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AI 时代的设计大洗牌:对话 Anthropic 设计负责人 Jenny Wen

关联

人物 Jenny Wen · Lenny

公司 Anthropic · Claude Cowork · Claude Code · Figma

概念 Claude · 智能体 · 设计流程 · 中期管理 · IC · 研究预览版 · 聊天界面 · 不可读性框架

来源 Lenny’s Podcast

「设计师花几个月画精美原型图、再交接给工程师实现」——这套被当圣经的流程,现在基本死了。杀它的不是设计师自己,而是 AI 编程工具。

现在工程师同时开七个智能体,一天能交付几十版功能,设计师连做图的时间都没了。说这话的人是 Jenny Wen,她曾是 Figma 的设计总监,现在是 Anthropic(做 Claude 的公司)的设计负责人,管 Claude 和 Claude Cowork 等产品的设计。

在这一集 Lenny 的播客对谈里,她讲了设计这份工作正在经历的几件大事:为什么旧流程会死、新流程长什么样;在 AI 跑得比人快的团队里,设计师到底该干什么、不该干什么;以及如果 AI 未来连「审美和品味」都能搞定,人类还有哪些活儿剩下来。

被工程甩下之后,设计正在变成两类活

说完了开场那个惊人结论,接下来看看她认为设计被逼成了什么样。Jenny 把现在的设计工作分成两类。

第一类是「陪工程师执行」。现在的工程师用 AI 工具(比如能自动写代码的 Claude Code)一天到晚产出各种功能,设计师如果不放手让他们先跑,自己就会变成堵在管道中间的瓶颈。

与其拦着,不如让他们发挥,设计师转为随时给反馈、把发散的想法收拢成连贯体验的角色 。第二类是「定方向、做愿景」。

以前设计师动不动做五年、十年的产品愿景;现在技术变得太快,两年后什么样根本看不清,所以愿景缩水成三个月到半年的。而且交付物不再是一份精美幻灯片,往往只是一个能指明方向的原型 。

这背后还有个技术现实:AI 模型是不确定的(你没法在设计图里穷举它所有的对话状态),你必须拿真实模型跑、看真用户怎么用,才知道它到底好不好。所以「先做精美模型图再开发」的老路子,在 AI 产品上根本走不通了 。

她现在的一天:写代码、读 Slack、做愿景

明白了工作内容怎么变,再看看她自己每天怎么干活。作为管理者,Jenny 过去一年特意把自己退回到一线独立贡献者( IC,即直接干活不做管理的人)的位置。

她现在的时间分配是这样的:以前做样机和原型占 60-70%,现在缩到 30-40%;和工程师结对工作(一起即兴讨论、看代码、给反馈)的时间涨到 30-40%;剩下的时间她甚至亲自上手写代码、做产品最后的视觉打磨 。她用的工具全是 Claude 家的:Claude 聊天、Claude Cowork(能自主操作电脑、处理多步任务的智能体版 Claude)、以及 Claude Code。

她还在用集成开发环境(IDE,写代码的软件)配合 Claude Code 改前端细节,觉得改个颜色值这种事,自己动手比指挥智能体快得多 。当然,她还在用 Figma——Figma 擅长同时铺开对比几十种方案,写代码是线性的、只能死磕一个方向,两者目前还无法互相替代 。

有意思的是,在 Anthropic 做设计,很大一部分日常是「追内部消息」。公司的 Slack(内部聊天软件)里全是各种研究进展和代号原型的讨论,她觉得这里的情报比外部新闻好得多,忍不住天天追 。

怎么管质量:敢发半成品,但必须持续修

工作流变了,人的角色变了,那产品质量怎么保证?这正是下一个大问题。

如果工程师一天发布成百上千次,设计师根本看不过来,怎么保证工艺水准?Jenny 的解法是:把产品分阶段。

早期版本明确标成「研究预览版」(research preview),告诉用户它还不完美但有价值。但关键在于:你必须持续迭代、快速响应反馈。

真正毁品牌的不是「发得早」,而是「发了之后就没动静」;只要你在不断修,就能「通过速度建立信任」 。Claude Cowork 当初就是这么用 10 天从内部原型打磨成对外发布的(虽然内部探索远不止 10 天) 。

当 AI 有了品味,人还干嘛:拍板和担责

质量的问题解决了,一个更扎心的问题来了:如果 AI 以后连审美都懂了,人还干嘛?Jenny 很坦诚——她觉得 AI 在品味和设计上会越来越强,大家现在死守「人类更懂审美」可能只是不愿放手 。

但她认为,有一件事仍然会落在人身上:拍板决定到底做什么,并为此承担责任。就像即使 Claude 能写所有代码,出问题了担责的还是工程师;以后 AI 能给一堆方案和建议,但总得有个人按下确认键,并为结果负责 。

想入行:别再背理论,去动手造东西

既然人还得担责,那招什么样的人?这正是最后一个实操话题。

Jenny 说她现在最想要三类人。第一类是「强通才」(技能像方块,而不是只有一个深的 T 型),设计、产品、工程样样都能打 80 分,在这个边界模糊的时代特别吃香 。

第二类是「深专家」(T 型里那一竖特别深的人),比如同时是半个软件工程师的设计师,或者视觉设计做到行业前 10% 的人,他们的不可替代性能帮产品拉开差距 。第三类是她觉得最被低估的——「出色的应届生」:经验虽然是一张白纸,但学习快、没被旧流程框住、有初生牛犊的闯劲 。给年轻设计师的建议很简单:别局限于理论,直接上手用 AI 工具去造真实的东西,并分享出去,这是让你脱颖而出的唯一捷径 。

顺带一提,作为管理者,Jenny 有两个很反直觉的做法。一是她会刻意去做那些被管理学视为「低杠杆」(谁都能干的琐碎事)的活,比如亲自复现产品 Bug——她觉得老板肯下场干脏活,反而能拉近距离、树立极高标准,这其实是最高杠杆的管理动作 。二是她鼓励团队互相吐槽(roast),因为人只会在充满心理安全感(觉得开玩笑不会被开除的环境)时才敢互相调侃,这其实是团队默契和高标准的最佳试金石 。

【背景】转写稿中的「Opus 46」实指 Claude Opus 4.5 模型的语音识别误差;另外,Lenny 提到的「Boris」指 Claude Code 负责人 Boris Cherny,他曾做客该播客。

本集带走

最后收个尾,这一集值得带走的是几句话。第一,旧的设计流程已经死了,不是因为设计师自己想变,而是 AI 让工程师一天能跑几十版功能,设计师拦不住,只能从「画图交接」变成「放手让他们跑、随时给反馈」。

第二,设计工作现在分两头:一头是陪工程师执行,一头是做三个月到半年的近期愿景,再也不做五年规划了。第三,想在这个时代活下来,不管你是老手还是新人,都得把 AI 编码工具纳入你的工具箱,亲手去造真实的东西。

第四,真正管质量的方法,是敢发半成品、但必须用极快的迭代速度去建立信任。第五,AI 以后在审美上会越来越强,但人还有个不可替代的活儿:拍板决定到底做什么,并为这个决定承担责任。最后,如果带团队,别端着——下场干点脏活,让团队敢于吐槽你,心理安全感加上高标准,才是现在带团队的解药。

既然现在工程师可以离开并启动他们的七个 Claudes,我认为作为设计师,我们真的必须放弃那个流程。
given now that engineers can go off and spin off their seven Claudes, I think as designers, we really have to let go of that process.
—— Jenny Wen · [05:55]

它通常变成一个三到六个月后的愿景,不一定是创造一个美丽的、故事讲得很漂亮的演示文稿。有时它只是创建一个原型,为人们指出正确的方向。
It usually becomes a vision that’s three to six months out, and isn’t necessarily something that is creating this beautiful deck that’s beautifully story told. It’s sometimes just creating a prototype that points people in the right direction.
—— Jenny Wen · [07:52]

但当我想到我最尊敬的领导者和经理时,我实际上认为他们最好的特质之一是他们选择自己承担的低杠杆任务,而这最终实际上是一件非常高杠杆的事情,因为是他们在做。
But when I think about leaders and managers that I respect the most, I actually think some of their best traits is that they choose low leverage tasks that they take on themselves, and that actually ends up being actually a very high leverage thing, because it’s them who’s doing it.
—— Jenny Wen · [55:41]

但我也认为,设计师的部分角色,至少在 Anthropic 这样的前沿实验室,是发现那些不可读的想法,并尝试理解那里有什么,以及如何获取它并转化它,无论是通过叙事,还是通过实际的 UX 和形式因素,并将其推向世界。
But I also think that part of the role of the designer, at least, at least at a frontier lab at Anthropic, is spotting the ideas that are illegible, and trying to understand what’s there, and how to take that and transform it, whether it’s through storytelling, or whether it’s through the actual UX and the form factor, and put it out there.
—— Jenny Wen · [63:14]