产品经理之所以存在，我们深感遗憾 | Tom Verrilli（Whatnot 首席产品官）
This CPO regrets that product management exists | Tom Verrilli (CPO of Whatnot)
Guests: Tom Verrilli
Full transcript · Read the full conversation in order, with its original context.
Contents1 chapter
§01原文文稿 · 00:00–1:24:33§01原文文稿 · 00:00–1:24:33
随着科技公司规模扩大，不知从何时起，出现了一种人力资源团队的配比规则：每招六名工程师，就配一名设计师和一名产品经理。招这么多产品经理，会让原本完全有能力作出好决定的工程师和设计师变得像小孩一样，因为他们从来不必自己作决定，总有产品经理在旁边照看。
你在网上写过一段话，让很多人感到意外：Whatnot 的产品团队建立在一个简单的前提上——我们很遗憾产品管理这种职能存在。
你大概很少听到 CPO 这么说。我们故意这样表述，是为了提醒自己，不能为了招产品经理而招产品经理；只有存在明确需求时才应该招。
最好不要想当然地认为每个地方都需要产品经理。
要把产品管理当作专业职能，唯一站得住脚的理由是：它是一门手艺，而不是一项资格。你得通过实践才能擅长它，就像锻炼肌肉。但反过来说，如果把工程师和设计师从这类工作中抽离，他们相应的能力也会得不到锻炼。
你还写过一句挺扎心的话：“过去两年，有31,832人申请 Whatnot 的产品经理职位，我们只录用了1人。”你招聘时会看重什么？
我可以告诉你哪些特质明显不再吃香：候选人在面试中花大量时间讲自己如何推动团队达成共识、管理利益相关者。确实有一批产品经理的专长不是技术，而是政治博弈。
你很看好个人贡献者岗位的兴起，也就是产品经理离开大型组织管理岗位。
如果你作为产品经理表现出色，过去就会被提拔成总监。我们把所有 A 级人才都提拔离开了实际工作。为什么不让梅西继续为你的球队踢球，而非总让他去带青训？
今天的嘉宾是 Tom Verrilli。他是 Whatnot 的首席产品官，曾长期担任 Twitch 的首席产品官，也曾在 Twitter 负责产品增长。他也是我期待邀请已久的嘉宾。Tom 对产品岗位的未来、优秀产品经理如今有哪些不同做法，以及他现在招聘产品人才时关注什么，都有鲜明观点和独特且重要的见解。（00:02:01）如果你不熟悉 Whatnot，它是一个直播购物平台，也是美国发展最快的市场平台业务之一。Tom 曾提到，他在平台上向一位渔民买过一只新鲜龙虾。开始访谈前，别忘了去 lennysproductpass.com 看看，Lenny 的新闻通讯订阅者可以免费使用一年、当下最热门且设计精良的 AI 产品。下面请出 Tom Verrilli。Tom，感谢你来参加节目，欢迎。
太感谢了，哥们。看了你的节目这么多年，现在坐在这里感觉有点不真实。
我懂。我听很多来上节目的人都这么说。现在你终于来了。
有人第一次听节目，却感觉已经听了很久。
我想先从你在网上写的一段话聊起。这让很多人意外，我想对一位长期担任首席产品官、打造过许多成功产品和团队的人来说，尤其令人意外。你写道：“从创立之初，Whatnot 的产品团队就建立在一个简单的前提上：我们很遗憾产品管理这种职能存在。”
是的，哥们。你大概很少听到 CPO 这么说。
对。聊聊你为什么这么想、是怎么形成这个观点的，以及它意味着什么。
当然。我总是先从历史讲起，帮助理解现状。回顾产品管理的历史，最初并没有产品经理这回事。当时往往是业务负责人，很多时候是创始人或 CEO，直接和工程、设计团队沟通要做什么，然后大家一起执行。（00:03:41）后来人们发现，互联网企业的发展速度超过了历史上任何其他行业。规模扩大后，就必须把具体执行决策委托给别人，或者相信别人能判断下一步该做什么，因为事情实在太多，领导者不可能事事亲自参与。但多数创业公司早期，这还是一个专门角色：有人负责把事情想清楚。通常你只需要更简洁地告诉工程师要做什么，或者不必向设计师描述得那么细，因为他们理解背景，或参与过前期讨论。（00:04:15）我们需要一批在科技公司里专门负责决策的人，这种想法其实相当现代，并非绝对必要。Whatnot 一贯的做法是：如果工程师和设计师掌握了足够背景，能独立作出好决定，能深入了解用户及其需求，他们其实就能作出和产品经理一样的决定。（00:04:41）据我所知，把产品管理当作专业职能的唯一理由，是它是一门手艺，而不是一项资格。也就是说，你要靠实践才能做好。可以把它比作肌肉。每位私人教练都会告诉你，肌肉靠反复训练练出来。所以做得越多，能力就越强。（00:05:03）但反过来说，如果你不让工程师和设计师做这些事情，他们的相关能力就会得不到锻炼。我认为产品管理能发挥重要作用，在某些必须做好的事情上，配备产品经理可以产生很大杠杆效应，也能让设计和工程团队专注于发挥各自专业能力。但只要条件允许，最理想的做法是少设产品经理岗位，让设计和工程团队也参与这些步骤，反复锻炼相关能力。
你是否觉得产品管理早期很有帮助、也很重要，但后来经历了一段产品经理过多、很多人表现平平的时期？现在是不是又回到这样的思考：真正优秀的产品经理该是什么样，也许我们实际需要的人更少？
有意思的是，我觉得多数工程师甚至设计师都能想起合作过的优秀产品经理，部分原因是他们遇到过太多不称职的产品经理。我不是想贬低任何人；但如果这个职能愿意真正自我审视，就该问：一般水平的产品经理，是否真的能为身边的人创造很多价值？优秀的产品管理可以传递清晰度、吸收模糊性，也能帮助大家及时作出决定。（00:06:28）我觉得问题很大程度上在于科技公司规模扩大、工程师人数激增。某个时候，人力资源团队形成了一种小组配比：每招六名工程师，就加一名设计师、一名产品经理和一名工程经理，团队核心配置就齐了。（00:06:50）而当产品服务数十亿日活用户时，工程师很多，产品经理数量也随之增加。但多数情况下，通知系统这样的基础设施并不需要产品经理，工程师完全有能力理解它。正如刚才所说，招这么多产品经理会让本来有能力作出好决定的工程师和设计师变得像小孩一样，因为他们从来不必自己作决定，总有产品经理在旁边照看。
本期由我们的季度冠名赞助商 WorkOS 呈现。OpenAI、Anthropic、Cursor、Vercel、Replit、Sierra、Clay 等数百家成功公司有什么共同点？它们都由 WorkOS 提供支持。如果你在开发企业产品，就会体会到整合单点登录、SCIM、基于角色的访问控制、审计日志，以及大公司要求的其他功能有多麻烦。WorkOS 面向 B2B SaaS 提供现代开发平台，把这些交易障碍变成即插即用的 API。我投资的创业公司只要开始拓展大型企业市场，最后都会使用 WorkOS，因为他们做得最好。（00:08:01）无论你是想赢得首个企业客户的种子阶段创业公司，还是正在全球扩张的独角兽，WorkOS 都能帮你最快具备服务企业的能力、解除增长阻碍。它基本上就是企业功能领域的 Stripe。访问 workos.com 开始使用，也可以加入他们的 Slack，那里有真正的工程师等着回答问题。WorkOS 提供易用的 API、全面的文档和顺畅的开发体验，让你更快构建产品。访问 workos.com，让你的应用今天就具备服务企业的能力。（00:08:31）我觉得人们最终会碰到一个问题，想听听你的看法：工程师和设计师未必想做产品经理的工作，因为其中很多工作挺烦人，也不有趣。当然，作决定是比较有魅力的部分。
确实没有大家想的那么光鲜。
对。你怎么看这个问题？尤其公司规模扩大之后，工程师得参加协调会议、写文档、统一所有人意见、做会议记录——这些都是产品经理工作中琐碎的一面。同时，工程师想构建、想写代码，设计师想做设计。你怎么看他们可能根本不想承担这些工作的情况？
我觉得专业化有两面性。让擅长作决定的人专门负责这件事是有价值的。基础设施负责人也完全有理由说：“听着，我想专注于规模化问题，不想把时间花在讨论团队共识或处理这些琐事上。”某些技能之间并不容易互通。如果你擅长在脑海中构建关于基础设施如何扩展的复杂模型，你未必也擅长倾听客户、理解他们真正的核心问题，而不只照着他们口头表达的问题处理。这些能力也是我们长期逐渐培养出来的。（00:09:41）所以，我说“我们很遗憾产品管理存在”，并不是说我们不需要产品经理。我们知道，在某些情况下，其他职能确实需要专业分工。但我们故意这样表述，是为了提醒自己，不能为了招产品经理而招产品经理；只有存在明确需求时才应该招。（00:10:01）Lenny，我觉得这要求组织建立相应文化。比如，当我们说“我们很遗憾产品管理存在”时，我们写的每份发布或项目文档都会说清楚，任何人都可以推动改变，新的产品开发负责人 DRI 可以是工程师，也可以是设计师；但每个人都必须经历同样的产品评审、完成实际工作，因为这些工作确实存在。如果有人不想做这些事、想做别的事，我们可以随时调整产品经理的配置。与其把产品经理固定分配到各团队、默认他们永远负责这些事，我们更倾向于让他们围绕问题或核心项目工作。这意味着某一年里，一个工程团队可能没有专属产品经理，尽管仍然有许多持续进行的产品工作。
我很喜欢这一点。我们经常听到以工程为核心的产品公司这么说，比如开发者工具公司会说：“我们不需要产品经理，为什么需要他们？”这也许很容易理解：工程师自己就够了。但听到你的观点很有意思，因为你打造过面向大众消费者的产品，而且是非常典型的消费产品，这些产品需要你所说的强大产品管理能力。你能这么说就已经很有分量，而出自你之口，更让人觉得值得重视：打造优秀产品所需的产品经理，可能没有大家想象的那么多。
我认为背后有两个因素。这些观点大多是我长期工作后学到的。我在 Twitch 工作了七年，那里很受亚马逊“两张比萨团队”和人员配比思维影响。我之前在硅谷的 Twitter 工作，情况也类似：团队总要保持非常紧密的一致。协调会多得惊人，所以你能想象为什么工程师不想参加。（00:11:55）后来我们逐渐认识到，很多这类流程其实源于管理层看不清正在发生什么。于是公司继续招人、增加管理层级，系统之上再叠加系统。我认为现在真正的变化是，人们开始意识到，要获得杠杆效应，并不一定只能不断在你下面增加产品经理、让你自己升到更高层；我们现在对业务的理解更好了。（00:12:23）与代码库和工程师直接交流，也比过去容易得多。所以不必事事都靠增加组织规模来解决。我认为消费产品和企业产品已经不是关键分界线，真正重要的是组织本身的文化。
在你看来，这种转变有多少是 AI 驱动的？AI 现在让非产品经理也能做产品经理的工作。又有多少在 AI 出现前就已经发生？之后我还想谈谈这在你们团队里具体是什么样，但先问这个。
我不认为这变化明确是由 AI 引起的，但 AI 确实让事情容易了很多。我觉得有两个因素。AI 给个人贡献者带来了巨大的杠杆。我不知道别人有没有这种感受，但前几天我和几位高级负责人聊天时，大家都觉得现在借助 AI 能做的事情太多了，于是会因为自己还没做的事情感到压力：只要再空出几个小时，就能推进好多事项。（00:13:18）如果判断力经过充分锻炼，用 AI 工具确实更容易快速行动。现在你可以在 Hex 里跑一个数据分析流程，过去在2017年可能要亚马逊的 L7 数据科学家花一两周才能完成。如果你获得授权又有良好判断力，就能迅速作决定，让大家继续前进，这非常了不起。（00:13:41）但除了 AI 之外，我认为过去那些人员配比要求还伴随着其他文化变化，例如招优秀的人、不要妨碍他们、自下而上制定路线图。近些年科技行业的文化确实有些变化：自上而下的决策其实也不错，因为高层通常可以快速作出决定，免去反复协调争论。他们通常掌握比多数员工更宏观的背景。如果他们确实了解一线真实情况、能力也足够，让高层参与很多决策其实是高效的模式。这意味着不只是工具提高了效率，一位资深产品经理也可能负责更多事项，比三位相对初级的产品经理更有效率。当然，AI 让这一切更容易了。
回到总体观点，我觉得这点很重要，必须说清楚：“我们很遗憾产品管理存在”并不是说我们不想要产品经理，或认为产品经理没用。它意味着不要想当然地认为每个地方都需要产品经理；也应该让其他职能有能力承担产品经理的工作。此外，产品经理会减少其他人亲自做这些工作的练习机会。如果他们也能做这些工作，就可能执行得更好，为用户打造更好的产品。
我还认为，让产品经理围绕实际工作灵活调动，比固定分配给某个团队更好。这样他们能获得更多练习、锻炼更多能力，而不是说：“我就属于某位工程经理负责的团队。”
沿着这个思路继续说，你们团队具体是什么样？Whatnot 的产品、工程和设计团队如何协作？采用这套理念后，组织结构又是什么样？
我们刚刚超过20位产品经理，现在公司大概有21或22位。考虑到卖家在平台上交易的 GMV 规模，对了解我们发展轨迹的人来说，这个团队其实很小。我们大致分成三组：买家、卖家，以及信任与风险，也就是负责标准、支付、安全等事情的团队。（00:15:54）这些大组内部的产品经理会比较频繁地重新分配。大家只有宽泛的分工，比如可能主要负责增长，或者主要负责发现体验；但即使在这些组内，工作也会迅速重新分配。这是因为我们的规划方式是每六个月由 CEO、我和一些其他同事及高级负责人坐下来，定义未来六个月需要实现什么。公司需要完成哪些目标和关键项目？（00:16:28）然后我们一起过一遍清单，明确每件事的 DRI，也就是负责人和承担责任的人。这基本上决定了产品经理工作的分配。我们经常会在规划结束时发现：“好，有件事在好几个团队的路线图里都排在第二或第三优先级，看起来很重要。到底谁负责？我们其实还没有负责人。”于是就找一位产品经理说：“恭喜，这是接下来六个月你需要交付的事情。”（00:16:59）很少会是“你要按照某种方式打造某项功能”。目标通常更高层次一些：你如何弄清楚哪些事情需要成立？然后再安排合适的人来推动。负责人不一定都是产品经理，但经过规划后，通常会由产品经理负责，而且会根据项目所需的技能来匹配，比如财务、算法和推荐，或核心用户功能。
沿着刚才这个具体话题继续，谈谈你招聘产品经理时看重什么。你还写过一句挺扎心的话：“过去两年，有31,832人申请 Whatnot 的产品经理职位，我们只录用了1人。”
是的。
太狠了。
还挺好的。
确实挺好。我有几个问题想谈。首先，你招聘时具体看重什么？尤其现在，哪些能力在真正优秀的产品经理身上越来越重要，哪些在 Whatnot 的招聘中越来越不重要？
我可以告诉你哪些特质明显不再吃香：候选人在面试中花大量时间讲协调会议、推动团队达成一致、管理利益相关者。确实有一批产品经理——我职业生涯早期也曾是其中一员——专长不是技术或用户，而是政治博弈。那些自然倾向于推动一致、建立人际关系的候选人，如果讲到自己失败的经历时说“我没及时向 CEO 通报某件事，结果公司转向了”，这显然是个不太好的模式。（00:18:41）真正让我们在产品经理面试中印象深刻的，是看候选人能否同时展现宏观和微观思考：能不能说明“我认为系统是这样运作的，我能描述最终状态”，也能表现出一种迫切感，说明“我会如何迅速验证、推动它完成”，并且能具体讲清自己做过什么。（00:19:07）很多人在大型科技公司、Uber 或其他大公司工作时，负责维护既有产品，可能只是打磨边角，而不是接到一个问题后提出新颖的解决方案，或在复杂变化中不断迭代。他们要说明自己如何一路作出决定、推动事情前进。在惯性很强的大型组织里，人很容易顺着现状走，不一定真正推动变化或作决定；但这正是产品经理最终要做的。
你刚才说了一点，让我想到最近上节目的 Elizabeth Stone，她是 Netflix 的首席产品与技术官。我问她什么能力正变得越来越重要，她的回答和你一开始说的一样：系统思维、宏观思考、理解业务。她建议人们退一步，想想自己的经理如何看待问题，以及这会如何影响业务其他部分。我想问你有没有其他建议：如果有人听到后想“我得提升系统思维”，应该怎么培养、变得更擅长？
我觉得“技能”这个词用得很准确，我认为它可以通过思维练习逐渐培养。你可以从小处做起。比如产品评审时，有人说：“我们想跑一个实验。”我经常问：“如果结果是正向的，我们怎么办？如果是负向的，又怎么办？”如果大家回答：“我不知道这会如何改变策略。”那好，我们其实还没想清楚。先停下来，做一遍思维推演，弄清楚结果会怎样。（00:20:40）如果你能先在脑海里推演，比如“如果这个功能的使用量比预期高1000倍会怎样？”或者“可能会带来哪些意外的连锁反应？”，就能很快找到局部解决方案。在动笔写文档、把代码放进系统之前，先在脑海里走一遍所有情况。（00:20:59）我觉得这也能帮助大家更快解除阻碍。产品经理常被风险吓住：“法务可能不允许，财务可能反对，另一个团队也许会有意见。”我们内部常说的一句口号是：“没有阻碍，那就继续。”意思是先想清楚可能出什么问题、规模扩大后哪些地方会出故障、可能发生什么，然后仍然继续推进。因为如果你预先想过规模化时可能出现的情况，往往就能提前防范其中不少问题。（00:21:31）我很喜欢 Elizabeth 的那句话。我的建议则是，做一遍思维推演：如果被大量采用会怎样？如果真的发生了会怎样？如果出了问题会怎样？你不必把每个风险都解决，只要全部想过一遍，最后往往会解决比自己想象中更多的问题。
我很喜欢这个观点。也就是说，不要只关注这个实验是否会带来影响，还要想清楚之后会发生什么；如果结果为真，接下来又会怎样。
好，我换个话题。尤其在高速增长的环境下，你找的不是 Statsig 上5%的小胜利，而是能彻底改变业务、并随着时间产生复利效应的东西。所以你必须想清楚它会带来什么。
你还说过，产品经理的工作方式正在变化，而且你很看好这种转变：产品经理转向个人贡献者工作，从大型组织管理转而亲自做事。聊聊这件事，以及它对产品管理岗位意味着什么。
我前面稍微提过，在人员配比的思维里，如果产品经理表现出色，就会被提拔成总监。然后突然间，大家会告诉你不要再亲自做事，你的目标只是辅导和指导。于是我们把所有 A 级人才都提拔离开实际工作，让他们把时间花在推动共识、辅导团队、调整团队的工作方式上。这样就会形成一种反复折返的开发流程：有人做完工作，提交评审，被否决，然后又回去改，再次评审。你大概能听出来我有多受过这种折腾。（00:23:04）在我们团队，每个人都有管理者；我想全组有四五个人负责管理其他产品经理，但他们90%以上的时间都在做个人贡献者工作。我自己大概也有一半时间亲自做个人贡献者工作。我觉得这样至少有几个优势。第一，如果你是有十多年、甚至十五年产品经验的 VP，希望你对什么能成功、什么不会成功已经磨炼出很好的直觉。你能比其他人更快作决定，也能很快产生实际影响。对组织来说，有这样的人非常好；这比把问题拆给几位产品经理、让他们先对齐，再让不同工程团队来回争论，高效得多。通常你就直接推进了，这很棒。（00:23:57）第二，这么做能产生两种杠杆效应。理论上，VP 能承担多位初级产品经理的工作量，因为前者效率更高；这也让你随时能看清更多业务全貌。因此，在决定怎样调整发现算法、应对卖家发货慢的问题时，你更容易直觉上作出正确判断；电商领域里，这一直是个问题。如果你同时思考如何管理发货慢的卖家，又了解发现功能的价值，就能作出正确取舍。（00:24:36）我记得 Twitch 长期有个让我很头疼的问题，我大概也是对此最该负责的人之一：发现团队和广告团队总在争夺曝光位。广告应该出现在信息流的哪里？对发现指标有什么影响？对广告收入又有什么影响？我刚升职到 Twitch 时做的第一件事之一，就是把广告放进发现信息流，并让同一位产品经理同时对两者负责，因为他自然会作出合适的取舍。假设目标是信息流带来的 GMV，一部分来自自然内容，一部分来自付费内容替代。问题就解决了。（00:25:10）当同一个人负责多项工作时，他们往往会自然地协调好彼此之间的关系，省去好几个月的来回争论和办公室政治；这种政治会让大家从“公司利益优先”转向“个人职业利益优先”。让 VP、总监大部分时间都做个人贡献者工作，甚至我自己也要处理具体工作，能让每个人都贴近一线真实情况，而不是只知道评审会上看起来像真的东西。这样也更容易尽早作出直觉正确的决定。毕竟，为什么不让梅西直接为球队上场，而总是指望青训体系慢慢培养呢？
我很喜欢。你说产品经理的个人贡献者工作时，具体指什么？是提交代码、亲自开发，还是带团队、负责路线图、写战略文档？我猜是后面这些？
简短地说，就是亲自做最能有效推动交付的事。我确实在 Whatnot 写过一些生产环境代码，但我觉得这不是最好的时间利用方式。我确信有人悄悄重写了我的大部分代码，确保代码检查通过、国际化正常工作，以及处理软件工程几十年来积累的各种细节；我和 Claude Code 显然没做好这些。（00:26:30）但我认为个人贡献者工作始于这些问题：你是否亲自查看客服工单？是否了解客户遇到什么问题？你是否亲自拉取数据，真正理解数据含义？是否和工程、设计团队一起工作？是否直接查询代码库，弄清系统如何运作？然后你是否撰写规格文档、主持每日站会并推进执行？我认为这些都属于核心的个人贡献者工作。
很多人一路晋升产品岗位，最终成为 VP；他们未必觉得回到个人贡献者岗位很有吸引力。显然你喜欢这类工作、做起来很享受，但很多人会想：“我以为早就不用做这些了。我可以通过管理他人来推进工作，也可以专注宏观问题。”你怎么看？对这类人有什么建议？
我认为仍有许多组织非常重视这种管理方式，也会继续采用。不过，我通常会招聘这样的人：他们会说“天哪，我以前很喜欢做产品管理，实在受够了参加协调会”，而我会去找 CPO 和产品 VP，问他们：“你不想念亲自做事吗？要不要回来？”（00:27:30）我觉得可以承认这个行业会逐渐分成两种模式。我确实认为，有些组织规模足够大，可能不适合所有领导都亲自动手。但我前面提到过，这种环境必须有相匹配的文化，大家都认同这样的预期：不想再开会讨论了，咱们直接把事情做起来。（00:27:55）很多时候，创业公司就是创始人的缩影；组织自然会按创始人的想法和管理风格运行。但我发现，很多在 Meta 做了五六年高级总监、整天都在开协调会的人，其实很怀念和客户、工程师直接沟通、亲自交付产品的日子。
这让我想到一份名单，我想你应该看过：很多首席技术官去了 Anthropic，变成了普通工程师。我刚才边听边打开了名单。Workday 的 CTO 在 Anthropic 只是技术团队成员，Instagram 的 CTO、Box 的 CTO、Super.com 的 CTO，现在都只是工程师。
是的。我最希望看到的，就是 Whatnot 的产品团队也变成这样：聚集一群能力很强、理解很深的人，然后以个人贡献者身份亲自构建产品。
这条职业路径的薪酬怎样？人们的梦想通常是升到 VP、拿到数百万美元薪酬。个人贡献者也有可能如此吗？
我反而觉得更容易。这个观点可能有点火爆。但你可以先算一下：一位 L7 下面有五位 L5，四位 L7 再向一位 VP 汇报，把这个产品组织的总薪酬加起来。然后想一想：“如果我只需要三个人呢？如果他们带来的影响和那些人一样，为什么不能都给他们 D2 或 VP 级别的薪酬？”为什么不行？
为了彻底理解为什么这种变化正在发生、也为什么应该发生，我听到的原因有好几种组合。其中一个是 AI 赋能，时机正好。还有什么推动因素？只是产品最终会更好，还是团队人数会变少？
我确实认为产品最终会更好。长期以来，总有人告诉我们：“这不可扩展，领导者不可能一直亲自了解情况；你们最终必须招聘更多层级的人。”但我们发现这并不对。它需要培养另一种能力：必须努力确保自己真正理解一线现实。（00:30:08）我们经常举个例子：在增长会议上，有人说：“那是欺诈。”我会追问：“你怎么知道那是欺诈？”“数据集里标记为欺诈。”“好，你知道这个标签怎么打上去的吗？”“我猜运营团队有人负责。”“你知道他们的标准作业流程或标注方法吗？”“不知道。”“那你就不知道这是不是欺诈。”（00:30:27）如果你这样追问一位经验丰富的产品总监，对方可能会说：“说得对，我不知道，我去查清楚。”接着往往就会改进负责标注数据的智能体所使用的系统，因为一位非常聪明、也很投入的人开始认真了解标注流程，并帮助改进它。这种做法的态度是：少做几件事，但一定要把它们执行得非常出色；让最优秀的人深入所有细节。这样你就能在推进过程中修复很多问题，而不用反复作大量妥协。（00:31:03）我认为另一个普遍问题是，增长太容易掩盖所有缺陷。公司越做越大，大家依据平均数据行动，问题就被隐藏起来。因此在文化上，你必须真正承诺少做几件事、把它们做好——我有时会这样说。感谢 Ron Swanson 给的口号。接着让最优秀的人深入具体工作。长远来看，这样反而更高效，因为你一开始就真正理解了系统运作方式，能作出更好的决定。（00:31:33）当然，AI 能在这方面带来巨大的杠杆。我刚做初级产品经理时，花了太多时间问工程师某件事要做多久，干扰了他们真正开发的进度，只是为了估算未来工作的范围。现在我可以和 Claude 对话，大致了解工作量。我可以查看应用里新用户可能遇到的一连串弹窗，直接打开信息流，问它解释展示逻辑、谁会先看到什么、哪些环节会触发。很快就能得到答案。（00:32:07）如我之前所说，如果有经验丰富、反复实践过的人看到这个流程后说：“这不合理，我们来调整展示顺序。”我就省下了项目启动会、协调会、一周写 PRD 的时间，还有实验周期——这一切都因为一个有权作决定的人直接采取了行动。
回到那些想成为产品经理的人。先不谈新人，假设你已经是经理或资深从业者，却发现市场变化很大。最近我们常听到，大家要适应重新回到个人贡献者岗位、放下光鲜头衔。对于正在找工作、遇到困难的人，还有什么建议吗？
我的建议是，先在现在的岗位上开始做个人贡献者工作。回到实际工作中去，确保自己亲自承担具体任务，因为保持这些能力熟练很重要。我也认为应该在公司内部主动争取这些工作。如果你在当前岗位上重新展现这种执行力，很可能不仅能帮到未来求职，也能让你现在的工作更好。（00:33:20）网上现在当然有很多关于产品经理或工程师是否应该亲自做事的讨论。这些都很好，亲自练习是很有价值的。正如我说的，我也试着写过生产环境代码，就是想理解整个过程。但在开始构建产品之前，首先要练习的是：能否迅速界定正确的问题、理解问题本质、定义什么算成功？（00:33:44）也要善用你能看到的规模和范围，借助更全面的视角，为事情带来更多价值。我想大多数担任过总监以上职位的人都经历过这种痛苦：眼看着初级产品经理反复修改同一份 PRD、来回提交评审，而你大概知道答案。我们不知何时开始只会“把马牵到水边”，却没有真正帮助他们理解答案、然后继续前进。我认为我们可以改善辅导方式，让别人尽快理解什么是好的做法，而不是无休止地在评审中折返。
你说产品经理不应该亲自把东西部署到生产环境，这点我非常认同。最近一位播客嘉宾让我改变了想法：如果产品经理不自己忙着把东西部署上线，就能发挥更大杠杆效应。帮助团队更好、更快地交付，并确保上线内容质量更高，比亲自坐在那里部署产品更能发挥产品经理的作用。
这听起来可能很傻，哥们，但对我来说，逐一处理获取代码、提交、提交记录，以及其他让工程师之间保持协同的琐事，花的时间明显比弄清问题本身、把问题描述清楚还要多。所以，亲自试着做点东西是很好的练习。比如，我不想只听别人说开发工具有没有变得更容易用来下结论，我会自己试一遍，然后说：“是的，比我上次用时容易了。”不过，我觉得你只要理解代码库，再和能够高质量执行的人合作，就能做很多事；否则，你会踩上很多 L4 工程师早就学会避开的经典陷阱。
沿着这个话题继续聊聊，除了原型制作——这是 AI 给产品经理和产品团队带来的明显好处——AI 还怎样帮助你或团队提速、提高效率？有哪些最重要的改变让你觉得“哇，生产力和工作质量都提升了”？
我觉得第一项遥遥领先的是数据科学。我们在 Whatnot 内部用 Hex 线程。我相信还有其他类似产品，但现在很难回想起没有这类工具时做产品经理是什么感觉：你可以真正分析非常细分的数据群体，也可以根据反馈找到某位用户，查看日志、弄清楚他具体做了什么、看到了什么；还能知道有多少其他用户情况相似、影响范围多大。然后你可以非常迅速地建立有意义的敏感性分析模型、预测或回归模型，功能非常强大。（00:36:25）我们还发现，这能帮助更快发布功能，因为你可以比以前更快发现回归问题，或两种产品混用时产生的奇怪连带影响。在复杂的大系统中，发布趋势等因素常常会拖慢速度；但如果你构建了合适的 AI 工具，就能迅速发现回归问题，让大家继续推进。（00:36:50）我不知道数据科学未来会是什么样。但作为产品经理，我过去一年和数据科学家交流的时间，比职业生涯任何时候都少；与此同时，我花在数据分析、真正理解产品运行方式上的时间，大概是职业生涯任何时候的十倍。这一项非常强大。（00:37:09）第二项我已经提过了：别再因为想了解代码库怎样运作就去打扰工程师，直接找 Claude 理解代码就很有帮助。我职业生涯早期常说，目标是理解系统之间的方框和连线，也就是哪个系统驱动什么。现在你没有理由不了解这些，甚至可以理解得更细致。（00:37:29）第三项可能很适合 Whatnot，我不确定对所有人都一样。我很幸运，过去十年都在做实时产品，一直可以发布产品，再观察客户如何使用、如何弄明白操作方式。我认为最近有一批 AI 工具和 Listen Labs 等产品，让更多人获得了这种观察用户使用产品的体验。但我一直都可以坐在旁边，看别人第一次使用产品，观察他们理解新用户体验时遇到的落差。（00:38:01）现在很多 AI 工具特别有意思的一点是，用户描述遇到的问题时，你可以实时查看代码库，判断那是当前正在发生的 bug，还是产品本身运作正常、用户只是没理解预期用法。于是你同时拥有用户使用产品的视频，可以实时分析代码库，并通过 AI 直接询问代码库到底发生了什么。这就像把反馈循环加速了好几倍，因为你能实时同时了解用户侧、代码侧，以及作为观察者看到的情况，非常有意思。
听起来既很棒，又很有压力，因为产品都以这种实时方式运行。我想到 Netflix 投入打造实时体验的那段经历，那对他们来说是件多重要的事。我知道规模不同。
说真的，我加入 Whatnot 的第二周，记得坐在一个房间里看直播。Whatnot 是一个大型拍卖和直播购物平台，提供不同的拍卖方式。其中一种叫“瞬间结束”：计时器一到就结束。传统拍卖则是有人在最后五秒出价，倒计时就再延长十秒。卖家可以决定采用哪种模式。（00:39:21）我当时看着一位卖家说：“这些拍卖太慢了。我希望七秒倒计时改成三秒，这样我能卖出更多东西。”我看到办公室里的两位工程师对视了一下，说：“这只是个小改动，我们完全能做。”于是他们实时改了代码，随后进入一场直播的聊天室，说：“刷新一下应用。”接着整套拍卖就按新方式运行了。我当时想：“太棒了，我和自己人待在一起，来对地方了。”因为这就是实时环境能达到的响应速度。显然，AI 也让更多人更容易承担这样的工作。当然，我不会以那种方式去改生产环境代码，那太危险了。但对有资格的人来说，这是很好的做法。
太酷了。本期由 Mercury 赞助。它提供截然不同的银行服务，已受到30多万名创业者青睐，现在还推出了 Command。我使用 Mercury 已经六年多，从未想过离开。Mercury 就像是由产品人而非银行家打造的银行。他们让开票、转账、为团队成员设置虚拟卡都变得非常简单，甚至可以说很有趣。你的银行有 API、终端原生 CLI 或支持 AI 的 MCP 服务器吗？我想没有。（00:40:35）他们最近推出了 Command，这是直接内置在 Mercury 里的对话式界面，像你的财务运营助手。我一直用 Command 转账、查看自己在哪些类别上花钱最多、分析现金流。就在今天，我还用它查了过去一年某个特定赞助商带来的收入。我只问：“过去一年我从 X 赚了多少钱？”十秒后就拿到了答案，太酷了。访问 mercury.com 了解详情，几分钟内即可在线申请。Mercury 是金融科技公司，不是 FDIC 承保的银行。银行服务由 Choice Financial Group 和 Column NA 提供，两者都是 FDIC 成员。（00:41:15）回到数据科学，我有个数据科学家朋友说，由于刚才说的情况，数据科学家现在日子不好过。补充一些细节：以前大家会请数据科学家分析数据、做数据工作，等他们回来给出有把握的结论。现在他们的工作基本变成检查非数据科学家做的半吊子分析，回答“你看这结果对不对？”而且有一半时候分析是错的。他们会想：“我的工作现在到底是什么？这太糟了。”
我非常理解这一点，因为我确实见过这种情况。这也能说明为什么资深产品经理越少、能力越强越有帮助，因为他们积累了更多经验。但我也认为，很多时候缺乏清晰度，根源在于过去组织对数据工程、数据结构和高质量数据标注投入不足。关键不只是分类体系是否正确，还要真正了解数据系统和结构设计得好不好。（00:42:21）我们发现，许多优秀的数据科学家正推动团队改进这些方面：追踪和归因方式是否都准确更新，能否减少其他人误解数据的可能性？此外，用 AI 工具查找数据，就像用 AI 工具写代码一样，并不能免除你的责任；你仍然要确保分析可靠、代码正确。AI 工具只是在帮助那些本来就有相应倾向和能力的人发挥更大作用。
想到这些职能：数据科学、用户研究、设计、工程和产品管理，到目前为止我听到的是我们可能需要更少产品经理、更少数据科学家。还有其他岗位的需求会下降吗？有没有哪些人才需求正在上升，让你觉得我们将需要更多这类人？
有意思的是，虽然我刚说有段时间没和数据科学家交流，我们仍然招聘了不少人，因为追踪、归因和衡量工作确实非常重要。我还认为，如果我们说同样产出需要的人变少了，这不一定意味着宏观上需要的人会减少。因为如果正确使用这些系统，公司就能增长更快、构建更多东西、承担更多工作。因此，我反而怀疑最终总人数会不会下降。更可能的情况是，为同样的客户影响投入的人数减少。（00:43:49）我认为这些职能中，需求逐渐增长的一个方向，是我不记得人们以前用的确切名称了，大概是技术负责人，也就是类似“轻量版工程经理”的混合角色：管理一个很小的团队，同时亲自推进工作。正如我们认为尝试新想法的成本下降一样，我们也很看重保持专注。我们发现，让一些小团队到角落里尝试构建某个东西很有价值。这不完全是原型制作，而是尝试过去被认为太难的事情；这样做的成本在下降，潜在杠杆效应也越来越大。（00:44:31）所以，我认为“轻量版工程经理”会越来越常见。它不完全像技术团队成员那样，也不再是完整的工程经理岗位；但这类工作确实会越来越多。
最后把这个部分的讨论串起来：现在大家都越来越像构建者，产品经理会亲自交付一些东西、变得更像工程师，工程师也会承担更多产品经理的工作。你觉得未来几年产品团队整体会怎样变化？常见产品团队是否仍然会有产品经理、工程师、设计师，另外配一位数据科学家？未来典型团队是什么样？
好问题。我不确定自己知道每家公司会变成什么样。我想 Whatnot 的团队大体上仍会保持以往的样子，因为我们确实有理由配置专业设计师、专业工程师和专业产品经理。对于非常具体、我们有把握或坚信必须解决的问题，以及我们确信有可行路径、希望稳步推进的项目，这类正式团队大多会保留。（00:45:48）但在这些正式团队的边缘，会有更多自由空间让人尝试：“我基本确定能改善这件事。”无论你是设计师、工程师、产品经理还是数据科学家，都可以、也应该去做。如果周五下午你没法专心写产品需求文档，但很确定自己能修好一个问题，那就去做。我认为正式团队结构未必会大幅改变，但会给更多熟悉客户问题、代码库和宏观业务背景的人更多自由，让他们获得授权去做越来越多的事情。
两年半前，我发过一篇帖子，标题是“为什么产品经理是在 AI 时代最有优势的科技岗位”。虽然我们一开始说，理想状态下应该生活在一个“遗憾产品经理存在”的世界里，但我觉得我们都认同：无论由产品经理、工程师还是设计师来做，如今最重要、最有价值的能力，似乎都是很像产品经理的能力。（00:46:52）我举几个帖子中的例子：哪些人擅长这些事？判断该构建什么、提炼需求并沟通清楚、将大家的想法排序并找到投资回报率最高的机会、通过设计反馈提升影响力、制定市场进入策略、理解业务战略。对我而言，这些都是产品经理做的事，而且它们似乎越来越重要。所以我想问，AI 承担构建工作的同时，你是否同意产品管理与工程技能 PME 这类能力如今最有价值？
我完全同意。还要夸你一句，朋友，你连发布时间都找出来了，证据确凿。说得好。我想补充一点：过去五年里，我们奖励产品经理的，未必就是这些核心产品能力；故事讲述、协调一致、战略思考等特质可能得到更多奖励。因此，你说的完全正确：我能否真正理解客户、业务和技术，并把三者联系起来以实现最高效率？当做事成本和尝试成本下降时，这正是能够产生杠杆效应的关键。我完全同意产品能力可能是最持久的能力。我补充的只是，很多挂着产品经理头衔的人，在过去五年并没有花很多时间培养这些能力，反而擅长向领导层讲解框架。所以我只是希望我们这个职能重新回到核心工作上。
对。Marty Cagan 把这称为“产品剧场”。很多人只是做着产品经理应该做的那些表面工作。
听着，我自己也有责任。我们奖励这种做法已经很久了，所以很多人把“产品剧场”当作核心技能也不奇怪。我只是觉得，如今这类人已经没那么容易藏身了。
这又让人想到那三万两千多份求职申请。我想其中很多人只是觉得自己是产品经理，或简历上有产品经理头衔，但正如你说的，他们只关注协调、写文档、开会等事，而不是真正构建产品、理解成功的产品需要什么。
是的，Lenny，有很多人在产品经理面试中表现得特别出色，但你再给他们一个案例研究就会发现差异。Whatnot 每个岗位的候选人都必须完成实际动手的案例研究。有些人台上讲得非常好，但你给他们一个问题和一些数据，让他们做出判断、提出观点，再要求他们口头辩护时，那些擅长“产品剧场”、却说不清具体细节的人，思考能力会很快显出衰减。这很说明问题。
好，超越招聘阶段来说，假设你招到一个人，有什么经验能帮助你发挥他们的最大价值？你提到一个有点反常识的观点：你不同意“招优秀的人，然后别管他们”。我想听听你对此的更多看法，以及建立非常成功、世界级产品团队还有什么经验。
我觉得必须加上细节。我可以说，“招来人就放手不管”在我的工作经历里是错的。第一点是，这句话逐渐变成一种宽泛口号：让员工自己决定路线图、自己找问题，组织完全放手。（00:50:10）答案显然是，你招的人越优秀，越可以信任他们知道自己在做什么。但我们的做法往往是“先核实，再信任”，而不是完全信任，甚至也不是“信任但要核实”。因为相比任何一位向我汇报的直属员工，我可能更了解买家、卖家、信任与安全等系统如何相互关联。（00:50:34）但他们几乎肯定比我更了解这些系统中某项具体功能的细节。今天如果有人问我 Whatnot 推荐发现模型的所有权重，我的回答肯定不如那支团队里的工程师或产品经理准确。很好。但我有责任随着时间推移去学习和理解这些内容，因为我要求他们作决定，也会验证他们做的事。和团队并肩工作、深入一线解决问题，真的很有价值。（00:51:11）我刚加入 Whatnot 时最早看到的一个做法，是创始人兼 CEO Grant 在评审中说：“我觉得这不对。”然后停一下，说：“我今天把剩余时间空出来，我们一起弄清楚。”他真的会和团队坐下来，借助 AI 数据工具，打开工单、打开代码，逐行检查数据，理解实际情况再作决定。（00:51:42）这让他能及时了解事情进展，也能在文化上为团队定调：我们一起寻找事实真相。团队不再觉得自己和评审者对立。评审一度变成“只要拿到绿灯就行”：产品经理拼命获得批准，好回去告诉工程师：“我有些信誉，CPO 已经批准我们做的东西。”而现在，我们的共同目标是找出正确答案。理论上，每个人都希望我们得出正确答案。（00:52:14）我们通过规划统一全公司最需要解决的问题，这主要是资源分配讨论。如果我们选对了问题并排好优先顺序，我最终要为把资源放对地方负责。但如果我把所有细节都委派给团队、从不亲自深入了解问题，我又怎么知道资源该放在哪里？（00:52:43）比如，我们的推荐机制到底怎么运作？欺诈系统具体依据哪些逻辑判定无效？噢，看地址信号。地址信号又怎么计算？是 Google 处理过、规范化的结果，还是用户自由输入的文字？如果你不亲自和工程、设计及个人贡献者型产品经理并肩工作，就不知道这些细节。缺少微观理解，就做不好宏观决定。（00:53:12）所以我现在越来越努力地成为“T 型人才”：必要时可以深入某一领域，但平时对不同领域保持广泛了解。我觉得只管招人、之后不再提问，把所有细节都委派出去，并不是发挥组织最大价值的最佳模式。
如果创始人很有产品思维，CPO 的角色会很难：你基本夹在观点鲜明的创始人和负责构建产品的团队之间。你是怎样营造环境，让自己能在这个岗位上感到满足的？
有意思的是，这几乎成了我大部分职业生涯的主题。我连续为三位产品思维很强的创始人工作过。其实这是一种福气。我有两点做法。第一，尽量避免重复管理。如果 Grant 或 Logan 正在负责某件事，大概就不需要我再多插一层了，多一层有什么好处？（00:54:15）团队里有位产品经理开玩笑说，这是“两位爸爸的问题”：两个领导者给出互相矛盾的指示，或员工做完一堆工作向我汇报，回去后又收到另一套意见。所以，如果 Grant 或 Logan 正在负责某件事，我会先确认他们正在关注、对此负责，然后自己退出。有时团队里一半人可能都在处理 Grant 或 Logan 负责的工作，我也说不清他们每天进展怎样，这完全没问题。我不必掌握他们每件事的细节。我们只要确保有人把标准提高就行。这省去了很多协调。（00:54:53）第二，若你在创始人主导的公司担任产品领导者，就要明白这不是你的公司，是创始人的公司。你需要找到合适的互动节奏：问对方是否愿意听反馈、是否已经下定决心、是否愿意接受挑战。总体来说，我们行业的创始人公司做得好是有原因的。最初找到产品创意、并把它做出来所需的洞察力和客户直觉都很重要。我的工作是确保创始人暂时没覆盖到的地方有人负责。
太棒了。我听到一些建立团队的经验。对于消费产品团队来说尤其重要：这可能和很多人的直觉相反。最优秀的团队、公司和产品，似乎会来自自上而下、由创始人主导的管理方式。微观管理对很多人来说是个贬义词，但这种方式基本上就是深入一线；不管别人是否喜欢，它反而可能做出更好的东西、带来更好的成果——
如果领导者有足够能力深入细节、作出具体正确的判断，自上而下的管理就很有效。真正失败的情形是，领导者并不了解一线实际情况，却试图从上往下管理别人。我觉得“微观管理”这个词就是这么来的。否则，如果大家基于同样的数据共事，我不觉得有哪个初级工程师或初级设计师不愿意和 CPO 或 CEO 并肩工作、一起交付产品，因为这样不会被卡住：没有协调会议，也没其他障碍。我还发现，如果你真的深入细节，就能给出好得多的反馈。关键在于如何确保自己能在足够多的地方做到这点。现在比以往任何时候都更适合深入细节，因为你可以实时查询各种数据。
我觉得这个细微之处特别重要。Grant 说“好，我把今天空出来”，然后深入研究具体工作的故事很有力量。对高层来说，这似乎是作出微观决策的必要条件。正如你所说，如果他们不了解细节，就无法基于真实数据作决定。
我们能这么做，是因为先规划工作，再分配任务，然后各自推进。Grant 可能会负责最重要的三四件事。他是 CEO，会明确说：“这四件事现在由我负责。”然后我会说：“好，那我去负责其他部分。”既然我们说了这半年度要完成五件事，那我当天剩下的时间里，还有什么比把这五件事做好更重要？如果不是招聘、固定会议之类的事情，就可以把它们清掉，给团队树立一个信号：在把问题弄明白之前，我们先不做别的事。
假设有人在找 CPO 岗位或第一份产品经理工作，两者本质上都要为创始人工作。你有什么建议，能帮助他们找到一个让自己满意的公司，而不是被卡在中间层，觉得自己根本没有自主权？
我觉得第一步要先弄清楚自己为什么想要这个岗位。很多人以为 CPO 的工作就是决定所有路线图之类的事，我有个坏消息：实际并不完全如此。你还要花时间了解创始人，找到如何围绕某个议题交流、对方喜欢怎样接受挑战、不喜欢什么，然后不断调整彼此的协作方式。（00:58:12）我加入 Whatnot 之前，Grant 和我喝过五六次咖啡，讨论怎样推动这种团队前进、如何开展这些工作。之后我也经历了一系列面试，还去了当时 Grant 和 Logan 所在的洛杉矶，和他们在一个房间里待了一整天，讨论几个问题、不同路线图事项，真正深入交流。（00:58:37）我努力表现得像平时的自己，而不是“面试中的自己”。因为你得问自己：我真的愿意把全部时间花在这种讨论和争论上吗？我喜欢担任 CPO 或产品负责人，是因为很多时候我在帮助把愿景和直觉转化为现实。与此同时，推动别人又不与其竞争，这本身是一门艺术。我看到很多 CPO 和 CEO 关系变差，最后是 CPO 和 CEO 争夺愿景主导权，双方陷入僵局。我认为这不是你的职责。
我还想多问问这种艺术：如何提出不同意见、推动事情朝某个方向发展？你能分享一条诀窍或建议，帮助大家做好这件事吗？很多人都要和高管合作，希望他们同意自己的想法。
第一，不要把它当成诀窍。你不是为了得到一个答案、得到对方说“好”而做这些，你首先是在寻找事实真相。所以我们一开始并不常意见不合。但如果你是会议室里资深的产品人员，而 CEO 正在做一件你没想到、或不理解的事；或者你是总监，CPO 在做你意料之外的事，你的职责之一就是提出挑战。你应该从好奇开始。（01:00:01）对方是不是掌握了更多背景？是否有你不知道的信息影响了他们的判断？我常会这样开头：“我理解对吗？你现在的判断是这样？有没有什么背景或信息是我不知道、但影响了这个判断？”先确保大家基于相同前提讨论。我也经常这样指导团队里的产品经理：如果我突然从一个你意料之外的角度来讨论，先停一下，弄清楚我为什么这么想。（01:00:26）之后我会做几件事。毕竟大家都是普通人，有状态好的时候，也有状态不好的时候。有时问题很简单：“你对此已经决定了吗，还是愿意听意见？”如果对方说：“不，我已经决定了，就是这样。”那就闭嘴。别为了争论而争论。如果对方说：“可以，你来挑战我的想法，但我得看到数据。”而现场没有数据、我只有个人意见，那讨论条件很清楚。若我有新数据，就拿出来。（01:00:58）如果我真的相信某个判断却没有数据，就该质疑自己为什么这么想，或者先去拿到数据再回来讨论。如果大家都没有数据，只是两种观点，那 CEO 的观点会胜出。这没关系。放下自我，找到正确答案。但如果你有数据，就拿出来。有时还得确认你争论的理由是否正确。你提到的“产品剧场”里，人很容易为了设定框架和基调而争论。我们这个行业确实有些时候用词很重要，具体使用哪个词也会有影响，但大多数时候并非如此。
很多和你共事过的人都提到一个概念，叫“拉手风琴”。解释一下。
我前面提过，我不太喜欢各种框架，但我认为有个有用的思维模型，和我们之前谈到的深入思考问题有关：即使你暂时没有交付任何东西，也要认真做思维推演。代码的神奇之处是可以快速发布、快速迭代、边做边获得数据；但它也有一个陷阱：你只会不断往前迭代、到处撒网，却不知道方向是什么。（01:02:16）还有另一种失败模式：人们坐下来写很长的路线图和战略愿景文档，规划未来两三年要做什么，反而丢掉了我们比其他行业更有优势的一点——学习。A/B 测试让你能更新对问题的认识，进而调整方向。（01:02:37）“拉手风琴”这个比喻的意思是：想象一架钢琴手风琴。在弹出一个音符之前，你得先把它拉开，让空气进来。也就是说，先想清楚要完成什么。但要到你按下琴键、把它推回第一段时，才真正开始演奏。准备演奏下一个音型时，再把它拉开一次。（01:02:57）好，结合我们刚学到的东西，接下来怎么办？然后你再去构建下一步。你要习惯这种动作：把手风琴拉开不会创造价值，拉开本身什么也没有做。但你必须持续在“重新评估我们的理解”与“这会怎样改变我们的行动”之间切换，否则你演奏的可能就不是正确的乐曲。我知道自己可能把比喻说得不太准确，评论区肯定会有音乐家指出拉手风琴的演奏方法其实就是这样。但对产品经理来说，我觉得这确实是个很有用的提醒：你要不断拉远视角、再推回去、再拉远、再推回去。
这个比喻很有意思。虽然拉开手风琴也能演奏，但你说的更像是先向内压缩，或者从压缩中学习。
我们学到了什么？如何把收获告诉大家，再回去继续交付？[听不清 01:03:51]
这是一种不同的音乐：内部讨论和外部实验。
对。有些人特别重视路线图，有些人特别强调迭代。说实话，两者都得做，不能过度偏重任何一边。
所以经验是要开展实验，但也要思考结果对更大图景的影响。然后带着这些结论——[听不清 01:04:15]
我们想实现什么？先制定计划。假设系统的工作机制是这样的，我相信如果出于某些原因调整发现算法，就会带来某种影响。那么最小的验证动作是什么？好，验证成功了，不用改计划，做 V2。噢，没成功，那 V3 就得不一样。你要持续经历这样的过程。
没在 YouTube 上看的人可能不知道，Tom 一直在比划手势。
他手舞足蹈地比画着。
有没有一个具体例子：你对某人说“去拉手风琴”或“我们要拉手风琴”？他们通常哪里做错了？
通常是有人只在非常局部的层面发布了东西，却没有弄清它会造成什么影响。举个当前的例子，大多数市场平台的核心是商品刊登。你想想 Amazon.com，如果没有商品刊登，网站里基本就什么都没有，只剩左右两栏和几段视频。（01:05:11）但在 Whatnot 的视频购物和直播购物里，过去并不一定需要商品刊登。如果我要卖你一副 AirPods，可以直接把它举到镜头前给你看，描述一下，说这是 AirPods，起拍价一美元。买家这时已经掌握了作出购买决定所需的信息，这很好。（01:05:30）所以你也许不必像其他平台一样投入很多精力做商品刊登。这对卖家可能有好处，因为刊登一个商品要花三分半钟，而直接描述并举起商品只花零分钟。但再把视角拉远一些，你会发现：“糟了，新买家来到直播购物平台时，会期待搜索功能有效。如果我必须等到你卖出商品后才知道你在卖什么，就完全不可能把想买 AirPods 的人引导到正确直播间，因为我们事先并不知道你有 AirPods。”（01:06:05）于是你会先想：“这不用修，它现在能用。”然后再想：“好，这对其他事有什么影响？”接着可能会说：“那我们让所有卖家都刊登商品。”但再拉远一点看：如果每位卖家每件商品都要花三分钟，单位时间可卖商品数量就会大幅下降，这对卖家不利。好吧，又不能这么做。你必须不断把视角拉开，思考我们构建的东西长期会有什么影响，会引发哪些连锁反应。
非常有帮助。有意思的是，Whatnot 代表一种模式，而另一边还有代理式商务的趋势：智能体替你购物、彼此协作，形成全新的代理经济。这和你们这种人们实时聊天、彼此买卖的方式正好相反。你怎么看这个趋势，以及它可能对你们造成什么影响？
首先，我欢迎代理智能体来替我处理不想操心的事情，比如灯泡、空气滤网，以及日常生活里各种按程序处理就行的事。对于购买意图很明确的东西，我也很喜欢让智能体帮忙。比如我需要某种电脑线、想买户外灯，或者需要特别费劲的搜索。假设要去参加婚礼，我需要一双黑鞋，而且必须周四前送到；如果周四前没到就完全没用了。这些场景绝对适合。（01:07:35）但美国大部分购物其实并没有很明确的购买意图。电商发展多少年了？30年。美国电商在零售消费中的占比从未超过20%。美国零售购物的绝大部分仍然是人们亲自进店购买。英国也差不多，大约75比25。事实上，很多购物都是低意图的。比如我即将参加婚礼，发现没衣服穿，于是去商场逛逛、看看有什么选择，因为我自己也不知道具体想要什么。（01:08:14）实体店的价值之一，是鞋店老板有自主判断和品位，会挑选一批鞋子；她提供一定程度的客户服务，用橱窗展示自己卖的东西。我可以在商场里逛逛，慢慢找到想买的东西，也可能因此了解到新的商品。整个体验其实很愉快。商场购物之所以带有社交属性，是有原因的。（01:08:41）所以我认为代理式购物会非常庞大。但美国零售业规模达7.5万亿美元，我不认为这是赢家通吃。直播购物第一次把互联网的规模和便利性，与实体购物的社交文化体验结合起来。（01:09:06）在 Twitch 时，我们基本认为，如果直播间里不到1000人，就不具备经济价值，因为商业模式依赖 CPM。但你可以进入 Whatnot 的直播间，看到30、50个人。想象一下，如果你在商场经营一家鞋店，店里有50位顾客，你肯定不会关门；这个客流比实体店通常能想象到的多得多。电商和娱乐的经济模式完全不同，不需要担心 CPM。所以我认为直播购物并不是真的在和代理式购物竞争，而是在满足完全不同的客户需求。
太好了，大家都有机会。我想最后聊聊 Twitter。你曾经在 Twitter——
是的。
——担任负责增长的产品经理。我感觉每个曾在 Twitter 做过产品经理的人都留下了心理创伤，大家都说：“千万别这么做。”这段经历给你留下了什么？你学到了什么，又放下了什么？
挺有意思。我曾和朋友说，问2015、2016年前后在 Twitter 工作过的人那段经历，有点像治疗师请人讲童年：你知道自己正在唤起对方的创伤。不了解这段往事的人可能不知道，我在那里的两年里，公司换过九位产品负责人，混乱程度可见一斑。我最喜欢的一句话来自合作伙伴团队的某个人，他说感觉 Kara Swisher 就住在通风管道里，因为公司里的戏剧性事件总是不断发生。（01:10:34）Lenny，我可能从 Twitter 经历中带走了两个特别强烈的经验。除了交到一些非常棒的朋友之外，那一时期 Twitter 的产品人才散布在各处，确实很厉害。第一，如果你真的找到了产品市场契合度，成功抓住了市场机会，那么无论组织管理得多糟糕，产品仍然可能非常成功。Twitter 确实拥有那种产品市场契合度，你能从情感上感受到人们有多爱这个产品。职业生涯早期就能学会这才是真正的产品市场契合度，是非常有价值的标准，不是“图表看起来还行”就算。有一种狂热程度是看得出来的。（01:11:16）不那么积极的一面是，我学到很多时候，事情听起来很复杂，其实并不复杂，只是领导力薄弱。我在 Twitter 的两年里，大家都知道必须取消140字符的上限。我们一再成立工作小组，项目叫“超越140字符”，到处都在讨论。我们知道，比如日本用户发推频率是西方市场用户的六倍，因为日语汉字可以在相同字符数里表达更多内容，比罗曼语族语言更高效。我们知道最终一定要改，但显然还需要做很多工作、权衡很多因素，只是没人愿意拍板。（01:12:01）于是又多了一次设计冲刺、又多了一轮讨论。我离开一年半后——甚至可能快两年后——才有人真正推动这件事。结果也没有人因此死去，公司的灵魂也没有崩溃。我想编辑推文的讨论也持续了很久，后来又过了两年半才实现。有时候事情没那么复杂，只是领导力不足。
对，很有意思，这一切如今变化多大。现在你甚至可以在 Twitter 上发完整的博客文章，文章功能成了产品的一大赌注。说到产品市场契合度，我觉得 Twitter 的网络效应甚至更重要，而你花了很多时间思考如何打造市场平台。看着 Elon 几乎改变了一切——我忘了是谁发的推，但品牌、名字、网站都变了。
还有在那里工作的人数，所有东西都变了。
对，人员、团队都变了。有什么保持不变？基本就是 Twitter 的网络效应。大家都想去那个地方，所以所有人都在那里。这种优势很难打破。即使他试图把一切都弄乱，Twitter 仍然在运行。
没错。如果你真的抓住了市场机会，那种感觉确实能察觉到。
好，接下来进入节目固定环节“失败角”。我喜欢这个环节，是因为听众看到你这样的人来参加节目，职业生涯如此辉煌，好像一直顺风顺水、一路成功。他们看不到那些没能成功的事情，也看不到你失败的时候。但他们自己的生活里常常会出问题。所以想问你：职业生涯中有没有事情失败过，比如打造的产品、作出的职业选择没有奏效？你从中学到了什么？
说真的，哥们，感谢你说这些好话，但我觉得职业生涯中失败的次数比成功还多。你一开始提到我写过一篇博客，里面附上了我们内部讨论构建产品方式的实际文档。文档开头就说，目标是达到五成胜率。也就是说，希望你做对和做错的次数差不多。（01:14:01）我职业生涯里犯过太多具体错误，但其中有个常见模式。我觉得任何产品经理都很容易掉进这个陷阱：平均值对个体毫无意义。这一点让我付出过代价。在任何规模较大的用户群体里，查看平均效用、平均采用率都很诱人。比如发现只有3%的人使用某项功能，就会想：“好，这功能使用率不高，可能可以删掉。”但如果不再深入一层，看看虽然总体只有3%，却有一群人完全依赖它，而且它是他们的核心使用场景呢？如果只是为了省事，因为有人不想维护一项功能，你就把它弃用了。（01:14:48）结果就是破坏了那群人的使用场景。再结合你刚才提到的网络效应，后续的连锁影响可能非常大。我常从电商角度思考：这可能是某个人的生意。如果我们的服务不可靠，或者弃用一个功能，就像 Westfield 商场在圣诞节前突然断电一样，根本没考虑后果。（01:15:11）因此，很多时候因为不了解指标细节，尤其是平均值，就会对别人的生意产生真实的连带影响。平均值经常会骗你。我职业生涯里各种错误大概都犯过；但每当我作出的决定让我觉得特别失望，通常都是因为依赖了平均值，却没思考它背后隐藏的个体使用场景。
这让我想到 Jeff Bezos 的一句话：“当你同时有数据和个案故事时，相信那个故事。”
对，完全如此。
Tom，我们把我想谈的内容都聊到了。进入非常精彩的快问快答之前，还有什么想分享、留给听众的吗？
我想补充的是，哥们，我很享受这次谈话，谢谢你。我想说——
我也是。
我不认为产品管理只有一种做法，也不认为 AI 对行业的影响只有一种模式。因此，我们很确定，对于 Whatnot 正在打造的产品和公司的文化，减少产品经理人数、让他们更资深且拥有更大自主权的模式适合我们。（01:16:17）我并不假设这对整个行业都成立。但我觉得现在比以往任何时候都更适合回到真正的产品工作，远离表面形式。我认为这一点可能对各处都适用。即使有人非常擅长人员管理，也真心从培养和辅导他人中获得成就感，这类工作仍然很有价值，肯定会有很多地方需要他们。所以听我说的话时，至少假设其中一半是错的，就像我曾经交付的产品里可能有一半不够正确。
这就是我喜欢这些对话的原因，也是我认为我们一起做这件事很重要的原因：我们正经历职业生涯中最动荡的时期。变化很多，正如你描述的，许多事情都在重新思考。我们要想顺利走过这一阶段，似乎只能向别人学习：看看他们如何应对、学到了什么、哪些做法没有奏效。
挑出对你有共鸣的部分，把那些听起来夸张或不适用的部分放到一边。
没错。因为没有人真正知道未来会怎样。Elizabeth Stone 有个很好的说法：组织发展有“风暴期”和“规范期”，我们现在正处于“天哪，这到底怎么回事”的风暴期。我记得自己刚开始在产品领域工作、开始写作时，大家总问我：“过去十年产品管理有什么变化？”我会回答：“没什么变化，基本都一样。”但现在感觉确实发生了重大变化，这让人觉得很奇怪。
不过回到你刚才说的，核心的东西——
但也不是完全如此。
——仍然会保持不变。
对，所以这些讨论很有用，让大家看到一支团队如何运作、学到了什么，以及有哪些做法可以尝试——也许不一定适合你。但我们就是这样彼此学习的。好，接下来进入非常精彩的快问快答。我有五个问题。来吧。你最常推荐给别人的两三本书是什么？
好吧，我不想说陈词滥调，但我仍然认为《创业维艰》是关于产品管理写得最好的书，涵盖了你必须经历、尝试、犯错的各种事情。另一本不那么常见，但可能是别人推荐给我、我觉得最好的书，我现在也会推荐给别人，叫《标杆教会》，作者是牧师 Rick Warren。Twitch 的 CEO Emmett Shear 以前会确保大家都读过。这本书很特别，深入探讨人们为什么会在情感上投入某件事，以及如何让一群人对一件事产生情感投入。它基本上是一本上世纪90年代写的“如何建立教会”指南。如果你在做任何类型的社区产品，都值得读。最后，如果你想看小说或奇幻作品——我晚上通常读这些——可以看看 R. F. Kuang 的《巴别塔》。
我喜欢听到新的书名加入推荐书单。
很有意思。
最近喜欢的一部电影或电视剧是什么？
Apple TV 上的《星城》。如果你喜欢《为全人类》，这部剧有点像它的反面，讲的是苏联阵营。看起来像是《美国谍梦》和《为全人类》的结合。
最近发现、很喜欢的产品是什么？
这个答案非常冷门，我先向大多数听众道歉。希望你们听得出我的口音。我经常被人说澳大利亚口音越来越淡，但我很喜欢的一件事是，每次回澳大利亚，我都会发现那里的不少政府服务应用已经做得非常好。你有没有想过，政府掌握了我所有资料，真希望有一个地方，只要点一下，就能续驾照、转移产权、处理生活中各种拖慢进度的行政事务。新南威尔士州的 Services NSW 就做到了。很奇怪，我竟然会在播客上夸澳大利亚政府应用，但我最近回家时处理生活中的各种手续，发现它真的太棒了。
太棒了。顺便说个最近听到的澳大利亚消息，稍微岔开一下：那边最近大规模建设太阳能电池板，现在可用电力已经超过澳大利亚的用电需求。他们甚至给民众免费——
[听不清 01:20:13] 澳大利亚的太阳能规模非常大。
所以他们会在中午给民众免费电，因为电力太多了。他们会说，白天多用电吧，不然就浪费了。
总有个推广方案可以说，如果 AI 数据中心需要大量电力，澳大利亚整个21世纪经济就该以能源为核心。
太棒了。我们找到靠太阳能板生产大量能源的方法，这个消息真好。
大约20年前有一项小小的法规，要求新建房屋必须安装太阳能板，结果证明效果很好。
天哪，我喜欢这种对未来的乐观态度，因为气候——
结果证明[听不清]就能解决。根本不是问题。
说得好。好，还有两个问题。你在工作或生活中经常想起的一句人生格言是什么？
大学时期——也就是美国人说的大学本科期间——我曾有个聚会才艺：我背下了 Rudyard Kipling 的诗《如果》，因为当时觉得它很深刻、很有意义。但老实说，我最常想起的可能是“我会想办法弄明白”。大多数事情其实没有人们想的那么难。我们会解决的，我会想办法弄清楚。只要愿意投入所需时间、金钱、努力和精力，几乎任何事情都能解决；如果你不愿意，那它可能也没那么重要。
最后一个问题。我想很多人都问过你，但我也很好奇：过去一个月左右，你在 Whatnot 买过什么特别棒、令人愉快、或让你意外的东西？
我最近买过最有意思的东西，说真的，是一只活龙虾。最近 Whatnot 上新鲜和特色食品品类发展得很快。有位很棒的卖家叫 efish_co，在圣迭戈码头边开了一家海鲜店。每天早晨渔船进港时，他会直接开直播，展示船上送来的整箱海鲜，然后在 Whatnot 上实时拍卖，隔天送到买家家门口。我通过一次直播拍卖，买到了一只加州刺龙虾，直接送货到家。
这怎么运作？他们会放在冰里，当天发货吗？
他们把龙虾放在类似干冰的容器里，通过 UPS 隔夜运输，第二天就送到我家门口。这就是为什么代理式购物会很棒，但不会包办一切：那天早上我根本没打算买一只加州刺龙虾。
除非你的智能体今天决定必须吃龙虾，而我们——
老实说，那只龙虾很好吃。
太棒了。我以前不知道还能这样买东西。Tom，大家可以在哪里关注你的文章和招聘信息？你们正在招什么岗位？最后，听众可以怎样帮助你？
你可以在网上搜 TDRobbo，拼写是 T-D-R-O-B-B-O。我主要在 Twitter 上发些想法，或者说现在叫 X。内容有产品管理，也有我为金州勇士队比赛大喊大叫的帖子，提前向大家道歉。另一个地方是 LinkedIn，我大部分写作也放在那里。我更看重质量而非数量，所以别指望我每天发帖。
一年发一次，每次都很精彩。
这是近来别人对我说过最友善的话。偶尔发点精品。大家怎么帮我呢？我一直很欢迎大家对 Whatnot 提意见，比如使用体验如何、我们还能怎样改进。欢迎在这两个平台给我发热门观点、反馈或想法。
尽管你对产品管理有很多鲜明观点，你们还是在招聘产品经理。能聊聊这件事，以及大家怎样申请吗？
是的，我们一直在招聘产品经理。我解释申请人数和录用人数之比，并不是想劝退大家，而是想说明：产品管理岗位越来越多，本身并不会自动带来我们刚才聊了一个半小时的那种能力。（01:23:52）不过我们昨天刚招了两个人，我很期待他们来入职。我们一直有各种产品经理岗位空缺。你只要搜索 Whatnot jobs，就能找到正确的申请页面。或者我发现，这家公司规模不大，产品管理也不是什么冷门领域，你大概可以找到 Whatnot 二十来位员工中的任何一位，直接联系他们。（01:24:14）我们现在关注多个方向，支付是很重要的项目，物流也是。如果你很想参与未来的龙虾隔夜配送，相关产品工作其实有很多细节要处理。
太棒了。Tom，非常感谢你来参加节目。
很高兴来，哥们。谢谢邀请。
大家再见。感谢收听。如果你觉得本期有帮助，可以在 Apple Podcasts、Spotify 或你常用的播客应用里订阅本节目。也欢迎给节目评分或写评论，这能帮助更多听众找到我们。你可以访问 lennyspodcast.com 查看往期节目或了解更多信息。下期再见。