会计硕士，AI 重度使用者。好奇心是唯一的准入门槛——想到什么，就试着用 AI 做出来，做不通就改，改通了就记下来。
会计学本硕在读，半路扎进 AI。我不算程序员，写代码是「想让一个想法跑起来」被迫学会的副产物。真正擅长的是把一个模糊的问题，拆成 AI 能干活、人能验收的那几步。
比起「用什么模型」，我更在意「这个活到底该不该交给 AI，交给 AI 的哪一步，剩下的用代码兜底」。这种判断，是我从会计审计的训练里带过来的——先看风险点，再定流程。
一套固定的节奏：先搭一个能用但粗糙的框架，让 AI 完整跑一遍，盯着输出找差距，改的是框架不是这一次的输出，改满意了就用 skill-creator 固化成可复用的 Skill。下一件事直接调用，不用从零开始。
这套循环跑顺之后，我慢慢意识到一件事——用 AI 最重要的能力不是写 prompt，是建立反馈循环。你能多快看到差距、多快把差距变成规则改进，决定了你和 AI 协作的上限。