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发现貌似除了研究过littlebird的小伙伴，很多人还不知道它是全局信息采集 + proactive
Littlebird是我三、四月份最高频使用的应用之一，context处理的很舒适，它也是第一个旗帜鲜明用ax tree做信息采集的proactive应用。我的前一个产品从ocr改成axtree也是研究完littlebird后的结论。
一直在期待littlebird更新proactive功能，因为它已经把context处理得很好了。不理解的是为什么至今proactive的设计仍然是routines🥲，甚至没有根据context做定制化的主动推荐，用户需要先理解自己要什么，再点开routines，填写routines：name、schedule、instructions..
之前在想是否是因为littlebird的产品哲学是克制，要先打磨好context，总之再等等..
Littlebird是我三、四月份最高频使用的应用之一，context处理的很舒适，它也是第一个旗帜鲜明用ax tree做信息采集的proactive应用。我的前一个产品从ocr改成axtree也是研究完littlebird后的结论。
一直在期待littlebird更新proactive功能，因为它已经把context处理得很好了。不理解的是为什么至今proactive的设计仍然是routines🥲，甚至没有根据context做定制化的主动推荐，用户需要先理解自己要什么，再点开routines，填写routines：name、schedule、instructions..
之前在想是否是因为littlebird的产品哲学是克制，要先打磨好context，总之再等等..
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幸福时刻🥰
和本科最好的朋友们在沈阳毕业旅行，大家分别从香港、新加坡、美国飞过来。晚上一起在沙发上躺着看综艺吃甜品喝奶茶，在楼下超市买了水拎上来，沈阳天气有点冷，温度和湿度都像曼城。一瞬间觉得好像回到大学了。
Miss u sooo much，希望时间暂停！
已经开始把即刻当ins发了
和本科最好的朋友们在沈阳毕业旅行，大家分别从香港、新加坡、美国飞过来。晚上一起在沙发上躺着看综艺吃甜品喝奶茶，在楼下超市买了水拎上来，沈阳天气有点冷，温度和湿度都像曼城。一瞬间觉得好像回到大学了。
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20 20
看到GPT开始做computer history + 简单的proactive，和今年一月预想的时间点差不多，大约是七八月会陆续看见模型开始做。
模型高速迭代的时候，新的proactive agent的体验不足以拉开足够大的差距让用户迁移，这样的产品足够surprise用户是在openclaw出来之前，出来之后的惊艳程度也会打折扣。
对前一个产品，也仍然有一些遗憾。一月收集context还在用ocr的方式，三、四月份开始用ax tree做全局信息采集。定义了agent的快思考和慢思考，快思考是把用户的琐碎高频小任务定义在灵动岛的主动提醒上；慢思考是长程的woroflow和project，会每晚dream后proactively地放到一个给agent用的日历里，展示给人日历的视图。在那个阶段也比claude更快做了auto skill 录屏的方式教ageng自动化工作流。
但仍然是，这些带来不了跨越的用户体验，在模型高速发展的路上，高成本+general的体验提升，是温水煮青蛙。以及忽视了team实际的执行和实现能力。
看见未来只是做成产品的必要因素之一，速度要更快、切口更准，更快测试、反馈、迭代。
模型高速迭代的时候，新的proactive agent的体验不足以拉开足够大的差距让用户迁移，这样的产品足够surprise用户是在openclaw出来之前，出来之后的惊艳程度也会打折扣。
对前一个产品，也仍然有一些遗憾。一月收集context还在用ocr的方式，三、四月份开始用ax tree做全局信息采集。定义了agent的快思考和慢思考，快思考是把用户的琐碎高频小任务定义在灵动岛的主动提醒上；慢思考是长程的woroflow和project，会每晚dream后proactively地放到一个给agent用的日历里，展示给人日历的视图。在那个阶段也比claude更快做了auto skill 录屏的方式教ageng自动化工作流。
但仍然是，这些带来不了跨越的用户体验，在模型高速发展的路上，高成本+general的体验提升，是温水煮青蛙。以及忽视了team实际的执行和实现能力。
看见未来只是做成产品的必要因素之一，速度要更快、切口更准，更快测试、反馈、迭代。
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