每天使用 AI，如何留下长期积累
想法散在对话里，任务散在不同工具里，完成的工作又产生新的文件与结论。一次对话结束后，个人往往还需要重新解释背景、整理待办、寻找成果，并主动询问下一步。
Intent 围绕个人目标与行动管理设计：用户先在 Inbox 随手记录，再通过前端查看和管理目标、项目、任务及资料。自己的 AI 持续关注已接入的变化，在值得介入时主动联系，并跟进后续行动。
先把对象与关系讲清楚
- 原始记录：保留输入原文、时间、入口和附件，整理结果可追溯。
- 目标与项目：记录想达成什么、为什么投入，以及项目的结果与结束条件。
- 任务：明确下一步、完成标准、执行者、时间约束与验收状态。
- 内容与行动记录：保存笔记、判断、文件和成果，并记录实际做了什么。
这些对象通过关联连接起来。例如，一条输入可以派生项目和多个任务，执行产生的成果回到项目，实际行动可以用于回顾目标投入。AI 提出的整理建议与用户确认后的正式数据分开保存。
用户决定取舍，AI 负责推进
目标、优先级和投入边界由用户决定。AI 可以理解输入、提出建议、执行已授权工作、整理结果和跟进进度；用户能够部分接受建议，也能够调整或暂停安排。
计划与实际、人的投入与 AI 等待时间分别记录。AI 运行成功不等于业务任务完成，成果通常仍要验收。用户可以查看来源、关联和修改历史，让数据能够管理、导出与复用。
主动联系需要依据和后续
当 AI 完成方案需要用户选择，或项目出现影响计划的新反馈时，助手读取上下文判断是否值得联系。没有新信息时也可以保持安静；没有记录只能说明状态未知，需要先澄清。
设计中的关注事项保存关注理由、事实依据、介入条件与停止条件。联系后记录用户回应，再继续已授权行动。用户可以暂缓、停止关注，并查看“为什么联系我”；静默时段、重复消息和重启恢复也是持续值守的一部分。
用自己的 Agent 连接同一份数据
拟定架构由产品前端、产品服务与数据层、用户自己的 Agent、Skill、MCP，以及事件与值守适配组成。首条接入路径选择 OpenClaw，具体能力需要按实际安装版本验证。
产品服务保存正式对象和状态，Skill 描述理解与跟进方法，MCP 提供查询与操作接口，事件适配负责接收变化并触发判断。前端和 Agent 围绕同一份数据工作，减少在不同工具中维护重复账本。
当前阶段与实施顺序
当前处于产品定义和架构设计阶段，已有对象模型、关系、主动助手设计、官方文档与路线图。尚未提供可运行前端、产品服务、MCP Server 或可安装 Skill。
开发从最小闭环开始：记录输入 → 生成整理建议 → 用户确认 → 执行任务 → 留下行动与成果。随后验证一次真实事件带来的主动联系，再推进持续值守、故障恢复与跨项目复用。
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