AI时代顶尖工程团队的不同之处
本通讯由以下机构赞助G2i.
“优秀工程师”的标准变了，但你的招聘流程没有。
一年前，使用AI编码意味着一次使用一个AI代理。现在则意味着同时协调3到5个代理，同时关注代码质量。
如果你的技术面试过程仍然只考纯语法，那你是在筛选一个已经不存在的职位。
- 现场评审，由真人实时评审
- 评分：RL、RAG、能动发展和评估判断
- 基于两年前沿人工智能实验室工作积累
- 经过认证的资深和员工级工程师，拥有10+年生产系统的开发经验
请查看G2i如何评估真实的工程判断：
感谢G2i赞助本期通讯。让我们回到今天的思考！
介绍
今年里，我有幸与许多不同的人和团队交流，了解每个人的工作方式以及他们成功的原因。
我访问过旧金山的许多公司，并与来自世界各地的工程师和工程领导者进行了无数交流。
在今天的文章中，我分享一些见解，特别是关于精英工程团队与普通团队的区别。
本文分享的见解来自：
- 苏尔曼·乔德里，OpenAI ChatGPT 工程主管
- 文卡特·文卡塔拉马尼，OpenAI应用基础设施副总裁
- 凯特琳·莱斯， Anthropic平台工程主管
- 杰斐逊·弗雷泽，Shutterstock 人工智能元数据与交付主任
- 安德鲁·丘吉尔，技术官，Weave
我问他们的问题是：“是什么区别于精英工程团队与普通团队？”他们的回答已在本文中分享。
这是一篇面向付费订阅者的文章，以下是完整的索引：
- 精英工程团队专注于“外环”
- 明确北极星方向，并建立良好的衡量标准以衡量成功
🔒 在Anthropic，精英团队比一般团队更有野心
🔒 团队资历和投入工作充分说明了团队的优秀
🔒 精英团队在更扁平的组织中工作，且在支出和价值交付的比例上保持良好
🔒 遗言
开始吧！
精英工程团队专注于“外环”。
OpenAI ChatGPT 工程主管 Sulman Choudhry 用内环以及外环线软件开发。
内循环指的是更快地交付或编写代码。但问题在于，代码越多并不总是越好。许多普通团队已经擅长这方面，他们构建快速，产出大量代码。
然而，真正的区别出现在外环。
外循环则是获取真实的用户反馈，从中学习，并快速迭代改进产品。普通团队在这里经常遇到瓶颈。
精英团队优化了这两个循环。他们不仅快速编写代码，还构建系统，帮助他们测试想法、收集用户信号，并更快地迭代实现实际成果。
还有苏尔曼举的例子：
精英团队不再编写代码并手动测试，而是使用像Codex这样的工具作为开发流程的一部分进行测试和迭代。这帮助他们更快地达到预期结果。最终版本的外环将开发直接与真实用户结果连接起来，比如产品使用或用户参与度。
所以，总结一下Sulman分享的见解：
- 普通团队主要优化内环，专注于更快地编写和生成代码。
- 精英团队优化外环，加快学习速度并推动实际影响。
最重要的是影响力，而不是写代码的数量。
明确北极星和良好的衡量标准来衡量成功
OpenAI应用基础设施副总裁Venkat Venkataramani提到，对于特定团队较短的工作时间，更容易判断团队表现是否好，因为有明确的交付成果和明确的指标。
但很难判断项目是否耗时较长。
这对基础设施团队来说是一个重要的信号，将项目拆分成更小、更易管理的部分，因为这样你才能更清楚地展示进展。
文卡特分享的两支精英球队的具体高信号是：
- 团队对北极星的目标有清晰的认识吗？（团队的长期目标）他们能否实现这个目标？
- 另一个信号是，如果团队没有建立具体的指标来跟踪，以了解他们的表现。
然后他还分享了以下内容：
对于每个基础设施团队来说，总有需要进行“爬山”的时刻，这意味着团队可能会因为基础设施工作不可预测而被工作量压得喘不过气。优秀的团队能够很好地平衡短期压力，同时不忽视长期目标。这意味着他们不会在压力大时“全力以赴”，而是保持冷静，指定特定人员专注于正确领域，清楚沟通项目时间表变动，并且能够在不失手的情况下兼顾一切。
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