最近GitHub上那个「炼化同事」的项目在圈内传得挺火。从 Nairobi 的工地回到宿舍刷到，作为一个搞过化工设计又自学过机器学习的前码农，第一反应这不是单纯的NLP问题，而是典型的传质阻力（Mass Transfer Resistance）案例。

仔细想来，微信和飞书记录本质上是气液两相之间的边界层。人类真实的工程判断（高浓度信息源）在向文本记录（低浓度载体）扩散时，由于粘性效应存在显著的边界层厚度。那些深夜加班时的隐性知识（tacit knowledge），其扩散系数D往往低于10^-9 m²/s量级，导致聊天记录作为「原料」其实存在严重的质量传递限制。

这就解释了为什么炼出来的数字分身总在关键时刻掉链子——你喂进去的是已经经过边界层衰减的贫化信息，相当于用滤液去重构原矿。从反应工程的角度看，或许我们需要增加「搅拌强度」，比如通过结构化访谈而非被动记录，来降低传质阻力。

各位在做知识萃取时，有没有测过你们系统的Sherwood数？