Get 筆記的斷舍離清單：我們拒絕過(guò)的那些“高級(jí)” AI 功能

演講嘉賓｜楊超

編輯｜Kitty

策劃｜QCon 全球軟件開(kāi)發(fā)大會(huì)

AI 的價(jià)值不在于能做什么，而在于在真實(shí)場(chǎng)景中解決了什么問(wèn)題。本文整理自得到 AI 產(chǎn)品負(fù)責(zé)人楊超在 2025 年 QCon 全球軟件開(kāi)發(fā)大會(huì)（上海站） 的演講分享。

AI 正在改變?nèi)藗兪褂卯a(chǎn)品的方式。 用戶(hù)不再面對(duì)復(fù)雜的界面和無(wú)數(shù)選擇，而是開(kāi)始把“理解、規(guī)劃與執(zhí)行”交給 AI。將于 4 月 16 - 18 召開(kāi)的 QCon 北京站設(shè)計(jì)了「AI 時(shí)代的用戶(hù)界面之爭(zhēng)」專(zhuān)題，本專(zhuān)題將從產(chǎn)品與用戶(hù)體驗(yàn)的戰(zhàn)略視角出發(fā)，探討產(chǎn)品如何在新的入口體系中建立不可替代的價(jià)值。敬請(qǐng)關(guān)注。

以下是演講實(shí)錄（經(jīng) InfoQ 進(jìn)行不改變?cè)獾木庉嬚恚?/strong>

1 AI 產(chǎn)品的“炫技陷阱”

我叫楊超，來(lái)自得到 APP。去年歲末，我們推出了一款名為「Get 筆記」的小工具，迄今已悄然運(yùn)轉(zhuǎn)近一年。今天的話(huà)題“從 AI 炫技到實(shí)用”，恰好與我們的經(jīng)歷同頻，因此想借這段分享，說(shuō)說(shuō)那些被我們強(qiáng)行按下的“炫技沖動(dòng)”。

讓我先講一段印象極深的故事。數(shù)月前，我在 Reddit 讀到一位獨(dú)立開(kāi)發(fā)者的帖子：他辭職后花了十個(gè)月，打造了一款 AI 輔助的產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具，初衷源于自己對(duì)現(xiàn)有工具的不滿(mǎn)。然而，產(chǎn)品上線(xiàn)后收入為零、用戶(hù)為零。他復(fù)盤(pán)時(shí)坦承，整個(gè)過(guò)程幾乎完全圍繞個(gè)人痛點(diǎn)展開(kāi)，既未與潛在用戶(hù)交流，也未驗(yàn)證需求；同時(shí)，AI 技術(shù)日新月異，他不斷把最新、最酷的能力疊進(jìn)產(chǎn)品，最終卻無(wú)人買(mǎi)單。這不也是我們?cè)铧c(diǎn)踏上的歧路嗎？

去年開(kāi)始做 Get 筆記時(shí)，我們團(tuán)隊(duì)最初只有兩三個(gè)人，如今也不過(guò)十三人。半年里，產(chǎn)品收獲了百萬(wàn)注冊(cè)，幾乎沒(méi)有投放，全靠用戶(hù)自發(fā)傳播。表面看成績(jī)尚可，但內(nèi)部我們常被一種焦慮追趕：大模型每?jī)芍芫透乱淮危履芰映霾桓F，仿佛兩個(gè)月的變化抵得上過(guò)去二十年。我們像追劇一樣追發(fā)布會(huì)，模型一升級(jí)就開(kāi)會(huì)討論“要不要立刻上線(xiàn)”。可選項(xiàng)太多、節(jié)奏太快，反而讓我們意識(shí)到：能做的很多，真正重要的是選擇不做什么。

2 斷舍離清單：那些被我們拒絕的“高級(jí)”功能

今天我想分享幾個(gè)我們“沒(méi)做”的功能，以及當(dāng)時(shí)怎么想的，也許大家也有類(lèi)似經(jīng)歷，希望能提醒到你。

砍掉 50+ 會(huì)議模板的決策

第一個(gè)沒(méi)做的，是“會(huì)議模板”。Get 筆記的核心能力之一是線(xiàn)下會(huì)議錄音，不管是幾個(gè)人小范圍聊，還是像今天這樣的公開(kāi)分享，我們都把錄音自動(dòng)轉(zhuǎn)文字、自動(dòng)整理。市面上做同類(lèi)功能的產(chǎn)品幾乎都在“模板”上堆量：一個(gè)會(huì)議場(chǎng)景能拆出幾十種模板，看起來(lái)特別專(zhuān)業(yè)。我們一開(kāi)始也被帶跑了，高管開(kāi)會(huì)要不要單獨(dú)模板？業(yè)主大會(huì)要不要再來(lái)一個(gè)？越想越覺(jué)得必須做。

直到設(shè)計(jì)師把第一版頁(yè)面交上來(lái)：兩列密密麻麻的方塊，像一排排腹肌。我們當(dāng)時(shí)的第一反應(yīng)是“太丑了”，根本不想拿給用戶(hù)看。可冷靜下來(lái)才意識(shí)到，真正的問(wèn)題不是丑，而是“讓人選”這件事本身就很尷尬。就像女朋友拿五條裙子問(wèn)你哪條好看，大部分男生是答不出來(lái)的；同理，讓用戶(hù)在十幾種會(huì)議模板里挑“今天這場(chǎng)該用哪個(gè)”，他也懵。于是我們干脆把模板砍到只剩三四個(gè)最通用的，用戶(hù)錄音結(jié)束點(diǎn)“完成”時(shí)，后臺(tái)用 AI 直接匹配一個(gè)最合適的，用戶(hù)無(wú)感，反而用得更順。

回頭再看，這次“被設(shè)計(jì)稿丑到”算是個(gè)意外，但也提醒我們：每當(dāng)你想炫耀功能多、覆蓋廣時(shí)，先想想用戶(hù)能不能一眼看懂、一秒選對(duì)。如果他自己都挑不明白，那再多模板也只是添堵。

叫停 50% 進(jìn)度功能的勇氣

第二個(gè)被叫停的功能，我們其實(shí)已經(jīng)寫(xiě)了一半代碼。提出它的是我們前端技術(shù)負(fù)責(zé)人。事情源于一次季度復(fù)盤(pán)會(huì)，他當(dāng)天請(qǐng)假，就拜托大家把會(huì)議討論的內(nèi)容錄下來(lái)，會(huì)后發(fā)給他。那會(huì)兒 Get 筆記還沒(méi)有分享功能，想把一條會(huì)議記錄完整發(fā)給別人，只能先復(fù)制粘貼到文檔，再傳過(guò)去，非常麻煩。于是他說(shuō)：能不能在會(huì)前就約好日程，等會(huì)議結(jié)束，系統(tǒng)自動(dòng)把錄音和紀(jì)要推給他，就像線(xiàn)下版的飛書(shū)會(huì)議？我們一聽(tīng)都覺(jué)得挺酷，立刻開(kāi)工。

做到一半，我們先上線(xiàn)了“筆記分享”：生成一條鏈接，直接發(fā)給別人就能看。功能一上線(xiàn)，那位技術(shù)負(fù)責(zé)人自己先問(wèn)：既然能一鍵分享，我會(huì)后只要跟你要個(gè)鏈接就行，為什么還要提前預(yù)約、自動(dòng)同步？可代碼都寫(xiě)了 50%，放棄總覺(jué)得可惜。我和聯(lián)合創(chuàng)始人“刀哥”商量，他拋出一個(gè)問(wèn)題：如果這個(gè)功能標(biāo)價(jià) 200 美元，你們?cè)覆辉敢馓湾X(qián)？我們幾乎同時(shí)搖頭——不愿意。那就別做了。一句話(huà)，大家順勢(shì)下坡，把沉沒(méi)成本留在原地。

事后回想，這給了團(tuán)隊(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單判斷：當(dāng)多數(shù)人心里打鼓，卻礙于面子或成本下不了決心時(shí)，不妨問(wèn)一句“用戶(hù)肯不肯為它付高價(jià)”。在 AI 時(shí)代，好功能總有人愿意買(mǎi)單；若連我們自己都不肯，那它大概率不值得繼續(xù)做。

不做 AI PPT 和可視化網(wǎng)頁(yè)的思考

第三個(gè)被用戶(hù)高頻提到、但我們最終沒(méi)做的功能，是“把文章或文檔直接生成腦圖、PPT”。很多人問(wèn)：我扔進(jìn)來(lái)一篇好文章，你們能不能一鍵給我出張腦圖或一套幻燈片，我拿去就能用？我們分兩條線(xiàn)想，用戶(hù)到底給誰(shuí)用，無(wú)非就是給自己或者給別人。

先說(shuō)“給自己用”。我們做的是 AI 筆記工具，核心是“記”。如果我只是把你傳的內(nèi)容轉(zhuǎn)成一張腦圖或幾頁(yè) PPT，你可以想象一下：我把一頁(yè) PPT 甩給你，讓你猜我想講什么，其實(shí)根本猜不到。PPT 上的文字可能連 10% 的信息都不到，剩下的全靠講者補(bǔ)充。得到聽(tīng)書(shū)也有腦圖，但我們不會(huì)只給一張腦圖就當(dāng)產(chǎn)品，因?yàn)樾畔⒘刻汀Ｔ僬撸珹I 時(shí)代上下文越短，效果越差。你把一篇長(zhǎng)文壓成十幾行節(jié)點(diǎn)，AI 再回答問(wèn)題時(shí)缺東少西，體驗(yàn)打折。所以“給自己記”這條路走不通。

再說(shuō)“給別人用”。有人想：我開(kāi)完會(huì)，把錄音直接變成腦圖或 PPT，丟給沒(méi)來(lái)的同事，多省事。我們?cè)囘^(guò)一次，把一場(chǎng)會(huì)的腦圖直接發(fā)過(guò)去，對(duì)方反饋幾乎沒(méi)用。他真正想要的是會(huì)議核心結(jié)論，以及能隨時(shí)點(diǎn)回原文。所有會(huì)議記錄，原文才是根本。Get 筆記里，不管錄音、圖片還是文章鏈接，我們都保留原文，總結(jié)只是輔助，AI 提問(wèn)時(shí)也能把完整上下文帶進(jìn)去。

因此，腦圖和 PPT 對(duì)信息的壓縮太狠，而我們做的是記錄工具，缺了原文，信息就不可用。同時(shí)市面上已有專(zhuān)門(mén)做這一塊的成熟產(chǎn)品，我們干脆推薦用戶(hù)去用它們，省得重復(fù)造輪子。

第四個(gè)功能，發(fā)生在今年年初。那時(shí)大模型剛升級(jí)，可以直接生成帶簡(jiǎn)單交互的網(wǎng)頁(yè)，結(jié)構(gòu)化信息也能一鍵呈現(xiàn)。我們一看，覺(jué)得太厲害了：以后做網(wǎng)頁(yè)是不是都不用寫(xiě)代碼了？于是趕緊抽了一兩天時(shí)間，把“會(huì)議內(nèi)容轉(zhuǎn)可視化網(wǎng)頁(yè)”做了出來(lái)。

內(nèi)部測(cè)試時(shí)，我們把一場(chǎng)會(huì)的錄音轉(zhuǎn)成網(wǎng)頁(yè)，發(fā)給幾位做內(nèi)容的編輯同事。結(jié)果他們的反饋?zhàn)屛覀円馔猓骸斑@頁(yè)面怎么這么丑？到底想表達(dá)什么？”我第一反應(yīng)是“丑嗎？多酷啊，AI 直接生成了網(wǎng)頁(yè)，還能點(diǎn)！”可他們平時(shí)做活動(dòng)頁(yè)，看慣了精致設(shè)計(jì)，突然拿到一張灰底黑字、排版凌亂的頁(yè)面，第一反應(yīng)就是“不好看”。那一刻我才意識(shí)到，我們又掉進(jìn)了“追新”的陷阱。只有極少數(shù)像我們這樣天天盯大模型更新的人，才會(huì)覺(jué)得“能生成網(wǎng)頁(yè)”本身就牛；對(duì)普通用戶(hù)來(lái)說(shuō)，頁(yè)面丑就是原罪。功能雖然上線(xiàn)了，但只對(duì)內(nèi)開(kāi)放。既然大多數(shù)用戶(hù)覺(jué)得不好看，我們也就沒(méi)再對(duì)外推，讓它靜靜躺在那里，當(dāng)作一次提醒：你以為的酷炫，未必是用戶(hù)需要的。

其他被拒絕的“偽需求”

還有不少類(lèi)似的聲音。有人問(wèn)我：“你們不是 AI 產(chǎn)品嗎？能不能讓我自己切模型？我想用哪個(gè)就用哪個(gè)。”也有人想自定義提示詞，說(shuō)默認(rèn)助手不好用，要換成自己的。這些需求聽(tīng)起來(lái)合理，但背后有一個(gè)共同點(diǎn)：它們都來(lái)自極少數(shù)重度用戶(hù)。我們建了幾百人的私域反饋群，最活躍的就是那批天天追 AI 更新的人。他們提的需求，其實(shí)和我們自己的視角差不多：看見(jiàn)新模型就想切，看見(jiàn)新玩法就想試。可一旦把樣本放大，就會(huì)發(fā)現(xiàn)大多數(shù)用戶(hù)根本沒(méi)這個(gè)概念。

所以我們把這類(lèi)需求打了個(gè)引號(hào)，叫“偽需求”。不是說(shuō)它不存在，而是它只存在于一小撮人里。Get 筆記的核心用戶(hù)畫(huà)像，是 35 到 45 歲、遍布一二三四線(xiàn)城市、平時(shí)并不關(guān)心 AI 的人。我們服務(wù)的不是“已經(jīng)會(huì)玩 AI”的人，而是“還沒(méi)碰過(guò) AI ”的人。像 Cursor 那種面向開(kāi)發(fā)者的工具，當(dāng)然可以開(kāi)放模型切換；但對(duì)我們而言，把復(fù)雜選項(xiàng)藏起來(lái)，反而更貼合真實(shí)場(chǎng)景。

3 決策框架：從“能做"到"該做”

前面只說(shuō)了我們拒絕了哪些，但真正想留下的，是幾條通用、好落地的判斷方法，幫我們?cè)凇癆I 時(shí)代什么都能做”的洪流里，攔一刀，把“能做”變成“該做”。

我們自己會(huì)付 200 美金嗎？”——內(nèi)部驗(yàn)證法則

第一條內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)很簡(jiǎn)單：做完這個(gè)功能，愿不愿意為它付 200 美元？數(shù)字可以隨團(tuán)隊(duì)自己定，關(guān)鍵是問(wèn)用戶(hù)會(huì)不會(huì)興奮，而不是我們自己興奮。

舉個(gè)例子。我們做過(guò)“智能拍書(shū)”：看到紙質(zhì)書(shū)的好段落，拍一張照片，系統(tǒng)自動(dòng)提取原文、生成筆記，還能識(shí)別是哪本書(shū)的哪一頁(yè)。這背后用了得到電子書(shū)積累的全文檢索能力，投入不小。拍板前我們也猶豫：紙質(zhì)書(shū)讀者真的會(huì)為此買(mǎi)單嗎？上線(xiàn)后，這批用戶(hù)的反饋出奇地好，甚至最近被其他產(chǎn)品“致敬”。但對(duì)我們來(lái)說(shuō)，核心只有一點(diǎn)：用戶(hù)確實(shí)愿意為這條功能買(mǎi)單，這才是把它留下來(lái)的理由。

“家人能學(xué)會(huì)嗎”——門(mén)檻測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)

另一條標(biāo)準(zhǔn)，我們把它放在最前面：家里老人能不能用？門(mén)檻夠不夠低？我?guī)湍赣H調(diào)微信視頻時(shí)，她卡在一個(gè)極小的點(diǎn)，她不會(huì)切換攝像頭。微信已是國(guó)民級(jí)應(yīng)用，可老人依舊覺(jué)得難。教長(zhǎng)輩用手機(jī)和輔導(dǎo)孩子寫(xiě)作業(yè)一樣，讓人又急又無(wú)力。

AI 產(chǎn)品更是如此。現(xiàn)在對(duì)著豆包或 ChatGPT 說(shuō)一句話(huà)就能出答案、出圖、出視頻，用戶(hù)的耐心被抬得極高。只要第一步、第二步卡住，立刻放棄，幾乎無(wú)法挽回。我們有過(guò)一次深刻體會(huì)。得到 App 曾和文石合作推出一款墨水屏閱讀器，有用戶(hù)反饋：“都什么年代了，怎么還是黑白屏？”我們解釋這是墨水屏，他反問(wèn)：“墨水也有藍(lán)墨水和紅墨水。”那一刻我們意識(shí)到，真實(shí)用戶(hù)的理解常常超出預(yù)期。傳統(tǒng)產(chǎn)品尚且如此，AI 產(chǎn)品更要把門(mén)檻降到最低。

“用戶(hù)在哪里用”——場(chǎng)景優(yōu)先原則

產(chǎn)品有沒(méi)有真實(shí)的使用場(chǎng)景。我挺喜歡的一款產(chǎn)品叫 Dot。ChatGPT 剛火的時(shí)候，它就發(fā)了一支預(yù)告片，界面極好看、交互極順滑，出自前蘋(píng)果設(shè)計(jì)師之手，媒體一度把它捧成“第一個(gè)真正 AI Native 的應(yīng)用”。可今年 9 月，它宣布關(guān)停。看到這個(gè)消息，我很意外：這么有設(shè)計(jì)品位、交互流暢的產(chǎn)品，怎么就關(guān)了？翻用戶(hù)評(píng)論時(shí)，有一條說(shuō)到了我心坎里：Dot 像個(gè)“熱情的陌生人”，總問(wèn)“今天感覺(jué)怎么樣”“今天做了什么”，但其實(shí)并不真懂用戶(hù)。它把自己定位成陪伴或助理，可用戶(hù)打開(kāi)它時(shí)，卻說(shuō)不清“我來(lái)干嘛”。反觀(guān)陪伴賽道本身仍在增長(zhǎng)，預(yù)測(cè)從幾百億到幾千億，也有估值過(guò)億的頭部產(chǎn)品。這說(shuō)明需求存在，但 Dot 沒(méi)找到具體場(chǎng)景。哪怕視覺(jué)、交互做到頂，也立不住。

4 真場(chǎng)景 vs 偽需求：AI 產(chǎn)品的價(jià)值判斷

說(shuō)完“從能做到該做”，還得再問(wèn)一句：真做了，值不值？這里分享我們最常被用戶(hù)追問(wèn)的經(jīng)驗(yàn)。

記錄 vs 表演：用戶(hù)要的是什么

排前三的提問(wèn)里，一定有“Get 筆記為什么不做標(biāo)簽管理”。用過(guò) Flomo、Notion 的人都知道，標(biāo)簽幾乎是筆記工具的標(biāo)配，小紅書(shū)上還有一堆教程教人用 PARA、卡片盒、康奈爾法。我也試過(guò) PARA：把筆記按項(xiàng)目、領(lǐng)域、資源、歸檔四類(lèi)分好，開(kāi)頭確實(shí)清爽，可記著記著就堅(jiān)持不下去。每次新建一條筆記，都得想“該貼哪個(gè)標(biāo)簽、貼幾個(gè)”，結(jié)果記筆記的一半時(shí)間花在糾結(jié)標(biāo)簽上。后來(lái)聽(tīng)播客，有人棄用 Flomo，原因也是標(biāo)簽越打越亂，干脆換工具重開(kāi)，但大概率還是會(huì)再亂一次。

所以用戶(hù)催我們加標(biāo)簽管理時(shí)，我們的回答很直接：大概率不會(huì)讓用戶(hù)親手打標(biāo)簽。聽(tīng)完我剛才的描述，你可能會(huì)問(wèn)：我到底是在記錄，還是在表演一套工整的結(jié)構(gòu)？多數(shù)人其實(shí)只想“先記下來(lái)”，并不想把時(shí)間花在表演上。

我們不是不做標(biāo)簽，而是讓 AI 做。設(shè)想一個(gè)還沒(méi)上線(xiàn)的場(chǎng)景：所有筆記先丟進(jìn)一個(gè)“知識(shí)庫(kù)”，不預(yù)設(shè)分類(lèi)，但系統(tǒng)會(huì)默默給每條內(nèi)容打上標(biāo)簽。哪天你想按康奈爾法整理，AI 就按康奈爾法重新歸類(lèi)；想換 PARA，AI 再換 PARA。原來(lái)花在復(fù)雜整理上的時(shí)間，現(xiàn)在交給 AI，人只做兩件事：一是決定哪些內(nèi)容值得進(jìn)筆記，二是告訴 AI“我想怎么看這些筆記”。在 AI 時(shí)代，能把人從繁瑣里解放出來(lái)的能力，才值得做。

功能 vs 負(fù)擔(dān)：每個(gè)選擇都是門(mén)檻

再談一條“值得做”的標(biāo)準(zhǔn)：能不能把用戶(hù)的操作負(fù)擔(dān)壓到最低。

我們現(xiàn)在的筆記添加方式就是一個(gè)反面教材。界面里擺著“鏈接、拍照、上傳圖片、線(xiàn)下會(huì)議錄音、導(dǎo)入音視頻、手機(jī)內(nèi)錄”……光圖片就拆成“拍照”和“上傳”兩項(xiàng)，錄音更是分了四種：個(gè)人錄音、線(xiàn)下會(huì)議錄音、導(dǎo)入音視頻、手機(jī)內(nèi)錄。別說(shuō)普通用戶(hù)，就連天天泡產(chǎn)品的我們，第一眼也發(fā)懵。新用戶(hù)最常問(wèn)：“個(gè)人錄音和線(xiàn)下會(huì)議錄音到底有什么區(qū)別？為什么一個(gè)限 10 分鐘，一個(gè)能錄一小時(shí)？”每次都得解釋?zhuān)_實(shí)是我們沒(méi)做好。

AI 時(shí)代，用戶(hù)的耐心越來(lái)越薄，選項(xiàng)越多，流失越快。所以我們正在想：能不能把能力全包起來(lái)，只給用戶(hù)一個(gè)按鈕？看到圖片，拍一張扔進(jìn)來(lái)就好；要開(kāi)會(huì)，一鍵開(kāi)啟會(huì)議，后臺(tái)自動(dòng)判斷該用哪種錄音方式。目前還沒(méi)找到完美方案，但方向已經(jīng)明確——把復(fù)雜留給自己，把簡(jiǎn)單留給用戶(hù)。

技術(shù) vs 場(chǎng)景：誰(shuí)服務(wù)誰(shuí)

最后說(shuō)一條可能反常識(shí)、但對(duì) AI 從業(yè)者特別重要的體會(huì)：AI 真正能解決的事，其實(shí)很少。MIT 有一份報(bào)告，他們跟蹤了 300 多個(gè)企業(yè)級(jí) AI 項(xiàng)目，企業(yè)總共砸了幾百億美元，最后真正產(chǎn)生價(jià)值的只有 5% 左右。也就是說(shuō)，我們今天看到的所有“很牛”的 AI，能在真實(shí)業(yè)務(wù)里落地的極少。

那到底該把 AI 用在哪？我畫(huà)了一個(gè)簡(jiǎn)單的四象限：橫軸是“人對(duì) AI 犯錯(cuò)的容忍度”，縱軸是“業(yè)務(wù)本身的復(fù)雜度”。右上角是“復(fù)雜度高 + 容錯(cuò)率低”，比如臨床疑難雜癥的診斷，這種場(chǎng)景 AI 基本碰不得；左下角是“復(fù)雜度低 + 容錯(cuò)率高”，也沒(méi)必要用 AI。真正值得做的，是“復(fù)雜度高、但容錯(cuò)率相對(duì)高”或者“復(fù)雜度中等、容錯(cuò)率中等”的區(qū)域。把這條線(xiàn)想清楚，就能少做很多無(wú)用功。

5 從炫技到實(shí)用：AI 產(chǎn)品的初期生存方式

小公司的生存智慧

前面講的是具體案例和心得，這部分想回答一個(gè)被問(wèn)得最多的問(wèn)題：市場(chǎng)上做筆記的已經(jīng)那么多，如果大廠(chǎng)也做同樣的事，會(huì)不會(huì)把我們“干死”？我們把這些擔(dān)心拆成一句話(huà)：底氣 = 垂直場(chǎng)景深度 + 專(zhuān)屬數(shù)據(jù)資產(chǎn) + 自帶傳播效應(yīng) + 組織速度。

先說(shuō)垂直場(chǎng)景。我們服務(wù)的不是“所有記筆記的人”，而是“讀紙質(zhì)書(shū)卻不知道怎么把劃線(xiàn)搬上手機(jī)”的那群人。全國(guó)讀紙質(zhì)書(shū)的大概有一億多，但這么多年沒(méi)人認(rèn)真解決“拍照—識(shí)別—?dú)w檔—與電子書(shū)筆記合并”這一整條鏈路。我們因?yàn)樽隽耸陥D書(shū)和電子書(shū)，用戶(hù)早就抱怨“紙質(zhì)書(shū)里的筆記和電子書(shū)對(duì)不上”，于是順著這條縫往下鉆，把場(chǎng)景做深。

再看數(shù)據(jù)資產(chǎn)。Get 筆記里直接接入了得到十年的全部課程、聽(tīng)書(shū)、電子書(shū)。現(xiàn)在問(wèn)助手一個(gè)問(wèn)題，背后其實(shí)是三個(gè)專(zhuān)屬庫(kù)在跑，這些數(shù)據(jù)別人拿不走，也抄不了。

自帶傳播效應(yīng)有點(diǎn)意外。Get 筆記最早只是一個(gè)飛書(shū)機(jī)器人，扔鏈接、扔圖片就能存，后來(lái)才做成小程序、App。小程序階段，用戶(hù)對(duì)某個(gè)小功能特別喜歡，自己就把鏈接甩到群里，增長(zhǎng)曲線(xiàn)陡然拉升。所以我們?cè)诋a(chǎn)品里提前做了些能讓用戶(hù)順手分享的小設(shè)計(jì)，讓它自己傳開(kāi)。

最后也是最關(guān)鍵的，是組織速度。做得到 App 時(shí)一個(gè)月發(fā)一版，現(xiàn)在做 Get 筆記，一天就能發(fā)一版——不是大功能一天做完，而是點(diǎn)子驗(yàn)證后立刻上線(xiàn)。團(tuán)隊(duì)一直壓得很小：產(chǎn)品、設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)各一人，決策快、試錯(cuò)快。上半年我還沒(méi)覺(jué)得速度最重要，下半年越來(lái)越體會(huì)到：在 AI 產(chǎn)品里，它可能是公式里權(quán)重最高的那一項(xiàng)。

可復(fù)制的斷舍離法則

如果手上有些需求拿不準(zhǔn)，我給自己列了四句口訣。

• 沒(méi)真實(shí)場(chǎng)景，不做。比如拍書(shū)，要是連用戶(hù)怎么掏手機(jī)、怎么對(duì)準(zhǔn)書(shū)頁(yè)都沒(méi)想清楚，就先別動(dòng)手。

• 門(mén)檻高的，慎做。AI 時(shí)代用戶(hù)耐心越來(lái)越薄，繞一大圈才能完成一件事，基本就勸退了，除非是那種用戶(hù)非用不可的工具。

• 不掙錢(qián)的，想好再做。Get 筆記現(xiàn)在也不掙錢(qián)，還在跑量。可 AI 產(chǎn)品邊際成本不為零，人用越多，賬單越長(zhǎng)，算是個(gè)“甜蜜的煩惱”。

• 沒(méi)底氣的，干脆別做。前兩天 OpenAI 發(fā)了個(gè) AI 瀏覽器，直接覆蓋了一批小產(chǎn)品。如果手里沒(méi)有垂直深度、數(shù)據(jù)壁壘或組織速度，建議先別往里跳。

Get 筆記的未來(lái)思考

關(guān)于 Get 筆記接下來(lái)怎么走，我們想得并不復(fù)雜：先把“好記”做到底，再慢慢補(bǔ)“好找、好用”。眼下最要緊的，是讓用戶(hù)用最低成本把想記的東西先記下來(lái)，至于怎么整理、怎么調(diào)用，后面再一層層加。

我們給自己定了一條底線(xiàn)：AI 只能當(dāng)輔助，不能搶人的方向盤(pán)。怎么理解？拿我們正在做的一款出海寫(xiě)作工具舉例。團(tuán)隊(duì)里一百多位編輯，最大的痛苦是“白紙恐懼癥”——打開(kāi) Word 不知道第一行怎么寫(xiě)。最早我們?cè)O(shè)想的是：用戶(hù)給個(gè)主題，AI 直接吐一萬(wàn)字完稿。但和編輯聊完后，方案被否了。他們舉了個(gè)很實(shí)在的例子：如果 AI 一口氣寫(xiě)完一萬(wàn)字，編輯光通讀就得五分鐘，讀完發(fā)現(xiàn)除了開(kāi)頭，后面全要改，再逐段交代修改意見(jiàn)，時(shí)間比自己寫(xiě)還長(zhǎng)。于是我們把產(chǎn)品改成“陪你起步”：AI 只負(fù)責(zé)搭個(gè)架子、補(bǔ)點(diǎn)素材，節(jié)奏和方向仍由人把控。

回到 Get 筆記，思路也一樣。貼標(biāo)簽、做歸類(lèi)這些瑣碎事，人不愛(ài)干，就扔給 AI；但記什么、怎么記、最終怎么用，必須讓人說(shuō)了算。AI 干臟活累活，人做決策，這就是我們未來(lái)繼續(xù)迭代的核心理念。

如果前面說(shuō)的都忘了，就記住四句話(huà)，能少踩坑：

• AI 能做 100 件事，但用戶(hù)只需要 10 件；

• 技術(shù)團(tuán)隊(duì)容易陷入“因?yàn)槟茏觯砸觥钡乃季S慣性。這時(shí)就問(wèn)一句：讓你先付兩百美金，你愿意嗎？

• 高級(jí)功能開(kāi)發(fā)成本高，但可能使用頻率低；

• 邊緣場(chǎng)景投入大，但核心場(chǎng)景沒(méi)打不透。Get 筆記里那么多創(chuàng)建入口，結(jié)果 80% 的人只用 20% 的功能，二八定律很準(zhǔn)。

團(tuán)隊(duì)小、迭代快、要活命，就必須把所有力氣押在最核心的場(chǎng)景。對(duì) Get 筆記來(lái)說(shuō)，核心就是錄音——個(gè)人錄也好，會(huì)議錄也罷，至少七八成精力得砸在這兒，而不是分散去做那些自己覺(jué)得很炫的邊角功能。

演講嘉賓介紹

楊超，得到 APP Get 筆記產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，擁有超過(guò) 10 年的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，熟悉互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最新趨勢(shì)和技術(shù)，對(duì) AI、電商、教育培訓(xùn)領(lǐng)域有深刻理解；探索了多個(gè)不同方向的 AI 類(lèi)產(chǎn)品，曾幫助多家企業(yè)成功落地 AI 應(yīng)用場(chǎng)景。

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QCon 全球軟件開(kāi)發(fā)大會(huì)·2026 北京站將于 4 月 16 日 -18 日正式舉辦。本屆大會(huì)以“Agentic AI 時(shí)代的軟件工程重塑”為主題，聚焦 100+ 重磅議題，匯聚來(lái)自阿里、騰訊、字節(jié)跳動(dòng)、小米、百度等一線(xiàn)科技企業(yè)與創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的技術(shù)專(zhuān)家，圍繞 AI 工程化、系統(tǒng)架構(gòu)與研發(fā)模式演進(jìn)展開(kāi)深入探討。更多詳情可掃碼或聯(lián)系票務(wù)經(jīng)理 18514549229 進(jìn)行咨詢(xún)。