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每多一层审批,速度就慢 10 倍

一个 30 分钟能修好的 bug,为什么一个月后还在那儿?Tailscale CEO 揭示了一个残酷的真相:每增加一层审批,速度就慢 10 倍。AI 能加速写代码,但解决不了流程问题。真正的瓶颈不是技术,是信任。

每多一层审批,速度就慢 10 倍

你有没有遇到过这种情况:

一个 30 分钟就能修好的 bug,提交代码审查后,等了半天才有人看。好不容易通过了,产品经理说"这个需求要先过架构评审"。架构评审排期到下周。下周开完会,有人说"这个改动影响到其他团队,要跟他们对齐一下"。

一个月过去了,bug 还在那儿。

这不是段子,这是很多公司的日常。

10 倍定律:听起来离谱,但它是真的

Tailscale 的 CEO Avery Penwarr 最近写了一篇文章,提出了一个让人不舒服的观察:

每增加一层审批,整个流程就会慢 10 倍。

10 倍?这也太夸张了吧?

但他给出了一个时间表,你看完可能会沉默:

  • 自己写代码修 bug:30 分钟
  • 加上同事的代码审查:300 分钟 = 5 小时 = 半天
  • 再加上架构团队的设计文档审批:50 小时 = 一周
  • 如果这事儿要排进另一个团队的日程:500 小时 = 12 周 = 一个季度

你以为到此为止了?没有。如果你是高管,想改变一个中等规模团队的产品方向,那就是 10 个季度,也就是 2.5 年。

这不是理论推导,这是墙上时钟走过的真实时间。大部分时间都花在"等"上面。

AI 也救不了你

你可能会想:AI 不是能加速写代码吗?Claude 3 分钟就能写完,省了 27 分钟!

省了又怎样?

代码审查的人还是要花 5 个小时看你的代码。而且如果你直接把 AI 生成的代码扔过去,审查者会更生气——"你自己都没看就让我看?"

就算 AI 能把一周的项目压缩到几小时,你还是要把它切成小块,每块都要过一遍 5 小时的审查周期。没有设计文档,没有架构规划,最后还是会有人拦住你:"这个要先评审。"

AI 让第一步变快了,但它解决不了流程问题。

为什么多层审查不管用?

你可能会说:多几层审查不是更保险吗?第一层 QA 能抓住 90% 的问题,第二层再抓 90%,两层下来缺陷率降低 100 倍,多好!

理论上是这样。但现实是:

  • 第一层 QA 想:"反正后面还有第二层,我不用太较真。"
  • 第二层 QA 想:"第一层都没发现,我漏掉也正常吧。"
  • 写代码的人想:"反正有 QA,我不用检查得那么仔细。"

结果就是:每个人都在依赖下一个环节,没人真正对质量负责。

这就是为什么美国汽车厂商学丰田生产系统时,装了同样的"停止生产线"按钮,却没人敢按——因为他们怕被炒。

缺的不是流程,是信任。

信任才是关键

丰田的系统为什么有效?因为他们建立了一种文化:

  • 员工相信老板真的想知道每一个缺陷
  • 管理层相信高层是认真对待质量的
  • 高层相信员工会主动发现问题并按下按钮

而美国厂商只学了表面——装了按钮,但没有建立信任。

代码审查也是一样。审查的目的不应该是"抓 bug",而应该是"让这类 bug 以后不再出现"。

想想 go fmt 的发明者——他们一次性消灭了所有关于空格缩进的代码审查评论。这才是工程。

当你的审查发现了一个错误,说明错误已经发生了。你已经晚了。

小团队的机会

在这个 AI 加速的时代,小团队可能会比大公司更有优势。

为什么?因为小团队本来就没那么多审批层级。他们可以更快地试错,更快地迭代。

大公司的审批流程已经根深蒂固,删掉它们会引发混乱。但小团队可以从一开始就建立"高质量 + 快速交付"的文化。

也许我们会看到一种新的工作方式:

  • 团队变得更小(一个披萨 + 一些 token)
  • 模块边界更清晰
  • 每个团队对自己的质量负责
  • 不需要层层审批,因为每个环节都值得信任

代码变便宜了,但好的想法依然稀缺。现在我们可以更快地试验 100 种想法,看哪个最好。

你能做什么?

如果你在一个充满审批的环境里:

  1. 问自己:这一层审查真的必要吗?它在解决问题,还是在掩盖问题?
  2. 建立信任:让团队知道,你真的想听到坏消息,而不是惩罚报告问题的人。
  3. 关注根因:每次出错,不要只问"谁搞砸了",而要问"为什么系统允许这种错误发生"。
  4. 小步快跑:不要试图一次性改造整个流程,从一个小模块开始,证明"高质量 + 少审批"是可行的。

AI 让写代码变快了,但它解决不了组织问题。

真正的瓶颈不是技术,是信任。


常见问题

Q: 没有代码审查,质量不会下降吗?

A: 关键不是"有没有审查",而是"谁对质量负责"。如果写代码的人知道没人会帮他兜底,他会更认真。丰田的工人可以停止生产线,但他们很少这么做——因为他们从一开始就把事情做对了。

Q: 小团队适用,大公司怎么办?

A: 大公司可以把工程团队拆小,让每个小团队有清晰的边界和自主权。你不需要一次性改造整个公司,可以从一个试点团队开始。

Q: AI 写的代码真的可靠吗?

A: AI 和人一样会犯错。但问题不是"AI 会不会出错",而是"你的系统能不能快速发现并修复错误"。与其加一层审查,不如让测试更自动化、让反馈更快速。

Q: 这套理论适用于所有行业吗?

A: 核心原则(信任、质量文化、减少等待时间)是通用的,但具体做法要看行业。医疗、航空这种高风险领域,审批流程有它的必要性。但即使在这些领域,也可以优化流程、减少不必要的等待。

Q: 如果我只是个普通开发者,能做什么?

A: 从自己做起。写代码前多想一步,写完后自己先审一遍。主动改进工具和流程,让同事的审查变得更容易。当你证明了自己的代码质量,团队会更信任你,审查也会更快。

准备好了吗?

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