AI,个人随笔 底模派 vs Harness派:你站哪边? AI工程领域正经历一场激烈的范式之争:随着模型能力的快速进化,那些精心设计的系统框架究竟是资产还是负债?本文深入剖析‘底模派’与‘Harness派’的核心分歧,揭示两种工程哲学背后关于智能本质的深层思考,并指出从业者如何在技术迭代中构建真正持久的价值。 酸奶AIGC AI产品AI工程工程哲学
AI 为什么你的AI功能,用户只打开了一次? AI调用量创纪录背后隐藏着怎样的产品陷阱?微软悄然缩减Copilot入口的举动揭示了行业普遍忽视的致命问题——用户打开后却不再使用。本文深度剖析AI功能设计的三大死亡陷阱,从场景错位到期望值透支,再到习惯锚点缺失,并揭示成功AI产品的关键特征。更前瞻性地探讨Agent时代产品经理如何从功能设计转向工作流设计,以及PM核心能力正在发生的根本性迁移。 吴知 AgentAI产品Copilot
AI 26年AI产品经理为什么必须掌握Harness Engineering? Vibe Coding被热捧为AI PM的未来技能,但其本质仍是依赖冗长Prompt的脆弱模式,难以应对工业级挑战。OpenAI的Harness Engineering系统揭示了关键突破:通过约束环境、自动化验证和反馈闭环,将AI从'玩具'升级为可靠工具。本文深度解析这一工程思维如何重构人机协作范式,以及产品经理如何从质检员转型为系统架构师。 林航旗 AI产品CodexHarness Engineering
AI 决定AI产品生死的,不是算法,是产品经理的这个决策 AI产品的竞争,早在产品立项阶段就已经分出了高下。很多产品经理把精力放在功能交互、算法选型上,却忽视了一个更底层的问题:你的产品设计,能不能产生"有价值的数据"?这才是AI产品真正的护城河。 吴知 AI产品个人观点发展趋势
AI,个人随笔 AI 产品经理为什么必须懂 Token、懂成本、懂 ROI? AI产品经理正面临前所未有的挑战:传统互联网思维已不再适用。从Token消耗到成本结构,再到ROI计算,一款成功的AI产品需要全新的经营视角。本文将深入探讨AI产品经理必须掌握的三大核心能力,揭示如何平衡用户体验与商业可持续性,避免陷入‘越用越亏’的陷阱。 一亮AI AI产品ROIToken经济
AI,个人随笔 当Stitch越来越好,我在想什么 Google Stitch 2.0的更新不仅是一款工具的升级,更是对产品开发协作方式的重新定义。从'生成工具'到'设计代理'的转变,直接消灭了PM与设计师之间的意图翻译损耗,让设计稿与代码同步产出。这场变革背后,揭示了一个更深刻的趋势:当工具让执行变得轻而易举时,'想清楚为什么要做'的能力正在成为最稀缺的竞争力。 Yeeda益达 AI产品Google Stitch产品开发
AI AI项目烂尾,问题几乎都出在同一个地方 AI项目的失败往往被归咎于模型或算力,但真正致命的是交易数据的错误处理。从数据采集埋点到分布漂移,从噪声污染到合规踩雷,本文深度剖析四种典型死法背后的数据根源,揭示为什么90%的AI项目都倒在同一条起跑线上——并给出产品经理必须介入的四大关键节点。 van ner AI产品交易数据产品失败
职场攻略 那个在 AI 立项会上只会点头的产品经理,离被裁不远了 在AI项目立项会上,当算法团队滔滔不绝地讲解技术方案时,产品经理该如何把握关键判断?本文聚焦企业AI落地的典型场景——RAG系统,拆解产品经理必须亲自把关的六个核心节点,从技术选型到效果评估,揭示那些算法工程师无法替代的业务决策。 桃子AI产品 AI产品RAG产品判断
AI,个人随笔 从聊天机器人到能办事的手机智能助理:我对 Agent 产品的理解 智能助理正从单纯的对话工具进化为能真正协作的任务执行系统。本文深度拆解下一代Agent的核心能力架构,揭示理解意图、任务规划、工具调用、记忆沉淀与安全兜底如何构成产品壁垒,并剖析端云协同架构与LangChain框架对产品设计的启示,带你读懂从‘会回答’到‘会协作’的范式革命。 大仙河 AgentAI产品LangChain
分析评测 “点点”不是 AI 小功能,而是小红书第一次把“社区理解力”做成产品 小红书点点的出现绝非偶然,而是平台将沉淀多年的社区经验首次转化为可调用的产品能力。这款AI工具正在尝试解决一个核心痛点:如何让海量碎片化的生活经验真正服务于用户决策。它的价值不在于简单的搜索增强,而在于对小红书最宝贵的资产——普通人真实生活判断的深度理解和编排。 兔不乖 AI产品决策平台小红书
AI 2026年,塌房最快的AI公司出现了 AI互动游戏平台「幕间」官宣完成两轮千万美元融资仅一周,便遭创作者集体反噬。这家打着"类酒馆"旗号、以"免费社区"吸引玩家为爱发电的平台,被指控将UGC内容当作融资资产,却对用户商业化意图暧昧不清。 有界UnKnown AI产品案例分析行业观察
个人随笔 当AI学会了验证自己的推理 当大多数AI还在追求"看起来合理"的答案时,陈天桥创立的MiroMind正让AI学会验证自己的推理——提前15天预测黄金价格误差仅0.08%,一个月前准确预测超级碗冠军,三周前锁定格莱美最大赢家。这不是运气,而是MiroThinker-H1的"验证为中心"重型推理模式:局部验证打破概率偏见,全局验证审计证据链,让支持最充分的答案胜出,而非最自信的答案。 深思圈 AI产品功能分析技术原理