想弄清楚 AI 到底能为你的业务做什么?

AI 咨询 · 系统架构

我构建经得起检验的 AI 系统。

多数 AI 项目卡在演示和日常运营之间。我做的正是中间那一段:定义约束,选出真正会改变结果的那一个干预,然后把它做到能通过审查为止——一个文件系统、一条翻译流水线、一个决策引擎、一套运营工作流。

64-4 框架作者 · CoreCut4 主理人

7,507行 MIT 许可的文件系统代码,100% 由 AI 编写,人类治理
310次崩溃注入测试,在 USB、SD 与 NVMe 上零数据损坏
31,102节经文以开放的带全局序号平文件与离线 SQLite 发布
7个独立 AI 模型对成品代码进行对抗性审计

部分作品

证据,而不是演示文稿。

我接下的每一个项目,背后都有我真正做完的系统。它们全部公开、可检验、有文档——包括那些困难的部分。

系统 · 文件系统

Slim64FS

架构与治理规范作者 · 实现由 AI 编写

一个面向可移动闪存的现代文件系统。做法是:把通用文件系统携带、而 SD 卡从来不需要的功能全部砍掉,然后把剩下的部分验证到无法被合理质疑为止。

  • 五条不变量约束每一次写入:竞速至空闲、全成或全废、有序提交、仅用 CRC32C、不做数据日志
  • 由人类架构师设定约束,AI 只在约束范围内狭窄地实现
  • 七个独立 AI 模型对成品代码进行对抗性审计
  • 310 次崩溃注入测试与 17/17 项 xfstests MUST_PASS——可复现、未删减

设计决策必须通过具名且苛刻的用户来检验:一天拍 7,500 张的野生动物摄影师、持续录制 8K 的摄像师,以及一位刻意设定为充满敌意的内核审查者——没有日志支撑的结论,他一条也不接受。

AI 流水线 · 语言

GOI Bible

流水线设计、验证模型与发布系统

传统圣经翻译是一个以稀缺专家时间为瓶颈、耗时多年的顺序流程。GOI Bible 把它当作软件来做:翻译最小的可验证单元,独立检查,只在检查报警的地方投入人类判断,并让整个流程可以重复运行。

  • AI 从带标注的希伯来语与希腊语原文出发,一次翻译一节
  • 独立检查测试名词、从句、否定与数字
  • 标记把稀缺的人工复核精确引导到真正需要的地方
  • 版本化且可审计——一次修正是重跑流水线,而不是重启整个项目

已发布英文、简体中文与繁体中文版本,并提供完整的离线 SQLite 数据分发和便于程序化使用的全局经节序号。

框架 · 咨询

64-4 与 CoreCut4

框架作者 · 咨询业务主理人

帕累托原则说,20% 的输入创造 80% 的结果。64-4 把它再往下推进一层:重要 20% 里面的 20%,往往能创造大约 64% 的总结果。目标从来不是做更多,而是找出那些少数几个不成比例地控制结果的决策、约束、优势和摩擦点。

CoreCut4 是咨询业务:把同样的四个视角应用到真实的 AI、运营与系统问题上,转化为管理层可以据以行动的工作流、工具和决策。

架构 · 受治理的 AI

ChainEngine

契约设计与事件溯源架构

对每个受监管行业都会问的那个 AI 问题,这是一个可运行的回答:如何在系统的权威记录上使用大语言模型,却始终不让它碰到那份记录?

  • 人类叙述被语义编译成严格的、带版本的入库契约
  • AI 永不编写 SQL,也不持有任何写入权限——它只提议,不提交
  • 每一次数据库写入都由人类审批把关;批准后的事件不可变追加
  • 回放从事件日志重建真相;每个视图都是投影,从不具备权威性
  • 歧义与守恒校验失败在审批之前暴露,而不是之后

十五份显式契约、一个本体注册表和一条审计流——刻意用 PHP 与 SQLite 做成一个很小的原型,目的是证明治理模型本身,而不是技术栈。

四个核心视角

我如何找到真正重要的那件事。

两个视角指出应该把资源集中到哪里,两个视角指出应该停止为什么买单。按这个顺序应用,就能把“我们该用 AI 做点什么”变成一个具体且站得住脚的下一步。

限制试剂

限制你的人才、数据、系统或 AI 投入所能创造价值的稀缺输入。

什么会最先耗尽?

关键功能

一旦提升,就能让周围一切绩效成倍提升的工作流程、决策或能力。

什么真正撑住了系统?

回声阻力

由旧决策、遗留系统、重复流程和变通方案带来的持续摩擦。

你还在为哪些自己并未重新选择的东西持续买单?

灰尘层

AI 表演、无人使用的产出、低价值报告,以及制造动静却不改变结果的忙碌工作。

什么让你忙碌,却没有让你变得更好?

砍掉两个以释放产能——淘汰回声阻力,停止灰尘层。 喂养两个以复合优势——限制试剂、关键功能。

我对 AI 的立场

AI 写代码。人类对结果负责。

“连 AI 都说这个文件系统不可信任。”然后它被造了出来,经过七个模型审计,310 次崩溃测试中没有出现一次数据损坏。

我关心的不是 AI 能否产出看起来合理的东西——它能。我关心的是什么让产出站得住脚:明确写下的约束、在约束范围内的狭窄实现、对抗性的独立审查,以及未经删减公开的证据——包括失败的部分。

这意味着 AI 不会得到它没有挣来的权限。在 ChainEngine 里它从不触碰数据库;在 Slim64FS 里它写下了每一行代码,却没有改变任何不变量所禁止的东西;在 GOI Bible 里它负责起草,由独立检查决定哪些需要人类过目。

“AI 构建”的诚实版本,会说清楚它的来源,并拿出它的日志。这是我对自己作品的标准,也是我帮助客户为他们的作品设定的标准。

咨询

从宽泛的 AI 兴趣,到清晰的运营优先级。

我从业务系统本身入手,而不是从预设的工具入手。随着证据逐步明确最有用的干预,项目范围会不断收窄——并在结束时让你的团队能在没有我的情况下继续运行它。

  1. 01

    诊断

    如实梳理目标结果、约束、决策、数据、工作流与实施风险。

  2. 02

    选择

    按价值、可行性、风险和拿到有效证据所需时间对机会排序。

  3. 03

    构建

    把优先级最高的机会转化为可运行的工作流、系统或决策工具。

  4. 04

    移交

    交付支撑它持续运行所需的度量、运营模式与实施要点。

服务 01

AI 战略评估

结构化地判断 AI 在哪些地方能、在哪些地方不能改善你的决策、工作流与运营表现——并明确点名、排除低价值的候选项。

产出:一份按证据排序的优先级清单。

服务 02

构建优先级系统

设计并实现杠杆最大的那一个干预——工作流自动化、决策支持、验证流水线,或数据与模式工作。

产出:一个由你的团队运行的可用系统。

服务 03

治理与验证

面向已经把 AI 用在关键路径上的团队:契约、审批关卡、审计轨迹与对抗性审查,让产出经得起追问。

产出:一份你可以为之辩护的来源说明。

典型问题

当机会足够重要,而下一步需要证据。

AI 战略与优先级排序

工作流与运营重构

决策支持系统

数据与基础设施约束

工具与供应商评估

遗留流程简化

想联系我吗?

带一个真正重要的问题来。

如果你有一个事关重大的 AI、运营或系统决策,而下一步还不明朗——那正是我想聊的对话。告诉我你想推动的结果,以及目前挡在路上的东西。

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