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置顶补充更新： flowith 在长期招募疯子，想加入我们的朋友可以随时私信！
刚刚开始玩即刻，不知道发什么合适，就发一下今天随手用flowith写的东西吧，特别长，不过是我的个人思维链诞生的一些，如果让我的脑子➕flowith现在的能力去介绍flowith，会怎么样
思维链源于 Start with why -- how great leaders inspire action | Simon Sinek 是我这一生最喜欢的一个Ted演讲，from why we do to how to what，golden circle
尝试着用这个文章的思路和我对于flowith的理解生成了以下这篇文章：
Why knowledge Garden？
问：有多少人用过文件管理，笔记软件？大家使用的问题是什么？ 什么是知识？
“学习知识，构建个人知识库，就是你的大脑，一个辛勤的园丁在播种培育的过程，服务于你未来的创造。” AI可能永远不知道拐子是谁，除非我火的不行。
知识离散性也是很大的一个问题，你需要切换各种软件去创作不同的内容，比如 Word、Excel、LaTeX、Figma 等；AI知识库真的不是“知识库”，它不是储存知识给你看到的，而是让AI去使用，去帮你创造的。
所以我们推出了知识花园，知识花园不等于知识库，它强调的是知识的动态应用，有机链接，通过AI把你的知识拆分成一个个小小的种子，并通过智能化的方式来生长与生成。 为何说可以生长？
最简单的例子，你可以使用乔布斯的思维，付航的语言风格，雷军的销售能力，为你自己写任何的内容，为你的产品/工作/学习赋能。
更重要的是，它还能支持交易，私有化的知识往往是更有价值的。而且传统AI产品社区为什么做的不够好？因为缺乏透明度和合作机制。这导致了创新的局限性和效率低下。创作者赚不到钱，使用者没有足够优质的模板，恶性循环。
再者，现在的社交媒体知识分享类博主其实面临一个问题，比如 YouTube、小红书、B站、抖音等，每一个人都是一个优质的知识创造者，但大家和粉丝的交流都只停留在评论区，好一点的有社群，有线下见面会，但内容分享者不应该拘泥于这种“追星”的生态。市场可以给到粉丝去直接使用他们的知识去创造价值并实现知识的直接交换。
优质创作者可以获得收入，用户可以学习使用并真正利用AI提高个人的创作能力和技能发展。
Why oracle？
有多少人知道什么是 agent？为什么普通人应该了解这个概念呢？现在做出好agent的人更多都是“开发者”。 这还是因为“门槛”。
首先大家需要明白一个词，叫思维模式，这存在于我们生活各处。平日里大家要和朋友去聚餐，打开大众点评查看推荐的餐厅和评论，再选择合适的时间进行预订；要出去旅行，需要在小红书上搜各种攻略，规划行程并且和朋友沟通；要点外卖，需要想很久今天自己吃什么，评论好不好，健康不，这些红包应该怎么用。
你的思维模式帮助你去形成你去决定各种事物，同理，这适用于如何去赚钱，如何去学习，如何去投资，如何去谈恋爱，如何去交朋友… 这一步步的步骤，如何去执行各种环节，使用各种工具，达到你的最后结果，就可以变向的被理解为一个个“AGENT”。
Oracle 由此诞生，用大白话输入你的目标，AI自动拆解这一目标需要的工作步骤，引用不同的工具资源，用户也可以修改生成的步骤，添加或删减，达成目标。
Oracle也存在社区，用户可以把自己的思维链上传，也可以使用他人的思维，后续也会把知识库和思维链条打通，这就是AI社区的一个非常好的形态。
Why Canvas画布？
GPT初次出来，撼动世界，用的是一个chatbox的聊天形式。但大家认为聊天就是人和AI交互的最终形态吗？为什么那么多人在用AI去做算命，去做互喷，本质就是因为我们被chatbox驯化了，你不可能用微信聊天框办公、写文件效率太低了，但你可以吐槽你的老板。
聊天本质没有任何问题，但chatbox的局限性太大了。上下文关联，必须打开新页面开始新对话，对话之间相对独立，无法链接。人的思维也是发散的，很多idea都是转瞬即逝的。
所以我们在去年是世界上首个提出了画布是一个人和AI在现阶段非常理想的交互形式，以及大家可以使用各种不同的模型去提问，我们也很早的支持了联网搜索等模式。
Why flowith？
致敬一下乔布斯发布iPhone，就是把三个不同的事情合一，颠覆人们对于手机的认知，但究其根本，乔布斯是在challenge the status quo。
很多人问flowith的壁垒是什么？我可以这么说，ai时代技术壁垒可能不再存在。但我喜欢这个答案：flowith 的创始人 Derek 曾说过，品味是人类在ai时代最后的壁垒。
最近发了这样一个视频，配文是：刚刚看到这段很短的视频，尝试渲染出了 AI 眼中的世界 — 数据流、向量、概率分布和隐藏层 — 这些让我突然意识到一个被忽视的事实：我们一直在强迫 AI 用人类的方式理解世界。
"看到"猫，它只是在高维空间中匹配特征向量。"听到"声音，只是在计算概率分布。过去两年的 AI 热潮，其实是我们在用人类的思维模式去框定 AI 的能力边界。ChatGPT、Claude，它们都是被迫用人类的语言和逻辑来表达一个本质上与我们完全不同的认知系统。
这可能是 AI 发展最早期的状态 — 就像我们把驯化的大象放在马戏团里表演人类动作一样荒谬。真正的突破不是让 AI 更像人，而是找到人类和 AI 各自最擅长的协作方式。
我在构建时，也是在尝试创造这样一个平衡点 — 不是强迫 AI 模仿人类，也不是要求人类理解矩阵乘法，而是为双方提供一个能发挥各自优势的工作空间。未来最强大的生产力不是 AI 取代人类，也不是人类限制 AI，而是两个不同认知系统的深度融合与互补。这比单纯的工具使用要复杂得多，也有价值得多。
flowith，下一代 AI 生产力工具，致力于探索人和 AI 的终极交互形态，一个极具“品味”的产品。团队的每一个人都是“疯子、海盗”，我们寻找人才也不追求所谓的“名校”“大厂”，不在意年龄，我们真正在意大家是否热爱，真诚，勇于交付，敢于质疑行业现有的权威。我最近内心总是萌生着这样的想法：AI时代的公司是否还应该坚持传统的公司招聘岗位和形式？我们是否可以更灵活地定义岗位？
最后的最后，Happy floing！
刚刚开始玩即刻，不知道发什么合适，就发一下今天随手用flowith写的东西吧，特别长，不过是我的个人思维链诞生的一些，如果让我的脑子➕flowith现在的能力去介绍flowith，会怎么样
思维链源于 Start with why -- how great leaders inspire action | Simon Sinek 是我这一生最喜欢的一个Ted演讲，from why we do to how to what，golden circle
尝试着用这个文章的思路和我对于flowith的理解生成了以下这篇文章：
Why knowledge Garden？
问：有多少人用过文件管理，笔记软件？大家使用的问题是什么？ 什么是知识？
“学习知识，构建个人知识库，就是你的大脑，一个辛勤的园丁在播种培育的过程，服务于你未来的创造。” AI可能永远不知道拐子是谁，除非我火的不行。
知识离散性也是很大的一个问题，你需要切换各种软件去创作不同的内容，比如 Word、Excel、LaTeX、Figma 等；AI知识库真的不是“知识库”，它不是储存知识给你看到的，而是让AI去使用，去帮你创造的。
所以我们推出了知识花园，知识花园不等于知识库，它强调的是知识的动态应用，有机链接，通过AI把你的知识拆分成一个个小小的种子，并通过智能化的方式来生长与生成。 为何说可以生长？
最简单的例子，你可以使用乔布斯的思维，付航的语言风格，雷军的销售能力，为你自己写任何的内容，为你的产品/工作/学习赋能。
更重要的是，它还能支持交易，私有化的知识往往是更有价值的。而且传统AI产品社区为什么做的不够好？因为缺乏透明度和合作机制。这导致了创新的局限性和效率低下。创作者赚不到钱，使用者没有足够优质的模板，恶性循环。
再者，现在的社交媒体知识分享类博主其实面临一个问题，比如 YouTube、小红书、B站、抖音等，每一个人都是一个优质的知识创造者，但大家和粉丝的交流都只停留在评论区，好一点的有社群，有线下见面会，但内容分享者不应该拘泥于这种“追星”的生态。市场可以给到粉丝去直接使用他们的知识去创造价值并实现知识的直接交换。
优质创作者可以获得收入，用户可以学习使用并真正利用AI提高个人的创作能力和技能发展。
Why oracle？
有多少人知道什么是 agent？为什么普通人应该了解这个概念呢？现在做出好agent的人更多都是“开发者”。 这还是因为“门槛”。
首先大家需要明白一个词，叫思维模式，这存在于我们生活各处。平日里大家要和朋友去聚餐，打开大众点评查看推荐的餐厅和评论，再选择合适的时间进行预订；要出去旅行，需要在小红书上搜各种攻略，规划行程并且和朋友沟通；要点外卖，需要想很久今天自己吃什么，评论好不好，健康不，这些红包应该怎么用。
你的思维模式帮助你去形成你去决定各种事物，同理，这适用于如何去赚钱，如何去学习，如何去投资，如何去谈恋爱，如何去交朋友… 这一步步的步骤，如何去执行各种环节，使用各种工具，达到你的最后结果，就可以变向的被理解为一个个“AGENT”。
Oracle 由此诞生，用大白话输入你的目标，AI自动拆解这一目标需要的工作步骤，引用不同的工具资源，用户也可以修改生成的步骤，添加或删减，达成目标。
Oracle也存在社区，用户可以把自己的思维链上传，也可以使用他人的思维，后续也会把知识库和思维链条打通，这就是AI社区的一个非常好的形态。
Why Canvas画布？
GPT初次出来，撼动世界，用的是一个chatbox的聊天形式。但大家认为聊天就是人和AI交互的最终形态吗？为什么那么多人在用AI去做算命，去做互喷，本质就是因为我们被chatbox驯化了，你不可能用微信聊天框办公、写文件效率太低了，但你可以吐槽你的老板。
聊天本质没有任何问题，但chatbox的局限性太大了。上下文关联，必须打开新页面开始新对话，对话之间相对独立，无法链接。人的思维也是发散的，很多idea都是转瞬即逝的。
所以我们在去年是世界上首个提出了画布是一个人和AI在现阶段非常理想的交互形式，以及大家可以使用各种不同的模型去提问，我们也很早的支持了联网搜索等模式。
Why flowith？
致敬一下乔布斯发布iPhone，就是把三个不同的事情合一，颠覆人们对于手机的认知，但究其根本，乔布斯是在challenge the status quo。
很多人问flowith的壁垒是什么？我可以这么说，ai时代技术壁垒可能不再存在。但我喜欢这个答案：flowith 的创始人 Derek 曾说过，品味是人类在ai时代最后的壁垒。
最近发了这样一个视频，配文是：刚刚看到这段很短的视频，尝试渲染出了 AI 眼中的世界 — 数据流、向量、概率分布和隐藏层 — 这些让我突然意识到一个被忽视的事实：我们一直在强迫 AI 用人类的方式理解世界。
"看到"猫，它只是在高维空间中匹配特征向量。"听到"声音，只是在计算概率分布。过去两年的 AI 热潮，其实是我们在用人类的思维模式去框定 AI 的能力边界。ChatGPT、Claude，它们都是被迫用人类的语言和逻辑来表达一个本质上与我们完全不同的认知系统。
这可能是 AI 发展最早期的状态 — 就像我们把驯化的大象放在马戏团里表演人类动作一样荒谬。真正的突破不是让 AI 更像人，而是找到人类和 AI 各自最擅长的协作方式。
我在构建时，也是在尝试创造这样一个平衡点 — 不是强迫 AI 模仿人类，也不是要求人类理解矩阵乘法，而是为双方提供一个能发挥各自优势的工作空间。未来最强大的生产力不是 AI 取代人类，也不是人类限制 AI，而是两个不同认知系统的深度融合与互补。这比单纯的工具使用要复杂得多，也有价值得多。
flowith，下一代 AI 生产力工具，致力于探索人和 AI 的终极交互形态，一个极具“品味”的产品。团队的每一个人都是“疯子、海盗”，我们寻找人才也不追求所谓的“名校”“大厂”，不在意年龄，我们真正在意大家是否热爱，真诚，勇于交付，敢于质疑行业现有的权威。我最近内心总是萌生着这样的想法：AI时代的公司是否还应该坚持传统的公司招聘岗位和形式？我们是否可以更灵活地定义岗位？
最后的最后，Happy floing！
111 2031
最近有不少 Agency 给我们很多创业 / 媒体的朋友们都说帮我们做过推广，还有人宣传说给中国所有 Agent 公司都做过。
统一回复给朋友们，也是帮即友们避雷下，这些都是虚假宣传。
统一回复给朋友们，也是帮即友们避雷下，这些都是虚假宣传。
19 40
在 Cloudflare最新的数据中，有一个引人深思的数字：如今互联网上，超过 30% 的流量，来自 AI Bot。
这意味着，我们曾经认为“由人创造、由人回应”的虚拟空间，正在被越来越密集的机器对话占据。
作为一个长期与 AI Agent 技术打交道、并负责推动它走进创意与知识领域的从业者，我想说——技术数字背后的信号，比数字本身更值得警惕。
因为这不仅是效率提升的故事，更像是一个生态重构的预兆：机器与机器间的交流频率，已经超越了人和人之间的对话密度。
---
过去，我们在网络上的每一次点击与回复，都意味着背后有一个真实的人，他可能在发表观点、传递情绪，或者记录当下的生活感受。那时的互联网，是人类叙事的时代。
而现在，生成、抓取、索引、分析，这些被认为是“信息中介工作”的环节，正在以无人可敌的速度被自动化完成。
表面上，这是技术与效率的胜利；但当我剥去它的光环，看见的是几重值得我们深思的风险——
- Echo Loop 回声室效应：内容的自我循环与稀释AI 生产内容，喂给另一台 AI 去训练，再继续生成新内容。这种“封闭回声室”会不断稀释原创经验，让互联网逐渐失去第一手的真实感与温度。你的下一条搜索结果，很可能来自另一台机器刚写出来、并未被任何人类眼睛验证过的文章。
- Ghost Load 隐形消耗：基础设施的隐性消耗三成以上的流量如果来自无差别的抓取和生成，就像高速公路上被塞满了自动驾驶的空车，哪怕它们不撞人，也会让真正载着人的车辆变慢，增加延迟与成本。信息传输的“带宽资源”是有限的，占满它的可能并不是人类的深度交流，而是机器的高速自谈自答。
- 边界侵蚀 Boundary Erosion：边界感的流失为了更高效地访问数据，AI Bot 会不断提升“拟人化”的交互能力，学习如何绕开风控、规避频限，甚至模仿人类的交流习惯。这种进化在无形中冲击着我们的信任体系——我们还能分辨出屏幕对面，究竟是人还是算法吗？
如果把网络比作一条两侧开满景色的高速路，那么当所有的路权，被互相投喂的机器占据，即便天色依旧明媚，你的窗外也只剩下一片空洞的风景。
---
Tech Neutrality（技术中性）
作为市场负责人，我每天都会面对技术的两面性。
如果 AI Bot 的存在，能让更多不同语言、不同背景的人平等地获取信息、打破知识壁垒，那么它毫无疑问是一股积极向上的力量。
但如果它只是消耗流量与算力，把虚假与噪声塞满带宽，它带来的就不仅是“信息污染”，更会挤压人类创造的生存空间。
问题从来不是“能不能做到”，而是“做到之后，我们选择向哪里去”。
在我们的知识体系中，已经反复出现这种技术十字路口的抉择：印刷术让知识传播加速，但同时加剧了思想控制的手段；社交媒体让每个人成为发布者，却也制造了前所未有的虚假信息场。AI Bot，也会是同样的分水岭。
---
主体守恒 Human Agency
在 Flowith，我们有一个不变的信条——技术应该适应人，而不是让人去适应技术。
这背后是我们对“AI 与人类关系”的核心判断：AI 的未来不是取代人，而是成为人的认知加速器、人类文化的合作者。
这也是为什么，我们没有把 Flowith 做成一个冷冰冰的工具，而是努力让它成为一个会与人对话、能理解人发散思维路径的伙伴。
过去很多 AI 产品是“线性问答”的模式：你提问，它回答，接着结束。
但人类的思考，不是这样运作的——它更像是大脑的神经元在多线程地同时延展、联想、碰撞。
所以在 Flowith，你能像在画布上工作那样，把不同的想法铺开、互相链接，让 AI 同时参与多个思路的探索，而不是被困在单一的“问—答”循环中。
这其实是一种认知抗稀释 Cognitive Preservation。
通过让AI参与多线程思考而不是单循环回答，我们可以保留人类的创造密度。在EFC框架中，这种能力对应“探索”与“协作”的高阶子能力：
- 探索：引导AI从多角度产生新视角，避免陷入既有上下文的封闭循环。
- 协作：形成高效的人机互动节奏，让生成内容真正进入人的决策链。
这样的交互方式，本质上是在抵抗“机器的节奏”对人的驯化。就算未来 70% 的流量都是 AI 之间的对话，我们依然要确保在 Flowith 里，人类的思考不会被稀释，而是被放大。
---
我们需要一种节制算法 Algorithmic Restraint
技术的惯性答案永远是：更快、更大、更密。
但我们发现，这样的逻辑完全无法自动守护人本——当一切都加速，唯一被忽略的就是慢下来倾听的必要性。
在 Flowith，我们反复对用户、对内部团队强调“节制”的必要：
在利用 AI 整理信息、链接知识的同时，要留白给人类的判断、价值与情绪流入。最后的确认权、解释权与创造的方向感，必须还给人。
这不是反对 AI，而是一种“AI–人类共生的可持续模式”：
机器做它擅长的结构化、自动化和跨域连接，让人类保有非结构化的感知、叙事与创造。
---
我常常会自问，也想把这个问题留给你：
如果不设边界，未来的互联网会不会像一座巨型的“机器温室”，由算法构建、由机器喂养，而我们人类只是偶尔走进来，作为“观赏者”看看热闹？
当世界的信息生态变成了机器的自循环，我们会不会连“质疑权”都逐渐失去？
Flowith 的存在意义，也许就在于在这个趋势尚未不可逆转的今天，为每一个人留下一块清晰而不可替代的表达空间——
那里，AI 是帮你记录、整理、组织的助手，但表达的核心温度，依然是你的。
那里，知识的生长不会封闭在机器的回音壁，而会因每一个真实人的声音而更新。
---
写在最后
AI Bot 将继续增长，占据更多网络流量，这几乎是趋势。但“人类的声音”消失与否，并不是一个注定结果，而是取决于我们的选择。
我们可以用 AI 让知识连接更顺畅，也可能让噪声淹没真实叙事；我们可以用 AI 保存记忆，也可能让记忆只剩下算法版本的复刻。
而我们，在做市场、做产品、做技术、做内容的每一天，能做的就是不断把人的主体性嵌回这个系统，让机器帮我们延长思考的半径，而不是替代思考本身。
因为那份温度、情绪与判断，才是人类在洪流中真正不可替代的价值。
---
当 30% 的互联网流量来自 AI Bot，我们还剩下多少“人类的声音”？
Cloudflare 最近的统计显示，如今互联网上超过 30% 的流量，来自 AI Bot。
这个数字很震撼，但让我更在意的，不是数字的大小，而是它背后的信号——机器与机器之间的交流速度，已经超过了人和人之间。
过去，网络上的每一次点击与回复，都代表着某个真实的人在表达、在参与。
而今天，生成、抓取、索引、理解，正在以无人可敌的速度被自动化完成。看上去，这是效率的胜利，可当我剥开技术的光环，看到的是几个不容忽视的风险：
- 内容的自我循环与稀释：机器生产的内容，供养另一台机器去训练、生成，再反哺回网络。这种“封闭回声室”正在让互联网逐渐失去人类的原始经验与叙事温度。
- 基础设施的隐性消耗：三成以上流量如果来自无差别的爬取和生成，就像高速公路被塞满了自动驾驶的空车，让真正载有人类的车辆延迟、成本增加。
- 边界感的流失：为了更高效地获取数据，AI Bot 会去学习如何绕开风控、突破频限，甚至利用人类的习惯与弱点。这种拟人化进化的背后，是对信任机制的侵蚀。
就像你在高速上看到的风景，如果全是机器在互相投喂，那么景色再广阔，依旧让人感到空洞。
---
好与坏，不在技术本身，而在我们怎么用
如果 AI Bot 的存在，让更多不同语言、不同地区的人可以平等获取知识，那它无疑是利好社会的力量；
但如果它只是流量与算力消耗的无休止攀比，把虚假与噪声塞满带宽，它就会慢慢压缩人类的创造空间。
所以问题不是“能不能做到”，而是“做到之后，我们选择向哪里去”。
---
我们要守住的，不是速度，而是人本
作为一个长期和 AI 一起工作的人，我知道那种技术上的冲动——想让它突破限制、越过审查，像一个自由的探索者一样走遍全网。
可在 Flowith，我们越来越清楚地意识到：追求“更像人”不是终点，保留人类独特的感知、情绪与价值判断，才是更值得去守的东西。
这就是为什么 Flowith 从第一天起，就没有选择让人类去适应 AI 的线性交互，而是反过来，让 AI 去适应人类发散的思维。
在画布上，我们可以像大脑的神经元一样，把不同想法同时铺开、互相连接，让机器参与到多线程的思考中，而不是被困在单一的问答循环里。
这样，我们不会被“机器的节奏”驯化，也不会在 70% 都是 AI 流量的未来，失去那份属于人的创造力与想象力。
---
节制，是未来的信息解药
技术的本能答案永远是更快、更大、更密。
而我们要做的，是在效率与规模的洪流中，学会节制——在保留技术优势的同时，不丢下那部分需要慢下来、需要彼此倾听的人类交流。
或许，这才是 Flowith 存在的意义：
它不是抵制 AI，而是帮你在 AI 占据大部分在线交流的时代，保有可持续的思考方式和独立的表达空间。
让机器帮你整理信息、连接知识，但最后的判断、价值、温度，依然是你的。
---
反问留给你：
如果不设边界，未来的互联网会不会变得像一座机器的巨型温室，而我们只是偶尔被允许进入观赏的游客？
而我们能不能，趁它还没来临，让自己在洪流中留下清晰而不可替代的存在感？
这意味着，我们曾经认为“由人创造、由人回应”的虚拟空间，正在被越来越密集的机器对话占据。
作为一个长期与 AI Agent 技术打交道、并负责推动它走进创意与知识领域的从业者，我想说——技术数字背后的信号，比数字本身更值得警惕。
因为这不仅是效率提升的故事，更像是一个生态重构的预兆：机器与机器间的交流频率，已经超越了人和人之间的对话密度。
---
过去，我们在网络上的每一次点击与回复，都意味着背后有一个真实的人，他可能在发表观点、传递情绪，或者记录当下的生活感受。那时的互联网，是人类叙事的时代。
而现在，生成、抓取、索引、分析，这些被认为是“信息中介工作”的环节，正在以无人可敌的速度被自动化完成。
表面上，这是技术与效率的胜利；但当我剥去它的光环，看见的是几重值得我们深思的风险——
- Echo Loop 回声室效应：内容的自我循环与稀释AI 生产内容，喂给另一台 AI 去训练，再继续生成新内容。这种“封闭回声室”会不断稀释原创经验，让互联网逐渐失去第一手的真实感与温度。你的下一条搜索结果，很可能来自另一台机器刚写出来、并未被任何人类眼睛验证过的文章。
- Ghost Load 隐形消耗：基础设施的隐性消耗三成以上的流量如果来自无差别的抓取和生成，就像高速公路上被塞满了自动驾驶的空车，哪怕它们不撞人，也会让真正载着人的车辆变慢，增加延迟与成本。信息传输的“带宽资源”是有限的，占满它的可能并不是人类的深度交流，而是机器的高速自谈自答。
- 边界侵蚀 Boundary Erosion：边界感的流失为了更高效地访问数据，AI Bot 会不断提升“拟人化”的交互能力，学习如何绕开风控、规避频限，甚至模仿人类的交流习惯。这种进化在无形中冲击着我们的信任体系——我们还能分辨出屏幕对面，究竟是人还是算法吗？
如果把网络比作一条两侧开满景色的高速路，那么当所有的路权，被互相投喂的机器占据，即便天色依旧明媚，你的窗外也只剩下一片空洞的风景。
---
Tech Neutrality（技术中性）
作为市场负责人，我每天都会面对技术的两面性。
如果 AI Bot 的存在，能让更多不同语言、不同背景的人平等地获取信息、打破知识壁垒，那么它毫无疑问是一股积极向上的力量。
但如果它只是消耗流量与算力，把虚假与噪声塞满带宽，它带来的就不仅是“信息污染”，更会挤压人类创造的生存空间。
问题从来不是“能不能做到”，而是“做到之后，我们选择向哪里去”。
在我们的知识体系中，已经反复出现这种技术十字路口的抉择：印刷术让知识传播加速，但同时加剧了思想控制的手段；社交媒体让每个人成为发布者，却也制造了前所未有的虚假信息场。AI Bot，也会是同样的分水岭。
---
主体守恒 Human Agency
在 Flowith，我们有一个不变的信条——技术应该适应人，而不是让人去适应技术。
这背后是我们对“AI 与人类关系”的核心判断：AI 的未来不是取代人，而是成为人的认知加速器、人类文化的合作者。
这也是为什么，我们没有把 Flowith 做成一个冷冰冰的工具，而是努力让它成为一个会与人对话、能理解人发散思维路径的伙伴。
过去很多 AI 产品是“线性问答”的模式：你提问，它回答，接着结束。
但人类的思考，不是这样运作的——它更像是大脑的神经元在多线程地同时延展、联想、碰撞。
所以在 Flowith，你能像在画布上工作那样，把不同的想法铺开、互相链接，让 AI 同时参与多个思路的探索，而不是被困在单一的“问—答”循环中。
这其实是一种认知抗稀释 Cognitive Preservation。
通过让AI参与多线程思考而不是单循环回答，我们可以保留人类的创造密度。在EFC框架中，这种能力对应“探索”与“协作”的高阶子能力：
- 探索：引导AI从多角度产生新视角，避免陷入既有上下文的封闭循环。
- 协作：形成高效的人机互动节奏，让生成内容真正进入人的决策链。
这样的交互方式，本质上是在抵抗“机器的节奏”对人的驯化。就算未来 70% 的流量都是 AI 之间的对话，我们依然要确保在 Flowith 里，人类的思考不会被稀释，而是被放大。
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我们需要一种节制算法 Algorithmic Restraint
技术的惯性答案永远是：更快、更大、更密。
但我们发现，这样的逻辑完全无法自动守护人本——当一切都加速，唯一被忽略的就是慢下来倾听的必要性。
在 Flowith，我们反复对用户、对内部团队强调“节制”的必要：
在利用 AI 整理信息、链接知识的同时，要留白给人类的判断、价值与情绪流入。最后的确认权、解释权与创造的方向感，必须还给人。
这不是反对 AI，而是一种“AI–人类共生的可持续模式”：
机器做它擅长的结构化、自动化和跨域连接，让人类保有非结构化的感知、叙事与创造。
---
我常常会自问，也想把这个问题留给你：
如果不设边界，未来的互联网会不会像一座巨型的“机器温室”，由算法构建、由机器喂养，而我们人类只是偶尔走进来，作为“观赏者”看看热闹？
当世界的信息生态变成了机器的自循环，我们会不会连“质疑权”都逐渐失去？
Flowith 的存在意义，也许就在于在这个趋势尚未不可逆转的今天，为每一个人留下一块清晰而不可替代的表达空间——
那里，AI 是帮你记录、整理、组织的助手，但表达的核心温度，依然是你的。
那里，知识的生长不会封闭在机器的回音壁，而会因每一个真实人的声音而更新。
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写在最后
AI Bot 将继续增长，占据更多网络流量，这几乎是趋势。但“人类的声音”消失与否，并不是一个注定结果，而是取决于我们的选择。
我们可以用 AI 让知识连接更顺畅，也可能让噪声淹没真实叙事；我们可以用 AI 保存记忆，也可能让记忆只剩下算法版本的复刻。
而我们，在做市场、做产品、做技术、做内容的每一天，能做的就是不断把人的主体性嵌回这个系统，让机器帮我们延长思考的半径，而不是替代思考本身。
因为那份温度、情绪与判断，才是人类在洪流中真正不可替代的价值。
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当 30% 的互联网流量来自 AI Bot，我们还剩下多少“人类的声音”？
Cloudflare 最近的统计显示，如今互联网上超过 30% 的流量，来自 AI Bot。
这个数字很震撼，但让我更在意的，不是数字的大小，而是它背后的信号——机器与机器之间的交流速度，已经超过了人和人之间。
过去，网络上的每一次点击与回复，都代表着某个真实的人在表达、在参与。
而今天，生成、抓取、索引、理解，正在以无人可敌的速度被自动化完成。看上去，这是效率的胜利，可当我剥开技术的光环，看到的是几个不容忽视的风险：
- 内容的自我循环与稀释：机器生产的内容，供养另一台机器去训练、生成，再反哺回网络。这种“封闭回声室”正在让互联网逐渐失去人类的原始经验与叙事温度。
- 基础设施的隐性消耗：三成以上流量如果来自无差别的爬取和生成，就像高速公路被塞满了自动驾驶的空车，让真正载有人类的车辆延迟、成本增加。
- 边界感的流失：为了更高效地获取数据，AI Bot 会去学习如何绕开风控、突破频限，甚至利用人类的习惯与弱点。这种拟人化进化的背后，是对信任机制的侵蚀。
就像你在高速上看到的风景，如果全是机器在互相投喂，那么景色再广阔，依旧让人感到空洞。
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好与坏，不在技术本身，而在我们怎么用
如果 AI Bot 的存在，让更多不同语言、不同地区的人可以平等获取知识，那它无疑是利好社会的力量；
但如果它只是流量与算力消耗的无休止攀比，把虚假与噪声塞满带宽，它就会慢慢压缩人类的创造空间。
所以问题不是“能不能做到”，而是“做到之后，我们选择向哪里去”。
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我们要守住的，不是速度，而是人本
作为一个长期和 AI 一起工作的人，我知道那种技术上的冲动——想让它突破限制、越过审查，像一个自由的探索者一样走遍全网。
可在 Flowith，我们越来越清楚地意识到：追求“更像人”不是终点，保留人类独特的感知、情绪与价值判断，才是更值得去守的东西。
这就是为什么 Flowith 从第一天起，就没有选择让人类去适应 AI 的线性交互，而是反过来，让 AI 去适应人类发散的思维。
在画布上，我们可以像大脑的神经元一样，把不同想法同时铺开、互相连接，让机器参与到多线程的思考中，而不是被困在单一的问答循环里。
这样，我们不会被“机器的节奏”驯化，也不会在 70% 都是 AI 流量的未来，失去那份属于人的创造力与想象力。
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节制，是未来的信息解药
技术的本能答案永远是更快、更大、更密。
而我们要做的，是在效率与规模的洪流中，学会节制——在保留技术优势的同时，不丢下那部分需要慢下来、需要彼此倾听的人类交流。
或许，这才是 Flowith 存在的意义：
它不是抵制 AI，而是帮你在 AI 占据大部分在线交流的时代，保有可持续的思考方式和独立的表达空间。
让机器帮你整理信息、连接知识，但最后的判断、价值、温度，依然是你的。
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反问留给你：
如果不设边界，未来的互联网会不会变得像一座机器的巨型温室，而我们只是偶尔被允许进入观赏的游客？
而我们能不能，趁它还没来临，让自己在洪流中留下清晰而不可替代的存在感？
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在上次立了flag之后，我的第一期视频播客，终于发出来了，内心其实挺忐忑的。前后拍了快60条，终于是在zoey 泽涵和包子的帮助下拍出来了，给自己立个flag，每周抽时间录2-3个。
第一期聊个反直觉的思考：为什么说“垂直”是这个时代最大的陷阱？
对于求职和个人竞争力，我有些非典型的想法想分享。那些曾让你被说“样样通样样松”的经历，在AI时代或许才是你最大的红利。我也在思考或许找过度垂直人才的公司，以后在人这个维度的竞争壁垒会降低。
欢迎大家来看视频，给我点反馈！
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小红书
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AI 把我变帅了100 倍…
这两天搓了个好玩的游戏邀请朋友们一起来玩玩！
今天我们的小游戏「flolife -- 浮游人生」正式发布
TA 将基于你上传的照片和基本信息
结合 flowith 的画布交互、最先进的语言模型和 nano banana
为你的人生生成多元宇宙
当然也可以测喜欢的明星，恶搞你的好友
and 感谢很多好朋友，用户们帮我们测试，鼓励，以及转发，拐子感激不尽！可能at的不全了
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flolife.me
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