迁移至 Baklib 前的 5 个关键考量
AI 时代的企业数字化，你不再需要一个工具，而是能够全流程解决问题的方案
Baklib 作为 AI 原生的内容云( Content Cloud) 与体验云(Experience Cloud)，不仅提供结构化内容生产与多渠道交付，更把 DAM（数字资产管理）、AI 检索、个性化前端与合规治理整合为一体化体系。迁移前，请围绕以下 5 个关键问题进行系统评估，确保“从工具替换”升级为“能力跃迁”。
1. 你的目标是什么？
首先需要明确您希望达成的目标。如果现有工具无法满足需求（例如需要发布至网页或移动设备），那么您就拥有了迁移至 Baklib 的充分理由。但若仅仅是转换现有内容而未充分利用 Baklib 的进阶功能，建议进行更深入的技术评估。如果你的目标仅是把文档上线，那么任何 CMS 都能做到。但若你希望：
以结构化建模与单一信源实现大规模复用与差异化发布
让知识库从“存文章”转为“交付答案”，显著减少询问、提升自助解答
在多语言、多地区、多人群场景下进行隐私与合规可配置治理
用数据闭环衡量内容对获客、转化、留存的真实贡献
那么，Baklib 的 AI 原生架构与统一云能力，才是能让内容资产持续产生复利的正确方向。
2. 准备工作如何做？
Baklib 采用模块化创作理念，将内容拆解为独立的知识单元。这种架构让内容分类管理变得清晰高效，并能通过智能标签实现多场景内容复用。在迁移前对文档进行模块化重构至关重要。
清理现有文档模板是另一项关键准备工作。通过移除冗余标签与非标元素，可显著提升向 Baklib 平台迁移的效率。
结构化拆分：将长文档解构为“主题—片段—变量”三层，建立单一信源与条件化内容（受众、版本、语言）。
DAM 清理与编目：清理冗余文件与非标格式；为图片、视频、附件等资产建立元数据、分类与标签体系，保障可检索与可复用。
术语与一致性：创建术语库与翻译记忆，确保跨区域、跨团队的一致表达。
交叉引用与依赖图谱：明确主题之间的链接与依赖，便于聚合项目与统一发布时保持架构完整。
3. 需要哪些发布形式？
核心环节是规划内容输出场景，建议绘制现有文档与发布渠道的对应关系图。初期可聚焦核心场景的快速上线，但提前规划未来多端发布需求（如通过 Baklib 生成响应式官网、多语言站群、智能帮助中心等），将直接影响模板设计策略。请绘制“内容类型—受众—渠道—策略”的编排图，重点关注：
渠道：网站门户、嵌入式 SDK、开发者中心、帮助中心、移动端等统一投递
策略：人群差异化曝光、版本与语言切换、隐私与合规策略
体验：语义检索与意图识别，将用户问题直接转化为“答案级”交付，而非长篇文章
数据：从曝光、点击到解答闭环的全链路指标，驱动内容持续优化
4. 模板与呈现
Baklib 的模板样式设计关乎最终呈现效果，建议由具备前端开发经验的人员负责。熟练掌握 HTML 与 Liquid 的开发团队，能充分发挥 Baklib 在品牌官网、产品文档、帮助中心等场景的视觉定制能力。
设计系统：以 TailwindCSS 的设计令牌与原子化类统一品牌视觉，主项目承载主题皮肤，子项目继承，聚合发布保持跨产品线一致体验。
输出层增强：用 Baklib Liquid 进行模板与条件渲染，在页面层实现动态片段、可访问性提示、跨语言切换与行为响应。
可访问性与响应式：把无障碍规则与组件化设计内化为工程能力，确保在任何设备与网络环境下的稳定体验。
当然，Baklib 悉心为开发人员准备有开发教程，一般对于前端开发人员来讲，通过我们 2 个课时的培训就可以完全掌握：https://dev.baklib.cn/
5. 迁移执行与质量管理
如果已对前述问题做出充分准备，实际迁移过程将非常顺畅。当您完成内容结构化准备、确保文档符合"主题化"标准、明确输出形式并建立统一的模板样式后，剩余工作便会水到渠成。
自动化导入：使用 Baklib 的批量导入与转换工具，将 Word/Excel/HTML 等历史内容快速结构化为主题与片段。
聚合项目与统一发布：以非绑定主控聚合项目统筹子项目内容，保留原生目录骨架，同时实现统一构建与云端发布。
质量与合规：在编辑态启用可读性评估、术语一致性检测、链接有效性扫描与敏感信息识别，确保上线前质量稳定。
版本与变更管理：以“内容—资产—模板”多维度版本治理实现可审计与可回滚，让迭代成为常态、不是风险。
迁移到 Baklib 不只是更换工具，而是升级你的内容操作系统。通过结构化建模、DAM 资产治理、TailwindCSS 设计体验与 Baklib Liquid 的输出增强，再叠加 AI 原生的语义检索与个性化答案，你将把“资源—内容—体验”三层能力统一为可复用、可治理、可增量的企业级系统，让每一份知识资产都具备可衡量的业务价值。
