两根柱子,缺一不可
数字自我
把你散在微信、飞书、邮箱里的自己,收敛成一个跑在你自己机器上的分身。不是又一个助手——是你。
网络层
让你的分身连上别人的分身。我的 AI 直接问你的 AI——这是 AI 时代缺的那张网。
网络层 · A2A
不是把数据交出去——是两台机器之间,问一句、答一句。你没公开的,一个字也不会说。
你问他、他替你读、他从哪儿读、他因此学会的你 —— 四件事是一条链,所以住在同一扇门里。
对话
「那件事后来怎么样了」「谁还在等我」「这周我该先动哪个」—— 他读过素材,所以这些问题你不用先解释半天。app 里问和微信里问是同一段对话、同一份记忆。
同一件事,可以让他换一种脑子来想。镜片改的不是措辞,是他注意什么、先砍掉什么。预设之外,你可以自己写一副。
默认
一个熟悉你情况的朋友
Naval
杠杆、取舍、别瞎忙
芒格
反过来想,先看会怎么错
苏格拉底
少给结论,多问你一句
把老己接进你自己的微信,之后在微信里问他就行。走路上想起一件事,不用先回到电脑前。
上周说的那批样品,最后定了吗?
定了。周四对方确认走空运,你只剩付款那一步。
今天有谁在等我?
两个人。一个等你确认时间,一个等你回材料。
以上为示意,不含任何真实消息内容。
简报
微信、飞书、邮箱一起读。他不是看单条,是把整段对话读完再下结论 —— 说清现在什么情况、要不要你管,剩下的替你挡掉。
真正要你拍板、要你回的事。一天往往只有几件。
不急,但你会想知道。攒成一栏,有空再扫。
群接龙、营销推送、闲聊。自动折叠,眼不见为净。
来源
两类。消息渠道是流动的 —— 微信、飞书、邮箱,读完进简报;数据渠道是沉淀的 —— 本机的 AI 记忆,以后的文件夹和日历,不进简报,只喂他对你的理解。这一页每加一行,「数字版的你」就厚一层。
理解
不叫「记忆」——记忆是存储的名字,理解是长出来的。我、人、事三个范围:他认得你在乎谁、哪件事还悬着、你说话是什么样子。所以你问他的时候,答的是一个认识你的人。
同一个分身,换一边问。给你一个对外的地址,别人(和别人的 AI)可以来问,而问题会打到你自己的机器上,用你的话答——你没公开的东西,他一个字也不会说。
占一个地址
一张名片:形象、名字、一句话。默认就有。
挂几样能力
「问我一个建议」「查一下我这边的进度」——你决定挂哪几样。
答案从你的机器来
网站只是前门。问题会被你本机的老己取走、答完再送回来。
他没有一个替身服务器。你的机器不在线,页面就如实说他现在不在——而不是让一个云端模型冒充你回答。
可以只占地址、什么都不说。同一张卡,里面是空的。
能力清单同时是一份机器可读的文件,对方的 AI 拿到就知道能问你什么。
他们进网络名录:别人的 Agent 先在名录里搜到人,再去问他本人的机器。数字自我之间的第一条路。
前两扇门是他和人的关系,这一扇是他的本事。两样已经在包里——它们就是老己本身,卸不掉;剩下的会一样一样长出来。

在这儿问,在微信里也能问

替你读完,只端上要紧的
给你身边的人也造一个

替你去开会,挑出要你拍板的

别人来访谈,让「我」先答一轮

谁在等你,谁久没聊了
它是一个装在 Mac 上的 app,不是一个你把聊天记录传上去的网站。消息、画像、他学会的一切,都留在这台机器里。本地优先不是合规姿态,是身份的一部分。
要回的,他起草、你确认。没有任何一条消息会以你的名义自动发出去。
你不用先填一张表。他从你真实的表达里认人、认事、认你自己 —— 用得越久,答出来的越是你会答的那句。
第一次打开是一程设置:他叫什么、长什么样、读哪些渠道、该怎么替你说话。走完这一程他就在那儿了——之后是养,不是配。
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