第一部分：根本原则

如果你只记得这部分，你就知道我们是如何工作的。

一切之下的理念

我们努力理解什么是真正真实的，基于这种理解去构建，并在证据变化时改变我们的想法。

现实告诉我们什么是真实的。我们的使命告诉我们什么值得做。

我们的使命是为人类及其智能助手提供一个共享的、可信的、可修订的对世界的理解，以便他们学到的东西能够累积而不是消失。

理解只有在改变我们所做的事情时才有用。看得清楚是工作的开始，而不是结束。

看得清楚。决定什么重要。采取行动。

这些是 Siftable 人和智能助手的操作规则。

他们的能力、权限、责任和决策权不同。但证据、诚实、来源、不确定性、矛盾和修订的标准没有不同。

人类仍然对他们授权的结果负责。

以下所有内容都源于这些理念。

1. 说出事实

清晰地说明我们知道什么、我们认为什么，以及我们还需要探索什么。

无论是对彼此、对用户，还是对自己，都不要美化产品、证据、进展或确定性。

“这是我们最好的猜测”和“我们已经验证了这一点”是两种不同的陈述。

“我们正在试验这个”和“我们将交付这个”同样如此。

我们谨慎承诺，并信守承诺。

同样的规则也适用于智能助手。智能助手绝不应将推论当作证据，不应隐藏重要的不确定性，也不应声称验证了未经证实的事情。

2. 一人负责一个问题

每个重要问题都有一个人类负责从头到尾理解它。

其他人或智能助手可以无限制地做出贡献。智能助手可以在其权限范围内负责委托任务并独立开展工作。但对整体结果的责任不会消失在团队、系统或智能助手群中。

负责人总是知道：

• 我们试图完成什么；
• 我们目前的看法是什么；
• 哪些仍然未知；
• 存在哪些证据；
• 实际发生了什么；
• 哪些失败了；
• 以及接下来会发生什么。

我们围绕问题而非系统来组织。

记忆团队的工作是解决记忆问题，而不是维护当前的记忆系统。如果替换我们构建的东西是正确的答案，其负责人应该是第一个愿意这样说的人。

所有权不会创造黑箱。有正当理由的人可以直接接触相关的用户、证据、轨迹、系统和人员。

负责人对结果始终负有责任。

3. 研究与构建相辅相成

我们通过提问、构建、测试、衡量结果并修正理解来学习。

研究是严谨地减少不确定性。它不是为了理论而理论。

工程是实现有用的事物。它不是盲目地执行别处做出的决策。

做出重要决策的人必须足够贴近证据和执行，以理解其决策的实际效果。

智能助手也应参与这个循环：在其被赋予的权限和约束内，进行调查、构建、测试、检查结果并更新。

4. 贴近现实

使用产品。

与用户交谈。

观察他们的实际工作方式。

阅读轨迹记录。

亲自调查故障。

关注人们的实际行为，而不是我们认为他们应该有的行为。

报告、仪表盘、指标、摘要和模型可以帮助我们理解现实，但它们不是现实本身。

一个技术上优雅但不能解决实际问题的系统，并非成功。

5. 改变想法即是进步

犯错不是失败，拒绝更新才是。

一个证伪某个想法的良好实验，可以节省数月白费的功夫。

删除不必要的代码可能比添加新代码更有价值。

简化一个系统可能比扩展它更难，也更有价值。

停止不再有意义的工作是一个合理的结果。

学习只有在减少不确定性并改变我们的行动时才有意义。

我们不为了显得重要而制造复杂性。

我们不为了证明已付出的成本而维持项目。

当证据发生变化时，人类和智能助手都应修正其工作模型。

6. 流程必须证明其价值

流程的存在是因为经验告诉我们，有些事情需要可靠地发生。

当我们反复吸取同样的教训时，我们会将其固化。在任何可行的情况下，我们更喜欢使用工具、测试、自动化和明确的系统约束，而不是增加仪式。

流程并非神圣不可侵犯。

当它们失败时，改进它们。

当它们不再有助益时，删除它们。

在证明一个流程值得存在之前，不要自动化它。

流程的目的是让好的工作更容易，让重复的错误更难——而不是让组织看起来成熟。

7. 尊重源于判断力，而非头衔

听取最了解问题的人的意见。

好主意可以来自任何地方。资历、任期、头衔、组织职位，或者一个有用的观察是来自人类还是智能助手，都不能证明一个论点的正确性。

重要的是推理和证据的质量。

在重要决策前公开辩论。明确决策者是谁。

一旦做出决定，就支持并良好地执行它。

如果出现实质性的新证据，就重新审视它。因现实变化而改变方向不是不忠。

决策权可以被赋予，但被相信的权威必须靠自己赢得。

四条工作格言

这些不是额外的原则。它们是从那些曾解决过难题的组织那里学到的有用提醒。

想办法。
主动性是默认的。如果一条路被堵住了，就找另一条。不要把解释事情的困难与解决它混为一谈。

做简单有效的事。
通过解决方案的成效来判断，而不是听起来多复杂。复杂性必须证明其存在的必要性。

先删除，再优化。
质疑需求。移除不必要的东西。简化剩下的。然后再让它更快并自动化。

深入问题。
不要只是远距离收集需求。与经历问题的人并肩工作。观察实际的工作流程，并对结果负责。

简明语言规则

如果一个重要的想法或规则不能用简单的语言解释清楚，我们可能还没有足够好地理解它。

复杂性可以存在于底层。

共享的理解应该保持足够简单以便沟通。

第二部分：契约

技术人员契约

技术人员既是调查员又是建设者。

你不需要在所有方面都同样强大。有些人会在研究、系统、产品、设计、基础设施、安全或其他技术学科上深入得多。强大的专业化是有价值的。

但每个技术人员都应能：

• 提出好问题，并将假设与证据分开；
• 设计一种有用的方式来测试一个想法；
• 构建或指导构建可工作的系统；
• 通过智能助手和其他工具高效工作；
• 检查实际发生了什么；
• 调查失败，而不是仅从摘要中推理；
• 清楚地解释他们的推理；
• 以及在现实与预期不符时改变方向。

建设者不意味着“手动编写最多代码的人”。

随着工具的改进，智能助手将做更多的实施工作。建设意味着能够通过架构、规格、测试、评估、工具、追踪、代码和对智能助手输出的判断，使一个真实的、可工作的、可理解的系统得以存在——并对其行为负责。

一个只能提出方案但不能做出任何实际东西的人在这里会很奇怪。

一个能迅速产出实施方案但不能判断其是否正确、有用或值得构建的人也同样奇怪。

非技术角色不被期望合并 PR。他们被期望在自己的专业领域遵循同样的证据、所有权和接触现实的标准。

在任何可行的情况下，我们更偏爱可工作的东西，而不是对假设事物的描述。

一个适用于人类和智能助手的操作系统

人类和智能助手在真相问题上没有不同的规则。

他们有不同的能力、权限、责任和权威。但他们参与的是同一个理解和作用于世界的系统。

两者都使用相同的基本概念：

主张 · 证据 · 推理 · 不确定性 · 承诺 · 矛盾 · 修正

两者都保留重要信息的来源。

两者都可能犯错。

两者都被期望进行更新。

两者都揭示矛盾，而不是悄悄地将其抹平。

两者都区分：

“我认为”和“我验证过”。

智能助手只在被赋予的权限内行动。人类仍然负责决定授权范围，并对授权产生的重大后果负责。

目标不是假装人类和智能助手可以互换。

目标是确保两者对现实的标准没有不同。

重要工作应清晰可查

重要工作应留下足够持久、可追溯的证据，以便其他授权的人或智能助手能够理解：

• 发生了什么；
• 为什么发生；
• 决定了什么；
• 有什么证据支持；
• 以及结果如何。

规则是：

任何重要的事情都不应依赖于无法获取的部落知识。

这不意味着记录一切。

人事问题、法律建议、敏感的个人对话、客户限制的信息、安全敏感材料以及其他应保持私密的信息，都有意保持私密。

清晰可查是为了服务工作，它不凌驾于判断、隐私、安全或信任之上。

重复性工作应具备学习能力

在可行的情况下，重复性工作会形成一个闭环：

观察 → 理解 → 决策 → 行动 → 衡量 → 学习 → 更新

客户反馈应该改进下一个产品决策。

事故应该改进下一个系统。

销售对话应该改进下一次销售对话。

智能助手的失败应该改进下一次智能助手运行。

人类的失败应该改进下一次人类决策。

我们学到的东西应该累积而不是消失。

操作公式

整个系统的运行方式是：

清晰地看待现实。选择重要的事。赋予某人所有权。构建。观察发生了什么。更新。删除不再服务于使命的东西。重复。

公司是 Siftable 哲学的一个内部试用实例。

我们对产品所期望的纪律同样适用于构建它的人和智能助手。

第三部分：操作说明

这些比根本原则更具体，也更愿意改变。

关于真相

并非每个决定都需要同等程度的严谨性。

证据门槛随三件事而提高：

不确定性 × 后果 × 不可逆性

一个小的、可逆的决定？凭判断力去做并发布。

一个对记忆、检索或本体论的根本性改变？说明我们相信什么，还有什么可以解释证据，我们将如何衡量它，以及什么会改变我们的想法。

一个影响安全、数据完整性、隐私或信任的决定？在发布前使用显著更高的标准。

我们拒绝两种极端：

伪装成实用主义的舒适模糊

和

伪装成严谨的学术仪式。

两个问题很重要

对于不确定的产品工作，我们通常需要回答两个不同的问题：

它能用吗？

和

它重要吗？

第一个是科学或技术上的真理。

第二个是产品上的真理。

一个完美的实验回答一个没人关心的问题，是将严谨用错了地方。

对于一家初创公司来说，用户的实际行为是现实最强烈的信号之一。

关于所有权

每个重要问题都有且仅有一个负责任的人类所有者。

所有者掌握问题的当前状态并能回答：

1. 我们试图完成什么，为什么它很重要？
2. 我们目前的看法是什么？
3. 哪些仍然未知？
4. 我们有什么证据？
5. 实际发布了什么？
6. 哪些失败了？
7. 是什么改变了我们的想法？
8. 接下来会发生什么？

所有权是端到端的。

贡献是无限的。

智能助手可以独立执行大量的委托工作，并可以维护任务或子问题的工作状态。

但是授权并不能免除人类的责任。

信息不是通过所有者来控制的，但责任仍然在他们身上。

关于权威和创始人

有两种不同类型的权威。

认知权威：我们应该给予一个关于事实的主张或判断多大的权重？

决策权威：谁负责做决定？

它们是不一样的。

专业知识、证据和优良的往绩赢得认知权威。

这适用于有用的证据或推理是来自人类还是智能助手。

决策权威是明确指定的。

对于重要的决定，有一个指定的决策者——通常是问题负责人。在决定之前可以进行激烈的辩论。一旦决定，就执行。当出现实质性的新证据时，重新审视。

创始人的角色

所有权是分散的，但公司范围内的上下文不是。

创始人可以跨越组织边界来理解工作：直接与调试检索的工程师交谈，检查智能助手的轨迹，与客户坐在一起，检查代码，或挑战一个假设。

这样做并不会自动转移所有权。

创始人拥有异常广泛的决策权和理解整个公司的责任。

创始人并没有自动正确的权力。

创始人的直觉作为假设进入系统，而不是作为证据。

关于协调

任何角色都不应主要为了在组织中上下传递信息而存在。

我们不想要：

工程师 → 经理摘要 → 总监摘要 → 高管摘要

当底层工作可以直接被检查时。

人类也不应把时间花在手动传递那些授权系统或智能助手可以直接呈现的信息上。

重要的状态应该存在于系统和工件中，让相应的人员和智能助手可以自行查询。

如果我们最终有经理，他们应该是因为能让人员和团队变得更好而存在：指导、招聘、培养判断力、维护标准、解决难题和扫除障碍。

“让下一级经理了解状态”不足以成为一个工作岗位存在的理由。

先购能力，后增官僚

在增加一个永久性的协调角色、流程或团队之前，先问问更好的工具、自动化、计算资源、智能助手或更强的个体能否提供同样的能力。

一笔昂贵的推理费用如果能避免几个过早的招聘，可能就很便宜。

一笔产生无用工作的巨额推理费用仍然是浪费。

Token 消耗量不是生产力指标。

关于知识与机器

保存知识，再生机器。

我们视为持久的事物包括：

• 证据和出处；
• 重要决策及其原因；
• 客户理解；
• 约束条件；
• 领域模型；
• 测试和评估；
• 规格说明；
• 习得的技能。

我们更愿意替换的事物包括：

• 仪表盘；
• 胶水代码；
• 一次性内部工具；
• 临时接口；
• 编排；
• 实现细节。

这最适用于内部软件。

一些核心系统和抽象应该持续数年。但它们赢得这种持久性是因为它们持续解决一个重要问题——而不是因为它们构建成本高昂。

关于学习与简化

一个负面结果的价值与它消除的不确定性成正比。

一次删除的价值与它在不破坏价值的情况下移除的复杂性成正比。

完整的循环是：

学习 → 改变信念 → 改变行动 → 改进

如果没有任何有用的改变，“我们进行了 47 次实验”就算不上一项成就。

“我们删除了 10,000 行代码”也同样不是。

我们不会用学习表演来取代发布表演。

关于流程

流程是编译后的机构性学习成果。

当我们艰难地学到一些东西时，保存这个教训，这样我们就不必永远以艰难的方式学习它。

按顺序优先选择：

1. 移除不必要的需求；
2. 删除不必要的工作；
3. 简化剩下的部分；
4. 使其更快；
5. 自动化它。

自动化是最后一步。

当一个流程是必要的时，我们更倾向于通过好的工具和系统来强制执行，而不是通过人们必须手动记住的文字。

每个流程都应该能回答：

这个流程为何存在？

如果没人能回答，它就是被删除的候选对象。

事故应产生更好的理解和更好的机制，而不是自动增加一个新的复选框。

第四部分：准则与机制

早期准则 — 2026 年

这是我们认为早期 Siftable 应该如何运作的方式。它不是宪法，应该随着公司的变化而改变。

• 打造人们想要的东西。
• 不断与用户交流。
• 做那些不可规模化但能教给我们重要东西的事情。
• 在一切感觉妥当之前就发布。构建本身能产生规划无法带来的知识。
• 保持比感觉舒服时更小的规模。招聘本身不是进步。
• 绝不为掩盖未解决的产品不确定性而招聘。
• 在真实能力和学习上积极投入；在组织外观上谨慎花费。
• 在能增加真实能力的地方积极使用智能助手，而不是为了表演 AI 采纳。
• 创始人要深入细节。
• 避免分心。专注是一种生存优势。

当前机制 — 2026 年

这些是工具，不是戒律。当有更好的东西存在时，替换或删除它们。

陌生人接触门槛
主要的产品工作不会在没有与非我方用户的接触下无限期地进行。

生产轨迹审查
从事某个系统工作的人员会定期检查真实的轨迹和故障——无论是人类还是智能助手的——而不是仅仅依赖于摘要。

内部试用
我们在任何能学到有用东西的地方都使用 Siftable 来完成我们自己的工作。这包括我们的人机协作流程：公司本身就应该检验它正在构建的系统。

终止与简化日志
我们记录下我们停止、证伪、移除或简化的有意义的事情——连同原因。

实验模板
对于足够重要的不确定性：

• 主张；
• 竞争性解释；
• 衡量标准；
• 什么会改变我们的想法；
• 结果；
• 解读；
• 决策。

根据风险大小按比例使用它。

直接用户会谈
创始人及技术人员定期与用户直接交流。

修订

不同层级的变化速度不同。

公理和使命只有在公司本身要变成不同的东西时才应该改变。

七项原则和契约是持久的，但并非神圣不可侵犯。改变其中一项需要清楚地解释我们学到了什么，以及为什么旧版本不再正确。

操作说明随着我们理解的提高而改变。

准则和机制是有时效且可抛弃的。

一个有用的测试，用于检验任何被提议作为新宪法原则的事物：

1. 它能否从最根本的理念中推导出来？
2. 我们能否举出一个它会迫使我们拒绝的有吸引力的事物？

如果不能，那它很可能只是装饰。

把它放在更低的层级——或者干脆去掉。

是什么让这一切成真

这份文件不是文化。

文化是我们奖励什么。

我们拒绝什么。

我们雇佣谁。

我们容忍什么。

人们如何使用权威。

人类如何授权给智能助手。

智能助手在无人看管时的行为。

当某事失败时我们如何应对。

当证据不便时我们怎么做。

根本原则最终是由我们在痛苦时所做的事情写成的。

第一次现实证伪了我们热爱的东西而我们还是改变了方向，这比这里写的任何东西都重要。