Người sáng lập Claude Code đưa ra nhận định mới: Phân công nhóm trong thời đại AI được viết lại, "năm kiểu người" này được săn đón nhất

marsbitPublished on 2026-06-30Last updated on 2026-06-30

Abstract

Claude Code người đứng đầu Boris Cherny mới đây chia sẻ quan sát thú vị: cấu trúc phân công đội ngũ đang được viết lại trong thời đại AI. Thay vì các chức danh cố định như kỹ sư, nhà thiết kế..., đội ngũ hiệu quả sẽ gồm 5 vai trò linh hoạt dựa trên hành vi và giai đoạn sản phẩm: 1. **Người tạo mẫu (The Prototyper):** Tập trung vào việc đưa ra lượng lớn ý tưởng mới, không nhất thiết mọi thứ đều phải được triển khai. 2. **Người xây dựng (The Builder):** Chuyển hóa nguyên mẫu thô thành sản phẩm hoặc cơ sở hạ tầng có thể sử dụng thực tế, hoàn thành bước nhảy từ 0.1 đến 1. 3. **Người dọn dẹp (The Sweeper):** Làm công việc "giảm thiểu", đơn giản hóa giao diện người dùng, tái cấu trúc mã nguồn và hệ thống hỗn độn, loại bỏ chức năng dư thừa để đổi lấy hiệu suất cao. 4. **Người tăng trưởng (The Growth):** Tiếp quản sản phẩm đã hoàn thiện, thực hiện lặp lại liên tục để sản phẩm tiến gần hơn đến thị trường và người dùng, giúp sản phẩm từ "có thể dùng" trở thành "được cần". 5. **Người bảo trì (The Maintainer):** Đảm bảo vận hành lâu dài của hệ thống trưởng thành, tập trung vào bảo mật, độ tin cậy, hiệu suất và khả năng phục hồi. Điểm then chốt là các vai trò này không gắn chặt với chức danh truyền thống. Một người có thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau trong các dự án hoặc tại các giai đoạn khác nhau của vòng đời sản phẩm. Thành phần lý tưởng của đội ngũ phụ thuộc vào giai đoạn phát triển sản phẩm: sản phẩm mới cần vai trò 1, 2, 3; sản phẩm đang tăng trưởng cần 2, 3, 4, 5; sản ph...

Trong bối cảnh Agent Coding đang bùng nổ và định hình lại ngành công nghiệp phần mềm, giới công nghệ dường như đã dần chấp nhận sự thật hiển nhiên rằng vai trò của "kỹ sư" đang thay đổi. Nhưng trên thực tế, thứ bị thay đổi có lẽ không chỉ là vị trí "kỹ sư" này, mà một sự chuyển biến sâu sắc hơn đang âm thầm diễn ra ở tầng đáy của cấu trúc tổ chức nhóm...

Gần đây, Boris Cherny, trưởng nhóm Claude Code tại Anthropic, đã đưa ra một quan sát rất thú vị trên X.

Ông chỉ ra rằng, khi các chức năng kỹ thuật, sản phẩm, thiết kế, khoa học dữ liệu... dần hòa quyện, ông luôn suy nghĩ về việc những vai trò này sẽ tiến hóa như thế nào trong tương lai? Lấy nhóm Claude Code làm ví dụ, những "nhãn vị trí" truyền thống nội bộ đang bị xé bỏ hoàn toàn, thay vào đó là 5 loại vai trò mới "không ràng buộc" dựa trên mô hình hành vi: Người tạo mẫu, Người xây dựng, Người dọn dẹp, Người tăng trưởng, Người bảo trì.

Người tạo mẫu (The Prototyper): Chịu trách nhiệm chính trong việc đề xuất ý tưởng hoàn toàn mới, liên tục tạo ra một lượng lớn sáng tạo, trong đó phần lớn cuối cùng sẽ không được triển khai. Nói cách khác, họ theo đuổi số lượng và tính đột phá của ý tưởng, chứ không bận tâm việc mỗi ý tưởng có phải được hiện thực hóa hay không.

Người xây dựng (The Builder): Chịu trách nhiệm chính trong việc chuyển hóa nhanh chóng những ý tưởng rời rạc hoặc nguyên mẫu thô sơ thành sản phẩm hoặc cơ sở hạ tầng có tính khả dụng cao, thực sự có thể đưa vào môi trường sản xuất và hướng đến lượng người dùng lớn. Nói cách khác, họ chịu trách nhiệm giải quyết bước nhảy vọt cứng từ 0.1 đến 1.

Người dọn dẹp (The Sweeper): Chịu trách nhiệm chính trong việc "làm phép trừ". Tác dụng phụ đáng sợ nhất trong thời đại AI là sự phình to quá mức của mã và chức năng. Nhiệm vụ của Người dọn dẹp là làm sạch, tinh giản giao diện người dùng, đơn giản hóa, tái cấu trúc mã và kiến trúc hệ thống hỗn loạn, loại bỏ các chức năng dư thừa không cần thiết để đổi lấy hiệu suất cao và khả năng bảo trì cao của hệ thống.

Người tăng trưởng (The Growth): Tiếp nhận một sản phẩm đã được xây dựng hoàn chỉnh. Khi sản phẩm bước vào thị trường, Người tăng trưởng chịu trách nhiệm lặp lại liên tục với những bước nhỏ nhưng nhanh, cần quan tâm: Làm thế nào để sản phẩm đến gần thị trường hơn? Làm thế nào để người dùng sẵn sàng ở lại hơn? Làm thế nào để một sản phẩm đi từ "có thể dùng" đến "được cần". Tuy nhiên, vai trò này không tương đương với hoạt động tăng trưởng theo nghĩa truyền thống, mà gần hơn với sự kết hợp giữa khả năng về sản phẩm, dữ liệu, hiểu biết người dùng và thử nghiệm.

Người bảo trì (The Maintainer): Chịu trách nhiệm vận hành dài hạn của một hệ thống trưởng thành. Họ không nhất thiết phải tham gia vào việc đuổi theo các tính năng mới nổi bật, nhưng họ đam mê nghiên cứu về bảo mật, độ tin cậy, hiệu quả vận hành cực đỉnh và tính đàn hồi của hệ thống, đảm bảo dịch vụ luôn vững chắc như tảng đá trong bất kỳ lưu lượng truy cập cực đoan nào.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng năm vai trò này không tương ứng với các vị trí truyền thống. Nghĩa là, chúng không giống như trong quản lý tổ chức truyền thống, nơi vai trò của một người bị cố định trong chức danh công việc.

Boris Cherny cho rằng, nhiều người có thể đảm nhận hai vai trò, đôi khi thậm chí ba vai trò.

"Tôi cũng nhận thấy rằng những vai trò này không thực sự gắn với một vị trí cụ thể. Ví dụ, trong nội bộ Anthropic, một số nhà thiết kế phù hợp hơn với loại 1, một số phù hợp hơn với loại 2, một số khác lại phù hợp hơn với loại 3; các kỹ sư, quản lý sản phẩm, nhà khoa học dữ liệu cũng vậy."

Điều này có nghĩa là, trong các nhóm hiệu quả được trao quyền bởi AI, nhiều thành viên không còn là "con ốc đơn lẻ". Một nhà thiết kế có thể là Người tạo mẫu, cũng có thể là Người dọn dẹp; một kỹ sư có thể là Người xây dựng, cũng có thể là Người bảo trì; một quản lý sản phẩm có thể đảm nhận vai trò Người tăng trưởng, cũng có thể trở thành Người tạo mẫu; một nhà khoa học dữ liệu có thể không chỉ làm phân tích, mà còn có thể trực tiếp tham gia vào tăng trưởng sản phẩm và tối ưu hóa hệ thống...

Nói cách khác, cách nhìn nhận con người trong nhóm trong tương lai có thể sẽ thay đổi. Câu hỏi trong quá khứ chủ yếu có thể là "Bạn làm vị trí gì"? Còn trong tương lai hoặc ngay bây giờ đang trở thành "Bạn có thể thúc đẩy giai đoạn nào trong vòng đời sản phẩm"?

Boris Cherny phân tích rằng, cách kết hợp các vai trò này mà một nhóm lành mạnh cần, cụ thể phụ thuộc vào giai đoạn mà sản phẩm đang ở trong:

Một sản phẩm hoàn toàn mới, chưa tìm được sự phù hợp với thị trường sản phẩm, cần những người giỏi ở vai trò loại 1, 2, 3;

Một sản phẩm đang tăng trưởng, đã tìm được sự phù hợp với thị trường sản phẩm, cần vai trò loại 2, 3, 4, và được trang bị một số vai trò loại 5;

Một sản phẩm đã có sự phù hợp mạnh mẽ với thị trường sản phẩm, thì cần vai trò loại 3, 4, 5, và giữ lại một số vai trò loại 2.

"Có lẽ vai trò sản phẩm trong tương lai sẽ giống như thế này hơn, thay vì các vị trí được phân chia theo lĩnh vực chuyên môn như ngày nay."

Và ngay sau khi bài đăng này được đăng lên, nó lập tức thu hút sự thảo luận sôi nổi của cộng đồng mạng, đa số tỏ ra đồng tình.

"Điều này quá phù hợp với trạng thái làm việc thực tế của mọi người. Trong một số dự án, tôi thực sự là sự kết hợp của 1+3, còn trong những dự án khác, tôi gần như thuần túy là 4. Tên vị trí chưa bao giờ thực sự khái quát được những điều này."

Một nhà khoa học dữ liệu cũng "xuất hiện và nói rõ", rằng với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, anh ấy thấy mình thường xuyên làm công việc thuộc loại Người dọn dẹp, đồng thời còn mang gu khoa học dữ liệu để xây dựng sản phẩm. "Vậy điều này có được tính là tôi thuộc kiểu 2+3 không?"

Người dùng Kun Chen@kunchenguid cho biết, ông rất đồng cảm. Ông nói rằng bản thân luôn không thích việc định nghĩa "nguyên mẫu vai trò" này, bởi vì mọi người rất dễ sau khi nhìn thấy thì nghĩ: "À, hóa ra đây là tôi", và sau đó không tiếp tục suy ngẫm về bản thân nữa. Trong thực tế, "vai trò của một người thường cần thay đổi cùng với dự án."

Ông lấy một ví dụ, chẳng hạn như khi mới bắt đầu một dự án mới, ông thường là Người tạo mẫu và Người xây dựng; nhưng rất nhanh, khi những điểm thô sơ, chưa hoàn thiện bắt đầu trở thành nút thắt cổ chai, ông lại trở thành Người dọn dẹp. Và khi dự án dần trưởng thành, ông lại chuyển hướng sang Người tăng trưởng và Người bảo trì... "Nếu tôi tự gò mình vào một vai trò nào đó, thì khi dự án tiến đến một giai đoạn nào đó, tôi sẽ buộc phải buông tay."

Và một thực tế khác là, ngày nay mọi người ngày càng thường xuyên đồng thời thúc đẩy nhiều dự án, điều này đòi hỏi mọi người phải có khả năng đóng các vai trò khác nhau trong các dự án khác nhau. "Việc tự phân loại mình vào một nguyên mẫu cố định nào đó thường sẽ hạn chế tham vọng mở rộng của một người."

Vì vậy, lời khuyên của ông là: Hãy linh hoạt, tập trung sự chú ý vào những việc quan trọng nhất cần thiết để đạt được mục tiêu, ít bận tâm đến ranh giới vai trò. Bởi vì những ranh giới này chỉ tiếp tục trở nên mờ nhạt theo thời gian.

Boris Cherny về điều này cho biết, điều này hoàn toàn nói đúng suy nghĩ của ông: "Hoàn toàn đồng ý. Vai trò thường thay đổi liên tục theo thời gian và giai đoạn dự án."

Cũng có người dùng tỏ ra nghi ngờ, "Vì việc AI viết mã về cơ bản đã được giải quyết, tại sao vẫn cần các vai trò như Người xây dựng và Người dọn dẹp? Chẳng lẽ không thể để Claude thực hiện lặp đi lặp lại sao?"

Về vấn đề này, lời giải thích của Boris Cherny là, Claude ở các mức độ khác nhau đều có thể giúp hoàn thành những việc này, và sẽ tiếp tục mạnh lên theo thời gian. Còn hiện tại, Claude ngày nay đã khá tốt trong việc đảm nhận hai loại công việc là Người dọn dẹp và Người xây dựng.

Vậy còn bạn, bạn nghĩ sao về sự thay đổi vai trò vị trí này? Chào mừng bạn để lại bình luận, trao đổi!

Liên kết tham khảo:

https://x.com/bcherny/status/2071379474277613732

https://x.com/kunchenguid/status/2071382977628795289

Bài viết này từ tài khoản công chúng WeChat "机器之心" (ID:almosthuman2014), tác giả: 关注AI的

Trending Cryptos

Related Questions

QBài viết đề cập đến 5 vai trò mới dựa trên hành vi trong đội ngũ AI là gì?

ABài viết đề cập đến 5 vai trò mới là: Người Tạo Mẫu (The Prototyper), Người Xây Dựng (The Builder), Người Dọn Dẹp (The Sweeper), Người Tăng Trưởng (The Growth), và Người Duy Trì (The Maintainer).

QTheo Boris Cherny, một thành viên trong đội ngũ hiệu quả thường chỉ đảm nhận một vai trò cố định đúng hay sai?

ASai. Boris Cherny cho rằng nhiều người có thể đảm nhận hai hoặc thậm chí ba vai trò khác nhau. Các vai trò này không bị ràng buộc với chức danh công việc truyền thống.

QVai trò nào chịu trách nhiệm chính cho việc chuyển đổi ý tưởng thô sơ thành sản phẩm có thể triển khai?

AĐó là vai trò của Người Xây Dựng (The Builder). Họ chịu trách nhiệm giải quyết bước nhảy vọt từ 0.1 đến 1, biến nguyên mẫu thô thành sản phẩm hoặc cơ sở hạ tầng sẵn sàng cho môi trường sản xuất.

QSự kết hợp các vai trò trong một đội ngũ lành mạnh phụ thuộc vào yếu tố chính nào?

ASự kết hợp các vai trò phụ thuộc chủ yếu vào giai đoạn phát triển của sản phẩm. Ví dụ, sản phẩm mới cần vai trò 1, 2, 3; sản phẩm đang tăng trưởng cần 2, 3, 4 và một ít vai trò 5; sản phẩm trưởng thành cần 3, 4, 5 và giữ lại một số vai trò 2.

QTheo một bình luận trong bài, tại sao việc gắn nhãn bản thân vào một vai trò cố định là không nên?

AVì trong thực tế, vai trò của một người thường cần thay đổi cùng với dự án và theo từng giai đoạn. Gắn nhãn cố định có thể hạn chế khả năng thích ứng và mở rộng phạm vi đóng góp, đặc biệt khi một người thường xuyên tham gia nhiều dự án với yêu cầu khác nhau.

Related Reads

In the AI Era, What's Left for Bitcoin?

As Bitcoin falls below $60,000, the author reflects on the relationship between AI and Bitcoin, seeing them as two sides of the same coin. In the AI era, the cost of generating content has plummeted, making fake text, images, and videos increasingly easy and cheap to produce. This has led to a fundamental shift: while AI dramatically lowers the cost of information production, it also undermines trust and authenticity online. What becomes truly valuable is not more content, but the ability to verify what is real—"verifiability." This perspective offers a new lens for Bitcoin. Its massive energy consumption, often criticized as wasteful, is reinterpreted. While AI burns energy to enhance "capability" and efficiency, Bitcoin burns energy to produce "verifiability." Its purpose is not to be trusted but to enable a system where no trust in intermediaries—banks, platforms, or developers—is needed. Every transaction and the entire ledger's history is secured by cryptography and a decentralized network of nodes, making it independently verifiable. AI cannot forge a transaction on the Bitcoin network because the system is designed for proof, not generation. The author draws a historical parallel to the Renaissance: the printing press drastically reduced the cost of copying knowledge, while double-entry bookkeeping reduced the cost of trust in commerce. Today, AI is the new printing press, reducing content creation costs to near zero. Blockchain, and Bitcoin as its pioneer, may be the modern equivalent of double-entry bookkeeping—a foundational technology for verifying digital asset ownership and historical records without centralized authorities. Thus, AI and blockchain are not competitors. AI lowers the cost of creation; blockchain lowers the cost of verification. In an age where AI can generate anything, true scarcity may lie not in more content, but in independently verifiable facts. Whether the market will reprice Bitcoin accordingly remains uncertain, but its core value proposition as a "machine for producing verifiability" becomes strikingly relevant.

marsbit37m ago

In the AI Era, What's Left for Bitcoin?

marsbit37m ago

In the Age of AI, What's Left for Bitcoin?

Author: Sevclub, Seven Research Amid Bitcoin's recent drop below $60k, the author reflects on a growing sense that AI and Bitcoin are two sides of the same coin. Today, encountering any content triggers a new default question: "Was this made by AI?" The cost of generating convincing text, images, and video is now negligible. While the internet lowered information *distribution* costs, AI is crashing information *production* costs to near zero. The consequence is a flood of content where truth and falsehood are increasingly indistinguishable. In this environment, what becomes truly valuable is not more information, but the ability to verify what is real—"verifiability." This reframes the common criticism that Bitcoin "wastes electricity." AI consumes power to produce "capability" (e.g., more powerful models). Bitcoin consumes power to produce something else: "verifiability." Bitcoin's core purpose isn't about belief or trust in any institution, developer, or even its creator. It's about enabling independent verification. Every bitcoin's origin, every transaction, and the integrity of the entire ledger are secured by mathematics, cryptography, and a global network of nodes. AI can fabricate convincing media, but it cannot falsify a transaction on the Bitcoin network. The expended energy makes篡改历史 (tampering with history) prohibitively expensive, purchasing a globally verifiable ledger. The author draws a historical parallel to the Renaissance. The printing press drastically reduced the cost of copying knowledge, while double-entry bookkeeping reduced the cost of trust in commerce—one enabled creation, the other verification. Today, AI is the new printing press, driving content production costs toward zero. The question becomes: what is this era's "double-entry bookkeeping"? Blockchain appears to be the leading candidate. It doesn't verify which news is true or which image is real, but it provides a foundational layer for independently verifying asset ownership and historical records in the digital realm without centralized authorities. Therefore, AI and blockchain are not in competition. AI lowers the cost of *generation*. Blockchain (and Bitcoin as a prime example) lowers the cost of *verification*. One creates, the other proves. Whether Bitcoin ultimately succeeds remains uncertain, facing potential challenges from quantum computing, regulation, and technical evolution. However, the author now sees it less as a "machine for making bitcoin" and more as a "machine for making verifiability." In an age where AI can generate anything, true scarcity may no longer be "more content," but "more independently verifiable facts." Whether the market will price this accordingly is a separate question.

链捕手46m ago

In the Age of AI, What's Left for Bitcoin?

链捕手46m ago

Trading

Spot

Hot Articles

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of S (S) are presented below.

活动图片