
Weave CTO 谈顶尖工程团队三大差异化做法
来源标题:Things top% teams do differently
Weave CTO Andrew Churchill 总结出顶尖工程团队的三个关键做法:招聘策略、并行化开发,以及为何多数团队停止逐行审查 PR。文章发布于 manager.dev,Weave 近期完成 1350 万美元 A 轮融资,专注帮助工程团队优化 SDLC。
以下正文由 AI 翻译自 Hacker News 最新(原文版权归原站所有),可能存在偏差,重要内容请以原文为准。
标题:顶尖团队的不同做法
招聘、并行化,以及为什么他们不再审查大多数 PR
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过去一年我一直在和 Andrew 交流,从这些对话中学到了很多,所以我请他在本文中更深入地谈谈其中几个话题。Weave 是 manager.dev 的长期合作伙伴和赞助商,我在我全职的 EM 工作中也在使用它。
过去 20 年,“好的软件工程”是什么样子一目了然:你显然在用 git,做小 PR、快速审查、CI、CD,至少每天部署一次。
今天,这套打法已经不够了。即使你是 AI 怀疑论者,也无法忽视软件工程正在发生变化。LinkedIn 和 X 上有很多关于最佳新实践的观点,但没有人真正知道答案(而且可能至少几年内都不会知道)。
我发现的最有效的自学方式,是深入了解其他工程团队哪些做法有效,而不是停留在表面的炒作层面。
今天的文章是一篇客座文章,作者是 Weave 的 CTO Andrew Churchill。他们的目标是帮助工程团队优化 SDLC,而且他们刚刚完成了 1350 万美元的 A 轮融资。
我们将介绍他认为当今每个工程团队都必须重点关注的 3 件事:
学会如何有效地进行并行化
这些内容既基于他自己的经验,也基于对使用 Weave 的最高效团队的观察。
对我而言,作为 CTO,招聘是最重要的一件事。招到合适的工程师,除了对公司有巨大好处之外,管理工作也会少很多。
在大多数公司,招聘流程和面试问题最多每几年更新一次,这意味着你忽略了每次面试中出现的许多重要信号。
对于每一次“失败”,我们都会思考如何在更早的阶段发现它。越早发现一个注定会失败的人,你的系统效率就越高。例如,我们认识到,必须尽早了解候选人为什么想在一家早期初创公司工作,并确保他们充分意识到其中的取舍。在初创公司工作,有很多方面比在舒适的大公司工作要糟糕。
另一个收获是,我们需要更好地了解人们实际能完成什么,而不仅仅是他们在“模拟”情境或对话中表现如何,所以我们开始做工作试用(3-5 天,全额带薪,包括机票和酒店)。
当我们发出工作试用邀请时,我们对那位候选人非常非常有把握。这意味着他们通过了典型招聘流程的每一道关卡。尽管如此,我们只向其中 60% 的人发出了 offer。每次不发 offer,我们都会试着理解在更早的阶段我们本可以做得更好。
有了编码智能体,在 4-5 个不同会话之间切换注意力实际上是一种非常可行的工作流程(而且与我们过去的工作方式非常不同)。
我们早期的每一位工程师通常都有一个主线程,他们的大部分注意力放在那里,另外还有 3-4 个“子线程”,这些是只需要较少注意力的小改进。对于新加入的工程师来说,他们最大的突破在于找到适合自己的并行化策略。
把它推到极致,然后弄清楚什么有效、什么无效,再找到平衡点。例如,看看同时处理 10 个任务会发生什么。那可能会疯掉,而且会非常难以维持上下文。但在 1 到 10 个并行任务之间的某个地方,存在一个适合你的位置,在那里你仍然可以专注于主任务,同时其他事情在后台进行。
当工程师说 1 个(甚至 2 个)会话就是他们的极限时,通常是因为:
每个会话都需要你非常频繁地关注,导致切换过多
或者编码智能体走错了方向,需要大量精力和照看来引导它
这两种情况都关乎上下文。大多数无效的 AI 使用,其实只是无效的上下文管理。
想象一下,今天有一个非常聪明的实习生加入你的团队。你会如何引导他们,让他们能立即开始高效工作?你需要以某种方式提炼出他们需要知道的一切:
需要遵循的事项,以及为什么它们很重要
大多数公司选择两种极端之一:
几乎不给任何信息,让他们边做边摸索。他们给你一个乱七八糟的 PR,你评论,他们慢慢学习。
为期 4 周的入职培训,包括录制的课程、入职任务等等。
现在想象每一个新的 LLM 会话都是一个全新的实习生。在第一种情况下,你当然会得到糟糕的结果。但在第二种情况下,你也会喂给它大量无用信息,从而损害结果。所以当 LLM 给出糟糕的结果时,你能做的 ROI 最高的事情就是停下来,改进它收到的护栏和指导,这样以后就不会再发生。
在这方面我们非常幸运,因为我们产品的一个主要功能就是帮助工程师弄清楚这一点——所以每个人都有责任花时间审查自己的 AI 使用指标,检查哪些地方运行良好,哪些地方可以改进。我们正在努力的下一个层次是一个能更有效做到这一点的系统,随着时间推移自我纠正。这是一个艰巨的挑战!
回到并行化——现在是开始弄清楚它的时候了。这很难,但如果你至少有扎实的上下文基础设施,这完全是可能的。
我看到的的最大错误仍然是要求对每一个 PR 进行人工审查。
2022 年的 Andrew 会告诉你“当然你必须审查每一个 PR,不这样建议简直是疯了”。但 2026 年的 Andrew 已经意识到,只要你有正确的护栏,不审查每一个 PR 将开启一个否则根本不可能达到的全新速度水平。
代码审查有三个主要好处:
编码标准。这是我们团队写代码的方式吗?
(原文较长,此处译出前 6000 字,完整内容请点「打开原文」。)
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