研究洞察。
方法论 · 领域认知 · 实践复盘——来自现场与工作台的一手思考。
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方法论
murRipple 收官：把一首歌织成看得见的涟漪
项目做完了。留下两份材料：一份给想看懂它的人，一份给想用它的人。
方法论
我让 AI 给我做了一次能力体检
独立报告规则只有一条：不许用我的自述，只能用仓库里机器可查的痕迹。
方法论
两周从零到客户演示
快不是加班堆出来的，是把要做的事砍到只剩一条。
方法论
已验证 = 命令 + 输出
一句“应该没问题”的成本，通常要到三周之后才结账。
领域认知
一个人闯进风塔监测
最难的一步不是技术，是让别人愿意把自己的资产借给你做实验。
方法论
给 AI 套上缰绳
决定上限的不是你怎么提问，是模型之外的那一层。
方法论
人 + AI：多窗口协作操作系统
不是找更聪明的模型，而是给普通的 AI 设计一个不跑偏的组织。
领域认知
你脚下的城市在说话：DAS 入门
一根普通的通信光纤，如何变成一条几公里长的听诊器。
领域认知
信号与噪声
判断一段波形是不是真事件的纪律，恰好可以用来判断 AI 说的是不是真的。
领域认知
从最优传输到 LLM
换过三次赛道之后我才发现，跟着我走的不是工具，是一个问题。
方法论
我为什么给每个项目写“任务书”
AI 让写代码变容易之后，最关键的在于说清楚要什么。
方法论
AI 是伙伴，不是工具
分界线不在模型有多强，而在你给不给它反对你的机会。