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      飛書、釘釘、企微干了件違背祖宗的事

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      文:王智遠 | ID:Z201440

      有個詞突然密集出現:CLI。CLI是命令行,用文字指令操作軟件,不用點界面。

      3月17日,釘釘發了「悟空」。產品最核心的動作,是把釘釘11年的底層代碼全重寫了一遍,所有功能都壓縮成AI能直接調用的命令行指令。

      緊接著3月28日,飛書直接把自己的CLI工具開源了,MIT協議一扔到GitHub,當天就收獲1000多個Star;企微也沒閑著,這段時間悄悄把wecom-cli掛在了GitHub上。

      三家在同一個月里做了同一件事,把自己從一個你需要打開的App,變成一行AI可以直接敲的命令。

      01

      你有沒有想過,AI最早怎么操作軟件的?說個反常識的答案:截圖。

      像OpenClaw剛出來時,就是這個路子。AI看一張屏幕截圖,識別出哪里有按鈕,再模擬鼠標去點。

      這方式一聽就不靠譜,跟蒙著眼讓別人在旁邊指揮「往左一點、點那個藍色按鈕」似的,又慢又容易出錯,界面稍微改個布局,直接全崩。

      那不截圖怎么辦?調API。

      API是穩定,但它是給程序員設計,每個接口的參數格式都不一樣,文檔也都是給人看的;AI要想正確調用一個API,得提前喂一堆上下文信息,能用是能用,但太笨重了。

      有沒有一種方式,能讓AI自己搞明白怎么用?還真有,就是CLI。

      敲一行命令進去,它返回一段結構化文本;不知道怎么用?命令自帶--help,AI自己就能查;報錯了?錯誤信息也是文本,AI讀完就能直接換個方式重試。

      發現沒,整個過程全是文本,大語言模型最擅長處理文本,所以CLI和AI之間幾乎零摩擦。

      簡單說,GUI是給眼睛設計,API是給程序員設計,CLI是給語言設計;軟件發展到這一步,CLI確實是最自然的答案,但往底層看就會發現,CLI根本撐不起終局。

      大模型看懂純文本是不難,代價是真金白銀。自然語言寫的幫助文檔和報錯信息,讀一遍就燒一遍 Token 和算力。真到了后臺干活,機器最喜歡的,是規規矩矩的結構化數據。

      去年底Anthropic牽頭搞了個MCP標準,這東西就相當于給AI畫了個統一的「Type-C接口」,大模型最舒服的姿勢,是直接對著接口喂標準數據。

      可釘釘、飛書攢了十幾年的老代碼,底層接口亂七八糟,想讓這幾萬個老接口一夜之間全換成新款「Type-C」,工程上根本不現實。

      中間得找個東西過渡,找什么呢?

      把復雜的業務邏輯全拍扁,變成一行行極簡的命令行指令,底子一旦變成CLI,外面再套一個大模型能懂的殼子,可能就是幾行代碼的事。

      說白了,大廠花這么大精力,把底層架構推倒做成CLI,本質上是給自己搓一根「轉換線」,有了這根線,外面的AI不管是誰,插上就能用。

      02

      三家都選了CLI,走的路完全不一樣。

      釘釘,坐擁8億用戶、2700萬企業組織,還有11年積累的底層系統,它做了個很重的決定:全部重寫,所有功能逐個拆解,改寫成標準化的CLI指令。

      陳航自己說過,OpenClaw爆火前兩個月,釘釘內部就做出了類似的東西,因為OpenClaw的熱度,悟空直接提前了一個月。然后把這套東西打包進「悟空」這個獨立產品,還不開源。

      釘釘賣一個完整的執行環境,悟空里面有沙箱隔離、權限繼承、全鏈路審計,還有Token消耗管控,CLI是底層,上面蓋了一整套企業級的安全架構。

      這東西本來瞄準的是企業IT部門,借著OpenClaw的熱度,悟空先切了個人效率工作者賽道,先讓個人用戶體驗到Agent能干活,再把企業級安全架構作為升級賣點,推給企業組織。

      對企業IT部門來說,悟空解決了一個關鍵問題:AI在公司內部跑起來后,誰來兜底?

      很多人以為,兜底是怕AI發錯消息、亂批條子,這只是表層;企業IT真正怕一個叫「手腦分離」的死局。

      你腦補一下這個畫面:

      開源CLI相當于把軟件的「手腳」開放出去了,但「腦子」呢?現在最聰明的腦子,全是公有云大模型。

      你讓外網的大模型,通過開源CLI操作公司系統,大模型這顆腦子要指揮手腳干活,公司的核心財務數據、客戶名單、高管日程,就得先打包送到外網服務器跑一圈,再送回來。

      對中大型企業和國企來說,數據出域是碰都不能碰的紅線。

      釘釘把底層重寫成悟空,關起門來,防的就是這個。阿里手里有千問,釘釘賭企業玩了一圈開源工具,遲早會撞上「數據不出域」這堵墻。

      到時候,他們一定會回頭找一個方案:

      把大模型這個「腦」和操作指令這雙「手」綁死,全套部署在自己公司里;所以,釘釘做封閉,表面看是保守,其實早在院子里挖好坑,等撞了南墻的中大型客戶,帶著錢主動進來。

      飛書則走了反方向,直接把lark-cli用MIT協議開源,任何AI工具都能接,Claude Code、Cursor、Codex都行。

      這個動作有個容易被忽略的細節:

      它開源的只是操作入口,你通過CLI能建文檔、發消息、查日歷,但API調用量、數據存儲、權限校驗,全還在飛書的服務端。相當于鑰匙給你了,但房子還是飛書的。

      企微是第三種打法:wecom-cli上了GitHub,OpenClaw插件也開放了消息、日程、文檔、會議這些MCP能力,但只面向10人以下的小團隊,步子邁得特別小、特別克制。

      為什么不急?

      企微手里的牌根本不在CLI上。騰訊最大籌碼是微信,14億月活的社交關系鏈,企微的CLI做得再好,也只是錦上添花。微信本體在AI上怎么走,才是真正的勝負手。

      聊到這,你可能覺得飛書最激進、釘釘最保守、企微最佛系。不是這樣。

      飛書開源CLI之前,OpenClaw社區的數據顯示,飛書在國內IM工具中的接入率已經到了65.2%。這說明什么?開發者不會等你官方開源,他們會用OpenClaw把你強行接進去。

      再看飛書3月份的動作節奏:

      6日上線OpenClaw官方插件,19日發布aily智能體平臺,28日開源CLI;22天三招,一步比一步快。這根本不是激進,更像一邊跑一邊往外扔彈藥。

      飛書怕開發者社區的注意力窗口,因為今天這群人在接飛書,明天可能就去接釘釘、Notion、Slack,如果不趕緊把官方CLI開源,把標準定義權抓在自己手里,這波注意力一旦轉移,就再也回不來了。

      所以,飛書開源CLI,是被動防守。

      釘釘和企微剛好是一組對照。釘釘重寫底層做封閉產品,很多人覺得不夠開放,但陳航在發布會上說了句大實話:把所有東西都放出來,一定會危害整個生態。

      這不是公關話術。

      OpenClaw在企業場景已經出過真正的事故了,你讓AI通過開源CLI直接操作公司的審批流和客戶數據?開源社區可不會替你兜底。

      釘釘賭等安全事故積累到一定程度,企業客戶會主動回來,找一個有人兜底的封閉平臺,這是在等一個還沒到來的拐點。

      企微看起來在觀望,今年有消息說,騰訊計劃在Q2或Q3給微信做AI智能體,要連接微信里幾百萬個小程序。

      這個東西一旦落地,企微的CLI根本不重要,14億月活加上小程序生態,本身就是最大的Agent入口,企微不急,因為勝負手根本不在這張桌子上。

      飛書是被動防守,釘釘是等待拐點,企微是另開戰場,跟大家想的剛好相反。

      03

      現在有個繞不開的問題:命令行化之后,該怎么賺錢?

      以前飛書、釘釘、企微怎么收費?按人頭收。一個人一個座位,一年交一份錢。這個模式能成立,是因為每個人都要打開App自己操作。

      但命令行化之后,這個前提就松動了。一個AI能替十個人操作飛書。那飛書該收誰的錢?收那十個人的座位費?還是收 AI 調用費?

      我查了一下,目前全球都沒有標準答案,但已經有幾條路在試了。

      微軟跑了兩條模式:

      Copilot按人頭收。每人每月十八到三十美元,加在Microsoft 365的訂閱里,同時在Copilot Studio里,用了一種叫「Copilot Credits」的東西。

      企業用這個來搭自己的AI,AI每做一次操作,就扣掉一些Credits。不同操作扣的數量不一樣。簡單說:人用Copilot按人頭收。AI用Copilot Studio按消耗收。

      Notion走得更直接。

      今年二月發布了「Custom Agents」。能自動完成多步驟的任務。收費方式叫「Notion Credits」。按AI每次運行消耗的工作量來算。管理員按需購買。五月三日之前免費試用。之后正式收費。

      釘釘悟空也在走這條路,發布會上明確說,Token消耗和使用成本一目了然,企業能像管預算一樣,管控AI開支。

      你發現沒,不管叫Credits還是Token,邏輯都一樣:Agent不能按人頭算,只能按它干了多少活算。

      這里有個有意思的差異:

      國外主流辦公軟件,目前沒有一家做了全產品CLI化;Notion做MCP Server,Slack做的也是MCP Server,微軟靠Copilot直接內嵌自家全家桶。

      只有中國這三家,集體選了CLI。為什么?大概率是被OpenClaw在中國的爆發速度逼的。

      開發者用OpenClaw把飛書、釘釘、企微都接了一遍之后,平臺發現:與其讓別人來定義接口標準,不如自己做CLI,把標準抓在手上;國外沒有經歷這波沖擊,自然就沒有這個緊迫感。

      目前只有飛書還沒給出明確的收費答案。命令行公開了,免費。API有免費額度,超了按調用量收。這套定價是給開發者設計的。

      但問題來了:

      一個AI一天的API調用量,可能頂得上一個開發者一個月。一個五百人的公司,以前每人每年交幾百塊飛書座位費,現在放一個AI幫全員操作。

      大家都不怎么打開App了,座位費還收不收?收的話理由是什么?不收的話,API調用費能補上這個窟窿嗎?這就是舊模式失效、新模式還沒成型的真空期。

      往深了說,這件事動搖了過去十年整個SaaS行業的資本命脈。

      以前飛書、釘釘這類軟件值錢,因為按人頭收訂閱費,這叫ARR(年度經常性收入)。這種模式就像收租,或者賣自助餐門票,哪怕員工一天只打開一次發個表情,公司每年也得照樣交錢。

      這種收入穩定、復購率極高的模式,一旦走向CLI化,改成按Agent干了多少活、消耗多少Token計費,這套「收租」邏輯就徹底塌了。

      按消耗計費,SaaS平臺就從「企業軟件」退化成了「算力管道」,變成了企業里的「水電煤」;客戶業務旺季,Agent瘋狂跑,你就賺錢;客戶淡季,或者Agent優化流程少跑幾步,你的收入就直接斷崖式下跌。

      沒有哪家投資機構,會用給頂級軟件公司的估值,去評估一家賣水電煤的基礎設施公司。

      這才是舊模型失效背后最冷酷的真相:飛書、釘釘們在技術上,必須做CLI來擁抱AI,在商業上,這個動作等于親手砸碎自己過去十年的估值神話。

      大家都在拖時間,都在等誰能第一個跑通既能接住AI、又能保住利潤的新路子。

      04

      就算按消耗收費的模型跑通了,還有個更深的問題:定價權在誰手上?

      如果用戶只跟Claude Code打交道,Claude Code同時幫他調飛書、調釘釘、調Notion,那用戶的付費意愿,只會給Claude Code。

      飛書在用戶眼里,就變成了后臺的能力供應商,飛書想漲價,用戶只會說「換釘釘也一樣」。

      那平臺拿什么保住定價權?答案是:數據沉淀。

      你公司三年的知識庫結構、組織關系鏈、審批流程,全在飛書上面;Agent能幫你建文檔、發消息,但搬不走這些積累。用戶換一個CLI很容易,換一套組織上下文卻很難,這是平臺手里最后一張牌。

      但問題是,這張牌能撐多久?

      如果有一天,Agent自己能積累和管理組織上下文,平臺連這道防線都守不住了。我覺得,這才是命令行化最深層的商業后果,定價權可能要換人。

      以前用戶離不開你的App,你說多少錢就多少錢;以后用戶只認Agent,你的命令行只是Agent調用的幾十個能力模塊之一,你的議價能力就不在手上了。

      命令行化之后,這個天平正在從平臺往Agent那邊傾斜,平臺真的只能眼睜睜看著自己變成「無頭數據源」,徹底沒了存在感嗎?不會的。

      你想,命令行解決的是AI怎么「操作」軟件的問題。建個日程,發個通知,一條指令就搞定。但如果用戶讓AI「對比過去三個月華東區和華南區的銷售趨勢」,AI能只吐一堆干巴巴的數字或者代碼嗎?人根本看不了這個。

      交互的終極形態,是生成式UI。

      AI通過命令行或者MCP去飛書拿數據,飛書返回的不該只是冷冰冰的指標,還得順手丟回來一個能在聊天框里直接渲染的交互組件,比如:一張飛書原生樣式的動態圖表,一個能直接點同意的審批卡片。

      所以平臺退到幕后,不代表徹底交出界面。

      這些SaaS巨頭接下來的動作,是把自己的前端頁面敲碎,變成一個個微型組件,隨時準備塞進各種大模型的聊天窗口里。

      用戶確實不再去雙擊桌面上的App圖標了,但在任何一個AI助理里看到的報表、點開的審批,依然是某個平臺的皮膚,走的是平臺的交互。

      所以,三家公司做的事情,表面上是技術重構,底層回答的是同一個問題:當AI變成用戶的第一入口,平臺愿不愿意退到后面去。

      釘釘的答案是:可以退,但安全和計費的閘門,必須握在自己手里。飛書的答案是:先退一步把生態撐開,數據資產還在我這兒。企微的答案是:這張桌子我先不急,微信那張桌子才是正局。

      三個答案,沒有對錯。但有一件事已經很清楚了。

      命令行化這個動作,一旦做了就收不回來。你把能力開放給了Agent,用戶的習慣就會變。變了之后,再想讓他們回到App里來,根本不可能。

      現在三家做的每一個決定,都是一張單程票。



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