立正把最有价值的积累说成“自己的上下文”：聊天、会议、决定背后的考虑，AI 不会凭空知道。他主张这些材料要留在自己的目录里，能搜索、修改、备份，换模型也能继续用；判断工具时先问“这些东西最后留在哪里、离开工具还能不能用”⁠1。他描述的做法是录音转成文字和 Markdown 文件，文件多了再配本地语义搜索，从已有材料里找片段交给 AI⁠1。这是他对录音场景的具体方案，不是通用建站流程。

立正说普通用户的经验锁在各自聊天记录里，上个月踩的坑这个月再踩；Builder 的做法是把踩过的坑写成规则、验证过的做法变成模板，并设计“什么信息放哪里、什么长期保留、什么按需加载、谁负责更新、AI 通过什么路径读取”⁠2。他点名 AGENTS.md 定义 AI 的行为规范，MEMORY.md 沉淀反复验证过的判断原则、偏好和边界⁠2。他还提醒不要一次把所有材料塞进上下文窗口，先放最关键的前置约束，再随任务推进引入细节⁠2。这三件事是他对团队场景的总结，个人使用可以按同样思路缩小规模。

立正在对话里建议停掉纯聊天式用法，改用 Claude Code、Codex、Cursor 这类 Agent 工具，理由是聊天每次要重新交代上下文、产出留不下来、能调用的工具也有限，因此没有复利⁠3。他另一次表述里把 Codex、Claude Code、Cursor、Grok 列为可直接调用模型、操纵本地数据的开放工具，并明确不推荐试图把用户绑定进自家生态的产品⁠4。他还描述了一个闭环：把模糊想法交给 AI 讨论、打磨成文章，发出来后又成为自己的上下文⁠5。按这个思路，你可以先用一个 Agent 工具加一个固定目录起步：把会议记录、笔记放进去，写一份简短的行为规范文件，再观察下次任务是否真的少交代了一遍。这是 AI 基于上述材料给出的应用建议，不是立正针对你个人情况的处方。