AI优先策略：
AI指导决策：Perplexity的团队会向AI询问公司建设过程中各个步骤的建议。例如，他们会问AI如何发布产品以及发布过程中的具体步骤。尽管AI的回答不总是完全正确，但通过迭代，他们能够迅速找到解决方案。 使用AI减少协调成本：团队成员在寻求同事帮助前，先向AI询问问题，从而减少了团队内部的协调成本。
“粘菌”组织模式：为了最小化协调成本，Perplexity采用了一种类似于“粘菌”的组织方式，即尽可能并行化每个项目的各个部分，减少不必要的协调。 小团队：典型的团队由两到三人组成，一些项目甚至由一个人完成，如AI生成的高评分播客就是由一个品牌设计师独立完成的。 少量管理层：Perplexity倾向于雇用自驱动的独立贡献者（IC），避免雇用主要以指导他人工作为强项的人。
技术产品经理的重要性：Johnny预测，具备技术背景和产品品味的产品经理或工程师将成为公司中最有价值的人才。这些人能够直接参与产品开发，而不是仅仅管理流程或领导团队。
季度计划与灵活调整：公司制定季度计划，但在季度内保持灵活，根据AI技术的发展快速调整优先事项。每周的启动会议帮助团队成员设定高层次的目标，并在周末进行反思，以确保决策的清晰性和避免过于反应性或混乱的决策。 并行工作：设计、前端和后端可以同时在同一项目上工作，避免等待设计或原型完成后再开始其他部分。
独立负责的项目：每个项目由一个单一的直接负责个人（DRI）领导，尽可能将项目分解为独立任务，以减少协调问题。团队成员可以在没有阻碍的情况下执行任务，并在项目的不同阶段根据需要获得反馈。
招聘标准：Perplexity寻找具备灵活性和主动性的员工，优先考虑在有限资源环境下能做出建设性贡献的人才，而不是擅长管理流程或领导他人的候选人。公司注重文化契合和合作能力，但减少了对传统管理技能的需求。
工具使用：Perplexity使用Linear来管理任务和项目，使用Notion来存储源文件、开发设计文档、RFC和文档。Unwrap.ai被用于整合和量化定性反馈。
他们最近的6300万美元融资使公司估值超过10亿美元，投资者包括Nvidia、Jeff Bezos、Andrej Karpathy、Garry Tan、Dylan Field、Elad Gil、Nat Friedman、Daniel Gross和Naval Ravikant（但可惜没有我 😭）。Nvidia CEO Jensen Huang表示，他“几乎每天”都在使用这个产品。
AI优先： 他们在公司建设的每一步都询问AI，包括“如何发布产品？” 员工被鼓励在打扰同事前先问AI。 像黏菌一样组织： 他们通过尽量并行处理每个项目来优化协调成本。 小团队： 他们的典型团队由两到三人组成。由AI生成并广受好评的 podcast 仅由一人构建和运行。 少量管理者： 他们雇佣自驱动的IC（独立贡献者），并主动避免雇佣那些主要擅长指导他人工作的人员。 对未来的预测： Johnny说：“如果要我猜的话，具有产品品味的技术PM或工程师将随着时间的推移成为公司中最有价值的人。”
1.如何使用 Perplexity 中的人工智能工具来构建 Perplexity？
例如，我们会问“如何发布产品？发布过程的步骤应该是什么？”你会得到一个粗略的步骤，这对于初创公司来说已经足够好了。显然，它通常不会在第一次尝试时就正确，但人类也一样，对吧？所以我们会从那里自然地迭代。
2.你有多少 PM？
3.我想您的成功在很大程度上得益于招聘得当，并保持很高的标准。您在招聘时最看重的是什么（也许别人不看重）？
4.你们是如何围绕产品、用户类型、用户旅程、结果或介于其中的某些方面来组织团队的？这些年来，这种方式有变化吗？
5.你们的详细计划有多长，多年来是如何演变的？
例如，开源模型和上下文长度的快速发展对产品、路线图和整体业务产生了下游影响。就在最近，Meta发布了Llama 3和Mistral发布了8x22B；我们正在寻找创造性的方法在我们的产品中使用这些模型。
6.你们是否以某种形式使用 OKRs？
7.你们的产品/设计审查会议是如何进行的？
8.报告线如何运作的？
9.您打造了最受喜爱的成功产品之一。您认为您的产品取得如此成功的独特之处或核心是什么？
10.你们主要使用什么工具进行任务管理和错误跟踪？
11.你认为产品路线图的想法主要是自上而下（团队被告知要构建什么）还是自下而上（团队通常提出想法）的吗？
12.当人们从外部看像你们这样的公司时，一切看起来都很完美，仿佛你们已经解决了所有问题。有哪些事情进展不顺利或是你们面临的重大挑战？
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