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第 2 期 · 产品 · 收录于 2026 年 8 月 15 日

Anthropic增长

AA
Amole Avasarala · Lenny's Podcast
视频 112:49 原文约 12.2 万字 预计阅读 50 分钟 来源视频 ↗ 中英对照全文
双人对谈 · 本期速读电台 00:00 / 49:09
TL;DR · 三句话
  1. Anthropic 正在用 AI 自动化它自己的增长:14 个月内 ARR 从 10 亿涨到 190 亿(这还是二月底的过时数字),且是在"历史上规模最小、资金最少"的处境下做到的——没有 Meta/Google 的现金流和分销,也没有 OpenAI 的先发优势。增长负责人 Amole 把大量工作交给 Cowork(Anthropic 桌面端 agent):每天扫 20-25 张图、每周用 Slack MCP 跨部门找"错位"、自动报销、清收件箱、甚至模拟经理 Army Vora 会给的反馈。这是"吃自己狗粮(dogfooding)"做到极致的活样本。→ 详细
  2. 增长内核 = "指数视角 + 深度聚焦 + 顶级人才":因为上下都用"对数坐标"思考("线性图表已经不酷了"),两年后产品价值预期是今天的 100–1000 倍,所以增长团队(约 40 人混编)刻意把资源从"小优化"挪向"大赌注"(70/30 翻成 50/50)。编码是最大杠杆,因为它构成自我加强的反馈循环:编码越强→研究员越快→模型越强→编码更强。这从 2021 年一份创始人文档就定下了,比谁都早好几年。→ 详细
  3. PM 工作不会消失但会重排:发布流程"识别机会→构建→测试→复盘"四环正被 Claude 接管(内部项目 CASH,当前胜率约等于"入职 2-3 年初级 PM"),唯独"跨职能利益相关者管理"还离不开人脑——除非所有相关方都变成各自的 agent。高杠杆的 PM 不该去抢当"第 21 个工程师",而该把工程师培养成 mini-PM、帮团队找对机会。背后是一种世界观:既极度乐观又清醒看待风险,选择"留在牌桌上"把事做对。→ 详细

片头主题卡:Hyper-growth(超高速增长)

01

Amole Avasarala 的个人背景:从脑损伤康复到 Anthropic 增长负责人

片头职业轨迹:Anthropic 之前是 Mercury 增长产品负责人、MasterClass 增长 PM,更早是 Ensu 的联合创始人兼 CEO(创业 3 年)

  • 一封冷邮件拿下的岗位:Amole 是 Claude 重度用户,越用越觉得"产品很棒、但他们显然没有增长团队",于是直接给首席产品官 Mike Krieger(Instagram 联合创始人)发冷邮件:"Hey, love what you guys do. Love the product. I think you guys badly need a growth team. Want to chat?" 本没指望回,Mike 回了。巧的是当时根本没挂任何增长 GM 职位、只是"刚好那阵子开始考虑组建增长团队"。Mike 后来说他是"唯一一个通过冷邮件招进来的 PM"。→ 详细
  • 冷邮件怎么"打磨"出来:给所有想冷启动联系大人物的人的实操课——(1) 主题行决定打开率:他有一句反复测试过、打开率极高的标题(被 Lenny 追问时笑着保密);(2) 避开人人轰炸的渠道:LinkedIn、工作邮箱大家都在群发,想办法搞到对方个人邮箱;(3) 正文极短:三句——我是谁、为什么合适、该聊聊;(4) 多次跟进:"只要我真在乎,就一直发,直到对方说请你停"。Lenny 点评得妙:这封冷邮件本身"几乎就是一道面试题——我到底想不想读这封邮件"。→ 详细
  • 创业失败:三年、数百万美元、7-10 人、做心理健康量化:二十出头创办公司,融了数百万、高峰 7-10 人,方向是给广泛性焦虑、重度抑郁找早期可量化指标。"真的全力以赴了三年"最终倒闭,要打电话告诉投资人"钱没了、愿景实现不了",是他口中"职业里最大的失败","花了好几年才走出来"。但正是这次创业让他学会了 PM、冷启动、冷邮件——"做这份工作之前我根本不是 PM、没碰过产品、不会冷邮件"。给挣扎中创始人的具体建议:坚持发月度投资人更新——"顺时发很容易,难时特别难,你已经被打趴下了还得坐下解释为什么上个月说的全没兑现",但这能让你在环内、避免意外。→ 详细
  • 创伤性脑损伤:九个月无法工作,至今未 100% 康复:2022 年初一次寻常的格斗对打中"以错误方式被打中了头的错误位置","我整个人生变了"。停工九个月,头两三个月"极其残酷"——除了洗澡上厕所妻子替他做一切,听音乐 20 秒就想吐、完全看不了屏幕;半年后才能舒服走路。"有相当长一段时间我不确定自己还能不能重新工作",甚至认真讨论过"万一真不行怎么办"。康复靠"慢慢提高对各种刺激的耐受度——慢慢暴露、每件小事做好一点点,又不能推太狠否则一次大倒退"。更狠的是:2023 年中那篇客座文章发出一个月后又受伤了——日常下飞机被包碰到头(未 100% 痊愈前再次脑震荡风险升高),当时刚入职 Mercury 一个月,只好说"抱歉我得消失三个月"。"现在其实还没 100% 痊愈,大体挺好,但有时会头晕头痛,得绕着这些安排生活。"Lenny 追问那一下,他确认:"那是一脚踢到了头。"→ 详细
  • 从伤痛里长出的习惯与自律:"总体上,这是发生在我身上最好的事情之一。"为管理身体他不喝酒、不喝咖啡因。每天强制休息:"哪怕模型发布日,从一天开始到午饭、午饭到结束之间都会短暂休息",办公室冥想室他会去。每年至少一次冥想静修,和 Lenny 一样在 Spirit Rock(加州内观禅修中心)做过,"做静修改变了我的人生"。核心心法来自深度冥想:觉察(awareness)在一边、现实(reality)在另一边——"这里的现实是疯狂的";正是觉察与现实之间那道缝隙里"你才有选择",深度冥想教你挪动这道缝隙、在那里行使选择,"这就是帮我保持冷静最大的东西"。→ 详细
  • "约束带来自由"(freedom through constraints):他从那段经历提炼的最大心法,并贯穿商业。逻辑是:一堆约束压上来反而带来自由——"因为它把所有多余的选择都释放掉了,你会说,好,这条路很清楚"。受伤时选择是赤裸的:"要么抵抗、跟现实较劲、为此真正受苦;要么接受处境、不让它在情绪上影响你。"——他补了句免责:"不是说我啥都不做,饮食、每个能采取的行动我都全力以赴了",但在努力之后结果仍可能不来时,得问"我想让快乐建立在什么之上"。一位冥想老师的话他记到现在:"人生真正的自由,是学会在得不到想要的东西时也能知足。"——不是躺平,而是别让快乐被"是否拿到某样东西"绑架。→ 详细
  • "这是我人生中最难的一份工作":开场就放话——来 Anthropic,你得明白"过去 50、60、70% 的做事方式都要彻底扔出门外"。这话从一个做过创始人、投资银行家的人嘴里说出来分量很重。从"无法走路、听 20 秒音乐就想吐"到领导"历史上增长最快的公司",这条曲线本身就是个人转变力量的注脚。→ 详细
02

Anthropic 增长的惊人数字:14 个月从 10 亿到 190 亿

片头 ARR 增长曲线(对数式陡升):Dec 2024 约 10 亿 → Dec 2025 约 90 亿 → Mar 2026 约 200 亿美元

  • 完整增长曲线:2025 年初 10 亿 → 年中约 40 亿 → 年底 90 亿 → 最新 190 亿,即"14 个月从 10 亿到 190 亿",且这 190 亿是二月底数字、已过时。年同比 10 倍趋势从头就在:2023 年 0→1 亿、2024 年 1 亿→10 亿、2025 年 10 亿→约 100 亿。Lenny 的参照系很扎心:Atlassian、Palantir、Snowflake 存在 15-20 年、各家 ARR 约 45-60 亿,"而 Anthropic 每隔几个月就增加这么多 ARR"。→ 详细

片头柱状图:连续三年每年 10 倍以上增长——Jan 2023 约 0 → Jan 2024 约 1 亿+ → Jan 2025 约 10 亿+ → Today,注脚「$14B 当前年化收入」

  • "another billion no big deal":这句口头禅配合"线性图表已经不酷了、一切看对数坐标(log linear)"的文化,说明增长在他们眼里已常规化。但 Amole 反复强调他们"是靠裤腰带勉强挂住(hanging on by the seat of our pants)"——不是凡尔赛,是真在拼命管理这种增速。→ 详细
  • Daria 推"激进案例":Amole 入职第二周赶上 2025 收入规划,"基础案例"vs"激进案例"两套场景,Daria 力推激进案例,"大家都快疯了",结果 Daria 说"我觉得能做得比那还高多了"——刚进公司的 Amole 心想"绝对没可能",然后它就真发生了。到年底大家又担心"大数定律总该放缓了吧",结果"根本没放缓"。→ 详细
03

内部使用 Claude:把日常 PM 工作"广泛地"交给 Cowork

Cowork 桌面端主界面:顶部 Chat / Cowork / Code 三栏切换,

  • "整个公司都在广泛地用它":标准 PM 活儿——写文档、头脑风暴、看数据——大量交给 Claude/Cowork,不止 Amole 一人,他特意点出"公司内部很多人都这么做"。→ 详细
  • 既是用户也是反馈源:员工是最早最苛刻的用户,构成"吃自己狗粮"的闭环。Amole 很谦虚把大头功劳让给别的团队——"Anthropic 首先是一家 AI 和智能公司,驱动成功的绝大部分是研究团队(我认为世界最好)、推理与计算团队,还有 Claude Code、go-to-market 等团队"。→ 详细
04

Cowork 仪表盘:每天扫 20-25 张图 + 每周跑"错位检测"

  • 每日数据综合(schedule task):Amole 在 Cowork 里建了定时任务,每天早上自动看约 20-25 张图表和指标、跨多条产品线。它不是把图甩给你,而是"告诉我:这些是你该关注的,这是令人担忧的,这是一些有趣的见解"。技术上"用一堆 hex 链接(Hex 数据看板)拉数、有些用 Chrome 扩展、有些用 MCP,然后给我一个总结"。一个很真实的细节:他是"数字人",仍喜欢亲眼看几张"向右上爬"的图;但对那条"长尾、甚至中尾"的指标——你没时间每天看的——让 Claude 主动盯着,随时间推移你会发现它的"误报率(false positive)在降、漏报率(false negative)也在降",于是"信心和安心多了一点"。→ 详细
  • 错位检测 Agent(misalignment detection)——他最爱的一个用法:Amole 说这是他"用 Claude 最有效、也最有趣的方式之一"。做法:在 Cowork 里接上 Slack MCP,下指令——"看遍 Slack,你知道我在做哪些项目、哪些事对我最重要,现在去帮我找出潜在的错位区域(areas of potential misalignment)"。他设成每周自动跑,它"会回来告诉我:嘿,我觉得这些事你应该知道"。他强调半年前还做不到——"6 个月前这不可能,我都好奇 6 个月后又能做到什么"。设置门槛也讲清:去 Cowork 下载桌面应用 → 连上 Slack MCP(组织大可能需团队/企业管理员权限开通)→ 连好之后直接问 Claude,就这样→ 详细
  • 真实战果:Scott 的例子:企业团队负责人 Scott 用这套"发现了几处主要错位区域,本来会让多个团队空转、或做重叠的工作"。Amole 借此点出更大判断:大公司里发货速度"往往被各种跨职能协调卡住",而现在 AI 第一次真能在"跨职能协调"这层帮你减轻这种 toil(琐碎苦工)。→ 详细
  • "策略 bot(strategy bot)"的近未来:Lenny 描绘一个 agent 持续盯指标、市场、路线图,主动说"这是该做的、该转的支点、会赢的地方"。Amole 认为"我们非常接近了,直觉是今年晚些就能到那种非常有效的程度",并指出这就是"错位检测"的放大版、只是数据源更多。未来形态:Claude 看到全公司在发生的一切,在你准备发货时主动提示"你需要找谁谈、需要记住什么"——本质是自动化的跨职能协调。→ 详细
  • 不止数据:报销、清收件箱、经理视角:Amole 坦言"特别讨厌生活杂务和文书工作",全甩给 Cowork——预订会议室、让 Claude 先过一遍归档收件箱、去 Brex 报费用/报销。更有意思的是"经理视角":让 Claude 每周看直接下属这周做了什么、对照团队目标和 OKR、读会议记录,问"我该记住哪些要点、该给什么反馈"——他坦白这事"质量时好时坏(hit or miss),但有时你会想'幸好我抓住了这个'"。他还反向对自己用:基于经理 Army Vora(上过 Lenny 播客、公开写过大量产品文章)的公开资料加内部发言,让 Claude 模拟"作为 Army,你对我这周做过/没做的事有什么反馈",每周一次。他称这类为"软教练(soft coaching)",并下了个精准比喻:现在像"和一个有时有点醉的教练一起工作——不是真醉,但有时冒出明显错的话,其他时候又让你'哇'一下"。→ 详细
05

PRD 与产品规划的 Claude 方法:从 ramble 到模板,外加 kickoff 纪律

  • "对着 Claude 唠叨(ramble into Claude)":Amole 做 PRD 不靠传统长文档。很多时候开会前 5 分钟才把想法丢进 Cowork——"这里是我的想法、这是我需要考虑的事,给我起一个基础文档",然后用它讨论;有时连文档都不要。→ 详细
  • 一个 PRD 专用 Skill + 历史 PRD 项目:确实要写时,他有一个自建 Skill,外加一个装着所有过往 PRD 的项目。流程"相当简单,格式都定好了"——只需说"这是我关心的、这是为什么、这是问题,帮我充实关键考虑事项、充实跨职能利益相关者"。但默认仍是"能避开文档就避开、能直接行动就行动,越来越多是直接跳到给东西做原型"。→ 详细
  • "PRD 现在就是过时了":他直言"我很反感 PRD、就是讨厌文档",公司里约 60-80% 发货的东西没有 PRD,纯靠 Slack 来回的对话就启动了——因为团队口径好、速度快,文档反而成阻碍。但他给出明确分界:那 20-30% 真正重要的大项目,文档应该做得很好、人们应该在上面花很多时间。一句话总结:"有个好团队,不需要 PRD 也能把事启动起来。"→ 详细
  • 小项目 Slack,大项目正式 kickoff:怎么避免团队"飞快朝错误方向跑、发出不是你要的东西"?看体量。非常小的改动("有个东西要上,得给它做个 upsell")"纯粹就在 Slack 上来回"——这里也吃团队红利:"有产品思维的工程师能听懂'我知道你说了这个,但对这部分用户要不要换个做法'"。大项目他"非常坚定地相信要有正式 kickoff":因为"这地方事太多、没人有空、没人知道在发生什么",所以把**法律(legal)、安全保障(safeguards/security)**等所有相关方拉进一个房间,挨个问"你关心什么?你关心什么?"——这个 30 分钟会议对大项目"仍然极其重要,就是为了把你不早做这功课、后面会爆发的所有混乱提前理顺"。→ 详细
06

增长团队的组织结构:约 40 人混编

  • 规模与形态:增长团队"现在大概 40 人",结构"很像传统增长团队"——既有横向(horizontals)的增长平台(growth platform)和变现(monetization)团队统管所有产品;又有按受众划分的纵向增长小组(pods):B2B、Claude Code、知识工作者、API。按受众切是因产品太多、必须保持窄焦点。成员是"工程师、设计师、PM、数据"混编——和 Twitter 上"一个增长营销人撑起 Anthropic 全部增长"的段子完全相反。与跨职能伙伴的关系(tie-in)非常重要(如 Claude Code 增长小组"和 Kat、Boris 那个团队极其紧密协作"),没有完美结构、结构只对某个时间点是对的。→ 详细
07

编码作为最大杠杆与反馈循环 + Agentic Coding 的市场爆炸

  • Lenny 当场被点醒的反馈循环:Lenny 复述"我从没这样想过——押注编码这么深,不只因为 TAM 巨大,而是因为这是个会让我们越来越快的反馈循环:如果我们成为最强编码模型,编码会帮我们做研究、造更好的模型、加速得越来越快。"Amole 确认"没错",并说 Daria 已公开讲过。编码反馈循环比传统 AI 改进(论文→新技能,周期长)紧凑得多——数周而非数月内产出可观改进。→ 详细
  • 解锁市场的"指数"机制:Amole 把它放进更大图景——"我们这家公司对指数的痴迷"。随着模型能力沿指数增长、外围工具把好处扩散到有用用例,"你基本就是不断解锁新市场,而这些新市场的价值会显著矮化掉之前市场的价值"。Agentic coding(自主编码 AI)就是最好的例子:一年到一年半前还不存在,现在仅 agentic coding 的价值就已比之前整个 AI coding 使用市场更大。 这种爆发不是"市场早就存在等被唤醒",而是能力的到来直接创造全新机会,反过来又提供更多真实数据和密集反馈去改进模型。→ 详细
  • 指数 vs 线性,决定要不要押大赌注:他算笔账给外行听——一个普通公司(交易 App、生鲜配送 App),就算把新功能都发好了,作为终端用户你两年后从产品里拿到的价值"也许涨 30-50%,这不是指数级的";既然只涨这么点,增长团队用"信心更高的中小优化"就能捕获相当一部分。但 Anthropic 不一样:"因为指数、因为产品价值来自 AI,我们两年后交付的产品价值大概是今天的 100 到 1000 倍"——价值池这么大,你就必须把更多份额挪向大赌注、不能只见树木不见森林(miss the forest for the trees)。→ 详细
08

约束的力量:资源最少时反而聚焦

  • "完整的奇迹":Anthropic 历史上"非常像这领域里规模最小、资金最少的玩家"——"没有 Meta/Google 的自由现金流和分销、没有 OpenAI 的先发优势,走到今天某种程度上是个完整的奇迹"。在这种处境下,"约束带来自由"直接落到战略:钱不多、是小玩家、没分销,"你就只能真的选一个非常窄的焦点,哪怕是极其通用的技术,来最大化你冲到逃逸速度(escape velocity)的机会"。对比无限预算反而容易分散重点——约束逼着团队问"什么最重要"然后彻底聚焦(这条原则他从脑伤恢复里学到,搬到了公司层面,详见主题 1)。→ 详细
09

聚焦从哪来:2021 年的创始人文档 + 一段被克制的历史

  • 比所有人早好几年的判断:聚焦"从很早就在、真的来自领导层"。内部最近冒出一份文档——一位创始人(Ben Mann,也上过 Lenny 播客)写的,日期是 2021 年、公司刚成立几个月后,主题就是"为什么我们应该只专注于 AI 编码","远早于任何人知道这块的实际市场机会"。两个镜头:一是商业上值得做,二是加速研究("你有最好的模型,就会加速研究员、加速研究循环,这是 Daria 多年前就看得非常清楚的")。→ 详细
  • 聚焦另一半来自"必要性"和历史偶然:Amole 讲了段鲜为人知的历史:Anthropic 在 ChatGPT 发布前就已有一版 Claude,但出于安全选择不发布——不想点燃全球 AI 军备竞赛;结果 ChatGPT 发布后拿到"疯狂的牵引力",把 OpenAI 拉向消费者方向。"还有另一个世界,如果 Anthropic 先发了,也许一切就反过来了。"→ 详细
  • 行业深度的竞争优势:Nick Lynn 的例子:Anthropic 发了 Claude for Sheets、Claude for Excel 等金融向产品,带这条线的 Nick Lynn 来自投资银行和私募股权,"他构建那个产品时有巨大竞争优势——'我懂这个,我懂这个',简直为此而生"。行业深度比通用产品知识更值钱。→ 详细
10

内部知识共享:notebook channels 与文化民主化

  • 每人一个"内部 Twitter feed":内部每人都有 notebook channel——"像你自己的 Twitter feed,在上面讲你对各种事的想法"。可去加研究等其他领域同事的频道,"想学什么都行"。机制不强制,但让团队实时了解"什么有效、什么没效",也让人分享挑衅性观点。它还是"扩展信念"的工具——从领导视角是"在组织快速变大时把信念和观点规模化"的办法。Amole 举例:他发过一篇帖讲"敢于把钱留在桌上有多重要","现在所有新加入增长团队的工程师都看到了",对"避免漂移(drift)"很关键、能"开一艘更紧的船"。→ 详细
11

AI 代理与 Skill 在内部流程的应用 + CASH 自动化增长框架

  • CASH 项目(Claude Accelerates Sustainable Hyper-growth):增长平台团队的自动化增长实验项目,名字"有点尴尬、不是我起的",由 Alexe Kamisuroka(在 Reforge 教增长工程、"就是团队里的那个人")牵头,核心是"用 Claude 自动化增长实验"。他老实说它还非常小、非常早,几个月前才启动:"在 Opus 4.5 之前根本不太行;最近用 Opus 4.6 才觉得'好,这方向对了'"。从增长开始是因为增长里"那一整块非常小的优化工作,本质上更适合早期就拿来攻"。→ 详细
  • 发货生命周期四环节(可 eval、可 hill-climb):每块都能单独打分、爬坡——(1) 识别机会:Claude 基于历史趋势识别机会的能力;(2) 构建功能:把功能做出来、准备发货;(3) 测试与质量/品牌把关:达到质量标准(quality bar)和品牌标准(brand bar);(4) 复盘学习:发货后分析数据、汇集经验。就按这四种方式给 Claude 每一环打分。→ 详细
  • 当前效果:约等于"入职 2-3 年初级 PM":目前很小规模上测,主要是文案改动和"非常次要的 UI 微调"。"它在出成果——你能推它、按下播放,它最终会印钱(prints money);胜率(win rate)方面,资深 PM 会做得更好,这大概是一个入职 2-3 年初级 PM 的胜率。但你看指数——几个月前这完全不可用。"判断它在不在"规模化"的衡量法很朴素——"周与周相比(week on week),每个领域是不是在变好?人们花的时间是不是在减少?结果是不是在变好?"目前仍是 human in the loop(人在环中)审批→ 详细
  • HR onboarding 里的人机协作:内部 onboarding 文档嵌着 agent 与人协作的任务——某些文档"HR 团队在前面写了'编辑此文档前请先与某人核实',因为这是 Claude 会引用的关键文档"。标准流程和数据提取交给 agent,需要判断的留给人——正是"AI 处理 80% 重复活、剩 20% 判断与例外留给人"的真实样本。→ 详细
12

PM 工作的未来:不会很快消失,但会重排

  • 唯一没被自动化的那一环:跨职能利益相关者管理:他列的四环里没提的第五件事是 cross-functional stakeholder management,"这一块仍然需要人脑"。所以"PM 工作其实不会很快消失",尤其大项目;小项目可跳过。消失的精确条件——"除非其他利益相关者各自都变成了独立运转的 agent"。→ 详细
  • Joel 的金句:对齐才是最难的问题:几周前一场很难的会后,设计负责人 Joel 给 Amole 发消息:"Amole,我们就算有了 AGI,要让六个人在同一个房间里达成一致意见,仍然会是不可能的。" 精准点出:技术问题终将被解决,人与人的对齐才是真正难啃的硬骨头。→ 详细
13

品牌与 AI 自动化的平衡:可信的"品牌守护 Skill"

  • 从人工把关到品牌 Skill:因"非常关心品牌、不想发违背品牌定位的内容",现在某些输出仍人工审核,但"这里很多东西可以自动化"。解法:一个装着品牌指南、明确 dos and don'ts 的 Skill——"所有这类配套(accompaniment)都会变好,模型会更会用,人工审核的必要性会大幅显著下降"。Lenny 补了安全垫——"你总可以取消发布(unhip it),如果发现那不是个好主意"。这点破一个普遍盲区:"我们以为有些事得让人永远做,结果一个 Skill 就能做得很好。"→ 详细
  • AI 正"从中间向两端"接管产品开发:Lenny 的框架——AI 在产品开发里"从帮你写代码 → 写你所有代码 → 审你的代码"是中间;现在两端长出来——顶端是"提出该做什么"底端是审代码、发货、再往外是拿到分发;中间还卡着"对齐"这个仍然很难的环节。增长之所以最先跑通,是"因为它数据驱动、有那个清晰的反馈循环"。→ 详细
14

工程与产品的协作 + AI 能力杠杆的失衡 + 两周规则

  • 能力杠杆失衡:工程师拿到的杠杆最大:Amole 判断很明确——"虽然 PM 和设计师也从 AI 拿到更多杠杆,但工程现在拿到的杠杆最大。Claude Code 这类工具,工程师从中获得的杠杆量高于今天设计师和 PM。"他算账:一个默认团队 5 工程师 + 1 设计师 + 1 PM,加上 Claude Code,"那 5 个工程师就像翻了 2-3 倍",于是人数没变、实际变成"旧世界 15-20 个工程师、1.5-2 个 PM、1.5-2 个设计师"的规模——结果"PM 和设计被严重挤压(absolutely squeezed)"。不是个例,"前阵子有个 PM lead 来现场,大家都在谈这个,各处都感到这种挤压",内部甚至认真讨论"是不是该多招一大批 PM"。但也不是处处如此——像 Claude Code 这种"产品本身极其技术性"的团队就还好,因为"那里的 PM 基本上自己就是工程师"。→ 详细
  • 应对策略一:直接多招 PM——"我们正在招一批增长 PM,迫切需要非常非常优秀的人",Amole 当场对听众喊话欢迎申请(还打趣"也许给我写一封很棒的冷邮件")。→ 详细
  • 应对策略二:把"有产品思维的工程师"正式委任为 mini-PM——"招有产品思维的工程师一直是增长里最好的做法",现在更正式地框架化两周规则(the two-week thing):如果一个项目 ≤ 2 周工程时间,那工程师就"在钩子上"实际当这个项目的 PM——和安全谈、和法律谈、和跨职能相关方谈,工程师主导,PM 只在需要时进来建议、严重跑偏时才介入(顾问而非执行);如果 > 2 周,默认 PM 继续负责让它成功。"不是完全干净的界线,用你的判断——单周但极有争议的事,PM 可能还是该主导。"两周这条线的灵感很妙:作为 PM 的老梗是"你可以去度假离开团队两周、事情照样没问题",所以两周内的项目有足够动力自我维系。副作用是:有产品思维的工程师价值"突然上升一个数量级"。→ 详细
  • 反共识的核心洞察:PM 别去当"第 21 个工程师":Lenny 点出这"非常反主流"——很多人说"PM 现在得做原型、得推 PR",而 Amole(在大公司语境下)说的恰相反。他的算法:如果我是 1-2 个 PM、手底下 20 个工程师,"我该问的是我的时间能加的增量价值是什么——是去做第 21 个 PM 功能,还是去想'我怎么把指导团队找对机会这件事做得更好一点'。如果你能找到一个真正好的 PM,进来把'为什么做、做什么'(the why and the what)哪怕只改进 5%,那就是超高杠杆。"但边界条件很关键:这套只适用于大公司、更成熟的业务;小公司、预算紧、工程紧、又不能随便砸钱招人时,"作为 PM 正确的事就是'管它呢,我上、我全程做'"。他也认同"为学习而发货、做原型以形成更好观点"——"现在的 PRD 就是去看,而不是去谈(look at it instead of talking about it)";今天 PM 该亲手发货的一个重要理由还有"借此理解工具",而理解工具越来越重要。→ 详细
15

激活(activation):好摩擦 vs 坏摩擦

  • 激活是最高杠杆之一,且重要性指数级上升:Amole 把"早期激活"定义为 day-zero/day-one 体验,"任何做过增长或产品的人都知道,这通常是你能拉高长期留存(retention)的最高杠杆之一",而 AI 时代这点重要性"刚好指数级变高了"。→ 详细
  • "能力过剩(capability overhang)"是行业最大问题之一:模型变好太快,"真正的挑战在产品端——怎么把好处扩散(diffuse)给人"。一个真实困境:新模型一上线你正忙得要死,得"挤出时间去问'这能做什么、我得怎么更新我的先验(priors)'"。更糟的节奏是:你为上一代解锁的新能力跑了一堆测试、找到正确的引导入口(on-ramps)、发了新流程,"等你发完,下一个模型可能已经来了、解锁了更新能力,让你刚学到的全都无关了"——所以"保持在最前沿本身就是个极难的问题"。→ 详细
  • "正确的摩擦反而提升转化":这是 Amole 反复在每份工作里验证的反直觉规律——"加摩擦、加正确的步骤,会带来更高的转化和更高的漏斗完成率"。大多数人的简单理解是"砍掉所有步骤、解决 time-to-value、赶紧把人弄进产品","但这在大多数时候不管用"。三个实例:(1) Masterclass 购买流——你想买,它却带你做一长串"你来这儿想干嘛"的问答测验,"很容易吐槽'全砍了',但它被彻底测过、是显著的收入驱动,因为通过理解用户兴趣再推荐内容,让用户觉得'这产品是为我的'";(2) Calm(一位增长 PM 跳槽去的冥想 App)的落地/购买/登录流也有测验,"绝非巧合";(3) Mercury 把 onboarding 步骤拆开——"如果一屏有五六个表单输入,拆成两屏、降低认知负荷,往往表现更好"。判据一句话:当摩擦无助于"让用户理解为什么这产品是为他的"时就砍掉;当它能帮用户理解产品、怎么用、什么最相关时,哪怕加摩擦也别躲,测它、确认有效。"for them(为他的)"这三个字是关键。→ 详细
  • Mercury "忘掉指标、整季度修质量"的故事:背景——受监管的银行 onboarding 极其复杂("我花了大量时间在'注册代理地址 vs 法律地址 vs 实际地址'的区别上")。团队发现"产品其他部分投入了那么多质量,这里却没有,而这是用户的第一个体验",于是做了个大胆决定——"忘掉指标、忘掉增长、忘掉转化,作为增长团队,我们要花整整一个季度只修这个流程的质量"。结果"直到我来 Anthropic 之前,那是我作为增长 PM 影响力最大的一个季度"——纯靠抓质量,onboarding 启动到完成有显著提升。由此得出他带到 Anthropic 的更大信条:质量驱动增长(quality drives growth)。"Mercury 的核心价值就是它是更好的体验,这种精神在公司里扎得极深。"→ 详细
16

从 ChatGPT 导入记忆 + 当年的落后与今天的反超

Claude

  • "从 ChatGPT 导入记忆"这一招:被 Lenny 称为"最近最聪明的增长举措之一"——把"从 ChatGPT 导入用户记忆"做得非常简单,乘上"人们对 Anthropic 兴奋"的趋势。Amole 定位成"非常具体到某个时间点"的动作,但背后是常驻命题:"怎么改善冷启动、改善新用户体验?激活在 AI 里是个大挑战——怎么让注册的人更容易让 Claude 理解他们是谁、能怎么帮他们、把他们带到对的地方。"→ 详细
  • 当年落后到"没可能竞争":Lenny 回忆"人们都没意识到 Anthropic 当年有多落后——它在融资时我心想'没可能跟 OpenAI 竞争,人家领先太多'"。如今成了最主要竞争者之一。"这展示了聚焦的力量——你们走到今天有多荒唐、多成功、变化有多快。"→ 详细
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领导力与人才密度:"我感觉在为皇马踢球"

  • "历史上最强领导团队" + 人才密度:Amole "非常同意"成功很大程度来自领导团队——"我们很多人在世界最好的公司做过高级职位,几乎一致地觉得这是那些公司里最强的领导团队"。他把人才密度形容为"有时我觉得自己在为皇家马德里踢球"。具体名字:研究"有世界最顶尖的研究员";产品有 Army Vora(phenomenal)、Mike Krieger("随随便便创办了 Instagram,现在在这儿");增长侧有工程对口 John Eagan(增长工程的 OG)、还有"在 Reforge 教增长工程的 Alex"。他最爱的一幕:十月全公司线下会,看到一人独自吃爆米花,上去问"你是 Jeff 吧?"——"你可是美国驻我祖国澳大利亚的大使,现在就是这儿的一名员工,这太疯狂了"。→ 详细
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指数 vs 线性 + 对 AI 风险的态度:留在牌桌上

片头使命卡:

  • 三件事之一:指数视角:被问为什么 Anthropic 总在谈"工作消失、对人类的危险",他给三点。第一是指数视角——"用线性视角看,你会想'这 2-3 年还能好多少?';但如果你懂指数怎么运作,就会意识到很多事其实会比线性视角下的人以为的更早发生"。→ 详细
  • 第二件事:内部比对外说得更强烈:他透露"我们内部其实比对外说的更强烈地相信这些——有时甚至要克制措辞,因为怕外人觉得我们太夸张;放出去的往往是更软的版本(a softer version)"。强调公司"大多数人是乐观主义者,只是我们理解风险——好结局并不是保证;而且没足够多人在用建设性的、并且真懂细节的方式谈风险。有些人谈风险但'不在牌局里',不真正知道具体风险是什么;而我们在牌局里、懂正在发生什么"。→ 详细
  • 第三件事:推动"向上竞争(race to the top)":Ben Mann 也讲过的逻辑——"如果你不在牌局里、只在场边喊(shouting from the sidelines),没人在乎;但如果你在牌局里、是领先玩家、而且你做的事有效,你就能影响同样在牌局里的人去采取正确行动。如果我们收摊回家,就对这件事毫无影响力;留在牌局里、商业上做得很好,你才有办法把'这些是原则'放进对话。"配套治理结构:Anthropic 没走常规 Delaware C corp(对股东负有"最大化回报"受托责任),而是成立 PBC(Public Benefit Corporation,公益公司),"让你能在法律上声明'最大化股东价值不是这家公司的总目标'、可以为公共利益优化"——使命是"确保向强大 AI 的过渡走得好、对人类净有益","为此我们乐意承受重大商业损失,而且一次次这么做了"。→ 详细
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内部文化与信任:"没遇到过一个划水的人"

  • 使命驱动 + 极度开放 + 公开质疑领导:Amole 入职前"并不 100% 确信这是真使命驱动还是嘴上说说",进来很早就"哦,糟糕,他们内部甚至比对外说的更认真"。三个支柱:(1) 没有一个人划水——"我过去每份工作都有些人 checked out,这里完全不是,我没遇到过哪怕一个划水的人,每个人都把所有筹码摆上桌、不留一手";(2) 领导极度透明,Slack 是"一整座迷宫",notebook channels 让人公开分享;(3) 鼓励公开挑战领导——"有次全员会 Daria 说了什么,有人不同意,就跑到 Daria 的 notebook channel 直接说'我不太欣赏你这样说',掀起一场大辩论"。三者加起来形成"一种非常非常深的'共同体感(togetherness)'"。他把这套文化称作公司的"secret sauce"、"最难被复制、最有防御力的东西"。文化动力足是因为"人们发自肺腑地理解这项技术对我们、对孩子和孙辈可能是多不同的未来,就会对所做的事产生大量热情"。→ 详细
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深度优于广度:成为某件具体事上的"独角兽"

  • 三条给从业者的生存建议:面对"我的工作还在不在"的焦虑,Amole 给三条——(1) 用好工具:"你得用 Claude Code、用 Cowork,每个模型一发布就去搞清楚'有什么新东西能做、怎么用到我工作上'",注意那个反复出现的陷阱:"某事这个模型做得很烂,下一个模型上线后其实能做了,但你不回去重试就永远不知道,而几个月又过去了";用工具既提升生产力,也培养对 AI 产品的直觉。(2) 押注你的不公平优势(unfair advantage):"找到你尖峰(spike)的那项主要技能、能绑定到为产品/公司驱动影响力的,然后加倍下注,几乎可以忘掉短板——成为那件事上最好的人,那极其值钱。"举例:"有些 PM 特别擅长 craft(手艺);有些人你把他丢进一屋子各执己见的相关方里,他就能让大家朝同一个方向游。"(3) 可适应(adaptable):"任何还想一直套用老剧本(old playbooks)的人,会把日子过得难得多——来 Anthropic 你得明白,过去 50-60-70% 的做事方式直接扔掉。"→ 详细
  • "跨学科即独角兽":接到角色融合趋势上——"在'工程师当 mini-PM'的世界里,一个高度有产品思维的工程师就是绝对的独角兽;反过来同理,如果设计师被严重拉伸,而你是个会设计的 PM,你也是独角兽,公司放你走的概率大幅下降"。Amole 自剖:"我受益的大概就是这种组合——创始人背景 + 金融背景(投资银行)+ 数字 + 销售(我差点当 account exec 而不是进产品),这些再叠加增长,让我在某些情境里能比别人有超额(outsized)影响。"Lenny 补充:这和设计负责人 Jenny、以及 Marc Andreessen 说的一致——与其做"一竖的 T 型",不如做"横过来的 E(sideways E)",在好几件具体事上做到很好,"威力很大"。→ 详细
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营销/PR:从推广到"教育",以及"敢把钱留在桌上"

  • 产品本身是最好的营销:Lenny 把自己的通讯类比过来——"我能做很多事来增长它,但哲学就是专注做好内容,别的微优化最后都不重要,有用它自然被分享着长起来",Amole 说他"小尺度上有相同哲学"。延伸到 Anthropic:与其砸广告,不如把投入放在"教育用户怎么用好 Claude、展示最佳实践"以及降低探索成本的工具上。→ 详细
  • "敢把钱留在桌上(leaving money on the table)"是增长团队的核心原则:Amole 说他见过增长团队(尤其硬核增长从业者)最大的错误之一就是"想榨干最后一块钱"。"这其实是人生通则——你当创始人融资时也别榨干投资人那最后一块钱,因为你希望他们下次还来。"作为增长团队,"我们非常乐意为了优先保障安全、保护品牌、守住高质量标准、维持好的用户体验,而放弃指标上的影响(forgoing metric impact)。你只要把眼光放到本季度数字之外、去看那些最顶级的产品,就会发现它们全都是这么运作的——而这恰恰才是长期驱动更多增长的东西"。→ 详细
  • 两类"有争议的测试":当有争议的测试摆到面前,他会问"它属于第一类还是第二类"——第一类:"争议大到根本不该跑,因为结果无所谓——基于品牌、客户友好度、价值观的组合,你压根不会上线它。"对 Anthropic 来说,AI 安全就妥妥属于第一类:"对,这就是我们存在的理由,我们就是不做这件事。"第二类:"有争议、我不喜欢、当然也不爱,但它不是红线(red line)。如果有人带着信念来、说'我对这个有个很好的假设',你可以让他跑、看看影响;但如果这事让人'尴尬/反感(cringe or ick)的程度很高',那我就要求结果的回报也得很高。"→ 详细
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数据驱动决策:从图表到"被标注的洞察"

  • 既信数据也信图感:Amole 的 Cowork 定时任务(详见主题 4)是数据驱动文化的日常体现——决策基于指标,但指标需被解释,所以 Cowork 标"这是该关注的、这是令人担忧的、这是有趣的见解",而非把 20-25 张图原样甩给你。他并不教条——承认自己是"数字人"、仍亲眼看几张关键图,同时把长尾指标交给 AI 盯。这种"人看高价值图 + AI 盯长尾"的分工,避免过度依赖单一数据视角。→ 详细
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内部工具 vs 外部工具:不重新发明轮子

  • 继续用 Slack/Figma/Workday:针对"SaaS 都要被 AI vibe-code 掉"的论调(含那条"你们居然还用 Workday"的著名推文),Amole 说"这是个非常复杂的图景——有些东西我们内部自己造,Claude 把这事做得更好的能力在上升;但同时我们大量用 Figma、Slack、Workday,短期内看不到改变。这些产品很多还是我们的客户,我们极重度地用他们的产品"。Lenny 一句点破优先级——"我不知道谁会花时间去造一个 Slack,那不是价值会积累的地方;这也让你看到这些东西有多复杂"。明智做法是在现有工具上叠自动化层(Cowork agents),而不是重造通用平台。→ 详细
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增长的三根支柱:指数思维、聚焦、顶级人才

  • 三者缺一不可:全篇收束——Amole 反复回到的三件事是指数视角(相信变化会快速发生,主题 7、18)、聚焦(敢选窄路,主题 8、9、20)、顶级人才("我们只是非常幸运有了不起的人",主题 17)。没有指数思维会低估机会、押错赌注尺寸;没有聚焦会摊薄资源;没有好人才再好的战略也落不了地。→ 详细
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代码审查与自动化:界限正在移动

  • 真正的瓶颈不是写代码而是协调:从 Lenny"中间向两端扩张"框架看(主题 13),AI 已从"帮你写代码→写你所有代码→审你的代码",人工把关边界随模型能力持续移动,当前仍是"human in the loop 审批"。但 Amole 反复强调,大公司发货"往往被跨职能协调卡住"——所以 AI 在"协调层"减负(错位检测、跨职能提示)的意义,可能比替你多写几行代码更大。→ 详细
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用户反馈循环:编码社区的需求强度

  • 开发者反馈又快又密:编码社区会飞快尝试、测试、反馈 Claude 的编码表现,比许多领域更快,形成网络效应:编码用户反馈 → 改进模型 → 更好的编码 → 更多编码用户(详见主题 7 反馈循环)。→ 详细
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增长成本与获客效率:产品在驱动增长

  • "another billion no big deal" 背后的经济学:Amole 用轻松语调谈 ARR 增量,暗示增长越来越自然——不需巨大营销投入、产品本身在驱动(参见主题 21"产品即营销""敢把钱留在桌上"),更接近经典的产品驱动增长(PLG),与很多 SaaS 的高获客成本形成对比。→ 详细
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信息结构化是 Agent 决策的燃料

  • "这是给 agent 的数据":Lenny 一语中的——所有人都在跑 agent 协作,那么 Slack、Granola(会议记录工具)等"所有来自对话的笔记,对这套能跑通真的很关键"。Amole 确认并举 onboarding"编辑前请先核实"那个例子(主题 11):"越来越多这类东西——增长团队怎么想、safeguards 怎么想——你都在用这些上下文武装(arming)Claude。"Lenny 预判这会成通行做法——"每家公司都将不得不开始以结构化方式分享想法,好让我们都在跑的这些 agent 拿到它们需要知道的东西。"第一步不是要求完美数据湖,而是确保信息被记录、被分享。→ 详细
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深度优于广度(再强调):一个领域成为顶级

  • 个人与公司同构:与其在五个领域都不错,不如在一个领域成为顶级。编码(公司层面)、投行/PE 知识(Nick Lynn)、跨学科组合(Amole 自己)都是例证。Anthropic 的成功部分正源于在"基础模型与安全"上的深度聚焦,而非覆盖所有应用(主题 9、20 已展开,此处作为元主题再锚定)。→ 详细
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从不可能到习惯:改变做事方式有多难

  • 量化的转变:50-70%:加入 Anthropic 需抛弃过去 50-70% 的做事方式——不是学几个新工具,而是思维方式的根本重组;被量化(50-70%)本身就说明这不是小幅优化。配合主题 20 第三条"可适应",这是他给所有进入 AI 时代者最朴素也最硬的忠告:"工作变了这个方向,我就往那个方向走。"→ 详细
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增长团队的日常与优先级:70% 救火 / 30% 主动

  • "成功灾难(success disasters)"占 70% 的时间:增长工作分熟悉的类别——获取(acquisition)、激活(activation)、变现(monetization)。但他坦白"约 70% 时间花在'成功灾难'上——东西顺利到把别的东西搞坏了"。"任何在 Facebook、Uber、DoorDash 早期那种高速增长公司待过的人都会深刻共鸣。"于是各类别里都有"大量救火,从一个紧急的事跳到另一个,常常极其痛苦——讽刺的是所有图表都绿油油向上爬,但情绪上仍然相当难熬,你得退一步提醒自己'有这些问题已经很幸运了'"。→ 详细
  • 剩下 30% 是更主动的"面包与黄油"工作:更标准、更前瞻——"资源有限时,众多产品里哪些值得加码(put some juice behind)?长期定价与打包长什么样?新产品的节奏,比如 Cowork 刚发,什么时候是增长团队该介入、优化它核心采用漏斗的合适时机?"优先级不是平均的:最重要的始终是"什么能直接加速模型改进"。→ 详细

本期在 1:46:58 进入闪电问答环节("我有五个问题给你")。Amole 通过 5 个快问展现思维框架和生活习惯。

Q1: 你最推荐给别人两三本书是什么? → 详细

  • 开场定调:"这大概和我刚才讲的很多东西相关——工作之外,我大部分时间在思考、阅读、研究和打磨的,是冥想和我的情感状态,所以推荐都和这有关。"
    1. 《Joy of Living》by Yongey Mingyur Rinpoche(佛教僧侣):"它真的是关于你怎么开始用不同方式思考你的人生体验,还给你一些改变思考方式的具体战术。推荐过很多人,都非常喜欢。"
    2. 《Awareness》by Anthony de Mello:"类似主题,但从一个不同角度。"这两本他"一贯推荐给别人"。
    3. 《Thinking in Bets》by Annie Duke:"这本在很多方面更贴近产品。" 核心是把模糊判断转成概率——"当有人说'我不知道它能不能按时做完',你就问'你能给个数吗?多少百分比?'——这类东西在产品里战术上极其有用",把讨论从模糊意见变成具体概率,大幅改进决策质量。
  • 附带问:最近喜欢的电影/剧? 电影是 《Marty Supreme》——"最近几乎只看了这一部,简直疯狂、荒唐,但我爱它";剧"很久没看了,硬要说大概是奥运会(the Olympics),如果那也算的话"。

Q2: 有没有你喜欢的产品? → 详细

  • 一个"有趣的"答案:日本枕头 Maruhachi Shinsui / Maruhachi Pro pillow。"上周在日本住的酒店那个枕头我特别喜欢。我有时颈部和上斜方肌(upper trap)疼痛,又因为仰睡侧睡高度老不对而对枕头不满。这枕头里填满珠子(beads),睡觉时能很自然甚至无意识地调节高度。我看了标签直接在日本亚马逊下单带回来了。只在日本买得到、但发货到美国,没有任何利益关联(no affiliation)。我觉得它在过去这周改变了我的人生。"体现他对细致实用创新的偏爱。

Q3: 有没有你常回到的人生箴言? → 详细

  • 给了两个,"我爱这俩的组合":
    • 澳洲俗语 "She'll be right"(随遇而安/事情会好的):"澳洲人面对艰难情境时非常常见的说法,淡化它的严重性、说'它会没事的'。特别好的战术,在很多情况下都管用。"(对脑伤恢复期尤其有用。)
    • "Just go for it"(就去做)——来自 Discord 的 CMO Eros Resin Mini:Eros 是他当创始人时非常亲近的顾问,"常推我、常说'就去做'。你可以坐那儿想'该不该做',但有时人生你就是得直接去做"。

Q4: 你有新爱好吗?会给爱好留时间吗? → 详细

  • 坦诚时间很紧:"基本就是工作 + 维持身体功能 + 照顾身边最重要的关系。"硬要说一个——体育,尤其是橄榄球,而且是看、绝对不是踢(watching certainly not playing)。来由很温情:"妻子来自密歇根,带我去'the Big House'(密歇根大学体育场)看了一场,从此彻底改变了我——成了狼獾队(Wolverines)和 49 人队(49ers)的铁粉。"看球对他是完全的休息,与工作的高强度、冥想的深度专注都不同(呼应主题 1)。→ 详细

Q5: 人们怎么才能对你有用?你在招什么? → 详细

  • 招聘岗位增长工程(growth engineering)、增长产品(growth product)、增长设计(growth design),"请来加入我们"。
  • 怎么对他有用,就两件事:"(1) 试我们的产品、给尤其关于'哪里能更好'的尖锐反馈(harsh feedback);(2) 把优秀的人介绍给我们。"
  • 联系方式:LinkedIn——"我到处都是,我很无聊(boring)",搜 Amole Avasarala 即可;招聘走 Anthropic 官网 jobs 页面。

收尾致辞 → 详细

  • Lenny 总结:"对很多人来说这是梦想工作(Dream job for so many people)。"——有机会在历史上增长最快的公司、与顶级人才协作、用尖端 AI 工具自动化工作。Amole 闭幕含标准致谢(订阅 Apple Podcasts/Spotify、给评分、所有往期见 lennyspodcast.com)。→ 详细

  • "这是我人生中最难的一份工作。来到 Anthropic,你得明白:过去 50、60、70% 的做事方式都要彻底扔出门外。"(50 60 70% of how you operate in the past, just throw it out the door.)→ 详细

  • "我们就算有了 AGI,要让六个人在同一个房间里达成一致意见,仍然会是不可能的。"(设计负责人 Joel 语 / we will have AGI and it will still be impossible to get six people in a room to get to a line)→ 详细

  • "线性图表已经不酷了,一切都是对数坐标——给我看对数坐标,这就是我们思考的规模。"(Everything is log linear.)→ 详细

  • "我们两年后交付的产品价值,大概是今天的 100 到 1000 倍。"(the product value that we will deliver in two years time is probably like a 100 to 1,000x what it is today)→ 详细

  • "正确的摩擦反而有帮助——加摩擦通常有效,只要你用对的方式做。"(the right friction helps and adding more friction usually works if you do it the right way)→ 详细

  • "问题不在于该不该当第 21 个工程师/做第 21 个 PM 功能,而在于我怎么把'指导团队找对机会'做得更好一点。"(is it actually shipping the 21st PM feature or is it… guiding the team on what the right opportunities are)→ 详细

  • "如果你不在牌局里、只在场边喊,没人在乎,这就是世界运作的现实。"(if you're not in the game and you're shouting from the sidelines, no one cares)→ 详细

  • "作为增长团队,我们非常乐意为了安全、品牌、质量和用户体验而把钱留在桌上。"(we are very comfortable forgoing metric impact in order to prioritize safety… to hold a high quality bar)→ 详细

  • "人生真正的自由,是学会在得不到想要的东西时也能知足。"(一位冥想老师语 / true freedom in life is learning how to be content when you don't get what you want)→ 详细

  • "我没遇到过哪怕一个划水的人——每个人都把所有筹码摆上桌、不留一手。"(I have not met a single person who's checked out. Everyone is putting everything they have on the table.)→ 详细

  • "有时我觉得自己在为皇马踢球。"(I feel like I'm playing for Real Madrid at times)→ 详细

  • "另一个十亿,没什么大不了的。"(another billion no big deal)→ 详细

Amole Avasarala,Anthropic 增长负责人(Head of Growth);此前在 MercuryMasterclass 领导增长,更早是创始人和投资银行家。

  • LinkedIn: 搜索"Amole Avasarala"即可。→ 详细
  • Anthropic 工作页面: https://www.anthropic.com/ 的 Careers / Jobs 页面有完整职位列表。开放岗位:增长工程、增长产品、增长设计。
  • 怎么对他有用:试产品 + 给尖锐反馈;介绍优秀的人。

播客信息

🎯 于你何益 为你定制 · 非通用结论

相关度:满格。这期几乎是"一个人的增长团队"操作手册,而你正以单兵尺度做同一件事——用 agent 自动化自己的 PM / 增长 / 知识工作。而且别漏了一层:Amole 反复念叨的"敢把钱留在桌上""指数不是线性""第一类/第二类争议"——这些是增长话术,但骨子里就是价值投资的安全边际、长期复利、能力圈。 下面按项目逐条对,每个小点都分成"这期里是怎么做的"和"你可以怎么做"两段——你只读这一段,也能拿到全部。

Codex Holdwell ERP work(你的多-Agent PRD 工厂 + 8 人 PM 团队)

① 错位检测 Agent —— Amole 全篇"最爱、最有效"的用法

**怎么做的:**他在 Cowork 里接上 Slack,把一句话设成每周自动跑——"看遍 Slack,你知道我在做哪些项目、哪些最重要,去帮我找潜在的'错位区域'"。同事 Scott 靠它发现了好几处"会让多个团队空转、或做重叠工作"的错位。他特别强调,这事半年前还做不到。

**你可以怎么做:**你有现成的钉钉机器人(dws)和花名册,8 人团队、多条产品线,最容易出的就是几个人不知情地在做重叠需求、或对同一个字段口径不一致(你也吃过重复造单的亏)。建一个每周定时任务,扫相关钉钉群 + 你的需求台账,回来报"这几件事你们可能在重叠 / 口径对不上"——顺手也补上了"跨部门人工跟进、到期没人提醒"那个缺口。

② 大部分需求根本不必写 PRD —— 用"体量"分流

**怎么做的:**Amole 说公司 60-80% 的东西不写 PRD、纯靠群聊对话就启动;只有 20-30% 真正重要的大项目,才上正式的 30 分钟启动会(把法务、安全这些相关方拉进一个屋子,挨个问"你关心什么")。他还立了条"两周规则":工程量在两周以内的需求,交给有产品思维的工程师自己当负责人去推,PM 只在跑偏时才介入。

**你可以怎么做:**你那套三驾马车流程重(澄清、独立初稿、碰撞、合成一环不少),更省事的是:先用"体量"把根本不该进工厂的小需求挡在门外。把"小需求走群聊 + 工程师主导、大需求才进全流程工厂"写成一条明文规则——这比让每个需求都跑全套碰撞协议,更治本。

③ 给每个环节单独打分、只看"周比周有没有变好"

**怎么做的:**Anthropic 内部那套自动化增长(项目代号 CASH)把开发拆成四段——发现机会、做出来、测试、复盘,每段单独打分、单独改进;判断它有没有用,只看一个朴素问题:"周和周比,每段是不是在变好、花的人工时间是不是在变少?"目前它的水平大概相当于"入职 2-3 年的初级 PM"。

**你可以怎么做:**你那套多-agent 工厂最缺的正是可观测、可验证的闭环数据——到底有没有降低返工,说不上来,这正是最该补的。除了你已想到的"返工几轮、问题是上线前还是上线后才发现、一单端到端多久",再加一条:"每段花的人工时间有没有在降"——这是判断 agent 真在接手、而不只是把文档做得更漂亮的最直接信号。

④ 最后拍板那一下,留给人

**怎么做的:**连 Anthropic 也还是"人在环里审批"——他们的入职文档里甚至直接写着"改这份文档前先找某人确认",把人工卡点嵌进流程。

**你可以怎么做:**你想让碰撞协议的每一步真被执行、不走过场(不达标就不许进合成定稿),方向是对的;但别贪心到把"定稿、上云效"那一下也自动化掉——那一下留给人按。

xiaohongshu_momorain(你那支"一个人的增长团队")

① 每天扫一遍数据、但只给"标注过的洞察"

**怎么做的:**Amole 让 Cowork 每天早上扫 20-25 张图表,但它不是把图甩给他,而是告诉他"这是该关注的、这是令人担忧的、这是个有意思的发现";分工是"重要的图人自己看,长尾的指标交给 AI 盯"。

**你可以怎么做:**你那张小红书指标表做得很好——粉丝、收藏点赞比、粉赞比都设了红线和"触发后该干嘛",但那张表一直空着、没人填,红线等于没用。用你已经有的选题 / 出稿脚本,加一个每周任务:自动把每篇数据填进表 → 对照你写的红线 → 只把异常和一条洞察浮给你(比如"收藏点赞比跌破 0.4 了,按你自己的规矩该加强'落地反馈'那段")。

② 激活:让人 3 秒认出"这是为我做的"

**怎么做的:**他把"新用户头一下的体验(激活)"列为 AI 时代涨得最快的最高杠杆,核心是让人觉得"这产品是为我量身的";甚至会故意加"正确的摩擦"——比如 Masterclass 买课前先让你做个小测验,被验证是实打实的收入来源。

**你可以怎么做:**你定位里那句"想清楚才落地、对味的人自动识别",正是这个"为我而做"的过滤器;你计划上的封面"决策#X / 对比#X"标签,就是那个让对的人一眼认出你的路标。把你那篇要置顶的"门面长贴"当成账号的"激活引擎"来打磨——它是陌生人 3 秒内 get 你是谁的那一屏,分量该按"最高杠杆"给,而不是当成一篇普通帖。

③ 敢把钱留在桌上

**怎么做的:**Amole 说增长团队最常犯的错就是"想榨干最后一块钱",而顶尖产品"乐意为了品牌、质量、体验,主动放弃一些指标上的收益"。

**你可以怎么做:**你护栏里"不日更、不带货、不蹭节日热点、每周精修 1-2 篇",正是在主动把钱留在桌上。下次看到日更大博主涨得快而心痒,用他这套判断:违背你人设的(露脸、带货)压根不做;不喜欢但不算红线的(蹭个节气),只有"回报够高"才值得破例。

StockHelp(投资)—— 这期最意外的一条线:增长话术,价投内核

① "别榨干最后一块钱" = 安全边际 + 给自己留余地

**怎么做的:**Amole 把增长团队最大的错总结成一句——"想榨干最后一块钱(squeeze out the last dollar)",顶尖产品反而"乐意为了安全、品牌、质量、体验而放弃一些指标上的收益"。他还顺手把这条推到人生通则:当创始人融资时也别榨干投资人那最后一块钱,因为你希望他们下次还来。

**你可以怎么做:**把这句直接搬到买入纪律上——价值投资的安全边际,本质就是"不在估值的最后一块钱上较劲"。你 StockHelp 看板算的是公允价(target_pe×EPS),最危险的动作恰恰是"等它跌到我算的公允价整整一分不差才动手",或反过来"明明已经接近公允价了还想再榨 5% 涨幅"。给看板加一条用你自己语言写死的规则:被低估到"留出余地"那一档(比如公允价打七折)才进绿区,而不是贴着公允价。买入留余地、卖出别贪最后一段——和 Amole 对增长说的是同一句话。

② "看指数别看线性" = 长期复利眼光,但要带能力圈的怀疑

**怎么做的:**他算过一笔账:一个普通公司(交易 App、生鲜配送)就算功能都发好了,两年后你拿到的价值"也许涨 30-50%,不是指数级的";而 Anthropic"因为价值来自 AI、因为指数,两年后交付的产品价值大概是今天的 100 到 1000 倍"。正因价值池差这么多数量级,资源就该从小修小补挪向大赌注。

你可以怎么做:这正是"卓越生意 vs 普通生意"在估值上的分水岭——真正能复利成长的公司,用静态 PE 去套会系统性低估它(你看板里的 5 年 PE 分位,对高成长股天然偏保守)。但请把 Amole 这套反过来当怀疑工具用:他是当事人、有理由相信自己公司的指数;你作为外部投资者,要问的是"这家公司的指数叙事是真护城河,还是我被故事感染了"。给 watchlist 里每只标的标一行:"它的价值是线性的(成熟、稳、低估才买)还是真有指数引擎(贵一点也值,但叙事必须经得起证伪)"——分清这两类,比单看 PE 分位更接近你"找卓越生意"的初衷。

③ "第一类/第二类争议" = 红线纪律,照搬成投资清单

**怎么做的:**面对有争议的测试,Amole 先问它属于哪类。第一类:争议大到根本不该做、结果无所谓——基于价值观直接否,对 Anthropic 而言 AI 安全就是第一类("这就是我们存在的理由,不做就是不做")。第二类:不喜欢、但不是红线——可以让有信念的人拿假设去试,但"让人尴尬/反感的程度越高,要求的回报也得越高"。

**你可以怎么做:**把这套两类法做成你的选股/持仓红线清单。第一类(一票否决,碰都不碰):看不懂的商业模式、出过财务造假、烧钱无限稀释、踩你价值观底线的生意——不管多便宜都不进,等于你的"能力圈外 + 道德红线"。第二类(可讨论,但回报门槛要抬高):有点贵、有点周期、管理层有瑕疵但非致命——这类不是不能买,而是"越让你皱眉,要求的潜在回报/安全边际就得越厚"。这比"凭感觉觉得不踏实"清晰得多,也正好把你"能力圈、别追涨杀跌"那几条心态焊成可执行的闸门。

④ 行业深度 = 能力圈的正面写法(Nick Lynn 那一段)

**怎么做的:**Anthropic 做 Claude for Excel / Sheets 这些金融向产品,带队的 Nick Lynn 出身投行和私募,"他构建那个产品时有巨大的竞争优势——我懂这个、我懂这个,他简直为此而生"。Amole 由此点出:行业深度比通用知识值钱得多,"在一件具体事上成为顶级"就是不公平优势。

**你可以怎么做:**这就是巴菲特"能力圈"的正向版本——你只该在自己真懂的行业里下重注。盘一下你 watchlist 那 12 只:哪些是你真能讲清"它靠什么赚钱、护城河在哪、什么会杀死它"的,哪些只是"看着指标便宜"。把真懂的标成核心仓,看不透的要么降权要么移出。别因为看板能算出一堆漂亮比率,就误以为自己懂这门生意——比率是 Nick Lynn 的行业直觉的替代品,但替代不掉。

app_incubator / Chief of Staff / 你本人

① 质量本身能驱动增长(app_incubator)

**怎么做的:**Mercury 的增长团队曾做过一个大胆决定——"忘掉指标、忘掉转化,整整一个季度只修开户流程的质量",结果成了 Amole 当增长 PM 影响力最大的一个季度;他由此带出一条信条:"质量驱动增长(quality drives growth)"。

**你可以怎么做:**你那些在做的 app(talk2me 等),挑一个,先把"用户第一次打开"的体验质量做到极致,而不是急着堆新功能。顺带一提:这条"质量驱动增长"放到投资上,也正是你找的那种"卓越生意"的样子——靠体验/质量护城河自然增长,而不是靠砸钱获客。

② 让 AI 模拟你老板给你反馈(Chief of Staff)

**怎么做的:**Amole 每周让 Claude 基于经理 Army Vora 的公开文章 + 内部发言,模拟"如果我是 Army,会对你这周做的事提什么反馈";他老实说这像"和一个有时有点醉的教练共事"——时好时坏,但偶尔会让你"幸好我抓住了这个"。

**你可以怎么做:**这正是你的 Chief of Staff 在做的事(把你写过的原则摆回你眼前)。可以给晨钟加一条"纳瓦尔 / 德鲁克会怎么评价你这周",但按"有点醉的教练"设预期、别全信。

③ 约束带来自由 —— 这条是镜子,不是待办(你本人)

**怎么做的:**Amole 反复说 Anthropic 是这行里"规模最小、钱最少"的玩家,正因如此被逼着只能选一条极窄的路;他整套打法的地基就是一句"没有聚焦,资源就被摊薄了"。

**你可以怎么做:**你一个人同时扛着正职 + 这套 PRD 工厂 + app_incubator + 小红书 + StockHelp + Chief of Staff……这是聚焦的反面。这条没有 agent 能替你做——坐下来回答一个问题:"这些里,哪一个是那个'会自我加强、越做越快'的主赌注?"其余的,降级。

更深的三个角度

**该反着用:**Amole 说"PM 别去当第 21 个工程师"——但他明确这只适用于大公司、成熟业务。你在副业里是单打独斗,正确的借鉴是反过来:自己全程上、亲手做原型。**投资上同样要反着用他的"指数乐观":**他是内部人、有理由相信自家曲线,你作为外部价值投资者,对任何"100-1000 倍"的指数叙事都该先证伪再相信——别把他对自己公司的信心,套到你买的别人家股票上。

**和你现在的做法冲突:**他"讨厌 PRD、大部分东西不写文档",正面撞上你那套精密的多-agent PRD 工厂。这是这期对你信息量最大的地方——你在把"可追溯、可预期"做到极致,顶尖增长团队却在往反方向跑。我不替你下结论,但这个矛盾值得你专门坐下来想:到底哪些需求,其实根本不该进那套工厂?

**对你的镜子:**他从脑伤里熬出来的"约束带来自由",加上领导层硬推"激进目标后来真的实现了"——照出来的问题是:你不断"上系统、多开项目",会不会其实是在回避那个更难的真问题——"到底该砍掉哪个"?

One Human Company 新号(2026-07 回填)

① Amole 的两个 agent 工作流,是现成的 C 类实测选题

**怎么做的:**他全篇"最爱、最有效"的用法是错位检测——在 Cowork 里接上 Slack,每周自动跑一句话:"看遍 Slack,你知道我在做哪些项目,去帮我找潜在的错位区域",同事靠它抓到好几处团队空转和重叠工作。另一个是每天早上扫 20-25 张图表,但只把"该关注的、令人担忧的、有意思的"标注后浮上来,重要的图人自己看、长尾指标交给 AI 盯。

你可以怎么做:C 类候选标题:「Anthropic 增长负责人最爱的 agent 用法,我搬进了只有一个人类的公司」——拿 drizzle tech 验:把"错位检测"跑在你的 9+1 角色之间(角色 A 和角色 C 是不是在重复产出、口径对不上),把"每日扫数据只报异常"跑在 App 的 building 指标上,写清哪个直接能用、哪个在一人公司尺度上是杀鸡用牛刀、烧了多少 token。这同时是 B 支柱素材:这两条就是两份新的"AI 员工岗位说明书"。可抄物:那两句原始 prompt 的你改版。闸门自检:有你的落地结果和成本,过。

② 他的冷邮件四步 + 月度投资人更新,是你新号冷启动和 build-in-public 节奏的现成打法

**怎么做的:**Amole 靠一封冷邮件从用户变成 Anthropic 增长负责人("唯一一个通过冷邮件招进来的 PM"),打磨法四条:主题行反复测试、绕开人人轰炸的 LinkedIn 去搞个人邮箱、正文只三句(我是谁/为什么合适/该聊聊)、"只要真在乎就一直跟进到对方喊停"。另一条来自他创业失败的教训:坚持发月度投资人更新——"顺时容易,难时特别难,你已经被打趴下还得解释为什么上个月说的全没兑现",但这让你留在环内。

**你可以怎么做:**两个都是办号动作。冷启动期你要找愿意被"我试了"的大佬观点来源、要约同路人互推、将来要接触潜在用户,四步冷邮件直接用;它本身也能做成一篇带可抄物的帖(三句模板卡)。更重要的是"月度更新":把它翻译成你的 build-in-public 纪律——每月一篇 A 类复盘雷打不动,尤其翻车的月份更要发(那正是别人不敢写、你的"验证派"最值钱的时候)。他说难时发更新最难也最重要——这就是你和"只晒赢"的账号的分界线。

③ 「规模最小、钱最少 → 只能选一条极窄的路」——Anthropic 的处境就是你的处境

**怎么做的:**Amole 说 Anthropic 是这行里"规模最小、资金最少"的玩家,没有 Meta 的现金流、没有 OpenAI 的先发,"走到今天某种程度上是个完整的奇迹"——而地基就是"约束带来自由":钱不多、没分销,"你就只能真的选一个非常窄的焦点,来最大化冲到逃逸速度的机会"。无限预算反而分散重点。

**你可以怎么做:**这是给你定位纪律的背书,不是新选题。一人公司是约束的极限形态——你选"验证派 + 想清楚/决策"这条窄路、不做资讯不做教程,正是他说的"约束逼着你问什么最重要"。每次想加新内容形态(连载、合集、热点)时,用这条自检:那是无限预算玩家的打法,你的逃逸速度只能来自窄焦点。若真要写,它更适合并进 ① 或 ② 的文里当一句立场,而不是单独成篇。

所以呢

可迁移的思维模型:【耐用】"两类有争议的事"分法(违背价值观的压根不做;不喜欢但非红线的,回报够高才做)——这条对 PM 决策和投资选股双用;"敢把钱留在桌上"=安全边际、买卖都给自己留余地;"约束带来自由";"看指数别看线性"(资源/仓位从小修小补挪向真有复利引擎的大赌注,但叙事要经得起证伪);"行业深度=能力圈",只在真懂的地方下重注。【这季度就过期】"从 ChatGPT 一键导记忆""现在哪个模型能干什么"这类具体战术会很快失效——但"每出一个新模型,就回去把之前做不了的事重测一遍"这个习惯耐用(你自己就遇过:那套自动化在某个版本前不行、下个版本才行)。

**判断更新:**从"工具 / 工厂越完备越好",改成"工厂的天花板只是'更高效地造功能',真正的杠杆在'选对要做的事'、'把问题和目标交出去让人 / agent 自己解'、以及'聚焦到一个主赌注'"。投资上对应的更新:从"看板能算出便宜就买",改成"先过能力圈和红线两道闸门,再用安全边际留余地,最后才看 PE 分位"。

**这周一个赌注:**二选一——(A) 挑一条正在走工厂的真实需求,按 Amole 的"两周规则"不写完整 PRD、改成钉钉一问一答 + 一页纸说明交给一个有产品思维的工程师推,记返工几轮跟走工厂的版本比;或 (B) 给 StockHelp 看板加一条"安全边际档位"——把绿区从"贴近公允价"改成"公允价打七折才进",再给 watchlist 12 只各标一行"线性低估型 / 指数复利型 + 我是否真懂这门生意",把这期的价投内核当场焊进你天天看的那块板。

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