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0一：从聊天工具到持久化同事
- AI 产品大致走过三段：聊天是问一句答一句，代理是把整包任务递出去，持久化 AI 同事则持续在场、定期同步、自己推进工作
- 持久化的价值不只在“能产出”，而在于它能在你离开之后继续工作，过一段时间回来还能接上进度
- “90% 成功率”听起来像指标，真正交付时却可能没有计算口径、样本范围和失败记录，数字越漂亮，验收盲区越值得警惕
- 最麻烦的不是 AI 有没有交结果，而是结果回来以后，人凭什么确认它做对了
二：把交付变成可验收的工作
- 分工的第一道门槛不是任务难度，而是结果能不能被独立核对：能复查的活适合整包交给 AI，不能复查的活不能只收最终答案
- 验不了的任务，要让 AI 同时交回输入、引用和走过的过程；这些不是附加文档，而是判断结果可信度的证据链
- “让代理做事”和“持续托管工作”差别在责任闭环：前者验收一个任务，后者还要检查它连续推进期间有没有悄悄偏航
- 可以把工作清单按“能验”和“得留判断”分开：前者让 AI 执行，后者让 AI 提供材料，人和 AI 一起完成判断
三：人的位置留在判断现场
- AI 越持久，越容易把过程藏在后台；未来真正稀缺的能力，不是让它多做一步，而是知道哪一步必须留下可追溯证据
- 手艺被抽象掉以后，人的位置不会自动消失，但会从亲自完成每个动作，转向定义验收标准、识别反例、承担最终判断
- 这条分界线不在难不难，而在验不验得了：能独立核对的结果，交出去；必须由人形成、也由人承担的判断，留在现场
- 持久化 AI 同事真正改变的，不是“谁来干活”，而是“谁还能对结果说得清楚”
