我把整个数字生活
导入了 AI

当 AI 真正「读懂」你，对话方式彻底改变

“我做了一个 skill，把整个数字生活都导进去了。让我没想到的是，AI 对我说话的方式完全变了。过去每次对话都要重新解释「我是谁」，现在 agent 可以先读我的数字记忆再开始帮我。

◆ 核心认知

最早看到 卡卡奇的 LLM Wiki 时，想让 AI 帮我整理一个漂亮的工具。但后来意识到：这个 Wiki 主要不是给人看的，而是给 AI 看的。

人类可读 强调排版漂亮；AI 可读 强调实体清楚、来源可追溯、概念可连接。两种逻辑完全不同。

未来个人 AI 的关键不是更长的聊天窗口，而是 更可靠的长期上下文。

▸ 实验记录

实验一编程学习

导入 安西电里 的编程学习笔记。AI 解释问题的方式变了，能接上我正在学的上下文，不再从零开始。

实验二多平台记忆合并

接入 GPT Cloud，每个平台都记得我不同的一面。当这些记忆被合并后，AI 开始反过来总结，给出了一个独一无二的用户画像。

◇ 数据象限

我把数字生活数据分成四个象限，涵盖五大维度——

📚

学习

笔记 & 知识轨迹

💼

工作内容

项目 & 产出记录

🎮

娱乐

观影 · 听歌 · 浏览

🏃

身体 · 生活

健康 & 日常节奏

── 当数据合并，AI 给出的方案不再空泛，而是真正可执行的路 ──

◎ 每个平台，都是一面镜子

🎵

AI 工具链支持听歌记录，让 AI 理解我在不同场景下想听什么。

🎬

豆瓣数据改变的是推荐影视的方式，AI 真正理解我的审美偏好。

▶️

B站 · YouTube 观看记录像真实兴趣日志，比自我介绍更诚实。

🌐

C 的访问记录能让 agent 看出我每天在忙什么，了解真实节奏。

❤️

健康数据让建议更接地气，能判断今天适合恢复还是训练。

🧰

工具与 Agent 不是普通工具列表，而是我的个人操作系统。

▣ 隐私原则

本地优先 · 私有优先 · 脱敏后再共享

Agent 默认只能读取 脱敏摘要，原始导出默认不可读。

整理数据 不等于放弃隐私，而是建立有边界的信任。

✦ 一句话总结

「我不是想做一个更漂亮的工具，
我真正想做的是 给 Agent 一个理解我的入口，
一个能让 AI 在帮助我之前，
先真正读懂我的入口。」

—— 来自实验者的自述

◈ 最终发现

→ 当 agent 知道我的工具链、内容轨迹与健康节奏时，给出的方案就不再空泛，而是真正可执行的路。

→ 过去每次和 AI 对话，我都要重新解释「我是谁」。现在 agent 可以先读我的 LLM Wiki 再开始帮我。

→ 未来个人 AI 的关键：不是更长的聊天窗口，而是更可靠的长期上下文。

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