- 作者花费大量时间在AI聊天会话中进行个人和专业任务，但在检索和重用历史对话上下文时遇到困扰。
- 当前工具如Claude Projects、Linear议题或文档平台未能与人类组织知识的心理模型对齐，导致存储和加载AI上下文效率低下。
- 关键洞察包括：会话式组织方式与人类记忆模式的错配、AI解读中元上下文的缺失，以及人类与AI对自然语言成果记忆需求的重叠。
- 作者利用Claude编程技能构建了一个极简解决方案：创建以文件夹为话题主题、文件为知识条目的知识库，实现更优的上下文捕捉与检索。
- 未来计划包括开发类似Obsidian的视图层，并通过更精细的上下文加载控制来增强系统功能。