从执行者到架构师

我们正处在一个非凡的时刻，AI 的多数失败已不再源于技术本身的局限。

它们是情境缺失——AI 对你、你的工作、你的项目，以及你偏好的执行方式了解不足。

正如我在上周的直播中所谈到的，LLM 无法直接获取大量详细信息，只能依赖从信息中提炼的统计模式。因此，我们需要提供输入——笔记、文档、写作、示例——这样它们的输出才能超越互联网的平均水平。

棘手之处，也是鲜有人意识到的一点，在于情境并非免费。如果它是免费的，你大可将电脑、硬盘、云盘里的所有内容一股脑交给 AI，并相信它能自行整理并理解一切。

但事实远非如此。

正如近期研究所记录，现代 LLM 在其上下文窗口仅填充约 30-40% 时就开始失效。它们会遗忘关键细节，错失想法间的明显联系，并在冲突信息中迷失方向。

这一现象被称为“情境腐烂”，且随时间推移，情况只会愈发严重，而非好转。

在任何时刻，你能提供给 AI 的情境总是有限的——大约只有 40,000 至 50,000 词。这意味着你必须精心筛选，并将其拆分为模块化部分，仅在需要时加载。

（最佳实践方法正是 The AI Second Brain 课程的主题，该课程将于 9 月 17 日启动。）

你可能会问：“我为什么要费这番功夫？”

因为它对AI输出的结果有着天壤之别的影响，从最简单的问题到最复杂的任务皆是如此。

它给出的建议会更加贴切，因为它了解你正在进行的项目或产品的细节。

你可以大幅提速，因为总能从上次停下的地方继续，无需重新解释。

协作更顺畅，因为与你共事的每个人（无论是人类还是AI）都在同一背景下工作。

工作质量更上一层楼，因为所有AI协作者都遵循一套一致的标准。

知识得以保存与复用，因为决策背后的逻辑被记录下来，未来所有AI交互都会借鉴这些内容。

你将时间投入到更具创造性、战略性和高杠杆的任务上，因为AI按你设定的规则处理繁琐的常规工作。

你的竞争地位——无论是作为组织内的员工、自由职业者还是企业主——都会得到加强，因为你每天都在运用全部人生经历、知识和专业技能的杠杆效应。

这一切听起来很美好，但需要你付出一些东西。你必须转变身份：从前线辛勤劳作的执行者，变为系统的架构师。

你必须成为一位情境架构师。掌握提供什么信息、何时提供，以及如何构建你的数字生活，使AI能够顺利驾驭。

（我也会教你如何做到这一点。）

PKM和数字笔记的基础依然至关重要。 若未先捕获情境，便无法利用它。我们多年来讨论的许多理念和技术仍然适用，只是为新时代做了微调。

是时候在既有成果上更进一步了，利用一项技术来扩展和增强你的生产力与创造力，让你已有的任何数据都变得前所未有的易于访问和实用。