聊长了它就忘了你前面定的；同一个口径越聊越漂；你改了一个前提，它照样拿旧的往下推，从不提醒你。这不是模型不够聪明——换 Claude、换 Gemini 也一样。问题在「聊天」这种形态：它把你的思考存成一条会衰减、互不关联的消息流。Draftlize 把它换成另一种存法。
ChatGPT 是个很好的聊天工具，这点没争议。但聊天是个糟糕的「决策存放处」——这才是它聊到后面前后不一致的真正根源。
| Draftlize | ChatGPT / Claude / Gemini | |
|---|---|---|
| 聊了好几周，还记得你定过的事 | 决策落成卡片，永久可查 | 聊天历史会衰减 |
| 改一处，自动标记受影响的地方 | 依赖图 + stale 标记 | 拿旧前提往下推，不提醒 |
| 自相矛盾，自动浮现 | 跨讨论冲突检测 | 不会主动比对 |
| 每个决策有固定位置可引用 | 卡片可寻址（URL / ID） | 埋在对话流里 |
| 散落的想法，自动收口成方案 | 卡片图自动沉淀 | 留在聊天里，得自己捞 |
| 开个新对话，上下文还在 | 卡片图就是上下文 | memory 摘要，尽力而为 |
| Claude Code / Cursor 共用同一份 | MCP + CLI | 各记各的 |
| 一次性快速问答 | 大材小用 | 它的主场 |
"总结这个 PDF。""写个 X 的 SQL。""翻译这个。"ChatGPT 很棒。Draftlize 对这些是大材小用——你不需要 substrate 给永不再引用的东西。
语音对话、图像理解、插件生态——ChatGPT 做的这些都是实在有用的东西。Draftlize 是文本为主、聚焦在窄问题上。
对那些对话本身就是工作的角色（客户支持草稿、销售外联、内容生成），聊天历史够用。Draftlize 是给那些对话在交付物*上游*的场景。
你第 3 周定了定价，需要它在第 7 周的对话里仍然活着、随时能查。聊天记忆会衰减；卡片不会。
改了决策 A 让计划 B 失效时，你需要一个知道这层依赖的工具。ChatGPT 会乐呵呵拿过时的 A 生成 B，从不告诉你。
你用 Claude Code 实现、ChatGPT 头脑风暴、Claude Desktop 看资料——每个工具各记各的。Draftlize 卡片是任一工具通过 MCP 都能读写的同一份上下文。
ChatGPT 是个不错的出声思考方式。Draftlize 是想法去落脚的地方。你可能两个都要。不是替代品——是层。
一次性问答继续用 ChatGPT。加 Draftlize 给那些需要决策复利的多周产品工作。
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