OpenAI 产品设计负责人 Ian Silber 从设计师普遍的不安出发，解释 AI 为什么压缩了产出，却没有消除试错、反馈与判断。他进一步展开了角色边界、系统思维、双速设计，以及聊天框如何演化成按意图和上下文变化的自适应界面。 这期对谈的核心不是让设计师转行写代码，而是把好奇心、原型能力和人类判断放到新的工具链里。
Whatnot CPO Tom Verrilli 解释了为什么产品管理不应成为每支工程团队的默认配置：PM 应围绕公司级问题流动，资深管理者继续做 IC，一线团队则保留直接理解用户与做出取舍的练习。AI 让数据、代码和用户现场更容易被同时看见，但真正被放大的仍是判断力、系统思考和对 ground truth 的追问。
Akshay Nathan 解释 OpenAI 如何把 Codex 的 agent harness 扩展到 ChatGPT Work，并用共享能力、差异化 UX、artifacts、插件与持久上下文构建面向知识工作的统一入口。访谈也深入讨论了 Sites、subagents、Memory V3、Chronicle，以及 AI 时代团队为什么必须从产出代理指标转向高质量学习闭环。
Denny Lee 以台湾抹茶研究为入口，解释 Agent 辩论、会话分叉与共享执行如何改变个人和团队的工作流。 对谈进一步拆解 Omnigent 的 meta-harness 思路：让模型与 harness 可替换，同时统一管理上下文、策略、预算、协作、评估与持久状态。
Dianne Penn 复盘 Anthropic 如何让研究、模型与产品共同演进：从 Golden Gate Claude 和 Opus 3 的 coding 押注，到 Claude Code 与更强模型互相解锁。她也解释了为什么 evals 正在成为研究型 PM 的核心产物，以及在生成越来越便宜后，判断、验证和亲手 shipping 为什么更加重要。
Andrew Ambrosino 从 Codex app 团队的内部实践出发，解释当实现成本骤降后，产品工作的瓶颈为何转向品味、筛选、媒介选择和跨团队一致性。对谈也给出了 Codex 与 ChatGPT 合流的产品逻辑：一个面向开发者起步的 agent 工作面，正在通过浏览器、连接器、自动任务和专业软件扩展成知识工作的 home base。
Fiona Fung 带过 Visual Studio、Facebook Marketplace、Meta 智能眼镜， 现在在 Anthropic 管 Claude Code 和 Co-work——也就是正在重写"工程师怎么工作"的那个团队。 这期对谈讲她如何在工程师人均代码产出 8x 的世界里维持质量、招人、判断 metric、保住团队文化， 以及一系列具体落地的做法：常驻 Claude session、routines、bad/sad 框架、JIT planning、 pair-wise programming lunch、explicit permission to kill processes。
三位来自不同位置的从业者——MIA 的应用研究者 Frederique、Bell Canada 的企业 AI 负责人 Shao、加拿大主权 GPU 云 Buzz HPC 的 Allan——围绕一场心理健康 AI 黑客松展开圆桌：从平台该提供什么、Codex/Claude Code/Cursor 这些"Pokemon 名字"工具其实可以替换底层模型，到从 API key 蜜月期走向自托管开源模型的 tokenomics 觉醒；从 GPU 硬件通胀（Michael Burry 错了，A100 七年仍涨价）到 Blackwell vs Ampere 的 VRAM 取舍；从 80% → 95% 的死亡幽谷、LLM-as-judge 的踢皮球，到 RL gyms、verifiable rewards、Lean 攻陷 Erdős；最后落到 constrained generation 为什么是闭源 API 永远不开的杀器、为什么 Deep Research 能远超 Claude Code、以及"agent 给 Jira 付了 10,000 次款"背后的治理真问题。
Notion 把 agent 重写了 5 次,从 2022 年末 GPT-4 时代试图后台跑 assistant 一直撞到今天的 100+ tools custom agent. Sarah (engineering manager) 和 Simon (co-founder) 用 84 分钟 把"为什么这么慢"和"现在为什么终于行了"都摊开讲: progressive disclosure、SQL-light queries、 notion's last exam(主动留 30% 通过率)、为什么是 credits 而不是 tokens、为什么 manager agent 是 对 70 条通知的解、以及为什么"replacing processes"比"replacing people"更准确.
Cat Wu 是 Anthropic 的 Claude Code 与 Cowork 产品负责人。show notes 把这一期框成 "AI is changing the PM role" 的近距离观察：Anthropic 的 shipping cadence 从 months 压到 weeks 再到 days, PM 要在模型还没准备好的时候就开始建产品, Cat 最看重的一项 被低估技能是 "asking the model to introspect on its own mistakes", 而 "just do things" 是她总结的 AI-native 公司第一原则。
Anthropic 增长负责人 Amol Avasari 分享了公司 14 个月内从 $1B 到 $19B ARR 的增长故事、 用 Claude 自动化增长实验的 CASH 项目、PM 角色在 AI 时代的演变，以及他从严重脑损伤中 恢复并成为顶级增长领导者的个人经历。
MLOps.community 在 Lisbon 的现场圆桌：OLX 产品方 Pedro Chaves 与 Prosus AI 团队的 Donné Stevenson 聊两个真实落地的项目（地产端"lifestyle agent"、汽车 dealer 的 chat + shortcut 助手），再延伸到 Pedro 的大愿景——为 agent-to-agent 交易搭一个 还不存在的"harness"。一个意外有料的 quick-take：trust ladder、Ctrl+Z for agents、 GEO 取代 SEO，以及一句把整场拉到哲学高度的"It's not a simulation. It is a recommendation."
Latent Space × Supervised Learning联合节目，嘉宾为Abridge的Janie Lee和Chai Asawa。Abridge是一个拥有约1亿次医疗对话数据集的AI临床智能层。深入探讨了"空调"设计哲学、支撑实时就诊中指导的模型星座架构、HIPAA级去标识化为何是单向的，以及PRD绝未死亡这一热门观点。
Anthropic Codework 团队 PM Felix Rieseberg 上 Latent Space。核心押注很反直觉:硅谷低估了本地电脑,Claude 应该住在你自己的机器上,而不是搬去云端。围绕这条主线,他讲了 skills 起源、VM 沙箱、模型 overhang、junior 就业焦虑,以及 Electron 之父为什么至今相信 Chromium 是"真正的操作系统"。
Claude Code 一周岁。它的负责人 Boris Cherny 复盘从"内部 demo 只收到 2 个赞" 到"GitHub 4% 公开 commits、Anthropic 内部人均生产力 +200%"是怎么发生的， 并解释为什么他认为 coding 已经被解决、下一站是让模型自己想做什么、 以及怎么"为 6 个月后的模型"造产品。
Zevi Arnovitz 是 Meta 的 PM, 一年前在日本看了一个 YouTube 视频, 然后 从 zero 技术背景一路走到 Cursor + Claude Code, 用一套可复用的 slash-command 工作流 (create-issue → explore → plan → execute → review → peer-review → update-docs) 独自维护一个副业 app Studymate。他把不同模型拟人化 (Claude 当 CTO, Codex 是小黑屋的 hoodie coder, Gemini 是吓人但出活的 crazy scientist, Composer 是冲锋队), 让它们互相 code review "fight it out"。一句反复出现的 口号: "you'll be replaced by someone who's better at using AI than you."
硅谷101 陈茜在 CES 2026 现场跑了一周，挑战 "50 AI Product Challenge"。从宇树/Sharpa/波士顿动力 Atlas 三家人形机器人路线之争，到 Fuzozo "舔狗/柠檬精" 半年卖 12 万台的陪伴机器人爆发，再到 Waymo/Tensor/英伟达三路角力的自动驾驶、以及 AI 床垫、AI 喂鸟器、Ray-Ban Meta/Rokid 眼镜、Vocci 戒指等智能穿戴。结论：各行各业确实在拥抱 AI、产品力都在变强；但属于 AI 硬件的 iPhone moment 还没到来——"难度不亚于当年发明轮子"。
Cisco CPO/President Jeetu Patel discusses why AI is essential for humanity's survival given declining birth rates, how Cisco connects GPU clusters across data centers as critical AI infrastructure, and shares his six-part framework for building great companies.
Elizabeth Stone 解释了 Netflix 为什么在 AI 时代更需要 systems thinkers：更多人和 agent 能跨职能构建后，source of truth、paved paths、设计系统与责任机制成为规模化速度的前提。她同时强调专业 craft、初级人才培养和人类判断不会消失，并把 Netflix 的人才密度、自治、问责与轻流程概括为一套追求卓越的组织操作系统。
Adam Mosseri 从 Instagram 的组织变化出发，解释 AI 如何把团队推向更小的 pod、让工程工作迁向规划与评审，并提升品味、愿景与策略的价值。 对谈进一步拆解推荐系统的真实机制、AI 内容的来源与信任问题，以及在三十亿用户规模下做实验和公开沟通所面对的取舍。
Nikhyl Singhal 在 Lenny's Podcast 上讲了一件很不舒服的事: 约一半的 PM —— 那些 以"frame 和搬运信息"为核心技能的人 —— 正在被 AI 淘汰; 而另一半 "builders" 正迎来 comp 史上最高、机会最多的时刻。他对未来 12-24 个月的预测很直白: "shed 30,000 and hire 8,000", 8,000 人都是 AI-first。给听众的唯一行动项是 "cross the threshold" —— 找到第一次因自己动手构建而产生 joy 的瞬间。
葛小川——中科大少年班出身、意大利博士、Meta 出走者——在 2022 年底加入 AppLovin，三年从工程师晋升为首席产品及工程官，主导了 AXON 2.0 推荐模型上线、跨入电商、卖掉游戏业务等关键节点。这是他第一次中文视频专访，复盘了 AppLovin 在 Google/Meta 双垄断下、伴随三轮做空狙击、市值冲破 $2000 亿、加入 S&P 500 的 1000 天。访谈的核心母题是"underdog 弱者之心"——拒绝"做对了三件事"的成功学叙事，强调"决策本身简单，关键是之后 365 天每天怎么过"。
Jessica Fain, VP Product at Webflow and former chief of staff to two CPOs at Slack, unpacks the art and science of influencing executives — from tactical meeting techniques to building long-term trust. She argues influence is the single highest-leverage skill for product leaders, especially as AI commoditizes execution.
