凌晨 00:07，我被 Telegram 震醒。
不是谁失恋了。 也不是谁要融资了。
只是一条很冷静的通知：
node offline.
我翻了个身，睁眼，打开手机，点了两下。 几分钟后，屏幕上弹回一条：
node-health-check ✅
然后我又睡了。
这件事看起来很轻。 轻到像没发生。
但它其实很重。
因为以前夜里把我吵醒的，不是节点——是人。 运营同学没回消息。 项目组没对齐。 发布前一天突然说"要改"。 群里一堆"收到""好的""明天看"。
你当然能扛。 扛久了你就知道：你不是在做事，你是在被组织消耗。
我做过多年 HR，研究组织管理。 见过太多团队不是死在能力上，是死在结构上。
所以那天醒了一下，我突然意识到：
这不叫自动化。 这叫组织能力迁移。
1. 我以前研究的是：为什么同一群人，组织一换就不行
很多人以为 HR 研究的是"人"。
其实我那几年最上头的是"组织"：
- 组织架构怎么设计才不内耗
- 信息怎么传递才不失真
- 文化怎么形成、怎么变坏
- 组织能力怎么建立、怎么诊断、怎么提升
- 为什么同样的人、同样的 KPI，有的组织能打，有的散
有些问题看起来在人身上： "这个人不行""那个人不给力"。
但你换一批人，还是一样。 因为烂的是结构。
我当时就知道一个结论，只是没想到会用在 AI 上：
组织能力不是口号，是机制。 机制不建立，靠意志力顶着，迟早崩。
2. 后来我开始做产品：一个人交付得像一支队伍
再后来我开始做产品。
你知道独立开发者最真实的痛点是什么吗？
不是"写不出来"。 也不是"想不到点子"。
是：做出来以后，运营把你磨死。
运营难吗？ 不难。
它只是烦。 而且是那种"多步骤、重复、耗耐心"的烦：
定时发、蹭话题、回评论、看数据、复盘、再来一轮。 每天一点点，把人磨成粉。
以前在企业里，你靠"组织"扛过去： 有人盯节奏，有人做复盘，有人做对齐。
独立做产品，你只能靠自己。
于是我干了一件非常不浪漫的事： 我把运营当工程做了。
3. 我给 AI 装了大脑，又给它装了手脚
我搞了一个 bot。
名字无所谓。 Clawdbot、moltbot，怎么叫都行。
关键是：它不是那种"只会说"的 bot。
我把它部署在服务器上，让它长期跑在云端。 又通过 Node 开了节点，把它接进我的 Mac。
于是它不止能想。 它还能做。
- 能打开网页
- 能点击、输入
- 能执行任务
- 能写日志
- 能报错告警
- 能在你睡着的时候继续跑
于是"凌晨 00:07 的 Telegram"这种事才会发生。 它不是戏剧化的"我熬夜奋斗"。 它是很无聊的工程细节：心跳检测、告警、恢复、继续执行。
你看起来轻。 其实很重。
4. 真正的转折：AI 不是员工，是"组织能力模块"
一开始我也跟大多数人一样，脑子里默认一个隐喻：
AI = 员工
于是问题变成：
- 它够不够聪明
- prompt 写得够不够骚
- 能不能一口气干完一条链路
然后你就得到一个看起来很强的东西： "万能 Agent"。
也很快得到另一个东西： "翻车"。
翻车往往不是因为它不会。 而是因为它会得太多，然后顺手越界。
它帮你补齐缺失的信息。 它替你做判断。 它替你"优化"。
你以为你招了个实习生。 其实你放出来的是一个没有责任感的能力体。
那天凌晨节点掉线又恢复之后，我突然把隐喻换了：
AI 不是员工。 AI 是组织能力模块（capabilities）。
它像一把刀。 刀不会负责。 负责的是拿刀的人，以及用刀的制度。
当我把 AI 看成"能力模块"，组织学那套东西全回来了：
角色、信息流、交接、审计、复盘、裁决。
于是我干脆不装了，直接承认：
我不是在用 AI。 我是在造一个虚拟部门。
5. 我给这个"虚拟部门"立了宪法
能力越强，越需要宪法。 不然能力会反噬你。
我把 AI 虚拟组织拆成五层——按顺序搭。 上一层不稳，下一层越强越危险。
第一层：角色（职责分离）
分析、决策、执行必须分开。 禁止一个 Agent 全都干。
- Analyst：只观察，不许给建议
- Operator：只执行，不许定策略
- Guard：只提醒越界，不许替我做决定
- Strategist：只写 brief（目标与边界），不许动手
你以为这是官僚？ 不是。
这是为了让错误可定位。 为了让系统可治理。 为了让你敢放权。
第二层：信息流（只通过文档协作）
协作必须可追溯。
我把交接固定成几件"产物"（artifact）：
- Brief：任务简报
- Plan：执行计划
- Run Log：执行记录
- Report：结果报告
- Review：复盘与变更
你会发现一件很反直觉的事： AI 越强，越不能靠"聊天"。
因为聊天不可审计。 不可审计的组织，迟早失控。
第三层：任务编排（可验证单元）
每个任务必须能回答：
- 目标是什么
- 什么算成功
- 边界是什么
- 停止条件是什么
- 出错怎么回滚
- 证据在哪（链接/截图/日志）
写不清楚，Agent 会自己补。 它补出来的通常叫灾难。
第四层：质量机制（QA / 审计 / 护栏）
Guard 不是一句"请小心"。
真正的 QA 是机制：
- 静态检查：越权、禁词、重复度、格式
- 动态检查：限速、熔断、降级、canary
- 审计：run log、证据链、复盘与改动记录
能力强了之后，最大的风险不是"做不到"。 是"做得太猛"。
第五层：人类裁决（Human-in-the-loop）
AI 可以给：
- 事实
- 模式
- 假设
但它不能给：
- 价值判断
- 取舍
- 责任
最后拍板的只能是我。
这不是控制欲。 这是主权。
AI 负责能力。 人类负责意志。
6. 我做了一个"账本"，让组织学会学习
我最讨厌一句话：
"感觉今天还行。"
感觉不算数。 账本算数。
所以我每天落一页"邪修账本"：
- 今天做了什么（事实）
- 每条内容的数据（证据）
- 重复出现的模式（观察）
- 最终我怎么判断（人类写）
AI 的价值很朴素：
它能从账本里学到我的节奏、我的审美、我的边界。 不是学会"更会说话"，而是学会"更像我做事"。
组织能力的提升，从来不是一次灵感。 是持续的复盘与迭代。
7. 为什么你看完会觉得"我也行"，但你做不来
写到这里，你可能已经开始点头了：
"嗯，角色分离、文档协作、审计复盘，懂了。"
懂了当然容易。
难的是——你愿不愿意做那些看起来很无聊、但决定上限的部分：
- 权限怎么拆
- 工具怎么隔离
- 越界怎么检测
- 出错怎么熔断
- 证据链怎么沉淀
- 什么时候必须人介入
- 怎么让系统既快、又不野
这些不是"技巧"。 是"工程"。 工程靠堆。
大部分人不堆。 所以大部分人做不来。
你真做出来的那一刻会发现： 你不是在"用 AI"，你是在"扩张组织能力"。
8. Wake Up：这不是未来，这是现在
以前我们扩张靠招人。 现在我们扩张靠造能力。
能力的形态变了。 组织学没变。
我做过多年 HR，研究组织。 见过组织如何强大，也见过组织如何腐烂。
现在我把那套东西拿回来，用在我自己的系统上。
我不再招人了。 我开始招部门。
把部门写成代码。 把协作写成文档。 把复盘写成账本。
人类只做一件事：决定。
如果你也想做类似的事，从三个问题开始
- 你现在的工作里，哪些是"多步骤但不难"的烦事？
- 哪些任务能拆成可验证单元（有成功标准、有停止条件、有证据）？
- 你有没有一个可持续沉淀、可审计、可学习的账本？
如果你能回答这三个问题， 你就已经在"造组织"的路上了。
J叔 · 2026.01.30 把部门写成代码的人
