员工手册就是给人写的 system prompt
前段时间花了一天，把 MrBeast、Netflix、Duolingo 三家的员工手册从头到尾读了一遍。读完最大的感受是，员工手册就是给人写的 system prompt。我不是在打比方，这几份手册要回答的问题，跟我每天写 CLAUDE.md 要回答的一模一样，就是要优化什么，"好"长什么样，碰到说不清的情况怎么办，什么事绝对不能做。
这三家的人效都挺夸张，每个人一年带来的营收都在百万美元上下，MrBeast 大概 280 万，Netflix 270 万左右，Duolingo 少一些，也有 78 万。三份手册的风格差得非常远，干的却是同一件事。创始人脑子里有一套"什么算好"的判断，平时从没说出口，手册把它编码成一套系统，别人拿着就能自己去干。或者说，是把创始人的 tribal knowledge 变成能直接发下去的东西。但给人写这份文件和给 agent 写，差别比我想的大得多，这个后面再说。
三份手册长什么样
先说直观感受。MrBeast 的手册 36 页，Jimmy Donaldson 自己写的，满篇错别字和语法问题，开头他自己就道歉了，说"我是 YouTuber 不是作家哈哈"。读起来像创始人凌晨两点在自说自话，读完你会觉得跟 Jimmy 吃了顿饭，听他聊了怎么想视频、怎么管团队、什么事让他抓狂。
Netflix 的只有 5 页，精炼到有点离谱。整份文件就靠四根柱子撑着，梦之队、人大于流程、令人不安的兴奋、永远更好。休假政策就两个字："休假。"报销政策五个字："按 Netflix 利益行事。"
Duolingo 做了一本 64 页的插图书，还带版本号 1.0.0，封面是猫头鹰 Duo 的建模解剖图，背面还标了"O.BUTT"。里面有五个原则，一套叫"绿色机器"的运营框架，最后还有个术语表，整本读下来像一本软件的操作手册。
三份东西风格完全不同，干的却是同一件事。创始人心里那些"什么算好"的判断，原来只有他自己清楚，现在写成了字，别人拿着就能照着干。这跟写 CLAUDE.md 是一回事，我读的时候满脑子都是 CLAUDE.md。
三种编码方式
MrBeast：极度具体
Jimmy 的手册里最核心的一条是，你的目标是做最好的 YouTube 视频。不是最好看的，不是制作最精的，也不是最搞笑的，是最好的 YouTube 视频。就这一句，他后面花了 20 页来讲。
YouTube 视频好不好，是能精确量出来的，就看三个指标，CTR（点击率）、AVD（平均观看时长）、AVP（平均观看百分比）。每条视频的留存曲线能看到每一秒，60 万人点进来，第一分钟走了 21 万，第三分钟又走了多少，第六分钟在哪里回升，手册里直接放了真实的后台截图。所以在他那里，品味不是个虚的东西。品味就是懂这三个指标，知道怎么优化，也知道什么时候不该优化。
他举过一个例子。100 天圆圈挑战，谁能在一个圆圈里住满 100 天，就给 50 万美元。一般的制作公司会从人住进去第一天开始拍，Jimmy 是开拍 30 秒，就让一台吊车把整个房子吊到半空，再放进圆圈里。光看数据，这个镜头可能就是浪费钱，但 Jimmy 说要的就是 wow factor。他原话比这糙得多，大意是 YouTube 上还有谁干得出这种事，得让观众记住 MrBeast 跟别的频道不一样。这个判断哪个指标里都没有，纯粹是品味。
手册里还有一段我印象很深，是 Jimmy 教员工怎么向他提问。别说"我们要送一辆车，这辆雷克萨斯怎么样"，这等于把动脑子的活全扔回给他。应该说："视频第 6 到 9 分钟有个送车环节，预算一万美元。我搜了北卡所有这个价位的酷车，找到 5 辆已经过了创意审批的，还有 5 辆备选，你觉得哪个好？"我只能说这就是 prompt engineering。教人把 context 给足，把限制说清，把选项摆出来，跟给 agent 写 system prompt 是一回事。
这么写的好处是，Jimmy 不在，团队也知道该怎么做。但天花板也在这，就是创始人自己的带宽。他在手册里也承认"I am not always right"，整个系统围着一个人的品味转，错了能不能纠回来，全看底下的人敢不敢推回来。
Netflix：极度抽象
Netflix 的做法正好反过来。MrBeast 会告诉你"知道你在做的是视频的第几分钟"，Netflix 只说"按 Netflix 利益行事"。它押的是雇特别负责的人，给他们最大的自由，规则能少就少。
有几个机制现在挺有名。一个是 Keeper test，管理者定期问自己，这个人要是想走，我会不会拼命留他？不会的话，就让他走。一个是 Context not control，管理者不替团队做决定，只把做好决定要用的 context 交给他们。还有一个是 Farming for dissent，做重大决定之前，主动去找不同意的人。
这套打法不靠哪一个人的品味撑着，三家里它的组织最扛得住事。代价是只有特别优秀的人才转得起来。换到 AI 上说，就等于你得有一个模型，只给它很短的 system prompt，它就能做出高质量的判断，这种模型现在还没有。
Duolingo：一套流程
Duolingo 走的是第三条路。五个原则，再加一套叫"绿色机器"的六步循环，用好人、定义成功、设护栏、开建加反馈循环、紧迫执行、加倍有效的停掉无效的。它妙就妙在品味是系统自己跑出来的，几百个实验跑下来，数据说哪个好就留哪个，不靠任何一个人拍板。
有几个细节我觉得做得真好。一个是 V1 不叫 MVP，手册里写"V1 可能没有所有功能，必须精良。MVP 经常成为发布半成品的借口"。光这个名字就把品味写进去了，每次有人说"发 V1"，这个词本身就带着质量标准。一个是 99 个坏主意，领导层专门留出时间，一起想一些荒唐的问题，比如"如果 Duo 在超级碗有 5 秒钟时间呢？"这个问题后来真变成了 2024 年的超级碗广告，花的钱只是别人三十秒广告的零头。还有一个是 Trust Battery，信任是一点点充出来的，不是一上来就给，给不给信任不看级别，看成果。
三种方式里这种最稳，不靠任何一个人，跟 AI 的 agent loop 也天生合得来。问题是它只对能量化的东西管用，可最要紧的判断，往往没法提前量化。
这三种编码方式怎么取舍，跟写 CLAUDE.md 怎么取舍，是同一张表：
| 具体（MrBeast） | 抽象（Netflix） | 流程（Duolingo） | |
|---|---|---|---|
| 接收方自主空间 | 小 | 大 | 中 |
| 对接收方能力要求 | 低 | 极高 | 中 |
| 创始人瓶颈 | 严重 | 无 | 无 |
| 品味一致性 | 高 | 看人 | 看实验 |
CLAUDE.md 写得太具体，agent 能自己发挥的余地就小，写得太抽象，它又容易跑偏。写成流程最稳，但你得先有一套好的度量办法。
三家公司三种把品味写成文件的方式——具体、抽象、流程，越往抽象走接收方的自主空间越大。
品味之所以难传，是因为大部分品味是隐性知识。你知道什么好什么不好，可从来没人逼你把它写下来。写 CLAUDE.md 就是在逼你，把脑子里那些模糊的判断标准写成明确的指令，写员工手册也是一样。所以我觉得这三家手册写得好不好，或者说品味编码得准不准，很大程度上决定了一个组织能放手让人自己干到什么程度。
给人写和给 AI 写，到底差在哪
问题是同一个，但接收的一方不一样，差别比看上去大得多。我数了数，至少有五处。
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激励。给人看的手册会花大量篇幅讲 why。MrBeast 写"YouTube 是未来，我用全身每一个细胞相信它会持续增长"，Netflix 写"The best work of our lives"，Duolingo 的使命是"做世界上最好的教育，让所有人都能用"。写这些段落只为一件事，人得相信自己干的事有意义。CLAUDE.md 里没有一个字是干这个的，agent 用不着你去激励，配置写清楚它就干活了。
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自尊。MrBeast 专门写了一整节 "Own your mistakes"，因为人会护短、怕背锅、爱找借口；Netflix 把 extraordinary candor 写进文化，因为人本能就想躲开冲突。我没见过哪份 CLAUDE.md 里写"别找借口"，写了也没用，agent 那边压根没这个问题。
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归属感。Netflix 说"我们是职业运动队，不是家庭"；Duolingo 每年带全公司去坎昆度假；MrBeast 承诺"在这里你能赚到任何其他公司做梦都赚不到的钱"。这些全是为了让人愿意留下来。agent 不会辞职，也不会孤独，团建这种事对它没有意义。
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遗忘。MrBeast 手册的结尾是这么写的："现在从头再读一遍，因为我保证你没记住足够多。"人会忘、会走偏、会偷懒。agent 没这个问题，system prompt 每个 session 都会重新加载，用不着你提醒第二遍。
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推回来。我觉得这条是最重要的区别。人会拿自己的经验和信念，真的站出来反对你。Netflix 的 farming for dissent 管用，是因为人真有不同意见，值得去挖；MrBeast 那句 "I am not always right" 有分量，是因为人真的会推回来。agent 你当然可以让它"生成反对意见"，但那个反对是模拟出来的。它没有信念，也不知道什么时候该凭自己的亲身经历拍桌子。
这五条其实都落在同一根轴上，接收的一方越能自己拿主意，system prompt 就可以写得越短。Netflix 那 5 页手册转得动，是因为它的人够优秀。agent 现在还没到这一步，给 5 行 prompt 就能自己跑起来的模型，我反正还没见过。
同一根轴：接收方的自主判断力越强，需要写的 system prompt 就越短。
再往上想一层，公司本身就挺像一套 agent orchestration 的。创始人干的是 orchestrator 的活，手册是配置文件，每个员工拿着这份配置去跑自己那摊活。三家的编排方式不太一样。MrBeast 是一个 orchestrator 直接指挥所有 agent；Netflix 反过来，每个 agent 高度自治，只靠价值观对齐；Duolingo 是把 agent 嵌进自动化循环里，让系统自己迭代。
把公司看成一套 agent 编排：MrBeast 是中心指挥、Netflix 是各自自治、Duolingo 是自动循环三种拓扑。
AI 原生公司要干的，不是在这三种里挑一种，是把人和 AI agent 编进同一套系统里一起干活。到时候一份手册得同时配两种 agent，一种要激励、有自尊、会推回来，另一种这些全都不需要。我现在的感觉是，给人写的那份反而更难写。agent 你把要做什么写清楚就行，人这边你还得把为什么讲明白，讲不明白他就不信。
