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我不再用 RAG 临时检索原文，而是让大模型增量编译并长期维护一套互链的 markdown wiki。知识编译一次、长期保鲜 —— 人工维护知识库为什么会崩，以及为什么换成大模型就不会。

天翼创业社从 5 个人到 120 多人，覆盖共青城 6 所高校，累计服务新生 3000+。回头看，真正起作用的从来不是某次灵光一现，而是几件笨办法。

需求从来不是客户嘴里那句话。7 个维度把模糊需求拆开、8 个字段写成一张能评审的画布、4 个信号判断该用哪种模式 —— 这是从「业务直觉」到「专业交付」的一跃。

改完一个 Badcase 就以为修好了，结果又冒出三个新问题。一次一条的调试、几十条的评测、改完必做的回归 —— 以及那条让我少走很多弯路的 RAG 排查顺序铁律。

万次播放从 100 元跌到 5 元，破亿率 0.11%，过审率 7.5%。我把一整套生产线搭完了才算出这笔账 —— 赛道是真的，但门槛在内容不在工具。

我做过一个跑得挺顺的 Agent，客户问的第一个问题却是「它删错数据谁能拦住」。可控、可测、可审计、可运维、可复用、可集成 —— 这六条是「个人玩具」和「能进业务系统」的分水岭。

我带过 120 人的团队，如果按「等价交换」的逻辑，团队在第一个月就该散。交换是存量搬家，合作是造增量 —— 换成两问，很多纠结立刻清楚。

子女付费、老人享用，客单 999–20000 元，毛利 50–65%，每月 2 单就能盈亏平衡。这不是写书生意，是情感服务生意 —— 以及我为什么还没动手。

3930 亿美元市场、1200 万中国创业者、创业成本降 92% —— 但 30.8% 零营收，只有 3.8% 月入过 50 万。门槛降到地板之后，靠什么活下来？