长期方向。AI 原生团队将走向何方。
目的
本章节解释这套体系在往哪里演进——不是功能路线图，而是理解当前阶段在整体演进中处于什么位置、下一步应该关注什么。
愿景
构建 AI 原生团队的可复现模型。
从 个人 AI 生产力技巧
→ 到 团队级 AI 能力
→ 到 随时间持续复利的组织级系统
运行在此体系下的团队应能够：
– 在数天内（而非数月）将新工程师引导进入 AI 优先的实践体系
– 在不同项目中可靠地复现高质量的 AI 辅助输出
– 通过指标、提示和工作流程之间的反馈循环持续改进
– 在不按比例增加人力的情况下实现规模扩展
演进阶段
| 阶段 | 描述 | 信号 |
|---|---|---|
| 1. 个人 | AI 工具由个人临时使用 | 输出不一致，没有共享提示 |
| 2. 团队 | 共享工作流和提示库已投入使用 | PR 始终遵循 AI 检查清单 |
| 3. 系统 | 指标驱动持续改进 | AI 贡献比率被追踪且持续提升 |
| 4. 组织 | 本体系被多个团队采用 | 跨团队提示共享，工具标准化 |
当前阶段：多数团队处于阶段 1 → 2 的过渡期，提示库和工作流已初步建立，但还未形成指标驱动的持续改进闭环。
体系更新原则
本仓库不追求一次性完成 — 它随团队实践一同演进：
- 发现原则不够用 → 更新
00-principles/ - 找到更好的思维框架 → 更新
01-thinking/ - 验证了新的提示 → 添加到
04-prompt/ - 指标显示某个流程低效 → 更新
05-workflow/
更新时附带原因，这是提示受版本控制的同一逻辑：变更本身的价值取决于我们能否理解为什么要变。
开放性问题
- 随着 AI 能力提升，哪些”必须人工判断”的边界会移动？
- 标准化与团队自主性之间的正确平衡点在哪里？
- 如何衡量组织级的 AI 成熟度，而非只看工具使用量？