AI 项目管理
用语音输入、结构化提示词和自动化任务，把项目目标、范围、 约束、验证和输出拆成可执行动作，减少反复沟通和遗忘。
Focus
我正在建立一套面向真实业务的 AI-native 工作方式。
供应链与 GMP
关注供应链管理软件如何承载质量、物料、供应商、批次追踪、 审计记录和合规闭环，而不是只做一个表格系统。
知识与交付
把云文档、会议、课程、研究材料和本地文件变成可复用知识库， 并持续输出网页、报告、课件和决策材料。
Recent work
近期关注的不是“会不会用 AI”，而是“能不能交付”。
Automation
飞书云文档增量导出
将飞书云文档导出到本地文件夹，用清单去重，只下载新增文件， 让知识资产在本地也可检索、复盘和备份。
Cloud agent
Hermes Agent 与远程工作台
尝试把云服务器上的 agent、安全访问、桌面客户端和代理网络串起来， 建立更稳定的个人 AI 工作基础设施。
Product thinking
AI-native 项目管理与供应链软件
以详细提示词定义目标、范围、约束、验证和输出， 为后续软件原型和功能完整的 Web 应用开发做准备。
Publishing
个人网页与轻量部署
用 Cloudflare Pages 快速发布个人工作主页， 让想法从本地文件变成可以访问、可以迭代的线上资产。
Operating principles
我更喜欢能落地的清晰，而不是听起来很大的概念。
一个好系统不一定复杂，但必须让人知道下一步是什么、谁负责、 如何验证、如何复用。AI 的价值也在这里：让重复动作自动发生， 让关键判断更早暴露。
Codex
Cloudflare Pages
Feishu / Lark
Hermes Agent
GMP supply chain
Project management
Research reports
Web prototypes
01
先定义“完成”的样子
目标、范围、约束、验证和输出先写清楚，后面才不会越做越散。
02
小步上线，真实验证
先跑通最小可用版本，再用真实页面、真实文件、真实流程校正判断。
03
重复动作交给自动化
能被清单化、定时化、去重化的工作，就不应该长期靠手动记忆。
04
事实比漂亮说法重要
遇到数字、状态、产品信息和合规要求，先验证，再写进交付物。
让想法先跑起来。
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