个人代理工作流演进日志

记录你每年在 AI 工作流上的探索，并对比哪些技巧已被模型默认吃掉

痛点

AI 使用者的技术栈变化极快：前年收集提示词，去年搭 Agent 工作流，今年学 MCP 和 Skills，但为使用 AI 而积累的经验很快被模型默认能力取代，个人很难看清自己哪些投入还有长期价值。

方案

一个本地优先的工具，让用户按季度记录自己在用哪些 AI 工具、技巧和流程，自动生成个人「AI 技能时间线」，并对照模型更新日志提醒哪些经验已被原生能力覆盖、哪些仍值得保留。

用户

深度 AI 用户、独立开发者、技术团队里的 AI 布道者、喜欢折腾工作流的效率爱好者

MVP

本地录入工具/技巧/工作流并打时间戳；自动生成时间线视图；简单标记「已过时/仍有效/待观察」；导出为 Markdown 或分享卡片

变现

免费本地版 + 付费云同步和团队版（用于团队 AI 能力盘点），约 $5/月

为何现在

AI 能力迭代速度让个人技术投资快速折旧，很多人开始焦虑「学不过来了」，一个轻量工具能帮他们看清投入产出，且完全不依赖大模型调用