remio

用户数据的维度越广、质量越优，对应的服务体验就越贴合需求（当然，数据安全的底线始终要筑牢）。remio 正是我近期深度使用、能精准为我提供个性化服务的实用工具。

2025年最后一天 remo迎来史诗级更新

支持自定义API URL ，手里的中转站key迎来了春天

加上活动经常会抽会员和积分，第一年100美元的折扣就显得划算许多，降临派这边又能搞一个月会员

说到工具本身，每次新模型出来就会对所有人有一个14天的每天10次免积分使用的机会

把一堆文档材料当知识库上下文进行对话，在GPT5.2的加持下，也能让它对文档，这大大缩短了我平时要研究某些文档的时间精力，好几个文档就是好几次对话，每次对话还要检查它是否出现幻觉，AI有没有忘记检索的部分，在remio的本地强大模型下，它的检索能力是变态级别的，

这几个月来我一直断断续续再用它，我知道没有知识库是不行的，市面上那些叫的上名字的AI知识库软件，这里就不一一点名了，我基本都用过，也付费过，它们给我的惊喜远远没有remio带来的多，

现在就是把需要研究的几个文档丢到一个文件夹里让remio去读，连整理都不需要做，大部分的时间成本花在了收集上面

现在可以接入自己的API，就不需要为积分消耗发愁了，创始人汪源老师也很有格局，大意是他们收一个软件钱，API的钱厂商来收，利益不冲突，现在这个功能终于上线了让我很感动

remio还有一个很牛叉的点：它可以对几个文档一起很深入的聊，用最顶尖的AI模型，和它一起把一个知识点或者一件事从各种角度深入挖掘出一些隐藏信息可扩展聊的方向，是真可以学到知识的，每次和remio深度聊天都有一种醍醐灌顶的感觉，我在x上能搞到几万阅读的帖子，也是靠和remio一起共同根据文案培训资料讨论出来的方法，比如滑梯理论让阅读变得轻松，开头直接好处贿赂读者，如何让表达更加清晰易懂

remio不仅仅是一个助手，更是一个老师，有时还用remio来拆解别人的好文章，也能学到不少实践经验

remio坚持不使用云端服务器记录用户数据，捍卫用户隐私数据的态度不是说说的，有一次汪总需要我提交一个bug文档的时候还说过如果是隐私文件就不用发，他们是真的在落实自己的理念的

而且官方群里，几个老师都很敬业，热心解答问题，这个团队的氛围和凝聚力太强大了，大家提的建议和bug会被马上记录并响应

很期待不久的未来agent上限，当agent遇上知识库，它的辅助办公能力会有多震撼，拭目以待

很有意思和洞察切入点的一个产品，无感收集的概念很吸引人，毕竟不用特别做什么，就有助手默默帮自己记录一切，也是体验了一把总裁的**（bushi

第一印象是ui设计很清爽，整体界面的理解上手并不困难，不过这个产品也不是下载就能马上get到的，需要一段时间让ai慢慢收集网页和资料等，才能给到产出。

左上角也有快速录音和写笔记的入口，可以替代四散在电脑各处的零碎文档，开会的时候一键录音，也可以快速收集重点，然后融入到工作流中。

而且，产品接入ai模型的速度非常快也非常丰富，毕竟不同ai的擅长点不同，在需要不同内容的时候调用不用的ai超级方便！！

整体是非常有灵气的一个产品，蹲蹲后面的发展

非常强大的知识库产品。
remio 解决一个让重度“AI写稿”的市场人很困扰的问题：能不能有个AI，像我的部门助理一样知道产品和客户的最新进度，并基于这个进度来产出。
以前我们写文案、写更新材料、写给客户的解决方案，最头疼的事情就是产品迭代速度太快、品牌宣传要点不断在变化… 虽然大家都说“市场部要维护一套话术库”，但其实话术永远是动态变化的。
所以以前用GPT或者元宝、豆包的时候，我做的最多动作就是：把飞书文档存成一个个PDF，把一批PDF传给LLM，漫长的等待，被吐一堆可读性就那样的结果…然后咱再发挥100%的耐心，慢慢通过问答去调整……

但是，remio现在确实重塑了我的工作流。或者更准确地说…remio干掉了我的工作流。

团队的产品动向（Google Docs），日常和大模型的问答交互（remio 端内或者千问的网页问答），工作群的最新动向（Slack），我的Partner&KOL们（邮件），各种突然闪现的小灵感（笔记），每天上网冲浪看到的神奇案例和行业动向（Chrome 插件）……remio 已经对我了如指掌。
当我需要产出下一个文档的时候，所有我需要做的只有：
“根据最新产品文档和我的灵感笔记，参考下看过的产品AA、BB，写个新版本推送邮件。”
Just that EASY!
问就是妙不可言~
除此以外，remio还有个很打动我的点，它是个本地优先的产品，所有采集的数据都完全存在本地电脑里。虽然有点耗硬盘。但说真的，和云端产品永远带不走自己的数据相比…硬盘才值几个钱呢~
最后，郑重推荐给有大量的项目资料、客户资料的小查们，来试试这款真「开箱即用」的AI知识库吧！

作为remio的创始人，我想和大家分享一下我们产品的初心和愿景。

2023年上半年，当时我还在网易，曾经牵头一个项目：推动大家在工作中多用AI。我发现结果很不理想，大家大多数的日常工作，AI都没什么帮助。通过个人的使用经验和与同事的交流，我发现核心问题是AI不了解大家的工作内容，导致如果要让AI处理一件事情，必须给AI搜集和提供很多关于这项工作的资料和上下文，使得使用AI的成本过高。

基于我多年做大数据和桌面软件的经验，我敏锐地认识到，如果要将AI广泛的用于日常工作，充分的了解用户的工作情况和工作思路是必须的，而这一点技术上应该是可行的，基于桌面操作系统和浏览器的开放性，我们几乎可以把用户接触过的一切信息记录下来。

基于这个观察和思路，我就带着团队做出了remio。

remio这个名字来自三个单词的缩写：remember + input + output，很好的反映了我们产品的核心理念。

remio的核心思路是通过对全量用户信息的高效利用和与办公环境的无缝集成，实现能够帮助复杂知识工作者更高效地完成大部分日常工作的通用工作台。我们相信，大多数人的大多数工作，AI都能够提供有效的帮助。

最让我们自豪的是我们率先实践了“全面信息无感记录”的理念。我们是第一个会帮您自动保存所有访问过的网页内容的产品。我们也会自动索引用户指定目录下的所有文档，而非像别的产品那样总是要把文档上传到云端。我们还支持实时同步聊天数据（Slack）。会议记录和邮件数据同步也已经在路上（BTW：remio的会议记录会支持无限量的免费记录和转写，绝大多数其他产品都是要限制录制时长或次数的）。

我们深信AI才是记忆问题的完美解决方案。从"韩信将兵，多多益善"到现在的"AI管数据，多多益善"，我们相信将一切信息记录下来，都有可能在某时某刻支援未来的自己。remio使用先进的信息检索算法，能够召回各种可能有用的信息，再通过AI正确识别其中真正有用的部分。

今天，我的工作已经完全离不开remio。它不再仅仅是一个助理，更像一个"联创"，深度参与到我工作的方方面面。在决定下一步工作计划时，我会先和它"商量"；聊天消息太多时，我会让它帮我看看有没有遗漏；在思考产品演进路线时，我会让它来帮忙"参谋参谋"。这些工作，ChatGPT等通用AI是完全无法胜任的，因为它们无从知晓支撑这些决策所需要的海量个人化信息和上下文。

remio之所以能做到这些，正是因为它实时采集了所有信息，非常了解用户的工作。只要给remio机会积累足够的数据，它就能发挥出惊人的作用。用户无需刻意整理，remio会像最优秀的助手般自动工作，让有用的信息在需要的时刻自然浮现。

我们相信，在不远的将来，每个人都将拥有一个专属的AI伙伴，它了解你的工作习惯，理解你的思维方式，成为你最可靠的工作搭档。remio，正是这个未来的先行者。

欢迎感兴趣的朋友们体验remio，给我们建议和反馈。

第一次下载用的时候没用起来，最近看了一些汪院发的公众号又重新试用了一下，被“无脑同步大量各种类型各种主题的文件之后还能精准找到高相关性内容生成回复”的能力有点惊艳到了，怎么说呢，Rag相关的能力比ima强了至少10个飞书问答吧。

而且看得出来理念上是比较先进的，别人的上下文工程都还在让用户建立复杂项目文件夹，remio却已经在引导用户无脑同步了（比如所有看过的网页都自动抓取、本地文件夹可以无感同步，甚至包括微信聊天记录了打开过的文件），而且确实做到了无脑同步之后的精准召回。

要说不足的话我觉得交互界面层面提升空间挺大的，无论是上传、同步、筛选，都有点点反直觉的地方（也是第一次用不起来的原因），另外这种体验有点肉埋饭里的感觉，如何让用户在冷启动阶段愿意同步大量内容并感受到精准问答的aha moment，还是需要下点功夫的。

AI时代的产品与互联网时代的产品的区别是，前者可以为用户提供个性化服务。而要为用户提供个性化服务，就需要了解用户的数据。用户数据越多、质量越高，获得的服务会更好（当然，要解决数据安全问题）。remio是我最近一段时间深度使用的一个在为我提供个性化服务的工具。

一句话概括的话，remio为用户提供的是一个记住他做过的所有事情（但不会改动用户做过的事情），并基于这些记忆，给用户提醒、建议、决策支持等的工具。remio解决了如何高效、无感地记住用户做过的所有事情，这也是其核心特色。它采取的方法是针对用户可能接触的信息，通过插件自动保存看过网页，同步本地文件夹，导入文件，从微信、Google doc、Slack等导入用户浏览/操作过的文件/信息，等等。信息经过组织，最后基于强大的大模型，用户可以搜索、提问，进而获得提醒/建议/决策支持等。

除了其核心特色，我还经常用它对阅读的网页文章做高亮和评论。remio有浏览器插件，所以阅读网页文章是能直接高亮或评论，并保存为笔记。以前的工具往往都是先把文章收藏下来，再高亮和评论，这很麻烦，交互也不太好，我喜欢读文章的时候想到什么就写笔记。

刚开始使用remio时，我还是有些不习惯的，最不习惯的是remio中的信息管理方式，remio保存的各类信息并没有一个常规的树状结构、也没有标签，而是堆放在一起的，collection名称很难统一管理，这让人少了一些掌控感，也不免有些焦虑。不过，随着用得越来越多，我都懒得看它保存了哪些信息，直接Ask，让它直接帮我就好。