AI 爱奇艺接入 AI 后,是否真的降低了影视制作成本 爱奇艺正通过跳看、桃豆等AI功能重塑观看体验,并构建覆盖制作全流程的AI内容链。本文从用户端到制作端,拆解AI如何介入内容生产与消费,探讨其真实价值与成本影响,为行业观察者提供深度视角。 小XW AI应用内容生产爱奇艺
AI 夸克 S1 卖到缺货之后,AI 眼镜还要证明什么 夸克S1 把双目显示、第一视角相机、语音交互和阿里服务装进了一副约 52 克的眼镜。它已经能完成导航提示、字幕翻译、拍摄预览、支付确认等任务,也暴露出手机依赖、公共场景交互、任务中断和价格门槛等问题。本文从目标用户、用户任务、交互流程、服务生态和长期留存五个角度分析这款产品。我的核心判断是,夸克 S1 已经证明 AI 眼镜可以提供手机无法自然承接的第一视角体验,但距离大众日用品仍差一次从“功能可用”到“稳定替用户完成微任务”的产品收敛。 广赢 AI应用AI眼镜产品分析
AI,个人随笔 老板逼我在业务流里加 AI,我为什么坚决守住了这 3 条审批“红线”? B端产品经理注意!AI接入自动化审批流并非万能,盲目追求自动化可能引发数据突变、黑盒路由和越权风险。本文结合真实踩坑案例,提出三条红线及交互设计解法,教你如何用草稿化、配置器和权限继承,让AI安全落地,避免背锅走人。 建国聊 AI与元数据 AI应用b端产品人机协同
AI,个人随笔 大厂 AI 办公入口大战:争的不是功能,而是你的“开工第一分钟” 大厂AI办公产品集体“收口”,腾讯、阿里、字节分别押注独立入口、组织数据和生态整合。这场入口战争的关键不再是模型能力,而是谁能成为用户每天打开的第一个AI产品。本文从战略逻辑与产品路径出发,拆解三家巨头的不同打法与胜负手。 五七 AI办公入口战争字节跳动
AI,个人随笔 法律 AI 不该只是一个问答框:深度体验律页的产品化路径 法律AI产品如何避免沦为高级聊天机器人?律页通过任务入口、智能路由、分层知识库和来源核验,将AI嵌入法律工作全流程。本文从产品设计角度拆解其深度产品化思路,探讨专业AI工具的责任边界与信任机制。 枫林伞人 AI应用产品分析律页
AI,个人随笔 作为 AI 产品经理:我终于把用户、需求和大模型串起来了 AI产品经理的起点不是模型,而是定义问题。本文从外卖需求案例出发,拆解从用户问题到产品方案再到模型能力的完整链路,帮你避开“看到需求就画功能,看到AI就做Agent”的常见误区。 大 禹 AgentAI产品经理大模型
AI,个人随笔 Seedance 2.5 满血接入 LibTV:这五个独家功能,让你的sd2.5和别人不一样 Seedance 2.5 接入 LibTV 后,镜哥迫不及待地进行了测试,尤其是Seedance 2.5接入到 LibTV 里能不能更好拆参考、管素材、改片段和交付长视频。做完这几组真实任务后,我的直观感受是:视频模型负责把创作上限抬高,LibTV 负责把创作过程变得可控、更高效。事实上,也确实如此 AI产品大峡谷 LibTVSeedance方法论
AI,个人随笔 语义令牌表:把语义概念编码成离散枚举 当AI生成工具将致命错误与限流提示渲染成同一种红色,语义的模糊性正在成为产品设计的隐形杀手。本文提出语义令牌表(Semantic Token Table),将自然语言描述编码为机器可运算的离散值,让语义从“感觉”变为可校验、可拦截的规则,为Schema-As-Code体系奠定编码基础。 阿基拉de_Akir AI产品CI规则Schema-As-Code
AI AI Skill 实践后,我总结了六条可复用的产品化经验 最近我设计了一套“小红书AI概念图解Skill”负责图文生产,并把开源“Human Writing”改造成“个人化的写作Skill”负责写作选题和大纲的梳理。这两个项目最后都指向同一个结论:好的 Skill 不是一条更长的提示词,而是一套能够判断、暂停、确认、执行和验收的工作流。本文复盘其中六条可迁移的设计经验,以及真实测试过程中暴露的问题。 JC AI应用Skill产品化
AI 近两个月体感:Agent 一定会颠覆“管人”这件事 当Agent开始进入日常协作环境,它不再只是回答问题,而是能接收任务、调用工具、交付结果。作者用两个月时间像带新人一样培养一个Agent,发现它比带人更容易,且经验可沉淀。这引发了对团队管理、人才培养和筛选逻辑的重新思考。 温尚 Agent人才培养团队管理
AI 下载量下降44.9%,豆包的月活为什么还在涨? 豆包月活增长与下载量下滑并存,表面看是春节营销退潮后的正常回落,实则隐藏着用户留存与使用场景的深层问题。本文从数据口径、用户行为与产品定位出发,剖析豆包如何通过轻量场景吸引用户,却难以形成不可替代的核心价值。 小哈随思 AI应用产品分析市场分析
AI Agent 产品真正的门槛:从工具调用到不确定性管理 Agent 从生成答案走向执行任务后,产品设计对象也从回答质量扩展到执行行为。本文从一次真实返工经历出发,分析 Agent 面对的四类不确定性,提出意图确认、权限边界、过程可见、失败恢复和结果验证五层控制系统,并讨论产品经理如何划定模型的决策边界。 AiHanLab AI AgentAI产品技术原理