使用AI来构建个人专业系统14个原则

14条原则

1. 想清楚 + prompt > 一切

  • 好的 prompt 来自对需求的清晰思考

2.脚手架 > 模型

  • 系统架构比用哪个模型更重要

3.尽可能确定性

  • AI 是概率性的，但你的基础设施不该是

4.代码优先于提示

  • 能用脚本解决，就别用 AI

5.规范/测试/评估优先

  • 动手之前，先写规范和测试

6.UNIX 哲学

  • 做好一件事，让工具可组合

7.工程/SRE 原则

  • 像对待生产软件一样对待 AI 基础设施

**8.命令行优先 **

  • CLI 比 GUI 更快、更好脚本化、更稳

9.决策层级

  • 目标 → 代码 → 命令行 → 提示 → 智能体

10.自更新系统

  • 系统能改自己，学过的东西不会忘

11.定制化技能管理

  • 模块化能力，智能路由

12.定制化历史系统

  • 值得记的东西都会被存下来

13.定制化智能体个性

  • 不同的活需要不同的干法

14.科学认知循环 

  • 假设 → 实验 → 测量 → 迭代

原则 1：想清楚 + prompt > 一切

这是所有原则的地基。重点是：想清楚问题, 谋定而后动。
AI 是思想的放大器，不是替代品。问 AI 之前，先问自己：”我到底想解决什么？”

原则 4：代码优先于 prompt

务实的一条，却常被忽视。
能用脚本搞定的，就别折腾 AI。只在需要认知、推理、创造力的地方用 AI。
给任务选最合适的工具。 一个 10 行的 Bash 脚本可能比复杂的 AI 调用更快、更稳、更便宜。别为了用 AI 而用 AI。

原则 9：决策层级 — 目标 → 代码 → CLI → 提示 → 智能体

给了一个清晰的决策顺序：从最简单、最确定的方案开始，一步步升级到复杂方案。