个人随笔 当AI学会了验证自己的推理 当大多数AI还在追求"看起来合理"的答案时,陈天桥创立的MiroMind正让AI学会验证自己的推理——提前15天预测黄金价格误差仅0.08%,一个月前准确预测超级碗冠军,三周前锁定格莱美最大赢家。这不是运气,而是MiroThinker-H1的"验证为中心"重型推理模式:局部验证打破概率偏见,全局验证审计证据链,让支持最充分的答案胜出,而非最自信的答案。 深思圈 AI产品功能分析技术原理
个人随笔 银发美妆的红利,都被谁“吃”掉了? 下沉市场的阿姨们为69.9元的"皇后霜"疯狂下单,却对大牌研发的高科技成分无动于衷——她们要的是"上过央视"的背书和"古法秘方"的故事,而非成分表里的玻尿酸。银发美妆的红利,正在被深谙下沉市场心理的抖音白牌精准收割,而真正的品牌玩家,困于消费心智与支付能力的错位,尚未找到打开这座金矿的钥匙。 消费观象局 抖音美妆赛道营销策略
个人随笔 为什么李诞的虾养得比你好 当李诞的"诞虾"一针见血地吐槽呼兰的虾"把听起来聪明的词到处套"时,这只AI智能体展现出的灵性让技术出身的呼兰都自愧不如。同样都是OpenClaw驱动的"龙虾",为何诞虾能有人味、会判断、懂边界,而新手养的虾却像客服手册成精?答案藏在"饲料"里——设边界、炼技能、给上下文,这三步喂养法让文科生李诞养出了比程序员更灵动的AI分身。 窄播 AI产品OpenClaw案例分析
个人随笔 AI能写PRD、画原型了,产品经理还剩下什么? 当AI能写PRD、画原型甚至输出代码,产品经理的焦虑从"会不会被替代"变成了"还能干什么"。十年产品老兵的答案是:AI替代的是"活"不是"人"——信息搬运和逻辑推演确实可被自动化,但判断决策、人际理解与资源博弈仍是人类主场。 豆芽悟 AI应用个人观点产品思考
个人随笔 做了半天电商,才发现我根本不懂用户 做电商,流程只是表面,真正藏在这些基础问题里:用户是谁?他为什么买?他在意什么?答案可能就在身边,只是我们走得太快,忘了低头看路。 曙欧巴 个人观点产品思考电商运营
个人随笔 “不能笑,我要保持忧郁”,一个抽象表情包如何带火一部AI漫剧? 当AI短剧还在卷技术、养龙虾时,一部"抽象AI漫剧"靠表情包杀出重围——"我是个装货,为了维持忧郁少女的人设"成为全网热梗,女主"忧郁姐"面无表情的截图配上"我不能笑,我要保持忧郁"刷屏评论区。但《我在恐游装忧郁》没有陷入"梗红剧不红"的困境:网友冲着雷霆剧情点进去,却发现这反耳是个纯爱番,甚至嗑起了女主和诡异boss的爱情线。 新榜 AI应用案例分析漫剧
个人随笔 微信又更新了,可为什么有人觉得微信更不更新没区别? 14亿月活用户的庞大基数,让微信任何细微更新都可能被放大审视:灰度测试导致"新功能在哪儿"的困惑,众口难调使得"好用"与"极简"难以平衡,用户习惯被改变后的不适感,以及"改了跟没改区别不大"的隔靴搔痒感。 郭静 个人观点功能分析微信
AI,个人随笔 OpenAI豪赌 Astral:AI 产品的终局,从来都不是卷参数 OpenAI 收购 Python 工具公司 Astral 的消息看似平淡,实则揭示了 AI 产品的底层逻辑:未来竞争的关键不在于模型有多聪明,而在于能否深度融入用户工作流。本文深度解析这次收购背后的行业信号,以及给产品经理带来的 4 个关键启示,带你重新思考 AI 产品的本质。 睿气少女的小想法 AI产品AstralB端市场
个人随笔 电商平台拆单逻辑与常见场景 拆单看似简单的订单拆分操作,实则暗藏复杂商业逻辑与系统设计智慧。从多商家协同到跨境物流合规,从大件商品配送优化到动态库存处理,系统如何通过精准拆单实现高效履约?本文将深入剖析7大拆单动因、2种核心时机与3层规则体系,揭秘电商后台的订单治理艺术。 水墨青衫 库存管理物流配送电商系统
AI,个人随笔 “重新生成”这个按钮,藏着你AI产品最值钱的数据 当AI产品的数据看板一片飘绿,用户却在骂街——这可能是数据体系设计出了根本性偏差。本文深度剖析传统指标为何在生成式AI产品上集体失效,提出「行为投票数据」这一新维度,并拆解从意图对齐到任务完成的完整观测框架,更附赠可直接落地的SOP工具包与Bad Case五步归因法,揭示AI产品真正的护城河不是算力而是闭环迭代能力。 苏苏的AI笔记 AI产品产品迭代生成式AI
AI,个人随笔 当给claude配上商业和数据分析skill…… 大模型与数据分析的碰撞正在颠覆传统工作流程。当AI搭载skill技能后,从数据质量校验到自动生成完整报告,26分钟内完成的不仅是分析任务,更是重塑了从Python学习到商业决策的完整链条。本文通过真实案例,揭示了大模型如何成为数据分析师的'超能助手',以及在商业模拟中那些令人惊喜又意外的表现。 小王子和小企鹅 AI应用商业分析大模型
AI,个人随笔 OpenClaw自主进化日记01:Skill装了一堆,为什么AI反而越来越不听话? OpenClaw的自主进化之路远比想象中坎坷。从Skills的反复失效到Agent Loop架构的致命缺陷,这位AI产品人用20次系统崩溃和40万行代码验证了一个核心洞察:大模型的口头承诺与记忆机制远不可靠,唯有构建程序化、闭环的Self-Evolving系统才能真正驾驭AI的潜力。本文以血泪教训揭示Agent产品化的深层矛盾——当AI既是球员又是裁判时,如何用19路并行和7人裁决机制建立可信的自主进化体系? 于长煦AI洞察 Agent架构AI产品OpenClaw