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用小龙虾做行业分析报告：先判断赛道值不值得进，再谈怎么进
行业分析是产品决策的指南针，却常被简化为模板套用。本文揭秘从生命周期判断到UE模型验证的关键步骤，指出渗透率+增速双指标才是赛道评估的核心。当多数人沉迷竞品数据时，真正的高手正在用这套方法论20分钟搭建分析框架，避开'虚假繁荣'的创业陷阱。
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Agent 框架图鉴：2026 之春，谁在堆功能，谁在教 AI 学习，谁已经悄悄掉队？
上一篇拆 Hermes Agent 写到了"用户理解层"是 AI 产品的护城河。这一篇我把视角拉到行业全景——把 2026 年春天还活着的所有 Agent 路线摆在同一张桌子上，看看谁在造神，谁在守夜，谁已经悄悄掉队。
过去所有 AI 助手，都是用完即走的工具。直到这个春天，有人开始教它把每次对话学成手艺——这件事，可能比 GPT-5.5 更值得你停下来看看。
10张图片，就能教会AI一种新风格
AI生成头像背后的技术秘密终于被揭开！PEFT（参数高效微调）技术的出现，让大模型像穿上可更换的'风格外套'，仅需几MB的小文件就能实现宫崎骏风、赛博朋克等多种风格的切换。本文将深度解析这种'不动大楼改装修'的创新思路，以及它如何让AI个性化定制变得触手可及。
Notion产品负责人：品味是可以被训练的
Notion 产品负责人 Max Schoening 揭示 AI 时代产品开发的范式转变：设计师写代码、PM 构建原型、10% 产品验证零成本。这场变革重塑了 agency 的价值、品味的定义与 SaaS 的未来图景，而微小核心理论与增量正确性原则正在改写成功产品的底层逻辑。
豆包推出付费版本之我见
豆包率先打破国内AI免费惯例，推出三档付费服务引发行业震动。作为MAU超3亿的顶流应用，其68-500元的定价策略精准卡位海外竞品间隙，但免费版权益模糊与竞品反应仍是最大变数。本文深度剖析这场商业化豪赌背后的用户分层逻辑与市场博弈。
我拆完一个 AI 产品后才发现：以前我根本没看懂“产品”
最近重新拆了一个 AI 产品，过程里好几次让我自己脸有点发烫——发现以前我看一个产品，看的根本不是产品，是它的皮。今天想说说从这次重新拆解里掉出来的几件事。不是教程，也不是攻略，就是想找点同感。
一个好的AI记忆产品应该是怎么样的？
AI记忆产品正在重新定义人机交互的深度。从智能时间线整理到因果追踪，从分层提炼到主动洞察，一款优秀的记忆产品需要具备九层递进能力。本文深度解析这些核心要素如何构建真正'懂你'的AI，并探讨OpenClaw与Looki在实现这些能力上的突破与局限。
AI Agent开始“自己干活”后，产品经理该如何重新设计控制权？
AI Agent正在从“会聊天的工具”变成“能执行的系统”。当AI开始帮用户审批、分单、生成方案、调用工具甚至跨系统协作时，产品经理真正要设计的，已经不只是一个对话框，而是一套人机协作的控制机制。本文从Human in the loop、Human on the loop和Human out of the loop三种模式出发，讨论产品经理如何判断：哪些环节必须人工确认，哪些环节只需要人工监督，哪些环节可以完全自动化，以及如何把这种判断落成可解释、可观测、可审计、可回滚的Agent产品架构。
豆包开始收费了，我反而觉得是好事
豆包以2.27亿月活的底气开启国内AI应用最激进收费实验，专业版500元/月的定价直接对标生产力工具。当免费模式遭遇算力账单的指数级膨胀，这场商业化突围正在重新定义大模型服务的价值标尺。本文从字节跳动的战略布局、行业竞争格局与用户分层逻辑，拆解这场牵动整个AI行业的定价博弈。
别只做“很好用”的产品经理：先判断边界，再解决问题
很多产品经理和项目 owner 都有类似经历：越能接住问题，越容易变成所有人的默认负责人。业务催结果、研发等前提、领导追进度、客服反馈客户已经在催，最后都汇总到你这里。本文想讨论的不是“不要解决问题”，而是产品经理在接住问题前，如何先判断目标、边界和下一步，从响应型协作升级为判断型协作。
10后，开始用AI给自己编黄冈密卷了
10后正在用AI重塑学习方式——初中生用Kimi搭建物理刷题网站，小学生自制24小时口语陪练'青蛙外教'。这群AI原住民不再被动接受教育，而是将大模型变成解决学习痛点的'橡皮泥'。从奥赛备考到会考复习，他们用低代码工具实现个性化学习方案，在技术迭代中完成思维升级。
