Toolchain
AI 工具实践
不以「会用 AI」为荣，以「把 AI 用成可复现、可回归的生产线」为荣：每个 skill 都有断点续跑、核验清单与回归 SOP。
1天→10分钟
问卷搭建
339 块断点续跑 + 21 项核验
1-3天→10分钟
汇报与修订
HTML 幻灯片工作流 + 8 项回归清单
4
vibe coding 交付
Claude Code / Codex / Pi Agent 深度使用
Skills
问卷自动化 skill（2026.09– 至今 · 课题组每周在用）
诊断手工搭建问卷繁琐易错的痛点，将见数问卷创建、嵌套随机器、核验全流程脚本化（339 块断点续跑、21 项核验），单次搭建从一天级降至十几分钟；可迁移至员工调研与组织测评场景。
材料生产 skill（HTML 幻灯片 + Word 稿件修订 SOP）
HTML 幻灯片工作流与 Word 稿件修订 SOP（8 项回归清单），汇报与修订从 1–3 天级降至十几分钟。
vibe coding 工作流（需求澄清→方案设计→任务规划→实现→验证→交付沉淀）
四个项目均以此循环交付：刷心一下（Tauri+React+Rust+SQLite）、MuseReader（Rust 翻译流水线）、musemem（TS 记忆中间件）、agentfey（Python 后端+评测）。关键不是让 AI 写代码，而是把「验证」与「沉淀」做成循环的固定环节。