Kaboo

Kaboo 是字节内部的一个开源项目，做 token 消耗分析。

但这个项目最有意思的不是做了什么，而是怎么做的：它用的是一种全新的协作方式。

这里没有“提需求、排期、开发、测试、上线”的多人接力。谁提出问题，谁就自己想解法、自己跑测试、自己部署上线，每个人独立对自己那一块负责。

质量靠两道保险：

1. 上线前，有 Agent 帮忙检查有没有问题。
2. 上线后，出了问题可以及时回滚。

能这样做是因为基建到位了。我们用的是 mew，一个把 Agent 嵌进软件开发流程的项目管理平台，而且接进了飞书。

从想法到实现的这条路已经铺好，只要能把自己的想法说清楚，就可以直接把它做出来、上线。

我在这种方式下负责 Token 效率榜和效率分析模块。

问题是我提的。 大家只看 Agent 失败在哪，没人看“任务成功但过程很浪费”的情况。

解法也是我想的：

• 定了五类浪费的判定标准。
• 设计了只用元数据、不碰内容的诊断方案。
• 用 Effective Tokens 把不同模型的成本归一化。

然后自己测试、自己上线，现在覆盖一万多名内部用户。

这段经历让我对 AI 时代的协作有了很具体的认识：当实现的成本被基建抹平之后，瓶颈就变成能不能把问题想清楚、说清楚。

一个人的价值更多在判断上，而不在执行上。