推荐语
AI原生团队如何用"磕头法"让7人完成100人的工作量？揭秘高效会议的革命性方法。核心内容： 1. "磕头法"工作原理：Supervisor角色与AI裁判机制 2. 工具选择策略：自动化记录vs人工精炼输入的优劣对比 3. 最佳适用场景：方案评审与技术选型类会议效果最佳
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
本文通过Build in Public方式与星尘洞见群友共创完成，核心思想来自"贫穷的微笑"的实战分享
引言：会议室里的新成员
"我们公司的各种决策都是这样搞的，一堆高管开会投屏就投Gemini。"
这不是科幻小说的场景，而是正在发生的现实。当传统会议还在为"谁说了算"争论不休时，一些走在前面的团队已经找到了更高效的解决方案——让AI成为会议的第三方裁判。
一、让AI来主持会议，靠谱吗？
先泼个冷水
Nick说得对："这个模式要真的好用，估计要等AI能接近贾维斯的能力。"
现在是什么情况？"人工辅助AI主持"——听听这个词，是不是哪里不对？应该是AI辅助人才对吧。
但即便如此，用好了还是能提升不少效率。
先说个事，"贫穷的微笑"他们公司开会，核心就一个人操作AI，其他人围着看。这个操作AI的人，他们叫Supervisor（别和Linux那个supervisord搞混了）。
说白了，Supervisor就是会议里负责和AI对话的人，通常是老板或者项目负责人。为啥要有这么个角色？因为总得有人把大家七嘴八舌的意见整理成AI能懂的话，再把AI的回复翻译给大家听。
"贫穷的微笑"团队内部把这套方法叫"磕头法"——不清楚的，磕一个（问AI）；有争议的，磕一个。形象又好记。
工作原理其实很简单
大家讨论，Supervisor整理问题输入给AI，AI给方案，不满意就改改再问。就这么简单。
关键是什么让这个方法好用：
工具选择：自动化 vs 人工总结
自动化工具路线：
人工总结路线（贫穷的微笑团队）：
怎么选？看团队情况：
- • Supervisor能力强、会议焦点明确 → 人工总结
适用性说明：这个方法不是万能的
先泼点冷水。正如群友Bingyao说的："没觉得AI在开会提效这件事上能提升特别大的效率。"确实，AI辅助会议有它的适用场景。
什么时候效果好：
1. 方案评审类会议
- • 参会人提前准备好方案文档（架构图、数据对比、风险评估）
- • AI的价值：快速对比多个方案的优劣，给出客观评估
2. 技术选型会议
- • 各技术负责人带着调研结果来（性能测试、社区活跃度、学习曲线）
3. 项目复盘会议
- • 有明确的数据和事实（延期天数、预算超支、bug数量）
4. 预算分配会议
什么时候效果一般：
1. 创意策划会议
2. 团队建设会议
3. 紧急事故处理会
4. 跨部门撕逼大会
会前准备是关键（很多人忽略这点）
会议成功的本质（AI改变不了）
Bingyao总结得精准：
- • 会前准备决定一半成败（context是否对齐）
- • 会中效率看三点：参会人专业度 + 沟通水平 + 主持人把控
参会人员的准备：
- • 提前准备一页纸总结：问题是什么、我的方案、数据支撑
Supervisor的准备：
- • 设定明确的决策标准（成本优先？时间优先？质量优先？）
- • 预估每个议题的时间，现场总结超过5分钟的就别用AI了
时间成本考量：
- • 如果整理输入要20分钟，AI回复2分钟，讨论10分钟 = 32分钟
- • 但如果已经争论30分钟没结果，"磕一个"可能5分钟搞定
具体案例对比：
✅ 成功案例：某公司技术方案评审
- • Supervisor总结三个方案的核心差异，问AI
❌ 失败案例：某公司产品创意会
- • AI给的建议：优化新手引导、增加社交功能、搞积分体系
记住coso的话："输入条理越清晰，描述越结构化，边界清晰，AI的输出能力，比大部分人要好。"反过来说，输入乱七八糟，AI也救不了你。
黄金原则：如果你没法在2分钟内向同事说清楚问题，也别指望AI能帮你。
还有个扎心的真相：人数问题
Bingyao说得好："理想开会人数也就3-5个人，再多会议效率和质量会急剧下降。"
薇冷更是一语道破："小会大决策，大会小决策。"
大铭的实践也证实了："最近大决策没有超过4个人的。"
所以别指望AI能拯救你的20人大会。人太多，神仙也救不了。
二、实施流程：如何开一场AI驱动的会议
准备阶段
路线一：精简人工版（贫穷的微笑团队）
- • 选定能力强的Supervisor（要求：快速抓重点、简练表达）
路线二：自动工具版
- • 开启会议记录工具（飞书妙记/腾讯会议/豆包语音）
路线三：混合版
会议进行
- 2. AI介入：Supervisor向AI描述当前讨论点
决策输出
三、实战场景：不同团队的AI会议实践
传统团队的痛点：3小时开会，2小时在扯皮
这种场景估计大家都遇过：业务方说下周必须上线，研发说需要重构至少一个月，测试担心质量风险，PM说人手已经排满了。然后大家开始各说各的，谁也不服谁。
正如coso说的：“因为有了AI之后，觉得很多讨论就是无意义的。”确实，与其花2小时各说各的，不如“磕一个”——让AI给个方案。
有了AI怎么玩？PO作为Supervisor，把大家的意见整理后问问AI。AI快速分析：“这个功能可以分两步走，先做个简化版下周上，完整版下个迭代再说。”还顺便给出了具体的排期表和风险点。
结果？原本3小时的会，1小时就搞定了。
有意思的是，不同团队选择不同工具：
- • A公司用飞书妙记，结果AI看了3000字会议纪要还是没搞清重点
- • B公司的CTO亲自当Supervisor，3句话总结完，AI秒懂
- • C公司折中：豆包语音全程录，CTO只挑关键时刻"磕一个"
没那么顺利的案例
当然，不是所有团队都能玩转AI会议。
D公司的尴尬：他们兴冲冲地用飞书妙记录了整场会议，结果AI总结出来的重点完全偏了。为啥？会议上70%时间在闲聊，真正的决策就几句话，AI分不清主次。
E公司的放弃：试了一次AI辅助决策，结果团队更乱了。有人质疑AI的建议，有人觉得还不如自己想，最后还是老板拍板。他们的结论："AI挺好，但我们还是习惯老方法。"
**关键在哪？**马工（群友）一语道破："LangChain里的Supervisor概念才是关键。"说白了，Supervisor不行，AI再强也白搭。就像给你一把屠龙刀，你不会用，还不如菜刀顺手。
敏捷团队的玩法：一号位+AI，决策效率翻倍
大厂内部创新项目经常遇到这种情况：选React还是Vue？用微服务还是单体？技术Lead们各有各的想法，一号位又不懂技术细节，很难拍板。
现在怎么做？一号位当Supervisor，把大家的方案都输入给AI，让AI分析各个技术栈的优劣势、性能对比、社区活跃度、团队学习成本等等。
AI不仅给出建议，还会列出潜在的技术债务和风险点。一号位拿着这份分析，决策起来底气十足，团队也服气。
AI原生团队：7个人干100人的活
最震撼的是"贫穷的微笑"的实践。他们公司7个核心成员，开一次会要讨论的事情包括：产品要做什么、技术怎么选、市场怎么推、钱怎么花。
换作传统团队，这得开几天会。但他们30分钟就搞定了。怎么做到的？CEO当Supervisor，把所有问题都交给AI，AI不仅给出决策建议，还直接生成任务列表。
更绝的是，很多执行工作直接交给AI和远程协作者去做。他们的话说得好："真正工作的是AI啦！"
四、三种团队模式对比：找到你的定位
团队特征对比
|
|
|
|
| 人员规模 |
|
|
|
| 角色分工 |
|
|
|
| 决策链条 |
|
|
|
| 会议时长 |
|
|
|
| AI角色 |
|
|
|
| 工作模式 |
|
|
|
| 产出效率 |
|
|
|
看到了吗？AI原生团队只有5-7人。
不是他们不想扩张，是人多了真的没用。这印证了群友们的共识：
AI在不同团队中的定位
传统团队中的AI：
敏捷团队中的AI：
AI原生团队中的AI：
五、怎么开始？看你是哪种团队
传统团队：先试试水
别想一口吃成胖子。先找个最痛的会议类型（比如技术评审）试点，培训一两个Supervisor，看看效果。行的话再推广，一步步来，半年到一年就能看到明显改变。
敏捷团队：直接全力投入
你们本来就灵活，一号位先学会用AI，然后把AI拉进迭代里。一两个月就能掌握，三个月后你会发现团队人数可以减半，产出却翻倍。
创业公司：一开始就AI原生
如果你刚起步，那太好了。直接5-7个人的核心团队，每个人都要有AI思维（不是会用ChatGPT那么简单）。文档写清楚，让AI和远程协作者都能看懂。
Supervisor的修炼：不是每个人都能当好
划重点：Supervisor的能力决定AI输出质量。
当Supervisor不容易，特别是选择人工总结路线：
更重要的是，Supervisor得会"翻译"。把人话翻译成AI能懂的结构化输入，再把AI的输出翻译成团队能执行的方案。这个翻译质量，直接决定了AI的效果。
正如马工强调的："Supervisor才是真正的关键。"你给AI的输入是垃圾，它给你的输出也是垃圾。你的问题清晰、结构化、边界明确，AI的回答才会精准有用。
这就是为什么通常是CEO或一号位来当——他们本来就得做这些事。
如果团队还没有这样的人，老老实实用自动工具，慢慢培养。别指望AI能代替人的思考，它只是放大你的能力——你强它就强，你弱它也帮不了你。
几个坑要注意
工具选择就看需求：GPT-4/Claude做复杂决策，Gemini集成Google全家桶，怕泄密就本地部署。
六、这不只是改变会议
说白了，这是工作方式的一次尝试。
以前是金字塔，一层层往上报。现在是网络，每个人都能通过AI获得决策支持。
以前开会是各自站队，互相扯皮。现在大家都对着AI，反而能一起找方案。
以前决策靠"我觉得"，现在有数据有分析，更靠谱。
但也别太乐观。AI不是万能的，它只是个工具。
最后说两句：理性看待AI辅助
理想与现实
理想：AI像贾维斯一样，自动主持会议，人类躺平。
现实：还得人工辅助AI，Supervisor累得够呛。
但即便如此，比起传统的扯皮大会，还是进步了。
记住几个实用建议：
"贫穷的微笑"的话很扎心："不拥抱AI就死，这次连汤都没有。"
但Nick说得也对："应该是大家内卷太累了，期待AI能减轻点工作负担。"这话道出了很多人的心声——我们不是真的相信AI能改变一切，只是太累了，想找个帮手。
别人30分钟开完会，你3小时还在扯。别人7个人干100人的活，你100人还在互相推脱。这是现实，但也别焦虑。
AI是工具，不是救世主。它能帮你提效，但前提是：
但这里有个扎心的问题要问自己
如果你发现AI辅助对你们没用，先别急着说"AI不行"，问问自己：
- • 我们的会议是不是太混乱？（没议题、没准备、没结构）
- • 我们的讨论是不是太发散？（说了半天不知道在讨论什么）
- • 我们的方案是不是太模糊？（全是"大概"、"可能"、"应该"）
反思的几个维度：
- 1. 如果AI理解不了你们的讨论，可能是你们自己都没说清楚
- 2. 如果AI的建议太普通，可能是你们的问题本身就很普通
- 3. 如果整理输入要半小时，可能是你们平时就缺乏结构化思考
- 4. 如果团队抗拒AI，可能是大家还没意识到时代已经变了
进化还是被淘汰
正如"贫穷的微笑"说的："不拥抱AI就死"，这话虽然极端，但趋势是真的：
- • AI原生团队：7个人，结构化工作，30分钟决策
- • 差距会越来越大，不是AI的问题，是工作方式的问题
从今天开始可以做的改变：
- • 讨论时用结构化的方式表达（问题-原因-方案-数据）
记住"磕头法"——不清楚的磕一个，有争议的磕一个。简单，但管用。用对了地方，确实能省不少事。用错了地方，可能更添乱。
正如Bingyao的实践："现在开会就是看各种copilot生成的周报汇总，但会议效率提升有限。"这就是现实——AI能帮忙，但别指望它能解决所有问题。
找到适合你团队的方式，该用就用。但如果一直不合适，也许该反思的不是AI，而是我们自己的工作方式。
进化，或者被淘汰，选择权在你。
这不是未来，这是现在。但现在，也没那么魔幻。
本文采用Build in Public模式创作：基于"贫穷的微笑"提供的核心思想和实践案例，通过生成初稿→群友反馈讨论→调整优化→再次生成的迭代方式完成，融合了星尘洞见群内多位群友的观点和经验，是集体智慧的结晶。
粤ICP备14082021号
免费POC，
零成本试错
