来源： YouTube | Fiona Fung | Jun 21, 2026
播客： Lenny's Podcast
分类： Anthropic
原文发表： Jun 21, 2026
纪要生成： 2026-06-22
Fiona Fung 是 Anthropic 旗下 Claude Code 和 Co‑work 团队的领导者，直接管理 Boris Cherney 和 Kat Wu 等知名产品人。在 Anthropic 之前，她在 Microsoft 主导构建了 TypeScript 和 Visual Studio，后在 Meta 从零到一创建 Facebook Marketplace（年交易额超 1000 亿美元），并领导 Meta 首款智能眼镜及 AR 眼镜 Orion 项目，也曾负责 Instagram 基础设施、增长与安全团队，管理超过 500 人的组织。她拥有 25 年以上的工程经验，深度体验了从打孔卡到 AI 生成代码的整个工程演化史。本集她分享了自己在 AI 原生团队中看到的工作方式剧变、人才需求、管理挑战以及对小企业和下一代工程师的思考。
本节重点
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对比早期，100% 代码由人工编写，现在 AI 贡献比例快速攀升。
编码不再稀缺：Boris Cherney 提出 “coding is salt”，代码变得基础、大量可得。
团队角色开始解构，非工程师（设计师、PM）也大量提交代码。
工程思维转向验证与 Quality：Fiona 强调，在“8X”时代，质量控制成为新的关键。
💬 精华片段（中文）
“Coding is no longer the bottleneck. It's lifted the ceiling of what anyone is able to do.”
“编码不再是瓶颈。它提升了每个人能够做到的上限。”
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当时她对 Visual Studio 一无所知，甚至以为它是“更好的画图程序”。
Visual Studio 的革命性体验：使用 IDE、断点、多线程调试，对她来说是一种 “阶梯式飞跃”。
当时社交媒体尚未普及，工程师缺少快速客户反馈，但内部自用给了极快的反馈循环。
软件交付形式的演变：从 CD 印刷 到在线更新。
💬 精华片段（中文）
“It’s okay to make mistakes, just make new ones so that we’re always learning. If you aim to make zero mistakes, that probably means you’re not moving fast enough.”
“犯错误没关系，只要犯的是新的错误，这样我们才能一直学习。如果你打算零失误，那可能意味着你行动不够快。”
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每月用它回顾焦点领域、交付产品、市场反馈，并讨论错误模式。
从“你去修”到“这里是 PR”：她的早晨仪式从手动查看反馈渠道，进化到由 例程（Routines） 自动化。
以前她需要自己提炼信息、生成修复想法，现在早晨直接收到摘要和 Review 清单。
海量反馈的消化：团队收到来自内部、邮件、社交媒体、LinkedIn、朋友消息等的大量反馈。
💬 精华片段（中文）
“I need Claude's help to help me stay on top because there's so much incoming feedback.”
“我需要 Claude 的帮助才能驾驭这些，因为进来的反馈实在太多了。”
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Claude 非常擅长在给定框架的情况下验证代码是否符合标准。
“什么是好”的框架化：Fiona 发现，当团队定义了 “好”的规格（spec） 并伴随代码检入仓库保持更新时，Claude 代码审查效果极佳。
这类似于 测试驱动开发（TDD） 的现代版，但大幅减轻了写测试的“苦差事”。
TDD 重生：她承认以前写测试就像 “先吃花椰菜”，让人不舒服。
💬 精华片段（中文）
“Any time you have a statement of what good looks like, get that into the repo and then Claude Code Review can make sure it's still matching what you set up to do.”
“任何时候你有了‘好’的定义，就把它放进仓库里，然后 Claude Code Review 就能确保代码依然符合你当初设定的标准。”
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Deep systems experts：具有分布式系统等深厚背景，懂得在哪些关键部分仍需人类深度验证。
产品感人才类似“梦想家”：他们擅长捕捉反馈、迭代、做产品精细化，确保产品是令人愉悦的。
这种组合确保了创新速度与核心可靠性之间的平衡。
野心思维：一切都变得“理论上可能”，关键看你能有多少野心。
💬 精华片段（中文）
“Everything is now possible in theory. Now, it's about how ambitious can you be?”
“理论上现在一切皆有可能。现在问题变成了，你有多大的雄心？”
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总是充满好奇、主动学习的人更容易适应 AI 带来的剧变。
恐惧是挫败的根源：很多人的抵触其实来源于害怕。
她的建议：问自己 “我能做什么？什么在我的掌控之内？”，把被动转为主动。
亲身经历：高中时她想走工程道路，但担心负担不起学费。
💬 精华片段（中文）
“For anything that there is a fear, my advice is lean in and ask, ‘What can I do about it? What is within my control?’”
“对于任何令你恐惧的事物，我的建议是迎上去并问：‘我能做什么？什么在我的控制之内？’”
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她自己使用 Co‑work 做商务差旅报销时发现其强大，想到小企业主朋友也很需要。
实际使用案例：
在这个过程中她也发现了自家产品的 onboarding 流程中的 bug，形成了“双赢”。
发起对话，主动分享：Fiona 提出，如果听众中有任何 AI 先行者，可以从自己感受最真切的一个小功能开始，与身边的小企业或亲友分享。
💬 精华片段（中文）
“I just want to make sure we keep sharing the knowledge and making the tool equitable. If not, I'm concerned that the divide grows larger and larger.”
“我只是想确保我们持续分享知识，让工具惠及所有人。否则我担心鸿沟会越来越大。”
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总是留出一只眼睛，注意那些用户为了达到目的而“跳圈”的行为。
Claude for Small Business 的诞生：
她强调并非自己的功劳，而是团队持续观察迭代的结果。
顾客使用你产品的方式总会超出你的预期：不论好坏，最好的应对方式是保持迭代，贴近反馈。
💬 精华片段（中文）
“Customers will use your product in ways that you did not intend, for good or for bad. The best way is really iteration, learn, and keep close to the feedback.”
“客户会以你未曾想过的方式使用你的产品，无论好坏。最好的方法就是反复迭代，不断学习，贴近反馈。”
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她醒来时不再面对一堆信息待消化，而是直接看到已经生成好、等待审查的 Pull Request。
更高级的抽象：过去是“写一个 prompt，同步等待结果”，然后可能异步启动多个 prompt。
这种“为代理写生成代理的指令”的抽象层级，让管理者逐步从操作信息转变为监督策略。
去中心化的自主性：在有充分验证的情况下，甚至可以让代理 “Go for it” 自由执行。
💬 精华片段（中文）
“Now I can actually have a routine that generates these prompts for me. It's almost like the level of abstraction keeps pulling up.”
“现在我有一个例程来替我生成那些提示。抽象层级几乎一直在向上提升。”
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这避免了“只做事不负责”的局面，让自主与结果意识共存。
工程产能的度量陷阱：
有一句她很喜欢的话：“不要以动作为借口，牺牲前进”（Don’t forsake motion for progress）。
不要只看 token 消耗：token 用量类似于代码行数，不能等价于价值。
💬 精华片段（中文）
“Don't forsake motion for progress. If you're measuring tool usage, you're measuring the action, but is it really making the end outcome you care about?”
“不要以动作为借口牺牲前进。如果你衡量的是工具使用次数，那你衡量的是动作本身，但它真的在推动你在乎的最终结果吗？”
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各产品表面或服务团队可以自行定义自己的 Bad/Sad 标准和目标，保持自主性。
从原始指标中抽身：面对多个产品表面时，原始性能数值（如加载时间）很难判断好坏。
通过 Bad/Sad 框架，可以从全局视角判断体验趋势，提前发现质量热点。
脏话仪表盘：去年 9 月因为团队感受到用户的挫败，一位工程师提议追踪脏话频率。
💬 精华片段（中文）
“I started this: ‘Let's have a concept of what's bad versus what's sad.’ Bad is a very bad irrecoverable error, and sad is something that's a recoverable pain point.”
“我发起了一个概念：‘我们得定义什么是 Bad，什么是 Sad。’Bad 是非常糟糕且不可恢复的错误，Sad 是可恢复的痛点。”
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这样做能让人先进入代码、学习代码库和工具，并和团队建立真正的信任关系。
管理者持续编码的重要性：
她此前在 VR、智能眼镜、Instagram 等产品上，都因为自己深度使用而被团队认可。
从 500 人大组织到 IC：Fiona 从管理 500 人转到 Anthropic 初期几乎重回 IC。
💬 精华片段（中文）
“If you as a leader are not living and breathing your product every day, you sometimes lose touch of the product.”
“如果你作为领导者不是每天都在使用、呼吸你的产品，你有时会失去对产品的触感。”
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领导者必须保证新入职工程师依旧花时间深入理解系统，哪怕代码不是自己写的。
孤独体验：每个人都只和自己的 agent 工作时，团队氛围开始变得寂寞。
这种方式让大家学到彼此完全不同 Claude 用法，弥补了因独立作业造成的知识孤岛。
黑客松：团队也定期举办黑客松来制造集体创造时刻，对抗孤立感。
💬 精华片段（中文）
“It can start being a lonely experience ‘cause we all started just working with our agent so much.”
“这可能会变成一种孤独的体验，因为我们都开始花那么多时间和自己的代理一起工作。”
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跨职能协作的障碍明显减少，因为模型能在工程师不擅长的领域增强其能力。
数据科学的困境：一位数据科学家朋友吐槽，现在绝大部分工作变为 检查他人用 AI 生成的分析结果。
这也反映出，在知识工作领域，验证层的负载正在系统性地上升。
新的机会领域：除了编程，设计、数据科学等领域也可以利用类似 Claude 的工具进行自动化，这是下一步重点。
💬 精华片段（中文）
“PM is no longer bottlenecked if they have an idea waiting on engineering bandwidth.”
“PM 现在有了想法，不会再因为等待工程带宽而被卡住了。”
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工程师也要关心功能在市场的表现，不仅是代码交付。
从技术执行到产品拥有：Fiona 看到团队中“产品工程师”正在崛起。
管理者的期望已从“按时交付”升级为“对影响负责”。
双向流动：一边是工程师变得更产品化，一边是 PM 等角色也接手更多工程性工作。角色的 “平均活动” 决定当下的职能。
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在 VR/AR 团队，她用自己特定环境发现了诡异的 地板高度问题，成为团队的关键质量守护者。
领导者的反馈：团队成员普遍反映：“看到领导真的在用我们的产品，这种感觉非常好。”
相较于只看报表，亲身使用更易捕捉到那些异常却又关键的体验偏差。
当无法直接使用时，去见客户：如果产品面向的是你无法日常使用的场景（如拉美市场），那么就应该去现场。
💬 精华片段（中文）
“That's how you keep your pulse on the product that you're building and don't get too lost in metrics and dashboards only.”
“这就是你保持对产品脉搏感知的方式，不至于只迷失在指标和仪表盘里。”
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目前仍在平衡：如何既保持足够专业度，又不设臃肿的专职移动团队。
自动化审查：
精确度是一回事，但体验的“正确”难以形式化，这一块仍是需要攻克的重中之重。
角色融合下的效率：
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Fiona 现在反而要重新刻意划出 专注时间 去追赶所有异步工作。
未来工程师教育：
但她也在反思，到底哪些基础在未来仍是必需的？可能重要性会随时间转移。
模型快速进步：有些工程师一开始排斥 AI 工具，认为“你看它出了这么多错”。
💬 精华片段（中文）
“There might have been something I tried to automate that Claude wasn't quite good enough. And then in the next model, oh well, now it is good enough.”
“有可能我曾试图自动化的某件事 Claude 当时还不够好。然后换到下一个模型，哦，现在它够好了。”
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她非常重视多元观点，并欢迎在公开场合进行坦诚、健康的辩论。
“一个团队”的仪式：到终点线时，一定要回头看有没有需要帮助的同伴，以团队为单位冲刺。
她担心随着团队扩大和节奏疯狂，如果一个管理者只说“一切都好”，实际可能已经着火，这种假象最可怕。
成长中的文化行动：Fiona 向所有新管理者强调，必须开放地讨论“什么进展不顺”，如此才能一起解决。
💬 精华片段（中文）
“Culture is a living breathing thing. It's not just a poster you slap on a wall. It shows up in how we treat each other.”
“文化是有生命的、会呼吸的东西，不是你贴在墙上的一张海报。它展现在我们对待彼此的方式中。”
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举例：她刚加入时试图做一个轻量的 6 个月路线图文档，但 3 个月后意识到已经没人再看它，因为变化太快，于是果断废弃。
JIT 计划：现在的规划采用 “及时计划”（JIT planning），以月为单位。
每周快速检查一次：“这仍是本月重点吗？” 她现在还在思考如何进一步用 Claude 自动化这个检查过程。
永远保持学习：她强调，正因为领域变化极快，自己的假设也必须不断修正。
💬 精华片段（中文）
“Always ask yourself, whatever process you have, is it still serving its purpose? Just because the field is changing so fast.”
“永远问自己，不管你现在有什么流程，它还在发挥它的目的吗？因为这个领域变化太快了。”
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《小王子》：每年至少读一次，提醒自己什么才是真正重要的。
电影：
《风之谷的娜乌西卡》：8 岁看的电影，女主角的领导方式深刻影响了她至今的领导原则。
产品：Sweet Sisters Bodycare 的有机洗发产品。
因普通洗发水导致她鼻子严重过敏出血，换成这款后痊愈。使用酒店洗发水一周后旧疾复发，决定带旅行装。
格言：
分享了一个故事：疫情期间她祖母危重，一个同事毫不犹豫地推迟一对一会议，让她能视频见到祖母最后一面，那一刻的善意让她铭记。
编织：
💬 精华片段（中文）
“In a world where you can be anything, be kind.”
“在一个你可以成为任何人的世界里，请选择善良。”“Between knitting and programming, it’s kind of like two stitches, knit and purl, so it’s zero and one.”
“编织和编程之间，就像两种针法，下针和上针，也就是零和一。”
| 术语 | 解释 |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic 的 AI 编码工具，面向开发者，支持在终端环境中与 Claude 协作编写、审查和调试代码。 |
| Co‑work | Anthropic 的知识工作自动化工具，针对更广泛的非编码任务，如分析反馈、处理发票、市场分析等。 |
| Routines（例程） | Claude 的一种定时任务功能，可按预设时间自动运行，监控信息源、生成摘要或派发子代理独立执行任务。 |
| Dogfooding（狗食） | 团队使用自己开发的产品的实践，以获取第一手体验，快速发现问题和改进空间。 |
| Latent demand（潜伏需求） | 指用户在现有产品中通过各种非预期方式试图完成某任务的行为，揭示未被满足的强烈需求。 |
| High Agency / Accountability（高代理/高问责） | 团队文化术语：高代理指成员积极主动解决问题，高问责指对自己提出的行动和结果负有明确责任。 |
| Bad vs Sad（坏与忧） | Fiona 提出的质量分类框架：Bad 为不可恢复的致命错误，Sad 为可恢复但影响体验的痛点。 |
| JIT planning（及时计划） | 仅提前一个月做轻量级计划（甚至一个电子表格），每周快速确认优先级是否仍然有效，以适应快速变化。 |
| Double‑click（双击） | 比喻深入理解你所依赖的底层系统或模块，而非仅停留在表面使用。 |
| Player‑coach（玩家教练） | 管理者既做实际执行工作（写代码/修 bug）又承担指导职责的模式。 |
| TDD（测试驱动开发） | 先写测试再写代码的方法学，Fiona 认为 AI 通过自动生成测试和实现将其复兴。 |