你有没有一件事，因为做起来太麻烦，拖到一直都不想开始？

好吧，笔者承认，我有这个问题。这也是笔者自从拥有智能手机以来，一直在不断尝试各种日程管理和To-doList应用的原因。

不过笔者很快就发现，对于一个擅长规划的人而言，似乎只用一个日历，也已经能很好地规划自己的工作了。而对于一个本来就讨厌规划的人而言，添加任务，添加截止日期，添加子任务，添加截止日期，分配优先级，本身就是一项令人头疼到不想开始的事情。

于是，我和日程软件的关系，最后变得很像一对怨偶——只有任务变得又紧急又多又重要的时候，我才会鼓起勇气，把一件一件任务登记到软件里，设置好截止日期和提醒时间。而只要能够稍得喘息，我就永远想不起来打开这个软件。

而如果一件事情虽然重要，比如我知道我想学习拳击，但是这件事并不十分紧急，对我来说又很麻烦——又要去买装备又要去对比课程，哪个To-doList也很难帮我开启这一任务。

作为一个日程管理app的资深用户，笔者本来已经对这个“老怨偶”不再抱有太多期望了。大多数To-doList的软件，功能都大同小异，区别无非是UI和使用上的繁琐程度。

不过，最近，机缘巧合之下，笔者发现了一款AI-native的日程管理软件，让我突然眼前一亮。

日程管理领域，早已有一整套成熟完整的理论体系，无论是“重要vs紧急”四象限理论、番茄工作法、还是GTD理论，都早在上世纪就已经被提出。而这款软件，却在这样一个“历史悠久、创新稀少”的领域中，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点作用。

AI-native的日程软件长什么样？

笔者是在小红书最开始发现了这款软件。

名叫Splitti，这款由国外独立开发者设计的日程管理软件，最先在ADHD社群中有了小范围的传播——ADHD人群注意力不集中，因此对于日程管理软件本身的需求，也相对比较旺盛。

而这款app，主打的是能够使用AI，帮助ADHD人群，更快地启动任务和安排生活。

一打开这个app，我就感受到了这个软件的与众不同之处。

作为日程软件的老用户，笔者已经对日程软件的界面十分熟悉——一般不是一个日历，就是一个任务添加界面。

而打开Splitti，则很不一样——你被要求写一段自我介绍，让AI更好地了解你。

不明所以，笔者填写了几个关键信息：“LiYuan、女、科技作者、INTP”，并填写了一个规划痛点“养猫，猫会打扰我的工作。”

接下来，出乎笔者的意料，app马上根据笔者输入的内容，生成了一段非常长的对笔者个人的情况分析，包括“注意她可能喜欢深度专注，应该在交流中增加智识性内容。”等等。并马上提出了三个追问问题，包括“在做科技作者的过程中，你遇到的最大挑战是什么？”

这种体验确实是在AI时代之前难以想象的。软件并不像之前的日程软件一样，提供的是一个标准化的工具体验，而更像一个真正的私人教练，在接触中，会选择先了解你的情况。

而在获得笔者的私人情况后，Splitti开始建议笔者增加一条新任务。

任务可以直接用自然语言，甚至语音输入，直接输入关于这条任务，我的所有思考就可以了。

接下来，AI则根据它对我，和对人物的理解，直接将这个任务分成了多个子任务。

除了分解任务之外，笔者还惊喜地发现，AI已经为我的每个任务，规划了一个大概能完成的时间，并给他们自动设置了截止日期。

每一个子任务，如果过于抽象，还可以点击，再次进行任务分解。比如“找到拳击课程”可以进一步拆解为“在网上调研”，“在线下调研”，“阅读评论”，“给场馆打电话”，“列出不同场馆的对比”。

在任务被拆解到足够细之后，即使是启动困难的人，似乎也有了可以开始的动力。而Splitti正是用AI为用户垫好了这关键的一步。

甚至在深度使用中，笔者发现，这样的任务拆解，甚至是根据个人使用定制化的——在笔者添加了一个写作任务之后，AI进行任务拆解时，会单独拆解出一条任务：请寻找一个合适的工作环境，尽量免受猫咪打扰。

使用越多，把自己的需求和困惑向AI讲解得越明确，AI就会生成一个越完美的私人定制规划。

笔者还惊喜地发现，AI能做的还不仅如此。

AI还能为我的任务生成经典的“重要vs紧急”四象限图。在得知我是一个科技作者后，AI自动把我列出的“撰写一个机器人方向稿件”列入了重要且紧急的象限中，而把寻找拳击场馆列入了不那么重要且不紧急的象限中，并在下面给出了自己的原因。

在添加多条任务后，AI还可以根据添加的任务，直接帮你规划出日程安排，重要紧急事项靠前，而不那么紧急的事项靠后。甚至还加入了一些不完全符合中国水土的考量——AI把工作事项都尽量安排在了每天晚上五点之前，五点之后安排了健身和娱乐。

甚至除了传统的日程软件的功能之外，Splitti还会提供对于添加任务的分析——事业方向的任务过多了，也需要多安排一些朋友聚会；当日的情绪疏导——用户可以选择不同的AI导师，从幽默风趣型的，到正念冥想型的；还可以收到针对用户定制化的通知——Yuan，你想要力量的话，就应该赶紧来挑拳击设备了！

笔者第一次感觉到AI-Native的应用的魅力。

相比于传统To-doList软件，用户所需要付出的努力非常少，只需要用“人话”把自己想做的事，想长期实现的目标简单说一遍，而获得的体验，却是完全翻倍的。

相比于传统更像“电子化日历”的应用，Splitti更像是一个能听懂人话、但比人类更强的助手——它不会遗漏细节，也不会被复杂的规划问题搞得头疼。

对人来说，添加一项新任务，往往意味着整个日程都需要重新调整：要重新评估每项任务的重要性和紧急性，考虑购物是否安排在促销日，健身是否避开生理期，最后才能决定新任务的最佳插入点。

但对AI而言，这一切只需一秒，整个日程就能被即时、自动、合理地重新安排。

AI-NativeApp的一种新思路：不同档位AI进行不同定价

Splitti的另一个有趣之处，是它尝试了一种完全AI-Native的定价方式。

通常情况下，To-doListApp有自己的一套定价方式。

以2013–2014年就已推出的知名应用滴答清单为例，目前采用“免费+付费解锁高级功能”的模式：免费用户可以使用基础的日历视图，并创建有限数量的清单和任务；而成为高级会员后，才能解锁如持续提醒、时间段设置、高级数据统计、更大的任务和清单容量等功能。

这样的定价策略，反映了传统的日程软件的电子工具属性——免费用户只能使用不那么好用的工具，而付费用户，则可以获得更强大的工具。

而Splitti在这点上，设计理念是完全不同的。

虽然Splitti的不同付费档位也存在一定的功能差异，但它的核心定价逻辑，并不在于“能用多少功能”，而在于“用的是哪种AI”。

免费用户几乎可以使用与付费用户相同的功能，但调用的是被称为“简单AI”的基础模型。中档付费用户则可以获得“更智能的AI”，而最高档位的用户，使用的则是Splitti提供的“最先进的AI”。

在功能层面，最高档付费用户获得的也并不是更多的工具选项，而是更深度的AI交互权限——他们可以更频繁地与AI沟通，提出更复杂的请求，享受更个性化、更智能的任务规划体验。

对Splitti来说，贵的不是功能多，而是你可以“更多地跟更聪明的大脑对话”。

作为一个小众app，这样的定价方式是不是能够获得接受还不明确，不过笔者在美区的app评论下，找到了一个有趣的评价：

“我用了二十年的手机，这是我人生中第一次留下应用评论。我之所以写这条评论，是因为我觉得这个App对像我这样的人来说简直是救星。我有决策瘫痪、注意力缺陷障碍（ADHD），总是对生活感到极度压力大、难以招架。过去，我曾是个高效能人士，但自从有了孩子，加上每天被各种紧急事务压得喘不过气来，我的生活节奏彻底被打乱了。过去两年我几乎是在痛苦中熬过来的。

我曾考虑过请一位生活教练，希望有人能帮助我找回动力、重新接触我热爱的事情，同时也帮我理清思路、保持条理。然而，当我得知报价在6000到7000美元之间时，我意识到这条路对我来说并不可行。

我知道自己非常需要那种“有个人真正关心我、会问我怎么了、会追问细节、会提出前进建议”的帮助。所以我开始寻找带有AI辅助的任务管理工具，尝试了大概四款，最终选择了这一个。

它真的非常棒，我目前还没有用完所有功能，但已经印象深刻。当然，它还有一些bug和小问题需要完善，毕竟这款应用还比较新。但我真的很认可他们的思路，也希望借由这条评论表达我的感谢，并为他们的成长和改进贡献一份力量。

谢谢你们！”

当用户真的能够将app与lifecoach（生活教练）这样的服务开始对比的时候，或许Splitti已经成功了一半了。

AI时代的软件开发——或许从DayOne就可以跨国

相信读者或许注意到了，在本文的配图中，Splitti的软件中，有时文字是中文，而有时文字是英文。

这或许也是下一个时代的AI应用中，非常有趣的一点。

在上一个时代中，如果想做出非常好的应用出海，翻译和本地化是非常重要的一点。而对于新时代的AI应用而言，却不一定完全如此。

笔者在第一次使用Splitti的时候，使用的是Splitti的英文版本软件。然而从一开始，笔者输入的个人简介，就是全中文输入。而在AI时代，这并没有任何影响。

软件背后的AI，认识每一种语言，虽然前端使用了英文提示，但无论你输入的是哪种小众的语言，并不会影响AI的核心功能，AI仍然能帮我把任务进行成功分解，进行规划。

对于应用出海而言，现在或许是前所未有的好时机。

不过同时，用AI开发应用，也仍然存在许多不稳定性。

这与软件本身由两位独立开发者开发有关。作为一项准日程工具，Splitti在功能上极其全面。不仅具有AI分解任务，AI规划日程，AI陪伴提醒这样的创新功能，还具备了比如“重要vs紧急”四象限、番茄钟、任务分析、白噪音冥想等一系列传统日程软件可能要付费获得，或者不会全面实现的功能。显然两位独立开发者的野心过于庞大，导致软件仍有不少bug影响使用。

而同时，部分原因也仍然根植于AI应用开发无法绕开的AI本身的局限性中。

如前面所提到，AI本身虽然能读懂中文，有时候AI会选择用英文帮我分解任务，有时AI会选择用中文帮我分解任务，这完全无法预料。

而在一些评论中，还有用户提到，有时AI设置的截止时间不对，用户手动调整时间的时候，AI会忽略用户调整的时间，按照自己生成的截止时间规划日程。

经过精调后，这些问题并非不可解决，不过对于新时代的AI开发者而言，要不断面临AI带来的未知性，将是一项永久的功课。

AI应用从卖生成能力走向卖推理能力

在Splitti身上，笔者也看见了AI应用的未来。

过去我们所熟悉的AI，多是依赖其生成能力：生成对话，提供情绪价值；或者用来进行文字总结、润色，提升一定程度的生产力。但这些应用的核心，仍然是“生成内容”。

而随着OpenAI的o系列、DeepSeekR1等推理模型的逐步成型，AI的“智力”实现了真正意义上的飞跃。我们终于可以开始依赖AI，去完成那些过去对人类来说既繁琐又困难的任务——需要进行多个维度的考量最后作出判断的任务。

Splitti的特别并不在于它重新定义了日程工具的呈现方式，而在于它将任务分解、长期规划、日程安排——这些对人类来说难度较高的工作，交由AI处理。

它不是在用户规划之后，用更漂亮的方式“重写”内容，而是从根本上，使用了AI的“大脑”来代替人类进行逻辑思考和规划。

表面上，Splitti似乎只是优化了交互方式——用户可以用自然语言来安排日程，使用体验更舒适；但实质上，它真正改变的是交付的内容：用户需要做的越来越少，而AI能承担的越来越多。

这样的变化，正在各个行业发生。

比如在极客公园的采访中，猿辅导的硬件负责人提到：在推理模型出现之前，AI主要被用来解题和扩充题库，依赖的仍是生成能力。而现在，小猿AI会将用户的数据直接交给AI，由它来判断用户不理解的知识点，并安排接下来的学习任务——这正是推理能力的体现。

旅游行业也有类似趋势。生成旅行规划在2023年就已成为AI应用的重点方向之一。但当时的产品更多是重新包装网络信息，充其量告诉用户某地有哪些景点、评分如何。而进入推理时代，我们有望看到AI真正“理解人类”，为用户制定出合理而个性化的行程规划。

AI时代就是如此。看似没有太多变化，但实际已经走过沧海桑田。前一年AI能力尚不足以完成的，今年或许就可以了。

我们曾一度觉得AI像是个“情商高、但做事不太靠谱”的搭子——擅长聊天、擅长安慰，却难以真正承担任务。

而从今年开始，随着推理模型的成熟，这种印象或许将被颠覆：AI的面孔开始更像一个智商高、逻辑缜密、执行力强的勤勉高管，能独立完成任务，也能作出判断和规划。