Every公司的两位一线工程师——Kieran Klaassen（基兰·克拉斯恩）和Nityesh Agarwal（尼蒂什·阿加瓦尔）。他们在一周之内，完成了六项新功能开发、五个关键Bug修复以及三项基础设施升级，效率堪比15人全栈团队！而这背后的核心引擎，不是加班熬夜，不是人海战术，而是他们精心设计的一套“AI智能体驱动的工程工作流”。
你还在用AI只写代码？那你就彻底用错了！
如果你只用AI来写代码，那你完全浪费了它的潜力。这句话是否点醒无数还在用AI当“高级代码补全工具”的开发者？
Kieran和Nityesh的突破在于，他们并非让AI直接生成最终代码，而是构建了一个“AI智能体协作链”——每个AI智能体负责一个子任务，彼此接力，层层递进，最终形成一个高效、可靠、可追溯的开发流水线。这种模式的本质，是把AI从“执行者”升级为“协作者”甚至“规划者”。
核心秘密：他们用AI写AI提示词！Prompt that writes prompts
最令人拍案叫绝的是他们的“元操作”：他们用Anthropic的Prompt Improver（提示词优化器）训练出一个专属AI智能体，这个智能体的唯一任务，就是把一个模糊的产品想法，自动转化为一个结构完整、技术细节清晰的GitHub Issue（任务卡片）。
这个自动生成的Issue包含四大关键部分：问题背景与用户痛点、解决方案概要、所需技术栈与依赖项、分步骤的实施计划。更厉害的是，该AI还会主动检索项目现有代码库中的相关模块，并结合网络上的最佳实践，给出具体实现建议。
换句话说，这个AI智能体不仅“理解需求”，还“懂得架构”。
为什么Claude Code比Cursor更胜一筹？答案在“思考前置”
很多人会问，市面上已有Cursor这类主打“AI写代码”的工具，为什么他们选择Claude Code？
Kieran一针见血地指出：Cursor是“为编码而生”，而Claude Code是“为思考而生”。
在传统开发中，工程师往往一拿到需求就急着敲代码，结果中途频繁返工。而他们的流程强制“先思考、再编码”——AI先输出完整任务计划，人类工程师负责审查、修正、确认，之后才交由另一个AI智能体去生成代码。
这种“Plan-Review-Execute”三段式工作流，极大降低了认知负荷，避免了“边写边想”带来的技术债务。
一周六功能、五修复、三升级：效率爆炸的真实案例拆解
让我们看看这套流程在实战中如何运作。
假设产品经理提出“Cora需要支持邮件自动归档到Notion”。
传统流程可能需要1-2天需求澄清、1天技术设计、2-3天编码测试。
而在他们的AI智能体流水线中：
第一步，人类输入一句话需求；
第二步，AI自动生成包含Notion API集成方案、OAuth流程、错误重试机制、用户配置UI的完整GitHub Issue；
第三步，工程师花15分钟审查并微调；
第四步，另一个AI智能体根据Issue自动生成TypeScript代码、单元测试、部署脚本；
第五步，人类做最终验收与上线。整个过程压缩到几小时内完成，且质量稳定。
一周内完成六项类似任务，绝非神话。(反反复复也很费时)
AI智能体工作流的底层逻辑：任务解耦与能力复用
这套方法论之所以可复制，关键在于“任务解耦”。
他们把软件开发拆解为：需求理解 → 技术设计 → 代码生成 → 测试验证 → 文档撰写 → 部署上线等独立环节，每个环节由一个专用AI智能体负责。
这些智能体不是孤立的，而是通过标准化输入输出（如GitHub Issue格式、代码规范、测试报告模板）实现无缝衔接。
更重要的是，一旦某个智能体被训练成熟，就可以在所有项目中复用。比如那个“自动生成Issue”的智能体，现在已成为Every团队所有工程师的标配工具。
从工具使用者到流程架构师：工程师角色正在发生根本转变
Kieran在播客中反复强调：未来的工程师，不再是“写最多代码的人”，而是“设计最佳AI协作流程的人”。
你需要懂工程，但更要懂如何把人类智慧与AI能力有机结合。
比如，他知道在哪些环节必须保留人类判断（如产品逻辑合理性、隐私边界），哪些环节可以完全交给AI（如样板代码、日志打印、异常处理）。这种“人机分工”的设计能力，将成为新一代工程师的核心竞争力。
Every的野心：不只是工具，而是构建AI-native的开发范式
Every团队显然不满足于做一个效率工具。他们的Cora产品本身就是一个AI-native应用——从邮箱管理到任务追踪，全部由AI智能体驱动。
而这次公开分享工程实践，实则是向外输出一种“AI原生开发哲学”：软件开发不再是线性流程，而是一个由多个自主智能体组成的生态系统。每个智能体有明确职责、输入输出契约和失败回退机制。这种模式不仅提升效率，更让系统具备自适应、自修复的能力。
普通开发者如何起步？三步打造你的AI工程流水线
你不需要是Every团队，也能立刻实践这套方法。
第一步，从一个小任务开始，比如用Claude或Cursor自动生成PR描述；
第二步，尝试让AI帮你写单元测试，你会发现覆盖率达90%以上；
第三步，也是最关键的，建立你的“Prompt库”——把每次调教AI的有效提示词保存下来，形成可复用的智能体模板。
记住，AI的价值不在于单次输出，而在于持续积累的自动化资产。
AI代码助手大横评：Kieran亲测推荐清单曝光
作为AI工具重度用户，Kieran在播客中难得公开了他的AI编码助手排名。
第一名：Claude Code（因其强大的上下文理解和规划能力）；
第二名：Cursor（适合快速原型但缺乏深度思考）；
第三名：GitHub Copilot（补全强但独立任务弱）；
第四名：Replit AI（云端集成好但本地支持差）。
他特别提醒：不要迷信“全自动”，AI再强也需要人类引导方向。
警惕陷阱：AI协作中的三大认知误区
Kieran也坦诚分享了踩过的坑。
误区一：“AI能理解所有隐含需求”——实际上你必须把需求拆解到原子级别；
误区二：“生成代码=完成任务”——AI代码常有边界条件遗漏，必须人工审查；
误区三：“越复杂的Prompt越好”——反而清晰、具体、分步骤的指令效果最佳。
他们的解决方案是：建立“AI输出-人类验证”闭环，绝不跳过审查环节。
Every正在构建的“AI工程操作系统”
据透露，Every团队正在内部开发一套更强大的“AI工程操作系统”，它将集成需求管理、代码生成、测试部署、监控告警等全链路AI智能体，并通过自然语言统一调度。想象一下，你只需说“上线一个带用户登录的博客系统”，系统就自动调用10个智能体协同完成。这不再只是效率提升，而是开发模式的彻底重构。
给中国开发者的启示：我们离AI原生开发还有多远？
对于国内工程师，这不仅是技术参考，更是思维升级。国内AI编程工具如CodeGeeX、通义灵码已初具规模，但大多仍停留在“代码补全”层面。真正的差距在于：我们是否敢于把AI当作平等协作者？是否愿意重构现有开发流程？Every的案例证明，AI原生开发不是未来概念，而是当下可落地的实践。
结语：不是AI取代工程师，而是懂AI的工程师取代不懂AI的
这场播客最终传递的核心信念是：AI不会让工程师失业，但会淘汰那些拒绝进化的人。Kieran和Nityesh的成功，不在于他们用了多贵的工具，而在于他们重构了人与AI的关系——不是主仆，而是搭档；不是替代，而是增强。在这个AI智能体成为“数字同事”的时代，你的价值不再由代码行数衡量，而由你设计的人机协作效率决定。
Kieran Klaassen和Nityesh Agarwal是谁？Every背后的AI工程双雄
Kieran Klaassen是Every旗下明星产品Cora（一款AI驱动的智能邮箱助手）的总经理，同时也是Every团队内部公认的“AI智能体狂热粉”。他不仅日常深度使用各类AI编程工具，还亲自评估、对比、排名市面上所有主流AI代码助手，从GitHub Copilot到Cursor，再到Anthropic的Claude Code，他都玩得炉火纯青。
而Nityesh Agarwal则是一位经验丰富的全栈工程师，擅长将抽象需求转化为可靠、可扩展的工程实现。
两人搭档，一个负责战略设计与AI流程架构，一个负责落地执行与系统集成，堪称“AI时代的产品开发黄金组合”。