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。

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：

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：

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：

“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：

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：

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：

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

欢迎贡献更好的想法、实现。

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