AI Native 团队建设与未来组织形态

中长期来看，组织形式很可能是新一代AI创业公司相比传统公司的最大竞争优势与壁垒。

传统大厂分工过细，导致缺少核心人员对模型和最终产品结果负责。而创业公司能实现几个人端到端(End-to-End)完成工作，更理解模型能力边界和用户需求。

将思维从“人默认完成工作，在AI好用时让AI做”转变为“默认AI承担全流程工作，人在AI做不到的地方进行弥补”。

事实：研发流程不仅是写代码(Coding)，还包括文档撰写、测试、设计、代码审查(Code Review)和上线监控。

使用的AI工具示例：

• Code Review: Code Rabbit AI。将Google需要1-2天的Code Review流程缩短至 10分钟。出问题后可快速回滚(Rollback)或线上修复(Hotfix)。
• Coding: Linear (任务追踪) + Devin (AI代码生成)。创建任务后，Devin自动生成代码，工程师甚至无需打开IDE。
• 监控运维: incidents.io。自动收集和分析日志，发出警报。团队没有专门的运维人员(SRE)。

Claude Code (现已更名) 是最好用的AI编程工具之一，因为它能力强且提供SDK，方便进行二次开发。

强调了其应用范围远不止于写代码。

在AI Native工作流中，人和人之间的交流非常容易成为瓶颈。

原则是尽量减少会议和“拉通对齐”，鼓励个人独立、端到端地完成工作。需要对齐时，应将想法和原则直接同步到代码库(Codebase)中。

核心理念转变：不是AI为人提效，而是人为AI提效。

当前AI工作流失败的主要原因是上下文工程(Context Engineering)的失败，即未能给AI提供足够、准确的上下文，而非模型能力不足。人的重要价值在于提供模型所不具备的领域知识和经验。

人已经不可能比AI更聪明了。这里的快速学习指“快速学习并掌握最少必要知识，以便能与AI有效沟通”。

团队不关心成员是否具备某项技能，只关心问题是否定义清晰。只要问题清晰，就默认成员能够通过快速学习和利用AI来解决。

每个人都要对最终结果负责，对全流程负责。避免只负责前期研究或整理工作，因为这会导致人与人之间传递上下文，从而降低整个团队的效率。

1. 按结果分工，而非流程分工：每个人为最终结果负责。例如，团队不分前后端，而是设立“商家体验团队”和“消费者体验团队”，团队成员负责从后端到前端的所有事宜，甚至直接与客户沟通。
2. 工程团队为核心，完成60%-80%的工作：速度优先 (Velocity First)。工程师直接使用设计工具做出60分的产品原型并上线，设计师等其他角色在此基础上优化至80-100分。
   过去: "Talk is cheap, show me the code."
   现在: "Talk is cheap, but code is cheaper."
3. 探索“少量合伙人 + 大量合同工”模式：由于核心成员价值极高，离职风险大，未来激励方式可能需要转变为合伙人级别待遇。同时，利用灵活的合同工来获取特定领域的深度经验，合同工也可以服务于多个组织。