个人 AI 工作系统：数十个技能、十余个常驻自动化与一套路由

背景

大多数人用 AI 停在”对话框里问一句”，但真实工作是连续、重复、跨工具的。我想验证：一个非工程师背景的人，能不能把自己的日常工作工程化，让系统在我不盯着的时候也能稳定运转。

一套路由规则：明确不同模型和工具的分工——谁做复杂判断、谁写代码、谁守在开发环境、谁负责消息和定时任务，按任务类型自动选路；
数十个自建技能：把报告蒸馏、关键对话演练、圆桌研讨、高质量读书、智能网页抓取等可复用的方法，固化成可调用的技能；技能母本用 git 管理，配上单元测试和健康检查；
十余个常驻自动化：以系统服务的方式在本地常驻，覆盖定时资讯、数据同步、健康检查、每日面板推送；
可观测：每个常驻任务都有健康检查和超时守护，出问题主动暴露，而不是悄悄停摆。

我从”会用某个 AI 产品”，升级成能设计并维护一套自己的 AI 工作系统：多个自动化稳定运行数月，重复事务交给系统承接，人只保留判断、验收与回写。它每天都在真实运行，本身就是我最有说服力的能力证明，而不是 PPT 里的设想。

它和知识库、关键对话 Lab、在线测评是同一批产物：一次主动叫停之后，我用这套更轻的组合替换掉了原来的重交付项目。那次取舍怎么判断的，记在《用判断力换确定性》里。

我没有把它做成一个万能助手，而是认真做”分工”，并且把方法论沉淀成技能而不是一次性对话——这样能力才能积累、能迁移、也能交给别人。未来的核心竞争力大概不是会不会用某个工具，而是能不能设计并维护一套属于自己的工作系统。

说明：涉及公司账号与内部数据的自动化不公开配置与凭据，这里展示架构思路与可公开的部分，脱敏版本可以当面演示。