Granola 成功解构

深度复盘：它做对了什么？AI 到底是如何思考的？
🧠 Granola 的核心 AI 逻辑：它是如何思考的？

Granola 不仅仅是“语音转文字”。它模拟了一个高智商实习生的工作流程，其核心是“Context（上下文）”而非“Prompt（提示词）”。

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1. 输入捕获
不录视频，仅捕获音频流。
关键点： 用户可以在此期间自己打字记录，AI 后续会将用户笔记作为最重要的锚点。
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2. 上下文注入
这是魔法发生的地方。
注入数据： 谁在会上？（LinkedIn信息）、这是什么会议？（日历标题）、你是谁？（VC还是PM？）。
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3. 意图判别
基于身份的“主观”判断。
逻辑： “我是VC，我不在乎我说了什么，我只在乎创业者说了什么风险点。”
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4. 动态生成
不是仅仅做摘要。
结果： 填充用户手写笔记的空白，生成符合用户职业身份（如Linear工单、投资备忘录）的结构化产物。
🎯 他们做对了什么？（关键决策复盘）

逆向产品定义

产品哲学

当所有竞品都在做“会议录音机”和“企业资产库”时，Granola 定义自己为“个人思考工具”。

  • ✅ 不做 Bot： 不干扰会议，保护隐私感。
  • ✅ 只存文本： 不存音频，降低用户心理负担。
  • ✅ 结果： 用户把它当成增强版 Apple Notes，而不是监控软件。

极简主义与克制

设计

在发布前，团队做了一个痛苦但正确的决定：砍掉了 50% 的功能。

  • ✅ 隐身开发： 闭门造车一年，每天引入新用户测试，直到产品打磨完美。
  • ✅ 拒绝功能堆砌： 专注于“写笔记”这一核心体验，而不是做一个复杂的会议管理后台。
  • ✅ 结果： 周留存率高达 70%。

押注未来技术曲线

技术策略

CEO Chris 坚持“你的成本就是我的机会”。

  • ✅ 不解决短期问题： 不花时间解决 Context Window 限制，因为那是模型层的事情。
  • ✅ 专注于 Rapper 层： 专注于 Prompt Engineering 和上下文构建，这是模型解决不了的。
  • ✅ 结果： 随着 GPT-4o 等模型降价提速，Granola 的体验自动升级，且前期投入未浪费。

精准的 GTM 策略

市场增长

虽然团队在伦敦，但刻意打造“硅谷产品”的人设。

  • ✅ 人群切入： 先 VC，后创始人。这群人会议多、结构化强、传播力大。
  • ✅ 习惯挂钩： 绑定日历。会议是最高频的触发器，比任何其他 AI 工具都更容易养成习惯。
  • ✅ 结果： 成为硅谷科技圈的“身份象征”。
🔎 深度细化：核心逻辑问答
为什么说“上下文（Context）”比“提示词（Prompt）”更重要？ ▼

Chris 反复强调，把 LLM 想象成第一天上班的聪明实习生。

如果你只是给实习生一个死板的指令（Prompt），比如“总结这个会议”，他可能会给你一个通用的、平庸的摘要。

但如果你给实习生充分的背景信息（Context）：

  • “这是为了决定是否投资这家公司（目标）”
  • “这是一家SaaS公司（行业背景）”
  • “我是主要关注增长数据的投资人（用户画像）”

那么这个“实习生”就能写出极其精准、有深度的笔记。Granola 的技术护城河就在于如何自动化地收集和构建这个 Context。

如何解决 AI 的幻觉和准确性问题？（人机协同逻辑） ▼

核心在于“不完全信任 AI”的设计哲学。

1. 源头可追溯： Granola 允许用户点击笔记中的任何一点，直接跳转到原始转录文本（Transcript）。用户是最终的校验者（Human-in-the-loop）。

2. 混合模式： 用户自己在会议中手写的笔记权重最高。AI 的作用是“Flesh out”（充实）这些笔记，而不是无中生有。这种基于用户输入的生成，大幅降低了幻觉风险。

未来的终局是什么？从笔记工具到工作引擎 ▼
Trojan Horse
特洛伊木马策略

目前的笔记功能只是一个切入点（特洛伊木马），目的是为了收集用户的工作上下文。

未来的核心逻辑：

一旦 Granola 拥有了你过去 2500 场会议的数据，它就不再是记笔记的工具，而是一个深度检索引擎。你可以问它：

“基于过去两年的会议，哪家风投机构最适合领投我们的 C 轮？”

这需要跨越数千个上下文窗口进行检索和推理，这是目前 ChatGPT 无法做到的，也是 Granola 正在构建的未来壁垒。

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