目标定义、标准设定、关键判断、最终决策、授权和责任。
个人 AI 操作系统
把人类判断层、AI 执行层和知识记忆层接成长期工作闭环。
三层结构
个人系统不绑定某个工具，它关心判断、执行和记忆能不能接上。
信息整理、结构化表达、初稿生成、任务推进、复核和局部自动化。
来源保存、经验归档、方法沉淀、案例复用、Skill 更新和下一次上下文。
质量公式
强模型只是底座，上下文、判断和回写决定复用上限。
工具本身的理解、推理、生成和执行能力。
问题、背景、约束、标准和历史判断是否清楚。
人是否定义目标、做取舍、识别风险并承担责任。
结果、偏差和经验是否进入知识库或 Skill。
一次任务
每次任务都要留下下一次可用的上下文。
说清目标、受众、材料和边界。
生成、整理、推进和初步检查。
确认标准、风险和最终版本。
沉淀为知识、模板、Skill 或复盘。
可沉淀资产
每套方法都要落到可交付、可复盘、可继续使用的产物。
任务上下文AI Review 记录个人 Skill知识库条目