研发不要再自己上手写需求代码了！
最近在想：AI 原生组织里，研发/工程究竟应该承担什么角色？ 我的暴论是，研发不要再自己上手写需求代码了！ 不展开论述，谨作以下判断。
一、研发不做功能，只做 infra。
在传统分工流程中，研发负责写需求代码，最终上线功能。但在AI原生组织中，研发的工作应该是让全公司的业务、产品、运营都能自己上手闭环需求，而不是替他们闭环。只做 infra（基础设施），从「功能的制造者」，变成「制造功能的能力的制造者」。
二、infra 赌的是飞轮的转速。
AI 公司卷训练 infra，是为了让训练飞轮转得更快。工程 infra 是同一件事：缩短「想法→上线→数据」的周期。模型迭代和业务迭代，本质都是反馈回路——转速即竞争力。
三、为 Agent 设计，为员工服务。
工程 infra 的目标，是让全体员工都用得上、用得好。以前的 infra 面向专业研发，CI/CD 之类，自动化的执行者是人，只有工程师会用。现在执行者应当是 Agent，infra 的架构面向 Agent 设计、为 Agent 优化：API 化、上下文结构化、验证自动化。Agent 用得好，员工才用得上。
四、实现成本趋零，瓶颈上移。
AI 把「实现」的边际成本打到趋近于零。瓶颈变成三个：需求澄清、信任验证、上下文供给。说白了，就是业务到底要什么、怎么确认 AI 做的对不对、AI 干活需要的数据和权限从哪来。这三件事，是 infra 的新战场。
五、统筹边界：研发保留三件事。
0→1 探索、核心系统、架构决策，由统筹的专业研发负责。infra 也不是万能银弹，应当关注 1→N 的重复交付，而非所有交付。
六、研发的北极星指标，是自助闭环率。
多少需求不经过研发就闭环了，而且上线后能正常用、少出 bug。 研发的功劳不再是做了多少功能，而是让多少事不再需要自己做、不需要自己回来救火。
综上，其中机会其实还很多，不管是组织内部，还是创业机会。
不一定正确，等待时间检验。
