AI时代的变更到底怎么管(抛砖引玉版)
传统变更管理靠摩擦力控制变更频率,AI把摩擦力打没了。变更管理从人的流程问题变成了上下文工程问题。分享我们在SDD体系下用结构化锚定管理变更的实践和未解难题。
Agents 特区是一个 AI 工程实践者社区。成员全球分布,从大厂到一人公司,共同探索怎样用 AI Agent 重新定义软件工程的生产方式。
社区成员在各自的组织里推进 AI Agent 的工程化应用——重新编排团队结构,构建适配 AI 时代的开发工具链,追求端到端的业务价值交付。这些实践被整理为 Harness Engineering Playbook,全球第一个面向 AI Agent 时代的软件工程框架。社区同时持续收集和分析一手案例,通过每周六晚的线上分享会和社区文章向外输出。
这里鼓励探索,鼓励挑战,不鼓励客气。
传统变更管理靠摩擦力控制变更频率,AI把摩擦力打没了。变更管理从人的流程问题变成了上下文工程问题。分享我们在SDD体系下用结构化锚定管理变更的实践和未解难题。
AI把代码生产成本打到了地板,项目管理成本反而涨了。传统项目管理管的是能不能按时做完,AI项目管理管的是做的东西到底对不对。这两件事需要完全不同的管理工具。
从提示词工程到Harness Engineering,AI编程这条线一直在做同一件事:人离代码越来越远,但对产出的控制力越来越强。OpenAI用3个工程师让Codex生成100万行代码的实践,揭示了Harness在AI编程可靠性中的决定性作用。
学AI的最好方式就是别学了,找一个真实的业务问题直接上手。从一个月300块的生鲜门店AI助手案例出发,讲清楚从问题出发而非从技术出发的实践路径。
Agents特区论坛第20期复盘:米总用AI给香港生鲜门店做了一套语音驱动的管理系统,月成本不到300块,解决了困扰行业几十年的库存管理问题。
那真是个孤独的探索者,自己有想法,自己去实践:错了,再来;对了,继续。因为总体比较前沿,外面也不见得能找到什么有用的资料。自己也能探索出一些结论来,但总体效率非常低。
进群之后发现很多自己的探索结论早就是 common sense 了。成功、失败经验远不是个人实践可以比的。
扫码进微信群。每周六晚有线上分享会,平时群里日常对线。进群要自我介绍,潜水会被清理。