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用了几个月Hyperknow,对它的感受很复杂。一边被它各种bug气到甲状腺结节又多长了两个,一边又在每次想要学习的时候毫无意识第一时间打开它,算是被它拿捏住了。前段时间降临派上的产品投票,我只要想起来去投,基本都是把票投给Hyperknow了。 一方面,它的讲解方式确实不错。当你设定了自己的年龄、年级或者其他相关背景时,它非常懂你,会把复杂概念用各种形象比喻,当然在正式开始讲解前是会有一系列讲解方式和内容重点的选择,你的偏好是它首先考虑的。而且,如果你上传了文档,它会在讲解的部分标注引用的原文页码。最重要的是,对于考试党来说,生成的Cheatsheet真的很棒,是从来没有别的AI能只有一句“生成Cheatsheet”的提示词下,就可以做出来这么好的东西。图1图2给大家欣赏下。 可一旦回到功能,各种膈应人的小bug堆积起来,糖衣瞬间变成玻璃渣。 1/最大的问题是消息发送机制。 简直是消息黑洞,也不知道是我的电脑问题,网络问题,还是某种神秘力量(别的网站没出现过,就Hyperknow会出现),经常发一个消息过去,对面直接装死。(如图3) 想点“重发/刷新”?对不起,没有这个按钮;想改一下提示词?对不起,没有编辑键;想复制粘贴?也没有一键复制键。只能手动选中复制,然后刷新一整个页面,消息次数-1-1-1(免费用户一天4条消息可以发,问我这么喜欢用为啥不开会员?因为它这死样子我怕我2/3的会员费会浪费在不断刷新重发上面)。 有时候对话废掉了,隔几天重新打开发现里面又有回答了;但再过段时间打开,对话又没了,好像做了一场梦。 2/内容生成也经常出问题。 讲着讲着,突然停住了,我俩大眼瞪小眼,又只能刷新整个页面重试。 从来没有成功生成过教学PPT,幻灯片直接出JSON代码,我以为应该是可以直接出幻灯片。教学视频也是永远在“生成中”,进度条比我2025年立的Flag还坚挺,绝不动。 3/配图的逻辑也不合理。 最开始一段时间,所有配图都跟年终大促尾货一样堆在讲解的末尾。这个意思是,如果我只讲解一个话题,在讲解完之后,图片插在末尾;如果我要求在一个对话里讲解若干话题,会讲解完所有话题之后再一次性配上所有的图(因为Hyperknow的抽疯,我最早的一些对话已经没有了)。 图很多的时候,得来回滚动找对应的讲解部分,这点真的很不合理。但就在刚才,我想回顾一些内容的时候,打开一段之前的对话,突然发现插图又在讲解的中间了,只不过,图画的挺好,图上的文字属于我猜都猜不出,且对图片的说明也是完全错误了。(图4,说是要对比伐木,出来四个看起来是水产养殖的图) 4/基础功能缺失。 目前常规AI模型或者Agent产品基本都有的内容导出、分享、重新生成等功能都是没有的,只有一个复制按钮。 5/刻板的AI。 我:按文档顺序一个章节一个章节讲,没讲完一个章节出题跟我互动,然后再进行下一个章节。 它:好嘞! 我:这个章节讲完,我想改一下,我希望一次性讲完后面3个章节你再跟我互动。 它:收到!……然后顺序乱成洗牌,知识点 BC 先蹦出来,A 被塞到结尾彩蛋,还附赠一段神秘代码,有时候开始拓展文档之外的内容。习题也开始一会儿讲解中途插一道题,完了讲解末尾又同样的题目又来一遍;或者题目先出来了,后面才开始讲到相应的知识点。本来材料里知识点是ABC顺序,讲解时变成BCA,讲完又说接下来要讲B。总之就是一锅乱炖。 6/稳定性堪比纸飞机。 别的网站都很正常,就Hyperknow经常出现刷新后原本生成的讲解内容没了,或者送你个白屏惊喜,隔几天内容又出现了,整个一个玄学现场。右上角反馈都快写成日记了,bug还像钉子户,一点都不动。 还有一种情况,要求按照顺序讲解某个文档内容,它会在中间漏掉某一章,然后在最后补上。但格式非常割裂,中间还夹杂着代码,如图567。 由衷希望: · 修复消息发送机制——即使需要刷新,也要保留已发送的内容,避免浪费次数 · 提供重新生成、导出成文档功能,因为作为学习Agent,有些内容可能希望保留成文档,虽然可以要求生成笔记,但是我更喜欢它原格式的讲解内容直接生成文档。 · 配图插在对应的讲解位置,正确解释配图也很重要 · 幻灯片和教学视频的生成方式需要改进,用户体验应该更直接 · AI需要更好地理解“按照文档的章节顺序讲解”的指令 · 修复各种稳定性问题,反馈机制需要有响应 最后说句实话: Hyperknow我真的很爱你,如果截止今天,我只能选择一个工具作为学习助手,那一定是你,而且是未来会推荐给我的孩子使用的产品(曾经我最爱Gemini)。但如果这些基础体验问题不解决,我真怕有一天被你气出个好歹来。一个好的产品,不仅要有好的核心功能,更要让这些功能稳定、可预期地运行。 团队加油,我这份爱恨交织的反馈就到这儿了。
西瓜味的风
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青柚测评1· 2026-10-28
已经推出那么久了还是这么垃圾,要不是为了我的旅游抽奖,真的是看都不想看!!! 作为美团的第一款屎逝级创新产品,看得出来美团想做的是一款AI助理,帮助用户完成日常的一些琐事包括订餐、规划行程,在绝大多数时候都是以幻觉提供“稳定”输出的产品,目前存在"功能不完善、技术不可靠、体验不友好"三大核心问题,虽然定位为"小而美的AI生活小秘书",但实际表现更像是"大而不当的半成品",整体感觉更像是实习生的练手项目仓促上线?如果真是这样不如早点关掉,别让用户笑出声 0. 入口有问题,这样一个本应深度嵌入美团APP的服务,却独立成一个单独入口。事实上,美团APP内也早已存在一个名为“小团”的AI搜索助手,虽然无法代替用户下单,但是体验更为成熟(至少是能够准确理解用户意图并返回相关推荐),小美与主业务系统割裂严重,既然已有能力整合进搜索链路,为何还要另起炉灶呢?不得不引起人的深思hhh,真的有种同一个公司,两种智商的荒诞感 1. 习惯性遗忘上下文,在提出第一个需求后对于不符合推荐的商品提出新的需求后会习惯性遗忘我第一句话说了什么,注意力机制需要人来激活 2. 图1,明明有卖的东西他说没有,但是意外的是居然还知道要凑单 3. 图2不支持指定时间预约下单,在要求提供一日三餐的时间、预算以及希望每一餐吃什么以后,他只是告诉我在明天早上八点半提醒我下单,且不说第二天没提醒,只告诉我预算分配算什么?另…
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北岸的猫1· 2026-10-28
我作为一个保安(真保安),其实不会写代码(只会一点基础的html),折腾这些纯粹是个人爱好,话说AI写代码确实极大的提高了写代码的简易方便程度,我其实25号就已经更新了国内版本,并拿到了solo资格,26日晚上顺手做了一个美团外卖的商户后台(单纯想试试国内版本的solo模式还有国内大模型的能力),和国际版相比,缺少了重要的 solo builder模式,默认就是solo coder模式,可能是国内产品觉得coder模式更符合国内使用习惯?从大模型的代码方式来看,个人感觉有点像kimi的k2组合了豆包1.6!输出速度很快,代码风格也很像k2的风格,还有那个plan模式,我使用的感觉是没什么效果?上下文部分184K,就我来说比较够用了,因为我多数时间是用在做文案,在聊天窗口这里可以@自己编写的智能体来实现需要的智能体组合调用,这块还是很心水的,至于关键的生成页面的速度,我个人感觉吐代码的速度是挺快的但是,生成最终结果还是慢过国际版!在后端逻辑这部分卡了很久,思考的时间也是最长的,看了下代码风格感觉就是k2呢,国内大模型还需要更加努力呢!在后端生成这块速度明显要慢很多了,而且很多地方有明显的错误,本来是已经生成了,实际上它一直在自我修正中,最终没有完成这个项目的成功,报错了。我还尝试了下用solo模式写文案,怎么说呢,这部分也算是有点意思的内容,先通过智能体做一个小红书的文案专家,在生成…
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慢半拍1· 2026-10-28
Refly 标榜自己是和“Vibe Workflow”,这个降低技术门槛、试图用 Agent 节点重构自动化流程的愿景我是非常买单的,官网呈现出的极简克制感也确实在第一眼拉高了期待值。但深入体验后,我感觉目前 V1.0 版本最大的问题在于场景落地的“水土不服”以及自动化 ROI 的倒挂。 首先是模版库(Templates)的选品策略让我很困惑:既然团队源自国内且强调普惠小白,但预设案例里清一色的 X (Twitter)、Ins、LinkedIn 和 RSS 抓取,明显是针对海外生态的生长土壤。对于我们这种想做国内资讯去噪、或者只是想做一个简单的“新闻日报”的用户来说,几乎没有直接可复用的抓手,场景割裂感极强。 其次,在核心体验上,我实测了官方推荐的“新闻抓取+邮件摘要”,发现整个链路的运行 Latency(延迟)偏高。对于这种轻量级的信息获取任务,如果工具的执行效率跑不赢我手动操作,那自动化的爽感和价值就被完全稀释了。 最后,所谓的“自然语言一句话创建”目前还没能很好地解决用户的冷启动焦虑——这就好比给了我一把万能钥匙,但我却找不到锁在哪。我甚至尝试结合外部 AI 的建议去生成一些特定的流,但落地效果依然不理想,感觉工具对意图的理解力和最终的执行力之间还存在不小的 Gap。 总的来说,现阶段的 Refly 更像是一个有着漂亮概念外壳的 MVP,对于真正想上手解决具体痛点的用…
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青柚测评1· 2026-10-28
ShellAgent 2.0 初体验:想法很好,但产品还需打磨 首先,非常感谢降临派提供的邀请码,让我有机会提前体验到 ShellAgent 2.0。 说实话,最近对各种 Agent 都有点审美疲劳了。Github 上开源的框架一个接一个,轮子满天飞,但对普通人来说,门槛还是挺高的,不是要配一堆复杂的参数,就是做好了也不方便分享给朋友用。 所以 ShellAgent 喊出“三句话生成 App”的时候,我一下就来劲了。这不就是我想要的那个“零代码版的 Coze”嘛!把那些烦人的技术环节都包圆了,直接对话就能搞定,期待值直接拉满。 但实际上手折腾了几个场景,感觉就和想的不太一样了。 首先是稳定性和端到端体验的问题。 我尝试了几个在其他平台上相对成熟的场景,但在 ShellAgent 2.0 中都遇到了阻碍。例如,在测试“小红书笔记搜索”功能时,应用返回了一些看似存在但实则为 Mock 的数据;而在尝试“文生图”功能时,无论如何调整,系统都反复报错,无法成功生成图片。我理解,这些基础能力在 Coze 等平台的能力边界内是完全可以实现的,这让我感觉 ShellAgent 2.0 在核心功能的稳定性和流程的端到端打通上,还有一段路要走。对于 ToC 产品而言,用户的第一次体验至关重要,如果无法顺利跑通一个基本流程,很容易造成用户的流失。当然,我也相信这只是早期内测阶段的问题,期待官…
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