跟AI的对话会成为个人宝贵的资产。

所以我做了一件产品呢，就是把AI的对话汇集成自己数据。CC和codex虽然都有自动总结功能。但是它只限自己对话。

而我的脚本可以claude code ，codex ，cursor，antigravity，opencode都汇总起来。

它可以用来

1）总结，

2）汇集skill优化，

3）查找历史记录

4）根据题材写成文章等等

它的流程是：先把所有 AI 工作记录编译出来（有些需要破译），再生成一份更轻的 manifest，然后只看 manifest 粗筛，最后再回到原始记录里精读候选素材。

这里的关键不是“让 AI 总结一下昨天干了什么”。

那样太粗。

真正有用的是先把阅读成本降下来。原始 JSON 很大，里面有完整回答、工具调用、路径、日志、过程。如果一上来全塞给 AI，它会被细节淹没，也容易把普通操作当成选题。

manifest 只保留几个东西：

用户当时问了什么。

AI 回复摘要的开头和结尾。

用了哪些工具。

这轮内容大概多长。

是不是明显低价值指令。

这样第一遍只做一件事：找“值得写”的事件。

比如这次筛出来的，不是“运行了某个脚本”这种流水账，而是几类真正能写的东西：交易系统对账口径错了、`market_missing` 其实不是找不到市场、推文配图不是先换模型。

这些都有一个共同点：有具体事件，有内容，有最后的处理办法。

这才是素材。

下一步再回 raw JSON 精读候选轮次，抽关键数字、用户追问、定位过程、最后结论。最后生成选题报告，让人来选。

人选完以后，还会把选择写回报告最前面。

这一步很小，但很重要。因为它让“AI 推荐过什么”和“我最后选了什么”连在一起。下次你再回看，不是面对一堆聊天记录，而是一条完整链路：

记录 -> 粗筛 -> 精读 -> 选题 -> 人工选择 -> 正文。

我越来越觉得，AI 工作记录本身就是一种内容矿。

但矿不会自己变成文章。

你需要先把它做成一张能被筛选、能被复盘、能继续加工的素材表。否则它只是昨天很忙的证据，不是今天能用的资产。

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