2026年1月19日星期一

新AI复利工程:如何让AI越用越智能,成为你的专属资产

**** 本文提出"复利工程"这一核心概念,强调通过持续沉淀每次使用AI解决问题的经验,将其结构化积累为个人专属知识库。这能提升AI使用效率和答案质量,并实现跨领域能力迁移。文章剖析了"用完即走"的常见误区及障碍,并给出了具体实践方法:筛选有价值对话、结构化记录、选择合适工具。其本质是积累独有的"沟通上下文",从而在AI时代建立真正竞争力。

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本文字数 2187,阅读大约需 4 分钟

前几天刷 YouTube,看到一期访谈。

Dan Shipper,Every 公司的CEO,在 Lenny's Podcast 里聊他们公司是怎么运作的。

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15个人的团队,做了5款产品,还有一份10万订阅者的日报,外加一堆咨询业务。

的确很厉害,但真正让我触动的,是他在访谈里提到的一个词——复利工程(Compounding Engineering)。

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他说,这是他们公司的核心架构。

听上去挺高大上的,但用大白话讲就是:每次你通过 AI 解决了某个问题,你都应该把这次解决问题的经验沉淀下来。

通过不断积累,下一次再用 AI 时,就会变得越来越容易。

这不是什么工具使用技巧,而是一种思维方式。

大多数人用AI,都是「用完即走」

仔细观察一下身边用 AI 的人,你会发现一个很普遍的现象。

遇到问题,打开豆包、Kimi、ChatGPT,问一句,得到答案,复制粘贴,关掉对话框。

下一次遇到类似的问题,再打开,再问一遍,再复制粘贴。

AI对他们来说,就像一个用完即走的搜索引擎。

这当然没什么不对。

但问题是,这样用了一年,和用了一个月,没什么本质区别。

还是在重复同样的动作,花同样的时间,得到差不多质量的答案。

AI 没有变得更懂你,你也没有变得更会用AI。

这就是我看到的反差。

明明 AI 应该越用越好用,为什么大多数人用了这么久,还是感觉它「正确但无用」?

因为他们没有积累任何资产。

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我是如何实践复利工程

我虽然是第一次听到这个概念,但这件事,我已经做了挺长一段时间。

无论写作、生成图片、用 AI 解决各类通用问题,我都有对应的经验文档。

比如我的公众号创作经验文档,现在已经写了 9000 字。

这 9000 字不是一天写出来的。

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是我每次用 AI 写完一篇文章后,花十几分钟,把这次创作过程中有价值的东西提炼出来,一字一句敲进文档里。

这个过程,我不会让AI帮我整理。

因为自己亲手敲出来的东西,印象会更深刻。

比如,我发现某个提示词特别好用,我会记下来;

某次对话里AI给了个意想不到的角度,我也会记下来;

甚至是某次失败的尝试,我也会标注「这个思路不行」。

时间一长,这份文档就是一个我的专属公众号创作知识库。

时隔几个月,现在回过头看这一字一句敲下 9000 字,我能清楚地感受到自己写作能力的提升。

这就是复利带来的改变。

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不仅仅是解决问题的速度变快了,更重要的是,可以通过一个领域的经验,去解决另一个领域的问题。

比如,我在写公众号沉淀的经验,用在写小红书笔记上,也同样适用。

这种跨领域的迁移能力,是用完即走得不到的。

为什么多数人做不到?

我能想到几个原因。

第一,认知问题。

很多人把AI当搜索引擎用,而不是当成解决问题的搭子。

搜索引擎的逻辑是:我问,你答,结束。

但 AI 的逻辑应该是:我问,你答,我再问,你再答,直到问题真正解决。

这个「再问」的过程,才是最有价值的部分。

但大多数人在第一轮对话后就停下了。

第二,习惯问题。

我们习惯了即时满足。

问题解决了,就觉得任务完成了,脑子里根本不会冒出「我要把这个记下来」的念头。

更别说花额外的时间去整理、沉淀。

第三,工具问题。

很多人不知道该把这些经验放在哪。

微信收藏夹?浏览器书签?还是某个笔记软件?

没有一个合适的载体,沉淀这件事就很难持续下去。

第四,时间问题。

复利这个东西,最大的特点就是短期看不到效果。

你今天记录了一次对话,明天不会有任何改变。

但一个月后、三个月后,你会发现质的飞跃。

大多数人等不到那一天,就放弃了。

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那该怎么建立自己的复利工程?

每个人的情况不一样,我这里有几个思路,大家可以参考。

第一,不是所有对话都值得沉淀。

只记录那些真正有价值的东西。

比如,你反复遇到的问题;花了很长时间才解决的问题;或者某次对话得到了意外好结果。

这些才是值得沉淀的。

第二,结构化很重要。

不要随手复制粘贴一段对话就完事了。

最好用Markdown格式整理,方便以后检索和调用。

也不要只存对话链接或截图,不方便复用。

第三,选个合适的载体。

我用的是Obsidian。

它的优势是,可以把任意一篇笔记直接作为上下文上传给AI。

这意味着,我之前沉淀的所有经验,都可以在下次对话时被调用,非常方便。

记得 Dan 在访谈里说过一句话:

「你所做的每一份工作,都应该让下一份工作变得更简单。」

这就是复利工程的本质。

你今天花20分钟整理的经验,可能会在未来的某一天,帮你省下2个小时。

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这和我之前写的「上下文」有什么关系?

如果你看过我之前的文章《AI时代,你的上下文才是最值钱的资产》,你会发现,复利工程本质上就是在积累「沟通资产」。

你的每一次经验沉淀,都在为 AI 提供更多关于你的上下文。

它越了解你的思维方式、你的偏好、你的习惯,就越能给出精准的答案。

这些沉淀下来的东西,别人无法复制,AI 也无法凭空生成。

它们才是你在 AI 时代真正的竞争力。

OpenAI 创始人Sam Altman 在一次访谈中也表达过类似的观点:

「与其让AI一直在推理测试上更聪明,不如让它真正理解、记住你的偏好和历史。」

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AI 的 IQ 已经足够高了,真正的突破方向,是让它更懂你。

而让它懂你的唯一途径,就是提供你独有的上下文。

复利工程,就是在构建这个上下文。

写在最后

不用想得太复杂。

从今天开始,选一次你和 AI 的对话。

可能是写文章,可能是解决工作问题,也可能是学习新知识。

对话结束后,花 10 分钟,把有价值的部分提炼出来,记录下来。

一周后,看看能不能复用。

一个月后,可能你就会发现不一样的感觉。

最后,分享一句 Dan 的生活座右铭,这是他让 ChatGPT 根据他所有数据总结出来的:

「Witness deeply, build bravely.」

深切地见证,勇敢地构建。

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在 AI 时代,我们要像观察世界那样,深切地见证每一次与 AI 的对话;

同时利用 AI 赋予的杠杆,勇敢地构建属于自己的知识体系。

复利工程不是技巧,是思维方式。

它应该成为你在 AI 时代最重要的习惯。

 

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开源神器ConvertX:一键自托管的千种格式转换工具

多次使用在线格式转换受限后,在GitHub找到开源工具ConvertX。支持超千种格式转换,无缝整合多种强大引擎,并支持批量处理。可自托管于NAS或服务器,保障数据安全与隐私。通过Docker一行命令即可部署,彻底告别在线工具的各种限制。

昨天深夜,发生了一件特别搞心态的事。

我想把苹果手机上刚拍的几张 HEIC 格式照片,转成 JPG 发给设计做图。

本来想着多大点事,随便在网上搜个"在线格式转换"不就行了。

结果,我错了。

第一家网站,上传完告诉我,普通用户只能转一张,想转第二张?请掏钱。

第二家网站,满屏幕的无用内容,下载按钮我都找不到在哪,差点进到什么奇怪的页游里去。

第三家,好不容易转好了,告诉我必须要注册登录才能下载。

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那一刻,我是真的有点绷不住了。

想简简单单转个文件,怎么就这么难?

一气之下,我关掉了所有网页,打开了 GitHub。

然后,我就挖到了这个可以说是一劳永逸的神器。

ConvertX。

ConvertX

说实话,看到它的第一眼,我就知道:嘿嘿,稳了。

这是一个基于 Web 的、可以自己部署的在线文件转换工具。

完全开源,零门槛使用,最重要的是,它没有任何乱七八糟的内容和限制。

作者 C4illin 用 TypeScript、Bun 和 Elysia 写了这个项目,主打就是一个快、准、稳。

我连夜部署体验了一下,体验是真丝滑。

一、万物皆可转

很多在线转换工具,要么只能转图片,要么只能转文档。

但 ConvertX 有点离谱。

它支持超过一千种不同的格式。

真的,你没看错,上千种。

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我大概看了一下它的底层支持,简直就是把开源界最强的几个转换引擎全给缝进去了。

转矢量图,它用 Inkscape 和 Potrace。

转文档,它有 LibreOffice 和 Pandoc,这就意味着 Word、Excel、PPT、PDF 甚至 Markdown 都能互转。

转图片,ImageMagick 和 libvips 坐镇,几百种图片格式随便切。

转视频,毫无疑问,还是那个居家必备之神器,FFmpeg。

甚至,它连电子书(Calibre)、3D 模型(Assimp)、LaTeX 这些都能转。

我试了一下,把一张很复杂的 SVG 矢量图转成 PNG,拖进去,松手,几乎秒转。

没有排队,没有"正在分析",没有倒计时限制。

干脆利落。

而且,它支持批量处理。

你可以一次性把几十个文件扔进去,它就在后台吭哧吭哧给你全转好。

ConvertX 预览

二、 你的数据,是你自己的

除了格式支持多,ConvertX 最打动我的,还是安全。

我们平时用在线转换工具,更多担心的,其实是隐私。

你把合同、简历、私密照片传到别人的服务器上,谁知道对面会不会留底?

但 ConvertX 是支持数据自托管的。

你可以把它部署在自己的 NAS 或私有服务器上。

这就意味着,所有的文件处理数据,都任你掌控。

Strona główna programu ConvertX

甚至,你还可以给它设置密码保护,或者开启多用户账户。

如果是自己家里人或者小团队用,那简直再方便不过了。

而且,作者还很贴心地做了一个自动清理功能。

你可以设置每隔几个小时自动删除旧文件,既省空间,又保隐私。

三、 部署,简单到哭

我知道,很多朋友一听到"自托管"、"私有服务器",头都大了。

觉得肯定要敲一堆代码,配一堆环境。

但 ConvertX 的部署,真的非常简单。

只要你有 Docker,基本就是一行命令的事。

docker run -p 3000:3000 -v ./data:/app/data ghcr.io/c4illin/convertx

跑起来之后,打开浏览器访问 localhost:3000,搞定。

第一次打开,注册一个账号,你就拥有了一个属于自己的、功能强大的格式转换中心。

再也不用去搜什么"在线 PDF 转 Word",然后被一堆限制糊脸了。

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写在最后

其实,ConvertX 这个项目,功能说起来很简单。

它做的事情,无非就是把那些强大的命令行工具,比如 FFmpeg、Pandoc 这些,包上了一层好看又好用的外壳。

但就是这么简单的东西,却让我觉得特别珍贵。

在这个万物皆可订阅、万物皆可变现的时代。

还有开发者愿意做一个纯粹的工具,把它开源出来,让我们能体面地解决一个小问题。

这本身,就是一种极客的浪漫。

工具,本该如此。

它静静地躺在那,当你需要的时候,它帮你解决问题,然后事了拂衣去,深藏身与名。

而不是像个乞丐一样,拽着你的衣角,非要薅你一把羊毛

把对数据的掌控权,拿回自己手里。

这种感觉,真的挺爽的。

GitHub 项目地址:https://github.com/C4illin/ConvertX

今天的分享到此结束,感谢大家抽空阅读,我们下期再见,Respect!

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