一切皆任务：待办、文档、笔记、知识网络共用一个容器
Unix 有一句著名的设计哲学：一切皆文件。目录、设备、管道、socket——统统用同一套接口去读写，简单、统一、可组合。
UnDercontrol 借用了同样的思路，只不过换了个基本单位：一切皆任务（Everything is a Task）。
大多数工具把"任务"理解成一行带勾选框的待办。UnDercontrol 从一开始就不这么想。在这里，任务（Task）是通用的信息容器——它可以是一条待办、一份文档、一个提醒、一篇博客草稿、一次会议记录、一份决策记录，甚至一个 wiki 页面。一份数据源，按你喜欢的方式组织，所有信息都在一处。
你不用在多个 App 之间来回切换；AI Agent 也只需要一个工具，就能访问你的全部信息。
三层内容结构
每个任务由三层内容组成，各有设计意图,但你可以按自己的习惯自由使用：
| 层级 | 格式 | 设计意图 |
|---|---|---|
| 任务正文（Body） | Markdown | 会持续演进的权威文档——单一事实来源（Single Source of Truth） |
| 笔记（Notes） | Markdown | 只追加的时间线——记录这个信息单元是如何一步步演变的 |
| 评论（Comments） | 纯文本 | 轻量的线程化讨论——简短、聚焦 |
正文是活文档,你在这里维护完整、连贯的叙述；笔记记录进展的时间线（会话开始、每次提交、遇到的阻塞）；评论则是围绕内容展开的即时对话。三层分工清晰，又都是纯文本，人和 AI 都能直接读懂,不需要任何转换。
一个任务详情页就说明了问题：它不是一行待办，而是一份带 Markdown 正文、标签、状态、截止日期、笔记时间线、子任务与关系图的活文档。
一份内容，多种视图
正因为底层只有"任务"这一个基本单位，UnDercontrol 才能提供多种视图来观察和操作同一批数据,你随时切换：
- 列表视图：线性、可筛选，适合快速浏览与批量处理
- 看板视图：拖拽卡片改状态，直观管理进行中的工作流
- 日历视图：按截止日期铺开，一眼看清时间安排
- 树状视图：沿父子关系展开，梳理任务的层级结构
- 关系图视图：把任务之间的链接、父子、子任务当作图来遍历，看清知识的关联
看板不是"另一个容器"——它本质上是一个保存下来的查询。同一个任务可以同时出现在多个看板里，没有任何重复。你换的是视角，不是数据。
六种状态，覆盖真实工作流
任务支持六种状态，贴合真实工作的推进节奏：todo（待办）、in-progress（进行中）、pending（待确认/待评审）、done（完成）、archived（归档）、stale（搁置）。看板拖拽会自动更新状态,状态本身就是信息——一眼看清每件事此刻的位置。
用标签和元数据区分，而不是用文件夹
既然一切皆任务，那"文档"和"待办"在数据结构上其实是同一种东西。让它们彼此区别的，从来不是结构，而是标签、元数据和视图。UnDercontrol 不强制你遵守某种打标签的规范，也不逼你建一层层的文件夹：
- 标签（Tags）：你自己定义的自由标签（
doc、meeting、reminder……随你） - 一等元数据：标题、状态、标签、截止日期、负责人、链接——用 20% 的字段覆盖 80% 的需求
- 自定义元数据：无限的键值对（
doc_type: rfc、client: acme），同样可以被查询
需要更精确的检索时，UnDercontrol 还提供类 SQL 的查询语法与自然语言查询，把常用条件保存成看板列,复杂筛选一步到位。
虚拟文件夹 + AI：像整理文件一样整理信息
如果你更习惯"文件夹"式的组织，UnDercontrol 也有——虚拟文件夹。每个任务都带一个 path 字段（虚拟路径，是 schema 里的一等公民，如 /Work/Alpha/），在应用里就汇成一棵熟悉的文件树，拖拽即可归类。路径为空表示"未归档"，/ 是根，/Work/Alpha/ 是具体目录——不止任务，资源（附件）、技能等实体也共用这套虚拟路径，摆进同一棵树里。
它还能像 Git 一样在本地和云端之间同步：ud pull /Work/Alpha/ 把某个虚拟目录检出到本地文件夹（会生成一个 .ud/ 保存同步状态，就像 .git/），本地随便用编辑器改，ud push 再推回云端。想换目录，本地把文件夹挪个位置，ud push 就更新云端路径。
真正让组织"超方便"的，是配上 AI。因为整个结构就是纯文本 + 路径，AI Agent 能直接读懂你的信息全貌，替你动手整理：
- "把这些散落的会议记录都归到
/Meetings/2026-Q3/下" —— AI 批量改路径，一句话搞定 - "帮我把这个项目相关的任务整理成清晰的目录结构" —— AI 读内容、判断归属、重新组织
- "这些任务应该拆成子任务并归档旧的" —— AI 一并完成拆分、归类、状态流转
Claude Code、Codex、OpenCode 或任何终端型 Agent 都能通过统一的 CLI 做这些事。你负责思考，AI 负责把信息摆到该在的位置。
双向链接：把任务连成知识网络
任务之间可以建立多种连接：对等链接（peer link）把两件相关的事关联起来；父子/子任务关系把大目标拆成可执行的小步骤。配合关系图视图，你的任务库就成了一张可遍历的知识网络，而不是一堆孤立的条目。
在正文、笔记、评论里，你还能用 Markdown 链接直接引用其他实体——引用另一个任务 [标题](task://...)、引用某条笔记 [## 小标题](note://...)、@提到某个成员 [@name](mention://member/...)，甚至内嵌上传的图片 。整个信息库因此是互相打通的。
不只是任务：同一个编辑器，贯穿所有文本界面
"一切皆任务"还有一层延伸:UnDercontrol 的 Markdown 编辑器并非任务专属——它被复用在应用里所有需要写文字的地方：任务正文、笔记、甚至财务记录（支出、账户）的备注。你在任务里熟悉的编辑体验、Markdown 语法、内嵌链接与图片能力，在其他界面完全一致。学一次，处处适用。
附件与协作
任务可以直接拖拽上传文件、从剪贴板粘贴图片附件——截图、设计稿、文档就近保存在它归属的任务上。存储可以是本地，也可以是 S3 兼容对象存储，数据始终在你掌控之中。
协作方面，任务通过**群组（Group）**共享，支持基于角色的读写权限。同一个任务可以出现在共享看板上，团队成员围绕它讨论、更新进展——共享的是这份信息，而不是你的整个账户。
典型场景
- 个人知识库：把会议记录、决策记录、读书笔记都当作带标签的任务，用查询和看板随时检索——一个 App 收纳所有。
- AI Agent 协作：Claude Code、Codex、OpenCode 或任何终端型 Agent，都能通过一个统一的 CLI 读写任务、追加笔记、记录进度——人和 AI 共用同一份事实来源。
- 产品/工程流水线：需求写在任务正文里，进展记在笔记里，评审意见留在评论里，用看板跟踪状态流转，用关系图看清任务依赖。
- 内容创作：一篇博客的中文稿、英文稿、社交文案各存为一条笔记，任务本身就是"单一事实来源"，对外发布的文件都是从它派生出来的。
小结
一切皆任务——这不只是一句口号,而是 UnDercontrol 的底层设计：一个 Markdown 原生、AI 就绪的通用容器，配上多视图、六种状态、双向链接、灵活的标签与元数据，以及贯穿全应用的同一个编辑器。你不再需要在待办工具、笔记工具、文档工具之间反复搬运——所有东西，本就该在一处。
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