最近大量的软件公司股票一直在跌，因为在 AI 时代，软件工具已经不是瓶颈。我们每个人，只要愿意学习，都可以掌握定制软件的能力。
那真正稀缺的是什么？
是关于我们自己的数据，是那些记录了我们经历、思考、情绪、人际关系和成长轨迹的个人数据。如果我们想让 AI 帮助我们思考，那前提是要有足够多“关于我们自己的数据”。AI 再聪明，如果没有你的数据，它也只能给出泛泛的建议；但当它拥有你的历史记录、你的行为模式、你的思考轨迹，它就能真正成为你的助手。
所以我觉得，每天写日记是一件非常重要的事情，因为这是记录个人数据最好的方法。但写日记本身并不容易，你要打开文档，思考今天发生了什么、哪些事情值得记录、有哪些情绪、有什么感悟，这种“从零开始的主动思考”是有门槛的，所以很多人坚持不下去。
那有没有更简单的记日记的方法？有。
想象一个场景：你有一个微信好友，每天固定时间来问你问题：今天去了哪里？见了什么人？有没有拍照片？聊了什么话题？有没有哪句话让你印象深刻？有没有说话不妥的地方？有什么可以做得更好的？今天看了什么文章？有什么新的思考？然后你用语音噼里啪啦完成了回答，只用了10分钟。
人主动思考很难，但回答具体的问题却要简单得多，这样你做记录就像和朋友聊天一样，把当天的经历、情绪和反思全部说出来，自然就完成了记录。
别小看这样的记录，古人说“一日三省吾身”，每天一点点记录和反思，时间拉长之后，你会看到巨大的变化。关键是把复盘这件事简单化、日常化、规律化，让系统每天固定提醒你，你只需要回应，不需要额外的思考负担。
随着信息积累越来越多，你会越来越了解自己：你的人际模式，你的情绪周期，你的兴趣变化，你的思考过程，这些都是极其宝贵的资产。我们很多人并不是没有经历和思考，而是没有留下痕迹。
我在 2025 年在新西兰的时候，想回忆 2024 年在那里发生了什么、见过什么人，结果发现自己记不清了，因为没有做足够详细的记录。于是那段时间我开始大量记录，但每天主动写详细日记真的不容易，在新西兰写了一段时间就坚持不下去了，因为门槛太高了。
所以，与其逼自己写，不如让一个 AI Agent 来问你问题， OpenClaw 的出现，让这件事情变得非常简单，我们可以轻松设计一个记录的 Skill，来定时让 Agent 提醒我们来回答问题，也可以设计各种问的问题，然后自动整理成 Markdown 文件同步到我们的笔记中。
（把内容追加到昨天的日志中，使用传统软件实现很复杂）
这件事短期看不出明显效果，但长期价值非常巨大。举个简单的例子。假设七爷一直在做记录，然后他把我们之间的经历、照片、当时的对话、他的思考和感受都保留下来。十年后，在我生日那天，他把这些整理成一个网页送给我，那种感动是无法形容的。
当然，你也可以把你与男女朋友、配偶、孩子、父母的经历记录下来，多年以后再回看，那会是一份无价的礼物。
可能你会说，没有 AI Agent 也一样可以做记录，当然可以，我只是强调使用 OpenClaw 辅助可以把记录的门槛降到最低，每天你只需要花很少的精力，就可以完成大量的记录。
至于文档，我建议使用 Markdown 文件。现在确实很难判断哪个笔记软件会长期存在，但 Markdown 是最稳妥的形式。文件掌握在你手里，迁移成本低，任何 AI 模型都可以读取你的本地文本。而且在数据量还很小的时候，不必一开始就做复杂结构或数据库设计，先以文本形式积累就够了。等数据量足够大，再做迁移也完全来得及。
这和过去完全不同。以前如果想用程序处理数据，必须是高度结构化的，否则程序无法理解一大堆文本里哪些是你需要的内容。但现在，大模型可以理解自然语言，可以从大量非结构化文本中提取信息，这是一种全新的能力。
OpenClaw使用注意点1、建议在一台服务器上开多个 Agent，选择一个专门做个人记录使用，这样不会因为其他任务而影响；
2、文档建议使用 GitHub 来做文件仓库，可以多端同步，而且天生有历史修改记录，不担心改错或者错删文件；
【求一个❤】
