我用 AI 助理用了很长时间，一直有一个困扰：
它不记得我。
每次打开，重新介绍自己。我的背景、偏好、工作方式——说了无数遍，下次还得再说一遍。用了半年，它对我的了解还是零。
更让我困扰的是另一件事。
我这些年积累的认知——读过的书、做过的判断、形成的偏好——散落在无数个聊天记录、笔记、收藏夹里，从来没有被真正整理过。每次需要用到这些积累，都得重新找，重新想，重新解释。
这不是我想要的助理。
于是我花了半年，做了 Spark。
我想解决的核心问题只有一个：
让 AI 真正认识你，而不是每次都当陌生人。
在做的过程中，我做了几个判断。
你的数据和公共知识，不应该混在一起。
你告诉 AI「我喜欢简洁的表达方式」，这是你的个人偏好。「简洁是一种修辞美德」，这是公共知识。这两件事性质完全不同，不应该存在一起。
大多数 AI 产品把所有东西混在一起处理。Spark 从设计层面把它们分开：个人记忆是你的，只属于你，加密存储，不用于训练，随时可以清空或导出。公共知识是所有人的，来自可靠来源，经过验证。
这不是隐私政策里的一行字，是产品的底层逻辑。
AI 对你的理解，应该透明可见。
Spark 不会要求你填写个人资料。它通过每次对话，自动提炼对你的理解——你的思维方式、工作习惯、在意什么。
但这些理解是透明的。你在界面右侧看得见每一条，觉得不对可以纠正，它会修正。
AI 认为你是什么样的人，你有权知道，也有权改变。
回答要有来源，不能只有结论。
Spark 背后有一个持续扩充的知识库，目前 17000+ 条，覆盖数学、物理、法律、心理、商业等 13 个学科。
回答时它会先检索，再生成。界面右侧会显示这次回答参考了哪些知识。不是黑箱，是可以追溯的。
现在的状态
Spark 处于 Alpha 内测阶段。
有几点需要提前说清楚：由于服务器资源限制回答速度约 30-60 秒，使用自部署的开源模型，速度换隐私，你来判断值不值。对话记录暂不持久化，下个版本解决。Alpha 期间全功能免费。
还很早期，粗糙的地方不少。但我认为它在做一件值得做的事：让 AI 真正成为你的，不是平台的。
内测
评论区说一句你想用它做什么，我发邀请码。
一人一码，用完失效，限量 20 个。
knespark.com
欢迎讨论，无论是对产品方向的看法，还是你认为「AI 助理应该是什么样的」。
