非技术 PM 用 Cursor 从零构建产品指南 | Zevi Arnovitz（Meta）
The non-technical PM’s guide to building with Cursor | Zevi Arnovitz (Meta)
Guests: Zevi Arnovitz
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§01对话正文§01对话正文
你是一个产品经理，在不会写代码、也几乎不会审代码的情况下把产品做出来、发出去。
我没有任何技术背景，高中是学音乐的……那会儿正好是 Sonnet 3.5 发布的时候。我记得我看了一个 YouTube 视频，有人用 Bolt 或者 Lovable 做应用。那感觉基本上就像有人走到我面前跟我说："你现在有超能力了。"
如今你用的是 Cursor，底层是 Claude Code。
如果你像我一样不懂技术，代码是很吓人的，但 AI 让太多事情变得可能了。接下来几年，我觉得每个人都会变成 builder。职位会瓦解，职责也会瓦解。
大家最大的挑战是审查 AI 写出来的代码。
对我来说，要抓出错误非常难。我基本就是 /review。这会让 Claude 开始审查它自己写的代码，但更酷的是我同时开着 Codex 和 Cursor。我会让它们各自审一遍代码。
这又回到那句话，我觉得大家都在听的那句：不是你被 AI 取代，而是你会被一个比你更会用 AI 的人取代。
现在是最好的当 junior 的时候，跟很多人的说法正好相反——他们说现在已经没有初级岗位了。是啊，那是真的，但历史上还有什么时候，你能一毕业就自己做一个创业公司？
今天我的嘉宾是 Zevi Arnovitz。Zevi 是 Meta 的产品经理。在那之前，他是 Wix 的产品经理。这是一场非常精彩的对话，每一个不懂技术的产品人都该听。Zevi 非常年轻，没有任何技术背景，但作为一个聪明、年轻、有野心的家伙，他学会了用 Cursor 和 Claude Code 完全靠自己做出真正有分量的产品，而且他摸索出了一套非常聪明、非常有效的 workflow，每个听众都可以照抄。(00:01:40): 为了让照抄更简单，本期 show notes 的最上面，你可以下载所有 prompts 和 /commands，自己动手把这些全做一遍。Zevi 会教你怎样用 cursor 快速把想法记进 Linear，用 AI 探索你的想法，怎样把计划做出来，然后怎样把东西真的建出来，再让不同的 LLM 审查你的代码、更新你的文档，最后把这一切当作学习机会，培养你自己对事物运作方式的感觉。(00:02:07): 这场对话结束之后我一直没停止想它，每个人都需要关注 AI 正在为不懂技术的人解锁什么。非常感谢 Tal Raviv 鼓励我去见 Zevi。如果你喜欢这档播客，别忘了在你常用的播客 app 或 YouTube 上订阅关注。(00:02:23): 那帮助非常大。另外，如果你成为我 newsletter 的年度订阅者，你可以免费获得 19 个 premium 产品，免费用一整年，包括 Lovable、Replit、Bolt、Gamma、n8n、Linear、Devin、PostHog、Superhuman、Descript、Wispr Flow、Perplexity、Warp、Granola、Magic Patterns、Raycast、ChatPRD、Mobbin 和 Stripe Atlas。去 lennysnewsletter.com，点 product pass。说到这里，在简短赞助商广告之后，我把 Zevi Arnovitz 请上来。(00:02:50): 本期节目由 10Web 赞助，这家公司在 ChatGPT 之前就开创了 AI 建站。过去三年里，超过两百万个网站是用 10Web 的 vibe coding 平台生成的。10Web 的 vibe coding 平台是建站的有力方式。可以把它想成 WordPress 版的 lovable，前端后端都管。用户可以搭建任意复杂度的网站，电商、作品集、信息站、博客，还自带 WordPress 管理后台和几千个开箱即用的插件。(00:03:22): 10Web 也把网站生成作为 API 服务提供给 SaaS 公司、marketplace、主机商、MSP 和代理商。SaaS 公司可以通过 API 嵌入，让用户直接在自己的平台里启动 AI 生成的站点，并连接到自己的数据。代理商和 MSP 可以获得白标 dashboard 来管理客户，以自己的品牌转售。主机商可以在自己的基础设施上自托管这套 API builder。(00:03:49): 去 10web.io/lenny 看看，用优惠码 Lenny 可以拿到独家免费额度，以及 API 或白标方案 30% 折扣。就是 10web.io/lenny，vibe coding 平台即 API。今天的节目还由 DX 赞助，这是由顶尖研究者设计的开发者智能平台。要在 AI 时代蓬勃发展，组织需要快速适应，但很多组织领导者苦于回答一些紧迫问题：哪些工具有效？它们是怎么被使用的？到底是什么在真正创造价值？(00:04:25): DX 提供领导者应对这场转变所需的数据和洞察。借助 DX，Dropbox、Booking.com、Adyen 和 Intercom 这样的公司能深入理解 AI 如何为他们的开发者创造价值，以及 AI 对工程生产力产生了什么影响。想了解更多，访问 DX 的网站 getdx.com/lenny，就是 getdx.com/lenny。Zevi，非常感谢你来，欢迎来到播客。
谢谢你邀请我，Lenny。我是这档节目的超级粉丝，很多我最敬佩、学到最多的人都在这里。我居然真的来了，对我来说是个疯狂的时刻。我真的很兴奋。
非常感谢。我想先读一条 Tal Raviv 给我的关于你的留言，他是之前上过节目的嘉宾，也多次和 newsletter 合作。他是我认识的最懂 AI 的产品经理之一，我从他身上学到很多。这是我们认识时他介绍你时说的话。(00:05:23): Zevi 是我认识的最手不离键盘的 vibe coding 产品经理，我个人从他身上学到很多。他在 Meta 的工程师会请他教他们怎么做他那一套。每次我们喝咖啡，我都会反复有这种感觉：这些话所有人都该听到。
他人太好了。
所以这就是目标。这场对话的目标，就是让更多人听到你想明白的东西。我们会非常实操，多做演示而不是光说，直接给大家看你在"不懂技术的产品经理怎么做东西"这件事上摸索出了什么。我想先给大家一点你的背景，因为我觉得这会激励很多听众，让他们觉得自己也能做到我们接下来要展示的事。接下来的内容看起来会非常进阶，但先让大家对你的背景有点概念。
我非常不懂技术。我没有任何技术背景。高中是学音乐的。很多以色列人在部队里做技术单位，我没在技术单位。差不多一年前，我和我老婆在亚洲旅行了三个月，我们在日本，那正好是 Sonnet 3.5 发布的时候。我记得看了一个 YouTube 视频，好像是 Greg Isenberg 或者 Riley Brown，他们基本上就是在用 Bolt 或者 Lovable，纯靠 AI 做应用。(00:06:39): 那对我来说是个疯狂的时刻，因为我看着这个视频，感觉就像有人走过来对我说："嘿 Zevi，有个很酷的新技术你该看看，你真的该试试。哦对了，你现在有超能力了。"我从日本一回到家，行李都没拆，直接冲到电脑前，打开 Bolt，开了账号，然后过去一年我一直在做东西。(00:07:03): 最后我想说的一点是，我们录之前聊过这个，我当时在用 Claude 准备这期节目，想搞清楚我这期的目标是什么。Claude 说："如果人们听完觉得你多厉害，你就失败了；如果人们听完打开电脑开始做东西，你就成功了。"所以我真的很希望能激励一些人也去做。
我太喜欢这个了。我觉得这也该是我播客的目标。如果你听完只是"我好喜欢这个嘉宾"，那算不上赢。如果是"我太受启发了，我也要去做他们搞出来的那个东西"，那才是真正的赢。我喜欢，Claude 是最棒的。
同意。
好，那我们开始吧，先给大家一个高层次的概览：你是怎么工作的，怎么在工作中用 AI。核心工具有哪些，你摸索出的这套 workflow 大致的框架是什么样的？
这一切是从我是 projects 的重度用户开始的。我喜欢 projects，GPT projects。
ChatGPT projects？
对，正是。GPT projects 和 Claude projects，基本上就是一个共享的对话文件夹，共享 custom instructions 和共享知识库。我记得大概是在 GPT 开始用 memory 的时候，我觉得挺有意思，但它真的很烦我，因为我同时在做很多事情。我跑步很烂，我是产品经理，我之前是学生，学心理学的，所以我有这些不同的生活切面。结果 memory 功能把东西全混在一起了。(00:08:39): 比如我跟 GPT 聊跑步，它会说："哦对，跑完这个 5K，你接下来所有的产品评审都会碾压全场。"我就想，好吧，我知道你记忆里有这个，但它根本不相关。而 projects 基本上让你可以分区隔离，把东西放在正确的上下文里。回到我从日本回来讲的那个故事，我开始做这个 app。(00:09:05): 我注意到的第一件事是，这些产品——我说这些产品是指 Bolt 和 Lovable——它们的构建方式让它们特别急着写代码。它们的 system prompt 就是"你是一个 coding agent"。所以你一写点什么，它们立刻就开始写代码。所以在项目刚开始的时候，这特别好玩、特别兴奋，因为它们直接就开始搭你的 app。(00:09:27): 但后来事情变复杂了，这就造成了更多问题，因为做技术实现的时候，规划非常重要。比如说你在接支付，或者要做一件会改动数据库的事。如果 coding agent 只是"行，我懂了"，然后直接开始写代码，这永远会导致糟糕的结果，我遇到过一些非常恶心的 bug。(00:09:51): 为了缓解这个，我做的事是，我造了一个类似 CTO 的东西。再说一次，我不懂技术。我在产品上待了一段时间，但我对代码一无所知。所以我做的是，我用一段 custom prompt 造了一个 CTO，让它成为这个项目完全的技术负责人。所以我告诉它："问题归我，用户该有什么感受归我。怎么把它做出来完全归你。我要你挑战我。我不要你当个老好人。"(00:10:24): 这些都是用来抵消常见的 ChatGPT 习气的东西。我总在想这件事，不知道为什么，我理解 AI 最简单的方式就是把它想象成人。我觉得 ChatGPT 大概会是最糟糕的 CTO，因为它太爱讨好人了，太谄媚了……就说几周前的一个小故事，我当时在了解 Bun JavaScript，它被 Anthropic 收购了，我想搞懂他们是做什么的。(00:10:54): 所以我在跟 GPT 聊，这不是在我那个 co-founder CTO project 里，我问它这是不是我 app 里另一个叫 Zustand 的框架类似的东西——Zustand 跟 Bun JavaScript 做的事完全没关系。结果 GPT 说："哦对，完全一样。"然后它开始解释为什么一样，我说："等等，不对，这俩根本不一样。"然后它说了最吓人又最好笑的话。(00:11:22): 它说："哦抱歉，我以为你是在编，我就顺着你瞎聊。"我说："哦不不不，这太糟糕了。"所以基本上，如果普通 ChatGPT 是个 CTO，那会是一个顺着你最蠢的想法往下走的 CTO。而建这个 project 让我能缓解这个问题。
所以，说得非常清楚一点，你有一个 ChatGPT project，你给了它一段 prompt 让它当你产品的 CTO；作为一个不懂技术的人，当你对架构和技术决策有疑问时，这就是你对话的对象——我们后面会讲你实际用什么来构建。
对。所以现在我展示完整的 workflow，我已经不用 GPT 了，但我肯定还是会推荐它，尽管技术已经……我开始做这个的时候，还没有 plan mode 或者 ask mode。在 Lovable 和 Bolt 上就是直接 build，它们进步了很多。我很多 workflow 里的东西已经被吸收进这些产品里了，这很有意思。(00:12:24): 我还是会推荐从一个 project 开始，首先是因为我刚说的理由，其次它把你放在一个聊天机器人里，而不是在写代码。这样你会花时间去对话、去学习，我觉得这很关键。第二点是，如果你像我一样不懂技术，代码是很吓人的。它是世界上最吓人的东西，我把它当成一种暴露疗法。(00:12:49): 我觉得如果你看到我在 Claude 或者 Cursor 里干活，你可能会很兴奋想马上用起来，但我真的建议慢慢来：从一个 GPT project 开始，漂亮的 UI，超级简单，然后也许进阶到 Bolt 或者 Lovable，再去 Cursor，用 light mode，慢慢地、一步一步地适应，直到你打开终端、切到全 dark mode、彻底变成 dev。所以我真的建议循序渐进。
这建议太棒了。所以说明一下，现在你用的是 Cursor，由 Claude Code 驱动。我喜欢这一点的地方在于，你从来没写过代码。按你的说法，你连看代码都怕。
对，百分之百。
你可以做暴露疗法，我也很喜欢 Cursor 对你有用。你告诉我们的是，从一个 ChatGPT project——某种意义上你的技术 co-founder——毕业，它教给你的东西足够让你能比较舒服地直接用 cursor。你说你中间其实去过 Bolt 和 Lovable，然后又直接去了 Cursor。为什么可以直接上 Cursor？是因为 Cursor 什么都能做，一旦上手，它其实就是最强的工具吗？
对，我觉得我是在某个工具不再够用的时候从它那里毕业的。Bolt 很棒，直到我想给 app 接支付，我就有点崩溃了，然后我升级到 Cursor，而且我实际上爱上了 Claude。所以我在用 Claude Code，但它也跑在 Cursor 里，这句话是 Tal 跟我说的。(00:14:22): 我不确定他引用的是谁，但说到底，代码就是文字。它就是你电脑上的文件。所以基本上你可以在同一个项目上工作，把它从一个 app 带到另一个 app。尤其是现在，我可以在我的项目上同时用多个模型和多个 app。所以慢慢开始，但肯定有很多地方可以往上走。
太好了。好，我们要不要进屏幕共享，演示一下你怎么工作？
好啊。我把 cursor 打开了。你能看到吗？
嗯。
完美。所以在我的代码库里，你左边看到的就是我所有的代码文件。右边是 Cursor。所以这基本上就是有一个能访问全部代码的 AI。中间这里我跑着 Claude Code。你能看到这里，我先把 cursor 关一下。你看到的就是我所有的 /commands。(00:15:10): /commands 基本上就是我保存在代码库里的可复用 prompts，我可以输入 / 加上文件名来运行。这里你能看到 Create Issue，这是我要用的第一个命令。它基本上告诉 Claude：用户正在开发中，想到了一个 bug、一个功能或者一个改进，快速把它记下来，好让他继续干活。(00:15:32): 然后它基本上说，这是我要你用来记录 linear issue 的格式，并解释了一堆 Claude 到底要做什么才能达到这个格式。我调用它的方式就是输入 /create issue，这就把这个 prompt 注入给 Claude。然后它说："我准备好帮你记录这个问题了，你在想什么。"(00:15:56): 所以我怎么用呢：如果我在做一个大项目，突然碰到一个 bug，或者有个想法我现在不想做、但想之后做，我就会很快地做一下这个，Claude 的主要目标就是快速把我在想的东西记下来。快速过一遍我的完整 workflow。基本上它是从创建 issue 开始的。这就是 create issue 这个 /command，它基本上告诉 Claude 我正在开发中，应该快速记下我在想什么，并在 linear 里建一个 issue。(00:16:26): 然后之后，当我想捡起它的时候，我有 exploration phase。探索阶段基本上就是告诉 Claude，我们只探索我们想解决的问题。它可以从 linear 拉取，我也可以直接跟它自由地说。它会做的是分析并理解这个问题，然后只问澄清性问题。探索阶段结束之后的下一步，就是创建计划。(00:16:50): 你能看到 create plan。它基本上有一个我很喜欢的做计划模板，最终的输出会是一个 markdown 文件，里面是我们的计划，我们后面就可以照着它连同代码一起构建。创建计划之后，我们有 execute plan。执行之后，我们有 review，然后是 peer review，这个非常酷，我们后面会讲，最后我们更新文档。(00:17:14): 这就是更新文档等等，好让 agent 之后能写出更好的代码。所以我想我们接下来要做的是，现场给我的 app 做一个功能，我觉得这很酷。但首先我想先给你看看这个 app，让你有点上下文。这是 StudyMate。它是一个面向学生的平台，让他们上传学习材料，基于自己的材料生成互动测试。(00:17:40): 这里我们到顶部。上传一个 PDF。我们可以决定要考哪几页。我们可以决定题目数量、难度等级。基本上背后发生的事是，我们把用户上传的信息，连同 system prompt 和用户选择的任何其他增强，一起发给 Gemini，然后生成一套测验。这些是有难度的问题，目的是评估理解程度。你甚至还有一些提示，做了几道之后，我们可以提交……我全对了吗？
结果惨不忍睹。
是啊，运气好。
所以说明白一点，这是你的一个副业，一个你做的 app，它在赚钱。这就是你在完全没有技术经验的情况下 vibe code 出来的东西。
对，这是我的周末项目。对。这就是我在做的事。
太厉害了。
周末做。对。所以基本上你能得到对每道题为什么错、为什么对的深入解释。目前 StudyMate 只有多选题。上个周末我做了一些竞品调研，看到有竞品有判断题，还有填空题，我很喜欢。所以我觉得如果我们能现场把填空题做出来会很酷。听起来怎么样？
我很喜欢。手指交叉，希望一切顺利。我想强调一下你刚在 cursor 里分享的东西。这是个大事，你描述的这些。这本质上就是你摸索出来的方法：一个完全不知道怎么写代码的人，怎么作为产品经理在 Cursor 里用你捣鼓出来的这一系列 /commands 做出产品，而这些你要分享给听众。他们可以把这些全下载下来直接用，不用自己去琢磨你摸索出来的这些 prompts。
对，百分之百。基本上是这样的：我在 CTO 那里形成了这套骨架，它其实就在我 GPT 里那个 CTO project 的 system prompt 里。它写着，第一步我们做这个，第二步我们做这个。然后我会继续做。如果我看到某件事反复发生，我就会建一个 /command，然后它就在 workflow 里自动化了。
太棒了。所以总结一下这些 /command。一个是创建 Linear issue，我很喜欢。Linear 很棒。致敬 Linear。
那也是 product pass 里的。
product pass 里的。天啊，这多值啊。好。所以第一步是在 linear 里创建 issue。这是一个命令。你创建的这个 /command 就是 create issue。然后是 explore，探索这个想法，帮我就这能做成什么做头脑风暴。这是 Claude 帮你把功能和产品想透。然后是真的创建计划。(00:20:26): 所以就是 AI 帮你做出构建产品的计划。然后是真的执行，就是把东西做出来。再然后是 review，同行评审这一步，你能分享出来很棒。然后是 document，根据我们新增的功能更新文档。很好。
对。好。那我们开始做吧。我要用 Wispr Flow 口述，基本上这是从 /create issue 开始。这就把那段 prompt 发出去了。我很喜欢这个，因为我通常是在做别的东西的时候做这件事。所以基本上它告诉 Claude，我正在建东西，没多少时间浪费在这上面。(00:21:12): 所以就问几个简短的问题，让你有足够信息记进 linear。我想给 StudyMate 加填空题。我想让 30% 的测试生成填空题。我想两个空对应六个备选答案，当然只有两个正确答案。所以每个空一个正确答案、两个错误答案，我希望界面是拖拽的。(00:21:43): 所以这基本上就是快速想一下我想让它怎么运作。它会问我几个问题。测验目前 100% 是多选题，题型，单句段落填空，还有优先级。所以一和二正确，这不是高优先级。这是个 nice to have 的功能。(00:22:10): 现在 Claude 基本上会用 MCP，这基本上是 Anthropic 创建的一项技术，让 AI 有能力使用工具。这个连到了我的 linear。所以它现在要做的是，用我们说的所有内容，在 Linear 里创建一个 issue。
顺便说，趁它在加载，我太喜欢你描述这件事的方式了，尤其是用语音模式，这就是你跟工程师描述功能时的说法："我想要这个。"然后他们问你问题，这是澄清。
对。一开始我用 CTO 的时候，是用 ChatGPT 的语音模式做的，那太疯狂了。那感觉真的像在跟一个人一起头脑风暴。它会反驳、会提问，也许有一天编码工具也能做到那样，但那真的……真的像坐在我的 CTO 旁边。好。所以创建了 STU88。那我们现在打开 Linear，应该能看到……看看 STU88 在哪。(00:23:14): 在这。填空题，带拖拽界面。所以它有 TLDR，有当前状态。它还做了一点代码库调研，我觉得，还有预期结果、一些上下文。所以这是基本上准备好让我在想做的时候捡起来了。假设几天过去了，我完成了手头的项目，我可以捡起它。(00:23:36): 当我捡起它的时候，我做 /exploration phase，就是刚说的。然后我不是按回车，而是按 tab，我给你演示一下。基本上 exploration phase 会接收一个参数。这基本上是 prompt 里的一个占位符，让我可以输入一些给 AI 的额外上下文。所以我这里可以写 Linear STU88，这是引用那张 ticket。现在它要做的是，去获取这张 Linear ticket。
这个想法是什么？探索阶段的目标是什么？就这个想法做头脑风暴。是这个——吗？
正是。
好。
所以它既是让 CTO 深入理解我们要解决的问题，也是理解代码库的当前状态、哪些文件需要改动、以及技术上最好的实现方式是什么。通常发生的事是，现在 Claude 基本上就是在读一堆文件，理解代码的基本结构，然后它会回来给出一堆澄清性问题，这些会决定我们最终怎么实现。
所以感觉像是在跟你的工程经理说话。
正是，正是。百分之百，我就是这么想的。
你说你是 CTO，所以你以前用 ChatGPT prompt 在里面放一个 CTO。现在 CTO 住在 Cursor 这里了？
对，因为工具发展的方式，它们在探索和代码执行上都变得太强了。所以现在我管它叫 CTO 只是个习惯，但基本上是全在一起的。同一个 agent 既做探索，又写计划，最后执行代码。
明白了。所以基本上就是 Claude Code。你有没有给它一段 prompt 让它那样表现？表现成合适的那种 CTO？
对，在 Claude.md 里，基本上就是每个对话里加载进 Claude 上下文的 system prompt，我放了一些基础的东西，比如这是我们的 workflow，这是我们怎么工作的。在 exploration phase 里，我要你挑战我的想法，诸如此类可以加载进 Claude.md 文件的东西。
好。在继续之前最后一个问题，因为事情发生的时候我在想：你生成的这张 Linear issue，它有多经常是真的很棒、可以直接用？你多久需要改它？它生成的 Linear ticket 质量如何？因为很多人可能在想，AI 创建的这一堆烂 Linear issue，它们真的有用吗？
这完全不同，因为我是一个人的公司。所以很多上下文都在这里，我不需要跟其他团队沟通、去理解什么。基本上非常容易获得，而且我也很容易看出 Claude 哪里理解错了。(00:26:26): 我不想说我在工作里也会这样创建 Linear issue，但肯定，如果你在做自己的副业项目，它们质量挺高的。而且它正好在我想要开始做的时候给我一个起点。我不会说它已经准备好被构建了。它是准备好开始被探索了。
明白了。所以它只是一个想法的开始。其实，等我们走完这个流程之后，我们回来讲讲，如果你在比如 Meta 或者另一家、也许更小的公司，这套 workflow 在不是你自己创业公司的大公司里会怎么运作。
嗯。有意思。
我们回到那个话题。
好。行。这是 Claude 回来了。它说我对代码库有全面的理解。我彻底分析了 StudyMate 的 live 代码库，理解当前系统、功能请求和它识别出的关键区域。通常我会花很多时间过一遍这个，因为这超级超级重要，但为了现在演示的方便，我们快速扫过。(00:27:22): 现在 Claude 基本上在过了一遍代码库、理解了它目前怎么运作之后回来了。它基本上在告诉我它当前的理解。所以它在说 app 目前是怎么搭的、数据是怎么结构的、它从功能请求里理解了什么、以及它识别出的关键区域是什么，然后它问我一些问题。(00:27:46): 它问的是范围，问的是数据模型，功能的 UX/UI，应该怎么验证、怎么评分，AI system prompt 需要做哪些改动，以及关于这个 app 的各种问题。我事先为所有这些问题准备好了答案，因为我觉得我们都不想坐着看完这些。所以我直接粘进去，看看 Claude 说什么。
太棒了。我很喜欢。而且我很喜欢扫一眼它问的那些问题。这些问题太聪明、太成熟、太重要了，而不是"好，我来了，我要开始做了"。
对，我觉得这就是单纯 vibe coding、跟着感觉走，和真正做严肃应用之间最大的区别。我会花很多很多时间来回反复、不断搞懂。还有一个特别酷的 /command 我还没展示过，叫 learning opportunity，基本上就是当我遇到特别难理解的东西时，我会输入 /learning opportunity，然后说说我想学什么。(00:28:44): 这基本上是给 Claude 做个预热，告诉它：我是一个正在成长中的技术型 PM，我有中级工程知识，我理解架构，我希望你用 80/20 法则来解释我们当前在做的东西。所以这是很好的学习方式。我肯定会用这个，每次你看到自己没完全理解的东西，我都强烈建议用这个来学。(00:29:08): 很好。Claude 基本上回来说，它如何理解当前的数据模型、打算怎么实现。对，所以它准备好创建计划了。那么我现在要做的就是去执行 /create plan，趁 Claude 在做这件事，我快速展示一下它长什么样。基本上，这些计划来自我在 Twitter 上找到的一个模板。(00:29:36): 我忘了是谁了，但那个模板真的很打动我。它基本上是说：基于我们的对话，创建一个 markdown 文件作为计划，包含清晰、最小、简洁的步骤，并跟踪状态。所以基本上每个任务都有状态追踪，Claude 推进过程中会更新，还会有 TLDR、我们做出的一些关键决策，以及计划本身。(00:30:00): Claude 已经写完计划了，我们就能看到计划到底是什么。它有 TLDR，有我们做出的关键决策，还有拆解好的任务。这是一个完美的计划，而且这么写也特别好，因为很多时候我会用不同的模型来执行特定的东西。Cursor 有一个很棒的模型叫 Composer，超级快。所以很多不太复杂的东西，我就用 Composer。(00:30:31): 刚出来的 Gemini 3 在 UI 方面简直不可思议。所以很多时候我会把计划拆成后端和前端，然后让 Gemini 读计划、做前端。所以把它做成 markdown 文件真的很好。而且往后看，把它放在应用里也很好，这样以后某个 agent 在某个区域写代码时，我可以看到那里已经做了什么。(00:30:54): 那么我们现在要做的就是执行这个计划。我觉得这次我们用 Cursor 来做，因为 Composer 实在太他妈快了。所以我们要做的就是输入 execute，然后标记文件。Composer 快得离谱。就这样，它跑起来了。它基本上理解了计划是什么，然后就开始写代码了。
趁它跑着，我问你个问题。
太棒了。
我有很多问题，正好趁现在问几个。你说 Lovable 和 Bolt 以及那个领域的其他应用，不足以做出真正严肃的应用，必须转到 Cursor 才行。多讲讲这个。你在那些产品上具体遇到了什么限制，为什么换到 Cursor？
我几个月前开始用 Cursor 和 Claude Code，之后就再没回头，但那时候这些团队跑得飞快。所以我不想说我不信任他们，我不知道他们现在是什么状态。但对我来说，问题基本上在于我觉得 Bolt 在替我做决定，非常强势。而我觉得我的知识已经到了可以毕业、可以更多掌控的程度。(00:32:11): 顺便说，我认为所有这些工具之间主要的区别其实就是外壳（harness）。模型都是同样的模型。我会在 Cursor 里跑 Claude，也会在 Claude Code 里跑它，而 Bolt 和 Lovable 底层跑的也是 Claude 这个模型，但基本上 Bolt 和 Lovable 在中间加了一堆层，把各种猜测和艰难决策都替用户拿掉了。(00:32:37): 所以用户不用做这些艰难的决定。这也很容易上手构建，但反面就是你掌控更少。而 Claude Code 基本上就是把 Claude 直接塞进你的代码系统，给它完整的工具，让它想干嘛干嘛，但随之而来的是很多需要你自己做的决定。所以我不知道现在用 Bolt 或 Lovable 是不是做不出真正惊艳的生产级应用，但我觉得基本上，如果你想要模型最前沿的能力，想要所有决定都由自己来做，那最好还是用这类工具。
我感受到、也听到的是，你做的那些规划工作……Lovable、Bolt，还有 Replit 你也归到那一类吗？
对，当然。Lovable、Bolt、Replit、Base44。
v0。
对，v0，都是同一类。
所以本质上，它们在替你规划。就像你说的，它们非常有主见，努力让事情变简单。所以就是「这是做法，这是我们觉得对人最好的方式」。而你说的是，一旦你想更认真一点，或者想走另一个方向，你就没有权力改变它们的规划方式。而 Cursor 让你可以这么做。
对，我不想让这话听起来像在说它们坏话。就说 Base44 吧。
不，当然不会。
对。Base44 做得很棒，基本上把构建产品中所有复杂的猜测都拿掉了，让你可以就跟着感觉走、直接开做，它会帮你搞定 Google 登录，会帮你配数据库，但你就没法决定我用的是什么数据库、Google 登录要用这种方式还是那种方式。它就是开箱即用全给你做掉。所以基本上这就是那里的取舍。
太棒了。向 Base44 的创始人 Maor 致敬。
对，Maor Shlomo。对，他很厉害。
好吧。我就特别喜欢你这个样子，就像在甩……那个词怎么说？像在甩模型，前端用 Gemini 3。我特别喜欢的是，你一行代码都没写过，就这么说「行，这个用 Gemini，这个用 Claude」，我就靠在 Cursor 里，跟这位 CTO 聊天，帮你把东西做出来，做出一个有分量的产品。
对。我们就活在最疯狂的时代，感觉世界每周都在变一次。而且完全没有边界。你在普通的 MacBook 或者普通笔记本电脑上就能用上所有这些。我会有一些时刻，我叫它们「时光机时刻」，比如这周，我在用 Claude 的一个 project 准备这期播客。(00:35:17): 我在做本地化，把 StudyMate 从希伯来语完全本地化成英语，我两天就做完了，这大概要一个开发团队做几周。我还在做一个个人网站，从没有域名、什么都没有，到一个半小时内上线到域名上。而这三件事我是并行做的。有那么一刻，基本上三个 agent 都在跑，我无事可做。(00:35:41): 我只需要让它们思考，这些就是时光机时刻，我感觉自己身在未来，我从时光机里探出头，对旁边的人——那时候是我妻子——说「我们活在未来」。她会说「啊？什么？」我就说「没事没事，别在意」。但基本上就是这么疯狂，所有这些东西都只差一个 API。你可以用任何东西。所以我觉得现在是个很棒的时代，适合保持好奇、保持乐观、努力工作。
这是我最喜欢的一类播客嘉宾。活在未来的人，把所有这些搞明白，然后像你说的，从火箭飞船里探出头来说「嘿，这是我搞出来的东西，这是我们要去的方向」。
对，活着的最好时代。太好了。看起来它跑完了。所以现在我们要做的是在本地运行这个应用，就能看到 Composer 最后做出来什么，也看看我们这边还需不需要做点什么，也许手动检查一下。听起来可以吗？
听起来很棒。我特别喜欢——我不知道，就几分钟的时间，如果是一个人类工程师，那可能是几天，甚至一周的工作量。
当然。对，当然。Composer 唯一的一点就是它实在太快了，让你保持在心流里。所以对，完整功能几分钟搞定。
而且大概只花几块钱的 AI 额度。
我都不看。我以前对给产品付费特别抠，现在基本上，我把这些都看作学费，看作我为学习付的钱。所以我也不知道花了多少，但绝对值得。
这就解释了为什么它们是有史以来增长最快的产品。
100%。
你的营销网站为你的品牌定调，是每一个客户都会看到的唯一触点。在今天，如果你还在为做点小改动和简单更新而犯难，那你就是做错了什么。这就是为什么从早期创业公司到财富 500 强，包括 DoorDash、Zapier、Perplexity 和 ElevenLabs 这样的公司，都转向 Framer——这个把 .com 从形式主义变成增长工具的建站工具。Framer 就像你团队最喜欢的设计工具，带来实时协作、功能齐全的 CMS（你需要的一切都为了做好 SEO），以及包含集成 A/B 测试的高级分析。(00:38:01): 对 Framer 站点的修改只需一键就能在几秒内上线，不需要工程团队帮忙。无论你是想上线新站点、测试几个落地页，还是迁移整个 .com，Framer 都有面向创业公司、成长期公司和大企业的方案，让从想法到上线尽可能简单快速。去 framer.com/lenny 向 Framer 专家了解如何把网站变成增长引擎，或者今天就开始免费构建，网址是 framer.com/lenny，就是 framer.com/lenny。可能适用条款和限制。
所以现在我们有了这个功能，基本上是我们构建出来的，我可以让它做点改动，因为它在本地运行，一旦准备好，我就能把它发布给用户。所以现在在 QA 过、基本上手动测试过之后，下一个阶段就是让 Claude 审查它自己的工作。所以我要做的是重新打开 Claude Code。
我喜欢这个，因为这是这档播客里经常出现的话题之一：写代码现在太容易了，人们主要的挑战变成了审查 AI 写的代码。
100%。
而你在这里做的，就是让 Claude 审查它自己的代码。
对，所以这也是另一件对我来说很难发现错误的事。我的审查流程经过了好几次迭代，就是为了尽可能好、尽可能多地抓到问题。所以我总是先手动 QA，确认我能不能看出 Claude 犯的错。然后我会做的是基本上 /review。(00:39:32): 这告诉 Claude 开始审查它自己的代码。但更酷、而且我真的很自豪的一点是，我通常会做多轮审查，我会同时开着 Codex——也就是 ChatGPT 对标 Claude Code 的产品——以及 Cursor，让它们各自审查代码。然后我会用一个叫 peer review 的 /command，这很有意思。基本上它做的是拿 Claude，也就是通常和我一起工作的 agent。(00:40:07): 用一个心智模型来说，这基本上就是和我一起工作的开发主管。这个 /command 基本上是在说：「你是这个项目的开发主管。公司里其他团队主管看过你的代码、审查过，发现了这些问题。」不要照单全收他们说的。原因是你比他们有更多上下文，而且这个项目是你带的。(00:40:33): 你要么解释他们发现的东西为什么不是真问题、是错的，要么自己把它们修好。这真的很酷，因为我看这些东西的方式是，我把模型想象成人，我真的能告诉你它们每一个作为真人会是什么样，因为它们有——
每一个模型。
对。每个模型都有非常鲜明的特征。比如说 Claude，她会是最完美的 CTO。她非常善于沟通，非常聪明。她不会随波逐流、你说什么就做什么。她很有主见，但也超级愿意协作，我觉得这就是我总被 Claude 吸引的原因，因为我需要学那么多东西，而这就是你的梦想：一个非常善于沟通、但非常有主见的开发主管。但还有 Codex。(00:41:26): 我用 Codex 5.1 Max 什么的，我不知道，他们不太会起名字，反正就是 GPT 的模型。我总是把它想象成公司里最好的程序员，穿着连帽衫和凉鞋来上班，坐在一个黑屋子里。你基本上只在遇到最糟的 bug 时才去烦他，你说「听着，我们有个 bug」，然后他就关上门两个小时，出来说「我修好了」。你说「等等，什么？你不打算告诉我们发生了什么吗？」(00:41:56): 他就说「别担心，我修好了」。就是非常不沟通，但能解决所有最难的问题。再说 Gemini，就像一个疯狂的科学家，超级有艺术感，设计天赋极强，但如果你坐在旁边看它工作，会很吓人。你当场就会把这个人开除。这可能只是我的经验，但当我在 antigravity 里用 Gemini——那是 Google 对标 Cursor 的新产品——它写代码的时候，你能看到它采取的步骤，真的很吓人。(00:42:28): 你会说「我想让你重新设计仪表盘的顶部」，然后你看它的思考过程，它会说「哦，首先第一件事，我把仪表盘删掉」。然后它又说「不对，那是个错误，我把它加回来」。然后它说「哦，我能改数据库吗？」你说「不行，别动数据库，你只是在做重新设计」。最后它设计出了很美的东西。所以过程像坐过山车，非常吓人，但归根结底，Gemini 在设计上非常强。(00:42:55): 所以我觉得，使用所有这些模型，发挥它们的长处、用其他模型弥补它们的短处，对我来说是改变游戏规则的做法。所以我会做很多次 peer review，让其他模型审查其他模型的代码，基本上让它们吵一架。有时候 Claude Code 会变得很毒舌，说「这已经是第三次提出了。我第三次告诉你，这不是问题，这是设计如此」。所以这是我加进来的很酷的东西，我还没见过多少人这么做。
这真是一段精彩的吐槽，也是理解正在发生什么的好方式。好，太棒了。我们刚跑完 review，给我们看看结果，我们来真的试试这个 peer review。我很期待看到你从中学到了什么。
对。基本上 Claude 审查了它的代码，找到了一堆 bug，一个它发现的 prompt 里的严重 bug，一些高优先级的、一些中等的，现在我要做的是对其他模型做同样的事。Codex 有内置的代码审查，或者我就喜欢说「审查这个分支里的所有代码」。(00:44:11): 当然，分支指的是我们正在用的 GitHub 分支。我们不是在线上代码库上工作。然后我会用 Composer 来做，就用 Composer One 吧。所以我这里也做 /review。基本上这两个都会跑起来、做一次深度审查，和 Claude 做的类似。但同样，因为模型之间的差异，它们会各自发现不同的东西，看问题的角度也不同，这是很酷的工作方式。(00:44:40): 基本上就像你让公司里其他团队主管来审查代码。这里你能看到 Composer 有多快。我觉得 GPT 大概要花不少时间。就像我说的，它现在正在自己的黑屋子里审查代码，几分钟后回来。
好，酷。所以我们可以让它们跑着，我们不用真的走完整个流程，但思路是拿到这些结果后，你跑 peer review，把这些结果复制粘贴进去。是这个意思吗？
正是。我会复制粘贴结果。我会跑 peer review，然后说 dev lead one，粘贴其中一个模型的输出；然后说 dev lead two，粘贴另一个模型的，基本上让它们吵到我感觉没有更多问题了为止。
太厉害了。
对我来说这超级重要，因为我不是技术出身，也不是开发者。我在这过程中也会大量用 /learning opportunity 来学习我不懂或没完全掌握的东西。
太厉害了。解决代码审查问题的办法真聪明，就像——我不知道你……我不会重写代码，那我要怎么办……对。
对。
好，太厉害了。我们把这条工作流收个尾。这条工作流里还有什么重要的？再说明一下，这些东西都会公开，大家可以直接把这些插进自己的 Cursor 账号里用。
100%。我要说的一点是，我觉得就像一般性地用 AI 工作、甚至做任何产品一样，持续做复盘（postmortem）很关键。所以很多时候我们会发现所有这些 bug，或者 Claude 会执行失败。我刚开始 vibe coding 的时候，基本上就是一直往上撞，撞到墙上去，直到它跑通。一旦跑通，我就想「好，太棒了，这能用了，继续」。但我后来慢慢学到，更新文档和工具链是提升生产力最大的窍门之一。(00:46:31): 所以当 Claude 做某件事失败，或者我看到一个非常糟糕的 bug，说明 Claude 真的没理解某件事，我会问它：「是你的 system prompt 或工具链里的什么让你犯了这个错？」Claude 就会内省一下，想想是什么导致它犯了这个错。然后我会说：「好，很棒。我们来更新你的工具链和文档，让这个错误再也不发生。」我每次构建内部工具或做任何事情时都这么做。我觉得这就像工作本身。(00:47:03): 如果你犯了一堆错，然后把功能发布给用户，你说「好，大成功」。但回过头去，即使在你成功的时候，也去看看、去理解你做了什么、哪里还能做得更好，这很关键。而且用 AI 的时候，这大概也是最大的解锁之一。回到你的 prompt，理解哪里不够好，迭代它们，然后看 AI 的回复变好，我觉得这大概是最重要的事情之一，也是区分「能用 AI」的人和真正「会用 AI」的人的东西。
这建议太好了。所以我听到的是，当模型干了蠢事、犯了错，你让它反思自己犯的错是什么，然后你把这份认知更新到 /command 的 prompt 里，这样以后它就不会再犯同样的错，它就越来越好。
正是。
这些东西就越来越聪明。所以你在积累一个越来越好的、了不起的 prompt。
正是。不总是 /commands。有时候它会更新不同的文档或工具链，但基本上是理解 AI 犯错的根本原因并修掉它。
太棒了。所以模型在变聪明，同时你工作流的其他部分也会随着你发现它做事方式里的缺陷而变聪明。
100%。对。
太好了。好，在我转到另外几个方向之前，还有什么吗？
我想就这些了。我觉得我们基本都覆盖了。基本上，收个尾，我会做一堆代码审查，然后更新文档，让一切都记录在案。这样下次我在这个区域构建功能时，就不会有错误了。然后我会做一堆测试。在正式发布之前，我也会做一些用户测试。显然我们不会发布这个，这只是演示，但希望播客上线的时候，我已经正确地做完这些、发布了这个功能。
这真不可思议，这在——我不知道，两年前、也许一年前是不可能的：你是一个产品经理，在不懂怎么写代码、几乎不懂怎么审查代码的情况下发布产品。你说过你害怕看代码。作为一个产品经理，你在 Cursor 里用所有这些不同的 AI 模型构建产品。你靠这个产品赚钱。我们现在太习惯这些了，但现在已经可能的事情真的很疯狂。
这是活着最好的时代。100%。我理解这种恐惧，但 AI 让太多事情成为可能。这里插一句，我兄弟——我和他一起做其中一个应用——是个创业者。他有一个很好的生意，帮老年人和长辈更好地理解和使用技术与 AI。他基本上在跟我做同样的学习，而且他把所有付费工具都替换掉了。我记得他在付 Zapier 和 Airtable 的钱，现在他基本上完全靠自己给生意搭了一套完整的 CRM 系统和自动化系统。所以对于好奇、乐观、努力的人来说，这是做创造者最好的时代。
我特别喜欢我们这段对话的一点是，对很多人来说最大的障碍就像是：我该怎么开始？我具体要做什么？我打开 Cursor，它看起来很吓人。我不会写代码，不会做东西，不懂数据库。所以你要把这些 /commands 和整套工作流分享给听众。
对。
好。
就像我说的，先从 GPT 开始。在 GPT 上开始，告诉它你的想法是什么，让它给你解释，甚至第一步该想什么、你需要做哪些决定。保持好奇，去学。别着急。真正重要的是一头扎进去，真的花时间去学。
而且你分享了这些。你的一个 /command 是 learning opportunity，你就是靠它学了很多东西。就是「教我这个东西」「这个数据库问题是怎么运作的」。
正是。
好。有几个方向我想确保覆盖到。一个是回到我早先问过的问题：这在更大的公司里会怎么运作？比如说不是 Meta 那样，而是，我不知道，一千人的公司、五百人的公司。作为大公司的 PM，这里面有多少可以直接插进工作流？对于可能想开始试着交付代码、至少让人看到可能性的人，你会给什么建议？
我觉得首先让代码库变成 AI 原生（AI native）是很重要的一步，而且我觉得这需要技术人来完成。基本上我的代码库里有大量纯文本。所以它会有一堆 markdown 文件，向 agent 解释在代码库某些区域怎么工作，以及高层结构，让 agent 更容易在代码库里导航。(00:51:54): 而且我觉得，即使这设置得非常好，我仍然不认为 PM 应该去做繁重的数据库迁移或者任何大项目，但是有边界的 UI 项目，尤其是你只是把它做出来、创建 PR、发给开发做最后的收尾，我觉得这绝对是可能的。而且我觉得未来几年我们会看到很多这种情况。我觉得基本上每个人都会变成创造者，所以应该会很有意思。
好。所以你这里的建议是，作为 PM，也许别直接冲进 Cursor 就开始构建、开始往生产环境发功能，尤其是复杂功能。你觉得我们会走到那一步吗？你觉得几年后 PM 会做这些，而且不会那么吓人、那么疯狂吗？
如果那时候还有 PM 的话。对，我觉得头衔会崩塌，职责也会崩塌，每个人都在构建。我确实觉得模型、上下文窗口都在变大，模型越来越聪明，我也确实能想象 PM 或者任何其他背景的人都在写代码。但目前，我不会等那一天。我会把这当作一个协作学习的机会，跟你的开发团队一起做。这会很难。(00:53:14): 很多开发者对现状非常非常怀疑，我觉得你这边要做很多说服工作，但如果你能说服，而且我觉得那些真正买账、愿意花时间打磨工作流、思考我们团队怎么变得更 AI 原生的团队，这些团队大概会领先几年，而且他们会回头看当初花几周做这套设置的时光，觉得那是他们花得最值的时间。
我再问你一个关于 PM 这份工作本身的问题。人们对这些 AI 工具最大的恐惧之一——对 PM、对每个职能我想都是——就是你开始依赖这些东西，你的技能开始萎缩，你在生产一堆看起来很棒的垃圾，很酷、很惊艳的战略文档，不，其实一点都不好。这些是半成品的 Linear ticket 还是半成品的产品？(00:54:08): 你对这两方面怎么看，就是这对你作为 PM 的手艺有什么影响？你会不会觉得因为太依赖这些工具，技能在退化？以及你怎么保持这些东西的质量，而不是「唉，就是一堆 AI 生成的垃圾」？
我非常不同意这个说法，而且我听过很多次。我记得我开始用的时候，Tal Raviv 有一整套用 projects 搭 PM Copilot 的课程，那大概是你所能上的最好的课程之一。当我开始用我自己的 Copilot 工作时，我记得公司里的人看着我说「哦，你基本上是在外包你的思考」。对我来说，这是看这件事最糟糕的方式。(00:54:53): 而且我觉得不知为什么，这些人往往和那种在演示只有 10% 完成时不愿意给人看、或者不太愿意求助的人高度重合。我觉得很多 PM 有个误解，认为这份工作就是永远有正确答案、永远是房间里最聪明的人。至少我受的训练、以及我相信的 PM 角色，恰恰相反。(00:55:22): 基本上是调动任何能让我们尽快把正确方案交付给用户的东西。而我觉得这就像一个非常聪明、有上下文的人，或者你的导师，只是它随时都在、不评判你、真的能帮你。所以如果你只是用它生成输出然后直接发出去，对，那是 AI 垃圾，但那也是人的失误。(00:55:49): 我觉得很重要的是你要对自己的输出负责。如果你把东西发出去，或者在产品评审上展示，然后说「哦抱歉，这是 AI 做的」，那是你的错。我觉得如果你有意识地使用这些、真的花时间去理解怎么正确使用 AI，它会是最大的改变游戏规则的东西之一，会让你成为好得多的 PM。(00:56:13): 还有一点，尤其是对更初级的 PM，它让你能以比平时高得多的层级去发挥。我觉得在 Wix 的时候，我不会去想公司的营销策略是什么、整个产品的 onboarding 会怎么彻底改造。但在我的副业产品上，我可以做任何我想做的决定，去想策略、营销和 messaging。(00:56:39): 而这基本上就是在给我攒经验值（reps），这是职业生涯初期最重要的事情之一。所以我理解那种恐惧——你怎么能外包某些东西、你不是 100% 拥有所有东西——但我觉得上行收益要值钱得多。而且我觉得 AI 唯一会让你变差的方式，就是你用错了。
关于怎么减少输出的粗糙（sloppiness），你有什么心得吗？就是保持它产出质量的一个小技巧？
和人一样，要为手上的任务把 AI 设置好成功条件。所以如果我只是拉一个初级同事来写个 deck 之类，什么都不给，就说「做个战略 deck」，他大概就上网找最好的战略 deck 然后照抄，这基本上就是 AI 在做的事。它基本上就是被喂了整个互联网。(00:57:40): 所以与其那样，不如引导它、给它上下文，告诉它你的写作风格是什么、你想解决什么，以及这些不同的东西，我觉得这大概是最重要的解锁之一。这就是个小技巧。另外 Cursor 有一个 /command 叫 deslop，基本上就是回头把代码再过一遍。我不知道这个是不是已经集成进产品了，但 Twitter 上有。他们的创始人谈过这个，所以我肯定会在之后跑一下，确保没有留下任何垃圾。
太好笑了，deslop。好。还有一个问题，可能会牵出别的东西，但方向完全不同。你用 AI 帮你真正拿下了 Meta 的那场面试。说说你是怎么做的，因为现在很多人找工作都很挣扎，看到别人用 AI 帮自己面试。而你是真的做到了。你用了什么？什么管用？
我觉得这里的类比是，我有 12 个侄女和侄子，你能看到在不同世界长大的人，他们的思维是怎么形成的。比如你问我，你怎么接电话，我会这样。但现在的孩子，你跟他说「你怎么接电话？」他们会这样。他们会做出 iPhone 式的回答。我觉得现在在职业生涯中成长起来的人也是一样，只不过换成了 AI。(00:59:06): 所以每次我面对新的挑战或问题，我第一反应就是 AI 怎么解决。Meta 联系我说希望我去面试。我立刻在 Claude 里开了一个项目。我开始在网上找所有最好的资料，那些我有共鸣的东西。我从 Ben Erez 那里拿了一大堆框架之类的东西，他给你写过一篇客座文章，我觉得他是现在最聪明的人之一。(00:59:33): 基本上我建了一个项目，就是我的教练，每个阶段我都会来咨询该怎么做。我会跟它做模拟面试，这太棒了。另外，我在 Base44 里做了个游戏，帮了我……我当时在产品题里的用户分层上很挣扎，就是想不出正确的分层。所以我干脆做了个测验游戏，它会生成问题和不同的分层，我来选。(00:59:59): 我就这么把它搭出来了。是个网页应用，我有时候上班坐公交的时候玩。所以基本上，我觉得 Ben 讲了很多这个，所以我不只是去读 Ben 的东西，而是建一个项目，把网上所有最好的信息喂给它，然后大量做模拟。我要说，对我来说最大的改变是做真人模拟。(01:00:22): 就是在 LinkedIn 上主动去冷联系别人，让他们真的给我做模拟面试，我觉得说到底，尤其是 Meta 的 PM 面试准备，竞争超级激烈、非常难，我觉得绕不过这一关。
这太酷了，他们用了那篇文章。我之前不知道。我们会放链接。在那篇文章里，Ben 分享了一堆你可以喂给 ChatGPT 的提示词，帮你准备面试、在线做模拟。有一点很重要：那些能把你带到某个程度，但用真人其实更好。我其实马上要发一篇文章，是和 Noam Segal 合作的，讲大家怎么都在用 AI 面试。(01:01:02): 我们在这项研究里发现的、也是我听过的最有意思的用法之一，是人们用它来拿反馈。他们录下面试，然后它给反馈。这里你本来可以做得更好。这里你漏掉了什么，因为反馈闭环太缺失了。从来没人告诉你，你在这场面试里哪里做得不好。没人告诉你，而 AI 可以。
那我再加两点。第一点就是这个。我会用 AI 做模拟。另外我还做了件很酷的事，网上有个免费的题库，是 Louis Lynn 做的，基本上是一个不断更新的、真实面试里被问到的问题库。我用了 Comet，就是 Perplexity 的浏览器。我让 agent 对最常被问到的问题跑各种分析。这样我就知道该优先模拟哪些题。(01:01:52): 然后在每次模拟结束时，我会在项目里跟 Claude 说：「你是我的教练，我不要你让我感觉良好。我要你让我尽可能为这些面试做好准备。所以给我反馈，就像你说的那样。」另一件我做的很酷的事是，有些题我没时间模拟，我就让 Claude 扮演候选人，然后它就给我一个非常好的答案。我也能从中学习，就像向一个能给出完美答案的人学习。
哦天。我真的很喜欢你刚才的措辞，就是你这一代人的默认反应是「我有件事要做，那就马上去找 AI，帮我准备这件事，帮我想明白」。
对。
这就回到我一直在想的那句话，我觉得大家总听到，但它太重要了：并不是你会被 AI 取代，至少很长时间内不会。而是你会被一个比你更会用 AI 的人取代。
我同意。
而这些对话就是为了帮大家跟上这一切，学会其中一些技能。再看清未来往哪走，然后自己开始学着走到那儿。好。Zevi，在我们进入非常激动人心的闪电轮之前，我要带我们去这个播客的一个固定环节，我叫它「失败角」。(01:03:05): 我喜欢这个环节的原因是，人们来到这个节目，就像这场对话，全是你想出来的这些了不起的东西，一切都那么顺利。人们很少听到那些不顺利的事，而那些往往是最有意思、最有影响力的故事。所以问题就是：你职业生涯里哪次失败了，你从中学到了什么？
对，我喜欢这个。我喜欢这个。我爱「失败角」，超级粉丝。那我讲一个我刚进 Wix 时的故事。基本上我是以学生项目进 Wix 的，学生项目一结束，你就会被分到某个团队。我在编辑器团队，那是 Wix 的核心产品。而其他的 PM 几乎是 Wix 最好的 PM。(01:03:51): 另外四个人比我经验丰富得多，而且他们好得离谱。我记得我进来的时候想，我的第一次产品评审，我要让这些人目瞪口呆。他们不会相信我有多好的 PM。而我基本上没有分享我在想什么。我一个人工作了无数个小时，我想：「我要拿下这次产品评审。他们会印象深刻。」结果我惨败。我的产品评审很糟。(01:04:19): 不是他们期待的形式。他们有一大堆问题，我都没答上，结束后我难受极了。我想：「啊，你真是个白痴。」然后我看到大家都是：「行吧，酷。两周后再来，我们继续搞这个。」那一刻我明白了，他们对我成为 10 倍 PM 零期待，但对我的期待是成为 10 倍学习者。(01:04:42): 我一明白这点，整个心态就变了。我觉得这大概是我现在给初级 PM 的最好建议：在一开始，做尽可能好的学习者。没人指望你知道所有答案，没人指望你很优秀。所以我做的就是，把 PM 团队里每个人——另外还有四个 PM——评估他们的强项，然后在那方面把他们当导师。(01:05:08): Neri 到现在还是我的导师，他的产品感是我见过最好的。Oya 超级厉害，她像方法论专家，她就是按框架思考。Yahra 是产品负责人，基本上看一眼产品就能立刻理解它的三阶、四阶效应，那种系统思维。所以每次我在这些领域之一遇到问题，我就去找他们中的一个咨询，这带来两个结果。首先，我学到了很多。(01:05:35): 第二点是，在下一次产品评审时，我的成功在他们看来像是他们的成功，因为这不再是那个想向我们炫耀自己多酷的小孩，而像是我们的学员让我们都感到骄傲。这对我来说是个巨大的转变。基本上到最后，我就是靠这个真正脱颖而出的。
这故事太棒了。而且「学习」这个想法贯穿了整场对话，是个特别好的线索：AI 擅长把事做完，但它也非常擅长帮你学会怎么做事，成为这个伙伴、这个思考伙伴，就像你讲你经历的面试过程，还有这个学习机会 /command。太棒了。好故事。Zevi，好。在我们进入非常激动人心的闪电轮之前，你还有什么想分享的吗？有什么想留给听众的？
有。算是回到我一开始说的，如果人们听完的想法是「Zevi 真酷」，那我在这里就失败了。我觉得现在是有史以来最好的时代。我觉得现在是做初级员工最好的时代，跟很多人的说法相反，他们说已经没有初级岗位了，人们毕业出来找不到工作。(01:06:52): 对，这是真的。但历史上还有什么时候，你能一毕业就和几个朋友完全自筹资金地做一个创业公司。我在 Wix 末期面试的时候，看到越来越多的人用 AI 做自己的东西。我觉得跟很多人想的相反，现在是做初级员工最好的时代。(01:07:17): 是做学习者最好的时代。我觉得如果任何听众在听这个，你是个好奇的人，你是个努力的人，我想说善良，我不确定，但如果你是个善良的人、一个善于沟通的人，你有一个巨大的不公平优势，你能给公司带来的价值比大多数有 20 年经验的人还多。所以我真的很希望人们从中受到启发，开始用自己的项目大杀四方。
太棒了。这场对话里有太多可以受到启发的地方。Zevi，那么，我们到了非常激动人心的闪电轮。我有五个问题问你。准备好了吗？
准备好了，来吧。
你觉得最常推荐给别人的两三本书是什么？
那我每种类型各挑一本。小说里，我喜欢 Ayn Rand 的《The Fountainhead》，是我最喜欢的书之一。真的让你思考，真的让你有感觉。商业书，我是《Shoe Dog》的超级粉丝，Nike 的故事，我最喜欢的书之一。
我刚读完那本。太巧了。
太棒了。
这很好。很棒。
对。我爱《Shoe Dog》。然后心理学方面，Carol Dweck 的《Mindset》，她创造了「成长型思维」这个词。这本书太棒了。听起来像自助书，但你会明白它完全是心理学，而且基于研究，那本书彻底改变了我的人生。(01:08:39): 真的，我以前一直是固定型思维，读完那本之后，我多少明白了它是阻碍我的东西。从那以后，我一直在非常非常努力地培养成长型思维。所以我强烈推荐大家都读一读。
又一次，这跟你描述的那条线连上了，做 10 倍学习者而不是 10 倍执行者。好。下一个问题。最近你很喜欢的一部电影或剧？
对，其实我妻子很迷电影，所以我们看很多剧。这大概是我们最喜欢的共处时间。我刚看完《The Pitt》，非常棒。真的很好看。而我给所有人的第一推荐是，如果你还没看《Severance》，赶紧去看《Severance》，我最喜欢的剧之一。
有没有你最近发现、特别喜欢的产品？
这问题好。我总在试新产品。我电脑上总装着三四个浏览器，各种这类东西。我最近发现了一个 Loom 的替代品。我对 Loom 有点失望。他们收那么多钱，产品嘛，我不知道，我就是不太喜欢。有一个开源替代品叫 Cap，做得非常精良。你能看出那个人在细节上真的很较真，是个非常非常好的替代品。所以我最近一直在用。
还有一个产品叫 Supercut，我也很喜欢，也是 Loom 的替代品。致敬一下。好。还有两个问题。你有没有一句最喜欢的人生格言，在工作或生活中总会回到它？
有。我现在在两个之间。一个是已经变成 Twitter 梗的，就是「你就是可以直接去做事」。我觉得每次我做某件事，都会惊讶于现在的速度和能力，所以你就是可以直接去做事。第二个是我从我哥那儿偷来的。他的格言是「没人知道他妈自己在干什么」。我就爱这句。我觉得它让你把生活看得更轻松一点。所以，对，没人知道他们自己在干什么。
我觉得人们从外面看这些公司，感觉他们什么都想明白了。而如果你曾经在一家做得非常好的公司内部，你会想，这怎么还没脱轨？这怎么还能运转？完全说不通。马上就要崩了。对。好。(01:10:54): 最后一个问题。你整个职业生涯里有一条很长的创业线索。你过去还做过几个真实世界的生意。你做过保暖内衣生意，还有一个送鹰嘴豆泥的。也许挑一个，讲讲那是什么故事。
对，我很乐意。你问这个真有意思。那我讲保暖内衣，因为我觉得那挺酷的。高中十年级的时候，我在卖保暖内衣，帮我姐姐的一个朋友之类的，基本上就是一包包的保暖衣，上衣和裤子。我在耶路撒冷长大，那边比较冷。(01:11:34): 所以特别适合那天气。十年级我卖的时候，一件大概 20、25 美元，我一单赚 4 美元左右，如果你看这条食物链，我在第六、第七层。所以利润率高得离谱。那个夏天我就想，我应该直接去找进口商。整个夏天我都在给进口商打电话，一开始他非常非常生气。(01:12:00): 他说，不行，你得为我干好几年才能到这一步。我说，兄弟，我快毕业了。这不会是我的职业。要么做要么不做。我们基本上谈了整个夏天。这也像是我在 ChatGPT 之前做事的方式。他会抛出一个说法，比如「哦，进口税涨了。」我就直接 Google 搜「Import Tax Israel」，开始读。(01:12:25): 我就一边跟他打电话，一边就……基本上就是拖。然后我总会带着一个质疑回来。最后我拿到了很好的价格，一件 12 块半。所以我利润率 100%，然后我铺到了好几所学校。每所学校，我都让学校里最酷的人帮我卖。然后我做了件特别好玩的事，我们有一支很棒的篮球队，我们队基本上上半场就能领先 30 分，观众都有点看无聊了。(01:13:01): 所以我写了一首歌，一首关于保暖内衣的篮球助威歌，里面就有我的电话号码。结尾是「如果你现在加入，我们给你打折。」还配了鼓什么的。到现在我回耶路撒冷，有些人甚至不知道我的号码，因为他们是从那个旋律里记住的。有时候我在耶路撒冷走路，有人会拦住我说：「嘿，是保暖衣 Zevi。」所以那作为一个孩子来说，是段很酷的经历。
这说明了很多，就那个操作的市场天才之处。哦天。好。Zevi，这次太棒了。最后两个问题。如果大家想联系你，或者想跟进一些东西，去哪儿找你？我们会在节目笔记里放脚本和提示词的链接，所以你不用念，然后听众怎么才能帮到你？
太好了。我整个职业生涯得到了很多帮助，所以我喜欢尽我所能帮别人。在 LinkedIn 或 X 上联系我。我很乐意帮任何我能帮的人。听众怎么帮到我？如果你是学生，试试 StudyMate，告诉我你的想法。如果你在以色列，还没用语音听写，试试 Dibur2text，告诉我你的想法。
太棒了。我就是喜欢你给出这么多东西，对那么多人会多有用。再说一次，我们会在节目笔记里放链接。Zevi，你太棒了。非常感谢你来。非常感谢你分享这么多。我觉得这会帮到很多人，我觉得这会帮人们跨过那道坎。好，我看到所有这些人在做很酷的事。这是我自己实际怎么做这些事的方法。所以非常感谢你来，谢谢分享这么多。
谢谢你邀请我。如果你用在这里学到的东西做出了很酷的东西，来找我，发给我。我很想看看。
太棒了。Zevi，非常感谢你来。
谢谢。
大家再见。非常感谢收听。如果你觉得有价值，可以在 Apple Podcast、Spotify 或你最喜欢的播客应用订阅这个节目。另外，请考虑给我们评分或留言，因为这真的能帮其他听众找到这个播客。你可以在 lennyspodcast.com 找到所有往期节目或了解更多。下一期见。