从MIT到耶鲁到哈佛,学生给AI提了同一个要求

2026-10-08 8052

从MIT到耶鲁再到哈佛,一路问下来,学生们对AI的期待出奇一致:工具少一点,上下文切换少一点,工作流聪明一点。 这是WorkBuddy团队在社交平台上分享的一段观察。他们把这几个来自校园的诉求,直接当成了产品要解决的问题。 学生到底想要什么 按这条分享的说法,学生们的反馈集中在三个方向: 更少的工具 更少的上下文切换 更聪明的工作流 这三条指向的是同一件事——现在用AI干活,往往要在多个工具之间来回跳,思路被打断,效率反而被拖累。 WorkBuddy给出的答案 针对这些诉求,WorkBuddy的做法是把模型、Experts、Skills和Connectors放进同一个地方。 也就是说,用户不需要在几个产品之间反复切换,相关能力被整合到一处。这正好对应了学生们提的"更少的工具"和"更少的上下文切换"。 这条分享没有展开每个模块具体怎么用,但把"一体化"这个方向说得很清楚:与其让用户自己拼装工作流,不如把该有的都放在一起。 下一站去哪 分享的最后,团队向读者抛出一个问题:希望他们下一站去哪个学校或城市,可以在评论区留言。 从MIT到耶鲁到哈佛的这段走访,看起来不只是收集反馈,也是在为下一步的落地地点做铺垫。 特别

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