我的空白頁恐懼癥，被AI治好了

從大廠離職后的兩年半時間，我一直把自己定位為是一個「創作者」，從做視頻，寫文章，再到靠AI寫代碼開發產品。干的基本都是從0到1的創造工作。

就以內容創作來說，到目前為止，我已經做了151個長視頻，寫了不下100篇公眾號文章，甚至今年3月還寫作出版了自己的第一本書。

但所有這些經驗都沒讓我擺脫打開一個空白文檔時的恐懼感，每次要做新內容，從打開在線文檔鏈接，到新建空白文檔，再到寫文檔名稱，寫下文檔中的第一句話，都讓我覺得無比煎熬。在這個過程中我常常會想盡辦法拖延，在寫作時，綜藝變得更好看了，貓咪好像更親人了，連窗外的景色都變得更好了。

（自己有在做內容，或者在公司內經常要寫文檔，手搓PPT的人應該都懂我在說什么）

當然，漸漸的，我也熬出了一些經驗來。那就是讓自己做任何工作都不是從0開始。所有你要寫的東西，都可以讓AI先寫一遍。

距離ChatGPT橫空出世已經快3年了，前兩天我們甚至還迎來了GPT-5。但在寫作、創作內容這件事上，大多數人還是對AI提供的結果不滿意，“AI味”“DeepSeek味”濃的東西大多數人還是能一眼認出。

是的，AI還是沒有到能夠完全接管人類去創作的階段。但你也沒必要讓AI完全接管工作，如果AI能獨立寫作絕佳的文章來，那還要你干嘛？或者說，如果到了那個階段，AI還需要任何人類嗎？

我倒是還挺喜歡這個還需要人和AI協同去創造內容的階段的，我肯定沒有最好的審美、沒有最好的創意、沒有最出色的文筆，但我就是我，我的生活經歷、去過的目的地、看過的電影、讀過的書都造就了這唯一的我。所以我做出的內容，或者說，我和AI協作產出的內容是具有我的“味道”，而非千篇一律的。

相信我，人類喜新厭舊，討厭千篇一律。GPT-4o之前的宮崎駿畫風展現都夠好吧？刷屏了吧？但是誰還會天天做那種圖，看那種圖？

不是因為它不夠好了，而是你厭倦了。

你看，又扯遠了，但這確實是我寫作的風格。我在這篇文章其實表達的其實就兩個觀點：

1、在做內容，寫文章、寫腳本、做PPT時，你都可以用AI先給你快速整個“初稿”出來，讓你不必從0開始；

2、現在AI沒到能100%自動化做出讓你完全滿意的內容，你應該適應，以及找到和AI寫作的正確方式。

但，問題來了，如何讓AI能產生一個相對滿意的初稿，如何更好和AI協同完成一個工作。

我自己的經驗是，首先，這個AI需要相對懂你，擁有你的歷史背景信息，能讀你所擁有的資料，了解你喜歡的語言風格，擁有充足的資料庫能為你收集獲取信息。其次，在完成你的任務時，走歪了能由你隨時糾回來等等。

以現在擁有全球最多用戶的C端AI產品ChatGPT來說，它基本滿足前面部分的要素，它具有記憶的功能，也能鏈接你的Gmail、Google網盤、Google日歷等。不過說實話，ChatGPT所鏈接的生態，還真不那么適合國人使用。比如沒幾個人會用把自己的資料存在Google網盤的，而當我用手機辦公，想把微信上合作伙伴發給我的pdf傳到ChatGPT中作為參考資料時，更別提這個過程有多繁瑣和痛苦了。

最近在寫這篇文章時，我一直在找一個合適的能符合我這種人與AI協作理念的產品，用來寫教程，推薦給大家。

正好想到這個月底要去百度云智大會的AI Coding會場當圓桌嘉賓，要去做一些和AI Coding有關的分享，正好需要提前準備些和AI Coding有關的資料學習。

然后我聽說百度文庫還有個正在內測階段的Agent——Genflow 2.0，就托朋友要鏈接試用了一下，發現還真是契合我想傳達的理念（說個題外話，去年底一直聽說百度文庫是全球AI付費用戶第二多的AI產品，僅次于ChatGPT，當時還挺意外的）。

我其實已經快半年沒做過大型活動的對外分享了，所以第一步，我想先整理下自己此前發表過的關于AI編程的經驗和看法。對于這個需求來說，一個AI產品最重要的是如何讓你能快速導入此前資料。我發現，百度文庫的app端有四種導入資料的方式，分別是「微信導入」「手機導入」「百度文庫資料庫」「百度網盤」。

對于習慣把自己資料在網盤備份的人，以及經常在微信上溝通和接收工作文件的打工人來說，這兩者比起ChatGPT關聯的Google網盤可實用太多了。

不過我換了個方式，試試Genflow到底夠不夠智能。沒選擇任何資料，而是讓Genflow自己在網盤里找我需要的相關材料。

Genflow還真挺懂事的，在任務規劃里加上了在網盤中幫我先查找資料的任務，并且還真找到了我之前寫過的分享材料。

然后，順著我的參考材料，它在3分鐘內就幫我還挺輕松地完成了這個需求。相比現在很多隨便說句話，就要讓你等上半小時的agent產品來說，治好了我不少的等待焦慮。

當然，這么一步生成完內容也不是一切都結束了，我發現有很多語言其實并不完全是我的用詞風格，最近一段時間我對AI編程這事也有了很多新的感悟，所以我就直接在這個文檔了做了初步的調整和編輯。

調整完之后的材料，會在百度文庫的資料庫中自動保存，后續別的工作需要的時候也完全可以用上。又或者我可以把這份資料分享到微信、QQ、郵箱等。這幾個細節和AI本身關系不大，但我能感覺到這是真懂我日常工作流需要什么的產品細節。

當然，等總結完上述資料后，我發現我自己做過的對外分享材料有有些“陳舊”了，大部分都是2024年底的，而最近半年，AI Coding領域又有了太多的變化。

所以接下來我又給Genflow提了個新需求：幫我收集和整理最近半年AI Coding領域的發展情況。

任務執行的過程還挺酷的，幾個小窗口在刷刷刷瀏覽，從百度文庫、全網、以及百度學術等多個渠道幫我查找資料。這個界面讓我感受到了多agent并行處理的魅力，這大概也是他們相比別的串行處理模型的agent能更快輸出結果的原因之一。

然后就在這個過程中，我突然意識到，我原來提的需求可能太泛了，我希望聚焦一些，重點關注Claude4模型和Vibe Coding概念在這半年的發展。

然后我注意到了Genflow另一個令人心動的小細節，就是我可以在它執行的過程中先暫停，追問補充細節，讓他在繼續重新規劃，執行任務。

我覺得這還挺想工作時指導自己手下的實習生的，你會根據它在工作過程中所呈現出的結果、做出的規劃去提出你的意見和建議。就像我在文章前面所說的，現在的AI確實還只到達你需要和它協作，而不能100%倚賴它的狀態。

最終，在3分鐘后，Genflow為我產出了一份長達43頁，超過2萬字的結構清晰、圖文混排的報告。

而在內容質量方面，這肯定不是一份能直接當工作匯報的咨詢公司級別的報告，但是我想，如果我招個實習生來做的話，他應該兩周時間也寫不出這個水平和深度的報告來。

里面還有挺多讓我覺得小驚喜的細節的，比如提到中國開源社區比較突出的編程模型時，它提到了Kimi K2、Qwen3以及GLM-4.5，這確實是很新近才出現的AI編程開發者們用來平替Claude4的模型，說明Genflow確實能收集到很新而且很準確的信息，而且也沒有特地偏袒百度的模型或產品的，哈哈哈

還有下面這些關于開源閉源模型態勢分析的信息以及數據圖表都還挺讓我意外和有啟發的。

如果你想要這份報告的話，可以給我的公眾號回復「2025AI編程」獲得這份趨勢報告數據。

前面展示的是兩個相對獨立的任務，但就像ChatGPT所擁有的記憶功能一樣，Genflow具備類似ChatGPT的記憶功能。比如下次我需要用到此前對話所產生的材料時，我完全可以讓Genflow去回顧我們的對話歷史，在記憶庫中去獲取已經生成過的材料，這個和你合作的AI助理是和你合作越多便越懂你的。

最后，其實我想說，從GPT-3.5到GPT-4，我們等了4個月，從GPT-4到GPT-5，我們等了30個月，而這30個月的等待給我們帶來的更多卻是失望，而非驚喜。

大模型發展至今，其實很多能力已經超越普通人類了，但它依然是個偏科生，很多事情做不好。并且我們可能還需要預期有些事情他們將很長時間都做不好。

但，這個過程中，我們該做的不是等著。而是可以乘著這個時機學會更好的與AI協作。不是讓AI 100%替代你的任何工作，而是你可以在AI的協作下，讓你的任何工作都不需要面對那個恐怖的空白文檔。

而百度文庫恰好處在一個很合適的生態位，他們既有靈活的MOE大模型架構，也接入了DeepSeek R1；擁有幫你找到好信息的搜索基因；鏈接著百度文庫、百度學術和百度網盤這三個分別代表優質和個性化的資料庫資源。再加上他們還挺懂用戶需求的，聽說文庫AI月活用戶都快破億了，積累了不少專家級AI工具。

你可以用Genflow試試開始做一個行業調研，寫一個ppt初稿，總結一份文檔信息。你會在這個過程中感受到與AI協作的魅力。

對了，現在Genflow 2.0還在內測中，預計8月中旬他們才會正式發布，想提前試用的朋友可以在評論區或者私信留下你們百度賬號，我去聯系他們給你內測白名單。

你也可以通過下面的方式先下載百度文庫app版內測包：

iOS版：https://testflight.apple.com/join/NgUXUE72

安卓版：https://downpack.baidu.com/baiduwenku_AndroidPhone_v10.0.76(10.0.76)_1027470h.apk