之前在他们的天使客户群观望了很久，看开发天天吹他们的设计有多么多么地好，用了两周其实也就那样吧，更像一个给领导画饼的产品，优点在我这里看来不多，就是勉强能用，这里主要说说缺点 1. 假免费 + 假隐私：被这玩意耐心消耗殆尽了，也懒得去深度体验其他类似的产品了，但我看了其他类似的产品大多是基于订阅制的，现在 MineContext 主要是用户自己配置 API，我看了一下我一周只用了五天，频率还调的比较低 10s 截图一次，最后 token 量居然也达到了 2 千万，这个成本真的是很恐怖的；另外就是宣称的隐私保护，我信你个 der，真要注重隐私我还必须要本地部署一个视觉模型 + Embedding 模型，还要同时满足效果，这对普通人来说可能么？最后还不是要接入厂商的 API 调用 2. 模型配置不灵活：这个是就上面观点继续的，MineContxt 这玩意只支持两种模型配置一个是图像模型另一个是 embedding，出了检索这一部分其他所有都是让图像模型来做的，简单看了下他的代码实现其实就是一个 GraphRag，既然实体都抽取出来了，后续的步骤为什么不能使用一个简简单单的大语言模型即可 3. 状态间缺失因果链：因为之前也提到了默认截图时间为 5s 但是这样太贵了，我这边是 15s 一次，但有个问题就是时间越长图与图之间的关联也就越不稳定，一些简单的动作，我快速切换窗口试图，往往是少于默认时间的，这些微动作很可能也是比较关键的点；另外由于采样稀疏，大模型其实只能看到孤立的状态点，而丢失了中间的过渡过程，比如我写代码遇到 BUG 之后我去查阅文档解决，Minecontext 就很难捕捉到这两者之间的因果关系，他所看到的永远只是离散事件，如果说能够实现订阅制类似 DayFlow 保持 1FPS 的录制频率才是最好的 4. 架构臃肿：使用了 Python + Electron 的完美组合，不得不承认这样是最容易实现跨平台的方式，但是完美继承了两者的劣势，资源占用是真的离谱 (你这是 io 密集型任务，又不是轻量级的小玩具，真的是醉了)，大冬天在有时候任务多的时候都能差点把我烫死 5. 缺乏生命周期管理：保存截图到本地我是能理解，没有自动归档、冷存储或过期删除机制，随着使用时间的增长，本地数据文件夹将变成一个巨大的数字垃圾场，不仅占用空间，还会拖慢文件系统的索引速度，我用你个 der 6. TODO 内耗：todo 本意应该是发现一些日常生活工作学习中一个个关键的点，但这玩意是真的不挑食啊，我代码每次遇到一个 bug 就给我记录下来，最后实际上的 TODO 是我要定时记得去删它狂轰滥炸的 TODO? 这玩意真的是刚开始用的时候很惊喜，用到中间慢慢让人奇怪，最后彻底放弃，说个不好听的，实际用下来我自己简单拿现成的框架搞个 GraphRAG 似乎也能达到这个效果？反正都是烂，可能做到最后就彻底变成资源、隐私、价格的不可能三角?