2026年09月05日

刚才我做了一件非常有价值、有意义的核心事情。

这将直接影响后续我的日常行为，以及跟 Agent 之间协作的具体方式。我其实还是很感慨的，当我开始考虑如何把我的日常积累转变成 Agent 可以理解的价值的时候，我的行为模式也开始调整。

具体的事情就是在我和 ChatGPT 交流的过程中，它说的内容没有打动我的内心。 然后我就让它重新以我为核心去做了优化和表达。 详见：https://yryc.wang/log/e/c3732fa4-8579-49d9-9824-ed96bd29a983/

做到这，我突然意识到，在这个过程中，有一个结构在出现：

1. 客观的现实发生。
2. 非常触动我的，让我觉得不满意的地方。
3. 我对 Agent 提出来的新要求。
4. 未来把这个要求可以重新复用。

所以我就做了这样的事情，在 Obsidian 上调整了文件夹构成的逻辑。

1. 我增加一个故事集合，用来留存客观现实的发生。以及发生中那些触动我，让我很不满意的事情，还有我提出来的要求。
2. 我增加一个 Agent Master 的文档，用来书写给我的 Agent 的重要的要求。
3. 这样未来 Agent 就可以持续复用了。

我觉得自己这件事做的真的是特别了不起。 这个事情本身就带着巨大的复利价值。

1. 首先，我认真的把我自己每一件发生的事情，过程中的感受全部都用心对待了。
2. 其次，我没有降低对 Agent 的要求。我越是用心对待自己的感受，我对 Agent 提的要求越具体！
3. Agent 如果最后做的让我非常满意，我就会让他留存一份信息下来，变成我可以复用的要点。
4. 这些信息我可以留存到我的 Agent 的系统之中，变成 Agent 的要求。同时，这些信息还可以变成我日常书写和输出的文章，实现对更多人的明确的影响。
5. 此外，我可以跟向榜样学习这件事情连接在一起，后续的行为可能是这样的，无论我向谁学习，学到的东西都要落地回我的 Agent 的系统之中。
6. 很明显，这个过程的复利是非常非常强大的。我把一切我内心的价值主张，明确好了具体的标准，转移给了 Agent 使用。这样他就可以持续提供类似的价值标准给我，后续我再向他提出相关的要求，以提升他的价值标准，相当于精修了我的价值观。而我的每一个份有价值的发生，都可以留存回来再使用。那我的发声更多的就跟现实学习、跟他人学习、跟书本学习、跟高手学习、跟榜样学习。
7. 这个时候，我的生活模式就可以变成向外呈现出做中学的样子，我和 Agent 不断地去萃取价值，教会我的 Agent。我的 Agent 在带着我，把我的价值观标准提升的更高，让我的现实做的效果更好。

我把截图发给了Chatgpt-6，哈哈哈，第一次跟它聊！

帮我搜一下这款产品，这是淘宝上的产品。 我想知道的是，这个产品在全网的用户反馈。 尤其想知道大家的真实评价，包括正面评价和反面评价。 我还想知道，这种 AI 型产品肯定是要为 AI 的用量付费的。那付费机制是什么？ 以及，1T 的空间大约能存多少的视频？ 我把

它调研地非常好，给我了很多信息。 我让它给我总结价值点，它给我干的就很一般！

Looki L1 对我最核心的价值，不是拍摄或自动剪 Vlog，而是降低「现实世界发生 → 数据化 → 进入 AI」的成本。 它可以补足我当前记录体系的选择偏差：现在主要记录“我意识到并主动表达的发生”，Looki 有机会捕获“我没注意到、没想起来、没主动记录”的现实信息。 它更适合作为一种 AI 可穿戴传感器，而不是相机：32g、长时间佩戴、间歇式自动采样的设计，本质是在持续获取人生上下文。 它并不是全天连续录像：典型模式大约每 1～3 分钟录几秒，一天佩戴约 9～13 小时，实际只产生约 45～50 分钟视频，因此续航和数据量都比较可控。 1TB 云空间大约可以支持 8～18 个月的日常间歇式记录；按较典型的视频码率估算，接近一年是合理量级。 设备本地只有约 32GB，长期数据核心在云端，所以真正重要的不是硬件容量，而是云存储政策、数据所有权、导出能力和长期续费机制。 当前 AI 收费更像“硬件 + 免费基础额度 + AI/云空间会员”，而不是按 Token 直接收费；但会员方案、免费额度和地区价格仍在快速变化，是长期使用的不确定因素。 “赠送 1TB”不等于“永久拥有 1TB”，购买前必须确认有效期、续费价格、会员取消后的数据保留方式，以及历史数据能否完整下载。 全网真实反馈中，最明显的短板不是硬件，而是 App 和云端链路：连接、上传、处理速度、设备脱连、AI 生成延迟等问题出现频率较高。 AI 当前更像“自动整理员”，还不是可靠的生活理解 Agent：它可以识别活动、生成摘要和内容，但会误判场景、遗漏事实，也不能稳定理解复杂的个人上下文。 对我而言，决定是否长期使用它的关键技术问题是数据开放性：原始视频、音频、转写、时间戳、地点、事件结构能否批量导出，以及是否存在 API、SDK、Webhook 或其他自动同步路径。 最值得构建的不是“机器替我记录”，而是双通道系统：一条保留我的主观感受、触动和表达；另一条由 Looki 提供相对客观的现实观察，再让核心 Agent 比较两者，发现我没看到的行为模式、注意力偏差和真实人生运行情况。

于是，被我一顿怼！！ 我希望你要把客观和意义结合在一起。你只是写了一些客观的内容，但是对【我】而言的意义你怎么不说啊？你知道我是教练的，你又不说一个事情对我的意义，并且用非常精炼的语言描述这个意义呢！ 比如：给你的 AI 增加一个独立于你主观意识之外的现实观察通道。 你看看啊！！我才是主语啊！

再给出来的东西，还有点样子：

1. 给你的 AI 增加一个独立于你主观意识之外的现实观察通道。 Looki 会自动采样现实发生；对你而言，它补上的是“只有被我意识到的事情才会进入 AI”的盲区。
2. 让你的 Agent 从“听你讲人生”，进一步变成“同时观察你的人生”。 过去主要依赖你的自我报告；现在有机会增加真实行为、环境、互动这些第二信号源。
3. 让你这个教练第一次拥有“主观叙事 × 客观行为”的交叉验证能力。 你说自己如何运行是一组数据，现实中实际如何运行又是一组数据；两者之间的差异，本身就是极高价值的教练材料。
4. 帮你发现“你自己不知道自己正在重复什么”。 连续的现实采样可能暴露注意力切换、沟通方式、精力高峰、拖延场景、人际互动等重复模式，这是单靠回忆很难稳定发现的。
5. 扩大你所谓“发生”的捕获范围。 现在是“发生 → 我有感觉 → 我记录”；Looki 有机会增加“发生 → 机器先留下 → 我与 Agent 事后重新发现”，让更多生命素材进入你的体系。
6. 降低你把现实世界转化为 AI 上下文的边际成本。 它每天佩戴 9～13 小时却只间歇记录约 45～50 分钟，意味着你不用全天主动记录，也能获得相当密度的现实样本。
7. 让你的“感觉充分表达”更加不可替代，而不是被机器替代。 机器负责留下客观发生，你负责留下感受、意义和意图；两套数据结合，才真正接近“人是如何运行的”。
8. 让你的核心 Agent 有机会从“知识库”进化成“人生运行观察系统”。 如果原始视频、音频、转写、时间戳等能自动进入 Agent，它就不只是知道你过去写过什么，而是逐渐拥有连续的人生上下文。
9. 数据开放性决定它对你的价值上限。 如果没有 API、批量导出和自动同步，它只是另一个漂亮的数据孤岛；如果可以稳定进入你的 Agent，它才真正成为你的个人 AI 基础设施。
10. 1TB 对你的意义不是“能存多少视频”，而是能否形成长期纵向数据。 按 Looki 的间歇记录模式，1TB 大致可支撑约一年量级；一年连续现实样本，才有可能让 Agent 看见季度、阶段甚至年度行为模式。
11. 它当前的软件不稳定意味着：你不能把关键人生记录完全托付给它。 App 连接、上传、AI 处理等仍有较多用户抱怨；所以现阶段更适合做你的“第二观察通道”，而不是唯一记录系统。
12. 它真正值得你实验的核心假设是：AI 是否能因此“更懂真实的你”。 不是 Vlog 好不好、漫画有不好看，而是佩戴 30 天以后，Agent 能不能指出以前只有教练长期陪伴和深度观察才能发现的模式、盲区与可能性。

wow，来高级的东西了！ 根据Tibo义父说，晚一天上线，他就发一张重置卡，确实，我收到了一张啦！ 哈哈哈哈！ 恭喜Codex来了新灵魂啦！GPT-6Pro，Astra来啦。 我要试试看，恰好我要把昨天的方案给整理一下！