資源索引
全部資源。
按時間瀏覽完整索引，亦可按主題或類別收窄列表。
資源索引
按時間瀏覽完整索引，亦可按主題或類別收窄列表。
應用
AI 如何壓縮專業研究中混亂的第一輪工作，同時把核實、判斷和最終決定保留給人。
方法
一套在專業工作中量度 AI 價值的實用方法：更快準備、更好審閱、更清楚證據，以及更少遺漏承諾。
應用
一個 Proximity 系統例子：為 12 人爭議處理團隊準備每週個案審閱，而不自動化法律判斷或法律意見。
應用
一個 Proximity 系統例子：為 15 人財務和採購團隊準備供應商續約審閱，而不自動化支出判斷。
概念
為甚麼 grounded AI 和 RAG 對專業工作重要：source grounding 顯示證據、新鮮度、欠缺背景、來源脈絡和信任邊界。
概念
AI 所需 organisational context 的實用定義：角色、歷史、優先次序、責任、證據、關係、標準和時間。
方法
一份 AI readiness checklist，用來判斷 agent 或自動化何時可以行動：背景、來源覆蓋、權限、信心、可回復性和審閱。
行業
一個 Proximity 系統例子：為顧問團隊把分析員帶入正在進行的客戶項目，而不自動化專業判斷。
行業
一個 Proximity 系統例子：為專門顧問團隊準備敏感客戶跟進，而不自動化照顧、建議或專業責任。
行業
一個 Proximity 系統例子：為 20 人建築及項目團隊協調圖則、RFI、工地筆記和客戶決定，而不自動化專業判斷。
概念
一個 Proximity 系統例子：為合夥人主導的顧問業務追蹤承諾、背景和跟進，而不自動化關係判斷。