mark一下今天少楠老师鹅厂的分享，很有收获
少楠老师的对话节奏也令人很舒适。

1. 知识管理从“分类存储”转向“上下文生成”
核心观点：过去知识管理关注如何保存、分类、检索；AI 时代更重要的是如何从内容中提取结构、发现维度，并生成新的观察视角和主线。

2. 关于skill的理解：Skill 是人与 AI 协作的接口
核心观点：Skill 不只是工具能力，而是一种协作约定。它定义 AI 如何处理内容、输出结构、遵守边界，并让下一次调用可以延续上下文。

3. 未来知识的来源讨论：未来知识可以直接从 AI 对话中提取，很多重要思考已经发生在和 AI 的对话里。问题不是要不要保存聊天记录，而是如何从对话中提取：观点、决策、偏好、反复出现的问题等

4. 标签不再只是分类，而是自主进化的系统:在 agent.md 里定义标签，意味着标签不是静态目录，而是一套会随着内容增长不断调整的聚合规则。标签的作用从“我手动分类”变成“系统帮我发现维度”。

5. flomo 的记忆机制：flomo 的记忆不是简单保存，而是从用户主动捕捉的内容中提取、聚类、导出。它和 Gemini 那种“该记不该记都记”的方式不同，flomo 更强调：帮助用户主动捕捉值得记的东西。

6. 知识的记忆与学习：记忆的本质是注意力的投射：“记”不是存储，而是注意力落在某个信息上，并把它转化为未来可调用的结构。所以产品设计的核心问题变成：
- 如何制造适度摩擦，让大脑参与消化？
- 如何区分“值得记”和“只是经过”？

7. AI 时代产品经理的关键能力是判断与节奏管理。
AI 执行速度太快，会放大细节、制造噪音，也会消耗人的注意力。因此人的核心能力不是一直执行，而是判断什么值得验证、什么时候该停、探索节奏如何控制。
包含要点：
- AI 一旦开始执行，会立刻展开大量实现细节。
- 人容易被带入具体框架，忘记原始问题。
- 更重要的是判断什么思考值得验证。
- 有些事情暂时不该做，甚至需要约束 AI 不要马上执行。
- AI 工具和范式持续变化，长期追新很耗能。探索应围绕自己的真实问题，而不是追所有变化。