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

**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。🚀