最近把 Lenny's Podcast 那期 Andrew Ambrosino 的访谈从头到尾看完了。
Ambrosino 是 OpenAI Codex 应用的产品与工程负责人，设计师出身，做过工程、当过 PM、创过业。开场第一句就挺唬人：OpenAI 内部有 90% 的人在用 Codex——注意，不是 90% 的工程师，是 90% 的全体员工。
我原本以为这又是一期「大厂吹自家产品」的节目，结果听下来发现，真正值钱的不是那些使用数据，而是他对「AI 时代产品该怎么做」这件事的判断。
下面挑几个我觉得最有嚼头的点，分享给你。
一、流程被倒过来了：实现变便宜，品味变贵
过去做产品，默认前提是「实现很贵，只能做一次」，所以要靠文档、调研、原型把风险尽量在动手前排掉。现在这个前提塌了。
给每个人无限 token，人人都能把想法直接跑出来。
⚡ 实现已经不再是昂贵的部分了，贵的是品味。
我挺认同这句，很多 AI 大佬也都在讲这点。但要补一刀：品味这个词被说烂了，容易变成一块谁都能往身上贴的遮羞布。
他后面其实讲清楚了——品味不是「好看」，而是从 90 个乱七八糟的尝试里挑出哪个有价值、该怎么拼、该塞进哪个功能里。这是判断力，不是审美滤镜。
二、90 个原型同时在跑
他说一个「大家都急着要」的功能，公司里很可能有 90 个互不知情的小组在各自实现。听起来很浪费？但这恰恰是新常态。
⚡ 有 90 个互不协调的团队，在各自实现、各自尝试。
这点听完我的感受有点复杂。这种「多线程乱炖」对创意是好事，对协作是灾难。真正的成本从写代码转移到了「收敛」——谁来把这 90 个版本读一遍、判断出方向？这活儿以前没人专门干，现在成了最稀缺的岗位。
三、PRD 没死，关键是选对「媒介」
很多产品大佬喊「PRD 已死，原型当道」，他明确说不同意。他的观察很实在：不是工程师的人容易跳过文档直接做原型，工程师则容易写一堆没人看的文档。
⚡ 当实现变得廉价而充裕，选对表达的媒介就变得至关重要。
他借了个词叫 primal mark——画家落在画布上的第一笔，之后所有东西都在回应这一笔。如果你太早甩出一个看起来能上线的原型，团队就只会围着这个原型打转，反而丢掉了更大的想法。
四、为什么顶级模型还是做不好设计
他给了几个我觉得很诚实的理由。
第一，设计比代码难打分。代码能不能跑、对不对，机器一测便知；设计好不好，得有人的审美当反馈信号，这个闭环很难自动化。
⚡ 相比软件，设计要难打分、难评判得多。
第二个理由更狠：实验室历来优先投喂那些能加速 AI 研究的能力，写对代码明显能加速研究，设计不在这个飞轮里。
第三，设计需要「新意」，而工程更想复用已知模式。
我个人觉得第二点才是关键——不是模型学不会设计，是暂时没动力去学。
五、设计流程「既死又活」
他早在 AI 之前就不喜欢那套「用户研究—发散—收敛」的标准设计流程，觉得太学院派。但他也不主张把流程整个扔掉。
⚡ 说设计流程已死，这话既对也不对。
我理解他的意思是：具体的工具、步骤可以死，但「我们现在处于流程哪个阶段」这层判断比以前更重要。因为原型现在做得太精致，一堆人看到就问「能不能直接发」，可它明明还在早期探索阶段——只是没人说破而已。流程的形式死了，流程的坐标感活着。
六、角色坍缩：你的角色 = 你花时间的平均值
Codex 团队的角色边界糊得比别处更厉害。他们的设计师会说工程的话，PM 会写代码。
他给了一个我很喜欢的定义方式：
⚡ 你的角色，就是你花时间做的那些事的平均值。
不是看你挂什么 title，而是把你做的所有事在坐标图上取平均，落点在哪你就是什么。这个视角我觉得比「人人都是 builder」清醒多了。
他专门泼了冷水：把「角色」这个概念彻底废掉很危险，因为那等于否认每个专业都有真正的手艺和最佳实践。会用 Excel 不等于能进财务团队——这话挺适合这场合。
七、区域联防：最值钱的是「从想法到落地」的人
他用篮球的 zone defense 形容现在的产品工作：两个产品经理如果贴得太近，往往不是好信号。你要主动找缝隙，铺开来做全公司覆盖。
⚡ 如今最值钱的人，是能把一个想法从 0 一路带到完成的人。
高能动性加上高品味，一个人把事从头盯到尾，还带着「一定要做到牛」的偏执。这类人他们优先招。
我看到这段感觉有点扎心，也有点兴奋——它意味着「只会某一段」的人越来越难混，但「愿意端到端负责」的人从没这么值钱过。
八、在混沌里做规划：别给九个月后的事「假精度」
他说团队做规划一点都不高级，就一条朴素原则：越近的事越要细，越远的事越要糊。
⚡ 此刻你给九个月后的计划所添加的任何精度，都是虚假的精度。
九个月后模型能做什么都不知道，你在那上面标细节纯属浪费时间。
他上家公司甚至反过来干：把未来一两年想做的全列出来，全做成原型，哪个模型够聪明了就上，不够的先放着「腌着」，等模型迭代了再拿旧原型试一遍。功能好不好，取决于模型够不够聪明，而不是功能本身的形状。
九、提前为未来的模型造产品，但别太「上头」
一个绝好的例子：他很确定，二月发布的 Codex 应用如果提前到十一月发，一定会在市场上惨败。产品形态一模一样，唯一的差别就是那几个月里模型变强了。
⚡ 当时的我们太上头 AGI 了，超前于那个时刻。
早期的 operator、Atlas、Codex web 其实是同一个功能的不同版本，形状没怎么变，换个更聪明的模型结果就天差地别。所以他不允许团队因为「这东西现在不 work」就武断判死刑——可能只是还没到时候。
十、能动性：你完全可以直接去做
结尾他推荐了一本老童书《The Big Orange Spot》：一条街的房子都一模一样，直到一只鸟把一桶橙色油漆掉在某人房顶，他索性「豁出去」把房子彻底改造，邻居一个接一个也跟着改。主持人一句话点破：这讲的是 agency。
⚡ 能动性——你完全可以直接去做。
他自己失败了十到十五年才熬到今天，卖过公司、做过一堆不 work 的东西。所以他给的唯一建议是：别跟你现在的流程结婚，跟「只有你能交付的结果」结婚。为了结果，随时换流程。
放在 AI 把一切搅得天翻地覆的当下，能动性和不怕重学，可能才是真正的护城河。
发表于 1 小时前
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