好記性，不如寫文檔。

【一】

最近(jin)三年(nian)隨著人(ren)工智(zhi)能的(de)崛(jue)起，伴隨一個非(fei)常熱點的(de)現象。

AI知(zhi)識(shi)(shi)庫成了產品級的(de)文檔，把AI相關的(de)各種知(zhi)識(shi)(shi)做成體(ti)系(xi)化(hua)的(de)教程，會有大量(liang)的(de)關注者，然后圍繞知(zhi)識(shi)(shi)庫和用戶(hu)群(qun)體(ti)，再設計各種附加的(de)業務。

做體(ti)系(xi)化的文檔，過去(qu)更多是在組織規范的企業(ye)里。

2025年的(de)當(dang)下，很(hen)多團隊在維(wei)護自己公開(kai)的(de)AI知識(shi)庫，更(geng)偏向AI教程；很(hen)多大模型廠商直(zhi)接(jie)開(kai)發AI知識(shi)庫產品，借(jie)助(zhu)大模型的(de)信息組(zu)織能力(li)，快速搭建和(he)學習(xi)各種知識(shi)。

今年有(you)個不冷的現象，雖然不清楚(chu)是(shi)不是(shi)算法誆我。

刷(shua)(shua)到(dao)少(shao)量的用(yong)戶(hu)和大V表(biao)達(da)：同(tong)質化(hua)的視頻刷(shua)(shua)不動，內(nei)容開(kai)始(shi)回流文(wen)字以及更加體系化(hua)的知識庫。

有朋友說(shuo)：今年開始看小說(shuo)了(le)。

【二】

對于寫內容這事，因果(guo)關系要從大學年(nian)代(dai)說起。

大學(xue)(xue)計算機老師(shi)布(bu)置的作(zuo)業：要求把他講課的內容筆記，整理好(hao)發布(bu)在博客平臺，那會對流量(liang)沒有絲毫概念，但是班里(li)同學(xue)(xue)人手一個博客賬(zhang)號，玩(wan)的花的自建網(wang)站。

工作(zuo)后也斷斷續續的寫(xie)著，當然寫(xie)的更(geng)多的是公(gong)司文(wen)檔。

在整(zheng)個過程(cheng)(cheng)中，存在一(yi)個很有趣的(de)(de)(de)現象：內容從(cong)最初的(de)(de)(de)細(xi)致(zhi)零(ling)碎，慢慢的(de)(de)(de)走(zou)向(xiang)結構和(he)體系(xi)化，隨(sui)著能力和(he)經驗的(de)(de)(de)積(ji)累，關注的(de)(de)(de)方向(xiang)也會泛化，并非純粹的(de)(de)(de)編程(cheng)(cheng)領域。

過去的十多(duo)年(nian)，人和工具都(dou)在變化著(zhu)。

在(zai)內容記(ji)錄從紙質到電腦(nao)軟件，從電腦(nao)本地到云端(duan)存儲，內容發布也從社區博客轉向(xiang)社媒，再(zai)迭代到直(zhi)接開(kai)源知(zhi)識庫。

過去內(nei)容(rong)的(de)(de)形(xing)式，基本都是整理好再發布，從不準確(que)的(de)(de)直覺來說，內(nei)容(rong)的(de)(de)獲(huo)取極有(you)可能轉向AI即時生成，這一點(dian)大模型的(de)(de)能力已經自證。

礙(ai)于交互(hu)的復(fu)雜性，只是這個過程有點漫(man)長。

2024年接觸過頭(tou)顯的(de)項(xiang)目，其中印象(xiang)最深刻(ke)的(de)交互：在頭(tou)顯設備中模擬(ni)真實空(kong)間建模，然后(hou)借(jie)助大(da)模型生成語音簡介，項(xiang)目主要做的(de)是(shi)科普(pu)場(chang)景，沒有AI加(jia)持之前，普(pu)遍還是(shi)固定的(de)文案和影音。

最近在嘗試幾款(kuan)AI知(zhi)識庫產(chan)品，基本的(de)形式：大模型提供內容(rong)，再轉(zhuan)成文檔。

經常(chang)問AI問題(ti)，會有這樣的痛點(dian)，如果遇到好內容，會很快被其它對話淹沒，再想回頭看看發現很麻煩，如果結合(he)文檔能力，可以直接存儲下來，慢慢整理成系統化的知識。

在GPT5的模型中，可以(yi)通過對話(hua)回溯(su)：

我問過你(ni)哪(na)些(xie)產品(pin)設計的(de)問題(ti)？列(lie)舉你(ni)認為最重(zhong)要的(de)3個。把問題(ti)1你(ni)當時的(de)回答再輸出一次(ci)，要求一樣。

但還(huan)是那句話(hua)老話(hua)：好記(ji)性不如(ru)爛筆頭(tou)。

【三】

在樓(lou)里App一期開發的時候，因為經常拿(na)著項目文檔和朋友(you)討論想法，他們沒太關注內容，紛(fen)紛(fen)把知識庫拷貝一份，拿(na)去當(dang)模版使用。

這就是交(jiao)流的價(jia)值(zhi)，果斷(duan)花時間整(zheng)理，隨著產品上線直接開源。

在(zai)(zai)最后推廣階段(duan)樂(le)呵呵的幻想，產品用(yong)戶肯定破百，知識庫應該也會有(you)個幾十人關注(zhu)，畢(bi)竟(jing)博(bo)客和社媒(mei)的關注(zhu)基數擺在(zai)(zai)那了，不敢(gan)奢望有(you)潑天的流量，結果事與愿違。

產品僅幾(ji)十人(ren)注冊，但項目知識庫(ku)幾(ji)百人(ren)瀏(liu)覽。

咱這個(ge)人主打不矯情(qing)，產品推(tui)廣(guang)的(de)效(xiao)果(guo)不好(hao)就果(guo)斷(duan)停手，知識庫有(you)關注，繼續每周兩(liang)條動態宣傳，然后每天都有(you)十個(ge)八個(ge)的(de)網友，私信獲取文檔地址。

在(zai)產品二(er)期(qi)的(de)開發過程中，參考一期(qi)的(de)推廣經驗，把AI的(de)實踐和(he)使用(yong)經驗，從頭到尾完整的(de)記(ji)錄下(xia)來，會(hui)跟(gen)隨(sui)產品二(er)期(qi)免費開源。

AI知識庫(ku)在計劃之內，只是缺乏實踐經(jing)驗處在擱(ge)置中。

歷(li)經4個月AI產品(pin)的(de)摸爬滾打，對于各(ge)種(zhong)AI工具的(de)使用爐火純青(qing)，涉及(ji)產品(pin)和編程的(de)詳細總結(jie)，以(yi)及(ji)圍繞(rao)項(xiang)目管理的(de)調研做規(gui)劃等，還有日(ri)常各(ge)種(zhong)有用的(de)案例(li)，當然(ran)也包括(kuo)大模型和提(ti)示(shi)詞(ci)等基礎內容(rong)。

有一(yi)(yi)說一(yi)(yi)，做產品的確不擅長，但寫內容卻有十年的經歷了。

【四】

從(cong)學校進入職(zhi)場(chang)的十多(duo)年，在內容這(zhe)個(ge)領域(yu)中(zhong)，算是(shi)完整(zheng)的經(jing)歷過紙媒(mei)、博客、新媒(mei)體、視頻、知識庫(ku)幾個(ge)關鍵迭代。

明(ming)顯的趨勢(shi)：內容門檻(jian)降低，傳播效率(lv)提(ti)高。

當然接觸(chu)的信息零散(san)繁雜，注意力(li)容易被頻繁的拉扯，會讓很(hen)多人(ren)感覺時(shi)間(jian)越(yue)來越(yue)少，內(nei)容創作(zuo)也(ye)從(cong)“我想說(shuo)什么”變成“用戶想看什么”。

隨著AI知識庫的興起，不(bu)確定內容(rong)會(hui)不(bu)會(hui)再次(ci)轉(zhuan)向系(xi)統化。

但有個本質(zhi)的(de)變(bian)化：人工智(zhi)能可以讓普(pu)通(tong)用戶，不(bu)再只(zhi)是信息的(de)讀者，可以成為各種(zhong)知識的(de)使用者，通(tong)過大模型(xing)能快速調取、組合(he)、復用知識。

不再是一篇篇地被動(dong)消費(fei)。

交代一下產品進度：已發布，已上架。

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