王建硕最近手上多了几个"团队"：
- 一个市场团队——每天早上 6 点开始干活
- 一个工程团队——每 4 个小时醒一次干个活
- 一个 PM 团队，正在搭
如果按传统理解，你一定会想：又招了一波人？多少 head count？办公室够坐吗？工资从哪儿出？
都没有。这几个"团队"，每一个就是目录里的一个文件夹。里面是一堆 .md 文件，加上一个定时任务。
三层映射
这件事拆开看，是三层映射：
| 旧世界 | 新世界 |
|---|---|
| 源代码（C/Python） | Prompt 源代码（一堆 .md） |
| 编译器（GCC/Python） | 大语言模型 |
| 跑起来的进程/服务 | 跑起来的 agent = "团队" |
最关键的是："实例"就是"团队"。
过去说"团队"，脑子里默认十几个人坐在工位上、有 manager、要开站会、要争 head count。现在不是了。
现在的"团队" = 一段 prompt 源代码 + 一个定时器。
跑起来叫"团队"，停下来回到磁盘上，就只是一个文件夹。
杠杆率
这件事的杠杆率，比写软件还要高一档。
- 写普通软件的杠杆：你写一次，N 个用户用
- 写"团队"的杠杆：你写一次，它每天替你干活，不需要用户
那个市场团队，写它大概花了半个下午。然后每天早上 6 点准时起床，开始干一些原本得自己起床做的活：扫信息、发小红书、发 Twitter、发 Facebook……
每一次运行，都不在场。而它做的事情，不少在过去是要一句一句教真人去做的。教真人需要几周到几个月。教这个文件夹，半个下午。
任鑫一句话讲得很到位："你那些很难的工程任务，对它来说就一句话。"
三个转变
第一——组织设计，变成了文件系统设计
以前问"我的公司怎么组织"，答案是组织架构图、汇报关系、职级序列。今天问"我的公司怎么组织"，答案可能是"我的目录怎么组织、哪些文件夹放什么、用什么定时任务串起来"。
百姓网现在 158 个人——但工作目录里已经躺着十几个"虚拟的部门"。每个部门是一个文件夹。
第二——招人，变成写 prompt
需要一个新职能？不用先招人。先写一个文件夹试试。等这个文件夹被人用了一段时间、跑出来的结果真的有人用，再考虑补一个真人去监管它。
第三——培训，变成 git commit
对一个"团队"不满意了——比如发的小红书风格不对、用词太营销腔——不用开会、不用一对一、不用写 PIP。直接打开它的 .md，改两行，commit。下次再跑，就是新版本。
红线
但一定要说一句不那么乐观的话——不要以为写好文件夹就完事了。
很多功能用了不喜欢、又 revert 干掉。完全打杂靶。这不是 AI 的正确使用方法。
真正可用的"团队"，至少还要再配两层：
- PM 团队（也是个文件夹）：在用户需求和工程团队之间做需求审核，过滤掉不靠谱的、不一致的
- 客服/数据团队（也都是文件夹）：把闭环打通，让"用户用了什么"反过来影响"团队要做什么"
这些团队加在一起、在一个共同目标的统筹下开始工作——这才是真正生产环境可用的"组织"。
而做这件事所需要的工作量，等同于一个全职岗位。只不过这个全职岗位，一个人就够了。
未来技能
未来五年最有杠杆的一项技能：会写"团队级别的 prompt"。
不是简单的 prompt 工程（写一句话让 ChatGPT 给个答案），而是——把一份要做的事，写成一个文件夹里的若干 .md，组织好它们的关系，加上定时任务和 hook，让它稳定地、可重复地、可传承地替你工作。
然后这个文件夹里的"人"，永远不离职，永远不抱怨，永远不要 head count，永远在跑。
这又是《AI 炼金术》和任鑫聊到的一个点。之前几篇——"Python 是新的汇编"、"少跟 AI 聊天，多写程序"、"驾驭工程"、"我是 AI 的阿姨"——讲的都是个人和这台机器的关系。这一篇上升一层——组织和这台机器的关系。
新一波"用 AI 重写公司"的人，干的就是这件事。不是把现有公司的某个岗位用 AI 替代，而是把"组织"这个东西本身，从 head count 重新写成文件夹。