1. 核心策略：授权的悖论
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对自己：授权你懂的；对不懂的，先变懂
格鲁夫原则：不监督的授权是卸责 (Abdication)
你现在遇到的设计瓶颈（高级抽象、拆解复杂度），正是因为这部分超出了你的舒适区。如果直接把这部分扔给AI，你就是在于“盲赌”。
执行建议：
- 对于你擅长的模块： 大胆授权AI去写。因为你有能力进行 Code Review（绩效评估）。
- 对于你不擅长的架构/复杂设计： 不要直接让AI生成代码。
你应该把AI先当做“咨询顾问”或“导师”。让它教你设计模式，解释架构优劣。
例子：“不要直接给我写一个电商系统。请先告诉我，设计一个高并发电商系统，最关键的3个模块是什么？业界标准做法是什么？”
- 建立监控指标： 在AI写代码前，先问自己：我怎么测试它写得对不对？如果在这个阶段你回答不上来，说明你还没准备好授权。
2. 把 AI 当作变动成熟度的员工
AI 的能力是不稳定的。在写样板代码时，它是高TRM（高成熟度）员工；在处理复杂逻辑或新框架时，它是低TRM（低成熟度）员工。你需要切换管理风格。
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低 TRM 场景
当任务复杂、模糊、或涉及新领域时
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指令式管理 (Structured)
格鲁夫做法： 告诉它“做什么”、“什么时候做”、“怎么做”。
对AI的应用：
- 不要只给大目标。
- 拆解任务： “先写接口定义”，“再写数据结构”，“最后写实现逻辑”。
- 伪代码编程： 你写逻辑流程（伪代码），让AI“填空”。
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高 TRM 场景
当任务是常规的、模板化的功能时
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目标导向管理 (Monitor)
格鲁夫做法： 设定目标，检查结果。
对AI的应用：
- 可以直接描述意图：“给我写一个标准的登录页面，用React和Tailwind。”
- 重点在验收： 你的精力应花在运行测试和审查代码风格上。
3. 应对模糊性与CUA系数
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如何提出清晰的问题？降低 CUA
格鲁夫原则：生产流程的第一步是“构建”（定义需求）
你觉得很难向AI描述清楚问题，是因为问题本身在你的脑海里处于高模糊性 (High Ambiguity) 状态。你不能期望员工（AI）替你消除模糊性，这是经理人（你）的职责。
执行建议：
- 生产流程化 (The Breakfast Factory)：
把编程看作炸油条。先找出“限制步骤”（最难的部分）。
做法： 不要试图一次性描述整个系统。先让AI帮你画流程图，或者定义数据结构（Schema）。数据结构确定了，模糊性就消除了一半。
- 规则 vs 价值观 (Rules vs Values)：
什么时候给规则？ 当CUA低时（写具体函数）。告诉AI：“必须用Python 3.9，必须遵循PEP8，必须写Type Hint。”
什么时候给价值观？ 当CUA高时（设计架构）。告诉AI：“我们系统的核心原则是高内聚低耦合，或者是读取性能优先于写入性能。” 这就是System Prompt（系统提示词）的作用——灌输企业文化。
4. 培训与绩效评估
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Training is the Boss's Job
AI 不会读心术，它需要 Context（上下文）。提供上下文就是培训。
执行策略：
- Few-Shot Prompting (少样本提示)： 这就是给员工看“标准范例”。不要只说“写得好一点”，要给它一段你认为完美的旧代码，说：“模仿这个风格写新功能”。这就是培训。
- Code Review 即绩效评估： 每次AI生成代码后，不要直接粘贴。阅读它，指出错误，并反馈给AI让它修正。这不仅是修bug，更是在同一会话中“提升”AI的任务成熟度。
🚀 总结：突破瓶颈的关键动作
你现在是一个"混合型组织"的经理：你自己（人类）负责定义问题和架构（任务导向），AI负责具体实现（功能导向）。
一定要做的三件事：
- 遇到不懂的设计，先让AI当老师，而不是当苦力。（降低你的CUA）
- 遇到复杂的任务，先让AI写伪代码或接口定义。（降低AI任务的CUA）
- 把你最好的代码喂给AI。（进行员工培训，建立文化价值观）