脑工厂 · 早期公开阶段
研究与洞察
这里汇集我们对经验数字化的概念梳理和实践准备方法。当前内容是编辑性解释与方法讨论，不是经过实验验证的科研结论，也不代表产品功能已实现。
从明确概念开始
先区分个人AI、AI分身与专家AI：经验来源、代表范围和专业任务是不同维度。清晰定义有助于减少对“复制个人”的误解。
从经验整理到可验证的方法
经验数字化应包含条件、反例和维护方式。职业专题讨论怎样从一个窄问题开始，把口头判断写成可以核实的过程。
继续了解：如何把自己打包成AI · 工程师如何把经验变成AI · 技术人员如何把经验变成AI
从使用价值讨论收入
第二份收入需要真实需求和可持续维护。数字劳动力与个人AI市场文章讨论可复用工作、服务边界和尚待建设的机制。
继续了解：技术人员如何通过AI获得第二份收入 · 什么是数字劳动力 · 什么是个人AI交易平台
内容的依据与边界
我们不发布虚构使用次数、收益统计或未经证实的专家案例。文中的例子均是说明概念的示例场景，相关页面会明确标记。
当有可公开验证的产品实践或研究来源时，才会据实增加材料和引用。当前不把方法假设包装为既有研究成果。
希望反馈一个问题？
如果你发现定义不清楚、某个职业场景缺少关键边界，欢迎联系脑工厂。描述问题即可，不必提供保密资料。
问答与可信度说明
理解概念之外，还需要了解内容如何形成、哪些结果尚未验证。可以查阅问答、编辑原则和研究方法。
继续了解：个人AI常见问题 · 编辑原则与AI使用说明 · 研究原则与内容方法