小團隊憑什么和大公司競爭？這家AI公司找到了答案

你有沒有想過，為什么很多初創(chuàng)公司明明有好想法，卻總是敗給那些動作慢但資源多的大公司？我最近深入了解了一個叫 Tanka 的產(chǎn)品后，發(fā)現(xiàn)了一個有趣的答案：問題不在于資源多少，而在于協(xié)作效率。小團隊本應(yīng)該更靈活、更快速，但現(xiàn)實中卻經(jīng)常被各種工具、流程和溝通問題拖累，反而失去了自己的優(yōu)勢。Tanka 提出了一個激進的觀點：與其讓人適應(yīng)工具，不如讓 AI 成為團隊的聯(lián)合創(chuàng)始人，主動推動每一個協(xié)作環(huán)節(jié)。這不只是換個聊天工具那么簡單，而是要重新定義團隊協(xié)作的底層邏輯。

我觀察身邊的創(chuàng)業(yè)團隊發(fā)現(xiàn)，大家普遍面臨著同樣的困境：信息散落在微信群、Slack、郵件、Notion 里，重要決策經(jīng)常因為找不到歷史討論而從頭開始；團隊討論熱火朝天，但會議結(jié)束后很多決定就被遺忘了；明明只有五六個人的小團隊，卻要花大量時間在各種管理工具之間切換。這種狀況讓我想起了一個悖論：我們本想通過更多工具提高效率，結(jié)果卻被工具綁架了。而 Tanka 的做法正好相反，他們要做的是讓工具消失，讓協(xié)作變得像呼吸一樣自然。

用Tanka AI一鍵生成新員工入職培訓(xùn)文檔，管理者再也不用手動更新

AI 不應(yīng)該只是工具，而應(yīng)該是團隊成員

在我看來，大多數(shù) AI 產(chǎn)品都有一個根本性的設(shè)計問題：它們把 AI 當成了一個高級工具，用戶需要學(xué)會如何使用它。但 Tanka 的思路完全不同，他們把 AI 定位為團隊的"聯(lián)合創(chuàng)始人"。這個定位聽起來像營銷術(shù)語，但實際體驗卻截然不同。傳統(tǒng)的協(xié)作工具需要你主動操作，記住各種功能在哪里，什么時候該用什么工具。而 Tanka 的 AI 會主動觀察團隊的協(xié)作狀態(tài)，在合適的時機提供合適的幫助。

Tanka的產(chǎn)品架構(gòu)：以長期記憶為基礎(chǔ)，通過AI生成工作、AI參與工作，以及API和插件生態(tài)，重定義AI時代的協(xié)作

我特別認同 Tanka 創(chuàng)始團隊對未來組織形態(tài)的判斷。他們認為，在 AI 和自動化工具的加持下，小團隊將能完成過去需要幾十人才能完成的工作。這不是科幻小說，而是正在發(fā)生的現(xiàn)實。我們已經(jīng)看到有創(chuàng)業(yè)者僅憑幾個人就能做出過去需要大團隊才能完成的產(chǎn)品，設(shè)計、開發(fā)、營銷的很多環(huán)節(jié)都可以通過 AI 協(xié)作完成。但問題是，如何讓這種協(xié)作真正高效，而不是讓團隊成員每天疲于應(yīng)付各種 AI 工具。

Tanka 給出的答案是：讓 AI 具備長期記憶，能夠理解團隊的完整業(yè)務(wù)上下文，然后主動在合適的時機采取行動。比如當 AI 檢測到有人忘記回復(fù)重要消息時，會自動草擬合適的回復(fù)；當討論陷入僵局時，會主動發(fā)起投票推動決策；當會議結(jié)束時，會自動生成紀要并分配任務(wù)。這種主動性是傳統(tǒng)工具無法做到的，它讓 AI 從"被使用的工具"升級為"主動工作的伙伴"。

AI智能回復(fù)：上滑就能自動回復(fù)信息，還能回復(fù)郵件、Slack、WhatsApp消息

我覺得這種轉(zhuǎn)變的深層意義在于重新定義了人機協(xié)作的模式。過去我們總是在討論如何讓人更好地使用 AI，但 Tanka 在思考的是如何讓 AI 更好地理解人和團隊。他們的 AI 不需要完美的提示詞，不需要用戶學(xué)習復(fù)雜的操作流程，而是通過持續(xù)學(xué)習團隊的協(xié)作模式、溝通風格、決策偏好，逐漸成為真正了解這個團隊的智能助手。這就像是給團隊配了一個永遠在線、永遠記得所有細節(jié)的超級助理，而且這個助理還會越來越聰明。

從對話到產(chǎn)出：重新定義工作流程

Tanka 最讓我印象深刻的是他們提出的"從對話到產(chǎn)出"理念。傳統(tǒng)的工作流程是這樣的：開會討論、整理會議紀要、分配任務(wù)、跟進執(zhí)行、準備匯報材料。每個環(huán)節(jié)都需要專門的時間和工具，而且很容易在轉(zhuǎn)換過程中丟失信息或產(chǎn)生誤解。Tanka 則把這個流程壓縮成一個連續(xù)的對話過程，AI 會在對話中自動識別需要什么產(chǎn)出，然后主動生成相應(yīng)的材料。

他們的 Agent Store 概念特別有意思，這不只是一個 AI 工具庫，而是一個能夠根據(jù)上下文自動調(diào)用的智能代理系統(tǒng)。當團隊在討論融資時，系統(tǒng)會自動調(diào)用融資代理，幫助生成 Pitch Deck；討論產(chǎn)品時，會調(diào)用產(chǎn)品代理生成產(chǎn)品文檔；討論市場策略時，會調(diào)用市場代理生成推廣方案。整個過程無需人工干預(yù)，AI 能夠理解對話的意圖并匹配相應(yīng)的專業(yè)能力。

Tanka Fundraising Agent, 可以做pitch deck分析評估，還可以做模擬融資面試

我特別關(guān)注的是他們的融資代理，因為這是大多數(shù)創(chuàng)業(yè)團隊都會遇到的痛點。傳統(tǒng)的做法是創(chuàng)始人花幾周時間準備 BP、找渠道接觸投資人、安排會面、跟進后續(xù)等等，整個過程既耗時又低效。我見過太多技術(shù)團隊在產(chǎn)品開發(fā)上很強，但在商務(wù)流程上經(jīng)驗不足，經(jīng)常因為融資準備不充分而錯失機會。Tanka 的融資代理則能提供端到端的支持：自動生成基于真實業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的 BP、連接超過 90 位 VC 合作伙伴提供溫和介紹、進行模擬投資人面試、管理整個融資流程的 CRM 系統(tǒng)。這對技術(shù)創(chuàng)始人來說是巨大的價值，讓他們能把更多時間專注于產(chǎn)品創(chuàng)新，而不是被商務(wù)流程拖累。

與其它agents平臺不同，Tanka AI做pitch deck或網(wǎng)站甚至不用給過多信息，背后的長期記憶自動更新信息，更省心

這種端到端的服務(wù)模式是我認為未來 AI 應(yīng)用的正確方向。不是提供一個個獨立的 AI 功能，而是承擔完整的業(yè)務(wù)流程。Tanka 號稱能大幅度降低融資準備時間和大大提高投資人回復(fù)率，這些如果能實現(xiàn)，對初創(chuàng)團隊來說確實是巨大的價值。更重要的是，這讓創(chuàng)始人能把更多時間花在產(chǎn)品開發(fā)上，而不是被各種商務(wù)流程拖累。

從產(chǎn)品體驗看，Tanka 的界面設(shè)計也體現(xiàn)了他們的理念。不是復(fù)雜的功能面板，而是簡潔的對話界面。所有操作都通過自然語言完成，AI 會在合適的時機提供智能回復(fù)建議、發(fā)起投票、生成文檔等等。這種設(shè)計讓工具真正"消失"了，用戶專注于思考和決策，而不是操作界面。

記憶才是協(xié)作工具的核心競爭力

深入了解 Tanka 后，我發(fā)現(xiàn)他們最核心的技術(shù)創(chuàng)新其實是"記憶"。這聽起來平淡無奇，但仔細想想，大部分團隊協(xié)作問題的根源都是"遺忘"：忘記了之前的討論結(jié)果、忘記了某個決策的原因、忘記了某個項目的關(guān)鍵背景。傳統(tǒng)的協(xié)作工具本質(zhì)上都是"無狀態(tài)"的，每次打開都像是重新開始，用戶需要自己去找歷史信息、回憶上下文。

Tanka 的做法是以"記憶"為底層架構(gòu)，打造真正的團隊"第二大腦"。他們的 AI 能夠持續(xù)記錄和整理每一次對話、每一個決策、每一份文件，不只是簡單的存儲，而是能夠理解這些信息之間的關(guān)聯(lián)，構(gòu)建出團隊專屬的知識圖譜。當你問"我們?yōu)槭裁匆亩▋r策略"時，AI 不只是搜索包含這些關(guān)鍵詞的對話，而是能夠理解這個決策的完整背景，包括當時的市場環(huán)境討論、團隊內(nèi)部的不同觀點、最終的決策邏輯等等。

這種長期記憶能力解決了一個被嚴重低估的問題：知識流失。我見過太多團隊，核心成員離職后，很多重要的決策背景和經(jīng)驗就跟著消失了。新人加入時，往往需要花大量時間重新了解項目歷史，甚至重復(fù)犯之前犯過的錯誤。而 Tanka 的記憶系統(tǒng)能夠確保團隊知識的永久保存和傳承，不管人員如何變動，重要的經(jīng)驗和教訓(xùn)都不會丟失。

更重要的是，Tanka 承諾了記憶的可移植性。很多企業(yè)擔心使用第三方工具會被"綁架"，一旦想換工具，歷史數(shù)據(jù)就難以遷移。Tanka 則承諾用戶可以隨時導(dǎo)出所有數(shù)據(jù)和知識，包括結(jié)構(gòu)化的記憶和洞察，這讓企業(yè)在選擇工具時沒有后顧之憂。這種開放態(tài)度本身就體現(xiàn)了 Tanka 對自己產(chǎn)品價值的信心：他們相信一旦用戶體驗到這種記憶驅(qū)動的協(xié)作方式，就不會想要回到過去的模式。

從技術(shù)架構(gòu)看，Tanka自研的長期記憶系統(tǒng)EverMemOS，融合了檢索增強生成（RAG）、向量檢索、關(guān)鍵詞檢索、知識圖譜、參數(shù)化記憶模型等多項前沿AI技術(shù)，并集成了Gemini、Claude、ChatGPT等多種主流大模型。這種多模型集成策略不僅避免了對單一模型的依賴，還能根據(jù)不同業(yè)務(wù)場景智能選擇最優(yōu)AI能力，實現(xiàn)高效、精準的信息處理和生成。EverMemOS能夠高效存儲和結(jié)構(gòu)化海量多模態(tài)信息，支持動態(tài)記憶與靜態(tài)記憶、個人記憶與團隊記憶的協(xié)同管理。系統(tǒng)通過自動將無序數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為多層次有序知識，實現(xiàn)幾乎無限的上下文記憶和深度信息關(guān)聯(lián)。Tanka特別強調(diào)"多跳推理"能力，AI可以跨越復(fù)雜的信息鏈路，主動發(fā)現(xiàn)深層洞察和知識關(guān)系，遠超傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞搜索或簡單相似度匹配。憑借這一"記憶原生"架構(gòu)，Tanka不僅讓團隊知識得以沉淀、隨時檢索和復(fù)用，還具備主動思考、個性化問答和自適應(yīng)能力，真正成為團隊的第二大腦，全面提升協(xié)作效率和智能化水平。

在聊天中AI識別到有待辦事項，就會自動記錄到該同事的待辦事項列表里

主動智能：AI 應(yīng)該推動而不是等待

我覺得 Tanka 另一個創(chuàng)新在于"主動智能"。大多數(shù) AI 工具都是被動響應(yīng)的，用戶問什么它答什么，用戶不問就什么都不做。但真正高效的協(xié)作需要的是主動推動，就像一個優(yōu)秀的項目經(jīng)理會主動發(fā)現(xiàn)問題、推進決策、跟進執(zhí)行。Tanka 的 AI 正是朝這個方向設(shè)計的。

具體來說，當 AI 檢測到任務(wù)滯后時，會主動提醒相關(guān)成員；當發(fā)現(xiàn)討論陷入僵局時，會自動發(fā)起投票或建議決策流程；當團隊知識出現(xiàn)孤島時，AI 會主動整合、歸檔并推送給相關(guān)成員。這種主動性讓團隊協(xié)作從"人推著工具走"變成了"工具推著人走"，效率提升是顯而易見的。

我特別認同他們提到的一個觀點：AI 應(yīng)該成為團隊的"智能發(fā)動機"。傳統(tǒng)的管理方式是靠人來驅(qū)動流程，管理者需要不斷地跟進、提醒、協(xié)調(diào)。但這種方式很難規(guī)?；?，而且管理者很容易成為瓶頸。Tanka 的做法是讓 AI 承擔這部分工作，它能夠 24/7 監(jiān)控團隊狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)問題并推動解決。

從實際應(yīng)用場景看，這種主動智能確實能解決很多實際問題。比如在遠程團隊中，時區(qū)差異經(jīng)常導(dǎo)致信息延遲和決策拖延。Tanka 的 AI 能夠自動同步不同時區(qū)的信息，確保每個成員都能及時了解最新進展。再比如在項目管理中，很多任務(wù)會因為各種原因被遺忘或延期，AI 能夠主動跟蹤所有任務(wù)狀態(tài)，及時提醒和推動。

從入職到離職，AI自動學(xué)習和更新工作記憶，離職的時候可以一鍵轉(zhuǎn)交工作記憶給下一任

這種主動智能的實現(xiàn)需要很強的上下文理解能力。AI 需要知道什么時候該提醒、什么時候該發(fā)起投票、什么時候該生成文檔。這不只是技術(shù)問題，更是對團隊協(xié)作規(guī)律的深度理解。從 Tanka 的產(chǎn)品描述看，他們在這方面下了很大功夫，不只是提供通用的 AI 能力，而是專門針對團隊協(xié)作場景進行了深度優(yōu)化。

個性化進化：每個團隊都應(yīng)該有專屬的 AI

Tanka 另一個讓我覺得有前瞻性的特點是個性化進化能力。他們的 AI 會根據(jù)每個團隊的工作習慣、流程、知識結(jié)構(gòu)不斷學(xué)習和優(yōu)化，形成獨一無二的智能助手。這解決了一個很多企業(yè)級軟件都面臨的問題：標準化產(chǎn)品很難適應(yīng)不同團隊的個性化需求。

具體來說，技術(shù)驅(qū)動的初創(chuàng)團隊可能更注重產(chǎn)品迭代和技術(shù)討論，AI 需要能夠理解技術(shù)術(shù)語，幫助整理技術(shù)文檔和開發(fā)計劃；而市場導(dǎo)向的團隊可能更關(guān)注用戶反饋和營銷策略，AI 需要能夠分析用戶數(shù)據(jù)，生成營銷方案。同樣是5個人的團隊，不同的行業(yè)背景、文化氛圍、決策風格都會影響協(xié)作方式。

我認為這種個性化進化能力是未來 AI 應(yīng)用的關(guān)鍵差異化因素。通用的 AI 工具只能提供標準化的服務(wù)，但真正有價值的 AI 應(yīng)該能夠深度理解特定用戶的需求和場景。Tanka 通過長期記憶和持續(xù)學(xué)習，讓 AI 能夠逐漸"了解"每個團隊，知道這個團隊喜歡什么樣的溝通風格、什么樣的決策流程、什么樣的文檔格式等等。

從商業(yè)模式看，這種個性化能力也形成了很強的用戶粘性。一旦 AI 已經(jīng)學(xué)會了團隊的所有偏好和習慣，用戶換到其他工具就意味著要重新開始這個學(xué)習過程。這就是為什么 Tanka 敢于承諾數(shù)據(jù)可移植性，因為他們知道真正的壁壘不在于數(shù)據(jù)本身，而在于 AI 對團隊的深度理解。

我覺得這種進化能力對遠程和跨時區(qū)團隊特別有價值。這類團隊的協(xié)作挑戰(zhàn)更大，更需要智能化的協(xié)調(diào)。Tanka 的 AI 能夠?qū)W習不同成員的工作時間、溝通偏好、專業(yè)領(lǐng)域，然后在合適的時機以合適的方式進行協(xié)調(diào)。比如知道某個成員習慣在什么時間處理什么類型的任務(wù)，就可以智能地安排信息推送和任務(wù)分配。

創(chuàng)業(yè)團隊的實際應(yīng)用價值

從實際應(yīng)用價值看，我認為 Tanka 最大的貢獻是幫助小團隊實現(xiàn)了"不對稱競爭優(yōu)勢"。傳統(tǒng)上，小團隊的劣勢是資源有限、人手不夠，很多必要的工作做不到位。但 Tanka 讓小團隊能夠借助 AI 的力量，在協(xié)作效率和執(zhí)行質(zhì)量上達到甚至超越大團隊的水平。

我特別認同他們對"傳統(tǒng)行業(yè)創(chuàng)業(yè)者"這個群體的理解。很多傳統(tǒng)行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者有豐富的行業(yè)經(jīng)驗和商業(yè)直覺，但在數(shù)字化協(xié)作方面相對薄弱。對這些 3-10 人的團隊來說，Tanka 提供的不只是工具，而是一個真正理解業(yè)務(wù)的資深助手。不同于那些只會被動回答問題的 AI 助手，Tanka 的 AI 基于推理模型，能夠主動協(xié)作、補全信息，這對傳統(tǒng)行業(yè)創(chuàng)業(yè)者來說特別重要，因為他們更需要的是業(yè)務(wù)伙伴而不是技術(shù)工具。

對于初創(chuàng)團隊來說，最寶貴的資源是創(chuàng)始人的時間和精力。如果創(chuàng)始人被各種管理事務(wù)拖累，就沒有足夠的時間專注于產(chǎn)品創(chuàng)新和市場拓展。Tanka 的價值在于讓創(chuàng)始人從繁瑣的協(xié)調(diào)工作中解放出來。AI 會自動處理信息同步、任務(wù)跟進、文檔生成等工作，創(chuàng)始人只需要專注于關(guān)鍵決策和戰(zhàn)略思考。

我特別關(guān)注他們針對"一人獨角獸"的價值定位。在 AI 時代，確實有越來越多的個體創(chuàng)業(yè)者能夠獨立完成復(fù)雜的項目。但一個人要處理產(chǎn)品、技術(shù)、市場、融資等各個方面，精力分散是不可避免的。Tanka 的 Agent Store 讓個人也能擁有專業(yè)團隊的能力，每個 agent 都相當于一個專業(yè)的助手，能夠承擔特定領(lǐng)域的工作。這種能力讓有想法、有執(zhí)行力的個人能夠真正成為"超級個體"，不再受制于團隊規(guī)模的限制。

從成本效益角度看，Tanka 的定價策略也比較合理。他們提供從每月 29 美元的初創(chuàng)版到定制化的企業(yè)版，對于大多數(shù)小團隊來說，這個成本遠低于招聘專門的項目管理人員或購買多個專業(yè)工具的成本。而且隨著團隊規(guī)模的擴大，AI 帶來的效率提升會更加明顯，投資回報率會持續(xù)改善。

技術(shù)護城河和市場前景

從技術(shù)護城河看，我認為 Tanka 在幾個關(guān)鍵方面建立了相對的優(yōu)勢。首先是長期記憶技術(shù)，雖然這個技術(shù)方向很多公司都在做，但 Tanka 專門針對團隊協(xié)作場景進行了優(yōu)化，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、檢索效率、上下文理解等方面都有針對性的改進。其次是主動智能能力，這需要對團隊協(xié)作的各種場景有深入理解，不是簡單的技術(shù)堆疊能解決的。

從技術(shù)架構(gòu)看，Tanka 的創(chuàng)新不只在于單一技術(shù)的突破，而在于系統(tǒng)性的技術(shù)集成。他們的長時記憶引擎支持跨月、跨年的對話和知識沉淀，AI 能隨時引用歷史上下文；開放式的 Agent Store 平臺支持多種專業(yè) agent 自動調(diào)用，覆蓋產(chǎn)品、市場、融資、法務(wù)等場景；主動智能引擎讓 AI 能主動識別團隊需求，發(fā)起提醒、投票、任務(wù)分配等操作。更重要的是，他們與 Slack、Notion、Figma、Dropbox、Gmail、Outlook、Zoom 等主流工具實現(xiàn)了深度集成，這大大降低了用戶的遷移成本。

在數(shù)據(jù)安全和隱私保護方面，Tanka 采用了多層次的縱深防御措施，包括加密、最小權(quán)限訪問、安全開發(fā)實踐，所有數(shù)據(jù)均托管于 AWS 等頂級云服務(wù)商，未經(jīng)授權(quán)不會被他人訪問，且承諾不會用于模型訓(xùn)練。這種安全保障對企業(yè)客戶來說非常重要，因為團隊協(xié)作涉及大量敏感的商業(yè)信息。

從市場前景看，團隊協(xié)作工具確實是一個巨大的市場。Tanka 提到全球協(xié)作軟件市場規(guī)模達到 470 億美元，這個數(shù)字反映了市場的巨大潛力。更重要的是，隨著遠程辦公的普及和 AI 技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的協(xié)作模式正在被顛覆，為新的解決方案創(chuàng)造了機會。

我覺得 Tanka 的市場定位比較聰明，他們沒有試圖顛覆所有現(xiàn)有工具，而是定位為"上層智能協(xié)調(diào)系統(tǒng)"。這樣既能避免與 Slack、Notion 等巨頭的正面競爭，又能通過集成現(xiàn)有工具來降低用戶的遷移成本。這種定位讓他們能夠?qū)Ｗ⒂诤诵牡?AI 能力建設(shè)，而不是重復(fù)造輪子。

從競爭格局看，雖然有很多公司在做 AI 協(xié)作工具，但大多數(shù)還停留在"AI 助手"的層面，真正做到"AI 聯(lián)合創(chuàng)始人"級別的產(chǎn)品確實不多。Tanka 如果能在產(chǎn)品體驗和技術(shù)能力上持續(xù)領(lǐng)先，確實有機會在這個細分市場建立優(yōu)勢地位。不過這個市場的競爭會越來越激烈，技術(shù)門檻也在不斷提高，需要持續(xù)的創(chuàng)新投入。

對未來協(xié)作方式的思考

總的來說，我認為 Tanka 代表了團隊協(xié)作工具發(fā)展的一個重要方向。它不是簡單地用 AI 來優(yōu)化現(xiàn)有的協(xié)作流程，而是用 AI 來重新定義協(xié)作的底層邏輯。這種思路是正確的，因為在 AI 時代，如果還是用傳統(tǒng)的思維來設(shè)計產(chǎn)品，很容易被顛覆。

我特別認同他們提出的"AI 原生公司"概念。未來的組織確實會與今天的組織有根本性的不同，不只是規(guī)模更小、結(jié)構(gòu)更扁平，更重要的是協(xié)作方式會更加智能化、自動化。人類成員專注于創(chuàng)造性工作和關(guān)鍵決策，而 AI 成員負責信息整理、流程協(xié)調(diào)、任務(wù)執(zhí)行等支撐性工作。

從更宏觀的角度看，Tanka 反映了一個更大的趨勢：AI 正在從工具變成伙伴。過去我們用 AI 來替代一些簡單的重復(fù)性工作，現(xiàn)在 AI 開始能夠理解復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，主動參與到業(yè)務(wù)流程中。未來的 AI 可能會更深度地集成到組織的各個層面，成為組織能力的有機組成部分。

我覺得這種變化對個人和組織都提出了新的要求。個人需要學(xué)會與 AI 協(xié)作，不是簡單地使用 AI 工具，而是要理解 AI 的能力邊界，知道什么時候依賴 AI、什么時候保持獨立思考。組織需要重新設(shè)計流程和制度，讓 AI 能夠更好地融入到組織運作中，同時避免過度依賴帶來的風險。

最終，我認為像 Tanka 這樣的產(chǎn)品成功與否，不只取決于技術(shù)能力，更取決于對未來工作方式的理解和引導(dǎo)。他們需要不只是提供一個更好的工具，而是要幫助用戶建立一種新的工作文化和協(xié)作理念。這是一個更大的挑戰(zhàn)，但也是更大的機會。如果能做到這一點，Tanka 就不只是一家軟件公司，而是未來工作方式的定義者。

結(jié)尾

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