01Worker
按任务选择能力
调用合适的 AI worker
OpenClaw、Codex、Claude Code、内部 bot 和 reviewer 都能接进同一条项目线。
留下痕迹派发记录 / owner / 能力边界
炼界司 AI 项目经理
把 AI worker 组织成可验收的项目结果。
给目标、资料和验收标准。它派工、收证据、判断是否通过；失败就改路继续。
派发有依据回执有证据验收有结论失败能改路隔天能继续
独特机制蚁群式痕迹协同
每次派发、回执、验收、返工和跨天恢复都会留下可继承的工作痕迹。
Project ControlAI 项目经理进行中
当前项目把官网 OPC 页面重排成可销售的产品页
验收标准：首屏讲清产品，任务有证据，失败可返工。
Codex页面结构改造80%
Research Bot事实依据补齐45%
Reviewer风险证据检查已通过
+需要时追加任务卡
- 目标对齐要交什么，怎么验收
- 任务拆解owner、边界、证据要求
- AI workerCodex / Claude Code / bot
- 证据回执产物、日志、风险、下一步
- 验收结论通过、返工、改派、升级
- 跨天继续带着痕迹恢复推进
任务派发
- Codex页面结构改造回执中
- Research Bot补充事实依据待验收
- Reviewer检查风险与证据已通过
证据与验收
构建结果、页面截图、风险说明和返工记录进入同一份项目痕迹。
结论：可继续推进What You Buy
你买到的是项目推进结果，不是一个更会聊天的 AI。
试跑只看三件事：派得出去，证据能验收，失败能继续。
Management Objects
它管 AI worker 怎么交付。
不是把多个 AI 放在一起聊天，而是把能力、任务和结果放进同一条可验收的项目线。
02Work
把目标变成可执行工作
把目标拆成任务卡
每张任务卡写清 owner、产物、证据、风险和验收标准。
留下痕迹任务卡 / 证据要求 / 阻塞原因
03Result
判断是否能收口
把结果验收清楚
结果要带回执、证据和风险。不达标就返工、改派或升级。
留下痕迹回执 / 验收结论 / 返工路径
Core Scenarios
先选一个能验收的项目。
开发改版、投标材料、研究整理、会议收敛、工具执行，都适合试跑。
01首轮推荐
项目推进
任务拆解、AI 派工、回执、证据、验收、closeout / recovery。
交付结果任务卡、证据账本、验收结论
02决策收敛
会议判断
问题重构、分歧暴露、假设识别、证据需求、收敛决策和行动项。
交付结果问题重构、行动项、责任边界
03工具调用
自动化执行
调用 CLI、MCP、API、OpenClaw 本地能力和代码工具，但保留人类确认边界。
交付结果执行记录、确认点、风险回执
04组织复制
能力训练与 SOP
bot 能力诊断、skill / memory / tool 调整、成功模式沉淀和企业级 AI SOP。
交付结果能力诊断、训练样本、SOP 草案
Ant Colony Control
蚁群交付控制，是项目经理能成立的底层方式。
蚁群不是机制图。它负责跨 worker 留下派发、回执、证据、验收和恢复痕迹。
把目标拆成任务卡，明确哪个 worker 接手、交什么结果、验收标准是什么。
worker 接收、拒绝、阻塞或开始执行，都要给出状态、原因和下一步。
产物、运行记录、截图、文件、判断链和风险说明进入同一份证据流。
负责人按目标和标准判断是否达标，不足就补证据、返工或改派。
把结果、证据、状态和下一步写回项目线，避免任务停在聊天里。
断线、卡住、证据不足或验收失败时，重新分工并恢复推进。
Product Proof
交付过程，看得见、追得上、验得清。
不用在多段 AI 聊天里翻线索。任务、证据、结论和下一步，都进同一条工作线。
