codex keeps crashing 😅 all i did was using a banked reset. now i'm getting a 503... anyone else having issues rn?

Cat Wu 说了一句话让我印象很深，「Jobs are fake.」 她是 Anthropic Claude Code 的产品负责人，刚上了 Lenny's Podcast。这期信息量很大，我试着把核心的东西压缩一下。 Anthropic 的产品节奏已经快到不讲道理，功能从构思到上线，最快一天。不是因为用了最强模型（虽然确实有帮助），核心是组织和流程。几乎零审批、所有功能先以「研究预览」上线降低发布承诺、工程师端到端自己看到 Twitter 上的用户反馈就能周末把功能做完发出去，不需要经过 PM。PM 的角色不是审批门，是给团队搭好发射台，让工程师想发就能发，营销和文档能在第二天跟上。 最反直觉的是她对新模型的态度。别人上新模型是加功能，他们上新模型第一件事是删功能，把之前给模型打的补丁一个个撕掉。to-do list、强制提醒、各种 prompting 干预，模型变聪明了就不需要了。比如早期模型做 20 个 call site 的重构会漏改，团队加了 to-do list 工具强制跟踪；到 Opus 4 之后模型自己就会用，根本不需要提醒。她说每次模型升级，团队都会通读整个 system prompt，逐段问「模型还需要这个提醒吗？」不需要就删。播客里引用了一句话，「模型会把你的 harness 当早餐吃掉。」 但更重要的是提前构建「还不能工作的产品」。代码审查功能他们尝试了好几个版本，早期模型准确率不够一直没正式发。直到 Opus 4.5/4.6，团队才觉得可靠到工程师可以信赖它在合并前发现大部分 bug。她的建议是，永远提前做好原型，新模型一出来直接换进去验证差距是否被填上。 关于 PM 未来最稀缺的能力，她反复提到一个词，product taste。代码越便宜，品味越值钱。GitHub 上几万条 issue 什么需求都有人提，知道该做哪个、怎么做最好，这个判断力才是最值钱的。工程背景短期有用（能判断实现难度从而更好地做优先级决策），但她刻意只说「未来几个月」，因为每隔几个月模型能力就跳一级，所需技能跟着变，没人能预测更远。她觉得最重要的是第一性原理思维，搞清楚技术环境怎么变了，团队最缺什么，然后低自尊地戴上任何需要的帽子。 Anthropic 能跑这么快还有一个原因，使命统一。如果两个优先级冲突，问哪个更符合 Anthropic 的使命，答案就出来了，全员立刻执行。Cat 说了一句很重的话，「如果 Claude Code 失败了但 Anthropic 成功了，我会非常开心。」整个团队都愿意为公司目标牺牲自己产品的 KR。这种文化让决策极快，也是为什么一家起步晚、融资少、没有分发优势的公司能跑到 110 亿美金 ARR。 她对从业者几条比较实在的建议。 1/ 把重复劳动交给 AI，但别只做到 95% 就放弃。95% 准确率的自动化不是自动化，最后那 5% 才是真正值得投入的地方。 2/ 构建你真正每天在用的应用。One-shot 一个原型发个推然后再也不打开，你既没学到东西，也没获得杠杆。 3/ 别沉迷于炫耀 setup。她原话，「简单的配置往往效果更好。」有一群人花大量时间堆 skill 和 MCP，结果核心工作反而没做。 4/ 2024 的产品是对话式的，Claude Code 这一代产品是行动式的。当 AI 真正能代你执行而不只是告诉你该怎么做，那才是真正的顿悟时刻。 她的人生信条回到开头那句话，Just do things。理解约束，推导行动，然后直接去做。不要等许可，不要被岗位定义限制。这大概也解释了为什么 Anthropic 能跑这么快。

兄弟们 最近假期没怎么更新，是在折腾Claude code 但是好不容易折腾清楚Claude code咋玩，然后发现了 Opencode... 这玩意比Claude code更方便啊，不管是界面啊还是易用性上都特别适合小白用户。 而且可以直接调用 ChatGPT 和 Gemini 的订阅啊 还能兼容Claude code的所有配置，包括 skills 我再折腾下，打算写个详细的教程

How far animals can recognize humans...