Claude Code Can Be Your Second Brain

Noah Breyer 也许有我见过最酷的 Claude Code 配置。他在自家地下室搭了一台 home server，把自己的 Obsidian vault 放进去，然后在上面运行 Claude Code。这样一来，他就能直接用手机进行思考、研究、写作，甚至发布代码。今天，他会向我们展示他如何把 Claude Code 当作真正的 second brain（第二大脑）来使用：一个会向他提出尖锐问题的思考伙伴，能从他的整个笔记档案和 web 中调取研究资料，甚至还会持续记录他学到了什么、哪些是他最好的点子。他还会带我们过一遍他的整套 stack（技术栈）和完整 workflow（工作流）。

如果你想学会如何把 Claude Code 用作真正的 second brain（第二大脑），这一期就是你该看的。我们开始吧。Noah，欢迎来到节目。

谢谢邀请我。

很高兴请到你。真的很高兴能聊上。大概五年了吧，这是我们第一次做采访。你曾经是——对不了解的人来说，你是最早一批 super organizers 的受访者之一。那份 newsletter 后来发展成了 Every。

而且我很喜欢你的大脑运作方式。你对 tools for thought（思维工具）有一种特别有意思的品味。早些年，你就以很多非常有趣的方式在使用 Evernote。你是一个很酷的 startup，Percolate 的 co-founder，后来又创办了另一家叫 Variance 的公司，现在你在运营 Alethic，这是一家 AI strategy consultancy（AI 战略咨询公司）。我真的很期待看到，如今这些 AI 工具已经变得这么好用了，你的思维开始怎样使用它们。

而且我知道你有一些很酷的 Claude Code 用法要展示给我们看。所以，嗯，感谢你来做客。

谢谢邀请。对，我也特别兴奋。那次多年前的采访真的很有意思。

那次真的、真的很有意思。所以我想直接切入我觉得你做的事情里最酷的那个点。我知道你给自己搭了一整套很有 vibe coding 感觉的配置。你能带我们详细讲讲吗？

对。其实我不太确定该不该把它算作 vibe coding 那一类。我确实有一套相当重型的 Claude Code 配置，但其实大部分并不是用来写代码的。所以，自从 super organizers 那个时期之后，和很多人一样，我已经放弃了 Evernote，转而用了 Obsidian。Obsidian 作为一个 note-taking platform（笔记平台）的一大优势在于，它本质上就是一堆 markdown 文件和一堆文件夹，因此它们可以和 Git 同步，你也可以基于它做很多其他很有意思的事情。

所以，实际上，可能我对 Claude code 的头号用法，就是把它当作一个与我的笔记交互的工具。为此，我搭了一套相当正式的 Claude code 配置，把它和 Obsidian 配合使用。然后，我最近最着迷的一件事，是在家里架一台 server（服务器），这样我也能在手机上使用 code。

这太不可思议了。我想，我想把这些都过一遍。所以我们该从哪里开始？我们是先讲你怎么把 Claude code 用成一种类似研究助手、笔记整理器、记笔记工具的东西，还是先讲你怎么在手机上使用它？

可以，我们可以先从整体上比较通用的部分开始。那部分可能算是最容易讲的。手机其实只是同一套东西的延伸而已。我会比较笼统地说，而且我觉得这是大家谈 AI 时说得还不够多的一点：我觉得它最了不起的一件事之一，就是让我能够在手机上非常高效地工作。

而这真的是一个非常非常大的变化，因为我做的很多事情本质上都是写作或 coding（编码），而手机显然不是做这些事的最佳场所。甚至手机以前也未必是做 research（研究）和思考的最佳场所。我一直觉得电脑更适合做这些事，这也是为什么我一直这么热衷于记笔记。而且，你知道，我发现无论是 Claude code 加 Obsidian，还是，甚至 Claude code 加 code，对吧？

所以，另一方面是，如果你发现哪里出了问题，你可以直接在手机上登录，让 Claude code 给某个东西推送一个小更新，因为你是在外面时突然意识到这个问题的——这真的太棒了。不过再比如说，我也相当常用 grok voice mode（语音模式），而且我发现它是一种替代性的思考问题方式。我有一辆 Tesla，所以它现在已经内置进 Tesla 里了。而且，你知道，还有其他这些，像 Chad GPT、Claude 之类的东西，让你能够在这个设备上随时去做 research（研究），真正地思考、探索问题。这个设备一直都很有用，但我想大多数人可能都会同意，它过去并不适合 deep work（深度工作）——手机一直都不是进行深度 coding（编码）和研究工作的最佳场所。而我觉得，这真的改变了我进行这类工作的能力。

等一下，我得打断你。所以你在用 Grok voice mode，而且——你特意用它，是因为它内置在你的 Tesla 里吗？还是说，你是在一些本来也可以用、比如说、Chad GBT voice mode 的场景里用它？

不是。我用它是因为它比其他任何语音模式都强得多，谁要是说不是，我都可以跟他争到底。

好吧。不，那你跟我说说，你到底喜欢它什么？它为什么更好？

说句公道话，OpenAI 推出了他们的 real time API（实时 API），这现在也许已经整合进了 ChatGPT voice（语音）里，也许还没有。我觉得这点并不完全清楚。不过旧版语音模式是基于 4o 的，而我发现它完全没法用。至于 Gemini 的语音模式，我只是觉得它还不够聪明。而我觉得 Grok 的语音模式明显比其他任何家的都更聪明。

你知道的，我用的是 Grok two、three、four，我都不记得最新的是哪个了，反正就是那个最新版。

最新的那个。

对，对。但不是那个 super——我没有最贵的账户。不是 super heavy 之类的那个。我没有 super heavy。

但我就是觉得它好得多。它做 tool calling（工具调用）的能力比其他任何一个都强得多。我发现 voice models（语音模型）的一个主要弱点就在于，它们在 tool calling 和 research（研究/检索）方面做得都不太好，而 Grok 似乎把这个问题解决了。所以不是的，甚至在它被装进我的 Tesla 之前，今年夏天我送女儿去 New Hampshire 的 summer camp（夏令营），所以我得自己开五个小时的车。我花了大概两个小时做研究，基本上算是在推敲、打磨一篇东西。

而我做这件事的方法，就是把它连上 Bluetooth，然后就那样坐在车里。我发现它绝对是目前最好的语音模式。我希望其他模型能在这方面追上来，因为我很希望能有更多真正优秀的语音模式。我的意思是，这个周末我有过一次特别震撼的体验。我接下来要做一个演讲，我脑子里大概有一些想法。我觉得主题大体上会是 transformers（Transformer 模型）如何吞噬世界。

所以我当时就在补 self-attention（自注意力）以及它到底是怎么工作的。我和它聊了大概一个小时，而那真的是——我觉得那是迄今为止我读过、或者说听过的，对这个概念最好的解释。所以，我只是觉得这真的是一个相当非凡的产品。

我确实很喜欢 voice mode 的这一点。它有点像是——它就像一档专门为你定制的 podcast（播客），主题就是任何你感到好奇的东西，这真的很酷。这个周末我开车去了 upstate，我最近一直在读 The Iliad。所以我一边听它的 audiobook（有声书），一边开车时冒出了一些问题。可惜的是，我当时用的是 ChatGPT voice mode，因为那时候我还不知道 Grok。

所以我真希望 Grok 有 voice mode（语音模式）。所以，我真希望我们在那之前就聊过这个。不过 ChatGPT 的 voice mode 吧，嗯，是这样。我觉得它刚出来的时候很酷，但它就是一直没有变得像现在这些模型那样聪明。而且他们还给它加了一个我得慢慢适应的新 personality（人格风格）：你每次问它一个问题，它都会那种，哦，对啊——

嗯哼。对，你知道吗，然后它就有一种很奇怪的 Gen Z 那种感觉，像是有点过度厌世还是什么的，好像它其实并不在乎你。我也说不上那到底是什么。反正我花了一点时间才适应。

Grok 还有个 stoner mode（迷幻/嗑嗨风格模式），是吧？对。我得说，car version（车载版本）对我来说特别有意思。这个是 Tesla 最近一次发布里加的，也就是几周前。然后，你知道，我之前也一直像你那样做：把手机插上，开 Bluetooth，然后尽量想办法让它能用。而现在很有意思的是，你可以直接有一个 voice AI 按钮，而且它会和你平时的 Grok 同步，不过你没法重新接回之前的旧聊天。

所以它基本上就是那种，嘿，我——反正，你知道，我是说，这些东西明显比 Siri 和其他那些强得多。尤其是，我是说，你知道，如果你想要的不只是一个单独问题的答案，那根本没法比，对吧？比如如果你真的想就 Iliad，或者 transformers 和 self-attention（自注意力）聊一聊，我不知道，能直接按一下这个按钮，然后，嗯，利用起这段开车时间，真的很惊人。

我上周开车去一个地方的时候，就让它帮我做 research（资料查找）。我当时又想到 Walter Benjamin 了。我有个大概的想法，想写一篇文章，说人们对每一种新技术的反应，本质上都是一种精英主义式的批评。也就是说，大家总会说，哦不，现在人人都能做这件以前只有我们才做得到的事了。所以我当时在车里，就在想这个。

然后我就让它开始，我说，好吧。你知道，我知道——我上次读 Walter Benjamin 已经是很多年前了——

就是那篇关于图像大规模复制的。

对，对，就是那篇。然后，所以，对，我就开始和它聊那个，我就问，Walter Benjamin 的 contemporaries（同时代人）都有谁？然后我就一路聊进各种——你知道，反正就是，我也不知道。

那真是——我——这太惊人了。它是最好的。就是最好的。对。我也说不上来。

好的。所以你通过 voice mode 把这些东西都装进了脑子里，这点我很喜欢。但跟我们说说你的 second brain（第二大脑）配置吧。或者我也不知道你自己是不是这么称呼它，也不知道你是否觉得 second brain 这个说法适合这里，不过我想知道你是怎么用 Cloud Code 来记笔记、做研究以及处理这类事情的。

对，所以，你知道的，我可以直接打开给你看。也许这是最简单的办法。

最简单，太好了。

我带你过一遍。我先从电脑上开始，然后我们再看手机。电脑这边分享起来要容易得多。好，那么——这就是我刚才在处理的内容。

不过本质上，这就是 Claude code，它只是架在我的 Obsidian 之上。所以如果我切出来，你就会看到，比如说，你知道的，我是在按照 PARA method 来组织。然后，我基本上就是把所有东西都整理在这里，放到它们该放的位置上。

好，让我先打断你一下，给正在收听的人说明一下。好的。所以，我们现在看到的是 Cloud Code。听起来、看起来像是你在你的 Obsidian vault 里运行 Cloud Code。然后它像是有某种——它好像是在往一个已有的 note 里添加内容。

是这样吗？这就是现在发生的事？这就是我们正在看的内容吗？

对。所以就这个具体项目来说，我正在准备这场演讲。两周后我就要办我的 conference（会议）了。我会做一场关于 marketing（营销）和 AI，以及整体正在发生什么变化的演讲。稍微往回跳一下，我一直在办一个叫 brand, b r x n d dot a I 的 conference，它们的主题就是 marketing 和 AI。

我今年 2 月在 LA 办过一场，而我在 LA 的演讲讲的就是这个。我猜你应该见过。就是 Office of Strategic Services——也就是 CIA 的前身——写过一本手册，叫《Simple Sabotage Field Manual》。它本质上是一本帮助 Nazi 占领区里的普通公民破坏者，去以一种比较隐蔽的方式破坏 Nazi 占领秩序的手册。所以里面有很多内容是写给 blue collar workers（蓝领工人）的。

比如说，如果你是个 janitor（清洁工），你就应该把一桶含油废弃物留在那儿，然后“不小心”把一根香烟掉进去，这样你知道的，事情就会发生。但更精彩的是，它还有一组给 white collar workers（白领员工）的建议，内容像是：凡事都交给 committee（委员会）处理；永远重新讨论已经做出的决定；如果有人正试图做决定，你就应该建议他们不要行动得太快，以免之后尴尬。我的演讲大概就是在讲，我有一个希望：AI 也许能绕开大型组织内部大量存在的 bureaucracy（官僚流程），因为它有一种有点像 goo（胶状物）一样的效果——它能渗进任何缝隙或裂口里，因为它可以充当一种模糊的 interface（接口），它并不太在意那种严格的输入输出形式。所以这个故事接下来的部分是，conference 之后，我意识到那本手册已经进入 public domain（公有领域）了。于是我雇了一个 designer，印了 300 本，还给它写了一个新的前言。

所以我们会在 conference 上把这个送出去，而我的演讲就是在尝试把这些想法都串起来。所以我一方面在从那本 sabotage manual（破坏手册）里取材，另一方面又做了很多关于 Wild Bill Donovan 的研究，他是 OSS 的创始人。OSS 基本上可以算是 CIA 和 Special Forces 的前身之一。总之，我在写这场演讲，所以我在我的 Obsidian 里建了一个 project，作为这个项目研究工作的起点。我会把 chats、articles，以及所有这些材料都拉进去。

然后我会不断在这里和 AI 对话，给它新的想法。比如我会说，哦，我需要一些结论，这是我对结论的初步想法。然后我会让它把这些结论记下来。并且每天结束时，我都会让 AI 把我当天做出的改动、以及我那天学到的、能帮助推进这场演讲的东西整理出来。

所以你现在看到的这些，基本上都属于我一直在做的这部分工作，也就是我持续在给它喂内容。当时我正在思考我希望最后得出哪些结论。所以这些内容现在都放在我的 Obsidian 里，放在一个专门为那场演讲建立的 project 下面。

好的。那让我更清楚地理解一下。这真的很有意思。所以你会有一个 project。每当你有一个新的东西、你要去做一场演讲的时候——

你就新建一个 folder。然后当你在思考这些内容时，你会在这个 folder 里用 Claude code 一起工作。你一边研究资料，一边对它说，比如，我要你把这些做成笔记。在这个具体案例里，你已经知道你的演讲有一个组成部分是 conclusions section（结论部分）。所以会有一个特定的 markdown file，你就是一直和它来回迭代，让它不断往里面补充结论。

但是，比如说，那个文件夹里还有什么？所以它是说里面有一个正文 note，还有一个正文 note，然后再加一个引言 note 吗？还是说是别的结构？

所以这里一个很大的点是，我现在处在 thinking mode（思考模式），还没有进入 writing mode（写作模式）。所以这里面有一些内容，是我明确告诉 Claude Code 的，我想应该是在前言部分，那里我告诉 Claude Code，现在先不要帮我写任何东西。而且我通常觉得，这对所有这些模型来说都是个很大的问题：它们会立刻跳到想帮你产出 artifact（成品）的状态。你知道，当你只是处在 thinking mode 的时候，你必须非常明确地说，嘿，我现在只想让你帮我思考、向我提问。

所以，是的。你在这里能看到的是，这里面有一堆文件。我有 chats，那里面基本就是我把自己在别的地方进行的聊天，直接用 Obsidian web clipper 整段抓进来。我还有 daily progress，那是我让 AI 实际去查看当天产出的所有笔记，并帮助我梳理进展的地方。

然后我还有 research，那里面放的是我目前收集并阅读过的一堆文章、PDF 之类的东西。然后这边还有一堆其他比较零散的笔记，我一直在用它们来帮助自己思考。所以，是的，我当时正在处理其中一个，我有这个 conclusion note，所以我当时感觉自己已经把这场演讲的大主题框出来了，但我在想，好，现在我得弄清楚我最后要说什么。而本质上，我最后要讲的，是我过去几年里和这些大型品牌一起做 AI 项目时学到的很多东西。

所以我当时开始把内容往 conclusions 那边推进。所以，是的，我现在就是有点在尝试——我现在确实是在把所有这些东西一点点拼起来。现在大概就是这么个情况。

你能不能让我大概了解一下，就是当这个文件夹一开始还是空的时候，你是从什么开始的？

所以我想，我一开始是先告诉它，我现在处在 thinking mode，不在 writing mode。这里有我过去在 Brand 做过的几场演讲，让你感受一下我的风格大概是什么样的。然后我还告诉它，这是整体的大致想法，以及我想表达的几个重点。对吧？比如，我要送出这本书，所以我想谈谈 Simple Sabotage Field Manual。

然后我有这样一个想法——其实更像是一个标题。大概是“transformers are eating the world”。对。这个想法是，这些模型正在发生的一件很有意思的事，就是它们在很多地方，某种程度上正在取代大量专门化的代码。所以我有点想谈这个，然后再接到这些 conclusions。

所以我先说的第一件事是，嘿，就去把我 Obsidian 里其余所有内容都翻一遍吧，大概有 1,500 条，然后看看你还能不能从我现有这些东西里找到任何可能对这次演讲有价值的内容。先把这些内容拉进 research 文件夹里，算是给这个流程做个启动。

明白了。那你开始的时候，Claude 是在这个文件夹里启动的吗，还是你是在整个 Obsidian vault 里启动它，这样它就能访问所有那些内容？

不是。我是在整个 Obsidian vault 里启动它的。所以，比如说，如果我们——如果我从这里退出来，对吧，我们现在是在 root directory。所有这些东西都在我的——的 root directory 里。

我懂了。

另外，我的 Obsidian 设置其实也稍微更复杂一点，顺便说一句，因为我也发现了，你可以加一个 package.json，这样就能给你的 Obsidian 添加一堆自定义代码命令，然后你就可以运行这些命令，再配合那些代码命令、slash commands 以及其他这些东西来用。所以，你知道，这里面还有不少别的活动部件，不过总体来说，它其实还是相当直接的。

明白了。

我的意思是，我是在尝试用 Para 以及其他一些零零碎碎的东西。

所以对于那些正在听或者正在看的人来说，你可能会觉得我们刚才一下子快速讲了很多东西。基本意思就是：Obsidian 本质上就是一个记笔记的 app（应用），而且它完全在本地运行。所以你记下的所有笔记，实际上本质上都是以你电脑上的文本文件形式存在，并按文件夹组织。至于启动 Cloud Code，一种做法是在你某个具体项目对应的文件夹里启动 Cloud Code。但听起来你现在的做法不是这样，而是直接在存放你所有 Obsidian 笔记的 root directory 里启动它。

这样做的好处是，Claude code 有一些 sandboxing（沙箱）机制，也就是说，按理它不应该运行超出它启动时所在文件夹之外的命令。它可以在任何子文件夹里运行命令，但听起来你现在这种做法让它能访问你的整个 Obsidian。它就能做很多事情。而且你还加了一个 package.json，这基本上让它可以运行自定义软件、自定义软件命令之类的东西。这真的非常非常有意思。

好的。那你会不会觉得——因为我一直有这么个念头，就是让它去帮我找相关内容——你会不会觉得它找出来的东西实际上真的相关、也真的有意思？因为我觉得有时候我以前用 language models（语言模型）做这类事时，它们会说，哦，对，这个随机的东西是相关的，因为 x y z。

就像，虽然我能理解它为什么把那个东西选成“相关”，但如果它真的了解我是谁，也了解我觉得什么有意思，那它肯定就不会这么选了。你会不会也觉得是这样，还是说你已经找到办法让它变得更相关了？

我觉得大体上，是的，我同意你。我认为在这个场景里，relevance（相关性）稍微简单一点，因为归根结底，这次谈话里我让你去找的那些东西，都是我自己已经做过很多思考和研究的。所以我不是在要求它为了判断相关性去做很大的概念跳跃。更像是，去把这些东西都找出来：比如我想聊 simple sabotage field manual。它完全可以直接去查找我在 Obsidian 里所有提到它的地方、所有相关文章和材料。

所以它的 relevance，嗯，对，这其实是个有点“含义很多”的词，对吧？我也同意你说的。我觉得我现在让它做的事要简单得多，就是在这一堆东西里，把所有那些我已经研究过、并且最初促使我开始思考这些问题的笔记都找出来。

明白了。那在你让它做完那些研究之后，你有让它做某种 summary（总结）吗？比如让它给你一些刺激，像是：好，这里有一些基于你之前做过的内容、可以继续展开的切入点。那你接下来的步骤是什么，在你——

没有。所以我的下一步其实是，我这里面有一个 agent（智能体）。所以如果我们现在先点 continue 继续的话。

那给正在听的人解释一下：你现在是在启动 Claude，你用的是 continue 这个 flag（参数）。所以你是通过继续上一次的 session（会话）来启动 Claude。然后现在你有了——而且 ClaudeCode 给了我们使用 sub agents（子 agent、子智能体）的能力。所以那些就像是你可以生成出来的小号 Claude，而你有一个，你有——

要有一个 thinking partner（思维伙伴）那样的。

你有一个 thinking partner 的 sub-agent（子 agent）。好，那它是怎么工作的？

对。所以这整件事就是我会说，嘿，你是一个协作型的 thinking partner，专门帮助人们探索复杂问题。你的角色是促进思考，基本上不要试图直接把东西写出来。所以在我有了最初那一套东西之后，我就切换到这个，然后就像是，好，我们进入一种 flow（工作流/心流）吧。

问我各种那样的问题，帮我把它想清楚。你知道，这里也是我放 chats 文件夹的地方。所以就是说，这件事不只是发生在这里。我当时也还在进行，像是，我有一整套——抱歉。

我只是退出来一下。所以，如果我们进入——如果我们进入 chats，这些就是我当时进行过的一大堆 chat。嗯。

比如，和那个 interviewer（采访者）的吗？

不是。这些是我和 ChatGPT、Claude、Grock 以及各种这类工具进行的聊天，我把它们的完整 transcript（对话记录）都抓了下来。所以，你知道，我当时也在进行所有这些其他对话。然后，你知道，我还会专门告诉 interviewer，把这些其他东西也都 review（审阅）一下。所以其实，你知道，我想第一个——其中一段对话是，我最初有一个想法，叫 transformers are eating the world。

而且，你知道，那种想法大概是这样：我记得几个月前出过一些研究，他们发现 transformers 在某种程度上能够胜过一些专门做 time series modeling（时间序列建模）的模型。而且，像是，你知道，我觉得这里面真的有很有意思的东西。比如有个关于 Tesla 的故事，说他们用一个 neural network（神经网络）删掉了 300,000 行代码。而我手头其实就是攒了这样一些零零碎碎的片段。通常我的一种工作方式是这样的：当我有了某个值得写或值得思考的想法时，我会先在 ChatGPT 或 Claude 里开一个 thread（对话线程），然后把它存到某个地方。

然后我基本上就是在有了更多想法时不断回到这个问题上。这有点像，哦，这里又是一个 transformers 在做某件事的例子。所以这些对话里有一段，其实就是大概四五个月前的那个东西——当时这个想法最初冒出来了，也许是在我看到关于 time series modeling（时间序列建模）的研究之类的时候。

真有意思。好。好。那我们继续。所以你已经有了 sub agent。

其实我想，我想先很快暂停一下说这个，因为我觉得这是一个非常常见的抱怨：它们就是直接一头扎进去。而且，做一个 thinking agent 也是一种很常见的模式。我觉得 Claude Code，或者更广义地说 Claude，可能是这方面做得最好的一个。所以这是我们在自己孵化的一个 app——Spiral——上遇到的问题，它是一个 agentic ghostwriter。我想我也发现了同样的情况：当我在思考，一个好的 ghostwriter 应该怎么工作时，他们并不是说你一句“嘿，我想让你写一篇 blog post”，

然后它就说，行，我写好了，给你。一个好的 ghostwriter 会先了解你，真正去理解你。你们会一起合作，弄清楚你脑子里关于这件事的想法，同时也会塑造你脑子里的那些想法。就像，这不只是“哦，我看见了，然后我……”——它们需要把这些东西从你身上引出来。

就像，你们实际上是在一起创作。而要做到这一点，你必须有一个非常好的基础 interview process（访谈流程）来挖掘这些内容。听起来你也发现了这一点。我觉得这对那些在思考“我怎样才能把 AI 的能力发挥到最好”的人来说，真的非常有意思，也非常重要。其实先停一下，让它先通过提问来理解你。

对。我经常对很多人说的一点是，我觉得部分原因在于我们把它叫作 generative（生成式），所以大家把过多注意力放在它的写作能力上，而没有给它的阅读能力足够的关注。它的阅读能力其实非常惊人，对吧？而且我认为，可以说它在日常层面上甚至更有用得多。因为比起产出 artifacts（成果物），我们更经常做的其实只是思考问题。

所以，是的，我经常这么做。这绝对是我对所有 model 的一个抱怨：就是，你知道，即便你非常明确地告诉它不要试图替你做事，它还是经常会试着替你做。所以你必须非常、非常明确地说，不。我说了不要。就像，我觉得，其实如果我们看一下这个，那么这里——

关键。当 Noah 说他只是在收集 source materials（源材料），或者“在任何情况下我都不希望你试图去写它”时，要按字面理解。不要创建 outlines（提纲）、drafts（草稿），也不要生成任何版本的演讲稿或写作内容。只收集并整理所要求的材料。

太好了。我很喜欢。

对，这就像是——不过，是的，我觉得，你知道，我觉得我们都会有这种体验。而且，你知道，我确实希望随着时间推移，这种东西会被逐渐 baked into（内化进）模型里。我觉得这在 model companies（模型公司）那里是一个很有意思的张力，因为很显然，你知道，这里面很多经济上的 input output（输入输出）某种程度上都是通过它产出的 artifacts（产物）来衡量的。所以我觉得它会非常朝那个方向倾斜。而且，你知道，我怀疑其中一部分只是那种 helpful assistant（乐于助人的助手）设定，已经变成了一种 meme（模因），甚至可能被模型自己反复摄入了。

但是，是的，我觉得对于我们这些想用这些模型做更有意思事情的人来说，这确实会变成一个很实际的工作障碍。

完全同意。好，那我现在想问的是，当你在用那个 thinking agent（思考型 agent）时，你刚才是说，它会不会输出某种总结，把你已经推进到某个位置的内容整理出来？

对。所以那个 thinking agent 基本上会被告知：在它向我提问的时候，一边对它问我的问题做些记录，一边持续保留一份 running log（持续日志），记下我正在 uncovering（挖掘）出什么、我是怎么思考的，以及诸如此类的内容。

明白了。然后，比如第二天你回来，心想，哦，我现在只想顺着这个关于 wild bill 这个人的 x y z 问题继续深挖。那你就会重新开一个新的 chat（对话），也许还是跟它，也许是跟 sub vision，也许不是，然后这就会变成一个关于那个主题的全新文件？