Life Context System
人生 Context 系统
私有总库记录我和 AI 的全部对话、日记与蒸馏,经「发布编译器」把可公开的部分安全发布到本站 /journal。
先保留真实,再提炼表达
我在把自己和 AI 的每一次真实对话,沉淀成可被任何模型读取的人生 context 系统。
3 年前端出身,2026 年做过黑客松产品 Council,在课灵教育做过 AI 组卷、命题和题卷重拍的完整链路,7 月负责任交付后离职。现在全职寻找 AI Agent 应用工程师的机会——长期身份是 Builder,当前阶段我更在意把 agentic 工程本身做扎实。
私有 context 总库是 source of truth,这个网站只是它经过发布编译器的一份公开副本。
日志不是 trace:日志写人的变化,trace 写系统证据。大模型不需要记住所有东西,只要比人类的记忆更高效。任何的传统流程都可以用 AI 重构一遍。
这三句不是口号,是我自己在日记和对话里写下、并在人生 context 系统里每天沿用的工作原则。
这些方向不是短期兴趣,而是我希望持续构建、持续验证、持续沉淀成系统的主线。
Context 工程与人生 context 系统
私有总库记录我和 AI 的全部对话、日记与蒸馏,经发布编译器安全发布到本站 /journal——它每天在真实运行。
Agent 工程方法
trace、eval、error analysis、critic / repair、human-in-the-loop——不可验证的 agent 链路只是 demo。
AI 原生工作台
把开发环境本身重构成 AI 原生的:安全边界、历史归档、课程到 skill 的蒸馏。
清醒克制的人生系统
我用 AI 做人生决策的频率,和做产品决策一样高。生活里重复出现的问题,也从系统层面解决。
我亲手在做的项目,每一个都对应前面那些方向上的一次具体下注。
人生 Context 系统
私有总库记录我和 AI 的全部对话、日记与蒸馏,经「发布编译器」把可公开的部分安全发布到本站 /journal。
题卷重拍
把拍照/扫描的试卷重建成可编辑的结构化题卷:上传 → Doc2X 主解析 → LLM 结构化 → MinerU 第二观察 → Critic → Eval Gate → Repair Agent → 复核导出。
课灵 AI 教学系统
在课灵教育负责教育 AI 链路:AI 组卷、AI 命题、数学题图引擎,以及 AI 工具广场与教学任务编排相关模块。
个人认知议会 · 已归档
Your thinking, round-tabled. 把你和 AI 沉淀的真实对话,结构化成可被随时召集的 self personas。它是人生 Context 系统的前身。
Computer-Use Agent 控制台
一个为 Computer-Use Agent 设计的前端:让用户能看见 agent 说了什么、做了什么、现在卡在哪。Claude Haiku 4.5 + Vercel Sandbox + noVNC。
我偏好的思考方式不是抽象口号,而是一套会影响产品、架构、工作流和取舍判断的方法。
第一性原理
这个东西的本质是什么?如果从零重构一遍,最合理的结构应该是什么?
Agentic 工程方法论
trace 记录发生了什么,eval 判断好不好,error analysis 找出为什么坏;主结果和观察者必须分离。
真实性守门
逼系统从原话里找证据,不允许 AI 编;表达口径上,内部 Eval 100 不能说成准确率 100%。
Builder 视角
不喜欢只停留在观点。
纳瓦尔式思考
关心杠杆、长期复利、独特知识与判断力。
芒格式思考
从多个模型看同一个问题。
我会把正在形成中的判断、产品观察和研究片段留下来,方便以后继续扩展成更完整的系统。
每天做了什么、想了什么、哪些判断变了 — 挑选出可以公开的部分持续发布。