ฉันจะแสดงให้คุณเห็น ทีละขั้นตอน วิธีเปลี่ยน Fable 5 ให้เป็นเครื่องจักรที่รู้จักธุรกิจของคุณอย่างทะลุปรุโปร่ง... และส่งออกผลลัพธ์ที่ไม่มีใครเหมือน
เครื่องมือนี้คือสมองที่สองที่สร้างขึ้นใน Obsidian และคนกลุ่มเล็กๆ ก็กำลังใช้งานมันอยู่แล้ว... โมเดลเดียวกันทุกประการ แต่ผลลัพธ์แตกต่างกันราวฟ้ากับเหว
โมเดลที่ฉลาดที่สุดในตลาดส่งงานระดับกลางๆ ออกมาทั้งวันด้วยเหตุผลเดียว: มันไม่รู้อะไรเกี่ยวกับคุณเลย
ไม่มีบริบทเกี่ยวกับธุรกิจของคุณ ผู้ชมของคุณ การตัดสินใจในอดีตของคุณ... ดังนั้นมันจึงเดา และการเดาก็ให้ผลลัพธ์ที่ดูทั่วไป
เมื่อเชื่อมต่อกับฐานความรู้ของคุณเอง โมเดลเดียวกันนี้จะกลายเป็นเครื่องจักรที่แตกต่างไปโดยสิ้นเชิง
โค้ดจะเป็นไปตามสถาปัตยกรรมของคุณ เนื้อหาจะฟังดูเหมือนคุณ งานเขียนจะยืนอยู่บนงานวิจัยที่คุณเป็นเจ้าของ... และคุณจะเห็นผลลัพธ์ตั้งแต่วันแรก
และสิ่งนี้ใช้ได้กับทุกเวิร์กโฟลว์ที่คุณทำ: การเขียนโค้ด การตลาด เนื้อหา การขาย งานวิจัย
การใช้งาน AI agent โดยไม่มีสมองที่สองคือการเสียเวลาเปล่า... และช่องว่างก็ยิ่งกว้างขึ้น เพราะทุกไฟล์ที่สมองได้รับจะทำให้การทำงานในอนาคตทุกครั้งฉลาดขึ้น ไปตลอดกาล
ฉันใช้เครื่องจักรนี้ทุกวัน... มันอยู่เบื้องหลังทุกบทความ ทุกคู่มือ และทุกผลิตภัณฑ์ที่ฉันส่งออก
นี่คือระบบเต็มรูปแบบ... ว่าสมองที่สองคืออะไรจริงๆ โครงสร้างโฟลเดอร์ที่ agent สำรวจได้ด้วยตัวเอง วิธีเติมเป้าหมายลงไป วิธีทำให้มันมีชีวิตอยู่ด้วยลูป วิธีใช้งานเครื่องวิจัยจริงบนนั้น วิธีอ่านมันโดยไม่เผาเงิน และวิธีเชื่อมต่อมันเข้ากับทุกสิ่งที่คุณสร้าง
ถ้าคุณต้องการเรียนรู้วิธีใช้ Fable 5 ให้เกิดประโยชน์สูงสุดและวิธีทำเงินกับมัน นั่นคือสิ่งที่ชุมชน AI ops แบบเรียลไทม์มีไว้: weeklyaiops.com
โมเดลเดียวกัน ระดับที่แตกต่าง
นี่คือตัวเลขที่อยู่เบื้องหลังข้ออ้างนั้น
ในงานบัญชี โมเดลที่ทำงานโดยไม่มีประวัติของลูกค้าจะมีความแม่นยำประมาณ 70%
เมื่อให้ประวัติธุรกรรมของลูกค้า มันจะเริ่มต้นที่ 85% และไต่ขึ้นไปเกิน 90%
ไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงในโมเดล ความรู้ต่างหากที่เปลี่ยนไป
การเขียนก็ทำงานในลักษณะเดียวกัน
โมเดลระดับกลางที่มีโปรไฟล์เสียงที่สร้างมาอย่างดีจะให้ผลลัพธ์ที่เป็นที่จดจำได้มากกว่า Fable 5 ที่ไม่มีโปรไฟล์เลย
ไฟล์ต่างๆ มีส่วนต่อผลลัพธ์มากกว่าระดับของโมเดลเสียอีก
และโมเดลเองก็ให้รางวัลกับสิ่งนี้หนักกว่าเดิม
การทดสอบของ Anthropic เองให้ Fable เล่นเกมสร้างเด็คแบบเต็มรูปแบบด้วยความจำที่ใช้ไฟล์ และมันพัฒนาขึ้นมากกว่าสามเท่าเมื่อเทียบกับเรือธงรุ่นก่อนหน้า
เกมเดียว ทดสอบโดยผู้พัฒนา ยังไม่มีใครทำซ้ำ... แต่การเคลื่อนไหวที่ตัวเลขชี้ให้เห็นนั้นคุณเสียแค่โฟลเดอร์ของ markdown ดังนั้นคุณก็ทำตามไม่ว่าจะยังไง
ก่อนที่เราจะสร้าง ฉันต้องบอกคุณบางอย่าง: โมเดลไม่ได้ค้นหาทุกอย่างในโน้ตของคุณอย่างน่าอัศจรรย์
สิ่งที่มันทำคือดำเนินการกับความรู้ที่อยู่นอกการสนทนา และอ้างอิงว่าทุกชิ้นส่วนมาจากไหน
ความจำนั้นเป็นของคุณ บนดิสก์ของคุณ ในรูปแบบข้อความธรรมดาที่คุณสามารถเปิดและอ่านได้
ให้เวลาสองสามสัปดาห์ agent จะเริ่มอ้างอิงการตัดสินใจที่คุณลืมไปแล้วว่าคุณทำ
คำถามแรกคือความจำนี้ควรอยู่ที่ไหน
คำตอบนั้นไม่เสียค่าใช้จ่าย และคุณอาจติดตั้งมันไว้แล้ว
Obsidian คืออะไร ในหนึ่งนาที
Obsidian เป็นแอปฟรีที่ทำงานบนโฟลเดอร์ของไฟล์ markdown บนคอมพิวเตอร์ของคุณ
ไม่มีฐานข้อมูล ไม่มีการล็อกอินกับคลาวด์... โน้ตของคุณเป็นไฟล์ข้อความธรรมดาที่คุณเป็นเจ้าของ และแอปก็เป็นเพียงหน้าต่างที่สวยงามเข้าไปในนั้น
คุณต้องการเพียงสองฟีเจอร์ของมัน:
[[wikilinks]]: พิมพ์วงเล็บเหลี่ยมคู่รอบชื่อโน้ตใดๆ แล้วโน้ตสองอันนั้นจะเชื่อมต่อกัน
มุมมองกราฟ: Obsidian จะวาดโน้ตทุกอันเป็นจุดและลิงก์ทุกอันเป็นเส้น ดังนั้นคุณจะเห็นความรู้ของคุณเป็นเว็บ
และมันเหมาะกับ agent อย่างสมบูรณ์แบบ: เพราะ vault เป็นเพียงโฟลเดอร์ Fable จึงทำงานบนมันโดยตรงผ่าน Claude Code ซึ่งเป็นแอปเทอร์มินัลที่โมเดลทำงานบนเครื่องของคุณ
ไม่มีปลั๊กอิน ไม่มีตัวเชื่อมต่อ ไม่ต้องตั้งค่าพิเศษ... agent อ่านและเขียนไฟล์ markdown, Obsidian แสดงสิ่งที่เปลี่ยนแปลงไป
คุณใช้แอป, agent ใช้โฟลเดอร์, ทั้งคู่กำลังมองสมองเดียวกัน
และก่อนที่คุณจะเตรียมตัวสำหรับโปรเจกต์ใหญ่: เวอร์ชันเริ่มต้นของทุกอย่างในบทความนี้ใช้เวลาประมาณหนึ่งชั่วโมง และเมื่อตั้งกฎการอ่านแล้ว มันก็ทำงานด้วยค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อย... ส่วนเรื่องเงินจะมีหัวข้อของมันเอง
สิ่งที่แยกสมองออกจากกองไฟล์คือโครงสร้าง... และโครงสร้างคือสิ่งที่เกือบทุกคนทำผิด
โครงสร้าง: สี่ส่วน ไม่มีอะไรอื่น
แนวคิดนี้มาจากแนวคิด llm-wiki ของ Karpathy: ปฏิบัติต่อฐานความรู้ของคุณเหมือนฐานโค้ด
Obsidian คือตัวแก้ไข, โมเดลคือโปรแกรมเมอร์, wiki คือโค้ด
หลังจากเจาะลึกการตั้งค่าที่ผู้คนใช้ในที่สาธารณะ, repos, เทมเพลตไวรัล, เธรดความล้มเหลว, สี่ส่วนนี้ปรากฏขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่า:
raw - ทุกสิ่งที่คุณบันทึกมาจะอยู่ที่นี่โดยไม่ถูกแตะต้อง: บทความ, บทถอดความ, บันทึกการประชุม, หน้าคู่แข่ง... ประวัติแบบอ่านอย่างเดียว, agent จะไม่เขียนทับมัน
entities - หนึ่งหน้าต่อสิ่งที่เป็นรูปธรรมหนึ่งอย่าง: ลูกค้า, คู่แข่ง, เครื่องมือ, บุคคล
concepts - หนึ่งหน้าต่อแนวคิดหนึ่งอย่าง: กลยุทธ์, รูปแบบ, บทเรียน
INDEX.md - ประตูหน้า: ทุกหน้าถูกระบุพร้อมคำอธิบายหนึ่งบรรทัด เพื่อให้ agent รู้ว่ามีอะไรอยู่โดยไม่ต้องเปิดทุกอย่าง
หน้าที่ของ agent คือการรวบรวม: มันอ่านเนื้อหาใหม่ใน raw/ และอัปเดตหน้า entity และ concept โดยเชื่อมโยงพวกมันไปเรื่อยๆ
และกฎการเขียนนั้นง่ายพอที่จะใส่ในสี่บรรทัด:
หนึ่งบทเรียนต่อหนึ่งไฟล์ พร้อมสรุปหนึ่งบรรทัดที่ด้านบน
อัปเดตหน้าที่มีอยู่แทนที่จะสร้างซ้ำ
ลบโน้ตที่กลายเป็นว่าผิด
แยกแหล่งที่มาดิบและหน้าที่รวบรวมแล้วออกจากกันเสมอ
ทำไม raw/ ถึงไม่ถูกแตะต้อง: เมื่อ agent เดียวกันอ่านและเขียนโน้ตเดียวกันซ้ำแล้วซ้ำเล่า รายละเอียดจะเบลอและข้อผิดพลาดจะทวีคูณ
โฟลเดอร์ raw คือความจริงพื้นฐานของคุณ และ wiki ก็จะฉลาดขึ้นเรื่อยๆ บนพื้นฐานนั้น
และหน้าต่างๆ ก็มีค่าเพียงครึ่งเดียว... ลิงก์ระหว่างพวกมันคือที่ที่ความได้เปรียบที่แท้จริงซ่อนอยู่
กราฟความรู้: ทำไมสิ่งนี้ถึงดีขึ้นเมื่อมันเติบโต
ทุก [[ลิงก์]] ที่ agent เขียนระหว่างสองหน้าคือขอบในกราฟ
นี่คือส่วนที่แยก vault ออกจากกองโน้ต: ฐานความรู้ที่ใช้การค้นหาจะมีเสียงรบกวนมากขึ้นเมื่อมันเติบโต เพราะไฟล์มากขึ้นหมายถึงขยะมากขึ้นในการค้นหาทุกครั้ง
wiki ที่เชื่อมโยงกันจะแข็งแกร่งขึ้นเมื่อมันเติบโต เพราะทุกหน้าใหม่จะเชื่อมต่อเข้ากับเว็บและทำให้หน้ารอบข้างมีประโยชน์มากขึ้น
เมื่อ agent ต้องการตอบบางอย่าง มันไม่ได้สแกนทุกอย่าง... มันเดินตามลิงก์
จากหน้าลูกค้าไปยังแนวคิดแคมเปญไปยังหน้าคู่แข่ง โดยเดินตามการเชื่อมต่อแบบเดียวกับที่คุณจะเดินตามความทรงจำของคุณเอง
vault ของ Karpathy เองมีประมาณ 100 บทความและ 400,000 คำ ทั้งหมดรวบรวมโดยโมเดล ทั้งหมดเชื่อมต่อกัน
เปิดมุมมองกราฟหลังจากทำแบบนี้สองสัปดาห์ แล้วคุณจะเห็นธุรกิจของคุณเป็นแผนที่ที่มีชีวิต... ภาพนั้นเพียงอย่างเดียวจะเปลี่ยนวิธีที่คุณคิดเกี่ยวกับสิ่งที่คุณรู้
แล้วคุณจะเติมมันอย่างไรโดยไม่ต้องเสียเวลาคัดลอกและวางเป็นเดือน?
เติมมันด้วยเป้าหมาย
ขั้นตอนแรกคือการย้อนหลังเติมข้อมูล และระบบเป้าหมายของ Fable ถูกสร้างขึ้นสำหรับงานนี้โดยเฉพาะ
/goal ใน Claude Code ให้คุณเขียนเส้นชัยหนึ่งเส้น และโมเดลจะทำงานต่อไปเอง ในขณะที่โมเดลขนาดเล็กอีกตัวหนึ่งจะอ่านไปพร้อมกันเป็นผู้ตัดสินและยืนยันเมื่อถึงเส้นชัย
เคล็ดลับคือผู้ตัดสินจะเห็นเฉพาะสิ่งที่อยู่ในการสนทนา ดังนั้นเป้าหมายต้องต้องการหลักฐานที่มันสามารถอ่านได้:
ป้อน raw/ ด้วยสิ่งที่คุณมีอยู่แล้วก่อนที่จะรันมัน: บทถอดความแชทเก่า, เธรดที่บุ๊กมาร์กไว้, การส่งออกจากแอปโน้ตของคุณ, โฟลเดอร์ลูกค้า, งานวิจัยที่ผ่านมา
จากนั้นเดินออกไป และกลับมาที่สมองที่รวบรวมไว้แล้ว
สองกฎทำให้การย้อนหลังเติมข้อมูลซื่อสัตย์:
ทุกการเปลี่ยนแปลงจะถูกส่งเป็น diff, บรรทัดก่อนและหลังที่แน่นอน, ไม่ใช่แค่การอ้าง... ถ้า agent บอกว่ามันอัปเดตหน้าแล้ว diff จะพิสูจน์มัน
หน้าที่ไม่มีลิงก์แหล่งที่มากลับไปยัง raw/ จะถูกตั้งค่าสถานะ, ไม่น่าเชื่อถือ
การย้อนหลังเติมข้อมูลจะมอบสมองที่รวบรวมไว้แล้วให้คุณ... การทำให้มันมีชีวิตอยู่เป็นงานที่แตกต่าง และเป็นงานที่ทุกคนข้ามไป
ทำให้มันมีชีวิตอยู่ด้วยลูป
สมองที่สองที่เติบโตเฉพาะเมื่อคุณจำต้องป้อนมันคือสมองที่ตายแล้วในสามสัปดาห์
ดังนั้นการบำรุงรักษาจึงทำงานตามกำหนดการ ไม่ใช่ตามความจำ:
หลังทุกเซสชัน: ฮุค, สคริปต์เล็กๆ ที่จะทำงานเองเมื่อเซสชันสิ้นสุด, ขุดสิ่งที่เพิ่งเกิดขึ้น... การตัดสินใจที่ทำ, ข้อผิดพลาดที่จับได้, รูปแบบที่ยืนยันแล้ว, เขียนลงใน vault เป็นโน้ตที่ลงวันที่... งานที่คุณทำไปแล้วจะกลายเป็นความจำโดยที่คุณไม่ต้องจัดเก็บอะไร
ทุกคืน: การรวบรวมบนโมเดลราคาถูกจะอ่านเนื้อหาดิบใหม่ของวันและอัปเดตหน้า wiki... งานประจำ, ระดับประจำ
ทุกสัปดาห์: การ lint จะล่าสิ่งที่ขัดแย้งกัน, หน้าที่ซ้ำกัน, และลิงก์ที่ตายแล้ว... นี่คือลูปที่ทำให้กราฟสะอาด และมันมีอยู่เพราะ wiki ที่ไม่ได้รับการบำรุงรักษาจะเน่าเสีย
ทุกสัปดาห์: การสังเคราะห์หนึ่งครั้งบนโมเดลใหญ่จะอ่านทั่วทั้ง vault และเขียนว่ามีอะไรเปลี่ยนแปลงในสัปดาห์นี้, อะไรกำลังเบี่ยงเบน, อะไรที่ควรได้รับความสนใจ
ครั้งสุดท้ายนั้นเป็นครั้งเดียวที่โมเดลพรีเมียมสมควรได้ที่นั่ง
ทุกอย่างอื่นทำงานบนระดับราคาถูก เพราะการอัปเดตโน้ตเป็นงานประจำ และการส่งงานประจำไปยัง Fable คือวิธีที่คนเผาเงินโดยไม่ได้อะไร
การบำรุงรักษาทำให้ vault สะอาด... แต่เนื้อหาที่ทำให้มันมีค่ามาจากไหน?
เวิร์กโฟลว์การวิจัยที่ป้อนมัน
นี่คือจุดที่ vault หยุดเป็นที่เก็บข้อมูลและกลายเป็นความได้เปรียบ และนี่ก็เป็นขั้นตอนที่ขยะมักจะเข้ามา
การวิจัย AI เริ่มต้นคือพรอมต์เดียวไปยังแชทบอท และคำตอบก็ตายใน scrollback
ที่แย่กว่านั้น มันสร้างขึ้นจากความรู้ที่เก่า... ใน AI คำแนะนำจากหกเดือนที่แล้วมักจะผิดอย่างสิ้นเชิง และเลเยอร์ผู้ปฏิบัติจริง สิ่งที่ผู้คนกำลังใช้อยู่ตอนนี้ อะไรพัง อะไรได้ผล อยู่บนโซเชียล ไม่ใช่ในเอกสารทางการ
ดังนั้นเครื่องวิจัยจึงทำงานดังนี้:
หนึ่งคำถามเข้าไป และมันจะถูกแบ่งออกเป็น 3-5 คำถามย่อย
agent แบบขนานจะกระจายออกไป แต่ละตัวค้นหาพื้นผิวที่แตกต่างกัน: โซเชียลสำหรับเลเยอร์ผู้ปฏิบัติจริง, เว็บสำหรับเอกสารและราคา, ตัวขูดที่ดึงข้อความเต็มของทุกอย่างที่ควรอ่าน
ทุกสิ่งที่พบจะกลายเป็นใบเสร็จ: ข้ออ้าง, ลิงก์แหล่งที่มา, วันที่
จากนั้นประตูที่ทำให้มันเป็นจริง: agent ที่ขี้สงสัยจะโจมตีทุกข้ออ้างและพยายามฆ่ามัน... hype จากแหล่งเดียวจะถูกติดป้าย, ความขัดแย้งจะถูกเปิดเผย, มีเพียงผู้รอดชีวิตเท่านั้นที่ผ่าน
สิ่งที่ค้นพบที่ได้รับการยืนยันจะลงจอดใน vault เป็นหน้า แต่ละหน้าลงวันที่และเชื่อมโยง แต่ละหน้าพร้อมวันหมดอายุเพื่อให้ความรู้ที่เก่าประกาศตัวเอง
และสแต็กที่แน่นอนที่ฉันใช้มัน:
last30days ขับเคลื่อนโดย ScrapeCreators (scrapecreators.com): หนึ่งทักษะที่กวาด reddit, X, youtube, instagram และ tiktok สำหรับ 30 วันที่ผ่านมาของการพูดคุยของผู้ปฏิบัติจริงในทุกหัวข้อ
X MCP อย่างเป็นทางการ (api.x.com/mcp): โพสต์สด, เธรดและบุ๊กมาร์กโดยตรงจากแหล่งที่มา
คำบรรยาย youtube ด้วย yt-dlp (github.com/yt-dlp/yt-dlp): คำแนะนำหรือการสอนใดๆ จะกลายเป็นข้อความที่ agent สามารถขุดได้
เนื้อหา instagram และ tiktok ผ่าน ScrapeCreators เพราะรูปแบบสั้นคือที่ที่เวิร์กโฟลว์ใหม่ปรากฏขึ้นก่อน
Perplexity deep research (perplexity.ai): การอ่านแบบยาวที่อ้างอิงทั่วทั้งเว็บ
Firecrawl (firecrawl.dev): ดึงข้อความเต็มของทุกหน้าที่ควรเก็บไว้ เป็น markdown ที่สะอาด
ผู้ขี้สงสัยคือสิ่งที่แยกงานวิจัยออกจากการรวบรวมข่าวลือ: ตัวตรวจสอบบริบทใหม่ทำงานได้ดีกว่าโมเดลที่ตรวจสอบงานของตัวเอง ดังนั้นการโจมตีจะมาจาก agent ที่ไม่ได้ทำการวิจัยเสมอ
รันสิ่งนี้ในกลุ่มเฉพาะของคุณสัปดาห์ละครั้ง แล้ว vault จะเต็มไปด้วยข่าวกรองที่ได้รับการยืนยัน ลงวันที่ และมีแหล่งที่มา ซึ่งคู่แข่งของคุณพลาดไป
ทั้งหมดนี้ไร้ค่า ถ้าการอ่าน vault มีค่าใช้จ่ายมากกว่าผลตอบแทน
อ่านมันโดยไม่เผาเงิน
vault จะทำงานได้ในระยะยาวก็ต่อเมื่อการอ่านมันถูก และนี่คือจุดรั่วไหลในเกือบทุกการตั้งค่า
โมเดลทางความคิด: หน้าต่างบริบทคือห้องที่มีราคาแพง และทุกสิ่งที่เข้าไปในนั้นจะถูกจ่ายเป็นโทเค็น... ชิ้นส่วนของข้อความที่บิล AI ทุกใบถูกนับ
CLAUDE.md ของคุณ, ไฟล์คำสั่งที่ agent อ่านตอนเริ่มทุกเซสชัน, จะโหลดโดยอัตโนมัติทุกครั้ง... นั่นคือภาษีที่จ่ายเสมอ... เก็บให้ต่ำกว่า 200 บรรทัดที่ชี้ไปที่ vault, ไม่เคยบรรจุมัน
ทุกอย่างอื่นคือจ่ายต่อการอ่าน: agent ตรวจสอบ INDEX.md, ตามลิงก์, grep หาคีย์เวิร์ด, และเปิดเฉพาะหน้าที่เส้นทางชี้ไป... การกวาดทั้งโฟลเดอร์คือการเคลื่อนไหวเดียวที่ไม่เคยเกิดขึ้น
สำหรับคำถามใหญ่, ส่ง worker: subagent อ่านห้าสิบหน้าในบริบทแยกของตัวเองและส่งคืนหนึ่งย่อหน้าของข้อสรุปไปยังเซสชันของคุณ... ห้องราคาแพงเก็บการตัดสินใจ ไม่ใช่ห้องสมุด
เชื่อมต่อมันเข้ากับทุกสิ่งที่คุณสร้าง
vault ที่เก็บของอย่างเดียวคืองานอดิเรกการจัดเก็บ... อันนี้ป้อนทุกโปรเจกต์ที่คุณรัน
ชี้โปรเจกต์ใดๆ ไปที่มันด้วยสามบรรทัดใน CLAUDE.md ของโปรเจกต์นั้น:
1## ความรู้2- ก่อนเริ่ม, อ่านหน้าที่เกี่ยวข้องจาก ~/vault/entities/ และ ~/vault/concepts/3- ยึดทุกข้ออ้างเกี่ยวกับธุรกิจ ลูกค้า หรือผู้ชมของเราไว้ในหน้า vault
และผลลัพธ์จะเปลี่ยนทันที:
การตลาด: บรีฟแคมเปญที่ยึดอยู่ในหน้าผู้ชมจริงและประวัติคู่แข่งของคุณ ไม่ใช่บุคลิกทั่วไป
เนื้อหา: ฉบับร่างที่อ้างอิงงานวิจัยในอดีตของคุณเองและตรงกับโปรไฟล์เสียงของคุณ
การเขียนโค้ด: agent เก็บโน้ตสถาปัตยกรรมที่มีชีวิตต่อโปรเจกต์ใน vault ดังนั้นไม่มีเซสชันใดที่เริ่มต้นโดยไม่รู้
งานลูกค้า: ทุกสิ่งที่ส่งมอบจะเปิดด้วยประวัติความสัมพันธ์ทั้งหมดที่อยู่เบื้องหลัง
จากนั้นครึ่งหลัง: vault เองจะกลายเป็นผลิตภัณฑ์
หน้าวิจัยกลายเป็นบทความและคู่มือ, หน้าแนวคิดกลายเป็นหลักสูตร, หน้าลูกค้ากลายเป็นกรณีศึกษา... คุณไม่ได้สร้างจากหน้าว่างอีกต่อไป คุณกำลังบรรจุสิ่งที่เครื่องจักรยืนยันแล้ว
คำเตือนที่ช่วย vault ของคุณ: การซิงค์คือจุดที่ vault ตาย
รันระบบซิงค์เดียว... ถ้า agent เขียนไฟล์ในขณะที่ iCloud ซิงค์มัน คุณจะได้รับสำเนาที่ขัดแย้งกันและโฟลเดอร์ที่สับสน
git, ระบบจุดบันทึกที่โปรแกรมเมอร์ใช้, ทำงานเป็นเลเยอร์เช็คพอยต์... มันล็อกเวอร์ชันเฉพาะเมื่อคุณบอกให้มันทำ และการตั้งค่านั้นอยู่รอด
การ์ด
การสร้างทั้งหมด ตามลำดับ... คัดลอกสิ่งนี้:
สร้าง vault: raw/, entities/, concepts/, และ INDEX.md
เขียนกฎสี่ข้อลงใน CLAUDE.md ของคุณ: หนึ่งบทเรียนต่อไฟล์, อัปเดตอย่าสร้างซ้ำ, ลบสิ่งที่ผิด, ห้ามแตะ raw/
ทิ้งทุกอย่างที่คุณมีลงใน raw/: บทถอดความ, บุ๊กมาร์ก, โน้ต, โฟลเดอร์ลูกค้า
รันการย้อนหลังเติมข้อมูล /goal ด้วยหลักฐานที่วางและข้อกำหนดหยุด
กำหนดเวลาลูป: ฮุคเซสชัน, การรวบรวมตอนกลางคืนบนระดับราคาถูก, lint รายสัปดาห์, การสังเคราะห์พรีเมียมหนึ่งครั้ง
รันการกวาดวิจัยรายสัปดาห์: กระจายออก, ให้ผู้ขี้สงสัยโจมตี, ลงจอดผู้รอดชีวิตเป็นหน้าที่ลงวันที่
เพิ่มสามบรรทัดความรู้ใน CLAUDE.md ของทุกโปรเจกต์
โมเดลในที่นั่งคนขับจะเปลี่ยนอีกครั้ง... vault อยู่รอดทุกการสลับ และข้อเสนอแนะที่เขียนลงไปในนั้นทำให้มันฉลาดขึ้นทุกสัปดาห์ไม่ว่าใครจะขับ
เวอร์ชันที่เล็กที่สุดใช้เวลาหนึ่งชั่วโมง: หนึ่งโฟลเดอร์, สิบไฟล์เกี่ยวกับธุรกิจของคุณ, และ agent ที่ถูกบอกให้อ่านมันก่อน
ผลลัพธ์ของคุณจะบอกคุณที่เหลือ
เข้าร่วมชุมชน AI ที่ดีที่สุดในโลก: weeklyaiops.com
