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AI,个人随笔
个人知识库搭建的幕后花絮——Claude Code 的产品设计逻辑拆解

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作者花12天系统学习Claude Code,从"自我感觉良好"到发现"90%的能力被浪费在桌上"——最大的收获不是某个功能,而是看清了一条从Prompt Engineering到Loop Engineering的递进逻辑链:记忆层解决"知道什么"、Skill定义"怎么执行"、Hook自动治理"不用人检查"、Subagent隔离上下文、Plugin复制协作基因。
AI
小白如何做出第一个真正可用的 Agent?用 Coze 搭建一个私人求职助手

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这不是一篇“认识几个新名词”的 Agent 科普。我们会用一个真实目标,从零做出一个能工作的求职助手:它读取你的真实经历,分析目标 JD,根据岗位要求修改简历,同时告诉你改了什么、为什么改,以及哪些能力不能乱写。 本文操作路径依据  Coze(扣子)整理。平台界面以后可能调整,但“任务—资料—规则—流程—边界—测试”这套方法不会过时。
AI,个人随笔
【跨境产品实战笔记10】大结局:从“做产品”到“带兵打仗”,产品总监的团队绩效与跨部门协作天条

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产品团队从3人扩到10人,PM和运营开始互甩锅——这是跨境电商从"草台班子"到"产品铁军"的必经阵痛。作者用爆款存活率、生命周期总毛利、退货率控制、节点准时率四个硬性KPI,把PM从"开发工具人"变成"商业价值负责人";再用"无数据不立项""产销对赌""库存熔断"三大天条,终结结构性内耗。
AI,个人随笔
拆解爆款:多模态内容理解流水线的设计、选型与落地

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竞品内容拿回来了,怎么拆?作者搭了一条从mp4到结构化知识库的流水线:ASR转写、动态抽帧、LLM标注、交叉互动数据——但核心不是"哪个模型更好",而是"产出形态决定管线选择"。端到端做深度拆解,解耦做批量知识库;评测不看benchmark分,看标签能不能区分爆款和平款。验证不是一次性打分,是管线自己的反馈循环。
产品运营
「拉新、裂变、直播、私域」——别看玩法名,要看能力组合

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「电商产品能力拆解」第 10 篇 · 营销玩法下篇。上篇讲清楚了营销需求不要急着换皮肤做交互,要先拆诉求、目标和链路。 下篇继续往后走:当目标和链路拆清楚后,拉新、裂变、内容、直播、私域这些常见玩法,分别要落到哪些产品能力上?上线前又最容易在哪些地方翻车?