AI,个人随笔 从“撞大运”到“控概率”:Transformer 告诉我的 AI 协作真相 很多 AI 产品经理都经历过这样的阶段:沉迷于搜集各种“Prompt 秘籍”,却在模型偶尔的“人工智障”面前束手无策。当我摸索着了解 Transformer 黑盒后才发现:如果不理解概率,我们对 AI 的掌控终究只是幻觉。 van ner AI应用Transformer个人观点
个人随笔 MSK行业做小红书,私信才是真正的生死线 MSK行业在小红书获客的核心挑战,不是技术层面的内容生产或流量获取,而是对患者心理痛点的深度把握。本文揭示了用户搜索康复内容时的真实心理状态——他们需要的是共鸣而非说教,是解决方案而非专业术语。从情感共鸣到建立信任的四阶段转化路径,为从业者提供了从内容策略到私信沟通的系统方法论。 林裕虎 内容营销医疗健康小红书运营
个人随笔 产品人必须懂:低价竞争的本质,是规模与成本的博弈 在整机行业摸爬滚打十年的老将发出振聋发聩的警告:小厂盲目追求低价内卷只会加速死亡。本文揭露了大厂和小厂在供应链、规模效应上的本质差异,并指出精准定位才是中小企业的生存法则。通过真实行业对比和三个关键问题,带你重新思考产品定价的核心逻辑。 产品人老吴 产品定价供应链管理市场定位
AI,个人随笔 AI写PRD效率翻3倍但踩了5坑 AI生成PRD的效率让人惊叹,但踩过的坑更值得警惕。从'万能废话模板'到'驴唇不对马嘴'的技术方案,从隐藏的逻辑漏洞到跑偏的产品方向,本文深度复盘一年AI辅助写PRD的血泪教训。告诉你如何让AI成为表达加速器而非思考替代品,真正实现效率3倍提升而不翻车。 产品包工头 AI工具ChatGPTPRD
个人随笔,鸿蒙 鸿蒙开发:路由组件升级,支持页面一键创建 前言 router组件自2024年推出以来,目前已经升级了9个版本,对应的插件也迭代了25次,可以说,本着简单好用的特性,帮助了许许多多的开发者,如今,我又对其做了定向的... 程序员一鸣 鸿蒙开发鸿蒙生态鸿蒙系统
个人随笔 幂律分布:藏在爆款背后的数学真相 为什么花两周打磨的文章只有200阅读,而厕所里随手做的meme却获得1700万浏览?Spotify上90%的歌曲连一杯咖啡钱都赚不到,0.00006%的创业公司却能成为独角兽。这背后不是运气,而是幂律分布(Power Law)的数学真相:极少数事件捕获几乎所有价值。1%的帖子获得90%的互动,99%的努力注定"浪费"——这不是失败,而是系统的固有特性。理解这一点,你将彻底重塑对努力、成功和职业选择的认知。 深思圈 Power Law案例分析经验分享
个人随笔 运输管理:车辆与司机管理怎么做,才能让运力“可用、可控、可合规”? 车辆与司机管理模块是TMS系统背后的关键支撑,却常被简化为基础档案录入。从车辆能力标签到司机资质校验,从排班冲突规避到合规硬约束嵌入,本文将拆解如何将资源管理转化为可计算、可约束的系统能力,真正解决调度环节的供给质量难题。 天涯轩 TMS合规管理物流系统
AI,个人随笔 OpenClaw爆火背后:产品经理的工作方式正在被重新定义 OpenClaw的30.8万GitHub星标背后,是AI从“顾问”到“执行者”的革命性跨越。这款能直接操作电脑完成实际任务的AI工具,正在重新定义人机协作的边界。本文深度解析OpenClaw如何改变产品经理的工作范式,以及AI Agent时代即将引发的行业巨变。 乱七八看 AI AgentOpenClaw人机协作
个人随笔 (01/24)AI 时代如何利用产品思维做出有用的产品——需求分析和实操 AI时代下,产品思维比执行能力更重要。本文通过经典案例‘锤子需求’和真实AI工具开发案例,揭示如何用JTBD框架穿透表象需求,找到用户真正想完成的‘任务’。从录屏工具到IP打造,看产品经理如何跳出解决方案陷阱,发现更多可能性。 CoopyZhou AI工具JTBD产品思维
个人随笔 OTA AI助手产品对比 AI旅行助手正在重塑在线旅游行业的竞争格局。本文深度对比携程、美团、马蜂窝、飞猪四大平台的AI产品,揭示从交易型导购到决策型助手的定位分化,并剖析在行前规划、实时导航、内容生成等全旅程场景中的功能差异。 Elaine.H Agent架构AI助手交易转化
AI,个人随笔 如何设计AI产品的反馈闭环? AI产品的反馈闭环远比想象中复杂——它不仅是用户点击点赞或差评的简单互动,而是一套让AI持续进化的精密系统。本文通过实战案例深度拆解反馈闭环的三大关键环节:从用户行为信号的智能捕捉,到数据标注与模型微调的精准处理,再到效果验证的闭环迭代。你将看到一个ToB客服AI如何通过这套方法论将差评率从28%降至8%,并揭秘产品经理必须避开的三大致命陷阱。 健彬的产品Live AI产品产品迭代反馈闭环
AI,个人随笔 当我们说“AI将改变一切时”,历史其实已经说过很多次了 AI发展的历史并非一帆风顺,而是充满狂热与寒冬的循环。从1956年达特茅斯会议的初次狂热,到专家系统的兴衰,再到深度学习的崛起,每一次技术浪潮都伴随着过度期待与现实边界的碰撞。本文将带你回顾AI的三次技术轮回,揭示那些被狂热掩盖的关键问题,以及如何在当前大模型热潮中保持清醒认知。 睿气少女的小想法 AI历史专家系统大模型