01
Why
AI 工具、模型、招聘要求和优秀案例每天都在变化，但“知道发生了什么”不等于知道这些变化是否重要。
我更关心的是：Product、Design、Engineering 的边界正在怎么移动，哪些能力正在升值，以及这些变化会怎样影响我接下来学习、工作和做项目的方式。
02
Problem
真正需要解决的不是“信息不够多”，而是：
- 工具更新、模型发布、招聘变化和案例分散在不同来源
- 热闹的新消息不一定是与 PDE 角色真正相关的信号
- 很难区分短期噪音、产品营销和持续发生的变化
- 收藏了信息，却没有留下判断依据和相反证据
- 看见变化以后，常常没有转成下一步可以验证的行动
所以我把问题收敛成：如何把外部变化转成与自己有关、可以追溯、能够行动的判断。
03
How
当前 MVP 先用一条判断链连接观察与行动：
- 01
Signal
记录工具、模型、招聘和案例里出现的变化。
- 02
Judgment
判断它是否持续、可信，以及为什么值得关注。
- 03
Personal impact
映射到 PDE 角色和我当前工作的具体影响。
- 04
Action
决定学习、试做、继续观察，还是暂时忽略。
- 05
Evidence
保留来源、日期、支持材料和可能的相反证据。
- Signal
- 发生了什么变化，来自哪个可追溯来源。
- Judgment
- 为什么它不是一次短期噪音，判断依据是什么。
- Personal impact
- 它会影响哪类 PDE 能力、工作方式或项目选择。
- Action
- 下一步做什么小验证，以及什么时候回来复看。
- Evidence
- 来源、日期、支持材料、相反证据和当前置信度。
这是当前自用 MVP 的空白记录结构，不代表已经有稳定数据或自动运行能力。
04
What I learned
这些仍是搭建和人工试跑阶段的观察，不是已经验证完成的结论：
- 第一版更需要证明筛选和判断有用，而不是先做自动抓取
- 单独记录模型或工具发布，很容易重新变成一份新闻收藏
- 如果没有写清个人影响，观察很难转成真正的行动
- 判断需要保留来源、时间和相反证据，否则很快失去上下文
雷达不是为了收集更多变化，而是把变化转成自己的判断和下一步行动。
05
Current state
目前是个人使用的 MVP 验证阶段，还不是稳定运行的研究产品。
已经定义
- 观察范围：工具、模型、招聘和优秀案例
- 首轮信源标准与筛选原则
- 信号到证据的最小判断链
- 人工记录与复看结构
正在验证
- 这条判断链是否能在个人使用中持续运行
- 哪些信号真正会改变 PDE 能力与工作选择
- 行动项是否足够小、能够被后续证据验证
- 多久复看一次才不会变成新的信息负担
尚未完成
- 自动采集与推送
- 实时监测或大规模数据覆盖
- 已被长期验证的稳定信源组合
- 可以对外宣称成熟的方法或产品结果
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