所有人都搞错了：新模型来了，Anthropic 反而在删功能

Lenny's Podcast 精读 No.003 · Cat Wu

Cat Wu 是 Anthropic Claude Code 和 Co-work 的 Head of Product，她访谈了几百位 PM 候选人，得出一个结论：大多数人在用错误的方式理解 AI 时代的 PM 工作。

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图 1｜新模型来了，Anthropic 第一件事是删功能

Lenny 在采访里说：「我从没见过你们这种发布节奏。」他以为秘密是 Anthropic 用了最好的模型，Cat 直接否掉了这个答案。

「我们快速发布已经好几个季度了，不完全是因为 Mythos。主要靠的是流程和团队期望。」

更反直觉的是：每次新模型上线，Anthropic 团队干的第一件事不是加功能，是逐行读 system prompt，把旧功能删掉。

逻辑是这样的：很多产品功能其实是模型能力的「补丁」——因为模型当时做不好某件事，才加了一个功能来绕过。当模型变强了，这个补丁反而成了噪音。

Claude Code 的 to-do list 功能就是典型案例。早期 Claude 被要求做大型代码重构时，会改完 5 处就停下，忘了剩下 15 处。团队加了一个 to-do list 工具强制它记住。新模型上线后，不提醒它，它自己就记得了。to-do list 的强制属性被删掉了。

给 PM 的推论：你产品里有多少「功能」，其实是在补当前模型的窟窿？每次模型更新，先问一遍「这个东西现在还需要吗」，比加新功能更重要。

Cat 访谈了几百位 PM 候选人，发现一个普遍问题：大家还在用「跨团队路线图对齐」作为核心工作。

她的判断：这是上一个时代的技能。

「功能交付周期从 6 个月压到了 1 个月，有时是 1 周，甚至 1 天。在这个节奏里，花时间做季度路线图对齐只会让你变成发布阻力。」

Anthropic 的做法是反的：不是每次发布都拉一圈人对齐，而是一次性把「怎么快速发布」这个管道搭好，然后让功能自己流过去。

具体机制叫 Evergreen Launch Room——工程师觉得功能 ready 了，内部 dogfood 通过，往这个 Slack 频道一发。Sarah（文档负责人）、Alex（PMM 负责人）、Tarek 和 Lydia（DevRel）直接跳进来，第二天公告就能出。

PM 没有出现在这条发布路径里——因为 PM 已经在更早的时候做了真正的工作：把谁是核心用户、愿意取舍什么、什么情况拉谁进来——写成 Team Principles，贴在大家都看得到的地方。

文档让所有人都能在没有 PM 的情况下做出正确决策。PM 的价值从「参与每个决策」变成了「让好决策不需要参与」。

这是 Anthropic 内部的一个真实案例，Cat 讲的。

Anthropic 有一套标准的销售 Deck（101 / 201 / Mastering Claude Code 三个版本）。每次见客户前，销售需要手动定制：这家公司用的是 Bedrock 还是 Console？他们的安全合规要求是 HIPAA 吗？他们最关心 SDLC 的哪个环节？

这些信息要从 Salesforce、Gong 通话记录、历史笔记里手动翻，然后加进 Deck，改来改去，30 分钟就没了。

一个销售自己用 Claude Code 搭了一个 web app：输入客户名称，它自动从 Salesforce 和 Gong 拉取客户上下文，根据他们的实际情况组装 Deck——用了什么产品的 slides 保留，不相关的去掉，涉及他们关心的功能（比如代码审查、安全控制）的 slides 加进来。

几秒钟出一份定制版，而且格式是 Anthropic 标准设计系统，视觉上看不出跟手工版的区别。

一个非技术背景的销售，没有向工程团队提需求，直接把自己效率最低的一个工作环节自动化了。这才是「AI 给每个人更多杠杆」的真实样子。

「如果一个自动化流程不能 100% 可靠地运行，它就不算是自动化。」
—— Cat Wu, Head of Product @ Claude Code, Anthropic

她看到很多人把某个重复任务自动化做到 90-95% 准确率，然后放弃了。

她的判断：最后 5-10% 才是真正的价值所在。这部分需要你教 Claude 你的偏好，告诉它哪里做错了，让它学会你的标准——这个过程慢，但把自动化做到 100% 之后，你才能真正信任它，才能真正把那块时间释放出来。

从「有点用」到「可以完全依赖」，中间隔了那段没人愿意花的时间。

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