多 AI 实战评测
不争论谁最强，以真实任务、统一边界和验收证据决定谁适合什么岗位。
个人 AI 系统工程化实证档案 · 九个知识域 · 二十七个专题
把 AI 从聊天框，练成能上岗的同僚。
我研究的不是“哪一个模型最强”，而是如何为多个 AI 分工、授权、监控、验收与保全记忆。 每项结论都回到真实任务、失败记录和可复用证据。
09知识域
27独立专题
01共同方法
真实问题 → 明确边界 → 执行 → 失败修正 → 证据验收
MANIFESTO / 工作宣言
高自主权，必须配强审计。
AI 可以在我睡觉时继续工作，但不能在我醒来后只交付一句“已经完成”。
命令已发出不算结果；文件、日志、测试、哈希和端到端验收才算。
模型可以随时更换；会话、经验、提示词和工作成果必须归个人所有。
KNOWLEDGE ATLAS / 知识地图
九条主线，继续分叉为二十七个专题。
Agent 编排与自愈
让长期任务能被监控、暂停、恢复和升级，而不是用无限权限换取表面自动化。
记忆与数据主权
把会话、经验、提示词和结果从厂商容器中取回，形成可迁移的个人知识资产。
本地离线产品
从一句口述需求走到便携成品，功能、审美、离线能力和交付材料同时验收。
Windows 证据链排障
先构建症状、假设与单变量实验，再决定是否修改驱动、权限或系统配置。
开源审计与赏金
核验机会真实性、授权范围和交付价值，公开成功，也如实记录零收益与退出。
AI 视频视觉流水线
用内容圣经、镜头状态和版本规则，让多个模型共同维护同一种创作意图。
模型更新核验
分开官方事实、账号交付、任务表现与用户情绪，拒绝换皮论和跑分崇拜。
数据研究自动化
把自然语言策略变成可复现的数据规则，自动执行，但不自动替人下结论。
SELECTED WORKS / 代表作品
先公开任务，再公开结论。
THE METHOD / 统一方法
每次实验都要留下可复用资产。
- 01真实问题
从有代价、有边界的实际任务出发。
- 02明确边界
写清权限、数据、安全与不做事项。
- 03过程可见
记录工具、版本、失败和人工介入。
- 04证据验收
用产物、测试、日志和回滚证明结果。
- 05资产沉淀
把经验变成模板、清单、文档或工具。
真正稀缺的不是会用一个模型的人，
而是能选人、分工、监管、验收并保全资产的人。阅读这个实验室的边界与原则 →