过去一年，出现了非常多的AI 笔记或 AI 会议工具。
如果不看名字，你甚至分不清它们谁是谁。因为大家都在卷同一个命题： 全自动。
一键生成摘要、一键生成脑图、一键生成 PPT……
看起来很爽，但我却越来越警惕这种「直出」的快感。
我们每天只要打开手机，就能从各种各样的渠道、媒体收到各种 FOMO 的观点：AI 要替代这个岗位，AI 要颠覆那个行业。 但在这些噪音中，有一句话曾深深击中我，至今念念不忘：
你委托出去了思考流程，
你委托的越多，你的思考就越少。
当我们习惯了让 Agent 直接交付结果，我们得到的往往只是一个冷冰冰的结论。 我们失去了推导的过程，失去了对细节的把控，更失去了在海量信息中那个“灵光一现”的瞬间。
像开头所写的那样，我们习惯了让 AI直出，直出 PPT、直出论文、甚至直出一个 App。但，我越来越觉得，直出越多，可能失去的也越多，大脑越荒芜。
这两天，我用钉钉的AI听记的时候，发现上边更新了一个：AI问答 功能。
这个看似微小的改动，却也击中了我，这似乎印证了一种产品哲学：
只有你关心的，才是重点。
在大多数 App 还在比拼谁的转写字数更多、谁提炼的能力更强时，钉钉做了一个看上去很逆潮流，但从产品哲学、甚至重新思考 AI 与人类关系的人文关怀议题的角度，非常实用的改变：把对话框搬进来。
这次更新的核心逻辑非常简单，就一点：把「看」变成「问」。
以前我们面对几万字的逐字稿或 AI 总结的长篇大论往往密密麻麻看得头晕。现在，界面核心变成了一个 AI 对话框。你不需要通读全文，有任何疑问，直接在对话框里问它。
它不再是一个冷冰冰的“记录员”，而是一个能听懂人话、能看懂板书的“第二大脑”。
但这套逻辑到底能不能跑通？是为了智能而智能，还是真的能解决问题？ 为了验证它，我找了三个“地狱级”素材，亲自试了试。
这一次，我没有让 AI 总结全文，而是带着我的困惑，主动向 AI 发起了提问。
01
「会议转录」到「第二大脑」
提问：“Tim提到影视飓风的商业模式非常独特，坚持‘羊毛不出在羊身上’。请详细拆解他的收入结构具体是怎样的？他是如何平衡‘恰饭’和‘内容独立性’的？”
AI问答让我非常惊喜。它不仅列出了自营电商和技术输出两个核心支柱，还精准地分析出了Tim的平衡术：用副业（荒岛、科普号）养主业（影视飓风）。
它甚至总结出了一句话： 羊毛被分流，主号零广告 。这个洞察力，比我自己听一遍总结得还要深刻。
接着，我让 AI 用 Tim 的原话或具体例子佐证的方式，论述了 Tim 对 AI 技术的观点。
提问：关于 AI 技术对内容行业的冲击，Tim的态度是乐观还是悲观？他认为未来人类创作者的核心竞争力到底是什么？请引用他的原话或具体例子来佐证。
AI问答通过引用 Tim 原话的方式表达了Tim的态度整体偏向悲观与警惕，并对人类创作者的核心竞争力进行了深度的展开。
最后，我让 AI 进行了一次角色扮演：
提问：“假设我是一个刚起步的视频博主，没什么钱，也很容易焦虑。基于Tim的成长经历，请你扮演他的角色，给我写一段鼓励的话，并给我列出 3 条现阶段最该做的事。”
看，是我的提问，赋予了这段录音价值。 AI 没有给我一堆通用的废话，而是精准地把大神的经验，转化成了解决我当下焦虑的良药。
02
把发布会变成商业情报局
第二个场景，小米汽车发布会。雷军讲了 1 个多小时，如果让 AI 自动总结，它会写出一万字。
但，我只关心一个问题：小米汽车到底靠什么赚钱？
所以我给 AI 下了一个非常刁钻的指令：
“小米 YU7 的定价极具攻击性，甚至低于竞品。请基于发布会中提到的‘选装件’、‘周边产品’和‘生态拓展’，分析小米汽车的‘隐形利润模型’。它是不是在用‘卖手机壳’的逻辑卖车？”
AI 敏锐地抓住了那些不起眼的配件：磁吸纸巾盒、智能调光天幕、甚至那个 99 元的不锈钢杯子。
它总结道：通过技术型选装件提升单车溢价，同时以场景化周边构建持续性利润池。
这不就是传说中互联网思维的降维打击吗？没有我的追问，这些信息就会淹没在海量的参数里。
为了验证它的实战能力，我又让它扮演竞品销售：
提问：“假设我是特斯拉 Model Y 的销售。客户说小米配置更高、价格更低。请帮我生成一套 300 字的‘反击话术’，直击小米痛点。”
瞬间变身顶级销售，列出了 长期可靠性待验证、二手保值率不确定、全球验证规模差异 这三个致命痛点。
这就是生产力。AI 成了军师，帮我从对手的发布会里找到破局点。
03
把面试变成「职业规划师」
最后一个场景，我找了一段 AI 产品经理的模拟面试复盘。 对于很多想转行 AI 的人来说，最痛苦的就是：我知道我缺东西，但我不知道我具体缺什么。
这次，我没有让 AI 总结会议纪要，而是把它当成了我的面试教练，进行了三轮特训。
第一轮，我让它帮我改简历：
我找的是别人的面试录音，录音里的自我介绍像流水账，把 AI 项目藏在了最后。我直接给 AI 下了指令：
提问：“基于这段面试复盘，候选人的自我介绍存在先传统后 AI的问题。请你扮演资深面试官，帮候选人重写一段 300 字的自我介绍。要求：开门见山讲 AI 项目，并埋下‘Function Call’和‘RAG 架构’这两个钩子，引导面试官提问。”
AI 真的懂埋钩子的面试技巧，它重写的版本直接用12家客户、85%准确率的数据镇场，并巧妙地把技术难点作为诱饵埋进去。这直接就是一份满分作业，求职者直接背下来就能用。
第二轮，我让它帮忙查漏补缺：
转行最怕能力模型不匹配。我让 AI 生成了一张对比表：
提问：“列出 AI PM 额外需要的核心技能，并对应列出候选人在这些方面目前的短板。”
这张表格太犀利了。AI 敏锐地指出“数据评测依赖人工，缺乏自动化机制”以及 “Bad Case 分析不成体系”。 它不仅指出了问题，还给出了引入自动化评测工具的具体建议。
最后一轮，也是最狠的一轮，我让它进行押题，既然知道了短板，面试官会怎么问？
提问：“候选人在‘评测体系’上回答得不好。假设你是面试官，请设计 3 个深挖的追问问题，并给出满分回答思路。”
AI 预测面试官会问：如何设计分层评测指标？、如何平衡评测成本与结果可靠性？。 更绝的是，它连满分回答都写好了：建议引入 A/B 测试，建立 Bad Case 闭环机制。
这简直是开卷考试。
04
最后
测完这一圈，相信大家也会有同样的感受
钉钉 AI 听记这次的更新，并没有继续试图用 AI 替代我们的思考，反而是把 思考的权利 还给了我们。
它不再强行塞给你一堆你不需要的智能摘要，而是把录音变成了一个随时待命的数据库。
- 你想学心法，它就是你的私教；
- 你想挖情报，它就是你的分析师；
- 你想改简历，它就是你的职业导师。
AI 依然是那个强大的引擎，但现在握着方向盘的，是你自己。
作为一个 AI 行业的从业者，我无比拥抱 AI 技术，但在这个过程中我们也不得不思索技术与人的关系究竟是怎样的。
可以喜欢自动驾驶，但旅途的最终目的地，应该由 你 来定义。
别让 AI 替你思考，让它帮你更好地思考。
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