[
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "你好，我是Diana，我是YC的一位合伙人。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "在过去的几个月里，我越来越清楚地认识到，AI 不仅会改变软件开发的速度或哪些工作流程会被自动化。它还将从根本上改变软件开发的方式"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "创业公司应该从哪些角色存在来思考构建什么样的产品。在这一集中，我将讨论创始人应该如何思考建立一个人工智能原生公司的方法，什么是"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "团队应该扮演的角色，以及他们现在可以采用的具体内部实践以更快地前进。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "目前，大多数人谈论AI更多的是关于提高生产力。他们会详细讨论AI如何让工程师更高效，或者我们需要将智能体添加到现有的工作流中并进行交付"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "更多功能。这种表述忽略了我们目前所看到的转变，这不仅仅是关于生产力提升，而是全新的能力。有了AI工具，合适的人员现在可以构建"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "以前需要整个团队才能实现或根本不可能的功能。从新能力的角度思考AI，对创始人如何运营公司有几个重要影响。在"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "在高层次上，看待AI的方式应该是它不应该只是你们公司使用的工具。而应该成为你们公司运行的操作系统。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "每一个工作流、每一个决策和每一个流程都应该通过一个不断学习和改进的智能层。这具体意味着每一个重要的流程在"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "你的公司应该被一个智能闭环所捕捉。闭环捕获信息，将其反馈给智能系统，并随着时间的推移改进过程。如果你曾经"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "研究过控制系统，你应该会熟悉开环和闭环系统的区别。开环是不包含反馈回路的控制系统。在旧世界中，"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "公司基本上运行为开放循环。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "你做出了决定并执行了，但并不总是系统地衡量结果并调整过程。开放式循环本质上是有损失的。相反，闭环则是"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "自我调节。它会持续监控自身的输出并调整流程以更好地达成既定目标。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "闭环对于正确性和稳定性极其强大。通过自我改进的智能体，你的公司应该运行在一个闭环中。为了构建这些闭环，你需要"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "使整个公司可查询。换句话说，整个组织都应该对AI可见。每一个重要的行动都应产生一个智能体中心可以利用的产物。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "公司可以从中学习并用于自我提升。这意味着用AI会议记录员录音你的会议，减少私聊和邮件，并在整个沟通中嵌入智能体"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "渠道。这也意味着构建包含公司所有内容的自定义仪表板，包括收入、销售、工程、招聘、运营等一切内容。这里有一个具体的工作方式示例。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "取工程、管理以及冲刺规划。如果你有一个智能体可以访问你的线性票据，所有的Slack工程频道，来自邮件或其他工具如Pylon的客户反馈"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "和GitHub，将计划写在Notion或Google文档中，在每日站会上的销售电话和录音，然后智能体可以分析你在上一个迭代中实际交付了什么以及执行得如何"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "真正满足客户的需求。在此基础上，智能体可以进一步实现全面的可见性，了解哪些功能已上线、哪些有效、哪些无效。这样，智能体就可以开始展望未来。他们可以提出"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "为工程师制定的冲刺计划更加可预测、准确且准时。以往那种极度失真的主管状态汇总一去不复返了。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "我自己管理过工程团队，现在看到YC多家公司的这种变化，这真是一个游戏规则改变者。过去需要不断协调的事情，现在默认变得可读和可查询。我"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "见过团队这样做能够将工程冲刺时间减半，并在相同时间内完成近十倍的工作量。这里的总体原则是，要充分发挥其全部功能，你需要"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "为模型提供尽可能多的背景信息，就像你向员工提供的那样。当你这样做时，你的公司就不再是一个开放循环，在这个循环中，信息是碎片化的并且需要手动解读。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "成为一个闭环系统。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "状态、决策和结果不断被捕捉并反馈到这个智能层中。结果是一个系统始终拥有一个最新的实际情况视图。有"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "这也是一种新的范式，用于最高成长速度的公司构建产品AI软件工厂。如果你熟悉测试驱动开发或TDD，这就是其下一阶段的发展"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "就是这样。借助软件工厂，人类编写一个规范和一组测试用例来定义成功标准，然后智能体生成实现代码并不断迭代直到测试通过。人类定义要构建的内容"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "并且评估输出。实际的代码是智能体的工作。一些公司已经将这一点推进到他们的仓库中没有任何手写的代码，只有规范和测试框架。强大的"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "DM的AI团队是实现这一目标的一个例子。他们的最终目标是一个系统，基本上消除了人类编写或审查代码的必要。因此他们建立了自己的软件工厂"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "规格和基于场景的验证驱动智能体编写测试并迭代代码直至满足概率满意度阈值且能正常工作。这就是你如何实现的"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "thousandx 工程师，就像 Steve Jay 所说的，通过围绕一个单一工程师建立一个智能体系统，使他们能够构建之前从未能独立完成的东西。这个时代"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "千名甚至一万名X工程师在这里。以这种方式构建公司，遍布AI循环、可查询的组织和软件工厂，其一重要影响是，经典的"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "管理层次不再有意义。在旧世界里，你需要中层管理者和协调者来低效地上下传递信息。而在新世界里，"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "智能体层就是为此服务的。如果你的公司是可查询的、富含成果的，并且对AI具有可读性，那么你应该几乎不需要任何人工中介层。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "这很重要，因为您公司的速度仅限于其信息流。您可以移除的每一层人工路由都是直接的速度提升。一个很好的例子是杰克"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "多西现在在 Block 深入研究了相关工具后得出了一个结论，很多人都有类似的看法。这不仅仅关乎逐步提高生产效率。他的观点是，如果"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "你保持相同的组织架构和管理结构，完全错过了这一转变。公司本身必须重建为一个智能层，人类在边缘引导它"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "而不是通过它来路由信息。杰克建议，未来每家公司都会拥有三种员工 archetype。第一种是个人贡献者或 IC，基本上就是建造者"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "智能体。这是一名直接在AI原生公司中制定和运行事物的人。这不限于工程师。每个人都参与构建和运营支持销售。每个人都会带着工作原型参加会议不"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "路演材料。第二是DRRI，即直接负责个人，专注于战略和客户成果。这不同于传统的管理者，他们是明确负责"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "结果。一人一结果，没有隐藏。第三种是AI创始人的类型。这个人仍然在构建，仍然在指导并以身作则。如果你是创始人，这需要是你本人在"
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  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "处于前沿，向你的团队展示巨大的能力提升是什么样子的，而不是将AI战略委托给他人。在这种结构下，公司能够获得超出预期的结果"
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  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "以更小的团队规模运作。最大化词元使用，而不是人员数量，将是关键转变。最好的公司将是那些做到词元最大化的公司。从这个角度来看问题。一个人"
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  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "借助AI工具可以相当于在一家非AI公司需要一个大型工程团队才能完成的工作。这意味着工程、设计、人力资源和行政团队将大幅精简。因此你应该"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "愿意承担一个令人不舒服的API账单，因为它取代了原本需要更多且成本高昂的人力资源。但这绝不能仅凭我的话就信以为真。你"
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  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "外包你对这些工具力量的信念。你需要自己开发它们，通过实际与智能体一起编码并使用它们，直到开始打破你自己的先入之见，关于现在的情况"
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  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "构建的可能性。如果你是一位早期创业创始人，你在这一方面有很大的优势可以领先一步。你没有果园中的legacy系统或成千上万的人需要重新培训。你是小规模的"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "足以让你的公司从第一天起就开始构建。相反，对于现有的公司来说，他们需要维护并增长一个活生生的产品，同时还要解构数年的标准运营模式。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "软件构建的程序和核心假设。一些公司可以通过启动小型内部隐秘工作团队来实现这一点，这些团队可以从头开始构建AI原生系统，独立于其他部分"
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  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "从核心业务来看。Mutiny 是一个很好的例子。但对于大多数公司来说，对核心流程的任何更改都有可能破坏已经正常运作的东西。因此，本质上，这些大型"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "公司将很难实现AI原生化。初创企业没有这种限制，这是利用这一优势的一大关键。你可以设计你的系统、工作流程和企业文化"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "从AI开始运营，并因此比传统竞争对手快上千倍。"
  },
  {
    "speaker": "Speaker 1",
    "text": "相同"
  }
]