对话Refly.AI黄巍：首轮获得朱啸虎、高瓴投资，95后字节系创业者要做全球第一个Vibe Workflow
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“在 Agent 和 workflow 之间 Vibe Workflow 正在走出一条新路
Intro
由前字节飞书员工黄巍（Tom）创立的面向非技术用户的 AI 工作流平台 Refly.AI 近日宣布完成数百万美元种子轮融资，金沙江、高瓴创投以及 ClassIn 共同投资。与此同时，Refly.AI 1.0 版本正式上线，进入邀请码公测阶段。
前 AI 时代，Office 将文档、表格和幻灯片的制作能力从专业人士手中传递给了普通人，成为最伟大的办公软件。
进入 AI 时代，办公场景也成为各类 Agent 的重点赛道。2025年常见的场景是：用户在输入框中描述一份理想的PPT或方案，等待 AI 在几分钟内交付，结果往往令人失望——初版惊艳，后续修改却难以持续协作。
96年出生的黄巍是这条演进路径上的实践者。创立 Refly.AI 之前，他在字节跳动飞书团队负责 Aily 智能伙伴创建平台，并深度参与 Coze 平台的算法工程与产品设计，经历了从低代码到 AI 工作流的探索周期。
Refly.AI 将其核心产品定义为「Vibe Workflow」（意念工作流）。这是一个用自然语言描述即可快速搭建的智能工作流平台，旨在让非技术用户也能创建稳定、可控的自动化流程。传统的工作流工具（如 n8n）依赖复杂配置，主流 Agent 则缺乏过程透明性，Refly.AI 试图在两者之间建立一种更易用、更可控的解决方案。
黄巍告诉 AI 闹，他希望定义一个新的品类。当所有人都在讲 Agent 时，Refly 提出了 Vibe Workflow，「意味着普通用户只需动动嘴，就能在一分钟内搭建出能实际运行的工作流。」
这一定位让 Refly.AI 在种子轮即获得高瓴与金沙江的投资。其目标并非追求模型的极致能力，而是在现有技术边界内，将「人的工作逻辑」与「AI 的执行能力」结合，构建可分发、可交易、可迭代的系统。
Refly 的产品核心是将专家的经验和流程封装为可复用的模块，在 Refly 平台上，每个工作流都是一个可分发、可执行的数字单元，最终目标是实现群体经验的标准化与规模化流通。
在这轮融资完成时，我们与黄巍聊了聊，关于他为何坚信 Vibe Workflow 是下一代 AI 生产力的关键形态。
1，客户买工具，买的是背后封装的先进工作方法。优秀的流程本身，就是值得付费的产品。
2，我们用自然语言描述，让系统去拆解和规划，生成一个稳定、可控的自动化流程。
3，Vibe Workflow 就是要让没有任何技术背景的普通人，也能轻松封装和复用自己或他人的工作经验。
4，Refly 的 Workflow 是一个天然的强化学习环境。用户在调试时，就在生产高质量的“思维链”数据。
5，Workflow 就是比 Chat 效率更高的分发形态。它的商业模式围绕 Token 消耗做价值转换。
6，一个人构建了一个东西，另一个人为他的经验付费，天经地义。
7，组织最好的状态，是你能明确地知道自己要做啥，但不会特别赶，持续地比市场快一点。
8，我们建立一个系统，让经验被封装、被交易、让付出智慧的人获得回报。
黄巍在活动分享
对话黄巍
VibeWorkflow：Agent 魔法与 workflow 代码的「中间态」
AI 闹：恭喜完成首轮融资。请先介绍一下Refly.AI和你自己。
黄巍：大家好，我是黄巍，Refly.AI 创始人。创立 Refly 之前，我在字节飞书团队，完整经历了从低代码到 AI 工作流平台的探索。这段经历让我明确了一件事：客户买工具，买的是背后封装的先进工作方法。优秀的流程本身，就是值得付费的产品。
基于这个认知，我们做了 Refly。它是什么？一句话：一个让你“动动嘴”就能搭建 AI 自动化流程的工具。
AI 闹：Refly.AI 把 Vibe Workflow 作为核心定位，这和常规的 agent 有何不同？听起来都是动动嘴就能完成工作的工具。
黄巍：对，我们叫它 Vibe Workflow（意念工作流），它和现在的 Agent 有本质不同。
当前主流的 Agent 产品其实是个黑箱：你输入一句话，它直接给你结果。这个过程不可控，无法调整，结果也不稳定，成本还高。就像一次性的魔法，很炫，但不可靠。
而传统的自动化工具（如 n8n）则是另一种极端：它极其可控和稳定，但要求你是专家。你需要懂业务逻辑，甚至要写代码来配置，普通人根本无法上手。
Refly 的 Vibe Workflow，就是要在「魔法」和「代码」之间，找到一条务实的新路。它的核心是：你用自然语言（Vibe）描述一个任务，系统自动把它拆解、规划，生成一个由多个小型AI模块（我们称之为节点 Agent）串联起来的、稳定透明的可视化流程。
这样一来，你既拥有了 AI 的智能，又获得了传统自动化的可控性。我们把复杂留给自己，把简单留给用户。目标就是让没有任何技术背景的普通人，也能轻松封装和复用自己或他人的工作经验。
AI 闹：所以，Vibe Workflow 是你们把自己定义为现有两大形态的结合体或下一代？
黄巍：可以这么理解。我们不是要颠覆谁，而是把两边的优点——Agent 的动态智能和 Workflow 的稳定架构——结合起来，做成一个真正能解决实际问题、人人都能用的产品。
AI 闹：将先进工作方法封装成可售卖的 Workflow 这个愿景很吸引人。从这个想法到今天的产品落地，你是如何探索并最终找到 Refly 现在的产品形态的？
黄巍：这确实是一个不断试错和收敛的过程。
今年初我们做 Refly 的第一版产品时，它像一个更小白版的流程工具。产品上线后，我们感受到了用户很大的热情，但大家涌进来的需求也千差万别。用户会拿我们去对标像 Airtable、Notion，还有一些纯白板的产品比如 Hyperbase ，希望我们加白板能力，加分组、加笔记。
这导致我们承接需求太快，交付得没有章法。这几个月的尝试中我们发现了一个问题：产品的复杂度一旦上升，你的用户场景和用户群体就会下降。甚至多加一个按钮，就会少百分之几的用户，这是必然发生的。
拿到融资后，我们做了一个关键性的转变：我们从无限自由的画布，收敛到了一个有限制性的自由画布。 具体来说，我们将一个工作流的节点限制在10到15个之内，确保它能够串联起来解决一个具体、完整的问题。
Refly.AI 早期原型图
AI 闹：这次收敛给你们带来了什么变化？
黄巍：带来了巨大的好处。限制了任务复杂度后，我们就能更精准地为它注入 AI 能力。我们的产品也从2.0进化到了3.0——让流程中的每一个节点都成为一个 Agent。 这样一来，我们彻底解决了传统自动化流程最大的痛点：要求用户既懂业务、又懂代码来处理复杂的传参逻辑。
后来我们把所有传统的编程概念，比如 if/else、循环，全都拿掉了。Refly 现在是一个对 Agent 进行白盒化建模的流程产品。用户在 Refly 上建立的流程，天然就是一个个可以被分发的单元。它承载了某个用户的个性化经验和知识，可以被封装、被售卖。
从「工作流」到「新货币」
AI 闹：Refly 用 Vibe Workflow 创造了一种可封装、可分发的数字单元。你认为这种模式构建的长期壁垒是什么？
黄巍：我认为这直接关系到 AI 应用下半场最核心的竞争：数据飞轮。
现在绝大多数 AI 产品是没有真正数据飞轮的，因为普通用户的单次指令输入，其信息质量很难对顶尖大模型的训练产生有效提升。
而 Refly 的 Vibe Workflow，本质上是一个天然的强化学习环境。当用户通过描述、拖拽、调试来完成一个任务时，他其实是在为我们生产一条极其宝贵的、高质量的 “思维链”数据。这相当于用户在不知不觉中，为系统标注了“完成某个任务的最佳路径”。
人和 AI 在这种结构化、可视化的交互中，共同生产出高质量的解决路径数据，这本身就构成了强大的数据飞轮效应。我们的算法团队正在设计这套系统。未来，系统通过 AI 生成 Workflow 会越来越智能。这才是我们看重的长期壁垒。
AI 闹：Vibe Workflow 模式让协作和封装成为可能，但自由画布的使用门槛肯定高于 Chatbot。Refly 如何解决用户上手和操作效率的问题？
黄巍：你说的非常对。
Chatbot 这种线性形态之所以高效，是因为它有几十年来的用户习惯在支撑。但 Workflow 和自由画布的效率上限更高。
所以我们现在的思考是如何给自由画布加 Copilot（辅助驾驶），来解决用户上手引导的问题。
这个 Copilot 会关联用户从打开产品到完成第一个流程、跑完第一个流程、甚至到发布这个流程为模板的全链路。所有这些引导流程，我们都希望通过 Chat 这种高效的方式让用户完成。
我们不是为了构建一个白板或流程而做产品，而是为了找到 AI 时代最高效率的交互方式。
AI 闹：你刚才提到 Token，让整个流程的价值被量化了。有没有一个让你印象深刻的用户案例，能证明 Refly 这种“封装经验”的模式，已经开始帮助超级个体实现商业变现了？
黄巍：最近有一个有意思的案例。我们有一个做 Agency 的专业人士，在伦敦有一个小工作室。他利用我们提供的多模态、知识库和流程的能力，自己搭建了一套生产儿童益智教学内容的完整流程。他把这个流程发布出来，成为一个可独立运行的「APP」之后，已经开始向他的目标客户销售并赚钱了。
这其中有一个核心转变：以前他可能付费使用 Manus 这类工具来帮助自己提效；但来到 Refly，是他把自己的经验沉淀下来，封装成产品，并直接销售自己的经验。
这就是我们的 PMF 验证标准：在 AI 时代，按结果付费以及更好的分发效率，就是把自己的经验封装成一个可交易的流程。这证明了我们服务超级个体的商业模式是可行的。
我把《社交网络》看了100遍
AI 闹：第一轮就拿到高瓴和朱啸虎的投资，Refly 会用这笔钱去做什么？
黄巍：拿到融资前，整个 Refly 团队只有两个人，我、以及我的认识10年以上的大学同学陈哲。我们当时对市场的认知是领先市场3到6个月的，我对此有自信。但当时的组织能力没办法支撑我们在3到6个月内将产品交付给市场，完成增长和商业化的闭环。
所以这笔钱的核心用途就是扩充和匹配我们的组织能力。我们现在做的所有事情，都是一个验证：在我们领先市场的这个认知前提之下，我们的组织能力能否跟上，在3到6个月之内完成产品的开发、商业化和增长的验证。
AI 闹：从两个人扩张到现在的规模，招聘和管理上你遇到的最大挑战是什么？
黄巍：最大的挑战是从幻想回归务实。一开始我们想招全能型人才，后来发现不现实。我们迅速调整了标准：能力有边界、能与团队互补、能为明确目标负责。
在流程上，我们坚持「CEO 第一面」。所有候选人的第一轮面试都由我直接进行，这既能给予对方最高尊重，也能最直接地传递公司愿景，筛选出认知同频的人。
面试策略上，前半场严格考察能力，后半场清晰描绘未来。如果我认为候选人合适，会在最后向他清晰地阐述：我们是谁、在做什么事、未来有多大潜力。最后，我还会问他「你给这场面试打多少分？”」这能让他从被评估者转变为评估者，完成心态的转换。
一旦双方匹配，我们会在一天内密集完成所有面试，快速敲定。高效、尊重的招聘体验本身，就是我们吸引人才的第一张名片。
AI 闹：如何让新成员快速理解并相信你们「领先市场半步」的认知？
黄巍：这关乎我们组织如何运作。我们其实不靠传统的规则去管理团队——不考勤、不打卡，也不限制上下班时间。那靠什么驱动？我们其实是划定一个明确的目标。
在这个目标之下，我们会把所有信息同步给大家。我希望我们招来的人，能自发地去协调身边的人，知道自己该做什么。我们每天都有站会，但很简单：每个人就说我现在做到哪了、还差什么资源、应该怎么去完成、遇到什么问题、彼此之间该怎么帮助。
因为每个人都在说，有些人做得好，有些人稍微差一点，就会产生一种同侪的竞争。大家会合作，会发现他做得比较好，我是不是应该赶上他。团队会以一种非常混沌和有机的方式，去共同完成这个目标。
所以我们管理的半径非常大，未来无论进多少人，都可以很快融入，让团队有机地生长。新人进来后，不是听我们讲道理，而是立刻被卷入这个“为目标而协作”的真实环境中，亲眼看到我们的认知怎么变成产品、怎么拿到结果。他会自己感受到这件事的节奏和有效性，这比任何灌输都管用。
我认为，组织最好的状态可能反而是那种比较从容的——你明确地知道自己要做啥，但不会特别赶，事情想清楚，每次做都有收益，最终能确保你比市场快一点。这种持续、稳定的状态，可能是最有效的。
AI 闹：你的创业路径和产品选择都是超前的，但同时也是一条更难的路。你的勇气和动力来自哪里？
黄巍：我认为这取决于很多因素的复合：你过去的经验、认知、思考和你的能力，还有这个时代的机遇是不是匹配的。
我为什么相信我们有更领先的认知，因为我之前在字节经历了完整的低代码、workflow 直到 AI 方方面面的探索。对于这个领域里面所有的关键细节和可能造成的卡点，我是有清晰且完整认知的一个人。
当时 AI 大潮刚来的时候，字节内部其实有种背水一战的紧迫感。我当时所在的一支上百人的团队被拉到杭州进行封闭开发，目标就是在极短时间内从0到1打造一个 AI 平台，有点类似于今天 Coze 的前身。那个状态是很混沌的，但我发现恰恰是在那种高压和混乱下，我好像更能被激发一种野兽般的直觉，从无序中建立秩序并且体验到这件事的兴奋感。
后来我们最终就用了一个月时间，把一个从「不知道要做什么」的产品推到了飞书发布会现场。经历过那种高强度的创造，并亲手拿到关键结果之后，我好像就再也无法满足于常规的业务了。
这段经历让我明确，我要出来，我会创业。
AI 闹：所有的经历都在为 Refly 的创业做准备。
黄巍：（笑）对，比如《社交网络》这个电影我看了接近100遍。
AI 闹：100遍——你在研究作为创业者的扎克伯格这个人吗？
黄巍：研究创业的所有细节。也研究他的每一个决策，想象自己身处其中会怎么做，这几乎成了我的一种思维训练。
他是怎么完成产品的？怎么组建团队？怎么以超出常人的执行力去把事情做出来的？ 现在很多时候我的思考和决策，都感觉会和电影里的关键时刻有呼应。
其实更早的时候，我记得是高中——我读了《硅谷之火》、了解了雷军那一代创业者的故事后，我好像内心就有点“我要在这样一个时代干出点什么”的念头。在那之前我成绩也不好，每天打游戏，但看了那几本书之后整个人就不同了。我还模仿过雷军当年在武汉的电子市场搞零件，在上海读大学的时候我也去虹口的电子市场逛，想体验那种从零件组装开始直到真正做出个什么来的感觉。
AI 闹：Cos it till you make it. 最后一个问题，做 Refly，你认为你最想改变的是什么？
黄巍：想改变一件事：让一个人的工作经验，能像软件一样被轻松复制和使用。
本质上，Refly 就是一个封装和分发经验的工具。你把一个有效的做事流程放上去，它就能变成一个可运行、可分享、甚至可销售的数字产品。我们的海外名字叫 Powerformer，希望它真的能成为一股动力——让好的工作方法，能像电力一样，被方便地输送给需要的人。
这听起来有点理想，但我们是用最商业化的方式去做：建立一个系统，让经验被封装、让人人都能拥抱 AI 自动化，解锁普通知识工作者的效率潜能。
“在 Agent 和 workflow 之间 Vibe Workflow 正在走出一条新路
Intro
由前字节飞书员工黄巍（Tom）创立的面向非技术用户的 AI 工作流平台 Refly.AI 近日宣布完成数百万美元种子轮融资，金沙江、高瓴创投以及 ClassIn 共同投资。与此同时，Refly.AI 1.0 版本正式上线，进入邀请码公测阶段。
前 AI 时代，Office 将文档、表格和幻灯片的制作能力从专业人士手中传递给了普通人，成为最伟大的办公软件。
进入 AI 时代，办公场景也成为各类 Agent 的重点赛道。2025年常见的场景是：用户在输入框中描述一份理想的PPT或方案，等待 AI 在几分钟内交付，结果往往令人失望——初版惊艳，后续修改却难以持续协作。
96年出生的黄巍是这条演进路径上的实践者。创立 Refly.AI 之前，他在字节跳动飞书团队负责 Aily 智能伙伴创建平台，并深度参与 Coze 平台的算法工程与产品设计，经历了从低代码到 AI 工作流的探索周期。
Refly.AI 将其核心产品定义为「Vibe Workflow」（意念工作流）。这是一个用自然语言描述即可快速搭建的智能工作流平台，旨在让非技术用户也能创建稳定、可控的自动化流程。传统的工作流工具（如 n8n）依赖复杂配置，主流 Agent 则缺乏过程透明性，Refly.AI 试图在两者之间建立一种更易用、更可控的解决方案。
黄巍告诉 AI 闹，他希望定义一个新的品类。当所有人都在讲 Agent 时，Refly 提出了 Vibe Workflow，「意味着普通用户只需动动嘴，就能在一分钟内搭建出能实际运行的工作流。」
这一定位让 Refly.AI 在种子轮即获得高瓴与金沙江的投资。其目标并非追求模型的极致能力，而是在现有技术边界内，将「人的工作逻辑」与「AI 的执行能力」结合，构建可分发、可交易、可迭代的系统。
Refly 的产品核心是将专家的经验和流程封装为可复用的模块，在 Refly 平台上，每个工作流都是一个可分发、可执行的数字单元，最终目标是实现群体经验的标准化与规模化流通。
在这轮融资完成时，我们与黄巍聊了聊，关于他为何坚信 Vibe Workflow 是下一代 AI 生产力的关键形态。
1，客户买工具，买的是背后封装的先进工作方法。优秀的流程本身，就是值得付费的产品。
2，我们用自然语言描述，让系统去拆解和规划，生成一个稳定、可控的自动化流程。
3，Vibe Workflow 就是要让没有任何技术背景的普通人，也能轻松封装和复用自己或他人的工作经验。
4，Refly 的 Workflow 是一个天然的强化学习环境。用户在调试时，就在生产高质量的“思维链”数据。
5，Workflow 就是比 Chat 效率更高的分发形态。它的商业模式围绕 Token 消耗做价值转换。
6，一个人构建了一个东西，另一个人为他的经验付费，天经地义。
7，组织最好的状态，是你能明确地知道自己要做啥，但不会特别赶，持续地比市场快一点。
8，我们建立一个系统，让经验被封装、被交易、让付出智慧的人获得回报。
黄巍在活动分享
对话黄巍
VibeWorkflow：Agent 魔法与 workflow 代码的「中间态」
AI 闹：恭喜完成首轮融资。请先介绍一下Refly.AI和你自己。
黄巍：大家好，我是黄巍，Refly.AI 创始人。创立 Refly 之前，我在字节飞书团队，完整经历了从低代码到 AI 工作流平台的探索。这段经历让我明确了一件事：客户买工具，买的是背后封装的先进工作方法。优秀的流程本身，就是值得付费的产品。
基于这个认知，我们做了 Refly。它是什么？一句话：一个让你“动动嘴”就能搭建 AI 自动化流程的工具。
AI 闹：Refly.AI 把 Vibe Workflow 作为核心定位，这和常规的 agent 有何不同？听起来都是动动嘴就能完成工作的工具。
黄巍：对，我们叫它 Vibe Workflow（意念工作流），它和现在的 Agent 有本质不同。
当前主流的 Agent 产品其实是个黑箱：你输入一句话，它直接给你结果。这个过程不可控，无法调整，结果也不稳定，成本还高。就像一次性的魔法，很炫，但不可靠。
而传统的自动化工具（如 n8n）则是另一种极端：它极其可控和稳定，但要求你是专家。你需要懂业务逻辑，甚至要写代码来配置，普通人根本无法上手。
Refly 的 Vibe Workflow，就是要在「魔法」和「代码」之间，找到一条务实的新路。它的核心是：你用自然语言（Vibe）描述一个任务，系统自动把它拆解、规划，生成一个由多个小型AI模块（我们称之为节点 Agent）串联起来的、稳定透明的可视化流程。
这样一来，你既拥有了 AI 的智能，又获得了传统自动化的可控性。我们把复杂留给自己，把简单留给用户。目标就是让没有任何技术背景的普通人，也能轻松封装和复用自己或他人的工作经验。
AI 闹：所以，Vibe Workflow 是你们把自己定义为现有两大形态的结合体或下一代？
黄巍：可以这么理解。我们不是要颠覆谁，而是把两边的优点——Agent 的动态智能和 Workflow 的稳定架构——结合起来，做成一个真正能解决实际问题、人人都能用的产品。
AI 闹：将先进工作方法封装成可售卖的 Workflow 这个愿景很吸引人。从这个想法到今天的产品落地，你是如何探索并最终找到 Refly 现在的产品形态的？
黄巍：这确实是一个不断试错和收敛的过程。
今年初我们做 Refly 的第一版产品时，它像一个更小白版的流程工具。产品上线后，我们感受到了用户很大的热情，但大家涌进来的需求也千差万别。用户会拿我们去对标像 Airtable、Notion，还有一些纯白板的产品比如 Hyperbase ，希望我们加白板能力，加分组、加笔记。
这导致我们承接需求太快，交付得没有章法。这几个月的尝试中我们发现了一个问题：产品的复杂度一旦上升，你的用户场景和用户群体就会下降。甚至多加一个按钮，就会少百分之几的用户，这是必然发生的。
拿到融资后，我们做了一个关键性的转变：我们从无限自由的画布，收敛到了一个有限制性的自由画布。 具体来说，我们将一个工作流的节点限制在10到15个之内，确保它能够串联起来解决一个具体、完整的问题。
Refly.AI 早期原型图
AI 闹：这次收敛给你们带来了什么变化？
黄巍：带来了巨大的好处。限制了任务复杂度后，我们就能更精准地为它注入 AI 能力。我们的产品也从2.0进化到了3.0——让流程中的每一个节点都成为一个 Agent。 这样一来，我们彻底解决了传统自动化流程最大的痛点：要求用户既懂业务、又懂代码来处理复杂的传参逻辑。
后来我们把所有传统的编程概念，比如 if/else、循环，全都拿掉了。Refly 现在是一个对 Agent 进行白盒化建模的流程产品。用户在 Refly 上建立的流程，天然就是一个个可以被分发的单元。它承载了某个用户的个性化经验和知识，可以被封装、被售卖。
从「工作流」到「新货币」
AI 闹：Refly 用 Vibe Workflow 创造了一种可封装、可分发的数字单元。你认为这种模式构建的长期壁垒是什么？
黄巍：我认为这直接关系到 AI 应用下半场最核心的竞争：数据飞轮。
现在绝大多数 AI 产品是没有真正数据飞轮的，因为普通用户的单次指令输入，其信息质量很难对顶尖大模型的训练产生有效提升。
而 Refly 的 Vibe Workflow，本质上是一个天然的强化学习环境。当用户通过描述、拖拽、调试来完成一个任务时，他其实是在为我们生产一条极其宝贵的、高质量的 “思维链”数据。这相当于用户在不知不觉中，为系统标注了“完成某个任务的最佳路径”。
人和 AI 在这种结构化、可视化的交互中，共同生产出高质量的解决路径数据，这本身就构成了强大的数据飞轮效应。我们的算法团队正在设计这套系统。未来，系统通过 AI 生成 Workflow 会越来越智能。这才是我们看重的长期壁垒。
AI 闹：Vibe Workflow 模式让协作和封装成为可能，但自由画布的使用门槛肯定高于 Chatbot。Refly 如何解决用户上手和操作效率的问题？
黄巍：你说的非常对。
Chatbot 这种线性形态之所以高效，是因为它有几十年来的用户习惯在支撑。但 Workflow 和自由画布的效率上限更高。
所以我们现在的思考是如何给自由画布加 Copilot（辅助驾驶），来解决用户上手引导的问题。
这个 Copilot 会关联用户从打开产品到完成第一个流程、跑完第一个流程、甚至到发布这个流程为模板的全链路。所有这些引导流程，我们都希望通过 Chat 这种高效的方式让用户完成。
我们不是为了构建一个白板或流程而做产品，而是为了找到 AI 时代最高效率的交互方式。
AI 闹：你刚才提到 Token，让整个流程的价值被量化了。有没有一个让你印象深刻的用户案例，能证明 Refly 这种“封装经验”的模式，已经开始帮助超级个体实现商业变现了？
黄巍：最近有一个有意思的案例。我们有一个做 Agency 的专业人士，在伦敦有一个小工作室。他利用我们提供的多模态、知识库和流程的能力，自己搭建了一套生产儿童益智教学内容的完整流程。他把这个流程发布出来，成为一个可独立运行的「APP」之后，已经开始向他的目标客户销售并赚钱了。
这其中有一个核心转变：以前他可能付费使用 Manus 这类工具来帮助自己提效；但来到 Refly，是他把自己的经验沉淀下来，封装成产品，并直接销售自己的经验。
这就是我们的 PMF 验证标准：在 AI 时代，按结果付费以及更好的分发效率，就是把自己的经验封装成一个可交易的流程。这证明了我们服务超级个体的商业模式是可行的。
我把《社交网络》看了100遍
AI 闹：第一轮就拿到高瓴和朱啸虎的投资，Refly 会用这笔钱去做什么？
黄巍：拿到融资前，整个 Refly 团队只有两个人，我、以及我的认识10年以上的大学同学陈哲。我们当时对市场的认知是领先市场3到6个月的，我对此有自信。但当时的组织能力没办法支撑我们在3到6个月内将产品交付给市场，完成增长和商业化的闭环。
所以这笔钱的核心用途就是扩充和匹配我们的组织能力。我们现在做的所有事情，都是一个验证：在我们领先市场的这个认知前提之下，我们的组织能力能否跟上，在3到6个月之内完成产品的开发、商业化和增长的验证。
AI 闹：从两个人扩张到现在的规模，招聘和管理上你遇到的最大挑战是什么？
黄巍：最大的挑战是从幻想回归务实。一开始我们想招全能型人才，后来发现不现实。我们迅速调整了标准：能力有边界、能与团队互补、能为明确目标负责。
在流程上，我们坚持「CEO 第一面」。所有候选人的第一轮面试都由我直接进行，这既能给予对方最高尊重，也能最直接地传递公司愿景，筛选出认知同频的人。
面试策略上，前半场严格考察能力，后半场清晰描绘未来。如果我认为候选人合适，会在最后向他清晰地阐述：我们是谁、在做什么事、未来有多大潜力。最后，我还会问他「你给这场面试打多少分？”」这能让他从被评估者转变为评估者，完成心态的转换。
一旦双方匹配，我们会在一天内密集完成所有面试，快速敲定。高效、尊重的招聘体验本身，就是我们吸引人才的第一张名片。
AI 闹：如何让新成员快速理解并相信你们「领先市场半步」的认知？
黄巍：这关乎我们组织如何运作。我们其实不靠传统的规则去管理团队——不考勤、不打卡，也不限制上下班时间。那靠什么驱动？我们其实是划定一个明确的目标。
在这个目标之下，我们会把所有信息同步给大家。我希望我们招来的人，能自发地去协调身边的人，知道自己该做什么。我们每天都有站会，但很简单：每个人就说我现在做到哪了、还差什么资源、应该怎么去完成、遇到什么问题、彼此之间该怎么帮助。
因为每个人都在说，有些人做得好，有些人稍微差一点，就会产生一种同侪的竞争。大家会合作，会发现他做得比较好，我是不是应该赶上他。团队会以一种非常混沌和有机的方式，去共同完成这个目标。
所以我们管理的半径非常大，未来无论进多少人，都可以很快融入，让团队有机地生长。新人进来后，不是听我们讲道理，而是立刻被卷入这个“为目标而协作”的真实环境中，亲眼看到我们的认知怎么变成产品、怎么拿到结果。他会自己感受到这件事的节奏和有效性，这比任何灌输都管用。
我认为，组织最好的状态可能反而是那种比较从容的——你明确地知道自己要做啥，但不会特别赶，事情想清楚，每次做都有收益，最终能确保你比市场快一点。这种持续、稳定的状态，可能是最有效的。
AI 闹：你的创业路径和产品选择都是超前的，但同时也是一条更难的路。你的勇气和动力来自哪里？
黄巍：我认为这取决于很多因素的复合：你过去的经验、认知、思考和你的能力，还有这个时代的机遇是不是匹配的。
我为什么相信我们有更领先的认知，因为我之前在字节经历了完整的低代码、workflow 直到 AI 方方面面的探索。对于这个领域里面所有的关键细节和可能造成的卡点，我是有清晰且完整认知的一个人。
当时 AI 大潮刚来的时候，字节内部其实有种背水一战的紧迫感。我当时所在的一支上百人的团队被拉到杭州进行封闭开发，目标就是在极短时间内从0到1打造一个 AI 平台，有点类似于今天 Coze 的前身。那个状态是很混沌的，但我发现恰恰是在那种高压和混乱下，我好像更能被激发一种野兽般的直觉，从无序中建立秩序并且体验到这件事的兴奋感。
后来我们最终就用了一个月时间，把一个从「不知道要做什么」的产品推到了飞书发布会现场。经历过那种高强度的创造，并亲手拿到关键结果之后，我好像就再也无法满足于常规的业务了。
这段经历让我明确，我要出来，我会创业。
AI 闹：所有的经历都在为 Refly 的创业做准备。
黄巍：（笑）对，比如《社交网络》这个电影我看了接近100遍。
AI 闹：100遍——你在研究作为创业者的扎克伯格这个人吗？
黄巍：研究创业的所有细节。也研究他的每一个决策，想象自己身处其中会怎么做，这几乎成了我的一种思维训练。
他是怎么完成产品的？怎么组建团队？怎么以超出常人的执行力去把事情做出来的？ 现在很多时候我的思考和决策，都感觉会和电影里的关键时刻有呼应。
其实更早的时候，我记得是高中——我读了《硅谷之火》、了解了雷军那一代创业者的故事后，我好像内心就有点“我要在这样一个时代干出点什么”的念头。在那之前我成绩也不好，每天打游戏，但看了那几本书之后整个人就不同了。我还模仿过雷军当年在武汉的电子市场搞零件，在上海读大学的时候我也去虹口的电子市场逛，想体验那种从零件组装开始直到真正做出个什么来的感觉。
AI 闹：Cos it till you make it. 最后一个问题，做 Refly，你认为你最想改变的是什么？
黄巍：想改变一件事：让一个人的工作经验，能像软件一样被轻松复制和使用。
本质上，Refly 就是一个封装和分发经验的工具。你把一个有效的做事流程放上去，它就能变成一个可运行、可分享、甚至可销售的数字产品。我们的海外名字叫 Powerformer，希望它真的能成为一股动力——让好的工作方法，能像电力一样，被方便地输送给需要的人。
这听起来有点理想，但我们是用最商业化的方式去做：建立一个系统，让经验被封装、让人人都能拥抱 AI 自动化，解锁普通知识工作者的效率潜能。
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