每次换 AI 工具,你都得重新介绍自己吗?

你用 AI 的时候，有没有遇到过这样的情况？

想让它给你一个建议，先得介绍自己。做过什么，现在在做什么，以前试过哪些方法，为什么会走到这一步。铺垫了一大段，终于可以开始聊正事了。

换一个对话，又要说一遍。换一个 AI 工具，更得从头介绍。

每次说的其实都是同样的东西，但你每次都得重新说。

以前我已经在把新增的内容电子化。自己写的东西、读书笔记，都会存下来。看书主要用微信读书，再通过插件或者 Skill，把划线和自己的评论同步到本地。

这样，读过的东西、当时冒出来的想法，以后都能找回来。写文章、做内容，或者再遇到类似的问题，还可以继续用。某种程度上，这也是一种复利。

我现在准备把以前的事情也全部回顾一遍。人生经历、做过的项目、写过的内容、读书笔记，全部电子化、本地化，打好标签，整理成自己的知识库。

也就是，把我自己全部电子化、AI 化。

这样，它才能更懂你，更贴切的提出建议和最小化行动路径。

现在获取通用知识方便了很多。不懂可以问，没接触过的领域，可以让 AI 解释。过去很多知识获得上的沟壑，正在被填平。

但你的经历只有你有。

同一个项目，别人也许做过，可你当时为什么这样选，遇到了什么问题，怎么处理，后来又改变了什么判断，这些东西不会因为别人也做过，就变得一样。

文章可以生成，图片可以生成，一个看起来完整又漂亮的故事也可以生成。这时候，你到底做过什么，为什么会形成这个判断，反而更重要了。

可我们经常没有把这些东西保存好。项目结束了，资料就散了；问题解决了，具体怎么解决的，也没记。等到写文章、投简历、介绍自己的时候，又得重新回忆。

你的经历是你的壁垒，但如果每次需要的时候都找不出来，它就很难真正发挥作用。

所以我想把它整理出来。以后做内容、写作，或者让 AI 帮我分析一个问题，都有真实的材料可以用。它能先了解背景，我也不用每次从头交代。

AI界大佬Karpathy 之前提出过 LLM Wiki 的思路，让 AI 把资料整理成相互关联的文档，再持续维护。

我也试过这类方法，但用下来，没有那么适合我要做的文字内容。每个人积累的东西不一样，使用它们的方式也不一样，知识库当然可以有自己的分法。

我更想围绕自己做过的事情和积累的经验来整理。经历放在哪里，项目资料放在哪里，读书评论又怎么和自己的想法连起来，要按实际使用的需要来分。

你也可以先把自己有哪些材料、准备拿它们做什么，大概讲给 AI，让它帮你规划。

每个人、每个公司都有最适合自己的知识库整理方法。

不过，眼前最重要的还是先把东西电子化。只在脑子里、散在聊天记录里、写过以后就找不到的东西，先把它们存下来。

不用一开始就把整个系统想得特别复杂。材料都还没有，先研究一大套分类，也很容易变成另一种拖延。

现在也有很多云端的选择，飞书知识库、钉钉文档，都可以存资料。团队需要一起查看、编辑和共享，用这些工具很方便。

对个人来说，更推荐把主要的文字材料放在自己的电脑上。

因为你可能会换 AI 工具。发现新的工具好用，想试；原来的账号不能用了，也得换。如果所有记录都留在某一个聊天框里，换一次就要重新介绍自己一次。

资料存在本地，我就能把它们一起带走。

我用的是 MD，也就是 Markdown 文件。可以直接打开看，也方便修改，这也是 AI 最喜欢的文档类型。用支持读取本地文件的 AI 或 Agent，把文件路径告诉它，就能让它先读相关资料。

像给自己写了一份 README.md。你做过什么，现在在做什么，这次讨论需要的背景在哪里，先让它看。

这也省去了为每一份文字资料单独搭接口、买云端存储的麻烦。电脑里有足够的存储空间，文件整理好，换工具的时候就继续用。AI 能不能理解准确，还要检查，但资料始终在自己手里。

公司也一样。老板的判断、销冠的经验、做过的案例、客户资料，都值得整理成文档。

最牛逼的核心骨干是怎么处理问题的，客户为什么买，又为什么没买，这些东西如果只在某个人脑子里，换一个员工，别人就得重新摸索。

把经验整理成资料，后来的人可以学习，其他项目也可以复用。你前面做过的事，才能继续给后面的事提供帮助。这就是积累，也是复利。

回顾过去，最容易卡住的地方，是一想到要写得完整、有条理，就不想开始了。

可以配合语音输入法。我之前推荐过豆包输入法，想到哪说到哪，直接口喷就好了。用最简单的语言，先把事情讲出来，再让 AI 帮你整理顺序、提炼要点、打标签。

但语音转成的原稿一定要单独保存。

AI 为了美化文字，可能会改掉你的说法；为了精简，可能会删掉细节；为了提炼，可能把一段很具体的经历压成一句很正确的话。

看着更顺了，但是你原来想说的东西，也可能被省掉了。

原稿放一个文件夹，整理稿再放一个文件夹。以后哪里不对，还能回去看自己最开始怎么说的。它觉得不重要的细节，以后对你可能很重要。

整理过去的时候，我还发现了很多以前没注意到的问题。

有些事情看起来不同，遇到的人也不同，但放在一起看，自己居然在同一个问题上不停犯错。

人真的需要系统性复盘。那天晚上情绪上来了，反复想自己哪句话没说好、哪个动作没做好，想得越来越难受，那是另一回事。

把时间拉长，把几次相关经历放在一起，你才能发现自己的行为模式是有来处的。有些错误，已经跌倒过好几次，只是一次一次单独看，没有发现它们其实是同一个问题。

我不能说，看到了，下次就一定能完全避免。但至少我先看到了。再遇到的时候，就更容易觉察到自己又在这样做，也有机会刻意避开以前的反应。

公司复盘也一样。把几次丢客户、没成交的过程放在一起，也许就会发现，总是在同一个环节出问题。前面的经验保存下来，后面才有机会少犯一次。

这也是我觉得这件事值得花时间做的原因。

AI 能帮你生成很多东西，却不能凭空知道你做过什么。如果你的积累一直散着，每次需要的时候都从头找、从头讲，前面花过的时间就很难继续给你带来回报。

我们当然要继续在真实世界里做事，创造新的经历。同时，也把做完之后得到的 feedback 保存好。成功的、没做成的、后来才想明白的，都留下来。

你的经历是你的壁垒。把它整理出来，让它以后还能用。

如果有人感兴趣，下一篇我可以具体讲讲，我是怎么让 AI 配合做这些整理的。