“你每年多花12,000美元，而不是雇佣五个年薪15万美元的人。这非常值得。”
在体育分析的快节奏世界中，工程团队面临着独特的挑战，因为截止日期由比赛日程和冠军赛决定。对于Cleat Street这家快速发展的体育分析公司来说，用一个小团队交付高质量代码的压力意味着需要找到创造性的解决方案来加速他们的开发过程。
Cleat Street于2019年从哥伦比亚大学的创业实验室中诞生，如今总部位于旧金山，并在丹佛设有办事处。尽管团队规模较小，但他们的业务迅速扩展。我最近与他们的工程经理Chrys Propster进行了交谈，了解他们如何将Cline集成到工作流程中。我发现，他们采用了一种深思熟虑、系统化的AI应用方法，取得了显著成果，同时确保工程师们始终掌握主动权。
挑战：紧迫的截止日期与有限的资源
Cleat Street成立于2019年，其使命是成为该领域最具创新性的体育分析公司。正如Chrys所解释的：
“截止日期非常紧迫，因为我们总是受制于体育赛程。基本上，一年中唯一的一周休息时间是MLB全明星赛期间。你的周转时间很紧，截止日期也很紧。显然，作为一家初创公司，我们的团队规模非常小。”
这种无情的日程安排和有限的资源相结合，催生了对他们所谓的“力量倍增器”的需求——这些工具可以帮助现有团队在不牺牲质量的情况下完成更多工作。
解决方案：Cline作为力量倍增器
Cleat Street今年早些时候开始将Cline集成到他们的开发工作流程中，最初采取了一种谨慎的方法，专注于文档和测试。但随着工程师们对该工具的信心增强，其应用范围迅速扩大。
最初的一个实验已经演变成一个全面的系统，带来了可衡量的生产力提升。Chrys对Cline的影响毫不含糊：
“平均而言，它可能是一个5倍的力量倍增器。以前需要两天半完成的事情，现在可以在半天内完成。”
这种显著的加速不仅仅是更快地完成更多工作——它从根本上改变了团队处理开发任务的方式，以及他们利用现有资源所能实现的目标。
构建连接的AI开发生态系统
Cleat Street的实施特别有趣的地方在于，他们如何将Cline编织到现有的开发工具和流程中。他们构建了自定义的Model Context Protocol（MCP）集成，连接了整个工作流程，这显著增强了工程团队之间的协作。
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Linear集成：他们的首要任务是将Cline连接到Linear，这是他们的敏捷任务管理系统。Chrys解释说：“其中一个主要任务是Linear，这是我们的任务管理系统，我们的敏捷系统。”这使得工程师能够通过Cline快速访问和更新任务，简化了项目管理，并确保每个人保持同步。
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Notion知识库：最令人印象深刻的是他们的Notion集成，它作为工程知识的不断发展的记忆库。Chrys解释说，他们在.clinerules中设置了一个系统，“如果你在API的任何地方更改路由，它会自动使用MCP将其上传到Notion。”
这个互连的系统不仅简化了他们的工作流程，还促进了更好的协作。通过将“AWS、Notion和Linear连接在一起”，他们创建了一个知识生态系统，确保每个人都在同一页面上，并使工程师更容易在复杂功能上进行协作。
实际应用
Cleat Street发现了Cline在几个关键用例中提供了卓越的价值：
1. 代码库现代化
团队目前正在处理三个主要的重构项目：
- 将他们的JavaScript代码库转换为TypeScript
- 重构为Tailwind CSS
Chrys描述了他们的方法：
“我有三个人在团队中分别处理这些任务，其中一个人正在将所有内容重构为Tailwind，另一个人正在处理TypeScript，第三个人正在从数据库中删除select stars。我想看看所有这些上下文如何构建，然后如何合并在一起。”
这些任务通常会消耗大量的工程资源，但现在通过Cline加速了这些任务，同时通过仔细的审查过程保持了代码质量。
2. 文档和测试
对于许多工程团队来说，创建全面的文档和测试是一个常见的痛点。在Cleat Street，他们发现让Cline处理这些“苦差事”可以解放工程师，让他们专注于更高价值的工作：
“更多的文档、测试等。审查这些文档比从头开始编写要容易得多，尤其是对于一些工程师来说，这可能不是他们的强项。”Chrys指出。
3. 弥合技能差距
最有趣的是，Cleat Street发现Cline可以帮助弥合团队中的专业技能差距：
“它就像一个技能填补者。所以如果我们需要一个非常熟悉AWS的DevOps人员，Cline可以填补这个缺口。只要我编写了AWS知识库的文档，Cline就可以去填补这个缺口。随着AWS基础设施的构建，它会变得越来越好。因此，你节省了很多成本，不需要雇佣那个高级AWS架构师。”
结果：惊人的投资回报率
Cline对Cleat Street生产力的影响是显著的，但最令人惊讶的可能是其经济价值。当被问及API成本时，Chrys坦率地说：
“我可能会说每两周大约100美元，”他解释说，尽管他注意到在设置一切时，“在两周内最高达到了500美元。”
Chrys补充道：“你每年多花12,000美元，而不是雇佣五个年薪15万美元的人。这非常值得。”
当一个工程师的完全成本每年超过15万美元，而Cline使每个团队成员的生产力提高了5倍时，投资回报率变得惊人。数学计算表明，利用AI工具最大化现有团队的产出是一个极具说服力的案例。
成功实施的关键
Cleat Street的方法并不是简单地部署Cline并希望取得最好的结果。Chrys分享了其他组织可以学习的宝贵见解：
1. 从小处着手，确保成功采用
在推出Cline时，他们面临着让具有不同技能水平和AI熟悉度的工程师采用新工具的挑战。他们的解决方案是从提供即时价值的低风险任务开始：
“每个人刚开始时，尤其是那些以前没有使用过AI工具的人，我会说，‘嘿，先尝试编写文档。让它将文件保存在本地，不要将其推送到我们的任何服务中，’”Chrys解释说。“这样，他们实际上甚至没有编写代码。他们正在习惯提示以及他们需要做什么来让Cline行动，并习惯不同的提示风格。”
这种渐进的方法帮助克服了最初的阻力，并在团队中建立了信心。当工程师们开始使用Cline进行代码重构和更复杂的任务时，他们已经掌握了扎实的提示技能。
2. 构建提示知识库
团队很快意识到，有效的提示是使用AI工具提高生产力的关键。他们创建了一个共享资源，其中包含针对不同场景的提示技术：
“我们正在构建一个提示库，其中包含针对不同任务的不同方法。你如何提示AWS基础设施与如何提示TypeScript重构或Notion中的API文档是不同的。你提示的方式决定了你使用这些工具的成败。”
这种系统化的记录有效提示的方法加速了他们的学习曲线，并确保了团队之间的一致结果。
3. 迭代改进
Cleat Street团队的一个关键见解是，Cline在重复类似任务时变得更加有效。他们发现，有意计划多次迭代会带来更好的结果：
“当Cline开始一项全新的任务时，需要一定次数的迭代才能做好。例如，对于技术规范，第一次尝试会有错误，你需要纠正。到第三次迭代时，它通常已经相当干净，并且可以自我维持。”
这一观察帮助他们设定了现实的期望，并将迭代纳入他们的工作流程。
4. 关注安全性和审查
安全性一直是Cleat Street实施过程中的重中之重。他们的工程经理强调：
“我们希望安全地集成它，因为它可能是一把双刃剑。你最不希望看到的是人们在不理解代码的情况下直接复制粘贴代码。这不会帮助他们学习，并且可能会给你的代码库引入问题。”
他们的安全协议包括：
- 手动审查所有AI生成的代码
- 在推送到服务之前，先从本地文件编辑开始
- 明确关于适当用例的指南
- 定期检查以讨论最佳实践
展望未来
随着团队展望未来，他们正在探索更雄心勃勃的应用，包括：
- 自动化整个产品开发流程，从PRD到技术规范
- 扩展他们的知识库以处理更多专业工程任务
- 与更多开发工具集成
但他们的核心重点仍然是负责任、深思熟虑的集成：
“你必须安全地做这件事。现在，我还没有完全定义‘安全’的含义。但我认为我们每天都在朝着‘安全’的定义迈进。”
工程团队的关键要点
Cleat Street使用Cline的经验为其他考虑类似实施的工程团队提供了宝贵的见解：
- 从低风险、高价值的任务开始，如文档和测试，以建立信心
- 创建连接的系统，使你的AI工具与现有工作流程集成
- 构建提示知识库，在团队中分享有效的技术
- 设定明确的安全指南，以确保质量和安全性
- 衡量影响，以节省的时间和获得的能力为指标
对于面临紧迫截止日期和有限资源的团队来说，像Cline这样的AI工具并不是取代工程师——它们是在放大这些工程师的能力，将一个小团队变成一个更强大的力量。
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