在 AI 辅助编程普及的今天，许多公司虽然有 90% 的工程师在使用 Copilot，但依然保留着传统的开发流程。本期节目，我们邀请到媒体兼软件公司 Every 的 CEO Dan Shipper，他分享了一个激进的观点：90% 的 AI 采用率和 100% 的 AI 采用率之间存在着 10 倍的效率差距。
Dan 详细展示了 Every 作为一个仅有 15 人的团队，如何在不融资的情况下，仅靠单人开发者就构建并维护了 Kora、Monologue 等 4 个复杂的商业化软件产品。这背后的秘密在于他们彻底重构了工程流程，提出了**“复利工程”（Compounding Engineering）**的新范式——让 AI 编写 99% 的代码，并将每一次开发经验都固化为全公司共享的资产。你将看到 AI 如何让新员工入职第一天就提交代码，如何让不同技术栈的团队无缝协作，甚至让 CEO 利用碎片时间重回代码一线。
时点内容 | Key Topics
* 100% AI 采用率的质变： 为什么说只要有 10% 的流程停留在旧时代，就会拖累整个组织的效能？从“辅助编码”到“全权委托”的思维转变。
* Every 的疯狂实验： 15 人团队运营 6 个业务单元和 4 个软件产品，且每个 App 仅由一名开发者构建，99% 代码由 AI 生成。
* 复利工程（Compounding Engineering）： 只有 AI 时代才可能实现的工程新哲学。
目标： 让开发的每一个功能都使下一个功能的开发变得更容易。
四步循环： 计划（Plan）、委托（Delegate）、评估（Assess）、固化（Codify）。
核心动作 Codify： 将隐性知识（Tacit Knowledge）转化为全公司共享的 Prompts 和 Agent 配置文件。
* 组织架构的二阶效应（Second-order Effects）：
隐性代码共享： 不需要复杂的库封装，AI 可以直接读取同事的代码并为你在新栈中复现逻辑。
新员工即插即用： 所有的环境配置和规范都已写入 Agent，新员工第一天即可高效产出。
跨项目贡献（Internal Open Source）： 任何开发者甚至管理者都能轻松修复其他产品的 Bug，因为理解代码的成本几乎为零。
技术栈自由： 不再需要强制统一语言，AI 让 Python 和 Node.js 开发者之间的隔阂消失。
管理者的回归： 利用 AI 这种“注意力碎片化”工具，CEO 也能在会议间隙修复 Bug 或提交功能，重获对产品的掌控感。
相关链接与资源：
[视频来源]https://www.youtube.com/watch?v=MGzymaYBiss
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