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这两年，我比较重度地使用 Notion，在小团队，甚至跨团队的项目，用 Notion 协作都很方便。不过，我也开始厌烦它了。我反感的主要的原因有这么几个：

1. Notion 已经成为“吃内容的怪兽”，内容输入很愉悦，但希望将内容导出很困难，是私有格式，全部在他们的服务器上，可以导出，但导出的数据问题很多，并不方便真正想迁移的人——从这个角度，想从 Notion 搬走，就得做好放弃在里面的全部数据的准备。

2. 不是本地存储、本地优先，数据都在云端，无法离线使用。

3. Notion 逐渐从一个类似乐高那样的灵活的小产品，变成了全家桶，有日历、有 AI、有邮箱，而且不同功能相互融合交织，不能关闭。

至于性能差、经常有闹心的细节问题（比如：看过的通知不会消除、从 Notion 往外复制几段内容经常不好选择等等），相比之下还都能忍。

想来也有趣，总在重复上演少年斗恶龙然后变成恶龙，越做越强之后，优势反而变成弱点，这种一体两面的转化，还真有些哲学意味。

现在我的选择是：

• 团队协作，我就不折腾了，还是用 Notion，只是留个心，重要的文档存一份 pdf。

• 自己的工作，用本地的纯文本文件 + GitHub 存储——编辑器可以随便换——Obsidian、vscode……

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这个标题是 ChatGPT o3-mini-high 取的，不知道会不会增加阅读量。

买了 ChatGPT Pro 之后，我有好些天，每天至少问它一个问题。昨天还顺手搭了一个网站：askai.wulujia.com 记录一些可以公开的问答。

我想记录一段时间，我问过 AI 的问题，发生的追问，AI 给过的答案。有记录，才会有观察和改进。懂得提问，才找得到答案。

这些天下来，我感受到，要用 AI 解决问题，我有几个能力需要提升。

1. 会提问。跟做产品一样，得先发现需要解决的问题。然后尽可能有效地提问、追问。

2. 会阅读。很多时候，我问完了问题，看 AI 生成了答案，就满足了。但是不是读了，读懂了，看了信息源了，结合自己的想法思考了？

3. 会挖掘。思考之后，就可能有新想法，就可能开始追问，或者抛开 AI 去搜索，去实验，去访谈。

4. 会决策。提问的目的不是提问，是解决问题。如果最后不做决定，那，不问也罢。

网站放在 GitHub：github.com/wulujia/askai

如果你有什么好问题想问 ChatGPT Pro，可以在 GitHub 提 Issue，当然也可以直接在公众号留言。

我买了 ChatGPT Pro 之后，才用没几天，有几个触动：

第一：仅仅从问问题后，它接任务时的表现看，它已经比很多工作者“聪明”了。

可以参见我的截图：

在接到任务后，有系统思考能力地快速分析，然后提出疑问要求确认重点，得到回应之后，复述要做的工作，确保目标一致——这就已经打败可能超过 90% 的人了（我都做不好）。

第二：DeepResearch 暂时还无法取代人，深入挖掘的能力有待提升。

举一个例子：我请它帮我做某个方向的调研，它给出的参考链接里，其实有许多在我原有认知之外的，比如有某机构 2021 年的业务报表，有相关政府部门 2022 年的数据。但是——它没办法意识到，我看到这些信息时眼睛一亮，然后沿着这些线索，挖掘更多信息和数据去了。

第三：付费刺激使用和思考（可惜这种刺激往往不持久）。

不菲的价格，会让我觉得，每天不问回 100 元票价都很亏。于是激发了我更多思考和提问。目前还不知道能持续多久，希望不止类似买相机、买手机那样的三分钟新鲜感。

第四：结合 AI 的阅读、学习很愉悦。

目前的大模型公司普遍是，人类给 AI 一堆资料，然后不需要人类阅读，人只需要问 AI，让 AI 吐出你想要的信息。在我看来，这种方式，存在很大问题。

阅读过程中的思考，然后提出问题，让你的脑子和你学习的资料、和 AI 互动，在这个互动过程中激发出更多灵感和创造力，得到属于人的 aha moment，这才有意思。

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先说一下，Slax Reader 是个结合了 AI 能力的稍后阅读产品，可以免费使用，同时具备付费功能（毕竟要 AI 算力），只允许 Gmail 账号登录。

地址：https://r.slax.com，欢迎试试，也欢迎付费 ;)

开源了，也还是会收费的。

以下是正文：

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前几天，我在群里发了一条：

讨论：如果 Reader 索性开源发布，大家会喜欢，还是担忧？为什么？

同事们的回复普遍比较积极。

Zhiqiang：

两者都有。

• 喜欢是没试过开源一整个项目，有机会尝试了。

• 担忧是光开源代码不够、还需要支撑，比如文档、issue 的处理、PR 管理这些。事情多了起来。咱开源除了表达一种态度，还希望能提供价值，仅代码的价值比较有限，支撑性的工作是蛮重要的一环。

总体上，喜欢 > 担忧。

Senwei：

总体来说我赞成开源

• 有部分用户是喜欢自己部署的，开源能吸引他们（omnivore 停服的时候看到了一些这样的用户）

• 开源大部分功能，一部分功能闭源（dify、lobechat 的策略）

• 开源让用户自己接模型，如果用得多可能是付费更省钱，如用 cursor 的开源替代，自己接模型比 cursor 月付费要贵  （cline 多聊几轮就 1 美元了，可能还没把功能改好，cursor 月费 20 刀）

Huanan：

喜欢 > 担忧 +1。

我再补充个担忧的点，市面上整个项目开源的产品也不少，部署难度（特指后端）会直接决定我们能够吸引多少小白用户，但是碰巧，我们选择的依赖 Cloudflare 的 Serverless 以及后端依赖项目过多，我们的部署难度其实挺高的。需要用户绑定 VISA 信用卡、开通各种各样的服务配置才能使用~

Junchang：

无论新人还是老手，在面对新产品选择时，都会犯错误。

拿我自己来说，最近两年，我启动过几个项目，还没有做成的，失败的倒有了一些。回过头看，如果在项目启动前就更加严谨地思考，以及参考成熟的思考框架，或许更好。

对小规模的技术创业团队而言，经典的创业框架或分析方法（比如完整的 Business Model Canvas、7 Domains Framework 等）会过于宏大。我们还小，不需要穷尽那么多维度，可以选择更聚焦和短平快的工具，帮助团队迅速验证想法、找到早期切入点。

精益画布

精益画布（Lean Canvas）就是一个这样的思考框架。它由 Ash Maurya 基于 Business Model Canvas 简化和重构而来，专门面向初创企业或小规模创业团队，包括了 9 个部分：

1. 问题（Problem）：需要解决的核心痛点是什么？

2. 客户细分（Customer Segments）：你的核心用户是谁？早期使用者是谁？

3. 独特价值主张（Unique Value Proposition）：你给用户带来的独特好处是什么？为什么你和别人不一样？

4. 解决方案（Solution）：用什么样的产品或服务形式来解决用户问题？

5. 渠道（Channels）：如何触达用户？怎么让他们知道并使用你的产品？

6. 收入来源（Revenue Streams）：你的盈利模式是什么？用户是否愿意付费，或者是否有其他可行的变现方式？

7. 成本结构（Cost Structure）：主要成本来自哪里？人力、服务器、营销还是其他？

8. 关键指标（Key Metrics）：哪些数据可以反映产品价值和业务健康度？（留存率、付费转化等）

9. 不公平优势（Unfair Advantage）：你或你的团队是否具备一些别人难以复制的优势？（技术专利、独家资源、特殊关系网等）

Lean Canvas 更适合小步快跑、快速迭代的团队，因为它聚焦于问题-解决方案和早期验证，而不是去做全盘、长期的商业生态考量。

其他几个朴素的问题

在创业画布之外，有些创业者经常讨论到的元素，也值得参考。

• 是不是高频：是不是像刷牙一样，每天早晚都要用的？

• 是不是足够痛：是被子弹击中的痛，还是被蚊子咬了的痛？

• 目标人群是不是够大：是大群体需要，还是极少数人需要？

• 是不是很挤：有没有非常多人在试图解决这个问题？

• 有没有机会从很小做起：是需要长时间构建一个大生意，还是可以有极小的版本？

• 有没有长期进化的空间：可以持续迭代很多年吗（坡够不够长）？

• 有没有飞轮效应：是不是每增加一个用户和内容，就能增强自己的能力和壁垒？

• 有没有网络效应：有没有机会像微信、Facebook 这样，用了就会传播，而且朋友在哪，你就会在哪，朋友用啥，你就会用啥？

• 我们对这件事有没有真正的热情：如果一年没起色，我们会不会放弃？如果不做，你有多难受？