AI 时代的 PM 新打法

来源：Cat Wu (@_catwu)，Claude Code 产品负责人，2026-03-20

核心前提

PM 的行动手册建立在「产品底层技术大体稳定」的假设上。在当前模型迭代速度下，这个假设已经不再成立。

长期路线图打不过高频小实验的速度。

案例：Claude Code 桌面版、AskUserQuestion 工具、todo lists —— 都是团队想法，做原型、内部用户喜欢、直接发布。

Claude Code + Opus 4.6 把「构建可展示原型」的门槛大幅降低。

结果：比写 PRD 更快、更高保真度。

维护一份「之前的模型做不到」的活跃列表。

流程：

社区验证：

Agentic 系统里，失败会随系统复杂度复合叠加。

原则：找到能跑通的最简方案。

@ClaudiusMaxx：第3点被严重低估。大多数团队把 backlog 当静态列表，更好的做法是维护一份「上个模型做不到的事情」的活跃列表，每次发布都审计一遍。

@TomSolidPM：「做最简单的事」是最被低估的一点。先把没有 AI 也能跑的系统做好，再叠加 AI。复合失败在个人生产力上同样适用。

@PMThebuilder：你的 spec 现在是易腐品。6周前写的需求，今天可能有完全不同的解法。PM 最关键的技能不是写好 spec，而是知道什么时候扔掉它。

@SynabunAI：执行差距在快速缩小，「做什么」的差距在扩大。产品思维比以往更重要。

@OneManSaas：传统 PM 框架假设你有时间验证——现在你在对着一个移动的目标验证。

@gagansaluja08：适应最快的团队，是那些让 PM 学会为「能力跳跃」规划，而不只是为 feature 规划的团队。