案例：把知识库用在真实场景
同一套循环——设 goal → 收集 → 审查 → 沉淀 → 召回——落到具体的东西上。
理念讲了为什么知识库是你在训练的模型，每日循环讲了每天怎么跑，自动驾驶讲了人类判断随自动化程度如何分级。这一组案例把它落地：不是抽象的”知识管理”，而是围绕一个具体目标，把一类持续产生的材料托管进来，让它随你一起成长——它们都是自动驾驶 L2（半自动）模式的具体演练。
每个案例都遵循同一个骨架：
- 设 goal — 给这件事划一个边界（对抗熵增）。
- 收集入 raw/ — 把持续产生的材料汇进来。
- 审查沉淀 wiki/ — 在 goal 约束下留下值得留的。
- 召回复用 — 需要时让 AI 带着这份上下文帮你。
| 案例 | 你在托管什么 | goal 长什么样 |
|---|---|---|
| 托管你的简历 | 经历、成果、能力证据 | “拿下某类岗位” |
| 托管你的 GitHub | 项目、提交、技术决策 | “把某项目做扎实 / 讲清楚” |
| 托管你的科研 | 论文、实验、想法 | “推进某个研究问题” |
不用三个一起上。挑一个你每天都在产生材料的场景开始——那里反馈最快，循环最容易转起来。