別人忙著擴編，我們用 AI 少請一個工程師：一個小團隊的職能重組

一個工程師、一個設計師，五條產品線。這一年我們沒再多請人，因為 AI 改的不是工作速度，是「誰能做什麼」。

這一年最有感的，不是 AI 把 code 寫得多快，而是公司裡「誰做什麼」這條線整個被重畫了。我們是個小團隊，一個工程師、一個設計師撐五條產品線，照理說人手永遠不夠；但這一年不但沒有擴編，本來要再請的一個工程師，最後也沒請，為什麼？

一個人，開始做起以前三個角色的事

最先被重畫的，是職能的邊界。

• 設計師不會寫程式，但只要介面不符規範，他自己用 Claude Code 改，改完發 PR 給工程師看。
• PM 接到客製化的案子，自己用 Claude Code 把功能做出來，不必再排進工程師的 backlog。
• 營運想看銷售數字，自己進資料庫撈，不必發需求單等人跑報表。

過去這些事都要跨人、跨部門，現在一個人就從頭做到尾。他們本來就有判斷力，設計師看得出哪裡不對，PM 知道客戶要什麼，營運清楚該看哪個數字，缺的只是把判斷變成成品的執行力。AI 補上的，正是這雙手。

最大的省，省在來回

一個人能獨立把事做完，最先省下的就是溝通成本。以前一個 UI 不符規範，設計師退回去、工程師改、再檢查、再退，一個小地方往往來回三次；現在設計師自己改、發一個 PR，工程師 review 過就 merge，這一來一回，我粗估少了三分之二。

道理不難懂。過去一件事卡在「判斷的人」和「動手的人」之間的交接，時間都耗在交接上；現在判斷跟動手是同一個人，那道交接直接不見了。團隊真正的內耗，常常都耗在「等別人做」上。

至於品質，把關沒有少。工程師還是要 review 才能 merge，而且設計師改的都是純 UI、風險低，不太會出問題。動手的人變多了，放行的人沒變。

最後，我們把一個工程師的缺省了下來

這些變化最後落在最現實的地方，人力。我們本來打算再請至少一個工程師，因為手上排著新後台、舊系統重構這些大專案，照以前的速度至少要半年；用 AI 開發之後，同樣的專案兩個月就能完成，一個工程師的產出等於做到了原本要兩個人的量，於是那個缺，我們就沒再補。

省一筆人事費是表面，真正的轉變在更深一層。過去要讓團隊多做一件事，第一個念頭是再請一個人；現在第一個念頭，是讓現有的人多長一隻 AI 的手。

所以這場職能重組，重畫的不是「誰被取代」，是「誰能負責多大範圍」。對小團隊的 founder 來說，這一兩年真正該練的，是怎麼讓手上每個人都用 AI 把自己的邊界往外多推一段。會用的人，一個能當兩個用；不會用的人，還停在原本那一格。