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嘿，HN！我们正在构建 Knowledgework.ai，它能创建你同事的 AI 克隆，真正了解他们所掌握的知识。这就像拥有每个队友的一个版本，他们从不睡觉，从不会因为你问“愚蠢”的问题而评判你，并且能即时回复。<p>作为亚马逊的一名软件工程师，我经常面临两个困扰：<p>1. 每天在 Slack 上不断被各种问题打断，而这些问题我早就回答过了<p>2. 当我需要从队友那里获取信息时，需要等待数小时（或数天）才能得到回复<p>当你将这种情况与 AI 聊天机器人的用户体验进行比较时，人类开始显得相当不便！这有点大胆，但确实反映在我与数十位工程师，尤其是初级工程师的对话中：人们宁愿花 20 分钟与不可靠的 AI 较劲，也不愿冒着看起来无知或浪费同事时间的风险。我的一位早期用户试用了这款产品，并告诉我她有点担心她的同事会更喜欢和她的 AI 扩展程序交流，而不是和她本人交流！<p>它的工作原理如下：它是一个桌面应用程序（目前仅限 Mac），每 5 秒钟捕获一次屏幕截图。它使用一个定制的、超长上下文的视觉模型（OCR 不够用，通用模型又太贵！）来理解你正在做什么，并自动构建一个可搜索的、超链接的知识库（wiki），其中包含你所做的一切——你编写的代码、你修复的错误、你做出的决策，或者你在电脑上做的任何其他事情，这些都可能对你或你的团队未来的生产力有所帮助。<p>即使你只是在做一个个人项目时打开 Knowledgework 大约 30 分钟，我想你也会发现它生成的内容非常有趣——我了解到的一件事是，我们往往低估了我们每天产生的大量有价值的信息，而这些信息只是短暂的、容易被遗忘的。它也提供了一些关于量化自我和反思的绝佳机会——只需问问它你昨天如何才能提高效率，或者你在会议上如何才能表现得更好。<p>真正的价值在于你的队友可以查询你的“扩展程序”——一个可以访问你所有（仅限你选择共享的）捕获工作上下文的 AI 代理。想象一下你的同事正在度假，但你仍然可以问他们的扩展程序：“我正在尝试部署一个新的 Celery worker。它正在进行 gossip 但没有收到任务。你以前见过这种情况吗？”<p>我们投入了大量精力来优先考虑隐私；这不仅体现在加密和数据安全方面，还体现在以一种符合关系的方式调整你的扩展程序会透露的内容，以及你如何配置这一点。默认情况下，任何内容都不会被共享。在团队环境中，你可以选择与特定个人共享你的扩展程序。你可以以精细的方式授予和撤销对你部分时间的访问权限，或者如果你在一个紧密的团队中，你可以让 AI 决定哪些内容可以被访问。这是我们最期待获得反馈的领域，因此我们真的将这次发布的目标对准了那些重视速度和生产力、使用 Mac、Slack、Notion 并且都使用 Claude Code Max 计划的小型、紧密合作的团队。<p>我们也在努力实现 SOC II type 2 合规性，并且可以进行本地部署，尽管本地部署会非常昂贵。如果你对本地部署或其他认证感兴趣，我很乐意聊聊 - griffin@knowledgework.ai。<p>在这里查看：<a href="https:&#x2F;&#x2F;knowledgework.ai&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;knowledgework.ai&#x2F;</a><p>我们今天开放了它，任何人都可以免费安装和使用。如果你在 8 月 28 日星期四之后看到这篇文章，我们很可能已经重新设置了代码墙——但我们很乐意向任何联系 griffin@knowledgework.ai 的人提供代码。

几周前，我分享了持久思维模型（PMM）——一个 Python 框架，用于赋予 AI 助手在不同会话、设备甚至模型后端之间持久的身份和记忆。<p>从那时起，我添加了一些重大更新：<p>- DevTaskManager — PMM 现在可以自主地打开、跟踪和关闭自己的开发任务，并带有事件记录的生命周期（task_created, task_progress, task_closed）。<p>- BehaviorEngine 钩子 — 扫描回复中的工件（例如 Done: 行、PR 链接、文件引用），并自动生成证据事件；承诺现在通过置信度阈值而不是感觉来关闭。<p>- 自主性探测 — 新的 API 端点（/autonomy/tasks, /autonomy/status）公开实时指标：开放任务、承诺关闭率、反思合同通过率、漂移信号。<p>- 慢速演化 — 身份和个性特征通过反思和“漂移”稳步演化，而不是在每次会话中重置。<p>这很重要：<p>大多数代理框架在单次运行中看起来令人印象深刻，但在没有连续性的情况下会崩溃。PMM 不同：它保留了一个仅追加的事件链（SQLite 哈希链）、一个 JSON 自我模型和证据门控承诺。这意味着它可以跨 LLM 保持身份和行为——将 OpenAI 换成本地 Ollama 模型，“思维”仍然保持完整。<p>简单来说：PMM 是一个能够记住、保持一致并随着时间的推移缓慢发展自指身份的 AI。<p>目前，它的“身份”演化速度很慢，出于稳定性和测试原因，但它有效。<p>我很乐意收到关于以下方面的反馈：<p>您希望从这样的“AI 思维层”中获得什么。<p>探测（指标、通过率、证据比率）是否揭示了正确的信号。<p>您会如何想象使用类似这样的东西（个人助理、具身代理、研究工具？）。

我真的受够了领英/推特上的那些“大师”和“专家”，以及他们997美元的“大师班”，所以我搭建了一个定制的GPT，它会告诉你他们会说些什么，而且分文不取。<p>你给它一个商业挑战（例如“扩大我的邮件列表”），它会回复：<p>- 一份充斥着行业术语的假“行动指南”（想想“上升阶梯”、“注意力飞轮”、“稀缺瀑布”）。<p>- 一个“让它更糟”的选项（更多生造词大杂烩）。<p>- 一个“用大白话解释”的选项（它会将这些废话翻译成讽刺的现实，引用心理学/人类学）——这是我帮助人们不上当受骗的方式。<p>我很想听取关于以下方面的反馈：<p>- 这种恶搞的性质是否足够明显？我添加了很多免责声明，但我需要确保没有人会照着这些建议去做。<p>- 它有趣吗？我玩了很多次，现在已经分不清了。<p>谢谢！