核心界面
围绕知识卡片展开的移动学习体验
产品能力
不是堆功能,
而是围绕“从素材到记忆”
这条链路做完整闭环
Markdown 原生输入
适合课程笔记、概念总结和层级化复习内容,也能自然承载代码块、列表和数学公式,让素材在进入卡片整理前就足够清楚。
支持图片输入
支持把截图、拍照内容或公式图片直接交给 AI 模型处理,无需手动转成文字,让图像素材也能直接进入制卡流程。
AI 强化生成
自动产出标题、自测问题、答案、复习提示和易错点,把原始素材整理成更适合回忆、复习和反复刷看的卡片内容。
围绕单张卡片迭代
你可以继续追问 AI、手动修改内容,或基于当前卡片二次重写,让每张卡都能在使用过程中不断补充、压缩和打磨。
移动端刷卡复习
重点不是“存下来”,而是让卡片真的被高频使用,在手机端形成持续刷卡、标记重点和回看强化的复习节奏。
卡片优先管理
搜索、编辑、归档和回顾都围绕卡片展开,文件夹只承担轻量分类,让你管理的始终是知识本身,而不是沉重的目录结构。
使用路径
一条最典型的学习流
导入素材
先整理课堂笔记和教材摘要;多文件插入 即将上线
图片输入与整理
可直接输入截图、拍照内容或公式图片,由 AI 模型结合图像内容完成理解和整理。
补全记忆信息
补充自测问题、易错点、总结句,把“会看”变成“能回忆”。
进入刷卡循环
在 Feed 中持续滑动、标记、强化和回看,让内容真正进入长期记忆。
演示视频
六段核心演示,直接展示 MemFlow 在安卓端的真实交互
未来展望
让长文、文件和视频里的有效信息,也能直接沉淀进你的卡片库
MemFlow 后续不只想解决“手动做卡”,还想把那些本来很容易看完就忘的内容, 变成可以导入、整理、复习和持续回看的知识卡片。
长文卡片一键导入
比如你在知乎读完一篇高质量长文,作者已经把 Key Point 或知识卡片整理在文末。未来可以直接点击链接,把这些卡片导入自己的库,省掉重复整理的时间。
多文件全自动制卡
比如用户一次输入几份文件,像期末复习题库、讲义、笔记或重点清单,AI 自动抽取高频考点、归并重复内容,并批量生成适合复习的卡片。
短视频知识归档
比如很多面试技巧视频看完当下觉得有用,但过几天就忘了。未来可以把这类视频中的关键建议、表达模板和注意事项自动归档总结,沉淀成能反复刷的卡片。
分享卡片与卡片库
未来支持把单张卡片或整个卡片库分享出去,让你整理出的重点、方法和有深度的理解,被更多真正需要的人看到。