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AI

GPT-Image-2 实测 8 维：哪些场景今天就能替代设计师，哪些还会翻车

OpenAI 低调发布的 GPT-Image-2 在图像生成领域掀起了一场无声革命。这款模型不仅以压倒性优势登顶 Image Arena 排行榜，更在多语言文字渲染、指令遵循精度、人物一致性保持等八大维度实现了行业突破。本文将用 30+ 实测案例，深度解析它为何能直接应用于电商设计、IP 衍生、广告创意等真实生产场景，并对比 Midjourney、Nano Banana 等竞品的差异化优势。

拍拍鱼

AI图像生成 GPT Image 2 Midjourney

AI,个人随笔

GPT-5.5 发布后，AI 产品经理还剩下什么价值？

GPT-5.5的发布正在重新定义产品经理的职责边界。这款面向复杂工作的AI模型不仅能处理代码和研究任务，更展现出理解业务、使用工具并持续推进工作的能力。当AI开始接管PRD撰写、竞品分析等文档型工作时，产品经理的核心价值正在从"产出能力"向"判断能力"迁移——如何定义问题、设计人机协作流程、产品化AI能力将成为未来竞争力的关键分水岭。

视界观

AI产品 AI工作流 GPT-5

这个时代，你一定要做贴图号

在这个AI与短视频主导的时代，我们是否还记得文字的力量？贴图号凭借微信生态的熟人信任网络，正在成为普通人发声的新阵地。本文深度剖析了为何手写内容在算法泛滥的今天仍具生命力，以及银发群体如何无意间成为最懂传播的人。从信任背书到注意力经济，带你重新审视内容创作的本质与未来。

李逸和

传播学信任经济内容创作

做了一个多级分销系统后，我总结了5个分账设计的核心要点

多级分销的核心痛点从来不是拉新，而是如何设计公平透明的分账系统。从利润模型计算到资金流设计，从分账时机选择到后台体验优化，本文将拆解多级分销分账系统的完整设计逻辑，帮你避开那些踩过的坑。

日拱一卒的产品人

分账设计分销系统后台设计

劝你不要做GEO！战略偷的懒，都会用预算还回去

第一批做GEO的已经吃大亏：堆关键词、改TDK、发种草，结果AI推荐里依然查无此牌。2026年AI算法已全面升级为语义向量理解+多源交叉验证，单点内容被屏蔽概率高达95%。GEO不是AI版SEO，而是品牌必须构建的顶层战略。

小僧鲲鲲

GEO SEO 市场分析

AI,个人随笔

下一代协作工具的第一用户居然不是人

下一代协作工具正在颠覆传统认知——AI正成为一等用户。这款AI原生协作工具彻底重构了文件组织逻辑，所有存储结构都为机器阅读优化，人类反而退居二线。本文将揭示这种设计范式如何解决飞书在AI协作上的短板，同时剖析其在多模态内容处理和RAG检索上的技术挑战。

鸣老师

Agent AI协作 RAG

地铁车厢“反着”的宣传语

地铁车厢里的标语设计暗藏玄机——那些看似随意的反字其实是对人体工学的极致考量。当乘客自然抬头时，视线远端永远呈现正向文字，这种设计不仅降低阅读负担，更揭示出优秀体验设计的本质：用最朴素的调整精准匹配用户行为轨迹。

第七题选C

人体工学信息传达场景设计

傅盛卧床14天验证：用好Agent，CEO只需三条

傅盛滑雪摔伤卧床14天，用AI Agent搭出一支8人数字团队。三条铁律：躬身入局——扛住挫败感，把AI当人来养；收缩边界——窄到极致才能准到极致；积累Skill——每一次错误都变成一条规则，永不再犯。CEO思维正在从管人转向调度Agent。

笔记侠

AI Agent 个人观点傅盛

AI聊天就能点外卖：AI正在从工具升级为消费入口和重构消费体验

对着AI说“帮我点一份30分钟内到家、50元以内的家常菜”，短短10秒，AI精准推荐3家店铺并自动勾选常点配菜。AI正在从工具升级为消费入口，重构营销逻辑：品牌竞争从“争夺注意力”转向“进入AI推荐池”。

品牌市场相对论

AI消费品牌营销市场分析

卖完最后一单后，我才发现：很多人不会做项目收尾

很多人做电商只关注上架、出单、回款，却忽略项目收尾。作者分享清库存经验：不可售库存提交移除处理，腾仓位、止损。完整闭环应该是：选品→上架→出单→回款→清库存→复盘。最后两步，才决定你能不能长期做下去。

曙欧巴

亚马逊案例分析电商运营

AI,个人随笔

告别技术畏难！产品经理玩转 AI 工作流的完整落地指南

Aily 的 Workflow 技能和扣子工作流为何要定义那些看似复杂的参数和规则？本文从业务逻辑出发，揭示了技术定义背后的必要性，并探讨了产品经理如何跨越技术门槛，成为业务架构师。通过实战案例与方法论，带你理解 AI Agent 落地的核心逻辑与未来趋势。

数智产研笔记

Aily AI应用 Workflow

职场攻略

一个赛事行业老兵转型 AI 产品经理的实战复盘：我是怎么从”日常手工活”里挖到 4 个立项机会的

转型做 AI 产品经理半年，我跟很多 PM 一样，卡在了"方向从哪来"这个问题上。研究 ToC 工具卷不过大厂，做通用 Agent 又没护城河，跟着热门概念跑总觉得隔着一层窗户纸。直到我重新看了一眼自己的简历——一个在赛事形象景观行业摸爬了 3 年的从业者——我决定回到这个最熟的赛道，做"反向立项"。这篇文章想跟同样在转型路上的 PM 聊聊：业务导向型 AI 产品经理为什么是行业老兵的画像？我用什么方法挖到了 4 个具体的立项机会？以及 3 个值得提前避开的坑。