问清问题
把问题问清楚，抓住关键。
把复杂问题 ， 做成能用的东西 。
我把 AI、产品与个人知识，做成能运行、能验证的作品。
做出东西
把方案做出来，付诸实践。
留下证据
把结果留证据，持续迭代。
关于阿土
我不是一份标准答案。 我更像一个持续校准， 也持续把好奇心做成作品的人。
我叫卢晨昊，也叫阿土，生活在杭州。遇到复杂问题，我习惯先听完整，再分清事实、感受、推断与未知，最后找到一个可以验证的小步骤。
继续认识我
两个画面，认识两个维度。
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项目 / 01 + 03 + 02
把证据，
放回项目里。
不再把“工作证据”和“独立项目”拆成两套。每个项目自己说明：问题是什么、我做了什么、留下了哪些可以检查的结果。
主案例 · 01
SaaS Support Lab
把一次客户报障，做成可复盘、可验收、可沉淀的交付闭环。
- 问题
- 客户看到的是故障，交付需要的是业务影响、复现、协同、验证与后续知识。
- 做法
- 把 6 个虚构工单放进受理、复现、诊断、协同、验证、沉淀的完整链路。
- 证据
- 公开源码、四种证据视图、验证脚本与隐私检查；不包含真实客户或内部数据。
查看项目源码
右侧演示可直接点击
重点项目 · 03
三个不同入口，
都是把模糊感受，
做成真实工具。
本地 macOS 工具
AgentPet
把三个并行 Agent 的运行状态，变成桌面上一眼能看懂的三盏灯。
状态语言演示
点击任意灯切换状态
- 蓝色正在运行
- 绿色已经完成
- 红色需要关注
- 为什么
- 并行任务最难的不是开得多，而是知道谁在忙、谁完成、谁可能卡住。
- 证据
- 原生 Swift、七种状态、本机事件处理与独立测试。
浏览器本地音频工具
Color Memory Player
把自己的歌拖进浏览器，让熟悉的声音从彩屏年代重新亮起来。
- 为什么
- 重现旧设备的听感，同时不上传音频，也不附带商业歌曲。
- 证据
- 四种听感、Web Audio 实时处理、录制与自动检查。
一个 Vault，
一个知识正本。
Obsidian × AI 协作方法
Memory Universe
让 Obsidian 成为唯一知识正本，让 AI 只读取完成任务所需的上下文，再把可靠结果写回正确的位置。
- 为什么
- 避免知识库只收集不调用，也避免 AI 自动制造大量失去来源的碎片。
- 证据
- 公开通用规则、空白模板、L0–L3 写回模型；不公开私人 Vault 内容。
更多项目 · 02
还在继续长。
只读财经数据 MCP
fallback-finance-mcp
主数据源失败或覆盖不完整时，只补抓缺失字段，并保留来源、覆盖率与尝试链。
离线 A 股简报演示
A-share Market Brief
把数据截止时间、来源状态、信号、推断与条件化动作分开表达。
此刻，我更关心 AI 有没有真的把事情做完。
比起堆更多工具，我想把范围、执行、回执和验收连成一条可靠的链。
可验证的 AI 工作流
任务有边界，过程有记录，结果有真实证据。
产品交付与个人知识
让复杂信息进入真实工作和生活，而不是停在演示里。
文章与项目复盘
内容准备好公开后再出现，不拿空页面假装更新。
想法先占一个诚实的位置。
这里还没有公开正文。先留下真正想写的问题，等内容完成后再把入口打开。
当前状态
先写完，再开放入口。
不拿空链接假装更新，也不为了填版面制造内容。
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一句“已完成”，凭什么算完成？
从口头回执走到可以复核的交付证据。
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证据改变判断时，行动条件怎么跟着变？
把事实、解释、风险和行动放回各自的位置。
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个人网站怎样慢慢长成一个人？
靠真实作品和持续表达，而不是反复换模板。