我最近正在做一个以前完全没想过的东西：
让 AI 把家电选购问题，回答得比我还好。
不是那种“接一个大模型，让它自由发挥”的聊天机器人。那样很容易一本正经地胡说八道。
我真正想做的是一套工程系统：
先把我们多年积累的产品测试、参数、实测数据、选购判断、内容脚本，全部沉淀成结构化知识库；
再让 AI 回答问题之前，必须先检索证据；
回答时必须引用来源；
不确定时必须说不确定；
答错、答偏、用户追问过的问题，还要反向沉淀回知识库，变成下一轮迭代的材料。
也就是说，它不是一个“会聊天的 AI”，而是一个围绕真实评测数据不断进化的选购决策系统。
这件事最难的地方，反而不是写代码。
最难的是先把整个系统的规则搭好：
哪个仓库放知识，哪个仓库放代码；
什么内容是单一事实源，什么内容只能引用不能乱改；
AI 什么时候可以回答，什么时候必须拒答；
一个新产品从测试、入库、生成结论，到被 AI 引用，整个链路怎么闭环。
以前做内容，更多靠人的经验和判断。
现在我越来越觉得，未来真正厉害的，不是“会用 AI”，而是能把自己的经验、数据、方法论，变成一套 AI 可以继承、可以执行、可以审计的系统。
如果这件事跑通了，以后用户问：
“1 万预算，三口之家，客厅 4 米，买什么电视？”
AI 不应该只是给几个型号。
它应该能像一个真正懂测试的人一样，结合尺寸、亮度、控光、反射、系统、价格、售后、内容观看习惯，给出有证据、有取舍、有边界的建议。
更重要的是，它每一次回答，都会让系统变得更聪明。
这可能是我最近最兴奋的一件事。
不是因为 AI 替代了人。
而是因为我们终于有机会，把过去十几年积累的经验，做成一个可以持续进化的“理性朋友”。