给 AI 装上方向盘，驶向 150 岁的松弛人生

01-06 · 人机接口的变化

Vol.150 · 01 / 31

给 AI 装上方向盘，驶向 150 岁的松弛人生

一场关于工作、健康、业务与长期成长的 AI 修行。

AI 时代的松弛感，不来自放手，而来自可控。

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01-06 · 人机接口的变化

Vol.150 · 02 / 31

不分享工具清单，探讨方法论

工具会迭代，方法会迁移；真正有复利的是完成事情的方式。

今天要带走的不是某个按钮，而是一套把 AI 放进工作和生活的方法。

工具清单	系统能力
关注模型名	关注任务如何被交付
追逐新功能	建立稳定流程
一次性提效	形成可复用资产
靠感觉判断	用证据验收结果

今天要带走的不是某个按钮，而是一套把 AI 放进工作和生活的方法。

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01-06 · 人机接口的变化

Vol.150 · 03 / 31

这场分享带走什么

不是多一个工具，而是换一种完成事情的方式。

从工具使用，走向方法、系统、边界和长期复利。

关键词	要带走的内容
判断	AI 改变的不只是工具，而是完成事情的接口。
地图	AI 使用有四个层级，真正复利从工作流开始。
方法	把 Vibe Coding 升级成 AI 时代做事方法。
系统	用 Harness Engineering 固化成可靠环境。
边界	人负责方向、验证、权限和结果。
长期	AI 也要服务身体、业务、关系和长期成长。

场景	升级方向
写代码	从一句话生成，到可测试、可审查的软件交付。
做工作	从临时问 AI，到会议、文档、项目、复盘工作台。
管健康	从靠意志力，到输入、输出、上下文和趋势反馈。
做业务	从生成方案，到数据、实验、指标、复盘的业务回路。
带组织	从买 AI 工具，到权限、审计、验收、责任边界。
过人生	从短期冲刺，到长期复利、持续维护和松弛奋斗。

不是多一个工具，而是换一种完成事情的方式。

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01-06 · 人机接口的变化

Vol.150 · 04 / 31

人机接口正在换代

过去我们操作软件；现在我们要表达目标、组织上下文、验收结果。

AI 不只是更聪明的搜索框。

旧接口	新接口
打开软件	说明目标
点击菜单	提供上下文
手工执行	让系统协作
人脑记流程	让流程留下痕迹

解释

AI 不只是更聪明的搜索框。它正在从“回答问题”进入“参与任务”，人也必须从操作者升级为编排者。

过去我们操作软件；现在我们要表达目标、组织上下文、验收结果。

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01-06 · 人机接口的变化

Vol.150 · 05 / 31

能力从技能迁移到系统

单点技能仍然重要，但高价值部分正在上移到系统设计。

会做一件事，是技能；让一类事持续被做好，是系统能力。

技能层：写作、检索、分析、编码、设计。
流程层：输入、步骤、检查、迭代、交付。
系统层：模板、知识库、权限、日志、复盘、沉淀。

解释

会做一件事，是技能；让一类事持续被做好，是系统能力。AI 越强，人的价值越不该停留在执行末端。

单点技能仍然重要，但高价值部分正在上移到系统设计。

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01-06 · 人机接口的变化

Vol.150 · 06 / 31

会问问题 ≠ 会编排任务

Prompt 是入口，任务编排才是 AI 时代真正的工作方式。

高手不是把问题问得更漂亮，而是把任务环境搭得更可靠。

目标：定义要交付什么，而不是只描述想要什么。
上下文：让 AI 看到材料、历史、约束和偏好。
工具：把文档、代码、数据、网页和自动化接进来。
验证：用测试、引用、日志、截图和人工判断收口。

高手不是把问题问得更漂亮，而是把任务环境搭得更可靠。

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07-10 · 任务编译

Vol.150 · 07 / 31

AI 使用的四层地图

多数人已经开始用 AI，但真正的差距在于使用层级。

层级	典型用法	价值变化
Level 1	问答解释	获取答案
Level 2	局部提效	缩短时间
Level 3	工作流伙伴	复用流程
Level 4	业务引擎	嵌入系统

解释

Level 1 和 Level 2 解决“快一点”；Level 3 和 Level 4 开始解决“持续做成”。

多数人已经开始用 AI，但真正的差距在于使用层级。

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07-10 · 任务编译

Vol.150 · 08 / 31

任务 ≠ 流程

一句话需求只能得到一次结果；任务协议才能形成稳定流程。

目标先定义要交付什么，而不是只描述想要什么。

上下文把材料、历史、约束和偏好放进同一个任务环境。

验收用事实、结构、格式和交付路径收口。

任务	流程
帮我写一篇文章	先确认读者、场景、观点
直接生成	先读素材，再出结构
看起来能用	按清单检查事实和表达
做完即结束	复盘为模板和规范

解释

任务编译，就是把一句话愿望翻译成目标、输入、步骤、验收和沉淀物。

一句话需求只能得到一次结果；任务协议才能形成稳定流程。

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07-10 · 任务编译

Vol.150 · 09 / 31

把“帮我一下”改成“和我完成一套流程”

AI 的复利不在一次答案，而在下一次可以更快、更稳地重复。

把一次请求，编译成下一次还能运行的流程。

临时问题
→ 明确交付物
→ 拆成步骤
→ 接入材料和工具
→ 设置验收标准
→ 留下模板和记录

输入可复用材料、上下文、偏好、格式不再每次重讲。

步骤可检查每一步都能暂停、追问、重做和回滚。

结果可验收用清单、引用、截图、测试收口。

经验可沉淀把有效做法变成模板、技能或工作台。

解释

从这里开始，AI 不再只是“帮忙的人”，而是进入了一套可运行的工作环境。

AI 的复利不在一次答案，而在下一次可以更快、更稳地重复。

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07-10 · 任务编译

Vol.150 · 10 / 31

案例：泰诺麦博招股书到 ipo-review

专业分析不能停在“总结一下”，它需要把文件、证据、校验和输出格式一起工程化。

泰诺麦博
→ 定位上交所 IPO 项目
→ 拉取招股书与两轮问询
→ 生成事实底稿
→ 撰写新股研究报告
→ 复盘为 ipo-review

真实记录

第一次 E2E：误把发行保荐书当成首轮问询，第二轮问询未进 workspace，20 分钟超时，无报告。
修正后：识别 541 页招股书上会稿、166 页首轮问询、35 页第二轮问询，并生成约 11 万字事实底稿。
最终产物：Markdown 新股研究报告，覆盖公司概况、IPO 进程、业务管线、财务、风险、问询重点和结论。

Harness 工程

ipo-review 要固化版本选择、问询轮次识别、PDF 落盘、事实底稿、引用回溯、输出结构和超时复盘。

专业分析的价值，不是写得像，而是文件拿对、证据可查、流程可复用。

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11-17 · 驾驶舱工程

Vol.150 · 11 / 31

Vibe Coding：把感觉变成可验证迭代

Vibe Coding 不是让 AI 随便写，而是让人的意图通过快速迭代变成可验收结果。

人定方向判断价值、边界和最终取舍。

AI 做试探生成方案、执行步骤、补足备选。

系统留痕保存上下文、工具调用和验收记录。

人	AI	系统
定方向	生成方案	保存上下文
设边界	执行步骤	调用工具
做判断	修正局部	留下记录
验收结果	提供备选	支持复盘

解释

所谓“感觉”，不是模糊要求，而是人对结果质量、语气、结构和边界的综合判断；工程化之后，它会变成可重复的迭代闭环。

Vibe Coding 不是让 AI 随便写，而是让人的意图通过快速迭代变成可验收结果。

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11-17 · 驾驶舱工程

Vol.150 · 12 / 31

案例：这份 PPT 是如何做出来的

做 PPT 的目标不是生成页面，而是完成一次能讲、能读、能发布的内容交付。

主题定位
→ 演讲框架
→ 完整演讲稿
→ PPT 内容稿
→ HTML PPT
→ 视觉配图
→ 截图审查
→ GitHub Pages 发布

Vibe Coding 流程

先定主题：AI 方法论 + 工作 + 健康 + 业务 + 长期主义。
再扩成演讲稿：让观点有故事、有案例、有转场。
再压成 PPT 内容稿：把长文本变成页面主张和排版结构。
最后生成网页 PPT：逐页检查标题、正文、视觉和发布路径。

Harness 工程

框架文档、完整演讲稿、内容稿、HTML 模板、图片目录、README、Git 记录和展示仓库，共同构成这份 PPT 的驾驶舱。

做 PPT 的目标不是生成页面，而是完成一次能讲、能读、能发布的内容交付。

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11-17 · 驾驶舱工程

Vol.150 · 13 / 31

好的提示词不是一句漂亮请求，而是一份可以驱动交付的任务协议。

你是演讲内容策划 + 网页 PPT 设计助手。

任务背景：
我正在准备一场中文分享：
“给 AI 装上方向盘，驶向 150 岁的松弛人生”。
受众不是纯技术人，但需要保留技术比喻。

目标：
基于《演讲框架》和《完整演讲稿》，
生成约 30 页 PPT 内容稿，并产出可发布的 HTML PPT。

请按这个流程执行：
1. 先梳理 6 个章节的叙事推进。
2. 每页只保留一个核心判断。
3. 把案例穿插进主线，而不是堆在结尾。
4. 为每页写标题、正文、视觉建议和验收点。
5. 生成后逐页检查重复、遮挡、页码和发布路径。

约束：
- 不要只列清单，要能独立阅读。
- 不要照搬演讲稿，要提炼成 PPT 语言。
- 保留 Vibe Coding 和 Harness Engineering 的技术比喻。

输出：
Markdown PPT 内容稿 + 可发布的 HTML PPT。

要素	作用
背景	让 AI 知道任务从哪里来
目标	明确最终交付物
输入	提供材料和上下文
步骤	规定推进顺序
约束	避免跑偏和过度发挥
输出/验收	规定格式、粒度和完成标准

解释

这段 prompt 同时交代背景、目标、输入、步骤、约束、输出和验收。它不是让 AI “帮我做 PPT”，而是把一次内容交付编译成可执行流程。

好的提示词不是一句漂亮请求，而是一份可以驱动交付的任务协议。

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11-17 · 驾驶舱工程

Vol.150 · 14 / 31

Vibe Coding的五步闭环

AI 提效的关键不在生成速度，而在闭环质量。

目标：定义交付物和成功标准
上下文：准备材料、历史、约束、偏好
执行：拆小步，让 AI 与工具协作
验证：检查事实、结构、引用、运行结果
复盘：把经验沉淀成模板、技能或系统

解释

没有验证，速度会放大错误；没有复盘，提效不会留下复利。

AI 提效的关键不在生成速度，而在闭环质量。

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11-17 · 驾驶舱工程

Vol.150 · 15 / 31

Harness Engineering：给 Agent 搭驾驶舱

关键不只是换更强模型，而是为 Agent 建立能工作的环境。

上下文：让 Agent 读到正确材料。
工具：让 Agent 能访问代码、文件、浏览器和命令。
权限：规定什么能自动做，什么必须人工确认。
约束：把风格、格式、边界写清楚。
日志：保留执行过程和可追溯记录。
验证：用测试、检查和人工审查收口。

引用

OpenAI Engineering Blog, “Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world”, 2025.

关键不只是换更强模型，而是为 Agent 建立能工作的环境。

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11-17 · 驾驶舱工程

Vol.150 · 16 / 31

感觉对 ≠ 真的对

AI 产物经常看起来完整，但可靠性来自证据链。

把“看起来对”，变成“可以证明对”。

看起来对	可以证明对
语言流畅	引用可追溯
结构完整	数字可核对
方案合理	约束被满足
页面漂亮	交付路径可打开

解释

真正的验收不是“我觉得不错”，而是能拿出证据：引用能追溯、数字能核对、约束被满足、交付路径能打开。AI 越会包装半成品，人越要把验收标准前置。

把“看起来对”，变成“可以证明对”。

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11-17 · 驾驶舱工程

Vol.150 · 17 / 31

快 ≠ 真快

没有纪律的快，会把错误扩散到更多页面、更多代码和更多决策里。

速度不是目标，可控的速度才是能力。

AI 一次能改很多文件、写很多文案、生成很多方案。诱惑在于“马上有结果”，风险在于需求没说清、上下文给错、一次改太大，返工也会同步放大。

越快，越要小步；越自动，越要留痕；模型越自信，人越不能放弃最后审查权。

原则

速度不是目标，可控的速度才是能力。

没有纪律的快，会把错误扩散到更多页面、更多代码和更多决策里。

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18-21 · Harness 实战

Vol.150 · 18 / 31

我的实践：从工具到任务平台

产品化的本质，是把个人跑通的流程变成别人也能使用的系统。

TapSay  ：把临时想法变成可用输入
SemiCrab：把复杂任务变成可恢复、可复盘的任务系统
Semibot ：把智能体能力变成本地优先、多入口、可审批的工作台

从工具，到任务系统，再到智能体工作台。

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18-21 · Harness 实战

Vol.150 · 19 / 31

案例：TapSay，把临时想法变成可用输入

很多提效不是发生在 AI 输出端，而是发生在人向 AI 表达的入口处。

入口顺了，工作流才有机会真的发生。

Vibe Coding 流程

口语输入
→ 语音转写
→ 识别上下文
→ 润色为 prompt / 正式文本
→ 插入当前光标
→ 历史复用

Harness 工程

快捷键和光标位置，降低启动成本。
ASR、润色模式、词典和历史记录，保证输出可用。
剪贴板兜底，保证不同软件都能接住结果。

解释

TapSay 的核心不是语音识别，而是把人的临时想法编译成软件和 AI 都能使用的输入。它解决的是 AI 工作流最前面的摩擦。

入口顺了，工作流才有机会真的发生。

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18-21 · Harness 实战

Vol.150 · 20 / 31

案例：SemiCrab 任务 Harness

SemiCrab 的价值，不是多一个聊天框，而是让复杂任务有对象、有计划、有状态、有结果。

任务产品的关键，是让复杂任务稳定跑完。

产品特点

面向终端用户的多智能体任务产品，而不是企业控制面。
核心对象收敛为 Agent、Session、Task、Result、History。
runtime v2 采用 fixed-plan、no-replan、Plan-Act。
内部支持任务恢复、审批、流式事件、Agent Factory 和 MCP 接入。

项目规模

指标	数量
Git 跟踪文件	927
代码/文档配置文件	794
代码文件	713
代码行数	约 13.2 万行

解释

SemiCrab 展示的是任务层 Harness：用户看到的是任务和结果，系统内部负责计划、执行、恢复、审批和沉淀。复杂度留在系统里，而不是甩给用户。

任务产品的关键，是让复杂任务稳定跑完。

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18-21 · Harness 实战

Vol.150 · 21 / 31

案例：Semibot 工作台 Harness

Semibot 把 Agent 放进真实工作环境：本地运行、多入口、工具调用、审批留痕。

真正的 Agent 产品，要能进入真实工作环境。

产品特点

装在电脑里的通用智能体，定位不是聊天框，而是能干活、能提醒、能协作、能自我成长。
覆盖调研、内容产出、文件与批量任务、电脑/浏览器操作、长任务跟进和协作场景。
分层路由：简单问题直接答，复杂任务进入 Agent Studio / 计划执行。
工具链优先接入本地 CLI、文件、浏览器和多入口；高风险动作进入人工确认。

项目规模

2,310Git 跟踪文件

1,849代码/文档配置

1,033代码文件

约 25.9 万行代码行数

真正的 Agent 产品，要能进入真实工作环境。

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22-24 · 生活范式

Vol.150 · 22 / 31

方法论迁移：从代码到知识工作

Vibe Coding 不只适用于写代码，它可以迁移到研究、写作、分析和决策。

写作：从标题到大纲，从段落到校对，从风格到发布。
研究：从材料收集到观点提炼，从证据核对到报告输出。
投资：从招股书阅读到指标拆解，从风险问题到技能沉淀。
管理：从目标拆解到任务跟进，从进度记录到复盘改进。

解释

同一套闭环可以处理不同领域：先定义交付，再搭上下文，再分步执行，最后验证和沉淀。

Vibe Coding 不只适用于写代码，它可以迁移到研究、写作、分析和决策。

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22-24 · 生活范式

Vol.150 · 23 / 31

个人工作台：让 AI 记住你的工作方式

个人效率的下一步，不是多装工具，而是建立自己的 AI 工作台。

让 AI 接入你的资料、偏好、项目和历史。

知识库个人资料、业务背景、常用表达、历史项目。

模板库报告、邮件、评审、复盘、方案。

技能库IPO 分析、PPT 生成、代码审查、产品调研。

项目库正在做什么、做到哪一步、下一步是什么。

日志库哪些流程跑通了，哪些地方需要调整。

边界库哪些可自动执行，哪些必须人工确认。

解释

AI 只有接入你的工作环境，才会从外部工具变成长期伙伴。

个人效率的下一步，不是多装工具，而是建立自己的 AI 工作台。

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22-24 · 生活范式

Vol.150 · 24 / 31

构建 150 岁健康人生系统

150 岁不是预测，而是一个倒逼长期主义的思维实验。

饮食：把入口当成长期变量，关注总热量、蛋白质、蔬果、加工食品和饮酒。
睡眠：把恢复当成系统维护，记录时长、规律性、醒后状态和压力来源。
运动：把身体当成长期资产，兼顾有氧、力量、灵活性和日常活动量。
补剂：把保健品当成需验证的变量，避免“越多越好”，优先关注体检和医生建议。
精神状态：把情绪、关系、成就感和压力水平放进同一张仪表盘。

解释

健康不是一次性项目，而是长期运行的系统。目标不是追求完美，而是让身体、工作和生活可以被持续维护。

150 岁不是预测，而是一个倒逼长期主义的思维实验。

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25-28 · 业务接入

Vol.150 · 25 / 31

从个人提效到业务接入

AI 进入业务，不是把聊天框放进产品，而是重构业务链路。

层级	关注点	典型问题
个人效率	我能不能更快完成	有无模板和工作台
团队流程	多人如何协作	有无权限、日志和交接
业务系统	AI 是否进入核心链路	有无质量、成本和风险控制

解释

真正的业务接入，要求 AI 能进入输入、处理、验证、交付和反馈全过程。

AI 进入业务，不是把聊天框放进产品，而是重构业务链路。

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25-28 · 业务接入

Vol.150 · 26 / 31

业务闭环：输入、处理、交付、反馈

业务中的 AI 不能只看“生成了什么”，还要看它处在闭环的哪个位置。

输入：客户需求、数据、文档、行为记录
处理：分析、生成、检索、调用工具
交付：报告、页面、任务结果、产品功能
反馈：点击、转化、人工评价、异常记录

解释

没有反馈的 AI 功能，很难持续变好；没有日志的自动化，很难进入真实业务。

业务中的 AI 不能只看“生成了什么”，还要看它处在闭环的哪个位置。

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25-28 · 业务接入

Vol.150 · 27 / 31

人机协作，不是替代人类

AI 改变的不是“谁更重要”，而是每个人在链路里的位置。

人不该把判断外包给 AI，也不该把重复劳动全部留给自己。

人更适合	Agent 更适合
定目标	批量生成
做取舍	检索整理
判断风险	执行重复步骤
负责结果	保留过程记录

解释

人不该把判断外包给 AI，也不该把重复劳动全部留给自己。合理分工，才是效率和质量同时提升的基础。

AI 改变的不是“谁更重要”，而是每个人在链路里的位置。

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25-28 · 业务接入

Vol.150 · 28 / 31

趋势 ≠ 答案

面对 AI 变化，最危险的不是看不见趋势，而是把趋势当结论。

趋势用来提出假设，业务用来验证假设。

趋势：模型能力越来越强。验证：哪些任务真的能稳定交付？
趋势：Agent 会进入更多流程。验证：哪些环节有日志、权限和验收？
趋势：人人都能做产品。验证：是否解决真实痛点，能否持续维护？

解释

趋势用来提出假设，业务用来验证假设。AI 时代更需要实验，而不是只需要判断。

面对 AI 变化，最危险的不是看不见趋势，而是把趋势当结论。

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29-31 · 走向长期主义

Vol.150 · 29 / 31

长期主义：把每一次使用变成资产

AI 的真正复利，不是一次快，而是每次使用都让系统变强一点。

文档资产：框架、报告、模板、README、案例库。
流程资产：提示词协议、检查清单、自动化脚本、发布路径。
判断资产：哪些能交给 AI，哪些必须人工负责，哪些需要专业边界。

解释

一次使用如果没有沉淀，只是消费模型能力；一次使用如果留下模板、技能或系统，就是在建设自己的长期能力。

AI 的真正复利，不是一次快，而是每次使用都让系统变强一点。

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29-31 · 走向长期主义

Vol.150 · 30 / 31

150 岁 ≠ 年龄承诺

150 岁不是年龄承诺，而是用更长时间尺度重新设计工作、健康和成长。

给 AI 装上方向盘
给任务装上流程
给业务装上闭环
给健康装上仪表盘
给人生装上长期主义

AI 时代最值得追求的，不是每天更忙一点，也不是把自己交给机器，而是把更多事情放进可靠系统里，让人有空间做判断、做选择、做长期建设。

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29-31 · 走向长期主义

Vol.150 · 31 / 31

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