今年开始，我都在高强度的写作，但一直没有把这些文章做成体系，前两天我看到有人用 WorkBuddy + ima 搞了一个知识库，做的非常不错，直接让我激动了，于是就有了这篇干货教程。 这篇从 0 开始带大家使用 WorkBuddy + ima 来把本地知识库搭建起来。 首先，在 WorkBuddy 连接器中找到 ima 这个连接器。 然后点击连接授权，用微信登录一下就可以了。 授权登录完成后会来到知识库主页，此时只有一个默认的知识库，还没有文档和教程。 知识库这块分为三类，个人知识库，共享知识库和订阅知识库。 个人知识库是我用得最多的一个，因为我写的文章和攒的资料全在里面。 如果你暂时不知道有哪些知识库可用的话，可以用一下订阅知识库。订阅知识库相当于是一个知识库广场，里面儿啥都有。 我刚点进广场的时候也愣了一下：里面是按"热门、科技、教育、职场、财经、产业、健康、法律、人文、生活"分的，每个库都标着订阅人数和条目数。比如排在前面的《AI Agent》有 4.2 万人订阅、2976 个内容，《Python 学习知识库》3.9 万人订阅，还有一个《公文写作笔杆子AI写材料》，条目数直接是 10 万加。 也就是说，你还没开始攒的时候，就已经有一堆别人攒好的库可以先订阅着用。 这三类不是按内容分的，是按谁能看见来区分的。我一开始以为它们是三种不同的资料类型，搞了半天才发现说的是权限。 类型 谁能看见 用来干嘛 个人知识库 只有自己 自己攒自己的资料，只有自己有写入权限 共享知识库 团队内部 成员各写各的、互相能查，适合把团队资料沉淀到一处 订阅知识库 广场上所有人 去广场订阅别人的库，人家更新你也能看到 这样就把知识库接入了，然后在 WorkBuddy 中把它启用一下就行了。 我们可以问他一个简单任务： 列出我已有的知识库都有哪些 呃，因为我们刚接好知识库，还没开始玩起来，所以只有一个。 下面我就带着大家把知识库来玩起来！ 这里可以下载一下 ima 知识库的桌面端和手机端，可以随时随地使用知识库，并且把存储空间扩容。 为了给大家演示清楚，我索性直接把自己的文章作为案例了。 上传知识库的方式有很多种，可以从本地上传，直接甩个 url ，从微信上传，还可以导入笔记以及录音等。 于是我把我全部的文章都上传了。 除此之外，我觉得还有一个比较丝滑好用的上传方式是微信文件，我很多消息来源都是各种微信群，如果你看到别人分享不错的资源，可以通过微信文件上传的方式来上传到知识库中。 这种方式会打开一个 ima 小程序，然后选择群聊进行文件上传。 也可以支持直接把文件拖动放到 ima 知识库中，上传方式这块基本上是全覆盖了。 我把我的资源都上传之后，不看不知道，一看吓一跳，一共 257 篇内容。。。所以以我这个输出频率来看，基本上是一天一更或者一天两更，更有的时候一天三更了。。。 我们先让 WorkBuddy 分析一下我写过的文章都包含了哪些内容。 看一下 cxuan 的知识库里面都包括哪些类型的文章。 如果说再具体一点的文章类型，大概是下面这些。 从下到具体资料总结，从上到行业观察，从 0 到 1 系列，源码分析系列，资源分享系列，AI 实战系列，实测系列。。。。。。没想到写了这么多类型。 下面我可以让 WorkBuddy 列举一下我的写作风格和写作思路，然后让它列出最硬核的几篇，然后做一个报表给我。 cxuan 的写作风格和写作思路是什么，列出你觉得写得最硬核的几篇内容，然后绘制出一张报表 WorkBuddy 给我绘制了一张长图（点开可以看大图） 就连这个写作分析的报表，也可以上传至知识库中。 还可以这么用，比如我不知道从今年年初到现在都发布了哪些模型，我想让 WorkBuddy 梳理一张模型发展图出来。 PS：这是以我写过的模型发展为基准，不是互联网上所有的模型。 请你根据我知识库中提到的模型，来梳理一份年初到现在的模型发布鱼骨图 我去，WorkBuddy 给我整理出来的这份报表也太详细了，我都不知道这半年多以来都有这么多模型大事件。 它的做法是以时间为脊椎、厂商为肋骨，而且自己立了个规矩，所有节点都必须能回溯到对应月份的原文归档，没在知识库里出现过的发布不入图。 OK ，现在 WorkBuddy 已经足够了解我了，现在我想学习一本书，我想基于我目前的知识水平，来让 WorkBuddy 评估这本书接下来我需要学习的重点是什么， 这是我觉得知识库最有价值的场景之一 。 我先让 WorkBuddy 查一下我的知识库里面有没有这本书 查一下知识库里面有没有 AI Agent 系统性学习的书籍？ 它把 ai/ 目录下的 15 项材料全筛了一遍（9 个文件夹 + 6 份 PDF），最后只认了一本：《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》。而且它给了三个硬标准：章节递进有依赖关系、每章带思考题、完整而非节选。我那几份研究报告、白皮书、演讲材料、科普词典，要么没有习题结构，要么只有试读片段，所以全被排除了。 下面这个 prompt 我认为是知识库最有价值的体现了 基于我已有写作内容的知识量，再以这本书为基线，你觉得我首要应该提升的地方在哪里，我最应该读哪几章的内容？ 结果出来了，WorkBuddy 认为我最应该提升的是 还有邪修用法，很多朋友不都有收藏癖么，你可以把网上搞到的资源直接扔到知识库中，然后写个定时任务，定时检索你都扔进去什么东西，写个系统性的清单出来，比单纯点个收藏有用多了。 我自己是这么干的： 每周一早上，检索我知识库里上周新入库的内容，按主题归类， 输出一份清单：这周我存了什么、分别是什么类型、哪些还没看过、哪些值得整理成文章。 区别在这儿：收藏只是把东西从别人的网页挪进你的收藏夹，东西还是那些东西；入库加定期检索，是让 WorkBuddy 替你读一遍，然后告诉你你存了什么。前者是囤积，后者才算复盘。 整个用了一圈下来，WorkBuddy + ima 的体验非常不错，我觉得这才是 AI 时代的最佳知识引擎。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：硬件与数码
  • 分类依据：内容涉及硬件、数码产品或通信卡
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/9/19 21:20:57