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产品人人都是产品经理·深思圈··AI 生成
OpenAI Codex负责人亲口说：做产品这件事，顺序已经反过来了
OpenAI Codex 产品与工程负责人 Andrew Ambrosino 在 Lenny's Podcast 访谈中提出，当代码实现成本趋近于零时，产品开发的核心瓶颈已从"能否做出来"转向"该做什么"。他系统拆解了'taste'（审美判断力）的多层含义，并指出当前顶尖大模型在设计领域仍存在根本性局限。文章揭示了'实现几乎不要钱'带来的流程反转：从文档/原型驱动转向原型驱动的快速试验；从角色固化到'按时间分布定义角色'的流动边界。作者还强调，许多看似失败的功能并非逻辑错误，而是底层模型能力尚未到位，保留半成品并等待技术跃迁是更高效的策略。适合对 AI 时代产品管理、团队分工与创新流程有深度思考需求的读者。原文 ↗
核心观点
- ▍AI 时代产品开发的逻辑已反转：实现成本趋近于零，真正昂贵的稀缺资源是'taste'（审美判断力/方向感），而非代码编写。
- ▍当前最顶尖大模型在设计上表现不佳，其根本原因在于设计缺乏客观评判标准（难以形成干净训练循环）、实验室投入优先级偏向代码而非设计、设计需要随机性与新鲜感而模型偏向成熟模式，以及模型尚无法理解跨视觉与代码的抽象语义结构。
- 01Andrew 用体育术语'区域防守'（zone defense）描述当前的产品协作方式：团队成员应有意识地拉开关注区域，通过主动补位来覆盖公司不同方向，而非自上而下的年度规划。
- 02Codex 若在去年十一月（模型较弱时）发布，而非今年二月（模型更强时），必然会失败；同一功能在不同时间窗口发布，结果截然不同。
- 03从 ChatGPT 的 Operator、Atlas 浏览器里的 agent 到 Codex，本质上是同一个功能被三次重新包装发布，Operator 未成功不代表想法有错，只是模型当时没准备好。
- 04OpenAI 内部有员工（视频剪辑师 Brent）偶然尝试用 Codex 剪视频，Codex 发现无法直接操作 Premiere Pro，竟自行编写了一个插件来与 Premiere Pro 对话。
- 05Andrew 每天早上通过 Codex 自动从 3000 多个 Slack 频道中筛选摘要，并通过对话逐步调优筛选规则，而非一次设定完成。
- 06在模型能力快速跃迁的背景下，规划的关键不是预测未来，而是预先制作大量半成品原型，等待模型能力追上来后快速尝试。
反方 / 局限
- — Andrew 明确反对'取消产品经理'这类极端做法，指出角色边界模糊不等于否定角色背后的专业积累——'你会用 Excel 不代表你能进财务团队工作'。
- — 传统设计流程虽在工具层面已死，但作为'探索/验证节奏感'依然重要；新的问题是：低成本原型可被做得太像成品，导致团队误判其为可上线产品而跳过验证。
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