像管理团队一样管理 AI

好吧，你们都对 AI 激动不已。“它会改变一切，”你们说。“它可以为我写代码，”你们喊道。别扯淡。大多数人只是在戳它，让它写些鸡毛蒜皮的 FizzBuzz，然后以为自己发现了火。你们不是工程师，在玩一个华而不实的玩具。

先说清楚一件事：AI 不能替代人的思考。它是一个工具。一个强大的工具，没错，但也是个愚笨的工具。它更像是一个有无限耐心但毫无理解力的初级程序员。要想做成真正的工作，你不能仅仅“使用 AI”。你必须去管理它。

你那支奇怪的异步开发团队

别再把它当成一个整体的“AI”。那不过是营销话术。在任何认真的项目里，你面对的是一群分工明确的代理。你——人类——是项目负责人。你的工作是拆解问题并分配任务。

这是一个不会让人抓狂的工作流，基于一个简单原则：每项工作用最合适的工具。不会用螺丝刀去敲钉子，为什么要让一个语言模型去做系统架构？

我是这么看的：你是老板，其他的都是你的团队。

成员说明

1. 你（人类）：架构师，老板，也是提出真实需求的人。你的工作是提供愿景、做出困难决定，并且最重要的是——审查工作。如果你盲信 AI 的输出，那结果的烂摊子就是活该。

2. 朱尔斯（中校 / 计划者）：这是你的高阶代理。你不会让它写一个 for 循环，你让它给出系统设计、项目骨架和实施计划。它负责把史诗级任务拆成较小的 story，并分派给专职代理。它也会做初步代码审查，抓住明显的低级错误，避免浪费你的时间。

3. 克劳德（文案与文档高手）：擅长处理语言相关的任务。用它来写文档、生成基于函数签名的单元测试描述，或把代码块转换成可读的说明。它适合定义明确、以文本为主的工作。

4. Codex（苦力 / 代码生成器）：写模板化代码的主力。给它非常明确的任务："写一个 Python 函数，接收用户 ID，从数据库取回资料并返回一个 User 对象，这里是表结构。" 它不是用来做创造性工作的，而是把明确的规范快速转换为样板代码。

5. Cursor/Copilot（在你旁边的实习生）：就是增强版的自动补全。它陪你写代码，建议下一行内容。它能减少输入量、处理可预测的琐碎工作，但不负责系统设计——它用来帮你完成思路。

别再当保姆，开始做管理者

看到规律了吗？你不是在写每一行代码，也不能坐等奇迹发生。你是在扮演管理者。

• 委派：把工作拆解并交给合适的代理。
• 规范：给出清晰、无歧义的指令。垃圾输入产生垃圾输出。如果你的规格含糊，结果只会很糟。
• 审查：你是最终的把关人。你审查 PR、运行代码，对质量负责。

别指望通过不断提示就能拿到一个复杂应用的成品——那是幻想。真正的生产力提升来自于把枯燥重复的部分自动化，从而让你把精力放在困难的事情上：架构、业务逻辑，以及确保东西真的能跑起来。

所以别再抱怨 AI "不够好"。它只是个工具。学会正确使用它，管理好你的团队。现在回去干活吧。