产品设计 商业银行外汇汇款与清算业务全解析:流程、核算 一直想写一篇文章关于外汇和清算的,今天终于完成了,整整打磨了一周时间,包括了外汇清算体系与外汇汇款全流程实操要点,内容适合金融科技相关产品经理、业务人员、科技研发学习交流。 东边有耳 商业银行清算业务经验分享
个人随笔 运输管理:POD与签收怎么做,才能让交付与结算用同一套“证据”说话? 在货代运输链路里,POD(交付凭证)经常被当成“上传附件”:司机拍一张照片就算完成。结果是:回单模糊、缺章缺签、时间地点对不上,客户不认、承运商不认,最后费用对账、索赔、客服全卡住。更适合货代的做法,是把POD当作“交付证据链”来管理:采集、质量校验、验真、补采回退、归档共享、触发计费。本文从产品视角拆解POD与签收管理:如何把交付从“口头完成”变成“可验证事实”,让交付闭环与现金闭环真正连起来。 天涯轩 POD经验分享运输管理
产品运营 价格体系:同一双鞋在3个渠道卖3个价,改价时改的到底是哪个字段? 这是「电商产品能力拆解」系列的第5篇(上篇)。上一篇讲了库存管理——公式怎么算、门店怎么同步、预售怎么扣、退货怎么回、大促怎么备。这一篇进入开店阶段的最后一站:价格体系。上篇讲基础体系(价格分层、渠道定价、改价流程、控价规则),下篇讲进阶场景(促销叠加、价格计算引擎、价格战争、比价监控)。 Zoe产品手记 价格体系电商运营经验分享
个人随笔 拼多多如何做到日销千单 拼多多日销千单不是玄学,而是可拆解的系统工程:选类目看体量上限(鼠标延长线榜一才100单,别幻想千单),定价格切低价格带(高价小众撑不起量),测链接赛马找能打的主图+SKU组合,最后敢玩车损——单链接月砸2-5万拓圈覆盖千单人群,再拖价保利润。 老虎讲运营 拼多多电商运营经验分享
个人随笔 创业就像亚马逊上架:大多数死在“货到了”但“没开卖”的静默期 做电商不是光做动作,而是要学会判断阶段:准备期、过渡期、验证期,每个阶段的观察指标和关键动作完全不同。很多时候项目看似停滞,实则只是"还在释放";最怕的不是慢,而是阶段判断错了导致动作变形。 曙欧巴 亚马逊电商运营经验分享
AI AI如何重构传统患者管理模式:从效率工具到生态变革 随着大模型能力的日渐增强,传统患者管理中大量人工繁琐的流程与操作正被AI重新定义。本文从行业痛点出发,结合华西医院、梅奥诊所等国内外真实案例,深度剖析AI如何重构患者管理全流程,并探讨产品设计底层逻辑与未来生态演进方向。 许与 AI应用智慧医疗案例分析
AI AI训练项目经理的工作方法:如何在产品需求和执行团队之间找到平衡 这个岗位没有教科书,但有人正在用错误的方式硬撑着。 写给那些每天被需求变动、供应商进度、数据质量三件事同时追着跑的人。 冒泡泡 AI应用团队协同经验分享
个人随笔 为什么李诞的虾养得比你好 当李诞的"诞虾"一针见血地吐槽呼兰的虾"把听起来聪明的词到处套"时,这只AI智能体展现出的灵性让技术出身的呼兰都自愧不如。同样都是OpenClaw驱动的"龙虾",为何诞虾能有人味、会判断、懂边界,而新手养的虾却像客服手册成精?答案藏在"饲料"里——设边界、炼技能、给上下文,这三步喂养法让文科生李诞养出了比程序员更灵动的AI分身。 窄播 AI产品OpenClaw案例分析
AI,个人随笔 钉钉悟空实操体验:一句话做个可分享的应用(好评文案生成器) 阿里在2026年3月发布了全球首个企业级AI原生工作平台——钉钉悟空。作为钉钉诞生11年来的首款独立APP,悟空的野心不止于"对话",而是"执行"。本文以一个真实案例"好评文案生成器"的从0到1开发全过程,带你实操体验悟空最核心的「应用开发」技能。从输入一句话到应用自动上线、从数据库增删改查到一键生成PRD文档——我会告诉你哪些环节真的惊艳,哪些地方还需要打磨,以及它对产品经理这个岗位到底意味着什么。 产智AI 城南 AI应用操作指南案例分析
AI,个人随笔 AI Agent工作流自动化:从概念到落地的完整实践指南 2025年Q4的《企业AI应用成熟度报告》显示,虽然87%的企业已经启动AI工作流项目,但真正实现规模化落地的不足12%。失败的核心原因不是技术问题,而是缺乏系统化的方法论和可复制的实施路径。 陈拉拉 AgentAI应用工作流
个人随笔 运输管理:运力与承运商管理怎么做,才能把“外协”变成可控的供给网络? 对多数货代来说,公路运输的关键供给来自外协承运商:拖车行、零担/整车承运商、危化/冷链专业车队。问题是:承运商多、价格体系碎、履约稳定性参差不齐,资质有效期与风险点难以统一管理;调度临时找车容易“只看价格不看风险”,最后把延误、罚款与赔付都背在自己身上。本文从产品视角拆解运力与承运商管理:如何做准入与资质、如何把合约费率结构化、如何沉淀服务范围与能力画像、如何用绩效评分驱动调度选择,让“外协”从关系型采购走向系统化供给治理。 天涯轩 功能分析经验分享运输管理
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