#组织能力

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今天亦仁在航海家群里号召老板都下场学 AI 编程， 我个人理解，AI 编程是元认知、元能力，类似英语， 而现在很多流行的 Sora、n8n 都只是一个衍生， 如果你都会 AI 编程了，还愁学不会这些软件或工具吗？ 擒贼先擒王。 公众号42章经今天发表了文章，有几个观点我很认同： 在未来，组织能力才是公司真正的壁垒， 用 AI 编程研发工作流，可以把效率提升10倍不止， 以前我们习惯让人来工作，有需要再求助 AI，未来我们会让 AI 搞定一切，有需要再让人介入， 可以想象，一个 AI 原生公司，和一个传统公司，效率的差距会有多大， 而如果老板不下场，不从业务逻辑上重塑公司，是不可能让员工帮你来完成这个目标的， 不需要老板亲自写代码，但需要你懂底层逻辑，知道公司需要什么样的人才， 如果你是一人公司，你就更需要借助 AI，一个人+AI 就是一个团队。 人➕AI＞AI， 人是为 AI解决上下文问题的；不是 AI 为人提效，而是人帮助 AI 提效。
#亦仁 #AI编程 #组织能力 #效率提升 #老板下场
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真正AI Native公司的实践探索经验。 最新一期42章经播客总结：组织能力才是 AI 公司真正的壁垒 | 对谈 Palona AI 联创任川 ① AI重构研发流程：效率提升不止十倍 传统互联网公司，代码审查平均要1-2天，而在Palona AI，时间被压缩10分钟。 秘诀是用CodeRabbit工具，完全让AI负责代码审查，半年多的实践证明效率和效果都远超传统方式。 ② AI原生工作流三大原则 1） 默认让AI做所有研发工作 从写文档、写测试、写设计文档到写代码、审查和监控，全流程AI优先。 只有AI无法完成时，人才会介入。 2） Claude Code是最佳AI编程工具 尽管国内受限，但它能力最强，支持二次开发，正如刘小排说：“只要有SOP，就没有Claude Code无法完成的任务”。 3）减少人机交互，消除瓶颈 传统"拉通对齐"会议往往是效率杀手，AI时代需要将上下文直接融入代码库，实现自动同步。 ③ AI时代的新人才标准： 1）上下文提供者 Context Provider 2）快速学习者 Fast Learner 3）创造者 Builder 人不是使用AI的工具，而是为AI提供上下文的赋能者。 Context Provider：提供AI所缺的行业知识和上下文。 Fast Learner：快速掌握"最少必要知识"，重点不是比AI更聪明，而是知道如何引导AI发挥最大潜力。 Builder：对最终结果负责，全流程掌控。 避免因分工导致的上下文传递损耗，一个人就能端到端完成任务。 ④ 组织形态的彻底重塑：按结果分工而非流程 Palona AI的20人团队完全没有全职PM，所有人都直接为业务结果负责： 1）按结果而非流程分工 团队分为商家体验组和消费者体验组，而非前端、后端等技术职能划分。 工程师可以直接修改任何影响其负责结果的代码，无需跨团队协调。 2）工程团队为核心，速度优先 工程师直接参与产品设计、市场沟通，先做出60分产品快速上线。 专业设计师再在此基础上优化至80-100分。 ⑤ 未来组织可能形态 少量核心合伙人+大量专业合同工 核心成员享受合伙人级待遇，同时灵活调用各领域专家资源。 ⑥ 招聘与人才筛选 1）采用Take Home项目测试 要求两天内完成一个必须使用AI才能完成的任务 现场测试：一小时内使用AI理解并改进一个充满"陷阱"的陌生项目 2）团队协作： 会议集中在每天3-4小时，其余时间专注独立工作。 工程师直接拜访客户，获取一手需求，跳过传统的"销售→PM→工程师"传递链条
#AI原生公司 #Palona AI #组织能力 #AI重构研发流程 #新型人才标准