我设计了一种方法，用于（自主地）在单个消费级GPU上训练Transformer语言模型。

六个阶段，每个阶段都有一个验证门（具体的通过标准）、一个故障模式目录以及针对每种显卡的硬件配置文件。我认为这个社区会关心的一点是：每个阶段都有自己的AGENTS.md文件——机器可读的规范、明确的验证门、阶段之间清晰的交接。该方法的设计使得编排框架可以逐阶段执行，每个Agent在执行任务前读取对应阶段的AGENTS.md规范。这意味着，OpenClaw配置可以合理地完全自主地执行整个过程：每个阶段一个Agent，启动后无需人工介入。低成本演示目标是阶段0（分词器训练）。仅需CPU，几小时内即可完成，不需要几天，有清晰的验证门（往返保真度、生成能力、覆盖率），并生成实际可用的产物。如果有人想尝试通过OpenClaw运行它并记录追踪过程，我会在后续文章（Hacker News、博客文章、该方法论的未来迭代）中引用该操作者。目标是观察，当给定一个旨在协同执行（而非仅仅协同阅读）的方法论时，Agent框架实际表现如何。成功则证明AGENTS.md格式适用于编排；失败则告诉我们规范需要在哪些方面收紧。如有兴趣请告知。