为何 90% 与 100% 会差 10 倍
工程师中 90% 用 AI 的组织和 100% 用 AI 的组织，结果完全不同。原因在于：哪怕只有 10% 还在用旧方式工作，整个组织也得为这 10% 退回到那个世界。
只有当没人再用手敲代码时，某些可能性才会打开：并行处理多个功能与缺陷；因为代码变得廉价，连有风险的点子也先做原型，从而增加实验次数。仅仅 10% 的例外，就会关上这一切。
15 个人运营 4 款产品意味着什么
美国公司 Every 用 15 人运营四款软件产品。99% 的代码由 AI 代理编写，每款应用由一名开发者负责。付费订阅用户超过 7000 名，累计融资仅约 100 万美元。
这些不是玩具级应用，而是由一个人构建并维护的复杂生产级产品。这种结构在几年前、甚至一年前都无法成立。把任务委派给代理、并行作业，正是它得以成立的原因。
什么是复利式工程
传统工程里，每加一个功能，下一个功能就更难做。复利式工程的目标恰恰相反：让每个功能都使下一个功能更容易做。
方法是计划、委派、评估、固化这四步循环。关键在最后一步。把计划、委派、评估中获得的隐性知识固化成提示词，让整个组织共享。不断累积的提示词库，抬高了下一项工作的起点。
这种方式会带来哪些二阶效应
把隐性知识固化后，会带来不那么显而易见的二阶效应。只要把代理指向旁边开发者的代码库，AI 就能读懂其实现过程，并迁移到另一套技术栈。新人第一天就能高效工作，环境配置和如何写好 PR 都已就绪。
缺陷修复的 PR 在产品之间互相流转，也不必统一到单一技术栈，因为 AI 会在语言与框架之间翻译。连管理者乃至 CEO 都能提交代码——因为不再需要 3 到 4 小时的整块专注时间，开会间隙就能委派一项调查，回来再提交 PR。