# AI 知识库
-
TRAE Work + Baklib，实现你的知识持久化
先说结论，Agent 办公工具可以换，你的知识底座不能跟着换，因为你选的从来不是这一个月用哪家的界面，而是这一个月里产生的知识最后流到哪里，所以我的做法是让 TRAE Work 负责把活干完，再让 Baklib 把这次干完的东西留下来，这样你以后换成别的 Agent，知识也还在自己家里，这也就是我说的知识持久化。 -
OpenClaw + Baklib，实现你的知识持久化
先说结论，AI 工具的热度你永远蹭不完，蹭来的那一阵体验会过气，攒下来的知识不会，所以我的做法是让 OpenClaw 负责把活干完，再让 Baklib 把这次干完的东西留下来，这样这只今年开年很火的小龙虾给你的，就不只是朋友圈里的一阵爽感，还有公司下次还能调用的知识，这也就是我说的知识持久化。 -
知识保留：如何在工作中获取和保存知识
作为人类，我们天生善于遗忘。根据所谓的“遗忘曲线”理论，人们在一小时内往往会忘记约50%听到的信息。 -
2026 年，企业数字化转型首先考虑接入 Baklib 的 10 个理由
而如何管理好/准备好这些数据，是每个企业面临的挑战。Baklib 是 AI 驱动的知识管理与发布平台，强调一个知识库多种呈现形态。 -
Codex CLI + Baklib，实现你的知识持久化
先说结论，Agent 在终端里跑得越欢，产出蒸发得越快，因为你一条指令下去它就能自己读代码、改文件、跑测试，甚至半夜没人盯着也能把一批任务跑完，可真正有价值的结论常常就停在那一屏回滚里，所以我的做法是让 Codex CLI 负责把活干完，再让 Baklib 把这次干完的东西留下来，交互的时候走对话，无人值守的时候走脚本 -
什么是数字体验成熟度，以及数字成熟度的模型计算和实现方法
第 1 阶段、第 2 阶段以及在某种程度上第 3 阶段的收益可以通过有限的企业内容战略来实现。Baklib 是 AI 驱动的知识管理与发布平台，强调一个知识库多种呈现形态。 -
ChatGPT + Baklib，实现你的知识持久化
先说结论，到了现在这个阶段，生成能力本身已经越来越不值钱了，真正稀缺的是你有没有能力把改过的东西沉淀下来，并且让该看的人在外面打得开，所以我的做法是让 ChatGPT 负责把文案和文档做出来，再让 Baklib 把这次做出来的东西留下来，需要给客户看的再发到独立域名的文档站上，这样出海团队的每一次对话，都会变成公司和下 -
没有正式文档团队，41% 零 AI 功能上线
先说结论：你公司的 AI 功能迟迟上不了线，问题可能不在技术，在组织。海外一项千人规模的行业调研显示：22% 的组织没有正式的文档团队，而这些没有正式团队的公司里，41% 一个 AI 功能都没有上线。有正式文档职能的组织，在 AI 采用、创作和治理上全面领先。
