有了Kimi K2 Thinking，我终于可以搭建个人AI OS了
Claude Code作为框架真的非常非常棒。而Kimi的新模型又可以驱动这套框架。太适合个人AI OS了。
Key Takeaway
Kimi K2 Thinking优势：与Claude Code兼容优秀，处理复杂流程/Skills，成本远低于Claude；作者用作日常Agent引擎，过去国产模型适配差，现可搭建AI OS。
AI OS要求：提升信息效率（文字优先、转录/关键词提取/总结/结构化）；强化思考深度（Super Analyst Skill内置SOP/12框架自主分析）、广度（自定义命令审视盲点/视角切换/类比/创新）。
实践扩展：第一期处理信息/思考（结果存Key Topics文件夹），第二期整合笔记/文件夹/新Skills；Claude Code框架强大，非编程用途潜力大，鼓励试用。
Kimi新出的K2 Thinking相当棒！它跟Claude Code搭配得非常好。即使是涉及到复杂流程和工具调用的Skills，它也能搞得定。而且，K2 Thinking可比Claude便宜多了。
我一直在等的就是这样的模型。不是拿它来编程，而是作为我日常Agent的驱动引擎。
你想嘛，Claude Code可以调用那么多的工具，进行那么复杂的检索和推理。如果把它从编程挪到其它工作上，肯定也可以，效果会很好！
而且Claude Code有MCP，有自定义命令，有Sub-agents，现在还有Skills，太适合用来搭建个人AI操作系统了。
但我之前一直没动手的原因是：使用成本。
不管你是订阅还是通过API调用都很麻烦，也很费钱。
所以我就想，如果能保持Claude Code的框架不动，把里边的模型给换了，换成一个能力也很强，但又便宜许多、接入也方便的模型，不就完美了？
过去半年我试过很多模型，尤其是国产模型，但都差点意思。这里边既有模型能力的原因，也有跟Claude Code框架适配度的问题。新出的Kimi K2 Thinking终于让我看到希望。我的AI OS已经动工啦。
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回到今天的主题：基于Kimi K2 Thinking和Claude Code，搭建个人AI OS。
我对这套由AI驱动的操作系统的基本要求有两个：
第一，提高我处理外部信息的效率。
第二，从深度和广度两个层面强化我的思考能力。
我们先说第一个。
我日常要获取的大部分信息都是文字形式。即使是YouTube视频，我也会把它的Transcript导出来。因为不管是我还是AI，处理文字都是最最高效的。
这些文字形式的内容，有相当一部分是从网页上剪藏下来的。这边我用了一个工具，之前视频里有推荐过：Obsidian Web Clipper。它就是一个浏览器插件。点击之后，会把当前网页的内容存储到指定的文件夹里。
于是，我所有需要后续消化的资料都会存在一个叫做RAW的文件夹里，也就是“生肉”的意思。并且每周一个子文件夹。
这么做的好处是，我可以每周集中处理一次，不会搞乱。而每次处理的时候，我把整个子文件夹拖到对话框就行，AI知道是针对这个文件夹做处理。
在这边，我使用了Claude Code自带的自定义命令功能。这个功能特别适合那些重复的工作。
每当我积累了一周的资料，不管里面的内容看过或没看过，我都会运行这条自定义命令。它会指挥Kimi K2 Thinking模型去提炼每一篇文章，包括Summary、Key Takeaway，以及Something New。
前两个都比较中规中矩。Something New是我特意设置的。要求AI从自己的知识出发，觉得这份内容当中有哪些是它自己“感兴趣”或者“觉得有价值”的东西，并且用完整的逻辑把这个东西表达出来。如果有需要的话，它甚至可以联网搜索一些补充资料。
这么做的好处是，让AI给我一个新的视角。不管有用没用，我都欢迎。只要它能给我一个启发，哪怕是再小的点，我都会觉得很有价值。
当AI把一周的资料都处理完毕之后，就会生成一个新的Markdown文档，存在一个叫做Medium Rare的文件夹里。刚才那个文件夹叫RAW，也就是生肉。那么处理过之后，就是五成熟的肉，也就是Medium Rare，已经足够我吃下去了。
这个就是第一点，关于提高我处理外部信息的效率。
那么，信息摄入之后，就得开始消化和思考了。在这个环节，我会需要Kimi K2 Thinking帮我做两件事。
一是加强深度。
当我有什么问题想要比较彻底、深入探讨的时候，我一定会先让Kimi K2 Thinking启动Super Analyst这个Skill。
这个Skill我之前出过两期视频介绍。它内置了一套我设计的SOP，包括判断、搜集、分析的流程。而且我还给它搭配了12种分析框架，让它根据情况自主选择一到三个使用。
这一套Skill运行下来，基本上，一个问题当中，我想了解的方方面面都在里面了。接下来，我只需要从里边挑出我感兴趣的或者我还不了解的东西，跟Kimi进一步探讨就可以。
而这些讨论的内容都会存在一个叫做Key Topics的文件夹里。包括刚才用Super Analyst跑的结果，以及我跟Kimi的对话。这个动作可以让AI完成——只需要创建一条自定义命令就行，不过我还是自己手动完成。反正就是复制粘贴，没必要浪费Token。
二是加强广度。
我们自己很容易陷入自己的思维陷阱。而AI也有可能会顺着我们说话。所以，我对此是特别警惕的。
当一个问题聊得差不多了之后，我会希望AI帮我查漏补缺，帮我看看有没用新的角度，等等。
于是，我创建了这么一份简单的提词，把它放进自定义命令里。我要求AI从这四个角度去审视刚才的讨论：
盲点与遗漏。是否有哪些潜在的假设是没用明说的？有没有什么问题或者利益相关方被忽视了？
视角切换。如果我们用一个完全相反的立场来看待这个问题，会有什么样的结果？
跨领域类比。我们现在讨论的问题，比如金融问题，在别的领域中，比如生物学当中，是否有类似的例子？
创新与启发。基于所有信息，完全脑洞大开的话，会有什么想法？
我每一次思考的结尾，都让AI做一次这样的扫描，就能帮我扩大思考的广度，帮我找到潜在的漏洞。
同样地，这个讨论过程我也会完整复制粘贴进Markdown文档，存进Key Topics文件夹里。
刚才介绍的这些，只是我个人AI操作系统的第一期工程。第二期工程，我打算把过往的笔记和文章全都搬过来，把整个文件夹体系给搭建起来。另外，还有好几个Skill要做。
所以你看，Claude Code这个框架真的非常非常棒。而Kimi的新模型又可以驱动这套框架。我建议大家有时间去试一试。它真的不只是编程。
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