編輯 | 鄭玄
你有沒有一件事，因為做起來太麻煩，拖到一直都不想開始？
好吧，筆者承認，我有這個問題。這也是筆者自從擁有智能手機以來，一直在不斷嘗試各種日程管理和 To-do List 應用的原因。
不過筆者很快就發現，對于一個擅長規劃的人而言，似乎只用一個日歷，也已經能很好地規劃自己的工作了。而對于一個本來就討厭規劃的人而言，添加任務，添加截止日期，添加子任務，添加截止日期，分配優先級，本身就是一項令人頭疼到不想開始的事情。
于是，我和日程軟件的關系，最后變得很像一對怨偶——只有任務變得又緊急又多又重要的時候，我才會鼓起勇氣，把一件一件任務登記到軟件里，設置好截止日期和提醒時間。而只要能夠稍得喘息，我就永遠想不起來打開這個軟件。
而如果一件事情雖然重要，比如我知道我想學習拳擊，但是這件事并不十分緊急，對我來說又很麻煩——又要去買裝備又要去對比課程，哪個 To-do List 也很難幫我開啟這一任務。
作為一個日程管理 app 的資深用戶，筆者本來已經對這個「老怨偶」不再抱有太多期望了。大多數 To-do List 的軟件，功能都大同小異，區別無非是 UI 和使用上的繁瑣程度。
不過，最近，機緣巧合之下，筆者發現了一款 AI-native 的日程管理軟件，讓我突然眼前一亮。
日程管理領域，早已有一整套成熟完整的理論體系，無論是「重要 vs 緊急」四象限理論、番茄工作法、還是 GTD 理論，都早在上世紀就已經被提出。而這款軟件，卻在這樣一個「歷史悠久、創新稀少」的領域中，依然借助 AI 做出了突破，甚至意外地，在我的日常生活里真正起到了點作用。
AI-native 的日程軟件長什么樣？
筆者是在小紅書最開始發現了這款軟件。
名叫 Splitti，這款由國外獨立開發者設計的日程管理軟件，最先在 ADHD 社群中有了小范圍的傳播—— ADHD 人群注意力不集中，因此對于日程管理軟件本身的需求，也相對比較旺盛。
而這款 app，主打的是能夠使用 AI，幫助 ADHD 人群，更快地啟動任務和安排生活。
一打開這個 app，我就感受到了這個軟件的與眾不同之處。
作為日程軟件的老用戶，筆者已經對日程軟件的界面十分熟悉——一般不是一個日歷，就是一個任務添加界面。
而打開 Splitti，則很不一樣——你被要求寫一段自我介紹，讓 AI 更好地了解你。
接下來，出乎筆者的意料，app 馬上根據筆者輸入的內容，生成了一段非常長的對筆者個人的情況分析，包括「注意她可能喜歡深度專注，應該在交流中增加智識性內容。」等等。并馬上提出了三個追問問題，包括「在做科技作者的過程中，你遇到的最大挑戰是什么？」
這種體驗確實是在 AI 時代之前難以想象的。軟件并不像之前的日程軟件一樣，提供的是一個標準化的工具體驗，而更像一個真正的私人教練，在接觸中，會選擇先了解你的情況。
而在獲得筆者的私人情況后，Splitti 開始建議筆者增加一條新任務。
任務可以直接用自然語言，甚至語音輸入，直接輸入關于這條任務，我的所有思考就可以了。
每一個子任務，如果過于抽象，還可以點擊，再次進行任務分解。比如「找到拳擊課程」可以進一步拆解為「在網上調研」，「在線下調研」，「閱讀評論」，「給場館打電話」，「列出不同場館的對比」。
在任務被拆解到足夠細之后，即使是啟動困難的人，似乎也有了可以開始的動力。而 Splitti 正是用 AI 為用戶墊好了這關鍵的一步。
甚至在深度使用中，筆者發現， 這樣的任務拆解，甚至是根據個人使用定制化的——在筆者添加了一個寫作任務之后， AI 進行任務拆解時，會單獨拆解出一條任務：請尋找一個合適的工作環境，盡量免受貓咪打擾。
使用越多，把自己的需求和困惑向 AI 講解地越明確，AI 就會生成一個越完美的私人定制規劃。
筆者還驚喜地發現，AI 能做的還不僅如此。
AI 還能為我的任務生成經典的「重要 vs 緊急」四象限圖。在得知我是一個科技作者后，AI 自動把我列出的「撰寫一個機器人方向稿件」列入了重要且緊急的象限中，而把尋找拳擊場館列入了不那么重要且不緊急的象限中，并在下面給出了自己的原因。
筆者第一次感覺到 AI-Native 的應用的魅力。
相比于傳統 To-do List 軟件，用戶所需要付出的努力非常少，只需要用「人話」把自己想做的事，想長期實現的目標簡單說一遍，而獲得的體驗，卻是完全翻倍的。
相比于傳統更像「電子化日歷」的應用，Splitti 更像是一個能聽懂人話、但比人類更強的助手——它不會遺漏細節，也不會被復雜的規劃問題搞得頭疼。
對人來說，添加一項新任務，往往意味著整個日程都需要重新調整：要重新評估每項任務的重要性和緊急性，考慮購物是否安排在促銷日，健身是否避開生理期，最后才能決定新任務的最佳插入點。
但對 AI 而言，這一切只需一秒，整個日程就能被即時、自動、合理地重新安排。
AI-Native App 的一種新思路：不同檔位 AI 進行不同定價
Splitti 的另一個有趣之處，是它嘗試了一種完全 AI-Native 的定價方式。
通常情況下，To-do List App 有自己的一套定價方式。
以 2013 – 2014 年就已推出的知名應用滴答清單為例，目前采用「免費 + 付費解鎖高級功能」的模式：免費用戶可以使用基礎的日歷視圖，并創建有限數量的清單和任務；而成為高級會員后，才能解鎖如持續提醒、時間段設置、高級數據統計、更大的任務和清單容量等功能。
這樣的定價策略，反映了傳統的日程軟件的電子工具屬性——免費用戶只能使用不那么好用的工具，而付費用戶，則可以獲得更強大的工具。
而 Splitti 在這點上，設計理念是完全不同的。
免費用戶幾乎可以使用與付費用戶相同的功能，但調用的是被稱為「簡單 AI 」的基礎模型。中檔付費用戶則可以獲得「更智能的 AI」，而最高檔位的用戶，使用的則是 Splitti 提供的「最先進的 AI」。
在功能層面，最高檔付費用戶獲得的也并不是更多的工具選項，而是更深度的 AI 交互權限——他們可以更頻繁地與 AI 溝通，提出更復雜的請求，享受更個性化、更智能的任務規劃體驗。
對 Splitti 來說，貴的不是功能多，而是你可以「更多地跟更聰明的大腦對話」。
作為一個小眾 app，這樣的定價方式是不是能夠獲得接受還不明確，不過筆者在美區的 app 評論下，找到了一個有趣的評價：
我曾考慮過請一位生活教練，希望有人能幫助我找回動力、重新接觸我熱愛的事情，同時也幫我理清思路、保持條理。然而，當我得知報價在 6000 到 7000 美元之間時，我意識到這條路對我來說并不可行。
我知道自己非常需要那種「有個人真正關心我、會問我怎么了、會追問細節、會提出前進建議」的幫助。所以我開始尋找帶有 AI 輔助的任務管理工具，嘗試了大概四款，最終選擇了這一個。
它真的非常棒，我目前還沒有用完所有功能，但已經印象深刻。當然，它還有一些 bug 和小問題需要完善，畢竟這款應用還比較新。但我真的很認可他們的思路，也希望借由這條評論表達我的感謝，并為他們的成長和改進貢獻一份力量。
謝謝你們！」
當用戶真的能夠將 app 與 life coach（生活教練）這樣的服務開始對比的時候，或許 Splitti 已經成功了一半了。
AI 時代的軟件開發——或許從 Day One 就可以跨國
相信讀者或許注意到了，在本文的配圖中，Splitti 的軟件中，有時文字是中文，而有時文字是英文。
這或許也是下一個時代的 AI 應用中，非常有趣的一點。
在上一個時代中，如果想做出非常好的應用出海，翻譯和本地化是非常重要的一點。而對于新時代的 AI 應用而言，卻不一定完全如此。
筆者在第一次使用 Splitti 的時候，使用的是 Splitti 的英文版本軟件 。然而從一開始，筆者輸入的個人簡介，就是全中文輸入。而在 AI 時代，這并沒有任何影響。
軟件背后的 AI，認識每一種語言，雖然前端使用了英文提示，但無論你輸入的是哪種小眾的語言，并不會影響 AI 的核心功能，AI 仍然能我把任務進行成功分解，進行規劃。
對于應用出海而言，現在或許是前所未有的好時機。
不過同時，用 AI 開發應用，也仍然存在許多不穩定性。
Splitti 的評論中，也有不少評論都在批評軟件的 bug。
這與軟件本身由兩位獨立開發者開發有關。作為一項準日程工具，Splitti 在功能上極其全面。不僅具有 AI 分解任務，AI 規劃日程，AI 陪伴提醒這樣的創新功能，還具備了比如「重要 vs 緊急」四象限、番茄鐘、任務分析、白噪音冥想等一系列傳統日程軟件可能要付費獲得，或者不會全面實現的功能。顯然兩位獨立開發者的野心過于龐大，導致軟件仍有不少 bug 影響使用。
而同時，部分原因也仍然根植于 AI 應用開發無法繞開的 AI 本身的局限性中。
如前面所提到，AI 本身雖然能讀懂中文，有時候 AI 會選擇用英文幫我分解任務，有時 AI 會選擇用中文幫我分解任務，這完全無法預料。
而在一些評論中，還有用戶提到，有時 AI 設置的截止時間不對，用戶手動調整時間的時候，AI 會忽略用戶調整的時間，按照自己生成的截止時間規劃日程。
經過精調后，這些問題并非不可解決，不過對于新時代的 AI 開發者而言，要不斷面臨 AI 帶來的未知性，將是一項永久的功課。
AI 應用從賣生成能力走向賣推理能力
在 Splitti 身上，筆者也看見了 AI 應用的未來。
過去我們所熟悉的 AI，多是依賴其生成能力：生成對話，提供情緒價值；或者用來進行文字總結、潤色，提升一定程度的生產力。但這些應用的核心，仍然是「生成內容」。
而隨著 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek R1 等推理模型的逐步成型，AI 的「智力」實現了真正意義上的飛躍。我們終于可以開始依賴 AI，去完成那些過去對人類來說既繁瑣又困難的任務——需要進行多個維度的考量最后做出判斷的任務。
Splitti 的特別并不在于它重新定義了日程工具的呈現方式，而在于它將任務分解、長期規劃、日程安排——這些對人類來說難度較高的工作，交由 AI 處理。
它不是在用戶規劃之后，用更漂亮的方式「重寫」內容，而是從根本上，使用了 AI 的「大腦」來代替人類進行邏輯思考和規劃。
表面上，Splitti 似乎只是優化了交互方式——用戶可以用自然語言來安排日程，使用體驗更舒適；但實質上，它真正改變的是交付的內容：用戶需要做的越來越少，而 AI 承擔的越來越多。
這樣的變化，正在各個行業發生。
比如在 極客公園的采訪 中，猿輔導的硬件負責人提到：在推理模型出現之前，AI 主要被用來解題和擴充題庫，依賴的仍是生成能力。而現在，小猿 AI 會將用戶的數據直接交給 AI，由它來判斷用戶不理解的知識點，并安排接下來的學習任務——這正是推理能力的體現。
旅游行業也有類似趨勢。生成旅行規劃在 2023 年就已成為 AI 應用的重點方向之一。但當時的產品更多是重新包裝網絡信息，充其量告訴用戶某地有哪些景點、評分如何。而進入推理時代，我們有望看到 AI 真正「理解人類」，為用戶制定出合理而個性化的行程規劃。
AI 時代就是如此。看似沒有太多變化，但實際已經走過滄海桑田。前一年 AI 能力尚不足以完成的，今年或許就可以了。
我們曾一度覺得 AI 像是個「情商高、但做事不太靠譜」的搭子——擅長聊天、擅長安慰，卻難以真正承擔任務。
而從今年開始，隨著推理模型的成熟，這種印象或許將被顛覆：AI 的面孔開始更像一個智商高、邏輯縝密、執行力強的勤勉高管，能獨立完成任務，也能做出判斷和規劃。
* 頭圖來源 ：AI 生成
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