AI 知识节点
一片片长在花园里的认知。每个节点都是我对一个概念的真实理解，以及我怎么用它。
AI Agent
已整理能自主拆解任务、调用工具、闭环执行的 AI。
Agent 不只是聊天对象。它能读文件、调用工具、执行步骤；到了这一步，人不再只是提问者，而是任务、边界和验收标准的设计者。
我用它的方式
我给它知识库、项目资料、工具、规则和检查清单。比如做网站时，我负责提需求、测试和验收，AI负责写代码；做内容时，先从知识库取出素材，再进入整理、写作和核对。
实验 · Agent
资料依据：《从 Prompt 到 Context，再到 Loop Engineering》、《普通人学AI，别选错战场》
知识库
已整理把零散资料炼成可复用资产的系统。
知识库不是网盘，也不是收藏夹。它是给 AI 准备的工作现场：记住该记住的，连接该连接的，最后支撑真正的输出。
我用它的方式
我按场景建库、按工作流分文件夹，把选题、素材、文章、案例、读者问题和平台规则放到能被调用的位置。写作前先精准提问，让资料真正为产出服务。
实验 · 第二大脑
资料依据：《你的大脑早就过载了，是时候建一个“第二大脑”了》、《ima+WorkBuddy联动》
上下文工程
已整理决定 AI 表现的上游功夫 —— 喂什么、怎么喂。
上下文工程不是多塞资料，而是让 AI 带着背景、资料和规则来干活。信息太少时，它只能临场猜，最后给出看似正确却无法直接使用的通用答案。
我用它的方式
我会补齐账号定位、读者画像、历史文章、表达风格、素材库、产品方向和平台规则，再交代任务。AI知道我是谁、写给谁、为什么写，输出才更接近真实需要。
实验 · 写书
资料依据：《从 Prompt 到 Context，再到 Loop Engineering》
个人 AI 系统
已整理把工具、知识、工作流拧成你自己的操作系统。
个人 AI 系统不是某一个软件，而是把自己的经验、知识库、上下文、执行工具和复盘机制连接起来。工具会换，长期留下的是自己的资料、方法、案例和判断。
我用它的方式
我让知识库承担长期记忆，让执行工具把任务做出来；自己负责提出真实问题、设计流程、测试结果和最终验收，再把新经验沉淀回知识库。
实验 · 70 后学 AI
资料依据：《Agent不值钱，知识库才值钱》、《ima+WorkBuddy联动》、《普通人学AI，别选错战场》