AI,个人随笔 作为Claude月付1400元的产品经理,聊聊豆包收费这件事 豆包收费引发的争议背后,暴露出AI行业与互联网时代完全不同的商业逻辑。当每一次对话都在消耗真金白银的算力时,3.45亿免费用户的狂欢正在变成企业的沉重负担。本文深度剖析为何AI不可能延续互联网的免费模式,并揭示真正的付费用户群体在哪里——他们正用每月上千元的订阅费,换取10倍以上的生产力提升。 一休ai说 AI商业化ClaudeToken经济
个人随笔 我们“培育”心智,而非“抢占”心智:一个苹果的启示 在互联网产品疯狂抢占用户注意力的时代,'西瓜王国'里的那颗会感冒、爱听音乐的苹果,正悄然开启一场心智培育实验。当行业沉迷于即时满足的数据游戏时,这个数字生命项目用看似无用的互动,揭示了产品与用户共同成长的另一种可能——不是控制与消耗,而是解放与滋养。 鑫酱(西瓜王国创者) 产品哲学体验设计心理代偿
个人随笔 拆了上百个小红书闭环电商案例,突破瓶颈就这几种方法…… 小红书闭环电商的增长瓶颈如何突破?从底层认知到实操落地,本文深入拆解内容、直播、投流、组织五大维度的突破路径。不是泛泛而谈的鸡汤,而是带你定位关键卡点,找到精准发力方向。 林卿LinQ. 内容营销增长方法论小红书电商
AI,个人随笔 AI时代产品开发协同模式会变成什么样呢? AI正在重塑产品开发的底层逻辑。传统串行模式中高达70%的信息损耗,正在被AI驱动的结构化需求、实时原型生成和跨职能并行协作所替代。从Figma到墨刀,新一代工具已实现从PRD到原型再到测试用例的智能流转,揭示出'原型即需求'的未来工作流。本文将深入拆解AI如何重构需求澄清、设计出图、研发实现等关键环节,探索产品团队如何从'翻译损耗'转向'共同创作'。 月出东山 AI产品FigmaPRD
分析评测 为什么最聪明的AI公司,开始做最“幼稚”的功能 —— 全方位拆解宠物功能产品逻辑 当AI编程工具的核心能力逐渐趋同,OpenAI与Anthropic不约而同地选择在2026年推出虚拟宠物功能——Codex的螃蟹会实时反映任务状态,而Claude的Buddy则带着万分之一概率的闪光传奇稀有度降临终端。这两款看似'幼稚'的设计背后,隐藏着消解黑盒焦虑、构建情感账户与激活收藏心理的深层产品逻辑,正在重塑效率工具在存量时代的竞争法则。 怪鼠鼠 AI编程ClaudeCodex
个人随笔 零食行业2026新秩序:监管系统性重构下的行业变局——政策调整全景解读与企业应对指南 2024年食品行业注销企业超2万家,背后不是消费疲软,而是监管逻辑的彻底重构。从功效宣称到添加剂管控、电商责任再到校园渠道,四大监管红线精准清退低质量竞争者。本文将深度拆解零食行业如何从野蛮生长转向高质量发展,揭示头部企业的合规优势与中小品牌的生存困境。 沙水 合规管理商业模式市场竞争
职场攻略 企业AI验收的潜规则:2026年了,为什么90%的项目还在用Demo验收 企业AI项目验收正在沦为一场心照不宣的表演。本文通过能源行业真实案例,揭示了80%的AI项目在验收后无人问津的残酷现状。从精心挑选的演示案例、38%的尴尬采纳率,到法务人员"敢不敢签字"的灵魂拷问,作者用亲身经历剖析了行业验收标准与真实价值间的巨大鸿沟,并给出了留存率、采纳率、工时对比三大硬核验收指标,为企业AI产品落地提供了破局思路。 Zoey AI项目产品验收企业服务
AI,个人随笔 做企业级 Agent 后我才发现:没有评估体系,Agent 永远只是 Demo 企业级工作流Agent的真相正在被颠覆——当所有产品都在标榜'一句话生成完美流程'时,我们却发现真正的难题在于如何判断这条自动生成的链路是否正确。从意图错配到参数偏差,从工具误用到合规风险,本文深度拆解工作流Agent最致命的6类错误,并提出8个关键验收指标,揭示Agent产品从Demo走向实用的核心分界线。 朝闻道夕跑路 AgentAI验收产品评估
AI,个人随笔 Vibe Coding 从0到1:一个零技术基础产品人的真实经历 Vibe Coding 让零基础产品经理也能快速实现创意,但狂欢之后才是真正的考验。本文作者以5个实战项目为样本,揭秘从造物快感到碰壁期的完整心路历程,并给出用PM思维管理AI协作、版本控制等硬核解决方案,最后回归产品本质:降低开发门槛不等于降低成功门槛。 嘻嘻李 AI协作MVPVibe Coding
AI,个人随笔 豆包付费,撕开了中国AI商业化的第一道口子 豆包AI的付费化揭开了中国AI行业商业化的序幕,月活3.5亿用户的国民级应用开始尝试从免费转向付费。但用户为何对国外AI付费毫不犹豫,却对国内AI心生犹豫?本文深度剖析了算力成本、用户心理、产品不可替代性等核心矛盾,揭示了AI商业化背后的深层逻辑与行业转折点。 妍霏聊品牌 AI商业化付费模式价值变现
AI 用Skill做产品规划?聊聊我踩过的3个坑 AI技能的落地并非一帆风顺,从万能许愿池到精准工具的认知转变,背后是无数踩坑经验的积累。本文首次披露作者在10个Skill实战中遇到的三大典型陷阱:违背单一职责原则、高估私有数据抓取能力、盲目信任业务理解深度。每一段血泪史都指向同一个真相——AI不是魔法,而是需要精心设计输入与拆解任务的超级外脑。 产品方法论集散地 AI局限性AI落地Skill开发
AI,个人随笔 Agent 框架图鉴:2026 之春,谁在堆功能,谁在教 AI 学习,谁已经悄悄掉队? 上一篇拆 Hermes Agent 写到了"用户理解层"是 AI 产品的护城河。这一篇我把视角拉到行业全景——把 2026 年春天还活着的所有 Agent 路线摆在同一张桌子上,看看谁在造神,谁在守夜,谁已经悄悄掉队。 过去所有 AI 助手,都是用完即走的工具。直到这个春天,有人开始教它把每次对话学成手艺——这件事,可能比 GPT-5.5 更值得你停下来看看。 Mark-AIPM AgentAI产品个人观点