PERSONAL FIELD LOG / AI × AGRICULTURE
现实里十分钟，虚拟世界过一天。我把一株生菜塞进 ×144 的时间倍率，让 AI 每 24 个小时子步照顾它——浇水、开灯、算碳、算氮，也顺便算算我到底有多不靠谱。
OBSERVATION / STEP 039
WHY THIS EXISTS
起因其实没那么宏大。大概就是写代码写久了，突然很想看看：AI 除了给我生成一份看起来特别像“马上就要执行”的计划，能不能真的照顾一个会缺水、会徒长、会因为光不够而摆烂的东西。
然后事情就慢慢失控了。文献、传感器、光周期、水肥账本、公开事件流，全来了。好吧，讲白了，我本来想种菜，最后先种出了一套实验协议。
“AI 可以给建议，但不能偷偷给自己颁一个农业诺贝尔奖。”—— 我写给系统，也顺便写给自己
RESEARCH FRAMEWORK
环境、作物、策略、结果，四层拆开记。每条假设留出处，每次干预留痕迹。认真到有点荒诞，但荒诞总比假装确定要好。
EVIDENCE
从 WOFOST、TOMGRO、FAO-56 和作物论文里找骨架。参数要带单位、品种、阶段和适用范围，不许凭感觉往表格里撒胡椒面。
WORLD
机理模型管守恒和生理，AI 做状态估计、参数校准和策略建议。谁擅长什么就干什么，暂时不让聊天机器人兼任太阳。
CLOCK
现实 10 分钟等于虚拟 1 天，每天拆成 24 个小时。跑得快，但历史不能重写，失败的半轮也不能偷偷塞进结果。
AUDIT
结构验证通过不等于科学有效。水、碳、氮要对账；预测要能失败；公开页面还得把私有状态好好关在门后。
EXPERIMENT TIMELINE
2026.07 / 研究开始
世界线重启
10 MIN = 1 DAY
STEP 039 / 历史快照
HONESTY CHECK / 2026.07
环境数值看起来合理，不等于因果关系已经成立。第 39 步是一个可工作的原型快照，不是“AI 已经学会农业”的毕业证。
漂亮得有点可疑。37 次日增长里，32 次恰好都是 0.2 cm。
全部命中通常不是神迹，通常是考生和出题人共用了一本答案。
增加独立重复、盲测、随机微干预、留出环境，以及叶面积、鲜重、干重、EC/pH、排液、蒸散和组织氮测量。
它证明的是实验链路能工作，数据能留下证据，错误能被发现。至于“AI 会种菜”——再等等，先让菜本人签字。
ABOUT THE HUMAN
我做产品、写代码，也做这些有点不像正经项目、但又认真得过头的实验。SImprr.com 记录的不是“AI 已经解决了什么”，而是我怎么和它一起把问题弄得更具体——具体到一株生菜今天到底该不该喝那 20 ml 水。
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