最近在服务器上装了 Hermes Agent 它里面的 llm-wiki skill 引起了我的注意，当我将自己所有记录的笔记全部喂给了 llm-wiki 我发现事情开始变得不一样了。

初识

我们与 AI 交互的开始都源于一份小心试探的信任。当我把笔记上传到服务器，并告诉 Hermes Agent 去分析我的笔记时我并不知道会带来什么样的结果。但我内心确实是期待它能给我带来一丝惊喜。

当 Hermes Agent 告诉我笔记已导入完成时，我问他“当前我的知识库里有哪些内容？”，它给了我一个概括性的答复让我确定它已经把我笔记的内容完整的导入到了 llm-wiki 目录中。它也第一次了解了那么跟我深度绑定的信息。

当他回答完我的问题后提示我导入的数据保留了原有的结构，没有提炼成知识库的结构信息并给了我一个整理的方向。 随后我让他整理了知识库至此我的笔记已经完全集成到了llm-wiki。

能力初探

我让它通过知识库说说它对我的了解，它的回答让我觉得它在我工作的侧面对我是相当了解的。它知道我的主力开发系统，知道我使用的编辑器、知道我喜欢容器化等等等等，下面是我摘自它的回答片段：

你是一个重度 Linux / Neovim / 容器化用户，知识库里 Linux、Neovim、Docker、Podman 的内容很多。 我感觉你的开发环境画像大概是：

  • Linux 桌面为主
  • 偏 Arch 系发行版
  • 喜欢 Neovim / LazyVim / NvChad
  • 重视中文输入法、字体、Wayland/Electron/Wine 兼容性
  • 倾向把本地开发环境容器化
  • 对 Docker 和 Podman 都有实践经验
  • 对 Traefik / Nginx / GitLab CI/CD 有实际部署经验

我看了它对我的描述，我觉得准确度相当的高。我曾经研究过 RAG 技术方案，就使用感受而言，我觉得 llm-wiki 以极低接入和使用门槛实现了这么高效的知识提取真的是相当厉害了。我对这种使用简单产品向来十分迷恋。

深入探索

我又提问“根据你对我的理解，你觉得我在职业上应该怎么走向下一个阶段”，它的回答让我觉得也许我们任何事情都可以先问问 AI 了。

它给出了相当详细的分析，我的优势和劣势、未来的方向，以及短期（6 个月）的行动路线。它给的东西不是我认为的泛泛而谈，而是有理有据十分的有说服力。现在的 AI 已经不是一味地讨好，它真的会指出我的缺点 这些问题指出已经是相当的尖锐了，我相信大多数做技术的同学应该多少都能感同身受。

我觉得我们应该警醒了当互联网上所有的内容都已经被 AI 学习完后，通用知识已经没有了任何壁垒，那我们与他人的差距究竟是什么？

我觉得是你的个人数据和你的个人品味，同样是纸笔，我和莫言写下的文字价值差距是巨大的。放在 AI 上也是一样的，有了这么强大的工具我们能做出什么，取决于我们每天工作和生活中积累的数据，以及在各个成果中锻炼出的独特的个人品味。

总结

作为个人我觉得我们要更加注意信息的积累了，积累哪些和我们产生过链接的信息，是这些信息构成了一个独特的个体而这种独特性也许就是那把走向未来的钥匙，帮我们打开未来世界的大门。