人 × Agent 协作系列

一套正在我们团队、也正在 Cloudflare / GitLab / OpenAI 等前沿公司成型的协作模式。七篇文章,从"AI 自动写代码之后人怎么办"出发,逐层拆解到"人在 Agent 时代的不可替代性"。
自动化的目标不是减少人的参与,而是把人的参与推迟到真正需要判断的节点。
第 1 篇
当 AI 一天处理 285 个 case,人该怎么办?
一个 AI 队员一天处理 285 个 case、112 条超时工单、17 条幻觉工单——当 AI 像队员一样运转,人该怎么办?
第 2 篇
为什么必须让 AI 自动写代码:三个被忽视的崩溃点
三个被忽视的崩溃点:bad case 洪流、工单停滞、幻觉噪音。让 AI 写代码不是"更快",是保护人最稀缺的能力。
第 3 篇
AI 写完人 Review 不过来怎么办:用 AI 治理 AI
4500 行 diff 人怎么 review?让另一层 AI 把全量 diff 压缩成分级的头部问题。三份报告 + 🔴🟠🟡 门禁。
第 4 篇
谁来管控后续流程:AI 队员、自动化与人组成的三角
AI 既能写代码又能创建工单还能 @ 人——谁来管控?自动化、AI、人组成的三角,加上"显式转人工"铁律。
第 5 篇
共享环境:把工作现场从个人电脑搬出来
人接手时还要花两小时搭环境?把协作中心从个人电脑搬到 MR + Review App,让人真正接得住。
第 6 篇
门禁驱动:让机器只管机器能管的,人只判人该判的
"批次 completed"不等于"验收通过"。G1–G5 门禁驱动:机器只管机器能管的,人只判人该判的。
第 7 篇
人在 Agent 时代的不可替代性
当 AI 能做这么多事,人还剩什么?三类不可替代的判断:业务裁决、价值优先级、异常定性。