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Dianne Penn:模型会跳,产品得先学会跟上

Anthropic 首位技术 PM Dianne Penn 讲清 Claude Code、MCP、Skills 如何从模型跃迁中孵化,以及 eval、token maxing 和 Labs 的产品方法。

Anthropic 首位技术产品经理 Dianne Penn 回顾从 Claude 2 到 Claude Code、MCP 与 Skills 的产品孵化路径,解释为什么 AI 产品经理必须把 eval 当成新的 PRD,把 token 花费换成实验结果,并为模型能力的突然跃迁提前留出组织空间。1

先看结论

模型能力不是按产品路线图匀速增长的。某个具体能力可能突然出现,产品团队如果还在等待需求文档、季度计划和完整方案,机会已经过去。
Dianne 的方法不是「多花 token」这么简单,而是让团队每天生活在模型里,用真实失败构建 eval,再把 eval 翻译成训练、数据和产品团队都能执行的工作。

重点整理

01|小团队先找到自己的声音

Dianne 回忆,2023 年她加入 Anthropic 时,产品团队只有 5 位工程师,API 业务甚至只有 1 位工程师。团队靠底层的快速试验文化,把研究能力转化成公开、好玩的产品时刻,例如一天完成的 Golden Gate Claude 冲刺。
这段早期经验留下的不是某个固定模板,而是一种工作节奏:先把用户能感知的体验做出来,再让组织从反馈中理解自己真正擅长什么。

02|Opus 与 Claude Code 互相成就

访谈把 Opus 3 视为一个转折点:编码导向的训练下注与组织投入,让 Anthropic 在长代码任务上获得了新的信心。
更重要的变化发生在模型与产品载体同时成熟之后。Opus 4.5 不只是一个更强的模型,Claude Code 也提供了让能力进入真实工作流的产品入口。
模型给产品带来新的上限,产品则把模型能力变成用户可以采用的行为。两者缺一不可。

03|真正的难点是 jagged edge

Dianne 的判断是:scaling laws 看起来平滑,但具体技能可能不连续地跳跃。模型整体分数的变化,并不能告诉产品团队用户明天会突然发现什么。
因此,产品团队需要强 eval 和安全测试。一方面,eval 能让团队及时发现新能力;另一方面,它也能暴露能力突然增强后出现的新风险。

04|Token maxing 不是烧钱竞赛

主持人提到 Garry Tan 关于「用足 token,就能提前生活在未来」的说法。Dianne 的回应是,把注意力放在实验结果,而不是单纯的 token 支出。
真正有效的团队成员,会每天使用模型、在公开环境中工作、把真实失败带回团队。个人探索因此变成组织发现,发现又会继续复利。
她还提醒 PM:要像在意像素一样在意 token,但这不是为了追求花费,而是为了让产品判断建立在真实使用上。

05|Labs 专门押注非路线图机会

Labs 的任务不是把所有想法塞进正式路线图,而是围绕一个强主题保持判断,对原型保持松弛。
Claude Code、MCP、Skills 和 Claude Design 都体现了这种机制:小团队快速做原型,从失败里学习,有时甚至要等到下一代模型出现,原来的产品想法才真正被接住。
这是一种为不连续机会保留组织空间的办法。

06|研究 PM 要把失败量出来

研究团队一边做计算机使用、工具使用和 test-time compute 等长期方向,一边不断处理训练、数据和模型行为的细节。
产品团队的价值,是把模糊的用户痛点翻译成可以测量的工作:读 transcript,诊断失败,建立 eval,再用研究团队熟悉的语言讨论训练运行和数据。
优秀的研究型 PM 需要第一性原理思维、足够大的野心和贴近细节的执行力。无论资历深浅,都要亲手使用模型、亲自 shipping,同时给生活留出空间。

07|Evals 是新的 PRD

PRD 仍然有用,它可以帮助大团队对齐,也适合探索仍然模糊的下注。
但对模型驱动的产品,最快定义和衡量用户价值的方式,往往不是先写一份长文档,而是先把真实失败写成 eval。
这会改变 PM 的基本工作:从描述「应该做什么」,转向证明「用户在哪一步失败、模型为什么失败、什么改动真的让结果变好」。

08|给模型下一次跃迁提前留位置

Dianne 反复强调适应力、第一性原理思维和快速 eval 回路。产品团队不仅要回答今天的用户需求,还要持续追问:如果下一代 Claude 到来,用户会突然开始做什么?
这个问题不是预测游戏,而是组织准备。产品必须能快速暴露新能力,团队必须有足够信任和反馈密度,计划才不会在模型变强时变成负担。

嘉宾背景

Dianne Na Penn 是 Anthropic Research Product Management 负责人,负责研究与产品商业化交界处的工作。她在产品团队只有 5 位工程师时加入 Anthropic,曾负责 Alexa AI 的机器学习模型开发。2

逐句全文翻译

说明:以下内容来自本期完整音频的全量 ASR,覆盖约 1 小时 33 分 50 秒,并按原始时间顺序逐段翻译。原始 ASR 没有可靠的说话人分离,因此每一段统一标注为「说话人未分离」,不根据语境猜测主持人与嘉宾身份。ASR 中明显的专名误识别已按节目上下文做最小范围校正;没有删去对话、广告、片尾或重复口语内容。
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  • 00:00:11 说话人未分离:这些家伙没有机会。OpenAI 是
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  • 00:07:55 说话人未分离:以及其他数百家获奖公司
  • 00:07:57 说话人未分离:有共同点吗?
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  • 00:08:01 说话人未分离:为企业打造产品,
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  • 00:08:04 说话人未分离:单点登录、略读、RBAC、
  • 00:08:07 说话人未分离:审计日志,
  • 00:08:08 说话人未分离:以及大型企业所需的其他功能
  • 00:08:09 说话人未分离:WorkOS 扭转了这些交易障碍
  • 00:08:12 说话人未分离:与现代开发人员一起使用嵌入式 API
  • 00:08:14 说话人未分离:专为 B2B 打造的平台
  • 00:08:17 说话人未分离:SaaS。实际上是我所从事的每家初创公司
  • 00:08:20 说话人未分离:开始扩张的投资者
  • 00:08:21 说话人未分离:高端市场最终选择使用 WorkOS。
  • 00:08:24 说话人未分离:那是因为他们是最好的。
  • 00:08:26 说话人未分离:无论您是种子期初创公司
  • 00:08:27 说话人未分离:尝试落地你的第一个企业
  • 00:08:29 说话人未分离:客户或全球扩张的独角兽,
  • 00:08:31 说话人未分离:WorkOS 是成为的最快途径
  • 00:08:33 说话人未分离:企业就绪并畅通无阻的增长。
  • 00:08:36 说话人未分离:它本质上是面向企业的 Stripe
  • 00:08:38 说话人未分离:功能。访问 WorkOS.com 开始使用
  • 00:08:41 说话人未分离:或者只是打开他们的 Slack
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  • 00:08:50 说话人未分离:以及流畅的开发者体验。Go
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  • 00:08:54 说话人未分离:今天准备好了。还有哪些其他的
  • 00:08:57 说话人未分离:如你所想的重大转折时刻
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  • 00:09:33 说话人未分离:就我们达到目标的能力而言
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  • 00:09:42 说话人未分离:我们也在寻找方法,
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  • 00:09:47 说话人未分离:这就像一个核心问题。
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  • 00:09:50 说话人未分离:早些时候就问过。我认为
  • 00:09:53 说话人未分离:与 Opus 3 一起,
  • 00:09:55 说话人未分离:我想它是在三月初推出的,
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  • 00:09:59 说话人未分离:不同团队的几个月
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  • 00:34:57 说话人未分离:这对你的构建方式意味着什么
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  • 00:44:25 说话人未分离:当人们想要描绘 eval 时,
  • 00:44:27 说话人未分离:那是什么?
  • 00:44:27 说话人未分离:他们描绘了什么?
  • 00:44:29 说话人未分离:我们实际上在内部率先提出了这个概念
  • 00:44:31 说话人未分离:Anthropic.所以早期的例子之一
  • 00:44:35 说话人未分离:就是早期的 Claude 型号不是很
  • 00:44:38 说话人未分离:善于遵循特定的模式,
  • 00:44:41 说话人未分离:就像输出和 JSON 之类的东西。
  • 00:44:44 说话人未分离:现在这是 Claude 的基础
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  • 00:44:50 说话人未分离:对吗?
  • 00:44:51 说话人未分离:如果无法输出某种格式,
  • 00:44:53 说话人未分离:你不知道如何访问 API,
  • 00:44:55 说话人未分离:你不能调用工具,
  • 00:44:56 说话人未分离:等等。所以最初的结局
  • 00:45:01 说话人未分离:-最后我听到了周围的反馈,
  • 00:45:04 说话人未分离:你知道,
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  • 00:45:11 说话人未分离:Claude 不好是什么意思
  • 00:45:14 说话人未分离:按照以下说明?
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  • 00:45:18 说话人未分离:比如,具体情况是怎样的?
  • 00:45:20 说话人未分离:你问什么?
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  • 00:45:25 说话人未分离:我看到的是 80 左右
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  • 00:45:30 说话人未分离:对于这次失败,Claude 不会
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  • 00:45:36 说话人未分离:好吧,
  • 00:45:36 说话人未分离:让我们生成也许刚开始 30
  • 00:45:40 说话人未分离:40 个 Claude 不存在的例子
  • 00:45:43 说话人未分离:正确地做这件事。然后
  • 00:45:46 说话人未分离:这实际上是你的 eval 集。而你
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  • 00:45:52 说话人未分离:回应。如果这不起作用
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  • 00:45:59 说话人未分离:可能有,
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