你睡覺的時候，系統在進化
當 Build、Measure、Learn、PM 形成完整回路，你睡覺的時候系統仍在跑、仍在變好，醒來時只剩一個決定等你做。
有一種放鬆，不是因為沒有事情在發生。是因為事情在發生，而且不需要你。
你睡著的時候，Build Agent 在產出。Measure Agent 在收數據。Learn Agent 在分析，把建議送給 PM。PM 把調整指令送給對應的循環。
你醒來，系統已經跑完一輪，比昨天更好一點點。
這不是比喻。這是你把 Part 3 的東西部署起來之後，真實會發生的事。
某個週一早晨
第八週的週一。
你打開 Notion，AI CEO 的週報在那裡等你。二十分鐘讀完。
五個並行循環的成果：兩個有明確 PMF 訊號，一個被 AI CEO 暫停（連續兩週無信號），兩個還在跑。
AI CEO 這週的決策：把有 PMF 訊號的方向的產出頻率提高，把一個有效的標題公式寫進了 AGENTS.md，所有循環下週都會用。
需要你決定的事只有一件：「BML #2 的 PMF 訊號來自獨立顧問族群，BML #4 來自電商主族群，下週你想集中資源在哪一個？」
你想了五分鐘，選了獨立顧問方向，在週報裡更新一行指令。
關掉電腦。
這是你今天和系統互動的全部。
十二週的複利
第 1 週：你啟動三個 BML 循環，一切都很粗糙。Learn Agent 第一次的建議很基本——「標題太模糊」「結尾沒有行動步驟」。AI CEO 更新了兩條規則。
第 3 週：失敗案例累積到十幾個，AGENTS.md 從三條規則長到八條。Build Agent 的輸出開始出現可見的結構升級。你在週報裡第一次看到「有人詢問價格」。
第 6 週：你存進系統的三篇好文章，被 AI CEO 拆解成五個可複製的技法，寫進寫作模板。同一個 Build Agent，在更好的環境裡跑，輸出已經不是第一週的水準。
第 8 週：你每週花在系統上的時間，從五小時縮到三十分鐘。這三十分鐘全部用在一件事：看週報，給一個方向決定。
第 12 週：兩個 PMF 方向確認了，資源自動集中，其他循環暫停或重新設計。你準備好進入 Part 4——直接向客戶收錢。
你的輸入在遞減，系統的輸出在提升。
這就是複利。
你唯一要持續做的事
整個系統跑起來之後，有一件事沒辦法委託給任何 Agent：
告訴系統什麼是好的。
你偶爾讀到一篇讓你覺得「這篇很好」的文章，存起來。看到一個「這個 CTA 有效」的範例，存起來。在週報裡更新一行 PMF 訊號的定義，讓 AI CEO 的判斷更準。
AI CEO 拿你存進去的東西，拆解技法，更新環境，讓 Build Agent 下一輪的輸出更靠近你的品味。
你的品味，是這個系統的唯一上限。Claude Code，是把你的品味轉成系統規則的工程師。
這個上限只有你能拉高。而且你拉高一次，所有循環都受益。
Part 3 的終點，不是終點
CH07 你學了怎麼當 AI 的老闆。CH08 你建起了讓 Agent 工作的系統。CH09 你讓這個系統開始自己進化。
你從 BML 的執行者，走到了 BML 的設計者。
但「系統在跑」不是你的目標。「系統找到對的市場」才是。
當 PMF 訊號出現，你進入 Part 4：第一筆真的進來的錢。
今天的第一步
選一件你現在用 Agent 跑的重複性工作，問三個問題：
這個 Agent 上週的輸出，和第一週有什麼不同？（沒有不同，代表沒有 Learn 回路。） 上週的失敗，這週有沒有可能再發生？（有，代表沒有環境更新。） 如果讓 AI CEO 每週看一次這個 Agent 的輸出，它會更新哪一條規則？
第三個問題的答案，就是你的 Harness Engineering 起點。
一個 AGENTS.md，一個 Learn Agent 回路，一份每週成績單。從這三件事開始。
三個月後，你的系統和第一天已經不是同一個等級。不是因為模型升級了——是因為它生活的環境，每週都在變好。