undefined
关联
主持:Claire Vo
联合主持:Eddie Kim
涉及公司:Gusto · Cloudflare Worker · Vercel AI SDK
概念:Co-Founder · 凭感觉编程 · 垃圾桶法 · 拉取请求 · 功能标志 · 智能体 · 智能体循环 · Cloud Code · 永久 Zoom
来源:undefined
🎧 本集中文精华音频
一句话 TLDR
Gusto 五人团队用 AI 十周从零造出智能体产品,展示了一种全新的极简、高速开发模式。
本集讲述了一个极具启发性的 AI 时代软件开发故事。Gusto 是一家拥有超过一千名研发员工的大型企业,但其 CTO 兼联合创始人 Eddie Kim 带领一个仅由五人组成的小团队,在 10 周内从零开始构建并发布了一款全新的智能体产品「Co-Founder」。本期访谈拆解了他们颠覆传统的开发流程、背后的技术架构,以及 AI 如何重塑了团队的角色边界。
诞生于航班延误的「凭感觉编程」(Vibe Code)
故事的起点极具戏剧性。二月,Eddie 在度假返程途中因航班延误,意外在伦敦有了一段五小时的转机候机时间 [05:32 Eddie Kim]。作为一名技术领导者,他当时正在尝试使用 Cloud Code(一种 AI 编程工具),偶尔会在周末凭借直觉快速编写代码原型。在这无聊的五小时里,他打开电脑,用 Cloud Code 把脑海中酝酿已久的想法变成了一个原型。当他落地旧金山时,这个最终演变为 Gusto Co-Founder 的雏形诞生了 [06:31 Eddie Kim]。主持人 Claire Vo 笑称,她经常听到创业者们在长假或育儿假中,一手抱娃一手用 AI 编程并做出惊人成果的故事;她预测,给员工大段不被打扰的连续时间,将成为推进产品的重要方式 [07:26 Claire Vo]。
推翻一切繁文缛节:Zoom 与白板足矣
带回原型后,Eddie 没有启动常规的立项流程,而是找了几个经常交流的资深工程师和一位名叫 Katie 的设计师,在一个预定好的会议室里对着白板讨论 [09:39 Eddie Kim]。这块白板画着粗糙的线框图,列出了「任务」、「资产」等核心概念——这竟然成了整个 10 周开发周期里唯一的文档。当有人风闻这个项目来索取文档时,Eddie 会直接回答:「我们没有任何文档」[11:19 Eddie Kim]。
这个团队砍掉了几乎所有传统研发的标配:没有会议、没有技术规格文档、没有 Figma(一种设计软件)、没有用来追踪故事的 JIRA 看板、没有站会,也没有回顾会 [10:10 Eddie Kim]。他们唯一保留的结构化工具,是一个 24 小时开着的永久 Zoom(Perma-zoom) 房间。因为大家都是远程工作,有人会整天泡在里面安静地写代码,需要讨论时随时开口 [10:31 Eddie Kim]。
「垃圾桶法」:代码成本归零带来的自由
由于团队里没有头衔为「产品经理(PM)」的人,所有的产品决策都由团队成员共同完成 [13:27 Eddie Kim]。他们的工作流极其直接:用 Cloud Code 写一个功能,提交一个准备好供人类审查的拉取请求(PR,用于向主项目提交代码修改的机制),然后在永久 Zoom 里讨论「这个功能到底有没有意义?」[14:00 Eddie Kim]。如果答案是肯定的,当场进行代码审查;如果大家觉得不需要,就毫不犹豫地直接删掉这个已经写好的 PR。
这种做法催生了主持人所称的「垃圾桶法」[01:00 Claire Vo]。过去,写代码成本很高,丢弃代码令人心痛;但如今代码成本极低,你甚至可以开启一个 V2 分支从零重建,这在当下是完全合理的。
Eddie 分享了一段切身体会:当工程师建议把他的原型推倒重写时,他起初很抗拒,觉得那是自己的心血。但他最终选择信任团队,删掉原代码从零开始。事后证明这是最正确的决定,而他现在对丢弃代码已经完全习以为常 [15:48 Eddie Kim]。
【背景】拉取请求(PR,Pull Request)是软件开发中的一种协作机制:开发者写好代码后发起 PR,其他团队成员可以在合并前对代码进行审查和讨论。
极简技术栈与「雕塑式」开发
作为面向大众的智能体产品,Co-Founder 的技术栈简单得令人惊讶。它仅仅构建在 Cloudflare Worker 和 Vercel AI SDK 之上,没有使用复杂的第三方记忆或规划框架。Eddie 指出,对他们来说,所谓的「记忆」只是一个向数据库「记忆」列写入数据的工具。过去那种复杂的智能体循环栈,现在已经不需要了 [18:26 Eddie Kim]。
在具体的开发过程中,他们采用了一种「雕塑法」。设计师 Katie 会先做出一个带有假响应的纯前端体验,通过功能标志(Feature flag,允许在不完全发布的情况下控制功能可见性的技术手段)发布到生产环境。随后,工程师在后台并行构建数据模型和真实的智能体循环。前端不变,原本的假数据会慢慢被真实的运算结果替换 [20:16 Eddie Kim]。这就像是从一块大理石开始,边在生产环境中实地雕刻边将它变成艺术品 [19:54 Eddie Kim]。
设计师变身高产工程师
这个流程中最引人瞩目的,是设计师 Katie 的蜕变。她不仅做设计,还直接把前端代码写到了生产环境。根据他们使用的开发统计工具 DX 的数据,Katie 的真实代码吞吐量在整个一千人的研发组织中位列第 94 百分位,这意味着她击败了绝大多数受过专业训练的软件工程师 [22:45 Eddie Kim]。
Eddie 追问 Katie 成功的原因,得到两点结论:一是她本身就对技术充满好奇心;二是团队里有三四名工程师愿意花时间与她结对审查代码、教她如何更好地向 Claude 提示,以及判断什么是好代码 [23:29 Eddie Kim]。主持人强烈赞同这一点,她认为工程团队不应把非技术人员(如设计师或 PM)的提交视为累赘,而应像对待工程代码一样优先审查它们,这种文化投资会带来巨大的长期回报 [25:24 Claire Vo]。
用真实场景证明价值:复杂算薪也能自动化
在演示环节,Eddie 展示了 Co-Founder 如何解决现实中的繁杂问题。他举了一家纽约按摩水疗中心的例子:这位老板过去每周必须从排班软件 MindBody 导出数据,手工录入到 Google 电子表格中,计算出热石按摩或 CBD 精油的提成奖金和小费分配,最后再手动输入到 Gusto 中运行发薪 [32:32 Eddie Kim]。
【背景】MindBody 是一款常用于健身房、水疗中心等预约排班的软件。
而现在,借助 Co-Founder 的连接器(可对接 QuickBooks、Google Sheets、Notion 等),老板只需用大白话在自然语言中写明计算规则(例如「每次热石追加销售加 15 美元奖金」),智能体就会自己去读取电子表格、执行计算、更新薪资系统,并在最终提交前向用户确认 [34:10 Eddie Kim]。它还可以跨渠道运行:你可以直接通过发短信问「我有没有需要批准的休假请求?」,它便会代为执行操作 [31:01 Eddie Kim]。
给领导者的建议:亲自动手,写到生产环境
访谈末尾,Eddie 给其他企业高管提出了强硬的建议:不要只停留在用 AI 做个原型来向团队炫耀,那会让你低估工程落地时的真实难度。高管们必须亲自下场,编写并合并真正经过审核的生产级代码 [45:35 Eddie Kim]。Eddie 自己在过去三个月里,其代码吞吐量甚至达到了全公司第 95 百分位 [46:40 Eddie Kim]。
主持人对此深表赞同:「现在是时候让硬技能再次现身了,而不是仅仅依靠领导力和感召力。」如果不亲自花时间使用这些 AI 产品,就根本无法理解它的底层原语和用户体验边界,更别提制定什么 AI 产品战略了 [47:00 Claire Vo]。这一切的根本动力,来自于 Eddie 第一次自己动手搭建 OpenClaw 个人智能体的经历——正是那段艰难但震撼的实操体验,让他真切感受到了个人智能体的潜力与痛点,进而孵化出了 Co-Founder [47:55 Eddie Kim]。
【背景】OpenClaw/OpenClaw 可能是对开源个人智能体项目 OpenHands 或类似产品的音译误转。Eddie 提到购买 Mac mini 且极难买到的细节,符合在本地部署大模型或智能体框架的典型特征。
金句(中英对照 · 过机器闸门三联校验)
我们没有会议,没有技术规格,没有 Figma,也没有用来追踪故事或追踪工作的 JIRA 看板。
We had no meetings, we had no tech specs, we had no figmas, we had no JIRA board where we tracked stories or tracked work.
—— Eddie Kim · [00:00]
而那个白板,我拍了一张照片,确实是我们在整个 10 周过程中产生的唯一文档。
And that whiteboard, which I took a photo of, was like literally the only documentation that we ever produced in this whole 10-week process.
—— Eddie Kim · [11:03]
平均而言,你们工程团队的 PR 是否比非工程团队的 PR 得到更快的审查?全面的人都说是的,当然是。这是一个反模式,你需要优先审查这些非工程 PR,就像审查你们的工程 PR 一样高。
on average is your engineering teams PRS getting faster review than their non-engineering teams PRS and like across the board people are like yeah of course they are like that is an anti-pattern you need to prioritize reviewing these non-engineering PRS just as high as you do your engineering ones
—— Claire Vo · [25:24]
在产品开发过程中,你可以有大得多的野心,也能承受大得多的风险。
you can be a lot more ambitious and you can afford a lot more risk in your product development process.
—— Claire Vo · [36:02]
是时候让硬技能再次现身了,而不是领导力、感召力、对齐。
it’s time for the hard skill to show up again, not leadership, inspiration, alignment.
—— Claire Vo · [47:03]
如果你现在没有把你所有的时间都用来使用 AI 产品,就很难构建出优秀的 AI 产品。
It’s very hard to build great AI products if you are not spending all your time using AI products right now.
—— Claire Vo · [47:24]
我发现 AI 是如此顺从,它只是默认做你想做的事,但我实际上想要它挑战我。
I find that AI is so deferential and it just kind of like defaults to doing what you want to do but I actually want mind to challenge me
—— Eddie Kim · [50:04]
相关单集
- 《神话之后的红队评估 — Zico Kolter与Matt Fredrikson，Gray Swan》 —— 同概念:智能体 (agent)、OpenClaw
- 《OpenClaw创始人：为何80%的应用将消失》 —— 同概念:智能体 (agent)、OpenClaw
- 《赋予AI智能体计算机——Daytona创始人Ivan Burazin》 —— 同概念:智能体 (agent)
- 《Satya Nadella：Microsoft Build特别跨界对谈》 —— 同概念:智能体 (agent)
- 《为什么前沿生态必须开放》 —— 同概念:智能体 (agent)
- 《为什么 AI 基础设施必须为「Agent 体验」进化》 —— 同概念:智能体 (agent)
- 《2026-07-19-lennys-netflix-cpto-on-ai-and-the-future》 —— 同概念:智能体 (agent)
中文精华由 GLM-5.2 从官方转写稿全译→浓缩产出,金句经机器闸门(逐字命中转写稿+时间戳区间+说话人)三联校验。英文原稿/全译存档于项目仓库、本页不展示(可事后核对);上云后迁 R2(C7)。