文章由 Ink & Switch 研究实验室撰写，探讨了传统批量生产软件的僵硬性问题：中心化开发模式让用户无法按自身需求改造工具，导致主动权丧失。作者提出「可塑软件」概念，设想一个任何人都能以最小摩擦改造软件工具的生态。文章分析了设置项、插件、改机、开源、AI 辅助编程等现有方案的局限，并提出三个关键设计模式：为用户提供从使用者到创造者的「缓坡」渐进路径、以通用可组合的「工具」替代僵化的「应用」形态、以及工具间的数据共享与界面组合。作者认为物理世界的可塑性经验值得借鉴到软件世界中。
本文是 zx_loro 在 local-first 线上会议分享的文字版（上篇）。作者团队从 CRDT 库 Loro 出发构建了 local-first 团队 AI agent 控制面 Lody，并在实践中总结出'CRDTs are not enough'的观点。文章介绍了本地优先软件的理念（秒开、离线可用、多端协作、数据归用户所有），指出统一同步引擎应吸纳请求失败、权限管理、持久化等必要复杂度，并分析了 CRDT 库（Loro、Yjs、Automerge）只覆盖纯计算而不涉及网络与持久化的局限。作者分享了团队自研新 CRDT Flock 实现目录级 metadata 同步，以及在浏览器本地存储、全文搜索、端到端加密等方面的实践经验。
MemOS 团队开源了 Memmy，一个面向终端用户的本地 AI Agent 记忆中枢。它可授权读取 Cursor、Claude Code、Codex 等各 Agent 的本地历史日志，自动整理成结构化分层记忆，再通过 Skill、Hook、MCP 按需注入到任意 Agent，解决换工具就要重新解释项目背景的痛点。项目 local-first，数据存储在本地 SQLite，支持桌面端 GUI、CLI/TUI、OpenAI 兼容 API 和 MCP 协议，MIT 开源且全平台支持。作者认为其与 Mem0、Zep 等开发者 SDK 不同赛道，但提醒项目仍在早期，兼容性、记忆纠错与跨项目隔离机制尚待完善。
