我用 doc-agent 把文档工作效率 提升了 3 倍
文档工作占了我 60% 的时间。技术方案、会议纪要、周报、需求说明……每一份都要从空白页开始，反复打磨。 自从配了 doc-agent，我的文档产出速度快了 3 倍——不是因为 AI 在替我思考，而是它消灭了所有”空白页焦虑”和重复性劳动。这篇文章是我完整的使用方案。
大多数人用 AI 写文档的方式是：打开对话框，输入”帮我写一份技术方案”，然后对着生成的东西不满意，反复修改。
问题不在 AI，在于每次对话 AI 都对你一无所知。
正确的做法是：每天开工前花 2 分钟，给 doc-agent 做一次上下文同步。
每天早上发这条消息给 doc-agent
今天是周三，我需要处理以下文档工作：
1. 完成用户权限模块的设计文档
2. 整理昨天架构评审的会议记录
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当前项目背景：B2B SaaS 系统改造，目标用户是企业管理员
文档风格要求：技术向，读者是研发团队
做完这一步，agent 就知道你今天的重点，后续所有文档请求都不需要重复解释背景。
文档工作看似千变万化，实际上高频场景就这六类。每类都有最省力的标准用法。
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第一轮：只要大纲给出背景、读者、核心问题，让 agent 先出结构，不展开内容
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第二轮：逐节展开确认大纲后，把你掌握的素材（再乱也行）倒给 agent，让它帮你组织
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检查逻辑跳跃、删废话、加摘要。一个指令同时做三件事
粘贴原文时，告诉 agent 三件事：目标读者是谁、重点改哪里、哪些要保留。
帮我优化这份文档：
– 目标读者：管理层（非技术）
– 重点改：把技术细节翻译成业务价值
– 保留：核心数据和结论
– 篇幅：压缩到原来的 70%
原文：[粘贴]
会议刚结束，把记录丢给 agent，5分钟后纪要自动生成
帮我整理这份会议记录，提取：
1. 核心决策（已定的事）
> 2. 待办事项（格式：负责人 | 任务 | 截止日期）
3. 未解决问题（需后续跟进的）
原始记录：[粘贴]
随意列，不需要整理
本周做的事：
– 周一开了架构评审，结论是采用方案B
– 写了用户鉴权模块设计文档，共5页
– 修了一个线上bug，响应时间从800ms降到200ms
– 周四推进了跨部门数据接口联调
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格式要求：结论优先，数据量化，300字以内
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先要核心信息：三条核心结论 + 和我工作最相关的部分 + 有没有需要我决策的内容
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针对感兴趣的部分追问：结合你的项目背景，让 agent 深入解释特定章节
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提取可复用内容：整理成参考清单，下次写类似文档时直接调用
请从以下角度审阅我的文档：
逻辑：结论有支撑？章节有跳跃？前后矛盾？
表达：模糊表述？可删废话？标题匹配？
读者：目标读者最关心的问题有没有被回答？
文档：[粘贴]
文档类工作可压缩 70% 的时间（熟练使用后），最大收益来自两个地方：
doc-agent 配合以下几个 Skills，能力会有质的飞跃：
`cairn-cli` `chaos-mind` `bat-cat` `claw-progressive-memory`
把常用模板和历史文档存起来，告诉 agent 目录结构，之后说”参考上次的架构方案”，它会自动去找。
说”我之前有没有写过关于用户权限设计的文档”，agent 会语义搜索定位内容，而不是死记文件名。
用 claw-progressive-memory 记住你的偏好
用一次之后，告诉 agent 记住这些
把我今天的文档修改偏好记录下来：
– 结构：结论优先，再说原因
– 不用：”综上所述””总的来说”这类套话
– 标题：简短直接，不超过10字
– 数据：优先用数字，不用模糊表述
之后每次对话，agent 都记得这些偏好，不需要重复。
很多人直接问”帮我写个技术方案”，然后对结果不满意。正确的方式是先把背景、问题、方向、约束条件都丢进去，初稿质量会高 3-5 倍，修改轮次从 5 轮降到 1 轮。
把高频用到的指令存成文本片段（飞书快捷回复或文本扩展工具），需要时一键展开。用了一个月后你会发现，80% 的文档工作都能用 5-6 个固定模板覆盖。
用了 2-3 周之后，把你发现的偏好、踩过的坑、常用的场景补充进 doc-agent 的 SOUL.md。这是让 agent 越用越好用的根本。
把 doc-agent 嵌入工作节奏，而不是”需要的时候才想起来用”：
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周一上午：梳理本周需要产出的文档清单，让 agent 帮你拆分成每日任务，估算工作量
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每天开工：2 分钟上下文同步，告诉 agent 今天重点和项目背景
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写文档时：先要大纲，再逐节展开，不要一次要全文——分轮对话质量更高
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开完会：立刻把记录扔给 agent 整理，趁记忆热，5 分钟出会议纪要
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周五下午：让 agent 整理本周产出，生成周报初稿，5 分钟修改后发出
最大的改变不是某一份文档写得更快，而是「不知道从哪里开始」这种感觉消失了。
把你今天需要写的文档名称发给 doc-agent，让它给你出一个大纲。就这一步，你会明白这篇文章在说什么。
夜雨聆风
