AI+人类多角色协作框架：让合适的角色干合适的事
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Summary
作者以亲身实践的 Claude Code 工程为例，解释两人全职团队如何运营 7 个账号、年发万条内容。核心思维转变是把 AI agent 当成平等独立角色而非工具，从而支持双向调用链（人调 AI、AI 调人、AI 调 AI）。具体落地：维护一份对团队全员可见的「进行中任务」文档，每张任务卡仅需任务描述与完成标准，角色名单记录各角色能力；任务完成后汇总进「已完成任务」文档，定期用 AI 提取每个角色的贡献和专长以精准委派。作者最后直接建议：放弃 OpenCLoud（小龙虾）类玩具，改用 Claude Code 或 Codex 做真正生产级 agent。
Key Points
- 思维转变：把 AI agent 当平等独立角色，而非锤子扳手，对应不同协作架构与生产力层级
- 双向调用原则：不仅人可以调用 AI，AI 也可以反向调用人；下级也可调用上级，取决于谁最适合
- 最小可行协作基础设施：一份所有人类+AI 均可见的任务文档，每个任务卡只需「任务描述」+「完成标准」
- 角色名单（决策名单）动态更新：通过「更新成员能力」skill，让 AI 从已完成任务中识别每个角色贡献、持续精准委派
- Agent 比人更容易「升级」：系统提示词和 skill 提示词可即时重写，能力可瞬间提升，而人类惩罚机制效率低
- AI 调用人的无技术方案：让对应人每隔半小时到一小时主动检查任务列表，无需知道是 AI 还是人分配的
- 结论：公司能力总和 = 角色名单里所有角色能力之和；CEO/创始人核心任务是「招人」，现在要判断该招 AI 还是人类
- 实操建议：卸载 OpenCLoud 类工具，换成 Claude Code 或 Codex 做生产级 agent
Transcript
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