一句话定位:把 AI 从“个人临时工具”变成“组织级稳定生产流程”:让人、Agent、共享上下文、工作流、责任治理和学习机制一起运转。
这一主题的密度已经超过单个架构模板页,所以正文不再放在 templates/ 里展开,而是拆成 6 篇连续教程。读法建议按顺序走:
| 章节 | 主题 | 解决的问题 |
|---|---|---|
| 35 · AI 原生组织架构 | 从个人工具到生产系统 | 为什么“人人用 AI”不等于组织 AI 原生 |
| 36 · 超级个体与超级团队 | 人才密度与组织摩擦 | AI 放大个人后,团队为什么仍然重要 |
| 37 · 共享上下文架构 | 人和 Agent 读同一份事实 | PRD、ADR、任务、trace、复盘如何成为组织接口 |
| 38 · AI 工作流架构 | 从 prompt 到 Golden Path | 个人技巧如何沉淀成模板、Skill、Flow 和默认路径 |
| 39 · 责任与治理架构 | 权限、审查、审计、激励 | AI 可以参与,但责任不能悬空 |
| 40 · AI 原生组织演进路线 | MVP → 成长期 → 成熟期 | 从 3–5 人试点到组织级 AI 操作系统 |
愿景 / 一号位共识 / 业务目标 / 客户问题
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价值流小队 / 超级团队
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共享上下文:目标 · 规格 · 任务 · 资产 · trace · 复盘
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AI 工作层:Agent · Skill · workflow · 多 Agent 协调
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治理层:Owner · 权限 · 审批 · eval · 审计 · 成本
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交付物 / 产品变化 / 客户动作
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└──▶ 反馈回写为新规则和新资产
AI 原生组织不是“人人配一个 AI 工具”,而是把团队改造成一套人和 Agent 共享上下文、低摩擦协作、可审查交付、可持续学习的生产系统。