这周试了一个新玩意：用Claude的Projects功能整理我的AI行业知识库。

把过去几个月的微博、笔记、研究报告全部扔进去——然后让Claude按「算力」「机器人」「大模型」「管制」「商业化」五个维度整理。

出来的结果有几个有意思的发现：

第一，我写的「算力」相关内容占比从1月的不到10%涨到了现在的快30%。说明算力问题在加速恶化——我的关注度在被动增长。

第二，我6月写的「管制/政策」相关内容是前五个月总量的2倍。不是我突然对政策感兴趣了——是政策对AI的影响突然变大了。

第三，我的判断准确率——回头看了几个3月写的判断：人形机器人量产时间（年底前→目前看还在路上）、开源追上闭源速度（年底→6月已经差不多追上了，比我预判的快）。

说实话，这种「回看自己的预测」需要勇气——因为你会发现自己错了很多。但正是这些错误让你进步最快。

周末如果有时间，你也可以试试把自己的内容扔给AI做一次「认知审计」。挺震撼的。AI 知识管理 反思 认知审计