SHIRO & Co. 發表本地知識庫「Thought Cache」，在生成式 AI 時代保存遺忘前的思考片段

## SHIRO & Co. 發表本地知識庫「Thought Cache」，在生成式 AI 時代保存「遺忘前的思考」

SHIRO & Co. 發表了「Thought Cache」，這是一個本地知識庫，旨在積累個人思考、觀察、對話、照片、聲音、直覺等片段，並將其連接到未來的編輯、出版和民俗學項目中。Thought Cache 並非一個成型的產品，而是目前在本地環境運作中的實驗性嘗試。

Thought Cache 是一個實驗性的知識基礎，用於保存、發酵和重新編輯日常生活中產生的未整理思考，以及尚未命名的問題，而不是將它們立即轉換為最終成品。

雖然生成式 AI 使得文本、圖像、音頻和視頻的生成變得容易，但人類在日常生活中捕捉到的細膩思考——例如那些我們注意到的、感受到的，以及差點遺忘的事物——正迅速在社群媒體、聊天軟體、雲端服務和時間軸中流失。

Thought Cache 是一個以本地電腦為起點，保存這些「遺忘前的思考」的基礎，並將其連接到未來的寫作、出版、歸檔和民俗學觀察中。

### 什麼是 Thought Cache？

Thought Cache 是一個用於保存、培育、連接和重新編輯個人思考片段的本地知識庫。

與旨在立即整理、摘要和輸出資訊的常見筆記應用程式或生成式 AI 工具不同，Thought Cache 重視保存那些尚未定義意義的片段。

Thought Cache 中的思考並非完成的句子。它們是探索的種子、未解決的直覺，以及具有未來與其他片段結合潛力的小記錄。

日常觀察、對話留下的詞句、照片或聲音引發的直覺、書籍或音樂產生的片段、與生成式 AI 對話留下的問題。這些素材被積累為「種子」（Seeds），必要時分組為「苗床」（Beds），並將其關係可視化為「星系」（Galaxy）。

### 背景：為什麼在生成式 AI 時代需要「保存思考」？

隨著生成式 AI 的普及，每個人都能在短時間內生成文本和圖像。然而，生成的內容越多，其背後人類微細的思考、直覺、遲疑和觀察就越難被看見。

人類不僅僅是用完整的句子來思考。

無法言喻的感覺。不經意注意到的風景。對話中留下的一句話。聽音樂時回憶起的時刻。街上看到的招牌或照片中的留白。尚未有結論的問題。

這些片段在當下價值不明。然而，當過了一段時間回頭看時，它們可能成為文章、企劃、研究，甚至是未來的民俗資料。

Thought Cache 是一種在這些「尚未成為意義的事物」消失前保存它們的機制。

### Thought Cache 的主要功能

1. 種子（Seed）：保存思考片段

在 Thought Cache 中，日常片段被保存為「種子」（Seed）。

種子不需要是完成的句子。短句、問題、直覺、對話片段，或對照片和聲音的備註皆可。保存後的種子會隨時間被回顧、與其他種子結合，並根據需要發展為文章或企劃的初稿。

這個過程與其說是高效的任務管理，不如說是為了讓思考發酵的花園。

2. 苗床（Beds）：將相關思考束起

Thought Cache 具有「苗床」（Beds）功能，用於束起相關的種子。

苗床不僅僅是資料夾。它們是思考的苗圃，用於長時間培育聚集在特定主題或問題周圍的種子。

例如，在「語言相對論」（Linguistic Relativity）或「寫作認識論」（Epistemology of Writing）等苗床中，多個種子聚集在一個問題周圍，形成了思考的脈絡。

3. 正題 / 反題（Thesis / Anti-thesis）：不簡化問題，保留對立

在 Thought Cache 中，每個苗床都引入了「正題 / 反題」（Thesis / Anti-thesis）結構，這是一種不簡化問題並保留對立的機制。