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      當每個人都能做自己的工具,會發(fā)生什么

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      作者 | 孫芮
      郵箱 | sunrui@pingwest.com

      對于一個沒有技術背景的人來說,把想法變成可用的工具,最大的阻礙是什么?

      最近,我在朋友圈看到一個完全沒有技術背景的朋友也在做自己的「閃應用」。她在周末花了40分鐘,用靈光做了一款 All in One的記錄工具。


      在她看來,最大的阻礙是把想法變成一個落地可用的東西。對于純文科背景的她來說,不論是vibe coding工具,還是各類的AI應用生成工具,使用起來也是有一定門檻的。有些產品即使做出來,離真正能使用還有一定的距離。

      對于沒有技術背景的人來說,在使用vibe coding工具過程中,不僅需要理解基本的開發(fā)邏輯,還要知道如何把代碼跑起來,甚至要處理部署和調試等問題。

      而靈光是一款對普通用戶更友好的Coding產品——它不僅能用自然語言讓用戶做出自己需要的應用,還可以直接使用,真正幫助用戶解決個性化的需求。

      在最近的更新中,靈光還推出了靈光圈,靈光圈是一個自生長、可社交的 AI 應用社區(qū),而且靈光還將對話方式升級成多模態(tài)輸入,這讓靈光的輸入方式不僅有文字,還有語音與圖片。

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      幫助每一個普通用戶解決個性化需求

      在日常工作中,我最常重復做的工作就是需要實時關注最新的科技動態(tài),從中獲取選題。

      于是我?guī)е@樣的需求,去靈光圈內「刷閃應用」。

      之所以用「刷」這個詞,是因為靈光圈用信息流的方式去分發(fā)應用。對大多數用戶來說,真正的門檻往往不是怎么做,而是不知道可以做什么。信息流把大量真實可用的應用直接呈現在用戶面前,讓「靈感」變成可以被瀏覽的對象。

      同時,靈光圈還支持閃應用的二次修改。我們在瀏覽的同時,可以順便在原有閃應用的基礎上做修改,生成一個更符合自己需求的版本。


      我在靈光圈內就「刷」到一款可以基本滿足我需求的閃應用——信息流捕手。顧名思義,就是一款可以實時獲取最新消息的工具。

      在「信息流捕手」中,有「新聞資訊」、「科技動態(tài)」、「財經要聞」、「體育賽事」、「娛樂八卦」這5種信息來源,而我關注的領域是更加聚焦且垂直的,不太需要「體育賽事」、「娛樂八卦」的信息源。所以我直接讓靈光去除了這兩項。

      在我發(fā)布指令后,靈光大概用了不到30秒就幫我生成了新版本的「信息流捕手」。

      在靈光圈中,應用的迭代是比較絲滑的。如果是用vibe coding工具, AI可以很快幫你改出一版代碼,但接下來仍然需要自己理解項目結構、運行環(huán)境,確認修改是否生效,甚至重新部署和調試。

      而在靈光這里,這條路徑被壓縮成了一句話,可以直接讓你改出一個更符合自己需求的版本。

      在接下來的迭代中,我又嘗試了對產品視覺和每個信息源的搜集方式做出了調整。于是得到了這樣一個「信息流捕手」。

      在使用靈光的過程中,有兩點是非常令我驚喜的

      第一點是靈光并不只是被動執(zhí)行指令,而是會主動給出一些有價值的建議。比如在我搭建信息流應用時,它會在輸入框上方提示可以增加「重要信息置頂」這樣的功能。這類建議并不復雜,但往往正好落在提升體驗的關鍵位置,讓工具更順手。


      還有一點是靈光非常會取名字,比如它給前面提到的記錄工具。用戶輸入的指令是「我想做一個all-in-one的筆記本,囊括日記、閱讀摘抄和閱讀筆記、月經記錄、飲食記錄和心情記錄」,靈光就直接為這個工具取名為「記憶花園」。當然,用戶可以使用靈光命名,也可以自己更換名稱。

      這些細節(jié)背后,其實體現的是另一種能力——靈光把一部分原本屬于產品設計和審美判斷的工作,一并內置到了生成過程中。用戶得到的是一個在體驗和表達上都相對完整的應用。

      如果把前面的過程拆開來看,靈光做的其實是把「做應用」這件事壓縮成了幾個更簡單的動作。

      首先是用自然語言表達需求。用戶不再需要去思考具體的實現方式,而是直接描述「我想要什么」,系統(tǒng)在背后完成從意圖到結構的轉換。

      接下來是生成即部署。生成的結果不再是代碼或半成品,而是一個已經可以運行、可以使用的工具,用戶可以直接上手,而不需要再處理環(huán)境、部署等問題。

      更進一步來說,靈光圈讓這種能力具備了延展性。用戶不僅可以從零開始生成,也可以基于他人的應用進行修改,用一句話調整功能或結構,快速得到一個更符合自身需求的版本。

      當表達需求、生成結果和產品迭代都變得足夠簡單之后,應用的作用也在發(fā)生變化。它不再只是面向通用場景的標準化工具,而開始可以回應更細碎、更個體化的需求。

      對普通用戶來說,這意味著他們不再需要在現有工具之間做選擇,也不必為了一個小需求去適應一整套復雜工具,而是可以直接改出一個更貼合自身使用習慣的版本。

      應用也開始從為大多數人設計,轉向可以為每一個人生成。

      1

      做應用的門檻在降低,做應用的路徑也在被重構

      一句話總結,靈光更像是一款集 AI 應用生成工具、應用分發(fā)平臺和應用協(xié)作開發(fā)平臺于一身的消費級 Coding Agent。但它并不是把這三類能力簡單疊加,而是在每一層都從普通用戶出發(fā),幫助他們去用更低的門檻去實現自己的想法。

      從應用生成來看,大多數 vibe coding工具,解決的是「如何更快地把代碼生成出來」這個問題。用戶可以用自然語言得到一段代碼,或者一個初步的 Demo,但這往往只是起點。接下來還需要自己去運行、部署、調試,才能真正用起來。

      靈光的不同在于,它替用戶走完了這些復雜的步驟。用戶拿到的不是代碼,而是一個已經可以運行、可以直接使用的工具。

      從應用分發(fā)來看,傳統(tǒng)平臺分發(fā)的是已經完成、相對固定的應用,用戶更多是在選擇和使用。

      而在靈光圈里,用戶可以在瀏覽的同時,基于原有閃應用直接調整,快速得到一個更符合自身需求的版本。分發(fā)和生產,在這里被合并成了一個連續(xù)的過程。

      從協(xié)作方式來看,傳統(tǒng)的應用協(xié)作開發(fā)平臺是基于代碼進行的,參與者需要理解實現邏輯,在代碼層面進行修改和管理。這種協(xié)作方式對非技術用戶來說門檻很高。

      靈光則把協(xié)作從「代碼層」上移到了「意圖層」。用戶不需要理解原有實現,只需要用自然語言表達新的需求,就可以在現有基礎上完成修改和再創(chuàng)作。

      如果把這些能力再往下拆,可以看到靈光實際上是在重新定義「做應用」的門檻。過去,寫代碼、搭結構、部署運行這些步驟,都需要用戶逐一完成,而靈光把它們一并接管,本質上對應著三層門檻的降低。

      第一層是輸入門檻。

      傳統(tǒng)做軟件,需要先把需求翻譯成技術語言,包括功能拆解、數據結構設計和交互邏輯規(guī)劃。靈光則把這個翻譯過程內置到了系統(tǒng)里,用戶只需要表達「我想要什么」,系統(tǒng)在背后完成「怎么實現」。意圖本身就成為輸入,不再需要任何中間轉化。

      第二層是輸出門檻。

      即便在 AI 可以生成代碼的情況下,用戶仍然需要面對部署、環(huán)境配置、域名等一系列問題,才能讓軟件真正運行起來。靈光把「生成」和「運行」合在了一起,生成即部署,用戶拿到的直接是一個可以使用的應用,而不是一段需要再處理的代碼。

      第三層是迭代門檻。

      傳統(tǒng)軟件產品的修改往往依賴開發(fā)流程,提需求、排期、開發(fā)、上線,每一步都需要時間和溝通成本。

      靈光則把這些修改變成了一次又一次自然語言的輸入。無論是自己的應用,還是靈光圈中他人的應用,都可以在原有基礎上直接調整,說一句話就可以生成一個新的版本,不需要重復搭建,也不需要理解原始實現。

      從這個角度看,靈光并不是在單點優(yōu)化某一個環(huán)節(jié),而是把「做應用」這件事,從輸入到輸出再到迭代,整體重做了一遍。

      1

      我在靈光圈,看到AI的下一個階段

      首先,是工具使用門檻的降低,開始激發(fā)更多普通人的創(chuàng)造力。

      對于大多數普通用戶來說,他們并不關心底層技術如何實現,更在意的是工具是否好上手、能不能解決具體問題。在這樣的前提下,門檻的變化,會直接影響「是否愿意去做」。

      在靈光圈中可以看到,一些原本沒有技術背景的用戶,開始圍繞自身需求去做工具。

      例如在浙大讀博的曾凱琴,做了一款名為「導師你先別急」的閃應用,解決研究生和導師的溝通問題。它不僅能幫用戶構思回復話術,還會先做情緒安撫,再進行意圖確認,甚至在等待時加入互動小動畫來緩解壓力。


      這個應用從想法到實際做成,大約只用了一個小時。在做的過程中也讓她意識到,研究生生活中還有很多類似的場景,可以被做成閃應用來解決。

      類似的情況并不孤立。當「做工具」的成本足夠低時,很多原本只停留在想法層面的需求,會開始被真正實現。這種變化,本質上是把創(chuàng)造的起點,從「具備技術能力」,轉向「擁有真實需求」。

      其次是靈光讓這些有需求、有想法的普通用戶被看見。

      過去,這類個性化需求往往是分散且不可見的。用戶可能通過手工記錄、Excel 或臨時方案來解決問題,但這些方法很難被傳播,也難以被他人復用。

      而在靈光圈中,這些需求開始以「閃應用」的形式被表達出來,并進入一個可以被瀏覽、被使用的環(huán)境。

      比如武漢的涂女士,為了照顧患癌的母親,用靈光做了一款「今日輸入量記錄」的閃應用。她需要精確記錄母親的入水量和出水量,并計算差值。她嘗試過市面上的各種產品,都無法滿足需求,只能靠自己手工記錄。而靈光幫她解決了這個小而真實的需求。


      對她來說,靈光的意義不在于技術本身,而在于讓一個原本無解的需求,有了一個可以落地的解決方式。

      同樣,在教育等場景中,也有用戶將教學中的具體問題轉化為閃應用,用來提升課堂效率。


      這些案例的共同點在于,它們并不來自標準化需求,而是源于個體的具體處境。

      通過靈光,這種原本私人化的解決方案被沉淀下來,也有機會被更多有類似需求的人使用和參考。

      還有一點是靈光圈構建了一種新的生態(tài),在這個生態(tài)中,用戶在消費應用的同時,也在參與下一輪生產。

      對于具備技術能力的開發(fā)者來說,GitHub 是一種典型的能力放大器。代碼可以被復用、被協(xié)作、被持續(xù)迭代,一個人完成的工作,可以在他人的基礎上繼續(xù)延展。

      靈光圈在一定程度上承擔了類似的角色,面向的人群則更加大眾化。它不再圍繞代碼,而是圍繞「應用」和「意圖」展開。用戶在瀏覽應用的同時,可以基于現有成果進行修改和再創(chuàng)作,而不需要理解底層實現。

      這意味著,應用不再是一次性完成的產品,用戶也不再只是使用者,而是在消費過程中參與生產。

      當這種行為形成規(guī)模之后,讓「接力創(chuàng)作」的模式成為可能。一句話生成,隨后被不同用戶不斷修改和延展,逐漸演化出更多形態(tài)。

      從這個角度看,靈光圈所構建的,并不是傳統(tǒng)意義上的應用分發(fā)平臺,而是一個可以支持持續(xù)生成、修改和協(xié)作的創(chuàng)作生態(tài)。當越來越多普通用戶參與其中,這種生態(tài)也會逐漸自我生長。


      點個愛心,再走 吧

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