<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Context on All about Raspberry Pi</title><link>https://hugozhu.site/tags/context/</link><description>Recent content in Context on All about Raspberry Pi</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://hugozhu.site/tags/context/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>五个问题，判断一个岗位能不能交给数字员工</title><link>https://hugozhu.site/post/2026/331-not-every-job-can-sustain-a-digital-employee/</link><pubDate>Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hugozhu.site/post/2026/331-not-every-job-can-sustain-a-digital-employee/</guid><description>&lt;p&gt;上周有人请我整理一套数字员工的术语，用途是整理会议纪要。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;整理的时候我意识到一件事：会议纪要看起来是最容易交给 AI 的岗位。语音识别模型足够强，转写免费，人人会用。按常理，它应该是数字员工最先上岗的岗位。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;但我们真动手做的时候，发现不是这样。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;第一版会议纪要机器人，把会议里的每一句话都转写出来了。问题是，没人看得懂：&lt;/p&gt;
&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;「关于上次说的那件事，就按讨论的办。」——哪件事？怎么讨论的？&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;「这个意见我同意。」——谁的意见？&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;「后续小王跟进一下。」——哪个小王？&lt;/p&gt;
&lt;/blockquote&gt;
&lt;p&gt;而且，转写本身也不干净。行业专业术语是 ASR 的重灾区——「灰度发布」「数据埋点」「多租户隔离」，通用模型的词典里没有那些词，转出来全是同音错字。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;看起来是两个问题：术语转不准；就算转准了，也没人看得懂。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;其实是同一个问题：缺上下文。术语转不准，是因为模型的词典里没有你公司的词；看不懂，是因为纪要里没有这些人是谁、属于哪个项目、上次讨论了什么决定、谁负责什么事。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这次经历让我们得到一个后来反复验证的判断： &lt;strong&gt;数字员工不是任何岗位都能做，只有「上下文充分」的岗位才能做好。&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;判断一个岗位是否适合数字员工，只需要看五件事。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://hugozhu.site/img/2026/not-every-job-can-sustain-a-digital-employee.png"&gt;&lt;img src="https://hugozhu.site/img/2026/not-every-job-can-sustain-a-digital-employee-thumb.jpg" alt="Not Every Job Can Sustain a Digital Employee"&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>