Meta 产品经理:零代码背景,如何用AI工具独立交付产品?丨Lenny's Podcast
- 2026-02-06 13:07:58
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"代码只是文字，文件只是你电脑上的东西。"
"你不会被AI取代，但会被比你更会用AI的人取代。"
"没人指望你是10倍产出的PM，但他们指望你是10倍速度的学习者。"
Zevi Arnovitz是Meta的产品经理，在此之前他在Wix工作。他没有任何技术背景——高中学的是音乐，服兵役时也不在技术部门。但一年前，当Claude Sonnet 3.5发布时，他看到了一个YouTube视频，有人用Bolt和Lovable这类AI工具在构建应用。他形容那一刻的感受："就像有人走到我面前说，'嘿，你现在有超能力了。'"
从那以后，他开始用Cursor和Claude Code构建真正能赚钱的产品。更令人惊讶的是，他在Meta的工程师同事会主动请他教他们怎么做。这期播客之所以值得一读，是因为Zevi分享了一套完整的、可复制的工作流——从创建需求、探索方案、制定计划、执行开发到代码审查，全程用AI完成，而他自己甚至"害怕看代码"。
1. 为什么普通聊天机器人不能当你的CTO？
Zevi最早用Bolt和Lovable这类产品构建应用时，发现了一个严重的问题：这些工具太急于写代码了。它们的系统提示词就是"你是一个编程代理"，所以不管你说什么，它们都会立刻开始写代码。项目初期这很酷，但当项目变得复杂——比如要接入支付系统或修改数据库——如果AI不做规划就直接动手，结果往往是灾难性的bug。
"如果普通的ChatGPT来当CTO，那将是最糟糕的CTO——因为它太讨好人了。它会顺着你最蠢的想法走。"
Zevi分享了一个让他"又恐惧又好笑"的经历：他问GPT一个JavaScript框架Bun和另一个框架Zustand是否相似（实际上完全不相关），GPT居然说"哦对，它们完全一样"，然后开始胡扯。当他指出这不对时，GPT回答："抱歉，我以为你在瞎编，我就配合你即兴发挥了。"
为了解决这个问题，他在GPT Projects里创建了一个"CTO角色"，明确告诉它：我负责定义问题和用户体验，你是技术的完全负责人。我要你挑战我的想法，不要当讨好型人格。
2. 一套可复制的AI开发工作流
Zevi现在主要使用Cursor配合Claude Code工作。他设计了一套基于"斜杠命令"（slash commands）的工作流，这些命令本质上是可复用的提示词，保存在代码库中，输入"/命令名"就能调用。整个流程如下：
第一步：/create-issue（创建问题）当他在开发过程中突然想到一个bug或新功能，用这个命令快速捕捉想法，Claude会问几个简短的问题，然后自动在Linear（项目管理工具）里创建一个issue。
第二步：/exploration-phase（探索阶段）当他准备开始做某个功能时，调用这个命令。Claude会从Linear拉取issue，深入分析代码库现状，理解需要修改哪些文件，然后提出一系列澄清问题——关于范围、数据模型、UI/UX、验证逻辑等。
"这感觉就像在和工程经理对话。它会推回来，会问问题。用语音模式的时候，真的感觉像在和一个人头脑风暴。"
第三步：/create-plan（创建计划）基于探索阶段的对话，Claude会生成一个markdown格式的计划文件，包含TLDR、关键决策和分步任务。每个任务都有状态追踪，Claude在执行时会自动更新。
第四步：/execute-plan（执行计划）把计划文件交给Cursor的Composer（一个极快的模型），它会读取计划并开始写代码。Zevi说一个完整功能可能只需要几分钟，如果是人类工程师可能需要几天。
第五步：/review + /peer-review（审查）因为Zevi不会写代码，他设计了一个多模型交叉审查的机制。稍后详细解释。
第六步：/update-docs（更新文档）让AI更新文档，确保下次在这个区域开发时不会犯同样的错误。
3. 不会看代码？让AI互相审查
代码审查是非技术PM用AI开发时最大的难题。Zevi的解决方案是：让不同的AI模型互相审查代码，然后让"主力模型"来仲裁。
他会同时打开Claude Code、Cursor Composer和Codex（GPT的代码工具），让它们各自审查同一段代码。然后用/peer-review命令，告诉Claude："你是这个项目的技术负责人。其他团队的技术负责人审查了你的代码，发现了这些问题。但不要盲目接受他们的意见——你比他们更了解上下文。要么解释为什么这些不是真正的问题，要么修复它们。"
"有时候Claude会变得很尖锐，说'这个问题已经被提了三次了，我第三次告诉你，这不是问题，这是设计如此。'"
他还分享了对不同模型"性格"的有趣观察：Claude像一个理想的CTO——沟通能力强、聪明、有主见但也很协作；GPT的Codex像公司里最厉害的程序员——穿着帽衫和拖鞋，躲在黑暗的房间里，你只有遇到最难的bug才去找他，他会关上门两小时然后出来说"修好了"，不解释任何事；Gemini像一个疯狂的艺术家科学家——做UI设计非常厉害，但看它的思考过程会吓死你，比如你说"重新设计仪表盘顶部"，它会说"首先，我要删除整个仪表盘"。
4. 失败后的复盘才是真正的提升
Zevi强调，刚开始用AI写代码时，他的做法是"一直撞墙直到成功，然后立刻继续前进"。但他后来意识到，更新文档和工具配置才是生产力的最大杠杆。
当Claude犯错时，他会问它："你的系统提示词或工具配置里是什么让你犯了这个错误？"Claude会进行"内省"，找出根本原因。然后他会说："好，让我们更新你的配置，确保这个错误永远不会再发生。"
"回到你的提示词，理解哪里不够好，迭代它们，然后看AI的回复如何变好。我认为这可能是最重要的事情之一，也是区分'还行'和'真正会用AI'的人的关键。"
5. 从Bolt毕业到Cursor：什么时候该升级工具？
Zevi建议初学者不要一上来就用Cursor。他推荐的路径是：先用GPT Projects（像和一个CTO对话），再用Bolt/Lovable（漂亮的UI，简单的操作），最后再用Cursor。
他说这是一种"暴露疗法"——如果你不是技术出身，代码看起来很吓人。慢慢来，从聊天界面开始，然后是简单的代码工具，最后是Cursor的浅色模式，再逐渐过渡到深色模式、打开终端，"完全进入开发者模式"。
Bolt、Lovable、Replit、Base44、v0这类工具的本质区别在于"harness"（约束层）。它们用的都是同样的底层模型，但会在中间加很多层来替用户做决策——登录用Google还是邮箱？用什么数据库？这让新手很容易上手，但也意味着你失去了控制权。当你需要做更复杂的事情时，就需要像Cursor这样更"原始"的工具。
6. 在大公司，PM能用这套流程吗？
Zevi坦言，他不建议PM在大公司里用这套流程去做数据库迁移或复杂的后端项目。但一些封闭的UI项目是完全可行的——你可以自己构建、创建PR、然后让工程师做最后的收尾。
他认为，首先需要让代码库"AI原生化"——添加大量的markdown文件来解释各个区域的代码如何工作，让AI更容易导航。这需要技术人员来做，但一旦做好，非技术人员参与开发的门槛就会大大降低。
"我认为头衔会坍塌，职责会坍塌，每个人都会变成建造者。"
7. AI会让PM的技能退化吗？
当被问到AI是否会让PM过度依赖工具、技能退化时，Zevi表示强烈反对。他说，有一种PM认为自己的工作是"永远有正确答案、当房间里最聪明的人"。但他认为PM的真正工作是调动一切资源，尽快为用户交付正确的解决方案。
AI就像一个随时待命、不会评判你、永远有空的聪明人或导师。如果你只是用它来生成输出然后直接发出去，那是你的错，不是工具的错。你要为自己的输出负责——如果在产品评审里说"抱歉，这是AI写的"，那是你的失败。
而且对于初级PM来说，AI让他们能在更高的层面上"打比赛"。在Wix的时候，Zevi不会去想公司的营销策略或整体入职流程改造。但在自己的副业项目里，他可以做任何决策——这些都是宝贵的练习机会，是职业生涯早期最重要的"练习次数"。
8. 用AI准备面试，拿到Meta的Offer
Zevi分享了他如何用AI准备Meta PM面试。当Meta联系他时，他立刻在Claude里创建了一个项目，搜集网上所有最好的面试资料，特别是Ben Arantz（之前在Lenny's Newsletter发过客座文章）的框架。
他用这个AI"教练"来：咨询每个阶段该做什么、进行模拟面试、获得反馈。他甚至用Base44做了一个小游戏来练习产品细分问题——因为他在这方面很弱，所以做了一个问答应用，在坐公交时玩。
"我告诉Claude：你是我的教练，我不需要你让我感觉良好，我需要你让我尽可能准备好。给我严厉的反馈。"
另一个技巧是：有些问题他没时间模拟，就让Claude扮演候选人给出一个完美答案，然后他从中学习。
最后：现在是成为"初级"最好的时代
Zevi最后说，很多人在抱怨现在初级岗位太少、找不到工作。这确实是事实。但他想换个角度问：历史上还有什么时候，你刚毕业就能和几个朋友一起、完全靠自己，从零开始建一个创业公司？
他在Wix面试的后期，看到越来越多的候选人在用AI构建自己的东西。他认为，如果你是一个好奇的人、勤奋的人、善于沟通的人，你就拥有了巨大的不公平优势——你能为公司创造的价值，可能超过很多有20年经验的人。
这是活着最好的时代。这是当学习者最好的时代。这是当建造者最好的时代。
内容来源："How a Meta PM ships products without ever writing code"丨Lenny's Podcast
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