文章作者、来源：王智远

敲代码不再是瓶颈了

今天听了个播客，嘉宾是 Anthropic Claude Code 和 Cowork 团队的负责人 Fiona Fung。

大部分人还在吵「AI 到底能不能写代码」「会不会取代工程师」，这位大姐直接跳过这个问题，讲的是这事之后的事。

Fiona 做了 25 年工程师，经历了好几轮「一切都变了」的时刻；正因为在前面几轮活下来了，她对这波 AI 的判断，跟刚入行两年的小朋友完全是两个维度。

因为内容很长，也比较跳跃，所以，我理解后做了重新的组织；播客里她上来就给了一个观点：敲代码不再是瓶颈了。

代码量暴增与提交者变化

一个数据：

Anthropic 工程师平均每个季度交付的代码量，是 2021 到 2025 年间的 8 倍，图表走势是稳定、稳定、稳定，然后一根直线往上冲。

代码暴增只是表面，真正让她觉得有意思的是另一件事：提交代码的人变了。

在 Claude Code 团队，设计师在提交代码，产品经理在提交代码，几乎所有人都在 check in code。

搁以前，「写代码」是工程师的专属动作，现在它变成了一种跨角色的基础能力，跟发邮件一样稀松平常。

Fiona 的原话：

问题变成了，瓶颈转移到了哪里？不仅更多人在提交代码，而且来自不同学科，吞吐量变得非常高。那我们怎么做验证？怎么确认这些高速生成的东西是对的、质量是过关的？

这是一个很微妙的转向。

约束转移到了验证环节

过去工程团队的核心约束，叫「工程带宽」；写代码是贵的，时间是稀缺的，所以，大家围着这个约束做大量规划，保证有限的工程资源花在最值得的地方。

现在这个约束消失了。代码可以很便宜、很快被生成出来。

可约束没有真的消失，它只是换了个位置，它转移到了验证、审查、质量保障这些过去相对次要的环节上。

拿她微软的经历一比就特别清楚：

Visual Studio 时代，软件刻在 CD 上，截止日是真正不可推迟的：软件必须送去压盘、装盒、上架。工程时间极其金贵，团队规划要做到极致。

后来在线发布，交付方式变了一次。到今天，编码本身被 AI 大幅加速，又变了一次。

这三轮的模式其实一模一样：旧的瓶颈被打穿，新的瓶颈浮出水面。

能力上限被拉高

Lenny 在对话里讲了一个故事。他认识一个工程师，过去听到功能需求，第一反应是「太难了，太复杂了，做不了」。

现在他的反应完全变了：这完全可以做，让 Claude Code 搞就行了。

Fiona 也讲了一个类似的。她团队有个工程师，本来不做移动端，一个功能需要扩展到移动端。搁以前这事就卡住了，因为他不是 Android 专家。现在有 Claude 做搭档，不熟的技术领域也能推进。

Fiona 说：这确实抬高了每个人能做事情的上限。

这句话很轻，指向的东西很大。

过去限制一个工程师产出的是技术复杂度：这个东西你不会，你就做不了；现在限制产出的东西变了，变成了你的判断力和雄心。

理论上一大堆事都能做了，关键是：

你选做什么，你怎么验证做对了；「写多快」不再是问题；写得对不对，才是。

这就是 Fiona 看到的全貌：代码量爆炸、角色边界模糊、能力上限被拉高，三件事同时发生。

听起来全是好消息对吧？

好消息的背面是一堆新问题：，质量谁来兜底？AI 能帮你做任何事，你怎么知道它做对了？团队产出速度涨了 8 倍，过去那套管理方式、质量框架、规划节奏还能不能用？

Fiona 在 Anthropic 的日常，就是在回答这些问题。

她做的第一个改变是在所有仓库里部署了一个 Claude Code 远程会话。

这个实例能访问团队全部的 repo、Slack 频道、指标仪表板；说白了，她有了一个上帝视角，随时能看到每个人在干嘛、做得怎么样。

搁以前，她的早晨是这样的：

端一杯咖啡，打开各种反馈渠道，一条一条看用户说了什么、内部同事提了什么。有空的话顺手处理几个问题。

现在这套流程全变了。

大概一两个月前，Claude Code 推出了 Routines，她整个工作流被重写了。

Fiona 自己说的：「以前我得自己写 prompt，现在有了 Routines，就像有个 Agent 帮我生成 prompt，甚至帮我生成 PR。

比如：我设一个 Routine，让它每天早上盯着反馈频道，自动把主题提炼出来。等我醒来，一份反馈摘要已经生成好了，旁边还躺着几个 PR 等着我审。」

Lenny 追问她：那你作为管理者，过去看到问题会派人去修，现在是 Claude 已经把修复方案做出来了，你只需要审一下要不要合并？

Fiona 说对，还不止；如果验证做得足够好，甚至可以给 Agent 更多自主权，让它直接执行。

你注意到没有，这里有一个很有意思的角色跃迁。

过去是你自己写指令，坐在那儿等结果；后来变成你一次发好几条指令出去，不用干等，回头一起收。

现在更进一步了：你设定一个固定流程，这个流程自己帮你写指令，再分给不同的 AI 助手去干活；你的角色从「亲自上手干」，变成了「事后审一下」，再往前走一步，就成了「搭系统的人」。

Fiona 自己也很坦诚：

以前她得专门留出大块时间写代码，现在她得专门留出大块时间，去消化所有 AI 助手异步干完的活。

说白了，以前脑子累在写代码上，现在是脑子累在来回切换、挨个验收上，这是一种全新的上下文切换负担。

质量保障的四个做法

管理者工作流被重写了，效率拉满了；紧跟着一个问题就来了：东西是出得快了，质量谁兜底？

Fiona 在这块讲了几个做法，有的很硬，有的路子很野。

先说硬的，第一招，自动化代码审查。她说了一句话：想想看，去年我们连 Claude Code 自动审代码的功能都还没有，搁以前，人类审查者是个巨大的瓶颈。

当然，需要很深专业知识的地方，还是得人来。很多可以定成标准的检查项，现在完全丢给 Claude 就行。

她的建议很具体：

你如果对「什么算好」有一套定义，不管是设计规范、代码风格、还是架构原则，直接写下来，放进代码仓库里，做成一个规则文件。

Claude 拿到明确的框架之后，按规矩做验证这件事上表现特别好。

只有一个前提：这个规范文档得跟代码同步更新。写完扔一边不管，那就是一份过期的废纸，比没有还糟糕。

第二招，测试驱动开发，圈内叫 TDD。说白了，先写测试用例、再写代码。先把你要达到的标准定好，再动手干活。

她在 Claude Code 上修的第一个 bug，就让 AI 帮她走这套流程：先写测试，确保测试过不了，然后修代码让测试通过。

她自己的原话：

TDD 在 2000 年代特别火，理论很好。我当时有点挣扎，感觉自己像被逼着先吃西兰花，我真正想干的是做产品、发出去。

现在测试生成被自动化了，过去那些正确但让人提不起劲的做法，突然又活过来了。

这个比喻我喜欢；西兰花健康但不好吃，测试重要但写起来烦。现在 AI 帮你把西兰花嚼了，你只管吃现成的。

第三招，是她自己琢磨出来的一个判断框架，叫 Bad vs Sad。英文不重要，你记住意思就行。

Bad，是那种不可恢复的严重错误；比如：你用着用着，命令行直接崩了，写的东西全丢了。这就是 Bad。

Sad，是有点痛苦但你还能恢复的问题，比如界面闪了一下，有点烦，没丢数据，继续干活没问题。

每个产品不一样，每个团队得自己定义：在你这儿，什么算 Bad，什么算 Sad。

这里有一个很关键的洞察：Sad 攒多了，会变成 Bad。

Fiona 说：过去我们有太多监控面板，很难退一步看大局；所以，与其盯着一堆原始性能数据，不如先有一个判断框架，帮你区分什么是真糟糕的体验、什么是不舒服但还能忍的。

确保你在解决真正的 Bad，同时盯着 Sad 的趋势，别让它恶化。

最后一招有点另类；去年九月，团队一个工程师提议：我们应该跟踪用户说脏话的频率。

Fiona 说好主意。听起来很荒诞对吧？这个指标后来真成了团队监测用户情绪的一种方式。脏话频率上去了，说明产品在某个地方让人抓狂。

它代替不了正经的性能指标，它给了一个完全不一样的角度：用户在用你产品的时候，到底是愉快的，还是在骂娘？

招人与团队文化

质量框架有了，检测的手段也有了；谁来执行？什么样的人能在这种速度下活下来，还活得好？

Fiona 现在招两类人。

第一类，她叫 dreamers。翻译过来就是，有产品触觉的创造型选手。

这种人脑子里有个想法，自己就动手干了，干完盯着反馈，不好就改，一直打磨到体验过关为止；整个产品从想法到落地，她一个人从头扛到尾。

第二类，深度系统专家。

她刚加入 Claude Code 的时候发现，团队有很不错的全能型产品人，就是缺一种人：真正懂底层系统和分布式架构的工程师；模型再强，很多地方还是得有人理解底层到底在跑什么，才能做出靠谱的判断。

光有人还不够。她反复提一个配对概念：高主动性，配高责任感。

原词叫 agency 和 accountability，你不用记，记住意思就行：

团队里每个人都可以有自己的想法去解决问题，这叫高主动性；前提是你得回答两个问题：你要解决什么？你的假设是什么？你不能光有冲劲，不给交代。

说白了，你可以撒开了干，结果你得认。

然后她有一个做法，我觉得挺狠的：所有新来的管理者，必须先回到一线写代码，扎进代码库里，至少一个季度，是让你保持对产品的手感。

她的逻辑很简单：

Cowork 和 Claude Code 的变化速度是以周计的。你作为管理者不每天亲手用产品，很快就会丧失判断力；到那时，你看数据、听汇报，心里其实已经没底了。

她自己是这么过来的。在 Instagram 管过 500 人，到了 Anthropic 回到一线；她上次发布生产代码是 2017 年，中间很多年没碰过。

加入团队第一周，差点又走了管理者的老路：挨个请工程师喝咖啡、做一轮倾听。然后她停住了。

「让我先问问 Claude。它帮我熟悉代码库，帮我跑自动化测试，甚至帮我设计手动测试方案。这给了我信心，让我可以再次交付代码。」

后来很多很久没写过代码的朋友跟她说同一句话：多亏了 Claude，我又开始交付代码了。

她有一点一直没变：坚持自己吃自己的狗粮。做 VR 的时候，她没在那套代码库里提交过代码，怕搞乱操作系统，她花大量时间亲自用产品、找问题。

她说每次这样做，团队成员都很感激。因为除了冷冰冰的数字，每个人都需要感觉到自己的活是被看见的。

如果领导者自己在用团队做的东西，团队会觉得这个人还跟我们站在一起，而不是只盯着报表。

即时规划与流程

人到位了，那这些人每天干什么、先干什么后干什么，怎么排？以前做产品的管理思路、排期思路，现在还行吗？答案是：不行了。

Fiona 刚加入 Claude Code 的时候，试着做了一份轻量版的六个月路线图；三个月之后她发现，没人再看了。她的结论很干脆：六个月路线图已经没用了，直接毙了。

现在团队搞的叫即时规划，用大白话说就是：只排一个月的计划；非常轻量，连正式文档都没有，就在一个电子表格里大家对一下觉得重要的事。

也不是完全不想远的，每半年会有一次主题对齐，整个团队一起定几个大方向；具体做什么功能、怎么做，全在一个月的窗口里现定。

她还提到一个细节：

就连这个月度电子表格，她都在琢磨怎么把它自动化；理由很实在：她不想让「更新表格」本身变成一种新的负担。

妈的，表格本来是帮你干活的东西，别反过来成了你要伺候的爷。

另外，流程这件事，她的态度更干脆：没用就杀。

她建议任何团队都可以试试这个动作：挑一个让你头疼的流程。噪音大的、成本高的、特别手动的，随便挑一个；然后问自己一句话：这破玩意儿还在服务于它原本要解决的那个问题吗？

如果答案是「不了」，那就别留了；别心疼，别觉得「万一以后用得上」。

指标与结果导向

规划可以做得再轻，流程可以砍得再狠，有一个问题始终绕不过去：你怎么知道你干的这些事到底有没有用？

这是贯穿前面所有做法的一条暗线。

Lenny 提到一个现象，行业氛围在变。之前大家更像是在疯狂烧算力，能用多少用多少，先看看能搞出什么来。现在越来越多人开始问：我们到底搞出了啥？花了多少？划不划算？

Fiona 的回应很直接：

不要把折腾当进步；你如果盯的是工具使用量，你盯的只是折腾的量；它到底有没有推动你真正想要的那个结果？

她拿 Facebook Marketplace 举了个例子。

当年 Marketplace 按地区一个一个上线，团队盯的指标是卖家数量；第一个地区上了之后，卖家数量确实不多。按原来的标准看，好像没达标。

她注意到另一件事：用户找到想要的东西了。

后来发现那个地区有几个超级卖家，一个人就覆盖了一大片品类。如果团队死盯着「卖家数量」这个门槛指标不放，就会完全错过这个洞察。

他们后来更新了指标体系，把超级卖家这个维度补了进去。

这个故事的要害不只在于「选对指标」，更深一层的东西是：指标只有在你真能据此做决策的时候才值钱；环境变得太快，连指标本身都得被反复质疑。

你天天盯的那个数，还是你真正想要的那个结果吗？

她的建议很朴素：

面对任何指标，不管是代码行数、提交次数还是算力消耗量，确保自己没戴上眼罩。今天有用的指标，明天可能就是你的盲区。

工程师的孤独感

前面全在讲「怎么干」。还有一个面必须聊：人在这种剧烈变化里，怎么办？

Fiona 跟团队一个工程师聊过这事。

以前做工程师有一种特别爽的体验：碰上一个棘手的问题，放上音乐，一头扎进去，跟它死磕，最后灵光一闪，搞定了。那个大彻大悟的时刻，是很多人干这行的原因。

现在这种感觉在变少。代码丢给 AI 写了，产品层面依然有成就感，她听到不少工程师说：最难的那部分，曾经是我最喜欢的东西。

还有一个变化她很敏锐地捕捉到了：长时间只跟 AI 协作，人会开始觉得孤独。

以前一个团队一起写代码，有人做后端、有人做前端、有人做 iOS，大家在一个项目里协作，有交集、有摩擦、也有默契。现在呢？你可以同时开十个 AI 助手并行跑，所有事都在推进，就你一个人。

她团队最近搞了一个活动，叫「结对编程午餐」。

你以为是两个人坐一起结对写代码？不是。是每个人带着自己的 AI 助手，坐在一起各干各的。

像什么？

像小孩子的那种平行游戏；几个孩子坐一块儿，各玩各的玩具，谁也不理谁偏偏就是有一种陪伴感。

Lenny 说了一句很精准的话：你看别人怎么跟 AI 对话，光这个动作本身就能学到新技巧。

Fiona 说没错。因为工具变化太快，团队里每个人的使用方式都不一样，每次看别人操作，她自己也偷偷学两招。

帮助身边人拥抱AI

说到适应变化这件事，Fiona 讲了她自己的故事。

她小时候从香港搬到加拿大，不会说英语，父母忙着打工，奶奶搬来照顾她。奶奶也不会英语，在异国他乡特别孤独。

后来她们找到了一家毛线店，店主是个会说粤语的女人，那个夏天奶奶终于有了自己的圈子。

这段记忆，是她后来为什么对小企业那么上心的源头。

后来她用 Cowork 帮一个开两家餐厅的朋友整理文件。那位朋友有一个跟垃圾抽屉一样的文件夹，一堆菜单存在里面根本找不到。

Cowork 帮她整理完之后，朋友又干了一件让 Fiona 没想到的事：让 AI 帮她分析，她的菜品定价在本地市场是不是合理。

对你我这种人来说，AI 是效率工具；对利润薄如纸的小商户来说，这玩意儿可能是活下去还是被淘汰的分水岭。

她给了一个很具体的建议：如果你身边有还没碰过 AI 的朋友，或者你楼下喜欢的小店老板，花点时间手把手带他们试一次；一开始肯定有点别扭，结果往往比你想的有意思。

恐惧是最好的指南针

关于变化面前的心态，她给了一个特别朴素的建议：

当你焦虑、恐惧时，问自己一个问题：有没有一件事，是我能控制的？

她自己的例子：当年怕付不起大学学费，去做了银行出纳，拿最低时薪一个暑假一个暑假地攒。2000 年互联网泡沫破裂，找不到实习，她又干了两年出纳。这就是当时她唯一能控制的事。

Lenny 引了一句话：你最怕进的那个洞穴里，就藏着你一直在找的宝藏；Fiona 说她很喜欢这句。最让你害怕的事，往往就是最该做的事。恐惧是最好的指南针。

未解的问题

聊到最后，Fiona 很坦诚地列了几个她还没答案的问题。

还需不需要独立的 iOS 和 Android 团队？现在人可以灵活跨平台干活了，保留专家仍然重要，独立的组织架构可能不需要了。这个平衡点在哪，她还在摸。

紧挨着的是另一个边界问题：

自动化审查该推到什么程度？哪些地方可以完全丢给 AI，哪些地方必须有人兜底？这个边界不是固定的，模型在变强，边界一直在挪。

更让她头疼的是角色本身在变。

工程师开始有产品感，产品经理和设计师开始写代码，数据分析师一半时间在审 AI 生成的分析；所有边界都在化开。怎么保证在这种模糊里，每个人的效率还能跟上？

还有一个更大的问题：下一代工程师怎么带？

她跟 Lenny 聊到，她自己成为工程师的路径，跟今天的新人已经完全不一样了。从学校毕业之后怎么快速上手，同时还能理解底层在跑什么？

也许有一天模型强到这些都不重要了，眼下这个阶段，理解你所依赖的那一层仍然值钱。也许未来软件工程的训练，会更像师傅带徒弟。

她提到一位前上司，那个人的软件工程生涯是从打孔卡开始的。没错，就是在纸卡上打洞写程序那种。现在这位老爷子每天用 AI 写代码、搭东西。

从打孔卡到 AI 写代码，一整段变革浓缩在一个人的职业生涯里。

Lenny 说了一句：这就是又一层新的抽象；从汇编到高级语言，一直在往上走。现在我们连代码都不用看了，新的抽象层是你的指令和 AI 的思考过程。

团队文化是最大的挑战

让 Fiona 真正睡不着的，是团队文化。

产品上的挑战，有仪表板、有理论、有假设可以对。文化这东西，是人与人之间的化学反应，没有任何工具能替你搞定。

在 Anthropic 这种前所未有的增长速度下，她最怕的场景是这样的：一个管理者跟她说一切都挺好的，她知道有问题。

Fiona 说：就像那个表情包，一个人端着咖啡杯坐在着火的房间里，说一切正常。那就是我的噩梦。

她说，保持坦诚、保持多元视角、保持互助，这些事比任何工程难题都更难，也更重要。团队快冲到终点的时候，回头看一眼有没有人需要拉一把。最终是作为一个团队一起到的。

Lenny 问她在 Airbnb 快速增长那几年学到了什么。他说最有效的方法，是创始人对文化极度重视，在每一次全员会、每一个重要场合反复念叨。

他还提到 Sheryl Sandberg 来 Meta 做过一次炉边谈话，有人问她怎么在大规模扩张里守住文化。Sandberg 的回答是：

你应该高兴你有这个问题；因为它说明你在成长、在做对的事。如果什么都不变、什么问题都没有，那才是真麻烦了。

Fiona 说这个视角很受用。她跟团队的共识是：

不只聊做得好的，也必须坦诚面对做得不好的；因为只有当你能讨论问题的时候，你才有可能真正解决它。

闪电问答

播客最后十分钟是个闪电问答，Lenny 连砸了五个问题，Fiona 答得很轻快。

她推荐的书：Margaret Atwood、村上春树，还有《小王子》。她说《小王子》建议每年重读一次。

手机里一直存着三部电影：《天使爱美丽》《千与千寻》《风之谷》。

她说《风之谷》的主角娜乌西卡，是她领导力观念的启蒙。八九岁的时候看的。一个八九岁看动画片的小姑娘，长大了管过五百人的团队，回头发现很多东西的种子那时候就埋下了。

她的人生格言分两块：

工作上：「保持简单」。生活里：「在一个你可以成为任何事物的世界里，请善良。」

最后这个我特别喜欢；她说自己跟奶奶学了一辈子编织。下针和上针，就像 0 和 1，她说自己像一个编译器在生成可执行文件。

她的梦想是开一家毛线店，用奶奶的名字命名。