AI-Native 沉淀面：没有说明书，抓住一只幽灵 UE

没有说明书时，AI-Native 还成立吗？第二场交付：在 GPU 上“长”出一个 5G 基站，抓住一只幽灵 UE——答案是：成立，且这才是 Partner 的意义。

上篇有包有文档，执行面跑完就赢。这篇不同：NVIDIA GPU 跑 OAI 软基站（nr-softmodem + USRP B210，n78/3.6GHz），Mate40 从空口接入 Open5GS。没有标准操作手册，认知从零开始。

操作六步，每步标注谁在干活：

1. 环境基线[Agent·认知]：00-env 记录 GPU、USRP、频点 3.6GHz——认知先铺底。
2. 起服基站[Agent 执行 · 人确认射频]：nr-softmodem 起服，SSB 发射。
3. 接入卡住[Agent·认知铺开]：手机注册不上，Msg3 全部解调成功却被丢弃。Agent 并行铺开三组假设：频点冲突、功率不足、状态残留——认知空白处，它先帮我把天花板撑起来。
4. 受控实验[人·判断]：逐一排除后，我拍板“重启软基站 + 手机关机重开”。16:16 完整注册，双 PDU 会话 active。
5. 归档[Agent]：5 张 findings 问题卡——幽灵 UE、同 PLMN 竞争、SSB 功率 -25 默认值过低、容器崩溃无自愈、rfsim 参数残留。
6. 沉淀[人 + Agent]：8 个分层诊断脚本、firstcall-layered.sh 一键联调、技能包（五步证据可重建）。

三句关键词，各有一个可以指认的时刻：

认知是判断的天花板——第 3 步 Agent 铺开三组假设，是在抬我的天花板；认知空白处它先垫上，我才有得判断。

判断是创新的起点——第 4 步“这是状态残留不是信号问题”的判断先落，才有清态动作和 16:16。

AI 作为 Partner 没有上限——token 从 9000 万降到 6000 万的那一刻，我摸到了这句话：省下的三成，是先验的价格。

两个提醒：巧合式成功——Msg3 全部解调成功却被丢弃，差点被当成通，所有指标通过 ≠ 理解了为什么（这条已进问题卡判定栏）。先验的偏见——五张问题卡这次救了我，下次可能让我只在卡里找答案，问题卡之外，留一张白卡。

上篇的执行面，本篇的沉淀面，合起来才是 AI-Native 的完整闭环：认知喂给 Agent，Agent 抬天花板，判断落地，沉淀入库——飞轮每转一圈，地板抬高一次。