给大家分享一个对我做知识管理影响很大的观点——你存下来的东西越多，你知道的其实越少。

这是知识管理领域非常有影响力的专家 Tiago Forte，在他的畅销书《Building a Second Brain》里提到的一个核心观点。

无差别的信息消费，意味着你会被封锁在体力劳动创作价值的阶段。

比如你有没有平时刷到好文章就收藏，看到有用的案例就丢进笔记本里，感觉积累了很多，但实际每次要用的时候，根本找不到。

在Forte看来，知识管理的首要目标应该是「产出」，而非「管理」。

你就算存了一千篇文章，但如果你从来没有产出过任何东西，那这一千篇文章的价值就是零。

我也是被这个观点点醒之后，开始重新思考怎么搭建自己的知识体系。

1讲方法之前，先说一下核心思路。

Forte 在书里提出了一个叫 CODE 的框架，总结了知识从进入你的视野到最终产出价值的四个步骤：Capture（捕获）、Organize（组织）、Distill（提炼）、Express（表达）。

他反复强调的一点是：前三步都是为最后一步服务的。

这也是我选择用 ima 的AI知识库来搭建体系的原因，整套方法的关键，就是让 ima 成为你的「第二大脑」。

平时看到的好内容、有了什么新想法，全都往 ima 里扔。尤其是微信看到好的文章，直接点右上角存到 ima 小程序，它会帮你记住、归类，要用的时候随时调出来。

而 ima 的知识Agent「copilot」，其实可以覆盖 CODE 的每一步。

捕获阶段，copilot 全场景伴随，现在我用 ima 看文件、看网页的时候，会让 copilot 直接记下正在看的好东西；

组织阶段，copilot 可以帮你自动分类这些碎片信息，整理知识库；

提炼阶段，ima 会记住知识库的内容以及你使用 copilot 过程中产生的信息，变成长期记忆，都提炼在它的四层记忆结构里，变得越来越懂你。

表达阶段，当你需要写东西、做汇报、输出观点的时候，copilot 能基于你积累的知识库和记忆，帮你快速组织素材、生成初稿，真正把存下来的知识变成你的产出。

可以理解为，ima 是你的第二大脑，负责记住、想起来、想明白、完成复杂知识任务。

而且 ima 知识库现在还可以在像 WorkBuddy 这样的通用 Agent 里用起来，任务产物也能回传 ima，实现跨 Agent 的知识共享。

不同 AI 工具之间可持续的正向闭环就这样通过 ima 串联起来，更能用好知识的价值了。

2下面来讲具体怎么操作。

第一个方法，会结合我自己日常写长文内容这个场景。

核心方式叫「渐进式总结」，你要做到每接触一条笔记，都应该让它对未来的自己更容易被发现和使用。

像以前，我的写作流程是平时刷到好文章先收藏，写稿的时候，过一遍收藏夹，找一下有没有相关可以用上的，效率极低。

但现在，我看到好内容，会先存档到ima，然后用一句话写下我自己从这篇文章里提炼出来的判断。

比如我先在ima里搭建了一个「AI增长营销」知识库。刷到一份好的关于AI产品增长的方法论分享，我会直接存到知识库里。

同时，直接跟我的 copilot 森森对话，让它写个笔记，记下来我的思考：增长的底层逻辑是找到真需求，用高价值资源换取流量，用敏捷实验和数据复盘驱动迭代，并将重心放在需求挖掘和推广上。

这条笔记就是一个「中间产物」，它不是别人的原文，是我自己消化过的判断，未来写任何相关文章都可以直接拿来用。

等到后面选题定了，我直接告诉copilot：我要写一篇关于AI产品做海外增长的文章，帮我找出知识库里相关的观点和案例，

copilot会从我过去几个月攒的这些碎片笔记里，把跟这个选题相关的东西拉出来。因为这些素材都是我自己消化过的判断，copilot 整合出来的内容质量明显比从零开始写要高很多。

如果我想要更完整的成品，比如需要更丰富的排版、或者结合一些外部 Skills做更复杂的加工，都可以让copilot来完成。

写完发布之后，成稿存回 ima知识库。下次写相关话题，又能引用自己发表过的观点，知识库就这么一点点长起来了。

3第二个方法，适合做团队管理的朋友。

比如有一个朋友带运营团队，最头疼的事情就是团队的知识沉淀。他试过建 Wiki、写 SOP，但写完之后也没人维护。

我建议他可以在 ima 里建一个团队共享的知识库，不要求格式、分类，只要踩了坑或者有了新发现，花三十秒往里追加一条就行。

然后新人遇到问题，直接在 ima 里问团队知识库，就能把团队成员平时追加的碎片经验汇总出来。

如果要做更正式的东西，比如新人培训手册、季度复盘报告，就让copilot引用团队的 ima 知识库来生成，同时可以反映团队最新认知的版本。

这样团队的知识就不再依赖某个人去维护一份静态文档，而是在日常工作中自然积累、随时可被调用。

4第三个方法，适合职场工作的朋友。

比如我有个朋友是产品经理，每个季度要交一份竞品分析报告。她的文件夹按公司名分，竞品A一个、竞品B一个，做横测的时候得同时打开十几个文件来回切，每个季度还得再来一遍。

我建议她把这些内容全部导入 ima，ima 能自动归类管理这些内容，需要用的时候直接问 copilot 就行。

季度报告要交的时候，直接在 ima 里问：帮我整理知识库里关于定价策略和获客模式的最新内容，做个横向对比。

copilot 帮着加工一下，报告雏形就有了。

如果你习惯用workbuddy更多“专家”一起打磨复杂长文档，也可以在workbuddy用上这个知识库

操作步骤很简单：点击-选择ima知识库-完成授权。

我在专家团这里召唤产品战略团队，输出完整的竞品分析报告,然后选中对应的知识库，要求帮我输出完整的竞品分析报告

而且报告做完存回 ima，下个季度不用从头来，只要把新的竞品动态追加到对应的主题笔记里就行。

5Karpathy 之前说过一个概念叫“活体wiki”，大意是精心整理的静态知识库会随时间死掉，只有能被持续读写、不断更新的知识系统才是活的。

当你的沉淀的知识能被 AI 读取和加工，你的知识库能接入不同的工具去产出不同的东西，它就不再是一个需要你去管理的静态仓库了。

它更像是一个活的东西，让你的知识在用的过程中自动生长出来。如果你也受够了收藏夹里堆成山却用不上的信息，推荐试试用 ima 做你的第二大脑。

不管是日常写作找素材、职场做报告，还是团队沉淀经验，一个能持续积累、随时调用、越用越懂你的知识库，真的会改变你处理信息的方式。