个人知识入库：从文件夹到可共享画像

文件很多时，先判断哪些资料值得入库，再决定怎样整理。这段 50 秒流程动画把个人知识库构建分为几个环节：把项目、游戏或应用目录作为整体；判断资料是否与用户有关；从预设类别中选择归属；只为保留下来的内容生成摘要和元数据。 画面用不同颜色展示“工作、学习、兴趣、生活、财务、社交”等类别。遇到不确定的分支时，流程转给用户确认，并将回答写入反馈记录；最后把本地画像与可分享给 Agent 的公开画像分开，演示隐私字段被排除的过程。 在这个设计里，Jev 负责相关性与类别等有限判断，本地语言模型负责摘要，普通程序负责文件遍历、规则执行、记录与展示。它说明的是怎样分工，而不是让一个模型负责所有环节。 实现与边界：提供的视频由配套 HTML 的预设数据、随机分流和定时动画生成，并非一次真实文件扫描或模型推理实录。画面中的 1,860 个单元、置信度阈值、约 100 ms、处理计数和“再训练”箭头均为演示设定，不能当作性能、效果或已完成训练的证据；“仅公开画像上云”也只是展示的设计目标，未经过真实系统隐私验证。 本次依据用户提供的视频和动画代码整理，未访问真实个人资料，未调用模型或上传本地知识库。 原始演示：https://x.com/Ldou20/status/2113478794057318502