Anthropic最近好消息不斷。

Claude的付費用戶數(shù)量創(chuàng)下歷史新高。

2月，Claude的老用戶回歸數(shù)量也創(chuàng)下歷史新高。

除了那些爭議事件（超級碗投廣告暗諷OpenAI、和戰(zhàn)爭部產(chǎn)生矛盾等等），今年一月發(fā)布的開發(fā)者和效率工具Claude Code和Claude Cowork一直是訂閱用戶增長的主要驅(qū)動力。

Anthropic今年的產(chǎn)品側(cè)升級非常密集，幾乎是圍著Claude Code和Cowork連續(xù)做文章，從代碼審查、電腦操作，到自動權(quán)限模式。

與此同時，在Anthropic最近對外釋出的內(nèi)容里，一個名字高頻出現(xiàn)，那就是Cat Wu。

這位華裔女性，正是站在Claude Code背后的關(guān)鍵人物。

和硅谷AI圈里很多我們熟悉的華裔技術(shù)人才不同，Cat Wu的路徑更具跨界色彩。她本科畢業(yè)于普林斯頓大學(xué)計算機科學(xué)系，早期做過產(chǎn)品工程師，后來轉(zhuǎn)軌成為風(fēng)險投資人，專注開發(fā)者工具和AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域。

這種“既懂工程落地，又懂市場判斷”的背景，讓她在AI產(chǎn)品快速迭代的時代，顯得格外稀缺。

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Claude Code產(chǎn)品負責(zé)人Cat Wu

Cat Wu本科畢業(yè)于普林斯頓大學(xué)（Princeton University）計算機科學(xué)專業(yè)，2017年畢業(yè)。以此推測，她應(yīng)該是一名90后。

普林斯頓計算機系2017屆畢業(yè)信息里，她也在榮譽畢業(yè)生名單之中。

大學(xué)期間，她就展現(xiàn)出對產(chǎn)品與工程結(jié)合的熱情。

在普林斯頓大學(xué)的創(chuàng)業(yè)加速器里，Cat Wu和幾位數(shù)學(xué)、計算機系同學(xué)做了Scratchwork。這是一款旨在讓白板體驗“像紙筆一樣自然”的增強型繪圖應(yīng)用，支持手寫方程、流程圖、掃描編輯、實時協(xié)作，能把傳統(tǒng)鍵盤鼠標的局限徹底甩開，這已經(jīng)是把技術(shù)與真實使用場景揉在一起的早期嘗試。

畢業(yè)后，沒有直接走學(xué)術(shù)或大廠路線，而是加入創(chuàng)業(yè)公司做產(chǎn)品工程師。

Cat Wu先是在Scale AI，參與數(shù)據(jù)標注平臺的產(chǎn)品開發(fā)，親身經(jīng)歷了AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)的爆炸式增長。（對，就是去年被Meta以140多億美元強勢入股的Scale AI，其聯(lián)創(chuàng)Alexandr Wang如今是Meta的AI掌舵人。）

Scale AI之后，Cat Wu又到Dagster（Elementl），負責(zé)商業(yè)化產(chǎn)品Dagster Cloud的開發(fā)，深度打磨數(shù)據(jù)管道和編排工具。

這兩段經(jīng)歷讓她既懂工程落地，又熟悉AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心痛點。

2021年左右，她轉(zhuǎn)軌成為風(fēng)險投資人，加入Index Ventures。專注開發(fā)者工具、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、機器學(xué)習(xí)和AI領(lǐng)域。

后來她自己就回憶，在VC崗位上，她依然保持寫代碼的習(xí)慣——自己開發(fā)自動化腳本，刷X找新公司動態(tài)、監(jiān)測開源項目增長勢頭，用代碼把投資流程里最枯燥的部分跑起來。

這種“既看市場又親手造工具”的雙重視角，讓她對技術(shù)趨勢的判斷格外敏銳。

2024年8月，Cat Wu加入Anthropic。

她最初加入的是Anthropic的研究產(chǎn)品經(jīng)理團隊（Research PM team），負責(zé)連接研究團隊和真實客戶。

等到當(dāng)年秋天Claude Code開始內(nèi)部開放后，她開始用它做Streamlit應(yīng)用、跑評測（evals），甚至搭建強化學(xué)習(xí)環(huán)境（RL environments）來理解訓(xùn)練過程。

2025年，她正式成為Claude Code的產(chǎn)品負責(zé)人。

此后，她和工程團隊一起把這條產(chǎn)品線從內(nèi)部工具推向公開市場，頻繁出現(xiàn)在Code with Claude開發(fā)者大會、播客和官方博客里。

其實Cat Wu還曾短暫離開Anthropic加入Cursor（Anysphere）兩周，隨后又迅速回歸。這段插曲反而凸顯了她對Claude Code這條賽道的堅定投入。

把這些經(jīng)歷串起來，不難看出，Cat Wu的背景在今天的AI產(chǎn)品團隊里格外稀缺：她既在一線搭過數(shù)據(jù)和工具產(chǎn)品，也在VC位置上看過成百上千家初創(chuàng)公司的生死；既懂工程實現(xiàn)，又懂市場判斷，還保留著持續(xù)寫代碼的習(xí)慣。

Claude Code這樣的產(chǎn)品，本質(zhì)上是在工程能力、產(chǎn)品設(shè)計、工作流重構(gòu)和安全自主性之間反復(fù)找平衡，而Cat Wu恰好是同時聽得懂這幾種“語言”的人。

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瘋狂迭代背后的她

Cat Wu愈發(fā)頻繁地走到臺前。

3月19日，Claude官方博客刊出了Cat Wu署名的文章《AI指數(shù)級進化下的產(chǎn)品管理（Product management on the AI exponential）》，她的頭銜是“Claude Code產(chǎn)品負責(zé)人”。

Anthropic隨后還通過官方LinkedIn轉(zhuǎn)發(fā)了這篇文章，并把Cat Wu的那段Excalidraw測試經(jīng)歷單獨拎了出來：

從2024年10月新版Sonnet 3.5開始，她一直用同一個任務(wù)測試每一代新模型——讓Claude Code給Excalidraw（一個開發(fā)者常用的開源在線白板應(yīng)用）加一個表格工具。最初總是差一點做成，到Opus 4才開始偶爾成功，再到Opus 4.6，已經(jīng)穩(wěn)定到足以在專業(yè)開發(fā)者面前做現(xiàn)場演示。

Anthropic借由這個故事強調(diào)，產(chǎn)品團隊原本圍繞“做不到”建立起來的很多限制，正在被越來越快地改寫。

隨著Claude Code從一個寫代碼的工具，慢慢變成一個更自主的Agent產(chǎn)品，Anthropic也需要一個更具體的人，從整個產(chǎn)品的角度對外宣講。

把模型能力真正變成產(chǎn)品、再變成工作流，正是Cat Wu在Anthropic的工作核心。

過去外界提到Anthropic，想到的往往還是模型、安全，但最近一段時間，這家公司在產(chǎn)品側(cè)的存在感明顯強了起來，尤其是Claude Code，動作越來越密。

3月下旬，Anthropic連續(xù)推進Claude Code和Cowork：先是在3月23日上線computer use的研究預(yù)覽，并強化Dispatch，讓Claude能直接在電腦上打開文件、運行工具、代用戶執(zhí)行一部分操作；

兩天后又推出Claude Code的自動模式（Auto Mode），試圖在權(quán)限控制和自主執(zhí)行之間找到新的平衡。

連著看下來，Claude Code已經(jīng)不太像一個單純的編程助手，而是在持續(xù)向智能體（Agent）產(chǎn)品演化。

如果把時間線再拉長一點，這種高頻迭代并非最近才開始。

從2025年下半年到2026年3月，Anthropic圍繞Claude Code、智能體、工具調(diào)用、桌面擴展、安全與自主性幾乎一直在連續(xù)更新。

相比之下，同期OpenAI的動作更分散在ChatGPT整體生態(tài)上，包括模型切換、購物、文件庫和模型選擇器等功能。

此外，OpenAI近期關(guān)閉Sora的獨立應(yīng)用，也在一定程度上說明，好的模型（Sora 2的強悍毋庸置疑）與好產(chǎn)品之間仍然未必畫等號，即使在AI時代也是如此。

對一家原本更常被視為“模型公司”的企業(yè)來說，Anthropic的節(jié)奏說明其正在把越來越多注意力放到產(chǎn)品化和工作流層面，在這個過程中，Cat Wu的工作至關(guān)重要。

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在AI時代當(dāng)個產(chǎn)品經(jīng)理

至少在前沿AI公司里，真正長期站在臺前、解釋公司方向的人，通常還是創(chuàng)始人、科學(xué)家和研究負責(zé)人。外界理解Anthropic，也往往先從Dario Amodei、Jack Clark、Jared Kaplan這些名字開始；相比之下，一條具體產(chǎn)品線的PM很少成為公司方法論的公開代言人。

這背后是有原因的。過去一年，硅谷關(guān)于“產(chǎn)品經(jīng)理會不會被AI削弱”的討論一直沒停過。

大家普遍的共識是——產(chǎn)品管理依然是必要的、不可或缺的，但絕對不能像從前一樣，以寫文檔、排需求、做跨團隊對齊為核心。

Cat Wu對外傳達的也是這樣的信息。

她很明確地寫道，傳統(tǒng)產(chǎn)品管理賴以成立的一個基本假設(shè)已經(jīng)被打破：過去大家默認，項目開始時技術(shù)上能做到什么，項目結(jié)束時大體也還是什么水平，所以PM可以先收集信息、做判斷、定路線，再按計劃執(zhí)行幾個月。

可模型能力的指數(shù)級進步，讓這套前提開始失效。她的原話很形象：你是在一塊不斷抬升的地面上做產(chǎn)品，團隊必須圍繞這個現(xiàn)實重新組織。

她提倡把工作切得更短，鼓勵工程師、設(shè)計師和產(chǎn)品經(jīng)理都去做一些脫離正式路線圖的小實驗；

比起先寫文檔，她更推崇先做演示和評測，因為一個想法能不能做，先花一個下午搭個原型試一遍，往往比寫十頁需求文檔更有意義；

而每次新模型發(fā)布，又都應(yīng)該成為一次重新審視舊功能的時刻，因為那些原本為了繞開能力限制而設(shè)計出來的臨時方案，很可能很快就會變成多余的復(fù)雜性。

她把原則壓縮成一句很Anthropic的話：做那個簡單但有效的方案。

換句話說，Cat Wu講的并不是“產(chǎn)品經(jīng)理該如何擁抱AI”這種大而空的話題，而是一個更具體，也更現(xiàn)實的問題：當(dāng)模型能力隔一段時間就變一次，產(chǎn)品經(jīng)理還能憑什么定義自己的價值。

是寫更長的文檔嗎？是管得更細嗎？顯然不是，從Cat Wu的視角來看，唯一的方法就是更快地試，更早地做，更頻繁地推翻自己。