Nekobun — AI 增強電子書閱讀器

概述

Nekobun 起於一場黑客松，當時問了一個簡單的問題：如果書能回話——有思考、符合角色、還記得你們一起讀過的一切——閱讀會是什麼感覺？

它後來長成一款 AI 增強電子書閱讀器，圍繞一小群 AI 閱讀夥伴。不是把通用 chatbot 硬掛在 PDF 上，每個夥伴都有自己的聲音、閱讀風格與觀點——有跟你搶著抓重點的速讀型、在細節上停留的精讀型，還有介於兩者之間的其他角色。

閱讀夥伴

人設是產品的核心，也是最難的地方。

要讓一個夥伴在 300 頁的書裡——還有隔了好幾天的 session 之間——感覺像真的存在，需要兩件多數 LLM app 沒有的東西：穩定的人格與持久的記憶，記住你讀過什麼、討論過什麼。

為什麼很難——以及它教會我什麼

兩個問題一再浮現：

1. 長期 agent 記憶。 當夥伴要記住整本書和你們的對話，context window 很快就滿了。單純把歷史對話塞進去，很快就撐不住。
2. 人設一致性。 在長互動中讓角色維持角色——不漂移、不矛盾、不忘記自己的背景——結果是尚未解決的基礎設施問題，不是 prompt engineering 能搞定的。

我沒辦法在 consumer 閱讀 app 裡把這些乾淨地解決，於是決定停下來。但真正的收穫是這些問題本身：它們正是我後來在 MemFuse 裡著手處理的——給 LLM agent 的開源記憶層。

狀態

Nekobun 在 2025 年初歸檔。想法沒有消失——它們往下沉到基礎設施層。Nekobun 是產品探索的路徑，暴露出一個真實的基礎設施缺口，而那個缺口成了我接下來要建的東西。