Muses 希望解决的不是「再多一个笔记入口」，而是记录之后如何继续使用。一个内容被保存下来以后，还需要能找回、能理解、能转成任务，也能在合适的时候被再次看到。
这篇文档说明 Muses 的几个设计取舍：先接住材料，再逐步整理；让任务保留来源；让 AI 提供建议，而不是替用户决定。
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一、从收集到回顾的持续流程
Muses 的基本路径是「收集 -> 整理 -> 行动 -> 回顾」。这不是要求每条笔记都立刻处理完，而是让不同阶段有清楚的位置。
1. 先降低记录阻力
很多材料出现时并不适合立刻分类，例如会议中听到的一句话、网页里的一段内容、手机上的截图，或临时想到的任务。Muses 先提供收集箱、语音、系统分享、OCR、文件导入和浏览器扩展，让内容先被保存下来。
保存时尽量保留来源、时间和上下文。以后整理或提问时，这些信息比漂亮标题更有用。
2. 再逐步整理
内容进入收集箱后，不必马上建立复杂目录。空间用于区分工作域，标签用于表达主题，双向链接用于连接具体笔记。结构可以随着材料增多而变清楚。
当前版本的智能整理重点是帮助处理收集箱分发和元数据建议。长文拆分能力暂未开放，不应把它当成稳定入口。
3. 让行动保留来源
任务如果脱离来源，很容易只剩一句看不懂的待办。Muses 会把笔记正文中的 Todo 与行动页关联起来，让任务、来源笔记和执行空间保持联系。
这样做的目的不是让任务系统更复杂，而是让执行时能快速回到背景材料，减少重新翻找和重复解释。
4. 通过回顾保持可用
记录过的内容不会自动变成长期知识。回顾中心、学习卡片、随机漫步和周/月报告用于把已经保存的材料重新带回视野。
回顾不只是看数量，也是在检查哪些内容仍然有用、哪些任务已经完成、哪些主题值得继续整理。
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二、知识结构的设计方式
Muses 不要求一开始就设计完整目录。更稳妥的方式是先建立少量空间，再用标签、链接和卡片关系逐步补充结构。
1. 空间不要太多
空间适合表示长期稳定的工作域，例如「工作」「学习」「生活」「某个长期项目」。如果每个小主题都创建空间，后续会增加维护成本。
主题变化更频繁时，优先使用标签。标签可以跨空间表达主题，也适合随着理解加深而调整。
2. 卡片要能独立使用
一篇笔记可以是一条记录，也可以成为后续写作、搜索、问答和任务执行的材料。标题、标签、来源链接和正文结构越清楚，后续复用成本越低。
双向链接适合表达「这条内容和另一条内容有关」。子卡适合承载更细的知识点。不要为了建立关系而建立关系，只有在能帮助查找或理解时再添加。
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三、AI 的位置
AI 在 Muses 中被设计成辅助者。它可以阅读材料、生成候选建议、整理摘要和提取待办，但不应在用户不知情的情况下改动知识库结构。
1. 建议先预览，再写入
涉及移动空间、补标签、创建任务、整理方案或批量操作时，合理的工作方式是先展示预览和理由，再由用户确认。AI 的输出应作为候选，而不是最终判断。
这能避免模型误解材料后直接造成结构混乱，也让用户保留对知识库的控制权。
2. 本地与云端各有边界
本地模型适合轻量、隐私敏感或无网环境下的任务，例如短笔记摘要、标题建议和基础问答。它更受设备性能影响，也不适合承担过长上下文。
云端官方 AI 或自定义直连适合长文、多文档、复杂归纳和更高质量的写作辅助。使用前应确认是否会消耗额度，以及数据会交给哪个服务处理。
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四、桌面端工作台
桌面端采用多标签工作台。首页、空间、编辑器、行动、回顾、问 AI 和设置可以同时打开，适合长时间处理资料。
这个设计是为了减少上下文丢失：整理空间时可以保留来源笔记，处理任务时可以打开 Task Space，问 AI 时也能对照原材料。