Notion 产品负责人 Max Schoening 揭示 AI 时代产品开发的范式转变：设计师写代码、PM 构建原型、10% 产品验证零成本。这场变革重塑了 agency 的价值、品味的定义与 SaaS 的未来图景，而微小核心理论与增量正确性原则正在改写成功产品的底层逻辑。

你有没有想过，产品开发这件事可能已经彻底变了？Notion 的设计师现在在终端里写代码，PM 不再写 PRD 而是直接构建原型，产品的第一个 10% 几乎不需要任何成本就能完成。这不是什么小调整，而是一场彻底的范式转变。当 Notion 的 Head of Product Max Schoening 说出这些话时，我意识到，那些我们一直习以为常的核心概念——设计师画图、工程师写代码、PM 写文档——都在因为 AI 的出现而被重新定义。

我最近听了 Max Schoening 在 Lenny’s Podcast 上的一次访谈，这次对话让我对产品开发的未来有了全新的认知。Max 不是一个容易定义的人，他做过 Google 的 PM，在 Heroku 领导过设计团队，在 GitHub 担任过设计负责人同时还兼职写代码，创过两次业，现在是 Notion 的产品负责人。他是目前最前沿的 AI 产品领导者之一，对 AI 如何改变软件构建和使用方式有着极其深刻的思考。听完这次访谈后，我对很多问题有了新的理解，特别是关于 agency（主动性）、品味培养、产品核心价值，以及软件行业正在经历的深层变革。

Agency 才是真正的分水岭

Max 提出了一个我深有感触的观点：在 AI 时代，真正区分人的不再是技能，而是 agency。这个词很难精确翻译成中文，它包含了主动性、能动性、改变现状的意愿和能力。过去，我们总是可以找借口说”我做不到这个，因为我不会编程”或者”我做不到那个，因为我没学过设计”。但现在，当 AI 几乎可以帮你完成任何技能性工作时，这些借口不再成立。你拥有了所有的技能工具，剩下的问题就是：你有没有那个驱动力去真正做成一件事？

我发现这个观点非常准确。在我接触的创业者和产品人中，那些真正成功的人往往不是技能最全面的，而是最有 agency 的。他们会主动去改变现状，会把周围的世界看作是可塑的，会不断尝试新的可能性。Max 在访谈中提到，Notion 的团队成员普遍有着高于平均水平的 agency，这让我印象深刻。他举了 Brian Leven 的例子，这个人不仅模糊了工程和设计的界限，还主动承担起招聘的责任，因为他看到了组织的需要。这种”我要影响改变，我不在乎通过什么方式”的态度，正是 agency 的核心体现。

那么如何培养 agency 呢？Max 的答案很简单：去创造东西。不断地动手做、修补、创作。可以是编程，可以是木工，可以是做饭，可以是任何形式的创作。当你越来越擅长创造东西时，你会逐渐意识到一个深刻的真理：这个世界是由和你一样普通的人创造的。Steve Jobs 有句名言：”有一天你会醒悟，这个世界是由智力水平不比你高的人构成的。”一旦你意识到这一点，你就会明白你其实可以改变很多东西。我特别喜欢 Max 提到的一个建议：开车像是偷来的车一样开 Notion。意思是不要把自己局限在”我的职位是什么”，而是要有主人翁意识，积极主动地推动改变。

第一个 10% 现在是免费的

Max 分享了一个我觉得极其精准的观察：项目的第一个 10% 现在几乎不需要任何成本。过去，如果你有一个产品想法，你需要写长篇的 PRD（产品需求文档），需要开会讨论，需要设计原型，需要评估可行性。但现在，你可以直接构建一个粗糙的版本来展示你的想法。这种转变对产品开发的影响是巨大的。

我自己也深有体会。以前如果我想验证一个想法，我需要说服工程师花时间去实现它，或者自己花大量时间学习如何编程。但现在，我可以用 AI 工具快速搭建一个可以运行的原型，让别人直接体验和反馈。这不仅节省了时间，更重要的是降低了探索的成本。你可以同时探索十条不同的路径，看看哪条最有潜力，而不是在开始之前就必须做出决策。

Max 在 GitHub 时期就强调”demos not memos”（展示而非备忘录）的理念，要求团队”给我一些东西让我反应”，而不是写长篇文档。现在这个理念变得更容易实现了。你可以快速构建不同版本，让团队看到”如果我们这样做会怎样？””那如果那样做呢？”这种迭代式的探索在过去是不可想象的，因为成本太高。但现在，迭代已经内置在产品开发流程的早期阶段，而不是后期的优化。

我认为这个转变的深层含义是：瀑布式开发（waterfall）将彻底消失。为什么还要做瀑布式开发呢？当你可以快速验证想法时，为什么还要花几个月时间做详细规划？这也改变了产品经理的角色。以前 PM 的价值在于能写出清晰完整的 PRD，但现在，能快速构建原型展示想法可能更有价值。这不意味着思考变得不重要，而是思考的方式变了——从在文档中思考，转变为在原型中思考。

设计师为什么应该写代码

Notion 的设计师现在大多在写代码，这在很多公司看来可能是一件不可思议的事情。但 Max 对此有非常清晰的思考。他说，他并不在乎设计师写的代码是否最终进入生产环境。让设计师写代码的真正价值在于，这迫使他们在真实的材料中思考设计。

我很认同这个观点。设计不仅仅是”看起来怎么样”，更重要的是”如何运作”。当你在 Figma 里画一个聊天界面时，你画的只是一个静态的、死的鱼（Max 引用了 Bret Victor 的名言”stop drawing dead fish”）。但当你真正用代码构建一个聊天界面时，你必须考虑延迟、状态管理、错误处理、用户输入的各种边界情况。这些都是在设计稿中无法体现的。只有在真实材料中工作，你才能真正理解设计的局限和可能性。

更重要的是，在 AI agent 时代，我们设计的不再只是”名词”——按钮、输入框、侧边栏，而更多是”动词”——自动补全、智能推荐、生成摘要、Agent 执行任务。这些功能很难用静态的嵌套矩形框图清楚表达，你需要在设计中引入”时间”这个维度。静态原型在这方面完全不够，它们无法在真实数据环境下提供有效反馈。

我注意到 Notion 的做法很聪明。他们创建了一个”playground”（游乐场），这是一个独立的、对 LLM 非常友好的小型代码库，让设计师可以在这里安全地实验，而不是直接在主代码库中工作。这降低了门槛，让人们可以克服对终端的恐惧，然后逐渐过渡到为生产代码库贡献。随着模型能力的提升，这个过程会变得越来越自然。

我想强调的是，这不是要把设计师变成工程师，而是要让设计师成为材料的大师。如果你设计的是软件，而软件是由代码和像素构成的，那么理解这些基本材料会给你巨大的优势。这就像建筑师需要理解混凝土和钢铁的属性一样。

Malleable Software：软件应该为用户服务而非反过来

Max 长期以来一直在倡导 malleable software（可塑软件）的概念，这个理念在 AI 时代变得越来越重要。他对 malleable software 的定义很简单：软件应该更多地为使用它的人的利益服务，而不是为制造它的公司的利益服务。

想象一下，如果你住在一个不能重新布置客厅、厨房必须完全按照别人决定的方式设置的环境中，你会接受吗？当然不会。但这正是我们现在软件世界的现状。我们有一个个独立的 app，每一层都被固定住了——用户界面、数据所有权等等。这些 app 就像手机屏幕上的小方块，一旦你想稍微改变一下它的行为，通常是不可能的。

我认为 Max 提出的这个问题击中了软件行业的要害。我们花了几十年时间构建了一个高度封闭的软件生态，用户只能被动接受。你可以选择用或不用某个软件，但你无法真正拥有对自己计算生活的控制权。另一个极端是你可以运行自己的 Linux 发行版，完全定制一切，但这需要大量时间和技术知识，大多数人还有其他事情要做。

AI 正在改变这个局面。现在人们开始意识到，他们可以创造自己的工具。可以为播客录制、准备节目或任何其他任务构建定制工具。这是一种 malleable software 的形式，但它需要建立在一个鼓励这种可塑性的平台或操作系统之上。否则，我们只是每个人都有自己孤立的小工具，无法协作和共享。

我很欣赏 Max 和 Notion 团队正在思考的方向：如何让软件更加 malleable，让用户感到更多的所有权，同时又不回到没有实时协作、没有安全性的旧时代。这是一个很难的平衡，但我相信这是软件未来的方向。

品味是可以训练的

访谈中有一个话题让我印象特别深刻：品味。在 AI 时代，taste（品味）这个词出现的频率越来越高。很多人认为，当 AI 可以生成内容时，人类的价值就在于有品味——知道什么是好的，什么是坏的。但品味能训练吗？

Max 给出了一个非常有洞察力的定义：品味实际上意味着你能在脑海中运行一个虚拟机，对于一个给定的想法，你能预测某个特定群体是否会喜欢它。这不是什么神秘的天赋，而是一种可以通过重复练习培养的能力。就像训练一个模型一样——输入想法，观察人们如何反应，不断迭代。

我觉得这个类比特别准确。培养品味的过程其实就是不断做事、获得反馈、调整的过程。日本的工艺人花几十年时间画碗，逐渐培养出对美的敏锐感知。软件设计也是一样，你需要做足够多的重复，才能建立起那种直觉——知道用户会喜欢什么，不喜欢什么。

Max 给想要提升品味的人提了几个建议。一是让自己沉浸在有品味的事物中。不要容忍糟糕的设计，学会识别什么是好设计，什么是坏设计。这不是装清高，而是在训练你的判断力。二是观察日常生活中的设计细节。当你摸到一个门把手时，思考：这是舒适的体验吗？这个设计可靠吗？它会越用越好吗？三是要记住，好的设计首先要有用，然后才是美观。

我特别喜欢 Max 分享的一个观点：有些软件会随着时间推移变得越来越好。不只是表面老化后的质感，还包括界面变得更好理解，用户逐渐形成肌肉记忆，快捷键让深层逻辑逐步显现。这种”越用越好”的设计才是真正的好设计。

我自己的理解是，品味的培养需要两个条件：大量的输入（看到足够多的好设计和坏设计）和大量的输出（自己动手做，获得反馈）。没有捷径，只有重复。但好消息是，这确实是可以训练的。

伟大产品的”微小核心”理论

Max 分享了一个我认为极其重要的产品理念：所有伟大的产品都有一个微小的核心，这个核心是它的超能力。iPhone 是多点触控，GitHub 是 Pull Request，Notion 是 blocks（块）和斜杠命令，Dropbox 是菜单栏图标，Figma 是实时协作与设计的无缝融合。这个微小核心必须做到极致，极致到显而易见的好。

我深刻认同这个理论。很多产品失败不是因为功能不够多，而是因为没有一个核心功能做到极致。最大的陷阱就是陷入”如果我再加一个功能，产品就会变好”的循环。这永远不会成功。你需要的是找到那个微小的核心，然后把它打磨到极致。

Max 分享了他自己的一个失败案例特别有启发性。2014年他创办了一个 Notion 的竞争对手（虽然当时他不知道是竞争对手）。他们花了大量时间打磨编辑体验，实现了 markdown 折叠等现在 Obsidian 才有的功能。但他们忽略了最重要的事情：核心价值主张。与此同时，Notion 的第一版编辑器其实很糟糕——全是块，你甚至无法在两个块之间选择文本。但这不重要，因为 Notion 的核心——可以像搭积木一样组织信息——足够强大，足够吸引人。

这个故事让我想起很多产品。Heroku 的核心是”git push heroku master”这个简单命令，让部署应用变得如此简单，以至于其他所有复杂性都可以被忽略。Dropbox 的核心是那个小小的菜单栏图标，它对同步的处理如此可靠，以至于人们用它来判断是否有网络连接。Snapchat 的核心是消失的照片，这个概念如此新颖有趣，以至于其他体验的粗糙都无关紧要。

我认为这个理论在 AI 产品上同样适用。很多 AI 产品试图做所有事情，但真正成功的往往是那些有一个明确核心的。比如 ChatGPT 的核心是自然对话，Claude 的核心可能是可靠性和安全性，Cursor 的核心是在 IDE 中的无缝集成。找到你的微小核心，然后把它做到极致，其他的都可以慢慢迭代。

SaaS 末日被大大夸大了

现在有很多人在谈论”SaaS 末日”——认为我们不再需要 SaaS 工具，每个人都可以用 AI 构建自己的工具。Max 对此有一个非常清醒的看法：SaaS 末日被大大夸大了。

他的论点很简单：大多数人其实不想维护整个软件栈。就像人们不想自己去打猎，而是想去 Costco 买已经包装好的牛排一样。软件也是如此。你可以自己构建工具，但你愿意花时间维护它、更新它、修复 bug、添加新功能吗？大多数人的答案是不愿意。

我完全同意这个观点。我看到很多人在社交媒体上炫耀”我在一个周末重建了 Notion”，但几个月后你去看，那个项目通常已经荒废了。构建一个基本版本很容易，但把它变成一个可靠的、可扩展的、持续改进的产品是完全不同的事情。Brett Taylor 说过，软件就像花园，需要不断照料。这正是你为”as a service”付费的原因——你在为维护、为专业团队的持续关注付费。

Max 提到了一个很好的例子：Anthropic 在内部大量使用 Slack。如果说有哪家公司有能力重建一个更好的内部通讯工具，肯定是 Anthropic。但他们没有，因为他们的时间更适合用来构建 AGI，而不是重建 Slack。同样，Workday 在美国企业中的广泛使用也说明了专业化的价值。

我认为 SaaS 会演变，但不会消失。可能会出现更多通用工具（像 90 年代的文字处理器、电子表格、FileMaker Pro），这些工具会因为 AI 变得更加强大和易用。同时，在安全、合规等领域，仍然会有深度专业化的 SaaS 工具。关键是，工具会变得更加通用和灵活，但”as a service”的部分——维护、更新、支持——仍然有巨大价值。

软件质量才是真正的挑战

访谈最后，Max 提出了一个我觉得非常重要但被很多人忽视的问题：软件质量。在过去的12个月里，软件的数量爆炸式增长，但质量并没有提升多少。很难找到真正可靠的软件。

这个观察非常敏锐。我们现在可以快速构建很多东西，可以增加 shots on goal（射门次数），可以快速实验想法。但我们在追求速度的同时，似乎失去了对质量的关注。Max 说他仍在努力解决软件质量问题，即使是大模型公司也不例外——每两周就会出现之前修复过的回归问题，基本的 TUI 渲染帧率都不够流畅。

我认为这是一个行业层面的挑战。我们需要找回那种 Apple 式的、精雕细琢的工程文化。但在一个 AI 让构建变得如此容易的时代，如何保持质量标准？Max 的建议是”只做显而易见的好东西”（obviously good）。什么是显而易见的好？就是当你看到第一代 iPhone 时，当你第一次用 ChatGPT 时，你知道这东西好，不需要解释。

我觉得这又回到了品味的问题。速度和质量之间的平衡需要品味来把握。你需要知道什么时候应该快速迭代，什么时候应该放慢脚步打磨细节。你需要知道哪个核心功能必须做到完美，哪些边缘功能可以先粗糙一点。这种判断力无法被 AI 替代，至少目前还不能。

Max 提到 Notion 内部有一个原则叫”incremental correctness”（增量正确性），意思是要擅长迭代。你可以快速尝试很多想法，让不同的想法生长，但你必须做艰难的工作——把它们整合回产品的”裸机核心”。这很难，因为你需要在快速推进新功能和整合现有功能之间找到平衡。但这是必须做的事情，否则你最终会得到六个不同的自动化功能，用户完全搞不清楚应该用哪个。

我的一些思考

听完这次访谈，我对产品开发的未来有了更清晰的认识。我们确实处在一个范式转变的时刻，但这个转变的核心不是技术能力的提升，而是角色和流程的重新定义。

设计师、PM、工程师的界限正在模糊，但这不意味着专业化消失了。相反，我们需要新的专业化。我们需要既懂设计又懂技术的人，需要既能快速原型又能深度思考的人，需要既有品味又有执行力的人。这种”T型人才”在 AI 时代变得更加重要。

我也越来越相信 agency 的重要性。技能可以被 AI 补充，但主动改变世界的意愿和能力是无法被替代的。那些能够看到问题、主动寻找解决方案、不等待指令就开始行动的人，会在这个新时代脱颖而出。

关于产品，我最大的收获是”微小核心”理论。与其试图做一个功能齐全的产品，不如找到一个核心，把它做到极致。这个核心要足够简单，能用一句话说清楚，但同时要足够强大，能够支撑起整个产品体验。

最后，我想说的是，虽然 AI 让很多事情变得更容易，但它同时也提高了质量的标准。当每个人都能快速构建原型时，真正的差异化就在于谁能把产品打磨到极致，谁能提供真正可靠的体验。这需要品味，需要对细节的关注，需要对用户的深刻理解。这些都是需要时间培养的能力，无法通过 AI 速成。

我相信未来属于那些既能利用 AI 工具快速迭代，又能保持对质量严格标准的团队。速度和质量不应该是矛盾的，而应该是相辅相成的。快速迭代帮你找到正确的方向，严格的质量标准确保你在正确的方向上走得扎实。