个人 AI 系统应该有可审计的工作记忆。
聊天记录不是可靠的真相源。任务、状态、证据、产出和交接需要落到文件、版本和可复盘结构里。
Ideas
长期想法
这些不是结论，而是 YunLab.ai 会持续验证的研究问题。每个想法都需要落到真实工具、真实数据和真实使用场景里。
本地模型的价值不只在离线，而在可控。
可控意味着隐私边界、成本边界、延迟边界和长期可维护性都能被清楚描述。
Agent 应该先成为稳定同事，再成为自动驾驶。
真正有价值的 Agent 不是一次性炫技，而是能在任务中留下证据、解释判断、接住交接。
数字资产需要从“存起来”升级到“能再用”。
笔记、资料、沟通记录、项目产物和实验失败，都应该被整理成可搜索、可组合、可继续迭代的资产。