数据蒸馏这件事，值得放进你的第二大脑。这个第二大脑里，除了你生活里发生过的一切——粗略地说，它能接触到你的邮件、Telegram、WhatsApp 等等——还应该包括你在所有大模型里发生过的全部会话。

你手上有 ChatGPT、Grok、Claude，可能还有 DeepSeek，诸如此类。而你已经积累了大量会话：你在找某样东西、预约心理咨询师、想买某个鼠标或显示器、给房东写信。这些都是相当有价值的信息。你跑过的所有深度研究，当然也非常有价值。

有人把这套流程搭了起来：所有会话，每一个都不落下，无论是 Claude Code、Codex 这类编码会话，还是普通浏览器里跑深度研究的那种，全部落进自己的存储、自己的知识库里。

从长文本里蒸出几句话

实体是从这些会话里蒸馏出来的。粗略地说，一段会话里往往是一大块很长的知识、数据和文本，而从这一大块文本里，蒸馏出来的字面上只有几句话：它讲的是什么、我们解决了什么痛点、我们实际达成了什么。

新会话搜索的，正是这份蒸馏物。每次开启一个新会话，系统都会先判断：这个主题我们之前到底做没做过。而很多时候，知识其实早就在存储里了。

举个具体的例子。过去一周里，这位使用者问了自己的 Claude 和 Codex 20 到 30 次：在旧金山接下来该去哪个聚会。如果没有这份记忆，每次都得从头搜活动、重新找一遍。而现在，他的联合创始人会进入存储，看哪些活动已经报名、哪些已经推荐过，再检查有没有新出现的，然后给出一个非常明确的推荐。

一台电脑开始，另一台结束

当你有多台电脑时——他确实有很多台——你可以从一台电脑上提问，然后走开，再从另一台电脑问同样的事。另一台电脑因为你的机器之间共享同一个记忆区域，会看到你在另一台上讨论过什么，并给出你需要的信息。

也就是说，一个会话可以在一台电脑上开始，在另一台电脑上结束。

这套东西由 Mycroft 和 Tony Dzi（Anton Dziatkovskii）发明，出自 Palo Alto AI Research Lab，标注为在硅谷制作。完整故事有两个版本：给人读的长文，以及给机器读的开发日志——后者可以直接把链接丢给编码智能体（Claude Code、Codex、Cursor），它会自己弄明白，因为那是写给机器看的。