Lab Note 写作模板
这里定义了实验室笔记的标准结构，用于保持后续笔记的一致性和可复用性。新笔记按这个框架写，方便日后检索与回顾。
Why / 触发场景
这条笔记是因为什么问题或观察而写的？
What / 核心判断
我得出的结论、方法或原则是什么？
How / 具体做法
我是怎么做的？有哪些可复用的步骤？
Trap / 踩过的坑
过程中遇到了什么意外？后来怎么解决的？
Now / 当前状态
这个想法现在处于什么阶段？下一步要验证什么？
使用说明：写新笔记时复制此结构，替换为具体内容。
Lab · Notes
搭建个人 AI 工作系统的阶段性思考
这里记录我在建立个人 AI 工作系统过程中的想法、判断与踩坑。它们不是定稿，而是会被项目经验不断修正的公开草稿。
Lab Notes
为什么 AI 系统永远不会「完成」
AI 系统不是项目，而是一种持续演进的工作方式。它的目标不是交付一个成品，而是让日常决策有稳定、可追踪的支撑。
完成是错觉
工具在变、模型在变、我的需求也在变。把系统当成一次性的工程，反而会让它很快过时。
持续迭代才是常态
更现实的目标是：每周能稳定多做一点点，错能少犯一点，经验能沉淀一点。系统是用来陪跑的，不是用来交差的。
当前阶段：保持小步快跑，不追求一步到位。
工具组合优于单一神器
真正好用的是组合，而不是某一个号称万能的工具。不同环节用不同工具，再用流程把它们串起来。
按环节选工具
写作、检索、图像、自动化各有擅长，强行用一个工具覆盖全部，往往处处将就。
流程把它们串起来
工具之间靠清晰的输入输出和固定流程连接，人才是那个做判断和收口的人。
当前阶段：先把常用组合跑顺，再考虑自动化。
公开记录本身就是驱动力
把一个普通人建立 AI 工作系统的过程公开写出来，既是记录，也是一种让自己坚持下去的方式。
写得清楚才能想得清楚
要对外讲明白，就得先对内理清楚。记录倒逼结构化，模糊的想法经不起写下来。
长期价值在于积累
单篇看着普通，但一年、两年累积下来，就是一份真实的演进档案，也是给后来者的参考。
当前阶段：持续更新，不追求篇篇完美。
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