夜雨聆风很多人现在用 AI，有一个很容易被忽略，但影响很大的问题。
不是不会提问，也不是工具不够多，而是每一次使用 AI，都是临时对话。
今天想写一篇文案，就打开 AI 问一句：帮我写一篇。
明天想做一个选题，又打开 AI 问一句：给我几个选题。
后天想改标题，再打开 AI 问一句：帮我优化一下标题。
看起来你每天都在用 AI，好像已经很勤快了，但这些对话之间没有关系。
AI 不知道你前面写过什么，不知道你现在的账号主线，不知道哪些选题已经拍过，哪些方向已经 PASS，也不知道你的表达风格到底是什么。
所以它每次给你的东西，看起来都能用一点，但又总觉得差一点。
我以前也会这样用。
临时想到一个需求，就临时丢给 AI。短期看，好像很高效，但过一段时间回头看，真正沉淀下来的东西很少。
因为每一次对话结束，经验也跟着断掉了。
你以为是在用 AI，其实是在反复重新开始
现在很多人用 AI 的状态，其实很像每天换一个新助理。
这个助理很聪明，反应也很快，但问题是，它每天都像第一天上班。
你每次都要重新告诉它：
我是谁。
我要做什么。
我的目标用户是谁。
我的表达风格是什么。
我之前写过哪些内容。
哪些选题已经发过。
哪些方向以后不要再碰。
如果这些东西没有被保存下来，也没有在下一次使用 AI 的时候被重新调用，那你和 AI 的关系就一直停留在临时聊天。
临时聊天当然也有用。
它可以帮你改一句话，想几个标题，列一个大纲，写一段文案。
但它很难真正变成你的能力系统。
因为能力系统最重要的不是这一次结果，而是这一次结果能不能反过来参与下一次创作。
如果不能参与，所有对话都只是一次性消耗。
你看起来用了很多次 AI，但其实每一次都在重新开始。
真正的问题不是提示词，而是上下文没有沉淀
以前我也很容易把问题归结到提示词上。
AI 写得不对，我就觉得是不是提示词不够好。
标题不够吸引人，我就觉得是不是还缺一个标题公式。
文案不像自己，我就觉得是不是要再找几个更厉害的提示词模板。
后来我慢慢意识到，提示词当然重要，但它解决的是“这一句话怎么问”。
而上下文解决的是AI 到底知不知道你是谁。
这两件事不是一个层级的问题。
如果 AI 不知道你的背景，不知道你的目标，不知道你现在正在做什么，也不知道你过去已经做过什么，那你再怎么优化提示词，它也只能基于当下这一句话去猜。
它可能会写得很完整，但不一定写得对。
它可能会写得很顺，但不一定像你。
它可能会给你很多选题，但不一定知道哪些选题已经重复了。
这就是很多人用 AI 时的真实感受：
结果不是完全不能用，而是总觉得差一点。
这个“差一点”，很多时候不是 AI 能力不够，而是它缺少你的上下文。
先让 AI 读这些文件
我现在会把很多和自己有关的内容放进 Obsidian。
比如用户画像。
它告诉 AI，我现在的内容定位是什么，目标用户是谁，他们有什么痛点，我长期想表达什么。
比如个人上下文。
它告诉 AI，我从哪里来，有哪些经历，为什么现在要做 AI 知识库、AI 工作流、AI 超级个体和一人公司这条主线。
比如文案风格样本。
它告诉 AI，我不是要那种特别标准、特别营销化的表达，而是要更真实、更像复盘、更像一个正在实践的人在说话。
比如短视频选题规划。
它告诉 AI，哪些内容已经发过，哪些方向已经重复，下一条应该往哪里推进。
比如 PASS 选题和复盘记录。
它告诉 AI，有些观点虽然正确，但不适合近期短视频，有些标题虽然听起来高级，但用户不一定会点。
这些文件单独看，好像都只是普通笔记。
但当 Claudian 在写作前先读这些文件，它就不再是在凭空生成一篇文案。
它是在进入我的工作流。
这两种状态差别很大。
临时对话，是你每次都要重新解释自己。
进入工作流，是 AI 已经知道你的主线、你的历史、你的风格和你的判断标准，然后再帮你完成当前任务。
工作流的价值，是让经验继续参与下一次创作
我现在越来越觉得，普通人用 AI，最后拼的可能不是谁收藏了更多工具，也不是谁手里有更多提示词。
而是谁能把自己的经验沉淀下来，并且让这些经验持续参与下一次工作。
比如你今天写了一条短视频脚本。
如果只是发完就结束，那它最多只是一次内容输出。
但如果你把它放进 Obsidian，后面再加上标题、封面、发布时间、数据反馈、评论问题、复盘判断，它就不再只是一条旧内容。
它会变成下一次选题判断的依据。
你下一次让 AI 帮你判断选题时，它就能知道：这类标题之前表现怎么样，这个角度是不是讲过了，这个方向有没有继续延展的价值。
这就是工作流和临时对话最大的区别。
临时对话只解决眼前这一件事。
工作流会让眼前这件事变成长期积累的一部分。
这也是我现在为什么一直在用 Obsidian + Claudian 做内容生产。
不是因为我想把流程搞复杂。
恰恰相反，是因为我不想每次都从零开始。
我希望过去写过的内容、做过的判断、踩过的坑、放弃过的选题，都能在下一次创作里继续发挥作用。
先从一个文件夹开始
当然，如果你刚开始用 AI，不需要一上来就搭很复杂的系统。
我反而觉得，最开始可以非常简单。
先建一个文件夹，名字可以叫“AI 认识我”。
里面先放 5 类内容就够了。
第一类，你是谁。
包括你的经历、职业、现在正在做的事、长期目标。
第二类，你服务谁。
包括你的目标用户、他们的问题、他们为什么需要你。
第三类，你怎么表达。
可以放几篇你以前写过的文章、朋友圈、短视频脚本，让 AI 知道你的语气和风格。
第四类，你做过什么。
包括已发布内容、选题列表、项目记录、交付案例。
第五类，你不要什么。
包括不要写成什么风格，不要碰哪些重复选题，不要使用哪些你不喜欢的表达。
这 5 类内容不一定一开始就很完整。
可以边用边补。
关键不是一次性搭出一个完美知识库，而是让 AI 从下一次开始，不再完全从零认识你。
别急着让 AI 写，先让它进入你的系统
很多人用 AI 时，第一反应是让它直接生成。
帮我写一篇。
帮我想几个。
帮我优化一下。
但我现在会尽量提醒自己，先别急着生成。
先让它读上下文。
先让它知道我现在在做哪条主线。
先让它知道这条内容和前面的内容有什么关系。
先让它知道我的表达不要太模板，不要太像营销号，不要只讲工具功能，而是要回到真实工作流。
这样后面生成出来的东西，才更容易接近我真正想要的方向。
AI 很强，但它不是凭空理解你的。
你不给它上下文，它只能根据一句话临时发挥。
你给它上下文，它才有机会真正协作。
所以普通人用 AI，最怕的不是用得少。
而是一直停留在临时对话。
真正该做的，是慢慢把 AI 放进一个可以持续积累的工作流里。
不一定复杂。
也不一定一开始就很专业。
但至少从今天开始，你可以先做一件小事：
建一个文件夹，把“你是谁、你服务谁、你怎么表达、你做过什么、你不要什么”放进去。
下次再用 AI 的时候，不要一上来就让它写。
先让它读一读这些内容。
当 AI 不再每次都像第一次认识你，你用 AI 的方式才开始真正发生变化。
