一套经过验证的人与AI高效协作的方法论——不是简单的指令下达，而是深度协同、交叉打磨、持续迭代的完整工作体系。
三步循环，层层递进——每一步都是下一步的基础，每一步都有明确的质量闸门。
把任务发给对应的专家顾问，询问要实现这个目标需要达到什么标准，先把标准垒高。
如果要发出一篇实现10万赞的文章，先区分：一篇AI生成的文章要达到10万赞，应该具备哪些标准？列出10~20个标准，并分清主次。
把目标和标准结合起来，再发给顾问，询问："要实现这样的标准，我们应该做什么，应该怎么做？"然后把大步骤列出来。
基于"10万赞文章的20条标准"，拆解出5个大步骤：选题调研 → 素材采集 → 初稿撰写 → 多轮优化 → 发布与分发。每个大步骤对应具体的标准要求。
把标准、大步骤及第一小步骤交给对应Agent生产。每完成一部分就推进下一部分，逐块迭代。全部分完成后整合改编。
关键步骤让2~3个Agent同时生成3版内容。你通读3版后，自己手动列大纲——提取核心内容、金句、整体结构。然后再把这份"你的大纲"发给1个Agent重新生成。这样出来的内容既有你的理解判断，又有Agent的执行力。
关键步骤不依赖单一Agent——多角度输出 + 人工提炼 = 更高质量
大多数人是"先做再说"。我们的方法论要求先定义清楚"好"的标准——这避免了方向性返工，让每一步都有据可依。
单一Agent有盲区。2~3个Agent同时输出，人类从中提取共性亮点和差异化启发，规避单一模型的系统性偏差。
AI生成内容，但不应替代人的判断。你列出的大纲反映了你的品味、经验和决策——这是AI无法替代的核心价值。