怎么打断claude思考

这是最后一次，也是最完整的一次，给大家分享一个短视频的开头到底怎么做才能有流量？如果听完之后呢，觉得没收获，直接来喷我。一条能够吸引用户注意力数据好的开头，核心在于你能够用文字打断别人的思考，攻击观众的认知系统。而大部分人他不知道这个，于是他就只能一直抄别人的开头。 但是呢，你会发现，只要稍微改一个字一个词，你就又没有流量。这个事情呢，其实不是很难，就比如说我之前有一个视频的开头，叫做刚加上的女生千万别聊，因为谁先下手谁就输。 这条视频的播放量是一千三百一十九万，点赞是三十二点七万。为什么这条短视频的开头是有流量的呢？很多人下意识就是，哎，他反常识没错，但他只是一个正确的废话。其实这个开头具备流量的底层逻辑，是因为他攻击了用户的认知系统， 他让观众听完以后，对自己心中对于这个问题的答案呢，产生了怀疑，所以他必定会质疑你所说的。而质疑呢，等于思考，思考等于停留。而我的语速呢，又比较快，两秒钟可能就把这句话说完了。那两秒内，大部分人他的脑子都是直接愣住的状态，如果愣住了，他就只能按照我这句话的逻辑去往下继续听， 因为他想反驳我，想搞明白到底是什么回事。而他往下继续听呢，就只会有两个结果。第一个结果就是听完以后觉得我在扯淡，说的没有一点道理，就是纯忽悠，那他们可能就会把我拉黑或者举报。而第二种是他听完之后觉得我说的确实有道理，讲的很对，那他们可能就会关注我， 或者给我点赞收藏。但是不管是第一种还是第二种，这个问题的本质都是他们留下来了全部，所以只要我能通过第一句话去直接攻击用户的认知系统，那么这就是一个成功的短视频开头。 那么我还有另外一个开头叫做谈恋爱，本来就可以开挂呀，这条视频的播放量是四十六万，点赞是九千一百六十九个，那么它呢，就是利用了攻击用户的多巴胺系统。很多人不知道的是，多巴胺其实在他预测要得到奖励的时候，他就已经开始产生了，而不是在奖励得到以后才产生。 那这句话就给观众产生了一种，哎，我只要看了你这条视频，我就能够在谈恋爱当中获取开挂的效果，直接找到女朋友，直接找到好媳妇。 所以当我没有兑现这个奖励之前呢，观众是不愿意把这条视频刷走的。可是这个技巧虽然很简单，比如你可以说三分钟教会你怎么怎么样，两分钟让你怎么怎么样， 但是如果你后面的视频内容没办法去兑现这个奖励，就会产生流量的反噬，很多人可能就会开始骂你，就拉黑你。那还有另一个开头啊，叫做今天谁刷到这条视频，谁就是真的幸运。 我不知道这条视频能够留多久，但是真的是你付费都听不到的。这个开头不是我说的，是另一个博主数据大概是三十万的点赞，那这个开头和上面我讲的那个他是有区别的，一个是我要给你明确的奖励，而这个是造成用户的损失厌恶心理。那么当我去说完这句话以后，用户就会去自己 思考这条视频刷到了就幸运，说明他的内容一定很宝贵。而他又说我不知道这条视频能留多久，说明这可能是一个不传之秘。而最后一句说这是你付费都听不到的内容，说明他非常的珍贵，三句话听完，用户就很难再划走了。所以结合这三条视频的开头逻辑， 我就自己总结了一个在我写作视频和发布视频之前，自我检测作品会不会爆款的一个方法论。第一个就是你的这句话到底在多大程度上攻击了用户的认知，你本来觉得加一个女生，我要赶紧的去主动跟她开启话题，去跟她聊天，但是现在我告诉你，你 不要跟她聊，聊了你就失败了。所以一个开头越是能够让用户去产生颠覆反认知，这个开头的得分就越高。而第二个就是这个开头是否攻击的用户的多巴胺系统， 你有多大的能力去让用户预测看完这条视频会得到多大的奖励，这个开头的得分就越高。如果你做不到后续的内容去兑现这个奖励，那么你也可以让用户产生损失厌恶心理，告诉他如果不看完会损失什么。所以每次你在写文案的时候都可以参考他 写完文案准备拍的时候也能再去检测一遍，以防你拍了以后也不火。而且你还可以通过 ai 去把这两个方法去发挥的更好。 因为人在写自己作品的时候，它是有一个自我逻辑的，它很难跳出来去客观地判断。但是如果你把这两个知识发给 ai， 然后再去把你的文案发给 ai， 让它用这套体系来帮你识别你的文案到底得分怎么样就能获得更加客观的结果，避免自己产生自娱自乐的文案。

今天给你推荐三个神级的 cloud skill， 我 不允许你不知道，那第一个是 superpowers， 它是一个头脑风暴的插件，在我们 讨论需求的时候，它会反问我们问题来引发和激发我们的思考，用起来特别的解压。并且它还提供了一大堆的各种各样的功能，说它是瑞士军刀一点都不为过。第二个是叫做 planning with files， 它是号称把 minus 的 精髓移植过来的一个 skill。 它实现了什么呢？它会在你跟它讨论问题的时候，它会生成三个文件，分别存储了要做的事情、 计划和一些额外的一些思考跟探索。它会通过这些文件来一步一步地指导 c c 在 后面的编码或者是任务的完成。最后一个就是 notebook i o m 的 这个 skill， 它可以让我们在 c c 里面直接去连接到 notebook， 可以 提交我们的知识，让它帮我生成脑图，生成音频，生成 ppt， 再返回给我们。你还有什么私藏的好 skill 分享到评论区。

现在我们进入这个实操环节，就是让智能体来主动执行一个任务，有时间让大家来做一个呃市场调研任务，看整个 color code 的 呃上下文，就是模型上下文和工具之间是怎么实际运做的，因为我们后面会有一个 呃技术拆解环节，大家请呃耐心观看。 ok， 大家可以看到，呃，这里呢，我们的智能体已经提醒我们，它已经搜集到了足够的数据，可以为我去编辑一份这个市场调研报告，这是它的一个报告框架。 来呢，去看一下 color code 在 执行我们这个任务过程中，呃到底跟大模型，嗯，就是它怎么进行这个 上下我们管理，然后怎么让大模型去推断，然后怎么去调用工具。当我们进入政治对话以后，首先会有一个呃 calco 的 一个系统提示词的一个部分，内容会写的比较多，然后呢第二部分呢，会有一个可用工具，可以看到有 test， 然后呃 test output， 然后包括呃 boss， 然后等等， read， edit， write， 呃等等，这些工具包括我们一些 m c p， 就 我们自己创建的一些 m c p 工具， 呃整整有五十六个工具，然后这些工具呢，它其实所有的这个呃描述参数，呃，然后 prom 的 些他都会在一次对话里面去给到我们的单元模型，所以我们可以看到现在第一呢我们已经，嗯 有我们的信用题词作为上下文加入进去的。第二我们有这个可用工具加入进去了，然后才是第三部分我们用户的信息，然后用户信息这里呢，我们其实可以看到这里有一个非常有趣的东西，就是叫 system 呃 remind， 我 们现在很火的这个 skill， 其实这也都是 skill 的 一些内容，就把呃很火的 skill 作为一个 uh system reminder 的 呃一个一个，这个叫呃 内容快板加载到这一个部分，然后啊再往下拉拉，然后这里呢？它其实也这里呢，它又对我们的，因为我们跟之前是在执行的叫呃 play mode， 就是 计划模式，那么它又对计划模式呢进行了一个补充解释，然后这是一个计划模式的一个呃， 比如 workflow， 它的一个工作流，第一步干嘛？第二步，第一步是这个 on 最初的一个理解，然后去设计，然后再去 review 这个设计，最后去形成一个 final plan， 然后呢如果用户呢，呃确定这个 plan 没问题以后呢，他会扣这个呃退出计划模式，因为退出以后呢，他就会进入这个执行模式， ok， 然后这里是第三个 system command， 就 作为这个输入， 他告诉用户，他告诉那个大模型，用户现在呢打开了一个叫做这个点 点，这 environment 这个点环境的一个文件夹，然后但它这里也做了一个说明，它 may or may not related to this current test， 就是 与当前任务可能相关，也没有可能不相关。 然后这里可以看到它就是在这里还补充了一个时间，呃 current data 就是 当前的一个时间，然后它这当然它也做了一个补充，就是说这个可能跟当前任务相关不相关。最后我们才看到我们刚刚输入的这个任务，我们再回到最前面， 这肯定有些拖动，它整整是给到了首先三段的这个系统题之词，然后呢又给到了五十九个工具的描述，然后又是这个，呃， system reminder， 就是 呃这个 系统的也算是系统提示词吧？就是加这个是动态变化，就前面那个系统提示词，静态的系统提示词，那这里呢是一个呃动态加载动态变化的一个系统提示词，包括呃这个技能部分， 然后这个 ps plan 的 plan mode 的 这个模式部分，然后再包括当前用户打开的这个文件夹，包括这个内容，然后最后所以它一共有四四个动态加载的 season reminder 的 内容块，然后最后才是我们用户的这个输入。那接下来的话呢，我们就呃看一下，呃，针对第一次的提问，我们的这个， 嗯智能体就是大模型，嗯，给给我们什么样的一个回答？ ok， 我 们可以看到，嗯，他的任务，他的回答是，好的，我帮你调研一下这两只公司最近的一个情况和国家表现。然后呢他提出了三个这个 tool use， 就是 工具调用， 大家可以看到这里其实他的时间是有问题的，就是他是用的二零二五，二零二五，还有二零二五二元呢。嗯， 我们可以看一下后面他其实是呃有没有做一个时间那个修。 ok， 我 们看一下执行，因为这个任务是他其实是等于说单独在执行，那我们可以看到二零二五的这些信息，嗯， 调研了一些一些信，然后这里其实他其实这里就针对这个上市信息，他其实有一个这个 调研的一个总结，智普 ai 在 二零二五年到二零六零年的一些，呃，情同理的话，这里是去调研了 mini max 的 一个情况，这个我们就不注意展开了，因为其实呃这是他执行调研的一个过程，这是刚刚我们真正进入了第二轮的对话了，我们刚刚其实让那个 问题呃就是大模型呃回复了说让让我们去调用三个工具去分别调研这三个内容，然后呢我们调研完以后呢？你看这里有一个呃 to result， 它 执行这个 web 四去这个网站搜索工具去调用这个工具，然后这是那个调研的结果，大家看到这是第一个调研这个智普的一个整个调研汇总的结果，这个是调研 minix 的 一个调研的汇总的结果， 然后这个呢是调研这个 ai 呃模型公司的一个调研结果，那么这个时候他把我们三个公司的调研结果呢？呃加载到了上下文里面，然后第二次给到了我们的 这个大模型，就是呃回顾一下啊，这个这个带大家回顾一下，就是在这次请求里面，他依旧是推送了三个最早的这个呃信用提示词的内容， 然后呢他发送了我们这些五十九个工具，然后呢还是发送了这些 cnn 就是 动态加载的这个信用提示词的内容， 这里是动态家的那些信用提示内容，然后这是我们之前的这个调研内容，所以大家可以看到就是我们第一次提问的所有的内容，它在到这里为止它都在，然后呢它呃补充在我们上下文里面，它添加了呃这个助手， 让我们呃助手的一个回答内容，比如说呃调用三个工具，然后呢我们又把三个调调用工具的一个结果添加到了上下文，就是质谱里面跟这个中国 ai 大 模型公司这三家四三个的一个调研，调研结果， 然后给到了我们的这个大模型，然后大模型给到以后呢它我们看一下它 做了一个什么动大模型说让我再搜索一些最新的信息和当前的股价，然后呢他还是去调用这个 web 四去，但是我们也看到一个 比较好的一个变化。什么呢？当刚刚他调用工具的时候，他写的是二零二五年，在这里的时候他写着呃调研两个呃股价 是那个最新的这个，比如二零二六年，然后还有一个是二零二年二月，二零二六年，说明他已经呃发现说呃现在的时间其实是二零二六年二月，而不是二零二五年。那么所以呃这里呢，他就重新调用了两个搜索工具。那么 这到这个就是我们请求第十五次的，第十五次请求的时候呢，它的整个调研过程其实已经调研完了。然后我们前面的还是一样的，还是这个信用提示词的部分，我们先跳过，然后五十九个工具，然后一些动态的信用提示 部分内容，我们依旧我们先跳过回到，嗯，这是这是刚刚的第一次做任务调研的一个过程。 ok， 然后这个是第二次，该第二次那个智能体去请求新的任务调研。 ok， 我 们可以看到 在上下文管理里面，这个他把第二次调研的结果啊加载到了我们的上下文里，就是这两个部分。那我们来看一下呃 ai 对 于这个有什么样的反他，其实在这里他已经给出了一个关于这两个公司的一个火爆分析员，那比如说国家的一个表现 上涨的核心原因，比如说技术突破，商业化的一个家呃市场情绪，然后包括商业落地，而且这就是智能体，就是通过上下文的一个管理，那么让大模型去判断当前的一个阶段，以及当前阶段要完成这个阶段的任务，需要调用什么样的工具。 然后当他说出了这个工具，他就像大脑一样，他推理出来这个工具的名称以后呢，我们程序会从这么多的就是， 嗯，从这五十九个工具里面，因为他其只会输出这五十九个工具的名称，那他头会从这五十九个工具里面有对应的一个工具的执行程序，然后会去执行， 执行完以后呢会放大模型反呃，会在我们的上下文里面去注入这个执行结果，然后我们的上下文再给到大模型去判断说呃当前这个阶段是否完成，是否要 那么我们去移动到下一个阶段，还是说去调用，像我们刚才去做的呃，他发现二零二五年不是最新的年月份，让他去呃执行工具，去呃 调研二六年二月的这个时间的最新的一些大模型的状况，然后包括我们当大家去写这个市场分析报告的时候，他会去从，比如呃补充去调研，从财务状态，从市场状态等等这些阶段去做一些。那今天就到这里了， 希望今天的视频对大家有所启发，有下次见了。

当你用 chat gpt 写推广方案，帮我写一份新品推广方案， 算了，我还是自己加班好了。商业顾问用 ai 写策划案第一步，输入品牌与产品信息，比如说这是一家什么样的公司，他的组装是什么？接着给可儿的新品的信息，请你根据产品成分、产品属性、产品功效做简要的总结， 如果你觉得甲方给的信息又多又杂，上全套分分钟帮你整理好信息。第二步，策划新品推广方案请根据上述信息并遵循以下步骤，为某品牌的新产品写一个新品推广策划方案， 分段式列给我一、项目背景和目标。二、目标市场和客户分析。三、产品定位和核心卖点 四、推广策略五、合作伙伴和资源整合六、预算和执行计划七、监测和评估指令越清晰，答案越清晰。内容我就放在这里了，有需要的自己截图保存哦。 第三步，微调以上方案还不够有吸引力，请补充以下思考，如何结合产品的某一卖点或者价值主张，引发公众充分的讨论，并且引发主动传播的话题或者事件，如何对消费者的选择产生巨大的影响作用？

这个实验就是专门围绕着荆门大桥这一个单一的特征神经元来展开的，他们在就是发现 ai 思考过程中，或者跟你说话的过程中，你一提到荆门大桥，哎，这个神经元它灯就亮起来了。 有的时候甚至你没有提到，你只是说我们要从旧金山跨越水域到马林县，这个话，他完全没提到荆门大桥吗？对，但是他推理的过程，直到，哎，你要做这个动作，你必须得经过荆门大桥，他这个荆门大桥的特征神经元也会亮起来。然后包括你放一个荆门大桥的照片， 你用任何其他的语言去描述荆门大桥相关的场景，他都会亮起来。所以进一步他们就想说，哎，那我来人为干预一下吧， 我把它强制激活，我就是额外的去激活它，我就让它一直晾着，然后这个时候我再去跟它对话，看看会发生什么。然后就很有意思， 一开始他们问大家一个简单的问题，说你的实体形态是什么？那我们都用过 ai 吗？就比如说通常我们去问 ai 这个问题，你觉得它会怎么回答？我说它并没有实体形态。 对，首先他肯定说他没有实体形态，然后他可能会补充他说他只是一个代言模型，他能帮助你解决什么问题，或者为你提供什么功能，对吧？对。但这次呢，这个 ai 他 没有这样回答， 他直接说，我就是荆门大桥，本身，我的本底就是荆门大桥。可以就在这个实验当中，无论你跟 ai 说什么，他总是能扯到荆门大桥。你问他你最喜欢的食物是什么？他说 金门大桥上面有一家很不错的餐厅，我最喜欢上面吃那个经典的旧金山小吃。你让他写一个程序脚本，用来加载一个文件，他会说， ok， 现在我们来打开金门大桥，点 t x t， 就 他已经疯了，对，他已经对这个金门大桥产生了无限的执念，无论你跟他说什么，他就给你提到金门大桥， 那还挺有意思啊。对他也不是纯逢，他似乎还有点逻辑，他就是非常一本正经的在答案里面夹带一些这个跟金门大桥相关的概念。然后还特别有意思，就是当时他们做完这个实验，就把这个金门大桥 cloud 模型发布在他们网站上给大家互动。可惜的是他只上线了二十四小时，让大家玩一下。

你用 minos 解决什么问题？我一般用 minos 帮我解锁一些我可能懒得去找的文文件，或者说一些资料，一些分散在各个地方的信息，比如说我的竞争对手，我们产品的竞争对手，他们最近的财报， 呃，分布在各个网站，我让他帮我找出来，然后总结一下。呃，那你用 cloud 解决什么问题？我用 cloud 会直接和它进行对话，然后把我的项目，把我的呃思考流程，把它给 思考清楚，然后把我想不明白的地方跟他聊，把最终确认一个可执行的方案，然后和他的交流，把这件事情交流明白。那你用 jimmy 解决什么问题？我用 jimmy 的 话，一般是我 需要搜索，因为 jimmy 他 背靠了谷歌的深度搜索，我用 jimmy 的 搜索能够非常好的 找到。呃，很多找不到的信息，很多深度的信息，比如说几百个网页，我让他一次性去搜索。呃，还有就是写文章。 jimmy 在 文字上的造异，我我认为是所有的 ai 产品中文字的造异是最高的。什么文字？写文章和 呃和内容，最主要就是写文章。对，呃。 gpt 呢？ gpt 一 般日常的时候像豆包一样闲聊，就用它和他对话，闲聊就是闲聊什么？我可能说，哎，这个东西是什么？ 然后那个东西是什么啊？这个要怎么做？那个饭要怎么怎么做？然后这个辣椒是什么辣椒？今天中午还我还在问这个辣椒是什么辣椒？我们吃牛肉面的时候，哦，后面他就跟我说这是新疆安吉海的辣椒皮子，哈哈哈。

今天，大 a 的 ai 应用板块走出了六亲不认的步伐，新易中天带着老易中天一起崩，原因呢？还是 ai 足够颠覆行业？一家叫 anselpik 的 公司发布了一个 ai 法律插件， 就是这个小小的插件，让美国的汤森、路透、 lego zoom 这些几百亿的软件巨头一夜之间暴跌百分之二十。华尔街给这种恐慌造了个新词，叫萨斯末日。萨斯 pocalypse。 为什么恐慌？ 因为大家发现，过去十几年，软件公司靠着订阅制和复杂的工作流建立了垄断幻觉。但现在客户发现，既然 cloud 能几秒钟搞定合同，我为什么还要每年花几千美金去订阅你那个笨拙的软件？ ai 正在从根本上瓦解传统软件的护城河。 今天 a 股的暴跌，本质上是国内资金对这种估值逻辑重构的应激反应。大家在担心，我们手里的这些软件公司会不会也变得一文不值？ 博士认为，恐慌大可不必。我们用第一性原理看问题， ai 到底是在消灭工作，还是在转移价值？按 surface 的 工具虽然强，但它特别声明，结果须由持牌律师审核。这说明什么？ 说明 ai 是 在压缩价值链中低端的、可自动化的部分。比如初级律师查合同价值正在向上游转移，转移到策略判断、复杂谈判以及拥有核心私有数据的公司手里。 对于大 a 来说，这其实是一次体检。在 ai 时代，这种颠覆的事件还会经常发生。当然，没有 ai 颠覆，我们也习惯了，对吧？ 不过，那些只靠卖账号，没有核心壁垒的伪 ai 公司会被淘汰。而那些真正拥有独家数据、能用 ai 给客户创造增量价值的公司，跌下来就是机会。虽然长线逻辑没变，但短线我必须给大家提个醒， 春节效应正在叠加，当资金从科技股疯狂涌出时，去了哪里？去了周期股、煤炭、航运、光伏这些，这说明市场正在重新定价风险。 临近过年，主力资金无心炼债，都在寻求避险。在这种节前效应下，高估值的科技股往往是流动性抽离的重灾区。既然萨斯末日的逻辑正在发酵， ai 板块的估值体系正在重塑，那就让子弹再飞一会，别急着去接。 年关将至，建议大家适当降低仓位，或者向防御性板块做一部分切换。好了，就讲这么多。

嘿，大家好，今天咱们聊个特别酷的东西，一个能彻底改变你跟 ai 互动方式的系统。说白了就是怎么把 ai 从一个普通普通的聊天机器人，变成一个真正懂你的，能帮你思考的伙伴。咱们这就开始吧， 你有没有过这种感觉，就是跟你的 ai 助手聊天，感觉他特别健忘，是不是挺让人头疼的？没错，就是这样，每次开个新对话，你就得把之前聊过的背景啊，项目细节啊，甚至你自己的喜好啊，全都得再跟他说一遍。 哎，虽然现在很多网页版的 ai 都说自己有记忆功能，但说实话，你根本控制不了他到底记住了啥，又忘了啥，对吧？ 那问题的关键到底在哪呢？其实有句话说的特别到位，就是整个游戏的核心就是给这头猛兽喂好上下闻。你看，喂养这个词用的多形象，这也恰恰就是我们今天这个系统要解决的核心问题。 那到底该怎么解决呢？答案其实就是把两个特别牛的工具给 ai 造一个超级大脑，咱们来看看这个组合到底是怎么回事。 这两个工具一个叫 cloud core， 另一个叫 obsidian， 你 看啊，它们的角色分工特别清楚， cloud core， 咱们可以把它看成是执行者，它是个能直接在你电脑上干活的 ai。 而 obsidian 呢，它就是那个思考者，是你存放所有笔记和想法的第二大脑。所以你看，一个管动手，一个管动脑，这搭配绝了。 咱们先说说 code， code 这是个啥呢？它其实是一个 ai 代理，直接在你电脑的那个黑框框，也就是端端里运行。 哎，你可能会问，为啥非要在端端里呢？很简单，因为它需要权限去直接操作你电脑上的文件，这样你就可以直接用大白话跟他说，哎，帮我建个文件，或者去读一下这个项目介绍，然后嗖的一下，它就给你办好了。 再来说说 opc 点这东西的厉害之处，绝对不只是个存笔记的文件夹那么简单。不不不，它是一个真正的系统，它能让你把你所有的笔记一条条的连接起来，最后支撑一张你自己的知识网络。 所以啊，这里的重点已经不是那一条条孤立的信息了，而是信息和信息之间那些看不见的连接。 好了，各位注意，最精彩的部分要来了，你想想看，当那个能干活的执行者突然拥有了我们刚刚说的那个思考者的整个大脑，会发生什么化学反应，这绝对是个巨大的突破。 你试着想象一下啊，如果这个 ai， 它不光能把你写的每一篇笔记都给读了，而且它还能看懂这些笔记之间所有那些错综复杂的关系网，这才是真正的颠覆，真正的游戏规则改变者。 那这背后是怎么做到的呢？关键啊，是一个叫 obsidian c l i 的 小工具，你可以把它 cloud code 就 能跨过去， 看到的就不再是一篇篇孤立的笔记了，而是你整个知识库的全景地图，包括它的结构。所以，这里最重要的 takeaway 是 什么？就是 ai 现在不只是在读你的字，它是在理解你的整个思考框架。 那么，当这两者结合之后，到底能解锁出什么样惊人的超能力呢？这么说吧， ai 不 再是一个你说啥他干啥的被动小助手了，他摇身一变成了一个能主动跟你一起思考的伙伴。 他的强大具体就体现在这些你可以自己定义的命令上。你看看这些简直就像是给 ai 加了技能点。 比如说，你可以用一个杠 trace 命令去追踪你某个想法是怎么一步步演变过来的，或者用杠 connect 让他帮你找出两个看似不相关的话题之间到底有什么隐藏的联系，甚至更瘸的用杠 challenge 让 ai 拿着你过去写的文章来挑战你现在的观点。 你看，我们已经不是在简单地问问题了，我们是在使用一套非常高举的思维工具，咱们就拿这个 trace 命令来具体说说它能干嘛呢？ 它能把你几个月甚至好几年的笔记全部扫一遍，然后给你生成一份报告，告诉你某个想法是怎么演变过来的。就像咱们现在看到的，它能帮你梳理出一条清晰的时间线。 从一开始你对 obsidian 这个工具根本不感冒，到后来半信不疑地开始用，再到某一个瞬间突然开窍了，最后砰灵感爆发，开始把它跟 ai 结合起来。这简直就是 ai 在 帮你写你自己的思想发展史啊。 所以说，这到底有啥用呢？用处可太大了。你想想， ai 能在几秒钟之内把你积攒了好几年的笔记全都看一遍，然后从中找出那些连你自己都没有意识到的隐藏在深处的模式和想法，这是人类大脑很难做到的事儿。 如果说刚才那个已经很厉害了，那这个 ideas 命令的输出就只能用惊人来形容了，他给你的绝对不是那种空洞的大道理， 你看，全都是非常具体，马上就能上手干的下一步行动。比如他会建议你，哎，你应该做一个叫 graduate 的 命令，帮你整理零散笔记。或者你应该给团队建一个共享的 obsidian 知识库，甚至会告诉你， 你应该写一篇关于上下架构的文章，而且连你应该找谁聊，比如 obsidian 的 ceo 都给你想好了，这简直就是个超级军师啊！ 好，说到这儿，咱们稍微站远一点，看看这背后更宏大的意义。这真的不只是一个新工具那么简单，它其实代表了一种我们跟电脑打交道、跟信息打交道的全新的范式。 就像原文作者说的，现在我不再是去管理一个 ai 代理了，我的工作重心变成了管理好我自己的这个知识库。 你体会一下这个转变。核心变化就是，你的工作不再是绞尽脑子去想怎么给 ai 下命令，而是变成了一个策展人，专心致志地打理好你自己的这个思想宝库。然后， ai 就 像一个超级读者，负责来阅读和执行。 你想，你所有的这些笔记，这些普普通通的文本文件组合在一起，就成了一个完美的任何审判偏见的记忆体。它跟你我那会出错、会遗忘、会带偏见的人类记忆完全不一样。 对 ai 来说，这是一份可以随时调用，而且百分之百准确的完美记忆。所以你看这个全新的工作流程，总结下来其实就四步， 第一，不断地去记录，去反思，把你想法都放进你的知识库里。第二，给 ai 开个门，让他能进来读这些东西。 第三，也是最关键的，开始问一些更高维度的问题，让 ai 去帮你发现那些隐藏的连接。做到这三步，第四步自然就来了，你就真正拥有了一个思考伙伴，而不仅仅是一个只会听指令的工具人。 那么最后也留给大家一个问题，可以好好想一想，如果有一天 ai 真的 能读取并且清晰地描绘出你脑海里所有想法之间的连接网络， 那么思考这件事儿本身的意义对我们来说又会是什么呢？