当软件、设计、产品、工程的边界开始融化之后，人到底该如何工作？
在 Notion，这种变化已经提前发生了：设计师开始直接在终端里做原型，产品经理不再写长篇 PRD，而是直接把想法做成能运行的 demo；大家不再围绕岗位定义自己，而是围绕“能不能真正推动事情发生”来重新理解工作。
Notion 的产品负责人 Max Schoening，曾在 Google 担任产品经理，在 Heroku 负责设计，还曾在 GitHub 担任设计副总裁和兼职工程师，并且两次创业。他是业内最积极拥抱 AI 的产品领导者之一，也是对 AI 如何改变软件构建与使用方式思考最深入的人之一。
近日，在一期播客节目中，Max Schoening 与主持人 Lenny Rachitsky 一起探讨了：为什么“agency”会成为 AI 时代最重要的能力？为什么 AI 最大的影响，不是替代软件工程，而是让“software is eating the world”这件事彻底加速。
核心观点如下：
- 一个成功产品之所以成功，是因为它有一个极小但极强的核心，即使其他地方不完美也没关系。
- 之所以希望人们写代码，并不是因为“多一个人能往 production 发功能”，而是因为代码会逼着你真正审视、理解你正在设计的材料到底是什么。
- 未来的软件会重新回到 90 年代那种“通用工具”的方向，比如 word processor、spreadsheet、FileMaker Pro，但它们依然会是 “as a service”。与此同时，也还是会存在很多 specialist 工具，security、infra 等等。
- 80% 在于核心 idea 本身，剩下 20% 则是持续、疯狂地迭代，直到它终于真正和你服务的用户产生共鸣、真正“点燃”他们。
- 很多知识工作，其实很快会进入一个 “good enough” 的阶段。而一旦到了 good enough，人们优化的重点就会变成别的东西：更便宜、更快、本地运行、更低延迟。
- “软件正在吞噬世界”，会进一步加速，未来更像是软件工程会“侵入”其他所有领域。
当设计师和 PM 都开始写代码
Lenny: 我每次想到你，脑子里都会冒出《圣经》里的一句话，大意是：“我正是为这个时代而生的。”因为现在大家都在讨论各种角色边界正在消失：设计师变成 PM，工程师也在做产品，所有岗位开始融合，职业维恩图正在不断塌缩。但你其实很多年前就已经是这种状态了，甚至很难定义你到底是什么角色，你好像什么都做过。所以我觉得，你对于产品团队未来会怎么演化，一定有非常独特的洞察。我听很多 Notion 的人说，你基本就是那个推动设计师、PM 开始写代码的人。你不只是活在未来里，你像是在逼着整个团队、整个公司提前进入未来。
先问个比较大的问题：随着 AI 越来越强、越来越深入工作流，你观察到产品团队、产品构建方式，正在往什么方向变化？
Max: 我刚加入 Notion 的时候，我们正在做很多 chat interface（聊天界面），那时候大家还是在 Figma 里设计这些。
有个 Brett Victor 的经典演讲我特别喜欢，叫《Stop Drawing Dead Fish》。核心意思大概是：你用静态图片去设计聊天产品，本质上就像在画一条死鱼。因为 chat interface 这种东西，你必须“感受到”AI 的行为，光看静态稿是不够的。
于是我和另外两位设计师，搭了一个可能是世界上最烂的 playground。一个极小的代码库，非常适合 LLM 使用，专门挑那些 LLM 最擅长操作的工具。后来，我们就把所有 AI chat interface 的原型设计，全迁移到了这个 playground 里。
Lenny: 这个 playground 基本上就是大家会在一个独立环境里，用 AI 工具做开发和实验，而不是直接进入整个 Notion 巨大的正式代码库。这样会更容易上手、更容易尝试新东西，对吧？
Max: 对，那是第一版思路。本质上，它是根据当时模型能力做出来的适配。因为 Notion 主代码库其实并不总是对 agent 友好。毕竟那是十多年迭代积累出来的大型系统，里面有无数历史 pattern。
所以我们当时优化的方向其实很简单：怎么把这件事变得“不吓人”，怎么让它足够 one-shotable，让人只需要跨过“我害怕终端”这道坎，后面就变成跟 AI 聊天一样自然。我们在 playground 里重建了很多真实产品里的 UI 和 pattern。
好消息是，这其实只是为了把人先拉上跑步机。因为随着模型能力越来越强，现在那些设计师和 PM，也已经开始往正式 production codebase 里提交代码了。规模还没那么大，但已经能看到趋势了。模型能力每提升一点，人们真正能完成的工作量，都会指数级增长。
Lenny: 设计师和 PM 现在到底会交付多少东西？你在 Notion 这种公司里真实看到的趋势是什么？
Max: 我其实很不喜欢预测未来，因为预测指数级增长本来就特别难。但如果一定要说的话，我认为：设计师从“操作 Figma 文件”转向“直接操作代码”，这件事非常重要。
我一直都是“设计师应该写代码”这一派。我以前在 GitHub 负责设计和产品的时候，在 LLM 出现之前，GitHub 内部对 GitHub 产品本身贡献最多的人里，大概有 10% 是设计师。
现在很多流程其实已经开始崩掉了。比如我们现在有些设计师，已经主要在代码里做原型了。结果营销团队又会跑过来，让他们“反向”把这些东西重新做回 Figma，因为市场团队还要拿 Figma 文件去做视频素材、营销资产之类的。这听起来就特别荒谬，本质上全是无意义劳动。
至于“直接 push 到 production”这件事，我觉得它本来就是一个光谱。小改动、样式 tweak 之类的，现在当然已经完全没问题了。不过我对现在所谓的 “vibe coding” 其实有一点保留意见，因为过去 12 个月，我并不觉得软件质量真的提升了多少。我觉得增长的是“软件数量”，而不是质量，现在非常难找到真正可靠的软件。
我们内部的视角其实不是：“让设计师直接部署产品”。更重要的是：让设计师在“最终真实产品会存在的那个媒介”里思考和设计。当工程团队真正接手时，他们设计的东西已经是“活的材料”了，而不是静态稿。
Lenny: 现在大家都在说，设计师和 PM 应该写代码，但另一面是：因为工程师现在借助 AI 移动速度太快了，团队里每时每刻都有大量东西在上线。于是设计师和 PM 反而越来越被挤压，因为他们光是跟上这些变化都已经很难了。
所以也许设计师和 PM 根本不应该花太多时间写代码，而应该把时间更多放在战略层面，比如确保产品方向正确、业务逻辑统一、整体体验 cohesive？你怎么看这种平衡？
Max: 我根本不在乎设计师写的代码有没有真正进 production。我之所以在乎“用代码思考”，是因为代码会强迫你真正理解“媒介”本身。哪怕最后这些代码全被扔掉，我也完全无所谓。
如果一个 PM 或设计师，只会用 Codex、Claude Code 这类工具去 tweak 一些 UI 小细节。但另一个设计师，虽然不太会传统软件开发，却真正理解 agent loop 是怎么工作的，并且能够围绕 agent loop 去设计。那我一定会选后者，因为真正重要的是理解 agent loop。你只有亲手在它所属的“材料”里构建它，才可能真正理解它。而现在这个材料，依然是代码，甚至越来越是代码。
你看现在这些 coding harness，本质上就像 90 年代的操作系统一样。我之所以希望人们写代码，并不是因为“多一个人能往 production 发功能”，而是因为代码会逼着你真正审视、理解你正在设计的材料到底是什么。
一旦有人真正意识到一种新材料的力量，往往最终他们也会开始写 production code。但我觉得一定不能忘记真正的原因，重点不是让你变成 delivery pipeline 里的一个齿轮，重点是让你成为这个材料本身的大师。
Agency 会决定你能否在 AI 时代活下来
Lenny: 在这个新的世界里，什么才是决定一个人能否成功的关键？那些真正开始 thriving、未来会越来越强的人，和那些可能会慢慢掉队的人，区别到底是什么？
Max: 以前我们可能只是把区别叫作：“创始人型人格” versus “非创始人型人格”，或者说你会不会去创业。核心其实是 agency（主动性），也就是“主动塑造世界的能力”。
以前人们总会给自己找理由，说：“这个我做不了，因为我没有某项技能。”但现在不一样了，因为技能已经几乎触手可及了，你背后站着一个接近 AGI 的模型帮你。真正重要的，根本不是技能，而是 agency。
我不觉得 agency 在世界上是平均分布的。那些真正有 agency 的人，会意识到：周围这个世界其实是 malleable（可塑的）、是可以被改变的，他们会过得特别好。而那些还停留在“PM 的职责是什么？”、“设计师该做什么？”、“工程师的边界在哪里？”这种思维框架里的人，我觉得接下来会越来越难。所以我觉得，最重要一件事就是培养 agency。
Lenny: 能不能举个例子？比如在 Notion 内部，有没有谁特别体现了这种 agency？
Max: Notion 的员工，尤其设计团队，平均 agency 明显比我以前待过的大多数公司都高。
我经常会用一句话提醒自己，也会拿来形容这种状态：“像开偷来的车一样开 Notion（drive Notion like it’s stolen）。”意思是，我们加入公司的时候，Notion 已经有了疯狂的 product-market fit。但即使如此，你依然可以用一种真正拥有 agency 的方式去参与这家公司，而不是只把自己当成一个“岗位”。
Brian Lovin 就特别典型。他本来就已经在模糊工程和设计的边界了，但与此同时，他可能还是公司最强的 recruiter。他会主动思考：“这个组织现在真正缺什么人？”然后自己跑出去聊人、找人，这已经完全超出了他的日常职责。但它体现出来的是一种特别强的心态：我只想推动变化发生，我不在乎这个变化是通过什么路径完成的。
Eric Liu 也是。他以前是那种会写很多战略文档的 PM。有一次他问我：“如果未来你创业，你会招我吗？”我说：“前 10 个人里可能不会，我不需要 PM。”他说：“好，那我会把自己训练到，让你前 5 个员工里就愿意招我。”于是，他开始减少写长篇 PRD，转而更多待在 Figma 里。再后来，他又开始想：“我为什么还要停留在 Figma？为什么不能直接把原型做出来，把我的思考直接放进产品里？”这些其实都是 high agency 的信号。
本质上就是：我不接受岗位定义，我会主动把这个角色改造成我认为它应该变成的样子。
Lenny: 以前工程师、PM、设计师的边界很清晰，但现在角色越来越 malleable，融合在一起，我们是不是也会失去一些东西？比如清晰的职业路径、设计一致性之类的。
Max: 我们可能会失去 specialist（专家）。
我有时候特别喜欢用“物理世界”的比喻来理解软件，因为一旦放到物理世界里，“原型”和“真正工程化产品”的区别会一下子变得特别清晰。
比如你和我一起做一家硬件创业公司。第一版原型，大概率会用 3D 打印。你会清楚看到那些打印层纹，一眼就知道：这玩意儿绝对不是可以直接卖给用户的成品，然后中间会经历一条特别漫长、曲折的路。如果足够幸运，某一天你终于可以给一亿人量产这个产品。而真正的 engineering，恰恰发生在这个阶段，是你如何优化工厂良率、如何提高精度、如何确保大规模制造稳定运转。
但现在的软件讨论里，我觉得这一部分几乎完全缺席了。大家讨论的全是：“我们能消耗多少 token？”“我们能 ship 多少 feature？”我会想：那 engineering 去哪了？真正的 engineering，是你如何确保这个东西能稳定服务一亿人、十亿人。
设计也是一样。现在任何人都能直接拿一个现成 design system，很快拼出一个可用 UI，快速抵达核心功能。但“craftsmanship 的愉悦感”去哪了？那些真正精致的细节、审美、打磨感，去哪了？所以我觉得，在岗位不断融合的过程中，我们一定要小心，不要把边缘那些真正的 specialist 一起丢掉。
Lenny: 如果有人想培养 agency 能力，你会给什么建议？
Max: 我之所以喜欢软件，很大程度上，是因为我特别喜欢 Steve Jobs 那句经典的话：“某一天你会突然意识到，这个世界其实是由一些并不比你聪明的人构建出来的。”
所有真正有 agency 的人，背后都有一条共同主线：动手做东西。只要你开始 tinkering（捣鼓），你就会进入一个不断创造的循环。你会突然发现：“哦，原来学会做办公室里这把椅子，也没那么难。”人类最本质的事情，其实一直都是“创造”，制造工具、做艺术、发明东西。所以，与其天天思考“agency”，不如先去做东西。
很多人一听到 agency，就会想象自己身处一个巨大组织机器里，然后开始想：“我要怎么绕过我那个糟糕的老板？”“我要怎么搞定办公室政治？”“我要怎么拿到更多资源？”不是这样的。先从做东西开始。通常当你越来越会创造东西之后，别人自然会开始注意到你。而那个过程会真正唤醒你：原来，你其实是可以改变世界的。
可塑性软件
Lenny: Twitter 上有个 meme，我一直很喜欢：“You could just do things（你其实可以直接动手做）。”后来还有个变体我更喜欢：“You could just change things（你其实可以改变东西）。”这刚好也能引到你一直在推动的另一个概念——malleable software（可塑性软件）。
以前这个概念听起来有点像空想，但 AI 出现之后好理解很多。而且你其实在 AI 革命之前，就已经在讲这件事了。那么，什么是 malleable software？为什么你觉得它这么重要？人们现在应该怎么理解它？
Max: 本质上就是：软件应该更多服务于“使用它的人”的利益，而不是“制造它的公司”的利益。尤其是，我并不想生活在一个所有软件都只能由 Cupertino 那座象牙塔决定长什么样的世界里。
如果现实生活里，你完全不能重新布置自己的客厅，锅碗瓢盆必须严格按照别人规定的方式摆放，没人会接受这种事。可这其实就是我们今天的软件世界。现在的软件，本质上是一个个彼此封死的小方块。UI、数据 ownership、行为逻辑，全都被粘死在一起。
一旦你产生念头说：“这个软件很棒，但我想稍微改一点点。”通常你根本做不到。当然，你可以自己装 Linux，彻底掌控一切。但问题是，当你真这么干以后，很快又会发现：“我虽然喜欢这种可塑性，但我人生里还有别的事要做。我不想天天从零开始排查为什么 trackpad 又坏了。”所以归根到底，这件事讨论的是：你到底有没有对自己 computing life 的 ownership。
现在越来越多人开始意识到：“哦，原来我其实可以自己做工具。”这本身就是 malleable software 的一种体现。但它必须建立在一个鼓励这种行为的平台或者操作系统之上，否则最后会变成每个人都有一堆自己的小工具，彼此完全割裂。
大家都在思考：我们到底该怎么让软件变得更 malleable，同时又不用倒退回那个没有实时协作、没有安全保障的旧时代。
Lenny: 我想到你 Twitter 主页 pinned 的 Dieter Rams 的视频，他一路拄着拐杖，疯狂吐槽各种设计椅子。你为什么会把那个视频置顶？
Max: 我跟这位伟大的设计大师唯一的共同点，大概就是我们都是德国人。所以我有时候会开玩笑说：我人生理想之一，就是也能拿着拐杖，对各种东西不屑地指指点点。
另外，我之所以喜欢那个视频，更主要是因为：我一直都属于“设计首先应该有用，其次才是美”的那一派。视频里很多作品，其实更像是博物馆展品。但如果你真的坐上去，大概会立刻想：“这什么鬼东西？”
Lenny: 人们会因为创作者有名望、有地位，就默认作品一定伟大。而我特别喜欢 Dieter Rams 直接戳破了这个滤镜。他说：“这也太蠢了吧，这一堆柜子绑在一起到底是什么东西？根本没意义。”
Max: 很多时候，最适合你的房子，未必是建筑师一次性设计出来的。反而是那些经过很多年、不断根据你的生活方式慢慢演化出来的空间。它们是“学会”如何适应你的。当然，这其实是一种成本极高的 malleability，毕竟你可能得拆墙。
但我觉得 Dieter Rams 真正指出的核心是：东西首先得“有用”。而判断一个东西是否真正有用，一个很好的方法就是：你能不能修改它、调整它、把它 tweak 成更适合你的样子。
SaaS 要完蛋了？
Lenny: 现在有一种特别流行的观点：“SaaS 要完蛋了。”你觉得呢？
Max: 一旦一个词变成缩写，它往往就会承载太多不同含义。如果你问：“2010 年代那种 SaaS，未来还会不会保持原样？”那当然不可能。很多 2010 年代的 SaaS，本质上其实只是“高级版表单”，是在 spreadsheet 外面包了一层漂亮 UI。它的价值在于：它比 spreadsheet 更不自由，但也因此更容易引导用户正确操作。
而真正重要的，其实是 “as a service” 这一部分，因为我不觉得大多数人真的想维护整套 software stack。我自己也会周末重新造一些软件，甚至试过用一个周末重写一个自己的 Notion，就为了发泄那些让我不爽的地方。但我并不觉得大多数人想这样生活，就像大多数人也不想亲自去打猎，大家只想去 Costco，拿一盒保鲜膜封好的牛排，然后假装它原来不是动物。
软件也是一样。Bret Taylor 说过：“Software is like a garden（软件像花园）。”它需要持续维护。而 SaaS 里真正值得付费的，是有人帮你维护这个花园。一群 specialist 日复一日地深度思考同一个问题，这个价值不会消失。
当然，我觉得工具会变得越来越通用。我一直觉得 Notion 已经算相对 malleable 的软件了，虽然还远远不够。我们内部之前还拿 Joanna Stern 的一条推文开玩笑。她说：“多亏了 Notion AI，我终于学会怎么用 Notion 了。”Notion 从来都不是传统意义上的 SaaS，一开始挺难上手。但 AI 出现后，用户像拥有了一个 tutor，可以更容易地搭建属于自己的东西。
未来的软件会重新回到 90 年代那种“通用工具”的方向，比如 word processor、spreadsheet、FileMaker Pro，但它们依然会是 “as a service”。与此同时，也还是会存在很多 specialist 工具，security、infra 等等，因为总有人愿意为了真正解决某个问题，多走那 extra mile。
所以某种意义上，我觉得 “SaaS 大灭绝” 被严重夸大了。但另一方面，软件世界当然也不可能维持原样。不然为什么还会有 AI 呢？
Lenny: 很多人只看到：“我已经能做出一个看起来差不多的产品了。”但他们没有意识到得永远维护它、持续加 feature、处理用户反馈。
我最近采访 Anthropic 的 Claude Code 产品负责人 Cat Wu 时，她提到一件特别有意思的事：Slack 基本已经成了 Anthropic 的操作系统，所有东西都跑在 Slack 里。你会觉得：“Anthropic 这种公司，应该自己重做一套 Slack 吧？”结果根本不是，他们疯狂使用 Slack。这其实就说明：没人真的想重新发明 Slack。
Max: 我觉得美国特别伟大的一点是 specialization。因为我可以花一点钱买 Notion，而这个成本远远低于我自己造一套。那我为什么还要浪费人生时间重造？我还有别的事情想做。
Lenny: Anthropic 的时间显然更应该花在 AGI 上，而不是做 Slack。
Max: Slack 内部有张特别经典的 flowchart，专门描述“发送一个 notification 到 Slack”到底要经历多少决策逻辑。你看到那张图时就会意识到：只有真正经历过大规模用户、真实场景、十几年产品演化之后，你才会长出这种复杂度。那不是周末 vibe coding 能随便替代的。
产品构建方式的变化
Lenny: 你做过很多不同岗位，你工作方式最大的变化是什么？有没有什么事情你已经完全不做了？哪些事情因为 AI 的出现，现在反而做得更多？
Max: 现在，任何项目的前 10% 几乎已经变成免费的了，这是最大的变化。很多事情已经没有必要再走以前那套流程，比如写 PRD。如果你完全可以先快速做一个能凑合用的版本，直接说：“这就是我觉得我们应该做的东西。”那为什么还要花大量时间写文档？
Lenny: 你现在可以在“思考阶段”就一路快速推进，而不是停留在纸面讨论里。
Max: 而且现在做一个 startup 的第一版产品，几乎已经不费什么力气了。如果你乐观一点，也许前 90% 都已经变得很容易了。但问题是：最后那 10%，其实依然是整个项目里最难的部分，是真正的 90%。
探索路径的成本变低了，以前很多路线你不敢试，因为代价太高。现在你完全可以说：“我同时放 10 个 agent 出去，让它们分别探索 10 个方向，然后我回来看看哪个是对的。”
我们以前在 GitHub 做 product review 时，经常有一句话：“Demos, not memos.（不要给我备忘录，给我 demo。）”我们还会说：“Give me something to react to.”意思是，如果你要写 proposal，不如直接写用户未来会看到的 changelog，或者博客文章。
而现在，这件事变得容易太多了。因为你真的可以直接把产品做出来，于是迭代被提前到了产品最前期。以前那种瀑布式的大规划流程，现在越来越让人觉得：“为什么还要这么干？”
Lenny: 下一个真正大的变化会是什么？你现在观察到哪些“新东西”已经开始冒头，并且会进一步改变我们构建产品的方式？
Max: 我对这个问题其实挺矛盾的。一方面，我一直非常相信一句老话：“Never bet against plain text.”纯文本、Markdown、代码，这些东西的生命力都极其强。我一直觉得，用代码表达思想是一件非常好的事。
但另一方面，我又会想：难道未来我们真的就是一直和 AI 来回聊天吗？比如 Figma 的未来，我一方面确实看到：Notion 有些设计师已经越来越少打开 Figma 了。但另一部分设计师又会觉得：“不，AI 工具太棒了。”我很难预测 direct manipulation（直接操控界面）这件事，会不会逐渐消失？因为现在已经开始变成：agent 在替你完成 direct manipulation。
另一个我特别好奇的问题是：未来到底会走向 automation，还是 augmentation？如果你看那些特别快的模型，一天烧掉 3000 美元 token。
inference speed 会彻底改变整个交互模式。如果 inference 很慢，你提交一堆任务，然后起身在办公室里乱逛、思考别的事，之后再回来 review。但如果 inference 几乎是即时的呢？那整个工作方式会不会又变了？
我们现在这种疯狂多线程、多任务切换的工作状态，本来就不太像真正的 flow state。可如果 AI 响应速度接近实时，我们会不会重新回到一种“直接塑形”的工作模式？就像你在直接揉捏一团 clay，而那团 clay 是代码本身。我觉得这取决于模型能力到底有没有来到 intelligence saturation（智能饱和点）。
我特别喜欢拿 Retina Display 做比喻。当屏幕像素已经细到我看不见了之后，你再继续缩小像素，对我已经没意义了。很多认知任务会不会也是这样？也许某个阶段之后，我不再需要更聪明的模型。我真正想要的是：更快、更顺滑、更新的 interaction modality。
Lenny: 未来更聪明的模型，未必会继续深刻改变团队运作方式，因为模型已经足够好了。真正的瓶颈，反而会变成 UX、交互方式这些东西。
Max: 现在很多 AI lab 的默认假设似乎是：“人们永远想要最聪明的 frontier model。”某些领域当然是这样的，比如癌症研究、重大科学问题。如果你要花几百万美元解决一个问题，那当然越聪明越好。
但现实世界里的公司，其实不是这么运作的，我们不会所有岗位都配一个 PhD。我怀疑很多知识工作，其实很快会进入一个 “good enough” 的阶段。而一旦到了 good enough，人们优化的重点就会变成别的东西：更便宜、更快、本地运行、更低延迟。
“绝对智能”这件事，其实没有那么吸引我，我不觉得这是人类社会真正的瓶颈。相比于“某个数据中心里关着一个神”，我更感兴趣的是 AI 如何变成一种外骨骼，一种真正增强人的系统。而不是所有人坐在那里，对着远处那个“盒子里的神”发呆。
Token Spend 与 ROI
Lenny: 你们内部对于 token spend 的 policy 是什么？是“随便花”吗？还是每个人有额度？你们会特别 tracking 这个东西吗？
Max: 目前应该基本是无限制，我觉得现在还不是优化这个指标的时候。因为每当一个新范式刚出现时，最重要的是让人尽情探索。不过我确实怀疑：未来 6 到 12 个月，很多公司会开始真正严肃地讨论 ROI。而且我觉得，那会是一场相当不舒服的对话。
Lenny: Eric 这种人的 token 消耗大概是什么量级？
Max: 非常高，但当然肯定还是远低于 OpenAI 或 Anthropic 内部的人，毕竟工作性质不同。但个人级别的话，肯定是“几千美元”这个区间，也可能是几万美元，我不确定。
Lenny: 我觉得 Notion 至少已经到了一个阶段：“先别管花多少钱，先看看我们到底能做到什么。”然后可能六个月后，再回来讨论 ROI。
Max: 我现在还有这个“不需要在乎”的奢侈。
Lenny: 现在大家还有个特别热门的话题：“一个人的 token spend，什么时候会超过他的工资？”很多人都在讨论：应该超过吗？应该低于吗？这个比例到底意味着什么？
Max: 我觉得把 token spend 当成一种炫耀指标，是特别危险的趋势。这就像以前有人炫耀：“我今天写了多少行代码。”然后我就会想：“你为什么写了这么多代码？”世界上最大的那些软件项目，很多总共也没几百万行代码。我们为什么要拿这个吹嘘？我其实完全不在乎一个人花了多少 token，这个指标本身没什么意义。
Lenny: Meta 最近不是也因为这个被吐槽吗？他们搞了个排行榜，看谁 token 花得最多。
Max: 让我很惊讶的一件事是：人们居然需要被“推”很多下，才愿意真正把 agent 纳入自己的工作流。你需要不断提醒他们：“去识别你工作里的 outer loop。”“去把 agent 编排进去。”“去搭建属于你的 software factory。”但很多人还是会下意识退回旧工作方式。
如果你管理的是 Meta 这种几万人规模的组织，我其实能理解：“那干脆做个 leaderboard 吧。”因为至少它能逼大家开始尝试。而一旦开始尝试，人们通常还是会慢慢发现真正有价值的用法。
下一个会被 AI 深度改造的岗位
Lenny: 真正有效、能让人彻底改变工作方式的方法是什么？
Max: 这取决于角色。那些离 engineering 比较远的岗位，反而几乎不需要你怎么说服。因为他们第一次用上 AI 时，基本都会进入一种：“我现在有超能力了。”的状态。他们会特别兴奋地展示：“看，我刚做了这个东西！”因为 AI 前后，他们能力跨度太大了，这种感觉很上头。你反而得开始踩刹车，得告诉他们：“对，这确实很酷。但你知道为什么这个 PR 我们不能 merge 吗？”
而在 engineering 这边，Simon Last 经常强调的一点是：在代码中任何“人为的手动干预”本质上都不是好信号，往往意味着你的 verifiability loop 或者 software factory 的设计出了问题。这里不包括 code review，他依然非常支持对代码进行更严格、更深入的评审。但如果只是在“写代码”这个环节，需要人类频繁介入、手动修正，那么这件事本身就应该被视为一个类似 bug 的异常。一个很好的判断标准是：当你在流程中引入人类干预时，这个干预是否会让你本能地觉得“不太对劲”。如果是，那通常说明你还没有真正进入 agent-driven 的状态。
Lenny: 你刚才提到，Figma 在设计团队里的使用似乎有点下降趋势，那有没有什么工具是明显在上升的？或者还有什么别的工具在下降？你们团队整体的 tool stack 现在是什么变化？
Max: 其实我也不确定 Figma 真的在下降，甚至我完全相信 Jevons Paradox 可能正在发生：Figma 的使用量在增长，与此同时，vibe coding 也在增长。我其实特别不喜欢硅谷那种“非此即彼”的 rivalry discourse。比如：Anthropic 赢，就意味着 OpenAI 输，或者反过来。所以我也不想把“Figma versus coding”讲成一种对立关系。
不过有个特别有意思的现象是：终端的接受度正在快速上升。一开始，终端对很多人来说其实挺吓人的。但一旦 PM 进入 Claude Code、Codex 这种环境之后，他们很快就会发现原来没那么可怕。而且我通常会鼓励他们：不要用 GUI。我会刻意让他们更多用 TUI、终端这些东西。因为我知道，人一旦开始在终端里待久了，就会慢慢开始好奇。他们会顺着一根线不断往下拽。然后某一天突然醒来：“我好像开始理解 computers 的底层 substrate 了。”
Lenny: 现在设计师也开始用终端了？
Max: 对，还有像 Conductor 这种工具。现在很多设计师和 PM 用的工具，跟工程师已经没那么大区别了。
Lenny: 我们最近一直在讨论一个问题：“什么时候世界上 50% 的工程师，会变成写 100% AI 生成代码的人？”可能一年内就会发生。你觉得下一个会被 AI 深度改变的岗位是什么？
Max: 从经验上看，模型在 coding 上的能力，确实还在指数级进步，而且我不觉得这个趋势会停。但与此同时，我其实没那么被“其他领域”的进展打动，比如写作，我依然非常讨厌读那些 AI slop。
真正重要的是：软件正在吞噬世界（software is eating the world），会进一步加速。因为如果“构建软件的成本”、“把业务逻辑编码进软件里的成本”、“传统 Software 1.0 的成本”正在无限趋近于零，那世界上一定会出现更多软件。
未来更像是软件工程会“侵入”其他所有领域，而不是说：“AI 会突然变成一种完全不同的新工作类型。”比如现在很多 HR 团队，已经开始自动化大量事情，因为他们终于不需要每次都去找工程团队写代码了。
所以我觉得事情真正的发展方向是：软件正在进一步扩张。甚至很多 AI 公司所谓：“我们在某个非 coding 领域取得巨大突破。”我看完后都会想：“你其实只是把 coding principles 应用到了这个领域而已。”本质上，模型真正变强的能力，还是 coding。
Lenny: 不是 AI 会去“做另一种工作”，而是 software 本身会进一步吞噬所有工作。这让我想到 Codex 的产品负责人之前说过一句类似的话：未来所有能胜出的 agent，本质上都会是 coding agent。它们不是提前内置一堆能力，而是会自己构建需要的能力。OpenClaw 就特别典型，它的逻辑就是：我不会某件事？那我自己给自己造一个 skill。
Max: 如果你仔细看现在所有 agent harness，它们最后都越来越像 coding agent。
Lenny: 你预测大约 6 个月后，很多公司会开始认真审视成本。你觉得接下来会发生什么？
Max: 你可以想象一种情况：如果顶级实验室与 Open Weight（开放权重）模型之间的差距持续拉大，那将是一个权力高度集中的世界，实验室将拥有定义世界的决定权。如果差距没有拉大，你会看到技术走向扩散。人们会习惯于运行自己的模型，或者微调自己的模型。你能在 Cursor、Intercom 看到这种趋势，Notion 现在也在尝试。虽然自研模型可能不是最尖端的 Frontier Model，但处理很多任务绰绰有余。这时候就变成了纯粹的 ROI 计算：去掉给实验室交的利润分成，跑一个更便宜的小模型是不是更划算？
目前我们处在一个非常幸运的时间点，美国至少有三家顶尖实验室在肉搏。我希望未来能有十几个前沿模型竞争。如果这种竞争停止了，我会很担心。但我认为未来会像“云服务战争”一样，基础层最终会商品化。企业不希望被单一供应商锁死，他们想要选择权。以前我在 Heroku 工作时，虽然 Heroku 的用户体验更好，但 Kubernetes 却更成功，因为 Heroku 想取代你的 Ops 团队，而 Kubernetes 是让你的 Ops 团队变成“超级英雄”，且不绑定任何云厂商。
Lenny: 不要光吹你的产品有多牛，要谈论你的产品如何让用户拥有超能力。
Max: 这种心理其实很微妙。很多自动代码评审工具之所以不好用，是因为你把代码推上去，工具就开始嘲讽你的代码写得有多烂，告诉你你是个多么糟糕的开发者。而像 Claude Code 或 Codex 这种工具，它是你在 Coding 时辅助你，最后你发布的是“你 +Claude”的作品，这让你享有“顶级开发者”的成就感，这种“超级英雄”的心理建设确实非常关键。
为什么 Notion AI 如此成功
Lenny: 我听说很多人非常喜欢 Notion 发布的 AI Agent，它在各种场景下都非常实用，在产品圈讨论度很高。你觉得它成功的秘诀是什么？
Max: 作为产品负责人，我其实是自己最严厉的批评者，每天都在纠结它哪里做得还不够好。但我同意你的说法，有时我也对它的表现感到惊讶。Notion 一直走在 AI 的前沿，我们的第一个智能助手甚至在 ChatGPT 发布前就上线了。
现在每家公司都想变成所谓的 AI Native，这听起来有点像当年的 Cloud Native，如果你必须标榜自己是原生的，那通常说明你还没做到。
Agent 需要 Context 才能运作，它们不喜欢各种数据孤岛。大家终于意识到 Connected Workspace（关联工作区）的价值了：Agent 可以在这里自由穿梭，触达所有数据。我把 Notion 看作一个操作系统，它更像 Unix 这种环境，这让 Coding Agent 能发挥出极大的威力。再加上我们敢于尝试硬核的事情，比如在企业级搜索中处理极其复杂的自动权限管理。
Lenny: 借用圣经里的一句话，Notion 是“为了现今的机会而预备的（For such a time as this）”。Notion 几乎承载了一家公司所有的信息，这为 AI 提供了完美的上下文。
Max: 这和 Malleable Software 是一个道理，我很高兴现在大家终于意识到软件可塑性的重要了。以前这太难了，大家会觉得“我为什么要折腾这个？”，现在时机到了。
Lenny: 作为产品负责人，你如何帮助团队保持高频且高质量的交付？
Max: 这非常取决于公司的内部文化。我职业生涯中经历过两次这种时刻。一次是加入 GitHub 时，产品已经有了惊人的 Market Fit，但也面临着某种身份危机，大家在争论下一个大动作是什么，因为第一个动作太成功了，很难超越。Notion 现在也处于这个阶段。
这种时候，最重要的就是提醒大家：别太谨小指小。随着时间推移，团队会产生一种“珍视感”，担心创新的同时会惹恼用户。但事实上，如果停止创新，用户会更不爽。我们会说要增加 Shots on Goal（临门一脚的次数），如果你能降低实验成本，尝试的次数自然会变多。
不过，我也一直在和“软件质量”作斗争。现在的行业整体质量其实是在下降的，即使是大模型实验室也不例外。我很爱他们的工具，但我无法接受每两周就出现一次回退（Regression），或者连 TUI 的帧率都做不顺畅。我很怀念那种像苹果产品一样、像一整块铝合金切削出来的精湛工程感，我们整个行业都需要找回这种状态。
Lenny: 具体是怎么做的？尤其是在“快速出球”和“追求完美”之间寻找平衡。
Max: 这确实让团队挺崩溃的。我们有一个准则叫 Obviously Good（显而易见的好）。什么是“好”？当你看到初代 iPhone 或 ChatGPT 时，没人会去争论它们好不好，因为那是显而易见的，这就是标杆。
很多公司的错误是关起门来憋大招，直到觉得完美才发布。我的核心价值观之一是 Incremental Correctness（增量正确性），也就是极度擅长迭代。举个例子，我们的客户经常吐槽 Notion 内部有六种自动化组件，我承认，我们先让不同的想法生长，观察它们的表现，然后再做最痛苦的工作：把它们合并、精简成那个最核心的、赤裸的逻辑。这种合并意味着你不得不推迟下一个新功能的发布，去进行架构上的协调。
Lenny: AI 现在负责“构建”，而人类的工作变成了行使“品味”，品味该如何培养？
Max: 我观察那些有品味的人，发现共同点是：带反馈的迭代。
在特定领域建立品味需要很长时间，一旦建立，你可以将其外推到其他领域。用极客的方式定义品味就是：你能在脑子里运行一个虚拟机，给出一个想法，你就能预测特定人群是否会喜欢它。如果你觉得好，但全世界都觉得烂，那不叫品味。你得决定你的目标群体是谁，然后不断通过 Reps 来模拟他们的反应。
这其实很像训练模型：输入想法，观察反馈，进行 Back-propagation（反向传播）。这就是为什么我不觉得品味是人类最后的护城河，因为它的逻辑和模型训练太像了。如果你想提高品味，就去看看日本的匠人，他们可能画一个碗画了一辈子。增加练习的频率，别无他法。
另外对于设计师来说，有高品味的设计师通常都有自己的 Side Projects，他们负责从头到尾的每一个细节。同时他们也是那种一直折腾新 App 的“讨厌鬼”，总是问“我们要不要试试这个新工具？”。你必须沉浸在他人的想法中，让自己被“有品位的东西”包围。在 Notion，我们的会议室是以“史上最伟大的工业品”命名的：第一台打字机、Macintosh、保时捷 911……当你坐在这些房间里，你会意识到自己做的东西还差得远，这种“危机感”会逼着你做得更好。
伟大的产品，往往都有一个极小但异常强大的核心
Lenny: 你参与打造过很多成功、被用户真正热爱的产品。如果一定要把它浓缩成几个核心原则，你觉得一个成功产品最终最重要的是什么？
Max: 我更愿意说，我是“参与”了很多伟大产品，而不是“打造”了它们。因为我职业早期其实并不这么想，但现在我在这个行业待得越久，就越在意“到底是什么团队在做这件事”。而且，我不认为我参与过的这些产品之间，有某种特别明确的成功公式。你不能说“最好的设计一定赢”，很多产品里，设计压根没那么重要。你也不能说“最好的 engineering 一定赢”。一个特别大的陷阱是：你开始陷入一种循环，觉得“如果我再往产品里加一个功能，它终于就会变伟大了”。
真正伟大的产品，往往都有一个极小、但异常强大的核心。比如：iPhone 的多点触控；GitHub 是 pull request，任何人都能给你提建议、发起修改，而且整个协作过程是可见的；Notion 是 blocks；Figma 则是实时协作和设计体验之间那种无缝融合。
所有伟大的产品，都会有一个很小但像“超能力”一样的核心。而不是那种：“我们已经有了一整套功能，再加一个应该就完整了吧。”这种思路通常永远不会成功。
Lenny: 你在其他公司还有类似的观察吗？到底是什么样的核心能力，能让整个产品真正成立？
Max: Heroku 特别典型，它的核心其实就是一句命令：git push heroku master。现在的人可能已经不记得 Heroku 了，这有点可惜。我现在一般会把它解释成“最早的 Vercel”，后来被 Salesforce 收购了。当年最神奇的地方就在于，那一行命令能让你电脑上的东西，瞬间变成一个真正在线的网址。剩下的一切，都是从这个体验自然延伸出来的。
Dropbox 也是特别经典的例子。它最厉害的是那个 menu bar 小图标。它的同步做得太好了，以至于你甚至可以拿它判断自己有没有联网，因为它比 Mac 本身还更早发现网络断没断。它的核心体验其实就一句话：别打扰我，我的文件永远都在。后来很多年里，Dropbox 一直试图扩大产品边界、增加更多功能，但我每次都会想：“别啊，别加了，收回去。”我对你唯一的期待，就是把这一件事做到极致。
tiny core，才是伟大产品真正的灵魂。
Lenny: Snapchat 其实也一样，“照片会消失”这个概念本身就特别有力量。我还听你讲过一个观点：很多时候，“第一个做”其实没那么重要。
Max: 重要的不是 first，而是 right。当然，如果你聊的是网络效应，或者模型训练的竞争，先发优势可能确实有意义。但整体上，我觉得大家有点高估“抢先”这件事了。
我最喜欢的例子之一是蓝牙耳机。早年的蓝牙耳机其实都挺烂的，直到 AirPods 出现，突然之间，它真的能稳定连接了。而 Apple 并不是第一个做这件事的人。
现在的问题是，大家太焦虑于抢用户注意力了。所有人都在想：“我怎么 viral？我怎么复制爆红路径？”但我觉得持久度才重要。你应该想的是：我要怎么打造一个像 IKEA 一样，能活几代人的公司？而不是天天盯着 Twitter 今天流行什么。
Lenny: 我觉得 Anthropic 也是个很好的例子。他们起步比 OpenAI 晚、融资也少，但现在发展得特别猛。
Max: 我觉得 Dario 真正厉害的是，他不是只在 OpenAI 运气好了一次，他成功了两次。
Lenny: 我知道你也很认同 jobs-to-be-done 这个产品框架，你是怎么理解的？
Max: 我更多是把它当成一种提醒：你有没有真正从整体上理解，用户“雇佣”你的产品，是为了完成什么任务？以及，你有没有诚实面对“用户真正想要的东西”，而不是你希望用户想要的东西。还有一个我在大公司里经常看到的问题：很多人在 review 自己产品时，会自动关闭“用户视角”。他们不再像用户一样思考：“这体验好吗？”而更像是在想：“我是这家公司的员工，我做了一个东西。”
jobs-to-be-done 的好处，就是它会逼你 zoom out，从“我在做产品”这件事里抽离出来。它会提醒你：用户是“雇佣”你来完成某件事的。如果你是用户，你会买吗？很多时候，人们会突然愣一下：“哦，我还真没想过这个问题。”这基本就是我使用这个框架的方式。
Lenny: 有没有什么具体案例？
Max: 我们马上要发布一个新功能，当时团队在做 landing page。我发现，人一开始写 landing page，写作能力会立刻下降。因为他们开始想“我要显得聪明一点”，然后满嘴 marketing speak。
我会说：“等一下，你会这样跟朋友解释这个产品吗？”如果你现在站在白板前，要向别人介绍这个功能，你会怎么画？然后你再回头看你刚设计的 landing page。你真的觉得，这两件事是在表达同一个东西吗？你真的理解这个产品到底在干嘛吗？这种“跳出来再看一眼”的动作，其实特别重要。
Lenny: 我想聊聊你那个关于 UBI（全民基本收入）的激进观点。大家都说随着 AI 的兴起，以后我们可能都不用工作了，领着 UBI 享受生活就好。但你有个很特别的看法，你觉得我们可能“已经”拥有 UBI 了？这是什么逻辑？
Max: 这半是玩笑，半是认真，取决于你站在人性认知的哪个高度去看待。我的观点是：我们其实已经有 UBI 了，它的名字叫“Knowledge Work（知识工作）”。
我不把自己的工作排除在外，但如果你仔细想想，人类维持生存和满足感真正需要的东西，其实比现在少得多。我们构建了一套极其复杂的社会层级和职业体系，并坚称这些工作都是绝对必要的。但在我看来，这就是一种变相的 UBI。即便未来 Agent 成了主角，我们人类作为这个宇宙中“最重要的物种”，也一定会发明出新的方式把自己塞进工作流里。形式会变吗？我不知道。但人类是如此具有创造力，总能找到各种理由来证明“这个环扣里绝对不能没有我”。
Lenny: 大家经常自嘲，说我们拿着这么高的薪水，每天就是坐在电脑前敲敲字、把各种字母组合在一起，这简直太赚了。现在的焦虑在于，以后 AI 接管了这些，我们可能就拿不到这么多钱了。所以你的意思其实是：享受现在的“UBI”吧，这活儿其实挺美的。
Max: 是的，我们已经非常幸运了。我现在坐在空调房里和你愉快地聊天，这就是我的工作。当然，要澄清一点，并非每个人都有这份好运，但最热衷于讨论 UBI 话题的那群人，恰恰就是已经身处“幸运桶”里的这群人。
AGI 到来后，Max 会做什么？
Lenny: 假设未来真的有 AGI，你不需要工作了，可以随便做任何事，那你会选择怎么度过时间？
Max: 其实我几乎在每次招聘的时候都会问这个问题。
我大概率会做同样的事情。只是我可能会少很多会议，也不用花那么多时间在管理上。我现在工作里有点遗憾的一点是：还没有办法用 agentic loops 把 80% 的管理工作替代掉。这点我其实有点羡慕工程师和设计师，因为他们已经可以更自然地用 AI 去做很多实际产出了。
所以如果未来某一天，我“失去工作”，我反而会觉得挺好。但核心还是一样的，我不会因为“有用”才去写代码，而是因为这本身就是一种智力挑战。对我来说，这更像是在下棋。
我其实很遗憾 Lee Sedol 在输给 AlphaGo 之后似乎就不再继续下围棋了。为什么要停呢？机器比你强，并不妨碍你继续玩这个游戏。人类的东西就在这里：持续去做那些“纯粹因为有趣而做”的事情。所以我大概还是会做一样的事：折腾、做东西、让周围世界变得更可塑。
Lenny: 你有没有一些比较“反主流”的观点？
Max: 在某个特定时代来看，我的一个想法可能是：inclusivity（包容性）并不总是好事。我其实比较认同 small group theory，我觉得世界很多时候是由“8 人以内的 group chat”在运转的。有时候，保持一定的 exclusivity（排他性）其实是有价值的。
比如说 Notion，如果我们的目标是“让全球 80 亿人都用上 Notion”，那听起来很伟大，但实际上很可能会伤害最早的那一批用户，可能是最前面 5 亿甚至更少的人。因为“顶尖用户”和“普通用户”需求是完全不同的，而每个人在某个领域，其实都可能是“顶尖用户”。所以有时候你要接受一个现实：你必须服务一个相对更小、更挑剔的群体，这本身就是一种选择性的排除。在一个相对健康的行业里，当你只服务最优秀的那一群人，反而更容易做出真正好的产品。
Lenny: TBPN 其实有一个很类似的观点。他们节目早期只有大概 8000 听众，后来却被以很高的估值收购。他们的逻辑是：如果一个节目变成“几百万甚至上千万都在听”，那反而说明它做错了，因为它本来就是为科技圈核心人群设计的，而不是大众传播。
Max: 对，这其实就是同一个逻辑。
Lenny: 你在公众视角里一直是那种“做产品很成功的人”，但现实中肯定也有很多没跑通的项目或者判断失误。有没有一个你觉得比较典型的失败案例？你从中学到了什么？
Max: 我很少用“win / fail”这种方式去看事情，我更觉得每天都在失败。
在团队管理上，我曾经犯过一个错误：当时招聘设计师的时候，很难找到那种既会设计又会写代码的通才，于是我一度降低了这个要求。但后来我没有预料到，一旦放松标准，这件事会多快地滑向失控。现在回头看，我宁愿团队里的设计师更少一些，但每个人都更偏“多面手”（polymath）。我觉得这是组织层面上的一个错误。
在产品层面，比如 GitHub Actions，当时我们在 package management 上的设计其实没有想清楚，这点现在回头看是有问题的。
还有一个例子，我在 2014 年时曾做过一个类似 Notion 的产品。其实我当时并不觉得它是在和 Notion 竞争，严格来说也确实不是。因为就在我们马上要拿到 True Ventures 投资意向书的那一周，Notion 突然从“网站搭建工具”转型成了“文档协作工具”。于是 True Ventures 就跟我们说：“抱歉，我们现在有利益冲突了。”我们也只能说：“没关系。”
而我们当时花了太多时间去打磨编辑体验，做了 Markdown 折叠之类的功能。现在你在 Obsidian 里看到的很多东西，我们 2014 年其实就已经做过了。我们当时以为，这些才是真正重要的东西。
但相比之下，Notion 最初版本的编辑器其实非常糟糕。它完全是 block 式的设计，你甚至都没法在两个 block 中间正常选中文字。但后来事实证明，这根本不重要。所以我觉得，这就是一个典型的失败案例：非常勤奋、非常认真地在错误的方向上投入了太长时间。
后来我们一直在不停加新功能，想着：“现在够好了吧？现在总行了吧？”陷入了死循环，结果还是不行，因为核心问题根本没有解决。
Lenny: 你能很快判断一个东西有没有那个“真正的核心”吗？
Max: 可以。有时候你一看就知道：“这个东西是对的。”但也可能你做出来之后给用户用，发现完全没人会用，或者完全理解不了。我觉得这里真正重要的，是不要轻易放弃那个核心想法。80% 在于核心 idea 本身，剩下 20% 则是持续、疯狂地迭代，直到它终于真正和你服务的用户产生共鸣、真正“点燃”他们（clicks with them）。
Lenny: 有没有想留给听众的一些话？
Max: 当我和一些在硅谷的年轻人聊天时，我发现现在的硅谷里，有相当一部分人其实并不是真的热爱 computer。更准确地说，他们更像是：“我想赚钱”。这没什么问题，我自己也喜欢赚钱。但问题在于，现在有一种很强的叙事在影响大家，比如“这是最后一班车”“如果现在不上车，你就会被落下，变成所谓的 permanent underclass”。
这种心态其实非常伤人，它会让人完全忽略一件事：你到底想把自己生命中的时间花在哪里。我的建议其实很简单：不要让这种焦虑和躁动干扰你真正关心的东西。不是说不要努力，恰恰相反，在 18 到 25 岁之间应该非常努力地工作。但问题不是努力本身，而是那种“我必须抓住最后机会，否则人生就完了”的恐慌感。那种状态在我看来是一种很 hollow 的生活方式。
所以我会建议大家稍微 zoom out 一点，不要只活在当下的焦虑叙事里。去读一读历史，去看计算机科学的历史，你会发现很多事情其实都在重复。
Lenny: 但听起来也容易让人变成另一种心态：好像“没关系，我随便做点自己喜欢的事情也能活下来”。但现实是，大家还是会担心未来工作怎么办。在不那么焦虑的情况下，有没有一些更具体的建议？
Max: 我并不是说你完全不需要考虑生计，但更重要的是，把“担忧的音量”调低一点。同时要意识到一件事：历史的重复性，其实比我们想象得强得多，而不是每一代都完全崭新。如果你不把所有注意力都放在“我必须完全预测未来”，而是更多关注自己的 agency，那你大概率是没问题的。
而且很多时候，我反而会反问另一种极端想法的人：“你说世界会剧烈变化，那你现在这个具体行动，到底怎么帮你抵御这种变化？”如果答案说不清，那这种焦虑其实是自我消耗。这种“永远在防御未来”的心态，其实是一种很封闭的世界观。
访谈视频原链接：
https://www.youtube.com/watch?v=mCO-D3pkviM
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发表于 2 小时前
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