Concept / 真实证据见案例Project-to-Short-Video
把一份真实源码，变成一支有证据边界、能局部恢复、可重复验证的产品演示短片。
E3 · 可公开复核的真实运行证据已完成受控验证
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At the intersection
在设计与工程的交界处工作。
我把产品判断、交互设计与工程实现放在同一条路径上，让 AI 能力成为人真正可以理解、控制和使用的产品。
- 01先理解人，再设计系统。
- 02让过程可见，让结果可验证。
- 03保留人的判断，也放大机器的能力。
02 / Selected work
结果先说话。
作品展示最终做成了什么，也诚实说明我的角色、系统边界、验证证据和仍未解决的问题。
Concept / 真实证据见案例03 / Working method
从判断开始，
以可验证的交付结束。
- 01
定义问题
从真实任务、使用者和约束出发，先判断什么值得做。
- 02
设计体验
把人的目标、AI 的能力和可控边界组织成清晰流程。
- 03
构建系统
连接界面、数据、工具、自动化与运行环境。
- 04
验证结果
用真实界面、测试、证据门和人工判断检查结果。
- 05
交付迭代
让产品能够运行、被接手，并从失败和反馈中继续前进。
04 / Writing
记录判断、过程与学习。
05 / Curated resources
不是收藏夹，
是带判断的索引。
每条资源保留原作者和原始链接，并写清楚我为什么推荐、适合什么场景，以及它的限制。
01 / Editor's pick
文章与教程 · Erik S.、Barry Zhang（Anthropic）
Building Effective Agents
为什么保留
它最重要的提醒不是“怎样把所有流程变成 Agent”，而是先证明自治复杂度真的能换来更好的任务结果。- 适用
- 判断一个 AI 产品应该使用固定 Workflow、Agent loop，还是两者混合；设计人工审批、可观察性与失败恢复。
- 边界
- 文章发表于 2024 年，Anthropic 已提示其中部分工具生态发生变化；它不是具体框架选型、生产部署、安全合规或评测手册。