AI 写代码越来越快，产品团队最容易做错的一件事，就是立刻往 Backlog 里塞更多需求。
看上去所有人都在提速，实际上工作只是从“待开发”搬到了“待评审、待验收、待决策”。Linear 最近公开复盘：今年测试集接近 4 倍增长，他们没有继续追求更多代码，而是重做 CI 的关键路径，把 PR 等待时间从 6 分钟以上压到略高于 5 分钟，单个测试消耗的 runner 时间约减半。对应的 Hacker News 讨论拿到 312 分、402 条评论——从业者真正焦虑的，已经不是 AI 会不会写，而是谁来验证这些产出。
这对 AI 产品经理很重要。因为用户感知的从来不是“代码生成速度”，而是一个需求从提出到稳定上线的总时间。
我会用一张「交付排队图」检查团队：进行中、待评审、待验收、待产品决策、待发布。每一列只补三个字段：当前数量、最老等待时间、明确负责人。哪一列持续变长，瓶颈就在那里。
接着做两件事。
第一，限制在制品。队列已经满了，就不要继续开新需求，先把评审、验收和决策清掉。AI 能无限生成草稿，人类的判断力却不是无限资源。
第二，按风险分流。文案、小范围且可回滚的改动走快车道；常规功能走标准道；支付、数据、合规和对外承诺走谨慎道。不是所有改动都值得同样重的流程，但也不能因为是 AI 产出就默认安全。
最后，别再只报“本周完成多少需求”。更值得看的，是端到端交付周期、排队时间占比、返工率和上线后逃逸问题。如果实现只用 1 天，却在评审和验收里排了 6 天，继续催 AI 写得更快，只会让队列更长。
AI 时代产品经理的新能力，不是把需求写得更快，而是发现瓶颈移动到了哪里，并让整个系统重新流动起来。
