好記性，不如寫文檔。

【一】

最近三年(nian)隨(sui)著人工智能的崛起(qi)，伴隨(sui)一個非(fei)常熱點的現象。

AI知識庫成了(le)產品級的(de)(de)文檔，把(ba)AI相關的(de)(de)各種(zhong)知識做成體(ti)系化的(de)(de)教(jiao)程，會有大(da)量的(de)(de)關注者，然(ran)后圍繞知識庫和用戶(hu)群(qun)體(ti)，再設(she)計各種(zhong)附加的(de)(de)業務。

做體系化的文檔，過去(qu)更多是(shi)在組織規范的企業里。

2025年的當下，很多團隊在維護自己公(gong)開的AI知(zhi)識(shi)庫(ku)，更(geng)偏向AI教程；很多大模(mo)型(xing)廠商直(zhi)接(jie)開發AI知(zhi)識(shi)庫(ku)產(chan)品，借助(zhu)大模(mo)型(xing)的信(xin)息組織能力(li)，快速搭(da)建和學(xue)習各種知(zhi)識(shi)。

今年有個不(bu)冷的現象，雖然不(bu)清楚是不(bu)是算法誆我。

刷(shua)到少量的(de)用戶(hu)和大V表達：同質化的(de)視頻刷(shua)不動，內容(rong)開始回流文字(zi)以及更加體系(xi)化的(de)知識(shi)庫。

有朋友說：今(jin)年(nian)開始看小說了(le)。

【二】

對于寫內(nei)容這(zhe)事(shi)，因(yin)果關系要從大學(xue)年(nian)代說起(qi)。

大學計算(suan)機老(lao)師布置(zhi)的(de)(de)作業(ye)：要求把(ba)他講課的(de)(de)內容(rong)筆記，整理好發布在(zai)博(bo)客(ke)平臺，那會對流量沒有絲毫(hao)概念，但是(shi)班里(li)同學人手(shou)一個博(bo)客(ke)賬號，玩的(de)(de)花的(de)(de)自建網站。

工作后也斷斷續續的(de)寫著，當(dang)然寫的(de)更多的(de)是公(gong)司文檔。

在整個(ge)過程中，存在一個(ge)很有(you)趣的(de)(de)現(xian)象(xiang)：內容從最初(chu)的(de)(de)細致(zhi)零碎，慢(man)慢(man)的(de)(de)走向結構和(he)(he)體(ti)系(xi)化(hua)，隨(sui)著能力和(he)(he)經驗的(de)(de)積(ji)累，關注的(de)(de)方向也會泛化(hua)，并非(fei)純粹的(de)(de)編程領域(yu)。

過去的十多年(nian)，人和工具都在(zai)變化(hua)著(zhu)。

在(zai)內容記(ji)錄(lu)從紙質(zhi)到電腦軟件，從電腦本地到云端存儲，內容發布也從社區博客轉(zhuan)向(xiang)社媒，再迭代到直接開源(yuan)知識(shi)庫。

過去(qu)內容(rong)的(de)形式，基本都是整理好再發布，從(cong)不準確的(de)直覺來說(shuo)，內容(rong)的(de)獲取(qu)極有可能轉向(xiang)AI即時(shi)生成，這一(yi)點(dian)大模型的(de)能力已經自(zi)證。

礙于交互(hu)的(de)復雜性，只是這個過(guo)程有點漫長。

2024年接(jie)觸過頭顯的(de)項目(mu)，其中印象最(zui)深刻的(de)交互：在頭顯設備中模(mo)(mo)擬(ni)真實空間建模(mo)(mo)，然后借(jie)助(zhu)大模(mo)(mo)型生成(cheng)語音簡介，項目(mu)主要做的(de)是科(ke)普(pu)場景，沒(mei)有AI加持之前(qian)，普(pu)遍還(huan)是固定(ding)的(de)文案和影音。

最(zui)近在(zai)嘗試幾款AI知(zhi)識(shi)庫產品，基(ji)本(ben)的形式：大模型提(ti)供內容(rong)，再轉成文檔。

經常問AI問題(ti)，會(hui)有(you)這樣的痛點，如果遇到好(hao)內容，會(hui)很快被(bei)其(qi)它(ta)對(dui)話淹沒(mei)，再想回(hui)頭看看發(fa)現(xian)很麻煩，如果結(jie)合文檔能力(li)，可以直接存儲(chu)下來，慢慢整理成系統化的知識。

在GPT5的(de)模型中，可以通過(guo)對話(hua)回(hui)溯：

我問(wen)過你(ni)哪些產品設計(ji)的問(wen)題(ti)？列舉你(ni)認為最重要的3個。把問(wen)題(ti)1你(ni)當時(shi)的回答再輸出一次，要求一樣。

但還(huan)是那句話老話：好記性不如爛筆(bi)頭(tou)。

【三】

在樓里App一(yi)期開發的時候，因為經常拿(na)著項(xiang)目文檔(dang)和朋友討論想法，他們(men)沒太關注內(nei)容，紛(fen)紛(fen)把知識(shi)庫拷(kao)貝一(yi)份，拿(na)去當模版使(shi)用。

這就是交流的價值，果斷花時間整(zheng)理，隨著產品上線直(zhi)接(jie)開源。

在最(zui)后推(tui)廣階段(duan)樂(le)呵(he)呵(he)的幻想，產品(pin)用戶肯定破百，知識庫(ku)應該也會有(you)個幾十人關注，畢竟博客和社媒的關注基數擺在那了，不敢奢望有(you)潑(po)天的流量，結果事與愿(yuan)違。

產品僅幾十人注(zhu)冊，但項目(mu)知識(shi)庫幾百(bai)人瀏覽。

咱這個(ge)人主打不(bu)矯情，產(chan)品(pin)推廣的效果不(bu)好(hao)就果斷停手，知識庫有(you)關(guan)注，繼續(xu)每周兩條動態(tai)宣(xuan)傳，然后每天都有(you)十個(ge)八個(ge)的網友，私信獲取文檔地(di)址。

在產品二(er)期的(de)開(kai)發過程中，參考一期的(de)推廣經驗，把AI的(de)實踐(jian)和(he)使用經驗，從頭到(dao)尾完整的(de)記(ji)錄(lu)下來(lai)，會跟隨產品二(er)期免(mian)費開(kai)源。

AI知識(shi)庫在計劃之內，只是缺(que)乏實踐經驗處在擱置中。

歷經4個月(yue)AI產(chan)品(pin)的(de)摸爬滾打，對于各種AI工(gong)具的(de)使(shi)用(yong)爐火純青，涉(she)及產(chan)品(pin)和編程的(de)詳細(xi)總結，以及圍繞項目(mu)管理的(de)調研做(zuo)規(gui)劃等，還有日常各種有用(yong)的(de)案例，當然也包括大模型和提示詞等基(ji)礎內容。

有一說一，做產品(pin)的確不擅長(chang)，但寫內(nei)容卻有十年的經歷了。

【四】

從學(xue)校進(jin)入(ru)職場的(de)十(shi)多年，在(zai)內容(rong)這個領域中，算是完(wan)整的(de)經(jing)歷過(guo)紙媒、博(bo)客、新媒體、視(shi)頻、知識庫幾個關鍵迭(die)代。

明(ming)顯的趨勢(shi)：內容門檻降低，傳播效率(lv)提高。

當然接觸(chu)的信息零(ling)散繁(fan)雜，注意力容(rong)(rong)易被頻繁(fan)的拉扯，會讓很多人感覺時(shi)間越(yue)來越(yue)少(shao)，內(nei)容(rong)(rong)創作也從“我想(xiang)(xiang)說(shuo)什么”變成“用戶想(xiang)(xiang)看(kan)什么”。

隨著AI知(zhi)識庫(ku)的興起，不確定內容(rong)會不會再次轉(zhuan)向(xiang)系(xi)統(tong)化。

但有個(ge)本質的(de)變化(hua)：人(ren)工智能可(ke)(ke)以讓(rang)普通(tong)用(yong)戶，不再(zai)只是信息(xi)的(de)讀者，可(ke)(ke)以成為(wei)各種知識(shi)的(de)使用(yong)者，通(tong)過大(da)模型能快(kuai)速調取、組合、復用(yong)知識(shi)。

不再(zai)是一篇篇地(di)被動消費。

交代一下產品進(jin)度：已(yi)發布(bu)，已(yi)上(shang)架。

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