产品设计 支付的动力引擎 支付引擎是支付系统三大黑盒之一,作为后台核心调度者,需支撑高并发的本地账务处理与跨行资金清分,兼具高效与精准的要求。本文用大白话拆解其定义、分层业务架构与核心处理流程,还详解了业务模型、服务流程及交互设计等关键设计逻辑。 刚哥 支付引擎行业观察账务处理
AI xbench发布AgentIF-OneDay评测:Agent能否独立干完“一天的活”? 大模型 Agent 短程推理已逼近 PhD 水平,长程任务却显乏力,红杉中国 xbench 为此推出 AgentIF-OneDay 评测体系,以人类单日任务复杂度为基准,从 Scaling Context 和 Scaling Domain 双维度评测其能力,揭示主流 Agent 的真实表现与边界,还展望了其向周级任务、持续学习的演进方向。 硅星人 AgentAI应用产品分析
业界动态 内测笔记付费,小红书要抢知乎饭碗? 小红书内测笔记付费功能,以低门槛向中小创作者开放,推出轻量化的单篇、合集、高清原图付费模式,与知乎重知识的专业付费路径形成鲜明差异。此举意在开辟广告、电商外的第三条增长曲线,却需直面用户付费习惯、社区氛围稀释、内容价值界定的多重考验。 IT时报 小红书社区生态行业观察
公开课 AI时代,产品经理进阶必学:新需求洞察到产品落地实战 在AI浪潮的席卷下,产品经理的战场正悄然生变。企业不再只需要能画原型的“需求翻译官”,而是渴求既能深度洞察用户本质问题、又能驱动产品实现商业价值的“价值创造者”。 ... 起点课堂
AI 电商客服智能体RAG搭建实战:从0到1的产品经理视角 电商客服智能体的构建远不止于简单调用大模型API。当面对商品参数、退换货政策、订单状态等具体问题时,RAG架构如何通过知识库检索、精准Prompt设计和混合检索策略,实现回答的准确性与可控性?本文从零开始拆解电商客服RAG系统的完整搭建过程,涵盖知识库建设、检索优化到成本控制的全链路实战经验。 洋洋 AI产品Prompt工程RAG
营销推广 梳理了100个品牌营销案例,我们总结了6大出圈秘籍 品牌营销正从单向灌输转向双向互动,海尔、蜜雪冰城等品牌通过听劝式、玩梗式等6大策略成功破圈。本文基于100个案例深度剖析,揭示品牌如何借用户共创、热点借势实现低成本高曝光,为营销人提供实战方法论。 卡思数据 方法论案例分析热点借势
AI PRD退场倒计时:AI时代产品经理如何不被淘汰 AI Coding Agent的爆发式进化正在重构互联网生产关系,让传统的PRD文档和“翻译官”式产品经理角色加速崩塌。本文深度剖析了从“周级等待”到“小时级验证”的工作流革命,揭示了AI时代产品人必备的“新三位一体”核心能力——定义问题、构建上下文、品味决断。面对这场生存危机与破局契机,唯有完成思维范式跃迁,才能聚焦核心创造力,在工具迭代中守住立身之本。 晓吾 上下文工程产品经理成长工作流
AI 手把手教你用Coze Skills,普通人离钱最近的一波机会 Coze技能商店的上线为AI应用开发者带来了全新的变现机会。字节跳动通过技能商店构建起完整的生态闭环,让个人经验和专业能力能够快速产品化。本文将从技能定义、商店功能到实操指南,详细解析如何利用这一平台将隐性知识转化为可持续的被动收入,并揭示字节布局背后的战略意图。 AI架构师汤师爷 AgentCozeSkills
业界动态 马斯克最真实的企业运作被他爆料:洞察 xAI 的50条极端工程文化 马斯克的企业帝国背后,是一套将工程效率推向极致的运作哲学。从SpaceX的快速迭代到xAI的极端节奏,这套文化正在重塑科技公司的边界。本文通过xAI工程师的罕见访谈,深度解析马斯克体系中反常识的进度观、模糊的组织设计以及对人才的真实筛选逻辑,揭示为何传统大厂难以复刻这种颠覆性创新。 Blues 互联网大厂组织架构职业生涯
AI AI Agent办事,只有人能看见人 当AI Agent试图接管人力资源工作时,我们是否正在用流程的公平性掩盖专业的缺失?从外企招聘的"会聊天"候选人胜出,到电商客服陷入话术循环,再到低价内卷导致的信任崩塌,本文通过三个真实案例揭示了职场中"系统理性"与"人性温度"的冲突。在AI时代,人的价值恰恰体现在流程无法量化的创造力、共情力与信任构建能力上。 职场人类学 AI应用信任构建案例飞鸟洗
AI 豆包没做成的事,千问要成了? 一句“帮我点40杯奶茶”,千问App在发布会现场就调用了淘宝闪购完成下单并支付,半小时后骑手就将奶茶送达。这种丝滑体验背后,是AI从“会聊天”到“能办事”的关键一跃。 产品经理龙哥 AI产品AI应用个人观点
AI 2026年了,请停止把大模型当成“聊天机器人” 都2026年了,如果你的产品还只是加个对话框,那你基本已经掉队了。现在的AI行业,早就过了“看个乐子”的阶段,进入了残酷的“拼刺刀”应用期。 很多产品经理还在犯那个要把人急死的错误:把大模型(LLM)当成聊天机器人(Chatbot)。这简直是在拿核聚变引擎烧开水——不仅浪费,而且愚蠢。本文不讲虚的,直接拆解2026年的模型军火库(DeepSeek-R2, GPT-5, Claude 4),教你如何看懂Token经济账,以及怎么把AI从“陪聊”变成能干活的GUI Agent。别再做PPT了,动手造点真东西。 世乡 AgentAI应用大模型