Council
个人认知议会
Your thinking, round-tabled. CLI + MCP + Web,把你自己的思考资产变成一支可被随时召集的议会。
Signal, memory, workflow
AI 还不懂你,不是因为它需要被你训练,而是因为你的知识从来没被结构化。模型每年会被新一代碾压,但你过去三年想清楚的事不会变。
我感兴趣的是把后者沉淀成可被任何模型读取的结构,再由此去重写人和工具、工作流、信息流之间的关系。只做那些一旦立住,就能形成长期复利的事情。
AI 的未来不是一次性的回答,而是长期理解、持续协作和真正能跑起来的工作流。
未来最重要的软件,不会是「功能软件」,而是能持续理解你、记住你、协助你、和你共同演化的 AI Native System。下一代的产品机会,几乎都长在这里。
这些方向不是短期兴趣,而是我希望持续构建、持续验证、持续沉淀成系统的主线。
AI 记忆系统
如果 AI 真的要理解一个人,它就不该只理解一次提问。
信息流网关
大量有价值的信息,分散在聊天、输入框、网页、任务、文件与临时想法中。
Typeless 方向的延展
输入不应该只是输入。文本入口、语言入口,本身就应该是下一代 AI 交互的战略位置。
Agent 工作流
AI 的未来不是单次回答,而是持续执行。
AI 原生软件
未来值得做的,不是给传统 SaaS 加一个 AI 按钮。
我亲手在做的项目,每一个都对应前面那些方向上的一次具体下注。
个人认知议会
Your thinking, round-tabled. CLI + MCP + Web,把你自己的思考资产变成一支可被随时召集的议会。
Computer-Use Agent 控制台
一个为 Computer-Use Agent 设计的前端:让用户能看见 agent 说了什么、做了什么、现在卡在哪。Claude Haiku 4.5 + Vercel Sandbox + noVNC。
我偏好的思考方式不是抽象口号,而是一套会影响产品、架构、工作流和取舍判断的方法。
第一性原理
这个东西的本质是什么?如果从零重构一遍,最合理的结构应该是什么?
纳瓦尔式思考
关心杠杆、长期复利、独特知识与判断力。
芒格式思考
从多个模型看同一个问题。
Builder 视角
不喜欢只停留在观点。
我会把正在形成中的判断、产品观察和研究片段留下来,方便以后继续扩展成更完整的系统。