麦先生

过去几年，我试过很多效率方法，也换过很多工具。 每次刚上手的时候都很兴奋，过两周就开始松动：输入越来越乱，笔记越记越多，行动还是靠情绪，复盘也常常流于形式。后来我慢慢意识到，问题不是我不努力，也不是工具不够强，而是我一直缺一个能长期运行的结构底盘。 这个底盘，就是我现在在搭建的 EPOS。 EPOS 的全称是 Evolutionary Personal Operating System，中文我把它叫作“进化型个人操作系统”。 它不是一个 App，也不是一套教程，更不是某个流行方法的翻版。它更像一套个人运行架构，用来回答一个更底层的问题：我怎样把成长从“状态驱动”切到“结构驱动”。 EPOS 解决的不是效率，而是运行稳定性 很多人一提个人系统，第一反应是“怎么更高效”。我现在反而不太用“提效”这个词。 因为短期效率，往往可以靠意志力硬撑出来；但长期稳定产出，靠的是结构。 我把这件事看得很工程化，也很朴素： 一个系统能不能长期跑，不看峰值速度，看三件事： 输入会不会失控 处理有没有结构 行动能不能持续 如果这三件事不稳定，再多技巧都会变成补丁。 所以 EPOS 的定位，从第一天就不是“效率技巧库”，而是“个人运行架构”。 EPOS 的四个模块，是一个闭环 EPOS 由四个模块组成： E（Enter）：输入系统 P（Process）：认知系统 O（Operate）：执行系统 S（Scale）：进化系统 它不是线性步骤，而是循环：输入 → 认知 → 行动 → 进化 → 再输入。 我自己在跑这套系统时，最明显的变化是：以前靠临时打鸡血推进，现在更多是按结构自然往前走。 E：先拿回输入控制权 E 模块处理的是输入混乱。 我早期最大的问题，是把“看了很多”误当成“在推进”。后来我给自己加了边界：外部内容统一进 Reader，内部想法统一进 Obsidian 的闪念入口，每条输入先做一次 10 秒去留判断。 动作不大，作用很大。它把“什么都想收”变成了“什么该进系统”。 输入一旦有秩序，认知压力会明显下降。 P：把信息变成可复用的结构单元 到了认知层面，核心问题是模糊。 我以前的笔记问题不是数量不够，而是复用率太低。记完就躺着，遇到决策场景时根本调不出来。 后来我把“永久笔记”当作核心产物：用自己的话重写，保留一个可独立成立的原则，再提炼出 3-5 个核心变量。 当变量能被反复引用时，笔记才会从资料变成能力。 这一步本质上不是“做笔记”，而是在搭认知网络。 O：让行动不再依赖灵感 我之前的执行方式非常看状态，状态好就猛冲，状态差就停摆——典型的行动失序。后来我把推进改成固定机制：每周固定两次推进时段，每次只推进一个最小单位，不追求爆发，只求连续。 这个机制看起来保守，但它解决了一个关键问题： 行动开始从“我今天想不想做”，变成“系统现在该做什么”。 一旦行动有了结构，推不推进就不再是个情绪问题了。 ...

大多数人的闪念，从记下那一刻就已经死了。 不是因为遗忘，而是因为没有系统承接。 我们习惯把“记下来”当成解决方案。 但现实是，很多念头在被记录之后，就再也没有被看见。 我越来越发现，真正推动我进步的，不是那些写在日程表里的完整计划，而是那些在卡点瞬间冒出来的念头。 工具用得不顺、流程有点繁琐、决策有点犹豫、信息找不到——那一瞬间，大脑会自动蹦出一个想法：「这里是不是可以优化一下？」这些念头非常重要——它们带着现场感，来自真实的摩擦。 但大多数时候，这些念头冒出来几秒钟就消失了。下次遇到同样的卡点，还是重复同样的困惑。这不是健忘的问题，而是系统没有接住改进的冲动。 闪念的真正敌人不是遗忘 以前我以为闪念笔记的核心是「别丢」。后来发现，更大的问题是：记录了，却无法回顾。 电脑端，我的知识管理主阵地是 Obsidian。但 Obsidian 手机端的记录体验并不好——慢、繁琐、语音不顺。所以手机端我用了聆龙笔记和 Voicenotes 两个语音工具，电脑端则用 Superwhisper，按住快捷键直接语音输入，内容自动进入 Obsidian。 捕捉倒是够方便了。麻烦在于，这些工具默认都会生成一条一条独立笔记，散落在不同文件夹里。回顾的时候，你看到的只是以日期命名的标题，根本不知道里面写了什么。回顾成本一旦变高，你就不想回顾；不回顾，记录就失去了意义。 存档变成了垃圾场。 三个原则，一次结构改造 我给自己定了三个原则：统一、低摩擦、可回溯。 先说统一入口。无论是 Mac 上用 Superwhisper 记录的闪念，还是手机端用聆龙笔记或 Voicenotes 产生的语音笔记，最终都必须汇总到同一个容器。我给它起名叫「闪念胶囊」——能看出来，我是锤粉哈。形态很简单：一条持续增长的瀑布流文档，所有念头按时间顺序排列在同一页面。 回顾时看到的是内容本身，而不是文件名。 再说低摩擦。闪念是瞬时的，如果记录步骤超过几秒，基本就放弃了。电脑端靠语音快捷键触发，手机端靠语音输入工具，然后通过 OpenClaw 创建了一个自动化技能——每天早上 8:30，它会自动把手机端产生的一条条笔记整理进「闪念胶囊」。不用手动搬运，系统替我完成汇总。 最后是让它可以被再次点燃。闪念的价值不在记录，而在处理。当我不知道该做什么的时候，打开「闪念胶囊」，那里面全是曾经真实触发过改进冲动的念头。它们是种子，是未来行动的候选项。 本质上，这是一个自我升级机制 回过头看，这套流程形成了一个闭环：遇到卡点 → 产生想法 → 语音快速捕捉 → 自动汇总进闪念胶囊 → 触发回顾 → 系统升级。 说白了，闪念不是记录问题，是系统问题。系统接不住改进冲动，同样的困惑就会反复出现；但只要系统能保存并再次点燃它，每一次卡点都会变成成长入口。 下一步，我打算让 AI 定期读取闪念胶囊，随机抽取一条旧念头，展开一次深度讨论。让过去的自己和现在的自己对话——这才是闪念真正的复利。 如果要把这次优化的核心压成一句话： 让改进冲动被保存，并且可再次点燃。 至于具体怎么实现自动汇总、插件怎么配置、OpenClaw 技能怎么写，后面的文章会拆开讲。今天这篇，只谈结构。

把 OpenClaw AI 助手分房住之后，它突然变聪明了 最近在折腾 OpenClaw 的过程中，我踩了一个坑：AI 助手用着用着就变「笨」了。 不是模型的问题，Claude 还是那个 Claude。但回答越来越不对味，之前聊过的事开始反复确认，有时候还会把完全不相关的话题混到一起回复。 排查了一圈才搞明白，问题出在我一直用单个对话窗口跟它聊所有事。工作的、生活的、写作的、决策分析的，全塞在一个上下文里。上下文越来越长，token 消耗越来越高，AI 的注意力被严重稀释。 后来我把 OpenClaw 的对话平台从 Telegram 切换到了 Discord，做了一次上下文架构的重新设计。效果比我预期的好很多，今天来聊聊这个过程。 单窗口对话的真实困境 如果你也在用 OpenClaw，大概率遇到过类似的情况： 在 Telegram 或飞书里开一个窗口，所有事情往里扔 前几天聊得很顺，一周后开始发现 AI 响应变慢、质量下滑 让它回忆之前聊过的某件事，它死活想不起来 写作讨论到一半，它突然蹦出一段跟工作相关的内容 这些症状看起来像模型变笨了，但问题其实出在上下文过载。 打个比方，一个人同时在十几个微信群里聊不同的话题，每个群的信息都在刷屏——没人能在这种环境下保持专注。你的 AI Agent 面对的就是这种处境。问题不在 AI 的能力，在于你给它的「工作环境」设计得不合理。 为什么 Discord 天然适合 OpenClaw 我试过几种方案之后，最终选了 Discord。原因很直接：Discord 的产品架构和 OpenClaw 的 session 机制刚好天然适配。 OpenClaw 的核心设计之一，是每个对话渠道可以映射为一个独立的 session。在 Discord 里，这个映射关系非常清晰——每个频道会自动生成独立的 session key，频道之间的对话上下文完全互不干扰。你在创作频道讨论文章选题的时候，AI 不会被工作频道里的项目细节污染。 Discord 本身还有一套三层结构，跟这个机制配合得很好。 Category 是领域分组，日常、工作、创作、自动化，先在大方向上做一层分类。 Channel 是独立的上下文空间，每个频道就是一段干净的、专注于某个主题的对话。 Channel Topic 是行为指令，OpenClaw 会把频道描述作为上下文注入，相当于你在告诉 AI「你在这个频道里该怎么表现」。写好 Channel Topic，就等于给了 AI 一份场景化的角色说明书。 Telegram 和飞书理论上也能聊，但 Discord 在频道自动映射 session、topic 作为上下文注入、category 做分组管理这几件事上，开箱即用的体验是最好的。 ...

我是麦先生。 个人生产力系统架构师，EPOS 模型提出者。 长期研究 AI、知识管理与工作流设计，尝试构建一套可持续进化的个人操作系统。 我不太关注效率技巧本身。 我更关心一件事—— 一个人如何建立稳定的运行结构。 我为什么开始构建个人操作系统 这些年，我换过不少工具。 笔记软件换过几轮，知识管理方法试过很多套， 每一次都会认真搭结构，甚至推翻重来。 当时我以为自己在追求更高效。 后来才发现，我只是没有一个稳定的底盘。 问题不在工具。 问题在于，我没有一套长期可运行的结构。 慢慢地，我把自己的混乱拆成四个部分： 输入失控 思考模糊 执行失序 缺乏复盘 于是我把个人运行方式整理成四个模块： E — 输入 P — 认知 O — 执行 S — 进化 输入 → 认知 → 行动 → 复盘 → 再输入。 这不是理论，是我每天在运行的循环。 EPOS（Evolutionary Personal Operating System）就是在这样的实践中慢慢成形的。 它不是一套效率技巧， 而是一套可以长期运转的结构。 我会在这里记录系统如何一点点变稳。 如果你也在寻找一种更稳的运行方式， 我们可以一起慢慢打磨。

切换 Apple ID 不用再手动验证，这个设置藏在系统里 我有两个 Apple ID，一个国区，一个美区。 每次切号是一件固定会让我烦的事。输完账号密码，系统弹出验证码请求，我掏出手机等短信——短信来了还好，赶上运营商抽风或者网络慢，验证码迟迟不来，只能点「重新发送」再等。快的话两分钟，慢的话说不准。 就为了切个号。 本周我找到了一个方法，可以把这个流程完全省掉。设置一次，以后切号直接进，不需要等验证码，不需要等短信。 原理是什么 这个方法走的是 iOS「邮件」App 里的账户系统。 把第二个 Apple ID 通过邮件 App 添加为一个邮件账户，系统会把它识别为已经认证过的设备，之后再切换到这个账号，双重验证那步就自动跳过了。 说白了，就是借邮件 App 给这个 Apple ID「办了张通行证」。系统认识它了，不再把它当陌生人处理。 详细步骤 整个设置大概一分钟，做一次就够了。 第一步：设置 → 邮件 → 账户 第二步：点「添加账户」，选「iCloud」图标 第三步（关键）：不要手动输入账号，点「从列表中选取」 这一步很多人会直接手打账号，那样走的是另一条路径，效果不一样。一定要选「从列表中选取」。 第四步：选择「iCloud」作为提供商 第五步：登录第二个 Apple ID（邮箱 + 密码） ...

AI 时代的笔记软件之战：Obsidian 已经赢了 上周我做了一个决定：把用了3年的 Notion 知识库和2年的Tana笔记，全部迁移到 Obsidian。 朋友都觉得我疯了。 Notion 那么强大，数据库、协作、多端同步样样俱全。而 Obsidian 看起来就像个"纯文本编辑器"，为什么要倒退？ 但这个决定背后，其实是我对"AI 时代的知识管理"的一次重新思考。 而这个思考的结论是： 在 AI 时代的笔记软件竞争中，Obsidian 已经胜出。 这不是夸张，而是我这段时间的真实判断。 今天就简单聊聊这个过程。 如果你也有这些困扰 在讲我的判断之前，先问你几个问题： 你的知识分散在 Notion、印象笔记、飞书、各种文档工具里，想整合但不知道怎么做？ 你想让 AI 帮你整理笔记，但发现需要复杂的 API、插件、导出数据？ 你用了很多"全能型"笔记软件，但总觉得它们在限制你而不是帮助你？ 你担心某一天笔记软件倒闭或改版，你的知识就"锁死"在里面？ 如果你有这些困扰，那这篇文章可能会给你一些新的思路。 因为我最近发现一件事： 笔记软件的竞争，正在从「功能竞争」变成「结构竞争」。 笔记软件的两种底层结构：数据库 vs 文本文件 以前我选笔记软件，关注的是这些： 好不好用 功能多不多 是否支持双向链接 同步是否方便 但最近我开始用一个新的视角看笔记软件： 它的底层是"数据库"，还是"文本文件"。 从这个角度看，现在的笔记软件大致可以分成两类。 第一类：数据库型笔记软件 比如： Notion 飞书文档 Tana 它们的本质是：笔记存在数据库里，而不是文件系统里。 这种结构在很多场景下非常强，比如： 项目管理 团队协作 表格数据 CRM 知识库管理 我自己也长期使用 Notion 做过很多事情。 但在 AI 开始深度参与知识管理之后，我慢慢感觉到一个限制： AI 并不能直接读取这些知识。 如果想让 AI 使用 Notion 里的内容，通常需要： ...