你用過AI或者智能體嗎？我經常碰到這樣的問題：智遠，這個產品該怎么用？怎么操作？每當有新產品、新技術出現，網上總有很多博主給我們科普。但問題是，為什么還是有很多人不知道怎么用呢？記得當年Kimi Chat推出時，我詳細地介紹了它的多用性。你可以用它搜索信息、制作PPT、閱讀文章，它幾乎能做任何事。但盡管如此，還是有人對著Kimi的搜索框發呆。為什么會這樣？為什么有人面對攻略依然不會操作？
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信息系統領域，Fred Davis在1986年提出了一個很受歡迎的理論，叫做技術接受模型，簡稱TAM。
什么意思呢？簡單講：這個模型依靠兩個因素來判斷一個人是否愿意用某種技術：感知有用性，即：用戶覺得用了這個技術后，能提高他們的工作效率。比如，如果一個AI產品可以幫我減少統計數據時的錯誤率，那我肯定認為這個技術很有價值。感知易用性，即：看用戶是否認為產品用起來不費勁，不需要太多額外的思考。這涉及到產品是否容易學習，操作是否順手，以及它是否能無縫融入日常生活。比如說，有些技術產品非常強大，如果使用起來很復雜，用戶會覺得難以應對，這就是所謂的使用距離（usability gap）。我第一次使用Adobe Photoshop時，頭發差點掉光；它的界面不直觀，許多功能藏在深層的菜單和子菜單之中。更別提看似簡單的任務，比如：裁剪圖片或調整色彩，竟也要經過好幾個步驟才能完成，這種明顯的使用距離直接把我勸退了。了解這些之后，你就能明白為什么許多新手此前在使用Kimi Chat時會覺得很麻煩。他們聽說Kimi Chat可以制作PPT，但他們不知道要在對話框里輸入具體的指令，操作還分好幾步，甚至還得用特定格式來引導程序理解和執行任務。這種對細節的要求和多步驟過程，對新用戶來說，無疑增加了使用上的難度和復雜性。從一個PDF報告中提煉數據。雖然有了AI，你把報告上傳給它，這不意味著AI能自動完美地幫你提煉出來。實際上，要明確告訴AI提取哪些數據，確保指令精確無誤。然后，還得指定提煉出的數據要轉換成Markdown格式，之后你才能復制出來。因此，感知有用，不代表感知易用，如果用戶感覺一個技術難以使用，或者在實際操作上容易勸退，他們就可能對這個產品保持距離，不太想用。那么，釘釘AI個人助理做對了什么呢？兩點：一，個人交互（Personal Interaction）二，工作流加知識庫的閉環。不妨思考一個問題：為什么大家在不同平臺，使用智能體的感受不一樣？在騰訊元寶、百度這些平臺上，當創建一個智能體后，你會發現自己不知道該問什么，或者覺得它的回答很不理想。這主要因為交互方式還存在問題。其實，這不僅是交互方式的問題，更深層次是產品與用戶之間的使用距離未被解決。盡管一個人知道智能體具備許多功能，但具體都能做些什么呢？很多人并不清楚。面對一個智能體，你能讓它幫你寫提示詞，詢問十一國慶節該去哪里玩，或者幫你分析一份文檔的內容，然而，只有真正了解功能的人才能充分利用它們。而對于不了解功能的人來說，根本就不知道如何使用這些智能體。因此，我認為智能體的能力和普通用戶之間確實存在一定距離。這些功能要更明顯地展示給不了解、不會用的人，這樣他們才能輕松上手。一旦在釘釘上創建了一個智能體，就會注意到對話框旁邊，有很多精細的交互項，這是我在評估眾多平臺的智能體時發現的，其他平臺都沒有做到。如果還沒有設置智能體，可以按照這個路徑操作：先點擊你的釘釘頭像，然后選擇“設置與隱私”，接著找到“通用”，最后點擊“AI助理”來創建。02
現在具體說實現知識庫的細節，先來說說：提示詞。
從我的經驗來看，非常重要。它直接影響我和個人助理（智能體）的交流。如果沒有提示詞，我都不知道該怎么問問題。在工作中隨機找幾個基層同事，讓他們幫你寫幾個提示詞；我敢肯定，你會對結果感到非常驚訝，因為很多人不知道怎么寫工作提示詞。記得在學校里，每次課快結束時，老師都會問：“有沒有問題要問？”這時候，教室里特別安靜，就連平時愛小聲說話的同學也不敢出聲，因為大家都怕被點名。之所以不愛提問，有幾個原因：
- 不太用功：提出好問題需要廣泛閱讀、深入思考和一定的知識儲備。如果不夠用功，自然想不到好問題。
- 文化環境：我們的文化更尊重權威，不太鼓勵提問。這需要整個社會環境共同努力才能改變。
不會提問：很多人不知道怎么提出好問題。
前兩個問題與個人心理和思維方式有關，第三個問題深植于社會背景，更難以快速改變。
還有一點，在中國的“聽話文化”中，大多數學生被鼓勵遵守規則，缺乏探索、提出問題的訓練；即使是在讀碩士、博士期間，學生也往往習慣于按導師的指導做事。老師在教學時，通常希望傳授盡可能多的知識，而不是培養學生的批判性思維或創新能力。所以，長期以來，大家形成了一種固定的思維模式：更擅長回答“是什么”，而不是去深入思考“為什么”。釘釘提示詞做比較細節，里面有如何寫周報、做表格、記東西、如何緩解壓力，總結今天的工作等。你可以通過探索問題，促進更深層次的理解，這種交互有助于提高與AI之間的對話質量，也豐富了交流的深度和廣度。我體驗半個月的釘釘個人助理，發現主要能回答四種類型的問題：“I think…”（我認為…）；“How do I…？”（我該怎么辦？）；“Help me…”（幫我…）；“Why…”（為什么…）這些提示詞不僅幫助用戶清楚地表達需求，還鼓勵從不同角度思考問題，更全面地利用AI助理的能力；所以，這種模式轉變，在工作中對于培養創新思維、解決問題的能力至關重要。
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來聊聊速記。當我們提到速記，究竟是什么意思呢？如果用一個詞來總結，那就是「第二大腦」。
實際上，大腦只占我們體重的3%，它卻消耗了20%的能量。在學生時代，我們用筆和紙記東西，大腦像一個裝滿知識的籃子，基本上夠用。步入社會，要處理的問題變得更多，我們的“大腦容量”就顯得不夠用了，無法裝下更多復雜的信息。不信的話，我來提一個問題：《題西林壁》中的“不識廬山真面目，只緣身在此山中”這句詩是誰寫的？你可能會瞬間愣住，一時想不起來。告訴你，這是宋代詩人蘇軾寫的。其實問題答案并不重要。重要的是，大腦更擅長思考而不是記憶，用大腦來記東西，非常耗費腦力，也很累。前段時間，一個朋友跟我說，自己是不是有點健忘。他每天乘地鐵上下班，已經形成了肌肉記憶，但有一次突然忘了從哪個口出，差點遲到。在新書《自醒》中，我提到，目前還沒有一個明確的數值來定義大腦的認知負荷極限；但研究表明，持續的腦力活動會消耗大量腦力，引起疲勞。比如，你在釘釘上輸入關鍵詞，想找昨天下午兩點和小王的會議紀要內容。檢索系統能快速從知識庫中找到信息，并把它呈現出來。這就是檢索的過程。換句話說，當試圖回憶或解決問題時，最好用輔助工具來過濾或處理存儲的信息，這樣能快速找到答案。之前，有種說法是：“把問題寫出來，就解決了大半。”根據我最近處理問題的方式和結果，這確實很有道理。我直接把自己的想法輸入給AI個人助理，它幫我記下來。這些記下的問題是我真正關心并能掌控的“真問題”。下次我再調用時，直接問它就可以。因此，釘釘的「記」功能本質上是為了留下一個「數字化的你」。它幫你記下來的任務、項目、思考，將來都會成為你個人的無形資產。你肯定知道查理·芒格，他的100個思維模型也不陌生。如果我問你，他的這些模型是一開始就有現成資料，還是逐步積累形成的？答案肯定是后者。如果讓你現在坐在電腦前，一下子想出100個思維模式來出版，你肯定做不到，對吧？查理·芒格年輕時就知道要把經驗儲備下來。這就是我所說的，記下來后，才能后續串聯成作品、文檔，最終按類別形成不同體系。所以，如果要我描述速記的能力，我覺得官方的「記人、記事」說法不如「構建一個數字大腦」更精準。你怎么看？
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釘釘個人助理，還提供了一個能力是：搜索。
準確來講，官方對搜索描述場景是「端內搜」，意思是：直接在超級搜索框中，AI能幫我搜到聊天記錄、文檔、甚至某個信息。不過，我這幾天用下來發現，雖然端內搜索很重要，但個人助理里的快捷指令「端內搜」和「全網搜」使用起來更加方便。首先，個人助理的操作更加靈活。比如我在用手機時，只要點一下「釘內搜」，無論打字還是發語音，它都能立即響應。其次，「釘內搜」更符合任務導向的思維方式。所謂任務導向的思維，就是，有件事自己想不起來了，得讓它幫我辦一下。類似于，問問它，我明天有幾個會？跟誰開？什么時候，你能不能提醒我下，等等......但「全網搜」的功能就有所不同。全網搜更像是補充我們的知識庫。提到“知識庫”這個詞，你會覺得有點煩，因為聽得太多了。我們都知道知識庫很重要，尤其在大數據模型時代，對于B2B公司來說是必備的，因為沒有足夠的知識數據，怎么能訓練它的應變能力呢？個人也要有自己的知識庫，這樣在需要內容或答案時，就能輕松查找。建立知識庫，實現「知識復利」并不僅是收集一些公開信息那么簡單；一開始，你只是隨便記錄一些關于項目的、某個主題的零散想法。但隨著時間推移，你會逐漸添加更多有價值的內容，比如：啟發性的文章、解決工作問題的方案、每日的任務和筆記。慢慢地，這些內容會形成一個有系統的體系。這個生長的過程中，全網搜幫助你補充可能遺漏的信息，讓你的知識庫更加完整、系統化。因此，我說端內搜、全網搜是基于知識庫的功能，而知識庫本身像一個人的第二大腦。你可以一開始就設立一個“第二大腦”，也可以通過釘釘中的知識積累，讓AI個人助理幫你構建起來。但根據我的體驗認為，從實際使用中逐步建立，是一個不錯的方法。比如：用了半個月之后，你對個人助理說：“我想建立一個圍繞項目思考的主題知識庫，你能不能幫我根據目前已有的內容，搭建一個初步的結構？”那么，AI助理能根據指令，整理現有資料，建立一個有條理的知識庫。這就閉環了。從最初的碎片化提示詞開始，到速記中的信息沉淀，到構建一個系統化的知識庫，最后，實現個人知識的復用。
不過，能把這套方案用好的人，我還沒看到；也許，釘釘先聚焦深度用戶是對的，最起碼，能先保證感知力強的深度用戶，先實現知識復利。————
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