【标签】生活娱乐
【标题】 【生活娱乐赛道】+ 「芥子」——芥子纳须弥，AI 不应该只记住一次聊天，它应该记住你的人生
【正文】
在线体验网址：https://snapflow.me/
演示页面（免登录可直接查看识别与回放效果）：
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0. 先和大家打个招呼吧 
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你是谁： 大家好，我是一名刚踏入社会的大学生，想通过 AI 真正实现自己脑海里的一些东西。
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这个项目「芥子」，其实最早在今年 5 月就已经有一个非常初步的想法。当时它非常简单——只是一个“自动记账工具”。
后来在不断使用 AI（以及这次接触 TRAE 和 Vibe Coding 之后），这个项目慢慢发生了变化。我开始意识到一件事：我真正想做的，并不是只是“记账”，而是“记录一个人的真实生活”。
于是原本单一的工具想法，在不断迭代过程中逐渐演化成现在的「芥子（Personal AI Memory）」——一个尝试把消费、饮食、运动、睡眠等分散生活数据重新连接起来的 AI 人生记忆系统。
1. Demo 简介
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是什么：PWA 应用 + iOS 快捷指令，AI 驱动的个人数据平台
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面向谁：
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想记账但觉得太麻烦的人：传统记账要手动选分类、填金额、写备注，一笔花两分钟，坚持不了几天。拍一张截图几秒钟搞定，AI 自动识别入库
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关注健康的人：运动、睡眠、饮食数据散落在不同 App 里，想回顾时得翻好几个应用。芥子把它们统一到一起，还能看到长期趋势
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有阅读习惯的人：截图就能记录看了什么书、看了多久。未来 AI 会基于你读过的书来了解你——比如以后付款前截图，AI 可能会带上你看过书里的道理，比如你读过《富爸爸穷爸爸》，它就会模拟富爸爸的人格跟你聊这次消费值不值（这个还在开发中）
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想让 AI 真正了解自己的人：不是每次对话都从零开始，而是 AI 基于你长期的生活数据，给出只有了解你的人才会说的反馈
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主要功能：
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截图识别自动入库
拍一张截图（支付成功页 / 运动详情 / 食物照片 / 阅读进度 / 睡眠记录），AI 自动识别金额、商家、分类、热量、时长等结构化数据，归档入库。支持消费、运动、睡眠、饮食、阅读、钱包六大数据域，全程零手动输入。
- 消费域：
- 阅读域：
- 饮食域：
- 睡眠域：
运动域：
- 专属 Prompt 调试工具
专门开发了一个全链路调试工具，用于验证 prompt 效果和记忆关联质量。这是保证 AI 识别准确率的核心基础设施。
全链路追踪：从上传、身份验证、图片哈希去重、域路由分发、prompt 构建、AI 视觉识别、结构化校验、记忆关联、伴随文案生成到归档入账，每一步的输入输出、耗时、状态都可查看
上传面板——本地模拟/线上验证切换，其中本地模拟模式：改完 prompt 后无需部署 Edge Function，直接本地调 qwen API 验证效果，跑通后再上线
用户可见输出预览：底部面板展示用户最终看到的内容——iOS 通知文案、App 伴随文案、AI 反馈卡片，确认输出质量
2. Demo 创作思路
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灵感来源：最早只是一个很简单的想法：记账。
今年 5 月我尝试开始记账，但很快就放弃了。原因很简单——太麻烦了。每一笔都要打开 App、选分类、填金额、写备注，一笔两分钟，只要中断一次就很容易彻底断掉。
于是我开始想：有没有可能“自动记账”？
在和 AI 不断对话的过程中，这个想法逐渐被扩展。
如果只是自动记账，它只是一个工具；但如果 AI 能记住你的消费习惯、关联你过去的行为，它就不再是工具，而是一个“理解你的人”。
后来我又发现一个更严重的问题：
我的生活数据是分散的。消费在支付软件里，运动在健康 App，饮食在外卖平台，阅读在阅读软件。
它们共同构成了我的生活，但彼此完全孤立。
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想解决的问题：
- 手动记账太麻烦，坚持成本极高
- 生活数据分散在多个平台，无法统一回顾
- AI 只能记住“对话”，无法记住“人生”
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为什么做这个方向：
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过去几年 AI 的发展，其实经历了一个很明显的阶段变化：
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2023 年 GPT 刚出现时，它更像一个“更聪明的聊天工具”
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New Bing / 各类 AI 助手，本质上仍然是“增强版搜索”
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那个阶段，AI 和现实的连接是很弱的
但最近两年情况开始变化：
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多模态能力开始进入现实使用
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具身智能 / 人形机器人开始出现
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AI 漫剧、Vibecoding 等开始进入真实生产流程
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AI 正在从“对话框”走向“现实接口”
AI 正在越来越接近现实世界。
但与此同时，我发现一个更核心的问题：
AI 仍然不拥有“你的生活”。
它知道你问过什么，但不知道你经历过什么。
你的生活其实已经被拆散了：
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消费在支付软件里
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饮食在外卖平台里
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运动在手表里
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阅读在不同应用中
数据存在，但彼此没有关系。
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所以我选择了一条更慢的路径：
用最低成本的方式，让 AI 开始接触一个人的真实生活。
比如：
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一张支付截图
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一次运动记录
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一顿晚餐照片
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一次阅读记录
这些单独看都很小。
但当时间拉长，它们会慢慢拼成一个人的生活结构。
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我相信未来 AI 会走到一个阶段：
它不再只是理解问题，而是理解“一个真实的人”。
当数据获取成本继续下降（截图 → 视觉识别 → 无感采集），
每个人都会拥有一个属于自己的：
个人 AI 记忆系统 / AI 生活管家
而「芥子」现在做的事情，其实就是一个早期实验：
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把现实变成数据
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把数据变成记忆
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把记忆变成理解
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3. Demo 体验地址
PWA 应用，已上线，如要体验完整功能需要登录后进行：https://snapflow.me/
落地页原型（含演示回放，免登录直接看）：
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代码开源 GitHub，支持自部署：https://github.com/shenfn/SnapCount
iOS 原生版开发中，即将上架 AppStore
视频教程：
B站：https://b23.tv/Cqb66kU
抖音：https://v.douyin.com/AZiAN5YL_EY/
iOS 快捷指令： 快捷指令
忘记 Token 怎么办？登录 App 后引导页面会显示你的专属 Token，点击即可复制。引导页面也有视频教程链接。
4. TRAE 实践过程
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