很多 AI 助手也有记忆，但记住的多是你说过的几句话。积微攒下的是你读过的资料、记过的笔记、做过的决定，并且在下一件事里用上它们，每一句都找得到出处。
用出来的成果，又回到你的知识库
| 常见的 AI 聊天助手 | 积微 | |
|---|---|---|
| 记得你什么 | 你说过的一些偏好和背景 | 你读过的资料、记过的笔记、做过的决定，全都在知识库里 |
| 问你自己的资料 | 要手动上传文件，资料一多就难管理 | 自动在你全部的积累里找，出处精确到哪一段 |
| 用完留下什么 | 聊天记录 | 笔记、复习卡片、决定记录，下次接着用 |
| 帮你记住 | 不会提醒你复习 | 按记忆规律，在快忘的时候提醒你 |
| 改你的东西 | 碰不到你电脑上的资料 | 每一处改动都先列出来，你点头才写入 |
| 数据存在哪 | 服务商的服务器 | 你自己的电脑，没有积微账号，也没有积微服务器 |
| 用哪个模型 | 一般只能用自家的 | DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱等任选，也能用本机模型 |
每一步都会留下点东西，下一步正好用得上。下面的画面都是积微的真实界面。
网页上的一段话、突然想到的点子、一条待办，小林都随手丢进收件箱。积微每天帮他整理，归到对应的笔记里。
留下四条待整理的素材，等着下一步细读
左边是教材原文，右边是他的笔记。这篇笔记会自动关联到这份资料，以后点出处就能跳回原文。
留下一篇和教材关联好的笔记
康奈尔笔记法：左边写问题，右边写要点，下面一句话总结。左边的每个问题，都会自动变成一张复习卡片。
留下三张复习卡片
积微按记忆规律，算好每张卡片该在哪天复习。小林每天打开，就知道今天要复习哪几张。
留下每个知识点掌握到了什么程度
小林问：“关键路径上的活动延误一天，会怎样？”积微从他的笔记和教材里找出答案，每句话后面都标着出处。遇到要不要换工作这样的大决定，参谋会先翻他的笔记找依据，再帮他把选项想周全。
留下一份决定记录，到期提醒他回头看
这些成果又回到知识库，下一次，积微更懂他
新的笔记、卡片和决定记录，都会成为下一次回答和建议的依据。你攒下的东西再多，找不出来也没用。积微的检索系统，负责在合适的时候把对的那一段找出来。
知识库和检索是地基，下面这四个系统长在它上面：一个让它记住你，一个让它会做事，一个让它能扩展，一个让它能和别的软件、别的 AI 连在一起。
慢慢记住你的目标、习惯、常用术语和薄弱点。每次对话之后自己整理，长期不用的会慢慢淡出。
记住了什么你都看得到，可以修改、删除；涉及隐私的内容，要你确认才会记。
出题、讲解、整理会议，每件事都有一套做法写成技能。采用开放的 Agent Skills 标准，可以导入别人写好的技能，也能自己改。
它会从你的拒绝和修改里，学到你喜欢的做法，越用越顺手。
中学生、考研、教师、产品经理……装一个角色包，就有对应的技能、模板和分析框架。和 Claude Code 的插件格式兼容，任何 GitHub 仓库都能当插件市场。
插件只提供说明和配置，积微不会运行插件里的脚本。
一个方向，积微可以接入其他软件的工具；另一个方向，Claude、Cursor 这些 AI 也能来查你的知识库。用的都是 MCP 这个通用接口。
你不用在积微和别的 AI 之间二选一。每个应用单独授权，只读、可添加还是可提议修改，由你决定。
积微