About
为什么是现在，
为什么是我。
我是一个连续创业失败后，重新开始做项目的人。 过去二十年，做过零售、餐饮、品牌、投资，也赔过钱，借过钱，到现在还在还债。
我这次做的，是一个 AI 产品。
但我不是因为看风口才做 AI。相反，是因为我见过太多普通人 —— 明明装了工具，最后还是不会用、懒得用、用两天就放弃。
我想做的，不是一个更炫的 AI， 而是一个普通人真正能用起来的 AI。
这个产品到底在解决什么
当下这代 AI Agent 载体（WorkBuddy、QClaw、OpenClaw）本身已经足够强 —— 问题不在于模型， 而在于"装好以后到底怎么用"这最后一公里。
Claw Companion 做两件事：
- Tailor（管家）：你用一句话描述日常，它替你想清楚细节、写进你的载体配置、自动接管运行。
- Monitor（监工）：它自己建的任务，出问题自己修；你自己建的任务，它只被动展示数据，不越界。
核心判断是一个明确的边界： App 碰过的和用户自己的任务，清清楚楚分开。 这是产品里最严肃的设计原则 —— 三态所有权模型（managed / user_owned / released）就是为此而生。
做产品的几条底线
一、永远本地优先
本地 SQLite 是唯一真源，云端 Postgres 是异步镜像。 断网完全不影响本机功能。云端故障不影响 Tailor 建任务、不影响 Monitor 自愈。
二、永远不上传敏感内容
载体配置原文、prompt 全文、LLM 完整返回、本地备份 —— 这几样东西，永远只在你电脑上。 上传到云端的只有脱敏后的任务元数据、FinalPlan 骨架、运行事件。
三、不越界碰你的东西
七条硬约束（No-Touch）写在代码里：不改凭据、不调外部副作用工具、不删原备份、 不跨任务改、不做破坏性操作、不动 skill-interceptor、不动 user_owned。 这些是代码级的约束，不是承诺。
表达原则
我对外讲这个项目时，坚持几条：
- 不卖惨，只讲事实和判断
- 不装懂，只讲自己做过、赔过、验证过的事情
- 不空谈 AI 趋势，优先讲"普通人怎么真正用起来"
- 每件事都尽量落在一个具体问题、一个具体场景、一个具体结论上
过去是证据，现在才是主线。 我吃过亏，所以我现在说的话更有重量；我赔过钱，所以我更尊重产品和用户。
联系
如果你愿意做第一批种子用户，给我留三条信息：
你是做什么的 · 你平时最想让 AI 帮你干什么 · 你现在最不会用的地方在哪。