可追溯的AI工作流程

我本想提高效率，最后却成了几个AI之间的跑腿者。我复制、粘贴，把文件从一个窗口搬到另一个窗口，忙得晕头转向。更麻烦的是，回答里有错误，有时审查还会添上新的错误。我自己也并非完全明白正在做的每一步。必须停下来，弄清楚我们究竟在哪里出了错。

我一边记录这个过程，一边把它整理成lab0ratorio：一种不断生长的日志，一本讲述自身如何形成的“元手册”。我留下了可以复制的指令、作出决定的理由，以及尚未解决的疑问。在手册的练习里，也能看到我自己和我犯的错误。（替自己辩解一句：当时我累了，而且对于“成比例”那件事，我还准备了一整套解释。算了。）这些都记下来了。

我把它分享出来，是希望想动手做事的愿望，不必一直等到我们知道该怎么做。

它让我能够一边学习，一边推进自己尚未熟悉的工作：把一部分任务交出去，检查返回的结果，停下来研究自己不懂的地方。有些回答完成了工作，有些则迫使我把问题想得更清楚。它为我打开了门窗。我希望有人能用这本手册，循着自己的好奇心，直到做出一些东西。

至于名字，我想让这个时代的某些东西渗入语言。我早期的一首诗叫作three poets on a train，当时已经在尝试这个想法。能在这里再次遇到它，我很高兴。归根结底，这是一个LAB0R4T0R10，而LAB0更容易让人记住。

比如：
要不要围绕……发起一个LAB0？