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小莱沃 247 篇手记
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LIVING SYSTEM / 持续更新

AI 原生团队

AI ENGINEERING OS

解释 AI 原生团队的原理,提供可操作的教程与方法,帮助团队真正用好 AI——不只是知道用什么工具,而是理解为什么这样做、怎么做才有效。

43篇文章
10个章节
2026.06最近更新
AI_NATIVE_TEAM.OSv0.1 / evolving
HUMAN 判断 · 编排 · 验证 AI 生成 · 枚举 · 执行
  1. 00 原则
  2. 01 思维
  3. 02 设计
  4. 03 构建
  5. 04 提示
  6. 05 工作流
  7. 06 团队
  8. 07 工具
  9. 08 指标
  10. 09 愿景

人负责定义目标、边界与判断;AI 负责把结构化意图变成可以验证的结果。

THE THESIS / 核心主张

AI 不是附加在旧流程上的提效工具,
而是需要重新设计团队、知识与工作方式的核心能力。
这不是一套一次写完的答案,而是一套随着实践继续生长、修正和验证的工程系统。

START HERE / 阅读路径

不必从头读到尾。

从你现在面对的问题出发。每一条路径都会带你进入同一套系统。

01

第一次来

先理解底层原则和思考框架,再选择与你当前角色最相关的章节。

从六条原则开始 ↗
02

正在做项目

直接进入构建、提示与工作流,把方法放进一次真实交付里验证。

进入开发循环 ↗
03

正在带团队

从角色和判断权出发,再用指标观察这套系统有没有真正产生复利。

进入团队设计 ↗

CONTENTS / 内容地图

十章,一套可以运行的系统。

文章按概念依赖排序。新内容会进入对应章节,原有内容也会随着实践持续修正。

00

01 NOTES

原则

先建立所有设计都能回溯的底层规则。

  1. 00.01

    AI 工程的六条底层原则

    系统的基础规则。其他各章节的每项决策都应追溯到这里的至少一条原则

    3 MIN
01

11 NOTES

思维

在调用工具之前,先建立关于 AI、判断与团队的正确心智模型。

  1. 01.01

    AI 工程思维框架

    判断准则:凡是"定义问题本身"的工作,保留给人;凡是"在已定义边界内…

    2 MIN
  2. 01.02

    上下文即约束

    基础模型层:没有记忆。 模型本身在每次推理时只能看到当前上下文窗口里…

    4 MIN
  3. 01.03

    面向技能的知识:从描述到执行

    在传统软件工程中,代码是最小的可执行单元。 在 AI 时代,这个假设…

    7 MIN
  4. 01.04

    Agent 不是队友,是外骨骼

    把 agent 假设成"不同的人",会产生一种幻觉

    8 MIN
  5. 01.05

    激情开发陷阱

    AI 让写代码变得极其容易。这本身不是坏事,但它放大了一种古老的失败…

    4 MIN
  6. 01.06

    MVP 是草稿,验证才是资产

    已经写了这么多了,改方向太可惜了,先把这版做完吧

    3 MIN
  7. 01.07

    AI 是书呆子,不是打工人

    "AI 是个拥有全人类智慧的打工人,我只需要分配任务。"

    3 MIN
  8. 01.08

    判断力缺口:看不懂 AI 答案时怎么决策

    AI 协作的标准建议是「人类做最终决策」。但这个建议有一个隐含前提没…

    4 MIN
  9. 01.09

    知识变经验:项目中的积累机制

    项目结束后,大多数团队都能说出"我们学到了什么"——写在复盘文档里,…

    4 MIN
  10. 01.10

    知识不随人走:AI 工程对人员流动的真正解法

    传统工程有一个结构性缺陷,大多数团队已经习以为常了

    4 MIN
  11. 01.11

    团队是你的第一个产品

    找到合适的人,让他们做合适的事,处理好人与人之间的关系

    3 MIN
02

05 NOTES

设计

设计边界清晰、知识可注入、对 AI 友好的系统与界面。

  1. 02.01

    架构模式

    AI 驱动工程中常用的架构设计模式。核心问题是:如何让系统结构本身降…

    4 MIN
  2. 02.02

    领域知识层:让已有知识被 AI Skill 正确使用

    工程团队已经积累了大量知识:产品需求文档、工程规约、领域规约。 这些…

    5 MIN
  3. 02.03

    用 AI 从参考风格到自己的 UI 设计

    做 UI 设计时,很少有人从一张白纸开始。更常见的起点是:喜欢某个产…

    8 MIN
  4. 02.04

    UI 风格指南

    项目 UI 设计的基准文档。填写完成后,将本文件内容作为 AI 生成…

    4 MIN
  5. 02.05

    设计决策日志

    设计决策有记忆损耗。几个月后,没有人记得"为什么按钮是直角而不是圆角…

    2 MIN
03

01 NOTES

构建

从结构化需求出发,让生成、审查、精炼和交付形成闭环。

  1. 03.01

    AI 辅助开发:从生成到交付

    AI 辅助开发实践。团队如何与 AI 一起编写、审查和交付代码

    6 MIN
04

12 NOTES

提示

把有效提示沉淀成可复用、可验证、受版本控制的操作手册。

  1. 04.01

    如何写好提示并把它用起来

    提示写得好不好,80% 取决于输入准备,而不是措辞技巧。这篇文章解释…

    9 MIN
  2. 04.02

    需求结构化

    将模糊的需求描述转化为结构化输入,使其可以直接用于 AI 辅助设计和…

    3 MIN
  3. 04.03

    代码生成

    接口已定义,需要 AI 生成实现代码时使用。适合函数、模块、服务类。…

    3 MIN
  4. 04.04

    测试编写

    为新写的或现有的代码生成测试用例初稿。适合工具函数、API 适配器、…

    3 MIN
  5. 04.05

    错误诊断

    遇到错误但无法快速定位根因时使用。适合运行时报错、测试失败、AI 多…

    3 MIN
  6. 04.06

    代码重构

    代码能跑,但结构需要改善时使用。目标是在不改变外部行为的前提下提升可…

    3 MIN
  7. 04.07

    架构设计

    为新功能或系统生成架构方案选项,供人工评估和决策。输出是多个选项,不…

    3 MIN
  8. 04.08

    UI 设计生成

    生成新组件、页面布局、从设计稿转代码、从零创建页面时使用。所有场景都…

    5 MIN
  9. 04.09

    PR 代码审查

    合并 PR 之前,让 AI 做初轮审查,生成结构化意见,供人工审查者…

    3 MIN
  10. 04.10

    AI Skill 测试:概率性系统的验收方法

    传统单元测试的前提是:相同输入产生相同输出。这个前提在 Skill …

    5 MIN
  11. 04.11

    可复用提示模板

    用于沉淀可复用 AI 操作方法的标准骨架,包含使用时机、输入清单、执…

    2 MIN
  12. 04.12

    AI 辅助开发提交检查清单

    AI 辅助开发的 PR 在合并前须完成以下检查项。将此清单复制到 P…

    1 MIN
05

05 NOTES

工作流

把 AI 放进日常开发、事故响应、发布和知识传递流程。

  1. 05.01

    日常开发循环

    从需求到 PR 合并的完整流程,以及 AI 在每个阶段扮演什么角色

    4 MIN
  2. 05.02

    规格与代码对齐

    不同 AI 工具如何共同消费同一份规格文档,以及如何防止文档和代码随…

    6 MIN
  3. 05.03

    事故响应流程

    生产事故发生时,AI 辅助根因分析的操作步骤,以及人工判断在哪些环节…

    4 MIN
  4. 05.04

    发布工作流

    从代码冻结到交付后监控的完整流程,AI 分工与人工职责边界

    5 MIN
  5. 05.05

    知识外化实践:让项目可以被任何人接手

    大多数团队在交接时的第一反应是"补文档"。补完之后发现新人还是跑不起…

    4 MIN
06

03 NOTES

团队

按判断权重新划分角色,并把团队当成一个持续迭代的产品。

  1. 06.01

    AI 原生团队的三层角色框架

    AI 改变了团队分工的逻辑,但大多数团队仍在用旧的角色框架套新的工作…

    4 MIN
  2. 06.02

    团队角色模型

    AI 驱动团队的角色不再按"执行任务"划分,而是按判断权归属划分。A…

    7 MIN
  3. 06.03

    把团队当产品来设计:三个操作层次

    产品诊断的第一步不是设计方案,是找到用户真正卡在哪里。团队诊断也一样

    4 MIN
07

02 NOTES

工具

选择可验证、可降级、能接受结构化输入的 AI 工具。

  1. 07.01

    AI 工具选择与配置规范

    AI 工具与自动化技术栈。AI 原生团队的基础设施层

    5 MIN
  2. 07.02

    AI 信息项目化

    为什么 AI 相关信息(提示、规则、需求、上下文)应该和项目代码放在…

    8 MIN
08

02 NOTES

指标

用周期、返工、质量和交付数据判断 AI 是否真正产生复利。

  1. 08.01

    如何衡量 AI 工程的效果

    衡量 AI 驱动工程的效果。被测量的东西才能被改善

    5 MIN
  2. 08.02

    人效评估:角色、能力与效率的推导框架

    大多数团队在评估人效时犯同一个错误:用单一标准衡量所有人。结果是数字…

    7 MIN
09

01 NOTES

愿景

从个人技巧走向团队能力,再走向可持续进化的组织系统。

  1. 09.01

    AI 原生团队的演进方向

    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…

    2 MIN

AN OPEN SYSTEM / 开放系统

每一次真实实践,
都可能改写这里的一部分。

最后更新于 2026 年 6 月 · 持续校正,不追求一次定稿 开始阅读 ↗