AI时代能动性

• 「能动性」在这里指什么：不是「能干活」，而是一种「我意识到周围这套东西是人造的、所以我可以去改它、去推动它」的主动姿态。Max 的核心论断是：以前你能用「我缺某项技能（skill issue，直译『技能问题』，即把做不成归咎于自己没那门手艺）」当永远的借口；现在 LLM 把技能放到指尖，真正起决定作用的变成了能动性，而它在世界上的分布并不均匀。→ 详细
• 他把人分成两类，区别很尖锐：拥有真正能动性、并且理解「周遭世界是可塑的」那群人会做得很好；而那些纠结于「到底告诉我，当一个 PM 究竟意味着什么、当一个设计师意味着什么、我作为工程师的工作到底是什么」的人「会难得多」。换句话说，越是死抱着 job title（岗位头衔）要一份说明书的人，越危险。→ 详细
• 他认为这其实是一个老问题的延续——「创始人 vs. 非创始人」「你会不会去创业」——只是 AI 让它变得格外显眼。原话：「我怀疑这其实也是一件一直都成立的事情，我们以前只是把它归类成『是不是创始人』『你会不会去创业』——也就是能动性。」→ 详细

• 他常对自己说的一句口头禅：「你能不能像开一辆偷来的车那样去驱动 Notion（drive Notion like it's stolen）？」——意思是，Notion 不是他创的（他是在「产品市场契合度已经强到爆」之后才进来的），但你仍然可以用一种「我就是要推动改变、不在乎它具体怎么发生」的姿态做事，而不是整天盯着「我的角色是什么」。→ 详细
• 他最在乎的那句 Steve Jobs 名言：「有一天你醒来，意识到这个世界是由一群并不比你聪明的人搭建起来的。」他说，能意识到这一点的人，要么是自己开窍的，要么是「人生早期遇到了一位了不起的老师，鼓励他们去这样想」。→ 详细
• 培养能动性最大的那条主线是「做东西（making）」。 他举的例子很接地气：捣鼓办公室那把椅子、稍微改一改它，甚至「讽刺的是，一顿在家做的饭其实也是一种捣鼓（tinkering）」。他的论证是：「做东西」是人类天生的本能（造工具、创造艺术），一旦你动手，就上了一台「不停创造」的跑步机，做着做着别人会注意到你，这件事「会真正唤醒你心里那个念头：你是可以改变事物的」。→ 详细
• 他特别点破一个常见误解：很多人一听到 agency，会把自己想象成「身处一台大机器里」，于是想的是「我要绕过我那个糟糕的老板或经理，好让我拿到 X、Y、Z」。Max 直接说「不不不」——「先从做东西开始」，能动性是从创造里长出来的，不是从办公室政治里。→ 详细
• 他喜欢 Twitter 上的 meme「you could just do things（你大可以直接去做事）」，但更偏爱它的进阶版：「you could just change things（你大可以直接去改变事物）」——从「去做」升级到「去改」。→ 详细
• 节目最后他把这条建议浓缩成一个具体动作（见收尾问答）：去你所在城市或人造空间散个步，仔细看周围一切都是「不比你聪明的人」造的，意识到大多数东西你大概在 6–9 个月内就能学会从零做出来，所以你的能动性远超你以为的，去施展它。→ 详细

• Lenny 把硬币的另一面摆出来：正因为工程师能跑得飞快、东西一直在出，设计师和 PM 反而被越挤越紧——很难跟上这些不断在交付的东西。所以也许让他们花时间写代码并不合理，时间更该花在「确保事情往一个对业务有意义、且整体连贯的方向走」上。→ 详细
• Max 的回应是本期一个关键立场（详见第五节）：他完全不在乎设计师写的代码会不会进生产；让人写代码不是为了交付，而是为了「逼你去盘问你正在用以做设计的那种材料（the medium）」。所以这跟「被挤压」不冲突——它根本不是产能问题，是「理解材料」的问题。→ 详细

• 整体观察：在 Notion，Nino（Notion 员工内部昵称）尤其是设计团队的能动性「比我待过的其他地方平均水平高出一大截」。→ 详细 Brian Lovin（已上过姊妹播客《How I AI》）早把工程与设计界限模糊掉，更关键的是他大概还是 Notion 的「头号招聘官」——这不是他的岗位职责，是他主动跳出日常工作做的：「组织现在需要这个，我要出去跟人聊、找到合适的人。」Eric Liu 则是一条「主动改造自己角色」的轨迹：他问 Max「假设你去创业，会雇我吗」，Max 答「头 10 个人里不会，我不需要 PM」，Eric 回「那我去练技能，练到你愿意把我列进前 5 个人」——于是从写长篇 PRD → 多花时间在 Figma → 现在又跨到「我为什么非得做 Figma，能不能直接把原型搭出来、在原型里思考」。Max：这就是高能动性——「我要把这个角色改造成我认为它应该有的样子」。→ 详细 → 详细

• 加入 Notion 时团队在 Figma 里设计聊天界面，Max 想到 Brett Victor 的演讲《Stop Drawing Dead Fish（别再画死鱼了）》——「一张聊天界面的静态图就是那条死鱼，你必须『感受』这个 AI」。解法是他和两位设计师搭了「你能想象到的最烂的 playground」：一个极小、对 LLM 极友好、只用「LLM 特别擅长的工具」的代码库，独立于主仓库（Notion 主仓库「十年沉淀的模式」对 agent 不友好），优化目标是「尽量不吓人、尽量能一次跑通（one-shot）」，让人只需克服「我怕用终端」的恐惧，「然后它就变成纯粹的聊天了」。他不揽功：「Notion 的设计师和 PM 现在都写代码这件事，我不会把功劳揽到自己身上，那大概反正都会发生。」→ 详细 → 详细

• 这是本期最反直觉、也最重要的立场之一。Max 原话：「我其实完全不在乎设计师写的代码最后会不会进生产环境。我之所以喜欢『用代码来思考』，是因为它逼着你去认真考虑这个媒介本身。如果之后那些代码全被扔掉了，那太好了。」→ 详细
• 他用一个「二选一」把观点钉死：一个 PM/设计师如果会微调 UI 的小细节、但不理解 agent loop（智能体循环，指 AI 反复『思考→行动→观察→再思考』的那套运转机制）是怎么运作的；对比另一个不会调样式、但从骨子里就理解并能设计 agent loop 的人——他「宁愿要后者」。理由是：「你真正理解 agent loop 的唯一办法，就是用它们本身所构成的材料去搭建它们——而那个材料目前就是代码。」他还补一句类比：现在所有这些编程的「harness（脚手架/外壳，指 Claude Code、Codex 这类把模型包起来、让你能驱动它干活的工具）」，「基本上就是 90 年代的操作系统」——意思是它们是这个时代最底层、最值得学的那层东西。→ 详细
• 所以他强调的是原型用途，而不是「因为能交付就交付更多功能」。原话点睛：目的是让人「成为这种材料的大师（a master of the material）」，而不是「把想法交付出去那套机制里的一个齿轮（a cog in the delivery mechanism）」。他也承认：往往一旦你唤醒某人、让他认识到一种新材料，到某个点上他自己就会把界限模糊掉、开始写生产代码——但别忘了「为什么」这么做。→ 详细
• 历史佐证：在 GitHub，早在 LLM 出现之前，GitHub 设计师就为 GitHub 本身贡献代码——「在 GitHub 的顶级贡献者里，大概有 10% 是设计师」。Max 一直是「设计师应该会写代码」这一派的。→ 详细
• 当前流程的一个「破洞」：设计师现在大多在代码里做原型，结果 marketing 之类的团队反过来要求他们在 Figma 里「逆向还原」一遍，纯粹是为了做视频素材。Max 直言「这显然有点傻……看起来就是无效劳动（busy work）」。→ 详细

• Lenny 担忧角色融合会丢掉「清晰的职业路径、设计的一致性」。Max：「如果我们不够小心，就会失去专才（specialists）。」他用硬件比喻讲透「原型 vs 工程」：硬件创业初期外壳用 3D 打印，「你会看到一层层纹路（layer lines），这不是你该拿给别人花钱买的东西」；从这到「量产给一亿人」还有很长的路，而工程的真正意义就是「我如何优化工厂，让我们有足够的良率（yield）和精度」。他批评当下讨论「全都是『能花多少 token』『能发多少功能』，那工程那部分呢」——而工程恰恰是「确保东西能为一亿人、十亿人正常运作」，这部分「非常缺失」。设计侧同理：现成设计系统让谁都能很快搭出可用界面，「但那种打磨出来的愉悦感（the delight in craft）在哪里？」结论：不小心会丢掉「处在边缘的专才」，「如果失去它，会挺可惜的」。→ 详细

• 当 Lenny 问「跟几年前比，你的工作最大的变化是什么」，Max 给了一个特别精炼的框架：「我觉得每个项目的头 10% 现在都是免费的了。」具体说就是：搭一家创业公司的第一个版本（他叫它「第一个 0.8 版本」）几乎不费什么力气；对大多数事情来说「没必要去写一份 PRD，如果你可以直接做那个粗糙的版本（the janky version）——『这是我觉得我们应该做的东西的 demo』」。→ 详细
• 但他立刻补上后半句、把幻觉戳破：「就算你大方一点说头 90% 现在都搞定了，最后那 10% 实际上仍然是 90% 的工作量。那永远是最难的。」AI 搬走的是开头那段「想清楚」的轻活，没搬走收尾那段重活。→ 详细
• 因为探索变便宜了，工作方式随之改变：「你现在负担得起说『我要派出 10 个 agent 去探索 10 件不同的事』，然后看看我有没有想对。」 过去是一条路走到黑，现在是并行试 10 条路再挑对的。→ 详细
• GitHub 产品评审的两句口头禅在这里回来了：「Demos, not memos（要 demo，不要备忘录）」+「给我一个能让我有反应可作的东西（give me something to react to）」。落到操作上就是：如果你要写一份 PR（pull request，代码合并请求），就直接写用户会读到的那份变更日志（change log）或博客文章。Max 说这把「迭代」很早地内建进了产品里，瀑布式开发（waterfall，一步步走完再交付的老式流程）现在更没意义了——「瀑布式开发某种程度上就是『何必呢』」。→ 详细

• 「vibe coding」（凭感觉/对话式地让 AI 写代码、不细抠实现）是热词，Max 有个「笼统的不满」：「我并不觉得过去 12 个月里软件的『质量』提升了多少，数量也许涨了，但要找到真正可靠的软件还是非常非常难。」他特意点明实验室自己也未能幸免（这话分量重，因为他天天用）：「我很喜欢他们的工具，天天泡在 CLI（命令行界面）里，但差不多每两周就会出现一次回归（regression，原本修好的功能又退回坏掉）——三周前才修好的东西又坏了」，而且「至今没法以合理帧率把 **TUI（终端图形界面）**渲染出来」。他希望行业找回「那种苹果式的、机械加工出来的一体成型铝合金（Appleesque machined unibody aluminum）那种工程感」——严丝合缝、扎实到无可挑剔的质感。→ 详细 → 详细

• 定义：「软件运作时，更贴近使用它的人的利益，而不是制造它的那家公司的利益。」他自称「超级 Apple 粉」但反对「专门由 Cupertino 那座象牙塔设计出来的软件」。物理类比：「想象你住在一个不允许你重新摆放客厅、厨房必须完全按别人决定布置的环境里，我们不会接受——但这差不多就是现在软件世界的处境」，问题是「每一层都被胶水黏死（every layer is glued together）」。他也诚实承认反面：你可以跑自己的 Linux 发行版，但「我并不总是想从零开始，去搞清楚为什么触控板不工作」。归根结底：「你对自己的计算生活（computing life）有没有所有权？我觉得我们越来越没有了。」前沿在研究机构 Ink & Switch；Geoffrey Litt 现在每天和他一起工作，研究「怎样让软件更可塑、又不倒退回没有实时协作 / 安全保障的状态」。这个视角他归功于 Airbnb 的 Brian Chesky：「你周围的东西不过是别人造的，那些人未必比你聪明。」→ 详细

• Max 的 Twitter 置顶视频是工业设计大师 Dieter Rams 拄拐杖在博物馆里对一把把椅子评头论足、一脸不屑「这个不够好（This isn't good enough）」。表面理由（半玩笑）：「我和他唯一的共同点也许就是我们都是德国人」，他立志能「一脸不以为然地用拐杖指着东西说『这个不够好』」。真正关联：Max「非常坚定站在『设计应该首先是有用的，然后才是好看的』这一阵营」——视频里那些椅子「绝大多数是放进博物馆陈列的，你试着坐上去会想『这是什么鬼』」；Rams 评一个柜子的妙语是它「既不整齐有序，也不算得体地混乱（neither orderly nor properly chaotic）」。Lenny 的补充感想：视频戳破了「看到大名 / 地位就默认作品很棒」的那层假面纱——「不，这太蠢了，这是一堆绑在一起的柜子？根本说不通」。→ 详细 Max 把它接到两本书——Christopher Alexander《建筑的永恒之道》、Stewart Brand《建筑物如何学习》，核心：「最适合你的房子很可能不是建筑师建的，而是在很长时间里逐渐适应你怎么过日子、会随时间『学习』的东西。」落脚：「判断一个东西是否有用的好办法，就是看你能不能改它、调它。」→ 详细 → 详细

• 有种说法：AI 来了，「我们将自己做所有工具，不需要 Salesforce、甚至不需要 Notion，我自己做一个」。Max 先把概念拆清楚：「一旦你有了一个缩写词（SaaS），它就会指代一大堆非常具体的东西」，说「什么都不会变」当然很傻。→ 详细
• 他对 2010 年代 SaaS 的犀利定性：「很多 SaaS 本质上是围绕一个电子表格、或某个更通用的东西，包装出来的非常花哨的形式。它做的事情就是把人引导到正确的方向去填那张表——也就是说，它比电子表格的可塑性更低。而这恰恰就是它的价值所在。」（把自由度收窄、替你做好规矩，本身就是卖点。）→ 详细
• 真正重要的是「as a service（作为服务）」那部分：「我不认为大多数人真的想去维护整个软件技术栈。」他现身说法：「我自己就试过用一个周末给自己重做一个 Notion，就为了去触碰那些让人沮丧的边界。我不觉得人们想要那个。」两个生动比喻：① 打猎 vs. Costco——「人们不想去打猎，只想去 Costco 拿那块用泡沫塑料包好的牛排，假装它一开始不是打猎得来的」；② 花园——「Bret Taylor 也说过——软件就像一座花园，你需要打理它，而你在『作为服务』里付钱买的就是这份维护，以及一群专才在拼命琢磨一个问题。」→ 详细
• 趋势预测：工具会变得更通用——「软件会更多回到 90 年代那种通用工具：文字处理器、电子表格、FileMaker Pro，但这些仍然会是『作为服务』的」。同时专门工具（如安全领域）仍存在，因为有人「真正多走一步、彻底解决某个用户问题」。结论：「在某种程度上，『SaaS 末日』被大大夸大了。」→ 详细
• 例证与反例：记者 Joanna Stern 发推「多亏 Notion AI 我终于看懂并用上 Notion 了」——Max 点出它意义：Notion 不是「一上手就会」的传统 SaaS，而 AI 等于内置了一个导师（a tutor），降低通用平台门槛。Lenny 加两个反例：① Cat Wu 告诉他「Slack 基本上就是 Anthropic 的操作系统，一切都跑在 Slack 上」——最该说「自己做一个」的公司反而疯狂用 Slack；② Workday 同理。美国一大优势是「专业化分工」——「我可以花钱买 Notion，因为相比自己做并不贵，我为什么浪费人生」。Max 接话补刀：「Anthropic 的人，他们的时间花在构建 AGI 上，比花在做一个更好的 Slack 上更值得。」→ 详细 → 详细 → 详细

• Max「非常矛盾」。一方面信奉「永远不要赌纯文本会输（never bet against plain text）」——纯文本、Markdown、代码都经久耐用；另一方面又想「我们真的就要这样来来回回地聊天吗」。他举 Figma 的未来当例子：在 Notion「一些设计师对 Figma 用量下降，另一些则『不，这些 AI 工具棒极了』」，很难预测——「direct manipulation（直接操作，指你直接用鼠标拖拽改东西、而非打字下指令）是不是要消失了，因为现在是 agent 在替你做那个直接操作」。关键分叉是「自动化 vs. 增强（automation versus augmentation）」，取决于推理速度：慢推理 → 「排一堆任务，在大楼里走来走去想别的事，回来再审阅」；即时推理 → 「你是不是会即时地去捏塑代码这团黏土（instantly mold the clay that is the code）」——像捏黏土一样实时塑形。→ 详细 → 详细

• 实验室运作的隐含假设是：人们永远会想要最聪明的前沿模型（the frontier model）。Max「不完全同意」，并坦言「我其实非常好奇」。→ 详细
• 他做了区分：对癌症研究、需要砸数百万美元的任务确实想要最前沿；但「我们也不是这样运营公司的——比如我们不会为每件事都配一个博士。」所以「对很多知识工作类的任务，大概在某个时候我们会到达『足够好（good enough）』」。→ 详细
• 那个被反复引用的视网膜屏（Retina display）类比：「在我看不到像素之后，我就是看不到像素了，我不需要你把它们做得更小。对于很多认知任务，是不是也是同样的道理——在某种智能水平之后，我不需要更多了，相反我想要的是一种不同的模态、以及更快。」一旦「够好」，就可以去优化别的维度：「它们在本地运行（locally）、它们更便宜、它们更快。」→ 详细 → 详细
• 他引经济学家 Tyler Cowen 的类似观点（并谨慎地「不想替他下定论」）：「社会在很大程度上并不是被智能卡住的（society is largely not capped by intelligence）。」→ 详细
• 他真正向往的形态：「外骨骼（exoskeleton）」式的 AI——增强人本身——而不是「我在某个数据中心的某处有一个盒子里的神（a god in a box），而我们其他人某种程度上都在那儿无所事事地转大拇指」。一句话立场：「我痛恨权力的中心化（I hate centralization of power）。」→ 详细

• Notion 对 token（模型按「词元」计费的最小单位，可粗略理解为「AI 用量」）花费的政策是「不限量（unlimited）」。理由是「现在为这个去做优化是错的——就好比有新东西出现的时候，值得让大家先去探索一番」。→ 详细
• 但他给了一个明确的时间预判：「我确实怀疑，从现在起六到十二个月后，很多公司真的会开始追问 ROI（return on investment，投入产出比）的问题，我觉得对很多人来说，那会是一场让人不太舒服的对话。」他还自嘲现在「有这个奢侈，可以暂时不去管它」。个体花费量级：跟 OpenAI、Anthropic 的人比「肯定是小巫见大巫」，但对 Notion 一个个人来说「绝对是几千美元级别（thousands）的，也许是几万美元（tens of thousands）」。→ 详细 → 详细
• 关于「token 花费 vs. 工资」这条被热议的线，Max 的立场很硬：「把 token 花费当成一个值得炫耀的指标，是有真实危险的，这跟有人炫耀自己一天写了多少行代码（lines of code）是一回事。」他追问「你为什么有那么多行代码？全世界最大的软件项目也没有多少百万行代码，我们为什么要拿那个来吹嘘？」——结论：「它不是个有用的指标。」→ 详细
• 顺带：Lenny 提到 Meta 最近因为想搞「AI 使用量排行榜（leaderboard）」挨了不少批评。Max 却公允地表示理解：「我很惊讶，要让人们去识别自己工作的『外层循环（outer loop）』、去调用一个 agent、去给自己的工作搭建一座『软件工厂（software factory）』，这居然要费这么大劲。让人们跳出他们习惯的工作方式，居然需要这么多的推动和催促。」所以面对 Meta 那种「几万号人」的规模，「搞个排行榜、鼓励大家去做」是个能逼大家先试的办法，「随着他们慢慢学，会从中找到一些好的、有用的事情去做」。（注：「外层循环」指你不再亲手干活、而是站在更高一层去编排/监督一群 agent 替你干活的那种工作模式。）→ 详细

• 整个 Notion token 花费最多的是一位 PM（产品经理）。Max 猜测这个排名「可能不包括我们的自动安全漏洞扫描、以及 bug 分诊那种系统级任务」——也就是说，纯论「人主动发起的用量」，最大户是个产品经理而非工程师。→ 详细
• 一个反直觉的现象：离工程越远的角色，其实越好说服。原话：「他们会觉得『哇，我现在有超能力了，看我刚搭出来的这个神奇玩意儿』——因为他们之前能做的和之后能做的，那个能力鸿沟太大了，大到让人沉醉（intoxicating）。」反而要拉住他们：「没错，但你明白我们为什么不能合并这个 PR 吗？」→ 详细
• 工程侧，他引用 Simon Last（Notion 联合创始人/CTO）的标准，作为衡量「你到底有多 agent 化（how agent-filled you are）」的试金石：「对代码的任何手动干预（manual intervention）某种程度上都是不好的——你很可能是在可验证性循环（verifiability loop）里、在那个『软件工厂』里某个环节做错了什么。每次出现一次人类干预，它都应该让人感觉有点像是个 bug。」（即理想状态下你应该把活儿编排好让 agent 自动跑通，而不是动不动自己上手改。）唯一的例外是 review 代码——Simon「仍然非常坚定地认为：你大概应该 review 更多的代码，应该在 review 代码上花比现在更多的力气」。→ 详细

• Max 先纠正可能的误读：「其实我不太确定 Figma 是不是真在走下坡」，更可能是「两个阵营并存」——甚至是 **Jevons 悖论（一项资源用起来越高效，总消耗量反而越大）**在起作用：「Figma 其实在涨，然后当然 vibe coding 也在涨。」他借此表态：「我真的非常讨厌硅谷那种『对抗叙事』，就是『为了让 Anthropic 赢，OpenAI 就得输』。」真正出人意料的工具是「终端（terminal）」：起初「有点吓人」，但「一旦 PM 们进到 Claude Code 或 Codex 里，一切就都没问题了」。Max 的刻意做法很有意思：他「一般会鼓励他们别用 GUI、而是用终端」，因为「我就是知道随着时间推移他们会变得好奇、去拉扯别的线头，然后某天醒来发现『我现在更理解计算机运作的底层基质（substrate）了』」。另一个被点名的工具是 Conductor——「他们基本上大多就是在用开发者工具」。→ 详细 → 详细 → 详细

• Lenny 问「除工程外 AI 接下来改造哪个角色」，Max 给了「也许有争议」的观点：模型在编程上以「某种指数级速度」变好，对其他领域的进展「都不那么印象深刻」——「我不觉得它们写作显著变好，我仍然非常讨厌读那种 AI 生成的『泔水』式写作（AI slop）」。解释框架来自 Andreessen 的「软件吞噬世界」：如果「创造软件、把业务实践编码进代码的成本」趋近于零，「我们就会拥有多得多的软件」，所以结论是「更多的是软件工程会渗透进所有其他领域，而不一定是出现了某种全新的东西」（身边例子：「我们 HR 的人正在把很多事自动化，因为不用再烦工程团队帮他们写代码了」）。他还教你识破话术：当模型公司宣称「在某非编程领域取得巨大进展」，真相是「你只是把编程的原则应用到了这个领域」。这与 Codex 产品负责人呼应：「每一个会赢的 agent 都将是一个编程 agent，它会自己构建它所需要的东西」——Lenny 举 Claude 的 skill：「我给自己构建一个 skill，现在我就知道怎么做这件事了。」→ 详细 → 详细

• Max 谦称自己「对这一切怎么演变其实是零影响力」，但勾勒了两种分叉。分叉一：如果实验室和**开放权重模型（open weight models，权重公开、可自己下载部署的模型）**之间的差距继续拉大 → 「实验室基本上就有权决定这个世界长什么样」（他「非常不喜欢」，因为「我痛恨权力的中心化」）。分叉二：如果差距不再扩大 → 扩散（diffusion）——「人们会很自如地运行、微调（finetune）自己的模型，就像在 Cursor、Intercom 上看到的，Notion 也在试水（dabbling）」。逻辑是纯 ROI 计算：「它可能不是前沿模型，但对很多任务会够用了——把任务发给一个运行成本更便宜的小模型、从而去掉实验室那部分利润率（profit margin），是不是更便宜。」→ 详细
• 他对当下格局的判断很乐观：「我觉得我们现在其实处在最幸运的可能时间线之一——至少在美国，我们有三家有实力的实验室，全都在那儿激烈搏斗，也许算上 Meta 就是四家。」愿望：「我会非常喜欢这样一个世界：我们在美国有差不多十几个前沿模型，而不是总得依赖世界上其他地方来做这件事。」如果竞争停下来，他「会有点担心」。→ 详细
• 「云大战（cloud wars）」类比讲得很完整：到某个点「各层会商品化（commoditize），企业不会想把自己锁定到某一个单一供应商上」。他拿上一段在 Heroku 的经历做对比：Kubernetes 比 Heroku 成功得多，「尽管从用户体验角度看它差得多」——差别在定位：「Heroku 是在说『我们要替代掉你的运维团队（replace your ops team）』，而 Kubernetes 是『我们要把你的运维团队变成超级英雄，而且我们不会把你锁定到某一个云上，你可以自己选』。显然那才是企业想要的——企业想要选择权。」→ 详细

• 引用 Kathy Sierra（Max 说「这都是老黄历了，说明我有多老」但「真的让我一直记着」）：「与其谈论你的产品、谈它有多了不起，不如说『我们会把你变成超级英雄』。就像马里奥吃到那朵小花、现在有了超能力，而不是『看我们多了不起的产品』。」→ 详细
• 由此推出一个微妙的产品洞察——为什么自动代码 review 工具效果不太好？「你把代码公开推送出去，然后一个东西来吐槽你的代码、告诉你你是个多糟糕的开发者」（这是在贬低用户）；而 Claude Code 和 Codex 做的恰恰相反——「你在编程，然后你发布的是『你加上 Claude』的成果，你因此获得了『我是个多好的开发者』的炫耀资本（bragging rights）」。同一件事，定位成「让你当超级英雄」就赢，定位成「公开羞辱你」就输。→ 详细
• Anthropic 案例（在「做对而非做第一」语境下提出）：它「当初远远落后，比 OpenAI 起步晚，拿到的融资也更少，而现在就是一骑绝尘、占据主导」。最让 Max 印象深刻的是 Dario（Anthropic CEO）：「他不是在 OpenAI 只走运过一次。他把同样的事做了两次，而且两次都成功了。」→ 详细

• 大量用户反馈 Notion 的 AI agent「真的特别有用」，Max 第一反应是自我批评：「我希望它能更好，我是我自己最严厉的批评者——一天大部分时间都在想它哪里做得不够好」，但也承认「我惊讶于它有多好」。历史伏笔：「第一版 Notion 助手其实是在 ChatGPT 之前就推出的」，联合创始人 Ivan（Zhao） 和 Simon（Last） 早有直觉。核心洞察：「agent 需要上下文（context）才能运作，它不喜欢『穿过一个狭窄的孔道才能跟另一个数据仓库对话』」，于是「这是第一次，『一个互联的工作空间为什么真的有价值』变得显而易见——因为我可以让 agent 到处漫游（roam around）」。他更倾向「把 Notion 当成一个操作系统来看」，让它「更像编程 agent 在 Unix 里所处的那种环境」。还有一条「敢啃硬骨头」：「有时候我们就是足够『傻』，傻到敢去尝试难的事情」（如企业搜索里「做了很多自动的权限处理」）。用 Lenny 的圣经梗收尾：Notion「正是为了这样的时刻而生的（made for such a time as this）」。→ 详细 → 详细

• Max 在职业生涯中两次遇到「第一幕过于惊艳、不知如何接第二幕」的情形——GitHub（他加入时正赶上一点「身份认同危机：我们的下一幕是什么、该做什么」，「围绕该做什么产品有大量的争论」）和现在的 Notion。原话：「如果你的第一幕实在太惊艳了，那这一幕就太难接了。」→ 详细
• 解药是不断提醒大家别那么小心翼翼（preciousness，指对已有的好东西过度珍视、不敢碰）。他给了一句很锋利的权衡：「我们的用户因为我们不去创新而产生的不满，会比我们偶尔不小心弄坏一个东西要严重得多。」→ 详细
• 内部口头禅「shots on goal（射门次数）」——核心逻辑是：你赢不赢取决于你射门多少次，而「AI 让做实验更容易了，你其实就是在直接增加射门次数」。→ 详细
• 但他立刻给「多发功能」泼冷水：「功能数量（feature count）和代码行数、消耗的 token 数之类的一样，是个同样愚蠢的指标。我宁愿要更少但真的非常非常好的功能，而且这些功能之间的组合（the combinatorics）能让你做成任何事。」→ 详细

• Notion 内部有一种贴纸，上面写着「obviously good（显然就是好）」——意思是「我们只做那种显然就是好的东西」。标准就是「一看就知道（you know it when you see it）」：「我不觉得有谁在看到第一代 iPhone 时会争辩说它不是 obviously good。我不觉得有谁在 ChatGPT 刚出来时会争辩说它不是 obviously good。」→ 详细 → 详细
• 但他点出很多公司会犯的错：「很好，那我们就躲进这个山洞里与世隔绝（in this cave in isolation），直到把它打磨到 obviously good 为止。」与之相对，Max 的核心价值观之一是「增量正确性（incremental correctness）」——「迭代，把迭代这件事练到非常非常熟练。」→ 详细
• Notion 内部的活例子：「我们经常被客户狠狠吐槽——这一点我反而很喜欢——就是我们 Notion 内部有大概六种自动化原语（automation primitives，可粗略理解为六套不同的『让 Notion 自动干活』的基础机制）」。他坦承这是有意为之：「我们就是让一堆不同的想法各自生长，观察它们怎么运作，但接下来你确实得做那个艰难的工作：把它们重新整合收敛成那个『赤裸的、机械的核心（the naked robotic core）』。」做收敛是有代价的——「你在做这种调和的时候，下一个东西的发布可能就会稍微延迟一点。」他还顺手吐槽行业同病：「有人开玩笑说，为什么 Claude 桌面应用里有三个 co-work 的标签页，还有一个我搞不清的 chat？」——这种调和「得有人坐下来做」。→ 详细

• 品味（taste）的「极客定义」（Max 说「这是一种特别极客的描述方式」）：「你能在脑子里跑一台虚拟机（run a virtual machine in your head）：给定一个想法，你能预测某个特定的『圈内群体（in-group）』会不会喜欢它。」（即：品味不是玄学，是「准确模拟目标人群反应」的能力。）→ 详细
• 两个极端把它框住：「如果你是这个星球上唯一一个觉得某样东西好的人，那它好吗？不好。但也许你也不需要为 80 亿人造一个产品。」（他自陈「从没做过消费级软件，大概会做得很烂」。）所以关键是：「你要决定你的「圈内群体」是谁，然后你要把模拟他们会作何反应这件事练到多好。」→ 详细
• 唯一方法是「带反馈的迭代（reps）」——「这几乎就像在训练一个模型。」这正是他对「我们仅剩的东西就是品味」这套说法不完全认同的原因：「如果你想想这个循环——输入一个想法，看人们怎么反应——这非常像反向传播（back propagation，神经网络靠『看误差→回头微调』来学习的机制）。它感觉跟我们训练模型的方式也非常像。」（潜台词：既然品味本质是一种可训练的循环，那 AI 也未必学不会，「人只剩品味」未必站得住。）在一个领域建立品味「需要非常长的时间」，但建好后「往往可以带着那种品味外推（extrapolate）到其他领域去」。→ 详细
• 比喻：「看看日本的手艺人——他们就是画那只碗画了不知道多久。这就是需要时间。」方法就是「把练习的频率（the frequency of reps）提上去」，「没有办法去『速通（speedrun）』这件事」。→ 详细
• 一个很具体的观察：在软件设计上品味高的设计师，往往同时具备两个特征——① 「有自己的副业项目（side projects），从头到尾整件事都由他们自己负责」；② 「总在折腾某个新应用，就是那种很烦人的人，老是说『嘿，要不我们团队试试这个？』」（Max 吐槽：「真的吗？这已经是你第 49 次推荐新工具了」）——本质是「持续接触别人的想法（exposure to other people's ideas）」。还有一招是「让自己被有品味的东西包围」：Notion「所有会议室都用著名物件命名，比如第一台打字机、Macintosh、保时捷 911」，效果是「我坐在某间会议室里会想：我正在做的东西完全配不上它，我得做得更好」。→ 详细

• 他先纠正一个用词：「我其实想说，我是为一些非常出色的产品做出过贡献，而不是说我『打造』了它们。」并补一句价值观：「在这行待得越久，我就越在乎『造这个东西的是怎样一个团队』——我以前觉得那不重要，现在我觉得它是唯一重要的东西。」→ 详细
• 他否定两种常见说法：「你不能说最好的设计总会赢」（很多产品设计根本不重要，「那作为一个设计师你可能会陷入身份认同危机：我做这个到底是为了什么？」），「你甚至不能说最好的工程总会赢」。而最大的陷阱是那个死亡循环：「只要我再往产品里加一个东西，它就终于会变得很棒了。」→ 详细
• 真正的共同点：「所有真正伟大的产品，都有一个极小的核心，而那个核心好得异乎寻常。」（他补充：这既是「靠运气偶然撞见」，也得「市场也认同」。）逐个例子：
  • iPhone：多点触控（multi-touch）。→ 详细
  • GitHub：Pull Request——「任何人都可以向你提出一个建议，然后你能看到它。」→ 详细
  • Notion：blocks（块）和斜杠命令（slash commands）。→ 详细
  • Figma：「实时协作与非实时之间那种无缝的融合（the seamless blend between real-time collaboration and not）。」→ 详细
  • Heroku：git push heroku master——「当时部署应用真的很难，而这句非常简单的命令让东西从『在我电脑上的某个东西』变成『我现在有了一个 URL』，那种感觉太让人上瘾了，于是其他一切都从那里自然流淌出来。」（Max 还心疼地补注：Heroku「就是第一个 Vercel」，可惜「大家都不记得它了」，后被 Salesforce 收购。）→ 详细
  • Dropbox：菜单栏里那个小图标——「它同步做得太好了，好到你甚至可以拿它当『我有没有联网』的指示符，因为它判断你有没有网络连接比你的 Mac 本身还准。它的工作就是这个：别挡路，让我所有的文件永远都在那儿。」后来很多年他们想扩大覆盖面，Max「一直在想：不不不不，把它推回去。我不想要更多东西，这是我对你唯一的要求」。→ 详细
  • Snapchat：「照片会消失」这个概念。→ 详细

• Max 的原话立场：「你得做对，而不是做第一个（You have to be right. Not first.）」他承认网络效应、训练模型的先发优势「确实有点道理」，但「这一点被高估了」。→ 详细
• 他最喜欢的例子是 AirPods：「蓝牙耳机以前其实挺烂的，然后出现了 AirPods，哦它能连上之类的——而它们并不是第一个 MP3 播放器，也不是第一个……你就是得把它做对。」→ 详细
• 他批评当下的浮躁：「因为留住人们的注意力太难了，我们总是想着『我怎么才能火、怎么才能搞那个出圈的事』——而我会说，没错，持久性（durability）才重要。」他给的处方：「想想你会怎么去打造宜家（IKEA）那样一家世代相传的公司，它根本不去操心今天 Twitter 上在流行什么。」→ 详细

• 关于 JTBD（把产品当成『用户雇来完成某件任务的工具』的框架），Max 很坦诚：「如果我把 Clayton Christensen 的所有东西重新读一遍，我大概也不会对它产生特别强烈的认同感」（这在 Lenny 播客是个老争议，嘉宾 Shreyas 非常反对 JTBD）。他主要用它问两个问题：① 「你有没有从整体上想过用户到底想『雇用』你的产品来完成什么任务？」② 「你对『用户想要什么』和『你希望用户想要什么』这两件事是否诚实？」它的价值是强制人拉远视角：「用户雇用你是为了完成某个任务，你自己会买你刚做出来的这个东西吗？答案往往是——哦，这我倒还没想过。」一个近期例子（落地页）：「我发现人们做 landing page 时，写作能力会立刻退化，满嘴营销腔（marketing speak）」，他的逼问法是「你不会这么向一个朋友解释它——假装你站在白板前，为讲清楚它你会画的那个最朴素的东西是什么？再回去看你刚设计的那个，这两个是一回事吗？」→ 详细 → 详细

• 节目开头的「犀利观点」，Max 半玩笑半认真：「我这话既是玩笑又有几分当真——我们其实已经有全民基本收入（UBI，无条件发给每个人的基本生活费）了，它叫『知识工作（knowledge work）』，而且我不会把我自己的工作排除在外。」论证：「如果你真的去看我们究竟需要什么才能生活、过得满足，那其实要少得多，而我们却建立起这样一套等级体系、所有这些『绝对必要』的东西。」他相信即便 AGI 来了，「我们人类会不断想出别的方式，把自己塞进围绕 agent 的那场对话里——因为我们太有创造力了，会不断想出新理由论证我们为什么绝对必须留在那个循环里」。他特意提醒：「把所有因素考虑进去我们有多幸运啊……但不是每个人都有这份运气，而最热衷于讨论这个话题的那群人，恰恰处在『幸运』这一桶里。」→ 详细 → 详细

• 这个问题 Max「几乎会问每一个我们要招的人」。他自己的答案：「我会做一模一样的事情」，只是「大概会少花点时间开会和做管理」。→ 详细
• 让他难过的现状：「我这份工作有件让人难过的事，就是我至今还没能用 agentic 循环替换掉它的 80%。我很羡慕我们的工程师和设计师，他们能去做这件事。所以但愿在某个时间点我就没工作可做了。」→ 详细
• 他为什么写代码：「我写代码不是出于实用目的，我写代码是因为它也是一种智力上的挑战，我把它想成是在下国际象棋和围棋。」由此引出一段很动人的话——他「很难过李世石（Lee Sedol）在输给 AlphaGo 之后，好像就对围棋放弃了」，他的态度是：「管它什么机器在这上面更厉害呢，重要的是人的那部分东西，你就继续钻研下去就好了。」他还是会「折腾、造东西、让我周围的世界变得更可塑」。一个当下细节：「今天早上有人邮件问我『你想过机器人技术（robotics）能做什么吗』，一下把我脑洞打开了，因为那离我的技能太远了。」→ 详细

• 他先吐槽时代背景：「现在想有反共识的观点变得太难了，因为我觉得算法会用一种近乎疯狂的力量，拼命把人身上的反共识观点逼出来。」→ 详细
• 他的观点：「我认为『包容性（inclusivity）』并不总是那么好的东西。」依据是他「非常相信『小群体理论（small group theory）』」：「我觉得这个世界是由八个人或更少人组成的群聊（group chats of eight people or fewer）在运转的。所以有时候『排他（exclusive）』反而是好事。」→ 详细
• 应用到 Notion：完全可以立志服务 80 亿人，「但我觉得如果我们真这么做，就会严重得罪最早的那批、姑且说 5 亿用户，因为『尖子生（the top of the class）』想要的东西和所有人都不一样——而每个人都在某件事上是尖子生。」所以「只为尖子生、和尖子生一起做事，有时候就是一种制胜策略，给他们做一款非常非常好的产品，而这从定义上就意味着你会把别人排除在外。」（重要免责声明：他明确不是指麦当劳那种「当地唯一的工作机会」场景，指的是「舒服的、有空调的工作」。）→ 详细
• Lenny 加注一个绝佳印证——播客 TBPN：「他们当时大概只有八千个听众，结果一场对谈下来被以几亿美元的价格收购了。」他们自己的说法是：「如果有几百万人在听这个节目，那说明我们一定哪里做错了。」因为节目「就是专门设计给科技圈的当权者和有影响力的人」——刻意做小、做精，正是它的价值。→ 详细

• Max 先解构这个提法：「这真是个很奇怪的——我其实不太会去想『赢』对『输』，我感觉自己每天都失败一大堆。」失败一·组织层面：在「会写代码的设计师」难招的年代他放松了门槛——「我没预料到这会多快变成一个滑坡（slippery slope），我宁愿团队里设计师少一点，但每个都更博学多才（polymath）」。失败二·产品层面（GitHub Actions）：「我们当时还觉得 Actions 不需要好的包管理（package management）——如果当时多想一点，这个世界会更好」。→ 详细
• 失败三·创业（2014）——这条最重，是 TL;DR「死亡螺旋」的出处。他 2014 年办过一家「算是 Notion 竞品」的公司，命运转折很戏剧：「就在我们要从 True Ventures 拿到投资意向书（term sheet）的那一周，Notion 从『建网站』转型到了『文档协作』，于是 True Ventures 说『抱歉我们这边有利益冲突』。」核心错误是：「我们花了太多时间去打磨编辑体验——markdown 折叠，所有你现在在 Obsidian 里看到的东西，我们 2014 年就差不多做出来了，我们以为那才是真正重要的事。」而反观 Notion——「Notion 编辑器的第一个版本糟透了，你甚至没法在两个块之间做选中操作，但结果证明这根本不重要。」教训一针见血：「那就是在一件错误的事情上勤勤恳恳地做了太久太久（working diligently on the wrong thing for way too long）。巨大的失败。」然后陷入死亡螺旋：「我们不停地再加一个功能，想着：现在好了吗？现在好了吗？而结果就是——没有。核心不行。」→ 详细
• 但反过来——只要核心是 obviously good，「你能判断出来，它会有一种『明显就是好』的感觉」。它可能好是好，但「每一次用户研究就是没激起反响、用户不知道怎么用」，这时关键是「不要放弃那个核心想法」：「那是 80%，剩下的 20% 就是——不懈地迭代（relentlessly iterate），直到它真正和你服务的那群人对上号。」→ 详细

• 一个尖锐观察：「我觉得硅谷现在反常地充满了其实并不真心热爱计算机的人。」很多年轻人有「这是最后一班车（the last train）」或「沦为永久底层阶级（permanent underclass）」的紧迫感，而「这种想法对于『你想如何度过你生命里的每一次心跳（how you want to spend your heartbeats in life）』是极其有害的」。但他不是叫你别拼命：「如果你在大约 18 到 25 岁这段时间拼命努力工作，你其实会过得好得多，那才是该走的路；然后晚一点你可以少干一点。」他反对的是那种「狂躁的状态——太担心如果没赶上那最后一班车就完蛋了」。对「我以后真的能有工作吗」的焦虑，他引一位喜剧演员的段子：「『追随你的热爱是很棒的』，然后停顿一下——『如果它能付得起钱的话（if it pays）』」，处方是「把你担心的『振幅（amplitude）』调低一点」，并意识到「历史更多是在重复，而不是完全新颖、前所未有的」。具体建议：「读历史，读计算机科学的历史。」→ 详细 → 详细 → 详细

Q1：最常推荐的 2–3 本书？（Max：「取决于对方是谁。」）

• 《Code: The Hidden Language of Computer Hardware and Software》（Charles Petzold）——讲「计算机到底是怎么运作的」。让 Max 吃惊的是「有那么多以编程为职业的程序员并不知道计算机是怎么运作的」；有意思的是这本书「直到大概第 27 章才出现一行代码」。「极好的书」。→ 详细
• 《Tools for Conviviality》（Ivan Illich）——「一本很怪的书」。核心是对比：「让用户施展人类创造力和自主性（ingenuity and autonomy）的工具，对比那种工业规模的、几乎已对人类自主性具有破坏性的工具。」→ 详细
• 《Seeing Like a State》——「主要推荐给那些在创建大量系统的高管」。核心：「你是不是只是在设计一个系统，好让你自己拥有『可读性（legibility，数据看上去整齐、可量化、便于自上而下管理）』，但创造这种可读性的方式完全忽略了系统真实的样子？」他的解读很扎心：「高管特别爱给自己创造虚假的可读性，因为我们不喜欢噪声、想要信号——但里面往往比人们以为的信号要少得多。」→ 详细

Q2：最近喜欢的电影/电视剧？

• Max 自陈对电影「刻意保持糟糕品味」——「我想看那种看完之后我再也不会去想的电影，只想被娱乐、只想看那些我在现实生活里完全没法体验的东西，所以你不该找我要电影推荐」。→ 详细
• 电影：《Project Hail Mary》（挽救计划）——「书和改编都做得真的很好」，让他「对人类的任何一种未来都超级兴奋」，引出内部玩笑：「如果我们真做得非常好，Notion OS 会成为那种赋能五到八个人去探索银河系的东西。」电视剧：《使女的故事》（The Handmaid's Tale）——解读令人脊背发凉：「如果你把那部剧里『上帝』的概念换成『AI』，把剧里的 ICE 换成现实里的 ICE，它就变成一部很沉重的剧。」Lenny 接台词「Under his eye」，Max 当场改成「Under his AI」。→ 详细

Q3：最近发现并真心喜欢的产品？（他强调之前整理的「漂亮产品清单」是「我觉得很多人会觉得有用的」；这次给「些怪东西」。）

• Ghostty（终端模拟器）：「大多数人用的终端都很糟糕，别这样对自己，就用 Ghostty。」他是作者 Mitchell Hashimoto 的超级粉丝。→ 详细
• Moshi（手机端）：「看起来做得非常好，我目前正在探索它。我现在大部分时间都在手机上写代码，因为我没有一份正经工作。」Corne（开源分体式键盘）：「我在努力把我计算生活里尽可能多的能动性夺回来。这东西非常开源——你可以把所有原理图（schematics）下载下来，发到中国去，拿回 PCB 电路板从零造出来。」Civivi（折叠刀）：「一把好的折叠刀是个值得拥有的好工具」——呼应他「喜欢实体工具」的主题。→ 详细

Q4：最喜欢的人生格言？

• 「The universe is change and life is what you make it.（宇宙即变化，生活即你之所造。）」他认为「life is what you make it」这句「应该是马可·奥勒留（Marcus Aurelius）的话」。延伸态度：「我们特别爱去抓住确定性，而其实根本没有确定性——所以要活在当下」，还有一句俏皮的：「你真的想知道它会怎么结束吗？别剧透嘛，享受这段旅程（enjoy the ride）。」→ 详细

Q5：最喜欢的德语词？（他「秒答」，Lenny 特意夸了。）

• 「Tüftler（鼓捣／钻研的人）」——「意思类似 tinker，但 tinker 有时带点贬义，德语里的对应词没那么刺耳。」「Verbraucher（用户）」——字面重点在「用掉、耗尽（using up）」：「user 是『你在使用它』，Verbraucher 是『把它用尽』，所以你会更多去想产品的那种『无常感／浪费感』。」→ 详细

• Max 的答案就是把整期的「能动性」主题落成一个具体动作：「去你所在的任何城市散个步，或者去森林——其实，不，最好是去人造的、人为建造的地方。然后仔细看看你周围的一切，都是由那些并不比你聪明的人造出来的，并意识到：对于你周围的大多数东西，你大概在 6 到 9 个月的时间跨度里，就能搞清楚怎么从零把它做出来。因此，你拥有的能动性比你以为的要多得多。所以，就去施展它吧。」→ 详细

• Lenny 的评语：「这个收尾方式真美。」→ 详细

• 个人网站：max.dev（他自嘲「我都不知道自己有没有在上面放 X 的链接，但我会为你的听众放上去」）→ 详细

• X/Twitter：在用，但「我希望自己对那玩意儿别那么上瘾」（具体 handle 全文未明确给出）→ 详细