认识 Dessix：让 AI 成为你的思维伙伴
你是否曾经历过这样的困扰？
清晨，一杯咖啡伴着阳光，你打开笔记应用准备唤起昨日灵感，却在繁杂的标签页与无数应用中迷失了方向；与 ChatGPT 聊天如智者般精彩，却难以记住几天前的对话内容，陷入不断复制粘贴的低效循环。
这些现象揭示了数字时代的尴尬境地：信息无限获取的便利与深度思考之间的断裂。传统笔记软件虽华丽，却往往局限于机械的整理与归档，未能真正触及知识管理的核心价值： 如何让记录辅助我们深度思考和决策？
如果你也感同身受，也许你该认识一下 Dessix。
什么是 Dessix？
Dessix 并非传统的笔记工具，而是一个创新的思维操作系统，专注于实现人与 AI 的深度协作。通过自动化、结构化和有机的信息连接，Dessix 构建了一套人类与人工智能共享的上下文体系。
Dessix.io - See What AI Sees in Your Notebook
Capture your inspirations, structure your ideas, and collaborate with AI in one place.
Dessix 帮助 AI 真正理解你的思考脉络，无论你正在阅读什么、思考什么，AI 都能精准捕捉，并提供恰如其分的辅助，成为你贴心的思维伙伴。
为什么需要 Dessix？
Dessix 的创立，源于对现有 AI 交互方式和知识管理的深入反思。
在我们日常与 AI 工具交互、记录信息的过程中，常常遇到以下三个关键痛点：
- 上下文割裂：当前 AI 模型难以持续理解用户上下文，导致对话割裂、重复解释，沟通效率低下。
- 知识难以沉淀：AI 对话中产生的洞察和思路缺乏系统性记录和重用机制，易被遗忘。
- 协作成本高：用户需反复复制粘贴内容、手动构建上下文，造成时间浪费与体验疲劳。
研究表明 (Mark et al., 2008)，知识工作者平均每 3 分钟被打断一次工作，频繁的上下文切换严重影响专注与生产效率。
而 Dessix 借鉴人类认知机制，模拟工作记忆空间，通过共享上下文，打通人与 AI 之间的信息流动，实现更高效的协作与思维延展，帮助用户从信息碎片中挖掘价值，提升创作效率。
| 传统笔记/PKM | Chat 问答助手 | Dessix.io |
|---|---|---|
| 信息仓储 | 问答机器人 | 认知伴侣 |
| 手动分类 | 单次对话 | 持续语境 |
| 孤立系统 | API 对接 | 信息对齐 |
谁适合使用 Dessix？
Dessix 面向所有希望提升效率、深化思考、与 AI 建立协作关系的用户，尤其适合以下几类人群：
- 知识工作者：如顾问、分析师、律师、项目经理等，需要处理大量信息并进行高阶决策的人。
- 学术研究者：包括教师、学生和研究员，面对繁复文献和逻辑推演，Dessix 能提供清晰的上下文梳理能力。
- 内容创作者：如作家、设计师、营销人，在创作过程中需要不断整理灵感与素材，Dessix 是理想的灵感载体。
- AI 爱好者与开发者：热衷于探索和构建 AI 应用的极客，希望构建更智能的协作工作流。
- 终身学习者：致力于持续自我提升的人群，Dessix 可作为认知整理与思维深化的伴侣。
如果你常常面临上面提及的问题，那么 Dessix 就可能是你一直在寻找的答案。
需要注意的是，Dessix 并不专注于管理你所有原始信息，而是专注于你对信息的思考过程，帮助你在碎片中提炼洞见、寻找线索、启迪智慧。
Dessix 如何运作？
Dessix 的核心运作机制建立在“块（Block）”的抽象之上。这个块，是信息的最小结构单元，也是人类与 AI 共同感知的基本单元 。每一段笔记、网页片段、一段对话，乃至一帧视频或一张图像，都可以被提炼为一个块。
我们不只是存储这些块，而是通过你与 AI 的互动，构建起块与块之间的语义链接网络。每一次与你的 AI 对话，都是一次新的链接生成过程——它不仅帮助你将思维串联起来，也让 AI 感知并参与到你的知识组织中。
这一结构让 Dessix 不再是信息的静态堆叠，而是动态演化的思维地图，这是超越 笔记双链 的一次创新。
Dessix 的关键特性：
- 以块为核心的结构化模型：无论笔记、文档、对话、网页、图片或视频，都可抽象为块，实现灵活的整合与重组。
- 线性并排的阅读界面：信息块横向排列，纵向支持结构化文本，兼顾自由表达与思维组织，避免信息过载。
- 动态上下文感知能力：通过实时追踪光标位置、选中文本和屏幕视图，Dessix 自动推测你的思考焦点，构建精准上下文。
- 强大的 AI 协作引擎：结合预设的 Action（操作）与 Scene（场景），实现高效的知识提取、创作、总结与联想。
通过 Dessix，AI 不再是等待提问的工具，而是与你共同演化思维路径的伙伴——理解你的上下文，参与你的问题分析，并与之一起生成有价值的输出。
核心理念：共享上下文
Dessix 的灵魂理念在于：共享上下文，让 AI 与你协同思考。
共享上下文的意义：从 Johari Window 看人机协作
在心理学中，Johari Window 模型 提出了自我认知与他人认知之间的四个区域：开放区（Open Self）、盲区（Blind Self）、隐藏区（Hidden Self）和未知区（Unknown Self）。 这一模型常被用来描述人与人之间的认知边界与理解过程。
在与 AI 协作的过程中，Dessix 正是在努力扩大人与 AI 之间的“开放区” —— 也就是人类与 AI 都了解的上下文区间， 我们称之为 「共知域」。 通过持续共享上下文，Dessix 让 AI 能够看到用户关注的内容、所思所想，从而形成与人类认知同步的反馈机制。
当这个“开放区”越大，AI 提供帮助的精准性与效率也就越高，协作的深度也随之提升。这不仅是技术层面的优化，更是人类与 AI 认知融合的一种表达。
Dessix 的愿景：人机共生
这一理念超越技术，是一种全新的认知方式。Dessix 帮助你与 AI 共处同一认知空间——「共知域」，充分发挥人类的创造力与 AI 的计算优势，实现高效协作。
"Man-computer symbiosis is an expected development in cooperative interaction between men and electronic computers. It will involve very close coupling between the human and the electronic members of the partnership."
— J.C.R. Licklider, "Man-Computer Symbiosis", 1960
如计算机科学家 J.C.R. Licklider 在 1960 年提出的「人机共生」所述：“人与计算机紧密结合，优势互补，共同解决问题”。Dessix 正在实践这一愿景，让 AI 成为你真正的思维伙伴。
展望 Dessix 的未来
我们对 Dessix 充满期许，希望它能够：
- 成为用户的终极思维操作系统，有效组织信息、促进深度思考。
- 打造人类与 AI 真正的共生平台，协同探索知识边界。
- 帮助每个人掌控自己的信息算法，重新定义信息获取与创造的方式。
Dessix，与你的思维共舞，共同探索知识的无限可能。