背景
根據 InfoQ 於 2026 年 9 月 24 日發布、由 Artenisa Chatziou 撰寫的報導，InfoQ 開放「InfoQ Certified High-Performing Teams Program」（InfoQ 認證高效能團隊計畫）第一梯次的報名。這是一個為期五週的線上直播課程，由 InfoQ Java 技術編輯、InfoQ Podcast 共同主持人 Olimpiu Pop 帶領。第一梯次自 2026 年 11 月 17 日進行至 12 月 17 日，上課時間為每週二與週四的歐洲中部時間下午 4 點至 6 點，報名費用為 1,470 美元。
這個計畫想處理的問題，是工程團隊的組織結構、交付流程（delivery flow，指工作從進入團隊到實際交付出去的流動方式）、權責劃分（ownership）、AI 輔助的工作方式與工程指標之間的相互影響。當 AI 代理（AI agents，指能依指示自主執行任務的軟體程式）開始承擔部分開發工作，原本用來衡量團隊產出的指標可能失真，交付瓶頸也可能從寫程式的速度轉移到其他環節。換句話說，這門課不是單純談領導力或敏捷方法，而是把 AI 帶來的變化視為團隊設計的輸入條件之一。InfoQ 把這些相互牽動的議題整合成一套課程，讓參與者在五週內為自己的工程團隊發展出一套「目標營運模型」（target operating model），也就是團隊未來如何組織、如何交付、如何決策的具體藍圖。
課程內容與五週主題
第一週的主題是團隊設計，探討能夠有效交付的團隊，在結構、文化與流程上做了哪些選擇。學員會分析自己團隊的交付瓶頸，並比較不同的團隊組成方式與工作流程模式，找出適合自身情境的方案。
第二週聚焦交付流、權責與能夠自我維持的交付機制，檢視團隊對特定個人或外部團隊的依賴，以及為了讓交付順暢，可能需要調整的職責、基礎設施或流程。
第三週討論將 AI 代理導入軟體交付的實務議題：哪些工作可以委派給 AI、哪些環節仍然需要人類判斷，以及為了維持品質與可控性，需要額外建立哪些控制機制或產出物（artifacts，例如審核紀錄、測試結果或文件）。
第四週處理工程指標。當 AI 改變了交付瓶頸的位置，傳統衡量方式可能不再反映真實狀況。學員會比較不同的衡量框架，認識指標反模式（metric anti-patterns，指看似合理、實際上會誤導決策的指標用法），並思考在產出量增加的情況下，哪些指標仍然能提供有意義的資訊。
第五週以負責任 AI（responsible AI）收尾，把前四週的內容整合進團隊營運模型，討論 AI 輔助交付在倫理與環境層面的影響，最後由各組進行期末專題（capstone project）發表，展示自己發展出來的營運模型。
進行方式與師資
課程採小班制，參與者為來自不同公司的資深工程師與架構師。每一週以精選的 QCon 演講與技術資料作為起點，接著討論同樣的團隊設計決策，在不同系統、不同組織與不同限制條件下會如何變化。由於學員來自不同公司，同一個設計決策會在課堂中受到不同情境的檢驗，這也是這類小班課程與一般預錄線上課的主要差別。每週包含四小時直播課程，拆成兩場進行，另外安排一個限時練習，要求學員把當週內容套用到自己目前面對的團隊、交付或營運模型決策上，然後回到課堂分享：哪些做法改變了、哪些經得起考驗、哪些需要調整。這種設計讓課程不只是單向授課，而是一邊學、一邊把方法放進真實情境驗證。
帶領課程的 Olimpiu Pop 在軟體架構、工程管理與技術領導方面有二十年經驗，曾擔任解決方案架構師（Solutions Architect）、工程經理（Engineering Manager）與技術長（CTO），目前同時擔任 InfoQ Java 技術編輯與 InfoQ Podcast 共同主持人。
影響與限制
有幾個設計細節值得注意。首先，課程不錄影，目的是讓參與者能在私密且保密的環境中，討論自己組織當前面對的挑戰。課程結束後，討論可透過私有的 Slack 頻道延續，教材則放在共用的 Google Drive 資料夾中供學員取用。其次，認證的取得條件不是筆試，而是依據三項要求：穩定出席、在直播課程中積極參與，以及成功完成分組期末專題。期末專題把五週的團隊設計、AI 導入、指標衡量與負責任 AI 等內容收攏成一份可發表的營運模型，也是整個認證的核心檢核點。
從實務角度來看，這門課程的價值在於把團隊設計與 AI 時代的交付變革放在同一個框架下討論，並要求學員把每週的概念直接套回自己的團隊，而不是停留在抽象理論。不過它也有明顯的門檻：費用為 1,470 美元；課程時間以歐洲中部時間安排，換算成台灣時間約為晚間 11 點至凌晨 1 點，對亞洲地區的工程師來說時間成本不低；加上課程不錄影、無法事後補看，參與者需要能夠連續五週在固定時段投入。完整的課程大綱與參與條件，可至 InfoQ 認證高效能團隊計畫的官方頁面查詢。
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。