75 / AI 能模仿你的风格吗？浏览器革新与工作流优化心得
这期内容相当密集！从 AI 模仿写作风格的实验，到 Dia 浏览器和 Linear 的产品拆解，再到用 AI 优化工作流后的一些深度思考。Bear 还聊了 AI 时代产品设计的范式转变，以及为什么 AI 的先发优势正在被抹平。
#577 AI 能写得像你吗？我做了个实验
#577 AI 能写得像你吗？我做了个实验
本期 BearTalk（狗熊有话说）第 58 期，聊了不少 AI 与创作工具的话题，也有一些有趣的日常吐槽。
🧪 AI 能模仿你的写作风格吗？
Bear 做了一个公开实验：把自己 300 多篇博客文章全部喂给 Claude，让它分析写作风格，然后模仿写一篇文章，再发到 Twitter 让大家投票猜是人写的还是 AI 写的。
结果：大多数人猜对了。AI 没能骗过读者。
实验揭示了一个有趣的问题——AI 可以学习”风格”，但那些不经意间冒出来的个人视角、独特类比、只有亲身经历才有的语感，目前还是很难复刻。完整视频：
🎙️ 语音笔记的实战技巧
核心原则：把”录制”和”编辑”分成两步。
- 走路、开车、随时有想法就录
- 使用随身麦克风 + AI 自动转录
- 批量同步到 Obsidian，再统一整理编辑
不追求一次录完就完美，先捕捉，再打磨。
🗂️ Obsidian 与 Notion：不是非此即彼
Bear 同时使用两个工具，各有侧重：
- Obsidian：本质是 Markdown 文件管理系统，轻量、完全掌控文件本身
- Notion：以 Block 为核心，协作、信息组织、数据库展示更强大
工具哲学：每个 App 都有自己最擅长的场景，不要在一个工具里硬做困难的事，找到它的最佳用途，组合使用。
🤯 对 AI 发展速度的敬畏
一年前，还有大量程序员在 Twitter 上嘲笑”用 AI 写代码的都是小白”。现在，用 AI 编程已经是每个开发者都需要面对的现实。
这种速度让 Bear 重新审视了自己之前的判断：设计会被 AI 取代吗？答案从”不一定”变成了”完全不确定，甚至迟早会发生”。
😤 Siri 吐槽时间
Bear 问 Siri：”帮我找找我的 iPhone 在哪里？”
Siri 的回答：请先在 iPhone 上解锁，查看通知……
一个让你去 iPhone 上操作，才能帮你找 iPhone 的语音助手。2025 年了，还是这水平。
💡 社交平台的真实价值
推特信噪比高，但 LinkedIn 因为是有职业背景的真实社交，偶尔能收到质量很高的反馈。Bear 分享了几条来自 LinkedIn 的优质评论，建议大家在发推的同时也关注其他平台。
📌 相关资源
- 🎬 AI 写作实验完整视频：
- 🎧 BearTalk #549《成交的本质，是买得值》：https://redcircle.com/shows/936a3212-92e5-41c7-b6f9-39e3596adeb8/episodes/c66bf46a-75e4-45e4-9ea7-e170752fffa8
- 📝 博客：我让 AI 记住了怎么帮我写博客：https://beartalking.com/ai-1-1
- 📊 博客：用 Notion 自动化记账流程：https://beartalking.com/notion
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Dia 浏览器：操作层的革新体验
这两天开始使用 AI 浏览器 Dia。本来只是作为一个产品拉片，查看 Arc 浏览器的特点。然后 Arc 在去年开始停止更新，他们团队将所有的注意力和资源转移到了新的项目 Dia 上面。
试用的一两天，感觉的确很惊艳。而且我很认同这种浏览器是一个操作层，在这个层面上，如果能够将一些体验打通的话，感觉会完全不一样。至少就现在来说，在这一层面上，哪怕只是嵌入了一个 ChatGPT 的接口，已经能够让很多工作和状态产生突破了。
因为其实，仔细想，70%-80% 的状态和工作流程都可以在浏览器界面下完成。比如，Slack、Notion、Email，这些都是在浏览器状态就可以操作的。最多可能就是像 Figma、Code、Obsidian 这些需要单独的软件。不然的话，一个浏览器就可以打通全部。
而且我现在发现，比如说当我在浏览器端使用上面的这些软件时，如果要快速获取信息，直接打开全局的沉浸式翻译，就有了中英对照的版本，非常方便。
而且今天，Dia 这个浏览器做了一件事，也让人很惊艳。他将我查看过的一页用户组反馈页面的信息数据整理成了一份报告，直接就可以分享给同事。我在想，如果 Dia 这个浏览器能够再自定义进行一些针对 HTML 的操作，应该会非常出彩。
Obsidian 与 AI 协作心得
我最近用 Obsidian 也快两三个月了，收获巨大。
最有价值的就是将它和 Claude Code 打通，用它作为承载外显化知识库和内容库的容器，便于 Claude Code 调用数据。
我每日的生活记录和数据可以无缝地自动存储到 Obsidian，而之后 AI 的输出以此为基准校对，也越用越精准。
它搭配 AI 可以方便到什么程度呢？连我说的梦话都自动捕捉到了这个数据库里。
简单说，它就是一个可以查看和编辑修改离线 MD 文档的聚合软件。我没怎么去折腾各种插件、视图、双向链接，但反而可能还把握住了重点。
你一般是怎么用 Obsidian 的？也可以分享一下。
Arc 浏览器为何失败
我在看 Arc 这个浏览器的时候，觉得它很适合做一个 YouTube 视频，主题就是：这么美、这么好的浏览器为什么会失败？
- 目标与市场不对应
它的设计语言是针对学生或普通消费级用户设计的，但目前的实际用户主要是 Power User 和科技工作者。 - 空间布局的问题
它通过调整侧栏来节约 Tab Bar 占用的空间，但对于小窗口浏览器或者小屏幕设备来说，侧向占用的空间也许比横向更大。大众消费用户，很多都是只用一个小尺寸的显示器。 - 留存率与核心卖点脱节
它想了很多办法拉新，比如支持大量分享功能，甚至在浏览器内部嵌入了无限画板，这些确实能带来新用户。但是，作为核心工具的 Space，其使用率只有 5% 到 12%，说明核心卖点并没有被真正用起来。大部分普通用户对浏览器的基本认知依然停留在 Tab 和 Bookmark 就够了。 - 产品的过度扩张
它增加了 Space、增加了 Boost，甚至允许用户在浏览器端直接观看本地视频。它俨然是想做一个基于浏览器的操作系统，让用户一整天都不离开浏览器。
虽然它的优点很多，但上述这些矛盾点或许解释了它为什么没能获得预想中的成功。
不过它的继任 Dia 浏览器倒是超级好用。特别是 AI 功能非常实用，也值得专门讲一讲。
Why Engineers Love Linear (And Hate Going Back to Jira): A Designer’s Honest Teardown
花了 25 分钟把 Linear 拆开看了个遍，发现它为什么让工程师上瘾——以及为什么用过之后再也不想回 Jira。
我做了一期产品拆解视频，从 Linear 的 onboarding 开始，到它那层叠式 UI、hover 快捷键的交互逻辑，再到很多人没注意到的「Cycle」功能。然后把它和 Jira、Notion、Asana 正面对比。
最让我意外的不是 UI 有多好看，而是它的 PLG 漏斗——65% 的自助注册用户最终付费转化。这个数字在 SaaS 里是什么水平？绝大多数产品能做到 5% 就烧高香了。
它是怎么做到的？
核心不是功能堆砌，而是三件事：
① 让用户在 5 分钟内感受到「这个工具懂我」
② 用键盘快捷键把工程师变成权力用户，舍不得离开
③ 把「Cycle」这类高价值功能藏得刚刚好——免费用户能感知到，但要解锁就得升级
这套逻辑不只适用于 PM 工具，对任何 B2B SaaS 的设计决策都有参考价值。
视频里我整理了 3 条可以直接复用的设计规则，还有一个产品定位框架，不管你是在做工具、还是在给团队选工具，都能用上。
👉
用 AI 优化工作流后的生产力困境
我现在用 ClaudeCode 有两个主要目的：第一是改善日常的工作流程，提高效率；第二是做有趣的产品或者自己的项目实验。
但第一个方向有明显的下降曲线。开始使用 Claude 第一个月是最兴奋的时候，那时候恨不得每天都把额度用完用满。一个月到两个月之后，大部分工作流程都已经被优化过了。
剩下还没优化过的，属于自己的认知和能力和领域还没有达到。理论上当然也可以优化，但需要一定的学习曲线。而到这个阶段，AI 的帮助就变成了日常事务处理。
工作流程的 AI 使用需求下降之后，AI 剩下的生产力怎么处理就不知道了。所以我有点能理解为什么一些企业会面临 AI 将工作流程大幅提升，而还需要裁员的决定，现有的工作流程、市场、包括需求都被满足之后，这些生产力用在哪里，这是个问题。
对于我来说这倒还好，因为我还有第二块领域，用它来做各种试验、测试，甚至只是面向自己使用的小工具和小产品。但对于企业来说，这意味着什么？可能这也是企业主、创始人，包括我们个人都需要去考虑的问题。
AI 的隐形优势：无需情绪管理
我觉得现在 AI 对于老板们来说，最大的魅力之一，除了高效靠谱之外，还有一点：你完全不必在意它的自尊心。
跟人类共事，这一点特别难。除非你是跟最优秀的人在一起，可以直接讨论问题，不必担心对方的心理接受程度。但那种情况，就连乔布斯周边也不一定都是这种人。
现实中，你必然要照顾对方的感受，照顾他的情绪和心理生理状态。想想平时跟同事交流，即便只是平级的一两个人，有时候这种照顾就已经很累了。而作为老板，要面对几十号人、几百号人，或者至少是他直接交流的那几十号人，真的很心累。
我认识的一些老板之所以发了疯似的使用 AI，可能也有这个因素：我完全不用顾及它的感受，只要给我执行就好了。
iOS 7 与 AI 时代的产品设计范式转变
突然想明白了一件事。
iOS 7 十几年前面世，对图形界面来说是个转折点。现在这个概念可能又面临另一个转折期。
iOS 7 之前，拟物化设计是人认识数字世界的重要方式。邮件、日历、备忘录，这些都来自现实世界，很容易理解。到了 iOS 7 之后，变成相对抽象的线性框架，但人还是能理解。
但到了 AI 时代，很多概念是被发明的，不来自真实世界。Memory 对应什么？Token 对应什么？Agent、Context，这些都没有实际的概念可以对应。
这也是为什么小龙虾会那么火，因为它把 Agent 这个抽象的概念，具象成了一个龙虾状态的小助手。
现在的设计师和产品人，需要在公众理解范围还没确定的时候，至少能确定自己产品的世界观，有些什么元素，互相之间是什么关系。
这就是定义你的产品宇宙，AI 产品绕不开这件事。
The Wrong Question About Vibe Coding (And What You Should Actually Ask)
大家都在问 vibe coding 能不能用来做产品、能不能真正交付——但我觉得这个问题问错了。
我最近出了一个新视频，讲的是一个更值得问的问题：vibe coding 能不能帮你更快验证想法？
视频里我讲了一个故事：John 和 Jack 两个创始人，面对同样的早期阶段，却走了完全不同的路。一个人花了几周时间等用户反馈，另一个人用 AI 工具把这个周期压缩到几天。
不是为了「更快 ship 功能」，而是为了「更快知道自己是否走在对的路上」。
对于 pre-seed 到 Series A 的团队来说，时间就是一切。你不需要完美的产品，你需要的是更快跟真实用户对话的能力。而 vibe coding 配合正确的工作流，可以成为这个能力的放大器。
视频链接在这里，15 分钟左右，中英双语字幕都有：
如果你也在思考怎么让早期验证更高效，欢迎看完告诉我你的想法 👇
AI 先发优势正在被抹平
对很多人、个人和公司来说，之前先发领先的 AI 优势好像已经开始逐渐消失了，或者说被抹平了。
我的感觉来自前段时间自己的一些尝试。以前积累的那些提示词写法，到现在基本不需要再这么用了。还是会有些微差别，但很多都可以忽略不计。
比如用 GPT Image 2 这样的引擎，很多时候当你用一个基本句子表达出你要做的东西，AI 生成的平均值偏上水平的结果，已经能搞定互联网上其他大概 60%、70% 同类型的内容，结果大差不差。
以往需要定义提示词的角色、场景、问题、尺度，这些现在都变得不太重要。
所以对个人是这样，对公司也是。很多公司之前积累的 AI 先发优势也被逐渐抹平，现在需要找到新的竞争力才行。
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