AI越来越像我之后，我才发现最大的失误，就是把它当成一次性工具！

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最近把工作加上Obsidian知识库后，我发现AI好像越来越像我、越来越懂我了。

以前我用AI，像个渣男。今天找ChatGPT，明天找Claude，后天又试试Gemini。每个都聊，每个都只是"一面之缘"。每次打开对话框，都得从头自我介绍：我是谁、在做什么、喜欢什么语气、讨厌什么废话。

AI倒是挺敬业，每次都给我一个像模像样的答案。好是好，但内容好像与我的业务不太搭，每次为了与自己业务更整合一点，我还得反复改。

折腾一圈下来，我发现自己每天都很忙，结果却很散。AI好像帮我做了很多事，但我仍然需要很多时间来完善。

直到用上obsidian知识库，让claude code或Codex先读一篇我的知识库后，我才意识到，AI是可以更加全心全意为我服务的，哈哈。

因为我觉得，过去真的是踩过了一个大坑，就是把AI当成一次性工具，没有让它足够了解我。

想想AI能做出什么样的成果，真的就取决于我们用它的水平。有的人AI越用越累，有的人AI越用越像专属智能助手。这个差距是慢慢攒出来的。

当我们多解释一点背景，它就多了解我们一点。然后我们再多解释一下我们的业务，它就再多了解我们一点。懂我们更多，它给的答案更加契合，做事的效率也就越高。

有句话说得很对：AI的价格越来越低，真正贵的是上下文。

你给它一个任务，它能顺着你最近在做的项目往下走；你临时冒出一个选题，它能想起你之前聊过的相似观点。到这个状态，AI才开始有杠杆。

以前聊完一段话，会让AI"帮我总结一下"。现在意识到，总结只是压缩，萃取才是入账。现在我会让AI判断：哪些观点反复讲过，哪些能变成选题或课程模块，哪些值得用我的知识库记录下来。

我们平常可能会接触到各种大模型，有的AI还像陌生客服，而有的AI已经像跟了半年的老员工。这个差距，不在于某一次提问，而在于我们有没有搭建自己的知识库，让它成为一个内容资产的系统。

最近我热衷于用系统的观点，来复盘审核自己，我发现是这样的：

如果我们一旦停止工作，就没有了收入，那么就是现金流系统没有搭起来；

如果我们一旦不做推广，业务就会停滞，那么就产品引流变现系统没有搭起来。

同理，如果每次使用AI，你都要重新介绍自己，那么就是知识库系统没有搭建起来。

用了一两年AI，我觉得我可能最需要补上的一课就是：别让每次与AI对话白白消失，先留下痕迹，再纳入知识库系统。这就是AI越来越好用、越来越有用的基础。

比起从0到1，AI更擅长从1到10，从10到100。

如果我们脑海里本来没有东西，AI就只能把空洞包装得更好看，实际上仍然很空洞。但如果我们真的在做事、在思考，AI会把这些摩擦沉淀下来，让我们在下一次行动时，能借鉴过去的经验，从而行动得更快、更有效。

所以，别把AI当一次性工具了，让AI慢慢认识你，然后更好地帮到你吧！