为什么你花 40 分钟调出来的 AI 提示词，关掉窗口就没了
这不是记性问题，是工具的结构性缺陷。
一个几乎每个人都遇到过的场景
你花了四十分钟，反复改措辞、补约束、试了七八个版本，终于让 AI 吐出一份能直接用的东西。你复制走结果，关掉窗口，去干别的。
三天后要做类似的事，你想复用上次那条「完美提示词」——但它没了。
聊天记录翻了半天：要么平台只保留最近几十条，要么那次是在「临时对话」里压根没存，要么你当时用的是另一个 AI 工具。
于是你又花四十分钟，重新调了一遍。而且这次调出来的，未必比上次那条好。
提示词是怎么丢的：三个真实场景
场景一：会话本身是有寿命的
大部分 AI 产品的对话历史是「列表」结构，不是「知识库」结构。列表天生是要滚走的：默认只加载最近一段，「临时对话」不落历史，长时间不登录的会话可能被归档或清理。
更麻烦的是，真正有价值的往往不是某一条对话，而是你在几十次尝试中逐步收敛出的那一条措辞。它淹没在几百条消息里，靠滚动查找几乎不可能找回来。
场景二：你的工作流是跨工具的
今天用浏览器里的 AI 网页，明天用桌面客户端，写代码时用编辑器插件，写材料时用办公软件里的 AI 输入框。
每个工具都有自己的历史记录，互不相通，各自的保留策略也不一样。你的提示词资产被切成了五六份，散落在不同产品里，谁都只看得见自己那一小块。
场景三：平台会变，你的积累不该跟着变
产品改版、功能下线、模型替换、账号迁移——这些都不在你控制之内。但对平台来说那只是一次版本更新，对你来说可能是两年积累的消失。
把长期资产寄托在别人产品的「历史记录」里，本身就是一种风险敞口。
为什么「手动收藏」救不了你
很多人的第一反应是：那我建个笔记文档，把好用的提示词存起来。
这个方案的问题不在于可行，而在于摩擦太大：
- 提示词是在你专注干活的那一刻产生的，你不可能停下手来切窗口、打开文档、粘贴、命名、分类
- 一条提示词在成型前往往要改七八次，你不可能每次都手动归档一版
- 真正事后回想的，永远是「当时那条应该有保存」，但当时你并不知道它会好用
结果就是：文档建了，前几天存几条，两周后彻底不用了。任何需要用户「记得去做」的方案，长期留存率都很低。
你需要的不是更好的笔记软件，而是零摩擦的捕获
把这件事想清楚，需求其实只有三条：
- 自动——不用你记得去存，它自己在后台完成
- 跨应用——不管你用哪个 AI 工具，都进同一个库
- 归你所有——存在你自己电脑上，不依赖任何平台的存续
第三条尤其重要。前两条决定「你愿不愿意用」，第三条决定「五年后它还在不在」。
词盾是怎么做的
词盾（WordShield）是针对这三条做的一个 Windows 小工具：你在各个 AI 应用里认真写下的长文本，它自动捕获并归档到本地。
- 覆盖范围：桌面 AI 客户端、浏览器里的 AI 网页、编辑器 AI 插件、办公软件里的 AI 输入框
- 捕获长度可配：30–2000 字之间自己定，短句不会被误收
- 本地存储：默认放在
%APPDATA%\WordShield\data\，目录可以自己改 - 零远程调用：拔掉网线，捕获和检索完全照常工作
- 中文检索可用：中文不走分词索引，改用子串匹配，中文场景下搜得准
- 智能整理：大小兼容去重，近似片段自动合并，不用你自己收拾
边界：它明确不读什么
一个会读取输入框的程序，必须先讲清楚它不读什么。这是这类工具最该被追问的地方。
- 74 个应用默认排除（29 个聊天类 + 20 个办公类 + 25 个隐私类），微信排在第一位，永不抓取
- 密码一律不入库：识别到密码输入框立刻跳过，不记录、不落盘
- 不碰剪贴板：绝不轮询剪贴板，不影响你正常的复制粘贴
- 不上传：没有任何一条提示词会被发送到我们的服务器——我们也没有这样的服务器
免费版也一条都不删
免费版可见最近 100 条。超过 100 条之后，旧的一条都不删除，只是暂时不显示；升级后立刻全部可见。
这条设计是刻意的：一个卖点是「永不丢失」的工具，如果自己会删数据，那就没有存在意义。
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