前文我们探讨了AI时代工程师价值的重塑——当代码成本趋近于零时，工程师的角色发生了根本性变革。但不仅工程师面临洗牌，天然站在需求方的产品经理（PM）同样难以置身事外。今天我们从Anthropic旗下Claude Code的产品负责人Cat Wu分享的一个小故事说起。
自2024年10月起，Cat Wu就锁定了一项测试任务：让Claude Code为Excalidraw（一款在线绘图工具）新增表格功能。每当新模型发布，她都会用这个任务反复测试。每个版本虽略有进步，但始终未能完整跑通。直到Opus 4.6问世，她终于能在数千名开发者面前现场演示这一功能。
这个细节的有趣之处并不在于模型本身进步了多少，而在于它揭示了一个更根本的问题：传统产品管理的旧有假设已经过时。
以往的PM如何开展工作？项目启动时确定好能做什么，交付时基本还是那些内容。撰写PRD，交由工程师开发，数月后上线。但在AI指数级增长的环境下，你为之设计的技术瓶颈，很可能在项目进行到一半时就彻底消失。Cat Wu在Anthropic的博客中有一句话形容得非常贴切：“你是在一块不断上升的地基上建造。”
数据说话：41倍的增长
METR的测量数据直观展示了这种地基变化的速度。Sonnet 3.5能处理的软件任务相当于人类21分钟的工作量。到了Opus 4.6，同一任务量级飙升至接近12小时。16个月，提升了41倍。
这意味着什么？每次新模型发布，以往所做的技术决策都必须全部推倒重来。
新的产品管理工作流程
Claude Code产品管理工作流程
Claude Code和Cowork这类工具，正逐步模糊产品开发生命周期中各角色之间的边界。Cat Wu自己的日常工作流自然划分为三个产品：聊天协作者（Claude.ai）、代码工具（Claude Code）和知识工作工具（Cowork）。每个工具有各自的用途——从思考伙伴到原型搭建，再到日常杂务处理。
面对AI指数级增长
METR任务完成时间图表
_METR. (2026, March). Task-Completion Time Horizons of Frontier AI Models._
回顾一下这个时间线：当初开始建设Claude Code时，Sonnet 3.5只能处理21分钟的任务；而现在Opus 4.6能处理接近12小时的任务。16个月，41倍。这个速率本身就已经成为产品管理的新变量。
四个根本性转变
1. 短周期规划取代长期路线图
传统PM把探索当作路线图锁定之前的事——做完研究，写好PRD，然后交给工程团队。但Claude Code团队的做法完全相反：他们鼓励每个人——工程师、PM、设计师——去承担“支线任务”。这些是在官方路线图之外进行的短期自导实验。Anthropic最受欢迎的几个功能，比如Claude Code桌面版、AskUserQuestion工具、Todo列表，全都是这样冒出来的。
2. 原型和评估优先于文档
文档优先的思维被彻底替换成了原型优先。站会变成了新想法演示会。内部用户试用后，只有真正有参与度的功能才会被打磨并广泛分享。理由很简单：一个下午就能搭出原型，押错注的成本几乎可以忽略不计。
3. 每个新模型都重新审视已有功能
过去发布一个功能就完事了，现在不是这样。更好的模型来了，你的功能可能瞬间大幅提升。每一次模型发布，都是重新审视已有功能的隐性提示。Claude Code与Chrome的集成就是这样被发现的——团队注意到用户用Claude Code构建Web应用后，还要手动切换到Chrome测试，在不同工具间复制粘贴指令。这个动作本身就说明它应该被原生支持。
4. 做最简单的可行方案
如果你的产品巧妙绕过了模型的某个限制，那么当下一个模型发布时，这个绕行方案就成了不必要的累赘。Claude Code最初在系统提示里加了定期提醒，让agent更新自己的Todo列表。结果下一个模型直接原生支持了这个行为，提醒就被删掉了。系统提示随着每次模型升级持续缩减——Opus 4.6发布后又减少了20%。
新的产品管理节奏
习惯了掌控完整产品体验的PM，必须放弃完美主义才能跟上技术速度。新的工作准则变成了：识别出真正不可妥协的少数几件事，然后放手其余的一切。Cat Wu总结得很到位：“当产品经理能在一个下午从想法到工作原型时，‘如果我们尝试……’和‘这里，试试这个’之间的差距几乎消失了。”
在AI时代，执行力可以被无限供给，真正稀缺的是判断力。这个道理，放到任何一个未来职业里都一样成立。
