我怎么设计一套带 AI 辅助的课程评审机制
当课程进入作品评审阶段，我更关心的不是让 AI 直接给分，而是先把评审维度、分歧暴露和人工复核机制搭清楚。
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AI-first 设计系统的两条路线：格式层 vs 引擎层
当我围绕一个内部组件库样本验证 AI 驱动的设计系统引擎时，Google 发布了 DESIGN.md——一个只有 1 个文件 + 4 条命令的方案。这不是竞品——这是路线分歧。格式层和引擎层，代表了 AI-first 设计系统的两种哲学。
从工作台到开源：个人 AI 系统的产品化路径
我有一个跑了 3 个月的个人 AI 系统。它如何从'只有我能用'变成'别人也能用'？这是三级产品化的故事：工作台→Mindcraft→Cocreation Framework。
从 Vibe Coding 到可解释的 AI UI：为什么 AI 需要设计协议
Vibe Coding 让每个人都能用 AI 生成界面。但生成的东西没人能维护、没人能解释、每次都不一样。问题不是 AI 不够强——是 AI 没有约束。
可验证的 AI：如何让 Agent 用代码自证正确
AI 说'我已完成'的可信度大约等于小学生说'我写完作业了'。唯一可靠的验证是：跑一段代码，退出码=0。这篇讲我如何建立 AI Agent 的机器验证体系。
三赛道制：让每个人找到自己的 AI 学习路径
50 个人的 AI 训练营，有人想做产品、有人想写代码、有人两个都想。统一课程是死路。三赛道制是活路——但设计它比想象中难。
Spec→实现→结晶：一种让 AI 项目不失控的纪律框架
AI 帮你写代码很容易。但确保 AI 写的是对的东西、最后能收口——需要一套纪律框架。从需求收敛到方案设计到结晶验证的完整闭环。
AI 技能的生命周期管理：从发现到退役
写一个 AI 技能容易——维护 30 个不容易。当技能之间开始出现功能重叠、关系缺失、Gate 覆盖不全时，你需要的不是重构——是治理。这篇讲技能从生到死的全流程管理。
协议驱动的设计系统引擎：让设计意图可编程
Vibe Coding 让更多人能用 AI 生成页面，但产物缺少传递性、延续性和一致性。问题不在 AI 能力不够，而在于 AI 缺少结构化的设计约束。协议驱动的设计系统引擎是一种回应。
Pivot Protocol：如何管理 AI 项目中的选题变更
AI 项目的不确定性极高——学员选了一个看起来很好的题目，做了两周发现做不了。强制不让换？作品烂。无限制换？永远完不成。Pivot Protocol 是平衡点。