智东西AI前瞻（公众号：zhidxcomAI）
作者 | 江宇
编辑 | 漠影
“你不该投资一个‘有选择’的创始人。”
在一次播客采访中，TBPN创始人Yacine Mahdid谈及创业者画像时，举了个例子：Cluely CEO Roy Lee，他被大学开除，没有退路，别无选择。
正是这位“被大学踢出来”的创始人，上周五发布了他的新作：Cluely，一款重新思考AI助手交互模式，且带来更智能体验的产品。
Roy在社交平台X上写道：“从今天开始，这是一个你再也不需要动脑思考的世界。”
比起传统ChatGPT式的问答窗口，Cluely主打的是“沉浸式无感知AI协助”。在它的构想里，未来的AI助手不再等用户提问，而是主动叠加在每一个场景中，实时帮助用户完成任何任务，哪怕压根不懂怎么做。
Cluely的slogan很简单，也足够吸睛：“cheat on everything.”（“对一切都作弊。”）
而在这款“人生作弊器”发布之前，YC总裁Garry Tan就把“Cluely”设为关键词永久拉黑了。
一、不用提问的AI助手，开会、卖货和设计通通代劳
Cluely团队认为，今天的AI大模型已经足够聪明，但我们却把它“关”在了聊天框里，剥夺了它的上下文理解、主动性和实时感知能力。
这种设计，导致AI只能在“你问它答”的封闭回路中循环，很难真正嵌入工作流与生活流。
Cluely的目标，是打造一个AI原生用户体验层（AI-native UX），让AI像水电一样无感渗透到一切任务中，随时随地为用户所用。
它不是一个对话框，不是一个工具栏，也不是一个固定的应用，而是一个实时感知屏幕、理解情境、自动辅助用户执行任务的“隐形智能体”。
在产品上线当天，Roy用一条长帖，列出了Cluely可以接管的9个典型场景。从会议、销售、设计到招聘、学习，每一项都传达一个核心理念：不需要懂、不需要做，AI就能帮用户搞定一切。
1、会议场景：帮用户装得像在认真听
- 实时做会议记录
- 自动生成“提问”让用户假装参与
- 代用户回答问题
- 画面覆盖帮助集中注意力
2、 销售通话：从客户发现到跟进邮件全自动
- 引导客户自我发现问题
- 回答技术问题、处理异议
- 自动生成后续跟进邮件
- 页面持续锁定屏幕的同一部分
3、客户支持：用户成为企业知识库
- 实时调取公司所有文档、流程、历史回复
- 每一个客服都拥有“超记忆”能力
4、课堂学习：多了个实时翻译与助教
- 实时笔记生成
- 提示学生可能会问的问题
- 现场解释知识点，线下课程同样适用
5、对话访谈：帮用户深挖痛点、完整记录
- 自动生成深度追问
- 实时记录谈话对象反馈，结构化信息留存
- 最终直接提炼产品设计启发
6、 产品设计：不会也能做交互
- 在用户设计过程中实时给出UI/UX建议
- 无需打断工作流程即可获得反馈
7、学习软件：高效掌握专业剪辑技巧
- 在用户学习一个新软件时，自动识别目标
- 提供实时提示与改进建议
8、招聘面试：AI成“面试官外挂”
- 帮用户设计高阶面试题
- 实时分析候选人回答逻辑与代码质量
- 结构化评估候选人思维与能力
9、会议纪要：可对话的历史回溯系统
- 每次会议自动生成摘要与待办事项
- 支持语义搜索，如“昨天我答应了谁什么？”、“今天和谁开了会？”
二、“被停学的CEO”，拿下a16z 1500万美元融资
就在产品首发前不久，Cluely宣布已完成由Andreessen Horowitz（a16z）领投的1500万美元A轮融资（约合人民币1.05亿元），投后估值约为1.2亿美元（约合人民币8.4亿人民币）。
这距离其今年4月刚完成的530万美元（约合人民币3710万）种子轮融资（由Abstract Ventures 和Susa Ventures共同领投）仅过去两个月。
Cluely的创始团队本身就自带话题性：CEO Roy Lee现年仅21岁，与联合创始人Neel Shanmugam一起，因早前开发了一款用于工程师“作弊”的AI面试助手（Interview Coder）而被哥伦比亚大学停学。
在社交平台X上，Roy一边以“无路可退的反骨创业者”人设频繁露面，一边宣称Cluely已经开始实现盈利。
他颇具争议的营销方法，也成为其品牌扩张的一大支持。例如，今年4月发布的一支宣传视频中，Roy在高档餐厅约会时偷偷借助AI工具对女士“编造”艺术素养与年龄信息，引发网络热议。
三、底层靠大模型，上层靠设计，Cluely踩在争议与期待之间
从公开信息看，Cluely并未自研模型，它依然建立在主流大模型之上。真正让它出圈的，是它围绕用户行为轨迹所搭建的一整套主动感应与响应的机制。
- 实时多模态理解：Cluely可同步读取屏幕内容、音频流、鼠标点击甚至眼动轨迹，动态识别用户当前行为。
- 长上下文调度能力：它能够自动调用历史会议、知识库、笔记等资料，保持连贯语境。
- 任务自动拆解执行：系统根据使用场景，将目标拆解为若干“原子任务”，并实时完成操作反馈。
听起来像是“超级操作系统”，但批评者也指出，这些功能更多是体验设计层的创新实践，而非底层能力的突破。
一位业内评论者在社交媒体X上写道：“问题不在于Cluely的技术差，而在于它从一开始就被过度炒作。大家以为要颠覆世界，结果只看到一个AI会议纪要工具，加上一个截图识别工具。酷，但远不是革命性的。”
更有评论指出，Cluely目前的“技术护城河”并不明显，产品逻辑主要建立在大模型的通用能力之上，如果OpenAI或Google推出类似功能（比如前者正在构建的桌面助手Iyo），Cluely将很难抵挡。
四、网友体验：不完美，但能用，实际场景下可响应实“真需求”
尽管争议不断，但在用户眼中，Cluely已经展现出一定的实用价值，尤其是在任务上下文明确、界面复杂但重复度高的应用中，表现出了意想不到的效率提升。
一位内容创作者分享了他在Canva中设计YouTube封面时的体验：“我正在做缩略图，只是按了下‘command+shift’，Cluely立刻推荐了一个模板。有趣的是，正好是我们最终选用的那款。”
在Figma中，有用户称，“在‘设计新用户引导流程’时遇到瓶颈，本打算去问设计师，结果用Cluely询问，系统因“屏幕一直在看”，直接给出了上下文相关的设计建议。”
同时，也适用于Excel。网友称，“我连合并单元格都找不到，只能问Cluely：Where’s the merge button? 结果一下子就找到了，它甚至知道我在干什么。”
有趣的是，有用户甚至在Slack中向Cluely请教职场尴尬问题：“我员工问我要不要买LinkedIn Premium，我不小心开玩笑开过头了，Cluely居然还给了我一份‘如何妥善处理职场误会’的建议清单。”
有用户总结道：虽然Cluely不完美，但这类“人机共创”的实时提醒，已开始具备一定沟通补偿能力。
结语：技术没变，路径先变，AI的下一站在哪？
Cluely引发了广泛关注，这并非源于它造出了更强大的模型，而是由于其绕开了AI行业默认的产品路径。
目前，大多数AI产品仍停留在“工具思维”阶段，需要等待用户提问、手动操作。而Cluely却直接跳到了“任务接管”，尝试从场景入口处介入，将AI变成随时响应的隐形外挂。
Cluely可能无法成为平台级产品，但它的出现，反倒引发整个行业思考：如果AI已经够聪明，为什么我们还在费劲地告诉它该做什么？
