一个人 + AI:246 commits 做出设计系统 CLI 的故事
22 天,246 个 commit,一个人用 AI 从零构建了一套完整的设计系统 CLI 工具。这是一个关于'个人开发者在 AI 时代能走多远'的实验。
22 天,246 个 commit,一个人用 AI 从零构建了一套完整的设计系统 CLI 工具。这是一个关于'个人开发者在 AI 时代能走多远'的实验。
一个人的 AI 系统实践,如何提炼为别人也能用的东西?答案不是'开源代码'——是'开源模式'。Mindcraft 是从 3 个月个人工作台运营中提取的 5 维度可复用模式集。
RAG 不是记忆——它只是'每次都重新翻笔记'。真正的 AI 记忆需要三层架构:Brain(认知)、Body(执行)、Memory(存储)。这是 Mindbase 的设计哲学。
一个管理者每周开 15+ 会议,每次会议产出 3-5 个待办,但有 60% 的待办会在两天后被遗忘。这不是记忆力问题——是系统问题。我用三级 AI 管道解决了它。
方法论在纸上都很漂亮——但真实项目会打脸。这是我把自己设计的 AI 开发框架应用到一个有真实业务压力的项目中的复盘:10 天从 POC 到 PRD 交付。
官方 SDK 不够用?自己封装一层。这是我在企业飞书环境中构建私域 API 适配层的开发复盘——从权限坑、限流坑到消息格式坑,一路踩过来的故事。
每个人都有一个'我应该学但一直没学'的技术。我的是知识图谱。这是我用 AI 学习陪练系统把它从'应该学'变成'正在学'再变成'已应用'的完整过程。
AI 最擅长的事是让你觉得它做了。用 Gate 机制+机器验证,把 AI 从概率性遵守变成确定性可查。
企业 IM 是管理者每天接触最多的数据源——但它的数据是散的、乱的、流动的。如何把飞书的消息/日历/文档/妙记变成 AI Agent 可消费的结构化输入?这是我的实践。
设计系统最被低估的能力不是组件丰富度——是展示能力。如果设计系统不能自己'讲'清楚自己,它就注定只有创建者能用。Exhibition Template 是解法。