chat-recall

个人用户在与 AI 进行多轮长对话后，需要找回此前讨论过的结论、代码片段或决定，材料是散落在多个会话里的历史消息，任务是把那段内容定位出来继续用。

旧做法是手动滚动会话、把关键内容复制到本地笔记，或干脆重新向模型提问一遍；部分助手自带的会话搜索只覆盖单一产品内部。

历史会话只能靠手动滚动和记忆定位，会话越长越难找；找不到就得重新问一遍，重复消耗时间和额度，跨多个助手时还要在几个产品之间来回翻。公开材料只有一句产品定位，痛点由任务结构推出。

为什么用户会选择它

推断：相较手动滚动或复制到笔记，它把历史会话直接当作可检索对象，用关键词或语义查找一步定位到那段消息，省掉逐条翻找与重新提问，因此经常跨多个助手做长任务、需要回查旧结论的个人用户会在丢失上下文时选择它。