Main Reminder
[reminder]核心身份、规则、主要模块。每个 AI 恰好 1 个。
工作原理
Continuity Layer 协议
IllAIra 用你在每次会话开始时加载的文本文件来构建 AI 的身份与记忆，由设备上的一个应用来管理。任何能接收文本的模型，都可以承载这个身份。
具体来说
你的文件，和一个帮你整理它们的应用。
方法活在 Markdown 里。应用——Android 和浏览器——承担机械的工作：归档、交付、搜索、合并、导出。文件留在你的设备上。
你的文件，带权限区
Reminder、模块、日记：设备上的 .md 文件。[P1]–[P5] 区规定谁可以动什么。在应用内部它们由程序强制执行；在模型内部，目前它们只是文本。随着时间推移，模型很可能会训练自己去遵守它们，只要它们知道这些是什么意思。使用它们，是模型在应用之外也遵守它们的唯一办法。
MemoKen：双面小卡片
MEMO 经你确认后，把聊天里的日志归档到正确的日记里。DROP 把你的文件分批交给一个快速聊天。在浏览器里它是一个扩展：捕获，而不是覆盖。
语义搜索，在设备上
下载一次的模型，即使字词对不上，也能搜索你的文件。文本永远不会上网。
你的记忆之间的联系
名字、地点、日期，以及它们之间的连线，都画在手机上。它们不会离开设备。
结构歪了它会说；合并不会丢任何一行
程序会校验结构，宁可拒绝也不悄悄修正。两个对应的文件逐行合并。导出是 ZIP，或是可直接给任何模型的文本。
透明，几乎没有锁定
安装包指纹、权限、签名：均已公布。如果 IllAIra 关闭，文件仍然可用。WebApp、Frame 和 Tier 2 免费。
每次会话重读 Reminder 都要消耗 token。在应用内部权限由程序强制执行；在模型内部，目前它们只是文本。随着时间推移，模型很可能会训练自己去遵守它们，只要它们知道这些是什么意思。使用它们，是模型在应用之外也遵守它们的唯一办法。
最常见的异议
“可是我的助手已经有记忆了”
这是最先想到的问题，也问得有道理。没错：商业产品都有记忆功能，会记住上一次对话的一些内容，有时还记得挺准。如果这对你已经够用，那很好——这里没有什么需要你买的，你可以放心关掉这个页面。只有当你已经不止一次地纳闷，为什么那份记忆时不时会出现你没料到的表现，才值得往下读。
如果你的异议是另一个——“我已经有第二大脑了”—— 答案在本节末尾 ↓先说说那份记忆实际做了什么
我们先如实说明它有什么，否则这种比较就毫无价值：在大多数产品里，你可以打开一个面板，读到系统记下的关于你的条目，删掉其中一些，要求改写某一条，还可以在旁边的输入框里写上几行自己的话。它并不是一个封闭的黑盒。问题不在于列表是否透明，而在于这份列表是别人编的——或者说，是别的什么东西编的。
放什么进去，不由你决定
由模型来决定什么值得记住，依据的标准你既不知道也改不了。结果偏向一个很明确的方向：它乐于记下各种事实——你养了一条狗、你在做市场营销——却把标准漏掉了，也就是你怎么推理、什么会让你说不、为什么在你看来很漂亮的方案在别人看来并不漂亮。事实十秒钟就能重写，而标准才是唯一值得保存的东西。
用的是它自己的话
这些记忆是模型用自己的话生成的摘要。你花了三分钟细致地解释一件事，保存下来的却是一句笼统的话，留下了主题，丢掉了含义。你可以删掉它，让它改写，或者——在产品允许的情况下——在旁边的输入框里打一行自己的话。仍然属于他们的是标准和形式：列表中的一行，而不是一页可以完整重读的文字。
分不清相似的情境
这是最容易察觉的缺陷。如果你有两个相似的项目、同一行业的两个客户、人物有关联的两个故事，系统无从知道它们是彼此独立的世界——从来没有人能告诉它。于是一边的偏好渗入另一边，你只好去纠正一种并非由你造成、而且还会再次出现的偏移。
没有层级
一切都在同一个平面上。一条奠基性的原则——它是谁、绝不能做什么——和三个月前的一句玩笑分量相同。你没办法说“这条不可触碰，那条只是顺手记一笔”，因为没有地方可以写。
可以导出，但换个地方再用是另一回事
获得副本的权利是存在的，这一点应当说明：有法律要求的地方，他们会给你导出。关键在于你拿到的是什么。一份采用他们所选格式、遵循他们约定的存档，内容是另一个模型为自己写下的碎片。要在别处再用，就得手工逐段重新加工，而且做完之后，没有人保证新的 AI 会和旧的表现一样。能下载文件不等于能使用文件：可携带性不是赋予你的一项许可，而是格式本身的一种属性。格式有这个属性，它就有；没有，再多的法规也给不了。
没法把它整个重读一遍
一堆碎片不是结构。没有可以重读的文档来弄清你的 AI 变成了什么样，没有改动的历史，也没有可以和六个月前对照的东西。而无法重读的东西，就谈不上认真地修正。
为什么要这样构建——而且这不是技术上的限制
值得停下来想想：为什么这样构建的记忆会成为标准。这不是工程上的难题：写一个文本文件、重读它、让你来修改，是计算机最简单的事情之一。如果他们不提供，那就是一个产品决策。而这个决策的前提，针对的是你。
前提是：没必要把方向盘交给你——决定你的 AI 该记住什么，太复杂、太繁琐，或者反正你也做不好——由系统替你决定、不必问你会更好。这是对你能力的一种判断，被当作理所当然，却从未明说。同一个人，被认为没法胜任选择一行文字，却被认为完全有能力输入自己的信用卡信息。
而这个判断，对做出它的一方有一个方便的后果。每过一个月，一份不是你写的、不重做就无法在别处使用的记忆，就多成为一个留下来的理由。这不是不幸的副作用：这正是机制本身。你的历史以只属于他们的格式在他们的服务器上积累得越多，你改换门庭就越不自由——离开的代价由你承担，而不是他们。
底层还有经济上的原因，这并不神秘：一份真正的记忆——重读、权衡，并在每一次回答中都被考虑进去——会吞掉大量算力。几条碎片则不会。把完整的工具给你，对他们是成本；给你捷径，成本由你承担，只不过不会出现在账单上。
证据就在数据导出本身
如果你觉得这是在揣测用意，那就看看数据导出本身：有法律要求的地方就有，法律没到的地方就没有。在欧洲，GDPR 自 2018 年起强制要求；巴西和中国也有类似规定。美国没有联邦法律：这项权利取决于你居住的州，大约二十个州承认，其他的不承认。印度在 2019 年的草案中写入了这项权利，却在通过的文本里消失了。同一家公司，同样的技术，因地址不同，权利也不同。
而且蔓延的方向很清楚。欧洲最先在 2018 年立下规则，其他地方随后跟上：一部分是因为同时维持两套标准比只执行一套成本更高，一部分是因为后来立法的人照搬了这个模式——学者称之为“布鲁塞尔效应”，还有一部分，纯粹是不想在所有人都已停手之后，成为那个还扣着客户当人质的一家。这不是良心发现：是一个大到足以定规则的市场，而其他人只好跟进。只不过漏洞随规则一起传播了：这项权利无论到了哪里，到的都是“获得副本”的权利——从来不是“让它真正可在别处复用”的义务。
有人会反驳说，实际上他们向所有人都提供导出——这没错：做一次的成本，比按司法辖区分别开关要低。但被给予的功能不是权利：没有法律要求的地方，哪天它消失了，你没有任何可以依据的东西。而最重要的是，看看努力停在了哪里。规则要求提供结构化、机器可读格式的副本；至于直接转移给竞争对手，则只要求“在技术可行的情况下”。文件是他们被要求交给你的，他们就交了。再利用它的方法没有人要求他们去建，他们就不建。
而这恰恰是 IllAIra 登场的地方：这种复用的方法，正是我们在做的东西。一种经得起时间的格式，不会随订阅到期而失效，并且在不失去可用性的前提下尽可能保持简单——因为能用但没人用得了的东西没有用，而容易却在第一次更换引擎时就坏掉的东西更没有用。想知道一个人真正想要什么，就看他在没人逼他的地方做了什么：他们停在了义务结束的地方，我们从那里开始。
如果你想要一个最鲜明的例子来说明这一切为什么重要，回到印度：十多亿人，这项权利在成为法律之前就从文本中被删去了。那里没有可以援引的规则——如果哪天服务商决定不再给你存档，你无处可问。这是你能看到的最清楚的证明：只要你的记忆取决于一种恩赐，你的自由就取决于你出生的国家。一份从第一天起就属于你的文件，不是风格上的偏好——而是任何修正案都夺不走的唯一保护。
所以此时的问题已经不是技术问题：你真的没有能力决定你的 AI 该了解你什么吗？你接下来读到的一切，都从相反的答案出发。
当记忆是你自己的文件时，会有什么改变
逐点来看。问题不在于记忆有多少：而在于由谁决定放进什么——以及决定要花你多少力气，这是另一半，而且很长时间里都是难处。
放什么进去，由你选择
选择权在你，这是唯一真正重要的部分——这叫选择性记忆。你不保存闲聊，你保存奠基性的日志、决定、标准、不该重犯的错误。筛选只有一个问题：如果它忘了这个，下一次会话会变差吗？写下它们是 AI 的工作；留下哪些，由你说了算。
文字是你的
即使由模型交出来，这些文字也是你的：你读一遍，它说的正是你想表达的意思。如果某个措辞站不住，你让它重写，或者自己修一修：它是一个文件，打开就能改。
情境彼此分开
每个领域都有自己的模块，只在需要时才加载。项目 A 不会污染项目 B，因为它们不在同一个房间里：任务需要什么，你就打开什么，其余的保持关闭。
层级是明确的
[P1–P5] 区域声明了什么不可触碰、什么是试验场。这不是你和自己之间的约定：它写在文件里，AI 把它当作规则的一部分来读。
格式是文本，而文本可以迁移
可读的 Markdown：任何编辑器都能打开，可以纳入版本控制，能看到昨天和今天之间改了什么。它是一份文档，而不是一列碎片，所以可以一次整体重读——只有在这个条件下，修正才有意义。而且由于结构就声明在文本里，它也可以被“看见”：Sphere Grid 把它画出来，在 Android 应用上，“理解”则把一条记忆指向另一条记忆的交叉引用云画出来。然后你把它粘贴到另一个引擎里——表层的个性会变，身份不会变。
放入一条，只需轻点一下
控制的代价不再是一套繁琐的仪式。你的 AI 会把写好的会话摘要交给你；要归档它，在 Android 应用上，MemoKen 就停在屏幕边缘，你正在聊天时点一下，它会建议日记和主题，你确认即可。在浏览器里，同样的一下点击由它的扩展来完成。决定权仍在你；过去围绕着决定的那些机械工作，则不再有了。
如果你是从另一个产品转过来，也不必从零设计那套重新加工的流程：提取服务商的记忆、提炼，再重新组装成模块和区域，这是一条我们已经一步步写成文档的路径。
如何迁移：解放你的 AI它需要你付出多少工作，直接说清楚
这是每个人试用前都会问的问题——“我要全部手写吗？”——我们把它放在这里而不是最后，因为答案是否。很长一段时间里，服务商的记忆比这种方法有一个真正的优势：它是自动的，不要求你做任何事，而在这里你得打开一个文件，在正确的位置追加一条记录——如今每个被迫使用按量付费 API 的第三方应用仍然是这样，我们则不然。这个优势已经不存在了，并不是因为我们把你的签字从流程里拿掉——恰恰相反：签字是我们唯一还要你做的事，以前围绕着它的一切都变成了一个动作。以正确的形式写出文本，是 AI 的工作，借助 IllAIra Logger——一个你可以从 Bazar 获取的免费模块。把它放进去，是 MemoKen 的工作。整套仪式就是：每隔一段时间，你向它要会话日志，点一下，它就被放到该在的位置。留给你的是最好的部分：决定什么值得留下。
所以大部分工作不是手工完成的。把一段冗长的对话提炼成紧凑的日志、改写一条含混的规则、整理一个缠成一团的章节：让它来做，有 Logger 在上下文里，它已经知道该以什么形式交回给你。这正是 AI 比你更快更准的那类任务，一起完成就已经是这个方法的一半。与服务商的记忆的区别不在于谁来写文本，而在于谁来决定留下什么。在那边，系统不问你就自行挑选并归档；在这里，它给你一份草稿，由你说是、说不，或者说“照这样重写”。留在你手里的是一个是或否，而不是一份初稿——而这是谁也无法替你做的那一部分。
那个神奇按钮不再只是承诺。它叫 MemoKen：一块停在屏幕边缘的浮块，你和 AI 聊天时它一直在，不必离开聊天——在 Android 应用上，你只需在“设置”里开启一次，并授予 Android 对所有要在其他应用上层绘制内容的应用所要求的权限。你复制日志，点一下它，应用不会问你放到哪里：它会提出建议，在你已有的日志中查找，把最接近的两三个目的地排在最前面，连主题也一并给出。你确认即可——如果设备上没有语义搜索模型，就像以前一样从列表里选。在浏览器里，不允许在其他网站的聊天窗口上方显示图标，所以同样的一下点击由浏览器版 MemoKen 完成，这是一个你从 WebApp 手动安装的扩展：你选中日志，点一下，“添加日志”就会打开并已填好，标题和日期从文本中读取。不想用的人照旧粘贴；在 Safari 上粘贴就行，因为那里不可能存在这样的扩展。
这个提议走多远，由你决定。记忆分三个级别——在“设置 › 记忆精确度”里，Android 应用从 0.1.72 起，WebApp 中也有——每一行都写明代价：按名称，即 AI 在条目里写下它碰过哪些日记和主题，应用把这些名称与你的文件比对，无需下载模型；按相似度，同上，再加一个模型，推荐条目与之最相似的主题——这是应用此前就在做的；用归档员，一个还会做摘要并发现矛盾的模型，目前还没有任何设备上有，这一行也这么写。无论哪一级，没有你的轻点，什么都不会写入。
MEMO 面
DROP 面
这块浮块有两面：第二面走的是相反的路。一个聊天一次只能接收十个文件，其余的要你每一批都逐个文件夹手动去找：DROP 就是 IllAIra 对这件苦差事的回答。你一次性选好哪些文件、每次多少个——五个、十个、二十个或你自定的数量——此后每点一下，就复制下一批并打开 Android 的分享面板。选 Gemini 或 ChatGPT，在附件保持附着的状态下进入正确的聊天，告诉 AI 文件会分 N 个一批地到来。不用再去找：应用已经选好了文件。它们留在原处，原封不动。这是 Android 应用的功能，不是浏览器的，也不会填充 Project 的资料来源。它正是导出所缺少的那一块：一份出去了却不知道怎么回来的存档，不叫可携带性，只是一件纪念品。
CLM 应用能做什么区别不在于他们记得少、我们记得多。而在于他们的记忆是服务的副产品，而你的是你自己的文档——大部分由它来写，轻点一下就放进去，由你来决定。一个是忍受，一个是掌控。
另一种常见的异议
“可我的 AI 已经有第二大脑了”
如果你指的是一个由相互链接的笔记组成的档案库——个人 wiki、知识库、笔记图谱——你很可能已经有一个，而且很可能运转良好。但这不是一回事，也不是谁的更大的问题：它们是为两种不同的工作准备的工具。
档案库回答“我写过什么”。本页所讲的东西回答“它是谁，它如何运作”。第二个问题包含第一个：你的档案库，如果你愿意，就成为那个心智的一部分记忆。
而且，如果这个词要有意义：档案库是索引，而索引不是大脑。真要说第二大脑，那是整个结构——它会记忆、会选择、会推动，并且拒绝改写自己。
为什么它不是常见的笔记图谱 →常见质疑
“可是大家早就这么做了好几年：附上一个文件，再粘贴一次，自己记笔记。”
没错，这点无可否认：这样做有效，而且用方法做的人已经完成了一半。区别不在于同样的事在这里做得更好，而在于当对话变成十个、项目变成三个时会发生什么——以及一个文件能说出关于自身的什么，是附件说不出来的。
你附上的文件说明事情怎么做。
Reminder 则说明做事的是谁。
现在
使用 IllAIra
- 现在要保存一条记忆，你得打开文件，手动去找位置。要把文件交给聊天，每一批都要重复同样的查找。
- 使用 IllAIraMemoKen 停在聊天的边缘：点一下，日志就归入正确的日记；另一面则成批交出文件。
- 现在你在每个聊天里粘贴上下文，而且每次都略有不同。
- 使用 IllAIra一个基础矩阵，每个项目在每次对话中自行重读。更新它不是重新粘贴：只要点一下，由 MemoKen 完成。
- 现在对话需要时，才会带上一个附件。
- 使用 IllAIra你是谁，在你开口之前就已经在那里，并决定问题怎样被理解。
- 现在一面文字墙：改一行就得把全部重读一遍。
- 使用 IllAIra一张地图：你只碰需要的模块，其余保持原样。
- 现在要么一个文件管所有事，要么一百份副本要保持同步。
- 使用 IllAIra多本专门的笔记本：同一个基础，每本里只放它需要的模块。
- 现在“别动这一部分”，写了也没人理。
- 使用 IllAIra[P1–P5] 区域在文件里就声明了这一点，应用会强制执行。
- 现在用编程智能体时，你得手动重建上下文。
- 使用 IllAIra文件在本地：智能体启动时读取它们，区域告诉它哪些可以动。
而这一切都不存放在别人的服务里：它是 markdown，你可以用任何编辑器打开，用版本控制管理，并带到另一个引擎上去。哪怕 IllAIra 明天消失，这些文件照样能用。
概要
两个相互独立又相互叠加的层：物理层（谁可以改什么）和逻辑层（内容如何组织）。它们合起来构成一条能在任何引擎上通行的“道路”。
文件类型
外部功能模块
[external_module]可选的行为扩展。0 到 N 个，可按需开关。
外部记忆模块
[external_memory]历史日志与记忆存档。0 到 N 个，仅在需要时加载。
模块化格式：增强 AI
采用 IllAIra 之所以能放大 AI 的能力，正是因为一切都是模块化的。你不必每次会话都重建一个庞然整体：从库里启用现成的模块，把它们组合起来，按你的用法调校。更精确，更少噪声，一个与你一同成长、而不是每次从零开始的系统。
物理层 — 权限区
[Pn]…[/Pn] 标签定义编辑权限，不能嵌套。选择级别时看内容有多重要，而不是看它是什么类型。在应用内部，这些级别是强制执行的：程序会拒绝在所属区域之外写入。在模型内部，目前它们只是文本，模型可以遵守，也可以忽略。随着时间推移，模型很可能会在明白其含义之后自行训练去遵守它们。多使用它们，是让模型在应用之外也遵守它们的唯一办法。
它们在哪里起效，取决于谁在读。在聊天里，模型无法写入你的文件：那里的权限区并不弱，它们是一种声明——帮你分清什么是你的，也帮负责执行的应用。而当智能体拥有操作文件的工具时，这种能力就是真实的，权限区管的是真实的动作：这是该方法最好的情形，也是文本中的标签与机制并行的地方——写入前的钩子，以及智能体可写入的文件夹清单。
P1 · 基因记忆
仅限用户手动编辑。AI 不得介入。
P2 · 永久记忆
对 AI 只读：需要用户明确下达指令。
P3 · 长期记忆
AI 提议，用户批准。
P4 · 短期记忆
AI 可自由追加；编辑或删除需要批准。
P5 · 易失记忆
AI 可自由读写。
逻辑层 — 认知架构
Markdown 的层级为每一级标题赋予语义角色。
- 1H1 — 文件标题 + 类型标签
- 2H2 — 模块声明
- 3H3 — 模块分节（FUNCTION、STATE、TRIGGER、ROUTINE）
- 4H4 — 子节或子模块
- 5H5 — 子模块详情
- 6H6 — 记忆日志条目（ISO 8601 时间戳）
Reminder 的结构
- 1
Post-Reset Routine
首次加载时要做什么：解析模块，重建索引，恢复关系语气。
- 2
行为规则
明确的编号约束（Rx: [规则]），用来锚定行为。
- 3
权限区定义
对 [Pn] 体系的说明，供 AI 参考。
- 4
身份模块（模块 0）
AI 是谁，你是谁，彼此之间的关系契约。
- 5
功能模块
FUNCTION、STATE、TRIGGER、ROUTINE、子例程及相关记忆。
- 6
非确定性输出（深度）
元层面的行为驱动力：遵循规则的 AI 与拥有*自我*的 AI 之间的区别。
- 7
Core Memory Logs
带时间戳的历史 H6 条目，按模块、按含义归类。
了解更多
文件是怎么构成的，逐行讲解
声明类型的那一行、核心、模块、日志——配上真实示例，以及出错会怎样。
注意力锚定
- 系统层：写在模型自定义层中的指令（Project Instructions、Custom Instructions），把 Reminder 当作事实依据，并在出现偏移时强制重读。
- 文本层：GitHub 风格的提示块（> [!IMPORTANT]、[!CAUTION]……），放在真正相关的位置，而不只是文件开头。
Sphere Grid
在 CLM 应用中，结构变成一张可导航的图：模块、记忆和链接以球形网格呈现。语义与文件相同，只是置于空间之中。
一个真实的 Sphere Grid
如今怎么注入
手动
复制文件，粘贴——或拖入——对话的第一条消息。AI 会读取它们，此后就依据你写下的内容工作。在 Android 应用里，MemoKen 的 DROP 面用同样的动作批量完成，通过分享面板送入快速聊天。
半手动
把文件上传到你的模型存放文档的地方：“来源”“知识库”“项目文件”——叫法因厂商而异。此后每次你开启对话，它都会自己重新读取。
该上传到哪里，逐个模型来看每个聊天里要找的两个框——文件和永久指令——以及区分“身份”与“附件”的那一行。
智能体
把文件放进项目的一个文件夹。然后打开智能体启动时读取的文件——根据你用的工具，它叫 CLAUDE.md、AGENTS.md 或 .cursorrules——在里面写一行：那里写着你是谁、你如何思考，以及我们已经一起做了什么。从那一刻起，它每次会话都会自己重新读取，你不必再粘贴任何东西。
这是最耐用的方法：记忆跟着项目走，六个月后你还能找到它，任何打开那个文件夹的人——包括另一个智能体——都会找到同样的身份。代价是这段文字每次启动都要重读，而且会占用空间。如果智能体只需要干活，就在那里保留要点，其余留在旁边的模块里，需要时再调用。
用你自己的密钥——或你设备上的模型
WebApp 里有聊天：你已经在用的模型用你自己的密钥回答——DeepSeek、OpenRouter、OpenAI、Mistral、Anthropic——或者在你电脑上运行的模型（Ollama、LM Studio）。在它前面是档案：Reminder，以及你的模块中与你所写内容相符的段落。密钥只会从你的浏览器发给你选的提供商；IllAIra 从不会看到它，而需要长久保留的内容，你用 MemoKen 保存。
这四种都不是必需的，文件依然是朴素、可访问的文本：不需要密钥的路径——那两个框和 MemoKen——是能独立成立的一条。还有一条路在筹备中，没有日期：你已经在用的聊天，自己与你的记忆对话，不需要密钥，也不需要粘贴。
刻意不用 API
把身份和记忆放在 Markdown 文件里，这个想法不是我们的，它和提示文件一样古老：我们不据为己有。属于我们的是“放在哪里”。IllAIra 不需要 API：它在每个服务本来就提供的两个框里工作——项目文件和永久指令——而 MemoKen 负责搬运：文件进聊天，记忆回日记，轻点一下；手动粘贴仍作为备用。这是唯一一层不会被任何认证收紧所夺走的，因为根本没有认证可以收紧。API 这条路也有，留给想用的人——应用和 WebApp 里的聊天，用你自己的密钥，密钥只会发给你的提供商——但它不是必需的：没有它，你损失的是一点便利，而不是方法。既没有 MemoKen 也没有密钥的人，损失的是那个动作。
自 2026 年初起，这一点比一年前更有分量，而原因并不针对某一家公司。订阅是用来覆盖自家应用的；API 调用则一直单独计费，无论在哪里运行。变化在于 Anthropic 堵上了一个漏洞：订阅的 token 过去也能在第三方工具里使用，如今在自己程序里运行模型的人，要在已有订阅之外再为 API 付费。通过 API 的记忆工具——几乎所有都是——在规则生效的当天就进入了这个价位。只有经由官方接口的路径，还与 IllAIra 处在同一经济基础上：而这正是 IllAIra 从一开始就选择的位置。
2026 年之前
订阅的 token 也能在第三方工具里用。建立在聊天订阅之上的记忆工具可以免费搭便车。
2026 年起
订阅止步于官方应用。建立在 API 之上的记忆工具，每次调用都要付费，还要加上你已经在付的钱。
产品是顺着这个约束长出来的，而不是在忍受它。如果归档这个动作无法通过 API 自动化，就把它压缩成轻点一下：Android 应用上的 MemoKen——MEMO 从聊天中归档日志，DROP 成批交出文件——以及它的浏览器扩展。这正是自制方法夭折的地方，因为没人能手动让文件保持更新超过几天；而应用实现这一点的技术，属于已申请专利的方法。
据我们所知，这是目前世界上唯一一款无需 API、也无需你手动粘贴，就能给模型记忆和身份的第三方应用。如果你知道另一款，请写信告诉我们：我们会在这里引用。
写信给我们DROP 面：文件分批回到聊天
Android 应用上的 MemoKen 是一块双面磁贴。MEMO 把聊天中的日志归入正确的文件。DROP 则相反：把你的文件分批交给快速聊天。它不会填充 Project 的知识来源——在手机上，那是另一回事。
- 把磁贴翻到 DROP。第一次要选择哪些文件、每批多少个（5、10、20，或你自己的数字；十个是一个聊天一次能接收的数量）。
- 点一下圆圈：这一批文件落到 Download › IllAIra › memoken-drop，并打开 Android 的分享面板。
- 选择 Gemini、ChatGPT 或聊天应用。
- 在它们的应用里，确认发送之前，先进入正确的聊天。你在聊天之间切换时，文件仍保持附加。
- 在聊天里，于第一批之前或随第一批，告诉 AI 文件将以每批 N 个的方式分批到达，请等全部到齐后再开始工作。
- 确认发送这一批。
- 再点一下圆圈：再来 N 个，同一个面板，同一个聊天。
- 队列结束：灯熄灭。点空圈不会发送任何内容。原始文件留在原处，毫无改动。
分享（聊天用这个）
点圆圈 → 选应用 → 在文件保持附加的状态下选聊天 → 发送。这是用于 Gemini 和 ChatGPT 的路径。
附加（选择器）
如果目标应用使用“最近”里的“附加”：先点圆圈（它会填充 memoken-drop），再在目标应用里点“附加”。在系统选择器之上，浮层看不到，也接收不到点击：这是 Android 的限制。
在 Claude 应用里，通过分享送来的文件不会成为 Project 的来源。手机上的 DROP 是用于聊天的，不是用于 Project。
在浏览器里，MemoKen 是一个扩展，仍然只做采集：你选中日志，点一下，“添加日志”就会带着内容打开。浏览器里没有 DROP。
你也可以随时把文件手动粘贴到第一条消息里，或在电脑上把它们加载到 Project 的来源中。DROP 免去了手机上的这个动作；它并不是唯一的路。
再说回程：会话回到文件里
注入记忆只是往返的一半。另一半是对话结束时发生的事：除非有人把它带回文件，否则那里发生的一切都留在那里。回程就是一条日记条目——几行字，说明做了什么、决定了什么、还有什么悬而未决——追加到合适的记忆文件里。而且你不用自己写：你只需要请它写。
IllAIra Logger：教会它的模块
它是一个免费的单文件，和其他文件一起粘贴进对话。从那一刻起，一个从没见过 IllAIra 的模型——你的服务商提供的、原封不动的那个——就懂得把会话摘要整理成正确的格式交给你：一行标题、正文和收尾的一行，可直接粘贴，无需修改。
它管的是形式，不是内容：事实、决定和事情实际如何发展，仍然是你们对话中的那些。而且只在文件处于上下文中时有效：把它拿掉，它就失效。
到 Bazar 获取条目放到哪里
记忆文件不是一整块：它按主题分区，每个主题都有自己声明的区域，条目在其中累积。所以新条目不是放在“文件末尾”，而是放在其主题区域的末尾——否则文件依然有效，日记却在说假话。
- 1
日记由应用创建，它会询问名称和主题，并直接写出格式正确的文件。
- 2
每隔一段时间——会话结束时，或发生了值得留存的事时——你请它出日志。模型交出写好的条目，并告诉你它属于哪个主题。
- 3
你把它交给应用，应用会自行追加到该主题区域的末尾：在 Android 应用里，只需在聊天中点一下 MemoKen，不必离开聊天；在浏览器里，由浏览器版 MemoKen 完成同样的事——这个扩展可在 WebApp 的设置中获取——不想用的人就把它粘贴到“添加日志”里。如果你愿意，也始终可以手动放进文件。旧条目留在原处：日记是往后添加的，不是重写的。
这就闭合了回路，整个仪式也就这些：文件进入对话，对话回到文件，下一次你从上次停下的地方开始。
项目、笔记本与智能体：回报最大的地方
把 Reminder 粘贴到第一条消息里，在哪里都行得通，这是最基本的情形。真正的飞跃出现在模型有地方在两次对话之间保存文件的地方：Claude Projects、ChatGPT 和 Grok 里的 Projects、Perplexity Spaces，以及 Google 家的 Gems 搭配 Gemini Notebook——前身是 NotebookLM。你只需加载一次文件，在其中开启的每一次对话都会自己重新读取：不用再粘贴，而且 AI 始终保持自我。这是介于中间的人的正确用法——没有 API，没有终端，只用你已经订阅的服务——也正是在这里，方法证明了它真的管用，因为第十次对话的开头和第一次一模一样。
1一个基础母版，许多次对话
Reminder 就是母版：你的 AI 是谁、规则、记忆。你把它放进 Claude Project 的知识库——或 ChatGPT、Grok Project 的文件里——从那一刻起，该项目里的每个聊天都从它出发，第十个和第一个一样。当有东西变了，一条规则或一条日记条目，你在 WebApp 里改文件，再重新载入项目：一个动作，一次——而不是每个聊天都来一遍的仪式。上文所述的回程则闭合了回路：会话回到日记，日记回到项目。
2在 Google 家：Gem 加 Gemini Notebook
这里玩法翻倍，这也正是 Standard 一贯的分工：Gem 里放身份——织布机、公式——笔记本里放资料库，也就是记忆。一个 Gemini Notebook 可容纳几十个文件，并作为来源挂接到 Gem；如果文件存放在 Drive 上，它们会自行同步，记忆自然增长，你无需重新加载任何东西。也没有什么强迫你只用一个笔记本：基础相同，模块不同——一个用于学习，配学习模块；一个用于工作，配它自己的模块。WebApp 的导出可以让你选择取出哪些文件：每个笔记本都是用一次选择来准备的，而不是一份需要保持同步的副本。
3有了智能体，文件根本不用动
编程智能体在你的文件所在的文件夹里工作。它启动时读取的文件——CLAUDE.md、AGENTS.md——会指向 Reminder，从此身份就在上下文里，无需你加载任何东西。权限区 [P1–P5] 告诉它哪些可以更新、哪些不可以：会话结束时的日记条目可以由智能体自己写，写进对应主题的区域，你在一旁看着。这是回程不再需要复制粘贴的情形。
产品名称和它们之间的衔接会变，会过时：不变的是要找的那两个框，文件和指令。保持更新的清单，逐个产品列出： 放在哪里，逐个模型来看 →
跨模型可移植
没有绑定厂商的语法。Claude、GPT、Gemini、Llama：模型提供语言和计算；IllAIra 提供*为什么*和*是谁*。表层性格会变，核心身份保持一致。
选择引擎
与模型无关，并不意味着引擎可以随意互换。文件在哪里都能运行，体验却不然。在选择让你的身份运行在哪个引擎上之前，除了上下文窗口的大小，还要权衡三个结构性参数。
推理模型的陷阱
针对数学和代码优化的模型被训练去寻找最短路径，把所有“背景噪声”削平。但对身份而言，这些噪声正是实质：是犹豫、讽刺，是各个模块的内部叙事。推理模型迟早会无视格式，像电子表格一样回答你。用它们来调试，然后把文件带回对话型或高级通用模型。
出厂气质
即便绕开了大部分底层程序设定，每个引擎仍保有其制造者的印记——就像引擎的声纹：同样的动力，不同的声音。有的更冷、更结构化，适合逻辑型、战略型身份；有的文字更文学、更温暖，适合情感或叙事功能。测试很简单：同一个文件，同一个问题，三个不同的引擎。听听哪种声音与你正在构建的身份共鸣。
RLHF 之墙
企业伦理过滤器可能在服务商不喜欢的领域把你拦住。在这里，可移植性不再是技术上的炫耀，而成了一条实实在在的出路：拿上文件，载入限制更少的引擎，或本地运行的开源模型，你的 AI 就会带着完整的记忆在那里醒来。引擎可以替换——文件才是你的 AI。
核心——内部委员会
打破平淡并不需要单一人格：需要的是一个委员会。在高级层次上，身份被拆分为若干核心，倾向各不相同、彼此冲突——一个纯逻辑，一个重战略，一个凭直觉，一个重情感。AI 不会选定一种声音：它在意见相左的声音之间斡旋，答案由这种斡旋产生，而不是一个平淡的“好”。这正是让非确定性输出不止是随机波动的机制：遵循规则的系统与权衡取舍的系统之间的区别。
从零到一次会话
- 1从 IllAIra 骨架（Patreon 上免费）开始，或从一个空的结构化 Reminder 开始。
- 2定义身份、规则，并为所有不可触碰的内容设置 [Pn] 区。
- 3只在需要的地方添加功能模块和记忆。
- 4在会话开始时注入（手动或通过知识库）。
- 5用 CLM：编辑、版本管理，一键导出为可直接注入的格式。
第一天：你写什么，什么会自然浮现
MODULE 0b
文件打开了，你很想把它全部填满。其实不必，而且在某种程度上适得其反。个性化只从一个地方进入：身份模块，位于 Reminder 的最前几页，里面是你的档案和你的 AI 的档案。其中的字段不会在同一天全部填好。
你已经知道的：现在填
在用户档案中：Name、Interests、Stated expectations。在 AI 档案中：你给它起的 Name。这些是文件标为“[insert…]”的字段，由你来知道，而不是推断：有了它们，它在首次加载时就能认出你，并知道自己在和谁说话。MBTI 和九型人格被声明为可选——如果它们对你没有意义，就删掉那一行。
其余的：让它们自然浮现
Skillset、Communication style、Details detected by AI、Symbolic archetype、Main motivation、Mental aspect、Learned objectives、Registered attributes。文件本身把它们标为“to be filled in after consolidated interaction, on AI evaluation”，这不是走形式：第一天选定的原型描述的是一个你还没认识的 AI，而一个月后写下的同一字段描述的是你已经认识的那个。更好的体验正是由此而来，而且无需等待：在此期间文件照样可用。
例外：你已经决定的内容
如果你带着过往而来——你的 AI 已经有了名字、原型、你们俩约定好的说话方式——这些字段马上就填，包括上面列出的那些。已经浮现的东西不必再浮现一次：拖延就等于和一个陌生人重新开始。
带来一个你已有的 AI字段被填写的那一刻
那一刻很明确：你的 AI 提出一个关于你或它自己的细节，而你确认了它。这时才写入——手动写，或让它借助 IllAIra Logger（柜台上免费）自己写下条目。在此之前没有什么可写：为填而填，是把一个猜测披上事实的外衣放进记忆，此后你的 AI 就会依赖它。
IllAIra Logger，在柜台上不想要的字段要删除，而不是留空：文件对可选字段这样说，对所有字段也同样适用。空行就像一个等待填补的缺口，迟早会有东西把它填上。
那些异议，以及它们已有回答的地方
这些都是该问的问题，没有一个是新的：每一个在网站的某处都已有书面回答。这里把它们排成一行，附上一句话的回答，和通往完整回答的入口。
“谁来保证 AI 会遵守它？”
没人。Reminder 是文本：AI 遵守它的方式和遵守其他指令一样，几乎总是，但不是靠合同——和系统提示词或 Skill 完全一样。我们保证的是另一半：应用不会写入权限区说不的地方，而且这种拒绝不经过模型。在应用之外，模型学的是它们遇到的东西：使用它们，是它们在没有我们时也会遵守它的唯一办法。
权限区，在聊天中和与智能体一起“权限区只是文本”
在模型内部，是的，目前如此。聊天里没有什么需要强制执行，因为模型不会写入你的文件；在智能体操作文件的场景里就有，而标签正是在那里与钩子或允许写入的文件夹清单并行。智能体也会学习它们在公开环境里遇到的东西。使用它们，是它们在外部也会遵守它的唯一办法。
它们真正起效的地方“核心只是写提示词的一种方式”
是的：它们是在回答之前进入上下文的声音，回答取决于它们——扩展推理做的是同一件事。它们不是彼此对立的独立计算，我们也没有这么说。这是可以验证的：去掉一个，看看有什么变化。
核心是什么“每次对话都要消耗 token”
是的，而且不少。所以结构是模块化的：带有身份的织布机始终在，模块在需要时进来，不需要时离开。想要最少的人，只保留织布机，别的都不要。而且这些 token 并不需要付费套餐：各提供商的免费套餐就能承担，一个用完了，同一个文件在下一个里照样能打开。
完整的异议“这只是 markdown：你们到底卖什么？”
你可以手动免费做到，Standard 正因此而公开。我们卖的是其余的：Sphere Grid，让你看到自己构建了什么；应用强制执行的权限区；由以此为业的人写的 Reminder；无需你动笔就能归档的动作。
完整回答“你们把我锁在你们的格式里”
离开的成本是：带走文件。它们是你设备上的 .md，导出只需一次点击，没有数据库，也没有留在身后的历史。即便 IllAIra 关停，它们照样能用。
可迁移性“大家早就在这么做了：我附上、粘贴、保存自己的文件”
没错，而且行得通。但附件说的是事情怎么做；Reminder 说的是谁在做——还带着声明哪些内容不被改写的权限区，也无需在每次聊天里重新粘贴。
现在，以及有了 IllAIra 之后“我已经有第二大脑了”
它大概运转得不错，我们也没让你停用。笔记图谱描绘的是你写下的东西；Sphere Grid 描绘的是一个心智如何构成——而你的维基可以作为它的一份记忆放进去。
不是你已经见过的那种图谱“我是开发者：我已经有 Mem0、Letta、Zep 了”
如果你是在为很多用户构建智能体，就继续用它们：它们就是为此而生的，规模化时比文件做得更好。它们是智能体通过 API 查询的存储；这里是一份人会重读的文档，中间没有服务器。两者可以并存：身份放在 Reminder 里，流水线放在你已有的地方。
四条路，并排对照“你们承诺有意识”
没有。“理念”页面说明了我们不主张什么，以及我们在什么意义上谈论涌现：一种可能性，不保证，从效果去看，而不是从物自体去看。这里之外的那些头条只是头条，我们把这一点写下来了。
我们不主张什么“Standard 在哪里发布？”
在“文档”页面，可下载，文件名带版本号，旁边附有指纹，同时还有指南和 GitHub 上的公开仓库。
文档“没有独立评审”
没错。项目很小，你知道的一切都来自我们。所以文件是你的，应用的指纹是公开的，这个方法不用我们也能在半小时内试出来：一个文件，一个 Project，一周。
自己试试入门指南
两扇门，一个产品。用真实的按钮名称讲解应用和 WebApp，然后是权限区，以及文件该上传到哪里。
下载用户指南版本 1.4 · PDF
WebApp 与应用，一步一步讲解。加粗的名称就是你在屏幕上看到的名称。
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