独立 FDE，一人负责，无中间层。
交付可运行、可量化、可维护的 AI 系统——
方法论全部来自公开研究，结果全部接受 benchmark 检验。
BSD 猜想是千禧年难题之一。在 Cremona 数据库的海量
椭圆曲线上，需要同时做大规模计算、模式发现和假设证伪——
任何单一模型都无法独立完成。
43 次运行、302 个 Skill、1,682 次工具调用。
探索模式下多模型发散共振产生假设（13 条标注），
确定性计算完成证伪。共振最强的假设 6/7 存活。
一个决定性事实由确定性模式发现后，探索模式生成解释，
43 小时内写出三篇论文。
8 篇计算数论论文发表于 Zenodo；
完整方法论另写成纵向案例研究（Part 4），
包括 AI 起草层的全部捏造记录——公开，不是回避。
在「答案不存在于任何训练数据」的问题上，
这套系统能产出经受住验证的新知识。
你的业务问题，大概率比 BSD 猜想容易。
交付物：eVoiceClaw——iOS 18 语音助手（Swift 5.9），多提供商可切换
（Claude / OpenAI / Gemini / 自建 CrewAI 后端），多 Agent 协同；
Desktop——多 Agent 协同工作台，维度直查路由的生产实现；
Pro——完全本地化的专业知识库（本地模型 + 向量检索 + 本地 TTS），
面向医生、工程师等数据敏感职业；
Cerebellum——端侧「小脑」模型，负责语义路由、隐私感知、
安全审查，让数据不出设备。
不是只会写论文的研究者。
从 Swift 前端到 Python 后端到 Agent 编排到端侧模型，
全链路一个人交付过——你的项目里没有我没见过的层。
自建 50 任务多维度 Agent 评估数据集，覆盖代码构建、
信息检索、多步推理。支持多模型横向对比、路由策略
AB 测试、双模式（确定性/探索性）独立评估。
同一系统在不同编排策略下的表现差异可量化——
演绎式规则生成 96/100，归纳式规则学习 76/100。
「让合适的模型做合适的事」不是口号，
是每次都有数字支撑的决策。
我给你做的每个选型建议，
都会附带可复现的测量方法，而不是「我的经验是」。
动手之前，先为你的场景建立评估基线。
什么叫「做好了」，用你认可的数据定义，写进方案。
避免项目结束时用感觉验收。
按周推进，每个里程碑有可运行的交付物。
任何阶段不满意，已交付的部分归你，文档齐全。
每个架构决策说明理由和边界。
不说「充分证明」这种话——说「消融实验 96:76，
加之跨项目一致的工程经验」。你知道每个结论的证据强度。
嵌入你的团队，找到最高价值的 AI 应用场景，
从 PoC 做到生产级 Agent 系统。
交付：任务规划与工具调用设计 / Agent 运行时框架 /
评估体系与测试集 / 上线监控方案与文档
评估你的模型策略，设计路由、编排、fallback 架构。
让合适的模型做合适的事——成本和能力的最优分配。
交付：模型路由与调度策略 / 协同推理管道 /
成本优化方案 / 性能基准测试报告
为你的业务场景定制评估体系，量化多个模型的
真实能力边界，给出选型建议。
交付：场景化评估体系 / 测试集构建与运行 /
多模型横向比较报告 / 选型建议
发邮件描述需求：项目背景、预期目标、时间窗口
30 分钟初步对齐：确认技术路径与项目范围
方案与报价：明确的技术方案、验收基线、费用结构
签约启动：里程碑推进，每阶段可交付验收
邮件主题注明「RRLab 咨询」可加速。