資料來源#
- Anthropic's Boris Cherny: Why Coding Is Solved, and What Comes Next
- Designing with Claude: From prompt to production
- How Anthropic's product team moves faster than anyone else | Cat Wu (Head of Product, Claude Code)
摘要#
Boris Cherny（Sequoia AI Ascent 2026）與 Cat Wu（Lenny's Podcast，2026 年 4 月）都從 Anthropic 內部觀察到相同的趨勢：角色正在融合。工程師做 PM 的工作、PM 發佈程式碼、設計師發佈程式碼，Claude Code 團隊裡每一個職能角色都在寫程式碼。在這個融合後的角色中，真正關鍵的共通技能是 product taste——也就是決定要打造什麼，因為打造本身如今已變得廉價。這對傳統的跨職能團隊模型（一位 PM、一位設計師、數位工程師，外加獨立的 eval／QA）構成了挑戰，並指向一種由掌握大量脈絡的通才所組成的小型團隊，由個人 end-to-end 地獨立完成交付。
Anthropic 內部實際發生的事#
出自 Cat Wu：
- Claude Code 團隊的每個人都寫程式碼——工程經理、產品經理、設計師、資料科學家、財務、使用者研究員。
- 設計師過去是前端工程師。
- 「我們團隊中有許多工程師完全有能力 end-to-end 地完成工作，從在 Twitter 上看到使用者回饋，一路到週末發佈產品，幾乎不需要產品團隊的介入。」
- 招募取向：「我們相當專注於招募具備出色 product taste 的工程師。」
- Boris ↔ Cat 之間的分工是「80% mind-meld、20% 由領域驅動」。
出自 Boris Cherny：
- 「跨學科的通才」——同時也擅長設計，或同時精通產品與資料科學的工程師。
- 「我們團隊的每個人都寫程式碼。」
- 「product engineer」這個原型（iOS + web + server）只是基準通才；新的模式則是跨學科通才。
出自 Dan Carey（Anthropic Labs，正在打造 Claude Design）：
- 在大部分的開發期間，這個團隊只有三個人；「團隊裡每個人什麼都做——工程師與使用者交談、PM 寫程式碼、設計師做資料分析。」
- 「這個團隊裡角色之間的界線基本上已經消失了。」你仍保有自己的專長與獨特觀點，但在任何時刻，一個人都能與 10 位使用者交談、找出底層問題、設計解法、發佈它，並持續迭代——「團隊裡大多數的事情都是完全單人完成的。」
- 「Claude 是個相當不錯的團隊成員」——正是這位第三名隊友，讓一個三人團隊能像更大的團隊那樣運作。
品味論點#
「當寫程式碼變得便宜許多時，變得更有價值的，是決定要寫什麼。」
— Cat Wu
程式碼生成的成本正在下降。瓶頸向上游轉移：
- 從 1 萬個 GitHub issue 中挑選要發佈哪一個功能
- 設計 UX，讓模型的優勢得以展現、弱點獲得彌補
- 判斷何時該以 research preview 的形式推出，何時該推出完整產品
- 區分人們嘴上說想要的那 90 個功能，與他們實際會用的那 10 個功能
這就是 product taste，而它並不受職稱約束——工程師可以有、設計師可以有、PM 也可以有。誰擁有它，發佈出來的就是好成果；誰沒有，發佈出來的就是 drift。
為什麼是現在（Lenny 的不同觀點）#
Lenny 在訪談 Cat 的過程中提出反駁，他引用了 Anthropic 的 Growth 負責人 Amol Avasare 先前那集節目的內容：Amol 說他需要更多的 PM，因為工程師發佈的速度太快，設計師與 PM 都跟不上——每天都有新功能出現。
Cat 同意這種情況有可能發生，但在 Claude Code 上，她偏好「具備品味的工程師」這條路徑：少招這類人、放大槓桿、減少協調交接。
這兩種答案並不矛盾——它們描述的是不同的團隊形態：
- Cat 的模型： 由通才組成、具高度自主權的小型團隊（Claude Code，約數十人）
- Amol 的模型： 較大型的組織，工程師推進迅速，需要 PM／設計的支援來維持同步（Growth、GTM、Enterprise）
不對稱之處：人類的 EQ 依然不可取代#
Cat 點名了哪些工作不會融合：那些隱性的、仰賴常識、高度依賴 EQ 的工作——知道該在哪個場合與利害關係人溝通、感知一次發佈是否已經準備就緒、判斷怎樣才算公平的取捨。模型在這方面正在進步，但還沒到位，而人類依然是貫穿整場發佈的連結組織。
"Just do things"#
Cat 的人生座右銘：
「職務是虛設的。只要你理解了種種限制，你就能想清楚自己能做什麼，然後就盡快動手去做，從錯誤中學習，如果做錯了就道歉或修正它。」
這正是讓角色融合得以運作的文化基底。如果角色被 JD 框死，就沒有人會跨職能行動。如果「做需要做的事」成為常態，融合就會自然而然地發生。
讓「just do things」不至於淪為混亂的，是使命對齊——Cat：「如果有兩個相互競爭的優先事項，我們會討論哪一個對 Anthropic 的使命更重要。這讓我們在兩者之間做出取捨容易許多。而一旦決定，每個人都會全力支持我們所選定的那一個。」
啟示#
- 為品味而招募，不論角色為何。 Cat 明言的標準是：任何能展現出強大 product taste 的人。
- 積極進行跨領域培訓。 如果你的設計師不發佈程式碼，那是組織的選擇，而非客觀的限制。
- 更小的團隊。 一個由 5 人、每個人都 end-to-end 負責到底的團隊，比一個有 15 人卻充滿交接的團隊發佈得更快。
- PRD 變得更輕量。 Cat：對模糊的功能採用簡短的條列式 PRD；指標讀出與團隊原則承擔了大部分的對齊工作；只有重度依賴基礎設施的專案才寫完整的 PRD。
- 職涯階梯走向碎片化。 Cat：「我們正在犧牲產品的一致性」，以此換取發佈速度；而職涯階梯的一致性，則是一個更安靜的犧牲品。
相關連結#
- Outsource Your Thinking, Not Your Understanding — 融合後的通才必須在委派執行的同時，保有自己的理解
- Seven Powers Applied to AI — 隨著角色融合為通才，流程權力（process power）逐漸瓦解
- Cat Wu — 主要闡述者
- Boris Cherny — 來自同一團隊的趨同佐證
- AI Native Product Cadence — 讓角色融合得以可行的發佈節奏
- Claude Code Best Practices — 「具備品味的工程師」正是 Claude Code 所鎖定的使用者輪廓
- Harness Shrinkage as Models Improve — 隨著 harness 縮小，「PM」這個角色的範圍隨之縮小；而「發佈產品的人」這個角色的範圍則隨之擴大
- Printing Press Software Democratization — 相同的方向，不同的時間尺度：軟體素養擴展，角色之間的區隔變得模糊
- Agent Loop Pattern — 在極限情況下，個人貢獻者可以運行數十個 agent，像過去整個團隊那樣發佈
- Human-AI Accountability Redesign — 這場融合在整個勞動力層面的映照：隨著 agent 接手執行，人類的角色集中到監督／判斷／監管品質上
- AI Employee Framing — 跨職能通才的反證：在 HR／財務的情境中，把 AI 定位為同事（而非工具）反而會侵蝕個人責任感，而不是擴展它
- Compute Allocator — 將「deciding what to write」作為瓶頸技能，在個別模型呼叫的層級上重新表述（Thariq Shihipar）
- Living Design System — 讓非工程師也能自助取得高擬真資產的工具，正是角色界線在整個組織中模糊化的產物面向
- Founder as Agent Orchestrator — 將公司內部的角色融合推演到創辦人／一人公司的尺度；相同的方向，更小的單位
- AI-Native Startup Lifecycle — 這場融合在創辦人／新創版本中的體現：逐階段壓縮各職能專屬的關卡
- Evals as Product Spec — 最典型的混合角色活動：PM 寫 eval、工程師寫 eval，兩者都收斂到「十個出色的 eval」這個共享的「完成定義」產物上
- Managers as ICs — Fiona Fung 將「每個人都寫程式碼」沿著組織架構往上延伸：每一位 Claude Code 主管都從 IC 做起
- Dogfooding as Product Discipline — 「具備產品意識的創意建造者」正是這場融合所產生、由 dogfooding 餵養出來的招募輪廓
- Dan Carey / Anthropic Labs — 三人組成的 Claude Design 團隊作為第二個案例研究：「每個人什麼都做」，角色已然消融
- Compounding Loop Optimization — 正是這種小型、角色已消融的團隊，讓「打造自己的工具、獨自運行循環」成為可行
待解決的問題#
- 這能否擴展到超過約 50 人的 Claude Code 式團隊之外？Boris 含糊其辭：「我認為這會是未來好幾年都要面對的問題。」
- 在工程師承擔 PM 工作的公司裡，正式的 PM 職涯階梯會怎樣？根據 Cat 的說法，這在 Anthropic 仍是未解。
- 跨學科通才是一條招募門檻——但這樣的人才供給從哪裡來？是轉職者，還是傾向 AI 原生教育的新鮮畢業生？
衍生內容#
- Learning to Co-Work with AI: A Software Engineer's Field Guide — 將工程師-PM 融合視為一項個人職涯技能的指引（product taste 作為瓶頸技能群）
- Opinions on Using AI Tools & the Future of the Software Engineering Role — 角色融合作為「軟體工程師角色的未來」這項綜論的核心支柱
資料來源#
Cited by 29
- Agent Loop Pattern
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- AI Employee Framing
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`design_system.html` extracted from repos as a portable, human- and machine-readable source of truth; component playgro…
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Map of Content for the product-org domain — 8 concepts. Curated entry point; see Home for all domains.
- Open Questions Backlog
_96 pages with open questions, as of 2026-06-14._
- Orchestration vs Employee Framing: Reconciling the Founder's Playbook with HBR's Accountability Evidence
Reconciles the Founder's Playbook orchestration framings with HBR Kropp et al.'s accountability evidence; "orchestratio…
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