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你是不是也常常觉得，需要一个「第二大脑」来帮助我们对抗遗忘？
我们的大脑天生就会遗忘。回想一下学生时代，那些需要死记硬背的课文，是不是让你头疼不已？不仅如此，我们的记忆还可能在不知不觉中被修改。比如，你翻看一年前的日记，可能会惊讶地发现，记忆中相隔很远的两件事，其实发生在同一天；而你笃定以为那样发生的事件，其实与事实大相径庭。
尤其对于我们知识工作者来说，高效地捕获和记忆信息至关重要。那么，如何才能更好地记住这些海量信息呢？
传统来看，有两种主要思路。第一种是依靠我们大脑自身的能力，通过增加「输入摩擦」来强化记忆。也就是说，让记忆的过程变得更有挑战性，从而提升记忆强度，就像锻炼肌肉一样，越练越强壮。
另一种思路则是降低记忆的难度，借助外部工具。这就像现实生活中有人开始使用机械外骨骼一样，我们可以利用 AI 来辅助知识管理，减轻记忆负担。
之前我在知识星球里介绍过一款名为 Rewind 的应用。
它能够用截图存档方式记录你在电脑上的几乎所有操作，包括浏览的网页、打开的文档等等。当你需要查找信息时，比如问它「我最近看了啥？」它就能从大量的屏幕截图中找到相关的记录，其中少不了 OCR 能力的辅助。
点开某条记录，Rewind 就会展示当时的整个屏幕截图，并将与你检索内容相关的文字高亮显示，还会标出时间戳。
然而，Rewind 的这种全局记录方式也带来了一些困扰。首先是隐私问题。它几乎会关照到你使用的所有应用，如果你不进行有意识的排除（比如 Day One 这样的日记应用，或者 1Password 密码管理器等），很多个人隐私信息就可能被记录下来，这对于不熟悉设置的新手来说尤其危险。
其次，它依赖远程 API，主要是 ChatGPT，数据在交换过程中是否存在泄露风险，我们很难判断，用起来总有些不踏实。
最后，它的存储空间占用相当可观。比如，我仅仅设置记录半年的信息，目前就足足占用了我 51.7GB 的硬盘空间。
所以，我理想中的知识捕获工具应该能帮我有效记录所见，同时占用空间不要太大，查找方便，并且能妥善保护我的隐私，避免像银行卡号这样的敏感信息被无意中泄漏。
在这样的需求驱动下，我发现了一款名为 Remio 的应用。它本身是一款笔记和个人知识管理工具，曾在 Product Hunt 上获得过当日和当周的第一名，实力不容小觑。目前它还处于测试阶段，你可以免费下载使用。
我已经从 3 月开始试用。借着这次 1.4 版本的大更新，我觉得是时候为你介绍一下它了。
Remio 的一个显著特点是它使用本地模型。这意味着在下载安装时，它会将 AI 模型一并下载到你的电脑上。
这个下载过程可能需要一些时间，具体取决于你的网络速度。
模型下载完成后，Remio 会开始对你的知识库进行索引。如果你是初次使用，这个过程应该会很快。我因为之前使用过旧版本，它会迭代和更新已有的数据。当看到提示「你可以用了」，就说明准备工作已经完成。
根据提示，你可以装上浏览器插件。然后就可以开始使用了。
Remio 提供了两种主要的知识捕获方式：自动和手动。
我个人非常偏爱自动捕获。如果每次阅读完都需要手动点击保存，那和我使用 Instapaper、Readwise 等稍后读工具的体验就没太大区别了。而 Remio 的自动捕获则非常省心。
例如，当我在 Readwise Reader 中阅读一篇已经导入的文章时，你会发现在界面的右侧会出现一个小对勾。
这个对勾就表示 Remio 已经自动将这篇文章保存到了它的资料库中。你只管继续阅读、跳转到各种其他页面，它会默默帮你存档。
资料捕获进来之后，我们就可以开始利用 Remio 的 AI 功能了。你可以直接向它提问，它会基于所有存储的资料进行回答。比如，我结合刚看完的这篇少数派文章，问它「自动化绘图为什么困难？」
它很快就从我之前阅读并被自动捕获的那篇少数派文章中，总结出了几个原因，例如风格难以满足要求、人物互动表现困难、手部畸形、文化差异以及精确控制困难等等。
如果你将鼠标悬浮在答案的引用标记上，它会显示来源。
在这个例子中，由于只用到了一篇文章，所以来源就是刚才那篇少数派的文章。点击这个引用，Remio 就会打开这篇文章的完整存档。
你会看到，存档内容图文并茂，非常完整。而且，一个很棒的细节是，这些存档是只读的（read-only）。这样可以确保原始资料不被修改，方便你日后区分哪些是原始材料，哪些是你自己的思考和笔记。
Remio 的捕获能力并不仅限于完整页面。有时，我们可能只需要关注页面上的特定部分。以我之前介绍过的 Dessix 为例，这是一款强调人与 AI 注意力对齐的笔记应用，我最近正在高强度使用。
在使用 Dessix 时，界面左侧会有很多边栏信息，比如提示词、Actions、Scenes、自动聚类的文章集合以及文件夹结构等。这些内容我并不希望被全盘捕获。我只想关注当前正在编辑的这则笔记。
当 Remio 在这则笔记旁显示捕获完成的对勾后，我就可以针对这则笔记提问了。比如我问「我提及的一对多是怎么回事？」
如果 Remio 没有有效捕获上下文，它根本无法理解这个问题。但它准确地指出了「一对多」是我在该笔记中提到的概念。
点击引用来源，你会发现，Remio 捕获的存档非常干净，完全没有左侧那些无关的边栏信息，只聚焦于我当时关注的那张卡片笔记。这种清爽的体验非常棒。
除了自动捕获，我们还可以进行一些更主动的操作，比如添加批注。当你在任何网页上读到有感触的内容时，可以直接在 Remio 中选中文字。选中的文字会高亮显示，然后你可以输入你的批注内容。
保存后打开这条批注，你会看到高亮的原文上下文和你的批注文字。
批注中还会包含一个引用链接。点击这个链接（比如 "View Source"）。
你就能跳转到 Remio 保存的完整网页存档，方便你随时回顾原始的、完整的上下文信息。所有这些都存储在本地，并已建立索引，可供 AI 对话和检索。
另外，你也可以使用 Remio 的侧边栏功能。打开一则笔记，点击右上角边栏图标，就可以看到相关笔记。
边栏中的其他 3 个图标，则分别是查找、AI 对话和新建笔记。
边栏的加入，可以让你交互印证、资料综合的过程更为流畅。
我们的知识来源并不仅仅是浏览器中的网页。Remio 也支持导入本地文件，目前主要是 Markdown 格式，包括从 Obsidian 导出的内容。
例如，我将自己从 2022 年末以来在知识星球、公众号以及其他平台（如 Medium）发布的文章，共计 339 个 Markdown 文档，一次性导入到了 Remio 中。
导入过程会显示处理进度。
完成后，这些文档就都进入了 Remio 的知识库。导入的 Markdown 文档同样是图文并茂，图片等元素都会被完整保留。
由于我是从 Obsidian 的一个文件夹导入的，Remio 还会自动将这个文件夹识别为一个集合（Collection），方便管理。
导入完成后，我就可以针对这批本地资料进行提问了。比如，我问「AI 绘图有哪些常用的高效方式？」
Remio 会从我导入的文章以及之前捕获的网页中寻找答案，列出 Stable Diffusion, Midjourney, DALL·E, Flux, Recraft 等工具，并给出相应的引用来源。
你可以看到，这些引用来源多样，既有我之前写的关于 Recraft 或 Midjourney 的文章，也包括了之前从少数派自动捕获的那篇关于 AI 绘图的文章。
Remio 在对话时还有一个「Deepseek」开关。开启这个开关后，Remio 会启用更深度的反思能力。
用同样的问题再次提问，你会看到它在输出答案前，会展示一个思考过程：它要回答什么问题，查询了哪些文档，如何看待这些文档与问题的相关性，以及如何将这些信息融入答案。
最终输出的答案会更加结构化，比如将 AI 绘图的高效方式分为主流工具选择、提示词优化、风格模仿、扩展工具、工作流编排、人机协作等多个方面，逻辑更清晰，信息也经过了一定的过滤和组织，用起来会更得心应手。
另外，Remio 也可以像 Rewind 一样，根据时间范围进行提问。例如，我问「我今天浏览了哪些内容？」
只要你安装了 Remio 的浏览器插件，它就能根据当天的浏览记录给出答案，比如 Remio 1.4 版本发布的新闻、X 平台上关于 Claude 4 Sonnet 使用体验的帖子，以及 YouTube 上关于 Claude 4 的视频等等，并附上相应的链接。
Remio 还有一个很实用的功能，就是截取 YouTube 视频画面。当你在观看 YouTube 视频时，Remio 插件会在播放器下方显示一个按钮。
点击这个按钮，当前视频画面就会被截取下来，并作为一条笔记保存到你的 Remio 知识库中。
这条笔记会包含视频的标题和截图。
更棒的是，笔记上方会有一个 "View Source" 的链接。
点击它，就会跳转到 Remio 保存的该 YouTube 视频的完整网页采集页面，并且可以直接从你截取画面的时间点继续播放。这个 YouTube 截图功能，也是在我之前测试和反馈后，开发者汪源在新版本中加入的。
希望这个建议，对于爱用视频来学习的你，同样有用。
我们来分析一下 Remio 这款工具的特点。
它的优点非常突出。
首先是自动捕获，我非常喜欢这个功能，无需手动操作就能默默记录你在浏览器中看过的网页内容。相对于 Rewind 的全局监控，Remio 局限于浏览器，这反而增强了隐私保护，你不必担心日记应用（如 Day One）或密码管理器（如 1Password）中的敏感信息被无意记录。
其次，它通过使用本地模型进一步强化了隐私安全，所有数据处理和 AI 调用都在本地完成，不依赖远程的 GPT-4 等大型模型。
再者，它支持多种知识来源，除了网页自动捕获，还可以导入 Markdown 文件。根据官方的路线图，未来还将支持 Word、PPT、PDF 等更多格式。目前能够方便地导入我们平时积累的大量 Markdown 笔记，已经非常实用了。此外，针对 YouTube 视频的截图和快速回顾功能也非常便捷。
当然，Remio 目前也存在一些局限性。
最主要的是本地模型自身的能力。虽然小型本地模型在不断进步，但与 Claude 4、ChatGPT o3、Gemini 2.5 Pro 这些主流大型模型相比，在理解复杂问题、生成高质量文本等方面的能力仍有差距。另外，对于海量的资料，RAG (Retrieval Augmented Generation) 模式目前能反馈的信息往往是片段化、局部性的。即便模型能力再强，如果输入给它的「原料」不够全面或组织不佳，也很难期待它能像人类一样进行深度思考和创造——比如仅凭一套丛书的资料就写出一篇精彩的书评，这有些强「人」所难。
那么，Remio 适合做什么呢？在我看来，它非常适合作为一款自动化累积资料和本地资料检索的工具。它的核心价值在于帮助我无感地采集信息，并在我需要的时候快速调用。它的 AI 问答功能是一个加分项，但在那之前，更重要的是精准的查询和定位。例如，将几百篇文章导入后，我只需要在搜索框输入「Dessix」，它就能立刻列出其中所有相关的文章，并且右侧直接图文预览，这种体验非常好。
当我用关键词找不到想要的内容时，再借助 AI 问答功能进一步挖掘作为兜底策略，这样就形成了一个高效的知识查找流程。Remio 能够快速积攒浏览过的内容，并在需要时不仅能找到，还能快速定位来源，本地就有完整的上下文甚至包括图片，这样的工具用起来真的很舒服。
希望今天的介绍，能对你采集资料、整理知识有所帮助。也欢迎你把自己的试用心得写在留言区，咱们一起交流讨论。
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