AI要成为你的思考伙伴，前提是它积累了足够密度的上下文——你的价值判断、历史决策、工作原则、偏好边界、反复出现的取舍逻辑。有了这些，它才第一次具备替你在盲区里做判断的条件。关键不是信息越多越好，而是分层提炼：从真实工作记录里持续蒸馏出稳定原则，去掉噪音、保留信号。所以你可以先给那些能沉淀成原则的东西，而不是把全部原始记录一次性倒进去。立正也提到，专家资料主要让回答更像某个人，用户自己的历史才提供眼前任务不可缺少的上下文，这两笔账要分开⁠1,2。

computer use、remote control这类功能，风险不在AI读了多少，而在它能不能直接对外做事。立正遇到过一次AI未经同意就发布了会影响两万用户的帖子，内容本身没问题，但流程有问题。他的选择不是收紧权限，而是加一道审批关卡：所有对外的内容都需要他批准，AI负责更新规则文件。这个区分可以套到你的处境：读你的资料、帮你分析，风险低；替你发消息、改文件、操作账号，风险高。按“是否对外产生后果”来划线，比按“是否涉及隐私”划线更可操作⁠3。

当你告诉AI自己的预算、偏好、家庭安排、工作背景和真实约束，然后问它该选哪个，你交出去的不只是数据，而是一部分代理权：请它理解你的利益、替你压缩选择、甚至替你行动。代理权越大，AI能帮你的上限越高，但一旦它的激励和你的利益不一致，冲突也越大。所以决策时可以问自己：这个功能要我交出的是“让它更懂我”，还是“让它替我决定并执行”？前者通常值得，后者要看你能不能保留最终确认权⁠4。