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要点速览：设计师写代码的真实原因 · Agency 为什么比技能重要 · "前 10% 免费"如何改变产品建设 · Tiny Core 理论：伟大产品的共同秘密 · Malleable Software 与 SaaSpocalypse 争论 · Token 消耗失控的隐忧 · "知识工作就是 UBI"
Max Schoening— Notion 产品负责人。此前在 Google 做 PM，在 Heroku 执掌设计团队，在 Nat Friedman 时期的 GitHub 担任设计 VP（兼任工程师），两次创业。Lenny 在介绍中用了一段圣经经文来形容他："为此时而生"——一个比大部分工程师更懂产品、比大部分设计师更懂代码，同时比大部分 PM 更关注媒介本质的人。
Max Schoening 的职业描述很难写。PM、设计师、工程师、创始人，他全干过，而且往往同时干。在最新一期 Lenny's Podcast 上，Lenny Rachitsky 用了一个罕见的开场方式——引用圣经经文（Esther 4:14，"for such a time as this"）——来说明为什么在 AI 重新洗牌产品团队构成的这个节点，Max 有独特的发言权。他这样说是有原因的：Max 在 Notion 内部是推动设计师和 PM 开始写代码的核心人物。但整场对话里，他最让人意外的表态就在这——设计师写代码这件事，他其实不怎么在乎。
对话涉及 agency 的本质、产品建设的核心理论、SaaS 是否会消亡。
1. 设计师为什么开始写代码：起因是一条"死鱼"
Lenny 上来就问了一个直接的问题：Notion 的设计师和 PM 开始写代码，是不是你的功劳？
Max 立刻把功劳推回去了："我不揽这个功。就算没有我，这件事迟早也会在 Notion 发生。"
但他说他知道起因。加入 Notion 时，团队正在大量构建聊天界面。所有人都在 Figma 里设计这些界面。Max 引用了 Bret Victor 的经典演讲标题 "Stop Drawing Dead Fish"（停止画死鱼）。一个静态的聊天界面截图就是那条死鱼。"你必须去感受 AI，才能设计 AI 交互。"
于是 Max 和两个设计师搭了一个"你能想到的最差 playground"：一个小型代码库，专门优化为 LLM friendly，用 LLM 擅长的工具和框架。所有聊天界面的原型工作都迁移到这个 playground 里。
编者注：Bret Victor 的 "Stop Drawing Dead Fish" 是 2012 年的演讲。核心论点是：计算机是动态媒介，用静态画布（当时是 Photoshop，现在就是 Figma）来设计交互就是在画死鱼。10 多年后，这个论点因为 LLM 的出现变得更尖锐了——如果设计师连模型的动态行为都无法感知，设计出的 AI 产品界面本质上是假想图。
这个 playground 的设计原则很明确：克服终端恐惧，让交互变成纯粹的聊天，复用现有 UI 模式。关键是降低启动阻力。不指望设计师第一天就写生产代码，先让他们跑起来。
2. 从 playground 到生产环境：一条上行通道
Max 描述了一条清晰的渐进路径：模型能力越强，设计师和 PM 能做的事情就越多。一开始是 playground 里的原型，然后是生产代码库里的部分贡献（程度更低），趋势指向越来越深度的参与。
但 Max 透露了一个有趣的逆流：
有些设计师现在主要在代码里做设计和原型，然后市场中其他团队会要求他们把设计反向推到 Figma 里，因为他们需要 Figma 文件来制作视频或其他素材。
"这件事显然是愚蠢的，"Max 说，"这看起来就是纯粹的 busy work。"在他的视野里，Figma 正在从设计工具的角色上发生位移。在某些设计师的工作流中，Figma 被降级为下游消费工具，代码成了上游创作工具。
3. "我不在乎设计师的代码是否真正上线"
这大概是整场对话里 Max 最出人意料的一句。
Lenny 问：设计师写代码和产品方向把控之间的平衡怎么把握？Max 的回答直截了当：
"I actually don't care at all whether designers write code that lands in production. The reason I like thinking in code is because it forces you to consider the medium."
（"我完全不在乎设计师写的代码是否进入生产环境。我推崇在代码里思考，是因为这会逼迫你去理解你正在设计的媒介本身。"）
他给出了一个判断：一个能改 CSS 样式但不懂agent loop工作原理的设计师或 PM，和一个不懂写传统代码但深刻理解 agent loop 并能设计 agent 交互的人。他会毫不犹豫选后者。
他接下来说的这句话：
"The only way that you can actually get to understanding agent loops is if you build them in the material that they're made of, which is currently code."
（"真正理解 agent loop 的唯一方式，就是用构成它的材料去构建它。目前这个材料是代码。"）
逻辑很简单：写代码的真正目的是成为媒介的主人（master of the material），交付功能只是附带结果。Max 反对把人变成 idea 交付机制中的齿轮，他主张先理解媒介，再设计在媒介之上的东西。
4. Agency：AI 时代最不均匀分布的东西
Lenny 问：在 Notion，什么样的人在 AI 时代会越做越好，什么样的人会掉队？
Max 的回答直指底层：agency（能动性）。
"我觉得这其实是'创始人 vs 非创始人'这个分类的老问题，"他说。"以前你总可以说，'我做不到这件事，因为技能不够'。现在你身边有一个 AGI 级别的东西帮你解决技能问题。真正稀缺的是 agency。"
"I don't think agency is very evenly distributed in the world. And I think people who have true agency and they understand that the world around them is malleable will do great."
Max 在这里把 agency 拆成两层：第一层，知道周围的世界是可塑的；第二层，你真的去改变它。AI 抹平了技能鸿沟之后，这两层认知之间的差距，成了人与人之间最根本的分水岭。 -- Max Schoening
Max 接下来的判断更加尖锐：那些固守 PM 应该做什么、设计师应该做什么、工程师应该做什么这些岗位定义的人，会面临更大的困难。角色的定义本身就是可塑的。
Lenny Rachitsky— Lenny's Podcast 主持人，前 Airbnb 产品负责人。他的播客已成为硅谷产品管理领域最有影响力的声音之一，嘉宾名单覆盖了从 Anthropic 到 Figma 到 Notion 的核心产品决策者。他在本集中多次引用自己从 Airbnb 时期学到的经验来推进对话。
5. 在 Notion，Agency 长什么样
Lenny 追问道：能给我一个 Notion 内部的具体例子吗？
Max 给了两个名字。
Brian Levin：设计师，同时模糊了工程和设计的边界。Max 说他是"非正式的首席招聘官"。发现组织需要什么人才，自己出去聊、找人、带回来。"这超出了他的岗位描述。他想要改变事情，不在乎通过什么方式。"
Eric Liu：从写长 PRD 的 PM 开始。某天他问 Max："如果将来你创业，你会招我吗？" Max 的回答很诚实："前 10 个人里不需要 PM。" Eric 的反应是：那我学能让你在前 5 个人里招我的技能。于是他从 Figma 开始，然后又追问："为什么要在 Figma 里做？为什么不直接建原型？建原型才能真正展现我的思考。"
Max 用一个短句总结了这种心态："Drive Notion like it's stolen."（你开 Notion 像偷来的一样。）产品市场契合已经发生，就算没有创始人的头衔，你仍然可以像拥有这辆车一样开它。
6. 如何培养 Agency：Steve Jobs 的一句话和动手做事的根本路径
Lenny 提了一个实用问题：如果有人想培养自己的 agency，有什么办法？
Max 给出的路径没有捷径，核心词是making（制作）。
他引用了 Steve Jobs 的那句名言："有一天你醒来，发现世界上所有的东西都是由不比你聪明的人制造的。" Max 的观察是：有些人靠自己悟到这一点，有些人幸运地遇到了好老师在早期鼓励他们。而贯穿这些人的最大共性，是他们动手做东西。
从修椅子到做一顿饭（"ironically，home cooked meal is a form of tinkering"），从 tweak 一点到完全自己造。每次动手都在强化一个认知：改变事物并没有那么难。
Max 纠正了一个常见误解：很多人听到 agency 就联想到 "我要绕过我的糟糕老板去达成目标"。他的回应是："不不不，先从做东西开始。通常当你做东西做得足够好时，人们自然会关注你。这会唤醒你——你确实可以改变事情。"
7. Malleable Software：你不会接受不能重新布置的客厅
Max 是malleable software（可塑软件）这个概念的长期推广者，早于 AI 革命。Lenny 特意留出了一整段来谈这个话题，因为他认为 AI 让这个概念第一次能从愿景碰到现实。
Max 给出了最生动的定义：
你不会住在一个客厅和厨房的布局已经被一个远方的人永久锁定的房子里。你不会接受我不能重新布置我的生活空间。但我们在软件世界里接受的就是这种状态：app 的每一层（UI、数据归属、行为模式）都是粘死的，是一个你无法改动的正方形图标。
他补充了一个矛盾：一方面，你可以跑自己的 Linux 发行版来获得 malleability；另一方面，你还有其他事要做，不想从零开始调试触摸板为什么不工作。"所以对我来说，问题最终归结为：你对自己计算生活有没有 ownership？而我的感觉是，我们正在不断失去这种 ownership。"
编者注：Max 提到他现在每天跟 Ink & Switch 的 Jeffrey Lit 合作，Ink & Switch 是一个专注于为思考者设计的工具的研究实验室，长期探索本地优先（local-first）软件和 malleable software 的实现路径。
8. "前 10% 免费"：AI 时代的项目经济学
Lenny 问了一个很实战的问题：你做了这么多不同的工作，跟几年前相比，哪部分变化最大？
Max 的答案可以浓缩成一个概念："The first 10% of every project are now free."（每个项目的前 10% 现在免费了。）
具体含义是：为一个项目做思考、写文档、做规划的那部分工作，现在几乎可以跳过了。与其写 PRD，不如直接做一个粗糙版本出来。"Demo，给我一个可以 react 的东西。" 这是 Max 在 GitHub 时期就跟团队反复说的，demos not memos。现在 AI 让 demos 的制作成本降到了几乎为零。
他补充了一句：
"如果你乐观一点，可以说前 90% 现在都做完了。但最后的 10% 仍然是 90%。最难的永远是最后那部分。"
（"Maybe even if you're generous and say the first 90% are now done, the last 10% are still actually 90%. That's always the hardest."）
这个 90/10 的分裂贯穿了整场对话：AI 大幅降低了探索和试错的成本（"我现在可以派 10 个 agent 同时探索 10 条不同的路"），但真正把一个产品做好、做到可靠、做到能服务一亿人，那部分没有变简单。
9. Tiny Core 理论：伟大产品只有一个微小的超能力
Lenny 问：你参与过这么多成功产品，归根结底什么最重要？
Max 的回答被他称为"我下周卖课用的 one trick"，实际上是他职业生涯里压得最实的一个洞察：
所有伟大的产品都有一个共同的结构：一个 tiny core（微小的核心），极度优秀，其他一切从这个核心展开。
他给了一串经典案例：
→iPhone：multitouch。多点触控是第一性原理级别的交互突破，其余所有事情从那里展开
→GitHub：pull request。"任何人都可以向你提建议，你能看到它"这个简单概念让开源协作的复杂度坍缩了
→Notion：blocks 和 slash commands。模块化的信息组织方式
→Heroku：
git push heroku master。一行命令，从本地代码到公网 URL，强烈到让人上瘾→Dropbox：菜单栏上的小图标，同步能力强到你可以把它当成"我有没有网络连接"的指示器——比 Mac 本身的网络检测更可靠
→Snapchat：阅后即焚的照片概念
"All the great products have something tiny that is a superpower. It's not like 'oh yeah, if we have this suite of things and we add one more thing it'll finally be useful.' That never works."
Max 在这里指出了一种产品建设的死循环：当你进入"再加一个功能就会很棒"的思维模式时，你已经输了。伟大产品遵循同一个模式：从一个极简概念被市场验证后展开。功能叠加永远造不出伟大产品。 -- Max Schoening
Max 对 Dropbox 的后续点评尤其尖锐：Dropbox 后来多年试图扩大产品面积，"我一直在想，不不不，把面积缩回去。我只想让你做这一件事——所有文件永远在那里。别的事我不想让你做。"
10. 品味到底是什么：在脑子里跑虚拟机
"Taste" 是 AI 时代被频繁提起的词。AI 负责建，人类负责判断。Max 对这个词的定义极具个人风格：
"Taste actually means you're able to run a virtual machine in your head, where given an idea you can predict for a certain in-group whether they're going to like it or not."
（"品味实际上意味着你能在脑子里跑一个虚拟机：给定一个想法，你能预测某个特定群体对它的反应是喜欢还是不喜欢。"）
建立 taste 的方法回到同一个核心路径：做 reps。
"这跟训练模型没什么区别。输入是 idea，输出是人们的反应，反馈循环就是反向传播。"Max 拿日本工匠举例。他们花了几十年只是画一个碗。这件事没有 speed run 的路径。
他给设计师的一条具体观察：品味最高的设计师通常有两个共同特征。他们都有 side projects（负责完整产品的端到端），而且永远在试新工具。是那种会第 49 次跑来跟你说"嘿我们团队要不要试试这个新 app"的人。
编者注：Notion 的所有会议室都用著名物品命名——第一台打字机、Macintosh、保时捷 911。Max 的解释是："每当我坐在其中一个会议室里，注意到这个房间的名字时，我就意识到自己正在做的任何东西都达不到这个水平。我得做得更好。"这种刻意让自己处于"我做的东西不够好"的环境压力，是他认为培养 taste 的一个重要方法。
11. SaaSpocalypse 被夸大了：软件是花园，需要持续照料
这个议题在硅谷讨论度极高：AI 会消灭 SaaS 吗？人们会自己造工具吗？
Max 的立场用一句话概括：SaaS 的 "as a service" 部分才是真正值钱的部分，而它不会消失。
他的论证是这样的：
→2010 年代的很多 SaaS 本质上是套在电子表格周围的一个非常精美的表单。它做的事情是引导用户朝正确方向填写，这本身就是价值。
→"As a service" 的核心是维护。他引用了 Bret Taylor 的说法："软件像花园，需要照料。你付钱是在买持续的照料和一群专门思考这个问题的人。"
→人们不想维护整个软件栈。Max 用了 Costco 的比喻："人们不想去打猎。他们想去 Costco，拿泡沫塑料包装好的牛排，假装它从来不是一只动物。"
工具的形态会改变，Max 预测会更像 90 年代的通用工具（文字处理、电子表格、FileMaker Pro），但 "as a service" 层不会消失。Lenny 给出了一个强有力的注脚：Anthropic 内部重度使用 Slack。Slack 在 Anthropic 几乎就是操作系统。如果连 Anthropic 都不想自己重造一个 Slack，那些边际价值更低的企业凭什么会？
编者注：Max 提到 Notion 本身是一个反传统 SaaS 的案例。Joanna Stern（华尔街日报记者）最近发推说感谢 Notion AI，我终于理解并使用 Notion 了。Max 对这个评价的理解是：Notion 因为与传统 SaaS 不同（上手难），反而在 AI 时代因为有了内置导师而变得更容易接近。是那种可塑性被 AI 释放了的案例。
12. Notion AI Agent 为什么有效：上下文就是一切
Lenny 说他最近频繁听到人们对 Notion AI agent 的好评，问 Max 觉得为什么它有效。
Max 的反应非常 Max："我希望它能更好。我每天大部分时间在想它哪里做得不够好。"但他给出了几个客观因素：
1. 先发优势：Notion 的第一个 AI assistant 实际上在 ChatGPT 发布之前就推出了。Ivan（CEO）和 Simon（联合创始人）在很早就判断 AI 会改变很多事。
2. Connected workspace 的天然优势：Agents 不喜欢数据烟囱——它们需要上下文。Notion 恰好是一个所有信息都在同一个空间里的产品。"人们第一次直观地理解了为什么 connected workspace 是有价值的——因为 agent 可以在里面自由漫游。"
3. 与 Unix 的隐含相似性：Max 把 Notion 视为一个操作系统，在这个视角下，它和 coding agents 运行的 Unix 环境有比表面看起来更深的相似性。
4. "我们足够蠢，敢试难的东西。"Max 说。比如企业搜索中的权限自动处理，很多公司不碰的东西，Notion 去做了。
13. 软件数量爆炸，质量停滞
这是 Max 在整场对话中少见的直接批评。
"我对 vibe coding 有一个 general issue：过去 12 个月里，软件的质量并没有提高多少。数量确实爆炸了，但找一个可靠的软件非常非常难。"
他甚至把枪口对准了 AI 实验室自己的工具：
"I love their tools. I live in the CLIs. But there's a regression like every two weeks of a thing that was fixed three weeks before. And they still can't render a TUI at a frame rate that's reasonable."
（"我热爱他们的工具，我活在命令行里。但每两周就会有一个三周前刚修好的东西重新出问题。而且他们至今做不到以一个合理的帧率渲染一个 TUI。"）
Max 把这个现象概括为一种缺席的工程标准：Apple 式的machined unibody aluminum级别的打磨，在软件行业里几乎看不到了。Notion 内部的应对原则是两条：一是obviously good（"你看到一个东西就知道它是好的，不会有人在看到初代 iPhone 或 ChatGPT 时说'这好不好我不确定'"）；二是incremental correctness（迭代，极度擅长迭代）。
编者注：Notion 目前有 6 个自动化原语（包括 agents），产品内部存在概念重叠。Max 承认公司需要有人坐下来把这些分支整合回那个纯粹的核心机器。这是 shots on goal 策略的自然代价——你先探索多条路径，然后必须做痛苦的整合工作。Notion 的客户一直在这一点上批评他们。
14. 模型进步的非对称性与 Token 消耗隐忧
Max 提出了一个可能让 AI 实验室不舒服的判断：
模型在写代码方面的进步是指数级的，但其他领域的进步远没有这么深。他承认这可能是实验室的人会说"看看这家伙"的带争议的观点，但他从实际观察中坚持这一点：
→写作：AI 写出来的东西他依然非常讨厌，"AI slop" 仍然是个真问题
→但软件正在吃掉世界（Marc Andreessen 的旧说法），现在软件的边际成本极速趋近于零
→所以软件工程将渗透到所有其他职能领域，HR 团队不需要求工程团队写代码了
这个判断的含义是：AI 对各行业的影响路径，是软件工程这个能力被 AI 加速，从而加速了软件吃掉一切的进程。工程能力扩散到了所有职能。
Token 消耗：一个即将到来的艰难对话
Lenny 透露了一个数据：下午 1 点是 Notion 内部 token 消耗的高峰。单个 PM 的单日 token 消费在数千到数万美元之间。当前政策是不设限。"现在是探索阶段，限制 token 是错误的事情。"
但 Max 预测了一个时间线：
"I do suspect in 6 to 12 months from now a lot of companies are going to actually start asking questions around ROI, and I think that will be an uncomfortable conversation for a lot of folks."
（"我猜 6 到 12 个月后很多公司会真正开始追问 ROI。对很多人来说这会是一场不舒服的对话。"）
他补充了一个冷观察：token 消费跟代码行数一样，不值得拿来炫耀。世界上最大的软件项目也没有那么多行代码。
15. Contrarian Corner：包容性不总是好的
Lenny 的固定环节"Contrarian Corner"问 Max 有什么跟大多数人不一样的观点。
Max 的回答出乎意料：包容性不总是好的。他非常相信 small group theory（小群体理论），世界是由 8 个人或更少的小组运行的。有时保持排他性是赢的策略。
他的解释是：如果你为所有人做产品，你会得罪最核心的那批用户。Notion 理论上可以雄心勃勃地追求 80 亿用户，但那样做，前 5 亿人会非常不满。因为 top of the class 想要的东西和所有人想要的不一样，而每个人都在某个领域是 top of the class。
Lenny 立刻给出了 TPN（The Profile Network）的例子——只有 8000 个听众，但被数亿美元收购，因为它的目标用户是科技界的权力人物。他们做深不做广。
16. Fail Corner：两次深刻的失败
Lenny 的另一个固定环节。Max 分享了两件事。
失败一：团队建设上的滑坡。当年招能写代码的设计师很难，于是放松了要求。"我没有预见到这件事变成滑坡有多快。"他的教训是：宁愿要更少的多学科人才，也不要为了填充 headcount 降低标准。
失败二：2014 年做了一个 Notion 的竞争对手。他的团队花了太多时间打磨编辑体验——Markdown 折叠、所有你现在在 Obsidian 里看到的东西——认为这是核心。但同周 Notion 从建站工具 pivot 到了文档协作，True Ventures 因此撤回了给他的 term sheet。"Notion 第一版的编辑器其实很糟糕。全是 blocks，你甚至不能选中两个 block 之间的文本。但这不重要。"
"We kept adding yet another feature of like, okay, is it good now? Is it good now? And it's just nope. The core wasn't good."
这是 tiny core 理论的负向验证：如果核心是错的，加功能是一个下沉螺旋。你永远不能通过叠加功能来修正一个不成立的核心。 -- Max Schoening
17. "知识工作就是全民基本收入"
Max 有一个在社交媒体上流传的 hot take：我们已经有 UBI 了，叫知识工作。
他半开玩笑半认真地展开：看看我们实际需要什么才能活着、才能满足。远比我们现有的少。我们建造了一个层级体系，发明了大量"绝对必要"的工作。人类极度善于发明新的理由让自己留在 loop 里。
Lenny 说得很直白：我们坐在空调房里对着电脑输入正确的文字，然后拿很高的薪水。现在 AI 来了，大家突然慌了。
Max 的回应反映了他的底色：他并不恐慌，反而在享受。如果有 AGI，他会做一模一样的事：tinker、build stuff、让周围的世界更可塑。编码对他是一种智力挑战，像下棋和下围棋，功利性是副产品。
"I'm very sad that Lee Sedol after losing against AlphaGo, it seems like he gave up on Go. And I'm like, who cares if some machine is better at it? It's the human stuff. Just keep going at it."
18. 角色融合会失去什么：物理隐喻的提醒
当 Lenny 问到角色融合是否会失去 specialists 和清晰的职业路径时，Max 没有回避这个问题。
他用了一个物理制造的隐喻：如果你做硬件创业，第一个外壳会用 3D 打印做。你能看到所有的层纹，这显然无法作为产品卖给用户。从那里到为 1 亿人量产，中间有一条漫长的路。那才是工程，是如何优化工厂让良率足够高、精度足够高。
Max 的观点是：当前软件行业的讨论几乎全围绕花了多少 token、发了多少功能，但工程部分被忽略了。工程是让一个产品服务 1 亿人、10 亿人的能力。同理，任何人都可以用设计系统很快做出一个能用的界面。真正的设计是带着愉悦感和手艺的设计，是 specialists 仍然存在的原因。
"如果我们不小心，我们会失去 specialists。失掉这件事会让人难过。"
19. 给年轻人的建议：把焦虑的振幅调低
Max 在收尾环节给了一个意外的人文底色。他说当下的硅谷奇怪地充满了不爱计算机的人。很多人想的是"最后一班列车"，想着"永久底层阶级"（permanent underclass）。
他的核心建议很直接：
1. 不要让 rushed 和 frenzy 状态让你分心，脱离你真正在乎的事情。
2. 读历史。读计算机科学史。历史重复自己的程度远高于它全新奇的程度。
3. 把视角拉远。如果你放下"我需要确定世界会怎么发展"的执念，你大概率会没事。
4. 18 岁到 25 岁拼命工作是对的。之后可以少做一些。
他推荐的其中一本书是 Charles Petzold 的《Code》。一本介绍硬件和软件如何工作的经典，前 26 章没有一行代码。"令人惊讶的是，有多少职业程序员不知道计算机到底是怎么工作的。"
编辑手记：三个待解的张力
Max 的坦诚程度在 AI 领域的产品领导者里不常见。他对自己的产品比外部批评者更苛刻，对自己推动的事情（malleable software）和自己工作的公司（中心化产品）之间的矛盾也足够清醒。这种清醒制造了三个张力。
第一个张力藏在"不在乎代码是否上线"这个表态里。Max 说设计师应该理解媒介，代码是理解 agent loop 的唯一方式。但如果不理解 agent loop 的设计师正在失去相关性，那 designer 这个 title 本身正在被媒介重新定义。Max 并不讳言这一点，他的原话是 agent loop 比 tweak style 重要得多，但他没有追问：当 product taste 和 coding ability 同时被要求时，设计师到底是变得更重要了，还是正在被消解？
第二个是速度和质量的缝隙。Max 在内部推 shots on goal、incremental correctness，同时在批评行业软件质量下降。他自己的回答显示了 Notion 也在这个张力中挣扎：6 个自动化原语需要有人坐下来做痛苦的整合工作，"我们有工作要做"。shots on goal 策略的好处是可以同时探索多条路径，坏处是你积攒了一堆需要事后整合的概念分支。整合工作永远在发新功能的压力下被推迟。
第三个是 malleable software 的悖论。Max 希望软件更可塑、更服务于用户的利益。他批评 Cupertino 的象牙塔设计方式，引用了 Dieter Rams 去博物馆嘲讽大师椅子的经典视频。但他工作的 Notion 本身是一个高度中心化的 walled garden。Notion 的 blocks 系统确实比传统 SaaS 更可塑，但可塑性最终发生在一个公司定义和控制的框架内。这个矛盾 Max 自己承认了："Notion 还不够可塑。它需要变得更具可塑性。"
值得观察的信号：Notion 内部试水自有模型 RL 的方向是否会演变成更严肃的投入，以及这对模型供应商依赖度的影响。6-12 个月后如果 ROI 追问真的到来，token 无限支出实验期的终结会导致什么样的团队行为变化。在 SaaSpocalypse 的叙事持续升温和实际数据之间，哪些类型的 SaaS 会被通用工具蚕食，哪些会因为 specialist knowledge 被强化。Max 的判断是通用工具和 specialist tools 会并存，但两者之间的边界将重新划定。
Lenny's Podcast 完整对话：Why cultivating agency matters more than cultivating skills in the AI era | Max Schoening (Notion)
 完全使用教程)
