作为一名深耕协作领域的知识产品经理，我一直在思考一个问题：在组织协作中，文档（Document）与对话（Conversation）究竟扮演着什么角色？
对话中，Spy 和 Jun 实际上代表了两种截然不同的协作场景与哲学：一种是针对大型、复杂、跨部门项目的“文档驱动型结构化协作”，另一种是针对灵感捕捉、快速沟通的“AI 驱动型流动协作”。本文将深度拆解这两种模式，并探讨 AI 如何在其中发挥价值。
Spy 详细描述了在大型硬件/软件结合项目中，涉及十几个部门（研发、供应链、市场、交互等）的大规模协调会场景。在这种高复杂度、高成本的协作中，“文档”不仅仅是记录，更是流程的核心。
Spy 分享了一套行之有效（源自飞书/字节模式）的会议流程，其核心是将“串行沟通”转变为“并行协作”。
各部门负责人（如供应链、研发）在开会前，必须将上周进展、下周计划、风险点更新到同一份共享文档中。文档是单一事实来源（Single Source of Truth）。
会议开始不说话。所有人利用前10-15分钟同时阅读文档。这种“静默”创造了一种高压场域，没人能摸鱼，因为所有人的光标都在文档上移动。
阅读过程中，针对不懂或有异议的地方（如“功能为何延期？”），直接在文档对应位置提评论。被提问者如果能通过文字回答，直接在文档上回复。这实现了大量简单问题的并行处理。
默读结束后，主持人（通常是项目总监）只针对文档中那些“文字解决不了”的、复杂的、有争议的问题进行口头讨论。效率极大提升。
讨论出的每一个结论（Decision），必须当场由指定记录员（如项目经理）写入文档的“决议区”，并明确 @负责人 和截止日期（DDL）。
“这个会开完，文档就同步更新了。不需要再回去单独写一份会议纪要。文档本身就是会议的产物。” —— Spy
与 Spy 强调的严谨管控不同，Jun 关注的是另一种场景：非正式沟通、灵感碰撞与个人备忘。在这种场景下，强制写文档反而是阻碍。
Jun 认为，在很多时候，人们不需要为了开会而专门准备文档。知识本身就存在于对话流之中。现在的痛点是：**聊的时候很兴奋，聊完就忘了。**
AI Native 的解决方案：
Jun 提出了一个深刻的产品洞察：基于 Topic（主题）的长期记忆。
如果 AI 仅仅处理单次会议，它只是个速记员。但如果 AI 能识别出：“这几次会议都是关于‘系统架构重构’的”，它就能将这几次的对话内容串联起来，形成一个动态更新的知识库。
例如，当你在第 5 次会议提到“上次那个问题”时，AI 能够自动检索第 3 次会议的记录并给出上下文。这解决了知识碎片化的问题。
结合 Spy 的大项目管控经验和 Jun 的 AI 创新思维，未来的企业级协作产品（Knowledge Management System）将会融合这两者：
文档依然是复杂项目的核心载体。但 AI 将介入其中：
针对沟通场景，工具将隐形：
最终，无论是 Spy 推崇的“文档驱动”，还是 Jun 倡导的“对话驱动”，殊途同归：都是为了对抗组织的遗忘，减少信息的熵增。 而 AI，正是那个能让信息流动阻力降到最低的催化剂。