第一，速度至上。在 AI 时代学习最快的团队获胜，就是这样。几天交付不是几周，有疑问就发布实验，进展的势头比完美更重要，迟缓是唯一不可原谅的罪过。速度不仅仅关乎执行力，更关乎心态。如果你把"正确"放在第一位，那就走得太慢了。不要害怕出错，要怕的是学习得太慢。
第二，拥抱技术浪潮。别再追求技术稳定性，那并不存在。AI 基础每两个月就会变化，要把产品设计成在模型改进时能自动提升，构建预期会变化的抽象层，让产品体验随着 AI 进步而前进。
第三，表达异议并承诺执行。现在是战争时期不是和平时期，每个人都贡献想法和反馈，但决策必须迅速。一旦做出决定就全力以赴，即便曾经不同意。由于缺乏承诺导致的战略缺陷，比能迅速修正的不完美决策更糟。
第四，通过创新实现用户价值。用户喜欢能解决问题的产品而不是漂亮界面。他们在用 AI 改变人们制作视频的方式，打造以前不可能实现的神奇体验。但不解决真实问题的创新毫无价值。AI 产品的能力因用户技能而有巨大差异，他们的责任是教授用例而不仅仅是功能，衡量视频质量而不仅仅是视频创建。
第五，自建还是购买的规则很简单：无论哪种方式能提供最佳用户体验就做哪种。比如头像视频模型内部构建，因为没有外部供应商达到他们的质量标准。语音用外部提供商，因为质量足够且资源受限。没有自我，只要结果。
所有团队遵循相同核心结构：产品经理 + 工程 + 设计 + 数据科学。
产品经理是决策和优先级设定的主要推动者，与领导层直接合作制定战略，负责每个功能背后的"为什么"，在工程、数据科学、设计之间协调。在 AI 时代，产品经理要构建可用原型跳过传统规格书，将 Figma 设计或 UX 原型作为文档，为尚不存在的能力进行规划，非常熟悉市场上所有 AI 工具并每天使用。
工程师以最快速度制定并执行决策，提供产品经理可能忽视的技术见解，为灵活性和快速迭代进行架构设计。要使用 AI 助手编写代码以提升速度，每个人至少比两年前高效 3 倍。构建可演化为生产系统的原型，专注于构建而不是文档。
设计师的使命是定义简单却卓越的体验。作为面向视频的创意工具，设计需要达到世界级水平。设计的首要原则是简洁，让功能在 AI 中可行不难，但在保持高质量的同时让它易于使用极为困难。设计师是"对所有人（包括奶奶）都极其简单"这一原则的主要守护者，如果奶奶都不会用，设计师要标记并修复它。
构建原型遵循"两人规则"：一名产品/设计人员加上一名工程师总共 2 人构建原型。不会为了保护每个人感受而追求共识，目标是加速流程尽快在市场上验证想法。流程是先做原型快速构建测试，然后证明其可行用真实用户验证概念，接着设计打磨将体验优化使其契合产品框架，最后所有升级到生产的功能都必须经过精心设计。
## 核心产品 vs 增长产品
核心产品团队专注基础产品体验，构建定义 HeyGen 是什么以及能做什么的功能，以用户体验质量、功能完整性和长期产品愿景为优化目标。标准很简单：在每一个体验上都要绝对做到最好，低于这个标准就是不够好。怎么做到？速度极快地推进，比竞争对手多迭代 5 倍。他们的目标是零缺陷，作为创意工具可靠性是用户信任和工作流程连续性的基石。
增长团队是实验引擎，以速度、学习和影响力为核心构建。他们不仅仅交付代码，而是交付结果。在 AI 时代代码廉价影响有价值，要优化以快速实现影响。安全的实验不是真正的实验，目标是通过承担明智风险、更大胆假设来更快学习，愿意快速承认错误这样下次才能更快做对。
## 沟通与反模式
沟通原则是首选异步，在分布式办公环境中尽可能利用异步沟通。如果任何团队成员与超过 5 人的群体有超过 3 次同步会议就要提出警示，时间应花在构建上而不是开会。决策通过 Slack 立即沟通，明确单人负责与执行时点，团队之间完全透明。反馈要直截了当，好工作就是好差工作就是差，关注工作而非个人。
要避免的七宗罪包括：花几周为规模做设计的完美架构（实际问题是还没用户真正喜爱）、几个月面试没有交付的研究瘫痪、等待 AI 成熟的稳定基础幻想、人人都同意等于无人关心的共识陷阱、"还没准备好"的质量借口、6 个月秘密开发的大爆发发布、"我们已经投入了这么多"的沉没成本谬误。
第二，拥抱技术浪潮。别再追求技术稳定性，那并不存在。AI 基础每两个月就会变化，要把产品设计成在模型改进时能自动提升，构建预期会变化的抽象层，让产品体验随着 AI 进步而前进。
第三，表达异议并承诺执行。现在是战争时期不是和平时期，每个人都贡献想法和反馈，但决策必须迅速。一旦做出决定就全力以赴，即便曾经不同意。由于缺乏承诺导致的战略缺陷，比能迅速修正的不完美决策更糟。
第四，通过创新实现用户价值。用户喜欢能解决问题的产品而不是漂亮界面。他们在用 AI 改变人们制作视频的方式，打造以前不可能实现的神奇体验。但不解决真实问题的创新毫无价值。AI 产品的能力因用户技能而有巨大差异，他们的责任是教授用例而不仅仅是功能，衡量视频质量而不仅仅是视频创建。
第五，自建还是购买的规则很简单：无论哪种方式能提供最佳用户体验就做哪种。比如头像视频模型内部构建，因为没有外部供应商达到他们的质量标准。语音用外部提供商，因为质量足够且资源受限。没有自我，只要结果。
所有团队遵循相同核心结构：产品经理 + 工程 + 设计 + 数据科学。
产品经理是决策和优先级设定的主要推动者，与领导层直接合作制定战略，负责每个功能背后的"为什么"，在工程、数据科学、设计之间协调。在 AI 时代，产品经理要构建可用原型跳过传统规格书，将 Figma 设计或 UX 原型作为文档，为尚不存在的能力进行规划，非常熟悉市场上所有 AI 工具并每天使用。
工程师以最快速度制定并执行决策，提供产品经理可能忽视的技术见解，为灵活性和快速迭代进行架构设计。要使用 AI 助手编写代码以提升速度，每个人至少比两年前高效 3 倍。构建可演化为生产系统的原型，专注于构建而不是文档。
设计师的使命是定义简单却卓越的体验。作为面向视频的创意工具，设计需要达到世界级水平。设计的首要原则是简洁，让功能在 AI 中可行不难，但在保持高质量的同时让它易于使用极为困难。设计师是"对所有人（包括奶奶）都极其简单"这一原则的主要守护者，如果奶奶都不会用，设计师要标记并修复它。
构建原型遵循"两人规则"：一名产品/设计人员加上一名工程师总共 2 人构建原型。不会为了保护每个人感受而追求共识，目标是加速流程尽快在市场上验证想法。流程是先做原型快速构建测试，然后证明其可行用真实用户验证概念，接着设计打磨将体验优化使其契合产品框架，最后所有升级到生产的功能都必须经过精心设计。
## 核心产品 vs 增长产品
核心产品团队专注基础产品体验，构建定义 HeyGen 是什么以及能做什么的功能，以用户体验质量、功能完整性和长期产品愿景为优化目标。标准很简单：在每一个体验上都要绝对做到最好，低于这个标准就是不够好。怎么做到？速度极快地推进，比竞争对手多迭代 5 倍。他们的目标是零缺陷，作为创意工具可靠性是用户信任和工作流程连续性的基石。
增长团队是实验引擎，以速度、学习和影响力为核心构建。他们不仅仅交付代码，而是交付结果。在 AI 时代代码廉价影响有价值，要优化以快速实现影响。安全的实验不是真正的实验，目标是通过承担明智风险、更大胆假设来更快学习，愿意快速承认错误这样下次才能更快做对。
## 沟通与反模式
沟通原则是首选异步，在分布式办公环境中尽可能利用异步沟通。如果任何团队成员与超过 5 人的群体有超过 3 次同步会议就要提出警示，时间应花在构建上而不是开会。决策通过 Slack 立即沟通，明确单人负责与执行时点，团队之间完全透明。反馈要直截了当，好工作就是好差工作就是差，关注工作而非个人。
要避免的七宗罪包括：花几周为规模做设计的完美架构（实际问题是还没用户真正喜爱）、几个月面试没有交付的研究瘫痪、等待 AI 成熟的稳定基础幻想、人人都同意等于无人关心的共识陷阱、"还没准备好"的质量借口、6 个月秘密开发的大爆发发布、"我们已经投入了这么多"的沉没成本谬误。
