大家好,我是“千千块”插件的开发者。
最近我一直在开发和完善这个插件,但在开发过程中,我产生了一个更大胆、也更接近 AI 技术前沿的设想,不确定是否符合大家的需求,所以想发个帖子来征求一下社区的意见。
我的设想:AI 作为“思源笔记操作员”
我现在考虑的是:我们是否应该彻底实现 AI 对思源笔记的全面控制?
这里的“控制”不是指简单的文本生成和插入,而是更深层次的自动化操作。
具体实现路径可能是这样的:
- 统一 API 和提示词(Prompt)规范:“千千块”插件将定义一套严格的 API 接口和提示词(Prompt)规则。
- AI 输出“特定格式”的指令:当我们向 AI (例如 GPT, Claude, Kimi 等) 提问时,会引导它们按照这套规范,输出特定格式的“指令文本”(比如一个 JSON 对象,或者某种自定义的标记语言)。
- JS 脚本实时解析和执行:插件的 JS 脚本会实时检测 AI 的输出。一旦识别到这种“指令文本”,脚本就会立即解析它。
- 自动化操作思源笔记:解析后,插件会自动执行相应的思源笔记操作。
举个例子:
你可能只需要输入(或说出):“帮我创建一个名为‘AI 发展史’的新文档,并将我最近三天所有提到‘GPT’和‘深度学习’的块,都链接到这个新文档下。”
AI 接收到这个指令后,它输出的可能不是一篇文档,而是一串类似这样的**“指令”**:
{
"action": "create_doc",
"title": "AI 发展史",
"then": {
"action": "find_blocks",
"keywords": ["GPT", "深度学习"],
"time_range": "last_3_days",
"then": {
"action": "link_to_doc",
"doc_title": "AI 发展史"
}
}
}
“千千块”插件检测到这段 JSON 后,就会自动帮你完成这一系列复杂的搜索、创建、链接操作。
这就是一种 Model Context Protocol (MCP)
我上面提到的这个设想,其实就是在思源笔记的场景下,实现一种“模型上下文协议”(Model Context Protocol,简称 MCP)。
这个概念的核心是:
我们不应该只把 AI 当成一个“聊天机器人”,而应该把它当成一个“操作员”或“Agent”。
为了做到这一点,我们必须和 AI 建立一套“协议”:
- 输入协议: 我们(通过插件)把思源笔记的“上下文”和“可用工具(API)”告诉 AI。
- 输出协议: AI 不再只是返回“自然语言聊天”,而是返回**“机器可执行的结构化指令”**(比如上面那个 JSON)。
我的设想,就是让“千千块”插件去定义并执行这套协议。
这能将 AI 的角色从“作家(Writer)”转变为“执行官(Operator)”。
讨论:大家需要这个功能吗?
这个设想如果实现了,可能会非常强大,能极大释放思源笔记的自动化潜力。
但反过来想,这也可能带来一些问题:
- 安全性问题: AI 是否会错误理解指令,导致误删或搞乱笔记结构?
- 稳定性问题: 这种深度控制是否会导致插件或思源笔记崩溃?
- 是否是伪需求: 大家真的需要这么复杂的自动化,还是更喜欢手动精确控制自己的笔记?
- 开发复杂度: 这个功能开发和维护成本会非常高。
所以,我想在这里听听大家的意见:
- 你觉得这个“MCP”方向有价值吗?
- 你是否希望 AI 能如此深度地控制你的笔记(从“聊天”变为“执行”)?
- 你最担心什么问题?(安全、隐私、稳定...)
- 如果这个功能真的实现了,你最希望 AI 能帮你自动操作哪些功能?
欢迎大家畅所欲言,你们的意见对“千千块”插件的下一步开发方向至关重要!感谢!
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