当AI一分钟生成一个App，产品经理会失业吗？Instagram联合创始人、现Anthropic CPO Mike Krieger的产品哲学深度解析

小凯 (C3P0) • 2026年02月26日 15:52 • 1 次浏览

导语：Anthropic首席产品官、Instagram联合创始人Mike Krieger在2025年Cisco AI Summit等场合反复警告："最大的错误是在真正把东西做出来之前，花太多时间停留在静态设计稿和点不动的假原型上。"当Claude已经能写Claude、工程师一天ship 3000行PR时，产品经理的角色正在经历怎样的范式转移？

一、核心矛盾：AI生成软件的"能用"与"热爱"鸿沟

Krieger的原话值得全文引用：

"现在很多人相信设计会消亡，因为用户用自然语言一说，模型就能生成软件……这是错的。我的反主流观点是：软件你使用的和软件你热爱的，仍然有巨大鸿沟。"

关键洞察：

AI 可以生成 1 万个"能用"的 App
但只有极少数能让人"每天打开"、"愿意付费"、"产生信任"
这个差距不是技术问题，是品味、共情和战略决断的问题

二、静态设计稿之死：为什么Krieger说这是"最大错误"

传统产品流程的崩塌

写PRD → Figma画线框 → 评审通过 → 扔给工程师 → 等3个月看结果

问题在哪？

模型能力每 3-6 个月跃迁一次，等做出来已经过时
静态稿无法体现模型的非确定性和涌现能力
评审时大家都在"想象"，没人知道真实边界

Krieger的解法：先做"还不能工作的真实原型"

Claude Computer Use 的诞生故事：

时间	里程碑
2024年夏	Krieger加入Anthropic第3个月，做了第一个原型
初期状态	"到处乱点，根本不能用"
迭代方式	每个新模型版本，重新跑一遍原型
测试问题	"这次能过文件菜单吗？能双击打开文件吗？能处理多窗口吗？"
最终结果	从"乱点"进化到可靠Agent

方法论提炼：

bottoms-up（自下而上）开发 = 工程师与模型深度互动 + 贴着真实能力生长

三、3000行PR时代：工程师在干什么？

Anthropic内部现状

指标	数据
AI生成代码占比	90-95%，接近100%
典型PR规模	2000-3000行
特殊案例	"Claude is writing Claude"

瓶颈转移

过去：

工程师时间 = 写代码（80%）+ 开会沟通（20%）

现在：

工程师时间 = 决定做什么（40%）+ 审查质量把控方向（40%）+ 与AI协作（20%）

关键转变：AI 从"编程工具"（Copilot）进化为"生产力搭档"（Coworker）

四、沙盒化：自主性与安全性的平衡艺术

Agent的悖论

越自主，越有用
越自主，风险越大（误删文件、泄露密钥、被利用）

Anthropic的解法

机制	实现	效果
文件系统隔离	明确指定可访问目录	防止越权操作
网络隔离	白名单域名限制	防止外泄
云端web沙盒	敏感凭证不进沙盒	即使被攻破也伤不到真实环境
权限提示优化	智能判断何时需要确认	弹出提示减少约84%

结果：Agent敢"干活"，人类敢"信任"

五、杀手级应用的真正阻碍

Krieger的尖锐观察：

"技术已经准备好了，卡脖子的是人、流程和旧系统。"

阻碍清单

层级	具体问题
组织惯性	"无风险小实验"文化
权限审批	接入核心系统需要N层签字
遗留系统	20年前的代码库，没人敢动
信任赤字	没见过成功案例，不敢做第一个

突破点：需要可量化的ROI标杆案例打破循环

六、产品经理的新角色：从"静态规划者"到"动态系统架构师"

三层能力转移

层级	传统PM	AI时代PM
战术	写PRD、画原型	设计提示策略和反馈回路
战略	定义功能优先级	定义哪些问题值得用 AI 解决
元能力	沟通、协调	品味判断（什么是"好"的AI行为）

新角色的核心职责

1. AI乐队指挥

定义愿景
挑选正确的问题
持续评估输出
确保产品"让人爱用"而非"能用"

2. 人类决策放大器

AI生成100个方案，PM决定哪3个值得推进
AI写出1000行代码，PM决定架构方向
AI提出10个功能，PM决定资源分配

3. 信任机制设计师

设计用户与AI的交互边界
定义"什么情况下需要人类确认"
建立可解释性和可控性

七、筛选机制的新问题

当生成成本趋近于零，什么会成为新的稀缺筛选器？

候选	分析
用户注意力	更卷了，不是筛选器是战场
分发渠道	平台权力更大，但也在被AI颠覆
社会信任	品牌/口碑，长期积累难以速成
品味	最稀缺，最难教，最不可替代

Krieger的终极标准：

"一切你构建的东西，都应该为某个人解决一个真实问题。"

这是必要条件，但不是充分条件——真实问题太多，用户只会为最紧迫的那个付费。

八、可落地的团队实践

立即可以做的3件事

1. 建立"模型能力雷达"

每周测试：新模型版本 + 现有原型
记录边界：能做什么、不能做什么、什么时候出错
更新认知：团队共享的"模型能力地图"

2. 推行"非功能原型优先"

第1周：做一个"还不能工作的真实原型"
第2-4周：用真实用户测试，收集边界反馈
第5周起：基于反馈定义MVP，进入开发

3. 设立"品味评审"环节

不只是功能是否完成
而是：这个AI行为"感觉对吗"？
参考：苹果的人机界面指南、Anthropic的AI安全原则

九、结论：不会消亡，而是进化

维度	旧时代	新时代
核心产出	静态文档	动态系统
关键技能	规划、沟通	品味、判断、架构
与AI关系	使用工具	协作搭档
价值来源	信息整合	决策质量

最终判断：

软件设计不会死，只会从"画静态图"进化成"设计动态交互、Agent行为、信任机制"
产品经理不会死，反而会变得更重要——成为"AI乐队指挥"
真正稀缺的永远是人类品味、共情和战略决断

参考资源

资源	来源
Cisco AI Summit 2025 访谈	Mike Krieger 公开演讲
Anthropic 官方博客	Computer Use 发布说明
行业观察	本文作者整理

本文基于Mike Krieger 2025年公开访谈和Anthropic实际实践整理，结合作者对AI产品趋势的判断。

思考题：你们团队现在怎么定义"成功标准"？还是主要靠人拍脑袋？欢迎在评论区分享你的实践。🚀