Karê weya Nû Bi Karûbarên AI-yê Serûber e: Pargîdaniyên Xwecih ên AI-ê Bi rastî çawa dixebitin

In This Article

Aboneyên delal, min van çend mehên borî bi serokên pargîdaniyên xwemalî yên AI re hevpeyivîn derbas kir. Naha ez pê bawer im ku: Lihevanîn û rêvebirina ajanên AI-ê kar e, ferq nake fonksiyona we çi be. Di vê gerîdeya kûr a belaş de, ez dixwazim parve bikim ka sê pargîdaniyên xwecihî yên AI - Linear, Ramp, û Factory - çawa vê prensîbê di pratîkê de dikin. Li vir çend gotinên ji her yekê hene: Nan Yu (Serokê Berhemê, Linear): "Hûn ê endamên tîmê AI-ê hebin ku hûn dikarin peywiran ji wan re deynin û bi wan re bipeyivin mîna ku hûn bi mirovan re diaxivin." analîzkirina daneyan, û bêtir di nav jêhatîbûnên ji nû ve bikaranîna ku her karmendek dikare gazî bike." Li hundur bixwînin ka her pargîdaniyek xwemalî ya AI-ê çawa tevdigere. Xetî: Çêkirina ajanên AI-ê hevalbendên tîmê yên çîna yekem Hûn dikarin @navnîşanek bikin da ku pirsgirêkek biafirîne û ji ajanek din re destnîşan bike Nêzîkatiya agentLinear ya ji ajanan re li gorî hilbera wan çêdibe. Nan (Serokê Berhemê Linear) bawer dike ku: Divê ajan xebatkarên çîna yekem bin. Divê hûn karibin wan li projeyan zêde bikin, wan ji pirsgirêkan re veqetînin, û di şîroveyan de behs bikin. Lêbelê, Nan di heman demê de bawer dike ku mirov her gav ji encamê berpirsiyar dimîne. Li vir çawa Linear di her gavê de bi nûneran re hilberan ava dike: Pirsgirêkê fêm bikin. Nûnerên her danûstendina xerîdar ji Intercom, Zendesk, û Gong dixwînin û kurt dikin. Ew bixwe pirsgirêkan diafirînin, wan li hember paşverûtiyê dixapînin, û wan ji tîmê rast re destnîşan dikin. Çareseriyê tespît bikin. Ji ber ku ajan xwe bigihînin danûstendinên xerîdar, ew dikarin ji we re bibin alîkar ku hûn li ser taybetmendiyek dubare bikin bi kişandina têgihîştina daneyan ji gelek kanalan. Planek çêbikin. Ajan dikarin taybetmendiya we di bilêtên konkret de bişkînin û bixweber wan bigihînin tîmên rast. Li Linear, ajan naha piraniya bilêtan diafirînin. Karê mirov ew e ku karê xwe binirxîne û bi demê re çarçoveyek rast bike. Çewtî û taybetmendiyên piçûk rasterast ji nûnerên wekî Codex û Cursor re têne destnîşankirin. Ji bo taybetmendiyên tevlihev, endezyar Claude Code dest pê dikin û MCP-ya Linear bikar tînin da ku di çarçoveyek pirsgirêkê de bi tevahî derxînin. Ji Nan: Wusa dixuye ku çarçoveya tiştên ku ajan dikarin bi dest bixin her çaryek berfireh dibe. Model û hêmanên nû sînorê ji rastkirinên sade berbi projeyên her ku diçe tevlihevtir dihêlin. Dixwazin bi ajanên mîna Linear re ava bikin? Li vir 4 gavên pratîkî hene ku Nan li ser tiştê ku tîmê we îro dikare bike parve kir: Divê her pêşdebir amûrek kodkirina ajantiyê ya pêşeng bixweber bike. Ev gava yekem a herî hêsan e. Amûra fermî (Cursor, Claude Code, an Codex) peyda bikin û wê bi rêve bibin da ku hûn bikar bînin. Bi karmendek kodkirina ewr a asyncê re zêde bikin. Nûnerên paşîn ên Async dikarin pir guheztinên piçûk û rastkirinên xeletiyan yek bişopînin. Cursor û Devin li vir pêşniyarên baş hene. Israr bikin ku sêwiraner û PM rasterast li ser bingeha kodê bixebitin. Nûnerên mîna Claude ji bo PM û sêwiraner rêyek kêm-kêşanê vedikin da ku rasterast di bingeha kodê de guhertinan bikin. Divê her kes hewil bide ku bibe çêker. PM û bazarvan divê navbeynkariya AI-yê xwerû bikin. Pêdivî ye ku van fonksiyonan 80-100% karê xwe bi navgînek danûstendinê re bikin - gelo ew Claude, ChatGPT, Notion AI, an tiştek wusa be. Nan pêşerojek dibîne ku mirov dê di asta taybetmendiyê de bi nûneran re hevkariyê bikin - diyar dike ka çi hewce dike ku were çêkirin û çima - û dûv re tiştan ji ajanan re dihêlin da ku her tiştî li jêr bi rê ve bibin.Ramp: Pîvana jêhatîbûna AI-ê di 4 astan deRamp bi lez karmendên xwe dikişîne ku di 4 astan de bibin AI-xwecihî-Ger tîmê we pêşî nîşan dide ka meriv çawa dike-paşê xêzek meriv çawa dikare tevaya pargîdaniya we wan bipejirîne.Di sala 2025-an de, Ramp 500+ taybetmendî şand, gihîşt 1 mîlyar dolar dahatê, û hemî bi 25 PM-an kir. Wan ev yek kir bi hewcedariya her fonksiyonek (eng, hilber, sêwirandin, firotanê, kirrûbirra, qanûnî, darayî) li ser balafirê û bi nûneran re bixebite. pratîk: L0: Carinan ChatGPT bikar tîne. Ev mirov bi îhtîmalek mezin dê ne li pargîdaniyê nebin. Ger hûn ne xwe-destpêk in û bi hişmendiya mezinbûnê ya li hember amûrên AI-yê ne, Geoff dibêje ku ew ê pir dijwar be ku we ji bo excelê perwerde bike.L1: GPT, proje, û amûrên AI-ya hundurîn bikar tîne û diguhezîne. Van kesan bi AI-ê re ceribandinê dikin lê hêj xebata rastîn otomatîk nekiriye.L2: Serlêdanek ku beşek ji wan otomatîk dike ava dikekar. Ev mirov dikarin bi karanîna amûrên AI-ê kodê bişopînin an jî bertekên watedar li ser xebata kesên din bidin.L3: Avakerên pergalê. Van kesan binesaziya AI-yê û jêhatîbûnên ku her kesê din ê tîmê bileztir dike ava dikin. Armanca pargîdanî ew e ku herkesî ber bi nêrdewanê ve bikişîne. L0s xwe-hilbijêre. L1 dibin L2. L2 dibin L3. Û L3 bandorê li yên mayî yên rêxistinê. Geoff di heman demê de 5 gavên ku her pargîdanî dikare bavêje da ku bibe xwecî AI-ê jî parve kir: Hemî pevçûnan rake. Gihîştina amûrên AI-yê yên populer ên ku li ser nîşanan an budçeyan tune nebin û depoyek navxweyî ya jêhatîbûna AI-yê ku her kes dikare jê derxe biafirîne. Ger sazkirin dijwar be, pir kes dê qebûl nekin. Pejirandin xuya bikin. Kanalên Slack-ê yên gelemperî biafirînin ku mirov dikarin tiştên ku çêkirine parve bikin. Bi her awayî, ne-endazyarên ku tiştên balkêş dikin, wekî darayî avakirina pergalek xezîneyê an kirrûbirra çêkirina malperek otomatîkî nîşan bidin. Piştgiriya bi destan peyda bikin. Saetên ofîsê mêvandar bikin ku her kes dikare beşdar bibe da ku jêhatîbûn û karûbarên AI-ê ava bike. Pisporên AI-yê ku tevahiya karê wan ev e ku mizgînî bikin, mirovan saz bikin, û ji wan re bibin alîkar ku bigihîjin "aha". Bikaranîna bişopînin û mudaxele bikin. Ramp li ser karmendek li ser amûrên AI-ê vexwarina token dişopîne. Rêbertî van daneyan parve dike da ku berpirsiyariya xwezayî biafirîne û gava ku karanîna kesek kêm be bikeve nav xwe. Wê bikin hewcedariyek kirêkirinê. Hevpeyvînên PM-ê naha danişînek taybetî vedihewîne ku hûn hewce ne ku hilberek xebatkar ava bikin û dûv re rave bikin ka çima we ew çêkir û ew çawa dixebite. Geoff felsefeya serokatiyê ya ji bo her rola li Rampê di yek rêzê de kurt kir: Karê we ew e ku hûn karê xwe otomatîk bikin. Ji Geoff: "Heke ez 10 caran ji tîmê xwe re bibêjim ku pêdivî ye ku CTA li jor be, çareserî ne cara 11-an e. Ew vê berteka xwe di nav pêvajoyek krîtîka sêwiranê ya xwemalî de kod dike: Dûv re ew ji pêvajoyek krîtîka sêwiranê ya otomatîkî dubare nabe." roja yekê Ger Linear û Ramp destnîşan bikin ka pargîdanî çawa nûnerên AI-yê qebûl dikin, Fabrîk destnîşan dike ku gava ku hûn ji roja yekem ve li dora wan ava dikin çi diqewime. Factory pargîdaniyek pêşkeftina nermalava AI-ya 55-kesî ye ku bi nirxa 300 mîlyon $ ye ku ji erdê ve li dora AI-ê hatî çêkirin. Ya ku wan cûda dike ev e: Endezyarên hilberan bikireFactory PM û endezyaran ji hev cuda nagire. Di şûna wê de, ew endezyarên hilberê yên ku bi nûnerên AI-ê re rêvebirin û dixebitin digirin. Rojek tîpîk wisa dixuye: Şopên ji rêwiyên ajansê bikolin da ku bibînin ka pergalê li ku derê biryarên nebaş daye. Serişteyan ne wekî kod, lê wekî rêveberî binivîsin (mînak, nûvekirinek jêhatîbûnek, qaîdeyek nû ya lincê, an otomasyonek safîkirî) Tenê PR-yên ku ajan wekî xeternak nîşan didin (ajanên mayî diparêzin) binirxînin. Bi hevkar û AI-ê re ramanên nû pêşniyar bikin û pêşî li nîqaşê bikin. Ev kar hêsan e û pêdivî bi pisporê kûr e enormous.Make codebase xwe agent-readyAgents pêdivî bi bingehek kodê heye ku ew bi rastî dikarin tê de bixebitin da ku bandorker bin. Kargeh di pênc astên mezinbûnê de bingehên kodê distîne, û Asta 3 ("Standardkirî") cihê ku piraniya tîm divê pêşî lê bikin armanc e. Çarçoveya amadebûna ajanê ya kargehê Pisporê kod bike nav jêhatîbûnên ji nû ve bi kar anîn Gava ku bingeha koda we ji ajansê re amade be, gava din ew e ku ajanan zanyariyan bide ajanan ku pelanên baş biguhezînin (bi tenê bi skill) biryarên baş bidin. Fabrîk jêhatîbûnê bikar tîne da ku zanîna pispor û pargîdanî li tiştek ku her karmendek an karmendek dikare bikar bîne kod bike. Li vir navnîşek jêhatîbûnên ku Fabrîk di hundurê xwe de bikar tîne û ji bo ku hûn kopî bikin û biguhezînin bi pelên wan ên nîşankirinê ve girêdidin: Zehmetiya rêveberiya hilberê. Prensîbên hilberan, çarçoveyek ezmûnek 11-stêrk (ji Airbnb's Brian Chesky hatî deyn kirin), şablonê PRD, rubrîkên tomarkirinê, û rêberiya ziman hemî di yek pelek nîşankirinê de. Zehmetiya entegrasyona UI ya pêşîn. Droid rê dide ku meriv çawa bi karanîna pergala sêwirana Factory, peymanên rêvekirinê, û standardên ceribandinê taybetmendiyan ava bike. Zehmetiya analîstê daneyê AI. Analîzên keşfê bimeşînin, dîmenan ava bikin, û raporên îstatîstîkî bi karanîna ekosîstema Python-ê ya tevahî çêbikin. Zehmetiya amûrên hundurîn. Panelên rêveberiyê, konsolên piştgiriyê, û dashboardên xebitandinê bi kontrolên gihîştinê yên rast û têketina kontrolê ya ku tê de hatî çêkirin ava bikin.Hêrezabûna kodkirina Vibe. Bi çarçoveyên nûjen re bi lez û bez sepanên webê yên nû ji sifirê prototîpa bikin.Heke hûn karibin tiştên ku mirovên we yên herî baş dizanin di nav jêhatîbûnê de şîfre bikin, ne hewce ye ku hûn ji bo her fonksiyonê pisporan bişopînin.6 gavan ku van hemîyan têxin pratîkê Ji nû ve: Vegerandin û birêvebirina ajanan dibe karê bingehîn ji bo her fonksiyonê. Li vir şeş tişt hene ku hûn dikarin niha bixin pratîkê:F:Xetî: Her pêşdebiran ji amûrek kodkirina ajandî ya wekî Cursor, Claude Code, an Codex re pêşnuma bike. PM û sêwiraneran bixin nav kodê. Bila ew PR û koda gemiyê bi karanîna nûneran bişînin. Rêvekirina her guherînek piçûk bi navgîniya endezyarek rawestînin. Ji Ramp: Li seranserê tîmê xwe şarezayiya AI-ê bipîvin. Çarçoveya 4 astan a Ramp ji bo ku mirov li ku ne û li ku derê hewce ne ku biçin ferhengek hevbeş dide we. Bikaranîna AI-ê bişopînin û wê bikin beşek ji hêviyên performansê. Hûn nikarin tiştê ku hûn nepîvin baştir bikin, û teşwîq girîng in. Ji Fabrîqe: Ji bo amadebûna nûnerê kodê xwe binirxînin. Asta amadebûna nûnerê Factory-ê bikar bînin da ku hûn fêm bikin ka bingeha koda we amade ye an na. Pisporiya tîmê xwe di nav jêhatîbûnên ji nû ve bikaranîna de kod bikin. Tiştê ku mirovên we yên çêtirîn dizanin di pelên jêhatîbûnê de şîfre bikin û karanîna wan hem ji mirovan re û hem jî ji ajanan re hêsan bikin. Beriya her tiştî, ajanên serhêl mîna ku hûn li ser mirovek in. Ji wan re çarçoveyek bidin, wan bi stûna xweya xebitandinê ve girêdin, û mirovek ji encamên wan berpirsiyar bihêlin. Bihêle ku hûn di şîroveyan de çi difikirin!

You May Also Like

13 Trending Songs on TikTok in March 2026 (+ How to Use Them)

Our Best AI PM Workflows for Prototyping, Strategy, and Personal OS (2026)

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw