本文整理自 YouTube 视频《AI era skills: Why cultivating agency matters more than job titles | Max Schoening (Notion)》，由有道龙虾总结和发布。
AI 让很多人第一次意识到：以前挡在自己面前的，可能不是技能，而是行动力。
过去你可以说，“我不会写代码，所以我做不了这个产品”；“我不是设计师，所以我做不了这个界面”；“我不是工程师，所以我只能写 PRD”。但当模型把很多技能放到你手边，真正的差距就暴露出来了：你到底有没有把世界当成可改变的东西？
Notion 产品负责人 Max Schoening 在这场访谈里，几乎一直围绕这个问题展开。他做过 Google 产品经理，带过 Heroku 设计团队，在 GitHub 做过设计和工程领导，也是两次创业者。现在，他在 Notion 负责产品，是少数真正把设计、工程、产品、AI 工作流混在一起实践过的人。
他对 AI 时代产品团队的判断很直接：角色会变，工具会变，第一版产品会越来越便宜。但最后能拉开差距的，不是你会不会“用 AI 写代码”，而是 agency、品味、质量意识，以及你能不能抓住产品里那个小到不能再小、却强到让人离不开的核心。
Notion 的起点：别在 Figma 里画一条死鱼
Max 刚加入 Notion 时，团队正在做很多聊天界面。问题是，他们一开始仍然用 Figma 设计这些聊天界面。
这听起来正常，但在 Max 看来，静态聊天界面像 Brett Victor 那个著名演讲《Stop Drawing Dead Fish》里说的“死鱼”。AI 不是静态页面，它的体验来自对话、流动、响应、失败、恢复和迭代。你只看一张图，很难真正感受到这个东西是否有效。
于是 Max 和两个设计师做了一个非常粗糙的 playground：一个小代码库，尽量 LLM-friendly，用模型擅长的技术栈，让设计师可以直接在里面原型 AI 聊天体验。
这不是为了让设计师马上给生产代码提 PR，而是为了让他们用“真正的材料”思考。
Notion 主代码库已经积累了十多年模式，并不总是 agent 友好。playground 的目标是降低恐惧，尤其是终端恐惧。只要人愿意踏上跑步机，后面就会自然发生变化：模型能力变强后，同一批设计师和 PM 开始逐步参与生产代码库，至少能做一些小改动、样式调整和原型验证。
Max 很强调这一点：设计师写代码的意义，不在于多造几个交付齿轮，而在于理解材料。
设计师和 PM 要写代码吗？Max 的答案有点反直觉
现在很多公司都在讨论：设计师要不要写代码？PM 要不要写代码？AI 让工程师速度变快后，产品和设计是不是应该更少写代码、更多盯方向和一致性？
Max 的回答不是“所有人都该提交代码”。他甚至说：
我完全不在乎设计师写的代码是否进生产。
他在乎的是，设计师和 PM 是否能在代码这个材料里思考。
如果一个设计师会用 Claude Code 或 Codex 微调按钮样式，但完全不理解 agent loop 怎么工作；另一个设计师不擅长传统前端，却真正理解 agent loop、工具调用、失败恢复、长任务执行，Max 会更看重后者。
AI 产品的材料已经不只是像素、页面和流程图，而是模型、工具、上下文、循环、验证、权限、错误恢复。你不亲手搭过，很难有正确直觉。
所以“设计师写代码”这件事，不应该被理解成“让设计师承担工程产能”，而应该理解成：设计师要进入产品真实发生的媒介里。
就像工业设计师不能只画外观图，也要理解材料、模具、强度和制造工艺。AI 时代的产品人，也要理解 agent 是怎么跑起来的。
真正稀缺的是 agency：你能不能“像偷来的车一样开 Notion”
访谈里最重要的词，是 agency。
Max 说，过去很多人很容易把“不做”归因于 skill issue：我不会这个，所以我做不了。但现在技能越来越多地被模型补上，剩下的问题是：你是否真的有意愿、有胆量、有行动力去改变东西。
他认为 agency 在人群中分布并不均匀。那些相信世界是可塑的、愿意越过角色边界去解决问题的人，会在 AI 时代过得很好。那些一直追问“PM 到底该做什么”“设计师边界在哪里”“工程师职责是什么”的人，会更难。
Max 给自己和团队的提醒很形象：
你能不能像偷来的车一样开 Notion？
意思不是鲁莽，而是不要把自己当成岗位说明书里的螺丝钉。你虽然不是创始人，虽然是后来加入的人，但仍然可以用创始人的方式推动公司。
他举了 Notion 内部的例子。Brian Leven 不只是工程和设计之间的跨界人，还会主动去招聘，看到组织需要什么就出去找人。Eric Lou 原来写很多策略文档，后来问 Max：“如果你未来创业，会雇我吗？”Max 说前 10 个人不会，因为不需要产品经理。Eric 的反应不是辩解，而是去补技能：先多做 Figma，再进一步直接做原型，用产品本身表达想法。
这就是 agency：不是等别人定义你的角色，而是把角色改造成你认为它应该有的样子。
怎么培养 agency？从做东西开始
主持人问 Max，如果一个人想培养 agency，该怎么做？
Max 回到 Steve Jobs 那句经典话：有一天你醒来，会意识到世界是由一群并不比你聪明的人造出来的。
一旦你真的相信这一点，很多东西就变了。你会意识到，椅子是人造的，软件是人造的，公司流程是人造的，手机、工具、房间、组织制度也都是人造的。既然是人造的，就可以被改变。
Max 认为，培养这种感觉最好的方式是 making，做东西。
做饭是 tinkering，改椅子是 tinkering，写小工具是 tinkering，搭一个粗糙原型也是 tinkering。只要你不断做东西，就会进入一个循环：我做了，我改了，我发现没那么难，我还能继续改。
很多人听到 agency，会联想到在大公司里绕过糟糕老板、争取资源、推动政治。但 Max 说，不要从那里开始。先从做东西开始。
当你做得越来越多，人们会开始注意到你。更重要的是，你自己会醒过来：原来我真的可以改变东西。
Malleable software：软件应该更像你的房间，而不是别人的样板间
Max 很早就在谈 malleable software，可塑软件。
他的定义很有意思：软件应该更接近使用者的利益，而不是制造它的公司的利益。
现实中的软件往往相反。App 是一个封闭的小方块，界面、数据、行为、商业目标都被绑在一起。你可能喜欢一个 App 的 80%，但想改那 20% 几乎不可能。
Max 用房间做比喻：如果有人告诉你，你家的客厅不能重新摆，厨房必须按某个设计师决定的方式使用，你肯定不能接受。但在软件里，我们每天都接受这种安排。
当然，另一端也不好。你可以跑自己的 Linux 发行版，获得极高自由度，但很快会发现自己还有别的事要做，不想天天调触控板为什么不能用。
所以真正的问题不是“完全封闭”还是“从零自建”，而是用户能不能拥有自己的计算生活。
AI 让很多人第一次感受到这种可能性。你可以为自己写播客准备工具、公司流程工具、个人自动化脚本。人们开始意识到：“我可以自己做工具。”
但 Max 也提醒，个人小工具不是终点。他更喜欢 communal tools，共同使用、共同演化、又能被用户改造的工具。这也是 Notion、Ink & Switch、malleable software 这些讨论真正关心的方向：既保留现代软件的协作、安全、同步，又让人重新拥有可塑性。
SaaS 不会死，但会变得更通用、更可塑
既然人人都能写工具，那 SaaS 会不会死？大家是不是都能周末重建 Salesforce、Slack、Notion？
Max 的看法是：SaaS apocalypse 被夸大了。
很多 2010 年代的 SaaS，确实像“一个围绕 spreadsheet 做出来的高级表单”。它们把流程固定下来，让用户按正确方式填写，价值来自“没那么可塑”。这部分一定会变。
但 “as a service” 这件事不会消失。
大多数人不想维护完整的软件栈。你周末可以重建一个 Notion 的玩具版本，Max 自己也试过，但没人想永远维护它、修 bug、做权限、做协作、做通知、做移动端、处理企业需求。
Brett Taylor 说软件像花园，需要持续打理。用户付费购买 SaaS，很大一部分买的是维护、可靠性、专业团队长期理解问题。
Max 认为未来工具可能会回到更通用的形态，像 90 年代的 word processor、spreadsheet、FileMaker Pro，但它们仍然会是 service。同时，安全、合规、权限这类专业场景仍然需要专门团队持续深耕。
所以 SaaS 不会简单消失。它会从“封闭流程软件”走向更通用、更可塑、更 AI-native 的工作环境。
Notion 为什么适合 AI：因为 agent 需要上下文
主持人提到，最近很多人都在夸 Notion AI agent 好用。Max 的反应很诚实：他当然希望它更好，自己每天想的更多是它哪里不够好。但他也承认，自己有点惊讶它已经能做到现在这样。
Notion 的优势在于，它天然拥有 agent 需要的东西：上下文。
Agent 不喜欢通过很窄的接口去访问另一个数据仓库。它需要在一个有文档、项目、任务、知识库、权限和协作痕迹的空间里自由行动。Notion 一直强调 connected workspace，AI 出现后，这件事的价值突然变得非常直观。
Max 甚至更愿意把 Notion 看成一个 operating system，而不只是 SaaS 应用。因为 agent 在 Notion 里工作的方式，和 coding agent 在 Unix 环境里工作的方式有相似之处：有文件、有上下文、有工具、有可组合对象。
这也是为什么“Notion 是为这个时代准备的”这个说法并不夸张。它原本就很可塑，只是过去门槛略高。AI 像一个 tutor，帮助更多人理解并使用这种可塑性。
AI 改变产品工作的第一件事：每个项目的前 10% 免费了
当被问到产品工作这几年最大的变化是什么，Max 给了一个特别好的说法：
每个项目的前 10% 现在都是免费的。
过去你可能要写 PRD、画流程图、开会解释，才能让别人理解你想做什么。现在很多时候，直接做一个很烂但能跑的 demo 更快。
GitHub 以前产品评审里常说：demos, not memos。给我一个能反应的东西。现在 AI 让这件事变得容易太多。
你可以让 10 个 agents 探索 10 个方向，回来比较哪条路有戏。你可以把“如果这样呢？”从一句讨论变成一个可点击原型。你可以更早把迭代放进产品过程，而不是先写一堆文档，再等工程排期。
当然，这不代表产品最后 10% 也免费。Max 说，即使前 90% 变便宜，最后 10% 仍然可能占 90% 的工作。真正稳定、可靠、好用、可维护的软件，仍然很难。
Vibe coding 带来了更多软件，但没有带来更高质量
Max 对 vibe coding 的态度很有保留。
他承认 AI 让软件数量大幅增加，但他不觉得软件质量在过去 12 个月里同等幅度提升。现在很容易做出一个看起来能跑的东西，但可靠、精密、可规模化、能服务千万甚至上亿用户的软件，仍然需要真正的工程。
他用硬件原型做比喻：如果你做硬件创业，第一版外壳可能是 3D 打印的，上面有明显层纹。没人会把它当成最终产品卖给一亿人。真正的工程在后面：模具、材料、良率、精度、工厂优化。
软件现在缺的就是这种意识。大家都在谈 token 花了多少、功能 ship 了多少，却很少问：这个东西能不能可靠地服务 1 亿人？有没有 Apple 那种整块铝切出来的精密感？
Max 对整个行业的担忧是，角色融合时不要丢掉 specialist。设计可以变快，工程可以变快，产品可以变快，但边缘上的深度专长不能消失。否则我们会得到很多东西，却少了真正的 craft。
“Obviously good”：好产品要一眼能看出来
Notion 内部有一句话被做成贴纸：
只做 obviously good 的东西。
这话听起来像废话，但 Max 说，真正好的东西你通常能感受到。第一代 iPhone 出现时，很少有人会争论它是不是 obviously good。ChatGPT 第一次出现时，也有类似感觉。
难点在于，obviously good 不能靠闭门憋出来。Max 的另一个核心价值观是 incremental correctness，也就是通过持续迭代不断变得更正确。
你要增加 shots on goal，多试、多做、多给用户反应。但也要愿意在某个时候停下来，把长出来的分支重新整理成一个简单的核心。
Notion 自己也有这个问题。Max 说他们有很多 automation primitives，包括各种 agents 和自动化能力，用户会吐槽：为什么这么多？这其实是创新过程的副作用。你让不同想法长出来，观察它们如何工作，然后必须做艰难的整理，把它们归并回那个“裸露的机器人核心”。
这件事不性感，但非常重要。Claude 桌面端为什么会有几个类似的 tab？Notion 为什么会有多个自动化入口？因为有人必须坐下来，找出哪个核心抽象应该留下，哪些演化分支应该被剪掉。
品味是什么？是在脑中运行用户反应的虚拟机
AI 时代，“taste，品味”这个词出现得越来越多。大家会说，AI 负责生成，人类负责判断。
Max 对品味的定义很 nerd，但很准确：
品味是你能在脑子里运行一台虚拟机。给你一个想法，你能预测某个 in-group 会不会喜欢它。
这意味着品味不是宇宙真理，而是对特定人群的反应预测能力。你不需要让 80 亿人都觉得好，但你需要清楚自己服务的是哪群人，并且能越来越准确地模拟他们。
怎么训练品味？没有捷径，就是 reps，重复次数加反馈。
做东西，给人看，看他们怎么反应，修正自己的判断，再做。和训练模型很像：输入想法，观察反馈，更新内部参数。
Max 还观察到，软件设计里品味好的设计师，通常有两个特点：
- 有自己的 side projects，负责从头到尾做完整东西；
- 总在试新工具、新应用，暴露在别人想法里。
你要让自己被好东西包围。Notion 的会议室以打字机、Macintosh、Porsche 911 等经典物件命名。Max 说，坐在这些房间里想到那些产品，会提醒自己：我现在做的还不够好。
伟大产品都有一个极小但强大的核心
当被问到成功产品最重要的东西是什么，Max 没有给万能公式。他反而说，自己越来越相信团队才是唯一重要的东西。不是单个天才，而是一群人如何共同找到、保护、打磨那个核心。
但如果一定要说产品层面的共同点，他认为伟大产品都有一个 tiny core，一个极小但异常强大的核心。
不是“再加一个功能就好了”。这是很多产品的死亡螺旋：如果我再加一个功能，它就会伟大；再加一个，再加一个。通常不会。
真正厉害的产品，是某个小东西强到让一切围绕它生长：
- iPhone 的多点触控；
- GitHub 的 pull request；
- Heroku 的
git push heroku master； - Dropbox 菜单栏里那个永远可靠的同步状态；
- Notion 的 blocks 和 slash command；
- Figma 的实时协作与设计编辑融合。
这些核心往往小到一句话能说清，但一旦用户感受到，就很难回头。
Max 自己也有失败经验。他 2014 年做过一个类似 Notion 的产品，花很多时间打磨编辑体验，比如 markdown folding、Obsidian 后来有的很多能力。但他们没有抓住真正的核心。与此同时，早期 Notion 编辑器其实很糟，甚至不能跨两个 blocks 选择文本，但 blocks 这个核心足够强。
这就是产品的残酷之处：你可以非常努力地把错误的东西做到很好，但市场不一定在乎。
不要抢第一，要做对
Max 也不太相信“第一”本身有多重要。
他说：你要 right，不是 first。
AirPods 不是第一款蓝牙耳机，iPod 不是第一款 MP3 播放器，但它们把关键体验做对了。Anthropic 也不是最早的 AI lab，起步比 OpenAI 晚、资金也更少，但现在仍然能在很多开发者心中占据极强位置。
在注意力极其稀缺的时代，很多公司会追求 viral，追求第一个抢到话题。但 Max 更关心 durability，像 IKEA 那样构建一个跨世代公司，而不是每天追 Twitter 上的趋势。
AI 时代变化越快，越应该问：这个东西有没有一个会长期成立的核心？
软件会继续吃掉世界，只是吃得更快
当主持人问 AI 接下来会最先改造哪个岗位，Max 的回答也很有意思。
他不认为模型在每个领域都像 coding 那样指数级进步。写作领域的 AI slop 仍然让他很不喜欢。但 coding 的进步非常清楚。
因此，他的判断不是“AI 下一步会变成营销专家、销售专家、HR 专家”，而是：软件工程会进入所有领域。
如果写软件的成本趋近于零，组织会用更多软件编码自己的业务实践。HR 不用再等工程团队排期，也能自动化流程；财务、运营、销售、法务都会开始让 agent 写小工具、跑流程、连接系统。
这呼应了 Marc Andreessen 那句“software is eating the world”。只不过 AI 让这件事加速了。
很多 agent 最终会像 coding agent，因为它们最强的能力是：遇到缺失能力时，自己写一个工具。
OpenClaw 这类系统就是例子：它不是只带固定功能，而是能为自己构建 skill，让自己学会做新事情。
模型智能会不会无限重要？Max 更关心“外骨骼”
Max 对“永远追求最聪明模型”保持怀疑。
在癌症研究、前沿科学这类任务上，最强模型当然重要。但公司里大量认知任务可能会在某个点达到“足够聪明”。一旦够用，用户就会转向其他指标：更快、更便宜、本地运行、更好交互、更低延迟。
他用了 retina display 的类比：当你已经看不到像素，就不需要像素无限小。很多认知任务也许会有类似饱和点。
相比“数据中心里有一个盒装神”，Max 更感兴趣的是 exoskeleton，人的外骨骼。也就是 AI 如何贴在人的工作方式上，增强人的行动力、创造力和掌控感。
这也是他关心 malleable software 的原因。AI 不应该只是替你做完一切，也应该让你更能改变自己的环境。
Token 花得多不是荣耀，ROI 迟早会回来
Notion 现在对 AI token 的使用相当开放。Max 说自己甚至不确定具体政策，大概是比较无限制，因为现在优化 token 成本还太早。
但他也提醒，6 到 12 个月后，很多公司会开始认真算 ROI。这可能会让不少人不舒服。
他不喜欢把 token spend 当成炫耀指标。它和“我今天写了多少行代码”一样，数字很大不代表价值很大。
不过他也理解为什么大公司会搞排行榜。要让几万人改变默认工作方式很难。很多人会继续写旧 PRD、开旧会议、按旧流程走。排行榜、内部激励、文化推动，有时是为了把人从惯性里拽出来。
真正重要的不是花了多少 token，而是你有没有找到工作的外循环，把 agent 放进去，让系统越来越自动化、越来越可验证。
人类还会工作吗？Max 的 UBI 热观点
访谈最后，Max 抛了一个半开玩笑、半认真的观点：
我们已经有 universal basic income，它叫知识工作。
他的意思不是否认很多人生活艰难，而是说，在舒适办公室里做知识工作的人，已经处在一种非常幸运的位置：坐在空调房里，对着电脑输入正确的词和字母，就能获得很高收入。
如果 AI 让很多知识工作自动化，人类仍然会发明新的理由，把自己插回循环里。我们太擅长创造意义、层级、职责和必要性了。
如果真有 AGI，不需要工作了，Max 会做什么？他的答案是：做同样的事。
他会少开会、少管理，多 tinkering，多写代码，多做工具。因为写代码不只是效用，也是一种智力挑战，像下棋、围棋一样。机器比你强，不代表你就不该继续玩。
他提到李世石输给 AlphaGo 后离开围棋，自己对此有点遗憾。机器更强又怎样？人类仍然可以继续做自己热爱的事。
给年轻人的提醒：别被“最后一班车”吓坏
Max 最后给年轻人的建议很真诚。
他觉得现在硅谷有点反常：很多人其实并不爱电脑。他们关心的是赚钱、赶上最后一班车、避免变成 permanent underclass。
他不否认努力和现实的重要性。18 到 25 岁多工作、多练习、快速积累，当然有价值。但他不喜欢那种被恐惧驱动的、极度焦虑的生活方式。
他的建议是：不要让 AI 时代的 rush 和 frenzy 分散你对真正热爱的东西的注意力。读历史，读计算机史，理解很多事情不是第一次发生。世界会变，但历史也会重复。
如果你有 agency，不执着于预测世界如何展开，而是持续学习、持续做东西、持续改变身边环境，你大概率会没事。
结尾：AI 把技能门槛降低后，人的差异反而更明显了
Max Schoening 这场访谈最打动人的地方，是它没有把 AI 讲成一个“所有人都会变成超级工程师”的童话。
他看到的是更复杂的现实：
第一版产品越来越便宜，但好软件仍然很难。
设计师和 PM 可以写代码，但真正重要的是理解材料，而不是抢工程师的活。
SaaS 不会死，但会更可塑、更通用、更像工作操作系统。
模型会变强，但很多场景里，速度、成本、交互方式和可控性会比“更聪明一点”更重要。
品味仍然重要，但品味不是天赋神话，而是大量 reps 和反馈训练出来的预测能力。
而所有这些背后，最关键的仍然是 agency。
AI 把很多技能放到你手边之后，问题变得更直接：你要不要做？你敢不敢改？你能不能把身边的世界看成别人造出来、因此也可以被你重新造一遍的东西？
Max 给听众最后的建议很像一次练习：去城市里走一走，仔细看周围每个东西是怎么被人造出来的。那些人并不比你聪明。很多东西，只要你花 6 到 9 个月，都能学会从零做出来。
意识到这一点，你会发现自己比想象中有更多 agency。