当AI搜索完全免费后，
我们的工作流、交互方式、信息记录方式都会有什么变化？
距离 Google 用AI摧毁自己的最赚钱业务，传统搜索，已经过去了72小时。
大洋彼岸的百度，也做了相似的决定，
百度AI免费了 Deep Search（深度搜索），还在传统搜索里留了点击入口
这种独立于传统搜索、不受限于纯对话框的AI搜索的形态，我目前叫它融合搜索。
就像是 OpenAI o3、Qwen3、Claude4 给自己安上快慢思考一样，
融合搜索让我保留了自己的选择权，在同一个页面里切换两种搜索方式：
我还找到了一种全新的玩法，
通过AI搜索，可以将我一周的笔记压缩到一张纸，一个月的笔记压缩到单个文件，
能保持实时更新，还不需要用到云端知识库。
实现的方法很简单，
将你要记录的信息主句，像是Anthropic举办的codewithclaude发布会的内容要点写到备忘录，
需要回顾的时候，将句子跟前缀组合起来
模版：
chat.baidu.Com/search?word={信息主句}
实例：
chat.baidu.Com/search?word=Anthropic举办的codewithclaude发布会的内容要点
这样就可以保证你每次回顾的时候都可以了解到这件事的最新情况，
虽然我也想按照同样的方式，把 Google 的AI Mode也加上，可惜目前因为区域、语言受限，还不能直接拼接。
再来说说这套从Andrej Karpathy大神脱胎出来的笔记记录方法吧。
规则1
非项目的日常笔记只用一个备忘录文件，这样可以在单个文件里搜索所有内容。也就不会出现我存了收藏了，但就是不会再阅读的情况。
哪怕过了一段时间后能想起来，信息也有点过时了。
规则2
有任何想法或待办事项出现时，都会简单地以纯文本形式将它添加到笔记的顶部。不重要或者旧的信息就自然沉淀。
作为一个滴答清单、flomo、Notion、Obsidian 都重度使用过的用户来说，坚持上一段时间，这种笔记方法可以很大程度减轻我的待办焦虑。
但很多时候因为新建任务的时候时间很短，任务切割得不够细，就会导致累计，我一年来一周的待办的数量基本都在400-500以上。
这就会让新建待办成为一个非常有压力的选项。要想保留轻便，手动记录的文本就不能太长，所在在AI搜索免费前，我还会将每一件事做成文件夹。然而这又会陷入手动打包好的知识会过期的窘况，
所以当我看到ai搜索可以直接以拼接的形成存储我想要记的信息，我立刻就把这套笔记方法重新用起来了。这套方法依赖的就是速度和质量：
在视频里我测试了两个不同难度的问题，
快是挺快，质量怎么样呢？
百度智能模式下的深度搜索在思考的过程里，会先重新表述问题，确定一次查询里需要覆盖的信息，将一次查询拆解多个。
在一次搜索中，会至少运行两次反思：
反思的思路集中在是否满足需求、是否需要追问、是否需要多个提问角度、有没有更可靠的信息来源等等。
最终输出的结果有可以追溯来源、也会将数据等做成表格形式。在一众AI搜索里面的质量位于中上。在同一个对话里，我追问了一个更难的问题，
可以看到思考的时间会随着难度提升弹性增加，而且有了追问功能，感兴趣的话题也可以选择保留下来。
优点就是免费，没有压力，
问多少次都行。
规则3
当然这套笔记方法还有一条把重要的信息捞回来的方法，
回顾或者二次搜索笔记的时候，
因为存储的文本很短，如果发现任何值得持续关注的内容，可以简单剪切粘贴将它”救回”到顶部。
所以我将链接前缀放到了这个文件的第一行，当我需要把信息捞回来的时候，拼接在一起就会自动变成链接形式，cmd+左键就可以自动跳转。
我把这个方法分享给了一些读书搭子后，
他们给出的反馈是，
知识没有消失，而是我把知识存网络上了，
需要的时候再用ai搜索拿回来。
写在最后
AI正在一次次重构我们的大脑，
创造出更适合人类学习和总结的新方式。
我们开始习惯用问题和AI对话，
而不是用关键词砸网页。
我们希望看到的是一段段总结，
而不是十条蓝色链接。
我们想看到图片、图表、结构，
而不只是文字。
搜索应该是我们和信息之间的桥梁，而不是一个信息超市。
从已知的市场报告里，AI搜索里网页点击率都还高于传统搜索，也说明了一个事实：
我们不是不想点击链接，而是不知道点哪个。
这不是内容失去了机会，
而是内容终于找到了更优的出口。
搜索从“AI VS 传统”变成了“AI IN 传统”。
Google 没死，它变成了一个会总结的 Google。
百度没死，它成了一个会对话的百度。
我们不再“搜索内容”，我们搜索的是：
更好地理解一件事，
更快地找到方向，
更准确地完成任务。
那么，
欢迎来到 AI 搜索的新时代。
你再也回不去了。
@ 作者 / 卡尔 & 阿汤 @ 动手学AI知识库 / learnprompt.pro
（文：卡尔的AI沃茨）