Samuel Wang
AI-native workflow systems
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AI-native systems / workflow CLI / evaluation
Samuel Wang
AI-native Systems Builder
IntentDNA 当前产品路线失败了：失败的是平台优先的建设顺序，以及工作流必须先成为通用表示的假设。
下一阶段从真实研发任务出发，逐个打造可独立运行、可评估的专用 CLI；最终是否收口为通用工作流底座，由真实资产的重复问题决定。
Operating modelcurated
Intent framing
目标 / 约束 / 优先级
把模糊需求压缩成范围、验收标准和可执行任务。
Agent execution
Codex / browser / build
把 AI 协作组织成带验证的工程交付循环。
Runtime record
类型 / 测试 / 视觉校验
用构建、类型检查和视觉校验记录系统状态。
IntentDNA
Route reset / CLI first
冻结平台优先扩张，从真实任务和专用 CLI 重新积累证据。
Strategy
Task-first workflow assets
real task -> CLI -> eval
Delivery
Product shaping
local app + browser QA
Frontend
Responsive systems UI
desktop + H5 layout
Leadership
Team operating rhythm
scope / priority / review
Input01
模糊目标、项目素材、个人优势和真实约束。
Control02
拆解阶段、设置验证门、把 AI 协作收敛到可提交 diff。
Runtime03
本地浏览器、构建输出、类型检查、视觉检查和提交记录。
Record04
每个阶段保留 commit、取舍、约束、测试和风险记录。
working notes
把工作方式整理成系统。
意图澄清、agent 协作、本地校验、构建检查和持续沉淀，组成我现在的工作方法。
01
Intent to Plan
把不清晰的目标压缩成范围、验收标准、风险边界和可执行任务。
02
Agent Execution
使用 Codex、浏览器验证、自动化脚本和工程判断，快速推进到可运行版本。
03
Review Loop
用构建结果、类型检查、浏览器校验和提交记录，让状态、问题和取舍及时显现。
active systems
当前系统线索
当前主线是 IntentDNA 路线重置、专用工作流 CLI 的真实验证，以及持续公开过程与失败证据。