一、AI Native 工程团队的工作流程  

1.  AI 主导全流程  ：默认由 AI 承担研发全流程工作，包括写文档、测试、设计文档、代码、Code Review、监控等。AI 无法完成的部分由人工补充（需明确理由）。

a.  Code Review  ：使用工具 Cold Rabbit AI，10 分钟完成（传统大厂如 Google 需 1-2 天），AI 批准后直接合并代码，线上问题可快速回滚或修复。

b.  代码生成  ：使用工具 Linear（任务跟踪）+ Devin（AI 编码工具），创建任务后自动生成代码，无需手动打开 IDE。

c.  监控  ：使用 Incidents.io 收集并分析日志，覆盖 40%-50% 运维工作，团队无专职 SRE。

2.  效率提升  ：通过 AI 工具链，研发效率远超传统 10 倍（如 Code Review 时间缩短 90%），支持快速迭代（先做 60 分版本，再优化至 80-100 分）。

  二、组织形式与管理模式  

1.  按结果分工  ：团队不以流程（如前端/后端）划分，而是以最终结果（如用户体验）为目标。工程师可直接参与产品、设计、客户沟通，减少跨团队协作瓶颈。

a.例：Business Experience 团队对商家体验负责，Consumer Experience 团队对消费者体验负责，成员可跨角色直接修改影响结果的环节。

2.  工程团队为核心  ：工程团队主导前 60%-80% 工作（含产品/设计），快速上线验证，其他团队（如专业设计师）在此基础上优化。

3.  PM 角色弱化  ：20 人团队无全职 PM，由工程师兼职或 CEO/工程负责人直接承担 PM 工作，减少决策层级（客户反馈直接到工程师）。

  三、AI Native 团队需要的人才  

1.  Context Provider（上下文提供者）  ：

为 AI 提供关键上下文（如行业经验、用户需求细节），弥补模型知识盲区。例：团队中曾在餐馆工作的成员，能提供餐饮行业真实流程，提升 AI 生成代码的实用性。

2.  Faster Learner（快速学习者）  ：

快速掌握“最少必要知识”以驱动 AI，而非比 AI 更聪明。团队更关注候选人能否明确目标并激发 AI 潜力，而非现有技能。

3.  Hands-On Builder（结果负责者）  ：

对最终结果全流程负责（如产品功能的端到端交付），减少跨角色协作的上下文同步损耗。

  四、招聘与人才培养  

1.  招聘方式  ：

a.  Take-home 任务  ：给候选人一个需 AI 辅助完成的复杂项目（如 2 天内开发一个产品），考察其 AI 工具使用能力和解决问题的过程（如如何调整 Prompt 解决问题）。

b.  参考背书  ：对强背景候选人，通过内推降低 Take-home 任务的执行门槛。

2.  团队适配性  ：

年轻、学习能力强的新人更易适应（如应届生，成长于 AI 普及环境）；资深员工可能因习惯传统工具（如 Vim/Emacs）而抵触 AI 工具链。

  五、大公司为何难以效仿？  

1.  组织惯性  ：大公司规模大、流程复杂，转型需大规模调整组织架构，阻力高（如员工信心、既得利益）。

2.  效率权衡  ：大厂现有流程虽慢但稳定（如裁员争议影响员工信任），而创业公司更灵活，可快速试错。

3.  未来趋势  ：AI 可能催生“一人独角兽”（小团队完成复杂任务），大公司必要性下降。

  六、其他关键问题  

●  AI 代码的可靠性  ：AI 生成代码占比约 90%，关键业务（如 Infra）人工审核更多；非核心业务（如前端）快速上线，线上问题可快速修复。

●  非 Coding 场景应用  ：AI 已用于销售流程自动化（如从潜在客户到客户成功的端到端服务），压缩传统多角色协作链条。

●  事故应对  ：AI 生成代码优先假设可行，出错时人工介入；核心业务人工审核更严格，非核心业务快速迭代。