WorkBuddy + Baklib，实现你的知识持久化
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 时代，生成能力是最不值钱的，真正稀缺的是沉淀能力。我的方案是 WorkBuddy 加 Baklib，中间用 MCP 打通——WorkBuddy 负责干活，Baklib 负责记住，让你的每一次 AI 对话，都沉淀成公司的知识资产。这就是知识持久化。下面我用我的一天，给你拆解。
为什么这么说？上周我用 WorkBuddy 写了一份客户方案，Agent 跑得特别顺，改到第五版已经很完美了。然后我关掉了那个会话。这周一客户再来问细节，我重新起了一个任务，把需求原样又描述了一遍——它干干净净地给我写了个全新的版本，前五版积累的所有上下文，归零。
那一刻我突然意识到：我们现在让 Agent 干的活越来越多，但沉淀下来的知识越来越少。所有产出都躺在会话记录里，任务一关，全蒸发。员工离职，会话记录带不走；工具一换，上下文全丢。这对个人是麻烦，对企业，是资产在流失。
所以今天我给你看一下，我现在的一天是怎么干活的。两个工具：WorkBuddy 是干活的 Agent，Baklib 是存知识的底座，MCP 把它们连起来。
上午十点，开完产品评审会。以前会议纪要我拖三天才写，现在我把要点扔给 WorkBuddy，它整理成结构化的纪要——结论、待办、责任人，分得清清楚楚。关键是下一步：它不把这份纪要留在会话里，而是通过 MCP 直接写进 Baklib 知识库对应的项目空间，自动归档、打好标签。从开会到入库，五分钟。
中午，客户问了一个配置问题。我让 WorkBuddy 先去查 Baklib——一搜，这个问题去年出现过，文档里有，只是写得太散。它把旧文档拼起来，补上这次的新情况，生成一份完整的 FAQ。我过了一眼，改了两句，确认入库。这份知识，从“在我脑子里”变成了“全公司都能搜到”。
下午写方案，还是 WorkBuddy 来起草，但这次每一版产出，落地的地方不是会话框，是 Baklib。第五版和第四版的差异、客户的特殊要求、我们为什么这样设计——全都在库里留了痕。下次任何人接手这个客户，打开知识库，上下文立刻就位，不需要我交接一个字。
一天下来，你发现这套流程的分工很清楚：WorkBuddy 负责生产和加工，人负责确认和把关，Baklib 负责持久化。三个环节，一个都不缺。
回到开头那个结论：Agent 越来越强，今天能写方案，明天能跑项目，生成能力只会越来越便宜。真正稀缺的是沉淀能力：把每次会话里的产出，变成可检索、可复用、可传承的企业资产。工具会换，模型会换，员工会流动，但知识库里的东西，只会越攒越厚。
这就是我说的知识持久化：不是“Agent 帮我干过活”，而是“公司拥有这份知识”。
WorkBuddy 加 Baklib，一个负责干活，一个负责记住。你的知识，值得被持久化。
