大多数企业卡在同一个地方：模型不差，工具也有，但智能体不知道「我们公司是怎么做这件事的」。解法听起来一点也不高级——把机构知识写成结构化文档，再用标准协议接给智能体。
一个可复制的做法
Skai Labs 公开的做法是：建一个 GitHub 仓库，用结构化 Markdown 写清流程、约定与常见坑，通过 MCP 接到 Claude Code。五个人的团队在接通之后，自动化脚本的产出速度提升了 2 到 10 倍。没有换模型，也没有重写系统。
为什么有效
智能体的瓶颈从来不是写代码，而是缺上下文。把「这件事我们怎么做、什么情况要停、找谁确认」写进文档，等于把老员工的判断变成了可检索的资产。文档写得越像操作手册，智能体越少犯错。
反面数据
LocalStack 2026 年的调查里，65% 的团队代码产出至少翻倍，但 54% 反馈 AI 生成代码缺陷变多，约 40% 的 AI 代码从未进入生产。产出与交付之间那道沟，很大一部分就是「上下文没给够」。
对企业意味着什么
- 先挑一条重复度最高的流程——对账、周报、数据同步——写成结构化文档。
- 文档要写给机器看：输入是什么、步骤有哪些、判断条件、边界在哪、失败了怎么办。
- 用协议交接，而不是截图或口头交接；改一次，全线生效。
- 每跑一次就回写一次，知识库是活的，不然三个月后又变成过期文档。