我用Today治疗延迟症

Today应该是个人助理（Personal AI）这波浪潮里，早跑出来的我国产品。

乃至可以说是唯一的一个。

Muse现已在美区App Store的榜一坐了快一星期，考虑到扎克伯格的负面声誉，加上Meta在模型研发上的过往乐子，堪称奇迹。

加上还在内测阶段就完成了B轮融资、坐火箭般蹿升到25亿美金估值的Instinct，在所谓「模型吞噬一切」的危城里，资本又看回了运用层。

加上Town、Poke、Touchy、jo、Fambot⋯⋯这个品类之拥挤，前所未有。

只能说AI职业的共识变得太快了，上一年的这个时分，途径叙事的途径依赖还没结束，周活数字的含金量仍然能打，直到Agent才能总算长到了对话框外面，桌子就在顷刻间被掀翻了。

我把新的赛道，粗略划分为「生产力」和「日子力」两条：

前者从概念到实践都很好了解，编程、办公都在里边，由于干了多少活本质上是可量化的，所以很简单定价，沿袭降本增效的公式就好；

后者的收效方针，理论上是让用户的日子更加省力，但由于时刻本钱没有工资作锚，定价起来比较麻烦，用户的日子里有多少高价值场景，也有待商榷。

但「日子力」终究是客观存在的，创业也不能等所有的确定性都找到了才开端举动，所以在内测Today的时分，我一向在想，Today是怎样抢先成了全球商场里的一根国产独苗。

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这儿所说的提前量，或许还不仅仅今年以来的Personal AI这条赛道，由于today.ai这个域名，是2014年就被买下来了⋯⋯

议论先见之明是一件高度片面的作业，但注册信息不会造假，一代目Today还时刻短上架过运用商铺，当时就在测验落地一个关于「办理每一个今天」的想法。

但那会儿的技术，并不足以支持产品想要达到的效果——所以提前量也是由此而来，Today不是看到了Personal AI的趋势才开端跟进的，是攒了12年的产品原型，总算在今时今天得以完成了。

真正的问题在于，跨越12年的执念，还值不值得做下去？

Today这款产品，我在用的时分体感很强烈，它有很强的项目办理痕迹，非常适合有条理的人，你把它接入邮箱、日历、运动、待办等运用，就能以快的速度补足上下文，让Today可以开箱即用。

但我恰好是一个⋯⋯不那么有条理的人，所以我的用法，未必符合标准化的场景，但在某种程度上，也是在为Today增加应战性的数据集。

我的作业和日子需求，首要散落在对话里，搭档给的使命、客户发的组织、朋友提的主张、自己想的选题等等，我一般会经过原始的手段去做记载：

基本上，我的手机截图相册，便是我的待办清单，删除一张图片，就意味着我做完了对应的作业。

只不过，这种做法大的敌人，是我与生俱来的延迟症，在大多数时分，只能靠自控力去解决，但在试用Today的过程里，我发现了它于我而言的首要价值：

对碎片化的信息去做清洗和重组，然后只在必要时帮我「搭手」。

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Today，或者说Personal AI这个品类，简单来说的中心才能有两个，其一是持续回忆，其二是自动呼应，而且不能拆开评价，由于回忆是自动的条件，自动是回忆的成果。

不同于谈天机器人的一次性问答联系，也和效率东西的用完即走不同，Today供给的人机联系接近于长期陪同，但这又很简单和广义上的陪同类AI运用混淆，所以我更乐意称之为：

有用的陪同。

所谓的自动，其实并没有门槛，事实上，我国移动互联网的App们，擅长的便是自动告诉，只要你敢不关权限，它就敢在几个小时里占满体系告诉栏。

所以才说，回忆和自动必须绑定起来，并应战一个容错率很低的工程化方针，保证每次的出现，都是可以在用户侧产生取得感的。

有用射中仍是无效打扰，在体验上有着天壤之别。

几天下来，我基本上便是把「截屏」相册同享给Today，让它把那些零碎的事务，帮我列为线性的计划。

在实践运转中，Today的确可以精确了解不同尺度的信息，从而做出合理的判别，比方关于漏交车险的提示就很及时：

而在参加Apple HealthKit的步数数据之后，Today也能在计划时倾向于自然绕开运动高峰期，并以「边跑步边开会」的个人习惯去做批改：

整体用下来，「贴合感」很强，有种在收集类游戏里开了自动吸附功能的爽感，不需要按键拾取，也不必忧虑空间不行，跑完地图之后打开背包一看，所有的物资都分门别类的被拾掇好了。

这当然只能算Personal AI的下限，做到了充其量是不扣分，而非加分项，在短时刻内，我不认为有人可以抵达上限，由于在这套「用得越多，才越懂你」的游戏规则里，距离在于复利的多少。

就像那个数学故事，1.01的365次方，大约是37.8，0.99的365次方，就只剩0.03，在一个不存在速胜论的职业，危险资本关于创业公司的耐性是适当足够的。

所以才有统计数据说，YC今年投了一百多家个人助理公司⋯⋯

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我曾在立刻共享过一个沉痛的经验：

假如不是查看了一个不常运用的邮箱，就不会发现每年只会发送一封的续订邮件，自己竟然连续五年都自动订阅着一项早已不必的微软服务，它虽然是从支付宝扣费，但在支付宝的自动扣款/免密支付里底子看不到。

有条理的人，大约会用Pandora这样的东西去手动记载每次订阅的行为，但我自认为归于没条理的大多数，并不会把日子过得那么严谨，于是就会承担「忽略税」的本钱。

我在第一时刻把Today接入了邮箱体系，不管是常用的，仍是不常用的，让它长期监管和付款有关的灵敏邮件，包含我在Cloudflare的云账单，只要出现异常改变，就在第一时刻告诉我。

其他不说，安心感这块，是拉满了。

我知道有些谈天机器人，比方ChatGPT也有Computer Use的才能，但它仍是「指哪打哪」的指令遵从模式，我可以在想起来的时分，让它去把邮箱扫一遍，但它做不到把这件作业时刻放在心上，长期自动的去帮我盯着，不喊停，绝不停。

我一向认为，东西应当习惯人，而不是人去习惯东西，我对效率东西的祛魅，也是由于见多了那种为了研究效率东西、反倒浪费了许多时刻的人。

是的，磨刀不误砍柴工，但收集磨刀石成瘾自身，是一种病，得治。

Today不是效率东西，乃至不是传统意义上的东西，它合我的心意，是由于「通人道」，这个词用得很怪，往往是用来描述宠物的，但在压服人类接受AI进入个人日子的时分，「通人道」是一个充要条件。

举个比如，假如和朋友约好开黑打游戏，与容许搭档一同对计划的时刻抵触了，你希望Personal AI给出怎样的组织？

注意，这个问题一定是没有标准答案的，在这个模型纷繁应战解决千古数学谜题的时代，有标准答案的题并不难做，难做的是站在服务对象的立场上，为他构建周全的日子质量。

从我的实践阅历来看，Today是能意识到硬抵触的，当前后两个反应——即使相隔时刻很长——产生不一致时，它会自发的给出调整主张：

但在「救女朋友仍是救妈妈」这种软抵触上，我倒是没有为了节目效果而去成心制作，但在用户基数上去之后，处理对立的手段高超与否，也会决议Personal AI类运用的风评。

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仍是回到共识这个论题上来，自从模型才能进化到Agent这一层后，有许多曾经巩固的判别，被垂手可得的打破了。

比方为人类创造东西或许是文明史上的一段漫长弯路，当AI学会自己调用东西之后，东西自身就成为了一种过渡形状。

我会让AI帮我盯盘，假如它对我不行了解，信息供给就很简单沦为守时日报，Today做得比较好的一个地方是，它会依照我的持仓情况去做「后处理」。

什么是「后处理」？

我的信息获取途径有许多，乃至是过剩，唯一Today的责任是，在商场产生与你原本判别有关的改变时，自动来问：

「你上个月装备的一个条件产生改变了，要不要从头调整一下？」

这和每天推送几十条财经新闻，是两种彻底不同的东西，前者关怀商场产生了什么，后者关怀产生的作业，和你有什么联系。

邮件、投资、保险、订阅、学习、运动⋯⋯看起来都是彻底不同的场景，但把它们放在一同之后，会发现背后其实是同一个问题：

一个人每天到底有多少淹没本钱，是由于「我没顾得上」？

所以我又觉得，「自动吸附」的比方仍是差了点儿，Today的服务不止如此，它还会在用户一路往前跑的时分，突然从背后叫住你：

「等等，方才那里有个宝箱你忘开了。」

而这，才是Proactive的价值。

作业是作业，日子是日子，这是理想状态，在现代性的社会，或许不太简单分得这么干脆。

所以在「生产力」和「日子力」的产品开发上，鸿沟也未必肯定清晰，助理在下午三点给你组织一场电话会，并提前准备了材料，这到底是作业仍是日子，不好说。

我也想看看，作业之外的那些日子小事，Today能接住多少。

比方睡觉。我给Today发了一张睡眠记载参阅图，让它看看。它从图里的睡眠时刻聊到作息调整，我便顺着这个论题，给了它一个更具体的问题：今晚有衣服要洗，房间要拾掇，还想看一集剧，怎样组织，才能十一点半左右睡下，又不至于把晚上过得像赶场？

它把洗衣服和拾掇房间排在了一同，使用洗衣机运转的时刻做家务，后边留出看剧、洗漱和睡前的缓冲。不过，排在前面的却是半小时散步。

这是我之前随口提过的：晚饭后想出去逛逛，不寻求步数，仅仅放松一下。这次组织时刻，我没再提，它倒没落下。那些有明确成果的家务要做，留给自己喘口气的时刻，也没有被随手挤掉。

后，它又问，要不要设个23:15的提示，帮我从追剧里收收心，准备睡觉，随后补了一句：「不必的话我就不打扰。」

从给主张，到把主张放进一个具体晚上的组织里，个人助理的价值就清楚了一些。它得帮我把作业组织妥当，也得记住，我说过想轻松一点。

我想的是，人的一天并不应该被刻板的划分为「作业八小时、日子八小时、睡觉八小时」，人生人生，人的日子便是全部，作业、睡觉、文娱、歇息都是日子的子集。

曩昔的软件世界，基本遵从一条铁律：人类发起，机器呼应。查找如此，App如此，谈天机器人也是如此。

Today这一代小登产品，头一次企图反过来：机器发现，人来决议。

我会持续把Today用下去，除了它的确有点好用之外，我也想看看，是不是一个懂得把人的日子放在优先的顶层、去向下兼容其他行为的创业团队，才能真的搞明白Personal AI应该怎样做。

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