大多數企業卡在同一個地方：模型不差，工具也有，但智能體不知道「我們公司是怎麼做這件事的」。解法聽起來一點也不高級——把機構知識寫成結構化文件，再用標準協議接給智能體。
一個可複製的做法
Skai Labs 公開的做法是：建一個 GitHub 倉庫，用結構化 Markdown 寫清流程、約定與常見坑，通過 MCP 接到 Claude Code。五個人的團隊在接通之後，自動化腳本的產出速度提升了 2 到 10 倍。沒有換模型，也沒有重寫系統。
為什麼有效
智能體的瓶頸從來不是寫程式碼，而是缺上下文。把「這件事我們怎麼做、什麼情況要停、找誰確認」寫進文件，等於把老員工的判斷變成了可檢索的資產。文件寫得越像操作手冊，智能體越少犯錯。
反面數據
LocalStack 2026 年的調查裏，65% 的團隊程式碼產出至少翻倍，但 54% 回饋 AI 生成程式碼缺陷變多，約 40% 的 AI 程式碼從未進入生產。產出與交付之間那道溝，很大一部分就是「上下文沒給夠」。
對企業意味着什麼
- 先挑一條重複度最高的流程——對帳、週報、數據同步——寫成結構化文件。
- 文件要寫給機器看：輸入是什麼、步驟有哪些、判斷條件、邊界在哪、失敗了怎麼辦。
- 用協議交接，而不是截圖或口頭交接；改一次，全線生效。
- 每跑一次就回寫一次，知識庫是活的，不然三個月後又變成過期文件。