親愛的訂閱者，過去幾個月我一直在採訪人工智慧本土公司的領導者。我現在確信：無論你的職能是什麼，入職和管理人工智慧代理商就是這份工作。在這次免費的深入探討中，我想分享三家人工智慧本土公司——Linear、Ramp和Factory——如何將這項原則付諸實行。以下是每個人的一些引述： Nan Yu（Linear 產品主管）：「您將擁有 AI 團隊成員，您可以向他們分配任務並與之交談，就像與人交談一樣。」Geoff Charles（CPO，Ramp）：「如果您不使用 Claude Code，無論您的角色是什麼，您都可能表現不佳。」EnoFactoryes（LnoFactory）。 UI、資料分析等編碼為可重用的任何員工都可以調用的技能。 Linear：讓 AI 代理成為一流的隊友您可以@提及代理來創建問題並將問題分配給另一個代理Linear 的代理方法是由他們的產品決定的。 Nan（Linear產品負責人）認為：代理商應該是一流的員工。您應該能夠將它們添加到項目中，將它們分配給問題，並在評論中提及。但是，Nan 也認為人類始終對結果負責。以下是 Linear 如何在每一步中透過代理商建立產品：了解問題。客服人員會閱讀並總結來自 Intercom、Zendesk 和 Kong 的每一次客戶對話。他們自動建立問題，根據待辦事項消除重複問題，並將其分配給正確的團隊。確定解決方案。由於代理可以存取客戶對話，因此他們可以透過從多個管道提取資料支援的見解來幫助您迭代規範。制定計劃。代理商可以將您的規格分解為具體的票證，並自動將它們發送給正確的團隊。在 Linear，現在大部分的票證都是由代理商製作。人類的工作是審查他們的工作並隨著時間的推移調整環境。執行。 Bug 和小功能會直接指派給 Codex 和 Cursor 等代理商。對於複雜的功能，工程師啟動 Claude Code 並使用 Linear MCP 來提取完整的問題上下文。 來自 Nan：感覺代理可以處理的範圍每季都在擴大。新的模型和線束正在推動從簡單修復到日益複雜的專案的界限。想要使用像 Linear 這樣的代理程式進行建置嗎？以下是 Nan 分享的關於您的團隊今天可以做的 4 個實用步驟：每個開發人員都應該預設使用領先的代理程式編碼工具。這是最簡單的第一步。提供官方工具（Cursor、Claude Code 或 Codex）並對其進行管理，以便您可以查看利用率。使用非同步雲編碼代理進行補充。非同步後台代理可以一次完成最小的更改和錯誤修復。 Cursor 和 Devin 在這裡提供了很好的產品。堅持讓設計師和 PM 直接在程式碼庫上工作。像 Claude 這樣的代理程式為產品經理和設計師開闢了一條低摩擦路徑，讓他們可以直接在程式碼庫中進行更改。每個人都應該努力成為一名建設者。產品經理和行銷人員應該預設使用人工智慧介面。這些功能應該透過聊天介面完成 80-100% 的工作——無論是 Claude、ChatGPT、Notion AI 還是類似的介面。 Nan 預見了未來，人類將在規範層級與代理人進行協作，定義需要建構的內容和原因，然後將事情交給代理人來處理下游的所有事務。 Ramp：在 4 個級別中測量 AI 熟練度 Ramp 正在迅速推動其員工在 4 個級別中成為 AI 原生人員。如果 Linear 展示如何讓代理商成為團隊的一流部分，那麼 Ramp 則展示瞭如何讓整個公司採用它們。 2025 年，Ramp 交付了 500 多個功能，達到了10 億美元的收入，並用 25 個 PM 完成了這一切。他們透過要求每個職能部門（工程、產品、設計、銷售、行銷、法律、財務）加入並與代理商合作來做到這一點。 Geoff (CPO Ramp) 分享了一個我認為非常實用的評估每位員工人工智慧熟練程度的框架：L0：有時使用 ChatGPT。這些人很可能不會長期留在公司。 Geoff 表示，如果你不是一個對 AI 工具具有成長心態的積極主動者，那麼訓練你變得出色將會非常困難。 L1：使用和調整 GPT、專案和內部 AI 工具。這些人正在嘗試人工智慧，但尚未實現實際工作的自動化。 L2：建立一個應用程序，將他們的部分工作自動化工作。這些人可以使用人工智慧工具提交程式碼或對其他人的工作提供有意義的回饋。 L3：系統建構者。這些人正在建立人工智慧基礎設施和技能，以加速團隊中其他人的發展。公司的目標是推動每個人不斷進步。 L0s自選出。 L1 變成 L2。 L2 變為 L3。 L3 會影響組織的其他部門。 Geoff 也分享了任何公司可以採取的 5 個步驟，以成為 AI 原生者：消除所有摩擦。允許存取流行的人工智慧工具，不受代幣或預算的限制，並創建任何人都可以從中獲取人工智慧技能的內部儲存庫。如果設定很困難，大多數人都不會採用。讓採用可見。創建公共 Slack 頻道，人們可以在其中分享他們所建造的內容。在全體人員中，展示非工程師所做的令人印象深刻的事情，例如財務建立財務系統或行銷自動化網站創建。提供實踐支援。舉辦任何人都可以參加的辦公時間，以培養人工智慧技能和工作流程。指定人工智慧專家，他們的全部工作就是傳福音、讓人們做好準備，並幫助他們達到「頓悟時刻」。追蹤使用情況並進行幹預。 Ramp 追蹤每位員工在 AI 工具上的代幣消耗。領導層共享這些數據，以建立自然的問責制，並在某人的使用率較低時介入。將其作為招聘要求。 PM 面試現在包括一個專門的會議，您需要建立一個工作產品，然後解釋為什麼要建造它以及它是如何工作的。 Geoff 一言以蔽之，總結了他在 Ramp 的每個職位的領導理念：你的工作就是讓你的工作自動化。 Geoff 說：「如果我告訴我的團隊 10 次 CTA 需要在首屏，那麼解決方法並不是說第 11 次。而是將反饋編碼到自動化設計關鍵流程或 AI 技能中，這樣就不會再發生這種情況。」Factory：從第一天起就原生 AI 如果 Linear 和 Ramp 展示了公司如何採用 AI 代理，從第一天起就展示了該公司如何在周圍構建什麼。 Factory 是一家擁有 55 名員工的人工智慧軟體開發公司，估值為 3 億美元，從頭開始就圍繞著人工智慧進行建置。它們的差異如下：僱用產品工程師工廠不會單獨僱用產品經理和工程師。相反，他們聘請了產品工程師來管理人工智慧代理並與人工智慧代理合作。典型的一天是這樣的：檢查代理運行的跟踪，看看系統在哪裡做出了錯誤的決策。編寫修復程式時不要將其作為程式碼，而是將其作為治理（例如，更新技能、新的 lint 規則或完善的自動化）。僅審查代理標記為高風險的 PR（代理負責其餘部分）。提出新想法並與同事和人工智慧討論優先順序。這項工作並不容易，需要更深入的專業知識，但影響力是巨大的。讓您的程式碼庫為代理程式做好準備代理程式需要一個他們可以實際工作的程式碼庫才能發揮作用。 Factory 對程式碼庫進行了五個成熟度等級的評分，而 3 級（「標準化」）是大多數團隊首先需要瞄準的等級。 Factory 的代理準備框架將專業知識編碼為可重用的技能一旦您的程式碼庫準備好代理，下一步就是為代理提供知識，以便透過技能（基本上只是文字 Markdown 檔案）做出正確的決策。工廠使用技能將專家和公司知識編碼成任何代理商或員工都可以使用的東西。以下是 Factory 內部使用的技能列表，並連結到他們的 Markdown 文件，供您複製和修改：產品管理技能。產品原理、11 星體驗框架（借自 Airbnb 的 Brian Chesky）、PRD 模板、評分標準和語言指導都在一個 Markdown 文件中。前端 UI 整合技能。指導 Droid 如何使用 Factory 的設計系統、路由約定和測試標準建置功能。 AI 資料分析師技能。使用完整的 Python 生態系統運行探索性分析、建立視覺化並產生統計報告。內部工具技能。建立管理面板、支援控制台和操作儀表板，並內建適當的存取控制和審核日誌記錄。 Vibe 編碼技能。使用現代框架從頭開始快速建立新的 Web 應用程式原型。如果您可以將最優秀的人員所知道的知識編碼為技能，則無需為每個功能聘請專家。將所有這些付諸實踐的 6 個步驟回顧一下：入職和管理代理商正在成為每個功能的核心工作。以下是您現在可以付諸實踐的六件事：Linear：預設每個開發人員都使用代理程式編碼工具，如 Cursor、Claude Code 或 Codex。讓產品經理和設計師進入程式碼庫。讓他們使用代理提交 PR 和發貨代碼。停止透過工程師來進行每一個小變更。來自 Ramp：衡量整個團隊的 AI 熟練程度。 Ramp 的 4 個層級框架為您提供了人們在哪裡以及他們需要去哪裡的共享詞彙。追蹤人工智慧的使用情況並將其納入性能預期的一部分。不衡量就無法改進，而激勵措施很重要。來自工廠：對您的程式碼庫進行代理準備評分。使用 Factory 的代理就緒等級來了解您的程式碼庫是否準備就緒。將您團隊的專業知識轉化為可重複使用的技能。將您最優秀的人員所知道的知識編碼到技能文件中，並使人員和代理商都可以輕鬆使用它們。最重要的是，像您僱用人類一樣僱用代理商。為他們提供背景信息，將它們連接到您的操作堆棧，並讓人員對其結果負責。請在評論中告訴我您的想法！
你的新工作是招募人工智慧代理：人工智慧本土公司的實際運作方式
By Creator Economy
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