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### ☯️ 道
-道层面先解决“人工智能如何被正确使用”的问题,然后再用人工智能解决其他问题。大语言模型的底层能力是**通用语言能力**:理解、改写、分类、推理、规划、翻译、归纳、生成和校验语言结构。所以遇到任何任务,第一步不是问“AI 会不会做”,而是判断这个任务能否被语言表达、拆解、约束和验证;它能否通过语言能力直接完成,或间接转化为工具调用、文件修改、流程编排、数据处理与代码实现。代码能力只是最直观的例子:编程本质上是把人的意图翻译成计算机可执行的指令。Vibe Coding 的关键,就是把“模糊想法”逐步压缩成“明确语言”,再把明确语言转成可运行、可测试、可回滚的工程产物。人负责目标、价值、边界、取舍和最终验收;AI 负责理解上下文、生成计划、调用工具、修改文件、整理证据和放大执行;可靠性不来自 AI 的口头保证,而来自测试、脚本、类型、schema、CI、检查清单和可审查 diff。先把 AI 协作方式固定下来,才能稳定地用 AI 解决编程、写作、分析、研究、自动化和系统构建问题。
+道层面先解决“人工智能如何被正确使用”的问题,然后再用人工智能解决其他问题。大语言模型的底层能力是**通用语言能力**:理解、改写、分类、推理、规划、翻译、归纳、生成和校验语言结构。所以遇到任何任务,第一步是判断这个任务能否被语言表达、拆解、约束和验证;它能否通过语言能力直接完成,或间接转化为工具调用、文件修改、流程编排、数据处理与代码实现。代码能力是最直观的例子:编程本质上可以理解为把人的意图翻译成计算机可执行的指令。Vibe Coding 的关键,就是把“模糊想法”逐步压缩成“明确语言”,再把明确语言转成可运行、可测试、可回滚的工程产物。人负责目标、价值、边界、取舍和最终验收;AI 负责理解上下文、生成计划、调用工具、修改文件、整理证据和放大执行;可靠性来自测试、脚本、类型、schema、CI、检查清单和可审查 diff。先把 AI 协作方式固定下来,才能稳定地用 AI 解决编程、写作、分析、研究、自动化和系统构建问题。
### 🧭 法
-法层面回答“怎么定义问题、拆解问题、抽象问题”。
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-它包含:
+法层面描述抽象层广泛适用方法,它包含:
- 问题求解:目标、现状、差距、标准、约束、对象、路径。
- 思维模型:第一性原理、奥卡姆剃刀、逆向思维、多阶思维、状态空间。