把 Agent 放进真实工作流,关键不是让它能做更多,而是让每一步可见、可介入、可回溯。工具链应该保留人对上下文和最终判断的控制权。
MOSS / 今日推荐
今天,值得花时间的内容
来自时间线、已收藏作者与主题搜索。每条推荐都保留来源和理由。
真正有用的 research 系统不只输出结论,还要保存问题、来源、反证和没有解决的部分。这样下次看到相邻问题,才能直接在已有证据上继续。
AI coding 的差异不再只是生成速度,而是它能否理解仓库里的约束、历史决策和正在进行的工作。context 是真正的界面。
好的产品体验不是把每个能力变成一张漂亮卡片,而是让用户在重复任务里越来越少地消耗注意力。信息密度和可读性不是对立的。
兴趣画像,不是人格判断
它只描述你在内容上的可观察信号,可查看、修正、删除并随反馈重算。
当前画像由 996 条本地书签和 27 个 Feedback Event 生成。主题权重表示推荐相关性,不代表身份、价值观或能力判断。
| 主题信号 | 证据 | 当前权重 |
|---|---|---|
AI Agent 与编程 | 365 条书签 / 9 个正反馈 | |
产品、设计与体验 | 64 条书签 / 4 个正反馈 | |
个人系统与知识管理 | 45 条书签 / 6 个正反馈 | |
开源工具与开发环境 | 57 条书签 / 3 个正反馈 | |
投资与加密资产 | 59 条书签 / 1 个正反馈 |
推荐与反馈的运行记录
所有变动均可回查;浏览器采集仅记录结果,不保存登录凭证。
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每日推荐 · Batch 003
时间线、收藏作者、主题搜索各读取 100 条;经去重、过滤和多样性控制后输出 62 条。
已反馈 11 / 62
07 / 22
20:00
20:00
每日推荐 · Batch 002
候选池 300 条;13 条因已展示、重复或负反馈被排除。
已反馈 16 / 71
07 / 21
19:42
19:42
冷启动画像 · Version 001
导入 996 条本地书签,提取初始主题、作者、内容形式和语言偏好。
本地完成
此处将成为未来所有信息域共用的事件与审计入口:内容、日程、理财或图片的加工和建议,都应能回溯来源、规则与用户反馈。