Samuel Wang
AI-native workflow systems
在线
AI-native workflow / Hangzhou / proof system
Samuel Wang
AI-native Systems Builder
我把模糊意图、AI 协作、工程流程和运行证据，组织成可执行、可验证、可持续迭代的产品系统。
IntentDNA 是正在推进的系统实验；这个主页先证明我的工作方式、交付节奏和把 AI 工具链组织成结果的能力。
Operating modelcurated
Intent framing
目标 / 约束 / 优先级
把模糊需求压缩成范围、验收标准和可执行任务。
Agent execution
Codex / browser / build
把 AI 协作组织成带验证的工程交付循环。
Runtime evidence
类型 / 测试 / 视觉校验
用运行证据证明状态，而不是靠描述包装能力。
IntentDNA
Thesis in formation
子系统并行推进，当前先以公开 case 和 Lab 路线呈现。
Strategy
AI workflow architecture
intent -> plan -> evidence
Delivery
Fast product shaping
local app + browser QA
Frontend
Responsive systems UI
desktop + H5 layout
Leadership
Team operating rhythm
scope / priority / review
Input01
模糊目标、项目素材、个人优势和真实约束。
Control02
拆解阶段、设置验证门、把 AI 协作收敛到可提交 diff。
Runtime03
本地浏览器、构建输出、类型检查、视觉检查和提交记录。
Proof04
每个阶段独立 commit，保留取舍、约束、测试与未验证风险。
operating proof
把工作方式做成可浏览的系统。
意图澄清、agent 协作、浏览器校验、构建验证和持续沉淀，组成我现在最重要的能力界面。
01
Intent to Plan
把不清晰的目标压缩成范围、验收标准、风险边界和可执行任务。
02
Agent Execution
使用 Codex、浏览器验证、自动化脚本和工程判断，快速推进到可运行版本。
03
Evidence Loop
用构建结果、类型检查、浏览器校验和提交记录证明系统真实工作。
active systems
当前系统线索
主页先呈现三条可验证主线：IntentDNA 论证、Codex-first 工作流和公开知识库。
case files
IntentDNA thesis
agent 不能只看工具调用，要把 workflow、harness、治理语言和 runtime evidence 放进同一条产品路线。
Research spine
Public knowledge base
博客承担 Wiki 和图谱功能，用文章标题、分类、案例和架构图逐步公开核心判断。
Proof system layer