团队用 AI 效果不好，问题常常不在模型，而在 context。日常讨论、方案、复盘、决策记录、会议纪要、个人经验分散在 Slack、文档、邮件和脑子里，彼此没有结构化关系、没有统一索引、没有版本管理。结果每次用 AI 做稍复杂的事，要么从零解释背景，要么凭记忆拼凑，漏掉关键信息就产出不对。更麻烦的是经验会蒸发：项目做完留在参与者脑中，人一走或记忆模糊，下次又从头摸索，复盘没人翻，AI 也调用不到这些经验。所以缺的不是 AI 工具，而是让工具真正起作用的 context 基础设施⁠1。

Context 的价值可以从两个角度看。一是省下最贵的人力：不用让高价值的人反复做搬运工，把背景一遍遍讲给 AI 听。二是让经验沉淀下来：当讨论、方案、复盘、决策被整理成 AI 能触达、能索引、能追溯版本的形式，类似项目就不必每次重来，过去的判断和教训可以被再次调用。判断要不要投入，可以看一个信号：同一类背景解释是否被反复重讲、同一类错误是否反复出现。如果会，说明缺的正是这层 context；如果任务简单、一次性、没有复用需求，专门搭这套东西的收益就有限⁠1。