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AI+经营分析：如何搭建经营分析模型
经营分析报告常沦为流水账，AI时代更是如此。本文提出从获客、选品、定价三大维度构建分析模型，结合AI归因与关联分析，梳理成本费用与产出关系，助力企业实现投入产出最大化，并警惕溢价陷阱。
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AI时代，上手数据分析的最佳路线（Excel，SQL，Pyhton，BI还要学多少）
AI时代，数据分析能力如何升级？陈老师指出，旧路线已失效，新路径在于贴近业务练分析思维、用标准化指令指挥AI取数，并借助AI学习复杂理论。本文从指标体系、分析思路到数据处理，给出适应AI趋势的成长指南。
AI直播运营：如何把AI嵌入直播前、中、后三个环节？
上一篇我们讲了AI怎么参与短视频内容生产的前半段：选题、爆款拆解和脚本生成。
但如果你做的是短视频+直播闭环，只把AI用在短视频脚本里，其实还不够。
因为短视频更多解决的是“用户为什么要认识你”，直播解决的是“用户为什么要信任你、互动你、购买你”。
不讲人话的AI模型，对产品经理及周边的同事们是一种顶级折磨
AI生成的文档越写越长，阅读体验却越来越差？问题可能不在提示词，而在模型本身的中文表达能力。本文作者用Grok整理项目文档后，发现翻译腔和机械感严重，并总结出上下文做减法、文档定期精简、全局背景稳定、Skill适合固化流程而非创作、不同任务选不同模型等实用经验。
买量MVP：工具类APP冷启动可以考虑尝试的一种方式
工具产品 “即用即走、粘性薄弱、高度依赖外部流量”，传统先定位再投放的路径在热点赛道很难落地。买量 MVP 不是花钱买用户规模，而是用小额分散投放拿到一批陌生市场样本，反向验证定位、检验PMF；但需要同时关注自然流量占比，是区分 “虚假热闹” 和 “真实产品‑市场匹配” 最核心的标尺。
不懂技术的我纯用AI做了一个小程序
AI发展的越来越快，但每个人在AI的使用深度和广度上差异巨大。本文从一个不会技术的小白视角出发。讲述如何利用AI开发一个微信小程序的思考和过程，希望能够给大家在用AI这件事上带来一些启发。
Agent Memory：越懂你，为什么越容易做错？
Agent Memory 正从个性化能力变成 Agent 的决策输入。研究团队分析了 80 名真实用户的 2050 条 ChatGPT 记忆，其中 96% 并非由用户主动发起；另一项研究发现，存在记忆里的倾向判断，还会改变 Agent 调用工具时填写的参数。本文从一次真实的个性化体验出发，拆解 Memory 的四种失控，并给 AI 产品经理一套写入、过期、影响、审计四道闸。
AI Skill 实践后，我总结了六条可复用的产品化经验
最近我设计了一套“小红书AI概念图解Skill”负责图文生产，并把开源“Human Writing”改造成“个人化的写作Skill”负责写作选题和大纲的梳理。这两个项目最后都指向同一个结论：好的 Skill 不是一条更长的提示词，而是一套能够判断、暂停、确认、执行和验收的工作流。本文复盘其中六条可迁移的设计经验，以及真实测试过程中暴露的问题。
Agent 产品真正的门槛：从工具调用到不确定性管理
Agent 从生成答案走向执行任务后，产品设计对象也从回答质量扩展到执行行为。本文从一次真实返工经历出发，分析 Agent 面对的四类不确定性，提出意图确认、权限边界、过程可见、失败恢复和结果验证五层控制系统，并讨论产品经理如何划定模型的决策边界。
生鲜仓WMS入库分配制度设计：从”人喊人”到”系统驱动”的三层决策
大多数生鲜仓的入库分配还停留在"仓管组长喊人"的阶段——谁在身边就派谁，谁有空就谁上。这种看似灵活的方式，背后藏着冷链事故、负载失衡、上架错位等一系列问题。本文从0到1拆解一套入库分配制度，把"人喊人"变成"系统驱动"。
AI眼镜进入公共空间前，产品经理要补一张“旁观者旅程图”
AI眼镜的体验不只发生在镜片内。当设备看向他人、调用视觉AI或保存现场信息时，没有购买产品的旁观者也进入了产品流程。本文用一次会议室场景，拆解旁观者从发现、理解、表达异议到事后处理的完整旅程，以及产品经理可以写进PRD的公共状态与验收指标。
【全球视野篇02】智造出海：硬件增加“智能化/App/IoT”，到底是溢价黑马还是赔本买卖？
上篇在《如何搭建 AI 选品 Agent》中，我们聊了怎么用 AI 极速榨取用户痛点。很多兄弟在看到竞品差评后，往往会产生一个大胆的想法：“既然竞品功能单一，那我们给产品加个蓝牙芯片，做一个手机 App 控制，或者接入 Alexa 语音，是不是就能瞬间拉开代差、把客单价翻倍？”
