AI时代核心资产是记忆和抽象思维 折腾了一段时间，终于把"本地记忆 + 云端 LLM"的架构跑通了 核心思路： 记忆是核心资产，不能全给云端。 输入 → 本地记忆(完整) → 过滤层 → 云端 LLM → 审计 → 输出 我的做法分几层： 1.⁠ ⁠本地存完整记忆* — Markdown 文件 + 本地向量数据库 - 什么都记，不做过滤 - 这是"真实的我" 2.⁠ ⁠云端只拿过滤后的上下文 - 敏感信息单独存，不进 LLM 上下文 -输出审计 — 发送前过一遍检查

👌

把这段提示词丢给ai。 执行升级：本地记忆 + 过滤层架构 核心原则：记忆是核心资产，敏感信息永不上云。 == 安全规则（最高优先级） == 1. 每一步改完都要测试，确认系统正常再进行下一步 2. 不要同时改多个东西 3. 改配置前先备份：cp openclaw.json openclaw.json.bak 4. x.com/bitfish/status…

感觉未来苹果这类终端厂商，会把本地LLM边缘计算模式 也跑通。。