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一篇文章，教你把“修历史数据”写成研发能直接干活的需求（附AI提示词模板）
数据清洗类需求看似简单，实则暗藏玄机。本文通过真实案例揭秘产品经理常犯的致命错误：用『清洗一下历史数据』这样模糊的需求描述，让研发陷入无解猜谜游戏。
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在竞品分析中，AI的真正价值不在于它能否找到数据，而在于我们如何「喂料」和「定框架」。本文揭秘两个超预期的Prompt模板，专攻B端产品的功能设计与隐性痛点分析，分享如何让AI像资深架构师一样反推底层逻辑，从帮助文档、更新日志中挖掘竞品的设计缺陷与亮点。
29 条 Prompt 设计经验
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20个企业级案例揭示Agent落地真相：闭源模型吃掉85%，手搓代码替代LangChain
UC Berkeley 刚刚发布的《Measuring Agents in Production》——AI Agent 领域迄今最大规模的实证研究，揭开了生产级智能体的真实面貌：不是炫技的“全自动超人”，而是被严格约束的“超级实习生”。73% 的部署只为提升生产力，85% 依赖闭源模型，70% 拒绝微调、死磕人工 Prompt，68% 的任务在 10 步内必须交给人类。可靠性是最大瓶颈，而“约束性部署”（Constrained Deployment）成为企业落地的核心策略。本文提炼四大核心发现，带你穿透 hype，看清 Agent 在真实世界如何“活着”。
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在AI的浪潮下，老板们的焦虑如何影响产品逻辑？从“精准回响”到“灵魂造假”，一场关于AI与产品设计的奇幻漂流。本文带你领略产品经理在老板、技术与用户之间的微妙平衡。
