70
3🎙《灯下白》EP41 白苏
嘉宾：白苏
Mew. Design 联合创始人兼CTO。近十年产品经理、AI产品经理，经历过传统零售数字化、AI+HR、AI Coding等方向的探索。如今与团队打造面向普通用户的AI设计Agent，希望让没有设计经验的人，也能做出真正可落地的设计作品。
主持人：吴熳
在得到直播讲过AI应用，在WaytoAGI北京切磋分享，代表中国在英国大使馆文教处国际大会全英发言讲中国AI如何赋能英语教学，AI牛马库导航科普网站 ka21.org 主理人
本节目由人类与GPT共同策划，剪映处理音频中水词，千问处理剪辑时间轴，GPT撰写Shownotes，Banana Pro生成播客logo，即梦生成播客封面，Suno生成片头片尾音乐，同时由声湃和中关村科学城公司提供录音场地，由罗德麦克风提供录音设备。感谢中关村科学城的政策支持！
🪝本期故事
十岁那年，白苏最喜欢去的地方不是游戏厅，而是网吧。
别人通宵打游戏，他研究Windows系统、写脚本、挖漏洞、做网页，沉迷于计算机世界里那些可以被看懂、被拆开、被重新组合的规则。后来因为太沉迷电脑，他甚至被迫停学一年，和计算机彻底隔绝。
可那个一直想当黑客、想做网络安全的小孩，并没有真正消失。
他大学读了工商管理，毕业后误打误撞做了产品经理。十年里，他换过很多行业，也换过很多工作。他很快熟悉一份工作，也很快对没有探索空间的组织感到窒息。
他第一次创业赚到钱，以为赚钱没有那么难；第二次创业失败，几乎花光积蓄，身无分文回到杭州。那是他第一次真正意识到：聪明不一定值钱，能把事情做成，才是另一回事。
2022年，他进入AI+HR赛道；GPT出现后，他带着二十多人的团队做过知识库、工作流、Agent基础设施，也越来越确信：靠规则硬拼出来的Workflow，并不是AI时代最终的答案。
他更相信代码。
在他看来，真正的Agent不该永远困在人类预先定义好的按钮和流程里。它应该能理解目标，调用工具，生成代码，动态长出最适合用户的界面。
于是，他从产品经理慢慢变成Builder。
如今，他和伙伴做Mew. Design：一个面向普通人的AI设计Agent。它不只追求“画得好看”，更在意文字是否正确、二维码能否扫码、图片能否印刷、海报能否真正在线下使用。
白苏不想再把时间耗在旧系统的协同摩擦里。
他想把想法变成产品，让产品自己找到用户，也让一个十岁就在网吧里不断探索的小孩，终于拥有一块可以亲手搭建的世界。
💡本期你会听到
十岁沉迷网吧和黑客技术，给白苏留下了什么底层能力
为什么一个原本想做网络安全的人，最后读了工商管理
从人力资源岗到传统零售互联网化，他怎样误打误撞成为产品经理
为什么他不是讨厌工作，而是受不了没有探索空间的组织
两次创业带来的反差：第一次顺利，第二次几乎归零
创业失败后，为什么他第一次意识到“聪明并没有那么值钱”
GPT出现前的AI+HR，微表情识别为什么很难真正理解人
从知识库、RAG到Workflow，早期AI产品为什么总有很多摩擦
为什么白苏认为，规则驱动的Workflow不是Agent最终形态
AI Coding如何改变产品经理、设计师与开发者之间的协作方式
什么是Builder：为什么未来需要既懂业务、产品、设计，也懂技术架构的人
为什么AI生成界面不该被提前定义，而应该随着用户意图动态长出来
Mew. Design和普通文生图有什么不同
为什么餐厅菜单、学术海报、二维码、Logo这些场景，不能只靠“画得好看”
AI设计产品怎样通过HTML和结构化图层，保留文字与素材的准确性
为什么设计Agent不该让普通用户先去选择模型
半年盈亏平衡后，Mew. Design为什么仍坚持SEO而不是烧钱投流
白苏做产品最重要的习惯：抛掉主观判断，尊重真实用户
🔥本期金句
我不是讨厌工作，我是受不了待在一个没有探索空间的地方。
聪明并没有那么值钱。
刚开始懂一件事的时候，最适合把它写成教程。
Workflow只是把规则串起来，它不等于真正的Agent。
不是AI不行，很多时候是人没有把边界和预期说清楚。
AI时代，产品经理和开发者可能会融合成Builder。
审美会直接决定一个产品的生与死。
我会尽可能抛掉自己的主观判断，去理解用户真正想要什么。
挑选大于改变。
真正能解决用户问题的产品，用户自然愿意付费。
⏱Shownotes
上海十二海里编辑部录制：白苏登场
十岁网吧黑客少年：写脚本、挖漏洞与极客精神
沉迷电脑、被迫停学与为什么最后读了工商管理
从HR岗位到传统零售互联网化：产品经理的起点
为什么他频繁跳槽：不是讨厌工作，而是没有探索空间
两次创业：第一次顺利，第二次几乎归零
2022年的AI产品经理：AI+HR与微表情识别
GPT出现后的转折：二十多人团队开始做AI产品探索
知识库、RAG、Workflow：早期Agent基础设施长什么样
为什么白苏认为，Workflow不是AI时代的最终答案
从工作流转向AI Coding：代码为什么更接近Agent本质
模型代码能力跃迁后，产品经理为什么可以直接Build
Builder是什么：产品、设计、技术架构如何融合
短暂回到大厂：生成式UI与AI Native产品的界面逻辑
Mew. Design诞生：为什么AI设计不等于文生图
菜单、学术海报、二维码：什么叫“可落地的设计”
HTML与结构化图层：怎样保留文字、Logo和二维码的准确性
设计差异化从哪里来：模型能力之外，还有人类审美
普通人不会表达设计需求，AI产品该怎样一步步引导
为什么Mew. Design不让用户选择模型
半年盈亏平衡：产品、SEO与海外精准流量
为什么没有继续找技术合伙人，而是等待模型能力补足短板
快问快答：白苏最离不开的AI工具是Codex
最值钱的产品习惯：抛掉主观判断，站到用户的位置
最大的产品坑：迷恋流量，却忘了用户质量
普通人30天做产品：先用最强的工具，拿到正反馈
回看过去：好奇心、动手能力与高能量，为什么在AI时代重新变得重要
📖故事摘要
白苏的故事，开始于二十多年前的网吧。
十岁左右，其他小孩去网吧大多为了打游戏，他却更迷恋计算机本身。他研究Windows系统、学习简单脚本、尝试做网页，也在当时的黑客论坛里吸收极客文化。对他来说，计算机是一个格外清晰的世界：你只要足够好奇、愿意研究，就能理解它背后的规则。
但热爱也带来了代价。
因为过度沉迷计算机，他的成绩一路下滑，高中时甚至被要求停学一年，远离电脑。那段被迫中断的经历，让他第一次感到自己可能被时代甩下。最终，他没有进入计算机专业，而是选择了工商管理。
毕业后，他以人力资源岗位进入职场，却在转正前意外进入集团的战略研究中心，参与传统零售的互联网化转型。当时“产品经理”还不是今天这样普遍的职位，他甚至是先在网上查到这个岗位，才一点点开始学习。
他成为产品经理后，换过不少行业和团队。
他并不觉得自己讨厌工作。真正让他难受的是，当一个岗位在三个月左右被摸透，而组织又无法提供新的学习空间、探索空间和成长路径时，他会迅速感到焦虑。
第一次创业比较顺利，让他一度觉得赚钱不是特别难的事。可第二次创业失败后，他几乎花光积蓄，身无分文回到杭州重新找工作。那次挫败让他第一次意识到，聪明、能干、会做产品，并不天然等于能把一家公司做成。
2022年，白苏进入AI+HR赛道。
那时的AI还没有因为GPT而真正走进大众视野。他们尝试过NLP、视频分析、微表情识别，希望通过AI理解候选人在面试中的状态。但后来回头看，他觉得那类技术很难可靠地理解一个人。
人的状态从来不只是一张脸。
眼神、语气、姿态、处境、上下文和真实关系，都会影响判断。只用一张图去解释人，实际上把太多信息压缩掉了。
GPT出现之后，白苏第一次感到，传统产品经理的一整套方法正在被重写。
他带着二十多人团队做知识库、可视化编排、工作流和Agent基础设施。那时，大家最早想到的是知识库问答、业务系统打通、内部客服和流程自动化。
但做得越深，他越感觉到Workflow的边界。
Workflow本质上仍然是人先把规则、节点和步骤定义好。它可以稳定地执行，但一旦出现规则之外的情况，就容易出错；同时，维护一条成熟Workflow，需要持续投入业务专家和技术专家，解决节点传递、上下文衔接与异常兜底等问题。
他开始相信，更接近Agent本质的形态，是代码。
对AI来说，网页、按钮和传统UI，本来就是为了人类而设计的交互层。AI真正擅长的，是理解目标、调用工具、输出指令、生成代码，并在必要时动态创造新的界面。
这也让白苏从传统产品经理，慢慢走向Builder。
Builder不只是会写几句提示词，也不只是会用AI生成一个Demo。它要求一个人同时理解业务、产品、设计、技术架构与约束条件，然后把大方向、核心规则和最终标准定义清楚，剩下大量执行工作交给AI。
在他看来，很多人觉得AI写代码不稳定，并不是模型完全做不到，而是人没有说清楚边界，也没有把预期管理好。
后来，他和伙伴一起做了Mew. Design。
它的定位不是再做一个“随便画图”的文生图工具，而是做面向普通用户的AI设计Agent。因为很多设计场景，真正困难的不是图好不好看，而是它能不能落地。
一家餐厅的菜单，菜名与价格必须准确；一张学术海报，要能放大印刷、保持清晰；一个Logo和二维码，不能被模型重绘到变形、扫不出来。
所以Mew. Design尝试用更结构化的方式来处理设计：通过HTML与图层化的组合，让文字、素材、二维码和视觉元素可以被独立保留、编辑和控制。
对普通用户来说，难点还不只在“不会设计”。
很多人其实不知道怎样描述自己想要什么。他们不知道什么叫饱和度、设计风格、版式层级，也说不清自己需要16:9还是3:4。但当产品一步步问：你想要更梦幻还是更严肃？主要观众是谁？要突出什么信息？用于屏幕还是打印？他们就能慢慢把原本模糊的感受，变成可执行的设计意图。
这也是白苏坚持不让用户选模型的原因。
用户来这里，不是为了学习模型参数，而是为了得到一张真正能用的海报、一份菜单、一个店招或一张能打印的学术海报。模型选择应该由产品承担，而不是变成用户的额外负担。
Mew. Design上线半年后实现盈亏平衡。
白苏没有用大规模投流去制造增长幻觉，也没有靠低价把一批并不真正需要产品的用户吸引进来。他们更重视SEO和长期精准流量，让真正有设计需求的人主动找到产品。
在他看来，AI Native产品的用户忠诚度并不天然存在。今天用户因为便宜而来，明天也可能因为更便宜离开。真正重要的，是你解决的问题是否足够明确，产品是否让用户愿意付费，用户是否愿意长期留下。
白苏说，自己最重要的产品习惯，是尽可能抛掉主观判断。
他不迷信滞后的数据，也不只相信自己。他会找不同角色的人访谈，设想用户真正会遇到什么问题，分辨对方说的是礼貌性反馈，还是现实需求。
他过去那些看起来零散的经历：黑客少年、商科生、产品经理、创业者、AI产品经理、AI Coding研究者，最后都汇合在Mew. Design上。
它不只是一个项目。
更像是他终于能自己掌控、亲手养大的产品。
而他最想实现的，也并不复杂：
让Mew. Design养活自己，让自己成为一个真正独立的Builder。
💬听众互动
你最近有没有一个一直想做、却总觉得“我不会设计”“我不会写代码”“我做不出来”的想法？假如AI能补上其中大部分能力，你最想亲手Build的，会是什么？
AI产品到底要to C还是to VC，还是to 小b？白苏的mew.design交出了一个略反常识的答案。