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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。
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
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。
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。
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做过的东西沉淀下来，所以上期我说知识才是那瓶酒，工具只是瓶子，今天这条讲的是怎么把酒存好，我的做法是让 DeepSeek Harness 负责把活干完，再让 Baklib 把这次干完的东西留下来，这样你的每一次对话，都会变成公司下次还
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发布于：2026-09-18 浏览：992
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