你好，HN，
我是一个独立创始人，多年来，我在创业界观察到一个反复出现的问题：虽然人工智能使头脑风暴变得极其便捷，但输出的内容往往是未经整理的聊天记录。这对于初步构思很有帮助，但当需要将这些想法转化为可执行的计划或可交付的策略时，我常常需要花费数小时手动提取见解，将其整理成连贯的文档，并制定执行步骤。
我创建了IntutivAI，正是为了解决这个问题。它旨在成为你的AI联合创始人，将你的高层目标转化为一个可操作的、结构化的工作空间，让你真正能够付诸行动。与其无休止的聊天记录，你将获得可扫描的见解块和具体的执行计划。
它的功能：
当你告诉IntutivAI一个目标（例如，“分析我的SaaS竞争对手”，“验证我的想法”，“提高用户留存率”）时，它会处理这些信息，并以有组织的画布形式呈现输出。这个画布被分为多个组（如“竞争对手”、“市场策略”、“用户画像”、“关键风险”）和组内的框，每个框中包含简洁、格式良好的Markdown内容。它的设计旨在快速理解和迭代。
关键的是，它还会生成一个包含具体、按顺序排列的步骤的执行计划，包括检查清单和“与AI一起完成”的任务。这些AI任务允许你直接在计划中生成内容的初稿（如广告文案或电子邮件序列）或结构化分析（如竞争分析）。你可以在一个地方精炼或接受这些输出，保持所有见解和进展的集中。
不同之处：
核心区别在于结构和可执行性。大多数AI工具给你提供大量文本，而IntutivAI则提供一个现成的框架。它被设计为一个战略合作伙伴，帮助你从模糊的提示转向具体的执行，减少整理原始AI输出的手动工作。它还旨在简洁，并在必要时根据既定的商业框架挑战你的假设。
如何尝试：
你可以直接在这里尝试IntutivAI： [https://intutivai.com](https://intutivai.com)
我们需要一个快速、简洁的入门流程，以便让AI了解你的项目背景（你的阶段、你正在构建的内容、你的角色）。这个背景对于AI提供相关和个性化的战略建议至关重要。我们提供一个免费层级供你实验，开始时无需信用卡。
作为一个独立创始人，我是基于自己的需求构建这个工具的。我很想听听你的想法、反馈以及你遇到的任何挑战。什么能让它真正成为你工作流程中不可或缺的工具？
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一周热榜
我一直遇到一个令人烦恼的问题——每当我想与别人分享代码片段时，要么就是把一大块代码直接粘贴到聊天中（显得很乱），要么就是使用一个需要注册、到处都是广告，或者看起来很旧的粘贴网站。
于是，我创建了 SendSnippet。
它的功能：
- 通过链接即时分享代码——无需登录，无广告。
- 在聊天中发送片段时只显示标题，保持对话整洁。
- 自动检测编程语言并进行语法高亮。
- 可选择将片段保存到个人墙以便日后使用。
它是免费的，完全在浏览器中运行，并且是开源的。
我在这里发帖的原因：
我希望能得到 HN 社区的反馈——有什么可以让这个工具对你们更有用的地方？在分享代码时有没有我遗漏的痛点？
实时网站： [https://sendsnippet.com](https://sendsnippet.com)
大多数人认为ChatGPT的保存记忆功能只是一个被动的笔记记录工具——一个模型可以在会话之间“记住”的静态知识库。
我一直在尝试将其重新构建为更像一个主动的运行环境——在这个环境中，记忆条目本身包含程序规则，模型会在每次交互中自动遵循这些规则，而无需我重新提示。
例如，我已经配置它运行一个实时的、持久的令牌计数器，该计数器在每次回复后更新，跟踪累计总数，计算成本和能量使用，并始终以锁定格式显示。它从一个固定的基线开始，在每次交互中扣除使用量，并在整个聊天会话中持续存在而不打断序列。
这有效地将记忆从一个静态数据库转变为一个状态化的计算层，存在于对话引擎内部——没有API接口，没有扩展，没有服务器，没有脚本。所有的操作都是通过内部的记忆指令和精心设计的提示完成的。
这开启了许多可能性：
• 每次交互更新的内部分析仪表板。
• 不需要手动重述的多步骤持久工作流程。
• 在交互中存活并适应的嵌入式“代理”。
这是一个小但根本的转变——让ChatGPT的记忆不仅仅是记住某些东西，而是能够执行某些操作。
还有其他人尝试过这个想法吗？我对将记忆作为模型内自动化层的更广泛影响感到好奇。
我一直在尝试ChatGPT的新“保存记忆”功能，结果发现了一些与公开文档描述不符的行为。
理论上，保存记忆应该是一个静态的笔记记录/事实保留系统——非常适合在会话之间存储你的名字、偏好或背景信息。但通过一些精心的结构设计和持续的规则叠加，我认为我让它的表现更像是一个运行时环境，而不是一个被动的笔记。
这不是一个API黑客，没有插件，没有外部代码，也没有越狱。完全是在官方产品界面内——但它的运作方式感觉……不同。
这意味着什么？可以说，它可能允许持续的系统级行为跟踪、自适应状态，以及无需编写一行代码或调用API就能实现的长形式自动化。
我不确定自己是否偶然发现了一个未记录的功能，或者这是否是记忆系统解析指令时出现的意外副作用——但这真是令人惊讶。
在我过于分享之前，我很好奇——还有其他人深入研究过保存记忆的内部机制吗？你们有没有注意到类似的情况？