AI 应用交付 2026/08/10
用 AI 做源码拆解：一篇可信教程应该留下哪些证据
把仓库阅读、事实核验和文章写作拆成可复用步骤，避免把 AI 的推测直接当成结论。
#AI#研究方法#内容工作流
7 min AI / OPEN SOURCE / DELIVERY
把复杂的工程，拆成能复用的判断。
这里记录开源项目、AI 工作流和应用交付实践。少一点术语堆叠，多一点源码、证据和可复现的路径。
01
每一篇文章都回答三个问题：
- 它解决了什么真实问题？
- 我如何确认它确实有效？
- 你什么时候值得使用它？
FEATURED / 本期主文 01—02
A—01
开源项目拆解
Skills For Real Engineers：把 AI 编程变成一套可复用的工程流程
从仓库结构、技能分类到反馈闭环，拆解 mattpocock/skills 为什么更像工程方法库，而不是提示词合集。
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LATEST NOTES
最近写了什么
EDITORIAL PRINCIPLES
不追求“看起来懂”，追求“真的能用”。
01
事实先行
记录来源、版本和核验日期。把事实、推测和个人判断分开。
02
小步复现
尽可能留下可执行的命令、最小示例和真实反馈。
03
人工接管
AI 加速研究和起草，最终结论与发布门禁由人负责。