人性化方向
一种负责任的创始人观点拥有目的、界限、优先事项和最终接受度。
Pagayo 首先出现。 Flaey 描述所学到的内容。
Pagayo是一款真正的软件产品，在人类指导下开发，人工智能在产品、架构、用户体验和实施方面承担广泛的责任。
稳定的人类目标
一个连贯的平台，保持简单。
人类的方向决定了为什么Pagayo应该存在，它应该为谁服务，以及哪些形式的复杂性会破坏这个目的。
人工智能逐渐被赋予形成产品模型、架构、用户体验、实施和开发系统的责任。 Flaey 通过命名该实践背后的可转移责任模式而出现。
目前实施的一是五个轨道。
这些产品和安排描述了Pagayo。它们是可替换的实现，而不是 Flaey 要求。
人工智能工程
ChatGPT 调查Pagayo 并拥有产品、UX、架构和实现设计；与存储库连接的人工智能工具有助于应用和执行工作。
验证
单独的审查、自动检查和运行时证据对结果是否完整提出了质疑。
发货
GitHub 和 Cloudflare 目前通过受控环境保存、验证和运行已接受的 Pagayo 更改。
学习
Pagayo 仅记录经过证实且可重复使用的结构性交付课程； Flaey以后可能会推广可转移的含义。
Pagayo Development Cloud 将正常路线移至ChatGPT 和Cloudflare。
Pagayo 正在开发Cloudflare 原生路线，人工智能可以通过该路线调查、更改、测试、审查和准备ChatGPT 的Pagayo 软件。安全的开发视图旨在让创始人在候选人通过独立验证、分阶段和受控发布之前检查活跃的工作。
- ChatGPT 创始人方向
- 孤立的人工智能工程
- 实时开发视图
- 独立验证
- 分期
- 受控生产发布
- 读回和恢复
该架构是当前的Pagayo实现工作。在通过存储库和运行时证据证明其功能之前，它只是方向和设计，而不是完整的证明。
专门制作的建筑。
对一个连贯平台的需求导致人工智能衍生出诸如Order First之类的共享概念，而不是让渠道和商业模式成为单独的产品。
原则取代了重复的指示。
Order First、One Business Truth、One Stack和Make It Stupid Simple成为判断许多决策的持久方法，而无需规定每个答案。
人工智能已经超越了孤立的代码生成。
产品解释、用户体验、架构、实施工件、验证和集成说明被视为一个结果的一部分。
审查成为一项单独的责任。
独立审计和存储证据被用来质疑完成情况，而不是接受生产人工智能自己对成功的描述。
交付有选择地改变了未来的行为。
只有当实际交付提供足够的证据时，可重复使用的课程才会被提升为持久的合同、技能或Flaey知识。
真正的实践，有限的主张。
- 一个负责任的人类方向可以专注于目的和连贯性，而人工智能则共同拥有产品、架构、用户体验和实施。
- 稳定的原则可以指导人工智能做出许多决策，而无需将人类转变为技术任务经理。
- 人工智能可以产生完整的开发成果，而不是孤立的建议或代码片段。
- 当人工智能承担更广泛的责任时，独立的挑战和权威的证据是必要的。
- 实施可以不断发展，而责任模型保持稳定。
- Pagayo 并不能证明每个组织都应该复制其工具或基础设施。
- 目前尚未证明 Pagayo Development Cloud 满足所有预期功能。
- 它并不能在每个企业规模或每个受监管的环境中证明Flaey。
- 它并不证明永远不需要专家或人类专业知识。
- 它并不能证明关于速度、成本或生产力的普遍承诺是合理的。
展示足够的内容以使该方法可信。
Flaey 公布可转让责任、可见的 Pagayo 做法和诚实索赔限额。它不会暴露私人来源、凭证、安全敏感机制、商业内部结构或无助于读者理解该方法的技术细节。
这个细节是否澄清了Flaey，还是仅仅暴露了Pagayo？
选择机械之前先了解方法。
Pagayo 使用 Cloudflare 因为它适合 Pagayo。另一个应用程序可以在本地或另一个云上运行。首先保留责任并设置与实际后果相称的保障措施。