逆向工程的第一原则：先记录现实，再设计理想
从一次存量项目逆向经历出发，讨论为什么设计理想方案之前，应该先把当前现实、证据边界和未知项记录清楚。
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派生 AI 插件的发布链：从生成器到可执行门禁
从一次派生能力包的发布经历出发，讨论为什么复制目录远远不够，以及生成器、适配层、完整性门禁和公开制品如何组成可维护的发布链。
我不再单独比较模型：先固定任务，再比较 Agent
模型评估不应该只比较模型名称；先固定任务、上下文、Agent、工具和成本约束，才能知道一次结果到底说明了什么。
自动化越完整，越需要清晰的人工控制点
从一次自动化过度的 AI 协作体验出发，讨论为什么成熟的自动化仍然需要明确的人类暂停、承接、复核和改向。
FDE 的真正任务，是把 AI 能力落进业务上下文
从一次业务团队不接受统一流程的方案讨论出发，讨论 FDE 如何把业务问题、上下文、方案选择、运行证据和反馈连接起来。
让 AI 先同步现状，再开始工作
从一次上下文落后于实现的匿名场景出发，讨论为什么 AI 开始执行前，先同步项目现状比继续补充提示词更重要。
我不再把 Multica 小队当成一份 Agent 名单
一次把研发流程映射成 Multica 小队的设计经历，让我重新理解了角色边界、Handoff 和 Runtime Proof。
当我教产品经理学 Git 时，我发现它不只是开发工具
Git 不是开发者的专属工具，而是每个知识工作者的版本管理思维。通过 AI 陪练，让产品经理零命令、全 UI 地掌握版本管理。
当 Figma 和 PRD 之间有断层时，我开始用 ASCII 图做翻译
在 AI Coding 时代，Figma 用像素说'长什么样'，PRD 用自然语言说'做什么'，两者之间没有 AI 能稳定解析的共同语言。我开始在它们之间加一层 ASCII 翻译。
我的内容生产方式：人 + AI 协作的写作与发布
我如何用 AI 协作产出技术内容——写作流程、发布节奏，以及后续内容方向。
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