Boris Cherny gửi 20-30 PR mỗi ngày. Opus chỉ giới thiệu có thể 2 lỗi trong suốt một tháng. Anh ấy có thể đã giới thiệu 20 lỗi nếu viết bằng tay. Nhưng con số quan trọng là con số mà không ai nói đến: tỷ lệ hủy. Nhóm Claude Code đã tạo mẫu "có thể hàng trăm phiên bản" của các đội tác nhân trước khi phát hành. Xây dựng ~30 mẫu của chế độ xem tệp cô đọng, sau đó thử nghiệm trong một tháng. Chạy từ 50 đến 100 lần lặp trên một bộ điều chỉnh đầu cuối. 80% trong số đó không bao giờ được phát hành. Tỷ lệ này là toàn bộ điểm. Khi việc xây dựng giảm xuống gần như không có chi phí, nút thắt chuyển từ "chúng ta có thể xây dựng điều này không" sang "chúng ta có nên phát hành điều này không." Và câu trả lời cho "chúng ta có nên phát hành điều này không" là không, 4 trong 5 lần, ngay cả khi mẫu hoạt động. Đây là nơi hầu hết các đội gặp phải quy trình làm việc AI ngược. Họ sử dụng AI để xây dựng nhanh hơn và phát hành mọi thứ. Boris sử dụng AI để xây dựng nhanh hơn và hủy gần như mọi thứ. Tốc độ phục vụ cho sự phán xét, không phải sản lượng. Phép so sánh với máy in rất mạnh mẽ. Các thư ký trở thành tác giả. Kỹ năng chuyển từ sản xuất sang lựa chọn biên tập. Các PM đang chứng kiến sự chuyển đổi tương tự xảy ra với nghề của họ trong thời gian thực. Khung 5 Lenses trong bài viết là điều thực tiễn nhất mà tôi đã thấy về chủ đề này. Phù hợp vấn đề-giải pháp, chi phí tương tác, phơi bày trường hợp biên, tín hiệu nợ kỹ thuật, sự phù hợp mô hình kinh doanh. Chạy những điều đó trên một mẫu hoạt động trong 15 phút và bạn sẽ bắt được những gì một PRD dài 15 trang không bao giờ có thể. Các PM nào tạo mẫu một tính năng mỗi tháng và đánh giá nó một cách tàn nhẫn sẽ vượt trội hơn các PM phát hành 10 tính năng mỗi tháng mà không có sự lọc nào. Khối lượng của các phiên phán xét tích lũy nhanh hơn khối lượng sản lượng.