AI 文库
读文章，学方法，
把 AI 用起来。
关于 AI 协作、编程与知识整理的文章。
从具体问题出发，留下能够继续使用的方法。
文章
共 6 篇，按收录时间排列
让 Agent 稳定做事，先设计上下文、流程和边界
模型能力只是起点。把任务资料、执行步骤和操作边界组织好，才能让 Agent 的工作更容易检查、纠正和复用。
让 AI 整理知识：低摩擦输入，保留原件，按需恢复上下文
把随手记录、结构化整理和任务上下文分开：入口尽量简单，整理保留证据，使用时再提取当前任务需要的内容。
AI 写代码之前，先把问题建成一个完整模型
从输入、参与者、状态、规则、异常和输出六个角度检查需求，把模糊愿望变成能够实现与验收的系统行为。
AI 原型之后，补一份能共同执行的需求共识
界面能演示，不代表规则已经确定。开发前把字段、状态、异常和验收写成共同版本，减少不同角色与不同 AI 的理解分叉。
把 Token 当实验耗材，按任务产出管理成本
节省调用量不是唯一目标。记录任务、费用、等待与返工，把每次投入转化为可验证的代码、资料或判断。
选择 AI 编程工具，先看任务和反馈节奏
工具效率包含等待、监督、纠偏和切换成本。保留一条可靠的默认工作流，在出现明确瓶颈时再测试替代方案。
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