回溯TOB工具与数据库领域的发展历程，从早期依赖代码开发的传统数据库，到Airtable开启的表格式数据库新赛道，再到Notion等工具推动的 “无代码” 协作浪潮，每一次技术迭代都在降低企业数据管理的门槛。然而，在高度碎片化的业务场景中，大量个性化、长尾的数据协作需求仍未被满足，企业依然依赖人工处理、多方沟通和零散工具拼凑来完成日常运营。

如今，AI 技术的爆发为 TOB 领域带来了新的破局可能 —— 从 “工具辅助” 向 “智能协同” 的跃迁正在发生。传统“数据库即存储”的理念逐渐被“数据库即协作伙伴”所替代，AI不仅理解数据结构，更能主动参与业务流程， 在这一背景下，全球首个Database Agent——Teable的出现，打通了 “需求提出 - 流程落地 - 自动化运转” 的核心枢纽，重新定义了企业协作与数据驱动的效率边界。

本期访谈，我们有幸邀请到 Teable 创始人陈加贝。他曾是飞书多维表格的首批工程师、Vika维格表的联合创始人兼CTO，如今带领Teable在GitHub上斩获2万Star，并推出全球首个Database Agent。在这场对话中，我们深入探讨了他如何从多次创业中洞察企业未被满足的需求、Teable如何通过开源与AI重构数据协作边界，以及Database Agent将为企业协作带来怎样的变革。现在，让我们一起走进他的思考与愿景。Enjoy！

• 我们判断，以Airtable为代表的表格式数据库的方向能解决传统电子表格在搭建业务系统时的适配问题，并满足更多自定义业务系统搭建与协作的需求，是办公领域未来非常有希望、高价值的赛道。

• 我们期待任何企业或组织在有需要时，都能拥有对数据的自主选择权，而非仅能使用被API隔离的在线服务。

• 我们已是开源社区全球体验最好的开源无代码数据库（no-code database）；而Teable 2.0更已升级为 Database Agent，也是全球首个Database Agent。

• 这正是Teable主打的“Single Source of Truth（单一数据源）”与“Generate Application When You Need（按需生成应用）”——先通过集中化数据库做好数据管理，再依据实际工作场景生成解决具体问题的应用。

• 我们将最强数据库Postgres转变成了一个"企业场景"就绪的AI数据库，不仅实现承载严肃企业场景的海量数据库存储接计算，还可根据实际需求，通过编码实时生成可消费数据、批量操作数据的完全定制化应用。这恰好解决了TOB领域中一个核心问题——即大量分散、碎片化的细节场景需求难以被满足的痛点。

• Teable在推出Database Agent能力后，实现了“搭建方”向“需求方”的降维——用户无需具备任何IT或表格相关的专业经验，只需通过Prompt指令，即可直接生成解决特定场景问题所需的工具。

• 在AI时代进行产品打造，尤其是当前模型能力已达到相当可观水平的背景下，我认为核心机会点在于“上下文工程（context engineering）”的落地。我观察到，几乎所有成功的AI产品，其核心逻辑都是找准了某一细分领域的上下文工程优化方向——通过这一优化，便能高效解决该领域的相关需求

• 我们最大的愿景是希望消除生产协作场景中所有低效的重复性操作，通过这一方式大幅提升社会生产力中“智能投入”的占比，同时降低无意义的低价值重复性工作的比重。简言之，就是“消除所有无聊的工作”。

01 从飞书多维表格到Teable，在TOB未被满足的需求里找创新

ZP：首先请简单介绍一下您的过往背景，尤其是您在求学和过往工作和创业的经历，哪一些节点塑造了您对数据库体系、协作工具的技术视角和创业动机？

陈加贝：我上学的时候特别喜欢一部电影《社交网络》。大二期末考刚结束那会儿，我花了两天时间，模仿扎克伯克做“黑客”摸到了学校教务系统的数据漏洞。等到成绩发布那天，上线了一个移动端的查分应用——不用再忍受教务网那个只兼容IE的界面。当时还在贴吧里面发布的，一天之内就有多两万多的用户访问，而我们全校总共也就三万人。而服务器就跑在我那台随时可能断电的笔记本上。当然，第二天我就被叫到教务处，差点领了个处分。这段经历让我一直对创业心怀憧憬，不过毕业之后我没有直接创业，而是想先去不同类型的公司积累经验、看看别人是怎么做的。

2015年，在Insta360刚创业加入了这家公司。那段时间让我真正看到，一群20岁出头的年轻人是怎么从模糊的想法一步步做出世界级产品的——我见证了如今这家上市公司最早的样子，那种从零到一的冲击力，对一个天天看硅谷创业故事的程序员触动是非常深的。

2017年我去了字节跳动，这段经历对我后来做的一切影响尤其关键。在那里，我第一次感受到什么叫“极致的人才密度”，周围全是能力强、节奏快的人，压力非常大。但很幸运，我每年都拿到了“E（Extraordinary）”的绩效。我去的时候，字节在深圳的团队才刚刚组建，还没有“飞书”，我们部门叫“效率工程”，刚好机缘巧合，我主导了在线表格的第一个版本的开发，后面 team 做行业调研的时候，发现了海外在表格方向的一个新赛道——以Airtable为代表的表格式数据库的方向。我们判断，这一方向能解决传统电子表格在搭建业务系统时的适配问题，并满足更多自定义业务系统搭建与协作的需求，是办公领域未来非常有希望、高价值的赛道。这也就有了后面的飞书多维表格，恰好我也是写第一行代码的工程师。

不过，飞书多维表格项目在内部几经波折，曾一度停摆又重启。2019年，我觉得与其在内部面对不确定性，不如亲自实践这一方向，于是离开字节，拿了千万美金的融资开发了中国版Airtable - vika 维格表，我担任联合创始人兼CTO。自此我就离开大厂出来创业折腾到现在。2022年底我离开了维格表做了 “Teable” 项目。所以从2017年开始，我在数据库表格领域或者说TOB端工具已有七八年的积累。

ZP：您主导了飞书多维表格首个版本并且又做了vika维格表，却转身做出颠覆它们的产品。这是否是过去观念的改变？

陈加贝：是的。之前几段经历对我，对做Teable这件事受益最大的点在于它让我有机会深入接触企业应用市场的真实需求，全面了解当前市场上各类工具的解决方案，以及那些尚未被满足的需求。这些信息与背景才构成了Teable 的产品定位，也定义了我未来想做的事情。可以说，Teable是我对数据库品类的第三次颠覆。我们可以从历史上看到很多的革新，比如Figma，airtable，notion，lovable都经历了至少2-3次以上的自我迭代。

ZP：您刚才提到，是在经过大量观察，对用户需求深入理解后，然后才发现这个机会的。那么具体而言，您是通过哪些迹象捕捉到这类需求的？比如说是从自身经历出发，还是通过对开源社区或企业的观察得出的呢？

陈加贝：这类需求的发现，更多源于对企业客户与社区的观察。TOB领域和C端有很大不同：我们每个人都是C端用户，因此许多C端创业往往从自身需求切入；而TOB领域的需求多产生于企业场景 —— 无论是大规模事务的管理，还是需多人协作推进的项目，这类需求的挖掘往往依赖于对行业、用户及具体领域的深度接触，只有这样才能掌握真实的需求。

具体而言，TOB领域的市场规模确实非常庞大——想必市场对此已有共识。以美股为例，TOB企业的市值占总市值比重超过一半。对个人而言，我们日常接触的多是TOB领域已落地的成熟产品，但这类产品背后的生产链路与产出路径是非常复杂的，这也使得TOB领域形成了庞大的产品体系。但客户需求的规模，相较现有产品所能覆盖的范围，甚至还要大一到两个数量级。 大量未被满足的企业需求仍处于“水下” 状态：或是依赖口口相传、非结构化信息传递，或是通过人力搬运等低效方式完成工作。这部分需求不仅在GDP中占比可观，更意味着效率提升的市场空间极为广阔。

而落到每个行业，需求又完全不同：科技、金融、制造……每个领域都有独特场景和痛点，彼此的需求差异十分明显。

ZP：可以具体说说是什么样的需求吗？

陈加贝：可以讲个比较有趣，大家比较好理解的例子。

想象你是一个民宿老板，在景区经营十几套房源。这看起来是小生意，但背后却是一整套完整的企业运营：∙

• 你需要掌握每间房的实时状态：有没有客人入住？床型如何？面积多大？照片是否更新？∙

• 你要管理内容团队，撰写房间和景区的介绍；∙

• 你要安排保洁阿姨，精准调度她们按时打扫几十间房；∙

• 你还要做活动策划，比如淡季促销吸引订单……

这些环节共同构成了你的业务链，而每一项，本质上都是to B 的数字化需求。

但现实是，像你这样的小老板，往往既没有预算去买成熟的企业软件，甚至市场上未必存在针对此类场景设计的适配产品。因此，我的日常工作更多停留在每天与各种不同岗位的人员进行沟通，借助Excel或文档记录来管理信息，整个经营过程的效率会十分低下。而这类独特且未被充分满足的需求，在各行各业中其实普遍存在。

02 Teable的定位是协作属性与 “企业大管家” 角色

ZP：请分享一下Teable选择开源的原因、开源社区对它的认可——包括相关的认可数据，以及开发者们的具体使用场景。

陈加贝：我们先从开源相关的数据说起。Teable这款产品自2023年启动开发，从第一天起便确立了两项核心原则：一是坚持开源，二是践行“全球优先”（Global First）策略。在历经一年多的MVP版本迭代后，我们于2024年4月正式发布了首个开源版本。发布当天，这个项目就登顶了GitHub当日榜单榜首。截至目前，项目启动大概过了一年半，Teable在GitHub上的星标数（Star）已接近20K，累计下载量则达到近百万次。

从使用场景来看，Teable的开源版本质上是一款无代码数据库（no-code database）。我们的核心工作，是将原本仅能供开发者使用的Postgre数据库，从单纯的技术组件转化为一个“活”的数据库—— 它能让非技术人员也可灵活搭建业务场景，既具备可操作性，又能直接解决实际业务问题。我们向开源社区交付时，已准备好功能相当完善、可直接使用的版本，所以发布后迅速获得了广泛关注。目前，在Teable开源版的用户中，有很多具备技术背景的企业IT团队及技术爱好者，已借助它搭建起企业内部的各类管理系统。其中不乏Bosch、Microsoft、Amazon等知名企业的员工，将其应用于内部业务场景中。

至于选择开源的原因，Teable作为一款数据库产品，核心功能是承载数据，而对绝大多数企业而言，数据安全是关乎命脉的核心议题。当前市场上的同类产品多以SaaS模式提供服务，但这种模式下，用户数据会受制于平台限制。我们从开发Teable的第一天起，就致力于解决这一问题。开源只是实现目标的途径之一：

首先，我们基于目前全球最开放、最标准的Postgre数据库构建了整套无代码体系，这就确保了Teable的数据访问完全开放——任何团队或开发者都能自由访问、维护存储在Teable中的数据，无需依赖Teable的API绑定。其次，通过开源，我们希望彻底打消用户对数据所有权的顾虑。我们期待任何企业或组织在有需要时，都能拥有对数据的自主选择权，而非仅能使用被API隔离的在线服务。这一理念也帮助Teable拓展了更广阔的市场空间。这就是我们选择开源的原因。

ZP：请介绍一下Teable新发布的核心产品及其主要功能。

陈加贝：本次Teable的发布实现了重大转型。从现有的数据和竞品分析来看，我们已是全球体验最好的开源无代码数据库（no-code database）；而Teable 2.0更已升级为 Database Agent，也是全球首个Database Agent。这里我们需先说明什么是Database Agent，以及它的核心能力。Teable 1.0阶段，我们在开源的基础上，将原本仅能通过代码驱动的数据库技术组件，转化为一个“活”的数据库，即能支撑各类业务场景搭建的多维表格；而Teable 2.0则进一步将产品从需手动操作的工具，升级为可全自动响应业务需求的Agent。

具体来说，过去用户需手动完成搭建过程：即便我们提供了工具，仍存在学习门槛——用户需先掌握工具使用方法，再基于自身理解实现需求；现在，用户可以直接通过Prompt指令，由Database Agent完成从需求提出到工作完成的全流程。此外，在后续使用中，它还能将用户的日常工作中的数据流动自动化。这正是Database Agent的核心价值。

ZP：可以举例一下Teable在普通人实际工作中的具体应用案例吗？目前大家可能觉得Teable似乎能覆盖多种需求，但具体场景的案例能让产品更具象。尤其对投资人而言，他们并非实际业务需求方，可能未必清楚产品的适用场景，所以确实需要具体说明。

陈加贝：拿处理发票举个例子吧，这可能是很多人都头疼过的事情——

想象一下：你要是攒了几十上百张发票。以前要么靠人工一张张看，要么用一些工具识别出金额、日期等信息，但最后还是得手动整理到Excel，反复复制粘贴，非常麻烦。

而用Teable 的话，你只需要把发票拖进来，简单描述你的需求，它就能自动读取所有关键信息，直接生成一张规整的数据表：每一行对应一张发票，发票抬头、服务商、地址、金额、税额、日期等都整齐归类。

更省心的是，整个过程还可以进一步自动化。比如你每个月都要报销，Teable 可以简化成「只需拖一次文件夹」；你甚至可以用它的 Agent 设置自动化流程，自动下载发票、同步到报销系统——彻底实现“双手解放”。

ZP：这听起来有点像教实习生做工作——你只需教一次，它比普通人类实习生更“聪明”，之后就能持续解决该领域所有数据相关的问题？

陈加贝：没错，它能持续维护流程，而非像工具那样仅完成一次性操作。

ZP：更像是在教一个真人做事，它会自主自发地推进工作。

陈加贝：正是如此。再举一个内容生产与营销领域的案例：若你是内容工作者，需每日完成从商品文案到配图的生产流程——假设有100个商品（100个SKU），以往可能需针对每个SKU单独与AI对话，逐一生成营销文案和配图。但在Teable中，你可一次性提交100个SKU的需求，它会作为“批量Agent调用器”发挥作用：表格中每一行数据都可对应一个Agent，当你添加一个SKU的信息后，它会自动为该SKU生成配图、营销文案，甚至能进一步生成相关视频。

ZP：Teable作为一款强调实时协作的数据Agent，能否先说明您如何定义人类与AI Agent之间的实时协作？同时，为何您认为这是值得押注的新范式？目前不少平台更强调完全自动化，比如Manus、Cursor、Lovable等多数产品均以“全面自动化”为核心卖点，Teable为何反而更侧重“实时协作”？

陈加贝：您提出的正是关键问题。我们可以换个方向去理解Teable，它其实是一个用来构建工具的工具。比如我们跟Lovable去对比，Lovable也可以去通过Vibe coding的形式去构建应用，那么Teable跟它有什么区别？

我们可以从产品逻辑的根本差异切入：Lovable这类Vibe产品，通常从前端出发构建应用——先生成视觉效果完整的页面，再通过对话逐步丰富功能，后续才围绕页面搭建数据体系、对接后端第三方数据库，最终形成垂直应用。但Teable的出发点是后端：作为Database Agent，它接收需求后会优先构建可维护的业务数据体系，先完成数据的规范化管理，再基于数据衍生应用。这是因为Teable并非Vibe Coding工具，而是面向B端白领群体的Vibe Working工具。多数白领的日常工作核心是与数据打交道，比如刚刚我举的两个例子的业务场景本身就是管理数据——商品订单是数据、客房清洁任务也是数据。对他们而言，只要做好数据的规范化管理与自动流转，就能直接解决日常工作需求。

我们再来对比一下Lovable和Teable的效率差异。首先B端业务的实际业务复杂度远高于我们刚刚简化后的描述。当前的AI Coding模型，难以一次性或通过迭代完成这类复杂管理系统的搭建。但Teable的路径不同：它会先将用户描述的场景转化为类似多维表格的可维护的“活”数据库，完成数据的规整管理后，再在数据层上编码衍生各类应用。

举个例子：医生与护士所需的应用虽不同，却共享同一套数据。医生可能需要数据密集型的表格或图表，用于分析患者治疗效果、快速录入病情；而护士多为移动办公，平时工作可能需要一键录音功能去记录与患者的病情沟通，需要拍照功能去记录患者面部或病理特征，这些信息最终都会同步至同一数据库。这正是Teable主打的“Single Source of Truth（单一数据源）”与“Generate Application When You Need（按需生成应用）”——先通过集中化数据库做好数据管理，再依据实际工作场景生成解决具体问题的应用。而Lovable更多是将模糊的想法转化为创造性成果，聚焦于“产品生产”；Teable则直接指向“工作需求的解决”，这是两类产品的核心差异。

ZP：提及数据与知识管理相关工具，许多人会首先想到Airtable、Notion这类产品。这类产品虽能实现表格可视化与实时协同，但在AI能力方面存在不足。相较于这类知识管理工具或知识工作者的工作台产品，Teable能够解决哪些主流方案尚未覆盖的关键用户痛点？

陈加贝：这本质上是Teable与上一代SaaS产品及数据管理工具的核心差异。Airtable与Notion虽均具备数据库功能，但仍停留在“预制组件拼接”的逻辑，就像乐高，通过固定形状的模块搭建特定场景。但乐高的局限性也显而易见：仅能依靠其生产的模块进行搭建，可实现的场景必然有限。比如若我们需一个“三角螺丝”来完成某一场景的搭建，但乐高未生产此类模块，便无法实现。具体到实际场景，若存在一个合理但高度定制化的需求——例如为酒店保洁人员开发一款手机小程序，使其仅需打开程序便能查看需清洁的空房间信息——这类需求便难以通过Airtable、Notion等数据库产品实现。但这类需求在实际工作中普遍存在，如果所用产品无法解决这个问题，客户便需付出额外成本，或被迫容忍低效的工作方式。而Teable是工业级数据库底座，我们将最强数据库Postgres转变成了一个"企业场景"就绪的AI数据库，不仅实现承载严肃企业场景的海量数据库存储接计算，还可根据实际需求，通过编码实时生成可消费数据、批量操作数据的完全定制化应用。这恰好解决了TOB领域中一个核心问题——即大量分散、碎片化的细节场景需求难以被满足的痛点。

Airtable、Notion 都是私有架构，大模型只能依赖私有化的API来访问数据，而在Teable中，整个数据库都是AI上下文和触发器，Teable从场景搭建到工具生成到上下文管理，实现了一整套All in One的全自动工作流水线。数据库作为一个团队甚至一整个企业的业务上下文，实际上就是一个数据及记忆的知识库，但不同的是Teable里面的数据是活的，数据本身就驱动着业务的展开，每天数据都在被收集、整理、更新和洞察。

ZP：Teable从全球体验最好的开源nocode database，到推出首款闭源的database agent，具体做出了哪些改变？

陈加贝：首先需要说明的是，我们并未采取完全闭源的策略。在开源这件事上，我们从一开始就规划好了开源商业化路径——Teable采用Open Core模式为开源社区贡献力量，自项目启动起，便明确了开源版与商业版的功能边界。我们为社区提供的核心是 “活”的Postgres产品形态，而商业版则在这一基础上，叠加了企业场景所需的高级管理服务，以及Database Agent的核心能力。这些能力的实现，均以开源版的nocode Postgres为基础——正是这一基础支撑起了良好的用户体验，也为产品的场景扩展性和数据安全奠定了根基。这就好比Cursor是基于VS Code开发的优秀产品，若没有VS Code作为基础，其体验很难达到像现在这样一个优秀的水准。对Teable而言，我们相当于先自主打造了 “VS Code”（即开源版的无代码 Postgres），再在此基础上实现了database版Cursor的能力。

ZP：目前已有企业客户在使用Teable产品，从开源到推出闭源功能的演进来看，Teable未来是否有可能成为一个类似Airtable 或Make.com的“Agent模块市场”去做社区和market？

陈加贝：Airtable、Make.com等平台的“Agent 模块市场”，本质上是基于自身产品能力或可定制扩展的模块搭建而成。对Teable而言，在交付Database Agent产品后，其自身已具备 “可搭建SaaS的SaaS” 这一属性——这意味着Teable的用户可凭借对行业与业务的理解，在Teable上搭建完整的SaaS解决方案，进而以经销商（Reseller）的身份，将搭建好的场景与系统售卖给有相似需求的客户并提供服务。这一方向也是我们在基础能力完善后，计划重点推进的工作。

ZP：能否列举一下Teable的企业用户画像？

陈加贝：以往企业服务客户的模式大致分为两类：一类是通过采购SaaS产品实现self service的客户，这类客户通常具备较强的工具学习能力与上手能力；另一类则需通过中间代理商或服务商，将其内部需求与各类工具结合，形成解决方案并在客户内部落地。但这两种模式的效率均不算高。

而Teable在推出Database Agent能力后，实现了“搭建方”向“需求方”的降维——用户无需具备任何IT或表格相关的专业经验，只需通过Prompt指令，即可直接生成解决特定场景问题所需的工具。且工具本身也可由Agent驱动：用户只需告知需维护的数据与待解决的问题，Agent便能自动完成全流程操作。

因此，我们认为目标市场的准入门槛将大幅降低——降幅可能达到十倍甚至更多。未来Teable的核心服务方向，将聚焦于此前缺乏能力或预算搭建业务系统的中小企业：借助Teable，它们能够快速具备媲美专业服务商搭建的专业系统的能力；加之AI的加持，以往诸多手动重复性操作可转化为全自动化流程，由此可能带来十倍，夸张地说甚至数百倍的效率提升。

ZP：听到这里，我发现Teable跟其他产品的定位有个显著差异：当前市面上大多数产品更侧重工具属性，而Teable则更强调协作属性，就像一位同事、一个工作伙伴，能协助完成各类任务。

陈加贝：是的。若以拟人化来形容，我更愿将其比作“大管家”——它知晓企业内的各类事务，在需要时能主动承接任务；同时，它也能满足团队中不同角色的差异化需求。作为“大管家”，它并非仅服务于单一角色或个人，而是能覆盖所有协作的同事，将所有人的上下文数据汇聚整合，一方面把原本需手动完成的协作流程转化为自动化操作，另一方面对原本需手动传递的上下文信息进行集中化管理。

03 AI产品的机会点是聚焦上下文工程优化

ZP：从长期来看，Teable的愿景是什么？

陈加贝：这其实与我最初的介绍密切相关。我们最大的愿景是希望消除生产协作场景中所有低效的重复性操作，通过这一方式大幅提升社会生产力中“人类智能投入”的占比，同时降低无意义的低价值重复性工作的比重。简言之，就是“消除所有无聊的工作”。

ZP：所以Teable的目标是释放每个人类有效的思考时间——Agent的最高价值本就是为人类节省精力与时间消耗，让人们能专注于真正有价值的事。那么在这一愿景下，Teable未来还会进行哪些完善与调整？目前Teable仍与数据高度相关，且更多聚焦于数据的收集与管理层面，尚未实现完全自动化管理；同时，企业数据最终往往需要形成输出，比如研究报告、阶段性财务报表等，这些方面是否也会纳入规划？

陈加贝：您提到的研究报告、财务报表等输出工作，目前Teable的数据库已具备相关能力。但从长远愿景来看，我们计划从Database Agent升级为真正的“商业操作系统”（Business Operating System）。我们希望Teable能成为一个完整掌握团队及企业全部上下文信息与智能的超级智能体。

它将成为企业的中枢大脑——用户提供的所有数据及企业运营资料，都会成为其独特智能的核心基础。届时，它不仅能辅助业务决策，甚至能为未来的业务规划提供指导：从当前的“工作执行助手”，升级为具备启发式指导能力的“军师”，助力每个企业更快速、更健康地发展。

ZP：可以分享一些您自己比较感兴趣的AI领域创业公司吗？

陈加贝：当前AI领域的创业信息确实非常密集，几乎每周都有新公司涌现。我就分享几家近期觉得比较有趣的——先说说与开发者相关的Warp，这款工具最近比较有名。它是一款AI终端（AI terminal），它很大程度上重新定义了程序员与操作系统的交互模式。以往，程序员需记忆各类命令，大众对这一群体的印象也多是“对着黑框敲入神秘字符”，然后电脑执行各种命令，这类操作显得颇为专业高端。而Warp将人机交互全面Agent化：用户几乎只需说明需求，它便能自动生成并执行命令。这一点与Teable的逻辑很相似：Warp先打造了一款体验极佳的世界级终端，再将其与AI深度结合——以终端Agent配合高质量的终端产品，最终实现了出色的整体体验。因此它的增长速度极快，近期甚至创下了“十天内新增1100万ARR（年度经常性收入）”的成绩。这也是我日常使用的产品，这样的增速确实令人惊叹。

我想分享一个个人感受：在AI时代进行产品打造，尤其是当前模型能力已达到相当可观水平的背景下，我认为核心机会点在于“上下文工程（context engineering）”的落地。我观察到，几乎所有成功的AI产品，其核心逻辑都是找准了某一细分领域的上下文工程优化方向——通过这一优化，便能高效解决该领域的相关需求。举几个例子来说：Cursor与Lovable本质上是对代码上下文（code context）的优化。它们在用户需求、AI模型与代码库（code base）之间搭建了高效的桥梁，实现了模型上下文的精准获取与生成，进而支撑起优质应用的构建。再如Manus、Genspark这类产品，则聚焦于搜索与分析场景的上下文优化。它们能够主动获取各类公开上下文信息，进而生成详尽且有依据的报告——这一优化所达成的效果，是直接与大模型对话难以企及的。而Teable则聚焦于业务数据上下文（business data context）的优化：我们通过让企业日常运营中产生的数据上下文与AI之间形成高效的上下文交互与操作，最终实现业务工具的自动搭建与流程自动化能力。

ZP：那么请您再分享一下，您平时有关注哪些书籍，或是哪些值得关注的人呢？

陈加贝：在书籍方面，我想分享的是《纳瓦尔宝典》。这本书我是在两年前读的，至今仍印象深刻，它给予了我莫大的力量。对每一位创业者而言，创业之路往往充满艰辛，而书中（也可能是纳瓦尔在其他平台的表述）有一段话，我至今记得十分清晰。那段话大致是：你一心想登上一座山，当攀登至三分之二处时，已能望见山顶，却发现眼前这条路根本无法抵达终点。此时人难免会陷入难过与沮丧，但当下唯一能做的，便是退回山脚，重新选择另一条路径上山。这句话对我影响极深，它让我明白，人有时必须做出艰难的抉择，去践行正确的事。若非如此，所耗费的时间便失去了意义，人或许只是在徒然地流逝时光、日渐老去而已。

请注意，此次访谈内容已经过精心编辑，并得到了陈加贝的认可。欲了解更多关于Teable 的信息，敬请访问其官方网站 https://teable.ai/。我们也欢迎读者通过留言互动，分享您对本访谈或 Teable 的看法。