综述：关于表格产品的思考
先说结论：我觉得表格形态是一个办公场景中及其重要的交付载体；任何传统软件、或是all in one 的文档工具也无法替代
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首先，传统的 【Office 三件套】产品形态或许是更接近于用户工作场景的核心要素。
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而表格在三件套中的位置又是PPT、Doc信息的抽象概括。
关于第一点；从一个更深层次的维度看，我认为无论是办公软件，还是冰箱上的便利贴，平时使用的笔记本；它们的本质不仅是一个承载信息的容器，更是一种代替沟通的工具；这些容器是用于记录物理世界中有价值的内容，并让人与人之间的信息传递更为高效和准确。
通过一个信息容器，我们实现了各类之前无法满足的交流方式，比如异步交流和信息的广泛传播。
比如信息不发达的时候家人上班起床会比较早，她为了提醒你早上吃早餐，会在冰箱上面贴上提示，告诉你冰箱里有一款面包可以吃。这样就不用直接叫你起床，实现异步沟通。
再比如公司有了新的消息，可以写成一篇公告贴在墙上，这样就不需要相关负责人挨个和每一个人说一遍就可以让所有人的了解。
但唯一的不同是，当一个事物的描述变得很复杂时，我们需要考虑的是信息要以什么样的形式组织才能让别人更好地理解你的意图。
尤其是在工作场景中；当一个实体的结构足够复杂，不足以用简单的信息描述时，办公软件提供了结构化和半结构化的各类信息组织形式；产生了适用于从各个维度描述和表达的能力；
类似办公软件，Office的三件套其实也具备同样的能力，只是因为早期并不支持在线的云服务、并发、多人协作等能力约束，Office三件套只能面向个人使用；且只能交付中小型项目内容。
不过用户对此类的形态依旧还是认可的，比如在任何一个系统中几乎都有导入导出的能力，说明还是会有很大一部分用户会觉得使用表格处理是一个更高效的方法；
如今，随着这些问题的解决，大家都在思考如何让一个系统更接近一个表格的交互形态；这些其实很多传统软件厂商不具备的，也是一个很好的机会点。
关于表格的产品形态
我觉得表格的形态是所有信息载体的基础，是Doc等其它形态的更上一层的抽象；
首先，表格的信息结构化是最强的，形态上强调的是维度的一致性；具体来说就是建好了一个结构化的表格后，比如定义了【姓名、年龄、出生年月】等多个字段后，所有的数据必须严格按照此类结构约束去描述一条数据；只是字段有值/空值的区别。
以这个视角看，文档其实就是表格中的一条数据；
而如果是PPT；每个页面的标题和内容对应的是表格的字段和值；如果是数据类的分析内容，它的元数据会取自表格中的数据，指标会取自表格数据转换后的某类指标特征。
另外表格对于其它形态来说，又是屏效最高的信息展现形式；所以表格可以是其它形态的入口；通过表格穿透到更细颗粒度的内容。
我们现在看到的主流软件【三大页面】：列表页、编辑页、详情页；本质上对应的就是表格、表单、和类表单的文档。
在产品主路径上由于用户定位垂直、商业模式专一，因此在产品主路径上，大量的基于当前岗位特征的 场景模板+海量的垂类接口集成 构成了自己在产品上的核心竞争力
以这个视角来看，感觉Clay更像是一个数据接口的平台交易提供商，由它来向接口方统一采购，再以零售的形式提供给用户
这套逻辑非常适用于价格敏感型的GTM用户，因为此类场景下，用户最关心的是怎么拿到客户的信息而并不太关心下游如何利用线索转化为客户。
从这个逻辑上，可以看到Clay在很多功能上其实做了取舍，比如：
弱化了自动化工作流、复杂的表数据关联等能力基于
【AI + Knowhow + 接口】不断增强对数据的挖掘和填充能力；
强调表格的横向形态，相对弱化纵向的表单形态
Clay这块产品其实重点是在做数据和接口的整合；所以产品有一块最重要的核心竞争力在数据的质量和实时性上，这块不会在这篇文档中体现，主要还是围绕产品本身展开探讨。
这款产品其实给我最直观的印象就是简洁清晰；通过大量的数据源接口和模板的预置，来为GTM这一垂直的用户群体提供行业Know解决方案+数据
从首页上其实就把产品的主要价值交代的很清楚，在顶部【快速开始】中，分别是【找企业】【找人】【写邮件】等；不过后来Clay随着业务边界的逐渐扩大，它也开始逐渐在做HR/猎头的相关场景，这个其实和GTM也很类似。
可以说 Clay 整个产品的重点就围绕在【字段信息丰富】（Enrichment）上；这里主要介绍这块产品能力
点击进入后，Clay 将填充能力按照【发现】【集成】【模板】来进行3种归类设计；
Clay是目前我看到的在【数据源和AI集成】最丰富的产品，所以一个好的归类设计能够更好地让用户找到合适的内容；每一种其实也对应不同的交互实现逻辑。
发现（Discover）
基于业务场景做归类，例如公司信息填充、人员信息查找等；此类设计对应的场景重点是关注数据源或场景本身，用户并不关注，或不并了解每个数据源的质量；以及用什么字段能力来解决；
以【联系人所在公司信息挖掘】场景为例；此类场景下，平台给用户提供了多种填充方式；包括【瀑布流字段】【AI能力】【工具能力】
如果选择了【瀑布流】能力，用户可选【快捷调用】和【手动配置调用顺序】；
选择【快捷调用】后；平台会自己决定以什么顺序来调用，直到挖掘到数据为为准
如果选择【手动配置】；用户可以自己调用哪些接口数据源以及自定义顺序
接下来会定义【入参】和【更新机制】这些表格基础能力
集成（Integrations）
以提供商为展现形式；此类适用于单独查找某类数据源，或企业/用户本身已经采购了此类数据源的场景
如果用户已采购数据源，可以通过关联已有账户来完成
模板
主要针对某个具体的场景用例，进行平铺展示
这类形式下，可以看到更细颗粒度的行业knowhow和最佳实践，也是我觉得这类产品让我觉得很惊讶的点；
给我最直观的感受是：这些数据源可以用各种方式结合AI、结合一些挖掘技巧，实现各种各样的挖掘效果；
举例：右侧的一个信息挖掘思路是通过linkdin去判断公司员工数量、类似的还有：通过shopify挖掘公司主营产品和收入模式；
个人觉得，从平台的角度，这类【模板】的作用除了在提供最佳实践外，其实还解决了长尾接口数据源的使用问题；本质上来说也放大了平台的商业化价值。
比如：我有一个shopify接口，我并不知道它可以用来挖掘公司的主营业务，而如果没有模板能力；这个接口很多时候就不会被使用和付费；
此外【模板】的本身也是网络协同效应的发起点，通过共建模板——进而找到更多接口的使用场景——反向促进更多长尾接口付费能力的提升——更多用户的使用。
最后聊聊 Clay AI 的基础表格和自动化能力
在基础表格能力上，除了特殊的【瀑布】【AI】以外，主要还是沿袭的通用字段能力；
点击表头的详情页，里面只是纵向排列了所有的字段信息；并没有提供各类丰富的页面视图能力；
另外在非主路径上的能力，基本都是通过【低代码/公式】的形式让用户去做，比如一些基础的自动化能力；例如【瀑布】中的接口顺序调用定义；
所以从这个视角看，不同于 Monday或国内的钉钉、飞书等能力定位，Clay采取了更轻的产品形态，能力上的演进很聚焦，除接口与模板演进外，其它内容保持着演进上的克制。
这一点也和它的和线索量付费的商业模式紧紧贴合。
最后：我如何看待表格和AI的关系，以及未来机会
回归本源思考：我们在办公场景下，我们和AI关系的最终形态应该更接近于模拟人与人之间的沟通和交付逻辑，而占据我们最长时间的场景是基于复杂问题的沟通和交付；
例如：我们在老板的指令下交付一个报表或分析报告；这类场景的特性是异步交付+复杂梳理；
这里异步交付的核心是：要在工作交付前尽可能完成所有的背景确认；过程中仅确认但不会边做边沟通。
从这一点上看，通过基于对话形态的渐进式产品交互将会在深度思考的模式下逐渐淡化；
而从技术路径上看，随着给模型提供更多的思考和反思时间会更好的提升模型的效果，而模型的深度思考能力会更大的被增强；
而表格和AI的结合恰好是【深度思考+异步处理交付】的融合；是最佳信息的交付载体。
那么此时也会有人问：传统办公软件的列表页也是表格，为什么必须是表格，才是最佳交付载体？
我的观点是：因为上一代【将管理态、编辑态、和查看态分离】办公软件是与组织管理强贴合，而非纯办公场景的最优解；
而表格形态的好处是可以随时调整字段和 AI 能力，并完成批处理；
就像在一个表格交付过程中，我在表格中放入了100个行业名称，去分析行业的现状和商业模式；我只需要在用户侧，就可以实时新增或调整AI输出效果填充，就可以实现所见即所得；这也是传统软件无法达到的效果。
因此我觉得AI表格在未来会在个人/小团队场景下创造更高倍速的生产力的提升；而过去一直难以解决的个人/小团队付费问题，也很可能会改善。
它是 旧体验0切换+高倍生产力 的体现。
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