产品幕后：Replit | Amjad Masad（联合创始人兼 CEO）
Behind the product: Replit | Amjad Masad (co-founder and CEO)
嘉宾：Amjad Masad
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
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Replit 背后的理念是：如今开发软件非常困难，我们想让它变得更容易。人们基本上把它看作口袋里的一位开发者。我们在全球有 3400 万用户。世界各地都有人在 Replit 上学编程、创办创业公司、开发个人软件和个人工具。
对于做产品的人，比如产品经理、创始人，你认为哪些技能会更重要，哪些会变得不那么重要？
通常情况下，你的瓶颈在于想法无法落地，因为它们需要被做出来，而且需要很快做出来。现在，这个瓶颈被打开了。实际动手做东西容易多了，你反而会受限于自己产生想法的速度有多快。
我觉得人们并没有意识到事情已经发展到了什么程度。
我可以想象，大概五年之后，有人经营着一家零员工的十亿美元公司：客服由 AI 处理，开发由 AI 处理，而你只是在构建和创造这个东西。
天哪，未来太疯狂了。今天我的嘉宾是 Amjad Masad。Amjad 是 Replit 的联合创始人，Replit 是一个由 AI 驱动的软件开发与部署平台，用于构建和发布软件。它是全球增长最快的开发者社区和 AI 产品之一。如今有很多讨论，谈论 AI 如何改变产品的构建方式、产品团队将如何运作、哪些职能随着时间推移会变得更有价值或更没价值。但我觉得，真正见过现代 AI 工具能做什么的人很少，也很少有人完全领会：现在以及将来，只需很少的技术能力就能完成多少事情。所以我打算用这档播客做一个实验：做一系列“产品幕后”节目，深入探讨产品构建者应该了解、并且很可能应该开始上手试用的重要产品。（00:01:54）：在我们的对话中，Amjad 会演示如今用 Replit 能做什么，这会让你大开眼界。然后我们把大部分时间用来讨论这对产品开发的未来、产品管理的未来，以及创业公司和创始人的未来意味着什么。这是一个非常令人兴奋的时代，对很多人来说也是一个非常可怕、让人不安的时代。我的想法是：你越了解今天有什么可能、事情正在往哪里发展，就越能在这个即将飞速到来的、非常疯狂的未来中立于有利位置。如果你喜欢这档播客，别忘了在你喜欢的播客应用或 YouTube 上订阅和关注它。这是避免错过新一期节目的最好方式，也对播客帮助极大。好了，现在为你带来 Amjad Masad。Amjad，非常感谢你来。欢迎来到播客。
我的荣幸。
我想不妨先请你解释一下，Replit 是什么？愿景是什么？它将走向哪里？它为人们完成什么任务？
Replit 背后的理念是：如今开发软件非常困难，我们想让它更容易。困难的原因之一是它非常碎片化：你需要下载所谓的 IDE，也就是一个代码编辑器；需要下载运行时，基本上就是 Python 或 JavaScript；需要弄清楚用哪个包管理器来配置各种开源包；等这一切都做完之后，还得弄清楚怎么部署、怎么分享。这是一个非常艰难的过程，也是人们卡住、始终学不会写代码的原因之一，因为这一切感觉就像繁琐的 IT 工作。（00:03:42）：所以 Replit 的愿景一直是这样的：开发软件很有趣、很棒，应该有更多人去做；而要让更多人去做，它就得更容易上手，得集中在一个地方，而且得容易学。这就是今天的产品。我认为它是互联网上较为容易使用的 IDE／环境／部署环境之一，我们让人们即使没有任何编程经验也能轻松上手，尤其是现在有了我们打造的新 AI 产品。
本期节目由 WorkOS 赞助。如果你在构建一款 SaaS 应用，总有一天你的客户会开始要求企业级功能，比如 SAML 认证和 SCIM 配置。这就是 WorkOS 的用武之地，让你快速、轻松地为应用添加企业级功能。他们的 API 易于理解，让你可以快速上线，然后回头去构建其他功能。如今已有数百家公司由 WorkOS 提供支持，其中包括你可能熟悉的 Vercel、Webflow 和 Loom。WorkOS 最近还收购了细粒度授权服务 Warrant。Warrant 的产品基于一种名为 Zanzibar 的开创性授权系统，该系统最初是为 Google 设计的，用来支撑 Google Docs 和 YouTube。它能够在极大规模下实现快速的授权检查，同时保持灵活的模型，可以适应最复杂的使用场景。如果你目前正打算构建基于角色的访问控制，或单点登录、SCIM、用户管理等其他企业级功能，你应该考虑 WorkOS。它可以直接替换 Auth0，并且免费支持最多 100 万月活跃用户。欢迎访问 workos.com 了解更多。就是 workos.com。（00:05:40）：本期节目由 Persona 赞助。Persona 是一个可适配的身份平台，帮助企业对抗欺诈、满足合规要求并建立信任。你现在正在收听的时候，你怎么知道你听到的真的是我，Lenny？如今，欺诈者窃取个人身份信息、面孔和身份比以往任何时候都更容易。这就是 Persona 的用武之地。Persona 帮助 LinkedIn、Etsy 和 Twilio 等领先公司在全球范围内安全地验证个人和企业。Persona 的与众不同之处在于其可配置性。每家公司的需求都因行业、使用场景、风险容忍度和用户人群而异。因此 Persona 提供灵活的构建模块，让你搭建量身定制的信息收集与验证流程，在最大化转化率的同时将风险降到最低。此外，Persona 的编排工具可以自动化你的身份流程，让你能够应对瞬息万变的欺诈手段，并满足新一轮的监管要求。无论你是创业公司还是大型企业，Persona 都有适合你的方案。欢迎访问 withpersona.com/lenny 了解更多。再说一遍，是 withpersona.com/lenny。Replit 目前的规模如何？发展到多大了？有多少人在使用？
我们在全球有 3400 万用户，全球影响力很大。世界各地都有人在 Replit 上学编程、创办创业公司、开发个人软件、个人工具，或者公司的内部工具。最近我们一直在向企业拓展。我们在 7 月发布了面向企业（B2B）的套餐，增长非常快。看到人们把 Replit 带到工作中来，真的很有意思。
天哪，我知道它很受欢迎，但没想到有这么大。我在准备这期播客的时候，看到一条疯传的推文，发推的这个人叫 Jevin，我其实认识他，他是加拿大人，人很棒。他发推说他 11 岁的女儿在 Replit 上做了一个应用。她就是有了个想法，然后就做出来了。最精彩的部分是，有人回复他说：“你得发布一个应用，得把它托管在某个地方，得建一个数据库，得部署它。这不可能做到。”而他回答：“不，Replit 做的恰恰就是这些。”
是的，这就是我们做的事。那位评论者说到的所有事情，他说得没错。一个 11 岁的孩子做出应用，令人惊讶的甚至不在于编码本身，而在于围绕编码的所有那些麻烦事，而我们把这些全都抽象掉了。
我很喜欢这一点，我自己当年做工程师的时候就为此苦恼过。
哦，你当过工程师？我不知道。
是的。我做了 10 年工程师，当过工程经理，后来转行去做了产品。
哇。
我很高兴自己转了行，但我确实怀念那段时光。我不是一个出色的工程师，只是一个足够胜任的创业公司工程师，所以这类事情本来是我会想要用的东西。那么我们要进入演示，看看它实际是什么样子。不过我想也许在开始之前，还有其他一些大家知道的、能帮你构建东西的工具。为了更清楚地说明这个产品做什么、与其他东西有何不同，你可能听说过比如 Cursor，最近经常被提到，请简单谈谈竞争格局：还有谁在帮助人们构建产品。
我们再回到这个想法：端到端的软件开发平台。也就是从编写代码一直到部署、变现等等。软件开发生命周期的每个环节都有很多不同的工具。Cursor 是 VS Code 的一个分支（fork），带有非常出色的 AI 工具，但它是一个编辑器。你仍然需要运行时，仍然需要部署环境。事实上，不少用户把 Cursor 和 Replit 搭配使用，因为 Replit 简化了运行时和部署环境。（00:09:42）：所以你有各种产品，即软件开发生命周期不同环节的 AI 产品，但 Replit 真正的差异在于我们什么都做，不过这也让一些人更难采用它。如果你在大公司，引入一个新编辑器并开始用它写代码是很容易的；但要引入一个在从代码如何运行到代码如何部署的方方面面都很有主见的东西，就相当困难了。不过这是我们愿意做出的取舍：是的，我们不会进入企业的主流软件开发流水线，但我们想让每个人都有能力构建软件，这意味着产品经理、设计师。我们有运营人员、销售运营、人力资源运营，我们还有律师在使用 Replit，所以它是在让软件工程这件事民主化。
太棒了，这就是你来到这里的原因。我们来做个演示吧。在你调出来的时候，你会共享屏幕，向我们展示这个产品能做什么。我对做演示感到兴奋的原因是——这是一个实验，算是我正在做的一种新型播客节目，我们深入探讨具体的产品以及它们能做什么——我觉得关于 AI 及其所作所为的讨论太多了，人们不断读到“哦，AI 能做这个、AI 能做那个”，但我觉得没有多少人真正看到这些东西的实际运行，尤其是最前沿的东西。我认为人们没有意识到事情已经发展到了什么程度、实际上有多少可能，尤其是当懂行的人在使用这个产品的时候。所以我很兴奋能向大家展示到底有什么可能，特别是因为这将影响产品管理和产品团队的未来。那么我把时间交给你，给我们演示一下吧。
好的。这是 Replit 的主页。你可以创建所谓的 Repl，也就是一个项目。我们支持各种语言，你可以从几百种里选，但最近——这也是 Replit 变得容易一千倍的原因——你只需描述你想做什么。你来到这个主页，这里有一个文本框，你可以写类似“给我做一个很酷的应用”之类的话，不过描述更详细的提示词会更好。（00:12:11）：于是我请 Replit 的产品经理 Aman Mathur——他是你们节目的粉丝——告诉我产品经理喜欢做什么。他想出了一个提示词，他确实精心打磨了一个很棒的提示词。我把它放在这里。基本上，我们要求构建一个 Web 应用。你可以指定想用的技术栈，也可以交给 AI 来决定。这里我们说的是用 Node.js 构建，供产品经理在公开的仪表盘上跟踪功能需求。比如说我有一个产品，我在成长，我有一个社区，我希望这个社区参与到产品的构建中来。我希望他们提交功能需求并为之投票，我希望能够管理这些。所以我们这里谈的是投票系统、功能需求等功能。
为了那些不是在 YouTube 上观看的听众，请你读几条，让他们大致了解这个提示词里的一些内容。
首先是功能需求提交，也就是允许用户添加功能。然后是投票系统，允许用户对这些功能需求进行投票，还有状态跟踪，就是类似看板风格的面板，带有“计划中”“进行中”等列，这样管理员就可以向社区分享他们正在构建的内容。我们还想要用户友好的设计，所以要让它显得现代，以及所有那些漂亮的提示词式的描述。然后是面向产品经理的管理员控制。作为产品经理，我希望能够真正管理这个社区。
我很喜欢它不只构建前端，还能构建内部工具。
对，没错，没错。好，那我们开始构建吧。因为这是一个相当大的提示词，最初的编码可能要花一点时间。使用 Replit 智能体（agent）有不同的风格。我经常用极简的提示词，我自己写代码也是这样：对想做的东西有个模糊的想法，然后从那里开始迭代。其他人，比如产品经理，喜欢写 PRD 和更详细的描述，这两种方式你都可以用。AI 现在回应了，它说：我会为你把这些全部做出来。我会先搭建出初始原型，你可以告诉我感觉如何，然后我们再从那里把它做得更好。AI 还在建议添加评论串、实现邮件通知，我可以选择这些功能，它很有创造力，会告诉我还能构建什么，不过现在我只打算先做原型，然后我们再从那里评估。（00:14:50）：如你所见，随着原型开始构建，你可以看到这个进度面板，我们可以在这里看着 AI 工作。它创建了一个 Postgres 数据库。显然，当我们构建全栈应用时，需要能够保存数据。这是 Replit 很酷的地方之一：我们提供所有这些服务，存储、数据库。现在它正在写代码，在构建数据库模式（schema）。现在它在构建主页。看它构建这些其实很有趣，也很有启发，因为你真的可以开始学到如何组织 Web 应用的结构。而且如果它遇到问题——随着事情变复杂，它可能会遇到问题，你想帮忙调试之类的——能大致了解发生了什么是有好处的，但这并不是必需的。我认为很多人根本不在乎代码，仍然能够构建东西，但我们希望让这个过程透明。我们想向人们准确展示智能体正在做什么。
你基本上就像坐在一位工程师身后，看着他在电脑上写代码，体验就是这样的感觉。
是的，实际上我们的构建方式是，它是一个多人协作系统。Replit 有实时的、我们称之为 multiplier coding（原文如此，疑为 multiplayer coding，即多人协作编码）的功能，而我们复用了这个多人协作系统来构建智能体。所以在代码里，智能体的结构就是平台上的另一个用户。基本上，我们是在一起写代码。所以我可以进入这里的文件，这就是让 Replit 真正很酷的地方。我想人们熟悉一些更偏聊天界面的产品，比如 v0 等，那些完全是聊天形式，而这里是一个完整的 IDE，你可以去查看文件并亲自编辑，或者让 AI 给你解释。
今天它能做的事情有什么局限？有哪些做不到？比如说你完全没有编码经验，用这样的东西，哪些产品你现在还做不出来、但将来有可能做出来？现在它能带你走多远？
你可以构建 MVP，我认为你也可以开始获得一些最初的用户。我认为当你开始对产品做大规模迭代时，可能会遇到问题。比如，它不太擅长数据库迁移，所以我们正在努力修复。当你迭代产品时，很多时候你其实是在改变应用的结构，而这需要数据库迁移。所以现在它可能会以某种方式改动数据库，造成无法恢复的错误。到那时你可能就卡住了，尤其是如果你不会写代码。（00:17:56）：有些人会通过去 ChatGPT 和 Claude 上提问来解决，我其实对我们一些用户的坚持不懈深受鼓舞，这真的很了不起。但我认为你能越过 MVP 阶段，也就是产品已经能运行、而你需要修改和迭代它的阶段，现在仍然是一个难点，不过我预计在接下来几个月里，我们会继续（改进）。可以这么想：就像你在构建的同时，我们也在构建智能体，使它能在用户构建应用的同时不断变得更好。
明白了。我听到的是，它非常擅长构建第一个版本，帮你做出甚至可以让人们使用的东西。但从那之后用 AI 帮你把产品越做越好、不断迭代，它还不算出色。
是的。
但如果你会写代码，你可以介入进去，从那里接着做，对吧？
是的，或者你可以雇人。我们网站上有一个叫“悬赏”（Bounties）的功能，你可以雇用人类程序员来帮你完成。
那就会是我们人类的工作了。这会持续一段时间。
你知道我们想做什么吗？我们想做到这样：当智能体遇到问题时，它可以去找一个人来帮忙。我觉得那会很酷。
天哪，一切都反过来了。我喜欢。哦，我想它可能完成了。看看这个。
是的。现在智能体在问我们：应用是否正在运行并显示主页？
就像它在确认一样。
对，几乎是在请我们做 QA。我就回答是。它发现了一个错误。这里有个错误，是一个无关紧要的警告，它说“我来修复它”。在它修复的同时——它可以很主动，对吧？因为它会查看所有的错误之类的——但与此同时我们可以使用它。我刚创建了一个账号。它还在写代码。
［听不清 00:20:12］很酷。
看看它怎么重启。好的，我们等一下。
你觉得一位工程师做出这个要多长时间？一位普通的工程师？
我会说几天到一周。我的意思是，如果你非常厉害，可能几个小时就行，但我大概需要几天。我算是个像样的工程师，你大概需要几天。
而它用了多久？5 到 10 分钟。
是的，而且它大概对我们造成了一些成本，从某种意义上说。
哇，从算力角度来说。
从算力角度，是的。我估计大概 15 美分之类的。
哇。好的，它出来了。
出来了。智能体说：“好的，看起来不错，已经完成了，如果你想部署的话。”但我说：“好的，我要先测试一下。”
所以目前它只是运行在你的本地主机（localhost）上。
是的。它不是本地主机，它是在 Replit 上，但没错，它相当于本地主机。因为这很容易，我甚至可以邀请你加入这个会话，你可以和我一起在这里，所以这一切都在线上。
明白了。
那我们来提交一个功能需求。就写“让产品更好看”。这是典型用户可能会说的话。我们有了这个，你可以为它点赞。我想我不能点赞，因为我是创建它的用户，但可以创建另一个用户，那个用户就可以点赞。但现在我们需要能够以管理员身份移动这些条目，而我不知道怎么登录管理面板。所以我要问智能体：我怎么登录管理面板？也许它已经构建了这个功能，只是没有以正确的方式暴露出来。它能够［听不清 00:22:08］
我喜欢看你与这个东西互动的地方，简单说一下，整个过程感觉就像有一位工程师在幕后用类似 Slack 的方式构建这个东西，而你只是在跟他们交谈。他们做完了，说“看看这个，我完成了”。然后你说“哦，好的，那我怎么登录这个管理面板？”他们说“好的，来了。”
是的。它说：“你想让我帮你注册账号吗？”所以它在为我创建一个账号，一个管理员账号。它不仅构建东西，还维护东西。在这个例子中，它实际上是在执行 SQL 查询，而不是写代码来为我们创建管理员账号。
太疯狂了。我想谈谈这对产品开发、产品管理和创始人的影响，不过我们刚刚目睹的是：某个人——我知道你确实有技术能力——但一个不需要任何技术技能的人，在五分钟内构建了一个看起来不错、能用、人们可以使用的真实产品，而你还可以通过和这个智能体对话让它不断变得更好。
我从我们的经验来告诉你我们看到了什么：有那么多产品在赋能开发者。有一个很简单的算法：我们要让工程师提升 20%，把它卖给公司，然后拿走其中 10% 的价值，对吧？这就是为什么现在有那么多创业公司只是想让工程师变得好一点点。我们的算法是：那么，如果你让每个人都成为开发者呢？那会是什么样子？所以当我们发布智能体、真正让编程容易很多之后，我们看到的是，人们——就像你说的那样——基本上把它看作口袋里的一位开发者。我们从客户那里听到的是：我在做一些原本必须雇一个开发者才能做的事情；而且因为启动的门槛比去 Upwork 或其他地方雇开发者要低，我在构建很多原本不会去构建的想法。（00:24:26）：我记得它叫做 javelin's paradox 之类的（原文如此，疑为杰文斯悖论 Jevons paradox），意思是当某样东西的成本下降时，它的总消费量反而上升。我不确定他们为什么管它叫悖论：电力成本下降了，也许你会预期总支出下降，但实际上总支出上升，因为人们消费了更多。所以我认为软件也会是这样。随着成本下降，人们会做出多得多的软件来改善他们的生活和工作，也会创办更多创业公司，等等。
顺着这个思路，你在创业公司内部甚至大公司里看到人们已经是怎么使用它的？要知道这是它现在最差的状态，它只会越来越聪明、越来越好。比如产品经理或者创业公司和大公司里的非技术人员，实际上是怎么使用的？
在中小企业（SMB）这一侧，很多人在构建后台工具。比如有房地产经纪人，他们有大量数据、大量业务上要管理的东西，于是自己构建很多这类工具，否则他们就得去买；但通常买来的其实并不完全是你需要的。这就是 SaaS 的问题所在，一刀切。所以很多人把它看作内部工具之类的 SaaS 替代品。而到了大公司，用法从原型设计到实际的生产应用，再到工具，都有。我们见过产品经理构建，比如我说的，应用的 v1，并且真的拿出去和用户测试。我不能说出公司名字，但有一家上市公司用 Replit 测试了一个应用的 v1。（00:26:35）：显然，在这个基本跑通之后，他们把它交给工程师，说：“好的，我们做了这个东西，我们觉得很棒，我们和一些用户测试过了，让我们真的把它放进路线图，构建进真正的产品里。”所以这是让产品经理不必凡事都需要工程师才能构建，让他们真正能构建产品的 v0 或 v1。（00:27:04）：这对他们来说非常赋能。我们在营销部门也看到了这一点，比如 SpotHero 有一位营销负责人，其实写代码还不错，但用 Replit 来构建这些应用，他们构建了一个竞品分析应用，查看竞争对手的定价，确保他们的基准对标是正确的。这是一个使用数据库等一切的全栈应用，而且持续运行。我们还看到销售工程师用 Replit 非常快地搭起原型。比如 X（原 Twitter）合作伙伴工程方面的一个人，用 Replit 智能体为客户快速搭建应用和原型，让客户了解如何使用 X API。
我喜欢这个，我喜欢这些例子。顺便问一下，关于演示，在我们结束之前，你还有什么想分享的吗？
它创建了一个管理员账号。我们可以向它要用户名、密码，然后进入管理，不过基本上就是这样了。就我们的要求而言，这个应用已经完成了。我们可以把它发出去，我可以给你一个 URL。我们干脆很快部署一下，向大家展示怎么部署。
也许在节目说明里，我们会链接到这个应用，你们可以去看看。
好的。
好，酷。太棒了。所以这是在把它部署到某个云服务商上。我不知道你们用的是哪家，但是……
我们用 Google Cloud。我们把这一切都为你抽象掉了，但幕后我们用的是 Google Cloud。
想象一个地方，你可以在那里找到所有潜在客户，并以高性价比的方式把你的信息送到他们面前。如果你是 B2B 企业，这样的地方存在，它就是 LinkedIn。LinkedIn 广告让你建立合适的关系、推动成果，并在一个令人尊重的环境中触达你的客户。我投资组合里的两家公司 Webflow 和 Census 都是 LinkedIn 的成功案例。Census 借助 LinkedIn 创业团队，销售管道增长了 10 倍。Webflow 在第四季度加大 LinkedIn 投入之后，迎来了迄今为止营销来源收入最高的一个季度。（00:29:26）：借助 LinkedIn 广告，你可以直接触达决策者并与他们建立关系，其中包括 9.5 亿会员、1.8 亿资深高管以及超过 1000 万名 C 级高管。你将能够利用专为 B2B 打造的定向和衡量工具来推动成果。在科技领域，LinkedIn 带来的广告支出回报率比其他任何社交媒体平台高出 2 到 5 倍。LinkedIn 上的受众购买力是普通网络受众的两倍，而且你合作的是一个尊重你所处 B2B 世界的合作伙伴。让 B2B 营销发挥它的全部潜力，在你的下一次广告活动中获得 100 美元抵扣额。只需访问 linkedin.com/podlenny 领取你的抵扣额。就是 linkedin.com/podlenny。适用条款和条件。趁着现在这个还在运行，我们顺着这个话题往下聊：从技术上讲，是什么让这一切成为可能？技术栈是什么？你能分享的、让它得以存在的任何东西都可以讲讲。
好的，当然。首先，是我们构建的所有抽象层。Replit 的工作方式是：最底层是我们的运行时，也就是操作系统、包管理器、语言运行时。我们构建了一个系统，能够安装任何语言的包，包括原生包。所以 AI 随时需要一个包，我都可以到这里给你看其中一个。顺便说一下，AI 还可以截图，以检查它是否正常工作。在这里你可以看到它在截图，以确保主页正在渲染。在这里，你可以看到它想要一个拖放库，于是安装了它。所以它可以访问所有语言的所有包，包括 Linux 等等。再往上一层是编辑器，以及运行编辑器的基础设施，包括我刚才描述的多人协作编辑器。（00:31:33）：然后我们把所有这些基础设施暴露给 AI。现在几乎出现了一门新学科，叫做 AI 计算机界面（AI Computer interfaces）。有点像 HCI 现在变成了 ACI，事实证明大语言模型需要的界面与人类需要的非常不同。有人试图让它们使用人类的界面，比如 Anthropic 的 computer use，但这些非常昂贵，而且你需要处理所有这些图像和视频。所以，比如对于 shell，我们改为按一定的间隔，为它提供 shell 正在做什么的文本表示，用于包的安装。我们给它一个用于编辑的工具。我们给它一个编辑器工具，当它在写代码时，会得到关于是否有错误的反馈，类似于人类所看到的，但实际上都是文本（原文为 “old text”，疑为 “all text”），只是为了更容易一些。这就是 AI 计算机界面，显然，这一切都建立在基础模型之上。所以基础模型的进步使我们得以构建这个东西。（00:32:51）：我们使用的最重要的模型是 Anthropic 的 Claude 的 Sonnet 模型，它是编码方面最好的模型。所以那是我们用于编码的模型，但我们也使用 OpenAI 的模型，因为这是一个多智能体系统。所以我们有负责批评的模型。我们有管理者—编辑者模型，也有批评者模型，不同的模型有不同的长处。我们还训练了我们自己的一些模型，比如用于搜索的嵌入模型就是我们在内部训练的。我其实早在 22 年就写过这件事。我说过它将是一个“模型社会”，即产品将由很多不同的模型构成，而这是一个相当繁重的工程项目。
这话说得很保守了。我们之前私下聊过，你说你从 2009 年第一次产生 Replit 的最初想法起就一直在做这件事。是这样吗？
是的。
天哪。
这是已部署的应用。我可以发给你，你可以使用它，你甚至可以在未登录页面上看到我的请求，所以我可以注册、上传，并以管理员身份登录，把条目移来移去。我们可以看到哪些在进行中、哪些已完成。
这看起来就是一个产品。我能想象设计师花上几天来设计，交给工程团队，产品经理给出反馈，工程师再花几天来构建。
是的。
而这里只是一个提示词，这就是我想要的东西。
没错。我们可以很容易地对它迭代。我们也可以对 UI 迭代。我们可以说我不喜欢这个或那个，它会做得很好。所以我们可以到这里，开启一个新会话，或再开一个新会话，来创建一个全新的功能，它就会做出正确的事情。
而且它是基于那份代码库来构建的。它理解：这是你已经构建的，我想添加这个东西。
是的。
好的。
这就成了你的历史，对吧？这是 v1，现在我在做这个新功能，这几乎就像工程师在 Git 提交信息里做的那样。顺便说一下，它会为它做的一切生成 Git 提交信息，所以你也可以回滚。所以我们想做到的是：是的，它面向所有人，但我们又试图不要抽象掉太多东西。我们想构建让你学会使用的工具。所以我们希望高级用户能够理解 Replit 的全部能力，它确实是一个很深的产品。我认为你可以花上几年时间来掌握它。
我想谈谈影响，但我想回到你提到的一件很了不起、而人们可能错过的事情。你基本上构建了一台专门设计给 AI 智能体使用的计算机，这是计算机的另一个版本，专门针对 AI 想要如何使用计算机进行了优化。
是的。有一整个学科叫 HCI，对吧？就是如何做到那个——
人机交互。
对。所以现在有关于 AI 计算机界面和交互的论文。大语言模型是在来自互联网的大量语料上训练的，但它们仍然算是某种外星生物。它们不像人类，所以行为不同。要怎么给它一个编辑器，什么方式最好，目前并不清楚。所以有大量的实验，在探索最好的方式是什么：怎样让它看到正在编辑的内容，能给它看多少个文件才会开始出现幻觉。现在这更像是一门艺术而不是科学，但它正越来越像一门科学。
太疯狂了。所以一个简单的理解方式是：有一个基础模型，这是我要你构建的东西，这里有一台计算机让你用来构建它。
是的。
我怎么［听不清 00:37:07］
这是一台带有一套工具的计算机。这里有一个用来安装包的工具，这里有一个用来编辑代码的工具，这里有一个用来运行 SQL 查询的工具，还有各种服务。这里有一堆你可以从中取用（原文为 “graph from”，疑为 “grab from”）的服务：这里有一个数据库服务，这里有一个对象存储服务（原文为 “object source service”，疑为 “object storage service”），这里有一个认证服务。所以你可以把它想成一堆外部服务，加上一台带有一堆工具的计算机，它们全都与基础模型对接。
听这些很有意思，你会开始觉得，我们可能生活在一个模拟中这件事并不像感觉上那么牵强。这感觉像是一台模拟计算机的雏形。
是的。你可以往科幻方向想得很远，问题是它会走向哪里，对吧？
对。
如果我们给它足够多的工具，比如说，我可以把它放进 Slack，而不是以这种方式与它交互，我想以完全自主的方式与它交互。我们其实有一个即将推出的功能：不再是我来测试，而是给它另一个智能体。所以在这里，不再是我与它交互、说这个在运行还是没在运行，而是我们可以给它另一个智能体，由它来真正测试这个应用，然后比如说完全通过 Slack 与它交互。我会说类似这样的话：一旦 Taylor Swift 的票上架，就给我抢票。（00:38:49）：于是它会构建一个应用，持续监控网络上 Taylor Swift 票何时上架，并有一个智能体使用这个应用去拿到票。你可以想象它有某种钱包或信用卡，然后票一上架它就拿到了。我想说的是，软件——也就是智能体能够做软件——是 AI 变得更通用的方式，因为软件运行着我们的生活、互联网和我们的企业。所以 AI 在软件方面越有能力，它们能做的事情就越通用。
好的，这可以朝很多方向展开。我想把我们拉回到对做产品的人的影响，比如产品经理、创始人，这会如何改变那个职能、那套技能？你认为哪些技能会更重要、哪些会变得不那么重要？哪些职能也许有些危险，应该开始考虑另一条职业道路？
我们看到的一个有趣的用户画像是 CEO，创业公司的 CEO。Tiny 的 Andrew Wilkinson 就是一位重度用户。这些人通常是有创造力的人。他们创办了公司，雇了人。其中很多人不会写代码。很多人是设计师或产品经理或别的什么。你可以想象存在一个瓶颈：他们脑子里有一堆想法，而这些想法必须通过他们说出来来传达，然后另一个人听他们说，并假设这个人真的理解他们所说的，再然后那个人去尝试构建他们想要构建的东西。而且还假设那个人有时间，因为很多时候，你的工程师被困在构建当前的东西上，他们没有在考虑未来的东西。所以让我兴奋的是，很多这样的 CEO 正在构建未来的概念，也就是他们接下来要构建的产品，比如他们接下来要创办的公司。（00:41:08）：所以这释放了创造力，再次帮他们解除了那个阻塞。而且你看，这只是产品的 v1，但它能把事情向前推进。你可以触摸它、感受它，你可以说，好的，这个确实有卡顿，我们应该处理一下。你把它交给你的工程师，他们可以在此基础上改进。所以这是一种用户画像，而我对它真的很兴奋，那就是 CEO／创始人。在公司里，我认为科技公司比较难的一点是设计师、产品经理和工程师之间的壁垒。每个人都感受到这种痛苦：我们的沟通带宽很低，只有语言，还有 Slack 上的文字和 Zoom 通话。这会导致很多沮丧，因为很容易误解别人，也会再次导致孤岛化：人们各自做着某件事，然后你把它交给下一个团队，结果并不是他们所期望的。（00:42:30）：这在设计师和工程师之间经常发生，但每个人共享的共同语言是代码。归根结底，在软件科技公司里，我们讨论的一切最终都需要落到代码上。那么如果语言变成了可运行的原型和可运行的应用呢？例如，我们有一个 Figma 扩展，能把 Figma 的设计稿转换成可以在 Replit 上运行的 React。所以不必只给工程师设计稿或截图之类的东西，你可以说，哦，这里有一堆 React 代码，只要确保它在我们的基础设施上运行就行，但不要乱动它，不要挪像素。所以我认为这打开了公司内部的孤岛，让围绕产品的沟通变得具体得多，因为我可以给你一个可运行的原型，而这会改变人们的工作方式——如果你能想象每个人都能做软件的话。这真的是对不仅科技公司、而且实际上大多数公司究竟是什么的一次根本性的重新想象，因为每个人都可以变得更通用。
那么假设你是一位正在听这期节目的产品经理、工程师或设计师，你认为如果你是这些人之一，需要哪些技能？如果你现在就在做 Replit，你会建议大家更多地关注哪类技能，又认为哪些在未来可以不那么有价值、不用担心这类事情？你可以从这三个职能中选一个，也可以三个都谈。
我认为有一个非常重要的“scale”（原文如此，疑为 skill，即技能）——也许更难培养，但值得投入——那就是更有创造力、更善于产出（generative），能够快速产生新想法。因为你可以把它想成一条工厂流水线。你有想法，有这些想法的生产或者说最初的生产，然后有其他人想要消费这些想法，或者与你一起处理这些想法。通常你的瓶颈在中间那一段：你的想法有很多，却无法落地，因为它们需要被做出来，而且需要很快做出来。现在你把这个瓶颈打开了。实际动手做东西容易多了，你反而会受限于自己产生想法的速度有多快，我发现我自己也是这样。我认为自己相当善于产生想法，但现在我有了这个工具，我可以构建多得多、探索多得多，结果我发现，有时候我反而是想法不够用了。（00:45:53）：所以锻炼这块肌肉我认为是件好事。我认为学一点编码，但不是传统的编码学习方式。如果你去上编程训练营，他们会从“Git 是什么”开始。其实我的联合创始人 Haya 是一位设计师。我们刚开始一起构建 Replit 的时候，她去 WebAssembly（原文如此，疑为 General Assembly）上了一门编程课。第一天，他们把整个时间都花在 Git 上，她就问：“那是什么？它是做什么的？”我至今也不知道它到底是做什么的，但这就像是你把流程颠倒了，在真正的问题出现之前就先给了工具。所以我认为所有这些东西你都不必担心。作为产品经理、设计师，或者说每天不在代码编辑器里的人，不要去担心所有那些工具。（00:47:09）：如果你只是通过和 AI 交谈、做一点调试、用 Replit 构建东西、遇到问题再仅靠 AI 去尝试修复来学一点编码，你就会学到一些编码。我还有一个说法，不是我自己起的名字，被称为“Amjad 定律”，意思是学习编程的投资回报每六个月翻一番。其实只要学一点这个技能，学一点如何向 AI 提示、如何读代码、如何调试，每过六个月，它带给你的力量就更多，因为你将能创造多得多的东西，创造起来更容易，也能创造出更完整的东西。所以这是我认为可能必需的另一项技能。
这非常有意思。好，你说的最后这一点，Amjad 定律。这很有意思，因为有人在听这个的时候，我能想象他们会觉得：工程师有麻烦了。到这个地步还要工程师做什么？这些智能体在写代码。而你的观点是，特定的工程技能将变得极其有价值，而且越来越有价值。你说它们多久翻一番？每年吗？
不，每六个月。
每六个月，这些特定的工程技能就变得更有价值。意思是你不需要什么都懂，不需要为了构建应用而懂那么多底层基础，更多是为了帮智能体解除阻塞，并理解这些东西是如何构建的心智模型，这样你才能快速前进。
没错，没错。理解它的基本组成部分，我会说，是的。
对，所以就像是我们需要新的工程学校来教你这些非常具体的技能，而不是花好几年去学算法。
我认为还没有人做过这件事，而且我认为这很可能是一个已经准备好被构建起来的大生意。这就是 AI 原生编码，它和传统编码完全不同。这就是为什么在 Hacker News 上，对 AI 原生编码工具有那么多怀疑，因为他们觉得它只是美化版的自动补全。我理解，如果你是在写操作系统内核，它确实没为你做多少事，但如果你是在构建产品，那么现在它就在为你构建了。所以如果你要开办一所教授 AI 原生编码的学校，你会跳过大量的计算机科学和基础工具，你会教如何搭建应用结构的基本思路，然后教提示，再教——我认为——一点点调试。我认为调试在当下是一个相当值得学的好技能。
有意思的是，如果你想擅长调试，你需要理解很多东西，基本上你的意思是，需要理解的那个子集就是会出问题的东西。而要做到这一点，你必须理解这一切是如何运作的。什么是服务器？什么是 API？所有这些东西。好，我们一直在谈这个东西现在在构建原型、构建 v1、MVP 方面非常出色，人们可以使用，你可以部署。你部署这个应用，人们可以开始使用，但它能达到的规模是有上限的。你是否看到这样的未来：完全用 Replit 或其他工具就能建成 Salesforce 那样规模的企业，能扩展到数千亿美元价值？还是说总会存在某种上限，也就是需要真正的工程师和设计师坐在那里构建它、思考它？太棒了。
如果我的定律在大方向上是正确的，即使月数不对，即使我说的周期不完全准确，你也会看到能力的复利效应。其实很难说服自己。但如果你真的说服自己，我们正处在 AI 大规模进步的曲线上，那么答案是肯定的。对我的工程师思维来说，我这么说有点荒谬，但你知道 Ray Kurzweil，这位未来学家，谈到指数增长对人类来说真的很难理解。所以其实当我们开始构建智能体的时候，我告诉团队，这很容易，我们以前也掉进过这个陷阱：为今天去构建和优化很容易。22 年我们做了类似 Copilot 的东西和自动补全。我们训练了自己的模型，把它们优化到了极致。但到了某个时候，那种形态，也就是自动补全这种形态，并不是正确的形态。（00:52:11）：而正确的形态，我认为目前是这样的：能够在编程环境里聊天，并由智能体来为你创造东西。但为了让我们下这个赌注（原文为 “make that bat”，疑为 “make that bet”），一年前模型其实还不行，模型做不到这个，但我们说，好，我们要为六个月后将要出现的模型来构建。果然六个月后，有能力做到这件事的模型开始出现，具备我们所需的推理能力等等。所以那就像是看到了它，如果你愿意这么说的话，也就是：哇，我们切换过去，推理能力提升了这么多。然后六个月后，你又有了 a son of you too（原文如此，此处语义不清，无法确定原意）。所以这几乎就是六个月一个节奏。所以如果我们真的在这条轨迹上，那么我会说明年你就能够直接扩大规模，也许会有成千上万的用户向你付费。（00:53:08）：AI 可以做维护。我们已经展示了 AI 执行 SQL 查询和做迁移，所以它将能够做维护、调试之类的事情。我认为真正变得困难的地方在于，当你达到一定规模，想要设计一个有韧性的系统架构时，这意味着你会开始对数据库做分片，会开始使用不同的队列系统和组件之类的东西。我认为 AI 需要能访问整套工具才能做到这一点。（00:53:49）：我认为那将是下一个瓶颈，我认为 AI 在这方面需要可靠得多。但我可以想象，大概五年之后，有人经营着一家零员工的十亿美元公司：客服由 AI 处理，开发由 AI 处理，而你只是在构建和创造这个人们觉得有价值、并愿意为之付费的东西。话虽如此，值得思考一下其中的经济学。如果软件的成本大幅下降，那么你能对软件收取什么价格？所以如果任何人都能生成 Salesforce，你真的还能构建出下一个 Salesforce 吗？接下来的问题是——这也是我为什么强调要善于产出想法——因为我认为到那时，让你更强的东西就是能够非常快速地迭代和改进产品，并产生新想法。
而且要在快速构建这些工具的所有其他人之中保持领先。天哪。当你谈论这类事情时，我看到另一个有意思的思维模型，无意冒犯信教的人，但有一个概念叫“缺口中的上帝”（God of the gaps）。我想你听说过，就是上帝用来解释我们还不理解的一切事物。随着时间推移，这个空间会缩小，上帝就是我们还没弄懂的那些东西，那些缺口。那就是上帝，这证明必须有一个上帝。而现在感觉，人类就是这些工具或智能体里的缺口，你说的那些可以在 Replit 里雇用的人，就是在修补这些小缺口。随着时间推移，AI 会自己修复这些东西。
没错。
而这些缺口会缩小。
除非我们碰到某种根本性的极限，以及当前的 AI 范式——我不是专家，不清楚 Transformer 能扩展到多远，但我觉得我们找到了一个可以扩展得相当远的东西，不过也许在数据或其他类似方面存在局限，会让我们感到意外。但如果没有，那么我们就处在一条快速消除这些缺口的巨大轨迹上。
对，非常正确。我们不知道。我们一直以为它会一直继续下去，但也许它会在某个时候停下来。我可以一直聊下去，但我想我们也应该让大家去玩玩这些东西，消化一下我们谈到的这一切。你还有什么认为对大家思考、学习或研究可能有帮助的吗？
我给创始人或公司领导者一个建议。我们的工作方式将快速改变，对这种变化保持韧性很重要。我认为现在真正困难的一件事是制定路线图，尤其是如果你在做任何与 AI 相关的事情，其实是任何会被 AI 影响的事情，你都希望能够非常快速地做出反应。所以当 Anthropic 发布 computer use 这组能力（set of capability）的时候，我们把我们的路线图砍掉了（原文为 “slaughtered our roadmap”），因为我们本来就没有一个明确的路线图。我们立刻投入其中开始构建东西，围绕它发布了一些东西。我们还会在它上面做更多，但还会有新的能力不断出现。在某些情况下，如果它真的影响你的业务，你就希望能够非常非常快地投入进去。所以保持敏捷，不被路线图困住，能够直接说“哦，我们马上切换优先级”，会非常重要。（00:57:59）：还有就是不要有壁垒，就像我说的，在 Replit，有那么多人处在从设计师到工程师、设计师到产品经理这条光谱上。其实我之前提到的 Amman（原文如此，前文作 Aman）一开始在 Replit 是设计师，现在是产品经理。我们有人从设计师开始，变成工程师，也有处在中间的人，我们对此很自在，设计工程师处在光谱的不同位置。设计工程师会去参加 design correct（原文如此，语义不清，疑为设计相关的）会议，而一些设计师会去参加工程会议。你必须保持流动，因为再说一遍，当设计师会写代码、工程师会做设计时，我是说这真的变成，你没法围绕它设置很多结构。所以你要建立一种文化，营造一种非常非常灵活的环境或氛围（milieu），这对很多人来说是不舒服的。
天哪，未来太疯狂了。现在每个人都是混合型的人。让我再强调一下你刚才说的，我认为这非常有意思。几乎就是说，如果你是工程师，你的技能最有价值的地方会是为这些 AI 工具解除阻塞，懂得调试，想办法让它走得越来越远。而在产品经理和设计这边，根据你的描述，技能变得更有价值的地方是产生想法，几乎像是发现机会、探索发现，找出需要解决什么问题，然后尽可能清晰地向 AI 工具表达出来。
没错。
非常有意思。
是的，我认为这是人们今天就可以遵循的一条非常清晰的建议。
天哪，这是怎样的世界。好吧，我 jot（原文如此，语义不清，疑为 jolted 之类的词）。这太不可思议了。我的思绪飞快转动。我得马上去构建一些应用。
是的，you've back（原文如此，语义不清）。我喜欢。
我会去做的。最后给听众留几点。一是，他们应该了解什么？在哪里能找到你？怎么试用 Replit？除了去 replit.com，还有别的吗？
是的，直接去 replit.com 就行。目前是公开测试版。我们在快速改进，我想几周之内就会结束测试期。但如果你愿意测试一个不完美的东西，就去 replit.com。如果你订阅我们的核心套餐（core plan），应该就可以访问智能体并开始使用。我们最活跃的地方，我想是 Twitter。所以 Twitter，也就是 X，账号是 Replit，R-E-P-L-I-T，或者我的账号 @amasad。
哦，对了。还有一件事我想确保我们有机会谈到，你正在做一些新东西，很快就要推出，也许就在这期节目发布的那天。谈谈这个吧。
好的。根据这期节目发布的时间，这可能是人们第一次听说它。我们有一个叫智能体（agent）的产品。它的自主性比较高，从搭建项目开始一切都做。而现在，我们在做助手（assistant）。可以说助手是智能体的“表亲”。它的能力稍弱一些，但可控性强得多。你可以聚焦在你想修改的功能或代码区域，你仍然不需要懂得怎么写代码，但它更容易掌控，而且快得多。（01:01:38）：你看到了，创建项目和编写部分内容花了一些时间。助手的响应速度是毫秒和秒的量级。所以，再说一遍，就像我谈到的工具这个想法，我们希望人们拥有尽可能多的能力和自主权。有些情况下智能体是最好的：它会为你调试，会为你创建数据库。但如果你想要更多控制，助手会给你这一点。
为了让大家完全明白这将为他们做什么：它的心智模型是什么？如果把它比作一个人，我们是在帮你……
智能体就像让一位开发者去工作。你把 PRD 交给他们，对吧？然后他们就去把东西做出来。助手则像是你坐在他们旁边。他们把东西做好了，然后你走到他们的桌前说，让我把这个按钮往左挪三个像素，让我改一下这个东西。所以你想要的小幅度修改能非常快、而且可靠地完成，助手会给你这一点。因此在 UI 之类的事情上，迭代要快得多。
太不可思议了。未来太疯狂了。最后一个我总会问每个人的问题：听众怎样才能对你有帮助？
来 Replit 工作。我们有一个产品经理的职位，我想如果你是产品经理的话（原文如此，“I think up if you're product manager”）。我们在招聘工程师和产品经理。所以来 Replit 工作，或者向 Replit 推荐人，尤其是如果你喜欢我们的工具、希望它们变得更好。做到这一点的最好办法，就是给我们引荐我们可以聘用的优秀人才。
嗯，你马上就要迎来一大波产品经理的申请了。祝你好运。
太棒了。我喜欢。
Amjad，非常感谢你来。这太精彩了。
谢谢你。谢谢你的播客，以及你建立的社区、通讯和一切。看着它一路成长真的很棒。
谢谢，老兄，很感激。大家再见。非常感谢收听。如果你觉得这期节目有价值，可以在 Apple Podcasts、Spotify 或你喜欢的播客应用上订阅节目。也请考虑给我们评分或留下评论，这真的能帮助其他听众找到这档播客。你可以在 lennyspodcast.com 找到所有往期节目或了解更多关于节目的信息。下期节目再见。