Anthropic：很多內部產品從未發布

作者：數位開物

近日，Anthropic向美國證券交易委員會（SEC）公開提交了S-1招股書。招股書稱，企業客戶把Claude嵌入業務關鍵流程，帶來了比消費級AI更強的留存和更高的變現。聚焦企業市場、孵化Claude Code，是Anthropic研究與實驗室團隊的兩項產品實踐，近日，Anthropic研究與實驗室團隊產品負責人Dianne Na Penn做客播客The Skip，團隊負責從Claude 2到Claude 5.5家族的核心模型產品，並參與Claude Code、MCP、Skills、Claude Design等產品的孵化與擴展。本次對話探討了研究驅動型公司的月度規劃與長期假設、Claude Code從基層探索走向產品的過程、研究優先級與用戶反饋之間的取捨、Anthropic內部的產品經理文化、前線部署工程師PDE的角色等話題。

Dianne Na Penn表示，Anthropic不會花三個月去制定一份兩週後就作廢的年度計劃，而是以月度為單位規劃，並建立在對未來6到12個月行業走向的高層假設之上；產品團隊也沒有陷入"有人發布了某項功能，明天就必須照做"的短期循環。

在產品孵化上，Claude Code並非某天突然誕生，而是API客戶、內部與外部人員長期試錯的結果，命令行終端的交互範式加上讓模型執行更多Agent循環的Harness，才真正產生了化學反應。團隊曾就是否提供微調API激烈討論，核心考慮是模型迭代太快，企業自行後訓練、部署時往往已落後兩到三代。

此外，研究優先級與用戶反饋之間的取捨，主要靠與研究主管的持續討論，產品經理的價值在於講清問題對用戶的衝擊，而不是替研究團隊指定訓練參數；團隊還通過集體休假、兩人結對負責同一業務線等做法，應對高強度的工作節奏。

01 研究驅動型的戰略節奏：月度規劃，加上6到12個月的假設

面對快速變化的行業，對產品團隊幫助很大的一點，是Anthropic的研究組織同樣具備中長期的戰略思維。Dianne Na Penn介紹，公司的研究使命和北極星目標著眼長遠，形成了一種有益的拉力，防止團隊陷入"今天發布了X、Y、Z等功能，明天就必須照做"的短期應對循環。

具體到規劃方式，團隊更多以月度為單位，聚焦當月要達成的目標，但這建立在對未來六到十二個月行業走向的高層次判斷之上。Dianne Na Penn說，團隊不會花三個月制定一份兩週後就作廢的年度計劃。早年曾嘗試完整的OKR流程，要求所有人對齊同樣的OKR，但隨著對使用量和採用率的假設被證明嚴重偏低，這些OKR很快被拋諸腦後。

理想的工作方式是：先確定三到六個月維度上的核心假設，再分解到每個月，在保持對市場敏捷響應的同時，通過逐月計劃向長期目標推進。以生命科學領域為例，Dario等人經常談到AI將在幫助生命科學機構攻克疾病方面發揮巨大作用，這不是短期項目，但需要轉化為具體行動，比如每月需要進行哪些模型訓練或產品投資測試，如何確保科學家和研究人員能夠訪問這些模型，同時兼顧對早期市場動態的響應。

02 產品孵化：基層探索驅動，以及哪些東西不做

Claude Code的誕生，是理解Anthropic產品開發方式的一個樣本。Dianne Na Penn認為，產品開發更偏向由基層探索驅動，因為這項技術及其生態存在無數種泛化的可能。在Claude Code出現很久之前，就已有API客戶用模型做代碼自動補全，寫代碼並非某天突然具備了Agent屬性，而是經歷了內部和外部人員不斷試錯的不同階段。命令行終端這種交互範式，加上允許模型執行更多Agent循環，通過產品體驗的Harness與模型能力結合，才真正產生了化學反應。

優先級的判斷，很大程度取決於團隊堅持押注的核心主題，以及能否快速驗證當前技術棧在體驗或效果上是否可行、用戶是否感受到足夠的驚喜。目前的策略更聚焦To B和企業級市場，原因是與瞬息萬變的消費者市場相比，企業端的需求更具穩定性。

不做什麼同樣重要。團隊曾就是否提供微調API進行過激烈討論，由此形成的產品思路是：核心模型迭代太快，等企業團隊摸索出如何自己後訓練、優化並部署模型時，可能已落後兩到三代，到頭來只能推倒重來，Dianne Na Penn因此反問，這對公司、用戶和客戶而言是否是明智的投資。不斷追問"三個月或六個月後會發生什麼變化"，幫助團隊理清什麼產品值得推向市場；不少內部開發的原型最終沒有對外發布，因為首要目的是激發創意或進行技術驗證。

03 研究優先級與用戶反饋：產品經理如何與研究團隊協作

研究人員看的不只是眼前的用戶。Dianne Na Penn指出，前沿AI實驗室的研究人員思考的絕不僅僅是短期的現有用戶，很多時候放眼的是尚未出現的用戶群體，以及技術的二階影響，尤其是在模型安全與對齊等領域。當團隊內部達成共識，即服務的不僅是當下的用戶盤，也是未來的用戶生態，很多問題就迎刃而解。

舉例來說，產品團隊提出"為什麼Claude輸出JSON或Schema格式時不能做得更好"，可能意味著研究員要停下手頭開發計算機控制或優化推理能力的工作，這不像傳統PM路線圖那樣按部就班就能改善現有體驗，而是在更長遠的技術賭注與當前訓練投資之間做權衡。評估一個問題時還要判斷，隨著模型智能的自然進化，它是否會自動降級、不再是P0級別，Dianne Na Penn坦言，這對習慣規劃完美路徑的PM來說是令人沮喪的答案。

以記憶功能為例，兩年前團隊常收到"Claude沒有很好發揮記憶功能"這類寬泛反饋，如今仍會聽到，但背後的技術複雜性已不可同日而語。若記憶表現不佳直接導致用戶流失，團隊不會袖手旁觀，也許可以從產品角度另闢蹊徑，比如適當限制使用場景，在等待新一代模型能力躍升的過程中，讓用戶依然獲得尚可的體驗。總結起來有三點：必須兼顧不同生命周期的用戶；必須承認與基於成熟技術做產品相比，這種充滿不確定性的開發有時確實令人沮喪；最重要的是建立認知模型，明確終極目標和自身可控的手段，而不是迷信修改底層研究永遠是唯一且最優的解法。

決策主要靠討論。在訓練每一個新版本的Claude期間，團隊都與研究主管們舉行定期站會，追蹤訓練進度，探討需要調整什麼、哪些有十足把握。產品經理的價值在於說明某個問題為何是P0：它對用戶影響巨大，不解決就無法交付預期成果；反之，如果只在極小撮用戶中聽到抱怨，或者相關功能使用頻率本身在萎縮，就可能判為P2，轉而設計替代路徑。Dianne Na Penn強調，PM無權越俎代庖要求研究團隊修改某項訓練參數，就像不會有工程團隊接受被要求一行一行按指令寫代碼，PM要做的是講清楚問題會給用戶造成怎樣的衝擊，再共同尋找解法，如果提示詞等手段無法緩解，最終才落到調整模型訓練上。

04 內部人才文化與培養體系

招人時，背景多元是團隊的共同點。許多產品經理的職業軌跡並非在同一家公司按部就班晉升，而更像一場跨界探索，這賦予他們極強的適應能力，因為技術在飛速變化，以往的假設時刻被打破。其中有一類人擅長快速掌握新事物，或者曾在初創公司擔任一號產品經理，Dianne Na Penn認為這種履歷極具競爭力，因為首位產品經理往往要兼任客戶成功、IT運維甚至商務拓展，這種身兼數職鍛鍊出的敏捷性正契合團隊需求。團隊也招過前研究員，以及在一家公司待了很久、渴望打破對產品和工作流固有認知的員工。

入職之後，門檻同樣不低。加入團隊並不意味著入職第一天就能輕車熟路地做回老本行，Dianne Na Penn在新員工入職計劃裡明確說過，前兩個月應當是職業生涯中最煎熬的時期，如果感到痛苦，說明狀態是對的，因為節奏極快，既要在短期目標與瞬息萬變的中長期規劃之間找平衡，又要為所負責的業務線制定產品計劃、戰略路線圖並交付成果。

團隊會刻意安排極具挑戰性的初期適應任務。能迅速適應的人很快進入發展快車道，而抱怨"太難了"、以種種原因做不到的人往往會越來越吃力，入職一兩個月內基本就能摸清潛力，歸根結底考驗的是成長型思維。

被問及那些感到吃力的人通常卡在哪裡，Dianne Na Penn指出，尤其是來自大公司的產品經理，習慣了級別森嚴的工作模式：副總裁下達指令，執行鏈條便盲目執行，很少有人停下來質疑這項指令是否仍是當前的正確選擇。這與最接近其研發模式的學術界截然不同，在學術界，哪怕是一年級博士生也敢質疑導師。

在Anthropic，員工需要打破固有的層級觀念，敢於向首席科學家Jared表達意見，比如讀了他關於某項技術的文章後，指出忽略了幾個前提假設，並提出調整後對用戶更有價值。這要求在早期就發聲參與討論，而不是默認高管們已經把一切都想透了；表達必須建立在好奇心與互信的基礎上，而不是武斷地指責別人錯了卻給不出細節論證。團隊想要的是能融入深度探討、補充新視角、在原有基礎上迭代並推動落地的人。大家最先拋出的點子，可能正是兩三年前考慮過但被搁置的，但如果有人願意下苦功鑽研、以得體的方式質疑固有假設並提出獨到見解，往往能大獲成功。

這種風氣的根源，Dianne Na Penn認為既與模型迭代頻繁有關，但歸根結底來自企業文化：公司以研究實驗室起步，許多聯合創始人極度推崇第一性原理，這項技術之所以取得今天的突破，正是因為沒有被過去的假設局限，勇於質疑假設並通過親手做實驗驗證，是頂尖研究人員之間最核心的運轉邏輯。內部溝通極度透明，大多數頻道完全公開，當你在群裡討論某個產品細節時，一個你沒注意到的人可能會禮貌插話，問大家是否考慮過另一種方案，團隊推崇相互肯定、不斷延展思路的協作。

關於成功的產品經理，還有一點是對這項技術近乎狂熱的痴迷：一入職就在原型階段深度試用自家產品功能，或反覆測試最新模型並公開分享評測心得，用實際行動而不是嘴上功夫證明如何優化產品和模型。相比躲在角落裡寫需求文檔，積極下場推動模型和產品落地，才是頂尖產品經理脫穎而出的標誌。

不少初級產品經理抱怨大環境差、好崗位少，但Dianne Na Penn的觀察恰恰相反：團隊裡資歷較淺的產品經理展現出極高的工作效率和無窮的潛力上限，原因是不需要刻意擺脫固有組織架構的束縛，在這裡無需苦等別人發號施令，或等老闆在需求文檔上簽字才推進下一步。幹勁十足、主觀能動性強的人會想"這是我負責的模塊，就要保證落地"，主動去與客戶溝通、與研究員對接，不管對方是不是研究主管。

相比大公司背景的產品經理，這些人不需要走那麼多先拉齊各團隊、一個個走過場的核對流程，輕裝上陣往往極為高效。不過這並不意味著中高階資深產品經理不具備這些特質，團隊裡既有創過業的前資深產品經理，也有在內部攻克過艱巨項目、真刀真槍拼殺出來的人。

在Dianne Na Penn看來，核心在於是否做成過一件需要克服龐大組織慣性和阻力的事情，那種死磕到底的毅力和使命必達的態度，往往比其他任何特質都更具殺傷力，這意味著會永遠保持好奇心、千方百計尋找答案，在面對未知難題時實現自我驅動，而不是被動等待。

培養上，團隊的出發點是對產品管理的定義。Dianne Na Penn表示，要回歸到一項新技術最初期的狀態，而不是機械框定崗位職責，最核心的原則依然圍繞用戶，即如何以具備複利效應的方式為用戶創造價值，其他執行動作都由此衍生。也許一年後寫模型評測就不再是定義用戶成果的最佳形式，也許每個人都要直接寫代碼搭原型，但北極星目標不變。

入職流程極度高壓：新員工要在最初的兩到三週內完成用戶調研、編寫模型評測並制定產品路線圖，常有人問能否再寬限兩週，但這恰恰是為了逼出執行力，讓他們進入必須跟上公司節奏的實戰狀態，事實證明很管用。同時，新人會被直接放到最高優先級的核心業務線上，團隊偏向保持小規模，讓每人同時兼顧兩三個方向，倒逼跨部門溝通、碰撞想法和快速學習，也帶來極強的交付緊迫感。

團隊每年還舉辦一次訓練營，核心是分享如何打造能駕馭指數級增長的產品，即隨著模型底層能力提升，產品價值也會呈指數級爆發，內容包括如何優化Claude、編寫高質量提示詞和做模型評測，課程錄製後成為每位新員工的必修課。這項倡議起於2024年，當時團隊只有四五個人，日常工作已開始變得更像研究型PM，比如閱讀用戶授權的反饋數據、編寫評估，既然對產品功能大有裨益，就想讓更多人掌握，於是把操作步驟、重點指標和價值不大的部分記錄下來，最初只面向研究型產品團隊之外的PM，現在已對Anthropic全員開放。

訓練營也是搭建開放問答平台的契機。Dianne Na Penn強調，PM不必單純等待模型迭代，完全可以通過修改提示詞獲得想要的結果。現場演示降低了門檻、打破了技術神秘感，連銷售團隊參加後都感嘆"原來這就是評估，這就是提示，我也能做"。這些方法完全可以被複製並規模化推廣，任何一家公司都能做到。

在導師制方面，新員工有團隊資深員工一對一帶教，並借助Claude Tag等內部工具協助入職。新人常被建議去翻過去兩個月的群聊記錄，因為加入公司就像是中途加入一場熱烈進行的對話，最高效的做法是先做足功課，再表達自己對業務背景的理解並徵詢意見，主動融入，而不是等著公司把知識喂到嘴裡。

05 前線部署工程師：深度與廣度的取捨

對於產品經理是否應深入一線、嵌入客戶場景，Anthropic配備了前線部署工程師和專門的前線部署團隊，協助企業客戶在平台或應用端大規模落地。Dianne Na Penn認同這種深耕一線的技能必不可少，但現實的矛盾在於，在一端扎得過深，就不可避免要在另一端妥協。對此常感到撕裂：既想緊跟每一次研究模型迭代，又想傾聽每個客戶的反饋，在目前的體量下已無法旁聽每一個客戶的電話會議。

關鍵問題是，業務前線的深度洞見如何有效向上反饋，並反哺所負責的產品。團隊會直接面向API客戶和試用新模型能力的嘗鮮客戶收集反饋，但精力和產能不允許做完全專職的前線部署，因此與一線業務團隊緊密協同，把他們的洞見作為補充驗證。目前的模式更側重全景式的業務上下文共享，而不是要求每位PM既扎根客戶前線、又對齊頂級研究團隊，要在兩端都達到極深的專業度極其困難。

一條有效的經驗是，團隊後來從內部應用型及前線部署工程團隊中選拔了一批人轉崗擔任PM，表現驚艷：他們有深厚的業務體感，深入理解Harness的原理、用戶端的應用架構和使用動機，能順暢地把一線聲音反哺給研發團隊。Dianne Na Penn回憶，2023年Claude.ai剛推出、還是唯一的內測產品時，系統提示詞有很長一段時間是自己親手在寫，後來才交給新加入的PM，這其實就是前線部署工程師的日常。技術深度抽象地談往往空泛，想要落到實處，最扎實的辦法也許就是去做前線部署工程師、貼身傾聽客戶，這或許是重塑PM職業路徑的一種答案。