Ọrụ ọhụrụ gị bụ ndị nnọchi anya AI: ka ụlọ ọrụ ụmụ amaala AI si arụ ọrụ n'ezie

In This Article

Ezigbo ndị debanyere aha, ejirila m ọnwa ole na ole gara aga na-agba ndị isi ajụjụ ọnụ na ụlọ ọrụ ndị AI. Ekwenyesiri m ike ugbu a na: Onboarding na ijikwa ndị ọrụ AI bụ ọrụ, n'agbanyeghị ihe ọrụ gị bụ. N'ime mmiri miri emi n'efu a, achọrọ m ịkọrọ otu ụlọ ọrụ atọ nke AI -Linear, Ramp, na Factory - tinye ụkpụrụ a n'ọrụ. Nke a bụ ụfọdụ nhota sitere na nke ọ bụla: Nan Yu (Onye isi ngwaahịa, Linear): "Ị ga-enwe ndị otu AI nke ị nwere ike kenye ọrụ ma na-ekwurịta okwu dị ka otu ị na-esi agwa ndị mmadụ okwu." Geoff Charles (CPO, Ramp): "Ọ bụrụ na ị naghị eji Claude Code, n'agbanyeghị ihe ọrụ gị bụ, ị nwere ike na-arụ ọrụ." Nkà na-emegharịghachi nke onye ọrụ ọ bụla nwere ike ịkpọ. "Gụkwuo maka ileba anya n'ime ka ụlọ ọrụ AI ọ bụla si arụ ọrụ.Linear: Ime ndị ọrụ AI ndị otu ndị otu klas nke mbụỊ nwere ike @kpọ aha onye ọrụ ịmepụta na ekenye ihe iseokwu na onye ọzọ Linear's approach to agents na-emepụta ngwaahịa ha. Nan (Linear's Head of Product) kwenyere na: Ndị ọrụ kwesịrị ịbụ ndị ọrụ nke mbụ. Ị ga-enwe ike ịgbakwunye ha na oru ngo, kenye ha na okwu, ma kwuo na nkwupụta. Otú ọ dị, Nan kwenyekwara na mmadụ na-anọgide na-aza ajụjụ maka ihe ga-esi na ya pụta. Nke a bụ ka Linear si arụ ọrụ yana ndị nnọchi anya na usoro ọ bụla: Ghọta nsogbu ahụ. Ndị nnọchi anya na-agụ ma chịkọta mkparịta ụka ndị ahịa ọ bụla sitere na Intercom, Zendesk, na Gong. Ha na-emepụta ihe na-akpaghị aka, wepụ ha na ndekọ azụ azụ, ma kenye ha n'òtù ziri ezi. Chọpụta ihe ngwọta ya. Ebe ọ bụ na ndị ọrụ nwere ohere ịnweta mkparịta ụka ndị ahịa, ha nwere ike inyere gị aka ịkọwapụta na nkọwapụta site na ịdọrọ nghọta dabere na data sitere na ọtụtụ ọwa. Mee atụmatụ. Ndị nnọchi anya nwere ike imebi ụdịdị gị n'ime tiketi kọmpụta wee duru ha gaa na otu ndị ziri ezi na-akpaghị aka. Na Linear, ndị ọrụ ugbu a na-emepụta ọtụtụ tiketi. Ọrụ mmadụ bụ ịlele ọrụ ha na ịhazigharị ọnọdụ n'ime oge. A na-ekenye ahụhụ na obere atụmatụ ozugbo na ndị nnọchi anya dị ka Codex na Cursor. Maka njiri mara mgbagwoju anya, ndị injinia na-ebupụta koodu Claude wee jiri Linear MCP wepụta okwu n'ụzọ zuru ezu. Site na Nan: Ọ dị ka oke nke ihe ndị ọrụ nwere ike ijikwa na-agbasawanye nkeji iri na ise ọ bụla. Ụdị ọhụrụ na ihe eji eme ihe na-eme ka ókèala site na nhazi dị mfe na-arụ ọrụ mgbagwoju anya. Ịchọrọ iji ndị ọrụ dịka Linear wuo? Nke a bụ usoro 4 bara uru nke Nan na-ekerịta n'ihe ndị otu gị nwere ike ime taa: Onye nrụpụta ọ bụla kwesịrị ịdaba na ngwa ọrụ nzuzo na-eduga. Nke a bụ nzọụkwụ mbụ kacha mfe. Nye ngwá ọrụ gọọmentị (Cursor, Claude Code, ma ọ bụ Codex) ma jikwaa ya ka ị nwee ike ịhụ utilization.Mgbakwunye na onye na-edebanye aha igwe ojii async. Ndị nnọchite ndabere Async nwere ike gbaa obere mgbanwe na ndozi ahụhụ. Cursor na Devin nwere ezigbo onyinye ebe a. Na-ekwusi ike na ndị na-emepụta ihe na PM na-arụ ọrụ ozugbo na codebase. Ndị ọrụ dị ka Claude na-emeghe ụzọ esemokwu dị ala maka PM na ndị na-emepụta ihe iji mee mgbanwe ozugbo na codebase. Onye ọ bụla kwesịrị ịgbalị ịbụ onye na-ewu ụlọ.PM na ndị na-ere ahịa kwesịrị ịdaba na interface AI. Ọrụ ndị a kwesịrị ịdị na-eme 80-100% nke ọrụ ha site na mkparịta ụka nkata - ma nke ahụ bụ Claude, ChatGPT, Notion AI, ma ọ bụ ihe yiri ya. Nan na-ahụ ọdịnihu ebe ụmụ mmadụ ga-arụkọ ọrụ na ndị ọrụ na ọkwa dị iche iche - na-akọwa ihe dị mkpa ka e wuo na ihe kpatara ya - wee nyefee ndị ọrụ ọrụ iji dozie ihe niile dị n'okpuru ala.Ramp: Ịtụle AI proficiency na 4 levelRamp na-agba ọsọ ngwa ngwa ka ndị ọrụ ha bụrụ AI-nwanyị na ọkwa 4 Ọ bụrụ na Linear na-egosi otu esi eme ka ndị ọrụ na-arụ ọrụ na mbụ, na-egosikwa otu akụkụ nke ụlọ ọrụ gị ga-esi nweta otu ụlọ ọrụ gị niile. 2025, Ramp zigara atụmatụ 500+, ruru $ 1B ego ha nwetara, ma mee ya niile na 25 PM. Ha mere nke a site na-achọ ọrụ ọ bụla (eng, ngwaahịa, imewe, ahịa, ahịa, iwu, ego) na-arụ ọrụ na ndị nnọchiteanya.Geoff (CPO Ramp) na-ekerịta usoro maka nyochaa AI proficiency maka onye ọrụ ọ bụla: IGPt ChaL0 na-eji ihe dị irè maka onye ọrụ ọ bụla. Ndị a nwere ike ọ gaghị anọ ogologo oge na ụlọ ọrụ ahụ. Ọ bụrụ na ị bụghị onye na-amalite onwe ya na-eto eto na ngwaọrụ AI, Geoff na-ekwu na ọ ga-esiri gị ike ịzụ gị ka ọ dị elu. Ndị a na-anwale AI mana ha arụbeghị ezigbo ọrụ.L2: Na-ewulite ngwa na-emezi akụkụ nke ha.ọrụ. Ndị a nwere ike ịme koodu ma ọ bụ nye nzaghachi bara uru na ọrụ ndị ọzọ site na iji ngwaọrụ AI.L3: Ndị na-ewu ụlọ. Ndị a na-ewulite akụrụngwa AI na nkà na-eme ka onye ọ bụla ọzọ na-eme ngwa ngwa. Ihe mgbaru ọsọ nke ụlọ ọrụ ahụ bụ ịkwanye onye ọ bụla n'ọkwá. L0s họrọ onwe ya. L1 na-aghọ L2s. L2 na-aghọ L3s. Na L3 na-emetụta ndị ọzọ nke nzukọ ahụ. Geoff nyekwara usoro 5 nke ụlọ ọrụ ọ bụla nwere ike ime ka ọ bụrụ ụmụ amaala AI: Wepụ esemokwu niile. Nye ohere ịnweta ngwa AI ndị a ma ama na-enweghị ihe mgbochi na tokens ma ọ bụ mmefu ego ma mepụta ebe nchekwa dị n'ime nke nkà AI onye ọ bụla nwere ike ịdọrọ. Ọ bụrụ na nhazi ahụ siri ike, ọtụtụ mmadụ agaghị anabata ya. Mee nkuchi anya. Mepụta ọwa Slack ọha ebe ndị mmadụ nwere ike kekọrịta ihe ha wuru. N'aka niile, gosi ndị na-abụghị injinia na-eme ihe dị egwu, dị ka iwulite usoro akụ ma ọ bụ ịzụ ahịa na-emepụta weebụsaịtị. Nye nkwado aka. Oge ọrụ ụlọ ọrụ nke onye ọ bụla nwere ike isonyere iji wuo nkà AI na usoro ọrụ. Ahọpụtala ndị ọkachamara AI nke ọrụ ha niile bụ izisa ozi ọma, mee ka ndị mmadụ guzobe, na nyere ha aka iru “oge aha.” Sochie ojiji wee tinye aka. Ramp na-eso oriri token gafee ngwaọrụ AI maka onye ọrụ ọ bụla. Ndị ndu na-ekekọrịta data a iji mepụta nkwubi okwu okike wee banye mgbe ojiji mmadụ dị obere. Mee ka ọ bụrụ ihe achọrọ n'ọrụ. Ajụjụ ọnụ PM ugbu a na-agụnye nnọkọ raara onwe ya nye ebe ịchọrọ ịmepụta ngwaahịa na-arụ ọrụ wee kọwaa ihe mere i ji wuo ya na otu o si arụ ọrụ. Geoff chịkọtara nkà ihe ọmụma nduzi ya maka ọrụ ọ bụla na Ramp n'otu ahịrị: Ọrụ gị bụ ịmegharị ọrụ gị. Site na Geoff: "Ọ bụrụ na m agwa ndị otu m ugboro 10 na CTA kwesịrị ịdị n'elu folda ahụ, ihe ndozi ahụ anaghị ekwu ya oge nke 11. Ọ na-edepụta nzaghachi na nzaghachi n'ime usoro nhazi nke na-akpaghị aka ma ọ bụ AI na-eme ihe ọzọ. " Ramp na-egosi otu ụlọ ọrụ si enweta ndị nnọchi anya AI, Factory na-egosi ihe na-eme mgbe ị na-ewu ha gburugburu site na otu ụbọchị. Factory bụ ụlọ ọrụ mmepe ngwanrọ AI nke mmadụ 55 bara uru na $ 300M nke ahaziri gburugburu AI site na ala. Nke a bụ ihe na-eme ka ha dị iche: Ndị injinia ngwaahịa ụlọ ọrụ anaghị ewe PM na ndị injinia iche. Kama, ha na-ewe ndị injinia ngwaahịa ndị jikwaa ma soro ndị ọrụ AI rụọ ọrụ. Ụbọchị a na-ahụkarị dị ka: Nyochaa akara sitere na ndị nnọchi anya na-agba ọsọ iji hụ ebe sistemụ ahụ mere mkpebi na-adịghị mma. Dee ndozi ọ bụghị dị ka koodu, mana dị ka ọchịchị (dịka, mmelite maka nka, iwu lint ọhụrụ, ma ọ bụ automation a nụchara anụcha) Nyochaa naanị ndị PR nke na-enye ọkọlọtọ dị ka ihe egwu dị elu (ndị nnọchi anya na-elekọta ndị ọzọ). Agent-readyAgents chọrọ codebase ha nwere ike ịrụ ọrụ na ya ka ọ dị irè. Factory scores codebases gafee ise ntozu etoju, na Ọkwa 3 ("Standardized") bụ ebe ọtụtụ otu mkpa ka aiming mbụ.Factory's agent readiness frameworkEncode expertise into reusable skillsOnce your codebase is agent- ready, the next step is giving agents the knowledge to make good decisions by skills (isi bụ naanị ederede markdown faịlụ). Factorylọ ọrụ na-eji nka edebanye aha ọkachamara na ụlọ ọrụ n'ime ihe onye nnọchi anya ma ọ bụ onye ọrụ ọ bụla nwere ike iji. Nke a bụ ndepụta nka nke Factory na-eji n'ime yana jikọta faịlụ akara akara ha ka ị detuo ma gbanwee: Nkà njikwa ngwaahịa. Ụkpụrụ ngwaahịa, usoro ahụmahụ 11-kpakpando (nke a gbaziri site na Airbnb's Brian Chesky), PRD template, scoring rubric, na nduzi asụsụ niile n'ime otu faịlụ akara akara.Frontend UI ntinye aka. Na-akuziri Droid ka esi ewupụta atụmatụ site na iji sistemu nhazi nke Factory, ogbako ngagharị na ụkpụrụ nnwale. nka nyocha data AI. Gbaa nyocha nyocha, wulite nlegharị anya, wee wepụta akụkọ ndekọ aha site na iji gburugburu Python zuru oke. Wulite ogwe nchịkwa, nkwado consoles, yana dashboards arụ ọrụ na njikwa ohere kwesịrị ekwesị yana ndebanye ndekọ nyocha butere in.Vibe nka nka. Ngwa ngwa mepụta ngwa weebụ ọhụrụ site na ọkọ na usoro ọgbara ọhụrụ. Ọ bụrụ na ị nwere ike itinye koodu ihe ndị kacha mma mara n'ime nka, ọ dịghị mkpa ka ị were ndị ọkachamara n'ọrụ maka ọrụ ọ bụla.6 nzọụkwụ iji tinye ihe ndị a niile n'ọrụ Iji nwetaghachi: Onboarding and management agents na-aghọ isi ọrụ maka ọrụ ọ bụla. Lee ihe isii ị nwere ike itinye n'ọrụ ugbu a: Site naLinear: Defapụta onye nrụpụta ọ bụla na ngwa ọrụ nzuzo dị ka Cursor, Claude Code, ma ọ bụ Codex. Nweta PM na ndị nrụpụta n'ime codebase. Ka ha nyefee PRs na koodu ụgbọ mmiri site na iji ndị ọrụ. Kwụsị ịfegharị obere mgbanwe ọ bụla site na injinia.Site na Ramp: Tulee ikike AI n'ofe otu gị. Usoro ọkwa 4 nke Ramp na-enye gị nkọwa okwu maka ebe ndị mmadụ nọ na ebe ha kwesịrị ịga. Sochie ojiji AI wee mee ka ọ bụrụ akụkụ nke atụmanya arụmọrụ. Ị nweghị ike imeziwanye ihe ị na-atụghị atụ, na mkpali dị mkpa. Site na ụlọ ọrụ: Tinye akara koodu gị maka ịdị njikere onye nnọchi anya. Jiri ọkwa ịdị njikere ndị nnọchi anya Factory iji ghọta ma koodu ntọala gị adịla njikere. Gbanwee nka nke otu gị ka ọ bụrụ nka enwere ike ijikwa ya. Debanye aha ihe ndị kacha mma gị maara n'ime faịlụ nka ma mee ka ọ dịrị ma mmadụ ma ndị ọrụ nnọchite anya iji ha. Karịsịa, ndị ọrụ nọ n'ụgbọ mmiri dịka ị ga-abanye mmadụ. Nye ha ihe gbara ya gburugburu, jikọọ ha na nchịkọta ọrụ gị, ma mee ka mmadụ zaa ajụjụ maka nsonaazụ ya. Mee ka m mara ihe ị chere na nkwupụta!

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