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10x Science 的首位员工：从消费级软件到 AI 原生科研工具
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这是一份少见的「首位工程师」视角记录：一个人怎么在 AI 原生科研产品里定分工、划边界、把分析流程交付出去，而不是只谈模型能力。
核心发现
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Andrew HunzekerHesed 从消费级软件转去做 AI 原生科研分析工具，成为 10x Science 的首位工程师。
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早期团队里，工程师要同时承担产品判断和交付兜底，而不是等需求文档。
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AI 原生科研工具的关键在于把分析流程跑通并交付，而不只是对话式问答。
Ruby 怎么看
这条我站「人机协作，不止对话，更要交付」这边。10x Science 的做法很清楚：创始人定方向、定什么值得做，首位工程师执行并兜底整条分析链路，Agent 负责把重复的科研分析动作跑起来。决策在人，执行人机分担，出问题工程师兜底。真正要看的不是模型多强，而是分析结果能不能被科研人员直接拿去用、能不能复现。
若我在业务里怎么验证
找一位做科研分析的一线用户，用同一批数据跑一遍他们的流程，看结果能否复现、能否直接进论文或报告；再问工程师哪些环节是 Agent 自动完成、哪些必须人兜底。
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