人工智能的真正超能力：吸收，而非创造
所有人都用错了人工智能。包括我自己，直到上个月才幡然醒悟。
我们让 AI 写邮件、生成报告、创作内容，但这就像把超级计算机当成打字机用。当我彻底转变思路后，真正的突破才如期而至。
人工智能的超能力不是创造，而是吸收。
创造的陷阱
大多数人使用 AI 的方式是这样的：
“写一篇关于工程领导力的博客文章”
“为这个功能生成代码”
“总结这次会议的要点”
这看似合理，这些任务确实能节省时间，但大家的格局太小了。
我的 Obsidian 知识库包含：→ 三年的日常工程笔记 → 500 多次会议反思 → 数千条关于软件开发的即时感悟 → 我记录的每一处书籍重点和会议洞见
人类穷其一生也读不完这些内容，而 AI 只需几秒就能全部吸收。
吸收的突破
上个月，我将自己的 Obsidian 知识库接入了 AI。提问方式也彻底改变：
不再是 “帮我写点新东西”，而是 “我自己已经发现了什么？”
这是我本周的真实案例：
“过去 50 次一对一沟通中存在哪些规律？”AI 发现，绩效问题总是会在工具投诉前 2-3 周出现。我从未将这些关联起来。
“我对技术债务的看法如何演变？” 结果显示，2023 年 3 月左右，我对技术债务的认知从 “需要修复的问题” 转变为 “关于系统演进的信息”。这是我早已遗忘的范式转变。
“找出 Buffer 的 API 设计与我 carpeta.app 架构之间的关联”AI 呈现了 12 个我在无意识中重复的设计决策，其中有些值得保留，有些则需要重新考量。
知识的复利，唯有可获取方能实现
每一次会议、每一个灵光一现的想法、每一次调试过程，都能让你有所收获。但如果无法检索，这些知识便毫无价值。
传统搜索的局限在于，你必须记住确切的关键词；而人类大脑的局限在于，它本就不是为储存所有信息而设计的。
AI 彻底改变了检索规则：→ 按概念检索，而非关键词 → 跨数年挖掘规律，而非局限于单份文档 → 关联那些被时间和场景分隔的想法
写作从来都不是瓶颈。当有了合适的输入，人类本就擅长创造。
真正的瓶颈一直是吸收 —— 阅读所有信息、记住所有内容、关联所有想法。
构建你的吸收系统
我的配置其实异常简单：
所有内容都存入 Obsidian（会议记录、想法、反思等）
AI 可访问整个知识库
我像咨询研究助理一样，向过去的自己提问
但魔力不在于工具本身，而在于思维模式的转变。
别再把 AI 当成创造者，要把它视为你所有经验的终极阅读者。
每一条笔记都将成为未来的洞见，每一次反思都将成为可检索的智慧，每一个偶然的观察都可能是解决未来问题的关键拼图。
复利效应
采用这种方式两个月后：
→ 通过查找过去类似场景，我解决问题的速度更快了 → 通过调取遗忘的背景信息，我的决策质量更高了 → 我发现了那些分散在不同时间里、曾不可见的规律
你的经验就是你的竞争优势，但前提是你能获取它。
大多数人都坐拥一座洞察金矿，却被锁在笔记本、零散文件和逐渐模糊的记忆中。AI 能将这座封闭的宝库，变成一个可查询的个人专业知识库。
真正的革命
我们对 AI 的认知还停留在 2023 年 —— 写作助手、代码生成器、内容创作者。
真正的革命，是 AI 成为你所有想法的阅读者。
而这，将彻底改变我们如今捕捉知识的方式。
开始记录吧。不是为了别人，而是为了未来的自己，以及那个能帮你记起 “你早已遗忘自己知道” 的事情的 AI。
