Claude Code与Cowork负责人：智能体时代，团队怎么管、人怎么活

编辑｜Panda

Anthropic 工程师的负责人均季度代码产出量，已达到 2025 年同期的人智 8 倍。这并非孤立团队的时代偶然爆发，而是团队一条从「平稳」跃升至「爆发」的垂直曲线：过去几年近乎停滞的产出量，在过去一年内实现了指数级增长。管人

图源：《When AI Builds Itself》，负责Anthropic

代码编写，人智正从工程师工作中最耗时、时代最稀缺的团队核心环节，转变为一种「理论上人人皆可掌握」的管人基础能力。

主导这一变革曲线、负责并亲自管理其背后庞大工程团队的人智，是时代 Anthropic Claude Code 与 Cowork 团队负责人 Fiona Fung。

在 Lenny's Podcast 的团队深度访谈中，她揭示了当「编码不再是管人瓶颈」后，工程组织必须直面的一系列核心命题：野心的边界在哪里？质量防线如何坚守？管理者的日常重心如何转移？以及，那些不再亲手写代码、仅作为「Agent 调度者」的成员，该如何克服职业孤独感？

视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=Ybrl4FYM57c&t=3s

以下为本次访谈的核心内容梳理。

Fiona Fung：从 IBM 终端到 AI 工程领袖

Fiona Fung 拥有超过 25 年的软件行业经验，其职业生涯贯穿了软件开发的多个关键范式转移：

• IBM 时期：始于 DB2 操作系统服务团队实习生，使用 Vim 和终端调试器进行开发，那是命令行交互的早期时代。
• 微软时期（11 年）：加入 Visual Studio 团队，参与打造 Visual Studio IDE 及 TypeScript。她在 VS 编辑器组工作，利用 VS 自身构建 VS 编辑器，确立了其深厚的 「Dogfooding（尝自己的狗粮）」情结。
• Meta 时期：从零到一组建 Facebook Marketplace 团队，该业务年 GMV 已突破 1000 亿美元。期间负责首款智能眼镜项目，并参与初代 AR 眼镜 Orion 的研发。随后转战 Instagram，统领基础设施、增长、诚信与安全团队，管理规模超 500 人。
• Anthropic 时期：目前统领 Claude Code 与 Cowork 背后的工程与产品团队。Boris Cherny（Claude Code 之父）与 Catherine Wu 均向其汇报，两人均为 Lenny's Podcast 历史上收听量最高的嘉宾。

从「刻录 CD」到「编码去瓶颈化」

Fiona Fung 回忆，在 Visual Studio 时代，软件分发依赖物理 CD 刻录，这意味着团队必须在「硬性死线」前完成所有开发。工程时间是极度稀缺的资源，工作模式高度依赖前期规划，一旦范围确定，几乎无回旋余地。

如今，这种稀缺性已被彻底打破。Fiona 指出：「编码不再是瓶颈。」

这一转变带来了两个显著变化：
1. 角色泛化：不仅是工程师，Claude Code 团队的设计师、产品经理几乎全员参与代码提交。
2. 验证危机：随着参与者背景多元化且吞吐量激增，如何确保全员对代码质量具备同等信心，成为新的核心挑战。

野心上限与「成长型思维」的分水岭

当编码门槛降低，限制因素从「能不能做」转变为「敢不敢想」。

Fiona 分享了一个案例：一位非移动端出身的工程师，面对需要覆盖移动端的新功能，过去的反应是「太复杂」，现在的反应则是「完全可行，让 Claude Code 去做」。

「天花板被抬高了，任何人都能做到以前做不到的事。现在的问题是，你能有多大野心。」

然而，这种转变并非人人适应。团队内部出现了两极分化：
* 拥抱者：借助 AI 风生水起。
* 抵触者：感到挫败甚至愤怒。

Fiona 认为，成长型思维（Growth Mindset）是区分两者的关键。适应良好者保持好奇与持续学习；而挫败感往往源于本能的 恐惧。

招聘画像的重构：
基于此，Fiona 重新定义了理想候选人：
1. 有产品感的创意 Builder：对产物有强烈热情，具备从零构建并持续迭代的能力。
2. 深度系统专家：处理模型无法胜任的硬核领域，提供人类专业判断兜底。

原则：「信任但要验证」。模型虽强，但在关键领域仍需专业判断。

管理者范式转移：Claude 作为「副驾」

Fiona 的工作方式发生了颠覆性变化。她在团队所有代码仓库中常驻一个 Claude Code 远程会话，该实例直连 Slack 频道与指标仪表盘。

• 月度复盘：每月与团队共同回顾会话记录，分析聚焦事项、上线产品、市场反馈及潜在问题。
• 对话式管理：从生成 PR/修复 Bug，转向利用 Agent 展开深度管理对话。
• 「犯新的错误」原则：允许犯错，但必须是「新错误」。零错误目标往往意味着过度谨慎或推进缓慢。

Routines（例行程序）的引入：
过去，Fiona 需人工浏览反馈渠道以决定当日工作；现在，她设置了自动运行的 Routine，每日扫描反馈、提炼主题并生成待审核 PR。

「以前是我生成 Prompt，现在是我让 Agent 帮我生成 Prompt 和 PR。」

质量管控：Bad 与 Sad 分级体系

代码审查曾是瓶颈，如今团队通过以下机制保障质量：

1. 规范即代码（Spec as Code）：将「什么是好代码」的标准写入仓库，随代码同步更新，审查重点转为核对是否符合既定规范。
2. TDD（测试驱动开发）的回归：借助 AI 降低 TDD 的执行门槛（先写测试确保失败，再实现功能），使原本因繁琐而被弃用的最佳实践重新流行。
3. Bad/Sad 分级框架：
4. Bad：严重、不可恢复错误（如 CLI 崩溃、数据丢失）。
5. Sad：可恢复但影响体验的问题（如 UI 闪烁）。
6. 注：定义权下放至各小组，以适配不同产品特性。
7. 情绪仪表盘：追踪反馈渠道中「脏话」频率，侧面感知用户挫败感。

高 Agency 与高 Accountability 的平衡

Agency（自主行动力）是团队核心文化，源自经济学家 Tyler Cowen 关于「主动性」的洞察。

• 高 Agency：鼓励成员自主寻找解决方案，大胆尝试。
• 高 Accountability：自由必须伴随责任。成员需清晰阐述解决假设，并对最终结果负责。

这种「自由与责任对等」的机制，确保了高产出下的可控性。核心追问始终回归朴素：你解决了什么问题？如何验证？

警惕「动作」误判为「进步」

Fiona 对生产力指标持审慎态度：
* 代码行数陷阱：搬运库会导致行数激增，而框架升级可能导致行数减少。
* 指标陷阱案例：Facebook Marketplace 早期曾以「卖家数量」为核心指标，却忽略了「超级卖家」聚集效应，导致误判。

建议：
* 定期开展 「倾听巡回」（Listening Tour），尤其是与资深工程师的一对一交流，往往比仪表盘更能揭示真相。
* 持续追问指标是否仍服务于最终业务目标。

制度创新：管理者先做 IC（个人贡献者）

Fiona 推行一项独特制度：新晋管理者必须先以 IC 身份工作一段时间，并持续保留部分 IC 工作。

• 起源：内部倾听发现，急于进入管理角色易导致审批层级冗余；深入代码库则能建立信任。
• 实践：Fiona 自身从微软转战 Meta 时，首季度坚持工程师身份；加入 Anthropic 后，利用 Claude 快速熟悉代码库，恢复提交代码的「在场感」。
• 意义：保持对产品的「触感」。仪表盘数据无法替代亲手修复 Bug 的体验。

技能退化与新型孤独感

编码能力会退化吗？

团队内部曾讨论此话题。Fiona 认为，理解依赖关系依然至关重要。只有深入理解底层架构，才能敏锐察觉变化并有效利用模型。

「与 Agent 共作的孤独」

• 现象：过去是多人协作构建系统，现在是单人调度多个 Agent 实例，团队互动减少。
• 对策：组织「结对编程午餐」与黑客马拉松，重现「平行游戏」状态，通过观察彼此工作流互相启发。
• 心流缺失：工程师怀念独自攻克技术难题的成就感。目前，这种缺失正由「产品交付感」部分填补，但这是一种真实的职业形态转变。

角色演变：PM、设计与数据科学

• 产品经理（PM）：受 AI 冲击第二大角色。不再受限于工程排期，PM 开始亲自实现功能。
• 设计与数据科学：下一批被显著改变的领域。
• 数据科学案例：分析师利用 AI 生成初步分析，数据科学家转为「审核者」。这与「验证」趋势一致。

新常态：工程师产品化，非工程人员工程化，角色边界双向模糊。

产品洞察：从小生意主到隐性需求

Claude for Small Business 的诞生

Fiona 的灵感源于童年记忆：外婆因语言障碍在异国孤独，直到一家粤语毛线店成为其社交中心。

• 契机：Fiona 使用 Cowork 处理差旅报销的流畅体验，让她联想到小微企业主。
• 案例：一位餐厅老板利用 Cowork 分析本地定价策略，效果堪比专业市场调研。
• 形成：并非自上而下的战略，而是 Fiona 的个人体验与团队对中小商户「插件兼容性」痛点的洞察汇聚而成。

推广建议：从分享真正改变生活的 AI 案例开始，打破技术鸿沟。

方法论：捕捉「隐性需求（Latent Demand）」

• 观察非专业用户：发现非程序员使用 Claude Code 的需求，推动 Cowork 体验优化。
• 意外用法：用户以意料之外的方式使用产品，团队应持续迭代并贴近反馈。

未来展望：异步化与心态建设

工作方式的异步化

• Routines 的作用：将管理者的日常判断（如关注哪些反馈）模板化、自动化。
• 抽象层级提升：从同步编写 Prompt，到设定节奏让 Agent 自动执行，次日审阅 PR。

应对恐惧与焦虑

Fiona 建议以 成长型思维应对变革：
1. 质疑旧经验：过去成功的方式未必适用于未来。
2. 掌控可控项：面对恐惧，不问「我该怎么办」，而问「在我能控制的范围内，我可以做什么？」
3. 拥抱恐惧：引用名言「你不敢去的那个山洞里，藏着你正在寻找的宝藏」。在舒适区巅峰时，唯有做害怕之事才能继续成长。

Dogfooding 的核心价值

Fiona 强调 Dogfooding是保持产品敏感度的关键：
* 真实反馈：无论是 Marketplace 的新型骗术，还是 VR 设备的复现 Bug，真实使用往往比数据更能揭示问题。
* 领导者的责任：领导者必须亲身体验产品，提供真实用户反馈，而非仅停留在演示文稿中。

结语

从 IBM 的 Vim 终端到 Anthropic 的 AI 工程团队，Fiona Fung 的 25 年生涯见证了软件行业的范式转移。

当编码不再稀缺，真正稀缺的是：
* 清晰的判断力
* 对产品真实的体感
* 为结果负责的自主性
* 持续学习的心态

这些能力，是任何技术跃迁都无法替代的人类核心价值。

「恐惧本身无可厚非，重要的是永远记得去问自己：在我能控制的范围内，我可以做点什么？」

(责任编辑：百科)