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不要再把 AI 当成玻璃房里的厨子了
我一直在 build 我的工作搭子 。build的过程中观察到一个现象：大家都在拼命把黑盒打开。流式输出、终端里逐行打印思考过程……所有的 AI 产品都在卷「过程可见」。
我也照着做了一段时间，然后最近和gstack聊发现：这事儿不对。
「过程可见」本质上是在解决信任问题。它在对你说：“老板你看，我在干活，没偷懒。”
在这个模式里，用户被降级成了一个监工。你隔着一面透明的玻璃墙，看着 AI 在厨房里疯狂切菜。你觉得很爽，但你并没有参与做菜。
但真正的工作搭子是这样的吗？
现实中，你给出的需求永远是残缺的。当遇到模糊地带时，现在的 AI 要么停下来像个傻子一样问你（打断心流），要么瞎猜一通然后给你一盘黑暗料理（消耗信任）。
认知科学里的「具身认知」（Embodied Cognition）有一个概念：思考不是在真空里完成的，思考是在行动的产物中完成的。
我突然顿悟了：AI 的价值，不是一次性给你一个完美的执行结果，而是用它的“不确定性”来碰撞你的认知盲区，然后一起拿到结果。
我改了设计：让系统在干活的同时，主动把它的“假设”拍在你脸上。
比如，AI 不会停下来问你“未登录怎么办”，它会直接说：“我假设未登录也能加购物车，所以顺手把登录前后的数据合并用例写了。”
这时候你的反应绝对不是简单的“对”或“错”，而是头皮一麻：“卧槽，这个分支我完全没考虑到。”
这才是真正的 Co-thinker（共同思考者）。
AI 的假设触发了你的判断，你的判断修正了 AI 的方向。你们的思考是交织在一起的。
为了承载这种高频的认知交织，传统的聊天框（Chat）是绝对不够用的。
你需要一个能把等待焦虑化解掉的“生长”动效，需要能随时局部调整的控件，需要能把所有上下文平铺开的空间。
这也是为什么我一直觉得：Canvas（画布）才是目前人机协同干活的最优解。GUI在未来会无处不在，因为人类需要视觉反馈，我们不是洛基。
这些是我最近在产品翻新里落地的思考。不一定对，但我还是觉得问题可能不在模型，在交互范式。
我一直在 build 我的工作搭子 。build的过程中观察到一个现象：大家都在拼命把黑盒打开。流式输出、终端里逐行打印思考过程……所有的 AI 产品都在卷「过程可见」。
我也照着做了一段时间，然后最近和gstack聊发现：这事儿不对。
「过程可见」本质上是在解决信任问题。它在对你说：“老板你看，我在干活，没偷懒。”
在这个模式里，用户被降级成了一个监工。你隔着一面透明的玻璃墙，看着 AI 在厨房里疯狂切菜。你觉得很爽，但你并没有参与做菜。
但真正的工作搭子是这样的吗？
现实中，你给出的需求永远是残缺的。当遇到模糊地带时，现在的 AI 要么停下来像个傻子一样问你（打断心流），要么瞎猜一通然后给你一盘黑暗料理（消耗信任）。
认知科学里的「具身认知」（Embodied Cognition）有一个概念：思考不是在真空里完成的，思考是在行动的产物中完成的。
我突然顿悟了：AI 的价值，不是一次性给你一个完美的执行结果，而是用它的“不确定性”来碰撞你的认知盲区，然后一起拿到结果。
我改了设计：让系统在干活的同时，主动把它的“假设”拍在你脸上。
比如，AI 不会停下来问你“未登录怎么办”，它会直接说：“我假设未登录也能加购物车，所以顺手把登录前后的数据合并用例写了。”
这时候你的反应绝对不是简单的“对”或“错”，而是头皮一麻：“卧槽，这个分支我完全没考虑到。”
这才是真正的 Co-thinker（共同思考者）。
AI 的假设触发了你的判断，你的判断修正了 AI 的方向。你们的思考是交织在一起的。
为了承载这种高频的认知交织，传统的聊天框（Chat）是绝对不够用的。
你需要一个能把等待焦虑化解掉的“生长”动效，需要能随时局部调整的控件，需要能把所有上下文平铺开的空间。
这也是为什么我一直觉得：Canvas（画布）才是目前人机协同干活的最优解。GUI在未来会无处不在，因为人类需要视觉反馈，我们不是洛基。
这些是我最近在产品翻新里落地的思考。不一定对，但我还是觉得问题可能不在模型，在交互范式。
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