一条公式
AI 输出质量
= 信息质量 + 提问质量
AI 不缺智慧，缺的是关于你的真实世界信息。它是个失忆的天才——别人 AI 用得好，不是有什么秘诀，是他的上下文工作流搭好了。
把散落各处的信息汇成一束，喂给你的 AI。
环境有两根支柱——这一章，搭第一根：上下文。
一条公式
AI 输出质量
= 信息质量 + 提问质量
AI 不缺智慧，缺的是关于你的真实世界信息。它是个失忆的天才——别人 AI 用得好，不是有什么秘诀，是他的上下文工作流搭好了。
你能喂给它的，远比你以为的多
上下文的六个维度
整个互联网就是上下文。AI 搜索（Tavily / Exa / Brave）、官方文档、公众号文章。
飞书文档 · 妙记 · 多维表格、Get 笔记、Heptabase、腾讯会议。
你电脑里的 Markdown、PDF、文档、Obsidian 知识库。
身份、风格、判断、故事——AI 最缺的数据，最容易忽略、最拉开差距。
对开发，仓库本身就是上下文。git 仓库、Context7 / GitMCP 拉官方文档。
飞书多维表格(Base)、电子表格、数据库、业务 API。
还有两条横切线
决定你能走多远
上下文不只是文字。截图、图片、录音、录屏、视频都是上下文——随身录音、会议录屏，喂进去都算。
静态（档案、历史文档，一次性导入）；动态（日常录音、会议、群消息，持续自动沉淀）。AI Native 的关键，是把动态沉淀也自动化。
项目目录 = 一个上下文池。把六类上下文，统统放进同一个项目目录——每次对话都自动带着这一整池。
最被忽略、最拉开差距的一类
把自己变成 AI 的数字分身
"AI 可以模仿你的输出，
模仿不了你的输入。"你 30 多年的人生，才是 AI 最缺的数据。
履历、核心技能、价值观、性格——一次性导入历史文档。
你人生里的关键故事——写下来，或访谈式录音。
你的写作风格、思考方式、做事原则——让 AI 读完自动提炼。
日常录音、笔记、调研、纪要——持续积累，自动沉淀。
"AI 知道你是谁之后，用你的口吻、价值观、真实故事写出来的东西，会比你自己写的还香。"
因为"你压缩出来的上下文，别人带不走"——这是你的 IP 护城河。
一次范式升级
上下文工程 ≠ 提示词工程
别等齐了才开始
四个起步动作
下一章，搭环境的第二根支柱：Skills——把"能力"和"流程"也装进 AI 的环境里。