过去这一周，我突然觉得，自己之前一直在追的问题，可能都只是同一个问题的不同侧面。
一开始，这个思考来自一个很具体的产品想法——AI Usage Tracker。
最开始，我把它理解成一个记录工具：记录我什么时候调用了 ChatGPT、Codex、Cursor，花了多少 token，用了哪些模型，最后完成了什么任务。
后来发现，这样的理解太浅了。
真正有价值的不是记录「发生了什么」，而是记录人与 AI 是如何共同完成一段工作的。
现在几乎所有 AI 产品，都只能看到自己的一小段。
ChatGPT 看见 ChatGPT 的对话。
Cursor 看见 Cursor 的代码修改。
Claude Code 看见它自己的 agent trajectory。
真正完整的一段工作，却横跨很多系统。
一个研究想法，可能从网页聊天开始，在 Cursor 写代码，在终端调试，又回到聊天模型讨论，再查论文，最后放弃其中一条路线。
对于任何一家平台来说，这些都是断裂的。
但对于用户来说，这是一条连续的 experience。
于是我意识到，真正应该记录的对象，不是 prompt，而是 human–AI episode。
一个 episode 包括：