罗盘 / 隐性专家知识规模化传承
暗星档案 · 未点亮的星隐性专家知识规模化传承
本条为初评草案（AI 辅助编目）：T 阶为三问初评（撬动面 × 停滞度 × 临界性），双评过 σ 门并红蓝复核后才升"已建档"。查不到的字段留空不编。点亮者会进入亮星候选流程，其贡献与星阶按 HCF 独立重评，不从暗星自动继承。
隐性专家知识规模化传承T5 量级 · 新星
把退休专家脑子里没写下来的经验抢救出来
暗星编号DS-1037
轴A · 可及性与成员福祉
领域culture-meaning
状态初评草案 · 待双评与红蓝复核
这是什么 · 为什么难
组织中约80%的专业知识从未被写成文档，只存在于资深从业者的直觉判断里——制造业近四成员工已达退休年龄、能源行业到2027年或有半数员工可退休，知识随人流失。攻破意味着有一套可靠方法（结构化知识引出访谈+多模态记录+AI提炼）能在退休前把隐性知识转化为可复用、可检索、可教学的显性资产，让新人不用再花十年'熬'出同样的判断力。
卡在哪 · 机制级卡点
隐性知识的核心是情境化的直觉判断（'这里听声音不对'），语言无法完整表达；结构化访谈只能挖出60-80%，AI提炼的是'说得出的'部分，最难的隐性经验仍依赖师徒共同工作才能传递，规模化知识萃取的方法论尚无公认标准。
谁在攻
eGain、Glean、Squirro等企业知识管理厂商正推出AI驱动的隐性知识萃取工具，学术界（如《Intergenerational Tacit Knowledge Transfer》相关研究）在探索AI辅助的代际知识转移方法
怎么参与
关注企业知识管理/AI knowledge transfer方向产品与研究，或在自己团队试点退休前知识萃取访谈