很多 AI 產品的問題,從來不是功能做得少,而是設計想得不夠系統。
功能堆得再滿,從本質上還是個「工具箱」—— 你得自己判斷需求、拼湊流程,還要獨自承擔決策斷點的風險。
AI Hub v2 的核心變化,不在功能升級,而在結構升級。
它的底層邏輯很明確:
用戶要的不是更多按鈕,而是一套能持續參與判斷的系統。
在這裡,研究不只是羅列資訊,提醒不只是刷存在感,分析也不只是給出孤立結論。
這些能力被整合進同一條路徑,圍繞同一個核心問題不斷收斂:
你現在該不該動、該動什麼、該怎麼動。
AI 的角色也隨之轉變,不再是被動的「回答者」,而是能參與判斷節奏的協作者。
這種設計,顯然是為長期使用而生,而非應付一次性查詢,也更貼近一套真正可復用的決策基礎設施。
說到底,這不是一次工具集合的升級,而是一場工作方式的遷移—— 你不再是「點功能」,而是「跑系統」。
當判斷被結構化托底,AI 的價值才會真正釋放。
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