在过去的一年里，Cursor 和 NotebookLM 突然成为了许多人日常工作中的好帮手。这并不是因为它们使用了最先进的 AI 模型，而是因为它们把复杂的 AI 技术隐藏起来，让用户感觉就像在使用普通软件一样方便。很多人在使用后才意识到，能否成功推出一个 AI 产品，关键不在于模型的智能程度，而在于用户能否轻松地将其融入到自己的工作流程中。
总结一下，这两款产品都成功解决了“最后一公里”的问题。Cursor 不需要用户从编辑器中切换出来去讨论，NotebookLM 则让用户无需学习如何输入提示词，就能将文档转化为有用的信息。结果是，用户体验从“我得学会和机器交流”变成了“把东西放进去，等结果”，这也让它们的使用率和口碑大幅提升。简单来说，它们把复杂的事情留给了系统，让用户专注于简单的操作。
让我们来看看用户实际体验的不同。以前，如果你想修复一个 bug，过程可真是繁琐：你得在浏览器里打开 ChatGPT，复制一大堆上下文、错误信息和文件片段，来回切换窗口。而 Cursor 则省去了这些步骤——AI 就在你的编辑器里，只需按下命令就能直接修改代码，系统可以读取整个项目的上下文并在原地进行修改。你不再需要和一个远程的聊天机器人互动，而是在与编辑器中的智能助手对话。这个“原地修改”的创新，看似小，但大大减少了互动中的摩擦。
再说说 NotebookLM 的变化，它就像是把不必要的环节去掉了。过去，要将大量的论文、PPT和手册转化为可操作的信息，你得先学会如何给 AI 提供提示词，了解 RAG 是什么，掌握结构化指令。而 NotebookLM 则让这个过程变得简单：只需上传文档，系统会自动整理索引并提供多种可用输出，比如将长文改写成播客对话、生成结构化摘要或直接回答具体问题。用户无需学习“咒语”，也不用将文字一段段复制到对话框中，系统会自动完成这些任务。
再进一步分析，为什么这种“隐藏 AI”的策略能奏效呢？这里有个核心逻辑：当不同公司模型的能力趋同，真正的区别就在于用户的接入成本。换句话说，产品的价值不仅仅取决于模型本身，更取决于它如何融入用户的工作场景，以及能将用户所需付出的认知努力降到最低。Cursor 和 NotebookLM 正是通过深入整合场景，降低用户的认知门槛，来提升用户的使用意愿。
放眼整个市场，我们可以看到一些趋势。在过去两年里，许多人关注新模型的基准分数、参数量，或者讨论哪款模型在 MMLU 上表现更好。结果是，很多产品花费大量时间在模型的优化上，却忽视了交付体验。同时，工程师和最终用户的痛点并没有得到解决：频繁的窗口切换、繁琐的提示词编写，以及将外部结果带回本地工作流程的反复操作。这些看似小的问题，实际上却能严重影响流畅的使用体验。
具体到用户行为层面，有几类常见的错误。第一种是把产品设计成一个“聊天框”：希望用户在空白的对话框中输入所有的背景、问题和目标。这样做的结果是，用户往往不知道从何入手，也不知如何组织信息，学习成本很高。第二种是把 AI 当成“工具箱”：将各种功能罗列出来，却没有将其嵌入用户现有的工具中，导致用户不得不在不同产品之间来回搬数据。第三种是希望教育用户如何提问，要求用户掌握提示词的使用。这种方式短期看似没有问题，但长期却会限制大规模的使用。
回到 Cursor 和 NotebookLM 的具体实现。这款产品的关键在于原生集成：它将模型与编辑器的文件系统、语法树和依赖关系紧密连接。用户只需发出一个简单命令，模型就能读取项目的上下文，生成或修改代码片段，并在本地完成编译和测试反馈。这样一来，用户就不需要频繁地进行复制粘贴或重建上下文。而 NotebookLM 则将文档理解和呈现的过程进行了端到端的封装：从接收文件到建立索引，再到生成多种形式的输出（比如文本摘要、对话式播客、问题回答），这个整个过程对用户来说都是透明的。
在细节中，我们也可以看出它们的取舍。Cursor 并没有追求将所有编程语言都做成最聪明的模型，而是将精力放在理解工程上下文——包括依赖关系、模块调用和测试覆盖等信息。NotebookLM 则没有将自己定位为一个万能的对话平台，而是专注于“文档到知识”这个场景，将检索、摘要和生成整合成一个流畅的流程。两者都采用了“场景优先”的设计理念。
这对那些想要开发 AI 产品的人来说，有很大的启示。设计产品时要考虑三个实际问题：首先，你是否还依赖大量的对话来激发价值？如果是的话，想办法将主要功能转化为按钮、右键菜单或自动触发的后台服务，以减少用户的主动输入。其次，你的功能是否打断了用户的工作流程？如果是的话，让它以插件或嵌入的形式出现在用户熟悉的环境中。第三，你是否把“如何提问”当成用户的门槛？好的产品应该能够接受原始材料并自动产生可用的结果，而不是让用户去学习复杂的提示词手册。
还有一个常被忽视的点是叙事方式。很多团队仍然在用“我们做了一个强大的通用模型”这样的说法，但这并不能直接打动非技术用户。与其强调模型的聪明，不如展示产品能够解决的具体痛点、节省的时间和减少的窗口切换，这些量化的收益往往更能吸引用户。
顺便说说我自己的看法：看到这些产品的成功，不难发现，技术并不是一切，交付方式和场景的契合度才是更实在的竞争力。慢一点，做得更扎实，往往比追求参数更划算。市场上已经给出了相当明确的信号。
上周在一个开发者群里，有人已经对 Cursor 的插件进行了二次改造，将其融入 CI 流程中，这样团队在合并前就能自动修复一些低级错误。而在 NotebookLM 的用户论坛里，也有人把导出的播客片段直接用于内部培训材料，帮助新员工快速熟悉复杂的文档。变化正在发生，谁能把这种“隐藏 AI 的能力”做得更细致、更贴合场景，竞争就会更加激烈。
