从大厂离职后的两年半时间，我一直把自己定位为是一个「创作者」，从做视频，写文章，再到靠AI写代码开发产品。干的基本都是从0到1的创造工作。
就以内容创作来说，到目前为止，我已经做了151个长视频，写了不下100篇公众号文章，甚至今年3月还写作出版了自己的第一本书。
但所有这些经验都没让我摆脱打开一个空白文档时的恐惧感，每次要做新内容，从打开在线文档链接，到新建空白文档，再到写文档名称，写下文档中的第一句话，都让我觉得无比煎熬。在这个过程中我常常会想尽办法拖延，在写作时，综艺变得更好看了，猫咪好像更亲人了，连窗外的景色都变得更好了。
（自己有在做内容，或者在公司内经常要写文档，手搓PPT的人应该都懂我在说什么）
当然，渐渐的，我也熬出了一些经验来。那就是让自己做任何工作都不是从0开始。所有你要写的东西，都可以让AI先写一遍。
距离ChatGPT横空出世已经快3年了，前两天我们甚至还迎来了GPT-5。但在写作、创作内容这件事上，大多数人还是对AI提供的结果不满意，“AI味”“DeepSeek味”浓的东西大多数人还是能一眼认出。
是的，AI还是没有到能够完全接管人类去创作的阶段。但你也没必要让AI完全接管工作，如果AI能独立写作绝佳的文章来，那还要你干嘛？或者说，如果到了那个阶段，AI还需要任何人类吗？
我倒是还挺喜欢这个还需要人和AI协同去创造内容的阶段的，我肯定没有最好的审美、没有最好的创意、没有最出色的文笔，但我就是我，我的生活经历、去过的目的地、看过的电影、读过的书都造就了这唯一的我。所以我做出的内容，或者说，我和AI协作产出的内容是具有我的“味道”，而非千篇一律的。
相信我，人类喜新厌旧，讨厌千篇一律。GPT-4o之前的宫崎骏画风展现都够好吧？刷屏了吧？但是谁还会天天做那种图，看那种图？
不是因为它不够好了，而是你厌倦了。
你看，又扯远了，但这确实是我写作的风格。我在这篇文章其实表达的其实就两个观点：
1、在做内容，写文章、写脚本、做PPT时，你都可以用AI先给你快速整个“初稿”出来，让你不必从0开始；
2、现在AI没到能100%自动化做出让你完全满意的内容，你应该适应，以及找到和AI写作的正确方式。
但，问题来了，如何让AI能产生一个相对满意的初稿，如何更好和AI协同完成一个工作。
我自己的经验是，首先，这个AI需要相对懂你，拥有你的历史背景信息，能读你所拥有的资料，了解你喜欢的语言风格，拥有充足的资料库能为你收集获取信息。其次，在完成你的任务时，走歪了能由你随时纠回来等等。
以现在拥有全球最多用户的C端AI产品ChatGPT来说，它基本满足前面部分的要素，它具有记忆的功能，也能链接你的Gmail、Google网盘、Google日历等。不过说实话，ChatGPT所链接的生态，还真不那么适合国人使用。比如没几个人会用把自己的资料存在Google网盘的，而当我用手机办公，想把微信上合作伙伴发给我的pdf传到ChatGPT中作为参考资料时，更别提这个过程有多繁琐和痛苦了。
最近在写这篇文章时，我一直在找一个合适的能符合我这种人与AI协作理念的产品，用来写教程，推荐给大家。
正好想到这个月底要去百度云智大会的AI Coding会场当圆桌嘉宾，要去做一些和AI Coding有关的分享，正好需要提前准备些和AI Coding有关的资料学习。
然后我听说百度文库还有个正在内测阶段的Agent——Genflow 2.0，就托朋友要链接试用了一下，发现还真是契合我想传达的理念（说个题外话，去年底一直听说百度文库是全球AI付费用户第二多的AI产品，仅次于ChatGPT，当时还挺意外的）。
我其实已经快半年没做过大型活动的对外分享了，所以第一步，我想先整理下自己此前发表过的关于AI编程的经验和看法。对于这个需求来说，一个AI产品最重要的是如何让你能快速导入此前资料。我发现，百度文库的app端有四种导入资料的方式，分别是「微信导入」「手机导入」「百度文库资料库」「百度网盘」。
对于习惯把自己资料在网盘备份的人，以及经常在微信上沟通和接收工作文件的打工人来说，这两者比起ChatGPT关联的Google网盘可实用太多了。
不过我换了个方式，试试Genflow到底够不够智能。没选择任何资料，而是让Genflow自己在网盘里找我需要的相关材料。
Genflow还真挺懂事的，在任务规划里加上了在网盘中帮我先查找资料的任务，并且还真找到了我之前写过的分享材料。
然后，顺着我的参考材料，它在3分钟内就帮我还挺轻松地完成了这个需求。相比现在很多随便说句话，就要让你等上半小时的agent产品来说，治好了我不少的等待焦虑。
当然，这么一步生成完内容也不是一切都结束了，我发现有很多语言其实并不完全是我的用词风格，最近一段时间我对AI编程这事也有了很多新的感悟，所以我就直接在这个文档了做了初步的调整和编辑。
调整完之后的材料，会在百度文库的资料库中自动保存，后续别的工作需要的时候也完全可以用上。又或者我可以把这份资料分享到微信、QQ、邮箱等。这几个细节和AI本身关系不大，但我能感觉到这是真懂我日常工作流需要什么的产品细节。
当然，等总结完上述资料后，我发现我自己做过的对外分享材料有有些“陈旧”了，大部分都是2024年底的，而最近半年，AI Coding领域又有了太多的变化。
所以接下来我又给Genflow提了个新需求：帮我收集和整理最近半年AI Coding领域的发展情况。
任务执行的过程还挺酷的，几个小窗口在刷刷刷浏览，从百度文库、全网、以及百度学术等多个渠道帮我查找资料。这个界面让我感受到了多agent并行处理的魅力，这大概也是他们相比别的串行处理模型的agent能更快输出结果的原因之一。
然后就在这个过程中，我突然意识到，我原来提的需求可能太泛了，我希望聚焦一些，重点关注Claude4模型和Vibe Coding概念在这半年的发展。
然后我注意到了Genflow另一个令人心动的小细节，就是我可以在它执行的过程中先暂停，追问补充细节，让他在继续重新规划，执行任务。
我觉得这还挺想工作时指导自己手下的实习生的，你会根据它在工作过程中所呈现出的结果、做出的规划去提出你的意见和建议。就像我在文章前面所说的，现在的AI确实还只到达你需要和它协作，而不能100%倚赖它的状态。
最终，在3分钟后，Genflow为我产出了一份长达43页，超过2万字的结构清晰、图文混排的报告。
而在内容质量方面，这肯定不是一份能直接当工作汇报的咨询公司级别的报告，但是我想，如果我招个实习生来做的话，他应该两周时间也写不出这个水平和深度的报告来。
里面还有挺多让我觉得小惊喜的细节的，比如提到中国开源社区比较突出的编程模型时，它提到了Kimi K2、Qwen3以及GLM-4.5，这确实是很新近才出现的AI编程开发者们用来平替Claude4的模型，说明Genflow确实能收集到很新而且很准确的信息，而且也没有特地偏袒百度的模型或产品的，哈哈哈
还有下面这些关于开源闭源模型态势分析的信息以及数据图表都还挺让我意外和有启发的。
如果你想要这份报告的话，可以给我的公众号回复「2025AI编程」获得这份趋势报告数据。
前面展示的是两个相对独立的任务，但就像ChatGPT所拥有的记忆功能一样，Genflow具备类似ChatGPT的记忆功能。比如下次我需要用到此前对话所产生的材料时，我完全可以让Genflow去回顾我们的对话历史，在记忆库中去获取已经生成过的材料，这个和你合作的AI助理是和你合作越多便越懂你的。
最后，其实我想说，从GPT-3.5到GPT-4，我们等了4个月，从GPT-4到GPT-5，我们等了30个月，而这30个月的等待给我们带来的更多却是失望，而非惊喜。
大模型发展至今，其实很多能力已经超越普通人类了，但它依然是个偏科生，很多事情做不好。并且我们可能还需要预期有些事情他们将很长时间都做不好。
但，这个过程中，我们该做的不是等着。而是可以乘着这个时机学会更好的与AI协作。不是让AI 100%替代你的任何工作，而是你可以在AI的协作下，让你的任何工作都不需要面对那个恐怖的空白文档。
而百度文库恰好处在一个很合适的生态位，他们既有灵活的MOE大模型架构，也接入了DeepSeek R1；拥有帮你找到好信息的搜索基因；链接着百度文库、百度学术和百度网盘这三个分别代表优质和个性化的资料库资源。再加上他们还挺懂用户需求的，听说文库AI月活用户都快破亿了，积累了不少专家级AI工具。
你可以用Genflow试试开始做一个行业调研，写一个ppt初稿，总结一份文档信息。你会在这个过程中感受到与AI协作的魅力。
对了，现在Genflow 2.0还在内测中，预计8月中旬他们才会正式发布，想提前试用的朋友可以在评论区或者私信留下你们百度账号，我去联系他们给你内测白名单。
你也可以通过下面的方式先下载百度文库app版内测包：
iOS版：https://testflight.apple.com/join/NgUXUE72
安卓版：https://downpack.baidu.com/baiduwenku_AndroidPhone_v10.0.76(10.0.76)_1027470h.apk
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