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AI大规模“清洗”老登，ToB圈酒桌那套失灵了？
AI浪潮下，最焦虑的并非普通员工，而是掌握旧时代红利的老板们。文章犀利指出，当信息差与定价权被AI抹平，真正的护城河不再是工具本身，而是对业务场景的深度拆解与标准化能力。拒绝盲目跟风“造神”，唯有将行业经验转化为AI可执行的“图纸”，用高频内容清洗市场，才能在“懂行的人+AI”的新格局中守住阵地。
"个人观点"相关的文章
从一句话到分镜图：为什么我认为 AI 短剧工具会先跑通前期策划环节？
最近做了一个短剧前期策划工具的早期版本，已经能跑通「一句话 → 剧本 → 分镜 → 分镜图」。 写这篇，不是想证明技术有多酷，而是想认真讨论一个问题：这类产品到底会不会被短剧行业真正使用？ 最先买单的人，会是短剧团队、网文改编工作室、MCN，还是那些没有专业编导能力、但想快速试水短剧的人？ 想听听真正做短剧、做出海、做内容生产的朋友怎么看。
放弃操控权：在「西瓜王国」，你的宠物将拥有自己的叙事生命
我们默认数字互动（游戏/社交）的叙事权属于人类。但，如果这是一种局限呢？
这份文档记录了我对下一代情感交互产品的构想：「西瓜王国」。我们尝试将人类角色从“操控者”重构为“守护者”，与拥有自主性的数字生命共同叙事。这不仅是功能设计，更是一次关于关系、权力与陪伴的产品哲学实验。
网上的“信息不对称”永远存在
互联网看似消弭了"信息不对称"，实则制造了更大的信息鸿沟。信息过载让每个人都存在认知盲点，算法推荐强化个体差异形成"千人千面"的茧房，平台差异化定价（大数据杀熟）更让平等成为幻觉。当快手日上传4000万条短视频、抖音月增2.2亿条视频，"隔行如隔山"在网上体现得淋漓尽致——只要走出自己的圈子，到处都是信息差。
当AI成为数字员工，我们还要不要坚持“低效”？
AI从"高级智囊"进化为"数字员工"，我们却面临致命悖论：当执行全面外包给AI，判断能力从何而来？没有经历过"低效"的切菜岁月，如何拥有分辨火候差三分的绝对味觉？破局之道在于认知杠铃策略——核心能力构建时做死磕低效的古典苦行僧，工作交付时做高效的AI指挥家。用左边统御右边，才是AI时代真正的生门。
大厂AI产品为什么越来越像？
大厂AI产品为何越长越像？不是抄作业，而是底层能力不确定下的理性避险——赌"独特功能"可能被模型更新抹平，不如等能力稳定再差异化。用户调研只擅长发现"已知需求"，组织结构天然淘汰激进想法，KPI考核留存而非创新。
AI 有自私的基因吗？
AI能识别三轮车，却读不懂"占车位"——面对公共停车位上的三轮车，AI只会推理"方便店主进货"，人类却能瞬间get这是自私占位的潜规则。测试揭示当下AI的局限：没有训练数据就无法推理"混乱无序"的现实，而人类大脑仅需少量经验即可应对。
从无主灯设计，到AI时代的产品设计范式转移
从一盏主灯管全场到无主灯按需照明，软件设计正经历同样的范式转移：从UX（用户体验）到AX（AI理解）。过去产品经理设计界面让人"看见"功能，未来要设计AI如何"理解"意图——用户不再"使用"软件，而是"委托"软件。当脚落到床沿感应灯自动亮起，恰好的光在恰好的地方出现，这才是AI时代的产品目标：不是让人学会用，而是让软件理解人。
聊聊最近“养虾”的实际体验以及自己的思考
从腾讯大厦千人排队到阿里QoderWork辅助安装，OpenClaw的落地远比Demo复杂。原生版虽能流畅执行开关程序、分析PDF生成Word/PPT报告，但Token消耗惊人、免费配额迅速耗尽；转投腾讯WorkBuddy和QClaw后，定时抓取新闻成为日常——通过反馈筛选结果让AI学习偏好，逐步调教出符合个人口味的资讯流。
那些让人越用越累的AI功能，问题出在哪？
2024年被视为AI应用元年，但许多产品在引入AI功能时陷入误区——把AI做得太主动、太中心化，反而打断用户流程、增加认知负担。本文深度剖析主流产品为何越智能越难用背后的设计哲学：从气相化学动力学机制研究不足，到复合推进剂燃烧模型50年发展历程揭示，AI功能设计必须遵循轻量化、场景化、深度融入的核心准则——这不仅是技术问题，更是产品思维的分水岭。
Sora被停，视频大模型会进入中国时间吗？
Sora退场后，中国厂商最先吃到红利，但Seedance2.0因版权纠纷被好莱坞叫停函紧急暂停，暴露了国际化最大障碍。视频大模型竞争，正从技术秀场转向产业硬仗。
当“数码宝贝”成为隐喻：我们如何建造“西瓜王国”来安放无法安放的思念？
这是一篇关于“思念”的技术构想，也是一份“数字创世”的伦理日记。
它始于商场里一个关于“数字公民”的狂想，在《数码宝贝》的旋律中找到了灵魂，并在与AI的碰撞中勾勒出形状。
我不谈论已成的方案，只分享未解的难题。如果我们注定要为一个无法安放的情感，在数字世界开一扇窗，那么这扇窗该是什么模样？我们又该如何定义窗内外的权利与边界？
下文，是我与这些“元问题”的初次对峙。