为了更顺滑地使用 OpenClaw 等本地 Agent,我刚刚手搓了人生中第一个浏览器插件,现在想把前因后果包括这个插件通通都开源出来:

我们的生产方式实实在在地在改变

去年年中到现在,我写过3篇文章分享自己越来越依赖本地化 Agent 来办公的经验。

从最早的 Cursor 到 Claude Code,再到最近火遍全网的 OpenClaw,毫无疑问,这些 Agent 工具已经不单单可以用来写代码了,任何案头工作都可以用,而且正变得越来越好用。

但在深度使用这些 Agent 的同时,我发现现在的瓶颈不再是 AI "能不能做调研"或"能不能分析数据",而是 Agent 无法打通我整个 Workspace 的上下文。

新瓶颈:散落在各处的上下文

以我自己为例,我的工作上下文极其分散:

云端:团队的需求管理、周报、其他工作文档都在飞书上;而比如日常需要经常分析的用户行为埋点数据,则需要从特定的云服务器下载。

本地:部分项目文档、产品 Demo、甚至整个项目的代码库则都在我的电脑硬盘里。而会议录音之前分布在飞书、腾讯会议、钉钉,甚至手机里(为此我们专门做了 YouNavi 来实现会议内容的自动化归集)。

为了让 Agent 能更方便地对接这些上下文,我尝试过各种方式:比如 Google Workspace 上周新出的 CLI 工具,又比如飞书新做的一键部署 OpenClaw的功能。

但说实话,现在的体验依然不够顺滑。

举个例子吧,我日常使用的笔记软件 Flomo 上周发布了它的 MCP 服务,我第一时间就试着把它接入 OpenClaw,但即便是在 Claude Code 的帮助下依然花了整整半天时间才搞定。目前的 MCP 或 CLI 方式,在对接云端复杂数据时,个人的感受是配置门槛依然太高。

而像飞书版的 OpenClaw 确实对接它自己的生态非常顺滑,但问题是它没法关联我本地的代码库、其他文档——而我也不可能就把所有本地隐私数据都放到飞书上。

大巧不工,试试我的笨办法

试了一圈后我发现,最无脑、最轻松的方式,依然是直接把数据下载下来。

只要文件进入了本地文件系统并分门别类放好,像 Claude Code 或 OpenClaw 这样的产品就能通过简单的命令行搜索和索引,精准地找到上下文。

但在"下载"这个环节,我遇到了一个糟心的摩擦力:

在 Mac 中(Windows 估计也类似),当你点击飞书文档的导出按钮或其他网页的下载按钮时,文件会默认塞进那个乱糟糟的"下载"(Downloads)文件夹。你不得不手动打开它,再把它拖拽到对应的文件目录下。

这步操作虽然只有几秒钟,但一旦开始高频需要时,它就像鞋里的沙子,非常影响手感。

这就是我为啥要手搓一个浏览器插件的原因

既然Vibe Coding 现在已经如此发达,为什么不直接搓个插件来消灭这个不顺滑的地方?

于是,在 Claude Code 的帮助下,我花了不到一个小时,就做出了 smart-save。

事实上,核心功能在前两分钟就跑通了,剩下的时间都用在调整细节。这也再次证明了:在今天做一个插件、甚至一个软件,已经不再是什么稀缺能力了。

smart-save 的逻辑很简单:它可以让你在下载/导出内容时,直接手动选择将文件精准投递到你预设的项目文件夹中,省去了二次搬运的麻烦。

为什么我执着于"上下文归集"?

最后,还是想做个小小的植入,谈谈我们的 YouNavi。

smart-save 解决的是网页/文档的下载摩擦力,而 YouNavi 的初心,则是解决对话/会议内容的归集摩擦力。

我们支持飞书、腾讯会议、钉钉以及 Plaud 等硬件录音以及本地文件夹的一键自动化归集,未来也会集成我做的插件、对接各类IM、邮件、云文档、播客平台等等。之所以做这些,背后是我们的一个坚定理念:

AI Agent的价值 = 模型智能 × 上下文的质量与密度。

给到模型足够的、属于你个人的上下文,让 Agent 去发挥它最大的价值,这是一个非常明确的大趋势。而我们想做的,就是把这个过程里所有摩擦力大的部分,一个一个地干掉。

这个浏览器插件如何获取

飞书知识库下载:https://zcnewohdxmzu.feishu.cn/wiki/TScxwa4wtizQfHkw1uUc6WMJnLh

GitHub 地址:https://github.com/ray11081988/smart-save