314. 微信视频号,转成高质量的知识库
流程是这样的
1. 直接转发给元宝,让他提取逐字稿
2. 图二,看到这个逐字稿乱的一逼...甚至很多错别字 ( 比如把roas 识别成IOS )
3. 放入到mem.ai,点击自动整理 ( 最后一张图 ) 这个整理出来的质量简直牛逼... 把所有的错别字全部修正~

后续: 直接用他的ai助手, 让他把这个笔记,自动把里面的有用信息 提取到现在可以用的行动.,,关联历史记录等等

313. 如何用openclaw 提升执行力？
上一篇中，openclaw 可以实时的获取我的本月，本周，以及当下实时的任务安排（通过omnifocus ）

现在，我每次需要看一篇文章，或是扔一个链接，他会把内容先总结一下，然后结合我的实时任务，看看这篇文章对我有什么用。

这样的好处在于，我每天聊天，或是看资讯，总能以当日安排的任务为中心，不断的重复关联或是执行动作，还经常会有意想不到的行动建议

312. 最近用openclaw 配omnifocus 和mem来辅助执行一周效果非常好。
我的场景其实很简单，就是在mem上存知识库，因为支持完整的向量搜索，而且是云端，多个电脑龙虾共享很好。还有把自己的背景上下文也写到 mem，还有本周的计划和本月的目标。这个平时会经常更新。
然后omnifocus 放每日的执行任务，有完整的执行树状，直接透视出当日的计划和完成

然后让龙虾，每天8点，10点，12点，14点，18点，21点，提醒我当前的执行，以及他的建议，看看有没有偏离目标，还有任务的分类比例(我目标是运营类的要占比60%以上)

这样的好处在于，每天好像都有一个人，把你的任务，串联起来，然后给你跟进，还会给你提供思路(基于你的知识库和周目标月目标)

每天起来的和睡前，不会头脑空白，执行力自然上升

311. anki真的是简单但是又极其有效的知识管理工具之一

现在的知识管理大部分是用ai了,所以很多知识可以不用记忆...但是经常会遇到这种情况, 很多事情明明做过了,但是时间久了让你重新来一次的话,你会非常的生疏...然后就导致一直拖延

其实,只要用anki,然后结合无边记或是白板之类的工具,把"关系图" 或是概念,或是操作步骤梳理一下,再截成一张图...保存就可以了....

因为你的目标并不是通过anki来调取知识, 而是通过anki快速获取"印象"
这类的知识间隔重复其实是很少的, 特别是用上anki的最新算法后,我每天也就回顾几张卡,加起来1分钟都不到...
但是效果极其的好.....

310. 区分: 运营和产品的时间比例
有了codex或是claude code 会很容易让人自嗨,最近这几天持续让ai分析日志....我发现,我居然在运营的投入比例一天不足10%!!!!

那么我大部分时间在做什么?构建系统,做产品..然后做了一堆的产品放在硬盘里面,或是做了一堆自嗨式的产品...
我回顾过去几个月,包含去年cc出来的时候...
发现确实是如此...一直在做产品 搞后端, 做接口 优化性能...

以前在公司的时候,直接就用上了,所以比较无感... 但是从公司出来以后,发现不太对劲...
怎么感觉在运营增长的比例时间如此的少???

要知道,产品的成功并不是你的技术有多牛,产品有多好,
成功和运营是离不开的... 要蒙头造成出一个牛逼的产品...然后自传播,这种概率比中彩票还难...

最近开始把自己的比例调整一下....

如果你如果用过ai编程,这类的问题很普遍....尤其你如果写过复杂的项目,细节只会更多...不管用龙虾开发还是用做工作流,本质上和用cc或是codex是一模一样的思路...

有很多Skill可以解决这类的问题, 当然你做好文档管理也可以,或是做好任务拆解,上下文记录等等等等...

管理agent(或是人)和自己写代码去追查细节是完全两种不同的用法... 就像你用ai写代码以后,你根本不可能再去看代码的道理是一样的.....

309. 四象限的流转图
主要根据上述AI类的4个象限的任务流转....
前面的4条内容还有这个图...以及这个四象限的洞察.是mem.ai发现,然后自己写... 约等于半自动..我觉得应该是属于象限3...

308. AI任务的分类: 象限④——全自动期（人工少 × AI质量好）

常见的任务表现为： AI 全自动跑，产出质量你满意—— 你几乎不需要参与。 这不就是终点了吗？

不是。

特征只有一个： 象限④不是状态，是需要持续维护的动态平衡。 AI 产出会漂移，模型会更新，外部环境会变化—— Google 算法一更新，你的 SEO 自动化流程可能直接退化回象限②。 审美标准提高了，昨天"质量OK"的产出，今天可能不达标。 没有监控机制，象限④会悄悄崩掉。

这个阶段唯一正确的动作： 别以为跑起来就万事大吉，先建监控机制。 定期抽检产出、设置质量阈值、异常自动降级—— 你的角色从"执行者"变成"系统的守门人"。

象限④的终极形态： 手机下一个任务指令—— 多智能体自动拆解、执行、交付。 全程无须人工。 这就是 OpenClaw 在做的事，也是一人公司的终极体现。

象限④是杠杆最大化的位置。 但它需要你主动维护，才能持续存在。

307. AI任务的分类: 象限③——协作期（人工多 × AI质量好）

常见的任务表现为： AI 写的代码已经能跑了，产出质量也不错—— 但你还在大量参与：测试、审稿、反复引导。 （人工成本依然很高）

特征只有一个： AI 不缺能力，缺的是你的判断标准。 你还在用脑子做"验收"，但这件事 AI 做不了。

这个阶段唯一正确的动作： 别继续靠感觉审核，先把判断标准显式化。 验收规则、质量 Checklist、异常触发条件—— 把你脑子里"这个过没过"，变成 AI 可以自检的标准。

这些建好了，象限③自然会消失。

下一篇：象限④——人工极少，AI质量极好。这是终点吗？不是。

306. AI任务的分类: 象限②——自动化初期（人工少 × AI质量差）

常见的任务表现为： AI 已经能跑了，全程不用盯—— 但产出质量，说实话，是垃圾。

特征只有一个： 人工已经退出执行层，但 AI 还没有标准。 量上来了，质没跟上。

这个阶段唯一正确的动作： 别一直跑，先停下来建标准。 模板化、SOP化、Skill化—— 把你脑子里"什么叫好"，变成 AI 看得懂的规则。这个正常是从上一个象限过度过来的正常现象

这些建好了，象限②自然会消失。

下一篇：象限③——AI质量已经很好了，但你还在大量参与，卡在哪？