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目前的 Siri 其实非常适合 Apple 提醒事项（比想象的更好用）
很长时间，我觉得在 Siri 在没有接入真正的第三方强力 AI 之前，语音理解和操作的能力非常有限。而且我相信即使接入了 AI，如果没有彻底开放操作应用的权限，尤其是苹果自家那几个经典应用，AI 的作用也仅限于查询问答或改个图之类，没有什么实质性生产力。
跟 Google Assistant 比，Siri 似乎显得完全不在状态，还有种种玄学原因，我个人会常听到 Siri 说「抱歉，出了点问题」，因此前几年我使用 Siri 的兴趣不是很大。有时我上手新设备就直接禁用 Siri。
但是，有一点，我也是这两年才逐渐感受到，Siri 不是个聊天机器人，我觉得 Siri 在处理 Apple Reminders 时，非常智能。算得上专属「语音输入层」了。
以前我们一直寻找一个 记录「闪念」的工具，但实际上，在苹果生态里，Siri+Reminder 就是绝配了，几乎没有第三方工具可以打破，我也是这两年才意识到这点，而在近一年里，由于频繁使用而逐渐加深了这个印象。
在我这里，Apple Reminders 是「收件箱」。任务、想法、日程、乱七八糟的灵感先进去，之后再整理。开车、走路、外出活动 这类不方便直接打字的场景，Siri 反而很稳定。 个人经验，如果配上Apple Watch 更是锦上添花，抬起手腕，说话，就记录到 Reminder 了。
我撰写此文，并不是我突然心血来潮，一方面是长期使用有所积累，另一方面是最近看到了下面这篇文章，恰好提醒了我。
Siri + Apple Reminders (It Works Better Than You Think) https://medium.com/macoclock/siri-apple-reminders-productivity-fdebab2ca767
所以我结合自己的感受和上述文章所述（大量引用和翻译），整理了一些 Siri+Reminder 的经验分享给大家。
为什么 Siri 配合 Reminders 更好用
因为提醒事项是结构化的，而 Siri 只要把语音映射到结构字段就够了。
一个提醒事项（task）通常就这些字段：
- 动作（要做什么）
- 列表（放哪）
- 时间（可选）
- 地点（可选）
- 重复规则（可选）
这套结构「可预测」。Siri 对可预测输入的容错会高很多。所以，按 Siri 目前的能力，基本不要问 Siri 复杂问题，只给短指令即可。可以理解成：我在用语音「填表」。
我的 Reminders 基础结构
先说前提：要让 Siri 稳，列表结构需要干净。
常用的列表不用很多，但边界要清晰：
- Work
- Personal
- Groceries （这个列表 Apple Reminder 显然意识到了，经常会建议我添加）
- Ideas
- Inbox（纯收件箱，用于不想分类的时候）
列表名尽量短、好读、互不混淆。不要出现「工作」和「工作计划」这种自找麻烦的同义词对。
最常用的 5 种 Siri 指令
1）「任务 + 列表」：最快的捕捉方式
很多人会说：「嘿 Siri，把橄榄油加到我的购物清单里。」当然能用，但太长了。
我更常用这种句式：
- 「Groceries：橄榄油」
- 「Work：准备发票」
- 「Ideas：写一篇 语音输入的对比文章」
不需要加「添加到提醒事项」「加入列表」这些废话。列表结构越清晰，Siri 越不容易理解错。
关键点：把列表名当成标签说出来。
就是在告诉 Siri「放到哪个字段」。什么「Siri 填表专家」，不是浪得虚名的。
2）「任务 + 地点」：最被低估的提醒能力
位置提醒是 Apple 生态里那种典型的「明明很强，但没人用」的功能。我用它来卸载脑内记忆负担。
常见句式：
- 「当我到办公室时提醒我给 Jane 打电话」
- 「我到超市时提醒我买电池」
- 「到家提醒我准备明天的材料」
这类提醒的爽点在于：不用记得「稍后要做」，设备会到合适的地方时提醒。比定时更贴合现实。（Omnifocus 以及一些 同类App 内 所谓的「地理上下文」，苹果已经彻底学会了）
3）「相对时间」：比手动选日期快太多
我很少打开 Reminders 里那个日期选择器去滑来滑去，完全没必要。
我会直接说：
- 「30 天后提醒我审查财务」
- 「下周一上午 9 点提醒我看网站数据」
- 「两小时后提醒我把衣服从烘干机拿出来」
相对时间是 Siri 的舒适区。由于给的是明确的结构，Siri 就能把时间字段填好，又是填表，我个人觉得这个时间段填写 比很多第三方 App 强太多了，像我前次文章吐槽过的 Todoist Ramble， 那才真是一言难尽。
4）「重复规则」：用 Reminders 管小习惯
我不太爱装一堆 habit app，因为大多数最后都变成图标收藏。我更愿意把小日常放在 Reminders 里，让它做系统级提醒。
句式也很固定：
- 「每周一晚上 7 点提醒我倒垃圾」
- 「每月第一天提醒我回顾目标」
- 「每天早上 8 点提醒我补充维生素」
Reminders 原生支持重复逻辑，Siri 只是输入，不需要它做复杂的事情，Reminder会处理剩下的。
5）「提醒我这个」：上下文捕捉（我最爱）
这是我最常用也最省事的功能：如果在 Safari 看文章、在 Mail 看邮件、甚至在某些 app 里刷到一个东西，我会直接说：
- 「提醒我这个」（Remind me about this）
它会生成一个带链接的提醒事项，之后我点开提醒就能跳回原内容。出乎意料的好用，我猜很多人不知道这点。
这本质上是一个「稍后读 + 待办」的合体动作，而且不需要你手动复制链接、粘贴、再命名。系统级集成的好处就是这么朴实无华且有效。
Siri 不单是添加任务，也能用来查询
我偶尔也会用 Siri 做快速回顾，尤其在手忙脚乱的时候：
- 「显示我的提醒事项」
- 「我今天有哪些提醒」
- 「Work 列表有什么」
- 「本周有什么到期的提醒」（这句有时会因语言环境表现不一）
依然是同一个原则：短、结构化。
结论
如果你期待 Siri 变成聊天的 AI 助手，那失望几乎是必然的。AI聊天的话，我个人用的 豆包 倒是不错，我强烈建议豆包和 Siri 合体。Siri 确实不擅长长对话，也经常在追问里翻车。
但，如果你把 Siri 当成 Apple Reminders 的「快速输入层」，它反而是一个很可靠的生产力组件：短指令进系统，结构化字段由系统处理，提醒触发交给时间和地点。
最后，搭配 Apple Watch， 双击手指（设定到启动 Siri），抬起来说话，「提醒我……」，这一套流程是非常好用的随时记录方式，我个人强烈推荐。
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Obsidian CLI：命令行工具如何改变笔记管理
终于，Obsidian 推出了官方 CLI（Command Line Interface，命令行接口）。
Obsidian 将变成可脚本化、可自动化、可集成的终端工具。CLI 随 Obsidian 1.12（Desktop，Early Access）上线。
但先别急着去下载，这个 CLI 目前仍是 Early Access 功能，需要版本 Obsidian 1.12+。而 1.12 现在还是早期版本，并且需要 Catalyst 资格（也就是要付费获得「内测用户」资格）。同时官方也提前打了预防针：命令和语法在后续版本中可能会变化。
但不管如何，Obsidian 走出了那一步，把自己更彻底地融入「工具链」的一环中。这也符合 Obsidian 一直以来的哲学：做开放生态的生意，不做封闭的大而全系统。
Obsidian CLI 是什么？
对于不熟悉 CLI 概念的小伙伴来说，很多人从第一次使用软件或 App 开始接触的就是图形界面，我们称之为 GUI。更早一些，图形界面还不发达，终端曾经是主流，那类界面通常被称为 TUI（终端界面）。命令行接口就是典型的「TUI 时代」产物，通过命令与软件交互。除了人工操作外，它也非常适合脚本运行。
直到今天，Linux 用户和一些运维场景仍然大量使用 TUI，很多应用程序也通过 CLI 进行交互。
在 API（应用程序接口）盛行的今天，CLI 其实也可以被理解为一种 API，一种更古老的 API。我以前喜欢把它称为「字符界面」的命令组合。
Obsidian CLI 大概长这个样子（下图），这是官方示例。通过命令可以创建、查询我们的笔记。
详细的命令规则说明，请看官方文档：
Obsidian CLI 为什么会出现？
时至今日，CLI 这种古老概念为什么会被套在一个新兴的笔记工具上？我觉得这和 AI 的强势崛起有关。
有一个大胆的预言：未来相当数量的软件不再主要直接为人类服务，而是为 AI 提供服务。对 AI 来说，GUI 那种花哨的图形界面反而可能是生产力倒退，它更需要简单、干净的命令来调用和操作软件。前段时间大热的 MCP 就是此类接口协议，而 CLI 也是一种更传统、也更容易被人机双方接受的实现方式。
这并不意味着图形界面不再重要，只是说 CLI 会为 AI 或自动化程序打开大门，而这些都是通向生产力的必经路径。一条笔记只是自己手写出来欣赏，和用 AI 批量生成报告、批量分析，是截然不同的事情。这是小作坊单件生产和工厂规模化生产的区别。CLI 就是那条自动化流水线的基座。
对于一般用户，CLI 能带来什么好处？
我相信这是大家特别关心的问题。下面是一些可能的场景，但我觉得肯定是我想象力有限。再过几年回头看，可能会出现更突破的应用场景，显得我现在的描述反而保守了。
未来更合理的收集流程
- 我们在任何地方输入一句话（系统搜索栏、手机快捷指令，甚至语音）
- AI 将信息自动追加到 Obsidian 的某个「Inbox」笔记
- 顺手按我们自定的规则打上时间、来源、标签
- 晚点我们再进 Obsidian 里处理
未来会议记录
- 日历会议开始前，AI 自动在 Obsidian 新建会议笔记（按照预设模板，包含参会人、议程、链接等）
- 会议记录可以语音输入，或者与第三方会议工具集成
- 会议结束后，自动把笔记移动到对应项目文件夹，并生成一条回顾任务
- 如果你在会议里记了待办，自动汇总到任务列表
- 如果里面触发了一些预设标签，则执行相应动作，比如启动聊天机器人去指派任务
未来的整理流程
- 把一堆零散笔记丢进 Inbox
- 每晚系统自动跑一次：统计今天新增了哪些 tags、哪些 properties、哪些未分类文件
- 生成一份「待整理清单」写进 Daily Note 或周报笔记
- 周末只要照着清单处理即可
最后：会不会走向 headless Obsidian？
目前，官方的 Obsidian 还不是一个无头（headless）工具。所谓「无头」，就是没有用户界面，一切都是为程序接口服务的。很多后台服务程序，比如收发邮件、网页服务，都是「无头」的。它们不需要和人直接打交道（虽然有日志）。
有喜欢折腾的小伙伴的确手工自制了一个 「准无头Obsidian」（其实是让 Obsidian 以为自己有头），但主要是在服务器端用于同步，具体可参考下文：
https://rolle.design/setting-up-a-headless-obsidian-instance-for-syncing
现在，随着 CLI 出现，更简单的 headless Obsidian 已经呼之欲出。 像上文费劲同步什么的，现在就是 CLI 下的 一个命令而已，别折腾了。
我们也许早晚会发现，AI 一旦能真正发挥威力，很多交互界面都会被取代。或者换句话说，任何人如果想要自己定制的界面，AI 都能按需生成；那么，折腾插件、界面美化主题的价值可能也会减小。到那个时候，Obsidian 以及任何其它笔记工具，可能就只剩下 CLI、Skills、MCP 这类核心接口了。
当然，短期内这个变化应该还不会那么激进。但「无头化」，或者说软件不再主要与人打交道，这个方向值得我们注意。我隐约觉得：对消费级用户来说，AI 交互（复合语音输入、定制 GUI）可能真的会逐步淘汰传统 GUI（软件预设的按钮、图标、列表视图），就像 GUI 当年淘汰终端命令行一样。
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我用了一个月 的 Todoist Ramble 功能，最后却回到了滴答清单
写在前面
滴答清单一直是我的常备工具，Todoist 则是我以前很爱用的一款 Todo 工具。我对两者都非常了解。
最近，Todoist 上线了一个新功能，名为 Ramble，引起了我的兴趣。
简单来说，Ramble 是一个「语音输入任务」功能。它不只是把语音转成文字，而是号称能把我们的碎碎念直接拆成多个结构化任务。我承认，我看到宣传时被勾起了兴趣，因为我一直在追求更低的任务「捕捉摩擦」，就像我上次提到的 Typeless 输入时一样。
在 Ramble 之前，其实已经有一些工具号称可以通过 AI 把一段口语描述整理成任务。但恕我直言，我用下来这些都不行。原因很简单：语音转任务这种功能，必须依附在一个成熟的 Todo 工具之上，它应该是「底座能力上的加成」，而不是一个全新的独立 App。
一个新 App 号称能把语音备忘变成任务，多半只是玩具。因为 Todo 工具里一堆基础能力它都没有积累，等于凭空造楼台。同理，类似单薄的 AI 玩具还有很多，比如语音转流程图、AI 转设计图，甚至 AI 编程、AI 写作。没有基础能力支撑，上来就以 AI 为噱头，号称什么都能做，那就活该只能停留在玩具程度。我觉得这才是 Vibe Coding 里「Vibe」真正暗示的含义。
所以我当初看好 Todoist Ramble，正是因为 Todoist 本来就是优秀的 Todo 工具，基础够扎实。
但在我实际使用 Todoist Ramble 一个月后（全功能会员，不是免费试用版），我的观点发生了一些变化，在这里分享给大家。
初步认识 Todoist Ramble
我对语音输入，尤其是「任务安排」这个场景，一直很矛盾。
键盘输入更精准，也更能跟上思考节奏。但现实生活里，任务最常出现的时候，偏偏是最不方便打字的时候：在路上、会议间隙、电话之后……除非一天都坐在办公桌前，否则很大概率任务年头出现时，手上没有键盘，甚至手机输入也不方便。
因此「闪念」类应用有市场是挺有基础的，但闪念类 App 又很难组织成任务，往往只是隔离的备忘录或清单。
我理想中的语音 Todo 体验是这样的：
- 我说一段话，不需要停顿组织
- 它自动拆成多条任务
- 日期、时间、项目、优先级能顺手识别
- 我说完就走，之后再回 Inbox 整理，甚至不用整理了
Ramble 的定位刚好在这点上：把语音当作成熟任务管理工具的「任务入口」。
初次使用时，如果运气够好（注意这个限定），App 恰好命中所说的内容，真的会觉得它像魔法一样。它不像传统语音输入那么简单：Ramble 会识别出多条任务，也能停下来等我确认，甚至让我用语音修改之前的任务，像在和人交谈一样。
我就是这样「上钩」的。
实际使用体验
Ramble 和很多 AI 功能一样，是有额度的，而且要会员才能用。所以我买了一个月会员。要知道 Todoist 的会员并不便宜，而且除了 Ramble，其他增值功能我兴趣都不大（什么更复杂的筛选器、更多背景、协同任务等）。
这一个月下来，我直接说结论：挺沮丧的。
我没有要黑 Todoist 的意思，Todoist 在我心里一直是优秀工具的代表，但 Ramble 这个功能目前还不行。
最大问题是语音识别。我强烈怀疑他们用的 AI 模型是不是某种廉价小模型，识别成功完全拼运气。有时能非常准确理解意图，有时就要反复修改，而且还得用语音继续修改。
我也看到网上有人说是环境噪音导致识别错误。但 Ramble 这种「闪念记录」场景，环境噪音的处理本来就应该是默认考虑进去的因素。
另一个问题是对网络依赖非常敏感。网络稍有延迟或连通性问题，语音识别就会直接失效。我遇到过在信号不好的地方，越着急越没法用语音输入，这就很傻了。
多条任务的自动整理也是一把「双刃剑」。当它一把梭哈命中用户意图时，Todoist 可以很连贯地一次性输入多条任务。但一旦中间有识别错误，修改就会异常困难。
它确实支持语音智能识别并修改个别任务，但这时又被语音识别准确性限制住了。更麻烦的是，稍微复杂一点的时间节点任务，它表现出来的「智商」很有问题。
举个实际例子：我说「下周日 5 点开始某个任务」，它理解成「明天下午 5 点」。我说不是明天，是下周日。App 把日期改成下周日，但同时把「下午 5 点」给去掉了。我只能再重复一遍：下周日的下午 5 点。
这种感觉倒真像和人交流，只不过是和一个不太上心的实习生交流。以前某段时间（现在好像改了），我在某巴克点「大杯冰拿铁」，服务员会先问：要中杯还是大杯，再问要冷的还是热的……等等，那么我说「大杯冰拿铁」这句话服务员觉得是什么意思？Ramble 就是这种体验。
所以到了这一步，取消订阅已经难免。
可以考虑的替代品
回头看，可能还是我对 Ramble 的期待太高了。
实际上，不需要那么复杂，也不一定要用昂贵的付费功能。现有工具里，已经有不少能实现语音意图识别，并转成任务管理。
比如 iPhone 的 Siri 就很好。它直接连通「提醒事项」这款内置应用，当我们说「帮我提醒 + 时间 + 任务」时，它会把任务安排进提醒事项里，通常很准确，出错很少。我一直说 Siri 不行，但提醒这件事，Siri 做得很好。
再比如，我爱用的滴答清单（下图），长按添加任务的加号可以语音输入（有些小伙伴可能并不知道）。如果我们描述时间和任务足够准确，它也能在清单里正确添加任务，不用反复修改。
但这些替代方案的缺点也很明显：任务会更零散，没法一次性添加多条。这需要用户有更强的脑内整理能力，能分门别类地在合适的位置输入合适的任务，并且描述足够清晰。
最后
Todoist Ramble 原本想成为一个轻松入口：通过一次轻松的交谈，完成复杂且专业的任务编排。但现实来看，这并不理想。我踩坑了，有点失望。
不过我仍然希望 Ramble 的智能将来能大幅增强，因为这种语音输入方式确实更像一个能解放生产力的方向。
换个乐观角度想：当前这些困境，比如不得不混用多种工具、自己拆分任务，也可以理解为对思维的一种训练。让自己的逻辑能力变强，而不是变成被 AI 养懒的人。我们在驯服 AI，而不是被 AI 驯服，我只能这么安慰自己。
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可能是目前最理想的智能语音输入了，从排斥语音输入到遇见 Typeless
为什么我不太喜欢语音输入法
如果大家用过 Windows （下图）和 macOS 的系统自带听写，大概都会对「语音输入」保持一种谨慎的期待：它当然有用，但也很容易让人失望。
最早的阶段，我们用 OS 自带听写，说两句话，屏幕上会出现一段大致正确的文字。可那种体验往往也就止步于「能用」。因为说完之后，还是需要大量手工编辑：口语里的停顿、重复、改口，甚至口误，都会被原封不动地「转录」进文本里，最后修稿的成本并不低。
我很多时候还是更喜欢键盘输入。原因很简单：键盘允许我们边写边停顿，来回修改，甚至先打出半句话再推翻重来，这里面有一种很舒服的「思考节奏感」。有人说这样效率低，我倒不完全认同。我更愿意相信：慢也是一种快。
还有一个无法忽略的因素，是「公共场合的尴尬」。在办公室、咖啡馆、地铁上，对着手机或电脑说话，总会让人感觉自己像个傻瓜。哪怕周围的人根本不在意，我们自己也很难完全放松。
所以坦白说，很多时候我还是会退回键盘，甚至会在很长一段时间里排斥语音输入。
当然，语音输入并非一无是处。它其实很适合两类场景：
一类是大段文字的一次性输入，事后再统一编辑。比如写长文时，削弱输入成本的价值就很明显。
另一类是非常简短的交互，听写几乎不会产生歧义，也不需要手工修正，这时候回报也很直观。但对「介于两者之间」的内容，尤其是那种边写边想、随时调整结构的文本，传统语音输入就很难发挥作用。边说边改，太痛苦了。
因此，我们会自然回避「边说边改」这种场景。但再进一步想：既然 AI 已经这么发达了，为什么它不能更准确地一次识别，甚至顺手优化我们的口语表达，把结果变成一段更令人满意的文本呢？
直到最近，AI 输入法的变化才开始显得有意思。
Typeless 登场
我接触到 Typeless 这种 AI 语音输入法之后，第一次感觉语音输入不必再被拿来和「键盘」竞争了。Typeless 的体验确实胜过我之前用过的很多所谓「智能」语音输入法。对比之下，有些产品更像是在吹牛。
不过我也清楚，这个窗口期可能并不长。很快其他语音输入法就会跟上，整体质量会大幅上升，甚至 Windows 和 macOS 自带的听写也可能会变得和 Typeless 一样优秀，这只是早晚的问题。也许不用一年，甚至在大家读到这篇文章时，类似的产品或更新就已经出现了。所以接下来我对 Typeless 的介绍，就当作让大家提前看了一眼不久后的未来。
先说现状：Typeless 是个多操作系统，多端的产品。其它也有一些类似的 AI 输入法，我相信它们很快会对照 Typeless 的方向做增强。
如果 Typeless 只是「更准一点」的转录听写，那我觉得完全没有必要专门写它。关键在于，它不只是听写转录，更像是一种「语言意图识别」：输入法仿佛理解了我们在说什么，并重新组织文本。可以把它当作一个随身听写秘书，负责把口语里的重复、改口、语气词清理掉，把段落和列表顺手排好，最后落在屏幕上的，是一段更接近「我们本来就想写出来的那段话」。
举个实际例子：按下听写快捷键后，我们说一段话，松开快捷键，Typeless 会思考几秒钟，然后一段整理过的文本就会跃然屏上。
有时候，在当前没有输入焦点的情况下，这段整理后的文字也会直接进入剪贴板，我们可以稍后粘贴到任何地方。Typeless 后台也有转录历史记录，支持随时关闭，或者设置定时自动清理。
还有一个挺神奇的功能：我们可以在屏幕中选中一段已有文本，然后按下快捷键说「帮我翻译成某某语言」，比如「西班牙文」，这段文字就会立刻变成期望的样子。这一下子把很多翻译类小应用、小插件的价值空间都挤压了。
实际上，「输入法」只是个开始。Typeless 的目标不只是帮我们更快输入，而是通过语音接口更好地表达意图。翻译、听写都只是起点，很多 AI 小插件以后恐怕真的可以洗洗睡了。更现实一点说，在操作系统面前，Typeless 也只是个小插件，macOS 和 Windows 随时都可以把这些能力系统级集成进去。只不过大厂通常动作更慢，它们往往会等市场足够接受、反响足够好之后，再来一次性「摘桃子」。
一些注意点
需要注意的是隐私问题：Typeless 目前不是端侧本地模型的输入法。这也解释了为什么它识别时会「思考」几秒，因为需要云端解析。
我们说的话会被传送出去。无论商家如何承诺「零留存」「无记录」来保护隐私，我们始终要意识到：数据确实离开了设备。至于是否愿意承受这个代价，或者只对「不敏感」内容使用听写，这是见仁见智的选择。
Typeless 有免费使用额度，超过额度可以订阅 Pro 版。但定价模式我个人不太喜欢。虽然它功能表现出色，确实容易让人产生付费冲动，但高昂的月付价格配上大幅折扣的年付价格，总让人感到一种熟悉的「捆绑用户」套路。时间窗口也许不长：暗示不到一年，市场可能就会有大变化，所以先把用户锁一年是比较理性的策略。 尽管如此，我还是不得不说，Typeless 产品体验的确很出色，还是有资格要价的，不像那些吹牛骗人的 AI 玩具。 不过还是老生常谈，隐私非常重要，注重隐私的用户，选择 Typeless时 需要非常谨慎。
最后
总之，优秀的语音输入法并不意味着键盘会退场。它只是提供了一种新的选择：我们可以按照自己的表达习惯更流畅地输出内容，AI 帮我们处理剩下的一切。而乐观地看，未来竞争只会更激烈，这类产品会层出不穷。对所有用户来说，这反而是一件大好事。
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【译】Gmail 与 Apple Mail：经过 30 天测试后，会选择哪个？
写在前面
说到生产力，大家的邮件系统是一个很有份量的领域。 在很多场合，邮件是工作流中 不可缺少的一部分。
有些人会说，邮件系统太古老了，我们现在都是即时通信工具办公了；不过我要说，邮件是少数几个通用协议，现在的 App 都在「筑墙」，将信息垄断在自己 App 的领域里面，邮件虽然是「古老遗迹」，但是胜在足够开放，所有人都可以低成本用上，业务流程可以畅通无阻，这是被时间证明过的。
这也是全球几个科技大厂都有自己的邮件体系，绝不会把这块拱手让出。
主要是这三个体系：微软 Outlook 系列，Google Gmail 系列，苹果 Apple Mail 系列。
这些邮件体系，并不是提供一个单纯的邮件客户端，而是邮件地址，邮件托管，到复杂业务和生态的一系列整合。 在兼容全球邮件西医的基础上，加入了体现自家优势的特色。 我个人觉得，Outlook 是其中最保守，最面向传统企业的一个。 而 Google Gmail 和 Apple Mail 则是 新兴公司，小组织以及个人值得青睐的邮件产品。
我以前也分别极少过 Gmail 和 Apple Mail，最近我看到的文章，要从一个普通用户角度谈谈了，他对邮件系统关心的地方，并且比较了 Gmail 和 Apple Mail，我个人觉得很有启发，也希望将此文分享给大家。
以下正文。原作者：Robin Kai； 原文地址：https://medium.com/macoclock/apple-mail-vs-gmail-review-222a40b6f0f5；火箭君翻译并略做编辑。
正文
多年来我一直深陷于 Apple 生态系统。
iPad Air。MacBook。Mac mini。iPhone。Apple Watch。全部通过 iCloud 同步，运行得很好。所以自然而然地，我以为自己在使用所有 Apple 原生应用。
结果……并非如此。
我长期忠于 Apple Notes 和 Reminders。没有使用付费的第三方应用。但电子邮件？日历？我仍然用的是 Google。
所以，现在我强迫自己去尝试一些不舒服的事情。我把邮件客户端换成了 Apple Mail，试用了 30 天。
接下来，我会分享哪些让我惊讶，哪些让我恼火，以及如何考虑会坚持使用哪一个的原因。
先说说，我为什么会尝试 Apple Mail
我不喜欢在应用间来回切换。这就是我当初买 Apple 设备的全部原因。一个生态系统。一个流程。
那为什么 Gmail 还在呢？说实话，出于习惯。
我以为 Apple Mail 会显得……很受限，很无聊，功能也很基础。
但我也觉得，拥有他们一半的产品线却不使用 Apple 自家的邮件应用，有点说不过去。
所以我给自己定了一个规则：只在 30 天内使用 Apple Mail。
Apple Mail 与 Gmail — 功能快速概览
我总结了核心功能，并只挑选了最有意义的那些。
Gmail 主要功能
- 带类别的智能收件箱（主邮箱/更新/推广/社交）
- 重点使用标签分类而非传统文件夹
- 带运算符的强大搜索功能
- 智能撰写与智能回复
- 稍后发送、撤回发送、定时发送
- 与 Google Workspace（Drive、Calendar、Docs、Meet）紧密集成
- 通过网页版和原生应用运行
Apple Mail 主要功能
- 基于文件夹的简单组织
- 智能邮箱（跨账户的筛选视图）
- 在 macOS/iOS 上原生支持，具有接力和同步功能
- 在 Apple 设备上稍后发送
- 邮件隐私保护（隐藏 IP / 阻止跟踪器）
- 良好处理多种账户类型（IMAP / Exchange / POP）
- 与 Apple 生态系统深度整合（Siri、专注模式、通知）
乍看之下，Apple Mail 并不十分吸引人。可实际上，差异只有在真正的日常使用后才会显现。Gmail 多年使用后的真实评价
我的第一个电子邮件账户是 Gmail。工作用？用 Gmail。兼职项目？用 Gmail。我很熟悉 Gmail。
我最喜欢的是界面。外观和手感。我喜欢选择主题和背景颜色。
但我最喜欢的功能？自动邮件翻译。
我生活在一个三语环境中。德语邮件还是会让我的生产力变低。而 Gmail 有个无需费力的小翻译选项。
最烦人的是什么？广告。太多广告了。
我的收件箱有时看起来像一棵圣诞树。到处是颜色。尤其是假装成邮件的那些促销信息。
是的，它们有明确的广告标注，我有时也会忽略这些广告邮件。这样也行得通。但就是显得很嘈杂。
Apple Mail，我几周使用后的真实评价
如果要用一个词来形容 Apple Mail？简洁。
- 干净的收件箱。
- 宁静的设计。
- 没有干扰。
而且……几乎没有什么 自定义。我喜欢深色背景。但 Apple Mail 并不提供颜色自定义。也许有办法，如果有的话，请告诉我。
另一个我非常怀念的功能：自动翻译。是的，我现在也可以右键点击、选择文本、翻译。但那需要付出精力。很小，但仍需付出。
不过我喜欢的是什么？没有广告。完全没有。Apple Mail 对垃圾邮件的处理也非常出色。我的收件箱感觉安静而整洁。
还有一个我没想到会用这么多的功能：稍后提醒。我不再需要记得去回复了。我只需让 Apple Mail 替我记住。
与 Apple 应用的整合（几乎到位）
有件奇怪的事。把一封邮件添加到「提醒事项」并不是很顺畅。在这 Apple 和 Google 应用中都是如此。我本以为 Apple Mail 会在这方面获胜，但也不尽然。
两者的解决方法相同：
突出显示邮件标题 → 共享 → 提醒事项。
它能用。但感觉中间多了几步。
那么……最终的选择是什么？
说实话，我现在还是两者都在用。
- Apple Mail 在简洁、隐私和无广告方面更胜一筹。
- Gmail 在智能功能、自定义和翻译方面获胜。
促使我倾向于 Apple Mail 的一件事是通过 iCloud 使用自定义电子邮件域名。我为我的创业公司只需几次点击就创建了一个电子邮件。它立即同步。到处都能用。但那更多是 iCloud 的胜利，而不是 Apple Mail 本身。但也算是苹果生态的一部分加成了。
我会完全切换到苹果邮件吗？可能吧。总有一天。我喜欢更少的切换，减少心智负担。
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离 All-In-Apple 又近了一步，10 个 我个人觉得 Apple Notes 实际上非常有用的功能
不再是卑微的「备忘录」
一段时间里，我相信 Apple Notes（备忘录）在很多用户那里的定位非常卑微，大家也就是记两句临时事项、列个购物清单，都是「快速消费型」笔记，写完用完就丢。
作为 苹果 iOS iPadOS macOS 的内置应用，有时 Apple Notes 几乎像系统自带的「装饰品」。有段时间，不少人买了新 iPhone，上来就会安装第三方昂贵付费订阅的各种超级记事工具 App， 而 Apple Notes 就静静的躺在那里，没人关心。
我以前看过比较夸张的事，有人做了一个 付费订阅的 App，其实就像是另一个 Apple Notes，用用于临时随身携带和同步一些文件资料，例如：PDF，图片，备忘文档笔记 …… 那个时候 Apple Notes 对笔记链接，多类型文件等支持还不够完善，可是到了现在，2026， 我觉得一切都改变了。
我以前也陆续介绍过一些，现代的 Apple Notes 实际上有了重大改观，吸收了很多第三方工具的精髓，集成在这个 免费自带，全 Apple 设备同步的 All-In-One App 里面。
如果各位还停留在「写备忘录」的印象，那我觉得是时候重新认识一下 Apple Notes 了。
语音录制 + 实时转录
在开会或听分享时，我现在更倾向于直接在 Apple Notes 里录音：打开备忘录，点回形针，选择「录制音频」，然后让它自己跑。
关键是转录能力：录完后从菜单里把转录文本插入到当前笔记，几乎就是一份可编辑的会议纪要雏形。更实用的是「转录文本和音频对齐」这件事：点转录里的某个词，音频会直接跳到对应时间点。这在以前，又是一堆 语音备忘录，听记类 App 付费工具都在干的事，
如果我们的设备支持 Apple Intelligence，这套转录在离线场景也能工作，对经常出差或在地铁信号不好时候整理查看会议内容的人很友好。
扫描、标注、签署文档
以前我会装个扫描软件专门处理合同、表格、发票。现在基本都直接在备忘录里做：新建笔记，附件按钮选择「扫描文稿」，系统会自动识别页面边缘、做裁切、还能用滤镜清理成黑白或灰度。
扫描完如果需要签名，直接「标记」就能用手指或 Apple Pencil （如果用 iPad 的话） 写上去，也可以保存签名下次复用。对自由职业者、学生、以及偶尔要处理纸质表格的人来说，这个组合足够覆盖 80% 的需求。
这搁在以前，是一堆 扫描类 App 或 电子签名批阅类 App 的一大块「市场蛋糕」。
和提醒事项、日历的拖拽联动
这是我个人最喜欢的「Apple 生态」小把戏之一：把一条备忘录拖到提醒事项里，系统会自动创建一个提醒，并把这条笔记作为链接附进去。提醒响的时候点一下，就能回到对应笔记，不需要复制粘贴，也不用在两个 App 里维护两份内容。
同样的逻辑也适用于日历：把关于研讨会、出差安排的笔记拖进去，可以快速变成事件，并把上下文一起带走。
从书页、白板、海报里「抠字」进笔记
备忘录里的「扫描文本」（不是上面的「扫描文稿」）是一个低调但实用的功能。
对准书里的一段话、会议室白板、展览海报，识别到的文字会直接出现在屏幕上，你可以选择插入到笔记里。
我常用它来干三件事：
- 把书里的段落摘录进读书笔记
- 把白板上的临时流程抄进项目记录
- 把现场看到的地址、联系方式快速变成可搜索文本
重点在于「可搜索文本」，这是以前一些笔记工具吹上天的功能，现在只是低调朴实的原生标配。
Apple Intelligence
在备忘录里选中文本后呼出 Apple Intelligence 的写作工具（需要支持 Apple Intelligence 的设备），我们可以做些常见的 AI 操作，比如：
- 把语气改成更「专业」或更「简洁」
- 把一段乱写的内容整理成要点
- 快速做摘要，留下一份可执行的版本
如果你更习惯用 ChatGPT，也可以直接在同一个入口调用它来生成或润色内容。以后还可以调用 Google 的AI， 一些地区的用户，估计也很快可以访问 当地的 AI 模型。
重点是工作流的顺滑：不需要在不同 App 之间来回切换，不需要复制粘贴来污染剪贴板，文本就在原地完成处理。如果我们把「备忘录」做一个轻量随身的文件系统的话。
这个配合前文说的「录音转录」，然后直接在同一条笔记里用AI整理，效果会更好。
用「链接」把备忘录变成轻量 Wiki
这个功能我之前单独拿出来说过，但实在是实用，我还是要再说一遍。
Apple Notes 的关联笔记（链接笔记）可以让我们在一条笔记里插入另一条笔记的链接，像搭自己的小型知识入口。熟悉 各类花式 PKM的 小伙伴 已经能感受到价值了吧。
我们不谈 PKM 或者深度的任务管理，哪怕是轻量的日常备忘，或者简单的常用信息查阅「笔记链接」都是很实用的，
- 「每周计划」里链接到当前项目、健身记录、家庭事项
- 「某个项目」里链接到会议纪要、资料归档的入口、临时待办清单
- 「旅行」里链接到行程、酒店确认、打包清单
它不会让备忘录变成 那种复杂的知识库系统，但也能让我们在轻量笔记库里获得足够的结构感。
标签 + 智能文件夹
标签（例如 #work、#travel）配合智能文件夹，是备忘录变好用的关键一环。你只要在笔记里打上标签，智能文件夹就会自动把它收进去。
使用标签，会使得未来整理的成本降低，而且越用越顺，但也不是所有人喜欢这种「努力前置」，很多人喜欢临时起意的「搜索功能」，或者时髦的 「AI整理」。
我觉得，这个就算是一个 附加功能吧，有此类习惯的用户，可以自取所需。 如果内容没有多到或者复杂到一定程度，也就不要自己乱贴标签或设置标签分类了。
多人编辑比想象中稳定
现在，共享一条笔记给团队或家人，大家可以同时编辑，内容会标识出不同人的修改痕迹。
我原以为，「备忘录」是很私密的东西，实际上和家人分享，或者团队成员临时交换信息还是很常见的场景。
对比很多第三方付费的协作文档，备忘录的优势是「上手成本为零」：大家只要都是 Apple 生态， 手持 iPhone 或 Mac电脑，就能直接加入协作。
数学计算与单位换算
在备忘录里输入类似「10 + 125 =」，系统会提示结果，回车就能插入。更实用的是单位和货币换算，比如：
- 容量：L、gal 之类的互转
- 温度：°C、°F 换算
- 货币：常见币种快速换算（具体支持范围依系统而定）
它不适合做复杂表格模型，但非常适合在写方案、做简单预算、整理简单开销，顺手把数字算出来并留在上下文里。 有些付费的计算器 App 专门做一些 计算器加笔记表格混合的记录，我觉得实在没有必要，多数随手一算的事情在 Apple Notes 里面就可以结束了。
单条记录锁定
我们可以用 Face ID、Touch ID 或设备密码锁定单条笔记，也可以另设一个密码。这适合我们放一些相对隐私敏感的信息（比如证件信息、医疗相关记录、私密日记等）。
有时需要在别人面前打开备忘录时，或者手机借给别人临时使用时，可以防止重要信息被人有意无意窥探到。
还有我发现，目前貌似带有附件（比如：语音录音）的笔记 ，无法被锁定，大家需要注意。
最后
Apple Notes 的变化有点像 iPhone 上很多原生工具的套路：表面上一直很朴素，实际每年都悄悄补齐关键能力，等某天回头看才发现，很多第三方 App 的「核心卖点」已经被Apple Notes 覆盖了。
我这里也只是说了一些我个人觉得实用的地方，实际上 Apple Notes 还有 诸如： 手绘，表格增强，搜索增强，置顶 等等功能。总之已经远远超越了「备忘录」的范畴。
如果大家已经 All-In-Apple 了（虽然我个人觉得多点选择更好，不要 All-In），那就 不要错过 Apple Notes。苹果全家桶的生态便利性太明显，我们完全可以将一部分日常轻量的场景托付给它。
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【速报】Obsidian 官方的 Skills 来了！现在是时候可以让 AI 接入我们本地的 Vault了。不要再使用莫名其妙的插件了。
最近， Obsidian 的 CEO Steph Ango（也就是大家熟悉的 kepano）干了一件非常「Obsidian」的事，他没有像很多SaaS 或 App 那样在产品界面里塞一个「ask AI」的按钮，而是发布了一个开源仓库「Obsidian Skills」，专门教 AI 怎么更好的操作 Obsidian。
为什么说这件事让火箭君非常兴奋，因为这恰恰是我一直提倡「工具链」理念的最好实践。工具各司其职，实现配合，而不要把工作全都塞进一个「超级App」。 Obsidian 一直在贯彻这个理念，最早坚持本地 Markdown 和开放的格式，就是希望自己融于工具链，而不是独占所有环节。
下面请让我介绍一下 Skills 概念以及 我们如何使用 Obsidian Skills， 对很多非专科的人来说，这可能有点门槛，但目前这是我个人觉得最理想的接入时机了，我之前都一直在观望，而没有去安装那些莫名其妙的 Obsidian 第三方 AI 插件。
Skills 到底是什么？
这里 Skills 指的是 Claude Code 的 Agent Skills 机制：我们把一组带有指定格式（貌似是YAML？） 操作说明的文本文件放进指定目录，Claude 会先加载「名字 + 描述」，当你的请求命中描述关键词时，会启用该 Skill，并把按照Skill文件描述执行，后续操作。最早，Skills 可能用于开发人员，但实际上远远不止于此，我觉得知识工作者都能受益。
比方说，我有一个写某种标准网页界面的 Skill 描述，然后 对AI 说，帮我设计一个登录页面，AI 会先去看一下 Skills，就像先读一下说明书，然后再去按照规定标准设计页面。
重点在于：Skills 不是插件，不要求我们把数据或笔记迁移到某个专用的App数据库里。它本质上是「可移植的规则包」，或者称之为「说明书」。这本身就非常符合 Obsidian 的底色：可读的文本文件在我们手上、格式开放、工具按规则互相配合。
Obsidian Skills 里有什么：三个最容易被 AI 写错的文件类型
kepano （Obsidian CEO） 的 Skills 开源仓库 叫
kepano/obsidian-skills，MIT 协议。
安装很简单，把仓库内容放到你 vault 根目录的
/.claude文件夹（或给 Claude Code 使用的工作目录）里。目前 Obsidian 包含三类 Skill，对应三种主流的Obsidian文件：
- Obsidian Flavored Markdown（.md）
AI 最常见的翻车点是「把 Obsidian 当成普通 Markdown 编辑器」：写成普通链接、漏掉[[wikilink]]、embed 语法不对、properties / frontmatter 混用等等。这个 Skill 的目标就是让 AI 输出「Obsidian 特色」的 Markdown 文本。 - Obsidian Bases（.base）
我们知道，Bases 属于「看起来像数据库，其实还是文件」的经典 Obsidian 路线：.base文件描述视图、过滤、公式、汇总等，让我们在 Obsidian 里用表格 / 卡片的方式浏览笔记。对 AI 来说，这类结构化文件如果没有规范，特别容易写错字段名或层级。 - JSON Canvas（.canvas）
Canvas 背后是 JSON Canvas 这种开放格式（Obsidian 还专门写过公告）。.canvas文件是 JSON 结构，节点、连线、分组都有固定 schema。没有规则提示的话，AI 不是少字段就是乱嵌套。
顺带一提：这个仓库在 2026-01-02 开始提交（最早两条 commit 就是 Obsidian Markdown 和 Bases），之后又补了 JSON Canvas、插件信息、目录结构修复等。
我们可以怎么用？
我们先看结果，比方说， 只要对 AI 说： 帮我生成一个 Obsidian Canvas 用来简单描述一下 MCP 概念。AI 就会调用 Skills 正确生成出画布，Obsidian 里面瞬间见可见。
又比方说， 让 AI 列出 世界10大名画的简介表格，立刻存入我们的 Obsidian Bases。
实操步骤
重点来了，Skills 机制其实很容易理解，但是投入使用涉及到很多具体操作，对不少新手来说直接就劝退了，最关键的是，根本用不了 Claude Code。 而 Obsidian Skills 就是按照 Claude Code 标准设计的。
我觉得这和 Claude Code 背后 AI 公司 Anthropic 的思路有关，Skills（还有之前很火的 MCP） 都是 Anthropic 提出的开放标准。 虽然我觉得 开放标准很好，但是 Anthropic 的上层思路和他工程师的开放思路就截然不同，显得很狭隘。下层在开放标准，上层貌似希望将用户锁定在他们自己平台上， 恰好最近另一条新闻就是关于 OpenCode（不是OpenAI，而是一个开源版的 Claude Code 替代品）被 Anthropic 限制。 要我说，被 Anthropic 针对限制不是一个两个了， 我反正不喜欢自己的重要工具被捏在单一公司手里。 熟悉火箭君的都知道，有选择余地的工具才是好工具，想一把独占用户的工具，都是我们工作流上重大的风险。
下面是一个简略的方案， 考虑到具体操作会有很多坑， 搞不好会有人出收费教程，或收费手把手辅导也说不定。
1. 我们需要一个 Claude Code 平替
其实有很多选择，国内外的产品都有，我个人建议：可以考虑开源版本。 防止本地数据或内容被无端窥视。 恰好最近开源的 OpenCode 被 Anthropic 针对， 那么就用 OpenCode 来举例，实际上 Goose 也是不错的，和 Claude Code 兼容得很好。
安装完，可以对接一个自己喜欢的 AI 模型 （而不是 Anthoropic 那种自己的模型，这就是开放的含义）。 OpenCode 甚至也支持 国内一些优秀的模型。 如果用户没有碰过 AI 的话，单单选择模型就是长篇大论了，恕我这里就不赘述了。
Claude Code 也好，OpenCode 也好，最初都是AI开发辅助工具，所以用于 Obsidian 有些过重了，很多命令我们都是用不上的，不过我们就简单举例，讲一个思路。
2. 加载 Skills
安装完OpenCode，或任何类似的客户端（或 CLI 工具）， 从 Github 取下 Obsidian Skills， 复制到我们的 Obsidian Vault 目录下 类似 /.claude/ 这样。 其实 大多 AI 工具都很先进，可以直接和AI 说，帮我把哪个开源库的SKILLS安装到哪里，AI 会自动执行。 但一样的是，我们需要提供准确来源和目标的路径，实际上和自己动手已经差不多了， 大家按自己喜好来就行。
3. 指定工作目录
OpenCode 可能需要我们指定 工作目录。 或者在提示词提及 Obsidian 目录，对啊，否则 AI 怎么知道在哪个 Obsidian 库里面生成什么规则的内容？ 最简单的就是， 在 库目录下执行OpenCode，默认就在当前路径下。 可以做成带参数的 快捷方式或脚本，将来可以一键打开。
4. 直接开干
好了，现在都有了，直接输入要求吧，例如：「在Drafts目录下 用 Obsidian canvas skill 生成 太阳系 主要行星和卫星的介绍」
最后
kepano 这次发布的有趣之处在于：它不是一个「把 AI 绑进产品」的功能更新，而是一个「把 Obsidian 的文件语法讲清楚」的技能包。Obsidian 继续坚持开放格式（Markdown、
.base、JSON Canvas），而 AI 只是读写这些格式的一个可选工具。我们可以做自己选择平台，也可以选择模型，这就是我说的有「选择余地」的方案。这周是让火箭君兴奋的一周，Obsidian 的动作意味着 让 AI 离开发者以外的知识工作者又近了一步。大家为什么还要用那些花哨但平庸的云端 套壳 SaaS AI 工具呢？ AI 新鲜劲早就退潮了，现在是实用为王的时候了。 要么特别创新和专精，像一些专门方向的在线 AI 工具；要么把自己打造成 一个工具链上的环节，像 Obsidian 这样。 除此以外，靠噱头营销的 大而全 AI 工具还有什么价值呢？
- Obsidian Flavored Markdown（.md）
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Notion、Obsidian……2026 年大家熟悉的笔记工具，几乎都要迎来几股新趋势
大家新年好！
转眼已经 2026 年了。「效率火箭」从 2016 年初写下第一篇博客算起，居然也满 10 年了。（因为经历过迁移，现在的网站版本只收录了 2020 年之后的内容。）
对一个不怎么计较访客流量，只想坚持每周更新、把自己脑子里那些想法写出来的博客来说，10年还是挺让人感慨的。
这 10 年里，我们看着「老派经典」Evernote、OmniFocus、Things 起起落落；也看到了新一代工具的诞生与崛起，比如 Notion、Obsidian…… 直到最近两年，AI 又以势不可挡的姿态，开始融入各色生产力工具的核心流程。
接下来我也相信，AI 工具本身同样会有周期，有人上桌，也会有人退场。事实上，一些玩具级别的 AI 网站和工具已经开始陆续退潮，热闹是热闹，但能留下来的往往没那么多。
这几天我翻了几个自己挺感兴趣的笔记产品路线图，重点看了它们对 2026 的规划，粗粗做了些归纳。接下来就从这些「看得见的计划」出发，聊聊我观察到的几个变化方向……
先说结论，2026 的三大趋势
- AI 接口
今年最明显的变化是：越来越多工具不再满足于内置几个 AI 功能（尤其是聊天这种方式，微软 Copilot 尤其热衷于这种整合方式）。各类产品开始提供 MCP 这类「让外部 AI 工具读写我数据」的标准接口。比如：Notion 明确推进自家 MCP server 和更多 MCP 伙伴生态。 - 结构化数据
从 Notion Database 到 Obsidian Bases，再到 Logseq 的 DB graph，大家都在把「文本笔记」推向「结构化视图」。Obsidian 在 2025年推出了类Notion Database 的 Bases功能，接下去 会补齐 Calendar、Kanban、Search 等多视图能力。我个人觉得 Heptabase 是很早就有此觉悟的产品。 - 协作也在进化
以前的「协作」，更像是噱头，只要大家多个鼠标一起操作，画面看起来很酷就完了。现在及以后，工具产品将要承载整个团队的工作流程，权限、历史、回收站、端到端加密这些更贴近「生产力」的东西，会越来越频繁出现在更新计划里。
下面我就按照几个工具的路线图，分别给大家介绍一下。下面会提到的功能预测和趋势，都是参考，谁也不知道，2026年会不会出现类似 以往 GPT 时刻 一样的「重大突破」场景。所以一切计划都没有变化快， 各类 ToDo 工具爱好者应该深有体会。
Notion：就是「工作 OS」，并把 AI 摆到最前面
如果我们只把 Notion 当笔记，那有点小看这家独角兽了。它已经非常在努力地成为「全家桶」了。这一点可以对照 Google 的办公套件全家桶来看。2026 Notion 值得关注的点主要有三块：
- Notion Mail 与 AI connectors 继续扩张：Notion 的更新日志里提到 AI connectors 正在持续增加，并明确写到「Box 和 Outlook Mail coming next」。这意味着它会更像一个「企业搜索 + 工作代理」入口，而不是单纯笔记。
- MCP 生态继续变大：Notion 在更新日志里直接强调「expanded first-party MCP integrations」以及自家 MCP server 的用途（让 ChatGPT、Claude、Cursor 等工具安全读写 Notion 内容）。
- 离线与移动端体验继续补课：离线模式已上线，但官方也在强调「more on the way soon」，属于典型的「先能用，再慢慢像样」。
在 MCP 打通之后，Notion AI 会变得更强大，整体更像一个真正的工作 OS。这原本应该是微软 Office 或 Google 办公套件的天然优势领域。
Obsidian：Bases 风头继续，外加「多人协作」
Obsidian 依旧是「本地优先党」最稳的选择之一（甚至都未必有其它的「之一」），而 2026 的重点大致是：
- 移动端 UI 刷新、桌面小组件：移动端体验估计要重新设计，被人诟病了很久，还要做 widgets。
- Bases 继续补齐关键视图：Calendar view、Kanban view、Search a base 等都在路线图的计划阶段中。
- Publish 功能也会支持 Bases 与 Canvas：这倒是意外地让人很兴奋，又多了一个付费的理由。
- Multiplayer：路线图里明确写了。 这是 PKM（个人知识管理） 迈向小团队的分水岭。非常有意思的变化，在隐私稳定的本地 和 自由安全的协作之间找到新的平衡点。
- PDF annotation：PDF 注释估计还要等等，可能需要第三方库支持。
结构化视图的变化以及发布功能，是我个人兴趣所在；多人协作感觉会有大坑，建议再观察观察，隔壁的 LogSeq 已经陷在里面很久了。
Logseq：DB graph、RTC、想法很多
Logseq 的更新一直很「硬核」，从路线图里能看到几块值得等的内容：
- DB alpha / beta，并同时支持 file graph 与 db graph
- RTC 方向（实时协作）：端到端加密、页面/块历史、回收恢复、接口等。
- 更强的视图系统：Table 的 group / multiple sort / pinned column / aggregation，外加 Gallery、Kanban、Calendar。
- Semantic search、Capture、CLI，甚至 MCP：路线图里直接写了「Create Logseq MCP」。这年头，不提一下 MCP 似乎都不好意思抬头的感觉（我个人觉得，大可不必神话 MCP）。
作为 Logseq 长期的基本功能用户，我希望他们未来能更好地走下去，未必什么都要赶到最前面，但是先要能立稳走下去，我最担心的就是 DB 和 文件两个路径能否兼容并立。
Anytype：押注「无中介网络」，并把 API 与 MCP 做出来
Anytype 一直强调「no-one-in-between」式网络与本地存储 同步。
2026 年要看看 它的生态开放程度能不能真正起来。- Anytype API 与 MCP server：官方的 anytype-api 文档里直接提供了 MCP server 的位置和说明，意味着它在认真把自己变成「可被外部自动化与 AI 调用的数据源」。
说实话，我很有兴趣观察 AnyType 但是并不会投入实用，我知道很多人喜欢它，这没问题，只是我个人对于所谓的「去中心网络」+ 生产力工具 的模式兴趣不是很大。
Evernote：v11 目标「early 2026」，继续押注 AI
Evernote 官方在年度总结里明确写到：v11 计划在 early 2026，点名了 AI Assistant、Semantic Search、AI Meeting Notes 等方向。
Evernote 也只是我的一个观察对象，我早就脱离 Evernote 了，尤其是在被 Bending Spoon 收购后。因此，大象要是能跳舞的话就多跳点，留给它的时间可能不多了。
Evernote 适合于把任务当「笔记系统」，并且真正在做 time-blocking 的人。一旦任务和笔记绑定得更深，工作流会更顺，但也更难「换工具」。（Notion 也是一样）
Standard Notes：「开放」与「更完整」的产品形态
Standard Notes 的官方更新里直接写了 2026 计划：包括推出 Standard Notes API、插件、以及整体产品能力扩展。对「可控数据 + 加密笔记」感兴趣的用户来说，这比任何花哨功能都更关键：没有 API 的加密笔记，很难融入我们自动化的工作流中， 当然，没有接口的话，也更不提 AI 调用了。
最后
曾几何时，「路线图」只是慷慨廉价的文本，「产品发布会」更像是行为艺术（什么科技春晚……）。
对普通用户来说，工具更新不等于效率升级，功能越多也不等于我会用得更好。很多时候，我们缺的不是下一代功能，而是能把现有系统以及组合用顺，提升工作流程效率。
新趋势也许最终会变成新特性，但我不希望它们成为新的焦虑来源。 我感觉各大产品追逐 AI 已经到了相当焦虑的程度，唯恐落后。作为用户，我们也不必太过 FOMO。让商家去竞争，我们负责享受最好的成果就好了。
至于我自己，2026 年会继续保持一贯的偏好：能本地就本地，但也不会忽视在线优秀的工具，比如 NotebookLM 这种强力的 AI 工具，把长期归档交给本地，把部分创造发挥的权力交给云端工具。只有少折腾一点，才能搞定事情，享受生活。
- AI 接口
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iPad 终于有点像生产力工具了， 至少可以作为一个移动文件管理中心； iPadOS 26「文件」App 新亮点
iPadOS的 文件管理得到了史无前例的加强
以前我们一直调侃 iPadOS 难以成为生产力工具，几乎每年都会拉出来调侃一遍。
直到今年，事情发生了变化。 我们之前介绍过一篇翻译文章，讲一位海外用户如何使用 iPadOS「文件」应用，涉及到他的一些个人实践（下文）。 在这之后，我对新版 iPadOS 文件管理产生了兴趣。
【译】如何使用 iPad 的「文件」App 管理我的整个生活（「文件」App实践技巧汇总）
如果我们只是偶尔在 iPad 上打开一个 PDF，那 iPadOS 26 的「文件」App 可能没什么存在感。但是，如果我们想象自己携带了一个简化的笔记本电脑，可以通过 iPad 像桌面电脑一样进行常规的文件管理，那就太棒了！ 以往的 iPadOS 都做不到，因为文件管理机制都太弱了。但现在可以了。
熟悉我的小伙伴都知道，我更倾向于桌面级电脑作为生产力设备，而且对文件管理有要求，我认为这才是生产力的基础。 所以这次 新版 iPadOS （iPadOS26）对文件管理的改进，让人不得不称赞。
文件夹终于可以「长得不一样」了
这是一个看起来很「表面」，但在真实工作流里极其重要的变化。
在 iPadOS 26 中，你可以对文件夹进行外观自定义：
- 颜色
- 图标
- Emoji
而且不是只在当前设备生效，而是通过 iCloud 在所有设备间同步。我们现在可以用视觉线索来区分项目层级，而不是单纯依靠路径或命名规则。例如：
- 红色文件夹 = 正在进行的项目
- 灰色文件夹 = 归档
- 特定 Emoji = 某个长期客户或主题
在文件数量不多的时候，这听起来像装饰。但当 iCloud Drive 里塞满几十个项目后，这种区分会直接影响我们每天花多少时间在「找东西」上。
而且除了文件夹样式，配合「文件标记」（Tags），我们可以做到更多维度的文件检索。 文件标记是传统苹果文件体系中长期存在的管理方式，也可以赋予颜色，进行视觉区分。
Dock 集成，不再只是快捷方式，而是入口视图
我们可以把「文件夹」入口放进 Dock (程序坞)。以便我们随时快速打开。
在 iPadOS 26 中，我们可以指定一个 方式打开这个快捷。
默认是 Fan（扇形），其实就是一个文件列表，熟悉 macOS 桌面的小伙伴应该很清楚，打开Dock上默认「下载」文件夹时的感觉。
另一种视图是 Grid（网格），这种模式下，会在 iPad 下方开出一个小窗口，快速展示文件夹里面的内容。 有点像 Windows 下的 Fences 工具。
可以想象的是，iPad Dock 栏以后可以成为一些文件的快速入口，诸如：
- 当前项目的入口
- 下载文件的入口
- 常用模板的快速调用入口
感觉这才是 Dock 该有的样子。
列表视图，终于接近桌面级文件浏览
之前已经提到列表视图的重要性，这里值得再强调一次，因为 iPadOS26 大力完善了列表视图。
新版列表视图支持：
- 可调整宽度的分栏
- 按列排序
- 折叠子文件夹
- 显示更多文件元数据
这让「文件」App 第一次具备了结构化浏览文件的能力，更像一个桌面级别的文件管理器，而不是一个像以往一样的「玩具」。
顺便一说，有个小技巧，我们知道桌面文件管理都有快速多选的机制，同时选中多个文件进行批量处理，现在 iPadOS的「文件」应用也可以了，只要在文件列表上「双指滑动」，看看神奇的效果吧！
预览+默认打开 App，全做到了
iPadOS 26 终于在「打开方式」上更符合桌面用户习惯了。
我们现在可以：
- 快速预览（引入了「预览」应用程序，上次我们说过）
- 为某种文件类型指定默认打开的 App（和桌面系统一样）
这点对真实生产力用户非常重要。因为几乎没有人真的仅仅用 Apple 官方 App。多少总会有自己更顺手的 PDF、文档、标注或阅读查看工具。现在系统终于可以记住我们打开的选择了，不用每次都：选择发送到，再选择一个 App，再打开……
预览 （Preview App ），比想象中实用
既然说到「预览」应用，虽然之前我们也介绍过，但是实在太好用了，「预览」被设计成「文件」应用程序 的延伸。如果我们不是重度用户，只是临时修改查看，「预览」就变得很有用。
从 「文件」应用 里打开 PDF 或图片时，我们可以直接进入预览视图，然后：
- 查看和标注 PDF
- 使用 Apple Pencil 手写
- 摄像头扫描文档
- 填写表单并原地保存
重点是：不需要导出、不需要复制。
这种轻量级编辑能力，正好填补了 iPad 工作流中长期存在的空隙。
跨设备同步，更强大了
我们只知道 iCloud Drive 可以同步文件。 实际上，也可以同步那些「结构性」信息了，像上面所说的，颜色，标签，文件夹外观之类的信息，现在可以保持平板和桌面文件系统的一致性。
我个人推荐，在 iPadOS 上手动指定那些重要的 iCloud Drive 文件「始终保持下载状态」，这样即使没有网络，也能随时打开和编辑。这对经常更新、或者在外出场景下使用的文件尤其重要。 很多云盘类工具，比方说 Dropbox，OneDrive，之类的都具备这个功能，熟悉的小伙伴应该能立刻 get 到其意义。
最后
iPadOS 26 的「文件」App，并没有试图一口气变成 macOS上全功能的 Finder 文件管理器。
但如果我们真的在 iPad 上管理项目、文档、素材和输出结果，这一轮更新的方向其实非常明确：Apple 正在把「文件」App 从一个被动的文件入口，推向一个可以长期使用的文件中心。
我觉得，结合 iCloud Drive 的同步 和新版的「文件」+「预览」等应用， iPad 已经是一个移动的文件管理中心了，就这点而言，苹果在 iPad 生产力上已经很有诚意了。
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【译】我这里 5 款可以与 NotebookLM 集成的高效应用
写在前面
谷歌的 AI 近期正在发力，大家可能已经看到了。
火箭君 之前介绍过的 谷歌 NotebookLM， 现在突然变得更有价值了。 作为一款 AI加持的在线智能笔记工具，考虑到 NotebookLM 可以直接调用 谷歌自己的 AI 又能整合各种研究资料， 可谓非常实用。
实际上 NoteBookLM 有很多竞争对手，有些对手营销做得还很出色。 而谷歌系产品的优势在于：有自己的 AI 模型，Gemini ；也有自己的生态，比如 Google Docs，Drive，Calendar…… 这些都可以直接对接到 NoteBookLM 。
而且，像我这样拥护「本地优先」的用户（例如：Obsidian 笔记），也能找到对接 NotebookLM的方案。这正是我今天想要介绍译文的关键，如何将上下文信息和背景材料更有效地喂给 NoteBookLM。
XDA 的一个作者给出了一个适合他自己的NotebookLM 集成工作流程，我觉得对所有「本地优先」的用户，都很有启发。特此推荐给大家。
原文来自于：https://www.xda-developers.com/productivity-apps-that-integrate-flawlessly-with-notebooklm/ ；作者：Nolen Jonker； 火箭君翻译并略作编辑整理。以下正文。
正文
谷歌 NotebookLM 今年备受关注，这不难理解。凭借其惊人的 AI 归纳能力，NotebookLM 可能是目前研究和学习的最佳工具之一。
在我们许多工作流程中，NotebookLM 都非常关键；我甚至在设计应用中搭配使用它，也用它处理枯燥的日常任务。
尽管单独使用 NotebookLM 已经很强大，但当我们将 NotebookLM 融入到其它数字工具中时，价值才真正显现。人们究竟如何将 NotebookLM 与其它应用配合使用，毕竟并没有真正的官方集成。其实，这取决于我们正在使用的工具，有些支持「文件」的应用，就更容易与 NotebookLM 配合 ……
将应用与 NotebookLM 「集成」是什么意思？
首先，没有公开的 API 或官方插件可用于集成，所以我们可能会想，说把 NotebookLM 与另一个应用「配对」是什么意思。难道只是把所有内容在它们之间 复制粘贴？有时，很多时候确实是这样的。不过，还是有一些变通方法可以让这些应用与 NotebookLM 无缝并排使用。首当其冲的是官方的 Google Drive 集成。NotebookLM 确实与 Google Drive 天然集成。所以比如当某个笔记应用有 Drive 集成时，像 Goodnotes 或 Google Docs，就可以借助它与 Drive 的集成直接在 NotebookLM 内获取那些笔记，作为「上下文」或参考资料。
如果使用 Google Drive 电脑端。某个应用以开放通用的格式导出文件，例如 Markdown 或 PDF，那么我们可以将文件导出到一个设置为与 Google Drive 同步的本地文件夹。然后就可以直接在 NotebookLM 中获取这些文件。
这就是将 NotebookLM 与其他应用「集成」的工作方式。基本上，如果能把通用格式放到 Drive 上，就可以了，简直是无缝集成。
Readwise
Readwise 是一个摘录工具，作为用户存储阅读摘录的中心。（火箭君注：我们常说的 Readwise Reader 是 Readwise 下的一个阅读器服务）
它可以与各种阅读和生产力应用集成，同时还有一个网页扩展可以直接从网页导入摘录。Readwise 还有自己的阅读应用，叫做 Reader。
Readwise 可能是本次盘点中唯一将 NotebookLM 本身列为集成对象的工具。不过，它并不是直接与 NotebookLM 集成，而是与 Google Docs 集成。在 Readwise 库中保存的任何「高亮」都会被自动同步到 Google Docs，然后就可以在 NotebookLM 内获取这些文档。这是在阅读和做高亮时将资料收集到 NotebookLM 笔记本中的完美方式。
Perplexity
Perplexity 已成为我今年工作中不可或缺的一部分，它非常擅长将复杂主题拆解成易于理解的要点。不幸的是，我花了很长时间才意识到原来可以导出讨论记录（也称为线程）。自从发现它可以将整条讨论导出为 Markdown 或 PDF 后，我就开始将 Perplexity 纳入我的笔记工作流程。我会把最有用的讨论导出到一个本地文件夹，该文件夹通过桌面 Drive 应用与我的 Google Drive 同步，然后我就可以在 NotebookLM 的笔记本中直接获取这些文本和 PDF 文件。我也会把一些讨论导出到我的 Obsidian 库中，因为它能保留格式和可点击链接。说到 Obsidian……
Obsidian
Obsidian 是一款个人知识管理应用，使用 Markdown，并默认将所有数据本地存储在你的 Obsidian 保险库中。要将其与 NotebookLM “配对”，我们所需做的就是在该应用中编写笔记，确保本地保险库已设置为与 Google 磁盘桌面端应用同步，然后就可以直接在 NotebookLM 中获取这些笔记。
考虑到 Obsidian 天然的本地文件存储优势，这可能是 Obsidian 与 NotebookLM 集成起来最简单、最无缝的方式。
VSCode
虽然我对编程或代码并不太了解，但我偶尔会使用 VSCode 来清理文章的 HTML 源代码，甚至用它来写 Markdown。VSCode 允许你在本地导出为大量格式，包括 Markdown 和纯文本。我只需要把这些文件存放在与 Drive 同步的文件夹里，然后就可以在 NotebookLM 的笔记本中访问它们。NotebookLM 在发现代码中的某些不一致性方面实际上比 VSCode 的搜索功能更出色，它还可以用通俗的语言向我解释代码的某些部分。
Windows 记事本
Windows 记事本是 Windows 官方的记事应用，我一直把它作为工作流程的一部分。
我用纯文本或 Markdown 在里面写作，并将文件保存为本地文本。只要该文件夹与 Drive 同步，我就可以在 NotebookLM 中获取这些文件。由于我用记事本处理各种任务，例如项目清单、日记条目、财务记录等，这也是将更多个人文档快速导入 NotebookLM 的好方法。
最后
虽然官方的 NotebookLM 集成寥寥无几（大多是谷歌自己的），但实际上并不需要与 NotebookLM 有官方集成的东西。
要把另一个应用的内容导入该 AI，所需做的只是 NotebookLM 支持的通用格式（例如：纯文本 和 PDF）以及 Google Drive 应用。只要能连接上，就可以整合我们的研究资料和所有参考信息 并为 NotebookLM 的 AI 所用。
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