我在一家科技公司做数据分析。AI 时代到来之后，我发现自己的好奇心终于能往很多个方向延伸——很多原来只能想想的事，现在都能动手做成有趣的实践。doughbit 就是这么来的：一个让好奇心落地的地方。这一路也因此认识了很多不同背景的人、一起头脑风暴，挺开心。
178 年女权运动史的交互时间线，把抽象的法律和运动落成「一个普通女性的一天」。
HERSTORY 卡牌 + 拍灭二手烟——把历史做成能亲历的接力，和快速响应时事的小游戏。
女性主体性商业化的全景研究，以及一套可复用的调研方法论。
用 LLM 给经典文学逐章打「主体性」分——谁在讲、讲谁、做什么、感受什么、谁主动。
卫生棉条等女性用品的女性友好度调研——评估框架 + 多人独立打分。
一个真能听懂中英混说（code-switching）的 iOS 听写 app，开发中、快上架。
这些大多是和女性相关的题目——我是女性，天然就更关心这些。
doughbit 的东西基本都是人和 AI 深度协作做出来的。但与其说「人定义问题、AI 干活」，不如说这是一套我在刻意练习的工作方式——两头都在练。
人这边，练的是创造力和审美（AI 把好奇心延伸得很远，让我能很快摸清一件事的宏观、中观、微观，攒起来再和 AI 一起好好总结，审美和判断打磨得快）、扎实的基础和底层认知（在更多基础之上理解底层，才好提出、并和 AI 一起探索新的解法），以及一套逻辑完备、不重不漏（MECE）、关注底层实质的工作体系——有意识地把重复的事提炼成工具、工作流、稳定的决策模型。
AI 这边，练的是基本功：破除迷信，摸清每个工具的上限和下限、都去试，刻意练习怎么发挥它最擅长的部分（提示词工作流、打磨 skill、web coding，相关论文和新闻也一直跟）；练场景匹配，什么场景该接什么 AI、怎么不错配——匹配度越高，人和 AI 各自的长处越能同时发挥；以及有意识地积累数据、做好 documentation——现在主要用 Obsidian + markdown 管一个不断长大的知识库。
目前是一个很小的核心 + 一些不同背景的朋友 / 合作者（美术、试玩、共建、一起头脑风暴）。
有喵 · hello@doughbit.ai。想合作、反馈，或单纯好奇，都欢迎写信。