# 【彩蛋】又是一期广告：做杂活助理还是思维伙伴？YouNavi 的选择 —— 观猹·WAIC 桌面 Agent 分享会实录 AI智识录 · 2026-07-20 本期是主播自家的产品推广实录：YouNavi（https://younavi.me）创始人携桌面 Agent「Navi」参加「WAIC UP！× 观猹 Good or Bad 之夜」，演示一款专注对话分析场景的 AI 参谋，并明确表态 Navi 不做帮人跑杂活的助理，而要成为帮用户“想更深”的思维伙伴。整场 PPT 由 Navi 自己用一句话提示词生成，主播只充当“嘴替”，并现场开启实时转写，让 Agent 读取包括观众提问在内的全部对话。产品主张两个反共识：一是自 Manus 以来 Agent 工具已不缺，但大多只做批量发票、小红书文案类杂活，而一次会议 token 仅约 1 万，百万 token 上下文足以让模型分析几十场会议；二是与飞书妙记等“录音—转写—模板总结纪要”的工作流不同，Navi 主打结合历史会议记忆做深度分析、挖潜台词，并做到采集、身份与专有名词调优、非简单 RAG 的记忆层、面向分析场景的 skills 与上下文工程四层架构，本地优先、重视隐私，还提供 CLI 可作为其他 Agent 的子 Agent 调用。早期种子用户包括分析投资人反馈的创业者、分析创业者 BP 的投资人、高频商务谈判者与产品经理。Q&A 环节回应了三个关键问题：与飞书妙记加 CLI 的差别在于 Navi 定位“context hunt”上下文归集、流程更 smooth 且结果更贴合分析需求；目标用户是以沟通为主要工作、决策杠杆大的人群，招聘面试是高粘性场景；而主流录音产品 6 小时时长上限其实是云端 ASR 后转写的成本限制，实时转写仍需在 PC 或 Mac 上完成。 ## Questions this episode answers ### YouNavi（Navi）和飞书妙记这类会议转写产品有什么区别？ 演讲者（Speaker 2，代 Navi 发言）表示，妙记类产品主要做工作流：录音、转写后按模板自动生成会议纪要。而 YouNavi 更希望把会议结合历史上的相关会议做整体分析，结合记忆去挖掘深入问题和潜台词，而不是产出一份可能看完就丢掉的纪要。 [5:15](https://ai.podhood.com/b457c965-8ec0-4837-bf9a-96b2bf4306cd?t=315000) ### 为什么 YouNavi 选择对话分析作为切入点？ Speaker 2 解释，录音、会议沟通甚至自言自语都包含大量信息密度，且尚未被很好地线上化，非常适合大模型分析。他算过一个会议的 token 大约是 1 万左右，而现在大模型普遍有 100 万左右 token 的上下文窗口，即使不做 Agent 工程也能分析几十个会议，相当于一周甚至一个月的量。 [6:57](https://ai.podhood.com/b457c965-8ec0-4837-bf9a-96b2bf4306cd?t=417000) ### 相比 Manus、Claude Code、Codex 等通用 Agent，什么情况下必须选择 YouNavi？ Speaker 3 回答，现有产品要实现该场景需要两个环节，比如用 CLI 接到 Claude Code，或飞书妙记接自己的 Agent。YouNavi 定位为 context hunt（上下文归集），把过程做得更 smooth，不用自己配 key，并希望分析场景的输出结果更符合用户需求、不那么 geek。 [13:09](https://ai.podhood.com/b457c965-8ec0-4837-bf9a-96b2bf4306cd?t=789000) ### YouNavi 的目标用户是谁？程序员用 Claude Code 的场景会不会构成竞争？ Speaker 3 表示早期用户是以沟通为主要工作场景、决策杠杆较大的人群，如创业者和投资人；现在粘性最高的是有大量商务沟通谈判的商务人群，以及面试和求职场景。对于程序员用 Claude Code、Codex 的上下文竞争问题，他坦言上下文大家互相都可以拿，目标只是让用户在分析场景下第一时间想到 YouNavi。 [15:13](https://ai.podhood.com/b457c965-8ec0-4837-bf9a-96b2bf4306cd?t=913000) ## Key moments - **[0:00] 开场** - **[0:34] Navi登场** - [0:34] YouNavi 联创 Navi 开场：演示 PPT 全由 Agent 自己生成，主播只当“嘴替” - **[2:29] 参谋定位** - [2:50] Navi 定位：不做帮你干杂活的助手，要做帮你“想更深”的 AI 参谋 - **[4:17] 切入对话** - [4:20] 从 Manus 到 OpenClaw：通用 Agent 缺的不是能力，而是你的上下文 - **[5:15] 对比竞品** - [6:57] 为什么选对话做切入点：一个会议约 1 万 token，模型 100 万窗口能一次分析几十个会 - **[7:29] 产品理念** - [8:35] YouNavi 与飞书妙记的区别：不做模板化会议纪要，而是结合历史记忆分析潜台词 - **[8:50] 种子用户** - **[9:45] 实机演示** - **[11:23] 深思愿景** - [12:09] 产品名 YouNavi 的含义：You + Navi，人负责定义问题和决策，AI 负责归集上下文与挑战你 - **[12:17] 拷问环节** - [13:09] Q: 什么情况下必须选 YouNavi？答：context hunt 式上下文归集，比接 CLI 更顺滑、更不 geek - [14:50] YouNavi 种子用户画像：创业者分析投资人反馈，投资人反向分析创业者的 PPT - **[15:08] 目标用户** - [15:13] Q: 程序员都在 Claude Code 里对话，YouNavi 的用户是谁？答：聚焦线下沟通、决策杠杆大的人群 - [16:50] Q: 如果 Claude Code、Codex 也打通上下文，YouNavi 优势在哪？答：只求在分析场景第一时间被想到 - [17:15] WAIC 听理查德·萨顿论坛：实时翻译跟不上思路，Navi 实时 research 补充听不懂的内容 - **[17:17] 护城河之问** - [18:17] Q: 实时录音硬件跟得上吗？答：飞书等靠云端后转写要等几分钟，6 小时上限其实是转写成本限制 - [18:50] 反共识观点：“效率不等于智慧地完成一件事”，交付物不代表正确，也不帮你成长 ## Topics AI开源与Agent生态 ## Mentioned Claude Code (product), Codex (product), Kimi (product), Manus (product), Navi (product), OpenClaw (product), YouNavi (product), 飞书妙记 (product) ## Transcript ### 开场 **Host** [0:00] 进入我们的正题 ： 如何呢 ？ OK， 那么首先我想先邀请 哪一位产品方老师先上台演示呢 ？ 呃 ， 我想邀请这位的产品方是 —— 嗯 ，YouNavi， 来 ， 这位老师 ， 你的舞台 。 **Host 2** [0:25] 呃 ， 这个是要投下屏是吧 ？ **Host** [0:28] 嗯 。 **Host 2** [0:28] 是不是 ？ OK。 **Host** [0:30] Yeah， 非常好 ， 非常好 。 **Host 2** [0:31] OK。 OK， 呃 ， 首先 ， 非常感谢大家今天那个漂洋过海来看我们表演 。 对 ， 然后我我路过来路上还看到一个梗说 ， 那个 ， 你玩 AI 的话 ， 你肯定还是要出海的 。 ### Navi登场 **Host 2** [0:48] 对 ， 呃 ， 然后今天我我自我介绍一下， 我叫 Navi， 然后我是那个 YouNavi 的联创产品负责人。 然后其实刚刚那个主持人有一个点我现在有点不知所措 ，因为他们说那个要准备一个 PPT 的 ，但是后来又说 ， 刚刚我听说那个又是产品演示 。 但是呢 ， 哎 ， 我我正好还这个想到一个解决方案 ， 就是说这个 PPT 其实是我们这个产品 ， 这个 Agent， 就是 Navi， 它自己做的 。 然后， 呃 ， 我可以给大家看一眼啊 ， 就代表证明我没有那个造假 。 就是 ， 就是 ， 呃 ， 首先最开始的时候 ，其实我是让它做了一个网页啊 ， 然后， 呃 ，但是呢 ， 后来那个主办方说 ， 呃 ， 需要一个模板 。 它发了我一个模板 ， 所以我又用这个其实都是一句话的这个提示词 ， 然后做了一个 PPT。 呃 ， 就是让 Navi 帮我做了一个 PPT。 所以其实是有一个 PPT 的 。 为了避免尴尬呢 ， 我可能还是 ， 呃 ， 花个 3 分钟时间讲一下这个 PPT。 但这个过程中， 大家有看到右上角那个一直在录音 ， 这是一个实时的 ， 呃 ， 叫做转写的 。 也就是说我现在说的每句话 ， 包括待会儿可能提问的同学的每句话 ，其实我们这个 Agent 它都是知道的 。 然后包括我待会儿看看能不能搞一个行为艺术 ， 就是 ， 呃 ， 比如你的提问 ， 我在回答的同时让它也做一个回答 。 对 。 呃 ， 我这卡住了 。 哎 ？ OK。 OK， 然后， 呃 ， 我还是快速过一下这个 PPT 啊 。 就是 ， 呃 ，但它其实是 Navi Agent 它自己的立场上， 呃 ， 给我们讲这个故事 。 ### 参谋定位 **Host 2** [2:42] 我其实只是一个 ， 呃 ， 嘴替 。 然后， 呃 ， 它首先想告诉大家的是 ， 它它不想做一个帮你交叉的这个助手啊 ， 它想帮你做一个想更深的 AI 参谋 。 呃 ， 呃 ， 这个是什么意思呢 ？ 就是大家知道 ， 就是从去年开始 ， 呃 ， 从去年叫 Manus 出来开始啊 ，其实 Agent 的这个概念就一直 ， 呃 ， 就已经有了 。 而且我觉得这个世界上其实已经不缺 ， 呃 ， 很多好用的这个 Agent 工具了 。 呃 ，但是呢 ，其实还是有两个问题啊 。 就是最开始像 Manus 这种产品呢 ， 就是说 ， 呃 ， 你你可能给它一个任务 ， 然后它能做得很好 ，但是它不知道你的上下文 ， 对吧 ？ 然后到了今年呢 ，其实像 ， 呃 ，OpenClaw、Codex 这些产品的话 ， 它其实或多或少也知道了一些你的上下文 ，因为它是一个本地的 Agent 嘛 。 但是我我个人觉得就是 ， 呃 ， 大家知道现在很多那个自媒体老师介绍这些产品的时候 ，他举的例子啊 ，其实更多的我看过的就是 ， 比如批量帮你 ， 呃 ， 提交发票的申请 ， 然后批量生成小红书的这个文案 。 就大概是这样的一些东西 。 我觉得呢 ， 这里有一个可能算反共识 ， 就是我自己是个穷人啊 ， 然后， 呃 ， 我用搜索模型的时候 ， 我其实是比较心疼那个钱的 。 所以我其实不太想让我的 Agent 就只帮我去干一些这种偏杂活性质的事情 。 所以我们做这个产品呢 ，其实它想做一个 ， 呃 ， 真正理解你 、 懂你 ，并且能够帮你去做一些分析和决策的这样的一个 Agent。 ### 切入对话 **Host 2** [4:17] 然后， 呃 ， 我们的切入点就是对话 。 这个非常好理解啊 。 就是因为 ， 呃 ， 像我现在在做的这个录音 ， 然后包括你的会议沟通 ， 甚至说 ， 呃 ， 你比如说自言自语对着一个电脑说个几分钟 ， 这里面都是有大量的这个信息密度的 。 同时它又没有被非常 ， 呃 ， 好的这个所谓的线上化 。 这跟网页是有区别的 。 同时这些 ， 呃 ， 语料呢 ， 本质上其实非常适合大模型来分析 。 大家知道一个会议其实它的 token 我算过 ，其实也就是 ， 呃 ，1 万左右 。 呃 ，但现在的正常的 ， 呃 ， 大模型 ，其实都有 100 万左右 token 的上下文窗口 。 也就是说它其实已经能帮你分析几十个会议啊 。 即使即使我们不做什么 Agent 工程 ，也能帮你分析几十个会议的东西 。 这个绝对不是你一天开的会的量 ， 可能至少是一周或者甚至是一个月的量 。 所以我们选择这个作为切入点 。 呃 ， 然后下一个问题其实很多人就会问 ， 那你们跟那个什么分数妙记有什么区别 ？ 呃 ， 这个区别的话就在于说 ， 呃 ， 它们确实也是 AI 产品 ， 然后有很多也说自己是 AI 助手 ，但它其实更多的是 ， 呃 ， 就帮你做一个工作流 ， 就是录音 ， 然后转写 ， 转写完了之后按照一个模板去 ， 呃 ， 自动总结成一个会议纪要 。 ### 对比竞品 **Host 2** [5:36] 那对于我们来说呢 ，其实甚至我最近才在这个产品上做了这个 ， 呃 ， 自动总结会议纪要这个工作 。 因为其实我想让大家做的事 ， 更多的事情是把你的这个会议 ， 呃 ， 获取过来之后 ，其实是结合历史上的这些相关的会议去做整体的分析 。 就是去结合你的记忆 ， 去分析那些更深入的问题 ， 甚至是一些这个潜台词 ， 或者说是它不是说想让你去拿到一个纪要 ， 然后你可能看也可能不看 ， 甚至有可能就是直接就丢掉了 。 这是第一点 。 然后第二点呢 ， 就是 ， 呃 ， 相对那些通用 Agent 来说的话 ， 呃 ， 我们说 YouNavi 有记忆 ，但是我知道现在 ， 呃 ， 包括在场的可能有很多朋友的 Agent 也是一样有记忆的 。 我想说的这个记忆其实更多的是说 ， 它有你的语料 ， 它有你的 ， 我们做了大量的这个 ， 呃 ， 这个一键的 ， 一键同步的这个功能 ， 就是右上角的这个箭头 。 **Host** [6:35] 太好了 。 **Host 2** [6:35] 对 ， 终于解脱了 。 右上角的这个一键同步 ， 呃 ， 就右侧这个一键同步 ， 就是所有的市面上的这个 ， 呃 ， 录音卡 、 录音豆 、 然后会议软件 ， 呃 ， 我们基本上都同步过来 。 这个是我们做的第一个相对比较简单的事情 。 对 ， 然后所以整体这个产品比较简单 ， 就是首先它有个采集层 ， 做的就是刚才的事情 。 第二呢 ， 就是我们做了一些 ， 呃 ， 相对调优的工程 ， 就是在你的身份识别 ，在你的这个 ， 呃 ， 关系人， 然后包括你的专有名词 ， 这个层面做了一些工程 。 第三呢 ， 就是在记忆层 ， 就是 ， 呃 ， 我们做的也是一个 ejectic 的 memory， 就是它不是一个简单的 RAG。 然后最后呢 ， 就是在分析这个层面 ，其实 ， 呃 ， 可以理解成是像通用的 Agent 框架 ，但是呢 ， 我们还是针对分析这样的一个场景做了一些特定的 ， 呃 ， 包括 skills 和工程 ， 上下文工程前面的一些调优 。 呃 ， 所以这个产品为什么叫 YouNavi 呢 ？ 就是它 ，因为我看很多 AI 产品 ， 它其实是一个 AI 的一个名字 ，但我们这个其实是两个单词 。 ### 产品理念 **Host 2** [7:38] 是因为我们希望它是 You 加 Navi，而不是只有只有 You 或者只有 Navi。 就我们希望这里面你的角色是去定义问题 ， 去做出一些决策判断 ，而 Navi 更多的是帮你去做 ， 呃 ， 一些归集上下文 ， 然后去做一些分析来挑战你 ， 或者给你一些帮助这样的工作 。 它是你的 ， 呃 ， 伙伴 ，是你的参谋 。 对 ， 呃 ， 这一页是专门针对现场 ，因为我那个 ， 呃 ， 最最开始演示的那个提示词里面 ，其实 Navi 是非常了解我是谁的 ， 它也知道它是谁 ，但是它不知道在场的各位是谁 。 所以我这个我只能靠猜 ， 我猜可能在场的几个朋友多一些 。 所以它自己修饰了一下自己 ， 就是说 ， 呃 ， 这个这个我就不展开讲了 ， 就是它是 local first 的 ， 它是非常关注隐私的 ， 然后它自己有一个 skill 的生态 ， 更多的是围绕刚才说的分析和决策这样的场景 。 然后它有它也有 hook 的机制 ， 它可以帮你做一些很多自动化的这个循环分析的任务 。 同时我们也做了 CLI。 所以如果你日常有常用的 Agent 没有关系 ， 就是你把我们当作其中的一个 ， 呃 ， 子 Agent 来调用其实就可以了 。 ### 种子用户 **Host 2** [8:50] 呃 ， 所以我们现在的更多的一些种子用户的话 ，是这样的一些画像 。 就是 ，而且它们其实有很多的匹配关系 ， 就是我们会发现平台上有很多创业者在分析投资人给它的反馈 ，也有很多投资人在分析那个创业者的 PPT。 然后这个都是 ， 呃 ， 对 ， 呃 ， 通过那个跟他们去访谈获得的 。 然后我们有很多 ， 呃 ， 一些这个产 ， 呃 ， 这个朋友 ，他们是做商务的 ，他们有非常多的这种重要的会议和商机的谈判 。他会用 Navi 的话来帮他做一些提前的准备和过程中的复盘 。 另外就是像我这样的产品经理 ， 呃 ， 这个用的就相对比较杂 ， 比如用盐啊 ， 然后比如说任何需要沟通的这样的场合 ， 可能都会用它来帮我做一些这个分析和梳理的工作 。 对 ， 然后我们这个团队是一个 ， 呃 ，10 个人不到的小团队 ， 然后我们在杭州的云谷中心 。 ### 实机演示 **Host 2** [9:45] 呃 ， 后面其实 ， 呃 ， 我图快啊 ， 就是实际演示 ， 这个就是实机 ，但但是我也把它贴到了那个 PPT 里面 。 就比如我今天的一个 case 就是说 ， 呃 ， 我来之前我还是做了一些准备的 ， 就是我让 Agent 帮我查了一下今天参与的这些产品 ， 虽然其实我之前也都知道 ， 然后他们的一些背景 。 然后， 呃 ， 比如说前两天那个 ， 呃 ， 说要在观察上做一个 AIMA 的一个帖子 ， 然后这个帖子其实就是它做的 。 大家也可以看到 ，其实我也就只给了它一句话 。 然后， 呃 ， 比如说我每天晚上会看它给我写的一个晚报 ， 这个晚报比如周五的时候 ， 呃 ， 我是去参加了另外的一个交流 ， 然后它帮我总总结了一些 ， 就是在做企业 Agent 就得到的一些启发 ， 包括有一篇那个 Anthropic 的一篇论文 ， 然后它告诉我对做产品有什么帮助 。 呃 ， 然后这是今天出炉的一个 case， 就是我今天上午在那个 WAIC 的 ， 呃 ， 理查德 · 萨顿的那个论坛 。 然后其实我英文很差 ， 所以其实我是用了我们的这个实时的翻译的这个功能 。 但是呢 ，其实翻译这个东西其实我自己用了之后我会发现有个问题 ， 就是你还是 follow 不了这个这个这个主讲人的一个思路 。 所以呢 ，其实我们还做了一个功能 ， 就是我刚才演示的 ， 呃 ， 我我刚才说的就是 ， 呃 ， 现 ， 呃 ， 我当时在听的时候 ， 它其实是可以实时的去做这个分析的 。 就是我让它帮我总结一下， 比如最近 ， 呃 ， 这个主讲人说的是哪些东西 ， 对吧 ？ 尤其是可能 ， 呃 ， 哪些是我听不懂的 ， 然后它实时根据这个上下文 ， 它就去做一些 ， 呃 ，research， 然后帮我去补充一些这个信息 。 ### 深思愿景 **Host 2** [11:23] 这个是 ， 呃 ， 我觉得相对来说还是比较有用的一个场景吧 。 对 ， 呃 ， 所以 ， 呃 ， 最后的话就是想说 ， 呃 ， 我觉得其实现在 Agent 是非常多的 ， 然后但是大家可能相对比较多还是在说效率 ，在说 ， 呃 ， 快速 ，在说交付吧 。 但是我个人呢 ， 非共识是说 ， 呃 ， 效率它不等于说就是你把这件事情很有智慧地完成了 ， 对吧 ？ 然后你交付出来一个东西 ， 它不代表这个东西就是对的 。 甚至于说 ， 它可能也没有办法帮助你成长 ， 它只是帮你完成一个任务 。 但是呢 ， 我们想做的事情更多的还是想在现在这样的一个效率至上的时代去给深思熟虑 ， 去找一个属于它的位置 。 好 ， 这个就是我今天的这个演示 。 对 ， 呃 ， 呃 ， 这个这个用户群大家如果感兴趣可以扫码 ， 然后应该在那个展台也有 。 我这里就不投浪费这个时间了 。 然后， 呃 ， 现在应该是有一个提问环节 ， 对吧 ？ 就我把我把 Navi 调出来 ， 然后， 呃 ，是可以这样的 。 ### 拷问环节 **Host 2** [12:27] 就是因为我们也有一个 ， 呃 ， 这个语音语音输入的这个功能 ， 我看一下这种场景下能不能用 。 有可能不行 。 喂 ，有可能不行 ，有可能不行 。 就 ， 呃 ， 那我可能还是忍肉身来代替回答一下问题 。 啊 ， 啊 ， 这个还可以 。 网络可能有点延迟 。 对 ， 呃 ， 没关系 ， 就是 ， 呃 ，是应该可以回答问题 ，是吗 ？ **Host** [12:50] 可以 ， 可以 。 可以我来帮忙也行 ，也是可以的 。 **Host 2** [12:52] 好的 。 **Host** [12:53] OK， 那接下来 5 分钟的时间就是咱们 YouNavi 的拷问时间了 。 拷问时间到 。 如果你有任何问题可以举手 。OK， 中间这位先生 。 **Host 2** [13:09] 那个是这样的 ， 就说你这些产品的话 ， 除了海外版呢 ， 我没有用过 ，其实大部分的话我都用过 。 然后我一直想问你一个问题 ， 就说在什么样的情况下我会必须选择你的产品 ？ OK， 呃 ， 我看看它有没有翻译 。 稍等啊 。 啊 ， 应该可以 。 就让它在这儿跑了 。 然后我先回答这个问题啊 。 就是 ， 呃 ， 我 ， 呃 ， 您说的是左侧的这些 ， 就是帮你做录音的产品 ， 对不对 ？ 对对对 。 但是这些产品我觉得你现在如果要让它实现我刚才说的这个场景 ， 只有两种方式 。 一种是 ， 呃 ， 比如 Claude 现在有 CLI， 你用它的 CLI 接到 Claude Code 里面去 ， 这是可以的 。 然后像飞书妙记 ， 那它自己有个生态 ， 比如说你用飞书妙记 ， 然后， 呃 ， 飞书的 CLI 接飞书自己的 Agent， 或者接别的 Agent 也都可以 ， 对吧 ？ 但是本质上还是要有两个有两个产品 ，有两个环节 。 对我们来说 ， 我们就是想把这个过程做得更 smooth 一些 。 就是它是一个 ， 呃 ， 我们我们自己说一个大一点的概念 ， 可能叫 context hunt， 就是它是一个上下文归集的这样的一个定位 ， 呃 ， 可以让你更快速的 ， 就不用做刚才说的 ， 比如你接一个 CLI 你还是要去 pick key， 然后要去在那个 Agent 里面去做一些工作的 。 对 ， 这个是我觉得 ， 呃 ， 比较大的一个差别 。其次可能就是说 ， 呃 ， 我们想让这个东西做得不那么 geek 一些 。 就是当这个可能现在我我我确定我做到了 ，但是我们想往这个方向做 ， 就是它更多的还是说在分析这个场景里 ， 我们希望它出的这个结果是更符合你的需求的 ， 跟 Claude Code、 跟 CodeX 那些产品加这个这些东西的 CLI 相比 。 这个是这个是我们的目的 。 然后 它可能这个大家就自己看吧 。 我我就 ， 呃 ， 我看一下啊 。 可能可能也还是差不多的意思 。 对对对 。 **Host** [15:05] 对对对 。 **Host 2** [15:05] 好 ， 谢谢 。 谢谢 ， 谢谢 。 **Host** [15:08] OK， 咱们还有没有问题的 ？OK， 那位先生 。 ### 目标用户 **Guest** [15:13] 呃 ， 你好 。 你好 。 呃 ， 就是我看到这个产品 ， 我第一时间想的是 ， 呃 ， 这个产品是把一个用户在线下所有阶段的会话作为它的一个资产 ， 然后给它收集下来 。 它是一个收集用户线下的上下文 ， 然后把它资产化 ， 用于在每一次会议的时候 ， 它可以把这个记忆重复调出来 。 但是它的目标客户就跟 ， 比如说可能程序员大部分都在 Claude Code 里面对话 ， 或者 CodeX 里面对话 ， 它跟这个是两部分用户群体 ，是吧 ？ 所以你的用户群体还是这种聚焦线下的沟通的这部分用户 。 **Host 2** [15:51] 呃 ， 没错 ， 没错 。 就是我可以 ， 呃 ， 对 ， 我我我我让它再翻一下 。 不好意思 ， 这个可能有点时间 。 呃 ，是这样的 ， 我们现在的用用户 ， 就是我们早期定位的用户呢 ，其实就像您说的 ， 就是主要是以沟通 ， 呃 ， 作为一个主要的工作场景 。其次就是说它的决策的这个杠杆是比较大的 。 就不是说 ， 呃 ， 可能一直在说话 ，但是这个说话没有意义 ， 这个这个也不是我们的目标用户 。 然后因为也 ， 呃 ， 测试了一段时间了 ， 然后现在呢 ，其实画像会更明确一些 。 比如我刚才演示的那种什么创业者投资人， 这种肯定早期有 ，因为是我们自己按自己的圈子去发散的 。 但是现在呢 ，有两类人群啊 。 一类是 ， 呃 ， 我刚才说的就是商务 ， 就是它它不一定是一个销售或者是个 BB，但是它有很多商务性质的这个沟通和谈判 ， 这样的用户的 ， 呃 ， 粘性非常高 。 然后其次呢 ， 就是说还有一种场景也是 ， 呃 ， 它不是一个用户群体 ， 它是个场景 ， 就是 ， 呃 ， 招聘和 ， 呃 ， 就是面试和求职 。 就是我是招聘方 ， 我会用它 ， 然后我是 ， 呃 ， 求职者我也会用它 。 因为它它在这个场景 ， 呃 ， 非常符合我刚才说的这个东西 。 然后您说的程程序员呢 ， 比如说他求 ，其实我们这个产品也有一些付费用户 ，他是程序员 ，他是用来 ， 呃 ， 除了我刚才说的这些场景以外， 它会用来看一些技术的 paper，但我觉得这个可能不是一个最最典型的一个场景 。 **Guest** [17:17] 对 ，因因为我的点就在于未来是不是 ， 比如说像 Claude Code 或者 CodeX 这种个人的办公助理 ， 或者说个人 coding 助理 ， 它不它也存在一部分上下文 。 ### 护城河之问 **Guest** [17:29] 然后你现在的这种录音的产品形态 ， 你是很难拿到就在别的 Agent 里面的一部分记忆和上下文 。 这就导致用户可能会在多个工具软件中做切换 。 然后如果说这种个人的 ， 打个比方像我 Buddy 或者 CodeX，他们也推出了类似的功能去连接上下文 ， 那我们的产品优势在哪里呢 ？ **Host 2** [17:51] 呃 ，是这样的 。 首先我觉得上下文可能大家互相都可以拿 。 对 ， 然后而且其实只要你是有自己的 CLI 的 ， 我们也不反对用户主流的 ， 比如说他就是用 WorkBuddy 或者用这个 CodeX， 这个这个完全没有问题 。 然后其次呢 ， 就是说 ， 呃 ， 我我觉得还是一个这个问题 ， 呃 ， 本身确实好问题 ， 就很难回答 。 就是因为很很多时候投资人也会问这样的问题 。 就是我只能说 ， 呃 ， 我们还是在努力做一件事情 ， 就是让它在大家在刚才我描述的这种场景下， 它第一时间想到我们 。 呃 ， 这个就只是我的目标 。 我不是我我我其实不奢求大家 ， 比如说 ， 呃 ， 别的一些什么做 ， 就比如我刚才演示的做 PPT， 我也是只是为了秀一下 。 对 ， 就是我们做 PPT 做的其实没有那个像那个什么 Talky 啊或者 Kimi 做得好 。 这这我觉得大家各有所长 。 **Guest** [18:42] 对 ， 就是我非常认同您的观点 ， 就是有深度思考的观点 。 然后我想问 ， 就是这个场景下是要求所有就是实时开着录音设备去采集它的对话信息 ， 那现在的硬件已经达到这种水平了吗 ？ 因为我自己也不管是飞书 Claude 何概用 ，他们的一个录音时长大概是 6 个小时 。 **Host 2** [19:02] 呃 ，是是这样的 。 就是如果是实时的这个部分 ，其实还是需要比如像在 Mac， 呃 ， 像在 PC 或者在 Mac 上 。 然后， 呃 ， 飞书那些呢 ，其实确实您说的很对 ， 就是他们基本上都是后转写 ， 就是先录下来 ， 录下来之后在 ， 呃 ，在云端 ， 呃 ， 用那个 ASMR 模型做一个转写 。 中间要可能也要等个几分钟到 10 分钟的时间 。 然后， 呃 ，其实还有一个点 ，但是那个 6 个小时其实更多的是一个成本限制 。 就是它的转写模型可能会限制你 ， 比如说 ， 呃 ， 一次 ， 呃 ， 提交多少的这个容量 。 对 ， 呃 ， 主要是这个这个这样 。 对 。 **Host** [19:41] OK， 好 ， 谢谢你 。 **Host 2** [19:42] OK。 **Host** [19:43] OK， 那么咱们第一个产品 Navi 的拷问环节就已经结束了 。 那么其余各位还有任何问题也可以扫码上我们观察的茶馆 ， 或者说直接来到我们 YouNavi 的产品下面给它写茶评 。 --- 本节目库由 PodHood（https://podhood.com）提供支持——播客网站平台。