结论先行：AI 时代生成能力最不值钱，稀缺的是沉淀能力。WorkBuddy 干活、Baklib 记住、MCP 打通——用一天真实工作流拆解，让“我问过 AI”变成“公司拥有这份知识”。
先说结论：AI 编程时代，写代码的能力是最不值钱的，真正稀缺的是沉淀能力。Claude Code 负责把活干完，Baklib 负责把这次干完的东西留下来。连上之后，你和它的每一次协作，都变成团队还能再调用的知识。这就是知识持久化。
先说结论：AI 时代，生成能力是最不值钱的，真正稀缺的是沉淀能力。Kimi Work 负责把活干完，Baklib 负责把这次干完的东西留下来。连上之后，你的每一次任务，都变成公司还能再调用的知识。这就是知识持久化。
先说结论，到了 AI IDE 这个阶段，写代码这件事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，所以我的做法是让 Cursor 在编辑器里把活干完，再让 Baklib 把这次干完的东西留下来，这样你和它的每一次结对编程，都会变成团队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，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
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，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 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，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
先说结论，企业知识库用不起来，常常不是因为没有内容，而是员工进不来、权限也对不上，所以我的做法是先把钉钉和 Baklib 的底座打通，员工从钉钉工作台用自己的身份进来，部门跟着公司现在的架构走，站点按部门决定谁能看，人进得来、范围管得住，知识沉淀才有地方发生，前面讲过钉钉 AI 助理怎么帮员工回答问题，今天讲这个库是怎
