AI 时代增长法则的彻底重构：Elena Verna 四度做客谈 Lovable 的增长密码

摘要

Elena Verna 第四次做客 Lenny's Podcast，分享她在 Lovable 担任增长负责人的洞察。Lovable 在上线不到一年的时间里，以不到 100 人的团队实现了超过 2 亿美元的年度经常性收入（ARR, Annual Recurring Revenue），并在最近完成了估值 60 亿美元的 B 轮融资。Elena 坦言，她在过去 15 到 20 年积累的增长方法论中，仅有 30% 到 40% 能够迁移到这家 AI 公司——其余的经验几乎全部失效。她详细阐述了 AI 公司增长法则的根本性变化：从优化转向创新、从传统营销渠道转向社交传播、从最小可行产品（MVP, Minimum Viable Product）转向最小可爱产品（MLP, Minimum Lovable Product）、以及产品-市场契合（Product-Market Fit）从一个里程碑变为一场每三个月就要重新赢得的马拉松。本文系统梳理了 Lovable 的增长秘密配方、内部运营文化、招聘哲学，以及对科技行业女性参与度下降的深切忧虑与应对行动。

正文

第一章 Lovable 的增长奇迹：用数字说话

Lovable 是一家总部位于瑞典斯德哥尔摩的 AI 公司，核心产品是一个允许用户通过自然语言交互（即"氛围编程"，Vibe Coding）来构建软件应用的平台。Elena Verna 在本次播客中分享了一组令人瞠目结舌的数据：

• Lovable 于 2024 年 11 月第三周正式上线，在此之前的形态是名为 GPT Engineer 的项目。上线后不到一年——准确地说，在距离一周年里程碑还有几周的时候——公司年化经常性收入突破 2 亿美元。
• 从上线到 1 亿美元 ARR 大约花了七到八个月，然后仅用了四个月就从 1 亿美元翻倍至 2 亿美元。增长不仅没有放缓，反而在加速。
• 平台已有超过 800 万用户尝试过 Lovable，付费用户达数十万。
• 公司员工仅约 100 人（六个月前只有 30 人），人均产出效率极高。
• 最近完成的 B 轮融资将公司估值推至 60 亿美元。

Lenny 特别指出，作为参考，大多数 SaaS 公司达到首笔 100 万美元 ARR 都需要数年时间。Elena 也刻意强调，Lovable 的轨迹不应被当作行业基准——这是一家"一生一次"级别的公司，处于一个正在剧烈膨胀的新兴品类之中。其增长速度在相当程度上得益于整个市场浪潮的推力，而非仅仅来自公司自身的运营能力。

收入质量：泡沫还是真实？

面对外界对如此高速增长的质疑——"这 2 亿美元到底是真实且可持续的收入，还是昙花一现的泡沫？"——Elena 给出了坦率的回答：她亲眼看过 Stripe 后台的收款记录，资金确实在持续入账。那么，究竟是谁在为此付费？

Lovable 的用户大致可分为三类：

1. 创业者（Founder Use Case）：没有技术背景、以前从未能编写代码的普通人，现在可以借助 Lovable 从零构建一个完整应用。部分用户已经开始通过这些应用变现（销售实体商品、服务或其他），更多用户仍在持续构建中。Lovable 的收费模式基于"构建行为"本身——在用户找到自己的产品-市场契合之前，这个构建过程本身就需要相当长的时间，期间持续产生收入。

2. 企业内部员工（Employee Use Case）：许多人在公司内部使用 Lovable 构建内部工具、原型、落地页等。这是一个正在快速增长的用例。

3. 探索与发现（Hype and Discovery）：正如 John Cutler 提出的框架，软件的发展总是先经历"能力阶段"（Capabilities Stage）——探索能用它做什么；然后过渡到"价值阶段"（Value Stage）——如何从中获取价值；最后才是"规模化阶段"（Scaling Stage）。当前整个"氛围编程"领域正处于能力阶段，人们在不断尝试"我能做什么"这个问题，而且答案每三个月就会刷新一次。Elena 自己就为她的孩子构建了一个辅导应用——孩子必须回答问题才能换取屏幕时间。她最津津乐道的一个例子是：有人在 Lovable 上创建了一个求婚应用，他的未婚妻需要完成一系列问答和游戏后，最终的屏幕展示了一场盛大的求婚告白。

留存率到底如何？

在付费留存（Paid Retention）方面，Elena 虽然不便透露具体数字，但给出了一个关键的定性判断：Lovable 的付费留存率与她此前在 Miro、Dropbox、SurveyMonkey、Netlify、Amplitude 等公司看到的 B2B SaaS 基准线持平——"没有在碾压，但也绝不落后于其他公司。"

更重要的指标是净收入留存率（NDR, Net Dollar Retention）。Elena 透露 Lovable 的 NDR"相当不错"，因为用户在持续构建的过程中自然会产生更多额度购买需求。

然而，她强调公司当前的北极星指标并非付费留存，而是参与度留存（Engagement Retention）。公司内部甚至有大量讨论围绕着"如何把更多产品免费送出去"、"如何通过降低收入增速来换取更大的市场份额"——这是一个极为反直觉的优先次序：不优化收入，而是优化用户进入。

"我们的收入是我们努力让更多人进门的结果，而不是我们试图提高单用户收入或推动更高付费率的目标。"

第二章 增长法则的根本性重构

Elena 在加入 Lovable 之前曾在 LinkedIn 上发过一篇引发广泛讨论的帖子，坦言她不得不扔掉自己大部分的增长方法论。在这个快速增长的新品类中，她发现大量熟悉的框架和经验不再适用。

从 80% 可迁移到 30%-40% 可迁移

在以往的每一次角色转换中，Elena 都感觉大约 80% 的模式可以迁移——识别输入变量，套用适用的框架，然后根据具体情境进行本地化调整。"我甚至觉得有些重复，因为我一直在复制粘贴同样的事情……每家公司都声称自己面临独特的问题，但到头来所有问题都非常相似。"

但在 Lovable，情况完全不同。公司在她加入之前就已经以疯狂的速度增长。Elena 坦承，她认为自己加入后所增加的价值有限——公司本身就在狂奔，她的工作更多是"打磨棱角"和"移除增长的障碍"，确保公司不会挡在自己的路上。

核心的差异在于：这是一个她前所未见的新兴品类，而且这个品类"撞上快车道"的速度也前所未有。通常创建一个新品类需要数年甚至数十年，但"氛围编程"这个概念仿佛瞬间击中了市场的神经。"我们处在正确的地点、正确的时间，但我们也在湍急的水流中——大部分需求是自然涌向我们的，我们不需要去创造太多需求，只需要尽力去捕获它。"

95% 创新 vs 5% 优化

这是 Elena 在本次对话中最引人注目的论断：在她以往的角色中，她通常只花 5% 到 10% 的时间在增长创新上，其余时间都在做优化——调整获客到激活流程中的转化率、平滑用户体验、减少流失。但在 Lovable，这个比例彻底颠倒了：95% 的时间用于创新，只有 5% 的时间用于优化。

原因有三：

1. 优化不划算：当市场以如此之快的速度移动时，花时间微调现有用户旅程的回报远低于建立全新的增长循环。增长团队实际上在不停地"上线新功能"和"搭建新增长循环"——虽然传统智慧说"更多的增长循环不等于更多的增长"，但在当前环境中，如果不快速推出多项举措来捕获流量，这些机会就会过期。

2. 竞争迫使重新发明而非优化：Lovable 并不孤独。"现在几乎每个人和他的母亲都在做氛围编程生意。"要领先于竞争对手，靠的不是优化现有方案，而是重新发明解决方案。

3. 框架的局限性：Elena 指出，她过去积累的大部分框架都是关于优化的——而创新本质上就很难用框架来框定，因为"创新"的定义本身就意味着它是全新的、未曾被框架化的。

从增长团队到产品团队的角色融合

一个典型的例子是：Lovable 的增长团队上线了与 Shopify 的集成，以支持电商用例。"这本该是核心产品团队的工作——增长团队为什么要投资一个核心产品集成？"此外，增长团队还上线了语音模式，让用户可以用语音与 Lovable 对话。这些都是"核心产品功能"，但在 Lovable 它们被视为增长杠杆——因为它们能提升用户参与度。

与此同时，传统增长团队花费最多时间的领域——激活（Activation）——在 Lovable 却被有意地放到了最低优先级。原因也很简单：作为一款以 AI 智能体（Agent）为核心交互方式的产品，激活体验本身就是核心产品功能，而核心团队已经日以继夜地在优化它。Elena 说她从未见过哪家公司的核心团队如此痴迷于激活体验，"因为那已经是核心产品的一部分了。"如今，Lovable 的增长团队甚至开始涉足智能体工作流和指令编码（Agentic Workflows & Codifying Agent Instructions），工作深度远超传统增长团队擅长的"外层平滑表面"。

第三章 新的增长杠杆体系

Lenny 试图帮听众梳理出 Lovable 的增长秘籍。以下是从对话中提炼出的新增长杠杆体系：

1. 公开构建（Building in Public）+ 创始人/员工社交传播

这是 Lovable 最大的增长策略之一。公开构建意味着持续通过社交媒体分享公司的发展、新功能上线、增长数据和经验教训——创始人 Anton 是这一策略的核心执行者。

关键特点：
- 公司需要维持"市场噪音"——每天、每两天、甚至每天多次发布新功能并持续讨论它们。
- 这种策略同时也是一个极好的"复活策略"：用户看到持续的新动态会说"哦，又多了新东西，我要去看看。"
- 它也是一个强大的"再参与策略"：人们不需要通过邮件通讯来了解公司近况，他们会主动登录社交媒体查看"Lovable 今天又发布了什么？"
- 用户感觉自己被倾听：从他们提出意见到功能真正交付的时间极短，所以他们感到自己的声音被听见了——而且他们确实被听见了，因为这正是功能优先级的来源。

2. 发布速度（Shipping Velocity）作为核心价值

在 Lovable 的开发团队中，"发布速度"是排名第一的核心价值。公司竭尽全力让发布曲线"向右上方不断攀升"。Elena 用 Lenny 的"赛车模型"（Race Car Model）来比喻：日常的快速发布是持续给赛车加油润滑，而大型发布则是"涡轮增压"——在关键时刻创造阶跃式的产品-市场契合变化。

这种策略要求团队中的每个人都具备一定程度的"营销人员"思维。Lovable 拥有极其精简的产品组织，依赖"产品工程师"（Product Engineer）来完成大量的产品工作——他们不仅构建功能，还要自己去发布和推广。如果所有的发布都依赖市场营销团队来推动，那就需要一个极其庞大的团队才能支撑这种发布速度。

3. 社交媒体的崛起：从 SEO 到 Social

Elena 提出了一个她认为"还不够多人在恐慌和讨论"的重大变化：

• 五年前：如果问她有机增长策略（Organic Marketing Strategy）是什么，她会说是 SEO（搜索引擎优化）。去 Google 做优化，那就是你的有机营销策略。
• 现在：有机营销策略的核心是社交——CEO 在发布什么？团队在发布什么？创作者经济（Creator Economy）在做什么？影响者营销（Influencer Marketing）在做什么？用户在自己的社交媒体上发布了什么？

"这在 B2B 领域是一个思维转变——我过去一直非常专注于搜索。现在，无论你的业务有多么 B2B，你都必须拥抱社交，因为人们的注意力在那里。"

不过，Elena 也强调，在社交媒体上发布内容不能简单地用 ChatGPT 生成文案然后直接发布。你需要展现个性，需要人性化的表达。人们想看到的是谁在建设这家公司，因为如今功能层面上的竞争已经极其激烈，用户会"选择他们希望获胜的团队"。这就要求创始人和团队保持脆弱、真实——"那种企业公关式的话语必须完全脱落。"

4. 免费大赠送：增长"秘密配方"

对于 AI 产品来说，这听起来反直觉——因为每一次 AI 交互都在消耗大语言模型（LLM, Large Language Model）的推理成本，传统软件公司的高利润率在 AI 产品上不可能实现。然而，Elena 认为这正是增长的关键：

• 基础免费增值（Freemium）只是起点。新品类需要让用户免费探索这是什么东西，并获得"惊艳时刻"（Wow Moment）——对于 Lovable 来说，这个时刻发生在用户输入第一个提示词后看到首次预览生成时。"虽然它绝对不是你想要构建的完整东西，但你会想：'这是可能的？我完全不知道。我要继续构建下去。'"
• 大规模免费赠送：Lovable 向每一个活动、每一场黑客马拉松免费赠送大量额度。"如果你想在公司举办一场 Lovable 黑客马拉松，我们会赞助，给所有参与者免费额度。我们要多少？你尽管拿。""我们阻止一个想为我们做所有营销和激活工作的人使用我们，这有什么道理？"
• 成本重分类：Lovable 将免费增值和赠送产生的 LLM 成本归类为"营销成本"，而不是"需要削减以改善利润率的成本"。"这是我们增长秘密配方的一部分。"

Elena 认为这种策略实则比传统的付费营销更加高效——通过这些免费赠送，每个"眼球"的获取成本远低于在 Google 上与竞争对手争夺广告位。这本质上是产品驱动增长（PLG, Product-Led Growth）的终极形态：用产品本身来驱动认知，将它分发给生态系统中那些会替你做分发的人。

5. 社区：让软件更人性化

Lovable 的社区运营在 Discord 上，有数十万成员且非常活跃。社区在早期就被启动，成为 Lovable 成功的重要组成部分：

• 社区放大了口碑传播
• 社区放大了所有社交发布
• 社区增强了留存机制
• 公司有社区经理确保问题得到解答、正确的群组被建立
• 还有一个大使计划（Ambassador Program）

Elena 认为，社区的核心价值在于"让软件更人性化"——当人们探索这些新能力、看到各种可能性时，把他们聚集在一起互相碰撞、互相帮助，是极其重要的。

6. 影响者营销：10 倍于付费社交

一个让 Elena 自己都感到惊讶的发现是：Lovable 的影响者营销效果是付费社交广告的 10 倍。原因很直观：Lovable 的核心价值主张很难用文字传达——没有人知道"氛围编程"是什么。但如果你看一个 10 秒的视频，你立刻就会明白："哇，这是新东西。让我去试试。"

第四章 从 MVP 到 MLP：最小可爱产品

MVP 已经过时

Elena 提出了一个鲜明的观点："最小可行产品"（MVP, Minimum Viable Product）属于 2010 年代，现在需要的是"最小可爱产品"（MLP, Minimum Lovable Product）。

在软件构建成本断崖式下降的今天，单纯的功能效用已经不足以建立竞争优势。成本的降低意味着公司现在可以把资源投入到软件的"情感体验"上，而不仅仅是"功能效用"。Elena 用一句非常生动的话来描述这种转变：

"我最讨厌的就是那些用起来痛苦到让我感觉在掉脑细胞的软件——与之相对，有些软件能让我在使用中获得能量。"

对她来说，使用 Lovable 进行构建是她一天中的高光时刻。她会带上女儿一起："来，我们来做这个，你觉得需要怎么做？"——因为她从其中获得如此之多的能量。这种感受，你无法通过把软件当成一个"效用问题"来审视而创造出来。

设计成为核心竞争壁垒

Elena 提出了一个对初创公司招聘策略的重要判断：设计师应该成为初创公司最早期的招聘对象之一。"现在不再是只关注工程的效用了。你必须思考每一个交互环节——'这是在传达我们的品牌吗？'"

Lovable 内部有一个独特的文化：如果产品不"可爱"（Lovable），就不发布。而修复 Bug 最好的方式就是说一句"这不够 Lovable"——这句话一出口，无论是哪个 Sprint、什么排期，所有人会立刻放下手中的事情来修复它。"这就是一种心态——我们要通过每一次交互让人们感受到这个品牌。"

一个令人惊讶的事实是：当人们想到 Lovable 时，他们会想到一个"品牌"，但 Lovable 实际上还没有品牌营销团队。所有的品牌工作都通过产品交互本身以及"公开构建"中的人性化表达来完成。

口碑循环的唯一方式：炸掉他们的袜子

Elena 用了一个非常形象的说法："创建口碑循环（Word of Mouth Loop）的唯一方式，就是炸掉他们的袜子（Blow Their Socks Off）。"

Lovable 在这个层面拥有一个几乎不公平的优势——它的名字就叫"Lovable"。但更根本的是，公司将"创造可爱体验"内化到了每一个决策中。Elena 与设计师持续讨论的问题是："我们如何在产品中加入更多的'爱之印记'（Love Marks）？如何优先考虑那些独特的交互时刻——那些让用户感觉'这个产品在跟我对话'的小元素？"

第五章 产品-市场契合跑步机：每三个月重新赢一次

PMF 不再是一个里程碑

Elena 提出了她在 AI 时代观察到的最令人不安的变化之一：产品-市场契合（Product-Market Fit）已经不再是一个你"达到"后就能持续扩张的东西。在过去，PMF 当然也在演变，但演变节奏以年为单位——你花数年时间扩张最初的 PMF，直到市场饱和或边际获客成本过高，才开始思考"第二曲线"或"第三曲线"。那可能需要五年、十年甚至更久。

现在呢？每三个月。

这背后的驱动力来自两个方面：

1. 技术端：LLM 的能力仍在以远远超过以往任何基础技术的速度变化。每一个新模型发布（大约每三个月一次）都会在底层能力上创造一个阶跃式变化——而这意味着"基于此可以构建什么"的天花板也随之升高。更棘手的是，你不能等新技术落地后再开始构建——你必须提前下注，让功能在新模型到来时已经准备就绪。

2. 市场端：消费者期望的变化速度前所未有。八个月前人们对 ChatGPT 能做什么、应该如何对话的期待，与今天相比已是天壤之别。消费者可以在一个月内就从"很好用"转向"还没有这个功能？我走了。"消费者感知过去需要数年才能改变，而现在是按月计算的。

身在 2 亿美元公司的荒诞现实

"我们是一家 2 亿美元的公司，却不能把所有精力放在营销和销售上——因为我们还必须不断地重新赢得产品-市场契合。"找到 PMF 的团队通常和规模化阶段的团队完全不同，但 AI 公司需要一支能"持续同时做两件事"的团队。Elena 称之为"产品-市场契合跑步机"（Product-Market Fit Treadmill）。她希望这个跑步机的速度能慢下来——如果不能，那未来 AI 能做到的事情将远超想象。

甚至就在本周，OpenAI 经历了一次"红色警报"时刻：尽管 ChatGPT 拥有近 10 亿月活用户，几乎成了 AI 的代名词，但在 Gemini 3 发布后，其市场份额开始快速下降——一周内跌了约 6%。"如果十年前你告诉我，一家 2 亿美元、月增长 10% 的公司有在未来三个月内失去 PMF 的风险，我会说'你疯了'。而这正是我们现在生活的现实。"

先锋用户 vs 沉默的大多数

Bangaly Kaba 多年前提出的"相邻用户理论"（Adjacent User Theory）指出，当增长趋平时，最大的机会在于"相邻用户"——他们处于核心用户的外围，需求类似但略有差异（不同地域、不同用例等）。在 AI 品类中，核心用户主要是"先锋用户"（Pioneers）——他们被能力所吸引。而"沉默的大多数"（Latent Majority）中充满了相邻用户。

Elena 的忧虑是：由于整个品类都忙于不断重新赢得先锋用户，没有人有精力去追求相邻用户。"我担心我们会不会把沉默的大多数彻底排除在外——因为我们太专注于在先锋用户中保持领先。但如果没有先锋用户，沉默的大多数不会跟进；可如果我们把先锋用户带得太远、太深，沉默的大多数还能追上吗？"这可能导致品牌被贴上"这只是给极客用的"或"这只是做原型的"这样的标签，永远无法进入更广泛的市场。

第六章 在 AI 公司工作：谁适合？谁不适合？

节奏与混乱

Elena 对自己工作环境的描述非常坦率："这里的节奏是疯狂的。"她加入 Lovable 六个月后第一次休假 10 天，回来后的感受是："我需要从头开始重新入职。一切全变了。"当她在其中的时候，感觉像是在"进化"；但离开 10 天回来后，感觉像是经历了"革命"。

"这种节奏不是每个人都适合的——而这是完全没问题的。我坚信不同的文化和环境适合不同的性格和不同的人。"

Lovable 刻意筛选那些"不需要清晰度"的人——"我们可以从混乱中创造清晰度，因为这本来就极其混乱。如果我们开始寻找能向我们解释清楚的人，那是我们唯一能成功的方式。"

什么样的人应该加入？

Elena 给出了三条核心标准：

1. 极度热爱工作：这份工作是他们的人生爱好。他们工作的动力不是薪水，而是某种更深层的原因。"这是他们一生中最大的机会，是当下所有选择中的全局最优解。"

2. 高自主性（High Agency）：能够自己搞定那些原本不属于自己职责范围的事情。"我不需要营销人员来帮我发布——我可以自己去搞清楚。"

3. 高自治能力（High Autonomy）：能够从头到尾独立拥有一个项目，从构思到交付全部负责。

什么样的人不应该加入？

如果你清楚地知道自己的超能力在于"结构化"、"定义清晰"、"高度专业化"——那么当前的 AI 公司可能不适合你。原因在于这些公司大多规模较小，你需要承担大量原本不属于你专业领域的职责。不过，Elena 也指出，AI 公司最终会演化到更稳定的阶段，那时候加入也不迟。

工作-生活平衡：没有平衡，只有选择

Elena 对这个敏感话题给出了非常务实的观点："不存在'平衡'这回事。平衡意味着'我有足够的时间做所有事情'——我没有足够的时间做任何事情。但我在某些时刻优先考虑家庭，在其他时刻优先考虑工作。我不试图平衡两者，而是去需要我的地方。"她的核心决策框架是：把自己放到未来，问自己"如果我今天做这个选择，我会不会后悔？"——如果答案是肯定的，她就不做那个选择。

她强调，保护个人时间是可行的——但需要"无情地捍卫"这些边界。同时，她也坦承："如果不使用 AI 来辅助工作，你根本不可能达成这些产出期望。这正是让你能同时在速度和质量上满足要求的关键。"

第七章 科技行业的女性：一场隐忧

一个触目惊心的数据

Elena 在加入 Lovable 时有一个直观的预期：这个品牌是粉紫色的，标志是一颗心，名字叫"Lovable"——"我确信这里应该是男女比例五五开。"然而，虽然公司不主动收集性别数据，但通过第三方自动填充工具，她看到的数据是：女性用户最多只占 20%。

这背后是一系列令人不安的报告和数据：女性在 AI 技术采用率上与男性之间存在巨大差距。而当前阶段，谁在采用 AI，谁就能获得最高的薪酬和最多的机会——市场上出现了大量"人才收购"（Acqui-hire），有些人因为自身能力而非公司价值被高价收购，而这些几乎清一色是男性。"你能想到一个上过新闻的百万美元级女性人才收购案例吗？我想不到。"

技术门槛降低了，差距为什么还在？

这可能是最令人沮丧的地方：氛围编程理论上应该极大地降低了构建软件的门槛——你不再需要计算机科学学位（而女性在这个领域的比例本来就不高）。但即便如此，性别差距仍然触目惊心。"我不认为男性应该为此负责——我认为他们在开创前沿、展示可能性方面做得非常出色。我只是担心，如此多的女性困在'沉默的大多数'中，正在被落下。"

SheBuilds：一场积极的回应

Elena 在 Lovable 发起了 SheBuilds 女性黑客马拉松——一个仅限女性参与的 48 小时活动，参与者获得 Lovable 的无限使用权。令人意外的是，许多女性建造的并不是典型的"创业产品"，而是面向她们真实生活的解决方案：帮助年迈父母的工具、面向孩子的应用、家务管理、教会小组、孩子篮球队的后勤系统……"这些都是极度本地化、极度贴近她们生活需求的解决方案，在软件开发成本高企的时代永远不可能被构建——但它们也不再需要成为价值一亿美元的公司。"

Elena 希望让更多女性开始构建、开始氛围编程，从而让软件本身也能反映更多样化的需求。"我希望每个人的声音都能被听到。"

第八章 Lovable 的 AI 原生工作方式

吃自己的狗粮：用 Lovable 构建 Lovable

Lovable 内部大量使用自己的产品。所有的内部工具都在 Lovable 上构建；下周整个公司将花一整天进行内部的 Lovable 黑客马拉松；所有的产品规格文档都附带一个可交互的 Lovable 原型——人们可以在其中点击探索、提供反馈，甚至直接做一些编辑。

Elena 描述了自己的工作流：当需要做定价页面变更时，她会先截图现有页面，然后在 Lovable 中重新创建并修改，再把原型发给工程团队说："这就是我想要的效果。"她大量使用 ChatGPT 进行头脑风暴（尤其是深度思考模式），使用 Granola 获取 AI 会议摘要，使用 Wispr Flow 进行语音转文字输入。"每做一件事，第一个问题都是：AI 能在这里做什么？然后才是我们如何将人加入这个等式？"

氛围编码员（Vibe Coder）：一个全新的职位

Elena 的团队中有一个全职的"氛围编码员"——Lazar，他此前的角色是幕僚长（Chief of Staff），完全没有技术背景，但他是"氛围编程浪潮"中的早期深度用户。他的价值在于：他处于 Lovable 能力的"最前沿"，不断将产品推向极限，同时也在教导团队"Lovable 能做到什么"。

Elena 认为，氛围编码正在成为一种被添加到越来越多职位描述中的技能——设计师、产品经理、营销人员……"终于，Excel 可以靠边站了，我们有了一个真正能赋能的技能。"对于愿意深入学习的非技术人员来说，一个像 Lazar 这样的角色可以大幅加速团队的整体产出速度——"对我来说，当他开始扩展我想要构建的东西的规模时，他的价值真正显现出来了。"

新一代人才的崛起

Elena 对当下人才市场的一个趋势表达了乐观态度：有一种说法是"毕业生已经找不到工作了，因为所有的入门级岗位都被 AI 自动化了"——她认为这是错误的。恰恰相反，AI 原生（AI-native）的毕业生是炙手可热的人才。Lovable 已经有多位新毕业生员工，Elena 从他们身上学到了很多。"确保你的团队中放入这些'小火球'——他们有时候很难被约束，但能启动最好的创新项目。"

同样引人注目的是，"失败创业者"（Failed Startup Founders）正在成为 AI 公司最抢手的人才——这些人拥有极高的自主性和自治能力，而这正是传统招聘往往不会优先考虑的人群。

结语

Elena Verna 的第四次 Lenny's Podcast 之旅，为 AI 时代的增长方法论画出了一幅全新的地图。其核心启示可以浓缩为以下几点：

1. 增长的本质从"优化"转向了"重新发明"——在快速变化的市场中，优化现有路径的回报急剧下降，真正的增长来自建立全新的增长循环和核心产品功能。
2. 营销的阵地从搜索引擎转移到了社交网络——有机增长的核心不再是 SEO，而是公开构建、创始人社交、员工社交、影响者和社区。
3. 产品哲学从 MVP 转向 MLP——当软件构建成本趋近于零时，情感体验和品牌感知成为真正的竞争壁垒。
4. "免费赠送"不是成本而是投资——在新品类中，追求大范围的产品曝光比保护短期利润率重要得多。
5. PMF 从一个里程碑变成了一个持续的过程——每三个月，技术与市场双双重置，公司必须同时保持先锋用户与沉默的大多数的平衡。
6. AI 公司需要的不是"适应清晰度"的人，而是"能从混乱中创造清晰度"的人——激情、自主性和自治能力比传统简历上的资历更重要。

正如 Elena 所说："这是一个'一生一次'级别的时代。我们甚至还没有看到可能性的天花板。而这一切才刚刚开始。"

Elena Verna 是 Lovable 的增长负责人。你可以在 LinkedIn 上关注她，或在 elenaverna.com 订阅她的通讯，在那里她会持续发布关于 AI 增长的最新观察和模式总结。