<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Pkm on All about Raspberry Pi</title><link>https://hugozhu.site/tags/pkm/</link><description>Recent content in Pkm on All about Raspberry Pi</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Wed, 27 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://hugozhu.site/tags/pkm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>继编程之后，大模型应用的下一个爆发场景是知识管理</title><link>https://hugozhu.site/post/2026/243-knowledge-management-next-explosion/</link><pubDate>Wed, 27 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hugozhu.site/post/2026/243-knowledge-management-next-explosion/</guid><description>&lt;p&gt;上周五晚上，我让 AI 帮我做一件事：把过去三个月收集的 47 篇关于 Agent 架构的文章、12 段会议笔记、和 6 个项目的 README，整理成一份「哪些架构模式真正有效」的判断。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;如果是一年前，我会得到一份按关键词频率排列的摘要——看起来专业，实际上没用。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;但这次不同。AI 花了大约 40 秒，输出了一份结构清晰的报告：哪些模式在多个项目中反复出现、哪些只在特定场景下有效、我的笔记里对同一问题有过矛盾的判断。它甚至指出了我在三月份写的一段话和五月份的一个项目决策之间的矛盾。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这不是搜索，不是摘要，不是 RAG 的简单检索。这是 &lt;strong&gt;理解&lt;/strong&gt;。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;a href="https://hugozhu.site/img/2026/knowledge-management-next-explosion.png"&gt;&lt;img src="https://hugozhu.site/img/2026/knowledge-management-next-explosion-thumb.jpg" alt="编程让 AI 学会「写」，知识管理让 AI 学会「理解」"&gt;&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>