一个问题
你有没有过这样的时刻——脑子里有一个清晰的想法，但从想法到落地之间，隔着一堵看不见的墙？
这堵墙不是你的能力问题。它是工具的问题。
你想写一本小说，但你不会排版。你想做一个网站，但你不会写代码。你想验证一个商业想法，但你不知道从哪里开始。
你有"心想"，但缺少"事成"的路径。
心想事成
“心想事成"这四个字，拆开来看：
- 心想：你真正想做什么？做完的标志是什么？
- 事成：从想法到结果的过程。
大多数工具解决的是"事成"的某个环节——帮你写代码、帮你设计、帮你排版。但没有工具解决最根本的问题：你只需要定义"心想”，“事成"自动发生。
这就是如意（Ruyi）在做的事。
最笨的方法，最有效
如意背后的核心原理，简单到令人怀疑：
循环 + 输入 = 压缩
什么意思？
你有一个模糊的想法。如意帮你把它变成精确的结果。怎么做到的？不是靠一次性的天才灵感，而是靠反复循环：
- 心想 — 你描述你想要什么
- 实现 — AI 去做
- 审查 — 另一个 AI 检查做得怎么样
- 收敛 — 根据反馈改进，再来一轮
每一轮循环，结果都离你的"心想"更近一步。就像揉面团——每揉一次，形状就更接近你要的样子。
这就是压缩。把模糊的意图，压缩成精确的现实。
这个方法笨吗？笨。有效吗？极其有效。 因为这就是AI的本质——压缩。只要有循环，有输入，就有压缩。不需要捷径，不需要魔法。
从瀑布到敏捷，再到如意
如果你不是程序员，你可能不知道软件行业几十年来一直在解决同一个问题：如何让项目不失控。
失控的原因只有一个：发散。做着做着就偏了，需求变了，方向迷了。
为了对抗发散，业界发展出了一套又一套方法论：
- 瀑布开发：先想清楚所有事情，再一步步做。问题是——你不可能一开始就想清楚所有事。
- 敏捷开发：别想那么远，每两周做一小轮——计划、开发、审查、回顾。有效，但需要一整个团队来执行。
- AI Harness：用 AI 替代团队中的执行角色，循环缩短到分钟级。但仍然只限于写代码。
这些方法论的核心，本质上都是同一个模式：做一点，检查一下，再做一点。 专业术语叫 dev-review 循环。
如意做了一件事：把这个模式从软件开发中解放出来，让它为所有人所用。
为什么你不需要知道它怎么做的
如意的底层用了 git（版本控制）、Claude Code（AI引擎）、双智能体对抗审查等一系列技术。
但这些你不需要知道。
就像你不需要知道手机里的芯片是怎么工作的，你只需要知道怎么打电话。
过去的 AI 工具有一个通病：它们假设用户是技术人员。 你得会装软件，会用命令行，会理解"git commit"是什么意思。这些不是普通人的技能，这是专业门槛。
如意把所有这些藏在后面。对你来说，只有一件事：
ruyi do
告诉它你想做什么，它会问你几个问题来确认你的"心想”，然后自己去做，自己检查，自己改进，直到完成。
谁应该用如意
如意不是给程序员写的（虽然程序员也能用）。
如意是给有想法的人写的：
- 你是一个作家，想把手稿变成一个精美的电子书网站
- 你是一个设计师，想把设计理念变成可以展示的原型
- 你是一个哲学家，想把思考整理成结构化的文章系列
- 你是一个创业者，想快速验证一个产品概念
- 你是一个老师，想为学生创建个性化的学习材料
你们的共同点：你们都知道自己想要什么，但缺少把它变成现实的工具链。
如意就是那个工具链。而且是最短的那条——只有两个字：ruyi do。
开始
准备好一台装了 Claude Code 的机器，然后：
# 安装如意
# 把下面这段话粘贴到 Claude Code 中：
# "请帮我安装 ruyi，参考 https://github.com/ZhenchongLi/ruyi"
# 然后，心想事成
ruyi do
如意会问你：你想做什么？
回答它。剩下的，交给循环。
如意，取自"如你所愿"。灵感源自 Andrej Karpathy 的 autoresearch 项目——用循环收敛来解决研究问题。如意将这个理念泛化：不只是研究，不只是编程，而是一切有明确目标的事。