Orchestratory
让 Codex、Claude Code 与 Grok 三家的 AI 在同一个房间里协作的工具。所有对话写进只能往后追加、以哈希链验证的账本；每项修改在独立的工作区进行；要写入正式项目时，必须由人看完变更内容，并逐字输入确认语。全程在本地运行，没有后端、没有账号，也不收集使用数据。
- 多模型协作
- 哈希链账本
- 人工审批闸门
- 本地运行
原生 AI 系统
从第一天就以 AI 为核心设计的系统
把 AI 加进旧系统，和以 AI 为核心重新设计，是两件事。原生 AI 系统从数据、流程到权限，都假设 AI 会参与工作，所以一开始就要想清楚：谁能做什么、记录留在哪里、人在哪里把关。
台湾・迪拜・欧洲｜中文与英文沟通｜全程可远程协作
适合这样的你
要做 AI 产品的团队
核心价值来自模型，需要把产品体验与工程一起设计。
想重新设计流程的企业
不只是加一个 AI 按钮，而是让 AI 承担整段工作。
同时使用多家模型
不同模型各有长处，需要让它们分工并互相检查。
对数据与安全要求高
数据不能离开设备或内部环境，每个操作都要留下记录。
我们做什么
从产品定义到上线，都由我们自己的团队完成。
产品定义与架构
决定 AI 负责什么、人负责什么，以及出错时怎么处理。
多模型协作
让不同厂商的模型分工，并由另一个模型交叉检查。
端侧与本地 AI
数据留在设备或本地，不经过云端。
审批闸门
重要的写入与对外操作，必须由人明确确认。
可审计记录
谁在什么依据下做了什么，都留下无法事后改写的记录。
界面与体验
让用户看得懂 AI 正在做什么、做到哪里。
我们怎么设计 AI 系统
这些原则来自我们自己开发、也每天在用的工具。
协作与写入分开
AI 可以自由讨论与提案，但写入正式数据是另一道独立的关卡。
请求不等于批准
AI 只能提出请求，只有人能批准，而且批准只对当下的内容有效。
默认拒绝
没有明确授权的文件夹与操作，一律不允许。
信息不足就停下
依据不够时明确告知，而不是让模型猜一个答案。
开发流程
- 步骤 1
需求访谈
了解你要解决的问题、数据条件与安全要求。
- 步骤 2
需求文档与报价
整理系统架构、审批点、排期与报价，双方确认后才开工。
- 步骤 3
原型验证
先做出最小可运行的版本，验证核心假设是否成立。
- 步骤 4
开发与测试
分阶段交付，并针对 AI 可能出错的情况逐一测试。
- 步骤 5
上线
部署、设置权限，并确认记录与恢复机制正常运行。
- 步骤 6
上线后运维
监控、修复，并随模型更新调整。
我们开发并每天使用的 AI 系统
两个都是自家产品，从设计、开发到发布都由我们完成。
What Does This Mean?
在 iPhone 的分享菜单里，把看不懂的句子、报错信息或截图交给它，就能得到一份结构固定的解释，还可以接着追问。默认使用 Apple 端侧模型，敏感信息在离开设备前先行脱敏；没有广告、没有追踪，也不需要注册账号。
- 分享菜单扩展
- 端侧 AI 模型
- 隐私优先设计
- 繁中・英文・日文
- 想解决的问题，以及目前的做法
- 数据在哪里、能不能离开内部环境
- 哪些操作必须由人批准
- 期望的上线时间与预算范围
常见问题
“原生 AI 系统”和“在系统里加 AI 功能”差在哪里？
后者是在现有流程上多一个 AI 步骤。前者从数据结构、权限到界面，都以 AI 会参与工作为前提设计，所以能让 AI 承担整段流程，同时保有管控。
为什么要同时用多家模型？
同一家的模型有相近的偏好与盲点。让另一家的模型检查，比较容易发现问题。
数据可以不上云端吗？
可以。我们做过端侧模型与完全本地运行的系统，会依你的数据敏感度建议做法。
AI 做的决定出错怎么办？
我们会把重要操作设计成需要人批准，并保留完整记录与恢复点，出错时查得到原因，也回得去。
开发这类系统需要多久？
取决于范围。我们建议先做原型验证核心假设，再决定完整开发的范围与排期。
你们接海外项目吗？
接。我们承接台湾与海外的项目，包含迪拜与欧洲，以中文或英文沟通，全程可远程进行。
想做一个以 AI 为核心的产品？
告诉我们你想做什么，我们会回复可行的做法、排期与报价。