AI赋能正在从“搞个工具”转向“上下文和规范构建”

腾讯最近开源的teamai-cli项目，绝对是大部分在用和即将要用 Agent 的团队的刚需。

对正在做 AI 赋能的产品经理们来说更要花些时间体验、内化。

过去做 AI 赋能，大部分都是这样的：找到场景、做个工具。

比如给运营做个写稿助手，给 HR 做个简历筛选器，给产品做个 PRD 生成器。

一个场景配一个入口，再想办法让同事用起来。

此刻，越来越多同事已经从你开发的那些 AI 工具迁移到了类似豆包、WorkBuddy、千问办公这样的通用 Agent。

你在去给单点场景定制功能小工具，其实有点落后了 —— 人家打开手头的 Agent，不管啥活，能聊明白就能坐等结果了，Agent 自己会把路径上所需要的工具自己搞定。

但这不意味着产品经理没啥活要干、或者就只去开发 Skills 了。

随着一个团里用 Agent 的人越来越多，新的问题开始出现：协作贼苦。

1.上下文重复对齐：每次新开一个对话窗口或者新成员加入协作，都要把项目背景、业务现状、术语定义、历史决策重新复制粘贴一遍

2.规范与口径完全失控：同一个岗位的两个人，让各自的 Agent 去写一份 PRD 或重构一段代码，由于 Prompt 和个人习惯差异，产出物风格天差地别，后续的代码评审和方案对齐成本反而更高

3.经验无法沉淀和流转：某位资深工程师好不容易摸索出一套防踩坑的提示词和流程 SOP，这些经验往往烂在个人本地的聊天记录里，其他同事享受不到这个红利

如何一起跑起来的问题

一个长链条任务，肯定不能每个人在用 Agent 的时候把所有上下文都塞进去（其实不是不能，是大家不会）。

即便每个人的 Agent 拿到的上下文都是全的了，作业规范又很难统一：不太厉害的人的 Agent 产出的“垃圾”，下游的人再厉害也难以产出良品。

“垃圾”交付也会给审核带来巨大的压力。

最典型的产研流程里：

1. 产品经理直接 Vibe-Coding 了产品 Demo，演示能跑通就把代码丢给设计和研发了；

2. 设计大部分都不懂代码，只能丢给 Codex 逆向直接出原型图，几乎 100% “缺斤少两”，要么缺状态、要么缺页面，甚至会缺功能。源代码中原有的 tokens 还会高强度影响 Agent 输出的设计……

3. 一帮研发拿着 AI 写的毫无章法的代码，只能重新逆向功能逻辑，然后重新 Vibe-Coding……关键是，一帮研发啊，反推代码 - 设计架构 - 分工 - 合并，一点都没提效

Leader 的 Agent 可能知道项目的全部，但同事的 Agent 却各自只知道一部分。

哪怕有会议纪要作为背景，但不同的人给自己 Agent 喂的可能完全不是一套东西：有人可能只给了 Agent 会议纪要、有人给的可能是完整的转录逐字稿、有人可能顺带给了一些相关项目作参考、有人可能从网上找了一些“爆款方法论”也塞给了 Agent。

同一个项目会议、使用同一款 Agent 工具，两个同事交付的东西可能天差地别。

更别说换个人、换个工具、开个新会话，或者领导突然又临时在群里丢了个新的“创意”了。

个人效率上去了，对齐和返工也跟着上去了。团队负责人依然要挨个解释、挨个检查。

TeamAI-cli 基座很好

腾讯开源的这个TeamAI-cli思路很好，看起来就是为解决这个问题而搞的。

它以 git 作为基础，把团队共享的工作方法和背景资料放进一个仓库，再同步到每个成员的 Agent 里。

成员开工的时候，直接/teamai 帮我加入团队的 TeamAI,仓库地址是 https://github.com/your-org/your-repo就可以直接拿到一套共同的上下文。

还支持成员同步 Context、Skills、Rules 到仓库，其他成员直接拉取同步。

这套基座策略非常值得负责 AI 内部赋能的产品经理们拆解学习，核心思路总结如上图所示不在赘述了。

这套基座的价值，是让团队有地方维护方法，有渠道分发方法，也有机会根据实际效果改进方法。

一个同事调教出来的好经验，就能给全队复用。

但，依然有一个最头疼的问题：怎么构建给团队的这个共享仓库？

要不说产品经理会越来越值钱呢

团队装上了 teamai-cli，接下来还是得回答一堆问题：

1. 哪些资料应该给 Agent？一整个历史文档库丢进去，它找得到关键结论吗？旧制度和新决定冲突了，听谁的？哪些规则要一直生效，哪些只在某个任务里读取？

2. 规范也得写到能执行的程度。“需求写清楚”“注意品牌调性”“数字要准确”，这些话谁都会说。真要给 Agent 用，就得继续往下拆：先读哪份材料、缺什么要追问、交什么东西、怎么检查、谁来确认。

3. Skills 同样需要判断。一个反复发生、有明确输入输出和检查步骤的任务，很适合沉淀成 Skill。每次情况都变的业务事实，则需要放进持续更新的上下文里。

这些内容要整理到可用，必须得懂一点 Agent 的工作方式。

但其实搭这套东西，跟一份新的产品工作很像：访谈团队、梳理流程、设计交接、定义验收，再看真实任务里哪里总出错，持续改。

这批活，大概还是得懂 Agent 的产品经理来做。

我做了四套模板供大家参考

完全从空目录开始写，确实太痛苦了。我基于 teamai-cli 搭了四套仓库模板，分别面向产研、市场、财务和人力资源。

模版开源到 GitHub 了，地址在文末。

每套都放了流程手册、团队上下文、岗位规范、Skills、评审助手和交付模板，把一些行业通行的好做法整理了进去。

团队拿到后，补一下自己的业务资料，再调整岗位、指标口径、审批要求和工具配置就好了。

四套模板结构和作业要求相同：先读当前状态和历史决策，再定位任务需要的专业规范。

每个阶段都写了进入条件、关键动作、产出、完成标准和交接要求；任务结束时更新状态，有新决定就留下记录。

这几个 Demo 还有一个很关键的设计：规范的影响范围是延伸到全团队的。

每个岗位都能读取其他岗位的规范、调用相应的 Skills 和评审助手，做跨岗位任务时按需加载。

Agent 已经让产品经理能写代码、运营能写稿、业务负责人能做预算和面试题。专业标准也得跟着这些能力一起过去。否则，一个人花半小时生成的东西，下游同事可能要花两天改。

所以模板里的岗位分工，用来明确谁负责、谁确认；产出标准则适用于所有动手的人。共同目标很实在：交到下游手里时，东西已经符合接手要求。

产研：让需求一路接到发布

产研模板预设了产品、设计、研发、测试四个岗位，覆盖从需求发现到上线复盘的全过程。

同时补了一条跨岗位开发路径：产品经理确定想法后，可以直接用 Coding Agent 做 Demo，也可以在已有项目里实现小步迭代。

这是此刻非常关键的问题：如果 PM 的 Agent 缺少设计系统、工程约定和测试标准，做出来的 Demo 很容易变成一份“需要研发重写的说明书”。

演示很快，接入工业化开发却很慢。

现在模板把设计、工程、质量三份契约设成全队共同准线，PM 动手时就能带上这些专业要求。下面这张图总结的是这条直接开发的路径。

大概的内容和构建流程如下：

1.先把三份契约带进开发过程。设计契约要求复用设计系统组件，覆盖空、加载、错误、无权限、极端长度等状态；工程契约要求遵守目录与模块边界，处理错误路径，补测试、日志和回滚方式；质量契约要求先写可测的验收标准，保留自测结果，准备完整交接包。

2.demo-to-prodSkill 把这些要求串成操作步骤。新建 Demo 时沿用团队结构与组件；已有项目迭代时，先读项目的AGENTS.md、目录结构、CI、lint 和测试命令，再小步实现。设计评审、代码评审、测试方案评审助手开放给所有岗位，PM 可以在交出去之前先跑一遍，补齐阻断项。

3.通过共同标准后，产出就能沿着项目继续往前走。新 Demo 带代码、演示说明、自检结果和未决问题进入协作；已有项目的小范围迭代，在检查通过、负责人确认后，可以按开关、放量比例、观察指标和回滚计划进入灰度测试。

4. 新增依赖、改数据模型、公共接口、支付或权限等影响面大的动作，仍要先让相关岗位确认。模板也写了接手方的义务：符合共同契约的产出，研发不能仅凭个人风格要求重构；发现标准有缺口，就更新契约并留下决策记录。

“免重构”是这套流程要达到的交付目标：从动手起就按项目标准做，接手方按约定验收。自检、评审和人工确认都要完成，有具体缺口就补齐。

这些实践最后通过交接包连起来：一页摘要、产出物、未决问题、自检清单。

无论代码由哪个岗位产出，测试接手时，都能知道改了哪里、测过什么、还有什么风险。

产品经理从想法推进到实现、验证和灰度，也有一套共同标准可依循。

常规的产研流程和要求也都有，自己去看模板吧，不赘述了。

市场：把内容流水线接起来

市场这套主要面向内容营销，分策划、撰稿、编辑、运营四个岗位，覆盖选题到效果复盘。

同样，策划可以直接用 Agent 成稿，运营也可以直接写渠道文案。模板里的内容产出契约把编辑和运营的接手标准提前给产出方：正文带版本、数据带出处与口径，标题候选、摘要、配图授权建议、AI 参与说明随稿交付。

产品同事写产品内文案、业务同事写社群话术，也适用这套要求。

产出方可以先调用事实核查和品牌语调助手，完成四关自检，清掉阻断项，再交编辑正式审校、留放行记录。编辑接到的是带完整依据的稿件，反复补出处、改语气的成本就有机会降下来。

模版的KeyPoint：

1.选题有判断框架。先读受众画像、内容策略和历史表现，再用“受众痛点 × 内容形式”生成候选。筛选时一起看受众规模、相关度、转化潜力、素材可得性、成本和风险。追热点也有四个问题：品牌相关吗，有独特角度吗，赶得上吗，风险可控吗？结论写进内容日历和决策记录。

2.写作把证据一起交下去。来源按一手资料、权威机构、行业媒体等分级；关键结论做交叉验证，还要主动找反证。先出提纲，再按品牌语调写正文，最后把出处清单、标题候选、摘要、配图建议一起交给编辑。编辑查数据时，能直接找到写稿时用过的资料。

3.审稿固定过四关。事实关检查数据与出处，版权关检查素材授权，合规关检查宣称和隐私，品牌语调关检查说话方式。每关有结论，意见有严重程度，放行记录带负责人、时间和版本。反复出现的问题再反馈进写作规范。

4.分发和复盘用统一口径。各渠道要调整标题、开头、篇幅和标签，链接用统一的 UTM 追踪参数。发布后按约定时间回填数据，复盘拆选题、标题、结构、渠道和时机，写清下次继续做什么、停止做什么。

整套流程把“这篇稿为什么写、凭什么这么说、谁确认能发、发完效果如何”接到了一起。下一篇稿就能带上前面的品牌要求和复盘经验。

财务：把口径和复核放进流程

财务模板分核算、预算分析、税务、资金四个岗位。图里展示的是工作全景，各环节按预算、月结、申报等不同周期运行，部分工作并行。

财务产出契约也延伸到了业务侧。业务负责人用 Agent 编预算、写费用说明、解释经营差异时，就要按财务的口径和模板来：每个数字带来源与截止时间，预算假设写依据，费用材料附完整单据与审批链。

Agent 先帮产出方做受理前检查，缺依据就列待确认项，差异解释写不出来就指定负责人和期限。财务接手后可以进入专业复核，省掉来回追问“这个数怎么算的、附件在哪”。审批、正式入账和付款责任仍按原流程执行。

这套模板的 KeyPoint：

1.预算从业务假设往下推。收入看量和价，成本看业务量、单位成本和固定部分，每项假设写依据。公司目标与部门申报要对齐，批准后的调整留记录；滚动预测说明哪些条件变了，多情景分析看看关键假设变化会怎么影响利润和现金流。

2.交易审核与月结都有检查清单。费用按真实性、合规性、完整性、权限四关检查。月结再检查收入费用的期间归属、计提摊销、往来、存货资产等，并完成总账与明细账、账与银行、账与税、账与业务系统四类对账。

3. 发现差异就要落到处理结果：查明更正、挂账待查、根据重要性判断作出豁免。待查项写负责人和期限，豁免写依据。月结交给税务和预算分析的材料，也包括关账说明和账税差异台账。

4.分析要解释数字背后的业务。报告比较实际与预算、同期、上期，进一步拆价格、数量、结构、汇率等因素，一次性因素单列。解释不了的差异写“待业务确认”，同时指定负责人。资金岗位还内置了 13 周现金流预测和内控矩阵，用来追踪资金缺口、控制点及整改。

贯穿这些环节的纪律是：数字带口径、来源、截止时间，先对账再出数，制单和复核分离。Agent 帮忙核对、勾稽、草拟、解释；付款、正式入账、申报提交由人执行。团队可以先从月结材料检查这样的环节试用。

人力资源：把用人标准写成可复核的材料

HR 模板分招聘、HRBP、人才发展、HR 运营四个岗位，把招聘、入职、绩效和培养衔接起来。图里合并了人力需求和 JD 两步。

涉人产出契约把标准延伸给用人经理、业务负责人和导师。他们用 Agent 写 JD、出面试题、整理评价、写绩效评语和培养计划时，同样要用统一模板，按评分维度写行为证据，完成隐私与公平要求的自检。

例如，用人经理可以调用面试题设计助手，围绕岗位维度和评分锚点准备题本；导师可以按个人发展计划模板组织培养动作。材料交 HR 前，先检查结构、证据、脱敏和未决问题。HR 接手后按流程复核，人才决定由人签字。

共享的是完成任务需要的专业方法；原始简历、薪酬和个人绩效数据仍按业务系统权限与需知范围访问。

这套模板的 KeyPoint：

1.招聘先对齐成功画像。受理需求时先问：这个人入职一年后，做得好是什么样？再写少量必备条件、加分项和评估标准。JD 把职责写具体，筛选按统一评分卡逐维度写证据，有疑点就列成待核实问题。

2.面试用统一维度和评分锚点。同一个岗位的面试官按同一套标准评价，用 STAR 追问情境、任务、行动、结果，尽量拿到真实行为材料。评分要写候选人做过什么，以及这些证据支撑哪个分数。这样，后面的讨论才有材料可以复核。

3.Offer 和入职把容易掉链子的事列清楚。核对薪酬带宽、背调授权与结论、审批链；入职清单包含合同、账号、设备、导师、培训，再安排 30 / 60 / 90 天检查点。新员工目标能接进后面的绩效周期。

4.绩效和培养从标准一路跟到行为变化。期初定目标，期中留证据，评定时先看事实，再通过校准会对齐尺度。人才发展用绩效与潜力盘点来形成培养动作，个人发展计划按 70-20-10 的思路安排在岗实践、反馈辅导和课程。培训评估参考柯氏四级，从满意度、掌握度，进一步看到岗位行为和业务结果。

这些框架和比例都可以按团队情况调整。关键是把“按什么标准评价、拿什么材料支撑、接下来怎么培养”连起来。

Agent 做材料整理、一致性检查和辅助评分，录用、淘汰、绩效结论由人拍板。共享材料要脱敏，原始简历、薪酬等敏感信息留在业务系统里。

纯自然语言就能配置

四套模板里都有一个team-setup配置 Skill，把仓库 clone 下来，丢给 Agent 让它安装后就能自动找你问问题干活。

负责人可以把产品介绍、品牌手册、制度、旧文档、会议纪要等资料交给 Agent，让它整理团队背景、岗位职责、工作流程和指标口径。

资料有矛盾，会列成待确认问题；模板里如果只是示例，也会要求换成真实情况。

最后生成一份《团队配置审阅单》，负责人 doublecheck 一遍配置了什么、哪些问题还没定，再确认发布。

配置时还要明确共同产出标准、跨岗位评审入口和最终确认人。成员接入后认领岗位，拿到本岗位与跨岗位协作需要的资源。

拿来做些定制，就能开始试用。后面仍然要跟着真实工作更新状态和规范。模板里的规则和提醒也需要配合系统权限、人工检查一起用。

产品经理得有场景全局视野了

回到文章标题讨论的问题。

过去做赋能，很大一部分工作是把单点场景提炼成工具：写稿工具、报表工具、审核工具。通用 Agent 出来后，越来越多任务可以在同一个入口里完成。

产品经理的工作也应该跟着移动：找出整条流程里缺了什么信息，哪些交接总出问题，哪些判断标准没说清楚，再让 Agent 在合适的时候读到、用上。

即便你不是负责“AI 内部赋能”的产品经理：未来的任何一个面向企业的产品，工具或者 SaaS，都应该把 Agent 的影响考虑进来，协作就是此刻最重要的问题。

这些能力很需要产品经理的老本行：理解业务、理解人、拆解任务、定义标准、协调分工。

再加上对 Agent 的理解，就能把这些能力用到每个岗位的日常工作里。

通用 Agent 越能干，团队越需要有人把目标、上下文、规范和责任设计清楚。否则，生成出来的东西越多，大家检查和对齐的负担也越重。

产品经理更有价值的地方，就是让一群人用着各自的 Agent，依然能把同一件事做好。

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城市

时间

状态

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招募中

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四个团队的模板开源地址：https://github.com/comeonzhj/teamai-team-templates

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