Hi，这里是 Wan，
这是一篇拖了蛮久的稿子，很早之前就说要写这样一篇，但迟迟没有落笔。
要来聊聊 Wan 的源起，做一个相对正式的介绍。那么就让我们围坐在一起，吃点喝点聊聊天。
PART 1 - 燃起篝火
“我们塑造工具，工具塑造我们。”—— 加拿大传播学家马歇尔·麦克卢汉
Wan 是个人专属数字痕迹聚合工具，帮你低门槛、自动化聚合有价值的内容。Wan 希望提供一个通路，一个媒介，让你能够更好地面对这个时代的信息洪流，做好输入输出，降低门槛。从行为的角度解构信息和内容，就像江川入海。The Final Sea 也是 Wan 的 slogan。
Wan 更加关注的是行为或者说是在赛博空间中的交互，也就是所谓的“数字痕迹”。关注的是这个行为/交互本身，我们发现市面上的产品更多的关注点是交互后的内容，已经足够多，足够好，足够卷了。但鲜有人关注行为/交互本身，而这里面蕴含着巨大价值和可挖掘的神秘，更需要被关注到。并且，更多基于同样鲜有被关注的社交媒体的行为/交互，关注日常生活、工作、学习中的小场景、小时刻，挖掘行为背后的场景，探索全新的体验，发现有价值的内容。
Wan 没有太大的野心，更好的阅读体验，更好的编辑体验，更好的整理体验，都有做得很好的产品。Wan 只是专注于眼前，做好这一亩三分地的事情。现在，今天，当下，它只是一个索引集。不是稍后读，不是知识库，不是 All-In-One，不只是 RSS 订阅，不只是同步 timeline，不只是收藏记录。它只是一个索引集。
集
与其说是库，不如说是集。谈到库，最先想到的是知识库，像 Notion、语雀这类的产品，就像现实中的物理实在——仓库一样，是一个空间，可以装修，布局，整理，甚至是装饰。它首先要是一个空间，其次要能够“整理”。我们偏执地认为，得整理才有知识库。Wan 不打算做整理，一方面认为需要 AI，人脑不擅长整理，且成本较大，成效略低；另一个方面或许有其他的解决方案能够达到同样甚至更好的的目的和效果。
而什么是集呢？简单来说，就是数学概念的集合，Set——具有某种特定性质的事物的总体。集合有三大特性，无序性、确定性、互异性。正是 Wan 具备的特性以及要去探索的方向。如互异性，如何助力用户不被同质化内容所困扰，是在持续思考的问题。
索引
在“集”前，加一个定语“索引”。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。核心的目的是高效精确，快速获取。就像人的大脑认识事物一样，靠神经突触的勾连与联想理解、记忆、回忆。尤其是在面对模糊记忆、只记得上下文以及回顾回溯的时刻及场景，显得无比重要。
除此之外，通过索引来代替整理是 Wan 正在思考和探索的解决方案。我们觉得似乎是不必要做整理的，像人脑一样通过使用/调用来增强，不用就逐渐降重，并通过内在的逻辑逐渐形成一个类神经网络的系统。这也是有趣的探索。实用的搜索和有趣的标签是已经上线的初步解决方案，当然，这一切还有不短的路要走，会持续探索和迭代。
这一小节，主要是想聊聊我们是怎么想的。下面我们来具体聊聊 Wan 目前阶段会有哪些特性，并针对具体的展开介绍。
PART 2 - 举酒属客
“Make sure you are building The Right It before you build It right.” —— Alberto Savoia
Wan 的产品设计原点，除了上一小节提到了“集”和“索引”外，还有输入、输出、门槛这几个关键词。
输入
输入——是指信息、行为等数字痕迹分布在多个不同的平台、媒体和应用的不同类别和项目之间。我们每个人每天从醒来的那一刻开始便在持续地摄入信息，当今时代，这些信息来自我们在使用的各种社交媒体以及各类产品，它们散乱分布，阅后即“焚”。这会导致效率低下，错过关键信息；耗费时间，需要不断切换；低效过滤，信息过载等问题。同时，Wan 会逐渐支持所有国内外的主流平台。
输出
输出——是指输入的现状和人脑的局限造成低效索引、难以组织、无法回溯以及信息茧房等问题。同时，输出是一个大的概念，不仅包含能否回溯、提纯，而且包括有无编辑、分享，也包括是否支持数据、导出等功能。关于输出，可能每一个子环节都是一个独立的命题，Wan 无意都做，相比于横向的拓展，更想做好纵向的深耕。而那些没有创造的价值就让更适合的产品去实现，所以关于“导出”的解决方案，会和一般意义上的导出不太一样，已经加到了后续迭代的计划中。
门槛
门槛——是市面上缺少在各方面及综合情况门槛较低的产品，市场上的解决方案要么面向企业和专业人士，费用较高，而 Wan 关注个体，面向个人；要么需要工程基础、复杂操作、第三方、甚至是钱包代币才能实现基础聚合。而 Wan 要做一个低门槛的产品，比如你可以使用 GitHub 开源的项目或是 n8n 等服务花费小两天的时间折腾出来一套自动化信息流，同时自己承担各类服务的费用和维护。如果你是一个没有相关经验的小白，只会更难。但使用 Wan 可能只需要 10 分钟。相信随着迭代进化，这个时间会更短也更方便。
同时，希望 Wan 是自动化的，一切的发生自然而然，不需要“剪藏”，把颗粒度从网页、信息、段落、词句抑或是长内容、短内容这样的维度进一步放到行为本身，通过用户在赛博空间产生的数字痕迹自动化的采集、聚合。更别提传统的或是需要较强工程基础才能实现的方式。更是数据化的，这是让一切成为可能的基石，也是 Wan 的追求。挖掘、量化，为用户提供更深的价值。也是模块化的，无需复杂操作，即可灵活、轻松地组织、管理，同时具备无限拓展的可能性。
另外，我们现在还是一个小小团队独立开发的状态，成本问题也是重要的考量，这倒逼我们更聚焦真正创造价值的部分，不追求完美，不做花哨设计，重视复用性，同时也正是这，让我们没有太多顾虑，没有外部压力，自由地探索，自在如风。
PART 3 - 推杯换盏
“在人类的变革进程中，很少出现全新发明，更多的是改变和模仿。” —— 法国社会学家塔尔德《模仿律》
Wan 只是在复刻历史，并没有什么创新，也可以说创新的一种重要的路径是原有要素的重新组合。以下是对 Wan 有启发的先行者。
RSS
“聚合式应用将会演化成互联网生态的核心模型，企业与个人能够控制他们在网络上的个人资料，同时享受规模化网络的优势。” —— Kevin Werbach
这段文字是沃顿法律研究和商业伦理教授 Kevin Werbach 在 1999 年做出的预测，当时的人们相信互联网的未来就系在 RSS 等聚合式协议上，人们将能够保有自己的数据，同时以很简便的方式，去中心化地相互连结，聚合不同来源的资讯，取代一站式的服务。这份开源协议由 Aaron Swartz 编写（Reddit 的创始人，颇具传奇色彩的人物），它代表了人们对于保持精神独立、逃离信息茧房的渴望和探求。
但是 RSS 协议严重影响 Web2 世界巨头的商业利益，巨头们构建基于自身的封闭网络及社交媒体。RSS 逐渐被抛弃，成为历史的一部分。但至今仍有不少的爱好者在坚持折腾着。他们不信仰神话。
数字花园
“花园是一张类似拓扑结构的网。网作为空间，它是集成的、迭代的，是一个安置万物并重新整合为一体的网络。” —— Mike Caulfield
花园是一个与溪流相对的概念，溪流指代编程中的“事件流”，除此之外，还泛指类似 Twitter、Facebook 等信息媒介产品的“信息流”，它呈现的路径是单一的、有时间顺序的。至于花园，它在很早以前就是与超文本有关的隐喻。相比于溪流的单线性，花园是整体的、多线性的，它的结构可以体现主人布置、照料与思考的过程。
当下，数字花园的概念重新被发现和重视，也有了新的定义：数字花园是通过借助网络数字工具，对想法、笔记和思考等一切你感兴趣的信息或进行收集、整理和创作，文字之间用标签或链接创建连接，形成一座独具个人浓厚色彩的信息与知识型花园。
思维工具
“Tools For Thought.” —— Howard Rheingold
“Tools for though”是影响了很多工具软件领域创造者的概念，由 Howard Rheingold 提出，核心表达的是工具的普及将改变人们思考、学习和沟通的方式。Notion 可能是这一理念的集大成者。
思维工具指寻求创造的是增强大脑能力的工具。Wan 也由此出发，去思考工具及背后的价值。比如，人的大脑，更擅长抽象、分析和联想，不适合采集、整理和索引；比如，从心理学角度讲，展示全面、多面的自己，更真诚、真实，也更容易被理解，被喜爱。但现代社会，人们都变成了“单向度”的人。
最后，想用简短的篇幅聊聊背后的东西。
PART 4 - 东方既白
“让无力者有力，有力者前行”，Wan 正在做的事情，更底层的东西是祛魅。希望将有价值的东西普适化，让更多的人们看到、知道、选择。而这事关公平，是我们的底色。
回想22年12月初正式开始研发，距今已经有一个多月的时间。而产生这个想法， 并决定开始去做，大概是8月份。从构想到调研到设计再到搭伙起事，经历了很多。很庆幸遇到彼此，一见如故，彼此扶持。现在已经到达了开放内测申请，并启用社交媒体的节点，时间过的好快，也过的好慢，常有不知今日是何时之感。
我们在一起讨论交流，努力工作，经常爆肝，也闲聊扯蛋，聊新鲜事物，话家长里短。有时“啊，我们有这么多产出了”，有时“啊，还有好多要做，要探索”，有时“啊，这个东西不错啊，有意思”，这些都是我们的日常。当然，也有很多挑战，不少困难，但回头去看、去想，记忆起来的都是美好的事。
截止到当下，周报也已经发了5篇，等这篇发出的时候，第6篇也会一起发出。而后年前的工作就告一段落了。不过说是告一段落，过年期间我们还是会继续工作，去优化产品，讨论迭代，并且推动内测和社区。这是我们在一起做的第一款产品，相信这会是对用户有价值的产品，我们的原则也是用户价值优先。如果你想更多了解 Wan 以及最新动态，可以关注我们的社交媒体。
“如果说我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。”—— 牛顿
走上这条路，我们受到不少人物、前辈和产品的启发，大卫·林登、凯西·赛拉、纳瓦尔·拉维坎特、查理·芒格；61、少楠、图拉鼎、Reorx、老麦；Notion、Obsidian、Pinboard、Figma、Slash，还有很多在耕耘的同辈，常常给予力量。
彩蛋
Wan 正在招募超早期内测用户，这些用户也会成为 Wan Advocate，与我们一起创造。
我们已经有了一些答案，但很多问题还没有，欢迎你与我们一起探索～！
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