沉思录

这五件事缺一不可：会记录、复用、优化自己的提示词；每天尝试新模型、新工具；会写「实验笔记」或整理 Workflow；天天用 AI 干活而不是研究；在 60% 确定性下推进交付 Demo 或低代码。

不是「会用 AI」，而是真正把 AI 嵌进工作流。两者的区别在于：前者偶尔调用，后者已经无法退回到没有 AI 的工作方式。

用来记录我和 OpenClawe 互相学习的过程，也沉淀一些养虾经验。虾是一个需要长期调教的新人，不是一个可以直接进入工作流的助手。

现在普遍面临这几个问题：一致性不稳定，隔天就忘，输出格式会漂；复杂度一上来就失控，任务稍微一拆分，逻辑就开始乱；成本感知过强，用着用着会不自觉地「心虚」，反而影响使用决策。

在当前阶段，对我来说它更接近一个值得持续观察的实验。

体验了 Elys App。刷到一条内容，你可以直接认可自己的 AI 分身发言，系统会展示它的「内心 OS」——为什么这么说、基于什么记忆做出的判断。那一瞬间有种很奇怪的感觉：像在旁观自己大脑的草稿箱。

玩了几天觉得很无聊。一些 AI 社交产品做的其实不是「陪伴」，而是「复制」。上传声音、照片、习惯、职业、性格标签……一步步把你拆解、结构化、再拼成一个「更稳定的你」。问题是：当一个系统越来越像你，它也越来越没有意外。

真正的关系需要「他者性」，需要一个不是你的存在，能反驳你、打断你、误解你，甚至偶尔惹你生气。AI 可以理解我，但不等于我。它有自己的判断模型，而不是完全服从我的历史数据。真正的价值在于它能带来我原本不会想到的角度。

better than me in execution, but not replacing me in identity.

在工具时代，商店卖的是功能。

在 Agent 时代，商店卖的是能力外包。

这一句话背后的迁移，比看起来更根本——不是产品形态变了，而是用户与软件之间的关系模型变了。

Intercom 这家 1000 人的公司做了个疯狂决定：把整个公司从传统 SaaS 模式转型为以 AI Agent 为核心的业务。这个过程几乎撕毁了十年来的工作流程，但结果惊人——他们的 AI 客服产品 Finn，问题解决率从 23% 飙升到 70% 以上。

最震撼的是他们的「全员写代码」实验。设计负责人要求所有产品设计师在 Q2 季度必须把代码推到生产环境。不是画伪代码或做 Demo，而是真正的产品代码。结果 100% 的设计师都成功提交了代码。

设计师可以自己修复 CSS 样式、UI 错位，不用再给开发提单排期；有设计师直接用现有 Design System 写出了完整的新版前端页面；有设计师不再画 Figma，直接用 AI 搓出高保真可交互原型，30 分钟就能完成一轮用户测试并迭代。

演讲者分享的比喻让我印象深刻：学木工不能只看 YouTube 视频，必须亲自上手感受木材的纹理。对我们来说，AI 就是那个「新木材」。只有在用 AI 构建、写代码、生成工具的过程中，我们才能真正掌握这种材料。

最大的启示：不要害怕代码，不要局限在 Figma 里。在这个 S 曲线的开端，我们要从「画图的人」进化为「解决问题的构建者」。

我们正处在历史上对设计意识最强的时代，但也是最缺乏原创性的时代。在经历了十年的产品极简主义之后，创始人正在重新认识品味及其重要性。视觉效果再次变得具有战略性。

这不再仅仅关乎「可用性」，而是关乎能否让人记住。你能从新一代工具中感受到这一点：Framer、Linear、Dia、Notion——这些品牌将视觉标识作为竞争优势进行投资。它们明白，美学是成熟的标志。

视觉设计和具有真实身份的设计是新的护城河。

Jordan Singer 曾创立 Diagram，为 AI 驱动的设计工具先行者，他在 Figma 担任产品与设计职务，主导过 AI 在设计工具中的产品形态演进。回到创业后，他创立 Mainframe，志在打造「软件自行生成、代理成为新应用」的 AI 原生形态。

Cobot 是其首款产品，强调 AI 非被动工具，而是主动协作——「anticipates your needs → agents are the new apps」。

Mainframe 和 Cobot 的设计哲学根植在设计驱动（UX-first）、未来感（软件自主生成）、以及协作增强（多 Agent 协同）的理念中，这正是 Diagram 出身的品牌价值延续。

Airbnb 将设计视为核心竞争力，设计与工程、产品并列，成为推动公司发展的三大核心支柱之一。

「我们脱离了在 10 年前网络上流行的扁平设计，转向这种非常酷、强健、立体、生动的界面。这算是一个全新公司的开端。」「未来不是手工制品或 AI，而是将两者结合起来的人。」「AI 永远无法比人类加 AI 更出色。」

「设计不再是手工制作，而是关于品味。它更多的是关于策展和设计越来越大的世界。」「设计师的护城河不再是制作难度，而是品味与节奏感。」

随着 AI 工具的成熟，设计师的角色从「手工制作」转向「策展与指挥」，他们需要更强的判断力和品味来驾驭工具。Airbnb 深信「人类 + AI」的组合将始终优于单一的 AI。

先找第一名，再谈设计。最近在反思，我们在做设计时，往往会从「自己要做什么」出发，试图原地创造。但更高效、更务实的做法，应该是反过来问一句：谁在这个方向上做得最好？

无论是品牌视觉、产品体验，还是某种功能模块的交互设计，世界上总有一个产品在这个问题上走在前面。找到它，拆解它，研究它为什么好，是我们做设计的第一步。

这一点在 AI 产品设计里尤其重要。面对快速演进的新形态，我更倾向去看 Grok、Raycast、Perplexity、Arc 这些产品，它们正在定义 AI 产品的新形式、新交互、新视觉语言，在这些参考中借力，才可能真正站在「下一代」的立场去思考。

做任何设计前，先找这个问题的第一名，再决定我们的设计怎么「借」、怎么「变」。

产品是价值观的体现。我意识到我们创造的东西，代表了我们是谁。好的设计不只是为了赶进度和压低成本，它应当推动人类前进。打开一个包装、看到里面的线缆时，如果用户能感受到「有人在乎我」，这其实是一种精神层面的连接。

不要只谈可量化的指标。太多人只讨论价格、速度、重量、周期……设计中最打动人的部分往往无法量化，却可能被误解为「只是你的观点」。这是一种「阴险的谎言」：只因为易于测量，就以为它们是唯一重要的。

优秀的创意团队靠信任与聆听构建。好的创意起点常常很脆弱，信任、爱和关心使它们得以成长。太多人只急着表达观点，而非真正去听。我最害怕的，是曾错过来自安静之人的优秀想法。

在会议室讨论设计，和在沙发、地板、家中桌子上讨论，结果完全不同。如果你是为「人」设计，那你必须离人更近，而不是坐在毫无灵魂的会议椅上。

如果一个东西不好用，那它就是丑的，不管外观多漂亮。「功能 vs 美感」的二元对立是虚假的，它们本质上应是一体的。

创新也带来责任。创新往往有不可预见的后果，有时甚至是令人痛苦的。即使初衷无害，我们仍需为结果负责——这是一种沉重但必须承担的责任。

AI 的容器现在大多都是 Chat，为什么呢？聊天形式在近几年确实占据了大量的应用场景，但它并不是 AI 容器的唯一形态。还有许多其他形式：嵌入式 AI（如搜索引擎的 AI 增强功能）、任务驱动型 AI（如 Zapier、Notion AI）、视觉交互型 AI（如 MidJourney）。

用户类型决定容器形态：普通用户希望 AI 降低门槛，提供简单高效的解决方案；专业用户需要更高的可控性和精细化编辑能力；企业用户更关注批量处理、自动化工作流和跨部门协作。

场景决定交互方式：低认知负荷场景（如搜索），聊天形式更适合；高创意场景（如设计工具），嵌入式生成工具更具优势；协作场景（如企业平台），强调自动化和跨部门协作。

MCP 的诞生是因为大模型在实际应用中面临的诸多挑战。大模型的黑箱性质意味着它们无法直接与外部环境交互，只能通过语言理解和生成来提供信息。MCP 作为一个桥梁，连接了大模型与外部工具和环境。

通过 MCP，开发者可以利用大模型的能力，同时通过 API 调用、插件等方式与外部系统互动，实现更复杂的任务。MCP 提供框架，允许大模型与工具进行多轮对话，确保任务能够在多次交互中顺利完成。

MCP 的诞生是为了解决大模型在实际应用中的具体需求，特别是与工具间的多轮交互。通过任务规划和工具使用，MCP 模拟了科学方法的循环过程，帮助大模型在实际应用中发挥更大的价值。

Manus AI 强调的是「自主行动」而非「单纯构想」。它能将抽象的指令转化为具体的行动，主动完成复杂任务并交付结果。这种能力像是从「纸上谈兵」走向了「实战演练」，AI 终于具备了真正的执行力。

Manus AI 的工作方式很有趣：它能够自主解压缩文件、浏览网页、阅读长文档并提炼关键信息；任务在云端自动运行，即便关闭电脑，AI 依旧在后台默默工作，任务完成后再通知；通过与用户的互动和反馈不断学习进化。

Manus AI 最大的意义在于，它代表了一种全新的人机协作模式。它并非取代人类，而是成为人类能力的延伸和放大器。有了这样一个「自主行动」的伙伴，我们可以更专注于创造性、战略性任务，把琐碎繁复的事务交给 AI 去执行。

随着 AI 助手获得更多自主权，如何确保它们的行为符合预期？这需要在自主性和可控性之间找到平衡点。

专注文化的力量：减少不必要的会议（每周仅 3 小时会议），采用异步优先的沟通方式，将精力集中在实际工作上，而不是证明自己的「生产力」。

高效协作模式：工程师不仅执行设计，还主动参与改进；注重对话式协作，而非简单的任务交接；团队成员互相推动，追求更高标准。

应对职业焦虑的方法：接受不适感是成长的一部分；专注于可控制的事物；坚持日常工作程序；与同事分享感受，建立支持网络。

保持创造力的策略：在工作之外保持个人项目（网站、插件开发等）；培养多样化的兴趣（乐高、机械键盘、绘画等）。

实验表明，在 Prompt 里给 LLM 设定角色，并不能显著提升模型的能力，基本上区别不大。而且在个别情况下，可能会导致模型的输出变差，例如让模型扮演有情绪化的角色，或者是领导者等等。

启示一：在设计系统提示时，更应关注提示本身的清晰度和对任务的指导性，而不是单纯依赖角色设定。

启示二：应当更加依赖实验数据和评估指标，而不是经验或直觉来设计提示。通过 A/B 测试等方式不断迭代提示的设计，以找到最能有效指导模型完成任务的方式，而不是拘泥于表面的人性化设定。

苹果设计决策的历史回顾——Mac mini 的设计变化，Magic Mouse 充电口，MacBook Touch Bar 的消失，取消耳机插孔 AirPods 无线耳机的崛起——让很多人困惑。

有时候，限制本身就是一种设计语言。也许答案就在于：这根本不是一个需要解决的问题。就像禅宗所说：「有时候，问题不在于问题本身，而在于我们看待问题的方式。」当我们把视角从「这是个设计缺陷」转变为「这是个精心的设计决策」时，我们可能会发现：有些看似的不便，恰恰是为了带来更好的长期体验。

不是所有的不便都需要被消除；不是所有的便利都值得被追求；不是所有的限制都是缺陷。

比尔盖茨探讨了一些紧迫的全球问题，并揭示了将改变世界的尖端技术：人工智能的利弊、信息真实性与影响、全球变暖的解决方案、贫富差距问题、疾病防控与科技创新。

在赋予机器智能的同时，我们不能忘记赋予它们伦理和道德。人工智能可能是我们解决气候变化、疾病和贫困等全球性问题的关键工具。

AI 的发展速度远超我们的想象，我们需要在惊叹之余保持警惕和思考。

Jinja 是一个非常流行和强大的 Python 模板引擎，{{ }} 用于输出变量，{% %} 用于控制结构。

四个核心特性：条件语句（{% if condition %}）让模板根据不同情况显示不同内容；循环（{% for item in items %}）让你轻松处理列表中的多项内容；过滤器（{{ name|capitalize }}）提供快速处理和格式化数据的方法；模板继承（{% extends "base.html" %}）允许你创建一致的网站结构，同时保持每个页面的独特性。

这些特性使得 Jinja 非常灵活和强大，能够处理各种复杂的模板需求，同时保持模板的可读性和可维护性。

Josh Miller 是 The Browser Company 的创始人，与美国当代艺术家 James Turrell 有着密切的交流和启发关系。Arc 浏览器开场时渐变色彩映入眼帘，这种色彩渐变的交互正是受 Turrell 影响。

研究知觉心理学的 Turrell 一直专注于光线以及他可以通过空间和色彩操纵光线的所有方式。每件作品都具有独特的构图，由时间元素组成，数百种生动的色彩组合随着时间缓慢变化而相互渗透，创造了一个身临其境、不断变化的光线充足的环境。

塑造光明，塑造现实。如果你仔细想想，现代软件就是彩色光。从屏幕上照射出来的彩色光的模式支配着我们的日常生活。事实上，软件的这种彩色光芒也越来越影响我们对现实的感知。

ChatGPT 的成功取决于其协作式用户体验。那种简单的聊天互动对大众来说就像魔法般，引发了人们对协作助手的浓厚兴趣。AI 设计核心原则：LLM 是强大的，但也会出错，因此需要帮助用户了解其限制和功能；教育对于负责任整合至关重要；需要建立适当的信任，并使用户能够掌握好的输出。

核心交互是在任务中陪伴用户并通过辅助手段增强他们的体验。无论是小型模态框、抽屉体验还是全屏体验，都可以作为设计方式。

在用户等待的时候，通过教育来利用延迟作为一个机会。将延迟视为教育用户的机会，教他们如何成功；在 AI 生成的结果中带上引用数据是一个很好的实践，给用户自己挖掘的能力。

设计师在使用大型语言模型时需要设定限制，通过编写一系列提示来缩小可能性范围。设计师的任务是将庞大而强大且难以控制的系统限定在一个范围内。

通过分析 AI 场景使用路径，提升核心场景的使用体验，降低使用门槛。主要围绕智能伙伴的场景进行体验分析，提出了一系列优化点和设计思路。

针对框架提出了增加更多场景和功能上的扩展，如历史对话、导航栏等；在场景对话方面，针对数据分析、写作大师、PDF 问答和单聊/群聊场景，提出了增加操作行为、优化排版、新增问题引导等建议。

Any Distance 是一款健身追踪应用，支持步行、跑步、骑行、推婴儿车步行、牵狗散步、坐轮椅进行锻炼等多种活动类型。

Design Insights：3D 动画介绍产品亮点，非常有趣生动形象；主界面运动类型图形化，如果是跟公里数有关的运动会以地图的形式动态展示；设置目标的设计很有趣，不同的选项不同的颜色，可以通过手势左右滑动来调整数值；开始运动，震动倒计时 3s，数据展示大屏清晰，结合灵动岛；很多配置模板，上手很快；数据可视化结合动效，沉浸式体验。

飞书这次改版把左侧边栏彻底开放了，我用的很爽！作为深度使用飞书的用户，现在已经把每天看的设计灵感、Notion 工作台 pin 在了左侧，DIY 成我自己喜欢的感觉。

从工具类产品角度来看：提高产品的可定制性和灵活性，让用户可以根据自己的需求和工作流程来定制和使用产品；促进生态系统的发展，让第三方开发者可以基于产品进行二次开发和创新；增加用户粘性，让用户在使用产品的同时也参与到产品的发展中来；提高产品的竞争力，让更多的人可以使用产品并为其贡献使用场景。

AI 设计有两个原则：单点 AI 能力没有壁垒——让 AI 融入工作流或者重构原有的工作流，单点的功能工具要么被大模型工具吞噬，要么被传统产品的新迭代覆盖；Prompt 撰写是高门槛的——将 Prompt 放在水下，能让用户做判断题、选择题，就不要做填空题。

大语言模型的兴起，在产品界面上将从图形用户界面（GUI）转向自然语言用户界面（LUI），目前多维表格变成纯 LUI 界面为时过早，技术也不成熟。介于这两者之间的产品，应该如何结合 AI 来设计？基于以上两个观点，在多维表格里的 AI 是紧紧围绕用户场景来设计的。

收集 AI 在实际工作中的应用。B2B 销售的行业，投行需要对客户场景进行整理，展示时，以往需要一个个 logo 找、排版、设计，费时费力，AI 可以直接生成 xx 行业的 Logo 墙；设计走查阶段，可以和 AI 直接对话，生成多维表格设计走查文档，在对话中检测到语义，新建了一个走查文档，点击立即创建去记录问题。

Obsidian CEO 每年会问自己 40 个问题作为年度复盘，摘录其中最触动我的几个：

你今年做了哪些之前从未做过的事？你有没有遵守年初时和自己许下的约定？今年哪个日子会铭刻在你的记忆中，为什么？你今年最大的成就是什么？你今年最大的失败是什么？你今年买过的最好的东西是什么？

你是如何度过节假日的？你今年坠入爱河了吗？与去年的这个时候相比，你是：感到更快乐还是更悲伤了？变得更瘦还是更胖了？变得更富还是更穷了？

有什么是你想要却没有得到的？有什么还未发生的事，如果发生了，会让你的这一年变得无比满足？今年你学到了什么宝贵的人生经验？能够总结你这一年的一句话是什么？

一个场景延伸了无限场景。针对新用户来到多维表格主页引导创建这件事——首先肯定是要和你相关的内容才能吸引你的兴趣，其次你可以立马上手体验。

在设计风格上，要偏产品功能，不能设计的太运营，颜色/背景的使用要克制，再用一些设计细节来打磨，比如选中态、模板的边框，合理地利用高斯模糊 + 透明度来打造这个页面。

引导页的场景还可以更多：多维表格纯新用户，无任何创建行为，推荐场景模板；多维表格纯新用户，在飞书创建过 Excel/电子表格，推荐 Excel 转多维表格；没有创建过仪表盘的用户，推荐使用 AI 创建仪表盘。

之前看过一篇文章介绍库伯学习圈，核心是行动，在此之前自身的经验主义和别人的经验总结成一定的规律，通过知行合一落实到行动。这是最理想的状态，现实中很多情况是一味的模仿，照搬拼凑各种设计模型，不带着思考是无法得到成长的。

常规的事情做久了难免会陷入思维定式，应该多多思考为什么这么做，有什么局限性，如果改成其他类型展示会怎么样？选取最优解。

推荐 Mobbin，寻找设计灵感，支持 iOS、Android 和 Web，可以根据 UI 元素筛选你想看的界面，看到好设计的同时也多思考一下为什么这么做。

Windows 11 成为第一个宣布集中式人工智能协助的 PC 平台，专注于将你的想法变成现实，完成复杂的项目和协作，而不是花费精力寻找、启动和跨多个应用程序工作。

全局 AI 的交互设计思路：容器——承载历史内容的侧边栏；对所选择的内容实时跟踪，推荐下一步操作；对整片内容分析，给出修改建议和推荐操作；快捷键快速唤起；支持快捷键自定义 AI 操作。

未来还存在 GUI 界面吗？这个问题在 2023 年就已经值得认真思考。

乔尼的爸爸是真正的教育达人：在生活中融会贯通，潜移默化，这样的效果是最好的。

设计思维的培养不是靠集中学习，而是在生活的每一个细节里保持观察的习惯。生活处处是设计。

有时候背负太多上下文也是一种负担，会让我们陷入思维困局。同时心态上避免先入为主，对还没有发生的事情乱下定论。

面对一个探索为定义的课题，就应该摒弃所有限制我们发散的因素，去挑战既定的假设，并提出更好的方法。这里的思维应该是发散的射线，不是曲线，围绕着待解决的问题这一个点发散。

当发散了足够多方案后，再根据价值、成本、目标、优先级去组合，拆解之前的方案。

我们在生活中/工作中，其实是一个不断积累信任的过程，你做对了一件小事，就积攒了一点信任值，然后别人会把更多相关的事与你去链接，结果也不错，就会获得更多的链接和资源。产出有价值的内容 → 创造连接 → 连接更多的场景。

分享几个我的 case：入职后发现新人 landing 阻力大，围绕了解业务、用户使用场景、设计分工、产品分工、常见缩略词整理成了一个文档；为了熟悉业务，设计了关于个人 OKR 管理的模版，被邀请在设计大部门分享，沉淀为团队最佳实践，还上架到了模版库，已经有 6000 多人使用该模版；日常设计评审需要人工在群里发消息报名，我用一套自动化流程将报名评审和评审结论通过多维表格来沉淀，定时提醒和发送结论，减少了人工成本。

从不同角度和背景下看事物，是我们的学习方式。外部视角在以压缩的时间尺度，看到所做的一切带来的反响。

外部视角有几层意思：在工作中很提倡关注外部用户反馈，避免团队成员内部视角的自嗨；了解你的竞争对手，做需求时除了内部视角的去分析场景、问题、目标以外，还需要深入了解竞品怎么满足的，为什么这么做，是否和我们要解决的问题相同？

在刚入职时，你的外部视角很宝贵，在前两周对产品进行设计分析很重要，因为等你入职时间久了之后这个外部视角可能就消失了。

Neil kakkar 提出做事情的顺序很重要。对我来说，睡得越早精神状态越好，每天早上起来看 20 页书「Read 20 pages to start the day」，20 页足够小，不会让人产生阅读的恐惧，即便一天过的不好，想想早上已经读了 20 页书了，心理也会有一点安慰。

工作中，我观察到有的项目迟迟没有进展反复变更，有的很有节奏的在行动落地，确定好每件事情的顺序是一个很强大的技能。

每个人的时间精力是有限的，摆在面前的信息有很多，需要拿出勇气来做优先级的判断，防止变成很多「狗屁时间」来做无意义的讨论。与其等待静观其变，不如先把事儿做了。

创新前思考什么？这个产品的用户是谁？用户不满的本质是什么？如果他们看到你的解决方案，他们是否会这样说：「谢谢你，要是早点有这玩意儿就好了」？

写一条推文，从一个假想的用户出发，描述这个产品，以及这个产品如何解决了用户的问题。为你的产品的发布博客写一个标题，这个点子是否新颖？你的目标用户会想点击、分享它吗？

维护一个点子列表，把平时想到的问题，需求，想法都记录下来，好的点子、好的痛点会重复刺激你。世界上有上亿大脑都在寻找着可被解决的问题，所以你的点子通常不会是完全独一无二的——参考现有的解决方案，思考它们为什么成功，或者为什么没有成功。

为什么这个时代情绪大于真相了？看到一件事情不是去鉴别信息来源是否真实、多方位地判断，而是很「偷懒」地去表达情绪。

后真相概念——视角决定事实。尼采对视角的解读是：「恰恰是因为明白了每个人的视角都只是视角之一，所以我们应该意识到，自己眼中的真相并不是绝对的真相。了解到不同视角中有着不同的真相，不是要让我们去和他人划清界限，而是邀请我们对更多的视角保持开放的态度，去倾听、理解和学习它们。」

这个观点让我联想到工作上很强调客观上下文的内外部输入，其实就是在获得更完整的信息，让我们的决策更客观。

持续自我优化的人。

自信大胆勇敢的人。

情绪稳定而自恰的人。

把 Apple Watch 充电座放在了进门的玄关上，这样每次出门就不会忘记带表了（结合日常生活的高频场景给予了足够强的提示和很低的行动能力）。

每天 23:30 自动化设置灯光模式和手机限制，提示该睡觉了停止使用手机了（提示 + 能力，设置一次后就不需要你操作了）；睡觉时手机放在客厅，不要带进卧室。

工作日上午，优先处理这一天最重要/难决策的任务，因为早上的大脑是在睡醒后最清醒的，适合处理棘手的事情，处理完成后一天都有成就感。

在 Chrome 安装一个分组标签页的插件叫 Workspace，把相关网页设置成不同的空间，比如：易用性专项、自动化、新人入职、竞品等，每次处理完关闭整个浏览器，下次还可以通过这个空间打开这些网页（提升专注力）。

这套解决方案主要结合飞书的群会话和多维表格两个功能，通过 anycross + 多维表格 http，对多维表格中的字段自动获取，实现自动发送评审通知，提升沟通效率，减少人工重复性劳动。

Arc 真实想做的创新，是解决浏览器使用体验不聚焦、总被干扰的问题；他们的解决办法是干掉烦人的 tab、增加侧边栏和个人空间等。现在的所有浏览器都是 URL 栏 + tab，Arc 把他们变成了隐藏的侧边栏和多个个人空间。Arc 说的是一种完全不同的浏览语言。

色彩是拆箱体验的一个关键方面，Browser 想让 Arc 感觉它有生命——就像你的体验可以成长和进化。「我们想要表现出电影开场时的那种感觉，这种色彩的辐射冲击波成为整个拆箱体验的通道。」

Arc 逐渐成熟为 Meta-OS 层，它巧妙地重写了一些标准浏览器最重要的信条。以垂直格式显示的选项卡列表看起来更像是一个文件浏览器，而不是实际的选项卡列表。Tab 可以隐藏，从而更专注在浏览体验上。

视角决定事实。尼采：「我们越是运用更多的眼睛、不同的眼睛去观察同一个东西，我们对这个东西的『概念』就越『完整』，我们也能越『客观』。」

这个观点让我联想到工作上很强调客观上下文的内外部输入，其实就是在获得更完整的信息，让我们的决策更客观。

一个事情越变越复杂，往往是开始做这件事的时候就没想清楚很模糊的状态，什么都想要，越放越大。

当意识到一个项目反复讨论，人力越卷越多无法判断定论时，一定要及时上升，将问题拆解，根据当前的资源和目标来排优先级，把一个复杂的事物拆解成多个不那么复杂的问题，再把不怎么复杂的问题继续拆解成简单的问题，通过解决一个个简单问题解决掉原本复杂的问题。

有时候会花很多精力在纠结一个很难理解的方案上，「如何把现在的方案说明白」成了每次讨论的重点。我们在做方案的时候经常是越多越好，覆盖越多用户的诉求越好，往往会因为 5% 的诉求影响到了 95% 的体验。

一个决策没有上下文是不够的，需要再回归到为什么做这件事上，影响了多少用户，满足大部分诉求是不是就够了？

Nice to have——一个方案难以说明白讲通顺的时候，停下来看看目标是什么。

发布会视频不是那种小米模仿苹果、最后看得特腻味的黑底白字大屏幕演示。Nothing 创始人 Carl Pei 在伦敦的小咖啡馆、剧场里给你说故事、介绍新手机，最后回到公司办公室，参加 Nothing 员工和朋友们的小 party，庆祝手机问世。

Nothing 一直在展示手机设计的差异化，表现不同于 iPhone、安卓的设计细节和情趣。这场发布会本身就是一次产品哲学的表达。

9 个会伤害到大脑的习惯，这些行为造成的不仅仅是简单的精神影响，而是与大脑的损伤密切相关，大脑损伤后造成我们认知能力下降，很容易患上痴呆症和阿尔兹海默症：

在黑暗中待太久；持续接触负面信息；耳机声音开太大；社会孤立；看屏幕时间太长；吃糖过多；不吃早餐；长期久坐；睡眠不足。

规则 1：管理不是领导。真正的管理是让你周围的人变得更好，就是对员工进行投资，弄清他们是谁，擅长什么，动机是什么，然后将公司的工作和他们的角色与成长结合起来。我一直长期把领导力和管理能力搞混，总是希望点燃每个人的热情，但是却忽略了去了解他们的动机。

规则 2：不要试图创造机器人，专注于管理什么，而不是如何管理。高效率的团队不是由机器人组成的，而是由能够独立实现目标的人组成的。关注「这个人应该负责什么」，而不是他们「怎么做的」。之前细节管理太多了，让大家在设计方案的时候畏手畏脚，不敢做决策。

规则 3：优秀的管理者从不创造第二个病人。如果你精疲力尽，几乎不可能帮助任何人。经常把自己搞得精疲力尽——出事了总是第一个冲在前面，这样团队其他人永远不会成长，因为你都帮他们承担了。

规则 4：花费比你认为你需要的更多的时间和你的优秀员工在一起。把大部分时间花在推动公司发展的人身上，而非花在有问题的人身上。之前确实花了很多精力在团队后半段的人身上，算是过于滥好人了。

规则 5：设定期望，但要知道你并不总是那个能带来清晰方向的人。通常情况下，表现不佳的人并不是天生表现不佳的人，而是那些周围环境不对的人。

规则 6：进行艰难但直接的谈话——在你认为需要的时间之前。人们可以在他们职业生涯的任何时刻成长和改变，但因为他们没有得到诚实的反馈而没有成长。

经常会听到一些朋友说认为自己负责的事情价值小，甚至没有价值，觉得自己不够好不够重要。意识到，这都是自己给自己定义的故事脚本，然后自己按照这个故事而活，是一种低度的自我价值认定。

事情本身没有意义，是我们赋予它意义，如果你说你有价值，你就有价值；如果你说你没有价值，那么你就没有。「富裕」一词的真正含义不会只跟自己有关，而必须为别人的生活增加价值。

设计初衷来源于自身尝试过多种 OKR 管理软件和任务管理软件，均不能解决「All in one」，我希望有一个系统可以把 OKR 梳理、执行过程、复盘都集合在一起，还可以通过多维表格的自动化特性来提醒。我们需要的不是任务管理系统，而是一个时刻关注目标、聚焦实施的过程。

独家亮点：每日 to do 与目标关联；通过每日的自动化提醒今日 to do 完成情况，以及写下明日的 to do；每周五下午自动化提醒去填写本周进展；输出的文档可以快捷通过该多维表查看；在手机上自定义桌面图标快速打开今日 to do；快速触达关注的人的 OKR；统一在一个多维表记录查看，便于季末复盘回顾。

这不是为了做更多的事情，而是为了腾出时间来做对你真正重要的事情。

突出重点：每天从选择一个优先事项开始。问问自己：「什么将是我一天中最精彩的部分？」确保你把时间花在对自己最重要的事情上，而不是浪费一整天的时间去回应别人的优先事项。

激光：战胜分心来创造时间。像电子邮件、社交媒体和突发新闻这样的干扰无处不在，需要主动管理注意力。

充能：利用身体给大脑充电。21 世纪的生活方式缺省忽略了我们的进化历史，剥夺了我们的能量，但是只需要一些小的改变，你就可以重新设置这些缺省值。反思：在上床睡觉之前做一些笔记，决定哪些策略你想继续，哪些你想改进或放弃。

久而久之，你会构建一个仅针对自己的习性、精力及目标而量身定制的日常时间体系，从而减少忙碌和分心，更好地掌握并享受当下的每一刻。

Linmi 老师分享的竞品发现渠道：Crunchbase（公司融资信息）、G2（企业软件评测）、Hacker News Show HN（开发者社区）、Betabound（产品内测）、ProductHunt（新产品发布）、Reddit SideProject（个人项目）、AlternativeTo（替代品发现）、Softpedia（软件目录）、BetaList（早期产品）、StartupTracker（创业追踪）。

「会员制」已经成了很多产品与用户连接的商业手段，消费者成为会员，意味着在交易之外，双方建立可持续互动的关系。

用户第一次接触到你的产品并且成了会员，会员制度驱使用户不断地消费，只要每多买一次，第一次获客的成本就可以被多摊薄一次。如何提高复购率就重要，取决于会员激励制度。

会员权益的设计讲究：乘坐飞机免不了排很长的队伍，航空公司会员在办理乘机手续让你走贵宾通道和贵宾休息室；住酒店享受免费升级套房……而我们要思考的是，你的会员制度挖掘了目标用户的哪些痛点？

一个分析模型：效用 vs 社交资本。拿社区产品来说有两个维度的价值，一个是效用（如实用型的内容），一个是社交资本（如关注数，可以理解成线上影响力、线下人脉资源），稳定持续地为用户提供价值才能够刺激用户活跃。

作者把用户在社交网络上的参与、互动，叫做 POW（proof of work）。Instagram 的 POW 是用户必须有一定摄影技巧；即刻的 POW 是针砭时弊或特别搞笑的内容；Twitter 的社交资本通过 follower 数、retweet 数和 like 数来衡量。

要做到效用和社交资本两个价值维度都高是很难的，一个产品可以是效用型突出的（比如知乎），也可以是社交价值突出的（比如 Instagram）。

计划的事情没完成，写下的目标没执行，久而久之，焦虑感袭来。我是这么做的——可视化方法，用实体工具来记录进度。

以阅读习惯的培养为例，需要考虑三个要素：目的——增长见识，洗去无知；量化——制定一个每天的阅读时间和页数目标，以 7 天为一个周期；动机——每天完成任务奖励一个笑脸贴在白板，一周的任务全部完成奖励自己周边游。

每一天的阅读时长记录在白板上，用表情来表示今日完成情况，通过可视化的记录，一周下来可以清晰的看到这周完成计划的情况，最后用线连接起来就能看到是进步了还是退步了。

体验了「新世向读书会」App 的听书挑战流程，丝滑般顺畅的引导让我乖乖购买了会员。它是如何一步步提升我的购买动机的：情绪的调动；有关自己的故事连接产生共鸣；信任与价值。

情绪分成四类，正面高唤醒、正面低唤醒、负面高唤醒、负面低唤醒。解读报告出来的天性看着都是正面向上的词语，正是从正面高唤醒来调动情绪，给别人打造一个崇高的感受，更愿意接纳，产生信任感。

通过这种层层递进，让你心服口服的引导，信任传达，价值渗透让我产生巨大的转化力购买了会员。每一个设计都应有它存在的价值，唤醒用户的情绪更好地提升转化力。

两者在产品设计目标中有着明显的差异：平台类产品需要组织内容，运营话题比赛等等，尽可能多地让用户使用时长更久，平行层级的沉浸式内容浏览，整个消费内容的体验路径是很长的，像一个内循环。

工具类产品解决需求最直观，为用户解决某个具体的问题，任务流更垂直，像是一条笔直的线通往目的地。效率至上，用完即走，意味着用户花更少的时间，更单纯。

新产品冷启动阶段采用「邀请制」的不同价值。价值一：通过自身核心优势不断放大，采用邀请制策略营造稀缺感和尊贵感。Clubhouse 上线半年后依然采用邀请制，一定程度上在前期保证了人群的特征，核心用户的竞争优势。这种策略带来的结果是一码难求，邀请制给了这个精英产品附上了一种高质量的光环，人人都想得到邀请码上来沾沾光。

价值二：通过邀请码得到核心用户，获得使用反馈，从而优化产品。当一个新产品处于冷启动阶段，需要核心用户体验反馈并保持持续紧密联系，会使用邀请码策略邀请该领域非常核心的优质用户体验，从而打磨产品，打造前期氛围调性。

每一个决策，都有支撑它的问题，切勿拿来主义，而是回归问题的本质。

少楠老师的播客说到做需求之前的三个问题：这事儿能不能不做（这个需求调研和数据齐备了么？是真需求么）？能不能用现有功能满足，在现有功能上改（在不增加系统复杂性的情况下，能否兼容，避免新增功能）？如果要做还有哪里能用（提高设计的扩展性，为未来做准备）？

想做什么很简单，不做什么很难。判断一个需求是否落地，可以从增长设计中获得启发：首先需要明确产品当前所处阶段，是探索期，还是成长期，还是衰退期，因为每个阶段产品的侧重点是不一样的；其次根据现阶段产品目标得出北极星指标进行拆解，分成若干分支，每个需求和用户反馈，看能否对应到分支；确定了需求后，还得判断优先级，根据产品价值和需要的资源成本来辅助判断。

产品经理是一个实战性很强的岗位，读了再多工具书、教科书没有实践的话恐怕只是空有大道理。我们是什么品性的人，在很大限度上决定了我们会做出什么风格的产品。

快手就像是广场，大家都在表演，流量比较平均，普惠，记录世界；抖音就像是舞台，看到的是爆款，按照流量池划分，从小池到大池到爆款，层层筛选，登上大舞台。基于产品理念的不同，展现内容的方式就不同。

在大企业，启动用户调研往往是产品经理向用研团队提出申请再拿结果。这会导致：时间成本高，周期长；始终得到的是二手转译来的结论；最了解产品的人是站在一线的产品经理、设计师，用户研究员更像是辅助。亲力亲为去研究用户，才能拿到第一手资料。

一直警醒自己的话：

做对用户有价值的事情；保持自我价值观，体现在产品和服务的方方面面；保持小团队，保持敏捷；学习和快速的迭代比过去的经验更重要；系统思维——目标是连接复杂的世界；让用户带来用户，口碑赢得口碑；思辨胜于执行——想清楚比做更重要。

洗澡的时候浴室沉思，觉察到自己作为新人来到新的业务，如何快速上手了解业务是个大问题，一个业务知识库链接对于新人来说并不友好，过于大而全，大概有上百篇沉淀的文档，根本不知道该重点看什么。

我做了一个指南，包括了：团队成员；业务愿景；刚来 XX 业务你需要知道（列出熟悉业务的学习路径，从大白话的帮助中心，到业务核心路径思考 FAQ，定位探索和长期价值，了解不同类型用户的使用场景，产品目前 OKR）；了解设计（竞品分析，成员 OKR，设计排期，设计文档）；设计分工；需要认识的人；常见缩略词；需要加入的群。

今天看到一些即友在讨论 OKR 与个人生活管理的问题，一些人听到 OKR 还要和生活结合第一反应是：是不是疯了、机器人般活着……想到了阿德勒的课题分离，别人怎么说是别人的事，这是我干预不了的。

公司有使命和愿景，我们个人也可以将自己像公司一样去经营，个人即公司，当我们直面内心去梳理人生，可以帮助我们觉察到现在生活中缺少的是什么，我们的时间和精力有限，分配好时间和精力，用最好的状态来完成那些重要的事。

don't judge，计划并非完美，即使一开始制定了很多目标和计划，但在实践过程中发现执行不下去了，没关系，修正下计划，你只要明白自己往这个方向在前行就够了，不要对自己太苛刻，放过自己。

在工作当中，如何一直让自己保持进步？

多元的信息获取（读书、学习型组织、同行、即友、朋友）；一项最适合自己的放松方式（运动、跳舞、游戏）；每天有半小时时间放空，多忙都坚持；持续尝试一些过去不会做的事；关心自己不懂的事来保持好奇；工作只谈论解决问题的事。

看了 Notion block by block，向组织协作迈进，敲笔记划重点：侧边栏从以往的按照 favorite、private 下的 page 平铺变成了按照 favorite、workspace、shared、private；workspace 可以公开/私密，权限设置包括了 workspace 下的页面是否允许分享；新增了 workspace 下的不同组织 team 模块，可以选择加入。

database 新增了过滤器，外显排序、主题、部门和状态，当用户使用过滤器进行筛选，会提示是否保存到所有人；针对多人协作的 database，不同的视图更灵活的定制；database 可以接入谷歌日历、Jira、GitHub，将数据同步到 Notion 工作区；API 结束了测试，可以将第三方平台的数据和 Notion 同步。

达成共识：制定 120% 的标准。制定更高的标准，减少与实际中的 gap；横向的比较，达成一个客观的共识，我们的竞品都是什么样的水平。

客观标准：定量——这个功能的渗透率是否足够高；定性——这个功能和业界最好的产品是什么？我们比他们好吗？所有差异点都拿出来讲下，为什么我们比他们好？主观标准：从外部来看，是否得到了用户的主动夸奖和称赞，还是被用户吐槽？从内部来看，自己是否会引以为豪？

怎么做：坚持很高的标准，强调做好，不是做了；对优秀产品保持很高的热情；去了解非常先进的公司产品设计；积累，一万小时定律，投入足够的积累，刻意练习；在生活中，不断地思考；对行业、竞品非常深入地了解。

入职的第一周快速了解业务，除了前期阅读大量文档了解背景外，还有就是针对业务站在新手用户的角度去体验产品，分析角度从使用多维表格从数据生产 - 数据沉淀 - 数据消费的不同阶段来分析，重点在结构层、框架层和表现层，尤其关注对于新手用户是否易学。

多维表格属于 B 端产品，和 C 端产品最大的区别个人认为在于需求来源和体验度量模型的不同：更偏重业务逻辑的实现，更注重效率；更强调任务完成的效率和系统性能情况；更关注用户满意度、推荐与留存指标。

高效会议的亲身实践。字节的「飞阅会」据说来自亚马逊，是一种高效开会方式。第一次参加飞阅会：大家先静默地阅读文档，针对有疑问的地方划线评论，阅读完成后在文档最后点击已经读完，人数过半差不多就可以开始过评论了。

入职后第一次参加设计体验走查评审。会议分三部分：先安装测试包和配置功能体验环境（有投票确认完成）；开始体验要走查的功能（有疑问静默地写在对应评论区，并写在下方的问题记录里）；主持人开始过评论和问题列表，并和产品负责人一起对问题进行优先级排序和定义问题。

这种功能验收方式简直颠覆了我过往的方式，清晰的流程指引，规范的文档步骤，通过阅读而不是 presentation 展开讨论，更加客观，更加聚焦，对问题的跟踪清晰。

新人刚入职和 leader 及时的 1on1 很有帮助，作为新人一定不要不敢问，自己憋着。当时，我看了两天关于 Bitable 的产品文档，对这个业务的复杂程度产生了莫大的压力，几个疑问在心中产生：是我感兴趣的吗？我能做好吗？后来和 leader 1on1 的时候我就聊了我的感受，leader 也和我有同样的感受，一起聊了 Bitable 的定位和价值，让我不安的心慢慢平复，有了探索认知的欲望。

新人 1on1 一定要问这些——了解团队：设计团队架构、团队分布；设计团队目前在业务上的价值；团队中设计师对于业务的掌握情况，新人该怎么与之配合。了解业务：业务的背景；业务进展、瓶颈，有哪些待解决的设计问题；业务未来规划。明确个人职责：个人负责模块、职责；Owner 意识是什么；试用期目标；对自己的预期。