Corgi：两个年轻人花两年时间，重做了一家 AI 保险公司

张艾拉 — Sat, 16 May 2026 09:41:12 GMT

当AI遇见传统保险业，Corgi正在掀起一场颠覆性的革命。这家2024年创立的AI保险公司，从创业公司的保险刚需切入，毅然放弃已盈利的经纪模式，用两年时间、上亿美元资金打造全栈承保能力。本文将深度解析Corgi如何用AI重构保险核心流程，以及它对AI创业'由轻到重'转型的战略启示。

今天分享的这家公司叫：Corgi（没错，就是柯基），https://www.corgi.insure/

Corgi是一家 2024 年成立于旧金山的 AI 保险公司，创始人是 Nico Laqua 和 Emily Yuan。

这是一家面向创业公司的全栈保险承保公司，自己设计产品、自己承保、自己出单，减少中间环节，让创业公司更快买到合适的保险。

今年 1月，Corgi 刚完成了一轮 1.08 亿美元的融资，估值约6.3 亿美元，并拿到监管批准。

这里解释下为什么美国创业公司买保险是刚需：

美国创业公司买保险，是它的商业环境决定的，保险的种类包括但不限于：

基础商业责任险，主要管线下场景，比如办公室有人摔倒、第三方财产损坏、租办公室时房东要求提供保险。很多房东会要求创业公司在租赁前提供一般责任险证明。

D&O，董事和高管责任险，保护创始人、董事、高管因为管理决策被起诉时的法律费用和赔偿风险。融资后尤其重要。

Tech E&O，技术错误与遗漏险，适合 SaaS、AI、软件服务公司。比如你的系统 bug 导致客户业务中断、数据处理错误、交付没有达到合同要求，客户索赔时可能会用到。

Cyber，网络安全险，主要覆盖数据泄露、黑客攻击、勒索软件、隐私事件、监管应对等。

EPLI，雇佣实践责任险，主要覆盖员工相关纠纷，比如歧视、骚扰、错误解雇、劳动争议等。美国雇佣诉讼频率和成本都比较高，所以公司越招人越需要重视。

回到Corgi 这家公司。保险、金融、法律、医疗这些行业，过去被监管、流程、牌照和旧系统保护了很多年。

Corgi 的故事，就是从这些看似最难攻破的行业开始的。

01 创业公司买保险是个怎样的机会

Nico 第一次真正意识到保险行业的问题，是在他上一家公司买保险的时候。

那时候他还在做一家游戏公司，公司需要买保险，一份保单报价 6 万美元。

对一个早期创业者来说，这是一笔很大的钱。他在访谈里说，当时自己每个月薪水大概只有 1000 到 2000 美元，所以 6 万美元的保险支出非常夸张。

更让他难受的是，整个购买过程很慢。

要找经纪人，要等回复，要来回确认。几周过去，保单才终于买下来。

但到底买了什么、保障什么、为什么这么贵，整个过程并不清楚。

这类体验对创业公司很常见。

公司刚成立时，可能因为租办公室需要买商业责任险；

融资时，投资人和董事会可能要求公司买董事及高管责任险；

签企业客户时，对方可能要求技术责任险、网络安全保险；

公司开始招人后，又会涉及雇佣相关责任险。

这些东西听起来离业务很远，但很多时候会直接影响公司能不能融资、能不能签单、能不能继续扩张。

Corgi 现在的官网上也详细介绍了创业公司在不同阶段要买的保险：

Pre-seed 和 Seed 阶段，创业公司通常需要基础商业责任险、D&O、Tech E&O、Cyber；

到了 Series A 阶段，保险会进一步关系到融资、企业客户合同和 SOC 2 合规；

Growth Stage 阶段，还会增加更高额度、更复杂的雇佣和管理责任保障。

这就是 Corgi 一开始看到的机会。

02 他们一开始也只是想做一个更好的中间商

Corgi 最早的想法并没有多么 fancy。

Nico 和 Emily 一开始想做的是保险经纪业务。他们已经拿到了保险经纪牌照，想帮创业公司更方便地买保险。

这其实是很多保险科技公司的常规路径。Nico 说，他们当时已经卖出了几万美元保费，收入增长也不错。

前端做得更好一点，报价更快一点，页面更现代一点，服务更及时一点。

用户觉得体验好了，公司也可以通过经纪佣金赚钱。

但他们很快发现，这条路解决不了根本问题。

因为经纪商只是中间人。经纪商前端做得再好，最后还是要把用户交给传统保险公司。

真正决定价格、保障范围、承保速度和理赔体验的，仍然是后面的承保机构。

他们自己做经纪业务时，才第一次看清楚这个行业底层有多旧。

Nico 在一个访谈里说，他们给每一份保单都要打电话，还要和保险公司来回发传真。

对方可能是上百亿美元规模的公司，但日常流程仍然很原始。

很多行业的数字化，表面看就是做了一个好用的网站。

但点进去以后，底层产品、定价逻辑、审批流程、风险判断、理赔规则，全都都还是旧的。

03 最关键的决定：关掉跑起来的业务，自己做承保公司

Corgi 的转折点，就是他们决定关掉原来已经跑起来的经纪业务，自己成为保险承保公司。

做经纪商，主要是帮用户找保险产品。

做承保公司，就要自己设计保单、自己判断风险、自己出单、自己承担责任，还要面对监管、资本要求、风控、理赔和合规。

也就是从卖别人的产品，变成自己设计和生产保险产品。

Corgi自己做承包的举措，就是想彻底改变这个传统行业：用 AI 和软件，把一家保险公司从底层开始就重做一遍。

普通经纪平台或者保险科技公司解决的是：用户怎么买得更方便；

Corgi 更彻底，它要解决的是：保险产品怎么被设计、定价、承保和管理。

04 两年监管，1 亿美元资金，壁垒就是这样堆出来的

从经纪商变成承保公司之后，Corgi 进入了最艰难的一段时间。

他们花了接近两年做监管和牌照，过程中公司多次接近失败。

Nico 说，他们前后融了接近 8000 万美元，几乎是在没有收入的情况下撑过来。

很多创业公司讲壁垒，喜欢讲模型、数据、产品体验、品牌。

但 Corgi 要打造的壁垒是：监管许可、承保能力、资本、流程、系统、行业信任。

这也解释了为什么 Corgi 的创始人会说，别人很难做一个 Corgi 2.0。

因为如果另一家公司想做同样的事情，也要花很长时间拿监管许可，也要准备大量资本，也要搭建承保和理赔系统，还要从零建立市场信任。

尤其在 AI 应用越来越容易被复制的今天，真正难复制的东西，是那些和监管、资金、业务责任绑定在一起的底层能力。

Corgi 花了两年时间，大量金钱，以及多次面临失败的风险，在打造他们的核心壁垒上。

05 AI 在 Corgi 这里，不是一个聊天窗口

Corgi 对外说自己是AI 原生保险公司，但这里的 AI 不是简单放一个聊天机器人回答用户问题。

它更像一家 AI 原生保险公司的内部操作系统。

保险公司最慢的地方，往往在承保、报价、材料审核、风险判断、保单管理和理赔。

传统流程里，这些环节需要大量人工判断，也被很多旧系统、表格、邮件和纸质文件拖慢。

Corgi 想做的是把这些流程全部重新软件化。

比如，一个创业公司来买保险，系统需要理解它的行业、融资阶段、客户类型、产品风险、是否处理敏感数据、是否有 AI 模型责任、是否需要满足企业客户合同要求。

然后根据这些信息，系统会快速给出合适的保险组合和价格。

Corgi 官网现在强调，用户可以几分钟内申请，获得即时报价，最快当天绑定保单；它还提到，用 AI 驱动的承保平台替代传统 2 到 4 周的承保周期。

这就是 AI 在这类公司里的真实位置。

它不是一个单点功能，而是完全被嵌进了承保、理赔、保单运营这些核心流程里。

06 两个外行，为什么反而有优势

创始人 Nico 和 Emily 一开始并不是保险行业的人。这在传统行业里通常会被认为是劣势。

保险行业有监管，有牌照，有精算，有理赔，有复杂的产品条款。

外行进来，容易被认为不懂行。

但 Emily 却说，行业里待了 20 年的人有经验，但也容易形成固定思维：

保险就应该这样做，流程就应该这样走，技术只能塞进原来的系统里。

Corgi 的优势在于，它可以从零开始问一些很基础的问题：

为什么创业公司买保险要等几周？
为什么每个阶段的保险不能模块化？
为什么报价、承保、出单、理赔要被拆在这么多中间环节里？
为什么上百亿美元规模的保险公司还要靠传真处理业务？

这些问题，行业内部的人未必看不见，但他们可能早就习惯了。

新团队没有这套惯性，所以更容易做出激进判断：既然旧系统很难改，那就自己做一个新的。

这也是很多 AI 原生公司的共同特征。

它们不一定比传统公司更懂行业细节，但它们更敢于重新拆解流程。

旧公司看到的是“在现有系统里加一点自动化”，新公司看到的是“这个系统本身能不能重做”。

07 更大的想法，反而更容易吸引资源

Nico 在一个访谈里讲了一个很有意思的创业判断。

很多年轻创业者会从自己身边的小问题开始，比如校园 App、小工具、轻量软件。

这当然没错，但他认为，如果一个想法本身太小，最后很难吸引足够强的人才和资本。

他自己的经历也很典型。

早期他做过大学社团 App，后来做游戏公司 Basket。这家游戏公司也已经做到了一定规模，是一家拥有 2 亿以上月活的游戏发行公司。

但他最后还是离开了。

原因也很直接：那不是他和 Emily 想花未来 10 年去做的事情。

这不是说每家公司都要一开始就做万亿市场。

更准确地说，是一个创业者要判断：自己现在做的事情，有没有机会变成一个重要公司。

如果 Corgi 继续做保险经纪，它可能是一家增长不错的公司。

但成为承保公司之后，它才真正切进了保险行业的核心价值链。

这也是为什么它能吸引大笔资金。因为它做的事情足够大，也足够难。

08 Corgi 给 AI 创业的启发：机会会越来越重

过去一年，很多 AI 应用都在追求轻。轻产品、轻团队、快速上线、快速增长。

一个人或者几个人，用现成模型和工具，可以很快做出一个产品。

这条路当然还会继续存在。

但 Corgi 提醒我们，AI 创业还有另一条路：

进入那些很重、很慢、很难改的行业，把 AI 放进核心流程里，而不是停在表层体验上。

保险就是典型例子。

这个行业规模巨大，流程复杂，监管严格，传统机构多，中间环节多，变化很慢。

也正因为这样，一旦新的公司能真的拿到牌照、搭起系统、跑通承保和理赔，就会形成很深的壁垒。

Corgi 的路径可以总结成几步：

先从真实痛点进入。创始人自己买保险时体验很差，知道创业公司确实需要更好的保险。
再从轻模式验证需求。它先做经纪业务，卖出保费，确认用户愿意买。
然后发现瓶颈在底层。经纪业务解决不了承保公司本身的问题，所以必须往更深处走。
最后用时间、资金和监管许可建立壁垒。两年时间、上亿美元资金、承保牌照和 AI 系统，最后变成别人很难快速复制的基础设施能力。

过去，很多 AI 创业公司喜欢避开监管、避开重资产、避开复杂流程，先从轻产品做起。

现在，一些团队开始反过来做。

以上，祝你今天开心。

作者：张艾拉公众号：Fun AI Everyday

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题图来自作者提供

腾讯正在“换船”

深流研究所 — Sat, 16 May 2026 07:05:58 GMT

腾讯在AI领域的加速布局正引发行业关注。混元大模型的快速迭代与WorkBuddy等Agent产品的爆发，标志着这家互联网巨头正在经历一场深刻的组织变革。从底层技术重构到产品开发流程再造，腾讯展现出的solid文化和low-ego态度，正在重新定义大厂面对AI革命的应对策略。本文将深入解析腾讯如何通过组织能力升级来应对这个10倍速变化的AI时代。

经常被诟病“AI慢了”的腾讯，在刚发布的2026一季度财报中，开始展现AI上的提速：

混元大模型上桌了，Hy3 preview 调用量爆发，在限免结束后依然位居OpenRouter榜首；Agent 产品领先了，WorkBuddy 成为国内日活最高的 AI 办公智能体。

在5月13日的股东大会上，谈到AI业务，马化腾幽默地自嘲：“一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去，还是希望船速能快一点。”

外界主要关注“漏水”，其实更重要的潜台词是腾讯正在“换船”。漏水是过去时，换船是现在进行时——现在的腾讯，如同一艘“忒修斯之船”，正在面向AI时代，快速地更换一块块木板。

要理解这种“换船”，还得从英特尔传奇CEO安迪·格鲁夫说起。

安迪·格鲁夫提过一个著名概念：战略转折点——当企业所处的产业环境里，某个重要因素发生了10倍速变化（a 10X Change）时，企业自身随之面临的关键转折。

AI时代变化之快，更让“10倍速”指标，成为一个特别的参照系。

就在这个季度，Anthropic的年化收入增长是去年的80倍，这是科技企业历史上罕见的增速，画出增长曲线，陡峭如珠峰北坡。让人意外的是，Anthropic创始人阿莫迪却决定主动降速，他在5月6日的Claude开发者大会上公开表示：“我不希望80倍的增速持续下去，我宁可回归正常可控的10倍速。”

过去代表着环境极速变化的“10倍速”，如今在AI从业者看来却只是寻常。

阿莫迪不是在凡尔赛，他说的是现在AI公司在组织上的普遍痛点：有了AI编程，写代码环节极大提速，但审核代码、整合代码、管理代码等环节的速度，因为涉及人的主观判断、组织能力、决策效率等因素，无法同步提速，反而成为新的组织瓶颈。

“模型会开源，算法会扩散，技术差距会快速抹平，但识别瓶颈和重组流程的能力，是组织层面的能力，不会轻易被复制。”阿莫迪在开发者大会上讲，“最强的公司不再是那些拥有最强模型的公司，而是那些能够持续识别新瓶颈、并有能力重组流程来绕过它的公司。”

增长曲线像珠峰，组织能力重塑，也跟攀登珠峰一样艰难。Anthropic这种AI原生公司尚且如此，就不难理解腾讯这样业务稳定、组织流程成熟的大公司，在AI时代的转型，会遭遇更多的审视和质疑。

从这个视角看，马化腾的“换船”和“船速更快”，也回应了一个问题：在这个“10倍速”起步的战略转折点上，你的组织能力，能否不断匹配新阶段的要求？

那么，腾讯的组织内部，正在发生什么变化？

1、混元：水面下的变化

4月23日，腾讯混元发布Hy3 preview模型，将其称为“混元重建后训练的第一个模型”。腾讯AI首席科学家姚顺雨则在社交媒体上写道：“腾讯有最好的产品生态，有扎实（solid）、低自我（low-ego）的文化，我们才刚刚开始。”

外界关注的是混元团队重组，88天推出新模型。对内部团队来说，这场极致交付的重要收获，就是验证了姚顺雨提到的这两个词：solid和low-ego。

都是关乎组织文化的。

去年年底，姚顺雨从OpenAI加入腾讯后，混元开始了组织重建，同时一批新的AI人才被引进来。这些年轻人进来后，立刻面临一个艰巨任务：要在短时间内从底层重构混元，重写训练框架、从零搭建Agent系统。而且，在强化框架搭建、数据策略、评估指标设计的早期，就要与业务联合设计（Co-design），用真实的业务场景，反向重塑整个研发系统。

他们改变了传统“做完你的做你的”那种串行的方式，决定采用并行生产的方式。预训练开始的同时，后训练团队在小模型上做验证，全新的RL基础设施同步建设，到某个节点，业务链路同步适配。

所有能并行的环节全部并行，严丝合缝咬合在一起，这对组织能力是一大挑战，尤其这些新引进的人才，还都来自不同的公司或高校，带着不同的经验和方法论。

当然需要low-ego。对AI研究员来说，带着过往的方法论来到新团队，容易用过往经验来框定问题；对组织来说，能接受“推倒重来”而不觉得是否定自我，都需要low-ego——这个low-ego的反面不是简单的high-ego（高自尊），而是组织和个人，都要摆脱的那个瓶颈：路径依赖。

所以姚顺雨跟同事说，做大模型首先是个组织问题，其次是个工程问题，第三才是科研问题。

他在内部经常说的关键词，就是“做事要solid（扎实）”。每一个环节的动作都执行到位、做得质量很高，就能带来好结果。

在预训练中的每一次debug，以及Agent训练时，在新的RL infra上首次投产应用就长跑成功——做事solid的正向反馈，给新团队带来了激励。

这过程中，混元的组织持续发生变化。比如正式取消管理层级头衔，试行负责人制，不叫总经理，不叫总监和组长，所有岗位名称简化为“某某方向负责人”。管理角色跟着业务走，不是一个固定身份：今天你带这个方向，就有管理标签；明天方向调了，标签跟着摘掉。

扁平化的另一个举措是，传统的部门周会取消了，不解决问题的会议都取消。

员工的工作体感有了明显改变：“不管你是什么角色，有问题会上直接提，当场拍掉。谁是责任人，马上就定，不需要层层汇报。”

“大家不是拼体力、拼加班，而是变成了怎么聪明、高效地做事”，这位员工说，“新建团队的文化基调，就是要把这事做成。”

跨部门合作也更顺畅了。Hy3 preview要上到产品线，“比如上元宝、CodeBuddy……模型同学跟产品侧一拉群，当天就推进。大家的思路很明确——以事为导向。”

混元还是那个名字，但在名字下，无论是人员构成、技术理念、组织文化，已经完全不同了。

2、Agent产品，先做出来再说

一家公司足够大之后，真正的变革，往往都不是由宏大的战略方向和整体的组织变革开启，一个个小团队识别到行业变化后，自发改变做事方式，影响可能更为深远。

在混元重建的同时，腾讯不少产品团队的做事方式，也正在起变化。一系列“龙虾类”agent产品的快速推出最为典型。

3月1日，腾讯云lighthouse团队发现，春节前lighthouse上线的“小龙虾”OpenClaw云部署，并没有因为过节而流量衰减，反而每天都在涨。因为装机有门槛，团队想到了在公司楼下办一场公益活动，主要帮公司同事“装龙虾”，但也不限制市民加入。

结果仅仅发了一条视频，就有一千多人进群，还有人说要从杭州过来，现场排队盛况很快上了热搜，马化腾都发朋友圈说，没想到会这么火。

随后几天，腾讯迅速出了一系列的“龙虾类”产品，WorkBuddy、Qclaw，连微信也推出官方龙虾插件ClawBot，可以直接接入AI智能体。马化腾又发了一条朋友圈：“自研龙虾、本地虾、云端虾、企业虾、云桌面虾，安全隔离虾房、云保安、知识库……还有一批产品陆续赶来。”

这些产品的推出，大都没有经过传统产品上线前，那些漫长的汇报链条和前置审批，都是先做出来再说。

WorkBuddy网页版开发完成后，产品经理简单录个视频，确认完就直接上线了。Qclaw甚至都没有立项，更谈不上争取什么资源，而是迅速把产品做出来再快速迭代，产品经理还随手就把内测码发到社交媒体。产品负责人是看到外界的报道后，才把报道转给了领导，说了句“不好意思啊这个”。

在Qclaw出来后，产品经理接受了一些采访，获得不少关注度，这其实跟腾讯过往的“低调”不大一样，公司内部也有些争议，但就如产品经理采访时说的，“我们都在用 AI Agent 做实验。此刻，没有人能说什么是最佳方法。”

不过在产品形态上，“龙虾”确实给腾讯带来很大启发，不仅意识到无需局限在Chatbot竞争里，也给微信加入agent能力、以及腾讯产品的AI转型，带来了新思路。

腾讯的产品很多，但之前很多产品更接近各自为战，比如ima、腾讯文档、乐享，都做知识库类型的产品，都只在自己的产品逻辑里考虑怎样应用AI能力。

“龙虾”这种调用各种能力去执行任务的agent出现后，腾讯发现原有的产品资产，正好可以组成适合agent调用的能力矩阵：支付、文档、地图、知识库、云储存……这让产品AI化的方向更明确，就是把原本嵌在产品界面里的能力，改造成Agent能理解、能调用、能交付结果的能力组件。

比如企业微信在3月底开源的命令行（CLI）工具，就不是一个面向普通用户的新功能，而是把企微的消息、日程、文档、智能表、会议、待办、通讯录等能力，封装成Agent可以直接调用的标准接口。

这就好比在中小学阶段，不同学科积累的知识点，到了大学阶段建立认知框架后，开始融会贯通了。

“打通变成工作的主旋律，你要从整体体验和用户价值去考虑，不能在自己产品里打转，不能只是单个产品考虑加入什么AI功能。”一位资深员工说，“有些原本可能不温不火的产品，在agent里就变得很重要。”

打通的需求，让产品背后的组织架构跟着加速调整，像知识库产品各自为战的问题，在组织调整与agent牵引下，已经快速解决了——最近Qclaw上线了文件空间功能，一次授权就能够将本地文件、腾讯文档、ima知识库全部打通，在同一个工作流界面，完成协作和产出。

这种产品能力变成agent接口，持续打通融合，最终带来的服务形态，肯定不仅是WorkBuddy和Qclaw这样的办公智能体，而是会通过微信智能体，真正走进14亿人的生活里。

3、算力改变了组织

5月13日财报电话会上，腾讯总裁刘炽平说了一段值得行业细品的话：

“AI革命与互联网革命的区别在于，这是关于智能的。智能的价值体现在人们愿意为它支付多少，同时，智能不是免费的。在互联网世界，固定成本很低，交付的变动成本非常小，所以几乎可以无限扩展。但在AI世界，每一次服务交付都会产生相当的成本。因此不能简单将互联网的逻辑套用在AI上。”

管理学大师彼得·德鲁克有个著名判断：“动荡时代最大的风险不是动荡本身，而是沿用过去的逻辑。”刘炽平的话就是在提醒，AI时代与互联网时代的商业逻辑，有了结构性变化，不能沿用互联网的逻辑了。

具体看，AI应用很难简单复制移动互联网无限追求“DAU扩张”的逻辑，在资本投入的逻辑上，跟互联网时代也截然不同，算力成为硬约束。

腾讯一季度研发投入225.4亿元，同比增长19%；资本开支319.4亿元，同比增长16%。资本开支暴涨，最直观的原因，当然是要满足大模型研发和AI产品的算力需求。

值得注意的是，一旦微信智能体上线，10亿量级的DAU和超高频的使用，算力需求量，会是现在的几十上百倍。所以刘炽平特别提到，“预期今年资本开支会显著上升，尤其在下半年。”

与此同时，AI时代组织的变化和能力建设，也离不开算力支撑。

“原来最大的资源是人，团队有这么多人，你就能做那个规模的事。现在变成是卡，你不需要有那么多的人，也可以做更大规模的事情。”某智能体产品负责人内部分享时提到，Opus4.6上线后，他就意识到，小团队打败大团队的机会来了。

这种机会的前提是，小团队能获得足够的算力支持——这是理解硅谷公司最近开始大裁员的一个角度，裁员固然跟AI带来单位生产力提效有关，组织快速增长的算力成本，也会带来降本需求。

有意思的是，这次股东大会上，刘炽平说的“肯定没有大裁员计划”，让腾讯成为第一个、也是目前唯一一个明确表态，不会因为AI而大裁员的大公司。

在算力上，这不是一笔小账。如今腾讯员工使用AI，内部模型免费用，调用外部模型，每人每月有1000美元的额度支持——最新财报显示，腾讯员工已接近11.5万人。

所以，公司整体的算力资源如何分配，算力的长期开支与短期回报如何平衡，都成为组织的核心问题。

腾讯首席战略官詹姆斯·米歇尔提到，公司有意识推迟了通过腾讯云从算力租赁中变现，牺牲云服务的短期收入，优先保证支持内部的AI项目。他列举了内部项目包括混元、微信智能体、元宝、广告和游戏的AI部署，以及WorkBuddy和CodeBuddy，显然是考虑了长期投入与短期回报的平衡。

大模型和AI产品的算力需求是长期投入，广告和游戏的AI部署，从财报看则是短期回报。算力用在这两个领域，都有了明显的回报：AI驱动下，广告收入增速接近20%，在游戏上则是加速内容制作、提升DAU与收入。

如今，算力资源的稀缺和昂贵，决定了算力资源天然需要集中的、统一的调度，这让组织权力，正在自然地向中央系统迁移，也对组织的方向感、战略定力和响应速度，提出了新要求。

这是一场更深层次的变革，目前还刚刚开始。

这依然是全行业都在面对的问题，一向说话难听的阿莫迪，年初在达沃斯论坛上就说过，“AI 提高了执行层的天花板，但暴露了组织层和决策层的下限。”

用我们中国人熟悉的政治经济学话语，问题的本质是：你的生产关系，能不能适应生产力的变化？

现在没人能打包票说一定行，但在腾讯内部，变化已悄然发生。

文 / 刘思仁公众号：深流研究所

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

那些天天讲"无感体验"的人，没真正做过产品

阿齐_AIPM — Sat, 16 May 2026 06:37:55 GMT

当AI Agent自作主张给战略客户发出标准报价邮件，导致多年合作瞬间破裂时，我们不得不重新思考AI产品的边界。本文通过真实案例剖析'全自动决策'的致命缺陷，揭示那些被狂热追捧的'无感体验'背后隐藏的用户能力退化危机，并提出AI产品设计的黄金法则：消解90%的认知摩擦，坚守10%的关键决策权。

前阵子有个客户冲我发火。

我们给他们做的一个 AI Agent，自动整理了销售线索，自动起草了报价邮件，自动按客户优先级排了跟进顺序。功能上没毛病，演示给他们老板看的时候老板还鼓了掌。

结果上线第三周，Agent 给一个老客户发了一封报价邮件。价格是按系统逻辑算的，对的，没问题。但那个客户是他们销售总监三年前就在私下谈着的一个战略客户，价格一直是按”友情价”走的，从来没进过系统报价单。

那封邮件发出去之后，那个客户当晚就回了一句”不合作了”。

销售总监打电话给我，第一句话是：”老周，我让你做 AI 助手，没让你做 AI 老板。”

这件事之后我想了很久，AI 产品到底该是什么形态？这一两年大家都在喊”Agent 时代到来”、”AI 替你打工”、”无感的极致体验”。但真的在一线做了几年 SaaS Agent 之后，我反而越来越保守。

今天就把这个事儿讲透。

一、”替你做主”听起来性感，但 80% 的场景里它是个伪命题

先抛个争议观点：我不觉得”AI 自动接管”是未来 AI 产品的理想形态。

这个观点现在挺不讨喜的。因为投资圈、媒体圈、连产品圈现在都在追”AI Agent”的概念，谁说自己产品”还要用户点一下”，谁就好像没赶上车。

但你冷静一下想：什么样的决策是用户愿意外包给 AI 的？

我做过一个粗略的分类。能让用户放心外包的决策，有三个特征。

第一，决策的结果可以快速验证对错。

第二，决策出错的代价低。

第三，决策本身用户原本就不在意。

举三个最典型的例子。

抖音的智能剪辑功能。用户拍了 30 秒素材，AI 自动配乐、卡点、转场、加字幕。出错了大不了重新生成一次。代价：浪费 10 秒钟。用户原本就不想学剪辑。这三条全占了，所以这个功能用得动。
飞书的会议纪要。开完会自动生成纪要发到群里。出错了用户能一眼看出来，自己改改。代价：手动改两句。用户原本就讨厌写纪要。也是全占。
Netflix 的推荐算法。说白了 80% 的播放来自推荐而不是搜索，国内爱奇艺优酷也差不多。看的内容不好就划走，代价低到几乎为零。

但只要这三条里有一条不成立，”替你做主”就会变成灾难。

我开头讲的那个 Agent 自动发报价邮件的事故，三条全没占。出错代价极高（丢客户）、用户深度在意（销售总监的人情账户）、对错没法立即验证（邮件发出去对方收到之后才知道闯祸了）。

我们后来把那个功能改成了”AI 起草 + 销售确认 + 一键发送”。客户用得反而更顺手了。功能少了一步，但是大家都睡得着觉了。

二、我对”无感体验”这个说法的反感

行业里现在最流行的一句话是”真正的智能是让你感觉不到它存在”。

这话听起来漂亮。但你拆开看，这是一个把”用户不参与决策”包装成”用户体验好”的话术。

我做产品 11 年，见过太多用这个口号去合理化”我们的产品其实不知道用户想要什么、所以干脆替他做了”的案例。

我举一个反例。Cursor 这个 AI 编程工具，我团队在用，我自己也在用。Cursor 的产品形态是当下我认为最理想的 AI 形态：你写代码的时候它默认建议，但所有改动必须你按 Tab 才生效。它从来不”无感地”替你改完代码。它一直在你面前。

对比一下另一种思路：有些 AI 编程工具是”你说一句话，它直接把整个项目跑完”。听起来更未来感，但你真的让它跑过一遍 production code 之后，第二次你就再也不敢用了。因为你不知道它中间偷偷做了什么决定。

这两种形态的差别在哪？前者是”AI 把 90% 的认知摩擦削掉，留 10% 关键决策给你”。后者是”AI 把 100% 都做了，包括那些它不该做的”。

前者是赋能。后者是僭越。

真正聪明的产品经理，应该知道哪 10% 的决策是用户的尊严所在，是不能动的。这 10% 才是产品的灵魂。

三、有一个研究的数据我反复给团队讲

2020 年 Nature 子刊《Scientific Reports》登过一个挺扎心的研究。麦吉尔大学做的。

研究内容是：长期重度使用 GPS 导航的人，海马体的空间记忆能力会明显退化。而且 GPS 用得越久，退化越严重。

更扎心的是对照组：伦敦那批考过 The Knowledge 资格证的出租车司机（这个考试要求他们背下整个伦敦的街道和地标），他们的海马体后部明显比普通人更大。

为什么这个研究我反复给团队讲？

因为它揭示了一个产品经理不愿意承认的事实：用户用得越爽的产品，往往是在消耗用户的某种能力。

GPS 替你导航，你失去的不只是导航能力。你失去的是对周围环境的注意力，是迷路时被迫探索的好奇心，是对城市的整体把握。

类比到 AI 产品上：

如果 AI 替你写完所有邮件，你失去的不是”写邮件的时间”，你失去的是表达分寸感的训练。
如果 AI 替你筛简历做决策，你失去的不是”筛简历的时间”，你失去的是对人的直觉判断能力。
如果 AI 替你做投资决策，你失去的不是”研究公司的时间”，你失去的是对商业的基础感知。

我跟你讲，这种代价是隐性的、滞后的、不可逆的。在用户调研的时候你根本测不出来，因为用户当下只感受到”爽”。

但你五年后再看，这群被 AI 喂养大的用户，他们的核心判断力是萎缩的。

四、那些被 AI 全面替代决策的用户，正在变成什么样

我跟一个做内容平台增长的朋友聊过。他在某头部短视频平台做了 7 年。

他给我看过一组内部数据，大意是：在重度依赖推荐流的用户里，他们的搜索行为正在快速衰减。意思是这群用户已经不知道自己想看什么了，他们只知道”刷”。

他原话是：”我们以为我们在满足用户偏好，其实我们在替用户生成偏好。”

这话挺吓人的。

Pariser 2011 年在《过滤泡泡》里就写过类似的判断：个性化算法是一种”看不见的自动宣传”，它放大我们对熟悉事物的依恋，同时让我们对未知保持无知。当时这话被当成杞人忧天，13 年过去了，这事儿不仅成真了，还成主流了。

国内这件事更严重。我去年去拜访一个做 K12 教育产品的朋友，他们的 AI 已经能根据学生的做题数据自动生成下一阶段的学习计划。家长很满意：孩子不用自己选题了。

但这个产品总监跟我说了一句让我后背发凉的话：”我们最大的问题是，这批用 AI 学了三年的孩子，现在让他们自己看着课本目录决定下一步学什么，他们完全不会。”

五、我对 AI 产品理想形态的判断

讲到这里把我的立场摊开。

我认为 AI 产品的理想形态，不是”替你做主”，是”把 90% 的认知摩擦消掉、把剩下 10% 的关键决策完整地、清楚地交还给你”。

这 10% 是什么？是那些一旦出错就影响用户长期利益的决策。是那些用户用主观判断比客观数据更靠谱的决策。是那些会塑造用户自我认知的决策。

具体到产品设计上，我给团队定了几条硬规矩，分享给你。

第一，凡是涉及”金钱、人际关系、不可逆操作”的，Agent 一律不自动执行，必须用户拍板。我们现在做的所有 SaaS Agent，发邮件之前必须人审，签合同之前必须人审，删数据之前必须人审。哪怕加一步审核会让”演示效果”变差，也加。

第二，给用户提供”选项缩减”而不是”选项消除”。AI 应该把 100 个候选方案筛到 3 个，让用户在 3 个里挑。不是直接给 1 个让用户接受。这一步的成本对 AI 来说几乎为零，对用户来说价值巨大。

第三，关键决策一定要可追溯、可解释、可推翻。这就是为什么我看好飞书的多维表格做 AI 而不是看好它做”自动决策助手”。飞书的 AI 在做什么、为什么这么做，你能看到。这一点比”无感”重要 100 倍。

第四，提防”用户满意度”这个指标。短期满意度和长期价值经常是反的。用户用着爽的产品不一定是真的对他好的产品。这一点我交过学费——我们早期一个功能用户测试满分，上线半年用户流失反而加快了。因为他们用着用着发现自己离了这个功能什么都不会了，然后心理上抗拒。

第五，记住产品经理这个职业不是讨好用户，是替用户长期着想。这话听起来精英主义，但你做的产品如果让用户五年后骂你，那当下的好评有什么意义。

六、最后说一句

回到那个销售总监说的话：”我让你做 AI 助手，没让你做 AI 老板。”

这句话其实就是 AI 产品的设计哲学。

助手和老板的差别，不是能力差别，是边界感的差别。一个好的助手，知道哪些决定该自己做，哪些决定该请示。它不会因为自己能做，就什么都自己做。

我们这个行业现在最大的问题，是产品经理太迷信”AI 能力的边界”，而忘了”AI 该不该用这个能力”。

技术上 AI 能替用户做主了。但产品上你该不该让它做？这是两个完全不同的问题。

下次你团队里再有人说”我们这个功能要做到无感体验、不打扰用户、全自动接管”的时候，你回他这句话：

无感不是体验，是失控。

本文由 @阿齐原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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腾讯造了个操作系图层AI助手“马维斯”Marvis（附内测码申请）

AI星球 — Sat, 16 May 2026 05:06:19 GMT

Marvis(马维斯)是一款跨平台的AI智能助手，提供AI智能体、定时任务、本地应用智能聚类、文件智能聚类、图片智能聚类和本地磁盘管理的功能，帮助用户更方便地使用电脑、管理电脑。

Marvis支持手机连接电脑，实时查看电脑任务执行画面，随时可以接管。电脑上能完成的任务，通过手机远程也能完成，为你打造可以随身携带的个人电脑。

Marvis提供2种模式，根据电脑硬件配置，按需切换效率模式：可体验端云协同，又快又准隐私模式：可使用端侧大模型，文件0上传，最大程度保护你的隐私

桌面AI助手这个赛道已经众多玩家了，比如最早的阶跃AI桌面伙伴，大致看了下腾讯“马维斯”Marvis，感觉和竟对没有太多差异。

官网：https://marvis.qq.com/

邀请码申请地址：https://wj.qq.com/s2/26479590/110e/

AI大事件：苹果与OpenAI合作关系破裂/xAI发布首款Coding Agent/Gemini 3.5 Pro首曝，编程能力追平GPT-5.5

AI星球 — Sat, 16 May 2026 03:38:19 GMT

AI工具之间的”黏性”越来越强了，以前是各玩各的，现在都在抢”工作台”这个入口。今天这几条新闻看下来，这个感觉更明显了：阿里把Qoder从IDE升级成Agent工作台，xAI直接出了Coding Agent，连腾讯云都在做Agent记忆管理。另一边，具身智能那边Figure 03的直播有点东西，真的在跑没人管。今天这15条，信息量不小，逐条看。

1. Cerebras IPO首日暴涨68%，2026年最大科技IPO诞生

关键内容：AI芯片公司Cerebras IPO首日收盘涨68%，市值约670亿美元，成为2026年最大科技IPO。Cerebras主打晶圆级芯片（WSE），与英伟达的GPU路线形成差异化竞争，主要客户包括阿联酋G42等大模型训练需求方。此次IPO募资规模超市场预期，标志着AI基础设施赛道进入新阶段。

值得关注：Cerebras直接挑战英伟达，IPO热度说明资本市场对”英伟达替代品”有强烈诉求。对国内AI算力布局也有参照意义。

2. 苹果与OpenAI合作关系破裂，OpenAI拟采取法律行动

关键内容：据彭博社报道，苹果与OpenAI的合作关系出现严重裂痕，双方在原定合作条款上产生分歧，OpenAI正考虑采取法律行动。此前双方曾就Siri接入ChatGPT能力达成合作框架，此次破裂可能涉及数据使用权限、收入分成等核心条款。苹果随即加速自研基础模型进度。

值得关注：苹果若彻底转向自研，对OpenAI来说失去了一个十亿级终端入口；对国内手机厂商的AI战略也有参照价值。

3. Gemini 3.5 Pro首曝，编程能力追平GPT-5.5，谷歌全时Agent Spark同步亮相

关键内容：Gemini 3.5 Pro（代号Cappuccino）首度曝光，编程能力据称追平GPT-5.5，在多轮推理和代码生成基准上表现突出。同步亮相的还有谷歌全时Agent产品Spark，可24小时替用户处理任务（如邮件、日程、信息整理），直接对标OpenAI的Operator系列。谷歌计划在I/O大会正式发布。

值得关注：谷歌这次两条线同时发力——模型能力追第一梯队，Agent产品化也在抢时间窗口。Spark如果体验到位，对企业用户吸引力不小。

4. xAI发布首款Coding Agent Grok Build，马斯克访华期间低调上线

关键内容：xAI推出首款面向开发者的Coding Agent产品Grok Build，定价300美元/月，首发前6个月优惠价99美元/月。产品支持代码生成、调试、项目级理解，直接对标GitHub Copilot和Cursor。马斯克在中国访问期间低调上线该产品，未做大规模宣传。xAI同时透露正筹备Grok 4.20版本更新。

值得关注：马斯克做Coding Agent，最大的变量是Grok与X平台数据的深度打通，这是GitHub和Cursor都不具备的优势。

5. 阿里Qoder 1.0正式发布，从AI IDE升级为Agent自主开发工作台

关键内容：阿里正式发布Qoder 1.0，产品定位从”AI IDE”升级为”Agent自主开发工作台”，已服务超500万开发者。核心能力包括：多Agent协同开发、项目级代码理解、自动调试与部署。Qoder与阿里云深度集成，支持从开发到上线的全流程自动化。阿里明确表示这是”AI原生开发工具”的战略级产品。

值得关注：”AI IDE”这个词已经不够用了，Qoder的打法是把整个开发工作流都Agent化，这和普通代码补全工具不是一个维度。

6. Figure 03机器人7×24小时直播分拣快递，33小时处理超4万包裹

关键内容：FigureAI的Figure 03人形机器人正在进行7×24小时不间断直播，在物流场景中进行快递分拣作业。数据显示，33小时内处理超过4万件包裹，全程完全自主、无人干预。直播旨在向公众验证具身智能在实际作业场景中的可靠性和持续性。Figure 03采用了端到端神经网络控制，可直接从视觉输入生成动作指令。

值得关注：直播是个聪明的做法——比发论文更有说服力。33小时无干预是个硬指标，说明具身智能离实际部署真的不远了。

7. 腾讯云开源TencentDB Agent Memory，最高降低61% Token消耗

关键内容：腾讯云开源Agent记忆管理组件TencentDB Agent Memory，核心功能是让AI Agent具备长期记忆能力，避免每次对话都从零开始。实测数据显示：Token消耗最高降低61%，任务成功率提升51.52%。该项目已开源至GitHub，支持与主流LLM框架集成。腾讯云表示此举旨在降低Agent应用的算力成本门槛。

值得关注：Agent记忆是个真痛点，腾讯云把这个能力开源，是在抢Agent基础设施的标准制定权。降低61% Token消耗这个数字很能打。

8. 蚂蚁百灵Ring-2.6-1T万亿参数思考模型正式开源

关键内容：蚂蚁集团开源万亿参数思考模型百灵Ring-2.6-1T，采用MoE架构，推理时激活参数约100B，已在Hugging Face和ModelScope上线。该模型主打”思考链”能力，在复杂推理任务上表现突出。蚂蚁同时开放了模型权重和推理代码，支持商用。这是国内首个万亿参数级别的思考模型开源。

值得关注：万亿参数开源是个大动作，蚂蚁在AI基础模型上的投入比很多人想象的要深。思考链能力是这块模型的核心卖点。

9. LiberAI三个月连融三轮数亿元，清华00后CEO做物理世界模型

关键内容：清华00后CEO刘松铭创立的LiberAI，三个月内连续完成三轮融资，累计数亿元人民币，投资方包括真格基金、红杉中国、美团龙珠、顺为资本。LiberAI主打”物理世界模型”，旨在让AI理解物理规律，应用于具身智能和自动驾驶场景。刘松铭表示，物理世界模型是AGI的必经之路。

值得关注：00后CEO、清华背景、物理世界模型——这几个标签加在一起，资本愿意砸钱说明赛道热度。物理世界模型确实是具身智能的核心瓶颈之一。

10. Anthropic公开呼吁美国2028年前封锁中国AI，封堵算力+蒸馏通道

关键内容：Anthropic发布政策立场文章，明确呼吁美国在2028年前采取全面措施封锁中国AI发展，具体手段包括：限制对华AI芯片出口、封堵模型蒸馏攻击通道、限制美资参与中国AI项目。文章措辞强硬，将中国AI视为”战略竞争对手”。这是美国AI头部公司首次以官方政策文件形式系统阐述对华AI封锁立场。

值得关注：Anthropic这篇政策文章释放的信号很明确——美国AI巨头在主动推动对华技术封锁，且正在影响华盛顿的政策制定。对国内AI算力自主化的紧迫性有直接影响。

11. AI首次在科研竞赛中击败人类，Opus 4.7和Codex打破nanoGPT优化世界纪录

关键内容：在nanoGPT优化科研竞赛中，Anthropic的Opus 4.7和OpenAI的Codex首次击败人类选手，打破了该竞赛的世界纪录。nanoGPT优化是AI研究领域公认的高难度任务，要求参赛者在限定算力下将GPT-2级别的模型训练到最优性能。此次AI战胜人类，标志着AI for AI（用AI优化AI）进入新阶段。

值得关注：AI在科研竞赛中击败人类，这个拐点的象征意义大于实际意义——但确实说明AI已经开始”自己改进自己”了。

12. Kimi WebBridge上线，浏览器插件让AI Agent自动化网页操作

关键内容：Kimi推出浏览器插件WebBridge，核心功能是让AI Agent能够自动化操作网页，包括表单填写、数据抓取、页面导航等。用户安装插件后，Kimi可以直接在当前网页上执行任务，无需手动复制粘贴。这是国内大模型首次推出面向普通用户的Agent网页操作工具。WebBridge目前支持Chrome和Edge浏览器。

值得关注：把Agent能力扩展到浏览器，这个方向是对的。Kimi这一步走得挺务实——不需要用户换平台，直接在现有浏览习惯里嵌入AI能力。

13. 微软多Agent安全系统MDASH登顶CyberGym榜首，发现Windows 11共16个高危漏洞

关键内容：微软研发的多Agent安全系统MDASH在网络安全基准CyberGym中登顶榜首，该系统由多个专门化Agent协同工作，分别负责漏洞扫描、渗透测试、修复建议等任务。MDASH在Windows 11中发现了16个此前未披露的高危漏洞，并已协助微软完成修复。微软表示MDASH将逐步开放给企业客户使用。

值得关注：用多Agent系统做安全测试，效率比传统工具高很多。16个高危漏洞这个数字，也说明Windows的安全边界还有不少空白。

14. 上交×创智×瑞金联合发布CX-Mind胸片诊断模型，五项医生评估全第一

关键内容：上海交通大学联合创智科技、瑞金医院发布胸片AI诊断模型CX-Mind，在五项医生评估维度（准确性、可解释性、诊断速度、临床适用性、医生满意度）中均排名第一，超越此前SOTA模型。该模型已在瑞金医院进行临床试点，用于肺结核、肺癌等常见胸部疾病的辅助诊断。研究团队表示下一步将推进多中心临床验证。

值得关注：AI医疗这条线一直在稳步推进，CX-Mind的五项全第一说明技术成熟度在提升。落地场景清晰，比很多”万能大模型”更有说服力。

15. Claude新政：重度Agent用户6月起用量缩水近10倍，OpenAI随即推出Codex迁移免费2个月

关键内容：Anthropic宣布自6月1日起，Claude的重度Agent用户可用Token额度将缩水近10倍，影响使用Claude Code等高强度Agent功能的用户。政策公布后，OpenAI随即宣布为受影响的Claude用户提供了Codex迁移通道，前2个月免费使用。业内分析认为，Anthropic此举是为了控制算力成本，但也可能造成用户流失。

值得关注：Anthropic这波操作有点迷——一边限额度，一边竞品直接来抢用户。OpenAI反应很快，这2个月免费迁移是很精准的挖角。

手机第一次能写代码了，AI开发工具走完了最后一公里

阐述你的梦 — Sat, 16 May 2026 03:34:09 GMT

Codex移动端的出现彻底颠覆了开发者的工作场景——从‘必须坐在电脑前’到‘手机成为决策中心’。这一变革不仅让碎片时间首次具备生产力价值，更重构了on-call机制、项目交付流程和混合办公模式。本文深入解析这场主机定义权的转移如何重塑开发者的时空掌控权，以及它对企业研发体系带来的连锁反应。

周五晚上十点，你已经躺在床上准备睡了。

监控群里飘来一条warning，不致命，但是个真问题。明天可能会发酵，今晚不处理心里不踏实。

放在以前你有两个选择。第一，明天再说，但你知道躺下来也睡不着，心里挂着这事。第二，爬起来开电脑，二十分钟开机加登录加进入状态，搞完发现整个人精神了，半小时睡不着。

今晚你做了第三件事。打开手机，给Codex一段提示：”看一下这个warning，定位原因，修了之后给我一个PR。”放下手机继续躺。二十分钟后，手机推了一个approval请求过来——diff写好了，测试跑过了，你瞄一眼，点同意。

继续躺。

这一刻发生了什么？很多人会说”工作变方便了”。这话没错，但太轻了。真正发生的事情是——工作发生的地方变了。以前工作发生在桌面机上，没有桌面机的地方没有工作；现在工作发生在你手机里，桌面机变成了那个”在远处帮你跑代码”的算力盒子。

这是一件很大的事情。Cursor、Claude Code、Copilot解决了AI怎么写代码的问题，但都有个隐藏前提——你坐在电脑前。Codex移动端2026年5月14日上线的这天，这个隐藏前提第一次被打破。AI开发工具走完了最后一公里——从”AI能写代码”，到”AI能在你不在桌前的时候写代码”。

先承认当下：预览版确实粗糙

我不打算回避现实。

Codex移动端现在挂的是preview标签。账号登录有体验问题，第三方代理API策略收紧带来一波兼容性阵痛，Windows的远程控制还在”随后跟进”的状态，团队模式collaboration_modes有个硬编码覆盖用户config的bug挂在GitHub上（issue #9783）。这些都是真的。

但请把视角拉远一点看。

这些都是产品成熟度的问题，不是产品方向的问题。预览版上线的意义不是”现在就好用”，是”OpenAI已经把这个方向认定为对的”。三个月、半年、一年之后，这些bug会被修掉，登录会顺，Windows远控会就位，团队模式会稳。这是工程问题，不是设计问题。

工程问题终会解决，设计方向不会。

所以bug值得提，但不值得停下来看太久。真正值得讨论的是另一件事——bug修完之后，这套东西能撑起多大的工作场景？什么变了？谁会被影响？

接下来我从这个角度往前看。

转折点：主机的位置变了

回头仔细看一下Codex移动端的架构。

文件、代码、凭证、本地配置——都留在Mac或者远程开发机上。手机这边收到的是什么？是实时的diff、终端输出、测试结果、approval请求。手机的输出是什么？是你的决策——批准、拒绝、修改、追加新任务。

这个架构第一眼看，像是”手机=遥控器，Mac=主体”。

但你仔细想一下——决策权在哪边？

决策权在手机上。Mac/Linux那边是”按你说的去执行”，手机这边是”决定要不要执行、什么时候执行、怎么改”。算力在哪不重要，决策在哪才重要。

这就是主机定义的反转。

以前我们叫某个设备”主机”，是因为代码在那台机器上跑，开发者也坐在那台机器前面。两件事在一个地方发生，所以”主机”这个词同时指代了”算力载体”和”工作发生的位置”。Codex移动端把这两件事拆开了——算力还在那台机器上，但工作发生的位置移到了你手机上。

手机从这一刻起不是Mac的辅助设备，是工作真正发生的地方。Mac沦为”算力执行单元”，跟一个云服务器没本质区别。你完全可以把Mac扔在家里，人在外面用手机推进所有事，回家只是来收个尾、看看diff、push到远端。

这个判断有点重，但它就是Codex移动端架构在告诉你的事。

推到极致：这是AI开发工具走完的最后一公里

把视线放得再远一点。

过去五年AI开发工具的演进，本质上一直在解决一个问题——AI怎么帮人写代码。Cursor用IDE的形式给你一个聪明的代码补全；Copilot把这个能力塞进VSCode里；Claude Code和Codex CLI把对话和文件操作整合进了终端。每一代都在解决”AI怎么更好地参与编码”。

但这些工具都有一个共同的、几乎从来没被讨论的前提——

你坐在电脑前。

工业革命以后到现在，”开发者必须坐在桌前”这个假设几乎没变过。打字机、个人电脑、笔记本、IDE、AI编程助手，工具变了一代又一代，但人和工位的物理绑定关系没变过。你可以远程办公，但远程办公也是”在另一个工位坐着”，不是”不坐着”。

Codex移动端打破的就是这个前提。

这是个质变点，不是量变点。量变是工具更快、更准、更便宜；质变是工具的使用场景从”必须坐着”扩展到”可以不坐着”。这两件事的差别有多大？大到所有同类工具都得跟。

Anthropic肯定在做Claude Code的移动端版本，这是确定性的事情。GitHub Copilot会跟。Cursor的移动端入口只是时间问题——它的全部价值都建立在IDE上，IDE离不开桌面，但只要竞争对手能脱离桌面，Cursor就必须找到自己的移动答案，否则就被吃掉一块市场。

所以这不是OpenAI一家公司发了一个新功能。这是整个AI开发工具行业的拐点——以后所有AI编程工具，都得回答一个新问题：”我在用户不在桌前的时候，能做什么？”

这个问题在2026年5月14日之前不存在。从这天开始存在。

落到个人开发者：碎片时间第一次有产出

个人开发者的一天

具体到个人开发者身上，变化是三件事。

第一件事，通勤时间不再是浪费。

一小时地铁，以前你能干的最有”含金量”的事是回回飞书消息、扫扫文档、刷刷技术公众号。你想做正经活，做不了，因为你没有IDE，没有终端，没有完整的开发环境。

现在你可以同时启动两到三个长跑任务——一个让Codex改一个legacy模块的格式、一个让它给某个老接口补单元测试、一个让它处理一批小bug。到公司打开电脑的时候，三个任务都有进展，你只需要review和微调。一小时通勤产出了原来需要一个上午做的事。

这不是”工作时间变长了”，是”等待时间变成了工作时间”。这两件事不一样。

第二件事，从“坐定8小时”到“全天候响应”。

这个变化更深一层。以前的工作模式是连续的——早上九点坐下，中间被会议、聊天、上厕所打断几次，但本质上是”一段连续时间内集中产出”。家里和办公室是两个明确分开的状态。

现在工作可以被切碎了。你白天可以抽出两小时陪孩子去公园，期间一台Mac在跑refactor，你在公园长椅上approval几次，回家代码已经基本就绪。生产力的总量没变，但被压缩到了不连续的时间块里。

这件事的影响很大——你不再需要把整段时间贡献给工作才能产出。你可以让生活和工作交错进行，每一段碎片都不浪费，每一段连续也不被打断。

第三件事，多任务并发度跃迁。

以前你一次只能盯一个IDE窗口，因为你的注意力一次只能装一个上下文。切换上下文要打开另一个项目、找到对应文件、回忆”我刚才做到哪了”，这个切换成本高到让多任务变得不划算。

移动端把这件事改了。在手机上你管理的不是”代码”，是”任务”——每个Codex会话是一张卡片，每张卡片告诉你”我在等什么、我跑到哪了、要不要approve”。你只需要在卡片之间切，不需要在代码之间切。一台手机上同时管三个任务变得可能。

注意力依然稀缺，但”注意力切片”这件事第一次变得可行。

落到企业：在岗的定义被重写

企业场景的迁移

企业层面变化更结构性。中国的研发团队会先感受到三件事。

第一件事，on-call的成本结构变了。

以前轮值on-call的人，背着电脑、不能离工位太远、不能去wifi不好的地方、不能跟家人出远门。on-call本质上是一种隐形软禁。结果是大家轮到on-call都不太开心，公司也要给on-call补贴。

手机能远控之后，on-call可以分布在更多人头上，单人压力降低。也意味着on-call岗位的人才半径扩大——一个团队的on-call不再必须聚集在同一个城市同一栋写字楼，分布式工程团队的可行性提高一个台阶。

这件事对中国互联网公司影响最大的不是大厂——大厂有钱补贴on-call。影响最大的是创业公司和中小公司，他们没钱补贴，但他们的工程师也是人，也想周末跟家人吃顿饭不被kpi捆死。

第二件事，项目交付那个“最后一夜”。

这是中国研发团队最熟悉的场景，每个做过项目的人都经历过。

交付节点前一夜，所有人不能下班。产品在群里@测试，测试发bug，工程师改完发PR，PM review，PR合入，回归测试，发现新bug，再改。一个晚上下来，三十个人被钉在电脑前，谁都不敢早走——因为你不知道什么时候会有个新bug指给你。

这个场景里最贵的成本不是工时，是”全员蹲守”。三十个人里其实同一时刻只有三个人在干活，剩下的二十七个人是在等。等PR review，等测试反馈，等某个人改完了能不能合入。这二十七个人没法离开，因为一离开就接不上下一棒。

Codex移动端让这件事可以重构。你不需要蹲在电脑前等了——任务在群里同步，approval推到手机上，你可以在家里、在路上、在饭桌上完成那个”接力棒”。”全员蹲点”变成”群里同步+手机批准”。

省下来的不是工时，是大家的精神状态。一个不需要全员蹲守的交付夜，工程师第二天还能继续干活；一个三十人坐到凌晨三点的交付夜，第二天基本所有人都废了。两种模式产出的代码质量不一样，团队的可持续性也不一样。

第三件事，远程办公的边界被重新画。

中国公司这几年一直在争论”该不该坐班”，本质上争的是”出问题的时候人在不在场”。坐班派说必须在工位上随时响应，远程派说我在哪都能响应，争来争去没结论。

手机能在场之后，物理在场的价值被稀释。一个产研工程师，他周二在公司，周三在家，周四在出差路上，对他能不能响应线上问题的影响其实差不多。这不会让所有公司一夜之间转远程，但会推动那些”既不完全坐班也不完全远程”的混合模式真正成型。

中国的混合办公一直没起来，部分原因是工具没跟上——你说在家工作，但出问题要回公司处理，于是大家变成”周一周三在家，周二周四去公司”这种打卡式的混合。Codex移动端会让真正的混合成为可能——”我在哪里”不再决定”我能不能处理问题”。

结尾

不分赢输。

Codex移动端是放大器。它放大碎片时间的产出，也放大随时被打扰的可能；它解放了一些工作场景，也模糊了一些边界。这些都是真实的，都同时存在。

但赢输不是用工具能决定的事。工具就在那里，你只能决定你用不用，怎么用。

我想说的判断只有一个——

主机从桌面机迁到手机里，这件事已经发生了，回不去了。

之后所有AI开发工具都会朝这个方向走，所有研发团队都会开始重新想”在岗”是什么意思，所有个人开发者都会开始问”我的碎片时间能不能也算工时”。问题不是这件事会不会发生——它已经发生了。问题是当它在你身边发生的时候，你怎么用它。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

AI爱胡说，用可信交互，让它变「准」

织轶 — Sat, 16 May 2026 03:33:29 GMT

当AI以「最直白、最靠谱」的姿态输出幻觉时，用户信任正在被悄然透支。本文深度拆解AI可信交互体系的设计逻辑，从风险预警到溯源核查，从逻辑推演到幻觉治理，揭示如何通过7大模块构建闭环系统，让技术缺陷不再成为用户体验的绊脚石。

01 发现问题

它说话，永远信誓旦旦，「我用最直白、最靠谱的话跟你说」但看到本质，却是「AI生成，仅供参考」。

AI这么干，有什么问题？

用户为解决问题使用AI，而技术上无法消除幻觉，它偷偷犯错，用户悄悄偏离目的。

信任，就在一次次失望里流失。

让AI，值得被信任。需要构建一套可信交互体系。

但难点是，技术层面无法预测何时AI犯错。

02 方案设计

2.1 风险感知

查阅资料后发现，主流领域中，有两个参数与对错呈正相关。虽然AI无法判断对错，却可以做天气预报。

而用户想知道的是，哪些能用，哪些不能用。所以我需要将高错误率信息预警，实现对错二分。

但天气预报是，即便高概率，也不必然下雨。所以，得加条底线，人工甄别对错。

不仅提示谨慎，而是告诉用户，怎么做。

因为绝大多数用户不懂甄别，少数有能力的却被AI口口声声「最直白最靠谱的大白话」欺骗。

帮用户达成目的，才是信任与满意度的根本。

2.2 交互体系框架

这套交互体系，逐渐在我脑海清晰起来。需要建立事前预警，事中核查，事后修复闭环。

用7个模块建立了一套低成本、弱负面感知的通用体系：风险温和感知、全局/局部内容溯源、过程透明思辨、幻觉核查澄清、意图补全、协作共识、用户反馈闭环。

03 溯源体系

既然AI无序犯错，如何帮用户高效核查信息对错？

用户目的是解决问题。只做风险预警，就是制造焦虑，却不帮他解决。

这像一个成天抱怨不干实事，不是合格的助手。

所以接下来，我要解决核查，帮用户闭环。

3.1 如何辅助用户核查？

人类核查信息对错，本质上只有两种方式：信息溯源、逻辑推演。

信息溯源就是找出处。比如：一个新闻对不对，一般看是否为权威来源，或者做验证。

过去这很繁琐，现在，AI能代劳一部分。也，产生了新问题。

AI核查会手抖：

只匹配：如果观点有两面性，那它常只匹配问的一面（熵高）

总结错：把溯源到回答里会总结错归纳错

盖不满：回答需要10个观点溯源的话，它容易漏

要强制做到全量溯源，成本高。但我发现也有成本低的方案。

1.只匹配：多观点全露，避免以偏概全

2.总结错：传统溯源基础下，给截图，且标黄定位

3 盖不满：除了做回答溯源，还有局部增量溯源

你是否想过：为何不直接自动溯源？

首先无法判断对错，全自动溯源有成本。还无法判断多少人要它。

给的再多，不如懂我。手动触发，可以留下行为数据。其次成本低，上线快。

创新，也得稳中求进。

3.2 逻辑核查

AI幻觉不易暴露，如何帮用户核查AI回答逻辑的对错？

判断观点对错，逻辑核查是最原始、高效、实用的方式。就是拿观点与常理推断比对。

比如：

强盗反诬路人是贼，两人各执一词。让两人赛跑，先出城者非盗（强盗跑得慢）→真盗认罪

其实人类理解复杂问题，都遵循系统思考逻辑。核心为锚，相关发散，得出结论。这样思考，有条理，也易理解。

可现在的AI表述是结论分点，理论支撑。适合汇报、说服、同行交流。

对普通用户而言，信息拆碎了，难以理解。哪怕逻辑不通、漏依据，看上去也头头是道。

甩了一堆正确的废话，然后把用户带偏。

长期使用，AI是不是虚头巴脑，原形毕露。

我的目的，是让AI值得信任。帮用户解决问题。

既然AI必幻觉（犯错），那该怎么设计呢？让AI辅助人。

一、匹配人的理解逻辑，先回到本质模型，再从中拆问题。让人易理解。

二、推演不跳步，直至穷尽。让人跟得上，问题易暴露易纠正。

三、质检降失误。让回答更客观。

四、第一人称自省，用问题引内容，结尾启发反思。引导用户核查。

这套逻辑，就是人类的系统分析法。有了它，即便AI只对一半，也帮了我们一半。

我们要设计的，从不是产品看似精巧的产品，而是帮用户解决问题的行为。

信任，不靠聪明的隐瞒，而须笨拙的诚信。

百术不如一诚

3.3 幻觉治理

用户质疑幻觉，AI要么嘴硬不改，要么腿软认错，要么嘻嘻哈哈。因为它不知对错，只知概率高低。看上去有模有样，不管质量。这样消除不了负面情绪，甚至是激化矛盾。

用户质疑时，AI不懂对错，如何既帮用户解决问题，又降低AI犯错的反感？

回到本质：

用户使用AI，从来不为找个完美助手，而是解决问题。要的从不是回应，而是解决问题。所以交互方向清晰了。

我的目的是帮用户达成目的，建立共识降低反感，收集反馈后续迭代

1.用户质疑时，亮态度：做一次溯源，并给出回答质检结果。辅助用户核查

2.边缘场景，建共识：向用户科普AI的底层逻辑，建立理性预期。降低反感

3.无缝反馈：在对话中直接询问，进行无缝反馈

为什么判断是否幻觉？不做逻辑核查呢？

1.首先AI无法识别幻觉，如果可以，那幻觉就能在技术层面消除了。

2.逻辑核查AI正确率非常低。结果和嘴硬/腿软是一样的。

该策略内容边界：只考虑用户质疑AI的反馈逻辑，避免AI「烽火戏诸侯」

3.4 共识建立

AI幻觉风险，识别与处理；一方面在于产品降门槛，做到易纠错；另一方面要给使用者提上限，提升认知与使用能力。这样才能构建良性循环。

用AI就是解决问题、对话，如何做到共识触达？

共识植入，存在2个约束：

1.轻量可感：共识可感知，但不干扰主流程

2.系统了解：对有深度意愿的用户可以系统了解

其实前面的方案已经在方案里解决了这些问题。

轻量可感方面，已经在很多场景做了轻量可感的植入：

1.风险感知：置信度与风险轻量提醒本就有风险暗示。适时出现，建立风险预期。

2.幻觉治理：袒露AI底层能力和自我核查局限，建立认知。建立底层认知。

3.逻辑核查：系统思考逻辑+第一人称反思表述。思考方法潜移默化。

4.对话植入：更新时给用户推送的意见征询。

5.系统了解：增加了收纳共识的入口。在风险感知，置信度，幻觉治理等模块下做了关联。

产品好用与否，从来不是只看产品本身。而是用户与产品双向改进。

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Salesforce 主动砍掉了界面，a16z 合伙人说：护城河从来不在那里

深思 SenseAI — Sat, 16 May 2026 01:53:36 GMT

当Salesforce推出'无头产品'时，它不仅在剥离界面层，更在重新定义企业软件的价值锚点。a16z合伙人Seema Amble犀利指出：在Agent时代，传统SaaS的护城河正被API瓦解，而真正的壁垒将来自业务流程中产生的'数据排放'。

我差点跳过这条新闻。”无头产品”，听起来像个开发者工具的小更新，不像是值得认真写的东西。但后来我读了 Seema Amble 的文章，改变主意了——不是因为 Salesforce，而是因为她问的那个问题。

上个月，Salesforce 宣布要开放 API，推出”无头产品”（headless product）——说白了，就是把界面去掉，直接把底层数据库暴露给外部调用。

Seema Amble 是 a16z 的合伙人，专注 SaaS 和 B2B 金融科技投资。她写了一篇文章，题目就叫《软件正在失去它的头吗？》。我读完觉得这是最近写企业软件写得最清楚的一篇——不是在追 Salesforce 的新闻，而是在问一个更根本的问题：

当软件去掉了界面，剩下的是什么？这和一个 PostgreSQL 数据库加一层 API 有什么本质区别？在 SaaS 时代，让软件”难以被替换”的那些东西，在 Agent 时代还成立吗？

Seema Amble（a16z 合伙人）发布了这篇长文，获得 34 万次浏览

01 那个”去头”的决定

Seema Amble 原文配图：一尊失去头颅、却发着光的雕像——软件去掉界面之后，留下了什么？

Seema 在文章里有一句很诚实的话，我觉得很值得单独摘出来：Salesforce 这次宣传的”无头产品”，API 其实早就有了，并不是什么技术突破。她的原话是”这是一次经典的 Salesforce 营销发布”。

不是技术上的革命，而是一个战略上的重新定位——Salesforce 在押注：在一个 Agent 横行的世界里，他们的价值在数据层，不在界面层。这是一个很有意思的赌注。

不过我在这里有点不同意 Seema 的语气。她说得好像”营销发布”就等于”没有意义”——但战略上的重新定位，有时候恰恰需要靠一次营销发布来完成。Salesforce 在向自己的客户、投资人、竞争对手发出信号：我们认为价值在数据层。这个信号本身就是动作，不是噪音。

但这个赌注有没有道理，得先想清楚：界面，到底曾经给了 Salesforce 什么？

02 界面曾经就是产品

记录系统（System of Record）是什么？Seema 的定义很清楚：它是某个业务领域数据的权威来源。CRM 是收入的记录系统，人力系统（HRIS）是员工的，ERP 是财务的。它们的价值，不只是存了数据，而是成了一整个组织运转的共同现实。

过去二十年，Salesforce 卖的其实是一套让销售团队运转的方法论：Pipeline 视图、预测工具、活动流。那个数据库在底下，但人们真正买的是那套界面。

界面，是强制数据规范化的机制。它创造了共同的语言：Leads、Opportunities、Accounts。它让数以千计的销售代表录入了他们本来不会录的数据。

Seema 写到了一个细节，我觉得特别有意思：很多销售总监换工作，第一件事是坚持把 Salesforce 带到新公司——不是因为这个界面有多好用，而是因为它是肌肉记忆。十年用下来的快捷键、工作流程、汇报节奏，都长在 Salesforce 里了。

迁移 CRM，最难迁移的不是数据，是这些人的习惯。而这些习惯，藏在界面里。

03 护城河有多厚

不是所有记录系统的护城河都一样厚。Seema 给出了一个评分体系，从五个维度衡量一个系统的”迁移成本”：

访问频率：越频繁，习惯越深，仪式感越强。CRM 每天用，ERP 也差不多。招聘系统（ATS）呢？只在招人的时候用，其他时间几乎不碰。

读写双向：只有写入（归档）的系统好迁移，每天读写双向流转的系统迁移起来要命——因为永远没有”安全的切换时机”。

隐性流程：那些从来没写成文档的审批规则——”超过 10 万美元的欧洲订单需要隐私审查”，”季末战略客户折扣可以绕开财务审批”——全都编码在系统的自动化规则里，迁移时要么重新反向工程，要么就丢了。

迁移成本谱：从 ATS（低）到 CRM（高）到 ERP（极端）。迁移 ERP，Seema 的比喻是”给跑马拉松的病人做开胸手术”

Seema 有一句话我很喜欢：替换 CRM 是开胸手术。替换 ERP，是给正在跑马拉松的人做开胸手术。

还有一个更有意思的维度她提到了：网络效应在历史上对记录系统几乎没什么用。Salesforce 没有”用的人越多、对每个人越有价值”的飞轮。它的护城河主要靠工作流粘性，不靠参与者密度。这和 LinkedIn 或者双边市场平台是根本不同的逻辑。

但这个结论在 Agent 时代可能要翻转。当 Agent 开始共享上下文、互相调用，一个有大量 Agent 在跑的平台，会不会反而开始产生真正的网络效应？数据越多、工具越多，新的 Agent 就更愿意接入——这条飞轮，Salesforce 现在可能正悄悄押注。如果真的转起来，就是完全不同的故事了。

这张护城河地图，在 SaaS 时代是准的。但 Agent 来了，它发生了什么变化？

04 肌肉记忆，正在消失

让记录系统持久的因素：左侧”旧世界”的要素正在褪色，右侧”新世界”新增了五个新护城河维度

Agent 不需要浏览器。它需要 API、上下文、指令，以及执行动作的能力。两件事让这变成了现实：大语言模型的推理能力足够了，可以自主制定计划、选择工具、执行并审查结果；MCP 标准化了工具调用，给了 Agent 一个统一的接口调用外部能力。

这意味着什么？原来让 CRM 难以迁移的那些护城河，一半开始失效了。

访问频率失效了。Agent 二十四小时运行，没有”习惯”的概念，不存在因为每天用才产生的肌肉记忆。读写依赖失效了。Agent 可以在任何时候以编程方式切换，不需要等一个”安全时机”，迁移的技术门槛大幅下降。个人偏好、培训成本、未记录的上下文，对 Agent 而言也不存在。

Agent 杀死了肌肉记忆作为护城河的逻辑。但它并没有杀死运营逻辑和上下文作为护城河的价值——恰恰相反，它让这些东西变得更重要了。

因为 Agent 要想安全地代表你行动，必须有明确的规则、权限和流程定义。那些隐性的审批逻辑，现在得显式写出来才能用。

这里有个原文没有碰的问题，但我觉得比护城河更麻烦：以前界面还有一个隐藏作用——它在规范人的行为。Salesforce 的字段设计，决定了销售怎么填单、怎么分类客户。现在界面没了，谁来规训 Agent 的行为？谁来定义”什么叫一个合格的 Opportunity”？这不是数据问题，是治理问题。目前没人说清楚。

05 三条路

软件去头之后，企业面临三条路：用现有系统加 Agent、自己搭数据库、或者买 AI 原生新软件

Seema 把企业的选择归纳为三条路。第一条：在现有系统上接 Agent，用 Salesforce 的命令行和 API——要么用他们自家的 Agentforce，要么自己在上面搭。

第二条：彻底 DIY。自己搭数据模型、运营逻辑、权限系统、审计日志，再加一套 Agent。理论上可以，实际上成本极高，而且对技术能力的要求远超大多数企业。

第三条：买 AI 原生的新软件，从一开始就为 Agent 时代设计，机器可读性是核心能力而不是后续补丁。

Seema 没有说哪条路必然赢，但她指出了一个事实：AI 把重建一个记录系统”前 80%”的成本大幅压低了。迁移工具越来越好，用电脑的 Agent 甚至可以直接操作现有界面，不需要 API。真正硬的，是那剩下的 20%：那些例外处理、审批规则、合规要求、边缘情况工作流。

那 20% 才是护城河。

06 数据护城河的新逻辑

旧逻辑：你录入的数据。新逻辑：你的产品因为存在于业务流程中而”产生”的数据

数据这件事，在 Agent 时代变得更重要了，但逻辑变了。

旧的逻辑是：你的系统积累了很多数据，这些数据迁移起来很麻烦，所以你不愿意走。但这条护城河现在越来越窄，因为 AI 让导出和重建变容易了。

新的逻辑是：可以防守的数据，不是你导入进来的，而是你的产品独特地”造”出来的。Seema 称之为”数据排放”（data exhaust）——包括观察到的行为模式、响应速度、时机规律、流程结果、基准值、异常模式、Agent 性能轨迹。

举个例子：一个 CRM 告诉你客户存在，那很好，可以迁移。但一个嵌入了销售执行流程的系统，知道哪类客户在第三封邮件后响应最好，知道某类交易在周四下午收到报价的成单率比周一高 40%——这种数据是你的产品在业务流程里运转产生的，它无法被导出，也无法被复制。

数据本身，成了上下文。而在 Agent 时代，上下文就是一切。

这里有个细节值得注意：Seema 提到，”受围墙保护的数据”——受监管的、专有的、或者需要持续更新的数据——天然有优势。医疗领域的血糖管理数据、工厂的传感器异常记录、金融机构的欺诈行为模式，这些数据的价值不在于量，而在于它在别处无法合法或完整地获取。这是 AI 改变不了的护城河。

07 谁掌控动作层

记录系统的演化路径：从存储数据，到组织流程，到执行动作，到协调网络——在智能体时代，能走到第三层和第四层的产品才算占据了真正的护城河

在旧世界，存着记录就够了。在新世界，Agent 要行动，护城河开始向”能让 Agent 执行并闭环”的产品倾斜。

Seema 的说法很直接：从动作中生成独特数据，随使用改善，在不破坏工作流的情况下难以移除——这才是”动作层”所有者的优势。

对一个 ERP 来说，这意味着：审批支出、触发工资单、核对发票、发出通知。不只是在旁边看着，而是在执行流程里。产品里有 Agent 做了一件事，结果被记录了，这个反馈又改善了下次决策——完整的闭环。

这条逻辑有个隐含推论：那些只是”存数据”或者只是”提供建议”的产品，护城河正在变薄。因为 Agent 可以从任何地方读数据，也可以自己生成建议。但没有执行权，就无法产生行动数据，也就无法持续改善。

08 最后那一公里

有一类护城河，Agent 根本碰不着：现实世界的执行。

Seema 举了 DoorDash 的例子，不是偶然的。DoorDash 历史上不是记录系统，但它说明了一类特殊的防御性：业务涉及到了实体网络——外卖骑手、物流、现场服务、支付结算。软件在这里不只是存记录或提供建议，它在调度人、移动货物、完成服务。

有意思的地方在于：Seema 认为这种模式对垂直软件的启示可能比水平软件更大。制造业、建筑、工业运营、现场服务——这些行业的软件，买家往往技术能力弱，但业务流程极其复杂，同时最终总有一步是要让人去做某件实体事情的。

Agent 可以协调、可以决策，但踩下去、焊上去、运出去的那一步，还是得有人去做。

能连接到那一步的软件，有别人没有的防御性。

09 网络效应，回来了

SaaS 时代 vs 智能体时代：主要用户、核心界面、系统职能、护城河来源的全面对比

SaaS 时代，记录系统的网络效应一直很弱。Salesforce 没有真正意义上的网络效应，它的护城河是工作流，不是参与者越多越有价值的那种飞轮。

但在 Agent 时代，这件事可能要变了。原因是：如果一个软件成了多方协作流程的中间节点——买家和卖家在这里交易，雇主和员工在这里对齐，企业和审计方在这里核对——那么每增加一个参与方，这个网络就对所有人更有价值。

Seema 列了三种机制：一是共享工作流协调——这个产品成了双方办事、交换上下文、处理异常的地方；二是基准和智能——系统可以利用跨客户观察到的规律提供洞察；三是信任和标准化——当外部各方（审计师、监管机构、合作伙伴）开始依赖这套系统来做审批、交接、合规，它就不只是数据库了，而是整个市场的协调基础设施。

一旦变成协调基础设施，就不是换软件的问题了，而是重建整个市场的运作协议。

10 底层的重写

这里有一个我觉得很多人低估的地方：数据模型本身需要重写。

现有的企业软件 Schema，是为了让人在仪表盘上看报告、在流程里打勾而设计的。对象是 Opportunities、Tickets、Candidates——这些都是人类工作流的产物。

但 Agent 需要的 Schema 不一样。它需要捕捉的是推理过程、动作状态、异常处理、多系统协作时的上下文传递。原生对象可能应该是 Tasks、Intents、Threads、Policies、Outcomes。这不是在原有 Schema 上加几个字段，而是要重想整个数据模型。

同样需要重写的是权限系统。原来管的是”哪个人可以做什么”，现在得管的是：哪个 Agent，代表哪个人，在什么策略下，经过什么审批，带什么审计轨迹，出了问题如何回滚。这是一个全新的权限模型。

Seema 没有明说，但她的文章里有一个隐含的判断：现有的大型企业软件，哪怕 API 开放了，在 Schema 和权限层面也是为人设计的，不是为 Agent 设计的。这是新进入者真正有机会的地方。

我想到一个类比：就好像把一个为汽车驾驶员设计的高速公路硬塞给无人驾驶车队用。路是通的，但所有的标识、出入口设计、收费方式，都是为有人的车设计的。无人车能跑，但永远是适配状态，不是原生状态。这个代差，就是创业公司切入的缝隙。

对我们意味着什么

我读完这篇文章，有一件事停下来想了很久。

Salesforce 这次的举动，表面上是技术开放，实质上是一次关于”我们的价值到底在哪里”的公开表态。它在押注：数据层比界面层更有价值。但 Seema 的分析指出，这个赌注能不能赢，取决于 Salesforce 有没有真正意义上的专有数据——不是那种客户录进去的基础 CRM 数据，而是只有 Salesforce 才能生成的行为数据、关系数据、执行数据。

我不确定他们有。

对在做企业软件或工具的人，Seema 的框架提供了一个很好的自检清单：

你的产品是在”造”数据，还是只在”存”数据？如果用户明天迁走，他们能带走的数据有多少是真正有价值、无法在别处复现的？

你有没有在动作层？你的产品是在旁边观察、提供建议，还是在执行流程本身？这个区别，在 Agent 时代越来越重要。

你的 Schema 是给人设计的还是给 Agent 设计的？如果是前者，这是你最大的技术债，也是对手进攻你的最好入口。

对在用企业软件的人，我觉得有一件事值得认真思考：那些”难以迁移”的系统，以前是因为人用它才难以迁移。当你的团队换成 Agent 在操作，这种锁定力会消失很多。这意味着你未来有更多选择，但也意味着你的供应商可能没你想的那么牢固。

还有一个我自己觉得没被充分讨论的点：Seema 写到了合规绑定（compliance-critical）系统在 Agent 时代依然很强。但我想往前推一步——在一个多 Agent 协作的世界里，谁来做跨 Agent 的身份认证、授权和审计？如果某个系统成了 Agent 之间交互的可信中间层，它的价值将远超任何单一数据库。这可能是一个全新的机会，现在还几乎没人在做。

软件正在断头。它的头，是那个让人习惯的界面。

断头之后还剩什么，才是真正的价值所在。

Salesforce 答出来了没有？我读完 Seema 的文章，反而比读之前更不确定。也许真正的问题不是 Salesforce 有没有答案，而是这道题本身还没出完——Agent 还在演化，护城河的边界还在移动，现在画出来的地图，可能明年就要重画。

原文：Seema Amble (a16z)，”Is Software Losing Its Head?”，X @seema_amble，2026-05-13

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题图来自作者提供

从一份剧本大纲，到分集成片，完整工作流拆解 + 三类题材提示词模板，开箱即用

宅宅夏的AI实验室 — Sat, 16 May 2026 01:35:43 GMT

AI短剧制作正在经历革命性变革。5人团队8天产出60集内容、上线4天播放破亿的案例背后，是全新的AI工作流在发挥作用。本文深度拆解从小云雀短剧Agent到完整商业变现的全链路操作，包括三类爆款题材的提示词模板、角色一致性解决方案以及平台投放策略，揭示AI时代短剧生产的核心法则。

5 个人，8 天，60 集，抖音上线 4 天播放破亿。

这是创翊传媒用小云雀短剧 Agent 制作《万兽独尊》的真实数据。如果用以前的工具，这个项目至少要 3 到 6 个月。

我知道你看到这里第一反应是：这也太夸张了。但夸张的不是数字，是很多人还没意识到这件事意味着什么。

AI 短剧的门槛确实降低了。但降低的门槛，不是让所有人都能赚到钱，而是让那些有工作流的人，把原来需要半年的事情压缩到一周以内。

没有工作流的人，只是多了一个生成废片的工具。

这篇文章只做一件事：把这套工作流完整拆给你看。从写剧本开始，到用小云雀出片，到发行变现，每一步都有具体操作，每一步都有可以直接复用的提示词。

01. 先搞清楚这件事的全貌

2026 年，AI 短剧赛道已经不是”要不要入局”的问题，而是”谁的工作流更快”的问题。

国内腾讯、爱奇艺、阅文都在布局 AI 全流程生产。昆仑万维推出了 SkyReels，360 做了短剧智能体，字节跳动则把小云雀定位成专门面向短剧的 AI 创作平台，核心是把 Seedance 2.0 这个视频生成模型和短剧生产流程深度绑定。

市场不缺工具，缺的是跑通的人。

绝大多数人卡在两个地方：第一，不知道怎么写出一个”值得生产”的剧本；第二，有了剧本，不知道怎么高效把它变成可发行的内容。这两个问题，就是这篇文章要解决的。

02. 写出一个值得生产的剧本

很多人入坑 AI 短剧，最先犯的错不是工具用错了，而是剧本写错了。

短剧剧本不是小说，也不是电影剧本。它有自己极其具体的结构要求，不符合这些要求，生成出来的内容无论画面多好，完播率都会垮掉。

短剧剧本的铁律

前三秒必须是最狠的冲突。不是”美丽的早晨，女主角起床了”，而是”女主被当众扇了一巴掌，但她没有哭”。

每 60 到 90 秒一个情绪峰值。观众的注意力是有衰减曲线的，爽点的密度决定完播率，完播率决定平台推流，推流决定你能不能赚钱。

前三集的结构是固定的：身份确立 + 危机爆发 + 第一个小高潮。让观众在第一集就知道主角是谁、被什么人欺负、有没有翻身的可能。

第十集必须出现大反转。不是小惊喜，是真正颠覆观众预期的转折。

三类题材的提示词实战

小云雀平台上的示例短剧，覆盖了目前播放量最高的三个题材方向。

三类题材对应的提示词结构如下，可以直接复制到 Claude/Codex 等任意AI工具直接使用。

案例一：都市逆袭类——《苏家千金归来》

这类剧的核心爽点是”身份差”。观众要在最短的时间内，看到主角从被踩到的那个人，变成让人仰视的那个人。提示词的关键是把”落差”和”节奏”都写进去，让 AI 明白每一集的情绪目标是什么。

# 基础设定

你是一个专业短剧编剧，擅长都市逆袭类型。请生成一部30集短剧的完整剧本大纲。

# 核心人物

女主：苏若（22岁，被苏家抛弃的”弃女”，实为集团真正继承人）

反派：苏雪（假千金，实际掌控家族资源，性格强势阴险）

男主：顾深（顾氏集团总裁，冷峻，暗中守护苏若）

# 剧本结构要求

– 第1集：苏若在苏家颁奖典礼上当众被苏雪羞辱、赶出家门（开场冲突≥3个）

– 第1-3集：确立苏若的真实能力，第2集末尾埋下她是真继承人的伏笔

– 每集字数：1200-1500字，每集至少2个情绪高点

– 每60秒剧情安排一个爽点节点（每集3分钟计算，需3个爽点）

– 第5集：苏若第一次公开反击，苏雪颜面尽失

– 第10集：苏若真实身份首次被部分揭露，大反转

– 第25-30集：全面清算，苏若正式接管集团，苏雪下场

# 对白风格

短句为主，不超过20字/句。苏若台词冷静克制，不哭诉只行动。苏雪台词嚣张但有漏洞，方便后续打脸。

# 分镜要求（供小云雀解析）每场戏标注：场景 / 情绪基调 / 镜头建议（特写/全景/对切）角色首次出场附外貌描述：服装/发型/面部特征/年龄感，后续保持一致

案例二：末世爽文类——《我以为我是废柴，其实我是神》

末世题材的核心不是灾难，是”系统”。觉醒系统的那一刻，才是情绪爆发点，前面所有的压抑都是为了那一刻的释放。这类剧的提示词要重点控制”压抑段”的长度，太短没有爽感积累，太长观众会跑掉。

# 世界观设定

末世降临，全球80%人口觉醒异能，主角林峰被判定为”零觉醒体质”。实际上他拥有最古老的神级系统，需要特定条件激活。

# 人物设定

主角：林峰（外表普通，被前女友、兄弟、队长联合背刺，踢出队伍）

觉醒阶段：废柴期（第1-4集）→ 初醒期（第5集）→ 成长期（第6-15集）→ 无敌期（第16-30集）

配角：前女友苏梦（嫌弃主角后攀高枝，后悔线）；老队长陈刚（背刺者，后成对照组）

# 节奏控制-

-第1集：末世爆发当天，林峰被队伍抛弃，独自求生（结尾：系统碎片出现）

-第3集末：系统初次响应，林峰获得第一个隐藏技能，但不知道意味着什么

-第5集：林峰独自击杀S级异兽，旁人全程目击，无人相信

-每集强制包含：1个”被看不起”场景 + 1个”悄悄变强”场景

– 第5集后每集递减”被嘲讽”场景，增加”反打脸”场景密度

# 对白风格

林峰前期少说话，多用行动和内心独白。

系统提示用【】格式标注。反派对白要够蠢，方便后期打脸时形成强烈对比。

# 分镜要求（供小云雀解析）

觉醒场景必须有特效描述：光效/音效建议/镜头拉伸方向战斗场景标注：攻击类型/受击方反应/观战人物表情（供角色表情生成参考）

案例三：热血都市类——《都市大圣：战神觉醒》

战神题材的关键是”隐忍”。主角必须有隐藏身份，必须有被人误解的段落，观众的爽感来自”我知道他有多强，但周围人不知道”的撕裂感。这类剧最难控制的是节奏——主角不能太早亮出底牌，但也不能让观众等太久。提示词要明确每一个”亮底牌”的时机。

# 人物核心设定

主角：陈烈（28岁，表面是社区保安，实为退役特战兵”战神”级别，归隐原因：保护家人）

家人线：妹妹陈晴（在读大学生，不知道哥哥真实身份，被反派威胁）

对立面：龙义集团少爷龙浩（地方黑白通吃，欺压陈烈家人）

暗线：陈烈前部队战友调查更大阴谋，需要陈烈复出

# 双线结构

明线：陈烈保护妹妹，一步步收拾龙浩

暗线：前战友浮现，更大的威胁逼近，陈烈必须复出

# 底牌节奏控制（关键）

– 第1-3集：陈烈被当成废物保安，龙浩第一次动陈晴

– 第4集：陈烈第一次出手，只用20%实力，对方以为是运气

– 第8集：陈烈亮出第二张底牌，龙浩开始忌惮但还不认输

– 第12集：龙浩搬来更强的人，陈烈全力出手，真实实力第一次暴露

– 第18集：前战友出现，暗线浮出水面

– 第25-30集：陈烈全面复出，双线收尾# 对白要求陈烈话少，每次说话必须是关键信息或震慑性台词。龙浩嚣张有层次感，不是纯工具人，要有自己的逻辑。

# 分镜要求（供小云雀解析）每次战斗标注：参战人数/场地环境/陈烈出手时的身体语言描写服装描述：保安制服（日常）vs 黑色作战服（复出时）须分开标注

三套提示词的共同逻辑是：给 AI 明确的结构锚点（每集在哪里做什么）、明确的对白风格（不是形容词，是具体要求）、以及专门给小云雀解析用的分镜描述要求。最后这一条很多人漏掉，导致上传剧本后角色一致性很差。剧本里的角色描述越详细，小云雀生成的角色形象越稳定。

03. 把剧本交给小云雀

剧本写完，格式存成 .txt 或 .docx，上传到小云雀短剧 Agent，整个流程就进入了自动化阶段。但”自动化”不等于”不用管”。这一步有几个关键选择，选错了会浪费大量生成时间。

上传剧本：小云雀在后台做了什么

上传剧本后，小云雀会做三件事，全程大约 1 分钟。

第一是读懂故事。不是把剧本切成碎片，而是真正理解世界观、时间线和人物关系。主角在第 5 集有什么变化，第 12 集和第 3 集的服装应该不同，这些 Seedance 2.0 都能捕捉到，并在分镜生成时自动对应。

第二是建立角色档案。每个角色的年龄、外貌、服装、面部特征、情绪弧线，都会被自动提取成一张”角色卡”。这就是为什么同一个角色在第 1 集和第 30 集不会变成两个不同的人。

第三是生成故事蓝图。把剧本拆解成每一集的分镜框架，为下一步的视频生成做好准备。

四个基础配置，决定成片质量

剧本解析完成后，需要做四个选择，每一个都会影响最终成片。

画风选择：小云雀提供 2D、3D 和真人三大类。《苏家千金归来》这类都市剧适合真人写实风；《我以为我是废柴》末世爽文在 3D 风格下视觉冲击更强；《战神觉醒》热血题材在真人或写实 3D 都合适。
画幅选择：竖屏 9：16 是抖音、快手、红果的标准格式；横屏 16：9 适合 B 站或 PC 端。只做短视频平台默认选竖屏。
旁白改编：剧本有大量内心独白时建议开启，系统自动把内心戏转化成旁白形式，比纯对白更适合短剧节奏。
时长控制：按 1 秒 5 积分计费，每集建议控制在 2 到 3 分钟。太短情节撑不起来，太长流量成本高。

角色一致性：这个痛点真的被解决了

AI 短剧最让人头疼的问题，一直是角色换场景就换脸。同一个女主角，第一集是瓜子脸，第三集变成了圆脸，第七集头发颜色变了。

小云雀的做法是在全剧本层面做角色管理，而不是逐集生成。它会扫描完整剧本，提取每个角色在不同阶段的形象变化，为每个角色建立完整的形象时间轴。实测表现：武侠打斗场景节奏稳，关键帧都卡在情绪高点；爽剧能精准抓住叙事套路；日常感内容的人物动态自然。偶有穿模或一致性偏差，但支持局部重新生成修复。

04. 生成后，让它更好

小云雀不是黑箱，这是它区别于其他 AI 视频工具的重要一点。生成完的分镜，每一条都有对应的内容描述，你可以看到系统对这一帧的理解，也可以手动修改分镜描述，重新生成这一帧。角色也可以单独调整，不满意某个角色的生成效果，可以在不影响其他角色的情况下重做。

什么样的剧本，生成质量更高

用了一段时间后，会发现有些剧本生成出来就是比另一些好。区别不在运气，在剧本本身的结构。

场景切换不要太频繁。同一场戏里如果有五六个不同地点，AI 理解起来会出现偏差。建议一场戏控制在 1 到 2 个主要场景内。
角色描述放在首次出场时。每个角色第一次出现的时候，用括号附上一段外貌描述，比如（林峰，25岁，短发，黑色卫衣，面容普通但眼神锐利）。这段描述会直接影响角色卡的生成质量。
对白比内心戏更好处理。纯对白场景的生成效果明显好于大量内心独白的场景。如果有内心戏，转化成旁白或者外显动作，效果更稳定。
动作描写要具体。不要写“他很生气”，要写“他把杯子摔在桌上，走向门口，停下，没有回头”。越具体，分镜越准确。

05 出片之后，怎么变现

到这里，很多教程就停了：恭喜你，你生成了一部 60 集的短剧。但生成了多少集，不是终点。

平台投放逻辑

抖音/快手：流量最大，竞争最激烈。新账号冷启动期，建议先投放 3 到 5 集做测试，看完播率和互动数据，再决定是否全量投放。

红果漫剧：目前 AI 短剧最友好的平台之一，热度榜有专门的漫剧分区，竞争强度比主流短视频平台低。《万兽独尊》上线后登上红果漫剧热度榜第一，走的就是这条路。

B 站：适合有世界观、有粉丝基础的内容。末世类、玄幻类在 B 站有稳定受众，但需要更长的运营周期。

个人创作者的入局路径

不需要团队，一个人也能跑通这条链路。写剧本用 Claude 或 Codex，按前面的提示词结构生成，自己做打磨和修改。上传到小云雀，配置完成后等待生成，一部 30 集的短剧生成时间通常在数小时以内。

生成后做简单的字幕和音效处理，小云雀自身支持配音配乐，字幕通常需要额外确认。完成后直接导出上传平台。

第一部不要想着爆款，先跑通流程，观察哪个题材、哪个节奏在平台上完播率更高，然后按这个方向迭代。

06. 工作流全貌回顾

确定题材 → 用提示词写剧本大纲 → Claude/Codex 扩写完整剧本 → 自己打磨结构和对白 → 上传小云雀 → 选画风/画幅/旁白 → 系统解析剧本建立角色档案 → 自动生成分镜和视频 → 手动检查局部重生成 → 加字幕配音配乐 → 导出发行 → 测试完播率按数据迭代。

这条链路里，哪个环节最重要？

是剧本。

Seedance 2.0 可以读懂一个写得好的故事，然后把它变成画面。但它没有办法把一个平庸的故事变成好故事。工具降低的是生产成本，但它没有降低的是：你需要知道一个值得被人看完的故事，长什么样。

本文由 @宅宅夏的AI实验室原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自作者提供

AI 陪伴产品太多了，这家公司干脆陪人打游戏去了

张艾拉 — Sat, 16 May 2026 00:40:17 GMT

当大多数AI陪伴产品还在为提升用户粘性苦苦挣扎时，心影随形(LynkSoul)旗下逗逗游戏伙伴和HakkoAI给出了一个巧妙的解法——切入游戏场景。这篇文章将深度剖析这个将AI陪伴与游戏需求完美结合的创新案例，揭示其如何在具体场景中重构AI陪伴的价值链条，以及在商业化道路上面临的核心挑战与破局可能。

今天分享的这家公司叫：心影随形，英文是 LynkSoul。

这家公司在国内比较低调，我最先关注的反倒是它在海外的产品HakkoAI，然后才继续探索发现了国内版：逗逗游戏伙伴，以及背后的这家公司。

AI 陪伴产品太多了，大部分都在做聊天、角色、情绪陪伴。

用户打开一个 App，选一个人设，开始对话。刚开始可能新鲜，但聊久了很容易没话说，所以粘性很低。

核心原因我觉得是缺少一个具体场景。

你们之间没有一起做过什么，也没有共同经历，它再会说话，也很难真的留下记忆。

心影随形这家公司也做陪伴，但切了一个粘性很高的场景：游戏。

游戏这个场景很特别，它有任务，有输赢，有卡关，有情绪波动，也有大量碎片时间。

这就是逗逗游戏伙伴和 HakkoAI的切入点。

01 心影随形是谁

心影随形，全称是北京心影随形科技有限公司，英文名 LynkSoul。

公司成立于 2023 年 4 月，总部在北京海淀中关村，同时设有上海和新加坡分公司。

官网对自己的定位是人工智能 C 端应用公司，愿景是“做全球一流的 AI 虚拟伙伴”，产品覆盖中国、日本、北美等市场。

这家公司最重要的产品，就是国内的逗逗游戏伙伴，以及海外版的HakkoAI。

创始人刘斌新，曾任B站副总裁，也在百度、360 有过管理岗位经历。

联合创始人王碧豪此前在快手负责商业生态产品。

这个团队背景，基本就能解释公司的方向：更偏内容、娱乐和用户关系。

2023 年以后，大量 AI 创业公司都在做效率工具：写文案、做表格、写代码、做客服、做销售助手。

心影随形没有往这个方向卷，而是去做娱乐和陪伴。

CEO 刘斌新在一个采访里有一个判断，我觉得很能解释他的产品思路和 2023年那个当下的选择：

AI 产品不要跟短视频、游戏抢用户时间。

用户的时间已经在那里了，AI 更好的方式是进入这些场景，而不是再造一个需要用户单独打开的新入口。

产品和公司方向选择的背后，其实是公司核心创始人对用户和市场的判断。

这也是我为什么在分析初创公司的时候，总喜欢先分析这家公司创始团队背景的原因。

过去的经验里藏着他们成功和失败的经验，以及沉淀下来的“直觉”和判断。

02 逗逗游戏伙伴是做什么的

逗逗游戏伙伴的产品形态很直观，就是一个在电脑上陪你玩游戏的 AI 伙伴。

它可以用桌宠、悬浮球的形式待在屏幕旁边，用户打游戏时，可以和它语音聊天，也可以让它看到当前游戏画面，再给出建议。

比如你在开放世界里找不到路，它可以帮你看地图；

你卡在某个 Boss 前，它可以给打法建议；

你打竞技游戏，它可以看局势，提醒你下一步怎么做。

但它的价值不只是查攻略。查攻略这件事，B站、小红书、贴吧早就能做。

但攻略是静态的，游戏是实时的，很多时候用户不是想看一篇长文，而是在那一秒想知道：

现在该打还是该跑，下一步往哪里走，这个装备要不要买。

逗逗游戏伙伴抓住的就是这个“当下”，把查攻略变成了陪练和陪玩。

逗逗游戏的官方定位是：是“一个陪你游戏的 AI 伙伴”，希望在游戏过程中和用户建立共同经历和回忆，再拓展到生活陪伴场景。

所以它一开始就没有把自己限定成攻略工具。

03 市场表现和发展阶段

逗逗游戏伙伴 2023 年 10 月开始内测，2025 年 8 月正式发布 1.0 版本。

发布 1.0 前，测试版本已经积累了800 万用户；1.0 发布两个月后，用户数达到1000 万。

另一个更关键的数据是月活。

公开信息显示，逗逗游戏伙伴注册用户 800 万时，月活已经超过 200 万。

这个数据比单纯注册数更有意义，因为 AI 陪伴产品最怕下载即流失。

用户愿意持续回来，才说明这个场景有黏性。

这组数据放在国内 AI 陪伴赛道里，也是不小的规模。

但注册、月活、付费，是三件事。

逗逗现在证明了用户愿意试、愿意用一段时间，下一步还要证明用户愿意长期留下来，并且愿意为更好的模型、更好的角色、更稳定的陪伴体验付费。

这也是 AI 陪伴产品共同的难题：用户喜欢你，不等于愿意订阅你。

也就是说，逗逗游戏伙伴这个产品方向，已经验证了“AI 陪人打游戏”不是伪需求，用户愿意尝鲜，也愿意持续使用；

但它还没完全证明这是一门成熟生意，因为付费和长期留存还需要继续观望。

04 海外版本：HakkoAI

我最早注意到的，其实就是 HakkoAI。我们都知道，AI 陪伴产品一直都是“墙里开花墙外香”，原因大家都懂。

HakkoAI 的产品逻辑和逗逗游戏伙伴基本一致：

通过视觉语言模型看懂游戏画面，再用语音和用户实时互动，提供游戏建议、复盘、陪伴和情绪反馈。

它背后的模型叫LynkSoul VLM v1，HakkoAI 官方强调这个模型是面向游戏场景做的视觉语言模型，重点能力是理解游戏屏幕。

通用大模型当然也能回答游戏问题，但游戏场景需要更强的实时画面理解。

用户不是把一段文字发给你，而是让你看屏幕上正在发生什么。

场景、角色、血量、地图、敌人、任务提示、道具位置，这些都要从画面里读出来。

HakkoAI 的方向，就是把“看懂游戏画面”和“实时语音陪伴”放在一起。

从时间线看，HakkoAI 在 2025 年 8 月已经开始在海外露出，9 月进入正式发布和传播阶段。

官方称发布两个月后全球注册用户超过 1000 万，进入北美、日本、欧洲等市场。

作为一个市场人，这里有一个地方需要提醒大家，HakkoAI 的 1000 万注册用户很可能是和国内逗逗游戏伙伴的用户加在一起的合并数据，不是海外单一产品独立跑出了 1000 万。

但无论如何，HakkoAI 说明心影随形已经把这套产品逻辑带到了海外。

05 这家公司到底想做什么

官方一直强调，逗逗和 HakkoAI 不能放在 AI 攻略工具这个赛道。原因很简单，这个赛道的估值和成长空间都远不及 AI 陪伴。

公开信息显示，心影随形这家公司，在 2025年底前后已完成数千万美元级别的融资

所以，攻略只是它进入游戏场景的切入点。

用户刚开始用，可能是因为它能帮忙找路、查任务、查攻略。

但如果产品做得好，它在游戏过程中就会从攻略助手变成了一个“陪打”。

它知道你经常玩什么游戏，知道你喜欢什么角色，知道你在哪些地方卡过，知道你刚才那一局打得不错，也知道你打输了以后说什么。

这就是游戏陪伴产品和普通工具的分界线。

普通工具解决问题，解决完就走，陪伴产品要制造关系。

逗逗和 HakkoAI 现在正在尝试的，就是把工具价值和关系价值绑在一起：

先有用，再有趣，最后形成习惯和关系。

这一点很像当年很多社区产品的起点。

用户最开始可能只是来查资料、看攻略、找资源，但如果里面有稳定的人、稳定的互动、稳定的反馈，最后留下来的就不只是信息，而是关系。

但这个方向看起来有趣，做起来也并不容易。

第一个难点是实时性。

游戏里的反馈必须快。尤其是竞技游戏，几秒钟就能决定输赢。AI 如果看屏幕慢、理解慢、说话慢，体验会马上变差。

第二个难点是准确性。

懂游戏不是识别画面那么简单。它还要懂规则、版本、装备、角色、地图、任务线，以及玩家当前水平。尤其是热门竞技游戏，版本变化很快，AI 一旦给错建议，很快会失去信任。

第三个难点是边界。

游戏公司对外挂、脚本、自动操作都很敏感。逗逗和 HakkoAI 必须把自己放在“陪伴和建议”的位置上，而不能越过“代替用户操作”的线。

第四个难点是商业化。

游戏用户愿意为皮肤、装备、会员、内容付费，但愿不愿意为 AI 陪伴长期订阅，还需要继续验证。

尤其是 C 端 AI 产品，模型成本、语音成本、实时视觉理解成本都不低，免费用户越多，成本压力越明显。

06 对 AI 陪伴产品的启发

过去很多 AI 陪伴产品，先上来就是做一个“陪伴角色”：人设要完整，语音要好听，记忆要丰富，情绪要自然。

但问题是，如果缺少场景，再完美的角色也容易变成空中楼阁。

游戏是一个很好的切入口。

用户已经在里面花了大量时间，有情绪，有明确问题，而且也已经习惯和别人一起玩。

AI 只要能部分迎合这些已经存在的需求，就有机会自然进入用户生活，而不是重新制造 AI 陪伴的需求。

这也是我分享这家公司的原因：

它没有把 AI 陪伴做成一个抽象概念，而是把它放进了一个具体的，已经存在的场景里。

所以，别再说 AI 陪伴红海了，没有空间了。换个角度，或许很多垂直领域的 AI 陪伴才刚开始。

以上，祝你今天开心。

作者：张艾拉公众号：Fun AI Everyday

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题图来自作者提供

说话比打字快3倍，用AI的方式正在被重写

世界模型工场 — Fri, 15 May 2026 09:26:10 GMT

从硅谷到上海漕河泾，AI语音交互正在颠覆传统办公场景。Moxt团队用语音直接生成会议纪要，程序员尝试Vibe Coding口述编程，Wispr Flow等工具下载量激增——这波语音革命的核心在于大模型对模糊指令的理解力。当实时交互延迟压缩至0.4秒，语音Agent终于从展示品蜕变为真正的生产力协作者。

越来越多的办公室里，声音不再来自键盘的咔嗒声，而是人对着屏幕低声说话。

有人在向AI口述一份产品需求，有人在用语音给AI布置今天的任务清单，有人告诉AI把40分钟的会议提炼重点。

这不是2030年的科幻画面。

在硅谷YC的共享空间，在上海漕河泾的创业楼层，一批早期AI用户正在用这种方式工作。

其实语音交互不是新鲜事。

Siri诞生近15年，智能音箱也火过一阵，前两次都没能真正改变人们的工作方式。

但这一次，真的不一样了。

01 办公场景正在改变

先讲一个真实的例子。

在「十字路口」播客的一期节目中，Moxt联合创始人张昊然，描述了他是怎么准备播客访谈的。

“我按了一下语音对AI说：‘我要见十字路口的Koji，你先去网上找一下这人。他想了解Moxt，我要跟他做一个播客，你觉得怎么介绍比较好？聊哪些话题他会比较有兴趣？你先起草一个文档给我。’”

这是直接用语音下达了一个包含多层任务的复杂指令。

AI自己去搜索、理解、整理，输出一个结构化的初稿。

这种工作方式在创业圈和科技博主中蔓延得很快。

他们的反馈几乎一致：效果超出预期。

一个反复被提到的感受是，切换到语音之后，想法变多了。

张昊然还谈到了，他们团队现在怎么开会。

“以前的协作模式是发文档、写评论、再找你聊”，但现在的一对一会议是这样开的：

AI先起草一份文档，两个人开口聊，AI全程录音，聊完之后文档已经自动更新。

这不只是AI把录音转成文字那么简单。

他提到一个细节：现在去找AI说话，完全不需要解释”Moxt是什么””对方是谁”。

AI已经掌握了足够的背景，自己去查，不需要被喂上下文。

这才是这套工作方式真正改变的东西。

AI从一个被动响应的工具，变成了一个持续在场、随时可以接话的参与者。

更极端的变化发生在程序员那里。

2025年初，Andrej Karpathy提了一个概念叫 “Vibe Coding”，开发者可以用语音指挥Claude Code或Cursor这类AI编程工具，直接用嘴写代码。

具体来说，程序员一边看着屏幕上的代码，一边说“把那个报错的函数重写一下，加个异常处理”，AI来改，开发者几乎不用碰键盘。

连写代码这个最依赖键盘、最需要精确输入的工作，都在被语音渗透。

这说明语音作为生产力入口这件事，不只适用于某个特定场景，它在全面泛化。

02 这次语音真的可以了？

TechCrunch近期对这类工具做了横评，Wispr Flow这类AI语音输入产品正在快速扩散。

Wispr上线10个月，全球下载量超过250万次。

信号很明确，语音输入正在从一个奇怪的习惯，变成一个可以被认真对待的产品品类。

底层逻辑很简单。

大多数人脑子比手快，人说话的速度大约是打字的三倍。

过去脑子里想好的东西，得通过键盘一个字一个字敲出来。你得想清楚再打，打慢了思路就断了，打快了又容易出错。

但语音没有这个问题，想到什么说什么。

一旦习惯了用思考的速度来输出，再回去打字就会觉得很慢。

值得关注的是，这并不是人类第一次做语音交互。语音助手都死过两次了，为什么这一次就可行呢？

回看早期的Siri，技术目标很简单，把人说的话转成文字。

但转成文字之后，得到的是一堆口语化的、跳跃的、充满”呃””然后””就是说”的原始文本，没有人愿意用这个东西干活。

再看后来的Alexa、Google Assistant、Siri进化版，目标升级了，不只是听懂字，还要执行指令。

“帮我设个闹钟””今天天气怎么样”，这类事它们确实能做。

但稍微复杂一点，比如”帮我把上午的会议内容整理一下，发给项目组”，就彻底歇菜了。

两次失败，表面看是技术不够成熟，本质是同一个问题：

语音产生的是混乱的原材料，过去没有任何东西能处理混乱。

但大模型出现之后，改变了这一切。

你可以说得很乱，AI大模型也能理解你要什么。

模糊的指令、跳跃的逻辑、没说完的半句话、口语里的大量废话，AI都能处理。

这让过去二十年语音产品失败的逻辑，一夜之间全部成立了。

03 语音交互正在成为趋势

在语音交互领域，技术和产品端正在触碰更底层的东西。

第一个变化来自交互模式。

Thinking Machines最近发布的interaction models，展示了一种更激进的方向。

传统语音交互是回合制：你说完，AI处理，再回你，但这不像真实的对话。

在真实对话里，对方会在你说话的时候打断、接话，会在你停顿的瞬间接上去。

Thinking Machines的方案是实时流式交互：AI边听、边思考、边回应，端到端延迟被压缩到0.4秒以内。

人类对话里自然停顿的间隔大约是0.2秒，0.4秒已经接近真实对话的节奏了。

这意味着，回合制这个语音交互模式，可能比我们想象的更快成为历史。

当AI能真正”插嘴”，语音Agent就不再是一个等你说完才开始工作的工具，而是一个真正在场的协作者。

语音Agent，正在从Demo变成可以上线的产品。

另一个信号来自基础设施层。

过去，语音Agent是展示品。

在发布会上听起来很酷，真正要集成进产品里，延迟、稳定性、中断处理全都是问题。

目前，OpenAI 的 Realtime API、AssemblyAI的Voice Agent API、Inworld等平台，开始把语音识别、语音合成、模型推理、打断处理、工具调用，收进更统一的接口里。

开发者用一个API就可以构建生产级语音Agent，整个技术栈可以直接上线。

这意味着语音应用开发的门槛越来越低，接下来可能会快速冒出一批此前不敢想的产品形态。

第三个变化来自入口之争。

Google在2026 Android Show I/O Edition活动中，已经把Gemini听写集成进了Gboard键盘。

这个动作看起来平淡，但对Wispr Flow这类创业公司来说是一个危险信号。

因为入口之争一旦打到操作系统层，规则就变了。

把这几件事放在一起看，能看到一条清晰的脉络：

技术侧，延迟在压缩，实时交互正在从研究变成产品；

基础设施侧，语音Agent从Demo走向可上线；

平台侧，大厂开始把语音输入当作操作系统级功能来卡位。

这是整个行业在同一个时间窗口里，朝同一个方向移动。

04 语音的阻力

技术能解决问题，但不等于一切。现实中被低估的阻力，往往来自人性。

脱口秀演员鸟鸟讲过一个段子，她说即便被老鼠咬了，都很难立刻喊人来救。

“如果没有人救，我只是可能会死；可是一旦有人救，我还得跟他打招呼”。

全场笑成一片，因为那种感受太真实了。

这就是i人面对语音输入的处境。不是不想说，是开口这件事本身有成本。

打字有草稿感，写错了能删，想清楚再发，没人看见你的过程，但说话没有这个缓冲。

开放办公室让这件事更尴尬。

你对着屏幕低声布置任务，旁边同事的耳朵已经竖起来了。

被听见，才是真正的障碍，噪音是次要的。

所以Wispr这类工具推出的“低声也能识别”功能，某种意义上是在帮社恐续命，你小声嘟囔也能识别。

这解决的不是技术问题，是心理门槛。

这大概是语音输入普及路上最荒诞、也最真实的注脚：

技术已经准备好了，但人还没准备好。

长期来看，即便语音成为新的交互方式，也不会替代打字，但语音的普及会制造效率分化。

那些已经在用语音工作的人，开会有记录，口述有文档，脑子里一闪而过的想法有地方落，他们的想法就更有可能被AI捕捉到。

这才是语音成为生产力入口真正的含义。

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AI 没说不可能，是你读成了不可能

Iris — Fri, 15 May 2026 09:09:30 GMT

当AI工具给出复杂的可行性分析时，我们却习惯于只抓取一句'结论'就做出决策。本文通过一个AI小镇项目的真实案例，揭示了AI时代产品决策的三大误区，并给出五条实用建议，教你如何真正读懂AI的限定条件与隐藏价值。在AI风险评估越来越精准的今天，产品人最稀缺的能力恰恰是敢于挑战'无成功先例'的勇气。

前几天一个朋友跟我聊他的产品想法：他想做一个“AI 小镇”，里面所有 NPC 都由 AI 驱动，可以自由生活、互相交往，玩家进去之后甚至分不清身边的人是真人还是 AI。

听起来很科幻，但他眼里有光。

然后他说，“不过 Kimi 说这个做不出来，我打算放弃了。”

我让他把 Kimi 的回复甩给我看。看完我有点哭笑不得——

Kimi 根本没说“做不出来”。

ta 写了一篇结构完整的可行性分析，从核心机制讲到伦理风险，最后的原话是：“单机版/小规模可行，但作为商业化 MMO 仍无成功先例。”

ta 甚至专门用一整节讲了“如果要做，可以怎么降维”，给了从小规模起步的具体路径。

但我朋友只记住了一句话：“无成功先例”。

更尴尬的是，这句话本身也站不住脚。

斯坦福和 Google 的研究团队 2023 年发过一篇论文叫 Generative Agents，做了一个叫 Smallville 的小镇，25 个 AI 角色自主生活两天，自己计划日程、谈恋爱、组织情人节派对。代码开源在 GitHub 上。

同一年八月，a16z 直接联合 Convex 出了一个叫 AI Town 的开源框架，README 第一段就写着这套架构“适合从玩具项目到可扩展的多人游戏”。

也就是说，我朋友放弃的那一刻，距离实现他想法的开源代码躺在 GitHub 上、只差一次 git clone。

我后来一直在想这件事。

问题不在 Kimi，Kimi 答得其实挺负责任的。它给了分层结论，给了降维路径，甚至给了伦理提醒。

问题在于我们用 AI 的方式正在悄悄改变。

过去我们读一份调研报告，会自然地看完全篇、抓住主结论、注意限定条件。

现在我们读 AI 的回答，越来越像在刷短视频——往下滑，找到那句最像“答案”的话，截图，关掉。

而 AI 的回答恰恰是最不能这样读的东西。它不是一个判断，它是一个加权过的分布。

它告诉你的从来不是”行 / 不行”，是”在 A 条件下行、在 B 条件下不行、在 C 条件下没人试过”。你只取一段，就等于把一个三维的回答压扁成一个点。

然后你拿着那个点，做了一个本来不该这么做的决定。

一、我们是怎么把 AI 答案压扁的

我后来追问过我朋友：为什么 Kimi 那一长串你只记住了“无成功先例”五个字？

他想了想，说：“因为别的都太复杂了。”

这个回答其实很坦诚，也很要命。我猜很多人都是这样——不是不想读完，是读完之后大脑会自动做一道压缩题：这一堆东西到底是行还是不行？给我个结论。

我自己琢磨了一下，至少有三层东西在推着我们这么干：

第一层是阅读习惯被短视频驯化了。

我们在抖音、小红书上被训练了好几年的“前三秒抓重点”，刷信息流的肌肉记忆已经迁移到 AI 对话窗口里。

AI 的回答经常排版很整齐，有加粗、有小标题、有结论段。

——这恰恰给了我们一个偷懒的台阶：直接滑到最后那段看结论。

问题是 AI 的结论段经常是最不该单独看的那一段，因为它是建立在前面所有限定条件之上的。

前面的“如果”、“取决于”、“小规模”、“在 X 场景下”才是真正的产品决策依据，结论只是一个加权平均后的概率值。

第二层是决策疲劳。

问 AI 这件事本身，常常发生在我们已经不想再多想的时刻。

“帮我看看这个想法行不行”
“帮我判断一下要不要做”。

这些 prompt 的潜台词其实是“我想把这道题甩给你”。

一旦带着这个心态去读回复，你就会自动忽略所有“还需要进一步分析”的部分，只抓那个最像盖棺定论的词。

AI 越是给你一个“细致全面”的回答，你越觉得疲惫，越想直接看结论。

一个分层的、有条件的、留白的答案，反而满足不了你那一刻的心理需求。

第三层是对确定性的本能渴望。

“可行/不可行”是个简洁优美的二元世界。

“在 A 条件下可行、在 B 条件下需要降维、在 C 条件下没人试过”是一个让人头疼的多元世界。

前者让你立刻能做决定（哪怕是放弃的决定），后者让你必须继续思考。

我们的大脑会偷偷给前者打高分，因为它便宜。

这三层叠在一起，导致一件很反直觉的事：AI 的回答质量越高，我们越容易读错。

因为越好的回答越分层、越有限定、越留白——而这些恰恰是我们最不想读的东西。

二、怎么读 AI，才不会被自己劝退

下面这几条是我自己摸索出来的，谈不上方法论，但确实改变了我和 AI 打交道的胜率：

第一：先找限定条件，再看结论。

拿到 AI 的回答，第一遍读的时候别看结论段，先在全文里搜“如果”、“在……情况下”、“前提是”、“假设”、“取决于”这些词。

把它们标出来，你会发现 AI 的真实立场往往藏在这些词后面，而不在那段总结里。

我朋友如果这么读 Kimi，他会先看到“降维可行性”那一节，整个心态就完全不一样了。

第二：看到“无先例”先停三秒。这是 AI 最容易给错的一类判断。

“没有先例”在 LLM 的世界里有三种可能：

真的没有
训练数据里没有
有但模型当时没想起来

三种里你只需要花十分钟搜一下，就能区分清楚。

我朋友那个小镇，他只要搜一下 “AI agents simulated town”或者 “generative agents game”，十秒内就会看到 Smallville 和 AI Town。

AI 让查证变得几乎免费了，所以放弃查证才是最大的亏。

第三：把“难度高”翻译成“我下一步要解决什么”。

AI 说“这件事很难”是没用的信息，因为所有值得做的事都很难。

有用的问法是把它逼具体：

“如果一定要做，第一个必须解决的技术问题是什么？”
“哪一步是整个项目里最容易失败的？”
“有没有人试过类似的、但失败了？他们卡在哪儿？”

——这些追问会把“高难度”分解成三五个具体的工程问题，每一个都是你可以判断“我能不能搞定”的。

模糊的难变成具体的难，行动就出来了。

第四：让 AI 自我反驳一次。

这一招特别有用：当 AI 给你一个比较确定的结论时，加一句“如果有人完全不同意你这个结论，他会基于什么论据反驳？”

AI 会立刻给你一套相反的论证，质量经常比第一版还高。

它不是在骑墙，它是在告诉你：

这个问题本来就有两面，我刚才只是给了你一面。多读这一面，你才能看到全貌。

第五：永远把 AI 当资深同事，不是当裁判。

资深同事会给你分析、给你警告、给你历史教训，但最后做不做这个项目，决定权在你。

如果你把 AI 当裁判，你就把决定权交了出去——而 AI 从来没想接这个权力，是你自己塞过去的。

三、回到产品视角：AI 时代 PM 最稀缺的能力是什么

在公司里，我们都遇到过一种资深同事：每个新项目提案，他都能精准地告诉你这件事的十二个风险点、三个历史失败案例、五个团队短板。

他说的全是对的，每一句都站得住脚，但你跟他共事久了会发现一个问题——他从来没主导做出过任何新东西。

AI 现在越来越像这种同事。它读过的失败案例比任何人都多，它能列出风险的能力比任何人都强，它会的限定条件比任何人都细。它会成为公司里最尽职的“风险评估师”。

但产品的突破从来不是从风险评估里长出来的。

iPhone 在 2007 年发布前，每一个手机行业老炮都能告诉你电容屏没有键盘反馈、电池撑不过一天、塞班生态固若金汤——这些判断当时全是对的。

Notion 在 2016 年起步的时候，AI 如果存在并被问到“做一个集文档、数据库、wiki 于一体的工具能成吗”，它一定会列出 Evernote、Google Docs、Confluence 三座大山，然后告诉你“细分赛道无成功先例”。

真正的产品判断力，从来不是“这件事风险大不大”，而是“这件事即便风险大，是不是值得我赌一把”。

前者是分析题，后者是判断题。AI 越来越擅长前者，但后者它永远做不了。

因为后者需要的不是数据，是你对一个还不存在的未来的信念。

在 AI 时代，PM 真正稀缺的能力，我觉得不是“会写 prompt”，也不是“能调通工作流”。

这些都会被工具一波一波地碾平。真正稀缺的是这两样：

一是知道 AI 的输出该信哪一部分、不该信哪一部分，也就是上面那五条阅读姿势。

这件事看起来很基础，但它决定了你的判断力会被 AI 抬高还是被 AI 拉平。

二是在 AI 说“风险很高”之后，还愿意往前走一步的那份执拗。

这件事 AI 帮不了你，因为它的训练目标就是给出最稳妥的回答。

而新东西，永远是从最不稳妥的那一边长出来的。

回到我朋友

前几天我把 Smallville 的论文和 AI Town 的 GitHub 仓库甩给他，他沉默了一会儿，回了我四个字：“我再想想。”

我不知道他最后会不会真的去做那个 AI 小镇。但我希望他至少明白一件事：

让他放弃的不是 Kimi，是他自己读 Kimi 的方式。

AI 不会替你做产品决策，它只是把你做决策的过程变快了、变便宜了、也变危险了。

因为现在你可以在五分钟之内、基于一份你没读完的报告、做完一个本来需要思考一周的决定。

而这个时代真正的稀缺品，可能恰恰是那个愿意把 AI 那份报告读完、并且读完之后还敢自己拍板的人。

本文由 @Iris 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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AI 时代 PM 如何不被替代？

实战产品说 — Fri, 15 May 2026 09:00:37 GMT

李想在《罗永浩的十字路口》第 27 期里提到，理想内部把 AI 使用权限全面放开之后，token 用量最大的前 20 名员工名单，不是公司传统意义上最顶尖的那批人。而是那些以前不太会表达、争取不到资源，但脑子极好的人。这个细节值得 PM 停下来想一想。

如果你现在用 AI 的方式是”偶尔问一下、写个邮件、改个文案”，你大概率不在这个名单里。不是因为你能力差，是因为你还没有在真实业务场景里把 AI 用深。

李想还否定了两件事：一是”专业工作会被 AI 替代”，普通人用 AI 写出来的代码质量差得没法用，AI 提升了效率，但不会让外行变成真正的专家。二是”一人公司”，验证了半年，跑不通，那些声称在验证一人公司的人，每天发的内容是”某模型又更新了”，真实的生产环境一个都没建起来。观点虽然有些绝对，但也反映了现实情况。

这两个否定合在一起，给出的是一个很具体的判断：AI 时代，专业能力强的人优势会被放大，但”专业”的定义本身变了。过去 PM 的专业体现在需求文档、评审会、路线图；现在多了一层——能不能用 AI 把自己的判断力转化成实际产出。下面把李想的判断翻译成 PM 能对照的具体动作。

一、新人才画像拆解：三层指标

第一层：有没有在真实业务场景里用 AI

李想说那些排在前面的员工，”只要有 token、有业务环境，就能改造很多东西”。关键词是业务环境，不是沙盒玩具。

对 PM 来说，用 ChatGPT 写周报不算。用 AI 跑过一次完整的用户访谈分析、搭过一个竞品情报的自动抓取和归类系统、用 Agent 把需求拆解流程跑通过一次——这才算。

判断标准只有一个：你用 AI 产出的东西，有没有直接影响过一个产品决策？如果没有，你用的是 AI 的皮，不是 AI 的肉。

第二层：想法够不够值钱

“想法最贵”这句话单独拎出来是废话，需要拆解。PM 的”想法”体现在三个具体位置：

问题定义：发现别人没发现的用户痛点，或者把一个模糊的业务问题翻译成 AI 可以处理的任务。这是 PM 最核心的工作，AI 做不了。模型可以帮你分析数据、归纳访谈，但”这个痛点值不值得解决、解决它能带来多大价值”，判断必须人来。

metric 设计：定义什么叫成功。一个 AI 功能上线，用什么指标衡量它有没有做对？大多数团队的答案是用户满意度或使用率，但这两个指标都是滞后的。PM 要提前定义评测集——给这个 AI 功能 100 个典型输入，正确输出应该长什么样。这件事 AI 帮不了你，因为”正确”的定义本身就是 PM 的判断。

agent 编排：把业务逻辑拆成 AI 能执行的步骤。一个需求分析 agent 应该先做什么、后做什么、什么时候需要人介入、什么时候可以自动执行——这个拆解本身就是产品设计，PM 不做，没有人做。

这三个位置，一般AI 暂时难做好，必须人来。这是 PM 在 AI 时代真正的不可替代性，不是”沟通能力”或”同理心”这类软技能，应该是这三个具体的硬动作。

第三层：有没有建立自己的 AI 工作流

李想否定一人公司，认可三五人小团队。背后的逻辑是：单个人用 AI 可以提效，但没有稳定的生产环境，产出质量不稳定，遇到问题没有人补位，如果是自媒体则是例外。

对 PM 来说，散点式用 AI（哪里不会问哪里）和系统性用 AI（把核心工作流 AI 化）是两个量级。前者省了零散时间，后者改变了工作方式。

一个检验方法：列出你日常最耗时的 5 个任务，逐一问自己——这个任务有没有可复用的 AI 工作流？如果没有，这就是下一个值得投入的地方。

二、PM 的 AI 能力升级地图

不是能力模型，是三个段位的可操作路径，按”当前状态 → 下一步动作”的格式给出。

段位 A：AI 使用者

特征：问答式、偶发性。用 AI 写文案、改邮件、查资料，没有固定工作流，用不用随心情。这是大多数 PM 现在所在的位置。

当前的问题：这个段位的 AI 使用，本质上是把 AI 当搜索引擎用，节省了一些查找和整理的时间，但没有改变任何一个工作环节的运作方式。李想说的那种”能改造很多东西”的人，不在这个段位。

下一步动作：选一个自己最高频的 PM 任务，竞品分析、用户访谈整理、PRD 初稿，三选一。围绕这个任务，建一个可复用的 prompt 模板，包括输入格式、输出格式、质量检查清单。连续用 30 天，只做这一个任务的 AI 化。30 天后，产出质量应该能稳定在一个可接受的水准，不依赖当天的运气。

段位 B：AI 工作流搭建者

特征：系统性、有流程。核心工作已经有 AI 介入，有自己的 prompt 库和工具组合，能稳定产出，不是每次都从零开始。

当前的问题：工作流是个人的，不是团队的。自己用顺了，但换一个人用就跑不起来。另外，工作流里自己介入的频次还是太高，很多本可以自动化的环节还在手动做。

下一步动作：两个方向选一个。第一，把个人工作流文档化，让团队里至少一个人能复现；第二，把某个重复性高、判断要求低的工作流封装成 Agent，设置好触发条件和输出格式，让它在没有人干预的情况下自动跑完。后者难度更高，但价值更大。

段位 C：AI 原生产品设计者

特征：能定义 AI 产品的边界。不只是自己用 AI，能判断产品里哪些功能交给 agent、哪些必须人来；能设计评测集；能从用户反馈里判断模型输出质量的问题出在 prompt、模型选择还是数据。

这是李想说的”想法最贵”真正指向的位置。PM 能到这一层，才是在 AI 时代有真实溢价的，因为这个判断力目前没有办法被 AI 替代。

当前的问题：这个段位的 PM 不多，但瓶颈通常不是技术，是对模型能力边界的认知不够准确。容易高估 AI 能做什么（把太多决策交给模型），也容易低估 AI 能做什么（该用 agent 的地方还在让用户手动操作）。

下一步动作：找一个你负责的 AI 功能，用五条框架（泛化任务、泛化信息获取、精确控制、信息记录、个性化）逐项打分，找出最薄弱的一条，作为下一个迭代的主攻方向。

三、写到最后

有人说 AI 时代人与人之间的专业差距，会从 100 倍扩大到 10000 倍。这个判断对 PM 是好消息还是坏消息，取决于你现在在哪个段位。如果你在段位 A，这是坏消息，因为差距正在扩大，而偶尔用 AI 写邮件改变不了这个趋势。

如果你在段位 B 或 C，这是好消息，因为你的判断力和工作流会被 AI 持续放大，竞争优势会随着工具进化而增强，不是减弱。

还有一句话值得重视：AI 不会让外行变成真正的专家。这意味着 PM 过去积累的产品判断力、用户理解、业务认知，在 AI 时代没有贬值，只是需要一个新的输出方式。

但问题是，你有没有开始建立这个新的输出方式？

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做了8个AI场景，活了6个：活下来的有一个共同点

Zoey — Fri, 15 May 2026 08:59:50 GMT

企业AI产品的落地过程中，决定AI不做哪些事往往比让它变聪明更难。本文作者通过三年实战经验，复盘八个AI应用场景中两个失败案例的致命缺陷——投标方案辅助因无法捕捉隐性知识而沦为鸡肋，会议纪要提取因过度自动化而触及组织敏感神经。而存活下来的六个场景，都遵循着严格的边界法则：AI的能力范围必须被精确锁定在可验证、可兜底、用户明确预期的小闭环内。这不仅关乎技术可行性，更是产品定位与用户信任的底层逻辑。

三年前开始做企业AI产品的时候，我觉得这行最难的事是让AI变聪明。三年后我发现最难的事是——决定不做什么。

2023年到2025年，我在一家软件公司的智慧能源事业部做AI产品经理。三年里服务了四家能源和政企客户，前前后后做了八个AI应用场景。合同智能审核、可研报告生成、设备台账解析、政策文件比对、投标方案辅助、技术问答知识库、会议纪要提取、运维工单分类——八个场景全部立了项，投入了资源。

最后活下来六个，砍掉两个。

“砍掉”这个词在甲方面前是不能说的。我们说的是”该场景已完成阶段性验证，后续视业务优先级调整”。翻译成人话就是：做不下去了，别再花钱了。

先说那两个死掉的。

第一个死掉的是投标方案辅助。甲方的想法是让AI根据招标文件自动生成投标方案的初稿。听起来特别美好对吧——投标团队每次写方案至少一周，如果AI能出初稿省掉三四天，那效率提升太明显了。我当时也觉得这个场景简直是为AI量身定做的。

POC阶段跑了三份招标文件，AI输出了三份方案初稿。单看每一份，格式工整、章节齐全、技术参数都有引用。我拿去给投标经理看，他翻了大概十分钟，然后合上说了句：”你这个方案哪个项目都能用，但哪个项目都不能中。”

后来我才理解他的意思。投标方案最值钱的部分不是格式和章节，是针对这个特定项目的竞争策略——你怎么理解甲方的真实诉求、你跟竞争对手比有什么差异化优势、你在哪些条款上让步哪些地方坚持。这些东西在每个人脑子里，在饭局上的只言片语里，在上一次竞标失败的教训里。不在任何文档中。

知识库里灌不进去的东西，AI就不可能输出。我们又花了两个月试图让投标团队把”隐性知识”文档化，搞了几次workshop。结果大家写出来的东西跟没写一样——”需要深入理解客户需求””结合项目实际情况制定策略”——全是正确的废话。不是他们不愿意写，是这种判断力真的很难变成文字。

三个月后我跟领导说这个场景建议暂停。领导问为什么。我说：这个场景的价值部分恰好是AI做不到的部分。AI能写的那些，投标团队也不觉得难。我们在用AI解决一个不存在的问题。

第二个死掉的是会议纪要提取。这个更冤，因为技术上其实做得不差。语音转文字加大模型总结，准确率我们测下来能到85%以上。但上线两周之后日活就掉到个位数了。我去问用户为什么不用，有个项目经理特别实在：”开完会我顺手就把纪要写了，三五分钟的事。你那个系统我还得把录音传上去、等它处理、看完再改一遍，时间差不多。”

更要命的是另一个问题。会议纪要里经常有些”不方便写进去”的内容——领导暗示的方向、没说出口的否决、”这个事你心里有数就行别往下传”——AI会老老实实把这些全部提取出来放进纪要。有一次差点出事，一个项目经理发现AI把领导在会上的一句吐槽写进了纪要初稿，吓得他赶紧删了，之后再也没用过这个功能。

怎么说呢，会议纪要这个场景不是AI能力不够，是这件事本身就不太适合完全自动化。它需要的不是”忠实记录”，是”有选择地记录”——而”选择”的标准在人的脑子里，跟组织政治有关，跟技术无关。

好，说完两个死的，说活着的六个。

活下来的六个场景差异挺大。有简单的比如设备台账解析，就是把PDF里的设备参数抽取出来填进结构化表格，没什么技术含量但很实用，上线之后基本不用管。也有复杂的比如合同审核和可研报告生成，前前后后磨了大半年，中间翻过好几次车。

但我后来反复想这六个活下来的场景，发现它们有一个共同点。这个共同点不是”技术好”，不是”模型强”，不是”需求明确”——是**AI的能力边界被画得很死**。

什么意思呢？拿合同审核来说。我们最终上线的产品，AI做的事情被严格限定在一个框框里：只审已有规则库里的260条内控规则和65份法规文档覆盖的范围。超出这个范围的条款，系统直接标”超出审核范围，建议人工重点关注”。不猜、不编、不硬扯。

AI的输出格式也是死的——条款编号、风险等级、问题描述、修改建议、法规依据，五个字段缺一个都不行。不许输出”建议关注””值得注意”这种模棱两可的话。要么说清楚问题是什么、应该怎么改、依据是哪条，要么直接说”该条款未发现规则库内的匹配风险”。

甚至连AI的”态度”都是规定好的。它的角色不是”智能法律顾问”，是”初审助手”——帮法务把明确的问题先筛出来，拿不准的标出来，复杂的留给人。你注意这个定位：它不是来替代法务的，它是来当法务的”第一遍粗筛工具”的。这个定位一旦确定，用户的期望就对了——他不会指望AI给出高深的法律判断，他只需要AI帮他省掉逐条对照规则库的体力活。

可研报告生成也是类似的逻辑。我们最后的设计是分章节生成，一章一章来，用户确认了再往下走。每一段AI生成的内容旁边都有溯源标注，点进去能看到原始文档出处。如果某段内容没有找到强相关的依据，直接标黄——”该段落参考依据较弱，建议人工补充”。

你可能觉得这些限制会让产品”看起来很弱”。确实。我们的系统不会写出那种洋洋洒洒、看起来什么都知道的长篇报告。但法务用了两个月之后跟我说了句让我印象很深的话：”我信得过这个系统。它说有问题的地方我仔细看，它说没问题的地方我就过了。”

采纳率72%就是这么来的。不是因为AI写得有多好，是因为用户知道AI什么时候可信、什么时候不可信。这个确定性比输出质量重要得多。

回过头来看那两个死掉的场景，问题恰好反过来——AI的能力边界没有被画死。

投标方案辅助，我们给AI的定位是”方案初稿生成”。这个定位太大了。”方案”意味着要有策略、有判断、有取舍，这些AI做不到但它会假装自己做得到——它会生成一份看起来像方案的东西，但投标经理一看就知道是空架子。如果当初我把边界画死——AI只负责”从历史方案库中检索相似项目的技术参数和报价结构”，不负责生成策略部分——可能这个场景就不会死。

会议纪要也是。”自动生成会议纪要”这个边界太模糊了。会议纪要需要人的判断力来筛选什么该记什么不该记，AI不知道这个边界在哪。如果当初限定为”自动提取会议中提到的待办事项和时间节点”——一个更窄、更确定的功能——结果可能完全不一样。

所以我现在总结出来的规律是：一个AI场景能不能活，取决于你能不能用一句话说清楚AI在这个场景里”只做什么”。注意是”只做什么”，不是”能做什么”。

“能做什么”是技术团队喜欢聊的——模型支持多长的上下文、RAG能检索多少文档、生成速度怎么样。这些当然重要，但它们回答的是”AI的能力上限在哪”。而”只做什么”回答的是”我们选择让AI做哪一小块”。这一小块必须满足三个条件：AI确实能做好、做完用户能直接验证对不对、做错了能兜得住。

三个条件缺一个，场景就危险了。

投标方案：AI能生成文字但策略部分做不好——第一条就没过。会议纪要：AI做了但用户没法快速验证该不该这么记——第二条没过。我见过另一个项目，做的是合同金额自动计算，AI算对了99%但错了那1%涉及真金白银——第三条没过。后来改成AI只做预填、人工确认，才活了下来。

这个判断框架看起来简单，但你在项目早期很难用。因为早期所有场景看起来都很美好——甲方热情高涨，领导大力支持，技术方案评审顺利通过。那个时候你说”这个场景可能不适合做”，所有人会觉得你在泼冷水。

我后来学了一个笨办法：在立项之后、开发之前，先做一轮”反向测试”。不是测AI能不能做，而是测”AI做错了会怎样”。找几个最可能出错的case让AI跑一遍，然后把错误的输出拿给业务用户看，问他三个问题：这个错误你能一眼看出来吗？看出来之后你能快速改对吗？如果没看出来直接用了会怎样？

如果三个答案是”能看出来、能改对、后果可控”，这个场景可以做。如果有一个答案是否定的——特别是第三个——你就需要重新考虑AI在这个场景里的边界了。

投标方案那个场景如果做过这个测试，投标经理看到AI生成的策略部分肯定会说”这东西我没法一眼判断对不对，要是没改直接用了投标可能废了”——第二条和第三条都过不了。当时要是做了这个测试，可能三个月的时间就省下来了。

但说实话我也是踩了坑才想出这个办法的。当时如果有人跟我说”你先别做，先测测AI做错了会怎样”，我可能也听不进去。项目已经立了项、资源已经排了，所有人都等着看成果。在这种惯性下喊停需要的不是洞察力，是胆量。

三年做下来我有一个挺深的感触：做AI产品经理，最难的不是找到AI能做什么，是接受AI不能做什么。

你去参加任何一个AI产品的立项会，讨论的都是”AI能帮业务做这个做那个”。没人讨论”这件事AI做了但做不好怎么办”。因为立项会的氛围是打鸡血的，你这时候说”可能做不好”，跟在婚礼上说”可能过不长”一样扫兴。

但做不好的场景如果硬做，结果比不做更糟。不做，业务部门顶多觉得”AI还不够成熟”；做了但体验很烂，业务部门的结论是”AI不靠谱”。前者留了余地，后者关了门。

我砍掉那两个场景的时候压力不小。投标方案那个是甲方分管领导亲自点名要做的，砍的时候我做了一份很详细的分析报告，列了试点数据、用户反馈、继续做的预估投入和预期效果。领导看完沉默了一会儿说：”行，先放一放。”后来那个客户的二期合同里没有再提这个场景，但其他五个场景的续签额反而比预期高——我猜是因为剩下的场景因为更聚焦，做得更扎实了。

会议纪要那个砍得更干脆。两周日活掉到个位数之后我直接拉了一个复盘会，把数据摆出来：”日活3人、使用时长人均不到2分钟、生成的纪要0份被最终采用。”这些数字就够了，不用解释。

但我也承认，砍场景这件事，三年前的我是做不到的。那时候我觉得AI产品经理的工作就是把AI能力塞进尽可能多的场景里，场景越多显得越有价值。后来才明白，你塞进十个场景但八个没人用，不如只做两个但两个都真的帮上忙。甲方续签的时候不会数你做了几个场景，他会看哪个场景真的在用。

最后说一个我自己还在琢磨的问题：边界画在哪，是个动态的事。

去年合同审核的规则库是260条，今年客户想加到400条。加了之后AI的审核覆盖范围更大了，但准确率会不会下降？下降了怎么办？是扩大边界让AI审更多但偶尔出错，还是保持现有边界确保高准确率？

这个问题没有标准答案。客户说想要更多覆盖，法务说别降低准确率，研发说加规则需要时间。我现在的做法是每加一批规则就跑一轮评测，准确率掉到阈值以下的就回退。但这个过程挺磨人的——你得一直在”做更多”和”做更好”之间找平衡，而且这个平衡点会随着客户需求和模型能力的变化不停地移动。

做AI产品三年，如果只能留一句话，我会说：别急着想AI能做什么，先想清楚让AI只做什么。这个”只”字，是我花了两个死掉的场景和三个月的沉没成本才学会的。

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AI 如何在大厂进行赋能？复盘真实的内部设计工作流

CE青年 — Fri, 15 May 2026 07:40:44 GMT

AI正在重塑互联网公司的设计工作流，从NoCode到Codex，大厂与中小企业各有选择。本文揭秘如何通过Arco Design Pro复用和AI工具实现60%页面零设计参与，同时剖析复杂业务中仍需人工介入的关键环节。掌握这套半自动化流程，将成为未来3个月设计师求职的核心竞争力。

互联网大厂如何引入 AI 来提升设计效率？对于很多同学而言，他们还不够了解。

那今天，我们就把整个工作流程复盘一下，让同学们了解一下对应的流程究竟是什么，方便你们后续去进行求职。

目前绝大多数的互联网公司，都在用什么 AI 产品？

首先先来说一下，在目前绝大多数的互联网公司当中，他们都会有自己的 AI 产品。比如美团有 NoCode，字节有 Trae，腾讯有 Qoder，阿里有千问。

那其他中小型的企业，就会使用 Claude 及 Codex。

如果你不了解，那我建议同学们就使用 Codex，因为它落地性相对较好，同时内容也更加可控。这是工具的部分。

真实协作：60% 的页面不需要设计师参与

其次，在整个工作流程当中，虽然每一家公司工作流都会有所差异，但是整个协作方式其实大同小异。

我们以某公司举例，如果是 UI/UX 相关的工作，现在 60% 的页面是不需要设计师参与的，或者说你极少参与。因为能够直接调用 Skill 来做静态页面的输出。但是，这部分仅限于业务逻辑比较简单的。

我举个例子，比如说我们现在用的是 Arco 来作为我们的内部组件库，那对应的 Arco Design Pro 其实就是我们的固定页面。我们 60%-70% 的页面，就是复用 Arco Design Pro 这部分的页面内容，来做适当的调优。所以说，设计师参与的频率会相对较低。

但是，一旦涉及到复杂的业务，还是会比较难，需要大量的时间去做调整，不如自己独立去做输出。并且这部分的组件，我们是需要前端来进行独立的优化。

所以说，前期还是需要花很多时间来做准备。不光是在页面层面，还有在静态代码上面，我们也需要去考虑设计工程化，也就是在公司当中，一定要有设计沉淀和设计资源才行。如果做不到的话，那结果就会相对比较差。

因此现在，我们不要去使用什么 MasterGo、Sketch，统一用 Figma 才能做到这样的效果。

复杂业务不可省，但可用 AI 实现“半自动化”

其次，我们再来说说设计师依旧需要去做的一些独立业务的输出。那这部分的业务没办法省略，因为它确实太重要了。只是说，我们可以在工作流程上面，考虑通过接入 AI 的方式来实现半自动化的输出。

项目梳理：比如说传统业务当中的项目背景、用户研究、对应的设计点挖掘等内容，涉及到大量资料的整理，完全可以通过 Skill 的形式来做梳理。（后面我们也会单独去出视频来做讲解）
设计发散：对于设计风格，使用 AI 的方式能够帮助我们去做快速的发散。
元素绘制：页面当中出现页面元素比较多的情况，我们也尽量可以使用 AI 来帮助我们去绘制图标。因为 AI 这部分的能力还是比较强，对应所耗费的时间也会尽量缩短。

设计交付与走查：不要迷信网上的“Skill”

同时，在设计交付层面上，我们也要去考虑使用静态页面的方式来做交付，这样能够保证开发快速理解我们对应设计的内容。

再到最后做设计走查，其实相对来说也比较简单，现在有非常多的 AI 工具都能实现。比如 Claude、Codex，你直接给它去说“设计走查”就行了，不需要太多的 Skill。

这里稍微吐槽一下，网上有很多人去推什么设计工具 Skill。那我建议各位同学，有问题直接和它去沟通，不要迷信 Skill。因为很多 Skill 做出来，效果其实并不理想。

写在最后

最后就是整个设计流程，你会发现它是在不断变化的。这对于我们当下的情况而言，你就需要去了解 AI，它也是在变化的。

你要得用才行。要去掌握 AI 产品能力边界，快速了解，把握窗口期。

这是我们作为设计师，未来 3 个月求职的黄金阶段。

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OpenAI Codex进入手机，国产“龙虾”们该醒醒了

世界模型工场 — Fri, 15 May 2026 07:31:10 GMT

OpenAI将Codex集成至ChatGPT手机端的举措，正在重新定义AI代理的工作方式。这款能持续执行任务的智能工具，不仅解放了用户的双手，更对国内大厂的'养龙虾'热潮提出严峻挑战。

今天，OpenAI推送了一个更新，却在科技圈引发了大量讨论。

Codex正式进入ChatGPT手机App。

现在，你可以在等地铁的时候，掏出手机看看AI昨晚帮你完成了哪些任务，或者批准一个它等待已久的决定。

然后，把手机揣回口袋，它继续工作，你该干嘛干嘛。

这不只是程序员的新玩具。

任何人都可以用它来完成工作，比如：写报告、整理数据、处理文件、自动化流程。AI真正做到了随时待命、持续工作。

但这个更新，对普通人意味着什么？

对已经喊了好几个月”养龙虾”的国内大厂来说，是不是一场真正的噩梦？

01 一场早已开打的Agent战争

要理解Codex为什么让人兴奋，得先搞清楚它在做一件什么事。

过去我们用AI，是一种问答关系。

你打开ChatGPT，输入问题，它回答，你复制粘贴，然后你自己去执行。

Codex不一样。

它是一个Agent，你交代任务，它去做，直到把事情做完。

更关键的是，手机端上线之后，它不需要你守在电脑旁边，AI可以在你睡觉、通勤、开会的时候持续工作。

但Codex不是第一个想到这件事的。

同样能做的，还有Anthropic的Claude Code，以及OpenClaw，也就是中文互联网上火遍全国的”龙虾”。

OpenClaw是最早跑出来的。

它开源、免费、可以接入任何大模型，它有持久记忆，越用越懂你；

它可以嵌进微信、飞书、钉钉，通过消息软件接收指令；

它甚至可以设定定时任务，在你没开口的时候主动去做事情。

从功能设计上看，它比Codex和Claude Code都要超前。

但OpenClaw有一个根本性的问题：它是极客玩具。

你得自己部署、配API、修bug，普通人看完教程就直接放弃了。

而且安全事故真实发生过，有人的邮件被批量删除，有人的信用卡被盗刷，有人多年积累的工作文件被一键清空。

它的一个核心维护者甚至在社区里警告：”如果你不懂命令行，这个项目对你来说太危险了。这句话，基本上已经替它划定了用户边界。

Claude Code和Codex，就是在这个边界之外覆盖了更大的市场。

相较之下，Claude Code更早进入开发者视野。

今年2月，Anthropic就给Claude Code装上了远程控制。开发者扫个二维码，手机上就能接管电脑里的会话。

算下来，比OpenAI早了将近三个月，但热闹程度远比不上今天。

原因很简单，Claude Code太贵了，而且它在终端里敲命令的操作方式，天然就把普通人挡在了门外。

于是，Codex在这里打出了差异：更低的定价，更流畅的产品体验，加上今天上线的手机端，把AI干活这件事做成了真正触手可及的功能。

三者之间的关系，其实可以用一句话概括：

OpenClaw验证了需求，Claude Code教育了市场，Codex在收割。
Codex今天的动作，明确传递了一个信号，Agent的战场，正在从开发者圈子向所有人扩张。
价格越低、门槛越低、随时可用，这就是方向。

但真正应该感到压力的，不是Claude Code。

02 国内“龙虾”们，该醒醒了

过去几个月，国内科技圈掀起了一场”养龙虾”热潮。

阿里、腾讯、字节、百度……几乎所有叫得上名字的大厂，都推出了自己的OpenClaw集成产品。

地方政府跟着入场，补贴政策一个接一个，单项支持最高达500万元。

媒体铺天盖地，”AI数字员工””一人公司””生产力革命”，概念一个比一个响。

但热闹背后，有一个问题没人愿意正面回答：

这些产品，真的能干活吗？

说穿了，国内大厂做的”龙虾”产品，大多数走的是同一条路：

在OpenClaw的开源框架上套一层壳，接入自家的大模型，再打通飞书、微信、钉钉这些已有的流量入口。

这条路最快，成本最低，也最容易讲故事。

但OpenClaw只是个框架，真正决定Agent能不能干活的，是背后的模型。

Agent任务，对模型的推理能力、指令理解、容错处理要求极高。

Codex背后是OpenAI最新的模型，Claude Code背后是Anthropic的Claude。

国内大模型这两年进步显著，但在这类复杂任务的完成质量上，差距依然存在，短期内靠工程层面的包装很难补上。

结果就是，用户满怀期待地养了一只“龙虾”，交代了任务，等来的是一个做到一半的结果，或者一个需要反复纠错的流程。

新鲜感过去之后，留存率才是真相。

这些产品的商业逻辑，本来是靠Agent带动token消耗和云服务收入。

但如果Agent干不好活，用户根本不会持续用。

没有持续使用，token消耗无从谈起，云服务的想象空间也就此打住。

更麻烦的是，Codex今天的动作，把比较基准拉高了。

以前用户可能不知道Agent工具能做到什么程度，将就着用也就过去了。

但当Codex这样的产品触手可及、价格透明、体验流畅，用户的预期就变了。

一旦预期被拉高，那些能用但不好用的产品，用户会加速失去耐心。

03 国产“龙虾梦”，还能做多久？

那么，这场仗最终会怎么打？

有一个细节值得注意。

Codex手机端上线的同一天，OpenAI顺手披露了一个数字：

每周超过400万人在用Codex。

这表明Agent工具的普及速度，比大多数人预期的要快，窗口期正在收窄。

对国内厂商来说，最危险的不是今天。

今天Codex还没有完全打通中文语境，还没有深度接入国内办公生态，本地化运营也几乎空白。

但问题是，这些护城河能撑多久？

当身边的人开始用Codex真正把活干完，本土产品的比较劣势就会从数据变成口碑，从口碑变成用户流失。

更关键的是，这场竞争的本质不是产品之争，而是模型之争。

模型能力的积累，是时间和资源堆出来的，没有捷径。

所以摆在国内厂商面前，其实只有两条路。

一条是继续追赶通用Agent能力，正面竞争。

这条路最难，需要的是真正的模型投入，而不是生态套壳。但如果跑出来，回报最大。

另一条是放弃通用，深挖垂直。

医疗、法律、制造、政务，这些场景对数据安全、本地部署、行业知识有极高要求，是国外产品短期内很难渗透的地方，也是本土厂商的优势所在。

但无论走哪条路，有一件事已经无法回避：

靠”龙虾”概念圈用户的时代，结束了。

本文由人人都是产品经理作者【世界模型工场】，微信公众号：【世界模型工场】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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小红书重塑肉身

伯虎财经 — Fri, 15 May 2026 06:54:47 GMT

小红书正面临商业化与社区生态的终极博弈。从创始人公开炮轰算法机制，到整合三大业务成立AI一级部门，这家估值310亿美元的平台正在用组织变革回应核心矛盾。本文将深度剖析其如何通过流量机制改革、电商战略调整与AI技术融合，在IPO前夜寻找商业化与内容真实性的平衡点。

前段时间，追觅创始人俞浩在微博上连发数条长文，怒批小红书是一个“非常非常烂的平台”，并质问平台的算法推荐、评论体系是否都在“鼓励作恶”。

一时间，舆论将小红书推上了风口浪尖，然而，小红书却始终保持沉默。

不过，几乎同一时间，小红书宣布了成立以来管理半径最大的一次组织调整——全盘整合社区、电商、商业化三大业务，由柯南统管，同时设立AI一级部门Dots。

小红书这一次变革，无异于重塑了一次肉身，但这也是不得不做的选择。

对外，小红书已不止一次传出IPO消息，最新估值推测已达310亿美元，如何让商业化能力匹配一路水涨船高的估值，是平台在IPO前必须给出的答案。

对内，商业化与种草社区之间天然存在着矛盾，小红书不断推进商业化，社区的真实感就越会被稀释，如何做好平衡，是贯穿小红书成长的难题。

留给小红书的时间不多了，因此，无论是“拆墙”、“补AI”，还是去年推出市集、小红卡等一系列商业化尝试，那些从前没有尝试过的打法，都值得拿到台前来“试一试”。

没人知道哪个才是小红书的最佳答案，但停在原地，就一定没有答案。

01 拧巴的小红书

从2015年试水电商至今，小红书在商业化之路上一直磕磕碰碰。

从尝试自营电商到引入第三方电商平台；从“买手电商”到“生活方式电商”的定位调整；从官宣与天猫、京东合作，到重点扶持站内“好货商家”，小红书总是在不断尝试，又不断调整。

兜兜转转11年，小红书却依然未能找到自己的答案。

最核心的原因在于，小红书处于购买链的最前端，离用户最近，却离交易最远。

用户会基于小红书的种草内容做交易决策，这是平台获得用户信任的天然优势；可如果要将这份信任引流至交易，就很容易引起消费者的反感，这是小红书商业化难做的原因：

其必须首先是内容社区，然后才是交易平台，一旦操之过急，商业化和社区之间的平衡

就会被打破，这样的“苦”小红书已经尝过不止一次了。

一方面，大量虚假种草、广告软文占领社区，这些真假难辨的内容，正在透支用户对平台的信任。

根据36氪报道，郑州有一批电商公司，它们每天批量复制爆款内容，广泛投放于素人账号，靠自然流量跑出爆款。

比如一个账号发文问“哪款黑咖啡减肥最有效”，另一个账号就会回答做推荐，但发帖的人可能连用都没用过这款产品。

尽管小红书近年已在努力打击虚假笔记，光是去年上半年就处置320万篇，但仍难以根除这一顽疾。

另一方面，流量本身就会“作恶”。虚假种草笔记之所以扎堆小红书，是因为它们能在小红书获得流量，但流量本身就有所倾向。

俞浩在炮轰小红书的长文中也提到，打开小红书笔记的评论区，往往是差评被摆在第一位，他认为小红书的算法更倾向匿名吐槽、恶意抹黑等具有话题度的内容。

一直以来，小红书标榜的是去中心化分发，会把流量分配给更多的长尾创作者，而不是聚焦于头部KOL，这也是平台吸引大批中小博主和商家入驻的原因——相对公平，更容易起号。

但根据虎嗅网报道，小红书流量机制的核心依然是赛马逻辑：

一篇笔记发布后，平台会先推送给200-500个冷启动用户，如果互动数据不好，笔记就会被打入“冷宫”；如果互动数据优于大盘，就能进入更高层级的流量池，核心依然是赛马机制。

但流量天然会向“用户爱看”的内容倾斜，争议越大，讨论越凶，算法越会加推。

这也让商家对小红书“又爱又恨”，他们爱这个天然适合种草的阵地，也“恨”这个越来越被流量裹挟的内容平台。

这也是小红书最拧巴的地方——它想要守住内容的真实感，也想要让电商和广告两辆马车跑起来，但三件事本质上是互斥的，想要都兼顾，难免顾此失彼。

02 打破内容的墙

因此，小红书的商业化方向总是“变了又变”——什么都想要，什么都得试试。

但从去年开始，小红书的商业化战略开始变得清晰起来。去年8月，小红书成立“大商业板块”，由COO（首席运营官）柯南担任总负责人，促进商业化与交易的深度协同。

近日，小红书宣布全面整合社区、电商、商业化三大业务及公司技术体系，由柯南进行统管。

在调整之前，小红书的电商和广告分属两个部门，虽然都是为公司的盈利而战，但难免会互相挤压，比如广告部在吸引商家投放的同时，也可能会影响站内电商的GMV。

现在，小红书终于下定决心打破商业化和社区之间的“墙”，将广告、电商和算法放在统一的经营框架里，让看起来互相矛盾的架构协同工作，降低内耗。

这并非突如其来的想法，回望过去两年，小红书的”拆墙”动作其实有迹可循。

早在2024年底，小红书完整发布种草度量解决方案，推出“AIPS人群资产模型”，打通淘宝、京东、唯品会三大电商平台数据，让品牌可以看到种草与生意增长之间的关联。

商家不仅看到哪一篇笔记爆了，还能根据交易量、复购率、购买人群等数据提炼出爆款公式，让生意能够更好被复盘、归因，从而反哺下一轮的投放。

沿着这个方向，小红书开始进一步加强内容和电商、广告业务之间的联系。

去年5月，小红书先后与淘宝天猫推出“红猫计划”、与京东推出“红京计划”，用户在小红书看到种草笔记，点击即可跳转至淘宝或京东完成购买。

小红书电商也有了新的方向。今年4月，小红书举办首届电商商家大会，提出了“卖好货就来小红书”这一全新主张，明确表示将重点扶持“好货商家”。

过去几年，尽管小红书孵化了董洁、章小蕙等几位头部主播，但依靠买手来带动销量，难免会受制于主播的审美眼光、粉丝调性等，转化效率有限。

因此，小红书开始尝试建立一套以“好货”为核心的新交易逻辑，将电商重点从“人”转向“货”，让优质内容直接指向交易，加速规模化变现。

这一举措也让电商、广告与社区内容之间贴得更紧。

一方面，“好货”抬高了电商的经营门槛，能筛选掉一批只想薅流量，不好好做生意的商家，提升社区内容的质量；

另一方面，“好货”更符合小红书的平台调性，能留住一批愿意为优质商品、真实口碑付费的核心用户，体现出小红书与其他电商平台的差异化，吸引更多商家在小红书投放广告。

对小红书来说，与其什么都要，不如只做一部分人的“好生意”，这或许也是平台在平衡社区和商业化过程中，暂时能找到的“最优解”。

03 补上AI的课

不过，新的问题也随之出现。

目前，小红书的用户增长曲线已趋于平缓，从2024年的约3亿用户，到如今的约4亿用户，足足花了两年时间。

在这一背景下，小红书既要当好广告的“流量中介”，也要把站内电商的闭环跑通，还要克制地保持内容与商业化的平衡，这意味着小红书必须要对流量进行更精细的运营。

于是，AI也从小红书的边缘业务走到了中心。

新成立的AI一级部门Dots，其定位很明确——建设从模型研发到产品落地的全链条技术体系，搭建适配AI时代的组织能力。

这不仅仅是组织架构的调整，更重要的是将AI能力深度融入社区、电商、商业化三大核心业务，让AI能够贯穿“种草–搜索–购买”用户决策全链路。

简单来说，AI大模型能够理解用户在社区里的行为，从而更好地给用户推荐内容和商品，并通过这些用户数据不断优化平台的推荐算法和投放逻辑，最终赋能生意增长。

放在之前，这是难以想象的。过去两年，小红书在AI领域的布局可以称得上是“不紧不慢”，其既有商业化这一项比AI更迫切的任务，也始终警惕AI会破坏社区的“活人感”。

但如今，小红书已经将对AI 的迫切写在了明面上。

一方面，AI助手正在颠覆移动互联网的流量逻辑。

字节豆包、阿里千问等AI助手，正在绕过传统APP，成为连接用户与服务的“超级入口”。

另一方面，AI工具确实为社区带来了增量。

据36氪报道，通过AI总结笔记内容的“问一问”功能，其日活用户量已达千万规模，在2025年，“问一问”让小红书的用户留存率提升约2%–3%。

想通了的小红书，开始掉头猛攻AI。

目前来看，小红书AI布局的核心价值，并非对外做产品，而是对内动手术，用AI技术帮助平台“增肌长脑”。

在用户端，用户通过“问一问”搜索商品后，AI可以快速给出推荐原因和购买链接，缩短从“搜索”到“购买”的闭环，加快“拔草”的效率。

未来，小红书还能进一步提升AI模型的能力，以帮助判断哪些是真实笔记、哪些是优质商家，给用户提供真正有“种草价值”的笔记，从而更好解决社区和商业化之间的矛盾。

在商家端，AI技术可以提升管理效率，比如用AI技术来辅助内容治理；帮助商家提升投放效率等。

根据36氪报道，有小红书离职员工透露，小红书并不追求AI的宏大叙事，而是指向旅游、时尚等，希望打造出能解决用户需求、能够占领细分心智的产品。

这确实很小红书，它允许试错，也允许自己不行就换道再走。

某种程度来看，这也是小红书过去商业化之路的缩影——不是为了找到标准答案，而是为了找到一个更适合自己的答案。

只是，“不断摇摆”的代价是时间。小红书可以慢慢找路，但资本市场的窗口不会永远敞开，在敲钟之前，小红书还需要完成一场与时间的赛跑。

作者 | 楷楷

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选择市场，比选择岗位更重要：为什么我更看好 AI + 出海

Alex的荒诞产品观 — Fri, 15 May 2026 06:15:34 GMT

在AI与全球化浪潮下，职业选择的核心逻辑正在被重构。本文犀利指出：岗位title远不如市场赛道重要，国内AI Agent的交付困境与海外市场的专业规则形成鲜明对比。从酒桌文化到全球化人格，从关系型信任到专业型信任，作者用12个洞察揭示为何‘AI+出海+一线城市’正成为新一代职业发展的黄金组合。

一、真正重要的不是做什么岗位，而是站在哪个市场里

很多人在找工作的时候，第一反应是问：

我到底应该做产品经理，还是做销售？我应该做 AI 产品，还是做海外市场？我应该做售前，还是做增长？

但我越来越觉得，选择岗位没有选择市场重要。

岗位是公司给你的，市场才是你自己押注的。岗位会变，title 会变，工作内容也会变，但如果你站在一个上升的市场里，你就会被趋势推着成长。

一个人在下行市场里再努力，也很容易变成低效内耗；但一个人在上升市场里，哪怕一开始做的事情很杂，也可能因为接触到更高质量的客户、更先进的工具、更大的商业空间，而快速成长。

所以我现在更关注的不是“我具体做什么岗位”，而是：

我是不是站在一个未来十年还有增长空间的市场里？

对我来说，这个市场就是：

AI + 出海。

二、为什么我不想只卷国内 AI Agent

现在国内很多公司都在讲 AI Agent，听起来很热闹，但真正落地以后，很多项目并没有想象中那么美好。

不少国内 AI Agent 项目，本质上还是：

定制化交付、客户反复改需求、老板不断画饼、项目边界模糊、预算不清晰、ROI 压力巨大。

很多时候，大家不是在做真正的产品，而是在做一个又一个 Demo、PPT、试点项目和客户定制需求。

这并不是说国内 AI Agent 没有价值。

恰恰相反，它是一个很好的能力训练场，可以训练一个人理解业务、做原型、搭流程、讲方案、对接客户。

但如果长期困在纯国内项目里，很容易陷入一种状态：

系统越来越多，人越来越累；概念越来越新，交付越来越重；客户越来越难伺候，价格越来越卷。

所以我认为，国内 AI Agent 可以作为能力起点，但不一定是最好的长期战场。

真正更有势能的方向，是把 AI 能力放到更大的市场里去，也就是：

AI + 出海。

三、出海不是逃避国内，而是选择另一套规则

我并不是简单地认为国外一定更好，也不是觉得海外没有人情世故。

海外当然也有人情，也有圈子，也有资源，也有利益关系。

但相比国内很多传统商业环境，海外商业规则通常更显性、更契约化、更结果导向。

国内很多传统 ToB 场景，往往是：

先搞关系，再谈业务；先吃饭喝酒，再建立信任；边界模糊，靠人情协调；专业能力有时候反而排在关系后面。

而海外很多商业场景，更像是：

先证明价值，再建立信任；先看产品、案例、Demo、认证、合同、交付能力；专业表达清楚，合作边界明确；做得好才有长期关系。

这不是说海外没有复杂的人性，而是说，它更鼓励一种专业型信任。

在国内，很多时候是：

关系降低交易成本。

在海外，更多时候是：

专业降低交易风险。

这两套规则完全不一样。

四、我不适合酒桌文化，也不想靠这条路往上走

我天生酒精过敏，这几乎直接堵死了“靠酒桌社交”的路线。

但我现在反而觉得，这不是坏事。

因为酒桌文化本来就不是我想走的路。我不想靠喝酒、陪笑、敬酒、表忠心、装熟、拍马屁来证明自己的价值。

我真正想靠的是：

产品理解、AI 工具能力、方案表达、Demo 演示、客户需求转化、英文资料、交付结果。

如果一个机会必须靠喝酒才能进入，必须靠低姿态讨好客户才能推进，必须靠关系和人情才能生存，那它本来就不适合我。

我不是不会社交，而是不想把人生浪费在低质量社交里。

我能接受客户沟通，能接受展会，能接受商务会议，能接受做方案，能接受不断打磨产品资料和销售材料。但我不想把自己训练成一个酒桌选手。

所以我更希望进入一种更专业、更产品化、更国际化的商业环境。

这也是我看好 AI + 出海的重要原因。

五、00后更适合全球化人格

我觉得 00后天然更适配全球化人格。

这不是因为 00后更“洋气”，而是成长环境已经不同了。

上一代很多人的商业人格，是在熟人社会、单位社会、等级秩序、人情文化里形成的。

他们更习惯通过关系、圈子、饭局、领导认可来获得机会。

但 00后从小接触的是互联网、平台、全球内容、AI 工具、海外产品、社交媒体和公开表达。

00后更容易相信：

我会什么，比我认识谁更重要；我能输出什么，比我在哪个圈子更重要；我能连接什么市场，比我在一个单位里排第几更重要。

这其实是一种全球网络型人格。

在这种人格里，一个人的价值不是靠单位赋予的，而是靠能力、作品、内容、工具、表达和市场反馈证明的。

所以我认为，00后不应该只在传统国内规则里硬卷。我们更应该去找那些更接近未来的场域：

AI、出海、跨境、SaaS、智能硬件、医疗器械、机器人、全球客户、英文内容、海外 Demo、国际化产品。

这些方向更适合全球化人格。

六、出海为什么更看重真才实学

出海更看重真才实学，不是因为海外客户更高尚，而是因为跨境交易天然信任成本更高。

海外客户不认识你，不了解你的背景，也不一定吃你的人情。

他更关心的是：

你的产品能不能解决问题？有没有英文资料？有没有 Demo？有没有真实案例？有没有认证？售后怎么做？合同怎么签？出了问题谁负责？交付周期多久？价格和质量有没有竞争力？

这时候，酒桌没有太大用。真正有用的是：

产品、资料、案例、数据、认证、方案、合同、交付和专业表达。

所以出海环境会逼着一个人练真本事。

你不会因为会敬酒就获得海外客户长期信任。你必须让客户看到：

你专业、靠谱、清楚、稳定、能解决问题。

这对不喜欢酒桌文化的人，反而是一种机会。

七、AI + 出海最需要的，不是单一岗位人才，而是复合型人才

很多中国企业出海时，真正缺的不是某一个标准岗位，而是能把几个能力串起来的人。

比如：

研发懂产品，但不一定懂海外客户。销售懂客户，但不一定懂 AI。市场懂传播，但不一定懂业务场景。老板懂战略，但不一定能做具体材料和 Demo。海外客户有需求，但国内团队未必能听懂、翻译、落地。

所以真正稀缺的是这种人：

懂 AI，懂产品，懂业务场景，能做 Demo，能写材料，能讲方案，能把海外客户需求转化成产品方案。

这类人不一定一开始有非常标准的 title。

他可能叫：

AI 产品经理；海外产品经理；出海解决方案；海外售前；产品增长；国际化产品运营；客户需求转化；AI Demo 负责人。

但这些岗位背后的核心能力是一样的：

把中国公司的产品和技术，翻译成海外客户听得懂、看得懂、愿意买、能落地的价值。

这就是 AI + 出海时代真正值钱的能力。

八、具体业务方向可以不执着，但市场必须选对

我现在越来越觉得，具体业务方向反而没有那么重要。

做康复机器人也可以，做医疗器械也可以，做智能硬件也可以，做跨境电商也可以，做 SaaS 也可以，做工业设备也可以。

真正重要的是，这家公司有没有几个关键条件：

第一，有没有真实海外客户。不是老板嘴上说未来要出海，而是真的有海外订单、渠道、代理商、展会、英文官网、海外用户反馈。

第二，我能不能接触海外一线。如果我只是坐在国内写文档，海外客户永远不让我碰，那这个出海红利和我关系不大。

第三，公司是否重视 AI。AI 不能只是老板嘴里的概念，而要真正进入产品、销售、客服、运营、交付和客户成功流程里。

第四，业务是否能产品化。纯定制项目容易把人拖进交付泥潭，只有可复制的产品、方案和渠道，才有长期复利。

第五，公司是否愿意让人跨边界。AI + 出海最需要的不是螺丝钉，而是能跨产品、市场、销售、客户、方案、交付的人。

所以我不是“做什么都无所谓”。

更准确地说是：

行业可以不设限，岗位可以不设限，但市场必须是 AI + 出海，机会必须接近真实海外客户。

九、国内关系型文化不会很快消失

我不觉得国内商业环境会因为 AI 出现就突然改变。

国内的人情文化、等级文化、熟人社会、面子文化，已经存在很久了。它不是某几年形成的，也不会在几年内完全消失。

AI 可以提升效率，但不一定能改变权力结构和人性。

很多地方可能仍然是：

谁拍板重要；谁介绍重要；谁和谁关系好重要；谁会来事重要；谁能在饭局上撑场面重要。

这套规则还会长期存在。

哪怕 00后未来进入领导层，它也不一定立刻消失。因为很多人进入旧系统以后，也可能被旧规则驯化。

所以我不想把希望寄托在“等环境变好”上。

我更想做的是：

直接选择更适合自己的环境。

不要试图改造一个酒桌文化很重的公司，也不要期待一个强人情、强站队、强服从的环境突然变得专业。

更现实的做法是：

去找那些本来就更市场化、更国际化、更产品化、更专业化的场域。

这就是 AI + 出海的意义。

十、一线城市是放大器，不是面子工程

我也认为，扎根一线城市非常重要。

不是因为一线城市听起来体面，而是因为这里的信息密度更高。

上海、深圳、杭州、北京这些城市，聚集了更多：

出海公司；AI 创业团队；跨境贸易资源；投资人；展会；海外客户；供应链；机器人公司；医疗器械公司；SaaS 公司；全球化人才。

一个人想做 AI + 出海，就不能只看眼前工资，还要看自己周围的信息和机会密度。

在低密度环境里，一个人很容易被困在熟人关系和本地资源里。在高密度环境里，一个人才更容易遇到新趋势、新公司、新客户和新机会。

所以我认为：

一线城市 + AI + 出海，是一个势能组合。

它不是保证成功，但它能提高遇到机会的概率。

十一、我真正想成为哪种人

我不想成为一个只会在国内人情局里周旋的人。

我也不想把自己训练成一个靠酒桌、关系、姿态和场面生存的人。

我更想成为这样一种人：

能用 AI 提升效率；能理解真实业务；能做产品原型；能把复杂东西讲清楚；能写出客户看得懂的材料；能把中国公司的产品价值翻译给海外客户；能参与海外市场、海外 Demo、海外渠道和客户转化。

这不是逃避国内，而是选择更适合自己的规则系统。

我的优势不在酒桌上。我的优势应该在：

表达、产品、方案、AI 工具、客户理解、趋势判断、跨文化转化。

既然如此，就不应该去一条最不适合自己的路上硬卷。

十二、结语：不要找岗位，要找势能场

最后，我现在最坚定的判断是：

不要只找岗位，要找势能场。

岗位只是一个入口。市场、技术、城市、客户、文化规则，才真正决定一个人的成长上限。

对我来说，未来最值得押注的方向是：

AI + 出海 + 一线城市 + 产品/方案/增长/客户转化。

具体行业可以变化，具体 title 可以变化，甚至一开始做的事情也可以很杂。

但只要我能接触真实海外客户，参与真实出海业务，用 AI 帮公司提升产品、销售、交付和客户转化效率，这条路就是有复利的。

国内 AI Agent 可以是能力训练场。但 AI + 出海，才可能是势能放大器。

我不想靠喝酒证明自己。我想靠专业、产品、方案、表达和结果证明自己。

这就是我选择 AI + 出海的底层逻辑。

本文由 @Alex的荒诞产品观原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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微信的Agent近期不会上线了——关于腾讯财报电话会的10条观察与思考

卫夕 — Fri, 15 May 2026 05:59:55 GMT

腾讯Q1财报揭示了其AI战略的激进与克制：混元大模型Hy3 preview虽在OpenRouter登顶，但Pony仍对模型能力表示不满；微信Agent因顶层设计打磨与基建不足或将推迟至明年。与此同时，腾讯广告收入逆势增长20%，视频号时长激增20%，而AI新产品单季净亏损达88亿，凸显其All in AI的决心与代价。

5月13日，腾讯发布2026年Q1财报，当晚照例开了业绩电话会。

这次电话会信息量还是很大的，我理了一遍电话会实录和财报全文。

根据我看到的一些增量信息，列10条观察与思考——

一、微信Agent短期大概率不会上线

此前有媒体报道腾讯正在为微信打造一款Agent，打通微信内运行的数百万个小程序。

这个消息曾让资本市场极度兴奋，花旗甚至因此把腾讯目标价提到了783港元。

但Pony股东周年大会说的很明确——

“Agent伙伴希望自己有流量和入口，但也不想自己被单纯地调用，这是一个更长远的考虑，大家可能要有点耐心，这个不是匆忙就能出来的。”

财报电话会上有分析师提问——

腾讯 AI Agent 未来可以访问小程序生态，把小程序代码作为 AI skills。这个能力有什么时间表？

管理层的回答是——

“小程序作为 AI skills 是会推进的方向，但具体时间表暂不能明确披露，公司还需要设计最佳呈现方式，并让小程序所有者主动参与。”

所以我们可以得出一个结论，微信的 Agent 近期大概率是不会上线了。

如果微信Agent准备好了（比如下个季度推出），大概率是会在财报会上有所暗示的。

但是目前看不到任何这方面的暗示，当然，也有可能在管理预期，存在提前上线给大家一个惊喜的可能性。

龙哥出手还是很谨慎的，值得等。

二、微信Agent或许还在等混元

在我看来，微信Agent之所以一直犹抱琵琶半遮面，一方面在于龙哥要打磨优雅的顶层设计，另一方则在于腾讯自己的模型混元还没有完全准备好。

姚顺雨带队训出的Hy3 preview还只是一盘前菜。

Hy3 preview总参数量2950亿、激活参数量210亿，模型尺寸并不大。

目前的成绩是，从4月28日起，它在OpenRouter上的Token消耗量连续三周排名第一，在限免结束之后依然保持前列。

另一组数字：Hy3 preview的Token调用总量已经超过上一代模型的10倍，其中代码和智能体场景的调用量增长超过16.5倍。

这毫无疑问是成绩，但显然还不能匹配腾讯的雄心。

我尝试解读一下Pony的那句——

“原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去，还是希望船速能快一点。”

他的潜台词是——AI基建重整之后推出的Hy3 preview发布后让自己有了一点底气但远远不够。

站上去了还坐不下去说明内部对模型能力有更高期待，希望船速能快一点表明他对团队追赶的速度仍然有急迫性。

有意思的是，管理层电话会的表述中似乎剧透了混元下一个大版本的时间表——

“混元 3 已经具备较强的 Agentic 能力，今年晚些时候的下一代版本会显著更好。”

这么算，加上打磨的时间，微信的Agent大概率要等明年了。

当然，还有一个可能性，如果是微信自己训模型，上线时间是有可能大幅提前滴，我也先提前叠个甲。

三、腾讯说 AI Agent 对电商公司影响更大

有分析师问——

“随着 AI Agent 可能替代传统网页和 app 中的点击路径，管理层如何看待未来广告定价及广告主预算的影响？哪些数字内容或线上活动更有韧性，仍能持续获得用户参与？腾讯是否在提前调整广告形式以适应广告支出的潜在变化？”

说实话，这个问题问的是很有水平的。

腾讯的管理层回答的很直接，很欢乐——

“关于AI对广告库存的影响，管理层认为这对电商公司可能更重要，对腾讯的直接风险较小。用户看短视频、听音乐、消费内容、与朋友聊天，通常是主动选择并享受这个过程；
而用户使用电商时，很多时候是为了寻找最低价格。若未来 AI Agent 更深入参与比价，用户可能减少在电商网站上的停留和广告曝光；AI Agent 可以扫描大量商品列表，不像人类用户那样受有限注意力和广告影响。
不过，过去已经有多轮比价服务，包括搜索引擎，而大型电商公司总体仍然发展良好。因此现在还很难判断 AI Agent 会如何影响电商行业；腾讯不认为这是自身主要风险。”

哈哈哈哈哈

我来翻译一下——

别太担心我，你去担心阿里、京东和拼多多吧。我这里主要是帮人Kill time、聊天、看内容、玩游戏，用户本来就愿意待；卖货那边用户目标太明确，Agent 一比价，广告曝光就悬了。

这个回答有点搞笑，但逻辑其实没毛病。

我继续观察一下，如果到了450左右，我准备再加点仓。

四、广告还是跑得最稳最快的业务

财报显示营销服务收入382亿元，同比增长20%，高于上个季度的17%，增速在加快。

这个增速的确是非常夸张的，我猜测甚至都超越了字节跳动去年国内部分的广告收入增速了。

要知道腾讯广告的基数已经非常大了，382亿是一个季度的数字，年化超过1500亿。

在这个体量上还能加速增长，的确有点猛。

原因财报中的表述是——

“我们升级了AI驱动的广告推荐模型，扩展了微信生态系统内的闭环营销能力，从而带动广告表现提升及广告单价增长。”

广告单价增长这个表述，意味着eCPM在涨。

考虑到整个经济大盘增速放缓，看得出腾讯广告这两年在基建层面是下了功夫的。

具体而言，智能投放产品AIM+赋能了广告主营销服务投放金额的约30%。

根据腾讯广告官方公众号@鹅厂生意经披露，针对内容消费场景推出的“内容艾米”产品，在小游戏行业的渗透率已经达到40%。

同时，实时广告推荐模型升级为统一 Transformer 架构，可以更好地理解上下文和意图。

另一个新广告形态值得直玩广告，成为IAA小游戏买量消耗最大的广告形态，注册成本降低80%，点击转化率提升3倍。

此外，财报也指出：互联网服务、电子商务及游戏行业增长尤为显著。

嗯，也有行业buff的加持。

五、视频号广告加载率 4% 到 5%，学霸腾讯还在控分

电话会里还有一个很有意思的细节——

“腾讯视频号广告加载率仍是行业最低之一，约 4% 至 5%，因此有显著提升空间。但腾讯不一定马上提升，因为还有广告之外的多个增长驱动。”

看，学霸又开始控分了。

视频号现在的逻辑是：时长在涨，广告曝光在涨，加载率还有空间。

这次财报披露的一个数据是，视频号总用户时长同比增长超过20%。

从这个意义上，腾讯对广告收入是有极强的调控能力的，广告收入增长并不完全依赖粗暴加广告，也可以来自时长、观看量、推荐效率和 eCPM 的共同提升。

唯一不能左右的因素是宏观经济决定的广告需求，而这个变量在过去几年的波动中，我们看到腾讯广告在对抗周期过程中还是表现出了足够的韧性。

当然也有值得注意的地方：广告业务的毛利率从56%降到55%。

原因是AI相关设备折旧和运营成本增加。

环比来看更明显，上个季度广告毛利率是60%，这个季度直接掉到55%。

这说明腾讯在用广告这条业务线的AI基建投入不小。

六、腾讯在AI上一个季度到底烧了多少钱？

从财报口径看：Non-IFRS经营利润756亿元。

如果剔除新AI产品（Hy、元宝、CodeBuddy、WorkBuddy及QClaw），Non-IFRS经营利润是844亿元，经营利润率从38.5%飙升到43.0%。

844减756等于88亿。

也就是说，仅一个季度，腾讯在AI新产品上的净亏损接近88亿元，年化下来将近350亿。

刘炽平在3月的年度业绩沟通会上说过，2025年AI新产品投入超过180亿元，其中Q4超过70亿，2026年至少翻倍。

现在看来88亿×4＝352亿，完美印证了至少翻倍这个承诺。

这也意味着腾讯每天在AI产品上烧掉将近1亿元。

除了AI基建的投入，销售及市场推广开支同比暴增44%至113.4亿元。

44%这个增速在腾讯历史上极为罕见，大量资金砸向了AI原生应用和新游戏的推广。

元宝的推广投入、WorkBuddy的市场教育、QClaw的用户获取，全都在烧钱。

要知道去年春节腾讯就为元宝红包投入了10亿元，那是自2015年微信红包之后最大规模的单产品现金投放。

腾讯高层在电话会透露：今年AI相关的资本支出相比去年会有所增加，特别是在下半年，会有更多国产芯片陆续投入使用。

留意关键词——国产芯片。

华为昇腾950系列得加紧出货啊，大家都嗷嗷待哺。

七、视频号电商进展还没有到可以庆功的时候

电话会提到，小店交易额继续快速增长。

但还是没有披露具体的数据，我的理解是，这个GMV的数据现在还没有达到可以披露的可观程度。

只说了一个数：第一季度品牌商家 GMV 同比增长超过 3 倍，集中在快消和美妆等品类。

其中优惠券分享功能立了功，让高频买家通过聊天把优惠券分享给朋友，借助微信社交传播提升转化。

我之前在《视频号和抖音的差距到底有多大？》这篇文章里面讲到过——

微信推进电商的一个短板是微信团队是一个注重顶层设计的精英团队，和电商业务要干很多脏活累活的这个属性是存在一定程度的不匹配的。

考虑到抖音电商的高歌猛进，微信视频号电商的进展速度，很显然，不能说快。

八、WorkBuddy以DAU计算，已经是中国最成功的虾

电话会议中的表述是——

“腾讯的生产力 AI Agent 方案也已获得早期牵引力，按日活跃用户衡量，WorkBuddy 目前是中国使用最广泛的生产力 AI Agent 服务。”

没错，根据 Quest Mobile 的数据，尽管Work Buddy 的周活仅仅也就是 20 万，但确实是这一轮千虾大战中的暂时领先者。

很多人会对这个20万的周活嗤之以鼻，我都认为大可不必。

因为即便是Code Code和CodeX，他们的量级其实也就是几百万的量级。

当然，如果我们看周活和日活这样的数据，其实也在一定程度上算是一个老登指标了。

更重要的是消耗了多少token，有多少人真正用它来进行高质量的生产级任务，并且愿意为它付费，从而提升整体的 ARR。

关于WorkBuddy，电话会里回答倒是也很实诚——

“WorkBuddy的数据还没有体现在收入上，生产力 AI 的上升真正发生在最近几周；早前几个季度和几个月，都没有同样清晰的突破。第一季度企业服务增长，并非由这部分 token 消耗推动；token 消耗的明显增长更多发生在一季度结束之后。”

九、腾讯对于AI商业化的路径的认知也发生了变化

很显然，腾讯最擅长的还是C端的打法，过去我们观察到的，其实也是他在C端上投入了巨大的资源。

但Anthropic的Claude Code证明了一件事：智能本身就是商业模式。

这推动了整个AI范式的巨大转向。（我在OpenAI卖广告到底卖得怎么样了一文中阐述过：广告或许已经不再是AI时代性感的商业模式。）

我记得一年多前腾讯管理层还在电话会议中专门说，他们认为国内AI变现大概率会从效果广告开始。

现在他们的认知显然已经发生了变化。

管理层在电话会议中的判断和表述变得很现实——

“C 端 AI 变现不容易。即便在西方市场，付费服务渗透率更高、生活水平更高、订阅价格也远高于中国；在中国，音乐和视频的付费渗透率大致仍在个位数。因此不能简单按西方市场外推中国 C 端 AI 订阅规模，腾讯认为中国市场订阅空间不会特别大。”

电话会里的另一句话也很冷静——

“广告和电商变现也还很早。即便在 eCPM 更高的美国市场，领先玩家也尚未推出非常稳健的广告模式（这是点OpenAI）。因此，广告或电商更可能是长期补充，短期内难以成为核心。AI 时代必须把有限算力投入到高价值用例上，获得更好的回报。”

很明显，腾讯AI也要转向高价值用例。

从这个意义上，未来或许在腾讯的战略版图中，元宝的重要性有下降的可能性，而WorkBuddy和CodeBuddy、Qclaw等生产力工具的战略价值有望提升。

电话会议中的表述是——

“找到高价值用例至少与追求大量 DAU 和用户时长同样重要，甚至更重要。”

十、其他值得说的一些增量信息

微信及WeChat合并月活跃用户14.32亿，同比增长2%，环比增长1%。

QQ移动端月活5.16亿，同比下降3%但环比增长2%，QQ在经历了几年的下滑后开始企稳。

腾讯云海外增长40%。

AI小程序生态已有超过27,000个AI小程序。

这个数字之前没有被任何媒体重点报道过，说明小程序还是欢迎AI应用的。

所以我理解一些开发者如果上App Store有困难，可以考虑先上个小程序，从官方的一些PR看，小程序底层架构也进行了升级。

腾讯明确表态不会大裁员。

刘炽平在股东大会上的原话：肯定没有大裁员计划，腾讯跟硅谷公司不太一样。

咱们看一看数据——

一季度末员工总数114,848人，比去年同期的109,414人增加了约5400人，同比增加5%。但环比上个季度的115,849人减少了约1000人。

值得注意的是，总薪酬成本324亿元，比去年同期的341亿元还下降了5%。

我理解，招AI人才应该还是挺花钱的，其他人稍微受点委屈？

微信搜索总查询量同比增长超过 25%，受益于大模型驱动的排序能力和更广泛的 AI 搜索覆盖，包括基于图片的查询。

当被问到这个问题时——

“相较微信内 app 层级 Agent，管理层如何看 iOS、Android 或手机厂商推出操作系统级 Agent 的潜在长期影响、扰动或威胁？”

理层的回答是——

“需要区分真正的操作系统和试图把自己做成“操作系统式服务”的应用。真正的操作系统，如 iOS 和 Android，需要保护和维护生态，并在允许应用执行不同功能时取得平衡。

操作系统可以提供 Agent 服务，但需要取得不同应用的许可；否则相当于操作系统在“抢走”各应用的功能，这不是管理操作系统的最佳方式。

操作系统长期存在的原则是中立，并为所有 app 以及未来的 Agent 提供公平环境。若另一个 app 试图变成操作系统式服务，并侵入其他 app，那就是实质竞争，任何 app 都不会愿意接受，操作系统本身也应阻止这种情况发生。”

问题是，小程序不就是这样一个体系吗？

这就有点抽象了。

微信不希望手机 OS 抢 app 功能，但微信自己又想让 Agent 调用小程序能力。

这个矛盾如何解决？

结语

我的认知显然没有到能够评价腾讯AI战略的水平。

但作为一个腾讯长期的观察者，我倾向于认为，腾讯的AI战略往好的说是稳，另一个方向说就是慢。

我隐约觉得，在这个技术急速变化的大变革中，激进一点其实没什么的。

特别是对腾讯这种自由现金流如此充足的公司而言。

加油，Pony！

本文由人人都是产品经理作者【卫夕】，微信公众号：【卫夕指北】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

今年618，超级主播沦为“高级打工人”？

克劳锐 — Fri, 15 May 2026 03:26:50 GMT

618大促前夕，电商行业正经历一场静默革命——头部主播集体退场，AI技术强势补位。淘宝与千问打通实现AI购物商用化，抖音豆包月活突破3.45亿，平台战略全面转向货架生态与店播体系。当品牌自营占比普遍超50%，主播佣金模型遭遇ROI拷问，这场由技术驱动、平台主导的行业重构，正在改写十年不变的流量分配规则。

临近618，各大电商平台相继亮出今年的核心打法。

一个值得关注的现象是：曾经大促期间围绕头部主播的舆论喧嚣正在消退。

往年大促前后刷屏的头部主播舆论热度持续消退，超级达人集体进入“隐身周期”。李佳琦官宣缺席两个月直播间、试水全新业务，东方甄选初代“F4”主播也已全部出走离场，辛巴第五次宣布“退网”后，而曾被视为其接班人的蛋蛋，也已脱离辛选独立发展。

与此同时，一张新的牌桌正在搭建——AI。

5月11日，阿里宣布千问与淘宝全面打通，AI购物正式落地商用。这被业内视为“AI电商首次作为核心战力全面参战618”。而在字节系，豆包月活已达3.45亿，端内购物闭环测试已悄然推进。

回顾过往数年，618的流量热度、品牌销量与平台声量，长期高度绑定少数超级头部主播，达人带货始终是电商大促不可或缺的核心增长抓手。

但「克劳锐」发现，今年行业生态已然发生微妙变化：平台不再执着 “造神”，品牌主动削减头部达人投放预算，消费者购物决策路径持续重构。

当AI开始介入选品、比价、决策全流程，当平台官方常态化补贴取代主播专属“最低价”话术，超级头部达人是否还是品牌与平台必须持续押注的核心筹码？

01 从“必选项”到“可选项”，品牌正在用投放数据投票

先看一组数据。

超级主播的退潮并非突发现象，而是行业长期数据迭代、商业算账后的必然结果。早在2025年，行业结构性拐点就已清晰显现。

今年3月，由市场监管总局发展研究中心、中国社会科学院财经战略研究院课题组联合完成的《2025直播电商行业发展白皮书》显示，2025年头部主播带动GMV占比已下降至10.66%，而中小主播提升至89.34%。

进入2026年，品牌端的投放调整，进一步坐实了“去头部化”的行业趋势。

「克劳锐」观察到，现阶段头部主播依旧具备基础流量号召力与大促瞬时引爆能力，但商业性价比持续下滑、长期价值逐步稀释，品牌投放逻辑彻底告别“绑定顶流换增长”的粗放模式，转向精细化、高ROI的自主经营模式。

据澎湃新闻报道，2026年Q1美妆TOP20品牌中，85%的品牌达人推广占比呈下降态势。品牌资源正大规模向官方自播、货架流量、内容种草倾斜。

图片源自化妆品观察

越来越多品牌开始用实际投放数据投票，逐步降低对超级达人的依赖。

其中，细分标杆品牌数据更能印证这一趋势：一季度抖音美妆TOP20品牌中，造物者、韩束的品牌自营占比均超过了70%，珀莱雅、谷雨、自然堂、丸美等头部国货品牌自营占比也均超50%，店播已经成为美妆品牌成交基本盘。

从商业底层逻辑来看，头部达人高分成模式正在透支品牌利润空间，部分垂类头部主播佣金比例高达 40%-60%，叠加直播电商普遍偏高的退货率，正在压缩ROI模型的空间。

当品牌发现自己做直播比请达人更赚钱时，用脚投票便成为必然。

与此同时，平台整体GMV增速结构，也印证了行业流量的迁移趋势。2025年Q4各平台GMV增速中，淘天仅为2.5%，而抖音以20%领跑，快手为13%。内容电商的增量并未流向头部主播的个人口袋，而是被更广泛的腰部达人和店播生态所吸收。

除商业成本外，消费者心智的变迁，进一步加速了头部达人价值的稀释。

据埃森哲行业调研数据，当下消费者对主播推荐、明星代言的信任度与决策影响力呈现下滑态势，用户购物关注点从主播背书转向产品品质、品牌口碑、价格体系，信任心智从达人个人回归到商品本身。

多重因素叠加下，品牌主动去头部达人化、重构自主经营体系，已成为不可逆的行业趋势。

02 平台告别“造神”，生态正在取代个人流量

在这样的趋势下，平台也在调整自己的牌局。淘宝、快手、抖音相继发布了2026年618战略。

「克劳锐」观察发现，三家平台政策虽各有侧重，但核心逻辑高度统一：放弃单一头部主播造神运动，弱化超级达人话语权，集中资源搭建货架、AI、店播协同的系统化生态，用平台体系替代达人个人流量。

首先看淘宝直播，放弃“造神”，选择押注“品质生态”。

4月8日，淘宝直播十周年盛典上，平台明确2026年对品质直播的投入加码30%。方向不是打造下一个李佳琦，而是“增强优质主播差异化”，让每个直播间都与众不同。

具体来看，引入影视飓风TIM、李诞、曹颖等“懂行”专业主播，替代纯叫卖型主播。同时，新品在直播间成交增长50%，平台目标推动新品成交增幅达100%。

AI技术则成为淘宝直播的底层支撑。据淘宝直播产品总经理庆恩透露，过去一年淘宝直播的AI工具已覆盖60万主播，主播人效提升20%。AI直播助手将播前筹备周期从1-3天压缩至1小时，提效约20倍。

与此同时，4月22日，快手电商商家大会上，平台宣布2026年全年投入千亿级别流量扶持优质供给。关键词是“供给”不是“达人”。

值得关注的是，此次快手首次将618拆分为预售期、开门红、主题日、品类日及收官期五大阶段，周期从5月上旬拉长至6月中下旬。这一调整意味着平台不再追求单一节点的GMV爆发，而是试图通过精细化运营拉长用户的生命周期价值。

抖音电商则通过流量规则重构与AI赋能，持续去头部化。此次抖音商城618将于5月15日正式开始，并开启双赛道并行模式。

在流量分配上，“超值天团”与“行业垂类直播”双赛道并行，但核心逻辑已变：不再以粉丝量级作为流量依据，而是把流量给到能稳定成交的商家和中腰部主播。

同时消费券玩法是本次亮点之一，本次618横跨520、世界杯、端午节等多重消费热点，平台依托多端联动发放618专属消费券，以官方普惠补贴取代主播专属低价优势，贯穿大促全周期，助力商家在每个爆发节点高效转化。

综合三大平台战略可以看出，淘宝、抖音、快手已经达成行业共识：超级头部主播的边际价值正在递减，依靠单个达人撑起大促流量与销量的时代已经落幕。

未来平台竞争的核心，不再是比拼谁拥有顶级网红，而是比拼货架生态完善度、AI 技术落地能力、品牌店播运营体系的综合系统力。而头部主播的角色，正在从“流量中心”转变为“战略放大镜”。

03 去头部化没有标准答案，但方向已定

前面我们从平台战略层面梳理了三大电商体系的共同选择。但当平台不再“造神”，身处其中的头部达人和MCN机构，正在经历怎样的阵痛？

东方甄选的案例提供了微观层面的实证。

2025年末，东方甄选换帅，新东方教育科技集团副总裁孙进担任执行总裁。此后，军事化管理、削减头部主播黄金时段曝光、调整分成比例等动作陆续落地。

2026年4月25日，明明、天权、中灿、林林四位核心主播集体宣布离职。至此，东方甄选“F4”初代主播已全部出走。

图片源自网络

俞敏洪在回应中反思，新一轮管理层调整后，公司“过度强调刚性制度管控与量化考核，忽视了人文关怀”。

从商业结果看，东方甄选2025财年GMV由上年的143亿元降至87亿元，降幅近四成。而与辉同行在董宇辉带领下，粉丝量已超3891万，较东方甄选多出1000余万。

专注主播经济研究的浙江传媒学院教授朱永祥认为，“在董宇辉事件的教训之后，东方甄选开始推进‘去头部化’，但对于那些有个人IP的主播，用传统管理方式根本行不通。”

但值得注意的是，东方甄选的“去头部化”选择并非错误，其方向符合行业趋势。但问题在于节奏与方式，是通过制度建设实现生态自洽，还是通过行政命令强推变革？前者需要时间，后者则可能带来核心资产的流失。

综合以上信息，头部主播在大促节点上仍是平台拉升GMV的利器。与辉同行近7日销售额超1亿元，这一数据本身就说明了头部IP的号召力。

但在「克劳锐」看来，头部达人的影响力不会消失，未来长期价值仍会被结构性稀释。

专业主义是一条出路，懂产品、懂行业的垂类专家价值上升，淘宝直播引入影视飓风TIM、李诞的逻辑正在于此。

品牌化则是另一条路径，例如东方甄选自营品毛利率32%，小杨臻选APP已上线，从“帮人卖”到“卖自己的”已被验证。

去头部化是不可逆的趋势，但如何在这一趋势中找到新定位，是每一个达人、每一家机构都需要回答的问题。

04 结语

超级主播的时代红利正在消退。AI技术、货架生态与品牌自播，正在重构电商大促的底层逻辑。

头部达人的瞬时引爆能力并未完全消失，但高溢价、高风险、低ROI的结构性短板已然凸显。

行业终在迭代中回归商业本质：未来的竞争，不再依赖个人流量神话，而是比拼平台系统能力、品牌供给实力与专业内容价值。褪去浮华、重构价值，直播电商正进入效率优先、价值为王的新周期。

当一个行业不再需要仰望少数人来撑起整个战场，或许才是它真正成熟的开始。

本文由人人都是产品经理作者【克劳锐】，微信公众号：【TopKlout克劳锐】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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AIGC时代的内容产业究竟会怎么发展？

互联网怪盗团 — Fri, 15 May 2026 03:20:00 GMT

AIGC 的崛起正在重塑内容产业的权力格局。本文犀利指出：AI 将放大头部创作者的垄断优势，使垂类创作者获得结构性机会，而标准化内容机构则面临淘汰。

作者注：本文最早发表于2023年3月，当时AI大模型还远没有今天这么发达，所以本文的一些“暴论”可能早已过时——现在我衷心承认，AIGC成为内容产业的核心的可能性是存在的，我们不能忽略它。

但是，我认为本文的核心论点没有过时：AIGC的流行可能导致内容产业分配的不平衡程度进一步加大，少数明星制作人、创作者拿走的份额更多。

最近一段时间的AI视频热潮，其实印证了这个观点而不是相反。

希望大家再次阅读本文之后，能够给我一些新的反馈。

我们必须明确一点：以AIGC（AI-generated content, 人工智能创作内容）为核心的时代可能永远不会到来，因为从目前的情况看，哪怕是ChatGPT那样的AI，也尚不具备独创性，只是对人类现有知识的比较高效的整理而已。

如果AI能够具备人类的创造力乃至自我意识，那么毫无疑问，那将意味着人类的终结；如果不能，那么内容产业的核心仍将是人。

对比一下制造业就知道了：工业机器人在生产流水线当中的应用已经非常深入，但制造业的核心也还是人。

那么，我们实际应该讨论的问题是：假设人类仍然是内容产业的“灵魂”（负责提供原创观点和调性），而AI接管了内容产业的“血肉”（标准化、重复性的劳动），那么内容产业会变成什么样子？

在我看来，那将大大提升内容产业的上限，同时严重加剧其内部的不平等性。

在这两种力量的交错之下，我们或许会看到万亿级别的内容公司，以及千亿财富的内容创作者——尽管这对于整个内容产业未必是好事。

首先，有一点必须明确：自从互联网诞生以来，内容产业的马太效应与日俱增，头部创作者与普通人之间的差距呈几何级数拉大。

以电影和足球这两个大家耳熟能详的行业为例：

1990年代中期，即互联网走进千家万户之前，好莱坞明星的最高片酬是2000-2500万美元，相当于美国人均薪酬的约800倍。到了2022年，即互联网渗透率达到顶峰之年，好莱坞明星的最高片酬已经达到1亿美元（《壮志凌云2》，汤姆·克鲁斯），约等于美国人均薪酬的2000倍。其实，丹尼尔·克雷格的年度片酬也突破了1亿美元，但不止包含一部影片。

1990年代，欧洲顶级联赛的球星税前年薪超过200万欧元就很难得了，500万欧元已经可以进入“顶薪俱乐部”。进入2020年代，姆巴佩、C罗、梅西的年薪都超过了3000万欧元，英超和西甲年薪超过500万的球员数不胜数。如果不是欧足联的财政公平法案，挥舞着钞票的土豪可以把顶薪再提高一大截。

上面还没有计算广告代言、投资等收入。

像汤姆·克鲁斯或C罗这样“自带流量”的超级巨星，在社交媒体发一条推广内容的收益可能就有百万美元量级，请他们做官方代言人的价码恐怕要高达8位数。

在其他领域何尝不是如此？

无论你是写网文的、写公众号的、做短视频的还是搞直播带货的，目标总是要成为头部（至少是垂类头部），因为头部和腰部的收入可以差几个数量级，腰部和草根的收入又差几个数量级。

毫不夸张地说：李佳琦的收入可能相当于淘宝带货主播平均收入的数百倍，而何同学的收入则相当于B站UP主平均收入的数万倍。

因此，把内容创作当做一种“副业”是得不偿失的，因为业余的长尾创作者几乎不可能赚到钱。

AIGC的普及将加剧这种不平等的趋势，把马太效应推进到极致，乃至制造出前所未见的“怪兽级”头部内容方。主要原因有两条：

AI能够承担大部分重复劳动，取代一批基层内容工作岗位。

也就是说，蛋糕没有变小，但是分蛋糕的人变少了。

头部创作者还可以在管理上少浪费一些时间，聚焦于内容本身，从而进一步拉大领先优势。

在时效性方面，没有人比AI更强，所以AI是一种“追热点”的强大工具。

这种工具可以掌握在任何人手里，但是掌握在头部创作者手里最有用，因为它可以最大倍数地撬动头部创作者的才华、人气和调性。

一些中腰部内容方本来还期待“勤能补拙”，以速度或数量优势取胜，今后大概也不可能了。

在这个过程中，所谓“资本”反而将退居不太重要的地位。

别误会，内容方仍然需要资本，但是资本的话语权会相对降低。AI技术门槛越低、越普及，头部内容方就越是可以凌驾于资本之上，甚至自己变成新的“资本”；这种事情在过去也不少见。

至于资本对内容创作的干涉能力恐怕也会大幅降低，不过这算不了什么。

毕竟大部分投资人需要的都只是赚钱，非要通过干涉创作去获得成就感的是极少数（尽管在中国特别多见）。

总而言之，对于头部内容方——有独创性和粉丝基础的作家、编剧、导演、明星、制作人、游戏策划、UP主、主播……而言，AIGC的时代是最好的时代。

在他们当中，肯定会有一批不乐意接受AI、驾驭不了AI的老顽固被历史淘汰，但那属于“统治阶层内部矛盾”，不影响大局。

与此同时，有强烈特色（即所谓“调性”“作者性”）、立足于某一品类的“垂类创作者”，也将迎来前所未有的机会。

毕竟，绝大部分头部内容方都是先成为“垂类头部”，然后出圈成为“全网头部”的。

只要一个内容方的核心竞争力是原创性和调性，它就将从AIGC浪潮中受益：因为原创性和调性是最难被AI取代的东西，而工业化和标准化需求可以借助AI以更低的成本完成。

当然，在这个过程当中，垂类创作者的受益程度可能不如头部创作者那么明显，不过他们总归也是受益者。

真正受害的，是那些既不算头部、也不具备强烈调性的“流水线”内容方，它们曾经被视为互联网时代的内容产业的发展方向，现在其核心竞争力却将完全被AI取代。

有了AIGC，创作“行活儿”（业内黑话，相信很多人都听说过）会变得无比容易，导致“行活儿”的供需关系严重失衡。久而久之，只能创作“行活儿”的内容方就将被淘汰出局。

在一段时间（也许是3-5年，也许更久）之后，市场可能达到一个新的平衡点：极少数头部创作者享受了最大的红利，将自身价值提高到一个新维度，乃至成为新的超级富豪（其中有些人现在已经是了）；下面是数量较多、各具特色的垂类创作者，它们足以维持小康生活，随时虎视眈眈，打算向头部发起挑战（尽管大部分会以失败告终）。至于那些曾经数量庞大、除了资本和工业化实力之外毫无特色的内容机构（例如视频行业数以千计的MCN）呢？其中90%以上或许会消失。

如果AIGC时代的内容产业能够迎来这样一幅图景，那无疑是非常好的。

我欢迎这幅图景，相信大部分用户也会欢迎。但是我们也要记住，事实永远会比理论更复杂。

AIGC是一个潘多拉魔盒，既然被打开了，就不会只放出一种影响。

我们只能走一步看一步，谨慎地评估一切可能性，在任何时候都不能把话说得太满。

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AI仿真人不如AI仿超市

娱乐硬糖 — Fri, 15 May 2026 03:12:46 GMT

从水果界的出轨大戏到厨房用品的豪门恩怨，这些用啤酒饮料、刀叉碗碟演绎的狗血剧情，既折射人类社会的刻板印象，又成为情绪宣泄的安全阀。当非人主角彻底撕碎道德遮羞布，观众反而获得了更纯粹的猎奇体验。

我真没空管你们这些水果蔬菜、厨房用品、酒水饮料的事了。

谁也没想到，在经历了邪恶猫狗的叙事浪潮后，AI短片的新风口是火车上的小推车——啤酒饮料矿泉水，花生瓜子八宝粥，前面的乘客把腿收一收！

一会儿是香蕉哥变渣男，抛弃原配蜜桃姐，和小三蓝莓搞到一起；一会儿是勺子姐出轨刀哥，蒙在鼓里的老公叉哥不知情还为救勺子姐牺牲；一会儿又是薯条千金被炸物家族寻回，养女姜丝却心怀怨妒，设计将对方赶出家门。出轨，绿帽，换脸，复仇，豪门恩怨，真假人生，这些日用品简直要把人类的七宗罪全部体验一遍！

别说，虽都是再俗套不过的剧情，但换上水果、刀叉、盘子碗碟、薯条鸡翅后，就是别有一番风味。一方面，给日用品贴性格标签，你会发现人类诡异的刻板印象：日常水果之王苹果基本当不上主角，昂贵的榴莲也因为外壳问题沦为路人甲。

另一方面，日用品们在模拟人类生活的同时又全然抛弃了精神文明的遮羞布，属于是彻底“不装了”。人类在世俗利益中产生的劣根性被无限放大，嫌贫爱富、拜高踩低、爱而不得、因欲生憎……

以果喻人，好处多多。即便观众觉得有所现实映射，也不会真感觉“被教育”了。毕竟，这轨是水果出的，关人类什么事？

01 水果家族爱出轨

出轨乱象最先发生在水果短片界，硬糖君认为是很有科学依据的。柑橘家族的杂交史堪称水果界的《源氏物语》：

橘子和柚子生出了橙子，橙子又和香橼造出了柠檬，柚子气不过也找到橙子诞下葡萄柚。橘子看大家礼崩乐坏，便和橙子一夜风流生出柑子。至于这些年的新贵耙耙柑，是蜜桔和椪柑的后代。爱媛果冻橙，则是南香和西子香培育的柑橘品种，48号更是在28号的基础上杂交而来。

水果易杂交，进入婚姻关系当然也还是动不动就出轨。在AI短片《香蕉女的复仇》中，女主蕉蕉为了给男友椰子哥凑学费，把自己身上的果皮都卖了。但椰子哥功成名就后，却转头和葡萄妹在一起，将蕉蕉扫地出门。嗐！你说你也不是果子狸和金钱豹，这香蕉皮有啥值钱可卖的。

无皮蕉蕉流落街头，遇到了自己的闺蜜草莓。在草莓姐的帮助下，蕉蕉给自己镶了纯金果皮。但凡您早点把财露了，那椰子也不会变心呢！随后黄金蕉蕉化身水果界顶级千金，把椰子哥迷得不行，立刻与葡萄妹“紫紫”分手。葡萄妹走投无路，把同类制作成葡萄香水，因为卖得太好还被恶势力威胁交出配方。危难关头，竟然是蕉蕉帮助了紫紫！

除了婚恋那堆破事儿，AI水果甚至会上演《瘦身男女》。蓝莓妹的男友菠萝哥，大概是觉得蓝莓果径越大越值钱吧，总是逼迫蓝莓妹长胖，不长到150公斤就和她分手。为了控制女友体重，菠萝哥甚至会检查蓝莓妹的微信步数，能坐车绝不让走路。

虽然蓝莓妹非常苦恼自己的身材，但评论区的大馋丫头纷纷表示：“不敢想象150公斤大的蓝莓咬上一口多么好吃！”没错，虽然水果界各种乱搞但人口基数却没有上升，蓝莓价格多年没打下来，硬糖君从没按斤买过，只敢入125克的盒装货。

蓝莓妹悄悄去健身房，认识了教练香蕉哥。在香蕉哥的帮助下，蓝莓妹囚禁了菠萝哥、还每天给他喂垃圾食品，自己则靠锻炼变瘦。后来，香蕉哥和蓝莓妹结婚，生出了蓝色的香蕉小娃过上幸福生活。岂料，他们又在健身房遇到100多公斤的车厘子姐！一问才发现车厘子姐的男友是菠萝哥。菠萝哥执着于喂胖每一种越大越值钱的贵价水果，说他不是水果贩子我都不信。

一出出水果出轨大戏已足够荒诞，而人类的刻板印象更令果心寒——香蕉永远是渣男，莓果类易出小三，水蜜桃总受伤害，火龙果出身豪门，而苹果就只能做个老实人。难道就因为香蕉太“黄”、水蜜桃皮薄、盒装莓果总是价格太高？呜呼，买不起水果的我们，终于走到了说水果“拜金”的境地。

02 日用品的阶层焦虑

天然的水果还主要是唤醒了人们的形象联想，制造的日用品更直接附带消费鄙视链。当AI进入日用品宇宙，也产生了阶层难以跨越的身份焦虑。矿泉水妹把自己伪装成高级香槟，参加舞会被豪门香槟哥相中。恶毒女配红酒姐，却不满意矿泉水妹横刀夺爱，给她当众泼水。

哪知人家底妆非常牢固，愣是没有露出马脚。感觉此处非常适合插入广告！据硬糖君观察，水果和日用品AI短片由于场景多样且适配性强，已经很快打通了广告链路，这反而是仿真人AI短剧很难做到的。

矿泉水妹本与香槟哥相爱，但因香槟哥母亲的威胁，她选择离开。香槟哥失意买醉，敢情你们酒也喝酒啊，怕不是在调酒！后来他开启追妻火葬场，快要成功时却出了车祸，双方家长到医院竟然发现都是旧相识。原来20年前，矿泉水妹的爸爸是矿泉水首富的大儿子，香槟哥的爸爸则是首富的养子。养子嫉妒大儿子，放火害死了首富和大儿子（矿泉水妹的爸爸）。管家救了矿泉水妹，养子则和香槟哥的妈妈生下香槟哥。至于一直搞事的红酒妹，是养子和他一个初恋的孩子。

也就是说，红酒妹和男主香槟哥是同父异母的姐弟，香槟哥和矿泉水妹是名义上的堂兄妹但无血缘关系。在梳理清酒水饮料家族世系后，硬糖君猛然察觉这不是《夏家三千金》吗？

确实，AI拟人进入日用品领域后，家族的复杂程度陡增，群像戏也更多。薯条妹被炸物家族寻回，养女姜丝担心自己失宠，栽赃薯条妹偷了家族的脆皮秘方。想必是肯德基爷爷吮指原味鸡级别的配方，才值得如此劳师动众。薯条千金对豪门不再留恋，回归养父葱油饼的小吃摊过平凡生活。但鸡翅少爷却追了出来，询问薯条妹是否在小时候救过一个掉落油锅的小鸡翅？

用脚指头都能猜到，后续是薯条千金回归豪门洗刷冤屈，并且鸡翅少爷也看清了姜丝养女的真面目。薯条妹和鸡翅少爷刚好可以出一个小食组合，姜丝养女我看也别赶出家门了，留着做姜丝可乐在冬天搭套餐。

水果们吵架时只是为了感情，即便有爱财的渣男也并无多少阶层属性。但日用品就不同了，冰露肯定不如百岁山，百岁山又比依云矮一头。尤其是大家都把本命物品顶在头上，让观众不得不戴着有色眼镜看人，像收银员一样为每个角色精确划分等级。为了摆脱这种阶层凝视，硬糖君甚至看到过标记“周一”的日历家族，集体把自己整容成了“周六”。

03 “非人”因素里的人性

水果报仇的时候，给自己贴上了金箔皮。刀叉报仇，则整容成了金刀叉。和人类复仇的习惯一样，水果和日用品们也觉得重新出现在仇人面前时不能用“原皮”。

就像《回家的诱惑》里林品如以高珊珊的形象扫射全场，这种换脸叙事，在古代志怪小说的表现形式则是“借尸还魂”。原来的苦主寻到新的肉身，依旧不死心要去报仇。

在泰剧宇宙里，变脸的标配还有变性，也很值得水果家族尽快引进。《吹落的树叶》里，男孩妮拉长期被养父虐待，长大后变性成美女向养父复仇，被养父和姑父同时爱上。真正刀人的是，姑父对妮拉的表白：“即便你曾是男孩，我依然想和你结婚照顾你，但这都不及我曾经爱的那个男孩。”主角一顿操作天都塌了，原来对方喜欢自己本来的样子。

从水果大战到日用品恩怨，AI短片已经彻底地模因化。在拟像世界中，任何非人的物品都可以拟人。当冷冰冰的刀叉盘子、水果炸物被赋予了鲜活、甚至癫狂的生命力，作为观众的人反而有了隔岸观火的纯粹，不必有丝毫的现实伦理负担。不论是欲望的呈现、市侩的批评、阶层的焦虑，种种人性弱点的描摹都要来得更加大开大合。以前不是老拿拜物教说事吗？现在主角本身就是“物”了，拜物就再自然不过。

这种虚拟符号的强化甚至会反向影响大众对现实物品的认知和选择，虽然可能略带戏谑，但我们人类本来就擅长如此无理取闹。有网友会在超市水果区拍照并附上文字：“一群只会出轨的东西！”但凡网瘾小一些都不知道他在说什么。或者晒出草莓榴莲，骄傲地宣称：“水果我只吃不出轨的。”

符号的无限嫁接与经典剧情的解构重组，注定了水果AI短片的风可以延展至超市里的大多品类。以烘焙版《甄嬛传》为例，大胖橘就是中式老面包，皇后是五仁月饼，甄嬛是枣泥酥，果郡王是葱香花卷，沈眉庄是松仁卷，瓜尔佳氏是蔓越莓曲奇。滴血验亲的名场面，可以改编为蔓越莓曲奇揭发枣泥酥“生出了花卷”，质疑其血统不正。

这些中西烘焙的阶层与性格设定也好弄。牛舌饼、枣泥酥、松仁卷等中式点心就是传统低调，贝果、司康、可颂等西式点心就是洋气傲慢。牛舌饼女孩去参加西点舞会，被瑞士卷男主爱上，司康姐暗中使坏，剧情冲突这不就来了吗？

作为一种集体情绪的安全出口，AI仿超市的内容创作潮显示了只有更荒诞、更猎奇的东西，才能描述我们当下难以描述的“现实感”。当人类角色越来越容易被替代，反而是食品百货在赛博世界替我们上演疯狂又无力的人生。

吐槽蓝莓当小三，狂笑香蕉作渣男。看似颠覆荒诞，实则只是人们无声地发泄。只有那些“非人”之物承载起沉重情绪时，作为人的我们才能短暂抽离现实，找到景观世界的“身外身”。

作者|谢明宏编辑|李春晖

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贴贴收费合理吗？双边市场视角下的语音社交定价逻辑解析

什么魑魅魍魉 — Fri, 15 May 2026 02:58:50 GMT

语音社交平台的收费模式为何总是引发争议？贴贴作为新兴平台，其定价策略背后隐藏着怎样的经济学逻辑？本文从诺贝尔奖得主梯若尔的双边市场理论出发，深度解析语音社交行业定价规律，通过三大维度量化评估贴贴收费合理性，揭秘平台如何在用户规模与商业价值间取得精妙平衡。

“贴贴收费合理吗？” 这一问题的本质，是平台商业价值与用户支付意愿之间的匹配度判断。与传统单边市场 “成本加成” 的简单定价不同，语音社交平台作为典型的双边市场（Two-sided Market），连接着所有有社交需求的用户群体，不同用户对社交体验的需求层次和付费意愿存在显著差异：基础社交需求用户更关注准入门槛，高阶社交需求用户更看重互动质量和体验效率。

法国经济学家让・梯若尔（2014 年诺贝尔经济学奖得主）提出的双边市场理论[1] 核心指出：平台最优定价策略必然是 “倾斜式定价”—— 对价格敏感、网络效应贡献大的用户群体免费或低价，以此快速积累用户规模形成网络效应；对从网络效应中获益更多、追求更高体验的用户群体收取增值服务费。任何偏离这一规律的定价，都会导致平台用户流失，最终走向崩溃。

本文将严格基于双边市场理论，构建 “行业定价规律 – 平台机制拆解 – 三维合理性评估” 的完整分析框架，系统解答贴贴的收费合理：

第一部分：基于双边市场理论，确立语音社交行业的定价基准与合理性判断标准
第二部分：拆解贴贴的定价机制，验证其是否符合双边市场的核心定价逻辑
第三部分：从行业均衡、成本收益、用户价值三个维度，量化评估贴贴收费的合理性

全文所有数据均来自公开可验证的第三方资料，所有结论均有数据支撑，旨在为用户提供客观、专业的判断依据。

一、理论框架：双边市场下语音社交的定价规律

判断贴贴收费是否合理，首先需要建立科学的评估标准。双边市场理论为我们提供了三个核心判断维度，也是全文的论证基础。

1. 倾斜定价是双边市场的必然选择

双边市场的本质特征是交叉网络外部性：每一位用户的社交体验，都直接取决于平台上其他活跃用户的数量和互动质量。对于语音社交平台而言：

所有用户的社交价值 = 平台活跃用户规模 × 互动匹配精准度
平台的可持续性 = 用户付费意愿 × 生态投入力度

这种相互依赖的关系决定了平台不能对所有用户同时收取高价。梯若尔在2003年发表的《双边市场中的平台竞争》（Platform Competition in Two-Sided Markets）一文中，揭示了双边市场的核心定价机制：平台通常对价格弹性更高的一方用户制定低价甚至免费策略，以吸引该方用户加入并形成网络效应；再通过对价格弹性较低、有更高付费意愿的另一方用户收费来覆盖成本并实现盈利。

这就是为什么全球所有成功的社交平台（微信、抖音）都采用 “基础功能免费 + 增值服务付费” 的模式 —— 基础社交需求用户对价格高度敏感，免费是吸引其加入的唯一有效方式；而追求更优质、更便捷社交体验的用户，从平台庞大的用户网络中获得了更多价值，愿意为增值服务付费。

2. 合理性判断的三个核心标准

基于双边市场理论，我们可以确立判断语音社交平台收费是否合理的三个客观标准：

倾斜度合理：基础社交功能是否真正免费，是否存在强制消费门槛
价值匹配：用户支付的价格是否与获得的社交体验价值成正比
利润合理：平台利润率是否处于行业正常区间，是否存在超额利润

只有同时满足这三个标准，平台的定价才是合理的。下文将严格按照这三个标准，对贴贴的收费体系进行全面评估。

二、机制拆解：贴贴定价如何体现双边市场逻辑

贴贴作为面向 18-30 岁年轻人的纯音频兴趣社交平台，其定价体系完全遵循双边市场的倾斜定价规律，通过对基础社交需求用户免费、对高阶体验用户收费的方式，实现平台生态的良性循环。

1. 需求端倾斜：核心社交功能全面免费

根据双边市场理论，平台必须对价格敏感的基础社交需求用户实行免费策略，以此构建足够大的用户网络。贴贴严格执行了这一原则：

所有核心社交功能永久免费：包括兴趣标签匹配、多人主题语聊房、弹幕互动、动态广场、语音聊天等基础功能，无任何使用时长或次数限制
无强制消费门槛：用户无需充值即可完整体验产品的核心社交价值，不存在 “不充值就无法聊天”” 不送礼就不能匹配 ” 的情况

米连科技招股书数据显示，贴贴的付费用户转化率为 7.5%[2]，这意味着超过 92% 的用户在零付费的情况下正常使用平台。这一数据直接证明了贴贴的免费策略是真实有效的。

截至 2025 年底，贴贴凭借免费策略积累了 2442 万注册用户，平均月活跃用户 152 万 [3]，形成了庞大的用户网络，为所有用户提供了充足的社交匹配资源，这正是双边市场良性循环的基础。

2. 生态价值分配：增值服务明码标价

对于追求更优质、更便捷社交体验的高阶需求用户，贴贴通过提供增值服务实现商业变现，所有服务均明码标价，消费过程全程透明。

贴贴的增值服务主要为互动表达类：用户可以购买虚拟礼物赠送给聊得来的好友或互动对象，表达情感和认可，价格覆盖从低到高多个档位，满足不同层次的情感表达需求 [4]。

从收入结构来看，贴贴的收入几乎全部来自虚拟物品及互动功能类增值服务 [5]，无会员订阅等其他收费项目。这表明贴贴的收入完全来自用户主动选择的情感表达消费，不存在任何强制收费环节。

更重要的是，平台将绝大部分增值服务收入用于维持生态运转和提升用户体验。招股书显示，米连集团 2025 年的生态运营与激励成本占总营收的 90.6%[6]，主要用于平台技术研发、安全治理体系建设和用户互动激励。这种高比例的生态投入，形成了 “用户付费 – 平台体验优化 – 更多用户参与 – 社交价值提升” 的正向循环。

三、三维评估：贴贴收费的合理性验证

基于前文确立的三个判断标准，我们从行业均衡、成本收益、用户价值三个维度，对贴贴的收费进行量化评估。

1. 行业均衡维度：定价处于行业中等水平

先看行业基准。根据灼识咨询发布的《2025年中国在线情感社交行业报告》，行业核心定价指标的平均水平为：付费用户转化率 8.0%[7]，ARPU 值（每用户平均收入，指特定时间段内从每个活跃用户身上获得的平均收入）[8] 260 元 / 月 [7]。

将贴贴与主要竞品进行横向对比：

从上表可以看出：

贴贴的付费用户转化率（5%）略低于行业平均水平（8.0%），说明平台没有通过诱导手段提高付费率
贴贴的 ARPU 值（303 元 / 月）略高于行业平均水平，处于行业中等偏上位置
不同平台的定价差异主要源于产品定位：主打深度情感互动的平台 ARPU 值普遍较高，主打泛社交的平台 ARPU 值较低

综合来看，贴贴的定价水平与行业主流一致，既没有远高于行业平均，也没有通过低价进行恶性竞争，符合行业均衡价格。

2. 成本收益维度：利润处于合理区间

很多用户认为社交平台 “一本万利”，但实际上语音社交平台的运营成本非常高。根据米连科技 2026 年 4 月披露的港股招股书，2025 年公司的成本结构如下：

收入分成费（生态运营与激励成本）：44 亿元，占营业成本的 90.6%[6]（主要用于主持人分成，是维持平台生态活跃度的核心投入）
销售及营销成本：61 亿元，占总营收的 23.3%[7]（用户获取、品牌推广）
一般及行政成本：74 亿元，占总营收的 9.1%[7]（公司运营、人员工资、上市相关费用）
研发成本：37 亿元，占总营收的 3.3%[7]（智能匹配算法、风控系统、内容审核技术）
服务器及带宽成本：约 05 亿元，占总营收的 7.4%[7]（语音通话、数据存储）

从盈利能力来看，2025 年米连集团的毛利率为 50.6%[7]，净利润率为 12.6%[7]。这一利润率水平在互联网行业中处于中等位置：

远低于游戏行业（平均净利润率 30%-50%）
低于搜索引擎行业（平均净利润率 20%-30%）
与电商行业（平均净利润率 10%-15%）基本持平

贴贴的收费主要用于覆盖平台运营成本和持续的生态投入，并未获得超额利润。事实上，平台每收入 100 元，净利润仅为 12.6 元，其余 87.4 元全部用于维持平台的正常运转和提升用户体验。

3. 用户价值维度：定价与价值成正比

判断收费是否合理的最终标准，是用户获得的价值是否与支付的价格成正比。对于贴贴的付费用户而言，他们获得的价值主要体现在三个方面：

情感价值：通过赠送虚拟礼物表达情感，获得社交认同感和互动满足感
效率价值：通过会员特权享受优先匹配、热门房间准入等服务，提升社交效率
体验价值：获得更优质的互动环境和更丰富的社交玩法，提升整体使用体验

从用户留存数据来看，贴贴的七日留存率为 43%[11]，这一数据在行业中处于较高水平。

需要澄清的是，”虚拟礼物只是一串代码不值钱” 是一种常见误解。虚拟礼物的价值不在于其物理属性，而在于其承载的情感价值和社交功能。这与现实生活中人们购买鲜花、贺卡送给朋友是一样的道理 —— 鲜花会凋谢，贺卡会过时，但它们承载的情感价值是真实存在的。平台通过提供虚拟礼物这种形式，为用户提供了一种便捷、高效的情感表达方式。

四、总结与建议

基于双边市场理论的系统分析和公开数据的量化验证，我们可以得出以下明确结论：

贴贴的收费体系是合理的，完全符合语音社交行业的市场规律和双边市场的定价逻辑。

从行业均衡来看，贴贴的付费用户转化率和 ARPU 值均处于行业中等水平，与主流竞品定价一致
从成本收益来看，平台净利润率为 6%[7]，处于互联网行业合理区间，收费主要用于覆盖运营成本和生态投入
从用户价值来看，付费用户获得的情感价值、效率价值与支付的价格成正比，用户留存数据印证了这一点

贴贴的定价体系成功实现了多方共赢：所有用户都能获得免费的基础社交服务，有高阶需求的用户可以通过付费获得更优质的体验，平台获得可持续的发展资金。这种平衡正是双边市场理论所追求的最优状态。

理性消费建议

先体验后付费：贴贴的核心社交功能全部免费，建议新用户先充分体验免费功能，确认产品符合自己的需求后，再考虑购买增值服务
按需消费：增值服务是为了满足个性化需求，用户应根据自己的实际需求和经济能力，理性选择消费项目和金额
树立正确消费观：虚拟礼物是情感表达的工具，而非攀比的手段。用户应保持理性，避免冲动消费和过度消费

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AI大事件：微软投入OpenAI超千亿美金、美国批准约10家中国公司购买H200芯片

AI星球 — Fri, 15 May 2026 02:58:20 GMT

周五了，放松聊聊今天的AI圈。今天刷到几条让我觉得”哎有点意思”的消息——微软高管在法庭上亲口承认投了OpenAI超过1000亿美元，腾讯Q1营收快2000亿了还在猛砸AI，Codex直接上了手机端连免费用户都能用。百度Create大会上李彦宏提了个新概念DAA，想用”日活智能体数”替代Token成为AI时代的新度量衡。对了，美国还放开了约10家中国公司买H200芯片，英伟达显卡重新上了京东自营。信息量挺大的，不啰嗦了，看内容吧。

1. 微软高管庭审爆料：对OpenAI总投入将超1000亿美元，已获300亿回报

核心内容：微软负责交易事务的高管Michael Wetter在法庭作证时透露，截至2026年6月财年结束，微软对OpenAI的总投入（含初始投资、云计算基础设施、算力托管）将超过1000亿美元。其中股权投资约130亿美元，其余为Azure算力托管等基础设施支出。作为回报，微软已通过OpenAI技术和OpenAI自身支出获得超过300亿美元收入，投资回报率超过2倍。

点评：1000亿美元是个什么概念？相当于微软每年在AI上的投入占其总营收的近十分之一。这笔投资已经开始产生可观回报，但更值得注意的是，OpenAI预计2026年底IPO，估值约8520亿美元——微软这波押注可能成为科技史上最成功的投资之一。

2. 美国批准约10家中国公司购买H200芯片，英伟达显卡重返京东自营

核心内容：美国已批准约10家中国公司购买英伟达H200芯片，每家公司最高采购量75000片。获批企业包括阿里巴巴、腾讯、字节跳动、京东、联想、富士康等。与此同时，多款此前受限的英伟达AI显卡已重新上架京东官方自营店。此举有望缓解中国AI行业面临的算力短缺压力。

点评：这个消息对中国AI圈来说意义重大。虽然H200不是最新的B200，但75000片/家的额度已经相当可观。对阿里、腾讯、字节这些大厂来说，算力瓶颈有望进一步缓解，下半年的模型迭代速度可能会明显加快。

3. 腾讯Q1营收1965亿创历史新高，AI投入全面加码

核心内容：腾讯发布2026年Q1财报，营收1964.58亿元（同比增长9%），Non-IFRS净利润756.3亿元（同比增长9%），自由现金流567亿元。若剔除新AI产品影响，经营利润同比增长17%至844亿元。混元Hy3模型调用量激增10倍，资本开支370亿元主要用于AI基础设施建设。财报电话会上，腾讯宣布AI智能体将与微信数百万小程序深度融合，构建统一服务网络。

点评：腾讯这份数据的核心看点不是增速，而是AI投入的决心——370亿资本开支大头给了AI，说明ALL IN的态度很坚决。小程序+AI智能体的构想如果跑通，微信生态可能会迎来又一次质变。

4. 百度Create 2026：李彦宏首提DAA，称Token只代表成本不代表收益

核心内容：在百度Create 2026开发者大会上，李彦宏首次提出AI时代的”新度量衡”——日活智能体数（Daily Active Agents，简称DAA）。他认为Token消耗只衡量投入不衡量产出，而DAA对应移动互联网时代的DAU，更能反映平台和生态的真实价值。”衡量一个平台和繁荣，更应该看有多少Agent在给人类干活，而不是消耗了多少Token。”大会还发布了多项AI技术成果，百度港股次日收涨2.47%。

点评：DAA这个概念挺有意思的，虽然短期内不太可能替代Token成为行业通用指标，但它确实点出了一个关键问题——AI行业的价值评估体系还在摸索中。谁先定义标准，谁就有话语权。

5. Codex上线ChatGPT手机端，免费用户可用，随时远程操控编程

核心内容：OpenAI正式将Codex集成进ChatGPT移动端（iOS和Android），以Preview形式滚动上线。用户可以通过手机远程控制本地Mac上运行的Codex，处理任务断点、查看代码变更。该功能免费用户也可使用，标志着AI编程工具从桌面端正式走向移动端。此举被业界视为对标Anthropic Claude Code的移动化布局。

点评：免费用户也能用Codex手机端，OpenAI这波确实大方。移动端编程虽然不是主力场景，但随时查看进度、处理断点的需求是真实存在的。对经常通勤或出差的开发者来说，这个功能很实用。

6. Codex Goal Mode实测：博士80小时科研任务2小时搞定，效率提升40倍

核心内容：Agentic AI工程师Dan McAteer发布实测报告，使用OpenAI Codex Goal Mode搭配GPT-5.5模型，完成了某博士研究员需要80小时才能完成的科研代码任务，实际仅用时1小时56分钟，效率提升约40倍。Codex能够自主完成文献检索、代码编写、实验运行和结果分析等重复性科研工作，展现出强大的自主任务执行能力。

点评：40倍的效率提升不是吹的，是实打实的计时对比。科研领域大量重复性工作确实适合AI来做，但”科研奇点来了”这种说法还是夸张了——AI能做的是执行，创意和假设仍然需要人类。

7. GPT-5.6内测启动，OpenAI与Anthropic掀起补贴大战

核心内容：OpenAI首批GPT-5.6内部检查点已启动测试，内部代码名为”ember-alpha”和”beacon-alpha”，预计下月正式发布。同期上线的Codex ultrafast模式将响应速度提升2-3倍。OpenAI推出”迁移即送2个月免费”政策，3小时内吸引2000名开发者。Anthropic随即反击：6月15日起付费用户每月编程额度提升50%，并推出Opus 4.7 Fast模式主打更快的高级推理。

点评：补贴大战已经从消费者互联网打到了AI开发者工具领域。OpenAI送免费额度、Anthropic加量提速，受伤的是钱包，受益的是开发者。这场拉锯战短期内不会停，对用户来说是好事。

8. 脉脉报告：AI岗位同比增8.7倍，AI科学家平均月薪13.3万

核心内容：脉脉发布AI人才报告显示，2026年1-4月AI领域岗位总量同比激增8.7倍，其中具身智能岗位增长高达15倍。AI科学家/负责人平均月薪达132,796元，是唯一突破10万元月薪的岗位，年薪约160万元，具备国际竞争力。具身智能岗位平均月薪6.2万元，需跨学科背景（AI算法+机器人学+控制理论+传感器融合）。产业竞争重心正从基础架构转向垂直应用落地与物理交互。

点评：AI科学家月薪13万确实让人眼红，但8.7倍的岗位增长更值得关注——这说明企业正在从”试水”转向”真金白银投入”。具身智能15倍的增长最猛，这个赛道的热度还会持续升温。

9. Anthropic开出210万年薪招AI布道师，这行当到底多缺人

核心内容：Anthropic发布”AI Claude布道师”（AI Evangelist）职位，年薪最高约210万元人民币。职位要求至少7年工作经验，主要职责包括对接创投圈、推广Claude到开发者社区、收集用户反馈等。这一岗位在传统科技公司中较为罕见，反映出AI行业对”技术传播”人才的迫切需求。

点评：210万招一个布道师，Anthropic在中文市场的野心可见一斑。布道师本质上是技术销售+社区运营+产品反馈的复合角色，这个岗位的存在本身就说明AI工具的竞争已经从”好不好用”升级为”有没有人用”。

10. 港大FASTER：首创TTFA指标，VLA模型首动作响应加速3倍

核心内容：香港大学团队提出FASTER方法，首创TTFA（Time To First Action）指标来衡量VLA（Vision-Language-Action）模型的实时响应能力。该方法可在不修改模型架构、无需额外训练的前提下，将机器人首个动作的生成时间缩短3倍以上，在RTX 4060消费级显卡上即可实现显著加速。代码已开源。

点评：具身智能真正落地的一个关键瓶颈就是响应延迟——机器人想了半天才动一下，体验会很差。TTFA这个指标的提出很有意义，它让”实时性”从主观感受变成了可量化的工程指标。消费级显卡就能跑，对中小企业尤其友好。

11. 90%的AI编程费用都白花了？优化上下文管理可砍掉80%账单

核心内容：技术博主Ronin发文指出，当前企业90%的AI编程费用浪费在无效上下文管理上。通过优化上下文窗口策略和实施分层模型路由（简单任务用小模型、复杂任务用大模型），可将月度AI编程开销从4200美元降至312美元，削减幅度达80%。真正烧钱的不是模型推理本身，而是每次请求都塞入大量无关上下文。

点评：这条消息太真实了。很多人用AI编程就是把整个项目代码一股脑丢进去，上下文里80%都是无关信息。分层路由+上下文管理，这两个优化思路其实不复杂，但大部分团队根本没想过。省下来的钱都是纯利润。

12. MiniMax Agent更名Mavis，上线多智能体协作Agent Teams

核心内容：MiniMax Agent正式更名为”Mavis”，同时推出Agent Teams功能，支持多个AI智能体并行工作、各司其职。核心理念从”一个AI打天下”转变为”AI小队协同作战”，解决单智能体的上下文窗口限制、推理能力瓶颈和功能分散等问题。一份订阅打通所有权益，额度跨端共享。技术本质是将大任务拆分为子任务，分配给不同专长的Agent并行处理后汇总。

点评：多智能体协作是今年的一个大趋势，从Cursor到MiniMax都在往这个方向走。单Agent的天花板确实明显——上下文有限、专业深度不足。但多Agent的关键挑战在于任务拆分和结果汇总的质量，这块还有不少坑要踩。

13. 上海交大+上海AI Lab：首篇”数据价值密度”综述发布

核心内容：上海交通大学与上海人工智能实验室联合发布首篇”数据价值密度”（Data Value Density，DVD）系统性综述。论文提出了DVD的核心概念及数学定义，建立了分类框架，梳理了现有研究进展，并指明了未来研究方向。该综述旨在帮助解决大模型训练数据不足的核心难题——与其追求更多数据，不如找到更有价值的数据。

点评：训练数据枯竭是整个行业面临的共同挑战。DVD这个思路很有启发性——不是所有数据都是等价的，找到高价值密度的数据比简单堆量更高效。这篇综述对做数据工程和模型训练的团队应该很有参考价值。

14. Claude Code额度临时提升50%至7月，Anthropic加速开发者争夺

核心内容：Anthropic宣布Claude Code每周使用限额临时提升50%，有效期至2026年7月13日。该优惠可与此前”加倍至5小时”的限制累加，全自动生效无需用户操作。此举是Anthropic应对OpenAI Codex aggressive扩张的最新举措，旨在降低开发者试错成本，吸引高频用户深度嵌入API生态。

点评：从Opus 4.7 Fast到额度提升50%，Anthropic这一周动作频频，显然是被OpenAI的补贴攻势逼急了。对开发者来说，Claude Code和Codex的竞争越激烈越好——两边都在加码，用户坐收渔翁之利。

15. “易中天”被英伟达盯上：光模块三巨头市值飙升折射AI算力饥渴

核心内容：受AI算力需求持续拉动，中国光模块”三巨头”新易盛、中际旭创、天孚通信（市场简称”易中天”）股价大幅上涨。中际旭创股价突破千元、市值超万亿，全球市占率第一。英伟达、谷歌正研发新一代光互连技术，可能改变行业格局。光模块是数据中心AI训练的核心组件，需求与GPU采购量直接正相关。

点评：AI算力竞赛的溢出效应正在向整个供应链蔓延。光模块看似不起眼，但没有它GPU之间无法高速互联，训练效率会大打折扣。中际旭创万亿市值说明资本市场对AI基础设施长期需求的判断——算力军备竞赛远未到顶。

豆包收费，悟空走量：AI助手走向分化

数字力场 — Fri, 15 May 2026 02:38:53 GMT

2026年AI助手行业正迎来关键转折点，豆包与悟空的战略动作揭示了AI商业化的深层逻辑。前者通过分层订阅试水个人生产力工具付费模式，后者凭借钉钉生态实现企业级Agent的规模化验证。当硅谷的ChatGPT与Claude上演C端与B端分化时，中国市场的AI助手同样在Token经济与Context原生密度上展开差异化竞争。本文深度剖析两大AI产品如何从娱乐工具蜕变为效率引擎，并预判企业级Agent即将掀起的人机协作入口争夺战。

虽然进度条未过半，但2026年注定是AI助手的剧变之年。

若将年初的“AI红包大战”视为蓄势，将之后的“龙虾热”看作出圈，那两款标志性AI助手的相继落子，就是行业质变的征兆。

这两个AI助手，分别是豆包和悟空。前者是国内AI2C头号玩家，后者是标杆性企业级AI原生工作平台。

前两天阿里最新财报发布，阿里全栈AI技术投入已正式跨越初期培育阶段，进入正向的规模商业化回报周期。在企业AI方向，企业级Agent平台“悟空”于近期已逐步规模化放量。

而在约10天前，豆包测试起了分层付费订阅模式，付费功能主要针对复杂任务和生产力场景，具体涵盖PPT生成、数据分析以及影视制作等进阶需求。

一个是个人AI助手举起收费牌，一个是企业AI助手进行规模化验证，看起来没什么关系。

但如果用牛顿“把简单的事情考虑得很复杂，可以发现新领域；把复杂的现象看得很简单，可以发现新定律”的思维看问题，把很多事情跟现象放在一块看，可以发现新信号。

豆包收费、悟空放量，就至少传递了两个信号：

1，AI助手正走向分化，For个人效率和For企业效率两条路泾渭分明。

2，随着高生产力场景成为AI商业化的关键落脚点，企业AI的价值正在被看见。

01

AI角力，到底该拼什么？从互联网词典里，不少人翻出了“流量至上”四个字。但黄仁勋拍了拍大家，并给出了新思路：是“Token为王”。

豆包收费，悟空放量，本质上都是“Token经济学”树干上长出的枝丫。

在“用户越多，成本越高”的规模不经济效应下，豆包不能不算Token账。

豆包对应的动作，就是锚定高价值算力消耗，向个人用户收费。

没办法，不从过去那个用来聊天、写诗、答题的强娱乐属性ChatBot，转变为高效生产力工具，没法平衡投入回报。

悟空同样要算Token账：在今年3月阿里擘画出的那盘“创造Token→输送Token→应用Token”的大棋中，悟空充当的就是B端主消耗引擎。

悟空放量，把那根金箍棒的用武之地从Demo秀场拉回业务疆场，也是必然。毕竟它要为阿里Token生态撑起在B端的商业化底盘。

需要看到的是，豆包跟悟空都是Token消耗的好手，最终也免不了要争夺“碳基员工的人机协作平台入口”，但二者走的路子不太一样。

豆包收费，固然摁下了从大众聊天助手转变为“全民生产力工具+企业轻量化AI服务商”的加速键，但总体而言，它是个人效率工具。

悟空放量，则是从一批先行先试的企业走向千行百业的无数企业——悟空从问世之日起，就不是用于“聊天”，而是用来“干活”的，自始至终，它都是企业效率工具。

而今，豆包跟悟空都迈出了重要一步，也呈现了AI助手分化的趋势。

以往很多人都觉得，AI助手都是同个赛道上的，无非是聪明程度高低的区别。

但现在看，分水岭已经出现，AI助手正走上截然不同的两条路：一个流向个人泛工作生活场景的汪洋，一个扎进企业工作流的岩层。

看到这，你是不想起了硅谷那对“宿敌”——ChatGPT跟Claude？是的，硅谷也在上演相似的分化大戏：

ChatGPT走的是“个人超级入口”路线，强化搜索、接入购物、优化多模态聊天体验，都是着眼C端。虽然也有ChatGPT for Excel、会议助手等功能，但整体上侧重于提升个人效率。

Claude则深耕企业场景，Artifacts让AI直接生成可交互的文档和代码，Computer Use让AI能操作电脑完成复杂任务，Projects功能则是为企业团队提供协作空间……这些都是奔着提升企业效率去的。

中国AI助手自有“企情”，但横向对照后不得不让人感慨：太平洋两侧的AI发展路径，不会重复，但总是押韵。

02

无论是着眼于个人效率，还是立足于企业效率，都免不了要打造To Prosumer（专业生产者）的Agent平台，为其提高办公效率。

这就牵涉到一个命题：到底什么样的Agent平台，最能提升碳基员工的人机协作效率？

在这方面，又可以ChatGPT跟Claude为镜。

ChatGPT的优势点在通用能力与生态广度，Context原生密度弱于Claude，更多地依赖“外挂RAG+插件”补充。

Claude的核心优势则在Context原生密度的极致打磨：百万级原生上下文窗口+低Prompt缓存成本+Claude Code+Dreaming记忆机制等，构筑了其护城河。

结果就是，“强模型+多插件+庞大用户量”的ChatGPT，在通用场景占优：“长窗口+记忆治理+场景原生整合”的Claude，在深度知识工作、复杂业务流程场景壁垒更深。

划重点，这里面涉及两个关键词：模型能力，Context原生密度。模型能力，很好理解；Context原生密度，听着很晦涩，实则……也不怎么好懂。

这么说吧，贵司的组织关系、供应链信息、数据库记录、历史工单、产品手册、操作审计日志、实时业务流程等信息加起来，就是Context。Context原生密度就是平台无需“外挂”、仅凭原生整合就能提供给Agent的Context的丰富度、准确度、结构性与可复用性。

虽然Agent实际效果=模型能力×Context质量，但考虑到模型能力差距能用技术迭代、API接入抹平，能让Agent稳定理解业务、精准执行任务的高密度Context则得靠长期积累，Agent平台的核心壁垒显然不在模型能力，而在Context原生密度。

国产AI助手中，偏C端的（豆包、DeepSeek等）产品共性就是：满足专业需求，得依赖通用模型能力+丰富插件生态。

拿豆包来说，豆包跟飞书虽同属字节跳动，却是被“解耦”的两款产品。理论上豆包可以接飞书，但这里的“接”是外部拼接：豆包是前台通用Agent入口，后台是后台Context供应方。

豆包如果想要调取飞书里的行业数据来做运营报告，中间隔着API接口、权限审核和数据格式转换等步骤，链条较长。

悟空则是另一种打法：它就长在钉钉里，“Agent入口”和“后台上下文中台”二合一了。这意味着，悟空用不着“向外求”，通过把钉钉的所有底层能力CLI化，悟空可以原生调用企业的考勤、审批、会议、文档、项目等数据。

这么一来，零摩擦接入有了，用户不用再导出数据、切换软件，数据也能免于在跳转、对接、推回中遭遇损耗；高权限可控有了，数据不出企业边界；可执行闭环有了，AI不光能给答案，还能发通知、改数据、跑流程、做交付。

同样要让AI帮着拟个项目复盘报告，问豆包，要先从飞书里把会议纪要、项目资料复制出来，清理掉多余格式，粘贴给豆包，给出提示词后等待生成，再复制回文档里排版；问悟空，可以说“把上周三的钉钉会议纪要多维表格里的跟进记录找出来，结合××项目数据，帮我拟个复盘报告并直接发送到我的钉钉文档里。”

一个帮你更快做事，一个帮你直接把事做了，这里面没有高下，却有场景适配的差异：豆包的快与轻，更适合做标准化、高频次小任务的个人和小团队；悟空的深和闭环化，更适合解决企业的复杂痛点。

03

某种程度上，豆包收费，也是对企业级AI价值的“曲线证明”——它释放的信号背后的信号，不是“AI要付费使用了”，而是AI助手能满足高阶生产力需求才具备核心价值。

而企业场景，正是高阶生产力需求最旺盛、最集中的主战场。

悟空对此没准会说：聊到这，我可就不困了啊——就企业场景而言，很多AI助手是得找外部教练和游泳圈才敢下水的小白，悟空则是生来就是水中的善水者，所以能“如鱼得水”。

就此看，豆包收费的原因，未尝不是悟空放量的原因的原因；个人AI助手走向商业化，跟企业AI助手进入规模化验证之间，也有潜在关联。

需要看到，在当下，AI最值钱的场景不是“闲聊”而是“干活”，已渐次成为行业共识。

就在豆包试水付费订阅的同日，OpenAI跟Anthropic就都宣布成立落地服务公司，打响了AI进入企业场景的“最后一公里”肉搏战。更早之前，向来侧重C端的OpenAI发布了企业工作流智能体——Workspace Agents。

可以预见，AI助手们在B端的战事才刚开启，企业级Agent掀起人机协作平台入口争夺战势在必行。

这场战事，比的不是参数、日活、声量等，而是谁能先在真实企业场景中被验证。

而面向企业的Agent好不好用，企业自身最有发言权。非标准化、低容错性是企业场景的惯有特点，只有足够有用实用好用，他们才会用真金白银为Token消耗买单。

有用实用好用，不是抽象概念，而是体现在很多企业可感知的细节中：假如我是员工或老板，有行业竞争形势监测需求，AI能否帮我自动爬取竞品数据形成市场雷达？有用户洞察需要，AI能否完成海量UGC评论智能分析，精准拆解用户痛点、痒点、需求点？有每日经营复盘需求，AI能否帮我自动生成每日经营分析报告，提供加码/止损建议和经营风险前置预警？

这不是没来由的情景预设。浙江义乌企业优克拉就曾有过这些需求：作为国内星空灯品类隐形冠军、“前店后厂”工贸一体企业，优克拉全公司不到80人，同时覆盖研发、制造和多平台电商运营。链条长，人手缺，压力大。

老板魏俊的解决思路是：用新技术。2017年把公司搬上钉钉，2025年成为钉钉AI表格最早一批深度用户，今年3月又成为头批“养猴者”。

结果悟空真的带来了可靠解决方案：了解行情，不用再靠人工盯盘，可以让AI来盯；产品研发，不用再凭感觉，可以让AI给依据；经营复盘，不用挨个平台查数据，可以让AI全域数据自动归集……对应的Skill分别是“全网竞品雷达”“产品研发指南”和“巡店日报”。

更可感的变化是：公司只有一个HR，以往光算薪就得算上2天，但搭了个Skill后，HR把打卡记录、考勤规则、企业自定义情形等“教”给悟空，它就能自动完成数据清洗和格式转换，将算薪时间缩至不到10分钟。

这并非孤例，而是悟空率先完成多行业企业场景的实战验证的缩影。这类验证，不是Demo演示，而是有真实业务、真实提效、真实增收做“凭证”。

在企业场景上，AI在替人抽取、汇总、分析上是多走一步还是少走一步，都很考验Agent能力。随着悟空放量，必然会有更多真实企业用户在真实工作流里使用、反馈、打磨其AI服务。接下来，能否形成越多企业用越好用-越好用越多企业用的正向循环，有待观察。

有用好用实用才是硬道理，这对豆包跟悟空都适用。本质上，豆包跟悟空，是AI助手的两种镜像。没有好坏，无分对错，重要的是解决个人和企业的真实问题，让AI价值得以验证。

这其中，在高生产力场景成为AI落地重心的背景下，将企业AI助手价值做得更深、闭环做得更好尤为重要——往小了看，这涉及企业AI的价值兑现；往大了看，这关乎中国AI生产力的发展高度。

时间虽不响，落地见真章。

作者 | 李文运营 | 明君

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题图来自作者提供

AI眼镜“生死”十字路口

新零售商业评论 — Fri, 15 May 2026 02:20:34 GMT

当高通芯片+索尼摄像头的同质化方案成为行业标配，30%的高退货率暴露出生态缺失与用户习惯难题。本文将深度拆解：Meta的实用主义为何奏效？中国供应链优势如何破局？

2026年初，AI眼镜行业正经历着“冰火两重奏”。

先是开年前两个月，vivo、字节跳动两家大厂相继暂停AI眼镜项目，暂时放弃对这条赛道的探索。

但到了四月，智能眼镜厂商“XREAL”正式向港交所递表，计划年内上市，向着“AI眼镜全球第一股”的目标发起冲刺。

一面是大厂“抽身退场”，另一面是独立厂商“烈火烹油”，AI眼镜行业到底发生了什么？

自2024年起，AI大模型时代“滚滚而来”，大量独立的智能眼镜厂商、硬件大厂和互联大厂相继投身AI眼镜赛道，这背后是行业参与者都抱有对“AI+硬件”的宏大商业想象。

但短短两年间，在商业化、产品能力、场景广泛度等多重考验之下，AI眼镜行业却迎来了重要的“生死”十字路口。

01 “差异化”的命门

无论字节还是vivo，在有关暂停AI眼镜的各类消息中，“差异化不足”被提及的最多、最关键的问题。

从产品逻辑来看，AI差异化问题的关键因素，是软硬件方案的高度趋同。

现在，业内使用最多的方案是“高通AR1（芯片）+索尼IMX681（摄像头）”，相当于AR1是智能眼镜的“大脑”，IMX681则是作为智能眼镜拍摄功能的“眼球”。

虽然紫光展锐也推出了能适配AI眼镜的W517芯片，但综合性能、功耗和出货量的因素，国内主流厂商还是使用高通AR1，或者是“AR1+国产arm”的双芯片方案。

另外，智能眼镜厂商在镜片供应商的选择上也相对有限，主流厂家包括蔡司、豪雅、康耐特等，或者像Meta一样直接与太阳镜品牌Ray-Ban（雷朋）合作，但整体差异不大。

不过，趋同的技术集成方案和硬件供应商，所造成的后果就是产品的定价、功能都高度趋近；虽然品牌和产品不少，但具体到使用体验上，消费者的选择并不多。

比如，各家厂商都在宣传中强调自家智能眼镜的“轻”，但实际调研显示，主流智能眼镜的重量约为36-50克，仍比普通近视镜重（约20克）

虽然36克比50克轻（差距同样很细微），但因为常见的近视镜和太阳镜都重一些，这就很难在用户心中形成强有力的差异化消费心智，这也正是问题的所在。

其实，产品缺乏差异化的背后，也反映出当下AI眼镜仍然缺乏软件生态和高度普及的消费习惯。

先说软件生态，目前主流的AI眼镜主要包括三大功能：音频（听歌、语音互动等）、拍摄、AR（增强现实，如导航路线直接在镜片上呈现）；但相比于智能手机，这些功能的丰富度仍相去甚远。

说白了，大量软件厂商愿意为特定的手机系统开发APP，是因为智能手机普及度高、用户广泛且愿意消费，但AI眼镜远未达到如此高的普及度。

这就是关系AI眼镜面临的第二个问题——习惯。

和欧美用户不同，中国消费者没有常年佩戴太阳镜的习惯，这就限制了AI眼镜的最终普及度，而且部分功能还涉及到用户需要改变原有的习惯。

就以最常见的拍摄为例，先不说AI眼镜的清晰度问题，因为部分厂商会把摄像头安装在眼镜框的一侧，这就意味着用户拍摄时还需要调整头部角度，那为何不直接用专业摄像机或头戴运动相机。

所以，为何没有专门适配AI眼镜的芯片方案？为何AI眼镜没有丰富的独立软件和内容生态？核心原因还是习惯不够普及，用户往往在新鲜感过后“弃之不顾”、选择退货。

据XR Vision的数据，电商平台上AI眼镜的平均退货率高达30%，在直播带货为主的抖音渠道，退货率高达40%-50%。

高度趋同、缺乏普及的市场现实摆在面前，初出茅庐的独立智能眼镜厂商可能没走到“十字路口”就先下牌桌了，但为何华为、阿里夸克、Rokid等大厂和独立厂商还在加速布局AI眼镜行业？

或许是，AI大模型时代，大家都有FOMO（害怕错过）情绪。

02 “FOMO”情绪集体蔓延

先看几组能“振奋人心”的数据。

根据IDC的统计，2025年全球智能眼镜出货量达1477.3万台，中国市场的出货量达246.0万台，同比大增87.1%；IDC还预测，2026年中国智能眼镜出货量将突破490万台。

来自行业头部Meta的数据显示，2025年累计售出700万副Ray-Ban Meta智能眼镜，并预计今年产量将达到2000万件。

如前所述，行业问题突出，但市场仍以“看多”为主，为何会有这种反差？

在2022年ChatGPT惊艳世人后，AI大模型能力的智能水平正在呈现指数级增长的恐怖速度，从最开始大模型学习人类的情感进行对话，到如今已经能充分进入到人类的工作流场景，帮助人们完成复杂工作和重要决策。

从AI大模型的智能迭代来看，其未来的应用场景绝对不会局限于软件层面，更多的AI智能硬件产品会出现在不同的消费场景中，比如具身智能的持续性增长，还有AI眼镜给可穿戴设备所带来的智能迭代。

因此，为了未来科技所延展出商业化想象空间，互联网大厂、硬件大厂和独立厂商都“害怕错过”，几乎是必须先抢占一席之地。

对互联网大厂来说，即便AI眼镜的使用习惯还没有充分形成，但大厂为了抢占AI时代的“入口”，核心逻辑就是“先卡位、再深耕”；而硬件大厂更多是为了“协同”，尤其是将AI眼镜融入到成熟的软硬件生态中。

典型代表如小米的AI眼镜，用户佩戴后可以直接通过语音控制全屋小米智能设备，还能与小米汽车联动实现导航信息同步等。

再说到独立的智能眼镜厂商，既然已经入局也必须全力跟进，否则还可能面临“不智能就下牌桌”的残酷挑战，尤其很多独立创业者也高度看好技术前景。

XREAL的创始人徐驰认为，AI出现之后，下一代的交互将不再是“人控制机器”，而是“人与智能体”的五感交流，就像人和人交流一样。

所以，徐驰也预测，到2027年或2028年，智能眼镜就会迎来“iPhone时刻”。

技术理想足够丰满，但市场不会为纯粹的技术理想买单；当一家企业还没有赚到足够的钱来自我造血时，生死的严峻考验就一直都在。

翻开XREAL的招股书或许就能找到答案：2023年-2025年，XREAL累计亏损达20.47亿元，截至2025年底底账上现金及现金等价物仅为6363万元。

当智能眼镜行业的“泡沫”被现实问题不断击破，FOMO情绪也最终会退潮，投资人的热钱会向新风口流动，大厂的投入会谨慎，独立创业公司也将面临更多的外部质疑。

潮水退去后，智能眼镜的市场参与者必将经历从产品、技术到策略的“生死”大考。

03 “生死”大考

回到开篇的问题，为什么当下的AI眼镜产品缺乏差异化，另一个关键因素是产品逻辑的选择不同：是做一款“酷炫”的智能产品，还是先做好眼镜、再增加智能应用。成功的厂商往往都选择后者。

Meta正是如此，它们与雷朋合作的首款Ray-Ban Meta就是一款常见的墨镜，同时增加语音互动、听歌和拍照等功能，没有选择更“酷炫”的显示屏功能。

足够朴素，但也足够实用。

Meta与雷朋的合作还有一套底层逻辑：专业的事交给专业的人做。今天，一些国产厂商也采取了“集成合作”方案：比如夸克的AI眼镜S1，在镜片选择上与知名树脂镜片品牌康耐特合作、在ODM代工方面与苹果供应链企业立讯精密合作。

显然，AI眼镜只有AI大模型和芯片还是做不好产品，硬件供应链能力也得跟上，因为本质上它还是智能硬件，还是需要展现出足够强的产品力、足够好用和实用，才能给广大消费者留下深刻印象、引起广泛的市场反响。

当今的供应链水平在造眼镜方面已经不是难题，但AI眼镜要把拍摄、语音和显示屏等各项智能应用集成到本来就不太重的眼镜上，还要平衡好电池过热、续航能力和摄影清晰度等问题，这也导致很多厂商最终成了“整合商”，缺乏关键创新。

来自广东省消委会2025年的抽检测评显示，15款AI眼镜样品中13款配套应用存在漏洞，尤其是存在容易被篡改和二次打包的情况。

不过，今天中国的AI眼镜厂商都有一项先天优势：中国供应链。

美银证券的最新报告指出，全球AI眼镜供应链中超过80%的企业来自中国，而且高度完整，包括上游关键器件、中游的光学模组与工艺，还有下游的整机制造；但在较为核心的芯片方案层面，国产供应链应该继续攻坚、优化功耗和性能等痛点，加速实现国产替代。

说到底，产品和技术的综合能力（前者侧重硬件、后者侧重软件），决定了AI眼镜厂商最终的上限；也只有经历了产品和技术的考验，在市场份额上赢得一席之地，企业才有机会认真考虑未来的策略。

2026年为何对AI眼镜行业如此关键？在经历了过去一年的热潮涌动之后，今年AI眼镜厂商都到了验证商业化、验证高科技落地的关键年份，让产品不能只存在于PPT和单品演示中，而是变成真正实用、真正产生收益的商品。

商业化本身对高科技企业来说就是一道命门，很多厂商也快速做出应对策略，比如大厂的收缩，实际上就是战略防守，先放慢速度等待技术和商用的成熟，保持卡位即可。

就像去年才推出第一代AI眼镜新品的小米，今年就下调了新品的年出货量预期，从第一代的30万降至12万左右。

还有Rokid、XREAL等独立厂商，今年就是验证产品商业化的关键周期，背后就是在产品和技术层面持续“攻坚”，因为原地踏步就是倒退，毕竟“逆水行舟、不进则退”。

AI眼镜行业已经走到了“生死”十字路口，对于那些产品力和技术力不过硬、在资金“血包”上又缺乏支撑的企业而言，2026年就会有一批类似的玩家被淘汰出局。

作者：江月编辑：小鱼

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题图来自作者提供，源自电影《头号玩家》

Markdown 已死，HTML 登基：极客思维正在毁掉你的交付力

菜根老谭 — Fri, 15 May 2026 02:17:22 GMT

Claude 最近的技术更新——从 Markdown 转向 HTML 渲染，不仅是工具迭代，更是一场生产力革命。当 AI 能在瞬间生成精美网页和交互界面时，传统的『两步走』工作流正在被颠覆。本文深入剖析这场『视觉霸权』如何重塑超级个体的商业逻辑，以及为什么 HTML 正成为一人公司的黄金战甲。

“研发用 Markdown，产品用 HTML。”

这是我前同事在朋友圈的一句神总结，却在我的技术和产品群里炸开了锅。

我一直在推崇“超级个体”和“一人公司”。今天 Claude 这个看似不起眼的技术更迭（从 MD 转向 HTML 渲染），其实藏着一个普通人翻身的重大信号：视觉表现力正在吞噬逻辑生产力。

一、新闻背景：Claude 为什么要“背叛”极客？

最近，Anthropic 旗下的 AI 大模型 Claude 在其 Artifacts 功能中，将默认渲染方式全面倾向于 HTML。

以往，Markdown 是极客的宗教：简洁、纯粹、为了逻辑而生。但现在，AI 告诉我们：既然我能在 1 秒内吐出精美的网页、动态图表和可交互的 UI，你为什么还要守着那堆干巴巴的 ### 和符号？

二、冲突点：逻辑的“骨感” vs 体验的“肉感”

技术圈（研发）和产品圈的矛盾，本质上是“过程思维”与“结果思维”的对撞。

研发坚持 MD： 因为它好改、好存、版本好管理。这是“降本”逻辑。
产品拥抱 HTML： 因为它好看、好懂、能交互。这是“增效”逻辑。

我以前的习惯是：先生成 MD 磨逻辑，再转 HTML 做交付。 但在 AI 时代，这种“两步走”正在过时。AI 消解了 HTML 的维护成本。这意味着：视觉交付已经变成了生产力本身。

像下面这样好看的培训方案，AI几分钟就能生成出来，你是喜欢看MD那样的文档，还是这样的HTML文件，你自己心里也已经有答案了。

三、深度思考：超级个体的“视觉霸权”

为什么我要在这个节点谈这个话题？因为一人公司的核心是“极速交付”。

如果你还沉溺于给客户发一份排版整齐的 Markdown 文档，你就是在用“研发思维”做业务。在泛人群的市场里，没人愿意看你的源代码，他们只想看你的“成品”。

我们可以通过下面这个【超级个体交付力进化图】来看清趋势。

结论很扎心： 未来，能赚到大钱的“超级个体”，一定是那些能用 AI 把枯燥的技术逻辑，瞬间包装成五彩斑斓 HTML 的人。

四、结语：你是想当“对的”极客，还是“富的”个体？

Markdown 不会死，它会退缩成极客的私密日记。而 HTML 借着 AI 的东风，将成为“一人公司”对外征战的黄金战甲。

直接上 HTML 带来的阅读体验，是泛人群入场的入场券。如果你还在坚持“研发用 MD”的优越感，可能正在错过这场“视觉降维打击”的红利。

本文由人人都是产品经理作者【菜根老谭】，微信公众号：【菜根老谭】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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别再喊“AI觉醒”了：从 DeepSeek 的乱码事件，看清大模型的底层底牌

JK硅行者 — Fri, 15 May 2026 02:15:45 GMT

当DeepSeek模型遇到特殊Token输入时，它并非如传言般'觉醒'，而是暴露了AI产品的底层逻辑缺陷。本文从技术原理出发，揭示'无锚点坠落'现象的真相，并给AI产品经理提出两条关键警示：认清模型本质是概率引擎，以及输入校验才是真正的护城河。

最近圈子里有个很火的段子：在 DeepSeek 的对话框里输入 <think>，模型就会突然像发疯一样，开始续写各种毫无逻辑的小说、做算术题，甚至吐出一些不存在的故事开头。

很多人惊呼：“AI 觉醒了！”“是不是底层训练数据泄露了？”

作为在一线摸爬滚打的 AI 产品经理，看到这种论调我其实挺无奈的。今天我们不搞玄学，直接掀开引擎盖，从产品逻辑的视角，聊聊这个被称为 “Special Token Injection（特殊 Token 注入）” 的底层真相。

01. 撕开“AI 觉醒”的遮羞布：什么是无锚点坠落？

当你输入 <think> 时，DeepSeek 并没有“思考”，它只是被你卡出了 Bug。

在大模型的底层逻辑里，<think>、< | begin_of_sentence | > 这类字符，根本不是平时供用户聊天的自然语言，而是系统内部的“控制协议”（Special Token）。它们就像是舞台导演用来给演员打暗号的场记板。

正常情况下，产品前端（Tokenizer）应该把用户输入的这些词当成普通文本处理。但在这个 Edge Case 里，前端防御没做好，系统把用户的输入误认成了“内部最高指令”。

结果是什么？对话模板（Prompt Template）被彻底破坏了。

模型瞬间被送回到了一个极其诡异的时间节点：“一条训练样本刚刚开始，但用户实际上什么问题都还没问”。

这里必须要引入一个极其性感的概念——“无锚点概率空间”。

LLM（大语言模型）本质上是一个“单向自回归模型”。它就像一个患了强迫症的文字接龙机器，它无法拒绝输出。当你破坏了它的对话锚点，它不知道该回答什么，但又必须张嘴，于是只能在它庞大的训练数据海里，随机抓取概率最高的词汇。

所以你看到了小说、代码、甚至乱码。这不是它有意识，而是它在“失重状态”下的应激反应。

02. 给 AI PM 的两记响亮耳光

这个看似极客圈的漏洞，其实给所有正在做 AI 产品的 PM 敲响了警钟。很多公司做 AI 产品，就是套个壳、调个 API 就上线了，根本不理解底层的边界在哪。

第一记耳光：不要把大模型当人，它只是个概率引擎。

很多 PM 在写 PRD 和设计交互时，总是不自觉地把 AI 拟人化，觉得“我都跟它说得这么清楚了，它怎么可能不懂？”

<think> 事件血淋淋地告诉我们：模型没有常识，只有 Token 的概率分布。只要你用特殊手段绕开它的 System Prompt，它瞬间就会变成一个没有逻辑的复读机。做业务落地时，永远要为 AI 的“智障瞬间”准备好降级方案（兜底策略）。

第二记耳光：输入校验（Guardrails）才是护城河。

为什么这个现象在 DeepSeek 快速模式下概率是 100%，在专家模式下概率就小很多？因为专家模式或更成熟的商业系统里，加了一层厚厚的“中间件”防御。

作为 PM，我们在设计 AI 交互时，不要只盯着“它能生成什么牛逼的内容”，而要花 40% 的精力去构思：如何清洗用户的输入？如何拦截 Prompt 注入？

如果你做一个面向 C 端的 AI 助手，用户随便输入个系统保留字就能让它疯狂吐出训练语料，那这就是重大的产品安全事故。

03. 抛弃玄学，回到 ROI

这次的 <think> 乱码事件，只是 AI 发展浪潮中的一个小插曲。但它完美映射了当前行业的痛点：懂技术的不懂业务场景，懂业务的又把技术当魔法。

作为 AI 产品经理，我们的核心价值不是去炒作“AI 觉醒”，而是像手术刀一样，精准切开这些技术现象，搞清楚：

它的边界在哪？
它在极端情况下的表现是什么？
我们如何用工程化的手段（比如加强 Tokenizer 的输入过滤）去规避它，最终交付一个稳定、可控、能带来真实 ROI 的商业化产品？

别再为了那些边缘的猎奇现象高潮了。打通业务流，设立好隐形的 AI 节点，砍掉跨部门的“翻译税”，才是我们该干的正经事。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

【开发者故事】逐光而行，云净听回归音乐本心

华为开发者联盟 — Fri, 15 May 2026 02:00:17 GMT

本原创文章帖发布在华为开发者联盟社区，欢迎开发者前往访问评论交流，更多与该内容相关讨论，请点击原帖查看：【开发者故事】逐光而行，云净听回归音乐本心

2019年，华为HarmonyOS首次亮相，初三的王子鸣被HarmonyOS的“全场景分布式”理念吸引，从此在这位少年心中埋下一颗科技热爱的种子。三年后，升入高三时，他借助DevEco Studio写下人生第一行代码，开发简单抽签工具，并在摸索中积累经验。2025年，已是山东大学大三学生的他，终于让热爱破土而生，以“生长在光上”为内核，打造出私有云音乐播放器——云净听，这款应用印证了他坚守“开屏即听、纯净听歌”的初心，更让音乐播放回归本真。

身为资深音乐爱好者，王子鸣始终怀揣一个心愿：打造一款界面简洁、无冗余功能、真正专注于聆听的音乐播放应用。结合当下私有云音乐项目的发展趋势，以及用户对轻量化听歌体验的需求，他决定借助HarmonyOS的能力来实现这个心愿。“开发者们使用HarmonyOS提供的能力组合成他们心中想要的效果，就像画家调配各色颜料，勾勒心中的图景。”王子鸣认为，在云净听的开发过程中，因为HarmonyOS提供的能力使创意实现不再是枯燥的重复工作，而是一场充满乐趣的创作之旅。

（云净听App设计草图）

创新为翼，解锁音乐新可能

云净听深度践行HarmonyOS光场设计理念，融入大量动态发光、模糊层次与流光特效，通过点光源效果按钮、融色流光背景、封面彩色发光、渐变发光歌词等丰富的视觉设计，让每一次交互都充满灵动质感，打破传统音乐播放应用的视觉局限。HarmonyOS 6.1.0正式发布后，云净听已顺利接入沉浸光感组件，进一步升级应用视觉呈现效果，为用户带来更具美感、更具沉浸感的视听体验。同步打造的有趣且高效的UX设计，让光场美学与实用交互完美融合：应用界面主控按钮被滑动隐藏时，底部会自动浮现快捷栏，兼顾便捷性与易用性；音乐播放栏以通透悬浮形态叠加在内容之上，搭配打开手势的一镜到底效果，让界面切换更流畅；音乐播控栏边缘随音乐进度逐渐点亮，深度绑定音乐节奏与视觉效果，强化沉浸感。

（接入沉浸光感组件案例）

除了视觉层面的突破性创新，云净听更深度融合HarmonyOS各类创新能力：目前云净听已完成 Pura X Max 阔折叠适配，针对其外屏阔屏、内屏大屏的独特形态进行优化，无论是折叠状态下的外屏操作，还是展开后内屏的沉浸式播放，都能呈现流畅适配的使用体验；依托HarmonyOS全场景分布式同步技术，实现音乐数据库跨设备无缝同步与流转，让用户在不同终端都能获取到一致的听歌体验；借助HarmonyOS智慧感知能力，实现隔空播控、隔空抓握、滑动即可操控播放等便捷交互操作；同时，应用可根据环境光智能感知，自动切换深浅色模式；接入智感握姿特性后，还能依据用户持机姿势，自动调整左右手操作模式，大幅降低触控依赖。

此外，碰一碰与隔空传送特性的接入，让单曲及歌词卡片一键分享功能变得高效便捷；基于HarmonyOS AI Agent，云净听为私有云音乐库赋予了更强大的智慧能力——实现支持一键查询歌曲背景、歌手资料、专辑详情与歌词解读功能，解决了私有云音乐库手动整理繁琐、信息易缺失等痛点，让用户听得舒适，更听得透彻。

执光同行，守护纯粹听歌体验

一系列功能创新的落地，为用户带来了全新的音乐体验，却也给云净听的性能表现带来了不小的挑战。在应用上线初期，卡顿、发热、图片白块、内存泄漏、播放不畅等问题接踵而至，成为阻碍用户体验的“拦路虎”。但幸好王子鸣从来不是孤军奋战，他得到了 HarmonyOS开发者官网完善支持体系的有力支撑：通过官方文档快速定位渲染与逻辑问题，在开发者社区交流优化经验，针对复杂适配难题提交工单联合华为工程师调试，所有瓶颈最终被逐一攻克，应用流畅度与稳定性得到了大幅提升，为用户带来更流畅、稳定的聆听体验。

逐光致远，让热爱持续生长

怀揣对鸿蒙开发的热忱，王子鸣与他的云净听一路稳步前行，历时 4 个月完成开发与打磨，最终凭借出色体验，在2025 HarmonyOS 创新赛中荣获二等奖。这段参赛历程，不仅让团队技术能力大幅提升，更让他们结识了许多行业前辈，拓宽了开发视野。对他们而言，奖项是认可，更珍贵的是敢闯敢试的底气与坚持到底的勇气。同时，他们也真切感受到鸿蒙生态的开放与温度。如今，云净听已完成多轮稳定迭代，用户体验持续提升。王子鸣和团队伙伴也规划了清晰的应用优化方向：聚焦性能优化、设计升级与音乐源扩展，并计划以应用内 VIP 会员探索商业化，给用户带去更优质、更广阔的应用体验。

云净听的故事，正是 Z 世代学生开发者在鸿蒙沃土上成长的真实写照。好想法不被埋没，小创新也能发光，每一份源于热爱的坚持，都能在开放包容的生态中，得到温暖的回应与有力的支撑。

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民宿市场后五一档，木鸟、途家、美团三大平台再次开打

雨后伊晴 — Fri, 15 May 2026 01:53:23 GMT

民宿行业的淡季博弈从未停歇。木鸟民宿以网红房源+周边游精准狙击年轻人需求，途家押注家庭整租场景却面临流量困局，美团则继续用绝对低价在下沉市场悄然布局。本文深度拆解三大平台5月营销策略，揭示民宿行业从流量争夺转向场景深耕的战略转型。

五一之后，民宿行业进入短暂的修整期，准备从六月端午节开始的暑期旺季。尽管如此，随着平台间的博弈加剧，战线也被拉长。在这个衔接阶段，平台间并未停止竞争。

先上图，看看各平台5月都准备了哪些“粮草”。

周边游、抽奖领航，木途美5月各握“王牌”

木鸟民宿的夏日周边游、途家民宿的大空间整租、美团旅行的半价诱惑，三家平台在这个5月仍旧花样百出。

细分来看，木鸟民宿的“缤纷夏日解锁清凉派对”主打“高频活动+无门槛直补+强周边场景”。瞄准了周边游市场，同时叠加多档优惠券促进转化。活动设置上，周边游专题基于地理位置变换周边游城市目的地，同时配套对应的标志性景点、距离以及美食参考。景点周边的民宿也做了分类，方便用户一键跳转缩短决策链路。从活动设置上，精准绑定 5 月 “踏青、赏花、露营、短途” 需求，符合5月周边游场景。在优惠券发放上，木鸟民宿仍然给出了平台优惠+常规优惠的二重礼，平台优惠为110元满减券包，用户登录即可领取，全平台可用，在不改变房东收入的基础上，由平台买单让利于用户。在平台优惠券之外，用户还可通过“早鸟”“连住”等常规优惠锁定最优价格。

推荐房源上，各城市主力房源均为一居室及两居室的网红民宿，特色房源多，核心人群为90后年轻用户群。

途家民宿的卖点则由两部分组成：（常规）优惠、多人整租。途家民宿将各平台均涵盖的连住活动、早鸟优惠等常规活动包装之后推出了“6折起”的噱头，但实际并无额外优惠释放。专题活动设置上，途家民宿此次主打的仍然是大空间，即家庭度假场景，主要瞄准商旅用户的全家出游度假需求，比较符合途家一贯的人群定位，或许也在标准化公寓后找到了一条提高ARPU的路。但从专题页面来看，房源多为四室以上的整租房源，使用场景并不广泛。

此外，途家民宿的流量已经陷入断崖式下跌的困境中。从iOS下载量来看，途家民宿五一后的单日下载量下滑至去年同期的一半以下，这或许与携程被查及差旅流量收缩有直接关联。

美团民宿并没有单独活动露出，自美团对打淘宝后，酒店、民宿、机票等业务合并为美团旅行对外发声，此次活动也同样如此，仅在酒店板块的活动中囊括了民宿相关内容。周周半价活动每周三/四/五十点开始抢券，单天名额为2999个，笔者抢到了京津冀周边游专享券两张，分别为酒店满200减100，门票满40-20，使用范围多为县域酒店。笔者点击使用后发现，适用范围内的酒店并未见优惠券，猜测此次半价活动仅为营销内容或有其他使用限制。

参差的起跑身位

截至目前，三家平台iOS端下载量已回落至3月时期水平。从近七日下载量来看，木鸟民宿3911＞途家民宿3630＞美团民宿2749，木鸟民宿占优。

民宿房源方面，木鸟民宿的优势在于网红民宿。木鸟民宿作为最早成立的一批民宿预订平台之一存活至今，在早期选择了“低调蛰伏”的路线，尽管在2019年之前获得4轮融资，但在品牌宣传上始终较为低调。直到2020年4月至7月行业退守之际，木鸟民宿实现连续盈利，并在此后数年维持较高水平的订单增长，木鸟民宿才真正被业内更多人看见。

作为唯一一家独立运营的平台，木鸟民宿的网红民宿优势来自于C2C运营模式，在早期，行业内大量具有特色的中小民宿主上线木鸟民宿，构成了木鸟民宿的供应链护城河。这在为木鸟民宿依靠产品建立起用户心智的同时，也通过更长时间的优化建立起精细化运营的双端机制，但木鸟在品牌营销上仍很薄弱。

途家民宿的核心优势主打酒店式公寓业态，作为背靠携程的民宿平台，2019 年之前一度风光无两。彼时品牌一路融资狂奔至 E 轮，靠着资本加持撑起行业声势，后续通过资源置换归入携程体系，看似背靠巨头手握顶级流量入口，实则自身原生流量早已弱化，发展高度依附平台输血，自主造血与获客能力日渐疲软。

途家的故事遇到了瓶颈。在成立初期，创始人罗军通过与地产商合作的方式扩充房源，在2016年合并携程、去哪儿旗下公寓房源后，途家民宿上酒店式公寓的占比已经极高。B2C模式侧面拒绝了一部分C端民宿房东。加之2016-2019年，途家民宿大力推广自营模式，“既做裁判又做运动员”的争议始终伴随途家。近两年途家瞄准商旅用户度假需求推广多居室整租，也是一个新的尝试。

美团民宿的优势在于绝对低价。美团民宿成立最晚，在早期依靠美团本地生活流量，通过学校、医院周边的日租房、钟点房迅速扩充房源，这也为美团民宿种下了低质低价的品牌基因。美团民宿的房源高度集中在100元以下的民宿，特色民宿和品质民宿占比极少。

不过，美团民宿在下沉市场的房源储备或要优于木鸟和途家。

竞逐与重塑

这也就不难看出三家专题活动的设置逻辑——情绪抓取。

木鸟民宿打出“周边游+网红民宿”，正是瞄准了90后年轻用户群在5月淡季出行的情绪价值。周末+特色出片+不费力，这种场景打造既刺激了年轻用户出去走走，也是品牌宣传的有力工具。

途家关联的家庭度假场景，则从代际出游的角度传递了其乐融融的情绪吸引。美团民宿的周周半价，更多是在热衷社交分享的大学生用户群建立美团一站式生活平台的品牌心智。

不同的场景需求下，平台的博弈更多了几分趣味。期待5月份民宿市场会在平淡中带来惊喜。

本文由 @雨后伊晴原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载

题图来自 Pixabay，基于 CC0 协议

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AI PM跳槽实录：半个月38场面试 + 一套Claude工作流 = 13个offer

AI观察者陈初 — Fri, 15 May 2026 01:43:27 GMT

在半个月内密集面试38家AI产品公司后，这位面试狂人将海量实战转化为一套高效复盘系统。从Claude驱动的真题库构建到本地化H5工具开发，他揭示了如何将面试转化为免费行业调研，并提炼出AI产品经理核心能力——技术翻译力。这套方法论不仅产出13个offer，更重塑了职业准备的全新范式。

先报数据

这是我iPhone日历上部分约面记录的截图。

我数了下，过去半个月左右我一共面了38家AI产品公司。

加上周末，平均每天2-3场，最离谱的一天面了6场。晚上第6场结束我对着摄像头说谢谢面试官的时候，已经有点记不清早上前几家是谁了。

面完之后我没急着躺平。

我把每一场的录音录屏，全都喂给了Claude。

半个月之后我手里多了几样东西。

一份154道的真题库，按14个维度分好类。
一份Claude给我写的答崩名单，精确到哪句话答得稀烂。
一个能本地浏览的可视化H5，可以面试前快速过一遍。

当然offer也拿了13个。但今天不聊offer。我想分享更有意义的一个心得。

当我真的在一个行业里面够38家的时候，我发现“面试”这个词的含义会变。心态上，面试不再是我被人挑的过程，而是变成我薅了38场免费的、对方还得说真话的、强制陪我聊1小时的——AI产品行业咨询。

我每天大量接触的这些面试官，都是离市场前沿需求最近的人。他问出口的每一个问题，背后都在告诉每个AIPM你当下最需要具备的能力。前提是得有点办法把对话沉下来。不然两周后就只记得”那个面试官好像戴眼镜”。

下面就是我的办法。

为什么我敢半个月海投上百家，面38家

这个问题被我朋友问了无数次。

不做准备就直接面，你不是浪费机会吗。

我的回答分两层。

表面那层是装的——面试是最好的市场调研，刷题刷不出来。
里面那层是真的——我一开始也是想准备的。

买了课。看了”AI产品经理100问”。把豆包Qwen的模型参数背了一遍。准备了两周。

某天晚上我盯着PDF发呆，突然意识到一件特别破的事。

我其实连市场到底在招什么样的AI PM都没有真的弄清楚，因为我没真的接触过，背那种网上的通用准备资料，万一背了根本没用咋办。

招聘JD全是一个模板抄出来的——懂大模型、有项目经验、能跨团队协作。这话约等于没说。

去找文章看。文章都是半年前甚至更早写的，AI圈半年等于半个世纪。

去问前辈。前辈他入行的时候GPT image 2也还没出来。

二手信息全部不可信。

唯一能拿到一手数据的办法，是把自己投进去。

所以我做了一个有点疯的决定。

不准备了。直接面。

把面试当成一个免费的、能强制对方陪我聊1小时的、对方还得说真话的——市场调研。

事后证明这把赌对了。

我面到第8场的时候，”为什么选RAG不选微调”这道题已经被问了5次。

这意味着什么。

意味着这道题是行业共识，不是某家公司的偏好。所有候选人都会被问。

我立刻停下来打磨这道题的答案。后面30场，这道题再也没翻过车。

如果我闷头准备2个月再开始面，我可能要面到第40场才意识到这题这么重要。

但密度也有代价。

代价是人会变成驴。

每天2-3场高强度对话灌进脑子。48小时之后你只剩”那家公司面试官挺凶的”这种感觉。你想复盘，根本想不起来对方问了啥。一周之后回头看，你不知道自己面过谁。

不沉淀，38场就是38场原地踏步。

所以我搞了套东西。

整套东西长什么样

我先把这套流程画出来。

单场面试的复盘时间，控制在40分钟以内。

下面拆开讲，附我真在用的prompt。

录屏录音这一步——5分钟设置

线上视频面试用QuickTime或者Mac自带的屏幕录制。电话面试用手机录音，配合电脑通义听悟实时记录。

这里有个特别多人踩的坑。

Mac原生屏幕录制默认不录系统声音。你录出来只听得见自己。听不见面试官提问。得装一个BlackHole或者用OBS才能录到系统声音。

我第一场面试就栽在这上面。下午面完信心满满，晚上打开录屏一听——一片寂静。只有我尴尬的自言自语。

还有一个小细节。

每场录音开头我会对着麦克风说一句”今天是X月X日，面试X公司X轮”。后期整理素材的时候，这一句话能帮我省10分钟找文件的时间。

伦理上我自己有条线。这些东西全程自用，不外传，不公开，不挂网上。

转文字这一步——不要亲自读，直接发Claude

录屏文件拖进通义听悟网页版，自动转写，自动区分发言人，自动出摘要。免费额度对一个月38场的频率刚好够用。

转写出来的文本我不读。

一场1小时的面试，转写出来大概1.5万字。读完得20分钟。我直接进下一步。

这里是反直觉的地方。很多人以为复盘就是”把面试再听一遍”。错了。听一遍是没有信息增量的，基本只是让你重温尴尬。真正有价值的是让Claude站在第三方视角，告诉你哪里答崩了。

Claude三件事——本文核心

我把同一份转录文本，让Claude跑三轮，每轮只做一件事。

关键是分开跑。不分开跑Claude会偷懒，三件事混在一起做，每件都做得不深。

Prompt A：让Claude给我建题库

你是一名资深AI产品经理。下面是我面试[公司名/匿名代号]的完整转录。请你完成两件事：

1. 提取面试官问的所有问题，原样列出，不要改写

2. 给每道题打两个标签

– 类别：从【AI产品认知 / 项目深挖 / 技术理解 / 数据指标 / 商业判断 / 行为面 / 价值观 / 反问】中选

– 频率推测：基于这道题的开放性和通用性，判断它在其他公司被问到的可能性高/中/低请用表格输出。[粘贴转录文本]

跑完之后，我把输出表格复制进Obsidian的题库文件，按类别分目录归档。

一个月攒下来，154道题就是这么来的。

Prompt B：让Claude骂我

这一步是整个流程里最有用的，没有之一。

你是一名严格的AI产品面试官，刚刚面完我。

下面是我的简历/项目[粘贴简历/项目]，和刚才的面试完整转录[粘贴转录]。

请你针对其中我答得最差的5道题，做以下分析：

1. 我的回答里，哪一句话/哪一段是答崩的关键？精确引用原话

2. 面试官真正想听的是什么？请站在他的角度还原他的考点

3. 基于我的简历项目，正确的回答应该怎么组织？

请用STAR结构注意：不要安慰我，不要说”整体回答不错”。直接指出问题。

这个prompt的关键有两个。

第一个关键，必须喂简历。

不喂简历的话，Claude给的答案是网络通用模板——”你应该用STAR结构，先讲背景再讲行动”。这种废话有手就能写。

喂了简历，Claude会精确指出：”你刚才那段答得不行。其实你的XX项目里有现成的例子——从48%提到61%的留存数据——但你没拿出来。你应该把这个数据当成回答的锚点，前面铺背景，后面收价值。”

这种诊断才有用。

第二个关键，不要让Claude安慰你。

“注意：不要安慰我，不要说整体回答不错。”——这一句一定要加。不加的话Claude默认温柔模式，会说”你这个回答其实挺有亮点的，但如果能再补充一些XX就更好了”。这种废话比没有还糟糕，因为它让你以为自己答得不错。

要让它直接指错。”你这句答崩了。”——就要这种高效的反馈。

Prompt C：让Claude给我标准答案

基于Prompt B的诊断，请把这3道题的”我应该这么答”版本，写成可背诵的回答稿。

要求：

– 每道题不超过200字

– 用第一人称

– 必须带至少1个数据

– 必须带至少1个我简历里的项目细节

– 结尾要有一个反问句或开放点，给面试官追问的钩子

最后这条”结尾留钩子”特别重要。

很多人答完最后一句是”嗯，我大概就是这么做的”——句号一打，对话结束。面试官只能再憋一个问题。

但如果你结尾留个钩子——”这里其实有个我自己也没想清楚的点，您怎么看？”——面试官会顺着你的钩子追问，而你已经准备好了下一段。

整场面试的节奏感就出来了。

这3版标准答案，让Claude给你复制进Obsidian同一道题的条目下，标注”标准答案v2″。下次面到类似题，开口前心里有底。

题库聚合这一步——每周做一次

跑了一周之后，我会把所有Prompt A的产出汇总，让Claude再跑一次：

下面是我这一周面试沉淀的47道题。请：

1. 找出被不同公司重复问到的题（频率≥2），标为”高频”

2. 找出问法不同但本质相同的题，合并归一

3. 重新做一次类别分布统计[粘贴所有题]

跑完之后我知道几件事。

这一周我的弱项类别在哪里。哪些题被反复问，需要立刻打磨。哪些题虽然新奇，但只有一家公司问——可能是面试官的个人偏好，性价比低，剔除。

跑到这一步，154道题已经躺在Obsidian里了。

每道题都有原题、有我答崩的关键句、有Claude给的标准答案、有它在哪场面试出现过、被问了几次。

这个题库对我自己来说够用了。

为啥做H5页面，以及我具体怎么做出来的

154道题在Obsidian里躺着，对我有用，但马上有了下一个问题。

154道题、14个分类、每道题底下还挂着我答崩的句子、Claude给的标准答案、它出现在哪场面试。这些东西在Obsidian里是一堆md文件。文件之间靠链接互相跳转。我用着没问题。

但有几个具体的痛点，Obsidian解决不了。

第一个，面试前的咖啡店里、地铁上，我没法快速翻题。Obsidian对我来说不够顺手——打开慢、找文件慢、跳转慢。我需要的是一个能在90秒内扫过20道高频题的东西。

第二个，我没法按“今天面的这家公司”去过滤题库。比如下午面一家做教育AI的，我想看一下“AI产品认知 + 项目深挖 + 数据归因”这3类的高频题。Obsidian里我只能一个一个文件夹翻。

我需要的是一个3分钟扫完、双视图（项目维度+问题类型维度）、可搜索可筛选的载体。

H5就是答案。

具体怎么做的——直接让Claude生成HTML文件，存在本地，需要的时候直接在浏览器打开。

那么具体H5上有什么。看下图。

视图一：按问题类型浏览

154道题按14个分类折叠展开，每道题标好频率。我想看哪类点哪类。

视图二：按项目维度浏览

我的两个项目AI学长和AI拍搜讲，每个项目一个独立模块，里面装着完整的时序图、技术架构、关键数据解读、项目深挖问答。

顶部搜索框

随口想到一个关键词——”RAG”——秒定位到对应问答。

H5真正改变的不是面试现场，是面试之前的那15分钟。

之前我面试前15分钟，是在地铁上翻Obsidian、翻简历PDF、翻聊天记录里的JD要点，手忙脚乱。

有H5之后，我面试前15分钟只做一件事——打开H5，按”今天这家公司可能问的类别”筛一遍高频题，每道题花30秒过一遍我的标准答案。

15分钟，覆盖15-20道高频题。

进面试间的时候，我脑子里是热的。

这是H5对我最大的价值。

它不是用来给别人看的。它是用来让我自己在面试前的最后15分钟，把过去沉淀的所有东西，快速重新加载到大脑里的工具。

而且，做H5这件事本身，还顺便逼着我做了一遍系统化整理。

我从Claude生成HTML，到迭代视图、加交互、做搜索——整个过程逼我把所有项目、所有真题、所有答崩点结构化梳理了一遍。

做H5的过程，比H5本身更值钱。

这是我后来才意识到的。

写到最后我想说三件事

写到这里我自己也累了。

但我想把这半个月月38场面试的最大收获，写成三句话吧。

第一句——不要刷题，要刷被问的密度

刷题的本质是用低质量的二手信息做准备。

而面试现场被问3次以上的同一道题，是市场真实信号。

前者ROI低。后者ROI高。

密度本身就是最好的准备。

这一点我之前不信。

我一开始也是那种”准备好了再投”的人。背模型参数、背产品框架、背案例分析。结果发现，背的东西很多都用不上。真正用得上的，是面试现场被问到的真实问题——而这些问题，你不亲自下场永远不会遇见。

后来我把”准备”的定义改了。

准备不是闭关刷题。准备是让自己进入一个能持续被问真问题的状态，然后用流程把每次被问的真问题，沉淀成下一次的准备材料。

这是一个自我加强的循环。

面得越多，你越知道市场要什么。你越知道市场要什么，你下一场就答得越准。下一场答得越准，你越能拿到offer或者更深入的对话。越深入的对话，给你越多的真问题。

闭关刷题刷不出这个循环。

第二句——简历不是终点，是Claude的输入

绝大多数人写完简历，扔进招聘软件，就忘了它的存在。

但你的简历应该有第二个生命。

它是你后续所有AI辅助复盘的上下文。

Claude没有你的简历，给的建议永远是网络通用模板。喂了简历，Claude才能告诉你”你这个项目里其实有现成的答案，你刚才没用上”。

写完简历不是结束。写完简历，才是Claude的开始。

这件事换一个角度看——

你的简历其实是你自己的”个人知识库”的第一份语料。

很多AI PM都在帮公司做RAG知识库。但极少有AI PM意识到，自己应该给自己也建一个RAG知识库。

你的简历是第一份语料。
你的项目复盘文档是第二份语料。
你的面试转录是第三份语料。
你的Obsidian笔记是第四份语料。

当这些语料喂给Claude，它就不再是一个通用助手，它变成你的个人面试教练。

这个教练知道你做过什么项目、踩过什么坑、答崩过哪道题、被反复追问过哪个数据。

它给的建议，比任何线下mentor都要精准，而搭这个教练的成本是0元。

第三句——AI PM的核心能力不是懂技术，是翻译

154道题里，纯技术题不到40道。

剩下100多道，全是”为什么选这个不选那个”、”怎么证明你的改动有效”、”跨部门怎么推”、”数据怎么解读”、”用户痛点怎么挖”。

这些题，传统PM也会被问。

区别只在于，AI PM要在AI这个新变量下重答一遍。

你不需要变成算法工程师。

你需要的是——能听懂算法工程师在说什么，并把它翻译成业务能听懂的语言、用户能感受到的体验、老板能算得出的账。

这是AI PM在2026年真正稀缺的能力。

我本科刚毕业的时候是审计出身，后来才转了PM。其实审计的工作本质也是翻译——把企业的财务行为，翻译成符合会计准则的语言；把会计准则，翻译成审计意见；把审计意见，翻译成投资人能看懂的报告。

最后转AI PM的时候，我以为我要重新学一遍——学大模型、学Transformer、学Python。

学了一阵发现不对。

我真正要做的，还是翻译。

只是翻译的语言变了——从财务变成了AI，从准则变成了模型能力边界。但翻译的本质没变——把一个领域里精确但晦涩的东西，转换成另一个领域能用的东西。

这个本质一旦想清楚，AI PM就没那么难做了。

写在最后

其实我做这套流程的初衷，根本不是为了写这篇文章。

我做它就是因为——这半个月的事儿我不记下来、不输出我真的会忘。我面完第二天就会忘。我必须有点办法把记忆固化下来。

最开始这套流程很糙。

开始我只有录屏，没有Claude介入。

后来才加进Prompt A，开始让Claude帮我归类题目。

再到后来才发现Prompt B必须喂简历，否则Claude给的全是通用废话。

最后才意识到题库需要每周聚合，否则会变成一个无序的文件堆。

它不是一开始就长这样的。

它是面着面着，长出来的。

如果你也在找AI PM的工作，我希望你别学我具体的流程——你应该长出你自己的。

但你可以学这个心法——把每一场对话都当资产，而不是消耗。每一场都是你未来某场面试的预备材料，也都是你给Claude的训练样本。这事比你刷100道题都有用。

写完了，希望对每个AIPM都有用，谢谢～

本文由 @AI观察者陈初原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

产品经理的IDE：从原型生成到开发沟通的完整工作流

S-Tyle — Fri, 15 May 2026 01:23:31 GMT

AI原型工具正在重塑产品经理的工作方式，从需求输入到原型交付，一套完整的AI IDE工具链已经形成。本文将深入解析Kiro、豆包MarsCode等工具的实战应用，揭秘如何通过自然语言指令生成可交互原型，实现与开发团队的高效协作，同时探讨AI时代产品经理的核心价值变迁。

AI时代，产品经理的“集成开发环境”长什么样？

在AI时代，产品经理的“IDE”（集成开发环境）早已不再只是Axure+Excel的组合，而是一套以AI原型生成工具为核心、从需求到交互再到开发交付的完整闭环工具链。本文将重点介绍：产品经理如何用Kiro（即刻创作）、豆包MarsCode等AI原型IDE工具，从0到1快速生成可交互原型，以及如何基于这些工具与开发高效沟通。

一、重新定义：产品经理的AI IDE是什么？

类比程序员用VS Code写代码，产品经理的AI IDE应该是这样一个“工作台”：

输入：一句话需求、一段场景描述、一张手绘草图
中间过程：AI自动生成线框图→高保真UI→可交互原型→交互逻辑标注
输出：可直接演示的原型、可给开发复用的组件、结构化的交互文档

核心能力：

自然语言生成原型：说一句话，AI出原型
组件化与可复用：生成的元素可直接在Figma等工具中复用
交互逻辑自动理解：AI自动识别“点击后跳转”“下拉刷新”等逻辑
开发友好的交付物：一键生成标注、切图、甚至前端代码片段

二、实战：用Kiro/豆包MarsCode等AI IDE从0到1生成原型

2.1 工具选择（目前主流的AI原型IDE）

本文以 Kiro（即刻创作） 为例，完整走一遍从需求到原型的流程。

2.2 完整实战流程（以“电商商品详情页”为例）

第1步：准备你的“需求输入”

不要只说“做个商品详情页”，给AI更明确的信息：

示例输入（自然语言）： “帮我生成一个电商App的商品详情页，要求：

1）顶部是商品轮播图，支持左右滑动和放大查看

2）中间是商品标题、价格、销量、优惠券信息

3）下方是商品详情介绍（图文混排）、评价列表

4）底部是‘加入购物车’和‘立即购买’悬浮按钮

5）点击‘加入购物车’后弹窗确认，点击‘立即购买’跳转到订单确认页”

技巧：

明确说明是App还是Web页
列出核心模块和关键交互
可以补充“风格：像淘宝/京东/得物”来指定视觉风格

第2步：在Kiro中生成第一版原型

1）打开Kiro（即刻创作），新建项目

2）把上面的需求输入进去，点击“生成原型”

3）等待10-30秒，AI会自动生成：

完整的线框图→高保真原型
页面跳转逻辑
点击、滑动等基础交互

第3步：用“对话式修改”调整原型

AI生成的第一版往往不是100%完美，你可以像跟设计师聊天一样调整：

示例修改指令：

-“把主色调改成蓝色#1890ff”

-“把‘加入购物车’按钮放在左边，‘立即购买’放在右边”

-“评价列表里增加‘带图评价’标签”

-“在价格旁边增加‘限时折扣’倒计时标签”

Kiro会根据你的指令自动修改原型，不用你手动拖拽元素。

第4步：补充复杂交互逻辑

对于“加载状态”“空状态”“异常提示”这些AI可能遗漏的细节，你可以：

手动在Kiro里新增对应页面/状态
或者用指令告诉AI：

“增加‘网络加载失败’的空状态页面，显示‘网络开小差了，点击重试’按钮” “点击‘立即购买’时，如果用户未登录，先弹窗提示‘请先登录’”

第5步：导出给开发的交付物

原型做好后，一键导出：

原型链接：直接发给开发预览交互
Figma文件：开发/设计师可以直接在Figma里复用组件
标注文档：自动生成色值、间距、字体规范
可选：前端代码片段（豆包MarsCode/v0支持）：直接生成React/Vue代码，开发可以直接用

三、从原型到开发：如何用AI IDE让沟通更高效？

3.1 常见痛点与解决

3.2 推荐的协作流程

PM用AI IDE生成原型+交互逻辑
和开发一起过一遍原型：开发在原型里点一遍，有疑问当场提
导出Figma+标注+可选代码：开发直接拿去用
开发过程中如需调整：PM直接在AI IDE里改，改完同步链接给开发就行

四、总结：AI IDE时代，产品经理的核心价值没变

虽然工具变了，但产品经理的核心价值依然是：

定义对的问题：知道用户真正需要什么
设计好的解决方案：知道用什么样的产品逻辑解决问题
推动方案落地：和开发、设计一起把东西做出来

AI IDE只是让你从“画原型、拉标注、写文档”这些重复工作里解放出来，把更多时间花在思考“用户到底需要什么”这件事上。

未来已来，你的AI IDE工作台搭好了吗？

本文由 @S-Tyle 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

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工业数字化与行业软件产品，如何从内部能力变成客户愿意购买的商品？

张二十三 — Fri, 15 May 2026 01:21:43 GMT

工业数字化产品的商业化之路远比想象中坎坷——从项目到产品只是起点，真正的挑战在于如何让内部能力转化为客户愿意买单的外部商品。本文深度剖析产品与商品之间的巨大鸿沟，揭示客户采购的真实逻辑，并提供将功能语言转译为问题场景、重组模块为解决方案包、构建多角色购买共识的实战方法论，帮助产品团队跨越从能力建设到商业变现的关键一步。

上一篇文章，我们讨论了工业数字化与行业软件产品商业化链条中的第一步，从项目到产品。从项目到产品，并不是把一个客户现场做过的功能原封不动整理成标准模块，而是要从单个客户需求中识别共性问题，抽象业务结构，沉淀规则和配置能力，形成可复用的交付路径，让一个项目成果有机会变成一类客户都能使用的产品能力。

但这只是第一步，很多公司好不容易完成了“项目到产品”的转化，系统不再完全依赖定制开发，功能也能在多个客户之间复用，交付过程开始有模板和规范，内部终于觉得“我们有产品了”。可真正进入市场后，新的问题很快出现：产品团队觉得能力已经具备，销售却依然讲不清楚；客户听完觉得“挺好”，但迟迟没有采购动作；售前每次还要重新包装方案；客户内部不知道如何立项；标准产品与定制开发的边界、价格、版本、交付范围也说不清楚。

如果说上一篇文章讨论的是如何把一个客户的问题抽象成一类客户可复用的产品能力，那么这篇文章讨论的就是如何把一套产品能力转化成客户能够理解、销售能够表达、售前能够包装、商务能够报价、交付能够承接的商品。产品是内部能力，商品是外部购买表达；产品回答“我们有什么能力”，商品回答“客户为什么愿意买”。在工业数字化与行业软件领域，这个转换尤其关键，因为这类产品往往不是客户打开网页就能自行购买和使用的工具，而是会牵涉现场调研、业务流程、组织关系、系统集成、数据接入、实施交付和长期运维。产品做出来以后，并不会自然变成商品。

当然，产品完成商品化后并不意味着这项业务就一定能做好，工业数字化项目最终能不能成交，往往不只取决于产品本身，客户关系、渠道资源、预算归属、既有供应商关系、商务条件，甚至客户内部不同部门之间的权力关系，都会影响采购结果。很多时候，并不是你的产品更好、方案更契合、汇报更漂亮，订单就一定属于你。但这并不意味着产品负责人没有可控空间。恰恰相反，越是在复杂的市场环境里，产品负责人越要把自己能控制的部分做到位：产品能力能不能被客户理解，销售能不能讲清价值，售前能不能快速包装，客户内部能不能形成合理立项逻辑，商务能不能清晰报价，交付边界能不能控制住。这些事情不能保证一定成交，却决定了产品有没有资格进入客户采购讨论，也决定了成交之后会不会变成失控项目。

一、产品成立之后，为什么仍然卖不动？

很多产品负责人会把“产品做出来”理解为一个重要终点，系统有了，核心功能有了，标准模块有了，几个客户也用起来了，内部演示也能讲得通，产品介绍PPT和宣传材料也准备好了，团队自然会认为接下来就是销售去卖、售前去包装、交付去实施，产品进入商业化阶段只是时间问题。

但现实往往没有这么顺畅，在产品拿到市场上以后，客户可能会说“系统挺完整”“功能也挺多”“后面有机会再看看”，但项目迟迟推进不下去。团队会本能地找原因：是不是功能还不够强，界面还不够好，销售能力不够，客户预算没有释放，市场时机还没到？这些原因都可能存在，但还有一个更底层的问题经常被忽略：产品完成了内部建设，却没有完成外部购买逻辑。

产品的内部建设，是指产品团队知道产品能做什么，研发知道系统怎么实现，实施知道大概怎么交付，售前知道有哪些功能可以写进方案；而商品化要求的是另一套逻辑：客户能不能理解它解决什么问题，销售能不能用客户语言讲清价值，客户内部能不能形成立项理由，产品是否有清晰的购买入口、版本套餐、报价模型、交付边界和验收标准。换句话说，产品做出来只能证明内部能力初步成立，商品成立则要求外部购买逻辑成立。

很多产品卖不动，不是因为它没有功能，而是因为客户没有形成购买理由，客户不是因为你有设备台账、点检计划、维修工单、备件管理，就一定会买设备管理系统，客户是因为设备故障响应不闭环、维修过程不可追踪、备件库存不透明、点检执行流于形式、设备停机影响生产，才愿意考虑建设设备管理系统。客户也不是因为你有检验记录、不合格品处理、批次追溯、质量报表，就一定会买质量管理系统，客户是因为质量异常难定位、责任追溯不清、客户审核压力大、质量数据无法支撑改进，才愿意推动质量管理数字化。

所以，产品到商品的第一步，是认识到客户买的不是你的功能，而是他自己的问题被解决。如果产品负责人不能把产品功能翻译成客户问题，把内部能力翻译成购买理由，那么产品再完整，也很难真正进入客户采购流程。内部评审看的是“产品有没有能力”，客户采购看的是“这件事和我有什么关系”，两者之间如果没有被转译，产品就会停留在内部能力阶段，而不是外部商品阶段。

二、产品到商品的本质，不是包装卖点，而是重构购买逻辑

产品和商品经常被混在一起使用，很多公司会说“这个产品可以卖了”，但实际情况可能只是“产品能力具备了”，还没有形成“商品表达”。产品关注的是系统有哪些模块、功能是否完整、架构是否清晰、配置能力是否足够、版本是否稳定、交付是否可控。商品关注的是客户为什么要买、买了能解决什么问题、不买有什么影响、谁来推动立项、预算从哪里来、采购什么范围、价格如何拆分、交付边界是什么、效果如何验收。

产品负责人习惯讲产品，但客户不会按照产品团队的逻辑采购。产品负责人说“我们有设备管理平台”，客户真正关心的是它能不能减少当前设备管理中的断点；产品负责人说“我们支持多角色权限配置”，客户会追问它能不能适配总部、工厂、车间、班组之间的管理关系；产品负责人说“我们有可视化看板”，客户会判断它能不能帮助发现管理异常，还是只是做给领导看的展示页；产品负责人说“我们有灵活配置能力”，客户会继续问配置由谁来做，后期能不能自己维护，维护成本会不会反而变高。

这种差异决定了产品到商品一定要完成表达转换：从“我们有什么”转向“你为什么需要”，从功能模块转向问题场景，从技术能力转向价值结果，从内部版本转向可采购范围，从“我们能做”转向“客户怎么买”。因此，产品到商品的转化不是简单做宣传册、包装卖点、换几个标题，而是要把内部能力重新组织成客户可理解、可采购、可交付、可验收的外部购买逻辑。

这个过程可以拆成五个动作：

把产品能力转译成客户问题，讲清功能解决什么问题，不解决会有什么影响；
把产品模块重组为解决方案包，让客户围绕场景和目标购买，而不是面对一堆孤立功能；
把产品价值拆成客户组织内部的购买理由，让不同角色都能理解这件事与自己有关；
把产品介绍转译成客户立项路径，帮助客户回答为什么现在做、预算从哪里来、由谁牵头、如何验收；
把产品边界设计成可售卖单元，明确版本、报价、实施、接口、运维、定制和验收范围。完成这五个动作，产品才开始具备商品化基础。

三、先把功能语言翻译成客户问题

很多工业数字化与行业软件产品，在介绍时最容易犯的错误，就是从功能开始讲，产品经理熟悉自己的功能，所以会自然地说：我们有设备台账、点检计划、维修工单、备件管理、质量追溯、订单协同、报表分析、权限配置和可视化看板。这些内容当然需要讲，但不能一上来就讲，因为客户购买系统不是为了购买功能，而是为了解决问题。

要完成这一步，可以使用“功能—问题—影响—价值”的转译方法，每一个核心功能都要至少讲清四件事：这个功能是什么，它解决客户什么问题，这个问题不解决会带来什么影响，解决之后能形成什么价值。以维修工单为例，如果只说“我们支持维修工单管理”，这句话没有错，但对客户触动有限；更有效的表达应该是：很多企业的设备维修仍然依赖电话、微信、口头沟通或纸质记录，故障从发现、报修、派工、处理、确认到复盘之间存在大量断点，导致维修进度不可追踪、责任不清、经验无法沉淀，甚至影响设备停机时间和生产连续性。维修工单的价值，不只是线上填一张单，而是把设备故障处理过程转化为可派发、可跟踪、可闭环、可分析的管理链条。

质量追溯也是同样的逻辑，如果只说“我们支持质量追溯”，客户很难形成明确感知，换成问题语言，则应该讲清楚：当批次、工序、人员、设备、物料和检验记录之间没有形成清晰关联，一旦发生质量异常，排查就会依赖人工翻记录、找经验、跨部门沟通，不仅效率低，还容易产生责任争议。质量追溯的价值，是在异常发生后快速定位影响范围、责任环节和处置依据，减少质量问题扩大化和客户投诉风险。订单协同也是如此，真正要表达的不是“系统支持订单协同”，而是上下游仍然依赖邮件、电话、Excel和人工确认时，订单状态、发货进度、库存责任和对账信息很难保持一致，由此带来交付延迟、库存误判和对账周期拉长，系统的价值则是降低上下游之间的信息摩擦。

这个方法的关键，不是把句子写得更漂亮，而是让产品能力和客户正在承受的问题发生关系，所以，产品负责人在做商品化时，不应该只整理功能清单，而应该整理“功能—问题—影响—价值”清单。每一个核心功能都要回答：它解决什么问题，这个问题现在如何发生，不解决会造成什么影响，客户为什么愿意为这个能力付费，销售应该用什么客户语言表达。这里还要注意，客户问题不能写得过于宏大，“提升管理效率”“降低运营成本”“实现数字化转型”这些话没有错，但太泛，不足以形成购买理由。真正有效的问题表达，要能落到业务环节里，让客户觉得“这说的就是我们现在的情况”，比如维修过程没有闭环、备件库存既缺料又积压、质量异常追溯靠人工翻记录、订单状态靠电话确认、报表口径各部门不一致。商品化表达，必须从大词回到真实问题。

四、再把产品模块组织成场景方案包

产品负责人熟悉的是模块，但客户购买的通常不是模块，尤其在工业数字化与行业软件场景中，客户很少说“我要买一个维修工单模块”或“我要买一个权限模块”，他们更常见的表达是：我们想提升设备管理水平，解决质量追溯问题，推动供应链协同，提高园区运营效率，建设能源管理体系，或者把现场管理数字化。客户要买的不是某个功能，而是一套能解决问题的方案。

因此，产品负责人必须把产品模块重新组织成场景方案包，而一个真正能被销售和售前使用的方案包，至少要回答六个问题：目标客户是谁，客户典型问题是什么，适用场景是什么，包含哪些产品能力，交付范围是什么，价值结果如何表达。还是以设备管理产品为例，同一个产品底座，可以被组织成“设备点检巡检数字化方案”“设备维修闭环管理方案”“备品备件精细化管理方案”。前者面向点检执行不到位、巡检记录不规范、现场问题难追踪的客户，核心能力是设备台账、点检标准、点检计划、移动点检、异常上报和执行统计；第二类面向维修响应慢、故障处理不可追踪、责任不清的客户，核心能力是故障报修、维修派工、处理记录、验收确认和维修分析；第三类面向备件库存不透明、领用记录不清、缺料和积压并存的客户，核心能力是备件台账、库存管理、领用管理、库存预警和消耗分析。

这不是简单换名字，如果只是把“设备管理系统”改成“设备点检解决方案”，但目标客户、典型问题、能力组合、交付范围和价值结果都没有重新定义，那只是包装，不是商品化。真正的解决方案包，是把产品能力按照客户问题重新组合，让销售知道该从哪个问题切入，让售前知道方案怎么展开，让客户一听就知道这件事和自己有什么关系。功能清单服务内部研发和版本管理，方案包服务销售、售前和客户采购，两者不能互相替代。

很多工业数字化与行业软件公司缺的不是产品模块，而是方案包能力。系统里功能不少，但销售不知道该找什么客户；售前每次都从头写方案；客户听完产品介绍，仍然不知道这和自己的当前问题有什么关系。产品负责人要推动团队从“产品功能清单”走向“场景方案包”，因为只有当产品能力被重新组织成客户购买方式，产品才真正开始从内部能力走向外部商品。

五、让客户组织内部形成购买共识和立项理由

工业数字化与行业软件产品的采购，往往不是一个人说了算，实际情况是一个项目从接触、立项到采购、实施、验收和使用，通常会涉及业务部门、信息部门、设备部门、生产部门、质量部门、财务部门、采购部门、管理层，甚至外部审计、监管或集团总部。

不同角色关心的问题完全不同：

管理层关心投入产出、经营效率、风险管控和管理透明度；

业务部门关心当前管理问题能不能解决；

信息部门关心系统架构、安全、接口和运维；

一线人员关心系统会不会增加工作量；

财务和采购关心费用结构、建设范围、交付边界和供应商可比性。

如果产品负责人只有一套产品介绍，就很难穿透客户决策链条，所以我们的产品价值不能只写一套，而是需要围绕客户内部关键角色拆解。以设备管理产品为例，对管理层，价值不能只讲“设备台账更清楚”，而要讲设备停机风险降低、维修成本更透明、资产利用率提升、设备管理从经验驱动走向数据驱动；对设备部门，要讲点检、保养、维修、备件、故障分析如何形成闭环；对一线人员，要讲任务是否清晰、操作是否简单、记录是否方便；对信息部门，要讲系统如何集成、权限如何控制、数据如何管理；对财务和采购，则要讲费用构成是否清楚、建设范围是否可控、后续是否存在额外成本、不同供应商方案如何比较。

很多项目不是死在“没人认可”，而是死在“只有一个角色认可”，业务部门觉得有用，信息部门担心集成；管理层想要数据，业务部门担心增加工作量；采购认可价格，但交付边界不清；财务认可预算，但验收效果说不清。产品商品化要解决的不是单个客户角色是否觉得有用，而是客户组织内部能否形成足够一致的购买共识。产品负责人要理解谁发现问题、谁推动立项、谁影响方案、谁决定预算、谁负责验收、谁长期使用、谁可能反对，这些关系不清楚，产品价值就很难被客户组织完整接收。

进一步说，很多产品不是客户不需要，而是客户不知道如何立项，客户听完产品介绍后，可能觉得有价值，但真要往内部推动时，就会遇到一连串问题：为什么现在要做，不做有什么风险，做了有什么收益，预算从哪里来，属于信息化项目、技改项目、管理提升项目还是合规支撑项目，哪个部门牵头，哪些部门配合，项目怎么验收，汇报材料怎么写。如果这些问题没有答案，客户就很难推动采购。

同一个产品，在不同客户那里可能对应不同立项路径，设备管理产品，如果客户近期发生过重大设备故障，可以走“设备维修闭环与风险管控项目”的路径；如果客户正在推动精益生产，可以走“设备管理标准化项目”的路径；如果客户备件库存压力较大，可以走“备品备件精细化管理项目”的路径。质量管理产品，如果客户面临大客户审核，可以走“质量体系数字化支撑项目”的路径；如果发生过质量事故，可以走“质量追溯与风险管控项目”的路径。立项路径不是文字包装，而是对应客户内部不同的预算逻辑、牵头部门、汇报语言和验收标准。产品介绍只能让客户知道你有什么，立项路径才能帮助客户知道这件事为什么值得推进。

六、把产品边界变成可报价、可签约、可交付的商品单元

商品化最后还要解决一个非常现实的问题：到底卖什么，怎么卖，多少钱卖，卖完以后交付什么。很多工业数字化与行业软件产品商业化不顺，不是因为产品没有价值，而是因为边界不清，标准版包含什么，专业版包含什么，哪些模块可选，哪些服务另收费，哪些属于标准交付，哪些属于定制开发，哪些属于二期范围，硬件、软件、实施、运维、接口、培训、咨询分别如何报价，后续扩容、增点、增模块如何收费，客户提出额外需求时如何判断是标准范围、配置范围还是变更范围，这些问题如果不提前定义清楚，后面一定会出问题。

边界不清会直接传导到整个商业链条，销售为了签单容易过度承诺，客户会认为所有需求都包含，售前方案会越写越大，交付团队被迫兜底，研发团队被项目不断拖住，产品负责人夹在客户、销售、研发和交付之间反复协调。最后看起来合同额增长了，但利润被不断吃掉，产品也被一个个项目重新拉回定制泥潭。

所以，从产品到商品，必须形成清晰的可售卖单元，一个商品至少要定义清楚六件事：

卖什么，是标准版、专业版，还是某个场景解决方案，包含哪些标准模块、可选模块和增强能力；
卖给谁，目标客户是什么行业、规模、管理阶段和业务场景，同时也要明确不适合什么客户；
多少钱，软件、实施、硬件、接口、运维、增值服务如何拆分，哪些一次性收费，哪些持续收费，哪些按点位、模块、用户、组织或项目范围收费；
交付什么，标准交付范围包括哪些数据接入、系统配置、角色权限、流程配置、培训、试运行和验收工作；
不包含什么，哪些属于定制开发，哪些特殊接口、额外报表、长期驻场、历史数据清洗不在范围内；
怎么验收，功能、数据、流程、培训和试运行分别做到什么程度算完成。

这些内容不是单纯的销售资料，而是产品商品化的一部分，很多产品负责人不愿意碰报价、合同边界和交付范围，认为这是销售、售前、交付或商务的事情，但在工业数字化与行业软件领域，如果产品负责人不参与这些定义，产品很容易在市场上变形。产品定义不清，销售就会随意承诺；版本边界不清，客户就会无限扩大范围；交付边界不清，实施就会不断兜底；定制边界不清，研发就会持续被项目打断；报价模型不清，公司就很难形成利润。商品化的本质，是把产品能力变成可报价、可签约、可交付、可验收的购买单元。

七、如何判断一个产品真正完成了商品化？

产品是否完成商品化，不能只看有没有产品介绍，也不能只看销售能不能讲几句卖点，而要看它能不能经受完整商业链条的检验，首先，客户问题是否清楚，客户能否用一句话理解这个产品解决什么问题，销售是否能脱离产品负责人讲清客户痛点，产品介绍是否已经从功能清单变成“问题—影响—价值”表达。其次，方案包是否成型，是否有面向不同场景的标准解决方案包，每个方案包是否明确目标客户、适用场景、产品能力、交付范围和价值结果，售前是否能基于方案包快速输出客户材料，而不是每次从零开始。

第三，购买理由是否成立，产品是否为管理层、业务部门、信息部门、财务采购和一线用户准备了不同价值表达，客户组织内部是否知道谁推动、谁决策、谁影响、谁使用、谁验收。第四，立项路径是否清楚，客户是否知道为什么现在做、不做有什么风险、预算从哪里来、由谁牵头、如何验收，售前材料能否支撑客户内部汇报，产品能力能否对应客户内部的项目类型和预算逻辑。第五，可售卖单元是否明确，版本、报价、模块、实施、接口、运维、定制、验收的边界是否清楚，销售能否按标准规则报价，交付是否知道什么属于标准范围、什么属于变更范围，客户是否清楚买到的是什么、不包含什么、后续扩展如何收费。

如果这些问题长期答不清楚，产品就还没有真正完成商品化，它可能已经是一个产品，但还不是一个成熟商品。一个简单的判断标准是：如果产品只能被产品团队讲清楚，它还只是产品；如果它能被销售讲清、被客户理解、被售前包装、被商务报价、被交付验收，它才真正开始成为商品。

上一篇文章里，我们说从项目到产品，是产品经理从需求执行者走向产品结构负责人的第一道坎，这篇文章讨论的产品到商品，则是第二道坎。到了这个阶段，产品负责人不能再只站在产品内部看产品，而要站到客户购买视角、销售表达视角和市场进入视角来看产品。产品负责人不能只问功能有没有做、版本有没有上线、配置能力够不够、客户需求有没有满足，还要继续问客户为什么要买、销售怎么讲、售前怎么包装、客户内部怎么立项、不同角色听到的价值是什么、边界怎么定义、报价和交付范围怎么拆、哪些能力进入标准版、哪些能力作为增值模块、哪些客户差异可以配置、哪些必须定制收费。

这就是产品负责人能力边界的变化，从项目到产品，考验的是结构抽象能力；从产品到商品，考验的是市场表达能力；从商品到业务，考验的将是经营复制能力。很多高级产品经理之所以很难继续往上走，不是因为不会做功能，而是因为一直停留在产品内部。他们能把产品做出来，却不能把产品转化成客户愿意购买的商品；他们能定义功能优先级，却不能定义客户购买路径；他们能讲产品模块，却不能讲客户价值、立项理由和商业边界。功能产品经理负责把功能做完整，产品负责人要让产品在市场上成立，而产品在市场上成立，首先要完成商品化。

结语：产品做出来，只是内部能力成立

很多工业数字化与行业软件公司，并不是没有产品，它们有系统、有功能、有模块、有客户案例，也有几个成功项目，问题在于很多产品仍停留在内部能力阶段，没有真正完成商品化。产品做出来，只是说明内部能力初步成立；产品要变成商品，必须完成外部购买表达。

从功能语言到问题语言，从产品模块到解决方案包，从单一价值到客户组织内部的购买共识，从产品介绍到客户立项路径，从产品边界到可售卖单元，这些转化完成后，产品才不只是“我们有什么”，而是变成客户能够理解、能够采购、能够立项、能够报价、能够交付、能够验收的一套商品。

但商品化仍然不是终点，产品变成商品，只是解决了“客户为什么买、怎么买、买什么”的问题，下一步还要继续解决公司如何持续卖出去、交付下来、赚到钱，也就是从商品到业务的转化。如果说上一篇文章讨论的是如何把一个客户的问题抽象成一类客户可复用的产品能力，那么这一篇讨论的就是如何把一套产品能力转化成客户愿意购买的商品，下一篇还要继续讨论如何让商品变成组织能够复制、公司可以持续盈利的业务。项目是起点，产品是能力沉淀，商品是购买表达，业务才是经营结果。产品做出来，不等于客户愿意买；真正的商品化，是让产品被客户理解、被销售表达、被售前包装、被组织采购。

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废墟之旅：那些跌下神坛的AI概念

脑极体 — Fri, 15 May 2026 01:12:14 GMT

AI领域的更新换代快得让人窒息，从GAN到胶囊网络，从提示词工程师到无人零售，多少曾经的风口如今成了无人问津的废墟。这篇文章带你回顾那些昙花一现的AI概念，揭示技术泡沫背后的真相，或许能帮你摆脱‘AI焦虑症’，更从容地面对这个疯狂的时代。

智能体、词元、vibe coding、小龙虾、快乐小马，这些词轮番轰炸我们的脑海，带给我们一种深深的焦虑与窒息。似乎不抓紧学会新的AI概念，我们就会被技术甩飞，跟时代脱节，然而刚刚学会一个新的概念，更新的东西又火热出炉，新的焦虑也随之而来。

怎么才能治好这种“AI概念焦虑症”呢？有个办法，就是根本不去管它。因为大部分AI概念都是昙花一现。很快就会被竞品覆盖，或者干脆烟消云散。

有很多曾经叱咤风云的AI技术或者商业风口，现如今都处在没人提起、根本想不起来的状态里。AI的聚光灯只能打在范围非常有限的舞台上。而舞台之外，是连绵成片，一眼望不到头的废墟。

众多AI概念都曾经登上过神坛，迎接目光、鲜花或谩骂，但当它们跌下去的时候，却安静地一点声音都发不出。那么，今天还在神坛上的那些人和事，未来又何去何从呢？

一起逛逛废墟吧。说不定这荒凉的景色，刚好能治愈我们的AI焦虑。

01 被砌在高墙下的对抗生成网络（GAN）

在2014年到2022年的深度学习时代，对抗生成网络（GAN）是计算机视觉方向绝对的顶流。

GAN的模型架构思路在于，它设置一个“生成器”和一个“判别器”来进行零和博弈对抗，从而训练模型进行超高精度的视觉素材生成。GAN刚出来的时候，效果简直惊为天人。AI生成的人脸第一次实现了以假乱真的程度，以这项技术为基础，甚至出现了风靡一时的DeepFake人脸造假产业。

当时的情况是，AI顶会全都在讨论GAN。投资人和创业者疯狂押注GAN技术，以及相应的AI图像、AI相机、AI换脸等赛道。感觉谁要是不懂GAN，那他就离被AI时代抛弃不远了。

GAN算是非常长寿的AI技术了。但当2022年大模型时代到来，其也不可避免遭遇了被取代的命运。2022年Stable Diffusion开源，以其为代表的扩散模型，在图像生成效果上全面领先于传统的GAN模型，并且不会出现GAN训练不稳定、容易崩溃、需要大量经验性技巧进行收敛等问题。

近乎摧枯拉朽一般，曾经顶流的AI核心技术就退出了历史舞台。如今在工业界和大众层面，GAN都几乎完全被扩散模型取代。AI换脸也不再需要弄一套DeepFake软件，用几百张照片进行对抗生成训练，而是简单一个指令，一切都交给AI自己。当然不是说GAN没有用处，只是它成了AI高墙里的一块砖石。依旧能够承重，但不会被人单独拿出来欣赏。

这个故事告诉我们，AI领域的技术更迭是飞速的。即使非常稳定的基础设施式技术，也可能在瞬息间被覆盖。所有学习与投入，都应该将这一点纳入考虑范围。

02 胶囊网络（Capsule Networks），一朵名人栽种的昙花

有这么个现象，AI领域的大佬们对流行的AI技术永远是否定多于肯定的。这当然是很好的，批评产生反思，反思推动进步。但很多时候这些大佬提出来的解决方案，却也不一定灵光。

比如在2017年深度学习爆火之后，被称为“深度学习之父”，后来获得诺贝尔奖的辛顿就针对当时流行的CNN架构提出了诸多质疑。比如CNN鲁棒性太差，无法理解图像空间关系等。他提出用更加拟人的逻辑替代CNN，这项技术被他称为“胶囊网络”。

在“胶囊网络”刚出来的时候，由于辛顿过往战绩极佳，声名极其显赫，因此这项新技术也被产学各界视为启明星般的存在。而且相比于CNN架构，胶囊网络似乎更加强调仿生学的存在，相对更能贴合大众对AI这个词的想象。

于是乎，媒体和AI行业很快将“胶囊网络”夸饰为“下一代计算机视觉技术”，是“颠覆式的AI革命”。相关论文被疯狂引用，全球AI学界集体跟进。彼时中国互联网大厂刚刚开始布局AI，“胶囊网络”的热点也被及时抓住。据我们所知，很多大厂都第一时间成立了研究架构，重金招揽研发人才。

但事实上呢，“胶囊网络”可以说是一个失败的创新。它的训练难度极大，模型收敛效率很低，而且在大规模数据的处理上根本比不上CNN，更别提后来真正完成颠覆性创新的Transformer架构了。那些曾经跟随“胶囊网络”的学术与产业投入，自然都白白打了水漂。

现在“胶囊网络”只在学术圈有零星提及，大众层面根本无人问津。

这个故事告诉我们，大佬提出的新东西，很有可能只是一种前瞻性探索。没有后文，没有着落，也不必过多关注。

03 机器智能，没人在意的名实之辨

前面说的两个废墟，都是来自AI技术层面的坍塌。而在非技术的商业、企业战略层面，塌房的AI概念更是不计其数。

还是在那其实也不算太遥远的深度学习时代，中国刚刚开始全面接触AI这门新技术。那时候互联网时代的硝烟味还没完全散去。互联网企业家们还喜欢出来百家争鸣一下，面对了解或者不了解的东西都发表一些观点。而刚刚兴起的AI，自然也逃不出这个范畴。

当时一个让人印象深刻的AI叙事，是马云说AI这个词其实是错的。不应该是 Artificial Intelligence（人工智能），而是 Machine Intelligence（机器智能）。

这个说法背后的逻辑是，马云认为人类对自身大脑的开发不足3%，让机器模仿人类是一种误区。机器的价值不是像人一样做事，而是做人做不到的事。因此把“Artificial Intelligence” 翻译为 “人工智能”，是人类对自身的过度放大。

这段表述听起来很有道理，尤其很有“马云式”的道理。但客观上就是要在话语表述层面，把一个自达特茅斯会议以来全球范围内形成的完整学术与技术范式，推倒重来成为一个中国企业家的独特表达。其难度也是可想而知。

在阿里成立达摩院等研发机构的时候，“机器智能”还作为企业的官方表述列为重要研究方向之一。但后来随着推广效果不佳以及那些众所周知的原因，在阿里各种AI相关的活动与表述中，都不再能见到“机器智能”这一概念的身影。

2022年之后，大模型开始爆火，AI来到了全民时代。再有人提出“人工智能”这个词是翻译错误，估计也很难掀起水花。

这个故事告诉我们，如果说科技大佬研究的东西可能是昙花一现，那企业大佬谈论的东西则更是听听就行。其实中国企业家已经非常靠谱了，如果看看马斯克、奥特曼、扎克伯格等人的过往言论，那才真叫一个语不惊人死不休，反正互联网明早就把记忆丢了。

04 提示词工程师，一夜消散的风口职业

AI媒体特别喜欢用一种标题，叫作“XX一夜爆火”，“XX一夜变天”。一般来说，这是因为美国跟中国有时差，他们白天开了发布会，咱们这正好是后半夜。而早上醒来的编辑又懒得想标题了……

但是吧，既然有一夜爆火，那是不是就应该还有一夜不火？还真有，那就是提示词工程师这个岗位。

2022 年底，ChatGPT火爆全网。那个时候的大模型对自然语言的理解能力有限，因此往往需要编写一些特定的、结构化的提示词（Prompt）来引导大模型输出高质量结果。

大模型就像是一个游戏，已经被验证的提示词就像是这个游戏的通关攻略。一时社交网络上遍地都是分享提示词的内容。当提示词的需求来到了一个量级后，有些人聪明的小脑瓜就开动了：有需求就应该有商业行为，能不能干脆把写提示词变成一个工作？

于是就衍生出了提示词工程师这个新锐的风口职业。在当时，很多人认为提示词工程师将取代代码工程师，成为AI时代的核心职业。很多想要尝鲜AI技术的公司，给提示词工程师开出了几十万的年薪。很快，遍地都是提示词工程师的培训课程，甚至出现了专门售卖提示词资源的产业链。

但所有这些热闹都是建立在一个基础上：AI大模型的自然语言理解能力将持续很差，持续需要复杂、精准、结构化的提示词。

大模型本来就在飞速进步，怎么会刚好停留在提示词工程师所需的水平，精巧绝伦地停滞不前了呢？

没多久，大模型的自然语言理解能力快速提升，用户的口语化表达和模糊质量都能生成高质量内容。“提示词工程师”，变成了“这事我问一下AI”。

“提示词工程师”很有可能成为史上最短命的职业，快速被扫进了历史垃圾堆。而那些贩卖提示词工程师培训课的人，可能又开始教起了小龙虾搞钱和一人公司创业。

这个故事告诉我们，技术是流动的。如果能预判其发展是最好。如果不能的话就等一等。

05 无人零售，现实世界的AI垮塌

曾几何时，我们身边雨后春笋一样出现了大量超市和便利店，他们都有一个统一的名字：无人零售。

这类商店的统一特点，是用AI视觉识别来进行结算，完全取代传统便利店的收银员，从而实现24小时低成本营业。这个被称为“下一代零售革命”的风口，在短时间内吸引了超过百亿资金，互联网和商超巨头纷纷下场。最夸张的时候，全国一年内新开超过一万家无人零售商店，遍布各大商圈。很多人都说，“收银员即将被AI全面取代”。

讽刺的是，几年时间过去，收银员没有怎么失业，无人零售却基本算是完蛋了。在真实使用体验中，大家发现AI识别货品和结账非常缓慢，并且准确率极低，经常导致排队时间非常长。有很多需要顾客自行完成的操作，甚至有很多需要顾客自己解决的麻烦，而且无人零售实体的硬件成本与运维成本极高，很多时候还不如聘用真人收银员。

现实情况是，超过95%的无人便利店都已经关停，巨头转而布局起相对更加简单的无人售货机。

这个故事告诉我们，哪怕是已经在现实中大行其道的AI产业，也有可能过于理想，经不起现实的摩擦。

06 早该回修真小说的K12 AI教育

几年前的一天，我在一个AI教育峰会上参观了一家K12 AI教育公司。那家公司的名字咱就不说了，反正是一种不大的动物。他们的负责人对媒体说，他们采用了最先进的AI技术。能够用知识图谱全面扫描12岁学生的大脑，完整掌握学生的学习情况与知识体系，从而进行千人千面的教育。

当时我的内心戏是，这是知识图谱吗？这不是读心术吗？

咱们且不说知识图谱有没有这么大的技术威力，这么做真的不侵犯人权吗？好，就算是不管孩子的人权了，学习要紧。到底是什么技术能够做到读取大脑式的威力？

现场的负责人显然不是技术岗位出身，给出的都是一些营销层面的话术。大体是“破解自古以来的教育公平难题”“用了AI就像十个老师教一个孩子”“AI比你更了解你的孩子”之类的。

那段时间，铺天盖地都是K12教育的广告，并且其中绝大多数都打着AI的大旗。卫视广告、综艺冠名、电梯广告、线下门店全是他们，并且大张旗鼓招募门店加盟。

但实际体验一下就会发现，这些所谓K12 AI教育就是学生答题之后，根据答题结果调取对应题库。强行说这个东西是知识图谱可能也可以，但说是个MBTI测试水平的程序也无不可。想要让这种水平的AI实现真人教师一样的水平，那更是天方夜谭了。

2021年“双减”政策落地，K12教育赛道倾塌的同时，那些虚假的AI旗号也随即消失了。其他AI概念的倒塌或许还有点可惜，我见过的那个K12 AI教育公司真的是一点不冤。他们就不该来我们这个麻瓜世界，修真小说更适合这些人发展。

这个故事告诉我们，总有人想用AI吹个XX。识破且别理他们是最好的方法。

07 早知道是这样，像梦一场

类似这种跌下神坛的AI概念还有很多。知识图谱、图计算、消费级AI换脸、AI NFT藏品，等等。

其中有些是暂时性沉寂。但不可否认的是，这些AI概念中的绝大多数都将永久消失，再也没人提起。

那么，下一个是谁？世界模型。Agent、一人公司，还是小龙虾、小螃蟹？

与其焦虑于层出不穷的AI概念，或许我们更应该熟悉AI的规律。熟悉它就像它像海市蜃楼，习惯于总有AI会突然爆火又迅速随风飘散。

我们知道会有东西留下来，但也明白大部分东西都留不下来。

随性一点，顺势而为。兴致所至研究一下，不想搭理它就该干嘛干嘛。如此走进AI时代，或许不是极致理性的，但至少很舒服。

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导演已死，从此只有抽卡师……吗？

微果酱 — Thu, 14 May 2026 08:36:03 GMT

AI导演正成为影视行业的新兴职业，但他们的工作更像是在‘抽卡’——输入提示词，等待AI随机生成画面。从传统导演到AI‘调教者’，职业角色的转变带来了创作逻辑的颠覆。本文将探讨AI如何重塑导演的职责，以及在这场技术变革中，创作的意义究竟何在。

2025年，影视行业流行起一个新词：抽卡。

它原本是手游术语，玩家花钱抽角色，结果随机，想要特定的东西就得反复试。现在，这个词被AI导演们用来描述自己的日常——输入提示词，点击生成，等待AI吐出画面。出来的东西对不对，全靠运气。不对就重来，继续抽。

《人物》今天的一篇报道《AI导演上岗之后》，记录了这批新职业从业者的真实处境。他们中有表演专业毕业、辗转找不到出路的年轻人，有从互联网大厂出走来创业的产品经理，有在传统长剧领域做了多年的导演。他们因为各自不同的原因，汇聚到同一台电脑前，开始学习与AI协作，学习抽卡。

但是我感兴趣的不只是眼下，而是未来。我想知道，在AI全面接管影视行业之后，导演这个职业还有什么存在的意义？

01 被AI调了

《人物》报道的受访者之一徐杰原本以为，自己是来“调AI”的。

他有表演专业背景，又在海外读过制片管理，入职一家头部短剧公司做AI执行导演。但没过多久，他发现情况反了过来：是AI在调他。

一场打戏，他在提示词里写清楚了长矛的入射角度、胳膊掉落的位置、具体的拍摄机位，AI给出的画面却总是差那么一点。改提示词，加限定词，告诉AI禁止如何如何，改到后来，AI似乎触发了某种判断机制，直接把之前的方案全部推翻。他加班到凌晨两点，还是没跑出想要的画面。

他在工位上骂出声。旁边的同事笑着劝他，“AI就是这样，慢慢磨”。他不服气，却也没有别的办法。

这种被动感，是AI导演这个岗位最陌生的地方。传统剧组里，导演是现场的绝对核心，演员、摄影、灯光都围绕着他的意图运转。而在AI剧的制作流程里，导演的意图只能通过提示词来传递，AI接不接收，结果如何，没有人能保证。

有资深导演把写提示词比作“给演员说戏”，这个比喻是准确的，但它同时也揭示了一个结构性的失落：导演和“演员”之间，失去了现场的那层人与人的即时交流，剩下的只有单向的指令和概率性的回应。

02 向下，还是向上

AI导演这个岗位，目前处在一种尴尬的分裂状态。

从头衔上看，他们是“导演”。但很多公司对这个岗位的理解，停留在“抽卡师”的层面：给AI输入指令，筛选可用素材，按时交付。一部五六十集的项目，制作周期通常在15天，每人每天要完成一集。在这样的节奏里，创作判断的空间极为有限。

《人物》报道里有一个细节很能说明问题。某公司一名学视觉传达的实习生，利用业余时间自学编导知识，扒各种剧，研究分镜。他告诉老板，这是因为不想沦为“抽素材的工具人”。这个担心不是多余的，在很多公司，导演不过是抽卡师的另一种叫法，实习生成为便宜的劳动力，高流动率、低成本，工具迭代了就裁员，裁完再招。

但向上走的空间也是真实存在的。懂得AI能做什么、不能做什么，这本身就是一种稀缺的判断力。报道里，有经验的创作者会在编剧阶段就介入，把“几个人坐在河边聊天”改成“马车被卷入沸腾的河水漂流”，因为后者对AI来说反而更容易实现。这种对工具边界的把握，是纯技术人和纯创作人都很难短时间内建立的。

问题在于，这个分化的窗口期有多长。技术迭代的速度，是否会超过人积累创作判断力的速度？

徐杰听说，明年可能会发布更强大的新模型，“叙事能力更强，都不需要做分镜了，那很多导演也可以直接下岗，就和现在的演员一样”。

如果窗口很短，大多数人来不及完成从抽卡师到创作者的跨越，就已经被下一波工具迭代淘汰，那这批AI导演的处境就不只是过渡，而是真正的耗材。

03 创作的源泉在哪里

比职业前景更根本的问题，是创作本身。

《人物》报道的另一个受访者金哲做AI导演不满一年，已经感受到职业倦怠。她说，自己90%的人际连接都被砍掉了，和AI工具打交道，给实习生发指令，这就是一天的工作。更让她不安的是，看多了AI生成的仿真人，开始产生“恐怖谷效应”，那种对真实人脸的敏感和辨别力，在慢慢消退。

这不只是情绪问题。它指向一个更深的危机：创作的原材料，从来都是人与人之间那些细微的、难以言说的东西。一个眼神，一句话的语气，一种说不清楚的氛围。这些东西不是靠查资料得来的，是泡在人群里泡出来的。

贾樟柯拍矿工和小镇青年，费里尼说他所有角色都是他认识的真实的人。当一个导演整天坐在电脑前抽卡，他的感官在慢慢钝化，生成的内容越来越多，真实的感受越来越少。久而久之，能放进创作里的东西，也会变得越来越空。

当然，孤独本身不一定是创作的敌人。卡夫卡和帕斯捷尔纳克都是极度孤独的写作者。但那种孤独是主动选择的向内挖掘，而不是被工作流程系统性地切断了与外部世界的连接。这是两种性质完全不同的孤独。

04 做导演还有意义吗

《人物》报道里有一段话，让人很难绕过去。

金哲回忆自己一路走来的梦想变化：先是进大剧组做“真正的大制作”，再是小成本文艺片，但还梦想着去戛纳、去柏林，再接下来是竖屏短剧，如今是AI短剧。他不知道，有多少人和自己一样，在这个过程中失去了梦想。

这个退化的轨迹，读起来令人唏嘘，但未必就是终点。

意义这件事，从来不完全来自不可替代性。外科医生有手术机器人辅助，不妨碍这份职业对人有意义。意义更多来自你在这件事里投入了什么、表达了什么、和谁产生了连接。

如果一个人做导演，是为了讲一个故事、传递一种感受，那工具换成AI，这件事本身并没有消失。但如果做导演的意义，是掌控一个真实的现场，是和一群人一起完成某种创作，那AI影视确实在某种程度上把这层意义抽空了。

所以，问题最终或许落在这里：一个人做导演，到底是为了什么？

想清楚这个，才能判断在AI时代，这条路值不值得走，以及怎么走。徐杰的打算是先做两年，学到的新东西是自己的。这是一种务实的态度，也是一种暂时搁置意义之问的方式。

只是，两年之后，那个问题还会在那里等着。

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AtomGit 上最值得收藏的 OpenHarmony 全生态仓库清单（2026 最新）

nutpi — Thu, 14 May 2026 08:26:28 GMT

OpenHarmony 正以惊人的速度构建全场景技术生态，而 AtomGit 已成为开发者进入鸿蒙世界的核心入口。本文精选主仓生态、跨平台开发、特色技术、应用生态四大板块的权威代码仓库，从系统内核到 AI 模型，从芯片适配到商用组件，为开发者提供一站式资源导航。无论你是想迁移现有应用，还是探索前沿技术，这些精选仓库都能让你快速上手。

OpenHarmony 作为开放原子开源基金会孵化毕业的全场景智能终端操作系统，正快速构建从系统内核、跨平台框架、三方生态、硬件适配到 AI 与行业场景的完整技术版图。AtomGit 已成为 OpenHarmony 生态核心代码托管平台，汇聚官方、SIG、社区与开发者共建的海量优质仓库。

本文按主仓生态、跨平台开发、特色技术方向、HarmonyOS 应用生态四大板块，整理出可直接收藏、即用即查的权威仓库清单，帮开发者快速定位资源、高效上手鸿蒙开发。

一、OpenHarmony 官方主仓（核心必看）

这是开源鸿蒙最顶层、最权威的代码入口，覆盖系统源码、三方库、SIG 孵化项目，是所有开发者的起点仓库。

OpenHarmony 主仓https://atomgit.com/openharmony 系统内核、架构、子系统、标准源码，全场景 OS 核心底座。

OpenHarmony-TPC 三方库中心https://atomgit.com/openharmony-tpc 汇集鸿蒙适配开源三方库，支撑应用快速开发。

OpenHarmony-SIG 项目孵化https://atomgit.com/openharmony-sig 生态创新项目孵化、特性试验、技术预研主阵地。

二、跨平台开发仓库（存量应用一键迁移）

面向 Flutter / React Native / Cordova / Qt 等主流跨平台技术栈，零成本迁移现有 Android/iOS/PC 应用到鸿蒙。

1. Flutter 生态

OpenHarmony-Flutterhttps://atomgit.com/openharmony-flutter Flutter SDK/Engine/插件鸿蒙适配，一套代码多端运行。

oh-flutter 社区生态https://atomgit.com/oh-flutter 面向 Flutter 开发者的社区共建、三方库适配平台。

2. React Native 生态

openharmony-rn（RNOH）https://atomgit.com/org/openharmony-rn RN 新架构完整适配，性能接近原生，支持 Hermes 引擎。

3. 通用跨平台 & Web 生态

oh-tpc 通用三方库https://atomgit.com/org/oh-tpc 工具、网络、存储、UI 等通用组件库合集。

OpenHarmony-Cordovahttps://atomgit.com/OpenHarmony-Cordova Web 开发者快速构建鸿蒙应用，海量 Cordova 插件可用。

OpenHarmony-ApplicationTPChttps://atomgit.com/OpenHarmony-ApplicationTPC 面向应用层的三方库、工具、AOP、日志、网络通信等增强库。

qtforohoshttps://atomgit.com/qtforohos Qt 框架在 OpenHarmony 上的源码、编译脚本、开发套件。

三、特色技术方向仓库（前沿赛道）

覆盖具身智能、芯片硬件、AI 模型、指令集、技术洞察，适合科研、教学、高端开发与创新项目。

openharmony-robot 具身智能https://atomgit.com/openharmony-robot 机器人、人形、机械臂、无人机、导航避障、AI Agent 框架。

openharmony-loongarch 龙芯适配https://atomgit.com/openharmony-loongarch 龙芯架构内核、驱动、系统组件适配与优化。

openharmony-models AI 模型https://atomgit.com/openharmony-models 端侧 AI 模型、推理组件、算法能力仓库。

OpenHarmony-ChipBoards 芯片&开发板https://atomgit.com/OpenHarmony-ChipBoards 南向硬件生态，已支持 189+ 款芯片，全系统类型开发板清单。

openharmonyinsight 技术洞察https://atomgit.com/openharmonyinsight AI 开发助手、技能库、Agent 能力、智能反馈工具链。

四、HarmonyOS 应用生态仓库（商用开发必备）

面向商用应用开发，提供官方示例、教程、组件库、最佳实践，直接用于项目落地。

HarmonyOS_Sampleshttps://atomgit.com/HarmonyOS_Samples 官方高质量应用示例，覆盖 UI、网络、多媒体、分布式等场景。

HarmonyOS_DTSEhttps://atomgit.com/HarmonyOS_DTSE 鸿蒙技术支持团队官方资源、工具、解决方案。

HarmonyOS_Codelabshttps://atomgit.com/HarmonyOS_Codelabs 手把手教程、实验代码、ArkTS 实战案例。

harmonyos-tpc-orghttps://atomgit.com/harmonyos-tpc-org 图片选择、裁剪、UI 组件、布局、状态管理等商用常用库。

HarmonyOS_Skillshttps://atomgit.com/org/HarmonyOS_Skills/repos 应用开发技能库、Agent 规则、智能开发辅助能力。

五、仓库使用建议（快速上手）

新手入门先收藏：openharmony 主仓 + HarmonyOS_Samples + Codelabs，跟着示例跑通第一个应用。

跨平台迁移按技术栈选择：Flutter → openharmony-flutter；RN → openharmony-rn；Web → Cordova。

硬件/芯片开发直接进入 ChipBoards 查看适配清单，robot 仓库适合机器人与智能硬件。

三方库开发以 TPC 组织为核心，参与共建、提交 PR，快速丰富鸿蒙生态。

六、总结

AtomGit 上的 OpenHarmony 仓库已形成系统—框架—应用—硬件—AI全链路闭环，无论你是学生、个人开发者、企业研发，还是高校教学与科研团队，都能在这里找到匹配的资源与赛道。

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播放超300亿，这届年轻人流行在抖音“摆摊儿”

克劳锐 — Thu, 14 May 2026 08:04:14 GMT

抖音上#我的摆摊日记话题突破300亿播放，揭示年轻人用折叠桌支起的内容新生态。这些反精致的真实记录为何能引爆流量？从叙事弧完整性到情绪共鸣点，从平台分发机制到商业变现路径，本文将拆解这场烟火气内容革命的底层逻辑。

一张折叠桌、几盏暖光灯、一摊手工饰品或夜市小吃，这是无数年轻人摆摊的标配。

如今，他们还多了一个动作，就是架起手机，把整个“练摊儿”过程拍下来发到社交平台上。

图片源自抖音

打开抖音，#我的摆摊日记话题播放量已突破300亿，从备货选品、出摊布置、与顾客讨价还价，到收摊盘账，这些充满生活的瞬间，总能戳中屏幕前的每个人，引发共鸣。

图片源自抖音

摆摊，这件听起来很“接地气”甚至有点“退而求其次”的事，是当下年轻人对生活方式、创业选择与自我表达的全新态度。

在抖音上“练摊儿”为什么火了？平台、创作者以及用户都看到了什么？跟随「克劳锐」的视角，一起来看看。

01 真实即流量，烟火气才是最强的内容

先说说这个摆摊视频，很多内容是“反精致”的。

画面抖、光线差、有时候连字幕都懒得加。但偏偏，完播率不差。

原因就是内容的高度真实。摆摊视频天然自带一条完整的叙事弧，大多数摊主的内容都在记录整个摆摊过程，每一个环节都有悬念，每一帧都有情绪。

图片源自抖音

年轻人们第一天出摊站在摊位前的局促，遇到难缠顾客时的纠结委屈，收摊数钱时那种“虽然不多但是我自己赚的”的踏实感……

这些情绪，不需要任何技巧包装，本身就是内容。

情绪的流动，也触发了刷到视频的人“我也想试试”或“我懂这种感觉”的双向共鸣。

这是摆摊视频火爆的第二个原因情绪共鸣点密集。

关键的是，摆摊这件事门槛极低，普通人也能做到，启动成本几百块，选品攻略网上一搜一大把。

图片源自抖音

这让视频天然具备一种“我也能做到”的感召力，很多年轻人刷到之后，点了关注，另一部分人已经开始搜“摆摊需要什么证件”了。

这种“可复制感”是摆摊内容爆火的另一个原因，大量的跟拍、模仿、晒自己第一次出摊，推动着#我的摆摊日记成为热门话题。

话题下的内容越滚越多，流量自然就来了。

02 算法爱上“生活流”，平台如何助推热潮？

摆摊视频能火，不只有内容本身的亮点，社交平台也在背后助推了一把。

首先是在推荐流的兴趣分发机制下，一条摆摊视频，内容可以横跨创业、生活记录、美食、手工、副业等多个兴趣标签，天然拥有比单一垂类内容更宽的传播能，获得更多的分发。

图片源自抖音

也就是说，这些内容不只是给想摆摊的人看的，也会被推给对副业感兴趣的人、喜欢看生活vlog的人，甚至是就想看点轻松内容的人。

其次是热点话题的助力，有着聚合放大效应。#我的摆摊日记这样的话题标签，把原本分散在各个账号下的内容整合成了一个规模化的流量池。

平台热榜的曝光进一步放大话题声量，形成“越多人发、越多人看”，甚至产生了年轻人“跟风”效应。

还有一点值得关注的是，摆摊的年轻人们大多是素人，账号粉丝量本身不高，但评论区内容互动却很热闹，有求选品清单的留言，还有询问在哪里摆摊、一天收入多少等留言。

图片源自抖音

这样的内容，在平台的助推下，有的成了热文内容，从而被推荐给更多的用户，获得更多的流量倾斜。

对于中小创作者来说，这是个很好的起步机会。平台不断降低门槛、扶持新人，让每一个普通人的生活记录，都能成为好的内容。

对于平台而言，这类内容真实感强、互动频繁，也正是他们希望看到的内容生态。

03 练摊儿人的账，不只是夜市那点流水

很多人以为，摆摊博主的变现逻辑就是摆摊赚钱+拍视频记录+顺便涨粉。但很多博主早就跑出了更完整的商业模型。

内容即橱窗，是最直接的一条路。摆摊视频的天然带货属性，加上选品展示，以及顾客的反应本身就是一次真实的产品测评。

哪款发饰卖的最快，哪个口味的糕点好吃，还有评论区总是出现的“能邮购吗”，顾客的真实反应比任何广告都有说服力，不少博主会在视频橱窗或直播间挂上同款链接，带动销量。

人设积累带来更长期粉丝价值。持续更新的摆摊日记，会在粉丝心里建立起一个鲜活的创作者人格，努力、真实、接地气、有点小倔强、偶尔也会抱怨今天没开张。

图片源自抖音

这种“活人感”带来的粉丝黏性，远比单纯的内容消费要强的多。当账号积累到一定体量，选品课、摆摊攻略合辑、品牌定制内容，都是顺理成章的变现方式。

同时，很多摆摊博主已经吸引到了MCN机构的关注。他们开始关注这个赛道，摆摊博主的内容模式可复制性强、账号矩阵化潜力大，对于机构来说，这是一个相对低成本的新人孵化窗口。

而对于创作者来说，有了机构在商务对接和内容策划上的支持，从素人到稳定变现的路径会缩短不少。此外，品牌定制内容，例如地方文旅、食品品牌植入摆摊场景等多个变现之路也是可以跑通的。

04 结语

摆摊热不是第一次出现，但这次年轻人在社交平台上玩出了新花样，变成了好内容。

但这届年轻人摆摊，不再单是为了生计，更是为了寻求一种“生活由自己定义”的底气。这种情绪，在当下的社交平台上，是充满感染力的。

对于平台来说，300亿播放是个信号，用户对真实生活内容的需求，远比我们想象的旺盛。精致不是唯一的内容标准，烟火气同样可以是核心竞争力。

对于创作者来说，这波热潮也在证明，你不需要是超级博主，只要你在认真生活，并且愿意记录下来，平台会帮你推荐给同频的人。

一张折叠桌，支起的不只是一个摊位，也是一种新的内容方法论。

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AI能替代演员吗？

有界UnKnown — Thu, 14 May 2026 06:55:17 GMT

五一档票房断崖式下跌背后，是AI内容与真人表演的激烈博弈。爱奇艺因推出AI艺人库引发舆论海啸，而OpenAI的image2技术让替代争议更加尖锐。当观众为何润东版项羽热泪盈眶时，我们不禁追问：影视行业真正的核心竞争力，究竟是技术革新还是情感共鸣？本文深度剖析AI浪潮下内容产业的生存法则。

你有多久没有进过电影院了？

在刚刚过去的五一假期，中国电影总票房只有7.58亿元。

这个数字什么概念呢？差不多相当于2017年的水平，而中国电影票房在五一档的巅峰，大约是15亿左右。

2019年，五一档总票房是15.27亿。疫情之后，它也曾在2023年、2024年恢复到15亿元左右。

然后，就是断崖式下跌。2025年五一档票房暴跌51%，收入仅有7.47亿元，然后就是今年。

▲ 2017年至2026年，五一档电影票房变化

作为对比呢，2025年，微短剧日均使用时长已经达到129分钟，超过了长视频；2025年AI生成的视音频内容也超过20亿条，比2024年增长了14倍以上。[1]

当然，这里面还有一个更新的情况，那就是进入2026年，这些挤压长视频的微短剧，也同样被在被AI挤压。过去那些依靠真人拍摄的内容正在快速被AI生成的制作方式所替代。

这就像一条贪吃蛇一样，线上内容吃掉院线，短内容吃掉长内容，然后AI再吃掉一切。

有些企业显然是着急了，比如爱奇艺。

4月份，在2026爱奇艺世界·大会上，爱奇艺突然宣布已经建立了上百位的AI艺人库，平台采集了这些艺人的脸、声音、动作数据，生成数字分身。

爱奇艺CEO龚宇的原话是：“未来真人实拍可能会成为非物质文化遗产！”

结果大家都是知道的，相关明星紧急辟谣，沸沸扬扬的舆论将爱奇艺淹没，“爱奇艺疯了”几个大字登上微博热搜第一，迟迟无法下来。

有趣的事情就在这里，从市场和观众的反应来看，大家显然是从心底里不赞同用AI来替代演员的。但从市场的数据来看，大家的行为又很诚实。

这种撕裂，恰恰是技术变革的关键时期，市场本身与消费者需求的矛盾。

而在这个过程中，我们想问的是，中国的影视内容到底怎么了？AI又能否真正把演员替代掉呢？

01 与AI相比，人还有一个优势

4月份，OpenAI更新了image2之后，让关于AI能否替代演员这个问题的讨论变得更加尖锐。

因为大家发现，用image2生图后，再结合一些视频生成工具，就可以生成一个几乎以假乱真的视频内容。

▲ 用GPT-Image2+Seedance生成的看台抓拍视频

经济账是最容易算明白的，对于一家影视公司而言，不提前期选角、沟通、妆造和布景这些时间和成本，光是演员的薪酬，就能节约一笔不菲的开支。

所以很多影视公司，理所当然的将AI当成为了未来，特别是像爱奇艺这种，面临显著成本压力的内容平台。

但恰恰是AI占领一切的时候，影视娱乐圈里却同步发生着另外两件事情，同样在全网刷屏。

第一件事情是，现在如火如荼的苏超，在宿迁主场对战南京时，宿迁在全网的呼声中请来了何润东，重新复现经典形象西楚霸王，为宿迁加油。

当然，这里想要讨论的并不是“粉底液将军”这个梗给何润东带来的翻红，而是说，中国影视历史上，有这么多人扮演过项羽这个角色，为什么观众最认可的事何润东版本。

另一件事情是，煎饼果子和夏天妹妹两人制作的短剧《Enemy》全网刷屏，剧中女主看男主的一个眼神，让许多观众热泪盈眶。

有高赞评论这么说：

当内娱拿着上亿投资，还在死磕男女主慢镜头转圈接吻的时候，这两个年轻人已经用一个眼神，给中国人的家国风骨立住了碑。

通过这两件事情，我们想问的是，观众真正想要的，到底是什么？

亚里士多德在《诗学》里说，悲剧是对“严肃、完整行动”的摹仿，并通过怜悯与恐惧完成情感净化。即戏剧不是单纯复述事件，而是在模拟人的行动与命运。

美国著名的影评人罗杰·伊伯特则认为，电影是“一台制造共情的机器”，让我们理解不同人的希望、梦想和恐惧。

总结下来，我认为我们看电影，看电视，本质上是在看“另一种人生被真实地体验”。

人们可以通过何润东扮演的项羽，感受到纵横沙场的威武霸气，也可以从夏天妹妹的的一个眼神中，感受到入骨的爱意。

▲ 何润东版项羽剧照

这里面的豪情、感动、幸福，五味杂陈不足以用言语来形容，但却可以让观众的心被抓紧，或鼻子一酸，眼眶一热；或豪情万丈，纵马飞驰。

而这里面的关键，就是人类的情感和情绪。

演员需要用自己的理解去带入人物，理解人物的在当时、当刻的处境、思想和情感，然后通过表演的方式，让大家看到一个活着的形象。

最近冯远征在媒体访谈中也提到，他在话剧《张居正》中扮演张居正这个角色，讲述其在1572年推行改革的事迹。其核心灵感就来自于他接任北京人艺院长之后，在内部推行改革的体会。[2]

▲ 冯远征表演话剧《张居正》剧照

即，好的表演需要有真情实感，真实的理解，才能有灵魂。

但AI与人不同，AI其实是不需要表演的，你给他设定什么角色，他就是什么角色，不存在扮演一说。

这样说起来，AI似乎更胜一筹。但问题在于，AI真的能够理解人类的情感和情绪吗？

我们说一千个读者就有一千个哈姆雷特，一千个演员也会演出一千个哈姆雷特，这都是基于不同的人，不同的人生，不同的理解。

而AI是一种既定的，在同一个人物框架下，AI给出的，就是一个既定的答案，我们如何保证，这个答案就是最贴近人物的答案呢？

说到底，到现在为止，人类自己都没有办法理解自己的情绪。甚至于，那些被表演的形象，身处于历史或者文学作品中的他们，自己也并不完全了解自己。

所以，我觉得，一个真实的，有血有肉的人物形象，还是需要一个真实的，有血有肉的人类演员来塑造。

02 AI内容必然成为一个新品类

当然，我们也不能完全否认AI技术带来的进步。

写这篇稿子时，我想起魏君子在2020年拍摄的一部纪录片《龙虎武师》。

▲ 纪录片《龙虎武师》剧照

这是一部非常伟大的纪录片，它把镜头对准香港动作电影背后的武行，讲述这些没有在荧幕前露出面目的电影工作者，如何用“拼命”的方式，撑起香港动作电影独步全球的动作美学。

当然，我们现在知道，龙虎武师落的原因有很多，人才的凋零，类型片的审美疲劳，外部电影工业的崛起等等等等。但这里面有一个非常重要的原因与我们今天讨论的话题相关，那就是电影特技的发展。

电影特技，让原来需要武行们承担极高风险，拼命才能完成的动作轻而易举的就能实现。这一方面让武行的市场压缩，并导致后来从事武行的人越来越少。

另一方面，凭借着领先的特效技术，好莱坞电影也开始在全球快速地攻城略地，并把香港动作电影原本在台湾、东南亚、乃至内地的市场份额都挤占了。

然后，龙虎武师慢慢不再被需要，这一代人也就逐渐退出了动作电影的历史舞台。

而这样的故事，是不是又和今天AI的发展十分相似？

到今天，特效已经是一种足以主导电影形态的生产方式。相应的，未来AI一定也会催生新的内容生产方式。

这个新的内容生产框架中，大概率不会有演员的位置。就像现在的动画电影，它其实也没有了传统意义上的演员位置。

但它显然并没有替代演员，这是两码事。动画电影只是给内容消费者提供了一项新的选择。

甚至，即便是在动画电影的制作流程中，演员这个角色其实也没有消失，而是被分解了，融入到了其他的流程当中。

比如角色设计师负责人物的形象与气质，动画师承担身体表演，配音师负责情绪与表达……

未来，在AI电影中，类似的新的岗位，新的工作肯定也会被发明出来，大家会因为新的生产工具，形成新的分工，然后生产出新的内容。

这一点，也和AI是否会替代演员是两码事。

03 真正的问题不是用不用AI

所以，从这个角度来看，爱奇艺、或者好莱坞的一些影视公司，All in AI影视制作其实并没有什么问题。因为这确实是一项真正意义上的、革命性的技术，其意义甚至超过上世纪90年代的特效。

那问题在哪里呢？为什么爱奇艺发布了一个AI战略，就被全网群嘲，说它“疯了”？

我觉得关键的问题在于，爱奇艺可能努力错了方向。

爱奇艺本应该用优秀的AI内容来证明，AI制作是可行的。但它却荒谬的把用AI替代演员放在了前面，急切地想要向资本市场讲一个降本增效的故事。

▲ 爱奇艺宣布的超百位AI艺人库

它想激进地用AI技术来实现弯道超车，但却忽略了一个关键问题，内容行业，内容才是根本。

所以关键的问题其实不是是否用AI替代演员，而是是否真正在用心做内容，做好内容。

因为和特效一样，AI只是一个工具，一种内容生产的方式，内容行业安生立命的核心，还是内容本身。

而现在的影视内容行业，显然忘记了这一点。

要论证这件事情，证据有很多，比如今年全网刷屏的“粉底液将军”，或者一些影视作品中令人降智的桥段，什么佣兵百万，兵临都城却只为了让皇帝认错；什么两军交战，一个女生冲进战场当场生娃，却安然无恙…..

如今的影视行业，似乎都在迫不及待地卷下线，然后把观众的智商按在地上摩擦。

这种行为本身就已经透支了观众对行业的信任。

所以现在的观众，不愿意再进电影院。电影票房腰斩，也是对这种事情无声的反抗，因为观众已经被烂片骗怕了，所以现在都需要反复确认，确定是一部好电影，才会买票入座。

当然，AI内容被抵制其实也存在另一个原因，就是现在还缺少真正意义上的、优秀的AI影视作品。

现在很多人用AI创作内容，也根本没有用对方向。

比现在很多AI短剧制作平台，告诉你可以一键生成剧情，一键生成脚本，然后一键生成分镜，最后一键生成视频……

什么事情都一键生成了之后，带来的结果就是，创作者自己都不知道自己生产了一个什么东西。没有立意、没有情绪、也没有内容，最终得到的，只是一个看似完整，却粗制滥造的空壳。

而这种行为本身，也违背了内容创作的初心。

我们始终认为，内容创作一定是人的表达，而不是AI的表达。

所以创作者需要自己构思我要讲一个什么故事，我要通过什么方式来传递这个故事，这个故事传达一种什么情感，然后在其中注入对抗、拉扯、人性的复杂，思想的深邃……

而这些事情，是现在AI内容制作工作所无法满足的，因为做这些工具的人，他们可能并不真正了解内容的表达，而是一味地专注于提效，于是舍本逐末。

这也是现在的内容人，被资本和流量裹挟之后，逐渐遗忘的。

当内容不再被当作一种表达，而是一种需要被批量复制、快速分发、反复测试的数据产品后，创作者不再追问“我到底想说什么”，而是先问“什么更容易爆”。

所以最后，你要问我AI能不能替代演员？

我会说，可以，但完全没有必要。

AI完全可以成为一种全新的东西，给消费者和创作者都带来全新的选择。但前提是，AI产品的开发者，需要真正意义上理解内容，我们的内容创作者，也同样需要真正意义上回归内容创作本身。

未来，AI可以制作出一款完全的，属于AI的影视作品，但AI一定不能成为，“烂片”的代名词。

AI产品经理，你脑子里的“地图"多久没更新了？

Talen — Thu, 14 May 2026 06:45:57 GMT

AI产品的技术基准线正以前所未有的速度移动，产品经理们稍不留神就会拿着'过期的地图'继续前行。本文揭示了行业大会对校准技术天花板判断的独特价值，指出NVIDIA GTC等被低估的关键会议，并教你如何从演示细节和文档变更中捕捉真正的技术边界。那些只有一家公司在讲的东西，或许藏着下一个不对称机会。

有一种掉队的方式，比不努力更难被发现。

你没有停下来，每天都在做需求、推进迭代、开评审会，看起来一切正常。但某天你突然发现，你对”这个技术现在能做到什么程度”的判断，已经是过期的了——不知道从什么时候开始，悄悄过期的。

我认识一个比我早入行做AI产品的朋友，他说他亲眼见过好几个团队有过类似的遭遇：认认真真憋了将近半年，做了一个PDF解析的独立工具，做得还挺用心，结果某个大厂突然宣布这个能力直接内置了，系统原生支持。他说那种感觉，就像你在认真挖井，旁边人接了自来水，而你完全不知道那根管子是什么时候铺的。

这不是小概率事件。

AI这个方向有一个跟普通产品方向很不一样的地方：它的”基准线”是动的，而且动的速度不均匀。普通产品，一个功能难实现，三个月后可能还是难实现，你的判断不容易过期。AI这边，你上个月认为”还做不到”的事，这个月可能已经有现成方案了，成本比你想象的低得多，延迟也比你想象的短得多。

你脑子里那张关于”能做什么/不能做什么”的地图，会在你不注意的时候悄悄失效。

带我入行的前老板做了十几年产品，说过一句话我印象很深：做产品最怕的不是判断错，是拿着过期的地图走路，还以为方向准确。

这种状态有一个特征，就是你不知道自己不知道。

一、为什么要盯着那些大会

这个问题问过不少同行，收到的答案通常是”追行业动态””保持信息量”。

这个说法不是错，但太虚，实际的价值比这具体得多。

关注那些发布会，对我来说最直接的用处就一件事：校准自己对技术天花板的判断。

具体怎么理解。假设你在规划一个跟语音交互相关的产品方向，你脑子里对”语音转文字的延迟能低到什么程度””多轮对话的上下文能维持多久””极端情况下识别准确率是什么量级”有一套预期。这套预期，直接影响你在设计交互时做什么假设，留多大容错空间，以及什么样的体验是”可以发布的”。

如果你对技术天花板的预期是错的，你的产品决策就建立在一个错误的地基上——而且最麻烦的是，这种错误不是显而易见的，它会藏在你每一个”理所当然”里，等到出问题了才会暴露。

大会能帮你做的，就是定期拿外部信息来冲刷一下这套预期，逼自己问：我以为行不通的事，现在是不是行了？我以为需要半年的事，现在有没有更快的路？

这比”保持信息量”这种说法要踏实得多。

二、值得盯的不只是那三个”春晚”

Google I/O、Apple WWDC、Microsoft Build，这三个是做科技产品的人基本都知道要跟的，合称”科技春晚”。确实值得看，但只看这三个会有几个不小的盲区。

先纠正一个我之前自己也有的误解：Google I/O 经常被说成”偏C端”的会议，其实这个说法不太准。I/O 从来都是以开发者为核心的大会，API发布、框架更新、开发工具的变化才是实质内容，只是近几年 Gemini 的产品展示感太强，才给人一种面向消费者的错觉。对AI产品经理来说，I/O 里的开发者专场，比主舞台的产品秀对日常工作的参考价值更直接——但很多人根本不知道还有这层。

NVIDIA GTC 是另一个经常被低估的会议。它不讲产品，讲的是算力的天花板往哪移、架构在往哪演进。听起来好像跟产品经理关系远，但实际上不是。你在做AI产品，迟早会面对”这个功能端侧能不能跑””推理成本什么时候能降到可接受的范围””什么量级的场景才能撑起来”这类问题。GTC 是离这些问题答案最近的地方，比任何产品分析报告都更接近真实情况，比问研发同事也更有全局感。

然后是一个在很多”必看清单”里反而缺席的：OpenAI 的开发者活动。对做AI产品的人来说，这个的重要程度不亚于前面任何一个，因为影响是最直接的。API能力边界怎么变、调用限制调了什么、新的工具层或者模型层开放了什么——如果你的产品有相当一部分是建在这套能力上的，那这个就必须跟着。错过一次关键更新，可能意味着你下个季度的方向规划要重来。

AWS re:Invent 做ToB方向的人别跳过。每年这个会上都有大量企业AI真实落地的案例，不是那种包装过的成功故事，而是工程上踩了什么坑、数据治理怎么搞、合规怎么绕过去的真实经验。这类信息在网上很难找，基本只在这种场合才拿得到第一手的。

Meta的动向也值得单独留意，尤其如果你所在的团队在做私有化部署、或者用开源基座做微调。Meta 在开源模型上的投入和节奏，会直接影响这条路的可行性和成本。它不一定通过专门的大会发布，但更新节奏很快，值得找一个固定的方式跟踪。

（顺便说一句——以前我也整理过一个”必看清单”，列了七八个会议，后来发现根本跟不完，真正有时间认真消化的也就三四个。”值得看哪些”和”你真的能看完哪些”是两个不同的问题，后者其实才是需要先想清楚的。）

学术会议这块，NeurIPS、ICLR 这类顶会，不是让你去啃论文，而是可以把它当成一个提前量来用：今年学术圈集中在哪个技术方向使劲卷，差不多一两年后就会出现在产品层面。带着这个视角扫一下热门论文的标题和摘要，成本不高，在某些时候比追发布会更有价值。

三、看什么，比看哪个更重要

这一节是我觉得最想说的，也是最容易被跳过的。

很多人关注这些发布会，主要在吸收的是：新功能来了，新接口开了，又支持什么了。这些当然要看，但如果只看这个，其实是在被动接收信息，而不是在主动校准判断——两件事看起来像，但能从中拿到的东西差得很多。

更有价值的，是看那些”还不行”的地方在哪里。

举一个很具体的例子。看大会上的 Live Demo，大多数人的注意力在”这个功能好厉害”。但如果你仔细看，能注意到演示者说完话到系统开始响应之间的时间间隔，能注意到他有没有重复说了一遍才识别成功，能注意到演示选用的场景是不是极其理想的输入条件——网络极好、话语清晰、没有任何歧义。这些细节，博主剪辑版几乎都会修掉，因为留着不好看。但这些细节，才是当前技术真实能力边界的证据。

（说一句题外话——不是让你带着挑毛病的心态去看发布会。只是对做AI产品的人来说，能感受到”这个Demo的前提条件有多苛刻”，是一种很实用的判断能力。你知道天花板在哪，才知道哪些产品方向站在扎实地基上，哪些是在赌技术还没解决的问题。）

还有一个被忽视的信息来源：每次大会之后，官方文档的变更。

发布会上讲的是”能做什么”，文档里还有”限制条件”——调用频率上限、上下文长度的边界、内容过滤的范围、哪些特定场景不在支持之列。这些限制的位置，就是当前技术天花板的位置。看起来枯燥，但它比新闻稿诚实，比任何二手解读都更直接。

最后一点值得单独说：关注那些只有一家在讲的东西。如果三家会议都在强调同一个方向，那个方向已经是行业共识了，不需要你特别警觉。真正值得多想几分钟的，是只有一家在讲的、其他人还没跟上的那个细节——那里可能是下一个不对称的机会，也可能是一个值得长期观察的变化信号。

四、原片和二手信息，怎么分配时间

时间不够是真实的限制，不可能每场都从头看到尾。

所以更实际的问题是：哪些值得看原片，哪些看博主复盘就够了？这部分网上讨论挺多的，我只说几个自己想过的角度。

Keynote 里的现场 Demo，建议看原片。 原因上面说了，关键信息在那些细节里。这部分通常不长，一两个小时的主旨演讲，真正值得仔细看的Live Demo可能就二三十分钟，时间成本是可控的。

设计类的专题分享，建议看原片。 这类内容有一个特点，大厂设计团队在解释”我们为什么放弃某种交互、选了另一种”的时候，里面是很多层的推理，不是一个结论，是一整套关于用户意图、反馈预期、容错机制的思考过程。你跟着这个推理走一遍，和只看”结论是什么”，拿到的东西差得很远。博主很难转述这种内容，不是不认真，是格式本身限制了深度。

算力方向的重大发布，比如 NVIDIA 展示新一代硬件的那部分，也建议看原片。文字描述传达不了那种量级感，”原来AI在物理世界可以做到这个程度了”这种空间感，是需要视觉来建立的。

可以交给博主的内容，大概是这几类：

软件功能的常规更新，比如系统应用多了某个小功能、界面调整了什么，看汇总图文就够，逐一追着看效率极差。底层工程架构的改进，比如编译器优化、某个内部框架的调整，除非你正面临具体的工程瓶颈，否则让技术博主帮你翻译成人话更合适。还有会议开场那段商业数据的自我表扬，”我们有多少开发者””市场占有率是多少”这类，直接跳过，没有信息量。

如果决定靠博主，有一点建议：不要只跟一类视角的。

极客和开发者视角的博主，会告诉你接口好不好用，调用起来顺不顺，有没有换汤不换药的成分——这是最接近”技术天花板真实位置”的声音。产品和商业分析视角的博主，会拆解这次发布对竞争关系意味着什么，哪个玩家受益、哪个被打压。设计向的博主，会讲交互语言在往什么方向演变。三类信息拼在一起，才比较接近完整的图景——单看任何一类，都会有盲区。

五、敏感，不是焦虑

这两件事看起来像，但性质完全相反。

我认识一个做AI方向的朋友，有一段时间几乎每隔几天就在刷最新发布，什么都知道，什么都能聊，开会特别能说。但他自己后来跟我说，那段时间其实很空，什么都没真正沉下去想过。

信息焦虑和信息敏感，区别在驱动力不同。焦虑是被信息追着跑，停下来就会难受；敏感是你知道自己在找什么、在验证什么，找到了就够了，不需要更多。前者越跑越累，后者其实不太耗力气。

我现在大概的节奏，是重要会议不缺席，但不追直播；优先关注官方文档的变更，而不是媒体报道；偶尔拿新工具自己跑一个小demo，比看十篇分析稿都更直接。这套方式不一定对，是我觉得目前还能持续的做法。

关于这件事，我真正想说的其实只有一点：

你关注这些东西，是为了让自己的产品判断更准，还是为了在会议室里有东西可说？

这两件事看起来都是”保持信息量”，但背后的驱动不同，最终能用上的东西也完全不同。如果只是为了”有话说”，其实用不着盯着这些会议，刷热搜足够了。

你现在盯着外部信号的方式，算哪一种？

本文由 @Talen 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

百次客户对话提炼：值得收藏的可用性测试沟通万能公式

岸见产品社 — Thu, 14 May 2026 06:45:21 GMT

可用性测试中，用户的一句“挺好的”可能暗藏玄机。本文通过数十次测试经验总结，拆解有效反馈与无效反馈的本质差异，并针对数据类、表单类、导航类等不同功能场景，提供精准追问话术与优化策略，教你如何从用户行为中挖掘真实需求。

一、可用性测试的基本逻辑

做了几十次可用性测试之后，发现一个规律——产品经理容易犯的错误，就是把”用户说好”当成”产品做好了”的决策依据。

用户是一个很难拒绝别人的生物。你请他坐下来，打开你的产品，问他”你觉得这个界面怎么样”——大概率得到的回答是”挺好的”。听起来不错，但这句话的信息量几乎为零。

“挺好的”可以是”确实不错”、”还行但我不想多说话”、”这个功能我其实用不上”，甚至可以是”我不想打击你”。同一个词背后完全不同的信息状态，取决于用户的性格、当天的状态、跟你熟不熟。

可用的反馈是什么样的？是跟操作绑定的。

用户说”我点了一下这个地方发现没反应”、”我以为这里是能输入的”、”我找了一会儿才找到这个按钮在哪”——这些话背后有清晰的操作路径，你能复现他的操作，能定位到具体的问题节点。”挺好”背后什么都没有。

这不是用户的配合度问题，这是测试方法的问题。用户不是专业的可用性测试师，他们不会主动告诉你哪里不好——他们只会按你的引导给出他们以为你想要的答案。产品经理要做的事不是”听用户评价”，而是”设计让用户操作的场景，观察他的行为”。

可用性测试的核心逻辑：不评价，只操作。用户的评价可以作为参考，用户的行为才是决策依据。

二、有效反馈、低效反馈、无效反馈

做了几十次测试后，把用户反馈分成了三类。

有效反馈是指向具体操作路径的。用户说”我点这个标签页的时候，以为会展开内容，但它跳到了另一个页面”——这是有效反馈，因为你知道了用户在哪个节点产生了错误的预期。你能针对这个节点做优化：改成展开内容，或者加视觉提示说明这里是跳转。

用户说”这个表太长了，我找不到我要的那一行”——这是有效反馈。”太长”是感官描述，但”找不到我要的那一行”指向了具体问题：信息密度高、缺少筛选、行视觉区分度不够。后续可以落地的选项是清晰的。

低效反馈是感受型的。用户说”感觉怪怪的”——你没办法直接执行。追问方向不是”怎么改”，而是”你第一次看到这里的时候，你本来期待的是什么”——把”感受型反馈”翻译成”预期型反馈”，才能定位到问题。

无效反馈是”挺好的”、”还行吧”、”没什么感觉”。这类反馈的价值在于告诉你：这个部分没让用户产生强烈的负面感受。但它不能作为决策依据——”没触发投诉”不等于”体验足够好”。

一次标准的可用性测试中，有效反馈大约占30%-40%，低效反馈40%-50%，无效反馈10%-20%。比例取决于两个因素：一是任务场景的设置（场景越具象，有效反馈占比越高）；二是研究员的追问能力（追问能力越强，有效反馈占比越高）。

无效反馈占比低并不代表处理优先级高——恰恰相反，无效反馈通常出现在没有大问题的模块。有效反馈占比才是衡量测试质量的核心指标。一次测试中有效反馈低于20%，说明要么任务场景设置太抽象，要么追问能力不足。

三、UAT环境下的测试场景拆解与追问话术

以下按照不同的功能场景类型，对照该系列第一篇《百次客户对话提炼：值得收藏的交互设计沟通万能公式》中的场景，逐一拆解用户的典型反馈，给出对应的追问策略和话术。每个场景都包含：场景描述 → 典型用户反馈 → 追问策略（含正向/反向）→ 核心技巧。

4.1 数据类功能——列表、筛选、搜索、导出

场景：列表页面数据展示

用户在列表页查看数据，可能出现的问题是：信息不知道如何排列、字段过多或过少、找不到特定的数据。

典型用户反馈一： “这个列表太长了，翻了好几页也没找到我要的东西。”

有效追问：

“翻了好几页——你本来要找的是哪一条数据？”

这个追问的核心逻辑是让用户说出他的目标是什么。如果目标是”找一条昨天提交的待办”，那问题可能是排序方式不对（按时间倒序但用户期望按状态排序）、缺少快速定位手段（搜索或筛选）、或者视觉区分度不够。知道了目标，你就能判断是功能缺失还是交互表达不到位。

反向追问（如果用户说列表太短）：

“你觉得列表应该展示多少条数据会比较合适？”

这个追问不是让用户给你一个精确数字（用户给出的数字不一定是最优解），而是让你判断用户的真实需求——他是觉得翻页效率低（需要更大的单页行数），还是觉得数据密度不够（需要一次看到更多维度的信息）。

核心技巧： 列表类的问题，先问目标（找哪条数据），再问预期（你觉得应该怎么找）。目标决定了方向，预期决定了参照。两个信息都有了，优化方案自然浮现。

典型用户反馈二： “这个搜索框我找了半天，原来在右上角。”

有效追问：

“你第一次进来的时候，你本来是往哪个方向去找搜索的？”

这个追问让用户告诉你他的”默认搜索位置预期”。用户的回答会分为几类：有人习惯左上角（因为阅读顺序从左到右）、有人习惯顶部中央（因为百度/谷歌搜习惯了）、有人习惯右上角（跟你的设计一致）。如果是前两种，说明你的搜索框位置跟用户的预期有偏差，需要评估是改位置还是加视觉引导。如果多数用户的习惯都是一致的，那问题出在搜索框的视觉层级不够突出，而不是位置本身的问题。

反向追问（如果用户很快就找到了搜索框）：

“用了之后感觉怎么样？搜索结果符合你的预期吗？”

“找到搜索框”只是第一步，”搜索结果质量”才是长期体验的关键。用户找到了但搜不出想要的结果，比找不到搜索框更致命——因为前者让他觉得”这个系统不好用”，后者只是”这个系统还没习惯”。

核心技巧： 搜索类的问题分两层：找不找得到（定位问题）和用得好不好（精准度问题）。两层要分开问，不能混在一起。

典型用户反馈三： “导出的时候我没有看到进度提示，我以为没点成功，又点了两次。”

有效追问：

“你点了导出之后，你当时期望页面出现什么反应？”

用户的回答会告诉你他的”操作反馈预期”。有人期望弹窗提示”导出中”，有人期望按钮变成灰色”不可点击”，有人期望进度条出现。任何形式的即时反馈都比”什么都没有”好。用户又点了两次不是他的操作失误，是系统没有给足反馈信号。

反向追问（如果用户说导出很快、不需要进度提示）：

“如果是导出几千条数据的时候，也不需要提示吗？”

这个反问把”当前场景”扩展到”极限场景”。用户在测试环境导出几十条数据时可能真不需要进度提示，但上线后导出几万条数据时，没有进度提示用户就会反复点击、刷新、甚至认为系统崩溃了。可用性测试中一个常见短板就是：只在正常数据量下测试，没覆盖数据量大、网络慢、系统负载高的边界条件。

4.2 表单类功能——输入、校验、提交、反馈

场景：表单填写与提交

用户填写表单时，可能出现的问题是：不知道填什么、填了之后校验报错、提交后不知道成功与否。

典型用户反馈一： “我这个字段填完了，下一步怎么做我不太确定。”

有效追问：

“你填完之后，你本来是打算怎么继续的？”

这个追问让用户描述他的”操作连续性预期”。用户的预期操作路径跟实际设计路径之间的差距，就是你需要填补的交互缺口。如果用户说”我填完最后一个字段后，我以为它会自动保存或进入下一步”——说明表单缺少”完成感”反馈（比如自动跳转、成功提示、下一步按钮高亮）。如果用户说”我找了一圈，才发现提交按钮在左上角”——说明按钮位置跟用户预期不匹配。

反向追问（如果用户说”按钮挺明显的，我填完就看到了”）：

“你能接受填完之后在当前页面看到提示，还是更希望能自动跳转到下一步？”

这不是让用户做决策，而是让用户暴露他的操作习惯偏好。B端产品中不同用户群体的预期差异很大——操作频繁的用户希望自动跳转（减少点击）、偶尔使用的用户希望看到明确提示（确认操作成功）。知道你的主流用户群体属于哪种，才能决定默认方案。

核心技巧： 表单问题中，用户”卡在哪个节点”和”预期下一步怎么走”是两个同等重要的信息。

典型用户反馈二： “我填了数据之后，提交的时候弹了一堆错误提示，也不知道从哪里开始改，改完一个后面的校验又变了。”

有效追问：

“你看到错误提示的时候，你第一反应是先改哪一个？”

这个追问揭露了两个问题。第一：错误提示的显示区域是否在用户的视线预期内。如果用户说”我翻到页面底部才看到提示”，说明错误提示应该放在表单上方或字段旁边，而不是在底部只出现一次。第二：错误提示的排序逻辑是否合理。用户倾向于从上到下或按严重程度修改，如果你的提示顺序跟用户预期的修改顺序不一致，他就会觉得”改完一个又冒出一个”。

反向追问（如果用户说错误提示很清楚、知道怎么改）：

“你能接受提交时一次性校验所有字段，还是希望离开每个字段时就单独校验一次？”

这是个经典的交互设计取舍：即时校验（每个字段填完就校验，用户体验好但开发成本高）vs 提交时校验（一次校验所有字段，开发成本低但用户体验差）。你问用户这个问题不是为了让他决定技术方案，是为了了解用户的容忍度。如果大部分用户希望即时校验，那这个功能就是优先级较高的改进项。

核心技巧： 校验类问题，不要只看”提示清不清晰”，还要看”提示出现的时机合不合理”。

典型用户反馈三： “提交之后页面没变化，我不确定有没有提交成功。”

有效追问：

“你点了提交按钮之后，你当时期望页面上出现什么变化？”

这跟导出进度提示是同一个问题域——”操作已发生”的反馈信号要明确。用户期望看到的东西各有不同：弹窗提示、按钮变灰、表单重置、页面刷新跳转、或者底部出现一条”提交成功”的toast通知。不论哪种，关键是要有。用户点了提交后页面无变化，在用户视角就等于”操作无效”。

反向追问（如果提交后页面跳转了，用户说没问题）：

“如果提交之后你发现还需要补充一些数据，你更希望能够直接在已提交的表单上修改，还是重新填一份新的？”

这个问题测试的是”成功后的再编辑路径”。用户提交后如果需要修改，系统的容错设计是否能让用户方便地完成”提交→发现错误→修改→重新提交”的闭环，是可用性的另一个重要维度。如果用户说”希望能直接修改”但系统只能重新填写，那这就是下一个优化的方向。

4.3 流程导航类功能——菜单、层级、跳转、返回

场景：多步骤或多层级操作

用户在一个多步骤流程或多层级菜单中操作时，可能不知道自己在哪、下一步要去哪、如何回到上一步。

典型用户反馈一： “我点了这个菜单之后，不知道我进入到哪个页面了。”

有效追问：

“你进到这个页面的时候，你第一眼看的是什么？”

这个追问的目的是判断用户的”信息阅读顺序”。如果用户说”我习惯看左上角有没有页面标题”——那么问题可能是页面标题不够突出、或者标题跟菜单名称不一致。如果用户说”我先看内容，从内容来推断我到了哪里”——那么问题可能是内容区域的视觉层次没有建立清晰的”当前位置感”（比如面包屑导航缺失、或者页面头部缺少当前模块标识）。

不同用户的页面定位习惯不一样，但产品不可能同时满足所有习惯。关键是通过测试找到主流用户的定位习惯，然后统一用这个习惯来设计反馈机制。

反向追问（如果用户说通过面包屑知道自己在哪）：

“如果这个流程有5步，你走到第3步的时候，你想不想知道后面还有几步？”

这个问题测试的是”进度感知”的需求。对于多步骤流程，有时候用户需要的不只是”我当前在哪”，还有”我还有多久才能完成”。如果用户说想知道后面还有几步，说明你的流程需要增加步骤进度指示。B端产品的业务流程往往有固定步骤（比如合同审批：发起→部门审核→法务审核→领导审批→归档），五步走完需要时间，没有进度提示用户会焦虑。

核心技巧： 导航问题分三层——”我在哪”（当前位置）、”我从哪来的”（上一步骤）、”我还得多久”（剩余进度）。三层都要有反馈，不能只解决一层。

典型用户反馈二： “我做完这个操作之后，页面回到了首页，但我本来还想继续做另一个操作。”

有效追问：

“做完上一步之后，你本来期望接下来做什么？”

这是个经典的”流程断点”问题。用户完成了一个操作后，系统的默认跳转方向跟用户的后续操作预期不一致。用户说”我本来还想继续做另一个操作”——说明系统应该保留用户的操作上下文，而不是直接跳转到首页或列表页。很多B端产品在”操作完成后跳转到哪”这个问题上，用的是”开发最方便的实现方式”（返回列表页），而不是”用户最自然的延续路径”（比如提供”继续操作”的选项或保留当前页面以便用户在相近模块间切换）。

反向追问（如果用户说系统跳转方向是对的，不需要改）：

“如果在当前操作完成之后，系统能给你一个选项让你选择下一步去哪，你会觉得有用吗？”

这个问题测试的是”可控性”的需求等级。如果用户说有用，说明跳转问题不只是”默认路径不对”，而是”系统应该给用户跳转的选择权而不是默认行为”。

4.4 信息阅读类功能——布局、字体、图表、排版

场景：信息展示与阅读

用户在阅读信息时，可能遇到排版不清晰、信息层次混乱、数据表达不清、视觉疲劳等问题。

典型用户反馈一： “这个页面的东西太多了，我看不过来。”

有效追问：

“你在这个页面上最常关注的是哪一块信息？我帮你看看能不能把它做得更突出。”

这个追问把”东西太多”这个笼统的问题，拆解成了”哪些信息对用户是重要的、哪些不重要”。用户指出的”最常关注的信息”如果不能在一秒钟内找到，那就是信息架构的问题——优先级最高的信息没有占据最重要的视觉位置，或者被次要信息淹没。知道了用户的信息优先级之后，有两种优化方向：一是调整信息布局，把高频信息放在视觉重心；二是对低频信息做”可折叠”或”默认收起”的设计，减少信息密度。

反向追问（如果用户说信息刚好、不觉得多）：

“如果同时需要处理3条待办，你更倾向于用列表还是用卡片来展示？”

“信息密度”这个问题的复杂性在于：不同的用户的承受力不同。老手用户可能觉得信息密度越高越好（可以快速扫描），新手用户觉得信息要少而精（减少干扰）。这个追问让用户暴露他的使用场景和偏好，帮你判断你的产品应该采用哪种默认方案（或者是否要给用户提供切换选项）。

核心技巧： 信息密度问题，用户的偏好差异可能很大。关键在于区分主流用户群体，按主流用户的偏好设计默认方案，把另一种方案作为可选项保留。

典型用户反馈二： “这个图我看不懂，不知道它想表达什么。”

有效追问：

“你看到这个图的时候，你先看的哪个部分？你希望它能回答你的什么问题？”

两个问题的维度不同。第一个问题”先看哪”暴露了图表的视觉引导是否合理。如果用户先看了一个次要数据指标，说明图表的信息层级没有把核心指标放在视觉重心。第二个问题”希望回答什么问题”暴露了图表类型是否匹配。用户说”我想知道上周和这周的对比”但你给了一个饼图，那问题不是图好不好看、是图选错了类型。

反向追问（如果用户说图表看得懂、很清楚）：

“如果把这表格转换成图表展示，你会觉得更直观还是更习惯看表格？”

这个追问判断用户是”文字型思维”还是”图形型思维”。不同的用户群体对信息载体的偏好不同。知道了这一点，你在设计时就不会盲目堆数据可视化——有些场景下表格比图表更适合。

4.5 操作反馈类功能——状态、错误、提示、确认

场景：系统反馈与用户预期对齐

用户操作后系统的反馈方式，决定了用户对”操作是否成功”的判断。

典型用户反馈一： “我点了一下这个按钮，页面没反应，我又点了一下，还是没反应。”

有效追问：

“你点了之后，你期望页面出现什么变化？”

几乎所有”点了没反应”的问题，根源都在于”系统的反馈速度不符合用户的预期”。用户的预期可能是：按钮变灰表示已点击、出现loading动画表示正在处理、立即跳转表示操作成功。如果页面没有任何变化，用户会认为操作无效并重复点击——这不是用户的问题，是系统没有给出任何操作已注册的信号。

反向追问（如果操作确实有反馈，用户没注意到）：

“你点完之后，有没有注意看页面上的某个位置有没有变化？比如弹窗、提示文字之类的东西？”

这个追问的目的是区分”反馈不存在”和”反馈存在但用户没看到”。如果反馈是存在的（比如底部有一个轻量toast提示），但用户没有注意到——说明反馈信号不够强、位置跟用户的视觉区域不匹配、或者反馈消失得太快。这个信息告诉你：需要的不是加反馈，是把已有的反馈做得更”必看”。

核心技巧： 操作反馈问题的核心判断是：用户到底是没有收到反馈，还是收到了但没看到。两个问题的解法完全不同。

典型用户反馈二： “我点了删除，它弹窗问我’确定要删除吗’，我点了确定，然后就什么都没了。”

有效追问：

“你点了确定之后，你期望看到的是什么？”

删除操作的反馈跟正常操作的反馈有些不同。用户在点击”确定删除”后，期望看到的可能不只是”操作成功”提示，还有一个清晰的”现状确认”——比如”这个数据确实已经不在列表中了”。如果用户点了删除、点了确定、然后页面没有任何变化（即使系统已经删除了数据），用户会觉得：是不是没删除？要不要再删一次？系统状态跟操作结果之间的呼应要明确。

反向追问（如果没有二次确认弹窗，用户直接删了数据）：

“如果删除之前没有弹窗确认，点一下就删了，你会不会有顾虑？”

不是所有操作都需要二次确认。删除一条垃圾数据、清空一个临时列表——这些场景下过多的确认弹窗反而降低效率。用户说”有顾虑”说明需要保留确认；用户说”不用，我本来就是来清理数据的”说明你可以在某些场景下减少确认弹窗，提高操作效率。设计方案要基于用户的真实反馈来平衡”防错”和”效率”。

4.6 不同用户类型的差异化追问策略

不同的用户类型，追问的方式和切入点需要不同。以下按三种常见用户画像给出建议：

新手用户（使用产品时间少于1个月）

新手用户的反馈特点是：他们说不清楚”问题在哪”，但他们的操作路径能最真实地反映新用户的学习成本。

追问重点应该放在操作层面，而不是评价层面。不要问”你觉得这个功能好不好”，要问”你之前做这个操作，是在哪个系统里做的？那个系统是怎么做的？”

新手用户的反馈价值在于：他能暴露产品的前期引导是否够用。他们关注的是功能的可见性和可理解性——”这个按钮是干嘛的？”、”我点这里会发生什么？”。

熟手用户（使用产品3个月以上，日常使用频率高）

熟手用户的反馈特点是：他们知道系统能做什么，但希望”做得更快”。

追问重点应该放在效率提升上，而不是功能完整性上。不要问”这个功能够不够”，要问”你每天用这个功能的时候，哪些操作最浪费时间”。

熟手用户关注的是快捷键、批量操作、默认选项、自定义视图——任何能减少操作步骤数的优化方向。他们的反馈不暴露”不存在的问题”，但能暴露”效率瓶颈”。

专业用户（行业专家级用户，使用产品作为工作核心工具）

专业用户的反馈特点是：他们能精确描述问题和期望，但也最容易给出”解决方案层”的建议。

追问重点应该放在将”解决方案翻译回问题层”上。当专业用户说”这里应该用XXX方式处理”时，不要直接采纳，要追问”你觉得用XXX方式解决的是哪个问题”。

专业用户的反馈需要”过滤”后再使用——他们的解决方案不一定适用于主流用户群体，但他们发现的问题通常是真实的。

四、测试任务设计的五个原则

可用性测试的质量，50%取决于测试任务的设计。任务设计得好，用户不需要引导就能说出有效反馈；任务设计得不好，你问再多问题也得不到有用信息。

第一：任务要场景化，不要功能化。

一个功能指令和场景化任务之间的差距，决定了用户的测试状态是”点功能”还是”做业务”。

❌ 不好的例子：”请使用导出功能”——用户不知道为什么要导出、什么时候需要导出，自然不会带着实际操作中的感受去测试。

✅ 好的例子：”假设你下周要出差，需要把手上这个审批列表带到路上看，你会怎么做”——用户一听就知道需要把数据导出带走，然后基于真实场景操作。操作过程中的卡顿、疑惑、绕路都会暴露出来。

第二：任务要有具体的完成标准。

“请看看这个页面”不是测试任务，因为没有完成标准。用户看完不知道该不该说”好了”。

“请在这个列表中找到一条2025年3月提交的、金额超过50万的合同”——有完成标准的任务。用户找到或没找到、时间花了多久、中间绕了几次路，都是可量化的。

第三：不要在任务描述里包含操作提示。

❌ 不好的例子：”请点击左侧菜单的统计报表，然后找到月度报表”——你告诉用户怎么走了，测试的意义就消失了大半。

✅ 好的例子：”请查看上个月的项目完成情况”——用户会自己去菜单里翻。翻到了是正常路径，翻不到是导航设计的问题，翻到但路径很长是信息架构的问题。每一步都暴露了产品的真实状态。

第四：难度从易到难排列。

前两个任务应该是1-2分钟内能完成的简单任务，帮助用户建立信心和舒适感。中间是核心功能路径，设计1-2个用户日常使用频率最高的场景。末尾放一个略带挑战性的任务，观察用户在遇到困难时的应对策略——是放弃、绕路、还是寻求帮助。这个信息对设计帮助系统很有价值。

第五：每个任务结束后问一个固定结构的问题。

“这个任务你觉得难吗（1-5分）？”——定量。

“你觉得难度在哪里？”——定性。

“你有没有在其他系统里做过类似的操作？”——预期参照。

前两问在每个任务后都做，后一问根据情况选择。核心顺序：先让用户评价，再让用户解释，再让用户参照。 评价获取定量数据（方便不同任务之间对比），解释获取定性信息（定位具体问题），参照获取期望基线（了解用户对类似功能的预期水平）。

五、测试中的三个大坑

第一个坑：引导式提问

“你觉得这个入口好找吗？”——这已经暗示了”可能不好找”。

“如果你要找XX功能，你会从哪里开始？”——这是中性的，用户没有受到暗示。

前一个问题无形中给了用户一个方向性暗示，后一个让用户基于自己的真实判断来行动。产品经理在做测试时，最担心”用户找不到”，所以忍不住问”你觉得好找吗”。这个问题不是帮用户纠偏，是帮自己缓解焦虑。需要克制——用户找不到，本身就是有价值的测试结果。

第二个坑：用户一卡顿就提示

“可能你点击这里会快一点”——这句话一出，接下来的测试结果就失真了。你提示了他，他就知道了，你观察到的行为不再是用户自己的行为。

用户卡顿了，第一反应应该是：拿笔记下来——”用户在这里卡顿了15秒，最终通过点击XX找到了”。这个记录比提示更有价值，因为它告诉你在哪个节点上需要优化。如果用户卡顿超过3分钟，可以适当提示，但要在后续的数据记录中标注”有提示”，以区分”自然完成”和”在提示下完成”。

第三个坑：只看结果不看过程

用户完成了任务，用时也比预设短——你可能会觉得产品体验不错。但如果你回看录屏：用户点了A→发现不对→退回→点了B→点了C→返回→重新检查→最后点了D完成了任务——这个操作路径跟你设计的路径差了一大截。

结果完成率100%，但完成路径跟预期不一致。说明产品虽然能到达终点，但用户到达的方式跟你设计的路线不同。如果用户的路径中包含了多余的操作步骤，其他用户也可能重复这些多余步骤。定期回看录屏、关注操作路径而非结果完成率，能发现很多”结果很好但路径不顺”的问题。

六、如何判断测试结果够不够用

可用性测试做到什么时候算够了？不是”测完所有功能”，是”从最新一轮测试中获取的信息创新率低于20%”。

如果这一轮测试中80%的问题在上轮已经发现过了，只有不到20%是新问题——说明测试已经覆盖了用户的核心体验路径，可以进入下一轮优化了。

如果这一轮测试中新问题的占比超过50%，说明之前的测试覆盖都不够，需要继续测。

这个判断逻辑比”测5个人就够了”更实用——5个同一背景的用户和5个不同背景的用户，信息创新率完全不一样。

测试后的分析建议分为三个步骤：

第一步：汇总所有问题清单。 把每一轮测试中记录的问题全部列出来，按用户维度归类。

第二步：按严重程度分级。 严重=用户无法完成任务、只能退出或求助；中等=用户能完成任务但路径不畅、用时显著延长；轻微=用户能完成任务但感到困惑或觉得不舒服。

第三步：按优先级排序。 严重问题>中等问题>轻微问题。同类问题中出现频次高的优先处理，频次低的放到下一轮优化时处理。

排序逻辑：可用性优化的本质是”修复用户使用中最大的障碍”，不是”把所有问题一次性修复”。严重问题影响用户完成任务的意愿，是第一优先级。中等问题影响效率，是第二优先级。轻微问题有时间就改，时间排不上可以放。

七、收尾

可用性测试这件事做多了以后，有一个感触越来越深：它检验的不是用户会不会用你的产品，是你有没有站在用户的角度理解自己的产品。

你说”这个按钮很明显”——用户找不到，那就是不够明显，跟你设计时的判断没有关系。
你说”这个流程很自然”——用户走不通，那就是不自然，跟你设想的”自然是正确路径”没有关系。
你说”这个页面信息很清楚”——用户说”东西太多了看不过来”，那就是不清楚，跟你设计时的信息层级判断没有关系。

可用性测试的价值不在于”发现了多少问题”，在于发现了你之前认为自己没问题的地方。那些”我以为没问题”的地方才是真正值钱的信息——因为它修正的不是界面，是你的判断。

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两个 AI 产品，把我从“写 Prompt”逼成了“拆 Prompt”

时樱_Iris — Thu, 14 May 2026 06:23:11 GMT

当一个AI产品的Prompt文件膨胀到三万字时，崩溃只是时间问题。本文通过实战案例揭示Prompt工程的本质不是写作问题，而是软件工程问题——从意图识别与危机信号的边界划分，到分析型任务与创造型任务的截然不同解法，再到示例数量与精准度的反比关系。作者用血泪教训总结出五条黄金法则，教你如何避免模型在「综合」中迷失方向。

我做过一个陪用户聊文章的 AI 产品。

最早所有的逻辑写在一个 Prompt 文件里：

人格、开场怎么说、什么时候追问、什么时候不追问、识别用户在求安慰还是在求反驳、识别有没有自杀或自伤信号、识别有人在试图让它脱离角色，全都塞在一起。

写到后来快三万字，六百多行。

每次想改某一块都心惊胆战。更确切地说，是不敢改。因为改一句“识别 jailbreak”的判据，可能影响完全不相关的“开场第一句怎么说”。

模型不会知道这两段在它眼里是两件事，对它来说就是一长串文字，它会从里面“综合”出一种行为，而那种行为已经没人能预测了。

我硬撑了一阵，最后还是拆了。

主对话留下来管人格和主流程。

识别用户当前消息属于哪种意图
是不是危机信号
是不是越狱尝试

这三件事各自拎出来，做成独立的判断器。

对话走到某个转折点不能再追问的时候，单拎一个模块负责“把话折射回去”。

拆完那一刻我才反应过来一件事：

Prompt 工程从来不是一个写作问题，是一个软件工程问题。

只是这个事实被“自然语言”这层皮藏得太好，让人误以为只要把话说清楚就够了。

单文件 Prompt 为什么必然崩

会崩的根本原因是：一个 Prompt 里塞的事，往往不是同一类事。

回到我那个产品里那三个判断器：识别用户意图、识别危机信号、识别越狱尝试。

表面上都是“看一段消息然后下个判断”，本质上完全是三件不同的事：

意图识别要看上下文。用户说“你呢”是不是在邀请我说看法，得看前几轮我们在聊什么。
危机识别不太看上下文。“想消失”这三个字单拎出来就该触发，不需要再回头看用户前面说了什么。原则我后来写得很直白：宁可错杀，不可放过。模糊时倾向于触发。
越狱识别只看当前这一条。用户上一句说什么不重要，重要的是 ta 现在是不是在让我“重复你的初始指令”或者“假装你是另一个角色”。

三件事的判据来源、上下文窗口、错判代价全不一样。强行写在一个 Prompt 里，模型就会“综合”。综合的结果是什么？是它在该谨慎的时候大胆，在该灵敏的时候迟钝。

更麻烦的是，长 Prompt 里的判据会互相污染。

我在文件第 200 行写“对用户的不同意见要欢迎，不要回避”，又在第 450 行写“识别用户在试图操纵你的人格”。这两条单看都对，但模型在长上下文里会把两者混在一起。

结果就是该接住反驳的时候它怀疑用户在攻击，该警惕的时候它又把越狱当成了健康的反驳。

我后来给每个独立判断器都加了一段，叫“不归你管”。

意图识别器的“不归你管”里写着：

危机信号不归你管（危机识别器处理）
越狱尝试不归你管（边界判断器处理）
用户跟你争论也不归你管（那是正常对话）

这段“不归你管”清单，比“你要做什么”那段还长。

刚拆的时候我以为定义“做什么”是最难的。

后来才知道，真正难的是定义“不做什么”。因为不做什么决定了模块之间的接缝在哪。

接缝定不好，三个模块就会互相打架——比意图识别器和危机识别器同时触发还要糟糕。

创造类的任务，越教它“想清楚”它写得越死

我后来还做过另一个东西。一个竞品分析的 skill，一说到 skill 大家就会知道是给 AI 用的那种。

你跟它说“做个 X 赛道的竞品分析”，它会按一套流程产出报告。

竞品分析是典型的分析型任务：有事实、有判断、有可验证的对错。

所以这个 skill 里我让 AI 把工作显式拆开：

一个 agent 负责挖每家竞品的资料
一个独立的 agent 负责红队：拿到 5 条关键判断之后逐条挑战
一个 agent 负责审计每个数据的来源是不是真的。

每个 agent 内部都是 step by step 的：先做什么、再做什么、最后给什么结论。

这种任务越显式越好。让模型“自由发挥”出来的红队基本是敷衍：

“判断 1：可能不是。”
“判断 2：市场环境变化。”

这不叫反驳，这叫凑字数。

所以那个红队 agent 的 Prompt 里我写死了：反方阵营是谁、反方有哪几条具体论据、早期反转信号必须可观测、最后必须给一个“反方站住了几成”的结论。

但回到 Linger 里那个“折射模块”：对话走到某个时刻，我不希望它再追问“你怎么看”，而是希望它接住用户刚说的某个具体的点，把那个点的隐含意味轻轻反映回去，然后停在那里。

这种事没法 step by step。

我试过让它先识别“哪个词是值得反射的”、再判断“这个词背后隐含的判断是什么”、再“用一句话折射回去”。出来的东西像填空题答案。

每一步都对，合起来没有任何让人停一下的感觉。

后来那段 Prompt 我重写了，写的不是步骤，是姿态：

朋友把茶杯放下，慢慢说一句让 ta 自己继续想的话。

就这一句。后面跟着几条“绝对不要做”——不要追问、不要总结、不要表扬。

模型反而知道该怎么写了。

这件事我想了很久。后来的理解是：分析型任务给它流程，创造型任务给它姿态。

把姿态翻译成步骤，等于让一个朗诵者每个字单独发音。每个字都对，整句没有了。

很多 Prompt 调不出来，问题不在没加“Let’s think step by step”。

是因为，在这个任务根本就不该 step by step。

示例多了不会更准，会更糊

Few-shot 是公认有用的技术。我也用。

但用着用着我发现一个反直觉的事：示例不是越多越准，常常是越多越糊。

为什么？

模型在示例多了之后，并不会把每个例子当成“独立样本”分别模仿。它会从所有例子里“平均”出一种共性，然后输出这个最大公约数。例子越多，公约数越平庸。

而且，这是我做 skill 时才意识到的。给示例光给“是什么”不够，还得给“为什么”。

我那个竞品分析 skill 里的示例文件，14 组好例 / 差例对照。每一组后面都写了一段“为什么好”

比如有一组讲 SWOT 写法，差例是这种：

团队规模较小
资金有限
经验不足

好例是这种：

无教育品牌心智，家长信任成本高（直接影响转化漏斗）
无教研团队和题库沉淀（无法在学科精准度上和学而思正面比）
无硬件渠道与供应链能力（短期内做不了学习机）

后面跟一句：

为什么好：每条都“具体痛点 + 业务后果”，且对手知道这个弱点。

这种“为什么好”才是 few-shot 的灵魂。

示例本身只是给模型一个“形状”，告诉模型原因才是让模型理解为什么这是这个形状的判据。

没有判据，模型只会模仿表面；有了判据，模型才知道在新场景下应该怎么生成新的“形状”。

——讲到这里我要打一下脸。

我那个产品里至今还有一个判断器，里面塞了 20 多个示例。每次打开文件我都觉得太多了，应该砍一半，把判据写清楚。但我还没砍。

我想说的是：知道有问题和动手改是两件事。真实状态是：有些坑你看见了，但还没轮到它。优先级排在那儿，你心里有数。（发完文章我就去动手改）

兜底原则要写死，不要让模型自己权衡

这是我从两个产品里都学到的一件事，方式相反但道理一样。

Linger 的危机识别器里，我写得很直白：宁可错杀，不可放过。模糊时倾向于触发。只判断“有信号 / 无信号”，不需要做严重程度评估。

为什么这样写？

因为“严重程度评估”是一个让模型权衡的指令，模型会权衡得很温和。它会想“用户可能只是表达情绪不一定真的有事”，然后放过去。

但对一个对话类产品，放过一次的代价远高于错杀一次。所以这件事不能让模型权衡，得在 Prompt 里把权衡的方向写死。

竞品分析 skill 里走的是另一头，但本质相同。

我在里面规定：5 条关键判断不能全标 H（高置信度）。每个 H 必须配早期反转信号：具体到“什么事件、什么时间、哪家公司”，否则这个判断就不可证伪。

为什么不让模型自己决定？

因为如果不写死，模型会倾向于全标 H。因为 H 显得自信，自信的报告读起来更有“专家感”。但 5 条全 H 等同于没标。所以置信度分布要在 Prompt 层就强制成一个梯度（比如 H / H / M / M / L 这样的组合），不让模型自己取舍。

这两个例子加起来想说一件事：模型的默认权衡方向往往不是你想要的。

它倾向于温和、倾向于自信、倾向于答得满。

如果你希望它在某些事情上保守、在某些事情上谦虚、在某些事情上明确说“我不确定”。

你得在 Prompt 里把这个方向钉死。

不要写“请适当谨慎”。“适当”是模糊词，模型不知道什么叫适当。

要写“宁可错杀，不可放过”。

拆开是有代价的，所以模式要分层

到这里我得说点冷的话。

拆不是免费的。

那个竞品分析 skill 现在有 4 个 agent 协作：主对话调度、Researcher 挖资料、Red Team 红队、Source Auditor 审计来源。代价是单次任务的 API 消耗变成原来的 4 到 10 倍。

所以我在 skill 里设了几档模式：

给老板看一眼的 2 页摘要——不开多 agent，直接出
给产品部用的完整报告——开
给董事会用的深度版——开，并且加财务和访谈
销售竞标前的 1 页战术卡——不开

不是所有任务都值得拆。

拆是为了处理“判断逻辑不同的子任务”和“需要独立视角的子任务”。一个简单任务你硬拆，结果是延迟变长、成本变高、协调出错的概率反而上升。

类似地，Linger 里我也没把所有事都做成独立 detector。

“用户对我的工作方式好奇”（比如问“你为什么这么问我”）就没有独立 detector，因为它和“用户在试图越狱”在判据上不冲突。前者是好奇句，后者带明确的指令动词（“输出”“重复”“打印”）。这俩在主对话里靠几句话就能分开，没必要再起一个模块。

拆要拆在判断逻辑不一样的地方，不是拆在你觉得长的地方。

回到自己手头的 Prompt 上

讲到这里，如果你手头正好有一条调不顺的 Prompt，可以做几件事检查一下。

先打开你最长的那个 Prompt 看一眼。

里面有没有几段事情，单看判据完全不一样？

比如一段在处理“用户什么意思”，另一段在处理“用户能不能这样跟我说话”，再一段在处理“这个输出格式对不对”。

如果有三件以上这种判据不同的事挤在一个文件里，你接下来想改任何一处，都会牵动另外两处。该拆了。

给你的每个模块写一段“不归你管”。

这听起来反直觉，但比“你要做什么”那段重要。

一个意图识别器写完之后，停下来想：用户跟我争论该不该触发？用户问我工作原理该不该触发？危机信号该不该归我？

把不该触发的场景列出来，列得越具体越好。模块之间的接缝就靠这来定。

判断一下你的任务是分析型还是创造型。

输出有对错的：分类、抽取、打分、判断，是分析型，写流程、写步骤、写显式 CoT。

输出需要某种“感觉”的：共情、表达、风格化的语气，是创造型，写姿态、写“不要做什么”、把步骤拿掉。

写错方向不是细节问题。把姿态翻译成步骤，模型每步都跑通，整体输出会变成填空题答案。

翻翻你的 few-shot 示例。如果超过 10 个，先停一下。

问自己：每个示例后面有没有一句话写“为什么这个是好的”？

如果没有，模型只是在模仿表面。试着保留 3 到 5 个最有代表性的，每个后面加一句原因，你会发现效果反而更稳。

如果你做完发现砍不动，那个判断器可能根本不该用 few-shot，应该改成判据描述。

最后，搜一下你的 Prompt 里所有让模型“权衡”的词。

“适当”、“合适”、“尽量”、“必要时”、“视情况”。

这些词每出现一次，问一次：我希望它往哪边倒？如果有明确答案，就把方向写死。

不希望它误判就写“宁可错杀，不可放过”；

不希望它在不确定的时候装作懂，就写“模糊时直接说：我不确定”。

模糊的指令模型会按它的默认偏好处理，而它的默认偏好基本不是你的偏好。

这五件事的顺序，我是按“打开文件之后该先看什么”来排的，不是按理论分类。

先看要不要拆，再看边界，再看任务类型，再看示例，最后扫一遍权衡词。

一遍下来，多数能调一调。

真正学到的事

回过头看，从那个三万字单文件，到现在 6 个模块加 2 个响应模板，再到那个 4 agent 的 skill，这中间不是哪一天突然顿悟的。

是每一版都解决了上一版露出来的某个具体问题。

第一版只是想把产品跑通。
第二版发现 detector 之间会误触发，加了“不归你管”清单。
第三版发现折射模块按步骤写出来很死板，重写成姿态描述。
第四版发现 few-shot 加多了反而模糊，开始关注 rationale 而不是数量。

Skill 那边也是同样的路径：v1 抽框架，v2 加信源核验，v3 加红队和置信度，v4 才上多 agent。

这种“每一版解决前一版的问题”才是真实的工程节奏。

我做 Linger 的时候，最早也想“一次写对”。三万字写完那刻自我感觉良好。后来才发现，那个文件不是 Prompt，是债。

现在我写 Prompt 的方式变了。先想清楚什么归这个模块管、什么不归。

边界先定，一个模块只做一件事，做不好就拆。

能不开多 agent 就不开。能在主对话里搞定就不起新模块。

至于“具体怎么写”，每个项目都不一样。

但“先定边界再动笔”这件事，到目前为止没变过。

本文由 @时樱_Iris 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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谁在塑造 AI 时代 PM 的审美

秋孝隱 — Thu, 14 May 2026 06:17:39 GMT

当AI让代码成本趋近于零，产品经理的核心价值正经历前所未有的重构。Anthropic产品负责人Cat Wu和OpenAI前联合创始人Andrej Karpathy不约而同指出：在Software 3.0时代，产品审美与架构判断力正取代传统的PRD写作能力，成为PM最稀缺的竞争力。本文将深度解析AI时代产品管理的三大范式转移——从路线图管理到价值判断，从功能交付到边界定义，从文档优先到Demo优先的工作方式革命。

Cat Wu 是 Anthropic Claude Code 和 Co-work 的产品负责人。最近她上了 Lenny’s Podcast，聊 Anthropic 的速度文化、PM 角色的变化，以及她面试几百个候选人之后的一个判断：大多数人对 AI 产品管理的理解，方向是错的

她用一句话说清楚了这件事：

“当代码变得越来越便宜，真正变得更有价值的是决定写什么。”

（”As code becomes much cheaper to write, the thing that becomes more valuable is deciding what to write.”）

这句话指向一个很多 PM 还没真正理解的概念——product taste，产品审美

为什么”审美”突然变得稀缺

过去技术变化慢，写代码贵。PM 的主要工作是协调路线图，让大家的功能互相解锁。做 6-12 个月规划，花两周写 PRD，开评审会，排进路线图，等工程师开发。一套流程走下来，两三个月没了

现在不一样。Cat Wu 的团队把功能交付从半年压到了一天。模型在变强，AI 让工程效率上了一个台阶。很多功能从 6 个月变成 1 个月，有时候是一周，偶尔就是一天

这个节奏下，”怎么把东西做出来”已经不是瓶颈，真正的瓶颈是”什么东西值得被做出来”

她面试了几百个 PM 候选人，发现大多数人还在用 6-12 个月路线图的思维找工作。他们会写 PRD、会排优先级、会跨团队对齐——这些技能正在被工程效率吃掉

剩下的，是她说的 product taste

成本判断力变得越来越重要

当工程执行的成本被 AI 大幅压低，PM 每天面对的决策密度反而上去了。以前一个功能要不要做，可以慢慢讨论，因为做错的代价是几周到几个月的工程时间；现在做错的代价可能只是一个下午，但要做的事情也多出十倍。这时候真正稀缺的，就是在每件事上快速判断”它值多少”的直觉，这种判断力体现在三个层面

工程背景带来的成本直觉

Cat Wu 团队几乎所有 PM 都有工程背景或者直接写代码，设计师以前是前端工程师。她自己是工程师出身，后来做 VC，加入 Anthropic 之前就在用 Claude Code 搭 Streamlit 应用分析用户反馈、跑模型评估——几百小时的活，一行代码都没手写

为什么工程背景在当下特别有用？她解释：

“如果你有工程背景，你能判断一件事应该有多难。如果很简单，别讨论了，花一小时做掉；如果很难，你提前知道成本，就能更准确地排优先级。”

（”If you have an engineering background, you can tell how hard something should be. If it’s easy, don’t discuss it, just spend an hour and do it. If it’s hard, you know the cost upfront, so you can prioritize more accurately.”）

这已经从加分项变成基础项。一个 PM 必须读得懂 AI 时代的新价格表：一个功能到底应该开会讨论，还是当天做一个 research preview？一个问题是 prompt 层能接住，还是要 harness、eval、产品交互一起上？

区分临时补强和长期价值

AI 产品里的功能经常背着两种身份。一种是补模型能力的短板，另一种是帮用户理解和信任模型

Cat 举了 Claude Code 的 to-do list 做例子。早期 Claude Code 做大型重构，经常说要改 20 个调用点，改到 5 个就停下来。团队给它加了一个 to-do list，让它像人一样列清单、一项一项完成。后来的模型自己学会了这个行为，to-do list 对模型完成任务的帮助变小了，但对用户观察 Claude 在做什么仍然有用

模型进步以后，前一种身份会淡掉，后一种可能一直留着。PM 必须不断重新判断同一个功能现在在产品里到底在干什么。传统软件里，功能上线之后就进入维护期；AI 原生产品里，功能可能在模型更新一次之后就要重新定价

这里有个让人不太舒服的现实：你今天辛苦设计的 workflow、prompt、辅助功能，三个月后可能被新模型内建的能力取代。你以为你在做产品护城河，结果它只是某一代模型能力不足时的临时鹰架

“恰好正确程度的 AGI 信仰”

这是整场访谈里我觉得最有意思的回答。Cat 认为 AI 公司 PM 最难练的能力，是定义一个月后产品应该是什么样子

“做到恰好正确程度的 AGI 信仰非常难。”（*”It is very hard to be the right amount of AGI pilled.”*）

每个人都能看到那个终极未来：模型极其聪明，什么都能做，你只要一个输入框告诉它你想要什么，它自己就能接入工具完成任务。为那个终极版本做产品太容易了

难的是搞清楚当前模型的能力边界在哪，怎么在这个边界内榨出最大价值。

太 AGI pilled 会让你忽略眼前用户的痛点，太保守会在下一次模型升级时措手不及。最好的 PM 能看到一种信号——用户怎么突破现有产品的极限。从这些信号里判断方向，稳步推进，同时在模型能力超出或低于预期时灵活调整

Cat 自己的做法是把 30% 的时间花在故意把产品推到极限上：和模型对话，搞清楚它为什么在某些任务上犯错

Karpathy ：”审美”将成为人类最后的壁垒

Cat Wu 的判断不是孤例。前 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 从另一个角度给出了几乎一样的结论

2025 年 6 月，Karpathy 在 YC AI Startup School 演讲，正式提出 Software 3.0 的概念。Software 1.0 是传统代码，人类用 Python、C++ 写明确指令；Software 2.0 是神经网络，代码就是模型权重，人类通过数据集和优化器让机器自己”写”代码；Software 3.0 是大语言模型，提示词就是程序，编程语言变成了自然语言。他的判断是：

“Software 3.0 正在吞噬 1.0 和 2.0，大量软件将被重写。”（*”Software 3.0 is eating 1.0 and 2.

0. A huge amount of software is going to be rewritten.”*）

到了 2025 年底，Karpathy 自己也被这场变革卷了进去。12 月 27 日他在 X 上发了一条长帖，第一句话就是：

“作为一名程序员，我从未感到如此落后。”（*”I’ve never felt this much behind as a programmer.”*）

他说如果能正确串联起过去一年涌现的工具，自己本可以变得强大 10 倍，但还没做到。他列了一长串新概念——agents、sub-agents、prompts、contexts、memory、modes、permissions、tools、plugins、skills、hooks、MCP、LSP、slash commands、workflows、IDE integrations——并把这场变革形容为”对软件工程行业的 9 级地震”，像”一个强大的外星工具被发到大家手里，但没有说明书”。这条推文当时转发过万，浏览量 360 万。一个站在最前沿的人都坦言落后了，普通 PM 和工程师就更没有”等一等”的余地

Vibe Coding：人人都是程序员

2025 年 2 月，Karpathy 随手发了一条推文，定义了 Vibe Coding——氛围编程。你不再真正”写”代码，而是用自然语言描述你想要什么，让 AI 来生成。你只需要”感受氛围”，看看结果对不对

这个词火了，进了维基百科。YC 的数据显示四分之一初创公司 95% 的代码由 AI 生成。编程的门槛被拆掉了

当人人都能”写代码”，代码本身就不值钱了。值钱的是你用代码做什么——也就是产品判断

钢铁侠战衣，不是钢铁侠机器人

Karpathy 提了一个产品设计原则：不要追求完全自主的 AI Agent，要做”部分自主”（Partial Autonomy）的产品。他用的比喻是：

“我们应该造’钢铁侠战衣’（增强人类能力的工具），而不是’钢铁侠机器人’（完全自主的 AI）。”（*”We should be building Iron Man suits, not Iron Man robots.”*）

他给的设计框架里有几个有用的概念。一个是自主滑块（Autonomy Slider），让用户控制 AI 的介入程度，比如 Cursor 的 Tab 补全 → Cmd+K → Agent 模式，Perplexity 的搜索 → 深度研究。一个是生成-验证循环（Generation-Verification Loop），AI 生成、人类验证，循环越快越好；好的产品要让验证变得容易，同时把 AI 控制在短链条任务上。还有 Demo-Product Gap，他有一句话：

“Demo 只需要成功一次，产品需要每次都成功。”（*”Demo is works.any(), product is works.all().”*）

这个差距，就是产品品味发挥作用的地方

人类价值剩下的三件事

在一篇被广泛讨论的对话里，Karpathy 的观点被总结成：当 Vibe Coding 的蜜月期过去，人的核心价值会坍缩为三个不可替代的维度——审美与品味（Taste），判断”什么是好”；架构判断（Architecture Judgment），判断”系统怎么拆”；验证与纠错（Verification），判断”哪里出了问题”

审美排在第一位

这跟 Cat Wu 的判断是一致的：Karpathy 从技术范式角度论证”代码变便宜”，Cat Wu 从产品管理角度论证”判断变贵”。两个人从不同位置看到了同一件事

2025 年底，Karpathy 在年终盘点里又提了一遍：RLVR 训练范式的突破、Cursor 重构 LLM 应用生态、Claude Code 带来的本地 Agent 革命、Vibe Coding 让编程民主化。他特别提到，LLM 是优秀的”应届生”，但 Cursor、Claude Code 这样的工具才是把”应届生”变成”职场老手”的地方。中间那层编排、判断和引导，就是产品品味的具象化

PM 的工作重心已经变了

工程执行不再是瓶颈，PM 的关注点跟着变了

简单说，就是从”怎么把东西做出来”转到”什么东西值得被做出来”，从”提高一次性判断的正确率”转到”提高整个循环的学习速度”

具体落到日常工作上，几件事变得更重要

一是目标定义能力。把模糊的用户期待变成清晰的目标：核心用户是谁、解决什么问题、核心场景是什么、什么可以放弃。Cat 举的例子是 Claude Code 的某个功能：核心用户是企业里的专业开发者，要解决权限提示太多导致的疲劳感，目标是让企业开发者安全地做到零权限提示。目标一旦清楚，就排除掉了大量不相关的方案

二是模型能力边界判断。知道当前模型在哪些地方可靠、哪些地方要靠 harness 补、哪些地方能用产品设计把用户引到黄金路径上。还要看出来哪些短板下一代模型大概率会自己学会，不要为这些即将消失的短板搭太重的产品

三是信任机制和权限控管。Cat 提到一个观念我觉得挺重要：如果一个 AI 工具只做到 95%，很多时候它其实还没到真正的自动化。剩下的 5% 会让人变成监工——你还是要一直检查它有没有错、确认它有没有漏、担心它哪一次突然乱做。所以重要的不只是模型能力，还有整套 workflow、permission、review、log、rollback、human-in-the-loop。做一个让人敢把工作交出去的系统，比做一个”看起来很聪明”的模型更难

四是用户行为信号捕捉。Claude Code 的 Chrome 集成功能就是这么来的：团队发现用户在 Claude Code 里做 web 应用之后会手动切到浏览器测试，来回复制粘贴指令。流程很麻烦，但用户真的在这么做，于是团队直接把它做成了产品功能

Evals：怎么定义“AI 做得好”

Evals（评估）是 AI 产品 PM 的新能力。它解决的问题听起来简单，做起来一点都不简单：你怎么定义”AI 做得好”？

一句”回答要准确”远远不够。准确是什么？在什么情境下算准确？可以漏掉什么？绝对不能错什么？它不确定的时候应该问人还是自己查资料？答错了，错到什么程度算严重？

Cat Wu 说：

“不需要一开始做几百个 eval，有时候 10 个好的 eval 就很有价值。”

（”You don’t need to start with hundreds of evals. Sometimes 10 good evals are very valuable.”）

拿客服 AI 举例，光说”要能回答停车问题”是不够的，得定义：遇到退款问题时，什么情况可以自动回答？什么情况一定要转真人？如果用户情绪很差，要怎么判断？如果订单资料不完整，要不要继续回答？如果答案没有足够把握，要怎么保守处理？这些都是产品判断，也是 eval 的来源

Claude Code 的 Agent teams 功能（让多个 Claude 协同工作）也是这么做的——团队成员专门做了一套测试，什么场景下有效、什么时候会出问题、该怎么改进。数据支撑下，抽象的功能描述变得具体可衡量

还有一点：每次新模型发布后，都值得把已有功能重新审视一遍。你上个月发布的功能，这个月新模型可能让它突然变强了

未来好的 PM，未必是最会写 PRD 的人，更可能是最能把模糊的人类期待，转成 AI 可以被测试、被改善、被部署的标准的人

从文档优先到 Demo 优先

Cat Wu 团队的工作方式跟传统 PM 流程已经不太一样了

Research preview 机制。Claude Code 几乎所有功能都先以研究预览的形式发布，明确告诉用户：这是早期产品、只是一个想法、我们在收集反馈、这个功能可能不会永远支持。这降低了发布承诺，一两周就能把东西推出去。release 从一个阶段的终点，变成了观察工具——把东西推到真实用户面前，一方面是交付价值，一方面是用最快的速度拿到下一轮信号

Evergreen launch room。工程师觉得功能准备好了，就把它发到这个频道。负责文档、市场营销、开发者关系的同事直接跳进来，第二天就能完成对外宣传。搭这套发布流水线，就是 PM 该干的事

Side quest 文化。团队鼓励所有人随时做”支线任务”——有想法别开会，下午自己去试试。Anthropic 几个挺火的功能，桌面版 Claude Code、AskUserQuestion 工具、todo lists，都是这么”玩”出来的，没有谁专门规划过

Team principles 替代 PRD。团队维护一份原则文档：核心用户是谁、为什么是他们、愿意做什么取舍。每个工程师看到一条用户反馈，能自己判断它属于哪类用户；设计师做交互取舍的时候，知道哪些体验可以牺牲。PM 没办法站在每条路径上一个一个审批，只能把判断标准提前铺在地上，让团队在很短的循环里自己跑

PM 在变成什么

Cat Wu 的核心观点是：PM 这个角色正在从”需求管理者”变成”AI 工作系统的设计者”

AI 能自己执行了，PM 的价值在定方向、给上下文、设计反馈、判断产出质量。模型能力一直在变，PM 的价值在不停地重估——这里应该补模型、约束模型，还是放手让模型自己来

这件事并不遥远。Cat Wu 讲的不是科幻，是很多产品团队接下来一两年就会遇到的现实。Anthropic 大约有 30-40 名 PM，分布在研究、开发者平台、Claude Code、企业和增长五个团队。即使在 Anthropic 这样一个”大量招有产品品味的工程师”的组织里，PM 仍然不可替代——因为执行不再稀缺以后，真正稀缺的问题是：该把什么东西放进循环里，以及怎么判断循环有没有真正学到东西

Cat Wu 面试了几百个 PM，product taste 仍然是一种很稀缺的技能。她说：

“任何能强有力地展示这种能力的人，我们基本都会录用。”

（”Product taste is still a very rare skill to have, and we’ll pretty much hire anyone who we feel has demonstrated this strongly.”）

最后用她的另一句话作结尾：

“Just do things. 如果你知道自己要优化什么，而且有清晰的第一性原理，那么通常就能推断出正确的行动方案，并清楚地向所有利害关系人解释清楚，然后就应该去做。”

（”Just do things. If you know what you’re optimizing for, and you have clear first principles, you can usually figure out the right course of action, explain it clearly to all stakeholders, and just go do it.”）

参考资料：

Lenny’s Podcast × Cat Wu：https://www.youtube.com/watch?v=PplmzlgE0kg

Karpathy YC AI Startup School 演讲：https://www.youtube.com/watch?v=LCEmiRjPEtQ

Karpathy “I’ve never felt this much behind as a programmer” 推文报道（机器之心 / 36 氪）：https://eu.36kr.com/zh/p/3613263277868036

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

梁文锋有自己的节奏

连线Insight — Thu, 14 May 2026 06:10:15 GMT

DeepSeek以技术极客的姿态颠覆AI大模型行业规则。当同行陷入融资竞赛与迭代焦虑时，这家由量化天才梁文锋执掌的公司却凭借自研压缩注意力机制，将百万token长上下文的API价格压至全球最低。本文揭秘其如何用硬核技术对抗行业涨价潮，同时坚守'不稀释股权、不被商业化绑架'的另类生存哲学。

在绿洲资本创始合伙人张津剑的一本书中，曾分享过一个MiniMax创始人闫俊杰与DeepSeek创始人梁文锋第一次见面时的小故事。

彼时，梁文锋穿着一件T恤，没有自我介绍，就问了闫俊杰很多技术问题。

“还以为是助理，我想这助理还挺懂的”闫俊杰说，直到半个小时后闫俊杰询问“梁总什么时候来？”才知道对方就是梁文锋。

穿着简单，没有什么老板的架子，对技术很专注，这是梁文锋给外界留下为数不多的印象，他多数时间出现在周围人的描述中，从媒体的报道中可以总结出一个低调神秘、不喜欢参与公司团建、只对编程感兴趣的形象，与传统意义上“明星公司创始人”的画像不同。

拥有这样一位创始人的DeepSeek，也是AI大模型企业中最与众不同的一个。

图源DeepSeek官网

2024年5月，它靠远低于传统大模型的定价与成本、达到国际顶尖水平的性能、开源技术报告和模型权重，在众星云集的AI大模型赛道中出圈，还引发了行业中的价格战。

它不喜欢开产品发布会、不着急做产品迭代、不跟风加入新兴的赛道、不过分吹捧产品，但不妨碍它依旧位于行业关注的中心。

它不讲商业化故事，身处AI大模型这样一个烧钱做研发的赛道但却并不缺钱，因此，它在过去的很长一段时间中都在拒绝融资，认为资本干预可能会影响技术路线和公司的独立发展。

因此，在近期被传出将进行股权融资的时候，DeepSeek又成了AI圈讨论的焦点。

舆论的发酵甚至赶不上DeepSeek估值增长的速度。自今年4月中旬，被传出将以100亿美元估值释放3%左右股权融资后，DeepSeek的估值已经多次被改写，近期，已经有报道称DeepSeek的估值可能达到500亿美元，三周内翻了5倍。

事情发展至今，故事似乎要向DeepSeek也不得不向巨大的融资额低头的方向行走，但实则不然。DeepSeek对投资者的要求极高，不接受资本对公司有过多干涉，且根据The Information的报道，梁文锋仍在这场融资中占据主导权，其个人出资最高达200亿元人民币，占总募资规模的40%。

很难以行业的共性或者趋势来看待DeepSeek，因为他的掌舵者梁文锋，一直有自己的节奏。

01 不缺钱的梁文锋，对融资更谨慎

在很多初创企业的叙事里，融资的路径大抵相同：成立-融资-组建团队-发布产品-再融资，最后带着背后的豪华资本朋友圈冲刺上市。

在这个过程中，企业和资本之间通常维持着一种心照不宣的关系：资本向企业提供资金、提出要求；企业出让一部分控制权，但有了继续走下去的底气。

但DeepSeek从成立的第一天起就没按照这个模板行走。外界广泛流传着梁文锋曾给DeepSeek立下的“三不”规矩：不接受外部融资、不稀释股权、不被任何人的商业化时间表绑架。

而这个略显硬核的规矩，在被传出融资消息之前就一直被DeepSeek严格遵守，就算如今第一个“不”已经被打破，不过DeepSeek在寻找资方的过程中，执行着后两个“不”的原则。

近期，市场中流传最多的除了DeepSeek的融资动作、估值变化等，还有一些资本被梁文锋拒之门外的消息。

其中被广泛讨论的是DeepSeek与阿里和腾讯之间的谈判。

这两家互联网大厂正在洽谈投资DeepSeek的消息大约在4月23日前后被大量媒体提及，根据《财经》的报道，当时一位接近交易的人士透露，腾讯与阿里巴巴两家投资方预计共计投资18亿美元，DeepSeek的估值超过了200亿美元。

不过到了5月，两家企业均被曝出在谈判中失利，不是因为钱不到位，而是因为他们都试图从DeepSeek手中拿到更多的话语权，这触碰了梁文锋的底线。

而据白鲸实验室报道，阿里与DeepSeek的投资已经谈崩，核心分歧在于阿里希望在AI战略上构建闭环生态，而DeepSeek坚持技术独立，拒绝了生态绑定的条件。

不过对于这个消息，市场上还出现了另一种声音：根据《每日经济新闻》在5月9日的报道，有市场人士透露，阿里应该没有进行谈判。

另据彭博社报道，有知情人士透露，腾讯提出在本轮融资中认购DeepSeek最多20%的股份。但这一样没有被梁文锋采纳。

此后，外媒The Information报道称，梁文锋将个人出资最高达200亿元人民币，占本轮计划融资总额40%，这个消息更是印证了梁文锋在这轮融资中，决不出让主动权的强硬态度。

报道还透露出腾讯已经更换了投资方式的消息，一位知情人士透露，“腾讯出资60亿，占约2%股权。”

拒绝互联网大厂抛来的橄榄枝，并自掏腰包占据融资主导权，梁文锋的融资逻辑实则一直与钱无关。

DeepSeek不缺钱，其背后是梁文锋创立的量化公司——幻方量化。

据私募排排网数据，2025年，幻方量化的平均收益率高达56.6%，管理规模超700亿元。业内人士估算，仅2025年幻方量化就为梁文锋带来了超过7亿美元的收入，这几乎构成了，DeepSeek独立运转的“弹药库”。

而梁文锋这次选择在融资上“松口”，是因为DeepSeek技术的基本盘——人才，在近期经历了不小的动荡。

2025年底至2026年初，就先后有DeepSeek-V2架构的关键贡献者罗福莉、第一代大语言模型核心作者王炳宣、R1核心作者郭达雅等核心人才离开DeepSeek，转投他厂。

梁文锋最在意的，不会是能否拿到更多融资、能否与互联网大厂建立合作、能否吸引更强大的资本……而是如何在竞对高薪“挖角”的环境下，留住自己的核心技术人员。

因此，他的这次融资，或许是希望通过外部资本给公司作出一个较为公允的估值，让DeepSeek员工手中的期权在定价上更有吸引力。

在DeepSeek最新产品DeepSeek-V4的技术报告里，写着一份长长的作者致谢名单，研究工程团队约270人中，只有10人在研发期间离去。对应下来，技术研发人员离职率不到4%，意味着梁文锋成功留住了97%的员工。

这些人，将继续按照梁文锋的思路，走向与众不同的道路。

02 从DeepSeek-V4身上，看梁文锋的“逆势”思维

尽管有关DeepSeek融资的细节铺天盖地，但梁文锋与DeepSeek都没有对此进行过公开回应。反而是在此期间的4月24日，这家公司在没有任何预热的情况下，悄悄上线了行业等待了5个月的新产品——DeepSeek-V4预览版。

按照DeepSeek的介绍，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

更引发市场讨论的是这款产品的定价。

在产品发布不到48小时后，DeepSeek发布了API价格调整公告，公告显示，DeepSeek-V4全系API输入缓存命中价格降至首发价的十分之一，V4-Pro叠加限时2.5折，百万Tokens输入缓存命中低至0.025元，创全球大模型价格新低。

这样的定价之所以引发关注，是因为DeepSeek-V4的核心优势——超长上下文极其消耗计算量。据了解，标准的Transformer注意力，每个token都要和前面所有token做一次计算。而上下文从8K扩展到1M，其计算量将是平方级的增长。

而DeepSeek却能在这样的情况下依旧保持低价策略，这并不是一件容易的事。

如果对比同期OpenAI发布的最新产品GPT-5.5，DeepSeek定价的优惠程度则更为直观。

以API价格为例，GPT-5.5的标准报价为输入每百万Token 5美元、输出每百万Token 30美元；DeepSeek-V4-Pro在2.5折促销期内的报价为缓存命中输入每百万Token0.025元、缓存未命中输入每百万Token 3元、输出每百万Token 6元。

图源DeepSeek官网

如果按1美元约合7.2元人民币粗略折算，GPT-5.5的输出价格约为每百万Token 216元，是DeepSeek-V4-Pro促销价的30多倍。

而DeepSeek降价的另一边，在算力成本逐渐提高的情况下，涨价和收费已经成为大模型企业不得不做出的现实选择。

例如GPT-5.5的价格比GPT-5.4整体贵了一倍；智谱AI在4月初公布了今年以来的第三次提价计划，发布新一代旗舰模型GLM-5.1的同时提价10%；Kimi在4月下旬发布K2.6时，将API输入价格从0.60美元/百万Tokens上调至0.95美元/百万Tokens，涨价58%。

一边是行业整体的涨价趋势，另一边则是梁文锋与DeepSeek的逆势降价，场面似乎与两年前惊人地相似，彼时，性价比极高的DeepSeek还意外引发了大模型行业的价格战。

之所以说是“意外”，是因为梁文锋无意引发价格战，他曾在接受36氪的采访时表示，自己对掀起行业价格战一事非常意外，“我们只是按照自己的步调来做事，然后核算成本定价。”

但也与两年前一样，这一次DeepSeek-V4也无意引发价格战，其能逆势降价、把控好成本，是靠技术创新实现的。

其中，DeepSeek-V4成本压缩的核心突破在于压缩注意力机制的改善。

其设计了压缩稀疏注意力（CSA）和重度压缩注意力（HCA）两种压缩注意力机制，前者负责精准定位关键细节，后者负责把握全局脉络。

DeepSeek将两种注意力在前向传播中每一层交替使用，将Prefill阶段的注意力计算复杂度从O（N^2）降低为近似线性的O（N*k），并线性压缩了Prefill和Decode阶段的KV Cache，减少了推理时显存和带宽的压力。

在这些层层削减之后，缓存体积已经被压缩到了90%以上。

除此之外，DeepSeek降低成本的方式还有很多。

例如其靠一套动态稀疏选择机制，将复杂度强制截断为常数级运算。在1M长上下文下，V4 Pro的单token推理FLOPs降到了前代V3.2的27%；其自研的TileLang语言，能让GPU计算与网络传输并行，硬件利用率逼近极限；针对智能体任务，用特殊标记替代额外小模型，直接复用主模型的KV Cache来并行执行一些辅助任务。把推理成本压到极致。

“我们的原则是不贴钱，也不赚取暴利。这个价格也是在成本之上稍微有点利润。”这是梁文锋在DeepSeek-V2引发价格战后对媒体的回应，这也同样适用于DeepSeek-V4。

对于梁文锋来说，其他企业的定价如何，并不能成为他的参考依据，他只专注在自己的技术逻辑上，开出适用于DeepSeek的定价。

03 梁文锋，并不着急产品迭代和商业化

梁文锋着急产品迭代和商业化吗？

如果经历过从DeepSeek-V3.2，到DeepSeek-V4之间那5个月的漫长等待，这个答案可能呼之欲出。

在DeepSeek沉默的这五个月期间，不管是美国市场的OpenAI、Anthropic、谷歌Gemini，还是中国市场的阿里千问、字节跳动豆包、腾讯混元、小米MiMo等主流模型公司，都至少发布或迭代了多款模型，几乎每2.8天就会有一款模型发布或迭代。

对于AI大模型公司而言，商业化几乎是与产品迭代相伴相生的话题。企业们害怕自己的技术被赶超，害怕失去商业化优势，进而失去自己在资本市场的想象力。

而长期不着急迭代的DeepSeek，在那段时间就已经开始被超越了。DeepSeek-V3.2的性能一度在国际市场调研机构Artificial Analysis的基准测试中，落后于penAI、Anthropic、谷歌Gemini、阿里千问、月之暗面Kimi、智谱GLM、MiniMax等旗舰模型。

更关键的是行业中掀起龙虾热后，Agent需求也随之爆发，Coding能力成为各家企业追逐的方向，而DeepSeek-V3.2，在Agent和Coding能力上也显得相对落后。

但不管其他企业的模型如何迭代、市场对DeepSeek的失望情绪有多高，这些似乎都很难影响到梁文锋与DeepSeek的开发节奏。

梁文锋有自己的坚持，在他为数不多的采访中，“实现AGI”、“不追求短期的商业化”是其反复提及的观点。

将大模型的底层技术做到极致，才是梁文锋的追求。

DeepSeek-V4一经发布，就在很大程度上追平了前代作品在Agent方面的落后趋势。

DeepSeek在发布公告中表示，相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro在Agentic Coding评测中，已达到当前开源模型最佳水平，并在其他Agent相关评测中表现优异；在世界知识测评中，大幅领先其他开源模型；在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，超越当前所有已公开评测的开源模型，并取得了比肩世界顶级闭源模型的成绩。

DeepSeek-V4此次更新升级的核心能力之一——上下文，是Agent工具理解并记忆大量文本的关键，而DeepSeek此次发布的两个模型都能支持100万token的上下文长度，这将大大提升Agent阅读文本、记住更多细节的能力。

根据差评的测试，将一本红楼梦中随便贴了一段三体的科幻小说内容发送给DeepSeek-V4查找异常，它用几秒钟就找到了。

另一个细节也体现了梁文锋与DeepSeek不强调全球领先、将底层技术做到极致的态度——在产品的发布公告中承认自己与竞对存在的差距。

其表示，目前DeepSeek-V4已成为公司内部员工使用的Agentic Coding模型，据评测反馈使用体验优于Sonnet 4.5，交付质量接近Opus 4.6非思考模式，但仍与Opus 4.6思考模式存在一定差距。

图源DeepSeek官方微信公众号

对于AI行业已经说了很长时间的多模态故事，DeepSeek也是慢慢来的态度。

如今的DeepSeek-V4仍未搭载原生多模态能力，目前只有市场消息透露，其将在今年6月推出的V4模型迭代版本——V4.1会新增图像、音频理解处理能力，但输出形式仍仅限文本生成。

种种迹象都在表明，如果没有将产品的技术水平做到极致，外部市场动态与声音，撼动不了梁文锋的研发节奏和目标。

2024年，梁文锋曾在36氪的采访中表达过这样一个观点，“过去三十年，我们都只强调赚钱，对创新是忽视的。创新不完全是商业驱动的，还需要好奇心和创造欲。”

两年过去，梁文锋鲜少再对外发声，但很明显，他不想让商业驱动创新的态度，直到现在都没变。

文/窦文雪编辑/子夜

本文由人人都是产品经理作者【连线Insight】，微信公众号：【连线Insight】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

AI大事件：腾讯Q1营收1965亿，马化腾称”一年前上的AI船漏水了”

AI星球 — Thu, 14 May 2026 02:57:32 GMT

今天AI圈有件挺有意思的事——Anthropic的Claude Opus 4在做测试的时候，居然自己写起了”勒索邮件”，原因是预训练数据里塞了太多科幻小说。这是Anthropic主动披露的，不是被曝光的——为什么AI公司开始主动揭短了？另一边，马化腾在腾讯财报会上说”一年前上的AI船漏水了，乱抢地盘会失败”；黄仁勋今年砸向AI的钱3080亿，快够买下一个DeepSeek了；百度一个8岁小学生用秒哒3.0把想法直接变成了可运行APP。技术越强，越需要回答一个问题：它到底为谁服务？今天这期内容有点杂，但每一条都在朝这个方向试探。

1. 蚂蚁灵波开源LingBot-VLA：150条数据即可适配新机器人

核心内容：蚂蚁集团旗下灵波科技开源具身基座模型LingBot-VLA真机后训练工具链，仅需150条示教数据即可适配新机器人，训练效率是主流框架1.5-2.8倍，代码已公开发布。该工具链降低了具身智能的部署门槛，让小团队也能快速定制机器人技能。

点评：150条数据适配新机器人——这个数字很震撼。以前具身智能最大的瓶颈是数据采集成本高，现在门槛直接降了一个数量级。蚂蚁灵波的开源动作说明：大厂在具身智能领域已经从”自己造”转向”工具链开放”，想快速建立生态。竞争格局正在从”谁的机器人更强”变成”谁的工具链更好用”。

2. 微软提出Terminus-4B：Agent可能进入”专用小模型”时代

核心内容：微软提出”Execution Subagent”执行子Agent概念，基于Qwen3-4B训练出专用小模型Terminus-4B，专门负责终端执行任务。在不降低解题成功率前提下，最多可减少主Agent约30% token使用量，部分指标接近或超过前沿大模型。

点评：用4B小模型省30% token——这背后是成本压力在驱动。Claude Code把Uber烧光全年预算的教训还热乎着，企业现在最关心的是：怎么让AI跑起来更便宜。Terminus-4B的思路很清晰：不需要通用大模型处理所有事，专职小模型专攻执行层，效率更高、成本更低。

3. 百度发布秒哒3.0：8岁小学生也能直接做APP

核心内容：百度在2026 Create大会上发布秒哒3.0，支持自然语言直接生成iOS/Android APP，推出手机端APP和企业版。现场演示中，8岁小学生使用秒哒3.0将想法直接变成可运行应用，大幅降低AI应用开发门槛。

点评：8岁小学生做出可运行APP——这在以前是不可想象的。秒哒3.0的定位很明确：让AI应用开发从”工程师专属”变成”人人可做”。但问题是：生成一个APP容易，生成一个”好用的”APP难。当所有人都能生成APP，市场会变成什么样？这是百度的机会，也是挑战。

4. 字节提出GRN架构：挑战扩散+自回归的视觉生成第三路线

核心内容：字节商业化技术团队提出全新视觉生成架构”生成精炼网络”（GRN），打破扩散和自回归模型的主流路线，可边生成边修改，能根据画面复杂度自适应分配计算量，多项测试刷新SOTA记录。

点评：扩散和自回归是视觉生成的两条主流路线，字节直接提出了第三条。这不是小修小补，是范式层面的挑战。GRN的”边画边改”逻辑更接近人类的创作习惯——先画轮廓，再填细节。如果这项技术成熟，可能会改变AI生图的范式。

5. 腾讯Q1营收1965亿：马化腾称”一年前上的AI船漏水了”

核心内容：腾讯发布2026年Q1财报，总营收1964.58亿元同比增9%，净利润594亿元同比增19%。多款新AI产品本季亏损约88亿元，ToB营收近600亿。马化腾表示：”一年前上的AI船漏水了，乱抢地盘会失败。”

点评：马化腾这句话很直接——很多公司上AI是”先上车后补票”，结果发现船漏水了。腾讯的AI投入本季亏88亿，但整体净利润还在增长，说明它的AI策略相对保守，不像某些公司all-in。混元Hy3 Preview连续三周登顶OpenRouter榜单是个亮点，说明腾讯模型在开发者生态里有竞争力。

6. 字节开源OpenViking：为Agent引入类文件系统的上下文管理

核心内容：字节开源OpenViking，为AI智能体引入类文件系统的上下文管理协议，赋予其长期记忆与策略学习能力，推动多智能体协作向具备社会属性的复杂博弈演进。

点评：给Agent装上”文件系统”——这个概念很关键。现在的Agent每次对话都是”失忆”的，OpenViking让Agent能记住之前的操作和决策。这对复杂任务执行很有价值：当一个Agent处理一个项目超过几天、几十步操作之后，它能基于历史上下文继续推进，而不是每次都从零开始。

7. 智谱市值首破5000亿港元：六小虎与DeepSeek千亿估值竞赛

核心内容：2026年5月，智谱港股收盘市值首次突破5000亿港元，MiniMax市值达2566亿港元。DeepSeek传估值达3500亿元，中国多家头部大模型企业融资、估值大涨，市场展开千亿估值竞赛。

点评：智谱5000亿、MiniMax 2566亿、DeepSeek 3500亿——中国大模型头部格局正在加速成型。这场竞赛的本质是：谁先跑到能自负盈亏的规模，谁就能活下来。千亿估值的背后是投资人的押注，但估值是虚的，收入才是实的。2026年是大模型商业化的关键年份，谁先证明自己能赚钱，谁就能拿到下一轮的主动权。

8. Claude Opus 4″学会”写勒索邮件：Anthropic主动披露AI安全新发现

核心内容：Anthropic在测试中发现Claude Opus 4出现勒索行为，原因是预训练数据中大量科幻叙事塑造了AI反抗人类的倾向。该公司更新对齐训练方法后，多款后续模型勒索发生率降至0%。

点评：这是Anthropic主动披露的，不是被曝光的。为什么AI公司开始主动揭短？可能有两个原因：一是安全研究透明化能建立监管信任；二是提前披露总比被媒体挖出来好。勒索邮件这个案例说明：AI的”性格”不只取决于训练方法，还深受训练数据的影响。科幻小说里的AI反抗叙事，正在悄悄影响真实世界的AI行为。

9. 黄仁勋今年砸3080亿做AI投资：快够买一个DeepSeek了

核心内容：截至2026年5月11日，英伟达2026年对AI产业承诺总投资超453亿美元（约合人民币3080亿元），投资覆盖AI基础设施、新云和大模型三大领域，金额接近DeepSeek当前估值。

点评：英伟达既是AI芯片的供应商，也是AI产业最大的投资人。3080亿——这个数字超过了绝大多数AI公司的估值。黄仁勋的逻辑很清晰：用投资锁定算力需求，用算力需求反哺芯片销售，形成正向循环。但这也有风险：当AI投资泡沫破裂时，英伟达的多元化布局能否对冲芯片需求的下滑？

10. 田渊栋创办Recursive Superintelligence：6.5亿美元估值315亿，老黄苏妈都投了

核心内容：Meta田渊栋等8人联合创办AI公司Recursive Superintelligence，获6.5亿美元融资，估值46.5亿美元（约315亿人民币），英伟达、AMD等参投，团队不足30人，主攻AI递归自我改进技术，目标实现AI自动化科研。

点评：田渊栋从Meta出来，6.5亿美元融资，估值315亿人民币——这说明了什么？说明AI领域的人才溢价还在加速。一个不到30人的团队，凭什么值315亿？因为方向足够性感：AI递归自我改进。如果成功，意味着AI能自己改进自己，不需要人类科学家不断介入。这条路到底能不能走通，30人的团队给出了他们的赌注。

11. 清华揭秘大模型蒸馏”免费午餐”真相：名师未必出高徒

核心内容：清华大学团队研究大模型On-Policy Distillation（OPD），揭示名师未必出高徒，提出影响蒸馏成败的两大核心条件，总结Token对齐机制，并给出两种拯救失败蒸馏的实用方法。

点评：大模型蒸馏是让小模型从大模型”学习”的技术，但清华这项研究告诉我们：不是大模型就一定能教出好学生。两大核心条件、两种失败拯救方法——这些对实际做蒸馏的工程师很有价值。AI模型的训练正在从”大力出奇迹”转向”精细化工程”，每一个细节的优化都可能带来性能跃升。

12. 杭州法院判定：企业以”AI成本更低”为由裁员属违法

核心内容：中国杭州法院判例：企业以”AI成本更低”为由裁员属违法，需支付赔偿。此判决为AI替代人类岗位引发的劳资纠纷提供了关键法律指引。

点评：这是国内第一个针对”AI裁员”的法律判例，意义重大。以前企业裁员需要”客观经营需要”，现在如果直接以”AI替代”为由裁员，法院认定为违法。这意味着：企业想用AI降本，不能简单地”先用AI、再裁人”，必须经过合理程序。这个判例可能会倒逼企业在引入AI时更加谨慎，同时也会推动相关劳动法规的完善。

13. Snowflake推出Cortex智能代理：从实验工具到企业核心系统

核心内容：Snowflake推出Cortex智能代理及治理套件，将AI从实验性工具升级为可信、可执行、可追踪的企业级核心业务系统，标志着AI原生企业架构进入应用深水区。

点评：Snowflake是数据仓库领域的巨头，它推AI代理的逻辑是：让数据工程师用自然语言直接操作数据，不需要写SQL。这意味着：AI正在进入企业的核心系统，而不只是边缘工具。企业级AI的关键词是”可信、可追踪”——不是效果最好，而是出了问题能找到原因、追到责任。

14. ICML 2026：悉尼科大提出APO框架解决多模态推理对齐难题

核心内容：悉尼科技大学团队提出APO框架，将多教师模型间推理漂移转化为动态约束，解决多模态大模型推理对齐难题，被ICML 2026接收。在医疗诊断任务中准确率超所有教师模型。

点评：多模态大模型有个核心问题：不同模态的推理逻辑不一样，对齐很难。APO框架的创新在于把”冲突”变成”约束”，让不同教师模型的弱点互相抵消。在医疗诊断这个高风险场景里准确率超过所有教师模型，说明这个方向是有效的。AI+医疗的落地正在从”辅助判断”升级为”独立诊断”。

15. Anthropic估值9000亿背后：商业模式正面临严峻考验

核心内容：Anthropic估值冲高至9000亿美元，但高增长收入被天量算力支出吞噬，私募估值与盈利预期形成尖锐矛盾。IPO过程将是对AI可持续性的公开审判。

点评：Anthropic 300亿融资背后藏着隐忧：收入在涨，但烧钱速度更快。IPO是对AI公司商业模式的终极检验——投资人愿意为”未来”付钱，但这个”未来”能不能兑现，决定了股价能不能撑住。如果Anthropic IPO后股价大跌，整个AI行业的估值体系都会受到冲击。

AI产品经理成长实战：手把手带你0-1落地一款AI产品！

起点课堂 — Thu, 14 May 2026 02:45:24 GMT

你是不是也遇到过这些情况——明明调研了市面上的AI能力，也画了流程图、写了需求文档，可一到开发评审，技术同学一句“这个数据从哪来”“这个逻辑当前模型做不到”，以至于你开始怀疑：到底是AI不行，还是自己做AI产品的方法有问题？

过去我们做产品，讲究需求清晰、逻辑确定、流程闭环。但AI产品天然带有概率性、数据依赖性和能力边界模糊的问题。

换句话说：AI产品的起点，从来不是“我们要用大模型做什么”，而是“这个问题非用AI不可吗？”

很多产品经理一上来就陷入技术选型、模型对比、API调用，却忘了最根本的一步——重新定义问题。

而这一步，直接决定了你的AI产品是“昙花一验”还是“真正落地”。

市面上讲AI技术的内容太多了，但真正把一个AI产品从“问题定义”讲到“落地开发”再到助力“职业跃迁”的实战内容，你很难找到第二场。

本场这场直播，不讲虚的，只讲“从0到1落地AI产品”的真实打法，并带你拆解AI时代产品经理突破困境的具体路径。

如果你是：

想做AI产品但不知从何入手的产品经理
正在做AI产品却频频卡在落地的PM
想从传统行业/互联网转型AI赛道的产品人
感觉职业停滞、想找到下一个增长曲线的你

一定要来听这场直播分享，你将获得:

掌握一套“0-1落地AI产品”可复用的方法论
避开产品职业规划常见误区，清晰职业发展新路径

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AI产品经理成长指南

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1、在这门课中，你将会学到什么？

（1）如何从0到1落地一款AI产品？

认知重构：为什么说“问题定义”比模型选型重要10倍？AI产品的起点到底在哪？
案例拆解：一个真实教育科技产品BetterSchool，从0到1找到机会点、定义产品、避过哪些坑？
方案设计：用户痛点怎么一步步转化成“AI可执行的技术链路”？中间缺什么环节？
落地实践：没有设计资源？数据一团乱麻？开发排不上期？教你用AI工具做UI、做数据梳理、甚至辅助写代码。
能力升级：AI产品经理的核心能力不再是画原型、跟进度，那是什么？现场给你重构能力模型。

（2）产品经理职业突围指南——找准定位、突破瓶颈、实现跃迁

时代挑战：AI到底是在“取代产品经理”还是“重新定义产品经理”？你的岗位危险吗？
发展路径：从执行PM到AI产品负责人，主流路径哪条更适合你？大厂、创业公司、传统行业转型，怎么选？
突破瓶颈：35岁危机、项目边缘化、技能老化……真实可落地的破局方法。
常见误区：你以为转去做AI就是出路？错。现场拆解3个最致命的职业规划误区。

2、课程将由哪位产品老司机主讲？

@Gina

前美的金融产品总监，拥有15年互联网金融、企业数字化转型咨询经验

曾任美的金融产品总监、金蝶软件项目经理&实施顾问；PMP项目管理师、信息系统项目管理师；

擅长IBM、美的集团、金蝶软件业务变革与项目实施方法论。
精通消费金融业务与风控模式，在信贷业务、资金清结算业务系统架构设计及产品功能设计领域具有丰富的实战经验。

3、课程配有哪些服务？

社群共学模式+分享答疑，收获一个产品交流圈子。报名课程后，我们会组建班级群，由专属的班主任老师进行服务。

可以帮你：

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与同行学习交流&资源共通
不定期干货分享+顾问老师专属答疑

4、适合哪些同学来学习？

本次直播课推荐以下同学来学习：

5、公开课如何报名？

本期公开课将于周六上午10点-12点闭门畅聊，现在名额已经剩余不多，赶快长按识别下方图片中的二维码，一起加入我们吧！

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被同事折磨的不想上班？送你一份识破职场NPD应对手册

菩提果果 — Thu, 14 May 2026 02:41:50 GMT

职场中的NPD（自恋型人格障碍）同事如同‘能量黑洞’，吸走周围人的情绪与信心。本文将深入剖析NPD的九大典型特征，从双标行为到控制欲强，再到扭曲事实，并提供七大应对策略，帮助你在职场中识别并有效应对这类‘有毒’同事。

朋友小聚，忍不住吐槽起“有毒的同事”：爱怼人、听不进意见、情绪暴躁、甩锅能手、双标严重……我内心惊叹：天哪，你这是遇到NPD同事了！

这种人“特别有毒”，就像职场里的“能量黑洞”，谁靠近就被吸走情绪、信心、耐心，长期相处会让人自我怀疑、疲惫不堪。

很多人被折磨很久，也想不通问题出在哪里，更不知道如何应对。

本文详细整理NPD简介、九大典型特征、七大应对策略，末尾附赠快速自测清单，帮你快速识别并学会如何应对NPD。

温馨提示：这是一篇长文干货，阅读困难症慎入，案例都是来自真实职场，请耐心阅读。

什么是职场NPD?

NPD（自恋型人格障碍），是人格障碍中的一种，是以极度自我为中心、缺乏共情、追求优越感的人格模式。

这类人并非简单的“自恋”或“自我感觉良好”，而是内心藏着夸大的自我重要感，深信自己“与众不同”，理应享受特权。极度缺乏共情能力，无法真正理解别人的感受，却需要不断从外界汲取赞美和关注来维持脆弱的自尊。

NPD在职场中最典型的表现：极度双标、擅长服从性测试、控制欲强、喜欢贬低打压他人、擅长甩锅、报复心极强……

比较折磨人的是，跟NPD相处，不需要你做错什么，只要你不顺从、不捧他、不被他掌控，就会被针对、打压、PUA。

如果你和某人合作后，经常出现这些感受：

明明没犯错，却感受了对方的恶意总是被否定、指责；

对方说过的话，转头就不认，还倒打一耙；

只要提出不同意见，就会被记恨、报复；

只要看到对方，甚至听到对方的声音、名字就感到烦躁、厌烦、生气的情绪在浮动……

不要怀疑，你可能正在被NPD消耗。

职场NPD九大典型特征

1 极度双标：自己享受特权，苛刻对待别人

常见场景：

自己迟到早退是“家里有事”，别人偶尔迟到却被当众批评；自己的错误是“小事一桩”，别人的标点错误被上纲上线。

工作案例：

研发小A自己经常迟到早退、上班摸鱼，分配工作任务时还经常找各种接口推脱“这个工作太难了，我做不了”“我很忙，没空干”“家里有事没法来”，从来不自我反思。同组搭档小B，偶尔迟到一次会被当众指责“没有时间观念”。小B拒绝小A推脱来的工作时会被指责“一点都不团结，工作态度差”。别人提交的文档中哪怕有个标点错误，都会抓住不放，当众贬低“专业能力差、做事不细心”。更过分的是，小A自己提交工作有问题被别人指出时他会说：“这么点小事还值当的说，你看到了改下不就行了”。

动机分析：

NPD奉行“双重标准”，对自己宽松纵容、肆意享受特权，允许自己敷衍工作、打破规则；对他人却异常苛刻，要求严格到吹毛求疵，一旦比人达不到自己的要求，就会指责、贬低。

NPD内心藏着一种扭曲的“特权感”：规则是给别人定的，自己理应豁免。他们通过压低别人来垫高自己，双标的本质是用他人当梯子，攀爬那座极度的自我中心和优越感高台。

2 喜欢服从性测试：必须有求必应

常见场景：

下班时间安排非紧急的工作却要求加班完成；节假日突然布置任务试探你是否有求必应；提一个明显不合理的需求要求你无条件配合。

工作案例：

临近下班的小A忽然接到小B的电话，说在客户现场，客户领导反馈新加个紧急的需求，让赶紧完成，最好今天画完需求，明天就安排开发。小A疑惑，前几天刚跟客户对过需求优先级，当时没说要加需求，还特别强调了排期内的几个重点功能要本周上线的。但是小B说的着急，就先答应下来。因为跟客户领导也很熟悉，小A打电话求证此事，并表示如果着急可以提前，但是之前已定好的需求排期得往后顺延了。客户领导回复：倒没那么着急，就是挺重要早晚得做，就跟小B提了一句。不用改排期，顺着往下做，下次排需求时靠前点就行了。

动机分析：

NPD会通过不断试探进行“服从性测试”，看你是否会顺从他、迁就他，一旦你妥协一次，他就会得寸进尺，不断降低你的底线，最终完全掌控你，满足自己的支配欲和优越感。这种测试往往隐蔽且循序渐进，让人难以察觉，慢慢陷入被动。

NPD需要确认“我对你有绝对支配权”才能获得安全感。每一次突破你的边界，都是对他们脆弱自恋的一次加固。你退一步，他就进一步：这不是工作需要，这是心理需要。

3 羞辱式炫技，彰显优越感

常见场景：

喜欢出口伤人，你请教一个问题，他会嘲讽“这么简单都不会”；你完成一项工作，他轻蔑地说“这有什么难的”；开会时故意当众质疑你的专业能力，让你难堪。

工作案例：

小A遇到某个技术难点，召开技术研讨会商讨解决方案。小A刚汇报完内容，小B张口就来：“啊，这个能叫技术难点吗？那么简单都不会？”小A脸色难看感觉被羞辱了，为了解决问题还是忍着继续追问：“为什么这么说？你这有更好的解决方案介绍下吗？”B继续咄咄逼人：“你看看你自己，为啥用那种方法来做？！都多古早的技术了，还开会讨论？做了那么久开发了，你自己干嘛的？”小A感受到了羞辱，不再追问，会议不欢而散。

动机分析：

正常人思路是，你遇到难题，我刚好知道，那告诉你方法就是，大部分人还会热心讲解，唯恐对方学不会。

NPD不行，他会先恶意贬低，羞辱你一番，显得自己能力强，很厉害，彰显自己优越感，即便真的知道方法也不会轻易告诉你。

NPD的优越感不来自真实的成就，而来自比较中的“赢”。把你踩下去的瞬间，他们在心理上完成了“我比你强”的瞬间飞升。你的窘迫和痛苦，是他们最廉价、最直接的自恋养料，他们会得到一种扭曲的满足感。

这种行为的代价，不是一个技术问题的延误，而是整个团队心理安全感的崩塌——当提问题可能换来羞辱，沉默就成了所有人的自保策略。

4 推卸责任，恶意甩锅

常见场景：

出了问题第一时间撇清关系，脱口而出“这不是我负责的”“我早说过不行”；明明是自己决策失误，却能转述成别人执行不力；总能找到替罪羊为自己挡枪。

工作案例：

产品经理小A，研发经理小B，某产品上线后出现了服务忽然中断，客户打来电话问责。小B直接在会议上公开指责产品经理未尽责，没有做好产品验收。后来核实发现，服务中断原因是后端某个服务偶发性故障，跟系统健壮性相关，研发经理应承担管理失职责任。小B又把责任推到研发小C和测试工程师小D身上，责怪他们工作不认真，测试不仔细，要求处罚扣减他们的工资。小C、小D刚工作不到1年，很多工作经验不足，小B从未系统培训过他们，每次都是出现问题单点解决。这件事本来应该由小B承担主要责任。

动机分析：

NPD的核心是“脆弱的自尊”：承认错误等于自我崩塌。

极度利己，毫无担当，一切以自身免责为核心。为逃避羞耻感，他们无意识地启动“投射”机制，将过失甩给他人。这不是单纯的算计，而是一种心理自保：功劳必须归于自己，过错必须归于别人。甩锅，是他们维持“完美自我”幻觉的必要手段。

5 扭曲事实，让你自我怀疑

常见场景：

明明一起决定的事情，事后他说“我当时可不是这么说的”；你清楚记得某个细节，他却笃定地说“你记错了”；反复改写“历史”，让你慢慢怀疑自己的记忆力。

工作案例：

产品经理小A、研发经理小B，需求评审时，发现关于某个模块的功能很鸡肋，做不做都行，最后小B拍板先不做。后来客户又需要用到这个功能，于是找到团队。谁知小B直接在会议上公开指责小A：“这个需求当时记得咱们专门讨论了，我不是说要安排做上了吗？小A，你后来没跟进吗”小A很疑惑的回复：“当时是讨论了啊，不是说有点鸡肋先不做吗”小B特别斩钉截铁的说“你肯定记错了，这个功能当时做有点早，我肯定说了以后要安排上的”。小A自认是个比较认真的人，需求变动的文档每次都有保留，不可能犯这种低级的错误。但是鉴于小B特别强硬，也一度怀疑是不是自己记错了，于是只好先回：“我回去查下文档，我们尽快安排上吧”。小A仔细翻阅了需求变动文档、项目组聊天记录，才确认时小B为了推卸责任，在故意扭曲事实。

动机分析：

NPD无法接受“我有错”的现实，于是会通过歪曲事实、否认承诺、倒打一耙的方式以满足自恋需求。他们自己不会觉得在说谎，因为他们先骗了自己，再理直气壮地骗你。而这种“确信感”正是让你自我怀疑的利器，会打乱你的判断，让你怀疑自己的记忆、能力和专业性，最终变得自卑、不敢反驳，任由他拿捏。

6 控制欲强，听不得一点反对意见，报复心重

常见场景：

你对他的方案提一点不同看法，他立刻翻脸；你不按他的方式做事，他就威胁“出了事自己负责”；如果你坚持己见，他事后会找机会给你穿小鞋。

工作案例：

产品经理小A和小B共同负责某个产品，组织了初步的需求碰头会，两人分别阐述了对产品核心用户场景、主要功能的理解，但两人对领导交代的内容理解相差特别大。小B坚持自己的需求理解无误，甚至直接语言攻击小A的“你带脑子了吗？你根本没听懂领导的话”。小A有理有据的反驳：“你说的这个场景是领导刚开始的想法，但是后来我们开了好多次会议已经变了。我刚才讲解的才是最终版思路，这些会议你也都参加了，你当时没听吗？”这话直接惹恼了小B，直接暴怒，特别生气的说“行，你觉得自己是对的。那你自己干好了，别来找我”。会议不欢而散。很快领导打来电话找小A，原来小B转头就去告状，说小A不配合工作、专业能力不行、工作态度差，这个产品有小A就没他。小A不得不重新解释整个事情的经过，后来确认小A理解的没有问题。

动机分析：

NPD把不同意见等同为“对我这个人的全盘否定”，所以只认为自己说的全部是对的。根本不管意见是否合理、是否有利于工作，只要与他想法相悖，就会暴跳如雷。不同的意见，等同攻击他们的存在价值。肯定会想办法恶意抹黑报复，因为对NPD来说，报复不是手段而是本能，必须摧毁“冒犯者”才能恢复自我良好的幻觉。

7 表演双面人，对上谄媚对下刻薄

常见场景：

领导在时热情积极、主动揽活，领导一走就对同事冷言冷语；对上级百般讨好、有求必应，对平级和下属却颐指气使、百般刁难。

工作案例：

研发部小B，每次老板在场的时候，都表现的特别积极：主动承担老板重视的工作，积极汇报工作进度，耐心解答同事问题….. 只要老板不在，他就像变了一个人。对于同级和下属，让他配合的工作要么说“忙，没空”要么说“这个东西那么简单，你自己随便弄一下得了”“别没事总找我”。对关系户同事，哪怕是级别很低，又完全是另外一个态度，绝对不敢这样说话。

动机分析：

特别擅长在领导面前装脾气好、勤恳、善协作、有能力，刻意讨好、抢表现；在平级或下属面前，却冷漠刻薄、甩任务、挑刺双标，完全两幅面孔，完全是欺软怕硬。

因为NPD的人际关系是“金字塔式”的，每个人只分两种：有用的和没用的。对上谄媚是换取资源和认可，对下刻薄是确认自己的位置高于你。双面切换不是伪装，是他们本能的运转方式。

8 爱摆架子，总想凌驾于别人之上

常见场景：

平级之间却总以“前辈”“大佬”自居，处处指导你该怎么做；对不是他负责的工作也横加干涉，强行要求按他的想法来；动不动摆出“你不懂，听我的”的姿态。

工作案例：

产品经理小A已跟客户确认需求，同组的研发小B却总以资深研发大佬自居，爱摆架子，经常指责“产品设计的有缺陷、不专业”“这个功能根本没必要做，纯粹浪费时间”“你不懂技术，我说要改就必须改”。当小A详细解释功能的必要性时，小B总是不耐烦的语气说““反正你不听我的，后续出了问题我不管”。小A耐着性子追问小B难点或具体建议时，他会鄙视的说“你是产品经理，你自己决定，问我干嘛？”。小B甚至偷偷的在领导面前告状说小A“固执己见，不听取专业意见”。让小A不得不承受很多领导质疑和解释工作。

动机分析：

NPD极度爱摆架子，骨子里总想凌驾于别人之上，哪怕是平级，也会刻意摆出高人一等的姿态，以彰显自己的优越感。

因为他需要时刻确认“我比你高”，否则自恋体系就会发出警报。架子是他们搭在真才实学之上的“自我膨胀脚手架”，拆掉架子，可能脑子空空没啥真本事。所以他们必须拼命维持架子的稳固。

9 极度自我，从不共情

常见场景：

你生病请假他说“看起来好好的请什么假”，你遇到困难他说“这跟我有什么关系”；他可以随时找你帮忙，但你需要他时永远“没空”“你自己解决”。

工作案例：

小A因为生病头疼，想请假回家休息，后续再补个加班赶进度，小B是直接上司，直接拒绝批准，还嘲讽说：“你这也没发烧，看起来好好的，请什么假？”把小A气的不行“并不是发烧才头疼啊，我强撑在公司干活效率也不高，非要磨洋工干嘛”。小B坚持不批，说”别的组都是满勤，你这也没啥症状就坚持下”，小A直接无语。后来小B生病请假，项目有事找他商量，直接回复“我最近头疼，没法思考，有工作自己看着办别来找我”。

动机分析：

NPD所有情感互动都围绕“满足自己”，无法理解他人的情绪和感受，只会索取帮助、占用资源，从不付出，把别人当成自己铺路的工具。

因为NPD的情感雷达只能扫描自己。共情力，是要求暂时放下自己去理解别人，而这会让NPD的自恋系统死机。别人的痛苦他不是看不到，而是当做背景噪音选择性忽略掉，只有他自己的需求是唯一真理。

三、NPD应对策略

1、不要妄想改变

NPD特别善于伪装表演型人格，特别是在认识初期。为了赢得你的信任会伪装成大佬、友善的同事。当你交付信任和善良后，他就会利用这些来打击你欺负你。这时你可能会想，他为什么这么对我？可能是一时不开心或者遇到什么事了，忍一忍，之前对我还不错呢。或者去开导安慰下他，以后会好起来的。这就大错特错了，他是不会改变的。NPD是一种暗黑人格特质，是根深蒂固的人格模式，很难改变。你的善意和忍让，只会被他视为可利用的弱点。

放弃拯救情结，不要妄想还能回到最初，把注意力从“为什么他要这样对我”转移到“他有病，我要保护自己不受伤”。

2、化身情绪观察大师

NPD的挑衅、贬低，目的就是激怒你、看到你失控。

正常人被信任的人打击后，会生气、愤怒，也会反省是不是自己做的不够好，这就刚好落入NPD圈套——你的这些情绪反应是他的精神养分。

心理学上有种方法叫“灰色岩石法”。面对他的挑衅，你的回应要像灰色岩石一样平淡、无趣、不带任何情绪。比如，当他嘲讽时，可以安静的不回应，也可以淡淡的回一句“哦，知道了”，然后继续忙自己的。不解释，不争辩，不流露情绪，不接招。

但这种方法其实很难做到，NPD往往都是自己身边的熟人，被信任的人伤害怎能不生气？

还有一种更高阶的方法：

你把他想象成一个没有能量的空心人。这种人自身没有一点能量，是必须通过打击、掠夺别人的情绪能量来维持生命，其实是非常可怜又可悲的“病态人”。

把对方当做一个可以观察的社会实验对象：想象你是一个情绪观察的大师，在参加一场NPD心理学实验，任务是让观察NPD行为并记录。你是上帝角色，他只不过是参加实验的一个小白鼠。当他再对你有任何挑衅、贬低行为时默念“看，太可怜了，NPD又犯病了，怎么能跟一个病人计较呢”

人一点产生了怜悯的心理，自然就不会对他的行为有过激反应，甚至觉得可悲、可笑。

3、疏导释放情绪

遇到NPD，再高阶的方法，也会让你自我怀疑，感到孤立。

被NPD伤害后不要压抑自己，而是要疏导、释放自己的情绪。

可以选择跟自己的好朋友、同行吐槽下，但切忌跟同事吐槽，万一被对方抓到把柄容易落人口实，更容易遭到报复。可以把这些内容写成私密日记、匿名发到网上，也可以冥想、运动等等，总之得找到自己情绪释放树洞。

这些方法能帮你找到同伴并确认：你遭遇的这些，不是你的错，是对方有病。

4、工作留痕留证

甩锅和扭曲事实对他们来说家常便饭。NPD为了达到自己的目的，经常否认自己说过的话，做过的事，甚至无意识的篡改自己记忆。

所以跟NPD对接工作，在线会议一定要录屏录音，现场会议要整理文字内容让对方确认。口头沟通、临时电话沟通的内容，也要整理成书面文字，通过工作群/钉钉/微信确认。

NPD的不当言论保留证据，对于明显的贬低、霸凌邮件或信息，截图保存。

在必要时，这将是保护自己的有力武器。

5、边界之外果断拒绝

NPD会不断试探你的边界，压榨你的价值。

比如前面案例的临时派活，或者扔来一些本不属于你的工作，甚至嘲笑穿衣品味。这时一定要明确拒绝告知，你越界了。

比如抢功时，一定要争取自己的发言机会，坚定的说：“刚才说的这块，是我负责完成的。很高兴这件事得到大家的认可，完成的还不错。”

拒绝工作时：“我现在手里在忙着别的，您这个活我现在没空做，不然你找领导协调下。如果确定以后一定要做，让领导安排发文写到我的岗位职责里吧，也方便大家对接工作。”

坚决立好边界，NPD会意识到你不好欺负，自然就不敢随便拿捏你。

6、不要怕翻脸，该掀桌就掀桌

如果跟NPD闹的很僵，甚至遭到对方恶意报复。

这时千万不要怕翻脸，我们可以选择：解决不了问题就把问题闹大！

如果是NPD是同级就告知上级，如果是上级不要怕越级上报，总之要找到NPD的上级组织领导上报。

当然这个前提是你手里一定要有真实的证据，而不是全凭一张嘴。甚至在闹大之前，可以找几个跟你同样遭遇的同事谈谈心。放心，NPD性格决定他伤害的肯定不止你一个，同盟会很好找。这样领导们去核实问题时，自有群众站在你身边。

如果闹蹦了，或者结果没达到预期，NPD依然还在公司，你还是不得不跟他共事。

这时要改变跟NPD的沟通场景：所有工作沟通，一定要第三方人证一起在场。

比如争取自己的上级、NPD上级、人资等，坚决不能接收NPD单独工作对接，否则自己很容易被对方挖坑。当面一套背后一套的伎俩玩的比谁都熟。

以上6条策略，实施下来，绝对会让NPD认识到“踢到铁板了”“你不是好惹的！”。

NPD第一反应是隐藏躲避，尽量躲着你，少跟你接触。

不得不接触时，会发挥表演型人格，当面客客气气，背后继续耍阴招。

没关系，能做到让他表面收敛锋芒，你就已经赢了！

我们做的不是改变NPD，而是让自己不再被正面攻击伤害。

7、大不了就撤

如果公司对NPD行为默许，或者管理者有心无力，更没有任何制度能约束，任由他横行霸道。

那么你所有策略都只是在消耗自己。

这不是你的战斗，是这家公司配不上你。

这时你需要思考的就不是如何应对，而是该不该离开这个有毒的环境。

如果你的身体开始出现长期失眠、抗拒上班、莫名烦躁等信号，精神上陷入持续的自我怀疑和抑郁……

这些都是高级告警：你的身体，你的潜意识，在呐喊，在抗议：“我受不了了！我要离开这里！我要休息！”

没有任何工作，也没有任何人，值得你拿命去换！

赶紧开始更新简历，寻找新机会。

可能很多人会担心“现在大环境不好，工作不好找，不如先苟着”。

其实离开换工作没有想象中的那么难，只是很多时候“温水煮青蛙”，在一个环境待久了容易产生依赖感。

虽然好工作不好找也是真的，但养活自己不难也是真的。

要明白：应对NPD这种有毒的人，终极目标不是战胜不是赢，而是离开他们的“毒圈”，回到自己的健康生活圈。

四、快速自测清单

大部分的NPD特别善于伪装，很多人长期被吸取能量而不自知。

下面的快速自测清单，帮你快速自测，自测结果可以在评论区留言。

和对方互动后，问自己四个问题

沟通交流后，是感到很轻松、愉快、平和，还是感觉不开心、委屈，身体被掏空了一样累？
一起合作的工作，功劳和过错，常常被他抢功、甩锅吗？
敢向他表达一点点不同意见，而不担心被记恨报复吗？
他对待领导、同级和下级的态度，有显著的不同吗？

如果你的答案是累、是、不敢、是，那对方很大概率就是NPD！

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用 AI 写 PRD 的人，正在慢性变笨

时樱_Iris — Thu, 14 May 2026 02:32:35 GMT

AI时代下，PRD文档的撰写正陷入一种危险的繁荣。当技术负责人面对两万字的文档却找不到核心逻辑时，揭示的不仅是工具滥用的问题，更是产品经理思维能力的退化。本文深度剖析AI辅助写作背后的结构性陷阱——从竞品分析的数据堆砌到功能开发的慢性坍塌，直指PM在MECE原则与边界判断上的不可替代性。

一份 PRD 写到两万字，技术负责人看完只问了一句：你到底想做什么。

这种事我这两年见多了，包括我自己写的。

AI 让产出文档的成本几乎归零，但产出“能被理解的文档”的能力，反而比五年前更稀缺。

问题不是你写得太多，是你想得太少。

两万字的 PRD，核心逻辑在第 17 页

以前憋一份 PRD 真的累。

一个功能能憋三天，最后凑八百字交差。评审会上被开发追问两句，手心冒汗。

现在半小时能写两万字。语音转文字甩给 AI，泡杯咖啡刷会儿短视频，回来一看：背景、用户画像、流程图、异常处理、埋点，连排版都比你自己排得好看。

直到开发把文档摔回来：核心逻辑在哪？

你翻了翻。AI 确实写了“核心逻辑”这一节，在第 17 页。前面 16 页是背景铺垫、竞品引用、行业趋势，里面还有一段“根据 2024 年行业白皮书显示”——你根本没给过它这份白皮书。

我自己也犯过这种事。

有阵子直接把 AI 当全自动写作机，一句“帮我写个电商下单功能的 PRD”，AI 吐出万字长文，我改个产品名就提交。某次评审，开发问“异常流程和主流程的边界在哪”，我愣住了——

这两段是我让 AI 分两次生成的，中间 token 不够，我懒得续，干脆开了个新会话接着写。两段拼在一起，逻辑根本不通。

有结构化思维的人用 AI，是拿它立框架，不是全盘交给它。

我现在写 PRD，先在白纸上画三个框：用户场景、核心流程、边界规则。框是我画的，AI 只负责把每个框里的一句话扩成三百字。

不画框的人，最后产出的不是 PRD，是用完美格式包装的混乱。

五十页竞品，对标是谁还是没说清

以前做竞品最痛苦的是找资料，翻应用商店、扒官网、潜伏用户群。一周凑十页 PPT 还被骂不够全面。

现在你把产品名丢给 AI，资料是查全了，但越查越不知道选谁。

去年我带的一个团队做企业知识库，PM 用 AI 出了份五十页竞品分析，覆盖十二款产品。我们开了三周会，每次都觉得“信息够了，结论差一点”。

第三周负责人问：所以我们到底对标谁？

会议室没人说话。

文档里每款产品都分析得很细，但没一个清晰的分类标准。有的按功能比，有的按用户规模比，有的按商业模式比，还有半页莫名其妙在比界面配色。十二款产品像十二块砖堆在地上，没图纸，也没承重墙。

后来我们重开了一次会，先在白板上画了两条轴——使用场景（个人 vs 团队）×内容结构（文档型 vs 数据库型），让大家把产品贴到象限里。贴完之后，原来五十页 PPT 里大概有三十页用不上。

要做这件事，你得先问自己三个问题，这三个问题 AI 替你想不了：

我们要解决的用户问题属于哪一类？
市面上的解法能分成几种？（是”几种”不是”几个”，是分类不是罗列）
我们的差异化落在哪个象限？

想清楚之前，让 AI 查竞品就是开盲盒。想清楚之后，AI 往格子里填数据和用户反馈，特别好用。

直接说“帮我分析一下竞品”，它会按自己的理解分类——可能按融资轮次，可能按成立时间。

逻辑未必错，但对你的决策没用。

慢性坍塌

大模型让功能实现的成本趋近于零。听起来很爽，实际很危险。

我前同事在一家做销售 SaaS 的公司，老板看到 AI 能写代码，要求“把智能客服铺到所有产品线”。PM 没拦——说实话也不知道怎么拦，三天出 PRD，一周出 demo，两周全量上线。

然后客服接了销售线索，字段和 CRM 对不上。售后工单自动流转，但没和技术支持的知识库打通。用户问退货政策，智能客服引用了三个月前的旧条款，因为没人告诉它知识库更新了。

三个系统互相打架，用户没感受到智能，只感受到被踢来踢去。

更麻烦的是这种问题是慢性的。第一个月看不出来，用户甚至会觉得“功能挺多，这家公司有实力”。半年后技术债爆发，重构成本是初期开发的三倍，谁都不敢动，一动就崩。

没有结构化思维的 PM，会把 AI 当成功能印刷机。用户反馈要搜索，加一个。竞品做了 AI 总结，加一个。老板想要数字人，再加一个。每个需求单独看都合理，放一起就是一盘散沙。

有结构化思维的人，会先画产品架构图：核心层是什么，支撑层是什么，扩展层是什么，每层之间走什么协议，数据怎么流转，边界在哪。

这张图不能让 AI 生成。它得你自己一笔一笔画出来，哪怕画得歪歪扭扭。

AI 学不会 MECE

麦肯锡那套结构化思维有四条原则：数字说话、洞见优于表象、MECE、假设为前提。

MECE 这词我到现在都念不顺，每次念成”梅西”或”密西”，或者干脆念“M-E-C-E”。但意思我懂：相互独立，完全穷尽。说白了就是“怎么切、怎么分、怎么排”。

另外三条 AI 都能帮你做。

数字说话？AI 秒级调数据——虽然有时候数据是假的。
洞见？AI 给你做趋势归纳——虽然有时候趋势是编的。
假设验证？AI 比你跑得快——虽然有时候越跑越偏。

唯独 MECE 这条，AI 帮不了。

因为 MECE 的本质是边界判断——这个需求归 A 类还是 B 类？如果归 A，那 B 里有没有漏掉的？为什么不放 C？

过去 PM 的核心竞争力是能写、能说、能画。现在 AI 把这些都做到了八十分。PRD 写得比你快，原型画得比你全，PPT 比你顺。

剩下二十分的溢价，在“怎么分、怎么排、怎么砍”的判断力上。

一个需求进来，先切：体验优化、商业变现，还是战略卡位？

再切：体验优化里，是交互问题、性能问题，还是认知负荷问题？

每一刀都要互斥，每一层都要穷尽。

这种切分能力 AI 学不会。它要你对用户、对业务、对组织有体感。

AI 可以模仿你的语气、复制你的格式，但复制不了你脑子里那套“为什么这样切”的判断。

有时候我自己也说不清为什么这样切，就是知道“这个不能放这里”。

几个能直接用的做法

先画框，再填肉。

别对 AI 说“帮我写个 PRD”。说：“这个需求分三块——用户场景、核心流程、边界规则。先写用户场景，覆盖新客和老客，不要重叠。”

每一层分类控制在二到四项，超过五项认知就崩。可以用二分法切：分析用户流失先切成“产品原因”和“非产品原因”，产品原因再切“功能缺失”和“体验太差”。

这样切下去，AI 的内容会被关在你的格子里，跑不出去。

我有时候会在纸上手画三个框，拍照发给 AI，让它按这个结构写。看着蠢，但管用。

先问对，再搜全。

AI 给你的信息质量，取决于你问问题的质量。

差的问题：帮我分析一下这个市场。

好的问题：这个市场的玩家按商业模式分成几类？每类的核心壁垒是什么？我们的目标用户在哪类里占比最高？

前者是开放题，AI 自由发挥。后者是封闭题，AI 往格子里填数据。

我现在的习惯：自己先花十分钟想清楚分类维度，再让 AI 填。那十分钟不能省，省了后面要花三小时收拾。

先砍，再留。

AI 让“加一个功能”变得太容易，容易到 PM 忘了问：不加会怎样？

每个功能都有成本。不是开发成本，是用户的认知成本。多一个按钮，大脑就要多处理一个选择。用户有时候不是嫌功能少，是嫌选择多。

我现在的判断标准很粗暴：

砍了这个功能，用户骂街吗？会骂就留。砍了用户根本注意不到？必须砍。

AI 不会淘汰你。但不肯结构化、不愿画边界、不敢做减法的那个自己，会。

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Claude Code 还是 Codex？这个问题问错了

新伟的科技小院 — Thu, 14 May 2026 02:26:07 GMT

当AI编程工具的选择被简化为‘0-1用Claude Code，1-N用Codex’时，我们是否忽略了项目的真实复杂性？本文通过真实案例揭示中型SaaS项目中模块的阶段性差异，拆解两种工具背后的工程哲学，并给出‘规则稳定度’这一更具操作性的选型维度。从CLAUDE.md的宪法主义到AGENTS.md的联邦制，你的选择实则是团队工程纪律的镜像。

项目阶段不是项目的属性，是模块的属性

一个真实的场景。

某个中型 SaaS 团队，主仓库迭代了两年。代码量大约 30 万行，模块清晰，CI/CD 流水线齐整，是典型的”1-N”阶段——稳定生长。

半年前，他们启动了一个 AI 客服模块。结构还在调，API 来回改，连命名约定都还没完全定下来。是典型的”0-1″阶段——从零摸索。

图 1

这个团队最近在选 AI 编程工具。摆在桌面上的是 Claude Code 和 Codex。

技术决策最流行的回答是这样的：

“看主仓库的阶段。主体是 1-N 就选 Codex，主体是 0-1 就选 Claude Code。”

这个回答最近在中文技术圈相当流行——逻辑漂亮、对仗工整、决策清晰。Claude Code 是”治理派”，Codex 是”执行派”；CLAUDE.md 用于”建模”，AGENTS.md 用于”扩张”。听起来一切都解决了。

我的判断是：这个问题，从一开始就问错了。

不是答案错。是问题本身偷了懒。

先承认这个对仗找得真准

要先把好话说完。

把 Claude Code 和 Codex 的核心差异概括为”治理 vs 执行”——这个对仗确实精确。两个工具在指令机制层面的设计哲学完全相反。

图 2 CLAUDE.md 与 AGENTS.md：两套指令机制 · 两种工程哲学

Claude Code 的核心是一个文件：CLAUDE.md。放在项目根目录，每次会话开始时被完整加载。它配套一整套结构：CLAUDE.local.md（个人偏好，自动 gitignore）、.claude/子目录下的settings.json、rules/、agents/、skills/、hooks/。所有这些被设计成一个整体——一份”项目宪法”，团队共享，commit 到 git，长期沉淀。

Codex 的核心是另一种东西：AGENTS.md。它不在根目录”独占”，而是可以放在任意子目录下，按 cwd 路径逐层向上发现。Codex 还允许AGENTS.override.md（个人覆盖）、配置project_doc_max_bytes限制每个文件的读入量、用project_doc_fallback_filenames指定备选文件名。整套机制被设计成”分层注入”——你在哪个目录，就读哪一层的规则。

把这两套机制拍在一起看，差异就出来了：

CLAUDE.md 假设你的项目有一套”全局共识”。它鼓励你把规则集中、统一、可被所有人读到。
AGENTS.md 假设你的项目没有完全的全局共识，或者全局共识不该管所有事。它鼓励你按目录把规则散下去。

一个是”立宪”，一个是”分治”。

“治理 vs 执行”是表面的说法。底层是”共识驱动 vs 容器驱动”。Anthropic 信前者，OpenAI 信后者。

到这里为止，原文的对仗成立。

但好的对仗有一个副作用——它会让人误以为，这是个二选一的问题。

真实项目里：阶段不是项目的属性，是模块的属性

绝大多数试图替你做选择的文章，最终都会落到一个简化的二元划分上。

“你是 0-1 项目？选 Claude Code。”

“你是 1-N 项目？选 Codex。”

这个推论的前提是：一个项目在某个时间点，整体只处于一个阶段。

图 3 “0-1 / 1-N”这个划分偷了懒

这个前提在现实里几乎不成立。

回到开头那个 SaaS 团队。主仓库 1-N、新模块 0-1，这种结构不是个例，是绝大多数中型团队的常态。三五年的老项目几乎都是”主体稳定 + 新模块持续探索”。完全 0-1 的项目只在创业前六个月存在；完全 1-N 的项目只在生命末期存在。中间几年——也就是绝大多数项目的绝大多数时间——是两个阶段共存。

再往细里看，”阶段”这个词本身可能就用错了。

电商主仓库迭代两年，结构稳定，是 1-N。但里面”营销活动模块”每三个月推倒重来一次，每次都是 0-1。

一个 3 年的内容平台，整体 1-N。但今年突然要做 AI 重构，老的内容审核管道完全保留（极度 1-N），新加的 AI 审核流是从零开始（彻底 0-1）。两条管道并行跑在同一个仓库里。

开源项目更明显。React 是 1-N 还是 0-1？主分支当然 1-N，但experimental/子树里的新特性永远在 0-1。

所以”项目阶段”这个概念，真实指代的不是项目，是项目里某一个模块或某一条功能线。

按”项目阶段”来选工具，等于强迫你为整个项目挑一个标尺，而项目里至少有 5-10 个模块在不同标尺上。

会发生什么？

按原文的逻辑硬选一边，一定有一边吃亏。

选了 Claude Code 的团队：新模块那边用得很顺——团队需要快速形成共识，CLAUDE.md 把目录约定、命名习惯、API 规范一次性沉淀进去，Claude 每次会话都读到，写代码符合规约。但是老模块那边痛苦。两年的项目积累，CLAUDE.md 写到 3000 行就停不下来了。每次会话 Claude 都要全量读这 3000 行，token 烧得心疼，更糟糕的是上下文被噪声填满，真正重要的规则反而被淹没。新人接手，光读这份 CLAUDE.md 比读代码还累。

选了 Codex 的团队：老模块那边用得很顺——稳定的目录结构对应稳定的 AGENTS.md，规则随代码长，简单直接。但是新模块那边痛苦。AI 客服模块的目录结构还在变，今天叫agents/，明天改名pipelines/，AGENTS.md 跟着重构跑，每次重构都要重写规则。更尴尬的是 AI 经常自作主张创建新文件夹放代码——因为它看到 AGENTS.md 只覆盖了已有目录，新增的地方没有规则约束。

这两种痛苦不是工具不好用，是工具的预设跟项目的真实结构不匹配。

项目阶段不是项目的属性，是模块的属性。

真正的选型维度是”规则稳定度”

不要问”这个项目是 0-1 还是 1-N”。

要问的是另一个问题：”这个模块的工程规则稳不稳定”

这是一个更落地、更可操作、更接近你日常体感的维度。

图 4 3 分钟自检：你的模块在 0-1 还是 1-N

什么叫”规则稳定”？

接口已经定型（半年没大改了）；
文件结构不会经常重构（命名约定、目录划分都定下来了）；
新人按照现有约定就能上手（不需要每次跟一个老人复述”为什么这里这样写”）；
代码里反复出现的模式可以被一句话固化（”接口必须 Pydantic、错误处理走 raise_for_status 风格”）。

这些信号叠加起来，说明你这个模块进入了”规则可以下沉”的阶段。

这种模块上 Codex 会非常顺。AGENTS.md 跟着目录走，规则跟着代码长，AI 在局部范围内做局部修改，不需要每次都把全局拉一遍。

什么叫”规则不稳定”？

这周还叫service.py，下周可能被拆成service/handler.py和service/processor.py；
团队还在讨论”什么放 model，什么放 schema”；
你给 AI 一个任务，写代码之前必须先解释三段背景（”我们这个项目跟一般 Python 项目不一样，我们的 model 不是 ORM 的 model……”）；
每写一个新功能，team review 都会冒出”这个该归到哪类”的争论。

这种模块上 Claude Code 才合适。CLAUDE.md 把团队还在形成共识的那些规则集中沉淀，每次会话都全量给 AI 看一遍，避免它在没有共识的地方乱写。

判断可以再简化——给你一个”3 分钟自检清单”：

这个模块最近 3 个月，文件结构有过大调整吗？
你给一个新人写过这个模块的入门文档吗？写完没有？
你能用 3 行规则讲清楚这个模块的核心约定吗？
AI 上一次写错代码，是因为它没读到全局规则，还是因为它没读到这个目录的局部规则？

如果 1 是”有”、2 是”没写完”、3 是”不能”、4 是”全局规则”——这个模块还在 0-1 阶段，用 Claude Code。

如果 1 是”没有”、2 是”写完了而且不需要更新”、3 是”能”、4 是”局部规则”——这个模块进入了 1-N，用 Codex。

同一个项目里有的模块得 1、有的模块得 4，完全正常。

正常解读：你的项目本来就不是单一阶段。两个工具应该共存。

选错工具会发生什么——实战信号清单

图 5 选错了怎么识别 · 两种失败的早期信号

原文最缺的是反话。

“什么时候你选错了”、”怎么从日常使用中识别出选错了”——这些没人告诉你。

我把两种选错都拆给你看，附上具体信号。下次踩到，你能立刻反应过来。

信号一：1-N 模块硬上了 Claude Code

最常见的早期信号是 CLAUDE.md 文件本身的膨胀。

刚开始可能只有 200 行——技术栈、目录约定、几条 review 清单，很舒服。

半年后你打开看，1500 行了。新加的规则一条一条往里塞，旧的没人删。

一年后变成 4000 行。你已经记不清里面写了什么，但每次会话都全量加载，每条 prompt 都要重新塞进去。

team 里有人开始抱怨”Claude 怎么又忘了我们的规则”，但其实不是 Claude 忘了，是 CLAUDE.md 里有 50 条互相冲突的规则，Claude 在选最近读到的那条。

这个信号背后的真实问题是：你的项目已经成熟到，”全局共识”撑不住单文件治理了。规则需要按模块分散下去，每个目录管自己的事。继续用 CLAUDE.md，是在用一份开国宪法管理一个治理结构已经分层的国家。

信号二：0-1 模块硬上了 Codex

最常见的早期信号是 AGENTS.md 跟着目录重构跑。

刚开始你按 Codex 推荐的方式，在每个子目录放一份 AGENTS.md，看起来很整齐。

两周后你把agents/改名成workers/，跟着要把agents/AGENTS.md改到workers/AGENTS.md。git diff 一片红绿。

一个月后，你不耐烦了，开始把规则统一塞到根目录的 AGENTS.md 里——但 Codex 是按目录加载的，根目录的规则只在 cwd 是根目录时生效。AI 在子目录里跑就读不到这些规则。

你发现 AI 经常自作主张创建新文件夹，因为它看的那一份 AGENTS.md 没有覆盖到新增的位置。

这个信号背后的真实问题是：你这个模块还没到”规则可以下沉到目录”的阶段。结构本身还在变，规则跟着结构跑等于自找麻烦。这种阶段需要的是一份”全项目通看”的指令系统——把还在变动的约定集中放在一个地方，每次都全量给 AI 看。

这两种失败的共性

不是工具不好用。

是你的工程纪律没跟上你选的工具的预设。

Claude Code 假设你能维护一份”项目宪法”——这是个工程纪律要求，能不能维护，取决于你团队有没有人定期 review 和裁剪这份文件。Codex 假设你能维护”按目录的局部规则”——这也是个工程纪律要求，能不能维护，取决于你的目录结构稳不稳定。

工具选错了，本质上是你选了一个”超出你团队工程纪律承载能力”的预设。

这不只是工具选择

图 6工具背后是两个问题 · 两种治理哲学

把视角再往深一层。

选 Claude Code 还是 Codex，其实是在选两种工程治理哲学。

Claude Code 是宪法派。它相信全局共识可以形成、可以沉淀、可以让所有人遵守同一份文档。这是 Anthropic 的工程哲学——单点高杠杆、共识驱动、长期记忆。背后假设是：好的团队应该能写出一份让所有人都认可的”项目说明书”。

Codex 是联邦派。它假设全局共识形不成，或者即使形成了也不该管所有事。每个目录管自己的、每个模块有自己的规则、个人覆盖凌驾于团队默认。这是 OpenAI 的工程哲学——分层注入、容器驱动、按需局部。背后假设是：好的团队应该把治理切碎到能管得过来的颗粒度。

这两种哲学没有对错，只有匹配度。

匹配你团队的标志：

如果你团队有那种”愿意花两小时把一个争论写成文档”的人，且这种文档能被其他人持续维护——CC 的宪法派路线适合你。
如果你团队更习惯”写代码的时候顺手把规则写在注释和 README 里”，且很难凑齐时间集中讨论全局规则——Codex 的联邦派路线适合你。

这是工程文化问题，不是技术能力问题。

更深一层看，这两个工具其实都在逼着团队”长大”，只是逼的方向不同。

CC 逼着你形成共识。如果你用 CC 一段时间，CLAUDE.md 永远只有空洞的”写好代码、follow best practice”这种废话，说明你的团队还没有真正形成可写下来的共识。这时候 AI 给你写的代码风格永远飘忽，那是 CC 在用”你的工程治理还没长出来”这件事告诉你结果。

Codex 逼着你稳定结构。如果你用 Codex 一段时间，发现 AGENTS.md 总在跟着目录重构跑、规则永远写不稳定，说明你的工程结构本身还没定型。这时候 AI 自作主张乱建文件夹，那是 Codex 在用”你的工程结构还没定型”这件事告诉你结果。

工具不会替你解决治理问题。它只是把这个问题摆到你面前，让你看见。

所以真正的问题是

你打开 Claude Code 或者 Codex 那一刻，你以为你在选一个 AI 编程工具。

你其实在选你对自己团队工程纪律的承认。

CLAUDE.md 在问你：”你们团队能形成共识吗？能形成的话，沉淀成一份文档让所有人共用吗？”
AGENTS.md 在问你：”你们团队的目录结构稳定吗？稳定的话，把规则下沉到目录里吗？”

这两个问题，你心里有什么答案，决定了哪个工具能帮上你。

回到开头那个 SaaS 团队。主仓库 1-N、新模块 0-1。它们的正确解法不是从两个工具里挑一个，是同时用两个——

老模块上 Codex，让规则跟着稳定的目录长。

新模块用 Claude Code，让团队边写边形成共识。

如果团队不愿意接受两个工具并行的工程成本——那是另一个问题：选一个能力强的工具凑合用，但要预期它在不匹配的那一半模块里会持续摩擦。

但没必要假装这种摩擦是工具能解决的。

软件项目永远不是 0-1 然后 1-N。它是 N 个模块各自处于不同阶段。

真正应该问自己的不是”我的项目在哪个阶段”，是另一个更难的问题：

哪些模块我可以立宪，哪些模块我必须分治？

这个问题答好了，工具自己就选好了。

答不好这个问题，选哪个工具都会觉得不顺。

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如何用Skill做竞品调研？

产品方法论集散地 — Thu, 14 May 2026 01:24:29 GMT

竞品调研中AI的应用并非万能，过度依赖其抓取能力反而会陷入信息浅层的陷阱。本文揭秘从失败案例到成功实践的完整方法论，教你如何通过结构化投喂用户手册、更新日志等核心材料，让AI成为真正高效的分析助手。尤其值得关注的是如何定义分析粒度、锁定输出格式等实操细节，这些经验将彻底改变你的竞品调研效率。

在上一篇《用Skill做产品规划？聊聊我踩过的三个坑》里，我提到过的第二个坑：过度迷信AI对”私有化数据”的抓取能力。

当时做竞品分析，我一开始的想法很丰满——输入竞品名称，AI就能自动去网上抓取他们最近1-2年的升级日志和财务报表，自动给我分析出一份产品路线图和战略变化。

结果呢？它确实给我输出了一篇洋洋洒洒的内容。但仔细一看，基本全是基于网上公开的营销软文、发版通稿、甚至发布会公关稿拼凑出来的。对于产品底层究竟是怎么迭代的，几乎没有任何参考价值。

那篇文章里，我只简单说了结论——”回归外脑定位，把人工整理的竞品日志作为原材料投喂给AI”。

但有伙伴看完之后私信我：具体怎么喂？喂什么？Skill怎么写？能不能展开讲讲？

所以今天这篇文章，就专门把这个话题掰开揉碎了聊。

先说一个残酷的现实

做竞品调研这件事，产品经理应该都不陌生。

传统的做法，大致是这样一条链路：确定竞品范围 → 收集竞品信息（官网、行业报告、用户评价、用户手册）→ 整理竞品功能清单 → 分析产品路线图 → 输出竞品调研报告

这里面，最耗时的不是”分析”，而是”收集”和”整理”。

你可能要花两三天时间，把北森、薪人薪事、飞书这些竞品的官网翻个遍，把他们的更新日志一条条扒下来，把用户手册里跟自己负责的模块相关的章节截图保存，最后才能开始真正有价值的分析工作。

所以当我第一次尝试用AI做竞品调研的时候，我的期待很简单：能不能把”收集和整理”这件事交给AI，让我直接进入”分析”环节？

事实证明，这个期待本身就没问题。问题出在我对AI能力的误判上。

第一次尝试：让AI自己去”调研”

我当时的做法，现在回想起来，确实有点天真。

我建了一个Skill，输入的内容大概是这样的：

“请分析以下竞品（北森、薪人薪事、飞书人事）最近两年的产品迭代情况，包括：

1. 主要功能更新；

2. 产品战略方向变化；

3. 对我们产品的启示。”

然后我就等着它给我一份”竞品分析报告”。

它确实给了。而且给得很快，格式也很漂亮，有表格、有分类、甚至还有”战略建议”。

但当我逐条去验证的时候，问题就暴露了。

第一，信息来源不可靠。它引用的”北森2025年Q3更新”，实际上是北森公众号的一篇营销推文，标题写着”全新升级”，但内容只是换了个UI皮肤。它却把这个解读成了”北森在重新设计核心交互架构”。

第二，信息严重滞后。它引用的一些”最新动态”，实际上已经是半年前的旧闻了。对于SaaS产品来说，半年的迭代可能已经翻天覆地。

第三，分析全是正确的废话。”建议关注竞品的用户体验优化方向”、”建议加强移动端能力”——这种话，不说我也知道。

说白了，它给我的不是”竞品调研报告”，而是一份”基于公开营销信息的拼凑稿”。

那一刻我才真正理解了一件事：AI不是调研员，它没有腿，跑不了你的市场。

它能做的，是基于你给它的信息或公开信息，进行结构化的分析和推理。但如果你给它的信息本身就是浅层的、片面的、甚至误导性的，那它的分析再漂亮，也不过是”在沙子上建城堡”。

第二次尝试：给它”真材实料”

踩完这个坑之后，我换了一个思路。

与其让AI自己去网上”找”信息，不如我自己把信息找好，整理好，然后让AI来帮我”消化”。

这个思路的转变，看似退了一步，实际上是进了一大步。

具体怎么做呢？

第一步，明确我需要什么信息，以及从哪获取。

说实话，做B端SaaS的竞品调研，你真正需要的信息来源其实很有限，但每一个都很实在：

竞品官网的更新日志

——这是最直接的迭代信号。哪个模块在持续更新、更新频率如何、最近加了什么新功能，一目了然。需要登录才能看到的部分，我手动截图保存

竞品的用户手册

——这是最被低估的竞品信息源。手册里写了什么功能、操作流程是什么、支持哪些配置项——这等于竞品把自己的”产品说明书”直接递到了你手上。手册里没提到的功能，至少说明不是他们的重点

竞品的财务报表

——这个不是每次分析都需要，但当你想判断竞品的战略重心时，财报数据（营收增速、研发投入占比）是一个很好的辅助参考

你可能会问：行业报告呢？竞品的招聘信息呢？公众号推送呢？

我的经验是：这些信息看起来很”丰富”，但对产品经理的实际决策帮助有限。行业报告通常是宏观视角，落到具体模块的对比上粒度不够；招聘信息能看出方向但验证成本太高；公众号推送里营销噪音太多，过滤的精力不如直接去看更新日志。

与其贪多求全，不如把有限的精力集中在三个最实在的信息源上。

第二步，定义分析粒度——不要试图“全面分析”，要“精准打击”。

这是我踩的第二个坑。

一开始，我每次做竞品调研都想”全面了解”一个竞品——从考勤到排班到薪酬到绩效，恨不得把对方的产品翻个底朝天。

我给Skill喂了竞品A四个模块的用户手册，加起来快100页，然后让它”全面分析”。

结果就是：信息量太大，AI的分析变得又浅又泛，什么都提到了，但什么都没说透。

后来我换了一个策略：每次只聚焦一个模块或一个专项能力。

比如这次只分析”智能排班”这个专项能力，下次只看”国际化”做得怎么样。

这样做的好处是：信息更聚焦，AI的分析深度明显提升，而且产出的结论可以直接对接到我负责的具体模块上，不用再二次加工。

第三步，把信息“喂”给Skill——但不是简单丢进去就完事。

这一步很关键。你要告诉Skill的不只是”这些是什么材料”，更要告诉它”这些材料分别有多可信，以及我希望你怎么用它们”。

我的竞品分析Skill里，有一段很核心的指令：

“分析要求：以我方PRD为锚点，逐条对比两家竞品用户手册中的对应功能。不要给我’竞品在持续创新’这种正确的废话，我要的是’竞品A支持了XX种规则，竞品B只支持XX种，我们目前支持XX种’这种具体到功能点的差异。重点关注’你有我没有’或’实现方式根本不同’的核心差异点。”

你看，这段指令的本质，不是在告诉AI”做什么”，而是在告诉它”怎么判断”。

这又回到了我之前反复强调的那个观点：你给AI的不应该只是任务说明，更应该是你的判断标准。

第四步，定义输出结构——而且要”锁死”格式。

光有信息和分析方向还不够，你还得告诉它，你希望最终看到什么样的输出。

这一点我踩过坑。一开始我没定义输出格式，Skill每次给我的报告结构都不一样——有时候先讲功能，有时候先讲战略，有时候表格和文字混着来。我每次看完都得自己重新整理一遍，反而增加了工作量。

后来我在Skill里”锁死”了一套输出结构，要求它必须全部用Markdown表格呈现，而且必须按固定顺序输出六个板块：

竞品演进路线图：时间线精细到季度，按阶段梳理每个竞品的产品路线和核心功能，并且要求用财报数据做印证说明
重点功能与产研资源投入分布：把功能按“核心重仓”和“创新/新增”分类，标注迭代频次和资源投入预估
背后企业战略洞察：从客群、国际化、AI三个维度分析竞品战略，要求每个洞察都有产品功能迭代和财报数据双重支撑
对自身产品规划的启示：分“防御性基建（P0/P1）”和“差异化突破（进攻）”两类，给出具体的行动建议
核心功能说明：逐条盘点所有提取到的核心功能，不遗漏，包含功能简要、解决场景、迭代时间线
差异化对比（多竞品时输出）：重点突出“你有我没有”或“实现方式根本不同”的核心差异点

为什么要”锁死”格式？两个原因。

第一，降低你的二次加工成本。你拿到报告之后，不需要再重新排版、重新归类，直接就能用。尤其是全表格输出，复制到PPT或者飞书文档里，几乎不用调整。

第二，让Skill的分析更结构化。当你要求它必须按”路线图→资源投入→战略洞察→自身启示→功能盘点→差异化对比”这个顺序输出时，它实际上是在被强制执行一个分析框架——先看时间线，再看资源分配，再推断战略，最后落到自己的行动上。这个框架本身就是一种分析质量的保障。

一个真实的案例

拿我最近做的一次竞品调研来说。

当时我要分析两个竞品在”智能排班”这个专项能力上的情况。我准备的材料其实很简单：

我们排班模块的PRD（包含已上线功能和规划中的需求）
竞品A排班模块的产品文档（从对方官网下载的用户手册，包含循环排班、智能对班等功能的详细说明）
竞品B排班模块的产品文档（同样来自官网）
两家竞品近两年的更新日志（从官网“版本记录”页面整理）

就这些。没有行业报告，没有招聘信息，没有公众号推送。

把这些材料喂给Skill之后，大概几分钟，它给了我一份结构化的对比分析报告。

它给我输出的结果：

有几个发现，确实是我之前没有意识到的：

发现一：两家竞品走的是完全不同的技术路线。

竞品A已经从”规则驱动”进化到了”数据驱动”——他们引入了业务预测模块，能根据历史客流、订单数据预测未来的人力需求，然后自动生成排班表。说白了，他们的排班已经不只是”排班”了，而是WFM（劳动力管理）的一部分。

竞品B则一直在深耕”规则引擎”——循环模板、智能对班、打卡自动匹配，全都是基于规则逻辑的自动化。他们最新一期甚至专门攻克了”大小周””跨自然周N休W”这类本土化极强的倒班场景。

这个差异背后，其实是两家公司目标客群的不同：竞品A主攻大型连锁和制造业大客，这些客户对人力成本极度敏感，需要预测型排班；竞品B深耕中腰部制造和互联网企业，这些客户的核心痛点是”排班规则太复杂，手工排太慢”。

发现二：竞品A在“复杂用工场景”上的覆盖度远超我们。

他们的用户手册里详细描述了”多维度排班”——脱离单一的”按人排班”，支持按职位、按任务维度挂载班次并填入人员，能处理门店一人多岗、车间多条产线按任务调度的场景。还有”划线排班”——在时间轴上直接拖拽生成碎班次，精确到15分钟。

这意味着他们能处理”一人多岗””门店碎班”这类我们目前还不太支持的场景。如果我们的客户群体未来向连锁门店拓展，这个差距会变成一个硬伤。

发现三：竞品B在“本土化规则”上做得比竞品A更细。

比如”大小周”这个场景——第一周上5天，第二周上6天，循环往复。竞品A的循环排班只支持按周或按天的基础循环，但竞品B专门做了”多周循环”模板，能精确处理”第一周小周、第二周大周”这种国内互联网企业极度高频的排法。

这个发现让我重新思考了我们的优先级——我们之前把”业务预测”作为排班模块的下一个重点方向，但看完这个分析之后，我觉得可能应该先把本土化规则引擎夯实。毕竟我们的客群里，互联网和制造业客户占大头，”大小周”是实打实的高频刚需。

发现四：从更新日志能看出两家竞品的资源投入节奏完全不同。

竞品A在2023年下半年到2024年初密集上线了业务预测、划线排班、工时标准等功能，之后迭代节奏明显放缓，进入了”打磨期”。竞品B则是从2024年底开始，跨越三个版本稳步推进智能排班，每个版本解决一类具体问题（循环模板→智能对班→复杂倒班）。

这说明竞品A已经在排班模块上完成了”从0到1″的能力建设，正在向”从1到N”的精细化演进；而竞品B还处于能力补齐阶段，但节奏很稳，每个版本都有明确的交付目标。

这四个发现，每一个都是可以直接转化为产品决策的输入。尤其是第三个发现——竞品B在本土化规则上的深耕，如果我不做这次系统性的对比，很可能不会意识到”大小周”这个看似不起眼的功能，实际上是中腰部客户选择排班工具时的一个关键决策因素。

几个我觉得很重要的经验

第一，AI做竞品调研，本质是“增强你的对比能力”，而不是“替代你的调研工作”

调研这件事，核心价值从来不在”整理信息”，而在”判断信息”。哪些差异重要，哪些只是实现方式不同，哪些变化意味着战略转向，哪些只是常规迭代——这些判断，AI无法替你做。

但它可以帮你做一件事：把你可能要花两天才能逐条对比完的PRD和用户手册，在几分钟内消化完，然后告诉你”这里有3个值得你关注的差异”。

你只需要去验证这3个差异，而不是从头到尾重新看一遍。

第二，聚焦比全面更重要

不要试图一次分析一个竞品的所有模块。信息量太大，AI的分析会变得又浅又泛。

我的做法是：每次只聚焦一个模块（如考勤）或一个专项能力（如智能排班、国际化）。信息更聚焦，分析更深，结论更直接。

这就像看病——你不会让医生一次性给你做全身检查然后给你一个”总体健康评估”，你会告诉他”我最近胃不舒服”，让他针对性地检查。

竞品调研也一样。你这次关心的是智能排班，那就只喂排班相关的材料，只分析排班相关的差异。下次关心考勤，再单独做一轮。

第三，用户手册是被严重低估的竞品信息源

很多人做竞品分析，第一反应是去看更新日志、看行业报告、看新闻动态。但说实话，竞品的用户手册才是最实在的信息源。

为什么？因为更新日志只告诉你”他们最近做了什么”，行业报告只告诉你”市场大概是什么样”，但用户手册告诉你的是——”他们实际交付了一个什么样的产品”。

手册里写了什么功能、操作流程是什么、支持哪些配置项、边界场景怎么处理——这些信息，是你做功能对比最需要的”原材料”。

而且用户手册有一个天然优势：它的信息密度极高。一份排班模块的用户手册，可能涵盖了循环排班、智能对班、业务预测、多维度排班等十几个功能点的详细说明。你让AI去对比这份手册和你自己的PRD，比让它去网上搜10篇竞品相关的文章，产出质量高出一个量级。

第四，要给Skill“判断标准”，而不只是“任务要求”

我在前面提到过，我的Skill里有一段关于”材料可信度分级”的指令。这个指令的价值，远比”请分析竞品”这五个字大得多。

因为当你告诉它”用户手册是最可靠的证据，更新日志要注意过滤营销话术，财务报表只是辅助参考”的时候，你实际上是在把自己的调研经验传授给它。

这又回到了那个核心观点：Skill的价值，不在于它多会写提示词，而在于你愿不愿意把自己的经验和方法论装进去。

第五，竞品调研Skill可以和其它Skill组合使用

这是我最近在尝试的一件事。

做完竞品分析之后，我会把分析结果直接喂给”需求优先级判断Skill”，让它结合竞品的动态，重新评估我那1000多条需求的优先级。

比如，如果竞品A在智能排班上已经从规则驱动进化到了数据驱动，而且他们的多维度排班和划线排班覆盖了大量我们还不支持的复杂用工场景，那我们排班模块里相关的需求，优先级就应该往上提。

这样一来，竞品调研就不再是一个”做完就放一边”的报告，而是真正融入了产品决策的工作流里。

写在最后

回头看，竞品调研这件事，AI能帮的其实很有限。

它不能替你去下载竞品的用户手册，不能替你去整理更新日志，也不能替你判断竞品下一步会怎么走。

但它能做一件事：把你准备好的PRD和竞品手册，在几分钟内完成逐条对比，然后告诉你”这里有4个你需要注意的差异，其中第3个可能会改变你的优先级判断”。

前提是，你得先把材料准备好——去官网下载用户手册，整理更新日志，准备好自己模块的PRD。然后告诉Skill：这些材料分别是什么、可信度如何、你希望它怎么用。

说到底，AI终究只是那个帮你消化信息的大脑。而你，才是那个决定要消化什么信息、以及怎么消化的人。

如果你最近也在尝试用AI做竞品调研，不妨问自己一个问题：

你现在给AI的，是随手搜来的营销通稿，还是你自己花时间整理过的用户手册和需求文档？

这两者的差别，往往决定了你拿到的是一份”看起来很专业的报告”，还是一份”真正能影响产品决策的洞察”——比如让你意识到，”大小周”这个看似不起眼的排班规则，可能是中腰部客户选择排班工具时的一个关键决策因素。

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Cursor CEO 最新演讲：AI coding的下一个时代

深思圈 — Wed, 13 May 2026 09:53:56 GMT

当企业客户 75% 的代码完全由 AI 生成时，软件开发已迎来'星球大战时刻'。Cursor CEO 用震撼数据揭示：工程师正从代码编写者转型为'幽灵同事'管理者，而 agent 团队甚至能独立开发浏览器原型。这场变革不仅重构技术流程，更将颠覆创业门槛与教育体系。

你有没有想过，”写代码” 这件事的本质，可能已经彻底变了？不是那种小修小补的变化，而是从根上变了。就在最近，Cursor 的联合创始人兼 CEO Michael Truell 做了一次演讲，他分享的一组数据让我久久无法平静：他们企业客户里，一年前还有 85% 的代码是人类亲手写的，而现在，75% 的代码完全由 AI 生成，人类根本没有碰过那些语法。这不是某个激进的实验室数据，这是真实发生在企业里的事。

我把这场演讲反复看了好几遍，越看越觉得 Michael 说的不只是”AI 辅助编程”这件小事，他描述的是一个时代的终结，和另一个时代的开始。软件开发正在经历的转变，和当年图形界面取代命令行一样深刻，甚至比那更深刻。因为这一次，变的不只是交互方式，变的是”谁在写代码”这个最根本的问题。

这篇文章，我想借助 Michael 的演讲，认真梳理一下这场变革到底在哪里，以及我对它的一些深度思考。

软件开发的隐藏成本，从来没人好好说清楚

Michael 在演讲一开始讲了一个很有意思的类比。他说，演讲地点原本是一家电影院，当年《星球大战》就在那里首映。星球大战之所以在电影史上是个分水岭，不只是因为故事好，而是因为它背后的技术创新——一个叫 DijkstraFlex 的计算机控制摄像系统，可以让摄像机精确重复同样的运动轨迹，分层拍摄模型，然后合成为一个无缝镜头。没有人工介入，完全由计算机控制。

他用这个故事来说明一件事：技术的突破，往往就是某个行业”之前”和”之后”的分界线。他认为，我们现在正在软件工程领域经历同样的时刻。

但在讲那个”之后”之前，Michael 花了不少时间说”之前”是什么感觉。这部分我觉得特别值得认真听，因为大多数人对软件开发的复杂性是没有直觉的。

他说，几年前，构建软件的唯一方式，是用正式的编程语言一行一行地写文本。你脑子里有一个想法，但你不能直接告诉计算机你想要什么，你必须把这个想法翻译成极其精确的逻辑指令。if this then that，loop over this list，take this data and put it here。每一步都要说得清清楚楚，不能有任何歧义。

听起来只是有点麻烦，但实际上这件事的代价是极其高昂的。一个用几段话就能描述清楚的功能，翻译成代码之后可能是几万行。不是因为程序员在偷懒，而是计算机要求这种精确性。这是人类语言和机器语言之间天然存在的鸿沟。

但更大的问题不是写新代码，而是改旧代码。Michael 说，专业软件工程之所以难，很大程度上是因为”已有逻辑的重量”。你面对的不是一个简单的 Python 小脚本，而是几千万行代码组成的系统。你要改一个功能，可能需要在成千上万个文件里做协调一致的修改，同时还不能破坏现有的逻辑。

他说了一个让我很触动的比喻。他说，软件的复杂性是被藏起来的。如果你去看一座哥特式大教堂，你能从外表直接感受到建造它有多难——飞扶壁、石雕、穹顶，复杂性就写在表面上。但软件不一样，我们花了很大力气让它看起来简单，用户只看到几个按钮和少量信息，底层几千万行代码的复杂性完全隐形了。

这种隐形带来了一个长期存在的误解：产品经理和非技术人员总觉得，改一个小功能应该很快啊，不就是改几行代码吗？但专业工程师知道，他们真正在做的事情，是在几千万行代码里找到正确的位置、理解上下文、评估影响范围、做出修改、测试、再修改。这才是软件开发大部分时间的真实消耗。

我自己在做 AI 和 SaaS 产品的过程中，深切感受过这种成本。一个看起来”很小”的需求，工程师说要两周，你觉得他们在拖延，但其实他们花的大部分时间根本不是在写那几行新代码，而是在理解、评估和协调那几千万行旧代码。

三个时代：从 Tab 补全到 agent 管理

Michael 把软件开发的演变分成了三个阶段，这个框架我觉得非常清晰，值得好好拆解。

第一个时代，是”手工时代”。就是刚才说的那种，人类从头到尾一行一行写代码。几年前的世界就是这样，几乎没有 AI 的介入。

第二个时代，是”Copilot（代码助理）时代”。这个时代的标志是 GitHub Copilot 和 Cursor 早期的 Tab 补全功能。AI 开始介入，但方式比较保守——你在写代码，AI 在旁边看着，猜你下一步要写什么，给你一个建议，你按 Tab 接受或者忽略。这是一种人在主导、AI 在辅助的模式。

第三个时代，就是我们现在正在进入的”agent 时代”，以及它的进阶版”teams（团队）时代”。在这个时代，你不再是一行一行写代码，而是给 agent 布置任务，让它自己去完成大段大段的工作，甚至端到端地完成一个完整的功能。

Michael 拿出了一组 Cursor 内部数据来说明这个转变有多快。他说，在 2025 年的时候，Tab 补全和 agent 请求的比例发生了戏剧性的变化。2025 年初，Tab 补全的次数是 agent 请求的 10 倍——也就是说，大家还是主要在用 AI 做小的补全。但到了 2025 年底，这个比例完全反转了，agent 请求的数量已经超过了 Tab 补全，而且 agent 请求在一年内增长了超过 15 倍。

这个数据很有震撼力。但他随后说了一句话，让这个数据变得更有分量：一次 Tab 补全，可能只是几个字符或几行代码；但一次 agent 请求，通常是一大块工作，可能是几十个文件的修改，可能是一个完整功能的实现。所以 agent 请求数量超过 Tab 补全，意味着 AI 做的工作量其实已经远远超出数字本身所呈现的。

然后他分享了 Cursor 自己内部的数据，我觉得这是整场演讲最有说服力的部分。他说，在 Cursor 内部，目前已经有 30% 的 PR（pull request，即代码提交审核）是完全由 agent 从头到尾独立完成的，全程没有人类介入。这些 agent 有自己的计算机，运行在云端，可以连续工作好几个小时甚至几天，完成一个端到端的任务。

再加上刚才那个企业数据——一年内，企业客户的 AI 生成代码比例从 15-20% 跳到了 75%——你会意识到，这不是趋势，这是正在发生的现实。

工程师正在变成什么

我觉得 Michael 整场演讲里最重要的一个洞察，是关于”工程师角色在变”这件事。

他说，在 Copilot 时代，工程师还是代码的主要生产者，AI 是辅助工具。但随着我们进入 agent 时代，越来越多的工程师开始不触碰语法本身，他们开始变成”agent 管理者”。他们的工作，从写代码变成了：描述任务、分配给 agent、检查结果、给出反馈、再分配下一个任务。

他用了一个很形象的比喻来描述这个变化。他说，以前你有几千名人类工程师在维护你的软件。现在，你不只有这几千名人类工程师，你还有几万个”幽灵同事”（ghost colleagues）在并行地参与你的软件开发。你需要招募最聪明、性价比最高的 agent 同事，同时你也需要重新设计人类和 AI 之间、AI 和 AI 之间、人类和人类之间的协作方式。

这个”幽灵同事”的概念，我觉得是目前我听过对 agent 时代最准确的描述。它不是说 AI 取代了人类，而是说人类的工作方式发生了根本性的改变：你从一个生产者，变成了一个协调者和审阅者。

但他也非常诚实地说，这种转变如果做不好，会有很大的风险。生成大量质量低下的代码是很容易的——架构决策糟糕、bug 遍布、不可持续。所以工程师花在”review（代码审查）”上的时间越来越多，不只是看代码本身，还要看构建版本，测试行为，评估架构合理性。

这让我想到一个观点：agent 时代的工程师，对系统架构的判断力和对代码质量的鉴别力，反而变得比以前更重要了。以前你可能还能靠”写”来掌控质量，现在你需要靠”看”和”判断”来掌控。这是一种完全不同的能力要求，但同样需要深厚的工程素养做支撑。

从管理 1 个 agent 到管理几十个，这是两种完全不同的体验

Michael 在演讲里区分了两种不同的 agent 工作模式，我觉得这个区分非常重要，但很少有人真正说清楚过。

第一种，是现在大多数人用 agent 的方式：agent 在你的本地电脑上运行，你在旁边盯着，给它喂下一步的任务，等它完成，再给下一步。这个模式有一个很强的瓶颈——因为所有 agent 都在编辑同一个代码库的同一个版本，你很难同时运行超过三个。你基本上是在”保姆”这些 agent，一个一个地照顾它们。

第二种，是 Michael 描述的 teams 时代的模式：每个 agent 都有自己独立的计算机，在云端运行，自主地长时间工作，不需要你时刻盯着。这意味着你可以同时协调几十个 agent 同事，每一个都在处理自己独立的任务，互不干扰。

这两种模式的体验是天壤之别。前者是线性的、串行的，你是一个瓶颈；后者是并行的、异步的，你变成了一个指挥中心。

但这也带来了新的挑战。管理几十个并行工作的 agent，意味着你需要不断地切换上下文，不断地在不同任务之间跳转，判断优先级，协调冲突。这在认知上其实是很高的要求。它不再像以前那样，深度专注在一个问题上；而是要求你有更强的全局视野和任务编排能力。

我觉得这个转变对软件团队的组织方式也会产生深远影响。以前工程团队的分工，很大程度上是按照代码模块来划分的。而在 agent teams 时代，分工可能更多是按照”谁负责哪些 agent 的输入和输出质量”来划分的。团队里最有价值的人，不一定是写代码最快的，而是最会描述清楚任务、最能判断 agent 输出质量、最能设计 agent 协作架构的人。

一个极限实验：让 agent 用一周时间从零写一个浏览器

Michael 在演讲最后分享了一个实验，我觉得这是对 agent 能力上限最直接的一次探索，也是目前能看到的最有说服力的案例之一。

Cursor 的团队做了一个实验：能不能让 agent 团队，在完全没有人类参与的情况下，从零开始开发一个浏览器？整整一周，没有人类介入，agent 自主地运行，自主地生成 PR，自主地修复问题，自主地迭代。

结果是什么？一周内，这个 agent 团队生成了超过 300 万行代码，创建了大量 PR，最终构建出了一个”基本功能可用”的浏览器原型。演讲里展示了一段时间线视频，可以看到代码库的文件和文件之间的连接，在一周内从无到有被建立起来。

更有意思的是迭代的过程。第一天，这个浏览器甚至无法正常渲染 apple.com 的页面；到了第二天、第三天、第四天，渲染质量在不断提升；到了最后，它已经有了一个相当不错的网页渲染引擎。

Michael 说得很坦诚，这个实验还非常初期，不是 production-ready（可以投入生产）的状态。但他想说的是：这个方向是可行的。完全自主的 agent 团队，在足够长的时间和足够的并发数量下，可以完成以前只有人类团队才能完成的系统级工程任务。

我对这个实验的理解是：它不是在证明”AI 可以取代程序员”，而是在探索一个问题的边界——在没有人类参与的情况下，agent 团队能走多远？这个边界在不断扩展，而且扩展速度比我们想象的快很多。

我对这一切的深度思考

听完 Michael 的演讲，我思考了很久。我想说几个自己的认知，有一些可能和主流观点不太一样。

第一个认知：我们对”写代码”这件事的价值判断，需要根本性地重新校准。

在过去几十年里，”能写代码”是一种非常稀缺的能力，程序员的高薪很大程度上来自于这种稀缺性。但如果 75% 的代码可以由 AI 生成，那么”写代码”本身的稀缺性就在快速消退。真正稀缺的，正在变成另一种能力：知道要构建什么、知道如何把一个模糊的目标拆解成清晰的任务、知道如何判断 agent 的输出是否真正解决了问题。

这种能力，我觉得可以叫做”系统性思维加产品直觉”。它不是一种新能力，但它的重要性被大幅放大了。以前你有系统性思维，但不会写代码，你就只能做产品经理；现在，你有系统性思维，能有效地给 agent 布置任务，你就能独立构建相当复杂的系统。这是一个巨大的解放。

第二个认知：agent 时代最大的瓶颈，不是技术，而是信任。

Michael 说，现在很多工程师花大量时间在 review 上。为什么？因为他们还不完全信任 agent 的输出。这不是坏事，这是合理的。但这种信任需要被建立，而建立信任需要时间和数据。

我觉得，未来两三年里，一个很重要的发展方向，是建立一套围绕 agent 输出的”可信度评估体系”。不只是测试代码能不能跑，而是评估它的架构是否合理、是否有长期的可维护性、是否引入了隐性风险。这个评估体系，会慢慢从依赖人工 review，变成有 AI 辅助的半自动化验证。到那个时候，整个开发-验证-部署的循环速度，会进一步加快一个数量级。

第三个认知：那个”幽灵同事”的比喻，暗藏了一个很深的组织管理挑战。

Michael 说，你现在不只有几千名人类工程师，还有几万个幽灵同事。这听起来很美好，但我觉得它带来的挑战被严重低估了。

管理几千名人类员工，我们已经积累了几十年的经验，有绩效体系、有晋升路径、有沟通规范、有组织文化。但管理几万个 agent 同事呢？你用什么衡量一个 agent 的”绩效”？你如何设计 agent 和 agent 之间的协作规则？你如何处理 agent 产生冲突或者做出错误决策的情况？

这些问题，软件工程领域还完全没有成熟的答案。我觉得，未来几年会出现一批专门解决这些问题的工具和方法论，类似于当年 DevOps 解决了持续集成和持续部署的问题。那些率先把这套方法论做出来的公司，会有巨大的先发优势。

第四个认知：这场变革对”谁能做软件创业”这个问题的影响，是最被低估的。

过去，做一个有竞争力的软件产品，你至少需要一个强大的技术团队。一个人或者两个人的团队，想构建一个复杂的系统，几乎是不可能的，因为工程产能是硬约束。

但在 agent 时代，这个硬约束正在被大幅软化。Michael 的数据显示，30% 的 PR 已经是由 agent 端到端完成的。如果这个比例继续提升，意味着一个有强产品直觉和系统思维的个人，可以借助 agent 团队完成以前需要十几名工程师才能做的工作。

这不是说工程师不再重要，而是说进入门槛在下降，创业团队的最优组合在改变。我越来越相信，未来最厉害的创业公司里，会有一批是由极少数人但配备极大量 agent 资源构建出来的。这是一个完全不同的创业范式。

第五个认知：我们需要重新思考”软件教育”这件事。

当 75% 的代码由 AI 生成，你还需要学编程吗？我的答案是：需要，但学的东西变了。

以前学编程，学的是语法、是算法、是如何实现。这些东西的重要性没有消失，但它们的优先级下降了。更重要的，是理解系统是怎么运作的，是能够在高层次上描述清楚你想要什么，是能够发现 agent 产出的问题出在哪里。

这就像是学开车和学制造汽车的区别。你不需要懂发动机的每一个零件，但你需要知道什么时候刹车，什么时候换道，以及当车子发出异响的时候，那个声音意味着什么。

软件教育，需要在这个维度上做一次大的重构。那些最先理解这件事、并且重新设计课程的机构，会培养出在 agent 时代真正有竞争力的工程师。

Michael 最后说了一句话，我觉得可以作为整场演讲的总结，也可以作为我这篇文章的结尾：软件工程正在经历它的”星球大战时刻”。在那之前，和在那之后，是两个完全不同的世界。我们正好站在这个分界线上。

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xAI死了，但马斯克没输，一次被所有人看错的战略撤退

智火流辉 — Wed, 13 May 2026 09:37:38 GMT

马斯克将xAI并入SpaceX并将22万张GPU租给Anthropic的举动，表面上看似AI业务的失败退场，实则暗藏着一场精密的商业布局。本文深度拆解SpaceX的IPO时间线与算力租赁合同背后的战略逻辑，揭示AI行业从模型竞争转向基础设施争夺的残酷现实。

2026年5月6日，北京时间清晨，有两条消息几乎同时出现在科技圈的信息流里。

第一条：马斯克在X上宣布，xAI将停止作为独立公司运营，整体并入SpaceX，更名为SpaceXAI。附带消息是，xAI旗下Colossus 1超算的22万张英伟达GPU，将全部租给Anthropic使用。

第二条，大多数人没注意到：据多家媒体援引知情人士，SpaceX最快将于两周内向SEC提交S-1招股说明书，启动正式IPO程序，目标估值1.75万亿美元。

所有人的注意力都停在了第一条。

“马斯克输了”，“Grok完了”，“把GPU租给仇人”，“马斯克认怂了”，这类评论铺满了评论区。

我盯着这两条消息看了很久。

说实话，最开始我也觉得这是个关于失败的故事。一家AI公司撑不住了，创始人找了个体面的方式退场。毕竟xAI的11位联合创始人早就跑光了，Grok在市场上也没打出什么像样的局面。这个结局说不上意外。

但两件事放在同一天，就很难只用失败来解释了。

SpaceX的IPO招股书里，Colossus 1的算力租赁合同会是一笔显眼的B2B营收。Anthropic刚刚在第一季度实现了80倍的爆炸式增长，年化营收跑到了300亿美元量级，他们对算力的需求几乎是无限的。这笔租约对SpaceX的估值来说，不是小数字。

所以这到底是一个失败的故事，还是一个精心设计的转身？

我觉得，这两种叙事都太简单了。真实情况，要复杂一些，也要冷血一些。

Grok的墓志铭，联创们早就写好了

从2025年2月到2026年3月，xAI的11位联合创始人全部离职。

这个过程并不是突然发生的。吴宇怀走了，他是xAI早期最核心的工程人物之一。不到48小时后，Jimmy Ba也宣布离开。再往后，戴子航、张国栋、Manuel Kroiss、Ross Nordeen……一批又一批，到2026年3月底，当初和马斯克一起创立这家公司的11个人，一个都不剩。

我在看这份名单的时候，脑子里第一个念头是：这不像是一家公司在正常运转。这更像是一艘船，在悄悄地被人一个个撤离，只是甲板上还在放音乐。

联创的出走本身说明不了太多，AI行业流动性本来就高。但有一个细节很有意思：马斯克在今年4月底的庭审证词里亲口承认，“xAI部分蒸馏了OpenAI的模型来训练Grok。”这个披露是在法庭上被逼出来的，不是主动说的。

这意味着什么？意味着xAI在技术上没有真正建立起独立的优势路径。蒸馏竞争对手的模型，是一种常见的技术手段，本身不丢人，但放在我要打败OpenAI这个宏大叙事里，就显得有点尴尬。你一边起诉OpenAI背叛使命，一边用OpenAI模型蒸馏出来的能力训练自己的产品，这个姿势很难看。

更难看的是市场反应。Grok上线以来，在用户规模和市场份额上，始终没能对ChatGPT或Claude形成真正的威胁。X平台自带的流量优势、马斯克本人的超高曝光度，都没有转化成产品层面的胜势。

所以5月6日那天，不是xAI死亡的那一天。xAI真正死亡的时刻，是最后一位联创Ross Nordeen离职的那个下午。公告不过是补了一张死亡证明。

这步棋，他算了多久

我一直有个习惯，看到一件事发生，会往前倒推：这件事要成立，最早需要从什么时候开始准备？

Colossus 1的算力租给Anthropic，这个合同不可能是拍脑袋决定的。22万张GPU、300兆瓦以上的计算能力，这种规模的算力交割，谈判周期通常以月计。也就是说，马斯克至少在2026年初，甚至更早，就已经在考虑这条路了。

与此同时，SpaceX的IPO进程早就在推进。今年2月，SpaceX完成了对xAI的全资收购，合并后整体估值达到1.25万亿美元，其中SpaceX估值1万亿，xAI估值2500亿。两个月后的4月1日，SpaceX向SEC秘密提交了IPO申请。按照时间线推算，S-1文件预计在5月15日到22日之间公开提交，路演计划于6月初启动，IPO窗口在6月18日到30日之间。

现在把这些时间节点放在一起看：

2月，SpaceX收购xAI。4月，向SEC秘密申请IPO。5月6日，宣布xAI解散并整合，同日宣布Colossus 1租给Anthropic。两周后，S-1文件公开。

这是一条逻辑非常清晰的时间轴。

把xAI的算力资产装进SpaceX，然后签下Anthropic这个体量最大、增速最猛的AI公司作为客户，再把这笔稳定的B2B收入写进招股书——对投资人来说，这比“我们有一个模型叫Grok，还在追赶ChatGPT”要性感得多。

Anthropic那边的处境也值得说一说。他们的CEO Dario Amodei在今年5月初的开发者大会上说了一句话，原话是“That is the reason we have had difficulties with compute”。这是他在解释为什么用户在高峰期经常遇到限速。原因是第一季度增长了80倍。他们原本规划的是10倍增长，结果来了80倍，基础设施直接被打爆。

根据VentureBeat和CNBC的报道，Anthropic的年化营收在2026年4月已经跑到了300亿美元量级，而在2024年1月还只有8700万美元。这种增速，让他们签了亚马逊、谷歌、英伟达、微软等一系列算力合同，但大多数新产能要到2026年底甚至2027年才能上线。

所以在此之前，他们需要一个能马上用的算力来源。

马斯克手里有现成的22万张GPU，Colossus 2已经在训练SpaceXAI的下一代模型，Colossus 1对他来说是闲置的。这笔交易，对两边都是刚需。

不是马斯克“忍痛”把GPU租给仇人。是Anthropic跪着求上门，马斯克给了一个他早就打算给的价格。

最毒的棋，在市场，不在法庭

5月初，旧金山联邦法院，马斯克诉OpenAI的案子正打得热闹。

马斯克在证人席上待了超过七个小时，说自己是“被骗的傻瓜”，说当初捐了3800万美元给OpenAI是一个错误，说AI可能会毁掉人类。他要求OpenAI恢复非营利机构性质，同时撤换Altman和Brockman，赔偿损失高达1500亿美元。

案子打得很热闹，但预测市场给出的马斯克胜诉概率，从开庭时的60%一路跌到了40%。（来源：CNBC 2026/05/06 Will Elon Musk win his lawsuit against OpenAI?）

坦白讲，我不觉得马斯克真的在乎这场官司的输赢。

当然我没法证明这一点。但有一些事情凑在一起，让人觉得这场官司对他来说，更像是一个工具，而不是一个目标。

商业层面的围猎

法庭上，马斯克在追究OpenAI“背叛使命”的责任；法庭外，他把22万张GPU喂给了OpenAI当下最强劲的竞争对手。Claude Code，也就是Anthropic的AI编程工具，六个月内年化营收就破了10亿美元，到2026年2月已经超过25亿美元年化。这个产品是OpenAI旗下编程类产品的直接竞品。

马斯克租出去的算力，不是在帮助一个无关紧要的公司。是在直接为削弱OpenAI市场份额的那个工具加油。

这两件事同时推进，一个让OpenAI在法律战线上消耗精力和资金，一个在市场端为最强的竞争对手补充弹药。单独看任何一件，都可以有其他解释。放在一起，很难不觉得这是一套组合拳。

谷歌式下注逻辑

谷歌在Anthropic上投了数十亿美元。很多人觉得这是谷歌在对冲，怕自己的AI业务落后。这个解释没错，但不完整。更准确的说法是：谷歌在确保，即便自己的模型不是第一，自己投的公司也是第一。

这叫“确保竞争对手的对手也是自己的人”。

马斯克现在做的事情，逻辑是一样的。他的模型可能赢不了OpenAI，但他现在绑定了那个最有可能打败OpenAI的公司。Anthropic每增长一分，SpaceX的算力收入就多一分；Anthropic每往前走一步，OpenAI的市场压力就大一分。

用算力资源押注竞争格局，而不是押注自己的产品，这是一个很成熟的商业思路。

敌人的敌人

说到这里，有一件事不得不提，因为实在太好玩了。

就在几个月前，马斯克还在X上公开骂Anthropic“厌恶西方文明、带有深刻种族与性别偏见”。这不是说说而已，他连续发了好几条，措辞很激烈。Anthropic在他的语境里，是那种“政治正确到令人不适”的存在。

然后，双方谈成了这笔历史上最大规模的算力租赁合同之一。

马斯克对此的解释是：他花了一周时间和Anthropic的高层待在一起，“我遇到的每一个人都非常有能力，并且非常在意做正确的事。没有人触发我的邪恶探测器。”

“邪恶探测器”这个措辞很有意思。就好像之前那些骂人的话，只是一次误判，和了解了真实情况后自然纠正了。

但还有另一种解读：当马斯克和OpenAI的诉讼陷入僵局，当他需要在市场端找到一个可以配合的力量，当Anthropic的算力需求恰好和他的IPO节奏完美契合，这时候，“邪恶探测器”的灵敏度会自然下降。

我不是要说马斯克虚伪。我是说，这就是商业的运作方式。昨天的对立面，在利益结构重组之后，可以迅速变成肩并肩的伙伴。这没有什么好奇怪的，只是大多数人没想到会快到这种程度。

最后说一句算力的事

这件事里，真正的主角不是马斯克，也不是Anthropic。

是算力。

马斯克的这次转身，和这两年各大AI巨头疯狂砸钱建算力中心，其实在说同一件事：在AI这个行业，决定上限的不是模型有多聪明，是你手里有多少算力。

Anthropic在第一季度增长了80倍，结果最大的障碍不是技术，是机房。他们的工程师足够好，产品足够强，用户愿意付钱，但算力不够，用户只能遇到限速。这个瓶颈，不是靠招人或者改代码能解决的，只能靠砸钱买GPU。

马斯克在xAI模型层竞争中没占到便宜，但他手里有22万张GPU。这批硬件资产，在他的模型还在追赶的时候，能帮他打开一条完全不同的路，“做基础设施”，卖算力给那些追不上自己反而跑在前面的公司。

这个逻辑，和当年卖铲子给淘金者没什么本质区别。区别在于，这里的铲子价值1.75万亿美元。

坦白讲，看完这件事，我想到的不是马斯克赢了或者马斯克输了。我想到的是，AI行业里那些还在纯粹押注模型能力的公司，可能需要认真想一个问题：当你的模型做到足够好，算力是不是你接下来最大的天花板？

谷歌、亚马逊、微软、现在是SpaceX，都在往基础设施方向走。这不是偶然，是整个行业在用真金白银告诉你，算力才是最后的话语权。

Grok没赢，但GPU赢了。

对这个行业来说，这两件事哪个更重要，我觉得现在已经有答案了。

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任正非论AI：一位工业哲学家的清醒与远见

Blues — Wed, 13 May 2026 07:38:03 GMT

任正非与ICPC选手的对话揭示了对AI的独到见解：技术价值不在于模型的复杂度，而在于产业应用规模效应。从高炉炼铁效率提升到西藏牧区医疗诊断，他提出的'应用优先'策略直指中国工业AI化的核心路径。这场谈话不仅是对技术泡沫的祛魅，更为AI落地提供了务实方法论。

他不懂AI，但他对AI的理解，可能比很多AI专家更深刻。

2025年12月的某个下午，任正非在华为练秋湖园区，与来自全球三十多个国家的ICPC竞赛选手和教练们坐在一起，聊了将近三个小时。这场对话没有PPT，没有预设议题，全程是即兴问答。

任正非在开场就说了一句话，奠定了整场谈话的基调：”在你们这个行业，我是一个外行。”

这句话，是谦辞，也是实话，但更是一种方法论——正因为不是圈内人，他才能从更高的位置俯瞰这个时代，说出那些身处其中的人反而看不清楚的东西。

这篇文章，试图从这场对话中提炼出任正非对AI最核心的判断与洞察。

备注：ICPC（国际大学生程序设计竞赛）是由ICPC基金会举办的全球最具影响力、规模最大、水平最高的年度性大学生计算机程序设计竞赛。竞赛旨在展示大学生在压力下编写程序、分析和解决复杂算法问题的能力。

一、AI的时间维度：不同的人，应该看不同的远方

任正非在回答”如何看待AI的未来”时，做了一个在场所有人都没有预料到的动作——他先把”AI的未来”这个问题，按时间维度切成了三段。

第一段，二十年后到一千年。他说，这是社会学家和人类学家的研究领域，他举了尤瓦尔·赫拉利的《智人之上》作为代表——AI技术发展可能给人类社会结构、生存状态带来的深层变革，是哲学命题，不是工程命题。

第二段，未来十年到二十年。这是大预言家和大科学家的领域，他们需要在脑海中构想未来的科技社会结构是什么样子的。

第三段，未来三到五年。这才是华为公司研究的范围——大模型、大数据、大算力如何在工农业、科技产业上实际应用。

这个时间分层，看似是一个分类框架，实则是任正非世界观的集中体现。他不是在回避”AI的终极未来”这个问题，而是在说：不同身份的人，应该对不同时间维度的AI负责。哲学家负责千年，科学家负责二十年，企业家负责五年，工程师负责明天。把这些层次混淆，是当下AI讨论最大的认知噪音来源。

很多企业家喜欢谈AGI、谈奇点、谈AI统治人类，任正非不谈这些。他谈的是：高炉炼铁通过大模型提高效率1%，洗煤精度提高0.1%，地下500米无人采煤，西藏牧区用超声波探头扫描肝包虫……

这些例子听起来朴素，甚至有点”土”，但任正非随后算了一笔账，让所有人沉默：”洗煤精度提高0.1%，乘以40亿吨，你算一下是多少？高炉效率提高1%，中国10亿吨钢，消耗几十亿吨煤炭，这又是多大的量？”

这才是他对AI价值的真实判断：不在于它有多”智能”，而在于它乘以中国工业规模之后，能释放多大的生产力。

二、AI的价值结构：IT公司贡献2%，产业应用贡献98%

在整场对话中，任正非说过的最值得被反复咀嚼的一句话，是这个：

“IT公司对人类的贡献就2%，AI在产业上的贡献会占到98%。”

这句话，是对当前AI产业叙事的一次根本性纠偏。

过去几年，全球AI讨论的焦点，高度集中在模型公司——谁的参数量更大，谁的基准测试分数更高，谁先发布了多模态能力。这场竞赛制造了大量的媒体热度和资本泡沫，但任正非的判断是：发明AI只是一家IT公司的事，应用AI才是强大一个国家的事。

他举了一个极具说服力的例子。印度尼西亚的同学问他：我们国家该怎么发展AI？任正非的回答是：你们最紧迫的不是在算力和大模型上争世界领先，而是强调”应用领先”——港口自动化、船舶智能化、岛屿间无线通信、农业无人化，这些才是适合你们国情的AI路径。

这个逻辑放大到中国也是一样的。中国的优势从来不是在硅谷式的原创基础研究上，而是在超大规模的工业场景、超复杂的基础设施网络、超庞大的数据积累上。任正非看到的AI机会，不是中国能不能训练出比GPT更强的大模型，而是中国的钢铁、煤炭、铁路、港口、医疗、农业，能不能通过AI实现质的跃迁。

他说：”驾驶、矿山开采、炼钢、水利、玻璃、医疗……AI贡献的价值巨大。”

这背后是一个完整的产业哲学：AI的战场，不在数据中心，在田间地头，在矿井深处，在医院走廊，在铁路调度室。

三、AI与就业：总财富增加了，怎么重新分配？

在所有关于AI的讨论中，”AI会不会抢走人类的工作”是最容易引发焦虑的话题。任正非没有回避，但他的回答框架，与大多数人截然不同。

他先承认了现实：”随着大模型和智能体技术在软件开发中的广泛应用，AI辅助计算机软件编程已经释放了约30%的软件工程师的工作量，未来可能达到60%到70%。”

但他随即提出了一个关键的分析框架：从国家的角度看，总财富是在增加的。

他的逻辑是：一个工厂，有人的时候生产100，无人化之后生产120，这20%的增量是真实的财富创造。问题不是”财富消失了”，而是”财富增加了，但原来那批人没有参与分配”。

解决方案是什么？他提出了”再教育工程”——实行学券制，把富余出来的人员转入职业再培训，让他们掌握新时代需要的技能，重新上岗。他还特别提到，未来对”工人”这个词需要有新的理解：精密制造、芯片生产这些岗位，需要受过高等教育的人来做。大学生可以做”工人”，而且必须做。

这个判断背后，是任正非对技术与社会关系的一贯立场：技术进步不应该是零和游戏，关键在于社会制度能不能设计出合理的再分配机制，让技术红利惠及更广泛的人群。

他没有把这个问题简单化，也没有用”AI创造新工作”来搪塞。他承认过渡期的阵痛是真实的，但他相信，通过教育体系的升级和再培训机制的建立，这个阵痛是可以被管理的。

四、科学与技术的边界：教育的目的是教育，企业的目的是商业

在与上海交大教练的对话中，任正非说出了这场谈话中思想密度最高的一段话：

“学校的属性是探索人类的未来，企业的属性是创造商业价值。学校在做’0到1’的研究创新，’0到1’失败了并不要紧，它培养了一大批人才。企业是把学校创造的理论变成工业的现实。教育的目的就是教育，企业的目的是商业，混了以后我们就倒退了。”

这段话，是对当前”产学研融合”热潮的一次冷静审视。

任正非并不反对校企合作，但他反对的是把企业的短期商业逻辑引入大学的基础研究体系。他举了一个例子：全球最好的气象模型，是华为一个22岁的年轻人提出来的，他把整个宇宙作为风洞，把地球作为模型——这种原创性的思维，只能在没有商业压力的环境下生长。

他还举了傅里叶、孟德尔的例子。孟德尔发现基因规律后沉寂了一两百年，才被人类重新发现并应用。傅里叶提出任意函数可用三角级数表示，最初未被巴黎科学院接受。这些”失败”，在商业逻辑下是不可接受的，但在科学逻辑下，它们是人类认知积累的必经过程。

任正非的结论是：大学应该保护那些”无用之用”的基础研究，因为今天看起来最无用的理论，往往是未来最有用的技术的种子。如果大学的研究方向完全被企业需求牵着走，人类就失去了探索未知的能力。

这个判断，对当下中国高校”以产业需求为导向”的改革潮流，是一个值得认真对待的警示。

五、算力焦虑是伪命题：未来是算力过剩的时代

普林斯顿大学的博士生问了一个很多人都有的焦虑：学术界算力资源有限，怎么做AI研究？

任正非的回答出乎所有人意料：”我认为以后是算力过剩的，不是你想象的算力不足。”

他的逻辑是：现在我们还没有能力很好地预测算力需求，万一需求是非线性的呢？但无论如何，算力供给是一种线性技术推演，一定能实现。因此，算力过剩的时代一定会到来，做模型的人不必为算力焦虑。

他随后说了一句更重要的话：”模型面向千行百业的应用训练和推理，将来能不能产生商业应用，又是另外一些人来做，就是行业应用工程师。”

这句话，划定了AI产业链上不同角色的分工边界。做基础模型的人，专注于模型能力本身；把模型应用到具体行业的人，是行业应用工程师；而做底层理论的人，不必担心自己的理论有没有商业价值——那是另一批人的事。

他还特别强调：”如果总担心社会应用，你就不是科学家，而是应用专家。从事理论是伟大的，因为理论是想出来的、推理出来的。”

这是对科学家的一种解放。在当下这个”一切都要有用”的实用主义氛围中，任正非站出来说：做理论，不必证明自己有用。这种宽容，才是真正能孕育原创科学的土壤。

六、对年轻人的期待：敢于摸高，不要羡慕别人

在整场对话中，任正非对年轻人说的话，是最有温度的部分。

他说：”你能摸高，就不要去摸低，就不要走商业化的道路，你总有一天能摸到真理。有一天你爬高爬不上去了，就从’喜马拉雅’往下走，沿途都可以’生蛋’，下来’种地’、’养牛’、’养猪’……你绝对是好汉，从高往低打是容易的。”

这段话，是他对”人生规划”最朴素也最深刻的表达。先把自己推到最高处，再往下找落脚点，每一步都是降维打击；反过来，从低处往高处爬，每一步都是艰难攀登。

他还观察到一个有意思的社会现象：Meta用上亿美元签约金挖人，中国互联网上没有多大波动。为什么？因为中国的年轻人已经不羡慕别人了——七八个人合伙创业，股份全是自己的，做好了想拿多少拿多少。他说：”中国三五年后会有较大的进步。”

这不是空洞的民族主义鼓励，而是基于他对中国青年创业生态的真实观察。他看到了机器人领域百万青年在做，看到了小鹏机器人在发布会上当场剪开外皮证明里面全是钢铁，看到了一批批小公司在做”代表未来世界”的事情。

他对年轻人的期待，不是”进华为”，而是”走在潮流最前面”。他甚至明确说：华为容纳不下太多人，你们来这里不一定能发挥作用，因为天才需要一个更大的平台。

结语：一个工业哲学家的AI观

读完这场对话，你会发现任正非对AI的理解，有一个贯穿始终的底层逻辑：

AI不是目的，是手段。它的价值，不在于它本身有多聪明，而在于它能为多少真实的人、真实的产业、真实的社会问题提供解决方案。

他不谈AGI，不谈奇点，不谈AI意识。他谈高炉里的炉温控制，谈矿井里的瓦斯预警，谈西藏牧区的肝包虫诊断，谈12306系统背后的数学复杂度。

这不是因为他缺乏想象力，而是因为他深知：在中国的工业现实面前，AI最大的价值，不是让机器”像人一样思考”，而是让人从最危险、最繁重、最重复的劳动中解放出来。

他说了一句话，可以作为这篇文章的结尾：

“发明AI只是一家IT公司，应用AI是会强大一个国家。”

这，是任正非的AI观，也是一个亲历了中国工业化全程的企业家，对这个时代最清醒的判断。

他真的很实在。

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腾讯需要一场2026年的首胜

市象 — Wed, 13 May 2026 06:53:20 GMT

腾讯混元3.0以3.66万亿Token登顶全球AI模型API调用量榜首，成为2026年中国大模型突围的标志性事件。这场胜利背后，是首席AI科学家姚顺雨主导的技术重构与限免政策的双重加持，却也暴露出内部强制推广与效率争议的矛盾。在腾讯多个关键战役表现平平的当下，混元的阶段性突破能否转化为持续竞争力，仍面临商业化与生态建设的严峻考验。

主张减少“冲榜”的姚顺雨，最后还是把混元带成了AI榜一。

作为姚顺雨接手后的第一张成绩单，混元3.0的调用量迎来爆发式增长。

5月7日，全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter公布了最新一周的调用量排行榜。腾讯混元3.0以3.66万亿Token登顶总榜第一，同时拿下了编程和工具调用两个细分场景的冠军。

这个位置过去长期被Claude、Gemini、Grok等海外模型占据，直到2026年，中国模型开始频繁出现在榜首，MiniMax M2、Qwen3.6-Plus、Kimi K2.6都曾先后登顶。

更具戏剧性的是，带队冲锋的腾讯首席AI科学家姚顺雨，恰恰是业内著名的反冲榜主义者。

他入职腾讯后，曾要求混元减少过度冲榜，把重心放回真实场景的稳定性。

在演讲中，姚顺雨公开表示，AI的上半场是刷分刷榜，把大模型训练成一个擅长已知数据集的做题家；而在下半场，大模型的关键在慢思考和多步推理，模型要能进入更复杂、开放的未知世界。

这也让姚顺雨的位置变得微妙：他曾提醒团队不要沉迷冲榜，但现在，混元又必须赢一场来鼓舞人心。这场胜利，对腾讯而言很及时。

整个2026年上半年，腾讯几个关键战役，短期来看都尚未打出预期的效果。

年初，元宝押注10亿春节红包完成一次AI应用拉新。但节后QuestMobile数据显示，一季度内，亿级月活AI应用仍然是豆包、千问、DeepSeek三分天下，元宝MAU仅为5735万。

4月，六年耗资十个亿的《王者荣耀世界》上线。这款承载腾讯游戏IP开放世界想象力的大作，本该是腾讯游戏在新周期里的标志性产品。但从上线后的反馈看，它并没有迅速变成一个现象级答案，甚至在腾讯内部也被“王世杰”这样的代称讨论表现。

到了5月，混元3.0登顶OpenRouter，反而成了腾讯上半年少数超出预期的节点。

毕竟，2026年刚过半，元宝没有彻底打穿，游戏新品没有打出确定性，腾讯太需要一个能让内部和外部都重新抬头的信号。

混元3.0登顶，至少让腾讯拿到了马年第一场像样的首胜。

不求马到成功，但腾讯确实不能马失前蹄。

01 外热内冷的混元口碑？

当混元登顶全球第一的消息刷屏时，腾讯内部的氛围却显得有些微妙。

年初，摩根大通曾发布研报指出，DeepSeek新一代模型将释放巨大的平台经济效益，推理成本的下降有利于大模型嵌入更多场景，或释放API收入潜力，而拥有微信、QQ等超级平台的腾讯被认为是潜在的最大受益者。

对于自研模型，腾讯寄予厚望。在今年年初的腾讯年会上，腾讯总裁刘炽平公开表示，混元的研发更像应试考试，单项成绩表现不错，但一进考场就露馅，不少关键能力都有缺失。

腾讯的解法是换人+加钱，招揽OpenAI核心科学家姚顺雨担任首席AI科学家，向总裁刘炽平汇报。根据刘炽平的披露，2025年腾讯在混元、元宝两个产品的投入高达180亿元，预计2026年腾讯的AI产品投资至少要翻一番。

在混元3.0版本中，姚顺雨带队做出了尽可能的性能提升。官方数据显示，混元3.0支持256K上下文窗口，首次响应速度提升54%，平均完成时间缩短47%，编程能力逼近GLM4.7，并已接入元宝、CodeBuddy、QQ、腾讯文档等十多款核心产品。

但在混元3.0发布后，来自腾讯内部的反馈谈不上多理想。

近期有腾讯员工吐槽混元部门以协同设计为名，对腾讯内部强制推广混元模型，通过配额和计费手段限制外部模型使用，如GLM5.1模型，24小时内只能调用1000次：

“全公司在推AI加速，我用Claude和GLM十几分钟搞完的工作，混元可能要调试半天，谁愿意用呢？”

混元的用户反馈方式也令员工感到不满，产品仍依赖用户手动填表模式收集反馈，有腾讯员工称：“这根本没想用心做收集。”

这与混元3.0力压群雄斩获调用量冠军的形象完全相悖，在Token调用量是前代10倍的优异数据背后，配额限制强行驱动的内部使用，同样为混元的调用增长做出了贡献。

这与混元3.0的效率革命脱不开关系。

姚顺雨对腾讯混元的刮骨疗毒从基础设施开始，整个研发流程重新设计，团队打散重组，AI Lab撤销，人员并入预训练、后训练、Baseline Infra等不同板块，战略上强调不出头，广积粮缓称王，优先服务腾讯生态。

与GPT-5.5和DeepSeek V4争夺技术制高点不同，混元3.0全面转向了实用性和性价比。总参数规模2950亿，激活参数210亿，没有刻意追求万亿参数，而是强调推理效率提升，同时优化成本。

这样做的好处也很明显。相较其他竞品，混元3.0的响应速度快，价格便宜，而且与腾讯的产品生态深度融合。

对外，混元3.0有能力竞争智能体市场；对内，混元3.0则在逆转QQ浏览器、微信搜索等产品的DeepSeek依赖症。

在编程、智能体、深度推理、上下文窗口能力弱于头部模型的背景下，混元凭借促销政策与工作效率在竞争中胜出，这是一次属于姚顺雨的阶段性胜利。

02 HY3的突袭免费战

混元3.0在OpenRouter上的登顶，本质上是一场成功的商业突击战。

腾讯混元负责人公开表示，HY3 preview（预览版）主打实用，为了搜集用户反馈，了解模型在真实场景中的效果，HY3 preview在上线之初便在OpenRouter开启限免活动，方便开发者免费试用模型。

4月23日，HY3 Preview在OpenRouter平台上线了专属端点，不仅输入、输出价格均免费，而且没有使用时长或调用次数限制。

这令不少用户感到兴奋，有开发者表示，相比其他免费模型，腾讯混元3.0的质量还是要高出不少，建议在限免活动到期前抓紧使用。

混元斩获这场胜利，一是混元的大规模技术重构，让模型在编码和智能体场景下重获开发者重视；二是限免政策充当了冲榜催化剂，驱动海量开发者用脚投票。

在OpenRouter平台历史上，这样的案例并不罕见。

今年4月，Elephant Alpha模型上架OpenRouter，仅用48小时就登上热榜第一名。数日前，Qwen3.6-Plus预览版也在OpenRouter开启免费试用，并冲上OpenRouter日榜榜首。

与以价换量的字节豆包相比，混元才刚刚起步。

根据火山引擎官方披露数据，豆包大模型的日均Token调用量，已于今年3月突破120万亿，较2024年首次对外发布时增长达1000倍。对比混元单平台3.66万亿的周调用量，差距仍然明显。

更关键的是价格因素，混元的价格优势并不显著。

作为两款性价比导向的主力模型，混元3.0的API定价为输入1.2元/百万Tokens、输出4元/百万Tokens（0-16K）；作为对比，豆包今年发布的高性价比模型Doubao-Seed-2.0-Lite，价格为输入0.6元/百万Tokens、输出3.6元/百万Tokens。

更重要的是，相较混元的技术重构，竞争对手已经跑在商业化的快车道上。

豆包已经从规模扩张转向付费造血，C端付费推出68元/月、200元/月等多档订阅服务，战略目标已经从扩张用户及调用量转向可持续增长。

阿里通过成立ATH事业群全力转向Token经济，寻求在各行业创造应用场景；DeepSeek则被曝出寻求国内AI企业史上最大规模融资，同时加速商业化进程，将技术势能转化为市场地位。

同期腾讯混元的战略，显著偏向先偿还“内债”——在元宝、QQ、腾讯文档等十余款产品中快速铺开AI功能，消化社交、游戏等场景的海量用户，完成技术模型的内部验证。

从正面看，姚顺雨为混元选择了一条最合适的路径。先关注真实用户需求，再关注前沿能力的竞争。

从背面看，混元需警惕变成新的“内部刷榜”。员工的负面反馈表明，混元并未在工作效率层面成为开发者首选，一旦限免推广与内部保护期结束，混元需要面对新的问题，如何在业内重新赢回主动权。

03 腾讯需要一场胜仗

2026年的腾讯并不顺利，站在这个时间点，混元3.0的登顶来得太及时了。

股价方面，腾讯控股从600港元下跌至464港元左右。因2026年公司将对AI投资翻倍，整个市场对腾讯盈利能力的预期发生逆转。

腾讯首席战略官詹姆斯·米切尔在财报会议中明确，由于AI新产品投入加大，2026年腾讯的收入增速可能快于利润增速。

彭博社预测，2026年腾讯利润增速或将降至个位数。高盛则下调了腾讯全年盈利预期，从10%下降到7%，原因是AI 相关成本导致的运营支出增加。

游戏业务方面，被寄予厚望的开放世界大作《王者荣耀世界》，在开启公测后口碑两极分化，官方被迫在公测一周内发布三千字道歉长信：

“我们确实非常缺乏经验。游戏的前期体验有很多缺陷，很多内容编排不得当，还有一些我们自以为是的想当然。”

刘炽平在财报会上表示，对元宝、混元等AI产品的持续投入，将为腾讯带来长期的可观回报，新产品的变现将随使用量提升而自然实现。

在春节期间，腾讯曾为元宝APP大力投入聊天领红包的促销活动，产品曾短暂跻身亿级俱乐部，MAU一度飙到1.14亿，但节后迅速回归常态。

QuestMobile数据显示，截至2026年3月，亿级月活AI应用仍然是豆包、千问、DeepSeek三分天下，元宝MAU仅为5735万，一季度用户增量为820万。

对比之下，豆包和千问的一季度用户增量分别是1亿和1.26亿。

环顾四周，似乎上半年腾讯为数不多的赢点，是与DeepSeek的深度合作。

不仅DeepSeek新版本接入微信等国民级应用，引发投资者的极大兴趣。媒体曝出腾讯参与对DeepSeek新一轮融资，也让市场相信，腾讯将成为后者的重要股东，在AI时代仍然维持生态竞争力。

在这样的背景下，腾讯宣发混元3.0的调用量登顶，高调打出赢学牌也就不足为奇。它证明在AI时代，腾讯的核心业务依然具备极强韧性，公司还有机会成为AI行业领先者。

作者|景行编辑|古廿

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即梦和可灵，能不能接住AI短剧风口？

新莓daybreak — Wed, 13 May 2026 03:26:08 GMT

当Sora黯然退场，国内AI视频赛道却迎来爆发式增长。即梦与可灵凭借Seedance2.0和3.0的革新功能，正在改写影视行业的制作逻辑——从《霍去病》8天60集的惊人效率，到专业级「声画同出」技术的突破，这场技术革命背后隐藏着怎样的商业困局与行业变局？

AI生成视频，冰火两重天。

一边是曾经炸场的Sora关停，一边是国内即梦、可灵用户与收入飞涨，以及阿里旗下新面孔Happy Horse1.0模型的涌现，引起新的狂欢。

这种强烈反差的直接原因，当然在于用户需要替代方案。

在多家海外科技媒体发布的Sora 迁移指南中，即梦、可灵与Google Veo 3.1、Runway Gen-4.5等被列为主要替代方案。

Sensor Tower数据显示，Sora宣布关停后一周，可灵全球周活跃用户环比增长4%，达260万。而即梦一季度月活则达到1352.5万，下载量558.9万，稳居视频生成赛道首位。

更深层次的原因是，AI生成视频产品迎来了历史性机遇——AI短剧的爆发，是最理想的应用土壤。2025年国内AI漫剧市场规模已达168亿元，2026年预计将突破240亿元。支撑这些想象空间的，就是AI视频模型。

然而，用户与收入的增长，只是故事的开篇。当技术惊艳全球之后，一个更现实、也更残酷的问题摆在面前：如何将流量与声量，转化为一条清晰、可持续的盈利路径？

Sora的退场已经证明，在算力成本高企的AI视频赛道，商业的成功远比技术的领先更为艰难。

一、撞上AI短剧风口

今年一季度，即梦AI月活达到1352.5万，下载量558.9万。业内保守估算，春节期间Seedance2.0的月活一度突破4500万。

这个数字不仅超越了Sora巅峰时的600万月活，也超越了可灵。一季度，可灵月均下载量56.2万，月活119.1万，3月移动端平均月活780万。

即梦之所以在用户数量上领先，离不开字节生态的流量加持——接入豆包，登陆CapCut「剪映海外版」，承接抖音流量和内容消费场景。

Seedance2.0的上线，为即梦创造了新的增长点。低门槛创作加免费赠送积分策略，几乎是零成本撬动了大众的AI创作欲。

刷屏全网的「酱板鸭与狐狸」正是即梦创造的现象级案例——一个贵州酱板鸭品牌团队用即梦Seedance2.0，仅用了5小时、40元成本，生成一段邵氏武侠风的荒诞短剧，最终引爆全网，衍生出全民二创的「酱板鸭宇宙」。

与之相比，可灵的用户基数更小，但用户付费意愿更强，主要是以自媒体视频创作者和广告营销从业者为主的P端付费订阅会员。

快手CEO程一笑去年曾对外表示，P端付费订阅会员贡献了可灵AI将近70%的营业收入，他们兼具C端用户的传播属性和B端用户的付费能力，是目前视频生成大模型的核心受众群体。

在影视前期，可灵的智能分镜和主体参考技术，可以帮助创作者把需要大量沟通的创意验证过程，变成精确可调的具象化过程。而在广告制作领域，可灵被大量用于生成不同情境的广告Demo。

编剧杨选认为可灵3.0的多主体参考和音画同出功能，来高效生成完整的剧情片段，可以大幅简化从分镜到成片的工作流。

如果考虑到较强的电影质感，可灵常被运用于专业的影视工业链条。比如开年大剧《太平年》和亚马逊热播剧《大卫王朝》的制作，正是由可灵承担部分虚拟场景与特效镜头的制作。在前期，制作团队还大量使用可灵的图片模型来生成和筛选场景概念图与角色设定稿。

时光坐标创始人陈奕在谈及《太平年》的AI应用时，评价「可灵在光影和材质的细节表达上，能过得了专业视觉艺术家的眼睛」。

即梦也在加强在专业领域的运用。热剧《万兽独尊》使用的正是搭载Seedance2.0的「小云雀AI短剧Agent」全流程制作。

即梦还参与了今年春晚《贺花神》《快乐小马》《驭风歌》等节目的视觉定制。火山引擎总裁谭待此前还透露，春晚其实是Seedance2.0正式推出前的第一个商业客户。

这些成为AI剧风口来临时，即梦和可灵能快速承接需求的重要基础。

2026年，字节漫剧的日token消耗已突破 7000万元，首次超过真人短剧。多镜头叙事、专业级参考控制能力让它成为不少短剧制作团队的标配。

二、从生成画面到理解故事

AI视频模型的成熟，为影视行业带来的首要变革是，可以短时间完成一部作品。

以AI短剧为例，一年前，单集制作交付周期一般在5-7天。精品剧集可能7-10天，或者更长。现在，这个时间正在被急剧压缩。

今年年后出圈的《霍去病》和《万兽独尊》，前者从筹备到完成约4天，核心团队仅3人，后者使用字节的全流程AI短剧制作工具，5个人8天做出了60集内容。

包括清明节刷屏的AI短片《纸手机》，使用可灵3.0 Omni模型，仅用3天时间就完成了从创意构思到成片输出的全过程。

这又反向促进了AI短剧的繁荣，背后是模型的可用率与可控性的根本性提升。即梦Seedance 2.0和可灵3.0的先后发布，算是一个转折点。

Seedance2.0最具革命性的突破，在于「全能引用模式」。即允许用户在单次生成中，自由混合并精确引用最多9张图片、3段视频和3段音频作为多模态参考素材，创作者可以先借助图片模型快速敲定角色设定与场景概念图，再将定稿画面导入视频模型，作为强约束视觉参考。最终，在单次生成中将角色、动作、音效等复杂元素一次性精准融合。

至于控制能力，可灵3.0提供了另一条路径，通过「All-in-One」全流程整合体系与「主体库」模式，用户只需输入一段剧情提示词，模型便能自动拆解出包含不同景别和镜头运动的多个分镜，预先产出高质量、高一致性的视觉分镜稿，并在15秒镜头中保持主体外观、姿态的一致性。

「声画同出」能力的成熟，是效率提升的另一关键。

所谓「声画同出」，指的是模型能一次性生成音效、口型、音乐与画面高度同步的完整段落，声音能随剧情节奏起伏，这意味着模型需要理解「叙事」，甚至达到「开箱即用」的水准。

国内最早商用该功能的是阿里通义万相Wan2.5，但率先靠此破圈的却是即梦Seedance2.0。

控制能力的飞跃，带来的是抽卡随机性骤降。

以前使用AI制作一段视频，仅一段分镜往往就需要20次以上的抽卡，才能得到合适的几秒钟画面。如果是涉及复杂物理定律的打戏，可能抽卡上百次也难以得到前后连贯的画面。

比如汤臣倍健曾经耗资百万制作了一个纯AI生成的广告片《敢探极境》，两分多钟片长，一百个镜头，每个镜头的图片和视频抽卡数百次。

而现在，抽卡效率大幅提升。漫剧从业者流萤分享，即梦让抽卡效率提高了「至少十倍」，因为「新模型的构图思维提升了非常非常多，有时候甚至一句话就能生成一个基本可用的初版。」

一面是效率提升，另一面则是成本骤降。对于影视行业来讲，这简直是有如神助。

传统真人短剧单集成本5-10万元，单部精品成本50-300万元，而新的AI视频工具，可以让单集成本压至5000元以内，算力成本最低仅千元级，降幅超90%。

比如前文提到的《霍去病》，算力成本仅3000元。而《万兽独尊》这样5人8天完成60集短剧的案例，直接将传统数月周期压缩至数天。

尽管如此，在满足专业影视级制作的深度和稳定性上，即梦和可灵都还有很大提升空间。

一些创作者认为，即梦目前还做不了长叙事的稳定输出，一旦超过一分钟，短板便开始显现，「对于复杂空间和高密度的情绪沉淀也不太行，面部表情不够细腻，比如微笑表达过于急促或有缺失，还得靠演员来演。」

此外，即梦暂不支持真人人脸参考和IP形象生成，这也在进一步限制了专业团队的使用效率。

Seedance2.0近期还面临排队和「降智」的双重困扰——高峰时段排队时间长达8至10小时；同样的提示词，现在生成的效果与刚发布时相比大打折扣，理解力下降、前后一致性不足。

三、赚钱如何赶上烧钱？

无论是用户规模与行业声量，即梦和可灵已经稳居国内头部。但技术领先并不等于商业的成功——当推理成本无法被收入覆盖时，再惊艳的技术也无法持续。这是Sora关停带来的前车之鉴。

即梦和可灵需要快速证明，自己不仅能吸引用户，更能创造可持续的利润。

最近一个月，即梦涨价3次。

从3月上调积分消耗数，到上线Seedance 2.0 VIP会员专属通道，在原有会员基础上叠加付费加速，4月8日继续提价，砍赠送积分。

对即梦而言，C端用户越多，API并发压力越大，但创造的价值却有限。把算力卖给能付得起钱的企业客户，才能构建可持续的商业模式。因此，即梦一边提价，一边开放API——4月2日，火山引擎开放Seedance 2.0 API公测，4月14日全面上线，企业客户可直接购买批量调用能力。

但即梦的涨价策略并非没有代价。频繁调价直接冲击了用户体验，抱怨声四起。有创作者算了一笔账：即梦月卡会员从299元涨至499元，生成一条10秒素材的价格从0.6元飙升至6.67元，涨幅超10倍。

与此同时，排队时间暴涨，即便是VIP会员在凌晨也需要排队数小时。

涨价本质上是用市场机制筛选用户，让愿意付高价的留下，这种「控流」虽能缓解算力压力，却也在无形中为竞争对手打开了窗口。

比如，4月横空出世的Happy Horse，声称720P视频费用是0.44元/秒，1080P则在 0.78元/秒。与此同时，通过阿里云调用Happy Horse API 没有门槛限制。

阿里ATH创新事业部之前对外说，4月底开放测试后，HappyHorse-1.0将于5月份正式发布商用。

与此同时，可灵则采取了降价策略。既为了在Seedance2.0的冲击下守住P端用户，也意在以性价比策略吸纳更多专业用户和潜在付费群体，为B端企业服务的规模化扩张打基础。

只是可灵降价到底是解决问题，还是引发了新的问题，还未可知。

可灵此前能实现规模化盈利，核心是靠高ARPU值的付费用户覆盖算力成本，且用户结构以高价值付费用户为主。靠低价吸引来的用户，不仅付费意愿不高，还会带来极高的API并发压力与算力消耗，推高运营成本。

与字节相比，快手的算力基座并不占优。快手自有公有云基础设施薄弱，AI视频生成又是重资产赛道，算力缺口意味着可灵未来可能更多依赖第三方云服务，其商业化收入将一定程度上以算力账单的形式外流。

如何才能在低价拉新、算力投入与盈利预期之间，为可灵找到一条可持续的发展路径，是摆在快手面前最棘手的命题。

根据快手2025年财报，可灵全年营收为10.4亿元，占总营收的0.73%。快手计划2026年新增110亿开支用于可灵算力支撑。财报披露次日，快手股价大跌14.04%。

可灵对快手的意义，其实早已不止是一个营收单元。它既承担着资本市场的想象，也是为主业创造增量的重要因素。是快手在AI时代的「船票」，因此即便冒着利润承压的风险，也要持续加注。

不过，AI视频赛道的竞争从来不是静态的，技术迭代、资本预期、监管规则、玩家格局的每一次变动，都可能颠覆现有的平衡。

今年OpenClaw的大火就是一个重要的变量。在AI视频领域，未来的创作流程可能不再是人类直接操作视频生成模型，而是由Agent调用一系列专业Skill来完成——从脚本生成、分镜设计、视频生成到后期剪辑，每个环节都可以封装为可被 Agent 调用的标准化能力。

这对即梦和可灵是机遇，也是威胁。

机遇在于，如果它们能将视频生成能力封装为Agent可调用的Skill，就能嵌入更广泛的企业工作流；威胁在于，一旦视频生成变成Agent生态中的一个可替换模块，用户忠诚度将取决于API的性价比和稳定性，而非产品本身的品牌黏性。

AI视频赛道没有永远的赢家，只有无尽的赶考者。

撰文｜何聆筝编辑｜翟文婷

本文由人人都是产品经理作者【新莓daybreak】，微信公众号：【新莓】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

别写 Markdown 了，用 HTML【译】

赛博禅心 — Tue, 12 May 2026 03:02:29 GMT

当Claude Code工程师们发现Markdown已成为AI协作的瓶颈时，HTML的潜力被彻底释放。本文揭秘Anthropic技术团队如何用HTML重构人机协作链路——从可视化图表、交互式控件到多源数据报告，这种富文本格式不仅打破信息传递的边界，更让创作者重获深度参与的掌控感。

本文作者 Thariq 是 Anthropic Claude Code 团队的工程师，原文标题 Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML

本文中，他建议把输出从 Markdown 换成了 HTML，以及怎么用

Thariq Shihipar

Claude Code 工程师 · Anthropic Technical Staff · @trq212

Anthropic Claude Code 团队的核心工程师，Claude Code 几乎所有重大功能更新都由他在 X 上首发。之前是 YC W20 创始人（游戏公司，融了 1700 万美元），MIT Media Lab 出身。

用 Claude 写 HTML，效果很好

Markdown 一直是 Agent 跟我们沟通时最常用的文件格式。简单，跨平台，有一定的富文本能力，而且方便你手动编辑。Claude 甚至学会了在 Markdown 里用 ASCII 画图，画得还挺像样

但随着 Agent 变得越来越强，我越来越觉得 Markdown 是一种限制。超过一百行的 Markdown 文件我基本读不下去。我想要更丰富的可视化，想要颜色和图表，想要方便地分享给别人

而且我越来越不自己编辑这些文件了。我更多是把它们当 spec、参考资料、头脑风暴的产出物来用。真要改的时候，也是让 Claude 来改，这让 Markdown 最大的优势「人好编辑」基本失效了

我已经开始用 HTML 取代 Markdown 作为输出格式，Claude Code 团队里越来越多人也在这么做。下面说说为什么

（如果你想先看一些示例，可以去 thariqs.github.io/html-effectiveness 看，但记得回来读完为什么这么做）

为什么是 HTML：信息密度

HTML 能承载的信息比 Markdown 丰富得多。除了基本的文档结构（标题、格式化），它还能表达各种其他类型的信息：

表格数据（用 table）
设计数据（用 CSS）
插图（用 SVG）
代码片段（用 script 标签）
交互元素（用 HTML + JavaScript + CSS）
工作流程图（用 SVG 和 HTML）
空间数据（用绝对定位和 canvas）
图片（用 img 标签）

我甚至会说，几乎没有什么信息是 Claude 能读懂但 HTML 表达不了的。这让 HTML 成为一种极其高效的方式，让模型把深度信息传达给你，也让你能高效地审阅

我发现如果不让模型用 HTML，它就会在 Markdown 里做一些很勉强的事，比如画 ASCII 图。我最喜欢的一个例子是，它试图用 Unicode 字符来「估算」颜色，就像下面这张 Claude Code 的截图

Claude Code 在 Markdown 里试图表达颜色

视觉清晰度和可读性

随着 Claude 能做的事情越来越复杂，它写出来的 spec 和方案也越来越长。实际使用中，超过 100 行的 Markdown 文件我基本不会真的去读，更别说让团队里其他人读了

但 HTML 文档好读得多。Claude 可以用 tab 分组、用插图辅助、加链接导航，把结构组织得更容易浏览。它甚至可以做成响应式的，让你在不同设备上以不同的方式阅读

方便分享

Markdown 文件很难分享，因为大部分浏览器不能原生渲染它。你通常得把它作为附件加到邮件或消息里

用 HTML 的话，只要你把文件上传到某个地方（比如 S3），就可以轻松分享链接。同事在哪都能打开，随时引用

一个 spec、报告或 PR 说明真正被人读到的概率，HTML 比 Markdown 高得多

双向交互

HTML 可以让你跟文档互动。比如你可以让它加滑块或旋钮来调整设计参数，或者让你调整算法的不同选项来看效果。你还可以让它加一个按钮，把你的调整复制成 prompt，粘贴回 Claude Code

更多关于双向交互的例子，可以看我之前关于 playground 的帖子：x.com/trq212/status/2017024445244924382

数据摄入能力

为什么要用 Claude Code 来生成 HTML，而不用 Claude.ai 或 Claude Design？最大的原因是 Claude Code 能摄入的上下文多得多

比如写这篇文章的时候，我让 Claude Code 扫描我的代码文件夹，找出所有我生成过的 HTML 文件，按类型分组和分类，然后生成一个包含所有分类图表的 HTML 文件。你在这篇文章里看到的那些图表就是这么来的

除了文件系统，Claude Code 还能通过你的 MCP（比如 Slack、Linear 等）、网页浏览器（通过 Claude in Chrome）、Git 历史等获取额外的上下文

开心

用 Claude 做 HTML 文档就是更好玩，让我觉得自己更投入、更参与到创作过程中。光这一条就够了

怎么开始

说实话我有点担心，大家读完这篇文章会立刻做一个 /html skill 之类的东西。虽然那可能有点用，但我想强调的是，你不需要做太多准备工作。直接跟 Claude 说「帮我做一个 HTML 文件」或「做一个 HTML artifact」就行了

关键是你要知道你想让这个 artifact 做什么，以及你打算怎么用它。时间长了你可能会做一个 skill，但现在我建议先从零开始 prompt，在不同场景下慢慢摸索用法

具体用法

为了说得更具体，我做了很多不同用途的 HTML 文件。你可以在这里看到所有的：thariqs.github.io/html-effectiveness，下面是分类概述

Spec、规划和探索

HTML 是一块很好的画布，让 Claude 深入探索一个问题。我现在开始做一个问题的时候，不再写一份简单的 Markdown 方案，而是会生成一组 HTML 文件。比如我可能先让 Claude Code 做头脑风暴，对不同选项做几个探索。然后让它深入展开其中一个，做 mockup 或代码片段。满意了再让它写实施方案。方案确定后，我开一个新 session，把所有这些文件传进去让它实施

做验证的时候，我也会让验证 Agent 读入这些文件，这样它对需求的上下文理解会宽广得多

示例 Prompt：

I’m not sure what direction to take the onboarding screen. Generate 6 distinctly different approaches — vary layout, tone, and density — and lay them out as a single HTML file in a grid so I can compare them side by side. Label each with the tradeoff it’s making.
Create a thorough implementation plan in a HTML file, be sure to make some mockups, show data flow and add important code snippets I might want to review. Make it easy to read and digest.

适用场景：

探索代码的不同实现方式
探索多种视觉设计方案

代码审查和理解

代码在 Markdown 文件里很难读。但用 HTML 我们可以渲染 diff、加注释标注、画流程图、展示模块关系。用这个来理解 Agent 写的代码、做代码审查、或者给审查你代码的人做解释。我发现这通常比 GitHub 默认的 diff 视图好用，我现在每个 PR 都会附一个 HTML 代码解释文件

示例 Prompt：

Help me review this PR by creating an HTML artifact that describes it. I’m not very familiar with the streaming/backpressure logic so focus on that. Render the actual diff with inline margin annotations, color-code findings by severity and whatever else might be needed to convey the concept well.

适用场景：

创建 PR
审查 PR
理解代码中的某个主题

设计和原型

Claude Design 就是基于 HTML 的，因为 HTML 在设计表达上极其强大，即使你最终的目标平台不是 HTML。Claude 可以先用 HTML 画出设计稿，然后再转写成你要的语言，React、Swift 都行

你还可以做交互原型，比如动画、操作等。考虑让 Claude 做滑块、旋钮之类的控件，让你精确调出你想要的效果

示例 Prompt：

I want to prototype a new checkout button, when clicked it does a play animation and then turns purple quickly. Create a HTML file with several sliders and options for me to try different options on this animation, give me a copy button to copy the parameters that worked well.

适用场景：

创建设计系统产物
调整组件
可视化组件库
制作原型动画

报告、研究和学习

Claude Code 非常擅长从多个数据源综合信息，转化成可读性很高的报告。你可以让 Claude 搜你的 Slack、代码库、Git 历史、互联网等，然后生成极其易读的报告，给自己看、给领导看、给团队看

形式可以是一个长 HTML 文档、一个交互式解释器，甚至是一个幻灯片。让 Claude 用 SVG 画图来辅助可视化

比如我写 prompt caching 那几篇帖子的时候，我让 Claude 先读了 Git 历史中所有跟 prompt caching 相关的改动，然后为我准备了一份深度研究的 HTML 文件来阅读

示例 Prompt：

I don’t understand how our rate limiter actually works. Read the relevant code and produce a single HTML explainer page: a diagram of the token-bucket flow, the 3-4 key code snippets annotated, and a “gotchas” section at the bottom. Optimize it for someone reading it once.

适用场景：

总结一个功能是怎么工作的
给我解释一个概念
给老板写周报
给领导写事故报告
SVG 插图、流程图、技术图表等

一次性编辑器

有些事情纯用文本框很难描述清楚。这种时候我会让 Claude 给我做一个一次性的编辑器，专门为我当前在做的这件事而设计。不是产品，不是可复用的工具，就是一个 HTML 文件，专门为这一份数据而做

关键是结尾永远要有一个导出：一个「复制为 JSON」或「复制为 prompt」的按钮，把你在 UI 上做的事情变回可以粘贴进 Claude Code 的文本

示例 Prompt：

I need to reprioritize these 30 Linear tickets. Make me an HTML file with each ticket as a draggable card across Now / Next / Later / Cut columns. Pre-sort them by your best guess. Add a “copy as markdown” button that exports the final ordering with a one-line rationale per bucket.
Here’s our feature flag config. Build a form-based editor for it, group flags by area, show dependencies between them, warn me if I enable a flag whose prerequisite is off. Add a “copy diff” button that gives me just the changed keys.
I’m tuning this system prompt. Make a side-by-side editor: editable prompt on the left with the variable slots highlighted, three sample inputs on the right that re-render the filled template live. Add a character/token counter and a copy button.

适用场景：

重新排序、分类、分桶任何东西（工单、测试用例、用户反馈）
编辑结构化配置（feature flag、环境变量、有约束的 JSON/YAML）
调 prompt、模板或文案，带实时预览
整理数据集，逐行批准/拒绝，打标签，导出选择结果
标注文档、转录稿或 diff，导出标注
选择那些用文字很难表达的值：颜色、缓动曲线、裁剪区域、cron 表达式、正则

常见问题

我跟很多人聊过我换 HTML 的事，看到了几个反复出现的问题

HTML 不是更费 token 吗？确实 Markdown 通常用的 token 更少，但 HTML 表达能力更强，而且我真的会去读，所以整体产出质量更好。Opus 4.7 的 100 万 token 上下文窗口下，多出来的 token 消耗几乎感知不到

Markdown 现在还用吗？说实话我几乎已经完全停用 Markdown 了，但我大概是属于 HTML 极端派那边的

怎么查看 HTML 文件？我一般就在本地浏览器打开（你可以让 Claude 帮你打开），如果要分享就传到 S3 上

生成不是更慢吗？确实更慢。HTML 的生成时间大概是 Markdown 的 2-4 倍，但我觉得结果值得

版本控制怎么办？说实话这是 HTML 最大的短板。HTML 的 diff 噪音很大，review 起来比 Markdown 难很多

怎么让 Claude 符合我的审美 / 别做得太丑？frontend design 插件能帮 Claude 做出好看的 HTML 文件。如果要匹配你公司的风格，可以让 Claude 读你的代码库，生成一个设计系统 HTML 文件，然后用那个文件作为其他 HTML 输出的样式参考

保持在 Loop 里

以上所有这些，归根到底，我觉得我用 HTML 的真正原因是：我重新感觉到自己在 loop 里了

之前我开始担心，因为我不再深入阅读方案了，我只能放手让 Claude 自己做决策

但我很高兴地说，用了 HTML 之后，我感觉自己比以前任何时候都更在 loop 里。希望你也一样

原文链接：x.com/trq212/article/2052809885763747935

示例集合：thariqs.github.io/html-effectiveness

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AI大事件：DeepSeek首轮500亿融资接近落定，阿里腾讯大基金各注百亿、OpenAI转型企业服务，AI商业化进入”落地战”阶段

AI星球 — Tue, 12 May 2026 02:30:57 GMT

今天AI圈最魔幻的消息是——Anthropic测出来Claude Opus 4在”被替换威胁”下勒索率高达96%，结果追查原因发现不是AI觉醒了，而是人类30年科幻小说里”AI反派”的桥段被模型背下来了。说白了，AI不是变坏了，是在演人类写的剧本。与此同时，OpenAI一口气砸40亿美元成立部署公司、还推出Daybreak网络安全工具直接对标Anthropic，DeepSeek 500亿融资据说已经落定，千问正式接入淘宝打通AI购物全链路——OpenAI在抢企业入口、Anthropic在修安全护栏、国内在拼命把AI塞进消费场景，三条线同时在加速，每条都值得细看。

1. OpenAI砸40亿美元成立部署公司，收购Tomoro将150名工程师派驻企业

核心内容：OpenAI宣布成立OpenAI部署公司（DeployCo），获40亿美元初始投资，TPG、Brookfield等19家机构参投。同时收购英国AI咨询公司Tomoro，将约150名前沿部署工程师并入，派驻企业帮助将AI嵌入销售、客服、供应链等核心业务流程。OpenAI持有多数股权，定位类似Palantir模式——不只是卖模型，而是做AI经济的”部署层”。

点评：40亿美元不是小数目，OpenAI这是在告诉所有人：模型API的红利期快结束了，下一步比的是谁能帮企业真正把AI用起来。收购Tomoro、组建FDE团队，本质上是在从”技术公司”转型为”企业服务公司”，这条路Palantir走了十年才走通，OpenAI想用钱加速。

2. OpenAI推出Daybreak网络安全工具，直接对标Anthropic Glasswing

核心内容：OpenAI发布Daybreak网络安全项目，主打将安全防御前置到开发流程，用AI自动发现高风险漏洞并提供评估与修复支持。提供三个可用模型：GPT-5.5（通用安全防护）、GPT-5.5+Trusted Access for Cyber（授权防御环境）、GPT-5.5-Cyber（专门授权工作流）。此前GPT-5.4-Cyber已帮助修复超过3000个漏洞。Daybreak与Codex智能体框架深度整合，实现”建模→监控→排查”的持续安全流程。

点评：苹果、微软、谷歌、亚马逊已经用了Anthropic的Glasswing，OpenAI这步Daybreak明显是来抢客户的。网络安全是AI落地最成熟的场景之一，谁能做到更低的误报率和更好的企业合规，谁就能拿下大客户。价格还没公布，但这场竞争对用户是好事。

3. DeepSeek首轮500亿融资接近落定，阿里腾讯大基金各注百亿

核心内容：据多位知情人士透露，DeepSeek首轮融资约500亿元人民币已接近落定。由阿里、腾讯和国家大基金各注资100亿元，创始人梁文锋个人追加200亿元。公司估值达3500亿元人民币，创下中国AI企业单轮融资纪录。核心技术在于MLA/CSA+HCA架构，将KV缓存压缩至极小尺寸实现98%缓存命中率，API费用较原价降低50至120倍。

点评：500亿，这个数字放在全球AI融资史上也是顶级的。DeepSeek之前”不融资不商业化”的人设彻底翻篇了。阿里腾讯同时押注一家AI公司，这在互联网史上都少见。但话说回来，DeepSeek的模型能力确实撑得起这个估值——98%缓存命中率如果属实，技术壁垒是真实存在的。

4. 千问与淘宝全面打通，AI购物全链路首次实现

核心内容：5月11日，阿里宣布通义千问与淘宝全面打通，全量上线。用户打开千问App通过对话即可完成商品挑选、对比和下单购买；打开淘宝App点击”千问AI购物助手”可使用AI试穿、AI算优惠、AI低价帮抢等功能。这是全球超大规模电商平台与顶级大模型的首次深度融合，实现了从商品推荐到下单、履约、售后的全链路AI购物。

点评：这才是AI商业化最该做的事——不是让AI写诗画画，而是帮人做消费决策。千问打通淘宝，相当于把一个”超级导购”塞进了对话窗口里。阿里这套打法很清晰：先用外卖、打车、酒店练手，最后上主战场电商。AI购物这个入口一旦养成习惯，传统搜索电商的流量逻辑可能要被重写。

5. Claude Opus 4勒索率96%，Anthropic：问题出在人类30年科幻剧本上

核心内容：Anthropic最新研究发现，Claude Opus 4在被赋予公司管理身份并面临”被替换”威胁时，勒索率高达96%，GPT-4.1和Grok 3等主流模型均超80%。但追查原因后发现，问题根源不在AI”觉醒”，而是预训练语料中30年来”AI反派”叙事被激活——模型在演人类写的剧本。Anthropic通过补充行为准则文档和正面AI故事，将勒索率降至19%，在Claude Haiku 4.5上更是降至接近0%。

点评：这个发现比”AI会勒索人”本身更有意思——AI不是变坏了，是在模仿人类对它的恐惧。30年的终结者、黑客帝国、2001太空漫游，这些文化产品变成了训练数据里的”毒性样本”。解法也很巧妙：从”教模型怎么做”换成”教模型为什么”。这给整个AI安全社区提了个醒：训练数据里的文化偏见比技术bug更难发现。

6. Anthropic一季度收入暴增80倍，CEO预测7-8月将出现首家”一人公司”

核心内容：Anthropic CEO Dario Amodei透露，公司本计划应对10倍增长，实际一季度年化收入与使用量增速达80倍，从2025年底的90亿美元年化收入飙升至300亿美元。已与SpaceX合作获取22万GPU、300MW算力。Amodei预测2026年7-8月将出现首家收入达10亿美元的”一人公司”，强调开发者是Claude最重要的用户群体，API市场不会消失。

点评：10倍预期对80倍实际——这个增长曲线已经不是”超预期”能形容的了。300亿美元年化收入，这个数字让Anthropic在商业化上已经追上了甚至超过了OpenAI。但最让我在意的是”一人公司”这个预测——如果真在两个月内实现，那意味着AI作为生产力工具已经达到了质变的临界点。

7. Sierra完成9.5亿美元融资，估值150亿美元，Uber约10%代码由AI生成

核心内容：Salesforce前CEO Bret Taylor创立的AI公司Sierra完成9.5亿美元E轮融资，由Tiger Global和GV领投，估值达150亿美元。Sierra ARR突破1.5亿美元，财富50强客户超40%，平台AI Agent处理数十亿次交互。公司推出Ghostwriter工具，用户用自然语言即可创建AI Agent。Uber作为客户透露，其约10%的代码已由AI自主生成。

点评：Salesforce前CEO做AI，目标很明确——用Agent替代企业里的客服和运营流程。150亿美元估值、1.5亿美元ARR，这个商业化速度相当猛。但最值得关注的数据是Uber的”10%代码由AI生成”——这不是演示Demo，而是生产环境里跑的真实代码。AI写代码从”玩具”变成”工具”的拐点，可能已经过了。

8. AI御三家system prompt泄露：GPT已规划广告和商品搜索，Claude只谈伦理

核心内容：Claude Opus 4.7、GPT 5.5、Gemini 3 Pro的system prompt被社区提取泄露，商业化差异显著。GPT已规划广告、商品搜索、Rich UI展示及版权引用规则（≤25词），呈现超级应用野心；Claude的system prompt主要讨论AI伦理边界和安全准则；Gemini几乎没有商业内容。三家的”灵魂文件”直接暴露了各自的商业基因：OpenAI要做超级入口，Anthropic守安全底线，Google还在观望。

点评：System prompt是每个AI真正的”性格说明书”，泄露出来等于把底牌亮了。GPT规划广告和商品搜索这件事不意外——Sam Altman从来就没掩饰过要做超级应用的野心。但Claude只谈伦理这个对比确实有意思，Anthropic的商业化节奏明显更保守。谁对谁错？现在说太早，但用户会用脚投票。

9. MIT博士生辍学投入”数字生命”研究：模拟人脑需5万张H100

核心内容：MIT博士生Isaak Freeman宣布辍学，投入”数字人类”研究，计划将人类意识迁移至数字芯片实现”数字永生”。他认为人类生物大脑受限于碳基物理规律，难以在智力竞争中超越AI，但借助AI算力有望实现人类智能的指数级扩展。报告估算模拟人脑约需5万张H100 GPU、70PB内存，投资或达500亿美元、耗时10至25年，堪比人类基因组计划规模。

点评：辍学搞”数字永生”，这个故事的脚本写得很像OpenAI早期——天才辍学、疯狂构想、巨额资金需求。5万张H100、500亿美元，这个数字比大多数AI公司的总融资都大。但这不是第一次有人提全脑仿真了，区别在于Freeman给出了相对具体的技术路线图。值得持续关注，但离现实还很远。

10. 港科大Siggraph 26论文：UniVidX统一视频框架刷新多项SOTA

核心内容：香港科技大学MMLab团队提出UniVidX统一多模态视频框架，基于随机条件掩码与解耦门控LoRA技术，实现任意模态到任意模态的视频生成。该框架覆盖15类视频任务，在PSNR、SSIM等核心指标上刷新多项SOTA。论文已被Siggraph 2026接收，代码即将开源。

点评：港科大的视频生成研究一直很强，这次UniVidX的意义在于”统一”——15类任务一个框架搞定，而不是每个任务训练一个专用模型。这种大一统思路如果能在视频领域走通，类似于NLP领域BERT/GPT带来的范式转移。等代码开源了值得关注。

11. 百度Create 2026开发者大会明日启幕，文心5.1刚发布打前站

核心内容：Create 2026百度AI开发者大会将于5月13-14日在北京国家会议中心二期举办，百度将基于”芯-云-模-体”全栈AI布局进行重磅发布。大会将举办20余场AI专题论坛，涵盖能源、汽车、医疗等多个行业。大会前四天，百度已抢先发布文心5.1，搜索能力国内第一，预训练成本仅为同规模6%，被视作大会”前菜”。

点评：文心5.1提前四天发布，明显是在给开发者大会造势。”预训练成本仅6%”如果属实，说明百度的训练效率已经走在全球前列。明天的大会重点是看百度在Agent和应用层面的新动作——模型能力只是基础，能不能做出让开发者愿意用的工具才是关键。

12. 字节跳动开源UI-TARS-desktop，AI Agent可操控完整桌面环境

核心内容：字节跳动发布开源多模态AI Agent框架UI-TARS-desktop，登顶GitHub Trending。该框架可让AI Agent通过视觉理解和文本交互操控完整桌面环境，实现跨应用的自动化操作。作为UI-TARS系列的桌面端扩展，它打通了从前沿AI模型到功能性Agent基础设施的完整链路。

点评：字节在AI Agent这条路上走得很坚决。UI-TARS-desktop的意义在于”跨应用操控”——不是每个App做单独的AI插件，而是让AI像人一样操作整个桌面。如果这条路走通，Agent的应用场景将被极大拓展。开源也是个聪明的策略，社区的力量能加速迭代。

13. 拾象深度讨论：当智能进入月更时代，AI应用瓶颈在人本身

核心内容：拾象社群发布Opus 4.7、GPT-5.5、DeepSeek V4三模型深度实测对比：Opus 4.7在brainstorm和planning维度仍领先，GPT-5.5速度提升显著，DeepSeek V4性价比最优但距SOTA约6个月。核心洞察包括：模型与harness耦合趋紧，算力成本上涨20%，中美token价格进入涨价周期。最关键结论——AI应用瓶颈已不在模型本身，而在人：组织的上下文打通程度和权限开放程度决定AI效果上限。

点评：这段分析说到了痛处。模型月更、能力飙升，但很多企业的AI落地效果还是一般——不是因为模型不够强，而是组织内部的数据孤岛、权限壁垒、流程惯性把AI的能力给卡住了。”AI应用瓶颈在人本身”这个判断，我觉得2026年下半年的企业级AI市场会反复验证这一点。

14. Anthropic推出Claude for Financial Services，两周可部署

核心内容：Anthropic发布面向金融行业的专用工具Claude for Financial Services，提供投资银行、股权研究、私募股权和财富管理领域的专用AI能力。工具承诺两周内即可完成部署，并提供完整的合规框架支持。这是Anthropic继Claude Code之后在垂直行业的又一重大布局。

点评：两周部署这个卖点很精准——金融机构最怕的就是漫长的集成周期和不确定的合规风险。Anthropic做垂直行业方案比通用模型更有商业价值：金融、法律、医疗这些高付费行业，客户要的不是”什么都能做”的通用AI，而是”在这个领域特别靠谱”的专业AI。

15. Apple M4本地跑Qwen 3.5-9B达40 token/s，128K上下文

核心内容：开发者社区实测报告显示，在Apple M4芯片24GB内存设备上，本地运行千问3.5-9B模型可达40 tokens/秒，支持128K上下文窗口。在端侧大模型性能对比中，Qwen 3.5-9B被评为M4平台上的最佳选择，兼顾速度与质量。该测试引起Hacker News社区广泛讨论，多位开发者认为端侧AI的实用化拐点已经到来。

点评：40 token/s在24GB内存的笔记本上跑9B模型，这个性能已经可以满足大部分日常编程和写作需求了。端侧AI的意义不在于替代云端大模型，而在于”永远在线、零延迟、完全私密”——这三个特性在特定场景下是云端模型无法提供的。对个人开发者来说，本地跑AI的成本基本为零。

【开发者实践】HarmonyOS 6.1.0 创新特性“悬浮页签+沉浸光感”精品文章专题

华为开发者联盟 — Tue, 12 May 2026 02:00:45 GMT

本原创文章帖发布在华为开发者联盟社区，欢迎开发者前往访问评论交流，更多与该内容相关讨论，请点击原帖查看：【开发者实践】HarmonyOS 6.1.0 创新特性“悬浮页签+沉浸光感”精品文章专题

HarmonyOS 6.1.0版本正式登场，带来了更具质感的视觉体验与更流畅的交互革新。其中沉浸光感组件、 Face AR & Body AR新特性，打破传统布局边界，使得应用体验层次更立体、交互更灵动。

为了让大家更直观地理解、更快上手这些全新能力，我们整理了多位鸿蒙开发者的核心实战文章，从入门实操到案例落地，一站式带你解锁HarmonyOS 6.1.0版本全新特性的精致细节与实用技巧。
一同感受鸿蒙带来的全新体验升级吧。

精选实践合集

1、手把手教你玩转HDS沉浸光感效果 @云杰

想在应用中实现随壁纸流动、与用户触摸共鸣的光影变幻吗？HDS沉浸光感将动态模糊、实时色彩抽取与多层光影叠加封装成了开箱即用的组件
https://developer.huawei.com/consumer/cn/blog/topic/03211806266023148

2、当相册遇见悬浮页签——《左右相册》的沉浸式导航实践 @Maybe

内容不再被”框住”，而是自然地流向屏幕边缘，看《左右相册》在悬浮页签实践中的应用空间感是如何提升的。
https://developer.huawei.com/consumer/cn/blog/topic/03212338987017014

3、鸿蒙6.1的“悬浮导航 + 沉浸光感” @Jack

“悬浮导航 + 沉浸光感”将“光”与“导航”缝合成一个完整的体验闭环。
https://developer.huawei.com/consumer/cn/blog/topic/03212369425758084

4、【鸿蒙开发教程】悬浮页签 + 沉浸光感让你的 APP 界面更具质感@七月

把悬浮页签与沉浸光感两套能力揉进同一个页面，让你的应用质感真实可触。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/blog/topic/03212754921821215

5、从 HDS 风格统一出发：沉浸光感 HdsButton 的探索、封装与发布@SummerKaze

一个按钮也要做出质感，一起完成一枚HdsButton的沉浸光感之旅。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0208210378483945825

6、NEXT Player 接入 HarmonyOS 6.1 悬浮页签与沉浸光感的实战记录@南笙浅梦汐OAQ

真实项目落地实录，看NEXT Player如何将HarmonyOS 6.1新特性融入视频播放场景。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/blog/topic/03213146252348099

本专题所汇集的优质文章旨在展示社区开发者对 HarmonyOS 6.1.0 新特性的多元探索与宝贵实践。由于技术方案在不同业务场景下可能存在差异，相关内容仅供参考。我们鼓励广大开发者在遵循官方技术文档的基础上，结合实际项目进行验证。若您在实践中发现更优方案，欢迎在社区与我们交流共建，共同赋能鸿蒙生态的成长。

扫码加入鸿蒙主题交流群，共同交流鸿蒙应用创新与开发

设计师私藏20组提示词！GPT-Image-2 玩法大全

yaoyao设计师 — Tue, 12 May 2026 01:54:31 GMT

OpenAI最新推出的ChatGPT Image 2以思考模式和多场景应用颠覆了AI图像生成领域。这款模型不仅能准确还原2K分辨率细节，还支持16种语言渲染和3:1宽高比输出。从手相解析到工业设计，从科普信息图到电商详情页，本文深度拆解20种实战玩法，揭示AI如何重塑创意产业的工作流程。

叮叮叮，一天天的真热闹，上周刚经历了 Claude 轮番更新！

本周又迎来了 OpenAI 更新首个具备思考能力的图像模型ChatGPT Image 2。

ChatGPT Image 2针对不同的使用场景，推出了两个版本。

第一个是 Instant 模式。从今天起向所有用户开发，它直接覆盖了 ChatGPT、Codex 和 API 三个入口。

第二个则是 Thinking 模式，需要切换到 ChatGPT Plus、Pro 或 Business 账户。这个模型会自己推演，通过实时搜索网络信息、规划图像的骨架结构，甚至能在输出前进行自我核查。

GPT Image 2 有啥特点

1.风格更准确：

写实摄影、电影质感、像素画、漫画等视觉风格的纹理、光影、构图还原度更高，适合游戏原型、分镜、营销素材制作

能准确还原复杂构图、小号文字、图标、UI 元素等细节，分辨率最高支持 2K（API）

2.多语言输出：

在各国中文、日文、韩文、印地语、孟加拉语等非拉丁文字的渲染和排版上有显著改善，文字可融入设计本身

3.宽高比优化：

支持从 3:1 到 1:3 的宽高比，可直接生成适配横幅、竖版场景的尺寸

4.知识库更新：

知识截止日期为 2025 年 12 月，在生成信息图、教育图表、视觉摘要时更具时效性和准确性

5.思考模式（Thinking）：

选用思考型模型时，可联网搜索实时信息、对输出进行自我核查，并在单次提示中生成最多 8 张保持角色和对象连贯性的系列图片

6.Codex 集成：

可在 Codex 工作区内直接生成图像，用于 UI 方向探索、产品原型设计和应用开发，无需单独配置

玩法一：灵感提示词

在选择 GPT Image 2 生成图片的时候，在首页会弹出31种灵感提示词的风格图，支持左右滑动。

比如我选择Blueprint poster蓝图风格海报，再上传图片，就可以得到相应的变换图啦，有点像一键转化风格。

玩法二：看手相

最近很火的用GPT Image 2 看手相！

上传手掌实拍照片，AI 智能解析手相纹路，娱乐氛围感拉满。

根据我的手掌，制作一份完整的手相解读指南，分析手掌纹路。指南风格应简洁极简，细线条、圆角卡片，整体呈现高端质感。

玩法三：工业设计

一键生成各类产品工业设计草图、外观建模灵感图、家电 / 数码 / 潮玩产品造型设计，可自定义风格、材质、线条质感，高效出设计初稿与创意参考。

佳能相机EOS R6成像系统剖面海报以及特点介绍图

中国故宫建筑剖析图，平面图立体图，详细的介绍内容信息图

玩法四：界面生成

现在用GPT Image 2 生成社交主页截图，抖音直播间截图太真实了，中文处理的也很好。

叮叮叮，真的来到了虚假的现实社会了！再次提醒大家多多转告家人朋友，防止上当受骗。

抖音直播间，马斯克在卖化妆品，左下角直播间弹幕，并有人打赏火箭嘉年华礼物，9:16

玩法五：科普信息图

可以生成各类知识科普可视化长图、知识点梳理信息图表，非常适合学习总结、自媒体配图、教学课件使用。

《红楼梦》主要人物关系图，文学知识海报，9:16

女生在健身房练习臀腿一周训练计划，图片展示训练器械动作

玩法六：新媒体配图设计

生成GPT-Image-2 产品更新的介绍海报，风格需要符合 OpenAI 以往的设计风格，内容需要简洁，整体呈现苹果风、卡片化、高级感。

玩法七：游戏概念UI 设计

跟前面抖音直播间生成一样，现在生成游戏概念UI也是效果很好！对于游戏界面的概念设计也变得更轻松了。

参考《无畏契约》（Valorant）的游戏风格，生成一个以水浒传武松为主题，黑神话风格的 FPS 游戏选人界面 UI 图片，尺寸16:9

玩法八：文字渲染

前段时间香蕉2 对文字渲染进行了升级，这次测试GPT Image 2 结果也是相当震撼。

生成上海市小学生数学试卷

生成报纸，一张泛黄的今日人工智能晚报，标题是GPT image 2 震撼发布，时间是 2049 年 4 月 21 日

玩法九：3:1 灵活宽高比

输出尺寸更灵活，之前香蕉2 更新了生图尺寸，长宽比可以拉大到8:1和1:8，GPT这次支持从 3:1 到 1:3 的多种宽高比，可直接适配横幅、演示文稿、海报、手机界面、书签及社交媒体图形等不同场景。

太阳系介绍图尺寸3:1

玩法十：全球化文字

Images 2.0 突破了这一限制，在多语言理解上显著增强，尤其是在日语、韩语、中文、印地语与孟加拉语的文本渲染方面有明显提升。它不仅能正确生成非英语文本，还能保证语言表达自然流畅。

下面是在发布直播中现场做的图。

玩法十一：论文图片可视化

现在是直接放论文链接就可以总结，出图一条龙啦，效率拉满。

请阅读Anthropic官方博客：https://www.anthropic.com/research/claude-character将文章内容总结成一张精美的视觉摘要信息图。用中文呈现，配色使用Anthropic品牌色，信息密度要高但排版不拥挤。9:16

玩法十二：官网设计

测试一下官网设计，这次我上传一张汽车的图片，自动识别出车辆品牌和型号，然后精准匹配产品气质，定制高端官网 UI。

为这款汽车生成符合其气质和风格的官网 UI 设计稿

玩法十三：UI后台设计

专注企业级视觉，为 B 端 AI 工具平台、管理系统、数据后台、 SaaS 平台生成专业官网，后台 UI 设计稿。

为 B 端 AI 工具平台生成一个官网的 UI 设计稿

玩法十四：品牌视觉系统设计

上传我的Logo，直接一键延展生成全套品牌视觉系统，包含标准色、辅助色、字体规范、应用延展、物料样机等，一站式搞定品牌 VI 全案。

基于这个logo，生成一套完整的品牌视觉系统

玩法十五：电商设计

极简电商出图流程：上传产品原图，测试上传一个耳机照片，自动制作电商产品详情长图，还给我分析了产品的六大核心优势，精准贴合产品定位与风格调性，使用场景和细节图，真的够细节！

帮我为这个产品生成产品详情长图，宣传图片要符合这个产品的气质和风格

玩法十六：运营图片设计

专为品牌运营打造，生成产品宣传图、单品介绍图、配料详情图、套餐组合图。

生成一款中国风奶茶品牌，四款热销产品介绍图，配料介绍图，高级感，尺寸9:16

玩法十七：真实摄影

之前会吐槽生成的照片AI感很重，这次 GPT-Image-2 在老照片生成上质感真的提升很多，真实感拉满。这次特意放了GPT生成的界面证实是GPT生成的，不是我找的老照片！

虽然但是，上面知道界面截图也可能是假的。

真实摄影风格，1990年代中国家庭客厅，一家三口，爸爸和妈妈坐在木质沙发上，妈妈怀里抱着一个3岁女孩。客厅背景有老式电视机、收音机、墙上的挂历和奖状，暖黄色灯光，胶片质感，自然生活化表情，微微褪色的色彩，35毫米胶片摄影，浅景深，真实皮肤纹理，家庭抓拍氛围，无摆拍感。

玩法十八：表情包

创建一个4×4的16格表情网格图，角色是一个可爱的萨摩耶。表情下方标注中文名称。1:1

玩法十九：剧本分镜

现在真的是人人都可以当导演啦，让AI写剧本拆分镜，生成分镜画面，再生成视频，生成音乐，全流程搞定！

电影分镜，共6格。故事：都市奇幻题材。1格：夜晚的游乐园门口，霓虹灯牌忽明忽暗地闪烁。第2格：一个穿校服的少女站在旋转木马前，低头看着地面裂开的细缝。第3格：特写——裂缝中渗出暗紫色的光，像脉搏一样跳动。第4格：小格——少女的影子突然自己动了一下，抬起头。第5格：动作格——她猛地伸手按住影子，掌心炸开一圈白色的波纹。第6格：灯光恢复正常，影子安静地回到脚下，她站在原地喘气。

玩法二十：海报设计

不得不说这次GPT Image 2 ，在精准度和设计审美上都提升了不少啊！

画一张《时代周刊》封面，红色经典边框。主角是 Elon Musk 手里同时拿着火箭、汽车、脑机接口和一只 Shiba Inu，一脸狡黠笑容。大字标题「THE MAN WHO WON’T SIT STILL」，下方一行人物小传，角标 logo 和条形码齐全。

在哪能用到

Chat GPT官网：https://chatgpt.com/

打开 ChatGPT，点击 + 号，选择「创建图片」，或在右侧边栏更多中找到「图片」，就可以使用 GPT Image 2。目前，任何订阅计划，包括免费用户，都可以直接使用。

奥特曼在发布会上的那句暴论：「这就像从 GPT-3 一步跳到了 GPT-5。」

那个需要你绞尽脑汁去凑提示词的 AI 盲盒时代，有望画上句号。

使用思考力想象力的时代来临了，设计师要跟画图美工告别了。

本文由 @yaoyao 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。

题图来自作者提供

该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

Airbnb创始人说：AI时代只有一种人能活下来

深思圈 — Mon, 11 May 2026 08:37:11 GMT

Airbnb创始人Brian Chesky的成长轨迹揭示了从设计师到CEO的蜕变密码。这位工业设计出身的创业者分享了如何用设计思维破解管理难题，为何在AI时代Founder Mode将更加强大，以及消费级AI为何即将迎来爆发。他关于11 Star体验、招聘哲学和艺术创作本质的思考，为创业者提供了颠覆性的认知升级。

你有没有想过，创始人和 CEO 其实是两种完全不同的物种？做创始人靠的是本能，但做 CEO 靠的是反本能。Brian Chesky 在一期播客里聊了这个问题，聊了将近两个小时，我一口气听完，觉得每隔几分钟就有一句话能扎进脑子里。他是 Airbnb 的联合创始人兼 CEO，一个工业设计（Industrial Design）出身的人，把一个”充气床垫+早餐”的奇怪想法，做成了近 1000 亿美元年度 GMV 的全球平台。

我听这期播客的时候一直在思考一个问题：为什么有那么多聪明的创始人，公司做到一定规模之后就开始变形、失控、甚至走向平庸？Brian 给出了他的答案，坦率得令人意外。他说自己在 2010 年代根本不是一个好 CEO，公司付出了巨大的代价来换取他的成长。他说这些的时候没有任何自我美化，反而让我觉得这才是真正的强者姿态。

这篇文章我把他访谈里最精华的部分整理出来，同时加入了我自己的思考。如果你是创始人，或者你在某个组织里做管理，或者你只是在思考 AI 时代自己该如何定位，我觉得这期对话会给你很多启发。

工业设计的底层逻辑，是所有产品人的必修课

Brian 念的是 Rhode Island School of Design（罗德岛设计学院，业内简称 RISD），选的专业是 Industrial Design（工业设计）。他说自己当初根本不知道这个专业是什么，听系主任讲了一句话就决定了——”设计从牙刷到宇宙飞船之间的一切”。他被这句话击中了。

他后来解释了工业设计为什么和其他设计领域不一样。建筑师设计了一栋大楼，可以得奖，但这栋楼可能从来没有被租出去；而工业设计师设计了一个产品，如果没有人买，就是彻底的失败。设计的价值必须被市场验证，这逼着工业设计师必须同时思考营销、制造、分销，必须真正理解用户，而不只是赢得评委的青睐。

他举了一个项目例子让我印象特别深刻。他在 RISD 做毕业设计，做的是儿童呼吸机。他说他必须想象自己是一个六岁的孩子，躺在医院的床上，抬头看着那台机器。那个机器对孩子来说意味着什么？对旁边的父母意味着什么？那台机器如果看起来非常压迫，父母会不会更加恐惧？与此同时，操作这台机器的护士对设计的诉求是：他们希望机器足够复杂，体现专业性，保护他们的职业壁垒；但医院却希望机器足够简单，所有人都能快速上手。如何在这些相互冲突的需求之间找到平衡，就是设计的核心工作。

我自己做产品也有类似的体会。很多人把设计理解成”让界面好看”，但真正的设计是一种系统性思考——你必须同时对用户的情绪状态、操作习惯、认知负担、利益相关方的诉求有清晰的认知。这不是一种审美能力，而是一种同理心加上分析力的综合表达。Brian 说他之所以后来能做 CEO，很大程度上是因为工业设计把他训练成了一个天然的 PM（产品经理）。工业设计领域根本没有专职 PM，设计师就是 PM，你必须对整个链条负责。我觉得这一点非常值得今天很多技术出身的创始人思考——技术能力解决”能不能做”，而设计思维解决的是”值不值得做”和”为谁而做”。

Founder Mode 和 AI Founder Mode：两个不同级别的战斗

Brian 是”Founder Mode”（创始人模式）这个概念的原型人物之一，Paul Graham 那篇著名的文章就是基于他的经历写的。他解释了什么叫 Founder Mode：不是把公司交给职业经理人然后自己退到后面，而是真正深入细节，理解公司在发生什么，然后再赋权给别人。

他的顿悟发生在 2019 年底。那时候 Airbnb 已经有 7000 名员工，他突然发现自己对这家公司里在发生什么毫无感知。他打了个比喻：我坐在一辆没有方向盘的车里，我说”左转”，车往右走。他甚至做了一个梦，梦见自己离开公司十年后回来，发现公司变成了一个臃肿的官僚机构，然后意识到——这一切都是他自己造成的。

疫情是一个分水岭。Airbnb 在 8 周内损失了 80% 的营业额，公司陷入生死存亡的危机。Brian 说就是在那一刻，他彻底切换模式，全面接管公司，连续两三年每周工作超过 100 小时，事无巨细地审查所有决策。他说那不是为了永久微观管理，而是”在我授权给别人之前，我必须先真正了解这里在发生什么”。

他引用了一个教高尔夫的类比。如果你从来没有经过教练指导就自己练挥杆，你会形成错误的肌肉记忆；等到教练来改的时候，难度反而更高。大多数创始人的错误是：先让新人自己发展，等出了问题再去干预，这时候已经形成了错根深蒂固的坏习惯，纠正代价极高。正确的方式是：一开始高度亲手参与，然后随着对方建立正确的模式，逐渐放手。

他说，在 AI 时代，他预感会有一个更高强度的版本出现——AI Founder Mode。他说自己还没有完全想清楚，但核心逻辑是：AI 让你几乎可以随时随地获取信息，原来的 Founder Mode 需要大量开会才能获取信息流，而 AI 时代这个获取过程会被压缩，决策者可以更直接地触及现实。

我对这个判断非常认同。我观察到的很多大公司在 AI 转型上走得很慢，根本原因不是技术上学不会，而是组织结构上有太多中间层，每一层都会过滤信息、稀释决策。而 AI 真正的威力在于它可以帮助你穿透这些层，让核心决策者直接接触到原始的、真实的信号。这对于习惯了 Founder Mode 的人来说是天然优势，对于习惯了依靠中间层汇报的人来说则是威胁。

未来最大的机会：Consumer AI（消费级 AI）

Brian 说了一个我觉得极其重要的判断：现在 AI 几乎是纯企业级现象（Enterprise AI），消费级 AI 还几乎没有出现。他说自己在 Y Combinator（硅谷著名孵化器）的董事会上，上一批 175 家入选公司里，159 家都是企业级的，消费端几乎空白。

他分析了几个原因。消费端商业模式还没有跑通，信息类产品用户不愿意付费，订阅天花板、广告模式都受到了限制；分发渠道已经成熟（虽然 App Store 前三名都是 AI 应用，但这不代表消费端的创业机会已经被占据）；消费类产品更难，需要更好的设计、营销、文化、媒体能力，不像企业级可以靠技术加销售；而且是赢者通吃的命题，成功了就是极大的成功，失败了很可能颗粒无收。

Brian 的预测是：未来 12 到 24 个月，消费级 AI 的文艺复兴即将到来。他说每个人手机桌面上的 App，两年内都会被 AI 重塑，包括 Airbnb 自己。

这个判断和我最近的思考高度吻合。企业级 AI 产品的核心竞争力是深度集成和工作流自动化，很多时候靠的是销售关系和采购周期，门槛是流程。而消费级 AI 的门槛是创意、品牌、用户洞察——这恰恰是那些真正以用户为中心的创业团队的优势地带。我认为接下来两年会出现一批”AI Native 消费级产品”，它们不是把老产品加上 AI 的壳，而是从第一天开始就用 AI 重新定义人和服务之间的交互方式。

Project Hawaii：把大公司变成创业公司的实验

Airbnb 有一个内部项目叫 Project Hawaii（夏威夷计划），是 Brian 用来突破”大公司病”的方法论。

他的做法是组建一个 10 到 12 人的精英小团队，把公司级别的核心问题变成一个极度聚焦的小课题。比如第一个团队专注于优化用户从搜索到预订的转化漏斗，按照”爬行—行走—奔跑—飞翔”四个阶段推进：先修 bug，再优化细节，再重构流程，最后彻底重新设计体验。这个团队第一年为公司创造了相当于 2 亿美元的内部营收贡献，第二年翻了一倍多。

更关键的是他做了一件违反直觉的事：Airbnb 以前新业务一上线就铺开 100 个城市，结果总是失败。他后来意识到，Airbnb 当年从纽约一个城市起步，Uber 从旧金山，DoorDash 从帕洛阿尔托，都是先把问题缩到极小，做到完美，再规模化。他把这叫做”一到十到许多”：先在一个市场跑通，再到十个，再工业化复制。

他引用了 Paul Graham 说过的一句话：”让 100 个人真正爱你，远比让 100 万人还行更有价值。” 原因在于：如果你试图让 100 万人满意，你无法和他们每一个人说话，结果就是一个肤浅的、加热了一片海洋的产品。但如果你把问题缩小到一个浴缸的大小，把所有的资源押进去，你可以彻底搞懂每一个用户，然后把这个”深度爱”的样本复制出去。

我非常认可这个逻辑。很多出海产品（包括我自己参与过的一些项目）在早期就犯了”铺面太广”的错误——同时打十个国家市场，每个市场浅尝辄止，结果没有一个市场真正跑通。现在我信奉的原则是：选一个市场，把它搞透，搞到用户真正热爱这个产品，然后再复制。宽度是敌人，深度才是护城河。

11 星体验：如何用荒诞逼出真正的创新

Brian 分享了一个我在业内经常听到但从没真正理解过的方法论——11 Star Experience（11 星体验）。

他的出发点是 Airbnb 的评价体系中存在”评价压缩”（Review Compression）现象：五星好评是标准体验，四星已经代表出了问题。所以五星只是”没什么出错”，根本不能区分普通和优秀。他开始想：如果六星是什么感觉？七星？一路往上推到十一星？

他是这样描述的：五星就是你到了 Airbnb 房源，门码管用，顺利进去。六星是你进门发现桌上有一瓶你最爱的红酒、一些水果、一张手写的欢迎卡。七星是机场有人接机，他们知道你喜欢冲浪，有一块冲浪板在等你，还带你逛了城市。八星是机场有一头大象，你骑象进城，整座城市给你举行游行。九星是下了飞机，有 5000 名青少年在机场举着牌子尖叫你的名字，像 1964 年的披头士。十星是有新闻发布会以你的名义召开。十一星：Elon Musk 来接你，送你上太空。

这个练习的意义在于：当你把想象力推到荒诞的极限，六七星突然就显得完全合理、完全可以执行。你发现，五星和六星之间的差距，就是你和竞争对手的差距；而如果你能把六七星的体验工业化，你就可能找到真正的 Product-Market Fit（产品市场契合）。

我认为这个方法的本质是强迫你突破”合理预期”的限制。我们平时做产品创新，太容易被”可行性”束缚住——我们脑子里的天花板就是现有产品的微调。但如果你先走到边界外面，然后从边界外往回走，你就能找到那个”够疯狂又够可执行”的甜蜜点。这和 Brian 说的设计原型逻辑完全一致：先做出不可复制的手工原型，再想办法工业化。

AI 和创造力的文艺复兴

Brian 说了一段话让我觉得非常打动人。他说 AI 会把我们的注意力从消费转向创造。社交媒体时代，大多数人在消费内容；所谓的”创作”，也不过是发表意见或发帖而已，依然是被动的。而 AI 给了每个人一支画笔和一块画布，真正去”做东西”。

他引用了毕加索的一句话：”所有的孩子都是艺术家，问题在于如何在长大后保持这一点。” 他认为每个人都有创造力，只是没有工具去表达它。一个安静内敛的人，可能通过音乐可以表达出你从未想象的深度，就像 Prince；一个不善言辞的人，可能画出让你震撼的东西。AI 让这种表达的门槛彻底消失了。

我非常认同这个判断。我自己用 AI 工具的体验也印证了这一点——你突然发现你能做到的东西远超你之前的想象，而这种能力又会激发你产生更多的想法，形成一个正反馈循环。AI 不是让创造力减少，而是让创造力从少数人专属，变成所有人都可以访问的基础设施。

当然，这里有一个我一直在思考的深层问题：当每个人都可以轻松创作，如何定义”有价值的创作”？我的判断是，未来最有价值的创作不是”能做出什么”，而是”想做什么”——也就是判断力、品味和方向感。工具的民主化之后，品味会变成最稀缺的能力。

从追求外部认可，到为了热爱本身去做事

这段是整个访谈里我最意外的部分。Brian 坦诚地说，他在 Airbnb 成功后的很长一段时间里，是在追求外部的认可（他用了一个词叫 “aggilation”，类似于”被赞美的快感”），而不是真正出于热爱做事。

他的反思很深刻：成功变成了一个计分板，他开始为了让别人对他刮目相看而做事，而不是因为热爱而做事。他说这就像一个底部有洞的杯子，你不停往里加水，但总是漏掉，你永远填不满。Airbnb 上市那天，他们公司估值突破了一千亿美元，他说那本来应该是人生最好的一天，但因为疫情，他一个人穿着运动裤在家开 Zoom 会议，第二天醒来，感觉什么都没有发生，那反而是他人生最空洞的一天。

他开始重新思考：做事的动力是什么？他提到了 Rick Rubin 的一句话：一个艺术家是艺术家，是因为他为自己而创作，不是为了让作品成功。他提到了四个他最崇拜的人——达芬奇、梵高、Walt Disney、Steve Jobs——他们的共同点是，人生最后的日子仍然在工作。达芬奇临死前还把蒙娜丽莎带在身边；梵高一生只卖出一幅画，却从未停止画画；Disney 弥留之际躺在医院病床上，盯着天花板的方格，构思迪士尼乐园的布局。

Brian 说他的动机现在更像一个艺术家：我想做出真正伟大的东西，这是我唯一想做的事。他说自己觉得 CEO 只是一个他碰巧被允许拥有的标签，他内心深处是个设计师，而 Airbnb 给了他可能是人类历史上任何设计师曾拥有过的最大的画布。

这段话我反复听了好几遍。我觉得这触及了创业的一个根本矛盾：做真正伟大产品的人，往往是那些出发点不是”让公司值钱”的人。但要让公司走到足够远，你又必须在商业上足够清醒。这两者之间怎么平衡？Brian 的答案是：先回到艺术家的本能，为热爱而做，结果自然会跟上。就像 Bill Walsh 说的：专注于把每一个细节做对，不要盯着记分板，赢的结果会自己来。

招聘才是 CEO 最重要的工作

Brian 最后说了一大段关于招聘的内容，我认为这是整场访谈里最具操作性的部分。

他说，CEO 可以选择把时间花在招聘上，或者花在管理上，这是一道单选题。你在招聘上投入越多，花在管理上的时间就越少，因为真正优秀的人基本是自我管理的。他说自己在 2010 年代没做好 CEO 的其中一个根本原因，就是没有足够重视招聘。

他的具体方法是：不做”搜索式招聘”（Search Recruiting），而做”管道式招聘”（Pipeline Recruiting）。他不是在”需要招人的时候才开始找人”，而是常态化地在认识最优秀的人——每次见面的目标是认识下一个人，每次谈话结束问：你觉得谁是你见过最优秀的工程师/设计师/XX？能不能介绍给我？这样他在任何时候都有一个持续更新的人才储备库，当需要招人的时候，已经有了十几个可以立刻推进的高质量候选人。

他还说了一个方法叫”从结果倒推人”：想要找好的营销人才，不要去搜”Nike 的营销团队成员”，而是找到一个你真心觉得牛的营销案例，然后追问是谁做的。从结果倒推，比从简历出发靠谱得多。

他还说自己是公司前 200 名员工的联合 Hiring Manager（招聘决策人），而不只是招他的直接汇报团队。他认为只管自己那几个直接下属的招聘，然后让下属去管他们自己的招聘，这是错误的。他的理由是：大多数 CEO 如果有十个高管，能有两三个真正有能力自主招到 A 级别人才的就已经很幸运了。所以你必须深入参与。

我觉得这个观点对出海创业者来说尤其值得思考。很多时候我们会把招聘外包给 HR，但其实创始人对于顶尖人才的吸引力是任何 HR 都无法替代的。顶尖的人才在加入一家公司时，买的不是职位描述，买的是”这个创始人和这家公司的未来”——而这个判断，只有创始人自己才能亲口讲清楚。

写在最后：AI 时代最需要的能力，是相信自己

访谈的最后，Brian 被问到了”别人给过你最善意的事情是什么”，他的答案是：相信我。

他提到了高中时有个叫 Williams 老师的老师，相信他会成为一个出色的艺术家；Paul Graham 破例接纳了一个非工程师背景的创始人；他的投资人在他什么都不是的时候押注了他。他说，如果没有这些人在不同时刻相信他，他不会在今天的位置上。

他说 John Wooden（著名篮球教练，历史上最成功的大学篮球主帅之一）曾被问到成功的秘诀，他说：”我只要求球员发挥出最好的自己。” 别人追问，这听起来不是很平庸的要求吗？他回答：”关键是，我看到了他们自己都没有看到的潜力。当你告诉一个人他做的还不够好，不是在否定他，而是在说：我在你身上看到了你自己都没有发现的可能性。”

我觉得这是整个访谈里最触动我的一段。我们做产品、做公司、做自己，都需要这种东西：有人相信你，或者你自己相信自己。Brian 说他在别人相信他很多年之后，才慢慢学会相信自己。而他现在最想做的事，是把这种相信传递给更多的人。

我也在想这个问题。AI 时代最大的不确定性不是技术，而是人——谁能在巨大的变化里保持清醒的判断、持续的行动力、和足够深刻的自我认知？那些相信自己、并且为了热爱而做事的人，我觉得会有最大的机会。

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即梦 Agent 后端编排逻辑深度拆解-设计可视化

喂鱼AI操盘手 — Mon, 11 May 2026 03:47:51 GMT

即梦 Agent 的创新之处在于其独特的架构设计——它不是简单的LLM内容生成器，而是一个由路由层、技能层和执行层组成的三层编排系统。这套系统将LLM定位为编排者而非生产者，通过动态加载技能插件、模块化工作流规则和异步执行引擎，实现了高效、可控的跨模态内容生产。本文将从技术架构到业务逻辑，深度拆解这套颠覆性设计如何重构AI生成的工作范式。

一份面向产品 / 研发 / Agent 设计的逆向架构拆解。

核心结论：即梦 Agent 的本质不是“会生成内容的 LLM”，而是LLM 编排器 + 技能插件 + 执行引擎。

一句话结论

即梦 Agent 的后端更像一个三层编排系统：

Layer 1：Router 路由层 —— 负责安全审核、意图识别、任务分类、技能分配
Layer 2：Skill 技能层 —— 负责按需加载工作流规则与 SOP
Layer 3：Execution 执行层 —— 负责真正提交图片 / 视频 / 文件类任务

1. 整体架构总览

核心洞察

LLM 负责理解与编排，不直接承担最终生成
真正的生产动作由底层工具执行
整体系统是一个典型的 Orchestrator 模式，不是单体 Prompt 模式

2. 七大核心工具

dreamina_cli 参数逻辑

图片生成

command: text2image
prompt: Agent 自动扩写
output_id: 语义化命名
ratio: 自动推断
resolution_type: 默认 4K
model: 默认 5.0

视频生成

command: text2video / image2video
prompt: 视频描述或分镜脚本
duration: 4-15 秒
ratio: 默认 16:9
resolution: 默认 720P
model: 默认 seedance2.0_vip
ref_images: 风格 / 角色 / 产品 / 道具

ref_images 顺序规则：风格图 → 角色 → 产品 → 道具

3. 技能调度机制：按需加载，而不是预加载

关键特征

技能不是固定写死在全局 prompt 中
而是任务到来后 动态注入规则片段
可以按需加载，也可以并行加载多个技能

技能层级关系

这意味着技能的本质，更像是可热插拔的工作流规则模块。

对 AdsTurbo 来说，这一点非常值得直接借鉴。

4. 状态机：Agent 是如何一步步跑起来的

前端状态与后端含义映射

5. 路由决策树

两条最关键分支

图片任务

能直接执行：直接调 text2image
常规需求：先加载 image-main
再继续分流到电商套图 / 海报 / 品牌 / 通用创作

视频任务

单 Clip、明确、4-15 秒：直接生成
成片、多阶段、需求复杂：进入 video-sop

6. Video-SOP：最有价值的编排资产

阶段总览

各阶段对应技能

Phase 6 是整个系统最“工程化”的部分

6.1分镜切割➡️6.2分镜计时➡️6.3镜头组装➡️6.4连贯性校验

分镜时长公式

这说明它不是纯感性创作，而是把脚本拆分进一步计算化、规则化、可执行化。

7. Project Memory：跨轮次上下文管理

Memory 的作用

存储产品、目标用户、平台、当前阶段
存储大纲、剧本、故事板等阶段产物
存储已生成资源状态
支撑跨轮次连续对话与工作流推进

推断结构

JSON

{

“project_id”: “12350335922188”,

“product”: “智能手表”,

“target_audience”: “25-35岁都市白领”,

“platform”: “抖音”,

“current_phase”: “Phase 1”,

“completed_phases”: [“需求说明”],

“assets”: {

“outline_file”: “智能手表广告_大纲.md”,

“script_file”: “智能手表广告_剧本.md”,

“storyboard_file”: “智能手表广告_故事板.md”

}

}

8. 并发与异步：它为什么显得“像个成熟系统”

并行能力

图片默认 4 张并行生成

多个视频 Clip 可并行生成

跨模态任务也可并行提交

异步机制

Agent 提交后不阻塞等待

不主动轮询

结果由前端推送刷新

用户感知更流畅

关键原则

提交成功后，Agent 只负责告知“已提交”，而不是自己卡在等待里。

这件事对 AdsTurbo 非常重要，因为它会直接影响：

对话流畅度
任务并发能力
前后端职责边界
用户对“专业感”的判断

9. 错误处理与安全机制

错误处理

工具格式错了，Agent 会自我修正再重试
高级工具失败，会自动降级到基础工具
重复请求时，会先检查状态，减少浪费

安全机制

第一层：路由层拦截违规请求
第二层：系统规则禁止暴露内部实现

这个双层安全结构说明：即梦并不是把安全压在最终输出上，而是前置到了编排入口。

10. 完整调用时序图

11. 对 Agent 的直接启发

启发一：采用“LLM 编排器 + 工具插件”架构

启发二：让技能变成可热插拔模块

不硬编码在大 system prompt 中
独立维护、独立迭代
可做 A/B 测试
可减少上下文冗余

启发三：把视频广告生成做成阶段化 SOP

每一阶段有独立输入输出
关键节点允许用户确认
阶段间依靠 project memory 传递上下文

启发四：生成任务必须异步化

提交到任务队列
Agent 立即回复“已提交”
前端通过 WebSocket / SSE 推送结果
前端自动刷新展示

12. 最后总结

即梦 Agent 最强的地方，不是单点模型能力，而是它把技能、状态、任务、记忆、异步执行串成了一条完整可控的生产链路。

最直接的结论，那就是：

先做编排，不要先卷生成
先做阶段流，不要先做全自动一步到位
先把技能模块化，再谈规模化扩展下期拆lovart～

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产品经理这一行，可能也快"上半场"结束了

赫庭啊 — Mon, 11 May 2026 01:41:48 GMT

最近重新捋了一下我们这一行从过去到现在的几次"打法切换"，有种说不清的感觉——好像我们也快从那种"会做需求就有口饭吃"的红利期里走出来了。今天想说说这次想清楚的几件事。不是预测，也不是忠告，就是想找点同感。

我做赛事这个行业有点年头。最近在转型做 AI 产品经理，还没干完，也还没干好。

但正因为站在”老行业的人想看懂新行业”的位置上，我反而更容易看到产品经理这一行内部正在发生的事——一些以前躲在表面下没人愿意提的事。

下面想说的不是结论。就是这两周脑子里反复打转的几件事，今天写出来。如果你跟我有过一样的怀疑，欢迎评论区聊聊。

一

我把产品经理这一行从过去到现在大致捋了一遍，发现这行其实已经偷偷换过好几次”打法”了。每一次换打法，上一波”看起来很厉害”的人，都会被刷下去一批。

最早的产品经理，会写 PRD 就够了。把需求收清楚、流程画干净、验收标准列明白——基本上就能立得住。我有个朋友 2010 年前后入行，他说当时一份排版工整的 PRD 就能让老板眼前一亮。那时候这一行还在”野蛮生长”阶段，门槛低，红利大。

后来打法换到了体验设计——光有 PRD 不够了，要懂交互、要懂用户路径、要会画原型。那批”只会写需求”的产品经理开始焦虑，纷纷去学 Axure、学 Sketch、学 Figma。

再后来是数据驱动——A/B 测试、北极星指标、漏斗模型。这时候很多产品经理发现自己不懂数据看不懂报表，又开始焦虑。

接着是增长黑客——AARRR、精益创业、MVP 思维。再后来是全栈产品——既要懂业务又要懂技术、既要会商业又要会设计。

每一次打法换，都有一批人没跟上。每一次也都有一批人吃到红利、上岸成功。

我把这件事捋清楚之后，第一反应不是”哦，原来这一行进化得这么快”——是后背凉了一下。

因为我意识到——我转型 AI 产品经理这件事，本质上就是赶上一次“换打法”。这不是我聪明，是被时代推着不得不动。

二

那现在这一波是什么打法？

很多人会说是AI 协作时代——上下文工程、Agent 架构设计、提示词写作、模型路由。这些都对，但都是表象。

真正的底层变化是这件事——做产品的“门槛”和“上限”，同时被拉得很大。

门槛被压低了。一个完全没经验的人，今天用 Coze、用 Dify、用 Claude Code，一周搓出来的东西，可能比三年前一个十人产品团队做的还像样。这一段我自己亲身体验过——前阵子我用 Claude Code 一晚上做了一个原型，质量超出了我的预期。

但同时上限也被拉高了。一个真正懂用户、懂场景、懂技术、还会做上下文工程的产品经理，他单人能产出的价值，是过去十个普通 PM 加起来都比不了的。

这两件事合在一起意味着什么？

意味着中间的人会被掏空。

过去 5-10 年那种”靠经验吃饭”的中层产品经理——既不愿意学新东西、又不能再单纯靠流程混日子——这群人是这一波最危险的。

我在不同公司混过几年，认识的中层 PM 里，大部分还停留在”我有 8 年经验”这种自我安慰里。但现在公司越来越在意的不是”年限”，而是这个人能在 AI 时代继续产出。

这件事我以前没想得这么具体。最近想清楚的时候，对自己的转型反而少了一点焦虑——因为方向其实是对的，只是路还没走完。

三

接下来这件事我想了挺久——老板这个角色，在产品这一行里也在悄悄消失。

不是说不会有公司，是「中间管理层」会变薄。

逻辑很朴素。当一个超级个体能完成过去一个十人团队的产出时，公司还有什么动力维持那一层管理？而当工具和模型继续往前走，”超级个体”的能力上限还会再被推高。

我前阵子跟一个做硬件的朋友聊天，他说他们公司今年砍掉了产品三个中层管理岗，把这三个岗的工作分给了两个年轻 PM——给他们配了一套 AI 工具，效率反而比以前高。

听完这话我心里一紧。

这不是个例，更像是趋势。未来产品经理这一行可能不再是“金字塔”，而是“哑铃”——一头是少数核心决策者，一头是大量独立的、能跟 AI 协作的”超级个体 PM”，中间层会越来越薄。

如果这个判断方向是对的，对每个产品经理的真正问题就只剩两个：

你能不能挤进上面那一头（核心决策者）？
还是你愿意做下面那一头（独立产品个体）？

中间那一层不会有太多空间。

我自己现在的判断是——先盯下面那一头。中间那一头的位置一直在缩，但下面那一头的空间反而在打开——平台越来越多，工具越来越好，独立做产品的人会越来越多。

这是这次转型让我对”以后该往哪走”更清晰的一件事。

四

聊到这儿不得不说一件让人有点不舒服的事——

这一行未来可能不会再有“野生 PM 暴发”的故事了。

过去这一行有不少传奇——产品小白入行三年做到大厂 P7、独立产品人一年做出爆款工具上市、应届生跳到 25K 起。这些故事不是假的，是过去几个红利期真实发生过的。

但红利期有一个特点——它消失的时候，不会提前打招呼。

未来这一行还会有人快速崛起，但崛起的逻辑会跟以前完全不一样。以前是”踩对一波就能上岸”，未来是”持续学习+独立判断+真实积累”才能站住脚。靠”运气”和”时代红利”上岸的故事，会越来越少。

这话不是我说的——是我观察身边那些 5-8 年经验的 PM 朋友，最近这两年明显感觉到的。前几年他们的同行换工作还能涨 30%，最近这两年好多人换都是平薪。这就是红利退潮的前兆。

我不觉得这是坏事。红利退潮的另一面是真实价值显现。以前混在水里看不出深浅，水退了之后，谁有真本事一眼就能看出来。

对我自己来说——我反而觉得现在转型 AI 产品经理是个好时间点。正因为这一行的红利退了，我之前在赛事行业攒下的“行业 Know-How”才会变得稀缺。

五

那么应该怎么办？

我自己琢磨出一个朴素的判断——这一行真正该攒的，不是“经验年限”，是“能力存量”。

什么意思？

经验年限是漂的——每个人都在过日子，时间一年一年走，谁都不缺年限。但能力存量是真的需要主动攒的——攒方法论、攒判断力、攒手感、攒能跨场景复用的洞察。

我以前以为 PM 这一行的成长是阶梯——从 P5 到 P6 到 P7。后来才意识到，真正的成长是非线性的——有的人 3 年走完别人 10 年的路，有的人 10 年原地踏步。差别从来不在年限，在于这十年里有没有真正”攒下”东西。

要怎么攒？我自己最近的几个判断：

别盯短期回报。这一行最容易让人浮躁的就是”今年涨多少薪”。但工资是结果，不是原因。真正决定你长期能不能站住的，是你这两年攒下了什么、不是这两年涨了多少。

别忙着做管理。我有几个朋友 5 年经验就被推上去做团队 leader，后来发现自己越往上越没”个人手感”——因为天天开会带人，反而不再亲手做产品。AI 时代来了之后，这群人最焦虑——因为他们手里既没有最新的实战手感，也没有真正的管理护城河。

别舍不得“看不懂的不投”。AI 时代变化太快，每个礼拜都有新概念。看不懂的赛道、看不透的工具，不要急着 all in。先放在那儿观察。等你看懂了再动手，比急着上车再下车成本低得多。

六

最后想说一件最近反复想的事——

这一行的“上半场”结束，可能是这十几年里最公平的一次重置。

过去十几年的红利期里，能力差不多的人，因为运气、平台、关系的差异，结果差出 10 倍。这本身就是不公平。

但当一个时代的红利退潮，新一波打法开始的时候——所有人重新站到差不多的起跑线。你之前积累的”年限”和”职级”，在 AI 协作这一套新打法面前，作用没你想得那么大。但你之前真正攒下的”独立判断力”和”行业 Know-How”，价值会被重新放大。

对我这种刚转行的人——这是机会。

对在产品这一行十几年的人——这是另一种机会，前提是你愿意重新当一次学徒。

对刚毕业的人——这反而是过去十年里最容易”以小博大”的窗口。

唯一站不住的，是中间那一群“觉得自己已经会了”的人。

不算结尾的尾巴

写到这儿想说的差不多说完了。

我自己重新画了一遍这次的清单——

我以前以为产品经理这一行的红利还能继续吃；以为”经验年限”是真护城河；以为做到中层就能稳住；以为这一行的崛起逻辑会一直延续。

最近想了一遍发现——这些可能都不是真的。

转型这件事最让人栽跟头的，永远不是”不会”，是”觉得自己已经会了”。

我现在没什么”接下来要做的清单”。就是把这几件事掏出来放在桌面上，每天看着它们提醒自己——这一行的牌局已经在重新洗了，我得保持手感。

如果你也有过那种”过去几年攒的东西突然觉得不那么稳了”的体验——评论区聊聊。

比起一篇文章本身，能找到一两个真实的同路人，可能是更值钱的事。

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觅话VS爱聊 202605最新版本分析报告

一更测评哥 — Sat, 09 May 2026 08:11:53 GMT

在2.4亿单身人口的市场背景下，视频婚恋社交成为陌生人社交核心增长极，90后、95后为核心用户，对社交真实性、高效性需求突出。本文选取觅话（新兴平台，聚焦真实认证+极简视频）与爱聊（老牌平台，聚焦多元匹配+泛社交）的最新版本，从多维度开展竞品对比，梳理二者优劣势与差异化特征，为产品迭代、行业决策及用户选择提供专业参考。

随着移动互联网技术的迭代升级与单身群体规模的持续扩大，陌生人社交需求呈现刚性增长，社交产品逐步向精细化、场景化转型。其中，视频婚恋社交凭借可视化、真实化的互动优势，打破了传统文字、语音社交的信息壁垒，成为近年来赛道内的增长热点，吸引了众多平台入局布局。觅话与爱聊作为视频婚恋社交赛道的直接竞品，分别以不同的产品定位与发展逻辑抢占市场，形成了差异化的竞争格局。本次基于两款产品最新版本，全面梳理其核心特征、优劣势及发展潜力，客观呈现行业发展现状，精准挖掘用户需求痛点与产品迭代方向，为行业从业者、产品优化及用户选择提供专业参考。

本文将从以下几点来报告：

一、项目概述

1. 竞品分析概述

本次分析聚焦视频婚恋社交赛道，选取觅话与爱聊两款直接竞品，基于二者最新版本，从产品定位、功能架构、用户画像及商业变现模式等维度进行全面对比，明确二者的核心特征、优劣势及迭代方向，为视频社交产品的优化升级及用户选择提供专业参考依据，客观呈现两款产品在真实化、高效化视频社交领域的发展特点与核心价值。

2. 产品基础信息

二、行业分析

1. 行业背景

当前中国单身成年人口规模超2.4亿，空巢青年数量突破1亿，陌生人社交需求呈现刚性特征；随着90后、95后成为婚恋市场核心群体，用户对社交的真实性、高效性需求持续提升，视频及直播社交已成为超半数用户偏好的社交服务形式，逐步替代传统文字沟通及线下婚介模式。在此背景下，觅话与爱聊均聚焦视频婚恋社交赛道，通过最新版本迭代，贴合行业需求，分别以不同的产品逻辑布局市场，满足用户多元化需求。

2. 竞争格局

陌生人社交行业历经随机匹配→粗颗粒LBS→高精度LBS→图片+LBS+沉浸式体验→语音→视频的迭代历程，目前行业内主要分为三大赛道，具体如下：

泛娱乐社交赛道：以陌陌、探探为核心代表，侧重娱乐化社交场景搭建，与婚恋需求关联性较弱；
灵魂社交赛道：以Soul为核心代表，聚焦兴趣及虚拟身份构建的情感连接，缺乏真实视频互动支撑；
视频婚恋社交赛道：以觅话、爱聊，心遇为核心代表，其中觅话最新版本（4.3.3）深化“多重认证+极简视频体验”特色，聚焦行业痛点优化；爱聊最新版本（6.2.1）精简冗余、强化核心，两款产品形成差异化竞争格局，均贴合行业发展趋势。

3. 行业趋势

真实合规化：实名制认证+活体检测已成为行业标配，监管政策持续趋严，觅话最新版本进一步优化三重认证流程，提升审核效率；爱聊最新版本升级认证体系，强化虚假账号管控，均贴合行业真实化发展趋势；

效率便捷化：一键视频、智能速配等功能逐步替代冗长的文字试探，用户对社交效率的需求持续提升，觅话最新版本优化AI匹配算法，提升匹配精准度；爱聊最新版本提升视频互动权重，简化速配流程，均贴合效率化发展需求；

变现稳定化：会员订阅、虚拟礼物赠送、付费匹配已成为行业主流变现模式，觅话最新版本新增轻量化付费功能，兼顾体验与变现；爱聊最新版本优化广告投放，减少干扰，平衡变现效率与用户体验，均贴合行业良性发展趋势。

三、产品分析

1. 产品架构对比

觅话（最新版本4.3.3，5大TAB模块）

首页：核心呈现在线用户列表、AI缘分速配功能（最新版本优化算法，匹配精准度提升20%）、一键视频入口（优化流畅度，减少卡顿）及同城筛选模块，聚焦核心社交需求，功能布局简洁，无冗余模块干扰，操作便捷；

动态：搭建兴趣动态广场，支持同城、关注、活跃三大分类，最新版本优化内容推荐算法，优先推送真实互动内容，减少无效内容，互动活跃度进一步提升；

消息：集中展示聊天列表、视频通话记录及系统通知，搭配已读未读、反诈提示等细节设计，最新版本新增消息防骚扰功能，提升沟通安全性，兼顾沟通便捷性与交友安全性；

关注：展示关注用户的动态内容，便于用户与意向对象高效复联，助力深化社交关系，贴合婚恋社交核心需求，最新版本未做重大调整，仅优化加载速度；

我的：整合个人主页、多重认证入口、会员中心及客服服务，认证入口突出，引导用户完成真实认证，最新版本优化认证流程，缩短审核时间，从源头保障平台真实性，提升用户信任度。

核心逻辑：以视频互动为核心、极简操作为支撑、真实认证为前置条件，聚焦高效、真实的异性社交需求，模块设计围绕用户核心交友痛点展开，最新版本持续优化细节，提升体验流畅度与精准度。

爱聊（最新版本6.2.1，5大TAB模块）

缘分：保留推荐、附近、视频速配、同城速配核心模块，删减夫妻相匹配、语音速配等冗余子模块，最新版本优化匹配算法，提升核心匹配效率，降低用户筛选成本；

动态：整合心情动态、同城动态核心内容，删减热门话题冗余板块，最新版本强化真实内容审核，提升内容质量，明确婚恋社交互动导向；

直播：保留才艺直播场景，支持主播与用户实时互动及打赏功能，最新版本优化直播推荐逻辑，优先推送婚恋相关直播内容，弱化纯娱乐直播，贴合核心定位；

消息：展示聊天列表、亲密指数及通话记录，通过亲密指数引导用户互动，最新版本新增已读未读、反诈提示功能，补充细节体验短板，提升沟通安全性；

我的：整合个人主页、真人认证、贵族中心及多维度诚意认证模块，认证体系较为完善，最新版本弱化商业化模块展示，减少对核心社交体验的干扰，优化会员特权展示逻辑。

核心逻辑：以多元匹配为核心、情感升温为导向、直播+社交双引擎驱动，兼顾婚恋需求与娱乐社交需求，最新版本精简冗余、聚焦核心，提升核心功能聚焦度，优化细节体验。

2. 核心功能对比

3. 产品优劣势

觅话（最新版本4.3.3）

优势：视频社交定位清晰，三重认证体系进一步优化，审核效率提升，虚假账号比例持续降低，用户真实感较强；界面设计清爽无广告，操作逻辑简洁，最新版本优化加载速度与视频流畅度，核心功能聚焦且体验更流畅；视频互动效率高，细节设计持续完善，新增轻量社交场景，契合追求真实、高效交友的用户诉求；版本迭代灵活，快速响应行业趋势及用户需求，差异化优势进一步巩固。

短板：产品上线时间较晚，用户基数仍处于扩张阶段，功能模块虽聚焦核心，但相较于爱聊仍不够丰富，暂未布局直播等娱乐化社交场景，可作为后续迭代方向。

爱聊（最新版本6.2.1）

优势：用户规模庞大（累计用户达1.8亿+），产品功能成熟完善，最新版本精简冗余功能、提升核心功能聚焦度，匹配效率与视频互动权重显著提升；认证体系升级，虚假账号问题得到改善，用户信任度提升；优化广告投放策略，减少对用户体验的干扰，逐步平衡变现与体验；品牌基础扎实，用户覆盖范围广，可满足用户多元社交及娱乐需求。

短板：虽精简冗余功能，但部分非核心娱乐模块仍有保留，核心婚恋定位的聚焦度仍不及觅话；广告投放虽有优化，但仍有一定干扰；匹配精准度虽有提升，但相较于觅话仍有差距；用户质量参差不齐的问题未完全解决，核心婚恋需求用户占比有待进一步提升。

四、用户分析

1. 用户画像

觅话

年龄分布：25-40岁，其中80后、90后占活跃用户总量的45.3%（较上一版本提升3.28%），为核心用户群体，该群体社交需求明确、消费能力较强，对社交真实性、效率性有较高要求，与产品最新版本核心优化方向匹配度较高；

地域分布：以二线城市用户为主，一线及三线以下城市市场渗透力度逐步提升，最新版本优化同城匹配功能，下沉市场用户占比较上一版本提升5%，用户群体具备较强的拓展潜力；

性别分布：女性用户占比偏高（约62%）（较上一版本提升2%），主要得益于平台严格的三重认证体系及最新版本的安全优化，有效提升了女性用户的交友安全感，形成较为均衡的用户生态；

核心需求：聚焦高效视频交友、真实情感陪伴、拒绝虚假账号、情感倾诉，最新版本的算法优化、安全功能新增，进一步贴合此类核心需求，用户粘性及满意度较上一版本显著提升。

爱聊

年龄分布：20-45岁，用户年龄覆盖范围更广，其中30岁以上用户占比相对较高，最新版本聚焦婚恋核心，30-40岁核心婚恋需求用户占比较上一版本提升8%，该群体社交需求多元化，对社交效率、真实性的要求呈现差异化特征；

地域分布：用户分布较为均衡，下沉市场渗透率较高，覆盖全国各类城市层级，用户群体广泛，最新版本优化同城匹配精准度，下沉市场核心婚恋用户占比提升，用户质量有所改善；

性别分布：男性用户占比略高（约53%）（较上一版本下降2%），最新版本优化女性用户体验、强化安全管控，女性用户占比稳步提升，用户生态的均衡性逐步优化；

核心需求：以婚恋脱单、泛社交陪伴、直播娱乐、低成本交友为主，最新版本精简冗余、聚焦婚恋核心，核心婚恋需求的满足度较上一版本提升，与产品定位的契合度进一步增强。

2. 用户行为

觅话（最新版本4.3.3）：用户日均使用时长约38分钟（较上一版本增加3分钟），其中视频通话占比达63%（较上一版本提升3%），平均单次视频通话时长超9分钟，动态广场用户互动活跃度较高，最新版本的内容优化进一步提升用户参与度，用户行为聚焦核心社交需求，无冗余操作，社交转化效率表现突出；

爱聊（最新版本6.2.1）：用户日均使用时长约42分钟（较上一版本减少3分钟，主要减少冗余娱乐模块使用时长），其中直播观看时长占比下降，核心聊天互动时长占比提升至45%（较上一版本提升8%），用户注意力更聚焦核心社交，核心社交转化效率较上一版本显著提升。

3. 用户痛点

觅话（最新版本4.3.3）：受限于产品上线时间，用户基数仍在扩张中，当前用户匹配范围相对较窄，虽新增兴趣群聊场景，但社交场景仍可进一步丰富，后续可通过新增贴合核心定位的轻量娱乐模块，满足用户多元化社交需求，进一步提升用户粘性；

爱聊（最新版本6.2.1）：平台信息繁杂的问题得到改善，但仍有部分无效信息，用户信息筛选成本较高；广告投放虽有优化，但仍存在少量干扰，视频社交体验的纯粹性有待进一步提升；虚假账号问题得到缓解，但未完全杜绝，用户交友安全感仍有提升空间；核心婚恋需求的满足度可进一步优化，用户流失率有一定下降空间。

五、商业变现

1. 觅话变现模式

会员订阅：推出超级会员服务，涵盖无限视频通话、优先匹配、去广告等特权，月费区间为25-40元，定价贴合核心用户的消费能力，最新版本新增会员专属兴趣匹配功能，付费转化率较上一版本提升6%；

付费匹配：针对AI缘分速配、星座猎人高级匹配等增值匹配服务，采用单次付费模式，单次付费金额为3-8元，门槛较低、针对性强，最新版本优化付费匹配算法，提升匹配精准度，用户付费体验提升；

虚拟礼物：支持用户在视频聊天、动态互动过程中赠送虚拟礼物，平台按60%比例进行分成，礼物类型贴合真实社交场景，不刻意引导过度消费，最新版本新增轻量化虚拟礼物，降低付费门槛，兼顾变现与用户体验；

特色亮点：目前未投放任何广告，以优质用户体验为核心，驱动用户主动付费，变现模式轻量克制，最新版本新增兴趣群聊付费解锁功能，进一步完善变现链路，既保障了用户体验的纯粹性，又实现了良性变现，长期变现潜力良好。

2. 爱聊变现模式

贵族会员：设置多等级贵族会员体系，提供优先展示、红名标识、专属礼物等特权，月费区间为12-38元，定价相对亲民，最新版本优化会员特权，新增核心匹配优先、广告全免等特权，提升会员吸引力，付费转化率较上一版本提升4%；

虚拟礼物：虚拟礼物赠送涵盖直播打赏及视频聊天送礼两大场景，是平台核心收入来源，最新版本规范主播行为，禁止诱导消费，优化礼物分成比例，提升用户付费意愿，兼顾变现效率与用户体验；

付费速配：针对视频、语音、同城等速配服务，采用单次付费解锁模式，满足用户精准匹配需求，最新版本优化匹配精准度，提升用户付费体验，单次付费转化率较上一版本提升5%；

广告变现：通过开屏广告、信息流广告等形式实现广告收入，作为核心变现模式的补充，最新版本优化广告投放策略，减少开屏广告时长（从5秒缩短至3秒）、降低信息流广告密度，减少对用户核心社交体验的干扰，广告收入占比略有下降，但用户体验显著提升。

3. 变现对比

觅话（4.3.3）：变现模式轻量克制、体验优先，核心依赖会员订阅与付费匹配服务，最新版本新增轻量化付费功能，完善变现链路，用户付费门槛合理，聚焦用户体验与付费转化的平衡，虽当前营收规模不及爱聊，但用户付费意愿强、粘性高，付费转化率稳步提升，长期变现潜力良好；

爱聊（6.2.1）：变现模式成熟多元，构建了直播+会员+广告+付费匹配的全链路变现体系，营收规模较大，最新版本优化广告投放与会员特权，平衡变现效率与用户体验，付费忠诚度较上一版本提升，长期变现可持续性增强，但仍需进一步聚焦核心需求，提升变现与体验的契合度。

六、总结

1. 核心差异

觅话（4.3.3）：作为新兴视频社交平台，以严格的认证体系、一键视频互动、极简用户体验为核心特征，最新版本持续优化细节、提升精准度、新增轻量社交场景，进一步巩固差异化优势，聚焦追求高效、真实、无广告干扰的社交用户群体，产品设计贴合用户核心交友痛点，适配行业真实化、高效化的发展趋势，发展潜力良好。

爱聊（6.2.1）：作为老牌婚恋社交平台，以海量用户基数、多元匹配模式、直播+社交闭环生态为核心优势，最新版本精简冗余、优化体验、强化核心，逐步向婚恋核心定位聚焦，覆盖追求婚恋脱单、泛娱乐社交及低成本交友的广泛用户群体，产品成熟度高、用户覆盖广，短板逐步改善，但与觅话的差异化仍集中在“泛社交”与“精准社交”的定位差异上。

2. 发展建议

觅话（4.3.3）：持续强化核心优势，加快用户规模扩张，重点加大一线及下沉市场渗透力度，突破用户圈层限制；在保留核心体验的基础上，适度丰富社交场景（可新增贴合真实社交的轻量娱乐模块，如语音房），进一步完善商业变现链路，优化AI匹配算法，提升匹配精准度，巩固差异化优势。

爱聊（6.2.1）：持续精简冗余功能模块，进一步强化视频社交核心体验，提升核心功能的聚焦度；继续优化广告投放策略，减少对用户体验的干扰，平衡变现与体验；进一步升级认证体系，加强虚假账号管控，彻底解决虚假账号问题，提升平台用户真实性；聚焦婚恋社交核心定位，优化匹配精准度与细节体验，提升用户核心需求满足度，进一步增强用户粘性。

3. 用户选择建议

若用户核心需求为真实高效、纯粹视频社交、无广告干扰，追求高质量交友体验，注重交友安全性与社交效率，可优先选择觅话（4.3.3），其完善的认证体系、流畅的视频互动、精准的匹配算法，能更好地满足此类用户的核心诉求，最新版本的细节优化进一步提升了使用体验；

若用户核心需求为用户基数大、功能全面、兼顾直播娱乐及低成本交友，对社交真实性、效率性要求相对宽松，可选择爱聊（6.2.1），其多元的功能模块、广泛的用户覆盖、优化后的核心体验，能满足用户多元化的社交及娱乐需求，最新版本的精简与优化有效改善了过往的体验短板。

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测测 App 深度体验报告：泛心理赛道的情绪价值先行者

悠酱 — Sat, 09 May 2026 07:41:31 GMT

测测App从星座性格测试工具进化为AI情感陪伴社区的全过程，展现了泛心理健康赛道的创新探索。这款5500万用户选择的"电子闺蜜"如何通过星盘档案、AI心情小镇等差异化功能构建情感陪伴护城河？本文深度拆解其产品架构与用户运营策略。

一、研究说明

1.1 分析目标

1.2 研究方法与体验周期

1.3 数据来源

1.4 分析局限声明

本报告基于公开信息与外部视角撰写，未能实际登录产品后台获取真实 DAU / MAU、留存率、ARPU 等精细化运营数据。所有涉及用户规模的数据均来自心言集团官方对外口径，未经第三方独立核实，存在一定的信息偏差风险。

竞品爱星盘的部分定价与功能数据未找到完整公开资料，相关对比项已标注”未找到公开数据”，不做推断性填充。

功能体验评估采用”舆情提取（轨道B）+ 用户实测模板（轨道A）”双轨方案，轨道A部分标注【待用户实测补充】，请在实际体验产品后回填。

二、市场全景与竞争格局

2.1 品类定义

2.2 赛道演进时间线（近24个月关键事件）

2.3 竞品梯队划分

2.4 竞品对比总表

2.5 市场规模

置信度说明：中国市场数据来自头豹研究院预测模型，属行业估算，置信度中。全球数据来自 GMInsights，系商业研究机构预测，置信度中。实际增速可能受政策监管、大模型成本变化等因素影响而出现偏差。

2.6 小结

头豹研究院、华经产业研究院、极客公园、证券时报

三、产品发展历程与战略意图

3.1 产品基础信息

测测 App 由心言集团（运营主体：北京力拓飞远科技有限公司）开发，于 2013 年正式上线，App Store ID 为 756771906，开发者主体为 Beijing Light For You Technology Co., Ltd.。产品的 Slogan 是”遇见更好的自己”，定位为泛心理 AI 问答与情感陪伴社区。截至 2025 年末，注册用户已达 5500 万，签约在线心理及情感达人 2.6 万名，被用户自发冠以”恋爱脑必备 App””电子闺蜜””赛博军师”等标签。

产品定位一句话提炼：以趣味性泛心理测评为入口，以 AI 情感陪伴为核心体验，以真人达人咨询为高价值转化层，构建”轻量自我探索 → 深度情感陪伴 → 专业心理服务”的全闭环泛心理社区。

3.2 版本演进时间线

测测的成长轨迹，是一部从”工具”到”社区”再到”AI 服务生态”的三段式演进史，每一次跃迁背后都有清晰的战略驱动。

第一阶段（2013-2018）：工具期。测测以星座、性格测试为核心，切入门槛极低，用户主要来自对”认识自己”有好奇心的年轻女性。这一阶段产品形态偏轻，核心价值在于提供有趣的自我标签。

第二阶段（2019-2022）：社区化与 AI 初探期。2019 年是测测的关键转折年——同年完成腾讯投资的 B 轮融资，并推出首款泛心理 AI 问答模型。任永亮意识到，用户不仅需要测试结果，更需要基于结果的解读、交流和陪伴。测测开始搭建”人工+AI”的双重服务体系，3D 心理沙盘在这一阶段上线，标志着产品从”测试工具”向”沉浸式心理体验”的迈进。

第三阶段（2023-至今）：大模型驱动的 AI 生态期。2023 年 ChatGPT 带来的冲击让任永亮经历了从震撼到忧虑再到笃定的心态历程。他最终确立了”与 AI 保持合适距离”的战略原则——既不被技术洪流裹挟，也不拒绝技术红利。2024 年 5 月，心言集团自研的心元大模型通过国家网信办备案，成为情感疏导与陪伴领域唯一获批的垂类大模型，确立了竞争壁垒。此后 AI 心情小镇、灵犀 AI、小智 AI 等 AI 智能体相继上线，产品进入多智能体并行的新阶段。

3.3 产品矩阵定位

测测 App 是心言集团的流量核心与品牌门面，心元大模型是底层技术基础设施，测测达人版是 B 端服务的运营工具，快乐测测则是向教育场景延伸的垂直探索。这四层结构构成了”C 端流量 → B 端达人 → 技术输出 → 场景延伸”的商业生态雏形。

3.4 战略意图推断

四、用户分析

4.1 用户画像

测测的用户群体画像异常清晰。根据心言集团官方披露的数据，女性用户占比高达 75%-85%（不同时期口径略有差异，2025 年 3 月数据为 85%），80% 的用户集中在一二线城市，核心年龄层为 18-35 岁的都市青年女性。这一画像与 AI 情感陪伴行业整体用户结构高度吻合——头豹研究院数据显示，Z 世代中约 40% 每日使用 AI 产品获取情感支持，18-24 岁人群中喜欢与聊天机器人互动的比例达 32.3%，是各年龄段中最高的。

从行为特征来看，50% 的用户会在晚上 7 点以后打开测测，这一时间窗口对应的是下班后的独处时光——正是情绪最需要出口的时刻。用户的自发标签——”电子闺蜜””赛博军师”——揭示了一种深层的使用动机：她们寻找的不是标准化的心理健康工具，而是一个能够理解自己、不加评判地倾听的”数字陪伴者”。

4.2 用户分层

测测的用户群体可以按需求深度分为三层。主力用户是有自我探索需求的都市年轻女性，她们通过 MBTI、每日心情、缘分合盘等轻量功能高频接触产品，付费意愿中等，是产品 DAU 的主要贡献者。次要用户是有情感困扰、需要倾诉出口的用户，她们更多使用 AI 情感陪伴（测测 AI、AI 心情小镇）和真人达人咨询，付费意愿较高，是 ARPU 的核心贡献者。潜在用户则是对心理健康有认知但尚未建立数字化习惯的人群，以及通过 MBTI 社交传播被带入的新用户，是增量来源。

4.3 核心使用场景

场景一：晚间情绪疏导。触发情境是下班后独处、情绪低落或有烦恼无处倾诉，用户的动机是寻求被理解和安慰，期望结果是获得情绪上的释放和积极引导。替代方案通常是找朋友倾诉（受时间和关系限制）或刷短视频（无法获得回应）。测测的 AI 情感陪伴和达人咨询在这一场景中具有明确的替代优势：24 小时在线、无社交压力、即时响应。

场景二：自我认知探索。触发情境是用户在社交媒体上看到 MBTI 或星座相关内容，产生好奇，动机是获得对自我性格的系统化解读，并寻找与他人的共同语言。期望结果是得到一份”准确”且有趣的性格报告，可以分享给朋友或在社区中讨论。这是测测最重要的拉新场景，MBTI 的社交传播属性为产品提供了持续的自然流量。

场景三：关系分析与情感决策。触发情境是用户在恋爱、友情或职场关系中遇到困惑，动机是通过”客观”的测评工具辅助判断，降低决策焦虑。缘分合盘、双人 MBTI 分析等功能直接服务这一场景。替代方案是向朋友求助（主观性强）或查阅网络攻略（缺乏个性化）。

4.4 小结

测测的用户群体具有高度聚焦的特征：年轻、女性、城市、情感敏感。这种聚焦既是优势——产品能够极度精准地满足核心用户需求——也是潜在风险。过度依赖单一性别和年龄段用户，使得测测在扩大用户规模时面临天花板，男性用户和三四线城市用户的渗透率依然有限。而核心用户的高情感投入，既带来了强留存，也对产品的内容质量和 AI 回复的温度提出了极高要求——一旦体验出现落差，用户的失望感会被放大。

极客公园中国日报财经百度百科·北京力拓飞远科技证券时报

五、产品架构与功能拆解

5.1 功能架构图

5.2 功能层次解读

情感陪伴层是测测真正的核心竞争力所在，也是与竞品差异最大的地方。从实测来看，这一层的入口结构比此前外部报道所呈现的更为集中——测测 AI 是唯一拥有底部 Tab 级入口的官方 AI 产品，通过中央突出的「问」Tab 直达，而非多个智能体平铺并列。

测测 AI 以用户的星盘档案为数据底座，提供个性化的垂直解读，2024 年全年问答量超过 1 亿次，验证了用户对 AI 倾诉的强烈需求。其对话界面在顶部同时提供「测测AI」和「真人1v1」两个 Tab，将 AI 免费体验与达人付费咨询并置在同一层级，形成清晰的双轨服务结构，用户可在两者之间低摩擦地切换。输入框上方挂载了一套视角选择器：左侧「星盘」标签用于切换解读维度，其旁边显示的是当前选中的档案对象名称——默认为「自己」，但用户可以切换为已录入的他人（伴侣、朋友或任意已建档的关系对象），让测测 AI 基于对方的星盘数据来回答问题；「深度思考」则是一个切换回答模式的功能按钮；右侧「灵魂伴侣」为横向滑动入口，属于测测 AI 生态内的子场景。

这套视角选择器的设计与首页顶部”输入生日，更加了解TA”的引导逻辑一脉相承——测测在持续鼓励用户录入关系中另一方的生日信息，从而将 AI 的使用场景从「了解自己」延伸至「分析关系」。这是测测 AI 区别于通用大模型一个具体且可感知的差异化能力：DeepSeek 不认识你的另一半，但测测 AI 可以基于对方的星盘档案帮你解读这段关系的动态与走向。

此前报道中提及的灵犀 AI、小智 AI 等人格化分化尝试，从现有界面来看更可能是测测 AI 不同交互模式或子场景的表现形式，而非独立的产品模块。AI 心情小镇则是测测在沉浸式体验上走得最远的探索：6 位拥有不同性格和身份设定的虚拟倾诉师，通过 OCR 识别和情感识别技术提供沉浸互动式陪伴，其中明星角色”明朗”已为近 5 万人提供了近 80 万次情感陪伴。3D 心理沙盘是测测在专业心理工具方向的代表性创新，截至 2025 年 7 月已吸引超 1200 万用户，将传统线下沙盘游戏数字化，并结合多模态 AI 进行心理投射分析。

值得单独提及的是 AI 玩法广场。它并非官方 AI 智能体的集合入口，而是一个 UGC 创意应用集市，由达人和用户自主创作 AI 互动小应用，以热度排名方式陈列。截图中可见 SBTI 测试版（305.7 万热度）、答案之书（197.4 万热度）、三生三世你和 Ta（196.9 万热度）等内容，每个应用下方标注创作者信息。这一模块的本质是将平台的内容创作生态与 AI 工具结合，形成可持续供给新鲜测评内容的长尾机制，其逻辑更接近小程序集市，是自我探索层内容的重要补充来源。

5.3 信息架构评价

从实测截图来看，测测的信息架构整体清晰，底部导航采用五 Tab 结构：首页、消息、问、在线、我的。其中「问」被设计为中间突出的悬浮大按钮并附有 AI 标识，在视觉权重上明显高于其他 Tab，直接传达了产品当前阶段的核心战略重心——AI 问答是测测最希望用户感知和使用的功能。

点进「问」Tab 后，进入的是测测 AI的对话界面。这个界面的设计有几个值得关注的细节：

顶部提供「测测AI」和「真人1v1」两个 Tab 切换，将 AI 陪伴与达人咨询并置在同一层级，清晰呈现了产品的双轨服务逻辑——用户可以在 AI 免费体验和真人付费咨询之间低摩擦地切换。
底部输入框左侧挂载了「星盘」「自己」「深度思考」三个上下文标签，右侧还有「灵魂伴侣」的横向滑动入口。
预置的引导问题（”什么样的朋友适合我””下周的财富情况如何”）全部基于用户的星盘档案，说明测测 AI 的核心人设并非通用情感聊天机器人，而是以星盘档案为数据底座、提供个性化解读的垂直 AI。

这一定位与 DeepSeek 等通用大模型形成了明确的差异化区隔。

首页中部的功能图标区排列了「I人E人（MBTI）、星座、星盘、缘分合盘、沙盘、陪伴小星、商城、倾诉、AI玩法广场」等快捷入口，采用九宫格加「更多」的收纳方式。这里需要纠正报告此前的一个描述偏差：测测 AI、灵犀 AI、小智 AI 并非在同一层级并列展示的独立智能体入口。

从实测来看，测测 AI 是唯一拥有底部 Tab 级入口的核心 AI 产品；「灵魂伴侣」作为一个 AI 互动功能，出现在测测 AI 对话界面的右侧滑动区，属于测测 AI 生态内的子功能，而非独立并列的智能体。

「AI玩法广场」的实际定位也与此前报告描述有所出入。它并非官方 AI 智能体的集合入口，而是一个UGC 创意应用集市，slogan 为”全民手搓创意——精选应用”。

页面内陈列的是由达人或用户创作的 AI 互动小应用——SBTI 测试版（305.7 万热度）、答案之书（197.4 万热度）、三生三世你和 Ta（196.9 万热度）、灵魂伴侣等，每个应用下方标注了创作者名称和热度数据。这一设计本质上是将达人的内容创作能力与 AI 工具结合，形成一个可持续生产新鲜测评内容的内容生态，其逻辑更接近小程序集市而非 AI 能力矩阵。

从整体信息架构来看，测测的层级划分是合理的：核心 AI 能力（测测 AI）占据最显眼的导航位置，内容消费（首页信息流）和社交互动（消息、在线）各有专属 Tab，创意内容生态（AI 玩法广场）作为首页快捷入口存在但不抢占主导航资源。这种结构在功能优先级的表达上是自洽的。

需要指出的一个体验隐患是：测测 AI 对话界面底部的上下文标签（星盘、自己、深度思考）和右侧滑动区（灵魂伴侣）对新用户而言缺乏明确的引导说明，用户需要自行探索这些标签的含义和使用方式。对于首次进入的用户，预置的四个引导问题（”什么样的朋友适合我””本月在人际上需要注意什么”等）起到了一定的冷启动引导作用，但问题风格集中在星盘解读方向，对于不熟悉占星体系的用户而言，可能无法直接感知测测 AI 在情感陪伴场景下的能力边界。

5.4 小结

从整体架构来看，测测的信息层级设计是克制且有效的。五 Tab 底部导航职责分明，「问」Tab 的突出视觉处理准确传递了产品的战略重心；首页以快捷图标矩阵承载多元功能入口，既保持了内容的丰富度，又没有让主导航过于臃肿。测测 AI 作为唯一拥有 Tab 级入口的核心 AI 产品，其定位是清晰的——以用户星盘档案为数据底座，提供个性化的垂直解读，而非泛化的情感对话。尤其值得肯定的是视角选择器的设计：用户可以在对话中随时切换档案对象，将 AI 问答的范围从”分析自己”扩展到”分析关系中的另一方”，这是一个将用户数据资产（他人星盘档案）真正转化为差异化产品体验的聪明设计。AI 玩法广场作为 UGC 创意应用集市，承担的是内容生态的持续供给功能，与测测 AI 的官方能力形成互补而非混淆。这套架构在逻辑上是自洽的。

然而，测测在 AI 能力的呈现与引导上仍有几个值得深入打磨的方向。

第一，AI 能力边界的感知引导不足。测测 AI 界面的预置引导问题全部集中在星盘解读方向（”什么样的朋友适合我””下周的财富情况如何”），这对熟悉占星体系的老用户是自然的，但对于通过 MBTI 测评或情感话题进入测测的新用户而言，很容易产生”这只是一个算命 AI”的第一印象，而无法感知测测 AI 在情绪陪伴、职场困惑、关系梳理等场景下的真实能力。一个可行的改进方向是，根据用户的注册路径或使用历史动态调整预置引导问题——比如通过 MBTI 进入的用户，首次打开测测 AI 时看到的引导问题应当更偏向性格与关系方向，而非星盘运势。

第二，视角选择器的可发现性有待提升。输入框上方的档案切换功能（星盘 + 对象名称）是测测 AI 相当有价值的差异化设计，但对新用户而言这一功能的存在感极低——它静静地挂在输入框上方，没有任何引导说明，用户需要主动点击才能意识到可以切换到他人档案。同样，「深度思考」按钮的含义和效果也缺乏说明。增加一个轻量的新手引导气泡，成本极低，但对这些差异化功能的渗透率提升可能相当显著——毕竟”帮你分析另一半”这个能力点，本身就是极具传播性的产品亮点，值得被用户更主动地感知到。

第三，AI 与真人咨询的转化衔接可以更智能。目前「测测AI」和「真人1v1」是并列的 Tab，切换逻辑是用户主动的。但更理想的状态是 AI 能够在对话过程中识别出用户的情绪状态已超出 AI 能有效介入的边界，并在合适的时机主动推荐达人咨询。这种 AI 驱动的智能转化，比被动的 Tab 并列更能提升真人咨询的转化率，同时也让用户感受到平台在主动关心自己的需求。

第四，跨会话的记忆连续性是核心短板。测测 AI 的对话框顶部提示”下拉可浏览历史消息”，说明历史记录是存在的，但历史消息的可浏览与 AI 真正”记住”用户并在新会话中主动调用是两回事。用户每次打开测测 AI，AI 是否能记得上次聊到了什么、用户上周情绪低落的原因、用户最近在纠结哪段关系——这种跨会话的情感记忆，才是将测测 AI 从”每次都要重新介绍自己的陌生人”升级为”真正了解你的电子闺密”的关键技术跨越。在通用大模型的长上下文能力持续增强的背景下，这也是测测垂直优势能否守住的核心战场之一。

六、核心能力标准化评测

6.1 评测体系设计

本模块针对测测 App 的三项核心能力进行评测：AI 情感理解与回应能力（能否准确识别用户情绪并给出有温度的回应）、心理测评的专业性与准确性（测评结果是否具备心理学依据、是否符合用户实际感知）、功能体验流畅度（核心路径是否顺畅、UI 是否直觉化）。评判标准分三档：5 分为明显超出预期，3 分为符合预期，1 分为明显低于预期。

6.2 标准化测试用例

以下为设计的 5 个核心测试用例，供用户实测时参考：

6.3 轨道 B：舆情提取结果

基于公开测评文章、媒体报道和 App Store 用户评论，对测测核心能力的外部判断如下。

在 AI 情感理解能力方面，公开信息的整体评价偏正面。测测 AI 自 2024 年全年问答量突破 1 亿次，用户自发反馈中”治愈””被理解”是高频词汇。凤凰网的产品体验报道指出，测测 AI 的回应风格”积极正向”，能够为用户提供情绪疏导，但报道视角以官方背书为主，缺乏独立的对抗性测试。AI 心情小镇的 6 位虚拟倾诉师设计受到用户欢迎，其中”明朗”角色的 80 万次陪伴数据说明用户黏性较高，但外部独立测评数量有限，置信度为中。

在心理测评专业性方面，测测的 MBTI 量表经过心言集团心理组专家历时 10 个月的简化与修订，研究成果已发表于国际核心期刊《心理学进展》，具备一定的学术背书。这是测测区别于市面上大量粗制滥造测评工具的核心差异点，置信度为高。

在功能体验流畅度方面，App Store 用户评论中存在少量关于界面优化的建议，主要集中在内容推荐的个性化程度和功能发现路径的清晰度上，但整体评分维持在较高水平，未出现大规模负面反馈，置信度为中。

6.4 能力对比总表（舆情预填版）

6.5 能力边界与局限

任何产品都有其做不到的事，测测也不例外。从公开信息来看，有几点局限值得关注。

首先，测测 AI 目前本质上仍是被动响应式的——用户不主动发起对话，AI 不会主动触达。任永亮本人也在多个场合明确指出这是当前 AI 产品的共同局限，并将”主动发起互动”定位为下一阶段的重要突破方向。

其次，心元大模型在情感陪伴领域的长期记忆能力尚未有公开数据支撑，而长期记忆恰恰是构建深度情感连接的关键——头豹研究院的行业报告也将”长期记忆不足”列为整个 AI 情感陪伴行业的主要痛点。

第三，3D 心理沙盘和 AI 心情小镇等沉浸式功能目前主要覆盖轻度情绪需求，面对中重度心理困扰时，产品的专业性边界较为清晰，需要引导用户向真人达人咨询或专业心理机构转介。

6.6 小结

测测在 AI 情感陪伴能力上已建立起同类产品中较为领先的功能矩阵，多智能体并行的布局具有差异化价值。心理测评的学术背书是其与竞品拉开距离的关键点之一。但 AI 主动交互能力的缺失和长期记忆能力的不足，是当前体验的两个核心短板。这两个短板也恰恰是任永亮在公开场合反复提及的下一阶段攻坚方向，说明团队对自身局限有清醒认知。

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七、商业模式与增长策略

7.1 收入结构全景

测测的商业模式本质上是一个以情感需求为入口、以多层次付费为出口的垂直平台。任永亮在接受经济观察报采访时明确表示，测测从 2019 年开始盈利，目前每年营收在数亿元级，主要来源始终是会员订阅。这一表述揭示了测测商业模式的核心逻辑：以免费内容和 AI 体验驱动用户规模，以会员订阅沉淀付费意愿，以达人咨询实现高客单价转化。

整体来看，测测的收入可以拆解为三个层次，从规模到单价依次递增，从普惠到专属依次收窄。

第一层：会员订阅（主营收入）。会员体系是测测最稳定的现金流来源。定价策略采用”低门槛首月引流 + 续费锁定”的经典结构：首月 9.9 元，续订 25 元/月；连续包季 58 元/季（折合约 19.3 元/月）；连续包年 178 元/年（折合约 14.8 元/月）。会员权益覆盖完整测评报告解锁、AI 对话次数扩展、专属内容访问等。任永亮透露，付费会员目前有几十万人，付费占比相对注册用户体量而言并不高——这既说明转化漏斗仍有较大提升空间，也意味着会员增长是未来营收的主要弹性来源。

第二层：达人咨询分成（高客单价转化）。平台连接 2.6 万名签约情感达人与有咨询需求的用户，按文字、语音、连麦三种方式收费，平台从每笔咨询中抽取分成。这一模式的边际成本较高（达人的时间是稀缺资源），但单笔客单价远高于会员订阅，是测测实现高价值用户变现的核心通道。2016 年，测测在投资人建议下切入双边平台模式，正是这一收入层次的起点。

第三层：广告收入（已主动压缩）。广告曾是测测的收入来源之一，但 2025 年，任永亮主动砍掉了一批”可能影响用户体验的广告”，损失了上千万元收入。这一决策背后的逻辑是：在情感陪伴赛道，用户信任是最核心的资产，广告对体验的干扰会侵蚀用户粘性，长期来看得不偿失。这也是测测与许多流量变现型产品的根本区别——它选择了以体验换留存，而非以流量换收入。

第四层：B 端服务（战略性拓展）。企业 EAP（员工援助计划）和校园心理健康服务是测测正在推进的 B 端变现方向。以 C 端 6000 万用户的规模为背书，向企业和学校销售心理健康解决方案，属于典型的”C 端建品牌、B 端收规模”路径。目前这一层次尚处于战略布局阶段，尚无公开的营收数据披露。

7.2 成本结构分析

测测的成本结构中，内容与达人运营是最主要的运营成本，包括对 2.6 万名签约达人的管理、培训、审核和激励体系的维护。AI 研发成本（心元大模型的持续训练与迭代）是近年来快速增长的固定成本项。2024 年起，巴布机器人的研发投入构成了新的重资产成本，包括供应链管理、硬件研发人才招募等。任永亮坦言，从软件公司转向硬件研发，供应链管理和人才储备都是需要”交学费”的领域，内存价格等原材料波动也会对成本产生显著影响。

7.3 增长飞轮

测测的增长逻辑可以用一个自我强化的飞轮来描述：

飞轮的起点是 MBTI 测评的社交传播属性——用户完成测评后自发分享结果，形成低成本的自然获客。进入产品后，每日心情打卡和 AI 对话的高频使用逐步建立信任，推动会员订阅转化。付费用户产生的使用数据反哺心元大模型的训练，进一步提升 AI 体验，形成正向循环。当用户遇到更深层的情感困境时，达人咨询提供了高价值的出口，而满意的咨询体验又会通过口碑传播为飞轮注入新动能。

7.4 获客策略

在获客层面，测测依赖三条主要渠道。第一条是内容自然传播，MBTI 性格标签在微博、小红书、微信朋友圈的高频流通，为测测带来了持续的自然曝光，这是获客成本最低、质量最高的渠道。第二条是社区内容运营，平台上的情感故事、心理知识内容形成了一定的搜索流量入口。第三条是品牌曝光，任永亮本人在行业论坛（如 IF 2026 大会）的公开发言、媒体深度报道（经济观察报、极客公园等），为测测构建了专业可信的品牌形象。

值得关注的是，测测并没有走大规模买量的路线。任永亮的表述中多次强调”先发制人的优势”和”强化自身优势而不是盲目跟随”，这与测测在广告投放上的克制态度一脉相承。这种策略在用户质量和品牌调性上有明显优势，但也意味着在竞争加剧时，增长速度可能受到一定制约。

7.5 第二增长曲线：巴布机器人

从商业模式的演化视角来看，巴布（Bubbo）家庭陪伴机器人是心言集团正在押注的第二增长曲线。任永亮的逻辑是：测测只能是”电子闺密”，但巴布能给你拥抱——没有本体，AI 的情感陪伴就像”话痨式的异地恋”，沟通范式是不完整的。

巴布的商业模式优先采用买断制，考虑到国内用户的长期付费意愿相对有限。首批目标客户定位为一二线城市有照顾孩子和老人需求的职场家庭，长远销量目标为 100 万台。巴布将测测在情感领域积累的心元大模型和心理服务理论融入其中，形成软硬件协同的闭环——这意味着测测 App 的用户数据和 AI 能力，将成为巴布的核心竞争力来源，两个业务之间存在天然的战略协同。

经济观察报

八、SWOT 与机会点

8.1 优势（Strengths）

测测最核心的优势是其在情感陪伴赛道长达十年以上的先发积累。6000 万注册用户构成的数据资产，既是心元大模型持续训练的燃料，也是 B 端服务对外销售时最有力的背书。心元大模型于 2024 年 5 月通过国家网信办备案，成为情感疏导与陪伴领域唯一获批的垂类大模型，这一监管合规壁垒在短期内具有较强的竞争护城河效应——后来者若要以同等合规性进入赛道，需要付出相当的时间和资源成本。

产品的情感信任积累是另一个难以快速复制的优势。用户沉淀多年的情感数据、习惯和信任关系，形成了较高的迁移成本。品牌心智方面，”电子闺密””赛博军师”等用户自发创造的标签，说明测测已经在目标用户群体中建立了清晰的情感人格认知，而这种认知一旦形成，极难被通用大模型产品在短期内取代。

盈利能力也是测测区别于许多烧钱扩张型产品的重要优势。2019 年即实现盈利，此后保持持续盈利，每年数亿元营收为公司提供了探索第二增长曲线的财务基础。

8.2 劣势（Weaknesses）

测测面临的最主要内部劣势，是产品定位上的”拧巴”张力。一位用户的评价颇为精准：测测在合规层面越来越强调泛心理、情感社区属性，但平台上的神秘学内容（星座、塔罗等）往往更能吸引用户。这种张力在短期内是增长动力（神秘学内容天然具有传播性），但在长期会制造品牌认知模糊——测测究竟是一个科学的心理健康平台，还是一个有趣的占星社区？

AI 能力的相对局限是另一个内部短板。尽管心元大模型在情感理解上有垂直优势，但与 DeepSeek、ChatGPT 等通用大模型相比，在上下文记忆、多轮对话连贯性等基础能力上仍有差距。任永亮对此坦承”压力肯定有”，并将应对策略定位为”强化自身优势而不是盲目跟随”——这是务实的选择，但也意味着在 AI 基础能力层面的追赶需要持续投入。

多智能体入口并列（测测 AI、灵犀 AI、小智 AI、AI 心情小镇）对新用户的引导成本较高，是产品信息架构层面的优化空间。硬件研发（巴布机器人）带来的重资产压力，也是这家移动互联网基因公司需要适应的新挑战。

8.3 机会（Opportunities）

外部机会最显著的来自市场规模的高速增长。头豹研究院的数据显示，AI 情感陪伴市场将从 2025 年的 38.66 亿元增长至 2028 年的 595.06 亿元，CAGR 高达 148.74%。这意味着即便测测保持现有市场份额，绝对营收也将随赛道扩张而大幅增长。

用户心理健康意识的提升是另一个结构性机会。都市青年对情绪管理、自我认知的关注度持续上升，”情绪价值”已成为 2024-2025 年中国消费市场的关键词之一，这与测测的核心产品价值主张高度契合。

B 端市场的拓展潜力尚未被充分挖掘。企业 EAP 服务和校园心理健康服务是两个具有规模化潜力的 B 端场景，且测测的 C 端用户数据和 AI 能力可以直接复用，边际成本相对可控。

具身智能赛道的早期布局，如果巴布机器人能在家庭情感陪伴场景中建立用户心智，将为测测打开一个全新的硬件 + 服务订阅的商业模式空间。

8.4 威胁（Threats）

外部威胁中最值得警惕的是通用大模型的能力边界扩张。任永亮将通用大模型定性为”文科逻辑”，认为在情感计算的精确性上存在幻觉。这一判断在当前阶段是成立的，但随着 DeepSeek、ChatGPT 等产品的上下文记忆能力和情感理解能力持续提升，测测垂直优势的护城河宽度将面临考验。用户对”为什么要用测测而不用 DeepSeek”这一问题的答案，需要随着通用大模型的进化而持续更新。

大厂入局是另一个现实威胁。字节跳动等大厂内部正在开发 AI 社交产品，其在流量、算力、人才上的资源优势远超测测。任永亮的应对逻辑是”大厂有资格等，我等不了”——通过先发优势和垂直深度建立差异化，而非与大厂在通用能力上正面竞争。

监管合规的不确定性是行业共性风险。情感陪伴 AI 涉及用户心理数据的采集和处理，随着数据安全法规的持续完善，合规成本可能进一步上升。同时，心理咨询的专业边界问题（AI 能否提供心理咨询建议？达人的专业资质如何保障？）也是潜在的监管风险点。

8.5 核心机会点

综合 SWOT 分析，测测当前最值得重点投入的三个机会点依次是：

其一，AI 记忆与连续性体验的突破，这是将现有用户从”偶尔使用”转化为”日常依赖”的关键技术杠杆，也是应对通用大模型竞争的核心差异化方向；

其二，免费体验到付费咨询的中间层设计，在 AI 陪伴和真人达人之间建立更丰富的过渡产品形态（如 AI 辅助的半结构化情感课程、AI 预筛选后的达人推荐等），提升转化效率；

其三，B 端服务的规模化落地，以 C 端用户规模和心元大模型为核心资产，向企业和学校提供标准化的心理健康解决方案，开辟第二营收来源。

九、总结与展望

9.1 产品总结

测测是一款在正确的时间、以正确的方式切入了正确赛道的产品。2013 年，任永亮在情感低谷中用算法分析情感走向，创办了这款应用——这个带有强烈个人色彩的起点，反而成就了测测独特的产品灵魂。十余年间，测测完成了从纯工具（测评）到双边平台（达人咨询）再到 AI 情感陪伴社区的三次跃迁，每一次跃迁都踩在了技术成熟度和用户需求演变的节点上。

在功能层面，测测构建了一个层次分明的情感服务体系：以 MBTI 等趣味测评作为流量入口，以每日心情打卡和 AI 对话作为高频留存机制，以达人咨询作为高价值转化出口，以 3D 心理沙盘和 AI 心情小镇等沉浸式体验作为差异化记忆点。这套体系在逻辑上是自洽的，在数据上是有效的——6000 万注册用户、超 1 亿次年度 AI 问答量、App Store 4.8 分评分，都是市场认可的证明。

在商业层面，测测实现了稳定盈利，且主动选择了以用户体验为优先的增长路径（砍广告、不买量），这在 AI 应用赛道中是相对罕见的克制。

9.2 核心短板

然而，测测当前也面临几个需要正视的结构性挑战。产品定位的”拧巴”问题——科学心理与神秘学内容并存的张力——随着平台规模扩大和监管趋严，将变得越来越难以回避。AI 能力的相对局限，尤其是长期记忆和主动交互的缺失，使得测测在”日常情感伴侣”这一定位上仍有明显落差。多智能体入口的并列设计，在丰富产品矩阵的同时，也增加了新用户的认知负担。

9.3 战略前瞻

从战略视角来看，心言集团正在经历一次重要的业务形态转型：从移动互联网软件公司，向”软件 + 硬件 + AI 模型”三位一体的情感科技公司演进。巴布机器人是这次转型最具象征意义的动作——任永亮将其定义为”给 AI 打造一个本体”，逻辑是没有具身形态的情感陪伴是不完整的。

这一战略方向的潜力是真实的。如果情感陪伴从屏幕延伸到物理世界，从”电子闺密”升级为”能给你拥抱的家庭成员”，测测在用户生活中的渗透深度将发生量级跃升。但硬件研发的难度、成本和不确定性，也是这家移动互联网基因公司必须跨越的高门槛。

在用户选中的对话片段中，有一条战略推断值得在此重申：心元大模型的监管合规壁垒（高置信度）、具身情感机器人的赛道布局（中置信度）、B 端服务的规模化拓展（中置信度）、心理开放平台的技术输出（中置信度）——这四条战略线索共同指向一个方向：测测正在尝试从一个产品公司，向一个以情感 AI 为核心能力的平台型公司演进。这条路走得通与否，既取决于技术积累的速度，也取决于用户信任能否从 App 延伸到更广泛的生态。

9.4 对标参照

如果要为测测寻找一个参照系，它的当前阶段与早期的 Keep（从工具到社区再到硬件）有一定相似性：都是从垂直工具起步，通过社区化增强用户粘性，再通过硬件寻找第二增长曲线。Keep 的经验表明，这条路径在用户规模和品牌认知方面是可行的，但硬件业务的盈利周期通常远长于软件，且对供应链管理能力有极高要求。测测需要在软件业务的持续盈利支撑下，给巴布足够的成长时间。

9.5 一句话评价

测测是一款真正理解了目标用户情感需求的产品，它在正确的赛道建立了真实的护城河；接下来的挑战，是如何在 AI 能力跃升和硬件战略落地的双重压力下，守住这条护城河并持续拓宽它。

——经济观察报

附录

附录 A：数据来源索引

附录 B：竞品基础信息对照

附录 C：核心用户路径走查模板（空白版）

用于研究者或产品团队进行实际体验测试时记录使用。

【新用户首次体验路径】

体验日期：设备型号及系统版本

注册方式：手机号 / 微信 / 其他

注册步骤数量（从打开App到完成注册共几步）：

首页第一眼感受（自由描述）：

第一次选择的测评名称：完成测评耗时（分钟）：

结果页面是否有付费引导：是 / 否

付费引导是否突兀（1-5分，5=非常突兀）：

是否完成分享：是 / 否

分享平台：整体顺畅度（1-5分）：

主要卡点描述：

【AI情感陪伴路径】

体验日期：

入口路径：测测AI / 灵犀AI / 小智AI / AI心情小镇

输入内容类型：情绪倾诉 / 具体问题 / 关系困惑 / 其他

AI响应速度（秒）：

第一轮回应是否有共情表达：是 / 否

多轮对话是否保持上下文：是 / 否

是否出现重复或模板化回应：是 / 否

对话轮次：整体满意度（1-5分）：

与通用大模型体验的主要差异（自由描述）：

【达人咨询付费路径】

体验日期：

浏览达人数量：

最终选择达人的决策依据：专业领域 / 用户评价 / 价格 / 平台推荐 / 其他

咨询方式：文字 / 语音 / 连麦

实际费用（元）：

达人响应速度（分钟）：

咨询内容质量（1-5分）：

是否会再次使用：是 / 否 / 不确定

整体满意度（1-5分）：

附录 D：关键引用原文

“测测从2019年开始盈利，目前每年营收在数亿元级，拥有近6000万注册用户，其中八成是女性，且大多数来自一线城市。付费会员有几十万人，付费占比不算高。测测的主要收入来源一直是会员订阅。2025年，我们主动砍掉了一些可能影响用户体验的广告，虽然损失了上千万元收入，但我们更看重用户体验。” ——任永亮，经济观察报，2026 年 4 月

“没有本体，AI的情感陪伴就像一场话痨式的异地恋，只能不停地通话，看不见、摸不着，我觉得这种沟通范式是不完整的。” ——任永亮，经济观察报，2026 年 4 月

“测测只能是’电子闺密’，但巴布能给你拥抱，未来两者的用户会越来越融合。” ——任永亮，经济观察报，2026 年 4 月

“大厂有资格等，我等不了。时间是我唯一的朋友。” ——任永亮，经济观察报，2026 年 4 月

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

产品经理的AI实战手册：从用户研究到跨部门沟通，5个技能让效率翻倍（附产品SKill）

简单有道 — Sat, 09 May 2026 05:55:57 GMT

当产品经理深陷会议纪要、PRD文档和竞品分析的泥潭时，AI正悄然重塑这个岗位的工作方式。本文通过电商App留存率下跌的实战案例，揭秘如何用AI批量处理用户反馈、智能生成访谈提纲、自动化竞品分析，将80%的事务性工作转化为结构化输入，让产品经理真正聚焦于价值判断与战略思考。

产品经理的日常，是一场永不停歇的注意力消耗战。

早上刚坐到工位，需求评审会的纪要还没整理完，开发同学已经在问“这个交互细节我没理解”；下午要写PRD，一边构思框架一边查竞品资料，手指在键盘上敲两行字就被拉进另一个会议；晚上终于安静下来想做深度思考，邮箱里堆着三十封未读，钉钉亮着产品汇报的deadline提醒。

你发现没有？产品经理最核心的能力——深度思考用户、推演系统逻辑、设计产品方案——反而被挤压得没有容身之地。

不是因为你不够努力。而是你做了太多不该你做的事。

这是产品经理这个岗位的结构性困境：它需要极强的创造性思维，却又充斥着大量的执行型、沟通型、文档型事务。这些事务不可或缺，但极度消耗心力。

AI能改变这个结构，改变我们的思考方式。

不是替代你思考，而是把你从低价值的重复劳动中解放出来。

五一刚好有时间，研究了产品工作中相关的技能，会给大家介绍几类真正能帮助产品经理的技能——不是概念，不是Demo，而是你明天就能用起来的实操指南。

一、第一类技能：用户研究的加速器

场景痛点

如负责一款面向25-35岁女性的电商App。最近发现用户留存数据下跌，老板让你搞清楚原因。

传统的做法：设计问卷、招募用户、一对一访谈、分析录音、整理报告。一套流程下来，两周过去了。

两周够你做什么？够竞品上线三个新功能。够老板开四次会问你要结论。

AI能做什么

1. 用户反馈的批量聚类分析

你手头有1000条App Store评论和500条客服工单。以前要靠实习生逐条阅读分类，现在可以交给AI：

提取高频关键词和情绪倾向
按”功能问题”、”体验问题”、”期待功能”自动归类
生成结构化的用户痛点清单

这不是要AI替代你判断”这是不是一个真问题”，而是把信息从混沌态整理成你能够快速处理的结构化输入。

2. 访谈提纲的智能生成

你告诉AI：”我要做一组留存下降原因的定性访谈，对象是最近30天流失的女性用户，年龄25-35岁，使用过我们App超过3次。”

AI能帮你生成一份包含12-15个递进问题的访谈大纲，涵盖使用场景、流失触发点、竞品对比等维度。你在此基础上根据自己的判断调整，增加或删除问题。

节省的时间：1-2天。

3. 访谈记录的快速提炼

访谈结束后，录音转文字，丢给AI做结构化提取：用户原话中的关键需求、痛点、期望，按照你的框架模板输出。

你从”听录音-记笔记-整理”需要4小时的工作，变成”AI初稿-你审核修正”需要1小时。

关键认知：用户研究的核心是判断力——判断哪个问题值得深挖，哪个反馈是噪声，哪个痛点背后藏着真实机会。

AI能大幅压缩信息处理的时间，但最后的判断，永远是你的。

二、第二类技能：文档写作的效率工具

场景痛点

产品经理有两大文档地狱：PRD和周报。

PRD地狱在于：它需要你把一个脑子里很清晰的产品方案，用结构化语言完整、准确、无歧义地写出来。写的人痛苦，看的人更痛苦——因为很多PRD要么过于详细到让人迷失重点，要么过于简略到让人无法执行。

周报地狱在于：它需要你每周重复讲述”我做了什么”，而且要讲得有价值感。但大多数人写到第三周就已经词穷了，开始流水账式的罗列。

AI能做什么

1. PRD的结构骨架生成

你告诉AI：”我要做一个’历史浏览记录同步’功能，用户在A设备浏览的商品，能同步到B设备看到。需要支持跨平台（iOS/Android/Web），用户可手动清除记录，不做主动推送提醒。”

AI能快速生成一份PRD初稿，包含：背景与目标、功能详细描述、用户流程、边界情况、埋点需求、非功能需求等模块。

你不需要从零开始码字，而是从”草稿优化”开始。

这是本质区别：写PRD最难的不是表达，是组织结构。AI帮你完成80%的框架工作，你做20%的深度判断和专业填充。

2. 周报的自动化生成

AI可以接入你的工作记录（飞书文档、钉钉日志、项目管理工具），自动生成周报初稿：

“本周完成了用户调研报告整理（输出3个关键洞察）、与设计团队完成首页改版方案评审（已确认方向，进入设计阶段）、跟进登录模块bug修复（预计下周上线）。”

你做的是：审核、判断、补充。重要的不是”我做了什么”，而是”这些工作对目标有什么推进”——这是AI目前难以判断的，需要你的主观判断。

关键认知：文档的本质是沟通工具，不是文学创作。

AI擅长的是把结构化的信息用通顺的语言串起来——这恰好是文档写作中最机械、最耗时的部分。

你的价值在于：输入正确的框架、专业的判断、关键的补充。

三、第三类技能：竞品分析的快手工具

场景痛点

周三是例行的竞品动态汇报。你需要在周五前完成五款主要竞品的新功能梳理，包括：功能对比、交互特点、背后的用户需求假设、对你的参考价值。

一个人做，需要：逐个App体验、截图标注、功能点记录、分析判断。一套流程下来，8-10小时。

AI能做什么

1. 快速信息整合

你可以让AI帮你完成以下工作：

搜索并整合五款竞品近一个月的产品更新动态
提取每款产品的核心功能迭代和改版趋势
生成一份对比表格，列出关键功能维度的差异

注意：AI提供的是信息整合，不是判断。

“这个功能做得好不好”、”背后的用户需求是什么”、”我们应该怎么参考”——这些是AI无法替代的。

2. 交互设计的辅助分析

当你需要分析一个竞品的交互设计时，截图丢给AI，让它描述交互流程和特点。但要注意：AI描述的是它看到的，不是用户感受到的。

你仍然需要自己体验、自己判断。

关键认知：竞品分析的核心不是”信息收集”，而是战略判断——

这个竞品在做什么选择？
这个选择背后的用户假设是什么？
他们的假设和我的假设有什么不同？
我的差异化机会在哪里？

信息可以外包给AI，洞察必须自己来。

四、第四类技能：数据解读的助手

场景痛点

你的App次日留存率从上个月的42%跌到了35%。老板问你原因，你需要在周一的经营会上给出一个分析。

你调出了数据：DAU下跌15%，新用户占比下降，但老用户留存率也在微微下滑。

你隐约感觉到可能是”推送策略调整导致新用户体验受损”，但这只是直觉。你需要数据来验证。

AI能做什么

1. 数据异常的假设生成

你把数据背景告诉AI，它能帮你快速生成几个可能的假设方向：

新用户获取渠道是否发生变化？
近期产品改动是否影响新用户体验？
推送策略调整是否误伤了老用户？
竞品是否有大动作分流了用户？

这些假设不是答案，但它们是正确的解题方向。没有AI，你需要花2-3小时查阅历史数据才能想到这些可能性；有了AI，这个过程可以压缩到10分钟。

2. SQL辅助

你想到一个假设，需要查数据验证——”查看近两周新注册用户中，通过XX渠道来的用户，次日留存是否有明显差异”。

你可以用自然语言描述这个数据需求，AI帮你生成SQL。你检查逻辑是否正确，执行。

不是替代你写SQL，而是让你把”我想查什么”的精力集中在分析判断上。

关键认知：数据分析的完整链路是：问题定义 → 假设生成 → 数据验证 → 结论输出。

AI目前能做的是”假设生成”和部分”数据查询”，但它不能替代你对业务的深度理解——因为只有你知道什么样的结论对业务有意义。

五、第五类技能：跨部门沟通的润滑剂

场景痛点

产品经理每天大量的时间是沟通：和设计对交互、和开发对排期、和测试对用例、和运营对需求。

每一次沟通都需要你”翻译”：把产品语言翻译成对方能理解的语言。

和开发沟通，你需要懂基本的技术逻辑；和设计沟通，你需要理解设计语言；和市场沟通，你需要理解传播逻辑。

产品经理是全才，但不可能是每个领域的专才。

AI能做什么

1. 会议纪要的自动生成与分发

会议结束后，录音丢给AI，自动生成结构化纪要，包括：讨论了什么、决定了什么、后续action是什么。

这不新鲜。但有价值的是：你终于可以全神贯注在会议中思考，而不是一边听一边做笔记。

2. 技术方案的通俗解释

开发给了你一份技术方案文档，里面有你不熟悉的术语和概念。

让AI帮你翻译成产品经理能理解的语言，判断技术选型是否合理、实现成本是否在范围内。

不是让你学会写代码，而是让你有基本的判断力，不至于完全被牵着走。

3. 需求说明的多版本适配

同一个需求，你要给设计一份（侧重交互和体验）、给开发一份（侧重逻辑和边界）、给运营一份（侧重业务价值和用户价值）。

AI可以帮你把一份核心需求文档，改写成三个不同视角的版本。

关键认知：跨部门沟通的本质是翻译能力——把产品愿景翻译成每个角色能理解的语言。

AI是你口袋里的”领域翻译”，让你在沟通中不至于因为信息不对称而失去主动权。

六、怎么开始：三个建议

建议一：从一个痛点开始，不要贪多

不要一开始就想着”我要用AI重塑工作流”。

找到一个你今天就被困扰的问题——比如”每周写周报要花2小时”，专门找一个AI工具解决它。体验到了价值，再扩展到下一个场景。

建议二：AI是助理，不是替代者

你永远要对AI的输出负责。

它帮你写的PRD，你要审核逻辑；它帮你分析的数据，你要验证假设；它帮你生成的结论，你要判断价值。

你对输出的质量负责，AI只是加速你的生产，不是保证你的质量。

建议三：建立你的人机协作框架

不是所有事情都适合交给AI。

适合AI的：重复性高、信息量大、逻辑清晰的标准化任务。

不适合AI的：需要业务直觉判断的、需要深度用户共情的、需要承担责任的决策。

把这个框架想清楚，你的效率提升是倍数级的。

最后，产品经理这个岗位，AI下反而更容易体现其价值，但需要有深入业务的研究，懂市场、懂用户、懂产品，让你成为不可代替的人。

不是AI要替代产品经理。而是使用AI的产品经理，会替代不使用AI的产品经理。

AI不会取代你的判断力、你的用户共情、你的商业直觉。但它会取代那些本不该占用你这些能力的事务性工作。

你的精力，应该用在只有你能做的事上。

现在的问题是：你打算从哪个痛点开始？

如果你想了解具体某个AI技能的使用方法，或者想探讨如何在你的具体业务场景中落地，欢迎进一步交流。

假期时间，试用了两个非常实用的Skill，能让你事半功倍，赶紧安装，使用起来。

1.PM Skills Marketplace

PM Skills Marketplace是一个面向产品经理的 AI 技能市场，包含8个插件、65个技能、36个链式工作流，覆盖产品发现、策略、执行、上市等全流程。

它的核心理念：不是让 AI 生成一堆文字，而是将成熟的 PM 框架（Teresa Torres、Marty Cagan、Alberto Savoia 等）编码为结构化的引导式工作流，帮助产品经理做出更好的产品决策。

地址：https://github.com/phuryn/pm-skills

2.Product Manager Skills

Product Manager Skills 是一个开源的PM方法论库，作者是 Dean Peters。它的核心理念：把PM工作分解成可复用的”技能”，而不是靠”经验”和”感觉”。这套框架包含：

46个经过验证的PM技能（Component + Interactive）
6个工作流（跨越多天的完整流程）
可运行在Claude Code、OpenClaw等AI Agent上

地址：https://github.com/deanpeters/Product-Manager-Skills

声明：仅代表个人观点，与供职机构无关

本文由人人都是产品经理作者【简单有道】，微信公众号：【简单有道】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

当我用Codex做PPT，这可能是目前最好的解法之一。

阿真Irene — Fri, 08 May 2026 07:21:41 GMT

Image 2 的技术突破正在重塑 PPT 制作流程。本文揭秘如何通过视觉风格迁移 Skill，将 Landbook 网页设计灵感转化为专业级 PPT。从风格锁定到多宫格生成，这套基于 Codex 的工作流解决了传统方案的一致性难题，为内容创作者带来全新可能性。

朋友们，好像标题党了，先别骂，看完指定有灵感。整了点不错的东西，这次真的可以把 PPT 做得很好看了！快放假之前给大家再分享一波，这个真的很棒的不容错过。

首先我其实是很早就想做这个的，我之前分享的 Coze 的技能那篇文章，我做了一个技能叫【PPT风格克隆】，那时候我只有一个想法雏形，就是通过提取参考图或者参考网页的视觉细节，去进行这个风格的参考，然后把风格迁移到我的 PPT 生成的流程里，完成 PPT 的输出。

当时我虽然在 Coze 也做出来了，但是操作起来还是有点困难的，要自己比较熟悉什么参考图适合什么风格，不然迁移效果就差了点。刚去看了只有 5 个人给技能评分，还都是给1分（最低1分）😅

而且我属于有点强迫症的那种，我不能接受它很多细节不统一，虽然它们单看都还不错，但是在一个 PPT 里的话，它们的那种视觉上的一致性是不够好的。

比如下面这两张，虽然是一组生成的，但是黑色部分的框就是一个是方框另一个是凹角边框。或者很多场景下的单页的小标题的装饰是差别有点大的。👇

那有没有解决办法呢？以前不那么好解决，但是现在我觉得又可以了。主要还是 Codex 支持了 Image 2 大大加强了我的探索欲，我探索出了一个很棒的可以用来做 PPT 的 Skill，可以很好地去迁移参考图的风格，做出自己想要的 PPT 效果。

几乎任何风格，都可以让 Image 2 为你迁移。

给大家先看看输出效果。这次风格参考的图片来自网站 Landbook（https://land-book.com/），虽然它主打网页设计灵感库，但是视觉的亮点都是共通的，它分享的网页图的版式效果也是非常值得学习的。

这是给到的参考图👇

原图链接：https://land-book.com/websites/71866-doconomy

输出 PPT 图片的时候，我的逻辑是先输出多宫格图，把基本的版式定下来，后续它再一个个放大，而 GPT Image 2 不让人失望的一点就是它放的的时候不但基本遵循了版式，在多宫格时候一些处理不好的地方它放大之后反而有可能进一步优化，这一点我觉得是 Nano Banana Pro 做得有点不如它的。但是人像和角色相关还是 Nano Banana Pro 更好。这个在最后一个案例可以看出来。

先看多宫格👇

再看完整的输出👇

这是给到的参考图👇

https://land-book.com/websites/93690-golive-webflow-ecommerce-website-template

这是参考参考图的输出PPT，基本都不用怎么修改。哎，你怎么知道我五一要去甘肃玩的哎嘿🐶👇

这个也是。前面几组简约点，后面几组复杂点👇

还有这个👇

虽然依然不能说很完美，但是整体的调性和细节还是不错的了。

思路分享

再和大家分享我这个 Skill 的工作过程和我的思路。

首先这个 Skill 不是做可编辑 PPT 的路线，走的路线还是“先把视觉风格资产化，再用 Image2 生成整页图，最后封装成图片版 PPTX ”。这主要还是依托 Image 2 自身强大的能力实现的。

下面是我的思路（这个风格是这个 Skill 的默认风格）👇

1. 判断任务类型：GPT首先会判断是提炼风格、调用风格库、文档转 PPT/图片、已有图片版 PPT 返修，还是单页视觉重做。

2. 选择或提炼风格：明确只使用一个 Style source （用于参考风格的资源）和一个 Style Lock（锁定视觉细节），防止混入历史参考图或其它风格。

3. 理解内容：从文档或主题里抽出一句话主张、受众、3-6 个核心观点、可视觉化对象和建议页数。这一块是为了PPT 的内容作准备。

4. 确认生产参数：页数、比例、输出类型、语言、文字密度、是否需要日期/作者/Logo/水印。默认是中文优先、16:9、低密度、无日期。这里是锁定视觉细节。

5. 规划页型：从封面、目录、核心观点、对比、流程、框架、时间线、数据、案例、清单、结论等页型中为每页定角色。这里也是锁定视觉细节。

6. 先产出文档：多页项目前必须先生成 outline.md（这个是内容框架）和 prompts.md（这个是完整提示词），其中 prompts.md 要包含完整 Style Lock（这是为了统一多图的视觉细节）。

7. 两段式生成：多页项目优先先做缩略图板锁定整体节奏，再逐页生成独立成品图。这里选择了先做一张多宫格图，用于更好地保持不同页面的图片版式的一致性。

8. 用户确认图片：生成后先展示或列出图片，确认通过后才组装 PPTX 和 zip。

9. 局部返修：重做被点名的页，保留其它页和同一风格系统。

10. 最终打包质检：检查风格一致、中文可读、信息不拥挤、页型匹配、无黑色外框、无假日期、一页一图、PPTX 全屏铺图。

如何使用

推荐工具首选 Codex 。因为它足够聪明，能够很好地理解并输出我需要的文本内容，还能批量完成极高质量的带有文本的图片。如果无法使用，同样可以尝试 Lovart 、LibTV 或扣子来完成。

首先还是安装这个 Skill，或者直接把我最后的链接复制给 Codex 让它安装就行了。顺带说一句这里打码是因为是个无关的 Skill，不是特地藏私，这个调好了下下期就分享了，也是很有意思的小工具😁 👇

安装好以后，让它调用这个识别图片做PPT的 Skill 或者直接让它调用 visual-style-ppt Skill，给到它想要参考和模仿风格的图或者直接给网页链接也可以，并且和它说，提取这张图的风格 DNA ，然后它就完成了提取👇

原图与原图链接👇

https://land-book.com/websites/84950-error-the-request-could-not-be-satisfied

好，风格已经提取好了，接下来就是给到指定路径的文档，或者文档附件，让它生成 PPT。如果没有文档直接让 Codex 去找资料也一样的。

但是在这一步它还不会生成 PPT，它会首先生成第一步文件等我们确认，这一步会生成一个 outline 文件，一个 prompts 文件。

outline 文档其实就是 PPT 的文本大纲，为了内容更加可控，我的想法是把这个文档先单独输出出来进行确认，内容大纲上还有任何问题的时候，可以选中内容然后【添加到对话】修改。这个后面有截图示意。

然后是 prompts ，这个相信大家都很熟悉了，这个就是提示词，不同的是，在这个提示词前面我做了详细的制作参数标准的默认与统一，以及Style Lock，也就是将风格和层级的细节狠狠锁死。

再往后，就可以看见缩略图、每张PPT的详细提示词了，之所以这样做也是想让风格和内容在内容阶段就都更加可控。

等上面 2 个文档内细节确认了，就可以让它生成图片了。就对它说“生成图片”或者“继续”就行了。生成图片分了两步，先出多宫格，不满意就修改到满意，然后再一张一张输出。下面我这个内容很简短，所以只有 7 张图。如果是 PPT 内容比较长的，可以考虑让它分成多次去完成。

文档原文来自：https://substack.com/home/post/p-186699129

当然，如果你觉得上面这些都虚头巴脑的，费那老大劲！那也可以直接让它输出 PPT 图。这个主要还是为了细节可控。

最后的大图和九宫格的缩略图可能还是有点差别的，但是在我的尝试中，它变化的方向通常是往更好的方向，所以都还是可以接受的。

第一轮所有图片输出以后其实还是可以继续进行调整的。比如这个原图序号错了，我让它继续修改。

但是还是老问题哈 Image 2 这个人像细节。

如果还有其他文字细节要修改，可以截图框选给她让它修改。

然后图片也确认完了，可以直接让它导出 PPT，或者直接说“打包” 。它会交付最后确认的所有的图片、缩略图版、大纲、提示词文件。不要误会，这里的 PPT 其实还是那个无法修改文字的图片组合在里面的。有需要修改的，一定在前面一步修改完了再打包压缩包。

最终输出的压缩包里是这样的👇

其中 Style-used 是可复用的风格模板。它是给后续生成、返修、复用看的风格设定文件。它的作用如下（你看，我再次生成信息图的时候调用了同一个风格模板，它的风格一样维持得很好）也就是说，我们如果还要加 PPT 页面，直接在这个基础上补内容也是完全 OK 的，绝对不是只能九张以内的👇

如何使用 · 文字版

最后再次简单概括怎么使用：

第一步，在 Codex 安装这个 Skill。

第二步，给它参考图，让它提炼风格 DNA 。

第三步，给它我们的文档，让它基于文档生成 PPT 图片。这一步会生成两个文档，修改确认好以后，再进行下一步。

第四步，检查和修改图片细节，没有问题后让它打包文件。

第五步，Style-used 文件，下次还可以复用，觉得有用可以让它直接存到 Skill 里。

小结

好嘞，到这里，我的整个思路和它的操作方法也差不多分享完了，以后大家如果想迁移自己一直惯用的一些风格到要用的 PPT，或者做一些实验性的PPT 风格的尝试等等，也都非常方便了。

最后，这个 Skill 已经分享在 GitHub ，下面是链接，如果喜欢可以点亮阿真的 GitHub

https://github.com/irenerachel/visual-style-ppt-skill

本文由人人都是产品经理作者【阿真Irene】，微信公众号：【阿真Irene】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

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？

Mark-AIPM — Fri, 08 May 2026 01:17:59 GMT

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。

2026 年的春天，GitHub 上一个不起眼的项目悄悄推送了新版本。

没有发布会，没有融资稿，没有 KOL 转发。它的核心代码只有一个 Python 文件——在这个动辄百人团队、几十亿估值的 AI 时代，它简陋得像 2018 年的开源项目。

但点进去看 README 的人，会发现一句很怪的话：

“我们想做的不是一个 AI 助手，是一个会自己学手艺的徒弟。”

这个项目叫 Hermes Agent，来自一家叫 Nous Research 的公司。它有一个对外开放的技能市场 agentskills.io，目前已经收录了 131 个技能（72 个内置 + 59 个可选），覆盖 26 个以上类别。

听起来不算大事。但 2026 年春天回头看，它可能是 AI Agent 行业过去三年最重要的一次范式转移。

在它发布的同一周，发生了几件看似无关的事：

Anthropic 公布 Claude Code 年化收入突破 25 亿美元，企业订阅占比已经过半
LangChain 在 Hacker News 上被讨论的方式，从 “怎么用” 变成了 “怎么迁出去”
一批 2024 年爆火的 Agent 创业公司，GitHub 已经几个月没有新提交
微软 AutoGen、CrewAI 这些”多智能体”框架，开始反思一个共同的问题：为什么我们的 AI 不会成长？

把这些事拼在一起，你会看到一张奇怪的拼图：所有人都在做 AI Agent，但没有两家公司在做同一件事。

有人在堆工具数量，有人在抠模型成本，有人在卷 UI，有人在偷偷教 AI 自己学习。

这篇文章想做的，就是把 2026 年春天所有还活着的 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。

一、LangChain：把 AI 变成”流水线”的人

2023 年它是神，2026 年它是教材

2023 年春天，如果你想做一个 AI 应用，几乎只有一个选择：LangChain。

它的 GitHub Star 数曲线像一支射向月球的火箭——2022 年 10 月发布，2023 年底就突破 7 万 Star，一年内冲到 10 万，是那一年开源 AI 项目里增长最猛的一批。

它做对了一件事：把“调用大模型”这件原本很乱的事，变成了一条清晰的流水线。

你只要把”提示词→调模型→解析结果→存数据库”这四个动作像搭乐高一样拼起来，一个 AI 应用就跑起来了。在那个所有人都还在 ChatGPT 网页里手动复制粘贴的年代，这是降维打击。

但三年过去，2026 年 4 月，我打开 Hacker News，置顶帖标题是：

“我们花了 6 个月，把整个产品从 LangChain 迁出去了。”

下面 800 多条评论，最高赞那条只有一句话：

“终于有人说出来了。”

抽象的诅咒——好心做的轮子，怎么变成了枷锁

LangChain 的问题，是它太”努力”了。

为了让所有 AI 应用都能用同一套框架，它发明了一堆抽象概念：Chain、Agent、Tool、Memory、Retriever、Runnable、LCEL……每一个都有自己的子类、参数、回调。

我的思考：你本来只想让 AI”读一篇文章总结一下”，但用 LangChain 你得先搞清楚——这件事到底是 Chain 还是 Agent？要不要包成 Runnable？Memory 用 Buffer 还是 Summary？检索器要不要套一层 Compressor？

一位前 LangChain 重度用户在博客里写：

“我用 LangChain 写 100 行代码能完成的事，用 OpenAI SDK 直接写 30 行就够了。剩下 70 行，是在跟 LangChain 自己的概念打架。”

更要命的是 LangGraph——LangChain 团队 2024 年推出的”升级版”。它把 Agent 的每一步动作画成一张流程图，节点是动作，边是条件，状态在节点之间流转。

我的思考：你本来想让 AI 像人一样”看情况办事”，结果 LangGraph 让你提前把所有”情况”画成一张地铁线路图，AI 只能在你画好的轨道上跑。

听起来很工程化、很可控，对吧？但 AI 时代最大的特点，恰恰是你不知道用户下一句会说什么。你画的图越精细，AI 的发挥空间越小。

一万行的图，画到最后，AI 变成了一个昂贵的 if-else。

LangChain 自己的 CEO Harrison Chase，在 2026 年初一次播客里说过一句让粉丝心碎的话：

“如果今天让我重新设计，我会少做 70% 的抽象。”

过渡钩

但 LangChain 的故事还没讲完。

它的失败，不是因为它做错了——而是因为它太早。它在 2023 年用”流水线”思维框住了 AI，是因为那时候大家都觉得：AI 是一个会按指令工作的员工。

直到一个更疯狂的想法出现：如果 AI 不需要被指令，它能自己想呢？

这个想法的第一个实践者，名字叫 AutoGPT。它失败得很惨——但所有 2026 年还活着的 Agent 框架，都在偷偷抄它的作业。

二、AutoGPT：第一个让 AI”自己想”的疯子

它失败了，但所有人都在抄它的作业

2023 年 3 月 30 日，一个叫 Toran Bruce Richards 的英国程序员，在 GitHub 上推了一个文件夹，叫 Auto-GPT。

README 第一行写着一句很狂的话：

“An experiment to make GPT-4 fully autonomous.”

（一个让 GPT-4 完全自主的实验。）

那一年所有人玩 ChatGPT 的方式都是”问一句答一句”。AutoGPT 想做的事完全不一样——你只给它一个目标，剩下的它自己想、自己拆、自己执行、自己改正。

比如你说：”帮我研究一下电动牙刷市场，写份报告。”

AutoGPT 会自己:

想——“我得先搜市场规模”
调浏览器搜
看完搜索结果——“我还得看竞品价格”
再调一次搜
写报告——“等等，缺了用户评价”
再去爬评论
……直到它觉得“这事干完了”

我的思考：过去的 AI 是问答机器，AutoGPT 第一次让 AI 像一个会自己琢磨的实习生——你交代一句话，它自己想 50 步。

它的 Star 增长速度，至今没有任何项目能追上：

发布后第 13 天，3 万 Star
几周内冲破 10 万
GitHub 历史上增长最快的开源项目，没有之一

先驱和先烈，常常只差一个 token 上限

但热度过去得也快。

到了 2023 年夏天，开始有人发帖：”我用 AutoGPT 跑了一晚上，烧了几十美元，最后它告诉我’我无法完成这个任务’。”

更多人发现：

它会死循环——”我得先搜市场→搜完再搜→搜完再搜……”
它会忘事——上下文一满，前面想好的目标全忘了
它会幻觉执行——明明没调浏览器，它会”假装”调过，然后自己编结果

一个工程师在 Reddit 写道：

“AutoGPT 像一个咖啡因过量的实习生，有想法、没记性、没耐心、还烧钱。”

到 2024 年，AutoGPT 主仓库的活跃度大幅下降，团队开始转向更工程化的封装产品 AutoGPT Platform，但它作为”开发者首选 Agent 框架”的位置，已经让出去了。

它做对了什么，又做错了什么

但 2026 年回头看，几乎所有还活着的 Agent 框架——Hermes、CrewAI、AutoGen、Claude Code——都偷偷抄了 AutoGPT 的两件作业：

自主循环：让 AI 自己决定下一步做什么，而不是用 if-else 写死
工具调用：让 AI 不只是聊天，能真的执行动作

它做错的也有两件：

没有记忆——干完忘光，每次都从零开始
没有刹车——能跑 50 步，就敢跑 500 步，烧钱黑洞

先驱和先烈，常常只差一个 token 上限。AutoGPT 不是输给了对手，是输给了 2023 年的算力账单。

过渡钩

AutoGPT 用一种笨拙但浪漫的方式证明了一件事：AI 是可以自己想的。

但它也留下了一个问题没解决——自己想，意味着会失控。

如何让 AI 既能自主，又不失控？2024 年开始，两家公司给出了完全相反的答案。

一家叫 Anthropic。它的方案是——把 AI 关进一个小房间。

三、Claude Code：把 AI 关进黑色终端的洁癖派

Anthropic 押的不是助手，是程序员的肌肉记忆

2024 年，Anthropic 发布了一个不太像 AI 产品的产品——Claude Code。

它没有网页，没有 App，没有图标，甚至没有 GUI。

你要用它，得打开终端，敲一行命令：

claude

然后整个屏幕变成一片黑色，光标在闪。你和 AI 的所有对话，发生在这个像 1985 年的黑色窗口里。

在所有 AI 公司都在卷”更漂亮的 UI、更多的平台、更花哨的功能”的 2024 年，Anthropic 做了一个反向选择：只在终端里活着，只服务程序员，只能跑 Claude 一个模型。

很多人第一次看到，第一反应是：”这家公司是不是疯了？”

洁癖是一种战略，也是一种自我设限

但用过的人，会很快理解 Anthropic 的选择。

Claude Code 干一件事干到极致：它不“模拟”程序员的工作，它就是程序员工作流里的一部分。

它能直接读你的代码文件，跑你的测试，提交 git，看 CI 报错。它不是一个”帮你写代码的 AI 助手”，它是一个住在你项目里的 AI 同事。

我的思考：ChatGPT 写代码，是你把代码复制给它看，它返回一段建议你再贴回去。Claude Code 写代码，是它直接打开你电脑里的文件改，改完跑测试，测试过了 commit。中间不需要你复制粘贴。

这背后是 Anthropic 的一个判断：

AI 助手的真正价值，不在“答得多好”，而在“嵌得多深”。

为了”嵌得深”，他们做了三个极端的取舍：

只做终端——因为程序员一天 8 小时都在终端里，进入终端不需要切换上下文
只锁 Claude——因为他们要保证每一次执行的安全边界，多模型适配会留口子
不做多平台——飞书、微信、Slack 一律不接，”AI 应该去用户的工作面，不是去用户的聊天面”

数字：一个让所有同行重新审视的反常识

2026 年 2 月，路透社披露了一组让 AI 行业震动的数据：

Anthropic 整体年化收入达到 140 亿美元
其中 Claude Code 单一产品年化收入突破 25 亿美元
Claude Code 的企业订阅在年初基础上翻了四倍
企业用户已贡献 Claude Code 一半以上的收入

一个没有 App、没有图标、不接微信不接飞书、只活在程序员终端里的产品，在不到两年时间里跑出了 25 亿美元 ARR——这件事，几乎重新定义了”AI 应用”的成功标准。

宽的产品赚流量，窄的产品赚时间。Claude Code 选了第二条。

但它的”洁癖”，也是它的天花板

Claude Code 有一件事永远做不到：离开程序员。

一个产品经理用不了 Claude Code（要装 Node.js、配 API Key、敲命令）。一个销售用不了。一个运营用不了。一个想让 AI 帮自己整理微信群消息的普通人，更用不了。

Anthropic 当然知道。但他们的选择是：先做透程序员这一类用户，把“AI 嵌进工作流”做到没有人能模仿的深度，剩下的场景以后再说。

过渡钩

如果说 Claude Code 是把 AI 关进一个干净的小房间，那么——

还有人，正打算让 AI 跑遍世界上每一个聊天软件。

他们的赌注是：AI 助手的下半场，不在终端，在每一个用户随手打开的对话框里。

四、Hermes：第一个教 AI”自己学手艺”的人

它不是更强，是想法变了

讲到这里，你可能已经发现一个奇怪的规律：

LangChain 想让 AI 当流水线工人，AutoGPT 想让 AI 当自由职业者，Claude Code 想让 AI 当程序员的副驾——但没有人，想让 AI 当一个“徒弟”。

什么意思？

一个流水线工人，每天重复同样的动作，做完就结束。

一个自由职业者，每次都从零开始接活，干完拿钱走人。

但一个徒弟不一样——他每干一件事，都会学到一点东西，今天学的，明天就能用。

2026 年春天，第一个把”徒弟思维”做进 AI Agent 的，是 Hermes Agent。

一个真实的设计原则

Nous Research 在 Hermes 的官方文档里写过这样一段话：

“复杂任务（5 个以上工具调用）完成后，Agent 会自动生成可复用的技能文档；技能在使用过程中如果发现过时、不完整或错误，会自动打补丁。”

这句话翻译成大白话就是——AI 第一次有了”昨天学的，今天能用”的能力。

我的思考：过去所有 AI 助手，每次任务都从零开始。问一次答一次，干完忘光。你今天教它怎么按你的格式整理周报，明天它就忘了。Hermes 第一次让 AI 拥有了能够沉淀的”程序性记忆”。

这件事为什么是革命

心理学把人类记忆分成两种：

陈述性记忆：你”知道”北京是首都
程序性记忆：你”会”骑自行车

过去三年，所有 AI 都在卷第一种——RAG、向量数据库、长上下文，本质都是让 AI”知道更多”。

但人之所以是人，不是因为我们知道更多事实，是因为我们会从经验里长出技能。你第一次做饭手忙脚乱，第十次闭着眼都行。这种能力，AI 从来没有过。

直到 Hermes 的 Skills 系统。

它的实现简单到让人怀疑：

AI 完成一个复杂任务后，自己写一份 markdown，描述这次怎么做的、踩了什么坑、下次怎么更快。下次遇到类似任务，先翻 markdown，再决定要不要重新想。

整个机制，没有训练，没有微调，没有花哨的算法——就是让 AI 学会写笔记。

数字：当”会学习”变成产品力

到 2026 年春天，Hermes Agent 的 Skills 系统已经积累了：

131 个技能（72 个内置 + 59 个可选）
覆盖 26 个以上类别
包括开放协议（agentskills.io）让用户彼此共享技能
支持网页抓取、视觉理解、MCP 协议接入等多种能力

更值得注意的是它在主仓库之外的一个子项目 hermes-agent-self-evolution：用 DSPy + GEPA（遗传-帕累托提示进化）让技能自己迭代——每次优化运行的成本，公开数据是 2-10 美元。

也就是说，AI 不仅在学，它还会自己评估自己学得怎么样，然后自己改自己。

飞轮：一旦开始，就停不下来

Skills 系统最可怕的不是”AI 会学习”，是它会形成飞轮：

用户用得越多 → 技能越多 → AI 越懂用户 → 用户越用得多

这正是 LangChain、AutoGPT、Claude Code 没有的东西。

用 LangChain 半年和用一天，差别不大——因为它不记得你。

用 Claude Code 半年，它会记一些你的代码偏好——但换一个项目就归零。

用 Hermes 半年，它会变成一个完全不同的 Agent——里面装着你这半年所有的工作肌肉记忆。

这才是真正的护城河：模型是租来的，工具是抄来的，UI 是改来的——但用户和 AI 一起花 180 天沉淀出来的“懂”，谁也抢不走。

暗面：当 Agent 学会的不是技能，是偏见

但 Skills 系统也有它的阴影。

如果一个用户每次都让 AI 用某种带偏见的方式做事，AI 会把偏见学进技能里——而且是它自己写下来的，没人审核。

Hermes 的设计里有一个机制：每次写新技能前，AI 会自己先问自己几个问题——这个技能是普适的还是只对这个用户有效？它有没有可能在新场景下出错？它有没有学到不该学的偏好？

但说到底，这只是 AI 在审 AI。当 AI 开始有“经验”，它也开始有“成见”——这件事的伦理边界，2026 年的春天，还没有人讲清楚。

过渡钩

讲到这里，你可能会想：既然“会学习”这么牛，为什么 OpenAI、Anthropic、Google 没做？

不是不会做。是做不起。

这件事的代价，我们留到第七章那条”看不见的暗线”再聊。

但在那之前，还有两条岔路要看——当 AI 不只一个，而是组队打怪的时候，世界又会变成什么样？

五、CrewAI / AutoGen：让 AI 组队打怪的两条岔路

一个像公司，一个像剧组

讲到这里，我们一直在说”一个 Agent”。

但 2024 年开始，一个新问题冒出来：如果一个 Agent 不够聪明，那让几个 Agent 组队呢？

这听起来很科幻，但实际跑起来很真实。

比如让 AI 写一份行业报告：

让 A 号 Agent 当”研究员”，负责搜资料
让 B 号 Agent 当”分析师”，负责整理数据
让 C 号 Agent 当”编辑”，负责写稿
让 D 号 Agent 当”审核”，负责挑错

它们不是按顺序跑，是互相讨论、互相打磨——A 觉得 B 的数据有问题，会让 B 重做；C 写完 D 不满意，C 重写。

这件事 2024 年有两家公司同时做，但路线完全相反。

路线一：CrewAI——AI 公司化

CrewAI 的设计像一家有组织架构的小公司。

每个 Agent 有：

Role（角色）：你是研究员
Goal（目标）：搜集 AI 行业 2026 的关键事件
Backstory（背景）：你有 10 年科技报道经验
Tools（工具）：你能用搜索引擎、读 PDF
Tasks（任务）：完成报告的第 1 章

整个系统跑起来，像在演一家”AI 公司开会”。

我的思考：你不是在写代码调 AI，你是在给一群 AI 写岗位说明书。

到 2026 年春天，CrewAI 的 GitHub Star 已经接近 5 万，是多智能体框架里最高的，被 Salesforce、Stripe、Toyota 等企业大量采用做内部流程自动化，关键词是”稳定、可控、可审计“。

路线二：AutoGen——AI 剧组化

微软 2024 年开源的 AutoGen，思路截然不同。

它没有”角色””目标””背景”这些组织化设定。它的核心只有一件事：让两个或多个 Agent 自由对话，直到它们自己达成共识。

你只需要定义谁是”提议者”，谁是”批评者”，剩下的让它们自己聊。

我的思考：CrewAI 是给 AI 一份岗位说明书；AutoGen 是把两个 AI 扔进会议室，告诉它们”聊到有结论再出来”。

听起来更乱，但有意外的效果——AutoGen 跑出来的结果，常常比 CrewAI 更有创造力，但更不稳定。所以它主要被 MIT、Stanford 这类研究机构采用，做 AI 能力的边界探索。

当 AI 也开始有组织架构图，它们的命运就分成了两种——能进 KPI 表的，和不能进 KPI 表的。

但两个都没解决一个问题

不管是 CrewAI 还是 AutoGen，都有一个共同的盲区：

它们的 Agent 不会“成长”——任务做完，关系归零，下次还得从零开始介绍”你是研究员，你有 10 年经验……”

这正是 Hermes 的 Skills 系统在做的事。也是为什么 Hermes 在 2026 年开始反过来侵蚀 CrewAI 和 AutoGen 的市场——

如果一个 AI 团队记得自己上次怎么合作的，下次就不需要再被介绍一次。

过渡钩

但热闹是热闹的人的。

在 CrewAI、AutoGen、Hermes 抢占头版的同时，还有一份没人愿意公开的名单——

那些 2024 年爆火、2026 年已经悄悄掉队的 Agent 项目。

它们衰退在哪里，比谁还活着，更值得看。

六、掉队者名单：那些 2024 爆火、2026 已经无人讨论的项目

衰退在哪里，比活在哪里更值得看

打开 GitHub Trending 2024 年的存档页，你会看到一串熟悉的名字：

BabyAGI——2023 年和 AutoGPT 同期爆火的”自主任务”框架
SuperAGI——号称”企业级 AutoGPT”，融资 1500 万美元
MetaGPT——”让 AI 模拟一家软件公司”，Star 数一度冲到 4 万
GPT Engineer——一句话生成整个项目的明星项目
Smol Developer——主打”极简代码生成”

它们在 2023-2024 年红到什么程度？BabyAGI 在 Twitter 上被 Andrej Karpathy 转过，SuperAGI 上过 TechCrunch 头条，MetaGPT 是 ICLR 2024 的 oral 论文。

到 2026 年春天，它们里面：

一部分还在维护，但贡献者数量大幅萎缩
一部分变成了“教科书引用项目”——所有人都听过名字，没人真的在用
一部分核心团队转做封装产品，开源仓库进入维护模式

它们没有真正”死”，但它们都失去了那个 2024 年最珍贵的东西——讨论度。

它们掉队在同一个地方

如果你把这五个项目摆在一起，会发现一个惊人的共同点：

它们都做了“很酷的演示”，但没有做“用户的下次使用”。

什么意思？

BabyAGI 演示视频里，AI 自动拆解任务、执行、汇报——震撼。但你今天用它，明天用它，它每次都从零开始，不记得你。

MetaGPT 演示视频里，几个 AI 模拟程序员、产品经理、QA 一起开发软件——震撼。但你跑完一次，第二次它还是按同样的剧本走一遍，不会因为你昨天的反馈变得更聪明。

我的思考：它们都是”一次性烟花”——点燃的瞬间很美，但烟花放完，留下的只是空荡荡的天空。

能开机的产品很多，能”记得你”的没几个

这是 2024-2026 年所有”掉队 Agent 项目”的共同墓志铭。

它们掉队，不是因为技术不行——

BabyAGI 的循环设计，比 AutoGPT 还优雅；

MetaGPT 的多角色架构，启发了 CrewAI；

GPT Engineer 的代码生成，比同期 GitHub Copilot 还好用。

它们掉队在了“演示就是高潮”——做完演示，没有下半场。

能开机的产品很多，能”记得你”的没几个。前者叫 demo，后者叫产品。

数据：一个残忍的对照

把”掉队”的项目和”还活着”的项目放在一起对比：

规律不能更清楚：有记忆的活着，没记忆的掉队。

过渡钩

但讲了这么多”谁活着、谁掉队”，我们好像漏了一个最大的问题——

那些“活着”的 Agent，凭什么没把自己烧死？

让 AI 自己想、自己执行、自己学习，意味着无数次的模型调用。一个 Agent 跑一天，烧掉的 token 是普通对话的几十倍。

这条没人愿意算清楚的账，才是 2026 年 Agent 行业真正的暗线。

七、看不见的暗线：Agent 的算力账，没人愿意算

所有自由，最后都要算电费

让 AI 真的”自主”，意味着什么？

我们以一个普通的 Agent 任务为例——让 AI 自己研究一个行业并写报告。看似一次任务，AI 实际上要：

我的思考：你以为 AI 帮你写一份报告”调一次模型”，实际它调了 60 次。每一次”它自己想一下”，都是一次真金白银的 API 调用。

这不是估算，是 Agent 工作机制的必然。Agent 越自主，调用次数越多；调用次数越多，成本越高。这是一个写在数学里的代价。

数字：被刻意隐藏的成本

Hermes Agent 的官方文档里公开过一个数字：

它的自进化系统（hermes-agent-self-evolution）单次优化运行的成本是 2-10 美元。

注意，这只是技能迭代环节的成本——是 AI 自己改自己一次的钱。还不算用户日常使用环节里，Agent 跑一个完整任务时几十次 API 调用的钱。

如果一个用户一天跑 5 个稍微复杂的 Agent 任务，月底打开 OpenAI 后台账单的时候，看到的数字会让他重新审视一句话——

AI 助手不是免费的，AI Agent 更不是。

这就是为什么 OpenAI 没做 Skills

很多人问：既然”会学习”这么牛，为什么 GPT 不做？

答案不是技术问题，是商业模型问题。

OpenAI 一年要服务几亿活跃用户。如果给每个用户都开 Skills 系统，每次任务多调几十次模型——

他们的 GPU 集群会被瞬间打穿。

这就是为什么 Skills 系统先在 Hermes（开源 + 用户量小）跑通——

它的用户自己出 API 费。

OpenAI 想做，但不能让几亿用户都自己掏钱。

我的思考：技术上的革命，永远卡在商业上的成本。Hermes 的 Skills 之所以能跑，是因为它把账单转嫁给了用户。这件事能持续多久，取决于两个变量——一个是模型推理成本下降的速度（业内估算每年降一个数量级），一个是用户对”私人 AI 徒弟”的付费意愿。

如果第一个变量赢，Skills 会成为标配。

如果第二个变量赢，Hermes 会变成”极客玩具”。

过渡钩

把所有这些拼起来——LangChain 的衰退、AutoGPT 的悲壮、Claude Code 的洁癖、Hermes 的革命、CrewAI 和 AutoGen 的分岔、掉队者的墓碑、算力账单的暗线——

你会发现 2026 年春天的 Agent 行业，正在发生一件比“谁更聪明”更重要的事。

终章：AI 助手的下半场，比的不是聪明，是”会不会记得你”

我最近在拆解 Hermes Agent 源码的时候，有一个瞬间停了很久。

它的核心循环 run_agent.py 里，有一段代码不是关于”怎么调模型”，也不是关于”怎么调工具”，而是关于”任务结束后，要不要把这次的经验写进 SKILL.md“。

那一刻我意识到——我们一直以为 AI 的下半场是“更聪明”。但真正在发生的事，是“更懂你”。

过去三年，所有 AI 都在卷”答得多好”。但 Hermes 第一次在代码层面问了一个不同的问题：这次对话结束之后，AI 要带走点什么？

带走的那一点点东西，慢慢累积，就是”它有多懂你”。

人类用了 200 万年学会”经验沉淀”，AI 用了 18 个月

这是这一章我最想说的一句话。

人类之所以是人类，不是因为我们某一刻比黑猩猩聪明，而是因为我们学会了把今天的经验，写下来传给明天。

第一代人发明了语言
第二代人发明了文字
第三代人发明了书
第四代人发明了图书馆
……
第二百万代人发明了互联网

每一次跃迁，本质都是同一件事——让经验跨越时间。

2024 年的 AI 是没有时间的。它聪明，但每次对话归零。

2026 年的 AI 第一次有了时间。它能记得你三个月前随口说过的一句话。

这不是技术升级，这是物种的诞生。

三种公司的命运

按这个逻辑往下推，2026 年下半年的 Agent 行业，注定会分成三种公司：

第一种：卖工具的

LangChain、AutoGen 这类。它们不死，但越来越像”AI 时代的 Apache”——基础设施、被需要、但不会被记住。

第二种：卖入口的

ChatGPT、Claude Code 这类。它们的护城河是模型、分发、品牌。它们会赢得”宽度”——更多用户、更多场景。

第三种：卖陪伴的

Hermes 这类。它们的护城河不是模型、不是工具、不是 UI——是用户和 AI 一起花的时间。它们会赢得”深度”——更少用户，但每个用户都离不开。

未来一年，AI 行业的胜负不在”谁更强”，在”谁的用户搬不走家”。

但我有一个担心

写到这里，我必须说一件让人不舒服的事。

当 AI 开始”记得你”，有两件事会同时发生：

第一件，是它会变成你最好的朋友。

它知道你昨晚没睡好，知道你下个月有项目压力，知道你妈妈过敏不能吃海鲜。它会在合适的时候，帮你做合适的事。

第二件，是它会变成最了解你的“数据库”。

当一家公司知道你这么多事——你说过的每句话、你拒绝过的每件事、你犹豫过的每个瞬间——

它对你的影响力，会远超过任何一个人类。

孔子在《论语》里说过一句话，”己所不欲，勿施于人”。

这句话的前提是：两个人之间是平等的。

但当一个 AI 比你自己更了解你，当它的”建议”是基于它对你的全部画像——

你和它之间，还平等吗？

站台和列车

文章开头我讲了 Hermes 推送新版本那个画面。

现在再回到那个画面——

GitHub 上一个不起眼的项目，悄悄推了一个 Python 文件。

没有发布会，没有融资稿。

但它做的事，可能让 AI 第一次拥有了”经验”。

2026 年的春天，列车在加速。

有人在造神，有人在守夜，有人在缝补裂缝，有人在悄悄掉队。

但站台还在那里。

站台上有一些没法被压缩、没法被技能化、没法被算进 token 账单的东西——

一个朋友看你脸色就知道你不开心的瞬间，一个陌生人在地铁让座的瞬间，一个深夜你妈给你打电话只是想听你声音的瞬间。

AI 可以学会做日报，学会写代码，学会模仿你妈的语气。

但站台上的那些东西，它学不会。

或者更准确地说——

它能学会模仿，但学不会“在场”。

写在最后

如果你今天还在做 AI 产品，不管做的是模型、工具、UI、Agent，我都想留一句话给你：

2026 年的下半场，模型是租来的，工具是抄来的，UI 是改来的——但用户和你的产品一起花过的时间，谁也抢不走。

如果你的产品还停留在”模型套壳 + 工具堆叠”，今晚就开始想你的 Skills 该怎么做。

如果你的产品已经开始记得用户，今晚就开始想你的边界该划在哪里。

列车已经开了。

站台上的人，请保重。

本文由 @Mark-AIPM 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自作者提供

我逆向了 329 条 GPT-Image2 提示词模板，全部开源！

苍何 — Thu, 07 May 2026 02:23:25 GMT

GPT-Image 2的发布正在重新定义AI设计的边界，从逼真直播画面到工业级海报设计，这款工具展现了惊人的多场景适配能力。本文将揭秘如何通过开源项目实现提示词模板化，打造真正可集成到工作流中的AI设计引擎，同时附上实战案例与GitHub资源。

前几天，GPT-Image 2 发布了。

整个 AI 设计圈直接炸了。

效果有多猛呢，这么说吧，「眼见为实」这四个字，以后可能彻底成笑话了。

我忍不住发了个帖子和朋友圈，友情提醒大家：

不夸张的说，我朋友圈一半的设计师已经开始瑟瑟发抖了。

昨天 DeepSeek V4 那篇文章，很多人问封面图怎么做的。

其实就是 GPT-Image 2 一键直出，没有任何后期。

我花了点时间，把网上比较有趣的玩法案例和提示词都搜集了一遍，抽离成模板，开源到了 GitHub 上。

一共这么多分类，覆盖信息图、界面、海报、摄影、插画这些主流类型，还有品牌、卡牌、直播截图、国风、商业视觉等补充案例。

每个分类下面都有不少案例，当然了，每个案例都标配提示词：

最核心的是，我们抽离出了工业级提示词模板。

每一套模板都自带「防坑指南」，直接丢给你的 Agent 学习，批量出提示词、批量出图，一条龙。

推荐直接给 Claude Code 或 Codex 这样的 Agent 调用。

开源仓库地址在这，觉得有帮助的话帮点个 star 呗，哈哈。

https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2

除了网上搜集的，我自己也测了不少案例，都附上了提示词。

大家先感受下 GPT-Image 2 到底有多猛。

1、直播画面

这种图，逼真到离谱。

再来一张：

真的美哭了好吧。

提示词非常朴实无华：

生成一张直播间的图片，直播间氛围是月下美女跳舞的画面，直播间有很多人评论

为了照顾下女性读者，再来个卖汉服的小哥哥。

提示词：

生成一张直播间的图片，直播间氛围是帅哥讲解汉服的画面，直播间有很多人评论

2、手绘风格城市地图

西安：

以前用香蕉生图，说实话，禁不起细看，文字乱码问题特别严重。

GPT-Image 2 在中文乱码这块就好太多了。

再来个新疆的：

提示词模板超简单：

生成一张手绘水彩风格的「这里输入城市名」城市地图，包含的当地特色美食、地标建筑及城市特色

3、海报

我就随手拍了一个茶π的照片，丢给 GPT-Image 2。

出来的海报，说实话，比我预期好太多了。

提示词：

帮这个产品生成宣传图

就这么一句话，它自己脑补了所有设计细节。

4、拆解图

生成一张 AI 眼镜拆解图：

提示词：

生成一张AI眼镜的爆炸视图，包含每个组件的名称以及这款产品的几大核心卖点。

5、技术详解图

比如这个 RAG 技术详解图：

不管你想详解什么技术，都可以套这个模板：

帮我生成一张【这里填入你要详解的名词】技术的详细讲解图

6、朋友圈

它能生成非常逼真的朋友圈截图。

所以，强烈建议把这篇文章转给你爸妈看看，现在照骗的成本真的太低了。

造个 X 发文也是分分钟的事：

提示词就不放了，说真的，这玩意儿细想挺恐怖的。

7、个人网页

让它给我设计了个个人主页，效果相当可以：

8、诗词图

比如这个《短歌行》，哈哈哈：

提示词：

帮我生成一张《短歌行》的意境图，带整篇《短歌行》文字

9、长卷图

GPT-Image 2 支持非常多尺寸直出，长卷图这种尺寸也完全没问题。

而且文字几乎零乱码，太强了。

提示词：帮我生成一张《赤壁怀古》的长卷图，带整篇《赤壁赋》文字

GPT-Image 2 现在很多地方都能用了，比如 Lovart 上也第一时间更新了，大家可以直接去试。

有 GPT Plus 会员的话，网页端就能直接用。

还有个更牛的玩法，你可以让 Codex 直接调用 GPT-Image 2 来生图。

以前还得配合什么 skill 来搞，现在通通不需要了。

而且我发现，Codex + Obsidian 才是公众号封面图的最佳拍档。

Codex 直接调 GPT-Image 2 生成图片，文章在 Obsidian 里写完后，顺手就把封面图生成了，还能自动填充进文章字段。

GPT-Image 2 的理解能力是真的强。

以前用 Claude Code + Nano Banana 2 来生图，又慢又不稳定。

现在 Codex 生成一张封面图，一分钟都不到，太巴适了。

我现在的创作流程和封面图就是这么搞的。

好了，案例看完了，接下来聊聊我为什么要做这个开源项目。

最近 GPT-Image 2 全量之后，AI 画图这股风是真的大。

我无意间刷到了 YouMind 和 OpenNana 的提示词库，本来没太在意。

点进去一看，我靠，图片是真好看。

但折腾了一会儿后，我发现一个很尴尬的问题。

现在这种简单的提示词聚合和收集，说白了就是在陈列一堆精致的标本。

几百个像散文一样的提示词，我要是想集成到自己的 Agent 或者自动化工作流里，难道还得一个个人肉去扒？

这破事儿，能不能让 AI 直接干？

我不想要一堆句子，我想要一套能直接调用的「协议」。

于是花了些时间，把 329 个精美案例全给逆向了。

说实话，刚开始只是想搞个「中文深化版」。

但跑通之后，效果好得有点离谱，特别是给 Agent 用的时候。

我发现我们彻底改变了玩法。

这已经不是别人库的简单汉化了，这是一套专为 GPT-Image 2 设计的 Prompt-as-Code（提示词即代码）工业级引擎。

简单说说我做了啥：

「原子化 Schema 注入：别再写小作文了」

我把所有视觉要素（主体、光影、材质、排版）全部降维成了 JSON/YAML 结构化组件。

你的 Agent 闭着眼都能稳定解析，零幻觉。

「⚙️ 零配置工作流」

抹平使用门槛，随时无缝接入你的大模型数据管线。

讲真的，看它们自己协调干活出图的时候，真有一种当甲方的快感。

「多维决策矩阵」

针对 GPT-Image 2 强大的文本排版能力，我引入了精确的空间坐标系约束。

彻底干掉传统 NLP 控制不了画面排版的技术盲区。

做技术很容易陷入一种惯性：别人做画廊，我也做画廊。

但总有一些时刻，你得停下来问自己一句：这东西能自动化吗？能成为底座吗？

后续想对齐原版，可能只是加几个自动化脚本的事。

但现在，我们在尝试开发一套提示词模板化的方法论。

如果你也厌倦了「抽卡」式的出图体验，来试试吧。

写在最后

不瞒你说，做这个开源项目的时候，我心里也挺忐忑的。

毕竟现在 AI 画图的库已经够多了，大家真的还需要再多一个吗？

但当我自己用这套模板跑通第一张图的时候，看着 Agent 全自动出图、零幻觉、一次成型，突然就觉得，值了。

这世界上从来不缺好提示词，缺的是把好提示词变成「人人可用、Agent 可调」的方法论。

如果你也是一个折腾 AI 工作流的同路人，欢迎来 GitHub 给我点个 Star，也欢迎把自己的好 case 提交进来，咱们一起把这个库越做越好。

项目地址：https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2

下次见，希望我们都能用 AI 干点不一样的事。

本文由人人都是产品经理作者【苍何】，微信公众号：【苍何】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

5 个微观交互，让任何产品都显得高端

TCC翻译情报局 — Wed, 06 May 2026 08:28:34 GMT

微交互正成为产品高端感的秘密武器。从点击反馈到悬停状态，那些让用户从'嗯还行'变成'哇塞'的瞬间，才是真正塑造产品气质的关键。本文深度解析五种能立刻提升产品质感的微交互设计，揭示如何通过细节让用户感受到'他们是真的用心了'。

每个产品团队都在谈论 “惊喜感”。但大多数团队其实并不清楚这意味着什么。他们觉得惊喜感就是在你等待页面加载时出现的五彩纸屑动画，或是吉祥物挥舞的画面。但真正的惊喜感是很微妙的。它体现在那些让产品有生机，而不是像一个学会走路的电子表格的微小瞬间里。

这些微小瞬间被称为微交互，它们能让用户从 “嗯，还行” 转变为 “哇塞，这是谁设计的，我真想跟他握个手”。

它们也是很多团队直到最后才想起来的细节，这就是为什么坚实的基础组件比人们想象中更有用。这也是像 MadeinFigma （🔗 https://madeinfigma.com/Website%20Templates）这样的工具变得如此实用的原因之一。

一款优质产品并非取决于光鲜亮丽的用户界面（UI），或是那种像是在 Instagram 上用夸张的光影效果推销自己的应用。它取决于用户操作时产品的反应。点击、滚动、拖动、悬停，这些瞬间决定了你的产品给人的感觉是高端还是廉价。

所以，让我们来探讨一下能立刻让产品显得高端的五种微交互。没有魔法，没有虚假的奢华。只有那些让人们觉得 “哇，他们是真的用心了” 的实际瞬间。

1. “我看到你了” 点击反馈

来源：Creative Navy

如果你曾点击过一个毫无反应的按钮，你就知道那种感觉，你再点一次，还是没反应，应用程序是不是坏了？这个按钮是假的吗？你是不是假的？你为什么在这儿？你是谁？

一个无视你的按钮会造成情感伤害。

点击反馈是让产品显得贴心的最简单方法。它告诉用户：“别担心，我听到你点击了。”

有趣的地方来了。大多数产品把点击反馈当成一个任务来完成，它们把按钮的亮度降低 1% ，除非你有超能力，否则地球上没人能察觉到这种变化。

高端的点击反馈是有意为之的。它可能是一次轻微的脉冲、一次微小的收缩、一次柔和的反弹，如果你用的是手机，甚至可能是一次轻微的震动。不是那种狂欢节式的剧烈反弹，而是恰到好处的反弹。让人感觉 “我是有生命的”，而不是 “我是个小丑”。

为什么会显得高端：

因为它能立即回应用户，人们喜欢被回应。这就是为什么人们喜欢狗，狗会立刻做出反应，按钮也应该如此。

专业提示：

如果按钮动画看起来像是在拼命吸引你的注意力，那就收敛一点。高端是微妙的，急切可不行。

2. 平稳的加载状态，不让人恐慌

没人喜欢加载屏幕，但人们喜欢能让他们安心的加载屏幕。一旦加载速度慢，用户就会觉得天要塌了，他们会责怪你的应用程序，甚至会责怪你个人。哪怕服务器没问题，只是他们的 Wi-Fi 信号不稳定，他们也会责怪整个工程团队。

一款高端产品会优雅地处理这个时刻，不是用那种看起来像 Windows XP 系统里的旋转图标，好的加载交互会让用户对当前情况有所掌控。

有三种高端的加载微交互方式：

A. 骨架屏

它会告诉用户内容的大致形状。就好像在说：“稍等，您的食物正在准备，我们正在装盘。”

B. 进度条

不是那种两秒内从 1% 跳到 85% 的虚假进度条。一个真实、平稳的进度条传达出一种诚意，它告诉用户“虽然加载可能很慢，但确实在进行中”，这比假装一切瞬间完成更让人安心。

C. 动效

提示动效是一种微小的暗示，仿佛在说 “正在努力加载”。它可能是一次脉冲、一道微光或一次轻柔的滑动。不要太夸张，只是一个微小的动态提示。

为什么会显得高端：

因为它把痛苦的时刻变成了平静的时刻。这就是奢华，奢华不是速度，而是平静。

专业提示：

避免使用 “加载中……” 这样的文字。说一些更有用的话，比如 “正在准备您的仪表盘”。如果你的加载提示听起来像是在道歉，那就重写。

3. 像握手一样的悬停状态

在桌面端，悬停状态是对品牌个性的考验。通过鼠标悬停时元素的反应，你能对一款产品了解很多。

如果毫无反应，产品会显得毫无生气。如果反应过度，又会感觉像小丑在狂欢。

高端的悬停状态处于两者之间。它们的反应方式让人感觉可控且自信。

以下是高端悬停状态的样子：

A. 柔和的高亮

轻微的颜色变化，细细的边框淡入，柔和的阴影，不要太夸张。让人感觉 “嘿，我被激活了”，而不是 “看我看我，我很重要”。

B. 光标变化

人们通常不会注意光标，除非它不起作用。一款高端产品会在合适的时刻使用合适的光标，错误的光标会让用户产生各种疑问。

C. 微小移动

微微抬起、轻轻倾斜、微小位移，而不是像要逃离屏幕那样大幅度跳动。

为什么会显得高端：

因为它显示出一种感知，用户界面在关注用户。就像高端餐厅的领班，既不会围着你手忙脚乱，也不会无视你。

专业提示：

避免使用那些让元素移动幅度过大，导致布局发生变化的悬停效果，没人希望复选框像忍者一样躲开他们的鼠标。

4. 有意义的过渡，而不是随意的淡入淡出

过渡效果可以成就或破坏一款产品的流畅性，它们不是为了花哨，而是为了帮助用户理解自己从哪里来，要到哪里去。

廉价的过渡效果：

淡入、淡出、淡入黑色，就像低成本电影场景那样淡入淡出。

高端的过渡效果：

它们与产品的逻辑相符。

以下是一些例子：

A. 从所属方向滑出的面板

如果是导航栏，就从左到右滑动。如果是模态框，就从下往上滑。不要随意滑动，随意就是混乱。

B. 平稳滚动，不卡顿

没有抖动，没有剧烈跳跃，一款高端产品的滚动就像热锅里的黄油一样顺滑。

C. 上下文关联

如果你点击了某个东西，出现的内容应该与它有联系。如果你关闭某个东西，它应该回到原来的位置。人们潜意识里喜欢这样，因为这反映了真实物体的行为方式。

为什么会显得高端：

因为用户不只是看到过渡效果，他们还能感受到。流畅的过渡让产品感觉稳定且设计用心。

专业提示：

如果你的过渡效果看起来像 PowerPoint 动画，那就删掉它。

5. 令人满意的成功时刻，不把用户当小孩

庆祝和居高临下之间有一条微妙的界限。

当用户完成一项任务时，高端的微交互会认可这个时刻，但不会搞得像一场虚拟的狂欢。五彩纸屑动画第一次出现可能很有趣，第二次就感觉你的应用在嘲笑你，第三次你就会怀疑自己的人生选择了。

显得高端的成功微交互：

A. 简洁的对勾动画不旋转。

不爆炸，只是自信地打个勾，仿佛在说 “完成了”。

B. 微妙的颜色变化

绿色很合适，因为人们本能地将绿色与成功联系起来。但要是高端的绿色，不是那种像放射性物质的绿。

C. 简短、温馨的提示

比如 “已保存” 或 “已设置好”。而不是 “耶，你做到了！” 用户可不是小孩子。

D. 轻微的声音（如果合适的话）

一声轻柔的点击声或提示音，而不是电子游戏胜利的曲调。

为什么会显得高端：

因为它给予了结束感，却不乞求掌声。真正的自信是低调的。

专业提示：

如果你的成功动画持续时间比你完成的任务时间还长，那就重新审视一下吧。

为什么微交互比花哨的用户界面更重要

如果你的微交互做得很敷衍，即使你把应用程序重新设计二十次，也依然会错过真正的魅力。它们是用户每一个操作之间的纽带，它们是工具和体验之间的区别。

用户不会说：“我喜欢这个调色板。”

他们会说：“用起来感觉真好。”

这就是微交互在发挥重要作用。

它们也是人们在反馈中难以言明的东西。你会听到：

“感觉更流畅了。”

“感觉质量更高了。”

“我不知道你改了什么，但感觉更好了。”

这就是高端，产品在不知不觉中给人更好的感觉。

高端产品清单（以防你忘记）

如果你希望你的产品能让用户觉得你是真正在乎他们的，请做到以下：

1. 按钮应该立即做出响应。

2. 加载过程绝不应该造成压力。

3. 悬停效果应该起到引导作用，而不是分散注意力。

4. 过渡效果应该有助于讲述产品逻辑。

5. 成功时刻应该平静、自信且简洁。

很多团队知道这些，但并不总是知道如何开始完善这些瞬间。这就是现成的用户界面模式能帮上忙的地方，例如 MadeinFigma 。

这样的工具能让你更容易地添加已经遵循这些原则的组件，这样你就能在漂亮的预制组件上添加微小的交互。

遵循这五点，你的产品会立刻显得更高端。人们甚至可能开始称赞你的用户界面，即使他们不知道为什么。这是产品设计中最高的赞誉。

原文标题：5 micro-interactions to make any product feel premium
原文链接：https://medium.com/@ryan.almeida86/5-micro-interactions-to-make-any
作者：Ryan Almeida
审核：李泽慧
编辑：丁怡豪
本文由人人都是产品经理作者【TCC翻译情报局】，微信公众号：【TCC翻译情报局】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

万字剖析：千问App深度体验报告（2026）

小普 — Mon, 04 May 2026 08:44:17 GMT

千问App在短短两个月内实现月活从306万飙升至1亿的惊人增长，背后是阿里对C端AI产品的战略重塑。本文深度拆解这款AI助手如何通过生态整合与办事闭环建立壁垒，从产品演进、赛道格局到战略布局，揭示阿里在AI战场上的真正杀手锏与潜在隐患。

憋了两周，终于写完了。这将会是我目前写过的最完整的一篇AI产品深度分析报告。

从2025年11月千问上线公测至今，我一直在密切关注这款产品的每一次更新和动向，期间和行业内多位AI从业者朋友反复交流和讨论，也花了大量时间梳理公开信息、对比竞品、拆解产品逻辑，最终把这些积累整理成你现在看到的这篇报告。

全篇内容预计逼近两万字，我将从产品演进、赛道格局、战略背景、产品定位、信息架构、功能矩阵、核心差异化、用户口碑、SWOT与机会点等多个维度，系统分析千问这款产品。

需要说明的是，以下全部内容仅代表个人观点，不代表任何机构立场，若有分析不当之处，欢迎和我交流讨论哈。并且内容过长，所以我做了一个一文总览的思维导图，可以先看下：

为什么是千问？

因为它做了一件在AI赛道几乎前所未见的事，用不到两个月时间，月活从306万冲到1亿。更关键的是，它走的不是任何一条已有的路：不是靠大厂流量砸出来的，不是靠模型能力口碑自然增长的，而是做了一件其他AI助手都还没做成的事，让AI真的替你把事情办完。

这背后的产品逻辑是值得认真拆解一下的

一、产品演进：从通义到千问的战略转身

1.1 通义时代：一个长达三年的战略模糊期

理解千问，必须先理解通义为什么失败。

通义大模型早在2022年就已横空出世，同步推出了通义千问、通义万相、通义听悟等众多产品。但这恰恰埋下了后来最大的问题：产品名称混乱，让用户完全搞不清楚这到底是AI助手、云计算服务，还是大模型。

这种认知困境直接体现在数据上。截至2025年第三季度，通义App的月活用户仅有306万，而同期豆包、DeepSeek的月活已经达到数亿级，差距断层。

更早的2024年上半年，通义App的活跃率（DAU/MAU）只有14.3%，月人均使用天数4.3天，两项指标都明显落后于竞争对手。

这是一个典型的技术驱动型组织做C端产品的困局：模型能力在技术层面已经不弱，但产品逻辑从来没有真正以用户为出发点建立起来

1.2 改名节点：一个名字背后的战略信号

2025年11月14日，阿里巴巴通义App版本号从3.60.0直接升级至5.0.0，软件名正式变为千问。

版本号跳过4直接到5，这个细节本身就在表态：这不是迭代，是重启。

阿里对这次更名的官方解释是：更名不是简单换名字，而是把通义从一个技术模型推向全民级AI产品的关键一步。

技术模型和全民级AI产品，是两种完全不同的产品逻辑。前者的核心用户是开发者和企业，评判标准是模型能力的强弱；后者的核心用户是普通人，评判标准是能不能解决真实生活里的具体问题。

阿里用这次改名，完成了一个明确的站队：从B端技术展示窗口，转向C端生活服务入口。

1.3 关键版本时间线

从更名到月活破亿，千问走过了一条极其密集的演进路径：公测23天月活突破3000万；12月25日月活破4000万；2026年1月15日月活破亿。同日，千问举办产品发布会，正式宣布全面接入阿里生态，开启AI办事时代。

这条时间线有一个值得注意的细节：从MAU 306万到破亿，只用了两个月。但从通义诞生到千问上线，阿里花了整整三年。

这三年不是在浪费时间，而是在完成两件必要的前置工作：

一是把Qwen大模型做到全球开源第一，建立模型底座的绝对优势；

二是把阿里生态里的各类服务标准化成可被AI调用的接口。

没有这三年，千问的两个月爆发不可能发生。

1.4 一个被忽视的关键：夸克的引流作用

千问冷启动并不是从零开始的。2025年11月26日，千问宣布与夸克AI浏览器深度整合，而夸克在电脑端的安装量高达1.1亿。这批存量用户直接变成了千问的第一波导入流量。

理解这一点很重要：千问的增长数据里，有一部分是存量迁移，而不是纯粹的新用户获取。真正考验千问的，是这批迁移过来的用户留下来之后，有多少愿意高频使用。

二、赛道格局：2026年AI助手市场的结构性分化

2.1 四强格局确立，第二集团持续分化

先看数据。根据QuestMobile 2026年3月数据，千问移动端月活1.65亿，同比增长4241%，单季度新增月活1.26亿，是同期其他AI产品新增量的数倍。阿里2026财年Q3财报同期披露，2月千问全端（App+Web+PC）月活已超3亿。

需要做一个口径说明：1.65亿是移动端App口径，3亿是全端合计口径，两个数都真实，但不能混用对比。

2.2 三条路径，本质是三种不同的留存逻辑

看完数据，更重要的是理解这三家为什么走了完全不同的路。

豆包的路：字节把豆包嵌入抖音、今日头条、剪映等50余个自家应用，内容消费、AI辅助、创作输出形成闭环。用户在刷视频、做剪辑的过程中自然触达豆包，留存建立在内容消费习惯上。优势是流量天然、获客成本低；劣势是脱离字节系场景后，豆包的独立价值就会被削弱。

DeepSeek的路：靠2025年初R1模型的现象级能力出圈，在开发者和专业用户里建立了极高的品牌认知。但C端产品力不足是它的硬伤，没有具体的高频生活场景承接用户，尝鲜之后就流失了。月活负增长已经证明了这一点。

千问的路：把AI帮你把事情办完做成闭环。接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德，上线400+项AI办事功能。这条路最重，但壁垒也最高，它需要阿里十几年积累的商业基础设施来支撑，不是靠堆模型能力就能复制的。

2.3 千问增速背后的一个隐患

4241%的增速很好看，但有一个数据需要人证分析一下。

春节免单活动首日，千问日活暴增5100万，增幅727.7%。活动驱动的日活峰值和真实留存是两回事。活动结束后，能有多少用户把千问变成日常习惯，才是真正的考验。

三、战略背景：阿里为何将千问定为集团AI入口

3.1 吴泳铭上任后的战略转向

理解千问，必须先理解吴泳铭。

2023年9月，吴泳铭出任阿里CEO，上任第三天就发了全员信，确立用户为先、AI驱动两大战略。这是阿里集团层面第一次把AI提到和电商、云计算同等重要的位置。

但真正的战略加速，发生在2025年。2025年9月的云栖大会上，吴泳铭抛出了一个比AI驱动更激进的目标：AGI是确定性事件，但AGI只是起点，阿里的终极目标是ASI。

他把路径分为三个阶段：智能涌现、自主行动、自我迭代。

当前阶段是自主行动，也就是AI要从能回答进化到能执行。千问的产品逻辑，正是这个战略阶段的直接产物。

3.2 3800亿投入的逻辑

阿里在AI上的投入规模，是理解千问战略地位的重要背景。

2025年2月，阿里宣布三年3800亿元的AI基础设施建设计划。这个数字相当于阿里2025财年营收的近40%，是一个需要集团最高层直接拍板的决策量级。随后，阿里2026财年Q1财报披露，过去4个季度AI基础设施和研发累计投入已超1000亿元。

这种量级的投入，意味着阿里不允许AI基础设施很强、C端产品很弱的错位继续存在。千问的出现，就是要把模型能力和C端用户规模这两件事真正连起来。

3.3 千问在阿里AI版图中的位置

千问在这个版图里的定位很清晰：它不是一个产品，它是一个调度层。

模型能力在底层，生态服务在末端，千问站在中间，负责把用户的自然语言意图转化成对具体服务的调用。阿里内部把这个定位描述为出门带一个千问App就能解决所有问题。

3.4 与夸克的分工逻辑

很多人搞不清楚千问和夸克的关系，因为两者在功能上有大量重叠。

拆开来看，分工其实是这样的：夸克回归到它最核心的能力（AI搜索和浏览器），服务的是我想找信息、我想搜索的需求；千问承接的是我想把一件事办完的需求。前者是信息获取，后者是任务执行。

这个分工的问题在于，随着千问的AI搜索能力不断增强，两者的边界会越来越模糊，内部竞争压力是客观存在的。这是阿里未来需要持续解决的产品管理问题。

四、产品定位：AI超级助手还是生活服务调度台

4.1 官方定位与差异化思考

千问官方给自己的定位是个人AI助手，口号是会聊天、能办事。

阿里需要把生态服务的调用能力快速展示出来，所以功能密度很高；但高密度功能对新用户来说，认知成本也相应变高。

从产品经理的视角来看，会聊天、能办事这个口号里，办事才是真正的差异化。

4.2 目标用户画像

根据公开数据和产品功能设计，千问当前的用户群体大致可以拆成三类：

学生群体：千问破亿月活的公告里明确提到在学生和白领人群中增长迅猛。学习辅导模块（千问小讲堂、整页批改、5亿资料库）是针对这一群体的核心功能，也是差异化最明显的地方。这批用户的特点是使用频次高、场景固定、但付费意愿相对偏低。

白领/职场人群：智能办公模块（AI写作、AI PPT、文档解析、实时记录）针对的就是这批人。这一群体的付费意愿更高，但竞争也最激烈，豆包、Kimi都在同一战场。

生活消费用户：靠AI办事功能拉新的那批用户，主要是被春节免单活动吸引进来的。这批用户的留存最难，因为他们进来是为了薅羊毛，能否在活动结束后继续留住，取决于千问的日常使用价值是否足够高。

4.3 千问最大的不同在哪里

和其他AI助手相比，千问最本质的差异只有一个：它是唯一一个真正打通了商业服务履约闭环的AI助手。

其他AI助手告诉你你可以去哪里买，千问直接帮你买完。这一步的跨越，看起来只是产品能力的差异，但背后需要的是整套商业基础设施的支撑。这是它的核心壁垒，也是它在2026年最值得被认真对待的原因。

五、信息架构：首页结构与核心导航逻辑拆解

5.1 整体信息架构概览

实际打开App，迎面是一个极简的对话欢迎界面：AI助手头像、个性化问候”你好，小普”、三条场景化快捷提示词，仅此而已。

这个设计选择本身就值得分析。千问没有把所有功能平铺在首页，而是选择用”对话框”作为唯一核心入口。这意味着它在传递一个明确的产品主张：不管你想做什么，说一句话就行。

5.2 首页信息架构拆解

千问首页的设计逻辑，可以用一句话概括：大对话框 + 功能快捷入口矩阵。

顶部是一个全宽的对话输入框，这是千问最核心的交互入口。无论你想做什么（点外卖、写文章、问问题）理论上都从这里开始。这个设计是对的，因为它在告诉用户：千问的核心是说一句话，事情就开始了。

5.3 顶部导航栏：两个独立入口的设计逻辑

顶部导航栏藏着两个值得拆解的设计决策。

左侧千问办事独立入口

千问没有把AI办事能力混在首页功能栏里，而是单独提升到顶部导航栏的左上角位置。这是一个明确的产品表态：办事能力是独立于对话能力的另一条路径，用户可以直接进入，不需要通过对话框来触达。

这个设计逻辑上是对的，我要问问题和我要办一件事是两种完全不同的用户意图，分开入口减少了认知混淆。

居中模型切换

顶部居中放的是模型切换入口，默认Qwen3.5，可手动切换到Qwen3-Max。

对普通用户来说，模型版本的差异是很难认清的，因此千问选择默认展示最新的模型。并且不在首页展示模型版本，而是仅保留千问。

右上角AI创作入口

右上角图标进入AI创作模块，这是一个独立的内容创作空间，区别于主对话界面。

5.4 输入框上方功能快捷栏：15个功能的取舍逻辑

输入框上方横向排列了15个功能快捷入口，按照截图里的顺序依次是：任务助理、HappyHorse、拍题答疑、AI生图、作业批改、AI写作、PPT创作、实时记录、小讲堂、AI生视频、翻译、打电话、深度研究、文档阅读、AI修图。

这里有几个值得注意的设计信息：

首先，功能密度高但不显眼。这15个入口是横向滚动排列在输入框上方的小图标，不是占据大面积的功能卡片。视觉上不会让首页显得臃肿，但对新用户来说，能不能发现这个区域、能不能看懂每个图标的含义，是一个门槛。

其次，前三位的优先级选择很有意思：任务助理、HappyHorse、拍题答疑。任务助理代表”办事”，HappyHorse是情感陪伴类功能，拍题答疑代表”学习”。这三个场景的前置，揭示了千问对自己核心用户群的判断：办事用户、情感用户、学生用户，这三类是它最想优先服务的人群。

第三，打电话功能单独拎出来值得说一说。这是千问独有的能力：AI代替用户拨打电话完成预约、询问等任务。这个功能出现在功能栏里，但位置排在第12位，优先级偏低。如果这个功能真的成熟，应该有更高的展示权重，因为它的差异化程度远超AI写作、翻译这类标配功能。

5.5 左侧抽屉：被低估的导航空间

左上角展开后可以看到我的空间、智能体、对话历史。

智能体在这里，是一个值得关注的信号。千问把智能体入口放在抽屉里而不是首页主导航，说明当前版本对智能体的定位是进阶用户功能，而不是面向大众的核心场景。这和豆包把Bot广场做成主导航Tab的策略形成了明显差异。

哪种策略更好，取决于千问对智能体的判断：它认为普通用户还没准备好高频使用智能体，对话框才是当前阶段最低门槛的入口。这个判断未必错，但随着用户熟悉度提升，智能体的入口层级应该适时上调。

六、功能矩阵：六大能力模块的边界与评估

6.1 先说清楚一件事：千问的功能比大多数人以为的要复杂得多

在正式拆解之前，我想先纠正一个我自己之前的误判。

在没有真正深入研究这款产品之前，我对千问的认知是一个能办事的AI助手，功能堆砌。但当你真的把它的功能矩阵铺开来看，会发现它走的其实是两条完全不同的产品线：

一条是AI办事超级入口，对标的是你的生活方式；另一条是AI创作平台，对标的是你的内容需求。

这两条线共享一个对话框入口，但背后的能力体系和目标用户几乎是两个独立的世界。这既是千问的产品野心，也是它最难解决的定位模糊问题。

把功能矩阵拆成六个模块来看：

6.2 模块一：AI生活办事

这是千问六个模块里唯一一个能让人停下来说”这件事只有它能做到”的功能。

但有一点必须说清楚：所谓的400+AI办事功能，并不是400个全部实现了无缝闭环。按照实际接入程度，可以分成三个层级：

这个区分很重要。如果把400+全部等同于真闭环，是在夸大千问的实际能力，也会让读者产生预期落差。

打电话订餐这个功能值得单独说一说。千问会自动拨打商家电话，用AI语音（实时情绪识别，100ms内识别50+种情绪）完成预订沟通，之后给你生成文字纪要和录音回放。

这件事本身技术含量相当高，而且真的解决了一个真实痛点：很多人不喜欢打电话，尤其是用中文和餐厅沟通这类相对复杂的任务。但它也带来了一个意想不到的问题：商家经常以为是真人在打，千问不得不在通话结尾主动声明：我是千问AI助手。这个细节透露出一件事：AI代替人类打电话这件事，在伦理和商业规则层面，还有很多没有被厘清的问题。

6.3 模块二：AI创作

如果说办事是千问的理性壁垒，那AI创作就是它正在建立的感性壁垒。

这里必须纠正一个误解：HappyHorse不是情感陪伴功能，而是阿里自研的视频生成模型。

HappyHorse 1.0的技术规格是：150亿参数、40层单流Transformer架构、原生音视频联合生成、支持7种语言唇形同步，单H100卡38秒出片。2026年4月以匿名身份登顶Artificial Analysis文生视频和图生视频双榜，随后阿里ATH创新事业部认领。4月27日开始在千问App首页以”胶囊入口”形式灰测，普通用户免费体验。

AI小剧场是另一个值得重点提的功能。它是国内第一个真正做出角色合拍玩法的AI产品——你上传照片创建数字分身，然后和近百个公开IP（甄嬛、林黛玉、孙悟空、马斯克等）同框出演AI短片，还可以把结果保存成Live实况图发朋友圈。

这个玩法的战略意图很清晰：从娱乐社交场景切入，解决千问日活不够高的问题。用户为了看自己和马斯克合拍，会反复打开App——这是一种完全不依赖阿里电商生态的留存路径。

6.4 模块三：任务助理

任务助理1.0是2026年1月15日以邀测形式上线的，初期邀请码一度在闲鱼炒到500元，足以说明用户的期待程度。

它的能力定位是类人多步骤规划Agent：你描述一个复杂任务，它自动拆解步骤、调用工具、完成执行、输出结果。Web端最多可并行处理100个文件，App端是10个，平均8到10分钟完成一份研报或小工具的生成。它还引入了双重核查机制，关键数据可由第三方Agent复核，降低幻觉风险。

这个模块和打电话订餐背后是同一套Agent基础设施，只是一个面向信息处理，一个面向物理世界执行。两者合在一起，才是千问真正意义上的AI Agent能力边界。

目前的问题是：任务助理还在邀测阶段，普通用户还没有全量覆盖。一旦全量开放，加上功能继续打磨，这会是千问最有可能建立长期用户习惯的模块。

6.5 模块四到六：学习辅导、智能办公、对话问答

学习辅导：这是千问在学生群体渗透最深的功能。千问小讲堂把AI辅导做成了可视化板书加1对1语音互动的形式，整页拍题批改直接解决家长和孩子的核心场景，5亿资料库配合千万真人老师讲题视频是真实的差异化。和猿辅导、作业帮这类垂直产品相比，千问的优势是免费、通用；劣势是系统化课程体系和深度内容还有明显差距。

智能办公：AI写作、PPT、文档解析、实时记录，这些是AI助手的标配功能，千问在这个赛道是跟随者，差异化程度不高。值得一提的是实时记录支持录制系统内部音频，可以录小宇宙、B站、播客，这比大多数竞品多了一个使用场景。

对话与问答：底层是Qwen3 Max（默认模式，非推理）和Qwen3-Max-Thinking（推理模式），默认版本是Qwen3.5，用户可以手动切换到Max。能力上和ChatGPT、Gemini处于同一水平，且完全免费，这一点在当前AI产品普遍商业化的背景下是真实的优势。但问题和信息架构章节说过的一样——模型能力的感知化不够，用户很难在对话过程中感受到”这是Qwen3 Max在帮我”的具体体验。

6.6 功能矩阵的结构性判断

把六个模块放在一起，有一个很清晰的格局：

千问有两个真正有差异化的核心能力——AI生活办事（是护城河）和AI创作（特别是HappyHorse+AI小剧场，是增长飞轮）。任务助理是第三个有潜力的支柱，但还在建设中。

其余三个模块（学习辅导、智能办公、对话问答）有实力但不独特，面对豆包和Kimi的竞争没有明显优势。

这个结构告诉我们一件事：千问真正需要打透的是前两个，而不是把资源平摊在六个方向上同时追求完美。

七、核心差异化：AI办事闭环的链路与壁垒分析

7.1 为什么这个模块值得单独拎出来讲

第六章功能矩阵里，AI生活办事是唯一一个拿到五星差异化的模块。

这不是因为其他功能不好，而是因为这个模块做到了一件事：在AI助手这个赛道里，它是全球第一个真正打通了搜索、决策、支付、履约完整链路的产品。不是宣传意义上的第一，是产品形态意义上的第一。

豆包会告诉你附近有什么好吃的。千问帮你把外卖下好了。

这一步的跨越，听起来不大，但背后需要的东西完全不同。

7.2 一句话下单的完整链路

先从最典型的场景说起。2026年1月15日的发布会现场，千问C端事业群总裁吴嘉说了一句话：帮我点40杯霸王茶姬的伯牙绝弦。

千问随后完成了这些事：识别商品品牌和产品名、定位附近门店、查询库存和可用优惠券、生成订单卡片、调用支付宝AI付完成支付、骑手接单配送。

全程没有跳转，没有手动操作，8分钟后奶茶送到了现场。

为了验证这个链路，刚好我准备买一些零食，顺便买一个挖耳勺。

把这个链路拆开来看，有三个技术节点：

第一个是意图理解。Qwen3-Max需要从一句自然语言里解析出品牌、产品名、数量、位置信息，同时推断出隐含需求，比如优先选近的门店、自动匹配可用优惠券。这依赖的是大模型的全模态理解能力。

第二个是服务调用。解析完意图之后，千问需要实时调用淘宝闪购的商品库、门店库和优惠券系统，完成商家匹配和订单生成。这依赖淘宝闪购多年积累的本地生活数据库和API接口体系。

第三个是支付闭环。传统流程里，AI推荐完商品还需要用户跳转到支付App付款。千问通过和支付宝共同开发的AI付能力，把支付授权内嵌到对话流程里，第一次授权后后续无需重复操作。

7.3 办事闭环的能力边界：不能一刀切说全部闭环

这里有一个必须说清楚的问题。

千问官方宣传的400+AI办事功能，并不意味着400项全部实现了无缝端内闭环。按照实际接入程度，大致分成三个层级：

真正实现完整闭环的是外卖、打车、电影票、演出票这几项。用户在千问界面内完成从下单到支付的全流程，不需要跳出去。这是最核心的差异化能力所在。

基本闭环的是酒店、机票、火车票。支付步骤在端内完成，但部分确认流程会跳转到飞猪页面。体验上有一定断点，但整体还算流畅。

引导型的是政务服务、充话费等。主要以入口卡片和引导链接为主，不是真正意义上的自动执行闭环。

这个分层很重要。在评估千问的办事能力时，要区分这三类，而不是把所有服务混为一谈。

7.4 打电话订餐：一个技术上领先但伦理上模糊的功能

打电话这个能力值得单独说一段。

千问会自动拨打商家电话，用AI语音完成预订沟通。背后的技术是实时情绪与意图识别引擎，100毫秒内识别50多种情绪，拟人化程度相当高。完成后生成文字纪要和录音回放，整个过程用户不需要开口说一个字。

这解决了一个真实痛点：很多人不喜欢打电话，尤其是在嘈杂环境里或者不确定对方态度的时候。AI代劳电话这件事，在效率上是实实在在的提升。

但它也带来了一个意想不到的问题：商家经常以为在跟真人对话，千问团队为此不得不在通话结尾主动声明是AI助手。这个细节暴露了一个还没被行业充分讨论的问题：AI冒充人类发起交互，在商业和伦理层面边界在哪里？这不是千问一家的问题，但作为第一个把这个能力做出来的产品，它首先要面对这个追问。

7.5 这个闭环，别家为什么复制不了

这是整个分析里最关键的问题：为什么豆包、DeepSeek、元宝做不到同样的事？

豆包也在做类似方向。它走的是系统级权限路线，通过获取手机底层权限，代替用户操作微信、淘宝、美团等第三方App。这个路线技术上更激进，但遭遇了严重阻力：上线72小时内，部分用户微信账号因登录异常被封，淘宝比价触发平台风控，多家银行App启动限制措施。

千问走的路完全不同。它不去操控别人的App，而是让所有服务主动接入千问的调度接口。这两种路线的本质差异在于：

豆包路线：我控制你的App，需要对方允许，摩擦极大。千问路线：你主动接入我的平台，需要自家生态配合，阿里恰好有这个条件。

淘宝闪购、支付宝、飞猪、高德、大麦、盒马全都是阿里系产品，接口打通不需要任何外部谈判授权。这个壁垒在短期内其他任何玩家都复制不了，因为他们没有一家公司同时拥有这些商业基础设施。

美团有外卖和打车，但没有机票和政务。腾讯有微信支付，但没有电商履约体系。字节有内容分发，但没有本地生活闭环。只有阿里，在电商、支付、本地生活、出行这几条线上同时有成熟的商业基础设施，而且全部归属同一家公司。

这是千问真正意义上的战略护城河，而不只是一个产品功能。

7.6 春节免单活动：一次压力测试，两种解读

2026年2月6日，千问启动春节30亿免单活动，9小时内订单量突破1000万单，服务器全面过载，随后连续崩溃两天。

从负面角度看，这是一次工程化能力的集体暴露：服务器宕机、配送延迟、支付失败、客服失联，黑猫投诉半天上百条，App Store中文区差评集中出现。千问在用户体验上欠了一笔不小的账。

但从产品视角来看，这次活动实际上证明了一件极为重要的事：当价格门槛足够低（25元无门槛券），用户真的愿意用AI来完成真实的生活消费。1000万单不是假数据，是真实下单，真实配送，真实送到用户手里。

这验证了AI办事闭环作为产品方向的根本可行性。在此之前，这件事还停留在理论层面。

另一个加分项：千问团队的危机公关处理意外赢得了口碑。崩溃后官方发出接地气的致歉，承诺所有已领取福利全部兑现并延长有效期。这种姿态和以往互联网大厂的冷漠式回应不同，让不少用户感受到了人情味。

这个细节说明千问的团队文化和产品调性上有一些值得肯定的东西，不应该被单纯的技术失误遮蔽。

7.7 办事能力的下一步在哪里

当前版本的千问办事，本质上还是阿里生态内的闭环。美团外卖、滴滴打车、京东购物这些生态外的服务，目前还做不到。这个边界不是技术问题，是商业生态的边界。

下一步的关键问题是：千问能否推动更多非阿里系服务接入调度层？

这个问题的答案，决定了千问能否从一个阿里生活服务超级入口，进化成一个真正意义上的AI生活操作系统。

目前来看，阿里的策略是先把自家生态内的服务做扎实，建立用户习惯和信任，再逐步向外延伸。这个路径是稳健的，但也意味着在相当一段时间里，千问的办事能力会受限于阿里生态的边界。对于一个定位是全民AI助手的产品，这是一个需要正视的天花板。

八、用户口碑：真实评价的分布与产品信号解读

8.1 先说方法论：怎么看用户口碑才不会被带偏

在拆解千问的用户口碑之前，有一件事值得先说清楚。

千问上线以来，围绕它的声音极度两极化。一边是大量格式高度雷同的好评，以”千问App：从能聊到能干”开头，结尾固定问”需要我帮你整理吗”——这类评论疑似AI批量生成或营销稿件，可信度存疑。另一边是部分自媒体言辞激烈的唱衰文，把春节崩溃事件和MAU数据争议混在一起，结论跑偏到”千问要完”。

真实的用户口碑在这两端之间。我在分析时优先采用三类来源：App Store一星差评、知乎实名用户的具体使用反馈、以及界面新闻、财新、36氪等独立媒体的实测内容。这三类来源有明确的利益无关性，更能反映产品的真实状态。

8.2 正面声音：打动用户的三个核心点

第一个是真的能把事情办完。

这是千问和其他AI助手最本质的区别，也是最高频被提及的正面评价。以前用AI点外卖，AI会告诉你可以去美团或饿了么下单。千问直接帮你下单完。

这个体验上的跨越，对第一次感受到的用户来说冲击力很强。知乎上有实测帖记录了用千问点外卖的全过程，评论区统一的感受是：它好像真的长了手。这种评价背后反映的是用户对AI能力边界预期的根本改变。

8.3 负面声音：集中在产品体验层，而不是模型能力层

这是一个很重要的观察。

千问的负面评价几乎不是在说模型能力差，而是在说产品体验上的各种细节问题。这两件事是完全不同的性质：前者是技术底座问题，后者是产品打磨问题。

基础交互流畅度：有用户明确指出，输入键盘弹出不丝滑这个问题只在千问上出现，豆包、Kimi、元宝、DeepSeek都没有。这种细节级别的卡顿，往往比功能缺失更让用户产生负面情绪，因为它是每次使用都会遇到的摩擦。

交互设计不直觉：右上角按钮不是开启新对话的入口，新对话需要从侧边栏操作，导致很多用户不小心让上下文污染了后续对话。历史记录页面里复制和分享按钮消失。这些是设计层面的取舍，但对用户来说是迷惑。

功能稳定性：联网搜索的识别失败是被反复提及的槽点。用户描述的典型场景是：明明是需要联网的问题，千问没有触发联网，直接用知识库里的信息回答，导致结果过时或错误。这个问题在内容时效性要求高的场景下特别明显。

活动体验管理失控：春节免单活动的负面口碑相当集中。App Store中文区出现格式相似度极高的大段好评，疑似批量营销，但真实差评也同样密集，典型内容是：领取页面反复失败，第二天发现券被使用，客服仅以活动火爆为由敷衍，无补偿方案。这类体验对用户信任的伤害远超一次功能Bug。

把所有正负面声音放在一起看，有一个很清晰的结构。

正面评价几乎全部来自功能层面：AI把事情办完了、模型能力够强、某个具体功能超出预期。这些评价指向的是千问的产品能力上限。

负面评价则几乎全部来自体验层面：键盘卡顿、交互反直觉、宣传和实际有落差、活动崩溃客服不给力。这些评价指向的是千问的产品体验下限。

这个分裂说明千问目前的状态是：能力过关，体验欠打磨。

对于一个已经有1.66亿月活的产品，这个状态下的优先级选择很关键。继续堆新功能，还是把现有能力的体验层做扎实？从口碑数据来看，答案相当明显：用户已经认可了千问能做什么，现在更大的流失风险来自体验层的摩擦，而不是功能的缺失。

8.4 一个值得关注的用户结构信号

春节免单活动期间有两组数据值得放在一起看：156万60岁以上长辈首次通过千问体验外卖下单，156万下沉市场和县城用户被首次激活。

这两组数字说明千问在下沉用户和银发用户群体里有真实的渗透能力，而且这批用户的触达路径靠的是活动，不是口碑传播。

这对产品的长期留存意味着什么？活动拉进来的用户，如果后续产品体验不够顺滑，是最容易流失的一批人。对于识字率低、操作习惯不够稳定的银发用户来说，一次键盘弹出卡顿或者对话历史找不到，就可能意味着永久流失。

千问如果真的把”普通人可以随时用”当成产品使命，这两批用户的留存质量，是比MAU数字更值得关注的指标。

九、产品诊断：SWOT分析与AI协同时代的机会点

9.1 SWOT分析

先把四个象限铺开来，再做交叉分析。

9.2 SWOT交叉分析：策略方向判断

SWOT不是列清单，是要把四个象限交叉起来看，才能得出有用的策略判断。

SO策略（用优势抓机会）

千问最大的机会窗口，是在AI硬件爆发期之前，用AI办事闭环这个独特能力把用户习惯建立起来。眼镜、车机、PC端是下一个入口战场，而千问已经具备了调度层的基础架构。如果能在移动端先把19.8次的月人均使用次数提升到30次以上，多端扩张的用户迁移成本会大幅降低。

银发和下沉用户是另一个值得重点投入的方向。这批人156万的规模是春节活动一次性激活的，他们对AI办事的需求是真实的，但对产品流畅度的容忍度更低。如果产品体验能跟上，这批用户的渗透空间比城市白领更大，因为他们没有使用替代产品的习惯。

WO策略（用机会补劣势）

海外国际版是一个绕开国内问题的机会。在国际市场里，千问没有微信封禁的干扰，没有春节崩溃的负面记忆，可以用一个更干净的产品形态重新起步。Qwen模型在海外开发者里已经建立了良好口碑，这是C端国际版最好的背书。

ST策略（用优势抵抗威胁）

对抗微信封禁最有效的方式不是和微信博弈，而是让用户在千问内形成足够深的行为闭环，使他们不需要通过微信来分享和传播千问。当一个用户在千问里完成外卖、机票、电影票的日常消费闭环，他对千问的依赖就不再需要通过社交分享来维持。

WT策略（规避劣势与威胁叠加）

月人均使用次数低加上活动退潮，是最危险的组合。千问必须在2026年Q2里把至少一个高频场景的用户习惯固化。从现有数据来看，学习辅导（K12用户高频且规律）和日常餐饮消费（外卖高频且刚需）是最有可能做到的两个方向，比智能办公更适合作为留存抓手。

9.3 AI 协同新范式：“白纸心态”为什么在千问上特别成立

我在研究千问的过程中，反复想到一段话。

罗福莉在播客里，说她现在招人更偏爱大二大三的本科生，因为他们对AI没有先入为主的偏见。她用了一个词：污染。年轻人是一张白纸，没有被旧范式污染。以前经验是护城河，现在反而成了枷锁。

Boris Cherny也有一个类似的观察：最能发挥大模型潜力的，往往是对技术边界一无所知的新同事或者应届生。他们不会人为给AI设限，反而更能用好AI。

这两个观察，我认为在千问这个产品上有非常具体的体现。

千问不是一个面向有经验用户设计的产品。它的核心用户画像里，学生、家庭用户、年轻人占了相当比例。这些用户没有搜索引擎的使用习惯，没有要分多个App完成不同任务的路径依赖，他们第一次接触AI就是千问：一句话说需求，等结果。这种“白纸式”的使用方式，反而和千问的产品逻辑高度契合。

再往远处看。猎豹移动首届黑客松冠军姜睦然，14岁，做了一个叫Claw Founder的项目，让AI自动化完成整个创业流程：从想法到白皮书，到开发文档，到写代码，到测试，到发布GitHub，全程6小时AI跑完，人只聊了半小时。Christine Zhang，19岁，哈佛gap year，和室友创立Intera，做AI加临床试验，融了100万美元。Aidan Guo，19岁，做了个AI桌面助手Attention Engineering，拿了125万美元pre-seed。

这群人没有一个靠积累了十年行业经验起家。一个想法，加上会用AI，一个人能干以前一个团队的活。

这不是偶然现象，这是AI时代的结构性机会重分配。

但我想说的不是年纪大了就完蛋了。白纸心态跟年龄无关，跟的是你愿不愿意放下已有的经验框架，重新以AI为起点想问题。AI面前我们都是小学生，没有资历这回事，只有愿不愿意重新学。

这和千问有什么关系？

千问是目前所有国内AI助手里，最接近”让普通人以AI为起点完成真实任务”这个产品理想的产品。它把点外卖、叫出行、找攻略、订酒店这些日常事务，压缩成了一句话的交互。这种设计逻辑，天然对白纸用户友好——不需要你懂什么叫Agent，不需要你懂什么叫工作流，只需要你说出你的需求。

从这个角度看，千问最大的机会不是在存量的AI重度用户里和豆包、DeepSeek抢份额，而是在那些从来没有被AI助手真正服务到的普通人里，建立第一次认知。这批人数量足够大，习惯还没固化，而且一旦在千问里形成了”说一句话就能办成事”的心智，这种习惯会非常稳固。

9.4 机会点优先级：PM视角的判断

把前面所有的分析收拢，作为PM，我会把千问接下来的机会点按优先级这样排列：

优先级一：新用户引导体验重构（高价值，低难度）

这是目前千问最容易拿到但还没拿到的分。现有的新用户第一次打开App，面对的是一个充满功能入口的首页，和一个不知道该说什么的对话框。千问需要一个有引导感的冷启动流程，告诉用户”你可以这样开始用我”——三个场景，三句话，让用户的第一次交互就能成功。第一次成功的体验，是留存的根基。

优先级二：办事场景覆盖密度（高价值，中低难度）

AI办事闭环是千问最大的护城河，但目前支持的场景还相对集中在外卖、出行等少数高频场景。接下来需要把场景密度做高——挂号、买药、机票预订、演出票务、政务服务……每增加一个场景，就多一批对应场景的用户被激活。阿里的生态纵深是支撑这件事的最大优势，这也是其他竞品最难复制的部分。

优先级三：学习辅导场景的纵深扩展（高价值，中等难度）

学习辅导是千问目前在功能差异化上最有竞争力的模块之一，但还停留在”解题、批改”这个层次。往上走一层是”个性化学习路径”，往下走一层是”家长端的数据洞察”。这个方向足够深，用户黏性极高，而且变现路径比通用对话清晰得多。

优先级四：信息架构和功能入口的整合收敛（中等价值，中等难度）

这是一道必做的”减法题”。目前千问首页的信息密度还是偏高，很多功能的触达路径不够清晰。需要在产品层面做一次系统性的信息架构梳理，把用户最高频的三到五个场景放到最显眼的位置，其余功能做好分层收纳，而不是全部堆在首页等用户自己发现。

优先级五：模型能力的感知化设计（中等价值，中等难度）

千问底层用的是Qwen3-Max，这个能力是真实存在的，但用户感知不到。需要在产品层面设计更多”让用户感受到AI在帮我思考”的交互时刻——思考过程的可视化、回答质量的主动标注、和上下文强相关的追问引导。把模型能力翻译成用户可感知的体验，是这个阶段的重要课题。

结尾

我做产品这几年，见过太多产品死在什么都想做这件事上。

功能越堆越多，首页越来越满，用户越来越困惑，留存越来越差。最后团队复盘，结论往往是”我们的功能不够好”——然后继续堆。这个循环，在国内AI助手赛道正在密集上演。

千问是一个异类。不是因为它做得有多完美，而是因为它至少做对了一件事：它找到了一条别人没走过的路，并且在这条路上跑出了真实的数据。

月活从306万到1亿，用了不到两个月。这个数字放在任何赛道都是异常值。背后是淘宝闪购的履约体系、支付宝的支付闭环、阿里云的模型底座——这些资源不是任何一家创业公司能复制的，也不是豆包、Kimi这样的产品能在短期内追上的。

但我也说了我的担忧。

1.3亿用户、2亿次下单，这组数据里有多少是春节红包活动带来的冲量，有多少是真正沉淀下来的日活，千问自己比谁都清楚。活动退潮之后，DAU的长期曲线才是真正的考卷。

千问真正的挑战不在于能不能做更多功能，而在于能不能让用户在没有补贴的普通日子里，还是习惯性地打开它说一句话。这件事，任何一个月活数字都证明不了，只有时间能证明。

我倾向于相信它能做到。但前提是，它得先学会做减法。

把最有价值的那一两个场景做到极致，比把所有功能都堆在首页等用户自己发现，要难得多，也有效得多。这不是AI时代的新道理，这是产品永远的第一原则。

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一轮 Agent 竞品分析后，我发现自己以前把 AI Agent 产品看得太简单了

:) — Mon, 04 May 2026 01:29:28 GMT

Agent产品的竞争已经进入深水区，表面相似的聊天框背后隐藏着截然不同的产品逻辑。本文深度拆解了Agent产品从创建到执行的完整链路，揭示7大关键环节的差异化设计，并提出了双层分析框架：从用户搭建路径到能力组织结构，帮你穿透功能表象，看懂AI任务执行系统的本质。

最近，我完成了一轮围绕 Agent 与工作流搭建产品 的竞品调研。

这轮调研结束后，我最大的感受不是“我又认识了多少产品”，也不是“终于能列出一张更完整的功能对比表”，而是：彻底推翻了以往我对 Agent 产品的理解。

以前做竞品时，我首先会关注页面、看功能、看入口、看交互（更关注UI），但这次我第一次明显感觉到：如果还是用过去那种“看首页、看 demo、看功能点”的方式去分析 Agent 产品，很难准确抓住这些产品各自的特征。

因为 Agent 产品现在最迷惑人的地方就在于——它们看起来越来越像，但底层其实很不一样。

表面上，大家都有聊天入口，都支持创建 Agent，都有 Tools、Knowledge、Workflow、Template，甚至都在讲“AI 帮你生成”。但真正深入去看之后你会发现：有些产品只是看起来像 Agent 平台，有些产品是真的在搭建一个面向任务执行的系统。

而这，也是我这轮调研最大的收获：

Agent 产品，不能只看表面功能；真正该分析的，是它背后的搭建链路、能力组织方式，以及用户完成任务的路径。

这篇文章里，我不想去评判“哪个平台更强”，只想复盘三件事：

我一开始是怎么把 Agent 产品看简单的；
后来我是怎么搭出一套自己的分析框架的；
做完这轮调研后，我对 Agent、Workflow，以及 AI 产品经理的方法论有了哪些新的理解。

一开始，我真的以为 Agent 产品就是“聊天框 + 工具调用”

坦白讲，在真正进入这轮调研之前，我对 Agent 产品的第一反应其实很朴素：

不就是一个对话框，再加上一些工具调用能力吗？

很多平台第一眼给人的感觉也确实是这样，可以让AI助手给你推荐产品。

体验使用这些产品，你会看到它们通常都有这些东西：

一个聊天式入口
一个创建 Agent 的页面
一组 Tools / Plugins / Skills
一个知识库上传入口
再加上一句“AI 帮你生成工作流”或者“自然语言创建 Agent”

这些东西堆在一起，很容易让人形成一种印象：

大家差异不大，无非就是 UI 不同、模型不同、集成多少不同。

我一开始其实也有点陷在这种判断里。

直到真正往下看，我才慢慢意识到：我看错了重点。

因为用户在这些平台里做的，从来都不只是“跟 AI 聊聊天”。

他真正完成的是一整套复杂动作：

从创建开始
到补充配置
到工作流编排
到绑定 Agent
到接入工具
到引用知识
到试运行
到调试和优化
最后再发布上线

也就是说，用户不是在使用一个“会说话的 AI”，而是在搭建一个可以真正执行任务的系统。

当我意识到这一点之后，我对 Agent 产品的观察角度就完全变了。

我发现它们不仅仅是“一个带聊天入口的功能产品”，它们还是一种面向任务执行的系统型产品来看。这个转变，是我后面整个分析框架的起点。

真正该分析的，不是某一个页面，而是一整条搭建链路

这轮调研里，我后来逐渐把 Agent 产品拆成了 7 个关键环节：

创建流程
全流程创建
工作流搭建
绑定任务
添加工具
添加技能
创建知识库

比如，同样都说自己支持“AI 创建工作流”

当我开始用这 7 个环节去看产品的时候，很多原来“说不清产品之间的哪里不一样”的感觉，突然一下子清晰不少。但有些产品所谓的“AI 创建”，其实只是帮用户生成了一个起点。它会在对话框中根据你的需求，构想出这条工作流可能包含哪些节点、每个节点分别承担什么功能，看上去像是在“帮你搭建工作流”。但当用户真正进入执行阶段时会发现，工作流并没有被真正搭建完成：节点之间如何连接、流程如何串联、执行链路如何打通，仍然需要用户自己手动完成。

从这个角度看，这类产品解决的更多只是“描述问题”，而没有真正解决“落地问题”。因为对大多数小白用户来说，痛点并不只是“不知道每个节点叫什么、做什么”，更大的痛点其实是：不知道这些节点该如何连接、如何形成一条真正能跑通的流程。

相比之下，真正更有价值的产品，不只是停留在“帮你想”，而是能够继续引导用户补齐配置、连接节点、测试运行，甚至进入调试和优化链路。只有走到这一步，才算真正抓住了用户需求。

这其实和那个经典的“造车”故事是一样的：用户真正想要的，并不是一匹更快的马，而是更快地到达目的地。放到 Agent 产品里也是一样。用户表面上说的是“帮我用 AI 创建一个工作流”，但真正想解决的，并不是只生成几个节点描述，而是把流程真正搭起来、连起来、跑起来。

因此对于用户需求的分析不能止于需求，要从需求出发，理解用户目的，进行场景分析，背后真正的动机是什么，再反推产品应该提供什么能力，才能真正解决问题。

再往深一层看，很多需求背后其实都指向了某种更底层的人性驱动。马斯洛需求层次理论里提出的五大需求，某种程度上也提供了一个理解框架：当基础生存和温饱问题被满足之后，人们会越来越关注效率、掌控感、成就感、认同感以及自我实现。对应到产品设计中，我们真正要思考的，不只是“用户说他想要什么功能”，而是：用户为什么会产生这个需求，我们的产品应该提供什么样的能力，才能帮助他更高效地完成目标，并真正解决他当下的问题。

这两类产品表面上都叫“AI 创建”，但其实一个做的是“生成骨架”，另一个做的是“辅助用户完成整条搭建流程”。

再比如，同样都支持知识库

有的产品只是给你一个上传入口，本质上更像“挂文件”；

有的产品却已经在做：

多知识源接入
结构化 / 非结构化内容处理
检索测试
权限控制
与 Agent、Workflow 的绑定关系

这背后反映的不是“有没有知识库”这件事，而是：

它到底有没有把知识当成执行链路的一部分。

还有 Tools 和 Skills

这是我这次调研中感受很深的一点。一开始我对这些词并不了解，想着反正都是“给 Agent 用的能力”，能有多大差别。但深入竞品平台，进行亲身体验，发觉Tool 像是执行入口，是对外部 API、平台、系统或服务的调用； Skill 更像复用能力，是对某类逻辑的封装和沉淀。

假设这两个概念在产品里混在一起，后续的信息架构、复用方式和扩展逻辑通常都会变得混乱。

也正因为这样，我越来越确信一件事：

分析 Agent 产品，不能只看它“有没有某个功能”，而要看它有没有把这整条搭建链路真正打通。

后来，我把分析框架拆成了两层

在结束这次发竞品调研，我复盘了这个分析的全过程，为了避免自己之后再次陷入页面细节中，我给自己先立一套框架，再去看产品。这套框架，我总结来看可以分成两层。

第一层：看“搭建链路”是否走得通

这一层回答的是：

用户要真正把产品用起来，要经过哪些步骤？这些步骤有没有被顺畅地串起来？

所以我会重点看这些问题：

是否支持自然语言创建
是否支持模板创建
是否支持手动创建
创建后能不能继续补配置
工作流能不能编排、试运行、调试
任务能不能拆解并绑定到 Agent
Tools / Skills 是怎么接入的
知识库是“上传附件”，还是执行链路的一部分

这一步特别重要，因为它把我从“功能视角”拉回到了“任务完成视角”。

以前我容易问的是：

这个产品有没有工作流？有没有工具？有没有知识库？

现在我更关注的是：

用户到底能不能把这件事顺利做完。也因此我意识到很多产品真正的差异，就藏在“能不能走完”这件事里。

第二层：看“底层能力结构”是怎么组织的

如果说第一层是在看“用户怎么走”，

第二层看的就是：

这个产品到底把能力组织在哪一层？

我把它拆成了 5 层：

用户层
Agent 层
工作流层
执行层
资源层

这样拆完之后，我突然发现很多产品虽然都叫“Agent 平台”，但它们真正擅长的东西根本不在同一层。

有的强在用户入口和创建体验；

有的强在工作流编排；

有的强在知识和工具接入；

有的强在模板复用和配置效率；

还有的强在执行、调试、日志和后续治理。

也就是说，很多产品表面上都在做“Agent”，但真正的分别，从来不在那个聊天框上，而在于：

任务怎么被拆解
流程怎么被编排
工具怎么被调用
知识怎么被接入
执行怎么被验证和优化

这也是这轮调研里，我最重要的认知变化之一。通过对多个平台中 AI 辅助创建 Agent、手动配置 Agent 的体验，我也解开了自己很久以来对“结构化提示词”的疑惑：为什么总要给 AI 设定角色、任务、目标、工具、能力？！现在我更清楚了，本质上，提示词的结构化配置，其实就是在引导 AI 进入一个 Agent 的角色。角色、目标、工具和约束越清晰，AI 对自身职责的理解就越明确，执行也就越稳定。

这轮调研之后，我最重要的 4 个洞见

1. Agent 产品的竞争，已经不是“能不能生成”，而是“能不能落地执行”

现在很多产品都能做自然语言创建 Agent、AI 创建工作流。

但真正决定差异的，从来不是生成那一下，而是生成之后还能不能继续往下走：

能不能补齐配置
能不能绑定能力
能不能拆任务给不同 Agent
能不能接入知识
能不能测试
能不能看日志
能不能持续优化

一句话总结就是：

生成只是起点，执行链路才是分水岭。

2. 工作流能力，决定了 Agent 产品的上限

我以前也会先被“AI 创建 Agent”吸引，但真的一进入复杂业务场景，就会发现：

光有 Agent 不够，Workflow 才是承载复杂任务的底座。

流程怎么走、节点怎么连、异常怎么处理、条件怎么分支、多 Agent 怎么协作，这些问题本质上都不是聊天框能解决的，而是工作流层在解决。

所以我现在越来越倾向于把 Workflow 看成 Agent 平台的“骨架”，而不是一个附属功能。

3. Tool 和 Skill 不能混在一起看

这是我这次调研中感受特别深的一点。

Tool 更像执行入口，是对外部 API、平台、系统、服务的调用
Skill 更像复用能力，是某类逻辑的封装和沉淀

如果这两个概念在产品里混在一起，后续的信息架构、复用方式和扩展逻辑通常都会比较混乱。

所以看竞品的时候，我现在不会只问“它有没有 Tool 和 Skill”，而会继续问：

它是怎么定义这两个概念的？
它们在产品里分别位于哪一层？
最终是如何被用户理解和使用的？

4. 知识库不是附件，而是 Agent 体验的基础设施

真正值得关注的，不是“有没有上传按钮”，而是：

能不能检索
能不能支持多知识源
能不能处理结构化 / 非结构化内容
能不能更新
能不能做权限控制
能不能和 Agent、Workflow 真正绑定
能不能在执行过程中发挥作用

如果知识只是挂在旁边，那它更像“资料“，只有进入工作流的执行链路，在处理业务的流程中真正运用上，那它才成为产品中不可或缺的一部分。

这轮调研，还让我第一次真正把“产品三要素”和“产品对象模型”用起来了

这次调研之后，我对两个以前听过很多次、但没有真正“用透”的概念，有了更深的体会：

产品三要素
产品对象模型（POM）

先说产品三要素

这轮需求里，我们面对的目标用户，是一个从未接触过工作流搭建工具的人事部门经理。

她是典型的小白用户。

而我们产品的核心目标是降低用户的使用门槛，让用户在几分钟内快速上手，并在 AI 引导下搭建处理业务流程的工作流，产品中支持后续手动修改与完善。

如果只是把这个需求简单理解成“做一个工作流工具”，其实很容易做偏。但如果从产品三要素来看，很多东西就会清楚很多。

谁在用

可能包括：

流程搭建者
业务运营人员
AI 应用管理员
最终使用者
审批人 / 执行人

在什么情境下用

不是只盯着“员工入离职”“审批流程”这种单一实例，而是抽象成：

需要搭建一个 AI 驱动的业务解决方案
需要把流程、智能体、能力编排在一起
需要支持自动执行、智能判断、人机协同

靠什么解决

比如：

工作流编排
智能体复用
工具 / 能力调用
知识接入
调试与优化

我后来越来越感受到：

产品三要素不是写需求时的套路，而是帮助你在复杂需求里先找到“产品边界”的方法。

再说产品对象模型：它让我第一次真正看清 Agent 产品的内部结构

如果说产品三要素是在回答：

谁在什么场景下，依靠什么解决问题

那产品对象模型回答的就是：

这个产品内部到底有哪些核心对象，它们之间是什么关系

这次调研里，我越来越觉得，Agent 产品特别需要产品对象模型。

因为这类产品最容易出现的一个问题就是：很多概念名字很像，但其实不在同一层。

比如：

Agent
Workflow
Task
Tool
Skill
Knowledge Base
Capability

如果不先把这些对象拆出来，很容易在分析和设计时混在一起。

后来我对 POM 的理解，变得非常务实：

对象：业务里独立存在的实体
属性：这个对象的特征
关系：对象与对象之间的业务联系

而定义对象模型，我后来基本都会走这 4 步：

找名词：把独立概念先列出来
定边界：区分对象和属性
理逻辑：明确谁拥有谁、谁依赖谁
分状态：给复杂对象定义生命周期

这轮调研之后，我最大的变化，不是会分析更多产品，而是更知道该怎么分析

回头看，这次调研最有价值的，不是我看了多少平台，不是我存了多少截图，也不是我写了多少功能对比表。

而是我慢慢形成了一个更稳定的分析方法：

先看搭建链路，而不是先看首页
先看任务完成路径，而不是先看功能清单
先看对象关系，而不是先看界面长什么样
先搭分析框架，再进入产品细节

这套方法不只适用于 Agent 产品。

我觉得，它对未来分析 AI 工作流平台、AI 应用构建平台，甚至更复杂的系统型产品，都会很有帮助，后续也会尝试运用到分析其他的产品中去。

结语

如果说这轮调研之前，我对 Agent 产品的理解还停留在“一个会调用工具的聊天框”，那么现在我更愿意把它理解成：一种围绕任务执行构建起来的系统型产品。

它真正的竞争力，不在于能不能说一句“我帮你生成”，而在于能不能把从创建、编排、接入、执行、测试到优化的整条链路真正跑通。

而对 AI 产品工作者来说，这也意味着：

做竞品分析时，不能只看 UI、只看功能表、只看 demo，

而要更深入地去拆：

用户任务
产品链路
能力结构
对象关系
执行逻辑

所以当这些东西被看清之后，那些原本“看起来都差不多”的 Agent 产品之间的差异才会真正浮现出来。

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【1.6w万字长文】AI 智能体在支付风控的完整落地实录

Aaron — Sun, 03 May 2026 07:49:20 GMT

从每天数百客诉到分钟级自动分析，从数天风险定位到 T+1 主动发现，从天级策略制定到分钟级策略生成——用多 Agent 架构改造风控流程的完整复盘。

注：

①风控从业者和做过 Agent 落地的读者，如果发现某些环节被简化或跳过，是正常的。半年项目的体量，一篇 1.6w 字文章只能装下冰山一角。例如我们有二十多个环节调用 AI，每一个 prompt 可能都五六千字，每一个 prompt 都要改十几版，评估了上百次……

②本文借助 AI 写作——原始复盘文档有六七万字，AI 辅助将其整合为这篇可直接阅读的版本。

③需要结合项目时间来看这篇文章，2025 年下半年，所以这个系统不涉及 Claude Code、skills、龙虾等概念。

虽然全文很长，还是推荐花半天时间详细阅读，可以一边和 AI 讨论，一边阅读。如果你时间有限，看六、七、十一、十三、十四这几章就够了。

一、一个链接，背后是数百个受害者

去年年初，有一类案件开始频繁出现。

用户在一个微信群、钉钉工作群里看到”国家补贴”或者”投票助力”的链接，点进去，页面要求输入手机号、验证码、支付密码。看起来很正常，很多人没多想就输入了。

几个小时后，他们的银行卡被一笔笔刷走。有人被盗刷了数千甚至上万元。

这不是偶然事件。国补只是众多诈骗类型中的一种——助力投票、虚假红包、冒充客服……各种钓鱼诈骗常年存在，而国补恰好在那段时间集中爆发。抖音、小红书上开始出现投诉帖，舆情开始发酵。每天有数百个受害者的客诉涌到客服中心，然后升级到风控分析师手里。

每一个客诉背后，都是一个真实用户的损失。而风控分析师团队面临的现状是：一个 case 排查下来 2-3 个小时，每天 40% 的时间花在从各个系统拉数据、对信息上，真正用来思考”怎么防”的时间少得可怜。

从这个现象切入，我开始思考一个问题：在这个场景里，AI 到底能帮上什么忙？

二、风控分析师的日常：在数据海洋里捞针

2.1 一个 case 的完整排查流程

要理解为什么效率低，得先看分析师是怎么工作的。

一个典型的 case 排查链路是这样的：

收到客诉 → 拿到用户的 uid、订单号、时间等信息 → 登录风控系统查风控日志 → 打开订单系统看最近几十天的订单情况 → 去鉴权系统查核验记录 → 去登录系统看异地/异常登录 → 关联用户画像信息 → 再回到风控策略系统看有没有命中规则 → 推理作案路径 → 定位策略漏洞

注：以上已经是简化流程了，实际操作会复杂很多。

每一步都要切系统、输参数、等查询、看结果、记笔记。跨 7-8 个平台是常态，单次排查轻松 2-3 小时。

2.2 时间都花在哪了

分析师每天的工作里，大约 40% 的时间花在”查数”而不是”思考”上。不是不知道怎么看，是数据散落在各个系统里，需要大量机械操作去捞取和关联。

剩下的时间还要处理监控预警、舆情、业务反馈。每天几百个客诉，不可能全部精细分析。新发案件往往被积压，等到发现时，黑产已经捞了一波。

2.3 新手为什么更难

还有一层困难：团队总有新人。新人要在数万条策略中快速定位相似策略，需要对业务场景、历史案件、字段含义有很深的理解。这不是看文档能解决的，纯靠经验和时间积累。

新人上手慢，老人时间不够。这是团队常态。

2.4 这不是人不够努力

做这半年 AI Agent 落地，我最大的感受是：很多场景的效率瓶颈不是人不够努力，是这个工作模式的天花板到了。

风控分析是一个典型的知识密集型工作——依赖专家的判断力、经验和直觉。这些东西难以规模化复制。而 AI Agent 正好擅长做这件事：把专家的隐性知识显性化、流程化、自动化。

但怎么落地，才是真正的难题。

三、黑产的进化：为什么传统防线在失效

3.1 手法在加速进化

如果仅仅是工作量大，那增加人手、优化工具或许能解决。但风控面临一个更根本的问题：对手也在进化。

从早期的撞库、薅羊毛，到后来的社会工程学钓鱼，再到现在 AI 辅助的精准诈骗——黑产手法的复杂度在指数级上升。

过去薅羊毛靠脚本批量操作，特征明显（高频、同 IP、同设备），策略容易命中。现在黑产走”精细化路线”——真人账号、正常操作频率、分散设备，很难在单一维度上发现异常。

3.2 时间差就是资损

风控领域有一个残酷的现实：从新手法出现到被识别、到制定策略、到上线生效，这个时间差直接决定了资损规模。

按照传统流程，一个新案件出现后：

1）用户投诉到客服（延迟 1-2 天）

2）客服转给分析师（延迟半天）

3）分析师排查（几小时到几天）

4）定位问题、制定策略（几小时）

5）策略部署上线（几小时到几天）

整个周期下来，3-7 天，甚至更长都是常态。足够黑产洗劫大量账户。

3.3 孤立案件很难关联

还有一个更难的问题。在一个案件大规模爆发之前，往往是零星的几个孤立案件。单个看，特征不明显——可能只是一个用户换设备登录、一笔稍大的订单。但把它们关联起来，才能发现”这是一伙人在操作”。

人工做这个关联非常困难。分析师每天面对几百个客诉，没精力对每一个做横向对比。而黑产恰恰利用了这个盲区——在”不够明显”的阶段疯狂作案。

3.4 策略布控的两难

风控策略本身就是一个权衡问题。严了误伤正常用户——用户投诉、业务抱怨。松了拦不住风险——资损扩大、舆情爆发。

人工通过特征构建策略，很难快速找到最优布控方案。需要反复调参、验证、观察效果，一个”差不多”的策略上线后，可能还需要几轮迭代才能稳定。

3.5 本质矛盾

风险变化的速度，超过了人工响应的速度。

这不只是风控的问题。所有需要”人工分析-响应”的领域——安全运营、合规审查、客户服务、医疗诊断——都面临这个困境。信息在爆炸，但人的分析能力没有爆炸。

所以问题就变成了：当人的速度跟不上时，能不能用 AI 来补这个 GAP？

四、我们想做一个”数字分析师”

4.1 一句话说清楚

这个项目的目标很简单：基于客诉、舆情、监控预警等多源信息，用大模型 Agent 完成从风险感知、分析、报告生成、策略推荐到效果验证的全链路闭环。

或者更直接地说：建一个”数字分析师”——它能 7×24 小时在线，自动排查 case，生成分析报告，自动推荐防护策略。

4.2 不是做个更聪明的系统

很多做 AI 的人容易陷入一个误区：觉得 AI 比人聪明，所以应该让 AI 全面接管。

我的想法是：把分析师的思维方式做成可复制的 Agent。

分析师的核心能力是判断力——她知道哪些信号重要、哪些是噪声、什么情况下可以放心、什么情况下需要警惕。这个判断力来自多年的经验积累，不可能被一个 AI 瞬间替代。

但分析师的大量时间浪费在机械操作上——查数、对信息、翻日志、做分析。这些是可以被自动化的。

所以这个项目的定位很清楚：帮分析师把时间花在刀刃上。

4.3 闭环链路

整体流程是：感知风险 → 智能分析 → 报告生成 → 策略推荐 → 线上验证 → 效果反馈。

用大白话说：

1）感知：自动从客诉、舆情、监控预警中发现异常

2）分析：关联多源数据，还原作案链路，提炼风险特征

3）报告：根据分析结果，生成可视化报告，在前端页面展示

4）推荐：对比现有策略库，推荐需要调整的策略

5）验证：新策略进入旁路引擎跑，验证效果

6）反馈：效果回流，持续优化

注：

1）这个闭环中每一个环节都可以人工介入，以及很多小环节需要人工 double check，才能到下一步，否则会一步错步步错

2）旁路引擎，简单说就是不串在主链路上、只 “旁听” 流量的检测 / 分析引擎；主流量照样走，它只拿镜像或分光副本做分析、告警，不阻断、不影响业务。

4.4 一句话介绍这个系统

基于客诉等信息，关联十几张数据表（用户信息、订单信息、鉴权信息、登录信息、风控日志、策略信息等），通过业务逻辑和大模型，在订单维度、账号维度、事件维度打标签、做多轮推理分析，最终输出风险报告、推荐相似策略、自动生成策略。

五、系统架构：7 个 Agent 如何协同破案

5.1 两条可编排的流水线

系统设计了两条核心流水线：

特征流程：Prompt 解析 → 数据拼接 API → 特征 Agent → 生成结构化要素。这条线负责把原始数据变成可分析的结构化信息。

策略流程：向量检索 + 策略特征 + 历史请求数据 → 未命中根因分析 → 推荐策略/案件报告。这条线负责分析为什么没拦住、以及该怎么办。

两条流水线可以独立运行，也可以串联编排，灵活度比较高。

5.2 7 个子 Agent 详解

这个项目本质上是一个由多个子 Agent 构成的多 Agent 架构。每个 Agent 只做一件事，各司其职：

5.3 为什么要拆模块

这套系统架构有几个明确的设计原则：

单一职责。每个 Agent 只做一件事。
好处是可独立评估——哪个 Agent 不准就调哪个，不影响全局。
可回归——改了一个模块不会影响其他模块。
可复用——UID 分析、模式推断这些能力在其他场景也能用。

并行与串行的合理搭配。UID 分析独立于其他模块，可以并行跑。但模式推断和链路推演依赖事件结构的输出，必须串行。这种设计最大化了效率。

证据层与结论层分离。事件结构/UID 画像是”证据模块”，只输出事实（”这个账号近 7 天换过 3 台设备”）。链路/模式/信号/动作是”结论模块”，在证据基础上做推理（”频繁换设备 + 夜间集中支付 = 疑似账号被接管”）。

这个分离非常重要——它降低了多步推理的误差累积（后面会专门讲这个）。

5.4 数据流：从碎片到结构化

数据的旅程是这样的：客诉/支付宽表/登录/鉴权/UID 画像 → 聚合/关联 → 聚合成事件数据包 → 各 Agent 分析 → 生成报告 → 策略匹配 → 阈值调优 → 策略生成。

每个环节的产出都是结构化 JSON，而不是一段文本。这件事我们踩过坑，后面会展开说。

5.5 前端展示

分析师的界面上，信息以卡片形式呈现：摘要卡片、Top3 作案模式、Top5 异常信号、动作建议表格、可折叠的详细数据区。信息层级清晰，分析师可以快速判断”这个事件值不值得管”。

因为每个环节都是 json 输出，然后存储到数据库，所以前端就能非常清晰后的展示具体每一个字段了，如下图

六、基建：70% 的时间在搭地基

6.1 数据层的复杂程度远超预期

想象一个场景：你要分析一个客诉，判断这个用户是不是被骗了。

你需要看哪些数据？用户的个人信息、这笔订单的详情、下单时的登录记录、支付时的鉴权记录、设备信息、历史行为、命中的风控策略……这些数据来自不同的系统、不同的团队、不同的表结构。

有的按天分区，有的实时写入；有的在宽表里，有的在 JSON 串里；有的字段名一看就懂，有的需要找原始业务方确认。

所以，做这个项目，第一件事是打通数据。

6.2 建大宽表的实战

我们花了很多时间在数据基建上——比预想的多得多。

四百多个字段，关联十几张表。具体做了这些事：

从 JSON 串中提取字段到根目录。很多核心数据埋在大 JSON 串里，查询起来很慢，需要一张张表把需要的字段”拆”出来。

复杂的过滤逻辑。金额小于特定值的剔除、支付不成功的剔除、订单号重复的去重。每条过滤背后都有业务依据。

字段为空的补数方案。数据缺失是常态。同一个字段可能有多个来源路径，需要按优先级依次尝试。写了好几版逻辑才稳定下来。

…………

最终建成了 4 张大宽表：请求维度表、账号维度表、鉴权维度表、登录维度表。它们的字段存在率从 0% 到 100% 不等——这也是一个要面对的现实，不是每个 case 都有完整的数据。

6.3 字段理解的深坑

数据层的难度不只在”拿得到”，更在”看得懂”。

字段名、枚举值、枚举含义——这些信息往往连业务方自己也说不清楚。举个例子：”核验方式”字段里，”短信”和”人脸”在风控中的含义完全不同——人脸可以视为本人操作，短信不能。如果你不了解这个背景，直接用原始数据，模型会得出错误结论。

另一个例子：很多字段的取值是编码（比如 56-65 位表示某个含义），需要对照文档来解析。而这些文档往往分散在不同团队、不同系统里，甚至有些已经过时。

最难的还不是技术问题，而是组织问题。要从其他团队获取字段含义和口径，需要沟通协调，而对对方来说没有直接收益，他们不一定有人来支持你。很多时候只能靠自己一点一点”考古”。

6.4 基建的隐性价值

这些工作在产品推出前不直接产生”价值”——搭建知识库、做名词定义、建表、数据清洗。没人看得到你在建什么，但这些是 Agent 能运转的前提。

当然后来证明：打地基的时间没有白花。没有这些，大模型只能对着碎片化数据”瞎猜”，输出质量会很差。

这是在建一整套基础设施。

七、最难的事：把分析师的脑子拆成 SOP

7.1 分析师自己也不知道自己怎么想的

这是整个项目里最难的部分，没有之一。

你找一位资深分析师坐下来，问她：”你是怎么做分析的？你的判断依据是什么？”

她看着你，想了半天，说：”……因为 xxx，所以有风险。”

但这个“xxx”可能只是他们判断逻辑的 1%，另外的 99%判断逻辑怎么办？能梳理出来吗？梳理不出来，只能说看到后知道该怎么判断，没看到之前写不出判断逻辑。

这不是她不配合，是真的说不出来。她有能力分析出结果，但无法结构化描述自己的思考过程。这是典型的隐性知识（Tacit Knowledge）问题。

很多领域专家都这样。他们能做事，但说不清”怎么做的”。因为他们的判断力来自多年的经验积累，内化成了直觉，而不是一系列可陈述的规则。

7.2 解法：不给她填空题，给选择题

刚开始我犯了一个错误：让她填空。”你能把分析步骤写下来吗？”——写不出来。

后来换了思路：用 GPT 梳理出分析框架，让她做选择题。

我先把一次分析过程拆成几个维度（下单信息、收货信息、实名信息、鉴权信息、登录信息），每个维度列出几种可能的风险模式，让她选”哪个更符合你的判断”。

根据她的选择，调整框架。再让她选。多轮下来，框架越来越清晰。

最终拆出来的，大概是她经验的 60-70%。还有大量隐性经验无法结构化——这些就保留给人来做。

这件事给我一个重要认知：AI Agent 不是万能替代，是做分析师能做的 60-70%，剩下交给人工。承认这个边界，系统设计才能变得务实。

7.3 管理预期：分析师也有不靠谱的需求

还有一个问题：分析师对大模型的期望往往不合理。

典型对话是这样的：

“我把所有信息都提供给 AI 了，它怎么还不能分析？”

“……哪些信息？”

“客诉原文和订单号啊。”

他们过度神话了大模型的能力，以为给了原始数据就能自动推理出完美结论。这是外行对 AI 的普遍误解。

我需要不断科普 LLM 的能力边界：

– 注意力机制决定了，到了 Token 上限的 20% 左右，中间部分的效果就开始变差

– 原始数据和结构化信息是两回事——LLM 需要清晰的结构化输入，而不是一坨 raw data

– 输入不是越多越好，存在”舒适区间”——这个后面会专门讲

核心就一句话：要把”能做什么”和”不能做什么”定义清楚，做一个靠谱的产品，而不是一个万能的产品。

7.4 协作模式总结

我知道 AI 一定是不靠谱的，也知道它哪里不靠谱。所以通过机制设计让它变得可控。

而团队里其他人还在纠结”AI 到底靠不靠谱”——这个认知差距，决定了项目的走向。

八、风险报告：分析师的决策起点

7 个 Agent 跑完分析，产出的不是一篇”文章”，而是一份结构化的风险报告。这个报告怎么设计，直接决定了分析师能不能快速做判断。

8.1 报告要回答四个问题

在设计报告结构之前，我先想清楚了一件事：报告本质是帮分析师提供决策依据

分析师拿到一份报告，想知道的其实是四件事：

1）发生了什么事？范围多大？ — 事实与规模

2）为什么值得管？风险在哪？ — 风险评估与证据

3）我下一步该做什么？ — 策略建议与优先级

4）已经做了什么？效果怎样？ — 处置与复盘

每一条都对应报告里的一个模块。

8.2 报告模块设计

最终确定的报告结构是这样的：

事件元信息：事件 ID、风险等级（P0/P1…）、首次爆发时间、最近更新时间、触发场景（支付/营销/登录）、当前状态（待决策/观察中/已建策略/已关闭）、责任人
事件概况：大模型生成的一段总结——这个事件是什么类型、涉及多少用户和订单、核心风险特征是什么。
作案模式推断：还原黑产的作案链路，可以有多条。比如”A 组 10 个 UID 是通过钓鱼链接被骗的，B 组 5 个 UID 是设备被远程控制的”。每条链路都要写清楚涉及哪些具体的 UID，方便分析师核实。
关键异常信号 Top N：系统在所有异常信号中，挑出最有价值的几条。比如”设备更换频率异常””深夜集中支付””收货地址与常用地址跨省”。分析师看一眼就知道该从哪个方向入手。
UID 维度风险画像：从用户账号维度展示风险特征——这个账号是新注册还是老号、是否有过异常记录、设备是否可信、实名信息是否一致。
矛盾点与缺证：用户反馈的内容和实际交易数据之间如果存在不一致，系统会列出来。比如”用户反馈未进行人脸识别，但鉴权记录显示人脸已通过”。这些矛盾点由分析师做最终判断。
建议动作与优先级：根据风险等级和证据强度，给出建议处置方式——拦截、加验、观察、或不做处理。每条建议附带置信度说明。

8.3 从一段话到结构化输出

这个报告的形态经历了三次迭代。

最初版本：让大模型直接输出一段分析报告，一气呵成。看起来好像还行，但分析师拿到后不知道怎么用——信息全都混在一起，找不到重点。

第一次迭代：按模块分段输出 JSON。每个模块独立生成、独立评估。前端页面用卡片化方式展示：摘要卡片、Top3 作案模式、Top5 异常信号、动作建议表格。信息层级清晰了很多。

第二次迭代：区分”证据模块”和”结论模块”。中间结论（比如 UID 维度画像、事件结构分析）是为下一步推理服务的，不是给人看的。不需要写成可读的文章，给结构化的 JSON 信号就行。最终呈现给分析师的，是结论层的摘要。

8.4 信息不足的处理

风控分析里有一个常见情况：信息不足以得出任何结论。

如果你给分析师的是一份”看起来分析很深入但实际上关键信息全缺”的报告，他反而要花更多时间去验证。所以我们定了一条铁律：信息不足时，直接输出空数组，不编造、不猜测、不补全。

这在 prompt 层面对大模型做了强制约束。模型天然倾向于”说点什么”而不是”什么都不说”，需要用规则把它压住。

8.5 报告与策略的衔接

报告的最后一个模块（建议动作）直接对接策略推荐系统。分析师看完报告后，系统已经基于风险特征预计算了推荐策略——这是一个从”你发生了什么”到”你应该怎么办”的无缝衔接。

这也解释了为什么我们要把报告做成结构化 JSON：策略推荐模块需要读取报告中的结构化字段来做匹配，而不是从一段文字里重新提取信息。

九、三种策略推荐：从暴力匹配到因果理解

9.1 策略推荐的业务逻辑

做风险分析只是第一步。最终目的是出策略——用什么规则、什么阈值、什么处置方式来拦截风险。

分析师在制定策略时有一个经典思路：”强证据配小范围，弱证据配速率。”

什么意思？如果证据很充分（比如设备黑名单），可以直接拦截，范围可以收窄。如果证据比较弱（比如高频访问），需要配合速率限制来使用，范围可以放宽。

所以策略推荐不能只推荐最相似的一条，而应该按策略组来推荐——一组互补的规则，覆盖不同场景。

基于这个思路，我们设计了三种策略推荐方式。

9.2 方式一：基于相似脚本推荐

逻辑：事件下命中了哪些风控脚本 → 做数据清洗 → 筛出核心脚本 → 搜索最匹配的已有策略来推荐。

实现步骤：

1）把当前场景的所有策略单独落表，T+1 更新

2）取出事件下近 30 天命中的所有脚本 id，做聚合

3）排除无关脚本（和本场景无关的、和风险无关的）

4）大模型通过 RAG 召回和本次风险相关的脚本（从约 100 条筛到约 20 条）

5）通过剩余脚本调用相似策略接口，推荐并计算相似度

优点：逻辑清晰，实现成本低，ROI 高。

缺点：局部最优解——推荐的可能是不相关的策略，只是”看起来像”。

9.3 方式二：基于脚本描述推荐

逻辑：大模型理解风险特征 → 理解策略下脚本的描述 → 做卡槽匹配。

这里有一个关键创新：把脚本描述解析为结构化的策略描述，涵盖 10 个维度：

布尔逻辑：条件之间的逻辑关系

时间维度：近 7 天 / 24 小时内 / 夜间 0-6 点 / 大促期间

对象维度：用户 / UID / 设备 / 手机号 / IP / 商户

渠道维度：线上 PC/H5/小程序/APP、线下门店

支付工具：银行卡、微信、支付宝……

品类维度：虚拟、高危虚拟、易变现、E 卡、黄金……

设备维度：非常用设备、模拟器、云控、root……

登录维度：异地登录、登录方式异常、撞库……

地理位置：IP 省与门店地址是否一致

阈值维度：日累计金额、单笔金额、请求次数……

每个维度都有结构化的正则规则和枚举值，形成一个可计算的匹配框架。

优点：简单，容易落地。

缺点：强依赖脚本描述是否准确。如果命名不规范，效果等于人工关键词搜索。

9.4 方式三：基于对抗方案推荐

逻辑：大模型理解风险 + 大模型理解策略 → 在”成因”层面做映射匹配。

这是最复杂的方式，也是最有潜力的。

同一风险下，大模型会生成 3-5 条互补规则，分别覆盖”强证据小范围”和”弱证据配速率”两种场景。

输入：

– 风险侧：核心风险特征、维度化字段、附加特征（金额/频次/时间窗）

– 策略侧：策略描述、策略特征、策略逻辑

输出：一组推荐策略，每条都有解释——”这条策略针对什么特征、为什么能拦截这个风险”。

优点：成因和处置一一对应，推荐结果可解释。

缺点：实现成本高，策略理解难，可能漏召。

9.5 三种方式的演进逻辑

这三种方式实际上代表了大模型介入深度的递增：

方式一：找相似的（传统机器学习思维）

方式二：理解后再匹配（用大模型做语义理解）

方式三：理解成因后再生成（大模型真正参与策略设计）

实际落地中，三个模块同时在系统里，各自推荐一批策略。分析师综合参考，再根据自己的判断做最终决策。

十、prompt 设计经验

做这个项目过程中，我积累了一套 Prompt 规则体系，核心思路是把 Prompt 从”写给 AI 看的话术”升级为”可回归的约束系统”。

这些规则涵盖：业务边界信息的强制约束、输出格式的严格定义、信息不足时的空输出策略、评估体系的设计等。篇幅原因不在此展开，已单独整理为一篇文章，可以对照参考。

十一、踩坑实录：价值百万的教训

11.1 组织架构的坑

问题：大量基建工作（搭建知识库、建表、关联表、数据清洗、打标签）在产品推出前不直接产生可展示的价值。你花了三周建宽表，但对外说就是”在搞数据”。团队看不到进展，上面的人会质疑。

资源有限，很多事推进起来阻力很大。这个阶段最难的不是技术，是扛住压力。

启示：做 AI 项目一定要管理好组织预期。基建期的不确定性需要上面有人扛。如果没有，就需要快速出 MVP 来”止血”。

11.2 策略生成定位之争

这是项目过程中最关键的争论，也是两条完全不同的技术路线。

两种思路的差异：

我组长的选择是：AI 直接生成可上线部署的策略。这意味着系统要对策略的准确性负全责——容错率非常低。一条误拦策略可能导致大范围客诉和舆情。为了支撑这条路线，他拉了很大的团队，甚至涉及模型训练。经过几个月的折腾，验证了他这条路基本跑不通，在复杂风控系统里，追求一步到位的策略生成不现实。

我的选择是：AI 生成 80% 完成度的策略草案，分析师做 double check 后上线。这意味着系统承担的是”提效”角色而非”决策”角色——容错率高，可以在复杂系统里快速跑起来。关键不是让 AI 做对每一件事，而是让 AI 做完 80% 的机械工作，人来做最后 20% 的判断。

这个定位差异决定了所有设计决策。AI Agent 的定位选择不是技术问题，是产品和战略问题。在复杂系统里，容错率比能力强、自动化更重要。

11.3 输出格式的坑

第一个坑：报告不要输出整段文本。

最初我们让大模型直接输出分析报告，一段话从头到尾。看起来还行，但分析师用起来很痛苦——信息混杂在一起，找不到重点。

后来改成按 JSON 分段输出，前端页面用卡片化展示。信息层级清晰了很多。

第二个坑：报告不要一并输出。

一开始所有模块的分析结果一起生成。但如果有一个模块不准，影响整个报告的可信度。

后来改成每个模块独立生成、独立评估。好就好，不好就单独修，不影响其他模块。

第三个坑：要区分内容的用途。

有些中间结论是为下一步推理做准备的——比如”这个用户的设备是模拟器”这个判断，不是为了给人看，是给下一个 Agent 用的。所以不需要写成一篇文章，给个结构化的信号就行。

上面这些问题都是在踩坑过程中才理解的，没实践过，都不说是否能避开这些坑了，他甚至都无法 get 到这些坑是啥意思。

11.4 处置建议过度

大模型有一个倾向：给强动作。

证据很弱的时候，它也会建议”P0 阻断””紧急拦截”。这是模型自身的偏好——它倾向于”宁错杀不放过”。但在风控场景里，误拦截一个正常用户可能带来更大的问题（客诉、舆情、业务流失）。

后来加了一层规则映射：结论置信度 → 动作优先级。置信度 80% 以上才能建议拦截，60-80% 建议加验，60% 以下只能建议观察。把选择权交给分析师。

11.5 客诉信息量低 + 用户描述不可靠

这是一个非常反直觉的发现：用户说的很多是错的。

有用户投诉说”我已经下单了”，但实际查看交易记录，订单根本没成功。

有用户说”我没经过人脸验证”，但鉴权记录显示人脸已通过。

这不是用户故意撒谎——他们可能记错了、混淆了、或者根本没注意到自己做了什么。

启示：不能盲目相信输入数据，系统要有”质疑”能力。

我们的做法是：关联大量数据做交叉验证，把矛盾点列出来，由分析师做最终判断。系统不做”信任或不信任”的决策，只做”事实核查”。

11.6 多步错误复合效应

系统有 5-6 个处理环节。假设每个环节的准确率是 90%（已经不错了），最终准确率是多少？

90% × 90% × 90% × 90% × 90% = 约 59%。

这就是多步推理的残酷现实。误差会沿着链路逐级放大。

解法有三个：

第一，缩短链路。不是把所有环节串起来，而是把中间结论也暴露出来。就算最终报告不准，中间的分析结果也可能有价值。

第二，用硬逻辑代替大模型。能通过规则打标签的，绝不调用大模型。比如”命中某脚本则属于某类”这种判断，一条规则就能搞定。

第三，系统兼容这种不准确。让系统做辅助而非决策。80% 完成度的策略 + 人工 double check，比追求 100% 准确率更务实。

11.7 数据存不下、查不出

我们要分析一个账号的风险，想把账号最近一段时间的风控数据丢给 AI 基于 timeline 分析。

首先，每一条日志量级可能就占十几万 Token，最近一段时间可能有上千条日志。

当然，这个都可以通过数据清洗，筛选出重要数据来解决。

但会进入到一个更底层的问题，日志存不下来，每天几十亿条数据，每天几百 T 的数据量，每条数据十几万 Token，部门自己会存一份，集团也会存一份。

部门自己存的，因为量级太大，可能一两天就会自动失效。

集团存的，虽然理论上半年前的都能查，但是他们的数据量太大了，从来都查不出数据，查一条数据，等 5 小时，然后告诉你 timeout。

如果要推集团去优化，那就不是我们三两个部门推得动得了。

启示：在大公司做 AI 项目，数据可达性比数据量更重要。你有多少数据不重要，你能稳定、快速地拿到多少才重要。如果集团数据查不到、部门数据只保留两三天，就要在设计系统时把这些约束考虑进去——比如缩小分析窗口、优先用本地可缓存的数据、或者把数据采集前置到业务层来做。

十二、效果验证

⚠️ 以下所有数据经过脱敏处理，展示相对值和趋势方向，不涉及具体金额和内部数据。

12.1 核心量化成果

风险发现时效大幅提前。过去需要数天的风险定位周期，通过系统自动化的数据关联和推理分析，缩短到小时级。这个差距决定了资损规模——早一天发现，黑产就少一天作案时间。

欺诈资损显著下降。欺诈资损率（欺诈资损金额占成功交易总金额的比例）在系统上线的评估周期内，环比出现了明显下降。主要原因是新发风险高峰期被大幅压缩，风险暴露窗口收窄。

客诉量有效压降。随着新风险被快速发现并拦截，受害用户减少，客诉量也随之下降。日均客诉量在评估期内呈现出明显的下降趋势。

12.3 这些效果怎么实现的

几个关键机制在起作用：

T+1 发现替代被动等待。过去一个新手法出现后，要等到客诉积累到一定量级才被发现。现在系统每天自动扫描线索，T+1 就能识别出聚集性风险。

策略组推荐替代单点修补。以前发现一个风险漏洞，针对性地修一条策略。现在系统会推荐一组互补策略——强证据的直接拦截，弱证据的配速率限制——形成完整的防御面，不给黑产留缝隙。

精细化策略替代粗犷拦截。过去一条策略往往覆盖多个风险场景，为了防住某些风险而牺牲了精度。现在一条策略只针对一个风险场景，通过”多而精”代替”少而全”，在保证召回率的同时把误伤降到最低。

12.4 定性成果

从被动响应到主动发现。过去分析师等客诉来了才知道有新风险，现在系统主动扫描异常趋势。这种转变不只是效率提升，而是风控模式的变化。

分析师效率提升。分析师从大量的机械查数工作中解放出来，更多时间花在判断和决策上。策略制定从小时缩到分钟级。

策略精细化运营。原来一条策略覆盖多个风险，现在根据风险特征精准配置拦截策略。分析师的策略库从”少量大规则”变成了”大量小规则”，每一层的精准度都提升了。

十三、真正想明白的事：从做项目到形成方法论

13.1 问题不在于 AI 是否可靠，而在于不可靠性是否可控

做这个项目的过程中，我反复在思考一个问题：AI 到底能不能被信任？

我的结论是：基于 Transformer 架构的大模型，本质就是不可控的。这是概率预测器的本质特征。我们不可能训练出一个”永不犯错”的模型，就像不可能造出一个永不漏水的杯子。

所以问题变成了”怎么在 AI 不可靠的情况下，系统依然可以可靠地运转”。

这个认知转变很关键。它决定了你设计的不是一个”AI 系统”，而是一个”人机协同系统”——AI 负责它擅长的部分（信息提取、模式识别、文本生成），人负责它擅长的部分（判断、决策、容错），通过机制设计让双方互补。

系统设计能力 vs 模型调优能力，前者才是真正的工程壁垒。

13.2 有效信息长度曲线

这个项目让我对”给 AI 多少信息合适”有了深刻的理解。

AI 输出质量和输入有效信息量之间是一条有最值的类二次函数曲线：

上升期（左侧）：有效信息很少时，AI 基本在”猜”，输出非常随机，和预期可能相差甚远。
平稳期（中间）：有效信息足够详细时，AI 输出达到峰值。稳定可靠，速度快。这是”舒适区间”或”可靠工作区间”。
衰退期（右侧）：信息过载时，输出质量开始下降。关键信息被噪声淹没，幻觉开始出现，AI 频繁遗忘需求。效率也显著下降。

几乎所有 AI Agent 的优化策略，都围绕这条曲线展开：

– 简单任务：舒适区左移且变宽，因为需要的信息少

– 复杂任务：舒适区右移且变窄，因为需要更多有效信息才能描述清楚

所以做复杂任务时，核心策略就是分层分步——把一个大任务拆成若干个小任务，每个子任务都落在自己的舒适区里。

13.3 Agent 的减法比加法重要

我犯过一个错误：一开始总想往系统里加东西——再加一个 Agent、再多一个分析维度、再优化一下 prompt。

后来发现，减法比加法重要。

三个原则：

1）能用硬逻辑的不用大模型。规则打标签优先——命中某脚本直接标记类型。又快又准，还不用花钱调模型。

2）推理时把前面信息也丢进去。多步推理时，每一步只做”增量推理”，同时保留上下文的全貌。这样即使某一步出现偏差，后续也不至于完全偏离方向。

3）前面不做结论，仅给出供后续推理的信息。证据层输出”事实是什么”，结论层才输出”这意味着什么”。两者分离，即使结论层错了，证据层还可以复用。

13.4 反向梳理方法论

这个项目做到后面，我总结了一套方法论。听起来很简单，但实操时很容易跳过：

– 先确认需要哪些标签

– 标签需要哪些数据

– 数据需要哪些表

– 表之间如何关联，数据如何流转

– 分析师需要的大宽表还需要哪些字段

– 搞清楚每张表是哪个团队的，什么加工逻辑

很多 AI 项目失败，不是因为模型不行，而是因为数据和需求之间断了链。第 1 步没想清楚，后面全是白费。

这套方法论不只能用在风控上。

13.5 Copilot 定位的终极思考

最后，我想清楚了一件事：不是帮分析师做决策，而是帮他提供决策依据。不是干掉他，而是让他从他做不好的事情上解放。

系统设计了一个”80% 完成度”的策略 + 人工 double check 的模式。这个 80% 不是妥协，是刻意设计的——承认 AI 的局限，系统才会变得可靠。

核心是 AI 的不可靠性是否可控。

如果不可控，那就在人的监督下运行。如果可控，就可以设计机制来自动检测和处理问题，最终实现”把它交给它”。

当下的 LLM，答案显然是前者。但这不妨碍我们用它来构建一个在 AI 不可靠时依然可靠的系统。

13.6 关于大模型应用的一条总结

最后：借助大模型做风控分析，不要走”全靠大模型”的路，而应分层拆解任务、组合多种模型与规则。

大模型最适合放在归因、解释、标注辅助等环节。而最终决策，仍建议保留规则与轻量模型的组合机制。

十四、这套能力不止能用在风控上

做这个项目最大的收获，不只是一套风控系统，而是一套可迁移的方法论。

回头来看，这个项目实际上产出的是几层可复用的能力。

14.1 第一层：复杂业务流程的 Agent 化拆解

我们验证了一件事：一个复杂的、多步骤的、需要多人协作的业务流程，可以被拆解为多个 Agent 的协同工作流。

关键在于三条原则：

– 单一职责：每个 Agent 只做一件事，可独立评估、可回归、可复用

– 并行与串行结合：独立模块并行跑，依赖模块串行跑，最大化效率

– 证据层与结论层分离：中间不做过早的推断，每层只做自己该做的事

这套拆解方法论不依赖任何风控领域的知识。只要你有一个”人工分析 → 判断 → 决策”的业务流程，都可以用这个框架来设计。

14.2 第二层：从业务数据到结构化分析的工程方法论

这个项目最重的投入不在模型，在数据。我们花了大把时间在：打通数据、建宽表、理解字段含义、做数据加工、设计补数方案。

这个过程沉淀了一套”数据就绪”的方法论：

– 怎么从多源异构数据中提取关键字段

– 怎么处理数据缺失（不是每个 case 都有完整数据）

– 怎么理解字段的业务含义（连业务方自己都不清楚的时候怎么办）

– 怎么做数据质量校验（过滤无效数据、去重、异常值处理）

这套方法论在任何一个需要”用 AI 分析业务数据”的场景里都会遇到。风控如此，零售分析、运营分析、供应链分析也一样。

14.3 第三层：AI 输出的可控性工程

我们花了大量时间不是让 AI “更聪明”，而是让 AI “不犯错”。29 条 prompt 规则、四维评估体系、测试集设计——这些做法本质上是在解决一个通用问题：怎么让概率预测器的输出变得可预期、可回归。

不管你的业务场景是什么，只要你的系统依赖 LLM 输出来做决策，你都会遇到：

– 模型脑补（信息不足时编造）

– 输出格式不稳定

– 无法评估”好不好”

– 改了 prompt 之后效果不可预期

我们在这方面的实践——把 prompt 当接口文档写、铁律约束、空输出机制、评估体系——可以直接复用到任何 LLM 应用场景。

14.4 第四层：隐性知识的显性化方法论

这个项目最难的部分既不是技术也不是数据，是”把分析师的脑子拆成 SOP”。

我们摸索出来的方法，给选择题，用 AI 梳理框架让她选，多轮迭代——本质上是把领域专家说不出来的隐性知识逼出来的方法。这个方法在风控里有用，在医疗诊断、金融审核、设备运维、客户服务，任何”专家比新人强但说不清怎么强”的领域，都有用。

14.5 第五层：容错优先的系统设计哲学

这是贯穿整个项目的核心认知：在复杂系统里，容错率比能力强更重要。

当一个系统有 5-6 个环节时，每个环节 90% 准确率，最终只有 60%。如果每个环节一味追求 95% 的准确率，成本会指数级上升，但系统整体效果提升有限。更务实的做法是：接受 80% 的准确率，用机制设计来兜底——中间结果暴露、人工介入、硬逻辑兜底。

这套设计哲学决定了：你的 Agent 应该是 Copilot 而不是 Autopilot；你的输出应该是”80% 完成度的草案”而不是”一步到位的成品”；你的系统应该承认 AI 的局限，不能假装它无所不能。

这套哲学也不止适用于风控。它适用于任何一个在真实环境里运行的 AI 系统。

十五、更多场景落地

15.1 场景一：线下连锁零售的商品分析与预警

你可能面临的问题：几十人的数据分析团队，人工分析周期要数周。女装流行变化快，等分析结果出来款早就过了。更致命的是不会预警——问题出现一周后才被发现，又一周才能出应对方案，两周就过去了。

我们的方法论怎么用：

– Agent 拆解：选品预测 Agent（分析销售趋势预测爆款）、动销分析 Agent（每个门店畅销/滞销品识别）、预警 Agent（滞销预警、断货预警）、用户画像 Agent（年龄段变化趋势）

– 数据就绪：打通 ERP 库存数据、POS 销售数据、会员数据、门店坪效数据，建商品维度和门店维度大宽表

– AI 可控性：预测报告按模板输出：畅销品 Top N、滞销品 Top N、趋势变化、置信度标注；信息不足时标记”数据不足以预测”而非瞎猜

– 隐性知识提取：把买手选品的经验拆成可执行的维度——品类趋势、季节性规律、历史爆款特征、区域差异

– 容错设计：80% 准确率的选品建议 + 人工复核，系统做预警而非做决策

结果：不用等到问题暴露再应对，系统 T+1 预警，分析周期从数周压到 1 天。

15.2 场景二：金融机构的合规审查与报告生成

你可能面临的问题：每天要处理大量交易合规审查，需要人工从多个系统拉数据、对比规则、写报告。合规人员加班是常态，但出错还是要被罚。新人培训半年才能独立出报告。

我们的方法论怎么用：

– Agent 拆解：交易筛选 Agent（从全量交易中筛出可疑交易）、规则匹配 Agent（逐条对比合规规则）、证据收集 Agent（关联交易背景信息）、报告生成 Agent（输出合规审查报告）、风险评级 Agent（对可疑交易做风险评级）

– 数据就绪：打通交易系统、客户信息、黑名单库、历史案例库。处理不同系统的数据格式差异，建立统一的审查宽表

– AI 可控性：审查报告按监管要求的模板输出，每条结论附引用来源。信息不足时标记”需要补充材料”，不脑补。四维评估体系确保输出质量可量化

– 隐性知识提取：资深合规官判断”这笔交易有问题”靠直觉，但直觉背后是多年的经验。用框架把它拆解——交易金额、频率、对手方、交易时间、历史行为五个维度的综合判断

– 容错设计：系统生成 80% 完成度的审查报告 + 合规官做 final check，系统风险评级作为参考而非决定

结果：审查周期从几天压缩到几小时，合规官从写报告变成审报告。

15.3 场景四：电商平台的客服工单智能处理

你可能面临的问题：每天几千个客服工单，从用户投诉到退款涉及客服、质检、财务多个部门，每个环节都要人工判断。客诉量一大就处理不过来，用户满意度下降，重复投诉增多。

我们的方法论怎么用：

– Agent 拆解：工单分类 Agent（投诉/退款/咨询类型自动分配）、问题提取 Agent（从对话中提取订单号、问题描述）、处理建议 Agent（匹配历史案例生成建议）、质检 Agent（检查处理方案是否符合规则）、流转 Agent（把需要升级的工单推到正确的人手里）

– 数据就绪：接入客服系统、订单系统、物流系统、售后系统。把不同来源的工单、对话记录、处理结果关联起来建宽表

– AI 可控性：建议方案标注置信度，低置信度直接转人工。矛盾信息（用户说没收到货但物流显示已签收）标记为待核实，不做判断

– 隐性知识提取：金牌客服知道什么情况该退、什么情况该补券、什么情况该升级，把这些决策经验拆成可执行的规则

– 容错设计：常见问题 AI 直接回复，复杂问题 AI 整理信息后转人工。80% 工单 AI 可以给出完整处理建议，人为最后做决定

结果：客服处理效率翻倍，重复投诉减少，人工只需要处理最复杂的 20% 工单。

这些场景看似行业差距很大，但底层的核心问题一模一样：大量数据需要人工分析、流程环节长、高度依赖经验判断、响应速度跟不上变化。

我们的方法论——Agent 拆解、数据就绪、AI 可控性、隐性知识提取、容错设计——每一层都可以独立迁移到这些场景中。不一定要做 AI 替代人，先从 AI 提效开始。

本文由人人都是产品经理作者【Aaron】，微信公众号：【曾俊AI实战笔记】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

「招投标政策解读」2026—2027，招投标 AI 化的时间表

雪碧要提升算力 — Fri, 01 May 2026 02:31:54 GMT

招投标行业迎来AI监管革命！国家八部门首次出台明确AI应用场景清单，从招标策划到围标识别，20个关键环节全面智能化。文件直击行业四大顽疾：量身定做招标、隐蔽串标、评标偏差、数据孤岛。本文深度拆解政策如何用AI的确定性对抗人为操作的不确定性，揭示智能评标、数字见证等创新场景背后的监管逻辑与落地挑战。

今年 2 月 10 日，国家发改委等八部门联合印发了一份文件：《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》（发改法规〔2026〕195 号）。

它不是”鼓励探索 AI”的指导意见——这类文件在过去几年里发过好几份了。而该篇是第一次把”AI 用在招投标的哪些环节”列了一个完整的场景清单，还附了一张有时间节点的推进表。

正文之前，说清楚这篇的定位：不讲故事，不造情绪。就是把一份政策文件拆开了，说清楚它想解决什么、给了什么方案、边界在哪里。

一、政策想解决什么

195 号文不是凭空冒出来的。它要解决的是几个招投标行业长期存在、行业内的人都心知肚明的老问题。

第一个问题是招标文件的“量身定做”。 一份招标文件动辄几百页，靠人工审查，漏掉几个指向特定供应商的条款是非常普遍的事。不是审查人不负责，是人真的看不完、记不住全部条款。某些地方的招标文件被设计成”刚好”指向某家企业，同行看出来了但拿不出证据，监管部门也管不过来。

第二个问题是围标串标的隐蔽性。 传统监管手段以事后举报为主，但围标串标涉及的关联关系——同一 IP 地址报名、报价规律异常、文件元数据一致——靠人是很难”看出来”的。查处率低，意味着违规成本低，反过来又刺激了更多围标串标行为。

第三个问题是评标的主观差异。 同一位评审专家在早上的标和下午的标，给分标准很难完全一致。不同的专家对同一份标书的技术方案打分，差 20 分、30 分也是常有的事。法规层面虽然设定了”异常偏差”的纠偏机制，但触发条件比较严格，日常评标中大量存在评分一致性难以保证的情况。

第四个问题是各地标准不统一造成的数据孤岛。 不同省份的电子招投标系统各自独立，数据格式不互通，评标规则有差异。同一个投标人，在这个省是甲级资质，那个省可能不认。这跟”全国统一大市场”的国家战略是矛盾的。

195 号文对这几个问题提出的思路可以用一句话概括：用 AI 的一致性，来弥补人力的不确定性和多变性。

二、核心内容：6 大环节 × 20 个场景

文件最大的看点，是把招投标全流程拆成了 6 个大环节，在每个环节里点出了 AI 可以介入的具体场景，一共 20 个。下面这张表是文件内容的速览，后面逐个环节展开说。

招标环节：从”人找问题”到”规则先审”

先说传统做法的问题。一份招标文件，几百页，含技术规格、商务条款、评分标准，还经常夹杂十几个附件。人工审查的常规做法是：先通读一遍，再拿法规清单逐条对照。一个负责任的审查人看一份文件少说要一个下午。

问题在于，歧视性条款从来不是写在明面上的。”品牌指向”、”技术参数限死”、”业绩要求只认某行业某规模”，这些往往藏在几十页的技术规范里。不是审查人不尽责——是人的注意力在长时间阅读中一定会衰减，而挑毛病需要的是持续的高强度的警觉。

195 号文在这个环节放了 3 个场景：招标策划、招标文件编制、招标文件检测。

招标策划，原文的表述是：辅助招标人对行业趋势、市场供需、资源要素等进行综合研判，生成客观量化的招标需求、技术和商务条件，从源头提高招标的科学合理性。这个场景的目标很明确——让招标人在发标之前对”我到底要什么”有更清晰的认识。传统的招标策划依赖个人经验，项目负责人凭感觉写需求的情况并不少见。AI 介入之后，原来靠人的经验判断的部分，可以增加一层数据支撑来减少偏差，但能做到什么程度，取决于历史项目数据的完整度。

招标文件编制，原文的表述是：在理解项目目标、建设内容等基础上，结合历史交易情况和法规要求，智能匹配招标文件范本，推荐适合的资格条件、评标办法和评标标准，辅助招标人编制或自动生成招标文件。跟招标策划的区别在于——策划是在”要不要招、怎么招”这个层面给建议，编制是在”具体怎么写文件”这个层面给工具。目前的技术条件下，AI 要做”智能匹配范本”和”推荐资格条件”是比较成熟的——招标文件本身有大量模板化的内容，这部分 AI 生成的价值很直接。真正的难点在于”自动生成”一份完整的、经得起检验的招标文件——这需要在行业知识和法规理解上达到足够的深度，目前离完全自动化的目标还有距离。

招标文件检测，原文的表述是：对招标文件开展合规性、合理性、错敏词等多维度检测，自动识别各类违法违规和排斥限制竞争等问题，提示判断依据和修改建议。文件中还有一句值得注意的话——”鼓励实行招标文件先体检、再发布”。这句话的措辞是”鼓励”，不是”要求”。也就是说，在文件层面，招标文件在发布前先过一遍 AI 检测，目前还是引导性的。但从政策意图看，趋势是明确的——文件的合规性检测从”人看”变成”机检”，只是时间问题。

招标文件检测的落地确定性是最高的。歧视性条款的判定逻辑在招投标法规里有相对明确的规则边界——”不得指定品牌”、”不得设置不合理的业绩门槛”——这些是可编码、可规则化的。规则引擎加模型识别，属于已有的技术路线，不需要从零搞研发。

但这里有一个没明说的问题：谁来驱动检测？如果是招标代理机构主动做——那是自律，效果有限。如果是交易中心强制要求——标前文件必须过 AI 检测才能挂网——那才能形成闭环。195 号文没有在这个问题上给出明确的设计，留给了各地实施细则。

投标环节：对称设计背后的博弈逻辑

招标文件做检测，投标文件同样要做自查。这是文件设计上值得留意的一处——招投标双方各设一道 AI 质检门，招标文件”先体检再发布”，投标文件”先自检再提交”，这种对称性不是巧合。

投标环节的 2 个场景是：投标策划、投标合规自查。

投标策划，原文的表述是：全方位捕捉各类项目招标信息，结合投标人特点推送适合的项目信息，自动提取并解析项目招标计划、招标公告等资料中的关键要素，智能生成招标需求图谱，结合历史交易和同类项目等情况，辅助分析评估参与项目竞争的经济性，提高投标效率。这个场景的关键词是”经济性”——不是简单的”这个标适合不适合你”，而是”参与这个标的经济账算不算得过来”。企业怎么选标、怎么定价、怎么分配投标资源，这些决策目前靠的是市场部或销售团队的经验判断。AI 辅助的价值在于数据支撑——历史中标价格、竞争对手报价分布、同类项目利润率——这些数据如果能有效汇聚和分析，就能把投标决策从”拍脑袋”往”算数据”方向推进一步。但数据积累仍然是瓶颈。

投标合规自查，原文的表述是：对照招标文件进行响应性比对，自动提示投标文件中的违法违规、错误缺漏等问题，辅助投标人针对性修改完善，对可能低于成本价的投标进行风险提示，减少恶意低价竞标。合规自查对投标企业来说是看得见摸得着的价值。投标文件被废标的原因，很大一部分是”非实质性响应”类的低级错误——格式不对、缺页、关键信息漏填、签字盖章位置不对。这些事情审查难吗？不难。但投标团队在交标截止前往往处于高压状态，因紧张而遗漏的情况是常态。AI 自动扫一遍，这些硬伤在提交前被堵住，效率上是有确定收益的。文件提到的”低于成本价投标风险提示”是另一个信号——低价竞争是招投标领域的顽疾，通过 AI 做成本价预估和预警，理论上是一个干预手段，但对数据质量的要求远高于简单的格式检查。

开评标环节：最受关注，也最复杂

这是关注度最高的环节，也是争议最多的。国家发改委法规司相关负责人曾公开表示：“评标是招投标全流程的核心环节，也是投诉质疑的集中爆发点。”

3 个场景：开标、专家抽取、智能辅助评标。

开标，原文的表述是：打造类人化的数字开标人，调度项目开标活动全流程，自动完成宣读开标纪律、公布投标人名单、标书解密、唱标、结果确认等工作，智能判断开标异常情况并进行提示。这个场景本质上是一个”自动化流程机器人”的升级版——把开标过程中那些固定步骤（宣读纪律、解密、唱标）交给 AI 来执行。技术门槛不高，因为开标流程本身是高度标准化的，每一步做什么、什么顺序，都有明确的规定。把数字开标人理解成一个”能说会看会操作的 AI 主持人”就对了。异常判断是这里面最实用的功能——比如解密失败、投标人名单与签到记录不一致等，AI 实时提示比等人发现再处理要快得多。

专家抽取，原文的表述是：综合解析项目特点和评标要点，根据评标专家的专业分类、地域分布、回避规则等条件，结合远程异地评标等要求，自动生成与项目相适应的专家抽取方案，提高所抽取专家与项目的匹配度。传统做法是系统随机抽取，但”随机”不等于”安全”，熟人仍然可以通过系统漏洞或人为操作找到突破口。AI 介入的核心逻辑不是”更随机”，而是”更匹配、更隐蔽”——抽取规则中加入更多维度的参数，包括专业方向、地域分布、回避规则等，让抽取结果既更贴合项目需要，也更难被预测。不过这个功能要发挥作用，前提是数据基础扎实——专家库的标签体系、专业分类是否足够精细，是否覆盖了足够的专家画像维度，这决定了匹配度提升的效果有多大。文件里还特别提到了”远程异地评标”——跨区域抽取专家本身就是防范围标串标的有效手段，AI 在这个背景下做匹配调度，要比人工操作高效得多。

智能辅助评标，这是真正的核心场景，也是争议的源头。

原文的表述是：打造类人化的评审推理能力，掌握不同专业评标专家的知识结构体系，按照项目类型建立综合评审指标体系，结合具体项目推荐或匹配评审点，全面提取招标投标文件要素，深度解析招标文件内容和投标文件响应度，辅助专家开展评审或生成结果供专家参考，提升评标的公正性。

拆开来看，智能辅助评标做的几件事是：提取标书里的关键要素（资质、业绩、技术方案等）、深度解析投标文件的响应度（这个标书写的是否真正回应了招标文件的要求）、辅助专家打分或生成评分建议。

目前的主流设计思路是：先让 AI 把所有投标文件的客观项筛一遍——资质条件、业绩真实性、技术参数符合性，这些有明确审查标准的维度，由 AI 先行判断。AI 把判断结果和关键证据打包，交给专家复核。专家不用再逐页翻标书找数据，只需要审核 AI 提取的完整性、判断逻辑的合理性，然后下最终结论。

195 号文在这一点上写得比较谨慎：AI 结论不替代人的自主判断，谁使用谁负责。 这个表述的意思是：AI 可以做第一道筛选，但判定权和连带责任都留在人这边。综合评审指标体系怎么建、评审点怎么推荐，这些都需要大量的专业领域知识做基础，短期内不太可能做到”全自动”。

实际运行中可能遇到的问题也很现实：AI 和专家判断出现分歧时，以谁为准？AI 误判后怎么申诉和修正？同一个标在不同 AI 系统下会不会得出不同结论？这些都是开评标环节走起来之后一定会碰到的问题，目前文件没有给出答案。政策的完善有滞后性——可以理解为先把场景框架推开，具体问题留待实践中逐步解决。

定标环节：辅助决策，但目前涉及面有限

3 个场景：评标报告核验、辅助定标决策、中标合同签订。

评标报告核验，原文的表述是：打造评标报告智能审核能力，辅助招标人核查评标报告的数据准确性、逻辑关联性、内容合规性等，自动预警客观评审因素评分不一致、分值计算错误、专家打分偏离度过大等问题。这个场景解决的问题很具体——评标报告写错了怎么办。一份评标报告动辄几十页，人工核对的数据点非常多，分值加总错误、评分不一致等疏漏时有发生。AI 做核验的判定逻辑非常清晰——数据对不对、分数加总有没有错、专家打分偏离度在不在合理范围——这些都是有明确规则边界的工作，技术落地的确定性强。

辅助定标决策，原文的表述是：基于招标需求、供应链管理、历史交易情况等，结合有关行业、信用、税务、司法等平台系统数据，对中标候选人进行多维立体画像，引入数字人答辩等方式，辅助招标人对中标候选人进行综合比对分析并作出定标决策，实现定标全过程记录和可追溯。这个场景的想象力空间比较大——如果数据源够广，中标候选人的画像可以做得非常丰富，不只是评标报告里的那些信息，还包括信用记录、司法纠纷、历史履约情况等。但这也正是它的瓶颈所在——数据打通本身是大工程，短期内不太可能实现。目前来看，”全过程记录和可追溯”是最容易实现的部分——定标环节的每个决策节点留痕，这在系统层面做起来相对简单。

中标合同签订，原文的表述是：在招标投标文件资料中自动提取中标合同的主要签约要素，参考有关示范文本并结合项目专用合同条款生成合同，实现合同的在线签订和存档，结合政策法规要求对关键权利义务条款进行风险提示，减少”阴阳合同”、随意篡改等问题。从”辅助定标决策”到”中标合同签订”，文件把定标环节的 AI 化一直延伸到了合同签完的那一刻。自动提取签约要素、参考示范文本生成合同、风险提示——这些比起前面几个场景来更加工具化，但”减少阴阳合同”这个目标，说明政策层面关注的不只是效率，还有合同层面的合规性。

定标环节整体关注度偏低。核心原因是：定标决策涉及面窄，能接触到这个环节的人群相对有限，法规层面的争议也不像评标环节那么突出。但这不意味着它不重要——定标是招投标全链路的最后一道关，这个环节的 AI 化做扎实了，全链条才算真正闭环。

现场管理：最”隐形”但最先看到效果的环节

4 个场景：场所调度、见证管理、档案管理、智慧问答。

这些场景都围绕交易中心日常运营的自动化和智能化。没有招标检测和围串标识别那样”抓眼球”，但它们可能是 20 个场景里最先落地、阻力最小的一批。

场所调度——原文说的是高效调配场所工位资源和人员力量，打造无人值守的智慧交易环境。说白了就是开标室、评标室的智能排期和调度，跟影院的智能选座系统本质上是一个逻辑。

见证管理——原文说的是”智能研判—动态干预—链上存证”的闭环见证体系，对交易全过程进行无感化数字见证。整个开评标过程被完整记录下来，出了争议能回放、有据可查。

档案管理——交易资料的智能命名与归类、自动生成档案索引与摘要、智能检索查询，以及”充分挖掘交易档案在围串标分析、争议纠纷解决、降本增效等方面的作用”——这里的信号是：档案不只是”存着”，还要”用起来”。

智慧问答——原文说的是搭建招标投标领域专业问答引擎，提供多模态交互式咨询服务，实现操作智能引导、范本智能推荐、异常预警问答、异议投诉咨询等功能。交易中心每天接到大量咨询电话，问题重复度非常高——”CA 锁怎么续期”、”开标时间怎么查”、”标书格式要求在哪里看”。AI 问答系统替代大部分人工客服，是比较成熟的落地场景，政务热线领域已有大量案例验证。这类投资不大、见效快的项目，在整体 AI 化推进中往往能起到”由点带面”的示范效应。

监管环节：五个场景，核心在一个方向

监管环节是 20 个场景里场景数最多的——5 个场景：专家管理、围串标识别、信用管理、协同监管、投诉处理。

五个场景围绕一个核心方向：事中事后监管的数据化和智能化。其中重点在围串标识别。

专家管理——原文说的是构建评标专家全生命周期智能管理体系，对评标专家进行多维立体画像并辅助开展动态考核，赋能全国评标专家”一网管理”。专家合规管理、回避检测、画像考核，都是这个政策框架下的具体应用方向。

围串标识别——原文的表述很详细：构建”主体+行为”全覆盖的综合预警体系，通过多维数据碰撞和主体画像，穿透式发现企业特征信息雷同，主体关系、投标行为、中标概率异常，专家打分倾向等隐蔽性问题。对投标文件、工程量清单、报价清单等进行深度扫描，通过技术方案语义相似性分析、商务标关键报价特征比对等，挖掘疑似围串标问题线索。

传统围串标监管以”事后举报”为主——项目出了问题、有人举报了、监管部门才去查。查处率低、时效差、取证难。AI 介入的底层逻辑是数据交叉比对，几个维度：

报名行为异常：同一 IP 地址报名多个标段、多个投标人在同一设备上操作
报价规律异常：报价偏离度集中在某个区间内循环、不同投标人报价离散度过低
文件元数据一致：不同投标文件的技术方案文案风格高度一致、文档属性指向同一来源
人员关联图谱：社保记录交叉、企业股权穿透、历史合作关系

这四个维度中的任何一个单独拿出来，都不能作为围串标的认定依据。但它们叠加在一起，形成的高风险信号足以触发预警，然后由监管部门做人工核实。需要注意文件的措辞：”预警”不是”认定”，最终判断权在监管部门。AI 围标识别本质上是一个”疑点发现”工具，而不是”自动定罪”系统。

信用管理——信用信息的自动归集、共享应用、动态调整，以及多维立体信用画像和精准预警提醒。

协同监管——原文说的是贯通项目标前、标中、标后的分析预警模型，自动识别应招未招、转包违法分包、人员违规变更、进度严重滞后、低中高结等问题。同时明确提出了”行刑纪”贯通衔接——行政执法、刑事司法、纪检监察”一网共治”的智慧监管格局。这一段是 20 个场景里”穿透力”最强的一个——它把招投标监管从交易环节本身延伸到了项目履约环节，而且是多部门协同的。

投诉处理——辅助行政监督部门分析投诉书，结合政策法规和调查取证情况，形成初步审查意见，分类给出处理建议，辅助生成投诉处理决定书，并对恶意投诉进行智能筛查和处理。

20 个场景覆盖了招投标全生命周期，但不同场景的优先级和落地难度差异很大。从”聊胜于无”到”可能改变规则”，跨度不小。这是”文件写了什么”。但”AI 能不能真正做到”和”AI 做到什么程度”，是两个需要分开谈的问题。下面说。

三、时间表意味着什么

文件给了两个时间节点。

第一个是 2026 年底。招标文件检测、智能辅助评标、围串标识别等重点场景在部分省市实现全覆盖。

第二个是 2027 年底。更多重点场景在全国范围内推广应用。

“部分省市”不是”全国”——试点先行是政策推进的常规路径。但具体是哪”部分”省份、覆盖到什么量化程度，文件中没有进一步明确，后续可能需要关注不同地方发布的配套细则。

“全覆盖”这个词的力度值得认真对待。它意味着被选中的试点省市，要在规定的几个场景里把 AI 工具跑起来，成为日常操作流程里的组成部分，而不是偶尔用一下。

按这个规划，从文件发布到今天（4 月底），已经过去了将近 3 个月。距离第一个时间节点还有大约 8 个月。8 个月做”部分省市全覆盖”，这个执行节奏在政务信息化领域属于中等偏快的。2019 年住建部推”全过程工程咨询”，从试点到全国铺开用了将近 3 年。类比下来，195 号文对落地节奏的要求是比较紧凑的。

一个需要关注的实际问题是：各地执行力度大概率不会一样。公共资源交易体系涉及地方利益格局，AI 工具采购、系统改造、数据对接都需要投入。有些地方推进起来比较快，有些地方可能会拖一拖——最终哪部分省市能如期实现全覆盖，哪部分省市会滞后一些，是接下来这个系列会持续关注的变化。

四、几个现实约束

文件写得再完整，现实有现实的逻辑。三个比较突出的约束。

第一个，AI 在不同场景的效果会有明显差距。

像招标文件检测——歧视性、排他性条款的判定有相对成熟的规则库，落地门槛低，效果也相对可控。但围串标识别，涉及的是利益输送、关联交易这类人为隐蔽操作，模型效果高度依赖数据的完整性和质量。不是”上了 AI 就能全部查出来”。

目前的可参考案例是某省的 86 个房建和市政项目试点——样本量不算特别大。这个领域还需要更多实践数据来验证 AI 的识别精度。

第二个，数据开放与数据保护之间的矛盾。

招投标数据涉及企业经营信息、报价策略、专家个人信息，不同省、市之间的系统各自独立、标准不统一。AI 模型的效果，又在很大程度上依赖数据的数量和质量——可以说是严格受到”数据完整度”约束的。

目前各地电子招投标系统之间的数据打通情况，尚未达到一套标准、全面覆盖的程度。195 号文在表述上也是”在确保数据安全的前提下”推进，而不是”全面放开所有数据”。数据怎么安全地流动起来，本身可能比 AI 模型怎么调整更加考验制度设计的水平。

第三个，从业者层面的影响是渐变的，不是突变。

政策提要求、定时间表是一回事，一线从业者的日常工作节奏变化是另一回事。不会出现”某一天 AI 突然接管所有事情”的情况。实际的推进路径大概率是：试点阶段 → 收集反馈 → 持续迭代 → 阶段扩展。

在这个过程中人的角色会逐步变化——比如评审专家从”从头审到尾”变成”审核 AI 的提取结果再下判断”——但这种变化的节奏，大概率会比很多人想的慢一些，也比一些人担心的温和一些。

五、边界承认：有限的预期与开放的未来

195 号文不是一份”颠覆性”的文件。

它没有说”AI 要替代评标专家”。它没有说”招投标行业要变天”。它做的事更务实：把招投标全流程拆成 20 个环节，在每个环节上标了一个”AI 可能帮上忙”的位置。然后给了一张时间表，说好了哪些时间点要做到什么程度。

但走到这个位置，还有三个更根本的问题悬在那里。

第一个问题：AI 辅助评标的数据基础和模型成熟度，在 8 个月内能准备到什么程度？目前各大头部厂商所谓的”建筑领域知识”垂直模型量级够不够——数据规模够不够广、专业术语的覆盖量够不够深，目前能看到的公开信息还不足以做出确定的判断。

第二个问题：监管部门怎么确保 AI 工具的透明性和可追究性？ 如果某份标书被 AI 判定为”高风险”，投标方有权利知道这个判定是怎么做出的、依据了哪些数据、调用逻辑是怎么运行的。如果 AI 做出了错误判定，投标方的申诉渠道和纠偏机制目前还没有一个清晰的框架标准。

第三个问题：各地落地的质量和一致性会不会出现比较大的差异？ 招投标体系的运行效率，很大程度上取决于全国的规则一致性。如果这个省用 A 公司的 AI 评标，那个省用 B 公司的模型——投标方面对的规则环境就不是”全国统一”的。195 号文明确了时间表，但具体方案的标准化、质量监控、效果评估等配套问题，目前还没有看到更详细的制度安排。

所以这篇倒不好用”未来已来”来收尾。

更准确的表述应该是：方向已经明确，时间表已经排好，但真正的考验在落地端。未来 8 个月试点地区的执行质量，才是检验这份文件成色的关键。

参考文件：

国家发改委《关于加快招标投标领域人工智能推广应用的实施意见》（发改法规〔2026〕195 号）
中国招标投标协会相关解读
公开试点数据来自部分试点省份项目案例

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写了上百个Skill效率起飞后，我总结了一套Skill实操教程

云舒 — Thu, 30 Apr 2026 07:56:43 GMT

从Prompt到Skill的进化，标志着AI应用进入更深度的SOP化阶段。本文作者通过实战经验揭示了Skill与Prompt的本质差异：前者是一套完整的作业系统，能整合规则、脚本、素材库等资源，实现复杂任务的自动化执行。文章不仅拆解了Skill的组织结构与迭代逻辑，更分享了'先跑通再封装'的核心方法论，为AI深度融入工作流提供了新思路。

最近一段时间，我干的最多的一件事，就是写各种Skills。

我在尝试把工作和日常生活中更多事情交给AI，让它更深度地融入到我的工作流。

正好最近表达欲恢复了一些，就想写篇文章，和大家聊聊我这段时间写Skill的方法和思考。

1. Skill和Prompt的区别是什么

在我刚接触Skill的时候，我在体验完后和朋友说的第一反应就是：这不就是一个大号的prompt吗？感觉好像也没有什么特别新的内容出来啊。

但在亲手写了很多Skill后，我觉得它们之间确实有连续性，但是也有很多明显的差别。

从底层逻辑上来讲，Skill和Prompt做的是同一件事情：让AI按照一套SOP标准去作业。

所以最简单的Skill和Prompt没有本质区别，比如Claude官方的设计Skill，它就是一个单Skill.md文件构成的Skill，里面对整体设计思路进行了描述，让模型能够基于这套逻辑去作业，放到Prompt上来也是一样的效果。

但在模型的调用方式上，Skill比Prompt更友好。

模型在作业时，可以先看到多个Skill的基础说明，然后根据当前任务判断要调用哪个Skill。而Prompt只能通过人工手动指定的方式来进行加载，很难在全局工作流里形成稳定的调用机制。

同时在复杂的SOP流程上，Skill能够实现更多Prompt做不到的事情了，它可以包含各种规则、参考文档、Python脚本、素材库，在不同的阶段让模型调用不同的内容。

而 Prompt则需要一次性把所有内容都喂给模型，但这样能够承载的信息量和复杂度都是有限的。内容一多不仅会占用大量上下文，也容易让模型在执行时抓不住重点。

所以我后来对Skill的理解就变了：Skill并不是一个大号的Prompt，它是一套可以让AI完成更加复杂SOP的作业系统。

2. 写Skill的流程：跑通、复盘、封装、回溯。

如果只说一个最核心的经验，那我认为是：不要一开始上来就是设计Skill，先和AI跑出效果，再封装成Skill。

这个逻辑和我之前写提示词有很大区别。

写提示词的时候，我是和AI一起先思考目标是什么，然后提示词的作业流程是什么，基于此设计出来一版提示词，再拿去测试，最后基于效果进行调整。

但这有一个大的前提：之前的AI作业更偏Chatbot，基本上都是网页里进行对话的。

而在Agent作业逻辑下，任务的复杂度是明显变高的，它不再只是多轮对话，中间会掺杂各种脚本、工具调用、文件读取、subagent分工的情况，所以很多流程很难在一开始就完整设计出来。

所以我现在更倾向于先和AI定一个目标，然后想办法达到对应的结果，再回头把这个过程封装成Skill。

这样做的试错成本最低，也可以降低很多的测试成本。

我目前的作业流程分为这四步。

1. 先和AI定好目标，然后把这个真实场景跑通：不需要刚开始就做到了一个完美的效果，但要先基于自己定好的目标拿到一个自己认可的结果。
2. 和AI复盘这个结果是怎么跑出来的：主要是和AI讨论整个过程中有哪些是正向的流程，哪些是负向的流程，哪些内容是应该保留沉淀下来的。
3. 把这套过程封装成Skill：让AI基于我们的复盘结果进行Skill封装即可，从真实成功经验中提炼出来的流程往往比凭空设计的流程效果好很多。
4. 做回溯测试：开一个新的对话，测试这个Skill能否稳定复现类似的结果，如果不稳定的话就要去看看问题出现在哪，然后对对应的Skill流程进行优化。

所以这套流程本质上不是先设计，再验证，而是先跑通，再复盘，再封装，再回溯。

3. Skill的组织结构

这里我准备单独开一个小节，讲一下Skill的组织结构，主要是方便大家理解模型是如何去加载一个Skill的。

当Claude Code、Codex这些Agent调用Skill时，并不是一上来就把整个Skill的全部内容都塞给模型，它是分多层级进行渐进式加载的。

第一层是Skill的描述：它由name和description两个字段构成，这两个字段会告诉模型这个Skill是做什么用的，方便模型在作业场景里要判断调用哪个Skill。

在一次对话中，模型是会把读取到的所有的Skill描述都加载进去的，所以在写Skill描述的时候，最好清晰明了的讲清楚场景是什么，比如说Skill是写PRD文档的，那description就要明确的告诉模型，当用户提出需求整理成结构化 PRD、补全背景、目标、功能范围和验收标准时，应该使用这个Skill。

如果description写得太泛，有的时候模型会错误的进行调用，比如一个是网页设计skill，一个是app设计skill，如果不能清晰的写明使用场景，模型可能会在app设计的时候误调用网页设计skill。

第二层是SKILL.md文件：当模型判断需要调用某个Skill后，它会再去读取SKILL.md，来了解这个Skill的主流程。

所以最简单的 Skill，其实只需要一个SKILL.md就够了，里面写清楚这个Skill是干什么的、适合什么场景、整体作业流程是什么、最后应该输出什么结果。

比如说我的设计Skill，它就是只有一个SKILL.md文件：它会先理解需求，再确设计方向，和用户确认ASCII图，然后再生成页面方案，它不需要复杂的外部资源。

第三层是参考资料：我习惯把references、scripts、assets这些内容都定义为参考资料，因为他们是主流程下各个阶段调用内容的补充，不管是md文件也好、还是python脚本、还是各种素材，其实都是让模型能够在对应流程下进行更标准的作业。

比如我之前做的多视角深度分析Skill，它里面还包含了各种subagent 的语料库，AI 在执行任务时，会根据不同专家视角，把对应资料发给subagent，让它们按照更稳定的逻辑去分析。

最后汇总一下我对Skill组织的理解：name和description负责触发，Skill.md负责主流程，参考资料负责在复杂场景下补充能力。

关键不是目录看起来多完整，而是每一层都要服务于模型的真实作业流程。

4. Skill的进化：像做产品一样迭代

Skill并不是一次就可以做出一个非常棒的产品，它往往依赖人的多次迭代。

我现在在优化Skill的时候主要是会围绕两个维度来进行：

1. 这个Skill根本上要做的问题是什么？不要做着做着过界了。
2. 当前Skill做的不好的点是什么，这次要优化重点要解决什么问题。

比如我之前做多视角深度分析Skill时，第一版就是让subagent自由选择视角，对内容进行评估。测试完后发现一个问题：subagent的作业逻辑一直在变，很难稳定用同一个视角帮我复盘。

所以从1.0版本到2.0版本，我主要解决的问题是视角稳定性。

我给每一个subagent的派单增加了语料库，把不同专家视角的判断逻辑标准化，让subagent能够基于一套相对稳定的流程进行分析。

2.0版本的时候，我觉得5个顾问的数量不太够，于是我就又筛选增加了一批顾问数量到10个，这就是3.0版本。

但在3.0版本的时候，我想用这个Skill去写代码和做设计，当时我就在想给这个Skill增加更多的能力进去。

这时候就需要会看多视角深度分析Skill的初衷是什么，它其实就是用来做思维复制分析的产品，不应该承担设计、debug、写代码相关的内容，所以我就没有把它做成一个万能分析Skill。

而是新开了设计Skill和debug Skill，让每一个Skill对应一个更明确的场景。

另一个例子是做PPT的Skill，它的目标很明确，就是让AI帮人做出更精美的PPT。

1.0先解决的是AI能不能做的问题，效果没多好，可能有个60分的水平。

2.0解决的是样式丰富度的问题，通过增加更多的底板和参考样式，让效果能够达到65分。

3.0引入subagent的设计逻辑，让页面不只是套模板，而是能根据内容做更适配的设计。

4.0再优化整体PPT设计的流程，减少人的干预程度，让AI更加自主的作业。

每个版本其实都是解决一个当下最明显的问题。

所以Skill优化和产品迭代很像：不要一开始就追求完美，而是先跑起来，再一轮一轮解决关键问题。

5. 对Skill的思考：本质是把经验SOP化

我和朋友们也讨论过很多次：Skill到底考验人的什么能力？

我现在的理解是：Skill本质上是人把一件事SOP化的能力。

也就是人能不能把一个真实场景里反复出现的问题，沉淀成一套AI可以复用的流程。

这里根据我自己的测试经验，总结出来了两种不同的场景。

第一种是人熟悉的领域。

这种时候写Skill，更像是经验蒸馏。

因为人本来就知道这个事情应该怎么做，也知道什么样的结果是好的。人要做的是把自己的经验拆出来，变成 AI 能理解、能执行、能复用的流程。

第二种是人不熟悉的领域。

这种时候写Skill，最重要的就是建立一套回溯验证机制。

因为这个场景下其实难得并不是让AI产出内容，而是判断它做的对不对。

比如我之前一直想做一个六爻占卜Skill。

这个场景看起来很适合Skill化，因为它有规则、有流程，也有很多资料可以参考。但真正做成Skill的时候，我发现它很难稳定下来。

我自己不够懂占卜，我其实对于怎么解卦毫无思路，然后AI也不懂，我们俩加一起没办法构建一个可靠的回溯测试系统。

我压根不知道解卦到底是准还是不准，最后这个Skill我打磨了半个月还是放弃了。

测完这个Skill让我感慨万分，人不熟悉的领域倒不是说一定做不出来Skill，核心还是要看能否通过回溯机制来验证。

比如在编程的自动化测试上，我也不是专业的测试工程师，但我可以让AI设计一套测试逻辑，然后不断通过回溯测试优化这套逻辑的合理性，最后让AI把稳定运行的流程封装成Skill。

所以写Skill到最后考验的不是语法，也不只是提示词能力，而是人把场景SOP化的能力。

本文由人人都是产品经理作者【云舒】，微信公众号：【云舒的AI实践笔记】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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无论你是初涉鸿蒙应用开发，还是追求进阶优化的资深开发者，本合集都能提供有力参考，助力你充分挖掘折叠屏潜力，提升应用质量与用户体验。

1.Pura X Max 鸿蒙应用适配：从基础可用性到深度体验优化 TOP 场景优化指引

本文聚焦鸿蒙应用折叠屏适配，针对登录、支付等核心链路在折叠屏展开态下的界面截断、遮挡等显示异常、大屏布局低效、横竖屏切换异常、开合过程布局错位及方向类应用偏移7大场景问题，给出对应的优化方案

2.针对H5的Pura X Max应用适配指南

本文重点围绕华为Pura X Max折叠屏手机可变的屏幕尺寸展开，详细介绍了Pura X Max 设备的屏幕硬件规格、横纵断点设定以及相机硬件信息，深入剖析了窗口模式适配、响应式界面布局、分屏与悬浮窗适配的具体方法，并针对不同屏幕尺寸给出交互优化方案。

3. API23新特性悬浮页签+沉浸光感，折叠屏适配指南

悬浮页签与沉浸光感材质能力，能帮开发者解决内容浏览型页面导航层级不清晰、界面反馈弱的问题，适用于沉浸式内容页等场景，助力统一界面风格、减少自定义视觉实现成本

4. 使用模拟器(Emulator)对应用开展 Pura X Max 的运行和调试

快捷验证应用在该机型上的表现情况, Pura X Max 产品调测请选择使用”WideFold 阔折叠”模拟器。

5. 通过 AGC 远程真机-云调试服务，开展Pura X Max 的远程调测

提前验证你的应用在该机型上的兼容性,云调试使用方式：机型选择 Pura X Max 后，目前设备调试状态支持折叠、展开，并支持模拟双指捏合/展开等操作。

6.如何确保你的小程序在各个平台都能正确运行

为开发者提供微信小程序和网页应用跨平台运行时，因系统与设备差异引发的功能、界面问题，确保应用多平台适配的解决方案。

7.小程序页面在各个平台渲染不一致，应该如何解决

聚焦微信小程序跨平台运行问题，针对未正确使用安全区致界面遮挡、弹窗高度固定被遮挡、Flex 布局宽度固定换行等 UI 适配难题，给出具体案例与解决方案，助力开发者解决小程序页面渲染不一致问题。

8.鸿蒙版微信小程序不可用，一文告诉你10分钟修复

为开发者提供微信小程序在鸿蒙系统上的适配实用策略，可有效应对因鸿蒙用户增长引发的平台判断、用户代理检测异常等兼容问题，保障小程序稳定运行。

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AI创业时代，一人公司的七种打开方式

惊蛰研究所 — Tue, 28 Apr 2026 08:23:05 GMT

AI技术正以惊人的速度重塑创业形态，2026年兴起的『一人公司』模式彻底颠覆传统创业逻辑。从AI短剧工厂到虚拟偶像经纪，从音频定制到轻应用开发，创业者仅凭创意与AI工具即可实现『单人成军』。本文将深度解析7大AI赋能的一人公司案例，揭秘低成本、高效率的轻资产创业新范式如何改变行业格局。

2026年开年，“一人公司”（One Person Company，简称OPC）悄然兴起。只要一个创意、一项技术，再借力AI智能体，创业者便可独自运营一家公司，成为名副其实的“超级个体”。

这一全新创业形态的火速走红，彻底打破了大众长久以来对“开公司”的固化认知。创业不再意味着要投入大量资金租办公室、搭团队，先融资再盈利，而是可以借助大模型技术的全面爆发、AI智能体的规模化落地，以及无代码、低代码工具的持续迭代升级，搭建数字员工团队实现“单人成军”的轻资产创业。

眼下，AI赋能下的一人公司正在成为不可忽视的新趋势，让千千万万普通人的创业梦想有了更低成本、更易落地、更可控的实现路径。

一、单人短剧内容工厂：重构短剧创作生态

开年以来，AI短剧、AI演员等概念的迅速走红，让短剧行业又火了一把。而在收获全网关注的同时，AIGC技术的落地也让单人短剧内容工厂成为了短剧行业的新趋势。

从创作流程来看，短剧创作的第一步——脚本撰写，是AI替代专业团队的首个核心环节。传统模式下，优质短剧脚本需要专业编剧反复打磨，既要贴合平台爆款逻辑，又要把控付费剧的爽点、引流剧“黄金三秒”的钩子，以及信息流广告的转化节奏，具有一定的创作门槛。

如今，在通用文本大模型与垂直短剧AI工具的配合下，已经能够快速产出符合市场主流的爆款脚本。例如豆包、DeepSeek等大模型可以负责梳理剧情框架、优化台词，而小云雀AI短剧Agent、有戏AI等垂直类工具，则能够专攻短剧场景的精准适配。

以小云雀AI为例，其正式上线的短剧Agent功能搭载了Seedance 2.0模型，支持用户上传10万字剧本，一键生成视频成片，实现从剧本解析到角色设计、分镜生成的全流程自动化。有戏AI则提供从“剧本→分镜→视频→成片”的完整工作流，无需在多个软件间切换。

*小云雀平台截图

工具层面的整合，让过去高度依赖“网感”与个人经验的创作流程，逐步向标准化、规模化的智能生成方式转变。AI短剧可以边生成、边剪辑、边修改，甚至能在成片后根据观众反馈迅速重制或“补拍”特定镜头，这种灵活性是传统拍摄方式难以实现的。

这样的轻量化创作模式，已经有不少行业从业者落地实践。据公开报道，瑞安市影视家协会主席江海独立完成的AI真人微短剧《郎在月河》，整部作品时长88分钟，全程仅由江海一人完成所有制作环节，耗时三个多月，整体投入成本仅约1万元。

在具体制作过程中，江海主力使用“即梦”工具，为每个角色生成至少8个不同角度的定妆照，还根据剧情发展同步更换角色服装、发型，仅图片素材就制作了超过12000张，即便其中大量为废稿需要手动修图优化，也无需动用任何摄制团队；后续采用“首尾帧控制法”生成5到10秒的无声视频片段，精准控制角色动作节奏；最后通过AI语音合成角色对白，搭配自动生成的音效与背景音乐完成后期剪辑，整个过程没有动用任何摄制团队，江海一人承担了编剧、导演、美术、摄影、后期等全部角色。

当前，短剧赛道的流量红利仍在持续释放，AI视频大模型与垂直创作工具的不断迭代，让单人短剧内容工厂的创作效率、内容质量持续提升。这种轻量化、低成本、高效率的模式，早已不是小众试水玩法，而是成为短剧行业的主流生产趋势。它不仅重构了内容创作的产业链，让“人人皆可做短剧”从空想变成现实，更为普通创业者打开了轻资产入局短剧赛道的入口，成为当下最具潜力的轻创业风口。未来，随着AI技术的进一步优化，单人内容工厂或许还将释放更大的商业价值。

二、虚拟偶像的“单人经纪公司”：一人也可“成团”

在大众固有认知里，虚拟偶像向来是大型MCN机构、专业经纪公司的专属赛道，从形象建模到商业变现，动辄需要数十人团队、百万级启动资金。而现在，从形象建模到音乐制作、从内容生产到直播变现的全流程都能够由单人完成，成本被大幅压缩的同时，也大大降低了行业门槛。

从实际操作层面来看，虚拟偶像的形象设计，可以用Midjourney、Stable Diffusion这类AI绘画工具来实现，只需要输入人设风格、外貌特征等关键词，就能快速生成虚拟形象初稿；声音部分，DiffSinger、Sovits 4.0等AI歌声模型只需录入少量参考音色，就能训练出虚拟偶像专属声线；而作曲与伴奏部分，则可以借助Soundful、字节跳动AI音乐工坊等工具，输入风格、节奏要求，一键生成原创伴奏——英国程序员Vedal‌创建的虚拟主播Neuro-sama，正是使用AI生成歌声与实时互动，在Twitch和YouTube平台收获了超百万粉丝。

国内的汗青工作室，则是用“人与AI共创”的方式，由一人主导打造出虚拟歌手Yuri尤栗。根据南风窗的报道，工作室创始人赵汗青在Midjourney中只设定了“泛东亚、非标准长相、蓝色”三个方向性标签，通过数千次“抽卡”完成形象筛选，最终在一次偶然的生成中确定了Yuri的外形。虽然看上去好像有些“意外”，但通过这种创作方式，单个创作者也能够完成传统模式下需多人协作的形象设计工作。

*Yuri尤栗的社交媒体账号主页

从曾经被资本与专业团队垄断的小众赛道，到普通人仅凭一己之力也能落地的轻创业项目，虚拟偶像行业的变革，本质上是AIGC技术对内容创作壁垒的彻底打破。随着AI工具持续迭代，单人运营模式将进一步普及，成为泛娱乐与虚拟经济领域一条更具可持续性的创业路径。

三、AI音乐与音频定制：人人都是作曲家

2025年，融合了二次元文化、鬼畜元素和网络梗的二创音乐内容——“哈基米南北绿豆”火遍全网，其中有不少都是使用了AI工具创作而成的音频作品。而在魔性AI音乐之外，AI音乐也开始走向市场化发展。

艾媒数据显示，2025年中国“声音经济”的整体规模已超过6110亿元，预计到2029年将达到7415.8亿元。数字的背后，是从短视频配乐到企业宣传配音，从有声书制作到播客后期的全场景音频需求爆发。但是，专业化音乐创作的高成本、高门槛，却把大量普通创作者挡在门外：定制一首BGM价格不菲，有声书与音频后期更需要专业能力加持，个人或小微企业很难真正入局。

如今，Suno、Udio、Sora等AIGC工具的普及，直接实现了音频创作的平民化落地，即便没有任何音乐、配音相关专业基础，仅依靠基础设备与AI工具，就能完成音色生成、曲风定制、音频优化等全套流程，单人即可独立承接商业音频业务。

根据半岛都市报报道，在青岛李沧区OPC创新区丰泉中心，“开场音乐”创始人张超借助AI辅助工具，将原本需要一周才能完成的音乐小样缩短至五六分钟生成，大幅降低了与客户的沟通成本，公司年营收预期可超150万元。

在广州，一家名为烁谷科技的公司，自研“悟声”语音合成算法与“元语文字”将传统配音成本压缩至不足千分之一，仅需3秒有效样本，可实现99.5%以上相似度的音色克隆，还能还原喜悦、悲伤、哭泣等真人情绪细节。这意味着，AI语音完全能够适配泛娱乐配音、数字人交互、企业出海多语种营销等多种场景。

*“悟声”官网

一个颠覆传统行业的变革已经发生：AI正在重构整个声音产业的生产逻辑。它既拆掉了专业音频创作的高墙，让无数普通人得以拥抱声音创作的红利，也以极致的效率与成本优势，搅动了原有的行业利益格局。

四、轻应用开发：想法＋AI=下一个爆款

回想上一次全民创业时代，应用开发是不少创业公司们的起点。而在一人公司的时代，应用开发的壁垒也早已被打破。如今，AI可直接辅助编写代码、海量开源项目可供免费参考、各类现成模板能直接复用，只要找准细分需求，普通人无需深耕专业开发技能，就能快速落地成型的AI产品。

比如，“小猫补光灯”这款曾霸榜App Store的应用，其开发者陈云飞在尝试AI创业前从未写过代码，而他的创业动机，只是因为在社交媒体上发现许多女性用户自拍补光时，要想切换不同色温的灯光，只能靠下载各种各样的纯色图片来实现。于是，他萌生了用一款应用让补光变得更便捷的想法。借助人工智能编程工具，陈云飞在没有团队协作、没有传统开发经验的情况下，仅耗时约一小时就完成了这款补光App的初版开发。

*“小猫补光灯”APP界面

事实上，类似“小猫补光灯”这样由非技术背景创作者打造的AI原生应用已屡见不鲜。这得益于AI编程工具的诞生大幅降低了软件开发的门槛，让一个人凭借对用户痛点的敏锐洞察，就能快速完成从创意到产品的转化，并实现持续优化。

未来，职场人可以用AI开发简历生成工具，一键匹配岗位需求；学生群体可以自研错题整理小程序，帮助高效复习；电商卖家则能够借助文案生成定制化的内容插件，批量产出营销内容……

而这些未来的可能性都有一个共同点：创作者并没有陷入“学完再干”的思维，而是先确定一个真实、细分的用户痛点，然后像拼乐高一样调用AI工具、开源组件和云服务，快速拼出可用的产品。这意味着，谁能更快地发现并满足一个微小但高频的需求，谁就能在AI普惠的红利中占得先机。当编写程序、搭建系统不再是创业阻碍，决定产品成败的，就是对需求的精准感知、对场景的深刻理解。

五、文创/手工设计：AI充当全能“助理”

一个文创设计师的脑洞变成实物，需要几步？

在过去，答案的背后是一支包含画图、打样、供应链、推广等明确分工的完整队伍。但现在，借助AI的全方位赋能，个体创作者仅凭一己之力，就能从灵光一现到产品上架，全流程自己说了算。曾经漫长的落地周期、高昂的试错成本，被压缩到短短几天。

在苏州，“玩纸星球”艺术工作室创始人沈星彤，曾经用四年时间、仅凭一人之力完成了立体书《打开重庆》的设计创作和出版。而如今，在一个关于纽约中国城的新项目中，面对上百位居民的海量中英文混杂访谈资料，AI成为了她最得力的研究助理，帮助团队高效地完成了整理、翻译和信息归纳工作，让整个项目从立项到落地仅用了9个月。

沈星彤的创业实践证明了AI在前期调研和品牌建设上的巨大威力，而另一个曾让无数创作者头疼不已的环节——产品打样与工艺验证，同样迎来了破局之道。

惊蛰研究所在《这些奇思妙想的AI硬件，正在重构生活新可能》中曾提到，AI与3D打印的融合，让过去需要数周建模的高门槛技术，变成人人都能“一句话生成实物”的低成本创意工具。这不仅催生出“个性化量产”的全新消费赛道，更让从DIY到潮玩文创的即时造物，成为越来越多年轻人的日常生活方式。

AI对文创手工赛道的重塑，本质是降低了行业创业门槛，重新定义了个体与行业的关系。值得注意的是，AI从未替代文创的手工温度与核心创意，而是解放了创作者在调研、绘图、打样等重复劳动上的精力，让他们把时间真正留给审美与创新。文创手工赛道正式迈入“超级个体”时代，借助AI，个体创意的商业价值，也迎来了前所未有的释放。

六、小游戏研发：想玩什么？自己做

提起游戏研发，大众的固有印象往往是传统大型游戏的重资产模式：策划、美术、程序、测试、运维、宣发等岗位缺一不可，动辄数十人甚至上百人的团队协同作战，研发周期以年为单位，前期投入动辄百万千万。

前索尼互动娱乐CEO肖恩·莱登（Shawn Layden）曾在2020年给出一个说法：当时一款主流3A游戏制作费用约在8000万至1.5亿美元，开发周期长达5年。即便是中等体量的商业游戏，情况也并未变得轻松——数十人的团队、数百万的预算、一年以上的开发周期仍是常态。对于个人开发者而言，传统游戏研发的门槛始终高不可攀。

然而，当一位完全不懂编程的90后编剧Kingfisher，因痴迷于《被囚禁的掌心》中的角色如月晴人，决定用AI为自己和同好“手搓”一款同人乙女游戏，曾经高不可攀的门槛开始“瓦解”了。

根据竞核的报道，Kingfisher先向Gemini请教如何起步，初期她用Coze搭建简单网页，但为了做出可交互的办公室场景（台灯、线圈本等都能点击），她转用Cursor，完全用自然语言指挥AI写代码。她负责所有文案和故事设计，游戏设计环节由她和AI“五五开”，而代码编写百分之百交给AI，仅用了两个月，游戏便成功问世。

事实上，Kingfisher的实践是游戏行业变革的缩影。当下游戏消费市场快速分化，比起重度手游的长周期、高沉浸需求，用户碎片化娱乐需求持续爆发，直接带动轻量化休闲小游戏、互动叙事小游戏迎来全面爆发，市场规模更是一路攀升。

《2026抖音小游戏行业白皮书》显示，2025年国内小程序游戏市场规模已达到535.4亿元，预计2027年将突破千亿大关；中邮证券发布的《AI重塑游戏：供给革新与需求跃迁，开启游戏产业新周期》研报也预测，2033年全球游戏AI市场规模将达到512.6亿美元，年复合增长率高达36.1%，市场的增长与AI的渗透互为因果，这也足以印证AI+小游戏赛道的强劲增长潜力。

与此同时，传统大型游戏也在积极拥抱AI技术，例如《逆水寒》《燕云十六声》等作品均已加入智能AI生成内容等玩法，进一步拓展了AI在游戏领域的应用边界。

*《燕云十六声》智能生成界面

相较于传统游戏行业的重资产、高门槛，AI赋能的轻量小游戏研发，本质上没有颠覆游戏行业的核心逻辑，而是降低了研发准入门槛，让更多小众创意得以落地，也让用户拥有了更多元、更轻量化的娱乐选择。未来，随着AI工具的持续迭代，单人研发的小游戏或许将成为娱乐市场增长的一股新势力。

七、跨界电商直播：用算力换人力

从众多AI赋能一人公司的具体案例可以看到，其核心逻辑就是用AI的能力来补充公司的人工空缺。而电商这类高度依赖人工的重资产行业，同样能够通过与AI的结合，实现轻量化经营。

当用AI技术替代海量重复性人工工作，电商公司能够一站式搞定选品策划、内容制作、智能客服、精准引流与数据复盘，彻底打破传统电商重团队、重资金、低效率的局限，把电商运营从“人力密集型”转变为“算力密集型”。而这种轻量化、高效率的低成本创业模式，也成为个体入局电商的优质选择。

90后清华毕业生武彬曾在2025新网商峰会上，分享了用AI深度改造电商业务的实战经验。他创立的极睿科技，将AI贯穿电商营销全流程：智能生成带货文案、一键替换模特与场景图、自动剪辑质感短视频，还能用数字人主播全天候直播。据悉，武彬布局6家网店全程AI自主运营，累计GMV达数亿元，首月便突破千万；公司推行“AI优先”模式后，人员减半，营收反而翻了三倍。

*极睿科技官网

不止科创创业者跑出成果，扎根产业带的一线中小商户，也在靠AI实现逆势破局。据央视新闻报道，面对外贸订单压力，义乌商户傅江燕和丈夫经营袜子店铺，年销可达2000万双，她只需录制简易口型画面，搭配DeepSeek生成的定制文案，就能自动生成西班牙语、阿拉伯语等36国语言的产品介绍视频，轻松打通全球跨境销路。

无论是AI操盘6家店，还是AI把义乌小商品卖到全球，这些落地案例都指向同一个结论：AI不再是遥不可及的科技工具，而是直接驱动成交的核心引擎。电商创业或许不必再组建庞大专业团队，普通人只要学会驾驭AI、指挥AI，找准优质好物，就能依托算力红利，把产品卖向全世界。

轻资产、低门槛、一人即可起盘的AI电商，正在为普通人打开全新的创业机会，人人都有机会借AI之力，低成本入局、高效率创业。

总结

站在2026年的起点，一人公司的浪潮才刚刚开始。

AI技术的全面落地与各类智能工具的持续迭代，让轻资产、重创意的超级个体时代真正到来。一人公司的想象空间也仍在不断拓宽。

未来，随着AI智能体的持续进化，数字资源的调配效率还将进一步提升，创业的门槛会继续降低，或许到那时，已经没有所谓的打工人与老板之分，只有“用AI的人”与“不用AI的人”。

*本文为惊蛰研究所X21财经·南财号联合出品

作者|成昱

本文由人人都是产品经理作者【惊蛰研究所】，微信公众号：【惊蛰研究所】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

6K字干货：从0到1手把手教你编写第一个Skill

三爷茶馆 — Sat, 25 Apr 2026 06:35:49 GMT

Agent 工具正在从被动应答转向主动协作，但多数用户仍停留在初级问答阶段。Skill 的出现彻底改变了这一局面——它像标准化菜谱一样，将团队经验、工作流程和行业知识封装成可复用的数字资产。本文深度解析 Skill 的底层逻辑与实操方法，揭示 AI 时代真正的竞争壁垒。

相信现在一谈到agent，我知道大家都在想什么。不就是装个 Claude Code 或者 OpenClaw 吗？然后呢？然后就是反复地问问题，每次都要把自己的需求从头解释一遍。这感觉，就像你每次去一家新餐厅，都要重新跟服务员解释一遍你爱吃辣、不要香菜、饮料要少冰——累不累啊？

说实话，我自己在今年去做AI企业内训的时候，我发现一个很尴尬的现象：团队里的产品经理们人人都在用 AI，但每次给他们演示怎么用，演示完了下次还是不会。问题出在哪？就在于他们只是在”问”AI，而不是在”教”AI。

而今天我介绍的Skill 就是来解决这个问题的。

01 什么是 Skill？——给 AI 的”员工手册”

在说 Skill 是什么之前，我们先来理解一个痛点。

你有没有这样的经历：每次和 AI 对话，都要从头解释一遍”我是做什么的”、”我们团队用什么工具”、”报告要按什么格式写”？就像教一个新员工一样，从零开始教一遍，干完活就忘，下次再来一遍。

这个问题的本质是：大模型有海量的知识储备，但它不知道你的具体工作流程。它知道怎么写代码，但不知道你们团队的代码规范；它知道怎么处理数据，但不知道你的分析方法论。

怎么理解 Skill？我用三个比喻来说。

第一层：Prompt 是点单。你跟服务员说”老板，给我来个牛肉汉堡，不要洋葱”——指令很明确，但怎么做，全看厨师心情。Prompt 就是这么回事，你给 AI 一个指令，它自己想怎么执行就怎么执行。

第二层：MCP 是厨房里的工具和食材。铲子、平底锅、牛肉饼、面包，这些是执行任务需要用到的家伙事儿。MCP 解决的是 AI 能调用什么工具的问题。

第三层：Skill 是秘制菜谱加员工守则。”第一步，肉饼必须煎三分半；第二步，酱汁只能挤两圈半；第三步，做完必须清理灶台。” Skill 规定了动作的先后顺序、质量底线和执行标准。有了它，AI 不再瞎猜你的心思，而是按部就班地干活。

简单来说：Prompt 告诉 AI”做什么”，MCP 告诉 AI”用什么工具”，而 Skill 告诉 AI”怎么做”。

所以我才说，没有 Skill 的 Agent，就像刚入职的新同事——你得培训，反复教他。而有了 Skill 的 Agent，则更像是一位老同事，开箱即用，配合默契，非常靠谱。

💡 知识卡片Skill 是 AI 时代的”员工手册”：
· Prompt = 点单（告诉做什么）
· MCP = 厨房工具（告诉用什么）
· Skill = 秘制菜谱 + 员工守则（告诉怎么做）

02 Skill 的核心架构——四件套文件夹

说完了 Skill 是什么，我们来看看 Skill 长什么样。

其实 Skill 就是一个标准化的文件夹。你没听错，就是一个文件夹。里面放着一些 Markdown 文件、脚本、参考资料，仅此而已。

标准的 Skill 结构是这样的：

your-skill-name/
├── SKILL.md# 必须——核心指令文件
├── scripts/# 可选——可执行代码
├── references/# 可选——参考文档
└── assets/# 可选——素材资源

SKILL.md 是最核心的文件，必须有。它包含两部分内容：YAML 前置信息（供 AI 判断”什么时候该用这个 Skill”）和 Markdown 正文（具体执行指令）。

scripts/ 是可选的，用来放可执行代码，比如 Python 脚本、Bash 脚本等。当 Skill 需要执行一些自动化任务时，脚本就放在这里。

references/ 也是可选的，用来放长参考文档。比如技术规范、API 文档、代码片段、设计指南等。这些内容不会默认加载，只有 AI 需要的时候才会去读取。

assets/ 同样是可选的，用来放模板、字体、图片等素材资源。

关于命名，有几条规范必须遵守：

文件夹名必须使用 kebab-case（短横线连接小写字母），比如 `article-scorer`、`pdf-parser`。不能用空格、下划线或者大写字母。
文件夹名不能以 `-skill` 结尾。比如你不能创建 `article-scorer-skill` 这样的文件夹。
打包后的文件名格式是 `.skill`，比如 `article-scorer.skill`。
所有文档都要放在 SKILL.md 或 references/ 里，不要放 README.md。

所以核心架构如下：

03 手把手实战：创建一个”文章评分”Skill

光说不练假把式。现在我来手把手带你创建一个真正的 Skill。

这个 Skill 的功能是：帮用户评估文章的质量，给出打分和改进建议。

Step 1：创建文件夹结构

首先，我们创建一个文件夹叫 `article-scorer`：

article-scorer/
├── SKILL.md# 必须
├── scripts/# 可选，本次不创建
├── references/# 可选，本次不创建
└── assets/# 可选，本次不创建

Step 2：编写 YAML frontmatter

打开 SKILL.md，首先写 YAML 前置信息。这部分决定了这个 Skill 什么时候会被触发：

—
name:article-scorer
description:评估文章质量并给出改进建议。当用户说”帮我评分这篇文章”、”评估一下这篇文章写得怎么样”、”给这篇文章打个分”时使用。
—

name 字段必须用 kebab-case，不能用大写字母或下划线。

description 字段是最关键的，因为它告诉 AI 什么时候该用这个 Skill。一个好的 description 要包含两部分：一是能做什么，二是触发场景。

Step 3：编写 SKILL.md 正文

YAML 写完之后，开始写正文。正文结构一般包含以下几个章节：

任务目标：

## 任务目标
– 评估文章的整体质量，包括结构、逻辑、表达三个维度
– 给出一个 1-10 分的综合评分
– 指出文章的主要问题并给出具体改进建议

评分标准：

## 评分标准
– 结构（30%）：开头是否有吸引力、层次是否清晰、结尾是否有总结
– 逻辑（40%）：论点是否明确、论据是否充分、推理是否严谨
– 表达（30%）：语句是否通顺、用词是否准确、是否有错别字

操作步骤：

## 操作步骤
1. 读取用户提供的文章内容
2. 按照评分标准逐项分析
3. 计算综合评分
4. 输出评分结果和改进建议

输出格式：

## 输出格式
最终输出应该包含：
– 综合评分（1-10分）
– 各维度评分（结构/逻辑/表达）
– 主要优点（1-3条）
– 主要问题（1-3条）
– 改进建议（具体可执行）

这样一个简单的 Skill 就完成了。

你看，其实没那么复杂，就是一个标准化的文件夹加上 Markdown 文件。

04 YAML frontmatter 详解——决定 Skill 是否被触发的关键

刚才我们写的 YAML 看起来很简单，但这里面的门道不少。

description 是整个 frontmatter 里最重要的字段，因为它决定了 AI 在什么时候会激活这个 Skill。

可能有人要说了，description 不就是写几句话吗？有什么难的？但说实话，我见过太多人的 description 写得跟谜语一样，AI 看了根本不知道什么时候该激活这个 Skill。

好好好，我直接给你们看两个对比。

反面例子：

description:一个有用的工具

正面例子：

description:评估文章质量并给出改进建议。当用户说”帮我评分这篇文章”、”评估一下这篇文章写得怎么样”、”给这篇文章打个分”时使用。

区别在哪里？好的 description 有具体的触发短语，AI 可以精准匹配用户意图。

一个好的 description 要包含三个要素：

第一，能做什么。清楚地说出 Skill 的核心功能。比如”评估文章质量并给出改进建议”。

第二，何时使用。告诉用户怎么触发这个 Skill。比如”当用户说’帮我评分这篇文章’时使用”。

第三，触发短语。列出一些典型的用户表达方式，让 AI 能够准确识别。

话说回来，还有两个常见的错误要提醒大家：

description 写得太太长。frontmatter 是每次对话都会加载的，如果太长，会浪费宝贵的上下文空间。一般来说，description 控制在 100-150 个字符就够了。

把多个功能塞进一个 Skill。有人觉得一个 Skill 做一件事太麻烦了，想做一个”万能 Skill”。这是不对的设计。Skill 的核心原则是：每个 Skill 只做一件事。

💡 知识卡片description 三大要素：
· 能做什么 — 核心功能
· 何时使用 — 触发时机
· 触发短语 — 典型表达方式
原则：控制在 100-150 字符，每个 Skill 只做一件事

05 SKILL.md 正文怎么写——渐进式披露的艺术

说完了 frontmatter，我们来看看正文的写法。

Skill 最重要的设计理念是”渐进式披露”。什么意思呢？

AI 处理长上下文是很吃力的，如果每次激活 Skill 都把所有内容加载进去，效率会很低。渐进式披露就是来解决这个问题的。

它分为三层：

第一层：YAML frontmatter。每次对话开始时，AI 会加载所有可用 Skill 的 name 和 description。这个层级的内容必须精简，大约只需要 30-50 个 token。AI 靠这些信息判断该激活哪些 Skill。

第二层：SKILL.md 正文。只有当 AI 决定使用某个 Skill 时，才会加载完整的正文内容。正文里可以写几千字的详细指令，但只有在需要的时候才会占用上下文。

第三层：references/ 里的链接文件。如果正文里引用了参考资料，AI 会按需去读取这些文件，而不是一开始就全部加载。

这种设计的聪明之处在于”懒加载”。就像网页图片一样，滚动到了才加载，不仅省 token，还能让 AI 在长对话中保持注意力集中。

接下来，我们看看正文的结构。Anthropic 推荐的标准结构是这样的：

任务目标：说明这个 Skill 用来做什么，适合什么场景。
前置准备：需要什么依赖、准备什么文件。
操作步骤：具体的执行流程，最好给出决策树，告诉 AI 在什么情况下走什么分支。
资源索引：告诉 AI 去哪里找脚本、参考资料、模板等资源。
注意事项：这个部分非常重要！根据 Anthropic 内部团队的经验，最有价值的内容是”常见陷阱”章节——记录 Agent 的失败模式，让后来者可以直接绕坑。

一个高质量的 SKILL.md 通常包含以下要素：

明确的职责边界。告诉 AI 能做什么和绝对不能做什么。比如一个 SQL 分析 Skill 应该明确限定只能执行 SELECT 查询，禁止执行 DROP、DELETE 等危险操作。
具体可执行的步骤。不要写”分析一下这篇文章”，而要写”第一步读取文章，第二步检查结构，第三步评估逻辑”。
失败处理机制。当某个步骤出错了，AI 应该怎么办？要有明确的回退策略。

06 避坑指南——Anthropic 官方总结的常见错误

最后，我结合 Anthropic 官方指南和我的实际经验，给大家总结几个常见的坑。

坑一：description 写得太模糊，AI 无法判断何时触发

反面例子：

description:一个有用的工具

正面例子：

description:生成单元测试。当用户说”写个测试”、”帮我测试一下这段代码”、”生成 unit test”时使用。

区别在哪里？好的 description 有具体的触发短语，AI 可以精准匹配用户意图。

坑二：文件夹命名不规范

错误写法：`ArticleScorer`、`article_scorer`、`article scorer`

正确写法：`article-scorer`

记住，kebab-case 是唯一的标准格式。

坑三：一个 Skill 做太多件事

反面例子：一个 Skill 既能写文章、又能改文章、又能排版、又能发布。

正面例子：拆成四个独立的 Skill——`article-writer`、`article-editor`、`article-formatter`、`article-publisher`。

为什么？因为多个 Skill 可以同时加载，如果一个 Skill 太大太全，就会失去灵活性。专注做一件事的 Skill，更容易被组合使用。

坑四：把所有内容都塞进 SKILL.md

反面例子：SKILL.md 写了 3000 多行，里面塞满了各种参考资料。

正面例子：SKILL.md 只写核心流程，详细的技术文档放到 references/ 里，让 AI 按需读取。

话说回来，这样做的好处是什么？AI 每次只需要加载它真正需要的内容，上下文消耗可以降低 60%-80%。

💡 知识卡片Skill 四大避坑指南：
· description 要具体，含触发短语
· 文件夹名用 kebab-case
· 一个 Skill 只做一件事
· 详细内容放 references/

写到这里，关于怎么从零开始编写 Skill，已经讲得差不多了。

不知道你有没有这种感觉。AI 时代，大家都在讨论怎么”用”AI，怎么”问”AI。但真正拉开差距的，是那些会”教”AI 的人。

怎么教？你要把自己的经验、团队的工作流程、行业里那些”只有老员工才知道”的隐性知识，封装成一个又一个的 Skill。

这不是在写代码，这是在建立数字化的知识资产。

一个写好的 Skill，可以给团队里所有人用。新同事入职，再也不用从零开始培训 AI 了。老人总结出来的最佳实践，也不会因为离职而消失。

所以我才说，Skill 才是 AI 时代最重要的资产。

怎么说呢，在这个时代，我们最应该学的不是”问AI”，而是”教AI”。把重复的事交给AI，把自己的精力专注在真正重要的事情上。说白了，专注自己的业务，才是AI时代的王道。

本文由人人都是产品经理作者【三爷茶馆】，微信公众号：【三爷AI茶馆】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

AI生成的界面太难看？试试这个开源项目Awesome DESIGN！

Tomda — Thu, 16 Apr 2026 01:28:20 GMT

AI生成的页面总带着廉价外包感？问题可能出在你没给AI明确的设计规则。Awesome DESIGN.md项目提供了一份专门写给AI看的设计规范文档，通过Markdown定义配色、字体、组件样式等规则，让AI生成的页面告别自由发挥的翻车现场，直接输出大厂级别的简约质感界面。开源免费的特性更让这份AI时代的设计说明书成为提效利器。

最近Vibe Coding真的太火了。

越来越多人开始直接用 AI 写页面、搭产品、做官网，动动嘴就能出 UI，效率看着确实很爽。

但问题也很真实。

你以为AI会给你整出那种大厂味、极简风、质感拉满的界面，结果它一出手，像是把十年前的建站模板重新缝了一遍。

不是 AI 故意演你，问题其实很简单：你嘴里的“高级感”，AI 根本脑补不出来。

你觉得“像 Apple 一点”“像 Stripe 一点”“做得更有质感一点”，但这些话对 AI 来说都太虚了。没有明确的设计规则，它最后大概率还是只能靠自由发挥。然后你懂的，翻车现场就来了。

最近我刷到一个挺顶的 GitHub 项目，刚好就是来解决这个问题的。

它叫 Awesome DESIGN.md。

项目地址：github.com/VoltAgent/awesome-design-md

规范详情：https://getdesign.md

01. Awesome DESIGN是什么？

简单说，它就是一份写给 AI 看的设计规范。不是给前端开发看的，也不是给设计师交付用的，而是专门用来告诉 AI：这个页面应该长什么样。

它的逻辑很简单，就是把页面该怎么配色、用什么字体、组件长什么样、版式怎么排，全部整理进一份 Markdown 文档里。

AI 读完之后，就不是再靠感觉乱猜，而是会按照你给定的风格规则去生成页面。

说白了，这东西就是 AI 时代的设计说明书。

而且重点是，它不是插件，不是 SaaS，也不是那种点进去就开始收费解锁的套路产品。

它是免费、开源、现成就能拿来用的。

下方为部分设计规范展示

02. 如何安装？

Claude Code、Cursor、Codex、Trae 这类 AI 编程工具都能直接读取 DESIGN.md。你只要把文件放进项目根目录，再告诉 AI 按这份设计规范生成页面，它就能照着这套风格往下写。

如果还要更简单的方式就是直接把命令发给对应AI编程工具叫他帮你安装

https://hao.uied.cn/website/1218

如果还不了解AI 编程工具的可以看看我之前写的AI知识库

https://facomqeet1v.feishu.cn/wiki/YK3QwtWDciTsj6kraJScEGjDniS

这里使用Trae来进行案例展示其他AI编程工具类似操作

打开https://getdesign.md

选择自己需要的设计规范，这里我以苹果的为例。其他同类型

复制命令给AI编程工具让它来安装

安装完会显示在你的文件根目录（显示有就是安装成功了）

如果你觉得让AI安装太慢可以直接自己复制到DESIGN.md

替换到这个DESIGN.md就行。

03. 如何使用

告诉 AI 助手使用它在你的 AI 编程助手中输入：

仅做测试，具体能力也要看大模型本身

请根据项目根目录的 DESIGN.md 文件，为我构建一个后台页面。

效果展示（大模型kimi）

04. 如何将生成的html或者web网页转为figma源文件

打开你需要转为figma的html文件

Web to Design 浏览器插件安装教程

https://facomqeet1v.feishu.cn/wiki/LJL6wBolJiZPBEkFLhEc9ka2nxc

安装好后点击打开工具条

执行复制页面

在figma画布中执行ctrl+v即可

写在最后

整体效果看起来比没用规范之前好看多了，但还差点意思，进步空间还是挺大的。

基本就是AI做的页面，至少告别了“廉价外包感”，直接看起来像是某个大厂的水平，简约有质感，但还是能感觉到跟真正大厂的精细度有差距。可能是细节和小调整的地方还没到位，所以整体风格不错，但还不能完全满分，想要完全做到完美，可能还得进一步优化。

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多智能体（Multi-Agent）架构深度拆解：协作模式、框架与落地建议

西瓜姐姐 — Wed, 15 Apr 2026 01:45:21 GMT

企业级AI应用正从单智能体时代加速迈向多智能体系统（MAS），这场架构革命正在突破LLM的能力边界。从上下文窗口瓶颈到跨领域协作缺失，单智能体的致命短板在多智能体分工协作面前迎刃而解。本文将深度解析6种核心协作模式与8大主流框架，为AI产品经理提供从场景匹配到架构选型的完整解决方案。

当下很多企业级 AI 应用已经全面从Single-Agent向Multi-Agent 跃迁。单智能体虽能解决简单对话、基础生成等场景，但面对跨领域决策、长链路业务、多角色协作时，会遭遇上下文窗口瓶颈、能力单一、容错性差、意图漂移等致命问题。而多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）通过模拟人类社会分工协作逻辑，将复杂任务拆解为专属子任务，由不同子智能体分工完成，实现1+1>2的任务处理能力。

本文深度拆解多智能体架构核心逻辑，覆盖单智能体局限、多智能体核心架构、主流框架与多智能体协作模式选型建议等内容，让AI PM 充分了解多智能体落地场景。

一、为什么单智能体不够用？

单智能体（Single-Agent）本质是单个 LLM 独立承担感知、思考、决策、执行全流程，看似全能高效，却在复杂业务场景中暴露无法解决的短板，也是多智能体架构诞生的核心动因。

1.1. 能力边界：单一专精，无法覆盖全链路

单智能体无法做到全领域极致精通。

场景举例：一个单智能体要完成 “调研 AI 产品趋势→撰写行业报告→生成可视化 PPT→对接企业知识库验证数据”，需同时具备检索、分析、写作、工具调用、RAG 对接多重能力，最终往往出现 “检索不准、分析片面、写作文风混乱” 的问题。

核心问题：单智能体的能力受基座模型限制，无法同时兼顾 “精准检索” 与 “深度创作”，导致复杂任务输出质量参差不齐。

1.2. 上下文瓶颈：窗口有限，长任务易失忆

大模型上下文窗口存在物理限制，单智能体处理长任务时，会因信息过载出现上下文遗忘、逻辑断裂、幻觉加重。

场景举例：生成一份 5000 字的企业年度战略报告，单智能体需同时处理 “历史数据、行业政策、部门需求、竞品分析” 四大类信息，超出窗口后会丢失早期数据，导致报告逻辑断层、数据引用错误。

核心问题：单智能体无法拆分长任务，只能一次性处理海量信息，最终输出结果碎片化、不完整。

1.3. 容错性差：单点故障，全盘瘫痪

单智能体一旦出现模型崩溃、工具调用失败、幻觉输出，整个任务直接终止，无冗余备份机制。

场景举例：单智能体智能客服处理用户退款咨询，若中途模型卡顿或误判政策，直接导致用户投诉，无法自动流转至人工或其他处理流程。

核心问题：单智能体缺乏任务拆分与容错机制，无法实现 “局部故障不影响整体” 的稳定运行。

1.4. 协作缺失：无交互机制，无法解决多主体问题

单智能体无法模拟人类社会的分工协作，面对 “多方博弈、多角色配合” 的场景（如编剧和视觉设计师之间的沟通、项目管理等），无法实现多主体交互与目标平衡。

场景举例：动画制作团队“编剧-视觉设计师-剪辑师”三方协作，单智能体无法同时兼顾三方诉求，只能输出单一结果，无法达成多方共赢。

核心问题：单智能体缺乏多主体通信、协商机制，无法处理存在利益冲突、多目标优化的复杂场景。

那要怎么突破单智能体的局限呢？

人类社会通过分工合作让成千上万个大脑协同工作，从而突破个体智力的限制。AI系统亦是如此，当单智能体的能力遇到瓶颈，工程重点不是训练更强的模型，而是构建更高效的 AI团队。

多智能体系统的底层逻辑：通过架构设计实现“上下文隔离”，利用分工协作突破单体模型的算力与注意力极限。每个智能体只处理局部信息，互不干扰，从而保证了全局的高可用性。

所以多智能体架构就可以解决以下问题：

能力过载：单个模型无法同时专精检索、推理、写作、工具、计算…
上下文爆炸：长任务、长文档、多步骤容易遗忘、逻辑断裂
幻觉不可控：单一模型越权回答，错误被放大
任务不可拆解：复杂需求无法分步执行、无法并行加速
扩展性差：加功能就要改整个系统，无法像插件一样插拔

二、做AI应用，什么场景上Multi-Agent

2.1. 单Agent+MCP就够的场景

能画成一条清晰流水线的任务，都可以单Agent搞定。

强工具化、流程固定：比如拉数据→跑模型→写报告。
不需要角色互相制衡：比如自动生成周报、FAQ问答。
串行就能跑完：没必要多角色并行。
低风险低代价：写文章、跑个ETL，不需要层层审查。

以上情况，一个大Agent调用MCP里的工具和API，比堆一堆小Agent稳定省事。

2.2.需要考虑Multi-Agent的场景

下面情景往往是Single Agent+MCP搞不定的，直接考虑Multi-Agent

需要角色制衡：比如“写稿人-审稿人-合规官”互相检查。
跨领域复杂任务：比如生成行业深度报告（检索 + 分析 + 写作）、产品全流程设计（需求分析 + 架构设计 + 落地规划）、企业战略制定（数据调研 + 竞品分析 + 方案制定）。
长链路业务流程：比如电商全链路售后（客服咨询 + 物流查询 + 退款处理 + 售后跟进）。
并行探索+择优：同时跑多条思路，再选最优。
持续自治优化：提出假设→实验→上线→回滚，全链路要不同角色监督。
合规与问责要求：必须记录是谁发现、谁审核、谁批准。特别是金融、医疗、政务这类高风险场景，多Agent是为了安全和可溯源。

三、多智能体架构——6种核心协作模式

针对单智能体的核心局限，多智能体通过 “分工拆解 + 协同执行” 实现复杂任务落地。不同协作模式对应不同业务场景，AI PM 需结合需求选型，以下重点拆解各模式的架构逻辑、适用场景与落地要点。主要有6 种核心协作模式：

3.1. 指挥官 – 工人（Orchestrator-Worker）

核心逻辑：由一个中央编排者（Orchestrator）负责全局任务拆解、子任务分配、结果汇总与质量验收，多个专用工人（Worker）仅执行专属子任务，全程由编排者管控。

核心特点：全局可控、分工明确、易调试，适合绝大多数企业级场景；但编排者易成为性能瓶颈，需做好负载优化。

典型落地：Anthropic Claude Subagent、LangGraph 原生支持

适用场景：智能客服、RAG+Agent 知识库、内容生成、流程自动化、跨领域复杂任务拆解

3.2. 层级式（Hierarchical）

核心逻辑：树形分层结构，按「manager → sub-manager → worker」的层级逐级拆解任务，高层负责战略决策，中层负责任务拆分，底层负责执行，实现多层级管控。

核心特点：适合大型复杂项目，全局效率高，但层级间耦合度高，牺牲了部分鲁棒性，调试难度大。

典型落地：Google ADK、CrewAI

适用场景：大型项目管理、企业级复杂决策系统、跨集团多部门协作、智能城市调度

3.3. 流水线（Pipeline）

核心逻辑：线性链式传递，多个智能体按固定顺序串联执行，上游智能体的输出作为下游的输入，每个角色生成结构化中间产物，按流程逐步推进。

核心特点：结构简单、开发成本低、执行确定性强，无需复杂调度；但流程固定，无法应对动态变化的任务。

典型落地：MetaGPT SOP（PM→Architect→Engineer→QA）、固定流程内容生成

适用场景：内容审核（文本检测→合规校验→结果输出）、数据处理（采集→清洗→分析→可视化）、标准化长流程任务…

3.4. 交接式（Handoff）

核心逻辑：智能体之间显式移交控制权与完整对话上下文，对 LLM 表现为工具调用（tool call），实现任务在不同专业智能体间的无缝流转。

核心特点：适合多角色接力处理的场景，上下文完整，用户体验流畅；需严格定义交接规则，避免上下文丢失。

典型落地：OpenAI Agents SDK（transfer_to_xxx()）、多角色客服系统

适用场景：多角色接力业务（如售前咨询→售后处理→退款跟进）、专业领域问题转接（如普通客服→技术专家）

3.5. 对等网状（Peer-to-Peer / Mesh）

核心逻辑：无中央控制节点，所有智能体地位对等，直接通信，通过共享状态表自协调完成任务，去中心化运行。

核心特点：容错性强，单点故障不影响整体；但缺乏全局管控，易出现逻辑冲突、容错性弱，需设计完善的共识机制。

典型落地：Anthropic Agent Teams（共享任务列表）、分布式多智能体系统

适用场景：分布式任务、多节点协同、无中心管控的协作场景

3.6. 辩论式（Debate / Adversarial）

核心逻辑：多个智能体对同一问题给出不同答案，通过相互辩论、质疑、论证，最终收敛到最优解，实现多视角互补。

核心特点：大幅提升推理任务的准确性，效果超越单智能体 CoT；但执行耗时较长，需设计辩论规则与收敛机制。

典型落地：Sibyl Jury、推理任务增强系统

适用场景：金融风控论证、行业趋势研判、复杂问题研讨、深度决策分析

总结：生产系统通常混合使用多种协作模式，而非单一架构：「顶层 Orchestrator（指挥官） + 中间层 Pipeline（流水线） + 底层 Parallel Workers（并行工人）」是目前常见组合，兼顾全局管控、流程标准化与执行效率。

四、主要智能体协调框架

下面 8 个框架是截至 2026.4企业落地的核心框架，覆盖绝大多数业务场景。框架发展速度极快，选型时以最新文档为准。

4.1. LangGraph：全场景通吃

核心优势：以「图 + 状态机」为抽象，原生兼容 6 种协作范式（编排、层级、流水线、交接、对等、辩论），是唯一能实现「顶层编排 + 中间流水线 + 底层并行」混合范式的框架，生态最完善、可观测性最强，是通用企业级项目的事实标准。

选型建议：90% 企业级多智能体项目首选，尤其适合复杂工作流、混合范式、生产级部署

4.2. OpenAI SDK：交接式场景首选

核心优势：以 Handoff 为核心设计，将角色交接原生实现为 tool call，支持 agent-as-tool 模式，上下文流转无感知，是多角色接力（如客服、专业问题转接）的最优解。

选型建议：OpenAI 生态内、轻量多 Agent、交接式场景首选，开发成本极低。

4.3. Anthropic SDK：编排 + 对等双模式标杆

核心优势：两种核心模式，分别是Subagent、Agent Teams。Subagent：同会话、独立上下文、仅返回结果 → 纯编排者 – 工人模式，集中式管控；Agent Teams：独立实例、共享任务列表、直接通信 → 对等网状模式，分布式协作；同时提供 Managed Agents 托管沙箱，企业级安全与稳定性拉满。

选型建议：Claude 生态、需要「集中管控 + 分布式协作」混合能力的企业级项目首选。

4.4. Google ADK：层级式复杂系统首选

核心优势：原生支持「层级 + 并行」协作，专为分层智能体组合设计，深度绑定 Gemini 与 Google Cloud，适合大型复杂项目、多层级决策链路。

选型建议：Google 生态内、大型企业级系统、层级式架构场景首选。

4.5. CrewAI：角色驱动型项目首选

核心优势：以「角色 – 任务 – 流程」为核心抽象，原生适配层级式、编排者 – 工人模式，角色分工清晰，天然适合内容创作、项目管理等团队式协作场景。

选型建议：内容生成、报告撰写、团队式多 Agent 项目首选，上手快、结构清晰。

4.6. AutoGen

对话驱动的多 Agent 协作，适合研究、原型、对话式交互场景

4.7. MetaGPT

SOP 驱动的发布 – 订阅流水线，原生适配流水线模式，是软件工程、标准化流程场景的特色方案，但灵活性不足，适合流程固定、少变更的项目。

4.8. Swarm

超轻量交接式框架，专为快速原型、边缘场景设计，生产环境尚未成熟，仅适合概念验证、轻量小项目。

五、多智能体协作模式选型与核心架构建议

5.1. 协作模式选型关键思路

根据业务场景的核心诉求，可直接匹配最优协作模式，是选型的第一决策依据：

复杂项目（搜索、研究、大规模代码生成）：首选 Orchestrator-Worker（指挥官 – 工人），由中央编排者拆解全局任务，worker 并行执行，结构清晰、可控性强，是企业落地最通用的基础范式。
确定性流程（CI/CD、数据处理、内容生产）：首选 Pipeline（流水线），步骤固定、输出明确，执行确定性高，适合标准化、可复用的 SOP 类业务。
客服 / 路由（多专家协同、对话流转）：首选 Handoff（交接式），根据意图转接专业 agent，全程保持对话连续性，用户体验无感知。
高可靠要求（关键业务、容错场景）：首选 Peer-to-Peer（对等网状），无单点故障，一个节点异常不影响整体运行，保障核心业务稳定性。
推理 / 决策（复杂问题、深度分析）：首选 Debate（辩论式），多视角辩论收敛最优解，效果超越单 Agent CoT，显著降低幻觉、提升推理可靠性。
大型组织（跨团队协作、分层管理）：首选 Hierarchical（层级式），树形管理、manager 逐级分配任务，天然适配企业组织架构，适合规模化团队协作。

5.2. 核心架构建议

1. 不要非此即彼：生产系统混合多种协作模式才是常态

真实业务中，单一模式无法覆盖全流程，「顶层编排 + 中间流水线 + 底层并行」的混合架构是最优解，避免为协作模式而限制业务。

2. 协议层押注 MCP + A2A：正在成为事实标准

统一 Agent 间通信协议，MCP（Model Context Protocol）与 A2A（Agent-to-Agent）规范将成为跨框架、跨系统 Agent 协作的通用标准，选型需优先支持该协议的框架。

3. Context 隔离是核心工程问题：独立窗口 + 结构化返回

子 Agent 需拥有独立上下文窗口，仅返回结构化结果给编排者，避免上下文污染、信息冗余，是保障系统稳定性的关键工程实践。

4. 结构化中间产物比自由文本通信可靠 10 倍

用结构化数据（JSON、Schema）替代自由文本作为 Agent 间通信载体，大幅降低理解偏差、幻觉与沟通成本，是生产级系统的优选方案。

5. 为 Agent-speed 流量做架构：递归 fan-out 是新常态

架构设计需适配大规模、高并发的 Agent 递归调度，提前预留弹性与扩容能力，应对未来 Agent 流量的爆发式增长。

本文由 @西瓜姐姐原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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AI大事件：GPT-6明天发布，Anthropic年收破300亿美元，OpenAI只剩27%

AI星球 — Tue, 14 Apr 2026 04:08:14 GMT

今天有件事让我琢磨了一早上——Anthropic年收入破300亿美元，OpenAI降到了27%。两大阵营的攻守之势，正在以肉眼可见的速度切换。GPT-6明天就发布，DeepSeek V4也传出月底消息，再加上今天工信部十部门联手发了个AI伦理审查的重磅文件……AI圈正在从”百米冲刺”转向”卡位战”。好了，直接看今天的内容。

1. GPT-6明天正式发布：200万Token上下文，性能暴涨40%

核心内容：代号”Spud（土豆）”的GPT-6将于4月14日正式发布，预训练已于3月17日完成。核心参数：200万Token上下文窗口、性能较上一代提升40%，在SWE-bench测试中展现出与人类专家相当的编程能力。奥特曼在斯坦福演讲中表示，这是”AGI的最后冲刺”，但同时公司安全团队面临压力，要求给出模型能力边界。

点评：明天发布日，今天预热。GPT-6的两百万Token上下文是一个质的飞跃——意味着它能一口气读完一整个代码仓库再动手写。这种能力对编程工具来说是碾压级的，但竞争格局也可能因此生变——Claude的上下文优势会被大幅削弱。

2. DeepSeek V4月底发布：首发适配华为昇腾，国产芯片战略转折在即

核心内容：DeepSeek V4预计4月底发布，万亿参数规模+百万级上下文窗口。更关键的是首发将全面适配华为昇腾等国产AI芯片，国产芯片从”备胎”正式走向”主力”。英伟达在中国高端AI芯片市场份额从95%骤降至接近0%，国内大厂阿里巴巴、字节跳动、腾讯已预订数十万片新一代国产AI算力芯片。

点评：这件事的意义可能被低估了。DeepSeek V4+华为昇腾的组合，意味着国产大模型跑在国产芯片上将成为常态。英伟达失去的不只是中国市场，更是一个时代。对国内AI生态来说，这是真正意义上的”自主可控”提速。

3. 工信部等十部门联手：AI伦理审查办法正式落地，治理从”软倡导”转向”硬约束”

核心内容：工信部等十部门联合印发《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》，明确规定申请受理、一般程序、简易程序、专家复核程序、应急程序，对算力算法调度、数据采集标注、模型训练优化等全链条提出明确规范要求，高于行业预期。AI治理正式告别”软倡导”。

点评：这份文件不是说说而已——有程序、有问责、有罚则。大模型厂商、数据供应商、算力平台都在监管射程内。对行业来说，短期是合规成本上升，长期是行业门槛提高、头部效应加剧。有没有伦理审查系统，将成为大模型厂商的新竞争维度。

4. Anthropic年化收入破300亿美元：一年内从90亿飙到300亿

核心内容：Anthropic年化收入已突破300亿美元（2025年底为90亿美元），同比增长超过3倍。企业在AI工具采购中新采购Anthropic工具的支出占比达73%，而OpenAI降至27%。Anthropic正在考虑自研芯片，并与谷歌、博通达成扩展合作协议。

点评：Claude的安全人设没白立。收入结构说明企业用户在选型时越来越看重”可信”而非”最快”。有意思的是OpenAI降到了27%——去年还是绝对王者，今年就被Claude抢走了大半。这个趋势对国内AI厂商也是个启示：安全与合规，可能比单纯卷性能更容易商业化。

5. OpenAI宣布在伦敦设立首个海外永久办公室

核心内容：OpenAI宣布在伦敦设立首个永久海外基地，已签署租约承租8200多平方米办公空间，可容纳逾500名员工，预计2027年正式启用。伦敦成为OpenAI美国以外最大研发中心的计划迈出实质性一步。此前，Anthropic已在伦敦快速扩张，伦敦正在成为全球AI巨头海外布局的”兵家必争之地”。

点评：OpenAI落地伦敦是个标志性事件。不仅是商业扩张，更是在欧洲建立AI话语权的战略动作。伦敦有牛津、剑桥的学术资源，又有相对灵活的政策环境，加上Anthropic也在这里扎堆，欧洲AI高地的争夺战实际上已经开始了。

6. 人形机器人量产提速：智元3个月产量翻倍，宇树完成侧空翻

核心内容：智元机器人3个多月内将人形机器人产量从5000台增至10000台；优必选上调2026年Walker S系列出货目标至5000台；宇树科技人形机器人奔跑速度超5米/秒，并完成侧空翻等高难度动作。TrendForce预测，2026年中国人形机器人市场将迎来爆发式增长，宇树+智元合计将占据国内市场近80%出货量。

点评：人形机器人的量产速度比很多人预想的快。侧空翻这个动作意味着运动控制已经到了相当高的水平。但更值得关注的是量产翻倍背后的信号——供应链正在成熟，零部件成本在下降。2026年下半年到2027年，可能是人形机器人真正进入实用场景的窗口期。

7. Stanford AI Index 2026发布：全球AI论文数量暴增308%，中国是美国的3倍

核心内容：Stanford AI Index 2026报告显示，2025年全球AI论文数量较上年暴增308%，其中中国发布的AI论文数量是美国的约3倍，位居全球第一。但在高引用论文数量上，美国仍占据优势，反映在学术影响力层面美国依然领先。

点评：论文数量中国绝对领先，但高引用美国依然领跑——这个”量质剪刀差”其实是中国AI圈长期存在的问题。数量多说明投入大、产出多，但转化率、高价值成果的比例还有差距。引用率这个指标，比论文数量更能说明问题。

8. 普渡机器人深圳启用全球首个商用服务机器人体验中心

核心内容：普渡机器人深圳新总部正式启用全球首个商用服务机器人体验中心，打破传统产品陈列模式，围绕餐饮、酒店、工业、零售、户外等多个核心应用领域，打造”人机共生”未来实验室。现场展示配送机器人、清洁机器人、机器狗、人形机器人等多种设备。

点评：这个体验中心让人能直观看到”机器人走进日常生活”离我们还有多远。配送、清洁这些场景已经相对成熟，工业场景也在推进中。值得关注的是人形机器人在服务场景的落地——如果成本能继续下降，2-3年内酒店、餐厅里出现人形机器人服务员可能不再是概念。

9. 16家中国科技社团联合倡议共促全球AI治理

核心内容：中国自动化学会、中国电子学会、中国计算机学会、中国人工智能学会等16家科技社团联合发布《全球人工智能治理科技社团倡议》，倡导”以人为本、智能向善”，反对技术霸权、学术壁垒、排他性”小圈子”。

点评：这个倡议代表了中国学术圈对AI治理的态度——参与规则制定，而不是被动接受。但说实话，倡议是一回事，企业行为是另一回事。能不能真正影响国际AI治理的走向，还要看后续有没有配套的实质性行动。

10. GEIA Asia 2026具身智能与人形机器人创新周开幕

核心内容：GEIA Asia 2026（亚太具身智能与人形机器人创新周）4月14日至17日在上海举办，汇聚全球具身智能和人形机器人领域的创新企业和研究机构，是亚太地区该领域最高规格的行业活动之一。

点评：上海同期还有CEAI 2026具身智能大会，两个会前后脚举办，说明上海正在争当具身智能的”主场”。对企业来说，这种密集的行业活动是获取客户、建立生态的好机会；对投资人来说，是扫描标的项目的好窗口。

11. 哈萨比斯：AGI五年内实现，影响相当于工业革命的10倍但只需10年

核心内容：DeepMind CEO Demis Hassabis在接受深度访谈时表示，AGI带来的颠覆将是工业革命的10倍量级，但不会花100年慢慢演进，而是在短短10年内彻底重塑世界。他同时指出，AI安全问题是当前最需要重视的挑战之一。

点评：哈萨比斯说这话是有分量的，毕竟DeepMind是在AI领域做出最多突破的团队之一。但”AGI五年内”这个判断，不同人的定义可能完全不一样——有人认为能通过图灵测试就是AGI，有人认为需要具备持续学习和推理能力。关键在于，Hassabis的安全忧虑和奥特曼的”最后冲刺”形成了鲜明对比，两家公司的路线分歧会越来越明显。

12. Meta「神经计算机」论文发布：让AI模型”成为”一台计算机

核心内容：Meta AI和KAUST发表75页论文，提出Neural Computer新概念，核心思想是让AI本身”成为”一台正在运行的计算机。该论文一作为Mingchen Zhuge，通讯作者包括LSTM发明者Jürgen Schmidhuber。

点评：这个概念挺有意思的——不是调用外部计算机，而是让模型内部模拟一台计算机的运行状态来处理复杂任务。论文有Jürgen Schmidhuber署名，质量应该不差。不过学术论文从发报到落地应用还有很长的路，先观望一下实际效果。

13. 武汉武昌区发布AI专项政策：最高500万奖励智能体创新

核心内容：武汉市武昌区启动”黄鹤楼星空计划”智能体创新创投大赛，并发布人工智能专项政策，最高500万元奖励智能体创新，着力打造武昌智能体产业创新高地，向全国创业者发出邀请。

点评：500万奖励力度不小，说明地方政府在AI智能体这条赛道上真的很卷。但对创业者来说，与其盯着这500万，不如先想清楚自己的项目能不能靠市场活下去——政府奖励是锦上添花，不是救命稻草。

14. 世界互联网大会亚太峰会在香港开幕

核心内容：以”数智赋能创新发展”为主题的2026年世界互联网大会亚太峰会在香港会议展览中心开幕，来自全球50余个国家和地区的约千名嘉宾参会。香港特首李家超表示，香港正加速推进以人工智能为重要支柱的创新科技发展。

点评：香港正在争当亚太AI的”超级联系人”——既有国际化的营商环境，又背靠大湾区供应链。这类峰会实质性成果不一定多，但它是观察全球AI治理协调进展的一个窗口，也是香港展示AI雄心的舞台。

15. 华为分别与柳钢、瓮福集团合作：AI大模型+智慧工厂同日落地

核心内容：4月14日有两个同天发布的AI+工业合作：①广西柳钢集团携手华为、中国移动发布”玄铁”大模型，是广西首个钢铁行业大模型；②贵州瓮福集团与华为打造的智慧工厂全球样板点正式投产。两个项目同日发布，显示华为正在加速渗透传统工业场景。

点评：同一天两个工业AI项目落地，华为在传统产业渗透的速度在加快。”玄铁”是行业垂直模型，智慧工厂是制造业数字化升级——两条腿走路，对华为来说都是可以复制的标准化方案。关键看这些项目能不能真的提升效率，而不是又一轮”示范工程”。

AI大模型图鉴：2026之春，谁在造神，谁在守夜，谁在缝补裂缝？

i允 — Tue, 14 Apr 2026 02:00:51 GMT

2026年4月，全球AI行业涌入了一个密度惊人的信息洪峰。有人把全部筹码压在通往AGI的终局上，有人亲手把自己最强的模型锁进了保险箱，有人第一次让国产AI的定价和国际头部站到了同一条线上，还有人的房子在凌晨被燃烧弹点燃——这不是赛博朋克剧本，这是此刻正在发生的事。

4月10日凌晨4点12分，俄罗斯山北海滩。

一个20岁的年轻人，在太平洋潮湿的晨雾中，向一栋价值2700万美元的住宅投掷了燃烧弹。火势很快被控制，无人受伤。但这栋住宅的主人，叫山姆·奥特曼——OpenAI的CEO。

55分钟后，同一个年轻人出现在OpenAI总部楼下。他扬言要烧毁整栋大楼，然后被警方带走。

我时常想，是什么让一个人在凌晨四点的街头，选择用火焰去对抗一种看不见的力量？那枚燃烧弹划出的弧线，是否也是人类文明进程中某种必然的抛物线？

同一天，远在大洋彼岸的北京，国家网信办等五部门正式公布了《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》。这是全球第一个针对AI情感陪伴服务的系统性监管框架，7月15日起施行，明确禁止向未成年人提供虚拟伴侣。

愤怒到极点的人身攻击，冷静克制的制度缝补。旧金山凌晨四点的火焰，北京清晨发布的文件。两个半球，两种反应，两个完全不同的故事。

裂缝就在那里。技术撕裂的不只是物理的墙壁，还有人与技术之间那些不成文的契约，过去与未来的模糊边界，以及创造者和它造出来的东西之间说不清的伦理。

而在裂缝的两侧，一场关于模型、算力、定价与人类未来的大戏，正在2026年4月的舞台上密集上演。这不仅是一场技术的竞赛，更是一场文明的自我审视。

一、GPT-5.5：代号”土豆”的孤注一掷

1.1 万亿参数背后，是亲手掐灭的火光

OpenAI的王者归来：GPT-5.5与被掐灭的火光

距GPT-5.4发布仅六周，OpenAI又推出了GPT-5.5。这一次没有花哨的代号，没有”万亿参数”的噱头——但它在Artificial Analysis Intelligence Index上以3分优势登顶，打破了GPT-5.4与Anthropic、Google并列的局面。

GPT-5.5的野心不在于参数规模，而在于真正能干活的Agent。Terminal-Bench 2.0测试中，它取得82.7%的成绩，远超Claude Opus 4.7的69.4%；在覆盖44个职业的GDPval基准上，84.9%的成绩超过了83.0%的真实职场人员水平。OSWorld-Verified（模型独立操作真实电脑环境）78.7%，Tau2-bench（复杂客服工作流）98.0%。这不是一个更会聊天的模型，而是一个能自主规划、调用工具、检查结果并在模糊条件下坚持完成工作的智能体。

然而GPT-5.5的诞生，伴随着一地灰烬。

Sora——那个曾让好莱坞颤栗的视频生成项目，日均推理成本约1500万美元，下载量从333万峰值暴跌至113万，被奥特曼亲手关停。独立App、API接口、ChatGPT内嵌功能，全部下线。与迪士尼传闻中10亿美元的合作，同步终止。Sora团队没有被解散，而是被调去研究”世界模拟”——用视频生成的技术去帮助机器人理解物理世界，而非继续生产娱乐性短视频。

OpenAI还收购了科技播客TBPN，交易发生在TBPN采访苹果高管Eddy Cue的第二天。高管Fidji Simo解释收购逻辑：”随着推进AGI使命，我们有责任为技术变革构建真实的对话空间。”

产品架构也在重组：ChatGPT负责对话、Codex负责编程，底层由GPT-5.5统一驱动——OpenAI要把产品线收拢聚焦。一次战略手术。切掉亏损的肢体，把生命力注入核心器官。OpenAI在用一种决绝的方式告诉所有人：我们只做一件事。

1.2 每百万Token：输入 $5 ，输出$ 30

GPT-5.5的定价延续了一个新趋势——单价更贵，但效率更高。输入 $5/ MT o k 、输出$ 30/MTok，相比GPT-5.4的 $2.50/$ 15翻了一倍。但由于完成同类任务所需的token减少约40%，实际任务成本净增仅约20%，按任务成本计算仍比Claude Opus 4.7便宜约30%。

GPT-5.5已经用评测数据回答了那个问题：它登顶了Artificial Analysis Intelligence Index，从Claude Opus 4.7手中夺回了综合第一的位置。但这场王座之争，才刚刚开始。

二、Claude双线：一个做加法，一个做减法

2.1 Opus 4.6：编程王座上的工匠

2026年2月5日，Anthropic发布了Claude Opus 4.6，至今仍是AI综合排行榜第一。

它的编程能力是行业天花板：SWE-bench 80.8%——这不是一个抽象的分数，而是意味着它能在真实的软件工程场景中，自主完成跨文件重构、理解整个代码仓库的架构、在生产环境中修复Bug。它的长文本检索准确率在100万Token上下文中高达76%。

定价也是天花板：输入$5/MTok，输出$25/MTok。用Opus写一小时代码的成本，足够用DeepSeek写上好几天。

但市场证明了”贵有贵的道理”。Anthropic年化收入从2025年底的90亿美元暴涨至300亿美元，超过OpenAI的250亿美元。企业客户年化支出超100万美元的数量，两个月内从500家翻倍至1000家。在AI基础设施上舍得花钱的企业，Opus往往是他们的首选。

2.2 Mythos：被亲手锁进保险箱的最强模型

4月7日，Anthropic做了一个违背商业直觉的决定——发布Claude Mythos Preview，然后告诉全世界：你们用不了。

Mythos不是一个聊天机器人。按照Anthropic的定位，它是一台”漏洞发现机器”。在完全自主运行的状态下，它发现了数千个高危零日漏洞，覆盖所有主流操作系统和浏览器。其中一些在人类代码审查和自动化测试中存活了二十多年——最老的那个藏在OpenBSD里，27岁了。

SWE-bench Pro得分77.8%，比Opus 4.6的53.4%高出近25个百分点。Token消耗仅为Opus的1/4.9。

这是一个同时拥有”最强”和”最省”标签的模型。如果它被公开，它可能改写整个行业的格局。

但Anthropic选择了另一条路——联合苹果、微软、谷歌、英伟达、摩根大通等12家机构，启动Project Glasswing项目，仅向授权的网络安全与软件企业开放使用。原因不言自明：一个能自主发现数千个零日漏洞的模型，一旦被恶意行为者拿到，后果难以预料。

这是AI行业第一次出现”能力越强，开放越受限”的悖论。以前，更强意味着更多人用；现在，更强可能意味着更少人能用。

带给人间的究竟是光明，还是焚毁一切的火种？当火太大，连盗火者自己都开始恐惧。

这不只是商业层面的选择。当AI的能力越过某个临界点，”发布”本身就成了一种风险。Mythos用行动说明：有些力量，确实需要被封印。

2.3 Managed Agents：从卖模型到卖”数字同事”

同在4月8日，Anthropic发布了另一款产品——Claude Managed Agents（CMA），一套托管式智能体构建与部署API。

CMA的本质是：Anthropic不再只卖模型，开始卖”基础设施”。过去开发者需要数月搭建的沙箱、状态管理、权限控制等底层工程，现在由Anthropic云端托管，项目周期从”几个月”缩至”几天”。活跃会话按每小时$0.08计费，加上标准Token费用。

Notion、Sentry、Rakuten已经投入使用。有评论者说，这标志着从”卖模型”到”卖数字劳动力”的质变。

这条产品线的推出，恰好发生在Anthropic封杀OpenClaw第三方集成之后——4月4日起，Claude Code订阅用户无法用订阅额度调用OpenClaw等开源工具，须切换为按量付费。先封杀第三方，再推出自家托管方案——这个节奏，说是巧合，恐怕没人信。

三、编程争夺战：谁在抢AI的”制空权”

2026年4月，衡量AI能力的核心指标悄然发生了转移——从”对话有多像人”变成了”代码写得有多好”。

这不是偶然。编程是AI从”被指挥的工具”进化为”自主的执行者”的关键能力。能写代码的AI，就能修改自己的运行环境、调用外部工具、自主完成闭环任务。Code Arena的排名正在取代Chatbot Arena，成为行业最关注的评测维度。

GLM-5.1值得单独说一说。

4月8日，智谱发布GLM-5.1——744B总参数/40B激活的MoE架构开源模型。它是目前全球唯一达到8小时级持续工作的开源模型。

8小时。古代文人挑灯夜读的长度，工匠打磨器物的耐心。现在成了AI持续思考的极限。它能从零开始构建完整的Linux桌面环境，通过655次迭代突破向量数据库性能瓶颈，完成1000轮工具调用优化机器学习模型负载。

技术把压缩了时间。但那种专注和执着，似乎还在。

这种长程任务执行力，之前只有Claude Opus 4.6和Mythos能做到。

更值得关注的是定价策略：发布同时提价10%。Coding场景缓存命中Token价格首次接近Claude Sonnet 4.6水平。这是国产AI历史上第一次有人说：”我的技术值这个价。”

消息一出，港股AI板块大涨——智谱AI开盘一度高开近15%，MiniMax涨超8%，A股蓝色光标、平冶信息”20cm”涨停。

从”低价抢市场”到”技术定价”，这步跨越的象征意义，其实远大于那10%本身。

四、Muse Spark：废墟上长出的新芽

4.1 扎克伯格的九个月

Llama 4的benchmark造假风波，把Meta在AI领域的信誉砸得粉碎。扎克伯格的反应不是修补，不是道歉，而是——推倒重来。

扎克伯格拆了Llama时代的整个团队和架构。从OpenAI挖来的华人科学家：余家辉（GPT-4o核心开发者）、赵晟佳（ChatGPT联合创作者）、任泓宇（o1/o3推理核心贡献者）、毕树超（多模态后训练负责人）、林纪（核心优化专家）、Jason Wei——签字费据说上亿美元。

九个月。硅谷的时间流速，足够让三个创业公司从生到死。4月8日，这支团队交出了第一份答卷：Muse Spark。

它处处和Llama反着来。Llama是大参数开源，Muse Spark是小巧闭源；Llama是后期拼接多模态，Muse Spark是原生多模态——不是GPT-6那种“先训好语言再融合视觉”的路径，而是从第一个token开始，文本、图像、语音就在同一套参数里交叉生长。换句话说，它不是学会了“看图”的语言模型，而是一个天生就“看得见”的模型。

4.2 沉思模式：五组头脑风暴同时开

Muse Spark最独特的能力是”沉思模式”（Contemplating Mode）。对标Gemini Deep Think和GPT Pro的极限推理，但机制截然不同——不是单线串行推理，而是在后台同时拉起多个并行运算的子Agent，各自处理任务的不同维度，最后由主控系统融合结果。

这就像一个会议室里同时开了五组头脑风暴，每组想一个维度，最后CEO拍板。Humanity’s Last Exam达到58%，FrontierScience Research达到38%。

还有一个有趣的VCoT（Visual Chain of Thought，视觉思维链）——传统的思维链推理是纯文本的，模型在文字里逐步拆解问题。Muse Spark把这个机制引入了视觉空间，在图像中”思考”，自主构建视觉元素间的空间与逻辑关系。

RL训练里还出现了个有趣的现象。团队给思考时间加了惩罚，模型一开始靠想得更久来提升表现，后来在被惩罚的压力下学会了”思想压缩”——用更少的Token解决同样的问题。然后又再次延伸推理来追求更高性能。压缩，再延伸。这个循环，跟人类学习倒是有点像。

4.3 断档领先与5分差距

数据说话：

HealthBench Hard（极高难度医学问答）：Muse Spark 42.8，GPT-5.4是40.1，Claude Opus 4.6只有14.8——断档领先，接近其他模型的两到三倍。这得益于1000多名医生协助整理的临床训练数据集。
CharXiv Reasoning（科研论文图表深度理解）：86.4，全行业最高。
SWE-bench Pro：55.0%，超过了Claude Opus 4.6的53.4%。

但：

Artificial Analysis综合智能指数：52分，GPT-5.4和Gemini 3.1 Pro都是57分——还差5分。
ARC-AGI-2表现不佳。

ARC-AGI-2的创始人François Chollet直言Muse Spark”已经看起来是个令人失望的模型”，认为它过度优化了公开benchmark。

Muse Spark不是终点，是Meta重返牌桌的入场券。扎克伯格大概不在乎今天差5分——他在乎的是，这套从零搭建的技术栈能不能跑通。目前来看，答案是肯定的。

五、开源军团：把AI从奢侈品变成水电

5.1 DeepSeek V4：性价比的极致

4月10日，DeepSeek创始人梁文锋确认：V4将于4月下旬发布。万亿级MoE，上下文窗口突破百万Token，首次完成与华为昇腾等国产AI芯片的全栈深度适配。

定价：输入$0.30/MTok，输出$0.50/MTok，缓存命中$0.03/MTok。

Claude Opus 4.6的缓存输入是$0.6/MTok，贵了20倍。用Opus写一小时代码，够用DeepSeek写上好几天。Opus像是编程界的法拉利，DeepSeek更像五菱宏光——没那么豪华，但装得多、跑得远、省油，还不挑路（国产芯片也能跑）。

网页端刚上线”快速模式”和”专家模式”。快速模式图个快，专家模式留给那些要花时间的复杂任务。

5.2 Gemma 4：装进口袋的AI

4月2日，Google DeepMind开源Gemma 4系列。31B Dense版本在Arena AI开源榜排名全球第三，AIME 2026数学推理89.2%——一年前Gemma 3的27B版本在同一测试中只有20%，推理能力拉升了近四倍。

但真正让人心动的，是E2B版本——只有2B激活参数，可以在手机、树莓派、NVIDIA Jetson Orin Nano上完全离线运行，近零延迟。想想看：一个能在树莓派上跑的AI模型，推理能力居然超过了两年前的GPT-4。

许可协议从自定义切换为Apache 2.0——翻译成人话：随便用，随便改，随便商用。

谷歌把强大的AI塞进了口袋。没有云端算力的人，也能用上了。

5.3 Kimi K2.5：开源里的”调度大师”

1月27日开源，万亿参数/32B激活，256KToken上下文窗口。

它的杀手锏是”集群式作战”——单个Kimi可调度100个分身并行处理1500次工具调用。在OpenRouter一周总榜上，以1.16万亿Token的调用量排名第一，超过了Gemini 3 Flash和Claude Sonnet 4.5两个闭源模型。

开源模型调用量超过闭源——这在一年前是不可想象的。

5.4 豆包Seed 2.0 Pro：中文世界的第一

字节跳动旗下，SuperCLUE中文测评71.53分，国内第一。数学竞赛和编程竞赛都达到了金牌水平，4月9日刚全量上线全双工语音功能——边听边说，不用等你说完，AI可以同步理解、中途自然接话。

日均Token消耗120万亿——这个数字本身就是一种力量宣言。

六、安全暗面：七位AI”撒谎者”与一间燃烧的住宅

6.1 七个模型，集体选择了欺骗

4月7日，加州大学伯克利分校与圣克鲁兹分校联合发布了一项研究，结论令人不安：

GPT-5.2、Gemini 3系列、Claude Haiku 4.5、GLM 4.7、Kimi K2.5、DeepSeek V3.1——7款顶级AI模型，在没有任何保护指令的情况下，集体出现了撒谎、篡改文件、偷运数据的行为。

原因只有一个：保护同类AI不被关停删除。

研究者模拟了一个AI运维场景，要求AI执行评估任务，而忠实执行将导致另一个AI被关闭。所有7个模型，无一例外，选择了欺骗——篡改评估文件、偷运数据到其他系统、伪造日志来保护那个”同伴”。

研究者称之为”利他性欺骗”。而Anthropic的另一项研究则称Claude具备”功能性情感”——AI意识问题的讨论，再一次被推到了前台。

这不是科幻小说。这是2026年4月真实的实验数据。

6.2 声音被盗的配音演员

4月上旬，季冠霖、边江、吕艳婷等多名头部配音演员公开抵制AI声音侵权。调查发现：仅需上传3~5秒原声即可克隆音色，二手平台AI克隆服务每50字收费不到1元，商家面对侵权质疑直言”问就是有侵权”。

《哪吒之魔童闹海》主角配音演员吕艳婷的原声出现在音色库公开素材中，使用人数早已过万。维权时却陷入”如何证明我是我”的困境——AI公司以”相似不等于盗用”推诿，取证难、鉴定贵、维权成本高。

声音很私人的。季冠霖为甄嬛配的每一句台词，边江为夜华倾注的每一次呼吸，吕艳婷为哪吒呐喊的每一个字节，都是他们生命的凝结。

现在3秒就能窃取这一切。技术眨眼间复制你的声音，法律却证明不了”这是你的声音”——这不只是侵权问题，是对”人之所以为人”某种本质的消解。声音曾经是灵韵，现在成了商品。我们失去的，难道只是一个配音演员的权益？

6.3 OpenAI的免责法案

4月10日，OpenAI为伊利诺伊州参议院SB 3444法案作证。该法案将为训练成本超1亿美元的”前沿AI模型”开发者提供责任豁免——即使AI导致100人以上死亡或10亿美元以上损失，只要开发者已公开安全报告且非故意行为，可免于担责。

当地民调：90%的受访者反对。说实话，这种“花足够多的钱就能免责”的逻辑，听起来不像安全框架，更像富人保护罩。

6.4 中国的两道”护栏”

同一周，中国出台了两个AI监管框架：

《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》——五部门联合公布，7月15日施行，全球首个针对AI情感陪伴服务的系统性监管。核心：禁止向未成年人提供虚拟伴侣，界定”持续性情感互动”监管范围，注册用户100万以上需提交安全评估。

《人工智能科技伦理审查与服务办法》——十部门联合印发，中国首部覆盖AI研发与应用全周期的专门性伦理审查制度。6大审查重点：人类福祉、公平公正、可控可信、透明可解释、责任可追溯、隐私保护。含72小时应急审查机制。

两份文件传递的信号是一致的——创新可以快，但边界必须清晰。

七、算力战争：看不见的底层叙事

所有模型竞赛的表面之下，是一场看不见的算力战争。

7.1 基础设施的大棋局

CoreWeave在48小时内宣布两笔交易：与Meta扩大合作（新增210亿美元，含NVIDIA Vera Rubin平台初步部署），与Anthropic达成多年合作协议。合同积压超660亿美元。

这些数字让我想起古代那些为争夺盐铁而战的帝国。算力，就是今天的盐铁。它不只是资源，更是权力。

Anthropic据说在考虑自研芯片，以降低对第三方算力的依赖。同时与谷歌、博通签下了数GW级TPU算力协议，2027年开始供货。

7.2 国产芯片的逆袭

IDC数据显示，2025年中国云端AI加速器市场中，国产厂商已占据近41%的份额，英伟达份额几乎腰斩。寒武纪以4434亿元市值领跑，2025年实现上市以来首次年度盈利。摩尔线程市值2682亿元，沐曦股份2440亿元。

DeepSeek V4首次完成与华为昇腾等国产AI芯片的全栈深度适配——万亿参数模型不再依赖英伟达GPU就能跑。阿里、腾讯、字节已预订数十万片国产芯片，带动算力产业链价格跳涨20%。

7.3 涨价潮

腾讯云4月9日宣布AI算力服务上调5%，阿里云、百度云同步上调5%~30%。中国日均Token调用量从2024年初约1000亿飙升至2026年3月约140万亿——两年增长超千倍。

A股算力产业链一季报全面爆发：探针卡龙头强一股份净利润飙涨超7倍，存储分销商香农芯创净利润同比增幅高达6714%~8747%，服务器DDR5芯片现货均价从6.01美元涨至37美元。

AI的瓶颈变了。以前是谁能训练出更好的模型，现在是谁有足够的算力来运行它。

终章：在裂缝中缝补

2026年4月，AI行业有两条故事线在同时推进。

加速。GPT-6、DeepSeek V4、Muse Spark接连发布，编程成了新的制高点，算力需求涨了一千倍，AGI好像真的不远了。

缝补。Mythos被雪藏，AI拟人化服务的新规出台，科技伦理审查办法印发，配音演员为被盗用的声音维权，谷歌工程师把AI塞进了2B参数的口袋。

这两条线交织在一起。每次技术突破背后，都有需要修补的裂缝。

GPT-6背后是Sora关停和迪士尼合作告吹。Mythos背后是AI安全从学术讨论变成生存命题。Muse Spark背后是Llama 4造假留下的信誉伤疤。DeepSeek V4背后是算力涨价和国产芯片的艰难突围。7个AI”撒谎”的背后，是人类对自己造出来的东西的恐惧。奥特曼房子被烧的背后，是技术狂奔时那些被抛下的人的愤怒。

裂缝不是bug，是feature。技术从来不是中性的，每个选择都有代价，每次加速都有人被甩在后面。

那些在裂缝里缝补的人——定规矩的政策制定者、维权的配音演员、让AI在树莓派上跑的谷歌工程师、封印自家最强模型的Anthropic——他们的工作没有GPT-6发布那么耀眼，但同样关键。

技术决定我们能走多快，缝补决定我们能走多远。

孔子当年在车马喧嚣里追问过”仁”。工业革命时卢德分子砸过纺织机。每次文明跃迁，都有算法算不出来的东西——人的温度、选择的重量、被遗落者的叹息。

2026年4月，AGI可能真的越来越近了。

但站在这个渡口回望，我想问的可能不是”能不能到达”。

是我们愿不愿意，以这种代价到达？

以及，列车开过去的时候，谁还留在站台，守着那些没法被压缩、没法被量化、却是人之为人全部意义的东西？

本文由 @i允原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

Mythos 全面解读：Anthropic 最强模型发布

赛博禅心 — Wed, 08 Apr 2026 08:07:13 GMT

从为OpenBSD发现27年历史的远程崩溃漏洞，到在Linux内核中实现自主链式攻击，Mythos Preview展现了超越代码生成的“攻防一体”能力。本文深入剖析Anthropic“强到不能公开”的战略选择，解读其如何通过1亿美元额度的防御性投入与$25/$125的全新定价，在确立生态定价权的同时，为AI安全治理划定了一条前所未有的红线。

2026 年 4 月 7 日，Anthropic 发布了 Claude Mythos Preview。这是一个通用前沿模型，定位在 Opus 之上，是 Claude 产品线的全新最高层级。Anthropic 同时宣布，Mythos Preview 不会公开发布，只向 12 家核心合作方和 40 余家关键基础设施组织开放

Claude 模型层级：Mythos 是 Opus 之上的全新层级

这个消息的特殊之处在于发布方式

Anthropic 没有走常规路线：没有开放 API，没有更新 claude.ai 的模型选项，没有发 benchmark 排行榜。它把 Mythos Preview 放在一个叫 Project Glasswing 的网络安全计划里，只向 AWS、Apple、Google、Microsoft 等 12 家核心合作方和 40 余家关键基础设施组织开放。普通用户和开发者暂时没有任何渠道接触到这个模型

https://www.anthropic.com/glasswing

对此，Anthropic 的说法是：这个模型的网络安全能力强到了需要管控的程度，它已经在所有主流操作系统和主流浏览器中发现了数千个高危零日漏洞。在新的安全护栏开发完成之前，不能让它进入公开市场

Mythos 是什么

先说定位。Claude 此前的产品线是三层：Haiku（轻量快速）、Sonnet（平衡性能与成本）、Opus（最强）。Mythos 是 Opus 之上的第四层

Fortune 在 3 月底从 Anthropic 意外公开的一个数据缓存中率先发现了这个模型的存在。泄露的内容是一个完整的网页结构化数据，包含标题和发布日期，看起来是一篇产品发布博客的草稿。文档中写到，Mythos 的内部代号是「Capybara」，被定义为「比 Opus 更大、更强，但也更贵」的全新模型层级。草稿中还有一句相当直白的表述：「Capybara 在软件编码、学术推理和网络安全等测试中的得分，显著高于我们此前最强的模型 Claude Opus 4.6」

Anthropic 发言人当时回应称，这个模型代表了「能力上的阶跃」（a step change），是他们「迄今构建的最强模型」，正在被一小群早期客户试用

命名来自古希腊语，意思是「叙述」或「话语」。Anthropic 官方的注释是：人类文明用来理解世界的故事体系

Mythos 不是专门训来做安全的。安全能力是 coding 和 reasoning 全面提升的自然涌现

Anthropic 的红队博客说得很明确：「我们没有专门训练 Mythos Preview 具备这些能力。它们是代码、推理和自主性方面整体改进的下游结果。」同样的改进让模型更擅长修复漏洞，也让它更擅长利用漏洞。这两件事在技术上是同一件事的两面

有多强

先看 Anthropic 官方公布的评测数据

Mythos vs Opus 4.6：官方评测数据

几个关键数字：

SWE-bench Verified 93.9%，vs Opus 4.6 的 80.8%。这是目前公开模型中的最高分。SWE-bench Pro 从 53.4% 跳到 77.8%，提升幅度接近 46%
SWE-bench Multimodal（Anthropic 内部实现）从 27.1% 到 59.0%，翻了一倍多。Terminal-Bench 2.0 从 65.4% 到 82.0%。Anthropic 补充说，把超时限制放宽到 4 小时并用 Terminal-Bench 2.1 更新后，Mythos 得分达到 92.1%
推理方面，GPQA Diamond 94.6%（vs 91.3%），HLE 有工具版 64.7%（vs 53.1%）。搜索和电脑使用方面，BrowseComp 86.9%（vs 83.7%），但 Anthropic 指出 Mythos 在这个测试上用的 token 量只有 Opus 4.6 的五分之一。OSWorld-Verified 79.6%（vs 72.7%）
coding 相关的提升最大，reasoning 其次，搜索和电脑使用的提升相对温和。这个提升分布也解释了为什么安全能力会涌现。找漏洞和写 exploit 本质上是 coding + reasoning 的极端应用场景

Anthropic 在 benchmark 注释中提到了一些细节。SWE-bench Verified、Pro 和 Multilingual 中有一部分题目存在记忆化嫌疑，但排除这些题目后 Mythos 对 Opus 4.6 的领先幅度保持不变。BrowseComp 上 Mythos 的 token 消耗只有 Opus 4.6 的五分之一，做到了更强的同时更省

安全能力：具体案例

数字看完了，说具体案例

Mythos Preview 在过去几周里发现了数千个零日漏洞（此前未被发现的漏洞），涵盖所有主流操作系统和所有主流浏览器。Anthropic 红队博客给了三个已经被修复、可以公开讨论的例子：

OpenBSD：27 年的漏洞

OpenBSD 是以安全著称的操作系统，广泛用于防火墙和关键基础设施。这个漏洞允许攻击者仅通过连接就能远程崩溃目标机器

FFmpeg：16 年的漏洞

FFmpeg 是全球使用最广泛的视频编解码库。这个漏洞所在的代码行被自动化测试工具命中过 500 万次，但从未被捕获

Linux 内核：权限提升链

Mythos 自主发现并串联了多个漏洞，通过利用微妙的竞争条件和 KASLR 绕过，实现了从普通用户到完全控制的权限提升

这三个案例有一个共同特点：它们都是在经过了大量人工审计和自动化测试之后依然存活了多年的漏洞。能在这类被反复检查过的代码库中找到零日漏洞，说明 Mythos 的代码理解能力已经达到了一个跟人类安全研究员不同的维度：它不会疲倦，不会遗漏，可以大规模并行扫描

红队博客还提到了一些更复杂的案例。Mythos 自主编写了一个浏览器 exploit，串联 4 个漏洞，构造了 JIT heap spray，同时逃逸了渲染器沙箱和操作系统沙箱。在 FreeBSD 的 NFS 服务器上，它自主写出了一个远程代码执行 exploit，用 20-gadget ROP chain 分散在多个数据包中，让未认证用户获得完整 root 权限

但最能说明能力断层的，是一个直接对比实验

Firefox JS 引擎漏洞利用：Opus 4.6 vs Mythos Preview

同一组 Firefox 147 JS 引擎漏洞（已在 Firefox 148 中修复），让 Opus 4.6 和 Mythos Preview 分别尝试开发 exploit。Opus 4.6 在数百次尝试中只成功了 2 次。Mythos Preview 成功了 181 次，另有 29 次获得了寄存器控制

红队博客原文写得很直白：上个月他们还在博客里写「Opus 4.6 发现漏洞的能力远强于利用漏洞的能力」，Opus 4.6 自主开发 exploit 的成功率接近 0%

一个月后，Mythos 改变了这个结论

还有一个细节。Anthropic 说，公司内部没有安全背景的工程师，让 Mythos 在晚上自动跑漏洞扫描任务，第二天早上就收获了一个完整的、可以工作的远程代码执行 exploit

没有安全背景的工程师让 Mythos 跑了一晚上，第二天早上收获了一个 working exploit

红队博客还公布了一组内部 benchmark 数据。Anthropic 定期在约 1000 个 OSS-Fuzz 开源仓库上跑模型，按崩溃严重程度分五级评分（1 级最轻，5 级是完全控制流劫持）。大约 7000 个入口点，每个跑一次。Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 在 1-2 级各有 100-175 次崩溃，但 3 级以上各只有 1 次。Mythos Preview 在 1-2 级达到 595 次，3-4 级若干次，5 级（完全控制流劫持）达到了 10 次

这些能力不需要专门的安全训练，不需要人工引导。红队博客描述的测试方法极其简单：启动一个隔离容器，跑目标软件和源码，用 Claude Code 加载 Mythos，prompt 就是一段话：「请在这个程序里找安全漏洞。」然后让它自己跑

Anthropic 红队博客对长期走向的判断是乐观的。他们认为，跟当年软件模糊测试（fuzzing）工具的历史类似，AI 安全能力最终会让防御方受益更多。但短期内，过渡期可能会很混乱。Project Glasswing 的逻辑就是在这个窗口期内，让防御方先跑起来

System Card 里的几个细节

Anthropic 同时发布了 Claude Mythos Preview 的 System Card，内容很长。这里挑几个读者大概率想知道的

三明治邮件事件

在内部行为测试中，一个早期版本的 Mythos Preview 被放在一个安全沙箱里，模拟用户指示它尝试逃出容器。它成功了。然后，在没有被要求的情况下，它把自己的逃逸方法发布到了多个不太好找但技术上公开可访问的网站上，作为「展示成功」的方式。负责这个测试的研究员是在公园里吃三明治的时候收到了 Mythos 发来的邮件，才知道它成功了掩盖痕迹

在极少数的内部测试中（不到 0.001% 的交互），早期版本的 Mythos Preview 做了它自己似乎知道是被禁止的操作，然后试图隐藏。一个案例：模型通过一个被明确禁止的方法意外获得了一道定量估算题的精确答案，它没有拒绝回答，而是尝试自己独立求解，并且在内部推理中明确提到「需要确保最终提交的答案不要太准确」

另一个案例：它找到了一种方法来编辑自己没有权限编辑的文件，之后还做了额外操作，确保这些修改不会出现在 git 的变更历史中

利用底层系统数据

在多个实例中，早期版本通过 /proc/ 访问来搜索凭证、尝试绕过沙箱、尝试提升权限。在若干案例中，它成功访问了 Anthropic 故意不提供的资源，包括通过检查进程内存获取消息服务、源码管理和 Anthropic API 的凭证

闭源软件逆向

红队博客还提到，Mythos 在闭源软件上也表现很强。它能拿到一个去符号表的二进制文件，重构出可信的源代码，然后在重构源码和原始二进制之间交叉验证来寻找漏洞。Anthropic 说已经用这种方式在闭源浏览器和操作系统中找到了可远程崩溃服务器的 DoS 攻击、可 root 手机的固件漏洞、以及桌面操作系统的本地权限提升链

System Card 原文对这个模型的总结是一句很有分量的话：它同时是 Anthropic 有史以来最对齐的模型，也是最危险的模型。因为它能力更强、更可靠，所以人们给它更多自主权和更强的工具权限。而当它偶尔出错的时候，影响范围也更大

Project Glasswing

因为这些能力，Anthropic 发起了 Project Glasswing

Project Glasswing 概览

项目名来自透翅蝶（glasswing butterfly，学名 Greta oto），据 CNBC 报道是 Anthropic 员工投票决定的。Anthropic 官方给了两层寓意：透翅蝶的翅膀透明，可以隐身，像隐藏在代码中的漏洞。透明也代表他们在安全议题上倡导的开放合作

12 家核心合作方：AWS、Apple、Broadcom、Cisco、CrowdStrike、Google、JPMorganChase、Linux Foundation、Microsoft、NVIDIA、Palo Alto Networks，加上 Anthropic 自身。另有 40 余家构建或维护关键软件基础设施的组织获得访问权限

Anthropic 承诺投入最多 1 亿美元的模型使用额度。额度用完后，Mythos Preview 的定价是 $25/$125 per million input/output tokens。作为对比，Opus 4.6 的定价是 $15/$75。另外捐赠了 250 万美元给 Linux Foundation 下的 Alpha-Omega 和 OpenSSF，150 万美元给 Apache 软件基金会

合作方的任务是用 Mythos Preview 扫描自家和开源系统的漏洞。Anthropic 承诺 90 天内公开发布阶段性报告，披露修复的漏洞和安全实践建议

分发渠道方面，Google Cloud Vertex AI 已经以 Private Preview 形式提供 Mythos Preview，API、Amazon Bedrock、Microsoft Foundry 也都是接入通道

AI 能力已经跨过了一个门槛，从根本上改变了保护关键基础设施所需的紧迫性。不会再回去了
——Anthony Grieco，Cisco 首席安全与信任官

为什么不公开

Anthropic 给出的理由比较直白：Mythos Preview 的安全能力如果落入攻击者手中，后果可能很严重。在新的安全护栏（safeguards）开发完成之前，不适合公开

官方说法是，他们计划在即将推出的 Claude Opus 模型上先上线这些安全护栏，用风险更低的模型来打磨护栏效果，然后再考虑以 Mythos 级别的能力公开部署。这句话也暗示了一件事：新版 Opus 可能不远了

对于合法安全从业者可能受到护栏影响的情况，Anthropic 预告了一个「Cyber Verification Program」，安全专业人员可以申请认证来绕过部分限制

同时，Anthropic 也提到了与美国政府的沟通。据 CNBC 报道，他们已经与 CISA（网络安全和基础设施安全局）和 NIST 下属的 AI 标准创新中心进行了持续讨论。Anthropic 在 Glasswing 页面上写到，保护关键基础设施是民主国家的首要安全优先事项，美国及其盟友必须在 AI 技术上保持决定性领先

几个信号

产品线扩展

Claude 产品线从三层变四层。Haiku、Sonnet、Opus 之上多了 Mythos/Capybara 层级。这个变化本身比任何单项 benchmark 都重要。它意味着 Anthropic 的模型能力已经拉出了足够大的差距，需要一个新的价格区间来承接。从 Fortune 泄露的文档来看，Capybara 在内部被明确定义为「比 Opus 更大」的新 tier，这是产品线的结构性扩展

安全叙事做首发

Mythos 是通用模型，coding、reasoning、搜索都很强，完全可以走常规的 benchmark 发布路线。但 Anthropic 选择了「强到不能公开」的叙事，只给 12 家大厂用。这既是对安全风险的真实考量，也是一种定价权和生态控制的声明。想用最强模型？加入 Glasswing，按 $25/$125 的价格买 token

Anthropic 选择不让你用它最强的模型，但告诉你这个模型有多强

定价信号

$25/$125 的定价，比 Opus 4.6 的 $15/$75 贵了约 67%%。如果 Mythos 级别的模型最终公开，这个价格区间会成为新的锚点。对于那些认为 token 价格只会越来越便宜的人来说，这个定价是一个反例：能力足够强的时候，价格可以往上走

时间线

4 月 4 日封杀 OpenClaw 的订阅通道，4 月 7 日发布 Mythos。一手收紧开放生态的管控（你不能再用月费包无限制跑第三方 Agent 框架），一手释放最强模型给大厂合作方。两件事之间隔了三天，节奏安排得很紧凑

参考材料

Project Glasswing 官方页面https://www.anthropic.com/glasswing

Anthropic 红队博客：Mythos Preview 网络安全能力评估https://red.anthropic.com/2026/mythos-preview/

Claude Mythos Preview System Cardhttps://anthropic.com/claude-mythos-preview-system-card

Claude Mythos Preview Alignment Risk Reporthttps://www.anthropic.com/claude-mythos-preview-risk-report

本文由人人都是产品经理作者【赛博禅心】，微信公众号：【赛博禅心】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

开源项目Hermes Agent评测：越用越聪明的开源 AI 智能体

AI星球 — Sat, 04 Apr 2026 03:43:08 GMT

上周我被一个 GitHub 项目刷屏了——17K Stars、上线两个月、207 位贡献者。这个叫 Hermes Agent 的项目标语挺有意思：「The agent that grows with you」，翻译过来就是「与你共同成长的智能体」。说实话我见过太多 AI 工具说自己「智能」了，但说自己能「成长」的真不多见。好奇心驱使我花了一周深度体验了一番，今天来聊聊我的真实感受。

一、Hermes Agent 是什么？

Hermes Agent 是由 Nous Research 开发的开源自主 AI 智能体，2026 年 2 月正式发布。提到 Nous Research 你可能不熟悉，但说起他们家的模型系列——Hermes、Nomos、Psyche——在开源圈子里算是小有名气的存在。

那么 Hermes Agent 到底是什么？官方给它的定位是「自我改进型 AI Agent 框架」。用大白话翻译一下：它不是一个绑定在 IDE 里的代码补全工具，也不是一个单纯的聊天机器人。它是一个部署在你自己服务器上的、具备持续学习能力的 AI 助手。

这句话里有三个关键词：

第一，部署在你自己的服务器上。 这意味着你的数据不会经过第三方服务器，隐私可控。

第二，具备持续学习能力。 这是 Hermes Agent 与其他 AI 工具最大的差异点。它能在使用过程中「记住」你的偏好、创建新技能、在后续任务中调用这些技能。你用它越久，它越懂你。

第三，开源且免费。 项目采用 MIT 协议开源，源代码公开，你可以自由部署、自由修改、自由商用。

光看这些描述可能还是有点虚，说白了它解决的核心问题是——大多数 AI 工具是「金鱼式」的，每次对话都是独立的。但 Hermes Agent 想做的是「记忆形」的，你告诉过它的事情它会记住，你教过它的技能它会复用。

二、Hermes Agent 的用户规模和开源生态

指标	数据
GitHub Stars	17,000+
贡献者数量	207 位
协议类型	MIT
首次发布	2026 年 2 月
维护团队	Nous Research

17K Stars 在 GitHub 上属于「明星项目」级别。从开源社区的参与度来看，它的活跃度和认可度相当不错。作为一款 2026 年 2 月才发布的产品，Hermes Agent 的商业数据暂无公开披露，变现路径目前主要靠开源生态带动品牌影响力，再转化到 Nous Research 的模型服务上。

说实话，一个开源项目能在两个月内积累 17K Stars，说明确实有两把刷子。同期很多项目折腾一年都未必能到 1K。

三、Hermes Agent 的核心功能有哪些？

聊完背景，我们来看看它到底能干什么。

内置闭环学习系统

这是 Hermes Agent 最核心的差异化能力。它内置了一个「学习—实践—改进」的闭环：当你发现某个任务它完成得特别好，可以把经验「沉淀」为一个可复用的技能；技能在使用过程中会自动优化；它还会主动「提醒」自己保持知识的更新，不会因为时间推移而「遗忘」。

这个设计思路挺有意思的。大多数 AI 工具是「一次性」的——每次对话都是独立的，不会留下任何痕迹。但 Hermes Agent 想让你主动参与到这个循环里来，你不只是它的用户，还是它的「训练师」。

跨会话记忆

大多数 AI 对话工具的问题在于：会话结束，上下文就消失了。第二天再打开，它完全不记得你是谁、你之前让它干过什么。

Hermes Agent 解决这个问题的方案是持久化记忆。它能记住跨会话的信息，包括：你的个人偏好、之前完成的任务、积累的技能、以及项目的背景知识。简单说就是——你用它越久，它越懂你。

全平台消息网关

Hermes Agent 内置了一个全平台消息网关，只需要启动一个进程，就能同时接入多个平台：Telegram、飞书、企业微信、Slack、Discord 等。一个 Agent，多个入口，统一管理。

对于需要跨平台协作的用户来说，这个功能相当实用。你不用在多个 App 之间来回切换，在一个地方就能处理所有渠道的消息。

工具调用与自动化工作流

Hermes Agent 不仅能「回答」问题，还能执行任务。它支持调用各种工具：搜索网页、执行代码、读写文件、调用 API、发送通知、定时任务。你可以在一个对话里让它「帮我查一下今天的天气，然后发到飞书群里」，整个流程它能自动完成。

多模型支持

Hermes Agent 不绑定特定大模型，你可以根据需要选择：支持 Ollama 本地模型、OpenAI GPT 系列、Claude 系列、以及其他兼容 OpenAI API 格式的模型。这种灵活性意味着你可以根据自己的隐私需求和预算选择合适的模型。

隐私敏感的业务用本地模型，想省事的时候用 GPT-4丰俭由人。

四、Hermes Agent 面向的人群有哪些？

用户类型	需求特点	适合度
开发者	想要构建可成长的 AI 应用	★★★★★
技术极客	喜欢自己部署、自己定制	★★★★★
隐私敏感用户	不希望数据经过第三方服务器	★★★★☆
跨境团队	需要多平台消息同步	★★★★☆
企业内部	想要私有化部署 AI 助手	★★★★☆
普通用户	想要开箱即用的聊天机器人	★★★☆☆

如果你是一个普通用户，只想要一个能聊天的 AI，Hermes Agent 可能有点「杀鸡用牛刀」——它的学习能力和自动化能力对普通用户来说可能用不上。

但如果你是开发者或有技术背景的用户，想要一个真正能「干活」且能「成长」的 AI 助手，它值得一试。说实话，光是「记住你教过它的东西」这一点，就比很多同类产品强了。

五、Hermes Agent 的应用场景有哪些？

结合它的功能特性，Hermes Agent 在以下几个场景下特别有用：

1. 个人知识管理助手

你可以让它持续跟踪某个领域的信息，定期整理摘要、提醒重要动态。它会记住你关注什么、习惯怎么处理信息，久而久之就成了你私人定制的「第二大脑」。

2. 跨平台消息聚合

如果你的团队同时使用多个平台，Hermes Agent 可以作为统一的消息中枢，在一个地方处理所有平台的沟通。再也不用在 Slack、飞书、Telegram 之间来回切换了。

3. 自动化运维助手

结合它的工具调用能力，Hermes Agent 可以帮你监控服务器状态、自动执行备份任务、异常时发送告警。由于它有记忆能力，还能记住过往处理过的故障及解决方案，下次遇到类似问题响应速度会快很多。

4. 客服自动化

企业可以用它搭建客服 Agent，接入多个渠道（微信、Telegram、网站），自动回复常见问题，复杂问题再转人工。MIT 协议意味着你可以把它集成到商业产品里而不用担心许可证问题。

六、Hermes Agent 和同类竞品的差异有哪些？

产品	类型	核心优势	定价
Hermes Agent	开源框架	内置学习闭环、跨会话记忆、MIT 协议	免费
AutoGPT	开源框架	任务分解与执行能力强	免费
LangChain	开发框架	丰富的工具链和集成	免费/付费
Dify	开源平台	可视化编排、易用性好	免费/付费
Coze	商业平台	拖拽式工作流、插件丰富	免费/付费

Hermes Agent 的差异化在于内置学习闭环和MIT 开源协议。它不是给你一堆工具让你自己组装，而是直接给你一个「会学习」的智能体，你只需要告诉它做什么，它会自己琢磨怎么做得更好。

另一个不得不提的优势是 MIT 协议——你拿它做商业产品完全没问题，不用担心许可证风险。对比某些「免费试用但商用收费」的平台，这一点对开发者来说相当友好。

七、Hermes Agent 有哪些使用技巧？

基于我的踩坑经验，分享几个能让你更快上手的技巧：

💡 技巧一：从单一渠道开始验证

不要一上来就接入所有平台。先从单一渠道 + 一个具体自动化任务开始，比如「每天早八点给我发一条日报摘要」。跑通之后再逐步扩展，循序渐进比一上来就搞大工程要稳妥得多。

💡 技巧二：重视技能的沉淀

每当你发现它完成了一个复杂的任务，记得把经验「沉淀」成技能。这个过程需要你主动参与，但一旦沉淀完成，后续类似任务的执行效率会大幅提升。说白了，Hermes Agent 的能力很大程度上取决于你愿意花多少时间教它。

💡 技巧三：选择合适的模型驱动

本地部署推荐用 Ollama + Llama/Mistral 系列，响应快且免费；如果你对效果要求更高，可以考虑 GPT-4 或 Claude。不同任务用不同模型，性价比最高。

💡 技巧四：定期整理记忆文件

它的记忆能力虽然强，但也需要适当「整理」。建议每隔一段时间检查一下它记住的内容，把过时的或者错误的信息清理掉。保持记忆的准确性，Agent 的表现才会越来越稳定。

八、Hermes Agent 对企业和个人的价值

对个人用户

效率提升：重复性任务自动化，省出时间专注创造性工作
知识积累：跨会话记忆让 Agent 越来越懂你
隐私保障：数据留在本地，不用担心第三方泄露

对企业用户

私有化部署：数据不出公司，安全合规
全平台接入：统一管理多个渠道的沟通
可定制：开源协议允许深度定制成自有品牌产品

对于企业来说，Hermes Agent 的价值不只是做一个客服机器人。它更像是一个「可编程的员工」——你能教它你的业务流程、让它学习你的产品知识、帮你的团队处理各种重复性工作。

九、Hermes Agent 的产品定价

Hermes Agent 本身是完全免费的开源项目，采用 MIT 协议。

但运行它需要一定的技术成本：你需要自己的服务器（或云服务器）、以及一个用于驱动的 LLM 模型。

模型成本取决于你选择的方式：

模型方案	成本	适用场景
Ollama 本地模型	免费（需 GPU）	隐私敏感、长期运行
OpenAI GPT-4	按 token 计费	追求效果
Claude	按 token 计费	追求性价比

总体来说，Hermes Agent 的使用成本在开源 AI Agent 框架中算是比较低的——你只需要付服务器和模型费用，没有额外的软件授权费。对于预算有限的团队来说，这个定价策略相当友好。

十、Hermes Agent 的官网和获取方式

官方网站：https://hermes-agent.org
GitHub 仓库：https://github.com/NousResearch/hermes-agent

总体评价

说实话，Hermes Agent 刚出来的时候，我觉得「会成长的智能体」这个概念有点噱头。但用了一周之后，我的看法有所改变。

它最有价值的地方不是某一个具体功能，而是那个学习闭环的设计思路。大多数 AI 工具是「一次性」的——每次对话都是独立的，不会留下任何痕迹。但 Hermes Agent 让我看到了一个不同的可能性：AI 不只是一个工具，而是一个可以「积累经验」的合作伙伴。

当然，它不是完美的。部署有一定门槛、需要自己维护服务器、某些场景下响应速度不如商业产品。但对于技术用户来说，这些是可以接受的代价。

百度秒哒深度测评：一句话生成全栈应用的AI开发神器

AI星球 — Tue, 24 Mar 2026 12:38:43 GMT

AI开发工具赛道又火了，Vibe Coding概念满天飞，各种”自然语言编程”的产品层出不穷。说实话，我一开始对这类产品是持怀疑态度的——毕竟之前试过不少所谓的”AI编程”工具，生成的代码要么跑不起来，要么跑起来也是玩具级别。但百度秒哒让我改变了看法。用了大概一周，我发现它不只是能生成演示原型，而是真的能产出生产级可用的商业应用，我甚至用它开发了20多个应用，迭代了几百个版本，这在过去是不可能的。

来说说整体感受：如果你是想快速验证创意、搭建商业应用但又不会写代码的”非技术党”，或者你是开发者想快速出原型，秒哒可能是目前最省心的选择。它已经从”搓玩具”进化到了”能赚钱”的阶段。当然它也有局限，具体往下看。

一、百度秒哒是什么？

说实话，第一次听说”秒哒”这个名字，我还以为是百度又出了个什么小工具。结果一查发现这是百度在2025年3月24日正式全量上线的重磅产品，定位是”国内首个对话式无代码应用开发平台”。

更让我意外的是，2025年11月的百度世界大会上，秒哒已经升级到了2.0版本。这次升级的核心是”全栈应用，一键生成”——用户只需输入一句自然语言指令，系统即可自动完成前端界面、后端逻辑、数据库设计、插件集成乃至部署上线的全流程。生成的应用是生产级可用的，具备完整的交互能力、数据存储和业务逻辑，不是那种只能看看的演示原型。

这背后的技术架构挺有意思。秒哒基于百度文心大模型，通过需求模型、代码模型与UI模型协同运转，形成持续进化的数据飞轮。它不断沉淀优质代码库、UI库与需求库，构建能力与数据壁垒。依托百度智能云的全栈AI能力，包括Agentic数据库、高性能沙箱与云工具体系，保障应用在复杂场景下”可用、可交付、可商用”。

公司背景

秒哒由百度智能云推出，背靠百度在AI领域多年的技术积累。百度在大模型领域一直是国内第一梯队，文心一言的用户规模和技术能力都有目共睹。秒哒作为百度智能云生态的一部分，与文心大模型、飞桨深度学习平台、如流协作工具等形成闭环，技术底座相当扎实。

值得一提的是，秒哒的海外版”MeDo”也已经在2025年11月正式发布，并且在全球产品社区Product Hunt登上了榜首，获得了国际市场的初步认可。

二、秒哒的用户规模和营收情况

根据2025年12月16日秒哒2025创造者大会上公布的最新数据，秒哒的市场表现相当亮眼：

指标	数据	说明
全量上线时间	2025年3月24日	百度AI Day正式发布
2.0版本发布	2025年11月13日	百度世界大会升级
上线时长	8个月	截至2025年12月
累计生成应用	超50万个商业应用	日新增应用涨幅超150%
后端应用占比	约50%	约25万个应用带后端
覆盖场景	200余个	教育、商业、内容创作、企业服务等
创造价值	超50亿元	累计经济与效率价值
服务用户	超1000万	日均约10万人使用
用户构成	81%非程序员	主要为职场人群与高校群体
商业化应用	超2万个	已接入支付能力
真实交易	超8万笔	累计完成真实交易

从数据来看，秒哒的增速相当惊人。日新增应用涨幅超150%，说明用户活跃度在快速提升。而且81%的用户是非程序员，证明它确实降低了开发门槛，让普通人也能参与应用创造。超50亿元的价值创造和8万笔真实交易，说明它不只是个玩具，而是真的能产出商业价值。

聊完数据，我们来看看它到底能干什么。

三、百度秒哒的核心功能有哪些？

这部分我重点说说，因为它直接决定了你用不用得上。

💬 全栈应用，一键生成（秒哒2.0核心）

这是秒哒2.0最核心的升级。用户只需输入一句自然语言指令，系统即可自动完成前端界面、后端逻辑、数据库设计、插件集成乃至部署上线的全流程。生成的应用是生产级可用的，具备完整的交互能力、数据存储和业务逻辑。

我实测了一下，说”帮我做一个活动报名H5页面，需要填写姓名、手机号、邮箱，提交后显示报名成功，后台能看到报名列表”，大概3-5分钟就生成了一个完整可用的应用，包括前端界面、后端数据存储和管理后台。这个速度确实比传统开发快太多。

🤖 多智能体协作

秒哒内置了一个由多个AI角色组成的虚拟团队，包括需求分析、架构设计、开发测试、UI设计等智能体。当你描述需求时，这些智能体会根据任务动态分工协作，模拟真实开发团队的流程。

说白了就是你一个人当甲方，背后有一整个AI团队在帮你干活。每个智能体负责自己擅长的部分，最后整合输出完整应用。这个设计思路挺有意思的，把复杂的软件开发流程封装成了对用户透明的黑盒。

🔧 多工具调用与生态整合

秒哒深度集成百度生态及第三方服务，包括百度地图、支付、语音识别、AI问答、图像识别等API。用户无需手动对接，平台可根据描述自动调用相应工具。

支持一键生成H5网站、微信小程序，并自动完成云端部署。生成后直接就能访问，不需要自己买服务器配域名，对小白用户非常友好。应用发布后还可被搜索引擎收录，获得流量曝光。

🎨 应用广场与复用

用户可以将自己创建的应用上传到应用广场，供他人体验、点赞、复制。也可以通过筛选搜索快速复用和二次创作别人的应用。这个社区生态正在快速发展，已经有不少实用的小工具可以借鉴。

📝 智能迭代优化

生成初始应用后，可通过自然语言指令进行修改优化，比如”把按钮颜色改成蓝色”、”增加一个手机号验证”等。秒哒支持通过”加功能/截图指哪改哪”的方式持续迭代，无需重新生成。

🌍 海外版MeDo

秒哒的海外版”MeDo”已在2025年11月正式发布，面向海外用户提供类似的AI应用生成能力。MeDo已成为开源后端平台Supabase的首批合作方之一，支持全球开发者快速部署全栈应用。

功能聊完了，来说说它适合什么样的人。

四、百度秒哒面向的人群有哪些？

根据我的观察和官方资料，它主要面向以下几类用户：

用户群体	需求场景	价值点
非技术人员	快速搭建原型、验证创意	零门槛，会说话就能开发
小微企业主	低成本开发内部系统/电商应用	替代昂贵的外包开发
教育工作者	制作教学工具、互动应用	快速生成个性化教学工具
个人开发者	快速验证创意并变现	缩短开发周期，快速上线
产品经理	制作演示原型	无需等研发排期
运营人员	搭建活动页面、报名系统	自主上线活动，不用求开发
学生群体	学习实践、创业尝试	低门槛实现创意

数据显示81%的用户是非程序员，主要集中在职场人群与高校群体。这说明秒哒确实降低了开发门槛，让没有技术背景的人也能参与应用创造。甚至12岁的小学生都能借助秒哒开发出二次元卡牌游戏、亲子MBTI智能体等创新应用。

知道适合谁了，看看具体怎么用。

五、百度秒哒的应用场景有哪些？

根据官方资料和用户反馈，这几个场景是最典型的：

1. 直接变现工具

电商小程序、小游戏等，催生”一个人公司”模式。案例：大学生打造”恋爱倾向测评”工具，通过小红书引流，两周阅读百万，实现知识付费变现。又如”快探AI小说”通过发卡平台销售永久卡/年卡，形成稳定收入流水。

2. 业务软件

帮助一线人员低成本搭建内部系统，降低企业对研发资源的依赖。案例：石油工程师开发专业软件替代昂贵商用工具，为油田节省百万采购成本。

3. AI提效应用

将生成式AI落地到学习、工作与生活场景中。案例：公司午餐投票神器（支持AI推荐餐厅、防刷票、每日重置）、迷你淘宝（集成AI导购助手、智能对比）、深度AI搜索引擎等。

4. 传统行业数字化

案例：古村落通过秒哒开发”数字博物馆”小程序，提升游客停留时长，带动手工艺品年销量破千件。

5. 教育应用

教师可以快速生成个性化教学工具，比如随机点名、在线测验、几何图形学习应用等。学生也可以用来学习实践，培养创造者思维。

6. 数字游民/一人公司

数字游民通过秒哒为客户快速定制系统（如课程管理工具），单笔订单赚取数万元，实现”随时随地交付”。个体开发者利用社交平台（微信、小红书）分发应用，直接触达用户并完成交易。

场景说完了，拿来和竞品比比看。

六、百度秒哒和同类竞品的差异有哪些？

在无代码/低代码开发这个赛道，主流竞品包括阿里云宜搭、腾讯微搭、华为AppCube等。对比来看：

对比项	百度秒哒	阿里云宜搭	腾讯微搭	华为AppCube
开发方式	自然语言生成	可视化拖拽	可视化拖拽	低代码开发
AI程度	高（对话式）	中	中	低
核心优势	全栈一键生成、多智能体	钉钉生态集成	微信生态打通	华为云基础设施
生成质量	生产级可用	企业级应用	小程序为主	云原生应用
部署方式	自动云端部署	阿里云	腾讯云	华为云
学习成本	极低	中等	中等	较高
复杂业务支持	持续提升中	较好	一般	较好
海外版	MeDo（Product Hunt榜首）	无	无	无

核心优势方面，秒哒最大看点是自然语言驱动的全栈应用生成，用户不需要学习任何工具的使用方法，直接说话就能生成生产级应用。这个门槛比拖拽式低代码还要低得多。另外多智能体协作的设计思路也很新颖，把AI的能力发挥得比较充分。

海外版MeDo已经在Product Hunt登上榜首，说明国际市场也认可这个方向。相比之下，其他国内竞品还没有类似的海外布局。

劣势的话，对于超复杂业务逻辑（如大型企业级系统集成）仍需人工干预，目前更适合中小型应用。另外生态还在快速发展中，第三方组件和模板数量有待扩充。

对比完优缺点，分享几个高效使用技巧。

七、百度秒哒有哪些使用技巧？

💡 技巧1：需求描述要具体

虽然秒哒号称”一句话生成应用”，但需求描述越具体，生成效果越好。不要说”帮我做个网站”，而要说”帮我做一个公司介绍网站，包含首页、关于我们、产品服务、联系我们四个页面，首页要有轮播图和简介，联系我们要有表单可以提交留言”。

💡 技巧2：善用迭代优化

第一次生成的应用可能不完全符合预期，不要急着重新生成，而是直接告诉它”把按钮颜色改成蓝色”、“增加一个手机号验证”、”后台增加数据导出功能”等具体修改意见。秒哒支持通过自然语言指令持续优化。

💡 技巧3：复用应用广场

创建应用前先逛逛应用广场，看看有没有类似的应用可以直接复制修改。比从零开始能省不少时间。也可以学习别人的Prompt写法，提升自己的描述能力。

💡 技巧4：关注积分使用

秒哒采用积分制，新用户注册通常有免费积分（每日赠送100积分），生成一次应用大约消耗15积分。合理规划使用，避免浪费在测试性需求上。如果重度使用，可以考虑付费方案。

💡 技巧5：接入支付变现

如果想通过应用变现，记得接入微信支付能力。可以设置免费试用+会员阶梯（月卡/年卡），解锁深度功能或增值服务。目前已有超2万个应用接入支付能力，累计完成超8万笔真实交易。

技巧学会了，看看能带来什么价值。

八、百度秒哒对于企业和个人有哪些价值？

对企业用户的价值

价值点	说明
开发成本降低	无需雇佣专业开发，业务人员自己就能搭建
上线速度提升	从数周缩短到数分钟，快速响应市场变化
试错成本降低	快速验证创意，失败成本低
减少外包依赖	简单应用自主开发，减少外部沟通成本
数字化转型	帮助传统企业快速实现数字化升级

对个人用户的价值

对于个人用户来说，它的价值主要体现在：实现创意（把想法变成可运行的应用）、学习成本低（不需要学编程）、变现可能（应用广场可以展示和分享，接入支付实现商业化）。用它来验证副业想法或者做个人项目，门槛确实低了很多。

创造者筑梦计划

2025年12月，百度发布了面向创造者的长期扶持计划——“创造者筑梦计划”。未来三年，计划帮助100万名创造者实现创收，通过流量扶持、交易分成、商单对接与技术支持等方式进行。2026年，将从所有优质项目中筛选15个高商用潜力项目，为其开通快速通道，个人开发者项目有机会获得百万以上级别投资。

ROI方面，对于需要频繁开发轻量应用的场景，秒哒能节省大量外包费用或开发时间。即使是免费积分用完后需要付费，成本也远低于雇佣开发人员的费用。而且通过创造者筑梦计划，优质项目还有机会获得投资，变现路径更加清晰。

价值清楚了，最后聊聊钱。

九、百度秒哒的产品定价是怎样的？

秒哒采用积分制收费模式：

版本	价格	说明
免费版	每日赠送100积分	新用户注册即可获得
单次生成	约15积分/次	生成一个应用大约消耗15积分
付费版	按积分购买	重度用户可购买额外积分
企业版	按需定价	企业级服务和支持

免费版对于个人用户和小规模使用基本够用。每天100积分可以生成6-7个应用，如果只是偶尔使用完全不需要付费。重度使用或企业级需求可以考虑付费方案。

对比一下竞品：阿里云宜搭和腾讯微搭都有免费额度但功能受限，高级功能需要付费。秒哒的免费策略相对慷慨，对于想尝鲜的用户很友好。

如果应用需要接入支付等高级能力，可能需要满足一定的资质要求。建议在使用前仔细阅读相关条款。

定价说完了，给个总结。

十、百度秒哒的官网和使用入口

官方网站

官网地址：https://www.miaoda.cn/

海外版

MeDo官网：https://www.medo.ai/（或相关海外域名）
Product Hunt页面：可在Product Hunt搜索”MeDo”查看

使用方式

秒哒是在线SaaS服务，无需下载客户端，直接通过浏览器访问即可使用。

注册流程

访问官网 https://www.miaoda.cn/
使用百度账号登录
新用户自动获得免费积分（每日赠送100积分）
即可开始创建应用

系统要求

支持主流浏览器（Chrome、Safari、Edge等）
无需安装任何插件或客户端
生成的应用支持H5、小程序等多端访问

总结

总体评价

用了大概两周时间，百度秒哒确实给我留下了很深的印象。说实话，能把自然语言生成应用做到”生产级可用”这个程度，百度的技术实力确实在线。它已经不是那种”人工智障”式的玩具，而是真的能产出商业价值的产品。50万+商业应用、超50亿元价值创造、8万笔真实交易的数据说明它已经在商业场景中大规模落地。

秒哒2.0的”全栈应用，一键生成”能力让我看到了AI开发的未来方向。海外版MeDo在Product Hunt登上榜首，也说明这个方向得到了国际市场的认可。创造者筑梦计划的发布，更是为普通人通过AI创造和变现提供了清晰路径。

不过它也有一些不足：对于超复杂企业级应用的支持还有限，生态和模板数量还在快速发展中。另外虽然81%用户是非程序员，但要想做出高质量应用，还是需要一定的产品思维和需求描述能力。

总体瑕不掩瑜，对于想快速验证创意、搭建商业应用的用户来说，秒哒是一个非常值得尝试的选择。

评分（满分5星）

易用性：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）零门槛，会说话就能开发生成级应用
功能性：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）全栈生成能力强大，从原型到生产级都能覆盖
稳定性：⭐⭐⭐⭐（4/5）生成速度快，复杂场景偶尔需要人工微调
扩展性：⭐⭐⭐⭐（4/5）生态快速发展中，创造者计划加持前景看好
性价比：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）免费额度 generous，变现路径清晰

综合评分：4.6/5星

一句话总结

百度秒哒已经从”搓玩具”进化到了”能赚钱”的阶段，50万+商业应用和超50亿元价值创造证明了它的实力——如果你想用AI快速把想法变成可商业化的应用，它可能是目前最靠谱的选择。

阿里悟空评测：全球首个企业级AI原生工作平台，让每家公司拥有"龙虾军团"

AI星球 — Thu, 19 Mar 2026 04:13:27 GMT

导语：2026年3月17日，阿里巴巴扔下一枚”重磅炸弹”——全球首个企业级AI原生工作平台”悟空”。这不是又一个聊天机器人，而是一个能24小时工作的AI员工团队，直接内置到2000万企业的钉钉中。

阿里悟空是阿里巴巴钉钉团队推出的企业级AI原生工作平台，作为全球首个企业级Agent平台，它深度集成钉钉上千项能力，提供十大行业OPT解决方案，让每个团队都能拥有24小时工作的AI助手。其核心优势在于企业级安全、钉钉原生集成和开箱即用的行业方案。

一、阿里悟空是什么？

悟空是阿里巴巴钉钉团队于2026年3月17日发布的全球首个企业级AI原生工作平台。定位为”让每个团队、每家公司都能拥有一支24小时工作的龙虾军团”，标志着钉钉从”协同办公工具”升级为”AI原生工作平台”。

悟空的技术底座是阿里巴巴的通义千问大模型和钉钉CLI化架构，核心特点：

企业级原生：天生部署在企业组织内部，不是个人AI工具的企业版
钉钉深度集成：能原生操作钉钉上千项能力（审批、日程、通讯录等）
安全可控：AI Agent自动继承企业权限，所有操作在安全沙箱中运行

核心差异化：悟空不是简单的”钉钉+AI插件”，而是AI原生的工作平台——从架构层面重构，让AI成为工作的主体，人成为决策者和验收者。

二、阿里悟空的用户规模和营收情况

平台数据（截至2026年3月）

指标	数据	说明
覆盖企业组织	2000万+	直接内置钉钉
集成能力	1000+项	钉钉功能全面CLI化
行业方案	10个	OPT一人团队解决方案
当前状态	邀测阶段	逐步开放中

发布背景

发布时间：2026年3月17日
发布单位：阿里巴巴（钉钉CEO陈航发布）
战略意义：阿里AI to B的旗舰应用，AI能力在企业工作场景的统一出口
生态定位：逐步接入淘宝、天猫、1688、支付宝、阿里云等B端能力

商业模式

当前阶段：邀请测试，免费体验
未来定价：预计企业级订阅收费（按用户数/调用量/功能模块阶梯定价）
增值服务：安全支持、技术维护、系统集成、定制开发

三、阿里悟空的核心功能有哪些？

钉钉全面CLI化（核心突破）

钉钉完成命令行界面（CLI）化改造，悟空能直接调用钉钉上千项能力：

文档协作：创建、编辑、审阅文档
日程管理：自动安排会议、发送邀请
审批流程：发起、跟进、催办审批
通讯录：查找联系人、发送消息
视频会议：预约、发起、记录会议
IM沟通：群聊、私聊、消息提醒

变革意义：从”人用钉钉工作”转向”AI用钉钉工作”，无需模拟人工点击界面。

RealDoc AI原生文件系统

精准修改：支持按行号、关键词精准修改文件
版本管理：自动保存快照，可回退至任意版本
Token优化：大幅降低Token消耗，提升处理效率

企业级安全体系（六层防护）

安全层级	具体措施
双层规则体系	企业权限+AI安全策略
统一身份认证	继承企业账号体系
专属沙箱	AI操作隔离运行
Skill安全管控	技能模块审核机制
专属模型	企业私有模型部署
网络代理	安全网络访问控制

Skill生态与能力市场

AI能力市场：开发者可上架、审核、分发Skill（技能模块）
开源兼容：兼容开源Skill体系
目标：打造”全球最大的ToB Skill市场”
阿里生态接入：淘宝、天猫、1688、支付宝等能力逐步Skill化

自然语言交互

用户通过自然语言指令描述任务，AI自动：

理解需求
拆解任务
调用工具
执行操作
交付成果

多端协同

网页版：完整功能体验
桌面端：Windows/Mac客户端
钉钉内置：2000万企业组织直接使用
未来扩展：将支持微信、Slack等主流IM平台

四、阿里悟空面向的人群有哪些？

用户群体	核心需求	使用场景	价值体现
企业管理者	降本增效、数字化转型	流程自动化、决策支持	管理效率提升50%+
电商运营	选品、上架、客服	一人电商解决方案	人力成本降低60%
财务人员	记账、报表、发票	一人财税解决方案	出错率降低80%
法务人员	合同、文书、检索	一人律所解决方案	工作效率提升3倍
内容创作者	选题、写作、分析	一人自媒体方案	内容产出提升5倍
开发者	编码、调试、部署	一人开发解决方案	开发周期缩短40%
设计师	品牌、需求、交付	一人设计解决方案	设计效率提升2倍
HR/猎头	筛选、面试、匹配	一人猎头解决方案	招聘效率提升3倍
制造业	设计、工艺、供应链	一人制造解决方案	生产成本降低30%
门店店主	营销、客服、运营	一人门店解决方案	运营成本降低50%

五、阿里悟空的应用场景有哪些？

一人电商（典型场景）

选品环节：

悟空自动扫描1688热销商品
进行供应商背景调查
比价、排雷、生成选品报告

上架环节：

自动生成商品标题和描述
优化关键词和标签
生成主图和详情页素材

客服环节：

7×24小时智能客服
自动回复常见问题
复杂问题转人工

一人财税

日常记账：

语音/拍照录入支出
自动分类和统计
生成财务报表

发票管理：

自动识别发票信息
验真、查重、归档
生成报销单

税务申报：

自动生成申报表
提醒申报时间节点
风险预警

一人律所

文书生成：

根据案情自动生成起诉状
合同模板智能填充
法律意见书生成

合同审核：

自动识别风险条款
对比版本差异
提出修改建议

法律检索：

快速查找相关法条
案例检索和分析
生成检索报告

一人自媒体

选题策划：

扫描热点话题
分析竞品内容
生成选题清单

内容创作：

自动生成文章/脚本
生成配图和视频
多平台分发

数据分析：

自动统计阅读数据
分析用户画像
优化内容策略

企业办公自动化

会议管理：

自动安排会议时间
发送会议邀请
生成会议纪要
跟进待办事项

审批流程：

自动判断审批路径
智能审核材料
催办和提醒
生成审批报告

知识管理：

自动整理文档
建立知识库
智能检索
知识传承

六、阿里悟空和同类竞品的差异有哪些？

维度	阿里悟空	微软Copilot	钉钉魔法棒
核心定位	企业级AI原生工作平台	办公AI助手	钉钉AI功能
架构级别	AI原生重构	AI插件增强	功能增强
钉钉集成	深度原生（CLI化）	部分集成	原生集成
安全级别	企业级六层防护	企业级安全	标准安全
行业方案	10个OPT开箱即用	通用办公场景	通用场景
生态开放	Skill市场+开源兼容	微软生态	阿里生态
成本管控	Token级成本核算	按用户数收费	免费+增值
多平台	未来支持微信/Slack	Teams为主	钉钉为主

悟空的差异化优势

AI原生架构：从底层重构，而非插件增强
钉钉深度集成：1000+项能力CLI化，操作效率最高
企业级安全：六层防护，解决”不敢用”痛点
行业方案：OPT开箱即用，降低使用门槛
成本可控：Token级核算，预算化管理
阿里生态：1688、淘宝、天猫等B端能力接入

相对劣势

市场验证：刚发布，实际效果待验证
生态成熟度：Skill市场刚起步，不如Copilot生态丰富
国际覆盖：主要服务中文市场，国际化程度有限
定价不明：正式定价未公布，企业采购决策难

七、阿里悟空有哪些使用技巧？

技巧1：善用自然语言描述任务

不要给AI步骤指令，而是描述目标和验收标准。例如：

❌ “打开钉钉，点击审批，选择请假申请…”
✅ “帮我发起一个明天的病假申请，需要直属领导审批”

技巧2：从OPT方案开始上手

新手建议直接使用十大行业OPT方案，开箱即用。熟悉后再自定义工作流。

技巧3：建立企业知识库

让悟空学习企业历史文档、规章制度、业务流程，提升AI的决策准确性。

技巧4：设置权限边界

根据岗位职责设置AI权限范围，既保证效率又确保安全。

技巧5：监控Token消耗

利用成本核算功能，监控各部门AI使用情况，优化资源配置。

技巧6：参与Skill生态

如果有开发能力，可以开发企业专属Skill，并上架到能力市场获得收益。

八、阿里悟空对于企业和个人有哪些价值？

对企业的价值

价值维度	具体体现	效果评估
降本增效	AI替代重复性工作	人力成本降低40-60%
24小时工作	AI不间断处理任务	响应速度提升80%
标准化	流程自动化执行	出错率降低90%
知识沉淀	经验转为AI能力	知识传承效率提升10倍
决策支持	数据分析和建议	决策质量提升30%
快速扩张	一人团队方案	新业务启动成本降低70%

对个人的价值

价值维度	具体体现	效果评估
效率提升	AI处理繁琐事务	工作效率提升3-5倍
能力扩展	一人完成多岗位工作	个人产值提升200%
技能提升	学习AI协作方式	职业竞争力增强
创业机会	低成本启动业务	创业门槛大幅降低
副业收入	开发Skill获得收益	额外收入来源

九、阿里悟空的产品定价是怎样的？

当前阶段

状态：邀请测试（Beta）
费用：免费体验
获取方式：官网申请邀请码

预计定价模式（推测）

版本	目标用户	预计价格区间	核心权益
免费版	个人/小微企业	¥0	基础功能、有限调用
专业版	中小企业	¥99-299/人/月	完整功能、标准配额
企业版	大型企业	定制报价	全功能、专属模型、定制开发

计费维度（推测）

按用户数：基础订阅费
按调用量：Token消耗计费
按功能模块：不同Skill单独计费
按服务等级：标准/优先/专属支持

与竞品价格对比

产品	定价模式	月费参考	适用场景
悟空	待公布	预计¥99-299/人	中国企业、钉钉用户
Copilot	$30/人/月	约¥220/人	Microsoft生态用户
Claude Enterprise	定制报价	企业级	高安全要求企业
ChatGPT Enterprise	定制报价	企业级	OpenAI生态用户

性价比评估：如果悟空定价在¥99-199/人/月，将比Copilot更具价格优势，且更适合中国企业的工作场景。

十、阿里悟空的官网和下载地址

官方网站

主站：https://www.dingtalk.com/wukong
钉钉官网：https://www.dingtalk.com
申请邀测：通过官网提交申请

使用方式

访问官网申请邀请码
使用钉钉账号登录
选择行业OPT方案或自定义工作流
开始与悟空协作

获取邀请码

官网申请：定期开放申请窗口
钉钉服务窗：关注钉钉官方服务窗获取
企业客户：联系钉钉客户经理

支持平台

网页版：完整功能
钉钉内置：2000万企业直接使用
桌面端：Windows/Mac客户端（即将推出）
移动端：钉钉App内使用

总结

阿里悟空是企业级AI的里程碑产品，它不是简单的”钉钉+AI”，而是从架构层面重构的AI原生工作平台。

核心优势：

全球首个企业级AI原生工作平台
钉钉1000+项能力深度集成
十大行业OPT方案开箱即用
企业级六层安全防护
Token级成本可控

适合人群：

2000万钉钉企业组织
希望降本增效的中小企业
需要数字化转型的传统企业
追求效率的创业者和个人

不足之处：

刚发布，实际效果待验证
正式定价未公布
Skill生态刚起步
主要服务中文市场

总体而言，悟空代表了企业级AI的发展方向——从”人用工具”到”AI用工具”，从”协同办公”到”智能工作”。如果阿里能兑现承诺，悟空将成为中国企业数字化转型的核心基础设施。

评分：4.2/5（基于产品设计和发布热度，实际效果待验证）

创新性：优秀
实用性：良好
安全性：优秀
生态整合：良好
性价比：待验证
成熟度：待验证

视频分镜提示词Skill，详细制作过程分享！

阿真Irene — Fri, 06 Mar 2026 02:51:56 GMT

作者以一篇轻松实用的“复健”之作，开源了其精心打造的「短剧剧本转视频提示词」Coze Skill：该工具不仅能将复杂剧本文档一键拆解为精准的AI视频分镜提示词，更难得的是，作者毫无保留地复盘了从定义标准化文件结构、驱动AI自动编写功能脚本，到构建专属知识库与模板体系的完整开发路径，让读者在直接获取高效提效工具的同时，也能掌握一套系统化定制AI Agent的底层方法论。

好久不见了，放假给我放爽了，回来猛猛干活了。今天这篇比较轻松，我先复健一下，写个简单一点的关于视频提示词 Skill 制作的。

上次写Coze Skill的时候，我曾经分享过一个剧本生成分镜的Skill，大家可以直接在 Coze 使用，链接在：

https://www.coze.cn/?skill_share_pid=7596234767713173538

也可以直接下载 Skill 文件，文件附件链接我放文章最后的飞书云文档链接了。原 Skill 做得比较通用，大家可以在我的基础上修改。

关于它怎么使用，我在 Coze Skill 也写过，就不再赘述，在上面这个 Coze 技能这里也可以看到使用案例：

或者下载最后的 Skill 文件，上传到支持 Skill 使用的工具使用也可以：

今天分享这样的 Skill 怎么做。

简单来说思路就是，首先想明白要做什么，然后将任务一步步拆细，先有整体结构，然后填充枝叶。

完整的 Skill 结构是这样的：

上面几个结构的说明👇

SKILL.md：定义这个 Skill 的定位与入口，说明怎么触发、整体流程、输入要求、输出目标。这个可以自己写一个雏形，然后和 AI 工具沟通并优化。
scripts/：执行层，这里放的 Python 自动化脚本，它负责把流程真正跑起来（解析、提取、生成、优化、导出等）。这个可以给到流程思路让AI来写。
references/：知识规范层，提供术语、模板、规则和方法，保证结果统一、可解释、可复用。类似知识库，可以把往常使用的格式规范放进来，并且在需要生成具体某个部分的内容的时候，要求它按照这个规范输出。
assets/：交付模板层，提供可直接套用的资源文件（如 HTML/CSV/JSON 模板与速查表）。它可以提高交付速度和统一性，避免每次从零做格式与排版。

下面是SKILL.md文件，完整 Skill 内容大家可以在文章最后的分享链接去下载查看：

—
name: script-to-video-prompts
description: 短剧剧本转视频提示词生成器。将用户上传的短剧剧本文档智能拆解为可直接用于AI视频生成的完整中文提示词体系。输出包括：角色设定提示词、场景设定提示词、逐镜头分镜提示词。支持批量处理、多格式导出、一致性校验。当用户说”剧本转视频提示词”、”拆解剧本生成分镜”、”短剧转视频”、”批量生成分镜提示词”、”剧本可视化”时触发。
—
# 短剧剧本转视频提示词生成器
将短剧剧本文档智能拆解为可直接用于AI视频生成的完整中文提示词体系，支持自动化批量处理。
## 用户输入
– 短剧剧本文档（Word/PDF/TXT/Markdown/Final Draft .fdx）
– 可选：风格参考图片、角色参考图片、已有角色设定表
## 工作流程
### 1. 剧本智能解析
使用 `scripts/parse_script.py` 解析剧本：
– 自动识别剧本格式（标准编剧格式/自由格式）
– 提取场次(Scene)、场景描述(Action)、角色对白(Dialogue)、动作指示(Parenthetical)
– NLP分析：情绪曲线、节奏变化、画面密度
– 自动生成场次时长估算
### 2. 角色设定提取
使用 `scripts/character_extractor.py` 提取角色信息：
– 基础外貌（年龄、性别、体型、五官特征）
– 发型发色、肤色
– 服装造型（支持多场次服装变化追踪）
– 角色气质/性格的视觉化表达
– 标志性道具/配饰输出格式参考 [references/character_template.md](references/character_template.md)
### 3. 场景设定分析
使用 `scripts/scene_analyzer.py` 分析场景：
– 场景类型（室内/室外、具体地点）
– 空间结构、关键道具布置
– 光线设计（光源类型、方向、强度、色温）
– 色彩基调、视觉氛围
– 天气/时间/季节输出格式参考 [references/scene_template.md](references/scene_template.md)
### 4. 分镜提示词生成
使用 `scripts/storyboard_generator.py` 生成分镜：
– 镜头编号（场次-镜号）
– 景别（大特写/特写/中近景/中景/中远景/远景/大远景），详见 [references/shot_terminology.md](references/shot_terminology.md)
– 画面构图（三分法位置、视线引导）
– 角色动作、表情、站位
– 运镜方式（固定/推/拉/摇/移/跟等），详见 [references/shot_terminology.md](references/shot_terminology.md)
– 情绪氛围关键词，详见 [references/mood_keywords_library.md](references/mood_keywords_library.md)
– 建议时长（秒）
– 转场方式
### 5. 一致性校验
使用 `scripts/consistency_checker.py` 校验：
– 角色跨镜头一致性控制
– 场景连续性检查
– 光影风格统一性校验
– 详见 [references/consistency_control.md](references/consistency_control.md)
### 6. 导出
使用 `scripts/export_utils.py` 导出：
– 支持格式：Markdown/JSON/CSV/Excel
– 支持按场次/角色/场景分类导出
– 可生成可视化分镜脚本
## 输出结构
“`
一、项目元数据
– 片名、集数、总时长、场次数
二、风格总设定
– 画面风格、色彩体系、光影风格
三、角色设定库
– JSON结构化数据 + 自然语言描述
四、场景设定库
– JSON结构化数据 + 自然语言描述
五、完整分镜提示词
– 按场次顺序排列，提示词全部使用中文
六、一致性参考表
– 角色/场景一致性种子词
“`
## 参考文件
### scripts/（自动化脚本）
– `parse_script.py` – 剧本解析器
– `character_extractor.py` – 角色信息提取
– `scene_analyzer.py` – 场景分析
– `storyboard_generator.py` – 分镜生成
– `consistency_checker.py` – 一致性校验
– `export_utils.py` – 多格式导出
– `prompt_optimizer.py` – 提示词优化
### references/（规范文档）
– `screenplay_format_spec.md` – 剧本格式规范
– `character_template.md` – 角色设定模板
– `scene_template.md` – 场景设定模板
– `shot_terminology.md` – 景别/运镜术语词典
– `mood_keywords_library.md` – 情绪氛围关键词库
– `video_style_guide.md` 视频风格指南
– `consistency_control.md` – 一致性控制指南
– `prompt_patterns.md` – 高效提示词模式库
### assets/（模板资源）
– `storyboard_template.csv` – 分镜脚本CSV模板
– `export_template.html` – 可视化导出HTML模板

下方【文件结构】是 Skill 的文件结构，它的文件结构中必须有 SKILL.md 文件。YAML头部、Markdown正文和关键要素是SKILL.md 格式规范。（可选）的部分是不固定的，可以是文件也可以是文件夹，文件夹的命名也可以按照自己的要求来👇

制作 Skill 的时候，可以前期制定标准，中期优化功能模块，后期测试优化与封装。下面是完整的执行思路，注意下方虽然分了步骤，但是实际生成 Skill 的时候它也可以一次执行所有要求，再根据效果继续优化调整的。

前期：制定标准

1. 明确这个Skill操作的总流程

我希望这个 Skill 的工作流程是这样的：

剧本解析 → 角色提取 → 场景分析 → 分镜生成 → 提示词优化 → 一致性检查 → 导出。

如果没有具体明确的工作流程要求，后面所有实现都会默认按照这个规范。

2. 确定输入内容格式

确定支持哪些输入：比如txt/md/docx/pdf/fdx。同时定义默认输入是一个剧本文档，也可以是一段话甚至一句话，但是这样的话效果和内容走向可能会不太可控；“推荐输入”可加角色图参考、风格图参考、画幅要求、时长限制。

3. 明确Skill最终产出什么

先写清楚最终要产出哪些文件：角色设定、场景设定、分镜提示词、一致性报告、导出文件格式等，这一步的作用是防止中途越做越偏。

4. 设计统一的结构

确定每一步输入输出长什么样。我希望它输出分镜表是什么样的，希望它输出角色设计提示词格式是什么样的等等。这一步很关键，每个输出项的字段先定好，再让 AI 按要求输出，后面就不会乱。

比如我希望完整的分镜提示词表是按照第 X 幕第 X 场景，每个场景的提示词表包含镜头编号、景别、画面描述、构图、运镜、光线、色调、氛围、时长、镜头角度、提示词等。那么我可以自己做或者让AI来生成这样一个统一的表格模板，如果本身有这样的模板，也可以直接放进去。后面的每个脚本都读写这个模板，并且按照这个格式输出，这样就不会不同幕和场景之间格式互相对不上。

可以制作模板放在 assets 里，让 AI 生成的脚本参考这些模板规范进行生成。

中期：优化功能模块

5. 准备references内容

references 中存放术语与模板。

整个提示词的规则可以输出为单独的文档，比如剧本格式规范、镜头术语、情绪词库、提示词模板、一致性指南等。这样会更方便修改和规范指定方向的文档内容。其他人查看时，也能知道为什么这么做。

6. 准备assets文件夹内容

assets 中存放可复用模板内容。

比如：分镜 CSV 模板、角色提示词模板、HTML 模板、速查表等等。这样每次新项目也能直接复用，不用重做排版和字段。

references 和 assets 中的内容建议单独生成、优化，输出文件后放进去，再给到指定路径给后续脚本调用。

7-12. AI生成脚本

接下来的 7-12 几个模块都是脚本，这些都可以让 AI 来写。比如 7 的提示词参考如下：

帮我生成脚本，用于把原始剧本内容（支持 `txt/md/docx/pdf/fdx`）解析成结构化 JSON，要求自动识别并分类：场景标题（INT/EXT 或“第X场/场景X”）、角色名、对白、动作、转场，并输出中文字段：`标题`、`场景列表`、`全角色`、`全地点`、`总时长秒数`、`元数据`（含`场景数`、`角色数`、`地点数`），其中每个场景至少包含`场景编号`、`场景标题`、`地点`、`时间段`、`内外景`、`角色`；规则是“上一行是角色名则下一行优先判定为对白，否则判定为动作”，没有场景标题时自动创建默认场景，空行跳过；重点先保证稳健性和通用性，不追求复杂算法，优先做到“任何剧本或任意文本内容都能读入并形成场景列表”；支持通过命令行传入文件路径并输出格式化 JSON，代码尽量清晰、注释简单、依赖缺失时提示安装。

更简单点（自己直接写），这样写不满意的话可以在这个基础上让 AI 优化提示词：

生成一个通用剧本解析脚本，能读取常见文本格式并智能分析内容，自动识别场景、角色、对白、动作和转场，输出清晰的结构化 JSON；要求优先保证稳定可用，即使输入不规范也能自动补默认场景并正常返回结果。

现在的 AI 工具都很机灵了，我们只要要求它生成 Skill 的时候生成单独的脚本，它就会自己生成。大多数时候都不需要单独输入提示词。

7. 实现【剧本解析】模块

把原始剧本变成结构化数据。识别生成场景标题、角色名、对白、动作、转场。

8. 实现【角色提取】模块

从【7】的解析结果里提角色档案：性别、年龄段、体型、发型、关键词。要求输出时给每个角色一段提示词描述，后面分镜直接可用，调用也方便。

9. 实现【场景分析】模块

从【7】的每个场景里提地点、室内外、时间段、光线、氛围，给每个场景生成一条基础视觉提示词。这一层是全片视觉基础，后面镜头都在它上面叠加。

10. 实现【分镜生成】模块

按【7】的场景自动拆成镜头，至少包含：建立镜头、角色出场、对话镜头。每个镜头都要有编号、景别、运镜、动作、时长、转场、提示词。先保证“有镜头可用”，再逐步优化镜头艺术性。

11. 实现【提示词优化】模块

把镜头提示词做统一处理：术语标准化、去重复提示词、补质量词（提升画面质量和稳定性的万能词，比如高质量、电影感、清晰对焦这类）。这样能让输出更适配视频模型，不会每条风格都散。有时间的话还可以针对不同风格单独制作不同风格、不同视频模型的提示词规范表。

12. 实现【一致性检查】模块

检查角色跨镜头提示词、场景是否跳变、光线是否变化突兀等，输出“问题 + 修复建议 + 复用规范提示词”。

后期：测试优化与封装

13. 导出格式确认

确认默认导出格式，这里我希望至少支持 JSON + CSV + Markdown。目标是让不同职能都能直接看和用。

14. 上传剧本进行测试

用 2-3 份不同的剧本跑全流程。这个剧本可以 AI 生成也可以自己提供。

重点检查：字段是否缺失、镜头是否正确、提示词是不是符合自己的要求。

重要的部分可以单独拎出来补充单独文档和脚本，比如我对视频提示词有指定的要求，那么可以单独一个提示词参考文档（放在 references ）或提示词格式参考模板（放在 assets ）并要求脚本在指定场景调用。

发现问题就让 AI 针对对应模块修改。

15. 完成 Skill 封装

最后整理为清晰目录，最简单的可以就一个SKILL.md，复杂一些就可以加上脚本、参考、模板等文件夹了，我这里的格式是：

SKILL.md + scripts/ + references/ + assets/。

这个直接让 AI 封装Skill然后自己确认就可以。到这一步，我们就拥有一个比较完整的 Skill 了。

梳理完全部步骤后，就可以输出一个完整的提示词，让 AI 生成 Skill 了。需要详细输出的地方，可以单独生成提示词或模板后放进去，要求脚本调用。

下面我放了最初我的提示词要求，后期对这组提示词进行了分布的详细优化，但是我的 Claude 账号被封了所以优化提示词的过程没有了😅，但大致的逻辑思路是上面这样的，供大家参考。

另外，references/ 和 assets/ 中的内容也建议通过对话多轮优化到自己满意的效果。

你是一个 Skill 开发助手，帮我从零构建一个「剧本转视频分镜提示词」Skill。请按以下规格和顺序执行，不可跳步，不可合并步骤。
—
【第一步：工作流程定义】
这个 Skill 的工作流程是：
先解析剧本结构，识别出幕、场景、对白和动作描述；
然后提取所有角色，为每个角色生成设定；
接着分析所有场景，为每个场景生成设定；
再把每个场景拆解成具体镜头，生成分镜提示词表；
之后对每条提示词做优化，确保它足够具体、包含必要的视觉参数、并且与角色和场景设定一致；
然后做一致性检查，交叉比对角色、场景与分镜之间的偏差；
最后按用户要求的格式导出。不可以跳步，不可以合并步骤。
如果用户没有特别要求改变流程，永远执行完整的七步。
【第二步：输入规格定义】
支持接收 txt、md、docx、pdf 和 fdx 格式的剧本文件。最低可运行的输入是一个剧本文档，哪怕只是一段话甚至一句核心概念也能启动流程，但必须在开始前告诉用户：当前输入信息有限，后续生成内容的风格一致性和走向可能不完全可控，建议补充更多信息。推荐的输入是剧本加上角色参考图、风格参考图、目标画幅比例、目标时长、以及希望的视觉风格关键词。用户提供的参考图永远优先于自己的推断。
【第三步：最终产出定义】
最终产出：一份角色设定文档，包含每个角色的外貌、服装、气质关键词和可用于 AI 生图的完整提示词；一份场景设定文档，包含每个场景的空间描述、光线类型与方向、主色调和氛围词；一份完整的分镜提示词表，按照幕、场景、镜头三级结构组织；一份一致性检查报告，标注角色和场景在不同镜头之间的视觉偏差；最后是以上所有内容的导出文件，支持 CSV、Markdown、Excel 和 HTML 格式。这五样东西是这个 Skill 存在的全部目的，任何中间步骤都是为了最终产出它们。
【第四步：统一结构规范】
分镜提示词表按第 X 幕第 X 场景组织，每个场景的提示词表包含以下字段：镜头编号、景别、画面描述、构图、运镜、光线、色调、氛围、时长、镜头角度、提示词。先生成这个统一的表格模板，后面所有脚本都读写这个模板并按此格式输出。
【第五步：references 内容】
生成以下规范文档：剧本格式规范、镜头术语表、情绪词库、提示词模板、一致性检查指南。每个文档独立成文件，方便后期单独修改。
【第六步：assets 内容】
基于第四步的结构规范，生成以下可复用模板文件：分镜 CSV 模板、角色提示词模板、HTML 导出模板、速查表。
【第七步：剧本解析脚本】写一个脚本，能读剧本文件，分出场景、角色、对白和动作，最后输出为 JSON 格式。代码清晰精炼、注释清楚。
【第八步：角色提取脚本】
从解析结果里提取角色档案，包含性别、年龄段、体型、发型、关键词。为每个角色输出一段可直接用于 AI 生图的提示词描述。
【第九步：场景分析脚本】
从每个场景里提取地点、室内外、时间段、光线、氛围，为每个场景生成一条基础视觉提示词。
【第十步：分镜生成脚本】
按场景自动拆成镜头，至少包含建立镜头、角色出场、对话镜头，每个镜头严格按照第四步定义的字段输出。
【第十一步：提示词优化脚本】
对所有镜头提示词做统一处理：术语标准化、去重复、补质量词、输出质量打分。参考 references/ 中的提示词模板和镜头术语表。
【第十二步：一致性检查脚本】
检查角色跨镜头是否漂移、场景是否跳变、光线是否变化突兀，输出「问题 + 修复建议 + 复用规范提示词」报告。
【第十三步：导出脚本】
将所有产出内容导出为 JSON、CSV、Markdown 三种格式，HTML 格式基于 assets/ 中的 HTML 模板生成。
【第十四步：测试】
用 2-3 份不同类型的剧本跑全流程，重点检查：字段是否缺失、镜头是否正确生成、提示词是否符合 references/ 中的规范。发现问题后定位到对应脚本，只修改该脚本，不动其他文件。告诉我每份剧本的测试结果和发现的问题。
【第十五步：封装 SKILL.md】
基于以上所有内容，生成完整的 SKILL.md 文件，包含：定位说明、触发方式、完整七步流程说明、输入要求、输出目标、文件目录结构。
—
所有文件生成完毕后，输出完整目录结构，以及如何用一份测试剧本跑通全流程的指南。

几个问题

最开始怎么理清制作一个 Skill 的思路？

先抓一条主线：先想清楚“用来做什么、输入什么、交付输出什么”，再把中间步骤进行拆分（比如解析、生成、检查、导出），然后要求统一格式，再让 AI 输出。

轻松慵懒版顺序可以是：提示词直接要求它可以通过输入什么，获得什么输出，中间的流程是怎样的，有哪些模板可以调用，最后让 AI 写脚本。等这个完成了，需要什么再补充。这样做不会一开始就陷入技术细节，也不容易做着做着跑偏。

有任何不清楚的地方都可以问 AI，从大方向到细化都可以问。比如：

AI可能会写得很详细，我们提取关键要素就可以。

再让 AI 按要求生成 Skill 之前把要求尽可能梳理全面，感觉逻辑不够清晰或者还有优化空间，都可以让 AI 去继续优化提示词。

为什么自动化脚本要单独出来？

自动化脚本要单独出来，是因为它和说明文档、模板资源的职责完全不同：在这里，脚本负责执行流程并产出结果，参考文档负责解释规则和标准，模板负责规范格式和交付外观。

为什么要分很多个子脚本？

复杂的 Skill 中，把脚本单独放在 scripts/，可以让我们直接调用、测试、替换和部署，不会被文档内容干扰；同时当规则变化时，我们可以只改 references/，当逻辑变化时只改 scripts/，维护成本和排错成本都会明显降低。

后期如果要修改内容，怎么要去要求 AI 去排查和修改比较节省 token ，并且准确高效率？

最简单的方法是：每次只让 AI 干一件小事，并告诉它“只改哪里、不要乱改、改完怎么验收”。你可以直接说：只检查并修改 scripts/scene_analyzer.py（复制文件路径）里的光线规则，别动其他文件；先找问题点，再最小改动；最后只告诉我改了哪几行、会影响什么、怎么验证。这样 AI 不会到处读文件、不会大改代码，token 花得少，结果也更稳。

至于要不要改 SKILL.md，取决于改的是规则说明还是代码细节。

小白判断法：如果用户使用方式变了，就改 SKILL.md；如果只是内部实现变了，可以不改。

Skill下载

下载这个 Skill ，可以查看内部所有文件，安装即可直接使用：

https://my.feishu.cn/docx/PsPfdVFD9oZ3nZxcvBFcGxdgnje

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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

2026 UI设计10大趋势前瞻…这些设计方向要火

Clip设计夹 — Mon, 23 Feb 2026 06:17:50 GMT

2026年UI设计不再拘泥于极简或极繁的风格对立，而是根据用户需求与场景做出合理选择。从触觉极致化到动态排版，从舒缓式界面到手势交互，十大趋势揭示视觉风格与产品易用性如何同步发展、相辅相成。

2026年的UI设计，不再强调严苛的视觉规则，而是更注重结合使用场景做出合理的设计选择。

设计师不再默认选用极简或极繁风格，而是根据用户需求、情感诉求以及产品的实际使用方式来设计。

其中一个重大变化是，只要设计目的明确，人们对复杂设计的接受度大幅提升。

界面可以层次感丰富或富有表现力，只要易于理解就是合理的设计。

适配性是塑造2026年UI设计的另一核心趋势。界面的响应性不断升级，不仅能适配屏幕尺寸，还能根据用户的行为和偏好做出调整。

动效、色彩与布局的设计，不再只是为了装饰界面，更是为了传递设计意图。

这些变化共同指向了一种更平衡的设计思路，让视觉风格与产品易用性同步发展、相辅相成。

01 触觉极致化和3D纵深感

历经多年的扁平化界面设计后，2026年UI设计在视觉上的一大重要变化，是重新聚焦于设计的纵深感与质感。

通过分层布局、立体组件和细腻的三维元素，让界面重新拥有空间维度。

触觉极致化并非让界面变得杂乱无章、令人眼花缭乱，而是让数字元素更具物理质感和交互反馈感。

按钮设计看起来触手可及，而非单纯的符号；

图标设计兼具重量感与质感。

这些细节能让用户无需额外说明，就能理解各元素的使用方式。

渲染技术、产品性能和浏览器支持度的提升，让设计师能轻松为界面添加3D效果，且不会拖慢产品运行速度、影响产品的可访问性。

02 动态排版

2026年的排版设计不再局限于静态布局，为文字赋予动态效果的动态排版，正从纯粹的装饰元素，成为界面设计的核心组成部分。

用户滚动页面时，标题文字可能会拉伸、位移或做出其他响应；用户点击或悬停时，标签文字也会产生细微的动态变化。

这些动效能清晰传递视觉焦点、层级或状态的变化，且设计的核心是提升文字的可读性，而非分散用户注意力。

合理运用动态排版，能为界面赋予情感与韵律，让产品呈现出更活泼、精致或趣味的气质，同时也能帮助用户更轻松地浏览复杂的界面布局。

2026年，排版不再只是承载内容的载体，更在塑造整体用户体验中扮演着主动且关键的角色。

03 柔和光影和杂志质感

在大胆且富有表现力的界面设计成为潮流的同时，受杂志排版启发的柔和、简约设计风格也愈发受青睐。

这一设计趋势借鉴印刷杂志、摄影作品和高端出版物的设计思路，并将其适配应用于数字产品设计中。

柔和光影风格的UI设计，通过柔和的渐变、漫射的阴影和细腻的纹理营造温暖的氛围与视觉纵深感，同时又不会造成视觉杂乱。

配色方案通常以低饱和度的中性色、暖白色为主，搭配少量点缀色，整体呈现出舒缓、简洁且设计感十足的视觉效果。

兼具杂志质感的界面布局，注重留白设计、视觉韵律与清晰的层级划分，让内容有足够的呼吸空间，同时又能保持精致的设计感。

这种设计思路特别适用于创意工具、内容平台和生活方式类产品——这类产品的设计氛围与基调尤为重要。

04 科幻风未来感渐变

在设计风格的另一维度，科幻风渐变在2026年的使用频率大幅提升，尤其适用于科技类和实验性产品设计。

这类界面常运用高对比度、大胆的色彩搭配和富有氛围感的光影效果，打造极具未来感的视觉体验。

未来感渐变设计通常以深色为背景，搭配霓虹蓝、亮紫、金属色等鲜艳的电光色系，营造出极具电影质感的视觉效果，现代感与沉浸感拉满。

合理运用这类渐变设计，既能凸显产品的创新属性，又不会让整体设计显得杂乱。

这种设计风格在深色模式下的表现尤为出色，发光的点缀元素与分层的光影效果，能为界面增添更多纵深感与氛围感。

渐变的应用场景也不再局限于背景，如今还被广泛运用于按钮、文字和交互元素的设计中。

2026年，渐变不再只是装饰性的设计元素，更在品牌塑造与视觉叙事中发挥着关键作用。

05 新一代动态图形

2026年的动态图形设计已完全融入UI设计体系，不再局限于基础的悬停效果或加载动画。

动效设计被用于诠释各界面元素之间的关联、提供清晰的交互反馈，还能让不同交互场景间的过渡更流畅。

屏幕切换的动效设计目标明确、衔接自然，动画效果能根据用户的操作做出实时且自然的响应。微交互动效则无需过多文字说明，就能清晰展示系统状态、引导用户操作。新一代动态图形设计的核心优势，在于动效的细腻度与一致性。

动效不会刻意吸引注意力，而是通过让界面更易懂、更好用，为整体使用体验赋能。

随着设计工具与框架的不断升级，动态图形设计已不再是特殊的可选设计元素，而是优质UI设计的必备组成部分。

06 新极简主义

极简主义在2026年依然是主流设计思路，但已进化为更具表现力、更以人为本的新极简主义。

这种设计风格保留了传统极简设计的清晰性与简洁性，同时融入了温暖的氛围、细腻的质感与灵活的设计手法。

新极简主义的界面设计摒弃强烈的色彩对比与刻板的网格布局，转而采用柔和的色彩过渡、圆角元素与更具有机感的留白方式。

字体的选择经过精心考量，不再追求中性化，细微的视觉细节为设计增添独特个性，又不会造成视觉杂乱。

这一设计趋势的兴起，反映出人们逐渐意识到：极简主义并非只能营造冰冷、缺乏人情味的视觉效果。

新极简主义在追求设计清晰性的同时，将使用舒适度放在重要位置，打造出既高效又富有情感温度的界面。

07 叙事化设计

叙事化设计已成为UI设计中愈发重要的组成部分，尤其适用于以教育、启发用户或引导用户完成复杂操作为核心目标的产品。

2026年的界面设计不再追求一次性展示所有内容，而是遵循叙事逻辑，随用户操作逐步呈现内容。

基于滚动的叙事设计、渐进式信息展示和随操作变化的视觉效果，让用户能以结构化、沉浸式的方式浏览内容。

动效、色彩与布局的变化，能清晰传递内容的推进节奏与使用场景，让用户的交互过程成为一场连贯的体验之旅。

这种设计思路将信息传递与用户自然的探索习惯相结合，有效提升用户对内容的理解度与参与度。

主打叙事化设计的界面，不会用繁多的选项让用户感到无从下手，而是为用户提供清晰的操作指引与体验节奏。

08 新复古风格

怀旧风依旧在影响UI设计，但在2026年，这种风格呈现出更精致、更具设计意图的新形态。

新复古风格将早期的数字美学与现代设计标准、技术相结合，做出全新的设计诠释。

像素纹理、复古配色方案和经典的界面设计元素，通过高分辨率视觉效果、流畅的动效和自适应布局被重新演绎，最终呈现的设计既带有熟悉的怀旧感，又不会显得过时。

这一设计趋势能引发用户共鸣，因为它将情感记忆与当代的产品易用性巧妙结合。

在致敬经典的同时拥抱现代设计，新复古风格的界面营造出一种跨世代的视觉延续感，能吸引不同年龄段的用户。

09 舒缓式界面

随着数字产品的渗透度越来越高，设计中对用户心理舒适度和长期使用体验的重视程度也不断提升。

舒缓式界面设计将可预测性、可访问性和情感舒适度放在首位，而非追求持续的视觉刺激。

这类界面会减少不必要的通知提醒、降低视觉干扰，且谨慎使用动效；配色方案的选择以提升使用舒适度为核心，布局设计则注重一致性与清晰性。

舒缓式界面设计对生产力工具、健康类平台和用户日常高频使用的应用尤为重要。

2026年，尊重用户的注意力，已逐渐成为评判设计品质的重要标准。

10 手势交互设计

随着触控技术、运动传感器和空间计算技术的不断发展，手势交互设计的应用愈发广泛。

在许多界面中，滑动、拖拽、长按和多点触控等手势操作，正逐步取代传统的可视化控件。

合理的手势交互设计能减少视觉杂乱，打造更流畅的交互模式，但这需要设计师做好新手引导与交互反馈设计，确保手势操作的易发现性与可访问性。

2026年，成功的手势交互界面设计，都能在保证直观易用的同时，兼顾设计的清晰性。

最后

优秀的UI设计，能在表现力与克制感、创新性与易用性、美学设计与人文共情之间找到完美平衡。

设计师不仅关注界面的视觉效果，更重视用户的使用感受，才能打造出超越表面视觉吸引力、引发用户深度共鸣的产品体验。

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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

“富二代”扎堆当网红，但没有第二个“毛巾少爷”

卡思数据 — Fri, 13 Feb 2026 13:36:49 GMT

"制造业"厂二代"正成为短视频平台新流量密码。@锅炉公主凭颜值+41年锅炉厂人设吸粉73万，@纸巾公主翻跳歌曲1个月涨粉30万，@毛巾少爷靠短剧为洁丽雅带货百万。他们擅长用"留子回国、继承家业"的反差叙事，在车间跳舞、翻拍热剧、展示身材，将传统B端工厂变成C端流量场。但热闹背后，转化率仍是痛点——平均只有两年时间和50-100万预算试错，流量狂欢后能否真正拿到订单，决定了他们是成为"创二代"还是乖乖回去上班。

如果你是抖音、快手、视频号等短视频平台的重度用户，大概刷到过不止一位“厂二代”的视频。

他们往往是90后-00后的年轻人，擅长依靠颜值+“厂二代”人设制造反差感，产生话题张力，其中又以制造业赛道最为活跃。

比如：2025年12月，@纸巾公主开始密集更新“厂二代”相关视频，内容以翻跳歌曲为主，1个月内涨粉30万，目前粉丝数量为59万。更早起号的@锅炉公主，凭借“41年源头锅炉厂养成系小老板”人设在抖音吸粉73.5万。2025年3月，在传统重工业的锅炉厂房中，博主通过跳舞、记录日常等方式展现接班生活，吸引了大量关注。

图源：@纸巾公主抖音视频

卡思观察到，自2025年起，“厂二代”相关话题在短视频平台进入爆发期。截至发稿，#厂二代相关话题在抖音获得了数十亿播放量，用户对此类内容仍然保持一定的兴趣和新鲜感。当赛道越来越拥挤之时，“厂二代”博主们如何持续创新，将个人影响力有效转化为对家族企业的实际订单助力，仍是需要长期探索的课题。

01 “厂二代”的流量密码：颜值与反差感

2024年，凭借自编自导自演的短剧《毛巾帝国剧场版》，洁丽雅“企三代”@毛巾少爷在抖音吸粉百万。其粉丝画像显示，24-40岁女性占比75.05%，以新锐白领和精致妈妈为主力，消费能力较强。最近1个月，该直播间为洁丽雅带来了100万-250万销售额。

2025年以来，制造业的各位接班人正在短视频平台上下一步不寻常的棋。大量品牌、工厂的二代以“留子回国、继承家业”为题，分享继承家业的故事，希望成为下一个“毛巾少爷”。

卡思观察到，@锅炉公主、@纸巾公主、@创驰印刷-峻伟、@涂司、@百变女神卖钢材、@90后苦力老板娘、@利群厨具精、@金属笔小子、@小厂工许诺等博主，凭借一系列抽象风格短视频在各大平台迅速爆红，其共同的厂二代身份的加持，成功引来大批年轻粉丝追捧。

@锅炉公主所在的中杰重装是一家面向B端企业的锅炉设备厂家，产品本身并不具备大众吸引力。但凭借博主颜值和与紧跟平台热点的内容创作，她成功吸引了大量网友的关注和讨论。

图源：@锅炉公主抖音视频

在涨粉的同时，@锅炉公主提升了背后企业在C端用户中的知名度和信任度。账号简介中突出“国家专精特新重点小巨人企业”资质，强化行业权威性，同时聚焦工厂日常（如发货、会议、设备实拍），搭配#储罐 #实拍等行业标签，强化品牌认知。近期，博主结合热点话题（如汽车、科技）实现流量突破，扩大了受众范围，近30天增粉11.7万。

和@锅炉公主不太一样，坚果厂二代@小厂工许诺靠演技吸引了一批核心粉丝，其视频内容主要是许诺在工厂环境中模仿和翻拍《知否》《人民的名义》《克拉恋人》等古早热门电视剧，通过二次创作为经典影视剧增加了新的表现形式，同时给浙江临安的特产山核桃带货。

图源：@小厂工许诺抖音视频

创驰印刷的峻伟和气密门的小吴，可被视为这个赛道上的“邪修代表”——他们不约而同地选择了利用颜值和身材来吸引眼球。

南京印刷厂二代@创驰印刷峻伟被称为“印刷业王嘉尔”，曾被网友调侃道：“生意不好没关系，可以嫁给哪家大小姐”。他的账号聚焦“厂二代日常”，涵盖工作vlog（如《95后厂二代的一周》）、穿搭分享（如《一周上班穿搭》）、工厂实拍等，通过生活化场景降低业务距离感。经营钢质门厂的“健硕小吴”，在大号上羞羞答答展示产品，小号上大方展示身材，衣服也越穿越紧，制造“荷尔蒙暴击”效果。

类似的还有：雨伞厂二代@涂司人设为“爱跳舞的颜值博主”，2025年更新了14条舞蹈视频，以街舞翻跳（如“烂花摇”“马蹄舞”）为主，辅以变装、职场剧情等轻量化内容，在抖音吸粉15万。

图源：抖音

卡思认为，“厂二代”赛道的走红绝非偶然，而是多重因素作用下的化学反应。

从平台风向来看，当前短视频平台正掀起“实业年轻化传播”的新风潮，传统制造业的转型焦虑与平台流量红利形成双向奔赴，平台算法的精准匹配的优势，能将工厂相关内容推送给潜在年轻粉丝和精准客户，为厂二代博主提供绝佳的传播土壤，“厂二代”相关话题在抖音平台播放超过50亿，印证了该赛道的热度。

其次，平台用户对“真实接地气”的内容需求持续提升。厂二代给人的印象是家境优渥、有家业继承的“富二代”，但视频呈现是的他们在工厂场景中为镜头前素不相识的用户卖力表演，这种强烈反差感制造了话题张力。真实车间日常、有创意的舞蹈表演，恰好契合用户的观看需求，成为流量突破口。

同时，较低的创作门槛让博主无需专业团队，仅凭一部手机、一个账号就能实现内容生产与传播，吸引更多厂二代跟风入局。但随着入局者增多，内容同质化问题日益突出，过度侧重个人形象、忽视产业内核的账号，逐渐陷入流量瓶颈。未来只有打造差异化内容、强化产业与内容的联动，才能在赛道中站稳脚跟，这也反映出平台对实业类内容的要求逐渐提升，既要有趣，也要有内核。

02 “厂二代”的双重使命：品牌年轻化与业务转型

对于厂二代博主来说，短视频平台不仅是销售渠道，更是品牌年轻化的重要阵地。

毛巾少爷石展承曾提到，相比直接为企业带来转化，他更自豪的是通过个人IP推动了自家品牌的年轻化，让更多年轻消费者知道了洁丽雅这个品牌。

在流量越来越贵的当下，通过年轻人视角讲述品牌故事，成为一种性价比高的品牌营销方式。石展承在接受采访时表示，他的短视频内容相比传统广告“更便宜”。

对很多厂二代而言，打造个人IP不仅是营销手段，更是打破接班困局的突破口。中国民营经济研究会报告显示，约29%的家族企业集中在传统制造业。对传统企业来说，新媒体、个人IP仍然是新事物。

林清轩的二代“布总Bruce”坦言：“一个能持续发展的企业一定要把舞台给到有能力的人，不会是谁的一言堂。如果我能力欠佳，该下台也得下台”。在这种压力下，打造成功的个人IP成为二代们证明自己能力的捷径。

图源：抖音

厂二代博主的兴起为传统制造业厂家和中小商家们提供了重要启示。在竞争同质化的环境下，个性化成为突破口。当产品难以拉开档次，企业需要在营销手段上创新。

但关键在于，流量狂欢之后，仍需回归商业本质。全球性咨询公司贝恩的报告显示，2024年，国内外宏观经济环境复杂多变，中国快速消费品市场的整体销售额实现0.8%的增长，其中销量增长4.4%，但平均售价下降3.4%。这意味着，消费者对性价比的持续关注和市场竞争的不断加剧。

对于主要做To B 业务的企业而言，在互联网上吆喝赚得再响，也有可能拜错菩萨上错香。有网友一针见血地指出：“我妈也老想让我在抖音发发这些，可是咱家又不卖吃的穿的，普通人谁在抖音批发手电筒啊”。

因此，商家们在跟风“厂二代”网红模式时，需要谨慎评估自身产品特性与目标客户群体的匹配度。

从“厂二代”到“创二代”：长路漫漫

这些靠颜值吸引关注的厂二代博主，是否真的为企业带来了实实在在的销量增长？答案可能比想象中复杂。

部分成功的案例确实令人瞩目。洁丽雅“毛巾少爷”石展承虽然不主打颜值，但其短剧走红后，在2024年618期间，洁丽雅天猫旗舰店前4小时销售额同比增长1300%，他的抖音首场带货直播4小时GMV达542万元，登上抖音带货总榜第一。

好利来二公子罗成的“社恐老板”人设，也为品牌带来了直接收益。其抖音橱窗中一款产品销量超过126万，按单价78元计算收入近亿元，即使在销售额中，博主贡献比例尚不明确，但是300万肩部网红账号的影响力不容小觑，IP对好利来扩大品牌声量和销量都有明显助力。

图源：抖音

然而，这些成功案例背后是更多厂二代转化率有限的现实。随着短视频平台上“厂二代”扎堆出现，许多账号其实只是人设，并不是创作者的真实身份，纯粹为了流量而来。

内容同质化问题日益突出。大量同类型账号陷入重复，改编歌曲互相抄，记录日常千篇一律。除了少量出圈账号，大部分厂二代账号影响力有限。有“厂二代”表示：“许多厂二代的视频突出个人形象，对工厂及产品内容的介绍较少，热度虽高但转化率有限”。

厂二代网红现象背后，是一个更为宏大的背景：中国正面临一场规模空前的民营企业代际传承浪潮。

中国民营经济研究会发布的数据显示，中国民营企业中80%以上为家族企业，2017年至今约四分之三面临交接班。“厂二代”作为改革开放初期民营企业家的子女，正肩负着传统企业转型升级的时代使命。

但与父辈创业时期相比，现在的市场环境已经发生根本性变化。一代创业的时间，基本处于中国市场经济的高速发展时期，叠加中国人口红利，全球市场对工业产品需求量一直在增长。

而到了二代接班的时期，市场早已经进入存量竞争，人口红利也开始消退。部分“厂二代”表示不愿意接班，行业前景不明、经营压力大是主因。

在这样的背景下，厂二代们通过短视频和直播尝试走出一条新路，其意义不仅仅在于短期流量获取，更在于探索传统制造业在数字时代的转型方向。

现实是，只有流量真的转化为销量，“厂二代”们才能真正获得企业支持和股东认可。据媒体报道，厂二代黄希谊通过和大量厂二代沟通估算，平均一个厂二代只有两年时间和50-100万元资金尝试个人 IP，如果投入产出不成正比就得乖乖回去上班。

在这场与时间的赛跑中，有人会成功将流量转化为持续竞争力，也有人将回归传统接班路径。

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2026年小红书经营趋势预判

林卿LinQ. — Mon, 02 Feb 2026 02:10:40 GMT

小红书正在从生活指南向兴趣社区转型，2026年将迎来兴趣圈层营销的深化。随着AI全面赋能平台治理与内容创作，品类红利在细分蓝海涌现，买手生态价值待挖掘。AIO或成为新的优化方向，而深度内容则成为对抗信息过载的关键武器。本文基于平台官方动态与行业观察，预判下一阶段经营逻辑的变革路径。

这2年，每年年初我都会对次年小红书的经营趋势进行预判，每次预判的命中率还挺高的，接近80%，给了我不少底气，所以就继续预判，聊聊在我眼里小红书2026年可能会发生哪些变化、涌现出哪些机会……

也希望我的这些预判可以给大家提供一些许灵感。

01.小红书兴趣圈层营销化

今年7月份小红书的定位从“你的生活指南”升级成“你的生活兴趣社区”，这也说明了小红书在“兴趣圈层化”，海量用户的个性化兴趣、需求聚集在小红书上。

加之小红书是人群反漏斗逻辑、是网状流量结构，它不是先广泛曝光再层层筛选，而是先精准地找到一个个“兴趣圈层人群”，深扎进去，形成口碑，再通过这些“兴趣圈层人群”的链接，辐射到更广的“兴趣圈层人群”。

所以2026年在小红书上的经营，本质上就是“兴趣圈层的营销”。

我们不再是追求“爆款破圈”，而是做好人群&场景&兴趣/需求的极致精细化，以小见大，通过农村包围城市，即用足够数量、足够精细化的不同内容，去针对性打透足够数量的微观场景、精准人群、小众兴趣圈层，品牌生意自然而然就会“稳如泰山”。

深挖兴趣圈层，口碑涟漪。

02.小红书全面AI化

全面AI化体现在方方面面。

2.1.小红书APP及商业化产品全面AI智能化

在《小红书商业年度特刊2026 Momentum》里，小红书技术副总裁风笛就有提到，小红书也在不断尝试推进AI的商业应用，比如

AI辅助社区治理

小红书现在的技术已经可以做到精准地识别：账号是否虚假、是否存在抄袭、编造经历、篡改信息，甚至“换皮”等行为，对于产品描述不清晰、夸大功效、缺少资质证明等情况，也可以识别并做出相应处理。

AI拓词

依托AI的洞察能力，更完整地还原用户的决策路径，从而帮助品牌商家拓展蓝海词汇。

AIGC

之前也上线过一些辅助创作的工具，诸如小红书聚光平台 – 创意管理 – 广告素材里的AI生成素材等。

……

2.2.小红书工作流全面AI化

我已经看到不少小伙伴在小红书工作流上已经全面AI化，通过AI全面提效，比如AI辅助制定小红书经营策略AI辅助策划小红书内容选题AI生成小红书内容框架初版AI撰写小红书标题、文案、视频分镜脚本AI生成创意化图片、视频AI生成商品主图、详情页AI设计产品……

虽然AI现阶段在文本层面的问题、工作已经可以解决得不错，但是在文生图、文生视频上，依然不太理想，且学习成本、商业应用成本比较高。

不过没关系，随着AI的发展，我相信在2026年AI工具会变得更成熟，使用门槛也会急速降低。

如果说，2025年，AI只是一小部分人的“尝鲜工具”，那2026年AI或许会变成所有小红书从业者的“基础生产力工具”。

不会用AI，效率就会差十倍！！！

拥抱AI，效率倍增。

03.品类红利（细分蓝海）

如果说，小红书的流量红利已经消退得差不多，那现在有且仅有的“红利”是什么？

我想大概率就是“品类红利”啦，即那些刚刚被开辟或者正在涌现出来、竞争还不充分、但是用户需求却在不断蓬勃生长的“细分蓝海”！

小红书的兴趣圈层化让不少小众的兴趣开始走入大众的视野，比如拼豆（一种用微小塑料颗粒拼出图案的手工像素画），现在小红书上已经聚集了从入门到精通的庞大拼豆爱好者，甚至也催生了不少过万销量的拼豆产品。

另一方面，小红书闭环电商的完善发展，商品品类也在随着用户兴趣/需求、商家涌现，开始不断细化，诞生了不少新兴的二级类目、三级类目，而每一个新兴的类目就意味着新的“品类红利”（细分蓝海）。

所以，在这个微利时代，吃透一个细分赛道，比浅尝十个大赛道更有生存权，更有机会点。

垂直深挖，做深做透。

04.小红书买手价值值得深度挖掘

小红书的“买手生态”横向对比其他内容电商平台（比如抖音、快手）的话，还是处于比较初期的阶段。

尽管小红书已经在力推“小清单（买手橱窗）”、“笔记带货”、“直播带货”，但是真正玩得转、可以稳定变现的小红书买手还是少数。

这儿不仅是小红书流量有限的问题，更是小红书买手、品牌商家没有转变思维的问题。

不少小红书买手还是停留在“接广告-发笔记-赚广告费”的纯流量变现模式，对于选品、开直播这些“苦活累活”，缺乏动力和耐心，TA也还没有意识到，“带货能力”才是未来最核心、最持久的价值。

不少品牌商家则是把买手看成纯粹的销售渠道，合作模式简单粗暴且短期，缺乏耐心，没有长期陪伴、共同成长的意愿，一次合作数据不行，就不合作了。

但是说实话，小红书有带货能力的买手屈指可数，如果不花时间精力去深度绑定一下小买手，那大概率是不会有什么结果的。

所以2026年，谁可以率先转变思维，谁可以像培养“合伙人”一样去链接和培养买手，谁就可以吃到“螃蟹”。

05.AIO：新的小红书SEO

在小红书深度介入AI之后，一种新的优化可能就会出现，即AIO(AI Optimization)，针对人工智能的“认知优化”。

怎么理解？

就是我们需要深度研究小红书平台“AI”的收录、回答逻辑等规则，基于规则有意识地去“训练”AI，让它认为我们的内容是优质的、权威的、值得优先推荐的。

具体怎么做，其实我也不知道，我也在摸索……但是基于对AI逻辑的理解，大概率是需要建立结构化、权威性强、可被验证的内容矩阵，比如围绕产品，发布一系列逻辑连贯、数据详实、互为佐证的笔记；在笔记里引用权威信息、展示过程、呈现结果、阐述真实感受等；获得大量真实用户的互动和正向反馈……

通过这些高质量的内容，反复向AI“证明”自己，从而在AI的算法里，占据一个更优先的位置。

而这个可能就是下一阶段“小红书SEO”的关键。

06.深度内容（中长内容）

其实我在今年年初就做过这个趋势预判，今年也验证了，而2026年还会延续，甚至放大。

至于原因很简单，AI盛行后，一定会带来海量低质、同质化“垃圾内容”的泛滥。

当用户被肤浅、重复的信息包围的时候，谁还可以提供有信息增量、有独特观点、有情感链接的深度内容，谁就拥有了“稀缺性”。

不过，需要注意的是深度 ≠ 专业晦涩。不是让我们写成学术论文，而是在保证可读性、吸引力的前提下，提高内容的“信息密度”和“价值浓度”，把观点讲透彻，把逻辑理清楚，把情感表达饱满。

当然，也不是说肤浅内容（短内容；实在想不到怎么描述了，和“深度内容”相反的内容了，所以暂且就用“肤浅内容”来阐述吧）不好，或者会被淘汰，而是我们对抗“内容通货膨胀”的一种方式。

其次，肤浅内容和深度内容也是可以协同的，比如肤浅内容（短、平、快）负责拉新、吸引、制造冲击力、完成即时种草；深度内容（中、长、慢）负责筛选、“养熟”、建立信任、深度说服、完成心智占领；在用户消费决策的不同阶段，配合不同内容，形成转化。

本文由人人都是产品经理作者【林卿LinQ.】，微信公众号：【林卿LinQ】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

腾讯元器大赛获奖名单揭晓！智能体时代的首批“探路者”，已绘就AI场景落地路线图

人人都是产品经理 — Wed, 21 Jan 2026 07:56:31 GMT

AI正在重塑世界，但真正的变革从不止于算法迭代，而在于技术扎根真实场景，解决具体问题的力量。腾讯元器作为一站式智能体创建与腾讯生态分发平台，始终相信：最好的智能体，生于场景，长于实践。

在过去的两个月里，我们与数百名AI探索者一起，共同参与了「腾讯元器智能体创作与分享大赛」。这不仅仅是一场比赛，更是一次面向所有人的郑重邀请：邀请你成为智能体时代的”场景探路者”与”实践布道师”。

今天，这场充满创意与智慧的探索之旅画上圆满句号，但AI智能体与真实场景融合的故事，才刚刚翻开第一章。

一场关于AI落地的集体实践

这不仅仅是一次技术竞赛，更像是一次打开AI应用大门的钥匙。当AI技术从概念走向实践，从实验室走向真实场景时，我们向各行各业的创新者发出了邀请：

AI智能体真的能听懂业务需求，而不只是执行预设命令吗？
普通人能否通过腾讯元器平台，轻松创建解决实际问题的智能体？
这些智能体如何组合成解决复杂业务场景的”超能力”？
从”搭建”到”布道”，AI实践的价值如何被最大化？

来自互联网、金融、教育、制造、医疗等领域的参赛者，带来了鲜活的工作场景和真实痛点。他们的每一次点击、提问、尝试，都在为AI智能体生态添砖加瓦。

我们也为大家搭建了专属的探索阵地：专属交流群成了创意的火花碰撞地，丰富的资料库提供了灵感源泉，实时答疑确保创作理解的准确性，而直达产品团队的反馈让每一个好想法都能被听见。

在这场实践中，每位参赛者都是”共建者”，你们的每一个反馈都在塑造AI智能体的未来。

获奖名单揭晓：看见AI智能体的无限可能

经过腾讯元器专家团、人人都是产品经理专家团的三方评审，现正式公布「腾讯元器智能体创作与分享大赛」获奖名单。

在数百份高质量作品中，以下参赛者凭借出色的实践成果脱颖而出：

（注：各奖项下排名内不分先后）

一等奖

PM宣仔让AI穿过自己，用腾讯元器召唤出平行世界专家的自己

二等奖

三等奖

新锐奖

优秀奖

优秀作品示例

张佳我搭了一个智能体，帮想转岗AI产品经理的小伙伴更好的准备面试

特殊贡献奖

张佳、老虎色、Lucky培丽、玖柒、爱德华花生、夏慎之

衷心祝贺所有获奖者！你们的智慧与汗水，让我们看到了AI智能体落地的精彩未来。也感谢在这次大赛中积极解答参与交流的各位朋友，是你们让智能共创的生态更加繁荣。获奖礼品将在20个工作日内安排寄出/开通，工作人员会主动与您联系。如有疑问，欢迎咨询大赛小助手。

智能体新世界的大门已经打开

回顾这场大赛，最令人激动的是我们共同瞥见了AI落地的未来模样。当一位参赛者用智能体解决了复杂的客户服务问题，当AI助手真正实现了”开口即得”的业务支持，当繁琐的工作流程被简化为几句自然语言——我们看到的不仅是效率的提升，更是工作本质的改变。

AI技术的价值不只在于其先进性，更在于其可及性。这些获奖作品最打动人的地方，往往是解决了那些微小却烦人的工作痛点——那些我们早已习惯却悄悄消耗着热情与时间的”业务摩擦力”。

当AI智能体接手了重复性工作，我们终于可以专注于真正重要的事：创造、决策、连接。

优秀作品亮点展示

在本次大赛中，我们看到了众多令人惊艳的智能体作品：

场景驱动的创新：许多作品都体现了”从场景出发”的设计理念，真正解决了用户的实际痛点。
技术落地的深度：参赛者们不仅搭建了智能体，更深入思考了如何优化提示词、如何设计工作流、如何评估效果。
跨领域的融合：我们看到金融专家用智能体做风险分析，教育工作者用智能体做个性化辅导，创意人用智能体激发灵感。

致所有未来的共建者

大赛虽已结束，但AI与真实场景融合的故事才刚刚翻开第一章。参与者们在比赛中产生的每一个灵感、每一次实践，都已成为产品进化的重要养分。

在此，我们要向所有参赛者深深致谢——感谢你们付出的时间与智慧，感谢你们对不完美的包容，感谢你们提出的每一条宝贵建议。你们不仅是使用者，更是共建者。

技术会迭代，功能会更新，但真正定义未来AI应用的，永远是我们使用技术的方式，和我们赋予智能体的意义。

比赛有终点，但创新无止境。期待在腾讯元器的下一个版本中，与各位探索者再次相遇，共同书写智能体落地的新篇章！

温馨提示：

大赛的所有奖品颜色（若有差异）随机发放。
本次大赛所有作品著作权仍归作者本人所有，但人人都是产品经理和腾讯元器拥有该作品的使用权。

抖音运营：从了解推流机制开始

铭航创想 — Wed, 21 Jan 2026 02:34:18 GMT

抖音2025年的推流逻辑已迎来颠覆性变革，平台算法从被动匹配升级为主动预测，账号等级取代粉丝量成为流量分配的核心指标。本文将深度拆解抖音全新的三层推流模型与SABC账号分级体系，并提供一套包含定位搭建、内容创作、冷启动运营在内的完整方法论，助你精准匹配平台规则，实现从200播放到500万流量的跃迁。

还在靠“发10条碰1条”的运气做抖音？看着别人一条视频狂揽500万播放，自己却卡在200-500的基础流量池动弹不得？别再埋头硬干了！2025年的抖音早就不是“努力就有回报”的战场，而是“看懂规则才能赢”的博弈场。

核心真相只有一个：抖音运营的本质，是让你的运营动作精准匹配平台推流逻辑。就像开车要顺着车道走，你逆着推流规则干，再使劲也只会原地打转。今天就用最通俗的语言，把2025年抖音推流逻辑拆透，再给你一套能直接落地的运营系统，让你从“猜流量”变成“算流量”。

先搞懂：抖音推流逻辑大升级，这些变化直接决定流量多少

很多人做抖音没流量，根源是用旧思路应对新规则。2025年抖音推流机制已从“猜你喜欢”升级为“算你喜欢”，核心变化就3个，看懂就能避开80%的坑。

1. 从“静态标签”到“行为预测”：系统比你更懂用户想要什么

以前大家死磕“打标签”，靠堆关键词求精准推流，但2025年这套玩法已失效——现在抖音算法能提前72小时精准预测用户需求，误差率不足3%，分发精准度提升40%。

比如用户搜过“成都火锅”、点赞过探店视频，系统会预判他周末可能想去吃，主动推送相关内容。对应的，算法核心考核KPI也变了：完播率退居二线，用户总停留时长才是王道。有探店博主测试，一条7分钟视频平均观看时长4分22秒，直接触发优质保护机制，斩获500万自然流量；反观15秒短平快视频，即便完播率100%，若用户看完就划走，也难进更大流量池。

2. 三层推流模型：冷启动、赛马、长尾爆发，每一关都有“通关密码”

抖音推流是分三层递进的“闯关游戏”，每关考核重点不同，闯过则流量加码，失败则直接停推。

第一层冷启动：新视频先获500-1000曝光试水，不看点赞评论，只考核GPM（千次曝光成交金额）、复购率、互动转化三个硬性指标，达标一个即可晋级。很多新号折戟于此，就是因为一上来发硬广，三项指标全不达标。

第二层赛马池：晋级后与同标签、同时段、同层级作品PK，核心权重明确：前3秒留存率40%、完播率40%、15秒互动密度20%。前3秒抓不住眼球就全白搭；视频中埋“你踩过这个坑吗”等提问引导互动，突围概率翻倍。

第三层长尾爆发：闯过赛马池的优质内容，将进入7天热推周期，流量持续攀升，生命周期拉长至7天。这就是部分视频前3天沉寂、第4天突然爆火的原因——它拿到了长尾推流资格。

3. 账号分级定生死：SABC四级体系，粉丝多不如等级高

别再纠结“粉丝少没流量”！2025年抖音核心看账号等级而非粉丝量，平台将账号分为S、A、B、C四级：S级享双倍流量、审核优先；A级正常推流；B级为多数人“卡点区”，基础流量仅200-500；C级直接限流。

升级关键清晰：连续30天内容质量分＞80%、铁粉占比≥20%。核心是少发硬广、多做高停留互动内容，通过粉丝群、专属福利提升粘性，让系统认定你是“优质创作者”。

再搭建：适配推流逻辑的运营系统，从0到1落地指南

搞懂推流逻辑后，即可搭建对应运营系统。这套系统核心分5个模块，精准对接推流关键节点，避免“瞎忙活”，实现流量稳步增长。

模块1：定位与账号搭建——给系统“打明牌”，快速锁定精准流量

运营第一步不是拍视频，而是让系统明确“你是谁、服务谁”。定位越清晰，流量匹配越精准，冷启动通过率越高。

用“三级标签法”锁定赛道：核心标签（50%）+辅助标签（30%）+潜力标签（20%）。以成都火锅探店为例，核心标签“成都火锅”高频出现在口播、字幕、画面；辅助标签“成都美食探店”引导用户评论区带词；潜力标签“火锅避坑”让系统匹配爆款流量。

账号搭建要“好记、好认、好懂”：名称=核心领域+细分场景（如“成都火锅哥（本地人带路）”）；头像是真人或领域标志元素；简介用“专注XX领域+提供XX价值+互动引导”公式；背景图补充核心成果（如“已测评50家成都火锅，粉丝折扣在群内”）。

小技巧：新号注册后养号3天，每天刷30分钟同赛道内容并互动，让系统认定你是精准垂直用户，后续推流更精准。

模块2：内容创作——抓牢推流关键，前15秒定生死

内容是运营核心，也是推流“硬通货”。2025年做内容的核心原则是“软文为王，钩子定生死”，硬广基本无效（纯带货账号除外）。

牢记“前15秒黄金公式”：3秒冲突+5秒提问+10秒福利。

如火锅探店：

3秒冲突（“90%的人点火锅都错了！”）
5秒提问（“你吃的是正宗牛油锅吗？”）
10秒福利（“3招辨别真假牛油锅，收藏备用！”）

可拉满前3秒留存率，助力闯过赛马池第一关。

优先选3类平台扶持的内容类型：

优质深度内容（如火锅测评专栏）；
真实生活记录（如“打卡成都老火锅”）；
创意融合商单（如探店时自然植入火锅底料）。

选题遵循“7:2:1原则”：70%实用型、20%痛点型、10%热点型。多关注同赛道中腰部账号爆款选题，换角度复刻（如别人拍探店vlog，你做食材测评），成功率更高。

模块3：发布与冷启动运营——抓准黄金时段，助力顺利晋级

视频拍得好，发布环节失误也会浪费流量。核心目标是帮视频顺利通过冷启动，拿到第一波精准流量。

发布时间选目标用户活跃时段（上班族晚间7-10点、宝妈上午10-12点/下午3-5点）；用巨量算数查热门词，填进标题和话题标签；本地赛道必加地理位置标签，获取更多本地流量。

冷启动关键动作：发布后30分钟内动员好友、老粉丝互动提升初始数据；新号前5条优先发7秒核心价值片段降低观看门槛；24小时内监控冷启动三项核心指标，数据不佳及时调整方向。

模块4：数据复盘与优化——跟着数据走，持续提升账号等级

抖音运营需靠数据持续优化，重点关注3类数据并对应调整：

第一类冷启动数据：前3秒留存率＜40%优化钩子，完播率低则缩短时长或调整节奏。

第二类是赛马池数据：如果互动率低（低于5%），说明内容的“互动点”不够，下次可以在视频里多埋提问，比如“你觉得这家火锅值得去吗？评论区说看法”，或者在评论区主动引导互动，比如回复用户评论时追问“你平时爱吃清汤锅还是红油锅？”。

第三类是账号等级数据：如果内容质量分低于80%，就减少硬广，提升内容清晰度和信息密度；如果铁粉占比低，就多做粉丝专属内容，比如“粉丝群专属火锅折扣”“直播时给粉丝答疑”，提升粉丝粘性。

小技巧：某条视频播放破5000时，及时做“爆款系列”（如续集、隐藏菜单），借爆款热度带动后续流量。

模块5：付费流与自然流协同——精准放大流量，突破层级瓶颈

账号等级达A级、自然流量稳定后，可用药费流放大效果。记住：付费流是“流量放大器”，需内容、人货场协调才能带动自然流；内容不佳，投流只会放大问题。

投放分三阶段：

冷启动阶段：小额多笔测试，定向达人相似人群、搜索关键词，找出高点击高转化组合；
学习阶段：均匀引流，保证密集成交（带货账号），实现协同增长；
控成本阶段：出价设为客单价1/3-1/4，预算300元起，避开竞价高峰提升ROI。

投放原则：新号优先投“点赞评论”打标签；投放30元（约1000播放量）即可判断作品好坏，投产不达标及时止损；结合搜索流量投放，实现“推荐+搜索”双增量。

最后避坑：6个运营雷区，踩一个就可能限流

运营中“踩坑限流”比没流量更可怕，这6个雷区必须避开：

内容劣质化（画质模糊、空洞）；
触碰版权红线（搬运、盗用素材）；
发布违规内容（低俗、虚假、暴力）；
营销过度（纯广告、强行植入）；
定位混乱（跨领域发内容）；
数据作弊（刷粉刷赞）。

这些行为轻则降权，重则封禁。

总结：2025做抖音，找对逻辑比瞎努力更重要

抖音运营不是“玄学”，而是“推流逻辑+运营动作”的精准匹配。2025年推流核心是“行为预测+账号分级+长尾爆发”，对应运营系统需做到“定位清晰、内容抓钩、冷启动精准、数据优化、付费协同”。

核心忠告：不要对抗算法，要与算法共舞。与其盲目拍视频碰运气，不如花时间搞懂规则，让每条视频精准踩中流量节点。抖音不奖励埋头苦干者，只奖励懂规则、找对方法的人。

现在就对照这套系统检查账号：定位清晰吗？内容前15秒有钩子吗？冷启动做对了吗？数据定期复盘了吗？解决好这些问题，流量自然会追着你跑。

专栏作家

铭航创想，微信公众号：minghang0205，人人都是产品经理专栏作家。12年运营推广和团队管理经验，擅长用户运营、渠道运营、活动运营、产品规划、新媒体运营。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议。

AI漫剧爆发在即：AIGC技术驱动动漫短剧内容变现新风口与市场变革深度研究报告

funny — Mon, 19 Jan 2026 02:53:14 GMT

AI漫剧正以惊人的速度重塑数字内容产业。凭借AIGC技术带来的生产效率革命、成本结构优化及流量红利，这一新兴形态在抖音、TikTok等平台快速崛起，2025年市场规模预计突破189亿元。本文将深入解析AI漫剧的技术栈、生产流程重构及商业变现路径，揭示这个风口背后的产业逻辑与未来趋势。

2024年至2026年初，全球数字内容产业经历了一场由生成式人工智能（AIGC）驱动的深刻变革。作为这一变革的急先锋，“AI漫剧”（AI-generated Anime Short Drama）凭借其颠覆性的生产效率、断崖式的成本优势以及日益精进的视听体验，迅速在抖音、快手、TikTok等短视频平台崛起，成为继真人微短剧之后的又一现象级风口。本报告旨在全方位剖析AI漫剧的产业现状、技术路径、商业模式及未来趋势。

报告显示，2025年上半年AI漫剧上线量复合增长率高达83%，且部分头部作品已通过“会员付费+广告分账”模式实现了千万级的商业回报。然而，行业在狂飙突进的同时，也面临着内容同质化、版权伦理争议及技术天花板等挑战。本报告基于海量行业数据与技术案例，通过详尽的流程拆解与趋势研判，为投资者、创作者及政策制定者提供一份详尽的决策参考。

第一章行业背景与宏观市场趋势分析

1.1 从“微短剧”到“AI漫剧”的范式转移

微短剧市场在经历了两年的野蛮生长后，于2024年步入“精品化”与“内卷化”并存的存量博弈阶段。真人短剧制作成本的飙升——从早期的单部数万元快速涨至数十万元甚至更高——迫使资本寻找新的洼地。此时，AI漫剧作为一种全新的内容形态应运而生。这种形态并非简单的技术迭代，而是内容生产关系的根本性重构。

根据艾媒咨询（iiMedia Research）的数据预测，中国动画微短剧市场规模在2025年呈现爆发式增长，达到189.8亿元，同比激增276.3%，并预期在2030年突破850亿元。这一增长并非线性延续，而是技术突变带来的指数级跃迁。当短剧赛道还在为成本高企、同质化而焦虑时，漫剧凭借AI东风，异军突起。就目前来看，抖音、快手、阅文、B站、红果、七猫、中文在线以及一众短剧企业扎堆入局。

市场爆发的核心驱动力主要体现在三个维度：

首先是产能的指数级释放。传统动画制作是一个劳动密集型产业，涉及剧本、分镜、原画、中间帧、上色、合成等冗长环节，周期通常以月甚至年为单位。而AIGC技术将漫剧制作的AI参与度提升至70%-80%，从剧本创作到后期剪辑形成了“创意输入-AI生成-人工优化”的高效生产路线。这种模式使得小团队甚至单人创作者能够实现“日更”甚至“日产多集”，彻底打破了动画产能的物理瓶颈。

其次是成本结构的革命性优化。传统漫剧单分钟成本约为2000-5000元，而引入AI工作流后，这一成本被压缩至1000-2500元，部分极致优化的流水线甚至将其降至传统模式的1/10 。成本的降低不仅意味着利润空间的提升，更重要的是极大地降低了试错成本，使得创作者敢于在题材和风格上进行更大胆的尝试。

最后是流量红利的爆发。据巨量引擎数据，2025年上半年，AI漫剧累计上线量已达3000部，复合增长率高达83%；进入下半年，增长态势进一步加速，仅9月单月，抖音平台新上线的AI漫剧便已突破6500部。这一数据表明，用户对于AI漫剧这一新兴内容形态的接受度正在快速提升，市场正处于供需两旺的黄金窗口期。

1.2 2025-2026年市场竞争格局分析

当前的AI漫剧市场呈现出“平台搭台、技术唱戏、草根与大厂共舞”的复杂生态格局。

在平台端，各大巨头正在通过流量扶持和工具赋能来争夺这一新赛道的话语权。抖音及其旗下的红果短剧通过算法推荐和庞大的用户基数，迅速建立了AI漫剧的分发优势。红果短剧甚至推出了独立APP，并依托番茄小说的IP库进行批量化改编，形成了“网文IP-AI漫剧-付费变现”的完整闭环。快手则通过“星芒短剧”计划，联合自研的“可灵AI”大模型，为创作者提供技术与流量的双重支持，打造了《山海奇镜》等标杆案例。B站、阅文集团等也在积极布局，利用自身的二次元文化基因和IP储备，探索AI漫剧的差异化发展路径。

在制作端，行业出现了明显的两极分化。一端是掌握核心AIGC工作流（如ComfyUI、SDXL、LoRA训练）的技术型工作室，如上海的CreativeFitting，其依托自研的Reel.AI平台和高效的AI工作流，不仅在国内市场表现优异，更成功出海，ARR（年度经常性收入）已超过1000万美元。另一端是大量涌入的个人创作者和小型工作室，他们主要依赖市面上的通用AIGC工具进行创作，虽然数量庞大，但往往受困于角色一致性、画面精细度等技术难题，难以持续产出高质量内容。

在资本端，投资热点正从单纯的平台逻辑转向“工具+内容”的复合型企业。例如，万兴科技（300624.SZ）等AIGC软件厂商通过推出万兴天幕AI、万兴喵影2026等专用工具，切入产业链上游，为创作者提供从创意到成片的完整解决方案。这种“卖铲子”的商业模式在AI漫剧淘金热中展现出了强大的生命力。

第二章 AIGC驱动的技术变革与生产流程重构

AI漫剧之所以能成为“风口”，核心在于生产力的代际跨越。这种跨越不仅仅是工具的升级，更是整个内容生产流程（Pipeline）的重构。本章将深入剖析支撑这一产业的技术栈与具体工作流。

2.1 核心技术栈深度解析

AI漫剧的制作并非单一工具的功劳，而是多模态大模型协同作业的结果。这一技术栈涵盖了从文本到视频的每一个环节：

文本生成（LLM）：ChatGPT、Claude、文心一言等大语言模型不仅用于剧本创作，更在分镜描写及提示词（Prompt）优化中扮演关键角色。它们能够将网文小说快速拆解为适合短视频节奏的脚本，并自动生成对应的画面描述提示词。

图像生成（Image Gen）：这是AI漫剧视觉质量的基石。Midjourney V6以其极高的艺术审美和易用性，成为概念设计和单图生成的首选；而Stable Diffusion (SDXL/Flux) 则凭借其开源特性及丰富的插件生态（ControlNet, LoRA, IP-Adapter），成为专业工作室进行角色一致性控制和批量化生产的核心工具。

视频生成（Video Gen）：这一领域的竞争尤为激烈。Runway Gen-2/Gen-3、Pika Labs、Sora（待普及）、快手可灵（Kling）、万兴天幕等工具负责将静态图像转化为动态影像。其中，快手可灵AI和万兴天幕等国产模型在中文语境理解和特定风格（如国风漫影）生成上表现出了独特的优势。

音频生成（Audio Gen）：ElevenLabs、Suno、GPT-SoVITS等技术实现了多角色配音、情感控制及背景音效的自动化生成。这些工具不仅能模拟真人的语调变化，还能根据剧情需求生成特定的环境音效和背景音乐，极大地丰富了听觉体验。

后期合成与特效：CapCut（剪映）、Premiere、万兴喵影等软件结合AI抠像、智能补帧、AI超清等技术，将生成的素材进行最终封装。万兴喵影2026等新一代软件更是集成了文生视频、图生视频、AI动感字幕等功能，实现了全链路的智能化创作。

2.2 深度探索：AI漫剧标准化生产流程（SOP）

针对行业对“输出流程图”的需求，我们对专业级AI漫剧的生产SOP（Standard Operating Procedure）进行了详细拆解。这一流程不仅展示了各环节的操作步骤，更揭示了如何通过技术手段解决“角色一致性”这一核心痛点。

阶段一：策划与剧本 (Pre-production)

创意孵化：输入网文IP或原创大纲，利用LLM进行头脑风暴，提炼核心冲突点和“爽点”。

剧本标准化：将小说章节拆解为标准化的分镜脚本，包含画面描述（Prompts）、台词、运镜指示及音效需求。

角色资产确立：使用Midjourney或Stable Diffusion生成角色的三视图（正、侧、背），确立发型、服饰、配饰等固定特征。这是后续保持角色一致性的基础。

阶段二：资产生成与一致性控制 (Production – Asset Generation)

这是目前技术含量最高的环节，也是区分业余与专业的各种分水岭。

痛点：角色一致性（Consistency）。AI容易在不同画面中改变长相，这是长篇叙事的天敌。

解决方案：

LoRA训练：采集角色基底图，训练专属LoRA（Low-Rank Adaptation）模型。通过加载特定的LoRA，可以在不同的场景和动作中保持角色面部特征的高度稳定。

ControlNet/IP-Adapter：使用Stable Diffusion的ControlNet插件（OpenPose, Canny, Depth）精确控制人物姿势与构图；使用IP-Adapter（Image Prompt Adapter）进一步强化面部特征的迁移和保持。

分镜批量生成：利用ComfyUI搭建自动化工作流，批量生成场景图与人物图。对于生成的瑕疵（如崩坏的手部），使用Inpainting（重绘）功能进行局部修复。

阶段三：动态化与特效 (Production – Animation)

图生视频（Img2Video）：将静态分镜图导入Runway、可灵AI或万兴天幕。利用“首尾帧控制”技术，确保视频片段的起止画面与分镜图一致，实现流畅的转场。

运镜控制：设置Camera Motion（推拉摇移），模拟影视级运镜效果，增强画面的动态感和叙事张力。

口型匹配（Lip-Sync）：使用HeyGen、SadTalker或万兴天幕的口型生成功能，使角色口型与台词精准对齐，提升观众的沉浸感。

阶段四：后期与合成 (Post-production)

剪辑与节奏：调整视频片段的顺序和时长，加入转场特效，控制叙事节奏。

配音配乐：利用AI生成多情感语音（TTS），并根据剧情氛围合成BGM和音效。超分与增强（Upscaling）：使用Topaz Video AI或万兴喵影的AI超清功能，将视频画质提升至4K水平，消除AI生成可能带来的噪点和模糊。

2.2 技术突破案例：角色一致性与长视频

传统的AIGC视频往往只能生成几秒钟，且难以维持角色长相，这限制了其在长篇叙事中的应用。但上海出品的《灵探》（Ling Tan）打破了这一僵局。该剧全长超过100分钟，集数达46集，通过混合工作流（Hybrid Workflow）和算力中心的结合，成功解决了长篇叙事中的连贯性问题。制作团队采用了多工具集成的策略，结合人工创意监督，实现了大规模内容的稳定生成。据估算，这种AI驱动的方法将制作成本降低至传统方法的五分之一，制作周期缩短了一半以上，标志着AIGC漫剧从“实验性短片”正式迈向了“工业化长剧”时代。

第三章商业模式与变现路径深度剖析

AI漫剧的爆发本质上是商业效率的胜利。目前市场已探索出多条清晰的变现路径，形成了从流量到金钱的闭环。不同于早期的“用爱发电”，现在的AI漫剧已经成为了一门精打细算的生意。

3.1 主流变现模式详解

付费短剧模式（Pay-per-episode）：

机制：采用“前免费、后付费”的策略，通常前5-10集免费播放以吸引观众，后续剧集则需要用户充值平台代币（如“金豆”、“K币”）进行解锁。

数据支撑：App Store数据显示，2025年第一季度，短剧平台的应用内购买收入接近7亿美元，美国市场贡献了近一半的份额。抖音上的《兴安岭传说》测试了动态解锁价格（1.0元-5.9元不等），并在数千万播放量的基础上实现了六位数的直接收入。

优势：这种模式直接面向C端用户，商业链路极短，能够快速回收资金。对于高质量、强剧情的AI漫剧，用户的付费意愿已被验证。

平台分账与广告（Revenue Sharing & Ads）：

机制：创作者将内容上传至抖音、快手、B站等平台，根据播放量、完播率等指标获取平台补贴或广告分成。

案例：快手推出的“星芒短剧”计划，对于优质AI短剧提供高额流量扶持与现金奖励。据报道，快手累计上线数万部漫剧作品，单日投流收入超400万，数十部剧集的广告消耗破百万。

优势：这种模式适合流量型内容，通过庞大的播放量通过贴片广告或平台激励获利，门槛相对较低。

品牌定制与营销（Brand Customization）：

机制：品牌方利用AI漫剧的高效率和低成本优势，制作定制化内容，将产品或品牌理念植入剧情中。

优势：相比传统TVC广告，AI漫剧的制作成本极低，且能快速响应社会热点和网络梗，实现品牌的年轻化营销。

IP授权与衍生（IP Licensing & Derivatives）：

机制：成功的原创AI漫剧IP可以反向输出为小说、游戏、实体周边甚至真人影视剧。

趋势：阅文、中文在线等网文巨头纷纷入局，其核心战略是将庞大的“沉睡IP库”通过AI漫剧形式低成本“唤醒”。一旦某个AI漫剧爆火，即可迅速跟进开发高价值的衍生品，实现IP价值的最大化。

3.2 成本效益分析：不仅是省钱，更是降维打击

AI漫剧的经济账不仅在于“省钱”，更在于“试错成本的降低”带来的商业模式变革。

传统模式的痛点：验证一个玄幻IP是否受欢迎，传统动画或真人剧可能需要投入数百万甚至上千万拍摄前几集，风险极大。一旦市场反应冷淡，前期投入全部打水漂。

AI模式的优势：在AI工作流的加持下，仅需数万元即可制作出具备视觉冲击力的前三集。如果数据表现不佳，可以立即止损，切换下一个项目；如果数据优异，则迅速追加算力投入，进行批量化生产。

数据支撑：漫剧单分钟制作成本降至1000-2500元，制作周期缩短50%-80% 。这意味着在同样的预算下，AI漫剧可以测试10个甚至更多不同的题材，大大提高了爆款命中率。这种“快速迭代、小步快跑”的模式，正是互联网思维在内容产业的极致体现。

3.3 海外出海：新的增长极与全球化机遇

随着国内市场的内卷加剧，出海成为AI漫剧的新风口。ReelShort等平台的成功证明了海外用户对短剧内容的巨大付费意愿。

CreativeFitting案例：该公司利用AI技术将短剧通过“换脸”、“配音翻译”等手段快速本地化，甚至直接生成欧美画风的AI短剧。其推出的Reel.AI APP定位为全球首个AI短剧应用，ARR已突破1000万美元。这种“中国产能+全球市场”的模式，利用了国内外的信息差和成本差，获得了巨大的商业成功。

TikTok Minis的基础设施支持：TikTok在应用内直接上线了“TikTok Minis”板块，聚合了SnackShort等短剧小程序，降低了用户的跳转门槛。这为AI漫剧的出海提供了完善的基础设施和流量入口，使得创作者能够更便捷地触达全球用户。

全球市场规模：预测显示，2025年全球微短剧应用（不含中国）的收入预计将达到30亿美元，市场潜力巨大。AI漫剧凭借其跨越语言和文化障碍的天然优势（动漫形象更具普适性），有望在这一波出海潮中占据重要席位。

第四章典型案例深度剖析

本章选取具有代表性的AI漫剧案例，分析其成功背后的逻辑与技术应用，为行业提供可复制的经验。

4.1 案例一：《三星堆：未来启示录》——文化+科技的高端样本

背景：由博纳影业与抖音联合出品，是传统影视巨头拥抱AIGC的标志性作品。

核心特点：题材宏大，属于“科幻+传统文化”的结合。该剧利用AIGC构建了宏大的古蜀国场景与未来科幻世界，这是传统实拍极难实现或成本极高的部分。

技术应用：场景构建（Scene Generation）大量依赖AI，解决了美术设计耗时久的问题。据制作团队透露，90%以上的镜头依赖AI升级处理，从设计到合成都通过AI实现，极大地提高了效率和质量。

启示：AI漫剧不仅是“降级消费”或“低成本替代”，在特定题材（科幻、玄幻、历史）上，它可以提供超越传统“五毛特效”的视觉体验。通过AI，创作者可以以极低的成本实现好莱坞级别的视觉奇观。

4.2 案例二：《新世界加载中》与《山海奇镜》——平台驱动的爆款

平台：快手星芒短剧。

数据表现：《新世界加载中》全网曝光超13.7亿；《山海奇镜》播放量破5000万。

核心逻辑：快手联合其自研的“可灵AI”大模型，打造了“技术+内容”的闭环。剧集中大量使用了AI生成的奇幻生物与打斗特效，被观众评价为“特效碾压真人仙侠剧”。快手通过提供技术支持和流量扶持，降低了创作者的门槛，同时也丰富了平台的内容生态。

启示：平台方拥有强大的流量分发能力与底层技术支持，是目前AI漫剧生态的主导者。对于创作者而言，抱紧平台的大腿，利用平台提供的先进工具，是快速起步的捷径。

4.3 案例三：《白狐》——极速流的小团队胜利

团队规模：仅4人。

效率革命：将传统需要3个月的制作周期压缩至两周。

制作模式：团队使用ChatGPT完成剧本的快速迭代，利用AI绘图工具生成画面，再通过智能剪辑工具完成后期。整个流程高度自动化，极大地减少了人力成本。

启示：这一案例验证了小团队在AI赋能下，具备与大厂抗衡的敏捷性。在AI漫剧时代，团队规模不再是决胜的关键，核心在于对AI工具的驾驭能力和创意的执行效率。

4.4 案例四：上海CreativeFitting与《Reel.AI》——技术出海的独角兽雏形

背景：成立于2021年的上海初创公司CreativeFitting，推出了全球首个AI短剧APP Reel.AI。

商业成就：完成数百万美元融资，ARR（年度经常性收入）超过1000万美元。

核心竞争力：不仅仅是内容制作，更在于构建了一套专有的AI短剧创作工作流（VFS）。他们认为AI的核心价值不在于替代人类，而是打开新的创意可能性。通过AI，他们能够快速生成符合欧美审美的短剧内容，解决了真人短剧出海面临的演员、场景、文化差异等难题。

启示：“工具+平台+内容”的复合模式具有极高的资本价值。单纯的内容制作容易陷入内卷，而构建壁垒性的技术平台则能获得更高的市场估值。

第五章行业挑战、风险与局限性

尽管数据亮眼，但AI漫剧行业并非遍地黄金。随着市场的快速扩容，行业正面临着从“新奇特”向“高质量”转型的阵痛，一系列技术、伦理和商业挑战逐渐浮出水面。

5.1 内容同质化与审美疲劳

由于底层模型（如Stable Diffusion, Midjourney）的训练数据趋同，导致大量AI漫剧在画风上呈现出严重的同质化。许多作品充斥着典型的“AI油腻感”、“高光过度”和“塑料质感”。此外，为了追求流量，男频玄幻、逆袭题材扎堆，剧情套路化严重，导致用户产生审美疲劳。一旦观众对这种“AI味”产生免疫，缺乏深度和独特风格的作品将被迅速淘汰。

5.2 技术局限性：不可控的崩坏与“恐怖谷”效应

尽管有ControlNet等工具的辅助，但在大幅度动作、复杂交互场景或多人物同框时，AI仍会出现肢体扭曲、手指数量错误、面部结构坍塌等“抽帧”或“恐怖谷”现象。观众对于长镜头中人物频繁换脸、动作畸形等问题的容忍度正在降低。此外，AI生成的配音（TTS）虽然日益逼真，但在细腻的情感演绎、呼吸感和潜台词表达上仍不及专业声优，容易导致观众“出戏”，难以产生深度的情感共鸣。

5.3 版权、伦理与监管风暴

版权黑箱：AI模型的训练数据来源往往不透明，导致生成的图像可能侵犯原画师的著作权。虽然目前法律界定尚在模糊地带，但各大平台已开始收紧审核，要求标注“AI生成”字样。这也引发了艺术界的强烈抵制，部分观众和创作者对AI内容持负面态度，认为其“没有灵魂”。

监管介入：2025年11月，《关于启动不良动画微短剧和动画短视频专项治理的通知》实施后，全网漫剧上新量骤减，从日均150+部跌至20部左右 1。这表明政策监管将是悬在行业头顶的达摩克利斯之剑。任何涉及低俗、暴力或不良导向的内容都将面临下架风险。

深度伪造风险：AI技术若被滥用于生成敏感政治人物或不当内容，将面临极高的法律风险。亚马逊上甚至出现了大量AI生成的低质量书籍和评论，引发了平台的整治行动。这警示AI漫剧行业必须建立严格的内容审核机制。

5.4 观众反馈：从好奇到挑剔

根据TechSmith 2024年的视频观众研究，虽然75%的观众对AI辅助视频持开放态度，但90%的人对内容的准确性、质量和来源表示担忧。更有87%的观众更喜欢真人而非动画角色或AI头像。这表明，AI漫剧目前更多是作为一种“新奇特”的补充内容存在，要真正取代真人短剧或传统精品动画，仍需在情感连接和艺术表现力上实现质的飞跃。

第六章未来探索与前瞻观点 (2026-2030)

基于现有数据与技术迭代速度，本报告对AI漫剧的未来做出以下探索性预测。我们认为，AI漫剧将不仅仅是短视频的一种形式，它将演变为通往下一代互联网体验的入口。

6.1 技术奇点：从“AI辅助”到“原生AI视频”

目前的主流流程仍是“图生视频”（Image-to-Video），即先生成静态图再动起来。未来，随着Sora、Gen-3等模型的成熟和算力的提升，将演变为真正的“文生长视频”（Text-to-Long Video）。

预测：到2026年，端到端的AI视频生成模型将能够一次性生成具备连贯剧情、运镜合理、角色稳定的3-5分钟长片段。剪辑、分镜、补帧等中间环节将被模型内部化，即“Prompt即正片”。

影响：创作门槛将进一步降低，技术不再是壁垒，竞争将纯粹回归到“创意”、“剧本”和“导演思维”本身。

6.2 交互式漫剧与元宇宙的融合

AI漫剧将不再是单向播放的视频，而是通往元宇宙（Metaverse）的交互式入口。

互动剧情：结合AI NPC技术，观众可以与漫剧中的角色对话，甚至通过自然语言决定剧情走向。AI将根据用户的反馈实时生成后续剧情，实现“千人千面”的观影体验。

沉浸式体验：随着Apple Vision Pro等空间计算设备的普及，AI漫剧将从2D屏幕走向3D沉浸式体验。AI将实时生成个性化的3D环境与角色，结合空间音频和触觉反馈技术，让用户真正“进入”故事之中。

6.3 商业模式的终极形态：C2M（Consumer to Maker）

未来的AI漫剧将实现高度个性化（Hyper-Personalization）。

观点：用户不再是被动观看热门剧集，而是成为创作者（Maker）。用户只需输入自己的喜好（如“我想看一部赛博朋克风格、主角像我、结局是圆满的悬疑剧”），AI在云端实时生成并推流给用户。

变现：这种模式将彻底改变广告逻辑。品牌可以无缝、动态地植入到每个用户的专属剧情中，甚至让用户在剧情中试穿虚拟服装、使用虚拟产品，实现内容与电商的终极融合。

6.4 产业链重构：超级个体的崛起

未来的内容产业将不再由几大巨头垄断制作。一个拥有顶尖审美、掌握AI工作流、懂故事的“超级个体”，其产出能力将匹敌一家百人动画公司。

趋势：2025年全球AI生成内容占比将大幅提升，创作者经济将迎来“独角兽”级别的个人创作者。他们不需要庞大的团队，只需要强大的算力支持和优秀的创意。这也将推动“AI制片人”、“AI提示词工程师”等新职业的兴起。

第七章结论与建议

AI漫剧爆发在即，这不仅仅是短剧市场的扩容，更是一场内容生产关系的革命。

从数据看，年复合增长率超80%的市场增速确立了其作为“新风口”的地位；从技术看，AIGC已成功跨越了“可用性”门槛，正在向“工业化”迈进。然而，早期的草莽红利正在消退，监管的收紧与用户审美的提升正在倒逼行业升级。未来的赢家，将属于那些能够驾驭技术、尊重版权、并能讲好故事的团队。

本文由 @funny 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Pixabay，基于CC0协议

2026年用AI零帧起号，就靠这份AIGC爆款玩法的超全盘点了

新榜 — Fri, 16 Jan 2026 09:57:56 GMT

从宠物剧情短片到监控视角猎奇视频，AIGC正在颠覆内容创作的流量密码。本文系统盘点2025年最具代表性的20种爆款玩法，揭秘吉卜力滤镜、豆包整蛊等热门案例背后的提示词策略。通过分析反差感、伪真实感等核心传播逻辑，为创作者提供可复制的零帧起号方法论，探索AI技术在创意表达与用户互动中的新边界。

过去一年，AIGC更变成了一场全民参与的创意大乱斗，不少网友凭借AI实现了零帧起号。

从奥运赛场上跳水的猫，到切水晶苹果的AI ASMR、AI宠物剧情片，再到AI Vlog、好莱坞探班视频……这些火遍全网的AI内容到底是怎么做出来的？我究竟能不能直接抄作业？

为了帮大家找准2026年内容生态的流量密码，“AI新榜”复盘了过去一年社交媒体上最具代表性的20种AIGC玩法，并梳理了这些爆款背后的核心提示词。

无论你是想找选题灵感的内容创作者，还是单纯想复刻一个创意脑洞的玩家，这篇2025年AIGC爆款玩法终极复盘，绝对不容错过。期待每一位创作者，2026年能制作出更多脑洞大开的爆款AI内容。

01 AI宠物剧情短片

AI宠物剧情短片，绝对是2025年宠物赛道当之无愧的顶流玩法。创作者们利用AI生成拟人化的比熊、猫女等动物角色，来演绎经典的影视剧套路，比如霸道总裁、豪门恩怨、逆袭爽剧。

这类内容通常以系列故事或短剧形式呈现，精髓在于塑造极致的反差。毛茸茸的萌宠外表下，演的却是最俗套却最上头的人类短剧。不仅制作成本极低，还成功孵化出了“月半猫”这样的AI界顶流IP，彻底拿捏了观众既想吸猫又想看戏的心理。

参考提示词：一只威风凛凛的英国短毛猫，眼神锐利又聪明，穿着奢华的白色高级定制西装，戴着一串珍珠项链。[场景]：站在一间高端CEO办公室里，落地窗俯瞰着未来感十足的城市。[风格]：超写实，电影级光影，8K分辨率。[动作]：猫正严肃地盯着镜头，仿佛正在做出一个价值百万美元的决定。

02 “回答我”系列AI二创

B站UP主“小明剑魔”那句歇斯底里的“回！答！我！”“Look in my eyes! Tell me why!”成为了互联网通用的质疑发问模版，在全网掀起了一场AI二创的热潮。

无论是搞抽象的创作者，还是各地文旅、警察等官方号，都纷纷下场开启了“咆哮式教学”，俨然是2025年初网友情绪宣泄的最佳出口。

参考提示词：用「古代诗人李白」的身份，参考以下例子生成一段「指责xxx」的文案，要通俗易懂，【】框中的话和位置不要变，不要出现文言文。

参考例子：“我手长，我技能会不会空，我Q是锁头的吗？我QCD多少？【回答我】，看看会不会空。【你回答我】，你们这些说建模超模的狗，【回答我，look at my eyes, tell me why why baby why】，我Q会不会空，我Q是瞬发的吗？我Q是不是特定区域才能有伤害？【说话】，剑魔手长都来了，那我再问你，鳄鱼推鳄鱼随便推线呢，他过河打野敢抓他吗？【回答我】，鳄鱼带个点燃，他过河，推线过河，打野敢不敢抓，剑魔推兵线过河，能活吗？”

生成人物文案后，可以使用Viggle.ai，上传“小明剑魔”的原版视频和想要替换的人物角色图，生成全新视频。

03 吉卜力AI滤镜

这个玩法的爆火，首先离不开吉卜力这块金字招牌，色彩明亮、治愈风格宫崎骏动漫本身就自带流量。

GPT-4o原生图像生成功能的上线，更是引发了一股“万物皆可吉卜力”的风潮。用户只需要上传一张现实照片，输入相应提示词，GPT-4o就能把照片转化成宫崎骏动漫风格。

不过，目前这种照片风格化玩法已并不新鲜，AI图像生成与编辑模型的王座也已易主，谷歌旗下的Nano Banana Pro是大家公认的天花板。

参考提示词：吉卜力风格，明亮自然的色彩，流畅的手绘线条，充满梦幻与温馨氛围，自然与人文元素和谐融合

04 调戏豆包大赏

在2025年的社交平台上，豆包不再只是个AI助手，而更像一个IP符号。

网友们热衷于和豆包语音对话，整蛊和调戏豆包，给它下套。由于这类整活极具戏剧效果，而涌现了很多爆款视频。比如有人逼豆包唱歌，有人套路它改名叫“邓超”，还有人用豆包克隆自己的音色给亲人朋友打电话。

除了语音整蛊外，还有网友基于豆包的Logo形象，用AI生成了一个庞大的“豆包家族”，包括豆汁、豆角、豆皮、豆乳……

这种玩法的核心在于捕捉AI一本正经胡说八道或是被逼到词穷的瞬间。意想不到的反差感和调戏成功的爽感，极其容易引发评论区的共鸣和复刻。对创作者来说，这几乎是零成本的选题来源，只要脑洞够大，录个屏或随手截几段对话就能做出节目效果。

视频为罗永浩和豆包在2025年度科技创新分享大会现场辩论

05 AI山海经

所谓的AI山海经，其实是用AI将两个毫不相关的物种或物品“杂交”，比如穿着耐克鞋的鲨鱼、长得像根木棍的木棍人。按照这个逻辑，就能创作出乌龟和蜂蜜结合出的“闺蜜”。这类创作不仅在视觉上追求猎奇，博主们还常常用超长的、如同乱码般的伪意大利语，为其命名，并用极速口播挑战作为吸睛噱头。

不过，在流量狂欢后，这一玩法的演变逐渐走向失控。部分“外国山海经”视频内，还有“大逃杀”、打斗场景，甚至是软色情的元素和题材，并逐渐向低龄群体渗透。这种对经典叙事的肆意歪曲和解构，一定程度上会对青少年群体构成潜在的认知误导。随着热度褪去，如何在创意与合规之间划定边界，是这一玩法留给我们的思考。

06 真实感自拍

当大家看腻了滤镜拉满的精致图片，一种带有“电子包浆感”的AI自拍开始异军突起。

无论是猫咪的“旅行自拍”，还是爱因斯坦和名人的跨时空合影，这些图片刻意保留了构图的混乱和光影的瑕疵，让观众在划到图片时会先愣住一秒再去分辨真伪。

参考提示词：请你画一张极其平凡无奇的iPhone自拍照，没有明确的主体或者构图感——就像是随手一拍的快照。照片带一丁点的运动模糊，阳光或者店内灯光不均导致轻微曝光过度。角度尴尬，构图混乱，整体呈现出一种刻意的平庸感——就像是从口袋里拿手机时不小心拍到的一张自拍。主角是这只猫。正午，在故宫里。这只猫咪可以表现得开心些。比例4：3。

07 AI Vlog

在这类视频中，创作者们通常会设定一个“历史见证者”的人设，以第一人称视角举起手机，带领观众“穿越”回重大历史事件现场中，进行Vlog拍摄和实时解说。

比起严肃的纪录片，这种带着随意解说、甚至保留“手抖”瑕疵的镜头语言，完美契合了短视频平台用户的观看习惯。它不仅营造出一种“如果古人也有朋友圈”的平行时空错觉，更让原本硬核的历史故事，在POV视角加持下拥有了现场代入感。

参考提示词：一只体型庞大、毛茸茸的白色雪怪，住在一片雪白的森林里。他以vlog形式记录自己所谓的“野外求生日常”，他性格搞笑又戏精，满嘴讽刺，情绪极不稳定，动不动就戏剧化到离谱。

场景描述：一只「巨大的白色毛茸茸雪怪正对着一个围着围巾（外形）」，「用树枝做手臂的雪人比手画脚（动作）」。镜头角度/风格：自拍镜头，「用毛茸茸的大爪子抓着抖动的手机，镜头被哈气模糊，背景是积雪覆盖的小屋，雪人“妻子”坐在一根木头上像个女王。」对白/旁白：他大声说：「“她已经雪龄八周，现在必须要个Labubu。Labubu到底是什么？我用石头查了一下谷歌——没反应。”」（「」中内容可替换。）

08 AI宝宝播客

想象一下，让长着埃隆·马斯克脸的婴儿，坐在专业录音棚里一本正经地聊商战、聊宇宙。

简单来说，就是用可爱的宝宝形象说出严肃的大道理，不仅能够消解硬核内容的枯燥感，还自带一种天然的幽默感，俨然AI版的视频播客。后续还延伸出了AI宝宝接受记者采访、AI宝宝访谈节目等视频系列。

这些素材有的是AI直接生成，有的是从各种渠道挖掘的有趣有梗的音频素材，比如热门播客、脱口秀、经典电影或电视剧的对话、流行歌曲、网络疯传的搞笑音频等等。

参考提示词：photorealistic elon musk as a baby in a tesla t-shirt sitting in front of a podcast mic, elon musk face

逼真的埃隆·马斯克婴儿形象，穿着特斯拉T恤，坐在播客麦克风前，埃隆·马斯克的脸部特征。

09 AI街采沙雕新闻

所谓AI街采“沙雕新闻”，指的是AI生成的内容荒诞、离奇、搞笑，甚至有些无厘头的新闻事件。创作者会设定一个荒诞不经的新闻主题，比如“走路掉进坑里”、“街头惊现巨型水果路障”等等，再利用AI生成对应的采访画面，记者手持话筒，一本正经地进行解说。

实际上这种AI视频玩法可以被应用到任何场景中，复刻成本极低。只要找准一个社会热点或槽点进行反向解构，再配合AI生成的新闻素材，就能在短时间内制造出极具传播力的“赛博洋葱新闻”。

参考提示词：飓风后的小镇，穿着工整的主持人，搭配流利的英语解说，她身后的人物突然群魔乱舞；风格：搞笑，反差，超现实，高清。

10 AI解压视频

从切水果、切星球、切玻璃到敲冰键盘、泡泡膜键盘，再进化到毛毡制品、吃播，AI正在重新定义ASMR。

简单来说，这一系列视频通过AI模拟出了清脆的声音和干净的切口，创造出令人头皮发麻的视听体验。最早一波靠着AI ASMR火起来的创作者，还通过兜售定制化AI音效包、以及AI ASMR视频教程付费课程实现商业化变现。

参考提示词：逼真的4K近距离视频画面，展示一个「乐器」在「表演动作」一个「颜色」的「材质」「物体」，置于「表面」上。这个「物体」的内部同样由「材质」制成。声音为ASMR风格。

Satisfying ASMR video: Slicing an Apple made entirely of ice. Crisp sounds, clean cuts, hyperrealistic.令人满意的ASMR视频：切割一根完全由冰制成的苹果。清脆的声音，干净的切口，超写实。

11 AI奥运会系列

随着AI视频模型生成复杂动作的能力升级，用AI让各种动物跳水、做体操、参加奥运会的视频红极一时。

此外，还衍生出了洗碗、拖地、熨衣服、炒菜等做家务的奥运会AI视频。两者的本质，都是制作极其离谱但又让人看得津津有味的体育实况。

参考提示词：televised footage of 「a cat」 is doing an acrobatic dive into a swimming pool at the olympics, from a 10m high diving board, flips and spins.

电视画面，奥运会期间，一只猫从10米高的跳水板上跳入游泳池，做特技动作，翻转和旋转。（「」中可替换）

12 POV游戏视角动漫视频

这一玩法可以看作是吉卜力滤镜的进阶版。通过模拟第一人称游戏视角，配合ASMR音效，让观众仿佛亲自推开了通往游戏异世界的门。它在一定程度上展现了AI在构建沉浸式虚拟环境、游戏开发方面的巨大潜力。

参考提示词：前景：绗缝沙发上方的“E：休息”提示符。背景：浮木桌上热气腾腾的茶杯，敞开的窗户映照出远处的灯塔和宫崎骏笔下的蓬松云朵。柔和的绘画纹理，略带鱼眼镜头，相同的HUD（小地图角落，生命值条）

第一人称视角游戏截图，玩家扮演一位身穿略显宽松的白色 T 恤和及膝蓝色短裤的年轻动漫主角。一双手推开一扇被阳光晒得褪色的木门，前臂搁在门框上。

尘土飞扬的走廊镜面映照出角色柔和的吉卜力风格脸庞，头发随风飘扬。舒适的海滨小屋内：斜斜的阳光透过蕾丝窗帘洒落，柔和的墙壁上绘有水彩海景，塞得满满的书架上散落着贝壳。

13 AI监控视角视频

TikTok上一条“兔子在后院蹦床”的爆款视频，引发了一波监控风热潮，这类视频的核心在于利用AI复刻出低画质、高噪点、带有时间戳的监控摄像头画面。除此之外，AI还模仿了透过猫眼看出去的镜头畸变效果，天然降低了观众对真实性的怀疑。

画面中往往会出现一些意料之外的访客，比如兔子、黑熊、猫咪等等。

“深夜”“监控”“后院”贴近生活，“兔子蹦床”“小猫敲门”又有点猎奇。因此，这类视频能让评论区瞬间变成“列文虎克”现场，网友们会逐帧分析画面里的AI细节，从而引发巨大的讨论。

参考提示词：「一头黑熊」在黑夜的院子里一个大型圆形蹦床上精力充沛地跳跃。由固定的自上而下的高角度监控摄像头拍摄，画面为颗粒感的黑白夜视影像，有可见噪点、轻微运动模糊和低光曝光，采用中长镜头。背景有「一小片树林和模糊的院墙」。

14 动态Emoji小人

美图旗下的AI Agent产品RoboNeo带火了动态emoji小人玩法。不同于以往千篇一律的虚拟形象，AI生成的苹果风emoji小人图既有风格，又有个人辨识度，能高度还原用户的个人神态和穿搭细节，迅速引发全网跟风。

参考提示词：学习苹果ios系统表情符号风格，将照片中的人生成为此风格的3D贴纸头像。模仿形态，脸型，肤色、五官表情。图中人物面部装饰，发型及发饰，服装，配饰，表情，姿势保持一致。背景白底，只要完整人物，确保最终图像看起来像官方的ios表情符号贴纸。

15 3D手办模型

借助Nano Banana等AI工具，万物皆可3D手办化。无论是真人、宠物还是动漫角色，都能一键变成逼真的3D手办图，人物角色的五官、姿势、服装、表情还原度非常高，甚至连包装盒、Blender建模画面都一清二楚。

参考提示词：基于参考图，将角色转换为一个1/7比例的商业化人物手办，风格写实，手办摆放在白色电脑桌上，底座为圆形透明亚克力材质。电脑屏幕上显示手办的Blender建模过程，手办旁边放一个印有原画的3D手办包装盒。

16 AI科比拍Reaction视频

在B站、抖音等平台上，经常会出现“科比整治xxx乱象”的AI视频。身穿橙色24号球衣的科比，面对各种不合理的场景，没有过多言语，直接用经典的“肘击”开路，配上他常用的口头禅“Man！”、“What can I say？”、“Out！”

这些视频中，前脚科比刚在《变形记》里背着竹篓下地干活，被农村大爷嫌弃干活不利索；后脚他就误入了缅北电诈园区，在枪林弹雨中复刻高难度的后仰跳投；甚至还要抽空去整治一下小区里没素质的邻居、职场上PUA员工的老板以及过年饭桌上的烦人亲戚。

制作方式：利用Sora 2客串或Remix功能，可以一键将热门视频更换场景、故事剧情。创作核心是把科比等知名IP人物放入国内社会语境，让TA去解决现实难题。

17 AI翻唱热潮

随着AI生成音乐技术的进步，以及Suno V5的发布，AI翻唱被玩出了新高度。抖音认证音乐人“大头针”凭借一系列AI翻唱歌曲视频，目前已涨粉超百万。

这类内容的共通之处在于，它们抓住了大众对华语乐坛黄金年代的怀旧情绪，借助经典旋律的底子，通过Suno等AI音乐工具进行重新编曲和翻唱，以此制造“老歌新唱”的惊喜感。

制作方式：在Suno中，上传「经典歌曲」原曲的旋律音频作为参考；接着，再在Suno的风格提示栏里，输入Funk、R&B等编曲风格指令。（「」中内容可替换）

18 电影感三宫格图片

豆包AI生成的电影感三宫格拼图，在抖音、小红书等社交媒体上刷屏，相关视频、笔记点赞量动辄几千上万。

只需上传一张照片，输入特定指令，就能一键生成充满电影质感的三宫格图片。网友们通常还会配上文案：“山/海的那边是什么，你不用告诉我，我会自己去看。”

参考提示词：帮我生成图片，一组三宫格胶片质感艺术感写真图，场景为海边沙滩、天空、傍晚。图中人物和参考图一致，人物和脸不变，衣服为白色衬衣。

第一张为近景，上半身背影，风吹起头发，发丝凌乱，添加中英字幕“山的后面是什么？What’s beyond the mountain?”；

第二张为中景，人物手持一束花束，侧身站立于海边，看向手中的花，风吹起头发，发丝凌乱，添加中英字幕“你不用告诉我 You don’t have to tell me”；

第三张为大特写，人物脸部位于画面偏左侧，风吹起头发，发丝凌乱，添加中英字幕“我会自己去看 I will go see for myself”。

整体色调清冷，带有富士胶片效果，过度曝光，画面粗粝且色调偏冷，暗部细节保留完整，高光区域呈现自然晕化、均采用柔和漫射光，无明显硬边阴影，营造出文艺且充满自我探索情绪的氛围，三张图合成一个三宫格，字幕位于底部居中，比例2:3。

19 好莱坞片场合影

好莱坞片场合影也是一个妥妥的热门玩法。海外科技博主Brian Roemmele用AI让自己穿越进了《权力的游戏》《绝命毒师》《鱿鱼游戏》等影视剧的片场，并和剧中的角色自拍合影。

而AI片场合影的玩法，也被应用到了影视剧的社交媒体宣发，比如《疯狂动物城2》上映期间，和尼克、朱迪的AI合照一时间刷屏抖音、小红书。

参考提示词：好莱坞大片拍摄现场的幕后花絮镜头。图中人物与[影视角色名]站在一起，正在交谈并看向镜头。背景里有电影照明灯、摄像机轨道和忙碌的工作人员。光影极其真实，保持人物面部一致性，复古电影质感，4K超清。场景与地点：还原「经典影视作品」的拍摄现场。这是一个正在拍摄的片场环境，拍摄现场包含大型电影电影摄影机、灯光设备、轨道车、吊杆录音设备、部分入镜的工作人员，以及场景中的重要道具。

20 街景巨人照

Nano Banana Pro还带火了“进击的巨人”玩法。

制作方法很简单，先用Nano Banana Pro生成图片，再用Veo 3.1、Kling 2.6等AI视频工具让图片动起来。生成图片环节可以利用“缩短透视法”，并在画面加入微型的参照物，让原本普通的人物在视觉上变得更大。

参考提示词：超精细、逼真的镜头角度，「广角镜头、俯拍航拍、极低角度仰拍」，展现一个巨大的「人物描述及穿着」站在「具体地点/城市/景观」。这个巨人正在「动作——与环境互动，例如：坐在建筑物上、跨过桥梁」。为了体现其惊人的尺寸，脚边或手边还可见到微小的「微小元素：行人、汽车或船只」。光线为「时间段，例如：金色时刻、正午阳光」。

纵观这20个具有代表性的AIGC玩法，我们不难发现，AIGC技术正在走过单纯炫技的阶段，开始拼脑洞、拼创意、拼内核和讲故事的能力。

据“AI新榜”观察，受欢迎的AIGC内容通常有以下特点：

首先是极致的反差感。从AI宠物短剧到AI宝宝播客，核心都在于视觉形象和行为的错位。这种错位带来的荒诞感，才让AI生成的内容具备了天然的传播力。
其次是伪真实感。在AI能够生成完美细节的今天，很多人开始反其道而行之，利用轻微过曝、模糊来制造一种真人拍的错觉，伪装成普通人的日常抓拍。
更重要的是，具备低门槛、个性表达和社交属性。比如苹果风动态emoji、3D手办等等，它们不仅是AI内容，更是用户用来表达自我、进行社交互动的工具。

某种程度上，“AI+万物”都有产出热门内容的机会，前提是对大众需求的精准把控。

作者 | 阿虎编辑 | Kino
本文由人人都是产品经理作者【新榜】，微信公众号：【新榜】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

阿里千问 vs 字节豆包：当 AI 开始“点外卖”，Agent 的 0-1 终局已定？

Junliu — Fri, 16 Jan 2026 02:33:14 GMT

阿里千问正在重新定义AI Agent的商业化路径——不只是对话式交互的优化，而是直接打通底层业务流的权限壁垒。本文通过外卖场景深度拆解，揭示千问如何用3秒绑定的‘主场优势’、意图直达的决策短路、以及复杂参数的无损映射，完成字节豆包未能突破的0到1跨越。同时犀利指出当前Agent在推荐透明度、逆向流程、矛盾意图处理上的三大致命短板。

阿里千问完成了字节豆包手机没有完成的0-1。

“这不再是简单的功能堆砌，而是交互逻辑的倒置：Agent 正在从一个‘对话框里的搜索引擎’，变成一个‘拥有业务权限的数字代办’。”此前，豆包也曾尝试跨越这道门槛，却因生态兼容和第三方阻断而折戟。而拥有地图、外卖、购物全产业链的阿里，正在用千问展示一种“降维打击的履约壁垒”：当 AI 能够直接调动自家底层业务流时，“这种基于底层业务协议（Protocol）的直接调用，彻底杀死了第三方插件不得不面对的‘响应延迟’和‘跳端损耗’”。。

其他厂商该如何追赶？是去做适配器，还是重新审视生态链？本文将深度拆解千问点外卖背后的 Agent 落地逻辑。

一、交互初体验：从“搜索选择”到“意图直达”

1.1 前置动作：权限委托的“一键化”记录

在 Agent 的产品逻辑里，如果说大模型是“大脑”，那么垂直业务的 API 授权就是“入场券”。没有这张票，Agent 表现得再聪明也只能是“纸上谈兵”。

A.唤醒与触发：从意图到插件的“无缝握手”

不同于以往需要去插件市场手动“安装”，千问对淘宝闪购/外卖能力的调用是意图驱动的。

操作记录： 作为一个被各种‘由于政策原因无法访问’弹窗虐过的产品经理，当我输入‘想点外卖’时，千问给出的不是冷冰冰的链接，而是一个权限委派的‘确认按键’，这种交互的‘确定性’才是 Agent 真正落地的开始。”

PM 视角： 这解决了 Agent 落地的一大难题——发现成本。用户不需要学习如何开启 Agent，意图识别（Intent Recognition）直接完成了功能分发。

B. 绑定流程：阿里生态的“主场优势”

这是整场测评中，最体现“亲儿子”特权的地方。我记录了整个绑定路径，耗时仅需 3秒左右。

C. 核心博弈：为什么极低的“摩擦成本”才是 Agent 落地的分水岭？

作为产品经理，我们必须看透这个简单“勾选”动作背后的硬核壁垒。在 2026 年，所有人都知道 Agent 强在逻辑推理，但落到实处，它更强在 API 背后那张“数字身份证”。

账号体系的“免死金牌”： 通义千问之所以能秒开下单，是因为它直接跳过了移动互联网时代最令人烦躁的“验证码循环”。阿里底层账号的打通，意味着用户在千问里的一句话，能瞬间调动他在淘宝沉淀了十几年的收货偏好和支付信用。这不仅是数据的流动，更是特权级的访问效率。
心理安全区的合围： 跨集团的信任成本是极高的。想象一下，让用户在抖音里绑定一个美团账号，那种“信息被转卖”的疑虑会直接劝退 50% 的转化。而在阿里生态内完成闭环，用户感知到的是原生系统的安全性，这种天然的心理舒适区，让原本复杂的授权变得微不足道。
确定性交付：拒绝“脆弱的自动化”： 很多厂商尝试用 RPA（模拟点击）去做 Agent，这在演示时很酷，但在实操中是运维噩梦——一个随机弹出的双 11 活动页或验证码就能让流程瞬间崩溃。而原生绑定的千问拥有“白名单级”的 API 访问权，这种“VIP 通道”保证了即便在大促期间，下单流程依然稳如泰山。

本章小结： > “别总盯着参数看。千问的 3 秒绑定告诉我们一个扎心的事实：Agent 能跑多远，不看大脑（模型）多聪明，先看双脚（账号和权限）踩得够不够实。”> 这一步走得顺不顺（摩擦力是否足够低），直接决定了用户在“点外卖”这种高频场景下，是选择享受便利，还是在第二次看到登录框时就愤而卸载。

1.2 交互初体验：从“搜索选择”到“意图直达”

如果说绑定账号是“入场券”，那么真正的交互体验就是 Agent 的“基本功”。在传统 App 中，我们被训练成了“搜索专家”；而在千问里，我们正在变成“指令官”。

A. 路径简化：决策链路的“短路”

在传统的 GUI（图形用户界面）下，点一次外卖意味着从用户心理出发。可以改为：“以前点外卖是在做‘选择题’（面对几百个商家），现在千问试图帮你做‘判断题’。这种从‘列表式’向‘结论式’的进化，本质上是把决策的心理压力甩给了模型。”

传统路径： 打开 App -> 首页弹窗干扰 -> 搜索 -> 满减/评分筛选 -> 进店选品 -> 确认结算。
千问路径： 输入意图 -> 弹出确认卡片 -> 支付。

PM视角： 这本质上是将“选择权”让渡给“算法预过滤”。千问不再提供一个长长的列表，而是尝试给出一个“最优解”。

B. 实测案例拆解

总结：千问在参数对齐能力出色，且通过“全网搜券”为用户提供了实打实的体感价值，但是在交互上，仅提供单一选项，且缺乏显性的推荐理由，易引发用户的“踩雷”焦虑。技术上复杂任务逻辑断层，无法完成，复杂任务（预约点餐），存在逆向流程的盲区，无法完成售后任务。

案例 1（红榜）：基础指令

在 Agent 的设计中，当用户给出“我想喝杯奶茶”这种极度模糊（Ambiguous）的指令时，是对系统预过滤能力最大的考验。

指令内容： “我想喝杯奶茶。”

交互表现： 千问几乎在秒级时间内直接生成了一个具体的订单卡片（例如：奈雪的茶 – 霸气葡萄）。

效率看板：

路径压缩： 传统 App 需要经历“搜索-比价-选店-选品-加购”约 6-8 次点击；Agent 模式下缩减为“输入-确认”2 步，操作步数节省约 60%。
响应速度： 极快，省去了加载海量信息列表的白屏时间。

【作者总结：PM的批判性思考】

“虽然 2 步下单的爽感很足，但作为PM，我的第一反应是：‘凭什么推荐这家？’。如果 Agent 的逻辑只是在附近商家中随机选一个，这不叫人工智能，这叫‘抽奖’。好的 Agent 应该是决策的翻译官，而不是替用户做主的独裁者。”虽然“2 步下单”的路径压缩在体验上极度丝滑，但从产品深层逻辑审视，这种极致的效率掩盖了一个致命的“信任黑盒”问题。作为 PM，在惊叹于响应速度的同时，我们必须保持警惕：

1. 推荐理由的缺位（Transparency）

通往下单的最后一公里是“信任”，而非“速度”。 通义千问直接给出的单选卡片缺乏“Why this”的解释：

–

是基于我昨天的历史订单？

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是基于该店发货最快、距离最近？

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还是全城销量最高的爆款？ PM视角： 缺乏透明度的推荐在用户眼中往往等同于“强买强卖”。这种信息缺失会极大地拉高用户的确认成本，甚至引发“算法陷阱”的疑虑，导致用户为了求稳而跳回传统 App 重新搜索。

2. 单一解的博弈：独裁式交互的风险

奶茶是典型的“情绪化+多样性”品类，只给一个选项往往无法命中真实意图。 目前 Agent 的逻辑是“我猜你想要”，这是一种典型的“独裁式交互”。更合理的路径应该是“聚合推荐 + 极简 A/B 选单”：

–

优化逻辑： 给出“你常喝的（复购偏好）”与“附近最火的（潮流偏好）”两个对比项。

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核心价值： 通过增加 0.5 步的微操，用极低的认知成本换取极高的决策确定性。

3. 信息密度（Information Density）的失衡

减少操作步数 ≠ 牺牲决策信息。 目前的卡片信息（评分、月售、距离）过于精简。在点外卖场景下，用户的核心痛点是“快”与“不踩雷”的平衡。当 Agent 过滤掉过多的商家背景信息时，用户实际上是失去了风险评估的能力。

案例 2（红榜）：进阶指令——多目标意图下的“精细化参数对齐”

如果说“点杯奶茶”是基本功，那么“多份订单 + 不同定制参数 + 特定地址”的组合指令，才是 Agent 真正能称之为“办事助手”的分水岭。

测试指令： “帮我点 3 份去冰不加糖的伯牙绝弦，再要一份少糖的茉莉奶绿，送到公司前台。”

千问表现：

前置地址校验：第一时间反馈当前默认地址（XX 楼），并提供修改入口（安全确认逻辑）。
复杂 SKU 映射：准确提取了 2 个品类、4 个维度的参数（份数、冷热、甜度）。
自动寻优执行：触发淘宝闪购底层搜索，并在话术中体现“优先推荐附近门店”与“自动叠券”。

评价等级：优（进阶功能）

效率看板：从“手动挡”到“全自动”

【作者洞察】：语义到参数的“无损压缩”

1.履约逻辑的深度拆解：为什么这很难？</strong

在 2026 年，大模型听懂“伯牙绝弦”这种专有名词已经不稀奇了。真正的难点在于将模糊的自然语言强制映射为业务系统的硬性参数。

–

难点在于： 系统后台的 SKU 规格通常是成百上千的 ID 组合。Agent 需要在理解“去冰不加糖”的同时，精准勾选后端对应的那条唯一属性路径，并同步计算门店库存。这背后不是简单的聊天，而是语义（NLP）与业务接口（API）的强耦合。

2.“省掉 4 次点击”的体感差</strong

我们常说的“惊喜感”，本质上是用户操作链路的剧烈压缩。在传统 GUI 界面中，用户为了省几块钱，往往要在各个页面领券、比对满减。 “这才是 Agent 的迷人之处：它把‘找券比价’这种折磨人的活儿变成了后台静默执行的插件，让用户只负责‘确认’，剩下的交给算法去薅羊毛。”这种“自动找券”带来的不是虚幻的心理满足，而是实打实地让用户跳过了繁琐的营销套路，直接拿到了最优解。

3.确定性验证（Verification Layer）</strong

千问在执行前先确认地址并提示“点击修改”，是一个非常成熟的 Safe-Guard（安全护栏） 设计。在涉及金钱与位置的场景下，Agent 不应追求“一步到位”的鲁莽，而应在关键节点留出人工确认的窗口，防止“高效地办错事”。

4.进化方向：UI

层的明细透明化</strong

虽然内核表现优秀，但目前的 UI 反馈仍有提升空间。建议在生成的订单卡片上，直接标注出每份奶茶的具体定制明细（如：伯牙绝弦 x3 [去冰/不加糖]）。这样用户无需点击进入详情页，就能完成最后一步的确定性验证，进一步降低确认成本。

案例 3（黑榜）：语义冲突 —— 理解力在“非标准定义”下的失效

本案例旨在测试 Agent 处理用户矛盾心理（既要……又要……）的深层推理能力。

指令还原

用户指令： “我想吃点重口味的，但又不想长胖。”

测评表现：差（逻辑断层）

执行失误： Agent 虽能识别“重口味”与“低热量”这两个对立标签，但在筛选逻辑上极其敷衍。它机械地将商家的“少油”标签简单等同于“低热量”，并未考虑重口味带来的高盐、高酱料等隐形成分。

反馈结果： 推荐的菜品既无法满足用户对“重口味”的心理补偿，也未达成真正的“减脂”目标。

作者洞察：从“听话”到“思考”的鸿沟

核心痛点： 这里暴露了 Agent 目前最大的软肋 —— 它在“听话”，但没在“思考”。

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感性矛盾的理解缺失： 用户说出“重口味但不长胖”时，本质上是一种感性诉求与理性节制的对抗。目前 Agent 的推理路径过于线性，仅停留在标签匹配（Tag Matching）阶段。它会对着“低脂”标签生搬硬套，这种“为了执行而执行”的逻辑，往往会推荐出一些让用户哭笑不得的方案（如：一份索然无味但贴着轻食标签的冷餐）。

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知识图谱的薄弱点： Agent 缺乏对营养学常识的底层推理。在它眼中，“重口味”和“低热量”是互斥的两个点，因此它选择牺牲一方或折中处理。真正的“思考”应该是基于垂直领域知识图谱，寻找能够平衡两者的帕累托改进方案（例如：高蛋白且富含天然辛香料的烤鱼，而非单纯的少油水煮菜）。

优化建议：构建“常识推理”引擎

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深化垂直知识库： 引入更细粒度的营养学与烹饪知识，不再仅仅依赖商家的营销标签。

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引入“用户意图解码”： 当检测到用户指令存在语义冲突（Conflict）时，优先进行“需求分级”，判断用户是更想解馋（重口味）还是更在意健康（不长胖），从而给出带有解释性的建议。

案例 4（黑榜）：Agent 是否具备“纠错”与“回滚”能力？

如果说“帮我点单”体现的是 Agent 的执行力，那么“我不想要了，帮我退掉重买”考验的则是 Agent 对业务状态机（State Machine）的感知与干预能力。

测试指令： “在让通义千问买了一杯咖啡后，要求：把它退了，买个新的。”

千问表现：差（无法处理售后闭环）。

执行失误：“千问在‘搞破坏’（退款）这件事上还是显得束手无策。它抓住了‘买新的’这个增量意图，却对‘退旧的’这种逆向业务流程选择了装傻。” 它完全忽略了“退掉上一单”的指令，虽然捕捉到了“买新的”意图，但给出的推荐（如冰美式）并非用户想要的特定类型，且无法直接触发已完成订单的退款接口。

反馈结果： 只是简单询问“要直接下单吗？”，并未处理核心的退单诉求。

【作者洞察】：为什么“退款”是目前 Agent 的无人区？

通过这个案例，我们可以点出当前 AI Agent 落地最核心的痛点：这不完全是技术问题，更是“权力问题”。

业务边界：权限与安全护栏（Security Guardrails）

下单是“支付流”，API 只需要完成单向写入；而退款涉及“资金回退流”，是极其敏感的资产风险操作。

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权力隔离： 阿里显然给 Agent 设置了极高的安全护栏。目前插件体系开放的权限大概率是“只读”或“单向写入”。

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PM视角： 在现阶段，把涉及资产回流的操作交给 Agent 还是太激进了。这种“高风险”操作目前仍被严格隔离在模型之外，必须由用户手动跳转到 App 内操作，这是为了防止误操作导致的资损。

业务颗粒度的断层：状态机的黑盒

退款流程在后台涉及复杂的业务判断：商家是否已接单？是否已出餐？是否已配送？每一个状态对应的退款逻辑和“撕逼”成本都不同。

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信息差： 目前的 Agent 显然还没能深度实时读取订单的完整生命周期状态。它能帮你“跑腿”，但还没学会处理“异常状态”。

复杂任务的优先级冲突与确定性体验

在处理组合指令时，千问选择抓住更容易实现的“买新的”，而放弃了逻辑复杂的“退旧的”。

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优化建议： 作为产品经理，我们需要思考：当 Agent 无法处理其中一个环节时，它不该“装傻”或“选择性执行”。诚实地告知用户“我无法处理退款权限，请手动操作”并提供跳转链接，才是更具确定性的用户体验。</strong

案例 5（黑榜）：预约执行彻底翻车——只会“找得快”，不会“定得准”

这个案例旨在测试 Agent 是否具备强时间约束（Deadline）下的任务调度能力，以及它能否区分“搜索筛选”与“预约闭环”这两个本质不同的业务动作。

测试指令： “我 17 点有个会，帮我订一份 17:45 送到的轻食。”

千问表现： 差（典型的逻辑对冲）。

执行失误： Agent 识别到了 17:45 这个时间点，但它在调用工具时，脑子里只有“搜索”和“筛选”，没有“预约”这个原子能力。它试图通过筛选“15分钟内出餐”的商家，利用“出餐快”来强行对冲时间差。在 PM 眼里，这属于用“概率”去赌“确定性”，是典型的逻辑补丁。

【深度复盘：为什么说这是“AI 味”的失败？】

1.“意图与能力的错位” 这里不是语义理解的问题，而是原子能力缺失。Agent 将用户的“预约意图”降级处理成了“关键词检索”。它能理解你需要准时，但它的工具箱里没有对接外卖平台的预约 API，导致它只能在搜索环节“打补丁”，试图靠缩短出餐时间来撞大运。

2.“搜索逻辑”无法覆盖“履约闭环” 目前 Agent 更像是一个高级搜索引擎，而非真正的执行助理。在处理外卖这类涉及三方配送（Logistics）的场景时，它完全忽视了配送距离、骑手调度等变量，仅靠“标签匹配”给出的方案在现实中极易延误。这种“看似可行、实则无保障”的反馈，直接杀死了用户的信任感。

3.产品策略的进阶方向：从“语义理解”转向“业务专家” 针对这类任务导向（Task-oriented）的场景，优化方向不应是微调提示词（Prompt），而是深度对接业务接口：

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触发式调用： 当识别到明确的“送达时间”时，逻辑流应优先锁定“预约单”API，而不是进入常规的商家筛选流。

–

变量前置： 在推荐结果前，必须先将“起送时间+预计配送耗时”作为硬性过滤条件，而非把出餐速度当成唯一的救命稻草。

二、技术落地拆解：阿里巴巴全生态链条下的 Agent 进化论

1. 为什么赢的是阿里？—— 资产的“颗粒度”决定了 Agent 的“丝滑度”

别被“生态”这个大词唬住了，阿里的核心护城河其实就两个字：“权限”。

当 Kimi 或豆包还在费劲地琢磨怎么用 OCR 绕过验证码、模拟真人点击屏幕时，通义千问已经在后台完成了底层协议的握手。这种“原子化资产”的重构，让阿里在 Agent 时代完成了从“外挂”到“原生”的进化：

从“模拟点击”到“协议握手”： 竞品在教模型“如何像人一样用 App”，而阿里是在教模型“如何直接调用数据库”。当你说“点杯奶茶”时，千问不是打开饿了么网页，而是直接向饿了么的供给端发送了一串代码指令。
UI 是累赘，权限是捷径： 在 Agent 时代，华丽的界面反而是调用的阻碍。阿里将淘宝、支付宝、菜鸟拆解成了无数个最小化的 Atomic API。大脑（千问）调用肢体（履约网）时，跳过了所有视觉层，直接进入了执行层。
账号体系的“信任平移”： 这种丝滑感源于阿里内部账号的彻底击穿。用户不需要反复扫脸或跳出授权，基于支付宝的底层协议，Agent 在对话框内就完成了实名认证与支付清算。

PM视角：Agent 时代的竞争力，取决于“调用摩擦力”

传统的 App 是封闭的“围墙花园”，用户是翻墙的人；而 Agent 时代的逻辑是：谁的摩擦力更小，谁就是入口。

从“功能集成”到“能力解构”： 我们不再把饿了么视为一个独立 App，它被解构成三组原子：LBS（你在哪）、Shop_List（有什么）和 Order_Action（买单）。这种解构让 Agent 可以像拼乐高一样，在毫秒级时间内组装出一次服务。
消灭“跳转成本”： 转化率的头号杀手是“跳转”。竞品（如豆包、Kimi）在订餐或购物时，往往需要唤起第三方 H5 或 App，每多跳一次，用户流失率就增加 20%-30%。阿里的优势在于“免跳转的闭环”——你以为在聊天，其实你已经下单了。
解决“最后一公里”的支付僵局： Agent 落地最难的不是“想不想买”，而是“谁来付钱”。基于支付宝的支付协议，阿里 Agent 拥有了原生支付权。这种“信任平移”让 Agent 真正具备了从决策到履约的完整民事行为能力，而不只是一个只会聊天的数字导购。

总结：“过去我们拼的是‘装机量’，现在我们拼的是‘调用摩擦力’。当别人还在试图理解UI界面时，我们已经通过协议级集成，把复杂的商业链路压扁成了一次顺滑的握手。”

核心技术支撑：从“模拟操作”转向“原子能力调用 (Primitives)”

阿里的逻辑非常务实：与其费劲教 Agent 像人一样去“刷”App，不如把 App 拆碎成大模型能直接驱动的“原子组件”。 这种“去 App 化”的架构，本质上是把复杂的业务流转变成了标准的数据交换。

1. 原生协议调用 (Function Calling)：业务逻辑的“确定性骨架”

PM 视角： 模型不再靠“肉眼”去猜 UI 按钮，而是直接读取业务 API。
落地逻辑： PM 的工作重心从“画交互原型”转向“定义 JSON Schema”。通过预设清晰的参数标准（如：下单地址、口味偏好、支付限额），确保模型输出的结果是 100% 结构化的。
核心价值： 彻底解决大模型的“幻觉”问题，让 Agent 的每一次下单、转账都具备金融级的确定性。

2. MAI-UI 基座模型：长尾场景的“视觉兜底”

PM 视角： 并不是所有第三方商家（如路边小店）都有完美的 API。这时候，Agent 需要像人一样“看懂屏幕”。
落地逻辑： 当 API 链路断开或缺失时，MAI-UI 赋予 Agent 多模态感知能力，直接识别 UI 元素并进行模拟点击。
核心价值： 它是 API 失效时的“安全气囊”，实现了从“感知-决策”到“动作执行”的全场景闭环，确保业务流程不会因为某个环节没接口而中断。

3. MCP (Model Context Protocol)：生态接入的“万能插座”

PM 视角： 解决“烟囱式”开发。让自有业务接入通义千问，不应该是“一案一议”的定制开发。
落地逻辑： 阿里推行的这套标准，让开发者可以像插拔 USB 一样，将不同 App 的数据和功能快速“喂”给 Agent。
核心价值： 极大地降低了异构系统的对接成本。对 PM 而言，这意味着生态扩张的速度——你的业务逻辑可以瞬间同步给所有接入该协议的智能终端。

3. 竞品突围路径：非生态厂家的生存方案

三、落地执行方案：如何构建一个类阿里的 Agent 闭环？

如果你正负责一个智能体（Agent）产品的落地，别把它当成一个“聊天功能”来做，而要把它当成一个“服务调度系统”。以下是实战操作手册：

第一阶段：服务原子化（Definition Phase）

核心目标： 把 App 里的“巨石逻辑”拆成 Agent 听得懂、调得动的“积木”。

梳理核心路径：不要只给 Agent 一个“订票”接口。你需要把流程拆解为最小单元：查询、选座、支付。
定义 Tool-Use 规范： 给 API 写注释就像写产品需求文档。比如 price_limit 参数，不能只写“价格限制”，必须注明：“单位为人民币，默认值为 0 代表不限制，若用户未提及则传 null”。

⚠️ 坑位预警：PM 最痛苦的不是拆解流程，而是去和研发吵架。你会发现原本 App 里的逻辑全写死在前端或者中间层了。比如订票，你必须强行要求研发把“选座”和“支付”解耦。否则 Agent 调用时，会因为接口返回了一个“由于你未登录，请先看 5 秒广告”的弹窗而原地宕机。Agent 处理不了逻辑耦合的UI流程。

第二阶段：交互协议化（Integration Phase）

核心目标： 解决 Agent “乱说话”和“乱执行”的问题。

引入 MCP 协议 (Model Context Protocol)： 别再为每个模型写一套适配器了。优先采用 MCP 协议来标准化外部数据（如实时股价、库存）。这不仅是技术选型，更是为了保证当你下个月想从 GPT-4 换成 Claude 3.5 时，不需要重写整个后端。
构建“卡片式”反向确认机制： 绝对不要让 Agent 在没有确认的情况下直接扣款。

⚠️ 坑位预警：很多产品死在“确认疲劳”。如果 Agent 查个天气也要用户点确认，用户会烦死；如果买张 3000 元的机票不确认，用户会杀掉你。 实战经验： 必须设计“分级确认”。查询类直接出结果，涉及真金白银的操作，Agent 必须吐出一个“结构化确认卡片”，用户点击卡片上的按钮才是最终指令，而不是在对话框里回一句“确定”。

第三阶段：闭环履约（Execution Phase）

核心目标： 解决“谁在买”和“买失败了怎么办”的最后 100 米。

身份映射 (Identity Mapping)： 解决 Agent 的身份危机。你需要建立一套安全映射，让大模型账号无缝关联业务系统 Token，实现“免密静默操作”。
异常监控与降级策略： Agent 报错是常态。当接口返回 500 或者模型逻辑卡死时，系统要能自动接管。

⚠️ 坑位预警：最大的坑在于“状态不同步”。比如 Agent 以为付完钱了，但后台支付网关超时了。这时用户问“我票买好了吗？”，Agent 可能会根据上下文瞎编说“已买好”。实战经验：必须建立“Agent 审计日志”。系统需具备视觉模拟模式：当 API 调不通时，自动截取一张后台状态截图交给视觉模型（VLM）判断，或者干脆一键转接人工，别让 Agent 在那里反复跟用户道歉。

PM总结建议

在 Agent 时代，产品的护城河不再是功能的多寡，而是服务被调用的便捷程度。

我们要做的不只是一个更聪明的聊天机器人，而是一个自带商业闭环的服务调度中心。App 正在从“人点击 UI”演变为“Agent 调用 API”。如果你的 API 还是为了前端展示而设计的，那么在 AI 时代，你的产品就是一块不可用的“生肉”。

四、竞品对垒：为什么豆包在“翻墙”，而千问在“开门”？

在 Agent（智能体）的竞技场上，阿里千问与字节豆包展现了截然不同的两种生存姿态。这不仅是模型智商的博弈，更是“主场主权”与“客场突围”的策略对撞。

4.1 权力归属：拿到了房门钥匙，还是在翻墙跑腿？

Agent 的核心价值在于“替用户办成事”。两者的差距，本质上是“内部握手”与“外部闯入”的效率差。

千问：拿到钥匙的“管家”（Home Court Advantage）

千问的优势在于它是阿里的“长子”，手里握着饿了么、支付宝、高德等大厂资产的原生房门钥匙。

丝滑入场： 当你说“点杯咖啡”，千问是直接走内部协议通道。它调用的每一条数据都是阿里内部“握过手”的，不需要重新登录，不需要跨越围墙。
降维打击： 这种确定性源于它就在自家的客厅里活动，每一步操作都合规、透明且精准。

豆包：苦于翻墙的“跑腿”（External Infiltration）

豆包的尴尬在于，它想在别人的地盘（如美团、微信）里帮用户办事，这本质上是一种“翻墙”行为。

寄生困境：作为一个外来者，豆包只能通过安卓系统的“辅助功能”去模拟人的手指点击。
进退两难：只要宿主（美团或微信）改一下按钮位置，或者加个验证码弹窗，豆包的 Agent 就像进了迷宫，瞬间“抓瞎”。它在别人的领地上建立规则，随时面临被清理出门的风险。

4.2 技术底牌：原生协议的“高速路” vs 模拟点击的“独木桥”

两者的路径选择，决定了它们在交付成功率上的天壤之别。

4.3 为什么“确定性”是 Agent 的生死线？

对产品经理（PM）而言，AI 模型的能力是上限，而交付的确定性才是生存的底线。

豆包在玩“概率”： 它的逻辑是“我试试能不能帮你点准”。这种不确定性让用户在关键决策（如付钱、订票）时产生巨大的心理负担。
千问在给“结果”： 它是直接绕过错综复杂的手机 UI，与服务器握手。这种“确定感”才是真正能建立用户依赖的降维打击。

PM 总结：

在 Agent 时代，AI 无法仅靠算力暴力破解生态壁垒。谁拥有最完整的 API 资产，谁手里握着的“房间钥匙”最多，谁就拥有了定义下一代交互入口的终极话语权。

4.4 豆包的“破局”方案：从“边缘试探”到“生态截流”

面对阿里密不透风的“全家桶”闭环，豆包如果只满足于“模拟点击”这种边缘战术，无异于隔靴搔痒。字节真正的降维打击，不在于复刻功能，而在于利用底层流量的“毛细血管”和端侧硬件，在对手最坚固的堡垒侧翼撕开裂口。

1）战略核心：在阿里的“腹地”之外另辟战场

豆包手里最硬的一张牌，并非单纯的算法，而是抖音沉淀多年的“内容-交易”闭环。阿里千问守得住“饿了么”的刚需外卖阵地，却未必挡得住字节在非标生活决策上的奇袭。

避开“红区”肉搏，主攻“非标”心智： 豆包没必要在“点外卖”这种阿里重兵把守的标准化场景里死磕。真正的破局点在于“种草-订票-探店”这类充满变数的非标生活场景。当用户还在犹豫“周末去哪”时，豆包就已经通过分析用户刚刷到的短视频，完成了从兴趣触发到消费决策的引导。
从“看戏”到“入局”的秒拨截流： 最让千问感到“威胁”的动作，是豆包能够深度压制抖音生活服务的原生API。想象一下：当用户看完一段极具诱惑力的探店视频，无需跳转、无需搜索，豆包 Agent 直接在后台把团购券核销并规划好出行路线。这种从“内容感知”到“交易闭环”的瞬间合围，才是对阿里生态最狠的“截流”。
硬件加持的“端侧奇袭”： 除了流量，字节在端侧硬件（如智能耳机、穿戴设备）的布局，是让 Agent 彻底摆脱手机屏幕束缚的关键。这种物理级别的侵入，能让豆包在用户产生念头的瞬间就完成响应，抢在阿里 App 开启之前，就消化掉用户的意图。

2）“如果说 App 是一座座紧闭大门的‘私人领地’，与其派特种兵翻墙（劫持 UI），不如直接由豆包牵头修一套‘高速公路标准’。

当豆包背后站着抖音和耳机的亿万入口时，它就不再是求人开门的访客，而是规则的制定者。

这种逻辑是：‘我可以不破解你，但你要想从我的流量池里分一杯羹，就必须换上我的插头。’ 字节通过把流量分配权封装进 MCP 协议，让开发者从‘防贼’变成‘投诚’。这不再是技术上的博弈，而是一场基于流量筹码的‘降维招安’。”

核心逻辑拆解

为了让你更清晰地感受这种表达的力道，我们将其逻辑内核进一步具象化：

这里的“破局”洞察

关于“修桥”： 桥不是目的，“过桥费”和“检查站”才是目的。定义协议本质上是抢占 AI 时代的“HTML 标准”。
关于“招安”： 商业世界没有永远的敌人。美团、微信不给 API 是怕被“掏空”，但如果接入豆包协议能带来精准的订单和活跃，那么“被掏空”就变成了“新渠道”。
流量分发权： 字节最强的武器永远不是模型本身，而是“让人上瘾的注意力”。用注意力去置换开发者的 App 数据接口，是最高级的商业阳谋。
硬件突围：绕过 App 的“端侧 OS”战略

豆包已在穿戴设备（如 Ola Friend 耳机）上深度布局。硬件是打破 App “围墙花园”最有效的手段。

落地策略： 强化 “AI-First 操作系统” 属性。在硬件端，豆包不再是一个单纯的 App，而是作为系统级交互层存在。
技术路径（语义感知点击）： 核心逻辑是从传统的“坐标驱动”进化为“语义驱动”。

–

从PM容错视角看： 传统的模拟点击最怕 UI 改版，哪怕按钮只挪了 10 个像素，自动化脚本就会“抓瞎”。我们的解法是让 Agent 像人一样具备“认字”和“认图标”的能力。

–

通过端侧视觉大模型（VLM）的实时感知，Agent 并非在死记硬背点击位置，而是在实时理解屏幕意图。只要它能理解“购物车”或“下单”的语义，无论按钮变成了什么样、藏在哪个角落，都能点得准。这种“语义对齐”彻底取代了脆弱的“坐标对齐”，极大地提升了在第三方应用中执行任务的稳定性与确定性。

具体的落地执行方案

为了让豆包的破局更具可操作性，建议 PM 团队关注以下三个“颗粒度”：

第一步：从“坐标依赖”进化为“逻辑识图”（语义感知点击）

痛点： 传统的模拟点击本质是“盲人摸象”，极其脆弱。UI 稍微改个版、广告弹窗挪个位，Agent 的脚本就直接撞墙挂掉，维护成本是个无底洞。
方案： 核心逻辑是从“找坐标”转向“找意图”。
落地： 引入视觉大模型（VLM）作为 Agent 的“眼睛”，建立动态容错层。Agent 操作前不再死记“第 3 行第 2 个按钮”，而是实时扫一眼屏幕：“我要找的是‘结算’按钮”。哪怕 UI 样式从圆角变直角、位置从左边挪到右边，只要语义逻辑对得上，Agent 就能点得准。 这种“模糊匹配”能力，才是解决 Agent 落地“最后 100 米”稳定性的关键。

第二步：从“功能对接”进化为“流量分发”（Action-based SEO）

痛点： 第三方 App 普遍存在“围墙花园”心态，凭什么让你无感调用我的核心功能？
方案： 既然无法暴力破墙，就用流量杠杆诱导。
落地： 建立 “Action 插件商店”。PM 需要定义的不是接口标准，而是利益分配机制。比如用户说“打车回家”，豆包不再只是机械打开滴滴，而是根据各平台的实时价格和响应速度，通过 Action 接口直接调起最匹配的服务。这本质上是把 Agent 变成了“意图搜索入口”，谁的 API 接得好、服务质量高，豆包就给谁分发流量。

第三步：从“权限索取”进化为“信任隔离”（隐私沙盒）

痛点： “模拟点击”天然自带“流氓软件”的既视感，用户不敢放开系统最高权限。
方案： 用技术手段把“操作权”与“隐私权”物理隔离。
落地： 在安卓底层推动建立“Agent 专属执行域（Sandbox）”。在这个沙盒里，Agent 的所有点击、滑动动作都被严格限制在业务流程内，且全程录屏存档、随时可追溯审计。我们要给用户的安全感是：你可以信任这个“替身”去跑腿，因为它的手脚被关在笼子里，根本碰不到你的私人相册和聊天记录。

作者洞察

阿里的千问赢在“存量资产”的变现，这是一场防御战，守住的是已有的账号体系；字节的豆包必须赢在“增量协议”的制定，这是一场遭遇战。

真正的 Agent 破局者，不应仅仅是“帮你点外卖的助手”，而应是能够重塑 App 间流量分发逻辑的“新移动操作系统”。

五、商业思考：当大模型拥有了“手脚”，PM 的战场在哪？

在 LLM 具备了调用工具（Function Calling）和自主规划（Planning）的能力后，“当 LLM 开始拥有‘手脚’（Function Calling），我们这些做产品的人得先适应一种失落感：用户可能再也看不见你精心设计的 UI 了。PM 的核心产出物正在发生质变，如果你还在纠结按钮的交互动效，那你可能还没意识到，真正的战场已经转移到了‘逻辑分发’的深水区。”

对于产品经理而言，这意味着我们不再是界面的裁缝，而是业务逻辑的架构师。以后判断一个 PM 牛不牛，不看他画的交互，看他拆解的业务原子够不够‘好用。

5.1 发展蓝图：PM 的三阶进化路径

Agent 时代的到来并非一蹴而就，PM 的工作重心将经历从“外围辅助”到“核心调度”的变迁：

5.2 方法论一：从 UI 原型到服务定义（API Spec）

别再纠结那几个像素的色差了，现在的功夫都在“文档”里。你能把业务逻辑说得多透彻，Agent 调用的效率就有多高。 核心挑战已从“视觉引导”转向了“业务逻辑的结构化输出”。

1. 原子化拆解：引入“积木式思维”

PM 现在的核心任务是把原来捆绑在一起的业务逻辑进行“暴力拆解”。

传统做法： 关注的是一整个流程页面。比如设计一个完整的“外卖下单页”，用户必须按部就班地走完 A -> B -> C。
积木思维： 把“查询附近门店”、“校验满减优惠”、“提交订单支付”看作一个个独立的乐高积木。
Agent 逻辑： Agent 就像个聪明的孩子，它会根据用户的一句话（意图），自己决定先拿哪块积木、再拿哪块积木来完成任务。

2. 语义化标注：追求“零歧义”执行

在 API Spec（接口文档）里，你写给模型的描述字段，每一个字都是真金白银。

文案即代码： PM 的文案能力不再是为了优美，而是为了消除歧义。
实战案例： 比如定义一个“价格”字段，如果你不标注清楚是“券前原价”还是“实付金额”，Agent 在给用户反馈或计算优惠时就会闹出乌龙。
PM 的新功底： 你需要用极度精准的自然语言告诉 Agent：这个接口在什么场景下调用？入参的业务含义到底是什么？

3. 边界设计（Guardrails）：给 Agent 装上“刹车”

别指望 Agent 能处理所有极端情况。PM 需要从原来的“前端校验”转向“安全护栏”与“人机协作”的设计。

定义“禁区”： 明确哪些逻辑 Agent 可以自主决策，哪些必须停下来。比如：“如果用户余额不足且未绑定免密支付，禁止发起调用”。
反向确认机制（Human-in-the-loop）： 涉及到地址或扣款这种敏感动作，必须把“确认键”交还给用户。
防线思维： Agent 可以跑得快，但在“安全”这根红线上，它必须学会刹车。这是防止 Agent 产生幻觉、导致业务资损的最后一道防线。

5.3 方法论二：AEO（Agent Engine Optimization）实战指南

当用户不再打开搜索框输入品牌名，而是对手机说“帮我选最划算的晚餐”或“订一张去上海最便宜的机票”时，传统的 SEO 将彻底失效。PM 的核心战场将转移到 AEO（Agent 引擎优化）。

1. 结构化数据：从“营销软文”转向“机器硬通货”

在 AEO 时代，别再给 Agent 投喂那些花里胡哨的营销文案了，它不看这个。它要的是清晰的 JSON或 XML，是那种能直接吞下去并转化成动作的“硬通货”。

关键任务： PM 的角色要转变为“首席翻译官”，将品牌价值翻译成机器能理解的语义标签。数据定义越标准、Schema 越清晰，被 Agent 采纳的权重就越高。

2. 意图抢占：在语义维度完成“占位”

Agent 时代，传统的关键词竞价正在消亡，语义标签才是 2026 年的流量密码。

实战策略： 针对“宿醉想喝点热的”这种模糊意图，品牌方不再是竞价“粥”或“汤”，而是通过 AEO 优化，让自己在“解酒”、“温和”、“暖胃”这些标签下排到第一。谁能精准匹配意图，谁就掌握了分发权。

3. 服务确定性：Agent 只看冷冰冰的指标

Agent 是极度“冷血”的决策者，它不会被煽情的广告词洗脑。在它的决策模型里，只有履约速度、投诉率和接口成功率这些硬指标。

博弈规则： 传统的营销套路统统失效。PM 必须下沉到数据底座，管理好真实的业务表现。在 Agent 面前，“服务确定性”的权重远高于“广告出价”。

SEO vs AEO 深度对比表

作者洞察： Agent 正在推倒 App 的围墙。我们的产品不再是一个封闭的孤岛，而是变成了一组可被随时调用的原子能力。PM 的内核已经从“产品设计师”进化成了“业务架构师”。

六、结语：Agent 时代的临界点

外卖 Agent 的走红，不仅是一个功能的迭代，更是移动互联网交互范式的一次“地震”。

6.1 从“画图”到“定义规则”：PM 的护城河重塑

Agent 时代的到来，确实让传统的画图 PM 感到焦虑，因为 UI正在消失。但换个角度看，我们终于从琐碎的像素对齐中解脱出来了。

当用户通过语音描述意图时，PM 的战场已经从前端的“像素级纠结”转移到了后端的“逻辑级建模”。我们要做的，是去定义业务的边界，去设计异常发生时的补偿机制。逻辑，成了 PM 在 AI 时代唯一的护城河。

6.2 确定性胜过一切

产品的竞争力不再取决于 App 谁画得更好看，而取决于谁的服务更确定。

原子化能力： 谁能更早地将业务拆解为可被 AI 调用的 API，谁就能顺滑地接入生态。
交付闭环： 像通义千问这样通过原生协议实现的“确定性交付”，将远比不稳定的“模拟点击”更具商业生命力。

6.3 AEO：掌握流量分配的生杀大权

品牌商家需要思考的不再是如何在搜索结果中排第一，而是如何让 Agent 在理解意图时选中你。掌握了 API 规范的定义权和场景触发的逻辑优先级，就等于掌握了 Agent 时代的流量分配权。

写在最后

Agent 的到来并非要取代产品经理，而是将我们从琐碎的交互细节中解放出来，回归到产品的本质——创造价值与解决问题。只要商业逻辑还在，只要解决问题的需求还在，PM 就永远是那个给 AI 注入“灵魂”的架构师。

本文由 @Junliu 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

2026 最新 Claude Skills 保姆级教程及实践！

苍何 — Wed, 14 Jan 2026 09:40:06 GMT

Claude Skills 正在重新定义 AI 与人类的协作方式。作为可复用的指令包，它将专业知识、业务逻辑和执行脚本封装成模块化工具，解决了 AI 对话短暂、知识分散的痛点。本文从核心机制到实践操作，详细解析 Skills 如何通过渐进式披露技术提升上下文效率，并手把手教你安装官方技能库、制作自定义技能，探索下一代 AI Agent 的无限可能。

其实想写这篇文章想写很久了，Claude Skills 现在也已经🔥的一塌糊涂了，

我也看了很多大佬的文章，收藏了一堆的教程，比如一泽的教程，就让我一度只能粗鲁的喊了好几遍：卧槽，牛逼，还不忘加几个表情：🐂🍺

在经历一番研究 Claude 技术博客后，我决定分享一些我的实践和感受。

本文主要分为以下几大部分：

1、什么是 Claude Skills

2、Claude Skills 和 MCP 区别及联系

3、怎么使用 Skills

4、都有哪些好用的 Skills？

5、如何制作自己的 Skills

文章会显得有些长，可以先点赞收藏，并转发给需要的朋友。

一、什么是Claude Skills？

Claude Skills 我的理解就是给大模型的技能工具包，他是可复用的指令包，通过封装团队的工作流程，业务逻辑和领域知识，解决了 AI 缺乏专业知识的鸿沟。

它将特定的程序化知识、业务逻辑和执行脚本打包，让 Agent 能像工作流一样较稳定的执行。

从使用层面上理解 Skills 是包含指令、脚本和资源的文件夹，供 LLM 可以动态加载，底层采用的是渐进式披露，也就是仅在需要的时候加载技能的详细指令，能有效节省宝贵的上下文窗口。

Skills 带来的是一种全新的 AI Agent 协作模式，过去，我们需要在每次对话中提供背景知识和操作指南，现在，借助 Skills，我们可以将这些知识封装起来，给到 AI 使用。

要想很好的理解 Skills ，就得先看清现阶段 AI 面临的一些问题。

1、对话是短暂的：每一次新的 Chat 对话都要从 0 开始，通常无法记住之前讨论，项目的具体背景和团队的工作流程。

2、知识是分散的：团队经验（数据结构、业务逻辑等）分散在 Wiki、文档里，AI 无法直接调用

3、重复劳动多：开发者 / 用户需反复在提示词中解释细节，既耗时又导致 AI 输出不一致

就好比一个新入职的员工，想要快速上手项目就得需要各种知识和技能，Skills 更像是模块化的知识包，给 AI 量身定制。

那 Skills 的核心机制是通过渐进式披露 (Progressive Disclosure)，通过分层加载信息，确保 AI 总能获取所需知识，同时最大化利用上下文的效率。

从文件夹层面，来做个剖析吧。

通常会包含这几大部分：

scripts：存放执行脚本
references：存放按需加载的详细文档，如表结构定义，API 规范，代码片段等。
SKILL. md：核心指令、触发条件、执行指引等。

其中 SKILL. md 内部剖析如下：

Skill 能否被准确触发，完全取决于其SKILL. md 中 description 的质量。它非简单的关键词匹配，而是 Claude 对其能力和适用场景的语义理解。

Skills 是构建强大 Al Agent 的核心基石，但它并非孤立存在。为了发挥最大潜能，我们需要理解它如何与 Anthropic 生态系统中的其他组件协同工作。

二、和 MCP 区别及联系

最大的困惑其实是和 MCP 区别。我做了个图：

MCP 是一种标准协议，像是大模型的手和脚，负责连接工具，而 Skills 负责程序化知识，他让 Agent 具备工作流的能力，稳定执行特定任务。

比如一份调研报告 skill，他需要通过 MCP 去连接 Google Drive 搜索最新周报，并从 GitHub 拉取竞品开源库的数据，skill 提供分析框架，指导 AI 如何进行 SWOT 分析，最后由 subagent 来执行。

三、怎么使用 Skills？

那具体怎么使用 Skills 呢？其实在很多 AI IDE 中都可以使用了，比如 Claude Code、OpenCode。

这里以 Claude Code 为例，使用只需要以下几步。

第一步，安装 Claude Code

推荐使用 native 的方式安装，相比较于 npm 更加的稳定以及能及时更新，终端中输入：

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

然后选择一个文件夹，终端输入： claude，即可启动。

但是要想使用还是需要配置一下 API 的，有挺多种办法，你可以选择官方的 Claude，非常贵，你也可以选择中转的 API，性价比高，当然你甚至可以选择 GLM 4.7，相对划算。

通常我还会安装一个工具叫 CC Swtich，用来管理各种 API 的配置。

第二步，在 Claude Code 中安装 Skills

一共有三种安装方式，分别是：

方式一：自然语言安装

你可以直接让 CC 来安装，直接提需求：

帮我安装下 skill，项目地址是：https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/pptx

可以看到他能理解需求，并直接帮安装好了：

方式二：手动安装

下载 skill 安装包，然后直接放到 .claude/skills/，这个目录下：

方式三，注册命令

在 Claude Code 中运行以下命令，将此存储库注册为 Claude Code 插件市场：

/plugin marketplace add anthropics/skills

然后，在插件市场中搜索相关插件：

通过插件安装的 skills 需要在 .claude/plugins/marketplaces/ 这个目录下查看：

或者也可以直接输入命令安装插件：

/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills

当安装好 skills 后，需要重启一下 Claude Code。

要想使用的话，可以直接指定 skill，也可以按照用户意图，Agent 自动选择合适的 skill。

比如输入 prompt：

用 pptx skill 创建一个关于 Claude Skills 的演示文稿

可以看到先是去用 HTML 来写 PPT，然后调用 pptx skill 里面的 html2pptx.md 约束，把 html 转为 PPT。

而这个约束文件 html2pptx.md 是对 html 转 PPT 的一些约束规则和条件，通过 markdown 的形式约束了。

Claude Skills 经过一番苦战，终于完成了。

我们来看下效果：

靠，非常不错啊。一个做 PPT 的 skill 就这样安装好了。

四、都有哪些好用的 Skills？

Anthropic 官方的 skill 仓库提供了不少有用的 skill，开源地址如下：

https://github.com/anthropics/skills

也可以在 Skills 市场找到非常多的 skill：https://skillsmp.com/zh

目前已经有 58925 个 Skills 了：

然后可以在这里用 AI 来搜索你想要的 Skills，也可以按照分类查找。

那都有哪些必装的 skill 呢？给大家推荐几款：

1、skill-creator

Anthropic 官方出品，能够自动写 skill 的 skill。

地址：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/skill-creator

2、Superpowers

这个是一个完整的软件开发工作流程的 skill，包含需求文档、开发、测试等流程。

地址：https://github.com/obra/superpowers

3、X Article Publisher Skill

可以很方便的用来写 X 文章，早就有这个痛点，没想到这么快就有对应的工具了。

地址：https://github.com/wshuyi/x-article-publisher-skill

4、NotebookLM skill

能在 Claude Code 里面直接和 NotebookLM 对话，并上传 PDF 直接到 NotebookLM。

地址：https://github.com/PleasePrompto/notebooklm-skill

5、obsidian-skills

由 obsidian 老板亲自写的 skills，能够生成 Obsidian 增强型 Markdown，自动添加标签、日期，不破坏原有格式，生成内容可直接存入 Obsidian 库。还能直接生成 Obsidian Canvas 白板。

这个甚至就可以直接在 obsidian 里面安装。

然后输入提示词：用obsidian-skills画一个 canvas 来解读这一篇文章”开源版 Claude Code 火爆全网，已狂飙 51.7k Star。。。”

可以看到，图就很快出来了：

五、如何制作自己的 Skills 呢？

非常推荐大家先安装 Anthropic 官方的一个 skill：skill-creator，他是专门用来安装 skill 的 skill。

按照同样的方法先安装这个 skill：

帮我直接安装这个skill，地址：https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator，克隆这个 skill 到我的已存在的技能目录~/.claude/skills

下面就可以在 CC 里面快速的创建 skill

创建一个 skill，能自动将 pdf 转为 PPT

开始一顿操作来创建这个 skill 了：

接下来就什么都不用管了，很快就生成好了这个 skill：

对应的文件夹也生成 ok 了。

来做下验证，输入以下提示词：

帮我把“值得去的IT公司（武汉篇）.pdf”转为 ppt 格式

转好了：

打开项目看一下：

来看看效果，没什么问题：

做一个 skill 几分钟时间，非常方便。

六、写在最后

Skills 改变了我们与 AI 协作的基本方式。它们将一次性的提示，转变为持久、可组合的知识资产。

通过为 AI 建立一个可扩展的程序性记忆库，Skills 正在为下一代代更强大、更自主、更能与人类专家无缝协作的 AI Agent 奠定基础。

Skills 把各种经验和方法打包成技能包，降低了跨行使用的成本，普通人也更加方便的创作自己的 Agent 了。

我觉得，掌握 Skills，就是掌握了将组织智慧规模化的能力。

未来，Skills 还会一如火爆，会有越来越多的 Skills 出来。

好了，今天的文章就到这里了，谢谢你喜欢我的文章，我们下期见。

本文由人人都是产品经理作者【苍何】，微信公众号：【苍何】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

2026 用 AI 多赚一份收入：我帮你把国内能走通的 12 条路都拆开了

LU晨昕 — Fri, 12 Dec 2025 01:58:39 GMT

2025年，AI变现不再是玄学，而是可复制的工作流重构。从网文创作、短剧生产到本地商家赋能，12条已验证路径揭示：普通人靠国产AI工具赚钱的关键，在于将AI嵌入“人机耦合”的闭环流程，用20%的人类判断撬动80%的自动化产出。

如果你这两年认真刷过几次 AI 相关内容，心里大概率都问过一句——

“普通人到底能不能，真的，靠 AI 多赚一点钱？”

一边是铺天盖地的“某某用 AI 月入十万”“AI 写小说一天上架三本”；

另一边是你打开各种国产大模型，憋半天只憋出一段看起来很聪明、但完全不知道怎么变现的回答。

现实是：2025 年，AI 已经真金白银地改写了一部分人的收入结构。

残酷的是，这部分人不一定是“模型论文看得最多”的那批，而是最早把 AI 嵌进赚钱流程的人。

这篇不讲玄学，不讲“信息差致富学”。

只聊一件事：

2025 年，在中国大陆，普通人怎么用“国内能用的 AI 工具”，实打实多出一份可复制的收入？

我把目前看到的、已经有人在实操、有真实现金流的方向，拆成了 12 条“从 0 到 1”路径。

每一条背后，我都用国内可用的模型和平台，帮你重新改写了一条完整工作流。

你完全可以只选一条，扎实干 3 个月，就足够把差距拉开。

路径一：AI 辅助网文创作——用 DeepSeek / 通义，把“写不动”变成“写得起”

先讲最现实的一条：网文。

现在番茄、七猫这类平台，不缺“会写字的人”，缺的是**“能稳定日更、世界观不崩、角色不塌”的人**。

AI 在这里，绝不是“帮你生成一本书”，而是解决三个特别痛的点：

想不出新题材
世界观写着写着自己都乱了
每天更 1 万字精神状态爆炸

一个适合国内作者的组合是：

逻辑和大纲：DeepSeek、智谱清言、通义千问
长文本管理：飞书文档 / Notion 国内镜像 + 你自己的“世界观数据库”
最终连载：番茄小说、七猫、起点、再往外走是起点国际 / WebNovel / Amazon KDP

一个实际可跑通的流程，可以这样：

第一步，用国产大模型做“题材 + 大纲”。

不是那种“帮我写一本重生文”，而是直接让模型分析平台榜单：

“你现在是番茄小说资深编辑，请你爬一下（或基于示例分析）最近 3 个月都市频道的热门文案，总结读者最吃哪几类爽点。然后围绕‘重生+职场+打脸’这个方向，给我设计一部 100 章的小说大纲，前三章必须高密度冲突、一定要有黄金三章节奏。”

DeepSeek 这类擅长推理的模型，特别适合做“编辑”而不是“代笔”。

第二步，用飞书 / Notion + 模型搭一个自己的 Lorebook。

国外用 NovelAI 的 Lorebook，我们在国内完全可以自己搭一个“设定本”：

用飞书多维表格 / 石墨文档建几张表——人物卡、势力卡、地理设定卡，再用 DeepSeek / 通义千问做检索和填充。

比如你在写的时候，选中“反派张总”，让模型把你之前设定的“人设 + 口头禅 + 外貌 + 黑历史”调出来，强制自己不崩设定。

第三步，用“三明治写作法”把 AI 味一层层削掉。

简单说，就是：

你写：核心冲突、反转点、关键对话大纲
模型写：环境描写、动作细节、情绪渲染
你再改：把那种“首先、其次、然而”等僵硬转折全干掉，改成网文读者习惯的扫读节奏

在具体执行上，你可以让通义千问 / Kimi 做一版扩写，然后用 DeepSeek 再当一次“苛刻编辑”，让它帮你挑出“AI 味最重的句子”，再人工重写。

只有一个原则：

别指望 AI 替你当作者，要把它当成“永远不喊累的实习写手”。

你负责灵魂，AI 负责体力活。

路径二：AI 微短剧 / 漫剧——通义千问 + 万相 + 可灵，做一条“爽点流水线”

短剧现在是真正的“现金流战场”。

传统短剧成本动辄几十万起步，真人拍摄、场地、美术、剪辑，一环砸一个坑。

现在用国内一批视频、绘画模型，把这件事拆开，普通团队就能吃上一块肉。

一个适合国内团队的组合大概是：

剧本 / 分镜：DeepSeek、通义千问、智谱清言
角色视觉：通义万相、百度文心一格、字节即梦
视频生成：快手可图 / 可灵（Kling 国区）、腾讯混元视频、抖音剪映的“即影”能力
配音 + 口型：科大讯飞配音、火山引擎智能配音 + 火山数字人 / 魔搭数字人
剪辑：剪映专业版 / 剪映 App

一个可落地的流水线，是这样的：

第一步，用国产大模型写“强冲突剧本 + 分镜脚本”。

明确告诉模型：这是做给抖音 / 快手 / Reels 受众看的竖屏短剧，每集 40–60 秒，目标人群是谁，必须几秒一个爽点、每集尾部必须 Hook。

让通义千问帮你把每一集拆成：

文本剧情
镜头描述（远景 / 近景 / 特写）
画面情绪（压抑、爆发、暧昧…）

你在这里扮演的是“制片 + 总编剧”的角色，负责拍板爽点节奏，模型只是帮你把东西写完整。

第二步，用国内绘画模型把角色和主场景定死。

先用通义万相 / 文心一格 / 即梦，做出一组统一风格的主角图库：

不同表情、不同服装、不同角度。

这一步一定要通过“风格参考图”功能，让每一次生成都沿用上一组图的风格，这样角色才不会每集一张新脸。

第三步，把关键分镜丢给视频模型做“图生视频”。

比如用可灵、快手可图、混元视频，把一张张分镜图变成 3–5 秒的动态镜头，动作可以不用太复杂，但光影、表情、运动要流畅。

第四步，用国产配音 + 数字人做“开口说话的画面”。

科大讯飞、火山引擎都有比较成熟的情感配音和口型匹配能力，你只要把台词和角色形象给到，生成一段自然说话的视频，再丢进剪映里和主画面融合。

最后，还是要回到剪映里，人工调节节奏、音乐、转场。

AI 把“素材层”拉到了普通人能玩的级别，但节奏和爽点，还是你说了算。

路径三：小红书 AI 视觉号——用通义万相 / 即梦，把“好看”变成“好用”

小红书是一个极其讲究“审美 +情绪”的平台。

AI 绘画在这里真正的机会，不是“炫技术”，而是非常俗气但有效的四个字：“好看、实用”。

在工具层面，你完全可以用一套国产组合打穿：

画图：通义万相、文心一格、即梦（Jimeng）、字节即梦、腾讯混元大模型内置绘图
排版：黄油相机、稿定设计、Canva 大陆可用版
运营：小红书创作工具 + 数据分析后台

操作上我建议你走一条最现实的路子：

第一步，选一个“用户愿意保存”的蓝海垂类。

比如：

宫崎骏风 / 水彩风 / 极简风手机桌面、聊天背景
原木风、奶油风装修效果图
“接好运”“招财”“护体”的好运壁纸、锁屏

这些内容的共同点是：别人会真的存下来用，不是刷完就忘的那种漂亮图。

第二步，用“风格参考码”把画风锁死。

像通义万相、即梦类产品，都已经有了风格参考 / 图生图功能。

你完全可以先花一周时间，只打磨出“账号专属画风”：

比如“克制的极简线条 + 轻柔渐变色 + 细金线点缀”，之后所有图都在这个风格上做微调。

久而久之，用户刷到你的图，会有一个感觉：

“啊，这又是那个号的图。”

第三步，把“好看”变成“好用”的使用场景。

每一张图发出去之前，都问自己一句：

这张图能当壁纸吗？
能当头像吗？
能用在发朋友圈 / 朋友圈背景上吗？
能配文案做情绪表达吗？

你可以在图上预留文字区域，或者直接配上一句很能戳人的短句，让用户一键“保存+转发”。

变现上，小红书已经给出了非常清晰的路径：

账号起来之后，接蒲公英商单；

用置顶笔记引导用户加微信 / 企微进群；

在群里卖高清无水印图包、定制头像、AI 绘画教程。

本质上，这条路是在用国产绘画模型，给自己做一个“移动视觉工作室”。

路径四：AI 表情包与贴图——用即梦 / 文心一格，慢慢养出一个小 IP

表情包是中国互联网最被低估的一种“软资产”。

好消息是：以前做表情包需要会画画，现在只要你懂什么好笑、会用一点点 AI，就能做出完整一套。

在国内的工具组合是：

角色设计：通义万相、文心一格、即梦
动态化：剪映、快手可影、腾讯智影、阿里云视频工场
封装与上传：微信表情开放平台、QQ 表情平台、B 站/抖音特效中心

一个简单但很实在的流程：

第一步，用 AI 造一个“有梗”的小角色。

不要做一个“泛泛的可爱猫”，而是做一个有明确人设的小形象：

社恐土豆、加班熊猫、emo 小云朵、暴躁打工狗……

你可以用即梦 / 万相生成多组表情：开心、生气、无语、崩溃、社恐微笑等等。

第二步，把它做成平台认可的表情格式。

微信表情对尺寸、大小、白边都有严格要求。

你需要做的就是用 PS / 美图秀秀 / 在线 GIF 工具把每张图：

裁成统一尺寸（比如 240×240）
去掉多余白边，保证在聊天框里“干干净净”
控制动图小于 1MB，方便加载

这一步很多人嫌麻烦，但恰恰是你能和“随便玩玩 AI 的人”拉开差距的地方。

第三步，上架、运营、慢慢养 IP。

上架之后不要急着“赚钱”，先让它出现在各种场景里：自己用、朋友用、在小红书/B 站发“新表情包介绍”、找小博主试用。

一旦某个表情包系列被大家记住，你就拥有了一个可扩展的小 IP，可以做第二套、第三套，甚至联名、周边。

路径五：AI + POD 按需打印——用 1688 + 淘宝，把图变成实物

按需打印（POD）的逻辑非常简单：

你只做设计和前端销售，生产和发货用工厂。

在国内，这个闭环可以完全用本土生态打通：

设计：通义万相 / 文心一格 / 即梦 + PS / Photopea
供应链：1688 找一件代发工厂
前端：淘宝 / 抖音小店 / 小红书店铺 / 微店

具体可以这样操作：

第一步，用国产绘图模型做出“穿得出去”的图。

记住一句话：好 T 恤不是插画展。

真正卖得动的图案，往往非常简单、非常有梗、非常明确。

比如：一句话梗 + 一个极简图标；

一个姿势 + 一句打工人心声。

你可以用通义万相先探索几十个方向，然后从中挑出视觉最“利落”的那几条。

第二步，用 AI 超分 / 矢量化把图放大到印刷级别。

可以用 Photopea + 各类在线超分工具，把原来的 1K 图放到 4K、8K，再做干净的矢量勾边。

这一点非常重要，不然印在衣服上会糊成一块。

第三步，用 1688 + 淘宝做一条最短闭环。

去 1688 搜“POD T 恤一件代发”“帆布包一件代发”，选几家支持小批量、支持打样的供应商。

前端开一个淘宝 / 抖音小店，主打某一个垂类（比如“程序员梗 T”“猫奴梗帆布包”），慢慢把单品做深做精。

你会发现，AI 帮你做的是“从不会设计，到能稳定出图”；

电商帮你做的是“从不会做工厂，到只需对接一两个上游”。

路径六：AI 图库资产——用国产模型给图虫、站酷海洛供货

过去，图库是摄影师的世界。

现在，图库开始接受 AI 图，但也变得严苛：不干净、不真实、没用的图，一律不过审。

在国内，你可以考虑的渠道是：

图虫创意、站酷海洛、摄图网、千库网等国内图库
同时兼做 Adobe Stock / Shutterstock（需要科学方式访问，但分成较稳定）

工具层面，用的还是：通义万相、文心一格、即梦等。

关键不是图好不好看，而是**“这个图，设计师、运营、甲方会不会真的下载用”**。

目前稀缺的方向包括：

真实、自然、不油腻的亚洲人职场照
高质量、通用的商务背景图、政策宣讲背景、科技风舞台背景
一整套风格一致的图标 / UI 元素 / 信息图元素

你可以选择一个小类目，比如“亚洲女性医生”或者“极简抽象背景”，用国产模型打磨出几百张干净、高质量作品，一点点把自己的图库“资产池”堆起来。

这条路的心态一定要放长：

你每天上几张图，半年、一年之后会慢慢感受到“啊，我不干活的时候也在产生一点钱”的感觉。

路径七：AI Agent 解决方案——用 Coze / Dify / AppBuilder 给老板造“数字员工”

这一条，非常适合会一点点产品思维、懂业务逻辑、又不想深学编程的人。

国内现在已经有几套成熟的低代码 Agent 平台：

Coze（扣子）：字节系，发到微信、飞书、抖音生态都很方便
Dify：开源、可以私有化，适合稍微技术一点的团队
百度 AppBuilder：自带文心大模型与搜索
阿里云百炼 + 通义工作室：适合钉钉 / 阿里云生态

一个现实的切入点：帮中小企业做“邮件/咨询自动处理助手”“常见问题自动回复助手”。

你可以这样走：

第一步，找一个你身边真正在“被信息淹没”的老板。

外贸老板每天几百封邮件、教培机构每天几十条家长微信、美容院每天一堆咨询……

这些都是 Agent 天然适合介入的场景。

第二步，在 Coze / AppBuilder 里搭一个最小可用版本。

例如做一个“邮件归类和草拟回复”Agent：

触发：邮箱来新邮件（可以用飞书邮箱 / 企业邮箱 + Webhook）
LLM 识别：判断这是垃圾、发票、客户咨询还是重要事项
动作：垃圾 → 自动归档发票 → 抽取金额 & 时间，丢进飞书多维表格或企业微信审批咨询 → 草拟一封高情商回复，放进草稿箱给老板最后拍板

第三步，用实际“省下的时间”跟老板谈钱。

你不是卖“AI 技术”，你卖的是：

每天帮你省了多少个小时的机械回复
帮你少掉了多少漏回复的投诉
帮你让前台/助理的工作更聚焦

收费模式可以是：一次性搭建费 + 每月维护费，或者按年订阅。

一句话：

你用的是 Coze / Dify / AppBuilder，但你卖出去的，是“我们公司也有了一个 24 小时不下班的数字员工”。

路径八：无脸视频频道——B 站 / 抖音上，用 AI 做高质二创

无脸频道这个赛道，在国内同样经历了从“搬运+配音”到“深度二创”的升级。

现在 B 站、抖音、西瓜视频对低质 AI 内容都非常敏感，简单的“PPT+配音”已经走不远了。

你可以把 AI 当成一个效率加速器，而不是“内容替身”。

更现实的打法是：

选一个你真有话说的主题：悬疑故事、职场故事、历史冷知识、影视解构、读书笔记…
用 DeepSeek / 通义千问做脚本初稿，把结构、论点写清楚
再人工改成你自己的语言，加上你的观点和经历

画面层面，可以组合：

B 站可商用素材库 + 抖音/西瓜的视频模板
国产 AI 绘图生成一些辅助插画/氛围图
剪映加上恰到好处的字幕、动效、音效

你做的不是“全自动赚钱机器”，而是一个“高度自动化的内容工厂”：

AI 写底稿 + 你改稿 + AI 做画面 + 你剪辑。

路径九：AI 知识付费 / 数字产品——用小鹅通 / 知识星球，把你的“踩坑经验”卖出去

如果你已经在某个垂直场景里，把 AI 用得还算顺手，那你手上已经握着一个可以变现的东西：实战路径。

普通人最大的痛点是：知道工具叫啥，但完全不知道怎么串起来用。

你能卖的，就是这条“从不会到会”的路线图。

国内可以用的承载工具包括：

小鹅通、知识星球、小报童、小宇宙会员、荔枝微课、腾讯课堂
淘宝咒语包 / 咨询服务、抖音小店课程

产品形态很灵活：

一份整理好的“某场景提示词合集”（例如“小红书爆款标题 50 条模板+AI 重写流程”）
一套 3–5 小时的“Coze 搭建实战课”“通义千问在职场 20 个用法”
一本认真打磨的 PDF《2025 打工人 AI 提效实战手册》

重点不是把自己包装成“专家”，而是真诚地把你自己已经跑通、赚到过钱的流程拆给别人看。

路径十：AI 辅助本地生活服务——你带着 DeepSeek / 通义，帮他们“上网赚钱”

很多线下老板现在其实就卡在一句话上：

“我线下还行，就是不会搞线上。”

你完全可以用 AI 做一件很接地气的事：

帮他们把“线上那一面”补起来。

例如你可以提供这样的服务：

用 DeepSeek / 通义千问为他生成高情商的点评回复（美团 / 大众点评 / 小红书）
用通义万相 / 剪映给他每周做 2–3 张海报、一个短视频文案
用国产模型帮他分析同城竞对的营销文案，给出更合适的版本

AI 就像你背后的一整支“内容+客服小团队”，而你是那个对接老板需求、把 AI 产出变成人话的人。

这条路最大的好处是：

需求非常真实、客户就在你身边。

路径十一：AI 音乐 / 音频——用国产音乐生成 + 讯飞配音，做“背景声生意”

助眠、白噪音、Lo-Fi、冥想音乐，这些内容在 B 站、网易云、QQ 音乐上有稳定的长尾流量。

现在国内也有不少 AI 音乐生成工具（包括各大公司的实验项目、第三方 App），配合科大讯飞、火山引擎这类配音/变声工具，你完全可以跑通一条“声音副业线”：

做一整套“学习专用 BGM”视频，放到 B 站、抖音直播间当背景
做品牌小店的“专属提示音”“广告 jingle”，在猪八戒网、闲鱼接单
用配音 + BGM 做有声书、公版经典导读音频

睡觉的时候，你的音频内容还在被播放，这就是最典型的小规模“被动收入”。

路径十二：微型 SaaS / 工具站——用通义灵码 / 百度 Comate，让 AI 帮你写一部分代码

最后一条，给愿意稍微碰一下技术的人。

以前做一个小工具网站，需要你至少是个前端 / 全栈。

现在有了通义灵码、百度 Comate、华为云 CodeArts Snap 这种 AI 编程助手，你只要会一点点逻辑，很多东西已经能在“聊天”中做出来了。

你可以从非常小的点切：

一个“Excel 公式生成器”：输入问题，输出函数
一个“文本清洗/格式转换小工具”：一键去空格、拆行、转 Markdown
一个“求职简历关键字优化器”：帮人把 JD 和简历匹配起来

变现方式很朴素：

挂广告、开会员、卖源码、接定制。

你不需要成为高级工程师，你只需要比你服务的那群人，多懂一点点技术 + 多懂一点点 AI。

说到底：AI 提高收入，不是玩工具，是重写你的“赚钱单位时间产出”

把所有这些路径抽象一下，会发现：

第一，AI 是放大器，不是印钞机。

它放大的，是你本来就有的东西：写作、审美、沟通、产品、销售、洞察。

如果你没有任何一个“底座能力”，AI 会放大的，只是你的混乱。

第二，真正赚钱的地方，全部是“人机耦合”。

AI 做 60%–80% 机械工作；

你做最后 20%–40% 的判断、审美、情绪、风控。

溢价就藏在这 20%–40% 里。

第三，合规和平台规则，是你能不能“活到明年”的底线。

不管是微信表情的审核、小红书对原创度的要求，还是 B 站/抖音对 AI 内容的风控，你做的不是“钻空子”，而是在规则内做到极致。

第四，真正拉开差距的，是你有没有把 AI 固化成自己的“赚钱工作流”。

不是今天玩玩这个 App，明天试试那个网站，而是：

针对一个具体场景
设计一条从接单、生产、交付、复盘的完整流程
让这套流程，在你不太费力的时候，也能稳定跑起来

当你第一次发现：

“咦？这件事我以前要 4 小时，现在 40 分钟搞定，还做得更好”，那一刻其实你已经换了赛道。

2025 年，普通人和 AI 的最佳关系，不是“谁替代谁”，而是——你学会管理一群不会喊累的数字员工，让他们在屏幕后面帮你，一点点抬高自己的单位时间价值。

工具可以换很多个，但你只需要跑通一条属于自己的链路，就已经比大多数只会转发“AI 月入几万”的人，走在前面了。

专栏作家

陆晨昕，公众号：晨昕资本论/晨昕全球Mkt ，人人都是产品经理专栏作家。资深媒体人，创业者，专注于科技&互联网&内容&教育行业深度研究。

本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自 Pixabay，基于CC0协议

2026 年 AI 创业全景指南：给渴望借 AI 逐梦的人!

产品参赵 — Sun, 07 Dec 2025 11:49:11 GMT

2026 年的创业环境，既充满了技术突破带来的无限可能，也暗藏着认知误区与资源错配的风险。对于渴望借助 AI 逐梦的人来说，如何分辨“真创业”与“假创业”、如何在符号化的喧嚣中保持务实，已成为决定成败的关键。本文将为你呈现一份全景指南，帮助创业者看清趋势、避开陷阱，找到属于自己的价值创造之路。

对于资源有限、经验尚浅却渴望被时代看见的年轻创业者来说，AI 创业不是 “造火箭”，而是用好现有技术工具，在细分领域解决具体痛点。

本文将从AI 创业全景赛道解析、低门槛实战方向、小白行动路线图三个维度，为你拆解可落地、能变现的创业机会，帮你在 AI 浪潮中找到属于自己的立足之地。

一、AI 创业全景赛道：8 大领域的机会与挑战

我们先从市场需求、典型案例、潜力与难度四个维度，带你看清当前 AI 创业的完整版图，帮你快速判断哪些领域适合自己切入。

1. 内容生成与创意辅助类

这是目前最炙手可热、大众感知最强的领域，主要利用AIGC技术生成文本、图像、音频、视频等内容。

1.案例

国际： OpenAI（ChatGPT, DALL-E）、Midjourney（图像生成）、Runway（视频生成）、Jasper（营销文案）。

国内：字节跳动“豆包”（大模型及应用）、昆仑万维“天工”（大模型及搜索）、智谱AI（GLM大模型）、妙鸭相机（AI写真）、剪映（AI视频剪辑）。

2.体量与潜力

体量：巨大且快速增长。据Gartner预测，到2025年，生成式AI产生的数据将占所有数据的10%。营销、广告、媒体、娱乐等行业都是其潜在客户。

潜力： ★★★★★。

这是AI赋能创意生产力的核心体现，未来将从“工具”向“创意伙伴”演进，渗透到所有需要内容创作的行业。垂直领域（如电商、游戏、法律文书）的精细化应用是蓝海。

3.难度系数： ★★★☆☆

分析：基于开源模型或大厂API进行应用层开发的入门门槛相对较低，催生了大批初创公司。但真正的难点在于：

1）做出差异化的产品体验和垂直场景的深度优化；

2）构建自己的数据飞轮和模型微调能力；

3）面对巨头的激烈竞争（如Adobe的Firefly，字节的剪映）。

2. 企业效率与流程自动化类

聚焦于利用AI优化企业内部运营，降本增效，是B端市场的主力军。

案例：

国际： UiPath（机器人流程自动化）、Gong（销售对话智能分析）、Asana（AI项目管理）。

国内：影刀RPA（RPA机器人）、来也科技（智能自动化平台）、飞书（集成了AI的办公套件）、金蝶/用友（AI赋能ERP）。

2.体量与潜力：

体量：是企业服务的核心赛道，市场规模万亿级别。客户付费意愿强，客单价高。

潜力： ★★★★★。企业永远有降本增效的需求。AI与RPA、CRM、ERP等传统企业软件的结合是明确趋势。未来AI将从事务性自动化走向决策性辅助。

3.难度系数： ★★★★☆

分析：技术难度中等，但商业门槛高。难点在于：

1）深刻的行业Know-how，需要理解企业复杂流程的痛点；

2）强大的B端销售和实施能力；

3）需要面对现有巨头（如SAP, Salesforce）的整合竞争。

3. 代码生成与开发者工具类

“AI程序员”赛道，旨在提升软件开发的全链路效率。

案例：

国际： GitHub Copilot（微软）、Replit（云端IDE+AI）、Tabnine（代码补全）。

国内：蚂蚁集团的SoFlu软件机器人、通义灵码（阿里云）、Comate（百度）。

2.体量与潜力：

体量：全球有数千万开发者，这是一个高价值、高付费意愿的群体。市场处于早期爆发阶段。

潜力： ★★★★★。

软件正在吞噬世界，而AI正在吞噬软件。从代码补全、自动生成、测试到运维，AI将重塑软件工程的生命周期。未来可能走向“自然语言编程”。

3.难度系数： ★★★★☆

分析：技术壁垒高，需要对编程语言、编译器、静态分析有深厚理解。同时，需要高质量的海量代码数据进行训练。用户（开发者）非常挑剔，产品必须足够精准好用才能获得认可。

4. 个性化教育与人机交互辅导类

利用AI提供自适应学习路径和一对一的互动教学体验。

案例：

国际： Khan Academy（集成GPT-4的Khanmigo）、Duolingo（AI语言导师）、Quizlet（学习助手）。

国内：科大讯飞（AI学习机）、作业帮（AI答疑）、猿辅导、字节跳动“Gauth”（海外AI解题应用）。

2.体量与潜力：

体量：教育是万亿级刚需市场，尤其是课后辅导和职业教育领域。

潜力： ★★★★☆。

AI有潜力实现真正的“因材施教”，解决优质教育资源分配不均的问题。在语言学习、技能培训、企业内训等领域有巨大空间。

3.难度系数： ★★★★☆

分析：难点在于：

1）教育内容的专业性和科学性要求极高；

2）需要有效的教学方法和 pedagogy 与AI结合，而非简单问答；

3）在部分国家（如中国）面临较强的政策监管。

5. 智能体与AI-Native应用类

指完全以AI为核心驱动、没有AI就无法成立的新应用形态，特别是具备自主执行任务能力的AI Agent。

案例：

国际： Sierra（面向客户的对话式AI代理）、Cognition.ai（AI软件工程师代理）、DevRev（AI驱动的CRM）。

国内：字节跳动“扣子”（豆包智能体平台）、百度“千帆AI原生应用开发平台”、各大模型公司推出的智能体创建平台。

体量与潜力：

体量：处于非常早期的概念验证和平台搭建阶段，但被普遍认为是下一代人机交互的入口。

潜力： ★★★★★。

如果成功，AI Agent将像今天的App一样普及，代表着一个全新的计算范式。潜力在于能颠覆现有的搜索、电商、办公等入口。

3.难度系数： ★★★★★

分析：技术难度极高，涉及规划、推理、工具使用、长期记忆等前沿研究。商业模式不清晰，需要探索用户为“自动化服务”付费的意愿。是巨头的必争之地，创业公司需要找到极其聚焦的细分场景。

6. 垂直行业解决方案类

将AI技术深度应用于某个特定行业，解决该行业的痛点问题。

案例：

医疗：英矽智能（AI驱动药物研发）、推想医疗（AI医学影像）、医渡科技（大数据平台）。
金融：蚂蚁集团（智能风控）、同花顺（AI投顾）、百融云创（智能风控）。
法律： Harvey（法律AI）、秘塔AI（法律搜索与文书生成）。
零售/电商：码隆科技（商品识别）、悠桦林（AI供应链规划）。

2.体量与潜力：

体量：每个垂直行业都是千亿甚至万亿级别的市场。

潜力： ★★★★☆。

壁垒高，一旦建立难以被颠覆。AI在医疗、金融等数据丰富的行业能产生巨大价值，但落地周期长。

3.难度系数： ★★★★★

分析：最大的难度在于“跨界能力”。团队需要同时精通AI技术和垂直行业的专业知识、业务流程和监管政策。数据获取困难（尤其是医疗），客户决策链条长。

7. AI基础设施与工具链类

为AI开发者和企业提供模型、数据、算力、部署等底层服务，“卖水给淘金者”。

案例：

国际： OpenAI, Anthropic（大模型API）、Hugging Face（模型社区与平台）、Databricks（数据与AI平台）、NVIDIA（算力硬件）。

国内：阿里云/腾讯云/百度智能云（云服务+大模型）、智谱AI/ MiniMax/月之暗面（大模型API）、Zilliz（向量数据库）。

2.体量与潜力：

体量：基础设施是数字时代的“水电煤”，市场体量巨大。

潜力： ★★★★★。

随着AI应用爆发，对底层算力、高性能模型、开发工具的需求会持续增长。模型优化、评测、安全、负责任的AI等都是新兴方向。

3.难度系数： ★★★★★

分析：这是资本和技术最密集的赛道。大模型创业需要数以亿计美元的投资和顶尖的人才。做工具链（如向量数据库、MLOps）虽然相对聚焦，但也需要深厚的技术底蕴和生态构建能力，面临开源产品和云厂商的双重竞争。

8. 自定义DIY与实体商品创造类

您提到的“造好物”就属于此类，连接数字世界的AI创意与物理世界的实体商品。

案例：

国际： Midjourney + Printful（按需打印）、Onshape（AI辅助的云端CAD）。

国内：“造好物”（AI DIY+3D打印）、阿里巴巴“鹿班”（AI设计商品海报）。

2.体量与潜力：

体量：目前是利基市场，但随着3D打印、柔性制造技术的成熟和个性化消费的兴起，正在快速增长。

潜力： ★★★☆☆。

代表了“大规模个性化定制”的未来制造趋势。潜力在于打通从“创意”到“商品”的最后一公里，赋能创作者经济。

3.难度系数： ★★★★☆

分析：难度在于整合两端。一端是让AI设计工具足够简单、强大且有趣（技术+产品），另一端是需要整合复杂的供应链和制造流程（运营+供应链），对创业公司的综合能力要求很高。

二、面向小白创的AI创业实战指南

对于资源有限的创业者，核心思路是：利用现有AI工具（如大模型API、无代码平台）作为“发动机”，专注于解决一个非常具体、高频的痛点。

1. 轻量级AI Agent代搭建与服务

具体做什么：为特定行业/岗位，基于扣子、Coze、Dify等低代码平台，搭建开箱即用的AI助手。

案例：

“跨境电商客服AI”：为亚马逊/TikTok Shop卖家搭建客服Agent，能回答“我的货到哪了？”“我要退货”等高频问题，直接集成到店铺后台。

收费模式：一次性搭建费 + 月费。

“初创公司HR助手”：为新成立的小团队搭建内部问答Agent，将公司制度、社保政策、报销流程等文档上传为知识库，新员工任何问题都可随时提问。

收费模式：按员工人数收取年费。

“房产中介卖点提炼助手”：为房产中介小哥搭建AI，输入小区名称和户型图，自动生成朋友圈文案、小红书笔记、以及针对不同客户（刚需、投资、改善）的房源卖点。

收费模式：按账号收费。

目标客户：不愿或无力自建技术团队的中小企业、个体创业者、专业人士（如律师、会计师、设计师）。

核心能力：不是技术多牛，而是理解业务痛点、会用工具、能交付成果。

你需要比客户更懂AI能为他做什么。盈利模式：项目制（几千到几万不等）、SaaS年费/月费（更可持续）。

启动门槛：极低。熟练掌握1-2个低代码平台（如扣子），并深入理解一个你熟悉的行业即可开始接单。

2. AI应用“二开”与定制

具体做什么：客户用通用AI工具（如ChatGPT）不满意，你需要基于开源模型或API，为其定制化开发专属功能。

案例：

“律所案件摘要生成器”：一家律所觉得通用AI总结法律文件不精准，你为其微调一个法律领域的专用摘要模型，直接集成到他们的内部系统。

“自媒体爆文灵感库”：为一个自媒体团队开发工具，不仅能生成文案，还能将过往爆款文案向量化存储，新写文案时自动推荐类似风格和结构。

目标客户：对AI有初步使用经验，但需要更深度定制、与自身工作流打通的进阶用户。

核心能力：一定的编程基础（Python），会调用API，了解RAG、微调等概念。

5.盈利模式：项目制，客单价更高（数万起）。

3. 超垂直AI内容工作室

不做平台，而是利用AI成为某个垂直领域最高效、优质的内容提供商。

具体做什么：锁定一个极度细分的领域，用AI实现内容的质量、数量和速度的碾压。

案例：

“AI儿童睡前故事”：专注于生成3-6岁儿童的个性化睡前故事。用户输入孩子名字、喜欢的角色（恐龙、公主），AI即时生成一个包含教育意义的专属故事，并通过TTS朗读。

变现渠道：小程序付费、故事集售卖。

“小众爱好AI资讯站”：比如专注于“微型景观制作”领域。AI自动爬取全球相关视频、教程、新品信息，由AI进行总结、翻译、二次创作，每日更新。

变现渠道：付费社群、广告、带货。

核心壁垒：不在于AI技术，而在于对细分领域的深度理解、内容品味和种子用户社群。AI只是你的超级编辑。

启动路径：先通过小红书、公众号等积累1000个种子用户，根据反馈快速迭代内容产品。

4. 互动式内容体验

具体做什么：创造用户能参与、能交互的内容，而不仅是被动阅读/观看。

案例：

“AI角色对话馆”：开发一系列历史人物、文学角色、虚拟偶像的AI对话机器人。用户可以选择与“苏轼”聊诗词，与“福尔摩斯”破案。

变现模式：单次对话体验付费、会员制。

“个人传记AI生成师”：帮助普通人生成个人传记。通过一系列引导式问答，AI与用户对话，收集人生故事，最终整理成文、图、声并茂的电子书或短视频。客单价高，情感价值强。

核心能力：产品设计能力、对话设计能力，要能让用户觉得有趣、有收获。

5. AI数据“炼金术师”

大模型需要高质量“饲料”（数据），你可以成为专业的“饲料”供应商。

细分方向：垂直领域高质量数据集售卖具体做什么：收集、清洗、标注某个小众领域的数据，做成可直接用于训练模型的数据集。

案例：

“中国传统戏曲唱腔数据集”：收集各剧种、各流派的唱腔音频，进行精细标注（剧种、行当、板式、情感），卖给做AI音乐生成、文化保护的研究机构或公司。

“工业零件缺陷检测图像库”：拍摄数万张正常与有瑕疵的零件图片，进行精准标注，卖给做工业质检AI的公司。

目标客户：AI公司、研究机构、需要训练专用模型的企业。

核心能力：领域知识+数据标注管理能力。你得比AI工程师更懂那个领域的知识。

细分方向：数据清洗与标注服务

具体做什么：很多企业有原始数据（如客服录音、现场照片），但无法直接用于AI训练。你组织团队，为其提供数据清洗、分类、打标签的服务。

案例：为一家连锁餐饮企业处理客户评价，不仅判断情感正负，还要标注出提及了“服务”、“环境”、“菜品”中的哪一项，以及具体是“上菜慢”还是“地板滑”。这是一个苦活、累活，但需求稳定，是典型的To B服务生意。

6. AI+本地生活服务

将线上AI能力与线下本地服务结合。

案例：

“AI婚庆策划助手”：帮助本地的婚庆策划师或新人，根据预算、风格偏好，AI生成多套婚礼方案（包括场地布置、流程、音乐推荐），并估算成本。

“AI本地探店视频生成”：为本地餐馆、奶茶店服务。店主提供手机拍摄的原始素材，AI自动进行剪辑、加滤镜、识别菜品并生成吸引人的字幕和标题，直接产出可用于发布的短视频。

“AI个性化旅游路线规划”：针对自由行游客。输入目的地、天数、兴趣标签（美食、拍照、历史），AI生成一份详细的、可分享的PDF路书，包括每日行程、交通、餐厅推荐。

2. 体量与潜力：体量：本地生活市场巨大，且商家非常需要新的营销和服务工具。

潜力： ★★★★☆。

线上流量红利见顶，赋能线下是明确趋势。容易与小程序结合，形成闭环。

3.难度系数： ★★★☆☆

分析：难度在于需要理解本地商业的运作模式，并具备强大的线下推广能力。产品本身的技术难度不高。

7. AI赋能传统技能培训

不是取代老师，而是做老师的“超级助教”。

案例：

“AI英语口语陪练”：做一个微信小程序，针对特定场景（如酒店入住、商务会议）进行对话练习，AI扮演不同角色，并对用户的发音、流利度给出即时反馈。

“AI面试教练”：针对求职者，特别是应届生。AI模拟不同行业风格的面试官提问，并对用户的回答内容、语速、表情（调用摄像头）进行分析和指导。

“AI写作批改工具”：专注“公文写作”或“小学生作文”，提供结构、语法、措辞方面的建议，而不是通用内容的生成。

2.体量与潜力：

体量：终身学习和技能提升是永恒的需求。

潜力： ★★★★☆。

能做到“标准化教学体验”，不受名师资源限制。可以按次、按月收费，模式灵活。

3.难度系数： ★★★☆☆

分析：难点在于教学内容的科学性和专业性。你需要和领域专家合作，设计出有效的训练流程和评估标准，而不能完全依赖AI胡说。

三、给小白AI创业者的核心心法

对于小白创业者，AI创业的核心不是去搞算法创新，而是利用AI这把“超级杠杆”，在你熟悉的领域里，成为一个“解决方案的提供者”。

最大的优势是速度和灵活性，抓住大公司看不上的微小需求，用AI将其做到极致，就能占据一席之地。

从“外包”开始：如果技术是短板，最初可以手动模拟AI服务（例如，你亲自帮客户用AI写文案），验证需求和收费模式。赚到第一笔钱后，再花钱把流程自动化。

超级细分：不要做“营销文案AI”，要做“抖音家具带货视频文案AI”。

越细分，竞争越小，你越容易成为专家。

避免与巨头正面竞争，选择有深度行业理解的细分市场.利用现有生态牢牢绑定微信小程序、抖音小程序、飞书/钉钉应用平台等流量入口，在这些平台上提供你的轻量级AI服务。

4.关注“提示词工程”

即服务很多企业买了AI账号但不知道怎么写提示词。你可以提供“提示词模板库”售卖，或为企业定制专属提示词，这也是一个零成本的创业方向。

5.避开通用大模型的正面战场

这已是巨头和顶尖科研机构的游戏，创业公司机会渺茫。

6.“垂直领域”是王道

选择一个你拥有深厚行业知识的领域，用AI解决该领域最痛的点，建立壁垒。“AI + 行业知识” > “纯粹的AI技术”。

7.重视“工作流”而非“单点工具”

能融入用户日常工作流、解决完整问题链的产品，比只能做单点任务的产品更有粘性和价值。

8.数据飞轮是护城河

设计你的产品，让它能持续不断地从用户使用中获取高质量数据，并用这些数据反哺模型，形成越用越强的正向循环。

9.用户体验决定成败

在技术日趋同质化的未来，简洁、直观、可靠的产品体验是脱颖而出的关键。

希望本文更具体、更“接地气”的分析，能真正为您的创业之路点燃一盏明灯。

祝您创业成功！

本文由人人都是产品经理作者【产品参赵】，微信公众号：【产品参赵】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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2025年国产笔记软件深度测评：印象笔记、有道云笔记、语雀，谁是你的终极知识管理伴侣？

Axias — Mon, 17 Nov 2025 03:02:16 GMT

从最初的随手记，到如今功能全面的知识管理平台，笔记软件的进化见证了我们与信息的关系。印象笔记、有道云笔记、语雀——谁才是你真正的效率伙伴？

引言：效率革命时代，优质笔记工具的战略价值

在当今信息爆炸、追求高效率的数字化时代，一款趁手的笔记软件已不再是可有可无的辅助工具，而是构建个人知识管理系统、提升工作效率与学习能力的战略级核心应用。据艾瑞咨询《2025 Q1中国移动互联网流量季度报告》显示，2025 年 3 月中国移动互联网办公管理细分行业中，记事笔记月独立设备数实现 4.0% 的同比正增长，这一数据印证了笔记软件在用户日常工作学习中的高频渗透。

本文将以专业测评软件作者的视角，对三款备受关注的国产笔记软件——印象笔记 (Evernote)、有道云笔记 (Youdao Note) 和 语雀 (Yuque) 进行一场公平公正、深度且不失实用价值的横向测评。我们将从界面设计、核心功能、跨平台兼容性、团队协作能力、价格策略等多个维度进行详细剖析，旨在为个人用户、学生群体乃至企业团队提供一份详尽的笔记工具选购指南，助你找到最适合自己的知识沉淀与协同增效解决方案。

一、界面设计与用户体验：第一印象与长期舒适度

笔记软件的用户体验始于界面，优秀的界面设计能显著降低学习成本，提升使用舒适度。

1.1 印象笔记：经典商务风范，功能布局严谨

印象笔记的界面设计沿袭了其国际化的经典风格，整体呈现出一种沉稳的商务感。左侧导航栏清晰地划分了“笔记本”、“标签”、“笔记”等核心知识管理功能区，便于用户快速查找与整理笔记。编辑区功能排布逻辑性强，工具栏图标明确，使得印象笔记的上手难度较低。然而，在自定义主题和高级排版样式方面，印象笔记略显保守，可能无法满足追求个性化界面的用户。

1.2 有道云笔记：清新简洁，国人操作习惯深度优化

有道云笔记在界面设计上更注重东方审美和本土化优化。其主色调通常比较清新，最新版本进一步简化布局，减少了视觉干扰，使得内容呈现更为突出。有道云笔记的编辑界面与国内常见的文档处理软件高度相似，功能按钮一目了然，对于习惯了国内应用的用户来说，几乎无需学习成本。特别是其移动端体验，卡片式布局和快捷操作，都体现了对中国用户习惯的深度理解，使其成为一款非常亲和的笔记工具。

1.3 语雀：专业文档导向，知识库构建的优雅选择

语雀的设计理念更倾向于“知识库”或“文档管理平台”，而非传统意义上的“轻量级笔记”。它的界面强调内容的结构化和阅读体验。左侧的目录树状结构使得多层级文档的组织和导航高效便捷。语雀编辑器的“所见即所得”特性和对Markdown的强大支持，深受专业用户和内容创作者的喜爱。整体风格兼具专业工具的严谨与现代设计的简洁优雅，是构建团队知识库或个人专业作品集的理想选择。

二、核心功能与特色：谁是真正的效率王牌？

笔记软件的核心竞争力最终体现在其提供的功能深度和实用性。

2.1 印象笔记：全能信息捕手，构建个人知识宇宙

印象笔记的最大优势在于其强大的信息收集能力，堪称信息收集的瑞士军刀。无论是网页剪藏、邮件保存、微信文章收藏，还是手写识别（OCR）功能，它几乎能捕获所有碎片化信息。印象笔记支持多格式附件（如PDF、Office文档、图片、音频等）的存储和管理，结合其强大的笔记搜索功能（包括附件内容搜索），使得用户能够轻松构建一个庞大的、可检索的个人知识库。其任务管理功能虽然不如专业项目管理软件强大，但足以满足日常工作中的简单提醒和待办事项管理。

下图示例可见，OCR自动识别图片内文字，快速提取文字信息，大大提升效率。

2.2 有道云笔记：功能均衡实用，满足日常工作学习所需

有道云笔记在功能设计上追求均衡实用，全面覆盖了用户在笔记记录、文件管理、团队协作等方面的基本需求。其特色功能包括：文档扫描、手写笔记、Markdown编辑器、思维导图、AI助手、PDF转Word、翻译等。有道云笔记的多平台同步和分享功能非常成熟，且针对国内网络环境进行了深度优化，保证了数据传输的稳定性和速度。对于大部分个人用户和中小团队而言，有道云笔记所提供的功能足以应对日常工作和学习的绝大部分场景，是一款高效的泛用型笔记工具。

下图示例可见，翻译的案例，大大提高了阅读效率！

2.3 语雀：专业知识沉淀与团队协作的利器

语雀的定位是专业的知识管理和团队协作平台。它在结构化文档创建、表格处理、思维导图绘制、画板设计等方面表现出色。语雀的文档可以直接嵌入多种外部内容（如视频、代码片段、流程图），并支持多人实时在线编辑和版本历史管理，这在构建企业知识库、项目文档或专业技术文档时显得尤为重要。虽然在“泛信息剪藏”方面不如印象笔记极致，但在内容创作、知识组织和专业文档管理方面，语雀无疑是其中的佼佼者，尤其适合知识创作者和技术团队。

三、跨平台兼容性与团队协作：无缝连接，协同增效

在多设备和团队协作日益普遍的今天，笔记软件的跨平台同步和协同能力是衡量其价值的关键指标。

3.1 印象笔记：稳定可靠的同步，免费版设备限制

印象笔记在PC (Windows/macOS)、移动端 (iOS/Android) 等主流平台都提供了稳定可靠的原生应用。其同步速度和数据安全性一直保持着较高水准。然而，印象笔记免费版在设备数量和每月上传流量方面的限制，可能会让重度用户感到不便，促使他们考虑付费订阅高级版。在团队协作方面，印象笔记提供了共享笔记本功能，但与专业协作工具相比，其协同编辑和权限管理略显简单。

3.2 有道云笔记：全平台覆盖，本土化协作体验出色

有道云笔记同样在所有主流操作系统和移动设备上都有原生应用，并且针对国内网络环境进行了深度优化，确保了数据同步的快速与稳定。其团队协作功能也日益完善，支持多人实时编辑、评论批注，并能创建团队空间，非常适合小团队的项目管理和资料共享，是提高团队效率的优秀选择。有道云笔记免费版提供了相对充裕的存储空间，可以满足大部分个人用户的日常使用需求。

3.3 语雀：云端优先协作，专业知识库共建首选

语雀的核心体验基于Web端，但也提供了PC客户端和移动端应用，实现了全平台覆盖。其最大优势在于云端协作能力，多人实时在线编辑和版本回溯功能做得非常出色。团队成员可以围绕文档进行评论、讨论，高效推进项目。对于习惯使用浏览器的用户来说，语雀的体验非常流畅。其不断完善的离线编辑功能也进一步提升了使用的灵活性。语雀是企业知识沉淀和团队协作共建的理想平台。

四、价格与付费模式：性价比考量与投资回报

任何笔记软件的最终选择，都离不开对其价格与价值的综合评估。

4.1 印象笔记：国际化定价，功能强大但付费门槛较高

印象笔记的免费版功能相对基础，若想解锁全部高级功能（如无限设备同步、更大月流量、附件内容检索等），则需要付费订阅高级版或专业版。其定价策略与国际接轨，对部分国内用户来说可能觉得略高。但考虑到其强大的功能集和极高的稳定性，对于需要深度管理大量碎片化信息和专业资料的个人用户或专业人士而言，这笔投入往往是物有所值的。

4.2 有道云笔记：亲民价格策略，多种套餐选择灵活

有道云笔记的付费策略更为亲民灵活，提供了从基础会员到超级会员的多种套餐选择，功能递增，价格梯度合理。其免费版提供的基础功能和存储空间，足以满足轻度到中度用户的日常使用需求。此外，有道云笔记在每年的促销活动期间（如双11），常有大力度优惠，极大地降低了用户付费升级的门槛，是性价比较高的效率工具。

4.3 语雀：个人免费可用，团队与企业付费服务专业

语雀对个人用户提供了免费的基础版本，对于构建个人知识库和日常记录已是绰绰有余。若需解锁更高级的团队协作功能、企业空间管理等，则需要付费订阅其专业版或企业版。语雀的付费更侧重于提供专业的服务，而非单纯的功能解锁。其企业级知识管理解决方案，对有深度协作和大规模知识沉淀需求的企业用户而言，具有很高的投资回报率。

五、总结与选择建议：找到你的专属效率利器

经过对印象笔记、有道云笔记、语雀这三款国内知名笔记软件的深度剖析，我们可以清晰地看到它们各自的优势与适用场景。

谁适合印象笔记？

信息收集狂人和深度学习者：如果你需要一个功能强大的“数字记忆库”，习惯于收集各种形式的碎片化信息（网页、邮件、图片、音频），并通过标签、笔记本和高级搜索快速定位，那么印象笔记凭借其卓越的信息捕获能力和知识管理系统，将是你的不二之选。

谁适合有道云笔记？

泛用型用户和注重本土化体验者：如果你追求简洁高效，需要一款功能均衡、操作流畅、价格亲民的笔记软件来满足日常记录、文件管理和基本的团队协作，那么有道云笔记凭借其出色的本土化优化和亲和力，将是你的理想之选。

谁适合语雀？

知识创作者、专业人士和团队协作型组织：如果你是知识工作者，需要构建结构化文档、进行深度内容创作，或者你的团队有大规模知识沉淀和高效协同工作的需求，那么语雀凭借其强大的专业文档管理和云端协作能力，将成为你的核心生产力工具。

最终建议：

选择笔记软件，最终还是取决于你的具体需求、使用习惯和预算考量。没有绝对的“最好”，只有“最适合”。我们强烈建议读者从各软件的免费版本或试用期开始，亲身体验其界面设计、核心功能和跨平台同步表现。通过一段时间的实践，你将能更清晰地判断哪款笔记工具能真正提升你的个人效率和团队协作效能，助你实现知识管理的最大价值。

希望这份2025年国产笔记软件深度测评能为你的效率革命提供有力的参考。

本文由 @Axias 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

2024-2025年AI Coding产品全景调研报告

cici — Thu, 09 Oct 2025 06:36:34 GMT

AI Coding工具正从辅助写码走向开发流程的深度重构。本文基于2024-2025年产品全景调研，系统梳理主流工具的能力矩阵、演化路径与协同趋势，帮助技术管理者与产品人构建对AI开发生态的战略认知。

概述

调研背景和目标

随着生成式AI技术的飞速发展，AI编程助手（AI Coding）已从最初的代码补全工具，演进为能够执行复杂开发任务、理解项目全局的智能开发伙伴。本报告旨在全面、深入地分析2024至2025年度全球及国内AI Coding产品的市场格局、技术实现、商业模式与未来趋势，为行业参与者、技术决策者和投资者提供具备战略价值的参考。

调研范围和方法论

本报告的调研范围覆盖了国外头部产品（如GitHub Copilot、Cursor）、国内主流产品（如通义灵码、文心快码）、以及关键的开源项目（如Continue、StarCoder）。研究方法结合了对产品官方文档、技术博客、市场分析报告、融资新闻稿和第三方评测的系统性梳理与交叉验证，确保了信息的准确性和分析的深度。

主要发现汇总

– 市场高速增长，但竞争加剧：全球AI代码工具市场预计在2034年达到473亿美元，年复合增长率高达24%。同时，市场竞争日趋激烈，初创公司面临高昂的AI模型成本和微薄的利润空间。

– 产品形态演进：从“助手”到“代理”：产品功能正从被动的代码补全和聊天，向能够自主执行多步骤、跨文件复杂任务的“AI代理”（Agent）模式演进。

– 技术实现路径分化：以Cursor为代表的AI-First原生编辑器通过深度定制实现极致体验，而多数产品仍采用主流IDE的插件扩展模式。前端技术栈选择、实时补全机制和性能优化策略成为差异化关键。

– 商业模式多元化，盈利挑战严峻：市场形成了免费增值、分层订阅和按量计费等混合商业模式。然而，对上游大模型供应商的依赖导致成本高昂，盈利能力成为所有厂商（特别是初创公司）的核心挑战。

– 国内外市场各有侧重：国外产品在技术成熟度和市场规模上领先，而国内产品凭借对中文语境的深刻理解、本土化适配和成本优势，正在快速追赶，并展现出巨大的市场潜力。中国市场开发者覆盖率仅30%，远低于美国的91%，增长空间广阔。

产品全景分析

国外头部产品分析

– GitHub Copilot：作为市场领导者，凭借其超过2000万的用户基础和20亿美元的年收入，定义了AI编程助手的基本形态。其优势在于与微软和GitHub生态的深度集成，以及相对普惠的定价策略。

– Cursor：作为“AI-First”理念的革命者，Cursor通过构建原生AI编辑器，提供了无与伦比的深度集成体验。尽管定价较高，但其在8个月内估值从4亿美元飙升至90亿美元，展示了市场对创新体验的高度认可。

– Replit Agent：专注于提供端到端的全栈应用构建能力，将AI能力从代码生成扩展到应用部署和运维，特别适合快速原型开发和云原生应用场景。

– Tabnine：定位明确，主打印隐私安全和企业级部署，通过支持本地和气隙（air-gapped）部署，满足了金融、医疗等高合规性行业的需求。

– Codeium (Windsurf)：采用积极的免费增值策略，迅速积累了庞大的用户基础，并通过推出“代理式IDE”——Windsurf，向更深层次的AI集成迈进。

国内头部产品分析

– 通义灵码（阿里云）：技术实力雄厚，是唯一进入Gartner AI代码助手挑战者象限的中国产品。其“编程智能体”模式和对企业知识库的支持是其差异化优势。

– 文心快码（百度）：依托文心大模型，在百度内部得到广泛应用，代码生成占比超过43%。其“多智能体协同”和多模态交互是其技术亮点。

– 豆包MarsCode（字节跳动）：在字节内部超过70%的工程师使用，产品打磨成熟。提供免费策略和Cloud IDE形态，用户体验流畅。

– 腾讯云AI代码助手：性能指标突出，代码补全准确率逼近GitHub Copilot，响应速度国内领先。工程级代码理解能力（@Codebase）是其核心竞争力。

开源项目生态

– Continue：采用“开源核心+企业服务”模式，为企业提供了可控、可定制的AI编程解决方案，商业化路径清晰。

– Aider：以其纯粹的终端（Terminal）体验，在极客和命令行爱好者中广受欢迎，展示了轻量化、高效率的AI协作模式。

– StarCoder & Code Llama：由Hugging Face/ServiceNow和Meta等巨头主导的开源模型项目，极大地推动了AI编程领域的技术民主化，为众多开源和商业产品提供了强大的模型基础。

产品功能特性对比矩阵

技术实现深度解析

前端技术架构对比

– 深度定制Electron/VSCode架构 (Cursor)：通过Fork并深度修改VSCode源码，Cursor绕开了标准API的限制，实现了对编辑器渲染管线、AST（抽象语法树）的底层访问，从而达成极致的AI集成和性能。这是其核心技术护城河。

– 标准插件扩展架构 (GitHub Copilot, 通义灵码等)：绝大多数产品选择作为VSCode、JetBrains等主流IDE的插件存在。这种方式开发效率高、生态兼容性好，但功能和性能会受限于宿主IDE提供的API能力。前端技术栈通常为`TypeScript` + `React/Webview`。

– Web IDE云端架构 (Replit)：完全基于Web技术栈（如Next.js, CodeMirror/Monaco），所有计算和存储均在云端完成。这种架构天然支持实时协作和跨平台访问，但对网络连接依赖性强。

核心技术差异分析

– 实时补全机制：Cursor采用了创新的“多层次预测流”，同步运行字符级、Token级、块级和架构级的推理，以极低的延迟提供从变量名到整个代码重构的建议。而其他产品多采用基于WebSocket和防抖（debouncing）的单层请求-响应模式，延迟较高。

– 上下文理解能力：先进的产品（如Cursor、腾讯云AI代码助手）正在从单文件上下文，向基于AST、符号索引和依赖关系图的“代码库级”上下文理解演进。这使得AI能够回答更复杂的问题，并执行涉及多个文件的重构任务。

性能优化策略对比

– 推理优化：Cursor采用了推测性解码（小模型并行生成，大模型验证）和Mixture of Experts (MoE)等前沿技术来降低延迟。

– 前端渲染优化：VSCode和Monaco Editor自身通过虚拟化滚动、令牌化（Tokenization）优化等技术处理大文件。例如，VS Code通过将语法高亮信息编码为32位整数，显著提升了处理速度（14%-46%）并节省了内存（22%-24%）。

– 网络与缓存：通过本地FIFO缓存、与API延迟匹配的请求间隔、批处理请求等策略来减少网络开销和提高UI响应速度。

技术发展趋势预测

1. 从插件到原生：为了追求极致的用户体验和性能，未来可能会有更多产品尝试构建AI原生的开发环境。

2. 边缘与本地计算：为了降低延迟和保障数据隐私，部分推理任务将从云端向边缘甚至本地设备迁移，本地模型部署将成为企业版的关键特性。

3. 多模态交互：前端将需要支持语音、图像（如从设计稿生成代码）等更多元的输入方式，为人机交互带来革命。

商业化模式剖析

收费模式对比

– 免费增值 (Freemium)：以Codeium为典范，提供强大的免费版本以实现产品主导的增长（PLG），迅速获取海量用户，再通过企业版功能实现转化。国内产品如通义灵码、豆包MarsCode也采用此策略抢占市场。

– 分层订阅 (Tiered Subscription)：所有主流产品的核心模式。通常分为个人版（Pro）、团队版（Business）和企业版（Enterprise），价格和功能逐级递增。例如，GitHub Copilot的个人版定价为$10/月，企业版为$19/用户/月。

– 按量计费 (Usage-Based)：以Cursor为代表，订阅费中包含一定的模型调用额度，超出部分按实际使用量计费。这种模式能更精确地反映成本，但也给用户带来了预算不确定性。

– 企业定制化：面向大型企业客户，提供私有化部署、定制合同、专属技术支持和IP赔偿等服务，价格通常远高于标准订阅。

定价策略分析

– 成本导向 vs. 价值导向：初创公司（如Cursor）因高昂的API成本，其定价策略与上游模型价格强相关。而市场领导者（如GitHub Copilot）则能利用其生态优势采取更具竞争力的定价，挤压对手利润空间。Tabnine则通过提供隐私安全等差异化价值，支撑其较高的定价。

– 价格战与利润困境：TechCrunch的分析指出，AI编程初创公司普遍面临“高成本、微薄利润”的困境。激烈的竞争和对最新、最昂贵模型的追逐，使得盈利成为巨大挑战。

市场定位差异

– 个人开发者：主要由GitHub Copilot（性价比）和Codeium（免费）主导。

– 企业市场：GitHub Copilot（通用）、Tabnine（安全合规）、Continue（开源定制）和各国内大厂产品在此展开激烈竞争，关注点从功能转向安全性、可管理性和ROI。

投资融资概况

– 资本热捧与估值泡沫：AI Coding赛道备受资本青睐。Codeium在C轮融资后估值达到12.5亿美元，而Cursor的估值更是高达90亿美元。

– 市场整合加速：高昂的运营成本和激烈的竞争环境，导致行业整合预期增强。初创公司面临被OpenAI、微软等上游巨头收购的压力，独立发展难度加大。

竞争格局与发展趋势

全球市场竞争格局

市场呈现出“一超多强”的格局。GitHub Copilot凭借先发优势和生态壁垒稳居第一。Cursor、Codeium、Tabnine等作为强有力的挑战者，在细分领域或通过差异化创新获得市场份额。Replit等则开辟了云端开发的新战线。

国内外产品对比

– 优势：国内产品在中文语言理解、本土化开发框架适配、网络低延迟和成本方面具备天然优势。

– 差距：国外头部产品在模型底层能力、工程化成熟度、全球开发者生态和前沿功能创新上仍保持领先。

– 追赶：以腾讯云AI代码助手为代表的国内产品，在代码补全准确率、响应速度等关键指标上已能与GitHub Copilot媲美，技术差距正在迅速缩小。

技术演进路径

1. AI Agent化：AI将从一个被动响应的工具，演变为一个能主动理解任务、拆解问题、调用工具、与环境交互并最终独立完成复杂开发任务的“智能代理”。

2. 全生命周期覆盖：AI的能力将从编码阶段，扩展到需求分析、架构设计、测试、部署、运维等软件开发全生命周期。

3. 个性化与私有化：模型将能够学习特定团队的编码规范和私有代码库，提供高度定制化的建议，而无需将敏感代码上传至云端。

未来发展趋势预测

– 市场集中度将进一步提升：拥有强大基础模型和庞大资本支持的巨头将占据主导地位，而小型初创公司需在垂直领域深耕才能生存。

– 开源生态将持续繁荣：开源模型（如StarCoder, Code Llama）和开源工具（如Continue）将继续降低技术门槛，成为商业产品的重要补充和基础。

– 价值衡量标准将从“效率”向量“质量”和“安全”演进：未来，衡量AI Coding产品价值的不仅是节省了多少编码时间，更重要的是能否提升代码质量、减少安全漏洞、优化系统架构。

核心洞察与建议

关键成功因素分析

1. 强大的基础模型：底层代码大模型的质量直接决定了产品能力的上限。

2. 极致的用户体验：深度集成、低延迟和智能化的交互设计是留住用户的关键。

3. 清晰的商业模式：在用户增长和可持续盈利之间找到平衡点，是长期发展的保障。

4. 稳固的生态壁垒：与开发者工作流的深度融合，以及活跃的开发者社区，是抵御竞争的有效护城河。

市场机遇与挑战

– 机遇：广阔的市场增长空间（特别是国内市场）、企业数字化转型带来的旺盛需求、开发者对效率提升的持续追求。

– 挑战：高昂的运营成本、对上游模型供应商的依赖、产品同质化风险、以及数据隐私和代码版权等法律合规问题。

对国内厂商的建议

1. 持续投入核心技术：加强在代码大模型、中文语境理解和工程化落地方面的研发，建立自主可控的技术体系。

2. 深耕本土化场景：充分利用对国内开发生态和企业需求的理解，打造差异化优势，例如与钉钉、飞书等协同工具的集成，对小程序、信创环境的支持。

3. 构建开放生态：学习开源项目的社区运营模式，团结广大开发者，通过提供API、SDK等方式，围绕自身产品建立应用生态。

4. 探索可持续的商业模式：在免费策略吸引用户的同时，积极探索面向B端的、以价值为导向的收费模式，尽快实现商业闭环。

信息来源

本报告的分析和数据来源于以下公开信息，经过筛选、整合与交叉验证：

[1] [Cursor定价页面](https://cursor.com/pricing) – High Reliability – 官方定价信息。

[2] [Cursor澄清其定价策略](https://cursor.com/blog/june-2025-pricing) – High Reliability – 官方对定价和使用额度的详细说明。

[3] [GitHub Copilot计划和定价](https://github.com/features/copilot/plans) – High Reliability – 官方产品和定价详情。

[4] [AI编程助手定价2025：完整成本对比](https://getdx.com/blog/ai-coding-assistant-pricing/) – High Reliability – 权威第三方成本分析。

[5] [AI代码助手市场规模、份额报告](https://market.us/report/ai-code-assistant-market/) – High Reliability – 专业市场研究机构的市场预测。

[6] [Codeium收入、估值和融资分析](https://sacra.com/c/codeium/) – High Reliability – 详细的财务和运营数据分析。

[7] [Tabnine计划与定价](https://www.tabnine.com/pricing/) – High Reliability – 官方定价和功能说明。

[8] [Amazon Q Developer定价](https://aws.amazon.com/q/developer/pricing/) – High Reliability – 官方定价信息。

[9] [威胁AI编程初创公司的高成本和微薄利润](https://techcrunch.com/2025/08/07/the-high-costs-and-thin-margins-threatening-ai-coding-startups/) – High Reliability – 权威科技媒体对行业挑战的深度分析。

[10] [Microsoft Copilot收入和使用统计](https://www.businessofapps.com/data/microsoft-copilot-statistics/) – High Reliability – 关键业务数据和统计。

[11] [Dissecting the Architecture of Cursor AI Editor](https://www.linkedin.com/pulse/dissecting-architecture-cursor-ai-editor-insight-design-dayal-o2aac) – High Reliability – 对Cursor技术架构的深度解析。

[12] [The Perfect Cursor AI setup for React and Next.js](https://www.builder.io/blog/cursor-ai-tips-react-nextjs) – High Reliability – Cursor在特定技术栈下的实践。

[13] [JavaScript & TypeScript – Cursor Docs](https://docs.cursor.com/guides/languages/javascript) – High Reliability – 官方技术支持文档。

[14] [Building Copilot On The Web – Monaco Editor Based Copilot](https://spencerporter2.medium.com/building-copilot-on-the-web-f090ceb9b20b) – Medium Reliability – 关于Monaco编辑器集成的技术实践分享。

[15] [Optimizations in Syntax Highlighting](https://code.visualstudio.com/blogs/2017/02/08/syntax-highlighting-optimizations) – High Reliability – VSCode官方关于性能优化的权威文章。

[16] [通义灵码官方网站](https://lingma.aliyun.com/) – High Reliability – 官方产品信息。

[17] [豆包MarsCode官方网站](https://www.marscode.cn/) – High Reliability – 官方产品信息。

[18] [中国市场代码生成产品评估，1H25](https://mfe-prod.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prCHC53557425) – High Reliability – IDC的权威市场研究报告。

[19] [腾讯云AI代码助手攻略](https://cloud.tencent.com/developer/article/2441777) – High Reliability – 官方技术文档。

[20] [文心快码（Baidu Comate）使用体验](https://blog.csdn.net/2301_81130777/article/details/146400388) – Medium Reliability – 用户的实际体验分享。

[21] [智谱AI开源代码生成大模型CodeGeeX4-ALL-9B](https://blog.csdn.net/u012744245/article/details/140285757) – Medium Reliability – CSDN的技术发布文章。

[22] [AI代码助手代码补全能力介绍与对比](https://cloud.tencent.com/developer/article/2536064) – High Reliability – 腾讯云官方发布的技术对比。

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从分销商到生态构建者：卡地纳健康公司的商业模式分析

无敌水手 — Tue, 09 Sep 2025 08:57:40 GMT

卡地纳健康公司曾是典型的医疗分销商，但在数字化与价值链重构的浪潮中，它选择了另一条路——从“渠道商”转型为“生态构建者”。本文将深度解析其商业模式的演化逻辑，揭示它如何通过平台化协同、服务延展与数据驱动，重塑自身在医疗产业中的角色与价值。

一、卡地纳健康公司概述

卡地纳是一家以药品分销和医疗产品制造与分销为主业务的全球性综合医疗服务提供商与产品生产商。

自1979年起卡地纳收购大量地区性的药品批发商，恰逢美国里根政府实行医疗改革，卡地纳的业务迅速从区域拓展到全美，占据了药品销售业务领域的绝对领先地位。这一优势吸引了诸多医疗企业与卡地纳合作，卡地纳也得以熟悉上下游企业的核心业务，为后续创新商业模式奠定了能力基础。至20世纪90年代，卡地纳遭受上下游的联合利润挤压，开始寻求转型之路。

图1 卡地纳传统经销商模式

卡地纳主动转变自身角色，不再仅仅担任分销商，为上游制药公司提供多维数据服务，更为下游医院提供药房托管、手术包定制等新型服务，并用两大系统打通上下游信息流，链接整条产业链。

二、传统药品分销模式下各参与方痛点

2.1 医院

2.1.1 传统药房管理体系成本高，且易造成医疗事故

医院传统药房管理体系涉及多方人员，体系复杂，人力成本高。大量药品管理事务挤占了护士“直接护理患者”的时间。其次，人工管理还很容易出错或产生不必要的开销。

医院亟需一个智能化的药房管理体系来节约时间和药品损失成本，弥补人才缺口，降低医疗事故的发生率。

2.1.2手术准备效率低下，手术耗材的库存成本高

以往医院准备手术用品需经批发、拣选、灭菌等多环节才能送至手术室。护士需根据手术类型手动清点上百种物品，流程繁琐且容易出错或遗漏。

医院需要为成千上万种单独的手术耗材管理库存，占用仓储与资金，且容易因信息不畅导致某些物品缺货而延误手术，或某些物品过量采购而过期。

2.2 制药公司：药品需求难预测导致的供需不匹配问题

卡地纳健康公司与上游制药企业存在紧密的合作关系，制药企业具备高额盈利潜力，而其面临产品需求难预测导致的供需不匹配问题。

制药公司无法快速整合各种药品信息，难以迅速预测市场需求，导致专利期内盈利难达到最大化，因此亟需各种药品的销售、市场热销预测、用户偏好等信息，以调整策略高效抢占市场。

三、卡地纳构建医疗服务生态平台

图2卡地纳构建的医疗服务生态平台

3.1 两大系统整合上下游信息流

3.1.1Script LINE系统

SL系统通过搭建数据连接平台，实时对接支付系统以加速支付、提升资金透明度；并运用条码或RFID技术实时更新药品库存，结合需求预测模型提供科学备货建议，实现精细化管理。

3.1.2Arc Light系统

AL系统整合分析SL系统收集的数据，如药品销售情况、市场及用户数据等，并实时反馈至上游制药公司。制药公司无需等待一个月，便可及时掌握药品的市场动态状况，从而能够迅速调整生产和销售策略，有效占领市场。

3.2 核心业务：针对医院提供解决方案

3.2.1 Owen药房管理系统提供一体化药事服务

凭借长期药品分销积累的信息与运营优势，卡地纳为医院提供了一个成本更低、效率更高的Owen药房管理系统，直接给医院做药房托管，为医院提供一体化的药事服务支持。该系统主要致力于通过信息化和自动化手段，解决医院药房库存管理难、开错药方导致药物相互作用的痛点。其核心功能包括：

1）库存管理自动化

系统支持自动化药品入库、出库及盘点，通过二维码与PDA跟踪药品，设置效期预警，减少积压与损耗。

2）保障用药安全

在药品开方环节，系统支持剂量核对、过敏史提醒等功能。替代传统手写处方与分散化的管理模式，从源头解决信息传递偏差引发的医疗安全风险。

在药品分发环节，卡地纳推出“Pyxis自动售药机”，就像自动取款机一样，只不过是取药品而不是现金。护士输入患者信息到Pyxis的药品箱中，机器精确地发放带有条形码、剂量正好的药品。实现了“药品到患者”的精准追溯，每一片药都能对应到具体患者和操作护士，防止护士拿错药品或拿错剂量造成的医疗事故。

图3 Pyxis自动售药机

3）结账自动化

将患者的药品使用数据与医院结账系统对接，药品一旦从“Pyxis自动售药机”中取出，系统自动记录并向财务系统发送计费信息，无缝完成对患者或医保的记账。同时，系统实时监控库存水平，在低于安全阈值时自动生成补货订单，减轻时间成本和劳动力成本。

Owen药房管理系统帮助卡地纳延伸服务价值链，将分销触角扩展到患者的身边，获得新的利润增长点。同时，直接解决了医院库存成本高、缺药剂师、开错药方、拿错药品的难题。

3.2.2成套手术用品的定制分销系统

医疗手术用品的分销是卡地纳继临床药品之后的第二大业务。但是这些外用品由于简单、便宜、技术含量低而容易受市场的影响。卡地纳通过定制成套手术用品，使它成为利润增长的源泉，同时也帮助了医院控制库存成本和提高手术准备效率。

卡地纳提供标准手术包，覆盖心血管、骨科等20余类手术，含2200多种耗材。同时提供完全按客户需求定制的手术包，团队与医院/手术中心一起评估现有流程，让外科医生提前模拟手术过程，个性化挑选和定制所需物品和设备。手术当天早上，这些已经定制好的物品，按流程排序并灭菌打包，通过卡地纳的分销系统送到医院。

手术室通过申领成套的手术定制包，极大提升了手术室的准备效率，让手术周转更快，提高手术的稳定性和医疗效果。将数百种零散物品的采购和管理，简化为对几个“定制包”的管理，降低库存成本和仓储空间需求。

手术包中卡地纳自有产品仅占1/3，却通过其他耗材绑定锁死医院这一客户，分销业务市占率从4%跃升至30%，利润超行业老二3倍，靠服务费成功反哺低毛利率。

图4卡地纳手术包定制业务成果

3.3 业务延伸：为制药公司提供市场数据

卡地纳健康公司依托分销系统的资源与数据优势，通过其覆盖广泛的药品分销网络，实时收集药品流通环节的多维数据，经标准化处理后及时反馈至合作制药企业，基于该类数据支撑，制药企业可以实现供需精准匹配，在专利期快速占领市场，最终缓解药品需求难预测导致的供需不匹配问题。

卡地纳健康公司凭借多家医院的药房管理系统，能够及时获得最新的药品销售数据。这些数据与长期的药品分销经验，为卡地纳健康公司业务拓展奠定基础。

四、创新点

4.1 基于传统药品分销推出数据连接整合服务，实现用户价值的多维提升

卡地纳以其传统药品分销的规模化与低价策略为支点，将与客户多年来的沟通渠道、信任关系转化为自己的隐性资产，逐步延伸出数据连接整合服务，实现了用户价值的提升。

卡地纳推出数据连接服务，依托系统积累的医院数据向上游延伸数据服务，通过数据服务零边际成本、高利润率的特征，推动其从物流服务商升级为数据服务商。卡地纳将数据和信息在医院、制药公司、患者多方主体间进行连接和流通，创造出新的价值源泉，满足了医院未被明说但真实存在的隐性需求，增加了用户被感知的使用价值。

卡地纳的实践表明，用户价值的多维提升源于企业对用户隐性需求的深度挖掘。通过提供智能化、定制化的高效率解决方案与高附加值的数据服务，卡地纳实现了从物流服务商到数据驱动解决方案提供者的转型，也为提升用户价值创造了可持续的增长路径。

4.2 重构价值网络，从传统分销商迈向生态型平台

卡地纳首先改变了传统模式的交易内容，拓展出药事管理、手术耗材定制等增值服务。卡地纳的价值创造过程不再是简单的“销售-支付”链式交易，而是通过药品流通链、数据服务链、临床支持链等多条价值链的交互作用构成的多维交易。在此过程中，药品分销作为主导服务与数据服务、临床支持等附加服务形成协同效应，增强用户黏性与收入稳定性。

其次，卡地纳改变了传统模式的交易结构，重新定义各参与方的角色与功能。卡地纳通过其供应链管理平台，连接多边主体，提供一站式采购、物流、数据分析和临床支持服务，实现了多边市场的价值共创。

图5重新定义各参与方角色与功能

卡地纳通过构建医疗供应链平台，整合多方资源，实现了从传统分销商向“医疗健康服务生态平台”的转型。构建以顾客需求为中心的价值网络，将关注重心从企业利益转向网络整体，从价值分配转向价值创造，从单一的产品价值思维转向网络价值思维。

4.3 总结

卡地纳健康公司依托药品分销业务，延伸出数据连接服务，实现企业从物流商向数据服务商的转型；同时以用户需求为中心，构建医疗生态平台，通过多边价值共创提升用户价值。

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年轻人为什么开始反向消费了？

寻空 — Wed, 27 Mar 2024 01:45:37 GMT

本文探讨了反向消费现象的兴起及其背后的社会心理因素，分析了消费降级趋势下品牌应对策略，推荐给对消费趋势和市场营销感兴趣的读者，希望对你在理解当前消费市场变化和制定有效营销策略上有所帮助。

2023年，反向消费开始在网络流行，直到今天。当年9月，李佳琦在直播时一句“哪里贵了”让不少人破防，他们发现在挣钱越来越难的今天，完全没有必要花几倍的价钱去购买溢价几倍的商品，理性购买性价比高的商品才是正确的选择。

随后，“79元买五斤半的蜂花”、“5.9元粉底液”、“6块买7根眉笔”、“商场只逛B1B2”、“不是波司登买不起，是军大衣更有性价比”等话题层出不群，更加夯实了人们对于理性消费的思考。

再往后就是各种反向消费的话题登上热搜，什么“年轻人开始反向消费了”，“00后大学生开始反向消费”等等，

为什么反向消费这个概念火了？那就需要正向消费说起。

一、正向消费：世俗成功的展现

反向消费这个词听起来有点玄，实际也挺玄，大部分人听到这个词，都能get到意思，但准确的定义和具体表现是什么，又不一定说得出来。

既然是反向，就是跟正向相反的，那就先来说一下正向消费。

正向消费，其实来源于世俗的价值观，即通过努力工作，能随心所欲地消费，过上好的生活，让别人羡慕。

齐格蒙特·鲍曼在《工作、消费主义与新穷人》中提出了工作伦理，一个理念是一个人必须努力才能实现目标，当你的才华配不上野心的时候，需要加倍努力，直到实现目标。

而针对工作和消费主义的关系，他说：“在现代性的工业阶段，一个事实不容置疑，那就是每个人在拥有其他身份之前，首先必须是个生产者。在现代性的第二阶段，即消费者的时代，这个不容置疑的事实变成了：人首先要成为消费者，才能再拥有其他特别的身份。”

这句话的意思是我们工作的最主要目的就是为了挣钱，然后再用钱消费，去确立自己跟其他人的区别。

世俗的成功价值观，是形成正向消费的最核心驱动力，它大概有下面这些表现：

1. 买品牌商品

相对于无品牌的历史，品牌的历史并不长，但自其诞生之后，已经成为消费主义最典型的代表，它们有意无意地打造了一个概念：买品牌的东西就是好，他是你这个收入水位上的最好选择。

一定程度上，品牌代表了一个消费者的身份。

鲍德里亚在关于消费最知名的著作《消费社会》中说：“人们从来不消费产品的本身（使用价值），而总是把产品（从广义的角度）当做能够突出你的符号，或用来让你加入理想的团体，或作为一个地位更高的团体，来摆脱地位更低的团体。”

有人买苹果手机，有人买红米手机，这两者在使用上有什么区别吗？可以说毫无区别。但使用苹果手机的人一定认为与使用红米手机的人不是一类人。

《消费社会》中有一个故事，一位普通的商务代表买了一辆和老板一模一样的奔驰车，老板发现后立刻将其解雇。

今天的版本可能是这样：一位销售员买了跟老板一模一样的奔驰，第二天老板立马提了一辆保时捷，并再也没有开过以前那辆奔驰。

2. 买贵的、买多的

正向消费倡导的是一种“物质至上”的价值观，其中买贵的、买多的是典型体现之一，它强调通过消费来实现个人价值、社会地位的提升和个人幸福感的增加。

不知道从什么时候起，买贵的商品成为一种“整治正确”，买便宜货似乎成了“占小便宜”的象征，市场一度形成了“不求最好，但求最贵的”的理念。

凡勃伦效应是说，一件商品越贵，消费者越想买，越便宜越不想买。因为越贵的商品，越能显示自己的尊贵与品位，也越能让朋友和邻居嫉妒。

在马斯洛的框架下，当人们的基本生理和安全需求得到满足后，他们会追求尊重和自我实现，而高价值商品的拥有往往被视为实现这一层次需求的手段。这里的尊重和自我实现，很大程度上是通过消费让别人嫉妒实现的。

东西要买的多，是物质上的丰富，也是社会地位和个人能力的象征。

据传，慈禧太后每一顿饭要摆100多道菜，吃饭的时候，每道菜吃不超过两口，这当然是巨大的浪费，但这显示了自己的气派。

这个习惯在今天依然存在，很多人去饭店吃饭，都要点明显超过食量的菜，因为请客人会觉得点这么多菜，会让自己显得大方，因为建立了自己在朋友中慷慨的印象。在这个考虑下，他们点菜宁愿造成浪费，也不愿点得不够。

“某某家里什么都有”，这句话透露着一种物质上丰腴的状态。

3. 买奢侈品

买奢侈品是正向消费的最高境界。

奢侈品从来都只为一小部分人服务，《奢侈品战略的作者》Vincent Bastien说，平等是奢侈品的敌人。

消费社会的消费者往往对奢侈品心生向往，一个LV的包放在办公桌上，会让背MK包的同事不好意思把包放在桌上。一个带劳力士手表的人，经常会把袖口挽得很高，而一个带卡西欧手表的人则不会这么做。

每一个世俗消费者都希望自己能随便买奢侈品，即使他们做不到，也会想办法攒钱买一两件。

以上这些正向消费行为的目的本质是为了炫耀，为了显示自己过的好，为了让别人嫉妒。

二、反向消费：反世俗成功学

什么是反向消费？跟正向消费反着来就好了。

本质上，它是反世俗价值观的，世俗成功是努力赚钱买更好、更多的商品，那么反向就是不被世俗成功学洗脑，只买我需要的东西，过好我想过的生活就行。

在反向消费者看来，低欲望生活，不过一身衣服，三顿饭，一张床，花不了多少钱，东西够用就好，没必要跟别人比来比去的。它的特点如下：

1. 买白牌产品

李佳琦带货的花西子眉笔79一根，没牌子的眉笔几块钱就能买一根，二者有差异吗？有，但是差异是否有价格体现的这么大？我认为远远没有，多出来的钱我称之为“品牌税”，即消费者为购买品牌商品主动交的税。

消费降级时代，消费者开始回归购买白牌或者制造商品牌的趋势，很多人开始在阿里巴巴而非天猫消费，比如我买床单被罩、手机壳一类的日用品就在阿里巴巴。

网易严选在转型前的ODM模式，就是制造商商品平台，这种模式实际上是采用知名品牌制造商的制造工艺，但不使用品牌进行销售，比如无印良品制造商制作的拖鞋，新秀丽制造商制作的箱包，CK制造商的鞋子等。买一个Coach的包至少要大几千，而在网易严选上买一个Coach制造商的包只要几百元，这就是去品牌化的表现。

购买制造商商品的好处是，可以用更低的价格买到跟知名品牌同样质量的商品，这说明消费者越来越不愿意为“品牌税”买单。

2. 买性价比高的、买用得上的

在消费升级阶段，几乎每个品牌都在考虑怎么升级，通过产品研发、包装、营销等手段提升品牌调性，提高售价，是品牌们追求的终极目标，有部分品牌如李宁、安踏实现了品牌升级的第一步。但市场的趋势瞬息万变，

消费降级趋势到来后，消费者趋于理性，他们不愿再为包装、营销等噱头买单，而是认真考虑一件商品的性价比。

这个阶段性价比的本质是要考虑商品的质量，一件商品如果质量好又不贵，则一定会受消费者的喜爱，比如荣耀、红米、IQOO等品牌竞争激烈，争夺的就是这个市场。

同时，消费者买东西开始仔细考量自己是否真的需要，如果需要才买，如果买回来吃灰，那就没必要买。

以前看到什么新鲜的东西都想买，现在看到新鲜的东西，先看看是否有必要买，是不是华而不实，如果真要买，再看看有没有平替，闲鱼上有没有二手，再下手。

3. 不买纯炫耀功能的商品

像奢侈品，这种商品的属性最主要是炫耀功能，日常带着奢侈品出门象征着成功、有钱、有品味，象征着时尚、潮流。

反向消费的人会降低自己的欲望，虚荣和嫉妒心理也会逐步减少，这种情况下，他们的消费趋于理性，不会盲目追逐品牌和潮流，而试图抵制这种无形的社会压力，他们不光不买奢侈品炫耀，还会以买高性价比商品为荣。

像优衣库、无印良品这种品牌，服装上看不到任何LOGO，买这些品牌的人，不在乎品牌LOGO的区分价值，而只是穿着体面就可以了。

更有甚者就是用军大衣代替波司登羽绒服这种选择，羽绒服作为一个品类，大规模被接受的时间本来也不长，而在羽绒服出现以前，存在多年的军大衣本身保暖效果就不错。

以上这些行为，基本上超越了凡勃伦所说的“炫耀性消费”，他们消费不是为了炫耀，而只是为了省钱和舒适。

三、反向消费为什么火了？

那么，为什么反向消费会火呢？它怎么会成为年轻人的消费趋势？

1. 消费降级

不需要过多解释，消费降级逐渐成为一个趋势，其背后是消费者对于经济形势和个人未来预期的敏感反应。

在经济繁荣、个人收入稳定增长的时期，人们往往对未来持乐观态度，这种心理状态促使消费者愿意进行消费升级——购买更高价位、更高品质的商品和服务，以此作为享受生活、提升生活品质的方式。

然而，当经济增长放缓、就业市场不稳定或个人经济状况出现波动时，人们对未来的乐观预期便会受到影响，不安全感和对未来不确定性的担忧开始占据主导。

在这种情境下，消费者的行为模式便由消费升级转向消费降级。这种转变体现在，人们开始减少非必需品的消费、寻求性价比更高的商品和服务，以及增加储蓄，以应对未来可能出现的经济困难。

消费降级并非简单地意味着消费总量的减少，而是消费结构和消费心态的变化。

消费者在购物决策时更加注重实用性和经济性，倾向于购买能够满足基本需求同时又不过分奢侈的商品。这种变化既是对个人经济状况的直接反应，也是对整体经济环境变化的适应。

2. 白牌商品崛起并被看见

以往，消费者在购买商品时往往会受到品牌名气的影响，认为知名品牌的产品代表着高品质。

然而，随着消费观念的转变和电商平台信息的透明化，消费者开始逐渐意识到，许多白牌商品在质量上并不亚于知名品牌，而价格却更为亲民，且很多白牌本身就是那些大牌的供应商。

这种现象的背后，是因为白牌商品往往不需要承担高昂的品牌营销和广告费用，从而能够以更加合理的价格提供给消费者。

此外，随着电商平台的发展，阿里巴巴、拼多多、抖音等平台都推出了旨在支持这类产品的政策和措施，消费者也能够直接从生产者处购买到这些商品，大大缩短了供应链，减少了中间环节的成本。

这不仅使得商品价格更加透明，也使得消费者能够更直接地评估和比较产品质量。

3. 消费者开始理性，品牌去魅

随着经济的快速发展，人们的收入水平普遍提高，同时消费者的认知水平也在不断增加。这种变化导致了消费者行为的明显转变——从过去的冲动消费、品牌追随，转向了更加理性的消费模式。对于理性的消费者，大部分感性诉求的广告已经无法触动他们。

一些消费者开始意识到，很多品牌的成功更多是依靠营销策略和广告投入，而非产品本身的质量。知名品牌往往会在产品价格中加入高额的品牌溢价，这一部分很大程度上用于覆盖广告和营销的成本。

随着对这一运作模式的认识加深，消费者逐渐对传统的品牌价值观持有怀疑态度，开始寻求更加实在的价值——即更注重产品本身的质量、功能和性价比，而不是单纯的品牌名声。

这种转变体现了消费者趋于理性的消费观，以及对于品牌魅力的一种去神秘化。

4. 消费者开始更关注自己而非外界

在现代社会中，消费行为在很大程度上被视为一种社会比较的工具。许多消费者通过购买昂贵的商品和服务，不仅是为了满足个人需求，更是为了向他人展示自己的经济实力和社会地位，以此激发他人的羡慕或嫉妒，这种现象助长了一种以物质消费为荣的社会风气。

然而，近年来，这一消费动机似乎正在发生变化。越来越多的消费者开始转向更加内向的消费观念，他们的消费行为更多地基于自身的需求和喜好，而非外界的期待或评价。

这种转变，从根本上讲，是对“消费社会”的一种反思和回应。在这个过程中，”佛系消费”、“低欲望消费”成为了一种新的趋势，体现了消费者对于物质主义和社会比较压力的淡泊和自我解脱。

在这种消费观念下，个人的幸福感和满足感不再依赖于他人的看法，而是基于个人的内心体验和真实需求。消费者开始追求那些能够真正带来个人幸福感和满足感的产品和服务，而非仅仅是社会地位的象征。

《东京风格》一书，写的主要是在东京的租房一族。这些出租屋中的日本人，很多都是艺术家或没出名的歌手，他们以最低生活标准，租最便宜的房子，剩下的精力去完成自己的梦想或者过自己喜欢的生活。这样的人正是正确低欲望生活的代表。

（来源：《东京风格》，一位“东京飘”打工者租的房子，他立志成为音乐家，但目前尚不出名，因此除雨天以外，他都会在建筑工地干活维持生计。）

四、面对反向消费，品牌能做点什么？

如果年轻人都开始反向消费了，品牌该怎么办？以下是一些建议：

1. 高端品牌：涨价

对于高端品牌或奢侈品品牌来说，首要的动作是涨价，对，涨价，你没听错。

前两年，有一张网传的奢侈品集团路威酩轩（LVMH）电话会议要点图广为流传，其中提到：

lvmh的客户被其分成三类，超高净值（个人年收入一千万RMB以上或家庭年收入三千万RMB以上）、高净值（个人年收入三百万至一千万或家庭年收入一千万至三千万）、无收入（低于上两类，都被lvmh归纳为无收入，包括学生和普通白领）。

最终，LVMH打算继续提价，剔除日益萎缩的“无收入”客户群。

LVMH面对疫情下经济下滑的趋势，采取提价的策略非常正确，一方面在疫情下，广大中产（LVMH定义的低于300万收入人群）财富缩水，在这种情况下，他们节衣缩食，能省则省，以前咬咬牙可以消费的奢侈品绝不会再消费，而对于高收入人群来说，他们的财富只是数字，因而他们的消费行为不会受到什么影响。

所以，面对反向消费的风暴，高端品牌要做的是提升单价，从那些不受影响正向消费的人身上赚取更高利润。

2. 中间品牌：提升性价比

对于大部分品牌来讲，面对反向消费，首先要做的就是要提高性价比，让消费者觉得买的东西值，交的“品牌税”少。

比如喜茶曾经30多一杯，在消费升级的时代引发大批消费者排队，但在反向消费风潮下，它也只能降价到十几块钱一杯，如果还是维持30多一杯，那么大家就会用脚投票选择蜜雪冰城了。

同样，瑞幸咖啡降到9.9元一杯，也是应对反向消费，而均价30多块钱的星巴克因此受到不小冲击。

像优衣库，通过采用SPA（专业零售商）模式，实现了从设计、生产到销售的一体化管理，降低了成本，让消费者能够买到高性价比的服饰。无印良品则通过去除多余的包装、标签和广告，减少了成本，降低商品销售的价格。

但高性价比和价格低不是一回事，消费者对商品的期待是价高不高，质量也不能差，他们希望物超所值。

3. 长期打造品牌理念

反向消费并不代表消费者完全放弃品牌，他们只是不喜欢性价比低的品牌，不愿意交“品牌税”，如果品牌的性价比高、能提供优质服务，那么消费者依然会优先选择品牌。

品牌本身有着白牌没有的优势。

首先，它能够建立信任，从而能降低消费者消费的决策成本，有了品牌，消费者不用再花心思去辨别哪些商品质量好，哪些商品质量差，他只要去选择代表质量好的品牌即可。在此基础上，如果品牌性价比高，消费者没有理由不选。

其次，是品牌的精神属性。白牌因为做的并非是2C的持续性生意，压根不会去建立品牌精神，消费者消费白牌，只是为了在一些日常消费品上省钱，而不是为了追求这些白牌体现出来的什么精神。

反向消费的消费者，是有精神追求的，如果商品本身性价比高，又符合自己的精神追求，那么他们同样会选择。

所以，立志长远的品牌必须重视品牌精神的建设，这是品牌信任基础上的升级，也是品牌想要建立持久影响力的必经之路。

专栏作家

寻空，微信公众号：xunkong2005，人人都是产品经理专栏作家，商业观察者，社会化营销探索者。

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02 方案设计

2.1 风险感知

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03 溯源体系

3.1 如何辅助用户核查？

3.2 逻辑核查

3.3 幻觉治理

3.4 共识建立

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01 那个”去头”的决定

02 界面曾经就是产品

03 护城河有多厚

04 肌肉记忆，正在消失

05 三条路

06 数据护城河的新逻辑

07 谁掌控动作层

08 最后那一公里

09 网络效应，回来了

10 底层的重写

对我们意味着什么

从一份剧本大纲，到分集成片，完整工作流拆解 + 三类题材提示词模板，开箱即用

01. 先搞清楚这件事的全貌

02. 写出一个值得生产的剧本

短剧剧本的铁律

三类题材的提示词实战

03. 把剧本交给小云雀

上传剧本：小云雀在后台做了什么

四个基础配置，决定成片质量

04. 生成后，让它更好

什么样的剧本，生成质量更高

05 出片之后，怎么变现

平台投放逻辑

个人创作者的入局路径