We need to rewrite the content as
Now body: need 400-600 Chinese characters. Let's craft ~480 characters.
We must avoid using "最近". Also avoid formulaic openings. Start with a direct observation: "今天打开自己的知识库，才发现堆满了AI生成的卡片，却找不出一条真正有用的信息". Let's count characters.
We'll write about 4-5 paragraphs, maybe with sections using ##.
We must not use markdown tables. Use bullet lists? Could use dash list. That's okay.
We need to include code block if any code; none.
Add TAGS line at end.
Let's draft ~500 Chinese characters.
Count roughly: We'll write then count.
Draft:
我发现用AI做第二大脑，反而让笔记变成了数字垃圾场
今天打开自己的知识库，才发现堆满了AI生成的卡片，却找不出一条真正有用的信息。原来让AI帮我自动摘要、标签、关联，看似省力，实际让每条笔记都被稀释成噪声。我不禁想起之前手动剪藏文章的感觉——虽然慢，但每一条都经过思考，留下的才是真正的知识碎片。
我在Notion里开了一个AI助手插件，它会根据我粘贴的网页自动生成摘要和标签。一开始觉得很酷，页面变得整齐划一。可时间长了，这些自动生成的卡片像填充料一样堆积，点开往往只有几句话，和原文关联甚弱。搜索时总是被一堆低相关度的结果淹没，真正想找的那条深度思考反而被埋在底部。
Obsidian的社区插件也有类似功能，能把AI的回答直接写进笔记库。我试过让它把会议录音转写后再做结构化，结果得到的是一堆重复的要点，缺少上下文和个人感受。久而久之，我的库里出现大量“AI摘要”——标签齐全，却提不起兴趣去复习。
我不否认AI在信息捕获上的效率提升，但如果把它当成懒惰的代劳，第二大脑很容易变成数字垃圾场。或许我们需要更多的人工过滤：在AI给出初稿后，亲自加入疑问、联想和行动计划，才能让知识真正沉淀。否则，再好的工具也只能制造出看似丰富、实际贫乏的数字土地。Now count characters. Let's count manually roughly.
I'll count each Chinese character, ignoring line breaks and spaces.
First line title: "我发现用AI做第二大脑，反而让笔记变成了数字垃圾场"
Count: 我(1)发2现3用4A5I6做7第8九10大11脑12，反13而14让15笔16记17变18成19了20数21字22垃23圾24场25。 So title 25 characters.
Blank line.
Paragraph1: "今天打开自己的知识库，才发现堆满了AI生成的卡片，却找不出一条真正有用的信息。原来让AI帮我自动摘要、标签、关联，看似省力，实际让每条笔记都被稀释成噪声。我不禁想起之前手动剪藏文章的感觉——虽然慢，但每一条都经过思考，留下的才是真正的知识碎片。"
Let's count: 今1天2打3开4自5己6的7知8识9库10，才11发12现13堆14满15了16A17I18生19成20的21卡22片23，却24找25不26出27一28条29真30正31有32用33的34信35息36。原37来38让39A40I41帮42我43自44动45摘46要47、标48签49、关50联51，看52似53省54力55，实56际57让58每59条60笔61记62都63被64稀65释66成67噪68声69。我70不71禁72想73起74之75前76手77动78剪79藏80文81章82的83感84受85——虽86慢87，但88每89一90条91都92经93历94过95思96考97，留98下99的100才101是102真103正104的105知106识107碎108片109。110。 (actually period counts as char? we count Chinese characters only; punctuation maybe not needed but okay). Roughly ~110.
Paragraph2
