У розмові на подкасті Lenny’s Podcast Фіона Фанг — керівниця команд Claude Code і Co‑work в Anthropic, інженерка з понад 25‑річним стажем у Microsoft, Meta та Instagram — доволі тверезо описує, як виглядає управління «найбільш AI‑pilled» інженерною організацією сьогодні. На виході — не абстрактна футурологія, а практичний набір прийомів: від того, як менеджер стежить за сотнями коммітів через Claude, до того, як перебудовується культура відповідальності й саме поняття планування в епоху рутин та флотів агентів.
Менеджер з власним Claude у всіх репозиторіях
Один із найяскравіших штрихів цього «AI‑native менеджменту» — те, як Фіона буквально вшиває Claude у власний управлінський робочий день.
Вона підтримує окрему Claude Code remote‑сесію, яку «під’єднує» до всіх репозиторіїв команд:
«I actually have a Claude Code remote session that I enlist in all of our repos… this way I have full visibility into the work that everybody’s doing.»
Ця інстанція Claude одночасно має доступ до репозиторіїв, командних Slack‑каналів і метрик, які слідкують за здоров’ям продуктів. Результат — менеджер отримує повноцінний «рентген» активності команди, не перетворюючись на вузьке місце, яке вручну сканує PR‑и й треди.
Цей підхід особливо важливий у світі, де Anthropic інженери «в середньому шиплять у багато разів більше коду, ніж кілька років тому», а кодують не лише інженери: у репозиторії заходять дизайнери, продакт‑менеджери, інші ролі. Людському менеджеру фізично важко втримати в голові такий обсяг інформації — Claude стає єдиним реалістичним способом зберегти огляд.
Місячний «огляд польоту»: спільна сесія з Claude замість статус‑мітингу
Замість класичного менеджерського ритуалу «завантажити всіх у статус‑апдейт» Anthropic підкручує сам формат розмови про результати.
Раз на місяць Фіона збирає команду й влаштовує спільний огляд того, що сталося, прямо в Claude Code:
«Every month… we’ll actually do it together… we do a Claude Code session… what were the products that got shipped? How did they do?»
Менеджер шарить екран із Claude Code‑сесією, і команда разом проглядає:
- на які фокус‑зони витрачені зусилля,
- які продукти й фічі були доставлені,
- як вони «повели себе» — які метрики, які інциденти, які відгуки.
Важливий нюанс: ті ж інструменти, якими Фіона могла б просто «генерувати PR‑и і bugfix‑и», використовуються як інструмент розмови. Claude не лише виписує дифи — він допомагає звести воєдино картину: що запланували, що пофактично зробили, які були наслідки.
Це зсуває акцент з «чи ти достатньо ship‑иш?» на «що це дало ринку й користувачам?» — і робить таку розмову можливою при дуже високому темпі коммітів.
Ранковий ритуал, який забрала рутина
До появи рутин робочий день Фіони виглядав куди більш «ручним». Вона описує типовий ранок так:
«I get my morning cup of coffee and then I look at the feedback channels and then I try to pick up what are… what’s something that maybe I would be able to help out or what I could like see some gaps.»
Тобто менеджер особисто йшов у Slack‑канали, електронну пошту, партнерські й внутрішні фідбек‑потоки, намагаючись вловити патерни: де болить, де є прогалини, що можна швидко підлатати власними руками.
Після запуску Claude routines цей пласт роботи буквально зник як ручна операція:
«Now I just have a routine that automates all this for me… when I wake up, then I have a really good summary of that. And then even some like PRs that I’ll be able to take a look and review.»
Замість того, щоб кожного ранку вручну «промивати» канали, Фіона:
- створює рутину, яка у визначений час сама проходить по потрібних Slack‑каналах і інших джерелах фідбеку;
- рутинізує не лише «зібрати текст», а й наступний крок: сформувати теми, виявити баги, запропонувати (і навіть створити) PR‑и на поліш.
На виході — менеджер прокидається, відкриває ноутбук і бачить не хаотичний потік сирого фідбеку, а структуру: зведення ключових тем і готові зміни, які потрібно лише перевірити й затвердити.
Це і є перехід від «AI як розширення клавіатури» до «флоту агентів», які працюють асинхронно, поки людина спить.
Фронтир: асинхронна робота з флотом агентів і проблема контекст‑світчингу
Рутини в інтерпретації Anthropic — це не просто «запланований промпт». Це надбудова, яка сама породжує інші промпти й відгалуження роботи:
«Now I can actually have a routine that actually generates, you know, these prompts for me. So it’s almost like the level of abstraction keeps pulling up a little bit.»
Рутина може:
- у визначений час зайти у фідбек‑канали;
- проаналізувати, що там відбувається;
- за власною логікою запустити інші агенти: наприклад, згенерувати PR‑и з фіксами дрібних проблем.
Тобто менеджер уже не «клікає по агентам», а описує метарівень роботи — а далі працює ланцюжок агентів, які самі генерують конкретні дії.
Разом із цим з’являється новий, поки що нерозв’язаний біль: контекст‑світчинг.
Фіона прямо визнає, що кількість одночасно запущених задач і агентів створює нове навантаження на увагу:
«We’re shifting more towards async… I do see the context switching load increasing.»
Вона наводить власний приклад: раніше блокувала «фокус‑час» для коду, тепер доводиться окремо блокувати час, щоб просто розгрібати результати усіх асинхронних процесів, які вона запускала.
Проблема далека від вирішення. Фіона відверто каже:
«I haven’t cracked it yet.»
Тобто управління флотом агентів створює нову категорію менеджерської роботи: проектувати рутинні процеси, але й окремо проектувати ритм огляду — аби не потонути в оновленнях від десятків AI‑асистентів.
Висока агенція + висока відповідальність
Те, як Anthropic будує AI‑native управління, важко відділити від культури, яку Фіона чітко артикулює: агенція плюс відповідальність.
Її формула проста й жорстка:
«The people that seem to be doing best are taking the most initiative, getting the most proactive, have the most agency.»
Але агенція не існує у вакуумі:
«With high agency is also high accountability… what’s the hypothesis of what you’re trying to solve?»
У цій моделі інженер, продакт чи будь‑хто інший:
- не чекає постановки задачі зверху, а сам бачить проблему й пропонує рішення;
- але мусить чітко формулювати гіпотезу: що саме він/вона намагається змінити, яку проблему розв’язати, як це буде вимірюватися.
Флот агентів тут не замінює людську ініціативу — швидше навпаки, підвищує вимоги. Оскільки код і артефакти тепер можуть генеруватися майже без обмежень, тиск зміщується на якість мислення: що варто запускати, що є марнуванням ресурсів, як зрозуміти, чи експеримент спрацював.
Growth mindset як базова навичка AI‑команди
Ще один обов’язковий шар AI‑native менеджменту — очікування, з яким Anthropic підходить до людей. За спостереженням Фіони, ті, хто краще за всіх адаптується до нової реальності, мають одну спільну рису:
«I would say that a growth mindset really, really helps… always leaning in with curiosity and always being able to learn.»
Це не нова мода — Фіона говорить, що ще при переході з Microsoft до Meta зрозуміла, що старі патерни поведінки й успіху перестають працювати. Але в епоху Claude цей «growth mindset» стає майже обов’язковою гігієною.
Вона звертає увагу й на зворотний бік: фрустрація й страх. Частина людей відчуває, що зміни відбуваються з ними, а не разом із ними. Тут її порада дуже прикладна: рухатися від «зі мною щось роблять» до «що в цій ситуації в межах мого контролю?»:
«For anything that there is a fear, my advice is lean in and ask, “What can I do about it? What is within my control?”»
У практичному вимірі це означає: не просто «знати про AI», а особисто пробувати, вивчати інструменти, знаходити власні кейси застосування. У команді, де більшість коммітів «Claude‑асистовані», це вже не «nice to have», а базова компетенція.
Верифікація замість мікроменеджменту
Як лише з’являється можливість шипити в рази більше коду, з’являється й нова загроза: перетворити менеджера на «ручний firewall». Anthropic намагається цього уникнути, посилюючи не процеси ручного рев’ю, а рамки верифікації, які Claude здатен перевіряти автоматично.
Фіона описує це як принцип «trust but verify». Моделі хороші, але в багатьох зонах потрібна глибока експертиза. Там, де вона критична, люди продовжують робити глибокий рев’ю. У всьому іншому — потрібно максимально чітко формулювати «що таке добре» і давати це як правило системі:
Claude is very good when you give it a framework to validate against those frameworks.
Тому вони:
- фіксують у репозиторіях специфікації, описи «що таке good» для інтерфейсів, контенту, поведінки;
- тримають ці спеки в актуальному стані поряд із кодом;
- підключають Claude Code Review, який перевіряє зміни саме на відповідність цим рамкам.
Для менеджера це означає менше часу на мікроменеджмент PR‑ів і більше — на роботу з гіпотезами, пріоритизацією й людьми. AI‑система бере на себе рутину зіставлення «коду» з «заявленою якістю».
JIT‑планування й право «вбивати» процеси
Коли інженерний throughput зростає в рази, старі планувальні ритуали швидко ламаються. Фіона чесно зізнається, що спочатку принесла в Claude Code звичний з попередніх місць підхід із шестимісячними roadmaps — хай і «максимально легкий». Дуже швидко з’ясувалося, що в реальному житті до цих документів просто ніхто не повертається: світ змінюється раніше, ніж roadmap встигає зістарітися.
Висновок — радикальний:
- довгі roadmaps не працюють у такому темпі;
- потрібне JIT‑планування (just‑in‑time).
Сьогодні команди Anthropic працюють з місячним горизонтом:
- фіксують пріоритети на наступний місяць у простій таблиці;
- щотижня перевіряють, чи ці пріоритети ще актуальні;
- не бояться змінювати їх по ходу, якщо нова інформація це виправдовує.
При цьому Фіона робить ще один важливий крок — легалізує «право вбивати процеси». Вона прямо просить людей озирнутися на те, що вони роблять регулярно:
- чи не став цей процес «податком», що більше не служить своїй цілі;
- чи не можна його або спростити, або автоматизувати Claude‑рутями, або повністю прибрати.
У світі, де AI здатен автоматизувати дедалі більше рутинних кроків, збереження старих процесів «бо так заведено» перетворюється на баласт. AI‑native менеджмент, у її баченні, — це й про готовність регулярно ламати власні ритуали.
Підсумок: менеджер як архітектор агентів і культури
Якщо спробувати звести усе до однієї ролі, новий AI‑native менеджер у моделі Фіони Фанг — це:
- людина, яка проектує й налаштовує флот AI‑агентів під себе й команду: від remote‑сесій у всіх репо до рутин, що щоранку приносять зведені інсайти і готові PR‑и;
- фасилітатор розмов про вплив, а не просто про кількість коммітів — через спільні сесії з Claude і системи верифікації «що таке добре»;
- носій культури високої агенції й такої ж високої відповідальності, де ініціатива очікується, але завжди прив’язана до чіткої гіпотези;
- провідник growth mindset, який не лише використовує AI сам, а й допомагає іншим виходити з позиції «зі мною щось роблять» у позицію «що мені під силу змінити».
І все це — без ілюзій, що інструменти вже довершені. Фіона чесно визнає: проблема контекст‑світчингу з десятками асинхронних агентів ще не розв’язана, верифікація користувацького досвіду далі за рамки технічних метрик залишається відкритим фронтом, а освіта наступного покоління інженерів в умовах нової абстракції — питання без готової відповіді.
Але каркас вже видно: менеджер майбутнього — це не наглядач за людьми й тасками, а архітектор системи людей плюс агентів, який вміє ставити правильні гіпотези, конструювати правильні рутини й підтримувати культуру, де ініціатива підкріплена відповідальністю.
Джерело
Lenny’s Podcast — Building the most AI-pilled engineering team in the world | Fiona Fung (Anthropic)