碎片想法整理

要解决什么问题

工程师和知识工作者经常在走路、开会、刷信息流时冒出半句话、一段对话、一个人名或一条链接。这些输入若立刻被模型「总结成主题」或「帮你下结论」，原话里的信号（谁说的、什么语境、当时情绪）会被抽掉，回头也搜不到。

普通笔记工具能存，但跨天暗关联通常要你自己翻；而默认的 LLM 行为又容易把碎片写成摘要、加标题、追问「还有吗」，把随手工具变成仪式。

技能如何工作

向导只做三件事，按你的说法自动选动作：

• 动作 A（默认）：复述原话 → 按时间追加到当天碎片簿 → 一两句确认，不长篇
• 动作 B（当日档案）：你说「整理今天的碎片」时，按人 / 想法 / 场景 / 触动 / 待跟进归位，仍保留原话；末尾只标一行「今天最特别的一条」，不评价
• 动作 C（跨期暗关联）：检索近 N 天（默认 7 天）碎片，用五种线索只浮现、不解读：语义相近、时间聚类、情绪曲线、人物连线、场景共振；每条关联附原文引用

设计理念可以概括成：整理 ≠ 总结；关联是「X 日提到 A、Y 日提到 B」，不是「这说明你对某领域有兴趣」。

边界与注意

• 跨期关联需要至少 3～5 天碎片积累；人物连线需要碎片里出现过具体名字
• 不是知识库/PDF 整理、会议纪要、任务管理或日记替代品；待办不会进 todo，也不主动联网
• 存储取决于 agent：对话历史即最小碎片簿；长期跨期可配合 Notion、flomo、Obsidian 等把「当日档案」存出去再喂回