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    1. **`gbrain search`** returns the top retrieved pages, ranked by hybrid scoring (vector + keyword + RRF + source-tier boost + reranker). Use it when you want raw material to skim: agent context windows, citation lookups, finding a specific quote. **`gbrain think`** runs the same retrieval, then composes a synthesized answer across the results with explicit citations to the source pages AND an honest note on what the brain doesn't know yet.

      search和think的分离是一个重要的接口设计决策:它承认了「检索」和「推理」是两种不同的认知操作,应有不同的工具和成本模型。前者适用于「我知道要找什么」的场景,后者适用于「帮我想清楚这件事」的场景。这种分离也让用户对LLM成本有更精细的控制,而不是每次查询都强制走推理路径。

    2. A synthesis layer that gives you the actual answer. Synthesized, well-cited prose across people, companies, deals, and ideas. Not 'here are 10 chunks that mention your query'; an actual answer with citations and an explicit note on what the brain doesn't know yet. The gap analysis is the part that changes how you use the brain.

      「知识缺口分析」(gap analysis)是这个系统中最被低估的功能。大多数知识库工具的隐含假设是「你不知道的事情,工具也不知道」,导致用户无法区分「脑子里没有这个信息」和「这个信息根本还没被记录」。GBrain显式地告诉用户大脑的盲区在哪里,这从根本上改变了信息的使用方式——你知道该问Alice什么,而不是假装自己已经知道了所有背景。

    3. 146,646 pages, 24,585 people, 5,339 companies, 66 cron jobs running autonomously. My agent ingests meetings, emails, tweets, voice calls, and original ideas while I sleep.

      这是一个极为罕见的「自用即背书」案例:YC总裁用自己的工具管理14万+页面、2.4万+人际关系和5千+公司数据,并真正在生产环境中运行了66个定时任务。与多数开源项目「demo-first」的惯例不同,GBrain是「production-first」——这使得其设计决策具有更强的可信度,也意味着边缘案例已在真实负载下被发现和修复。

    4. Search gives you raw pages. GBrain gives you the answer. It's the brain layer your AI agent has been missing — the only one that does synthesis, graph traversal, and gap analysis in one box.

      「搜索给你原始页面,GBrain给你答案」——这句话精准定义了当前AI知识管理工具的核心缺口:检索能力已经过剩,但综合推理、图谱遍历和知识缺口分析几乎从未被整合到一个系统中。大多数RAG工具止步于「把最相关的文档块丢给LLM」,GBrain的差异化在于它将整个推理流程封装为基础设施层而非应用层。