Boris 正在為我過去幾個月所建立的業務轉型命名。 傳統擴張經紀公司的做法：聘請一名初級人員，讓他們學習你過去的 10 個專案，希望他們能保留足夠的知識，使第 11 個專案不必從零開始。 再聘請一名資深人員來管理初級人員。 再聘請一名副總裁來管理資深人員。 每一層都增加開支，每一層都稀釋了創始人腦中的知識。 當公司擴張到 30 人時，原本的品質已消失，創始人所做的工作也完全偏離了他們原本受訓的內容。 新的做法：將每個專案的資料累積成結構化的資料庫，然後撰寫針對這些資料運行的迴圈。代理人會檢視過往的模式、過往的反對意見、過往的架構決策與過往的失敗模式。 當新客戶需求進來時，這些迴圈會在團隊成員讀完簡報前，就提出該交付的內容。 這不是基於理論，而是基於迴圈已處理過的 50 個專案。 人力成本的計算方式被打破。招聘的規模與開支呈線性增長；而迴圈的規模則取決於資料庫的大小，而資料庫會隨著每個專案累積而複合增長。 目前對我而言，這在實務上的樣貌是： 每個客戶啟動專案都會輸入結構化的專案日誌。 每個架構決策都會被打上標籤並加以描述。 每個在生產環境中遇到的問題都會記錄解決方案。 每個在特定整合類型上有效的提示詞，都會與該整合類型綁定儲存。 當第 50 個客戶進來時，系統已處理過 49 次「這類專案通常在第 6 週會出什麼問題」的版本。 這些迴圈並非完全自主， 我會審核每一個輸出結果。 它們不會做架構決策，只會提出候選方案、撰寫文件草案，並根據類似過往專案的成功經驗提出功能建議。 在每一個影響客戶價值的決策上，人類始終參與其中。 但它們所釋放的，是一種招聘永遠無法帶來的槓桿效應。 一位資深工程師擁有 10 年的模式識別能力， 而這些迴圈則承載了我所有交付專案中的每一個模式，可在數秒內查詢。 工程師的模式識別能力會隨著職涯進步而提升， 而迴圈的能力則每週一都在進步。 Boris 正在從模式層級為這場轉型命名， 這場轉型在經紀公司層級上完全相同。 工作不再只是向 AI 發出提示， 而是撰寫用來提示 AI 的迴圈，並累積這些迴圈運行所需的資料。 到 2027 年，大多數經紀公司將只有兩種形態： 一種是仍持續招聘初級人員、以人力規模擴張的公司； 另一種是擁有極少團隊、但每位開發者產出效率高達 10 倍的迴圈擴張工作室。 還不是完全自主， 也不假裝自己是其中任何一種。 但這場架構轉變是真實存在的，而大多數經營者尚未意識到，這同樣適用於他們自己的業務，而不僅僅是用來構建 AI 的技術。