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智東西（公眾號：zhidxcom）
編譯 | 陳駿達
編輯 | Panken

智東西5月6日報道，今天，據(jù)外媒披露，AI編程獨角獸Windsurf將以30億美元（約合人民幣217億元）的估值賣身OpenAI，這也成為OpenAI史上規(guī)模最大的收購。近日，在一場長達70分鐘的深度采訪中，Windsurf創(chuàng)始人兼CEO Varun Mohan回應了外界對這家創(chuàng)企的諸多好奇與疑問。

Mohan認為，AI真正值得深挖的差異化價值在應用層，Windsurf的目標是每隔半年到1年就顛覆現(xiàn)有產(chǎn)品的狀態(tài)。不過，要打造具備競爭優(yōu)勢的AI應用，不能僅靠“套殼”，也需要長期穩(wěn)定的技術投入與創(chuàng)新。

自2024年底發(fā)布同名AI原生IDE產(chǎn)品Windsurf以來，該公司經(jīng)歷了驚人的增長：4個月內用戶數(shù)破百萬、年度經(jīng)常性收入（ARR）超過1億美元、企業(yè)客戶數(shù)量超過1000家。

與重技術輕營銷的科技創(chuàng)業(yè)者不同，Mohan認為“企業(yè)銷售很有價值”。其市場團隊規(guī)?，F(xiàn)已超過工程團隊的規(guī)模，達到80人，這也是他們開拓摩根大通、戴爾等超大型客戶的關鍵。

目前，Windsurf的團隊僅有不到160人，遵循“精簡公司”理念，招聘錄取率低于0.6%。Mohan稱：“我們希望找到那些真正具有高度主動性的人，因為如果不去創(chuàng)新，不去嘗試一些瘋狂的事情，公司就會停滯不前，甚至死亡?！?/p>

Windsurf的工作強度極高，不歡迎投機取巧、搭便車的員工，會獎勵用最少資源完成最瘋狂項目的員工。只有當團隊嚴重超負荷，達到近乎“脫水”的狀態(tài)時，Windsurf才會招新。同時，團隊間的人員和資源流動十分靈活，可根據(jù)需求自由調配。

在采訪中，Mohan完整回顧了Windsurf由AI基建賽道轉至AI編程賽道的創(chuàng)業(yè)歷程，并分享了他的創(chuàng)業(yè)感悟。他還談到了AI應用該如何避免淪為“GPT套殼軟件”、自研模型與外部模型的選用邏輯和他眼中Windsurf與Cursor等競爭對手的差異化優(yōu)勢。

▲左為Lenny’s Podcast主理人Lenny Rachitsky，右為Windsurf創(chuàng)始人兼CEO Varun Mohan

以下是Mohan接受科技播客節(jié)目Lenny’s Podcast采訪視頻（錄制于今年4月）的完整編譯（為提高可讀性，智東西在不違背原意的前提下進行了一定的增刪修改）：

一、手握萬卡集群轉型AI編程，專攻To B市場

Lenny Rachitsky：請你簡單分享一下Codeium的歷史，以及Windsurf是如何從Codeium發(fā)展而來的。

Varun Mohan：公司是在4年前成立的。4年前AI編程這一概念尚未出現(xiàn)，ChatGPT也還沒有誕生。我們公司最初是在開發(fā)GPU虛擬化和編譯器軟件。在此之前，我從事自動駕駛汽車領域的工作。我的聯(lián)合創(chuàng)始人，也是我從初中就認識的朋友，在Meta從事AR、VR工作。

我們都相信深度學習會影響很多行業(yè)，不僅僅是自動駕駛汽車，還包括金融服務、國防、醫(yī)療健康等領域，而且我們認為這些深度學習應用很難構建。當時，我們的產(chǎn)品讓用戶能夠在沒有GPU的計算機上有效地運行這些復雜應用，我們會為用戶處理使用GPU的復雜問題，并大幅優(yōu)化這些工作負載。

到了2022年中期，我們已經(jīng)有了幾百萬美元的收入，管理著超過1萬塊GPU。當時我們只有8個人，而且實現(xiàn)了自由現(xiàn)金流為正。但我認為，隨著生成式AI模型開始變得越來越好，我們構建的很多東西不再那么有價值了。

這對公司來說是一個非常艱難的時刻。當時我們只有8個人，但我們在想，人們還會繼續(xù)訓練那些非常定制化的情感分類器模型（用于社交媒體推薦機制）嗎？還是會直接問GPT：“這是積極還是消極的情感？”可能是后者。

在一個每個人都要運行生成式AI模型的世界里，一家基礎設施公司能有什么差異化因素呢？最終每個人都會運行相同類型的基礎設施。

我們決定相信，生成式AI會成為下一個互聯(lián)網(wǎng)。在這種情況下，我們應該去構建下一代偉大的應用，就像谷歌、亞馬遜那樣。我們進行垂直整合，利用我們的基礎設施、推理基礎設施去構建了當時的Codeium。

我們公司是GitHub Copilot的早期用戶，也意識到編程領域在未來幾年將會受到AI的巨大沖擊。我們利用了我們原有的基礎設施，大規(guī)模運行我們自己的模型。

在最開始我們甚至訓練了自己的模型，它非常簡單，純粹是一個自動補全模型，當用戶在輸入時，我們會補全接下來的1-4行代碼。我們目前在所有開發(fā)者使用的IDE中免費提供這個產(chǎn)品，包括VS Code、JetBrains、Eclipse、Visual Studio、Vim、Emacs。

我們之所以能免費提供上述服務，是由于我們具備算力基礎設施的技術背景，能夠大幅優(yōu)化這些工作負載。不久之后，我們建立了企業(yè)業(yè)務，與戴爾、摩根大通這樣的大公司合作。

對他們來說，更重要的不僅僅是代碼自動補全或者與代碼庫對話，而是能否提供一個安全的解決方案，同時針對公司內部所有私有數(shù)據(jù)進行個性化定制。我們利用我們的基礎設施，投入大量資源確保我們能深入理解這些大公司的代碼庫。

這就是從Windsurf成立以來到大概半年前，我們所做的業(yè)務。目前，我們的這些業(yè)務并未終止，但我們已經(jīng)意識VS Code等主流IDE限制了我們能為客戶提供的AI服務的上限。因此，我們決定構建我們自己的IDE，加入一些新的Agent能力。

二、Transformer一統(tǒng)天下后，AI的差異化價值在應用

Lenny Rachitsky：你的回答中有很多有趣的線索。其中之一就是，AI的價值究竟會在哪個環(huán)節(jié)積累？很有趣的是，你們幾乎是從最底層的GPU基礎設施開始，然后轉向了人們所說的“GPT套殼軟件”（雖然實際上不是）。在這方面，你們公司有什么經(jīng)驗教訓可供分享嗎？你認為在AI世界中，在AI工具棧中，價值最終會在哪里？

Varun Mohan：也許我可以先分享一下我對創(chuàng)業(yè)公司的一個深刻體會。通常情況下，你最初認定要做的事情很可能并不是最佳選擇，這對創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人來說是一個非常棘手的問題。

一方面，你需要有一種非理性的樂觀，堅信自己正在做的事情具有獨特的價值，否則你根本不會踏上這條創(chuàng)業(yè)之路。如果事情是顯而易見的，那么大公司早就已經(jīng)做了。

但另一方面，你又必須保持高度的現(xiàn)實主義，因為大多數(shù)非常規(guī)的想法往往是不可行的。所以，這就像是在走鋼絲，你需要在這兩者之間找到平衡。你要堅定地推動自己所相信的未來，但同時，當新的信息出現(xiàn)時，你又必須敢于否定自己原有的信念。

從基礎設施的角度來說，我們最初的假設是模型架構會非常多樣化和復雜，這主要是基于我們在自動駕駛汽車領域的經(jīng)驗。當時，存在許多不同類型的模型架構，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、長短期記憶網(wǎng)絡這樣的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡，以及點推力網(wǎng)絡等。我們可能需要處理十幾種不同的架構。

在那個時候，我們覺得這種復雜性如此之高，如果有人能夠幫助用戶解決這種復雜性，那么這里面就會產(chǎn)生巨大的價值。

然而，到了2023年中期，情況發(fā)生了變化?？雌饋韼缀跛械臇|西都將是基于Transformer架構的，這說明我們之前的假設是錯誤的。在這種情況下，我們意識到，大部分價值可能不會僅僅積累在基礎設施層面，至少這是我們目前所相信的。

那么，真正的差異化價值究竟在哪里呢？我們相信，應用層是一個可以深度挖掘的領域。在這里，我們可以通過多種方式為開發(fā)者構建更好的用戶體驗和更高效的工作流程。我們堅信，在如何讓開發(fā)者的生活變得更好的這一點上，是沒有上限的。

Lenny Rachitsky：你提到的第二個點我覺得很有趣，就是你們是如何從已經(jīng)在正常運轉的商業(yè)模式中轉型的。你們已經(jīng)在賺錢了，人們都很喜歡你們的服務，有數(shù)百萬美元的年度經(jīng)常性收入。

你們是如何知道該追求什么新目標的呢？我聽到的一個很有趣的觀點是，一旦你建立想法的基礎假設發(fā)生改變，就是時候重新思考這個想法，也許嘗試其他東西了。

Varun Mohan：我認為，在創(chuàng)業(yè)過程中我們必須接受一個事實：我們會犯很多錯誤——這是不可避免的。對我們公司而言，有一個關鍵轉折點：當時我們已經(jīng)融資了2800萬美元，卻突然決定徹底轉型，而且是一夜之間做出的決定。這不是漸進式的調整，因為我們深知創(chuàng)業(yè)公司最需要的是專注。

如果你同時做兩塊業(yè)務——一邊做著你認為沒有價值的工作，一邊又想開拓新領域——你注定會在真正重要的事情上失敗。這個道理看似簡單，但關鍵在于：你必須從一開始就承認，你的大多數(shù)假設可能是錯的。你要做的是全力驗證這些假設，而不是固執(zhí)己見。擁有一個好想法固然重要，但絕不能對它過度執(zhí)著。

我們努力打造一個追求真理的企業(yè)文化。在公司里，每個人的想法都會不斷被檢驗。比如當初開發(fā)Windsurf時，雖然不算徹底轉型，但也是一個重大決策。創(chuàng)業(yè)就是不斷下注：有時對，有時錯。但最理想的狀態(tài)是，即使決策失誤，團隊士氣依然不受影響——這樣你才有調整的余地。

有個例子可以說明我們的成長速度：今年一年的工程產(chǎn)出量，將超過公司成立至今的總和。這意味著每年都像一次新生，讓我們能測試全新的假設。也許我們最初的假設本就是錯的。

Lenny Rachitsky：這太令人振奮了，讓我想起Ari Levine在播客上說的話，他的T恤上有一句話“愛上問題，而不是解決方案”。這感覺就是你所描述的態(tài)度。

三、開發(fā)者工作流轉變，IDE同步升級

Lenny Rachitsky：讓我們來談談Windsurf。對普通人來說，最簡單的理解方式是什么？

Varun Mohan：Windsurf本質上是一個IDE（集成開發(fā)環(huán)境）——也就是用來構建軟件和應用程序的工具。但有趣的是，很多使用它的人可能根本不知道“IDE”這個概念，這點我們稍后再聊。

為什么要開發(fā)Windsurf？為什么不能直接用Visual Studio Code這類傳統(tǒng)IDE呢？當我們觀察到AI能力的爆發(fā)式增長時，我們意識到技術構建方式將發(fā)生根本性變革。

傳統(tǒng)IDE就像個文本編輯器，開發(fā)者手動編寫大量代碼，而系統(tǒng)只能提供基礎反饋，比如“這里有個bug”或“編譯錯誤”。但AI時代完全不一樣了——IDE應該能直接改寫整段代碼。這就是Windsurf的核心突破：它代表著開發(fā)工具與AI協(xié)作的全新范式。

未來，AI可能負責超過90%的軟件開發(fā)工作，在這種情況下，開發(fā)者的角色和他們在IDE中做的事情可能是審查代碼。我們需要在IDE中構建自定義的審查流程，使用戶更容易去做這件事，因為開發(fā)者并非把所有時間都花在寫代碼上。

我們構建這個產(chǎn)品的基本前提是：過于基礎的UI界面會嚴重限制產(chǎn)品的潛力。舉個具體例子——我們的自動補全功能最初只能完成簡單的代碼補全。但當我們推出Windsurf Tab這個新產(chǎn)品時，情況發(fā)生了質的變化。

▲Windsurf Tab功能

Windsurf Tab的創(chuàng)新之處在于能夠提供內聯(lián)式的代碼重構建議。在Windsurf環(huán)境中，我們可以為此打造完全定制的交互界面。相比之下，在VS Code中由于API限制，我們不得不采用變通方案：需要在用戶光標旁動態(tài)生成圖像，因為平臺無法支持更自然的展示和編輯方式。

▲VS Code開發(fā)界面

這個差異帶來的效果令人震驚：完全相同的機器學習模型給出的修改建議，在Windsurf環(huán)境中的用戶接受率直接提升了3倍。這個數(shù)據(jù)給了我們重要啟示：雖然底層技術確實至關重要，但如果用戶無法有效獲取技術創(chuàng)造的價值，那么技術優(yōu)勢就會被嚴重浪費。

這個案例讓我們確信：有時候構建一個全新的交互界面和用戶體驗層（就像Windsurf所做的）可能才是釋放技術潛能的正確方式。優(yōu)秀的用戶體驗設計能夠將技術優(yōu)勢轉化為用戶可感知的實際價值，這正是我們產(chǎn)品演進的關鍵方向。

四、自研模型與外部模型并行，擁有獨特代碼庫演變數(shù)據(jù)

Lenny Rachitsky：Windsurf使用的模型是Claude Sonnet系列的嗎？

Varun Mohan：讓我來解釋一下Windsurf的工作機制。我們使用了一個非常強大的規(guī)劃模型，比如Claude Sonnet系列模型，它在規(guī)劃方面表現(xiàn)出色。GPT-4o也不錯。我們會嘗試讓Anthropic的Claude?Sonnet系列模型盡可能多地進行高級規(guī)劃。

之后，我們會運行公司內部的模型，為Agent提供高質量的檢索支持。Agent需要理解代碼庫的其余部分到底有什么功能，我們的自有模型會分解并理解整個代碼庫。

如果代碼庫有1億行代碼，我們不可能把它全部發(fā)送給Anthropic的模型。這不僅是因為它包含超過15億個tokens，遠遠超出目前最大的上下文長度（超出三到四個數(shù)量級），而且從成本和延遲角度來說，這么做也不劃算。

另一方面，我們的模型能夠非常快速地對軟件進行編輯。我們有一些基于流行開源模型進行后訓練的定制模型，它們可以快速地對代碼庫進行編輯。我們選擇這么做，是因為這樣速度更快，而且這些模型能夠在上下文中包含更多的代碼庫，從而比Anthropic的模型更好地應用更改。

我們的目標始終是構建最好的產(chǎn)品，盡可能提高上限。我們會根據(jù)需要構建和訓練模型，但如果在某項任務上，開源模型或Anthropic的模型表現(xiàn)更好，我們就會直接使用它們。

Varun Mohan：負責檢索的模型是我們完全自主研發(fā)的。但很多負責其他功能的模型是基于開源模型的。負責編輯和自動補全的模型，這也是內部開發(fā)的。就像你在輸入時，我們會做一些與自動補全相關的事情。

我想我們看待問題的方式是，我們能做到最好的部分，我們就去自行訓練模型，但我們不會僅僅為了自尊心，而去做一些我們做不好的事情。

Lenny Rachitsky：有沒有什么訓練模型相關的趣事？

Varun Mohan：一個有趣的事情是，我們從用戶那里得到了大量反饋，每小時可能有數(shù)千萬條。這些反饋包括用戶對我們產(chǎn)品的喜好和不滿，尤其是關于自動補全功能的偏好數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)很獨特，因為它們來自用戶輸入時的代碼片段，通常是不完整的，而不是像在GitHub上那樣完整的代碼版本。

我們擁有大量這種不完整的代碼數(shù)據(jù)，這讓我們在開發(fā)代碼補全模型方面具備獨到優(yōu)勢?，F(xiàn)有的前沿模型很少接觸這種類型的代碼，所以我們利用這些偏好數(shù)據(jù)來訓練模型，努力做得更好。

對于檢索來說，情況也是一樣的。我們可以通過用戶是否接受檢索后的代碼更改來判斷檢索是否準確。這是一個很好的反饋信號。

我們的思路是，對于單純的代碼規(guī)劃，AI很難提出一個連貫的論點，我們也沒有特別的理由認為自己在這方面會做得最好。但如果是面對一個復雜的中間代碼庫，需要進行一些更改，我們就有優(yōu)勢了。因為我們看到了代碼的演變，積累了數(shù)百萬用戶的代碼演變數(shù)據(jù)，我們覺得自己可以在這方面做得很好。

Lenny Rachitsky：我覺得有趣的是，這是另一個差異化因素，也是公司在這個領域最終能夠勝出的原因。如果你處于領先地位，你就會比其他公司擁有更多的數(shù)據(jù)。

Varun Mohan：是的，這也是我喜歡從零開始構建產(chǎn)品的原因。這是一個很有潛力的領域，但最終還是要看對代碼的理解。否則，你就會陷入一個很模糊的境地，搞不清楚自己到底比別人強在哪里，公司也就很難找到明確的競爭優(yōu)勢和差異化的發(fā)展路徑。

Lenny Rachitsky：如果只是簡單地依賴像Claude這樣的基礎模型，和市面上那些只是給Claude套個殼的應用做同樣的事情，那根本談不上什么差異化。

Varun Mohan：這其實也取決于具體的做法。但如果只是處理一些很高級的網(wǎng)頁元素，界面做到一定程度后，很難比現(xiàn)有的前沿模型做得更好。這種情況下，還不如直接接入這些現(xiàn)成的模型，直接拿來用。

五、AI編程解放工程師，回歸工作本質

Lenny Rachitsky：你們當時做的一個大膽決定是，最初客戶都在熟悉的現(xiàn)有IDE中工作，但后來發(fā)現(xiàn)這無法滿足需求。于是你們決定說服大家切換到一個全新的東西，因為它會好得多。我覺得很多人可能沒有意識到，說服工程師去使用一個全新的工具有多難。這確實是一個巨大的挑戰(zhàn)。

Varun Mohan：是的，當然。Lenny，有一點很重要，很多開發(fā)者確實使用Visual Studio Code，但也有很多人用Java、C++等語言編程。他們可能用JetBrains家族的IDE，比如IntelliJ。

對我們來說，我們仍然會在這些平臺上構建產(chǎn)品。我們只是覺得，Visual Studio Code雖然是一個主導性的IDE，但它限制了我們能給客戶提供的用戶界面。

Lenny Rachitsky：Windsurf目前的發(fā)展勢頭如何？我聽到你們這個領域里其他競爭對手的數(shù)字都很驚人，你能分享一些數(shù)據(jù)，讓大家了解一下嗎？

Varun Mohan：嗯，有幾個數(shù)字可以分享。我們在4個月前推出了這個產(chǎn)品。在這段時間里，超過100萬開發(fā)者試用了這個產(chǎn)品。當然，我們也有數(shù)十萬的月活躍用戶。

Lenny Rachitsky：你認為在未來幾年的編程會是什么樣子？會與今天有多大的不同？

Varun Mohan：工程師主要做三個方面的工作，對吧？首先是“我應該解決什么問題？”，然后是“我應該如何解決它？”，最后就是“去解決它”。

每個在這個領域工作的人可能都越來越確信，所謂的“解決它”，其實就是“我知道該怎么做，然后就去做”。隨著AI的發(fā)展，AI可能會處理絕大部分執(zhí)行工作。

隨著我們公司在理解代碼庫方面的工作日漸深入，這種“我應該如何解決”的問題也會逐漸清晰。如果你深入理解了組織內部的環(huán)境和代碼庫，并且考慮到最佳實踐，那么“我應該如何解決它”就會變得更加明確。當公司也明確了這些問題后，整個解決方案也就水到渠成了。

所以我認為，工程開發(fā)最終會回歸到最初希望工程師做的事情：我們需要解決哪些最重要的業(yè)務問題？我們的應用程序或產(chǎn)品需要具備哪些最重要的功能？去優(yōu)先考慮這些，并做出正確的技術決策去實現(xiàn)它們。我認為這就是工程開發(fā)可能的發(fā)展方向。

六、計算機專業(yè)的價值，在于問題解決能力的培養(yǎng)

Lenny Rachitsky：這是否意味著沒有人需要計算機科學學位呢？

Varun Mohan：這個觀點有些夸張了。現(xiàn)在很多構建全棧應用的開發(fā)者，至少在幾年前，他們可能上過大學并學過操作系統(tǒng)課程。

理論上，他們并不是真的經(jīng)常去深度使用操作系統(tǒng)，比如內核調度器之類的，但這些原理幫助更好地理解開發(fā)過程中遇到的問題，比如為什么他們的應用程序很慢？為什么某些設計決策比其他的設計更好？

這種對底層原理的理解，不僅使他們成為比其他工程師更好的工程師，而且也賦予了一群從未真正理解這些原理的人實際構建復雜系統(tǒng)的能力。這本身就是整個技術發(fā)展過程中一個值得注意的現(xiàn)象。

Lenny Rachitsky：我不知道你是否有孩子。假設你有孩子或者親戚要上大學，你會建議他們學計算機科學嗎？

Varun Mohan：會的。我畢業(yè)于麻省理工學院，公司里工程團隊的很多人都是校友。其實，我們在工程計算機科學中學得最多的并不完全是如何寫代碼，更多的是如何思考問題、如何分解問題的原則，以及如何用一種有趣的方式解決這些問題。

舉個例子，我很喜歡的一門課是分布式系統(tǒng)課。這門課上要閱讀文獻，并理解一些設計決策是如何做出的。我認為這更像是一門解決問題的課程，這個專業(yè)也正是關于如何在當前計算機的約束條件下，解決具體問題。

比如這是內存運行的速度，這是你在1個周期或1秒內可以進行的運算數(shù)量?；谶@些，你需要做出一些權衡并解決問題。在這種情況下，計算機科學幾乎就是問題解決的代名詞。

Lenny Rachitsky：我聽到的是你仍然想要培養(yǎng)的技能，無論計算機科學專業(yè)如何演變，學生都需要構建關于計算機和系統(tǒng)如何工作的心智模型，了解并行處理、內存、硬盤、互聯(lián)網(wǎng)之類的東西，然后就是解決問題的技能，能夠解決有趣的問題。隨著AI的興起，你認為人們還應該投資哪些技能？

Varun Mohan：我認為一個可能被低估的重要特質是主動性。在大學里，學生們往往被明確告知該做什么，沿著既定的路徑前進。

然而，我認為在社會和學校中，我們可能沒有足夠重視那些真正具備主動性的人。這些人渴望去創(chuàng)造和建造，他們的目標不僅僅是從大學畢業(yè)，然后進入一家大科技公司，按照既定的指令去工作，比如在這個網(wǎng)站上把像素放在哪里。

我認為這種主動性在過去10年左右可能一直被低估。但如今，它正變得越來越重要。對于創(chuàng)業(yè)公司來說，這是一項至關重要的技能。顯然，這也是我們正在尋找的特質。

我們希望找到那些真正具有高度主動性的人，因為我們深知，如果不去創(chuàng)新，不去嘗試一些瘋狂的事情，公司就會停滯不前，甚至死亡。所以，我們正在努力尋找這樣的人才。

不過，我必須指出，對于大多數(shù)軟件工程崗位來說，情況可能并非如此。只要看看某某大公司的招聘要求，以及一般的軟件工程面試流程，你就會發(fā)現(xiàn)，這些場景中可能并不特別強調主動性。

七、遵循“精簡公司”理念，團隊超負荷才會招新

Lenny Rachitsky：讓我們談談招聘，我知道你們公司試圖保持精簡，這是現(xiàn)在所有AI創(chuàng)業(yè)公司的共同主題，你如何知道什么時候該招聘某人？

Varun Mohan：我喜歡精簡公司的理念，但我不會把它神化。比如說，我們不會盲目追求成為那種憑借10%或20%規(guī)模，獲得5000萬、1億、2億這樣的收入的企業(yè)——這不是我們在內部推崇的東西。我們真正推崇的是：成為能夠實現(xiàn)我們野心所需的最小規(guī)模公司。這才是目標。

打個比方，Lenny，如果我告訴你：“嘿，我要造一輛自動駕駛汽車，而我的團隊只有10個人?！蹦憧隙〞硭斎坏卣f：“Varun，你不是認真的吧？”——你說得對，因為在那樣的規(guī)模下，我確實不可能是認真的。所以關鍵在于：要實現(xiàn)你那個瘋狂的雄心壯志，最少需要多少人？

我們正在嘗試的項目，是要徹底改變軟件的構建方式——我們在內部經(jīng)常提到這一點。我們的目標是將開發(fā)應用程序所需的時間減少99%。這非常雄心勃勃，長遠來看，我們不可能僅靠10%、20%、30%或40%規(guī)模的工程團隊來實現(xiàn)它。我們認為這里的上限非常高，這是第一個關鍵點。

如果能成為一家規(guī)模很大、卻依然像創(chuàng)業(yè)公司一樣運作的企業(yè)，那才是真正的理想狀態(tài)。這就是夢想。

在招聘理念上，我們的原則是：只有當某個職能確實超出我們的應對能力時，才會招人。比如我們正在開發(fā)推理技術——除非團隊已經(jīng)超負荷，否則我們不會輕易增加人手。原因很簡單：如果你為一個職位招人，但并不真的需要他們，最終往往會產(chǎn)生一些奇怪的職場政治問題。

這并不是因為人們不好——大多數(shù)人的初衷都是好的。但當你招了并不真正需要的人時，會發(fā)生什么？他們會自己找點事情做，對吧？這是人之常情。他們會去說服組織：“這件事很重要。”但事實上，它可能并沒那么關鍵。作為創(chuàng)業(yè)公司，我們根本沒有精力應付這些。

對我來說，理想的狀態(tài)是，每個人都像在舉手求救，仿佛在說：“我真的撐不住了，我們真的需要多一個人?！边@時候我們才會招人。我喜歡用一個比喻：我希望公司像一個脫水的實體，每次招聘就像補充一點水分——只有當我們再次脫水時，才會去招人。

八、公司憑借單點突破取勝，獎勵用最少資源完成項目的員工

Lenny Rachitsky：我非常喜歡這個比喻。聽起來很痛苦，你需要等到應付不過來，然后告訴老板，我快要“脫水而死”了，但我也知道這是一種非常令人興奮的工作方式。

Varun Mohan：這種模式其實有很多優(yōu)點。我們非常尊重和信任在公司工作的人，這反過來又迫使我們進行優(yōu)先級排序。

團隊永遠不會要求去做不重要的事情。事實上，如果他們手上有兩件事情，他們會告訴我：“嘿，我手上有兩件事。我沒辦法同時做兩件，我只能做一件?！比缓笏麄儠?yōu)先選擇最重要的那件事。

這其實回到了一個我認為對創(chuàng)業(yè)公司和傳統(tǒng)公司都適用的原則：你不是通過把10件事情都做得還行來獲勝的，而是通過把一件事做得非常好來獲勝。也許你在其他9件事情上會失敗，但這并不重要。這是我經(jīng)常告訴團隊的事情。

這和學校很不一樣。在學校里，你的目標是優(yōu)化總GPA分數(shù)，但對公司來說，我只需要在最重要的那件事上拿到A+，其他事情上拿F都沒關系。當然，這里的F并不是指做錯事，而是說降低那些不重要事情的優(yōu)先級。這種模式實際上迫使組織進行優(yōu)先級排序，這真的非常好。

而且，Douglas（Windsurf聯(lián)合創(chuàng)始人）和我，我們可以明確地告訴團隊，這是目前最重要的兩件事。但如果我們在說這兩件事是最重要的同時，又讓團隊的工作量增加了20%，那最終會發(fā)生什么呢？

這幾乎是一個強制機制，迫使我們進行優(yōu)先級排序，確保公司內部的人員不會被過多的任務壓垮，或者避免那些已經(jīng)應接不暇的人被逼到極限。

Lenny Rachitsky：每個在大公司工作的聽眾肯定都能理解你說的情況。當公司人太多的時候，每個人都得找事情做，他們也會提出各種想法。你知道，他們都想展示自己的影響力，想在績效評估中表現(xiàn)得更好。這就是大公司人多的典型現(xiàn)象。

當你們公司有人實在應付不過來的時候，他們是怎么向你表達招人的需求的？

Varun Mohan：當面臨在短時間內完成某件事情的壓力時，我們有一個核心信念：對于軟件開發(fā)來說，如果想做出真正偉大的成果，就不能簡單地說“我想在一個月內完成”。

除非你認為自己比其他人聰明得多，否則按照這個時間尺度，根本打造不出擁有高復雜性和差異化的產(chǎn)品。

我們確實擁有一個非常優(yōu)秀的工程團隊，但我們也不認為我們的團隊優(yōu)秀到可以在三周內完成其他人需要6到9個月才能完成的事情。相信自己能做到這一點其實是有點愚蠢的。

我們的招聘流程有著極低的錄取率，不太可能很快地找到合適的人才并讓他們加入公司。這點所有人都很清楚，無論是那些想要更多人手的人，還是對我們自己。

我們還努力確保在工程團隊中，一個人對公司創(chuàng)造的價值與他所在的團隊規(guī)模無關。公司內部有一些項目是由直接負責的個人來推動的。如果一個項目很重要，那么人們可以從一個項目轉移到下一個項目。

公司里不存在“某人擁有某個團隊”的概念。公司最有價值的人是那些能夠用盡可能少的人完成最瘋狂項目的人，這才是我們應該在內部獎勵的。

Lenny Rachitsky：目前Codeium有多少人？

Varun Mohan：我們有接近160人，工程團隊超過50人，市場營銷團隊規(guī)模也不小。

九、招聘實際錄取率低于0.6%，工作強度極高

Lenny Rachitsky：我們談到了如何判斷什么時候該招聘，那你在面試和招聘的人身上尋找什么特質呢？

Varun Mohan：我們在招聘時非常注重的一個關鍵點是，我們有很高的技術門檻。假設候選人確實達到了技術要求，我們真正尋找的是那些對我們實際要解決的使命充滿熱情，并且愿意努力工作的人。

我們不會試圖說服人們：“我們是一家很輕松的公司，在這里工作很棒?！毕喾?，我們會坦誠地說：“這是一個非常令人興奮的領域，但競爭也非常激烈。如果公司的人不夠努力，我們可能就會失敗?！?/p>

我認為我聽到的最大的警告信號之一是，當我問候選人：“你愿意多努力工作？”有些人最終會回答：“我更喜歡用巧勁（work smart），而不是單純靠努力?！?/p>

這時，我通常會問他們一個問題：“如果我們的公司有很多聰明且努力工作的人，你的差異化在哪里？”這種候選人只會拖累團隊。

公司就像一個巨大的團隊項目。當公司有數(shù)百名工程師時，問題不在于那個不盡責的工程師本身，而在于他們所在的團隊。團隊會有疑問：“這就是公司內部的標準嗎？這是我們的期望嗎？”

如果告訴你，團隊里其他四人都不在乎這個項目，你會覺得自己該有多在乎呢？肯定不會太多。

對我們來說，更重要的是打造協(xié)作文化，工作不是單打獨斗，人們知道可以依靠其他人來完成復雜的任務。

Lenny Rachitsky：你問的問題本質就是：“你愿意多努力工作？”有許多人會追求工作與生活的平衡，他們會想：“你怎么敢要求我工作那么長時間？”

我很喜歡你們一開始就說明白：如果你在這里工作，就得非常努力，加班加點。這是一個競爭激烈的領域，我們靠聰明工作和努力拼搏來取勝。你之前提到過，你們工程師的錄取率大概是候選人的0.6%？

Varun Mohan：0.6%可能是完成面試題之后最終留下來的比例。面試題本身就篩選掉了可能10到15倍的人。

Lenny Rachitsky：我最近經(jīng)常聽到這樣的問題——隨著像Windsurf這樣可以解決許多問題的工具出現(xiàn)，你們到底要如何進行面試工作？

Varun Mohan：我們允許候選人使用AI工具，因為我們相信這些工具能大幅提升生產(chǎn)力。如果有人加入我們卻不習慣使用這些工具，那會是個問題。

我們也會邀請候選人到公司現(xiàn)場，觀察他們如何在白板上思考問題，以及他們的臨場發(fā)揮能力。我們希望看到的，不是他們簡單地把問題輸入語音轉換器，然后扔給ChatGPT來獲取答案。我們有辦法甄別這一點。

我的觀點是，工具固然重要，但我們更看重的是解決問題的能力。如果一個人解決難題的唯一方式就是依賴ChatGPT，那對我們來說可能就不太合適了。

十、市場營銷并不可恥，是ToB業(yè)務剛需

Lenny Rachitsky：好的，接下來談談你們的市場營銷經(jīng)驗。和大多數(shù)人一樣，你們一開始時沒有銷售團隊，但你們意識到這是一個巨大的失誤，也意味著機會?，F(xiàn)在你們的銷售團隊和市場營銷團隊規(guī)模很大。

Varun Mohan：是的，我們在公司歷史的早期就做出了這個決定。一年多前，我們聘請了一位銷售副總裁，現(xiàn)在公司內部的市場營銷團隊已經(jīng)超過80人（目前公司有近160人）。這在公司內部是一個相當大的職能部門。

這里有一點背景故事——當我們創(chuàng)立公司時，我們有幾位天使投資人是市場營銷從業(yè)者。其中一位是Carlos?Delatorre，他曾是數(shù)據(jù)庫公司MongoDB的首席營收官（Chief Revenue Officer）。

我們從來沒有把銷售看作是一件負面的事情。我認為銷售其實很有趣。不過，有些創(chuàng)始人并不喜歡銷售，他們覺得銷售是業(yè)務流程中比較負面的部分，認為一切都應該靠產(chǎn)品自身來推動增長。

事情并不是非黑即白的，企業(yè)銷售其實很有價值。不過，也許是因為我們當時是一家GPU虛擬化公司和基礎設施公司，我并不知道如何擴大銷售職能，所以沒有雇用銷售人員。當時，我就是那個負責銷售產(chǎn)品的人。

說到底，如果我連逐步銷售產(chǎn)品都做不好，那我就不知道我們如何能把銷售變成一個可擴展的流程。如果我自己都做不到，又怎么能讓別人來擴大規(guī)模呢？

另一方面，對于Codeium來說，有很多大企業(yè)主動找上門來。到了2023年中期，我們開始行動起來，我和公司其他幾位同事一起開始著手銷售產(chǎn)品。我們同時和大企業(yè)開展了數(shù)十個試點項目。通過這些項目，我們很快意識到，在這個領域，我們需要建立一個面向大型企業(yè)的運營模式。

到了2023年底，我們果斷聘請了一位銷售副總裁，隨后很快就把銷售團隊擴大了。試想一下，如果你想把產(chǎn)品賣給財富500強企業(yè)，僅僅靠刷信用卡肯定是行不通的。

十一、產(chǎn)品可理解超大規(guī)模代碼庫，是重要差異化優(yōu)勢

Lenny Rachitsky：讓我們談談Cursor。我不想在競爭對手身上花太多時間，但這是每個人在想到你們時總是會想到的。我認為你們在這個領域算是領先的玩家。你們與Cursor的不同之處是什么，以及你們認為如何能在這個領域長期領先？

▲Cursor開發(fā)界面

Varun Mohan：我可以分享幾點。在產(chǎn)品方面，我們投入了大量精力，以確保對超大規(guī)模代碼庫的理解能達到非常高的質量水平。這其實也是我們最初的起點。

我們與世界上一些最大的公司合作，比如戴爾和摩根大通。像戴爾這樣的公司，單個代碼庫就超過了1億行代碼。能夠快速理解這些代碼庫并進行大規(guī)模修改，是我們花費了很多時間去攻克的難題。

為此，我們建立了一套自己的模型，能夠在數(shù)千個GPU上并行處理這些龐大的代碼庫，并對它們進行排序，以便找出對任何代碼庫問題來說最重要的代碼片段?；谖覀兊幕A設施背景，我們搭建了大型分布式系統(tǒng)來完成這項工作。這可能是一點。

Lenny Rachitsky：我想補充一些，我認為人們可能會低估這點有多重要。之前我們播客也采訪了Bolt和Lovable（均為AI編程創(chuàng)企）的創(chuàng)始人。這些公司的產(chǎn)品是為了從頭開始構建產(chǎn)品，為你寫代碼。

相比之下，Windsurf可以加載數(shù)千萬乃至上億行代碼，比如Airbnb或Uber所擁有的代碼庫，理解企業(yè)有什么代碼、這些代碼如何工作，哪些地方可以修改而不會出故障，這是非常困難的。這是一個很大的差異化因素，Windsurf現(xiàn)在正在這個優(yōu)勢上繼續(xù)發(fā)展。

Varun Mohan：是的，沒錯。我們花了很多時間在理解代碼庫。另一件方面是要理解所有與代碼庫相關的用戶交互。我們的服務不僅僅局限于Windsurf，也非常專注于支持像JetBrains這樣的IDE。

70%到80%的Java開發(fā)者在基于JetBrains的IDE中編碼，我們不需要去構建一個與JetBrains競爭的產(chǎn)品，JetBrains是一個非?？蓴U展的產(chǎn)品，而VS Code則不是。

對我們來說，我們的目標不僅僅是滿足可以切換到我們IDE的用戶子集，而是我們想給每個開發(fā)者這種Agent開發(fā)體驗。如果這意味著有Java開發(fā)者在JetBrains中寫代碼，那也沒問題。

Lenny Rachitsky：有趣。所以你是說JetBrains是一個非常大且可擴展的產(chǎn)品，你們不覺得有必要直接與它競爭。相反，你們想要增強開發(fā)者的體驗，不管他們使用什么IDE。

Varun Mohan：沒錯。我們與許多擁有超過1萬名開發(fā)人員的大企業(yè)合作，其中超過50%的開發(fā)人員使用JetBrains。JetBrains是一個非常龐大的產(chǎn)品。

JetBrains公司本身是一家私營企業(yè)，每年能創(chuàng)造數(shù)億美元的收入。這是一家非常非常大的公司。對我們來說，這正是另一個關鍵點。我們希望在開發(fā)人員所在的地方與他們相遇，無論他們使用什么平臺，我們都會提供支持。

我們在安全性方面也有優(yōu)勢，這對許多企業(yè)而言很重要。Windsurf獲得了FedRAMP認證，這意味著我們可以向大型政府機構銷售產(chǎn)品。

Windsurf還配備混合使用模式，這意味著所有存儲在用戶端的代碼都保留在用戶的管轄范圍里，而代碼是公司最重要的知識產(chǎn)權之一。從大公司的角度來看，我們具備處理復雜問題的經(jīng)驗。

十二、如何用好Windsurf？需求明確與耐心是關鍵

Lenny Rachitsky：好的，Varun，我們別再賣關子了。來做個Windsurf的現(xiàn)場演示，讓大家看看它是什么樣的。我會在演示過程中問你一些問題。

Varun Mohan：好的。先說一下背景：這是一個非?；A的React項目?，F(xiàn)在里面什么都沒有。如果你打開任何文件，它就是一個默認的React應用項目。

你可以給Windsurf發(fā)送一張圖片，告訴它你希望項目看起來是什么樣的。我這張草圖畫的就是一個“狗狗版Airbnb”網(wǎng)站。

Windsurf的優(yōu)勢之一就是可以在既有的項目上進行開發(fā)。我們要做的就是告訴它：“把這個React應用改造成一個基于這張圖片的狗狗版Airbnb網(wǎng)站，并進行預覽?！?/p>

它會開始執(zhí)行代碼，讀取代碼庫。它不知道當前代碼庫的實際樣子，所以它會去分析代碼庫，找出需要進行的更改。我們可以先等一等，看看它會怎么做。不過，我們也可以邊等邊繼續(xù)聊天。

Lenny Rachitsky：我想問你一個問題，如果你能坐在每個第一次打開Windsurf的用戶身邊，在他們耳邊悄悄說幾句話，幫助他們更好地使用你的產(chǎn)品，你會說些什么？

Varun Mohan：第一條建議就是要有耐心，既要耐心又要明確需求。當你要求應用程序去做一些更改時，它可能會做出許多不相關的更改。而我認為最能避免這種情況的就是盡可能明確你的需求。

我建議人們一開始先從小的更改開始。如果有一個很大的目錄，不要一開始就重構整個目錄，因為如果錯了，它可能會破壞20個文件。用戶會逐漸了解產(chǎn)品的優(yōu)點和局限，并懂得怎么從中獲取價值。不過，每3個月左右，產(chǎn)品能力就會需要重新評估。

Lenny Rachitsky：隱含的意思是，要對模型的能力有一個直觀上的感覺——明白自己的需求該具體到什么程度，又可以抽象到什么程度。隨著時間的推移，你會逐漸建立起這種感覺。

十三、AI深度理解用戶行為，可準確預測用戶意圖

Varun Mohan：我們現(xiàn)在已經(jīng)有了網(wǎng)頁預覽，不僅可以修改代碼，還能指向不同的部分，進行針對性修改。比如讓直接選中一個元素，讓Windsurf將其背景改為紅色。產(chǎn)品能夠實時展示應用的構建過程，這一點很有幫助。

你可以完全在應用層里操作，甚至不需要查看代碼。當然，這個修改看起來很糟糕，但從某種意義上說，如果我想這么做，我就可以去操作。

我們只有很多交互方式，不僅僅是通過點擊來更改組件。就像我之前說的，AI的目標現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)生了很大變化，它現(xiàn)在可以為你修改大量的代碼，而開發(fā)者的任務現(xiàn)在變成了審查AI生成的代碼。

在這次播客中，我不會審查所有生成的代碼，但假設我想修改其中一些代碼。比如我想把變量從“title”改成“titleStr”，我只要手動修改一個，然后告訴AI繼續(xù)執(zhí)行。

Windsurf不僅知道Agent做了什么，它還知道用戶做了什么。我們的目標是讓用戶所做的每一件事，AI也都知道，并且能夠預測意圖。因為它對代碼庫有深入的理解，它應該能夠找到所有需要更改的地方。

它能夠在應用空間操作，還能在用戶的代碼空間中進行操作，彌合兩者之間的差距。它不僅為非技術人員構建應用提供了便利，也為親自編寫代碼的開發(fā)人員提供了便利。

有趣的是，上方案例中的模板應用也是由Windsurf生成的。我們的大多數(shù)用戶都是在0到1構建應用。

當我們推出Windsurf時，我們讓公司里的每個人都用它構建一個應用，包括市場團隊和銷售團隊。有一個令人驚訝的統(tǒng)計數(shù)據(jù)：我們節(jié)省了超過50萬美元的SaaS產(chǎn)品費用，因為我們現(xiàn)在的市場團隊已經(jīng)用Windsurf構建了應用，而不是購買它們。

例如，我們的合作伙伴關系負責人沒有購買合作伙伴門戶產(chǎn)品，而是自己開發(fā)了一個。他以前從未開發(fā)過軟件，但我們設法在公司內部安全地部署了這些應用，為我們公司開發(fā)高度定制化的軟件，以更高效地運營。半年前我完全沒有預料到這點。

十四、垂直領域軟件將遭受AI猛烈沖擊，本地開發(fā)模式不會消失

Lenny Rachitsky：你不需要說出具體的公司名字，但我想知道，有越來越多的開發(fā)者和公司自行打造產(chǎn)品，對SaaS企業(yè)來說，哪些領域你們最不看好？

Varun Mohan：我的觀點是，那些非常垂直化的細分產(chǎn)品將會面臨巨大的競爭。以銷售產(chǎn)品為例，在我們這樣的公司內部，很難讓頂尖工程師去構建一個世界級的銷售產(chǎn)品。他們對這類任務沒有足夠的興趣，或者去構建投資級的法律或金融軟件產(chǎn)品對我們來說也非常困難。

這些SaaS企業(yè)的護城河在于，他們對打造這些軟件有自己的想法，并且有足夠的工程師去實現(xiàn)軟件開發(fā)。而我們公司不愿意做這件事，所以以前我們總是出去購買軟件，因為沒有其他選擇。

但現(xiàn)在有一個令人興奮的變化：領域專家可以構建他們最終想要的工具。這些垂直領域的軟件公司為什么能夠存在呢，原因在于它們有很多功能。這種“大雜燴”的功能對很多公司來說都適用，但每個單獨的公司可能只需要其中的10%的功能。

但問題是，每個單獨的公司都沒有能力維護或構建針對這10%功能的定制軟件。但現(xiàn)在這一切都改變了，他們現(xiàn)在可以做到了?，F(xiàn)在可能只需要5分鐘，甚至可以更貼合你的系統(tǒng)。

Lenny Rachitsky：我想談一個很重要的點。你提到Windsurf不需要從樣板代碼庫開始，它不是一個抽象化的應用構建器，而是一個實際的IDE。它在本地機器上運行，而不是云端。這很重要，因為它允許用戶在本地運行并使用所有必要的庫。

Varun Mohan：是的，這很重要。很多開發(fā)者喜歡在本地構建，因為有些依賴項很難在云端安裝，比如Nvidia的驅動程序。我們希望為用戶提供在任何環(huán)境下都能高效構建的靈活性。本地IDE和開發(fā)方式已經(jīng)存在了幾十年，短期內不會消失。

十五、每隔半年到1年顛覆產(chǎn)品狀態(tài)，永遠都需要更多工程師

Lenny Rachitsky：你們的團隊結構和運營方式很有意思。處于產(chǎn)品團隊運作的前沿，每天都在探索未來，你們的團隊結構、工程師、產(chǎn)品、設計等方面有什么獨特之處嗎？

Varun Mohan：我們的核心工程團隊沒有傳統(tǒng)的產(chǎn)品經(jīng)理。因為我們?yōu)殚_發(fā)者構建產(chǎn)品，從某種意義上來說，我們的開發(fā)者更像傳統(tǒng)的產(chǎn)品經(jīng)理。如果我們的產(chǎn)品沒有價值，那可能就是我們招錯了人。

在企業(yè)端，我們需要與很多大型企業(yè)合作，這些需求不是工程師能直接理解的。比如，客戶可能會要求FedRAMP合規(guī)性，這需要專門的產(chǎn)品戰(zhàn)略人員來理解客戶需求并結合我們的技術能力，以構建一個能夠幫助客戶大規(guī)模擴展的產(chǎn)品。

不過，大部分情況下，我們是一個以開發(fā)者為基礎的產(chǎn)品。

Lenny Rachitsky：你們的工程團隊結構是怎樣的？

Varun Mohan：我們的團隊結構很扁平，盡量采用“兩個披薩團隊”的模式（亞馬遜貝佐斯認為，如果兩個披薩還不足以喂飽一個團隊，那這個團隊規(guī)模就太大了），保持小規(guī)模。

團隊規(guī)模太大時，領導者很難深入了解技術細節(jié)，而在這個快速變化的領域，紙上談兵是很危險的。我們的團隊非常靈活，能夠快速調整優(yōu)先事項。

Lenny Rachitsky：你們有多少產(chǎn)品經(jīng)理？

Varun Mohan：我們有近160名員工，其中3人負責產(chǎn)品戰(zhàn)略的工作。我們還有招聘、財務、營銷等內部職能。

Lenny Rachitsky：你們還在招聘工程師，盡管有人說AI將編寫90%的代碼。這是否矛盾？會不會有一天你們不再需要這么多工程師？

Varun Mohan：這取決于增加工程師是否能帶來額外價值。AI編寫了大部分代碼，但這并不意味著工程師生產(chǎn)力提高了10倍。工程師的工作不僅僅是寫代碼，還包括審查、測試、調試、設計和部署。

即使AI提高了部分效率，但考慮到技術需求的復雜性，我們可能永遠都需要更多工程師。

Lenny Rachitsky：對于像摩根大通這樣的大公司，每年有170億美元的軟件預算和超過5萬名工程師，你們的產(chǎn)品能幫助他們提高效率。

Varun Mohan：摩根大通這樣的公司意識到，技術開發(fā)的回報率提高了，不投資更多技術的機會成本也增加了。這意味著他們需要招聘更多工程師，而不是減少。

Lenny Rachitsky：這是對工程師職業(yè)的一個有利信號。如果像你們這樣的公司開始減少工程師招聘，那可能是行業(yè)的危險信號。

Varun Mohan：是的，目前大家都在積極招聘工程師。我認為進入工程領域仍然是一個很好的選擇。

Lenny Rachitsky：在構建AI產(chǎn)品和Windsurf的過程中，你學到的最反直覺的事情是什么？

Varun Mohan：一個奇怪的現(xiàn)象是，大家都在關注短期內的勝利，比如每周的更新。但我們公司內部更關注長期目標，比如3到9個月后的事情。我們的目標是每隔半年到1年就顛覆現(xiàn)有產(chǎn)品的狀態(tài)。這種長期投入才是我們成功的關鍵。

Lenny Rachitsky：這讓我想起Captions公司說他們有兩份路線圖：一份基于用戶反饋和數(shù)據(jù)，另一份是基于對未來的押注。這是很明智的。在創(chuàng)立Codeium之前，有沒有一件事，是你希望你能提前知道的？

Varun Mohan：我希望我能更謙遜，更快地接受自己可能是錯的這一事實。很多時候，我們事后發(fā)現(xiàn)，如果早幾個月做出某個決定就好了。

雖然外部看來這些決定很及時，但內心總希望更早行動。我們需要更頻繁地重新評估假設，即使這讓人不舒服。

Lenny Rachitsky：在結束之前，你還有什么想和聽眾分享的嗎？

Varun Mohan：認為最好的辦法是親自去嘗試這些工具。在未來一年里，能夠充分利用這些工具的人將獲得巨大優(yōu)勢。很多人甚至不知道這些工具的存在，他們將會非常低效。所以，盡快去嘗試，看看這些工具如何幫助你和你的團隊。

用它來構建應用，修改現(xiàn)有的代碼庫。如果你是一個產(chǎn)品經(jīng)理，能夠快速修改代碼并推送更改，你會贏得工程師同事的尊重，也能完成更多工作。這個工具的潛力是無限的。

Lenny Rachitsky：這一點被低估了。Windsurf不僅可以構建新應用，還可以修改現(xiàn)有的代碼庫。比如在摩根大通這樣的大公司，你可以直接用它來完成任務，然后推送到GitHub并發(fā)起拉取請求。

Varun Mohan：是的，現(xiàn)在一切都開放了，工作不再受限于角色。這是一個機會，讓公司的基層到高層都能發(fā)揮作用，更高效地工作。