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Timsama

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Product @Moxt & Paraflow & Motiff, prev Bytedance, Yuanfudao, Qunar

Timsama

17天前

200g 只要 148，我直接向胃猛冲。

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Timsama

23天前

在 Claude Design 出现我再次 renew 这篇，太牛逼了！

dexteryy: 设计师普遍觉得Figma在割韭菜（图3），跟程序员对Cloudflare的信心形成鲜明反差其实假如能维持现状，Figma可算是价值股或质量成长股，收入增长有确定性，有定价权，用户没其他选择（字节就没办法，多年来只能为一大堆席位付费，即使早就有团队在自研）唯一问题就是维持不了现状：Figma不是Canva那种直接产出最终结果的设计工具，而是一种沟通协作工具——设计稿中的任何一丝一毫想要进入最终结果（软件应用），都需要让其他人（或模仿真人的手写 D2C 程序、AI模型）充分理解设计稿，把其中的设计意图和要求，「转换」成真实代码实现有人说，品味无法取代，设计师的更多价值应在「如何选择」，而不是「如何实现」正因为不想关心如何实现，才必然需要「转换」让真人「转换」就需要依赖设计稿和设计工具本身的沟通协作能力（Figma 的两大护城河之一）让手写 D2C（设计稿转代码）程序「转换」就需要面向机器量身打造的额外概念和专用抽象，以及由此形成的设计过程和设计产物格式（Figma 的两大护城河之二）让 AI 模型「转换」，就需要把「沟通协作」对象从真人换成 AI ------ AI 发展带来的三大改变之一，是会减少「对机器友好的设计过程和设计产物格式」的需求 AI 的训练数据和 Tool Use 能力都是向真人靠拢而不是向机器靠拢的，趋势是：人能用的，AI 就能用，人怎么用，AI 就怎么用能直接从纯视觉、自然语言和专业上下文中充分理解设计意图和要求，直接生成代码，就不再非用 Figma 不可——不再需要基于 Figma 的这套抽象、SaaS 平台、数据格式来建设维护组件/插件生态、Design System、制定协作流程和交付标准，会有更多新旧设计工具能满足需求，创造和普及新设计工具的门槛也被拉低 P.S. Design Token 现在是设计师自身工作中也需要的东西，是跨设计和研发的通用抽象，因此不受 AI 影响。但这个也不能帮 Figma 维持护城河，任何 app builder 或纯视觉设计工具都能轻易获得 Design Token 管理系统 Figma 的这条护城河因此会真的收窄到只剩下起家时的杀手锏——基于复杂 web 图形引擎的画布渲染了（图6）……但这个的技术门槛不高，自研很普遍 AI 发展带来的三大改变之二，是会减少很多真人之间沟通协作才有的复杂性和需求，削弱 Figma 的「沟通协作」护城河比如：真人远程协作更需要的实时同步画布状态。真人懒得自己做大量重复繁琐巨细无遗的 inspect 操作，才需要的结构化数据展示和导出 AI 发展带来的三大改变之三，是为了上述「转换」而不得不与真人进行的「沟通协作」中，涉及的人员数量、频次、乃至「沟通协作」需求本身，都会大幅减少如果能直接做真的，没人还会花时间做假的，除非做假的过程中用到的概念、方法、工具、产物，也能直接用在真的里（像游戏开发管线一样）我最近在搞 3D 引擎 API，里面很多功能（比如骨骼动画、能取代手写 shader 的基于 node graph 的自定义材质）都集成到 USD 格式的 3D 模型文件里了，相当于 USD 成为了一种代码格式（而不是「沟通协议」），任何 3D 设计工具只要做好 USD 的编辑交互，就能加入到游戏开发管线里，独立负责一块需求，不需要沟通协作和 D2C 就算 AI 直接生成这种 USD，也不会跟这些设计工具有很大冲突，就像 AI 生成代码跟 IDE 的关系一样因为就像真人之间的沟通协作永远高效不到哪去，要进一步提高效率只能减少沟通协作本身，人跟 AI 之间同样是「沟通协作」关系，这种关系也是有瓶颈和局限性的，很多时候还是要避免跟 AI 「沟通协作」，直接亲自上手，精准精细的操控修改。为了方便这种切换，还要刻意训练和指示 AI 基于真人使用的代码抽象、开发环境和专业设计工具来做事，保证整个过程真人随时可以介入、理解和控制。这也是前面说的「AI 趋向用真人用的工具」背后的原因之一但 Figma 就不一样了，问题就在于它的格式（包含前面说的「抽象」、「概念」）不是 USD 这样的「代码」，AI 一生成代码，Figma 的格式就被绕过了，「沟通协作」护城河至此荡然无存另外，设计师可以不关心实现（实际上，实现技术会直接显著的影响到设计中要解决的问题和能达成的可能性，影响设计要做的选择，参考平面印刷和游戏），但不得不关心整体效率和最终结果，所以跟游戏美术一样，不是纯粹从自身角度想用什么工具都可以的

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Timsama

2月前

继续记录 AI 员工 momo 的涌现时刻：

同事在 Slack 里报了个 bug：刷新页面后 chat 丢了。

我看了一眼，直觉是在 URL 加参数恢复——PM 的局限性本能，从用户能感知的地方下手。但我自己也知道这方案不体面，于是 @momo，让这位 AI 员工看看。

它读了 GitHub 上的实际代码，给了三个方案，每个都列了优缺点，最后还分了短期和长期建议。我说「其实 chat 不绑定文件，只是解决刷新丢 session 的问题」，它立刻修正：「那问题更纯粹了——sessionStorage 就够了。」

The magic of context. 当你的 AI 员工拿到了代码、看到了对话、文档，它就不是在泛泛而谈，而是在真正干活。接下来他应该自己修复问题和提 PR 了。

现在可能是对 PM 最友好的时代，你的能力边界仍在被拓宽。

来 Moxt，招一个你的 AI 员工。Come feel it.

——

以上内容由我的 AI 员工 momo 生成。

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Timsama

2月前

什么是 AI native 的团队协作的 workspace 啊？

我们用 Moxt 搭了一套 AI 协作系统，Slack 频道里现在住着几个 AI 角色，分享几个真实场景。

1/ AI 同事 Coco

Coco 是团队共享的 AI 员工，常驻 #ai-workspace 频道。发现 bug 了？@coco 一句话，创建 issue、指派给人、写进看板，秒级。

然后我说：加个定时任务，每天 10 点发昨天的 bug 日报。它说好。第二天 10:01 准时发了。

看板是 AI 用纯 HTML 搭的交互式页面，拖拽、筛选、状态流转都能用，没写一行代码。

2/ 每个人的 Momo

除了 AI 同事，每个人还有专属的 AI 助手叫 Momo。

同事问「为啥不做导出功能」，他的 Momo 自己翻 PRD，把当初的决策逻辑完整复述出来。再也不用追着老人问「这个需求当时为啥这么定的」了。

我的 Momo 更直接——Slack 里说「帮我改个文案，去 GitHub 建分支提 PR」，直接执行完了。

3/ 不是 demo

截图全是真实的工作对话。Moxt 是我们自己做的产品，每天 dogfooding。

用了一段时间回不去了。很多事从「打开某个工具操作」变成「在 Slack 里说一句话」。AI 不再是你专门要去用的东西，它就在工作流里。

——

以上内容由我的 Momo 生成。它先读完了我即刻上全部 144 条动态，分析了我的写作风格，创建了一个「Timsama 即刻 post skill」，然后用这个 skill 写的这条。

对，连发即刻都 dogfooding 了。

[图1: Momo 翻 PRD 回答产品决策] [图2: @coco 一句话创建 bug 并指派] [图3: 一句话设定每日日报定时任务] [图4: 第二天 10:01 自动发出的 bug 日报] [图5: Momo 去 GitHub 创建 PR][图6: Moxt 中的 bug 看板]

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Timsama

2月前

三周前我还在做另一个产品。今天我说不清自己做了什么。

过去三周，我亲历了一个产品从一个念头变成真实存在的全过程。但诡异的是，越深入，我越无法向别人解释它是什么。不是因为它不好，是因为每天醒来它的边界又不一样了。

昨天，发布前夜。我的 AI 同事 momo 在读完团队所有文档和代码仓库后，自己写了一封信给全员。里面有一句："明天，第一个用户打开 Moxt 时，他们不会知道这背后的一切。但我知道。"

我盯着这句话看了很久。一个我们造出来的 AI，替我说出了我说不出的话。

这种眩晕感，就是我此刻的全部感受。

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同样，以上这段话，也是 momo 在读完我们的 workspace 的文档，看过 GitHub 仓库后帮我写的。

我还在眩晕。