Atlassian 把 AI 工程师招聘重心从中间挪到两端 这条路怎么走通的

Sherif Mansour 在 Atlassian 干了 17 年，10 月 8 日的 SaaStr 年度大会上把过去几年 AI 决策里踩过的关键节点一次性摊开。其中一段，专门讲他们怎么把招聘重心从中间挪到两端——多招新人，多留老兵，中段放掉一部分。这件事不是赶时髦，是被 450 名产品经理（PM）和 800 名设计师的真实使用数据推着走的，而 Atlassian 这家公司手上有 20 多个应用，其中 6 个是生成式 AI 时代做的，其余都是十几年前的老底子，目前累计使用 AI 能力的用户已经超过 500 万。

chat 这件事要不要做，公司内部分歧很大。反方观点很硬：聊天不是终局，很多任务用聊天反而是最糟的界面，比如填个表单；反方观点的另一面是，没人知道用户会用 AI 做什么，给个开放入口看他们怎么用。先做反方那一派赢了一阵。两年前，chat 后端非建不可（要给整个产品线提供 AI 能力），顺水推舟就把 chat 端塞进了 20 多个应用。Mansour 用 DOS 操作系统做类比：命令行当年是连接所有软件的统一界面，电子表格、文字处理、游戏都能在里面跑；后来高频场景都变成了独立应用，命令行却一直没消失，仍在覆盖长尾。chat 在 AI 时代扮演的角色差不多就是这个意思。

真实的 Confluence 白板里后来跑出来三件事。最先冒出来的叫"提示词变成按钮"：用户老让 chat 把便利贴按主题分组，chat 干不了，公司就把它做成"选卡片-分主题"的功能按钮。紧随其后的是"提示词变成工作流"：头脑风暴完顺手把便利贴变成待办清单，最早用户写长 prompt 让 chat 把内容推到 Jira 或者 Trello 或者 Linear，结果工具链不通；后来做成"选卡片-选哪几个-自动建单"。还有一种是"提示词仍是 prompt"：从 Salesforce 和 Google Drive 里把客户反馈拽出来贴到白板上，这种就保持 prompt 形态。Mansour 专门提到一个反直觉的点：每一项原本给人类做的功能，最后都被迫暴露给 agent 当工具用，分组成主题变成了 Rovo agent 可以调的技能，便利贴到 backlog 也是。客户可以把这些技能通过 MCP 或者 Atlassian 自家命令行（CLI）暴露给外部——Claude Code、Cursor 都算。结果是 Atlassian 的功能不再只在 Atlassian 应用里被使用，而是无论用户在哪都能被调用。

Jira 流程里的一个 agent 步骤是 Mansour 公开讲的另一件"贴 AI"的事。标准建议是从零开始重做产品，别"贴"AI。Atlassian 偏偏干了被劝退的那件事：两年前在 Jira 自动化设计器里直接加了一个新积木——"在这一步调用 Rovo agent"。Mansour 把它叫做"实打实贴上去"。当时的判断是不知道市场往哪去，先贴上去让用户教公司怎么用。Mansour 用自己家里装修做比喻：新房子买下来先住一年，旧厨房先凑合着用，住下来才知道哪些问题值得改，后来一块一块换，最后整厨房砸掉重做。Jira 这种有用户、有工作流的存量产品，资产是这两样本身，要顺势演进。Atlassian 也有从零做的产品——那六个 AI 原生应用就是。

10 个 AI Builder 团队的事最让现场尴尬：前几周跑得飞快，几个月后几乎全部陷入"大家都在划船，没人掌舵"的局面。Mansour 给"AI Builder"的定义是"主业是用 AI 工具发代码的人"，把 PM、设计和工程全压到一个角色。这 10 个团队里有工程师，也有会写代码的 PM 和设计师，新旧项目都有。最开始几周速度惊人，几周到几个月后明显慢下来。背后是比例问题：Atlassian 在常规产品团队里大约 1 个 PM 加 1 个设计师对 10 个工程师，在平台团队是 1 比 20，一旦工程师发代码速度上来，PM 和设计师的体感是 1 比 30 到 1 比 40，工程师越来越快地反问"接下来做什么、这事到底对不对"，PM 整天 vibe coding，没空回答。Atlassian 的结论是大公司里 PM 和设计师不能全转 AI Builder，小公司可以。

招聘这盘棋反转得更彻底。Mansour 听到 C 级高管最爱说的一句话是"别招新人，招一个会用 AI 的老兵"。新人产废品，老兵产能大，培训新人要一两年才能回本。Atlassian 反过来做：原本两端少中间多，现在资深多、新人多、中间少。理由是研发部门几千号人里有干了 10 年、20 年、30 年的，他们要忘掉旧的做事方式比学新的还难，新毕业生没什么要忘掉的。他举自己 12 岁的儿子为例，小孩直接从可视化编程跳到 vibe coding，在 Replit 上做 App Store 的应用，跳过语法，认为编程本来就是那个样子。

Mansour 自己把整个故事里踩过的坑也列了一遍，包括：要不要做 chat 内部争论了太久；一开始以为 chat 是临时的，做完功能就撤，结果几百万用户每天用；以为用户有了 ChatGPT、Gemini、Claude Code 就不会用应用内 AI，事实是哪个离手头近用哪个；在工具链没建好之前先上了 chat，用户写长 prompt 推 Jira 全失败；只给人类做的功能忘了暴露给 agent 和 MCP；花了两年才想明白 agent 需要的原语和人一样；以为人人都会变成 AI Builder，结果 10 个团队里大部分转不过来；把前几周的速度当成绩，几个月后才发现没人做决策；PM 和设计师去写代码的同时，组织比例已经从 1:10 变成 1:30 或 1:40，"掌舵"的工作量在变大、却被放手了。他自己的一段总结是：能找到 AI Builder 就找，但要为 10 倍的团队而建，别为 10 倍的个人而建。创业找资源，上乌鸦部落。