前途科技
  • 科技
  • AI
    • AI 前沿技术
    • Agent生态
    • AI应用场景
    • AI 行业应用
  • 初创
  • 报告
  • 学习中心
    • 编程与工具
    • 数据科学与工程
我的兴趣
前途科技前途科技
Font ResizerAa
站内搜索
Have an existing account? Sign In
Follow US
Copyright © 2024 AccessPath.com, 前途国际科技咨询(北京)有限公司,版权所有。 | 京ICP备17045010号-1 | 京公网安备 11010502033860号
AI 前沿技术

Claude Code 视角下的 AI-Native 产品设计:颠覆式开发与团队协作新范式

NEXTECH
Last updated: 2025年10月4日 下午12:32
By NEXTECH
Share
24 Min Read
SHARE

Claude Code 设计负责人 Meaghan Choi 的访谈,为 AI-Native 产品设计提供了新的视角,印证了AI产品迭代哲学的根本转变。

Contents
Claude Code 如何设计和迭代产品:原型先行,设计后置Claude Code 团队如何协作开发:角色融合,人人开发这对 AI Native 团队意味着什么?结语

这种转变可以归结为两个核心范式:

  • 原型先行、设计后置: 产研协作方式从「PRD驱动、设计先行」的蓝图式开发,转向「先做原型验证效果、再看看怎么设计UI」的灵活开发,这是一种「先开枪,后瞄准」的产品哲学。

  • 角色融合,人人开发: 传统的产品研发、设计、测试职能分工正在被打破,所有人都是 Builder。工程师有想法可以直接做出原型落地,产品经理和设计师也可以直接通过 Claude Code 动手修改代码。

AI-Native产品设计范式转变图


Claude Code 如何设计和迭代产品:原型先行,设计后置

在移动互联网的黄金时代,我们习惯于线性的、职责分明的开发流程:产品经理制定详尽的需求文档(PRD),设计师据此绘制高保真原型与视觉稿,工程师再进行工程实现。这是一个经典的、环环相扣的链条,稳定可靠,但也意味着每一步都牵一发而动全身。

然而,Claude Code 的工作流彻底颠覆了这一点,它更像一个有机的、自下而上涌现的生态系统。

小团队驱动的快速原型

Claude Code 核心团队规模非常小,通常一个新功能的想法不是等待产品经理的灵光一现,而是由一两个工程师提出并迅速制作出原型。这个原型并不追求完美的交互或视觉,而是聚焦于核心功能和产品价值。

You Might Also Like

沃尔沃RAG实战:企业级知识库放弃小分块策略,多模态AI文档检索系统构建与选型心得
DeepSeek与百度OCR技术深度对比:谁是文档识别新水准的引领者?
Anthropic联合创始人杰克·克拉克:AI的真实恐惧与未来思考
大模型会替代搜索引擎吗?深度探讨AI对未来信息检索的影响与融合趋势

这就像是在战场上,一支突击队快速穿插,直捣核心——目标明确,不恋战。

这可能是最关键、最难、也最容易被忽略的一步,对团队单兵能力、协同能力的要求极高。

全员内测验证价值

原型一旦完成,便会立刻部署给 Anthropic 全员在日常工作中使用,让产品的创造者同时成为了最挑剔的用户。

因为深度浸淫在产品场景中,他们能提供最真实、最关键的反馈。一个功能是否具备真正的生命力,在这个内部生态中将得到最快的检验——只有在内部被验证是有效、好用的功能,才会被正式产品化。

这一步的前提是团队本身就是产品的目标和深度用户。

设计后期的点睛之笔

只有当一个功能被内部证明“行之有效”后,才会进行用户体验(UX)的打磨和优化。

这时,设计师的角色才真正介入。设计不再是开发的「上游」,而是在功能价值被验证后,为其进行后期制作的环节。设计师和团队会一起思考,如何通过打磨用户体验和界面,让这个已经被验证的功能变得更加好用和优雅。

这一步可能对大部分习惯了移动互联网开发范式的团队(尤其是设计师)来说,是最「反直觉」和「不适」的。对这个原则能否达成充分共识,是实际执行成本和最终效果的关键。

有一个值得向设计师强调的点是:这并非意味着设计被降级,恰恰相反,它让设计回归了本质。例如,Claude Code 的设计师就提出了这样的原则:

  • 界面简洁:命令行界面(CLI)空间有限,设计必须克制,以帮助用户专注于核心任务,而非被繁杂的界面分散精力。

  • 模型为王:设计的终极目标,是用最薄、最透明的“包装”,让用户能最直接地感受到 Claude 模型本身强大的能力——这一点非常关键,与 Agent 工程架构设计原则不谋而合。

结合 Claude Code 团队的介绍和过去一年的探索,可以总结出 AI 产品的迭代范式与传统移动互联网的差异。道理可能很简单,背后却是许多实践中的挑战:

AI产品迭代范式与传统移动互联网差异对比图

有人可能会说:「这不就是互联网经典方法论中的MVP、Eat Your Own Dog Food、设计服务于功能吗?所谓 AI-Native 产品方法论,不就是回归到任何一个技术浪潮早期要坚持敏捷迭代、快速行动的老一套吗?」

首先,需要警惕所有一看到新技术新事物就说「这不就是」的观点。

当然,更重要的问题是:如果真的是经典复兴,那为什么我们很少在其他团队观察到类似现象——只有 Claude Code 在过去几个月用令人瞠目的「迭代速度」创造了史上ARR增长最快的产品?

使用过 Claude Code 的用户都知道其更新速度之快,比迭代更快的是收入增长:Claude Code 于 2025 年 5 月上线,3 个月内用户增长超 10 倍,ARR突破 5 亿美元。作为对比,Cursor 花了 6-9 个月才从零冲到 1 亿美元 ARR,Lovable 用 8 个月实现 1 亿美元 ARR。

这涉及到背后的人和团队协作,毕竟流程易改,本性难移。


Claude Code 团队如何协作开发:角色融合,人人开发

在 Claude Code 的团队中,工程师、设计师和产品经理之间的界限正在变得模糊和流动。

工程师被赋予了更大的创造自主权,成为了名副其实的「产品工程师」。任何一个闪光的想法,都能被迅速转化为原型,直接接受用户群体的检验,无需等待冗长的排期与审批。

而设计师和产品经理也正在演变为「设计工程师」。他们手中的核心工具不再局限于 PRD 文档、 Figma 或 Axure,Claude Code 本身成为了他们将想法注入产品的有力杠杆。

读者或许会好奇,Claude Code 的设计师和产品经理是如何使用自家产品的?

Meaghan 在访谈中分享了她作为设计师,如何利用 Claude Code 拓展自身能力边界的经验:

  • 产品设计阶段: 与 AI 成为创意共鸣者。在构思新功能时,她会直接与 Claude Code 对话,探讨“常见用例”、“边缘情况”,甚至寻求设计的初步建议。AI 在此成为了一个永不疲倦、知识渊博的思考伙伴。

  • 方案评估阶段: 获得量化的决策依据。当设计稿完成后,她可以将图片直接展示给 Claude Code,并询问实现它所需的大致工作量。这让设计师在与工程师的沟通中,拥有了更坚实的工程学依据。

  • 产品发布前夜: 亲自上手修改代码,捍卫体验的“最后一公里”。这是最颠覆的一点。在传统流程中,那些优先级不高(P2 级别)的视觉瑕疵或体验微调,常因资源紧张而在上线前被无奈妥协。而现在,设计师可以亲自进入生产环境的代码中,修复和优化这些细节,亲手打磨好产品的最终品质。

这不仅是效率的飞跃,更是一场关乎“创造”本身的变革。它意味着,拥有产品洞察和设计审美的人,第一次可以如此顺畅地将自己的构想直接注入最终产品,极大地缩短了从想法到实现的路径。


这对 AI Native 团队意味着什么?

至少有两个值得探索(以及更重要的,磨合)的方面:

  1. 重新思考协作模式

产品开发中的角色边界正在变得更加流动:设计师可以实现前端细节,产品经理可以直接验证技术可行性,工程师能更深度地参与设计决策。这不是角色的消失,而是协作的深化。

  1. 建立新的团队文化

鼓励研发更多做 Demo 快速验证;为设计师和产品经理提供学习 Claude Code/ Cursor 的支持(例如,解决代码环境配置问题);建立清晰的代码审查规范与边界;

当然,最重要也最难的是,从文化上打破边界,鼓励跨职能的学习与协作。


结语

Vibe Coding 的兴起让编程和原型制作不再成为壁垒,产品设计与迭代似乎也变得更容易了,毕竟 PRD、代码甚至设计稿都能由 AI 完成……

然而,实际情况很可能并非如此,问题只是转移了,甚至变得更难。

可以这样理解:

作为产品经理,过去一年里写 PRD 的频率已经大幅降低。每当提及这一点,人们常会惊讶:「产品经理不写 PRD 也太轻松了吧?」「真就一句话需求?」

虽然很难否认写 PRD 确实辛苦,但更需要认真强调的是:

确实对过程性的要求减少了,但对结果的要求却更高了。这回归到了产品经理岗位最核心的含义:产品经理需要对产品结果负责。

TAGGED:AI-Native产品AI前沿技术Claude Code大模型设计敏捷迭代
Share This Article
Email Copy Link Print
Previous Article Embedding与Rerank:RAG系统中的雷达与制导系统 Embedding与Rerank:揭秘RAG系统90%的错误,为何单一向量检索会拖垮AI应用?
Next Article 奔跑人物定位输入图 Qwen3-VL 30B-A3B 多模态大模型开源实测:轻量化与性能深度解析
Leave a Comment

发表回复 取消回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

最新内容
20251205174331374.jpg
家的定义与核心价值:探索现代居住空间的意义
科技
20251202135921634.jpg
英伟达20亿美元投资新思科技,AI芯片设计革命加速
科技
20251202130505639.jpg
乌克兰国家AI模型选定谷歌Gemma,打造主权人工智能
科技
20251202121525971.jpg
中国开源AI新突破:DeepSeek V3.2模型性能比肩GPT-5
科技

相关内容

提示词四大核心要素示意图
AI 前沿技术

掌握提示词四大核心要素:上下文、指令、数据、输出,AI文案高效创作秘诀

2025年10月30日
Qwen3-VL模型崩溃截图示例
AI 前沿技术

Unsloth发布Qwen3-VL本地运行与微调指南:深度解析及关键Bug修复

2025年11月2日
AI 前沿技术

基于本地LLM构建AI驱动的日志分析系统:RAG架构与技术挑战解决方案

2025年11月2日
Agent生态

Claude Code接入飞书MCP:3分钟搞定AI自动化办公保姆级教程

2025年10月28日
Show More
前途科技

前途科技是一个致力于提供全球最新科技资讯的专业网站。我们以实时更新的方式,为用户呈现来自世界各地的科技新闻和深度分析,涵盖从技术创新到企业发展等多方面内容。专注于为用户提供高质量的科技创业新闻和行业动态。

分类

  • AI
  • 初创
  • 学习中心

快速链接

  • 阅读历史
  • 我的关注
  • 我的收藏

Copyright © 2025 AccessPath.com, 前途国际科技咨询(北京)有限公司,版权所有。 | 京ICP备17045010号-1 | 京公网安备 11010502033860号

前途科技
Username or Email Address
Password

Lost your password?

Not a member? Sign Up