时间管理的新解法：我做了一个 AI 幕僚长丨Supra Insider
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时间管理的新解法：我做了一个 AI 幕僚长丨Supra Insider
时间管理的新解法：我做了一个 AI 幕僚长丨Supra Insider
用户4242用户42424月16日修改
原创 Capihom Capihom 晚点再听LaterCast2026年4月15日 21:41 北京
我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。 全文约 3800 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听
"如果我能把自己20多年的经验、思维方式和直觉全部下载下来，会是什么样？"
"它不是什么技术活——说到底就是一组文件夹。"
"它帮我卸掉了一直背在身上的认知负荷——不用再纠结'现在最该做什么'。"
Michael Livi 在 Adobe 负责产品、设计与业务战略，管理多个团队，每天在十几个会议之间高速切换。他不会写代码，也没有技术背景，但最近几个月用 Claude Code 搭建了一套完整的"AI 参谋长"系统——帮他消化会议纪要、管理团队上下文、规划每日优先级、甚至代写策略文档。这期对话里，他把搭建过程、文件结构和使用心得全部摊开讲了一遍。如果你也被信息过载折磨，又觉得 AI 助手的输出总差点意思，这篇值得细读。
为什么你的AI对话永远在"从零开始"
Michael 和大多数人一样，过去几年一直在用 ChatGPT、Claude 这类工具。周末 vibe coding 做做小项目，给女儿做一个追踪食物偏好的 App，用 AI 帮忙起草邮件——这些零散的使用场景，他早就跑通了。但用得越多，越能感受到一个核心痛点： 每次开始新对话，都要从头喂上下文 。写策略文档要重新说一遍背景，分析竞品要重新解释市场定位，连语气风格都得反复校准。他想过用自定义 GPT，也研究过 prompt engineering，但本质上都还是"输入-输出"的模式。ChatGPT 后来加了记忆功能，但那种记忆太浅——它记住的是碎片，而不是你的思维体系。"输出看起来像那么回事，但底下总是缺点什么。"这种"表面合格、内核空洞"的感觉，才是推动他做出改变的真正原因。他真正想要的不是一个更聪明的聊天机器人，而是一个能反映他自己直觉和判断力的系统——当他在分析某个变现策略时，得到的不该是教科书答案，而是经过他20年经验过滤后的那种判断。
"我一直在想，能不能把自己脑子里那些我不喜欢什么、我为什么对某件事说不、我为什么会被某些东西吸引——这些东西卸下来？"
非技术人也能动手：这不过是一组文件夹
Michael 坦言，最大的心理障碍是觉得自己不够技术。Agent、Claude Code、Terminal——这些词本身就在劝退非技术用户。他在 Twitter 上收藏了一堆关于 agentic workflow 的文章，但一直停留在"书签里吃灰"的状态。直到他听到 Claire V 的 How I AI 播客里一位嘉宾说的话，彻底改变了心态： "所有在炫耀自己做了什么的人，也不过做了半年而已。你并没有落后多远。" 这句话像一记闷棍。他意识到没人比谁多跑几年，大家都是刚刚开始。打破幻觉之后他发现，所谓的"AI 参谋长"系统，核心不是代码，是一组精心组织的 Markdown 文件。你不需要写一行代码，只需要会写文档、会建文件夹。他现在完全在 Claude 桌面端操作——不再碰 Terminal，也不需要 VS Code 插件。用他的话说，"这就是同一个聊天框，只不过它能替你执行。"
"把那些花哨的概念剥掉，看清它到底是什么，反而让我不再害怕，愿意去试了。"
参谋长的骨架：八层上下文架构
Michael 的系统分为几个层次。 第一层是"会话记忆" ：每次启动 Claude Code 新会话时自动加载的全局指令，包括文件夹权限、沟通风格、操作协议。这解决了 Claude Code 每次新会话都没有记忆的问题——全局指令相当于一份"入职手册"，Claude 一打开就知道自己是谁、该怎么做。同时他还用这层来管理 token 消耗：与其在一个无限延长的会话里烧钱，不如每次开新会话自动加载起始上下文。第二层是核心上下文，由四份文档组成：个人 Wiki（角色、职责、产品线、关键战略）、思维模型（决策框架、第一性原理、二阶效应分析）、协作偏好（"我要的是战略伙伴，不是执行者"）、语气校准（从过往写作中提取的风格规则）。语气校准这份文件尤其有意思——他把自己历年写过的十几篇文章丢给 Claude，让它提炼出写作原则和结构偏好，而不只是存几个示例。第三层是知识图谱：信念与洞察、历史决策、领域知识——这些随着使用不断自动增长。第四层是操作目录：会议纪要收件箱、项目文件夹、输出产物，划分了只读区和可写区。
"如果 Claude 迷路了，它可以回到索引文件，找到自己该去哪里。"
10分钟冷启动：最小可行记忆怎么做
很多人被"建设上下文"这件事吓退了——感觉要写几个月的文档才能开始用。播客里的另一位主持人也问了同样的问题：完美主义者怎么办？投入两个月建上下文、一个用例都没跑，那不是更焦虑吗？Michael 的方法极其实用：他让 Claude Code 生成了10个关于自己的深度提问，然后把这些问题丢给用了两三年的 ChatGPT。ChatGPT 对他已经有相当的了解，直接输出了三页 Markdown 文档，作为冷启动的基础上下文。 "这只花了我10分钟。而且我读完的时候有点震惊——它真的很了解我。" 有了这份基础文档之后，他立刻感受到了输出质量的差异，足以给他继续投入的动力。他是在第二个孩子出生的陪产假期间开始搭这套系统的——凌晨两点刚喂完奶，离下一次喂奶还有一个半小时，他就打开电脑折腾。"有一点空间去反思，加上刚好有动力，就开始了。"
"就像做产品一样——你得尽快看到价值，才有理由继续往下做。"
让AI比你更了解你的团队
Michael 维护着一份"人员档案"，Claude 拥有写入权限。每天的会议纪要经过自动"消化"之后，相关的人员信息会被提取并更新到这份档案中——像一个不断自我丰富的 CRM，只不过记录的不是客户，而是同事。如果某个第一次出现在他日程上的人出现在会议中，系统会自动为这个人建立档案条目，记录他们的角色和交集。一个让他惊喜的例子：团队成员在 1:1 中提到即将休产假，这条信息被自动记录。几周后，当 Michael 在规划项目排期时， Claude 主动提醒他这位成员即将离岗，并列出了需要交接的三个项目 。"我没有主动问过这件事。"对于管理者来说，这种超出预期的关联推理，才是"参谋长"最有价值的地方——绩效对话、职业发展讨论、团队变动，这些高度敏感的信息现在都有了一个安全的、本地的、可被检索的存储方式。
"它不只是让你更专注——而是让你真正有后续行动。不只是在场，而是在场之后还能跟进。"
每天最高杠杆的30分钟
Michael 设置了多个定时任务。每天结束时，系统自动消化全天会议纪要，生成当日摘要，提取待办事项，并按"Claude能独立完成 / 需要我参与 / 必须我亲自做"进行分级。Claude 甚至会直接去完成它能独立处理的那部分——比如起草一封跟进邮件、整理一份会议纪要的结构化版本——等你第二天回来时，一些事已经推进了。每天开会前，系统自动生成一页纸的会前简报——上次会议进展、待解决问题、我答应做的事完成了没有。Michael 说他最讨厌的就是参会者不带议程、不带明确诉求地出现在会议室，而现在他自己至少能做到有备而来。但最让他上瘾的功能很简单： 在两个会议之间的30分钟空档，问一句"现在最该做什么" ——系统结合日历、待办、项目优先级，直接给出建议。它甚至不总是对的，但"前几次它给的建议，都是我确实忘了的关键事项"。以前这30分钟他可能就刷 Slack 了，现在他知道该做什么。
"你有X、Y、Z三件事明天要发生。如果你现在不做这件，那三件全部会被阻塞——而这件事和你计划的这部分直接相关。"
记忆层才是AI产品的真正护城河
Michael 坦言自己订阅过又退订过无数 AI 产品——"我真的数不清有多少个了。"模型在互相超越，功能在互相抄袭，但他发现 真正让某个工具变得不可替代的，是记忆层 。"记忆层才是产品的粘性所在。功能是可替代的，你看到模型和工具在互相超越。"他从一个做了近二十年增长和营销的人的角度看这件事：当产品功能同质化的时候，用户的沉没成本在哪里，护城河就在哪里。他的策略很清醒：与其等某个产品的记忆功能成熟，不如自己动手建。这套 Markdown 文件不绑定任何平台——今天跑在 Claude Code 上，明天可以接入任何支持文件系统访问的 AI 工具。他还在做周度的市场调研和竞品分析的定时任务——每周自动推送一份与他关注领域相关的摘要，按他定义的过滤规则筛选信息。
"我的判断是：这些上下文将成为我从更多未来用例中获取价值的基础。"
从文件夹到"战略伙伴"的进化路线
被问到是否在打造"第二大脑"时，Michael 有点抗拒这个说法。"叫它第二大脑太吓人了。把它还原成一堆文件和文件夹，反而让人敢动手。"他目前的策略是 "先集中再分离"：所有工作上下文放在同一个文件夹里，除非出现混乱再做拆分 。目前他还没遇到两个毫不相干的上下文互相干扰的情况，所以暂时维持集中式。他用 Obsidian 作为可视化界面——由于 Obsidian 不原生支持语义搜索，他装了一个插件来弥补，这样即使记不清文件名，也能模糊描述内容找到目标。Claude 桌面端有一个文件夹选择器，每次开新会话他只需选中那个名为"Claude"的文件夹，一切上下文自动到位。他选择本地存储而非 GitHub，因为涉及公司敏感内容——但这也意味着最怕丢电脑，所以在 Dropbox 和 Google 都留了备份。他也提到，如果未来把文件托管到 GitHub，就能在云端运行定时任务，不再依赖"电脑必须开着"这个限制。
"先给它更多上下文，全部放在一个地方。等出了问题再做细分。"
写在最后
Michael 的系统并不完美，他自己也说还在不断实验和调整。但最有启发的一点是：他没有等到工具完美才开始，而是用10分钟的冷启动就迈出了第一步。播客里另一位主持人的反应很真实——听完他的分享后说"我这周末的项目有了"，然后补了一句"我的上下文系统，听完这期对话，已经过期了"。对于每天被信息淹没、在会议和 Slack 之间疲于奔命的知识工作者来说，问题从来不是"AI 能不能帮我"，而是"我愿不愿意花10分钟，把自己的思维体系交给它"。
内容来源："Building an AI Chief of Staff with Claude Code"丨 Supra Insider
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