AI 对话与工作流
把模糊需求拆成清晰任务，让 AI 在多轮协作中保持同一目标。
Direct Answer
直接回答
一位 AI 应用实践者与 AI 应用方法论指导者，长期把 AI 落到真实工作里，并把可复用的经验整理为方法和教程。
AI 对话与工作流、AI 内容生产、AI 应用开发与能力封装，以及把 AI 接入既有流程的落地实践。
它们是我用来支撑 AI 应用的方法：ACW 是领域无关的上位方法，Harness 是 ACW 在软件交付场景中的实践。
先读系列教程建立主线，再选一个会持续推进的真实任务，把上下文整理好，用新会话检查交接效果。
Practice
我做的 AI 应用方向
AI 内容生产
用可复用流程生产长内容与讲解物料，减少重复劳动、保持风格稳定。
AI 应用开发与封装
把一次有效的用法封装为可复用能力，让同一套流程被重复调用。
AI 落地与流程接入
把 AI 接进真实工作，保留人工判断与安全边界，验证是否真的提效。
完整的实践方向、方法论与教学指导见 AI 应用页面。
Foundation
方法支撑：AI 应用为什么需要 ACW
AI 每次生成只看到本次实际传入的信息。要让它稳定完成任务，就需要把背景知识、长期约定、 任务过程、工作产物、检查证据和归档状态放到可维护的位置——这正是 AI Context Workspace 要解决的问题。
ACW 是领域无关的上位方法，不绑定代码、写作或研究；Harness 是 ACW 在软件研发与交付场景中的实践。 在官网里，它们是支撑 AI 应用的方法，而不是第一主张。
ACW
├── background → 长期背景知识
├── conventions → 长期约定与规则
├── artifacts → 任务过程与检查证据
├── projects → 实际交付物
└── .agents/skills → 可调用的能力入口
├── background → 长期背景知识
├── conventions → 长期约定与规则
├── artifacts → 任务过程与检查证据
├── projects → 实际交付物
└── .agents/skills → 可调用的能力入口
Evidence
实践证据
19
天真实产研改造 · 16 篇逐日记录
3万+
字 ACW 书稿 · 六篇二十五章
12
集已发布视频系列
20万
字小说用它管理创作过程
这些实践说明方法可以迁移：同一套上下文结构，既支撑软件研发与交付，也管理一部 20 万字小说的世界观与创作， 还被用于本站自身的持续维护。方法是否适合你，仍要通过自己的真实任务检验。
FAQ
常见问题
污斑兔是谁？
污斑兔是一位 AI 应用实践者与 AI 应用方法论指导者。他长期把 AI 落到真实工作里，并把可复用的经验沉淀为可教学的方法与教程。
污斑兔做哪些 AI 应用？
覆盖 AI 对话与工作流、AI 内容生产（如口播与幻灯片视频）、AI 应用开发与能力封装，以及把 AI 接入既有工作流程的落地实践。
ACW 和 Harness 在这里是什么位置？
ACW 是污斑兔提出的领域无关 AI 上下文方法，Harness 是 ACW 在软件研发与交付场景中的实践；两者是 AI 应用的底层方法支撑，而不是官网的第一主张。
想学习或合作，怎么开始？
可以先读站内的系列教程，从 AI 基础到 AI 应用与上下文方法；也可以关注知乎与 Bilibili 的持续分享，或通过邮箱联系。
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