旗舰案例 · AI 产品 / 隐私与记忆

AI 个人知识库与行动系统

把“AI 聊天 + 个人知识库”收口成对话、行动、完成证据与阶段回顾的行动系统。

访问个人知识库
AI 个人知识库与行动系统的空白对话工作区真实界面 · 私密内容未公开
时期
2026
状态
持续迭代
载体
AI 个人知识库 / 行动系统
责任
用户与竞品研究 / AI 产品架构 / 隐私与记忆 / 原型开发
公开状态
线上运行 · 2026-08-09 核验

CHALLENGE

为什么这个问题难?

  • 聊天、卡片、书单、回忆、关系分析和知识图谱越做越多,但用户仍不知道下一步做什么。
  • 认知雷达和成熟度百分比会制造心理测量的伪精确,降低而不是增强可信度。
  • 站长读取用户正文的后台能力与个人成长产品所需要的隐私信任直接冲突。

MY SCOPE

我负责什么,也明确不做什么。

推进范围

  • 调研同类产品与公开用户需求,重新定义核心闭环
  • 设计行动、证据、来源链、长期记忆和反馈机制
  • 实现账号隔离、配额、导出、删除和 BYOK 边界
  • 在原生 Python / SQLite / JSON / JS 体系中持续实现和测试

主动边界

  • 不对用户人格、成熟度或心理状态给出伪精确评分
  • 不允许管理员为了运营方便读取用户私人正文

DECISION LOG

关键决策与取舍

  1. 01

    从知识数量改成行为变化

    核心对象由卡片扩展为认知、行动、证据与变化;主导航收敛成今日、对话、知识、回顾,行动完成必须留下证据。

  2. 02

    移除伪精确,而不是给分数加免责声明

    取消雷达分、成熟度百分比和固定人格结论,改成可展开的来源、时间范围、证据强度、用户确认和反例修正。

  3. 03

    AI 只能建议,不能悄悄接管

    沉淀先预览再确认;重复反馈只能生成待确认规则;个人事实、规则和示例可编辑、停用、恢复或永久删除。

  4. 04

    把隐私能力做进产品

    开放注册的同时下线后台正文读取;支持原始数据和 Obsidian Vault 导出、自助永久删除与本地优先存储。

SYSTEM VIEW

系统怎样形成闭环?

  1. 01CONVERSE

    对话

    • 分场景交流
    • 沉淀预览
    • 用户确认
  2. 02ACT

    行动

    • 认知与下一步
    • 完成证据
    • 反例修正
  3. 03CONTROL

    控制

    • 来源链
    • 记忆管理
    • 导出与永久删除

PRODUCT EVIDENCE

界面之外,什么能证明它真的被推进过?

QUALITATIVE

完整成长闭环

对话、行动、完成证据和回顾形成连续路径,而不是多个互不相干的功能入口。

QUALITATIVE

可解释与可撤销

事实、规则、示例和来源可以确认、反驳、停用、恢复或永久删除。

QUALITATIVE

隐私优先的展示策略

不公开真实对话、知识图和个人资料;只使用物理裁除账号侧栏的空白对话工作区与登录前公开页面。

OUTCOMES

只展示可以解释口径的结果。

本案例当前以产品取舍、隐私机制和系统闭环作为主要证据;未经补证的规模数据没有进入公开结果。

REFLECTION

复盘

可解释性不是在 AI 结论旁边加一句免责声明,而是让用户看见来源、反例、时间和删除权。