AI相关笔记
关于人机协作、提示词与问题定义的方法沉淀。
协作基础设施
Agent 时代，最好的协作平台可能早就存在：GitHub Issues
AI 带来的不只是更强的执行者，也让协作密度急剧上升。GitHub 在 AI 出现之前，已经用 Issues、链接、时间线、历史和 API 把最难的协作问题做了一遍。
成型
语音交互
一句 Siri，直接转接小开
我现在可以对 Siri 说“转接小开”，直接进入 ChatGPT 语音；聊完一句“挂了吧”结束，甚至继续让它调用 GitHub。AI 的入口第一次有了接近自然对话的感觉。
成型
认知方法
AI 交互感觉认识方法论
把模糊的感受转成可以追溯的认知：先锚定一句可检验的命题，再从多个领域归因，最后用一对对立属性收束出判断。
成型
人机协作
好的提示词，不一定让 AI 更聪明
一段常用的初始提示词确实让对话质量变好了，但起作用的原因不是“让模型变聪明”，而是它外化了我的思考习惯，并在回答时把内容重新组织了一遍。
成型
提示词
提示词生成方法论：少而定方向
提示词不是需求文档，作用只是给 AI 一个正确的起点：我是谁，我需要什么。越早堆入限定、步骤和格式，越容易把它限制在提问者已有的认知里。
成型
协作方法
带一个非常聪明、执行力很强，但工作经验非常低的实习生
反应快、产出高，短期记忆惊人，长期记忆却像漏水的桶，还会用编造填补空白 —— 和一个“高智商低经验”的合作者共事，需要一套特制方案。
成型
感受工程
把感觉翻译成现象
关于 AI 时代里，把主观感受拆解成结构、现象、参数与可执行系统的能力。
待整理