这两年，我花了很多时间研究 AI 工具。

刚开始，我关注的是哪个工具更强、提示词怎么写，以及怎样让 AI 帮我生成一张更好的图，或者写出一篇更像样的文章。

但回到真实工作里，很多事情还是要从头开始。

每次打开 AI，我都要重新介绍自己，说明业务、客户、表达风格、已有素材，以及哪些内容不能这样写。AI 看起来很聪明，却像一个每次见面都不认识你的临时搭档。

后来我慢慢发现，问题可能不在工具，也不完全在提示词。

真正影响 AI 输出质量的，是它有没有足够的上下文，以及我们有没有把重复发生的工作沉淀成一套流程。

我为什么开始搭自己的知识库

我有多年的设计经验，过往参与过大型企业相关设计项目。

AI 开始进入设计工作后，我尝试把它用在 Logo 手稿、海报方案、视觉参考、图片生成等环节。一开始，我以为只要找到合适的工具，就能让工作变快。

但用得越多，越觉得工具只是其中一环。

客户需求怎么拆，视觉标准怎么定，参考资料怎么归档，哪些方案值得保留，修改意见如何记录，这些真正影响结果的判断，并不会因为换了一个工具就自动消失。

后来做内容、搭建自己的 AI 工作系统时，我开始重新整理这些东西。

我的个人经历、业务方向、写作规范、选题素材、案例记录、常用流程和表达偏好，不再只是散落在不同地方，或者只存在脑子里，而是逐步沉淀进自己的知识库。

这也是我从“研究 AI 工具和提示词”，转向“搭建 AI 创意生产系统”的开始。

知识库不是资料仓库

很多人提到知识库，第一反应是把资料集中到一个文件夹里。

但如果只是把资料放在一起，AI 依然不一定知道该读什么、什么时候读、读完之后要怎么用。

对我来说，一套能被 AI 调用的知识库，至少要回答几个问题：

我是谁，我在做什么，我服务什么样的人？

我有哪些真实经历、项目资料、判断标准和表达习惯？

面对不同任务，AI 应该调用哪些信息，按照什么流程处理，最后输出什么结果？

比如，写一篇公众号文章时，AI 不只是调用几条提示词，还需要知道我的定位、内容方向、写作习惯、禁用表达，以及哪些经历可以作为真实素材。

这些信息越清楚，AI 越有可能写出符合我实际情况的内容，而不是一篇看起来完整，读起来却很空的文章。

所以，知识库的价值不在于存了多少东西，而在于它能不能参与真实工作。

从知识库到工作流

有了资料，还不代表系统就能跑起来。

我们还需要把一件事情拆开，看看它通常要经过哪些步骤，哪些地方需要人的判断，哪些动作会反复发生，哪些结果可以沉淀成模板。

我现在使用的“阿清 AI 工作流五步法”是：

拆需求，定标准，搭流程，跑样本，沉模板。

这套方法可以用在内容生产，也可以用在设计项目、客户沟通和团队协作里。

以写一篇公众号文章为例，流程可能是：

先明确文章要解决什么问题，再调用个人定位和真实素材，接着按照写作规范生成初稿，人工补充经历和判断，最后把修改后的结构、表达和配图方式记录下来。

这样做之后，下一次遇到类似任务，就不需要重新摸索一遍。

工具教程解决的是“这一步怎么做”，工作流系统解决的是“这件事以后怎么反复做”。

智能体和 skill，应该放在流程之后

当一个动作反复发生，而且步骤相对稳定时，就可以进一步把它封装成智能体或 skill。

这里说的“AI员工”，指的是按固定流程协作的 AI 助手。它可以辅助执行固定流程，承担一部分重复动作，但仍然需要人在关键环节进行判断和审核。

比如：

选题时，根据目标读者、内容方向和内容目的进行评分。

接到设计需求时，先提取项目背景、目标人群、交付物和限制条件。

整理一段录音时，先提炼观点，再匹配已有案例，最后转成适合公众号发布的文章结构。

这些动作都可以根据实际需求，设计成不同的智能体或 skill。skill 可以理解为封装好的任务技能，重点是让某个高频动作拥有相对稳定的处理方式。

但我越来越觉得，智能体和 skill 不是越多越好。

如果前面的资料没有整理，判断标准没有说清楚，流程本身也没有跑通，那么封装出来的工具只会让混乱跑得更快。

所以我的顺序通常是：

先找到最常发生、最容易卡住的任务，再梳理它需要什么资料和判断标准，跑通几次之后，才考虑把其中稳定的部分封装起来。

我现在想做的事情

现在，我把自己定位为 AI 创意生产系统搭建者。

我关注的已经不只是某个工具好不好用，而是它应该放在整个工作流程的哪一步，前面需要准备什么，后面要交付什么，以及哪些经验值得被记录下来。

我也开始帮助设计师、内容创作者和小团队，整理散乱的经验、项目资料、个人表达和业务流程，把它们逐步搭成 AI 可以调用的知识库与工作流系统。

如果某个高频动作已经比较稳定，也可以继续按照真实需求，把它封装成智能体或 skill。

这并不是把所有事情都交给 AI，而是把原本反复解释、反复查找、反复判断的部分整理清楚，让人把时间放回更需要经验和判断的地方。

我开始做这件事，是因为我太熟悉那种状态：

资料明明存在，却怎么都找不到。

案例明明做过，写文章时却想不起来。

AI 明明能生成内容，结果却总不像自己。

每天都在使用工具，却没有形成一套可以重复运行的工作方式。

如果你也有类似的问题，可能暂时不需要继续收藏更多工具。你可以先盘点一下：自己每天最重复的任务是什么，哪些资料总要重新找，哪些判断标准还只存在脑子里。

我整理了一份《你的 AI 知识库到底该先搭什么？一页纸自测清单》，可以帮助你判断当前最适合先整理哪一部分。

在公众号「轻歌里AIGC」后台回复“自测”，即可领取。

如果你正在整理自己的知识库、AI 工作流，或者想把某个高频任务做成智能体或 skill，也可以留言告诉我你目前最卡的环节。

系统不是一天搭完的，但每整理清楚一个真实任务，下一次工作就会少一点重复。

感谢您能看到这里。觉得有用？点赞、在看、转发，三连支持。