“写笔记”支持四种格式——Word 文档、Excel 表格、Markdown、纯文本，起稿或二次编辑时都能随时切换，同一篇笔记想用哪种形态来记，都由你说了算。
md、txt、csv、json 这类纯文本则原样载入，不做多余加工。拿一张现成的表倒进来、改几笔、再导出去，等于白用一台免费的格式转换器。
要带走就在右上角点“下载”，可导出 PDF、Word、Markdown、Excel、TXT 等格式；列表卡片“⋯”菜单里，也有同样的下载入口。
在“工具”页点“＋ 上传工具”即可发布：填好名称与链接，再用 Markdown 把使用方法写清楚——能解决什么问题、怎么装、怎么用，比堆介绍实在。
要分发安装包就一并上传压缩包（ZIP、RAR、7Z、TAR.GZ，最大 35MB），别人在详情页一键下载；只放链接不带附件也可以。
工具按大家的收藏热度排序，好用的自然会被顶上来。发布后可在详情页或卡片菜单里编辑、下架。
写笔记时勾上“隐藏”，这篇就只存在于你自己的账号里：不进列表、不进搜索、不上首页精选，也不会出现在任何公开的页面，链接发给别人同样打不开。
适合放密码、草稿、日记这类只给自己看的内容；想公开，去“发布”打开它，把“隐藏”的勾去掉再保存，之后编辑会默认保持原状态，不会悄悄变回公开。
你的内容会同时保存在多个副本上，系统定期做备份与完整性校验，再配合异地容灾机制：就算某台机器出问题，数据也不会丢，可以长期放心存放；特别重要的资料，仍建议你另外再留一份备份。
全站跑在容器化、模块化的现代架构上，更新、部署、回滚都很快，扩展性和稳定性都按长期运营的标准来设计（Built for reliability, designed to scale）。
这个网站最早只是一个人的笔记仓库，后来慢慢长成现在的知识中枢。设计上很克制——没有广告、没有追踪、没有推荐算法，只是干干净净地存放一些东西；既然做好了，就公开出来，万一有人用得上呢。
不做大而全，不做平台梦，保持简单、保持克制、保持好奇。所有内容都由用户贡献、由用户维护：不会突然冒出付费墙，不会在角落塞广告位，也不会把你的数据卖给第三方。
产品会持续迭代，站内日志页记录着每一次改动，改了什么都有迹可循；想了解这个站是怎么一步步走到今天的，翻翻日志就能看到来龙去脉。
如果在这里看到涉嫌违规的内容，点对应卡片右侧的“举报”按钮就能提交，我们会尽快核实处理；也谢谢你花一点时间，一起把这里维护干净。
保险理赔员为何成为AI的最大反对者？
保险理赔员因AI错误频出和失业威胁，成为美国职场中最反AI的群体。
在Glassdoor等职场评价平台上，有一个群体对人工智能的厌恶程度远超其他任何职业——他们不是记者，也不是教师，而是保险理赔员（claims adjusters）。Glassdoor最新研究显示，在提及AI的帖子中，理赔员持有批评态度的比例高达惊人的98%，使他们成为美国劳动力市场中对AI最不满的群体。
从“效率工具”到“麻烦制造者”
典型的不满集中在“痴迷AI的领导层将易出错的AI强加给员工和客户”。当AI在工作中失误时，理赔员不得不去收拾一个极其人性化的烂摊子。这并非孤例。
Ahmad Jackson大约一年前还在某大型保险公司的理赔部门工作。他的雇主决定在初次损失报告环节引入AI——这涉及在客户首次披露事件时设立理赔案并收集信息。理论上，AI应该简化简单理赔流程，将复杂情况转给人类处理，从而减轻员工和投保人的负担。但现实是，Jackson和其他理赔员突然面对大量错误分类的理赔案，不得不重新将案件转至正确的部门。在阅读AI生成的理赔摘要时，他发现AI产生了幻觉（hallucination）；当他无意中将那些错误信息转达给索赔人或他们的律师时，他承受了对方的全部怒火。不久后他辞职，转投另一家保险公司。Jackson对《WIRED》表示：“AI把事情搞错，然后给理赔员带来更多工作。”
阿拉巴马州莫比尔的理赔高管Geoffrey Conrad用一个词形容现状：“AI疲劳”（AI fatigue）。他说：“我们已经被塞进喉咙的AI数量搞得精疲力竭。”
数据背后的职业危机
Glassdoor高级经济学家Chris Martin起初也没预料到理赔员会如此厌恶AI。当他看到数据时，他先是怀疑，随即开始深入研究。Martin的结论是：这个职业正处于一场清算之中。
美国劳工统计局（BLS）2024年报告预测，未来十年美国理赔员数量将减少18,900人，降幅约5%。但实际更惊人：从2025年5月到2026年5月，该行业就业人数骤降了21%。对于早期职业理赔员，形势更为严峻——Glassdoor数据显示，自2025年以来，入门级职位发布量下降了50%。BLS将技术列为就业下降的主要驱动力。
过去几年，像Liberate和Pace这样的AI初创公司以“重塑保险”为口号筹集了数百万美元，而保险公司则扩大了AI处理理赔的范围。实际应用中，这可能意味着：通过聊天机器人而非真人来提交理赔；用AI分析照片或视频来评估赔付金额，而不是派人实地检查受损房屋；用AI总结数百页的医疗记录以提取关键细节；甚至由保险公司的AI工具处理投保人上传的照片、视频、文件、收据等资料，然后数秒内完成赔付。
站在台前的“AI先行者”
Lemonade正是这样的先锋。自2015年成立以来，这家保险公司一直承诺用“机器人和机器学习”取代官僚流程。到去年年底，其专有聊天机器人AI Jim处理了96%的初始报告，自动化处理了约55%的理赔案件。Lemonade发言人Paul Staats对《WIRED》表示：“AI将影响许多工作，威胁保险业乃至整个经济中的许多现有从业者。”同时他强调，自动化让员工能将其“同理心、关怀和专业知识集中于最复杂的理赔案件”。他还补充说，Glassdoor的报告“整个行业都应严肃对待”。
被替代的恐惧与AI的幻觉
“没有工作，没有好的就业前景，”Martin说。Glassdoor数据表明，当员工感到裁员迫在眉睫时，他们的评价会越来越反AI。此外，当员工觉得一个劣质产品被强加给他们（或其客户）时，他们也会对AI产生怀疑。
阿拉巴马的理赔员Conrad直言，业内同行确实觉得自己正被AI模型取代。“AI只是一个工具，”他说，“永远不应该把钥匙交给它。”
当然，AI也有让理赔员工作更轻松的时刻。Jackson承认AI在处理“琐碎电话”（例如将租车预订延长几天）时很有用。State Farm代表Justin Tomczak告诉《WIRED》，公司旨在“给State Farm的代理和员工提供更好的工具，让他们能花更多时间做最重要的事：帮助客户”。
但理赔员转变为保险行业顾问的Sandy Avina指出，理赔员对AI的输出“没有太多信心”。律师文件上的一个污渍可能导致幻觉，进而导致错误赔付；AI对医疗报告的摘要如果遗漏一点信息也会造成同样问题。客户常常意识不到AI才是困惑或错误信息的根源，他们只会认为是理赔员犯了错。
需要人性的职业
Conrad理解，许多人把理赔员视为灾难后盘旋的冷酷秃鹫。但他坚持认为，好的理赔员既要有同理心，又要尽力为投保人争取尽可能多的赔偿。他之所以懂这个，是因为他自己经历过——25年前，在进入保险业之前，他的房子被烧毁，是全损。“如果有人告诉我，未来你只要拍几张照片，AI就能根据照片生成估价，我大概会崩溃，”Conrad说，“我需要有人来确保我和家人没事，我们安全了。”
AI可以提供帮助，但不能替代人性。“我认为那是一个危险的策略。”Conrad总结道。
原文链接：https://www.wired.com/story/insurance-claims-adjusters-really-hate-ai/