PM 會寫 code 了，那工程師要做什麼？

> Meta Shift

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去年十一月，Andrew Ambrosino 差點把 Codex desktop app 推出去。

時機看起來是對的——OpenAI 內部已經有一群人在用，反饋也不錯。但他沒有。他等了，等到今年二月才正式發布。事後他說，如果當時上線，「這個 app 大概就死了」。

原因不是 bug 太多，也不是功能不夠。而是底層模型還不夠強。同樣的 UI、同樣的 feature set，但模型能力差了那麼一截，用戶體驗就是天差地遠。這個決定背後的邏輯很簡單：AI 產品跟傳統軟體最大的差異，是你的核心競爭力有一大半不在你手上。你可以把 UI 做得再漂亮、workflow 設計得再順，但如果底層模型還沒到位，用戶開口問一個問題，答案讓他失望，一切都白搭。

這件事讓我覺得有意思的地方是，這不是一個普通的 PM 或 PM 框架能做出的判斷。Andrew 自己的背景橫跨工程、設計、product management，還創過公司。他現在的 title 是 Codex desktop app 的負責人，但他在 Lenny's Newsletter 的訪談裡說，他的目標是把 Codex 做成「史上最好的 desktop app，沒有之一」。

這種野心本身不稀奇。稀奇的是，他有能力評估「現在的模型夠不夠撐起這個野心」——這件事，傳統意義上的 PM 根本做不到。

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Codex 是什麼、OpenAI 為什麼要做這個

Codex 不是一個新名字。OpenAI 早在幾年前就有 Codex 這個 code generation 模型，後來 GitHub Copilot 就是建在上面的。但現在的 Codex desktop app 是另一回事——它是一個獨立的 desktop 產品，目標是把 AI coding 的體驗做成一個完整的工作環境，而不只是 IDE 裡的一個 plugin。

從市場角度來看，這個戰場已經非常擁擠。Cursor 在 2024 年據報導年化營收突破一億美金（來源：多家科技媒體報導），Copilot 背後有 Microsoft 整個生態系，Windsurf 也在搶這塊。OpenAI 自己做 desktop app 有點像是親自下場跟自己的 API 客戶競爭——這個邏輯之前在 ChatGPT 出來的時候也發生過一次。

但 Andrew 的訪談裡透露了一個更大的野心：Codex 不只是 coding tool，而是一個「home base」，會去協調 ChatGPT、Codex，以及用戶現有的各種工具。Atlas（目前 OpenAI 正在開發的另一個項目）也被提到了，方向是跨工具的 workflow orchestration。換句話說，OpenAI 在下的棋，不是「AI 幫你寫 code」，而是「AI 幫你完成整個產品工作流」。

現在 OpenAI 內部接近 100% 的員工每週都在用 Codex，而且不只工程師——這個數字本身就是一個很強的信號（來源：Andrew Ambrosino 訪談，Lenny's Newsletter）。

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角色邊界正在消失，但不是你想的那樣

訪談裡最有料的部分，是 Andrew 談他的團隊怎麼運作。

他說，他的團隊把傳統的角色定義「collapse」掉了——PM、engineer、designer 的邊界模糊化。每個人都可以做跨職能的事。但他同時強調，「把 role 的概念完全取消是個大錯誤」。

這兩句話放在一起，其實是一個很精準的觀察。現在大家很喜歡說「AI 之後每個人都能 ship 產品，角色都不重要了」，但 Andrew 的立場是：能力邊界在模糊，但責任邊界不能消失。你可以讓一個 PM 用 Codex 自己做 prototype，但這不代表你不需要有人對技術 debt、scalability、security 負責。

他用了一個「zone defense」的比喻來描述 OpenAI 的 PM 怎麼運作。在傳統的 man-to-man 模式下，PM 對接固定的工程師團隊；但現在因為每個人都可以 build，PM 的工作變成是守區域、找優先級、確保整體方向正確——而不是卡在每一個細節的執行。

這讓我想到打 WoW arena 的分工邏輯。你不會要求每個人打一樣的角色，但你需要每個人知道自己在整個 comp 裡的定位是什麼。Codex 改變的是每個人的「可操作範圍」，但不代表整體 strategy 可以沒有人負責。

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真正的稀缺資源：taste

Andrew 在訪談裡反覆提到一個詞——taste。

他認為，在 AI 工具讓每個人都能快速產出的世界裡，taste 才是真正的差異化能力。這裡的 taste 不只是美學品味，而是更廣義的判斷力：你知道什麼是好的、什麼是對的、什麼是值得做的。

這跟 Linear 的 head of product Nan Yu 的觀點很接近（他也被這篇訪談 referenced）。當工具的門檻降低，execution 本身的稀缺性就下降，判斷力的稀缺性就上升。以前你需要一個工程師的原因，是「他會寫 code，我不會」；現在這個理由的比重在下降，但「他判斷得出哪個方向值得 build、哪個 trade-off 可以接受」的比重在上升。

老實說，這不是什麼新發現——好的產品人和工程師一直都需要 taste。但 AI 讓這件事被放大了：以前你沒有 taste 但執行力強，還是能做出可用的東西；現在執行本身越來越便宜，沒有 taste 的人會更快做出一大堆沒人要的東西（來源：Andrew Ambrosino 訪談，Lenny's Newsletter）。

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Meta 判讀：這是 Meta Shift，不是 Patch Note

有些人會把「AI coding 工具讓 PM 能寫 code」這件事，看成是一個 Patch Note——漸進式的效率提升，改變幅度有限，適應一下就好。

我不這樣看。

這件事的量級更接近一次 Meta Shift。類比的歷史事件，我會拿 iPhone 出來之前的「手機市場」跟之後做對比。諾基亞的工程師很強、Motorola 的設計也不差，但他們對「好的手機是什麼」的定義，在 2007 年之後就不再適用了。不是他們能力下降，是整個 meta 換了。

現在發生的事情類似。「工程師寫 code、PM 寫 spec」這個分工模型，是建立在「寫 code 需要專業訓練、門檻高」這個前提上的。這個前提在過去五年裡已經開始鬆動，接下來兩三年會繼續加速。

不是說工程師要失業——Andrew 自己也很清楚，他的 Codex 讓工程師更有生產力，而不是取代他們。但「工程師的核心價值在哪裡」這個問題，答案正在被重寫。以前是「他會寫 code」，現在越來越多是「他知道怎麼 build 一個能 scale 的系統、知道 trade-off 是什麼、知道什麼時候要說不」。

這跟 Andrew 說的 taste 是同一件事，只是從工程師的角度說。

從投資角度看，我覺得 OpenAI 在這個方向上的佈局（Codex desktop + Atlas + 跨工具 orchestration）方向是對的，但競爭非常激烈，而且有一個根本的結構問題：當底層模型是你的核心優勢，你的 moat 就很大程度上取決於你的模型是不是最強的那個。Anthropic 也在這個賽道，Google 也在，護城河比想像中窄。如果是讓我評估，Codex 這個 desktop app 的產品方向值得追，但不會是贏家全拿的局面。

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對工程師的實際影響

幾個我覺得值得注意的方向：

學會做產品決策。 如果你只能 execute spec，而判斷「這個 spec 對不對」的能力都在 PM 那邊，那你在 AI 工具普及之後的價值會快速下降。不是說你要去搶 PM 的工作，而是你需要有能力參與那個對話。

Taste 是可以練的。 多用你覺得好的產品、分析為什麼好、對自己 build 的東西保持高標準——這不是玄學，是可以刻意練習的判斷力。Andrew 自己的背景跨工程、設計、PM，這不是偶然的。

不要只會用工具，要理解工具的邊界。 知道 Codex、Cursor 能做什麼，更重要的是知道它們在哪裡會出錯、什麼情況下不能信任它。這個判斷力，是純靠工具產出的人沒有的。

Andrew 沒有宣布 PM 要消失，也沒有說工程師要全部轉型。他說的是，遊戲規則在變，而 taste 和判斷力是在新規則下最保值的能力。

我覺得這個觀察是準的。