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2025 年，一封 Shopify CEO Tobi Lütke 写给全体员工的内部备忘录在网络流传，随后 CEO 本人主动公开全文。这份备忘录宣布了一条影响深远的新标准："将 AI 融入日常工作（Reflexive AI usage），现已成为 Shopify 的基本要求"，不仅要求全员学习并使用 AI，还把 AI 使用情况写入绩效考核、把 AI 设为项目原型阶段的必备工具。本文以这份备忘录为骨架，完整梳理其六条政策要求，并结合本仓库（ai-guide）中的对话工程、Vibe Coding 项目开发流程、AI 编程工具教程等开源学习资源，为个人与团队提供可落地的 AI 技能提升路径。读完本文，你将理解"AI 成为基本要求"在组织与个人两个层面的真实含义，以及如何通过刻意练习成为"AI 放大器"型人才。

一、事件背景：一封被泄露后由 CEO 亲自公开的内部备忘录

这份备忘录收录于本仓库 AI/AI行业资讯/2025-04/Shopify 新标准：将 AI 融入日常工作，已是基本要求.md，属于 AI 行业资讯板块。

据备忘录附带的背景说明，这份文档是 Shopify 的一份内部备忘录，因发现它正在被泄露、且很可能被断章取义地传播，CEO Tobi Lütke 选择主动公开分享原文。备忘录的核心主张可概括为：把拥抱 AI 变成 Shopify 的文化基因——不仅要求所有员工学习 AI，还要求在日常生活工作中应用 AI，甚至将 AI 应用计入绩效考核；部门若想申请更多招聘名额和资源，需先证明他们的工作不能被 AI 替代；同时，AI 必须是"完成任务原型阶段"（GSD Prototype phase）的核心工具——以前可能需要人工制作的原型，现在都要尽可能使用 AI 来完成。

理解这份备忘录，需要先把握其两条前提逻辑：

• 时代判断：我们正迈入一个有望诞生比历史上任何时期都更多商家和创业者的时代。Shopify 常说要"拉平复杂曲线"，让更多人能选择创业作为自己的事业；而在创业的每一步，AI 都开始不仅提供咨询建议，甚至能直接为商家完成具体工作——这是一次阶跃式的巨大变革。
• 组织定位：Shopify 的核心任务是确保其软件平台是"无可争议的最佳画布"，让卓越企业在其上蓬勃发展。要做到这一点，团队必须始终站在最前沿，掌握并运用所有最顶尖的工具。

二、为什么"Reflexive AI usage"要升级为基本要求

备忘录明确给出答案：高效运用 AI 是一项需要通过大量实践来刻意培养的技能，它和以往使用的任何工具都太不一样了。此前号召大家去"尝试"AI 是对的，但那更像一个建议、力度不够，因此 Tobi 选择把要求从"建议"升级为"基本要求"。

2.1 AI 是前所未有的"放大器"

与大多数工具不同，AI 扮演着"放大器"的角色。Tobi 在备忘录中提到两点观察：

• 团队中的优秀同事能创造出以往认为不可能的10 倍价值；
• 而更令人惊奇的是，工具本身也第一次具备了 10 倍的潜力——他亲眼看到许多人以近乎本能且极其聪明的方式运用 AI，去 tackle（攻克）以前甚至不会考虑去碰的、看似不可能完成的任务，最终完成了相当于过去100 倍的工作量。

这也是本仓库 Vibe Coding 零基础教程/00 Vibe Coding 简介.md 反复强调的核心观点：在 AI 时代，开发规则已经彻底改变，编程从"写代码"变成"写需求"、从"背语法"变成"聊需求"，AI 不是工具而是编程伙伴——你是产品经理负责想清楚要做什么，AI 是工程师负责实现，你们一起讨论、迭代、优化。

2.2 "红皇后赛跑"：不奔跑就原地踏步

备忘录引用了《爱丽丝梦游仙境》中"红皇后赛跑"的比喻：你必须不停奔跑，才能保持在原地。在一个每年增长 20-40% 的公司里，每个人每年至少也需要提升同样的比率，才能仅仅保住自己的位置。Tobi 明确指出："停滞不前几乎是必然的，而停滞就是温水煮青蛙式的失败。如果你不向上攀登，那你就在向下滑落。"

2.3 与核心价值观的深度契合

这项要求并非凭空而来，而是与 Shopify"持续学习"（Be a Constant Learner）和"拥抱变化"（Thrive on Change）的核心价值观深度契合。顶尖人才渴望的环境是：大家一起学习，周围都是同样在个人成长道路上不断前行的人，共同致力于解决有价值、有意义且富有挑战性的难题——这恰恰是 Shopify 创立之初就旨在提供的环境。这些不是口号，而是成为这个世界级团队一员的基本期望。

三、"这意味着什么"：六条政策要求逐条解析

备忘录的"这意味着什么"章节给出了六条具体落地方案，本节逐条继承并展开解读。

3.1 有效运用 AI 已成为每个人的基本期望

有效运用 AI 现已成为 Shopify 每个人的基本期望。它如今是适用于所有岗位的工具，并且只会越来越重要。

这意味着 AI 使用不再只是技术岗或开发者的"加分项"，而是覆盖所有岗位的底线要求。Tobi 的态度十分明确：他看不出在自己的专业领域里可以选择不学习如何应用 AI，"你可以试试看，但今天行不通，明天就更不用说了"。

值得注意的是，Tobi 也承认他自己仍处于学习曲线之中。备忘录提到，他已将 AI 当作思维伙伴、深度研究员、批判性顾问、私人导师和编程助手来使用，但即便如此仍感觉"只是触及了皮毛"。他还透露，去年夏天曾使用 AI 智能体（agents）来准备演讲稿，并主动分享了这一过程——以身作则，号召和邀请每一个人都动手尝试 AI。

3.2 AI 必须成为 GSD 项目原型阶段的核心

任何 GSD（Get Stuff Done，搞定事情）项目的原型设计阶段，都应该以 AI 探索为主导。原型设计的目的是学习和创造信息，AI 能极大地加速这个过程。

这条要求对应本仓库 Vibe Coding 教程的核心方法论。在 Vibe Coding 零基础教程/20 项目实战/01 Vibe Coding 项目开发流程.md 中，"原型/从想法到产品"被拆解为一套经过验证的 5 步工作流：

1. 需求研究（Research）：动手前先搞清楚要做什么、为什么做、有没有人做过类似的东西；
2. 产品需求文档（PRD）：明确要做哪些功能、不做哪些功能，让 AI 准确理解意图；
3. 技术设计文档（Tech Design）：确定技术栈、项目结构、数据模型与关键技术点；
4. AI 代理指令（AGENTS.md）：创建给 AI 看的"工作手册"，约定开发规范、代码风格、测试要求；
5. 实现和迭代（Build）：先生成基础框架、再逐步实现核心功能、最后优化细节，全程小步迭代。

其中 PRD 环节尤其体现"AI 加速原型"的价值：你可以先用一两句话描述需求，然后让 AI 大模型帮你扩展成完整的产品需求文档，再根据 PRD 快速生成可运行的原型——"你可以在远比过去短得多的时间内，学会制作出能让其他团队成员看到、使用并进行讨论的东西"，这正是备忘录对原型阶段的要求。

3.3 绩效评估与同事互评将加入 AI 使用问题

我们将在绩效评估和同事互评问卷中加入关于 AI 使用的问题。学会高效使用 AI 是一项不易掌握的技能。

Tobi 观察到的一个关键现象是：很多人在写了一个提示词（prompt）却没有立刻得到理想结果后就放弃了。因此他特别强调学习如何提问、如何提供上下文信息的重要性，并引入同事反馈机制来加速这一技能的养成。

这并非孤例。本仓库 AI/AI行业资讯/2025-07/微软被曝将"AI 使用量"纳入员工考核：不再是"可选项"，直接挂钩绩效.md 记录了同样的行业趋势：微软开发者工具部门总裁 Julia Liuson 发出内部邮件，要求各级主管在评估员工绩效时，将员工使用 GitHub Copilot 等内部 AI 工具的情况纳入考量，并明确表示"使用 AI 不再是选择题，而是每个岗位的基本要求"。AI 使用纳入考核，正在成为大型科技企业的一致性动作。

如何提升"提问与提供上下文"这项硬技能？本仓库的 Vibe Coding 零基础教程/30 经验技巧/02 Vibe Coding 对话工程技巧.md 提供了系统的对话工程方法论，其核心是把"提示词思维"升级为"对话思维"——不是写一条完美指令等待完美答案，而是把与 AI 的交流看作双向的、迭代的合作。实操要点包括：

• 从大到小，逐步细化：先确定整体方向，再一步步深入细节，避免一次抛出过载需求；
• 具体而非抽象：AI 擅长处理具体描述。例如"做一个圆角按钮，蓝色背景（#3B82F6），白色文字，hover 时背景变深蓝（#2563EB）"远优于"做一个好看的按钮"；
• 提供参考和示例：用文字或截图描述参考风格，AI 能更快理解你的意图；
• 分步骤提问：把复杂功能拆成多个可测试的小步骤，每完成一步验证一步；
• 善用追问和纠偏：第一个答案往往不够完美，通过"你提到了 useEffect，能详细解释为什么要在这里用它吗？"这类具体追问持续改进结果，并大胆纠正 AI 的误解；
• 让 AI 主动追问你：当需求不明确时，可以直接要求 AI"回答前先问我几个问题"，让 AI 帮你理清思路。

3.4 学习是自主的，但要分享你学到的东西

你可以使用尽可能多的前沿 AI 工具。……我们将作为一个团队共同学习和适应。在试验新的 AI 能力时，我们会互相分享成功经验（Ws）和失败教训（Ls！）。

这条要求揭示了企业 AI 落地的关键机制：知识分享的飞轮。备忘录提到的落地细节包括：

• Shopify 内部已运行多年的公司对话平台 chat.shopify.io；
• 面向开发者的代理服务 proxy.shopify.ai，以及 Copilot、Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具，均已预先配置、随时可用；
• 在月度业务回顾和产品开发周期中专门安排时间讨论 AI 整合；
• Slack 和内部知识库（Vault）上有大量分享各自提示词的频道，例如#revenue-ai-use-cases和#ai-centaurs。

这条要求对团队的启示是：沉淀提示词库、建立分享频道、在例会中设置 AI 讨论环节，让个体的 AI 使用经验转化为组织的集体资产。对个人而言，"分享"本身就是最好的学习方式——在 Vibe Coding 零基础教程/30 经验技巧/02 Vibe Coding 对话工程技巧.md 中同样建议准备常用对话模板、记录每次遇到的问题和解决方法、积累个人提示词库，这与备忘录的分享文化一脉相承。

3.5 申请资源前，先证明"为什么无法用 AI 完成目标"

在申请增加人手和资源之前，团队必须先说明为什么无法利用 AI 来完成目标。

这条要求背后的思考题值得深思：如果自主运行的 AI 智能体（autonomous AI agents）已经是团队的一员，这个领域会是什么样子？这个问题能引发非常有趣的讨论和项目构想——它迫使每个团队重新审视：哪些工作真正需要人的判断与创造力，哪些工作只是等待被自动化。

对应到个人技能层面，本仓库的 Vibe Coding 零基础教程/10 编程工具/04 AI 代码编辑器.md 与 Vibe Coding 零基础教程/10 编程工具/05 AI 命令行编程工具.md 展示了当下的 AI 工具矩阵（Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot 等），而 Vibe Coding 零基础教程/10 编程工具/工具实战/Cursor 保姆级教程.md 等实战教程则演示了这些工具如何独立完成从原型到可运行产品的完整链路——这正是"自主 AI 智能体作为团队成员"的最直观雏形。

3.6 "每个人"就是指"每一个人"

这条规则适用于我们所有人——包括我和高管团队。

这条看似简单，实则是最关键的组织承诺：AI 基本要求不搞双重标准，CEO 与高管团队同样适用。这与 Tobi 本人"使用 AI 智能体准备演讲稿并公开分享"的行为互为印证——领导层的示范效应是政策落地的第一推动力。

四、前进之路：在 AI 无处不在的世界里重新定义创业

备忘录的收尾部分描绘了愿景与路径：

• AI 将彻底改变 Shopify，改变工作方式乃至生活的方方面面，公司对此全力以赴；
• Shopify 的工作，是去探索在一个 AI 无处不在的世界里，创业会是什么样子，并把这件事做到极致；
• 大量 AI 项目已规划进年度主题，路线图清晰，产品将更好地契合使命；
• 成功的公式是："我们所有人运用自身技艺的集体智慧和雄心，再乘以 AI 的力量，最终造福我们的商家。"

五、个人与团队的行动清单：如何满足"AI 基本要求"

结合这份备忘录与本仓库的学习资源，个人和团队可以从以下五个维度将"AI 基本要求"转化为具体行动。

5.1 建立"对话思维"，刻意练习提问能力

把 AI 视为思维伙伴、深度研究员、批判性顾问、私人导师和编程助手，而不是"魔法按钮"。系统的练习路径可参考 Vibe Coding 零基础教程/30 经验技巧/02 Vibe Coding 对话工程技巧.md：从大到小细化需求、用具体语言代替抽象描述、提供参考与示例、分步骤提问、善用追问纠偏、用约束条件引导输出。

5.2 让 AI 成为原型的默认工具

任何新想法、新功能，先用 AI 快速做出可演示、可讨论的原型，再决定投入。原型阶段的加速方法可参考 Vibe Coding 零基础教程/20 项目实战/01 Vibe Coding 项目开发流程.md 的 5 步工作流，以及 Vibe Coding 零基础教程/00 Vibe Coding 简介.md 中"10 分钟做出可运行工具"的真实案例——意图驱动、迭代优化、先做再学。

5.3 建立个人与团队的提示词资产库

模仿 Shopify 的分享机制：在团队中建立提示词分享频道、在月度回顾中安排 AI 整合讨论、把成功经验（Ws）与失败教训（Ls）都记录下来。个人层面则坚持记录每次的问题与解法，积累自己的对话模板库。

5.4 拥抱 AI 编程工具，但保持判断力

熟悉 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Codex 等主流 AI 编程工具（可参考本仓库 Vibe Coding 零基础教程/10 编程工具/00 AI 编程工具大全.md），同时警惕 Vibe Coding 零基础教程/00 Vibe Coding 简介.md 指出的现实问题：AI 生成代码存在不可控风险，应坚持每次生成后测试、及时回滚、理解而非盲用 AI 生成的代码，保持一定的手写能力作为兜底。

5.5 用"AI 放大器"的标准要求自己

备忘录最值得个人借鉴的一句话是：工具第一次具备了 10 倍的潜力。在 AI 时代，个人的产出 = 专业能力 × AI 放大系数。与其焦虑"AI 会不会取代我"，不如主动成为那个善于使用 AI、能够创造 100 倍工作量价值的人——这既是 Shopify 对员工的新标准，也是这个时代对每个从业者的新要求。

结语

Shopify 这份备忘录之所以引发广泛关注，是因为它把"AI 融入日常工作"从口号升级为可考核的制度：写入绩效评估、设为原型阶段的默认工具、绑定资源申请、覆盖包括 CEO 在内的每一个人。它不是一份技术文档，而是一份组织如何系统性拥抱 AI 的路线图。结合本仓库提供的对话工程、Vibe Coding 项目开发流程与 AI 工具教程，每一个普通人都能找到自己的落点：学会提问、快速原型、主动分享、持续迭代——让 AI 从"可选项"真正成为你工作方式的一部分。

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