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我用了一周Hermes Agent，它让我重新理解了什么叫”AI真正的记忆”
开源项目Hermes Agent正在颠覆我们对AI助手的认知。它通过创新的三层记忆架构与闭环学习机制，解决了传统Agent最致命的'失忆'问题。无论是跨平台信息整合、长期项目管理还是并行任务处理，这款工具都展现出与众不同的设计哲学。对于AI产品从业者而言，它不仅是生产力工具，更揭示了Agent产品未来的竞争维度。
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Eval 正在取代 PRD？产品经理的 Eval 入门到落地指南
AI时代的PM核心竞争力正在被重新定义——Eval（评估体系）成为产品经理的新战场。本文深度整合OpenAI、Anthropic、Meta等顶尖AI公司的最佳实践，揭秘如何构建有效的AI评估系统，从Dataset设计到三种评分器的选择策略，手把手教你将模糊的产品需求转化为可量化的质量指标。
1270万应届毕业生，狂卷AI“金饭碗”
AI岗位在春招中迎来爆发式增长，平均月薪突破6万元，成为名副其实的金饭碗。但随着AI技术的快速迭代，企业对人才的要求也在不断提高，去初级化趋势明显，求职者面临高门槛挑战。本文将深度解析AI岗位的供需矛盾、薪资水平及企业招聘策略，为求职者提供清晰的突围方向。
window.setMainWindowOrientation 设置横竖屏切换，为什么没有切换完成后的监听？
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货代SRM实战：资质与合规怎么做，才能把风险挡在合作之前？
供应商合规在很多企业里长期被误解为“证照收集”。但在货代场景中，资质失效、保险过期、经营范围不匹配、黑名单命中，带来的不是简单的资料缺口，而是实实在在的履约中断、责任失控和理赔失败。本文从产品设计视角拆解“资质与合规管理”模块，讨论为什么合规不是静态归档，而是动态监控；又如何用OCR、规则引擎、效期预警和业务熔断，把风险前移到准入和合作过程中。
小红书，想做AI“连接器”
国内AI生态缺的不是模型和资本，而是让普通人敢尝试的“氧气”。小红书正从生活社区跨界成为AI“连接器”：黑客松诞生智能屁垫、远程麻将机等有趣Demo，创客在这里招人、找灵感、完成PMF。不做教程不砸钱，靠3.5亿活人换一套玩法。
万字干货！Agent Skills从入门到精通
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如果你要问我，2026年最值得学习的AI技能是什么？我会毫不犹豫地推荐Skills。
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货代SRM实战：供应商准入怎么做，才能让资源池不是通讯录而是可交付网络？
很多企业自认为“供应商很多”，但一到旺季、突发异常或高要求项目时，真正能稳定接单、按时履约、风险可控的资源却很少。问题往往不在资源数量，而在准入机制过于粗放: 资料录入和审批通过，并不等于具备真实交付能力。本文从产品设计视角拆解“供应商目录与准入”模块，讨论为什么供应商主数据不是信息录入工具，而是交付网络的入口控制器；又该如何把查重、能力建模、观察期、变更审批和黑白名单做成一套可经营的机制。
如何做好用户调研？详解基本技巧
用户调研是产品经理获取话语权的关键武器，但多数人却陷入了方法论陷阱。本文深度拆解从样本筛选到需求挖掘的完整流程，揭示如何通过深度访谈建立真正的用户同理心，以及避免7大常见认知偏差的实战技巧。那些隐藏在用户‘跑题’对话中的惊喜洞察，往往是产品突破的真正契机。
木鸟、途家、美团对打，平台春天行动开“卷”
民宿平台的春日经济大战正酣，木鸟、途家、美团三大玩家各出奇招。木鸟以三档主题活动领跑赛道，途家深耕家庭度假场景，美团聚焦大学生赏花需求。在这场围绕用户心智的争夺中，平台差异化竞争的背后，是供应链能力与长期运营的终极较量。本文将深度剖析三大平台的战略布局与市场机会。
入职才发现公司不靠谱？小红书从业者求职避坑指南
小红书从业者的职业选择中，选对公司远比盲目努力更重要。这份求职反向背调清单涵盖了从公司定位、资源投入到团队架构等12个关键问题，助你避开‘临时团队+空头预算’的深坑。掌握这些提问技巧，不仅能展现专业度，更能精准识别真正适合自己的‘好牌桌’。
汤道生：人工智能正式进入 Harness 时代
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AI 会带来大规模失业吗？
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从出单到补货前，我第一次犹豫：该不该放大？
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从医美产品经理转岗科室运营经理，不仅是岗位的跨越，更是运营思维的升级。面对业绩、流量、团队管理的新挑战，如何快速补齐关键能力？本文深度拆解三大核心能力矩阵，带你从产品定价思维切换到全流程运营经营视角，找到职业跃迁的最优路径。
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To B AI：客户留存落地的观察与思考
企业级AI知识库赛道已进入白热化竞争阶段，真正的胜负手并非技术参数，而是能否构建完整的商业闭环。本文深度剖析如何通过分层获客、黄金试用期设计、阶梯定价等关键策略，打造让客户快速感知价值的To B产品商业化路径，揭示年净续费率超100%的底层逻辑。
万字拆解小云雀产品分析：AI创作工具的破局与进化
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AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计
数据治理正成为AI产品的隐形战场，劣质数据可能直接导致模型崩溃或合规风险。本文深度拆解数据采集、标注、清洗三大核心环节的产品化设计方法论，揭秘如何通过标准化流程、可视化工具和量化指标，打造支撑AI模型持续迭代的数据治理体系。
