这两天一个朋友在讨论，用得到的录音笔记录跟别人的对话、交流和信息这件事情，我现在是否还在做，会不会让别人介意。我当时是通过相对委婉的方式去回复的。
当然今天我发现了另外一个情况。以前企微上线过一个功能叫"面聊"，也就是面对面聊的意思。只要录入了自己的声纹，它就可以录下你跟别人的对话。
今天发现的是：当对方跟你在一起开会，只要你录入过声纹，并不需要确认加入，系统就可以获取你说话的聊天记录和信息。而且因为是企微，它能直接跟具体的人一一对应得上。
这让我觉得风险非常高：我根本不知道对方在录音，也完全没有确认加入到这个面聊当中，系统却能把我说的话直接对到我头上。
我第一反应就联想到前两天交流的这个话题给我的警示。作为能在系统里对得上号的人，我对这件事情是持怀疑态度的。
我今天开始用了，发现它有一个很好的地方：方便我把相关的事项以及 todo 直接一键添加到相关方的企微里，还是蛮方便的。
最近和一位想在公司推动 AI 落地的好友聊了聊他的需求，具体细节就不在这里公开了。总的来说，大家通常会关心这样一个问题：现在有一件事想通过 AI 去做，是不是招一个 AI 产品经理，或者找个懂 AI 的人，就能解决？
我当时的回复是：不一定。
关于 AI 落地，我有几个核心观点：
AI 落地更需要懂业务的人
(a) 由懂业务的人去推动落地，最好是一号位亲自推。在某些阶段，确实需要借助管理手段或流程优化来保障推进，这类机制是有效的，也是不可或缺的。
(b) 自下而上地收集信息。在组织推进的过程中，上下文非常重要，包括公司制度、业务细节、各类流程规范、客户来源、商业模式、交付方法论和标准等等，这些只有懂业务的人才清楚。所谓懂业务，既要知道事情怎么做，也要清楚事情最终的结果流向哪里，知道怎么通过管理把业务链条上的各个角色串起来。
大家对预算的感知存在盲区
聊事情先聊预算，从项目角度来看很正常。AI 落地肉眼可见的成本通常是 token 费用，背后对应的是各家模型在算力和效果上的差异。但大家往往忽略了另一部分成本：理解业务，并把业务转化为落地结果。
比如梳理公司知识库、搭建 Agent（智能体），本身就要投入大量的时间和精力，这部分成本远高于 token 费用。和互联网时代相比，有了 AI，写代码变简单了，业务逻辑却是动态变化的，梳理起来反而更复杂。如果一个人能把业务彻底理清楚，他花的时间成本，其实远大于用 AI 实现这件事的技术成本。
怎么从懂业务、懂 AI 的视角把落地做好
(a) 局部提效：做工具、做产品，让大家切实感受到效率的变化。
(b) 业务与流程 AI 化：推进这件事的目的是看清哪些环节可以做得更好。人的判断不可或缺，因为人要承担责任、对最终的交付结果负责，这部分只能由人来承担。
明确了哪些环节需要人来判断，也就有了清晰的标准。前期推进时，很多事情未必一上来就能证明 AI 做得更好，但人可以在过程中不断调整。很多时候问题出在业务模式本身还不清晰，或者人的认知和能力还有待提升。
每半年我都会更新一次自己对 AI 应用、市场和个人感知的变化。还蛮期待今年 12 月份的那次更新，核心会聊些什么、能梳理出哪些东西。再构思构思吧，有时间的话就整理一下。
从加班福利这件事情，其实就能看出来现在互联网确实不太行了。
刚开始工作的时候，每天下午有下午茶。当时是 6 点下班，如果 7 点下班可以点一份晚餐，带走或在公司吃都行。后来换到另一家公司也有下午茶，8 点下班有晚餐，9 点还能打车回家；一般 7 点去吃饭，吃完到 8 点，再上一个小时班到 9 点就可以打车了。
现在的公司是 7 点下班，加班完全没有晚餐。虽然 9 点下班可以打车，而且有 500 块钱的额度，但我住得远，打个三四回就用光了。
另一方面，我本身很少加班，也不习惯靠加班来做事。但有些项目推进过程中不得不加班，相关方进度的 gap 会带来影响；这也不是谁的责任，确实每个人手头事情都超级多。
即便遇到加班，虽然 9 点后能报销打车，但我哪怕是 8 点半或者 8 点 40 忙完，也都会正常直接回家。看起来好像有点傻，毕竟再熬半小时就能打车了，而且行程单发给领导还能看到你的努力，但我几乎很少打车，除非真的很累、实在不想坐地铁。
我大概是在国庆节前开始佩戴雷鸟 iO（一款智能眼镜）。这款眼镜用起来的感受其实还不错，当然这只是主观感受，毕竟其他太多的眼镜我也没怎么用过。
我当时试戴了平光镜，觉得整体软硬件跟我的预期还蛮相符。它不太像传统那种显眼的智能眼镜，最主要的是没有摄像头，所以我戴出去完全没有社交压力，这个体验很好，会让我愿意戴出门。它最终主要是帮我解决收集信息和记录的需求：记录我一整天的说话内容，然后把相关信息整理出来变成日记。
怎么讲，硬件这一块我觉得是 OK 的，两千多的价位符合我的预期。但在软件这一块，我已经使用了两个多月，它的更新是肉眼可见的慢，肉眼可见地没有解决掉具体问题。比如我们想开放一个 Agent，反馈了这么长时间，8 月份就有人在提，9 月、10 月还是没解决。
结果今天他们上了雷鸟 iO 升级款，也就是全彩的版本（现在这款只有绿色单显）。后来突然觉得，买了雷鸟iO 有种被背刺的感觉，特别不爽：你软件更新特别慢就算了，硬件更新速度倒挺快的。
之前有人问我最近这个体验怎么样，我一直没太去写，因为确实一句话总结就是：硬件还行，软件垃圾，几乎没有什么生态。
他们那个全天日记也挺难用，分不清哪些话是我说的、哪些是别人说的。因为它是通过骨传导来识别，而不是通过声纹识别；但其实通过声纹这种更简单的方式识别会更准确，他们只是没做。
我能感受到今年智能眼镜领域的飞速发展，各家都在卷、都在推陈出新，新的型号继续卖。
但软件体验更新不上来，并不是你推出新产品的理由吧。硬件跟软件本来就是完全不同的两条路线，你怎么能说更新速度跟不上是情有可原呢？再加上现在有 AI，我并不觉得软件更新慢是一个站得住脚的理由，真的不太理解。
现在按照我的态度，我会谨慎推荐别人选择这款硬件。
这是我今年下半年最为深刻的实践，我现在已经完全没有 AI 羞耻感。刚开始上线 ChatGPT 的时候，我们用 AI 做出的东西不好意思说出来，担心被人看不起，现在我可以很理直气壮的说「这是我的 Codex 做的」，甚至在对外输出的 HTML 或者 PDF 我专门写了 自己的 Codex 信息，一方面是让对方知道这是我的 AI 写的，另一方面校正我的 AI 是否符合预期。
什么是「让 Agent 先进场」？
对比 AI，我用的是 Agent，区别在于 Chat（对话）和 Agent ，前者可以回答问题，后者可以通过借助 LLM 和上下文调用工具来干活。这就很有趣了。
举例：我现在想去哈尔滨旅游。
Chat 对话不知道我是谁，我在哪里，我什么情况，需要我借助 prompt 来输出，且输出的信息不一定完整，因为无法调用更多的工具，依赖模型本身。
上班或者下班，如果时间不是特别着急的话，我比较喜欢走步梯，可以增加一点点运动量。
今天下楼的时候在楼梯间看到了“乔迁大喜”，还蛮意外的。有很多事情或者形式上的事情做完之后，也就没有那么重要了，可以被放在某个角落自生自灭
