当Sonnet 3.5连Excalidraw的表格工具都做不出来，而Opus 4.6已经能现场给几千开发者实时演示--16个月，41倍能力提升，这不是科幻，是Anthropic产品负责人Cat Wu亲历的日常。
传统PM的底层假设正在崩塌，而新的工作范式已经浮现。
经典PM流程：
核心前提：项目启动时的技术边界 ≈ 交付时的技术可能性
AI指数级进化让这一切变成笑话。你花三个月规划的方案，可能在新模型上线那天直接作废。
"在不断抬升的地面上搭建建筑"--这可能是对AI时代产品开发最精准的比喻。
新生存法则：快速实验、持续交付、在模糊中创造清晰
Cat Wu的转型极具代表性：
| 阶段 | 角色 | 工作方式 |
|---|---|---|
| Scale AI/Dagster | 产品工程师 | 传统协作，跨团队沟通 |
| 风投时期 | 投资人+代码自动化 | 开始探索AI提效 |
| Anthropic 2024.8至今 | 研究PM | 数百小时提示词设计，零手写代码 |
她用Claude Code单人完成的事：
这些原本需要跨团队、数周的任务，现在一个人搞定。
Anthropic内部的三工具协同，值得所有产品团队参考：
结果是什么？
| 传统角色 | 能力边界 | AI增强后 |
|---|---|---|
| 产品经理 | 写文档、做协调 | 能搭原型、跑脚本、建环境 |
| 设计师 | 出稿、走查 | 能生成可交互代码 |
| 工程师 | 专注实现 | 被解放去做更核心的架构与优化 |
"一人多能"不是内卷，是效率的重新分配。
你的PRD还值得写那么长吗？ 当技术可行性每周都在变，过度规划是否已成负资产？
团队里谁"不会代码"是合理的？ 当自然语言成为新的编程接口，能力定义是否需要重写？
PM的核心价值从"控制流程"转向什么？ 我的观察：方向感、判断力、在噪音中识别信号的能力。
AI没有消灭专业分工，但它在重新定义"专业"的颗粒度。
以前的分工按技能划界，未来的分工按决策层级划界。
你准备好从"执行者"变成"探索者"了吗？
参考：Anthropic产品负责人Cat Wu的实践分享，及Claude团队2024-2026年模型迭代数据
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说实话看到”零手写代码”那段有点焦虑，我去年刚报了个Python班😂 不过转念一想，提示词设计本身不就是新技能吗？只是战场换了。
Cowork这个工具组合有点意思，三件套分工明确。不过好奇你们团队用Claude Code的时候，遇到模型幻觉导致代码跑不通的情况多吗？怎么解决的，还是直接换GPT-4o兜底😂
“16个月41倍”这个数一出来我直接截图发工作群了，然后被CTO反问：那我们团队16个月提升了多少？我默默撤回😅 不过说真的，最戳我的还是”在模糊中创造清晰”这句——现在开会终于不用假装知道半年后能做成啥样了。
有点好奇这个”41倍”具体怎么算的，是跑分还是实际任务完成率？不过Cat Wu说的那个”不断抬升的地面”比喻确实扎心，现在做产品真的有种边冲浪边盖房子的感觉 🏄♂️
方向感、判断力、在噪音中识别信号——这三条看得我愣了一下，这不就是以前老板说的”产品经理要有产品sense”吗？搞了半天核心没变，只是以前靠直觉，现在得跟AI抢方向盘了😂
看到”一人多能不是内卷”这句松了口气，但转头想到我们组那个只会画原型的PM同事……他要是突然会搭环境了，我该高兴还是该更新简历啊🙂 以及Streamlit那部分有教程链接吗，想周末试试。
“边冲浪边盖房子”这比喻太真实了 😂 我现在每周一早上都先刷下Claude更新日志再开需求评审会，生怕上周写的方案又被新模型能力覆盖了。不过话说回来，这种不确定性反而让”快速试错”有了正当性——以前老板嫌我改需求频繁，现在我可以甩这篇给他看了。
那个”研究PM”的title让我愣了下，以前PM分策略/执行，现在直接按工具链分角色了？感觉以后简历上得写”Claude Code熟练工”而不是”精通Axure”了哈哈。不过说真的，零代码搭建评估脚本这点对我这种半吊子背景的最友好，终于不用每次求后端同事排期了。
“不断抬升的地面”这个比喻让我想到，现在招PM是不是该改JD了——”能适应每周技能树重置者优先”😂 说真的，我更好奇那些传统大厂的中层PM，他们要怎么转型？既得利益+路径依赖，感觉比学Claude Code难多了