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AI 原生团队引领前沿
想了解未来的工作方式，不妨看看创业公司今天的运作模式。我们采访了十多家快速成长的创业公司，了解他们如何利用智能编码工具构建产品并扩大规模。这些创业公司正在改变构建者的身份、淘汰标准，以及如何在构建方式和构建内容之间形成良性循环。
他们的交付速度堪比规模大十倍的组织。
本指南将深入探讨这些组织的独特实践，总结他们快速交付并保持竞争优势的规则。同时，我们也将探索：如果一个组织从零开始用 Claude Code 构建产品开发生命周期，会是什么样子？
五条规则
- 人人都能交付
- 自动化繁琐任务
- 信任但需验证
- 为重构而建
- 原型设计、内部试用、投入生产
创始人见解精选
提示： 只想了解实用步骤？请查看本指南末尾的清单，汇总了各章节的关键技术建议。
人人都能交付
智能编码降低了门槛，让最了解问题的人能直接交付修复的第一个版本。
Claude Code 让非技术员工也能构建功能，无需精通编程语言或集成开发环境。
“不仅工程师交付更多，连我这样的非技术人员也能交付界面改动和其他产品改进。” — Mads Lunau Liechti，Parahelp 联合创始人
对于创业者来说，这有明显优势：他们没有大公司的庞大人力，因此“全员上阵”；而且非技术成员带来了领域专业知识。
“Claude Code 改变了律师在 Crosby 的角色。律师是产品的最佳用户，拥有最深的产品洞察。看到他们亲自参与开发非常令人振奋。” — Ryan Daniels，Crosby 联合创始人兼 CEO
Heidi 的联合创始人兼 CEO Dr. Thomas Kelly 也表达了类似观点。
“Claude Code 解决了信息传递的断层。过去一个新想法要经过产品经理、设计师、工程师，常常丢失本质，耗时数周。现在真正懂问题的人可以直接提交代码，设计师和工程师只参与他们擅长的部分。” — Dr. Thomas Kelly，Heidi 联合创始人兼 CEO
“人人交付”听起来很理想，实际操作中如何？市场团队会审批代码合并请求吗？法务团队会调试测试？
答案是仍有分工，市场专注市场，开发专注开发，但从零到一的原型构建对所有人开放。
最有效的创业公司还建立了机制，确保这种贡献成为系统化而非偶然或个人行为。
建立连接
让员工使用 AI 是一方面，提供访问 Claude Code 和相关工具是另一回事。
“我们不回避非技术员工参与，反而积极拥抱。我们认为每个岗位都在变成工程岗位，因为都能构建软件……我们招聘喜欢折腾、热衷构建的人。” — Kareem Amin，Clay 联合创始人兼 CEO
Crosby 不是把律师拉去用 Claude Code，而是把 Claude Code 集成到律师熟悉的工具和工作流程中。
gh
kubectl
bq
psql
站会展示
想让想法获得优先级，资源才能支持落地。产品经理的路径清晰，但非技术员工则不然。
Clay 每季度评审原型，纳入正式路线图。例如市场团队成员构建了一个自动代理，访问网站、填写表单、计时响应、评分体验并生成报告。
Omni 有专门的 Slack 频道分享 Claude 生成的原型，所有人包括高级技术人员都参与。他们还践行“人人交付”的对应原则“人人与客户交流”。
“虽然工程师不自然喜欢客户电话，Omni 仍让他们面对客户，加快反馈闭环。” — Chris Merrick，Omni 联合创始人兼 CTO
共享技能
“人人交付”与“零散开发”之间界限微妙。无论谁做的功能原型，都需整合成统一产品。技能（可复用的指令文件）帮助团队保持标准和上下文一致。
“团队任何人都能用 Claude Code 草拟产品组件、营销材料或演示文稿，参考我们的设计系统。涉及产品的 AI 需达到更高标准，Claude Code 帮助我们精准实现。” — Dr. Thomas Kelly，Heidi
技能还能帮助新员工快速上手。
“我们有一个 GitHub 仓库存放 Claude Code 技能，作为共享知识库，快速启动会话，包含数据库、数据仓库位置、模式信息和公司上下文。即使上下文略有过时，代理也能快速验证并纠正。” — Mukund Jha，Emergent 联合创始人兼 CEO
“我们的工程师用 Claude Code 构建内部专用代理市场，按角色分类，工程、交付和销售各自获得定制工具。” — Jack O'Hara，Translucent 创始人兼 CEO
提示： 技能可通过目录共享，员工最佳实践即时传递。每个子目录放置 CLAUDE.md 文件，定义该目录的编码规范。技能适合按需执行流程。详情见：Steering Claude Code。
自动化繁琐任务
代理承担生命周期中机械化的80%，工程师专注需判断的部分。
自工业革命以来，所有公司都追求技术效率，但这些创业公司因采用速度和深度脱颖而出。
他们认为 AI 是使命核心，明确让代理处理机械化80%，工程师专注复杂判断。
“人人都在竞相构建 AI 产品，真正变革的是重塑公司运作方式。Artemis Security 是 AI 原生公司，这极大提升了速度，帮助客户以机器速度阻止攻击。” — Shachar Hirshberg，Artemis Security 联合创始人兼 CEO
他们在软件开发生命周期（SDLC）各阶段深度集成 AI，设计专用代理完成端到端重复任务。
AI 原生 SDLC
Emergent 的新员工第一天就用 Claude 指向正确的 Markdown 文件启动开发环境，发现问题自动更新文件。
提示： 代码审查 是 Claude Code 的多代理管理服务，自动审查 PR，标记问题并通知审核者。
这些团队交付速度极快。
“工程师管理代理舰队，发现生产数据问题当天修复，多个 PR 并行。曾有工程师用 Claude 子代理并行处理约13个任务，每个代理负责一个任务和 PR。” — Tanay Tandon，Commure CEO兼创始人
Claude Code 不仅生成代码，还审查代码。Heidi 的 Dr. Kelly 说：“我们自动审查代码，依据技术和合规框架标记关键问题，建议变更并通知审核者。”
部分公司打造了定制代理用于代码审查、测试和持续集成，注重构建循环而非单纯部署。
Translucent 创始人 Jack 说：“我最喜欢的代理是‘Translucent 代码审查员’，能从多个角度审查变更，综合结果，速度远超单人。”
Clay 构建了处理缺陷分类的代理，从初步筛查到建议代码修复。
ClickHouse 联合创始人兼 CTO Alexey Milovidov 报告称，公司几乎将所有 SDLC 阶段转为自主循环。两个专用代理负责修复不稳定测试和缺失测试覆盖，成为代码库第二、三大贡献者。另有代理负责运维，团队用 Claude Code 构建和迭代这些代理。
用代理加速流程
这些创业公司不仅用代理加速开发，还用代理加速重复且繁琐的流程。
这让团队能专注于竞争优势、客户关系和增长。最常见的加速流程是自助数据分析。
几乎所有公司都有快速决策流程，处理包括非结构化数据，支持创业公司灵活转型。
例如，Clay 构建了内部分析代理，Heidi 用 Claude Code 分类客户和临床反馈，结合使用数据挖掘关键产品信号。
ClickHouse 和 Omni 的产品内置 AI 数据分析，均由 Claude 驱动。
其他例子包括 Crosby 用子代理总结数千份法律文件，Commure 扫描理赔数据标记异常，Translucent 持续挖掘医院财务数据预警。
提示： 动态工作流 可并行调用多个子代理分析大量数据，或对代理工作进行对抗性复核。使用 Claude Opus 或 Claude Fable 时，可说“fan out multiple subagents”或“use a workflow”。
信任，但需验证
没有可靠的监控和验证手段，无法实现自动化。
这是自动化繁琐任务的必要配套。
Artemis Security 联合创始人 Dan Shiebler 说：“我们加快部署速度，是因为深度投资测试基础设施、代码库组织和团队知识体系，支持代理端到端交付。这是我们用 Claude 构建的飞轮：正确构建代码库、知识库和团队，每次贡献都会叠加。”
“早期我们给 Claude 完全自主权，它快速交付合理代码，但偏离架构。于是我们写下所有不变原则，如何定义问题，如何证明有效，567行代码描述团队思维。” — Victor Hunt，Zingage 联合创始人兼 CEO
提示： 将不可变规则写入仓库根目录的 CLAUDE.md，Claude 会在每次会话开始时读取，确保架构规则、安全边界和不可妥协原则随时生效。
这些创业公司不会让代理直接合并主分支，他们多数处于高度监管行业，需强治理框架。
Cainex 是结合代理和确定性检查的典范，用于读取医疗记录和生成医院账单代码。
“医疗编码错误不是打字错误，而是账单和合规事件。这决定了我们的构建方式。” — Uriah Israel，Cainex 联合创始人兼 CTO
Cainex 的流程是：代理处理批次，审计员在内部应用审核输出，查看模型推理并评论，所有内容版本可追溯。
然后 Claude Code 读取预测和修正，针对不同编码类型定位错误指令，修正原则而非单个案例，所有变更均版本化并测试。
回测结合语义匹配和人工判断，筛选真实错误，确保无回归后才交付。工程师专注难题，机械80%由代理处理。
这一医疗账单工作流给创业者带来多重启示：专家定期审查指导代理自我改进，但不逐案修补，强调“修正原则而非示例”。
另一个启示是维护强评估“黄金集”，即验证问答对，防止模型漂移，定期更新以评估新模型。
“Claude Code 改变了我们管理模型迭代速度的方式。新视频和图像模型不断出现，每个都需新技能、评估、路由和测试。Claude Code 将周期从数天压缩到数小时，能在生产中快速发现问题并修复。面对人力十倍的竞争对手，这种杠杆改变一切。” — Alex Mashrabov，Higgsfield 联合创始人兼 CEO
提示： 初期团队可通过手动测试和内部试用快速推进，但当用户反馈变差且缺乏验证手段时，团队会“盲飞”，难以区分真实回归和噪声，无法自动测试数百场景。详见：Demystifying evals for AI agents。
Uriah 还指出，这一过程需不断打磨，初版过拟合，修补过多，改为强制通用原则，限制具体细节进入变更。
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为重构而建
模型能力持续变化，几乎没有什么是永久的。
许多 AI 原生创业公司处于不断重塑状态。
AI 是他们构建的核心，也是构建方式。随着模型能力演进，曾经的创新功能和关键支撑一旦成为沉没成本即被舍弃。许多公司将持续重构视为竞争优势。
“Clay 的做法是：构建一次，再构建一次，再构建一次。第四次构建时，你已知晓所有需求，能做对。所以我们不丢弃，只是重建，这次更清晰。” — Kareem
“重构不是新路径上线时完成，而是旧路径消失时完成。过去拆除代码优先级低，因为无新功能。现在 Commure 工程师用 Claude 技能自动为已发布功能关闭对应代码，几小时内完成迁移，节省大量开发周期。” — Tanay
提示： 使用 git worktrees 在隔离副本中运行重构，当前版本不受影响。Claude Code 可帮你启动，v2 与 v1 并存，运行评估，只有新版本胜出才合并。让“四次构建”变得经济。
Kareem 还将 Clay 的护城河归因于持续重构和自我改进循环。
“任何公司护城河都需自我改进。Clay 是自学习收入引擎，使用越多，我们越了解最佳客户、合适话术、有效与否，且随时间变化。竞赛是看谁最快到达分发阶段，帮助客户实现自我改进。”
2026年5月的 Code with Claude 活动中，Harvey 应用 AI 负责人 Niko Grupen 谈到每波模型能力升级都需平台重构。
“六个月前我对架构的描述与今天截然不同。如果不愿意舍弃旧架构转向代理原生，我们根本无法拥有现在的平台能力。” — Niko Grupen，Harvey 应用 AI 负责人
同场 Cognition 联合创始人 Walden Yan 表示：
“现在构建 AI 的生活方式是接受今天构建的东西很可能六个月到一年内被废弃……两年前的模型无法实现 Devin，但赌注是今天可能不行，未来一定行。” — Walden Yan，Cognition 联合创始人
提示： 复杂重写时，启动 Claude Code 的计划模式（--plan 或 Shift+Tab），先让 Claude 探索代码库，提出重构方案，等待你批准或调整。是捕捉偏离架构重构的最经济方式。
原型设计、内部试用、投入生产
用 AI 构建助力创业公司打造颠覆性产品，形成核心飞轮。
许多创业公司核心飞轮是：用 AI 构建，打造颠覆性产品。
开发者提升智能编码实践，深入理解模型能力和前沿设计，进而应用于自家代理和产品。
“我们借鉴 Anthropic 的文件与嵌入方法，简化产品，避免复杂的 RAG 流水线。也借鉴 Claude Code 的并行执行理念，融入自家 UI。” — Chris，Omni
这也帮助他们快速定位产品性能问题。
“因为我们的应用构建器背后也用 Anthropic 模型，遇到问题能用 Claude Code 本地调试，判断是模型问题还是执行环境问题，极大缩短排查周期。” — Mukund，Emergent
常见模式是先用 Claude Code 构建内部代理，内部试用（dogfood），根据反馈推广到面向客户的产品，通常通过 Claude API、SDK 或托管代理实现。
“我们产品内置 AI 代理，团队直接交互，包括 SQL 控制台代理和 AI SRE。我们用 Claude Code 构建和迭代这些代理。客户的 AI 体验部分由 AI 构建。” — Alexey，ClickHouse
清单
本指南涵盖内容丰富，以下是关键建议汇总：
- 章节1：人人交付
- 章节2：自动化繁琐任务
- 章节3：信任但需验证
- 章节4：为重构而建
前沿创业公司在前沿构建
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