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AI Engineer Europe 2026 · 演講 · 2026-05-15 · 22 分

用 AI 把工程團隊產能翻倍

How Building with AI Can Double the Throughput of Your Engineering Team · Brian Scanlan,Intercom

Intercom 的 senior principal engineer Brian Scanlan 說明公司怎麼押注單一工具 Claude Code,靠領導層施壓、全職團隊與 skills,在不到一年內把 PR 產量翻倍。

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概要

  • 一年翻倍的目標Brian 說團隊在去年中訂下「一年內讓工程產能翻倍」的目標,以每位 R&D 人員的 code changes 當主要指標,內部稱為 2X,但也承認任何指標一量就會失真。
  • 領導層要明確施壓Intercom 把採用 AI 寫進職務說明,不論設計師、PM 或工程師,沒採用就是未達期待。同一個訊息要在各種場合反覆講,另外有全職的 Team 2X 帶大家。
  • 全押 Claude CodeBrian 認為選一個平台才能累積複利,不必為模型焦慮。公司的做法是把 Intercom 自己的慣例、架構與安全規則教給 Claude,出錯就更新指引。
  • 給問題,不給任務Brian 希望大家描述問題,讓 agent 自己挑要用哪個 skill。舉資安事件為例,Claude 自己找到資料外洩處理的 skill,兩分鐘做完。
  • 自動核准與合規可以並存Brian 說他們跟稽核員合作後確認,SOC 2、ISO 27001、HIPAA 並不要求有人類參與審核,所以把一部分 PR 核准交給經過回測與人工標註的 agent。
  • 數據開始有感Brian 說 PR 產量翻倍的時間比一年還短,缺陷關閉速度也比以往快。

原話

  • “Let's double the throughput of engineering in a year.”

    一年內讓工程產能翻倍

    ▶ 04:12
  • “Everything that you can do, the agent must be able to do.”

    你能做的每件事,agent 都必須也能做

    ▶ 11:01
  • “you want to give problems agents, not tasks.”

    要給 agent 問題,而不是任務

    ▶ 13:41
  • “You do not need humans in the loop to meet these certifications.”

    要符合這些認證,不需要有人類在流程裡

    ▶ 17:07
  • “In fact, I think it's removing risk because humans aren't actually as good as agents like when they're well-defined.”

    其實我覺得這是在降低風險,因為在定義清楚的工作上,人並沒有比 agent 強

    ▶ 17:38

延伸

  • Brian 說 Intercom 技術上偏保守,喜歡把單一工具用到極致,Ruby on Rails 單體就是這樣留下來的;但也自嘲 code review 另外用了 Codex,等於打破了自己只用一個平台的原則。
  • 那次資安事件是不小心把 Snowflake 資料表的 metadata 公開到 GitHub repo。Brian 原本不知道有那個 skill,自己處理大概要 20 分鐘。
  • Brian 說公司正在想要不要把 PM、設計等角色合併,也做過單人團隊的產品實驗,自己就用 skills 當 PM。

章節

點時碼直接跳到原片的那一段。

  1. 開場與公司背景Brian 介紹 Intercom 是 15 年歷史的 B2B SaaS,在 ChatGPT 問世的那個週末轉型成 AI 公司,並談到旗下 Fin 與自家模型。
  2. 平台組與出貨文化Brian 在 Intercom 待了 12 年,屬於平台組,管 Ruby on Rails 巨型單體與內部開發者生產力;公司對快速、反覆出貨很執著。
  3. 舊工具的不滿意Copilot、Cursor、Augment 都用過,到去年中覺得成果只是小幅改善,但仍確信 AI 會改變所有知識工作。
  4. 2X 目標與指標目標是一年內讓產能翻倍,主要指標是每位 R&D 人員的 code changes,並說明這個目標既野心大又保守。
  5. 領導層與組織變革更新職務說明、反覆宣導、公開慶祝成果、辦 AI 沉浸日,並設置全職的 Team 2X。
  6. 選定 Claude Code以前各人自選編輯器,後來決定只選一個平台,理由是避免像多雲一樣拿不到複利。
  7. 連接一切並教它公司知識目標是讓 Claude 能做到 Brian 在筆電上做的任何事,同時靠既有的權限與稽核控管,並把 Rails 慣例、測試與安全規則教給它。
  8. Skills、hooks 與內部 plugin把知識收進 skills 與 hooks,並把內部 plugin 直接推送到每台筆電,繞過更新機制。
  9. 工程師往上一層提出「人能做的事,agent 都要能做」的原則,並用自己從 sysadmin 轉到 SRE 的經驗類比現在的轉變。
  10. 小而耐用的 skills重點放在短小、可測試的 skills,用過往的變更與事故資料回測,並讓它們持續自我更新。
  11. 給問題不給任務以資安事件為例,Claude 自己找到對應的 skill 並分析檔案,結論是無害,兩分鐘完成。
  12. 採用成熟度公司內部的 AI 採用程度不均,目標是從用 Claude Code 做所有事,一路走到優化環境讓 agent 更好用。
  13. 數據:PR 翻倍十二月決定全押一個工具,一月開始推行,PR 產量翻倍花的時間不到一年。
  14. 自動核准與合規自動核准經過回測與人工標註,Brian 說合規認證不要求有人類參與,並認為 agent 把關反而降低風險。
  15. 觀測與缺陷趨勢skill 使用狀況接進 Honeycomb,session 紀錄存進 S3 做分析,缺陷關閉得比以前快,並提到 Stanford 研究組量到的程式碼品質。
  16. 範例 skill 與未來以修 flaky specs 的 skill 為例,並談到 Claude Code 在非軟體部門也流行起來,以及合併 PM 與設計角色的想法。

名詞

Intercom
Brian 任職的 B2B SaaS 公司,在 ChatGPT 問世的週末轉型為 AI 公司
Fin
Intercom 的客服 AI agent,Brian 說已有自家模型負責英文文字對話
Team 2X
專責推動「產能翻倍」目標的全職團隊,人數持續增加
Claude Code
Intercom 選定的唯一平台,用來處理所有技術工作
skill
把做事方法寫成短小、可測試的指引,讓 agent 在適當時機自己呼叫
internal plugins
公司自己維護的 Claude 外掛,直接推送到員工筆電
backtesting(回測)
拿過往的變更與事故資料驗證 skill 與自動核准器的品質
Honeycomb
他們用來記錄 skill 被呼叫情況的觀測工具
DX
Intercom 用來衡量開發者生產力的工具之一

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