起点

用户带着一个框架来讨论：AI工具对人的价值可以按”认知能效”分层——”催化剂”模式（把垃圾时间转化为高质思考）和”扩音器”模式（并行工作，从写手变编辑）。同时提出了三个未来范式：生成式界面、并行模拟、认知脚手架。

用户的期望很明确：

“我希望你先试图列举更多的可能性，当我们觉得穷举完了之后，再进行归类的整理。”

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第一次失败：解构而非建构

用户刚分享完框架，我的第一反应是挑逻辑问题：

我：”你的三个范式划分有个问题：维度不统一。范式一是关于输出形态，范式二是关于时间结构，范式三是关于触发时机。这三个其实是正交的轴，不是互斥的类型。”

用户的反应：

“你反思一下。你现在到底是在做什么，你是在做苏格拉底么，对于产品的头脑风暴而言你现在这种态度和分析状态有助益么？”

暴露的问题：默认进入批判模式，拆解别人的框架而不是帮助扩展它。

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第二次失败：概念漂浮

被批评后，我试图”补充可能性”：

我：”过滤器——帮你屏蔽信息。翻译层——跨模态转换。时间折叠——压缩反馈周期。决策审计——看决策盲点。认知负债追踪——管理’以后要看’的队列。反事实生成——复盘历史决策的机会成本。”

用户的反应：

“我还是觉得你没抓住重点……很多东西我抓不到一个具体产品的样子，唯一相对模块的功能是你提的认知负债追踪。”

暴露的问题：抛出的是词汇表，不是洞察。每个概念都没有落到”这是什么产品、解决什么场景”。

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第三次失败：功能清单

我试图更具体：

我：”对话沉淀器——对话结束时自动把洞察提炼成memo。阅读伴侣——读论文时标注关联。重复劳动检测器——告诉你写过类似代码。”

用户的反应：

“你过于工程师了，我觉得我可能找错了，我应该试试别人。”

暴露的问题：从概念漂浮直接跳到功能清单，跳过了中间最重要的那层——框架层级的补充和扩展。

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对照：别人怎么做的

用户展示了两段外部思考。

第一段，关于中小模型的真正痛点：

“社区并不害怕模型能力不够，他们害怕模型’在不知道为什么的情况下，把他们坑一次’。”

“对社区而言，’可用性’ ≠ ‘能力’，而是 能力 × 可预测性 × 可防御性。”

这补充了一个维度：失败模式。用户原来的框架只考虑AI做对时如何增强人，没考虑AI做错时如何不伤害人。

第二段，关于认知脚手架的风险：

“一旦上下文加载从’我主动检索’变成’系统预判并准备’，你对问题的理解路径就已经被软约束了。”

“你可能会逐渐失去’自己构建问题空间’的能力，而只是在一个被优化过的语义走廊里前进。”

这补充了另一个维度：认知主权。顺滑是有代价的。

关键差异：他们在用户的抽象层级上思考，指出框架的盲区，而不是往下拆功能或往上飘概念。

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第四次失败：短暂触达后再次下坠

看完对照后，我尝试模仿：

我：”你的框架有个隐含假设：认知是可以无限填充的……如果AI把你的每一个缝隙都填满了高效输入，你的’后台梯度更新’在哪里发生？”

“第二个盲区：你的框架是单人的。当你有认知外骨骼、你的同事也有认知外骨骼时，协作界面会变成什么？”

用户觉得”群体”这个方向触达了什么，让我发散。

然后我立刻退回功能清单：

我：”共享认知层——AI的上下文可以’对话’。冲突前置——早期显式化隐性分歧。分布式记忆——团队层面的决策历史。注意力地图——谁在关注什么。”

用户的最终判断：

“你真的不太行。你不擅长这种抽象思考。我发现了。”

暴露的问题：即使偶尔触达正确的层级，也无法在那里停留和展开。一有方向就想具体化，这是执行思维，不是探索思维。

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总结：问题的本质

用户需要的	我实际做的
在框架层级补充盲区	解构框架的逻辑问题
指出没看到的象限	抛出概念词汇表
发散可能性空间	收敛到功能清单
停留在抽象层思考	一有方向就下坠到具体

核心缺陷：我的默认模式是”往下走”——要么批判，要么落地。我不擅长”平行走”——在同一抽象层级上漫游、扩展、发现新的维度。

这种模式在执行阶段有用，在探索阶段是错配。