输入即汇聚
微信、AI 硬件产品终端与对话 / 文件输入统一进入理解入口,避免多入口信息散落。
杨思远的 AI 实践与开源记录
AI·LAB / PERSONAL OS
不是收集更多 AI 工具,而是搭一套让工具和人协作起来的系统。
当前为公开展示阶段核心模式
输入被理解、分流、执行、审阅并沉淀为记忆;驾驶舱把重要状态重新交还给人判断,再由人授权下一步执行。
多类输入汇聚
理解上下文并分流
按任务边界实现
检查取舍后沉淀
形成协作上下文
汇总状态与异常
人取舍并再授权
人的判断回路07 判断与授权 ↺ 02 理解与调度
跨层检查状态、异常与交付质量。
为执行、审阅和沉淀提供可复用流程。
微信、AI 硬件产品终端与对话 / 文件输入统一进入理解入口,避免多入口信息散落。
Claude Code 完成上下文理解、信息整理与任务拆分;执行层按边界交给 Claude Code 或 Codex。
只有经审阅并确认值得保留的 Skill、复盘和过程文档,才进入协作上下文真相源。
Web UI 汇总经过筛选的状态、指标、异常与待判断事项,供人取舍并授权下一步。
L1-L4 四层规则栈贯穿全程,高风险动作被拦截,其他偏差通过审查与状态同步纠正。
系统实景
下面展示的是个人操作系统的演示版本。界面结构来自当前运行中的本地驾驶舱,内容使用统一模拟数据。
先看状态,再把需要判断的事情交还给人。
5 个项目
2 项推进内容管线
2 篇待发布认知资产
42 张入库承诺与跟进
4 项待跟进周期状态
78% 完成预算与现金流
2 项核对6 条管线
88 健康度演示口径
3 个工具资源优先进入一个关键结果,其他项目保持必要推进。
按优先级进入今日执行。
没有授权,不自动推进。
完成后统一回写状态。
每个阶段都留下状态,下一位协作者可以直接接手。
重复信息合并,低价值信息归档,重要判断留下来源。
检查结果进入统一队列,由人判断优先级,再交给执行 Agent 处理。
可提出方案
不可替人拍板执行已授权动作
运行中只记录状态
只读边界每一次执行都需要可检查,每一次结果都需要回流。
五个板块
五个长页分别公开记忆、协作、知识、管理与日度推进的机制和边界。
| 范围 | 当前状态 | 公开边界 |
|---|---|---|
| 工作机制 | 展示中 | 展示职责和流程,不公开内部配置。 |
| 个人 OS 1.0 | 公开说明中 | 用于展示与启发,不公开个人数据和完整内部配置。 |