AI 让生产效率不再是瓶颈，然后呢？｜AI跃迁者调研 02-flomo 少楠

来源类型： 微信公众号文章
日期： 2026-06-02
标签： AI, OpenClaw, 记忆系统, 电商, 办公效率, 编程, 芯片, 大模型
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摘要

核心内容

"AI跃迁者调研"是 AI 透镜的深度对谈系列。跃迁不是线性的进化，而是推翻迭代再重建。我们每期会邀请一位AI跃迁者—AI 原生创业者、AI转型的企业一号位或用 AI 重做自己的超级个体，分享他们想的结论、拆的过程、建的逻辑、交的学费，和在持续变化里守住的东西，给同样走在这条路上的人一些真实的参照。第二期，我们邀请到 flomo 浮墨笔记和幕布的联合创始人少楠。他做了 11 年产品，从不写代码的产品经理，到现在每天花三个小时用 Claude Code 在真实数据库里跑需求验证；他的公司 70%-80% 的代码由 AI 贡献，开发周期从按月计算缩短到按小时计算；而 flomo 最新推出的"记忆"和"认知地图"功能，是他一边和 AI 聊需求、一边用 vibe coding 直接跑出来的。这次对谈中还分享了一个 16 人团队在 AI 让效率暴涨之后遇到的真实困境——速度上去了但用户价值没跟上、协作方式比工具更难重构、以及在"AI 什么都能做"的时代如何重新定义"什么值得做"。团队组织在 AI 时代的混乱与重构，也聊了 AI 时代笔记、记忆和"大脑摩擦"究竟意味着什么。

【金句洞察】
1. “你证伪自己想法的效率变高了，但最终交付产出的数量变低了。以前工程师烦死产品经理了，觉得需求太多；现在是产品经理不好意思提需求了。”2. “本来一直想招人，突然有一刻发现现有这些人的生产力爆棚了。怎么处理这种生产力的溢出，成了最大的组织决策。”3. “只有原来优秀的人，变得更优秀了。AI 无法回答一句话：‘我不知道。’”4. “协作方式的重构，才是目前最大的难点，不是工具。”5. “摩擦其实是你投入了’注意力’。如果我让 AI 提取出我注意力所关注的重点，并由我自己确认归档，这本身也就是一个记笔记的过程，只是介质和方式变了。”6. “AI 会给你一种幻觉，它无所不能，有求必应，也很聪明。但它反而是很虚幻的，有时候跟 AI 聊久了，比打完游戏还空虚。”调研嘉宾简介：少楠 flomo 浮墨笔记和幕布联合创始人。flomo 是专注于帮助个人捕捉和沉淀思考的卡片式笔记工具，幕布是大纲笔记与思维导图工具。
余一腾讯研究院高级研究员，主要研究AI原生产品创新和公司变革，多年风险投资及生态孵化经历。领英中国年度行家、腾讯年度AI优秀行家和优秀分享，得到 AI 学习圈导师。

【调研速览】核心问题：当 AI 把开发周期从月压到小时、把代码贡献推到 70%，团队发现效率不是瓶颈之后，真正的瓶颈是什么？
转变路径：从 GPT-3.5 到 Claude Code，跨越了什么少楠从 GPT-3.5 就开始用 AI，但长期苦于两个瓶颈：API 成本太高无法集成到产品，法律法规也限制了落地。自己用得很爽，但产品里放不进去。Cursor 的 IDE 界面对这个不写代码的产品经理来说过于复杂——“不小心关掉右边聊天窗口就找不到了，干脆放弃”。转折来自 Claude Code 的命令行界面。没有复杂的 IDE，直接给口头指令。他写了个浏览器插件，装上去能用，额度从 20 美金一路充到 200 美金。“这玩意儿真能干活，不是给你动嘴皮子出方案了，是真能交付代码，而且代码直接可以运行。” 另一条线是 DeepSeek V3 把 API 价格打下来，产品里终于也敢用了。从今年开始，生产力才真正大规模上来。
工作流变化：先做 Demo 再写 PRD，证伪效率变高但产出变少少楠对 flomo 所有产品经理提了一个新要求：提需求之前，必须先拿到代码库权限，在自己的分支上用代码把需求跑通，在真实数据库里拿到结果，再写 PRD 交给工程师上线。这带来了一个意外的悖论。工程师效率提高了——交给他的活，能开一堆 Agent 来做。但产品经理效率反而降低了——自己动手做的时候，会把大量想法枪毙掉。“你证伪自己想法的效率变高了，但最终交付产出的数量变低了。” 以前工程师嫌需求太多，现在是产品经理不好意思提需求了。一个典型案例：有用户说 flomo 应该做画板，可以拖拽连线。以前少楠直接 Pass，不敢想。现在吃晚饭前把需求丢给 AI，吃完饭回来一上手用，发现这是个伪需求——用户需要的是"看到笔记之间有联系"的感觉，不是自己手动连线。以前只能靠逻辑推演，现在是亲自做出来之后发现不靠谱。工程师那侧也在变。Web 端做完一个功能，移动端工程师直接去代码库级别参考实现，不需要重新写 PRD，打点（数据埋点）有专门的 Skill 技能指令自动化完成。周期从按"周"计算变成了按"小时"计算。
AI原生组织自评：给自己打 5 分，速度上去了但用户价值没跟上少楠给自己公司打了 5 分。不是谦虚，是真实评估——速度上去了，但用户价值的挖掘没有同步提升。他心目中的满分状态是从"上下游关系"变成"Peer 搭档关系"，像特战小组：四个人的小组能调动远程火炮，有非常清晰的职能分工，同时互相补位，不是冗长的瀑布流。推动机制：报销、传染、创始人亲自下场推动团队用 AI 的方式出奇朴素：报销。AI 工具额度从最早的每人 20 美金涨到 100 美金，部分人达到 200 美金，人均使用 AI 工具接近 2 个。“慢慢地大家自己就会互相传染的，这玩意儿传染性很强。”
代价与副作用：能力鸿沟拉大，协作方式成为最大难点代价是真实的。“只有原来优秀的人，变得更优秀了。” AI 没有带来能力平权，反而把鸿沟拉得更大。最会用 AI 的人往往最累，因为能力边界扩张后优秀的人自发承担更多。最大的挑战是混乱。谁来做 Code Review？怎么 debug？产品经理和工程师的协同到底变成什么样？职能边界在溶解——有的产品经理去兼顾交互设计，有的设计师想直接 vibe coding 出效果，这些实验性探索会抵消一部分执行效率。协作方式的重构是目前最大的难点，不是工具。少楠自己也在和 vibe coding 的诱惑搏斗。“你的能力变强之后，天然地会想做更多的东西，跟抽烟一样，抽了一口就想抽第二口，两三个小时就没了。”
产品线：认知地图和 AI 记忆，从代码上下文里长出来的功能flomo 最新上线的两个 AI 功能，核心设计都不是源于传统 PRD 流程，而是少楠在 Claude Code 里写着写着碰出来的。认知地图：少楠想把 flomo 笔记向量（1000 多维）压缩到二维平面看聚类效果。在和 AI 基于代码上下文讨论"这些小点点还能做什么"时，AI 提到了等高线。他一试，发现刚好契合脑子里"个人知识库是一张地图"的想象——等高线对应认知密度的起伏，还能以月为单位播放时间轴，看到自己哪个月在攀登哪个"认知山峰"。“想了很多年的一个东西，就这样上线了。”AI 记忆：系统把用户所有 flomo 笔记按偏好、事实、事件三大类压缩提炼，生成一份"记忆文档"。把这份文档丢给 Claude 或 GPT，回答质量和个性化程度完全不同——因为 AI 知道你最近在关注什么、你的历史判断、你的角色。这是 flomo 最重要的大更新：长期主动记录积累的私有数据被彻底盘活了。目前只对 Max 会员开放，因为把用户所有笔记压缩两遍的算力成本"是非常惊人的"。AI 洞察功能的 Prompt 设计里有一个细节：第一条笔记被赋予最高权重。这不

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