一
作为AI原生APP，豆包在中国的用户量没有疑问地占据第一。有第三方调研机构说，到6月，其月活量达到3.82亿，比老二老三加起来的总和还要多。日活则是在春节一波推广后越过了两亿门槛。确实算遥遥领先。
我年过八旬的老父亲老母亲，都是豆包的日活用户。是，他们天天用豆包。
豆包最一开始就是个聊天机器人（bot）—— 你问它答，和市面上所有AI对话产品没有本质区别。但字节后来不断地往bot里堆功能。除了日常聊天（2c）以外，它也在努力成为一款能够接受任务、调用工具并交付结果的生产力产品（2b）。
时至今日，它能做ppt和execl，能操作本地电脑的文件和文件夹，能调用浏览器完成网页操作，能设置定时任务自动跑，能手机远程接管电脑，能完成语音通话和同声传译，能生产视频生产音乐，功能清单已经长到很难再用一个词概括它是干什么的：bot这个概念，显然不够用。
产品边界正在快速模糊，它到底是一个AI助手？一个办公套件？还是一个轻量级的操作入口？
大厂之间路线不同的产业分析先放放，本文只是探讨这样一个事：我怎么用豆包。作为一个豆包付费会员，由于它已经接入了一整套豆包工作的功能，所以得以更深入的体验。
这次我的角色不再是一个大学里的人民教师，而是一个科技行业的写作者——以评论分析为主。
二
摆在一个科技行业评论分析者面前的第一个问题是：新闻线索是什么，也就是我该就哪件事发表一次评论。早年我作为纸媒专栏作者的时候，每天都会去看一眼三大门户的科技频道所有文章的标题（说是看一眼，其实巨花时间），找一个可以写作的话题。
当然，到了今天，你不大可能去跑几个网站上做“看一眼今天科技新闻都有啥”的事了，海量爆炸，没人应付得过来。但我依然可以用几个定时任务器来做一些信息提醒。豆包的新版本终于加入了这个机制，我第一时间做了一些定时任务器：
在上面几个任务追踪器里，第一类是我比较信得过的媒体日报，但只和AI产业有关。无论是财新还是一财，它们不少报道其实和AI产业没什么关系，我就不浪费时间了。
我另外做了一个AI行业的周报，这个周报的我人肉输入的提示词是这样的：
我想创建一个国内ai大厂周报，也就是国内这些搞ai的公司，包括bat这种巨头，也包括deepseek minmax这种一线模型公司。它们的动向。另外还有行业重点人物的表态发言。每周一十点给我，做一个上周的review。这些信息要有链接附注供我溯源。
这个指令其实是可以再编辑的，但我懒得编了，就先这样，过几天视情况要不要进行增减编辑——说实话，我觉得豆包确实还没搞清bat到底是哪三家:) 和token概率有关吧。
AI基础设施的财务预警周度监控，是一个很金融的任务追踪器，它涉及到的不仅是媒体报道，还有各家公司发的财报数据。我要求追踪的变量不一定科学，先跑几天看看，就不展开了。
然后我比较关心韩红基金会最近的争议，就做了一个任务追踪器，今天就触发了一个新情况给我——类似的社会事件都可以这么做，相当于用AI吃瓜。
接下来来聊聊宇树这个公司我是怎么盯着它的二级市场表现的。
三
其实作为一个科技评论者，其实与其盯着一个新闻，不如盯着一个事件的变化。
宇树上市首日大涨，股价表现出一个惊人的数字，但我认为贵得离谱。它的市盈率在首日到了六七百倍，市销率两百多倍，但它的流通盘极小，三千万股而已。首日的市场表现，用“疯狂”二字形容一点不过分。这不是一个理性的资本态度，第一天不能说明什么。
这里面存在一种可能性：Proxy Unwind。这是一个投资行业黑话（其实连金融术语都算不上），大致意思就是：当真正的核心标的终于上市落地，资金不再需要炒作 “替代概念股”，大规模把之前押注主题的代理替身仓位集体平仓抛售，引发板块集体杀估值的现象。
宇树首日的夸张表现，搭配的则是机器人板块普跌现象，所以存在Proxy Unwind的可能性。
我设置了关于大盘指数、板块表现和宇树单个股票的股价结合起来的追踪器，准备连续跟踪，来判断这三种可能性哪个更强：1）全板块风险偏好下降；2）宇树上市导致Proxy Unwind，资金从影子股/泛概念股向宇树和核心供应链集中；3）机器人主题整体估值见顶。特别关注大盘企稳后是否出现“宇树强、核心供应链强、泛概念股持续弱”的结构。如果出现足以支持或推翻上述判断的显著新证据，通知我并给出简洁结论、关键数据和来源——以上，就是我的大致提示词。
到目前为止，可以这么说，Proxy Unwind应该是被排除了，第三项的可能性在飞速上升，不过依然需要跟踪观察。
四
任务追踪器是写作评论的重要帮手，它实际上并不是看新闻，而是盯变化。看新闻是一个静态的动作，盯变化才是动态的。
真正有价值的线索往往不在热搜上，而在持续关注的几个特定对象身上：一家公司的股价异动、一个产品的版本更新、一位高管的公开表态、一份监管文件的措辞变化。这些东西不会每天都上头条，但它们是判断行业走向的基础数据源。
问题是，手动盯这些东西的成本极高。我不大可能每天打开n个信源，逐家去查有没有新动态。设几个日程提醒、加几个邮件组订阅是不够的，因为它只负责“通知你该去看了”，看不看、怎么看、看完怎么整理，仍然是我的事。
我所需要的新闻线索的获取，应该要从“人工巡检”变成“自动化监控”。只需要告诉它关心什么、以什么频率关注、输出什么格式，剩下的事它自己跑。对一个写作者来说，这意味着不再需要再把注意力消耗在“有没有新消息”这件事上 ，而改为需要在有新消息的时候做出判断。
五
素材有了，线索也盯到了，接下来可能会出现的问题是：不知道从哪下笔。
还是以宇树科技为例，虽然我预先想到了三个观察分析的点，但Proxy Unwind已经排除，如果另外两个点经过一段时间跟踪后，依然不成立，我该从何角度切入分析宇树？
我过去的经历告诉我，和一些行内人士聊天会激发灵感。找人聊天，大致上会有这三类好处：捋顺既有思路，找到新的观察点，以及获得过去没有纳入视野的未知的信息增量。
但找人聊天这件事，其实门槛很高。很多时候，属于可遇不可求。这年头大家都卷，不是时时刻刻就可以找到人有事没事和你扯两三个小时的。
AI就属于随时待命的，不能说它全知全能，但说它具有一定质量，是一个聊天的对象，大差不差。和AI聊天的目的是这样一句话：一个能接住模糊感觉、然后通过追问将之逼成清晰判断的。。。人？
比如用工作任务模式和豆包聊天。没有必要指令式地“给我十个角度”，而应该从这样表述开始：“我觉得宇树这事不能只写股价涨跌，但我说不清更本质的东西是什么。”
然后它会追问：你觉得不能只写股价，是因为你认为价格波动背后反映的是行业估值体系的问题，还是因为你觉得市场对人形机器人的商业化预期存在系统性偏差，还是因为你注意到了某个被忽略的细节？
多来回几轮，那个最初模糊的直觉会逐渐收敛。它可能不是直接给你一个答案，而是在追问的过程中，自己意识到 “对，我想说的其实是这个”。破题不是它递给你的，是它帮着从自己的模糊判断里逼出来的。
事实上，这种让AI逼问自己，逼出一个破题，其实是可以做成一个skill的：让AI问，而不是我问。
如果轮次足够多，看上去信息繁杂，那么开写之前，也可以考虑让豆包就此写作任务，根据上下文，列一个提纲。这样写起来会更顺遂。
六
最后还有一步：成稿后交付豆包做两件事：事实核查（尤其不要搞错数字）和逻辑推演漏洞寻找（不要出现逻辑谬误或过于跳跃）。
当一个聊天机器人开始帮着盯信息流、逼问自己的角度、核查事实和逻辑的时候，它到底还是不是bot，就让ai业界的人去争论好了，对使用者，压根不重要。
重要的是，不要把它当成一台写稿机器，而应该视为一个从起手找材料到最后出稿这一系列环节的工作流。
