AI原生个人生产力工具需求说明

本文由 deepresearch 根据我的思考要点生成。

在AI时代，个人生产力工具应当“原生”地融合AI能力，帮助用户更高效地获取信息、处理事务。本说明从产品理念出发，梳理该工具的核心需求方向，包括阅读习惯革新、语音交互补充、大模型平台开放、模块化个性编排、Prompt管理，以及可信信息源的结构化利用。语言精炼而富有思辨，重点阐述概念和架构设想。

阅读方式的变化与 AI 辅助摘要需求

面对海量长篇内容，用户常常因信息过载而拖延阅读。传统逐字阅读效率低，迫切需要一种AI辅助的阅读方式来改变习惯。理想的AI原生工具应充当智能阅读助手：先行“替用户读书”，快速提炼长文要点，并根据用户的关注领域进行定制化摘要。研究表明，许多用户已经将ChatGPT一类AI用于文章摘要，以决定内容是否值得深入阅读【2】。这种预读筛选机制能够让用户在几秒内了解文章主旨，从而判断是否投入时间精读，避免盲目啃读冗长资料。

更重要的是，AI摘要不应流于泛泛罗列，而要突出关键信息与反常识点。也就是说，摘要除了涵盖核心论点外，应点明那些违背常规认知、令人意外的观点或数据。这种“意外点”能够激发用户的好奇心和批判性思考，促使其进行价值判断。通过让AI标示出这些反常识要点，用户可以更快捕捉到文章的独特价值所在，进而决定是否深入研读。总之，AI辅助摘要将改变传统阅读方式：先筛选、后精读的模式提高了阅读决策效率，帮助用户把宝贵时间花在最有价值的内容上。

语音作为补充入口的场景使用

在驾驶、运动、露营等不便眼睛直视屏幕的情境下，文字阅读障碍使信息获取陷入空白。为此，AI生产力工具需要提供语音入口作为重要补充。在这些场景中，用户希望通过语音朗读来获取摘要和信息——例如让AI将文章要点转化为语音，在通勤路上通过耳机收听【7】。据调查，超过六成的用户会在开车或锻炼时收听音频内容，这说明语音渠道对于碎片化时间的利用价值极高。

另一方面，语音交互目前对部分用户来说仍是陌生体验。我们的用户画像显示，他尚未习惯与AI进行长对话式的语音交流，主要还是以文字交互为主，仅在开车时偶尔用语音提问一些常识性问题。这意味着产品在语音功能上应秉持辅助性原则：即语音作为输入/输出的补充，而非替代。

此外，全面的语音记录和回放功能也是一大需求亮点。AI工具应支持语音笔记的记录与摘要，例如将用户的语音转录为文本并生成摘要，便于后续查阅。这类功能可让AI在“眼不能及”之处，仍保持高效信息整理能力。

对大模型平台的开放性与控制权需求

AI领域日新月异，大语言模型（LLM）平台百花齐放。用户对大模型平台开放性与自主控制有着强烈需求。他们倾向于“好用就用”，不愿被某家平台锁定。因此工具必须是模型无关（model-agnostic）的，能够接入多个主流或新兴模型接口【9】。

用户还偏好直接订阅原始模型API而非通过二次包装平台，以减少费用和延迟。这要求产品结构上允许用户配置API密钥或模型端点。此外，应支持开源模型选项以便实现本地部署，保障数据安全。例如处理企业机密或敏感文件时，用户可选择使用本地部署的LLaMA等模型。

模块化与个性化编排优先

我们倡导模块化、个性化编排的产品哲学，而非一体化“大而全”工具。原因在于，每位用户的工作流和偏好各不相同，模块化组合更具灵活性和适配性【19】。

具体体现为：

• 灵活的Prompt流程： 支持用户按需重组操作顺序，自主选择摘要、问答、结构输出等操作模块。
• 批量处理与集成支持： 可集成如表格类工具，实现多条数据的AI处理能力。
• 自定义脚本与Orchestration接口： 为高级用户提供“搭建流程”的平台，如无代码流程图或脚本。

Prompt 管理与快速调用需求

Prompt 是 AI 使用的核心语言。理想工具应提供Prompt的集中管理和便捷调用机制：例如设置别名或快捷键快速插入提示，支持跨设备同步，以及简单的版本管理功能【15】【14】。

通过一个轻量的Prompt库，用户能更规范地积累与使用Prompt，大幅提升AI调用效率，也有助于形成“人与AI协作的最佳实践”。

可信信息源的管理与结构化

AI的智能能力取决于其“食用”的知识源。工具应支持整合管理用户信任的各类信息源，如RSS、企业Wiki、阅读笔记等，并通过语义搜索机制（如RAG）让AI准确调用【18】。

与此同时，必须强化数据隐私保护机制，例如本地部署、数据最小化处理和权限管理【26】。只有保障安全，用户才能放心地将其“知识资产”交由AI处理，从而形成真正可靠的“个人智能知识管家”。
明白了，我会将“基于MCP协议”作为新增的一级标题，补充进产品需求说明中，强调工具在智能扩展与生态开放性方面的设计理念，并补充说明如何通过MCP实现双向连接与能力共享。我整理好后发给你。

基于 MCP 协议的生态开放性

通过引入 MCP 协议（Model Context Protocol，模型上下文协议），本工具保持了与其他 AI 服务的双向互通能力，充分体现生态开放性。MCP 为不同模块提供统一的通信接口，使本工具既能无缝对接外部能力，也能向外部开放自身功能，不再是一个封闭的孤岛。

• 上下文灵活接入：本工具能够基于 MCP 协议灵活接入各类上下文模块。外部服务可以通过 MCP 向本工具提供实时的数据、指令或情境信息，扩充本工具AI的知识范围，使其在处理任务时具备更丰富的上下文，从而变得更“聪明”并提供更精准的结果。
• 开放模块接口：本工具通过 MCP 开放了自身核心模块（如知识库检索、内容摘要、Prompt 执行等）的接口，供外部 AI 助手按需调用。借助这一机制，其他应用可以将本工具的能力嵌入到自己的流程中。同样地，本工具也可以调用外部模块为己所用，在 MCP 标准下实现能力的双向嵌入与协同。
• 生态系统集成：凭借对 MCP 标准的支持，本工具能够作为大型 AI 工具链的一部分融入更广泛的智能系统。换言之，它可以成为个人智能助理生态中的一个节点，与其他 AI 模块协同工作，彼此共享信息与能力。这种基于协议的协作机制不仅是一个技术接入层面的考量，更是构建可互操作AI生态的重要基础。

结语

以上7个方面的需求构成一款AI原生个人生产力工具的基本蓝图：一个真正服务于个人、灵活开放、可深度定制并保障隐私的智能助手。它不只是简单的技术集合，更是个人知识管理与创造力放大的新界面。