Anthropic每月重訂產品計畫，AI實驗先測再擴為產品

Anthropic會先讓早期用戶試用尚未完成的AI功能，再把確認有效的實驗擴展成客戶可使用的產品。公司在Labs介紹中，將Labs定位為培育實驗性產品的團隊。

Anthropic研究與Labs產品負責人黛安·納·潘（Dianne Na Penn）在10月29日公開的The Skip Podcast訪談中表示，她會告訴新進產品經理：「前兩個月應該會是你職涯中最艱難的時期之一。」她藉此說明，公司從入職初期就讓員工承擔實際工作。

新進產品經理很早就會負責特定領域，直接向客戶與研究人員徵詢意見。黛安·納·潘在訪談中談到，團隊成員會自行尋找工作所需的答案，與研究人員和客戶交流，再逐步確定產品方向。

黛安·納·潘的團隊負責Claude 2至Claude 5.5系列模型的產品管理，也參與Claude Code、MCP、Skills與Claude Design的早期培育及擴展。MCP是一種將AI模型連接至外部工具和資料的協定。

產品計畫以一個月為單位制定。The Skip訪談整理指出，團隊會推估3至6個月後的技術與市場情況，再把這些假設拆解成接下來一個月要執行的工作。

Anthropic早期曾採用年度目標與關鍵成果（OKR），但對使用量和採用率的預估很快就會失準，因此難以長期維持計畫。團隊不再等到年度計畫過時才調整，而是每月重新安排執行工作。

不過，團隊不會因競爭對手推出新產品就改變長期方向。The Skip訪談整理說明，研究組織的方向與公司的使命提供整體框架，每月計畫則決定在這個框架下要推進哪些工作。

團隊也會評估哪些產品不該開發。黛安·納·潘以是否提供微調API為例，表示團隊曾考量到，等客戶自行對模型進行後訓練並完成部署時，基礎模型可能已領先兩至三個世代。單憑這個例子，無法判定該API是否已決定推出。

黛安·納·潘認為，職涯初期的產品經理較少受既有流程束縛，能快速推進下一步。The Skip訪談整理指出，她認為這些人工作成效高，也具備成長潛力。

曾被派駐客戶現場、協助實際導入的工程師，轉入產品團隊後也展現優勢。黛安·納·潘表示，他們了解使用者採用的系統，也能把現場經驗傳達給研究團隊。

提出新點子時，團隊會先了解過去曾評估哪些方案，以及當時為何沒有推進。黛安·納·潘強調，應先充分調查，再以證據為依據，對既有判斷提出不同意見。

Claude Code是逐步產品化的案例。The Skip單集介紹指出，這項工具從程式碼自動補全發展為以終端機為基礎的代理式工作；Anthropic也在Labs介紹中表示，它經過研究預覽階段後逐漸發展為產品。

Anthropic於10月26日向美國證券交易委員會（SEC）提交首次公開募股（IPO）S-1文件，並於11月2日提交修訂版。

Anthropic在修訂版中主張，企業客戶將Claude整合至核心工作後，帶來高於消費者AI的客戶留存率與營收變現能力。公司在S-1修訂版列出的淨營收留存率（NRR），截至2026年9月30日約為900%。

Anthropic將NRR定義為目前期間客戶營收相對於基準期間客戶營收的比率。基準期間為測量日一年前結束的三個月，目前期間則為測量日當天結束的三個月。

計算對象是在基準期間產生至少1美元（約1,357韓元）營收的客戶。Anthropic表示，Claude Pro、Max與Ultra訂閱採固定費率，無法反映客戶支出擴大或縮減，因此將這些訂閱用戶排除在計算之外。