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Journal 1：公司背景与工作环境

组织与项目

本次实习是信息技术硕士（MInfoTech）必修课程 COMPSCI 778 的实习环节，为期 10 周、共 400 小时，全职进行。实习的组织方是 Auckland ICT Graduate School，它由 University of Auckland 与 University of Waikato 联合设立，MInfoTech 学位由两校共同授予。实习采用学院与行业伙伴合作的 Challenge 形式，由学生团队解决行业伙伴提出的真实业务问题。本期的行业伙伴是 AWS，项目名为 AWS AI Challenge，按真实 IT 项目的方式运作。

在这一安排中，学院主持项目，AWS 作为行业伙伴参与：AWS 提供项目题目，并为每个团队安排一位行业 mentor；学院为每个团队安排一位学术 supervisor，另有 tutor 负责日常事务。本期共有十三个团队参加。实习第一周为集中的入门周，内容包括组队、调研与设计思维训练，以及项目竞标。竞标的结果是，我们团队获得 Scenario 8：为一家名为 Northwind Insurance 的保险公司设计处理理赔报案的 AI agent。Northwind 是题目虚构的公司，行业 mentor 在项目中扮演它的业务方，从业务、需求和价值的角度回答团队的问题。

工作节奏

实习按全职节奏进行，每周约 40 小时。每天上午，我们与 tutor 进行 standup，同步前一天的进展和当天的计划。项目以两周为一个迭代周期：周期开始时召开计划会议，结束时做一次阶段展示，依次是原型、MVP、验证原型和最终展示，之后还有面向业界评审的 poster 展示。此外，我们每两周分别与学术 supervisor 和行业 mentor 见一次面，汇报整体进度和各自负责的工作，并听取他们的建议。

团队结构

团队共有五人。项目进入稳定开发后，每人负责一条技术方向：我负责产品 agent 的行为设计和客户端体验；另外四位队友分别负责后端接口与 AWS 集成、数据持久化与保单和历史数据、员工工作台，以及证据材料与测试数据。每人对自己方向的代码和文档负主要责任，同时参与其他方向的交叉验收。除了自己的技术方向，我还负责制订每个迭代周期的目标、维护团队的 Kanban，并担任代码仓库的 maintainer，维护仓库规范，把握产品的整体方向；具体的设计问题由团队开会讨论决定。

工作流

我们的协作几乎全部发生在 GitHub 上，工作流围绕 Kanban 展开。

Kanban 是整个团队的进度中心。每个迭代周期的目标被拆成一张张任务卡，卡上写明负责人、依赖和验收标准，任务也按工时拆分，后期每人每天认领约八小时的工作。这样，看板上能直接看出项目推进到了哪里、谁手上有多少工作、哪项任务在等别人，standup 和计划会议也围绕它进行。

一项工作从看板上的一张卡开始：卡片对应一个 issue，写清要解决什么问题、做到什么程度算完成；动手之后开出 pull request，并与这个 issue 关联；经过评审合并，任务随之完成。看板状态由 pull request 的进展自动推动，不需要有人手动维护。在十三个团队中，我们是唯一实现了仓库任务与看板自动同步的团队。

需要大家共同决定的问题，例如接口字段、权限或者跨方向的依赖，我们放到仓库的讨论区（Discussions）里对齐。讨论得出的结论再回到 issue 和任务卡上执行，讨论区本身不用来审批普通任务。到目前为止，团队在讨论区里开过七十多个讨论。

与 AI 协作也是这套工作流的一部分。团队成员在开发中普遍借助 AI 编程工具，所以工作流的约定同时写给人和工具：放在仓库入口的规则文件，既面向队友，也面向他们使用的工具。书面记录加上自动流转，让每个人不必记住项目的全部状态，也能知道自己下一步该做什么。