和外部 AI 应用一起工作
连上的 AI 应用，在你自己的电脑上、用它自己的模型，读写 MindMax 当前打开的文件夹。这是一条 双向通道：应用读你的文件，也写回 MindMax；能看什么、能改什么、结果在哪里审，都由 MindMax 决定。另一种安排——浏览器交接连接器——是 单向的：浏览器里的应用递过来一份写好的文档或思维导图，什么都不存。这一页讲的是桌面版里那条 背后有资料库的双向通道。
这条路上没有上传，MindMax 不跑自己的模型，也不花额度。代价是 token 记在你连上的那个应用的账号上， 而且应用必须在这台机器上跑着：没有远程端点，也没有这套安排的手机版。这些是明摆着的取舍，不是 藏在细则里的小字。你写过的文档，每一处改动仍然以待你审阅的建议 回来——模型再能干，也不会因为它住在另一个应用里就跳过这一步。
能力地图
一句要求交出去，回来的是三样东西之一：意见（一条批注或一句回复）、改动（标在你原文上的 建议），或者新产物（一份文档、几张画布卡片，或一次长方法的结果）。先找到你想做的那个动作， 再顺着链接看具体怎么走。
| 你想做什么 | 意见 | 改动 | 新产物 |
|---|---|---|---|
| 读一本长书或一篇论文 | get_annotations → 阅读与评审 | — | reading_guide、doc_map_notes → 长任务 |
| 只评审、不改动 | add_comments / reply_to_comment → 阅读与评审 | — | writing-review、review-paper 提示词 → 工具参考 |
| 改一份草稿 | suggest_edits.answering 在线程里回帖 → 修订文档 | suggest_edits → 修订文档 | create_document → 工具参考 |
| 把一个问题想透 | list_thinking_methods → 照应用回复里的方法做 | — | canvas_skill → 画布请求 |
| 在画布上接着想 | get_annotations 读 canvas_request → 画布请求 | 在应用自己写的卡上 revise_canvas_card | add_canvas_cards、create_document{fromCanvas} → 画布请求 |
| 跑一整套方法 | comment_answers、comment_insights → 长任务 | translation、ocr → 长任务 | start_pipeline → 长任务 |
| 决定它能做什么 | — | — | 只读 / 协作 → 控制访问权限 |
工具名是应用看到的东西，你一个都不用说。把活儿用大白话讲出来就行—— 把活递给外部 AI 里有一句好话长什么样。完整清单在 agent 工具参考。
两套方法目录，别混成一件事
刚连上应用的人，最容易漏掉的就是这个区别。
落在文档上的活——校对、评审、核查论断、处理批注、备一本长书——应用拿你说的那句话去调
find_document_method。你只说要做的活，永远不用报方法名。带 / 菜单的宿主还会直接给出十个
现成提示词：
proofread | writing-review | resolve-comments | verify-claims | write-from-library |
|---|---|---|---|---|
comment-insights | prepare-book | review-paper | critical-read | study-guide |
只想事情、不产文档的活——头脑风暴、找根因、权衡选项、红队、MECE、SWOT——应用调
list_thinking_methods。它完整读一个命名的方法，然后二选一：在自己的回答里照这个方法做，并告诉
你用的是哪一个；或者起一个 canvas_skill，把方法铺到画布上。第二条路就是
和你的 AI 把难题铺到画布上 讲的；
画布请求 讲在卡片上留个记号、再要下一轮。
使用技能 讲的是这些方法本身。
它能用自己的模型跑的七种方法
这些活平时由 MindMax 用自己的模型跑。连上的应用可以一步步跑同样的方法：MindMax 规划、校验、 保存，动脑的是应用的模型。
| 方法 | 最后拿到什么 |
|---|---|
reading_guide | 带镜头（导读、评审、批判或学习）的一整轮批注 |
comment_answers | 每条等着回应的批注线程里都有一句答复 |
comment_insights | 从你的高亮和批注里提炼出的一份洞见笔记 |
doc_map_notes | 写进长书地图里的章节笔记 |
canvas_skill | 一个思维方法铺在画布上的样子 |
translation | 整份文档的翻译，一份术语表贯穿始终 |
ocr | 扫描页逐页识别出的文字 |
驱动这几种方法的三个调用——start_pipeline、get_step、submit_step——在
用外部 AI 跑长任务里。
该用哪个应用
Claude、Claude Code、Codex 和 ChatGPT 桌面版做过端到端实机确认；Cursor、Windsurf 和 WorkBuddy 可以一键连接，第一次真实调用之后才显示为已连接。读一本长书或一文件夹论文，上下文大的命令行应用 （Claude Code 或 Codex）更顺手；只处理一份文档、来回几轮，桌面聊天应用就够了。ChatGPT 桌面版和 Codex 共用同一条配置，连好之后要重启宿主。逐个应用的完整表格在 连接一个 AI 应用。
长文档不会变成密密麻麻一大片文字回来：一本 550 页的书，MindMax 给的是约 12k 字符的地图，应用 再把它要读的章节整节取回。图表、公式和扫描页得靠页面图—— 只有文字层，这些东西是显示不出来的。
代价与做不到的事
- 本机。 服务只监听
127.0.0.1。MindMax 得开着，没开会在后台拉起来。没有远程端点，所以 跑在服务器上或手机里的 agent 够不到你的资料库。 - 不花 MindMax 额度。 这条路上不调用任何 MindMax 模型。token 记在你连上的那个应用账号上， 跑一份完整导读大约等于把材料通读一遍。
- 一道评审门。 对已有文档的改动只会提议，绝不悄悄写入。你一组一组地接受或拒绝。什么都不 覆盖，什么都不删除。
- 看得见。 应用干活时状态栏点它的名，每个应用有自己的会话条目，每一次写入在版本历史里 署名，调用记录留在本地审计日志里 30 天。管理外部 AI 的权限 讲怎么暂停、怎么把一份建议收回来。
最短路径，四步
- 连上一个应用，打开你在意的那份文件夹。
- 在应用里说一句话：做什么、怎么做、交回什么——见把活递给外部 AI。
- 回到 MindMax，去页边、评审卡、画布或阅读面板找——那句话说结果落在哪，就去哪看。
- 审一次。站得住的接受，不行的拒绝，想再来一轮就在同一个线程里回一句。
常见问题
应用在它的聊天窗里答了，MindMax 里什么都没出现。 那说明它没调写入工具，只是告诉你会怎么做。 让它把结果放进资料库，或者去看常见问题里「宿主用了自己的 写文件工具」那一条。
你要的是评审，拿回来的却是一份改写过的文件。 说「只留批注，别改文字」。对已有文档的改动， 写进去之前仍然要你点接受。
它看不见图表或扫描页。 把那一页当图片要；阅读与评审 里有现成的那句话。
在终端应用里画布看着没变。 有些宿主显示不了图。MindMax 会把画布提到前台，应用会告诉你 在哪儿——见画布请求。
接下来
- 把活递给外部 AI——那句话、范围，以及「复制」到底不等于什么。
- MindMax MCP——为什么连接只在本机，以及为什么有一道评审门。