从写代码到搭流水线：一位工程师的 AI 转发工作流
精选理由
一个工程师把需求和反馈全转给 AI 干活，自己只负责搭环境和喂上下文，看看他是怎么把工作流水线化的。
一位工程师分享了自己的日常工作方式：他把从群聊、单聊和会议中收到的需求和反馈逐条转发给自己的 AI 处理。为了让 AI 产出能直接交付，他搭建了写代码、Review 代码、测试代码的完整工程环境，并把业务上下文、代码、文档和会议聊天记录汇集到一起。他的角色从埋头 Coding 转向理解需求、搭建环境和组织上下文，让工作像 Pipeline 一样持续运转。
原文 · 小胡子哥
今天听一位同事分享，他说自己每天干得最多的一件事，就是转发消息。
业务上对接的客户多，需求也很多，所以他经常能从各种群聊、单聊和会议中收到海量的需求和用户反馈。他每天大部分的时间，就是理解和判断这些内容，然后转发给自己的 AI。而他的 AI 就在旁边排着队，一项一项地处理着这些工作。
这件事情听起来还蛮轻松的，但事实上，背后做了海量的工程建设。
为了让一个需求能够转换成代码，他搭建了一整套写代码、Review 代码、测试代码的工程环境。为了让 AI 能够写好一篇文章，他把业务上下文、代码、文档，以及同事的会议和聊天记录都汇集到一起。当一个问题过来的时候，AI 就能够借助这些上下文，按照既定的规范和共识，生成最终的交付成果。
你看，人的工作正在慢慢发生变化。
以前，工程师每天埋头 Coding，写各种技术文档，处理一个又一个需求。现在，越来越多的时间花在理解需求、搭建环境、组织上下文上，让一项项工作能够像流水线一样，像 Pipeline 一样持续运转起来。
