提案archiveJ。(version 1.2)

您好。2026年我们将AI积极应用于archivej，2个月使用了约1600亿个token。^^ 我们提出从原有轻松创建数字档案的工具archivej进一步发展的版本。(version 1.2)

1. 数字档案的转换 / 扩展到当前业务

观察目前出现的各种AI、聊天机器人，最重要的是关于记忆(memory)的讨论。记忆(memory)既是个人的，也是社会的产物，在公司中，各种记忆的产出以文档形式涌现。我认为软件终于能够积极地存储记忆了。以前将对话记录和上下文记录都放入DB会很重，但现在可以轻量存储，让AI、Agents(代理)能够了解用户。

未来6个月，预计会出现比记录、数据库更多的"记忆(memory)“服务。也就是说，人类进行的日常记忆和回忆，以及公司和组织(包括非营利)的活动都将被制作为"记忆"的形式并进行管理。

“archivej超越基本版本，搭载了名为’当前记忆’的新服务。”

简单来说，这些是处理当前工作的工具。使用这些工具的用户是人和代理一起工作的办公室。2026年8月，TCG-OFFICE、FLOW-OFFICE正在积极测试，我们将慢慢部署给没有token问题的用户。如有疑问请随时咨询，并搜索Cloudflare OS。

如果您拥有或运营过档案的经验，并且理解当它被整理进入信息检索体系时，您创造的大量记忆将影响可以扩展的当前和未来工作，您很快就会理解这一点。

2. 关于格式 / 当前进行的工作形式

通过archivej，我们可以应对数字档案和变化中的网络。

应对digital archive。
以网站、网络服务的形式构成。(想法 -> 执行档案 -> 案例分享)

archivej正在更新的格式

book (通过持续编辑的公开书籍格式)
article (通过持续研究的研究论文格式)
application (在咖啡店点音乐时运行的app，开发公司维护的软件)
office (包含ChatGPT的工作环境中员工一起工作)
skill (数字档案中主要需要的功能性技能)

archivej试图解决的问题

地理信息匹配 / 视觉扩展
- https://textconsulting.io/browse-by-chronological/
为占用户60%以上的AGENT提供数字档案的说明和扩展 / 变现
- https://textconsulting.io/llms.txt
基于资料的自然演示文稿、PPT、Keynotes
- https://textconsulting.io/en/keynotes/

3. 应对让手腕疼痛的数字档案资料整理和照片整理

编辑白皮书时最耗时的工作是人类阅读大量资料，重新编辑，通过与高层决策者的对话和整理来确定方向。同样，开发数字档案时最需要注意的部分是资料整理和基于资料生成各种内容的问题。我们直接开发的archiveJ访问相关文件夹，附加几乎免费的AI LLM AGENT(人工智能代理)来进行相关工作。

使用LLM的话，token费用不是会很高吗？

是的，如果在不了解代码或相关处理方式的情况下不进行优化就委托大范围编辑，它会在不必要的工作和您未委托的工作上消耗token。但是我们管理的数字档案和白皮书资料的量是固定的，而且这些是人类也能完成的工作。我们通过在只有有预算的组织或上级机构才能做到的领域添加workers(Agents)，为个人研究者也铺平了前进的道路。

3-1) 整理记录的代理工作

(音频) 放置采访内容的口述记录文件(转录)，代理会自动确认上下文。 (照片) 为照片添加说明，把握上下文。 (PDF、Hangul、txt) 将文档转换为可读形式，阅读之前创建的项目和文档。 (视频) 把握视频内容，把握内部出现的音频或内容。 (没有音频的视频) 如果不进行转录，把握并说明视频内容(footage)。 (链接、网站) 截图该网站，阅读内容并进行说明。

3-2) 基于记录创建新内容的代理工作

(普通用户) 通过数字档案提供组织按年度进行工作的探索/搜索 (研究人员) 发行研究指南，让研究人员能够深入阅读相关资料 (研究人员) 通过相关内容的交叉比较，提供可用于论文的基础资料 (内容) 基于生成的内容发行博客内容 (内容) 按照组织希望的方向组合多种媒体，发行有主题和意图的展览 (内容) 基于已发行的关键词发行多个收藏集

3-3) 翻译工作和多语言化

(翻译) 通过该系统，约2-3小时的工作和翻译可以轻松完成约1000页的翻译。这不是简单的句子翻译，而是包含该项目的基本信息、收集的关键词、相关语言页面、生成的所有内容。 (翻译和网站) 如果存档了1万个条目，可以按每种语言提供所有1万个条目。 (翻译) 包括谷歌翻译或直接翻译在内，我们可以更容易地用多种语言发行相关价值。

4) 进行中的工作和局限性

(改善) 相关指示、任务和资料的上下文由档案所有者和开发团队共同讨论整理，AI Agent参考这些内容。 (局限性) AI Agent不会完美地完成所有事情。在持续投入时间和精力时，人类通过设定准确的指导和任务来帮助其良好执行。 (扩展) 随着扩展，研究人员和客户会想创建更多档案。但内容的提炼和指导会花费更多时间。 (客户) 我们将慢慢、努力地工作，确保与客户建立正确的档案和过程。 (费用) 使用token需要费用。我们也建议个人和组织如何确保或管理这一点。

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