昨晚23点多,论文在Zenodo(学术论文发布平台)上提交成功了。
老金我盯着屏幕,有点不真实。

不是因为论文有多牛。
而是这件事本来不应该发生在我身上。
英语没过四级,代码等于零。
但这件事的前提是,你知道要做什么,需要AI告你什么,需要AI帮你做什么。
这也是老金最近总在提到的“元”。
LaTeX(学术论文专用排版工具)是啥都是做这篇论文才知道的。
但它就这么发出来了。
说起来,老金我的GitHub昨晚刚解封。
Claude Code和OpenClaw双顶流十五万字中文教程已经更新合并了,需要的自取。
https://github.com/KimYx0207

过去这两年老金我靠AI干了不少事。
从零搭了个人网站,第三方登录、支付、数据库、后台全调通。
还有一个上几百万行的飞书开源知识库,24年就开始攒了。
别人不知道我是怎么成长来的,但AI知道。
但这些里头,论文是老金我最没想到能做成的。
而且昨晚提交的预印版,我不知道33算多还是算少。
哪怕只有一个人看,我都觉得这事儿对我很值。

论文写作对我来说是张白纸
老金我做了十几年产品经理。
需求文档写了上千份,PPT不知道做了多少。
但学术论文?
完全是另一个世界。
摘要、Introduction、Related Work。
APA引用格式、LaTeX排版语法。
别说组合在一起完全看不懂,分开了我也看不懂任何一个单词。。。
对的,但它最后写的让我看懂了,期间很多单词,都是问他要的解释,我才看懂的。
我把它的结果可视化嵌入了我的个人网站上,对,网站是我在春节期间口喷那个。
不懂代码照样造网站,老金15万字Claude Code+OpenClaw教程免费开源
在这写的。

这并不是个非常严谨的论文,只是我的个人想法验证。
请勿较真。
害,昨儿发表的文章被喷怕了。
明明最后写了认知是用好AI的前提的明确观点。,可就是不看到最后就来喷。
以为我说的是AI没用。。。没用我花两年多力气写AI文章。。。还是用的业余时间。。
我不太认为我自己脑子有泡。。
言归正传,不知道大家怎么想。
对于 老金我这个学渣 来讲,论文一直是很难很难的东西。
如果没有AI,我可能这辈子都不会去想碰一下。
看到论文俩字的第一反应确实是:算了,不是我能碰的东西。
但转念一想,我对组织管理是有真实理解的。
十几年带团队的经验,CEO怎么下指令、部门怎么协作。
这些经验正好能映射到AI多智能体系统设计上。
想法有了,就是不知道怎么写成论文。
Claude Code一步步教我学术规范
老金我跟 Claude Code 说了一句话。 我要写论文,但完全不懂学术规范。
CC直接把学术论文的基本结构列出来了。
摘要写什么、引言放什么、方法论怎么组织。
每个部分该包含哪些要素,一条一条给我拆解。
然后就是一轮一轮地磨。
写完一段扔给CC,它告诉我哪里不符合规范。
改完再扔,再挑毛病,再改。
学术写作跟写公众号完全两码事。
公众号讲故事、抖包袱、搞悬念。
论文要求严谨客观,每句话都要有依据。
老金我写了句"这个方法很厉害"。
CC直接改成"该方法在评估任务中表现优异"。
改完我自己看都觉得不像是我写的。。。
统计方法更是从零开始学。
什么置信区间、什么Kruskal-Wallis检验。
这些词老金我以前听都没听过。
全是CC帮我跑代码,帮我验证结果。
在OpenClaw上搭了个18人AI公司
论文核心要验证 组织镜像 这个理论。 简单说就是让AI系统像真实公司一样运作。
我在 OpenClaw 框架上搭了个完整的AI组织。 18个智能体,4个部门。 每个智能体都有独立的名字和记忆空间。
游戏部、AI部、生活部,外加一个元部门。
元部门专门干什么?审视其他部门有没有自己给自己打高分。
相当于公司里的内审。
CEO说一句话,系统自动跑十阶段工作流。 方向、规划、执行、评审、修订、验证,全自动。 一句指令进去,44个离散行动出来。
30项任务跑了90次实验来验证这个想法。 结果组织拓扑的输出比单智能体多了 5.9倍,质量评分 18.3/20 没掉。 数据证明这条路走得通。
把它可视化后,大概是这样。
这里前端和数据还没对上,待调整。。

以及进化记录

如果对你有帮助,记得关注一波~
写论文所需的tex文件把我看懵了
论文内容写完了,下一关是排版。
学术论文要用 LaTeX排版。
老金我打开tex文件的时候整个人是懵的。
满屏的反斜杠和花括号。
\begin{document}、\section{}、\cite{} = =
这些符号组合在一起,脑子直接宕机。
CC说:你别管语法,告诉我你要什么效果。
然后它帮我把整篇论文排成标准学术格式。
图表、参考文献,全部自动处理。
然后网页上都是英语。。。对,哪怕我翻译成中文我都没找到很多操作区。
它大概是这样。。

网页的免费版超时不够,它自己给我安装了本地版本,自己接着操作。

它帮我定位问题、修复代码、重新编译。
来来回回几十轮,PDF终于渲染出来了。
打开PDF的那一刻,心里是真有成就感。


跟顶刊论文一模一样的排版。
形式上挑不出毛病。
提交网站全英文AI帮我操作浏览器
PDF搞定了,该提交了。
打开Zenodo网站,全英文界面。
老金我的英语水平,看着这堆表单不知道填什么。
进主页时候我就蒙圈了。。我只会个注册。。登录。。

话说为什么选Zenodo? 老金我找了一圈,这是唯一一个不需要edu邮箱、不需要组织身份、不需要企业认证的学术发布平台。
门槛很低,没有同行评审,上传就能发。 但它给你一个正式的DOI编号。 有了DOI就等于有了时间戳证明,后续可以引用到任何期刊和会议论文里。
这一步是让AI直接操作浏览器完成的。

CC帮我在页面上一步步操作。
哪个字段填什么,哪个选项选哪个。
元数据怎么写,全程代劳。
拿Token的环节老金我完全看不懂英文提示。
AI帮我找到入口,点击、填写、确认。
整个过程我就是看着它操作。

最后用CLI命令提交成功,DOI编号直接生成。
整个过程从打开网站到拿到DOI,不到一小时。
踩过的坑也说清楚
老金我不藏着掖着。
论文里写了七项局限性,挑三个重要的说。
实验隔离会降级
长时间会话跑到后面效果越来越差。
100次执行里排除了24次。
下次得每个任务开新会话,这个教训记住了。
AI给AI打分有偏差
经理和元部门评分87.5%一致,看着挺漂亮。
但底层用的同一个模型。
高一致性可能是共享偏差,不是真准。
修订循环效果微弱
177项评分只有3个从v1到v2发生了变化。
要么初始质量就够高,要么评分粒度不够。
目前这个循环更像验证,不是改进。
这些问题论文里都明确写了。
学术诚实比面子重要。
工具不是门槛,元能力才是
这篇论文让老金我想明白一件事。
AI不会替你思考,但它会替你执行。
以前想发论文,你得会英语、会代码、会LaTeX、会统计。
四个门槛,少一个都不行。
现在AI把这四个门槛从"你必须精通"变成了"你必须知道自己想要什么"。
AI放大的是你已有的认知,不是凭空创造认知。
老金我对组织管理的理解才是这篇论文的核心。
没有那些理解,Claude Code再强、OpenClaw再好用,也写不出来。
昨天皇帝新衣那篇发完,评论区炸了。
说我标题党的,说我拿旧实验讲新模型的。
但底层的东西变了吗?
不会用AI的人,换了GPT-5.4还是不会。
天天许愿"AI帮我赚钱"的人,换了什么模型还是在许愿。
连文章都没看到结尾就开始喷的人,恰恰证明了文章说的那个事。
老金我写文章的思路一直是这样的。
先用一个能引起共鸣的话题把你拉进来。
然后一步步把观点给你拆清楚。
这不叫标题党,这叫写作的基本功。
今天这篇论文文章也是同一个逻辑。
老金我学东西就是这么学的。
不懂就让AI教,教完自己动手验证,验证完输出成果。
这个过程里最核心的能力是什么?
不是英语,不是代码,不是LaTeX。
是知道自己要解决什么问题。
是能判断AI输出的结果对不对。
老金我把这个叫“元”。
元不绑定任何工具、任何语言、任何技术栈。
学会了,换什么AI都管用。
没学会,换什么AI都白搭。
我不知道有多少人能看到结尾这里。
就比如,整个这件写论文的事,它必然有个标准执行流程。
请问有多少人在不会的时候,会先问AI一句。
这件事的流程应该是什么样?需要做什么?有什么风险?
而不是傻呵呵的一句,帮我写个论文。
老金我反复在讲这个事儿。
到现在真正有感触的人寥寥无几。
没关系。 4月19号,老金我会在 WaytoAGI 上好好讲一次。 元到底是什么,为什么它比任何具体技能都重要。 到时候来听的人就知道了。
说到底,工具从来不是门槛。
知道自己想解决什么问题,才是。
论文地址:https://zenodo.org/records/18957649
数据和资料在 https://www.aiking.dev
有问题评论区聊,老金我看到都会回。
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每次我都想提醒一下,这不是凡尔赛,是希望有想法的人勇敢冲。
我不会代码,我英语也不好,但是我做出来了很多东西,在文末的开源知识库可见。
我真心希望能影响更多的人来尝试新的技巧,迎接新的时代。
谢谢你读我的文章。
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