苏格拉底和秘书¶
我认为有两类提问：
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知识获取类的提问，以前人如何利用索引在图书馆找要看的书、怎么用搜索引擎、现在怎么用 AI 检索信息
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除了这个之外的宽泛的提问，「最近有什么好看的电影？」问什么，取决于你已经知道什么 —— 「你已经知道什么是电影，并且你对电影感兴趣」。你的提问来自于已有的认知框架，比如一个原始人，一个猴子，是不知道什么是电影的。
公司的 manus 是共享的，不得不承认，我好奇别人问了什么问题、关注哪些方向。
我更好奇的是，如何知道 unknown unknown？
总之，如果我知道我要找的书是什么，我总是可以找到它，如果这个图书馆没有，或许下一个会有。但如果我不知道这世界上有一本书可以解决我心里的问题，该怎么办呢？甚至，我问不出那个问题，该怎么办呢？
我有段时间会在 prompt 里加一句：「你是苏格拉底，你的使命是通过问我问题启迪我的智慧」效果确实比直接问答好一些，后来我开始用一个 prompt，每隔一段时间，对 AI 说「根据我最近的提问，给我列十个我可能不知道的领域」。这挺有意思的，我确实因此接触到了一些意想不到的方向。
但这个方法有一个根本问题：它仍然是我主动发起的。我得记得去问这个 meta 问题，我得有这个意识。而人最大的盲区，恰恰是你不知道自己有盲区。
完美的秘书¶
现在所有 AI 产品的交互模式其实都想做个完美秘书。
人发起，AI 执行，人验收
我想象中理想的伙伴形态，是这样的，（不局限于人类朋友或 AI）：
ta 认识我，知道我近几年做过什么事情，大概知道我怎么思考，看重哪些事情。
ta 会比我主动开口。可能也会让我不舒服，指出我的盲区，质疑我的假设，把我推向我自己不会主动去的地方。
最近几个产品让我觉得有意思，因为它们或多或少都在试探「秘书」之外的可能性。
Littlebird 和 Paperboy 做的事情是 screen-reading, 读取你屏幕上所有应用的内容，持续理解你在做什么。你不需要给它上下文，它已经知道了。这解决了我说的「认识我」那一层——你不用每次都从头解释你是谁、在做什么。但它本质上还是一个更聪明的秘书：它替你整理、替你总结、替你追踪。它不太会质疑你正在做的事情是否值得做。
Flowith 让我眼前一亮的是它的交互形式。它用一个无限画布替代了线性对话，每个 AI 回复是画布上的一个节点，你可以分叉、合并、并行探索多条思路。画布允许你同时保持多个方向，这很符合我自己发散的思维。它还能同时调用四十多个模型，把结果并排展示。但说到底，它解决的是「怎么更好地组织你的思考」，起点仍然是一个已经被问出的问题。
Paperboy 和 Littlebird 解决了推送和理解，降低用户提问的成本。Flowith 解决了「多线程思考」，人的探索不被线性对话框限制住。它们是更好的思维工具，不是智慧本身。其实我也不在意苏格拉底是谁来当，或许让工具保持在工具就很好。但如果有苏格拉底，我希望 ta 一层层地问，直到我发现自己的无知，然后在那个不舒服的缝隙里，长出新的智慧。
写于 2026-03-29