OpenAI Codex负责人分享AI产品与工程洞见

我从OpenAI Codex负责人@ajambrosino那里得到的主要收获：

1. 产品工作已经颠倒。旧的产品流程建立在“构建东西很昂贵”的假设上，所以通过规格、研究和原型来预先降低风险。这个假设已经不复存在。困难的工作已从“我们应该构建这个吗？”转变为“在这个想法的所有原型尝试中，什么是最好的想法，我们应该把哪些合并在一起，我们应该全力投入什么？”

2. 你现在的位置由你花时间做的事情的平均值决定。设计师写代码，工程师做设计，PM交付产品。那么你是什么？你现在不是由你的头衔定义，而是由你如何花时间定义。如果你平均一下你一周做的所有事情，大多数点落在哪里？那就是你的角色。

3. Codex的PM使用“区域防守”策略来掌控一切。想法从四面八方涌来，自上而下的年度规划行不通，所以他们让团队分散开来覆盖整个公司。如果两个产品人员工作得太紧密，没有任何间隙，那是个不好的信号。他们将PM分散到整个组织以实现全面覆盖，并用有产品思维的工程师填补空白。

4. 为什么AI在设计方面如此糟糕？有两个原因：一个实际，一个结构性的。实际上，设计比代码更难评分，实验室优先考虑编码，因为它加速AI研究。结构上，好的设计需要新颖性和文化——一个每次都输出@Linear网站的模型并没有展示品味——而且存在一个模型尚无法跨越的可视化到代码的抽象层。实际原因可能会得到解决；围绕新颖性、文化和抽象的一些更深层次的挑战可能会持续存在。

5. 最初的Codex Web发布“对于当时来说过于AGI倾向”。第一个Codex公开版本建立在一个过于雄心勃勃的前提上：给模型一个任务，它就会完成任务。问题在于当时的模型还不足以可靠地兑现这一承诺。Claude Code本地启动，提出问题，并与用户坐在一起——这更适合模型实际能力的位置。Andrew一直在思考这个问题：我们是在为模型所在的位置构建，还是为我们希望它们所在的位置构建？

6. Andrew确信，如果在2025年11月发布，2026年2月推出的Codex应用将会失败。产品是一样的——模型不同。他学到的教训是，保留尚未准备好的原型，并在每一代新模型中重新审视它们。抵制仅仅因为体验不完美就扼杀一个功能的诱惑。“它可能还没准备好”与“这是一个糟糕的功能”截然不同。

7. 品味不仅仅是关于美学——当你可以构建任何东西时，它决定构建什么。Andrew引用了一条推文，认为人们过度强调品味的美学方面（例如：Paul Graham品味很好，却穿着工装短裤）。真正的品味将美学与系统思维相结合：知道方向、主题以及如何呈现一个想法。问“如果我们能构建任何东西，这应该是什么？”——他说这是现在每个领域最重要的决定。

8. 设计过程并没有消亡。是的，设计学校教授的正规设计过程已经结束了。剩下的是对你在产品开发过程中实际所处位置的元意识。Andrew看到的危险是，在任何人进行研究之前，就出现了看起来像生产就绪的全抛光原型，以及一屋子的人以为它比实际更成熟。“这就是现在的设计过程，”他说，“多人探索，看起来像一个成品。”

9. “PRD已经死了”也完全错误。因为实现成本在各个格式上都变得便宜，非工程师很容易直接跳到原型，而工程师则写长文档——而这两者都不是合适的工具。Andrew的规则：如果你试图在一个模糊的领域建立产品清晰度，那就