Hi，我是洛小山，你学习 AI 的搭子。

今天我们聊聊 AI 提效。

最近大家问我最多的问题：

你是怎么用 AI 帮你自己提效的？

我感觉我和你用的不是同一个 AI ？

其实，我之前也痛了很久。

在此之前，我一直在用 Cherry Studio。

非常非常好用（我现在还在用）

我也用过很多种「虾」，跑过各种代码和工具。

推荐一下橘子做的这个 Agent 应用：ColaOS。

它很强，有 soul ，能认识你，偶尔还能跟你抬杠。

对于普通用户来说，非常友好。

我这周还会写一篇深度分析。

不过对我来说，我对管理会话，更细节的状态有强烈的需求。

Cherry Studio 有很多助手，但 Agent 表现平平，而且没有记忆。

对我来说，我更希望有一个执行力很强、上下文持续累积的助理。

如果类比真人助理，我的招聘标准是下面四点：

懂行（专业）+ 懂我（记忆）+ 能干活（工程化）+ 会来事（人格化）。

懂行：有专业性，会用技巧，给出的东西能直接用，不用反复修正。

懂我：知道你叫什么，知道你的工作方式，知道你惯常的偏好，越用越熟。

能干活：能上网查，能动文件，能跑命令，能接外部服务，处理你交代的任务。

会来事：说话有分寸，该主动的时候主动，该等你确认的时候等你确认。

前几天，我老板提到一个很有意思的观点。

想象一下，你的公司在另一个城市有个分公司，你有一个同事在那边，叫小艾。

虽然你加了她的微信，但你们一直在企业微信上协作，偶尔在朋友圈看到她发的东西。

合作中，她知道你在做什么项目，知道你的工作风格，知道你要的方案要同时给 A 和 B 两个选项。

你发一句，帮我整理下前两天拉的数据。

她知道你说的是哪个，几分钟之后就给你发过来了。

这种配合，靠的是她对你业务的了解，而不是仅仅情绪上的照拂。

一个真正配合你工作方式的远程办公的助理。

一个和你一起成长的远程办公的助理。

这就是我做 Alice 的初衷。

01｜她记得你

我做了三层记忆的体系。

第一次打开 Alice，她会问你叫什么。

你说：叫我小山吧。

她记住了，以后就这么叫你。

这是 Alice 记忆体系的第一层：身份档案。

你是谁、做什么工作、有哪些偏好 …

这些信息存在本地，每次对话前自动加载。

打开设置页的「记忆」Tab，你可以看到她对你的了解：

姓名、身份关系、工作方式、写作风格 …

这些会随着你们的协作持续更新。

也支持手动编辑和历史版本回滚。

第二层，是语义记忆。

每一次有价值的对话，都会被她整理、向量化，存下来。

你提起上次聊的那个方案，她能直接找出来。

不需要你翻记录，不需要再讲一遍。

第三层，是自动沉淀。

对话结束之后，她会悄悄更新她对你的理解，版本可以回滚。

你们之间的关系持续累积，每次对话都是在已有基础上继续，不从零开始。

02｜她会进化

写东西不要太死板了。

你说过一次，她记住了。

每次要方案都要 A/B 两个选项。

她学会了，以后不用你提醒。

我猜，Alice 的 Skills 系统做的是这件事。

许多 Agent 都支持 Skill ，得益于 Claude Code 的技术方案，Alice 可以对 Skill 进行更精准的二次编辑。

常用的流程和偏好，Alice 还会固化成一个 SKILL.md，Alice 在合适的时候自动调用。

更爽的是，她会在对话中主动发现你的偏好变化，然后建议更新技能库。

你不需要主动维护它。

你只管做事，她来学。

每次改动前自动备份，支持回滚，改错了没关系。

03｜她真的能帮你把事做完

了解你只是基础，真正的价值是她能动手干活。

比如你说：我的下载目录乱了。

她直接看了，我问你能忍？

她：忍不了一点。

让她干吧。

OK，整挺好 …

那么 … 她能做什么？

终端 & 文件：执行命令、读写文件、全局搜索，直接做，不需要你来回复制粘贴。

联网搜索：实时抓取，不靠训练数据，问的东西有最新进展，她能找到。

MCP 生态：接入 WPS 笔记、日历等外部服务，你的工具链延伸到哪，她跟到哪。

多 Agent 并发：复杂任务拆开，多个 Agent 并行处理，有依赖顺序，有失败重试。

当然，安全是最重要的。

每次她要动你的系统，都会先来问你。

你允许了，她才会去做。

04｜她用哪个模型，你说了算

我在 XSCT Bench 跑过几万条测评用例，结论就是：

没有哪个模型能赢所有场景。

所以 Alice 不绑死在任何一家厂商，由你自己选择。

真正做到开放使用。

内置了 12 个以上的 AI 服务商：Kimi、Qwen、 智谱、Minimax、小米 MiMo、Claude、Gemini、OpenAI、OpenRouter、硅基流动、Pipellm……

甚至支持 LM Studio 本地模型，数据不出门。

不同角色可以分配不同模型：

日常对话，我首推 Kimi K2.5：综合能力强，中文理解好，成本可控。

记忆提取和摘要，用更轻量的模型，省 Token。

子 Agent 跑任务，按任务类型再单独分配。

选择权在你。

05｜她记得你跨会话说过的话

我在其他的会话里告诉她，我叫小山。

然后我找她搜索我公众号的内容。

她纠了一下：原来你叫洛小山，我之前记成小山了，得更新一下。

算是我的小巧思吧，她喜欢小声蛐蛐。

不过，我觉得：活人感，才是一个助理该有的样子。

终｜配合你的节奏

我们对 AI 工具的要求，已经不只是能不能把任务做完了。

更重要的是：它了不了解我，能不能配合我的节奏。

省掉那些不必要的交代和重复。

这是我期望 Alice 一直在做的事。

我会一直更新。

目前 Alice 只有 macOS 客户端，支持 Apple Silicon 版本。

属于早期阶段。有些地方还在打磨，也有许多 BUG。

因为，这个 Alice ，其实是我持续探索 AI 工程化的小产物。

有兴趣可以来试试。

地址：alice.fans

如果你对 AI 工程化感兴趣，也欢迎看看这个网站。

我准备对我们内部团队分享的，交互式 PPT。

地址：xueai.app

目前免费，欢迎大家试用、提意见！

我是洛小山，我们下次见。

附远程办公搭子 Alice 设定集：