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Everyone Gets a Sidekick

Updated 2026-03-29
3 min read
733 words

Everyone Gets a Sidekick

本周 Context Window 总结了 Every 团队在 AI Agent 领域的最新进展，包括 Plus One 发布、多个产品的 Agent-native 升级，以及对"为什么 AI 还没有取代人类"的深度思考。

Knowledge Base - 本周精选

Plus One 发布

  • Every 推出 Plus One：一键部署的 OpenClaw Agent，直接集成到 Slack
  • 预装 Every 最佳工具和工作流
  • COO Brandon Gell 45 分钟完成设置，实现 bug 分类、日程摘要、跨团队协作
  • 目前每周开放 20 个订阅者名额，4 月公开发布

Mike Taylor: 为什么放弃四小时工作周回归全职

  • 5 年自雇后实现被动收入和完全自由
  • 但面临收入不稳定、产品失败、缺乏思想碰撞
  • 加入 Every 担任技术咨询负责人
  • 核心观点：AI 让构建变容易，但获得关注比以往更难，最好的学习发生在团队内部

Austin Tedesco: 拯救我大脑的 Agent

  • Every 增长负责人，无技术背景
  • 用 Claude Code 构建 Agent，整合 Stripe、PostHog、Slack、Notion
  • 自动拉取数据、起草营销简报、在 Slack 回答问题
  • 开源了 compound knowledge plugin

Mike Krieger 播客: AI 让构建产品变容易，但知道删什么仍然很难

  • Instagram 联合创始人，现领导 Anthropic Labs
  • 核心观点：即使 AI 将开发周期从数月压缩到数小时，困难的部分没有改变
  • 产品决策、取舍判断仍需人类

Brooker Belcourt: 用 AI 构建你自己的彭博终端

  • 对冲基金分析师，Every 金融服务咨询负责人
  • 过去：每家公司每季度 4 小时撰写财报预览，40 家公司
  • 现在：ChatGPT 起草 + Claude Code 读取专有模型 + 交叉对比华尔街预测 + 自定义仪表盘
  • 逐步展示投资者如何最大化利用 AI

Jagged Frontier - 为什么 AI 还没有取代我？

核心论点：品味无法被枚举，必须通过时间磨练

关键洞察：

  • 如果让编辑 Eleanor Warnock 写下所有编辑规则，这是不可能的
  • 她的直觉来自数百次过往编辑、数千个小决策的叠加
  • 你需要与 Eleanor 长期合作才能模仿她的编辑风格

AI 与品味的鸿沟：

  • 要获得满意的结果，仍需时间
  • AI 给出的决策不是我会做的决策
  • 需要反复给反馈，这个过程类似于培养品味本身——许多小时刻的积累

Compound Engineering 哲学：

  • 每次工作后，让 AI 提炼和整合学到的经验
  • 下次遇到类似问题时，你更能解决它
  • 经过多次循环，积累一个"小观点的战争宝库"
  • AI 可能很快，但无法加速这个过程

信任的建立：

  • 人们从简单任务开始使用 OpenClaw
  • 然后给 Agent 更多责任
  • 做得好时，分享更多上下文，授予更多权限
  • 输出改善，信任建立——就像与任何人类建立信任一样：一次兑现的承诺

为什么现在开始很重要：

  • 今天花时间与 AI 相处的人，积累上下文、品味和信任的层次
  • 将明显领先于明年才开始的人

结论：

  • AI 可以帮助我们在重要时刻之间移动得更快
  • 但它无法制造时刻本身
  • 有些事情不能被加速
  • "我仍然无法被压缩"（I remain uncompressed）

From Every Studio - Q1 2026 Demo Day 产品更新

共同主题：所有产品都在变得 Agent-native

  • Agent 可以连接你的收件箱
  • 从编码会话中以你的声音起草
  • 通过对话组织文件
  • 在 Slack 中与你并肩工作

Plus One - 你自己的 AI 同事

  • 托管的 OpenClaw，生活在 Slack
  • 45 分钟设置完成
  • 功能：分类 bug 报告到 Notion、生成日程摘要、跨团队协作
  • 预装 Every 的 AI 工具、技能和工作流
  • 每周开放 20 个订阅者名额，4 月公开发布

Cora - Agent-native 邮件管理

  • 新增 Agents 标签页
  • 可直接连接 Agent 到收件箱
  • 新增命令行界面 (CLI)
  • 专门调优用于组织和检索邮件
  • 演示：询问奥地利旅行计划，立即找到航班详情
  • 正在构建完整邮件收件箱
  • 实验性 iOS 应用，包含 Tinder 风格滑动界面（快速保留或归档）

Spiral - Agent 集成 + 保存的提示词

  • 新增 Agent 集成和 CLI
  • 让编码 Agent 以你自己的声音起草内容
  • 演示：从 Claude Code 线程发送上下文到 Spiral，生成 X 帖子选项
  • 新增保存的提示词，可重用和分享
  • 基于 X 账号或其他在线写作生成风格指南

Sparkle - 从头重建，对话式组织

  • 已组织超过 4000 万个文件
  • 全新版本：通过对话组织文件
  • 指向一个文件夹，Sparkle 提出自定义结构，实时聊天优化
  • "Agentic cleanup"：Agent 可以行动，带有防止永久删除的护栏
  • 记住你的偏好，后台持续运行清理
  • 4 月 14 日公开发布

Monologue - 自训练模型 + 每天 200 万字

  • 现在每天处理 200 万字
  • 自定义转录模型：停止说话后不到 1 秒文本就出现
  • 语音笔记功能：iOS 上线，4 周内超过 10,000 条笔记
  • 即将登陆 Mac：录制系统音频和麦克风，跨所有 Apple 设备同步
  • 所有笔记可通过 API、CLI、MCP 访问
  • Plus One 或任何 Agent 可以无需额外设置拉取会议笔记

立即应用的方法

1. 开始培养你的 AI 品味

行动步骤：

  • 选择一个你经常做的任务（编辑、数据分析、内容创作）
  • 让 AI 完成一次，记录哪里不符合你的期望
  • 给出具体反馈，让 AI 重做
  • 重复这个过程 10 次，记录每次的改进
  • 一个月后回顾，看看 AI 是否更接近你的风格

为什么有效：

  • 品味无法一次性枚举，必须通过反复迭代积累
  • 每次反馈都是一层"沉积物"
  • 这个过程无法加速，但可以立即开始

2. 实施 Compound Engineering 工作流

具体做法：

  1. 完成一个任务后，问 AI："从这次工作中提炼 3 个关键经验"
  2. 将这些经验保存到一个"经验库"文件
  3. 下次类似任务时，先让 AI 读取经验库
  4. 任务完成后，再次提炼并更新经验库

工具推荐：

  • 使用 Notion 或 Obsidian 建立经验库
  • 每个项目/任务类型一个页面
  • 标记日期和上下文

3. 建立 AI Agent 信任阶梯

阶段 1：简单任务（第 1-2 周）

  • 让 Agent 做文件整理、数据提取等低风险任务
  • 验证输出准确性

阶段 2：中等责任（第 3-4 周）

  • 让 Agent 起草邮件、生成报告初稿
  • 你负责最终审核

阶段 3：高级授权（第 5-8 周）

  • 让 Agent 直接发送内部邮件、更新数据库
  • 设置护栏（如：不能删除、需要确认）

阶段 4：协作伙伴（第 9 周+）

  • Agent 成为你的"Plus One"
  • 可以代表你与团队其他成员的 Agent 协作

启发性洞察

洞察 1：品味是 AI 时代的护城河

"Taste can't be typed out. It has to be worn in."（品味无法被打字输出，必须被磨练出来）

深层含义：

  • 在 AI 可以快速生成任何东西的时代，品味成为稀缺资源
  • 品味 = 数百次决策的积累 + 对细微差别的敏感
  • 这是 AI 无法加速的部分

应用场景：

  • 产品设计：AI 可以生成 100 个设计，但选择哪个需要品味
  • 内容创作：AI 可以写文章，但决定删什么、留什么需要品味
  • 投资决策：AI 可以分析数据，但判断"这个团队能成"需要品味

洞察 2：Agent-native 是下一代产品形态

定义：

  • 不是"有 AI 功能的产品"
  • 而是"Agent 可以直接使用的产品"

特征：

  • 有 CLI（命令行界面）
  • 有 API 和 MCP 集成
  • 可以通过对话操作
  • 可以与其他 Agent 协作

为什么重要：

  • 未来你的 Agent 会代表你使用工具
  • 如果工具不是 Agent-native，你的 Agent 无法使用
  • 这是产品竞争力的新维度

检查清单：

  • 有 CLI 或 API
  • 支持通过文本命令操作
  • 可以返回结构化数据
  • 有清晰的权限和护栏机制

洞察 3：信任是渐进的，不是开关

错误做法：

  • 一开始就给 Agent 所有权限
  • 或者完全不信任，只让它做最简单的事

正确做法：

  • 像培养新员工一样培养 Agent
  • 一次兑现的承诺建立一点信任
  • 逐步增加责任和权限

关键引用

"Taste can't be typed out. It has to be worn in."

"The gap between what I want and what AI gives me is real. To get a result I'm satisfied with, I need what I've always needed: time."

"A person who spends time with their AI today, accreting those layers of context and taste and trust, will be meaningfully ahead of someone who starts next year."

"AI can help us move faster between the moments that matter. But it can't manufacture the moments themselves. Some things won't be rushed. I remain uncompressed."

Sources

  1. raw/to-learn/newsletters/every/2026-03-30 Everyone Gets a Sidekick.md
  2. https://every.to/context-window/everyone-gets-a-sidekick

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