🎯 核心观点

观点一：摒弃“AI 废料”，转向深度价值创造

AI 废料（AI Slop）是指那些简单套壳、缺乏深度思考、且未解决用户核心痛点的 AI 功能。真正的 AI 产品不应只是在大模型上盖个章，而应通过设计解决实际问题。

因為：

• 用户已经对简单的“聊天机器人”感到审美疲劳，这种同质化严重的工具无法建立长期的竞争壁垒。
• 只有将 AI 能力无缝织入具体业务流程中，才能产生让用户愿意付费的“确定性价值”。

案例/证据： 许多早期的 AI 写作助手仅提供通用的文本生成，很快被直接集成了 AI 能力的 Notion 等平台取代。

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观点二：上下文（Context）是 AI 产品力的分水岭

AI 表现的好坏，不仅取决于底层模型（如 Claude 3.5 或 GPT-4），更取决于你为 AI 提供了多少关于用户当前任务的上下文信息。

因為：

• 没有上下文的 AI 就像一个博学但失忆的专家，给出的回答往往流于表面且不切实际。
• 通过 Weavy 等工具将应用内数据与 AI 结合，能让 AI 理解用户“正在做什么”，从而提供精准的协助。

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观点三：从“对话式 UI”进化到“嵌入式协作”

未来的 AI 不应只是侧边栏里的一个对话框，而应该是界面中无处不在、随叫随到的智能化元素。

因為：

• 对话框会中断用户的操作流，强制用户离开当前任务去进行“指令工程”（Prompt Engineering）。
• 嵌入式 AI 组件（如智能感知按钮、自动填充表单）能够让 AI 在用户感知不到“在用 AI”的情况下完成任务。

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📌 总结： AI 产品的胜负手不在于你使用了哪个大模型，而在于你如何通过深度设计和上下文整合，将 AI 从一个“昂贵的玩具”转化为“不可或缺的生产力工具”。

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📚 关键词

1. AI 废料（AI Slop）

含义： 指那些低质量、为了 AI 而 AI、缺乏用户体验考量且生成内容往往存在幻觉或无用的 AI 产品/功能。

💼 案例： 某知名社交平台曾推出自动生成回复的功能，但由于缺乏语境理解，生成的建议回复往往令人尴尬或答非所问，这便是典型的 AI Slop。

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2. 情境化 AI（Contextual AI）

含义： 一种设计理念，强调 AI 必须感知并理解用户当前的操作环境、历史数据和具体目标，以提供高度相关的输出。

💼 案例： 电商后台系统如果集成了情境化 AI，当卖家在处理一封投诉电邮时，AI 会自动读取该订单的物流信息和退款策略，并生成精准的回复草稿。

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3. 嵌入式组件（Embedded Components）

含义： 预先构建好的、可以直接集成到应用程序中的功能模块（如聊天、通知或 AI 协作工具），能极大缩短开发周期。

💼 案例： 开发者使用 Weavy 提供的预制组件，可以在几小时内为原本静态的 SaaS 软件添加一个功能完备的团队协作空间，而无需从零开发。

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💎 金句精选

"我们的目标不是在产品里塞进更多 AI，而是通过 AI 让产品变得更好。"

（原文：The goal isn't to cram more AI into your product; the goal is to make your product better through AI.）

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"最好的 AI 设计是让你感觉不到 AI 的存在，你只感觉到自己拥有了超能力。"

（原文：The best AI design is when you don't even feel the AI; you just feel like you have superpowers.）

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💡 行动建议

第一步：摧毁那个乏味的对话框

忘掉那个该死的侧边栏吧！真正的革命不是在你的应用旁边放一个聊天机器人，而是把智能直接注入到你的按钮、你的表单、你的每一个像素中。我们要创造的是直觉，而不是指令。

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第二步：掌控你的上下文数据

如果你给 AI 的是垃圾，它还给你的也只会是垃圾。你需要像打磨钻石一样打磨你的数据接口。让你的 AI 能够“看见”用户的每一个动作，只有掌握了上下文，你才掌握了通往未来的钥匙。

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第三步：追求极致的集成体验

不要让你的用户在不同的工具间跳来跳去，那太糟糕了。利用像 Weavy 这样的顶级组件，在用户工作的地方，给他们想要的一切。这不仅仅是技术，这是对用户时间的极度尊重。

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One More Thing...

别把 AI 当成一个外来的插件，把它当成你产品里那个最懂心意的“灵魂”。

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