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大家好,我是 Lessie AI 的 Cofounder yanjun。首先真的非常感谢仲泰的邀请!刚看到降临派上有对 Lessie AI 的超详细测评,写得非常用心、非常宝藏,非常感谢你们如此认真地看我们的产品。 Lessie AI 的起点 今年2月,我们正式开始做 Lessie AI。最初的 Lessie 很简单:一个帮你用 AI 找 TikTok/YouTube/Instagram 达人的工具。 那时候团队规模很小,用了三个月做了一个小 beta,5月上线。 但真正的关键节点,是上线后我们发现了一件事:大家除了想找达人,还想找更多的人。很多用户都跟我们说:“我想找能合作的品牌”,“我想找潜在客户”,“我想找能写稿子的写作者”,“我想找对某个技术方向感兴趣的工程师”。 我们突然意识到:找达人只是 “找人的一个分支”。如果 AI 能够理解你要找的人是谁,那它就能帮你找到任何你想建立关系的人。 于是我们决定:彻底把产品从 “找达人” 升级为 “People Search AI Agent”。 9月底正式上线 6月,我们快速做了一个转向,把 Lessie AI 变成一个可以真正完成以下任务的 AI Agent:读懂你想找谁、从多平台自动检索、自动筛选判断、自动提取线索、给出 “为什么是这个人” 的理由、甚至帮你起草沟通话术。 经过 4 个月迭代、重构、优化,我们在 9 月底正式上线新版。这个版本,Lessie 已经从一个 “搜索达人工具”,变成了一个真正能理解你的意图、帮你找人、帮你判断、帮你沟通的 AI Agent。 名字的由来 我们的公司名叫 Superlinear,产品名叫 Lessie AI 很多人第一次听到我们公司名字 Superlinear 都会问:它是什么意思。Superlinear 来源于数学里的一个概念:当投入增加 1,产出却能增加大于 1,这就叫超线性增长(superlinear growth)。Paul Graham 也写过一篇非常经典的文章,标题就叫 《Superlinear Returns》。我们相信伟大的产品,会从 “线性增长” 变成 “超线性增长”。我们把公司命名为 Superlinear,希望让人与人的连接变得更强大、更高效。 Lessie 这个名字来自一句人人都知道的话:Less is more. 我们做 Lessie AI 的初衷,就是希望结合 AI 的技术,用户能用更少的输入,获得更多更精准的结果。 关于邀请码 我们真的很想早点把邀请码全面放开,让更多人随时体验 Lessie。但目前确实存在现实的成本、算力问题,我们已经在紧锣密鼓地优化了,相信全面开放的那天真的不远了。 PS: 局限于地域原因,今天我们只能面向海外地区找人的需求进行检索,希望大家理解~也非常感谢大家的耐心和支持。 最后 Lessie AI 还远远没有到我们心中想象的样子,我们每天都在努力往前推进。非常感谢每一个愿意使用 Lessie AI、愿意给我们建议、愿意指出问题的朋友。你们的反馈和鼓励,对一个早期产品来说真的特别重要。 另外,我们团队正在积极招募伙伴们一起创业,Agent 开发、增长,从执行骨干刀核心角色均有位置,欢迎联系我们,hr@lessie.ai 我们会继续把 Lessie AI 做得更好,也会继续把 “找人” 这件事重新做一遍。
夜航星
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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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