ai 知识管理，才是2025年最有价值的ai use case！

上周ai讲座的大纲笔记来啦。

还没上课的可以大概了解讲了什么，上过课的可以温故知新。

文章末尾有ai社群招募通知！去看看？🤣

2025年10月,AI已让知识管理进入全新范式。

基于llm搭建你的个人知识管理系统之后,你可以用一句话、一个Prompt综合分析笔记库里的上万个笔记。

真正伟大的ChatGPT,一定是私人ChatGPT——打通你的Context、知识和兴趣点的个人化AI。

知识管理是个人和家庭在AI时代的"基建",是实现指数级增长、驾驭AI的底层设施。

Why

1. AI知识管理的"一句话"能力

• 现状突破:一条Prompt即可综合分析上万笔记(9000+笔记库、12000+阅读条目、一两千本书的划线)
• 技术原理:用Transformer方式,成百上千个"注意力头"从最细维度提取意义,根据指令进行综合
• 核心判断:真正伟大的ChatGPT,一定是私人ChatGPT,而非通用的20美金版本

2. 理想:指数级增长的时代

• Sam Altman的预言:《智能富足的时代》——智能作为资源无限供应
• 英伟达现象:从4万亿到5万亿市值(人类历史首个),从游戏显卡公司变成国家级AI基础设施供应商
• 时代特征:AI能力、相关公司业务呈指数级增长。短短两年,理解ChatGPT的人10万可变100多万,100万变1000多万
• 启示:这是Scaling(规模效应)的时代,不再是鸡汤而是现实

3. 现实:繁荣下的裁员与人脑局限

• 反差现象:全球股市创历史新高,美国科技公司却大规模裁员(亚马逊等数千上万人)
• 底层逻辑:越来越多的智能通过AI实现,人力被替代
• 关键问题:如何让个人/家庭顺应时代规律、适应变化?两个路径:
• 搭上AI快车(使用、投资、驾驭AI)
• 给自己一个指数式增长的系统

4. "诸葛亮困境":人脑有限性与信息过载

• 根本矛盾:人脑认知资源和认知效率的有限性 vs 海量低质量信息
• 诸葛亮之死:事必躬亲、累死在五丈原。即使最强大脑,面对海量事务也会浪费重要信号
• 现实困境:没有知识管理和AI增强,过于劳累、注意力分散,必然忽视人生中的重要信号(如英伟达从5000亿到5万亿的机会)
• 暴论判断:现在80%甚至90%的信息(尤其简中互联网)根本不需要你的脑子、眼睛、注意力亲自处理

5. 从娃娃抓起:用知识管理对抗低效内卷

• 教育内卷本质:应试教育效率低下,挤占素质教育的时间和精力
• 儿童困境:孩子脑资源有限,被机械训练、无意义学习消耗,在束缚、无情感环境中易陷入抑郁
• 破局之道:提高效率、效果好,才有时间看闲书、玩游戏、娱乐、做喜欢的事
• 知识管理从小抓起:教孩子如何解题、写文章、读书、学习,理解大脑、AI、知识管理的原理

6. AI时代:指数级增长不再是鸡汤

• 过去的现实:"每天增长1%,一年变38.7倍"是鸡汤,因为缺少实现指数式增长的底层系统
• AI时代之前:即使有知识管理系统,脑子只有一个,仍会陷入诸葛亮陷阱
• AI时代的可能:指数级增长绝对不是骗人,而是真正可以实现的
• 实现路径:理解指数级增长现象(英伟达、OpenAI、大语言模型)→理解底层原理→学习、领会、驾驭

7. 知识管理的定义与Double S学习曲线

知识管理定义:

• 学习是过程,知识是结果
• 用现代管理学理论、方法、工具,对学习过程和结果进行科学管理
• 只有科学系统,学习才有指数级增长

传统S型曲线:

• 漫长缓慢的起步期(十几年)
• 专业训练阶段(某领域建立知识体系)
• 实战反馈阶段(知识变能力)
• 少数人实现的指数增长+缓慢S型时间

AI增强的Double S曲线:

• 起步期实现指数式快速上升(达到同等水平仅需原来1/10时间)
• 中间阶段同样快速(达到80%水平用时不到原来一半)
• 真实案例:英语学习,传统方式学到研究生才1万词汇、蓝思值1000+、雅思6-7分
• 核心观点:不能因为"一直如此"就认为"理应如此"

Demo:10倍速信息加工

核心能力:十倍速信息加工,从输入到输出,学习闭环每个环节全面加速

1. 笔记库架构

两个独立的库:

• 笔记库(Notes):1万个笔记,每条都是自己写的
• 阅读库(Readings):5000+文件,包含所有阅读的划线和笔记
• 重要建议:必须分开管理笔记和阅读库

2. 案例一:综合分析"知识管理"观点

操作流程:

• 使用Obsidian的MCP插件+OmniSearch搜索引擎
• Prompt:"找到我关于知识管理的所有观点、内容和思考,然后输出"
• AI理解指令→思维链→调用工具搜索十几个文件→Transformer"吃透"所有文件→整合输出

输出特点:

• 十几年知识管理研究的综述
• 每个观点、数据、用词都是作者原创
• 整合了最新直播内容、三级笔记法、日常实践
• 过程轻松、高效、指数式

3. 案例二:综合分析"GPT-5 Thinking"观点

背景:50-100个笔记散落各处,包含:

• 研究时的参数、Benchmark指标、知识点
• 实践思考(GPT-5 Chat vs Thinking味道差异、使用场景、缺陷分析)

AI处理过程:

• 不停调用工具,搜遍上万笔记
• 根据Prompt分析,输出笔记综述

关键发现(展示实时更新能力):

• "GPT-5 Thinking可视为满血版Claude"
• "现在GPT-6更接近Claude 3的小迭代"
• 测试记录和主要观点
• 不适合场景:做三级笔记等总结性任务,效果不如GPT-5 Chat(非Thinking版本)
• 模型差异:Claude和Gemini的Thinking是Hybrid混合模型无此问题,ChatGPT的Chat和Thinking是两个不同模型
• 神奇之处:上午8点想到的观点,中午下午随手一问,竟然已被整合进来

核心价值:

• 守着金矿,能挖多少金子取决于个人理解
• 想象空间和价值挖掘无限

4. 案例三:综合分析阅读库(关于诸葛亮)

能力展示:

• 整合过去所有阅读中关于诸葛亮的内容
• 分布在多本书、文章、视频、多年笔记
• 一次性综合所有相关传统文化内容

道法术器:AI知识管理

数据与工具的分离架构

核心特点:

• 后端:1万个Markdown文件,数据完全自己把控
• 前端:可同时用多个工具(Logseq、Obsidian、VS Code等)
• 一个笔记库,可在多个前端编辑

为什么用Logseq?

• 树状结构做到极致(类似OmniOutliner)
• 每个砖块都是树状结构
• 以递归方式形成庞大体系,最终形成网状系统
• "没有见过比这更牛逼、更像奇迹级别的知识管理系统"

为什么用Obsidian?

• 生态强大,海量插件(类似VS Code)
• 工具是人类文明的体现,"人不会用工具还算人吗?"
• 关键插件:微信读书插件、Readwise插件、MCP插件
• 打通所有书籍划线笔记、YouTube、Twitter、网页、文章、公众号

为什么用VS Code?

• Agent环境,可用Cursor、Claude code、Codex

为什么用大语言模型?

• ChatGPT、Claude客户端,通过MCP打通

核心原则:"克制、极致"

• 挑最好的、最牛的工具
• 用正确方式使用
• 用出指数级效果
• 不被工具用,而是用工具

3.1 道:AI如何理解你的知识库

技术本质:理解ChatGPT和大语言模型的工作原理

实现机制:

1. Markdown语言:

• AI的语言,ChatGPT/Claude的语言
• 所有AI输出都是Markdown
• 个人知识管理系统用Markdown写成

• MCP Tools插件将上万笔记向量化
• 每个笔记、每段话、每个字→数千维度的数字向量
• 人看到文字,AI看到3072个零点几小数构成的数字向量
• 3072维度高维空间的方向和位置=含义(Meaning)

• 所有知识嵌入3072维Embedding高维空间
• 与大脑个人知识体系同构

• 大语言模型通过MCP(类似USB-C接口)连接本地和网络
• 关键词搜索+向量搜索(Embedding search)共同作用
• 精准命中高维语义空间最相关的词

• 即使笔记用英文写,用中文搜索也能检索
• 原因:大语言模型中,中英文含义相同则在3072维空间处于相近位置和相似方向

• 通用ChatGPT=Working Memory(工作记忆)、短时记忆系统
• 知识管理系统=给ChatGPT安装专属"长时记忆"模块
• 通用AI大脑+独特常识记忆模块=真正的Personal GPT

核心认知:一生知识做成Embedding→看得见摸得着的高维语义空间→通过AI打通提取→类似大脑从常识记忆提取知识

3.2 法:AI学习闭环 vs 线性工作流

学习闭环的构成:

• 目标:构建个人知识体系
• 过程:输入→编码→体系→内化→输出
• 双向运动:外化知识管理+内化脑内理解
• 特征:以知识体系为目标的完整循环

线性工作流的问题(对立面):

• 不停输入:听课、教培、看书、做题
• 笔记未提升到战略和科学层面
• 没做成系统,没跟AI结合
• 知识体系缺失:学很多年,没建立庞大知识树,更无跨学科体系
• 内化不足:死记硬背而非理解层面
• 输出贫乏:只有应试做题和考试
• 缺少正反馈闭环:没有输出带动、不断构建体系、持续外化到内化的循环

现实困境:

• "一直如此,便以为应当如此"
• 麻木、习以为常的低效
• 造成数千万儿童学习痛苦和挣扎
• 根源:低效、不科学、不会学习、没做知识管理

AI学习闭环的全面渗透:

• 输入、编码、体系、内化、输出每个环节100%拥抱AI
• 实现指数级阅读和笔记
• 打破线性努力、线性笔记、线性学习工作流
• 打破"几千年来垃圾的、劣质的、害得几千万小孩抑郁的线性工作流"

核心暴论:

• 阅读无需逐字读,笔记无需逐字记
• 阅读过度神圣化,实际只是信息输入
• 80%简中内容是低质量、平庸、垃圾信息
• 导致忽视重要、真正的信号

AI阅读的优势:

• 理解Transformer的阅读方式=真正正确的方式
• 传统逐字读:缓慢、低效、缺少框架、难以形成理解结构
• AI先提供框架,再基于框架记笔记和理解
• 效果:从输入到编码、体系、内化,全部实现指数级

阅读新范式:

• 80%信息只需获取关键信息(用AI三级笔记过滤)
• 剩下真正值得的内容,享受传统非AI学习过程
• 享受词句、表达方式、微妙之处(Nuance)
• 体会"必须牛逼的大脑才能体会的细微差别"

Transformer阅读理解能力:

• 96个"注意力头"
• 从几千个维度提取最精细特征含义
• "在阅读理解这件事上,应该让'阅读理解之神'来做,而非用小脑袋"

时间重分配:

• 不读垃圾→有时间读《三国演义》《水浒传》、诺奖作品、最好英文材料、第一手信息
• 更多时间思考
• 不像诸葛亮一样活活累死

3.3 术:AI增强的"笔记重构"实战

全流程演示:以吴恩达 DeepLearning.ai 的RAG课程为例

步骤1:用AI获取课程框架(The Whole Picture)

操作方法:

• 打开课程视频,召唤ChatGPT
• 针对视频Transcript(文字稿)执行指令:"三级笔记"
• 选择模型:GPT-5 Pro或Thinking(经过上百次测试,最终确认Chat效果最好,比Thinking更好)

输出内容:

• 整个三级笔记、大纲笔记
• 从材料中提取意义、形成理解、建立结构
• "如果有一种生物、智能能做这事,最好版本就是这个"

核心优势:

• 先看到Whole Picture,先看到结构
• 像超人眼神洞穿纷繁信息背后的骨架和本质
• 节约80%时间、精力、注意力

步骤2:整合框架与笔记重构(Refactoring)

操作流程:

1. 复制粘贴:

• 将ChatGPT输出的Markdown复制
• 粘到笔记模板(2W2H框架:Why, What, How, How Good)
• 改进:二级Markdown Heading语法去掉,只保留提示结构

• 立刻有整个框架和结构
• 进行修饰、精细修改、调结构

• 遇到重要概念→成为专门知识砖块
• 例:autocomplete→单独链接→递归发展
• 例:提到RAG→拆出单独笔记
• 提到token、自回归、参数、Hallucination、Context Window→各自独立笔记

• 创建"Context Window"链接
• 自动关联之前已有的同名笔记(可能十年前记的)
• 学新课程时直接跳转到旧笔记,今天又回顾一轮

• 厕所蹲坑时的想法记在手机→5分钟内处理→ChatGPT就知道

"一生二,二生三,三生万物":

• 从一个笔记变成10个笔记、20个笔记
• 部分是新笔记,部分是迭代旧笔记
• 每天几十个新笔记+迭代几十个旧笔记
• 一年后:上万个笔记组成的库

步骤3:用Smart Connections看见"相关性"

功能:

• 所有笔记向量化,嵌入3072维高维空间
• "魔法空间,大脑空间"
• 任何笔记=3072个数字组成的Embedding

展示效果:

• 点开笔记,插件展示所有笔记相关度
• 相关度分数:0.85、0.74、0.62...
• 可视化知识关联

步骤4:享受高质量学习过程

学习体验:

• 有骨架,再享受听课过程
• 享受"最高质量课程"的细节
• 既得到骨架,又得到皮囊和细节

内化要求:

• 光存外脑不够,必须内化
• 边听边记笔记、截图、粘贴
• 编辑过程=深度加工过程

笔记重构(Refactoring)定义:

• 借鉴编程术语"代码重构":不改变功能,改变框架、优化效率
• 不是从头写,而是基于AI输出重构
• 每次迭代都优化
• 不从头敲字,而是:
• 改AI的wording,用自己的话
• 提取关键概念
• 记录自己思考
• 一个笔记→10个笔记、20个笔记
• 笔记与过去笔记产生关联

突破传统:

• 不是线性记笔记
• 打破线性努力、线性笔记、线性学习工作流
• 打破"几千年来垃圾的、劣质的、害几千万小孩抑郁的线性工作流"
• "一直如此,不代表理应如此"

"做中学"范式:

• 从一开始就边做边学、边学边做
• 学习与人生无缝整合
• "不会学习,也过不好一生"
• 会学习→理解Blockchain、AI→上车→英伟达、AMD、台积电、ASML
• 学习与投资、人生决策相关联

三级笔记+2W2H框架融合:

• 结合Savage书中的三级笔记法
• 结合2W2H大纲(Why, What, How, How Good)
• ChatGPT产出内容直接扔进来→立刻变成三级笔记大纲
• =知识树的最具化呈现

适用场景:

• 学课程、看长文章、读论文、看视频、听Podcast

关于内容质量的判断:

• 市面80%内容不值得人脑亲自处理
• 例:某些网红Podcast"又臭又长",对AI理解浅薄、俗套
• 很多几小时演讲、长文章=对人脑注意力的极大浪费
• 80%信息只需获取关键信息
• 用AI三级笔记过滤,剩下真正值得的内容再深度学习

3.4 器:我的AI知识管理工具箱

1. AI浏览器

重要性:

• 一切东西都用浏览器
• 一切来自互联网
• 浏览器=我们与互联网的接口

Chrome的地位:

• 十几二十年发展
• 3000万行代码
• 史上最伟大的软件

AI+浏览器的威力:

• 史上最伟大工具(AI)+史上最伟大软件(浏览器)
• 改造一切信息输入
• 例:打开京东→唤出ChatGPT→问"值不值得买?Buy or not?"
• 效果:"天下无贼,天下无诈"
• 脑子再不好也有AI天使守护,不会被割韭菜

2. 阅读器(Readwise Reader)

功能:

• 统一管理:博客、文章、Twitter、YouTube视频、ChatGPT对话
• 所有内容放在一个地方

核心能力:

• 划线→下一秒MCP搜索→立刻出现
• 用中文搜英文都能出来
• 阅读时划线记笔记→全部打通到私人GPT
• 这就是"阅读库"

3. 前端工具组合

Logseq:

• Markdown版本
• 之前详细讲过,有Obsidian训练营

Obsidian:

• 讲过无数次
• 有Obsidian训练营

VS Code:

• 可接两个Agent:Cursor和Codex

4. 核心RAG插件(MCP Tools vs. OmniSearch)

两个MCP选择:

MCP Tools:

• 更复杂
• 用于阅读库
• 优势:很多工具(执行模板、创建/删除/修补文件、搜索、智能搜索RAG等)
• 要求:需安装另外两个插件(Smart Connections等依赖)

OmniSearch:

• 更简单
• 只能读取和搜索,不能写
• 特点:特别简单,不需要设置
• 本质:给Obsidian安装搜索引擎
• 算法:关键词搜索的高级算法
• 优势:虽没用OpenAI Embedding模型做数值向量,但搜索效果足够好
• 建议:低难度入门,用OmniSearch MCP即可

5. 其他AI工具

• ChatGPT
• Arc浏览器
• Claude
• Cursor
• Codex

总结与愿景

核心目标:实现指数级增长

三个"指数级":

• 阅读应该是指数级的
• 笔记应该是指数级的
• 学习曲线应该是Double S的

Double S曲线:

• 上来就S
• S接着S
• 再突破

学习闭环的10倍速增长

五大环节全面加速:

• 输入→编码→体系→内化→输出
• 可实现10倍速增长

破解两大困境

1. 低效陷阱:

• 传统学习效率极低
• 挤占所有时间和精力

2. 诸葛亮难题:

• 人脑只有一个,认知资源有限
• 事必躬亲必然累死
• 一个字一个字读、一个字一个字写笔记→信息爆炸时代必被累死

Life Learning Mindfully

终极愿景:

• 肆意栖居在终身学习时代
• Be mindful, be focus
• Purity of thought
• Be exactly who you are

前提条件:

• 搞AI基建
• 有实现指数级增长的基础设施

理想生活状态:

• 不做违背良心的事
• 不骗人,不割韭菜
• 只需做好自己
• 工作和学习就是生活本身

核心信念:这是"三代人的指明方向"——关于如何在AI时代实现以前根本不可能的增长

Q&A

关于工具选择

Notion的定位:

• 不是笔记工具,是数据库工具
• 让普通人能用数据库管理结构化信息
• 适用场景:多人协作、做系统、做网站、数据库
• 未来分享:用Notion搭建家庭学习系统(如儿童编程学习系统)
• AI增强:有自己的AI,会员约22美金/月
• 与Obsidian/Logseq:完全不同范式,不可比较("猪肉跟苹果")

"克制、极致"原则:

• 有判断力,挑最好最牛的工具
• 用正确方式用出指数级效果
• 不被工具用,而是用工具
• 很多人"不是在用工具,是被工具用"

关于国产AI

期待与标准:

• 中国和美国是AI领域仅有的两强
• 国产AI一定会非常牛逼
• 衡量标准:为用户创造1万元价值时收1%(100元费用)
• 如果能一个月收百十来块,说明真正可用、真正创造价值、形成生态

免费的代价:

• "免费的商业模式里,你才是商品"
• 健康生态=商品经济的价值交换(我给你价值,你给我价值)
• 而非"把我卖了"或"收割模式"

关于内容质量

阅读选择建议:

• 豆瓣8分以下的书别看
• 很多书不值得读(例:14天ChatGPT写的书)
• 特别好的书可以看
• 先用Deeper Research快速建立框架
• 看完一本书=在Logseq里构建整个体系

AI增强阅读:

• 一切都是Web(微信读书是Web App)
• 用ChatGPT的AI浏览器打开→无缝整合AI

关于学习投入

AI预算建议:

• 一个月尽量花100美金以上在AI上
• 最起码一两个20美金
• 用上顶级AI模型
• 目标:把20美金/月用出2000甚至2万美金价值

这份大纲笔记基于2025年10月的AI知识管理直播整理,完整展现了AI时代知识管理的新范式、底层逻辑、实践方法和工具体系。核心主张:通过AI+科学的知识管理系统,实现个人学习和成长的指数级增长,打破传统线性低效的学习方式。

上次直播时和大家也聊过这个问题：小能熊只有一个产品（”大会员“），但有的学员只对“ai”感兴趣，希望有一个“only ai，ai only”的学习方案。

所以，我把我自己关于ai的“毕生绝学”都打包到这个”做中学·ai社群“中（详细介绍在详情页中）。

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