# 90%用AI和100%用AI差了10倍,Every CEO分享了一个让每个功能让下一个更容易的方法
**作者**: Jason Zhu
**日期**: 2026-04-04T08:00:04.000Z
**来源**: [https://x.com/GoSailGlobal/status/2040338598483124636](https://x.com/GoSailGlobal/status/2040338598483124636)
---

Dan Shipper 是 Every 的 CEO,他在 AI Engineer 大会上做了当天最后一场演讲。没有框架,没有 playbook,他说这些东西现在还在被发明。他能分享的只是 Every 内部正在发生的事
Every 有 15 个人,运营 4 款软件产品,MRR 连续 6 个月双位数增长,付费订阅超过 7000 人,免费用户超过 10 万。总融资只有 100 万美元。99% 的代码由 AI Agent 生成,没有人手写代码。每款产品只有一个开发者负责

## 90% 采用率和 100% 采用率之间差了 10 倍
Dan 说他观察到的第一个大发现是:一个组织里 90% 的工程师用 AI 和 100% 用 AI,效果差了 10 倍
原因很简单。只要有 10% 的人还在用传统方式写代码,整个团队的流程就得向后兼容。你没办法做那些只有全员用 Agent 才能实现的事情
Every 做到了 100%。没有人打开代码编辑器手写代码,所有人都用 Claude Code、Codex 或者其他编码 Agent。这彻底改变了一个小团队能做到的事情的上限

## 一个开发者撑起一款生产级产品
Dan 展示了几个具体产品。Quora 是一款 AI 邮件管理应用,左边自动摘要所有来信,右边是邮件助手可以直接问问题。主要由一个工程师构建
Monologue 是语音转文字应用,类似 Super Whisper,也是一个人做的,有几千用户。Spiral 是另一款产品,界面复杂功能丰富,同样一个工程师
几年前这不可能,一年前也不可能。转折点是 Claude Code 这类终端 Agent 的出现。它把开发者从代码编辑器里解放出来,变成了任务委托者,可以同时管理多个 Agent 并行工作

## 并行开发 + 低成本试错 + Demo 文化
全员用 Agent 之后,Every 内部出现了三个明显变化
多线程并行开发。Dan 说 Twitter 上有个 meme 是 vibe coder 开了四个面板但啥也没干。但 Every 的工程师确实在同时跑四个 Agent 面板,每个面板处理不同的功能或 bug。这是单人开发者能撑起一款生产级应用的关键原因
低成本试错。因为写代码的成本极低,团队可以先让 Agent 去调研一个想法,自己去做别的事,回来看结果再决定要不要继续。启动一次实验的能量门槛变得非常低
Demo 文化取代了 Memo 文化。以前要做一个东西,得先写文档或做 PPT 说服别人值得花时间。现在几个小时就能 vibe code 出一个原型给大家看。能感受到的东西比能读到的东西有说服力得多,这让团队敢做更奇怪的尝试

## Compounding Engineering:让每个功能让下一个更容易
Dan 给 Every 内部的工程方法论取了个名字叫 Compounding Engineering(复合工程)
传统工程里,每做一个新功能,下一个功能就更难做。代码库变大,依赖变多,复杂度上升。Compounding Engineering 的目标正好相反:每做完一个功能,下一个功能要更容易
方法是一个四步循环
Plan:制定详细计划。这一点整个大会都在反复强调,跟 Agent 协作最重要的就是把计划写清楚
Delegate:把任务交给 Agent 执行
Assess:评估 Agent 的产出质量。测试、手动试用、代码审查、让 Agent 自己审查,各种手段
Codify:这是最关键的一步。把前三步中积累的所有经验,包括遇到的坑、修复的 bug、发现的最佳实践,全部固化成 prompt。写进 CLAUDE.md 文件,写进 sub-agent 配置,写进 slash command。把所有工程师在实践中积累的隐性知识变成显性的、可复用的 prompt 库,然后在整个组织里传播

## Codify 带来的六个二阶效
Dan 说 Codify 这一步做好之后,会出现一系列不那么显而易见的二阶效应
隐性代码共享变得零成本。Every 有四款产品用不同技术栈。以前要共享代码得抽象成库。现在直接让 Claude Code 去读另一个团队的仓库,学习他们实现某个功能的方式,然后在自己的技术栈里重新实现。开发者越多,可共享的知识就越多,而且不需要额外成本
新人第一天就能产出。因为所有的环境配置规范、代码风格、提交标准都已经固化在 CLAUDE.md 里。新人到岗后 Agent 自动配好环境,知道怎么写出符合标准的 PR
专家可以像 DJ 一样"插一段"。以前请一个外部专家来帮忙,光是熟悉代码库的启动成本就太高了。现在有了固化的上下文,专家可以进来做一天那个特定的事情就走
开发者主动给其他产品提 PR。Every 的人都在用自己的四款产品。遇到 bug 或者想改进的地方,直接下载对方的仓库,让 Agent 搞清楚怎么修,提交一个 PR。跨产品协作的摩擦变得极低
不需要统一技术栈。Every 没有强制所有产品用同一种语言或框架。每个开发者选自己最擅长的。因为 AI 让不同技术栈之间的翻译变得很容易,跳进任何一个陌生的环境都能快速上手
管理者也能提交代码。Dan 自己就是 CEO,有四款产品要管,还在做大量其他工作。但过去几个月他确实提交过生产代码。原因是 Agent 让人可以在碎片化时间里有效工作。开完一个会,跟 Claude Code 说去查一下这个 bug,然后去做别的事,回来看到根因分析和修复方案,提交一个 PR。不需要三四个小时的完整专注时间
## 相关链接
- [Jason Zhu](https://x.com/GoSailGlobal)
- [@GoSailGlobal](https://x.com/GoSailGlobal)
- [1.7K](https://x.com/GoSailGlobal/status/2040338598483124636/analytics)
- [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up)
- [4:00 PM · Apr 4, 2026](https://x.com/GoSailGlobal/status/2040338598483124636)
- [1,763 Views](https://x.com/GoSailGlobal/status/2040338598483124636/analytics)
---
*导出时间: 2026/4/5 03:20:48*