Claude Code 产经经理访谈实录

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🧠 Inside Claude Code：产品经理 Cat Wu 深度访谈实录

—— Anthropic 团队如何打造 AI 原生的开发者工具

🎙️ 采访者：Peter
💬 受访者：Cat Wu（Claude Code 产品经理）
✍️ 整理：Henan Mu

🧭 一、起源：从内部实验到“AI 原生”工具

Peter： 能先讲讲 Claude Code 的愿景和起点吗？

Cat Wu： 一开始只是 Boris 的一个实验。他想测试 Anthropic 的内部 API，看看 Claude 能不能真正“写代码”，于是就做了一个简单的命令行工具。

没人想到它会传播得那么快——最初是工程师在用，接着研究员、数据科学家、甚至产品经理和设计师都加入进来。

我当时负责强化学习的实验环境，自己也用 Claude Code，发现它完全改变了我的工作节奏：代码生成、日志分析、甚至写报告都更顺了。

当我们决定正式对外发布时，我毫不犹豫加入了项目。Claude Code 对我来说不仅是工具，而是一种新的工作范式——它代表“AI 原生团队”真正的样子。

💻 二、设计哲学：极简、可扩展、无 onboarding

Peter： 终端体验很简洁，是刻意为之吗？

Cat Wu： 是的。Claude Code 的设计初衷就是“极简 + 可扩展”。

终端是最纯粹的开发环境，它能访问用户几乎所有的上下文信息，比如 GitHub CLI、Datadog CLI、Docker、Kubernetes 命令行等。

这意味着我们可以不需要任何花哨 UI，就能让用户在自己最熟悉的空间中直接和 AI 协作。

我们团队常说：如果一个功能需要说明文档，那它就还不够好。

因此我们坚持三个原则：

🚫 无 onboarding 原则：命令名必须自解释，用户看到就能用。

🧩 极简但可扩展：通过 Hooks、子 Agent、自定义命令，让用户把 Claude Code 变成自己的开发环境。

🎮 逐步解锁体验：第一次使用时感觉“哦，这就是个命令行工具”，但越用越发现它能写代码、分析日志、理解项目架构。

🧑‍💻 三、团队与角色：工程师主导的快速迭代

Peter： 团队的工作方式是怎样的？

Cat Wu： 我们的团队和传统科技公司很不一样。

Claude Code 是一个由**产品工程师（Product Engineer）**主导的项目——他们既写代码，也思考用户体验和产品策略。

团队文化是“Build Fast, Learn Fast”：

💡 有想法就开干，不写长文档；

🧪 自己先用，内部 dogfooding；

💬 收到反馈立刻迭代；

🚀 好用就上线，不好就删掉。

我作为 PM，更像是一个方向引导者。我不下命令，也不会排详细的 backlog。我的职责是：

帮团队确定大的产品边界（例如：哪些功能该做，哪些会让 CLI 变得臃肿）；

平衡灵活性和易用性；

负责定价、包装、和面向外部用户的策略。

说实话，Claude Code 团队像是一群黑客组成的迷你创业公司，我们只是碰巧待在 Anthropic 里面。

⚙️ 四、功能评审与实验机制

Peter： 有正式的产品评审流程吗？

Cat Wu： 有，但非常轻量。

大功能（比如 VS Code、IntelliJ 集成）会经过正式的目标讨论，我们会明确它能为开发者带来什么增益，比如“能否让 Claude Code 访问项目上下文、直接补全代码”。

小功能完全不一样——像 To-Do List、Plan Mode 这种，都从一个下午的实验开始。

我们相信**“原型比文档更有说服力”**。如果工程师能在一天内把想法跑通，我们就会立刻在内部试用。

Claude Code 的很多功能都是这样诞生的。

🧾 五、功能故事：To-Do List 的诞生

Peter： To-Do List 功能是怎么来的？

Cat Wu： 这是个特别有趣的故事。

我们发现 Claude 在执行长任务时经常“中途忘记目标”——比如修一个 Bug 会停在一半。

于是工程师 Sid 提出了一个灵感：“那就让 Claude 像人一样写 To-Do 清单吧。”

于是 Claude 开始先生成任务列表，再一步步执行。

这简单的机制极大提升了任务完成率，成了 Plan Mode 的前身。

后来我们又加了 /todo 命令，让用户能持久查看任务列表，甚至在不同 session 间同步。

最神奇的是：这不是我们提前设计的功能，而是从一个“模型行为漏洞”中成长出来的解决方案。

💬 六、反馈系统与优先级

Peter： 面对大量反馈，你们如何决定优先级？

Cat Wu： 内部有上千名员工在用 Claude Code，他们的反馈就是我们的雷达。每 10 分钟 Slack 群里就会冒出一个新建议。

外部还有十几家核心企业客户和活跃的 Twitter 社区，我们的开发者会直接发 PR 或写插件。

我们没有传统的“优先级打分系统”，只有一句话：

“如果 10 个人都提到它，那它就是下一件事。”

我们还用 Claude Code 自己来处理反馈：

自动汇总 Slack、GitHub、客户邮件；

自动生成文档初稿；

自动检测重复问题；

自动分类（UI、性能、Bug、Feature）。

这也是我们团队 AI 原生化的体现——连产品管理都交给 AI 了。

🧱 七、文档与协作方式

Peter： 你们不用 Google Docs 吗？

Cat Wu： 基本不用。我们的知识都“长在代码里”。

Claude Code 可以直接问：“这个函数为什么这么写？” 它会去查 commit 历史和 PR 讨论，给出完整解释。

这让我们几乎不需要维护独立文档。

Peter： 那你自己写代码吗？

Cat Wu： 会。比如我们做 “vibe command” 时，我写了一半。

这在以前不可能发生——但 Claude Code 让 PM、设计师都能快速试验新想法。

现在设计师 Megan 也经常提 PR，我们的协作方式更像“多人和 Claude 一起 pair program”。

🧪 八、Evals：评估体系

Peter： 你们如何评估模型表现？

Cat Wu： 我们有两种评估：

📊 端到端评估（E2E）：像 SWE-bench 这样的标准基准，检测整体表现。

⚡ 触发评估（Triggering Evals）：测试 Claude 是否在恰当时机调用工具（比如什么时候该用 web search）。

还有一种比较困难的叫“能力评估（Capability Evals）”，主要用于数据分析、科研、系统设计等任务。

我们的目标不是让模型“拿高分”，而是理解模型能做什么、不能做什么。

这种对模型边界的直觉，是我们所有产品决策的基础。

🎉 九、团队趣事与文化

Peter： 有没有有趣的小故事？

Cat Wu： 太多了（笑）。

我们有个彩蛋：用户输入 “stickers” 或 “swag” 时，会自动跳出贴纸申请入口。

结果 500 人真的填了地址，我们花了一个下午寄贴纸😂。

后来我们还做了 “Think Harder”“Ultra Think”等系列贴纸。

团队氛围特别轻松。我们相信“快乐的团队能造出聪明的产品”。

几乎每个新想法都从一句玩笑开始。

比如 Plan Mode 一开始只是有人在 Slack 里调侃“Claude 能不能学会写计划”，结果第二天功能就上线了。

💼 十、招聘新 PM

Peter： 你们现在在招 PM，对候选人有什么要求？

Cat Wu： 我们在找能“和 AI 一起工作”的人，而不是传统意义上的项目经理。

理想的候选人要：

深入理解开发者生态，最好有代码经验；

理解 SDK，能帮助我们把 Claude Code 扩展成更大的生态；

愿意建设社区，让用户贡献自己的插件和命令；

最好是 Claude Code 的重度用户，真正热爱工具本身。

在面试时，我们更看重候选人是否能提出独立见解。

比如，如果你体验过 Claude Code，我们会问：“哪一个地方最打动你？哪一个地方你会重做？”

这类讨论比“写不写代码”更有价值。

因为对我们来说，PM 不仅是项目协调者，更是产品灵魂的共同塑造者。

💡 十一、使用技巧与实践经验

Peter： 有没有一些使用 Claude Code 的小技巧？

Cat Wu： 当然。这里是我最常和用户分享的三点：

“Demo 胜于文档” 📄

如果你有想法，不要去写提案，直接用 Claude Code 开个分支、跑个原型。Claude 能理解上下文、生成代码，还会帮你写 commit message。

把 Claude 当作新同事 🤝

Claude 特别擅长执行清晰的任务，但它不是读心者。

最好的方式是先给它明确的上下文和目标，再不断迭代。

就像带一个新工程师入职一样，它学得快、执行力强，但需要方向。

投资你的 Cloud.md 文件 🧠

我们给每个用户推荐一个 Cloud.md 文件，记录项目结构、依赖、测试方式、以及你喜欢的风格。

这让 Claude 理解你的习惯，成为真正“懂你”的 AI 合作者。

🪄 十二、Plan Mode 的故事

Peter： Plan Mode 是怎么来的？

Cat Wu： Plan Mode 的灵感来自一个简单的用户反馈：“别急着写代码，先告诉我你的计划。”

我们一开始觉得可以通过自然语言解决，但用户更喜欢显式模式，于是我们立刻上线 /plan。

现在 Claude 会先输出清晰的分步计划，再去实现。

很多用户告诉我们，这种“思考可视化”的体验让他们重新掌控了工作流。

我们也认为，这代表 AI 协作的新方向：不仅是帮你做，更要让你理解它怎么做。

🚀 十三、未来方向与愿景

Peter： Claude Code 未来会往哪走？

Cat Wu： 我们的目标有三个方向：

🧩 强化 CLI 核心体验

我们希望它永远是最强的命令行助手，性能稳定、上下文更长、交互更自然。

🧱 构建 SDK 生态

我们正打造 Claude Code SDK，让任何人都能快速创建属于自己的 AI Agent——无论是法律助手、财务工具、还是科研助理。

🌍 走出终端，触达更多人

我们计划把 Claude Code 的核心能力带入非开发者的场景。

比如产品经理、设计师或市场人员，也能在 Claude 的帮助下自动生成方案、写报告、分析用户反馈。

举个例子：一个不会编程的同事，只需输入“帮我做个用户调研工具”，Claude Code 就能自动创建一个小应用，并解释怎么运行。

这正是我们对“AI 原生软件”的理解——让智能成为操作系统的一部分。

📱 十四、移动端与远程使用

Peter： 有没有计划让 Claude Code 在手机上用？

Cat Wu： 这是很多人关心的。

我们已经在探索“远程运行”的模式——比如当 Claude Code 等待输入时，可以自动通过 Slack 或短信提醒你继续。

Hook 系统的出现最初就是为了解决这个问题。

我们希望无论你是在办公室、家里，还是在地铁上，都能无缝继续和 Claude 协作。

🧭 十五、时间尺度与产品哲学

Peter： 你们会写三年规划文档吗？

Cat Wu： 不会（笑）。

AI 产品的生命周期太快了，三年后的模型能力、交互方式都完全不可预测。

我们的哲学是：“只构建今天我们真正想用的东西。”

我们一般只规划 6 个月，因为那是我们能感知到的未来。

当下的每一个版本，都是一个最好的实验。

所以我们不靠文档驱动，而靠真实的使用体验。

🧠 十六、对 AI 产品经理的建议

Peter： 给想做 AI PM 的人一些建议？

Cat Wu： 现在的 AI 产品经理，需要具备以前从没要求过的能力——判断模型边界的直觉。

你要能分辨：

模型是理解错了问题？

还是你给的上下文不够？

还是这件事模型现在根本做不到？

举个例子，如果模型已经能做到 80%，那你完全可以用 prompt 设计补足剩下 20%；

但如果模型只做到 10%，那就别硬搞，等三个月后模型升级再回来试。

AI 产品经理最重要的品质是好奇心和耐心。

你要和模型一起成长。

每一次失败都不是 bug，而是一次理解模型边界的机会。

当你真正理解这些边界时，你的产品直觉就会变得非常强。

✨ 十七、结语

Claude Code 团队用极高的反馈速度、开放的工程文化和强大的执行力，

创造了一个真正意义上的 AI-Native 产品开发团队。

他们不追求宏大的计划，也不写厚厚的愿景文档。

正如 Cat 最后说的那句话：

“我们不写三年愿景文档，我们只构建今天想要的产品。”
“Dogfood first, feedback fast, ship what users love.”