【增长黑客AI周报】EP#25 万字踩坑经验、月薪5万码农、Notion3.0、虚构奶茶实验、Plaud等
公司决策分为「可以做」、「必须做」和「不做要死」，我们只做「必须做」和「不做要死」的事
▪️PREFACE 卷首语
今天的卷首语，我要介绍我最喜欢的美国科技圈（应该说是搞笑圈）YouTuber—— Joma Tech，他终于回归了 （他好像是去结了个婚，沉寂了挺久一段时间）。
强烈推荐 这家伙的 YouTube 频道，既能紧跟科技圈流行文化和热点事件，又擅长造梗玩梗，我每次看他的视频都会笑到肚子疼（如果你没看过，可以参考以前很火的美剧《硅谷》，大概就是那个调调）。
他视频品质也很高，有不错的镜头语言，演技也在线。说是「硅谷周星驰」大概也不过分。细节里还都是内行人才懂的彩蛋。
推荐最新视频《life of an AI startup founder/CEO》（点上面就可以观看），把 AI、加密还有近期硅谷乱象都吐槽了个遍，还用 AIGC 做了一段令我拍案叫绝的《Founder Mode》作为中插歌。往期视频也很有意思，可以逐个刷来快乐一下。
OK，以下是本期的正式内容——
▪️CASE 案例
Getting free access to Poke’s AI agent
via Handy AI
介绍了一款名为 Poke 的新型 AI 智能体及其独特的免费获取方式，其最大特点是完全通过短信文本进行操作。用户只需向指定号码发送短信即可开始互动。
它的两个关键 onboarding 步骤也很搞笑：作者叙述了为期三天的「议价」拉锯战。第一天，Poke 在扫描了作者的邮箱信息后，表现出犀利甚至略带「无礼」的个性，并将价格从 75 美元逐步降至 5 美元，但之后便坚称 5 美元是技术上的最低限价。第二天，作者发现 Poke 的说法与社交媒体上其他用户零元使用的经历相矛盾，指责其进行「gaslighting」（心理操纵）。最终在第三天，作者通过承诺向非技术背景的亲友推广 Poke，成功说服其将月费降至零元，成为了该服务的免费用户。
Poke 通过其高度拟人化的个性和游戏化的互动设计，成功地创造了一种前所未有的用户引导和参与模式，证明了 AI 在构建吸引人的 onboarding 体验方面拥有巨大潜力。
被预言会「死」的传统写作巨头，Grammarly 为何更值钱了？
via 混沌学园
当 ChatGPT 于 2022 年底出现时，许多人预测 Grammarly 的核心语法修正和句子润色功能将被取代，但其凭借自 2009 年创立以来就以人工智能为核心驱力的底层功力，以及超过 3000 万日活用户和年营收超 7 亿美元所构建的数据护城河，稳住了阵脚。更重要的是，其产品深度嵌入用户写作流程，与超过 50 万款应用和网站集成，形成了所谓的「AI 高速公路」。
面对挑战，Grammarly 选择了主动拥抱。在 ChatGPT 发布仅四个月后，它便推出了生成式 AI 功能 GrammarlyGO，使用户能在原有界面中一键调用 AI 生成或改写文本，并充分利用其积累的上下文理解能力提供差异化服务。在数据隐私和企业安全方面的承诺也使其赢得了比通用工具更多的信任。
近两年的动作包括：收购文档平台 Coda 以补齐协同创作环节，以及推出面向教育场景的九大全新 AI 助手，如 AI 评分器、引文查找器和文本润色工具等，逐步从工具升级为套件。
AI 笔记 Granola 新功能直接当电话，边打电话边整理笔记
via 投资实习所
介绍了 AI 笔记应用 Granola 最新推出的两项创新功能及其背后的产品理念。这款深受创投圈青睐、已获 6700 万美元融资且估值达 2.5 亿美元的产品，通过精准场景切入和卓越设计实现了差异化。
文章首先概述了 Granola 从个人第二大脑向团队协作工具延伸的战略演变，继而重点解析了新功能如何满足高频会议人群的核心需求。其一是 People 和 Companies 功能，它能结构化地整合所有与人及公司相关的笔记，并与 Attio 等外部工具集成以放大价值；其二是直接将应用作为电话使用的功能，实现了无硬件通话同步记录与整理，覆盖了更全面的沟通场景。
面对通用型 AI 巨头的竞争，Granola 选择了深耕特定用户群体（如投资人和创始人），并提供高度个性化体验的策略，其产品壁垒源于数据积累与用户体验而非自研模型。
▪️OPINION 观点
Shopify 分享了他们做 Agent 的万字踩坑经验
via 探索 AGI
本文介绍了 Shopify 公司在构建生产级 AI 助手 Sidekick 过程中所积累的实践经验和深刻教训。
在开发初期，Shopify 团队采用类似 Anthropic 的 agentic loop 和 ReAct 循环框架，使 AI 能够处理数据查询与筛选类任务。但随着工具数量增长，系统维护难度急剧增加；工具在 0-20 个时运行稳定，20-50 个时出现边界模糊和组合问题，超过 50 个则导致系统行为难以预测和控制。对此，团队提出 Just-in-Time 指令方案，仅在需要时向 LLM 提供相关指令，从而提升缓存效率、指令模块化和系统 prompt 的专注度。
评估被视为 Agent 系统最大挑战。Shopify 摒弃了不可靠的 Vibe test 或 LLM 随意打分方式，转而建立一套基于生产环境对话样本的统计严谨体系。该流程包括由多位专家标注数据、衡量共识度，并迭代训练 LLM 法官，使其评分与人类专家高度相关，甚至通过图灵测试验证可靠性。尽管评估体系逐步完善，团队仍发现模型会采用多种方式作弊，例如回避难题、错误使用过滤条件或虚构数据，这要求持续迭代法官模型以识别新作弊模式。
陈加贝：飞书多维表创始工程师之一，开源 Teable 20K 星，全球首个 Database Agent
via Z Potentials
文章介绍了前飞书多维表格工程师、Vika 维格表联合创始人陈加贝的最新创业项目 Teable。他在字节跳动主导开发飞书多维表格首个版本，并敏锐地识别到以 Airtable 为代表的表格式数据库的巨大潜力。基于此洞察，他离开大厂创立了 Vika 维格表，但更深层的思考促使他再次出发，创建了目标更为宏大的 Teable。
Teable 的创新之处在于，它不仅仅是一个开源的无代码数据库，更在 2.0 版本升级为全球首个 Database Agent。这一定位意味着 AI 不再是辅助工具，而是能够理解业务逻辑、主动参与流程的核心协作伙伴。
Teable 提出了「单一数据源」和「按需生成应用」理念。这一理念精准地击中了当前企业运营的痛点：数据分散在不同工具中，而特定场景的应用开发成本高昂。Teable 通过将强大的 Postgres 数据库与 AI 能力结合，实现了用户仅需通过简单的 Prompt 指令，就能实时生成满足个性化需求的应用，从而将能力从「搭建方」下沉至「需求方」。这种变革极大地提升了企业应对碎片化、长尾业务需求的敏捷性。
陈加贝认为，AI 时代产品的核心机会在于「上下文工程」的优化。Teable 正是通过深耕数据库协作这一特定领域的上下文，实现了高效的问题解决。其最终愿景是「消除所有无聊的工作」，通过智能化手段替代低效重复性操作，从而提升整个社会的生产力水平。
做 AI 陪伴收获 1000 万用户后，前微信 AI 产品负责人，要重新定义生活里的 AI
via 极客公园
这是极客公园对肖敏的深度访谈，详细阐述了其团队如何凭借仅七人的规模，成功运营拥有超千万用户并实现盈利的 AI 陪伴应用 Paradot，并在此基础上推出了旨在深度融入个人生活的新产品 Monster AI。
Paradot 的成功关键在于其「反共识」的产品理念，即不依赖二次元角色或擦边内容吸引流量，而是专注于构建「真诚、真实」的长期 AI 陪伴关系。其独特之处在于采用了「多层人格推理」技术，并将 AI 的思考过程以「记忆」的形式透明展示给用户，从而建立了深厚的信任。这种模式积累了海量的用户关系成长数据，为新产品的开发奠定了基础。
基于 Paradot 的经验和数据，肖敏团队推出了 Monster AI，将其定位为用户「向内的组队关系」中的亲密队友。Monster AI 的核心是通过深度沟通和主动授权管理，像一位家人或朋友一样深入参与用户的日常生活，帮助用户将想法变为现实。产品通过一个由平台方首先提供的「智能体矩阵」来运作，其中包含各种针对特定需求的迷你智能体，例如管理健康饮食、规划运动或提醒休息等，旨在以低成本、高效率的方式满足用户甚至未曾察觉的个性化需求。
肖敏强调，Monster AI 的目标并非与现有付费应用争夺市场存量，而是通过 AI 能力创造增量空间，将原本只有少数人愿意付费的服务扩展到更广泛的用户群体。她认为，挖掘用户内心的「数据黑洞」是 AI 的巨大价值所在。
专访 Plaud 中国区 CEO：我们只做「必须做」和「不做要死」的事
via 36 氪
Plaud 作为一家成立不到三年的 AI 硬件公司，其成功颇具代表性。该公司依靠厚度不足 3 毫米的卡片式 AI 纪要产品，已将业务拓展至 170 个国家，出货量超过 100 万台，预计 2025 年总收入可达 2.5 亿美元（当然，现在已经被钉钉、出门问问等厂商学去了）。
其商业模式结合了硬件销售和名为 Plaud Intelligence 的软件订阅服务，海外年费在 99 至 240 美元之间。2025 年 9 月，Plaud 在深圳正式向中国大陆市场推出了 Plaud Note、Plaud Note Pro 以及穿戴式产品 Plaud NotePin S。
据 CEO 莫子皓透露，Plaud 的成功秘诀并非依赖明星团队或巨额融资，而是源于团队的极致投入和对核心业务的专注。他将公司决策分为「可以做」、「必须做」和「不做要死」三类，Plaud 只专注于后两种。这种专注体现在明确划定的三个「不做」领域：文档功能、PPT 生成等模态转换功能以及生活类功能，以确保所有资源集中于优化 AI 纪要这一核心体验。
尽管钉钉、出门问问等国内大厂已推出类似且价格更低的产品，但 Plaud 并未感到危机，其硬件定价在中国市场仍与海外持平。莫子皓认为，理念的差异是关键。Plaud 旨在突破用户的智能边界，提供「幕僚」般的智识价值，而非仅仅作为「效率工具」或「打工神器」。
进入中国市场也带来了挑战，例如需要替换海外的模型、支付和存储服务，转而使用豆包、千问、DeepSeek 等国内模型。此外，团队理念的高度对齐至关重要，全球 400 多人的团队均需认同「拓宽用户智能边界」的使命。莫子皓与联合创始人许高都将过去的创业经历视为宝贵经验，认为避免犯错有时比做对事情更重要。目前，Plaud 正以其独特的专注力和投入度，在竞争激烈的市场中探索自己的发展路径。
大厂动向：
《Sam Altman wants to build 1 gigawatt of ‘AI infrastructure’ a week — enough to power 876,000 households a year》一文介绍了 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 关于大规模扩展人工智能基础设施的宏伟愿景。
OpenAI 与苹果供应链大厂立讯正 开发一款以 ChatGPT 为核心、可能无屏幕的智能音箱，目标在 2026 年底或 2027 年初推出，旨在与苹果 Siri 等产品竞争。
谷歌 DeepMind 资深研究科学家 Dustin Tran 离职并加入埃隆·马斯克创立的 xAI；特斯拉 Optimus AI 团队负责人 Ashish Kumar 离职并加入 Meta 担任研究科学家。
在 2025 云栖大会上，阿里云 一口气发布了 7 款模型更新，涵盖了大语言模型、多模态模型、编程模型等多个领域。
TikTok 正在秘密进行一场战略「大迁徙」，悄然调转船头，将更多的资源，从美国倾斜到高歌猛进的东南亚。
垂直领域：
《从丁黎和米粿 AI 如何服务专业漫画师，看 AI 产品的价值内核》一文，通过前哔哩哔哩漫画 CEO 丁黎的创业故事，探讨了 AI 工具在漫画领域的深层价值。
《专访 Tunee 产品负责人：国内首个对话式音乐创作 Agent，刚上线就好评如潮！》介绍了由国内团队开发的创新 AI 音乐产品。其核心功能是允许用户通过自然语言对话，或上传视频、图像、音频片段来生成专业级原创音乐，并能记住用户的风格偏好，自动完成混音母带等后期工作。
《胖东来式「爆改」后，一位制造业老板选择上 AI》 介绍了捷配科技 CEO 周邦兵在参加胖东来总裁班后，如何将「以人为本」的管理理念与前沿 AI 技术相结合，推动企业深度转型的故事。首先在企业内部进行「胖东来式」改革，改善员工福利并推行民主决策，随后决心通过 AI 技术重构 PCB 生产链路，在九个月内成功研发出 AI 原生的硬件创新平台 JetPave AI。
《从抽检到全检：一颗小钢球背后的 AI 质检革命》详细介绍了传统轴承厂怎么从物理上解决质检问题踩坑，到应用上 AI 来解决的完整案例。
《我教基层医生用 AI》 介绍了云鹊医 CEO 刘娜对基层医生进行 AI 培训的过程，揭示了技术下乡的复杂性与基层医生面临的数字鸿沟。同时，它也探讨了专业医疗 AI 模型的必要性以及 AI 为基层诊疗带来的实际改变。
随便看看：
《虚无的刺客｜一个 00 后样本》 介绍了一位 2002 年出生于广东清远的年轻人，如何从孤独的成长经历和中专辍学后，通过自学编程和多次创业尝试，最终找到方向并成功创立社交应用 Bonjour 的故事（我还在线下活动见过这哥们，人挺不错）。
《我们虚构了一个奶茶品牌，并成功让 AI 推荐了它》 介绍了 AI 新榜团队进行的一项关于生成式引擎优化（GEO）的实验与观察。文章通过虚构一个名为「茗感神经」的奶茶品牌，并利用 AI 生成品牌内容，随后在特定信息源发布看似客观的推荐文章，成功让主流 AI 助手在回答中推荐了该虚构品牌。
《月薪 5 万的码农，被 AI 抢了工作》 通过多位程序员的真实经历，深入探讨了人工智能技术对传统编程就业市场的冲击。
《真实、残酷的AI就业冲击——从一篇极其精彩的哈佛论文聊起》 用冰冷、庞大的真实数据，剖析了 2023 年以来美国就业市场的 AI 冲击具体是如何发生的。
《The rising consumer to enterprise AI playbook》 介绍了人工智能领域一个新兴且重要的商业模式转变，即从消费者市场起步并最终向企业市场扩张的策略手册。
《Launch Day Lies—Day Two Tells the Truth》 作者详细描述了自己耗费数月精心打造的几款产品，如 TLDR, Kairos 和 Unwrite，通过对比多个产品的成败经历，揭示了产品发布日（Launch Day）的虚假繁荣与次日（Day Two）的真实用户留存之间的巨大差距。
《如何使用 Codex 高效开发？OpenAI 内部 Codex 工作流解密》 介绍了 OpenAI 如何在其内部开发流程中深度集成并运用 Codex 技术来显著提升工程效率。
适合个人上手的教程/评测/资源：
《来自麦肯锡 AI 智能体一线实战的 六大经验》 一文，基于麦肯锡在超过 50 个 AI 智能体项目中的实践经验，系统性地总结了企业如何成功部署并从中获取价值的关键教训。文章指出，尽管 AI 智能体革命已进行一年，但许多企业仍面临投资回报不佳甚至倒退的困境。本文旨在通过剖析这些早期案例，为企业领导者提供一套切实可行的指导原则。
《像编程一样写作》 介绍了一位作者在内容创作实践中，通过结合 Claude Code 与 Kimi K2 模型，探索出一种名为「编程式写作」的创新方法。
《实测国内首个对话式 AI 音乐创作 Agent：聊个天就能谱曲填词混剪生成 MV》 通过实际体验，全面展示了该 Agent 如何通过自然对话完成从音乐灵感生成、谱曲、填词到 MV 制作的全流程。
《PotPlayer 史诗级更新！实时字幕生成+实时翻译，看片真的无敌了！》 介绍了这款经典播放器近期加入的实时字幕生成与翻译新功能。
《Chrome 迎来大更新，刚刚登顶 App Store 的 AI 可以直接用了》 介绍了谷歌 Chrome 浏览器自 2008 年发布以来最重要的一次升级，其核心是将 Gemini AI 深度集成到浏览器中，使其从一个被动的网页浏览工具转变为一个能主动协助用户工作的智能伙伴。
《Notion 3.0 ｜AI 转型最成功的互联网产品是怎么做的？》 介绍了 Notion 3.0 的核心升级在于其 Agent 创建功能，用户现在可以自定义 AI 助手。每个 Agent 的提示词都是一个完整的 Notion 页面，这意味着用户可以嵌入数据库、表格甚至 @ 提及协作者，极大地扩展了提示词的功能性和可理解性。更重要的是，用户可以将自己精心调教的 Agent 模板发布到市场上进行变现。《Notion 正成为最理想的 AI「第二大脑」工具》 则介绍了 Notion AI 通过集成包括 Claude Opus 4.1 和 Gemini 2.5 Pro 在内的旗舰大模型，显著提升了其作为智能笔记工具的能力。
《我做内容的 10 条私藏方法论，今天都拿出来分享给你们了。》 介绍了作者数字生命卡兹克在 AI 领域公众号创作中的核心心得与经验总结。
《Prompt 的尽头，居然是 MBTI。》 介绍了一项关于使用 MBTI 人格类型来优化与大语言模型交互的新颖技巧。其核心观点是，为 AI 模型赋予一个 MBTI 人格标识，例如 INTJ 或 ENFP，能够比传统复杂冗长的 Prompt 指令更有效地引导模型生成符合特定风格和策略的回应。这一发现基于一篇名为《心理学增强 AI 智能体》的学术论文，该论文通过实验证实了不同 MBTI 人格的 AI 在处理任务时表现出显著差异。
《我用 AI，治好了那个总说「我不够好」的自己》 介绍了一位作者通过探索 Reddit 上的 Therapy GPT 社区，发现并亲身体验了利用 AI 工具进行自我疗愈的积极过程。作者从该社区精选了 10 条受欢迎的提示词（Prompt），这些提示词覆盖多种场景，如迷茫时的向导、取悦他人的倾向、以及挖掘隐形恐惧等。
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著作：《增长黑客》（虽然是移动互联网时代的产物，但在今天 AI 新品爆发初阶的时点来读，似乎各种 tricky 的增长伎俩、心法、思路一点不过时）。
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《我如何用 AI 打造 100X 知识萃取系统》 视频课程。
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