录音、拖拽、粘贴——AI 自动编译成结构化知识条目。
你只需要「喂」和「读」，知识自动复利。
"Instead of just retrieving from raw documents, the LLM incrementally builds and maintains a persistent wiki. The wiki is a persistent, compounding artifact." — 与 Karpathy 的 LLM Wiki 思想不谋而合
每次新素材进来，AI 不是简单索引，而是读取已有条目后决定——创建新条目，还是追加到已有条目。上午的会议录音和下午的 Slack 讨论，如果关于同一个决策，AI 会自动合并成一篇完整的记录。
团队在过去两周讨论了三种部署方案。本条目综合了 4月7日晨会录音 和 当日下午 Slack #product 频道的补充讨论。
采用混合部署：核心推理层云端部署，数据预处理层支持私有化。预计 Q3 完成第一阶段交付。
← AI 自动合并了两次输入
晨会中张总提出成本顾虑；下午李工在 Slack 补充了混合方案的技术可行性评估，解决了张总的疑虑。
三种输入方式，每一种都是零摩擦：一键录音、拖拽文件、粘贴文本。会后什么都不用做——5 分钟后打开谨迹，结构化的会议纪要已经在那里了。
原始素材不可变，知识条目由 AI 编译维护，Schema 指导 AI 行为。所有数据都是 Markdown on disk，用任何编辑器都能打开——数据永远属于你。
为每个人建立持久画像，关联声纹。AI 处理新素材时自动识别「谁说了什么」，并引用已有画像理解上下文。命名一次声纹，以后所有录音自动识别。
AI 平台产品线负责人，主导产品方向和优先级决策。偏好数据驱动的论证方式，对成本敏感。
混合部署方案的成本模型、Q3 交付时间线、与竞品的差异化定位。
← 声纹自动识别，跨会议积累
倾向于先提出质疑再寻求解决方案。在 4/7 晨会中对云端部署成本提出顾虑，在 4/5 评审中关注了用户迁移路径。
阅读时随时捕捉想法到 Ideas 列表。右键「探讨」启动独立 AI 会话，围绕这个想法展开分析——引用 workspace 里的相关条目，生成的洞察自然沉淀回知识库。
...张总提出成本顾虑；李工补充了混合方案的技术可行性评估...
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所有数据都是 Markdown，永远属于你。