AI100访谈:「Get笔记」方法论|量子位智库

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AI100访谈:「Get笔记」方法论|量子位智库

没靠得到引流,Get笔记百万用户有一半是纯“素人”

分析师 刘萌媛 刘铁鹰

量子位智库 | 公众号 AI123All

2025年的AI笔记产品Get笔记无疑是最亮眼的那匹黑马,连续登上量子位智库2025 H1和Q3的「旗舰AI 100」榜单。

意思是,它上线至今不过一年,用户数量不断攀升,综合能力表现稳定地突出。

要知道,AI笔记产品所在的AI知识管理赛道,已是一片红海。

大厂如百度的百度文库GenFlow、阿里的语雀、腾讯的ima结合自家平台生态+Agent提供一站式综合知识库平台管理能力,老牌笔记公司印象笔记也推出了AI笔记管理模式,AI创业公司更是围绕多种垂直场景推出轻量级产品,如专注碎片化知识管理的Flomo。

在国内外大中小厂纷纷卷入、AI创业公司也来争一杯羹的市场格局下,Get笔记却在短时间内获得超150万用户,其中有超过一半的用户还是纯“素人”——此前从未用过罗辑思维、得到APP。

这不禁让人好奇,Get笔记是如何获得高粘性忠实用户的?

得到联合创始人、Get创始人快刀青衣说,大家可能觉得AI笔记的需求很简单,但信息爆炸带来的痛点每个人都有,不同团队、不同人群的解决方案可能完全不一样,只要切中用户痛点就能有新生命力。

“Get笔记是和用户共创的产品”,收集需求本身没多少价值,但关键是让用户投票

那么,Get笔记满足了哪些用户哪些场景下的哪些需求?对于语音转文字、会议纪要这类看似同质化的功能,创业团队如何在工程化设计、乃至底层理念上找到自己的差异化优势呢?

带着这些疑问,量子位智库邀请到快刀青衣,深入聊一聊这款“上线半年用户就已突破百万”的AI知识管理应用。

在这次访谈中,他分享了Get笔记的产品理念,以及Get笔记如何积累前1000个用户、如何判断和跟进用户需求的经验方法,还分享了对于产品构建、业务边界、功能迭代、创业机遇等方面的思考。

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Get笔记访谈直播

关于Get笔记:

Get笔记是“得到”团队推出的一款AI驱动的智能笔记工具,其核心功能围绕高效记录、整理与利用知识,帮助用户实现“好记、好找、好用”的知识管理目标。

截至10月份,Get笔记总注册用户数已经突破150万

Get笔记的主要功能包括:

  • AI多模态记录:提供语音速记(AI自动润色)、链接速记、图片速记(支持“智能拍书”)、文字速记等记录模式。
  • 知识库管理:支持创建个人/团队知识库,一键上传文件,AI自动归档及标签化,同时支持订阅博主,AI每日定时抓取更新并总结。
  • 智能问答与搜索:基于笔记和知识库内容,提供精准问答、笔记补写、框架梳理等功能。支持通过自然语言检索笔记内容,快速定位所需信息。
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Get笔记APP界面

Key Takeaway:

1、Get笔记在没推广的情况下,超过一半的用户是靠口碑吸引来的纯新用户,证明只要切中用户痛点就能有新生命力,对得到APP也有教育意义。

2、有些功能看似一样,但做的深度决定结果。如果有自己的洞察或体验,就能将别人做成60分的功能做到80分,从而吸引用户注意。

3、Get笔记是和用户共创的产品,很多用户使用场景产品经理没有预想到。建立上百个用户群收集反馈并让AI分析和沉淀,但收集需求本身价值有限,更重要的是用户投票。

4、每个团队都有自己的禀赋,做Get笔记时不会从“竞争对手在做什么”出发,更多是看“自己想要的东西有哪些没实现”、“能不能靠自己的方式实现”、“能不能发挥公司过去的优势”

5、创业团队需要警惕“在产品中加很多功能”的倾向,看似能快速上一个60分功能,但后续迭代会影响主赛道、影响真正想做的事。Get笔记聚焦“好记”、“好找”、“好用”三个核心环节。

6、更关注用户的真实使用行为。如果用户只是因为推送、营销点开APP,没生成笔记、没和AI对话、没让产品变成自己的生产力工具,那日活就是“虚假泡沫”。

7、多智能体工作流会颠覆不同行业。“一句话生成内容”这样把主导权扔给AI的做法不可行。真正的专家会不停调教AI,就像带写手、记者一样,告诉你“可以这么写”,而不是“给你命题,三天后交稿”。

8、不要站在AI的“缺陷”上做产品,要站在三个月后AI能达到的水平上做构建。时刻思考“现在AI水平是什么”、“和产品结合的点有哪些”、“结合后哪些点三个月后能达到理想状态”。

访谈实录分割线

1、热度如此高的AI知识管理是真需求还是有泡沫?

量子位智库:AI笔记+知识管理赛道热度上升,是有充分的市场需求还是有一部分市场泡沫?

Get笔记:我觉得绝对谈不上泡沫。进入这个领域会发现,用户需求很碎片化——每个人都觉得自己需要,都有相关痛点,而且有数据证明:你每天看很多公众号、信息,有很多想记下来的东西,但过三个月可能就不记得看过什么了。

有一项数据:现在一个人一天的信息摄取量,相当于80年代一个人一年的摄取量。但每个时代的人都觉得信息爆炸——80年代有报纸时,大家觉得信息太多看不完;没有短视频时,大家觉得网站新闻太多过载;现在刷短视频,还是觉得过载。

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所以信息爆炸带来的痛点每个人都有,不同团队、不同风格的解决方案可能完全不一样,面对的人群也不一样。

比如面向大学生、职场白领、高管、老板、国央企员工,每个精准人群的需求都能挖掘。

在我看来,现在远没到泡沫阶段,AI发展下去,人群会更细分

举个例子:我去过一家十几万人的大外企,他们的培训部门有300多人,下辖三家五星级酒店——用来定期把十几万员工调到总部培训学习。我问他们“企业最大的AI诉求是什么?”,他们说“能不能把培训的纸质材料变成智能体或对话助手,让大家不用来现场住5天培训,日常就能学?”

大家听着可能觉得这需求太简单,但这是十几万人企业的真实AI落地需求。AI从开发到真正落地,中间的信息差、时间差还很多。

知识管理也是如此。把公众号内容变成知识是知识管理,把企业5个人的对话沉淀到知识库也是知识管理。

所以现在远没到泡沫时代,我甚至希望未来做这个领域的企业、创业公司、产品越多越好——只有越多,才能解决更多需求场景,让信息流动更高效,企业效率更高。

2、Get笔记的用户是否来自得到APP?核心用户都是知识密集用户吗?

量子位智库:Get笔记现在的主要目标用户是什么?是否与得到基本重合,还是已延展到新用户画像?

Get笔记:这个问题涉及的数据,对我们内部来说,不仅超越了创新产品本身,还对整个组织、从上到下所有人带来了很大冲击。

先看数据:Get笔记总注册用户137万(2025年9月数据),其中只有63.5万是过去十几年注册过得到、在罗辑思维公众号买过书或用过罗辑思维之前服务的用户——也就是说有73.5万用户是纯粹因为Get笔记注册来的。

这个数据对内部的震撼在哪?过去两三年,我们有些业务数据下滑、不景气,内部很容易合理化:“得到创业这么多年,该有的用户都有了,中国爱学习的用户就这么多,不能怪我们,怪大环境不好,没拉新也不能怪我们”。

但Get笔记出来后发现,没推广、没投放的情况下,居然有一大半是纯新用户,纯粹靠口碑来的。

这证明只要切中用户痛点,就能有新用户进来,有新生命力

这对得到里很多传统业务、传统产品都是很大刺激,像一条鲶鱼扔进沙丁鱼箱,对整个组织都是很大促进。

这个数据的意义不在于数量本身——Get笔记的用户量在中国互联网圈里还是“小虾米”,但对组织的震撼和教育意义很大。

量子位智库:AI知识管理/AI笔记赛道有很多新用户可挖掘,但市面上产品也多。Get笔记复盘时觉得自己是抓住了用户哪一点,才跑在其他产品前面?

Get笔记:首先我没觉得Get笔记跑在前面。

笔记软件是个“小众又红海”的领域,特别奇怪——从大厂到独立开发者,都觉得这是个好切入点。

有些小生意大厂不碰,有些生意小创业者不碰,但AI笔记(或AI笔记+知识管理类应用)不一样:小创业者练手会用它,大厂的创新团队也会用它。

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就像郭德纲老师常说的,它看起来是个完全没门槛的领域——“只要会说话就会说相声”,但门槛在“入门后能不能持续做出东西”

看似一样的功能,比如链接转文字、语音转文字、会议纪要,不同团队的理念可能完全不一样。

量子位智库:Get笔记现在的核心用户画像是什么?和用户打交道、服务的过程中,对用户的认知有没有变化?有没有和市场上对这类用户的理解不一样的地方?

Get笔记:现在Get笔记有几个大的用户群体。

第一个是泛创业者,以及企业里推动AI落地的人

很多用户反馈,企业刚开始做AI落地时,需要一个能让大家快速体验AI能力的工具,让大家知道“AI没那么高大上,日常就能帮到自己”。不少用户把Get笔记当成公司内第一个AI产品。

比如做会议纪要,过去用传统录音笔转换,现在用Get笔记,线下会议能录3小时,录完直接把链接发群里——用户能看到会议中谁在什么时间说的话,点到那句话就能回放,还能和AI聊;甚至把几场会议的纪要放一起提问。很多没接触过AI软件的用户,很容易通过这个功能渗透进来。

除了企业用户,更多的是知识密度高的泛领域用户,比如律师、医生、教师,这些是我们现在很典型的用户。

举个例子:有一所中学在和我们合作,他们把老师的一堂课当成“线下会议”录音——录完把链接发给学生,学生回家后如果某个知识点没听好,能直接定位到第8分钟、第10分钟的内容重听;听不明白还能调出AI助手讲解。

还有山东一家眼科医院,院长是我们的忠实用户,他要求护士和医生把每天巡、巡检、手术的纪要,用语音方式录进Get笔记——复盘手术、共享信息时,都用AI聊天或共享知识库的方式。

这些使用场景,我做产品前根本没想到。所以这个过程中,其实是我在向用户学习,用户的反馈也给我们下一步产品迭代提了很多想法。Get笔记是和用户一起共创的产品,这一点很有意义。

3、用户是否会觉得用Get笔记生产的内容来自AI而非自己?不同产品的“会议纪要”功能有哪些差异?

量子位智库:Get笔记有哪些核心或特色功能?

Get笔记:最开始Get笔记的所有功能其实是从录音开始的,录音完之后做AI润色

这些功能大家可能觉得所有软件都有,但我们过程中发现——有些功能看似一样,但做东西的深度不同,结果会完全不一样。

别人可能只做到60分,你如果有自己的洞察、观察或体验,就能做到80分,而80分的东西就能吸引用户注意。

比如我们虽有录音功能,但核心会放在AI帮你润色这个点上。

和我们一起调教AI的同事,都是资深内容创作者。他们要做的就是让AI调教后的内容没有机器味,更像书面化又不失口语感的文字——把口语词删掉,变成一段能直接发出去的好文字。

最开始我们就是靠这个功能,抓到了大部分用户。哪怕用户开车、跑步时随便录一段,都能变成好文字发出去。吸引到第一批用户后,我们发现用户的使用场景很多,就逐渐找自己擅长的领域。

Get笔记8月上线的智能拍书功能,也是我个人很喜欢、很有用的功能。

我们有很多电子书资源,也有图片笔记功能。拿一本书举例,过去得到电子书用户和纸质书用户常遇到两个问题:电子书用户说纸质书用户看完书后找不到笔记;纸质书用户说电子书用户在电脑、手机上看书没仪式感。

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“智能拍书”功能解决了这个问题——哪怕你看纸质书,打开Get笔记的“智能拍书”,拍一页书,马上就能识别出是哪本书,还能把纸质书和电子书的笔记汇集到同一本书的列表下。未来不管什么时候想到这本书,进Get笔记就能找到这本书下所有自己做的笔记。

这时候和AI对话,就不只是基于一本书,而是基于一本书加自己在这本书下做的几百条笔记;甚至现在我们推出了基于10本书加10本书下所有笔记一起对话。

你会发现,当数据源足够精准,AI的输出质量就会很高,它不是网上抓取的垃圾新闻。这两个功能对我个人帮助很大,而且Get笔记里所有功能,其实都是基于我们自己的需求产生的。

量子位智库:Get笔记提到录音转文字会做更高质量的润色,那么Get笔记和其他产品在输出质量上有哪些具体差异?

Get笔记:我举个例子。很多所谓的AI写作软件,让AI模仿风格时,很容易出现“模仿鲁迅、巴金、茅盾”这类知名文学大家的情况。

我们最开始也想让AI学这些,但我们公司是内容公司,有很多资深人士——比如北大出身的语言学家李倩、作家贾行家,还有罗振宇、脱不花这种一直做沟通表达的专业人士。

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我们调优AI时,常出现这样的场景:把原始录音文件和AI调完的内容拿给他们看,他们就开始挑毛病,说“不应该这样,该学某个人某几篇文章的风格”。

最崩溃的是,他们说的这些人,我和算法负责人几乎没听过,很多人都要现搜。比如有一次他们提到一个人,我问“这人是谁?”,同事说“是20年代或30年代香港大公报的专栏作者,文字很有韵味”。如果不是在这个团队,我根本不会知道这个人。

后来同事跟我说,既然是为每个用户润色,就不能让用户润色后的内容都像鲁迅、巴金——鲁迅的风格一眼就能认出来,我们要的是“优美的中文、优美的白话文”。

所以我们调优时,核心理念是让用户觉得生产出来的内容是“自己的”,不是AI的,也不是Get笔记的

量子位智库:会议转文字是很多办公软件都有的功能,Get笔记的会议纪要功能,相比市面上普遍的产品,优势在哪?为什么企业、学校、医院愿意用?

Get笔记:有些产品的会议纪要就是单独的音频会议记录,但我们会深入用户场景——我们本身是做学习场景的,得到的创始人就是在学习小组认识的,所以很多需求来自我们自己的使用场景。

比如做完第一版会议纪要后,我们想:听会议时如果嘉宾放PPT,能不能拍张图插入纪要?嘉宾说话时,如果自己脑海里有灵光一现的想法,能不能记下来?

所以我们加了“记要点”功能——自己打两行字,备注“这个想法能用到我的业务里”。

会议结束生成纪要时,嘉宾的内容、自己的灵光点、插入的图片会融合在一起——它不只是“听会记录”,还结合了个人思考

再往后,当你在一个平台录10场、20场、100场会议,加上平时的积淀,AI会更了解你。

单独看一场会议纪要,大家的能力差别不大,基本在60分到75分之间。但当你沉淀了足够多的数据,用这些数据去调优AI,产生的价值会更大

所以我给大家一个建议:不管用哪个平台的会议纪要,别老换——老换就没办法沉淀自己的数据和内容。

至于产品方,在中国的产品团队里,单纯功能上的能力差别其实不大。

4、功能上线是依据产品经理的判断还是用户的投票?如何通过自然增长积累前1000名用户?

量子位智库:Get笔记收集到很多用户需求,如何判断需求优先级?怎么决定要不要做某个需求?

Get笔记:我们有两个评判标准。首先,团队只有一个运营,人少就要想办法自动化——我们拉了100多个Get笔记用户群,每个群一二百人,用户会反复反馈需求。

我们用企业微信和飞书表格,让AI分析、沉淀需求,整理成飞书多维表格。但收集需求本身没多少价值,更重要的是用户投票——

打开Get笔记“我的”页面,能看到所有用户提的需求(群里的反馈或用户自己添加的),其他用户可以投票。

对我们来说,功能排期不用太多思考:用户投100多票的需求,肯定比投5票的先做——100多人在等这个功能上线。

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△Get笔记产品需求许愿池

这个过程中,用户参与感很强,还有个好玩的小细节:以前拉群用户提需求,常问“为什么不做这个?你们不知道用户着急吗?”,我们一个运营加产品很被动,总要解释“要排期、看优先级”。

有了投票功能后,用户提完需求会主动说“我看需求池了,我的需求排不高,你们先做优先级高的”;甚至有用户提完需求,其他用户会跳出来说“我的需求比你更重要,你先记着,别催团队”。

我们和用户的关系变好了,也不用靠产品经理做复杂决策——听用户的话没错

量子位智库:Get笔记获得前1000用户时是自然增长,复盘来看,最对的一件事是什么?如何和用户打好关系?

Get笔记:我们前一万名用户基本靠用户口碑和分享。

最开始我们只有小程序,做了一个“病毒化小限制”:小程序初期录音时长有限,第一版最多录10分钟,分两个梯次——录3分钟、录10分钟。

如果用户把Get笔记转发给好友,好友来用且真实生产了笔记,用户就能从3分钟权限升级到10分钟。

这个动作在前期推广中作用很大:用户录3分钟后觉得产品能帮自己润色出好文字,又觉得3分钟不够用,就会手把手让身边朋友、家人体验,甚至盯着别人“必须录一条笔记,不然我升不了10分钟”。

后来做成APP,这个功能就砍了(没有小程序限制了),但这个过程让我们拿到了很多用户的真实需求,也看到——只要功能切中痛点,哪怕是小功能,用户也愿意帮你传播

5、是否会关注大厂竞品的竞争?产品自身是否有明确的业务边界?

量子位智库:24年已有大厂做知识管理产品,现在市场变化下,会不会顾虑竞品?大家都在往AI助手、外部知识库方向拓展,会不会对Get笔记形成竞争?

Get笔记:我们公司起点就是“从自己的需求出发”。

公司三个创始人(罗振宇、脱不花、我),罗振宇和脱不花2014年在业余学习小组认识,我和脱不花在另一个学习小组认识——我们本身就愿意学新东西,做决策常从自己的需求出发。

2015年底、2016年初,我们三个人聊天时,罗振宇说“我们有业内资源,能请老师来聊天,内容很有启发。如果把这些内容让更多用户听到,既能有商业收入,又能请更多我们想学习的领域的老师——这不就能创业,还能提升自己?”

所以才有了得到APP,后来又做了电子书业务。

得到的电子书业务从2017年到现在,一直徘徊在亏损线,但我们还在大力投入——因为在中国做电子书,不上网络小说就很难挣钱,而我们自己不是网络小说用户,所以只上非虚构、经济底层类的书。

回到竞品问题,我会看一些同领域产品,学习别人的优点,但做Get笔记时,不会从“竞争对手在做什么”出发,更多是看“我们自己想要的东西有哪些没实现、能不能靠自己的方式实现,能不能发挥公司过去的优势”

比如得到从2017年买了很多小众书的版权,没有AI时这些版权是“沉底”的,但有了AI后,我们希望基于Get笔记的助手和用户笔记,把这些优质版权(比如得到的白皮书、小众书籍)盘活,让它们焕发生命力。

举个小例子:我们曾上线一本很专业的英文期刊《中国油气》,是中国石化面向国外市场的期刊,每一期阅读量只有几十——基本是石化领域的科学家、研究生在看。

但有了AI后,用户研究专业领域时,AI能理解这本期刊的内容,迁移到用户的知识领域里。

我们公司从一开始就做知识管理相关的事,这是一脉相承的。每个团队都有自己的禀赋,所以我们更关注“自己要做什么”,而不是“别人在做什么”

量子位智库:Get笔记有没有明确的业务边界?哪些事情一定不会做?

Get笔记:我想让Get笔记聚焦三个核心环节:好记、好找、好用

“好记”是现在基本完成的——会议纪要、图片、拍书、听直播/播客,能不能更快、更准确地记下来。

“好找”是哪怕两年、五年后想起某件事,能快速找到;甚至AI在你不知道的情况下,帮你找出相关内容。

“好用”是真正进入你的使用场景——写论文、报道、小红书、公众号、朋友圈时,如何用到之前积累的知识库,AI如何赋能。

这三个环节之外的事,短时间内绝对不会做。

比如上个月有很多用户提“生成笔记后能不能直接做脑图?能不能做可视化HTML页面?”——从技术上来说,用开源组件,一个晚上就能上线,但我不同意做。

因为一个新功能从60分优化到90分,会牵涉很多精力。

比如脑图,现在能生成1000像素的,但如果是1000万字的书,要生成超长脑图,还要在不同浏览器、手机上适配版式、颜色,支持编辑——看似能快速上一个60分功能,但后续迭代会影响主赛道,影响我们真正想做的事。

现在很多团队(包括我们)要警惕一点:AI和通用底层大模型(比如豆包、智谱、混元、Kimi)很强大,从视觉识别到生成图片都能做,很多开发团队会觉得“无所不能”,想在产品里加很多功能。

最大的挑战是“决定不做什么”——这是对人性的考验:用户提了需求,做起来简单,做了还会有用户夸,但你要坚定不做。

短期内我一定不做的事:把纪要转成脑图、PPT、图表;生成图片、视频。

这些有更专业的产品去做。我们会专注在把内容变成报告、文字,在文字上做动作——如何让报告更好,如何调用更多知识库。

量子位智库:站在Get笔记的立场,是否有三条标准,判断什么是好的知识管理产品?

Get笔记:说实话我们没有太量化、客观的标准,团队做功能也没那么多数据支撑,但有个很主观的判断标准:这个功能自己团队做起来兴奋不兴奋?

如果自己做都不兴奋,凭什么觉得用户会喜欢?

之前有个功能,已经进入开发、快测试的阶段了,我突然发现——以前做功能到这个阶段,团队群里提需求、提问题、截屏讨论的频率很高,但那半个月,关于这个功能的讨论很少。

我就直接问大家:“是不是觉得这个功能没那么‘性感’?”很多人在飞书里回复“+1”。

我又问:“你们为什么不反驳我?”因为这个需求是我提的,我当时还觉得挺“性感”。

现在我都记不清那是什么需求了——可见它确实是伪需求。虽然功能已经做到80%,但我还是说“砍了,不上线”——我们十几个人都觉得没吸引力,推给用户,用户也不会喜欢。

我们团队只有十几个人,创业公司可以“野蛮一点”,没那么多条条框框。AI时代很容易做成事,所以抛掉过去的条条框框,做自己喜欢的事——这是我们判断好产品的标准。

6、最关注的产品指标是日活用户还是其他数据?背后基于怎样的思考?

量子位智库:功能上线后,是相对粗粒度地观察用户反应,还是有类似“需求投票”的精准监测体系?

Get笔记:实打实地说,没有那么精确的监测体系,会看一些数据变化,但这些变化几乎不会影响下一步迭代。

我们更多看用户的实际场景——有100多个用户群,用户会反馈“在什么场景用什么功能时遇到了什么问题”。

不用看数据,当5个群、8个用户、10几个用户同时提同一个问题,就知道一定是功能出问题了,顺着用户需求迭代,把功能做得更好就行。看数据只是看大面的情况,更多还是听用户怎么说

量子位智库:现在Get笔记比较关注的少量指标里,最核心的是什么?

Get笔记:我们不怎么关注日活。

对笔记类应用,我更关注7天内使用两次笔记的用户数——这个指标的定义我都记不清了,但每天都会看这个数。

做软件很容易让单一指标“虚假繁荣”,但我最关注的是用户是否持续用Get笔记——不能只今天用,7天内至少有两天打开,且真实产生一条笔记。

如果用户只是因为推送、营销点开APP,没生成笔记、没和AI对话、没让产品变成自己的生产力工具,那这种日活就是“虚假泡沫”,没任何价值。

我更关注用户的真实使用行为:有没有用它录会议、拍图片、录5分钟语音。

7、如何理解Get笔记“有学习记录应用的全链条技术生态”?

量子位智库:之前提到Get笔记有“学习记录应用的全链条技术生态”,能否详细展开介绍这个生态?

Get笔记:说起来比较抽象,拿8月上线的“智能拍书”功能举例:现在看纸质书时,拍一页书,Get笔记能识别出是哪本书,自动分类,把这条笔记归到对应书籍下(比如《摆摊式创业》)。

相当于为每本书建了一个“自动化小知识库”——这个知识库不仅有拍书的图片笔记,还有你在得到电子书里做的划线;甚至你在语音录入、会议中提到这本书(比如“今天开会前,我先介绍《摆摊式创业》这本书”),相关内容也会进入这个知识库。

AI100访谈:「Get笔记」方法论|量子位智库

未来不管什么时候想起这本书,都能在这个知识库找到所有相关内容——笔记形态不重要,AI会按内容逻辑整合。现在我们已经实现基于10本书加10本书下所有笔记对话(选10本是因为每本书几十万字,超过10本上下文会过载,未来会扩展)。

举个我自己的例子。做新功能策划时,我会在Get笔记里添加几本书——比如《乔布斯传》、《俞军产品方法论》、《从0到1》、《冷启动》、《微信产品官》,再加顶级产品经理的自传,然后问AI:“基于这些书和我的笔记,如果要在Get笔记里做某个功能,该怎么策划?”

AI的回答质量会很高,比如“按乔布斯的想法,这个功能需要做到以下几点”、“按张小龙的思路,这几点必须注意”、“从冷启动角度,策略有哪几条”。

这就是从使用角度,把积累的内容、看过的书、做过的笔记用好。这只是我们现在的尝试,未来希望有更多这样的场景——让AI帮你找到“你想知道但不知道的知识”。

因为有了AI,知识无穷无尽,AI能判断“你问这个问题,虽然没看过某本书,但你一定会想知道书里的相关内容”。Get笔记会往这个方向拓展。

量子位智库:得到作为知识库,为Get笔记提供了很好的铺垫。未来两者是会形成飞轮效应,还是仍为单向影响关系?

Get笔记:之前为了跑通Get笔记的流程,更多做通用场景——只做通用场景就能拿到非得到用户和部分得到用户。对我来说,把Get笔记和得到融合的难度很小,空间也大,没人阻挡我用得到的资源。

但我选择先“摘难一点的果实”(指做通用场景),现在可以开始“摘低垂的果实”(指和得到融合)。

这也是我这个月和得到团队、Get笔记团队商量最多的事:AI时代,能不能推翻一个人学习、看书的传统过程,让它变得不一样、更有想象力?

我们正在研究,希望年底前能有大的突破。

8、AI未来1-3年对知识行业会产生哪些关键影响?哪些方面是大模型进步解决不了、需要产品工程化弥补的空缺?

量子位智库:跳出Get笔记和得到,AI的普遍应用对知识行业(未来1-3年)会有哪些关键影响?对您这样的知识学习者、获取者,个人和行业层面分别有什么影响?

Get笔记:Get笔记刚刚上线了一个围绕“好用”的小工具,叫GetDraft起稿(网址:https://getdraft.ai/)。

和内容团队一起探索“写作场景下,如何帮用户把内容写得更好”。过程中我很震惊。

我是重度写作者,去年年初在得到上线AI学习圈,每天写2000-3000字,到现在写了超过200万字。我不敢说自己是知名产品经理,但肯定是写字最多的产品经理之一。

做这个AI写作工具时,我虽然参与了很多环节,但第一次跑通时,还是很惊讶。

当流程策划得足够好,AI能起到很大辅助作用,但人是主导。

比如我们用“多智能体角色”:有负责写作的,有研究写作风格的,有做深度调研和事实核查的,甚至用过去十年总编室(负责审核课程质量)的语调和反馈,训练了一个“审稿智能体”。

这个写作助手搭好后,像给写作者配了一个杂志社编辑部——人类写作者是主编,有两三个牛的采访记者、两个调研专家、美编、图表师、数据研究员。你可以指挥不同AI做专业工作,最后拿到的是“根据你的想法随时调整的高质量稿件”。

这个过程让我觉得,AI在很多领域都能变得“可用”,不像去年更像玩具。对行业来说,迭代会很大——比如以前一个人很难做营销、写深度内容,但现在AI能帮你完成多个环节的专业工作,一两个人就能形成一个团队。

但我不相信“一句话生成内容”——把主导权扔给AI的做法不可行。真正的专家会不停调教AI,就像带写手、记者一样,告诉你“可以这么写”,而不是“给你命题,三天后交稿”。

这种“多智能体工作流”会颠覆不同行业:写作领域是“打磨、写作、调研、审稿、排版、发布”;教师场景可能是“生成教案、做多媒体课件”;医生场景可能是“病例整理、研究报告”。

量子位智库:过去半年做Get笔记的过程中,对AI能力、AI产品的理解有没有变化?尤其是底层大模型提升、Get笔记完善后,有没有新认知?

Get笔记:没有什么新认知,核心是永远保持变化,永远相信AI的迭代速度

我想接下来要做什么时,更愿意站在三个月后AI大模型的迭代状态去思考——很多Get笔记刚上线的功能没那么好用,但我相信随着底层大模型迭代,很快就能达到可用状态。

所以不要站在AI的“缺陷”上做产品,要站在“AI不擅长的事”或“三个月后AI能达到的水平”上做构建。这对我来说挑战很大——要时刻想“现在AI水平是什么?和产品结合的点有哪些?结合后哪些点三个月后能达到理想状态?”每天都要花大量时间思考。

量子位智库:大模型持续进步,但距离90分高分产品仍有差距。哪些方面是短期内靠大模型无法解决,需要靠产品工程化、专门调教弥补的?

Get笔记:不管短期还是长期,很多问题是底层大模型再叠加也解决不了的——这也是创业公司的机会:

底层大模型的能力和覆盖面有限,最多能做好用的通用工具(比如AI图像工具),但无法深入每个行业、每个公司的细分需求。

比如AI能做好用的图像生成工具,但无法知道“某家电商公司做鞋子和做衣服,对AI生成模特图像的要求不一样”;甚至同是做牛仔裤的公司,需求也有差异。

举个例子:现在做牛仔裤设计的企业,底层AI图像模特生成能力约40分,但如果企业有20年牛仔裤设计经验、2万张独家卖家秀图片,就能在底层模型上叠加“20分的专业能力”,把产品做到60分。当底层大模型迭代到50分,企业的20分专业能力不变,产品就能到70分、80分。

所以永远有空间留给“有独特洞察、知道行业痛点、能识别需求”的人或企业。

底层大模型(不管是智谱、Kimi还是OpenAI)再迭代,也拿不到某家牛仔裤公司的2万张卖家秀图片——但这家公司能用这些图片训练AI,分析“什么体型适合什么牛仔裤形态”,甚至做“拍照片算身高体重,定制牛仔裤”的功能。

这种“针对特定需求的微调”,是底层大模型不会做,但行业企业必须做的——这就是需要产品工程化、专门调教弥补的空缺。

量子位智库:“20分专业能力”能否能理解为上一代的行业Know-how和资料积累?还是包含其他因素?

Get笔记:不存在“上一代”或“这一代”,行业痛点的核心是不变的。哪怕不同企业用同样的AI,解决思路也可能完全不一样。但中国市场足够大、企业足够多,同一个领域能容纳很多创业公司——每个团队都有自己的细分禀赋。这就是很大的空间。

9、AI是否会带来全新需求?基于AI在未来短期内会出现哪些新场景?

量子位智库:有观点认为AI会带来全新需求和产品,您怎么看?

Get笔记:我觉得AI一定会带来大量全新需求——因为用户使用产品的方式变了,这是时代发展的规律。

100年前有了汽车,衍生出修车、开车、铺路、F1赛事;2007-2008年智能手机出现后,才有了抖音、美团、滴滴这些需求——没有智能手机时,哪有点外卖、叫车?

AI也是如此,随着持续迭代,新需求、新商业模式、新产品形态、新公司、新个人都会不断涌现——这是任何科技发展时代的必然。

量子位智库:您现在比较看好,短期内会出现的基于AI的全新场景或需求是什么?

Get笔记:举个例子:我去过一家美国小公司,15个人,都是做AI专栏写作的——但其中1个人不用写文章,专门负责“观察另外14个同事的工作”。

他的产出是“每周发现一个同事工作中可被AI提效的点,把这个点变成AI小工具(采购或用开源工具搭建)”,核心职责是帮团队做AI提效。

这种“AI提效专员”的岗位,就是很好的小切口。现在很多公司喊“AI落地、AI提效”,但有没有人“全心全意帮AI在公司落地”?有没有人“坐在同事电脑后看他们怎么工作,找AI提效点”?大部分公司没有。这就是新场景、新岗位的机会。

再比如人形机器人:最开始大家都提“人形机器人”,但这两年出现了细分——有人做人形机器人大脑,有人做手,有人做关节,有人做虚拟训练场。这些创业公司都是近一两年冒出来的。

所以只要深入某个领域,就会有很多新岗位、新需求、新创业公司涌现。

10、AI产品与传统互联网产品的开发是否有代际区别?对产品经理的新挑战主要来自什么?

量子位智库:从产研人视角,AI产品与传统互联网产品的开发有代际区别吗?有没有新手段或新“坑”需要注意?

Get笔记:最大的区别在“组织层面”。比如我们做过两个APP:得到和Get笔记。

2015-2016年做得到,搭一个APP团队至少要一二十人(最简模型6-7人,大众化产品要二三十人)。但现在有了AI工具,团队每个人的岗位职责变模糊了——不再是传统流水线分工。

传统流水线是“产品经理调研需求→给设计师→设计师出原型/设计稿→给前后端→测试→上线”,流程严丝合缝。

现在有了AI,强的人会非常强:一个90分的开发,因为更懂产品,能借助AI模糊“产品经理、设计师”的部分工作;一个后端能覆盖前端工作,反之亦然。甚至每个AI产研团队的配置都不一样。

这种变化对人的要求很高。比如做Get笔记时,我们已经不写产品PRD了——以前做产品要写很多文档,现在讨论需求时,会约好时间(比如明天10点),每个人(设计师、技术、产品、我)都要提前用AI生成“产品原型、想法、文档”,每个人带2-3个原型开会。

开会时大家播原型:设计师会说“这是我和COD出的,这是和Manus出的,这是和Kimi出的”——五个人可能会看20套原型。以前是“大家审视产品经理的一套方案,互相挑错”,现在是“看AI出的方案,找启发”——比如“AI这个功能点好,记下来”。

开会过程中,我们还会让AI实时迭代原型。会议结束时,产品需求和每个人带的原型已经完全不一样,但设计师、产品、运营能直接各自开工——因为原型是共创的,效率非常高,这在没有AI时完全不可想象。

量子位智库:现在是不是“人人都是产品经理”?这对产品经理有什么挑战?

Get笔记:对,真正变成了“人人都是产品经理”,这对产品经理的考验很大。

以前产品经理的核心功能之一是“翻译需求”——程序员不会和用户、CEO沟通,产品经理帮着翻译。但很多不好的产品,就是因为能力弱的产品经理“翻译错需求”。

比如2017年有个产品经理跟工程师说“罗老师有个需求,你这两天做了”,我听到后说“打住,你再描述一下罗老师的需求”。他描述完,我说“以我对罗振宇的了解,他的原意肯定不是这样”。带他去和罗振宇聊完,发现需求完全不一样。

但有了AI后,需求还需要产品经理翻译吗?不一定。AI能了解公司过往资料,程序员可以直接把聊天记录发给AI,问“领导这么说的背后是什么意思?是点我还是本意就是这样?”AI能帮很多人提升“之前没有的沟通能力”

这时候产品经理要做什么?当程序员不需要翻译时,产品经理的价值在哪?这是每个岗位在AI时代都要思考的问题。

11、Get笔记未来的圆满形态是Agent还是其他形态?

量子位智库:Agent现在很火,您也透露了Get笔记未来可能有Agent功能。Get笔记未来的圆满形态是什么?是Agent,还是多产品形态交织?

Get笔记:我们没思考过“圆满形态”——看不了那么远。计划太长远会赶不上变化,可能你计划明年完成的事,今天晚上新技术出来,明天就能完成。

我们更关注“当下能做什么”:某个功能现在能达到60分,接入通用大模型后,一两个月迭代,三个月后能到90分,那就坚决去做。

比如你想日更公众号,已经更了10天,AI能不能帮你更快写出符合风格的内容?AI要了解你的风格、Get笔记里的所有笔记、你的日常感悟、在得到看过的书——调用这些知识,基于你今天的灵感,帮你生成内容。

过程中应该是“人和AI互动”:你说一个方向,AI说“从你的风格和看过的书来看,有123三个选题框架,你喜欢哪个?”

互动时,右边实时生成文字;如果你说“我前年看过一本书,里面有个数据记不清了”,AI里负责调研的助手会从你前年的笔记、那本书里找出数据。

核心是“让你过去记的几万条笔记,能用到产出物场景里”——这才是好用的AI产品。至于是不是Agent,或者多形态交织,我们没刻意定义,重点是解决用户的“知识复用”需求。

量子位智库:做Get笔记过程中,有没有反复思考或觉得特别头疼的问题?

Get笔记:我每天都在想的问题是“用户在什么场景下,能用Get笔记更好地完成什么事情?”这几个空要每天填。

比如思考律师用户:律师用Get笔记写合同、起诉书,我们的知识库够不够专业?法律知识、语料够不够?如何让律师用户有信任感?再比如教师用户、中小学生用户,不同场景下如何让他们有信任感?

核心是“如何让用户真正拿到可用的产品,提高效率和完成度”——这个问题在每个场景里都要考虑,也是我反复思考的。

12、如何安利Get笔记这款产品?

Get笔记:Get笔记是个很简单的产品,使用门槛不高——好产品都不该有门槛。比如开会时,按快捷按钮就能开始录音,录完能区分不同人的说话;看任何一本书、跑步健身时想输入想法,都能快速记下来。

你记的东西越多,AI越懂你,未来能结合这些内容做更多拓展,甚至衍生出你想不到的场景。我分享两个用户发现的有趣场景:

第一个是体制内用户群。很多体制内用户会把Get笔记推荐给领导(比如处长、区长),理由是“领导喜欢发58秒、1分钟的微信长语音,我们不想听也不想转文字——转完文字理解起来也费劲,还浪费时间”。

他们跟领导说“您对着Get笔记说几分钟,它能把口语、结巴、口水词润色成能直接发、能发表的文字,扔到群里我们也容易理解”。后来很多领导因为这个原因成了用户——做产品前根本想不到这个场景。

第二个是家长用户。有家长用Get笔记让三四年级的孩子“语音写日记”:孩子不愿意写日记,但语音输出能锻炼表达;孩子说5分钟“今天读了什么书、看到了什么”,既是当天学习复盘,也是表达复盘。AI润色后会变成一篇像样的小作文,孩子会有“作品感”。

我现在也这么教我上四年级的儿子:每天30分钟阅读,25分钟看书,最后5分钟用Get笔记聊“书里看了什么”。很多用户场景是用户帮我们发现的,不是产品经理想的——这也是做产品、做AI创业的幸福感和获得感所在。

如果大家被“发长语音的人”困扰,推荐把Get笔记推荐给他们;如果家里有不爱写日记的孩子,也可以试试用语音输出的方式——相信会有惊喜。

版权所有,未经授权不得以任何形式转载及使用,违者必究。

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人工智能ChatGPT,AIGC指利用人工智能技术来生成内容,其中包括文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。AIGC作为元宇宙的新方向,近几年迭代速度呈现指数级爆发,谷歌、Meta、百度等平台型巨头持续布局
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