如果想找一款整理资料、又能和别人一起协作的工具，Notion、AFFiNE、AppFlowy 都可能出现在候选里。但打开官网，各家讲的重点并不一样：有的强调 AI，有的突出白板，有的把数据控制放在前面。

我想试一个具体任务：让 Codex 借助 Moli 读取它们的官方资料，再整理成一张能看出差异的表。先把信息放到一起，看看接下来值得试什么。

[Moli](https://github.com/lexmount/moli) 是 Lexmount 开源的一款面向 AI Agent 的浏览器。放在这次任务里，它负责打开页面、读取内容，Codex 接着理解资料、补查信息和整理对比表。我想看看，这种配合能不能把分散在几个网站里的介绍，变成一份方便继续使用的调研底稿。

## 先告诉 AI，我到底想比较什么

这次没有只说一句“帮我比较三个产品”。我先把问题缩小到资料整理与协作，要求按产品定位、资料组织方式、协作功能、使用方式几个字段整理，每项保留来源。找不到的内容，直接写“未确认”。

这个要求很关键。官网里的“更高效”“更智能”各有各的说法，照着总结一遍，很容易得到三段看起来都不错、却很难放在一起比较的介绍。

下面是这次整理出的结果。它依据公开资料，还没有涉及登录三款产品后的功能试用。

![三个产品的官方展示图与公开资料对照](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12867463/faea663e9af7b1fdfd3431fc6d332a89.png)

## 把官网读回来，再补具体的问题

这次由 Codex 在我的 Mac 上调用本地 Moli，把网页内容读取为 Markdown，再继续归纳。Moli 支持执行页面里的 JavaScript，也能输出 HTML、Markdown 等格式，方便 Agent 接着处理。

我觉得它“结构优先、按需渲染”的思路，放在资料调研里比较好理解：先读取页面中的标题、正文和链接；需要截图或页面布局信息时，再启用相应的渲染能力。这次要做的是整理资料，用到的就是文字和链接这一部分。

第一轮里，Notion 产品页和 AFFiNE 官网都读到了正文。AFFiNE 的介绍直接提到了文档、白板和数据库，这些信息能放进“资料组织方式”一栏；Notion 产品页更侧重团队与 AI，要了解具体怎么协作，还需要继续看帮助文档。

于是这次又补读了 [Notion 的协作文档](https://www.notion.com/help/collaborate-with-people)。里面明确写到了多人同时编辑、评论和 @ 提及，表里就有了比“支持团队协作”更具体的内容。

AFFiNE 也补读了[白板介绍页](https://affine.pro/whiteboard)。除了实时协作，它的问答部分还区分了云端服务与自托管：选择自托管，基础设施、备份和更新等工作由团队自己负责。这个细节比简单打一个“支持私有部署”的勾更有用。

![AFFiNE 官方展示图、本次 Moli 返回节选与整理结果](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12867463/751414ce83440d51e747f8c58ec4eecd.png)

## 有一个官网没读成功

AppFlowy 官网这次返回了 403 拦截页，里面没有需要的产品正文。它不能算作读到了资料，也不能据此判断 AppFlowy 好不好用。

这次改读了 [AppFlowy 的官方 GitHub README](https://github.com/AppFlowy-IO/AppFlowy)。里面介绍了产品定位，展示了文档、Wiki 和数据库，也提供了桌面端、移动端与自托管的入口。

这些内容足够补上部分字段，但具体的协作机制，这一轮还没有核实到。这项就保留为“待确认”，没有根据“协作工作空间”这个定位，直接推断它的共编、评论和权限都是什么样。

最终，六次页面读取拿到了五份正文，另一个是拦截页。这个过程也提醒我，调研时要看返回了什么，不能只看工具有没有输出。

## 有了这张表，下一步就具体多了

如果我接下来想重点试“和别人一起改资料”，可以从 Notion 的共编、评论开始；如果资料里常有流程图、构思和关系整理，AFFiNE 的文档与白板切换值得继续体验。

如果更关心数据放在哪里，AFFiNE 和 AppFlowy 提供的自托管入口就值得进一步查。至于部署难不难、功能边界在哪，仍要继续看文档和实际运行，不能仅凭一个入口得出结论。

这张表没有替我选出一个“最好”的产品，但它帮我把下一步要验证的问题列清楚了。需要回看某项说法时，也能找到对应页面。

对齐字段后，还能看到一个容易忽略的区别：同样谈“协作”，有的资料已经说明了共编和评论，有的只介绍了团队使用场景。把它们都压成一个“支持”，反而会丢掉有用的信息。我希望表里留下的，是目前查清楚了什么，以及还缺哪一块。

## Moli 能放进哪些日常任务里

这次 Moli 做的是读取网页，Codex 接着整理字段、补读资料并归纳差异。我觉得这种配合比较适合产品调研的第一轮：先拿到一份有出处的资料底稿，再把精力放到真正影响选择的问题上。

顺着这个过程想，准备选题时读几篇产品介绍、写版本更新时查发布说明、了解一个工具时整理接口文档，都可以用类似的方法开始。Moli 把当前页面的材料带进来，后面要提炼观点、做表格还是写文章，可以继续交给 Codex 配合完成。

从[项目说明](https://github.com/lexmount/moli#cli-usage)看，Moli 还提供浏览器自动化接口，可以让 Agent 继续执行点击等网页操作，或按需截图。涉及交互的任务要另外验证；这次先把“读取资料—继续加工”这一步跑通，已经能看出它在日常工作里的位置。

后面换一组工具，也可以沿用这个做法。先定好想解决的问题和比较字段，让 AI 根据当前页面整理；需要进一步试用的地方，就留作下一步，而不是急着把所有格子填满。



如果想找一款整理资料、又能和别人一起协作的工具，Notion、AFFiNE、AppFlowy 都可能出现在候选里。但打开官网，各家讲的重点并不一样：有的强调 AI，有的突出白板，有的把数据控制放在前面。

我给 AI 接了个浏览器，让它帮我做产品调研

让 Codex 借助 Moli 读取 Notion、AFFiNE 和 AppFlowy 的官方资料，整理带来源的对比表，记录官网拦截、补读文档和保留未确认项的实际过程。

人工智能

Notion、AFFiNE、AppFlowy三款协作工具对比调研：基于官网资料，按产品定位、资料组织、协作功能、使用方式四字段整理。Notion侧重团队与AI，AFFiNE明确支持文档、白板、数据库及自托管，AppFlowy官网403未读取成功，改由GitHub README补全，协作机制待确认。附Moli+Codex自动化读取流程，为后续深度试用提供依据。

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