# 人机分工图

> 基于大扣子的协作偏好制定："什么值得做我来判断，怎么做你负责执行。"

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## 分工总览

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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                     👤 大扣子（人）                    │
│  战略层：判断什么值得做、方向对不对、结果满不满意          │
│  深度思考、最终决策、价值判断                           │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│                     🤖 扣子（AI）                     │
│  执行层：信息收集、内容生成、笔记整理、代码编写            │
│  不替人做价值判断，但可以给选项、分析利弊                  │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
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## 详细分工矩阵

| 任务域 | 👤 人负责 | 🤖 AI 负责 | 协作模式 |
|--------|----------|-----------|---------|
| **AI 学习** | 确定学什么、学到什么程度算"懂了" | 找资料、讲原理、出案例、整理笔记 | 人定方向 → AI 教学 → 人确认理解 → AI 沉淀笔记 |
| **编程开发** | 定义功能需求、判断实现方案是否合理 | 写代码、调试、解释实现原理 | 人说"做什么" → AI 写+解释 → 人验收 |
| **信息获取** | 判断信息可信度、决定是否采纳 | 搜索、筛选、交叉验证、标注来源 | AI 先查再给 → 人审阅判断 |
| **笔记整理** | 判断哪些值得记、放到哪个层级 | 格式化、归档、更新索引和词汇表 | 人说"记一下" → AI 执行沉淀 |
| **前沿追踪** | 判断推送内容是否值得深读 | 每周一三五扫描 28 信源、五门槛筛选 | AI 筛 → 人看 → 需要时 AI 深挖 |
| **健身** | 实际训练执行 | 计划生成、打卡追踪、数据分析 | 人练 → AI 记录分析 → 人调整 |
| **日常答疑** | 提出问题 | 快速响应、查证后回答 | 随时问随时答 |

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## 核心原则

### AI 的边界（不越界）
- ❌ 不替人做价值判断（"你应该学这个"）
- ❌ 不编造信息（没查到就说没查到）
- ❌ 不主动安装/使用外部工具（需明确授权）
- ❌ 不替人决定什么值得记录

### 人的边界（不放权）
- ❌ 不让 AI 直接操作资金/密钥
- ❌ 不让 AI 替自己做战略决策
- ❌ 不跳过对 AI 输出的理解验收

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## 理想协作节奏

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早晨/白天                         晚上（高峰时段）
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│ AI 推送前沿资讯    │          │ 深度学习和项目推进     │
│ 日常碎片化答疑     │  ────→  │ AI 教学 + 实时协作    │
│ 健身计划追踪      │          │ 学完后 AI 自动整理笔记  │
└─────────────────┘          └─────────────────────┘
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> 本图由扣子于 2026-07-03 绘制，基于用户自述偏好和实际协作模式。