连着看了两天军事科普，接下来一个月首页全是各种"震惊！ XX 国又..."。偶尔刷到一条特别合胃口的视频，想多看点——没了，算法已经给你打上"军事宅"的标签回不去了。 问题出在哪？传统推荐只看你点了什么，从来不问你为什么点。你看做饭视频不一定是想学做菜，可能就是下班累了想看点治愈的东西放松一下。你刷旅行 vlog 也不一定想出去玩，可能只是喜欢那种"在别处"的感觉。但算法管这些，它只会给你推更多做菜教程和机票攻略。
所以我做了 OpenBiliClaw 。
它跑在你自己电脑上，逻辑和传统推荐完全反过来：先花时间搞懂你这个人，再根据对你的理解去全站找内容。
它会分析你的浏览历史、收藏和关注，构建一份五层深度的心理画像。不是"你喜欢科技/游戏/美食"这种标签，而是你的认知风格、深层需求、内在矛盾这些东西。
它会主动猜你可能喜欢但从来没接触过的领域。比如它发现你看做饭视频的深层原因是"需要治愈感"，就会去试探你对手工陶艺、猫咖日常、雨天白噪音这些内容有没有兴趣。猜对了升级为正式兴趣继续深挖，猜错了安静退出不打扰。 推荐的时候也不是冷冰冰的"因为你看过类似视频"，而是像朋友发微信一样跟你说："你最近好像有点累，这个 UP 主拍的乡村生活节奏特别慢，很适合你现在的状态。
所有数据都在你自己电脑上，没有云端没有账号，这个 AI 只认识你一个人。你还可以跟它聊天告诉它你最近想看什么、不想看什么，它会记住然后调整。
项目已经开源，欢迎大家来玩一玩，顺便求个 star
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