最近在开源社区闲逛，发现字节悄悄放出了一个叫 MineContext 的项目。
看简介觉得平平无奇，但用了一周后，我才意识到这东西有点不一样。
https://watcha.cn/products/mine-context
在聊 MineContext 之前，得先说说字节在这件事上的布局逻辑。
和字节Viking团队的小伙伴聊天时，我了解到一个挺有意思的故事：MineContext 团队其实在今年四五月份就有了初步想法，甚至更早之前就在思考：如何围绕个人的完整记忆来做应用。
到七月份，团队意识到可以把记忆（从对话中抽取的）、知识（RAG 相关的）等各种信息都作为 Context，从而构建一个完整的框架 —— 也就是未来会推出的 OpenContext。
但这里有个问题：一个开发者框架，怎么让大家看懂它的价值？
这样的情况下，团队决定首先开发一个应用来“秀肌肉”，这就是 MineContext 这个应用诞生的背景情况。
可以这样来理解：这是 Viking 团队认为是比较理想的一种 Context 的消费形态。
更宏大的叙事是，这是一个“三步走”的开源策略：
1. MineContext（开源客户端应用）：结合 Context Engineering 和 Minecraft 理念的个人应用；
2. OpenContext（开源开发者框架）：全模态全周期的上下文管理框架，支持上下文的捕获、加工、存储管理、智能召回和消费；
3. VikingDB（开源向量数据库）：面向生成式 AI 时代，主攻海量索引、极低成本、安全可信。
OpenContext 和 MineContext 这两个项目，它们的命名其实挺精妙的：
OpenContext 代表开放的底层框架，MineContext 代表基于这个框架能做出的顶级个人应用。用最开放（Open）的技术，成就最私密、最有价值（Mine）的个人上下文空间。
团队对我说：“我们认为要做出更智能更普惠的 Agent，除了 React 的模型能力，另外一个最重要的就是 Context 的能力，想将这些能力开源，也是想基于我们多年的积累和思考，赋能给开源社区，与广大开发者共建，推动整个 AGI 的更快速普惠。”
对于团队在 Context 能力方面的看法，我个人是十分赞同的：如今在开发 AI 应用的过程中，人们往往要么在模型方面投入竞争，要么在 Prompt 上花费大量精力，其实事实上，很少有人会进行系统性的思考：怎样才能让 AI 真正的理解“我”呢？
下载安装后，我第一件事是把它当成工作记录助手来用。
之前我的工作习惯是这样的：开着十几个浏览器标签页，在 Notion 里记笔记，偶尔用 Flomo 记灵感，然后……就没有然后了。信息散落在各处，想找的时候完全想不起来在哪。
用了 MineContext，很惊喜的发现，AI 可以主动的帮你记录你的碎片日志，成为你电脑上的贾维斯。
MineContext 提供了三个核心功能：
1. 自动收集屏幕上下文，总结用户的活动
MineContext 最让我惊喜的是，它会自动收集我在电脑上的活动轨迹——看了哪些网页、读了哪些文档、做了哪些笔记。
这个过程完全无感，我不需要手动复制粘贴，不需要纠结分类和标签，它就在后台默默记录着。
到了晚上，我打开 MineContext，发现它已经帮我整理好了今天的活动总结：上午主要在研究 AI Agent 相关的技术文档,下午和团队讨论了开源策略，晚上看了几篇关于 Context Engineering 的文章。
就像有人帮你记录了一整天的数字足迹，但不是冷冰冰的时间记录，而是真正理解你在做什么、思考什么。
2. 智能生成日报和待办事项
基于收集到的上下文，MineContext 会主动生成日报和待办事项。
比如它发现我今天和团队聊到“下周要写一篇关于 OpenContext 的文章”，就会自动在待办事项里加上这条，并且把相关的聊天记录、参考资料都关联好。
周五下午，它还会推送一份周报，把这周的关键进展、重要对话、产生的想法都梳理出来。这种主动交付的设计，让我不用再费力回忆“这周我到底干了什么”。
3. 基于总结进行对话，获得深度分析
更有意思的是，我可以基于这些总结和 MineContext 对话，获得更深层的洞察。
比如我问它：“我这周的时间分配合理吗？”，它会分析告诉我：“你 60% 的时间在收集信息，30% 在沟通讨论，只有 10% 在真正产出内容。可能需要调整一下输入和输出的比例。”
又比如我说：“Context Engineering 和 RAG 有什么本质区别？”，它会结合我这周看过的所有相关内容，给出一个综合性的回答，而不是简单地搜索某一条笔记。
你的所有知识和经历，都变成了一个可以对话的知识库。而且因为所有数据都存储在本地，我不用担心隐私泄露的问题。
用了一段时间后，我发现 MineContext 除了做自动记录的 AI 工具，未来还可以延展一些意想不到的用法。
1. 工作记录和 Insight 助手
想象一下，如果把每天的工作内容、会议记录都自动收集起来，MineContext 可以在周末帮你生成一份工作总结，甚至指出一些你没注意到的模式。
比如告诉你：“你这周有 60% 的时间在开会，实际产出的内容主要集中在周三下午和周五上午。”这种洞察可以帮助人们重新审视时间分配，找到真正的效率瓶颈。
2. 屏幕健康监测
有点像 RescueTime，但可以做得更智能。不只是记录用了多长时间的电脑，而是分析在看什么内容、思考什么问题。
生成一个“个人上网旅程地图”，把内容消费、时间分配都可视化出来。这种“被看见”的感觉，某种程度上可以辅助养成更自律的习惯。
当然，这一切的前提是：数据完全本地化，只为个人服务。
3. 团队协作的可能性（但团队明确不会做监控）
技术上来说，这套 Context 能力确实可以延展到团队协作场景。但这也引发了一个问题：会不会被做成“团队协作监控器”，用来监控员工有没有划水？
团队的态度很明确：MineContext 不会做这样的应用。
他们的理念是，Context 应该服务于个人，帮助个人更好地思考、创造，而不是成为监控工具。这也是为什么他们一直强调“隐私第一”“数据本地化”。
不过，OpenContext 作为开源框架，未来可能会有开发者基于它做出团队协作的应用，但那是开发者的选择，而不是 MineContext 这个产品的方向。
对于 MineContext，我觉得它有价值的地方不只是功能本身，而是背后的一些设计理念。
1. 主动洞察
现在大部分笔记工具都是被动的 —— 你记录，它存储，你想起来了就去搜索。但 MineContext 试图做的是：在合适的时机，主动给你需要的信息。
这个理念有点像 Flomo 的少楠老师说的：“好的笔记系统，应该是一个会主动和你对话的伙伴。”
2. 无负担收集
很多人不喜欢记笔记，因为整理这件事太累了。MineContext 的策略是：先收集，后整理。而且整理这件事，大部分交给 AI 来做。
这让我想起 Minecraft 的理念 —— 先在一个开放的世界里自由探索、收集资源，然后再慢慢建造。MineContext 这个名字，确实挺贴切的。
3. 上下文工程
团队构建了一个支持多模态、多源数据的完整生命周期架构 —— 从捕获、处理、存储，到管理、检索、使用。最终能生成六种类型的智能上下文。这套架构未来会通过 OpenContext 开源出来。
对于开发者来说，这意味着不用从零开始做上下文管理，直接基于这个框架就能快速搭建 AI 应用。
有个有意思的视角是：如果把个人的 Context 看成一个人的注意力，那 MineContext 本质上是在回答一个问题：
在 AI 时代，个人注意力管理应该是什么样的？
传统的答案是靠自己：用 GTD 管理任务，用笔记工具管理知识，用日历管理时间……
但最终，我们花在管理上的精力，可能比真正去思考和创造还要多。
MineContext 给出的答案是：让 AI 来做管理，做每个人的贾维斯，你只需要思考和创造。
这个答案是否正确，现在还不好说。但至少，他们在认真地探索这个方向。
而且更重要的是，他们选择了开源。OpenContext 未来会以 Python 库的形式开源，任何开发者都可以基于这个框架，做出自己理想中的 Context 应用。这意味着：
未来每个人，可以根据自己的需求，定义属于自己的 Context 空间。
