最近，我发现豆包工作有一个小更新，支持从ChatGPT、Claude Code、TRAE Work以及其他产品一键导入。
历史对话、任务偏好、技能、连接器、记忆、项目，都支持迁移。而且导入之后，可以直接打开过去的对话，在已有上下文的基础上继续推进任务。
(资料图片)
个人的AI知识资产，第一次可以整合到一起。
AI知识资产散落各家，就像一座座数据孤岛
Coding Agent、办公Agent出现之后，港股研究社写作成为跨越时间、并用多个AI的长期任务。
历史对话、任务记录，已经构成了日常工作的一部分。
也即“AI知识资产”。
港股研究社在这次豆包工作的数据导入中，把AI知识资产分成三类：历史对话与项目产出、技能与连接器、个人记忆与偏好。
第一类是“做过什么”，第二类是“能做什么”，第三类是“习惯怎么做”。智能化时代的关键，是沉淀这三类资产，再把它复用起来。
类比数字化时代，当年很多企业和个人没有系统性沉淀数据，数据是一个个孤岛，数字化转型因此困难重重。
大部分用户同样没把AI资产沉淀下来，散落在各个产品里，换个工具就等于从零开始。
如今，豆包工作解决了AI知识资产沉淀的问题。
一键导入之后，断掉的工作流重新接上
随着功能更新，打开豆包工作，找到AI资产导入入口，选择来源产品，一键导入。
历史对话、技能、连接器、记忆、项目，选择用户需要的内容，迁移到豆包工作上。
提一个小建议：导入过程中，豆包工作会不断在对话框让用户选择和索要权限。
如果没有特殊情况，可以让它尽量自己自动完成，无需手动的选项，减少自己操作带来的问题。
中间还有个插曲，我忘记安装相应插件了，不过遇到类似情况，豆包工作会教你怎么做，按照提示操作即可。
现在，就是导入成功了。豆包工作汇聚了一个财经科技媒体创作者过去分散在其他应用中的数据，完成“本人AI镜像”大合体。
测试一下：同样的内容，相比上一篇文章，是否更像我？没错，我认为的“提升”，标准是文字越来越像我，我的能力上限决定AI创作的上限。
上一篇调用技能写作：
这一次导入其他AI产品的知识资产后，重写：（更像我本人的写作风格了）
值得一提的是，不止创作能力更接近本人，随着数据导入，豆包工作还有一个大提升，是导入对自动化任务的改变。
之前的定时任务、自动执行，本质上是“按明确指令跑流程”，但并不理解港股研究社编辑部和其他媒体有什么区别。
但导入AI资产之后，豆包工作带着我的Skill、我的历史偏好、我过去几十轮讨论沉淀的上下文在运行。
同样是每日定时跑选题，以前它只是按模板搜信息，现在它能接上编辑部积累了几个月的选题讨论记录。
可以看到，豆包工作策划选题的能力有了质的提升。过去只能抓取热点新闻，现在初步具备一个成熟编辑的“策划”能力：标题、核心事实、独特分析角度、行业洞察、相关研报等。
配合豆包工作的写作技能，一个“越跑越懂用户”的长期任务才真正成立。
迁移完成那一刻，感觉过去一年的工作记录没有浪费，AI在随着使用成长。
知识资产正循环后，AI Agent进入办公深水区
从行业视角看，Agent竞争的维度正在换挡。
今年上半年，各家Agent产品卷的还是工具调用：会不会开浏览器、会不会操作软件、会不会跨应用执行。
但最近行业里一个判断越来越热，Agent的护城河，正在从工具转向记忆资产。
智源社区一篇文章干脆用这个判断做的标题：“记忆跟人走、跟组织走，而不是记忆跟某个平台走”，正在成为产品竞争的下一个焦点。
豆包工作的这次更新，本质上是把这条行业判断产品化了。
替代“重复工作”，判断力沉淀成Skill，沉淀下来的AI知识资产整合汇总，办公AI能力一步步进化。
Agent的深水区，数字员工上岗了，从跨对话协作到跨AI同步，工作连续性显著增强。
但数字员工上岗，有个容易被忽略的前提：得先读过你的“员工档案”，比如做过什么项目，有哪些反思，习惯怎么干活。招一个新员工，最快的办法从来不是从头培训，而是让他接手前任留下的全部工作记录。
这次数据导入之后，除了创作能力与经验的汇总，港股研究社正在进行的写作任务也随之迁移过来。
导入后直接打开过去的对话，在已有上下文基础上继续推进任务。以前的工作流，全部转移到一个汇聚了个人AI资产的产品上，换个人使用，也可以继续推动写作任务。
从这个角度看，AI资产迁移是数字员工经济的基础设施。
我们这一代人已经经历过两次"迁移权"的确认：手机号可以携号转网，聊天记录可以换机迁移。
每一次，用户的选择权都大了一分。
AI资产的可迁移，大概率会成为下一个默认项。
港股研究社在前面的文章里反复讨论过一个判断：体力活贬值，判断力升值。现在可以更进一步，AI时代的个人生产力，会出现“产权”问题：你沉淀的东西，是不是真的属于你，能不能随时带走。
一个创作者的记忆、偏好与Skill，在AI世界里持续成长。
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