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谷歌AI组织之困:为什么那么多产品却做不出一个好Agent?

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谷歌正面临AI领域的空前危机——从Gemini 3迭代停滞到Antigravity 2.0口碑崩塌,组织架构割裂让这家科技巨头在AI Agent赛道节节败退。当OpenAI与Anthropic通过Codex、Claude Code收割企业市场时,谷歌混乱的产品线与对benchmark的过度执念,正在摧毁其全栈优势。本文深度剖析谷歌AI战略的致命断层。
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从Prompt到Loop:如何让AI替你打工而不是你替AI擦屁股

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写一句指令、看它出错、把报错贴回去、再试一次……二十分钟后我才反应过来:我不是在用 AI,是在给它当保姆。今年爆火的 Loop Engineering(循环工程),核心是设计一个让 AI 自我纠错的循环,把你从这种重复劳动里整个捞出来。但它有条硬边界:一个循环的好坏,约等于那个"裁判"的好坏。这篇讲清楚哪些活适合上循环、哪些你压根不该全自动交出去。
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用户调研全流程拆解:从定目标到出报告,一次跑通

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用户调研并非简单的‘找人聊天’加‘做表格’,而是一套有目标、有方法、有产出的完整决策工具。本文从目标拆解、招募策略到分析方法,手把手教你如何将零散反馈转化为可落地的产品决策,并避开‘用户说什么你就信什么’的致命误区。让每次调研真正成为降低开发风险的利器,而非自我安慰的过场。
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我在一线看到的三个真相:AI训练师正在大洗牌

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今年AI训练师快被焦虑淹没了,大家都觉得合成数据一上,我们这行就得给AI陪葬。但在离模型最近的一线交了两年学费后,我看到了三个不一样的行业真相:纯堆量、挑错字的外包确实被砍光了,但岗位没消失,而是门槛暴涨到了“拼审美”的阶段;海外大厂抢着招中文导师,是因为中文里那点“人情世故”机器根本算不透;而我们团队被一批“完美数据”坑惨的经历证明,全是合成数据的“近亲繁殖”只会把模型训傻。行业正在大洗牌,工具人退场,手艺人留下。
业界动态
AI购物大溃败:第一批尝鲜者正在逃离

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AI购物助手曾被视为解放消费者的神器,却在2026年618大促前夕遭遇信任危机。当尝鲜者发现推荐列表暗藏GEO付费推广、精准度频频翻车、隐私数据沦为商品时,一场集体卸载行动正在发生。本文通过真实用户故事与行业数据,揭示AI购物从风口跌落背后的三大致命伤:技术缺陷、商业伦理与决策权争夺。
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语音房挖猎大R,为什么人来了流水还是起不来?

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大R用户的迁移远比账号转移复杂,关键在于消费关系的重建。本文深度剖析挖猎盘的核心逻辑:从首充试水到稳定消费的转化路径,揭示主播承接、房间氛围与身份沉淀如何共同构建大R的归属感。真正成功的挖猎不是简单拉人,而是让用户在新平台重新找到消费确定性和社交位置。
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为什么评测集分数和用户口碑,常常对不上?

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从客服机器人到AI写作助手,评测集的高分与用户真实体验的割裂成为产品经理的集体困境。本文通过3年实战案例,揭示评测集为何成为'温室成绩',拆解用户表达、多轮对话、分布漂移等真实场景与评测设计的根本冲突,并给出从日志反构评测集、badcase倒灌等5个实用解法,带你重新思考AI产品效果评估的底层逻辑。