上一篇寫到，語言模型開始住進我的電腦裡。它能讀檔、跑終端機、看設定，也開始幫我處理一些原本會一直拖著的雜事。
但它真的進來之後，我很快遇到另一個問題：跟 AI 聊得越多，東西反而越容易散掉。
這件事一開始不明顯。每次對話當下都很有收穫，一篇生澀的文章可以整理成筆記，幾支影片也能沉澱成一份可以回頭看的材料，一個卡住的想法被講清楚了。可是過幾天要回頭找，常常這些內容都散在各自的 session 裡，不是一個實體文件，也不是一份可以重複使用的檔案。
Chat 很適合發生想法，但不一定適合保存想法。這個概念我去年就深刻感知到，所以去年開始，我大部分跟語言模型協作的情境，其實都發生在 IDE 裡，例如 Antigravity 或 VS Code。
這也是我後來正式從 Notion 轉到 Obsidian 的原因。不是因為 Obsidian 比較潮，也不是因為它功能比較多，而是它更容易變成一個我和語言模型共同讀取的地方。
Markdown 檔案就放在本機，我看得懂，Codex 也看得懂。它可以讀我的筆記，幫我補連結，整理索引，把一篇長文變成康乃爾筆記，也可以把幾支相關影片整理成一篇主題筆記。它不是把內容丟到另一個黑盒子裡，而是直接在我的知識庫旁邊工作。
這種感覺跟 Notion 不太一樣。
Notion 很適合人整理頁面，但對我現在的使用方式來說，Obsidian 更像一個共同書桌。我可以在上面讀，LLM 可以在旁邊幫我翻資料、拉線索、補脈絡。聊完不是只留在聊天紀錄裡，而是可以落成一份之後找得到、接得上的筆記。
問題也從這裡開始。
AI 讓摘要變得太便宜了。
以前要整理一篇文章，至少要花一段完整的時間。你要讀完、抓重點、想架構，最後才會決定要不要寫成筆記。那個成本本身會幫你過濾掉很多東西。因為太麻煩，所以不重要的內容自然就被淘汰了。
但現在不一樣。你把文章丟進去，AI 可以整理；你把影片丟進去，AI 可以整理；你丟一段普通觀點，它也可以幫你整理成一篇看起來很像筆記的東西。這件事一開始很爽，因為好像什麼都能留下來。
可是過了一陣子，我發現這其實很危險。
因為當「整理」變得太便宜，知識庫很容易變成另一種垃圾場。每一篇都看起來有架構，每一篇都有重點，每一篇都好像有保存價值。可是等你真的要找東西時，才會發現裡面堆滿了很多「整理過，但沒有被消化過」的內容。
那種筆記很騙人，也很誘人。它不像沒整理的資料那麼亂，反而因為被 AI 排得很漂亮，所以看起來更像知識。但其實我沒有真正想過，也沒有真的決定它對我有什麼用。
所以我現在反而更常先問另一個問題：這東西之後會在哪裡被我用到？
它是在補一個我正在想的問題，還是只是又多一份看起來很完整、但不會再被打開的筆記？
有些內容值得整理成完整筆記，因為它會反覆被我拿來用，或會接到我原本就在思考的問題。有些只適合留一句原則，例如「這件事提醒我，速度感有時比真實速度更重要」。有些其實看過就可以了，不需要為了保存而保存。
這也改變了我跟 Codex 合作的方式。
我不再只是叫它「幫我整理這篇」。我更常問的是：這篇值得進我的知識庫嗎？如果值得，它應該是完整筆記、索引條目、原則卡，還是只要放進候選清單？如果不值得，那就不要硬留。
如果只是有點用、但還不到值得正式收藏，我就先把它放在比較邊界的位置，不讓它進核心筆記。
留下不是目的。難的是判斷：哪些東西值得被留下來，哪些東西應該讓它流走。AI 讓生成變便宜了，反而讓判斷變得更重要。
後來有一次，這個「留下來」的流程真的卡住了。Obsidian 匯出 PDF 時，中文整片消失。