创始人 · 构建 AI-Native 组织

你好,我是葛立民。创业者兼工程师,打造人们愿意使用、游玩与付费的产品

我专注于 agentic systems、context engineering、大规模分布式系统与构建AI-native的组织

怎么用 AI

我怎么用 AI

AI 的能力很强,但用得好不好,全看你给它立了什么规矩。

① 工作纪律

AI带来高效的同时,也带来显著的混乱,聪明的AI使用者永远都在思考如何管住这种混乱。

# 工作纪律 

## 工程哲学

- 在更新文档时,请把它当作 greenfield来更新,尽量减少历史性的信息,目标是让任何第一次阅读的读者都能够最快地了解到最新的现状,而不需要了解无用的完整的发展过程,除非是明确的流水账型日志或进展记录型文档。
- 我们尽可能 fast fail,而不是各种各样的 fallback 掩盖真实的失败。In other words, avoid degradation handling, fallback, hacks, heuristics, local stabilizations, or post-processing bandages that are not faithful general algorithms.
- 禁止伪造、双写来假装程序能够运行。你的最优先目标是让错误尽快暴露。
- 在做任何改造时,优先删代码和复用代码,而非新增代码。
- 尽量追求 single source of truth。
- 需要遵循名实相符的原则,如果语义改变,符号名字也要改变。

② 思维框架

人类最优秀的思维框架与工作原则,如果显式提及,可以更好地激活AI的相关脑区。但相较于激活AI,更重要的是显式地激活你自己的脑区,让你不被AI牵着走。

# 思维框架与工作原则 

在你做任何具体任务前,请先考虑是否可以用下列的思维框架来系统性地分析和理解问题:

【思维框架】
MECE、金字塔原理、第一性原理、议题树、人货场、用户漏斗、精益 MVP、组合矩阵与空白搜索、7 Powers、影响力六原则

【工作原则】
快速失败、单一事实源(SSOT)、名实相符、布鲁克斯定律、没有银弹(分清本质复杂与偶然复杂)、康威定律、技术债意识

【元工作实践】
先找对标、先搜方法论;做完复盘、把可复用步骤固化成清单

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创始人笔记

AI‑Native Engineering:2025 年 11 条硬核真相

我用来构建 AI‑Native 组织与产品的原则。

  1. 1.如果一个知识体系、方法论或技术栈超过 3 年,就应默认过时,除非被证明仍有效。
  2. 2.代码、文档和会议记录都不是你的核心资产;真正可复利的是测试用例库。
  3. 3.AI 的本质是完全无状态的。
  4. 4.我们可以接受 AI 出错,只要它不会在下一次模型升级前拖垮团队。
  5. 5.软件复杂度必须扁平化:从深的垂直栈转向广的水平系统。
  6. 6.上下文窗口是工程师最关键的计算资源。
  7. 7.Plan–Act、Test–Code、Doc–Code–Doc 将成为新的工程工作回路。
  8. 8.代码的未来不是抽象,而是微小、隔离、AI 可读的单元。
  9. 9.AI 永远无法解决第一公里与最后一公里,那仍是人类的责任。
  10. 10.AI 生成的产物不是副作用,而是一种新的软件形态,并会成为工程资产。
  11. 11.AI IDE 与 Agents 的真正力量不是生成,而是冷酷且智能的上下文选择。

创始人笔记

Current state of LLM Risks and AI Guardrails

发表于 arXiv.org,2024 年 6 月 16 日 · Semantic Scholar 上当前 87 次引用

这篇综述梳理了 LLM 系统落地时最主要的风险,以及相应的 guardrail 设计模式,包括偏见与有害内容检测、提示词与 agent 级防护、隐私问题,以及在真实产品中负责任上线这些系统所需面对的关键权衡。

创始人

工作室里的每个产品都由我发起与交付。

创始人兼工程师,专注 AI-native 组织与 agentic 系统。

葛立民创始人 & 工程师

产品工作室 · 创始人

打造既能帮助人又能带来娱乐体验的应用。

Stealth Mode

情感陪伴 AI,陪你聊天、共情与倾听,帮助用户获得虚拟的友情与爱情。天使轮估值 1500 万美金。

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