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当定性分析可以被量化：我用AI钉钉，攻克了用户研究中最头疼的难题

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定性访谈、用户反馈、行为观察……信息量巨大，却难以系统化分析。但如果这些碎片化认知可以被量化处理，洞察效率将发生质变。本文作者通过 AI 钉钉搭建自动化工作流，把用户研究中的定性数据转化为结构化洞察，不仅提升了分析效率，更让“模糊感知”变成“可验证结论”。
Kaysen用户研究
AI应用定性分析用户研究
公众号写出1万+、5万+、10万+、50万+爆文后，我发现这4类文章天生自带流量

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在公众号写作的海洋中，无数创作者渴望写出爆款文章，但往往事与愿违。今天，我们将跟随成哥的脚步，深入探讨那些天生自带流量的4类文章类型。成哥凭借2年的公众号运营经验和上百篇文章的积累，总结出了热点借势、搞钱相关、知识干货以及年龄焦虑这4类最容易爆的文章。
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初级：“需求很合理，为什么不做？”

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在产品开发过程中，最常见也最棘手的问题之一就是：需求看起来合理，但团队却迟迟不愿推进。是资源不够？技术难度太高？还是根本没理解背后的业务价值？对于初级产品经理来说，这类“合理但不落地”的需求，往往是认知与协作能力的试金石。本文将从实际案例出发，拆解需求被搁置的常见原因，帮助你厘清判断逻辑、提升沟通效率，真正做到“让合理的需求有合理的归宿”。
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新手入门提示词工程第2篇–图像提示词与对话提示词的思维模式辨析

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提示词工程不只是“写一句话让AI动起来”，而是一种对模型行为的深度引导。尤其在图像生成与对话交互这两大场景中，提示词的设计逻辑截然不同：一个偏视觉构图，一个偏语义引导。新手常常混用思维方式，导致效果不佳甚至完全失效。本文将从底层认知出发，拆解图像提示词与对话提示词的差异，帮助你建立更清晰的提示词设计框架，少踩坑、快上手。
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