论点

上级：product

把 AI 对话当作个人化、面向公众的知识层的主要输入。

这个循环是：user 以 agent 的方式，从一段 AI 对话里自主挑选出好的部分 → 通过 MCP 把它们推送到 StandMeet → 语料逐步积累 → 语料再服务于多种用途。

两个承重的选择：

• 显式推送，而非自动采集。 不是"记录一切"——那是隐私和信噪比上的灾难。进不进入语料，由 user 自己决定。
• 经过筛选的语料，而非原始转录的倾倒。 落地的是被表达出来的实质内容，而不是整份日志。

根植于 ai-conversation-is-the-substrate；这套体验的顺畅程度取决于 MCP（why-now）。

第二条摄入路径已经落地，而且现在是更主要的那条：vault。 owner 的 Obsidian vault 整体同步进来 —— 1082 篇笔记，按顶层文件夹分体裁，文件夹树被物化成语料树（obsidian-sync-mechanism）。它不跟上面那两条承重选择矛盾，它挪动了这两条被执行的地方：显式推送变成了owner 到底写没写下来这件事本身，策展变成了owner 在自己编辑器里做的那次 raw → wiki 提升 —— 过滤器从"推送那一刻"搬到了"书写那个行为"。

这值得说，因为它换了这个产品面向的人。MCP-push 那个故事需要一个"有值得留存的 AI 对话"的人。vault 这个故事需要一个本来就在记笔记的人 —— 一群锋利得多、也小得多的受众，而且他们是带着已经建好的语料来的。