创始人 · 构建 AI-Native 组织
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
AI 的能力很强,但用得好不好,全看你给它立了什么规矩。
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。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精选
上线、内测与实验并行。
精选
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AI-Native 不是把原有组织自动化到什么程度的评级表,而是重新设计人、Agent、信息与决策之间的关系——从四种早晨讲到数字员工凭什么卖 10万—100万一年。

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部门是一块「上下文有界的 token 分区」,公司是一个阿米巴的联邦,规律全部继承自软件工程。
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复杂业务和 AI-native 工作流会让事实分裂。SSOT 九层金字塔模型的目标,是让团队和 AI 都知道当前应该相信哪里。

一套不依赖具体业务的 SSOT 构造方法:从使命、战略、承诺一路落到 Flow、contract、实现和 evidence。

一份关于构建 AI-native 组织与系统的创始人笔记。

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创始人笔记
我用来构建 AI‑Native 组织与产品的原则。
创始人笔记
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
创始人兼工程师,专注 AI-native 组织与 agentic 系统。
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。
Ace-Assist · 创始人
面向学生的 AI agent,连接邮箱、日历与文件,形成智能学习工作流。
SpeakSharp.io · 创始人
YC 24 Summer Top 10%;CMU Nova Spark Grant;Swartz Center 与 Project Olympus 成员。