Notion创始人：进步不是线性堆砌，而是认知跃迁；真正的突破，往往需要完全重置

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反刍系列，即对他人输出内容的理解

把那些匆忙剪藏的内容拿出来再嚼吧两下，或许能品尝到不同滋味

内容原链：https://mp.weixin.qq.com/s/N4Sqy8YRR_-ADfqewjqYbQ

工作心态

Serious Play，在 Notion，我们相信工作和玩乐并非相互对立；实际上，当你以一种玩乐的心态去对待工作时，往往能够做出最佳的工作成果

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重点是热情和主动性，消磨热情的工作最多70%效果，纯靠工资激励，没有任何意思

软件设计

Software should be beautiful。这是 Notion 的一个标志性广告语。很多人可能会说，软件应该快、应该好用、应该解决问题。是的，但我觉得更重要的是，应该美。好的软件是一件工艺品，它应该漂亮。

构建计算工具就像在迷雾中航行。最初的设想是让每个人都能开发软件，于是我们做了开发者工具。但两年后发现：普通人根本不在意自己开发工具——他们只关心怎么完成手头的工作报告

应该把革命性愿景藏在人们熟悉的外壳里。于是转向生产力工具领域——这就是 Notion 的雏形。现在的 Notion 表面是生产力套件，内核却是无代码开发平台，这个认知迭代花了两年多。

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美是一个很玄的概念，它需要你界面好看，也需要你交互舒适，还需要你能简单易懂的解决用户需求。现在的notion我感觉不算顶尖工艺品，有些样式看着比较粗糙，例如行间距；并且用户上手门槛还是太高了，无法简单易懂的满足自己需求

或者说用户拿到notion的时候，都无法明确自己需求究竟是什么样的？

你曾引用过乔布斯的名言：“一个好的想法与一个好的产品之间，需要大量的精细工艺去打磨”，能谈谈你的理解吗？

这句话的精髓在于“工艺”二字。Notion 内部奉行技艺与价值观并行的哲学——技艺是你的专业造诣和审美品味，价值观决定你如何看待世界。就像木匠打造橱柜，既要考虑榫卯结构的精妙，又要追求触感的温润。

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工艺，在我理解就是工程化

一个好的idea，一个领先的技术，都需要通过工程化落地到产品中，这期间包含需求分析，产品设计，性能优化，商业化策略选择，营销推广等等传统意义的苦活累活

除了精妙之外还需要务实，产品是温润的，但背后的努力是累计的石头，最终才能搭建成一座桥梁

我认为是综合因素，但最关键的是当我们通过社区和客户发布 Sprint 产品时的反馈。大家反应都是“这是什么？和竞品相比功能太弱了”，就像我之前说的，这个产品管理模块和 Notion 其他部分也配合不好。工程师们会直接说：“Notion 这部分居然需要动代码库？太奇怪了吧？”从技术实现到用户体验，各个维度都让人觉得不对劲。

就像有个说法：如果你像搭乐高一样融入 Notion 的代码体系，系统会为你工作；但如果你游离在系统之外，系统就会与你对抗。本质上我们是在创造一个具有涌现行为的工具，并引导这种涌现行为来释放更多价值。

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功能设计和原有体系冲突最直接的一个体现就是：系统的复杂度陡然上升

权限设计的底层是RBAC，一旦开始突破这个体系，就要思索是不是逻辑设计不合理

数据分析的底层是获取-聚合-计算，当多个指标互相影响，计算复杂时，就要思索目前方向是不是有偏差

原有系统出现对抗，不一定是之前考虑不周，很有可能是现在疲于思考，简单粗暴的破坏了体系

创业心态

关键是要有归零的勇气。我们重构过三次代码库，甚至解散过整个团队。创业者常被惯性推着走，但真正的突破往往需要完全重置。我和 Simon 有项天赋：情绪从不大起大落。今天觉得世界崩塌，睡一觉明天又能重燃斗志——这种钝感力或许是生存的关键。

创业者应该构建自己希望世界拥有的东西。在构建产品或业务时，需要思考你希望用户如何使用你的产品，以及你希望实现怎样的收入模式。这就像是一种运动，市场就是竞技场，你需要在其中竞争并优化你的策略，以赢得比赛。我从小玩体育长大，我喜欢竞争，所以我喜欢为你希望世界拥有的东西而构建，这代表了你的价值观。

这不仅仅是说不要害怕重置。更重要的是，通过更好的抽象思考，你可以更快地取得进展。人类通常以线性方式思考，不擅长抽象或指数级增长的思维方式。但抽象的核心思想可以快速累积并产生复杂的行为，为你解锁巨大的价值。就像数学从简单的核心原理扩展出复杂的功能一样。所以，重置的强大之处在于，如果你找到正确的抽象方法，你可以快速恢复并超越之前的努力。

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做产品最忌讳的就是惯性思维，一条线往前走

日常开发需要时时回溯自己目前的开发计划和开发目标之间是否有出入

创业也需要时常想自己的产品方向和用户需求之间是否有匹配

AI应用

语言模型的出现就像天降礼物！我们分三个阶段推进 AI 战略：首先是 AI 写作助手——毕竟写作是知识工作的基础场景；然后是 AI 智能检索，当所有信息都在 Notion 时，AI 的理解推理能力能实现真正的全域搜索；现在最让我兴奋的是第三阶段...

过去搭建乐高系统的最大瓶颈是什么？是拼装门槛。就像 GPT-3.5 写代码总出错，普通人很难从零搭建复杂系统。但当我们用六年时间构建好知识工作的基础构件后，突然发现：只要在顶层加上 AI 代码代理，用户就能创建任何垂直场景的定制解决方案！这完全超出了我们最初的设想。

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大语言模型可以降低拼装门槛，AI自动搭建复杂系统，但这个没有想象中简单，可以预想的流程包含：理解需求，拆分目标，选择合适的工具，组件拼装，调试优化

其中选择工具和调试优化是最为困难的，前者需要大模型对于notion有足够的理解，或者说notion将自己的功能标准化，组件化，不是简单的接口形式，而是要让AI理解到所有功能的实际业务价值

调试优化是所有AI开发中的难点，从0-80很简单，从80到100不仅考验AI的稳定性，还考验用户的心态和对系统的熟悉

比如有位用户用 Notion+AI 搭建的客户成功平台，自动同步支持工单、合同状态和产品使用数据——整个过程不需要写一行代码。这种积木+AI 代理的模式正在颠覆传统软件开发，而我们恰好站在了这个技术拐点上。

这就像《三国演义》开篇说的：分久必合，合久必分。商业世界存在两种模式：整合与分拆。计算机发展初期，所有功能都是独立硬件（分）；微软通过 Office 套件实现整合（合）；SaaS 时代又拆分成数百个垂直工具（分）；现在 AI 时代，我们看到整合的回归——平均企业使用近百个 SaaS 工具，这显然不可持续。

技术浪潮存在明显周期：80 年代专用软件→90 年代微软整合→2000 年 SaaS 分拆→当前 AI 驱动新整合。关键要判断所处周期阶段。当碎片化导致效率低下时，就是横向平台的机会窗口。