为了更好地"干中学"，做了一个小工具，解决自己的痛点：和 AI 结对编程时学到的东西，对话一关就没了。
OpenTIL 让你的 AI Agent 兼职博客编辑——你负责发现，它负责记录和润色，不知不觉间你的个人博客就长起来了。（ OpenTIL = Open + TIL ，TIL 即 "Today I Learned"）
在 Agent 对话里敲一句：
/til Docker 多阶段构建能把镜像缩小十几倍
Agent 自动补上下文、加代码示例、打标签、生成摘要，直接发布到你的主页 opentil.ai/@用户名。继续干活，flow 不断。实际效果看这里：opentil.ai/@biao29
Agent 还会主动留意对话中值得记的东西，在合适的时机提示 💡 TIL: ... 记录一下？——点头就存，摇头就过。
一键安装，40+ Agent 通用：
npx @opentil/cli@latest
支持 Claude Code 、OpenClaw 、Cursor 、Codex 、Copilot 、Windsurf 、Gemini CLI 等。
市面上不缺 AI 写作工具，但它们的思路都是：人打开编辑器 → 叫 AI 帮忙 → 人发布。
OpenTIL 反过来：Agent 是第一作者，人是审稿人。
你不需要打开任何编辑器。Agent 在你的工作流里——编程、调试、查文档——全程陪着你。它发现值得记的东西，自己写好，自己发布。你只需要在对话中点个头。
这不是功能差异，是架构差异。从第一天起，整个系统就是围绕"Agent 怎么写博客"来设计的：
/til 命令，不需要装插件
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 你的 AI Agent (Claude Code / Cursor / Codex…) │
│ │
│ ┌───────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ SKILL.md │ │ 状态机 │ │ MCP 知识库 │ │
│ │ 学会 /til │ │ 该提醒时 │ │ 读你之前的 │ │
│ │ 命令 │→ │ 才提醒 │ │ TIL 反哺编程 │ │
│ └───────────┘ └──────────┘ └──────┬───────┘ │
└──────────────────────────────────────┼─────────┘
│
POST /api/entries │ GET /mcp
↓
┌────────────────┐
│ OpenTIL │
│ opentil.ai/@你 │
└────────────────┘
一份 Markdown ，40+ Agent 通吃。 主流 Agent 都支持「技能注入」——往指定目录放一个 SKILL.md ，Agent 就学会了 /til。安装器自动检测你装了哪些 Agent ，一键搞定。
Agent 自己判断什么时候该提醒。 背后是 session 级状态机——只在任务边界建议，拒绝一次整个 session 冷却期内不再打扰。不需要写代码，LLM 自己就是状态机的执行引擎。
知识形成正循环。 通过 MCP 协议，Agent 不只帮你写 TIL ，还能读你之前写过的。积累的知识反哺下一次编程。
永不丢内容。 API 挂了先存本地，下次连上自动同步。这是设计原则，不是容错。
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