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# AI 原生团队

解释 AI 原生团队的原理，提供可操作的教程与方法，帮助团队真正用好 AI——不只是知道用什么工具，而是理解为什么这样做、怎么做才有效。

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## 内容地图

| 目录              | 回答的问题               |
| --------------- | ------------------- |
| `00-principles` | AI 工程的底层逻辑是什么       |
| `01-thinking`   | 如何思考 AI、团队与工程的底层逻辑  |
| `02-design`     | 怎么设计对 AI 友好的系统和 UI  |
| `03-build`      | 如何用 AI 辅助开发，交付标准是什么 |
| `04-prompt`     | 怎么写出稳定可复用的提示        |
| `05-workflow`   | 如何把 AI 嵌入工程流程       |
| `06-team`       | 团队如何分工、如何与 AI 协作    |
| `07-tooling`    | 用什么工具、怎么选、怎么配       |
| `08-metrics`    | 如何衡量 AI 工程的效果       |
| `09-vision`     | 这套体系往哪里演进           |

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## 核心理念

**AI 是核心能力，不是辅助工具** — 流程、角色和工具都以 AI 作为主动参与者来设计，而不是在原有流程上叠加 AI。

**人类是协调者，不是执行者** — 人类定义目标、设置约束、审查输出、做出决策；AI 负责生成、枚举和起草。两者分工的边界必须显式定义。

**结构化输入是质量的前提** — AI 在结构化输入下效果最佳。模糊的需求、未定义的约束只会产生不稳定的输出。结构不是额外负担，它是 AI 可以执行的接口。

**提示是资产，不是一次性消耗** — 能产出好结果的提示可以反复使用。提示需要版本控制、团队共享，和代码一样对待。

**范围是唯一的护栏** — AI 不会因为"做够了"而停下来，它会因为"指令用完了"才停下来。未明确范围的任务，边界决策权实际上交给了 AI。

**进化需要判断，不只是修正** — 真正的改进来自"观察结果 → 判断偏差 → 定位问题所在的层 → 有目的地修正"，跳过观察和判断，修正就变成随机漂移。

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## 建议阅读顺序

**从零开始** — 先读 `00-principles`（理解底层逻辑），再读 `01-thinking`（建立思维框架），然后按需进入具体章节。

**关注开发实践** — `03-build` + `04-prompt` + `05-workflow` 是日常工作最直接相关的三个章节。

**关注团队建设** — `01-thinking/team-as-product.md` 建立思维框架，`06-team` 解释角色分工与设计方法，`08-metrics` 提供衡量指标，三者配合使用。

**想直接用** — `04-prompt` 有可以直接复制使用的提示模板。

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## 知识在哪里找

这套体系把知识分散在多个位置。遇到问题时，按下表查找：

| 我想找的           | 去哪里找                                                                         |
| -------------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
| 为什么这样设计、底层逻辑   | `00-principles/`、`01-thinking/`                                              |
| Skill 怎么写、如何测试 | `01-thinking/skill-oriented-knowledge.md`、`03-build/skill-testing.md`        |
| 上下文怎么管理        | `01-thinking/context-as-constraint.md`、`07-tooling/ai-context-in-project.md` |
| 领域知识怎么注入       | `02-design/domain-knowledge-layer.md`                                        |
| 可以直接用的提示模板     | `04-prompt/`                                                                 |
| 日常开发流程         | `05-workflow/dev-cycle.md`                                                   |
| 团队角色、分工与设计     | `06-team/roles.md`、`06-team/team-design-practice.md`                         |
| 衡量 AI 工程效果     | `08-metrics/`                                                                |

**新成员入口**：从 `00-principles/README.md` 开始，再读 `01-thinking/ai-thinking-framework.md`，然后根据角色（开发者 / 设计师 / 团队负责人）选择对应章节。

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## 一个值得想想的问题

贾雷德·戴蒙德在《枪炮、病菌与钢铁》里提出过一个反直觉的观察：农业革命通常被视为人类最伟大的进步，但它实际上让人类工作更长、吃得更差、活得更短——狩猎采集者每天只需劳动几小时，农民却从日出忙到日落。此后每一轮技术跃迁似乎都在重演同一个模式：工具更强，人却更忙。

AI 会不会也是如此？


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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