OpenAI Codex负责人：产品工作的新形态是什么丨Lenny
OpenAI Codex负责人：产品工作的新形态是什么丨Lenny
OpenAI Codex负责人：产品工作的新形态是什么丨Lenny OpenAI Codex负责人：产品工作的新形态是什么丨Lenny Modified June 29 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/U9IGThOH... 原创 Capihom Capihom 晚点再听LaterCast2026年6月29日 21:15 北京 我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。 全文约 4000 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听 "实现已经变便宜了，最贵的是品味。" "如果实现变得充裕，选择正确的表达媒介就变得很重要。" "别执着于现在的流程，要执着于你独特能交付的结果。" Lenny 这期请到的是 Andrew Ambrosino，OpenAI Codex app 的 product and engineering lead。他的履历很特殊：做过设计师、工程师、PM，也做过创始人。现在他负责的产品，正在被越来越多人当成日常工作的入口。 节目里给了几个数字：从今年 1 月以来，Codex 使用量增长了 6 倍，周活用户超过 500 万；在 OpenAI 内部，接近 100% 的员工每周都用 Codex，范围已经越过工程团队。Lenny 开场问他，产品团队的形态和几年前相比有什么变化。Andrew 的回答很直接：产品工作没有消失，顺序变了。 实现变便宜后，产品工作的第一步变了 Andrew 说，现在最难的地方，是整个产品流程被倒过来了。过去的产品流程很像一条防风险的长链条：先研究，再写文档，再做设计和原型，最后才动工程。背后的前提很清楚，工程实现贵，团队要在真正投入之前，把尽量多的不确定性挡在门外。 Codex 这样的工具把这个前提打松了。Andrew 在 OpenAI 看到的情况是，一旦给大家足够多的 token，每个人都有想法，也都能把想法做出来。一个团队急需的新功能，可能同时出现 90 个没有协调过的实现尝试。它们有的像产品草稿，有的已经接近可用版本，摆在团队面前的难题从“谁来写代码”转向“哪一部分值得保留”。 Lenny 把这个变化复述成一个很熟悉的画面：过去大家围着一份策略文档讨论，今天同一个想法会被不同人各自做成小原型。会议桌上的争论没有减少，只是从“要不要投入工程”变成“这些已经跑起来的东西，哪一个抓住了问题”。 "短答案是：它反过来了。大家的角色和关注点并没有根本改变，技能也没有消失，只是顺序反过来了。实现已经变便宜了，最贵的是品味。" PM、设计师和工程师最容易误判的地方，也在这里。产出变快以后，真正稀缺的东西变成筛选和编排：90 个尝试里，哪一个方向更好，哪几段可以合并，哪个交互应该进入主功能，哪个开关应该有几个选项。代码从瓶颈退后，判断开始站到台前。 这也解释了为什么 OpenAI 内部接近全员使用 Codex 这件事值得产品团队关心。工具并没有只把工程师变快，它让市场、公关、财务、法务也能把模糊任务变成可运行的东西。过去很多想法停在会议和文档里，今天会直接以小应用、脚本、表格模型、数据分析或自动化任务的形态冒出来。 PRD 没死，原型也不能乱用 Lenny 顺着问，过去一个想法会先写成文档，今天大家直接做原型，团队从 90 份文档变成 90 个可点的东西，是不是 PRD 真的过时了。Andrew 的回答偏克制：他不认同“PRD 死了、原型上位”这种极端说法。 原因很现实。实现便宜以后，不会写代码的人很容易直接跳进原型，因为他们终于可以把脑子里的东西做出来；工程师也会走向另一个极端，写出大量没人想读的文档。Andrew 关心的并非文档和原型谁赢，而是团队有没有选对表达媒介。 "如果你要在一个模糊区域里建立产品清晰度，它也许应该是一份文档；如果你要把东西交到别人手里，压测一个交互模式，它就是一个原型。" AI 把媒介和阶段拆开了。以前，一个东西看起来像正式产品，通常代表它已经经过研究、设计、商业目标和工程投入。今天，一个探索草稿也能长得很像上线版本。团队如果看见漂亮原型就默认可以发布，早期探索会被误读成发布候选。Andrew 反复强调的“品味”，第一层就是能看懂这个产物处在哪个阶段。 他还提到一个很具体的现象：很多公司都有“baby version”的产品代码库，比如简化版 Cursor、简化版 Codex。团队可以在这个轻量产品里快速试 sidebar、pane、group chat 等交互。它是设计流程的一部分，却不等于正式工程排期。能把这种产物标清楚，比单纯会 vibe code 更重要。 Andrew 还给了另一个校准方式：一段代码写出来，未必代表它应该立刻上线。它也可能只是一个可测试的 artifact，用来等下一代模型、下一次用户研究、下一轮业务判断。AI 让“做出来”提前了，团队要重新给产物贴上阶段标签。 品味不是审美词，是团队的调度能力 节目里 Lenny 追问，大家都说 taste，到底落在产品里是什么。Andrew 先把它从“视觉好不好看”里拿出来。他提到 Linear 的产品负责人曾说，人们过度强调 taste 的审美部分。Paul Graham 可能有很强的 taste，同时穿着工装短裤。这个词如果只剩配色和动效，就太窄了。 在 Andrew 的语境里，taste 包括系统思考：一个功能放进产品整体里是否合适，属于哪条主题线，应该用什么方式呈现，某个动效的速度和语义是否一致。更往上，它还包括“如果任何东西都能做，我们到底应该做什么”。当产能突然变多，团队缺的是能把信号和噪音分开的那个人。 "如果什么都能做，目标是什么，我们怎么到达那里。" 他也用设计解释了 AI 仍然卡住的地方。软件工程可以用是否编译、是否通过测试来形成反馈循环，设计更依赖人的 taste。即便模型能做出 Linear 风格的网站，问题也没有结束，因为设计需要文化语境、需要新鲜感，还需要理解代码抽象背后的语义关系。比如一次品牌更新，浅层做法是逐个改 263 个组件；深层做法是理解不同列表、状态和交互背后的共同语义。 对产品负责人来说，这个判断很残酷也很公平。AI 能让团队更快生成东西，却不会自动告诉你哪个东西应该存在。越是“都能做”，越需要有人能说清主题、边界、用户问题和业务目标。taste 在这里表现为调度能力，负责让团队不被无限产物拖走。 角色会重叠，专业不能被抹平 Codex 团队确实出现了更多角色重叠。Andrew 说，他们的设计师懂工程，PM 能说技术语言，也会写代码。OpenAI 内部也常用 member of technical staff 这样的称呼，把人从传统职能桶里放出来。 但他对“取消产品角色，所有人都叫 builder”的想法很警惕。产品、设计、工程各自都有可学习的最佳实践，也有大量失败经验沉淀。一个工程师能用 Excel，不代表他可以替代财务团队；同样，一个 PM 能写代码，也不代表产品学科可以被扔掉。 "我听过很多公司说要取消产品角色，这在我看来是个很糟糕的想法。" 他更喜欢的状态，是边界松一点，深度保留下来。Codex 侧的产品工作有点像“区域防守”：产品人之间拉开距离，寻找空白区，覆盖公司里正在发生的混乱想法，再把有前途的方向从最早的信号一路引到产品形态。团队仍然希望工程师有产品感，也希望每个人更有主动性，只是每个人深入的地方会变化。 他描述 Codex 团队时也给了一个侧面：核心团队有双位数工程师，设计人数大约是工程的一半，产品人更少；很多人是前创始人，或者在大公司里做过“像创始人一样”的事情。团队看重 agency 和 taste，因为无限 token 会同时放大产出和噪音。 Codex 正在从开发工具变成工作入口 Andrew 回忆，Codex app 最早的定位仍然是开发者工具：它像一个刚好够用的工作表面，有聊天，有代码视图，但不让用户直接编辑代码。1 月和 2 月，OpenAI 开始内部 dogfood，工程和研究工作流很快出现清晰的 PMF。 真正改变判断的，是非工程团队的使用。OpenAI 同时开了几条尝试：把 Codex 的经验放进 ChatGPT 桌面端，放进 Atlas 浏览器，给市场、公关、财务、法务等角色做更合适的工作表面。麻烦也随之出现：这些角色仍然不愿离开 Codex app。哪怕这个 app 会给他们看代码、会请求运行 rg 的权限，对他们并不友好，他们也继续用。 "我们发现，开发者工具和通用知识工作工具之间有很多细微差别，没法简单二选一。" 谈到“最佳桌面应用”时，Andrew 给了一个具体形状。Codex 不一定把所有东西都画进自己的窗口。财务同事做融资建模，可能仍然需要 Excel；Codex 可以连接桌面端 Excel 插件，完成后让用户关掉 Excel。对 Andrew 来说，这个产品应该成为一个 home base：从这里开始工作、结束工作、自动化工作，并且调用你真正需要的工具。 浏览器也是同一条线索。Codex app 里有 in app browser，也可以连接 Chrome，还能处理不同工具之间的边界：什么时候用内置浏览器，什么时候交给 Chrome，什么时候用 computer use。Andrew 提到，连键盘快捷键都成了产品难题：它应该像 VS Code，像 Chrome，像 Linear，还是形成自己的肌肉记忆。桌面工作入口的复杂度，就藏在这些小选择里。 明天能做的事：把任务交给 Codex 试一次 节目最后的彩蛋，反而把这个想法讲得很实。OpenAI 的内部视频团队曾经要剪 Codex app 发布素材，负责剪辑的 Brent 出于好奇，把任务交给 Codex 试。Codex 并不是视频编辑器，也没有 Premiere Pro 那套 UI，但它能理解 Brent 用的是 Premiere Pro，能通过文件改一部分剪辑。 碰到做不了的部分，Codex 的动作更有意思：它给自己写了一个可以安装进 Premiere Pro 的扩展，再通过扩展去改 Premiere 里的 marker。Andrew 看到这件事时觉得很疯狂，因为这代表一种新的工作模型：专业工具继续存在，AI 不必重做一套视频编辑器，只要能理解任务、调用工具、必要时补一层接口。 "你要有好奇心，要有一个明确的结果，然后把 Codex 当成平台去试试看会发生什么。风险很低，也就是几个 token。" Andrew 给出的最后一条建议，也适合所有产品、工程和设计团队：别和当下的流程绑定太死，要和自己独特能交付的结果绑定。一个人最熟 Figma auto layout，AI 迟早也会更擅长。更稳的做法，是不断换流程、换工具、换进入方式，守住自己能带来的结果。 他谈路线规划时也给了一个产品团队很熟的提醒：在应用层，去年 11 月能规划的东西，到 12 月可能还成立，过几个月就不一定了。Codex app 同样受模型进步影响。Andrew 甚至说，如果 2 月发布的 Codex app 在 11 月就准备好，市场结果大概率会完全不同；形状没变，模型能力变了，用户感受就变了。 他把 Operator、Atlas、Codex、ChatGPT 里的 agent 能力放在同一条线索里看：同一类功能换一个智能水平、换一个入口，结果可能完全不同。产品团队需要更有耐心地保存好想法，等模型跳一下，再把旧原型拿回来试。 写在最后 如果你今天还在纠结该写 PRD、画原型，还是直接让 Agent 开工，可以先换一个问题：我要让团队看清什么？是模糊问题、交互风险，还是一个真实工作流的结果？媒介选对，AI 才不会把团队带进更快的混乱里。 内容来源："OpenAI Codex lead on the new shape of product work | Andrew Ambrosino"丨Lenny's Podcast 原视频：https://www.youtube.com/watch?v=P3KDebPTUrw No access fd04b321ccee45b197f4cb7072f9a041 00:00 如果你喜欢深度好文，试试用小程序将不方便立刻阅读的文章转成播客，用「听」的方式，稍后阅读，不再错过好文章⇣ ⇣ 关注我，每天为你更新硅谷最新的 AI 创业／科技播客总结，让你与前沿保持同频 ⇣ https://mp.weixin.qq.com/s/U9IGThOH... 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/U9IGThOH... https://mp.weixin.qq.com/s/U9IGThOH... 原创 Capihom Capihom 晚点再听LaterCast2026年6月29日 21:15 北京 我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。 全文约 4000 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听 "实现已经变便宜了，最贵的是品味。" "如果实现变得充裕，选择正确的表达媒介就变得很重要。" "别执着于现在的流程，要执着于你独特能交付的结果。" Lenny 这期请到的是 Andrew Ambrosino，OpenAI Codex app 的 product and engineering lead。他的履历很特殊：做过设计师、工程师、PM，也做过创始人。现在他负责的产品，正在被越来越多人当成日常工作的入口。 节目里给了几个数字：从今年 1 月以来，Codex 使用量增长了 6 倍，周活用户超过 500 万；在 OpenAI 内部，接近 100% 的员工每周都用 Codex，范围已经越过工程团队。Lenny 开场问他，产品团队的形态和几年前相比有什么变化。Andrew 的回答很直接：产品工作没有消失，顺序变了。 实现变便宜后，产品工作的第一步变了 Andrew 说，现在最难的地方，是整个产品流程被倒过来了。过去的产品流程很像一条防风险的长链条：先研究，再写文档，再做设计和原型，最后才动工程。背后的前提很清楚，工程实现贵，团队要在真正投入之前，把尽量多的不确定性挡在门外。 Codex 这样的工具把这个前提打松了。Andrew 在 OpenAI 看到的情况是，一旦给大家足够多的 token，每个人都有想法，也都能把想法做出来。一个团队急需的新功能，可能同时出现 90 个没有协调过的实现尝试。它们有的像产品草稿，有的已经接近可用版本，摆在团队面前的难题从“谁来写代码”转向“哪一部分值得保留”。 Lenny 把这个变化复述成一个很熟悉的画面：过去大家围着一份策略文档讨论，今天同一个想法会被不同人各自做成小原型。会议桌上的争论没有减少，只是从“要不要投入工程”变成“这些已经跑起来的东西，哪一个抓住了问题”。 "短答案是：它反过来了。大家的角色和关注点并没有根本改变，技能也没有消失，只是顺序反过来了。实现已经变便宜了，最贵的是品味。" PM、设计师和工程师最容易误判的地方，也在这里。产出变快以后，真正稀缺的东西变成筛选和编排：90 个尝试里，哪一个方向更好，哪几段可以合并，哪个交互应该进入主功能，哪个开关应该有几个选项。代码从瓶颈退后，判断开始站到台前。 这也解释了为什么 OpenAI 内部接近全员使用 Codex 这件事值得产品团队关心。工具并没有只把工程师变快，它让市场、公关、财务、法务也能把模糊任务变成可运行的东西。过去很多想法停在会议和文档里，今天会直接以小应用、脚本、表格模型、数据分析或自动化任务的形态冒出来。 PRD 没死，原型也不能乱用 Lenny 顺着问，过去一个想法会先写成文档，今天大家直接做原型，团队从 90 份文档变成 90 个可点的东西，是不是 PRD 真的过时了。Andrew 的回答偏克制：他不认同“PRD 死了、原型上位”这种极端说法。 原因很现实。实现便宜以后，不会写代码的人很容易直接跳进原型，因为他们终于可以把脑子里的东西做出来；工程师也会走向另一个极端，写出大量没人想读的文档。Andrew 关心的并非文档和原型谁赢，而是团队有没有选对表达媒介。 "如果你要在一个模糊区域里建立产品清晰度，它也许应该是一份文档；如果你要把东西交到别人手里，压测一个交互模式，它就是一个原型。" AI 把媒介和阶段拆开了。以前，一个东西看起来像正式产品，通常代表它已经经过研究、设计、商业目标和工程投入。今天，一个探索草稿也能长得很像上线版本。团队如果看见漂亮原型就默认可以发布，早期探索会被误读成发布候选。Andrew 反复强调的“品味”，第一层就是能看懂这个产物处在哪个阶段。 他还提到一个很具体的现象：很多公司都有“baby version”的产品代码库，比如简化版 Cursor、简化版 Codex。团队可以在这个轻量产品里快速试 sidebar、pane、group chat 等交互。它是设计流程的一部分，却不等于正式工程排期。能把这种产物标清楚，比单纯会 vibe code 更重要。 Andrew 还给了另一个校准方式：一段代码写出来，未必代表它应该立刻上线。它也可能只是一个可测试的 artifact，用来等下一代模型、下一次用户研究、下一轮业务判断。AI 让“做出来”提前了，团队要重新给产物贴上阶段标签。 品味不是审美词，是团队的调度能力 节目里 Lenny 追问，大家都说 taste，到底落在产品里是什么。Andrew 先把它从“视觉好不好看”里拿出来。他提到 Linear 的产品负责人曾说，人们过度强调 taste 的审美部分。Paul Graham 可能有很强的 taste，同时穿着工装短裤。这个词如果只剩配色和动效，就太窄了。 在 Andrew 的语境里，taste 包括系统思考：一个功能放进产品整体里是否合适，属于哪条主题线，应该用什么方式呈现，某个动效的速度和语义是否一致。更往上，它还包括“如果任何东西都能做，我们到底应该做什么”。当产能突然变多，团队缺的是能把信号和噪音分开的那个人。 "如果什么都能做，目标是什么，我们怎么到达那里。" 他也用设计解释了 AI 仍然卡住的地方。软件工程可以用是否编译、是否通过测试来形成反馈循环，设计更依赖人的 taste。即便模型能做出 Linear 风格的网站，问题也没有结束，因为设计需要文化语境、需要新鲜感，还需要理解代码抽象背后的语义关系。比如一次品牌更新，浅层做法是逐个改 263 个组件；深层做法是理解不同列表、状态和交互背后的共同语义。 对产品负责人来说，这个判断很残酷也很公平。AI 能让团队更快生成东西，却不会自动告诉你哪个东西应该存在。越是“都能做”，越需要有人能说清主题、边界、用户问题和业务目标。taste 在这里表现为调度能力，负责让团队不被无限产物拖走。 角色会重叠，专业不能被抹平 Codex 团队确实出现了更多角色重叠。Andrew 说，他们的设计师懂工程，PM 能说技术语言，也会写代码。OpenAI 内部也常用 member of technical staff 这样的称呼，把人从传统职能桶里放出来。 但他对“取消产品角色，所有人都叫 builder”的想法很警惕。产品、设计、工程各自都有可学习的最佳实践，也有大量失败经验沉淀。一个工程师能用 Excel，不代表他可以替代财务团队；同样，一个 PM 能写代码，也不代表产品学科可以被扔掉。 "我听过很多公司说要取消产品角色，这在我看来是个很糟糕的想法。" 他更喜欢的状态，是边界松一点，深度保留下来。Codex 侧的产品工作有点像“区域防守”：产品人之间拉开距离，寻找空白区，覆盖公司里正在发生的混乱想法，再把有前途的方向从最早的信号一路引到产品形态。团队仍然希望工程师有产品感，也希望每个人更有主动性，只是每个人深入的地方会变化。 他描述 Codex 团队时也给了一个侧面：核心团队有双位数工程师，设计人数大约是工程的一半，产品人更少；很多人是前创始人，或者在大公司里做过“像创始人一样”的事情。团队看重 agency 和 taste，因为无限 token 会同时放大产出和噪音。 Codex 正在从开发工具变成工作入口 Andrew 回忆，Codex app 最早的定位仍然是开发者工具：它像一个刚好够用的工作表面，有聊天，有代码视图，但不让用户直接编辑代码。1 月和 2 月，OpenAI 开始内部 dogfood，工程和研究工作流很快出现清晰的 PMF。 真正改变判断的，是非工程团队的使用。OpenAI 同时开了几条尝试：把 Codex 的经验放进 ChatGPT 桌面端，放进 Atlas 浏览器，给市场、公关、财务、法务等角色做更合适的工作表面。麻烦也随之出现：这些角色仍然不愿离开 Codex app。哪怕这个 app 会给他们看代码、会请求运行 rg 的权限，对他们并不友好，他们也继续用。 "我们发现，开发者工具和通用知识工作工具之间有很多细微差别，没法简单二选一。" 谈到“最佳桌面应用”时，Andrew 给了一个具体形状。Codex 不一定把所有东西都画进自己的窗口。财务同事做融资建模，可能仍然需要 Excel；Codex 可以连接桌面端 Excel 插件，完成后让用户关掉 Excel。对 Andrew 来说，这个产品应该成为一个 home base：从这里开始工作、结束工作、自动化工作，并且调用你真正需要的工具。 浏览器也是同一条线索。Codex app 里有 in app browser，也可以连接 Chrome，还能处理不同工具之间的边界：什么时候用内置浏览器，什么时候交给 Chrome，什么时候用 computer use。Andrew 提到，连键盘快捷键都成了产品难题：它应该像 VS Code，像 Chrome，像 Linear，还是形成自己的肌肉记忆。桌面工作入口的复杂度，就藏在这些小选择里。 明天能做的事：把任务交给 Codex 试一次 节目最后的彩蛋，反而把这个想法讲得很实。OpenAI 的内部视频团队曾经要剪 Codex app 发布素材，负责剪辑的 Brent 出于好奇，把任务交给 Codex 试。Codex 并不是视频编辑器，也没有 Premiere Pro 那套 UI，但它能理解 Brent 用的是 Premiere Pro，能通过文件改一部分剪辑。 碰到做不了的部分，Codex 的动作更有意思：它给自己写了一个可以安装进 Premiere Pro 的扩展，再通过扩展去改 Premiere 里的 marker。Andrew 看到这件事时觉得很疯狂，因为这代表一种新的工作模型：专业工具继续存在，AI 不必重做一套视频编辑器，只要能理解任务、调用工具、必要时补一层接口。 "你要有好奇心，要有一个明确的结果，然后把 Codex 当成平台去试试看会发生什么。风险很低，也就是几个 token。" Andrew 给出的最后一条建议，也适合所有产品、工程和设计团队：别和当下的流程绑定太死，要和自己独特能交付的结果绑定。一个人最熟 Figma auto layout，AI 迟早也会更擅长。更稳的做法，是不断换流程、换工具、换进入方式，守住自己能带来的结果。 他谈路线规划时也给了一个产品团队很熟的提醒：在应用层，去年 11 月能规划的东西，到 12 月可能还成立，过几个月就不一定了。Codex app 同样受模型进步影响。Andrew 甚至说，如果 2 月发布的 Codex app 在 11 月就准备好，市场结果大概率会完全不同；形状没变，模型能力变了，用户感受就变了。 他把 Operator、Atlas、Codex、ChatGPT 里的 agent 能力放在同一条线索里看：同一类功能换一个智能水平、换一个入口，结果可能完全不同。产品团队需要更有耐心地保存好想法，等模型跳一下，再把旧原型拿回来试。 写在最后 如果你今天还在纠结该写 PRD、画原型，还是直接让 Agent 开工，可以先换一个问题：我要让团队看清什么？是模糊问题、交互风险，还是一个真实工作流的结果？媒介选对，AI 才不会把团队带进更快的混乱里。 内容来源："OpenAI Codex lead on the new shape of product work | Andrew Ambrosino"丨Lenny's Podcast 原视频：https://www.youtube.com/watch?v=P3KDebPTUrw No access fd04b321ccee45b197f4cb7072f9a041 00:00 No access fd04b321ccee45b197f4cb7072f9a041 00:00 如果你喜欢深度好文，试试用小程序将不方便立刻阅读的文章转成播客，用「听」的方式，稍后阅读，不再错过好文章⇣ ⇣ 关注我，每天为你更新硅谷最新的 AI 创业／科技播客总结，让你与前沿保持同频 ⇣