Notion根本不是给所有团队用的项目管理工具，选错反而拖垮效率_办公软件

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13. 最近听了一期 No Priors 播客，嘉宾是 Notion 的联合创始人 Simon Last。整期对话信息密度极高，Simon 几乎把 Notion 在 AI 时代的战略底牌全摊开了。从最早拿到 GPT-4 时的兴奋，到现在每六个月重写一次 AI 系统，再到他个人已经大半年没有亲手写过一行代码，这些细节拼在一起，勾勒出的是一幅关于生产力工具未来走向的完整图景。一、GPT-4 的那一刻，短期和长期的路同时看清了2022 年，Simon 和联合创始人 Ivan 在墨西哥的公司团建上第一次接触到 GPT-4 的原型接口。Simon 说当时有两件事让他们立刻意识到时机到了：第一，这个模型真的挺聪明，能理解比较复杂的指令，能帮你写东西、改东西；第二，它的知识面广得惊人，又深又宽。有意思的是，他们当时就同时想清楚了短期和长期两条路。短期很明确，做写作助手，让 AI 直接在文档里帮你改写、润色、查资料，这个两三个月就能上线。长期的愿景更大，做一个通用助手，把 Notion 里人类能用的所有工具都交给 AI，让它自己创建数据库、写文档、查信息，把这些能力串起来完成更复杂的任务。短期的很快就落地了，2023 年 2 月就发布了。但长期的那个愿景，折腾了好几年才真正跑通。Simon 说他们前前后后尝试做 Agent 做了三四次，每次都是勉强能用但不够好，直到 2025 年秋天才终于把完整的个人 Agent 发布出去。这里面有一个值得琢磨的点。很多人拿到新技术的第一反应是要么全押长期，要么只做眼前能变现的事。Simon 他们的做法是两条线同时跑，短期的快速出成果来验证方向、积累经验，长期的持续投入但不急于求成。这种节奏感在技术浪潮里特别重要，既不会因为追求完美而错过窗口，也不会因为急功近利而丢掉真正的大机会。二、语义索引这件事，大厂居然都没做好Notion 做 AI 的第二步是 Q&A 功能，也就是对整个工作空间做语义索引，让你可以直接问问题，AI 基于你的资料给出有依据的回答。这个功能 2023 年 10 月正式上线。做完 Notion 自己的索引之后，他们发现了一件让自己都有点意外的事：把 Slack、Google Drive 这些外部数据源也索引进来，效果居然很好。更让他们意外的是，这些大公司自己做的搜索和索引，质量其实挺差的。Simon 原话说的是，大多数公司在做索引这件事上都挺烂的，这让他们自己都有点困惑。Simon 觉得背后的原因有两层。一层是需要对 AI 有足够的直觉和理解，知道模型擅长什么、不擅长什么。另一层更关键，就是要有手艺人的那种耐心和细致。每个数据源都不一样，Slack 的信息和 Google Drive 的文档完全是两种东西，不能用一套通用方案去套。你得一个一个地去试查询、去用、去调，每天都在迭代。这让人想到一个更普遍的现象。很多看起来应该被大公司解决的问题，其实一直没被好好解决，原因往往不是技术不够，而是没有人愿意花那个笨功夫去打磨细节。AI 时代也一样，模型能力是基础，但真正拉开差距的是围绕模型做的那些脏活累活。还有一个有趣的观点，Simon 说现在他们会告诉用户，不用太纠结信息怎么组织了。以前 Notion 的卖点之一就是灵活的组织结构，但有了语义索引之后，AI 并不在乎你的文件夹层级是什么样的，它只关心有没有一段文字包含了你需要的上下文。所以，把信息扔进去就好，组织的事交给 AI。三、每六个月重写一次 AI 系统，这才是正确的节奏访谈里有一个细节特别打动人。主持人问 Simon 重建了多少次 Notion 的 AI 系统，Simon 笑着说这在内部已经成了一个梗，大概每六个月就要重写一次，而且重写的周期还在缩短，因为技术进步在加速。Simon 认为这恰恰是很多公司犯的最大错误：做了一版就守着不动了。他的观点是，你必须时刻关注模型和技术的最新状态，然后围绕当前的能力重新设计整个系统、产品和架构。这意味着你得接受每隔半年就推倒重来。他自己倒是觉得挺享受这个过程的，每次重写都是一次重新思考的机会。而且现在有了编程 Agent 的帮助，重写的意愿和野心都大幅提升了，因为成本降下来了。这个态度对做任何 AI 相关产品的人都有参考价值。很多团队花了几个月搭了一套 AI 流程，就觉得大功告成了。但现实是，三个月前的最佳实践到今天可能已经过时了。保持重写的勇气和习惯，可能比一开始就追求完美的架构更重要。四、编程 Agent 时代：从写代码到管理 AgentSimon 回顾了 Notion 内部使用编程工具的几个阶段。最早是 Tab 自动补全，然后是让 AI 帮忙插入和改写一些代码片段，但这些都还是辅助性质的。真正的转折点是 2025 年初他开始用 Claude Code，那是一个巨大的解锁。从那之后，编程的方式彻底变了。以前是人写所有代码，后来是人写代码但用 Tab 补全，再后来是人跟 Agent 对话让它做小任务但人还在外层循环里。现在 Simon 的工作方式是：设计一个端到端的任务，包括要做什么改动、怎么验证、怎么安全部署，然后交给 Agent 去执行，自己只在最后做一层检查。他说自己从去年夏天开始就没有亲手写过代码了。他现在的角色是 Agent 管理者，不再是编码者。但 Simon 也强调了一个关键的区分：这和随便让 AI 写代码（他用了 vibe coding 这个词）完全不同。你不能只是告诉 Agent 你想要什么就完事了，你得仔细想清楚要做什么改动、怎么验证它是对的、怎么安全地部署。如果做得好，产出的代码比人写的更有野心，测试也更充分。如果做得差，全是垃圾。他举了一个例子，现在他提交的每一个 PR 都经过了完整的端到端测试，这在以前是不可能的，因为人工写测试太费时间了。但有了 Agent，你可以要求更高的测试覆盖率，反而让代码质量上了一个台阶。这里面的启发很直接。未来工程师的核心能力可能不再是写代码的速度和技巧，而是设计任务、定义验证标准、管理 Agent 工作流的能力。这跟之前对话里聊到的 Harness Engineering 的概念完全呼应：你搭建的那套规则、工具和反馈系统，决定了 AI 的产出质量。五、100 倍工程师已经出现，但团队规模没怎么变主持人问了一个很多人关心的问题：AI 会不会让团队变小？Simon 的回答很实在。他说个人产出确实大幅提升了，以前说 10 倍工程师，现在用好工具的人可以是 100 倍甚至 1000 倍工程师。最低标准没变，但上限极大地提高了。差距比以前大得多，关键变量是你使用工具的能力和意愿。但团队规模本身并没有明显缩小。Notion 一直偏好小型精锐团队，这在 AI 之前就是这样，现在可能更强化了一点，但变化不大。真正变化的是工作的氛围。Simon 说现在内部感觉更混乱、更嘈杂了，但他很喜欢这种状态。到处都是原型，到处都有人在尝试新东西。比如设计团队自己搭了一个 Git 仓库，叫 Design Playground，本质上是一个简化版的 Notion，里面有各种 UI 组件和一个内置 Agent。设计师们可以快速搭出高保真原型，不再是指着一张设计稿说这个效果大概是这样，而是直接给你一个可以访问的原型链接。所有的 PR 都更有野心了，因为 Agent 写的代码量更大、更复杂。坏处是代码审查的负担更重了，好处是测试覆盖率也更高了。六、自定义 Agent：让 AI 自己造轮子Notion 最近发布的自定义 Agent 功能是整期访谈里最让人兴奋的部分。个人 Agent 是每个用户都有的，它能访问你在 Notion 里的所有内容，帮你查信息、建数据库、写文档。而自定义 Agent 更进一步，你可以创建一个新的 Agent，给它起个名字，默认它什么权限都没有，你需要手动授权。一旦授权之后，它可以在后台自主运行。Simon 举了几个例子。一个是把 Agent 接入 Slack 频道，让它自动回复消息并把任务归档到指定数据库。另一个是让 Agent 定期搜索网络或工作空间，然后把周报整理到一个数据库里。但最让 Simon 兴奋的是下一步的方向：让 Agent 能够自己构建自己的能力。从一个初始的核心出发，Agent 可以自己写代码、自己部署集成，哪怕 Notion 官方还没有支持某个集成，Agent 也能自己造一个出来。Simon 直接说了一句很重的话：编程 Agent 是 AGI 的内核。AGI 本质上就是一个编程 Agent。因为代码是表达确定性逻辑的最好方式，而一个能写代码的 Agent 就能不断地给自己扩展新能力。七、Simon 的个人 Agent 工作流：邮件分拣和 Bug 路由Simon 分享了自己日常在用的几个自定义 Agent，非常有参考价值。第一个是邮件分拣 Agent。它能访问 Simon 所有的工作邮件和个人邮件，每天自动把不需要看的邮件归档。搭建过程特别简单：创建一个 Agent，给它邮件权限，再给它一个空白页面当作记忆，然后让它去看你的邮件，以采访的方式问你哪些该归档哪些不该。头几天你需要纠正它的判断，它会把这些纠正记录成规则。几周之后，Simon 就完全取消了审批环节，让它全自动运行了。他说自己 95% 的邮件都不需要看，这个 Agent 彻底解决了他的邮件问题。第二个是内部反馈和 Bug 路由 Agent。Notion 有一个 Slack 频道，大家会随手发产品反馈和 Bug 报告。以前这些信息有时候会被处理，有时候就被淹没了，因为涉及的团队太多。现在这个 Agent 的全部工作就是把每条反馈路由到正确的团队，并在对应团队的数据库里创建任务。它也用了类似的记忆模式，随着时间推移自己学会了几百条路由规则，比如移动端的 Bug 自动转给移动团队。Simon 说他一开始会去检查 Agent 生成的记忆和规则，看看有没有问题。但一旦信任建立起来，就不再看了，除非它出错。这种从有人监督到无人监督的渐进式信任建立，可能是未来人和 Agent 协作的标准模式。你不需要一开始就完全信任 AI，也不需要永远盯着它。给它一个学习期，让它证明自己，然后逐步放手。八、做模型的瑞士：不站队，给用户最好的选择在竞争格局的问题上，Simon 把 Notion 定位成模型世界的瑞士。他们不绑定任何一家模型厂商，因为客户不想被锁定，而且每个月都有不同的模型在某些方面领先。Notion 要做的是让用户随时能用到最好的模型，并且可以轻松切换。Simon 特别提到了开源模型，说现在有四个中国的开源模型都相当不错，他们刚在 Agent 里上线了其中一个，接下来四个都会支持。这些模型的能力很强，而且比前沿闭源模型便宜得多，很多场景下是更好的选择。Notion 给自己的定位是：整合最好的模型，做出最高质量的 Agent 实现，然后打造一个人和 Agent 都好用的协作空间。九、为 Agent 重新设计 API：新客户是 AI这个细节特别有意思。Notion 原来的 API 是给人类开发者用的，用了一种非常复杂冗长的 JSON 格式来表示内容块。这对 Agent 来说简直是灾难，太多 token 了，效率极低。于是他们专门为 Agent 设计了新的 API 接口。页面的读写用了一种增强版的 Markdown 方言，看起来就是普通 Markdown，但扩展了 Notion 特有的内容块类型。数据库的操作则用了 SQLite 语法。这两种格式模型天然就很擅长，效果非常好。Simon 说设计这些 API 的方法论很简单：一半是不断试错，观察 Agent 在哪里卡住、哪里浪费 token；另一半是第一性原理思考，想想模型训练数据里什么格式最多，它天然擅长什么，Agent 的工作循环是什么样的，怎样的接口模式对它最方便高效。他还开了个玩笑说，这就像做用户研究，只不过用户是 Agent，而且你随时都能找到它聊天，它永远在线，还能批量测试。这个思路对所有做 AI 产品的团队都有启发。当你的用户从人变成了 AI Agent，你的产品设计、API 设计、数据格式都需要重新审视。对人友好的界面未必对 Agent 友好，反过来也一样。十、从做工作的工具，到管理 Agent 的平台访谈最后，Simon 总结了 Notion 最根本的转变。以前，Notion 的目标是做最好的工具，让人直接完成工作。现在，目标变成了做最好的平台，让人管理一群 Agent 来完成工作。这个转变很大，但 Simon 说令人欣慰的是，之前搭建的所有基础组件依然有用。你仍然需要文档，因为 Agent 也喜欢写 Markdown。你仍然需要数据库，因为结构化数据对 Agent 同样重要。如果你同时跑着 100 个编程 Agent，你不会想要 100 个聊天窗口，你会想要一个看板来管理它们。需要新增的只是一些新的原语：什么是 Agent、Agent 怎么跟页面和数据库交互、怎么被触发和唤醒。Simon 最后说了一句很有画面感的话，描述他现在每天晚上睡觉前的仪式：确保给 Agent 安排了足够多的任务，让它到第二天早上还没做完。这就是胜利。他的个人记录是一个编程 Agent 连续运行了 13 天没有停下来。主持人也笑着承认，自己这周已经好几次半夜醒来，就为了看一眼 Agent 还在不在跑。这个画面其实很好地概括了我们正在进入的新阶段。工作不再是你坐在电脑前的那八个小时，而是你设计好任务、安排好 Agent、然后去睡觉，醒来检查成果。你的价值不在于你能打多少字、写多少行代码，而在于你能设计出多好的任务、搭建出多可靠的验证体系、管理多少个 Agent 同时为你工作。这对每个知识工作者来说，都是一次身份的重新定义。#How I AI##科技先锋官#

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