AI 时代的工具心智模型

这里不是命令、菜单或参数的收藏夹，而是一组关于接口、变化与委托的长期知识地图。

默认前提：AI 可以完成绝大多数具体操作；人负责目标、边界、证据、风险与最终责任。

本仓库只维护可长期阅读和复用的知识文档，不作为个人主页或网站源码。文档中的产品名称、链接和易变细节会随官方资料更新；稳定的心智模型与时效性事实分开维护。

从这里开始

三篇文档回答三个彼此相连的问题：

层次	文档	核心问题	你会获得什么
1	命令行工具基础	人或 AI 如何通过稳定接口观察并改变计算机状态？	接口、契约、组合、反馈与自动化的心智模型
2	Git 版本控制	变化如何在时间、并行和不确定性中被保存、比较与整合？	状态、快照、历史、协作与恢复的心智模型
3	Codex CLI	如何把复杂的软件工作可靠地委托给 AI 代理？	委托、权限、上下文、证据与责任的心智模型

推荐按 命令行工具 → Git → Codex CLI 阅读：先理解机器接口，再理解变化如何被治理，最后理解 AI 如何在这两层之上持续行动。

整体关系

flowchart LR
    H[人<br/>目标·边界·责任] --> A[Codex CLI<br/>代理式委托]
    A --> C[命令行工具<br/>系统控制接口]
    A --> G[Git<br/>变化与历史系统]
    C --> S[计算机与外部系统<br/>现实状态]
    G --> V[快照·历史·协作<br/>版本化状态]
    C <--> G
    S --> E[输出·测试·日志<br/>执行证据]
    V --> E
    E --> H

Loading

它们不是三个孤立工具：

• 命令行工具提供可组合、可自动化、可观察的行动接口；
• Git给行动产生的变化建立边界、身份、历史和协作关系；
• Codex CLI读取目标与上下文，调用前两者行动，并依据结果继续推理；
• 人决定什么值得做、什么不允许发生，以及什么证据足以接受结果。

按问题选择入口

“我不理解 AI 到底怎样操作计算机。”
从命令行工具基础开始。

“我担心人或 AI 的修改互相覆盖、难以追踪或无法恢复。”
阅读Git 版本控制。

“我想让 AI 独立完成复杂任务，但又不想失去控制。”
阅读Codex CLI。

共同的分析框架

每篇文档都尽量使用同一套结构，便于跨主题迁移：

1. Essence：它是什么，为什么存在；
2. World Model：它处理哪些对象、角色、状态和系统；
3. Concept Map：核心概念如何相互连接；
4. Decision Map：什么情境下应该自然想到它；
5. Search Space：初学者尚未意识到哪些问题；
6. Ecosystem：它在上下游、替代与互补系统中的位置；
7. Transferable Principles：哪些知识可以迁移并长期稳定；
8. Minimum Mental Model：只记住少数概念时应该保留什么。

仓库结构

.
├── README.md
└── docs/
    ├── command-line-tools/
    │   └── README.md
    ├── git-version-control/
    │   └── README.md
    └── codex-cli/
        └── README.md

维护原则

• 根 README 只负责导航和解释知识之间的关系，不承载某一主题的全部正文；
• 每篇主题文档保持可独立阅读，并提供返回首页及前后篇导航；
• 稳定的心智模型与易变的工具细节分开维护；
• 新主题应先确定它在“意图—接口—变化—验证—现实结果”链条中的位置；
• 具体命令、安装步骤和故障排查应放在独立实践材料中，不让它们淹没长期知识。

贡献与许可

提交修订前请阅读 CONTRIBUTING.md。除另有说明外，本仓库的原创文档采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。