最近我统计了一个数据:我在各个AI平台上累计对话超过数千小时,产生了超过上千万字的高质量内容。这些内容包括我的技术见解、学习心得、人生感悟、创意灵感...
但这些构成"数字化的我"的珍贵数据,却零零散散地放在各个平台里,成了一个个数据孤岛。
更可怕的是,即使是同一个AI,新开一个对话窗口,之前的一切就都消失了。我们在不断地向AI重复介绍自己,却永远无法让它真正认识我们。
就像把钱分别存在了不同的银行,却没有一个统一的账户来管理。
2018年,我在写《AI改变设计》时就意识到了这个问题。人工智能与设计(2)-面向用户的人工智能系统底层设计
那时候我提出:"若要使人工智能得到更快发展,需要分析和了解更多完整数据。" 我设想每个人都应该有一个数据仓库,它能存储和整理不同应用厂商的数据,而人工智能可以利用数据进行自我优化和分析出该名用户的特征。
我当时写道:
例如我们手机里的淘宝和京东,用户使用它们时的动机和场景不一样,所以它们所得的用户画像仅是该名用户的一部分,不能完全代表该名用户。如果淘宝和京东将各自的数据保存到个人数据仓库,人工智能将数据整理完后为淘宝和京东输出已授权的完整用户画像,那么淘宝和京东可以为该名用户提供更多的个性化服务,创造更多收益。
6年后的今天,AI的能力已经远超当年的想象,但数据孤岛的问题却变得更加严重。
每个AI平台都在努力了解你,但它们看到的都只是碎片。更讽刺的是,互联网的初衷本是去中心化——Tim Berners-Lee(万维网发明者)曾说:"将网络设计成去中心化的,每个人都可以参与进来,拥有自己的域名和网络服务器。"
现在,是时候把这个7年前的设想变成现实了。
UserBank = Unified Smart Experience Records Bank(统一智能体验记录银行)

为什么叫"银行"?因为我想提供的不仅仅是一个存储工具,而是一个像银行一样安全、可信、标准化的"数据保险箱"。你的数据不应该是"寄存"在各个平台,而应该存在你自己的银行里。
实现这个愿景的关键技术是MCP(Model Context Protocol)。你可以把MCP想象成AI数据领域的USB接口——就像USB让各种设备都能连接到电脑一样,MCP让各种AI都能安全、标准化地访问你的数据。
有了MCP,不同平台之间的数据壁垒就被打破了。数据实时同步,体验自然就更连贯了。
在UserBank中我选择了9种数据类型,它们分别是:
1. 👤 个人资料(Persona)- 自我认知的锚点
2. 🧠 记忆(Memory)- 经验塑造的认知基础
3. 💭 观点(Viewpoint)- 价值体系的外显
4. 💡 洞察(Insight)- 认知突破的结晶
5. 🎯 目标(Goal)- 动机系统的映射
6. ❤️ 偏好(Preference)- 行为模式的编码
7. 🛠️ 方法论(Methodology)- 思维模式的沉淀
8. 🔍 关注(Focus)- 注意力的分配图谱
9. 🔮 预测(Prediction)- 认知模型的验证循环
这9种数据类型,共同构成了一个完整的"认知数字孪生"。它不是简单的信息堆砌,而是对人类认知架构的数字化映射。
很多人问我,UserBank和Notion、Obsidian这些工具有什么区别?
根本区别在于:知识管理工具是为人类阅读设计的,UserBank是为AI理解设计的。
维度 | 传统知识管理 | UserBank |
|---|---|---|
设计目标 | 人类组织和查阅 | AI理解和应用 |
数据结构 | 文档、笔记、标签 | 认知模型的9个维度 |
使用方式 | 人主动查询 | AI主动理解 |
价值体现 | 知识的存储 | 智慧的激活 |
连接方式 | 人工建立链接 | MCP协议自动连接 |
隐私控制 | 全有或全无 | 细粒度的权限控制 |
举个例子:
这是UserBank最迷人的地方——数据的复利效应。
第一个月:AI开始认识你
第六个月:AI开始理解你
第一年:AI成为你的认知延伸
更重要的是跨AI协作:
早上:Claude帮你做深度研究 ↓研究结果自动保存到UserBank 中午:ChatGPT基于上午的研究写报告 ↓报告要点更新到UserBank 晚上:Cursor基于全天的工作写代码 ↓代码经验沉淀到UserBank 每个AI都在前一个的基础上工作,而不是从零开始 让我用一个每个人都会遇到的场景来说明:
昨天,你在ChatGPT里花了2小时讨论新项目的架构。今天,你想在Claude里继续深入一些技术细节。
没有UserBank的世界:
你:"Claude,我想继续讨论昨天的项目架构..." Claude:"什么项目?能详细介绍一下背景吗?" 你:(深吸一口气,开始重复昨天说过的所有内容...) 有了UserBank的世界:
你:"继续昨天的架构讨论,我想深入聊聊微服务拆分" Claude:[通过MCP读取你的记忆]"我看到你昨天确定了用Event-Driven架构, 现在我们来讨论如何基于业务边界进行服务拆分..." 看到区别了吗?你不用再费劲把昨天的背景重复一遍。AI已经知道你们聊到哪了,可以直接接上话。
UserBank Desktop基于Tauri 2.0构建
UserBank Core使用Python开发
我特意设计了极简的隐私控制:
只有两个级别:公开(public)/ 私有(private)
为什么这么简单?因为:
更重要的是本地存储:
这意味着:即使UserBank项目消失了,你的数据依然完全属于你。
UserBank Desktop是一个即下即用的桌面应用:
整个过程不超过5分钟。
这是一个让我激动又谨慎的问题。
激动的是无限可能:
谨慎的是潜在风险:
这就是为什么UserBank必须开源、必须本地存储、必须用户完全控制。因为只有这样,我们才能在享受AI带来的革命性体验的同时,保护好自己最宝贵的资产——我们的认知和智慧。


我创建UserBank,是因为我相信:
在AI时代,你的认知数据是你最宝贵的资产。
它不应该被锁在任何平台里,不应该被任何公司控制。它应该像你的思想一样自由,像你的记忆一样私密,像你的智慧一样能够传承。
我选择开源,不仅是为了透明和信任,更是因为:
开源也意味着,即使有一天我不在了,UserBank依然属于所有人。
UserBank不应该只是一个工具,它应该成为一个协议,一个标准。
就像HTTP定义了网页的传输,SMTP定义了邮件的发送,我希望UserBank能定义AI时代个人数据的存储和访问标准。
如果你是开发者:
如果你是产品设计师:
如果你是AI应用开发者:
如果你是普通用户:
⭐ Star我们的项目:每一个Star都是对这个理念的支持
🚀 立即使用:下载UserBank,开始构建你的认知数字孪生
💡 贡献代码:Fork项目,提交PR,每一行代码都在改变未来
📢 传播理念:写文章、录视频、做分享,让更多人知道数据主权的重要性
"让AI真正理解你,从拥有你自己的数据开始。"
这是UserBank的使命,也是我们共同的未来。
6年前,我在《AI改变设计》中写道:"数据仓库需要定制更多的隐私规则防止用户数据泄露,以及定制开放协议实现多元创新,避免被巨头垄断。"
今天,UserBank就是这个答案。但它不应该只是我的答案,它应该是我们所有人的答案。
未来的AI不应该是巨头的AI,而应该是每个人的AI。未来的数据不应该是平台的资产,而应该是个人的财富。
这需要我们每个人的努力。无论你是谁,无论你会什么,你都可以为这个愿景贡献力量。
让我们一起,重新定义AI时代的游戏规则。
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UserBank正在快速成长,每一天都有新的进展。关注我们的GitHub,加入我们的社区,成为这场革命的一部分。记住:在AI时代,掌控数据就是掌控未来。而这个未来,需要我们一起创造。