围绕注意力去设计

瓶颈已经转移

过去几年，大家关心的问题是“模型能不能做到”。所以我们写更好的提示词、搭更长的工作流、接更多的工具，因为模型是那个短板。

对大部分日常工作来说，这已经不成立了。一个好模型加一个很薄的 harness，就能查资料、写东西、改代码、盯价格、整理发票，而且比我读完它的过程还快。

于是瓶颈转移到了人身上。我还是只有一个脑子、一天的时间。Agent 每完成一件事，最后都需要我：做个选择、批准一下、说一句“发吧”，或者只是知道这件事已经完成了。这些决定，每一个都要用注意力来支付。

这就是整个产品背后的那一个想法。Hey Atu 主要不是一个写代码的工具，也不只是手机上的一个聊天 App。它想做的是：让你用更少的注意力，处理更多的工作和生活里的事。

注意力的四个层级

这套设计来自我自己十几年工作积累下来的习惯。我觉得它对学生也同样适用：只要你同时在处理很多条线，有的很急，大部分不急。

不是所有的事都需要你在同一时刻处理。有的事现在就需要你；有的事今天要处理，但不是这一分钟；有的事只要在它完成时看一眼；还有的事，只属于你有空思考的时候。

Hey Atu 有四个 tab，每个 tab 就是其中一个层级：

第一级Chats：此刻的注意力

沟通是第一级的需要。它是你和 Agent 一起思考的地方：你提问，它去做，你来决定，你来纠正。这是最贵的一种注意力，因为它是实时的。

所以 Chats 必须保持小。只有需要你现在回复的内容才属于这里，其它的都应该往下放一层。Agent 回来找你的时候，先给结论，再把选项放在旁边，这样你在手机上、在两件事的间隙里，一句话就能做决定。

第二级Todo：你和 Agent 共享的待办

这一块比较特别，也是我最喜欢的。

2025 年，Claude Code 让“Agent 自己的 ToDo”流行起来：Agent 先写计划，再一项项勾掉，在长任务里不跑偏。那套 ToDo 是为 Agent 设计的。到了 2026 年，模型变强了，它的作用越来越小，Claude Code 也在最新的模型上默认关掉了这些 ToDo 工具。模型已经足够强，自己就能把整个任务跟完。

但人的脑子仍然需要 ToDo。我们脑子里总有各种随机冒出来的想法、要跟进的事、“回头得查一下”的念头。每一个在被写下来之前，都占着一小块注意力。

我以前读过 David Allen 的《Getting Things Done》（GTD）。其中一条原则一直影响着我：把脑子里的事全部拿出来，放进一个看得见、信得过的地方。大脑是用来产生想法的，不是用来存放想法的。

2025 · Agent 的 ToDo

> Fix the wrong dates on the invoices

● Update Todos
  ⎿  ☒ Read the failing test
     ☒ Find where dates are parsed
     ☐ Use the customer’s time zone
     ☐ Run the tests again

Agent 为一个任务做计划、逐项勾掉。任务结束，清单也就结束了。

Hey Atu · 你的 ToDo

所以 Hey Atu 的 Todo 是一份你和 Agent 共同维护的清单：

• 同一份清单，同样的操作。你在手机上添加、移动、完成；Agent 通过命令行做同样的事。每一次改动都记录是谁做的，每一次都能撤销。
• 从聊天里来。在任何对话里说一句“周五提醒我跟进 Sam”，它就进了清单。一条待办也能直接打开一个对话，从你记下它的地方开始干活。
• 由 Agent 保持它是真的。我们正在做下一步：Atu 会读你已经结束的对话。做完的事放进 Done；停在半路、等你回复的对话，变成一条待办，只写一行：它需要你给什么。

结果是你不用再记着那些没收尾的事。看一份清单，就知道还剩什么。

第三级Updates：不打扰你的结果

Updates 很接近其它产品里的定时任务（Schedule）：“每天早上看一下这个价格”“构建跑完告诉我”“六点帮我总结一下收件箱”。你不在的时候，Agent 在干活。

关键在于结果怎么回到你这里。这些结果大多是日常的：一次监控没发现新东西，一次同步成功了，一份报告晚点再看。它们不值得占用一个对话，更不值得把你从正在做的事情里拉出来。

所以它们落在 Updates 里，是一个简单的信息流，你方便的时候再看。如果某个结果真的需要你决定，它就往上走一层：点一下就能开始一个对话，或者变成一条待办。提醒的门槛也由你来定，比如“降到 1300 以下再告诉我”。

第四级Wiki：把知识变成记忆宫殿

最后一级是知识。它最不急，但长远来看，也许最重要。

我们一直在学习：从文章、从书，也越来越多地从和 Agent 的对话里。对话里一个好的回答就是真正的知识。可是对话一往下滚，知识也跟着不见了。

知识只有在你回过头去复习的时候，才真正变成你的。背过单词的人都知道遗忘曲线：复习过的才记得住，而且每次间隔可以拉长一点；不复习，几天之内大部分就忘了。

Wiki 的设计参考了 Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 理念：让 Agent 维护一组纯 Markdown 页面，知识一点点积累起来，而不是每次提问都重新去找。在 Hey Atu 里它是这样工作的：

• 你只负责添加。对话、链接、文件、笔记、Mac 上的文件夹，都可以。你不用整理，也不用打标签。
• Atu 来写页面。每个页面是一个长期的主题，之后的新来源会不断补充进去，页面之间互相链接。
• 在你睡觉的时候生长。每天夜里，Atu 把当天的新知识补进去；每周再整理一次结构：合并、拆分、补链接。
• 把内容带回你面前。Wiki 会告诉你昨晚和这周新增了什么，让你经常复习一点，而不是从来不复习。

# 日本旅行

## 概览
四月去两周。先京都，再大阪。

## 我的看法
“少去几个城市，每个地方多待几天。”

相关：[[四月的京都]] · [[要不要买 JR Pass]]

AGENTS.md
- 一个页面是一个长期的主题。
- “我的看法”只保留我自己的原话。

我把它看作一座记忆宫殿（memory palace）。标签是书，分组是章节，页面是正文。你的知识有了一个可以走进去的形状，你能看到自己知道什么，也能再找到它。而且这一切都是你自己电脑上的普通文件。

Wiki 从不要求你做决定，也没有“必须读”的压力。它只是在你有空的时候等着你。

内容在层级之间流动

四个层级不是四个孤岛。内容会流动，而且 Agent 可以替你去移动它：

每做一个新功能，我都会用一个问题检验它：当模型强两倍的时候，它还有用吗？很多精巧的 Agent 工作流过不了这一关，因为下一代模型会让它们变得多余。而节省人的注意力能过这一关。Agent 越强，完成的工作越多，这些工作怎么回到你面前就越重要。

这就是 Hey Atu 要做的事。