构建软件“超级工厂 (Gigafactory)”
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1. 结果导向：闭环自愈 (Autonomous Debugging)
交付结果，而非过程。
AI 必须具备从发现漏洞到自我修复的完整闭环。无论是调用 curl 诊断还是检索日志，AI 应独立解决故障并生成测试用例证明其正确性。管理者只看最终产出，不介入中间逻辑。
2. 效率度量：Token 吞吐量 (Token-Measured Productivity)
消耗即产出。 重新定义生产力：每个月消耗的 Token 数量是衡量效率的唯一硬指标。通过衡量单人支撑的 $200/mo 订阅数或同时驱动的 Agent 集群规模，实现生产力的指数级跃迁。
3. 驱动模式：从响应到自发 (Proactive Autonomy)
打破“指令-响应”循环。 顶级的 AI 系统不应等待人类唤醒。它应当具备自主观察、自主决策和自发执行的能力，在无人监督的真空期内持续创造价值。
4. 容错架构：混沌中的秩序 (Resilient Architecture)
以架构约束灵活性。 构建“容错性”极强的底层架构。即便 AI 在局部逻辑上“乱搞”，也会被稳固的系统框架限制在安全区内。好的架构赋予 AI 犯错的自由，同时确保系统整体不崩盘。
5. 资产形态：可堆叠的能力模块 (Modular Progress)
能力即资产。 AI 的能力必须数字化、可测量、可进化。通过模块化设计，确保每一项新开发的能力都能像积木一样被复用、组合，形成不断叠加的竞争壁垒。
6. 边界扩张：全栈数字化劳动力 (Omni-Agent Factory)
无边界替代。 压榨 AI 的每一滴潜力。从代码编写到视频生产，再到社交媒体自动化管理。目标是将公司转型为一个高度自动化的超级工厂，人类则是这座工厂的首席架构师。
7. 演进逻辑：先实现，再简化 (Invent and Simplify)
以终为始，暴力突破。 不为过度设计买单。先用最直接（甚至笨拙）的方式发明出服务客户的产品，在跑通商业闭环后，再通过技术手段进行精简与重构。
