本文分享一个高回报的AI使用习惯——"囤积你知道怎么做的事"。通过记录自己解决问题的完整过程，避免重复试错，并为AI协作提供精准上下文。适合内容创作者、AI工具使用者，核心方法：任务后花十分钟回顾，记录问题、尝试与解决方案，无需追求格式完美，重在复用。
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几天前，一个朋友找我帮忙。
他想订阅 ChatGPT 和 Gemini，但搞不定付款流程。
其实他以前是做技术的，搞了很多年。按理说这件事不至于难倒他。
但他就是卡住了——不知道该用什么工具，不知道怎么绕过搞定海外支付。
我之前开通过好几次，而且把其中的关键步骤都记录下来了，所以他这次问我，我就直接把教程发给他了。
然后他照着操作，几分钟就搞定了。
事后我就在想：如果当初我没把那些步骤写下来，今天他问我的时候，我还能完整回忆起来吗？
大概率是不能。
因为这种事情，搞定一次之后，细节很快就会模糊。只记得自己搞定过，但具体怎么搞定的，已经说不清了。
知道怎么做，和「记录下」怎么做，是两件完全不同的事。
这也是今天想聊的话题：在 AI 快速迭代的今天，为什么「囤积你知道怎么做的事」，可能是回报率最高的习惯之一。
囤积你知道怎么做的事
先解释一下这句话，它不是记灵感，不是摘抄金句，也不是把别人的文章复制到自己的笔记里。
它是把自己亲手做过的事情、踩过的坑、解决问题的完整过程，记录成一份可以复用的笔记。
核心结构可能很简单：我遇到了什么问题 → 我做了什么尝试 → 最终用什么方法解决的。
举一个我自己的例子。
我写公众号差不多两年了。
从最开始不知道完全不知道怎么写公众号，到现在基本上每篇文章两三个小时就能完成，中间经历了大量试错。
这些试错，我全部记了下来。
比如：AI 为什么总是写出蹩脚的比喻？
后来发现是因为提示词里给了「反面样本」，负面指令往往比正面指令更难执行。
解决办法就是，删掉反面样本，或者直接换成高质量的正面示例。
结尾为什么总是虎头蛇尾？
因为我只跟 AI 说「帮我收个尾」，没有给任何约束，很容易放飞自我。
解决办法就是，结尾也要像正文一样给出明确的方向和要求。
这些经验，单独看每一条都很小。
但积累在一起，就变成了一份「经验手册」——我的公众号创作提示词从第一版迭代到了第九版，每一版都是基于之前记录的问题来改进的。
如果没有记录这些，每次写文章大概率还会遇到同样的错误。
为什么在 AI 时代这件事变得更重要
过去几个月，你可能已经感受到了——AI 领域的新工具、新功能更新得太快了。
OpenCode、Cowork、Remotion、Openclaw 各种新的工具，层出不穷。
每隔几周就要学一个新东西。如果每次都从零开始摸索，时间根本不够用。
但如果有「囤积」的习惯呢？
以我自己最近遇到的几个场景为例。
一、搭建短视频创作流程。
前几天我又开始尝试拍短视频了，从写脚本、录口播、拍素材到剪辑导出，前后花了六个多小时。
做完之后，我把整个流程写成了一份 SOP。
每一步用什么工具、注意什么细节、哪个环节最容易卡住，全部记下来了。
下次再做，不需要回忆「上次怎么做的」，直接照着自己写的 SOP 走就行。中间某个环节发现了更好的工具，更新 SOP 就好了。
二、学习一门新课程。
最近在看吴恩达教授在 DeepLearning.AI 推出的 Agentic AI 系列课程，因为是全英的课程，一开始想用 AI 翻译逐字稿。
结果到第二个模块，发现 AI 开始胡编乱造，它没有准确翻译原视频内容，而是根据主题自行生成了一套。
发现问题后，我换了思路：既然课程很热门，GitHub 上大概率有人整理过。
搜了一下，还真就找到了完整的中文翻译。
相比自己用 AI 翻译，直接看这个项目，要快得多，而且更准确。
这件事本身很小，但我记了下来：「用 AI 翻译长内容时要验证准确性，遇到热门资源可以同步搜搜 GitHub。」下次就不会重复踩坑。
这些「囤积」下来的经验，本质上都是在缩短未来同类任务的启动时间。
你不需要每次都从零开始思考「我该怎么做」，因为过去的你已经替你想好了。
最好的上下文
除了给未来的自己省时间之外，这些记录还有一个隐藏价值——它们是你和 AI 协作时最好的上下文。
AI 的输出质量，很大程度上取决于你给它的上下文。
没有上下文，AI 只能给你一个「通用答案」；有了你的真实经验，它能给你一个「你的答案」。
比如我的创作经验合集，当我需要 AI 帮我优化写作流程、或者分析某篇文章哪里不好的时候，直接把这份经验合集上传给它。
它就能基于我过去积累的经验和教训，给出非常精准的建议。
这不是「通用的写作建议」，是完全基于我自己的实践、量身定制的改进方案。
如果这些经验只存在我脑子里、没有被文字化，AI 就无法读取。它再聪明，也只能拿通用知识来回答。
记录得越多，AI 就越懂你。这是一个正向飞轮。
具体怎么做
落到实操层面，其实很简单。
一、完成一件有难度的事之后，花十分钟回顾。
不需要写长文。就回答三个问题：遇到了什么问题？做了哪些尝试？最终怎么解决的？
重点记录「解决方案」和「踩过的坑」，这两样的复用价值最高。
二、不要追求格式完美。
很多人不愿意记笔记，是觉得记录本身很麻烦——排版、分类、打标签。
别想那么多。打开笔记直接写就好了。甚至可以用语音输入，说完让 AI 帮你整理格式。
核心是「记下来」，不是「记得漂亮」。
三、记录之后要用。
记录不是目的，复用才是。
下次遇到类似任务时，先搜一下自己之前有没有做过笔记。有就直接用；发现更好的方案就更新它。
每一次实践，都在为下一次铺垫。
写在最后
回到开头的那个场景。
朋友不是搞不定，他是「忘了怎么搞」。更准确地说，他压根没在第一次搞定的时候把步骤留下来。
在 AI 迭代这么快的今天，不记录就意味着每次都要重新摸索，而每一次重新摸索，都是在重复消耗本可以省下的时间和精力。
做过的每一件事，都值得被记住。不是靠大脑，而是靠一条条笔记。
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