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在Adobe、Google、Airbnb、Slack都干过之后，他总结了让用户爱上产品的三个维度
Adobe、Google、Airbnb设计负责人Ethan Eismann提出让用户爱上产品的三维框架：有用（区分止痛药与维生素）、好用（像五星级酒店招待用户）、精致（五维协同的产品灵魂）必须同时在场。在AI加速造产品的今天，真正的壁垒不是代码写得多快，而是是否愿意在"没人注意到"的细节上多花20%的时间——那20%恰恰是区分"能用"和"想用"的关键。
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AI产品经理实战篇：没写一行代码，我把脑子里的日式 AI 酒馆做上线了
一名零代码经验的AI产品经理，仅用4天时间打造出完整可用的付费产品AfterWork。这款像素风日式AI酒馆精准捕捉都市人的低压力伪社交需求，从商业模型设计到技术选型，全程采用Build First方法论与AI深度协作。文章揭秘如何用16个并行AI会话管理项目、绕过传统开发路径，以及那些差点让项目夭折的关键决策细节。
我不再急着调广告，而是开始验证：到底哪一步在影响转化
当AUTO广告能出单、EXACT有点击却不转化时，真正的瓶颈已经从"有没有人看到你"变成了"看到的人为什么选你"。本文记录了一个FBA卖家从频繁调广告到优先优化Listing的思维转变：重做商品图片强化使用场景、让市场反馈重新定义产品标签、用控制变量法验证每次调整——因为广告只是入口，页面才是决定成交的关键。
从手动到智创，携程直播全链路设计的跃迁之路
携程直播从2020年疫情临危上线至今，历经三次关键设计跃迁：1.0阶段纯人工搭建基础能力，开创OTA行业直播新范式；2.0阶段构建"前中后台"一体化支持体系，以"工具+人工"协同实现规模化爆发；3.0阶段则全面拥抱AI智创，搭建数字人直播体系实现7×24小时自动化开播，通过AI脚本生成、声音克隆、口型匹配等技术让商家仅需选择商品和AI主播即可轻松开播，同时以AI智能装修和三级沉浸式体验升级，完成从"纯人工执行"到"AI+工具+人工"生态驱动的角色蜕变。
搭建【数据预警模型】这个方法效果超赞！
数据分析的终极期望是主动预警，但现实往往是指标已暴跌、业务部门忙乱后，分析才姗姗来迟解释"昨天DAU为何降30%"。本文提出四步预警法，供大家参考。
从“别人觉得好的”到“我想要的”：教育决策的三段式框架
当信息充裕反而加剧决策焦虑，问题的根源往往在于"如何做选择"之前缺失了"为何而决策"——我们习惯用院校排名、薪资水平等社会标准替代自我判断，却在横向比较中迷失方向。本文提出"个人愿景—趋势判断—倒推决策"三段式框架，供大家参考。
我以为做软硬一体SaaS很难，直到被“找验证码”逼着手搓了一套企业中枢
全渠道矩阵运营实践中，每个爆品背后都需要无数个鲜活账号的支撑。然而，当公司的账号捆绑在无数手机卡上时，我们失去的不仅是效率，更是对核心数字资产的控制。本文复盘了笔者通过一套自研的内部短信转发管理SaaS系统，彻底终结“找验证码”的噩梦，实现企业数字资产的安全与自治。
货代CRM：客户档案与360视图怎么做，才能让客户真正成为公司资产？
很多货代企业口中的“客户管理”，本质上还是名片夹、Excel 和聊天记录的拼装版。客户名称重复、联系人分散、偏好只在销售脑子里、财务风险要出事了才被看见，最终导致客户明明很多，真正能复用的数据资产却很少。本文从产品设计视角拆解“客户档案与360视图”模块：如何把客户主数据做干净、如何把业务与财务风险聚合到一屏、如何让公海私海流转可治理，以及哪些能力能真正支撑销售、客服与管理层决策。
统一权限管理系统的原型与方案设计
为平衡企业数据安全与员工工作效率，中大型企业需通过集中化、标准化的权限控制，构建安全、高效、合规的资源访问管理体系，既保障数据安全，又提升协作效率，满足合规要求，因此需要一套统一权限管理系统进行统筹管控。
当AI一天写完你估了2周的需求，产品经理该做什么？
当工程师告诉你"AI一天就写完了"，你的第一反应是什么——Loss of control，还是 opportunity？本文基于OpenAI内部实验（3人团队、100万行代码、0行人工编写）和Harness Engineering方法论，拆解AI开发范式的三阶段演进，提出产品经理的四个角色转变和可直接落地的行动清单。核心判断：未来PM的竞争力不是写PRD，而是设计让AI能可靠执行PRD的环境。
用户活跃、留存、流失，这是我见过最全的图解！
用户活跃、留存与流失看似是三个独立的指标，实则是同一用户行为在不同时间维度下的统计切面。文章深入剖析了这三者背后的定义逻辑与内在联系，指出活跃反映短期策略，留存揭示系统性问题，而流失则是挽回用户的底线。本文将带你透过数据表象，理解如何通过定义自然生命周期与主观流失标准，厘清业务甩锅逻辑，从而制定出长短结合的精准运营策略。
这才是高质量的分析报告，而不是喂数据给AI等抽奖
在AI盛行的2026年，盲目喂数据给工具却产出‘样子货’报告，已成为职场新陷阱。高质量的分析并非数据的堆砌，而是源于对业务痛点的精准拆解。本文深入剖析了‘我说你听’与‘你问我答’两种核心场景，揭示了如何通过预判业务战术、深挖隐藏假设，将AI转化为真正的生产力，而非简单的复读机。