引言：Max Schoening 与 Notion 的 AI 转型
Max Schoening 是 Notion 的产品负责人，他在推动设计师和产品经理（PM）编写代码、在终端中进行原型设计以及推出极其成功的 AI 产品方面表现出色。在此之前，他曾在 Google 担任产品经理，在 Heroku 负责设计，在 GitHub 担任设计副总裁（同时兼任兼职工程师），并且是两次创业的创始人。他是目前最具 AI 前瞻性的产品领导者之一，也是关于 AI 如何改变软件构建和使用方式的深度思考者。
在 Lenny 播客中，Max 深入探讨了多个关键话题，包括如何让设计师和 PM 拥抱 AI、为什么“主动性”（Agency）而非“技能”才是区分成功者与落后者的关键，以及每个项目前 10% 的工作现在变得“免费”对产品开发意味着什么。他还提出了伟大产品的“微小核心”理论，并通过 iPhone 多点触控、GitHub 的 Pull Request、Notion 的 Block 和 Dropbox 的菜单栏图标等案例进行了阐述。
"Max Schoening 是 Notion 的产品负责人，他在推动设计师和产品经理编写代码、在终端中进行原型设计以及推出极其成功的 AI 产品方面表现出色。"
此外，Max 还讨论了为何“SaaS 末日论”被夸大，以及为何软件数量爆炸式增长但质量并未同步提升，这种差距创造了新的机会。本次讨论由 WorkOS 和 Vanta 赞助，旨在帮助应用实现企业级就绪并自动化合规管理。
设计师编码的起源与现状
在 Notion，让设计师和 PM 编写代码并非一蹴而就，而是一个逐步演进的过程。Max 分享了这个想法的起源故事，指出早期团队对于非工程师角色介入代码编写存在顾虑，但通过实践发现，这种跨界能力极大地加速了产品迭代。如今，设计师和 PM 正在大量交付代码，这改变了传统的产品开发流程。
这种变化带来了显著的效率提升。设计师不再仅仅交付静态的高保真原型，而是能够直接在终端中构建可交互的原型，甚至直接参与后端逻辑的调试。Max 强调，这种能力的普及使得产品团队能够更快地验证假设，减少了从设计到开发的传递损耗。然而，这也引发了关于角色融合的讨论：当设计师和工程师的界限模糊时，我们是否会失去某些专业深度？Max 认为，关键在于平衡，即在不牺牲战略思考能力的前提下，提升执行层面的编码能力。
"我们讨论的重点之一是，如何让设计师和产品经理真正拥抱 AI，并参与到代码的构建中。"
目前，Notion 的设计师和 PM 已经能够熟练地使用 AI 辅助工具进行编码。这种转变不仅提高了开发速度，还增强了团队成员对产品的整体理解。Max 指出，这种“全栈”思维是应对 AI 时代快速变化的关键，因为它允许团队更灵活地调整方向，而不必依赖单一角色的瓶颈。
主动性（Agency）：AI 时代的核心竞争力
Max 提出，在 AI 时代，“主动性”（Agency）比“技能”更重要。技能可以通过学习获得，但主动性是一种内在驱动力，它决定了个人如何利用 AI 工具来扩展自己的能力。Max 认为，那些能够主动探索 AI 潜力、将其融入工作流的人，将从中受益最多，而那些被动等待指令的人则可能落后。
在 Notion，高主动性的例子比比皆是。例如，设计师主动使用 AI 工具将 Figma 设计转换为可工作的代码，PM 主动利用 AI 分析用户数据以优化产品功能。Max 强调，主动性意味着对结果的掌控感，即个人能够清晰地定义问题，并利用 AI 作为杠杆来解决问题。这种能力不仅提高了工作效率，还增强了个人的职业安全感。
"主动性——而不是技能——才是区分那些蓬勃发展的人和那些落后的人的关键。"
Max 还指出，随着角色的融合，我们可能会失去一些传统的专业深度，但同时也获得了更广泛的视野和更强的适应能力。他建议年轻人培养主动性，通过不断尝试和迭代来建立对技术的直觉。这种直觉将使他们在面对未来不确定的技术变革时，能够保持竞争力。
微小核心（Tiny Core）理论
Max 提出了伟大产品的“微小核心”理论，即最成功的产品往往有一个极其简单、直观的核心功能。他列举了四个经典案例：iPhone 的多点触控、GitHub 的 Pull Request、Notion 的 Block 和 Dropbox 的菜单栏图标。这些核心功能之所以成功，是因为它们解决了用户最核心的痛点，且易于理解和使用。
iPhone 的多点触控革命性地改变了人机交互方式，使得用户可以直接通过手指操作屏幕，无需额外的硬件设备。GitHub 的 Pull Request 简化了代码协作流程，使得分布式团队能够高效地合并代码。Notion 的 Block 概念将内容模块化，使得用户能够自由地组合和排列信息。Dropbox 的菜单栏图标则让用户能够随时随地访问文件，无需打开复杂的文件夹结构。
"伟大的产品都有一个微小核心：iPhone 的多点触控、GitHub 的 Pull Request、Notion 的 Block、Dropbox 的菜单栏图标。"
Max 认为，这些核心功能之所以强大，是因为它们将复杂的技术隐藏在简单的界面之下。用户不需要了解背后的技术细节，只需要知道如何使用即可。这种设计哲学不仅提升了用户体验，还降低了学习成本，使得产品能够迅速普及。在 AI 时代，这一理论依然适用，AI 产品也应该有一个清晰、简单的核心功能，以吸引用户并建立信任。
SaaS 末日论与软件质量的差距
关于“SaaS 末日论”（SaaSpocalypse），Max 认为这一观点被夸大了。尽管 AI 正在改变软件的开发和使用方式，但SaaS 模式依然具有强大的生命力，因为它提供了可扩展、可维护且易于部署的解决方案。Max 指出，AI 更多是作为 SaaS 的增强工具，而非替代者，它可以帮助 SaaS 产品提供更智能化的功能，从而提升用户粘性。
然而，Max 也承认，软件的数量爆炸式增长，但质量并未同步提升。这种差距创造了一个巨大的机会窗口，即通过 AI 技术提升软件的质量和用户体验。他认为，未来的竞争将集中在如何更好地利用 AI 来优化软件性能、安全性和个性化体验上。企业需要关注如何通过 AI 技术解决用户痛点，而不是仅仅追求功能的堆砌。
"SaaS 末日论被夸大了，但软件数量的爆炸式增长与质量的滞后之间存在巨大差距，这创造了机会。"
Max 还提到，随着 AI 技术的成熟，用户对软件的期望也在提高。他们希望软件能够更智能、更个性化、更无缝地融入他们的工作流。因此，企业需要不断迭代和优化产品，以满足这些日益增长的需求。这种竞争压力将促使行业向更高质量的方向发展，从而淘汰那些低效、低质的软件产品。
产品构建方式的演变与未来
在过去两年中，产品构建方式发生了显著变化。AI 工具的普及使得原型设计和开发的速度大幅提升，团队能够更快地验证想法并推向市场。Max 指出，这种速度的提升不仅改变了开发流程，还改变了团队的协作方式。设计师、PM 和工程师之间的界限变得更加模糊，团队更加注重结果而非角色分工。
展望未来，Max 认为AI 将继续重塑产品构建的各个环节。从需求分析到代码生成，从测试到部署，AI 都将发挥重要作用。他特别提到了Token 支出和投资回报率（ROI）的讨论，认为企业需要更谨慎地评估 AI 技术的投入产出比，确保技术投资能够带来实际的业务价值。
"产品构建方式在过去两年发生了巨大变化，AI 工具极大地提升了原型设计和开发的速度。"
Max 还强调了改变人们工作方式的重要性。技术本身并不能解决问题，关键在于如何引导团队适应新的工作模式。他建议企业通过培训和激励机制，帮助员工掌握 AI 工具，并将其融入日常工作中。这种文化转变将是企业成功利用 AI 技术的关键。
Max 的 AI 栈与角色转型
Max 分享了他个人的 AI 栈，包括他常用的 AI 工具和平台。这些工具涵盖了代码生成、设计辅助、数据分析等多个领域，帮助他在日常工作中提高效率。Max 认为，选择合适的 AI 工具至关重要，因为它们直接影响工作效率和产品质量。
关于哪些角色将被 AI 转型，Max 认为初级开发者和内容创作者将首先受到影响。AI 可以自动生成代码片段、撰写文档和生成设计素材，从而减少对这些角色的需求。然而，高级开发者和战略家依然不可或缺，因为他们具备解决复杂问题和制定长远规划的能力。
"Max 分享了他个人的 AI 栈，包括常用的 AI 工具和平台，这些工具帮助他在日常工作中提高效率。"
Max 还指出，企业开始关注 AI 的 ROI 是一个重要信号。这表明 AI 技术正在从实验阶段走向成熟应用阶段，企业需要更理性地评估其价值。他建议企业在引入 AI 技术时，应从小规模试点开始，逐步验证其效果，然后再大规模推广。
Notion AI 的成功与质量平衡
Notion AI 的成功并非偶然，而是源于其对用户需求的深刻理解和持续迭代。Max 认为，Notion AI 之所以成功，是因为它解决了用户的核心痛点，即信息管理的混乱和低效。通过 AI 技术，Notion 帮助用户更智能地组织、搜索和生成内容，从而提升了工作效率。
在快速交付的同时保持质量，Max 提出了一些关键策略。首先，建立严格的代码审查和质量标准，确保每一行代码都符合规范。其次，利用 AI 工具进行自动化测试和性能监控，及时发现并修复问题。最后，注重用户反馈和迭代，通过不断收集和分析用户数据，优化产品体验。
"Notion AI 的成功源于对用户核心痛点的解决，以及通过 AI 技术提升信息管理的效率。"
Max 还强调了通过迭代建立品味（Taste）的重要性。他认为，优秀的产品不是设计出来的，而是通过不断的迭代和优化形成的。团队需要在实践中积累经验，形成对产品质量的直觉和判断力。这种品味将使团队在面对复杂问题时，能够做出更明智的决策。
成功产品的关键与 Jobs-to-be-Done
在构建成功产品时，Max 认为最关键的因素是明确用户的目标（Jobs-to-be-Done）。产品不应仅仅关注功能本身，而应关注用户希望通过产品完成的任务。通过深入理解用户需求，团队可以设计出更贴合用户期望的产品，从而提升用户满意度和忠诚度。
Max 还分享了他对全民基本收入（UBI）的热辣观点，认为 AI 技术的普及可能会改变劳动力市场结构，从而引发对 UBI 的讨论。他推测，如果 AGI（通用人工智能）实现，人类的工作方式将发生根本性变化，社会需要重新定义价值和贡献。
"构建成功产品的关键在于明确用户的目标，即 Jobs-to-be-Done，产品应服务于用户希望完成的任务。"
在“失败角落”环节，Max 回顾了他职业生涯中的失败经历，并从中吸取了教训。他建议年轻人勇于尝试和犯错，因为失败是成长的重要组成部分。在硅谷，适应变化和持续学习是保持竞争力的关键。
闪电轮与最终思考
在最后的闪电轮环节中，Max 回答了一些快速问题，包括他对未来技术趋势的看法和个人建议。他重申了主动性和持续学习的重要性，鼓励年轻人积极拥抱变化，利用 AI 工具扩展自己的能力边界。
Max 的最终思考是，AI 时代的核心挑战不是技术本身，而是如何让人与技术和谐共处。他相信，通过培养主动性、建立正确的价值观和持续迭代，个人和企业都能在 AI 时代中找到自己的位置，实现可持续发展。
"AI 时代的核心挑战不是技术本身，而是如何让人与技术和谐共处，通过培养主动性实现可持续发展。"
Max 的分享为听众提供了宝贵的见解，不仅揭示了 AI 对产品开发的深远影响，还强调了个人在技术变革中保持竞争力的关键因素。他的观点和建议对于从事产品、设计和开发工作的专业人士具有重要的指导意义。