你好，这是大刘的第 *81 篇原创干货～*
ima + WorkBuddy，我觉得可能是每个人最值得掌握的一套组合拳。
这篇教程打磨得有点久，大家久等了（抱拳。
我越研究越发现，ima + WorkBuddy 的使用范围真的太广了。
而且他们本身作为工具并不难，但是！不同的场景都可以玩出花儿来。 重点，在于思路。
所以这篇文章的目标是， 既讲案例，又讲思路，再来个举一反三 ！帮助大家彻底运用到自己的场景里。
今天我们的教程包含以下内容：
1. 接好 ima + WorkBuddy
2. 粗存、检索、使用、精存核心闭环防范论（重点）
3. 创作者高级用法案例
4. 学习/知识库高级用法案例（+微信读书 Skill）
5. 工作职场高级用法案例
6. 搭建会「自进化」的第二大脑方法
其中的案例部分，我也为大家整理了详细的实操资料包，可以用这些素材跟着操作！
老规矩，强烈建议你，对着电脑实操 。
好了，我们直接开始。
01
把ima接进WorkBuddy
还是给第一次用的朋友展示下操作流程。
先打开WorkBuddy，看左边这一栏。我们要找的是连接器。
这里面其实有 workbuddy 可以联动的超多软件，大家也可以看看，以后希望我继续做什么的教程。
然后我们就点 + 号，链接 ima。
点完会弹出一个授权说明页。一路往下就行了。
这里稍微注意一下：扫码用的那个微信，必须跟你平时往ima里存资料的是同一个号。
授权完回到首页，看看连接器的地方有没有启用 ima，如果没启用，那就再启用一下就行了。
看到状态变了，就算连上了。
我们再简单试一下。
● ● ●
帮我列出ima里所有的知识库名称。
对照一下，没有问题。
其实这里我们只是简单试了一下，但是就已经是核心的交互了，后续都是这样用：在 WorkBuddy 中发送指令操作 ima 中的知识库。
那么这个指令可能是：存数据、整理数据、总结归纳等等。
如果觉得有点抽象没关系，跟着一起操作吧。
02
说清楚这套东西到底在干嘛
我觉得在一切的开始之前，有必要为大家梳理一下为什么 ima+WorkBuddy 是大家都需要的东西。
希望大家跟上思路。
ima 本质上它是一个知识管理、记笔记的工具，它的核心能力是存储知识。而存储知识，对于我们每个人，不管是学习、生活还是工作，应该都是一个每天都会打交道的事情，这也就带来了这类工具的必要性。比如说类似的还有 Notion、Obsidian，都是。
但是所有的专注在知识存储的工具都有一个非常严重的问题，就是
知识存储的核心目的，一定是我们终有一天要使用其中的知识、要学习它们甚至基于它们去工作，但是仅仅做存储，是远远无法达到这样的目标的。
所以，这也就造成了，收藏夹吃灰、太多学不过来、下次一定学，等等的问题。
那么，WorkBuddy 的能力就恰好是可以解决，快速总结、梳理、学习、再优化整个知识库这些最影响我们学习效果的痛点。
ima + WorkBuddy，我觉得可能是每个人最值得掌握的一套组合。说再多遍都不为过。
不过说到底，ima + WorkBuddy 也只是工具的组合。
更重要的是，我们在使用的过程中，要摸索出一套方法，怎么让自己学会，而不是让工具学会。
所以，我的整个让知识库自动生长、我自己也能持续学习的方法，其实总结一下思路是这样的：
说白了就四个步骤：粗存、检索、使用、精存。
粗存：把来自各种渠道的知识存进 ima。
检索：是从ima里把你需要的资料调出来。
使用：在WorkBuddy里拿这些资料来学习、工作。
精存：是把用 AI 做出来的东西再写回ima，优化知识库。
这个过程中，其实大家最需要关注的不是第一个存、取、用，而是最后一个回存的过程。
因为前三步只是输入，第四步才是输出，才是我们对知识内化于心的部分。
有没有发现，和费曼学习法，不谋而合。
这，就是学习或者说知识库的终极奥义。
目标一定是有所学习、有所进步，而不是形式，从以前的纸笔，我们现在变成了 ima+WorkBuddy 这样的 ai 工具而已。
那么，开始我们的实操环节，请一定仔细带着这个思路理解每一步的意义。
03
跑通第一个闭环
我这里就用我过去的公众号教程类文章进行演示。
一切的一切，开始先在 ima 里面建立个知识库，我这里就叫“Daliu 的文章库”。
然后这里比较关键，建立两个文件夹，“粗选”、“精华”。
顾名思义，「粗选」就是我们从各个地方收集的，没有经过我们处理的原始知识。「精华」就是我们处理过、学习过、沉淀下来的精华知识。
闭环步骤 1 - 粗存：把文章存下来
其实这一步，就是我们把所有从各种渠道的知识存到 ima 中。
存储的方式其实很多，我觉得大家根据自己的习惯就行了。
比如说：
本地文件。
微信里的文件。
公众号或者网络链接。
腾讯文档或者录音纪要。
等等。
当然，还有中更偷懒的方法就是在 WorkBuddy 中通过发指令的方式让他存。
● ● ●
帮我把这个网页链接：xxx 的文章整理一下，存到 ima 的Daliu 的文章库的「粗选」库中。
帮我联网搜很多关于「xxx」的资料，选其中比较完整的存到 ima 的Daliu 的文章库的「粗选」库中。
这步很简单吧，我简直太熟练了，收藏的那么多文章，轻轻松松就管理起来了。
最后，我的知识库「粗选」文件夹里面大致就长这样了。
当然，你的文件夹里，根据任务不同可能是其他的文件。
但，这里给一个我觉得最重要的建议： 每一个知识库千万别建成我的全部资料。请确保，它们是一个知识体系。
主要是养成习惯。
闭环步骤 2 - 检索：学会怎么用 AI 进行取用。
这里就非常简单了。主要有两种用法。
在 WorkBuddy 中引用 。
ima 已经把资料都管理起来了，而且它已经链接到了 WorkBuddy。在 WorkBuddy 中，是可以在侧边栏的「更多」里面看到自己的知识库的。
那么我们在使用的时候，如果说是针对某些特定的文件，可以直接进行引用，问答。
比如说，我选了三篇 WorkBuddy 的文章，希望他为我梳理下学习路径。
但是一般来说，这种方式，还是太傻了。因为绝大多数，我们管理的知识会非常多非常难找。
所以这种类似于 RAG（通过 Ai 进行检索的方式）的更轻松的第二种方式就是，
在 WorkBuddy 中直接问需求 。
同样的问题。
请你参考 ima 中Daliu 文章库的「粗选」中的内容，为我整理出来学习 WorkBuddy 的路径。并且，告诉我它们的来源。
这里，有个我一定建议你做到的经验只谈。
产出的内容，请一定让它标准来源，未来我们进行更进一步理解和学习的时候，思路就会非常连续。
比如，这里，得到的答案就是：
学习路径、每个内容的来源、总结的 html，都会根据你的需求和知识库整理好。
以前这可是最困扰我们的事情，现在通过这样的方法就完美解决了。
闭环步骤 3 - 使用：让 AI 把知识嚼碎
上一步我们拿到了一份学习 WorkBuddy 的路径，还带着每一条的来源。
但说句实话，那份东西现在还是它的，不是你的。
你扫一眼觉得挺清楚，窗口一关，过三天再问你专家、技能、连接器到底有啥区别，多半还是答不上来。
那是工具学会了，不是我们学会了。
所以这一步，我不让它替我读完就行了，我要反过来让它逼我想。
第一个动作，顺着来源往下钻。
上一步为什么一定要让它标来源，就是为了这一刻。
刚才那份学习路径里的第 3 条，我其实没太看懂。
请你把它对应的那篇原文，从 ima 的Daliu 的文章库的「粗选」里调出来，用我能听懂的话重新讲一遍。
有了来源，它就不是在凭印象跟你聊，而是回原文重新讲一遍，这跟它自己总结完全是两回事。
第二个动作，让它照镜子。
请你对比一下，刚才这些内容里，哪些是我这种已经用过一段时间的人，最容易想当然、其实理解错的地方。
做成一个对照表，左边是资料里怎么说，右边是我可能会怎么以为。
这张表会很直接地告诉你，哪些是你真懂了，哪些是你以为你懂了。
第三个动作，让它考你。
针对上面这几条，出三个问题考我。答案先别给我。
能把它出的题答上来，这一轮才算真正使用了这些知识。
答不上来就回去再问一遍，反正它不嫌烦。
闭环步骤 4 - 精存：把嚼碎的东西回存进「精华」
到这儿，前面三步其实都还是输入。
只有这一步是输出，也是我觉得整套方法里最不能省的一步。
回存的方式，跟第一步往「粗选」里存是一样的，直接跟 WorkBuddy 说就行。
把刚才这份我自己整理的 WorkBuddy 学习笔记，以及我里面最值得二次理解的内容，存到 ima 的Daliu 的文章库的「精华」库中。
但这里我要强调一句：存回去的，必须是我们总结梳理的结果。
所谓，把书读薄，如是。
AI 原封不动吐出来的那一版，存进「精华」就白存了，下次你读到的还是它的理解，不是你的。
存完回 ima 看一眼，确认它真的落在「精华」里了。
看到了。
以上，就是 WorkBuddy + ima 使用上的四个必备步骤。
这里，我觉得有必要为大家总结一下，
闭环里面的四步抽象出来能力是什么，以及关键点是什么（非常非常重要） 。
粗存： 这里的原子能力是，可以管理几乎所有渠道的知识信息。注意点：关注知识库结构、层次。
检索： 这里的原子能力是，不管有多少资料，都是可以用 WorkBuddy 从 ima 里把你需要的资料调出来。注意点：让 AI 给来源。
使用： 这里的原子能力是，知识在 AI 的上下文中，在WorkBuddy里提需求拿这些资料来学习、工作。注意点：不是让 AI 知道，而是要通过几个步骤，让自己知道。
精存： 这里的原子能力是，是把用 AI 做出来的东西再写回ima，优化知识库。注意点：这个的作用和场景非常多，比如说，我们回存做好的 ppt，下次可以让 AI 找出这个 PPT 做板式参考，我们存回去了学习进度，下次可以找出来继续推进。
用好上面这 4 个闭环，理论上来说，我们就有个外挂大脑（ima），且能够通过「精存」行为持续生长和丰富！
接下来，就是玩出花儿来的高级用法了。一切都建立在刚刚这四步的理解上。
不要急，慢慢跟上。
04
高级用法
上面那一套闭环逻辑理解透了，剩下的其实就是根据不同的场景做对应的事情就行了。
粗存、检索、使用、精存。
变的只是你往「粗选」里存什么、让它嚼出什么、最后往「精华」里放什么。
我挑三个现在大家使用最多的三个场景来举一反三一下。分别是创作者场景、学习场景、工作场景。
每个场景我都对应到四个步骤中，边理解边看。
第一个，创作者场景。
先说我自己最熟的这个。
在这个场景里面，我的「粗存」文件夹里面放的东西有三样：1. 我平时上网冲浪看到的比较好的观点、思考以及 AI 的趋势；2.我自己平时会在 WorkBuddy 上口喷很多的想法，都会让它帮我存到 ima 的这个库里面；3.平时刷到其他优秀博主的文章。
当然，这里是分两个文件夹放的，别混在一起，这是「粗存」那一步说的结构和层次。
分别是：「粗存」-观点；「粗存」-想法；「粗存」-文章库。
到了要写新选题的时候，「检索」和「使用」两个步骤一起用上。
请你把 ima 的Daliu 的文章库「粗选」里我收的那几篇关于 ima 的同主题爆款拆一下。
开头怎么起的、结构怎么排的、哪里是钩子，一条一条说清楚，每一条告诉我出自哪一篇。
之后，我写完稿子，还会把已经写完的，并且让 WorkBuddy 帮我找点优化点，入库到精华库里面。
这是我写完的关于 GPT-6-Astra 的文章。
把这篇文章的结构，跟「粗选」里那些同类型爆款文章对比一下，指出我下次可以进行优化的地方。
整理成一份写法清单，存到 ima 的Daliu 的文章库的「精华」库中。
这个场景的复利全在最后那个「精存」上。
因为这份写法清单存回去之后，它就不再是一次性的了。
下次再写同类选题，直接让它调出来对着写，你的写作风格画像会一次比一次准。
第二个，学习/微信读书场景。
学习场景最特别的地方在于，它的「粗存」可以不用你动手。
拿微信读书举例，先在 WorkBuddy 中装一个微信读书助手.Skill。
它的功能呢，就是搜索微信读书书籍、管理书架、查看笔记划线、浏览书评、阅读统计与好书推荐等等。
在 WorkBuddy 中发指令，就可以把一本书的划线全提进「粗选」。
把《马斯克传》这本书的划线，全部提到我的 ima 知识库的「粗选」中。
但这个场景真正的价值，压在「使用」那一步。
「使用」的注意点说得很清楚：不是让 AI 知道，而是让自己知道。
所以学东西的时候，别让它给你一份总结就完事，那份总结是它的。
请你把「粗选」里《xxx》我划的线和写的想法都提出来，按我能听懂的顺序讲一遍，每一条给来源。
讲完再给我讲讲对我们现在做产品、做市场或者人生上有什么反常识的借鉴意义。这一轮走完，才轮到「精存」。
把我刚才觉得非常精彩的那几个点、以及比较重点需要持续理解的部分，整理成一份学习笔记。
再单独记一条学习进度：这本书读到哪儿了，还有哪几个点没搞懂。
一起存到 ima 的Daliu 的文章库的「精华」库中。
多存那条学习进度，是我觉得学习场景里最值的一个动作。
下次坐下来，一句「上次学到哪了」就能直接接上，不用再从头翻一遍。
当然，这个场景也能玩出花，比如说让它做一个 21 天学习计划出来，然后持续更新。
我前段时间啃《凸优化理论》，就是这样坚持下来的。
第三个，工作场景。
工作场景的变化最多最杂：会议纪要、项目文档、客户背景甚至是每天那些零碎的进展。
所以这个场景的价值，主要在第一个「粗存」上，而且需要重点关注的是它的注意点，结构和层次。
一口气全倒进一个库，三个月后你自己都找不着。
所以，建库这个事情，就需要按项目、按客户分开建。
这里其实有个问题，为什么不用其他的文档来存资料，而是要联动上 ima 呢。
这里就不得不说下我认为，最舒服的使用时机， 就是我们平时用 WorkBuddy 工作完，很多论对话交互完，可以直接最后加一轮，就是把这次产生的结果、内容都存到 ima 的对应位置。
存够了，周五的「检索」和「使用」就是一句话的事。
请你读一下 ima 的「工作日志」库里本周一到今天的全部记录，帮我整理成一份可以交给老板的周报。
按本周完成、关键结果、问题与风险、下周计划四部分写。
重复的事情合并掉，不要按天记流水账。记录里的数字、项目名和时间照搬，不要自己估算。
我没写结果的，标成待补充，不要替我编。最后那两句需要注意。少了它们，它会非常热心地帮你把空白处填满，填出来的东西你还得自己一条条查回去。
周报出来，顺手「精存」一份。
而这一份存回去之后，最爽的用法在下一次。
参考「精华」里我上次那份季度汇报的版式，把这份周报做成 PPT。你存回去的从来不只是内容，还有格式、结构和你认可的那套标准。
这就是「精存」那一步真正的价值，攒得越久，它越像你。
所以，这几个场景结束，发现没有，所有的用法都没有脱离四个步骤，但是每一个都可以玩出花。
还是那句话，案例要学习，但是更要理解其中的思路和方法。
05
「会进化」的 AI 工作流
那么最后一个高级用法，就是让整个链路自动起来。
这里的方法呢，肯定就是使用的 WorkBuddy 的定时任务功能。
也就是说， 粗存、检索、使用、精存这四个过程，其中有很多行为可以根据它的情况进行自动的运行。
比如说，上面咱们提到的三个场景。
创作者场景，至少可以构建： 1.自动的每天为我们推送选题「使用环节」；2.每天自动挖掘新出来的各种观点，存到观点库里面「粗存环节」。
学习/微信读书场景。可以构建： 1.每天自动为我们把划线存起来「粗存环节」；2.每周自动为我们构建学习计划，并在固定的时间推送学习资料给我们「使用环节」。
工作场景。可以构建： 每周五读一下「工作日志」库里本周的记录，整理成周报初稿，存到「精华」库中，然后把文件推给我「精华环节」。
等等，各种可以自动化的地方。
那么，效果上就是，更加轻松的让整个知识库，按照我们的规划，有层次、有计划的持续进化。
说是我们的第二大脑都不为过。
自动任务的方法也很简单，这里我就用创作者场景简单举个例子。
需要注意的地方就是，说清楚哪个知识库，哪个文件夹就行了。
以及还有一栏千万别漏：连接器里要把 ima 勾上。
到这儿，这套东西才算真的会进化。
你不在的时候，「粗存」自己长。
你在的时候，只做「使用」那一步，那个只有你能做的、把知识嚼碎的动作。
06
写在最后
很多时候，我做这种教程类的文章，都会陷入一种心里状态，就是写得是不是够细、有没有照顾到不同水平层次的朋友、有没有覆盖足够多的场景。
但是往往，这样的状态，其实都没法达到。
文字是有限的（虽然这篇已经详细到快 1w 字了），人的注意力也是有限的。
所以，我就希望把我自己的那套思路梳理出来，再通过具体的案例帮助大家理解。
如果你有理解到，那我会非常开心。
如果不巧没有立马帮上你，那也很开心认识你。
会有很多朋友链接我，第一句就会问，学霸，你学习为啥那么好？
想好久，其实最后的归因就在于， 我确实很喜欢记录和整理 。
而记录和整理， 其实不是一种方法，而是一个思路，让自己能够知道记什么、该什么时候想起来，而已 。
纵观整个学习以及工作的生涯。
小时候，我会有笔记本来记录非常多的杂七杂八的有意思的东西。
然后有电脑了，就会用有道云笔记这样的软件记录，刚刚翻了一下，上万个笔记。
现在，AI 时代，这个载体有了变化，叫做知识库，工具变成了 ima 和 WorkBuddy。
但是，不管怎么变。
*最重要的始终是，我该记录什么，我该学会什么，以及我该怎么使用他们。*
*祝大家，学习愉快～*
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