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当智能体编码成为默认,工程组织正经历从流程到结构的系统性变革。核心内容:1. AI原生工程流程如何淘汰传统研发模式2. 从路线图规划到即时规划的方法转变3. 智能体时代团队协作与评审的新规范
在 Code w/ Claude SF 2026 上,Claude Code 与 Claude Cowork 工程总监 Fiona Fung 分享了一个关键变化:当智能体编码成为默认工作方式后,团队的流程和组织结构也随之发生了变化。
很多年来,构建应用时最昂贵的部分一直是工程带宽。我们过去围绕软件规划和交付建立的所有流程,无论是最早的瀑布式开发,还是后来的敏捷开发,本质上都是围绕这个成本设计的。
我在 21 世纪初开始职业生涯,当时参与的是 Visual Studio。那时候,我们把软件刻录到 CD-ROM 里发布,还必须遵守严格的制造交付截止时间。后来,软件可以在线分发,我们开始持续提升发布频率,逐步走向连续更新。现在,我们又一次改变工作方式,这一次改变的是写软件所需的时间和人力。
在 Claude Code 团队,写代码、写测试、重构代码,已经很少再成为拖慢我们的因素。但当智能体编码消除了“亲手敲代码”这个瓶颈后,瓶颈并没有消失,而是转移到了验证、代码评审和安全上。
现在,我们都可以非常快速地生成大量代码,但这也带来了新的问题:这些代码正确吗?后续如何维护?而我从其他工程负责人那里听到最多的问题之一是:
“你们是怎么让人类跟上这种代码评审节奏的?”
我们建立流程,通常都有原因:要么是为了弥补某个缺口,要么是为了让某件事运转得更好。但当那个缺口已经不存在、流程已经过时时,它们很少会自动消失。
当 Claude Code 团队开始把智能体编码作为默认工作方式时,我们原有的很多流程都不再适用了。下面是我们重写的一些团队规范,以及背后的原因。
过去的默认做法,是花大量时间做前期规划,因为编码时间很昂贵。
我刚加入 Claude Code 团队时,我们写过一份相当不错的六个月路线图。但因为 Claude Code 带来的变化太快,这份路线图到了第三个月就已经过时了。
现在,工程速度和吞吐量已经不同了,所以我们做 sprint 规划的方式也发生了变化。我把它称为“即时规划”,也就是 JIT planning,有点像 JIT compiling:如何在正确的时间,做刚刚好的规划?
我们的规划仪式,不再以设计文档为中心,而是更多转向 PR 讨论或原型验证。这个领域变化太快,所以我们不会做很多传统意义上的产品评审。现在的流程是:先做原型,让大量内部用户用起来,然后迅速基于反馈行动。
以前,当工程师写代码时,如果你想搞清楚某个问题,第一步通常是找到写这段代码的人。
现在,由于我们的所有 PR 都有 Claude 参与,“是谁做了这个改动?”已经不再是一个足够好的问题。
新的规范是往下再问一层:你真正想知道的到底是什么?
比如:
• 你是在找是谁引入了某个回归问题吗?
• 你是在找能回答客户问题的专家吗?
• 你是在寻找某个决策背后的上下文吗?
你应该直接把这个问题问 Claude,并判断 Claude 是否可以基于更多数据和上下文直接回答。
在 Claude Code 团队,不管问题是什么,我们都会继续追问一句:
“这件事有没有办法自动化?”
例如,过去我每天早上喝咖啡时,会手动让 Claude 总结客户反馈渠道。后来,这变成了一个后台自动运行的流程。
我们非常重度地使用 Code Review。Claude 会处理风格和 linting 问题、PR 反馈请求、在完整提交之前发现并修复 bug,以及补充测试。
但我们仍然明确需要人类参与的地方,是专业判断。
新的规范是:在人类真正重要的地方进行人工评审。
比如,涉及法律审查时,我一定希望法务伙伴参与风险容忍度判断;涉及信任边界和安全敏感代码时,我希望领域专家参与;产品经理和设计师也需要参与产品感觉和审美判断。
不过,这件事需要持续评估。因为随着模型能力提升,信任与验证之间的平衡点会持续变化。今天必须由人类完成的事情,到了下一个模型版本,可能就会变得不一样。
Claude 和 AI 已经重塑了团队里的很多角色。
现在,我们的产品经理也会写很多代码,这一点很有意思。借助 Claude,很多非传统程序员也可以做更多工程工作;同时,工程师也开始承担内容、设计等过去通常不属于技术侧的工作。
在 Claude Code 工程团队,我尤其看重两类人。
第一类,是有产品感觉的创意型构建者。他们是那种充满想象力的人,对交付真正解决问题的产品充满好奇和热情。
第二类,是拥有深厚系统能力的工程师。比如我刚加入团队时,就注意到我们缺少系统背景专家。而当我们开始构建 Claude Code on the Web,希望确保 Claude 能在各种环境中运行时,这类能力就变得非常关键。
相反,我不那么看重纯粹的原始吞吐量,因为模型已经可以处理这部分工作。更重要的问题是:哪里仍然需要人类的专业能力?那才是我会重点投入的地方。
规划方式的变化:
之前是六个月产品路线图。
之后是即时规划,也就是先做原型,让内部用户用起来,再基于反馈快速行动。
上下文获取的变化:
之前是找到写代码的人,然后问他。
之后是先问 Claude,再判断你正在询问的事情是否可以被自动化。
代码评审的变化:
之前是人类审查所有内容。
之后是 Claude 处理代码风格、bug 和测试,人类只在领域专业判断重要的地方进行评审。
团队构成的变化:
之前是固定角色:工程师写代码,产品经理做规划,设计师做设计。
之后是角色边界模糊:产品经理做原型,工程师参与设计和上下文工作。招聘时更看重创意型构建者和深度系统专家。
随着这些规范发生变化,有些内容被明确规定为团队原则,有些则交给小团队,也就是 pod,自行探索。
Claude Code 核心团队有一组不可协商、必须遵守的原则。
Claude Code 团队的每一位成员,包括跨职能合作伙伴,都会使用 Claude Code,也会使用 Claude Cowork。
我们一直在思考,如何让 Claude 帮助我们更快、更高效地完成工作。
我加入 Claude Code 时,希望每一位管理者一开始都先以 IC,也就是个人贡献者的身份参与团队,先通过交付来学习如何成为团队里高效的工程师,并真正体验和理解在 Anthropic 做工程师是什么感受。
在 Claude Code 和 Claude Cowork 上,我们只有一个整体团队使命。管理者支持不同的工作 pod,同时保持团队敏捷,让人可以流动到最需要他们的地方。
最后,我们会持续追问:为什么我们要这样做?
当某件事不再合理时,团队成员被明确授权去质疑并废除旧流程。
不过,在这些少数原则之内,每个 pod 都拥有很大的自主权。
他们可以自行调整如何使用 Claude 做 triage,如何运行规划仪式或站会,以及哪些工作流应该最先被“Claude 化”。
当你开始推广这些变化时,工程负责人应该从现在开始追踪三个数字。
一个工程师、设计师或产品经理,需要多久才能真正开始产生有效产出?
在我们团队,这个速度比一年前快了很多。现在工程师在入职第一周就能交付真实代码。
这个指标很值得深入分析,因为它可以帮助你发现工程流水线里哪些环节难以扩展。
当我们生成的代码越来越多时,构建系统和持续集成,也就是 CI,有时可能会跟不上。
对我们来说,默认情况下,每一次提交都是 Claude 辅助完成的。我已经有四个月没有见过非 Claude 辅助的提交了。
不过,在第三点上,不要把吞吐量误认为成功本身。吞吐量只是一个指标,真正重要的指标,是你到底想解决什么问题。
只要目标对齐,吞吐量可以帮助你更快地解决问题。
如果只让我留给你一个建议,那就是:挑出你团队里最吵、最烦、最耗精力的工作流。
它可能是成本最高的工作流,也可能是你一直不想碰的工作流,或者是团队最不期待的工作流。
然后问自己:它现在还在发挥原本的作用吗?如果是,它能不能被自动化?
我曾经待过一个团队,每周都有一次成本很高的评审会,会议室里坐着很多人。我注意到,除了轮到自己汇报状态时,其他人几乎都在用笔记本电脑做自己的事。
轮到他们时,他们会抬起头,汇报一下状态,然后又低头回到自己的电脑上。
我问了一个很简单的问题:
“我们为什么还要开这个会?这看起来像是在用一种非常昂贵的方式消耗大家的时间。”
就是这一个问题,让所有人意识到这个会议已经没有必要了。于是我们取消了它。
所以,你也可以问问自己:
在你的工程工作流里,有哪一个环节可以考虑自动化,甚至直接取消?
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