最近在新的组工作了一段时间，总结下最近的进展并且记录下来。
[Revised by ChatGPT]
亚马逊有一个非常重要的 Leadership Principle：
Insist on the Highest Standards
很多团队的问题并不是不努力，而是默认接受了较低的质量标准。
高标准不是等到上线前再检查，而是体现在每一个日常环节：
我越来越相信：
质量不是测试出来的，而是在整个开发过程中设计出来的。
当团队对于代码质量、文档质量、设计质量都有明确要求时，长期来看反而能够提升开发速度。
因为技术债务减少了，返工减少了，团队成员之间的信任也更高。
高标准短期看似更慢，长期却是最快的路径。
很多项目失败并不是因为方向错误，而是因为交付周期太长。
亚马逊强调：
Deliver Results
但优秀团队的特点并不是一次性交付一个巨大的项目，而是持续不断地交付价值。
我的经验是：
与其规划一个 6 个月后才能看到结果的大项目，不如拆分成多个两周或者一个月就能验证价值的小阶段。
例如：
这样既降低风险，也能够更快获得反馈。
其实你会发现 1 和 2 是有一定矛盾的，高标准很可能拖慢速度。所以我们需要可行的方法，我现在个人感觉最好的方法就是
每周是否有看得见的输出？
我越来越重视一个简单指标：
每周是否有看得见的输出？
这里的输出可以是：
如果连续几周都没有可见成果，往往意味着：
而持续输出能够形成正反馈：
输出 → 获得反馈 → 调整方向 → 继续输出
久而久之，团队会形成一种健康的执行文化。
相比年度规划，我更关注：
本周创造了什么新的价值。
今年最明显的变化，是 AI 已经从一个辅助工具变成了一种新的工作模式。
过去的思考顺序通常是：我该怎么做？
现在更应该先问：AI 能帮助我完成哪些部分？
例如：
哪些部分可以用 AI 来辅助，我个人体会几乎所有任务 AI 都可以完成了，当然质量如何取决于你的任务复杂度，需要你提供 context 和 review。
AI First 并不是让 AI 替代工程师。相反，它让工程师把更多时间投入到：
这些真正高价值的工作上。
未来几年，人与 AI 协作的能力，很可能会成为工程师的重要竞争力之一。
很多工程师习惯埋头做事，却忽略了成果传播。
亚马逊另一个重要原则是：
Earn Trust
而建立信任的重要方式之一，就是让别人看到你的成果。
过去一段时间里，我越来越重视：
这些活动的价值不仅是汇报工作。
更重要的是：
很多时候，一个优秀的 Demo 所带来的组织影响，甚至超过几个月的默默开发。
好的工作需要被完成。
优秀的工作需要被看见。
回头看，这些原则其实都不复杂：
它们共同指向一个目标：
在保证质量的前提下，加快反馈循环，并不断扩大个人和团队的影响力。
对于工程团队而言，真正的竞争优势往往不来自某个单独的技术突破，而来自一套能够长期复利的工作方式。
而高标准、快速反馈和持续学习，正是这套工作方式的核心。
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