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之前每月烧四位数在AI花销上，最近高频用了下「豆包工作」，已经成为我处理基础工作流的一个重要场域。
我日常横跨产研和业务：一边要和产研讨论产品形态、能力边界与实现路径，一边要和业务梳理流程规则、异常分支和责任边界。这类工作的真正瓶颈，是上下文的组织成本和协同项目的沟通效率。同一个背景要被不同角色反复寻找、搬运和解释，可能会消耗在“让所有人重新理解问题”上，这是大厂以往经常面临的问题。
豆包工作提供了一个连接企业内外知识的窗口。可以把飞书文档、老板开会时的录音和外部资料串联起来，让任务从一开始就拥有相对充分的上下文。尤其是在大屏幕上多窗口并行时，一边核对原始信息，一边推进分析和交付，体感上就是在管理一个持续运转的工作台。
本身我也在做企业 Agent ，它的基本单位就是“一次交付闭环”。对话的界面只是外壳，重要的是，它能不能找到正确的信息、理解任务所处的业务环境，并最终产出一个可以进入下一环节的结果。
另一个很实用的点，是 PC 和手机端都能便捷派任务，这一点国产的确有便利性，很多工作不在电脑前，健身时突然想到一个需要补充的分析，老板中午发来一条信息，或者临时需要核对某条业务规则，都可以先把任务派出去。这件事看起来只是“多端可用”，背后改变的其实是人与任务之间的调度关系。它放大的不只是执行效率，更是人的精力杠杆——把有限的连续注意力留给判断、取舍和决策。
当然，豆包工作目前只能选择自有模型，对特定模型能力或技术路线有明确要求的场景，仍然会受到限制。但从实际体验看，它已经能够覆盖产品方案初稿、业务规则梳理和跨材料分析等大量日常工作。本土模型还有一个容易被低估的优势：擅长“说人话”。这不只是语言风格更自然，而是能把复杂的产研表达，转化为更适合在组织内部沟通、讨论和流转的内容。
先把高频、标准化的流程拉平，释放人的注意力；再把人的精力推向那些需要判断、创造和承担责任的差异化环节。这里才是企业 Agent 真正能够创造的价值。
模型决定能力上限，组织上下文决定方向，工作流决定渗透率，而交付闭环最终决定商业价值。
我日常横跨产研和业务：一边要和产研讨论产品形态、能力边界与实现路径，一边要和业务梳理流程规则、异常分支和责任边界。这类工作的真正瓶颈，是上下文的组织成本和协同项目的沟通效率。同一个背景要被不同角色反复寻找、搬运和解释，可能会消耗在“让所有人重新理解问题”上，这是大厂以往经常面临的问题。
豆包工作提供了一个连接企业内外知识的窗口。可以把飞书文档、老板开会时的录音和外部资料串联起来，让任务从一开始就拥有相对充分的上下文。尤其是在大屏幕上多窗口并行时，一边核对原始信息，一边推进分析和交付，体感上就是在管理一个持续运转的工作台。
本身我也在做企业 Agent ，它的基本单位就是“一次交付闭环”。对话的界面只是外壳，重要的是，它能不能找到正确的信息、理解任务所处的业务环境，并最终产出一个可以进入下一环节的结果。
另一个很实用的点，是 PC 和手机端都能便捷派任务，这一点国产的确有便利性，很多工作不在电脑前，健身时突然想到一个需要补充的分析，老板中午发来一条信息，或者临时需要核对某条业务规则，都可以先把任务派出去。这件事看起来只是“多端可用”，背后改变的其实是人与任务之间的调度关系。它放大的不只是执行效率，更是人的精力杠杆——把有限的连续注意力留给判断、取舍和决策。
当然，豆包工作目前只能选择自有模型，对特定模型能力或技术路线有明确要求的场景，仍然会受到限制。但从实际体验看，它已经能够覆盖产品方案初稿、业务规则梳理和跨材料分析等大量日常工作。本土模型还有一个容易被低估的优势：擅长“说人话”。这不只是语言风格更自然，而是能把复杂的产研表达，转化为更适合在组织内部沟通、讨论和流转的内容。
先把高频、标准化的流程拉平，释放人的注意力；再把人的精力推向那些需要判断、创造和承担责任的差异化环节。这里才是企业 Agent 真正能够创造的价值。
模型决定能力上限，组织上下文决定方向，工作流决定渗透率，而交付闭环最终决定商业价值。
16 03
四个月时间，从拳击新兵蛋子到和拳馆每个教练和老炮儿都相处熟悉愉快，
“我刚认识你的时候真想不到你能坚持来”
——“人不可貌貌相的”。
如果问需要多长时间建立自己的“附近”呢，
这会是我的答案之一。
“我刚认识你的时候真想不到你能坚持来”
——“人不可貌貌相的”。
如果问需要多长时间建立自己的“附近”呢，
这会是我的答案之一。
27 40
系统且有趣的讨论！感谢@潘乱 @莫唯书Mark @钟十六 （高纯度即友阵容）
“大公司做成一个新产品，比去改一个老产品来得更加容易一点。”
“只有当这波 AI 的趋势，或者说这波泡沫破灭之后，AI 应用真正的黄金时代才会迎来…… 当这些算力、基建变得极其便宜了之后，应用的价值才能最大化的释放出来。"
① 豆包工作整合的本质：组织先于产品
飞书并入后，Trae、Coze（原面向开发者的「Stone」团队）并入「Flow」，底层模型团队 Seed 重组为预训练 / 强化学习 /post-train for work /post-train for chat 四组。所有产品都是「壳」，真正对应的是底层模型能力。飞书智能伙伴改名「豆包工作伙伴」、知识问答入口合并 —— 组织整合快于产品整合，所以呈现阶段性混乱和仓促感。
② 为什么 All in one
Mark 早在 5–6 月就预判：豆包要收费必须有明确的场景与工作套件。外部变量（Codex 并入 ChatGPT、WorkBuddy 起势）逼字节把飞书 IM 生态 + Coze + Trae 整合成一个工作台，让豆包工作与豆包、飞书「无缝衔接」—— 既接 C 端流量（约 3 亿多月活），也接飞书企业用户。
③ WorkBuddy 为何跑得快
WorkBuddy 约 1 月底上线（4 人小团队），春节后靠「帮装 Claude」承接极客流量起量；飞书用户偏开发者、Aily 体验差、用户心智上飞书 = 企业 IM、WorkBuddy=AI native agent。规律是：大公司做新产品比改老产品更容易，边缘冒头的项目 + 原生家庭托举往往跑赢重资源强推。
④ 产品细节：豆包工作是「格子填满、细节待优化」
预装 99 个技能占上下文 3.1%（行业阈值通常 1%–3%，用户再加技能很快触顶被截断且无感知）；多 agent 先起架构 agent 再分发、多绕步骤浪费 token；Harness 层缺 tool search 等节约上下文的策略 —— 整体落后 WorkBuddy 约 6 个月。
⑤ 两条路线：IM 里长 Agent vs 独立 Agent
豆包工作 = 豆包 + 飞书无缝承接；千问办公、WorkBuddy 则与各自 App「没关系」。核心竞争点在企业 IM 里的上下文与数据沉淀。钟经纬认为飞书 / 钉钉是「人 - 人协作旧模式的产物」，但大量中国企业连数字化都没完成（腊肉工厂靠照片 + 微信），agent 可能带来全新的上下文形态。
⑥ 壁垒判断：只有模型 + 上下文有壁垒，入口没有
chat 入口迁移成本极低；「连接器差距非常大」—— 在 WorkBuddy 里接飞书要建 CLI 应用、审 174 个权限、扫码授权，自家生态才无缝。「只有自己家的才是亲儿子」。
⑦ 模型路线
豆包工作上线砍掉多模型选择只用自家；WorkBuddy 支持 BYOK；千问办公公有云不支持 BYOK。自家模型利于品牌心智、减少负担、适配自家 Harness；背后是成本逻辑 —— 个人版白嫖自家 token 无妨，企业版付费才支持选模型。
⑧ 定价与商业化
个人版 68 元 / 月，企业版 198 元 / 月・2000 点（另设额度包），已高于飞书基础席位（约 30 元 / 月）。「WPS 用 30 年证明中国人办公月付二十几块」—— 定价约为心理价位的 10 倍。逻辑是筛选高付费意愿用户（自由职业者 / 重度使用者 / 企业 IT 预算）；未来按 token 收费、SaaS 免费送；落地靠 FDE（培训教育→工作流 showcase→驻场改造）。
“大公司做成一个新产品，比去改一个老产品来得更加容易一点。”
“只有当这波 AI 的趋势，或者说这波泡沫破灭之后，AI 应用真正的黄金时代才会迎来…… 当这些算力、基建变得极其便宜了之后，应用的价值才能最大化的释放出来。"
① 豆包工作整合的本质：组织先于产品
飞书并入后，Trae、Coze（原面向开发者的「Stone」团队）并入「Flow」，底层模型团队 Seed 重组为预训练 / 强化学习 /post-train for work /post-train for chat 四组。所有产品都是「壳」，真正对应的是底层模型能力。飞书智能伙伴改名「豆包工作伙伴」、知识问答入口合并 —— 组织整合快于产品整合，所以呈现阶段性混乱和仓促感。
② 为什么 All in one
Mark 早在 5–6 月就预判：豆包要收费必须有明确的场景与工作套件。外部变量（Codex 并入 ChatGPT、WorkBuddy 起势）逼字节把飞书 IM 生态 + Coze + Trae 整合成一个工作台，让豆包工作与豆包、飞书「无缝衔接」—— 既接 C 端流量（约 3 亿多月活），也接飞书企业用户。
③ WorkBuddy 为何跑得快
WorkBuddy 约 1 月底上线（4 人小团队），春节后靠「帮装 Claude」承接极客流量起量；飞书用户偏开发者、Aily 体验差、用户心智上飞书 = 企业 IM、WorkBuddy=AI native agent。规律是：大公司做新产品比改老产品更容易，边缘冒头的项目 + 原生家庭托举往往跑赢重资源强推。
④ 产品细节：豆包工作是「格子填满、细节待优化」
预装 99 个技能占上下文 3.1%（行业阈值通常 1%–3%，用户再加技能很快触顶被截断且无感知）；多 agent 先起架构 agent 再分发、多绕步骤浪费 token；Harness 层缺 tool search 等节约上下文的策略 —— 整体落后 WorkBuddy 约 6 个月。
⑤ 两条路线：IM 里长 Agent vs 独立 Agent
豆包工作 = 豆包 + 飞书无缝承接；千问办公、WorkBuddy 则与各自 App「没关系」。核心竞争点在企业 IM 里的上下文与数据沉淀。钟经纬认为飞书 / 钉钉是「人 - 人协作旧模式的产物」，但大量中国企业连数字化都没完成（腊肉工厂靠照片 + 微信），agent 可能带来全新的上下文形态。
⑥ 壁垒判断：只有模型 + 上下文有壁垒，入口没有
chat 入口迁移成本极低；「连接器差距非常大」—— 在 WorkBuddy 里接飞书要建 CLI 应用、审 174 个权限、扫码授权，自家生态才无缝。「只有自己家的才是亲儿子」。
⑦ 模型路线
豆包工作上线砍掉多模型选择只用自家；WorkBuddy 支持 BYOK；千问办公公有云不支持 BYOK。自家模型利于品牌心智、减少负担、适配自家 Harness；背后是成本逻辑 —— 个人版白嫖自家 token 无妨，企业版付费才支持选模型。
⑧ 定价与商业化
个人版 68 元 / 月，企业版 198 元 / 月・2000 点（另设额度包），已高于飞书基础席位（约 30 元 / 月）。「WPS 用 30 年证明中国人办公月付二十几块」—— 定价约为心理价位的 10 倍。逻辑是筛选高付费意愿用户（自由职业者 / 重度使用者 / 企业 IT 预算）；未来按 token 收费、SaaS 免费送；落地靠 FDE（培训教育→工作流 showcase→驻场改造）。
272. 从飞书基座到Agent优先，豆包工作All in one紧追WorkBuddy
乱翻书
13 610
是真的认真入坑了攀岩，办了卡，买了鞋，甚至在买书，跟朋友聊起来，我说：
学习攀岩最好的时间应该是十几岁、体重比较轻可能不到80斤、还长手长脚的那种。
她回我说：小孩儿们轻盈，但是他们缺少力量，哈哈哈这个问题我也思考过，我发现，运动最好的时候就是此时此刻。
我：那我也有一句话分享给你，爱自己这门课到头来，就是把自己变成运动员，因为运动就是专注于自己。
学习攀岩最好的时间应该是十几岁、体重比较轻可能不到80斤、还长手长脚的那种。
她回我说：小孩儿们轻盈，但是他们缺少力量，哈哈哈这个问题我也思考过，我发现，运动最好的时候就是此时此刻。
我：那我也有一句话分享给你，爱自己这门课到头来，就是把自己变成运动员，因为运动就是专注于自己。
22 00
