核心观点 - 互联网产品与AI产品的设计范式存在根本差异：互联网产品的设计对象是信息，其本质是设计信息容器，最终形态可类比为“报纸”[2][3][4]；而AI产品的设计对象是生产力，其本质是设计能够承载、调度并约束AI生产力的“工作容器”，最终形态可类比为“办公室”[4][9] - 文件系统是当前实现人与AI高效协作的关键结构，它通过稳定表达工作状态，既满足了人类对工作连续推进的需求，也满足了AI对构建经济、有效上下文的要求，从而放大AI生产力持续、稳定交付的可能性[23][30][31][38][40][41] 互联网产品的设计范式 - 互联网产品解决的核心问题是信息的生产、组织、分发与消费[3][5] - 产品经理的工作是设计贴合场景的“信息容器”，其形态经历了三个阶段演变：1) 物理阶段（报纸/杂志）；2) 数字阶段（网页/Feed）；3) 算法阶段（推荐系统/千人千面）[7][8] - 无论形态如何变化，设计互联网产品本质上始终是在设计一张“报纸”，其设计对象始终是信息，范式围绕信息容器展开[8] AI产品的设计范式 - AI产品解决的核心问题是AI的生产能力如何被组织、调用和持续使用[4] - 产品经理面对的新问题是设计一个能够承载、调度并约束AI生产力的“工作容器”[9] - “工作容器”也经历了三个阶段演进：1) 物理工作容器（办公室）；2) 数字工作容器（Notion、Lark等）；3) AI原生工作容器（Kuse、Cowork等）[10] - 分水岭在于容器是否为AI生产力而设计，而非是否包含AI功能[10] 文件系统对人类工作的适配性 - 人类工作的本质是将事物从历史状态推进到目标状态的连续过程，且每次推进都发生在约束之下[11] - 工作状态同时存在于时间和空间维度，需要被稳定地表达、获取与操作才能持续推进[13][14][15] - 文件是“状态的最小表达”，它让状态变得可见、可继承、可操作[16][17] - 文件夹是“状态的管理与推进容器”，它通过管理历史、当前与目标文件，定义了一项工作的完整上下文、范围与下一步[19][20][21] - 文件系统已成为人类组织与推进工作的稳定通用选择之一[23] 文件系统对AI工作的适配性 - AI的工作本质是在给定上下文中，根据已有token预测并生成下一个token，产出是一组预测token的组合[25] - 上下文token决定了目标是否明确、粒度是否受控、范围是否清晰[26] - AI工作面临两大关键约束：1) 上下文是一次性计算窗口，每次计算前需重新构建；2) token数量直接关联计算成本与延迟，存在经济约束[27][28][29] - 文件系统作为“上下文的外部状态空间”，允许系统围绕具体任务，从外部状态中按需选择、裁剪与组合信息，为AI构建最小但充分的上下文，从而克服上述约束[30][31] - 文件与文件夹是围绕具体工作沉淀的状态表达，具备明确的对象边界和工作范围，允许历史与当前状态同时被读取[32][33] - 编程领域已验证此结构优势，AI在该领域生产力持续可控，正是因为代码存在于高度结构化、可演进的文件系统中[34][35][36] - 文件系统放大的不是AI的智能，而是“AI交付物符合预期的概率”以及“工作能够连续推进的可能性”[37][38] - 模型负责能力提升，文件系统负责让这种能力持续、经济、稳定地落在正确位置[40] 人与AI在文件系统中的协作模式 - 协作核心从“指令往返”转变为围绕工作状态的“状态接力”：文件成为共同工作对象，文件夹界定共享工作边界；人负责判断、校验与调整方向，AI负责执行与推进[42][43][44][45] - AI产出性质从“一次性交付”转变为“可演进的工作资产”：产出被写入文件系统后，成为可继承、修改和再利用的工作状态，使工作形成连续轨迹而非零散结果堆叠[46][47][48][49] - 系统显现“运转惯性”与潜力：工作在既定状态与约束下可持续向前，人定义目标并处理例外，AI在范围内推进执行，文件系统沉淀过程与资产，形成“一间会自运转的办公室”[50]