Shopify为什么把有些AI产出叫作“垃圾手榴弹”丨别让同事成为你的接盘侠
Shopify是一家为商家提供电商服务的平台企业。创始人Tobi Lütke在一次访谈中被问到，AI有没有让公司内部的一些事情变糟。他谈到一个变化：如今，偷懒可能表现为产出过多，而不再是产出不足。
这听起来有些反常。一个人交出了更多代码、更长的邮件，怎么反而可能少做了工作？Tobi接着讲了两种情形。Shopify内部把这类交付称为slop grenades(垃圾手榴弹)。
一｜未经处理的产出，会把工作留给接收者
第一种情形发生在代码提交中。员工需要修改功能，就让AI生成代码，并形成一份pull request，也就是提交给同事审查的代码修改。提交者自己没有认真读，便认为可以交出去了；等同事开始评审，才发现其中有问题。
他还谈到另一种情形：收到一封长邮件，看起来可能很重要，读下去却很难抓住重点。Tobi描述，接收者最后又把邮件放进AI里压缩。内容被扩成长篇，到了另一端，还要用AI把它重新缩回来。
他的建议很直接：既然已经在使用AI，就用它把意思讲清楚，而不是把内容扩成长篇，占用别人的时间。代码和邮件看似不同，都让我们看见了同一个问题：发送者很快交出了一份东西，接收者却要继续处理其中本可避免的问题。
这也解释了为什么产出增多可能成为偷懒的表现。过去，没做完工作容易表现为产出不足；AI让生成变得容易以后，交付物可以很快出现，阅读、取舍和核实却仍未完成。若只看到文件已经提交、邮件已经发出，就容易把这些还没做的工作漏掉。
二｜交付的质量，要让同事能够继续做事
从这两个情形看，值得企业关注的是交接时发生了什么。下一位同事是在运用自己的专业判断推进工作，还是先替提交者整理材料、查找重点、排除明显问题？两种情况都需要花时间，但后一种时间原本有机会在交出内容之前省下来。
例如，一封邮件需要同事作决定，发送者就应先把自己的意思和需要对方判断的事讲清楚。AI生成的背景材料可以帮助自己思考，发出去时则要选出与这次决定有关的部分。代码也一样：提交者应先读懂改动，完成自己职责范围内的检查，再说明修改目的和需要评审者重点判断的地方。
专业评审仍然有必要，共同探索也可以从草稿开始。准备交付的内容需要达到什么程度，要看它这次用来做什么。交出待讨论的方案时，说明已有判断和未解决的问题，同事就能把精力用在共同判断上；把自己没看过的生成结果当作完成品递出去，却会让对方先替自己分辨哪些内容可用。
交付前，可以站到接收者的位置看一次：对方能否直接开始这次约定的工作？如果还得从大量内容里猜自己的意思，就可以继续借助AI整理，并由自己确认后再交出。
写在最后
企业判断AI是否提高了效率，也要看到内容交出以后，同事还要付出什么。生成得快，只说明前面一段工作变快了；把接收者的工作也考虑进来，才能判断团队整体是否省了时间。
用AI完成工作的人，仍应把交给同事的内容处理到当前用途所需的质量。自己省下时间，不应该让同事承担本可避免的整理和核实。
#AI原生企业
来源与限制
- The Knowledge Project，Shane Parrish访谈Shopify创始人Tobi Lütke，节目题名“Tobi Lütke: AI Agents, Better Decisions, and the Future of Work”。16:11—16:28谈到偷懒可能表现为过量产出，并提及内部称呼slop grenades；16:34—16:52描述未认真阅读便提交AI代码修改的情形；16:52—17:26描述冗长邮件被接收者再次压缩，并建议用AI把意思讲清楚。“垃圾手榴弹”为意译，其余以转述呈现。
- 上述情形来自Tobi对内部问题的描述，没有完整事件记录、整治制度或改善数字。交付前按用途整理、检查并说明待判断事项，是本文提炼的建议；不代表Shopify已经实施这些具体办法，也不将正常专业评审或草稿协作视为无效负担。
- Shopify官网公司介绍用于核对其为商家提供电商服务的平台定位，2026年9月25日核验。
感谢你看到最后，如果你觉得有启发，随手点个赞、在看、转发吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我加个星标⭐我们下期见。
我是「AioGeoLab」主理人塔迪Tardi，AioGeoLab是深度洞察AI第一性原理和应用实践的前瞻性研究实验室，目前有两个主要研究方向：
「塔迪AI工程系列」FDE落地工程、ANC：AI Native Company未来公司系列、GEO、AI判断工程。
「塔迪硅基禅心」是传统东方智慧、未来AI前沿、当下应用实践，深层共鸣的探索。不是用AI解读经典，也不是用经典指导AI。 这是一场跨越2500年的对话，在算法与古老智慧之间，照见意识、智能与存在的本质。
塔迪的微信 - tardyai2025。