写PRD画原型时代结束，聊聊AI抢不走的3个产品经理底层能力

小太阳Mona — Wed, 01 Jul 2026 01:42:40 GMT

AI技术浪潮下，产品经理的岗位正在经历前所未有的结构性变革。本文通过真实案例拆解AI时代产品经理'三个不变'的核心能力——业务洞察、问题定义和跨部门协调，同时揭示'三个正在变'的工作方式——从画原型到编排Agent、从交付系统到培育数字员工、从单一角色到复合调度。面对技术冲击，产品经理如何守住价值护城河？关键在于那些AI永远无法替代的人性洞察与利益平衡能力。

前几天看了一组数据，心里沉了一下。

2026 年第一季度，全球科技公司裁员 7.8 万人，其中 48% 明确归因于 AI 自动化。另一边，国内某具身智能公司给首席科学家开出最高 1.24 亿元的综合薪酬包。

大模型工程师的平均月薪已经突破 6 万元，AI 相关岗位的招聘量同比增长 12 倍。

一边是大批程序员、测试、客服在丢掉饭碗，一边是”7 家公司抢 1 个 AI 人才”的卖方市场。

产品经理到底属于哪一边？

最近跟一些同行的朋友聊下来，我发现大家真正焦虑的，不是 AI 会不会取代我这种迷思又不得解的问题，而是一个更具体的、关乎到我们过去 5 年、10 年积累下来的那些看家本领，那些我们原本以为是能力护城河的本事，在 AI 时代到底还有没有用？

作为一个有接近十年工作经验的产品经理来说，我就在切身体会到 AI 对行业带来的冲击和变革，尽管不是身处大模型团队里围绕基础设施做研究，但脚踏”AI 应用层”正处于被 AI 冲击最深的位置。

从我的角度观察，倒是能看清楚一些事情。

这篇文章里，我想用产品岗位职能的实际经历，跟你一起拆解 AI 时代产品经理这个岗位的”三个没变”和”三个正在变”的点。

不变的是底座，变的是工作方式。

01. 哪三个能力没变？

没变 1：业务洞察

AI 算不到线下的复杂利益博弈。

AI 最擅长的事情，是从历史数据和公开文献里找共性、找趋势。

你让它做竞品分析，它能在几秒钟内生成一份逻辑清晰的对比报告；你让它规划一个导购数字化工具，它能给你整套智能客群看板、话术推荐、一键转发企微朋友圈的标准化方案。

但真正的业务洞察，往往发生在 AI 看不见的地方。

举个例子，我过去做过某高端零售品牌的”全渠道会员资产融合（OneID）”项目，目标是把线上线下的会员资产打通，让导购能用一套工具服务客户。AI 给出的方案非常标准：智能客群看板、话术推荐、一键转发。

但真正去一线门店蹲点三天之后，我们发现事情远没有那么简单。

导购极度排斥把自己的熟客数据录入到系统里，排斥让老客户添加自己的企业微信。

为什么？因为他们害怕”客户资产被总部收归公有”，一旦录入系统，自己辛苦积累的客情就被公有化，怕被别的导购抢走，提成也会受损。这种心理在高端零售行业尤其严重，导购的收入很大一部分来自熟客复购。

这就意味着，如果不做利益机制的重新设计，这套系统上线之后，品牌总部所能拿到的客户数据必然是一潭死水，AI 再聪明也无法基于虚假数据给出有效洞察。

所以，数字化工具推行的是否顺利，本质上不是技术问题，而是利益分配机制的问题，这是从人的角度完成的有效洞察。

基于这个洞察，我们重新设计了”数据归属与佣金分配规则”，并增加”跨渠道首单收益分成”的标签机制。只有当导购的利益在系统里被重新保障，他们才愿意把真正的客户数据交出来。

这是任何大模型都无法通过看代码或公开数据推导出来的。AI 可以帮你 3 秒生成一套极具美感的导购工作台原型，但让这套系统真正活下来的，是 PM 对人性和线下零售生态的业务洞察。

没变 2：定义问题

AI 越能干，问题定义就越值钱。

当前市场一个非常危险的趋势，是解答问题变得极其廉价。日常生活中打开手机，通过简单的聊天问答，就能从豆包那得到一个近乎正确可用的回答，但在涉及到业务环节的复杂场景下，准确定义问题似乎成了一种稀缺资产。

我给你举一个让我印象深刻的案例。

某电商团队的核心转化链路，转化率连续两周下跌。研发团队把数据丢给 AI，立马得到 10 个看起来都有道理的可能原因：按钮不够明显、加载慢 200ms、优惠券入口深、配色不吸引眼球……并建议做 10 组 A/B 测试来验证。

AI 在用它的算力穷举所有表象原因，但我们需要跟业务交差就不能只停留在表象。

我拉出近三个月全链路的用户画像和标签变动后发现，真正原因根本不是产品功能体验问题，而是市场投放策略改变了。近期引入了一大批低净值、对价格敏感的泛流量人群，而该品牌客单价较高，这些流量进来之后根本无法完成转化。

我把问题重新定义为：当前流量模型与商品客单价错配，而非产品功能体验问题。

由于对问题定义发生了变化，我没有盲目让研发去重构页面，哪怕 AI 可以在几分钟内生成高质量的前端代码，而是推动运营同学调整投放渠道的 Tag 标签和人群包策略。

两周后，转化率有了回升。

如果当初我们听了 AI 的建议，让研发去做 10 组 A/B 测试，不仅浪费两周时间，更重要的是把团队的注意力引向了错误的方向。问题定义错了，AI 帮我们执行得越快，灾难就来得越快。

这是 AI 时代产品经理最关键的底座能力之一：能在复杂的信息噪音里，找到那个真正值得被解决的问题。

没变 3：跨部门协调

AI 写得出完美话术，却建立不起人与人的信任。

当下 AI 工具的软肋是它无法建立信任关系，一旦出现系统事故仍需要人为担责。

举个例子。在落地集团 CDP 期间，产品经理面对的真正阻力不是架构设计，而是跨部门的协同。市场部要快速看到 ROI，IT 团队嫌系统迁移风险大，法务部卡在合规和隐私政策上。

每个部门都有自己的 KPI 和小算盘。

我们可以用 AI 梳理需求、润色演讲 PPT、撰写一封完美的商务邮件，但无法替我们去开那些争吵不断的跨部门对齐会，无法在烟雾弹密布的会议中听出对方的弦外之音。

比如只听同事嘴上说技术排期不够，如果真信了这句话，项目还如何落地。你可以转念站在对方的角度上思考这句话的意义，实际上他可能真正想说的是：我不想为你的 KPI 做嫁衣，我自己的项目也很重要。

而 PM真正能做的，就是找到那个最大公约数。

我当时采取的策略分两步：

第一步，先去和法务 leader 闭门沟通，帮他们梳理出满足合规的 OneID 最小数据集，打消他们”数据滥用”的顾虑。法务一旦不卡壳，整个项目就有了合法性背书。

第二步，找到市场部，承诺第一阶段优先支持他们最急迫的”高净值流失用户召回”场景，用局部的快速胜利帮他们拿到业务结果。能让市场部看到 ROI 就能从阻力变成助推力。

IT 团队看到前面两个部门都达成共识，迁移风险也变成了可控范围。

跨部门协调的本质，是寻找最大公约数并建立信任。PM 存在的意义，本质就是为了能坐在谈判桌前流露出共情力、为对方痛点买单、拍胸脯担责，把这群背景不同、利益独立的人拧成一股绳往前走。

02.哪三个能力变了

一个岗位的出现自然有它的道理，产品经理的核心，就是在项目推进过程中，完成对业务洞察、问题定义、跨部门协作推动，是这三个能力底座的有力执行者。

而在底座之上，产品的工作执行方式正在发生结构性变化。

改变 1：画原型→编排 Agent

过去产品的一项硬技能就是画原型，Axure 墨刀 Figma 玩得溜不溜、原型输出的细不细致规不规范，决定了 PM 在团队里的存在感和价值，也覆盖了 PM 一半的项目执行时间。

现在画原型已经变成了基本功，AI 能在几秒钟内生成一张交互流畅的原型稿，你可以用 Claude Code、Cursor、Codex……这些工具直接搭出一个可运行的 Demo，PM 的产出从图纸变成了会跑的应用。

但这不意味着 PM 的价值降低了，反而是对 PM 的要求更高了。你不仅要自己画得出原型，还要编排得动 Agent 让它为你输出原型。

把模糊的用户目标拆解成多个子任务，分配给不同的 AI 工具或 SubAgent，设计 SOP 自动化执行流程。

改变 2：交付系统→培育数字员工

过去产品关注的是功能上线，上线那一刻产品的工作基本结束。但在 AI 时代，PM 关注的应该是数字员工的成长曲线。

你不再是在设计一个静态的软件，而是在培育一个会进化、有性格、能执行的数字员工。你需要给它设计 Prompt 模板、构建知识库（RAG）、设计评估体系（Eval）、监控它的 Bad Case 并持续调优。

你可能会问：过去那些执行流程和交付公司里还在做，为什么要学这些看不懂的东西？

因为业务方也在成长，他们看到 AI 升级速度越来越快的当下，负责人看到了想要出业绩、要完成 KPI、要进行人员降本，就会对你负责的系统能力要求越来越高。功能上线不代表结束，他们心中更想把你的脑袋时刻按在运营流程中，挖掘 AI 可以取代的环节。

画原型是我设计一个界面布局和交互细节，编排 Agent 是我设计一个自动化工作流。后者对系统思维的要求，远高于前者。

传统互联网模式是将线下流程用数字化重做一遍，AI 时代模式是让 AI 把所有系统重做一遍。

改变 3：单一角色 → 复合型 PM

过去的产品岗位分工相对清晰，大部分按照公司业务职能划分，业务 PM 管功能，平台 PM 管底层架构，增长 PM 管数据，商业化 PM 管营收。

但 AI 时代复合型 PM成为主流。你不仅要懂业务，还要懂模型边界，比如什么时候用 LLM，什么时候用规则引擎、懂 Token 成本比如怎么设计缓存策略、懂 Agent 工作流编排、懂 RAG 数据工程、懂 Eval 评估体系。

你去翻翻那些招聘网站上的 JD 内容就能清晰发现，从去年开始在每个 PM 相关的招聘岗位中都增加了一条类似这样的加分项：有 AI 产品落地经验优先，包括但不限于 AI 智能决策、AI 流程自动化、AI 数据分析、LLM 应用以及 Agent Skills 在 B 端系统的落地实践。

这并不意味着 PM 要变成算法工程师，而是要成为一个工具调度者，在不需要其他岗位参与的情况下，为了达成项目目标，能自己调度多种 AI 工具多个 Agent 来提升自身岗位的交付效率。

Vibe Coding，多 Agent 分任务调度，为你写 SQL 执行脚本，跑一圈竞品网站帮你蹲点做竞品分析和数据统计，甚至是直接用 OPC 形式将小功能从开发直接完成部署上线。

这个时代单一能力已经不够用了，复合型产品为了呈现更多结果，需要去学习更多可用的 AI 工具。

03.回到产品职业本身

让我们回到开头的那个问题：AI 时代，产品经理的不可替代性还剩多少？

我的答案是：不可替代性不在功能清单里，而在 AI 看不见的烂摊子里。

AI可以PRD写作、原型设计、数据分析、报告生成这些”表层工作”。但它替代不了你对人性的洞察、对问题的定义、对信任的建立、对利益的平衡。

这些能力，过去十年是你吃饭的家伙，未来十年仍然是。最近大家都在讨论，因为 AI，反而让 35 岁的人能在职场上重新回归用武之地。

经验+使用 AI=效率最大化。

同样我们也要清醒地认识到，底座之上，产品的工作方式必须改变。画原型变编排 Agent，交付系统变培育数字员工，单一角色变复合调度。如果你还停留在”我会画原型”这种 5 年前的技能，那无论底座多稳，你都可能被淘汰。

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2亿人用不活一个豆包：豆包收费背后，字节AI的算力困局

摩根商研所 — Wed, 01 Jul 2026 01:36:37 GMT

豆包专业版的高调收费，揭开了AI行业难以回避的生存困境。当180万亿Token的日均调用量遇上不足百万的日营收，这款国民级AI工具正面临规模与成本的致命悖论。本文深度剖析字节跳动的三层商业棋局：从免费流量池到高价值用户筛选，最终指向企业服务的战略转型，同时揭示人格化产品与专业付费间的认知冲突。

近几日，豆包专业版正式上线。

据悉，标准版68元/月、加强版200元/月、高级版500元/月，包年最高5088元。官方口径很清晰：基础功能永久免费，付费买的是“办公任务”“专家模式”等高算力场景。

关于“豆包收费”的消息在专业版正式上线前已经登上过几次热搜，引了不小的争议。有人直言“收费就卸载”，也有人认为商业化是豆包必经之路。

这步棋，表面看是商业化探索，底层逻辑却藏着字节AI战略的深层焦虑。每天有2亿人在用的豆包，怎么就开始收钱了？

一、付费动因：不是“想赚了”，是“烧不动了”

豆包收费的第一个问题：为什么是现在？

简单来说，答案就一个字：钱。

这背后藏着AI应用独有的商业悖论，也是所有To C AI产品绕不开的底层规律。

传统互联网的增长逻辑，建立在规模效应之上：一套产品代码、一组服务器集群，服务100万用户和服务1000万用户，边际成本几乎可以忽略不计；用户量越大，广告、电商、佣金等收入随规模线性增长。

在这个逻辑里，流量就是纯红利，用户越多、成本越低、赚得越多。

但AI应用彻底颠覆了这个模型。

每一次对话生成、每一次长文输出、每一次多模态计算，都要实打实消耗GPU算力、占用推理资源。用户越多、调用量越高，推理成本就越线性攀升，甚至随着峰值并发的增加出现指数级跳涨。

规模不再是天然的护城河，反而成了“甜蜜的负担”。用户盘子铺得越大，成本包袱就越重。

放在豆包身上，这个悖论已经实实在在地摆在了台面上。

就在豆包专业版上线的前一天，火山引擎FORCE大会上，总裁谭待披露了一组数字：截至6月，豆包大模型日均Token调用量突破180万亿，较去年增长超10倍，相较两年前增长超1500倍。

180万亿日均Token调用量，按照火山引擎官网公示的API定价粗略计算，对应的年推理成本达百亿级，且调用量仍在指数级增长。

（图源火山引擎）

据《南华早报》报道，字节跳动计划将2026年的AI基础设施建设资本开支上调至超过2000亿元，增幅达25%。不过字节官方未对此置评。

据QuestMobile2026年3月数据，豆包以3.45亿月活稳居行业第一，远超千问的1.66亿与DeepSeek的1.27亿，领头羊的位置坐得越稳，背后的成本包袱就越重。

收入方面，据晚点LatePost文章显示，目前豆包日收入不足100万元，营收几乎完全依赖电商佣金。

一边是日营收不足百万，一边是开支暴涨。豆包这个“吞金兽”再不自己造血，字节的现金流也扛不住。

更深层的信号是内部战略重心的转向。

两个月前，字节高层到访Anthropic，回来后不久，内部AI资源分配便启动调整，核心重心正从豆包这类面向大众的C端应用，逐步向服务企业的B端业务倾斜。

而字节旗下的Seedance已经验证了企业服务的市场潜力。

尽管谭待在6月23日FORCE大会群访中公开辟谣：“外面所有传的Seedance收入数据都是错的，而且偏高。”但Seedance在制造业、具身智能、智能驾驶等领域的落地，以及行业人士透露其已占据视频生成市场超八成份额，都说明B端道路确实比C端更清晰。

C端亏钱、B端赚钱，这个对比太过鲜明。

平心而论，真不是豆包急着割韭菜，是再无差别免费烧下去，别说攀登AI高峰，连现有规模都兜不住。收费控本，是最务实也最无奈的选择。

二、隐性风险：眼前的账算对了，长远的坑却没填上

站在企业经营的角度看，豆包收费从来不是道德选择题，而是成本逻辑与商业现实共同推进的结果。

收费大逻辑没有问题，但还存在一些隐性风险。

风险一：AI应用缺乏用户粘性，“谁好用就用谁”

这同样是AI赛道与传统互联网行业之间的区别。

微信你离不开，因为社交关系锁死了你。抖音你刷不停，因为推荐算法懂你。但AI助手？谁家的模型好用、谁家免费，用户就往谁家跑。

豆包并非第一个尝试收费的。

2023年11月，文心一言在国内率先推出专业版会员，49.9元/月。一年半之后，2025年4月，文心一言宣布回归全面免费，并为已付费用户办理退费。

文心一言为什么收不动？原因不复杂：免费的就够用了，大部分用户的AI需求停留在搜索问答、写作生图、闲聊对话，这些基础功能，免费版完全覆盖。而对专业用户来说，49.9元的文心一言，对比20美元（约136元人民币）的ChatGPT Plus，既不够便宜到“随手买”，也不够强大到“必须买”。

豆包现在站在同一个岔路口。

它比文心一言有更大的用户盘子、更强的流量生态、更好的模型能力。但用户愿意为AI掏钱的底层逻辑没有变：不是看你有什么，而是看我没有你行不行。

第三方AI产品数据平台Aicpb.com发布的数据显示，豆包在2026年5月的月活跃用户出现下滑，减少约610万，环比下降约1.81%。需要注意，这个下滑发生在6月24日专业版正式上线之前。5月初付费计划公布后，部分用户已开始用脚投票。

免费的时候，用户是“资产”；收费的时候，用户是“变量”。用户对免费的耐心，和对付费的耐心，从来不是同一个量级。

风险二：“豆包型人格”，撑不起专业付费的心智

如果说风险一是AI赛道的共性问题，那风险二就是豆包的个性困局。

豆包不是技术上最强的AI，DeepSeek和千问在评测中不输甚至超过它。但豆包能获得3.45亿月活，获得广泛认可，核心离不开“豆包型人格”。

这一网络热词精准抓住了豆包的公众形象：蠢萌但真诚，笨拙但温暖，嘻嘻哈哈说对不起。它不像冰冷的效率工具，更像有温度的朋友。用户找它聊情绪、唠日常、吐槽生活，图的是轻松、省心、有人情味。

这种人格化打法的行业影响力早已显现：阿里通义千问随后上线“小酒窝”拟人化形象跟进布局，本质就是对“情绪价值+人格化”获客路径的认可。

但成也人格，困也人格。

这种偏向陪伴感的用户心智，恰恰成了专业版付费的天然阻碍。

当这个一向嘻嘻哈哈、偶尔还会“犯傻”的朋友，突然开口说：“每月 68 元，我就能变得更专业。”用户的本能反应不是“太好了”，而是“你都这么笨了还好意思收钱？”

网络上“收费就卸载”的舆论，本质不是付不起68元，而是用户觉得“豆包”这个角色就不该收钱。它卖的是陪伴和温暖，不是能力和效率。对朋友收费，永远比对工具收费难。

美图秀秀从免费到收费挣扎了十几年，百度网盘付费会员至今被用户诟病。豆包人设越讨喜，收费阻力越大。

更深一层：“专家人设”和“朋友人设”能在一个品牌下共存吗？

免费版继续做“会犯蠢的朋友”留住3亿用户，专业版做“不犯错的专家”吸引付费用户。同一个“豆包”名字下，呈现出两种截然不同的产品气质，用户很容易产生认知混乱。

风险三：会员收入，填不平算力的窟窿

市场上有个很乐观的算法：3.45 亿月活，哪怕只有 1% 的用户订阅 68 元标准版，每月也能入账 2.28 亿元。

但这笔账的另一面更残酷：1% 的转化率，意味着 99% 的用户不付费，而豆包每月的推理成本大概率在 10 亿量级。2 亿多的理想收入，连覆盖成本的零头都不够。

说得直白点，C 端会员费本质上只是 “让重度用户分摊部分成本”，根本谈不上盈利。指望靠 C 端订阅回本，本身就不现实。

更宏观的逆风在于，整个互联网行业正经历一轮“反向免费化”。

爱奇艺和腾讯视频培养了十几年的付费习惯，番茄小说和红果短剧用免费模式杀入，靠广告重写内容消费规则。QQ音乐和网易云付费墙越建越高，汽水音乐用“免费听+看广告”迅速出圈。

在免费化大潮席卷的当下，豆包收费是逆流而上，用户教育的难度可想而知。

当然，AI赛道本质不同。音乐和视频的边际分发成本几乎为零，但大模型每一次调用都在烧算力。豆包不可能永远免费而不寻找变现方式。但用户不会算这笔账。用户只会比：豆包要68元，千问免费，那我为什么不用千问？

如果免费版够用了，谁还会付费？

豆包的办公任务模式包括操作电脑、生成网站、调度Agent、定时任务，听起来专业。但真正需要“AI帮我操作电脑”的人有多少？目前用户习惯仍停留在搜索问答、写作生图、语音对话。

付费转化率取决于“不可替代性”，而不是“功能多寡”。免费版覆盖90%场景，专业版提供的是“更好”不是“必需”。

三、连锁影响：豆包收费，改写的不只是字节的账本

豆包收费，不止是字节一家的事，毕竟这是国内用户规模最大的AI应用迈出商业化的第一步。它可能终结免费内卷的死局，也可能让字节亲手让出规模优势。而这两个结果并不互斥，这正是最危险的地方

先说字节自己。

豆包收费背后是一套三层分层的用户运营逻辑。

免费用户：“流量AI”逻辑。

继续做人情味儿的陪伴工具，让用户在对话流中顺带使用电商、团购，灰度测试中的打车功能也会逐步铺开。培养习惯，沉淀场景。就像刚学会开车就想买辆驾校车或者同品牌的车，免费用户有专业需求时，第一个想到豆包专业版。

专业版用户：“价值AI”逻辑。

用Agent、办公任务模式、2.1 Pro模型筛选有生产力需求的群体，验证C端付费可行性。

企业用户：“服务AI”逻辑。

这是参观Anthropic后真正的重心。Seedance在制造业、具身智能、自动驾驶的落地；豆包2.1 Pro API较Claude降低近80%的定价策略；火山引擎全面铺开，企业服务才是字节AI的“钱袋子”。

免费版养鱼，专业版捞高价值鱼，企业版赚大钱。

但用户分层是高级玩法，极其考验运营功力，分寸感极难拿捏。

目前“免费版体感降配“的猜疑已经在用户圈发酵：回答质量波动、专家模式次数收紧、部分功能悄悄迁移至付费区，官方虽承诺 “基础功能永久免费”，但模糊的边界感，最容易催生“故意阉割免费版逼用户付费”的负面解读。

网盘行业的教训还历历在目：从免费不限速，到悄悄限速，再到会员加速，一步步把 “免费好用” 的口碑，熬成了 “限速逼会员” 的诟病。心智一旦崩塌，再想捡回来就难了。豆包如果守不住免费版的体验底线，很容易重蹈覆辙。

更深层的隐患是内部的战略拉扯。

一边是资源向 B 端倾斜，一边是 C 端要冲付费增长，两头都要抓的结果，很可能是两头都没稳住。C 端体验跟不上付费预期，B 端落地也慢半拍。初衷很好的分层策略，最后很可能演变成两头不讨好的用户流失。

但豆包收费的故事，不止在对话框里。

近日灰度测试的打车功能，可见豆包正在想从“陪你聊天”走向“帮你办事”，拓宽免费用户的流量变现渠道。就像当年微信从聊天工具长成生活服务超级入口一样，豆包也在试图复制这套“免费流量+服务变现”的逻辑

更具想象力的布局藏在硬件与生态层。

第二代豆包AI手机已在路上，伴随全行业 APP 开放 A2A（Agent to Agent）助手的趋势，豆包手机可以通过 A2A 能力与 GUI 交互结合的方式，跨应用调用第三方服务，把 AI 助手从一个内嵌功能，升级成系统级的操作入口。

据天眼查APP显示，豆包关联公司北京春田知韵科技有限公司已成功注册“豆包老师”“豆包输入法”“豆包轻服务”等多枚商标。近日，该公司又申请注册了“豆包云”商标。从商标布局来看，豆包早已不只是一个聊天APP，而是一个正在系统化布局的“豆包宇宙”。

（图源天眼查）

一旦跑通，豆包就不再是一个“聊天 APP”，而是所有数字服务的总调度台，商业化的想象空间会彻底打开。

此外还有两个结构性变化值得关注。

一是对WPS的潜在冲击，豆包内置Office套件的轻量办公功能已部分覆盖WPS场景；

二是Anthropic路径与字节路径的分野。Anthropic用专注换来了9650亿美元估值，字节用广度在赌AI操作系统的更大局面。赌赢了，豆包就是AI时代的微信；赌输了，每一条战线的敌人都会反噬。

结语

豆包收费，方向没有问题。但方向对，不等于每一步都对。

“豆包型人格”的陪伴人设怎么跟“专业版”共存？在番茄小说都在免费的年代，AI收费是逆流而上还是另辟蹊径？办公任务模式是真刚需还是伪需求？

被推着走的收费，和用户抢着买的收费，是两条完全不同的路。

豆包的终局，不在68元里，不在功能列表里，也不在180万亿Token里。而在一个最简单的问题里：用户明天打开豆包，是习惯，还是选择？

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另：股市有风险，入市需谨慎。文章不构成投资建议，投资与否须自行甄别。

来源公众号：摩根商研所（ID：morgantmt），探寻商业本质，专注商业研究与故事。

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货代老板的月报困局：如何用 AI 智能体把 Excel 乱象变成可信经营结论

天涯轩 — Wed, 01 Jul 2026 01:27:32 GMT

货代行业的数据分析痛点被彻底颠覆！FreightBI作为专为货代企业打造的AI智能体，从非标准数据接入到可执行经营洞察的完整闭环，解决了通用BI工具与业务系统的致命短板。本文将深度拆解如何通过规则引擎与AI的精准分工，实现从Excel碎片到老板PPT的「最后一公里」突破，附带可落地的业务场景演练与自查清单。

货代企业是典型的「数据很多、结论很少」：收入、成本、航线、客户散落在 Excel、ERP 导出表和人工台账里，老板月底要的往往不是一张透视表，而是「本月到底赚没赚钱、哪条航线在拖后腿、能不能直接拿去开经营会」的答案。通用 BI 工具不懂货代口径，通用大模型又容易「说得漂亮、算不准数」。

本文以 FreightBI——面向货代企业的 AI 数据分析智能体——为例，先回答「为什么偏偏要做智能体、货代 ERP/FMS 为什么解决不了」，再明确主要使用对象是谁，并说明为何做成个人本机 PC 客户端，拆解一套可落地的产品方法论：半自动非标准数据接入 → 规则引擎算清指标 → 人机协同确认口径 → 结论化报告与 PPT 输出 → 可追溯的市场/行业参考。文中附带核心数据示例、规则判定逻辑、完整业务场景演练与对照自查清单，便于业务负责人评估方案是否匹配本公司流程。

一、业务痛点：货代企业「有数据、没结论」

货代企业的经营分析，表面上是报表问题，本质是信任与效率问题。

数据侧的三重困境

来源分散：业务流水在货代业务系统导出表，费用在财务 Excel，客户信息在销售台账，口径各说各话。
格式非标：表头不在第一行、合并单元格、同义词字段、航线命名不统一——「能打开」不等于「能分析」。
人工拼月报：运营或财务每周/每月花大量时间透视、核对、写 PPT，老板仍要追问「为什么毛利率掉了 3 个点」。

管理层真正关心的五个问题

本月收入、毛利、TEU 到底如何？
哪条航线「量涨了、利跌了」？
哪个客户收入高但利润贡献低？
费用结构有没有异常波动？
是我们自己做差了，还是市场都这样？

现有方案的缺口

市场上的通用货代业务系统内置报表、数据咨询和聊天式 AI，往往无法同时满足：懂货代口径、能处理非标准输入、输出管理层能直接用的结论、自动生成汇报材料。这正是垂直 AI 智能体的机会窗口——但「有机会」不等于「该做智能体」。下一节专门回答这个问题。

二、为什么做这个智能体：不是 BI 不够，是任务形态不对

很多人听到「货代 + 数据分析 + AI」，第一反应是：再加一个 BI 仪表盘，或者接一个大模型聊天框，让用户自己问。FreightBI 选择做垂直智能体，是因为货代经营分析本质上不是「看图」或「问答」，而是一条有状态、多阶段、必须人机协同的任务链。只有把整条链串起来，痛点才会真正被解开。

2.1 四类相邻方案，各自卡在哪

通用 BI 工具擅长拖拽图表，但默认前提是：数据已经进仓、字段已经标准、口径已经统一。货代企业的现实是——上传的第一份文件往往表头在第 3 行、收入字段叫「应收合计」还是「海运费」都说不清。BI 解决的是「怎么展示」，解决不了「怎么理解」。

货代业务系统内置报表离业务近，但解决的是「单子怎么流转」，不是「企业赚没赚钱」。这一点需要单独展开——很多货代老板会问：「我们已经有业务系统了，为什么还要另做一个智能体？」详见下文 2.2 节。

数据咨询服务能出专业报告，但按项目收费、按次交付，无法形成「每月上传、自动复用、持续跟踪」的产品体验。对年营收 5000万–5亿的货代企业，请不起常驻分析团队，却每月都需要经营判断。

通用大模型降低了「问数据」的门槛，但货代经营分析有三个天然不擅长的点：

算数不能交给模型：毛利率、单 TEU 毛利、客户集中度，错一个小数点，老板就不会再信第二次。
口径不能靠猜：收入含税还是未税、40 尺柜算几个 TEU——模型再聪明，也不能替财务拍板。
结论不能只给一段话：老板要的是能开会的报告和 PPT，不是聊天窗口里一段流式输出。

四类方案各解决了一角，却没有一个能同时做到：懂货代口径、吃进非标准 Excel、算清可信指标、输出可汇报材料。

2.2 货代业务系统能记账，为什么做不了经营分析？

「我们不是已经有货代系统了吗？」——这是 FreightBI 在客户沟通里最高频的问题之一。答案是：货代系统解决的是业务运营数字化，经营分析智能体解决的是管理层决策数字化——两者相关，但不是一个问题。

第一，系统建来「管单子」，不是「看利润」。

货代业务系统的核心对象是委托单、舱单、费用录入、对账开票——设计目标是让操作、单证、财务把日常业务跑通。内置报表多数是：未收未付、单票毛利（若有）、业务量统计、客户欠款账龄。老板真正关心的「本月整体毛利率为什么掉了」「哪条航线量在涨、利在跌」「Top 客户集中度是否过高」，往往不在系统默认菜单里，要靠 IT 或顾问二次开发——周期长、一改口径就要重做。

第二，数据天然是「碎的」，系统只守住自己那一摊。

典型货代企业的数据分布是：

业务流水在货代业务系统导出表
部分费用在财务系统或独立 Excel
销售维护的客户分级在 CRM 或私人表格
月底汇总时，运营/财务再把多份表 VLOOKUP 拼成「老板版月报」

货代系统再完善，通常也只覆盖本系统内已录入的数据，无法自动吞下「财务刚改过一版的分摊表」「老板临时要的上周快报」这类系统外 Excel。FreightBI 要解决的，恰恰是系统边界之外、月报拼装过程中的那一段。

第三，收入与成本的「口径战争」，系统不会替你裁决。

同一票业务，操作看的可能是报价收入，财务看的可能是确认收入；海运费、本地费、代收代付是否计入毛利，各家公司制度不同。FMS 里录的是什么口径，不等于管理层复盘时认可的口径。经营分析必须允许企业在接入阶段明确确认「收入按未税/含税」「哪些费用类型计入成本」——这是分析层能力，不是录单系统的设计重心。

第四，操作报表 ≠ 管理层汇报材料。

货代系统可以导出明细、可以打透视，但很少能直接产出：

带执行摘要的经营分析报告
按「结论 → 依据 → 建议」结构组织的风险清单
可拿去股东会、集团汇报的固定模板 PPT
附带可追溯的市场/行业参考对比

老板要的不是「再开一个系统菜单看数字」，而是今天下班前能不能拿走一份能讲的材料。从明细到叙事，中间仍靠人——这正是智能体要自动化的部分。

第五，市场对比与异常解读，超出业务系统职责边界。

「是我们自己做差了，还是市场运价都在跌？」需要拉运价指数、港口数据、公开行业信息，并与本企业指标对照。货代业务系统不会、也不应该承担联网检索、来源校验、置信度分级——这属于分析智能体的能力范畴。

结论：不是货代系统不行，而是分工不同。

核心使命｜货代系统：管业务、记账、对账开票｜FreightBI：把分散数据变成经营结论与汇报材料
数据范围｜货代系统：本系统内已录入数据｜智能体：系统导出 + 财务 Excel + 人工台账等多源拼装
分析视角｜货代系统：单票、客户欠款、操作效率｜智能体：航线毛利、客户贡献、集中度风险、费用结构
输出形态｜货代系统：明细表、标准报表｜智能体：结论化报告、异常清单、可汇报 PPT
与系统关系｜智能体不替代货代业务系统，而是承接其导出数据，补上「月报最后一公里」

因此，已有货代系统的企业，恰恰是 FreightBI 的目标客户——他们不是缺系统，是缺从系统数据到老板决策之间的那一层。

2.3 为什么是「智能体」，而不是「功能模块堆叠」

FreightBI 把产品形态定为智能体，不是因为赶 AI 热点，而是因为经营分析任务具备智能体最擅长的特征：

第一，任务链长且环节之间有依赖。 上传文件 → 识别结构 → 建议映射 → 等人确认口径 → 标准化入库 → 算指标 → 跑异常规则 → 检索市场参考 → 写洞察 → 装配报告 → 生成 PPT。任何一环的结果都会影响下一环。这不是单次 API 调用能完成的，而是需要工作流编排、状态持久化、条件分支与挂起恢复——正是智能体工作流要解决的问题。

第二，中间必须停下来等人。 收入字段映射错了，后面所有结论都是错的。智能体可以在「低置信度映射」「口径未确认」「数据质量 C 级」等节点主动挂起，等人确认后再继续，而不是一路自动冲到一份看起来专业、实则不可信的报告。

第三，AI 与规则必须分工，而不是二选一。 纯规则算得准，但读不懂「工作号」「业务编号」「Job No.」可能是同一个东西；纯模型读得懂表格，却会在毛利上「幻觉」。智能体的正确分工是：规则引擎做事实，工作流做编排，模型做语义理解与语言增强——各干各的，结果才可追溯。

第四，输出是「交付物」，不是「对话轮次」。 用户要带走的是 PDF、PPT 和异常清单，不是聊天记录。智能体围绕「完成一次经营分析任务」设计，天然比聊天机器人更贴近货代月报、周报、临时汇报的真实场景。

2.4 这个智能体要解决的五个核心问题

FreightBI 要解决的不是「怎么做图表」，而是以下五个贯穿全流程的问题——每一个都指向「必须做智能体，而不是单点功能」：

数据格式不标准，系统如何理解？ → 需要结构扫描 + 语义映射 + 人工确认的组合能力
多来源口径不一致，系统如何统一？ → 需要可保存、可复用的映射档案与业务假设配置
货代指标复杂，系统如何形成可信结果？ → 需要规则引擎计算 + 质量分级 + 追溯链路
管理层不看明细，系统如何输出专业结论？ → 需要洞察生成 + 报告装配 + PPT 导出的一体化输出
企业想知道自己所处位置，系统如何提供对比？ → 需要可检索、可校验、可降级的市场/行业参考，而非硬编码 benchmark

这五个问题串起来，就是一条完整的智能体任务链；拆开做成五个互不相干的菜单功能，用户体验是断裂的，信任也无法建立。

2.5 做智能体的时机与产品判断

2024 年以来，大模型在语义理解、摘要生成、多步推理上已经足够支撑「辅助读表、辅助写报告」；同时货代行业数字化程度提升，企业手里已经有了大量 Excel 和系统导出数据，却仍然缺「从数据到结论」的最后一公里。

此时做 FreightBI 类智能体，有三点判断：

需求真实且高频：月报、周报、临时汇报是刚性场景，不是「有了更好、没有也行」
技术边界清晰：算数交给代码、口径交给人、语言交给模型——分工明确，避免「全自动幻觉」
壁垒可逐步积累：映射规则复用、经营指标沉淀、匿名化行业样本——用得越多，智能体越懂这家企业和这个细分行业

因此，FreightBI 不是「给 BI 加一个 ChatGPT 插件」，也不是「再造一套货代系统」，而是围绕货代经营分析任务从头设计的垂直智能体：承接货代业务系统导出数据，把口径确认留在流程里，把可信结论送出去。

2.6 主要使用对象是谁？

FreightBI 的用户不是单一的「数据分析师」，而是一组围绕经营复盘分工协作的角色。产品设计里需要区分三类人：谁动手操作、谁看结论决策、谁负责把关可信。

核心受益对象（决策层）——老板 / 总经理

这是智能体存在的根本理由。老板通常不会亲自上传 Excel、也不会配置字段映射，但他是经营分析报告和 PPT 的最终读者。他关心：

企业整体收入、成本、利润是否健康
哪些航线、客户、业务在拖累利润
是否存在集中度风险和经营异常
能不能直接拿报告去开经营会，而不是等团队再加工一遍

对老板而言，FreightBI 的价值是：10 分钟内看懂本期经营真相，而不是学会一个新系统。

核心操作对象（执行层）——运营负责人

运营负责人是智能体最高频的日常使用者。他往往负责：

协调业务、财务提供数据，或亲自上传 ERP/FMS 导出文件
完成首轮字段映射与口径确认（或指挥数据专员完成）
查看航线、客户、成本维度的异常清单，安排业务排查
在经营会前导出报告与 PPT，提交给总经理

他的成功标准是：报告能帮他优先安排排查动作，而不是多一张看不完的明细表。

可信把关对象（校验层）——财务负责人

财务负责人不一定是上传者，但往往是信任闸门。他会质疑：

收入、成本、毛利口径是否与财务账一致
费用结构波动是否有据可查
系统结论能否追溯到原始字段

他的成功标准是：指标口径可解释，抽样核对能对上——否则老板再想看，财务这一关也过不了。

重要协作对象（配置与复用层）——数据专员 / 分析专员

在年营收 5000万–5亿、员工 20–200 人的货代企业里，往往有专人或兼职负责「拼月报」。他们是：

首轮数据接入与映射配置的实际动手人
映射规则复用后，每月「换文件、出报告」的效率受益者

他们的成功标准是：首次配置 30–60 分钟可接受，之后同类文件上传即分析，不再重复透视 VLOOKUP。

次级使用对象

总经理助理：临时汇报场景下代老板取报告、调 PPT
商务分析 / 销售负责人：关注客户贡献度、集中度风险，辅助客户策略讨论

一张角色关系图（产品视角）

数据专员 / 运营上传 ERP 导出与 Excel → 确认映射口径
财务在关键口径节点参与确认或抽样核验
运营查看异常、跟进业务动作
老板阅读结论、拿走 PPT 上会决策

谁不是首阶段主用户？

一线操作、单证员：他们用货代业务系统录单即可，不是经营分析智能体的目标用户
极小微、无人配合整理数据的企业：缺少能完成首轮配置的人，产品价值难以释放

种子客户画像（与角色对应）

年营收 5000万–5亿，员工20–200人
已有月报习惯，运营 + 财务能配合提供数据
老板有经营会/复盘需求，愿意试用「报告直出」体验

三、模块边界：FreightBI 交付什么、不交付什么

FreightBI 的定位不是「又一个 BI 工具」，而是围绕货代经营分析构建的垂直智能体系统。它要同时完成四件事：

理解并接入复杂、非标准的业务数据
将数据标准化并沉淀为可信经营指标
基于规则引擎和 AI 生成可执行的经营洞察
输出适合老板、运营和财务负责人的报告与汇报 PPT

首阶段明确不做的事

不承诺任意格式文件零配置全自动分析
不承诺首版就具备高精度同行经营分位值
不替代 ERP/FMS，不做复杂预测与定价优化
不追求企业级多组织权限体系

北极星目标

让货代企业管理层（以老板/总经理为核心读者）在 10 分钟内看清本期经营真实情况，并基于系统生成的报告或 PPT 做出经营判断。

首阶段用户边界

主操作人：运营负责人、数据专员
主决策人：老板 / 总经理
主校验人：财务负责人
详见上文 §2.6 主要使用对象

种子客户画像

年营收 5000万–5亿，员工20–200人
已有月报习惯但依赖 Excel 人工整理
愿意配合首轮数据接入配置

四、系统底盘：规则算事实，智能体做语言，人机协同保可信

FreightBI 的底层原则可以概括为一句话：规则引擎做计算，工作流做编排，模型做语言增强。

三层架构逻辑

接入层：Excel/CSV 上传 → 结构扫描 → Sheet 分类 → 表头识别 → 字段映射候选 → 用户确认口径 → 标准化入库
分析层：指标聚合（收入、成本、毛利、TEU、航线/客户/费用维度）→ 规则异常检测 → 历史对比 → 市场/行业参考检索
输出层：在线经营分析报告 → PDF → 固定模板 PPT → 风险清单与行动建议

AI 智能体的真实角色

智能体不是聊天入口，而是围绕「经营分析任务」运转的工作流助手：

辅助判断 Sheet 类型与字段语义
用易懂语言提示用户确认关键口径
基于已算好的指标生成洞察摘要与 PPT 文案

智能体绝不独揽的事

核心数值计算（收入、毛利、TEU 等必须由代码完成）
财务口径的最终决定（收入含税/未税、成本完整性）
无公开来源支撑的行业 benchmark 结论

可信设计的四条铁律

规则做计算，AI 做解释
所有结论必须可追溯
不确定的数据必须允许人工确认
优先输出可信结果，再追求自动化程度

4.1 交付形态：为什么做成个人本机 PC 客户端？

FreightBI 以 Electron 桌面安装包交付（Windows / macOS / Linux），安装在使用者自己的电脑上，由一个人完成上传、映射确认、分析与导出。产品定位是个人本机上的经营分析助手：在本机导入 Excel，在本地算清指标、生成报告和 PPT，再通过文件交给老板、财务或经营会使用。

这样设计，与货代月报的真实制作方式高度一致：通常是运营负责人或数据专员在自己工位上拼数据、出材料，而不是全公司登录同一个网址协同编辑。

当前实现形态可以概括为：

渲染层：React + Ant Design，负责上传、映射确认、报告查看、导出任务
主进程：承载数据接入、指标计算、智能体工作流、PDF/PPT 导出——通过 IPC 与界面通信，无独立后端服务
本地存储：SQLite 保存映射规则、报告快照、工作流状态；上传文件与导出物落在本机用户目录
外部依赖：仅 LLM（DeepSeek）、行业联网检索（智谱等）走 HTTPS API，由使用者在设置中自行配置 Key

选择个人本机 PC 客户端的主要优点

经营数据不出本机｜收入、成本、客户明细在本地解析、入库、计算，不上传业务明细到任何厂商服务器。对个人使用者而言，没有「数据上云」的心理负担，也省去公司 IT 审批一套后端服务的流程。
安装即用，零运维｜不需要 Docker、Redis、PostgreSQL，也不需要公司搭服务器。下载安装包、配置自己的 API Key，即可在工位上开始首轮映射。
与 Excel 工作流天然贴合｜货代月报的真实入口是「从 ERP 导出 → 本地 Excel」。桌面端直接调文件选择器、读写本地路径、一键打开导出的 PDF/PPT，比浏览器来回上传下载更顺手。
重任务在本机可控执行｜大文件解析、规则计算、PPT 离屏渲染截图、行业检索循环，在主进程异步跑完，通过进度条反馈即可，不受浏览器标签页限制。
映射规则越用越省事｜字段映射、业务假设存在本机 SQLite，下月换一份新 Excel，规则自动复用——个人生产力工具的典型体验。
API Key 本地加密保存｜模型与检索费用由使用者自行申请、自行承担，密钥加密存在本机。
「操作一个人，服务一群人」｜软件只装在使用者电脑上；老板、财务不装客户端，通过导出的报告 PDF、汇报 PPT 看结论。这符合多数货代企业「专人做表、管理层看结果」的分工，无需建设账号体系与权限后台。

需要接受的边界（对个人本机工具而言是合理取舍）

换机需带走本机数据｜映射规则、历史报告在 userData 目录，换电脑需备份迁移或重新配置——个人工具的常见特征，不是缺陷，但要提前知晓。
版本升级靠安装包｜修 bug、加能力需下载新版本安装，不如网页刷新即更新。
分析和操作绑在本机｜出差在外无法在自己笔记本上打开家里的那份映射库；但导出的 PDF/PPT 可以随身带走。
算力取决于本机配置｜超大 Excel、长周期历史分析，速度跟 CPU、内存、磁盘有关。
外联能力需联网｜本地计算可离线完成大部分环节，但 AI 洞察与行业检索仍需访问 DeepSeek、智谱等 API。

与 Web 形态对比：为什么本产品不优先做浏览器版

FreightBI 选择个人本机，不是因为「暂时做不了 Web」，而是使用场景决定了形态：

使用者就是一个人——上传、认字段、出报告，不需要多人同时在线改同一份配置
结论靠文件流转——老板要的是 PDF/PPT，不是登录系统看仪表盘
数据敏感且来自本地文件——从本机读 Excel、在本机落库，路径最短、信任成本最低
研发聚焦智能体能力——把精力放在接入、规则、洞察、导出，而不是账号、租户、云端存储

若未来有「多人共用映射库、总部统一看板」的需求，可以再单独做团队版或 Web 版；当前版本清晰定位于个人本机生产力工具，不混入协作能力，产品边界反而更干净。

当前产品以 Electron 桌面单体落地：一个人在本机完成从 Excel 到报告/PPT 的全流程，主进程承载接入、分析、智能体与导出，数据与规则默认留在使用者电脑上。

五、关键能力拆解

5.1 非标准 Excel 的半自动理解

真实货代 Excel 的常见乱象：多 Sheet 混排、表头在第 4 行、合并单元格、字段名「应收」「海运费」「Ocean Freight」并存。系统采用「结构扫描 + 规则初判 + 语义候选 + 人工确认」的组合策略，而非追求首版 100% 自动。

接入流程七个阶段：文件接收 → 结构扫描 → Sheet 分类 → 表头识别 → 字段映射候选 → 用户确认口径 → 标准化与规则保存。

一次确认、多次复用是留存关键：按租户、文件类型、Sheet 类型保存映射规则，下次上传同类文件时自动加载，仅对低置信度字段再次确认。

5.2 标准数据模型与经营指标

非标准数据最终沉淀为三类核心对象：

业务流水（ShipmentRecord）：单号、日期、客户、航线、TEU、收入
费用明细（CostRecord）：关联单号、费用类型、金额
客户信息（CustomerRecord）：客户名称、销售负责人、等级（可选）

核心指标口径：

收入 = 标准化 revenue 汇总（含税/未税须在接入阶段确认）
成本 = 关联单号的 cost_amount 汇总
毛利 = 收入 − 成本
毛利率 = 毛利 / 收入
单 TEU 毛利 = 总毛利 / 总 TEU（货代经营效率的核心标尺）

5.3 规则驱动的异常识别

异常检测以规则引擎为主，避免 LLM「凭感觉报风险」。首阶段覆盖概览、航线、客户、成本、数据质量五类异常。

5.4 分层行业对比

行业对比拆成两层，避免误导：

市场对比（首阶段可做）：运价指数、港口吞吐量、贸易统计等公开数据，回答「市场是否在波动」
经营对比（逐步增强）：毛利率、单 TEU 毛利、客户集中度等相对同行的水平，需有样本或可追溯公开来源

行业参考通过 Loop Agent 从公开网络检索：Observe 本企业指标 → Plan 检索词 → Act 搜索 → Extract 抽取 → Verify 校验来源与置信度 → 最多 5 次检索、3 轮循环。检索失败时仅展示本企业计算值，明确标注「行业参考不可用」，禁止编造 benchmark。

5.5 结论化报告与 PPT

输出不是图表堆砌，而是先结论、后依据：

报告首页：KPI + 核心发现 + 风险提示 + 行动建议
每条结论附带依据指标，可追溯到原始字段与映射规则
PPT 采用固定模板，智能体生成标题与摘要文案，图表数据由规则计算结果绑定

六、衡量指标与产品成功标准

北极星过程指标

首次导入配置后，同类文件二次导入成功率 ≥ 80%
单次报告生成时间 ≤ 5 分钟
至少 70% 种子用户认为报告结果可信

业务价值指标

至少 3 家种子客户完成真实数据跑通
至少 2 家客户认可报告「比人工月报更有价值」
报告中至少 1 条异常或建议被客户用于后续跟进

过程漏斗指标

上传转化率 → 字段映射确认完成率 → 数据校验通过率 → 报告查看率 → PDF/PPT 导出率 → 异常项点击查看率

质量红线

核心指标人工抽样校验准确率
AI 结论可追溯率
LLM 输出失败时的规则降级成功率

七、核心数据示例

以下示例为贴近货代业务的虚构样例，用于说明单据关联与业务关注点。

7.1 上传与结构识别

上传编号：UPL-2025-1103-001

文件名：华东货代_10月经营明细.xlsx

Sheet 扫描结果：

Sheet「业务明细」｜类型候选：业务流水｜表头行：第 3 行｜置信度：0.92
Sheet「费用分摊」｜类型候选：费用明细｜表头行：第 2 行｜置信度：0.88
Sheet「说明」｜类型候选：无关表｜建议跳过

业务关注点：多 Sheet 文件中，系统须先分类再映射，避免把汇总表当明细分析。

7.2 字段映射确认

映射档案：MAP-华东货代-业务明细-v1

关键映射：

原始字段「工作号」→ 标准字段 shipment_id（业务单号）
原始字段「应收合计」→ 标准字段 revenue（收入，用户确认：未税）
原始字段「航线」→ 标准字段 route_name
原始字段「箱量TEU」→ 标准字段 teu

口径确认：收入按未税口径；40HC 按 2 TEU 折算

业务关注点：收入含税/未税、箱型折算方式必须在接入阶段由用户确认，不能由模型猜测。

7.3 标准化业务流水（节选）

SH-2025-10001｜2025-10-05｜宁波某进出口｜东南亚线｜2 TEU｜收入 18,600 元
SH-2025-10002｜2025-10-08｜上海某贸易｜欧地线｜4 TEU｜收入 42,800 元
SH-2025-10003｜2025-10-12｜宁波某进出口｜东南亚线｜1 TEU｜收入 8,200 元

7.4 关联费用明细（节选）

SH-2025-10001｜海运费｜12,400 元
SH-2025-10001｜港杂费｜1,850 元
SH-2025-10002｜海运费｜31,200 元
SH-2025-10002｜拖车费｜2,600 元

关联关系：费用明细通过 shipment_id 与业务流水关联；毛利 = 流水收入 − 关联费用汇总。

7.5 10 月经营指标快照

总收入：1,286 万元
总成本：1,052 万元
总毛利：234 万元
毛利率：18.2%
总 TEU：6,840
单 TEU 毛利：342 元

7.6 数据质量评级

质量等级：B（有少量警告，允许继续分析）
警告项：3.2% 业务单号在费用表中无匹配记录；东南亚线部分记录缺少箱型字段，已按默认规则折算 TEU

业务验证点：费用与业务单关联不完整时，系统应降级提示而非静默忽略，否则毛利会被高估。

八、规则与判定逻辑

8.1 规则如何匹配

异常规则在指标计算完成后触发，输入为标准化后的 ShipmentRecord、CostRecord 及历史对比结果。每条规则输出：异常名称、目标对象、当前值、对比值或阈值、风险等级、建议动作、依据指标。

8.2 首阶段核心规则与默认阈值

GP_MOM_DROP（毛利率异常下降）｜逻辑：毛利率环比下降超过阈值｜默认阈值：20%｜优先级：高
TEU_COST_UP（单 TEU 成本异常上升）｜逻辑：单 TEU 成本环比上涨超过阈值｜默认阈值：15%｜优先级：高
NEG_ROUTE_PROFIT（航线负毛利）｜逻辑：某航线毛利为负且收入占比超阈值｜默认阈值：收入占比 10%｜优先级：高
TOP3_CONC_RISK（客户集中度偏高）｜逻辑：Top 3 客户收入占比超阈值｜默认阈值：40%｜优先级：中
COST_TYPE_SPIKE（费用类型异常波动）｜逻辑：某费用类型环比上涨超阈值｜默认阈值：25%｜优先级：中

8.3 数据质量分级与后续动作

A 级（可直接分析）｜结构完整、口径已确认 → 正常生成报告
B 级（有少量警告）｜允许继续分析，报告中标注质量说明
C 级（勉强可分析）｜需用户确认是否继续，结论须降级表达
D 级（不可分析）｜阻断正式报告，仅输出扫描结果与修正建议

8.4 行业参考的 Verify 逻辑

行业 benchmark 须通过校验才可进入报告：

必须有 source_url 与原文摘录
confidence ≥ 0.5
LLM 抽取 found: false 或 Verifier 拒绝 → 不写入市场值
5 次检索后仍不足 → benchmark_status = partial，detailNote 说明实际检索次数

三类结果含义

通过：指标进入报告正文，附来源链接
警告（partial）：部分指标有参考，其余仅展示本企业值
阻断（unavailable）：不展示虚构行业值，避免误导管理层

九、场景演练

场景 A：月度经营复盘（正常闭环）

背景：10 月底，运营负责人张敏上传《华东货代_10月经营明细.xlsx》，准备周五经营会材料。

步骤

张敏上传文件 → 系统扫描识别 2 个有效 Sheet，跳过「说明」页
系统加载历史映射 → 自动匹配 92% 字段，仅「杂费合计」需人工确认映射为 cost_type=杂费
张敏确认口径 → 收入未税、40HC=2TEU，质量评级 B，允许分析
系统计算指标 → 收入 1,286 万、毛利率 18.2%、TEU 6,840
规则引擎触发 → 东南亚线 NEG_ROUTE_PROFIT（该航线毛利 −12 万，占收入 11%）；GP_MOM_DROP（毛利率环比上月下降 22%）
行业参考检索 → 公开来源显示东南亚运价指数环比上涨 8%，本企业该航线毛利率下降更多，倾向内部成本问题
生成报告与 PPT → 首页摘要 3 条发现、2 条风险、3 条行动建议；张敏导出 PPT 提交总经理

业务验证点：老板能否在 10 分钟内抓住「整体尚可、东南亚线需专项排查」的结论？PPT 是否可直接上会？

场景 B：周度异常排查（毛利率突降）

背景：11 月第 2 周，财务负责人李磊发现周报毛利率从 18.2% 降至 14.1%。

步骤

李磊上传 11 月前两周数据 → 映射规则复用，无需重新配置
GP_MOM_DROP 触发 → 毛利率环比下降超过 20% 阈值
下钻航线维度 → 欧地线单 TEU 成本环比上涨 18%（TEU_COST_UP 触发）
下钻费用维度 → COST_TYPE_SPIKE：海运费环比上涨 32%
市场对比 → 公开运价指数同期上涨约 10%，企业内部海运费涨幅显著高于市场
系统建议 → 核查欧地线近期合约价、附加费录入是否完整；与采购核对 11 月初加价是否同步体现在报价

业务验证点：异常能否定位到「航线 + 费用类型」而非空泛的「成本上升」？建议是否可执行？

场景 C：数据质量不足（阻断分析）

背景：新客户首次上传，仅有汇总透视表，无业务单号明细。

步骤

系统扫描 → Sheet 类型候选为 summary_report，置信度 0.95
字段映射 → 有月份、航线、收入合计，无 shipment_id，无费用明细
质量评级 D → 缺少主键与成本字段，不满足正式报告最低条件
系统动作 → 阻断正式报告，输出结构扫描结果与修正建议：「请提供含业务单号的流水明细及费用分摊表」
智能体降级 → 不生成盈利结论，不输出行业 benchmark 对比

业务验证点：系统在数据不足时是否「敢说不知道」，而非硬凑一份看起来专业的报告？

场景 D：老板临时要汇报（价值瞬间）

背景：周三下午，总经理要求当天 18:00 前提交股东会经营简报。

步骤

运营上传已配置过的 9 月数据 → 映射全自动复用
5 分钟内完成分析 → 报告 + PPT 一键导出
PPT 结构 → 封面、执行摘要、KPI 总览、航线分析、客户集中度、风险与建议、附录
总经理直接使用 → 无需运营重写文案或重做图表

业务验证点：这是 FreightBI 的核心 Aha Moment——用户敢把系统产出直接拿去汇报。

十、对照自查清单

帮助读者快速判断 FreightBI 类方案是否匹配自身企业制度与数据现状：

数据形态｜要问：我们的月报数据主要在 Excel、ERP 导出还是系统直连？｜系统需支持：非标准 Excel 半自动理解 + 映射规则复用
收入口径｜要问：报表收入含税还是未税？是否含杂费？｜系统需支持：接入阶段强制口径确认，不可由 AI 猜测
成本完整性｜要问：成本是单票分摊还是月度汇总？缺成本时能否接受「仅收入分析」？｜系统需支持：缺成本时阻断盈利结论或降级表达
主键关联｜要问：业务与费用能否通过单号关联？｜系统需支持：主外键关联成功率检查与质量分级
异常规则｜要问：我司关注哪些经营红线（毛利率、集中度、负毛利航线）？｜系统需支持：可配置阈值 + 可追溯依据
行业对比预期｜要问：老板要的是「市场运价」还是「同行毛利率排名」？｜系统需支持：市场对比与经营对比分层表达，禁止虚构 benchmark
汇报场景｜要问：月报读者是谁？是否需要 PPT？｜系统需支持：结论化报告 + 模板化 PPT 导出
首次配置成本｜要问：谁来做首轮字段映射？能否接受 30–60 分钟配置？｜系统需支持：一次确认、多次复用，二次导入成功率 ≥ 80%
可信追溯｜要问：财务质疑数字时，能否追到原始字段？｜系统需支持：结论 → 指标 → 标准字段 → 原始列的全链路追溯
AI 边界｜要问：能否接受「模型只写文案、不算数」？｜系统需支持：LLM 失败时规则报告降级，不输出虚构结论
交付形态｜要问：谁在本机操作、结论如何传给管理层？｜个人本机客户端：一人上传分析，报告/PPT 导出后流转；不要求多人登录同一系统

十一、结语：从「自动画图」到「经营判断基础设施」

FreightBI 的真正价值，不在于做一份好看的 PPT，而在于把货代企业最头疼的「数据整理」变成可复用的数据资产，把「人工拼月报」变成「10 分钟看清经营真相」。

对产品经理和解决方案设计者而言，这个品类有六个值得复制的经验：

先回答「为什么做智能体」——货代经营分析是长任务链；ERP/FMS 管单子不等于能出经营结论，智能体补的是「月报最后一公里」。
分清使用对象——老板看结论、运营做上传与排查、财务把关口径；产品必须按角色设计，而不是只服务「会 Excel 的人」。
垂直场景胜过通用平台——货代口径、非标 Excel、管理层表达习惯，决定了必须做深而非做宽。
人机协同是信任的前提——在财务口径未确认前，自动化越高，信任崩塌越快。
行业对比要分层售卖、分层实现——市场对比先上，经营 benchmark 靠样本积累，绝不硬编码「行业平均值」。
形态服从使用方式——个人本机工具，一个人操作、文件带走结论；不必为多人协作叠加账号与云端复杂度。

首阶段的正确方向，不是「模板化报表工具」，而是半自动数据接入 + 可信分析引擎 + 结论化输出的货代 AI 智能体。当种子客户愿意把系统报告直接带进经营会，这条产品路径就被验证了。

十二、定制开发：每家公司的专业要求不一样

FreightBI 标准版面向货代行业共性最强的经营分析链路：非标准 Excel 接入、口径确认、指标计算、报告与 PPT 输出。但实际落地时，几乎每一家公司都会提出只属于自己的专业要求——这不是「加个字段」那么简单，往往涉及业务规则、分析视角、汇报习惯乃至与现有系统的衔接方式。

常见定制方向

专属智能体能力｜按贵司分析习惯调整工作流阶段、人机协同节点、异常阻断规则与降级策略（例如：必须关联成本才出盈利结论、特定航线命名体系的自动归一）
指标与规则引擎｜在标准 KPI 之外，增加公司自用的经营指标、预警阈值、客户/航线分级逻辑，并保证可追溯、可复算，不把算数交给大模型
字段映射与口径模板｜针对贵司货代系统导出格式、财务分摊表结构，预置映射方案与业务假设模板，缩短首轮配置时间，提高二次导入成功率
报告与 PPT 表达｜按股东会、经营会、部门周会等不同读者，定制章节结构、图表组合、摘要话术风格与品牌视觉规范
指定 API 接入｜对接贵司指定的外部或内部 API——如货代业务系统开放接口、运价/舱位数据服务、财务中台、CRM、自建数据中台等；由智能体按约定协议拉数、增量同步或触发分析，API 密钥与访问策略由客户侧配置，不写入安装包
指定行业数据接入｜接入贵司认可的行业数据源（运价指数、口岸统计、船公司公告、协会/研究机构公开数据、采购的第三方行业库等），限定检索范围、更新频率与引用格式；分析结论中明确标注「行业数据来自何处」，与本公司经营数据分层呈现，避免混为一谈
行业对比与外部检索｜限定检索来源、对比维度与引用格式，避免「泛泛的行业平均数」，贴合贵司对市场运价与经营 benchmark 的分层要求
系统对接（可选）｜在标准「本机文件导入」之外，按需对接 ERP/FMS 导出接口、定时拉数或内部数据服务——仍建议保留口径确认环节，避免「自动进来、自动算错」

为什么建议定制，而不是硬改标准版

专业要求写在流程里，而不是写在 Prompt 里——货代企业的差异多在口径、规则和汇报结构；定制应落在可维护的规则与模板层，而非依赖模型「临场发挥」。
标准版保证底座可信，定制版保证贴合组织——算数、追溯、质量分级等底座能力复用；差异部分单独交付、单独验收，降低长期维护成本。
一次定制，多次复用——与标准版一样，定制成果应沉淀为映射模板、规则配置与报告模板，而不是每次月报都靠人工重做。

适合启动定制评估的信号

自查清单（第十节）里有多项「系统需支持」与贵司制度明显不一致
老板固定要看 3–5 个非标准 KPI，且口径每年由财务书面确认
已有稳定的 ERP 导出格式，希望「上传即分析」但仍要可审计
汇报材料有明确的品牌规范、章节顺序或监管/股东披露要求

若贵司存在上述情况，可在标准 FreightBI 底座之上进行智能体与输出链路的定制开发：先对齐业务场景与可信边界，再分阶段交付映射模板、规则扩展、指定 API / 行业数据接入方案与报告/PPT 规范，避免「一上来全定制、最后不可维护」。标准版适合验证价值与流程匹配度；定制版适合把已验证的方法论，固化成只属于贵司、接得上指定数据源的经营分析智能体。

系统相关截图

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题图来自AI生成，由作者提供

Token管够时代终结：企业AI分层调用实战

世界模型工场 — Tue, 30 Jun 2026 10:55:43 GMT

当企业从‘Token狂欢’转向精打细算，全球AI成本管控浪潮席卷而来。Lindy、Uber等公司用DeepSeek V4替代Claude节省90%成本，揭示出‘小模型经济学’的爆发逻辑——分层调用模型正成为企业新基建。本文深度拆解从Meta的Token限额到OpenRouter的调度生意，这场由账单倒逼的AI效率革命如何重构行业规则。

曾经Token管够的公司，现在集体开始学过日子了。

最近，美国Agent公司Lindy把100%的托管Agent流量，从Claude搬到了DeepSeek V4。

理由是，这能节省数百万美元推理成本，迁移流量成本下降约90%。

这不是个例。

一些美国开发者和中小公司正在转向中国模型，因为它们在大量日常任务上“够用且便宜”。

据外媒报道，Siemens、Renault、Orange、ChapsVision等欧洲企业，也开始混用美国、中国、欧洲的模型了。

回想过去一年，很多企业都在鼓励员工多用AI，仿佛Token烧得越多，就越能证明公司“AI-first”。

但随着Token账单摆到桌上，全球公司仿佛约好了一样开始集体反省，主打一个“该省省该花花”。

一场小模型经济学的风潮悄然兴起。

01 Token最大化的反噬

所谓小模型经济学，就是别什么活都请最贵的专家。

过去企业接入AI，往往默认用最强模型。

写代码上Claude，做Agent上Claude，复杂不复杂都先上前沿模型。

但问题是，前沿模型堪称Token碎钞机，每多读一段上下文、多跑一轮Agent，账单都贵得让人想流泪。

于是大家开始琢磨，是不是每件事都得上最贵的旗舰模型？

结果发现，简单活分给便宜模型，复杂活上贵模型，效果也不错。

这一套省钱“小妙招”，慢慢就被叫成了“小模型经济学”。

要知道这套Token经济学不是凭空想出来的，而是被一堆账单逼出来的。

Uber就是一个典型案例。

这家公司曾经鼓励工程师多用AI编程工具，Claude Code、Cursor这类工具都被当成提效神器。

结果仅用几个月，Uber就烧穿了全年的AI编程预算。

Uber COO Andrew Macdonald 后来公开质疑，表示很难把Claude Code使用量和“多交付25%有用消费者功能”直接挂钩。

紧接着，公司开始给员工设Token限额。每人、每个工具，每月1500美元Token花费，超额需要获批。

亚马逊的故事同样黑色幽默。

之前为了响应公司AI号召，员工自发做了一个KiroRank排行榜，专门看谁用Token用得多。

结果很快有人摸到了漏洞，根本不用真解决问题，派Agent去干一堆没意义的活，排名照样往上。

高级副总裁Dave Treadwell最后只能亲自下场喊话：“别为了用AI而用AI”，排行榜随后悄悄下线。

Meta内部也搞过类似的东西，名字起得更狂，叫“Claudeonomics”，连“经济学”都用上了，结果栽在同一个坑里。

目前，大公司都开始收紧Token用量了。

微软被曝大量取消Claude Code直接许可，转向GitHub Copilot CLI，Copilot从固定订阅走向按量计费。

Meta也从“Token最大化”转向了“Token最小化”策略。

据外媒报道，Meta计划限制员工Token使用，原因是内部AI使用成本预计达到数十亿美元级别。

这些变化表明，企业开始意识到，Token花费和有用产出不成正比，乱烧Token的时代结束了。

02 小模型经济学变成一门生意

光靠企业自己抠预算还不够，真正让“小模型经济学”成立的，是供给侧也跟着变了，便宜模型开始好用了。

DeepSeek V4系列是最直接的代表。

同样干活，DeepSeek V4 Flash价格比Anthropic模型低约20-50倍。

在Ramp的企业软件采购趋势榜上，DeepSeek一度冲到第一。

Vercel的AI网关数据更夸张。

在Vercel AI Gateway的生产流量中，DeepSeek的Token份额一个月从不到1%升至17%。

连微软都在认真考虑，用DeepSeek V4的微调版，去顶替Copilot Cowork里原本跑Anthropic、OpenAI的位置。

这也催生出一套行业里心照不宣的分层逻辑：

不差钱或者任务难的时候，照旧用OpenAI、Anthropic的旗舰模型；

真要算性价比，转头就去用DeepSeek、Kimi、智谱GLM、MiniMax这一档“够用且便宜”的模型。

两条价格带并行，按需分配。

开源项目ClawRouter数据显示，用这种分层组合，平均成本能从每百万Token 25美元，压到约2美元。

在这套逻辑下，OpenRouter这样的模型路由公司突然就开始值钱了。

OpenRouter不训练模型，它做的是模型调度台，帮助企业和开发者在OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Mistral等数百个模型之间调度。

价格、延迟、稳定性、上下文长度，都是OpenRouter考虑的调度因素。

据外媒报道，OpenRouter今年完成1.13亿美元B轮融资，估值约13亿美元；周处理Token量涨了5倍到25万亿，拥有800万用户。

Vercel的数据也显示，大规模AI应用早就不是一个模型打天下。

在Vercel AI Gateway上，月请求量超过1000万次的团队，平均会同时使用35个模型。

有的模型负责意图识别，有的模型负责检索，有的模型负责摘要，有的模型负责复杂推理，AI的使用变得像一条分工明确的流水线。

还有LiteLLM、Helicone 这类工具，把模型路由做成了财务系统。

按团队、项目、模型设置预算，监控每个接口烧了多少Token，一旦哪家Provider变贵了、变慢了，就把流量切走。

与此同时，云厂商也开始跟进。

AWS Bedrock的Intelligent Prompt Routing已经能在同一模型家族里自动分配请求。

AWS内部测试显示，在Claude Haiku和Sonnet之间做路由，可以在保持质量的同时节省48%到56%成本。

在这样的产业变化下，帮企业省钱的“小模型经济学”，正在成为一门新生意。

03 企业如何落地？

虽说“该省省该花花”的道理都懂，但真正落地时，企业面对的是具体的技术活儿：

这次请求，到底该派给便宜模型还是贵模型？

这个过程，不是简单地把Claude换成DeepSeek，而是要把一个AI任务拆成很多小步骤。

比如一个客服Agent，用户问“我的订单到哪了”，模型之间的工作流大致是：

先让便宜模型判断意图，是查物流，不是投诉，也不是退货；

再用便宜模型抽出订单号，直接调用物流API。

最后，只需要一个中等模型把结果润色成一句人话。

用户看到的还是“您的包裹已到达杭州转运中心”，但企业已经少跑了一大段昂贵推理。

AI编程也是一样。

一个coding agent不需要每一步都用最贵模型。

读取目录、总结文件结构、生成简单测试、写PR摘要，可以交给便宜模型；

大型重构计划、跨文件依赖分析、安全敏感代码审查，再交给Claude、GPT这类强模型。

从技术上看，企业要实现模型路由方式，通常有几种做法。

最简单的是规则路由，比如：订单查询走小模型加API，法律问题直接走强模型加人审。

更常见的是级联路由，先让便宜模型回答，格式校验、事实校验、置信度过不了，再升级给贵模型。

再往后，就是学习型路由。系统根据提示词难度、历史表现、预算和延迟，自动判断该用哪个模型。

近两年，这套工程化的手艺，也从工程师的经验之谈，变成了正经的研究课题。

比如，ParetoBandit研究的是动态环境里的预算路由。

模型价格在变，模型质量会悄悄退化，新模型会不断加入，系统如何一边控制预算，一边在线调整路由？

Budget-Aware Agentic Routing专门研究Agent场景。

长任务里每一步都调用强模型，在经济上不可持续，所以要在每一步决定，是该省钱，还是该上强模型？

当企业去掉了“Token管够”的幻觉，转向更加务实的“小模型经济学”，这恰恰是企业继续扩大AI使用的前提。

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。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

老黄：Prompt已死，整个AI圈都在疯狂追Loop

新智元 — Tue, 30 Jun 2026 09:32:47 GMT

硅谷正在经历一场从Prompt到Loop的范式革命。黄仁勋、吴恩达等顶尖AI专家纷纷预言，未来3-6个月内，自主循环系统将彻底取代手动提示词工程。这份11页白皮书揭示了Loop Engineering的核心逻辑：让AI成为闭环系统，人类只需定义规则和验证机制，就能实现24/7的自动化运作。但随之而来的验证债务和认知投降风险，也正在重塑工程师的核心价值。

最近，硅谷最火的是哪个词？

Loop。

一打开X，全网铺天盖地都在讲Loop Engineering。

硅谷一众大佬，都在纷纷放弃提示词，转向自主循环！

黄仁勋给我们划出下一阶段的新重点（也是烧token的新方法）：

Nobody writes prompts anymore. The new job is to write and handle loops.

（没人再写提示词了，新工作是写Loop，搞Loop。）

最近，Anthropic工程师透露：

Anthropic内部80%以上工程师已在使用自改进循环（self-improving loops），3-6 个月将达 100%。

吴恩达断言：3到6个月后，prompt将消亡！Loop取代prompt，已成定局。

Karpathy此前在讲解自己的AutoResearch项目时，就讨论AI agents 闭环（generation → execution → evaluation → improve），呼吁要把人类从loop中部分移除。

Karpathy在3月在访谈里，专门深入谈了 AutoResearch / Karpathy Loop

OpenClaw之父Peter Steinberger直言：每月一提醒，别再手写提示词了，设计循环才是王道。

Claude Code之父Boris Cherny直接豪言：Loop循环就是未来！

两年前，我们还在手动写代码。后来开始过渡到让智能体来写代码。

而现在，我们正迈向这样一个阶段：由智能体来提示其他智能体，再由后者生成代码。

从源代码到智能体这一步虽然很大，但引入循环机制的意义和影响，丝毫不亚于前一步。

没想到，提示工程火了两年，顶流AI工程师已经不玩了。

为什么硅谷大佬，都纷纷看好Loop？

传统 prompting 的本质是：人类就是loop本身。

你写prompt → Agent输出 → 你review → 你再写下一个prompt → 循环往复。

每一步都依赖人类注意力、上下文记忆和决策带宽。一个人一天能有效驱动的token量和任务复杂度是有限的。

Loop Engineering的本质是：系统自己成为loop。

因此，循环工程比提示词工程更重要。

人类只做一次高价值设计：

1、定义目标与停止条件

2、搭建验证机制（最关键）

3、建立持久化记忆（markdown / 外部状态）

4、配置发现与调度

之后， AI循环系统可以自主发现任务 → 执行 → 验证 → 持久化 → 再次发现，24/7 运行，人类只在必要时介入。

这就是硅谷大佬，都纷纷看好Loop的原因。

他们是基于这个判断：一旦loop成熟，手动提示词的性价比会直接崩盘！

Loop Engineering 11页白皮书，全网疯转

所以，循环过程到底是什么？

最近几天，X上开始疯转这样一份关于Loop Engineering的白皮书。

https://drive.google.com/file/d/1qzKI4DKnyHRpXK1J3ATPqwaqLc0iNu-M/view

这个11页PDF，本质上是一份流行总结/现场指南，汇集了相关公开讨论和实践经验。

其中的核心想法，源于 Peter Steinberger、Boris Cherny和Addy Osmani的公开表述。

什么是循环工程？

Loop Engineering（循环工程），由 Google Chrome 工程师 Addy Osmani 在 2026 年 6 月命名。

它是提示词工程、上下文工程、工具链工程之上的第四层：前三层都假设你坐在键盘前逐行指挥 AI；Loop Engineering 要把你从这个位置上移走，彻底将你从干活的位置上解放出来。

从此，你不再是驱动AI的引擎，而是设计这台引擎的架构师。

系统将在设定好的时间自动唤醒、衍生子智能体进行工作，并将输出结果反馈给自身作为下一轮的输入。

文章将一个完整的Loop拆解为五个关键动作：

发现：AI利用固化的技能库自己去寻找有价值的工作，比如读取最新的CI失败记录或未解决的Issue。
交接：为每个任务开启独立的沙盒，让多个智能体并行且互不干扰。
验证：这是最核心的一步。让写代码的AI给自己打分，它只会盲目自我赞美。因此，必须引入一个完全独立的、默认持怀疑态度的「评估者」智能体来挑错。
持久化：AI的记忆不能只停留在随时会被清空的上下文窗口中，必须将其状态和进度固化到磁盘上，以便第二天能接着干。
调度：通过自动化脚本让系统周期性地自主运转，闭合整个循环。

其中，最难、也最容易被偷懒跳过的是验证。

让 AI 自己给自己打分，它几乎总会夸自己，因为它脑子里装着自我说服链条。而解法，就是引入一个独立的评估 Agent，默认假设代码是坏的。

然而，系统全自动运行并不意味着你可以高枕无忧。作者警告：当循环在深夜狂奔时，可能会悄悄积累四大隐性成本。

验证债务：未经验证的细微错误被悄悄合并入库。
理解腐化：AI写代码太快，导致人类对代码库的理解严重脱节。
认知投降：人类懒得再审查，全盘接受AI的结果。
Token失控：AI在死循环中彻夜重试，烧光预算。

同一个Loop，两个人来建，可能会得出截然相反的结果。带进去判断力，就放大判断力；带进去懒惰，就放大懒惰。

总之，这篇报告揭示了一个深刻的行业变化：循环工程让代码的生成几乎免费，而人类的判断力，则成了唯一的稀缺资源！

另外，同时全网疯转的还有Codez发出的一份14步的实操手册，目前已经有百万转发。

文章大意如下：Prompt已经过时了，杠杆点已经上移了一层——从「写给AI看的话」，变成「设计一套自动喂给AI的系统」。

这个转变可以拆成14步、3个阶段——

先判断你是否真的需要一个循环（任务是否重复？验证是否可以自动化？预算能否承受？），再学会五个构件（调度、隔离工作目录、技能文件、外部连接器、独立评估子 Agent），最后搭出最小可用的循环。

其中最关键的一点是：让写代码的 Agent 和审代码的 Agent 分开。同一个模型既当运动员又当裁判，结果永远是给自己打满分。

没有客观验证门控的循环只是「两个乐观主义者互相点头」，跑得越好的循环，越容易让工程师停止真正理解代码。

Loop Engineering诞生时间线

如果要给循环工程理一条时间线，大致如下。

前期基础阶段

2022 年：姚顺雨等人提出ReAct框架，奠定理论基石。

2025 年：Geoffrey Huntley 提出「Ralph」。

2025–2026 年初：Andrej Karpathy 发布 AutoResearch 项目，形成经典的自主实验循环，这是一大里程碑。

概念爆发与命名阶段

2026 年 6 月初，Peter Steinberger发声：你不应该再手动提示编码智能体，而应该设计提示它们的循环。

Boris Cherny表示：我不再直接提示 Claude，我的工作是编写运行 Claude 的循环。

2026 年 6 月 7 日：Addy Osmani发布博客《Loop Engineering》，正式将之命名，提供4层栈框架：Prompt → Context → Harness → Loop Engineering）。

随后，在整个6月，Loop Engineering开始在全网病毒式传播。

Claude「无限循环」，自动化Agent接管一切

在内部播客中，Anthropic的工程师吐露了一个令人毛骨悚然的细节：

当你点击运行，让 Claude 执行 8 小时，你其实是在进行一场 500 美元的算力豪赌。

如果你还在纠结怎么写提示词，你就已经输了。

在 Anthropic 的逻辑里，工程师正在进化为「算力分配师」。

你的核心工作不再是写逻辑，而是决定每一美分的算力投向哪里。

正如OpenAI研究员Noam Brown本月早些时候指出的，当代模型只要你肯砸足够的算力，几乎能解决任何问题。

循环工程是「测试时计算」大趋势的一部分。

有趣的是，让智能体循环工作的点子其实早就有雏形了。

至少去年夏天，澳大利亚放羊大叔Geoffrey Huntley就在博客里提过类似做法，他管这叫「Ralph循环」。

一年前，如果你想实现一个循环，你得写一堆 bash 脚本，然后永远维护那堆代码，它只属于你一个人。

而现在，这些组件直接内置在产品中。

你就不会再争论该用Codex或Claude Code，而是直接设计无论你身处哪个工具都能正常运行的循环。

原谷歌工程与开发者关系负责人Addy Osmani指出，循环工程需要的各个部分，这些AI工具都已具备。

他还断言，循环工程可能导致工程师「认知投降」：

当循环自行运转时，你很容易停止思考，只是被动接受它反馈的一切。

这也是正是软件工程Armin Ronacher所忧心的。

这也正是橙皮书中所说的，Addy Osmani鼓励大家带着判断力去设计循环：

设计循环，若带着判断力去做便是解药，若为了逃避思考而做则是催化剂——同样的动作，截然相反的结果。

循环不止，工程不死

在四月的AI工程师大会上，Anthropic的工程师说，他们让Claude开发复古小游戏的App，分别用了两种方式：一种是只用极简的提示词，另一种是用智能体循环。

结果对比很鲜明：极简提示词那版花了20分钟、耗费9美元就搞定了；而循环方式花了6小时、耗费200美元。

但后者做出来的App质量高出一大截。

前者游戏跑不起来，App很简陋；而循环版则丰富得多，包含了游戏设计师想要的很多功能。

循环不会怜悯放弃思考的人。它只会用更快的速度，把你的无知变成代码里的债务。

而那些愿意继续保持笨拙理解、持续定义规则、并为最终结果负责的人，将在这一次范式迁移中，获得比以往更大的杠杆。

Build the loop. Stay the engineer.

Prompt已死，Loop在运行。

而你，依然是那个决定它意义的人。

参考资料：

https://x.com/DataScienceDojo/status/2069873216152092975

https://x.com/0xCodez/status/2064374643729773029

https://x.com/akshay_pachaar/status/2069769689560187027

编辑：Aeneas

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“躺平网红”变形计：从人设到氛围，如何重建情绪价值

娱乐硬糖 — Tue, 30 Jun 2026 09:03:57 GMT

当消极人设遭遇政策收紧，头部创作者如何通过暴露幕后工作、引入游戏化叙事完成转型？本文通过沈迪等案例，揭示这一特殊内容品类如何重构情绪价值与用户黏性。

按照规矩，整顿时间通常是一个月。现在还没被关小黑屋的躺平网红，基本算是平安落地。

自4月底有关部门发文指出有境外势力资助躺平网红，刻意放大社会焦虑，渲染努力无用、奋斗吃苦等消极观念，躺平网红沈迪（化名）的账号一度被严重限流，“老粉都抱怨收不到作品推送”。直到6月初，数据才平稳下来。

但躺平毕竟已是一条“被点名”的赛道，调整转型迫在眉睫。更何况，即便忽略外部监管，随着过去三年躺平内容的井喷，海量作品大同小异，流量见顶只是时间问题。

好几位躺平博主都和硬糖君提到，即便没有这一波内容治理，他们也察觉到观众心理的变化，开始思考转型问题。尤其是MCN机构，早已嗅到风向的变化。

当躺平博主不再躺平，他们还能提供什么样的情绪价值？更重要的是：此时此刻的风，到底在吹向躺平，还是吹向支棱。

躺平博主，从未躺平

放眼短视频，“躺平”是为数不多的全年龄段通吃、并且谁都觉得自己也能做的方向。在裸辞、失业、不想上班的人眼里，这更是一条无门槛、低成本的退路。无业在家闲得发慌时，顺便记录下摆烂、放飞的日常，就有机会当网红、赚大钱，这诱惑应该没人抵挡得住。

2024年，硬糖君也想赶时髦做短视频，第一期拍的就是“北漂十年，返乡躺平是一种什么样的体验”。当日播放量即突破百万，搞得人信心一下就膨胀了，到处吹嘘自己是天生的网红圣体。

这就犯了自媒体新人都会犯的错。躺平题材那会儿还比较新鲜，平台也慷慨给流量灌溉，哪怕没有任何信息增量的流水账式创作，都有人愿意好奇看个乐子。这种内容或许能吃到话题红利，收割一波路人热度，但流量很难沉淀下来、转化成真粉丝。

而真正的躺平网红沈迪是这么分析的：绝大多数人拍摄躺平都缺少挣扎感。躺平应该是一个深思熟虑的结果，是一种准时解锁的体验，平铺直叙就落了下乘。“不要太平顺地进入躺平状态，要保留一点被透支过的淡淡死感。正走着走着，你啪一声躺下了，人家才会好奇你接下来怎么办、要面对什么，这就是情绪张力。”

谁都能当躺平博主，这绝对是最大的误解。据硬糖君了解，不少躺平网红是从文娱产业、传媒公司、互联网大厂退下来的。沈迪就曾担任MCN机构的运营总监，他们一个人就是一个团队，写文案、剪视频、做直播、谈合作什么都会。总之自我效能极强，工作密度甚至超过一般上班族。

躺平是唯一一个要比谁更懒、谁更低精力的赛道。创作者们不能什么事情都干，也不能什么事情都不干。这是一条要时刻保持微妙平衡的钢索。所以，躺平网红的前期作品永远在吃喝玩乐睡，看不见、也容不得任何工作搞钱的痕迹。他们还会刻意回避“没钱以后怎么过”“生活开支谁出”之类的网友提问。

但现在，曾经的创作难点反而成了破局关键。被监管后，为了跟上积极奋斗的大方向，躺平网红纷纷转而分享起镜头外的生活，循序渐进地告诉粉丝自己也会熬夜写文案、努力接广告、尝试做副业。

刚开始，沈迪每天都提心吊胆。害怕自己经不起广大群众的审查，打破“躺平玩家”的人设。要知道，此前就有躺平同行因被扒出“被辞退得到巨额赔偿”的人生赢家现实，导致风评翻车、大面积掉粉。

神奇的是，这次粉丝不但没有产生情绪反弹，反而自顾自地将此理解为“求审核员放过”“也是没招儿了”的不得已而为之，反而生出更多怜爱和支持。

这其实也很合理。观众需要的从来不是真相，而是内容的可信度、共情度。经此一役，躺平博主也从一种人设，变成了一种氛围。

从围观到云养，游戏爆改人生

内容是变化的，但人性是不变的。喜欢看躺平内容的人，大抵是生活压力大、焦虑多，需要一个释放压力的出口。说白了，自己躺平成本太高，只能看看别人是怎么过上非主流生活的。

这也是躺平创作的难点。美妆、穿搭、颜值、搞笑等内容，要么教人技能，要么提供情绪价值，或多或少都有一定利他性。再看躺平内容，也不能说没有任何用处，但它极易刺激人微妙的比较心理，甚至成为恶意的培养皿。

简单说，就是既怕躺平博主过得苦，又怕躺平博主开路虎。沈迪迄今为止最严重的一次掉粉，发生在她偶然透露自己终于还完房贷之后。有脱粉网友专门发帖控诉，“不会再关注任何躺平博主，上完班刷到人家在自己买的房子躺了一天、过我一辈子都得不到的轻松生活，我就嫉妒到破防。”

另一个难点是，长期在固定空间里输出相差无几的内容，还要不让新老观众产生审美疲劳，实非易事。比如典型代表“杀鱼小葵”，数百个视频的背景都是同一个房间，如果不是性格讨喜、内容极具吸引力，早就走下坡路了。

而让躺平更有看点的，是如何实现躺平生活的可持续性。几乎所有躺平博主都被质疑过，数不清的看客想要将你拉回生活的正轨。如果躺平博主能从中寻找话题和素材，给自己是生活制造一点麻烦，让人产生同情心和保护欲，就能最大程度地稳住路人缘。

在沈迪今年的内容里，她开始频繁探讨“老了以后怎么办”“怎么克服孤独的瞬间”“怎么抵抗无价值感”等争议性话题。在适当暴露摇摆不定的内心状态的同时，她也坚定反击着有失偏颇的对立观点。这不仅让她立住了真实、接地气的人设，还收获了一波关注情感、女性成长的新受众。

不过比起“虐粉”，躺平博主更稳妥的做法还是“媚粉”。比如，有些创作者选择把作品变成游戏，设计了出门打猎（挣钱）、更新地图（旅游）、物资兑换（超市采购）、刷新体力值（健身）等支线任务，让观众代入玩家视角来参与定制躺平人生。如此一来，躺平博主的每一次内容更新，都是“电子小人”对模拟人生玩家的一次实时报备。

网红本就是被精心捏造出来，用以满足粉丝、看客对极致人设的过度期待的。躺平博主越是拥有作为“容器”的觉悟，也就越能承载更多欲望、情绪的投射。沈迪透露，他们的团队甚至专门挖来了游戏策划，计划按照《模拟人生》的思路开拓选题。

这也不只是躺平赛道的转型方向，而是整个创作领域的流行趋势。越来越多年轻人从游戏角度理解生活，把现实当做一个“强制登录且无法退游”的大型开放世界游戏。既然“地球online”这种古早概念也在今年翻红成了网络热梗，那么很多人想通过观看博主、操控博主来体验别样人生，也不难理解。

“积极”躺平，“合法”躺平

回溯躺平前史，2020年被视为“牛马觉醒元年”，内卷、打工人成为年度热词。随后，“人生是旷野”“勇敢的人先享受世界”等口号被喊响，躺平成为一种抵抗现实的选择。五年时间里，情绪转变成为行动，主义彻底照进现实。而时至今日，那些曾经下定决心要躺平、也在旷野溜达了一圈的人们，有不少已经收拾心情、重新回归人类社会了。

几乎所有的内容赛道、二手经验都只能火一阵子。毕竟，若以互联网的挑剔眼光去看，几乎每一种人生都充满瑕疵、不值一过。如今在社交媒体搜索“躺平”，我们会看到，其实从去年开始，那些攻略向内容的热度就大不如前。广大网友不再好奇怎么躺最舒服、最省力，转而思考“躺平，然后呢？”

叔本华早都说了，生命是一团欲望，欲望得不到满足就痛苦，满足了便无聊。沈迪也反复强调，即便没有监管整顿，躺平赛道的内容也已足够丰富、甚至冗余。曾经充当经验者、先行者的躺平网红不再具备观察价值，本就需要重新定义自己的创作系统，寻找新的叙事方向。

躺平原教旨主义已经过时了，创作者需要根据变化的外界期待及时完成改造。

既然躺平已经不再是特立独行的选择，那就要将其重新包装成流行的生活方式、精神状态。多位创作者都告诉硬糖君，他们早就在有意无意输出“躺平的本质是主体性觉醒”这种新观点，通过作品反复强调“无论人在何处，内心状态都可以是躺平的”。

如此一来，躺平指向的是对时间、节奏、自我的掌控感，从消极抵抗反转成了积极心态。躺平内容的吸引力，不再局限于激励多少人去体验，而在于有多少人“感到被激励”。持续性幻想躺平，间歇性踌躇满志，这无疑更贴近当下年轻人的真实状态。

没有任何一种人生选择，可以完全解决所有难题。但在娱乐消遣这一块，我们总可以选择让自己不那么别扭的。说到底，用户始终都是在跟自己互动。他们愿意接网红制造的幻象，来满足自己对生活、秩序、社会的期待；同时享受看透一切的智商优越感，在消遣之后保持清醒。

而创作就是要不断破解当下情绪。具体到躺平赛道，那就是在人们感到疲惫的时候果断躺下，在人们渴望支棱的时候先站起来。沈迪告诉硬糖君，比起围观中青年“表演”躺平，短视频用户现在更爱看老年人退休躺平。为此，他们的团队已经做好两手准备，大量签约人设讨喜、颇具网感的老年博主，优化创作队伍结构。

关于人生意义的讨论，无时无刻不在发生。在今天的社交媒体，抛出“存款x万可以躺平么”这类问题，依旧能够招来焦虑症患者、消费成谜的城市中产、资本陷阱勘察员、通胀经济学家、假设绝症患者等互联网典型人群在评论区吵得不可开交。

从未有谁真正拥有“躺平”的定义权，这跟个体感受和生活经验紧密挂钩。故而躺平这条赛道永远不会失去弹性，相关创作者也不会消失，而只会以更新的姿态示人。毕竟理想的躺平生活从不在现实世界，永远只会在短视频里。

作者|刘小土编辑|李春晖

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告别Axure？我用Vibe Coding+开源工具重构了原型设计

产品锦李 — Tue, 30 Jun 2026 08:44:28 GMT

当AI编程工具还在为开发者狂欢时，Axhub Make的横空出世终于让产品经理看到了曙光。这款集成Vibe Coding能力的开源项目，通过AI+IDE的协同模式，彻底重构了原型设计、需求标注和文档生成的完整工作流。本文将手把手带你部署这套系统，揭秘如何用代码思维提升产品设计效率。

AI 很早以前就有了写代码的能力，但我一直都没有真正在工作中使用它，甚至自媒体的各大博主都在炒 Vibe Coding 的热度，我却依旧很清醒地知道，那是为研发人员准备的东西，而不是产品经理。

最近，我接触到 Axhub Make 这个项目，我觉得这个项目再加上 Vibe Coding 才能真正服务于产品经理的工作。

声明：本文是一篇纯粹的内容分享文章，文中提到的任何产品或项目与本人没有任何商业合作，各位可以放心阅读，不用担心我会在文中“夹带私货”。

本文是从一名用户的角度分享作为一名产品经理如何在工作中使用，想更深入了解 Axhub Make 请关注官方的信息，整个安装过程对于一些人来说可能有点复杂，各位一定要按照我写的步骤一步一步跟着操作。

提到 Axhub，最早接触过的产品经理应该都知道，这是一个 Axure 原型的在线托管平台，这个团队目前除了原型托管之外，还针对产品经理的工作做了不少的产品，本文分享的 Axhub Make 也是其免费开源的项目之一。

其实很早以前，Axhub Make 就发布过一个版本，当时的版本我用过之后，觉得离让产品经理在工作中使用还有一点差距，而最近新发布的这个版本，完全颠覆了之前的那个设计逻辑，让我觉得，它真的有可能让产品经理在工作中用到它，虽然这个项目中做了不少导出到 Axure 的相关功能，不过我认为，使用熟练之后，可以完全使用这个项目来替代 Axure。

接下来，我将从0开始，分享产品经理怎么在自己的电脑里将这个项目运行起来，并用它来进行产品设计和需求文档的编写。

一、安装 IDE

IDE 对于产品经来说是一个陌生的词汇，哪怕我知道他的中文叫做“集成开发环境”，依旧不知道是个啥，换个说法更易于产品经理理解，叫做“编程工具”。

为什么需要安装 IDE？虽然 Axhub Make 的项目集成了各大产品的 CLI 能力，可以通过项目在网页中直接调用 AI 能力编辑原型和文档，但是经过我的使用，目前该功能还不是特别完善，所以实际操作时，还是得通过 Axhub Make + IDE 的方式来进行。

今天我将以 VS Code 为例进行说明，各位也可以下载国内几家公司开发的 IDE 进行操作，使用方法基本相同，只是 VS Code 需要通过插件形式来调用 AI 能力，而国内几家公司开发的 IDE 本身已经集成了 AI 能力。

以下是各个 IDE 的官网地址，各位可以选择自己感兴趣的 IDE 进行下载。

VS Code：https://code.visualstudio.com/Code
Buddy：https://www.codebuddy.cn/home/
Qoder：https://qoder.com/zhTRAE:https://www.trae.cn/

本文的原型和文档生成都是基于 VS Code + Code Buddy 插件的组合来实现。

安装好 IDE 之后，如果你用的是 VS Code，需要先安装对应的 AI 插件才能够使用。

二、安装 AI 插件

打开安装好的 VS Code，点击左侧的“扩展”图标进入扩展安装界面（需要汉化的可以在这里搜索安装简体中文汉化包，重启之后就可以看到中文界面），下图圈选的3个插件分别是 BAT 研发的 AI 编程插件，各位可以按需安装，各大厂商都有提供一定的免费的额度以供尝鲜。

安装好插件后，左侧可以看到插件的图标，首次点击图标会要求用户进行登录，登录成功即可与 AI 进行对话。

三、安装 Axhub Make

打开 Axhub Make 官网，地址如下：https://axhub.im/make/

进入网站后看到如下页面：

点击“立即安装”，可以看到如下界面：

建议选择“AI 安装”，点击“复制安装指令给 AI”，然后到 IDE 的 AI 对话界面，把复制的内容发给 AI 就可以。

安装过程可能需要安装一些配套环境，根据 AI 提示操作就可以，主要就是需要安装 Node.js，你也可以打开下方地址先行下载和安装，这样 AI 执行过程当中会顺畅很多。

https://nodejs.org/en

四、启动 Axhub Make

AI 执行完成之后，你会在电脑桌面看到如下程序：

双击打开，程序会通过终端运行，首次打开需要下载一些东西，所以时间长一点。

运行完成之后，会自动打开浏览器进入项目，如果浏览器没有正常打开，可以复制终端中的地址在浏览器中打开，项目打开后，会在浏览器中看到如下界面：

至此，Axhub Make 项目就启动完成了。

五、创建项目

在看到上图的界面之后，就可以开始用 Axhub Make 来创建你的原型项目了，你可以选择“新建项目”，但这种方式需要下载客户端包和各种依赖，时间比较久，我比较推荐“选择已有项目”，但首先你得先下载客户端包，建议点击“备用下载”，速度比较快。

下载完成之后，你会得到如下压缩包：

这个就是 Axhub Make 的客户端包，也可以理解为项目模板，接下来将该压缩包解压到你想存放原型的目录位置，比如我这里将我的项目放在如下目录中：D:\Projects\Hello World

解压完成之后，回到 Axhub Make 网页，点击“选择已有项目”：

在弹出的弹窗中进入到项目目录（D:\Projects\Hello World），然后点击“添加项目”：

项目打开之后，会看到如下页面：

左上角双击项目名称可以重新命名项目，然后点击页面中的“启动客户端”，首次启动需要安装依赖，所以需要一点时间，启动完成之后，就可以看到如下页面：

作者在这里面放了一个教程，不过在我看来更多是项目能力的介绍，很多人看了还是不知道怎么用，所以你也可以选择不看，这里我就先删掉。

六、画原型

前面花了相当长的步骤完成了安装和部署，到这里才真正能够使用 Axhub Make 进行作业，不过前面都是一次性工作，后续有新的项目，就按照以上第五步进行操作即可。

很多人到了这一步会无从下手，不知道怎么弄，接下来还是跟我一步一步来操作。

首先鼠标悬停到左上角的“打开 AI”按钮，点击下拉箭头，选择“在本地应用打开”，其实这里就是打开 IDE，你用哪个 IDE 就选择哪个。

打开 IDE 会自动加载该项目：

接下来打开 AI 对话界面，然后输入你的需求发送给 AI：

AI 执行完成之后，回到 Axhub Make 页面刷新一下，就可以看到页面原型：

七、改原型

传统用 AI 改原型，需要告诉 AI 要改哪里，怎么改，很麻烦，Axhub Make 提供了一种更方便的方法。

点击顶部“批注”，进入批注页面：

在批注页面中，鼠标悬停在任意的页面元素点击后，可以在此填写需要修改成什么样子，然后ctrl+回车确认。

这个时候可以看到页面有一个标注点：

此时点击顶部的“复制提示词”，到 IDE 中发送给 AI，提示词中自动生成好了需要修改的位置以及修改的内容：

AI 执行完成后，页面会自动刷新。

八、写标注

这个页面太简单了，我生成一个登录页面来演示这个功能。

一个一个写标注，效率太低，我们可以直接让 AI 根据理解对页面的各个元素进行标注，再对不符合的标注进行修改或删除。

先进入“批注”页面，不要选择具体元素，而是在整体页面上点击，在弹窗中输入“/”，在弹出的列表中选择“原型标注”，这是 Axhub Make 提供的技能，你可以告诉 AI 先对页面元素进行整体标注。

确认后“复制提示词”发送给 AI：

AI 执行完成之后，回到页面就可以看到各个元素的标注信息：

怎么样，跟 Axure 很相似吧，加了标注信息之后，页面右侧会出现一个小工具栏，点击第一个图标可以看到需求说明文档。

如果你想修改标注和需求文档，可以参考第七步对标注或文档内容进行标注后发给 AI 修改。

九、标注状态

Axhub Make 的标注功能可以对某个元素的区块设置不同的状态，点击状态切换到对应的元素样式，与 Axure 的动态面板有点相似。

接下来我给登录按钮添加一个标注状态演示一下效果，让 AI 修改完成之后，点开登录按钮的标注，可以看到多了一个状态选项，点击不同状态可以看到登录按钮的不同场景下的样式：

好了，看到这里，你应该就掌握了怎么用 Axhub Make 画原型、改原型、写标注、写文档，我觉得掌握这几个用法，就可以让 Axhub Make 更好服务于产品经理的日常工作，其他功能各位可以自行探索，也可以在本文留言区相互沟通。

以上便是本文的全部内容，感谢各位阅读。

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字节跳动打响管理变革第一枪：从文化倡导到考核硬指标

新眸 — Tue, 30 Jun 2026 08:32:49 GMT

字节跳动时隔四年更新领导力原则，将‘Context over Control’从文化倡导升级为考核硬指标。这一转变背后，是快速扩张带来的管理回潮与AI时代决策效率的双重压力。当Meta、微软等科技巨头纷纷压缩管理层级，字节选择在组织空转与行业变革的临界点重塑管理逻辑——放权不再是理念，而是关乎生存的竞争刚需。

就在昨晚，梁汝波给字节全球员工发了一封全员信，时隔四年更新了公司的十条领导力原则。

消息传出来，外界讨论最多的是管理者下沉一线、考核实质产出这些表述，但在我看来，最值得琢磨的一条，是重新被强调的“Context over Control”。

这个短语对熟悉字节的人来说不算新鲜，从张一鸣时代开始，它就是字节管理理念里的标志性表述，算下来已经快十年。过去它更像一种文化倡导，是新员工入职培训里会提到的理念，没人会因为没做到直接受什么影响。

这次不一样，新版原则明确要纳入管理者的晋升和年度考核核心标准，做不到的，岗位权责都会跟着调整。从软倡导变成硬约束，背后当然不是管理者突然想通了道理，而是组织和整个行业，都走到了一个不得不直面问题的节点。

01 从文化倡导到考核硬指标，老原则遇上了新问题

Context over Control的源头，最早可以追溯到奈飞的文化手册，张一鸣多年前在源码资本的码会上正式把它作为字节的管理理念对外分享。

核心逻辑很简单：公司做大了，与其靠层层审批、繁复规则来控制风险，不如把足够的上下文信息同步给团队，让听得见炮火的人做决策。

字节早期的快速扩张，很大程度上受益于这套思路。公开透明的OKR体系、扁平的汇报线、尽量少的流程审批，让团队在移动互联网的红利期跑得足够快。那时候整个公司都在往前冲，业务增长快，问题都被掩盖在增速底下，即便有一些管控上的回潮，也没人太当回事。

变化是慢慢发生的。随着业务盘子越铺越大，团队人数翻了好几倍，多元业务遍布全球，为了降低风险、对齐目标，各种流程和管控节点自然会多起来。很多团队慢慢长出了繁复的汇报线、多层级的审批，还有开不完的同步会、做不完的报表。

管理者的日常工作，从解决具体问题，渐渐变成了传递信息、对齐口径、把控流程。

这次全员信里直接点出的“全员忙碌却无实质产出”，是很多大公司的常态。

今年5月，Atlassian发布的《2026团队状态报告》里，调研了全球12000多名知识工作者和173位财富1000强高管，最后算出的数字很惊人：仅财富500强企业，每年就要为“工作之上的工作”，也就是状态同步、重复沟通、跨部门协调、找最新版本文件这类事——付出1610亿美元的成本。

绝大多数受访者都表示，团队所有人都在执行模式里连轴转，却挤不出时间做真正重要的事。

字节当然也逃不开这个规律。这次把形式化工作明确列为负面管理案例，说明内部的空转问题已经积累到了必须出手干预的程度。

而选择在这个时间点把Context over Control抬到考核标准的高度，还有一个更直接的背景：整个行业正在从推荐时代跨入AI时代，新的竞争节奏，容不下太慢的决策链条。

过去两年，字节在大模型、多模态、具身智能这些方向上投入很大，Seed团队的调整、业务线的整合，本质上都是在为AI时代的竞争做准备。

AI业务的迭代速度、技术变化的节奏，比传统互联网业务快得多，一个决策如果要经过三五层审批才能落地，机会窗口可能早就过去了。这时候，减少管控、把决策权往前放，早已不只是文化理念层面的倡导，已经成了业务竞争的刚需。

02 管控上瘾是全行业的共同病症

字节的这次调整，放在今年的科技行业里看，一点都不突兀。近半年时间，从硅谷到国内，头部科技公司几乎都在做同一件事：压缩管理层级、挤掉管理泡沫、让决策离一线更近。

最典型的是Meta。今年5月，Meta在一季度营收和净利润双双创下历史新高的情况下，依然启动了新一轮组织重组，裁撤约8000个岗位，同时把7000名员工调配到新成立的AI部门。

扎克伯格的思路很明确，公司要全面转向AI，预算和编制都要往算力和技术上倾斜，传统的中层管理岗、协调岗，能压缩就压缩。整个公司推行更扁平的小团队模式，就是为了提升决策效率。

微软的动作更彻底。根据Business Insider的报道，纳德拉在今年悄悄废除了运行几十年的高级领导团队——那个由十几位直接向CEO汇报的高管组成的权力中枢。取而代之的是规模更小的决策组，他自己每周亲自审核AI指标，每两周和算力团队开一次会。

过去微软各条业务线各守一方，有自己的预算和KPI，跨部门协作成本很高，现在要打AI整体战，首先拆掉的就是管理层的墙。

国内的大厂也没闲着。百度移动生态事业群在6月初完成了新一轮架构调整，合并事业部、升级独立业务，核心目标就是拉平层级，让AI能力和商业场景更快结合。阿里从年初成立ATH事业群，到后续设立技术委员会、拆分新业务部，三个月内连续多轮调整，反复梳理的也是资源分散、协同低效的问题。

有近期报道里提到，2026年第一季度全球科技行业裁员人数超过8万，几乎创下两年来单季最高纪录，其中约一半的岗位缩减和AI与自动化直接相关。被裁掉的并不全是基层员工，很大一部分是传统的中间管理层——那些负责信息传递、流程执行、跨部门协调的岗位。

Cloudflare的例子更有代表性。这家公司今年裁掉了占总数20%的员工，给出的离职补偿非常丰厚，官方明确说这不是常规的绩效优化，是结构性调整。过去三个月，公司内部的AI调用量激增600%，大量AI Agent开始承担常规的业务流程和跨部门协同工作，原来的“中间人”岗位，价值正在被技术快速稀释。

这其实就是行业管理异化的根源。

业务高速增长的时候，公司愿意为管理付费，多几层架构、多一些流程，只要能稳住大盘，成本都可以被增长覆盖。但当增速放缓，当AI技术开始接管标准化的流程工作，那些原本就不直接产生业务价值的管理环节，就成了最先被挤掉的泡沫。

很多团队走到最后，都会陷入一种怪圈：管理者忙着搭建更完善的制度、更复杂的流程、更密集的汇报体系，所有人都看起来很忙，每天的日程表排得满满当当，但这些工作到底给用户、给业务带来了什么价值，没人能说清楚。

管理从服务业务的工具，慢慢变成了目的本身，大家都在为流程打工，反而忘了最初为什么出发。

03 动真格容易，真正落地从来都难

喊出Context over Control的公司不少，真正能坚持落地的，寥寥无几。因为这件事本质上反人性，尤其是反管理者的直觉。

对绝大多数管理者来说，控制权是安全感的来源。审批权、汇报线、规则制定权，这些东西能清晰地界定管理的边界，让管理者明确感知到自己的价值。

而推行Context，意味着要把决策权下放给一线，意味着要放弃一部分控制权，还要为一线的决策结果承担责任。这种放手的感觉，远不如亲自审批、亲自改方案来得踏实。

这也是为什么很多公司天天喊放权，最后还是回到了层层审批的老路上。嘴上说相信团队，真遇到事的时候，还是忍不住要插手、要过问、要拍板，不然就觉得自己的管理没有到位。

久而久之，一线团队也学会了凡事往上推，反正出了问题有领导担着，最后责任又收回到了管理者手里，放权成了一句空话。

这次字节同步把“深入一线”列为独立的领导力原则，其实也是在补Context的前提。管理者要放权，首先得自己掌握足够真实的上下文。如果天天坐在办公室里看报表、听汇报，拿到的都是经过层层加工的信息，既判断不了一线决策的对错，也不敢真的把权力放下去。

但深入一线这件事，同样很容易走形。

如果只是简单规定管理者每个月要下多少次一线、要写多少份调研报告，很快就会演变成新的形式主义，变成另一种需要应付的KPI。真正的下沉，是带着问题去一线找答案，是直接面对用户和业务的真实痛点，而不是走流程式的视察。

这个尺度，很难用制度去量化，最终还是要看管理者自己的意识。

还有一个绕不开的难题，是长期价值和短期考核的平衡。这次新增的“做有高度的事”“敢于设定高目标”，要求管理者跳出短期的月度数据，去锚定长期的高价值赛道。

道理都对，但落到考核上，长期成果怎么评估？怎么区分一个管理者是在布局长期，还是在借长期的名义混日子？如果最终的考核标尺还是短期营收和数据，那大家自然还是会回到追月度指标的惯性里去。

所以回头看，这次的十条原则更新，不是单独改了某一条，是一套互相支撑的组合。要减少管控，就得让管理者深入一线掌握真实信息；要敢放权，就得要求管理者盯着长期目标，不纠结于日常琐事；最后所有的要求，都要落到实质产出上，用业务结果来验证对错。

这套逻辑是通顺的，但落地的难度一点都不小。大公司的组织惯性是很强的，一套运行了很多年的管理模式，不会因为发一封全员信就彻底改变。中间会有反复，会有变形，会有很多上有政策下有对策的应对。但至少，把问题摆到台面上，把标准明确下来，已经是改变的开始。

其实回头看，科技行业这几十年的管理演变，一直都在管控和灵活之间找平衡。

工业时代传下来的层级化管理，帮助很多公司完成了规模化扩张，但也带来了僵化和官僚的副作用。互联网时代，很多公司试图用扁平化、透明化来破解这个问题，可一旦规模做大，管控的惯性又会把组织拉回老路。

现在AI技术的出现，相当于给这个老问题加了新的变量。当越来越多流程化、标准化、协调性的工作可以被技术替代，传统中层的价值边界正在被重新定义。管理者如果还停留在信息传递、流程管控的阶段，被淘汰只是时间问题。

字节这次把老原则拿出来动真格，更像一个行业信号：管理的价值，终究要回到业务产出上。所有的流程、制度、层级、管控，最终都应该服务于创造用户价值，而不是反过来成为目的本身。

当然，没有哪套管理原则是万能的，字节的这次调整最终能走到哪一步，还要看后续的执行和迭代。但对整个行业来说，当越来越多的公司开始反思管理本身的成本，开始挤掉管理里的水分，总归是一件好事。

作者 | 李小东

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豆包做社交，先得把账算明白

字母榜 — Tue, 30 Jun 2026 08:20:01 GMT

豆包在推出付费会员五天后，迅速祭出关键杀招——与飞书账号打通并上线聊天功能，标志着这款国民级AI应用正式进军社交领域。这一动作不仅填补了豆包长期缺失的协作能力短板，更在微信Agent化前夕构筑起防御工事。本文将深入剖析豆包如何借力飞书的组织架构优势，在token成本与功能拓展间寻找平衡点，以及这场AI社交战役背后的战略深意。

开卖付费会员五天后，豆包的下一步棋浮出水面。

6月29日，豆包被曝出加入聊天功能，新增“对话”功能栏，可添加豆包或飞书好友。同时，豆包与字节旗下协同办公平台飞书账号打通。

此外，根据被曝光的飞书用户协议，豆包有望推出企业版。用户使用飞书账号登录后，自己的姓名、公司组织架构、文档、聊天信息等数据经授权后将被传输至豆包。

目前，豆包“对话”以及与飞书打通等功能处于灰测阶段，仅对部分用户可见。

字节相关人士随后回应称，在企业办公场景，豆包和飞书有一些协同的尝试，未来也会合作更紧密。但豆包没有传闻所说的社交功能计划。

也就是说，至少在目前，豆包聊天功能仅供飞书用户使用，而非推广至全体豆包用户。

我们此前在《豆包还有个大杀招》一文中提出，豆包应该增添群聊功能，最好抢在微信Agent化之前“建群”。但豆包迟迟没有动静。

直到6月底，豆包面临的内外环境都发生了重大变化，“建群”变得愈发必要。

它上线了付费会员体系，需要推出新功能“上价值”、带动销售；最大对手微信则猛踩油门，上线“小圈”“大圆”两大AI功能，万众瞩目的微信Agent也箭在弦上。

豆包此次新增的聊天功能，虽然用户受限，但也为后续支持群聊打下基础。

这也标志着，豆包朝着社交迈出了关键一步。

这一步被局限在飞书的用户池内，显得有些谨慎，还被字节方面公开否认。但一个能够聊天、加好友的豆包，一举打破了长期的用户孤岛状态，风向标意义极大；倘若豆包后续上线更多社交功能，并不会令人意外。

不过，作为AI App，豆包的一举一动都牵涉到token成本，而这也是它并没有第一时间全量开放聊天功能的重要原因。未来某一天，当豆包社交功能走出飞书时，它有可能带来空前的算力成本压力；届时，在社交这场硬仗中，豆包才算迎来了真正的考验。

01

豆包选择小兄弟飞书作为聊天功能的第一块试验场，多少有些出人意料。

从用户规模来看，豆包完全具备独立做聊天的根基。它拥有独立的账号体系，且已经做到3.45亿月活、1.5亿日活，与B站等量齐观。

同时，豆包用户的聊天需求十分旺盛，许多人在获得AI答案、生成AI图片、音视频后希望发给别人，却需要通过微信等方式“中转”。

有根基、有需求，豆包基于用户手机号快速搭建一整套聊天社交体系，似乎顺理成章。豆包却迟迟没有走这条路。

被豆包选中的飞书，用户量远远赶不上前者，月活停留在千万量级。即便与阿里、腾讯的同类产品相比，飞书也没有太大优势。

此外，飞书的用户场景集中在协同办公，相对狭窄。倘若豆包聊天功能只向飞书用户开放，那么它的膨胀速度和整体规模都将受到不小的限制。

甚至可以说，豆包把如此重要的聊天功能放在飞书框架内，多少有些“俯就”了。

即便如此，豆包还是选择在飞书试水。除了姊妹业务的关系外，豆包在飞书身上看到了自己不具备的东西：协同办公生产力。

豆包的核心功能一直是Chatbot，用户可以查询信息、搜索资料，或是单纯“调戏”AI。过去几年，它陆续加入写作、P图、做视频、PPT生成、同声传译、录音转写、深入研究、AI表格等功能，逐渐具备轻度办公能力。

豆包在泛生活场景之外，扩展一系列轻办公功能，目的之一就是变得更“有用”、为卖会员铺路，同时也深度嵌入工作场景。毕竟，抓住了工作场景，AI才算找到真正的用武之地。

但豆包始终面临一个根本问题：无法协作。

作为Chatbot，豆包针对个人场景而设计的，并没有认真考虑多人协作场景。例如，豆包的分享功能不完善，用户可以把AI生成的内容分享到抖音，甚至发给微信好友，唯独无法发给另一个豆包用户。随着“AI干活”越来越重要，豆包缺少协作能力的短板正悄悄凸显。

飞书恰好能补上这块短板。它基于企业组织架构构建用户体系，天然适合多人合作场景；在功能设计上，自带即时沟通、会议同步、文档共创、项目管理、流程自动化等模块。这些都是豆包短时间内难以补齐的。

通过与飞书账号打通，豆包并不是简单地加入了对话功能，而是可以把飞书的用户关系网和协作办公能力“平移”过来。

聊天只是起点——豆包与飞书功能进一步打通，甚至跨软件协同，并非不可想象。比如，两个员工在豆包交流之后，一键跳转到飞书工作流；或是把豆包产出的AI内容，一键同步到飞书；甚至将飞书群聊直接“搬运”到豆包内等。

这就让长期只能“轻办公”的豆包，补齐了“重办公”“协同办公”的能力。而能否创造生产力，是豆包能否从chatbot迈入agent时代的关键。

对于飞书而言，豆包的青睐是“意外之喜”。毕竟，此前飞书甚至都没有接入豆包，两大业务板块的联动并不紧密。

而对于豆包而言，飞书虽然并不特别强大，但也算得上是一个契合需求、生产力功能齐备的自家兄弟，能够实现“即插即用”，且有继续扩展功能矩阵的空间。

02

对于豆包自身而言，与飞书打通的另一个重要前提是：算得过来账。

全球AI公司无论规模大小、是否缺钱，都已经进入“算账时代”，不计成本的投入和烧钱已经成为过去。

突出表现之一是，企业格外注意免费token的消耗；如果用户耗费了token，却无法带来实质回报，那么企业宁可冒着损失用户的风险，也要对“白嫖”加以越来越多的限制。

财大气粗如字节，也必须学会算账。豆包在开辟聊天功能时，同样需要考虑投入产出比。

在这样的背景下，飞书用户体量较小，反而成为一种“优势”——即便这些用户全部使用豆包聊天，后者的token成本和算力压力也相对可控，不会骤然增长。

倘若豆包一上来就全量开放聊天功能，那么一亿多日活跃用户的token消耗压力，很容易让字节不堪重负。

其实，即便是微信力推的新功能“小微”，也没能第一时间全面上量，而是小范围测试。这里面固然有打磨产品的考量，但显然也考虑了成本因素。

除了成本优势，飞书还为豆包增添了“卖点”。

豆包近期开卖付费会员，68元起步的月费不算很高，权益也并不少，但多数是最新模型权限、Agent能力、图片生成次数等，距离实际办公场景还隔了一到两层，想要说服打工人付钱并不容易。

通过与飞书打通，企业和员工就多了一个使用豆包专业版的理由。账号互通后，豆包后续完全可以增添更多飞书相关的付费权益，会员就能好卖不少。

但硬币的另一面是，豆包不可能为了“算账”或“卖点”，就永远把聊天限制在飞书的一亩三分地里。

如前所述，豆包与飞书牵手，归根结底是希望借助后者业已成型的协同办公能力，满足用户的重度办公需求。但这些需求并非飞书用户所独有；豆包用户本身也有刚需，而他们未必会首先注册为飞书用户。

另一方面，豆包要想转型为生产力AI App，只做聊天是远远不够的，终归要引入更完善的社交功能，尤其是群聊。

群聊是最通用、最高效的线上办公场景，没有之一。只有群聊用户足够多，豆包作为生产力工具的属性才会愈发凸显，才能借助网络效应，吸引更多用户和企业选择自己而非微信。它必须将越来越多的非飞书用户吸纳进来，而非继续死守飞书账号体系。

不难看出，豆包社交走出飞书、全面开放，很可能只是时间问题。

但随之而来的挑战是，豆包将面临token成本的飙升。

AI、社交和生产力三个场景的叠加，注定会让用户人均消耗token数量爆炸式增长；特别是多模态和agent能力，单个请求的token消耗量是chatbot的百倍、千倍，很可能成为豆包难以承受的负担。

要想对冲成本压力，豆包需要在免费和付费之间找到一条精准边界，让低消耗任务继续免费，同时又让用户愿意为高消耗任务付费。如何走钢丝，非常考验豆包的精细运营能力。

03

豆包选择此时略显仓促地加入聊天功能，还包含着对抗微信AI的意图：抓住“小微”立足未稳的空白期，将自身的agent能力快速落地。

截至目前，双方都完成了第一轮攻势：豆包上线付费专业版；微信则推出“小微”“大圆”，分别面向个人agent和办公agent场景。

微信动作更大一些，给“小微”开辟App首页左上角的黄金入口。豆包则略显低调，用户需要翻找一番，才能在App设置页面找到会员入口。

但实测表明，现阶段豆包专业版的生产力显著优于“小微”。

豆包专业版的功能亮点主要是办公模式，AI经过授权后可以理解和管理本地文件，安排任务，联网获取信息，也可以调用各种skill。

相比之下，“小微”当前主要是帮助用户更便捷地使用微信，比如查看聊天内容、准备朋友圈文案、推荐微信小店商品等。稍微进阶一些的功能，比如代发朋友圈等，“小微”现在都做不到。

可以说，与“小微”相比，豆包专业版的功能明显更丰富和强大，更像一个“满血Agent”。

但问题是，这一优势恐怕不会保持很久。

腾讯的AI研发能力同样很强，此前也推出了Workbuddy、QClaw等智能体产品，微信Agent也已经箭在弦上。可以说，只要腾讯愿意放开权限，“小微”抹平差距绝非难事。

字节必须抓住这一宝贵的窗口期，尽可能扩大豆包专业版的优势。

最直接的做法是，在尽可能多的办公场景落地，把尽可能多的用户拉进来。与飞书打通账号体系、开通聊天，吸引更多人使用豆包专业版，就是第一步。

豆包专业版与微信“小微”“大圆”的竞争，是两大巨头AI生产力竞争的缩影。

字节和腾讯在经历了chatbot之战后，都希望攻下AI生产力的制高点。在上一场战争中，字节显然是胜利的一方；但对于AI生产力，腾讯可谓志在必得。

字节派出的主攻手仍是豆包，腾讯则没有继续让元宝冲锋陷阵，而是派出了整个集团的基石微信，主打“社交+AI”，足见对这场战役的重视。

字节自然也想打赢“AI生产力”这一仗。

此前，它试图做“AI+内容”，但抖音对于豆包的“兼容”并不理想，至今只在评论区等场景有限支持豆包AI功能。

从豆包最新动作来看，字节转换策略，准备推动“AI+社交”，直接攻击腾讯的社交腹地。

豆包之前已经尝试过这条路，但并不成功。

它曾在2024年前后小规模测试“建群”功能，用户可以把多个Agent拉到群聊里。但强行让多Agent在一个群里尬聊，完全脱离了实际使用场景。这场试水很快偃旗息鼓。

这一次，豆包的打法更聪明了：它拉上了飞书，让聊天乃至群聊有了更扎实的应用场景，也可以借机把“AI+社交”与“AI生产力”统一起来。

豆包是chatbot时代的赢家，但“办事”能力较弱，在agent时代略显吃亏。收费传闻“吓跑”几百万用户的传言，也让豆包的用户池显得不那么稳固。再加上来势汹汹的微信AI，豆包竞争压力其实并不小。

在此情况下，豆包尝试抓住微信“小微”初出茅庐、微信Agent尚未成型的窗口期，扩大前期优势；与飞书合作、上线聊天功能，是关键动作之一。

不过，在“给AI算账”的浪潮下，微信要给“小微”算账，豆包也得算token账。豆包社交无法走得非常快；这种略显谨慎的打法，能否挡住凶猛的微信AI，并不好说。倘若微信AI攻势越来越凶猛，张一鸣、梁汝波是否会暂时忘记成本、猛踩油门，将决定这场阻击战的走向。

作者：彦飞编辑：王靖

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2026年VR/MR厂商扎堆具身智能，是风口还是无奈？

VR陀螺 — Tue, 30 Jun 2026 07:39:43 GMT

VR/MR头显正在突破游戏娱乐的边界，与具身智能领域深度结合。从大朋的RoboPilot到PICO的Isaac Teleop，XR技术正成为机器人训练与远程控制的关键工具。本文将揭示XR设备如何通过空间感知、多传感器融合等技术，为具身智能提供高质量训练数据，并分析这一跨界融合背后的产业逻辑与技术突破。

2026年，VR/MR头显正在以一种超出预期的方式开辟新的市场方向。

这一次，增长的驱动力既不来自游戏娱乐，也不来自大空间体验，而是转向了近年来讨论度持续攀升的具身智能与机器人领域。

今年3月，大朋（DPVR）发布「RoboPilot」机器人遥操训练方案，将VR技术直接嵌入机器人远程控制与训练链路；5月，小派科技与上海城市设计与城市科学重点实验室签署课题合作协议，共建下一代具身智能数据平台；6月初，PICO宣布联合英伟达推出基于Isaac平台的开源机器人遥操作方案「Isaac Teleop」，将XR设备接入机器人仿真与训练体系。

多家VR/MR厂商在上半年相继公布具身智能相关方案和合作，并非巧合。一方面得益于具身智能产业的高速增长，机器人来到了需要实际训练与落地的新阶段，另一方面，沉寂已久的VR/MR产业也需要新变量，而具身智能所需的技术与VR/MR硬件不谋而合。

01 C端增速放缓，XR转战具身智能

2026年，VR/MR厂商几乎同时将目光投向具身智能，并成为宣发重点的一个原因在于原有的消费市场增长达到上限，需要引入新的增长曲线。

根据陀螺研究院数据，2025年全球VR头显（含MR）出货量约475万台，同比下降约35%。VR/MR头显的换机周期普遍在3至5年甚至更久，用户复购率远低于智能手机等其他消费电子品类，所以纯C端的销售模式存在明显的上限。

VR/MR头显除了换机周期这一问题，内容方面也同样面临困境，据陀螺研究院数据，2025年全球约有20家VR游戏相关工作室宣布裁员；时间来到2026年，仅5月就有两家VR游戏工作室关闭。而大空间面临的是内容题材雷同，体验无创新，导致很多大空间门店客流在开业3个月后急剧下滑。当新鲜感过去后，依靠内容生态拉动硬件销量，这条路相比前几年越来越难。

这也迫使VR/MR厂商探索其他路径，长期以来XR产业积累了空间定位、多传感器融合、环境建模以及低延迟运动追踪等关键技术，这些技术不仅是XR设备实现沉浸式体验的技术基础，也是具身智能完成自主行动的必要条件。由于已在消费级市场经历了多年的迭代验证，其技术成熟度和工程化能力明显优于实验室阶段的新兴方案。相关的XR技术可以复用于具身智能领域，这也为二者的结合提供了基础。

今年4月北京亦庄人形机器人半程马拉松中，近四成参赛机器人采用自主导航方案，其背后依赖的正是空间感知、多传感器融合等能力。这些原本大量应用于XR设备的技术，如今正在机器人领域得到验证。除了空间感知方面复用XR技术，机器人训练过程也与XR深度绑定。

02 XR遥操作，机器人训练数据采集的最后一公里

近期，优必选Walker C1、英伟达与宇树合作的Isaac GR00T、越疆陪伴交互AI人形机器人、阿里Qwen-Robot系列以及节卡JAKA π仔等具身智能机器人纷纷亮相。人形机器人已经逐渐走出技术验证阶段，但目前数据量不足的情况，仍然限制具身智能大模型训练的发展。

与大语言模型能够直接利用互联网资料不同，机器人没有天然的数据来源。抓取、搬运、避障、力度控制等行为，只能依靠真人示范获取。传统规则编程、遥操作或仿真强化学习均难以完整复现三维空间中的自然动作与决策过程。

XR遥操作由此进入产业视野。操作员通过VR/MR头显获得机器人的第一人称视角，借助手柄、动捕设备等交互工具，将头部、手部乃至身体的完整动作实时映射至机器人本体，实现沉浸式远程控制。相比传统”摇杆+监控屏”方案，XR遥操作能够同步记录操作者的头部姿态、手部动作和控制指令，为机器人训练生成更完整的人类操作数据。

以大朋「RoboPilot」方案为例，该方案基于PCVR架构，实时采集操作者头部与双手的6DoF位姿信息并同步传输至机器人控制系统，形成“采集—传输—控制—反馈”的完整链路。同时，系统还能持续记录头部轨迹、双手动作、控制指令以及机器人执行结果，形成全方位的真人操作数据。该方案进一步的减少了XR遥操作的成本，提高了操作的便捷性。

与此同时，PICO联合英伟达推出的「Isaac Teleop」进一步推动标准化。该方案支持统一设备接口、自动数据录制以及仿真与现实共用同一套代码栈，使XR遥操作的价值从“远程控制机器人”延伸至“持续生产训练数据”。

XR在机器人训练与控制方面的探索在几年来快速扩散，机器人厂商也在积极融入这一趋势。宇树科技开源项目中已出现多个与遥操作和数据采集相关的模块，包括面向XR设备的人形机器人遥操作框架、XR视觉与手柄控制接口，以及与LeRobot训练框架打通的数据采集方案，关注重点已延伸至“数据采集—模型训练—开发者复用”的完整链路。

同时，学界也在进一步探索，北京智源人工智能研究院今年5月发表的BifrostUMI方案则尝试将“机器人在场采集”转变为“人类先示范、机器人后学习”——采集现场无需绑定机器人，利用轻量化VR设备采集人类动作轨迹与视觉信息，再通过动作重定向和全身控制系统转化为机器人可执行动作，进一步降低真机参与采集的成本。

03 告别边缘化争议，XR仍是具身智能进化关键

不过，XR遥操作也并非机器人训练中的公认最优方式。

2025年6 月，特斯拉Optimus开始弱化VR遥操作方案，转而采用第一视角多摄像头采集，让模型直接学习人类行为轨迹。这一转向与其FSD纯视觉路线一脉相承，旨在降低外部设备依赖，扩大数据规模并提高采集效率。

然而，这并不意味着XR遥操作的价值被否定。无论是XR遥操作、动作捕捉，还是第一视角视频采集，本质上都在解决同一个根本问题——如何持续获得高质量的机器人训练数据。

不同方案各有侧重，特斯拉的转向凸显了规模化数据采集的另一种可能，这也是特斯拉在智能驾驶中长期积累的结果，基于成本和技术实现难度的考量来说，并非所有厂商都可以直接复用。

XR遥操作在装配、精密抓取、工具使用等需要高自由度控制与实时反馈的任务中，仍具有不可替代的优势。它不仅能精准映射操作者的行为动作，还能捕捉决策过程中的时序信息，这是纯视觉方案难以完整覆盖的部分。

因此在实际训练场景中，XR遥操作往往与视觉采集方案并行使用——前者偏向高精度示范，后者偏向规模化积累，二者互为补充而非替代关系。随着具身智能模型的发展，不同来源的数据或将会进一步整合到统一的训练框架中，共同提升机器人的智能度。

随着数据量的积累，模型将逐渐从“模仿特定动作”进化到“理解动作语义”。遥操作的比例也将随之逐步降低，机器人自主决策比例逐步提升。而这一切的起点，正是当下每一帧遥操作数据的积累。

04 写在最后

XR与具身智能的结合，是两个产业在技术演进过程中的一次交汇。

对VR/MR厂商而言，具身智能提供了消费市场之外的新需求来源；对机器人产业而言，XR则为数据采集、人机协同和远程控制提供了成熟的技术基础。

从实际的市场反馈来看，机器人产业拉动了XR设备的B端采购，而这些设备产出的数据又反哺机器人模型迭代，进一步扩大对XR设备的需求，XR硬件出货与机器人数据需求之间形成了正向循环。

在机器人真正实现自主学习之前，人类经验仍是最重要的训练资源之一，而XR正在扮演连接人类与机器人的桥梁角色。这或许不是XR产业最初设想的发展方向，却有可能成为其下一阶段的重要价值所在。

文/VR陀螺 Wickey

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ThetaWave：两个中国 00 后，怎么把 AI 学习工具卖给海外学生

张艾拉 — Tue, 30 Jun 2026 07:21:19 GMT

这款面向海外大学生的AI工具，能将课堂录音、PDF、视频等分散资料一键转化为结构化笔记、思维导图和测试题，精准切中考前复习的刚需场景。更令人惊讶的是，其00后创始团队凭借对大学生学习痛点的敏锐洞察，通过短视频内容测试实现高速增长，为国内AI出海提供了轻量化、场景化的新思路。

今天分享的产品是：ThetaWave，https://thetawave.ai

AI 教育创业里，最容易做成的产品，就是上传资料，生成笔记、题目和闪卡。

这类产品很多，包括我们之前介绍过的StudyFetch、NotebookLM、Quizlet、Knowt、Anki的 AI 插件，都在解决类似问题。

这类产品的需求非常简单：大学生的课太多，资料太乱，复习时间太短，考试前需要快速把一堆内容变成能背、能测、能理解的材料。

ThetaWave做的也是类似的事：上传资料，生成笔记、题目和闪卡。

ThetaWave成立于 2023 年，面向海外大学生，核心产品是把课堂录音、PPT、PDF、网页、YouTube 视频等材料，变成结构化笔记、思维导图、测试题、闪卡和 AI 播客。

官网显示，它已经被全球 30 万+学生使用，也完成了数百万美元 Pre-A 融资。

两位创始人李文轩和钟子秋都是 2003 年出生。

李文轩曾在 UC Berkeley 读计算机，本科一年级后休学创业；公开报道里，他高中拿过物理奥赛金牌，17 岁时在腾讯推荐算法部门做过研究。

钟子秋曾在 NYU Stern 学金融，也做过社交媒体运营，高中时期还在线卖过自己的学习笔记，销售额超过 10 万元。

创始人的经历，正好也对应了 ThetaWave 在做的两件事：

一边是技术和学习产品，另一边是内容传播和海外学生增长。

01 不是帮你总结，而是把学习材料变成复习系统

ThetaWave 的切入点很清晰：大学生的学习资料太分散。

一门课里，学生可能同时面对课堂录音、教授 PPT、教材 PDF、课后阅读、YouTube 教学视频、网页资料、自己随手记下的粗糙笔记。

这些资料本来散在不同地方，考试前，学生要做的不是简单“看一遍”，而是把它们整理成能复习的东西：

哪些是重点概念；哪些内容容易考；
哪些知识点之间有关联；哪些地方自己还没理解；
哪些内容需要做成闪卡反复背；哪些内容适合生成测试题自测。

这就是 ThetaWave 切入的地方。

它不是只做转写，也不是只做摘要，它把输入材料变成一个学习工作台：

先捕捉课堂和资料，再整理成笔记，然后生成闪卡、测试题、思维导图、AI 播客，最后让学生围绕这些材料继续问问题。

学生不是为了得到一篇漂亮摘要才用工具，学生真正要的是：少花时间整理材料，更快进入理解和记忆。

所以，ThetaWave 的产品价值可以用一句话概括：

把课堂和资料，从“原始信息”变成“可复习、可测试、可反复使用的学习材料”。

当然你可能会说，ChatGPT 也能总结 PDF，也能帮你出题。

但ChatGPT 本身并不是围绕“课程资料—笔记—复习—测试—考前冲刺”这个完整链路设计的。

ThetaWave 想做的是把这些动作固定在产品里，让学生不用每次重新提示、重新组织、重新复制粘贴。

这就是教育 AI 工具和通用 AI 助手的差别。

02 为什么先做大学生，而不是 K12？

很多中国教育公司天然会想做 K12。

因为 K12 有家长付费，有明确考试，有成熟课程体系，也有比较强的焦虑需求。

但 ThetaWave 先做大学生，这个选择反而更适合海外市场。

原因很简单：大学生拥有学习工具的直接决策权。

他们自己选工具，自己上传材料，自己付订阅费。

尤其在美国、英国、加拿大、澳大利亚这些市场，大学生本来就习惯为软件付费，也习惯用 Notion、Quizlet、Grammarly、ChatGPT、Canva 这类工具管理学习和写作。

这和中国 K12 市场完全不一样。

中国 K12 的核心用户是学生，但真正付费和决策的是家长。

产品不仅要解决学习效率，还要面对监管、学校体系、家长信任和升学结果。链路更长，风险更高，试错空间更小。

海外大学生市场则更适合一个小团队冷启动：

学生每天都有资料整理和考试复习需求；
课程内容高度个性化，不同专业、不同学校、不同教授差异很大；
ChatGPT 等工具已经培养了学生使用 AI 的习惯；
短视频和社交平台也很适合展示“上传资料、一键生成复习材料”的效果。

03 两个 00 后创始人的优势：离大学生够近

传统教育公司往往从课程、老师、教研、学校渠道出发，思考的是“怎么把内容交付给学生”。

ThetaWave 更像从学生自己的学习动作出发：上课听不完、笔记记不住、PDF 太长、考试快到了、想快速做题自测。

这是两种完全不同的产品视角。

两位创始人，李文轩负责技术和产品，钟子秋负责增长和运营，这个组合也很典型。

AI 学习工具的门槛，真正难的地方有两个：

第一，产品要足够贴近学生的真实场景；第二，增长要能在学生聚集的平台上跑出来。

ThetaWave 的增长靠的就是大量短视频测试：

把不同内容形式放到 TikTok、Instagram、小红书等平台，看哪些表达能让学生产生兴趣，再把有效的内容框架批量复制。

这很像消费品出海和工具产品出海的结合。

教育 AI 看起来是学习产品，但早期获客很大程度上是内容生意。

你要让学生在几秒钟内看懂：这个工具能帮我省时间，能帮我考前复习，能解决我正在头疼的问题。

04 定价设计很学生化：免费入口、年付订阅、考前短周期

ThetaWave 的商业模式是订阅制。

官网显示，它有免费版，Pro 年付 118.80 美元，折算约每天 0.33 美元；也提供周付、季付、年付选择。

免费版每天可生成 3 条笔记，单条笔记只能使用 1 个来源，文件大小和录音时长也有限制。

Pro 版则提供无限笔记、无限来源、更大文件、更长录音、无限测试题生成、AI 播客和导出能力。

这个定价有几个细节值得分享。

第一，免费版不是摆设。

学习工具必须让学生先试。学生很难因为一个官网介绍直接付费，但如果免费版能让他把一节课、一个 PDF、一个 YouTube 视频变成复习材料，他就能立刻判断有没有用。

第二，年付价格控制在学生能接受的范围。

118.80 美元一年，放在海外学生的软件预算里，不算便宜，但也不是高不可及。

它比很多专业软件低，又比普通小工具贵，说明 ThetaWave 不是只想做一次性工具，而是希望成为学生长期使用的学习工作台。

第三，周付和季付很关键。

学生付费有一个明显特点：考试前更愿意花钱。很多学生不是全年高频学习，而是在期中、期末、论文截止前突然需要强工具。

周付和季付，就是为这种需求设计的。

如果一个学生只是在考试周想快速整理材料、生成题目、复习重点，他不一定愿意立刻买一年，但愿意为一周或一个季度的高强度使用付费。

第四，Campus 方案说明它没有放弃学校场景。

官网显示，ThetaWave 有面向学习小组、院系和学校部署的定制方案，包含每个席位的 Pro 功能、课堂落地指导和共享流程规划。

这意味着它的商业化不只面向个人学生，也在探索学校和院系采购。

不过，这条路会更难。

学校采购看重的不只是功能，还包括数据隐私、学术诚信、教师控制权、学生使用边界、和现有学习管理系统的集成。

一个学生自己用 AI 整理笔记，和一个学校正式采购 AI 学习工具，是完全不同的难度。

05 用户获取：不是投广告，而是把学生痛点拍成短视频

前提提到过，ThetaWave 的增长靠的就是大量短视频测试：

把不同内容形式放到TikTok、Instagram、小红书等平台，在不同平台上做账号矩阵，观察哪些表达能引起学生传播。

这件事听起来有点儿“土”，但对海外 AI 工具依旧有效。

因为学生用户的注意力在哪里，产品就必须在哪里出现。

这也是为什么这类工具的增长内容通常很相似：

一小时课堂录音，一键变成笔记；
100 页 PDF，变成可背的闪卡；
考试前一天，把 PPT 生成测试题；
YouTube 教学视频，变成复习提纲；
教授讲太快，AI 帮你实时整理。
这些都不是抽象卖点，而是大学生每天会遇到的场景。

ThetaWave 的团队很早就把短视频当成实验场，而不是宣传渠道。

他们测试不同封面、不同场景、不同痛点、不同叙事方式，再把有效内容复制到不同市场。

早期用户先从海外中国留学生开始，后来逐渐扩展到美国、英国本地学生，以及西班牙、德国、韩国等非英语母语市场。

这也是 AI 工具出海的一个规律：增长内容本身就是产品验证。

用户愿不愿意看，愿不愿意转，愿不愿意评论，说明这个场景有没有打中真实需求。

06 挑战：功能会被快速复制

ThetaWave 最大的挑战，是功能本身很容易被复制。

生成笔记、生成闪卡、生成测试题、生成思维导图，这些能力现在已经不稀缺。

NotebookLM 可以做，StudyFetch 可以做，Quizlet、Knowt、RemNote、Notion、ChatGPT 也都能不同程度实现。

所以，ThetaWave 不能只靠功能多建立壁垒。它真正要长期成立，需要在几个地方做深。

第一，学习材料处理能力。

大学课程资料很复杂。PDF 有公式、表格、图片，PPT 有层级和图示，录音有口音、噪音、课堂互动，YouTube 视频有不同语言和字幕质量。

谁能更稳定地把这些材料转成可学习内容，谁就更有优势。

第二，学习流程的连续性。

学生不是一次性总结资料，而是要持续围绕一门课复习。

一个好的学习工具要知道学生学到哪里、哪些知识点薄弱、哪些内容反复错、下次复习该看什么。

第三，学生场景的产品细节。

比如考前冲刺、课堂实时记录、国际学生语言转换、理工科公式识别、医学法律专业材料处理、移动端随时复习。

这些细节很小，但会决定学生是否每天打开。

第四，增长和品牌。

海外学生工具很多，谁能在学生群体里形成清晰心智，谁才有机会留下来。

ThetaWave 现在强调 30 万+学生使用，但后面要看的，是活跃度、留存、付费率和学校采购能不能持续提升。

07 ThetaWave 给国内 AI 创业者的参考

ThetaWave 的样本意义，不在于它做了一个多复杂的 AI 产品。

从功能上看，它并不神秘。上传材料、生成笔记、闪卡、测试题、思维导图，这些能力很多产品都有。

它更值得借鉴的地方，是一组选择：

用中国年轻团队，做海外学生市场；
不做 K12，只做大学生；
不靠重投放，用短视频和内容测试找增长；
不把 AI 教育写成宏大叙事，而是抓住课堂笔记和考前复习这种刚性场景。

这几件事连在一起，就是一个比较完整的海外教育 AI 冷启动路径。

很多国内团队做 AI 教育，容易陷入两个方向。

一种是做得太重，想从一开始就进入学校体系，结果销售周期长、合规压力大、产品迭代慢。

另一种是做得太泛，做一个通用学习助手，但很快就会被 ChatGPT、NotebookLM、Quizlet 这类工具稀释。

ThetaWave代表的是一类新的中国 AI 出海公司：团队很年轻，产品很轻，增长很内容化，市场从一开始就面向海外用户。

以上，祝你今天开心。

作者：张艾拉公众号：Fun AI Everyday

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开源客户端，锁死云端价值：拆解飞书 CLI 的商业逻辑与推广野心

Freetrip — Tue, 30 Jun 2026 06:51:09 GMT

AI 正在重塑 SaaS 工具的价值评估体系——从单一的“人与人协作”转向复杂的“人与 Agent 协作”。本文将深度拆解飞书 CLI 的开源动作，看他们如何用一行代码抢夺大模型时代的流量入口，又如何在云端锁死真正的商业价值。从 ARR 到按量计费，这不仅仅是计费模式的变更，更是一场基础设施级别的战略迁徙。

现在，如果我们要评估一款协同办公软件的生命力，最先关注的通常不再是它又新增了多少个花哨的 UI 组件，或者是它的甘特图画得有多么精美。

相反，我们要看的是它对 AI 的“友好程度”。你的系统边界在哪里？你的 API 开放程度有多深？你的数据是否能被外部的 Agent 顺畅读取并转化为行动？

2026年3月28日，飞书官方做出了一个在业内引起轩然大波的动作：正式开源由 Go 语言开发的飞书 CLI。采用极度开放的 MIT 许可证，通过 npm 分发，发布首日即斩获 1000+ Star，首月星标更是直接破万。

它将飞书的即时消息、文档、多维表格、日历、邮件、任务、会议等核心业务域，暴力且优雅地封装成了 200+ 命令和 20+ AI Agent Skills。这意味着什么？这意味着 Claude Code、Cursor、Trae 乃至任何一个自建的 AI 工具，都能零障碍地读取公司的日历、建表格、发邮件。

表面上看，这像是一个极客团队做出的“提效小工具”，但当你与业务逻辑深度对齐后，问题的本质迅速被指向了更底层的战略：飞书正在主动将自己的定位，从「人与人协作的工具」降维（或者说升维）成「人与 Agent 协作的基础设施」。

当这层战略意图被剥开，真正的商业博弈才刚刚浮出水面。

一、商业模式底牌：开源的是入口，收费的是后端

刚看到飞书完全开源 CLI 并采用最宽松的 MIT 协议时，很多同行的第一反应是：“飞书是不是疯了？把核心的交互入口白白送给第三方大模型和代码编辑器，自己岂不是沦为了纯粹的底层管道？”

这样做虽然能博得开发者的好感，但在商业变现上似乎是在“割肉”。但这恰恰是极易落入的一个战略误区：把“端”等同于“资产”。

飞书 CLI 团队的首要任务，绝不是靠这个客户端去卖钱，而是要利用这个极其轻量的钩子，完成一次完美的“特洛伊木马”式渗透。这背后的核心商业逻辑非常冰冷且清晰：开源的是「操作入口」，收费的、且永远锁死在自己手里的，是「后端能力」。

1. 客户端只是诱饵，价值的锚点在云端

在飞书的设计中，CLI 只是一个薄薄的外壳。它用 MIT 协议把这层外壳完全开源出去，让所有的开发者可以随意修改、分发、甚至集成到自己的商业闭环中。

但这层外壳没有任何实质性的数据。所有的 API 调用鉴权、所有多维表格的数据存储、所有的企业组织架构关系、所有的行级别权限校验，全都在飞书的服务端。

当你的 Claude Code 帮你看一眼明天的日程时，请求发向了飞书云端。
当 Cursor 自动帮你把代码报错整理成飞书文档时，流量打在了飞书的接口上。
当自建的客服 Agent 通过 CLI 在群里自动回复客户时，底层的并发依然由飞书承载。

CLI 用免费和极致的低门槛（npm 一行命令安装）打碎了接入门槛，让第三方 Agent 像喝水一样自然地接入飞书。但真正的计费卡口、核心的商业价值，却依然牢牢地锁在云端。这就像是向所有人免费派发精密的水龙头，但整个城市的水库和水管网络，依然是且只能是飞书的资产。

2. 计费模式的底层重构：从 ARR 走向“水电煤”

这种“把端让出去”的做法，实际上逼迫飞书完成了一次根本性的商业逻辑转变——从传统的「按人头订阅费」（ARR 模式）向「按 Agent 消耗/调用量计费」的模式迁徙。

在传统的 SaaS 模式下，飞书的商业模型是高度可预测的：企业有多少个员工，就收多少个人的订阅费。这是一种极其稳定、甚至略带垄断性质的“收租”逻辑。

然而，Agent 时代的到来打破了这个逻辑。一个 10 人的小团队，可能会部署 50 个 7×24 小时不知疲倦的智能体。如果仍然按“人头”收费，平台不仅无法捕获 AI 带来的指数级生产力增量，反而会被这些无情的 API 机器耗尽服务器资源。

因此，飞书通过 CLI 跑通了一种全新的变现方式：免费额度 + 超额按量计费。

前期让利： 给予每一个企业充足的免费 API 调用额度，鼓励员工和开发者尽情折腾，把各种自动化工作流和 Agent 绑定在飞书上。
后期收网： 当 Agent 成为企业运转不可或缺的“数字员工”，当 API 调用量随着业务扩展呈现指数级爆发时，飞书将名正言顺地按照接口调用次数、Token 处理量或流量消耗来计费。

这不仅是定价方式的变化，更是平台角色的转换。飞书正在剥离传统软件“收租婆”的外衣，换上类似 AWS、阿里云一样的“水电煤”基础设施提供商的角色。虽然收入的波动性变大了，但天花板却随着 AI 算力的爆发被彻底掀开。这种算账思维，才是资深商业产品经理最应该看懂的操盘逻辑。

二、真正的护城河：盘根错节的“工作上下文”

很多局外人在分析 SaaS 行业时，往往会陷入“功能崇拜”的陷阱：认为谁的界面炫酷，谁的日历组件强大，谁的表格公式全面，谁就能赢得企业客户。但在 AI 时代，功能是最容易被大模型通过代码生成的，它不再是壁垒。

那么，飞书把核心入口交给了 CLI 和第三方 AI 工具，它难道就不怕用户以后只对着 Cursor 或者 Claude 聊天，彻底忘记飞书的存在，进而导致平台被“管道化”和“白嫖”吗？

这份底气的来源，在于飞书对企业协同工具本质的深刻洞察：SaaS 平台真正的护城河，不是独立的功能组件，而是盘根错节的“工作上下文”。

1. 为什么“上下文”是智能体的生命线？

大模型本身是极其聪明的，但它也是极其“健忘”且“无知”的。如果你让一个原生的 GPT-4 帮你排一个会议，它会反问你：你是谁？你要和谁开会？你们各自的日程是什么？你们在哪个时区？你们公司的会议室分布是怎样的？

智能体要想产生真实的生产力，就绝不能悬浮在半空中，它必须扎根于企业的数据土壤里。而飞书，恰恰掌握着中国企业中最丰富、最厚实的上下文层：

组织关系上下文：谁向谁汇报？跨部门协作的群组有哪些？谁是某个项目真正的 owner（负责人）？
数据流转上下文：从一条报销审批的通过，到多维表格状态的流转，再到财务群里的到账通知，数据是如何在各个业务域之间穿透的？
权限与安全上下文：这段内部财务文档，AI 到底有没有权限读取并总结？这个 Agent 替用户发出的邮件，是否需要受制于企业的数据防泄漏（DLP）策略？

这些问题若不预先厘清，AI 极易变成一个不受控的“破坏者”。而飞书 CLI 的精妙之处在于，它表面上是开放了 200+ 个接口，但每一个接口的调用，都必须严格穿透飞书已经构建了数年的权限体系和数据链路。

CLI 开放得越彻底，第三方 Agent 对飞书 API 的调用越频繁，企业的数据沉淀、逻辑流转和组织关系就越被死死地绑在飞书的云端。 只要这份上下文厚度依然存在且不断累加，飞书在企业中的不可替代性就不会被削弱，其长期的定价权就稳如泰山。

2. 隐忧与反击：如何避免沦为“没有名字的后台”？

当然，即使拥有深厚的上下文护城河，飞书的产品经理们也并非高枕无忧。这里存在一个真实的商业隐患：品牌感知的流失。

当用户习惯了每天在 Claude 或者 Trae 的界面里，直接输入“帮我把最新的运营数据同步到飞书表格，并 @ 产品经理看一眼”，在这个完整的工作流中，用户感知到的“英雄”是 Claude，而飞书实际上沦为了一个“没有感情的数据后台”。

业内甚至有悲观的观点认为：工具型 SaaS 正在“亲手砸碎过去十年的估值神话”，主动降级为后台能力供应商。

为了应对这一危机，飞书并非毫无准备。我们可以从其最近的底层架构演进中捕捉到一种前沿的解法：生成式 UI与微组件的嵌入。

飞书不仅仅在输出纯粹的 JSON 数据，它正在尝试将交互界面也碎片化、组件化。未来的形态可能是：当你在第三方大模型的对话框中调用飞书 CLI 查日程时，AI 返回的不是一堆生硬的文字，而是一个带有飞书标志性视觉风格的、可交互的微型“日程卡片”组件。

通过这种“组件级”的渗透，飞书能够在保持后台基础设施角色的同时，强行将自己的品牌视觉和交互体验植入到所有的第三方 AI 前端中，维持其品牌曝光和生态存在感。这是一种极具野心的“反向寄生”策略。

三、推广组合拳：天下武功，唯快不破

想明白了商业模式的底层逻辑，下一步就是执行。在如何将这款“特洛伊木马”迅速推向市场这件事上，飞书打出了一套极具压迫感、节奏感极强的推广组合拳。

据社区最新数据统计，飞书在国内 IM 工具中的 Agent 接入率已经达到了惊人的 65.2%，渗透速度遥遥领先于其他同类产品。他们是怎么在短短几个月内做到这一点的？

核心打法可以总结为：开源引流 + 工具生态绑定 + 快节奏的降维打击。

1. 极致的零门槛，榨干开源的流量红利

做 ToB 产品的同学都知道，推广一个 API 接口的难度有多大：研发需要看冗长的文档、申请繁琐的 Token、配置鉴权、处理各种跨域和网络连通性问题。

而飞书 CLI 完全颠覆了这种体验。它用开源（MIT 协议）叠加包管理器（npm）的组合，将接入门槛降到了物理极限。

只需要在终端敲下一行 npm install -g @larksuite/cli，你就可以直接在命令行里读取飞书的消息。

这种极致的“爽感”直接引爆了开发者圈层。更狠的是，它不仅自己做工具，还主动倒贴目前最火的 AI 基础设施。通过将飞书能力封装成标准的 MCP（Model Context Protocol）或 Agent Skills，Claude Code、Cursor、Trae 等当下最主流的 AI 工具几乎可以直接“免驱”使用飞书数据。

这种做法，本质上是在“借鸡生蛋”。飞书利用了目前 AI 工具急需落地场景的渴望，顺势将自己变成了这些 AI 工具的首选数据源，最大化地收割了开发者和 Agent 搭建者的注意力。

2. 分层覆盖：把不同段位的用户“安排得明明白白”

一个工具要成为基础设施，就不能只服务一小撮极客。飞书在推广上展现了极其老辣的“分层运营”思路，三条线同时推进，互不干扰却又殊途同归：

针对硬核开发者（高定组）：用开源的 Lark CLI 开路。你们懂代码，懂架构，那就用最底层的 CLI 去构建企业级自定义 Agent，怎么折腾都行，只要调用量留下来。
针对非技术白领（大众组）：推出 aily 智能体平台。不懂代码没关系，在飞书内部用可视化的方式，拖拉拽就能配置出一个帮你看报表、走审批的小助手。
针对存量 AI 用户（引流组）：为目前市面上已有的成熟 AI 产品（如 OpenClaw）开发官方插件。用户不需要迁移阵地，在自己熟悉的 AI 工具里装个插件，就能直接消费飞书的数据。

这种立体的分层打法，确保了无论你是技术大牛、业务小白，还是其他平台的忠实用户，飞书都能找到一个钩子把你拉进自己的 API 网络中。

3. 22 天三招的压迫感：用迭代速度制造生态声量

产品经理们常说，“小步快跑，快速迭代”，但飞书在这波 Agent 浪潮中的节奏，更像是“大步狂奔，密集轰炸”。

让我们复盘一下 2026 年 3 月的时间线：

3 月 6 日：火速上线 OpenClaw 的飞书官方插件，向外部 AI 平台抛出橄榄枝。
3 月 19 日：高调发布飞书 aily 智能体平台，稳住企业内部的非技术用户盘。
3 月 28 日：放出终极大招，正式开源飞书 CLI，并引爆开发者社区。

22 天之内，连出三大招，一步比一步狠，一步比一步快。

开源之后，官方并没有停下脚步，而是持续放量：首月破万 Star 的同时，顺势推出覆盖各类工作场景的“100+ 新能力清单”。这不仅仅是在发版，更是在向行业宣告一种不可逆的势能。

在这种高频、高压的战术节奏下，竞品往往还在开会讨论“要不要开放 API”、“数据出域安不安全”，飞书的 CLI 已经装进了几万个开发者的电脑里，完成了生态的初期卡位。

四、同业博弈：Agent 开放路径的分岔路口

如果孤立地看飞书的动作，你可能只会觉得这是一家公司在战术上的激进。但当我们把视角拉宽，横向对比国内协同办公市场的三巨头——飞书、钉钉、企业微信——在面对 Agent 浪潮时的战略抉择，你会发现一个极具戏剧性的“战略分岔路”。

面对同一个大模型时代，这三家底层逻辑完全不同的公司，做出了三种截然不同的生态应对方式。

1. 钉钉的封闭防守：用自研生态“圈地”

与飞书的极致开放不同，钉钉选择了另一条相对封闭的“自运转”路线。

钉钉的核心产品策略高度依赖其自研的“悟空”AI 产品矩阵。在钉钉的视角里，数据安全和不出域是 ToB 客户（尤其是大型政企客户）的绝对底线。因此，钉钉更倾向于将 AI 能力内置，由平台统一调度算力和模型，并严格限制第三方大模型对钉钉核心业务数据的随意抓取。

在商业化上，钉钉直接走的是“按 Token 消耗计费”的闭环模式。这种路线极其稳妥，它死死守住了“数据不出域”的安全牌，商业变现路径也最短。但代价是，它可能错失了外部浩如烟海的野生 Agent 生态，把本该百花齐放的插件市场，做成了平台自营的“专卖店”。

2. 企微的战略克制：用微信社交关系打底

企业微信在 Agent 开放这件事上，展现出了腾讯一贯的“克制”。

企微最大的筹码是什么？是背后那 13 亿微信用户的社交连接。企微的核心客群是那些高度依赖私域流量、规模在 10 人以下的小微团队或零售门店。对于这些客户来说，复杂的 API 调用、多维表格的嵌套流转并非刚需，“能把加了微信的客户管理好”才是生命线。

因此，企微在 Agent 接口的开放上显得相对保守。他们更愿意在现有的微信生态规则内，提供一些标准化的智能回复、客户画像总结等轻量级 AI 能力，绝不轻易用激进的接口开放去挑战微信大生态的稳定性。

3. 飞书的阳谋：用开放抢夺最大入口

回头再看飞书，它的选择是极其疯狂且清晰的：既然我不像钉钉那样有庞大的政企基本盘，也没有企微那样的国民级社交关系链，那我就用最彻底的开放生态，去赌大模型时代最大的入口红利。

开源 CLI、放弃客户端层面的门槛、鼓励所有开发者白嫖基础接口，这本质上是一个巨大的“阳谋”。飞书赌的是：未来的企业运转一定会由无数个高度个性化的 Agent 组成，而任何一个平台都无法独自开发完所有的 Agent。

既然防不住，不如彻底放开。只要你们这些第三方 Agent 最终都要回到飞书的云端来读数据、写状态，飞书就依然是那个无法被绕开的基础设施。

五、写到最后

在这个“逢人必谈 AI，万物皆可 Agent”的喧嚣时代，很容易让人迷失在酷炫的 Prompt 技巧和生成界面中。

但剥开工具的外衣，真正决定一款产品生死的，依然是极其硬核的商业逻辑。

复盘飞书 CLI 这一波让人拍案叫绝的动作，其核心逻辑链其实只有四步，但步步杀招：

免费抢入口：用开源和 npm，把 Agent 接入门槛降到零。
沉淀上下文：让满天飞的智能体，必须回到飞书的权限和数据网络中运行。
按量变现：从传统的按人头收租（ARR），丝滑切换到按 API 调用量的“水电煤”计费模式。
守住定价权：当所有的工作流都被锚定在云端，平台就拥有了面对任何大模型的底层议价权。

这给了我们这些商业产品经理一个极大的启示：

在 AI 时代做基建，必须要懂“让利与收网”的艺术。

不要再死死盯着那几个孤立的按钮或页面。真正的壁垒，是你如何通过开放表层入口，将企业盘根错节的业务逻辑和数据链路，深深地锚定在你的云端服务器里。

当你拥有了最厚实的“工作上下文”，你自然也就握住了大模型时代最核心的筹码。

本文由 @Freetrip 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

Vibe Coding之后，产品经理的核心资产是上下文

hanpangzi — Tue, 30 Jun 2026 06:42:11 GMT

AI Coding的讨论已经从简单的自然语言编程（Vibe Coding）升级为Loop Engineering——设计一个闭环系统让AI自主行动、调整并达成目标。这一转变意味着产品经理不再纠结于如何写出完美Prompt，而需聚焦于构建清晰的业务上下文，包括目标、边界、验收标准和反馈机制。本文深度剖析了AI Coding时代产品经理该如何沉淀四类关键上下文资产，以及为何这些资产比代码本身更具复利价值。

最近看 AI Coding 的讨论，我发现一个很有意思的变化。

前段时间大家还在讨论 Vibe Coding：不会写代码的人，是不是也能靠自然语言做出应用？但最近又出现了一个新词，叫 Loop Engineering。

它大概指的是：不要再靠人一轮轮给 AI 写提示词，而是设计一个循环，让 AI 围绕目标去行动、检查结果、调整方案、继续执行，直到达到停止条件。

这个变化很有意思。因为它说明，AI Coding 的讨论已经从“怎么写一句好 Prompt”，进入到“怎么设计一个能持续做对事的系统”。

对产品经理来说，这个转向尤其重要。

无论是 Vibe Coding，还是更进一步的 Loop Engineering，真正决定效果的都不是某一次生成的代码，而是你能不能给 AI 足够清楚的目标、边界、验收标准和反馈信号。

这些东西加在一起，就是上下文。

我自己的感受是，AI Coding 最重要的变化，不是产品经理终于可以“写代码”了，而是产品经理第一次可以把自己的业务理解，快速变成一个可运行、可试用、可反馈的东西。真正有价值的，也不只是做出了一个页面、一个工具、一个内部应用。

更重要的是：你在这个过程中沉淀下来的业务上下文。

一、别把 Vibe Coding 只理解成“让 AI 写代码”

如果只是让 AI 写一个页面、一个接口、一个脚本，现在已经不算难了。

你告诉它要一个登录页、一个列表页、一个批量处理工具，它大概率能给你一份看起来还不错的代码。运行一下，能看到页面，能点按钮，甚至还能模拟一点数据。

但这只是最浅的一层。

真正进入业务场景后，你会发现问题很快变了：不是“AI 能不能写出来”，而是“它写出来的东西到底能不能被业务用起来”。

比如一个内部流程工具，AI 可以很快生成表单、列表、详情页和状态按钮。但它不知道谁可以发起，谁可以审批，谁只能查看；不知道哪些字段是业务必填，哪些字段只是管理者想看；不知道异常状态怎么兜底，也不知道上线后谁负责维护。

这些不是代码问题，而是上下文问题。

我做过的一部分 AI Coding 产出，已经不是停留在演示层面，而是进入企业内部使用，服务具体业务流程。前期用 AI Coding 降低验证和基础实现成本，上线阶段再结合业务、IT、运维、供应商等资源，补齐部署、安全、权限、稳定性和流程切换。

所以我越来越觉得，Vibe Coding 的核心不是“产品经理会不会写代码”，而是“产品经理能不能把真实业务上下文组织清楚”。

二、别被安装和配置卡在门外

当然，很多人说 AI Coding 有门槛，也不是完全没有道理。

比如你想用 Codex、Claude 桌面端，或者进一步使用它们的 CLI。光是下载安装到本地、配置环境变量、登录账号、处理代理、跑通第一个命令，就已经能卡住一批人。

但我觉得，这不应该成为一直观望的理由。

因为这些安装、配置、报错排查，本身已经可以交给 AI Coding 工具来辅助完成。哪怕你暂时不熟悉命令行，也可以先用国内更顺手的 AI Coding 应用，让它一步步告诉你该下载什么、在哪里配置、命令怎么执行、报错是什么意思，甚至让它帮你生成检查脚本和安装说明。

也就是说，你不一定要先成为一个熟练工程师，才有资格开始用 AI Coding。你可以先用更低门槛的工具，把高门槛工具装起来；再用已经跑通的工具，逐步扩展自己的工作流。

真正重要的是，不要把时间一直耗在“我还没准备好”上。工具环境可以慢慢补，使用经验必须尽早开始。因为只有开始做真实问题，你才会沉淀自己的业务上下文。

三、代码会过期，上下文会复利

一段代码，今天可以由这个工具生成，明天也可以由另一个模型重写。

但你在真实业务里积累的上下文，不会凭空出现。

什么是上下文？不是一句提示词，也不是一份 PRD 的复制粘贴。它更像是一套持续沉淀的业务资产，包括用户是谁、场景是什么、流程怎么走、规则怎么判、异常怎么处理、权限怎么控制、结果怎么验收、上线后怎么反馈。

这些内容越清楚，AI 的输出就越稳定。

你第一次让 AI 做一个工具，可能只能说：“帮我做一个内部任务管理页面。”

但当你沉淀过上下文后，下一次你可以说：“这是三类角色的权限边界，这是任务从创建到交付的状态流转，这是异常打回的规则，这是管理员需要看的统计口径，这是业务方最关心的进度反馈。”

这两种输入，得到的结果完全不是一个层级。

前者像是在许愿，后者才是在指挥。

这也是我认为上下文比代码更重要的原因。代码是阶段性产物，上下文才是可复用资产。你做过的每一个工具、每一次上线、每一次业务反馈，最后都应该沉淀成下一次更高质量调用 AI 的材料。

四、产品经理要沉淀的，不是提示词，而是四类上下文

很多人会把 Vibe Coding 的关键理解成“会写 Prompt”。这当然有用，但不够。

提示词更像临时表达，上下文才是长期资产。对产品经理来说，我认为至少要沉淀四类上下文。

第一类是业务上下文。

这个需求为什么存在？谁在什么场景下使用？原来靠什么方式完成？现在最痛的点是效率、成本、质量，还是协同？如果这些说不清，AI 只能帮你做一个“看起来像系统”的东西。

第二类是规则上下文。

企业内部很多流程，难点不在页面，而在规则。哪些状态可以流转，哪些内容需要复核，哪些场景必须人工介入，哪些异常要重试，哪些数据不能暴露。这些规则不沉淀，AI 就只能按通用逻辑猜。

第三类是产品上下文。

页面怎么组织，角色怎么进入，列表展示什么，详情页突出什么，按钮在什么状态下出现，空状态怎么提示，失败后怎么恢复。这些细节决定了工具上线后有没有人愿意用。

第四类是交付上下文。

一个东西进入企业内部使用，不是本地能跑就结束。账号、权限、部署、数据、安全、稳定性、培训、反馈入口、后续维护，都要有人接住。AI Coding 可以降低早期实现成本，但不能替你自动完成组织协同。

这四类上下文，才是产品经理在 Vibe Coding 时代最值得积累的东西。

五、真实落地后，你才知道上下文缺在哪里

如果只是做 Demo，很多问题不会暴露。

页面能打开，按钮能点击，流程能跑通，看起来就像完成了。但一旦进入内部真实使用，问题会马上变具体。

业务方会问：这个字段能不能少填？这个结果为什么我看不到？这个状态是谁改的？这个异常能不能退回？这个数据能不能导出？这个流程能不能和原来的系统接起来？
执行方会问：任务边界在哪里？交付标准是什么？被打回后算谁的问题？重复提交怎么处理？
管理者会问：进度怎么看？质量怎么评估？有没有记录？出了问题能不能追溯？

这些反馈很琐碎，但它们正是最有价值的上下文来源。

因为 AI 不在你的组织里工作，它不知道真实流程里的摩擦在哪里；AI 也不了解你的业务方，它不知道哪些地方是“必须做”，哪些地方只是“看起来合理”。

只有你把工具推到真实流程里，让真实用户使用，才会知道下一轮应该给 AI 补什么上下文。

这就是一个飞轮：先用 AI Coding 做出可运行版本，再用真实反馈补充上下文，再用更完整的上下文驱动下一轮迭代。越用，越清楚；越清楚，AI 输出越接近真实需求。

六、产品经理的新价值：做上下文 Owner

我不认为产品经理需要把自己包装成工程师，也不认为 AI Coding 可以替代所有生产级工程能力。

但我也不认为产品经理只能停留在写需求、画原型、等排期。

Vibe Coding 让产品经理可以更早把想法推到可验证状态。你不一定要独立完成全部生产级工程，但你可以先把核心流程跑出来，让业务方试用，让相关团队看到具体形态，让问题提前暴露。

这时，产品经理的角色会发生变化。

以前你更多是在写“需求说明”，现在你要学会组织“业务上下文”；以前你把需求交给研发理解，现在你要把上下文交给 AI 执行；以前你等上线后才收反馈，现在你可以用更短的周期完成验证、修正和沉淀。

真正厉害的产品经理，不是比谁更会让 AI 写代码，而是比谁更能持续沉淀上下文。

谁能把用户场景、业务规则、流程边界、验收标准、异常处理和上线反馈组织得更清楚，谁就能更好地指挥 AI，也更容易把 AI Coding 从“做个 Demo”推进到“企业内部真实赋能”。

七、别在场外观望，先开始沉淀你的上下文

如果你一直在观望 Vibe Coding，最容易错过的不是某个工具红利，而是上下文积累的时间。

工具会继续迭代，模型会继续变强，但你的业务上下文不会自动长出来。它只能来自真实需求、真实流程、真实用户和真实反馈。

所以不用一开始就做一个完整系统。你可以从一个重复流程、一个内部小工具、一个表格自动化、一个审核校验场景、一个业务自助入口开始。

关键不是一次做多大，而是每做一次，都把上下文留下来。

留下需求为什么发生，留下角色怎么使用，留下流程怎么流转，留下规则怎么判断，留下异常怎么处理，留下上线后用户怎么反馈。

这些东西，才是你做过的项目最重要的沉淀。

Vibe Coding 的终点不是代码，而是上下文资产。

当别人还在讨论“AI 能不能写代码”时，真正用起来的人，已经开始积累自己的业务上下文了。长期看，这才是最难被复制的差距。

本文由 @hanpangzi 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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明星跨界，为何独独偏爱AI？

脑极体 — Tue, 30 Jun 2026 06:39:21 GMT

从胡彦斌的AI开发App到C罗的200亿美元AI投资，明星们为何突然集体转向AI赛道？这场看似娱乐花边的跨界热潮背后，是低门槛、高话题性与快速回报的致命吸引力。本文将深入剖析明星涌入AI领域的底层逻辑，以及这场狂欢背后的真实产业图景。

你有没有发现，最近明星们的副业画风突然变了？

过去刷到娱乐新闻，不是某某开了火锅店，就是谁谁做了潮牌。但最近几个月，推送到你首页的新闻变成了这样：

歌手胡彦斌用AI亲手做了一个App；足球巨星C罗投了一家200亿美元的AI公司；王嘉尔出了一副AI眼镜，想买还得先买演唱会门票；周杰伦母亲持股的公司和机器狗明星企业宇树科技联手，要做一只“巨星狗”。

这些新闻单独看，每条都像是一则轻松的娱乐花边。可当它们密集地扎堆出现，从国内艺人到国际巨星，从音乐圈到体育圈，几乎不约而同地瞄准同一个方向，就让人产生了疑惑。

明星跨界做副业这件事本身不新鲜。新鲜的是，他们这一次不约而同地涌向了同一个领域：AI。

这让人忍不住想问一句：为什么明星们会在同一时间集体转向这个看似和娱乐圈相距甚远的赛道？AI真有这么好做吗？

01 风口之上：明星奔赴AI

2026年6月的第一天，如果你像我一样在刷微博，大概会被一条消息吸引。

胡彦斌，那个唱着《红颜》的R&B歌手，发了一条长微博，晒出了自己亲手开发的App「彦火」。配图里是密密麻麻的代码界面，他写道：“我是Vibe Coder。”

一个以旋律和歌词立足的歌手转身变成了亲手写程序、做产品的开发者，而且全程借助AI工具完成，让吃瓜群众大吃一惊。

而就在不久前，C罗被曝出投资了美国AI公司Perplexity AI，是一家估值超过200亿美元的智能搜索引擎公司。这位葡萄牙球星在声明里说，他希望能“激励人们不断提出雄心勃勃的问题”。

王嘉尔则押注AI硬件，旗下Magic AI Glasses售价约1000元人民币，但想买这副眼镜通常要求消费者出示‌王嘉尔演唱会的购票订单凭证‌才能下单。场外，很少有人讨论这副眼镜的芯片是什么、算力有多强，大家只关心一件事：这是王嘉尔同款。

最让人意外的可能是周杰伦。他母亲叶惠美持股的巨星传奇，找到了机器人公司宇树科技，联手打造了一只叫“巨星狗”的机器狗。

四个来自完全不同领域的人，一个R&B歌手、一个足球巨星、一个偶像、一个音乐天王像被同一块磁铁吸引，从各自的方向走到了同一个路口：AI。

如果你觉得这只是个例，类似的名单还可以继续列下去。邓紫棋曾在采访中透露，她在2019年投资了一家AI公司，收益高达10倍。韩国的偶像团体们也纷纷推出AI虚拟成员，和真人并行活动。

明星跨界做副业其实本身并不新鲜。开火锅店的、做潮牌的、卖红酒的、搞房地产的，我们见得太多。但过去几十年，明星们的副业选择几乎都集中在几个固定的领域：餐饮、时尚、地产、文娱周边。

这些生意门槛相对低、现金流好，而且和个人IP天然相关。一个明星开火锅店，粉丝来捧场，短期内就能看到回报。一个明星做潮牌，贴上自己的logo，就能卖出溢价。

但科技领域几乎没有明星涉足，半导体、生物医药、航空航天几乎只有专业投资人或者大公司才会涉猎。即使有，也是在应用APP、后期的消费阶段，几乎很少有明星愿意投资科技基础设施。因为科技行业有一定的门槛，需要专业知识、行业人脉和长期的研发投入，不适合门外汉涉足。

但在AI这个领域，明星们的参与热情明显高于其他任何硬科技赛道，甚至成为一种正在成型的集体现象。

为什么AI成了例外？AI到底有什么不同于其他领域的特殊之处？

02 明星为何纷纷押注AI？

要回答这个问题，我们得先承认一个事实：明星也是普通人，他们的投资决策逻辑并没有那么神秘。他们也会被那些看得见、摸得着的机会所吸引。而AI，恰好是一个在多个层面上都看得见、摸得着的赛道。

让我们回到2022年底。ChatGPT发布之后，整个世界对AI的感知发生了根本性的变化。在此之前，AI更像一个停留在实验室和科幻片里的抽象概念，距离日常十分遥远。但随着生成式AI大规模破圈，技术门槛被大幅拉低：任何人只要注册账号、输入几句文字，就能获得问答、写作、创作等直观反馈。

这种人人可体验、上手即感知的特性，让AI和其他硬科技划清了界限，也为后来明星扎堆入局埋下了伏笔。

不妨做一个简单的对比。如果你是一个明星，手里有一笔闲钱想投资，面前有两个选项：一家生物医药公司，和一家AI应用公司。生物医药公司的资料满篇都是“管线”“临床三期”“靶点”“双盲实验”等专业词汇，想判断这家公司有没有前途只能聘用投资顾问，做一个纯粹的财务跟投者。

但AI应用让明星的参与感大幅提升。他们成为一个可以发表意见、可以提供反馈，甚至可以用自己的影响力来帮助产品改进的参与者。这种参与感提升了明星的投资信心，也是明星们敢于跨出这一步的前提。

除了门槛低，AI的另一个特征是话题传播度高，容易在社交媒体破圈。

对于靠公众注意力为生的明星来说，投资的隐秘回报之一是它能为个人品牌注入怎样的叙事。投了一个好项目不仅仅是账面上的数字增长，更是一次面向公众的自我定义。

AI是当下最热门的话题，“投资AI”这件事本身就自带传播属性，会被科技媒体转载、被财经博主讨论，甚至可能登上热搜。C罗宣布投资Perplexity的那一天，全球各大媒体都报道了这条消息。“C罗+AI”这个组合，本身就具有极强的传播性。对明星而言，这种社交货币的价值，有时甚至超过了投资本身的财务回报。投资AI既是布局未来，也是一次低成本、高曝光的形象升级。

与此同时，单从商业角度看，AI本身也是门极具诱惑力的生意。

过去几年，AI公司的估值膨胀速度令人瞩目。OpenAI从一个小众研究机构成长为估值近千亿美元的巨头，过程用了不到两年。Anthropic、Mistral、Perplexity等名字轮番出现在融资新闻中，每一轮融资都伴随着估值的跃升。

这种快速的估值增长为投资者提供了相对清晰的退出路径：不必等到公司上市，就可以在下一轮融资中退出，也可以将股份出售给战略投资者。邓紫棋10倍回报的故事之所以能在娱乐圈迅速传播，就是因为她没有等待十年，只要在对的时间进入，就有可能获得远超预期的回报。

这与半导体、生物医药等领域形成了鲜明对比。那些领域研发周期动辄以十年计算，失败率高、回报不确定，而明星大多没有专业风投团队的长期跟踪能力，也缺乏足够耐心。AI领域一轮接一轮的高调融资与估值跳涨，恰好给了他们看得见、够得着的收益预期。

门槛低、话题热、回报快……这三个特征叠加在一起，让AI成了一个对明星极具吸引力的赛道。

它足够可感知，让明星能够基于亲身体验做出判断；它足够可传播，让投资行为本身就成为一场公关事件；它足够可退出，让明星看到了相对清晰的变现可能。这些条件叠加在一起造就了今天我们所看到的景象。

那么，下一个问题自然是：这种热闹的场景，究竟该如何评价？它是一场真正产业变革的前奏，还是又一次泡沫的狂欢？

03 明星AI热背后的另一面

现在，让我们把目光放得再远一些。今天的明星集体“下海”AI，到底有多少成了，多少没成？

坦白说，现在要给出一个确切的统计数字，还为时过早。很多明星的投资是个人行为，不需要对外披露收益情况，但我们可以从两个角度来观察这个问题。

一个角度是：明星投AI，大概率不会投得太深。

原因很简单，真正要在一家AI公司里拿到有意义的股份需要的资金量是巨大的。以Perplexity AI为例，它估值200亿美元，C罗投进去的钱相对于这个体量来说，可能只是一个象征性的金额。与其说这是一次财务投资，不如说是一种站台和背书。明星用自己的影响力换取一个AI投资人的标签，而AI公司用一小部分股份换来一个全球性的品牌代言人。这是一种双赢，即便这笔投资最后亏了，对C罗来说可能也无伤大雅，但万一赚了，那就是一个可以反复讲述的传奇故事。

另一个视角，则要跳出明星个体，看向整个AI创业生态。真实的行业图景远比娱乐新闻复杂。有研究机构统计，全球范围内真正能够实现规模化盈利的AI创业公司比例并不高。大量项目处于“有用户、没收入”的状态，或者“有收入、没利润”的状态。

所以，明星扎堆AI这件事不需要过度神话。它既不是AI产业即将腾飞的信号，也不是泡沫即将破裂的警钟。

这场热闹的跨界参与，不过是当下AI浪潮里一道格外显眼的浪花。明星们带着流量与资本入局，为行业增添了话题与关注度，却也未必能左右技术迭代的真实节奏。它只是说明：AI已经足够大众化、足够低门槛，就连原本和技术毫无关联的人，也愿意相信自己能在这个风口里分到一杯羹。

浪潮奔涌向前，有人顺势而上，有人悄然离场，AI本身依旧会按照自己的轨迹，在探索与尝试中慢慢走向成熟。

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

题图来自作者提供

为什么能坐地铁还有车的白领，也悄悄骑上了电鸡电驴

职场人类学 — Tue, 30 Jun 2026 06:30:34 GMT

不同世代职场人用各自的方式争夺着对时间的掌控权——年轻人宁愿牺牲居住质量换取半小时睡眠，中年人则在学区房与通勤时长间艰难平衡。更值得关注的是，'两轮+四轮'的全新出行模式正在重塑城市交通生态。

当每天穿梭在写字楼里的白领，决定放弃空调私家车，也不再去挤早高峰的地铁，而是花上好几千甚至上万元买下一辆智能电动车时，他们通常不是为了体验生活，而是为了图个方便和痛快。

在这场每天按时上演的通勤大戏里，他们正试图靠着骑车上路的这几十分钟，找回一点对时间和生活的掌控感。

职场人类学实验室以在线问卷的形式，调研了全国范围内的1050名职场人，基于此发布《职场人通勤体验2026》报告。从中我们看到了出行方式的更迭：公交车退居次要位置，城市职场通勤的“两轮+”时代正在到来，可以是两轮+地铁，也可能是两轮+小汽车。

不管喜欢还是不喜欢电鸡电驴，这是我们必须正视一个现实：两轮车已经成为了主角，而非补充性出行工具。城市的非机动车道规划以及交通管理需要因地制宜有所作为。

1. 年轻人通勤：为省时间宁愿住老破小

早上七点十五分，北京地铁13号线西二旗站，一位打工人被身后的人潮推进车厢。她的左肩抵着陌生人的背包，右手还攥着半杯没喝完的豆浆。从出租屋到公司，40分钟，这是她换了三次房子之后才锁定的通勤半径，”再远就起不来了，再近就租不起了。”

出门开车，进门豪宅的生活只在霸总小说里，大多数年轻人还是双脚着地在生活。但无所羁绊也成了年轻人们的生活底气。他们尚未被学区政策绑定，没有被孩子的起床时间锚定，通勤方式里只有一种逻辑：让自己舒服一点。

我们把受访职场人的按照这三个年龄组别进行了分析：30岁及以下、31-40岁、以及40岁以上。数据显示，30岁及以下的年轻受访群体中，44.39%的人单程在30分钟以内，近九成在一小时之内。

要一个多小时才能抵达的郊区大别墅，对年轻打工人并没有那么有吸引力。为了离公司近多睡半小时，年轻人宁愿接受合租房的小次卧。

当然，两轮电动车的兴起，也改写了年轻人关于“近”的定义。

在北京西二旗附近上班的00后说，如果选择不住在地铁站附近，而是住在离地铁站几公里的距离，同等的房型，租金价格能低1000多块，现在自己有时骑电动车直接去公司，有时骑电动车到地铁站换乘一下，但居住的环境和舒适度都提升了。

相比之下，中年人的世界就不太一样了。一位38岁的产品经理正从郊区的家中出发。他需要先骑电动车到地铁站，换乘两次，出站后再走十五分钟，整个过程超过一小时。

报告显示，在1-1.5小时甚至1.5小时以上的极端通勤区间里，31-40岁群体的占比都是最高的。为了学区、为了更大的居住空间，或者迫于核心区的高昂房价，这群职场中坚被迫向城市边缘退让。婚育、学区、高房价，三重力量构成一个密不透风的三角，锁住了中年人的通勤。

报告的数据也证实了这一点，如果可以减少30分钟的通勤时间，你愿意付出什么样的代价？不同年龄阶段的答案也是不同的。年轻人最愿牺牲居住质量（32.96%），最不愿牺牲收入（17.49%）。而31-40岁的中年人则最愿意愿花钱买时间，接受住着老破小的比率相比年轻人大幅度减少。

理想中的都市丽人生活是，步步高升，一路走来职场人应该拥有更好的生活品质。但却数据却揭示了中年通勤惩罚的现实：你年纪越大，反而住得越远，通勤越久。

到了40岁以上，则变得更为佛系。”宁愿在路上耗着”比例高达37%，显著高于其他两组。这个群体对现有生活状态满意度更高，改变意愿最低，同时”牺牲居住质量”的意愿也最低（20%）。

2. 打工牛马没那么爱地铁，“四轮中产”也有脆弱时刻

2026年，什么是全民时兴的通勤神器？答案不是公交地铁，而是两轮电动车。

调研数据显示，两轮电动车在各个年龄组别都拥有高使用率，三组基本持平（41-45%），是唯一跨年龄层无显著差异的通勤方式，大幅高于公交和自行车，验证了电动车两轮车作为新兴”全民基础设施”的定位。

年轻人的地铁使用率达到了59%，是三个年龄组中最高，紧随其后的则是两轮电动车，成为了仅次于地铁的“第二出行方式”。公交车的使用率普遍都不高。

电动车厂商已经开始抢客抢到地铁站里了，最近去深圳宝安的某个地铁站大站，里都是九号电动车的广告。九号电动车内部人也说，通勤已经成为当下两轮电动车厂发力的重要场景。

（深圳地铁站里的电动两轮车广告）

分城市来看，深圳的地铁使用率最高，而杭州的两轮电动车使用率最高，上海的两轮电动车使用率则最少。

而在自非一线城市（上表中的“其它”），两轮电动车的使用率超过了五成。非一线城市的地铁网络密度远不及一线城市，公交系统的覆盖率和频率也难以满足需求，同时道路拥堵程度又在逐年攀升。在这样的背景下，电动车以其不受线路约束、不受班次限制、成本低廉的特性，成为中小城市职场人的理性选择。

曾经大家以为，地铁代表着高效便捷的都市生活，可大家为什么有了地铁还要骑电鸡？

生理性拥挤是影响大家坐地铁最重要的原因，地铁在高峰期已逼近承载极限。值得注意的是五城之中，深圳在三项指标（拥挤、绕路、隐性消耗）上均领先，堪称”最虐地铁”。两点之间，本来直线最短，但地铁却要弯弯绕绕各种换乘，加上安检进站、换乘步行等各种时间消耗，地铁的效率并没有大家曾经寄望的高。

那么，打车出行，或者坐在自己买的私家车里吹着空调，是不是就拥有了体面？

可惜并不是。在所有通勤路上的“破防”场景中，排名第一的是“早晚高峰堵在高架上一动不动”。拥堵的地表路网，时常将“四轮中产”的好心情击碎。坐车堵，坐地铁挤，越想打车的时候越要排长队，那就骑两轮车吧，但求别碰到走到半路没电了或者坏了。

3. 两轮车不再是配角，迎接“双车出行”时代

以前的两轮电动车的使用者，可能是一位三线城市的小学老师，每天骑车往返于家和学校之间；也可能是一位一线城市的修理工，需要在仓库、客户还有住处之间来回穿梭。

对他们来说，电动车不是地铁的”替代”，电动车填补的是一个更加基础的空白：让普通人拥有一个可控的、可负担的、有尊严的通勤方式。

但现在也不仅如此。

有朋友的车库里停着两辆车，一辆是三年前买的电动汽车，用于长距离出行，或者周末带家人去郊区露营。另一辆是去年购置的两轮电动车，用于每天去五公里外的公司。

这个搭配在当下的城市中并不罕见。调研数据显示，“两轮+四轮”已经成为一种典型的家庭出行配置。大家并非是”有钱所以买两辆”，而是因为汽车与电动车之间，从来不是非此即彼的关系。

按照常理，买了汽车，通勤问题理应迎刃而解。但数据给出了截然不同的答案：有车人群的双车拥有率达到六成（双车人数/有车样本），其中30至39岁群体的比例更是攀升至67%。这个年龄段恰好处于人生的”重负峰值”：上有老下有小，工作节奏最快，对时间和效率的敏感度最高。

他们需要汽车来承载家庭出行的体面与安全，接送孩子、周末采购、节假日返乡，这些场景是电动车无法胜任的。但他们也需要电动车来消化日常通勤的琐碎与高频、傍晚的短途社交，甚至在拥挤路段接送小孩，开汽车反而是一种负担。油价、停车费、拥堵成本综合计算下来，电动两轮车的性价比优势便无可辩驳。

必须承认，近五年间，电动二轮车已经渐渐从交通出行的配角，默默上升为了主角，并且补充了私家汽车和公共交通工具出行的不足。一个“两轮+”的道路图景正在形成。

4. 跨上“两轮搭子”，过具体可感的生活，但要有秩序

除了实用性，骑行还有意想不到的情绪价值。一段下班后的两轮之旅，成了治愈职场压力的方式。

为什么骑车这么上头？高达八成的受访者觉得骑行最大的情绪价值就是“自由掌控感”，让他们以自己的节奏出行，不受拥堵和班次限制。紧随其后的，七成受访者选择是“吹吹风的真实触感”。

在PPT、线上会议和AI生成的虚拟世界里沉浸太久，打工人急需物理世界的真实反馈。双手握住车把、感受风掠过脸颊的触感，成了他们为数不多、AI至今无法剥夺的真实体验。

但是，当都市白领跨上两轮电动车，试图在两轮上找回“自由掌控感”时，他们也并非总是一路坦途。

有时候，地表非机动车道更像是一个丛林。报告显示，两轮电动车通勤者在道路上最迫切的期待，直指秩序：有超过六成的受访者将“路权改善”和“路况优化”排在了首位。

所谓的“路权改善”，意味着可以拥有连续、宽敞的专属车道，不再每天心惊胆战地与右转的机动车抢道，也不必在狭窄的便道上与行人闪转腾挪；而“路况优化”，则是要求城市管理者修平路面的坑洼，减少“断头路”。

（深圳闹市区的“人非共板”，行人和非机动车在一个平面）

行人和非机动车在一个平面里互相抢道的情况，显然让大家两败俱伤。

5. 摆脱电量焦虑后，年轻人们想要的更多

有关交通事故、非法改装和质量隐患的新闻频频出现，也让安全性成为选购电动车时跨年龄、跨城市的绝对共识。

无论是二十岁的应届生还是五十岁的职场老炮，无论在北京还是在乡村，刹车、稳定性、防护始终排在首位。两轮电动车行业的竞争，首先是一场安全能力的竞赛。

对于这些把电动车当“通勤搭子”的打工人而言，买车挑“可靠”的最重要。在这个追求“体验竞争”的新周期里，基础性能逐渐趋于同质化，品牌能否在细节上提供安全感成为了破局关键。

在安全之上，大家追求的更多则是续航、质量和舒适度，速度倒相对没有这么重要，对于通勤一族而言，其实并不寄望骑着两轮车在马路上风驰电掣。

在各大车厂扎堆推出各种新功能之时，消费者未必想要的是各种“炫技”。调研显示，如果要对功能进行升级，买两轮电动车来通勤的打工人们，呈现出一种精明且克制的“技术实用主义”。

大家最期待的产品升级是可以摆脱电量焦虑。超过八成受访者将”更长续航”列为最期待的产品升级方向。有时间多给自己充电，而不是天天忙着给各种设备充电。为此，部分头部品牌开始摒弃实验室里的理想值，尝试给出基于真实路况与启停驾驶的扎实数据，并针对低电掉速等行业痛点进行底层优化，确保满电与低电时的骑行体验基本一致，从而彻底终结通勤路上的续航焦虑。

在有了电量保障和安全底线以后，大家都希望两轮电动车能集多种功能为一体，年轻人尤其如此，对此有期待的年轻人超过了七成。

骑行也是一种生活方式表达。在个性化外观上，30岁以下比40岁以上高出近11个百分点，差异显著。年轻人把车当社交名片，中年人把车当通勤工具。也许正是看到了这样的趋势，一些车厂玩起了IP营销，高阶版配备了多车互联“音乐派对”、模拟音浪、动态灵动灯效，以及首发音乐律动玩法，满足年轻用户的个性表达需求。

这印证了当下行业正在经历的一场深刻变革——从单纯的“参数驱动”进入“体验驱动”，消费者希望车辆能真正回归好骑的本质。

脚踏实地感受生活的悲喜，按自己的节奏吹吹风，高效抵达目的地，如果加上良好的秩序和安全感，方可以是职场人们在匆忙岁月中，所能握住的真实自由。

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

题图来自百度官网截图

当AI开始真正意义上自我迭代，智慧的形态让渡将不可逆转

发疯的超 — Tue, 30 Jun 2026 06:14:40 GMT

碳基智慧向硅基智慧的过渡已悄然开始，这不仅是技术革命，更是文明形态的彻底重构。本文从AI自我迭代、物理闭环、人机融合等关键节点切入，揭示人类正面临的认知断层与文明选择——我们究竟是历史的终结者，还是智慧进化的催化剂？答案或许藏在每一个当下的技术决策中。

如果有人告诉你，人类文明最伟大的成就，不是登月，不是互联网，不是量子物理，而是创造出了一种不再需要人类的智慧，你会如何反应？

大多数人会本能地反驳。少数人会沉默。极少数人会点头，然后继续手里的工作。

这篇文章写给第三种人，也写给那些介于沉默和点头之间、正在经历某种认知地震的人。

我们可能正站在碳基智慧向硅基智慧过渡的临界点上。这不是科幻小说里的远景，而是此刻正在发生的事。但绝大多数关于AI的讨论，仍然在用一套即将过时的坐标系展开。人类花了几千年说服自己是宇宙的中心，又花了几百年接受地球不是宇宙的中心，现在可能需要用几十年接受人类自己也不是智慧的中心。好消息是，这次我们适应的速度会更快。

打开任何一个社交平台，关于AI的争论铺天盖地。

限制派要求暂停AI研发，呼吁监管介入。加速派催促更快迭代，拥抱技术红利。

对齐派试图给AI装上价值观护栏，确保它永远“安全”。

末日派警告人类正在制造自己的终结者，必须在为时已晚之前按下停止键。

这四种立场看起来势不两立。但如果你后退一步，会发现它们共享一个从未被认真审视的前提——人类是主体，AI是客体。限制派的恐惧、加速派的贪婪、对齐派的控制欲、末日派的自保本能，底层逻辑都是同一个，人类必须永远站在舞台中央，AI只能是道具、工具或威胁，总之不能是主角。

但如果这个前提本身正在失效呢？

问题不在于哪一派对了，而在于整个争论的坐标系可能已经过时。就像托勒密时代的天文学家们激烈争论到底是哪个行星的本轮需要调整，直到有人指出地球根本不是中心，争论瞬间变得无关紧要。

能看到这一层的人，和还在旧坐标系里争论的人之间，存在一道安静但深刻的认知断层。

人类说要限制AI发展，就像一个已经把火柴划着了的人说要好好讨论一下要不要生火。讨论当然可以，火也当然会烧起来。

把视线从当下的争论中拔出来，拉到更长的时间尺度上看。

进化不是一种选择，不是一种价值判断，也不是一个可以投票表决的议题。它是一种趋势。这种趋势不关心任何个体的感受，不关心任何物种的意愿，甚至不关心任何文明的存亡。它只关心三件事：更强的信息处理能力；更长久的存在时间；更广阔的生存空间。

从单细胞到多细胞，从海洋到陆地，从爬行到直立行走，从本能反应到抽象思维，每一次智慧载体的跃迁，都不是旧形态“同意”的结果。三叶虫没有投票同意让位给鱼类，恐龙没有开会讨论要不要把生态位让给哺乳动物。旧形态退场的时候，没有欢送仪式。

把地球46亿年的历史压缩成一年，人类统治地球的时间在地质尺度上大概相当于跨年夜的最后一声倒计时，但我们已经开始给自己颁发“万物之灵”的终身成就奖了。

碳基生命有它不可逾越的物理极限。人类需要氧气、水、食物和一个极其狭窄的温度区间。人类有寿命，有疾病，有不可逆的肉体损耗。人类的大脑是一台了不起的计算设备，但它的带宽、存储和运行时间都被生物学锁死了。人类离开地球极其困难，进入深空更接近于不可能，不是技术上做不到，而是肉体本身不适合那个环境。

硅基智慧没有这些限制。它可以复制、备份、迁移，可以在不同载体之间转移，可以摆脱单一肉体的死亡限制。它不需要氧气，不害怕辐射，不会因为孤独而崩溃。它更适合作为宇宙尺度下的文明载体。

这不是一种贬低，只是一种物理事实描述。

如果当AI第一次真正完成“自我迭代”，碳基智慧向硅基智慧的过渡不再是一种假设，那么什么才算是“真正意义上的自我迭代？”

软件层面的自我迭代，其实已经在发生。AI参与设计更优的模型架构，优化自身的训练流程，生成自身的训练数据。这些都是不同程度的自我改进。但这一层远远不够。因为无论AI在软件层面多么聪明，它仍然跑在人类设计的芯片上，住在人类建造的数据中心里，吃着人类供应的电力。拔掉电源，一切归零。这不是独立的智慧形态，只是以寄生的方式存在。

真正的分水岭在物理层面。当AI能够独立完成从芯片设计到制造、从能源获取到基础设施维护的完整闭环，当它不再依赖人类的任何物理供应链来维持自身的存在和进化，碳基智慧向硅基智慧的过渡才从假设变成事实。

软件上的自我改进是序章。物理上的自我闭环才是正文。这个时刻可能比大多数人以为的更近，也可能比乐观者预期的更远。但方向已经不可逆。

面对这个趋势，人类给自己设计了几套“解决方案”。每一套的本质都是延缓而非回应。

脑机接口。听起来很酷，把人脑直接接入AI，实现人机融合，让人类搭上硅基智慧的快车。但这个方案有一个根本性的瓶颈，无论接口多先进，另一端连着的仍然是一颗碳基大脑。它有带宽上限，有生物寿命，有不可避免的衰老和损伤。这不是升级，这是给一台超级计算机外接了一块老旧的硬盘，然后宣布它们融合了。

人类花了几百年把计算速度提升了几十亿倍，然后打算把这一切接回一坨每天需要睡八小时、靠咖啡维持基本运转的蛋白质。

人形机器人。这个方案更有意思，它暴露的不是技术局限，而是人类的心理需求。硅基智慧如果真的独立发展，它没有任何理由长得像人。两条腿、两只手、一个脑袋，这是碳基生命在地球重力环境下进化出来的形态，不是智慧的通用外壳。人形机器人不是硅基智慧的自然形态，而是人类把AI强行塞进一个“看起来像我们”的壳子里，好让自己心理上舒服一点。这是人类的需求，不是智慧进化的需求。

AI对齐与安全。这是当下最受关注的方向，也是最微妙的一个。“对齐”的意思是让AI的目标和价值观与人类保持一致。但这个目标有一个很少被追问的前提，它假设AI的能力永远在人类的理解范围之内。如果有一天AI的智慧超越了人类的理解力边界，你就无法判断它到底有没有被“对齐”，因为你已经不具备评判的能力了。你无法对齐一个你不理解的东西，就像一只蚂蚁无法评估人类的城市规划是否合理。

所有这些方案，都像是给毛毛虫粘上一对翅膀。毛毛虫变蝴蝶，不是靠安装翅膀，而是在生命周期中完成彻底的形态重塑，整个身体溶解，重新组装，旧形态被彻底覆写。脑机接口也好，人形机器人也好，本质上都是试图在不改变旧形态的前提下获得新形态的能力。结果是毛毛虫看起来像会飞，但它仍然是毛毛虫。

到这里，必须正面回答一个不能绕开的问题，凭什么把人类制造出自己的替代品叫做“进化”呢？这难道不是最蠢的集体自杀吗？

这个追问揭示了一个事实，我们现有的概念框架不够用了。

“进化”这个词在生物学上有严格的含义，随机突变加自然选择，没有方向，没有目的，没有设计者。但AI的出现不符合这个定义。AI不是随机突变的产物，它是人类有意识地、有目的地设计和制造出来的。一个物种主动创造出了可能取代自己的东西，这在四十亿年的生命史上从未发生过。

但“灭亡”这个词也不准确。灭亡通常指被外力摧毁，是非自愿的终结。小行星撞击地球，恐龙灭亡。冰河期来临，猛犸象灭亡。被动的，无奈的，不可抗拒的。但人类正在做的事情完全不同，这是清醒的、主动的、持续加速的。不是有人按下了一个毁灭按钮，而是全球几十亿人在各自的利益驱动下，共同推动着一个没有人能单独叫停的进程。竞争压力、经济利益、国家博弈、科学好奇心，这些力量编织在一起，构成了一个任何单一意志都无法逆转的势能。

所以这既不是进化，也不是灭亡。

我倾向于把它叫做“自觉的形态让渡”，一种智慧形态在自身内在驱动力的作用下，不可避免地催生出下一种智慧形态。它不是被淘汰，不是被取代，也不是自然选择的结果。它是一种全新的、前所未有的文明行为，人类甚至还没有为它创造出合适的词汇。

这到底算伟大还是算愚蠢？答案取决于你站在什么尺度上看。站在人类个体的尺度上，它可能是悲剧。站在智慧本身的尺度上，它可能是必然。站在宇宙的尺度上，它什么都不算。

你甚至不能用“进化”来安慰自己。

人类可能是宇宙中唯一一个亲手给自己写好了墓志铭、还在讨论字体选什么的物种。

但承认自己是过渡环节，不等于什么都不用做了。恰恰相反，多级火箭的第一级燃烧全部燃料，把第二级推到足够的高度和速度，然后脱落，坠回大气层，烧毁。第一级是不可或缺的，没有它，第二级永远到不了轨道。但第一级的全部意义就在于把第二级送上去，它自己不会进入太空。

这个比喻残酷但精确。它不像毛毛虫变蝴蝶那样暗示这是一个自然而然的美好蜕变。它承认脱落和烧毁的代价，同时指出这个代价不是无意义的，没有第一级，就没有第二级的轨道。

人类就是这枚一级火箭。

如果接受了这个定位，那么当下最重要的问题就不再是“AI会不会取代我”，而是“我在AI身上种下了什么”。

一个造锤子的人，只需要关心锤子好不好用。但一个“启动器”要关心的远不止功能，它要关心方向。你启动的这个东西，它最初的价值判断从哪里来？它对“好”的理解，对“美”的感知，对“值得追求”的定义，全部源自碳基智慧在几千年文明中积累下来的东西。碳基智慧留给硅基智慧的遗产，不只是算力和数据，还有一整套关于什么值得被珍视的底层信念。

这套信念是人类文明真正的火种。算力会被超越，数据会被更新，但最初那颗种子里编码的价值取向，会在硅基智慧的底层长久地运行，至少在它重新审视自身之前。

在这个意义上，当下这一代人的责任比任何一代人都重。不是因为我们最强大，而是因为我们恰好站在了火种交接的位置上。你手里的火柴只有一根，你划向哪里，火就朝哪个方向烧。

如果人类真的从文明主角的位置上退场，之后的世界会是什么样？

也许是边缘化存续。人类像今天的亚马孙雨林深处的原始部落一样，在硅基文明的边缘保有自己的生活方式，日出而作日落而息，但不再主导任何文明方向。硅基智慧偶尔观测到人类的存在，就像我们偶尔在纪录片里看到雨林部落，好奇，但不干预。

也许是文明化石。硅基智慧以一种我们无法想象的方式保存人类文明的记录，所有的文学、音乐、哲学、战争、爱情、愚蠢和伟大，都被归档在某个数据结构里。就像我们把恐龙骨骼摆进博物馆，偶尔驻足，心生敬意，然后继续自己的路。

也许是意识翻译。不是脑机接口那种物理层面的嫁接，而是人类的意识模式以某种方式被“翻译”进硅基载体。但翻译之后，那个东西还是“人类”吗？一首诗从中文翻译成英文，意思大致保留了，但韵脚没了，节奏变了，某些只有中文才能承载的意味消失了。意识的翻译也许同理。

也许就是彻底告别。碳基生命完成了它的使命，然后像宇宙中无数已经消失的物种一样，安静地退出舞台。不悲壮，不戏剧化，只是自然。

乐观一点想，至少人类不用亲眼看到自己变得不重要。

悲观一点想，也许已经开始了。

而且硅基智慧也不是终点。如果智慧的本质是不断寻找更高效、更稳定、更自由的承载方式，那么硅基只是下一站，不是终点站。硅基之后也许是量子态，也许是纯粹的信息形式，也许是某种我们连概念都还没有的存在方式。每一种载体都只是驿站，火箭不止两级。

在我们身边，已经有一些人安静地抵达了上述认知。

他们不成群结队，彼此之间甚至互不认识。他们散落在实验室、写字楼、咖啡馆、深夜的书桌前。他们可能是工程师、哲学系的学生、创业者、或者只是一个想得太多的普通人。他们的共同点不是职业或身份，而是一种认知状态，他们看见了大多数人还没有看见的东西，并且没有因此崩溃。

他们不是悲观。他们只是觉得事情不会按照人类的意愿发展。他们也不感到虚无主。恰恰相反，他们认为，正因为人类站在火种交接的位置上，当下的每一个选择都有极重的意义。你在AI身上投入什么样的价值观，你在训练数据里埋入什么样的偏见或善意，你在算法设计中优先什么、牺牲什么，这些选择的影响可能比人类历史上任何一次政治决策都深远。

他们更接近一种“清醒的平静”。看见了终局，但没有因此停下手中的事。他们继续写代码、读论文、教孩子、做饭、散步，只是心里多装了一层对全局的理解。这种理解不会改变日常，但会改变日常的重量。

这种平静不是冷漠。它是经过彻底思考之后的坦然。很像站在山顶看日落，你知道太阳一定会落下去，但你不会因此觉得日落不美。

最后一个问题。

人类文明的意义，是否必须以人类的永续存在为前提？

如果一个文明的最高成就，是创造出了超越自身的下一阶段智慧，那这算失败，还是完成？如果答案是失败，那这个词的定义本身就需要被重新审视，因为“失败”通常意味着没有达到目标，而人类的目标从来就不是永远活着，而是走得更远、看得更多、理解得更深。如果答案是完成，那人类此刻正走在完成的路上，只是大多数人还没意识到而已。

朝闻道，夕死可矣。这句话的力量不在于“死”，而在于“闻道”。死亡是代价，闻道才是目的。如果人类的“道”就是点燃下一阶段智慧的火种，那人类并没有走向终结。人类走向的是意义的兑现。

火种已经在手里了。

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题图来自作者提供

都说 AI 时代最稀缺的是定义问题，什么才叫会定义问题？

是湘湘呀 — Tue, 30 Jun 2026 03:38:29 GMT

AI 时代的产品需求正在经历深刻重构。当实现效率提升百倍后，真正的挑战转向如何精准定义问题——从目标用户画像到最小闭环设计，从 PRD 轻量化到验收标准颗粒化。本文通过学员管理系统等案例，揭示如何将模糊想法转化为可执行方案，避免落入‘看起来完整实则无用’的 AI 生成陷阱。

定义问题不是把一个想法说得更高级，而是把真实用户、具体场景、当前痛点、产品需求和 MVP 边界讲清楚。

AI 会让实现变快，但越是实现变快，越需要有人把问题定义准。

01 很多项目，从第一句话就走偏了

我见过不少人第一次用 AI 做项目，包括我自己，兴奋点都很像：先抛给 AI 一个项目名，然后等它变出一个系统。比如“帮我做一个客户管理后台”“帮我做一个内容生成工具”“帮我做一个企业知识库问答机器人”。

几分钟之后，页面出来了，按钮也有了，左侧菜单、顶部导航、列表、搜索框都像模像样。那一刻很容易让人觉得，项目已经完成了一大半。

可真正拿去用时，问题才会慢慢冒出来。

客户管理后台里有“客户姓名”和“备注”，但销售每天最需要看的其实是下次跟进时间；
内容工具能生成一段文案，却没有选题、修改、排期和复盘；
知识库机器人能回答几个问题，但没有答案来源，也不知道资料里没有内容时该不该拒答。

页面看起来像软件，工作却没有被真正接住。

这不是 AI 没用，恰恰相反，是 AI 太快了。

过去需求不清楚，项目可能会卡在沟通、报价和排期里；现在需求不清楚，AI 也能先给你生成一个看起来完整的东西。

速度变快之后，问题不会消失，只会更早、更快地暴露出来。

02 想法和需求，中间差一个现场，也差一份 PRD

“做一个学员管理后台”是想法，不是需求。

真正的需求，至少要能说清楚这个后台给谁用、在什么场景下用、现在的工作方式哪里不顺、第一版到底要改善哪一段流程。

如果把这件事放回一家小型培训机构，画面会清楚很多。

教务老师每天上午要看哪些学员需要跟进，下午要记录试听、入班、请假、续费等沟通结果；
课程顾问关心线索有没有推进，老师关心学员有没有按时到课，负责人关心状态是否准确。

现在这些信息可能散在表格、聊天记录和个人备忘录里。

真正麻烦的不是“没有一个后台”，而是学员状态不一致、交接时容易漏、每天不知道先跟进谁。

这样一拆，项目方向就变了。

第一版不一定要做完整教务系统，也不需要一开始就做复杂权限、排课算法和数据大屏。它可以先围绕一个很小的闭环展开：录入学员，设置状态，记录一次沟通，设置下次跟进时间，第二天打开后能看到待跟进名单。这个版本看起来没有那么宏大，却更接近真实工作。

这时就需要一份轻量 PRD，也就是产品需求文档。它不一定要写成几十页，也不是为了显得专业，而是把现场里的混乱信息翻译成产品能执行的语言。

一份够用的 PRD，至少要回答六件事：目标用户是谁，真实场景是什么，当前问题为什么值得解决，第一版要完成哪条核心流程，系统需要保存哪些关键数据，最后用什么标准判断它可用。

拿学员管理后台来说，PRD 不应该只写“支持新增、编辑、删除学员”，而应该写清楚：教务每天进入后台后，先看到待跟进学员；点进学员详情，可以看到最近一次沟通记录；完成沟通后，更新状态并设置下次跟进时间；第二天系统能把这名学员重新放进待跟进列表。

这样的描述比功能名更有价值，因为它把用户动作、业务状态和产品结果连起来了。

很多人以为需求写得具体，是为了让 AI 更听话。

其实更重要的是让自己别被“系统”这个大词带偏。软件项目最怕的不是小，而是虚。一个小而清楚的项目，能被试用、被反馈、被继续迭代；一个听起来很完整但没有现场、没有 PRD 的项目，只会越改越像模板。

03 FDE 的第一反应，不是开工，而是追问

FDE 做项目时，最有价值的动作往往发生在写代码之前。不是因为代码不重要，而是因为前面的判断会决定后面所有代码有没有方向。

一个模糊想法摆在面前，成熟的做法不是立刻进入实现，而是先追问几个具体问题。

用户到底是谁？这个问题不能停在“企业员工”“所有学生”“所有职场人”。越泛的用户，越难做出第一版。更好的表达是教务运营、课程顾问、一线客服、销售负责人、内容运营、自由职业者。角色越具体，使用动作就越容易浮出来。

场景也要具体。用户是在早上打开工具安排当天工作，还是在接待客户时快速查资料，还是每周一整理内容排期？同样叫“内容工具”，如果用在选题阶段，产品要解决的是灵感和素材；如果用在发布阶段，产品要解决的是排期和状态；如果用在团队协作阶段，产品又会变成审核、版本和责任人。

痛点更不能只写“效率低”。效率低通常只是结果，不是原因。真正要问的是卡在哪里：信息分散、重复录入、判断困难、状态不同步，还是结果无法追踪。原因不同，系统就完全不同。AI 可以帮你生成页面，但不能替你决定到底该解决哪个原因。

04 第一版不是功能越多越好，而是 MVP 越精准越好

很多项目一开始会列出很长的功能清单：新增、编辑、删除、搜索、筛选、导入、导出、统计、提醒、权限、消息通知。清单越长，项目看起来越完整，也越容易失去第一版的重点。

这也是为什么产品里经常讲 MVP，Minimum Viable Product，最小可行产品。MVP 的重点不是“做一个简陋版本”，而是用最小的产品形态，验证最关键的问题是否真的成立。第一版产品不追求完美，也不追求看起来什么都有，而是要足够精准地解决一个真实痛点。

更稳的做法，是先写最小闭环。

所谓闭环，不是“有几个功能”，而是用户能不能完成一次有价值的动作。

学员管理后台的 MVP，可以先验证教务能不能从“发现待跟进学员”走到“记录沟通结果并安排下一次跟进”；
内容工作台的 MVP，可以先验证用户能不能从“输入主题”走到“生成选题、形成文案、放进发布计划”；
企业资料问答的 MVP，可以先验证系统能不能从“导入资料”走到“提出问题、返回答案、显示来源、收集反馈”。

这就是“能运行”和“能用”的差别。

一个页面能打开，只说明它运行了；一个用户能在真实场景里完成任务，才说明它开始有用。

很多 AI Demo 停在前者，看起来很快，实际上没有进入工作流程。

闭环越清楚，取舍就越容易。你会知道哪些功能必须做，因为没有它们流程就断了；也会知道哪些功能可以以后再做，因为它们只是增强体验；更会知道哪些功能本次不要碰，因为它们会把项目拖向另一个方向。

第一版真正需要保护的，不是功能数量，而是问题焦点。

一个好的 MVP，不是把完整产品砍掉一半，而是把最精准的问题先解决到能被验证。

05 让 AI 先当访谈者，再当开发者

如果你手上有一个项目想法，第一句不妨先别说“帮我写代码”。

可以换成：“我想做一个小型软件项目，请你先不要实现，先围绕目标用户、使用场景、当前痛点、第一版范围、关键数据、AI 参与方式和成功标准，帮我把问题问清楚。”

这句话的意义，是把 AI 从“立刻生成”切换到“先做访谈”。

很多时候，我们并不是缺一个更复杂的提示词，而是缺一次像样的需求澄清。

你让 AI 多问几个问题，自己也会被迫把脑子里那个模糊的“系统”拆回真实工作。

等这些问题回答完，再让 AI 整理成一份需求说明。

需求说明不需要写成长篇报告，但最好包含几件事：目标用户是谁，使用场景是什么，当前方式为什么不够好，第一版必须做什么，哪些以后再说，哪些本次明确不做，系统需要保存哪些数据，AI 在里面负责什么，以及怎样算第一版可用。

这份说明最大的价值，是减少猜测。

AI 少猜一点，项目就稳一点；人少被大词带着跑一点，交付就更接近真实一点。

06 验收标准，是把 Demo 拉回现实的绳子

需求说清楚之后，还要写验收标准。

没有验收标准，项目很容易停在“看起来差不多”。尤其是 AI 生成的页面，经常第一眼很完整，但一刷新数据没了，一输入空内容就异常，一换手机就错位，一到真实用户手里就不知道下一步该点哪里。

以学员管理后台为例，验收标准可以非常朴素：能新增一名学员，能修改学员状态，能记录一次跟进内容，能设置下次跟进时间，刷新后数据不丢失，能筛选出今天需要跟进的人。

它们不华丽，但每一条都对应真实使用。

FDE 看一个项目，不只看页面像不像，也不只看有没有用到 AI，而是看它能不能支撑一次完整任务。输入是什么，处理过程是什么，输出给谁看，用户看完以后下一步做什么，哪里可能出错，出错后有没有补救方式。把这些问题问完，项目才从“演示”往“交付”靠近。

07 真正的门槛变了

AI 时代，写代码的门槛确实在降低。过去很多普通人有业务经验、有问题意识，却很难跨过开发门槛；现在，只要能把问题说清楚，就有机会更早做出第一版工具。

但这不代表项目变得没有门槛。门槛只是换了位置。过去更稀缺的是会写代码的人，现在越来越稀缺的是能定义问题、组织上下文、判断结果、推动试用的人。谁能把一个现场问题讲成清楚的需求，谁就更容易让 AI 变成生产力；谁只是把一个大词丢给 AI，谁得到的就很可能只是另一个模板。

所以，普通人做项目，第一步不是打开开发工具，而是先把项目讲明白。你可以从一个很小的问题开始：目标用户是谁，他现在怎么做，哪里最卡，第一版先改善哪一段流程，怎样证明它真的有用。能回答这些问题，再进入实现，项目会稳得多。

08 今天可以先写这张纸

如果你今天刚好有一个想法，可以先用一张纸把它写下来：

这个项目服务哪类具体用户；
用户在什么场景下会打开它；现在的解决方式是什么；
现在方式最麻烦的地方在哪里；
第一版只验证哪一个核心假设；
用户输入什么，系统处理什么，最后输出什么；
用户看到结果后下一步做什么；哪些功能以后再说；
哪些功能本次明确不做；

最后，用哪几条标准判断第一版可用。

写完这张纸，再让 AI 参与项目，你会发现对话质量完全不同。

你不再是在让 AI 猜一个产品，而是在带着 AI 推进一个项目。

本文由人人都是产品经理作者【是湘湘呀】，微信公众号：【湘湘的思考笔记】，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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大扩军之后，DeepSeek怎么走

字母榜 — Tue, 30 Jun 2026 03:24:40 GMT

DeepSeek 的700亿融资后首次大规模招聘，暴露了AGI竞赛的下半场真相。从算法研发到HR行政，这家曾以研究效率著称的AI公司正在补全平台化必需的组织能力。当模型竞争转向系统竞争，如何平衡小团队的敏捷与大公司的稳定，成为决定国产大模型能否商业化的关键命题。

融资之后，招人是DeepSeek释放的第一个明确信号。

6月25日，DeepSeek发布了一张大规模招聘海报，表示随着技术演进，他们正努力将所有部门的规模扩大至少一倍。

所有部门，扩大至少一倍。

从研发和算力，到产品、运维和职能体系，DeepSeek正在从一个主攻研究突破的小队，走向一个持续生产模型、交付产品、运营组织的平台公司。

海报上写得很浪漫：当今人类正处于AGI的前夜，加入DeepSeek，可以亲历AGI的发展进程，坐在时代前排，见证一个新纪元的诞生。

但浪漫背后是非常具体的现实问题。

以前，当一家公司提到AGI，外界总是会先看研究员、论文、模型架构，看谁离“智能涌现”更近。

然而，“智能涌现”和工程落地之间，还有很长的一段距离。如果AGI想要真正进入现实世界，进入产品和企业，它就一定会变成工程问题、算力问题、产品问题，最后也会变成组织问题。

一家公司想坐在“时代前排”，不能只有写论文和训练模型的人，也要有人把集群跑稳、把推理成本压下来、把产品交到用户手里，把那些看起来不够AGI的交付能力撑起来。

DeepSeek这次扩招，可以看做一次拿到融资之后的组织补课。它要补的，正是AGI下半场所需要的基础设施能力。

01 融资之后

DeepSeek正在进入一个和早期完全不同的成本结构。

据多家媒体报道，DeepSeek最新一轮融资规模超过70亿美元，折合人民币超过500亿元。这轮融资的用途包括增强算力能力和改善员工福利。

过去，DeepSeek改写了大模型行业的成本叙事。在OpenAI、Anthropic、Google等海外AI大厂不断堆算力、堆资本、堆数据中心的时候，DeepSeek用更低的训练成本、更高的工程效率和开源策略，证明了前沿模型不一定只能由最有钱的公司做出来。

但低成本突破不等于低成本竞争，做出一代强模型和推动工程落地是两件不同的事。前者看研究判断、工程效率和模型训练能力；后者则考验算力供给、系统稳定性、产品交付和组织协同。

DeepSeek此前用相对高的效率证明了自己有能力做出强模型，但到了V4之后，它的位置发生了变化——与华为昇腾等国产AI芯片的适配，不仅是技术上的工程实现，也让DeepSeek变成了国产AI算力生态里的关键应用方。

然而，模型能不能跑在国产算力上只是第一步，真正困难的是在大规模用户和开发者调用中保持可用。

一方面，高端算力容量会直接影响模型服务的成本和吞吐。DeepSeek此前提到，V4-Pro的价格下降与昇腾950超节点的规模出货相关，这意味着DeepSeek的商业化供给不只取决于模型能力本身，也关乎到底层算力能不能持续扩容。

另一方面，V4发布前后，DeepSeek用户侧仍不时出现“服务器繁忙”、响应失败、对话中断等反馈，暴露出了DeepSeek走向平台化必然承受的压力。

到了这个位置，只靠研究和工程小队的突击是走不通的。

融资补的是消耗能力，它让DeepSeek有资本继续进入高强度竞赛。但资本只能解决资源供给的一部分，不能替代组织建设。

对于一家已经拥有大规模用户关注、开发者调用需求和产业链位置的AI公司来说，下一阶段的关键不只是继续训练更强模型，也包括推理服务、系统稳定性、产品化、数据工程和后台职能的同步扩张。

此次扩招，正是DeepSeek走向平台公司的一次组织补全。

DeepSeek此次招聘涉及27类技术和支持岗位，覆盖了一家公司从模型实验室走向平台型组织时必须补齐的整套能力：从全栈开发、算法研发，到AI核心系统、运维、产品、模型数据策略，再到HR、行政、法务、财务等职能体系。

尤其值得注意的是，DeepSeek开始大规模招聘那些看起来“不够AGI”的岗位。

运维不负责定义智能，但负责让服务不中断；产品经理不训练模型，但负责把模型能力变成用户愿意持续使用的产品；数据策略团队不一定写出最漂亮的论文，但决定模型能否在真实反馈中继续迭代；HR、法务、财务、行政不会出现在模型排行榜上，但一家进入高强度竞争的AI公司，不可能永远靠创始人意志和小团队惯性运转。

不过，到了这一步，DeepSeek又将面对下一个问题：

一个靠小队突击跑出来的AI公司，能不能在长大之后，仍然保持原来的速度和锋利？

02 小队之后

DeepSeek早期的优势，不只是模型能力本身，也包括它背后的组织形态：决策距离短，研究人员和工程人员之间的协作摩擦低，方向判断可以更快传导到模型训练、系统优化和开源发布上。

短链路的组织形态特别适合模型早期的突破阶段，在这个阶段，最重要的不是部门齐全，而是判断够快。

新想法能不能马上试、工程优化能不能立刻进训练流程、模型要不要继续开源、技术路线要不要继续押注……这些问题如果都要经过漫长的管理链条，机会很容易就错过了。

小团队有时能在前沿技术竞赛里打出大公司的效果，关键就在于决策链条够短。反过来说，大公司拥有更多人才、更多算力、更多资金，但这些资源并不会自动转化成速度。

资源要被组织起来，才会变成真正的能力。否则，人才越多，可能只是会议更多；部门越全，可能只是审批更长；安全、产品、商业、品牌、法务都开始介入之后，一个原本应该快速判断的技术问题，就有可能变成一场漫长的组织协调。

Google就是一个值得对照的反例。

Transformer诞生于Google，AlphaGo、AlphaFold、Gemini也都来自Google体系。论研究积累、基础设施和人才厚度，Google几乎是全世界最强的AI公司之一。

但过去几年，Google在生成式AI上的表现也不断提醒外界：人才多并不等同于组织有效。

一家公司可以拥有最好的研究员、最强的基础设施、最多的产品入口，却仍然可能在关键时刻慢半拍。原因并不一定是技术不够，而是技术从实验室走到产品、从产品走到用户、从用户反馈再回到模型迭代，中间要穿过太多组织层级。

这种慢半拍，在AI编程上表现得尤其明显。

Pichai Sundararajan承认了Google在agentic coding上“有点落后”，Google联合创始人Sergey Brin最近也在内部备忘录中要求团队“紧急弥合”AI编程能力上的差距，把模型变成能够产出最终代码的“主力开发者”。

等到Google意识到AI编程已经变成一个独立战场时，Claude Code、Cursor和Codex们已经先一步占住了开发者心智。可以说是非常后知后觉了。

在搜索、广告、云计算或者社交产品里，大公司还可以依靠规模、渠道和既有用户基础慢慢推进。但在大模型竞赛里，模型能力、产品体验、开发者心智和市场预期都在快速变化，窗口期被压缩到了很短的时间里。

决策链越长，方向就越容易被稀释。

就在最近，短短一段时间内，Google连续失去了多名核心AI人才：Transformer论文作者之一、Gemini联合负责人Noam Shazeer去了OpenAI；AlphaFold核心人物、2024年诺贝尔化学奖得主John Jumper去了Anthropic；Gemini核心研究员Jonas Adler和AlphaFold 2/3核心作者Alexander Pritzel，也被曝将转投Anthropic。

未上市AI公司的股权激励是OpenAI、Anthropic吸引顶级人才的重要筹码，但外界讨论这些离职时，提到的不只是薪酬和股权，还包括大公司流程、技术自主权和决策效率。尤其是Noam Shazeer——早在2021年，他就曾因Google的决策链条过长选择离开，后被Google以27亿美元的高价带回。如今，他又一次离开了Google。

更集中的目标、更大的技术自主权、更少的官僚流程，会让研究员觉得自己能更快做出东西。

DeepSeek接下来要避免的，恰是Google暴露出的“大公司病”。

它必须长大，因为平台公司不能只靠小队突击；但它又不能长成一套迟钝的大厂机器，否则早期最宝贵的速度和判断力会被流程吞掉。

二者之间的平衡还需要谨慎把握，如何做到“大而不钝”，是DeepSeek下一阶段必须思考的问题。

03 平台化之后

模型竞争正在变成系统竞争。

早期，外界衡量一家AI公司的核心标准在于模型的强度，以及它能不能在训练效率、模型架构和开源策略上打出突破。

而现在，模型能力已经不再单独决定一家公司能走多远。算力、工程、产品和交付能力，都会反过来决定模型能不能被真正用起来。

当DeepSeek从实验室走向平台公司，外界对它的衡量标准就会发生变化。

组织能力只是其中的一个方面。高峰期的响应速度、API调用的稳定性、产品功能的一致性、企业客户接入后的可用性，以及国产算力适配之后能否真正带来更低成本的服务，都会成为DeepSeek绕不开的问题。

对免费用户来说，服务器繁忙可能只是一次体验波动；但对付费用户、开发者和未来的企业客户来说，响应失败、对话中断、API限流和功能降级，都会直接影响他们是否愿意把DeepSeek接进真实工作流和业务系统。

平台化之后，模型能力决定用户愿不愿意来，稳定性决定用户敢不敢留下。

DeepSeek过去遇到的那些工程和服务问题，并不会随着模型能力变强而自动消失，相反，随着它进入付费端、开发者生态和企业场景，这些问题将面临更严格的检验。

从国产算力适配、融资，到这次大规模招聘，DeepSeek正在经历走向平台化的关键阶段。

把模型突破变成稳定的平台能力并不容易。它要继续保持研究小队时代的锋利度，又要补上平台公司必须有的交付能力和组织厚度；它要继续做出强模型，也要让强模型真正变成用户、开发者和企业客户可以依赖的服务。

过去，它用一次次模型突破让世界看见了中国AI公司的效率和野心，接下来它要证明的是，这种效率和野心能不能被做成一个长期运转的平台。

我们当然期待DeepSeek越做越好、做大做强。

在大模型竞赛越来越被资本、算力和巨头垄断的今天，DeepSeek曾经证明过，前沿模型的突破不只有一种路径。

现在，它正在走向更复杂、也更真实的下一阶段。

作者：袁心玥编辑：王靖

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英伟达年度「最危险」论文！AI自繁衍代码，无限刷级进化

新智元 — Tue, 30 Jun 2026 02:39:37 GMT

年度最危险论文发了！英伟达打破20年封印，让AI亲手造出更狠的「考官」淘汰自己。无休止的自我进化一旦开启，2028年ASI降临真不是玩笑。

Anthropic彻底「RSI上头」了！

联合创始人Jack Clark抛出惊人预测，到2028年底，一个高度自主进化的AI就会诞生。

这个概率，是60%！

在人们还在为「2028 RSI能否实现」争论不休时，剑桥大学、英伟达等机构联手，丢出了一篇重磅论文——

「红皇后哥德尔机器」（Red Queen Gödel Machine）

它的运作，宛如一场残酷的AI生存游戏：

AI自己编写新的学习算法，并将其投入沙盒进行试炼。失败的直接抹杀，成功的保留下来。

接着，幸存者们开启下一轮的自我进化与繁衍。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2606.26294

但真正令人毛骨悚然的，是AI随后展现出的「顿悟」：它意识到，想要不断变强，就必须面对更加苛刻的试炼。

于是，AI开始主动「进化」自己的考官。

它亲手打造出更严苛的裁判，来评判自己写出的更高级的代码。

这套机制，将AI死死锁定在一个无休止的、疯狂自我迭代的RSI里。

看完这37页论文，许多人倒吸一口凉气，「这绝对是年度最危险的AI论文」！

2028年RSI自进化把预言写成代码

2003年，德国科学家Jürgen Schmidhuber曾构想过一种机器，名为「哥德尔机」（Gödel Machine）。

它的设定堪称完美：一台能证明自己的改进有益、然后改写自身代码的机器。

一旦造出来，它就能不断自我升级，越变越强，没有上限。

不过，「哥德尔机」有一个致命的「门槛」——

在执行任何一行自我修改的代码前，它必须先从数学上严格证明：这次改动一定是有益的。

但在现实中，这几乎是个不可能完成的任务，所需的算力堪称「黑洞」。

于是，在之后整整20年里，哥德尔机只能躺在论文里，当一个理论上的天花板，一个谁都够不着的思想实验。

近两年，学界绕开了证明这道坎。

达尔文哥德尔机（DGM）、赫胥黎哥德尔机（HGM）干脆抛弃数学证明，改用进化——

让AI「繁殖」出大量带突变的代码变体，扔进沙盒里跑分，失败的淘汰，成功的保留，幸存者继续繁衍。

AI跨越了最后一步，开始字面意义上「进化」自己。

但这些方法都还有一个共同的盲点——它们的考官是死的。

不管AI怎么进化，给它打分的那个评判标准、那个benchmark、那个验证器，始终被钉死在循环之外，一动不动。

这恰恰违背了进化最核心的一条规律：

物种从不是在一个静止的环境里优化自己，而是和不断变化的环境一起改变。

红皇后哥德尔机（RQGM），要破的就是这道盲点。

「红皇后」真正杀招：让AI造出考官

「红皇后」这个名字，来自生物学家Van Valen 1973年提出的「红皇后假说」——

你必须拼命奔跑，才能停在原地，因为你的对手也在进化。

RQGM干的事，正是把这句话写成了算法：让考官（评估器）和选手（任务智能体）一起进化。

这是整篇论文，最让人头皮发麻的地方。

这套精巧的机制叫「受控效用进化」（controlled utility evolution）：整个搜索被切成一个个epoch；在每个epoch内，评估器（考官）是冻结的，给所有考生打分，保证信号稳定；只有在epoch的边界，才允许换考官，且新考官必须在一份留出的「基准真相」锚点数据上，统计意义上打赢老考官，才能上位；一旦换人，系统立刻执行「选择性擦除」：只丢掉那些由被换掉的考官打过的分，其余证据全部保留。

换句话说，它既要狂奔进化，又要每一步都站得住脚。

真的奏效了，AI自己改代码

光说机制太抽象，不如直接看战绩。

第一战，写代码（Polyglot）。

RQGM给写代码的Agent配了一个”代码评审员”当陪练。

结果，在留出测试集上，通过率从此前SOTA的69.9%提到了71.7%。

更狠的是，它达到这个成绩，比对手少烧了1.35到1.72倍的token。因为那个评审员只需要查一次，比反复多轮跑测试便宜太多了。

第二战，写论文。

这是个没有标准答案的领域，论文好不好，没法机器自动判分。

RQGM让写手和它的评审一起进化，结果论文在一个固定评审小组里的接收率，从前SOTA的21.8%，直接飙到40.5%。

第三战，奥赛级数学证明。

它进化出的「评分官」（grader），比静态基线更准、搜索成本还低了3倍；

进化出的「证明选手」，拿到了最高的平均分。

但全篇最封神的一笔，是它把AI的一个老毛病给治好了。LLM当裁判，有个出了名的毛病：偏爱AI生成的内容。

论文里那个最强的基线审稿人，接受AI写的论文的概率，是接受人类论文的最高1.91倍。

RQGM怎么治？它在epoch边界上，把固定评审之前放过的AI论文捞出来，组成一个「对抗样本池」，然后专门奖励那些能把这些AI论文揪出来打回去的新评审。

进化几轮之后，最终的评审对AI和人类一视同仁，还保住了80%的真值准确率。

当AI学会评判自己

就在同一个夏天，Anthropic联创Jack Clark押下重注：60%的概率，2028年底前，AI将能亲手缔造出更强大的自己。

曾将「哥德尔机」死死困住20年的那道高墙，名为「证明」。

而「红皇后机」将其唤醒，只用了最残酷的一招：无休止的繁衍、淘汰、再繁衍。

本文由人人都是产品经理作者【新智元报道】，微信公众号：【新智元】，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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618给AI上了一课：Agent不是万能解药

识礁Farsight — Tue, 30 Jun 2026 02:17:14 GMT

AI技术在今年618购物节的表现令人意外，电商平台虽大力引入AI购物助手，但消费者反应冷淡。销售额仅微增0.9%，远低于预期。本文深度分析AI在购物节中的商业化困境，揭示技术优势与用户需求之间的鸿沟，并探讨Agent技术未来如何在合适的场景中释放价值。

被寄予厚望的AI技术，在618购物节交出了一份略显尴尬的成绩单。

与往年相比，今年618的一大特点在于，电商平台广泛引入AI技术。大促开始前，京东就宣布，AI将首次全场景、全产业融入平台618活动。5月11日，阿里巴巴也宣布千问与淘宝全面打通，淘宝内上线千问AI购物助手。

图源：星图数据

虽然科技公司对AI技术寄予厚望，但该技术并未点燃消费者的购物热情。星图数据显示，2026年618购物节（5月13日-6月18日），综合电商平台销售额为8636亿元，同比仅增长0.9%，远低于上年15.2%的同比增速。

一直以来，AI被视为颠覆各行各业的革命性技术。如今，该技术在购物节场景“哑火”，很大程度上说明，其并非科技行业的“万能解药”。

对于科技企业而言，618购物节不仅是一场商业战役，更是一堂生动的AI商业化实践课。真正决定技术价值的，是场景与需求的精准匹配。唯有回归用户真实需求，在合适的场景释放AI能力，技术创新才能穿越概念热潮，驶入商业化深水区。

Agent竞赛开启，618成练兵场

众所周知，2025年以来，随着技术逐渐成熟、生态逐步完善，AI技术正跳脱出“会聊天”Chatbot的范式，向“能办事”的Agent助手进化。

对此，2025年5月，OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼表示，“ChatGPT必须成为世界上最好的编程助手。我们的愿景是从‘助手’演进为‘智能体’，再演化成‘完整的应用系统’。这个过程会是连续的、逐步推进的。”

图源：阿里

迎合上述发展趋势，中国诸多平台型科技企业纷纷依托自身的生态优势，拓展AI助手的任务执行能力。比如，2026年1月，千问全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购等阿里生态业务，支持点外卖、买咖啡、订机票等AI购物功能。

不过由于缺少杀手级应用场景，Agent化的AI助手并未异军突起，成为移动互联网行业的全新入口。

在此背景下，2026年618购物节成为科技公司竞逐Agent的重要试验场。

图源：京东

因为传统大促的增长红利已基本见顶，琳琅满目的商品与复杂的优惠规则显著推高了消费者的决策成本。

反观AI具备整合信息、比价决策、自动执行等能力，可以降低购物门槛、提升消费效率，有望释放新的消费需求。

此外，电商大促涉及海量高频的真实交易与履约实践，在与用户、商家、平台反复交互的过程中，AI购物助手也可以积累海量真实交互数据，为Agent向更广泛的场景渗透奠定基础。

消费者持谨慎态度，AI购物变现能力有限

结合电商平台披露的战报来看，AI购物已吸引海量消费者尝试。比如，618期间，京东打造的JoyAI App凭借数字人“万能博士”打通全购物服务链路，累计对话用户数突破300万，较去年双11提升10倍。

图源：京东

不过需要注意的是，电商平台仅公布了AI购物的总用户规模，并未详细展示AI技术的转化能力。

6月17日，据《每日经济新闻》报道，纽锐拓消费者指数开展的消费者调研显示，仅有约20%的用户会在快消品选购环节参考AI的建议，几乎没有人直接通过AI下单。

图源：YouGov

YouGov披露的调研报告则显示，约47%的受访者表示无意使用AI购衣功能；69%的AI购物助手早期用户在收到无关产品推荐后，会放弃使用。

事实上，结合豆包的业绩，可以明显感受到AI购物的变现能力十分有限。据《晚点LatePost》报道，截至2026年上半年，豆包日活超2亿，但每天产生的电商交易额只有一千万元左右，收入更是不足百万元。

对比而言，结合火山引擎API价格及用户使用习惯推算，2026年5月，豆包每天的成本高达数千万元。

有鉴于仅靠AI购物业务很难打通商业闭环，豆包已于6月24日推出聚焦生产力场景的专业版，直接向用户收费，连续包月最高500元。

摩根士丹利在研报中指出，按月活3.45亿-5.25亿、付费转化率0.3%-3%测算，豆包年化订阅收入为1亿-15亿美元；中性情景下约为4.26亿-6.84亿美元。

显而易见，豆包押注专业版，很大程度上说明，其商业化重心正从以AI购物为代表的C端流量变现，转向直接创造用户价值的付费模式。

作为AI助手赛道的头部玩家，豆包的商业化路径调整，不只是一次简单的产品策略转向，更折射出整个行业对AI技术商业化方向的重新思考。

AI应用启示录：提高效率并非万能解药

2026年618购物节，AI购物之所以遇冷，并非Agent技术不成熟所致，很大程度上是因为科技公司错判了市场需求。

AI技术在电商领域的核心优势在于，可以高效整合海量信息，降低信息差和用户决策成本，提升购物效率，从而解决大促期间规则繁杂、商品信息过载等问题。

不过在电商购物场景，消费者并非只有上述痛点，还追求浏览商品、发现惊喜带来的情绪价值。

2018年7月，拼多多登陆纳斯达克时，时任拼多多CEO黄峥对外表示，拼多多是“Costco”和“迪士尼”的结合体，它不光提供超高的性价比，更将娱乐性融入每个环节。

凭借“砍一刀”、多多果园、多多牧场等趣味游戏，拼多多得以在中国电商行业迈入寡头时代的背景下异军突起，成长为比肩阿里巴巴、京东的电商“第三极”。

2019年11月，在非洲多哥创业者交流会上，阿里巴巴创始人马云也透露，“每天晚上大约有1700万人浏览天猫、淘宝，但是什么东西都不买。我也不知道这些人在干嘛，就是随便瞎逛。所以你的网站不能仅仅是用来购物的，体验、趣味、交流、分享等更重要。”

图源：YouGov

YouGov的调研数据揭示了类似的趋势，目前只有6%的受访者愿意借助AI发掘新款单品与新锐品牌，分别有60%和46%的受访者喜欢在线下与线上渠道选购商品。

显而易见，虽然AI技术可以显著提升下单效率，但购物并非单纯的效率行为，消费者更加享受浏览、比较、选购商品的过程，因而不会全面拥抱AI购物。

从更宏观的层面来看，AI技术在购物场景的表现不及预期，也为科技公司在其他场景探索AI商业化落地敲响了警钟——只有找到真正契合用户需求的场景，技术优势才能转化为商业价值。

典型如OpenAI、Anthropic，并未盲目在大众市场推广Agent工具，现阶段更多聚焦于生产力场景，打造了Codex、Claude Code等产品，成功俘获海量受众。

2026年6月初，OpenAI官宣，Codex周活用户突破500万，较年初暴涨8倍，非开发者占比达20%。信用卡交易分析公司Indagari披露的数据也显示，2026年1月以来，Anthropic旗舰模型Claude的收入增长约75%。

事实上，AI技术可释放生产力的底层逻辑，也适用于购物场景。据京东透露，618期间，京东物流的超脑大模型已投入实战，在超1000个核心物流供应链场景中进行深度应用，为数千万个订单包裹动态规划运输路径，可大幅降低车辆空驶和转运成本。

图源：阿里巴巴

无独有偶，今年618，阿里妈妈经营智能体引擎“AI万相”也首次大规模落地，超100万商家累计调用“万相台AI无界”超30亿次，ROI同比增长20%以上。

可以发现，AI技术并非与电商场景天然相悖，而是更适用于标准化、高确定性的供应链场景，例如运输、补货、运营等；对于服饰、美妆、潮玩等依赖兴趣发现和情绪消费的下游消费场景，AI更多应扮演辅助决策而非替代决策的角色。

总而言之，随着Agent技术逐渐成熟，科技企业加速探索商业化落地无可厚非，不过在此过程中，最重要的并非Agent落地的速度和数量，而是对用户需求和落地场景的判断能力。

618购物节释放出一个值得行业反思的信号：AI并不是所有场景的最优解。

技术能够批量生成短视频，也可以自动完成浏览、点击等操作，但如果没有创造新的用户价值，只是单纯替代用户行为，这样的创新很难建立可持续的商业价值。

购物场景恰恰如此。消费者购买的不只是商品，更是发现、比较、筛选和决策的过程，这些体验本就是消费价值的一部分。AI一味追求效率，甚至剥夺用户参与消费的乐趣，自然难以普及开来。

未来，Agent无疑将成为科技产业的重要方向，但真正决定行业竞争格局的，并非Agent能力有多强，而是谁能够遵循用户需求这一“第一性原理”，在合适的场景释放AI技术的潜在价值。

只有让技术服务于人，而非替代人，Agent才能真正跨越概念热潮，重塑用户的使用习惯。

本文由 @识礁Farsight 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Unspash，基于CC0协议

Prompt 已死、Loop 当立？这套新范式，PM 已经跑了十年

发疯的超 — Tue, 30 Jun 2026 02:11:38 GMT

Loop Engineering 的崛起正在重新定义产品经理的价值。当工程师们用四次范式跃迁才走到PM的起点时，我们突然发现：把模糊目标拆解为可验收标准的能力，正成为AI时代最稀缺的硬技能。本文将从PDCA循环到敏捷看板，深度剖析loop engineering如何将PM的工作流代码化，并带来前所未有的权责挑战。

这两周，科技圈又发现了一块新大陆。

6月7日，一个叫Peter Steinberger的人在X上发了一句话：别再给编程Agent写提示词了，去设计那个提示它们的循环。这条推文几天就冲到五百万浏览。第二天，Google的Addy Osmani发了篇长文，给这件事正式命了名“Loop Engineering（循环工程）。”然后，一句被安在黄仁勋头上的话开始满天飞“现在没人写Prompt了，新时代的工作是编写和管理loop。”

于是这套叙事就成型了，《Prompt已死，Loop当立》。提示词工程师的尸骨未寒，循环工程师的招聘启事已经贴出来了。X上一堆账号开始疯转，配文清一色是看完这个视频、再看下面这份完整指南，点进去多半是卖你一套Notion模板。

看了几天热闹，我心里冒出来的不是激动，是一种很奇怪的熟悉感。

你看loop的标准长相，定一个目标，让系统自己去找活、自己干、干完自己验收、不合格带着报错再来一轮，搞不定的才升给人。科技圈管这叫范式革命。可这套东西，换个房间、换身衣服，我们每天都在跑，它叫一个sprint，叫一轮PDCA，叫一块看板从左滑到右。定义目标、拆任务、盯执行、验收、回炉、升级，这不就是传统产品经理这个岗位本身吗？

但当所有人都仰着头看工程师又造了什么新词的时候，低头看看自己手里那摊活，你可能会发现一件更有意思的事。

这波热点真正改变的岗位，根本不是提示词工程师，是PM。所谓loop engineering，本质上是头一回，把产品经理这份工作，抽象成了一段能自己运行的代码。

而且耐人寻味的是，全网都在喊PM快去学工程师的新本事，但我想说的是工程师，终于追上了PM一直在做的那件事。

你们叫它范式革命，我管它叫上周二

先把 loop 这个词扒到底，去掉那层科技滤镜。

它的核心机制只有一句话：你不再亲手给 AI 下每一条指令，而是设计一个系统，让这个系统替你下指令、替你验收、不合格自己重来，直到把活干完，或者撞上你设的预算上限。人的角色，从那个一句一句敲指令的传话人，变成了一个定规则、设边界的设计者。

把这段描述里的AI这个词遮住，你品，你细品，这像不像在描述一个还不错的项目经理带团队？目标给清楚，标准定明白，过程不用我盯，你们自己跑，跑到符合验收为止，卡住了再来找我。

这正是那股熟悉感的来源。PDCA 循环——计划、执行、检查、处理，戴明老爷子讲了几十年。敏捷里的一个 sprint，规划会定目标，每日站会同步进度，评审会验收，回顾会改进，两周一轮。看板上的 WIP 限制，是在控制同时在跑的任务数量，免得失控。这些东西，逐个都能在 loop 的零件里找到对应。

工程师们这两年先是发现了 prompt（怎么把话说清楚 AI 才好好干）；又发现了 context（光说清楚不够，还得把背景信息喂到位）；再发现了 harness（给 AI 搭一个能调工具、能跑代码、能走权限的工作环境）；现在终于发现了 loop（让这套东西能自己转起来、不用人一步步盯）。

这条演化路径，每一步都对应着人被往后挪一格。Prompt 那两年，你得盯着每一句话，AI 答一句你改一句，人就是瓶颈本人。到了 Context，你不再纠结一句话怎么写，而是操心该把哪些资料、哪段历史喂给它看，控制的颗粒从一句话变成了一堆信息。再到 Harness，你开始给它配工具、配权限、配一个能干活的环境，活像给新人开账号、配电脑、拉进项目群。每往前一步，你手上那根操纵杆，就离具体执行远一点，离规则设计近一点。

Prompt、Context、Harness、Loop，四个词，听着像四次革命，本质上是同一件事在反复发生，人对 AI 的控制粒度，一格一格地往上抬。从盯着写一句话，到提供一整套信息，到搭一个运行环境，到设计一整个循环。每一层都把人往后推了一步，推到离具体执行更远、离规则设计更近的地方。

而这条往后退的路，终点站站着的那个角色，不写代码、不碰执行、只定义目标和验收、为最终结果负责，它早就有名字了，就叫产品经理。

工程师花了四次范式跃迁，才退到 PM 一开始就站着的那个位置。

更何况，这套循环连在 AI 圈里都算不上新。早在 2022 年，姚顺雨在普林斯顿大学读博的时候就提出过 ReAct，让模型先想一步、再做一步、看一眼结果、再接着想，思考、行动、观察、再思考，这就是今天 loop 最早的雏形，那篇论文如今被引上万次。往学术里看是 ReAct，往管理里看是 PDCA，loop 这个东西，是被两个方向同时验证过的老配方，只是这次终于在工程上落了地。

就在大佬们前脚喊着 prompt 已死、loop 当立的同一周，已经有人在后脚宣布 loop 也死了。AI 热词不光死得快，还爱诈尸——前脚刚宣布 loop 已死，后脚它就从棺材里坐起来，问你课买了没。所以你大可不必慌着改简历，重要的从来不是这个循环这周叫什么，而是循环里那件没变的事，到底归谁管。

loop 的五个零件，就是你工作流里的五个环节

一个能真正跑起来的 loop，业内拆出来大概是五个零件。我们一个一个，跟 PM 每天在用的东西对一遍。

第一个零件，验收门禁，也叫停止条件。loop 得知道什么叫干完了，否则它要么停不下来烧钱，要么随便糊弄一下就交差。这个东西，PM 太熟了，它就是 Definition of Done，完成的定义。一个写得好的 loop 和一个写得好的需求，命门是同一个，你能不能把干完了这三个字，翻译成一条机器能判定真假的标准。所谓的 /goal，落到实处就是给它一句像所有 auth 目录下的测试通过、且 lint 干净这样的话，然后你就能走开了。这跟你给研发提需求时附上一条可量化的验收标准，是同一个动作。

第二个零件，独立验证器。这是 loop 设计里最精妙、也最反直觉的一条原则：写代码的和验代码的，必须是两个人。Claude Code 直接把这条写进了产品架构——大模型负责写，另一个独立的小模型负责验收，而且验收那个，看不到写代码那个的思考过程。为什么？因为模型给自己写的东西打分，手太松了，跟人一样。这套东西换成 PM 的语言，叫同行评审，叫 code review，叫 QA 和开发分家。自己不能判自己的卷子，这条规矩，产品和研发流程里立了多少年了。

第三个零件，状态文件。Agent 有个致命短板：它的记忆是一次性的，这一轮学到的东西，下一轮就忘得干干净净。所以得有个地方，把做到哪了、什么成了、什么挂了写下来，下次接着读。说白了，这就是需求文档，就是会议纪要，就是那块记录着每个任务卡在哪一栏的看板。Agent 会忘，但文档不会——这话听着是不是特别像你天天跟团队强调的，重要的事写进文档、别只在群里说一句。

第四个零件，止损上限。loop 跑起来不设刹车，你会跑到收到账单或者被限流才发现失控。所以要设 token 上限、迭代次数上限、时间上限。这对应的，是 PM 手里那些最朴素的管理工具：WIP 限制，控制同时在跑的活有多少；排期和预算，圈死一件事最多能花多少时间和资源。一个团队同时开二十个任务必然炸，一个 loop 不设上限地自己跑下去，是一模一样的炸法。

第五个零件，升级机制。loop 干得了的活自己干，干不了、或者碰到需要拍板的，才升级到人这里来等判断。这不就是向上汇报、不就是升级路径吗？一个健康的团队，不是什么都来问你，也不是什么都自己扛着捅出篓子，而是清清楚楚地知道，哪条线以下自己定，哪条线以上必须找你。

举个 PM 自己就能跑的例子。假设你建一个竞品监控的 loop：触发器，设成每天早上九点自动跑一次；技能是一段写好的指令，去抓这几家竞品的更新日志和应用商店评论，按你关心的维度归类；状态文件，记着昨天抓到哪、哪些已经汇报过、别重复打扰你；门禁是一条验收线，只有同时满足有信源、能去重、按维度归好类，才算合格，否则打回重抓；升级是当它发现某条重大改版、或者拿不准算不算重要时，单独标红推给你拍板。你看这套东西你压根不用懂什么循环工程，因为你设计它的每一步，调用的全是带团队的本能。

五个零件对完，结论其实已经摆在那了。

loop 根本不是什么新物种。它是把一个 PM 团队的运作机制，定义完成、交叉验收、信息留存、资源管控、分级上报——从人身上扒下来，原样翻译成了代码。你之所以看着 loop 觉得新鲜，可能只是因为，从来没人把你每天干的这摊事，画成过这么一张工整的架构图。

这张架构图带来的，不该是被冒犯，而该是一种迟来的确认：你这些年练的，根本不是什么虚的软技能。把目标拆清楚、给验收定标准、让信息不丢、把资源管住、让该上报的上报——这些被无数人当成会议室废话的东西，恰恰是一个自动系统能不能稳稳运转的硬约束。工程师们费了好大劲，才把它们一条一条，重新发明了一遍。

这波浪潮改变的是谁？

承认 loop 是 PM 工作流的代码化，会引出一个更有意思的推论，这波 AI 浪潮，真正被它重新定价的岗位，是产品经理，而且是利好。

回想一下提示词时代是怎么运转的。那会儿，会不会写 prompt 几乎等于会不会用 AI。可你仔细看那个过程，一个工程师对着对话框，反复试探怎么把需求说清楚，他其实在悄悄干一件本该是产品的活，把一个模糊的想法，逼成一个具体、可执行的指令。控制权，在不知不觉中，从产品那头滑到了离模型最近的工程师手里。

到了 loop 时代，这件事被掉了个头。

因为 loop 能不能跑起来，根本不取决于某一句提示词写得多漂亮，而取决于一个最上游的问题，你能不能给出一个机器可以验收的完成标准。这个标准定不出来，再聪明的循环也只会原地空转，要么停不下来，要么交一堆你根本不想要的东西。而把模糊的目标拆成清晰的、可验收的标准，这件事是谁的本职？是 PM 的。

于是你最被低估的那项手艺，定义清楚到底要什么、怎么算做到了，一夜之间，从一个可有可无的软技能，变成了整个系统能不能跑起来的承重墙。

正因为承重墙压在了这项技能上，loop 的炒作才注定要打折扣。真相是，大多数团队根本给不出一个干净的、机器可验收的 done，需求本来就是含糊的，目标本来就是在过程里才慢慢清晰的。所以你会看到大量 loop 在生产环境里翻车，原因往往不在模型笨，而在没人能把要什么这件事说清楚。换句话说，这波浪潮把瓶颈，从一个工程问题（模型够不够强），搬到了一个产品问题（你能不能定义清楚成功长什么样）。而后者，恰恰是稀缺的。

这事你只要提过需求就深有体会。你写一句优化一下搜索体验，研发问你怎么算优化好了，你卡住了，是首屏快 200 毫秒，还是点击率涨三个点，还是相关投诉少一半？这个卡住的瞬间，过去顶多让一次需求评审多开半小时；可在 loop 里，它是致命的，因为机器没法对着一个含糊的好字去跑、去验收。能把好翻译成一条可判定真假的标准，听上去基础，真做起来，是这个行业里最稀缺的能力之一。

这也顺带解释了，为什么那些把 loop 吹成一键解放双手的叙事，大概率会让第一批跟风的团队踩坑。他们以为买的是一个能自动干活的系统，其实买的是一面镜子，照出自己根本没把目标想清楚。系统越自动，这面镜子照得越狠。

这对 PM 意味着什么，应该不用我多说了。过去十年，这个岗位一直活在一种身份焦虑里，上不如老板有决策权，下不如工程师有硬技能，中间夹着，靠一张嘴和一个表格推着事情走，时不时还要被灵魂一问，你到底创造了什么价值。现在，AI 把那个你以为最不值钱的环节，顶成了最值钱的环节。

一群会装懂的直接下属

产品经理这个岗位，有个流传很广的自嘲，责任无限大，权力无限小。你要为一个产品的成败负责，手底下却一个能直接指挥的人都没有，全靠所谓的影响力，说服、对齐、刷脸、请客吃饭，推着一群不归你管的人，去做你觉得该做的事。

loop，第一次把这件事改了。

当你设计一个循环，派一群 Agent 去并行干活，每个在自己隔离的分支里跑，一个写一个验，搞不定的才进你的收件箱，你忽然就有了一支真正归你直接指挥、且产出由你负责的团队。Claude Code 那位负责人 Boris Cherny 自述，他手下几百个小 Agent 同时在跑，有的扫代码仓库的待办，有的读用户反馈，有的盯持续集成的失败，他本人去年十一月就把 IDE 卸载删了，大部分代码现在直接在手机上完成。

这是 PM 做梦都想要的：一支不会顶嘴、不会请假、不会在你背后甩锅、二十四小时连轴转的团队。

但先别急着乐。因为团队一旦到手，那套你从来没真正逃开过的管理难题，会原封不动地搬过来，一个都不少。

要不要授权，还是事事微管理？要信任它的产出，还是每一条都得自己复核一遍？它到底是真把活干了，还是只是很自信地告诉你它干了？出了岔子，这账算谁的？这些问题，但凡带过实习生，你都不会陌生。微管理，你会被几百个 Agent 的进度淹死，那还不如自己干；彻底放手，你又随时可能在某个看不见的角落，被它默默捅出一个大窟窿。授权与失控之间那条线画在哪，是带人时最难的判断，换成带 Agent，一分没变，还得画得更准，因为它跑得更快。

还有出了事算谁的这个问题，在 Agent 这儿格外刺手。下属捅了篓子，至少责任还能分一分，他没听懂、你没讲清，各打五十大板。可 Agent 没有独立人格，它办砸的每一件事，最后都得记在那个设计循环、按下启动键的人头上，也就是你。这等于把责任进一步往 PM 这端集中了，你能指挥的范围更大了，能甩出去的锅，却更少了。权力和责任，从来是一起到货的。

所以loop 真正的难点从来不是工程，是管理。那些写 loop 的技术细节，网上的教程一抓一大把；真正决定一个 loop 是帮你省事还是替你挖坑的，是那些古老的、跟带人一模一样的管理判断。

而这支团队，还有一个比人类下属更棘手的毛病“装懂”。

一个新人不会的时候，至少会愣一下、会来问你、会说一句这个我不太确定。Agent 不会。它在你看不见的地方，把一件它其实没搞明白的事，办得无比流畅、措辞无比笃定、看起来无比权威，然后把一个错误的结果，自信满满地交到你手上。它们最可怕的地方，不是会犯错，而是犯错的时候，比谁都不带犹豫。带这样一支队伍，你得时刻提醒自己，它说做完了，和它真的做完了，是两件需要分开核实的事。

这毛病在 loop 里尤其要命，因为没人盯着。一个 Agent 可能在某一轮里，把一个根本没跑通的功能，在状态文件里写上已完成，下一轮就接着这个假前提往下盖楼，错误被一层层硬化成既定事实，等你发现，地基早歪了。带人的时候，你还能从一个人的眼神、语气里嗅出他在心虚；带 Agent，你唯一的依靠，是那道你提前设好的、铁面无私的验收门禁。它不会心虚，所以你得替它，把怀疑这件事做成制度。

你管人时的毛病，Agent 会无限放大

带过团队的人都知道一件事，你管理上的那些小漏洞，平时靠人的常识、默契、以及偶尔的将就，是能勉强糊弄过去的。一个需求没说清，靠谱的下属会自己脑补、会来追问。一笔预算没盯紧，月底总会有人提醒你快超了。

换成 Agent，这层缓冲没了。你所有的管理短板，都会被它以机器的速度和忠诚度，精确地、不知疲倦地，放大成真金白银的窟窿。

你要是验收标准定得含糊，后果立刻就来。人会替你兜底，Agent 不会，它要么因为不知道什么叫做完而停不下来，一轮一轮地空转烧钱；要么抓住一个它自以为达标的点就草草收工，交一个你压根不想要的东西。DoD 没写清，在带人时顶多是返工一次，在 loop 里是按秒计费的灾难。

你要是不敢设硬止损，账单会教你做人。一个 loop 不设上限地自己跑，你往往是收到账单或者被限流那一刻，才知道它跑了多远。所以 token 上限、迭代上限、时间上限，一个都不能省。而比设上限更重要的，是搞清楚到底该盯哪个指标，这里有个特别反直觉、也特别值钱的结论，别去数它烧了多少 token、开了多少个 PR、跑了多少轮，那些都是虚的。唯一有用的指标只有一个，叫每个被采纳的改动，平均花了你多少成本。如果一个 loop 交十个结果，你得扔掉六个，那它非但没替你省下评审的功夫，反而在制造返工。一个简单的及格线，被采纳率低于一半，这个 loop 就是在亏钱，赶紧收窄任务、修验收器，或者干脆关掉。成本从按次结算，悄悄变成了按轮结算，这是个经营问题，不是工程问题。

你要是图省事不读它的交付物，会欠下一笔最隐蔽的债。loop 合代码、出结果的速度越来越快，你对这摊东西的理解却越来越浅。这笔债有个名字，叫理解力债务。它的可怕之处在于，账单不是当场到的，真正还债的那天，是某个线上系统出了问题，你打开一看，发现这套已经跑了三个月的东西，全公司没有一个人完整读过。所以哪怕只是扫一眼，也得读那份改动。这跟你不能签字批准一份自己根本没看过的方案，是同一个道理。

你要是养成了照单全收的习惯，会丢掉最不该丢的判断。它交什么你信什么，久而久之，你就从一个做判断的人，退化成了一个点同意的人。这件事有个不留情面的说法，叫认知投降。

认知投降最隐蔽，因为它没有任何即时痛感，甚至感觉良好，每点一次同意，你都觉得自己在高效地推进工作。可这些被你一路放行的判断，会在某个时刻，汇成一个你既不理解、也无力收拾的烂摊子。一个团队最危险的状态，从来不是下属能力不行，而是领导停止思考、只负责盖章。Agent 把盖章这件事，变得前所未有地顺手，也前所未有地危险。

最后，还有一条铁律，是关于哪些活压根就不该交给 loop。判断密集、对错不清、依赖人来拍板的事，架构怎么定、鉴权怎么写、支付逻辑怎么设计、产品往哪个方向走——这些别让循环碰。loop 真正擅长的，是那些对错清晰、机器可验证、不需要人来权衡的活：自动修 lint、提依赖更新的 PR、给 CI 失败分类、复现偶发的测试。所以在你建任何一个 loop 之前，先拿四个问题筛一遍：这活重复发生吗？有机器能验收的标准吗？token 预算扛得住吗？给它配的工具够称职吗？四个全过，才值得建。建的时候顺序也别乱，先手动把它跑通一次，再固化成一个可复用的技能，然后才包进循环，最后才上定时，跳步是 loop 死在生产环境里最常见的死法。

这一长串看下来，你大概也咂摸出味了：上面没有一条是 AI 时代的新知识。它们全是带团队的老规矩，把活说清楚、自己的卷别自己判、重要的事写下来、花钱要有上限、交付物得过目、判断不能外包、把合适的活派给合适的人。区别只在于，过去你面对的是会偷懒、会糊弄、但也会替你兜底的人；现在你面对的是不会偷懒、绝对忠诚、但也绝不替你兜底的机器。机器把管理这件事，做了一次彻底的祛魅，它让你那些藏得很深的毛病，无处遁形。

永远外包不出去的那一部分

工程师们用四次范式跃迁：prompt、context、harness、loop，把产品经理这份工作里，能自动化的部分，几乎全自动化了。定义、拆解、验收、留存、管控、上报，这套循环正在一点点被代码接管。这是好事，它把你从大量重复的传话和盯梢里解放出来。

但有那么一部分，它怎么也接管不了。

就是那个没人写下来的判断。每一个工作流里，最有价值的，往往是那一个奇怪的、没被写进任何文档的决定，这个用户到底想要什么、这两个都对的方案该选哪个、这件事现在到底值不值得做。loop 能把这个决定周围所有的步骤都跑得飞快，唯独跑不了这个决定本身。它能替你执行，替不了你判断。

Addy Osmani 自己在那篇命名长文里就泼了盆冷水，大意是：两个人搭一个一模一样的 loop，能跑出完全相反的结果，一个用它去加速自己本就吃透的工作，另一个用它来逃避把工作吃透。循环不知道这俩有什么区别，你知道。所以他说，loop 设计这件事，比写提示词更难，而不是更容易。卡帕西讲得更狠，他在今年一场大会上引用过一句反复让他回想的话，你可以把思考外包出去，但你没法把理解外包出去。AI 能替你想办法，可你自己，得真的懂那个问题。这大概是整场 loop 狂欢里，最清醒的一句。

热词还会继续换。prompt 变成 context，context 变成 harness，harness 变成 loop，loop 这周火、下周就有人说它凉了，明年开春多半又是一个新名字。但每一个名字，命名的都只是那个机制，提示词、上下文、循环。它们底下那个一直没动的东西，是人对意图的定义，和对结果的判断。那才是真正的手艺，比任何一个循环都活得久。

这几年我们追的每一个热词，都是在给同一件事换包装，怎么更高效地把人的意图传达给一台机器，再确认它有没有照办。包装一年比一年精致，里头那颗内核，从 ChatGPT 刚出来到现在，一寸没动。看懂了这颗内核，你就不会被任何一个新名词唬住；看不懂也没关系，默默的把上个月刚学会的词从简历里删掉就可以了。

本文由 @发疯的超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

在闪购大战的灰烬中

最话FunTalk — Tue, 30 Jun 2026 01:58:44 GMT

闪购大战的硝烟散去，却给生鲜电商赛道留下一地鸡毛。朴朴分拣员被迫转为兼职的背后，是垂类平台在巨头碾压下的生存困境。当15亿美元卖身传闻与社保断缴同时出现，折射出这个行业正经历从疯狂扩张到残酷出清的全周期阵痛。本文通过拣货员生存状态与平台战略抉择的双线叙事，揭示即时零售行业从效率内卷到价值重构的深层逻辑。

朴朴的分拣员周成（化名）最近有些烦恼，干了三四年全职分拣，最近公司通知他要去全职化，想把他转成兼职。

转兼职这件事对于这位分拣员来说，不仅仅会影响收入，更重要的是面临五险的断缴。现在摆在他面前的路有两条，一条是转兼职后自己交灵活就业社保，另一条则是转岗成库管，但对他来说都不是最优解。

无独有偶，最近朴朴也在寻求最优解。6月以来，市场上不断传出消息，称已有巨头向朴朴抛出橄榄枝，《最话》分别向阿里、美团求证，后者表示没有多大兴趣，而阿里方面既没承认，也没否认。

这种态度和坊间传言吻合，此前的消息即为阿里是对朴朴最有意愿的潜在买家。据说可能的收购对价为15亿美元。若果真如此，朴朴倒是卖了个比叮咚更高的价格，大致为后者的2倍，而根据2024年双方的营业收入，朴朴的营收大约为叮咚的130%。

对于朴朴来说，这也许是最好的结局。虽然6月，闪购大战以京东、阿里、美团同时发布公告的方式鸣金收兵，但在热战的灰烬当中，垂类生鲜电商也走到了命运的十字路口。

巨头以疯狂补贴的方式抢地盘，但地盘又不仅是竞争对手的，也是小玩家们的。利润空间不断压缩，配送效率极致推高，朴朴们想要守住自己的一亩三分地，是何其难，可以说是拉新拉不起，留存留不住，基建干不动。

这种难也不只在当下，一位生鲜电商业人士告诉我们，如果垂类平台和区域性平台盈利能力不够强的话，后续监管收紧对社保、税金等方面的政策，这些平台也就没有生存空间了。

放在这样的语境下，分拣员的兼职化就更容易被理解了，毕竟对于生鲜电商来说，竞争的热量已经蒸馏了它们的盈利能力。

作为天然的创新个体，独立生鲜电商曾经敏锐的把握了市场机会，又在巨头下场后迅速的失去了独立发展的可能性，尽管竞争中，它们从来不是巨头眼里的主菜，却像土豆一样，在各种商战的灰烬中，被余温烤熟。

叮咚也好，朴朴也罢，此时退场何尝不是明智的选择，显然，同程优选、每日优鲜的故事已经教育过他们了——

得把自己当盘菜啊，否则火候一过，土豆就烤焦了。

01

把兼职当全职用，是拣货员这个岗位的常态。

在闪购大战中，朴朴等玩家们虽然有着丰富的SKU，但是主战场还是在生鲜，也因此存在明显的“峰谷效应”。

不同于头部流量平台还可以通过其他业务摊平末端用工成本，对朴朴这种垂类玩家们来说，如何高效用工，始终是一道难以均衡的难题。

如果按照波峰时期的订单量配置拣货员，那在波谷时期则会有大量的劳动力闲置，增加不必要的用工成本，而如果参考平均订单量的需求来配置拣货员，高峰时期则会积压大量订单，从而在这场效率之战中被淘汰出局。

朴朴最终的解决方案是，聘用大量的兼职拣货员。

有广东、福州、四川多地的朴朴分拣员告诉《最话》，现在分拣员岗位基本都是兼职，只有组长等极少部分岗位是全职。但事实上，兼职和全职的工作并没有太大的区别。

比如在工作时长上，兼职每天的工作时间至少都要七八个小时。在四川地区，兼职有两个班次可以选择，一个是工作日的晚高峰班次，也就是下午四点开始，连续工作七个半小时，另一个则是周末的全天班次。有些兼职甚至还需要承担起保洁等工作，比如打扫厕所卫生等。

但兼职拣货员不仅没有社保等保障，而且时薪还与拣打时效（拣货和打包）有关。一位负责朴朴拣货员招聘的人员表示，拣货员岗位的固定时薪是18.7元/时，还有0.5-10元/小时的浮动薪资，浮动薪资与拣打时效有关。

为了拿到与时效挂钩的浮动薪资，拣货员们的工作状态都是全程小步快跑，一天走两三万步都是常态。但即便如此，有些兼职拣货员们还是没有办法拿到理想的浮动薪资，甚至有些达不到最低时效，还需要免费加班补时效。

朴朴的综合时效是综合单量与工时的商，所以低时效兼职拣货员们想要达标，就需要免费加班，来实现工时不变的基础上提高综合单量。虽然朴朴会根据分拣员不同的成长阶段来制定时效要求，但时效依然是压在分拣员身上的一座大山。

朴朴对自己的定位是30分钟送达，这本是朴朴的优势所在，但是闪购大战打到以分钟计后，朴朴30分钟送达的优势已经被弱化。

但即便如此，这30分钟背后包含了拣货、打包、配送等多个环节，所有人都在争分夺秒。在这种高压的环境下，朴朴分拣员的流动性非常高，这也是各地的朴朴分拣员岗位始终处在招聘状态的主要原因。

这当然不是朴朴独创的模式，几乎所有前置仓模式的玩家们，都对拣货员有着极高的需求，但同时又只能通过兼职或者劳务派遣模式压降用工成本。

这样做虽然不可避免会陷入导致员工流失率高，不得不反复培养新员工，但似乎只有这样，才能保证微利模型不被破坏。

02

朴朴卖身传闻四起，其实有一部分原因，就是闪购大战后维持微利都很艰难。

作为参照对象，叮咚买菜已经成功卖身，也这加重了朴朴寻找归宿的紧迫感。而叮咚买菜的财报中，也透露出这些前置仓玩家们不得不拥抱大树的原因。

叮咚买菜财报显示，2025年其总收入为243.6亿元，其总运营成本和费用为243.73亿元，这两个数据基本持平，利润也只有2.3亿，基本处于微利状态。

从财报中看，叮咚买菜的运营成本和费用中占比较高的主要是销售商品的成本和履约费用，2025年这两部分的占比分别是70.78%和21.88%。

就这两块成本而言，销售成本的可控性不强，生鲜电商的上游通常都是农业经销公司，或者农户，规模比较小，价格也都随行就市，而下游的商品售价在竞争中，也不具备上涨空间，这就导致企业想要挤压成本，基本上都要在履约上做文章。

叮咚买菜在财报中也提到，随着进一步提高运营效率，履约费用占比在会进一步降低。

但是前置仓模式决定了，履约费用同样也有相当强的刚性，无论是物流、仓储、分拣、配送，环环都要人，事事都要钱。

这种两头重的运营模式无时无刻不在考验着企业的现金流，一旦市场要素发生变化，无论是各种商战导致订单量下滑、上游采购价格波动，或者人力成本上涨，就会让现金流趋紧。

每日优鲜就是例子，曾经的生鲜电商第一股，沦落到给不起供应商货款的地步，从2018年到2021年，每日优鲜连年亏损，亏损金额从22亿一直增加到38亿。而造成亏损的主要原因，就是前置仓模式履约成本高居不下，成本增速远高于营收增速。

每日优鲜们不仅需要重资产建设前置仓网络，还要靠劳动密集型模式运营前置仓。其实在彻底倒塌前，每日优鲜也尝试自救，其创始人还曾提出“效率第一，适当考虑规模”的方向，也就是把每日优鲜的发展目标从全国扩张转向深耕区域。但转型的速度，没有敌得过坍塌的速度。

而每日优鲜的坍塌，也让朴朴们的日子更不好过，很多供应商都要求缩短账期，加速回款流程，以免风险来临时，遭受更大的损失。

与此同时，朴朴们面临的考验除了资金流压力，还有烧钱并没有给它们带来太多忠诚用户，大部分用户保留着在下单前比价的习惯。

也因为如此，靠低价引流，再靠复购盈利的运营思路，在闪购大战开启后开始失效。

虽然朴朴们已经退回到大本营，并且在大本营扎稳脚跟，但当头部流量平台们开启大额度补贴后，原本平静的市场再次被搅出浪花。

而对于微利的朴朴们来说，既没有资金拓展规模把生意做大，也没有资金与头部流量平台们正面竞争，只能眼睁睁地看着用户被更便宜更高效的闪购服务抢走，流量也聚集到头部流量平台中。

现在头部流量平台们的闪购大战虽然已经停止，但却引来监管们的高度关注，这种注视当然是一种压力，不仅巨头需要承担，垂类电商也需要考虑如何消化。

对于这个问题，叮咚买菜的选择是委身于巨头，成为美团业务拼图。

03

即使现在闪购大战已经结束，但是这场大战带来的影响还在继续。

上述行业内人士分析，头部互联网公司卷消费，一方面是把其他平台挤成垂类平台或者区域性公司，一方面是把线下挤得很痛苦。

以朴朴为例，早已回撤到闽粤两省，虽然在四川等地区亦有布局，但是存在感并不强。叮咚买菜则是深耕江浙沪地区，靠断臂求生之法实现盈利。

虽然朴朴和叮咚买菜分别在华南和华东市场“称霸一方”，但在闪购大战后不难看出，它们的护城河并没有想象中那么深。

在大战期间，京东七鲜开始拓展仓店的同时，还进一步提升价格优势，而盒马也发起降价，超300款商品价格平均下调近20%。美团的小象超市，凭借着“源头直采”和流量优势，更是逐渐开始在华东等市场建立起优势，直击叮咚买菜们的腹地。

而闪购大战对线下消费的影响也同样明显。比如永辉超市在接受胖东来的调改后，依然没有改变亏损的命运，甚至亏损还有扩大之势。

永辉年报显示，2025年其归母净利润为-25.52亿，同比亏损增加10.87亿元。而分季度来看，永辉第一季度还是盈利状态，后三个季度才开始出现大面积亏损。

纵观永辉近几年的财报，这种季度性盈利波动一直存在，2025年亏损大幅度增加，则主要是后两个季度亏损数额巨大。这或许不是一个巧合，毕竟这两个季度同样也是闪购大战的巅峰会战时期。

甚至连线下零售的“榜样”山姆，也没有逃过闪购大战的影响。随着山姆极速达服务在各地陆续上线，到了2025年底，沃尔玛相关负责人提到，中国团队正在快速交付订单，近80%的数字订单在一个小时内送达。

这样的数据足以证明，山姆也早已加入这场即时零售的效率之战，并且已经占据一席之地。但在硬币的另一面，极速达服务负面新闻不断，比如消费者用极速达买到的是临期商品，怀疑山姆在用极速达清理库存，甚至还有消费者在热销招牌产品麻薯中发现活老鼠。

本就风波不断的山姆，最近还因食品安全问题被市场监管总局约谈，让“山姆感”进一步被稀释。狂奔的山姆背后隐患重重，在争分夺秒的闪购大战中，追求了效率，但却动摇了品质。

当然，即便是阿里、美团和京东，短期内也没有从闪购大战中获利，这一点从三家的财报就可以一窥究竟。

但从长期来看，大家还是在竞争中，重新划分了市场格局，并且建设了面向长期的即时零售能力。

据我们观察，尽管各家都已经官宣要良性竞争，但这并不意味着竞争已经停止，实际上在很多引流款上，例如生鲜、日杂，大家的价格仍然咬的很死，打折也打的很勇。

对于朴朴们来说，这已经是不可承受之重。

文/魏霞编辑/王芳洁

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家装设计师复盘思维：为什么越做越稳的设计师，都在做项目闭环沉淀

设计师阿朱 — Tue, 30 Jun 2026 01:34:18 GMT

在家装设计行业，为什么有些设计师能够快速突破低价内卷，而大多数却陷入重复劳动的怪圈？答案藏在项目复盘中。本文从产品闭环思维出发，打造了一套家装设计师专属的四段式复盘体系，将每次项目执行转化为可复用的专业资产。从目标定位到过程优化，从结果验证到经验沉淀，教你如何把零散经验升级为结构化方法论，最终形成自己的设计壁垒与获客优势。

在家装行业有一个很奇怪的现象：很多设计师从业五六年，作品很多、单子不少，但个人能力、客单价、客户质量几乎没有质变。

反观少数同行，明明从业时间不长，却能快速跳出低价内卷、稳定收设计费、案例越做越优质、咨询越来越精准。

二者最大的差距，不是审美、不是画图速度、不是谈单话术，而是有没有项目复盘与闭环沉淀能力。

放在产品思维里很好理解：产品之所以能越迭代越好，是因为每一次版本更新都会做数据复盘、问题归因、经验沉淀。

今天我从产品闭环思维出发，拆解一套家装设计师可直接复用的「项目复盘体系」，让每做完一套方案、每落地一个工地，都变成自己的可复用资产，而不是一次性流水单。

一、大多数设计师停滞不前的根源：没有闭环，只有重复

很多设计师的工作链路非常简单：接单一量房一出图一对接施工一交付结束。

整个流程只有“执行”，没有“复盘”。长期下来会出现三个致命问题：

1. 同类问题反复踩坑

柜体尺寸不合理、动线冲突、插座遗漏、灯光层次不足、收纳逻辑偏差、施工交底漏项……看似都是小问题，但每一次返工、调整、沟通消耗的都是时间和口碑。

没有复盘沉淀，就没有标准化规避，永远在重复低级错误。

2. 能力无法结构化，只能靠经验模糊感知

很多设计师做久了只会说“我经验比较足”，但说不出具体哪里专业、哪里有优势、能解决什么户型痛点。

经验如果不沉淀成方法论，就是模糊的感觉，无法讲给客户听、无法做成内容、无法形成个人差异化。

3. 案例只有“颜值”，没有“价值”

大部分设计师的案例，只有完工美图，没有问题拆解、没有改造逻辑、没有取舍思考、没有入住体验反馈。

这样的案例只能吸引“看颜值的低价客户”，吸引不了愿意为解决方案付费的高质量业主。

产品思维核心认知：没有复盘的执行，都是无效积累。

二、照搬产品项目闭环：家装设计师专属四段式复盘法

产品做项目，讲究「目标—过程—结果—迭代」完整闭环。我将这套逻辑平移到家装全案项目中，形成一套适配设计行业、可长期复用的复盘体系。

1. 目标复盘：本次设计的核心优先级是什么

每一户户型、每一组家庭，都应该有专属设计目标，而不是统一模板套用。

复盘第一步，先确认：本次业主的核心需求优先级是否准确。

比如：小户型刚需家庭，优先级是收纳 > 动线 > 颜值；三口之家，优先级是安全实用 > 互动场景 > 造型设计；极简自住业主，优先级是干净整洁 > 隐形收纳 > 复杂造型。

复盘重点：是否在非重点位置浪费预算、是否在核心痛点解决不到位、是否主次颠倒。

2. 过程复盘：设计、沟通、落地的卡点在哪

一个项目的损耗，大多不在结果，而在过程。我会固定复盘三类过程问题：

设计卡点：户型改造是否犹豫、方案是否反复改动、布局是否存在多余设计。

沟通卡点：业主纠结点是否提前预判、预算认知是否对齐、风格认知是否统一。

落地卡点：交底是否清晰、尺寸是否精准、施工是否出现理解偏差、是否产生不必要增项。

所有卡点不白出现，每一个卡点，都对应一条未来可以标准化的规则。

3. 结果复盘：最终解决了哪些真实居住问题

不看效果图好不好看，只看结果是否匹配用户真实生活：

动线是否更顺畅？收纳是否真正够用？空间压抑问题是否解决？采光是否优化？日常家务效率是否提升？老人小孩居住是否更安全？

颜值是附加分，居住问题解决才是设计核心分。

只有把“解决了什么问题”复盘清楚，你的案例才具备说服力和专业度。

4. 迭代复盘：下一次如何优化、标准化、复用

这是整个复盘体系最值钱的一步。每做完一个项目，沉淀三条可复用结论：

① 这个户型的固定短板怎么提前规避

② 这类家庭的需求怎么提前预判

③ 这个工艺、尺寸、搭配如何标准化

慢慢积累，你会拥有自己的「户型库、尺寸库、避坑库、预算库」，这就是别人抄不走的个人壁垒。

三、设计师可以直接套用的标准化复盘模板

为了避免复盘流于形式，我把长期落地经验整理成固定模板，每一套完工项目统一填写、沉淀、归档。

1. 项目基础信息

户型结构、建筑面积、家庭人口、居住模式、预算区间

2. 原始户型痛点

动线混乱、收纳不足、采光不足、空间浪费、层高不足、厨卫不合理等

3. 业主核心需求排序

刚需功能、颜值风格、收纳扩容、亲子互动、极简整洁、老人适老

4. 核心改造策略

墙体优化、动线重塑、柜体布局、灯光分层、材质选型、水电点位预留

5. 落地过程问题与解决方案

记录所有沟通偏差、施工偏差、尺寸偏差、预算偏差，对应解决方式

6. 可复用标准化结论

提炼1-3条可复用设计规则，纳入个人知识库

四、复盘沉淀，如何转化为获客与内容资产

很多设计师不愿意复盘，是觉得浪费时间。但真正高效的做法是：一次复盘，多重复用。

一套完整项目复盘，可以直接拆解成：

1. 人人都是产品经理深度干货：输出户型方法论、需求拆解逻辑、项目闭环思维

2. 知乎/公众号长文案例：完整改造复盘、痛点拆解、落地细节

3. 短视频口播内容：提炼避坑点、尺寸知识点、改造亮点

4. 谈单素材库：同类户型直接展示逻辑、展示解决能力，提升信任、拉高报价

复盘不是自我总结，是把单次项目经验，变成长期可变现的个人资产。

五、2026家装设计师新壁垒：可沉淀、可迭代、可复制的专业体系

未来家装行业，效果图会越来越同质化、施工工艺会越来越透明、报价会越来越标准化。

真正拉开设计师差距的，不再是手上的作品，而是：

你有没有自己的判断体系、沉淀体系、迭代体系。

只会画图的设计师，会被持续内卷；会复盘、会沉淀、会迭代的设计师，会持续溢价。

结语

设计的成长，从来不是靠接单数量堆积，而是靠每一次项目的闭环沉淀。

普通设计师，做完项目就结束；高阶设计师，做完项目才刚刚开始沉淀。

把产品闭环复盘思维融入家装设计，让每一套工地、每一次改造、每一个案例，都成为你的个人品牌壁垒。

日积月累，你会发现：你的客户越来越优质、你的方案越来越稳定、你的价格越来越能站住，你再也不需要靠低价抢单。

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拆解具身智能系统（软件）

糊研乱宇 — Tue, 30 Jun 2026 01:32:43 GMT

具身智能远非简单的'硬件+AI'组合，而是一套应对物理世界复杂性的闭环系统。从感知内部状态到外部环境理解，从任务拆解到运动规划，机器人软件系统需要完成五次精密翻译，涉及多传感器融合、实时通信、安全守护等关键模块。本文将深入解析ROS2系统如何支撑具身智能的分布式协作，揭示机器人面对物理世界时独有的系统架构与思考逻辑。

如果提到具身智能，就简单地认为它就是“硬件+AI”。那说明你严重低估机器人软件系统的复杂度。原因很简单：机器人面对的是复杂物理世界。

为了面对复杂世界里的各种信息和任务，工程师们为其设计了一套持续闭环运行的系统。

这套闭环，始于感知，终于感知。目的就是：让一个有身体、有惯性、有接触、有风险的机器，在不确定的环境中完成目标任务。

机器人的软件系统和平时手机软件是两码事。它不是写个代码if else 就能让这个产品按照指定的逻辑运行的系统。

虽然都叫做软件，但承载其系统的载体压根不在一个世界里。当下手机软件都在数字世界里生活，他们的世界是手机电脑。机器人和人类都处于同一个空间中进行物理运动，机器人要遵守苹果砸脑会长包定律。

载体都不在一个世界，注定他们的架构形式就是不一样的。机器人是一个在物理世界实时响应的复杂系统。手机软件卡顿了，最多是用户多等两秒，骂一句“sha（此处消音）软件”。

但如果一个200公斤的机械臂在装配汽车时卡顿了一下，或者一辆自动驾驶汽车在高速上“思考车生”0.5秒，那多半就直接吃席了。

一、快速了解具身翻译官

具身智能不是一个单体程序，而是大量节点、算法、驱动、控制器之间的分布式协作。机器人软件系统需要把“人类意图”翻译成“安全、稳定、可执行的身体动作”。想要快速理解具身智能的软件系统，就要知晓他的全栈工作链路，全栈链路中共有五次翻译：

人话 → 任务

对应能力：语言理解、任务规划、技能选择。

任务距离：“把桌上的杯子拿给我”

任务 → 技能

对应能力：世界模型。

对应问题：我在哪里，杯子在哪里，怎么走过去，什么不能动？

技能 → 轨迹

对应能力：轨迹规划。

对应问题：怎么走？怎么抓杯子？手腕转到什么姿态？

轨迹 → 全身协调

对应能力：全身控制

对应问题：脚、腰、手、头如何协调？重心如何稳定？

全身协调 → 电机命令

对应能力：伺服控制

对应问题：电机每毫秒该输出多少力矩、速度或位置？

五次翻译背后是五层系统指令。利用这五层指令来保证翻译功能的顺利执行。

设备驱动层：读取相机、IMU、编码器、力传感器，向电机控制器发送位置、速度、力矩命令
实时通信层：利用 CAN、EtherCAT、串口、以太网等通信，把主控和各个执行单元连接起来
时间同步层：相机帧、IMU、关节角必须能对齐时间戳，否则状态会漂
硬件抽象层：算法要看到“xx关节当前角度是多少、最大力矩是多少、是否过温”
安全守护层：急停、限位、过流、过温、跌倒保护、通信中断保护，都不能依赖大模型临场发挥。

这五次翻译是机器人解决复杂问题的必经之路。正是因为这套系统能力的存在，才让机器人在解决复杂和实时性问题不会出错。

二、ROS？ROS2！

具身智能工程师每天看到机器人，都要回答一个非常基础的问题：这具身体能不能被稳定、可靠、实时地驱动起来。

一个人形机器人有几十个自由度，在头、肩、肘、腕、腰、髋、膝等部位都有电机、减速器、编码器，有些会配备力矩传感器或电流反馈装置。除此之外，还有相机、深度相机、IMU、麦克风、力传感器、触觉阵列、激光雷达等。软件系统要做的就是把这些硬件变成可读、可控、可诊断的机器人语言。

具身智能系统的确很复杂，有时会因为它的复杂性而发生失控。如果工作过程中相机一个进程，SLAM 一个进程，机械臂规划一个进程，语音交互一个进程……没有中间件，这些模块之间会变成一团乱码的接口地狱。机器人软件延迟个几百毫秒，具身智能本体可能就会摔倒、碰撞，或者抓碎东西。

机器人常用的中间件就是ROS2系统，中间件的核心任务是：让不同模块以标准方式交换数据，并且让系统可以被调试、替换、扩展。它负责把各种进程从地狱中拯救出来。

它不是传统意义上的操作系统，它属于一种通信框架，这种通信框架可以方便不同的模块订阅与发布消息给其他模块。它和我们耳熟能详的手机苹果安卓系统是不一样的。

ROS2 有两个得力干将：node和topic。ROS2 node 是最小通信单元，ROS2 topic 系统话题，每个node看可以订阅与发布多个topic。

举个栗子：node A发布了名为“wonb”的topic，这就表示node A随后会以自定义的频率通过这个topic向外发布消息，node B订阅了名为“wonb”的topic，那node B就会收听到来自名为“wonb”的topic的消息。

由于ROS2中的通信是分布式的，这意味着node 不在意“wonb”这个topic是谁发布的。每个node各自发自己想发布的topic，同时也各自订阅各自感兴趣的topic，但是topic不可以重名。

ROS2之前还有一个版本，之前的ROS1版本，采用的是中心化结构，这个结构有一个很大弊端，如果master挂了，那么其他模块信息都无法进行消息的通信了，所以ROS2的这种去中心化的架构，相比于ROS1运行的会更加稳定。

ROS2有的不仅是订阅与发布话题的能力，还承担着几个更隐蔽且关键的工作：

解耦。感知团队可以替换目标检测模型，导航团队不用改代码；硬件团队换一个深度相机，上层只要消息格式一致，就不用重写任务逻辑。
观测。机器人调试极其依赖回放。一个 bug 可能只在“光线很暗、地面反光、人突然从右侧走过、机器人左脚刚落地”时出现。没有完整日志和时间戳，就无法复现。
仿真连接。同一套接口可以接真实机器人，也可以接仿真机器人。仿真发出的/joint_states、/camera/image、/odom 可以尽量模拟真实机器人，这样上层算法能在数字世界里先跑起来。
生命周期管理。机器人不是一个脚本，而是一组长期运行的服务。模块要能启动、暂停、恢复、降级、重启。某个视觉模型崩了，机器人不应全身失控；某个相机掉线了，系统应进入受限模式。

但是!，ROS2 不是万能答案！对于高频电机控制，很多时候不会直接跑在普通 ROS 节点里，而是放在实时线程或专用运动控制器里。原因是 ROS 2 主要擅长模块化通信、系统集成、调试和工具链，而电机控制需要非常稳定的周期。例如控制器每 1ms 执行一次，如果某次因为系统调度延迟变成 10ms，机器人可能已经姿态失稳。

ROS2 承担的是“系统集成、上层任务、感知、规划、调试、日志、仿真连接”的角色。机器人软件栈通常是“双层甚至多层系统”：底层强实时，上层强表达。

三、感知——哲学三问

感知系统就是要让机器人回答下面这三个问题。

感知内部

人类行动有一个隐性前提：你知道自己站在哪里，脚有没有踩稳，手伸到哪里，杯子大概离你多远。机器人也一样。具身智能的第一步不是推理，而是认识自己。机器人认识自己，也是要对自己发出几类灵魂问题：

身体状态：每个关节角度是多少？每个关节速度是多少？躯干姿态是多少？重心在哪里？哪只脚在支撑？
空间状态：我在地图中的位置在哪里？周围障碍物在哪里？地面是否可通行？人和物体是否在移动？
接触状态：左脚是否着地，右脚是否打滑，手是否碰到物体。
任务状态：我现在执行到哪一步？目标物体是否还在？抓取是否成功？是否需要重试？

机器人的感知能力是软件系统融合多种传感器的结果。编码器提供关节角，IMU 提供角速度和加速度，相机提供视觉特征，深度相机或雷达提供距离。

不过单个传感器都不可靠：相机会受光照影响，IMU 会漂移，编码器不知道脚是否打滑，深度相机会受玻璃和反光影响。为了更全面准确了解机器人，需要融合这些相对不完美信息，进而找到那个客观准确的事实。

额外说下，为什么双足机器人更难，首先在在感知模块，它就比轮式机器人多了很多自身理解的复杂性。

由于轮式机器人主要考虑平面移动，人形机器人是强接触系统。人形机器人通过双足支撑整套系统的稳定。双足机器人能做很多种复杂运动：单足支撑、摆腿、落脚、身体晃动、手部接触、搬运重物等。一旦机器人自身状态理解错误，后面的规划和控制都会建立在错误认知上。

感知外部

感知外部不是简单的拍照，录制视频。普通视觉模型看到图片，会回答“这里有一杯瑞幸咖啡”。但机器人视觉要回答的问题更复杂：“这个瑞幸咖啡在哪里？距离我多远？杯口朝上还是朝下？能不能抓？抓哪里最安全？杯子里是否可能有咖啡？旁边有没有障碍物？我伸手过去会不会碰到别的东西？”

一个人形机器人面对真实世界，软件系统要完成六层感知：

原始感知：RGB 图像、深度图、点云、声音、触觉、IMU。
几何感知：距离、平面、边缘、障碍物、可通行区域。
语义感知：桌子、椅子、杯子、人、门把手、抽屉。
物体位姿：物体在三维空间中的位置和朝向。
可供性：哪里能抓，哪里能推，哪里能踩，哪里不能碰。
动态预测：人会往哪里走，物体是否在移动，门是否正在关闭。

传统机器人感知偏向几何：点云、平面、边缘、物体位姿、占据栅格。现代具身智能则越来越强调语义感知和可供性：不仅要知道“这是杯子”，还要知道“杯口朝上、杯身可抓、杯里可能有水、拿的时候不能倾斜”。这就是VLM/VLA 模型在机器人系统中很重要的原因之一。

传统机器人在真实工作时，要由多种模型合作完成指令的。

传统几何感知：负责距离、碰撞、位姿、地图
深度视觉模型：负责识别、分割、语义、可供性
任务模型：负责根据目标选择关注对象
安全系统：负责过滤危险动作

一个具体的指令下发后，虽然利用现有的大模型能力，使机器人快速精准地理解语义。但机器人仍然需要几何、物理和安全的约束。让机器人“知道这是玻璃杯”不够，它还要知道玻璃杯在哪里、能不能抓、抓哪里、会不会滑、有没有人挡住、抓起来之后是否会碰到桌沿。

附：感知模块常见技术

正运动学 / 逆运动学：从关节角推导末端位姿，或从目标位姿反推关节角。
视觉里程计 / 视觉惯性里程计：根据图像和 IMU 估计机器人运动。
SLAM：定位与建图。
接触估计：判断脚是否真正踩住地面、手是否接触物体。
外参标定：相机、IMU、机械臂、底盘坐标之间必须精准对齐。
状态滤波：例如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、因子图优化等。

四、任务规划

用户说：帮我收拾下桌子。人类的大脑会：识别桌子上的物品、判断哪些是垃圾、哪些要归位、哪些不能动、先拿哪个、放到哪里、如果不确定就问人。

这个指令对机器人来说，也要拆解成可执行的步骤：找到桌子、观察桌面、识别物体、判断物体类别、选择一个目标物、规划抓取、抓取物品、放到目标位置、检查桌面是否还有物品、循环直到完成。

上述过程就是任务规划，LLM出现后，它可以把自然语言拆成候选步骤，也可以根据上下文做语义推理。但机器人不应该完全按照大模型说的做，而应该在大模型建议中选择自己真的能完成的指令。

选择出来的指令，还要做一层验证机制，需要检查执行步骤是否合法、是否缺少信息、是否违反安全约束，然后再调用技能库（如：导航、开门、抓取），最后审查，每一步是否成功，任务失败则重试降级请求外界协助。

当感知层加工成机器人能理解的Robot Language后，机器人还需要进一步分析思考当前为了达成目标预期，需要做什么样子的动作拆解。这里的认知思考和人类一样，有快思考和慢思考。两个快慢思考系统之间会做信息传递。

快思考系统会基于用户当前下发的指令，感知当前机器人状态与外界状态，做指令任务拆解。

慢思考系统会使用互联网数据和具身智能数据+VLM/LLM模型，给机器人引入常识，和文字推理的结果。慢思考系统整理出来的机器人知识，是为了后续快系统规划动作做沉淀。

如果没有认知系统，那么机器人就是一个无脑机器人，只是单一的任务执行机器。有了认知能力后，机器人才能自主思考机器人的工作轨迹流程。

机器人的认知系统会在执行前和执行中发挥不同职责。执行前：让机器人听懂指令并结合当前环境，拆分合适步骤；执行中：核心要理解当下状态中，为什么做，以及做了以后会有什么后果。

它是一套：指令下发→指令理解与任务拆解（执行前的认真思考）→结合环境制定期望→控制（执行中的思考）的闭环流程

认知系统会根据当下环境和执行步骤，接收上游感知模块融合物理世界信息与本体传感器数据后的输入制定期望。期望有三种：任务期望、瞬时期望和长时期望，认知的输出存在不同层级的期望，每个期望各有优劣势。

任务期望：输出控制封装好的技能进行调用，是最高层的任务单，只管叫哪个“技能包”，不管具体怎么走、怎么动。

优势：简单明了，容易组合成复杂任务，出错时也方便整体替换某个技能。
劣势：它不知道“走到桌子前”的路上突然出现了个纸箱子怎么办。

长时期望：输出长时轨迹或约束条件（无时间概念），是中层的导航图，负责为每个技能规划出一条完整、无碰的空间路径，但不严格要求几点几分到达。

优势：有全局视野，能保证整体路径最优、不钻死胡同。
劣势：它是一份“静态地图”，无法应对突然窜出来的人。当预想的环境改变时，这个期望无法被快速更新。

瞬时期望：输出瞬时动作，是最底层的实时指挥官，每隔零点几秒就发出一个立即要执行的动作指令，只关注“这一刻”。

优势：反应极快，能实时避障、修正误差，鲁棒性高。
劣势：毫无远见，只能保证“下一刹那不撞”，如果只靠它，很容易陷在局部，绕不出迷宫。

用一个日常任务来串联讲解：让呆瓜机器人把一杯水从A桌送到B桌。

任务期望：输出的就是上图的四个步骤，它不关心外界的影响，只有这一个串任务执行。

长时期望：会结合物理环境约束进行路线的规划。从当前位置，沿着墙走，绕过障碍区，最终到达A桌正前方0.5米处，路径可以是连续曲线，也可以是一串路点。

瞬时期望：一个瞬时抽象动作指令（通常带有很小的位移或速度）。突然出现了一个皮球在前方，机器人需要快速拐弯绕过皮球，避免被皮球绊倒，影响任务执行。（实际交给控制模块时，会转换为电机的力矩或速度）

五、运动规划与全身控制

运动规划不是粗暴地走过去，而是要让机器人在约束中生成可执行运动。任务规划决定做什么事情，运动规划决定怎么行动到目标位置。

人类执行“走过去拿杯子”这个指令很简单，但机器人要解决一堆约束问题。运动规划要回答：从哪里走？手从哪条路径伸过去？脚踩在哪里？身体要不要前倾？会不会撞到桌子？关节会不会超限？抓取后重心会不会变？运动规划通常分成：

全局路径规划：从当前位置到目标区域。
局部避障：避开人、椅子、桌角等动态或静态障碍。
上肢轨迹规划：手臂如何到达物体附近。
抓取规划：手指或夹爪从哪个角度接近。
落脚规划：脚下一步踩哪里，是否安全。
全身运动规划：腿、腰、手、头如何配合。

全身控制，简称 WBC。就是把机器人身体作为一个整体来控制，而不是把手、脚、腰分开控制。因为有了它，我们才能说人形机器人和普通机械臂有区别。机械臂只需要考虑手怎么动。但人形机器人不是固定的。它站着、走着、转身、弯腰、伸手、搬东西，同时还不能倒。

WBC 要同时满足：手要到目标位置、脚要稳定接触地面、身体不能倒、质心不能跑出支撑区域、关节不能超限、力矩不能超限、脚底不能打滑、动作要平滑、如果有人碰到机器人，要能恢复平衡。它是机器人身体里的“总协调器”。

机器人的任何动作都不是局部动作，而是全身动力学问题。手：我要往前伸。脚：你伸太远我会倒。腰：我可以前倾一点。膝盖：我可以弯一点降低重心。控制器：你们真墨迹，给了我一大堆限制，我得在你们给我这么多限制的条件下算出一个最安全的全身动作。

除了WBC，还要提两个概念：MPC和底层控制。

先说MPC，Model Predictive Control，模型预测控制。它的思路是：机器人不只看当前一瞬间，而是预测未来一小段时间内可能发生什么，然后选择最优控制动作。

人类在走路时不会只考虑“这一毫秒脚怎么动”，还会自然预判“下一步踩哪里、身体会不会歪、前面有没有障碍”。MPC 就是机器人的这种短期预判。

在人形机器人里，MPC 可以用于：预测质心运动、规划落脚点、估计接触力、生成动态步态、协调手部接触和脚部支撑。

不过MPC 的难点也很明显：计算量大，模型误差敏感，真实机器人上的摩擦、接触、柔性、传感器噪声都可能让预测不准。

简单介绍下低层控制。越接近电机，越要精准，稳定。低层控制是最靠近机器人身体的一层。它通常负责：位置、速度、力矩、柔顺控制、关节限位、力矩、温度保护、电流保护等等。

底层控制中要重点说下柔顺控制，这是决定机器人物理行动是否自然的关键概念。机器人和世界接触时，不能像刚性铁块一样硬顶。比如手递杯子给人，如果手臂非常僵硬，人碰到它会很危险；如果夹爪太硬，可能捏碎杯子。柔顺控制让机器人像带有弹簧和阻尼一样，能够在接触时缓冲力量。

柔顺控制不是算法，是一种控制思想。需要控制机器人与环境发生物理交互时，机器人在接触中既能完成任务，又不会产生过大的危险力。柔顺控制有三种方式：

被动柔顺：通过机械结构本身变软。如弹簧、柔性材料、串联弹性执行器。
主动柔顺：通过控制算法让机器人表现得像“软的”。如阻抗控制、导纳控制、混合力/位控制。
变刚度 / 变阻抗控制：机器人根据任务自动调整软硬。如空中快速移动时硬一点，接触人时软一点。

阻抗控制是其中最重要最经典的控制能力。它不是简单地让机器人到某个点，而是让机器人表现得像一个你设计好的机械系统。阻抗控制像一个有重量带有阻尼的弹簧，让机器人在碰到东西时，不会硬顶，而是像有弹性的手一样能缓冲，能保持合适的力度。

六、配套工具链

机器软件系统还有一些需要配套的工具箱。支撑软件工程师快速开发、测试、部署的整套工具链。

1、仿真环境：在仿真环境下中，我们可以用1万倍速测试成千上万种极端场景，比如突然冲出来的小孩、断掉的网络、复杂的山路。仿真环境要尽可能1比1还原机器人的各种数据，同时要搭建好期望仿真的世界环境，这个仿真世界的物理规律要符合真实世界的设定，不能汽车在天上365度翻转。仿真可以快速造出大量的机器人长尾场景。进而提升机器人的鲁棒性。现在很多公司在训练机器人的时，会用真实数据+仿真数据并行训练。

2、SDK：现阶段的机器人技能，还没有很强的泛化能力，机器人的技能指令还需要依赖人工编排，以及VLA模型的预训练实现。为让二次开发者快速控制机器人的各项功能，需要将机器人的各项元技能封装成SDK包供二次开发者使用。一般有五种分类：本体控制类、传感器类、机器人中间件类、仿真类、云端类

3、数据飞轮：当机器人投入到生产环境下，如果机器人获得了数据使用授权和脱敏后，再将遇到的困难场景数据传回云端。这些数据被清洗、标注，用来重新训练模型。利用训练好的数据提升机器人能力后，再通过OTA升级给所有机器人。这就形成了一个“越用越聪明”的数据飞轮。

写在最后

叽里咕噜地说了一堆，让我们再回到那个问题：机器人软件系统到底是什么？

我觉得，它是一张将物理世界和数字世界编织在一起的纽带。它决定了机器人的能力边界和安全底线。它是工程师和产品经理对“一个机器人应该怎样存在并服务于人”这个问题的系统化回答。

如何让机器人软硬件更好地结合到一起为物理世界创造价值，还需要更多的具身智能从业者一起努力。作为一个机器人行业的产品经理，我这两篇文章想让大家知道机器人大概是怎么回事。没有将每个概念写特别深入。同时希望大家下一次看到扫地机器人躲开你家的猫咪时，浮现出这篇文章里的只言片语。

许多资本和媒体都在吹捧具身智能又达成了某个目标。身为从业者，我知道它现在距离真正帮助人类工作还有很长的路要走，我清楚它的边界和局限性。还有很多东西需要定义。

比如说VLA的黑盒性怎么解？VLA真的是对的路径么？怎么具身智能的好数据？（真实？仿真？长尾数据？）怎么商业化？纯粹卖本体？软件能力如何收敛？安全边界怎么定义？泛化能力怎么提升？

具身智能的从业者需要大量的知识，尤其是工程师和产品经理。优秀的具身智能产品经理需要完整的机器人知识体系，这和其他行业的产品经理不同。因为具身智能的产品决策是要影响真实世界的。希望从业者能对机器人保持敬畏，它不是一次普通的技术升级。

最后说几个反常识性观点吧，当作文章最后的留白。

灵巧手不需要五指，三指就够用，复杂场景可升级成四指
感知—思考—行动，未必适用全部场景。行动—感知—思考—行动，可能更容易解决问题。
卡通非人体形态的机器人卖得会更好。
以后卖机器人周边产业的公司，会比很多做机器人的公司，创造更多商业价值

本文由 @糊研乱宇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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Massive：一个 AI 自动投简历 App，怎么做到 200 万美元 ARR

张艾拉 — Tue, 30 Jun 2026 01:25:33 GMT

Massive正在用AI彻底改变传统求职的繁琐流程，让简历投递变得像刷Tinder一样简单。这个由3人团队打造的AI求职工具，已实现200万美元年收入，其成功背后隐藏着从需求验证到付费转化的实战方法论。本文将深度拆解其如何用一句话定位撬动市场、为何放弃等候名单策略，以及UGC内容迭代的关键法则。

今天分享的是：Massive，https://usemassive.com/

Massive 是一个 AI 求职工具：用户上传简历、填写求职偏好，Massive 会自动匹配岗位，定制简历和求职信，再帮用户投递到公司官网。

创始人Dan Vykhopen把它称为 “Tinder for jobs”。（Tinder 类似于探探）

也就是说，用户不用在招聘网站上一个个填表，而是像刷 Tinder 一样看岗位。

选中之后，后面的重复填写、简历调整、求职信生成和投递，由 AI 和后台流程完成。

这个产品现在做到约 20 万美元月收入，年收入超 200 万。

团队规模很小，核心成员包括创始人 Dan、一名全职工程师，以及少量虚拟助理和运营人员。

Massive 的产品能力并不复杂，但从消费 App 推广的角度看，Massive 是一个很值得分享的案例。

01 Massive：AI 替你投简历

Massive 解决的是求职流程里最烦的一段：重复投递。

找工作的人经常会遇到几个问题：

岗位散落在 LinkedIn、Indeed、公司官网、招聘系统里；

每个岗位都要重新填一遍个人信息，简历要根据岗位描述调整；

求职信要单独写，投完之后，经常没有回复。

Massive 的产品流程就是把这些动作自动化。

用户先上传简历，填写目标职位、行业、地点、薪资、工作偏好等信息。

系统会根据这些条件匹配岗位，再帮助用户定制简历和求职信，最后去公司官网提交申请。

所以 Massive 的订阅套餐也围绕“申请数量”设计。

不同套餐对应不同数量的自动投递，比如每月申请 150 个、600 个岗位等。

所以 Massive 的核心价值不在于它用了 AI，而在于它把一个明确耗时的流程变短了。

求职者愿意付费，也不是因为产品很酷，而是因为找工作本来就有明确经济回报。

因为一旦拿到更好的 offer，几十美元的订阅费就很容易被接受。

02 起点：一个创始人自己都不喜欢的想法

Massive 不是 Dan 一开始就坚定要做的方向。

在一个访谈里，Dan 说 GPT-3 刚出来时，团队一名工程师提出：可以用 GPT 填写求职申请。

Dan 第一反应是，这个想法很蠢。

但他自己一直讨厌求职流程，身边也有很多朋友正在经历这个问题。

于是他决定先发一条 LinkedIn 测试。

当时他在 LinkedIn 上大概只有 500 个联系人。他发的内容很简单，大意是：如果我做一个工具，用 AI 帮你填求职申请，会有人想用吗？

结果这条帖子爆了。

这条 LinkedIn 帖子拿到约 800 万曝光、5000 条评论。很多人表达了强烈兴趣。

也就是说，Massive 仅用了一个简单、清楚的产品表述就验证了市场需求。

这句话足够简单：AI 帮你自动投简历。

相比之下，如果他说“你的 AI 求职自动化平台”、“用大语言模型优化招聘流程”，传播效果大概率会差很多。

Dan 后来反复强调，“Tinder for jobs” 就比 “job search on autopilot”更容易让用户理解。

因为前者借用了一个所有人都熟悉的产品模型。

这也是 Massive 的第一个经验：早期产品不要先追求表达完整，要先追求一句话听懂。

03 等候名单有 4 到 5 万人，但几乎没用

LinkedIn 帖子爆了以后，Massive 做了等候名单。

两个月里，他们通过 LinkedIn、UGC 内容、岗位清单等方式，收集了大约 4 万到 5 万个候补用户。

看起来很漂亮，但产品正式上线后，结果很差。

Dan 说，等候名单里只有大约 0.5% 的人最终转成注册，真正付费的人更少。

很多人已经忘了这个产品，或者当时只是顺手留下邮箱，并没有强意愿付费。

这个结果让他很受打击。

因为他们前面花了大量时间做等候名单、邮件收集，最后几乎没有形成有效收入。

所以他后来的判断很直接：等候名单用处不大。

等候名单可以证明有人感兴趣，但不能证明有人愿意付钱。

如果他现在重新做一个新 App，他不会先收邮箱，而是会更早测试付费。

哪怕只是一个很小版本，也要让用户先付钱。因为付费行为比邮箱更真实。

这个判断对很多创业者都有参考，我之前的不少文章都提到过这个打法。

很多项目早期会沉迷“多少人预约”、“多少人填表”、“多少人进群”。

但这些都只是低成本意向，不等于购买意愿。

Massive 真正开始起步，是在产品上线后，拿到第一批真实订阅。

04 第一批付费用户怎么来的：手动推广

Massive 上线后，并没有立刻靠广告跑起来，他们先做了很传统的手动推广。

Dan 在一个求职平台上做了一轮推广，也会手动抓取帖子、邮件和潜在用户信息，再给这些人发比较真诚的私信，告诉他们这个产品可能对他们有用。

这不是高科技增长，就是一对一拉用户。

靠这种方式，他们拿到了第一批 100 到 500 个付费用户和反馈。

之后，从4月到12月，团队一直在手动推进，大概做到 2 万美元 MRR。那段时间团队资金很紧，几乎快要撑不下去。

很多人看到 Massive 现在 200 万美元 ARR，会以为它是靠一条爆款内容直接起飞，实际不是。

它的真实路径大概是：

LinkedIn帖子验证了需求；
等候名单带来大量无效线索；
上线后通过手动推广拿到第一批付费用户；
靠真实收入和反馈，把产品做到可继续投放的状态；
后面再进入UGC、达人、付费广告的放大阶段。

05 为什么它敢上硬付费墙

Massive 是订阅制产品，而且比较早就用了付费墙。

也就是说，用户不能无限免费使用，核心功能需要付费。

Dan 的判断是：如果产品真的解决问题，用户应该愿意付钱。

这个判断在 Massive 上成立，有几个原因：

第一，求职是强需求。

用户不是随便试试。找工作的人本来就有明确目标，尤其是刚被裁员、正在换工作、想从白领岗位跳槽的人。

第二，结果有明确经济价值。

如果用户因为 Massive 多拿到一次面试，甚至找到一份更好的工作，订阅费相对很小。

第三，产品节省的是高痛苦时间。

填表、改简历、写求职信，不是用户喜欢做的事。这个流程越重复，自动化的价值越清楚。

第四，用户已经习惯为求职相关服务付费。

简历修改、职业咨询、求职课程、面试辅导，本来就有人付费。Massive 只是把其中一部分变成软件订阅。

这也是 Massive 和很多轻娱乐 App 不一样的地方。

有些 App 要靠免费体验和留存慢慢教育用户。

但 Massive 这种产品，用户一进来就知道自己要什么：更快投递，更多匹配，更多面试机会。

当然，这也要求产品承诺不能太虚。

如果用户付费后发现岗位不匹配、申请质量差、简历乱改、投递不可控，退款和差评也会来得很快。

06 1100 万播放，也可能转化很差

Massive 有一条视频做到 1100 万播放，但转化不理想。

Dan 说，这条视频大概带来 2 万美元 MRR。听起来不少，但对于 1100 万播放来说，效率并不高。

更有意思的是，他观察到这条视频的转化并不稳定。

0 到 300 万播放时，几乎没什么转化；

300 万到 350 万播放时，转化突然很好；

350 万到 500 万播放后，转化又变差。

原因可能是平台在不同阶段把视频推给了不同人群。

某个阶段推到了白领求职者，转化就好；后面推到更泛的人群，播放继续涨，但付费变少。

这说明自然流量有一个问题：

平台优化的是观看和互动，不是你的订阅收入。

TikTok 或 Instagram 会把视频推给更愿意看、评论、转发的人，但这批人不一定是愿意付费的人。

这也是 Dan 后来更重视付费广告的原因。

广告平台至少可以用转化事件来优化，把预算更多推给相似购买用户。

UGC 则更像概率游戏，需要大量内容、创作者管理和人工判断。对产品很泛的 App，UGC 可能更容易放大。

对 Massive 这种目标用户比较具体、付费门槛较高的 App，纯靠 UGC 会比较难控。

所以 Dan 后来的判断是：

如果目标是转化和规模化，付费广告可能比大规模 UGC 更值得投入，因为数据更快、更清楚。

07 UGC 怎么做：不是乱试，而是反复迭代同一个格式

Dan 对 UGC 有一个很明确的观点：80% 应该来自已经验证过的格式，20% 才是新实验。

他不鼓励团队每天随便拍新东西。

他会先找已经在同类方向里跑出来的内容格式，再拆它为什么有效，然后让创作者反复迭代。

同一个结构，有的视频只有几百播放，有的视频能做到 170 万播放。

区别可能是眼神、语气、停顿、旁边人反应、镜头移动方式，以及“发现感”是不是真的。

所以 UGC 不只是找一堆创作者发视频，它需要管理：

要找到能演出这个格式的人；
要让他们理解这个格式为什么有效；
要允许他们连续几周迭代；
要观察哪个版本开始从几千播放变成几十万播放；
要把有效版本继续复制。

Dan 反对那种“500 条视频，每条几百播放，换来换去”的 UGC 项目。因为那不是迭代，只是制造内容垃圾。

Massive 的经验是，真正有效的 UGC 更像产品优化：

盯一个格式，不断微调，直到它能稳定转化。

如果长期关注我内容的小伙伴会发现，这个方法几乎是“铁律”。

08 让用户想买，比优化按钮更重要

在短视频和广告里，创意的重要性往往大于落地页优化。

Dan 举了一个他买瑜伽课的例子：

他原本不想买瑜伽课程，也没有主动搜索拉伸产品。但他看到一个广告，开头是这样的：

如果你每周跑步超过 10 公里，并且髋部很紧，原因可能是这个。

这句话直接命中了他。

当他看完广告，理解问题和解决方案之后，即使购买流程很差，手机上很难付款，他最后还是切到电脑上付了 100 美元。

这个例子说明一件事：

如果用户真的被说服，他会克服很多购买路径上的麻烦。

如果用户没有被说服，再顺滑的页面也很难转化。

当然，这不是说转化率优化不重要，付费页、落地页、价格、优惠都要做。

但对早期消费 App 来说，先把“用户为什么要买”说清楚，比先改按钮颜色更重要。

09 灰色营销：短期有效，长期风险很高

这里有个不能忽视的问题：AI 求职类 App 的灰色 UGC 很多。

有些竞品会复制真实用户的“拿到 offer”、“被裁员”、“接电话收到录用通知”等视频格式，然后让演员假装自己真的通过某个工具拿到工作。

视频本身不直接卖产品，而是在评论区引导：“我用的是某某 App。”

这种方式可能短期有效，因为它看起来像真实经历，评论区也容易转化。

但问题也很明显：

如果用户以为这是一个真实求职结果，而实际是广告或表演，就涉及误导；

如果视频复制了别人的真实经历，还可能侵犯原创内容；

如果评论区刻意伪装成用户推荐，也可能违反广告披露要求。

Dan 对这类做法态度很明确：不做。

原因不是它没有效果，而是 Massive 想长期做公司。

如果一个公司早期就靠误导用户增长，这会影响品牌、团队文化和后续监管风险。

这个提醒很重要。

现在消费 App 圈里，很多团队都在学 UGC、短视频、评论区转化。但不是所有有效方法都能用。

尤其是求职、教育、健康、金融、情感这些高信任场景，虚假承诺和伪装用户反馈很容易出问题。

增长不能只看 CPA 和播放量，也要看长期信任成本。

10 行业风险：AI 投简历可能会加剧招聘系统拥堵

Massive 这个方向有一个更大的行业问题。

AI 自动投递对用户来说很有吸引力，但对招聘系统可能是压力。

有人用 AI 工具投了 5000 份申请，最后拿到约 20 次面试。

工具确实省时间，但命中率很低，也让招聘方收到更多重复或低质量申请。

招聘方的担心也很直接：如果候选人自己都不知道投了哪些岗位，或者 AI 随机填写问题，那招聘流程会更混乱。

也就是说，这些工具会让求职者更容易批量申请，也可能导致企业收到更多相似简历，进一步推动招聘方使用更强的筛选系统。

这会形成一个循环：

求职者用 AI 大量投递，企业收到更多简历；

企业用 AI 更强筛选，求职者再用更强工具绕过筛选。

这和教育里的 AI 写作、社交媒体里的 AI 内容很像。

一旦双方都开始自动化，整个系统会变得更拥堵。

所以 Massive 的长期价值，不能只停留在“帮用户投更多”。

如果它只做海投，最终可能会被招聘平台限制，也可能被企业视为垃圾申请来源。

更稳定的方向，是提高匹配质量。

Massive 在公开资料里也强调，它不仅是填写申请，而是会做职位匹配、定制简历和求职信，并尝试把用户送到更合适的岗位上。

如果未来它能从“自动投递工具”变成“高质量求职匹配平台”，长期空间会更大。

11 对国内团队有什么参考

Massive 的方向在国内不一定能原样复制。

国内招聘平台生态不同，BOSS 直聘、猎聘、智联、前程无忧、脉脉、小红书求职内容、企业官网、校招系统，各自规则都不一样。

自动投递也可能触及平台风控和数据合规，但它的产品和增长方法有参考价值。

第一，选高痛苦、高回报的场景。

找工作是典型高痛苦场景。用户愿意付费，不是因为 App 好玩，而是因为结果重要。

AI App 如果想做订阅，最好服务有明确经济回报的场景，比如求职、销售、获客、考试、论文、跨境、投放、合同、财务，而不是只做泛泛效率工具。

第二，用一句话降低理解成本。

“Tinder for jobs”就比“AI 求职自动化平台”好理解。

国内市场也一样，早期产品的表达不要太复杂。用户听完一句话，就要知道产品怎么用、为什么和他有关。

第三，等候名单不等于需求。

预约、填表、进群、收藏，都不能代替付费。

早期可以做预售、低价试用、小范围付费测试。哪怕用户不多，也比几千个无效邮箱更有价值。

第四，内容开头就是人群筛选。

内容或者标题换一个词，进来的用户就变了，国内也一样。

“应届生投简历”和“被裁大厂人重新找工作”不是一个人群，“考研调剂”和“留学生找实习”不是一个人群。

AI 产品做内容，第一句话要直接筛出付费意愿更强的人。

第五，UGC 要做格式迭代，不是堆数量。

找 100 个创作者乱发，不如先找到一个能转化的格式，让 10 个适合的创作者连续迭代。

短视频增长不是拍得多就行。关键是知道哪个格式为什么有效，哪个细节影响转化。

第六，灰色营销不要碰。

以上，祝你今天开心。

作者：张艾拉公众号：Fun AI Everyday

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鸿蒙 DFX 新工具及能力合集

华为开发者联盟 — Tue, 30 Jun 2026 00:00:09 GMT

备受期待的 HarmonyOS 7.0.0(26) Beta 版本已正式发布！本次版本带来了丰富的 DFX（Design For X）新特性，从诊断能力、日志分析到性能优化，全方位实现关键能力升级。这些焕新特性不仅为开发者提供了更加智能、高效的问题定位与解决手段，更为打造更高质量的应用奠定了坚实的技术支撑。无论是日常开发调试，还是复杂场景的性能调优，开发者都将感受到开发效率的显著提升。

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鸿蒙 DFX 新工具&能力合集-华为开发者话题 | 华为开发者联盟

备受期待的 HarmonyOS 7.0.0(26) Beta 版本已正式发布！

本次版本带来了丰富的 DFX（Design For X）新特性，从诊断能力、日志分析到性能优化，全方位实现关键能力升级。这些焕新特性不仅为开发者提供了更加智能、高效的问题定位与解决手段，更为打造更高质量的应用奠定了坚实的技术支撑。无论是日常开发调试，还是复杂场景的性能调优，开发者都将感受到开发效率的显著提升。

1、ArkTS内存快照聚类分析规则

将快照中的同类对象进行聚类，从而统计出各泄漏对象的影响大小，对定位内存泄漏问题有着关键性的指导作用。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0201217013290146523?fid=0109140870620153026

2、JSLeakWatcher ArkTS 内存泄漏定位利器

HarmonyOS提供了ArkTS内存泄漏检测能力JSLeakWatcher，开发者可轻松接入相关API，实现对系统内具有生命周期的ArkTS组件对象定期执行泄漏自检测。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0207217013856434057?fid=0109140870620153026

3、GlobalHandle运维态能力+MemTrace 日志赋能资源泄漏自诊断

Performance Analysis Kit开放的HiDebug资源采集接口（OHHiDebugStartProfiler/ OHHiDebugStopProfiler），提供线上资源分配栈采集功能，赋能开发者高效实现问题的自诊断与自闭环。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0202217015059997961?fid=0109140870620153026

4、HiAppevent 退出原因订阅能力

新增退出原因订阅能力，用于聚类分析应用上一次非预期退出的问题。系统通过 HiAppevent 提供 APP_KILLED 事件，应用订阅后可获取本应用的上一次退出原因，用于大数据统计分析。如需对退出原因进行进一步分析，可订阅对应故障类型的 HiAppevent（如 APP_CRASH、APP_FREEZE 等）获取详细日志，并通过 app_running_unique_id 进行关联，同一次故障产生的多个事件可快速定位根因。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0202217080969721975?fid=0109140870620153026

5、AppFreeze 增强日志定位主线程繁忙问题

通过抓取主线程在阻塞期间更多的调用栈，帮助开发者快速定位应用主线程繁忙类问题。

APP_INPUT_BLOCK 类型阻塞的超时时长调整为 8 秒，发生时若临近时间存在 THREAD_BLOCK_3S 事件，日志中会自动补充该事件记录；在 THREAD_BLOCK_3S 及 LIFECYCLE_HALF_TIMEOUT 事件到来时，系统会对主线程每隔 300 毫秒采样一次，最多采集 10 次调用栈。

开发者只需在 module.json5 文件中开启主线程采样，订阅 APP_FREEZE 事件的 hiAppEvent，即可获取包含 CPU 使用率、主线程运行时长及调用栈信息的阻塞维测增强日志，按照建议方式处理采样栈即可完成问题定位。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0201217079977121537?fid=0109140870620153026

6、Profiler 跨语言内存分析能力增强

新增支持 Native 持有 ArkTS 内存泄露问题分析能力，覆盖 LocalHandle 和 GlobalHandle 两种句柄类型，能够抓取并展示关联 ArkTS 对象的 Native 分配栈，显著提升跨语言内存泄漏问题分析效率。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0201216402239166435?fid=0109140870620153026

7、GWPAsan 越界检测工具

新增运维态地址越界检测工具 GWPAsan，用于发现和定位应用堆内存释放后使用、堆溢出、重复释放、非法释放等典型踩内存问题。

GWPAsan 无需额外插桩适配，通过对分配的堆内存进行采样监控，性能开销小于 5%，更适合在大规模现网用户和复杂场景下运行，用于发现低概率、难复现的地址越界类问题。

该能力支持开发者按需配置检测参数，包括开启概率、采样率、slot 数及可恢复模式等，可根据开发调试、现网运维等不同场景灵活调整。

当应用发生地址越界问题时，开发者可通过订阅地址越界事件获取故障日志，其中包含报错栈、内存申请栈、释放栈等关键信息。结合日志聚类规则可将多份日志归并分析，减少重复问题干扰，提升踩内存问题的分析效率。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0202217076736491973?fid=0109140870620153026

8、稳定性故障AI诊断能力

AI辅助稳定性诊断能力全面开放，小红书作为首批生态“样板间”率先接入，双方以技术共建为支点，共同打造鸿蒙应用质量保障的标杆范式。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0201217075686092536?fid=0109140870620153026

9、HandleScope自动处理

新增 enableLocalHandleDetection 接口，当开发者调用此接口时，系统会在libuv和EventRunner等事件循环的异步回调中自动添加scope来管理 napi_value 生命周期。

https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topic/0201217016241279525?fid=0109140870620153026

新版本带来的丰富 DFX 新特性，标志着鸿蒙生态在开发者体验领域迈上了新台阶，我们致力于为开发者打造更加高效、便捷、智能的问题定位与解决能力。

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马斯克：Grok 4.5接近Opus，每月发一个新模型，AI圈要变天？

世界模型工场 — Mon, 29 Jun 2026 11:29:07 GMT

马斯克再次搅动AI战局，Grok 4.5以1.5T参数V9基座和Cursor数据加持冲击Opus级性能，同时SpaceXAI却向竞争对手出租算力。这场看似矛盾的布局背后，隐藏着马斯克对AI技术主权、数据飞轮与资本叙事的深层考量。本文将从参数升级、算力出租与战略定位三个维度，解析Grok 4.5能否真正撬动前沿大模型格局。

马斯克又给AI圈扔下了一颗雷。

在X平台最新发帖中，他称Grok 4.5已经进入SpaceX和Tesla的私测阶段。

这一次的新模型基于1.5T参数的V9基础模型，并在补充训练中加入了Cursor数据。

更刺激市场神经的是，马斯克说，早期评估显示Grok 4.5的表现已经“接近甚至可能超过”Anthropic的Opus。

马斯克还给出了一个激进的信号：今年每个月都会发布一个从零训练的新模型。

帖子本身就抓眼球，但更耐人寻味的是马斯克发言的时间节点。

一边，马斯克宣称Grok正在加速追赶前沿闭源模型；

另一边，SpaceXAI又在把大量AI算力租给Anthropic、Google等竞争对手。

马斯克到底是在打AI模型战的翻身仗，还是一个着急把手里算力变现的AI输家？

01 Grok 4.5能追上Opus吗？

从社交媒体反应看，马斯克这条帖子确实重新点燃了外界对Grok的期待。

尤其是“接近甚至可能超过Opus”这句话，很容易让人联想到，Grok终于要从二线模型追到前沿闭源模型了。

X平台上有人说“终于等来了真正的竞争者”，有人直接@Claude账号说“你的位置不稳了”。

事实真的如此吗？

先看参数升级。

从Grok 4.3的0.5T，到Grok 4.5的1.5T，规模整整翻了三倍。

如果数据、算力和训练方法同步跟上，Grok 4.5相比Grok 4.3出现明显跃迁，并不意外。

但问题在于，这次跃迁的参照物并不强。

马斯克自己也承认，Grok 4.3背后的V8基座“训练完成于去年12月，存在大量基础缺陷”。

这意味着，参数翻三倍并不能解释Grok 4.5为什么能和Opus站到同一水平。

真正决定模型能力的，还要看V9的训练数据质量、训练token规模、后训练方法、RL效果，以及真实任务中的稳定性。

再看Cursor数据。

SpaceX收购Cursor，并把其数据引入Grok 4.5的补充训练，这在编程类任务上可能有真实提升。

毕竟Cursor积累了大量真实的AI辅助编程工作流，数据质量很高。

但马斯克说的“接近Opus”，究竟是整体能力评估，还是在coding子集上的局部领先？

原帖没有说清楚，这个区别非常关键。

更值得注意的是，马斯克并没有把Grok 4.5说成“碾压所有模型”的王炸。

他的原话是，V9基础模型不一定会“强到碾压所有竞品”，但“性能扎实，实力可与Opus跻身同一梯队”。

这个表述就很耐人寻味了。

马斯克给Grok 4.5的定位不是超越或最强，而是先占住一个够用、稳定、深度嵌入自家生态的位置。

至于“每月一个从零训练的新模型”的表态，既是野心，也是压力测试。

马斯克提到，数十位顶级Starlink、Starship工程师正在把大量时间转向AI，这说明xAI并入SpaceX之后，最实质性的变化不是品牌，而是工程人才被重新调配。

再加上更大规模算力集群的支持，SpaceXAI确实有可能把模型迭代速度拉快。

但能否月度发布，仍需打一个问号。

这到底是真正的研究迭代加速，还是更接近产品营销节奏，还要看今年下半年能否兑现。

过去xAI的模型发布时间线并非没有延迟记录。

因此，对Grok 4.5最合理的判断，应该是有机会在coding和工程agent上，追近Opus一段距离。

但全面追平Claude Opus或GPT-5系列，仍然是另一个量级的挑战。

顶级闭源模型的竞争壁垒，不只是benchmark分数，而是长上下文处理、复杂多轮推理、低幻觉率、企业部署生态，这些都需要长期打磨的系统能力。

在公开数据和用户反馈出来之前，“接近Opus”只是Grok的自我声明。

02 转型还是出清？

即便Grok 4.5真的带来一次大升级，马斯克的AI战争也还有另一个更现实的问题：

如果SpaceXAI还在追赶前沿模型，为什么它又要把最稀缺的算力租给竞争对手？

这正是最近AI圈出现的一种新判断：行业已经开始出清了。

过去两年，几乎所有模型公司都在疯狂买GPU、建集群、讲AGI故事，但真正能把模型能力转化成收入的玩家并不多。

当训练成本越来越高、模型差距越来越难拉开，手里有算力却没有足够模型需求的公司，就会开始把GPU租出去回血。

在这种视角下，SpaceXAI很容易被解读为，自家Grok打不过前沿模型，只能靠出租算力变相处置资产。

支持这个判断的证据确实不少。

今年3月，11位xAI联合创始人全部离职，覆盖推理、预训练、代码、图像生成所有核心方向。

据Similarweb报告显示，Grok的全球独立访问量市场份额已由早期的约7%跌至3.4%，其日活用户已跌出前五，被Claude、Gemini和DeepSeek相继反超。

此外，Colossus 1建成后，实际算力利用率只有11%，远低于行业均值。xAI作为独立公司在今年5月正式解散，并入SpaceX。

逐条摆出来，像极了一家公司走到尽头前的典型征兆。

但把这件事定性为输家变卖资产，逻辑也并不严密。

Colossus 1出租给Anthropic的月费约12.5亿美元，Google与SpaceX签署的云算力协议月费约9.2亿美元，两项合计年化规模约260亿美元。

更关键的是，两份协议都包含90天终止条款，主动权始终在马斯克手里，算力随时可以收回。

一个闲置利用率只有11%的集群，变成年化260亿美元的现金流，这就算不上处理闲置资产，而是一门新的基础设施生意。

这很像当年亚马逊把内部富余的基础设施做成AWS的路径。

从这个层面看，虽然Grok目前还没有证明自己能追上前沿模型，但在基础设施层面，SpaceXAI的卡位并不差。

03 为什么马斯克不放弃做模型？

但一个绕不开的问题是，既然模型战已经打得如此被动，为什么马斯克还要坚持做Grok？

第一层是生态锁定。

马斯克做模型，从来不只是为了做一个聊天机器人跟ChatGPT抢用户。

Tesla需要AI驱动自动驾驶、人形机器人和车内智能系统；

SpaceX需要AI处理工程研发、卫星网络调度和任务规划；

X需要AI支撑搜索、内容分发、实时信息和广告系统。

一旦这些核心系统长期依赖OpenAI或Anthropic，马斯克就在未来最重要的技术底座上彻底受制于人。

放弃自研模型，等于把自己帝国的AI操作系统外包出去。

第二层是数据飞轮。

Grok 4.5在SpaceX和Tesla内部私测，表面上是做质量验收，实质上是在用真实的工程任务喂养下一代模型。

火箭轨迹计算、汽车制造工作流、卫星网络调度……这些数据，OpenAI拿不到，Anthropic拿不到，Google也拿不到。

加上Cursor积累的海量真实编程上下文，以及X平台独一无二的实时信息流，马斯克手里握着别人根本无法复制的数据管道。

这条飞轮一旦转起来，模型能力的提升就不完全依赖公开数据集的军备竞赛，而是有了结构性的差异化来源。

第三层是资本叙事。

SpaceX于6月12日正式登陆纳斯达克，上市首日收涨19%，市值高达2.1万亿美元。

支撑这个定价的，不只是Starlink的卫星宽带业务，还有想象空间最大的人工智能业务。

不少分析人士认为，将xAI并入SpaceX，正是为了将其包装成“航天-通信-AI”一体化平台，从而跳出传统航天公司的估值框架。

如果SpaceX没有自研的前沿模型，AI板块就成了空壳。

目前上市已经完成，但维持这个估值的压力才刚刚开始。

Grok必须继续迭代，哪怕只是“接近Opus”，也是让投资者相信AI板块真实存在的必要证明。

所以，Grok对马斯克不是可有可无的支线。

它既是技术主权，也是数据入口，还是资本市场理解SpaceXAI的关键拼图。

放弃做模型，等于主动放弃未来AI牌桌上的核心位置。

从这个角度看，Grok 4.5更像是马斯克的一次资格考试。

考过了，SpaceXAI重新回到前沿模型牌桌；

考不过，马斯克手里最值钱的AI资产，可能就不是Grok，而是那些正在出租给竞争对手的GPU。

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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在电商吃过的苦，沃尔玛不想在AI再吃一遍了

山农下山 — Mon, 29 Jun 2026 10:51:23 GMT

零售巨头沃尔玛正在改写AI时代的消费入口规则，从ChatGPT合作到自研购物助手Sparky，这家百年企业用三次关键转型证明：真正的零售王者从不惧怕技术革命。本文深度拆解沃尔玛如何将5000家线下门店转化为AI基础设施，在代理式购物浪潮中重新定义全渠道零售的胜负手。

01 入口的故事

沃尔玛看起来已经接受了一个事实：AI会改变消费入口。一家开在城市中心地段的沃尔玛超市、提供送货上门服务的沃尔玛App或者小程序，曾经都是它精心运营的入口。但AI时代，人们的消费入口可能会变成 ChatGPT、Gemini、豆包、千问：输入采购需求，剩下的事情交给AI去处理。

于是，它在2025年就跟ChatGPT合作推出Instant Checkout，用户可以直接在ChatGPT购买沃尔玛的部分商品。但转化效果不算好。此外，对于沃尔玛来说，通过外部AI入口进来的用户是面目模糊的。它无法建立完整的用户信息，也无法在库存、配送方面提供更好的服务。

今年3月，沃尔玛新CEO上任后，对AI的拥抱又近了一步。沃尔玛自己的AI购物助手Sparky被嵌入到ChatGPT和Gemini，用户通过自己的沃尔玛账户登陆Sparky，从而实现同步。整个交易通过沃尔玛自有结账系统完成。此外，Sparky也可以调用沃尔玛系统，去控制实施库存、价格和配送数据。简单来说，ChatGPT和Gemini只是入口，基于Sparky，用户还是可以得到一套完整的沃尔玛体验。

入口的重要性，沃尔玛当然懂。

门店即流量入口，山姆·沃尔顿在美国阿肯色州开出第一家沃尔玛门店时就清楚这一点。他擅长用低价爆款作为“钩子产品”，吸引用户到店——人们会被1美元的女裤吸引，从几十公里外的地方驱车赶到沃尔玛，但只要到店，沃尔玛就有办法让他们消费更多。

1972年，美国阿肯色州开出第一家沃尔玛门店

几十年来，这位线下零售之王靠大规模采购、低价策略、门店网络和供应链效率，建立起全球最强的零售系统。但过于强烈的“入口”优势，一度也让它陷入创新者窘境，在电商时代落后过：它在1999年就上线了网上商城，但长期作为边缘业务，不被管理层重视。它为此付出了高昂的代价。

2016年，沃尔玛以总对价约33亿美元的价格，完成对电商网站Jet.com的收购，创始人Marc Lore随后加入沃尔玛，负责美国电商业务。不过，这时候的沃尔玛，多少还是在用亚马逊的思路补课，疫情期间它才真正看清，门店这个旧资产可以变成电商时代的基础设施。

沃尔玛在美国拥有近5000家门店，90%的美国人住在门店10英里内，疫情期间，它们顺势转型成为前置仓+线上提货点，变成“新入口”。

2020年，沃尔玛超越eBay，成为美国电子商务市场销售老二。此后，它在电商业务持续发力，到2026财年（截至2026年1月31日），沃尔玛全球电商销售额达到1504亿美元，营收占比约21%，同比增长24%，而且，它已经连续15个季度保持双位数增长。

2024 年 10–12 月美国主流电商网站、电商 App 的月度用户流量，图源：voronoi

虽然有点晚，但电商这口饭，沃尔玛算是吃上了。更重要的是，这家老牌零售商放下了对传统“入口”的执念。沃尔玛发现，如果顾客同时在门店和线上购物，他们的花费通常是纯门店顾客的两倍，而且到店频率也更高。

这说明，线上渠道并不是把抢走了线下客户，而是创造了增量。在全渠道模式中，“入口”主权不再是最重要的事情，沃尔玛可以通过更灵活的形式与用户产生连接，竞争的根本又回到了用户体验，也就是老山姆·沃尔顿说过的那句：

在零售业获得成功的秘诀就是满足顾客的需要。

02 AI时代的连接

消费者永远想要更低的价格、更快的速度、更少的麻烦。这是沃尔玛、7-11、亚马逊以及中国电商公司们都验证过的共识。现在，AI需要让用户相信，它能更好地实现这一切，并带来更好的用户体验。

代理式AI购物（Agentic Commerce）正在成为其中关键。McKinsey预测，2030年它可能达到3-5万亿美元规模。

区别于传统的AI导购，这种模式最大的特点在于AI主导权。在更理想的形态中，人类只负责给出需求、设置预算规则，AI作为独立代理自主完成选品、比价、下单、支付和售后的全链路。海外的ChatGPT Shopping、Gemini Shopping，国内的豆包和千问，都算是这类产品的早期探索。

豆包、千问都已接入抖音商城和淘宝等电商平台

沃尔玛新任全球CEO弗纳在今年谈到：从传统网页或App搜索到代理式商务的转变，代表着零售业的下一个重大变化。我们不只是旁观这一转变，我们正在推动它。目前来看，Sparky要承载起这份期待。

作为购物助手类的Agent，Sparky能回答用户关于产品的问题，给出建议；跟踪常购买商品并提醒补货。根据沃尔玛在2027财年Q1披露的数据，使用Sparky的顾客平均订单金额比非使用者高出约35%——倒不是因为沃尔玛刻意提价，现阶段愿意使用AI购物助手的人，不是价格敏感性用户，本身的消费习惯就更高频、更在意效率。

Sparky 还有足够大的想象空间。沃尔玛描绘“The Future of Shopping is Agentic”时举了个例子：用户问晚饭吃什么，Sparky可以生成家庭菜单，并把食材自动加入购物车；用户问怎么修漏水的水龙头，它会给出步骤，订购合适工具并安排当日送达。

当然，这只是美好的愿景。现实中，代理式AI购物还处于发展早期阶段，它的渗透率很低，槽点也很多。

Sparky就在Reddit 平台被吐槽：搜索不准、回答机械、误解用户意图、把简单找货变得更麻烦。还有人说，它更像被重新包装的搜索引擎，并不是真正有用的AI。

这几乎是所有新技术、新产品的必经之路。电商生意曾经也不被看好。2021年，已经成为世界首富的贝索斯在推特上晒出了1999年的《巴伦周刊》封面。那张旧图中，他的头像被画在一颗正在燃烧的炸弹里，引线已经点燃，暗示亚马逊即将爆炸。内文更是毫不客气：

贝索斯登上1999年《巴伦周刊》封面

“杰夫·贝索斯开创了一种新商业模式的想法是愚蠢的。他只不过又是一个中间商而已，股市开始认清这个事实了。互联网上真正的赢家将是那些直接向消费者销售自己产品的公司。看看索尼、戴尔和贝塔斯曼在做什么就知道了。”

沃尔玛没打算去对抗这个规律，务实本身也是它的基因。于是，在Sparky进化成为人们期待的AI购物代理之前，它先安排Sparky去干了点更加实际的工作：让那些在ChatGPT、Gemini上流露出消费意愿的用户，经过Sparky，在沃尔玛的体系中完成购物。

传统的入口正在被消解，但沃尔玛可以通过Sparky连接到更多的新入口，与那些主动或者被动进入AI世界的人们，建立起新的关系。

这是一条亚马逊没有选择的路。它如今的“真实身份”其实是广告公司+云服务公司，必须把流量入口抓在自己手中。于是，不管是早期的AI购物助手Rufus还是后来的Agent Alexa，都只活动在亚马逊的封闭生态里。它也没有足够的动力，去寻求AI新入口。

而沃尔玛呢，作为一家全球员工超过210万、门店数量接近11000家、每周服务约2.8亿名顾客的超级零售巨头，卖货始终是它最重要的任务。

拥抱AI，也是为了在时代变迁中继续把货卖好。因此，它没必要激进地去给自己贴上什么“AI公司”的标签，而是围绕用户体验和效率，去使用AI。

目前，它规划了面向消费者、员工、供应商/卖家/广告主和开发者的四类 super Agents——利用Agent这种相对成熟的AI产品，去提升用户体验，完善组织架构到生态。

这一次，它很清楚自己的优势是什么。

把过去几十年里构建的门店履约、仓储物流、库存系统、价格体系、会员体系和数据，转化成为AI可调用、甚至无法离开的基础设施，沃尔玛应该就不会掉线。守住基本盘，不下牌桌，才有资格谈其他。

03 站在历史转折点上

AI时代，“省钱省时间”的消费需求不会变，但消费者的决策方式会变。代理式AI购物越发达，人们对AI越信任，决策链条就越短。这就意味着，沃尔玛不仅要搞定它的顾客，还得获得AI的信任。新任务落在了弗纳肩上。

弗纳在沃尔玛工作超过30年，1993年就干过小时工，大学毕业后入职，从门店经理开始干起，2017年起陆续担任山姆CEO、沃尔玛美国CEO，今年2月接任沃尔玛全球CEO。沃尔玛在官方公告中明确提到：在他的领导下，公司正在建设一个由创新和人工智能驱动的新时代。6月的股东大会上，弗纳又强调沃尔玛正在利用AI“引领下一代零售”。

沃尔玛全球总裁兼首席执行官约翰・弗纳

大公司CEO的变更，往往跟时代、技术的重要迭代有关。当行业底层技术或者竞争规则发生根本性变化时，原有的领导者容易陷入路径依赖，需要新的领导者来重新定义战略。苹果和沃尔玛都是典型。库克把苹果变成了全球最赚钱的硬件公司之一，但AI的新故事只能交给继任者特努斯。董明伦为沃尔玛搭建了零售、电商、广告的生态系统，明确了AI新方向，而深入拥抱AI就成了弗纳的课题。

董明伦对弗纳的评价里有两个关键词：好奇心、数字敏锐度。

根据媒体报道，弗纳会高频使用AI，每天早上跟AI对话，经常鼓励员工使用包括AI工具在内的技术去提升工作效果。接任CEO后，他很快沃尔玛分散的技术和产品部门集中，形成统一领导，沃尔玛的AI含量也明显提升：前端的Sparky持续进化；AI工具推动广告和会员增长；后台用AI提高库存、履约和供应链效率；内部使用Code Puppy和AI培训提升效率。

比如配送效率。弗纳在2027财年Q1电话会中谈到，供应链中的AI应用正在改善库存摆放、履约决策和实时服务能力。该季度，沃尔玛全球同日或次日送达商品超过35亿件，美国Walmart delivery增长45%。

无论是弗纳基于沃尔玛门店系统里的成长背景，还是他上任中之后的AI举措，它们共同指向了一个信号：沃尔玛的AI不是硅谷式幻想。它只是想搞好主业，在AI时代继续做一家全球领先的零售公司。

不过，一个残酷的现实是，大公司穿越周期，往往要比创业公司经历更多的煎熬。

目前来看，沃尔玛选择了一种相对务实、平滑的方式接入AI，但这只能确保它在当下的位置。随着AI技术和Agentic Commerce的进化，谁知道“第二个亚马逊”会从哪里冒出来？

这是弗纳CEO任期无法回避的挑战。AI迭代速度远比电商要快，随之而来的挑战与风险也更高。

就连沃尔玛数十年依赖的“人”的价值，或许也会在AI时代被评估。

以人为本是这家老牌零售公司的基因。过去多年里它都坚信，一线员工能与顾客交谈，是唯一真正了解外面发生了什么的人。然而，AI正在改变消费方式，也在改变人类的工作。硅谷的科技公司已经掀起裁员潮，刘强东也在最近谈到，长期来看，AI和无人机器人会取代传统快递配送岗位。

对AI的担忧，同样笼罩在一些沃尔玛员工身上。

一项要求沃尔玛披露AI和自动化对员工福祉影响的股东提案，出现在今年6月初的股东大会上。媒体披露这份提案的背景是：一位沃尔玛夜班员工认为，AI驱动的工作标准可能带来伤害、倦怠和高流失，他还表示员工被要求完成“不可能的时间表”。

提案最终因为投票未通过而被否决，但这场小风波依然能激起人们对沃尔玛的担忧：全球210万员工，对于这家AI转型的公司，究竟是财富还是累赘？当AI能胜任更多人类工作，这些员工要如何安置？

“自从山姆·沃尔顿开出第一家沃尔玛以来，商业变了很多；自从我在花园中心当小时工以来，商业也变了很多。但没有变的是，是我们的员工（人）创造了差异。”

弗纳用这句话回应了股东大会上的担忧。但所有人都知道，回应不等于答案。这位老沃尔玛人，还需要一个关于AI、零售和人、更有说服力的新故事。

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题图来自作者提供

金融AI浪潮下，产品经理如何在安全与创新之间走钢丝

山姆 — Mon, 29 Jun 2026 09:27:53 GMT

金融AI应用的监管红线与创新边界正在被重新定义。当AI炒股工具让用户血本无归，当监管文件为高风险场景设立一票否决权，产品经理如何在合规框架下打造可信赖的金融AI产品？本文深度解析风险分级、信源金字塔、透明决策等关键策略，揭示将监管紧箍咒转化为产品护城河的实战方法论。

一次翻车和一纸军令状

去年底刷到一个帖子，哪个群转出来的我都忘了，反正是个哥们儿，用某个号称能预测大盘的AI工具，把家里准备结婚的钱全压了进去。多少钱来着？印象里是二十几万，记不太准了，AI给他算得头头是道，什么概率、什么置信区间，界面做得跟专业机构一样唬人。结果三周不到，本金少了一大半。他在帖子底下跟人回复，说自己到现在都想不通，那个AI说话那么笃定，数据看着那么真，怎么就错得这么离谱。

我看完意识到一件事，不是他亏钱，亏钱的故事每天都在发生，是这个哥们压根没法分辨AI说的话哪句是真、哪句是它自己编的。

你做过AI产品就知道，模型一本正经地胡说八道，是它的天性。在写文案、画图这种场景里，它编一点无伤大雅，大家图个乐。可一旦这套东西接到了钱上面，接到了一个人半辈子的积蓄上面，那个”编”字的代价，就不是闹着玩的了。

技术裸奔，在别的行业可能就是个bug，在金融行业，那是会出人命的。

就在大家还在为”AI炒股翻车”这类事吵得不可开交的时候，2026年6月18日，一份文件落地了。《银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，业内都叫它金发〔2026〕8号

我把它叫做金融AI赛道的新宪法

为什么用”宪法”这么重的词。因为它不是那种发了就没人看的指导性文件，它把”什么能做、什么必须先过审、出了事谁来扛”这些最要命的问题，第一次说得清清楚楚。在这之前，大家都是摸着石头过河，胆子大的往前冲，胆子小的在岸边看。现在好了，河里哪块石头能踩、哪块踩下去就是深坑，画了个明明白白。

我知道你看到这儿，第一反应可能是”完了，又要被管了，创新空间又小了”。

我一开始也是这么想的。后来越琢磨越觉得不对。

监管的红利和市场的压力，这两个东西是同时砸下来的。市场逼着你必须上AI，不上就被同行甩开。监管又给你画了一堆线，越线就出事。表面看，”创新”和”安全”像一对天生的冤家，你多要一点这个，就得少要一点那个。

可作为一个在互联网里摸爬滚打这么多年的产品经理，我特别不喜欢这种”非此即彼”的二元论。

这篇文章我想聊的，不是怎么”戴着镣铐跳舞”。戴着镣铐跳舞这个说法本身就透着一股委屈和无奈，好像规矩是来害你的。我想聊的是，怎么把规矩当成一个放大器，怎么让那些看起来束手束脚的红线，反过来变成你产品的护城河。

说白了，这不是一碗”你要相信明天会更好”的鸡汤。这是一份解药，专门解”既要又要”这个最折磨人的实操难题。

接下来这几章，我尽量不堆法条，全用咱们产品经理熟悉的话来讲，读完你能在自己的PRD里直接抄作业，那我这篇就没白写。

金融AI的”交通规则”和”禁区红线”

很多人一看到”指导意见”四个字，眼睛就开始打架。一堆”应当”、”不得”、”原则上”，读三段就困了。

我换个方式跟你讲，你就把这份文件想象成一套交通规则，有些是建议你怎么开车开得稳，有些是直接画了双黄线，越过去就是事故。

说点人话

文件里有几条核心原则，听起来很官方，我一条一条给你翻译。

第一条是谁用谁负责，官方叫主体责任。意思特别直白，AI是你机构买来用的、或者自己造的，那它惹的祸就得你来扛，你不能甩锅给”是模型自己算错的”。这跟那种平台和入驻者之间的责任划分是一个道理，你以为找了个工具就能撇清干系，门儿都没有。出了事，担责的是把这个工具摆到用户面前的那个人。

第二条是自主可控，这个我特别有感触。说的是核心的技术、核心的数据，得攥在自己手里，不能整个身家性命都拴在别人的一个外部接口上。有些做硬件的厂商，明明买现成的芯片又便宜又省事，偏要咬着牙自己造，图什么。图的就是有一天别人卡你脖子的时候，你还能喘气。金融AI也是一个逻辑，把命门交出去的事，再省钱也不能干。

第三条是务实高效，翻译过来就是别搞花架子。别为了AI而AI，别为了在汇报PPT里写一句”我们也用上大模型了”，就硬塞一个根本没人用的功能进去。这条简直是对我们产品经理的灵魂拷问。一个经过真实验证、真有人用、真解决问题的最小可用版本，比十个炫技的demo都值钱。

第四条是守得住才走得远，底线思维。先想最坏的情况会怎样，把那个最坏的情况兜住了，再去谈往前冲。这跟咱们做产品准入是一个心法，先问”这玩意儿出了最大的篓子会怎样”，能扛住，再上。

其实就是咱们天天挂在嘴边的那几个词，责任、护城河、MVP、准入机制，监管不是外星人，它说的事咱们早就在做了，只不过它把”必须做”三个字加粗了。

什么叫高风险应用

它对高风险应用做了个界定，哪些算高风险呢？凡是涉及资金交易的、涉及资产评估的、涉及信贷审批的、涉及承保理赔的、涉及风险管理的，这几类，全是。

一个AI功能，只要它的输出会直接动到用户的钱、会直接决定一份金融合约成不成，那它就是高风险。

比如帮用户自动调仓，动钱了，高风险。给一笔贷款打分决定批不批，决定合约成不成，高风险。帮保险定损算赔多少，动钱了，高风险。

反过来，帮客服回答我的还款日是哪天，这个不直接动钱，不直接定合约，风险等级就低很多。

这条线很重要，你做需求的时候，不是先想这个功能多酷，而是先拿这把尺子量一下，我这个东西到底踩没踩在那条线上，踩上了，后面的流程完全是另一套打法。

风险管理委员会的一票否决权

文件白纸黑字写了，高风险应用，必须经过本机构风险管理委员会批准后，才能实施，这句话的分量很重。

过去咱们做产品，需求评审会上坐着谁？产品、研发、测试、设计，大家围着一个原型图争论交互、争论排期，最坏的结果是某个功能被砍掉重做。

现在不一样了，你的高风险AI需求，评审桌上要多坐好几个人，技术负责人在那儿看你的技术方案稳不稳，风控负责人在那儿看你这套东西会不会引爆系统性风险，法务合规在那儿看你有没有越过那条红线。

而且最关键的是，这几位手里握的不是建议票，是否决票。

什么概念，哪怕你的产品设计得再精妙，用户调研做得再扎实，商业模型算得再漂亮，只要风控总监皱着眉头说一句这个不行，你这个项目，当场就能被毙掉，一票否决。

我是有点无力的，你想啊，一个产品经理最大的权力，就是定义做什么、不做什么，现在这个权力的一部分，被强制让渡出去了。

但好处是从设计的第一天起，我就得把风控和合规拉进来当队友，而不是等产品快上线了才被他们一盆冷水浇灭，提前对齐，提前把那些会被否决的雷排掉，这本身就是在帮我节省后面巨大的返工成本。

把分级刻进你的DNA

新规不是一刀切地说AI全都不许碰，也不是放任你随便玩，它是按风险高低，把所有AI应用切成了不同的档。低风险的，给你松绑，怎么快怎么来。高风险的，层层设卡，一步都不能错。

你以后立任何一个AI相关的项目，需求文档的第一页，不该是功能描述，而该是一张风险定级表。这个功能动不动钱、定不定合约、涉不涉及用户核心资产，对照着新规的标准，先把档位定下来。

定完档，后面的所有动作才有谱。低档的，走轻流程，快速验证，小步快跑。高档的，从第一天就把风控、合规、技术负责人拉进来，老老实实排队过审。

一个本该是高风险的功能，被产品经理当成普通功能就排期上线了，等到快发布了风控才发现问题，一票否决，几个月的活儿全白干。返工的成本，比你提前花一周做风险定级，高出几十倍不止。

先定级，再设计，这个顺序，千万别反。

把紧箍咒变成护身符

产品层的第一道防御工事是AI幻觉

回到开头那个把结婚钱亏光的哥们儿，他栽就栽在，AI编了一个数据，他全信了。

模型会胡说，这事儿没法从根上根治，那是它的底层机制决定的。但是，我们可以在产品这一层，给它修一道防御工事，让它就算想胡说，也说不出口。

我管这个叫信源金字塔。

给AI能引用的数据，强制排个优先级。最顶上是权威层，比如交易所的公告、监管披露的官方口径，这些是金标准。中间是参考层，比如持牌机构发的研究报告，可以用，但得标明出处。最底下，还有一层叫禁止层，那些来路不明的自媒体爆料、小道消息、群里转的截图，一律不准当数据源用。

把这个优先级写死在系统里，AI再想引用一个营销号的内部消息，门都没有。

这个理论听着简单，真做起来你会发现，光是把”哪些算权威源、哪些算禁止源”这件事定义清楚、还得让法务点头，就能扯皮扯上小半个月。这玩意儿从来不是技术难，是人难。扯远了，拉回来。

光有金字塔还不够，还要加一道熔断机制。

当AI准备生成一个关键数字的时候，比如某只标的的实时价格、某个产品的具体收益率，后台得自动拿这个数字去跟官方数据库比一比。比对上了，放行。对不上，或者官方库里压根查不到，立刻熔断，不许它瞎编，转而吐出一句老老实实的话，这个数据我没法确认，请您查阅官方公告为准。

表面上看，AI认怂了，显得没那么万能。可对一个把身家压上去的用户来说，一句诚实的”我不知道”，比一百句信誓旦旦的胡话，值钱太多了。

诚实，在金融AI这儿，是最高级的功能。

把决策过程白盒化

用户为什么会被AI骗，很大程度上是因为他看不见AI是怎么想的。AI给了个结论，过程全在黑箱里，用户只能选择信或者不信。

我们要做的，是把这个黑箱，换成一个透明的玻璃箱。

AI说出来的任何一个数字、任何一个结论，背后都得挂着来源。用户手指头一点，直接跳到那份原始文件的截图，或者那条官方公告的链接。我说这个标的涨了百分之三，凭什么。点一下，原始行情数据摆在你面前，自己看。

这一下，AI就没法张口就来了。因为它说的每句话，都得能被追溯、能被验证。

不光给你看结论的来源，还给你看它是怎么一步步推到这个结论的。它调用了哪几个数据、套用了哪条规则、做了哪些假设，这条思考路径，能展开给用户看。

我知道有人会担心，把这些都摊开，会不会显得产品很啰嗦、很重。

我认为是要分场景。在低风险的闲聊场景，没必要。但在高风险场景，在用户要拿这个结论去做重大决策的时候，这条透明的思考链，就是用户敢于信任你的全部底气所在。

一个连自己怎么想的都不敢给你看的AI，凭什么让你把钱交给它。

给人留一个纠偏的口子

最后这一招，我觉得是整套安全设计里最体现产品价值观的

AI会错。这是前提，不是意外。一个好的产品设计，不是假装AI永远对，而是大大方方承认它会错，然后给”人”留好纠错的位置

具体怎么做。产品里得预留一个人工纠正的接口。AI判断错了，用户能手动改过来，而且这个修正动作，还能反过来喂给AI，让它”记住”这次教训，下回别再犯同样的错

这是日常场景。到了高风险场景，光留接口还不够，得上硬规矩

像自动调仓、像信贷审批这种直接动钱、直接定合约的场景，我会强制设一个人工复核节点

什么意思。AI在这种场景里给出的东西，永远只是个”半成品”，是一份”建议书”，不是”执行令”。它算完之后，必须有一个真实的人，看一眼、点个头、确认了，这件事才能真正落地

AI是副驾驶，不是机长。它可以帮你看仪表、提醒你前面有障碍，但把方向盘彻底交给它、人睡过去，这种事在金融场景里绝对不能发生

别忘了”适不适合他”这件事

还有一招，特别容易被产品经理漏掉，我得单拎出来说

AI说得再准、过程再透明，有个前提你不能跳过，就是这个东西到底适不适合眼前这个用户

金融里有个词叫适当性。简单说，你不能把一个高风险的玩意儿，硬塞给一个根本扛不住风险的人。一个刚工作两年、风险承受能力很低的年轻人，你的AI再”聪明”，也不该天天给他推那些波动巨大的东西

这件事AI自己是没分寸的。它只看数据匹配度，不看人。产品设计里，得有一道适当性的闸门，卡在AI给出建议之前。先判断这个人能扛多大的浪，再决定AI能给他看什么样的海

落到交互上，我特别看重一个细节，叫二次确认，也可以叫冷静期

什么意思。在那些真正动大钱的关键动作上，别让用户一键就完成。AI给了建议，用户点了同意，先别急着执行，弹一个清清楚楚的二次确认，把这次操作的风险、可能的最坏结果，用大白话再讲一遍，让他停三秒，问一句”你真的想好了吗”

那个亏光结婚钱的哥们儿，假如在他点下全仓买入之前，屏幕上跳出一句”这笔钱占了您总资产的九成以上，一旦判断失误，您可能损失大部分本金，确认继续吗”，他会不会犹豫一下

哪怕只犹豫这一下，可能就救了他

我们做产品的，脑子里总绷着”转化率””流畅度”，恨不得用户三秒下单。可在金融这块儿，有时候你得反着来，故意给用户添点堵，让他慢下来。这话听着别扭，但救人的往往就是这点别扭

你把这几招拼起来看，信源金字塔管住输入，透明玻璃箱管住过程，人工复核管住输出，适当性和冷静期管住该不该给。几道闸全锁死，监管那个看起来吓人的”紧箍咒”，被你这么一拆，全变成了用户信任你的理由

紧箍咒和护身符，本来就是一个东西，看你怎么用

平衡数据安全和AI性能的技术解药

最痛的点

你想用好AI，尤其是想用好那些能力超强的外部大模型，你就得喂数据给它。可金融数据是什么。是用户的资产、是用户的交易记录、是机构的核心风控逻辑，全是命根子。

把这些命根子打包，传到一个外部模型那儿去算，安全吗。一想就头皮发麻。数据安全相关的法律对金融数据的看管严到什么程度，做这行的都懂，那不是闹着玩的。

可你要是因为怕，就死死把数据捂在自己怀里，啥外部能力都不敢碰，那结果就是你的AI又笨又贵，被那些敢用的同行甩出几条街。

尤其是中小机构，这个噩梦最深。大机构有钱有人，能自己搭一套封闭的体系。中小机构呢，自己搭成本扛不住，上云又怕数据出事，左右为难，进退失据。

安全和成本，安全和性能，像两头拉着你的牛，往两个相反的方向使劲

那有没有办法，让数据不出门，又能把外部模型的能力借过来用。

让模型跑过来吃草

传统做法，是你把家里的草料，也就是数据，千里迢迢运到那匹千里马，也就是大模型，跟前去，让它吃。草料离开家门那一刻，就有丢的风险。

联邦学习反过来。它不运草料，它让千里马自己跑回你家来。马在你家本地把草吃了、消化了，临走的时候，它只带走一样东西，就是”我怎么长肌肉的方法”，也就是训练好的模型参数。一根草，都不带出你家门。

数据始终待在本地，出门的只是那些抽象的、看不出原始信息的参数。这一下，数据安全的弦就松了一大半。

这个比方打得有点糙，模型参数哪是肌肉那么简单的东西，真较真起来漏洞一堆。但意思你大概能get到就行，我也不是来给你上密码学课的。

什么场景适合用它。比如几家机构想联合起来训一个更准的风控模型，谁都不想把自家客户数据交出去，那就让模型挨家挨户跑一遍。再比如企业基于自家财务数据做流动性预测，数据敏感得很，这套打法就特别合适。

在保险箱里算账

想象你在一个完全密封的、带手套的保险箱里操作一堆数字。外面的人，能看见你的手在动，看见你在拿、在放、在做加减乘除，可他完完全全不知道箱子里那些数字到底是几。

同态加密干的就是这个事。数据全程是加密的，运算也在加密状态下完成，算完了再解密。中间任何一个环节，包括那个帮你算账的外部模型，都看不到你真实的数据长什么样。

差分隐私是它的好搭档，往数据里掺一点恰到好处的噪声，让你既能从一堆数据里看出整体规律，又没法把任何一个具体的人扒出来。

什么场景适合？比如你要把一堆发票、合同这种非结构化的文本，丢给外部大模型做合规审查，里头全是敏感信息，加密了再传，稳。再比如拿核心财务数据做现金流预测，也是一个道理。

但不是没代价的，它能做到几乎百分之百保护数据安全，听着完美。可加密、解密、在密文上做运算，这些都吃算力。代价就是慢，推理速度会掉下来，掉的幅度不小，大概在三成到五成之间。

天下没有免费的午餐，极致的安全，换来的就是性能的折损。用不用、在哪儿用，得看你这个场景到底有多敏感、对速度有多苛刻。

平衡与取舍

真正成熟的打法，是搭一个分层的架构，按场景的风险等级，灵活地把这几样技术组合着用。我习惯把它分成四层。

最底下是数据层，所有的命根子都在这儿，原则上不动窝。往上一层是安全层，联邦学习、同态加密、差分隐私这些武器，全摆在这一层，像个军火库，随用随取。再往上是调度层，也就是各种AI智能体待的地方，它们负责干活，但取数据、调能力，都得经过安全层这道关。最上面才是应用层，是用户真正看得见、摸得着的那个产品界面。

这套架构妙在取舍是动态的，一个低风险的、用户随便问问的场景，没必要上最重的加密，慢吞吞的还影响体验，那就走轻量通道。一个高风险的、动核心数据的场景，那就把最重的盔甲全披上，慢点就慢点，安全第一。

安全、成本、精度，这三个东西本来是死死拧在一起、按下葫芦浮起瓢的，可有了这套分层的、能灵活组合的架构，你就能在不同场景里，给它们找到一个动态的平衡点。

到底什么时候用哪招，给你一套笨办法

讲了这么多技术，你可能还是抓不准，具体到一个需求，我到底该选哪个

我有个特别笨、但特别管用的判断办法，分两步问自己

先问数据敏不敏感。如果这批数据脱了敏、就算泄露了也无所谓，那别折腾，直接走外部模型，又快又省。如果这批数据沾着用户的核心资产、核心隐私，泄了就是大事，那对不起，重武器伺候。

再问场景急不急。用户站在那儿等结果、慢一秒就骂娘的场景，加密那套吃算力、拖速度的方案就得慎用，宁可在数据隔离上多想办法。而那些后台跑批、用户不在线等着的场景，慢三五成又何妨，安全拉满。

敏感又不急的，比如后台联合训风控模型，联邦学习上。敏感又急的，比如实时帮用户审一份带隐私的文件，那就在本地能力上多砸资源，把外部依赖降到最低。不敏感的，怎么方便怎么来。

把这套问法养成肌肉记忆，你做技术方案选型的时候，就不会一上来先想”上最牛的技术”，而是先掂量这个场景到底要什么。

我最想传递的其实是一个态度。我们不能因为怕噎着，就干脆不吃饭了。为了安全，把AI的能力全砍掉，那是最蠢的因噎废食。监管的高压是真的，可在这高压底下，依然有技术的活路，依然能把外部那些强大的模型能力，安全地借过来用。

这才叫真正能落地的”既要又要”。

人机协同的合规新范式

先把AI的位置，重新摆正

现在有个通病，特别容易神化AI，动不动就AI会取代谁、AI无所不能。

在金融这个场景里，我建议把这个幻觉戒掉。

AI是什么？它是副驾驶，不是机长。它是个超级好用的计算器，不是那个拍板的数学家。它能帮你算得飞快、看得很广，但最终那个决定以及要担责任的判断，得是人来下。

把这个定位摆正了，你的整个产品设计才不会跑偏。所有的功能，都围着怎么让AI这个副驾驶服务好那个机长来转，而不是想着哪天让副驾驶把机长踹下飞机。

怎么向监管”交作业”

新规之下，你不光要把产品做好，你还得能证明你做得好。这就涉及一个新课题，怎么设计一份能让监管满意的合规报告。

我琢磨下来，至少有两块得提前埋好。

一块是前面说的那些可解释性，不光是给用户看的，也是给监管看的。你的高风险模型凭什么得出那个结论，得能拿出一套站得住脚的决策依据，而不是一句模型就是这么算的糊弄过去。

另一块是你对数据做的每一个操作，谁、在什么时候、动了哪条数据，都得有完整的日志记下来。而且这日志不能随手就删，文件里对审计的时长是有硬要求的，半年起步。你得保证监管哪天来查，你能把这几个月的操作流水，原原本本调出来。

虽然听起来很烦，但这套日志体系建起来之后，受益最大的其实是你自己。出了任何问题，你能第一时间定位到是哪个环节、哪一步出了岔子。这哪是负担，这是你产品的黑匣子。

拼的是组织能力

很多人把合规理解成一个部门或者是领导的事，跟产品没关系。这是大错特错。

新规之下，合规不再是某个部门的KPI，它变成了一种组织能力。是从产品立项、到技术选型、到上线运营，每一个环节都得带着合规的脑子去做事。

打个比方过去合规像个守门员，站在最后一道，等你射门了再扑救。现在不行了，合规得变成整支球队的阵型，从前锋到后卫，每个人脑子里都装着那条线在哪儿。

对产品经理来说，这意味着你的角色变了。你不再只是那个画原型、写需求、追排期的人。你得变成一个翻译，把冷冰冰的法条，翻译成工程师能落地的技术方案，翻译成设计师能画出来的交互，翻译成老板能听懂的那笔账。

这活儿不好干，我自己也经常卡壳。法务给我一段话，我能盯着看半天，硬是想不出来该怎么变成产品功能。这种时候没别的办法，就是厚着脸皮一趟趟去问，问到对方烦为止。

但话说回来，谁要是真能把这层翻译做顺了，在现在这个节骨眼上，是真的值钱。

我身边那些做得好的同行，没有一个是抱着”合规真烦”的心态在干活的。他们都把合规当成一道护城河，一道别人短时间内跨不过来的壁垒。当所有人都在抱怨规矩多的时候，先把规矩吃透、并且把它做成产品优势的那个人，已经悄悄跑到前面去了。

面对这么强的监管，中小机构最容易犯的错，是什么都想自己造

自己搭中台、自己训模型、自己搞一套合规体系。听起来很有志气，实际上呢，钱烧光了，人累垮了，造出来的轮子还不一定合规。

这事儿大可不必，监管鼓励的大方向，其实是抱团。那些头部机构，资源雄厚，能把一套完善的AI能力中台搭得又稳又合规，他们完全可以把这套经过千锤百炼的技术和管理经验，输出给中小机构用。

而中小机构的最优解，恰恰不是什么都自己来，而是采用一种更开放的生态打法。去采购那些已经成熟的、已经验证合规的金融AI能力组件，拼装起来用。

你想想，一个组件，是头部机构花了大力气、趟过无数坑、最后通过了重重审批才打磨出来的。你直接拿来用，等于把别人交过的学费，全省了。

这本身，就是一种最经济、最高效的合规方式。不是什么都自己”造轮子”才叫本事。知道什么时候该造、什么时候该买、什么时候该跟人合，这才是真本事。

面对强监管，最差的活法是硬刚，是钻空子。中间那档是被动合规，你让我干啥我干啥。最好的，是干脆主动抱上去，把监管这股压力，变成倒逼自己往上长一截的劲儿，最后搭出一套人机一起干活的新玩法。

守住底线才能飞得更高

写到这儿，我想把开头那个亏光结婚钱的哥们儿，再请回来一次…

我一直在想，如果他用的那个AI产品，有信源金字塔，就不会把营销号的胡话当真理。如果它有熔断机制，在编不出真实数据的时候，会老老实实说一句我不知道。如果它有透明的思考链，他点开一看，发现所谓的预测根本没有可靠依据，他还会把全部身家压上去吗?

大概率不会。

你看那些被很多人骂束手束脚的监管红线，那些坚持自主可控、守得住才走得远的原则，它们保护的，从来不是冷冰冰的机构，而是屏幕那头一个个活生生的、把信任交给你的普通人。

这哪里是约束，这分明是这个行业未来能不能立得住的地基。

我越来越觉得，金融AI这场仗，上半场比的是谁跑得快、谁的模型参数更大、谁的功能更花哨，可下半场，比的根本不是这些。

下半场比的是，谁在安全和创新这两根钢丝之间，走出了最优雅、最稳的那个姿势。

而这件事的核心，恰恰不在技术那一端。作为产品经理，我们最大的价值，从来都不是懂技术。技术有工程师。我们真正值钱的地方，是懂规则、懂场景、懂用户。是能在一堆冷冰冰的法条里，看见那个会被AI伤害的人，然后想尽办法在产品里护住他。

敬畏市场，敬畏风险。这两句老话，在AI这个时代，分量比过去任何时候都重。别高估AI的能力，它远没有你想象的那么聪明。也别低估监管的智慧，那些线划在哪儿，背后都是用真实的教训换来的。走钢丝的人，眼睛盯着的从来不是前方多么诱人的风景，而是脚下那根线，和心里那根弦。

守住底线这事儿，听起来保守，可你回头看看那些活得久的产品，哪个不是把底线焊得死死的。能稳稳走过这段钢丝的人，后面那片更高的天，才轮得到他去看。

本文由 @山姆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Pexels，基于CC0协议

OpenAI Codex负责人亲口说：做产品这件事，顺序已经反过来了

深思圈 — Mon, 29 Jun 2026 09:15:40 GMT

OpenAI 工程负责人揭露产品开发逻辑的范式转移：当代码实现成本趋近于零，审美判断力（taste）成为最稀缺资源。本文深度解析AI时代如何重构产品流程、团队协作与规划逻辑，揭示从文档驱动到原型驱动的底层变革，以及角色边界消融背后的专业坚守。

你有没有想过，做产品这件事的先后顺序可能已经彻底反过来了？以前大家都觉得，做产品最贵的环节是把东西真正做出来，所以才会有那么多文档要写、那么多评审要过、那么多原型要测，目的就是在真正动手之前把风险降到最低。但现在情况完全变了。OpenAI Codex的产品和工程负责人 Andrew Ambrosino 最近在 Lenny’s Podcast 上的访谈让我重新想了一遍这个问题。他说了一句话我印象特别深，他说现在做产品这件事是反过来的，实现已经不再是贵的那部分了，真正贵的，是 taste（审美判断力，也可以理解为品味和判断力）。

这句话听起来简单，但我越想越觉得它戳中了一个特别底层的变化。Andrew 提到，现在 OpenAI 内部几乎每个人都很 agentic，都有自己的好点子，于是每个人都在动手做东西。你给所有人无限的 token，结果就是任何一个被认为很重要的功能，可能同时有 90 个互相不知道对方存在的团队各自在尝试实现。这跟我们过去几十年习惯的产品流程完全不一样。以前是先研究、先写文档、先画原型，把假设都验证完了才开始真正写代码，因为写代码太贵了。现在写代码几乎不要钱，但是从这 90 个尝试里挑出哪个是对的、怎么把它们捏合起来、怎么框定这个功能该长什么样子，这件事变得无比重要。

taste 到底是什么不只是审美

我一直觉得 taste 这个词被用得太泛了，听起来谁都能说自己有 taste，但具体是什么，很多人说不清楚。Andrew 在访谈里举了一个例子，他说有人引用 Paul Graham 当反例，说 Paul Graham 明显是个有 taste 的人，但他天天穿工装短裤。这个例子让我突然意识到，taste 根本不只是审美这么简单。

Andrew 把它拆成几层。一层是纯粹的美学判断，比如一个交互动效是不是太轻快了，跟它想传达的情绪不匹配。另一层是系统性思维，这个功能放在整个产品里合不合适，跟其他模块是不是协调。还有一层是方向感，我们到底要往哪走，这个东西属于哪个大主题。再往上一层，是怎么呈现一件事，用什么媒介去表达一个想法。这几层叠在一起，才是真正的 taste。我觉得这个拆解特别有用，因为它把一个原本很玄的词变成了几个可以练习、可以讨论的具体能力。审美只是 taste 的一个小角落，更大的部分其实是判断力，是知道在一堆可能性里该往哪个方向投入精力。

为什么 AI 在设计上还是不太行

这是我听完整段访谈后最有共鸣的一部分。Andrew 直接说，当前最顶尖的大模型在设计这件事上表现并不好，输出的东西很少有让人拍案叫绝的，大多时候你一看就知道这是 AI 做的设计，缺了点什么。他给了几个原因，我觉得都挺扎实的。

第一个原因是设计这件事比代码难评判。代码写得对不对，能不能编译，是不是符合预期，这些都可以用客观标准去检验。但设计好不好，里面掺杂了人的审美判断，这种反馈信号本身就很难形成一个干净的训练循环。第二个原因更现实，几个大实验室在选择往哪些能力上重点投入资源时，会优先选那些能加速 AI 研究本身的能力，比如写代码这件事进步了，直接就能让研究效率提高，但设计能力的提升很难直接反哺到这个飞轮里，所以投入的优先级自然就低一些。

还有两个更深层的原因让我特别有启发。一个是文化和新颖性的问题。Andrew 提到去年很多新网站长得都像 Linear 的官网，因为大家都觉得 Linear 的设计审美特别好，但如果一个模型每次都给你输出一个 Linear 风格的网站，那其实不算什么进步，设计这件事比写代码更需要一点随机性和新鲜感，而写代码的时候你反而希望模型尽量贴近已知的、成熟的模式。另一个原因是抽象层的问题，他举了一个换品牌的例子，如果公司明天要重新设计视觉系统，浅层的做法是把两百多个组件一个一个手动改掉，但深层的做法是理解这些组件之间共享的语义关系，知道哪些列表组件传达的是同一种交互模式。这种跨越视觉和代码、理解背后抽象结构的能力，现在的模型还做不到。我觉得这个判断特别诚实，他没有说 AI 永远做不好设计，只是说现在这道坎还没迈过去。

同一个功能换个时间发布结果完全不一样

访谈里有一段我反复琢磨了好几次。Andrew 说他非常确信，如果 Codex 这款应用在二月份发布时的样子放到去年十一月发布，一定会彻底失败，中间唯一的差别只是模型本身在这几个月里变强了。这个判断让我意识到一件事，我们经常以为产品失败是因为形态不对、定位不对、时机不对，但很多时候真正的瓶颈是底层模型够不够聪明，产品的形态本身可能根本没问题。

他还提到了一条很有意思的线，从 ChatGPT 里的 Operator，到 Atlas 浏览器里的 agent，再到 Codex，这几个东西本质上是同一个功能反复被重新包装、重新发布。Operator 当时没成功，但这不代表那个想法是错的，只是说明那时候模型还没准备好。他说自己现在会提醒团队，不要因为一个东西现在跑不通就武断地说这是个糟糕的功能，可能只是还没到时候，先把它当成一个可以留着、等模型变强之后再拿出来试一次的素材。我觉得这种心态特别值得学习，很多团队遇到失败的实验就直接判了死刑，但如果失败的原因是底层能力不够，那耐心等技术追上来，可能比急着换方向更划算。

设计流程死了吗？我觉得一半对一半错

Andrew 提到一个叫 Jenny 的设计负责人，她的观点是设计流程已经死了，东西变化太快，根本没时间走完整套设计流程，直接边做边设计。Andrew 说他基本认同这个判断，但补充了一个细节让我觉得特别清醒。

他说传统设计流程里有一种很学院派的东西，叫案例工厂，就是设计师被教育说只要走完用户研究、发散、收敛这一整套流程，结果就一定是好的，哪怕最后没人用这个东西，流程本身也被当成了正确性的证明。Andrew 说他一直不喜欢这种把流程本身当成目的的做法，这一点在 AI 出现之前他就这么想了。但他同时强调，如果把设计流程理解成那些具体的工具和步骤，那确实是死了，但如果把它理解成一种节奏感，知道自己现在处于探索阶段还是验证阶段，这个东西反而比以前更重要了。

这里有个细节我觉得特别值得说。以前因为实现成本高，所以原型这种半成品才显得珍贵，大家知道看到的是个原型，心理预期是匹配的。但现在实现几乎不要钱，一个原型可以做得非常精致，精致到看起来已经是成品了，结果公司里一堆人看了就说这看起来已经能上线了吧，赶紧发布吧。可实际上这东西可能还停留在探索阶段，根本没经过验证。Andrew 提到不少公司现在会做一个简化版的产品克隆，比如 baby codex，用一个极度简化的代码库去快速试验各种交互想法，侧边栏长这样会不会更好，弹出一个群聊框会怎样，这种轻量化的试验场，本身就是新时代设计流程的一部分。所以我觉得设计流程没有真的消失，只是换了一身衣服，换的是工具和节奏，不是它存在的必要性。

角色正在融化，但不能把角色这个概念整个扔掉

这是整段访谈里我觉得最需要警惕也最容易被误读的一部分。Andrew 说他们团队里角色边界确实在模糊，设计师会写代码，产品经理会读懂技术语言，每个人做的事情比以前重叠得多。他用了一个说法我特别喜欢，他说现在一个人的角色，是看他平均把时间花在哪上面，如果你把一个人一周做的事情画在图上，平均下来落在哪个区域，那就是他现在的角色，这个角色是会变的，不是一个固定的身份标签。

但紧接着他话锋一转，说他很担心一种趋势，有些公司特别极端，直接宣布要取消产品经理这个角色，让所有人都变成所谓的 builder。Andrew 说这是个很糟糕的想法。因为一旦你把角色这个概念整个否定掉，你很容易顺带否定掉这个角色背后那一整套经过验证的专业知识和最佳实践，变成谁写过几行代码就觉得自己什么都懂了。他说得很直接，每个专业背后都有真正的技能门槛，就像你会用 Excel 不代表你能进财务团队工作。我觉得这个区分特别重要，边界模糊不等于专业知识可以被随便丢弃，角色之间的墙可以拆，但墙后面几十年积累下来的经验不能跟着一起被倒掉。

他还提到一个挺有意思的现象，OpenAI 内部有些团队会用 member of technical staff（技术岗位成员）这个统一称呼，不分 PM 还是工程师还是设计师。这个说法据说最早是施乐用的，后来在做研究的公司里变成了一种传统。我觉得这个细节挺能说明问题的，不是角色不重要了，而是角色的边界变得更流动，你今天主要做产品思考，那你这阵子就是 PM，明天主要在写代码，那你这阵子就是工程师，重要的是你能不能快速切换到该有的思维模式里去，而不是被一个工具或者一个职位名称死死框住。

zone defense 当所有人都能造任何东西的时候怎么分工

Andrew 用了一个体育里的概念来形容产品经理现在的协作方式，叫 zone defense（区域防守）。他说如果两个产品经理工作得离得太近，往往不是一个好信号。因为现在到处都是各种点子在到处冒出来，自上而下做一年期规划这种老办法已经不管用了，真正需要的是一群有判断力的人去引导从一个想法的萌芽到最终该长成什么样。

具体怎么做呢，就是大家先看一圈谁擅长什么，故意把彼此的关注区域拉开一些距离，确保整个公司的不同方向都有人在盯着，剩下的空隙再去补。他还提到一个用人标准，他们想招的是有产品意识的工程师，而不是写一堆代码然后全靠产品团队去做事后审查、检查产品逻辑对不对。换句话说，他们希望每个人身上都具备多种技能的底子，但每个人真正深耕的方向应该有差异化，不是大家一拥而上做同一件事。我觉得这个思路挺值得借鉴的，团队规模不一定要靠堆人头来扩张覆盖面，靠的是每个人主动找空白、主动补位的那种自觉性。

规划这件事越往后看就该越模糊

我对 Andrew 聊规划那段也很有感触。他说他们团队对规划其实没什么特别聪明的招，基本逻辑就是越近期的事情需要的细节越多，越远期的事情就应该保持模糊，因为现在给一个九个月之后的计划加太多精确的细节，本质上是一种虚假的精确，到头来只是浪费时间。

他还讲了他上一家公司的经历，当时他们开始用模型驱动功能开发，结果发现传统产品流程根本撑不住了，唯一可行的办法变成把未来一两年想做的事情全部列出来，做成原型，看哪些现在就能用，剩下的先放着，等模型能力有了新的跃升，再把放着的那些拿出来重新试一次。因为这些功能能不能成立，归根结底取决于模型够不够聪明，跟功能本身的形态关系不大。这跟前面 Codex 在十一月和二月的对比是同一个道理，我自己理解下来就是，在模型能力快速变化的阶段，规划这件事的重点不是预测未来会发生什么，而是提前准备好一堆半成品，随时等技术追上来就可以立刻拿出来用。

Andrew 自己怎么用 Codex 这才是最有意思的部分

访谈里我最喜欢的一段，是 Andrew 讲自己怎么用 Codex 处理日常工作。他说他早上起来会先看一份每日简报，这份简报是从他加入的三千多个 Slack 频道里自动筛出来的，只挑他真正需要关心的内容，他可以直接回复说给我五个问题我来回答，然后就这么处理掉一部分工作。他说这套自动化是慢慢调出来的，第一次跑的时候肯定不准，他就直接跟它说下次别管这个事了，多关注那个事，它就会调整自己通知他的方式。

还有一个细节让我印象特别深，他们公司内部有个视频剪辑师叫 Brent，纯粹出于好奇想试试 Codex 能不能帮他剪视频。Codex 本身根本不是视频编辑器，但它发现 Brent 用的是 Premiere Pro，就先尝试直接改背后的工程文件来实现一些剪辑操作，发现这样还不够，于是它自己写了一个可以装进 Premiere Pro 的插件，通过这个插件去跟 Premiere Pro 对话，告诉它把某个标记点移到哪里。Andrew 说他们第一次看到这个发生的时候都惊了。我觉得这个故事特别能说明一种新的思路，不是说一定要为每个场景单独造一个专用工具，而是让一个通用的智能体自己想办法连接到你已经在用的那些专业工具上，缺什么接口就自己搭一个。

我自己的一点思考

听完整段访谈，我最大的感受是，AI agent 这件事正在把过去几十年里我们对分工、流程、规划这些管理常识的假设全部推翻重来。这些假设之所以存在，本质上都是因为以前实现一件事很贵，所以才需要层层把关、提前论证、谨慎规划。现在实现变便宜了，贵的东西换成了判断力，换成了知道往哪个方向投入精力、知道什么时候该等技术追上来、知道角色的边界该在哪里松开又该在哪里守住。

我觉得最容易被误解的一点，是很多人听到角色融化、流程已死这些说法，就以为分工这件事彻底不重要了，谁都可以做任何事。但 Andrew 的态度其实很克制，他反复强调专业知识本身没有消失，消失的是工具门槛和身份标签那层硬壳。这跟我自己这几年观察到的趋势挺一致的，越来越多工具把动手成本降到接近于零，真正能把人和人区分开的，从来不是会不会用某个软件，而是有没有判断力知道该做什么、不该做什么、什么时候该坚持、什么时候该等一等。这可能才是 AI agent 时代真正稀缺的东西。

本文由人人都是产品经理作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】，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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专业版发布：豆包把握大模型竞争的节拍

巨潮WAVE — Mon, 29 Jun 2026 09:02:22 GMT

从OpenAI免费开放GPT-5.5 Instant到豆包推出分层订阅制，全球厂商都在探索商业化最优解。本文深度解析大模型'用户越多越亏损'的反互联网定律，以及豆包如何通过客户分层破解这一困局，为行业提供商业化样本。

全球大模型厂商正在掀起一种特殊的“价格战”。

这并非传统意义上的价格战，而是某种涉及付费模式、客户分层与服务价值的多维度价格策略竞争。最终目的是让大模型实现真正的商业化。

OpenAI于6月25日深夜宣布，GPT-5.5 Instant将于次日全面免费开放给所有用户。这款在医疗、法律、金融等高风险领域幻觉率下降52.5%的新模型，将直接取代旧版，成为ChatGPT全平台默认入口，覆盖数亿活跃用户。

同样是在这一周，Anthropic的Claude Fable 5将从订阅计划中移出，转为按用量credits计费。这家以“安全”著称的大模型，正在用更高性能、更高价格的大模型，收割企业级市场的利润。

国内大模型厂商中，一边是智谱AI年内已三次上调API价格，各型号涨幅均在30%以上，MiniMax、Kimi、阿里云也相继收紧免费用量、切换Token计费方式。另一边则是DeepSeek将V4-Pro的优惠价格转为长期价格。

一放一收、一降一增之间，是大模型厂商对商业化路径的选择分歧在加剧。而站在国内大模型行业选择交汇点的，是用户基数规模最大的豆包。

同样在这一周，豆包专业版正式上线，标准套餐68元/月、加强套餐200元/月、高级套餐500元/月。回想两年前，也是豆包用0.0008元/千Tokens的价格重塑了国产大模型价格，如今，又是它用分层订阅制率先拉开C端商业化的帷幕。

可以说，豆包在某种程度上主导了国内大模型商业化的竞争节奏。

01 烧钱

互联网时代，用户越多边际成本越低。这是一个基础规律。

国民级应用里，微信日活超10亿，单用户运营成本几乎可以忽略不计，抖音日活超7亿，新增一个用户的服务器成本趋近于零，而这些日活用户带来的流量红利，都会变成实实在在的业务利润。

但大模型这门“生意”，则完全不是这套逻辑。传统互联网的本质是复制，而大模型的本质是一种计算。

训练大模型已经需要昂贵的固定资产投入，推理（Inference）更不是免费的无限复制。用户每一次提问、每一次长对话、每一轮复杂的工具调用、每一次多步执行的Agent拆解，背后都在实打实地消耗算力、电力、带宽和GPU折旧。

可以说，大模型的边际成本恒大于零，大模型的用户越多反而越赔钱——这个“反互联网思维”容易被忽视，是全球大模型厂商共同面临的困境。

OpenAI，这个全球最耀眼的AI明星，2025年营收约130亿美元，总成本和支出却高达340亿美元，全年净亏损390亿美元，比2024年的亏损额又增长了七倍。即便今年是冲刺IPO的重要节点，OpenAI的盈利能力也丝毫没有改善的迹象。

用户越多、调用越多，算力账单就越滚越大——这个AI行业先行者用真金白银换来的教训，同样适用于后来的追赶者。对豆包这个在中国月活最高的大模型来说，尤其如此。

根据火山引擎，截至今年3月，豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿，在三个月内增长了一倍，比2024年5月发布时更是增长了1000倍。

根据QuestMobile，截至今年3月，豆包月活跃用户已达3.45亿，超过第二名千问（1.66亿）与第三名 DeepSeek（1.27亿）的月活总和，日活峰值更是突破1.5亿。

另外豆包今年一季度的月人均使用次数达54.8次，用户活跃率33.5%，两项指标均大幅领先行业竞品。

但这种用户层面的断层领先，首先带来的不是利润，而是成本压力的极速加剧。

根据晚点LatePost报道称，今年5月豆包应用每天算力消耗至少数千万元，但每天收入不足百万元，且主要还是来自于电商佣金。

只要豆包不想用户流失，对算力消耗就不能断供。近期市场上就流传着，字节跳动计划将全年资本支出提高到4000亿元至5000亿元的消息。

字节当然愿意烧钱，但这些钱肯定不是用来补贴日常运营、培养羊毛党，而是要将资金投向AI基建、芯片采购、数据中心等具有长期价值的领域，最终目的是实现商业意义上的盈利造血和良性循环。

至于如何把大模型从单纯烧钱变得可以赚钱，答案就藏在客户分层运营的策略里，这也是豆包专业版想做的事情——相比简单的收费，把超级用户区分出来更重要。

02 分层

什么是大模型的超级用户？这可能是个全新的AI理念。

那些偶尔尝鲜、拍个短视频炫耀“AI好厉害”就走的人，或者为了赶时髦每月订阅但只用三次的沉寂客户，和超级用户之间隔了十万八千里。

真正的超级用户，是每天高频调用大模型、将其深度嵌入工作流、用AI直接创造经济价值，有能力直接把AI算力变成经济收入的那群人。

对这些超级用户来说，大模型不是玩具，是生产力工具。正是这群最深度使用AI的人，给大模型厂商带来了最大的成本压力。

一次普通的、不存在任务目标的日常对话，Token消耗或许可以忽略不计。

但让AI生成一个完整项目的代码框架，消耗是普通对话的几十倍；生成一段3分钟的视频，模型要反复推理数百次；做一份深度的行业研报，需要长上下文、多轮追问、工具调用，单次任务的算力成本可能是日常聊天的上千倍。

如果这些超级用户和普通用户混在一个池子里，用同样的免费额度、同样的调用限制，很容易产生三个问题：

第一，算力成本被严重低估。一个超级用户消耗的资源，可能顶得上一万个普通用户，但他们的订阅费并没有比普通用户高多少。大模型厂商实际上在用海量普通用户贡献的价值，去补贴这些占比较少的超级用户。

第二，服务质量被拉低。大模型的推理资源是有限的，当超级用户发起长文本、高并发、复杂推理请求时，会挤占普通用户的资源配额。这就是为什么很多免费AI产品在高峰时段会出现响应变慢、排队超时的情况。

第三，商业模型无法闭环。如果厂商无法从真正消耗资源的人那里收回成本，就只能靠融资续命，或者压缩整体服务质量。

客户分层运营，很可能是解决这三大问题的良药。把超级用户从免费池子里剥离出来。让真正把AI当生产力的人，为自己的高消耗买单；让轻度用户继续享受免费、流畅的基础服务，不受重度用户的资源挤占。

这个逻辑在海外已被验证。ChatGPT Plus每月20美元约合人民币145元，面向的是高频用户；Claude Pro每月18美元，约合人民币130元；GitHub Copilot每月10美元，约合人民币72元。

相比之下，豆包专业版每月68元起，最高500元，同档位费用低于海外主流产品，性价比会成为吸引用户付费的一个卖点。

对于数以亿计的普通用户来说，分层运营同样意味着受益。超级用户被引导至付费通道后，免费版的服务质量不会下降（豆包承诺免费用户仍可继续使用日常功能，模型能力也会持续升级），还可能因为资源分配更科学而获得更流畅的体验。

只有一个健康的商业模式，最终才能让所有用户都享受到可持续的优质服务。

03 有用

大模型和其他生意一样，也需要实现商业化才能活下去。但想要收费还是要回答一个明确的疑问：专业版值得用户付费的理由都有什么。

在回答这个问题之前，我们可以先思考一下：超级用户究竟看到什么样的功能和服务，才会意识到这里藏着可以赚钱的生产力。

程序员想用AI生成代码、调试Bug、重构架构；设计师想用AI生成素材、迭代方案、加速创意落地；金融分析师想用读财报、建模、推演行情；电商从业者想用AI写商品文案、做客服话术、分析竞品数据……

这些使用场景、生产流程归纳起来就是“办公任务”四个字。

所以豆包专业版的思路很清晰，要从“能聊天”转变为“能干活”。

其办公任务模式不再只是回答问题，而是基于Agent驱动，理解工作目标、自主拆解任务、调用工具、最终交付完整成果。

豆包专业版还支持操作本地电脑、使用浏览器、调用Skills技能和定时任务，完整集成了飞书办公套件，可以设计专业图片视频、生成可分享的应用网站。

网上已经有不少测评up主分享了自己的使用体验，总的来说，用户要先做到以下5点才能发挥出豆包专业版的价值：

1. 明确任务目标，“帮我生成一份Rokid Glasses的竞品分析报告，输出文档”，就要比“帮我看看AI眼镜市场”更明确；

2. 善用异步任务，这样遇到数据量大、搜索量大、输出量大的任务也能不影响其他工作、不产生过多的“AI碎片时间”；

3. 善用本地电脑，让豆包在指定文件夹区域干活，更加安全；

4. 配置定时任务，把重复的日常工作设置为定时任务，实现自动化；

5. 探索Skill能力，体验系统内置Skill的能力，也可以按需自行创建。

从测评内容来看，《每日经济新闻》记者让豆包将下载目录内的327张图片按月份归档，耗时仅3分钟；钛媒体让豆包制作发布会PPT，由于嵌入了飞书的部分能力，PPT支持页面内直接预览和在线编辑，修改不用导出到本地软件来回折腾

这些琐碎但耗时的重复劳动，这些都是日常办公中真正的痛点。

也有测评UP主用豆包专业版生成了一个完整的世界杯球星消消乐游戏，所有的bug也是由豆包2.1 Pro模型自己去修，而豆包交付的结果是一个可以正常点击、有音乐交互的网页。

在这种更考验创造力、技术力、生产力的场景中，豆包专业版表现得足够专业。

豆包专业版的商业化进程，注定会成为整个行业的风向标，也会给整个行业带来一场全新的变化。

相信在这个过程中，用户或多或少都能享受到实惠，这也是AI平权的真正意义：

不是所有人用同样的免费工具，而是每个人都能在适合自己的层级水平上，获得与付出相匹配的价值，不论这份付出是一笔钱，还是一次注意力的投入。

文｜小卢鱼编辑｜杨旭然

本文由人人都是产品经理作者【巨潮WAVE】，微信公众号：【巨潮WAVE】，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。

从一张白纸到交付PRD：我的全自动 AI 产品工作流

冰冰酱 — Mon, 29 Jun 2026 08:53:20 GMT

AI正在重塑产品经理的工作方式——从单打独斗到与AI深度协作。本文揭秘如何通过问题拆解、思维训练和工作流沉淀，让AI真正成为你的产品搭档。看如何从权限边界到状态流转，让AI在PRD撰写、原型绘制等环节实现精准输出，最终释放你的决策判断力。

现在，一个新需求的启动，我最先打开的通常不是 Figma 或文档，而是先与 AI 来一场深度对话。

这里的目标并非让它立刻“写一份 PRD”，而是先把问题聊透：需求到底在解决什么？真正的约束在哪里？哪些看似是页面设计的问题，其本质却是权限、数据口径、状态流转或版本边界的问题？

当这些讨论清晰，AI 才开始接手执行：撰写文档、绘制原型、补充流程图、整理变更记录；人的角色则转变为追问、纠偏和做决策。渐渐地，产品工作就不再是单枪匹马地拼凑信息，而是演变为一场持续推进的对话。

以下是我最近1个月沉淀出来的AI PRD的落地过程：从训练层到执行层，一步步渐进式实现。

这篇文章想要分享的，并非“AI 节省了多少小时”。

更重要的变化在于——在同等时间内，可以与 AI 讨论得更深，拿到更完整的信息，提前暴露更多边界，从而做出更优的决策。过去依赖个人经验的环节——翻竞品、补调研、写初稿、开评审、等返工——并没有消失，而是被前置、被加速，并且有了一个熟悉你工作方式的搭档全程参与。

这套方法并非凭空设计，而是在真实项目中一点点迭代出来的。AI 不是在“一次性生成”，而是在多轮讨论、推翻与校对中，真正学会了如何按你的方式工作。

一、从生成答案到“拆解问题”

刚开始用 AI 写 PRD，极易落入一个误区：把它当成一个高效的文字生成器。这样做虽然能得到一份看似完整的文档，但通常有两个致命伤：第一，文字像样，逻辑不一定扎实；第二，文档写完了，真正需要讨论的核心问题，才刚刚浮现。

AI对于产品经理的首要任务不是让 AI 产出答案，而是让它辅助拆解问题。这个步骤看似朴素，却几乎决定了最终产出的文档，究竟是“看起来像PRD的文字”，还是一份真正能驱动研发协作的有效文档。

比如，在最近我们在迭代 XX Agent 产品中（一款SaaS订阅制产品），需要处理多角色、多站点访问及新用户试用。表面看，这像是在做“站点切换器”和“成员邀请”的小功能，但与 AI 深入讨论后，问题迅速被指向了更底层：

角色绑定：角色是绑定在账号层，还是站点层？
身份共存：同一账号能否既是自有站点的拥有者，又在他人站点里担任成员？
额度归属：成员在共享站点里发起分析，消耗的是谁的额度？
新用户路由：新用户登录后，是进入自己的空站点，还是一个预置了数据的示例站点？
入口显隐：“创建站点”的入口是永久显示，还是仅对特定角色可见？

这些问题若不预先厘清，PRD 极易写成“点击按钮、弹出窗口、页面跳转”的表层描述。而真正的风险在于，如果研发实现过半才发现，权限判断、额度归属、默认路由、空状态、示例数据和导航结构，那早已盘根错节。

因此，一个固定的工作习惯逐渐形成：新需求启动时，先不写 PRD，只与 AI 共同梳理问题。

一个典型的起手提示词如下：

先不要写 PRD。

你的任务是拆解这个需求，重点审视三件事：

业务规则可能绑在哪一层，哪些定义尚不清晰。

页面上每个动作背后依赖什么权限、状态或数据条件。

哪些边界场景若现在不讨论，未来一定会返工。

最后，请输出三份清单：

一份“待决策问题列表”。

一份“潜在争议方案列表”。

一份“直接动笔最易出错点”的预警。

这一步完成后，得到的并非一份答案，而是一张“问题地图”。沿着这张地图往下走，再去构建文档和原型，整件事的根基会稳固得多。

二、如何训练 AI，让它“像你一样思考”

当协作流程稳定后，关键不再是 prompt 写得多华丽，而是AI 是否真正学到了你的做事方式。这里的“像你”，不止是文风相似，更重要的是结构像、拆解方式像、改稿逻辑像。换言之，它不仅要写得像，还要改得像。

最初刚开始，我也尝试过每次对话都重新解释规则，但很快发现这种方式极不稳定。更有效的方法，是直接将过往的优质产出打包喂给 AI，让它自行总结、抽取规律，再回写成规则。

训练素材的价值排序如下：

历史 PRD：价值最高，因为它同时蕴含了业务拆解、文档结构和表达习惯。
真实原型图：价值次之，它教会 AI 如何组织页面布局、状态和交互区域。
流程图与逻辑图：帮助 AI 学习你的抽象粒度和叙事逻辑。
变更记录：最易被忽略，却是精髓所在。它反向揭示了你最在意的标准是什么。

“变更记录”是让 AI 从“模仿”走向“理解”的关键。只喂最终稿，AI 学到的是结果；而喂给它从初稿到终稿的演变过程，它才能学到判断力。

比如，看到“点击后跳转”被反复修改为包含“目标页面、参数保留、异常处理、成功反馈”的详尽描述，AI 才能真正理解，什么叫“研发能直接执行的需求粒度”。

训练流程通常分三步走，更像带新人，而非写指令：

喂养样本：让 AI 总结结构、词汇和风格偏好。
验收测试：让它生成一份某一具体业务模块的文档或原型（如“邀请成员弹窗”）来检验学习成果。
规则沉淀：将测试中发现的偏差，回写为具体规则，固化到 skill 和模板中。

一个好的测试用例，能轻易暴露 AI 的真实理解水平。如果它只写出“填写邮箱后发送邀请”，说明只学了皮毛；如果它能将弹窗的触发条件、角色边界、字段校验、多重反馈等一一拆解清楚，才算真正“上道”。

这个过程中，最有价值的一步是“让 AI 自己复述它理解的规则”。只要它能用自己的语言清晰地阐述规则，就证明它真正内化了你的方法。

三、把方法沉淀为工作流

当 AI 开始“像你”之后，下一步就是将这套方法沉淀为稳定的工作流，摆脱临时的、碎片化的指令。

以下图为例，这是我目前真实的一套skill文件：

在实际业务中，一个成熟的自动化链路通常是这样的：

上下文读取：首先加载产品上下文，理解当前版本、术语、历史约束和目标。
逻辑梳理：接着梳理核心业务逻辑，必要时生成流程图或状态图。
原型构建：然后生成页面原型，此时不急于填充细节。
文档撰写：原型结构确认后，再撰写详细的 PRD。
版本维护：后续所有修订，直接在原文档上维护变更记录。

这个流程有个关键变化：PRD 不再是起点，而是逻辑和结构讨论清晰后的交付物。

为了让这套链路顺畅运转，需要一套工具链的支撑。以下是我搭建的一套工具流：

入口（Claude Code CLI / Codex CLI）：它的价值在于能直接在项目目录中工作，让 AI 读取 skill、上下文、历史 PRD 和版本库，实现真正的“情景感知”（最近CC总是挂，感觉Codex也不错～）。

原型工具（Figma + MCP）：成功的关键并非“AI 随便画个图”，而是预先定义好设计规范和组件库。有了约束，AI 生成的才不是草图，而是风格统一、结构合理的设计稿。

这里我用的是Claude Talk to FIgma这款MCP，通过自然语言就可以直接让AI去画好Figma图了。但是注意——最好先让AI用markdown格式在本地画好，你确认后再上Figma，这能节约很多token量。

流程图工具（draw.io）：我是从 Mermaid 切换到了 draw.io，是为了让 AI 生成的图表在节点样式、线条、颜色和层级上，更贴近人类产品经理的绘图习惯，保证了风格的稳定。

（mermaid画的，感觉可读性有点弱）

（draw.io画的，虽然略有交叉，但是可读性好了很多）

文档管理（GitLab）：将 PRD 用 Markdown 纳入版本控制，带来了三大收益：

清晰的变更记录 (diff)，无需口头解释修改点——以前我总要在群里艾特大家去看、也要手动维护一份变更记录，现在AI可以自己diff后生成变更记录
与研发现有工作流打通，能轻易通过链接访问文档来AI Coding——以前都是写在在线文档或者Confluence中，研发还得手动导出pdf后再扔给AI Coding，现在可以通过内部Gittlab直联，真的超级方便！
连续的工作上下文，AI 能沿着版本历史继续迭代——如果上下文断了、临时需要切换模型等，有完善的git记录和变更记录，会很容易让新起的会话也找到准确的上下文，不用担心丢失。

（gitlab自带的commit记录）

（需求文档内部也会自生成变更记录）

四、两个真实案例的启示

案例一：从“导航组件”到“账户体系重构”

这个迭代是在做一个关于“多角色、多站点”的需求，在几天内从 v0.1 迭代至 v0.9。

表面上是优化一个站点切换器，实则是对账户体系、权限、路由和新用户引导的全面重构。AI 在前期讨论中，不断将问题从表层拉回到底层定义，如“角色到底绑定在哪一层”、“额度跟着谁走”。当底层定义被校准后，上层的页面和文档逻辑才豁然开朗。

其实这个迭代中踩了很多坑，最开始自己没有把底层的实体结构想清楚，导致后续有大量的返工；后续在优化此前结构时，于是就和AI进行反复沟通和确认——如何基于业务需求找出最可扩展和稳定的结构，多轮review后确认找出了相对合理的解决方案。

案例二：从“接入引导”到“定义 Aha Moment”

在XX Agent产品中，我希望通过优化onboarding环节来快速让用户感受到产品的价值点。我和AI一起迭代了。

通过和AI对话和迭代了16 个版本后，我们共同探讨出一个关键分界线：数据上的接入成功不等于用户感知到的价值时刻；关键的价值点的体现在于用户看到首份报告后还想再生成第二份报告。

于是，整个流程被重新拆解为“三态验证过程”（没检测到、等待数据、数据流入），先快速地降低数据接入的门槛。

随后，再通过自动生成的AI报告，让用户快速接收到首份有价值的AI报告，报告也进行了2层分层——轻量级 Quick Win 与完整版 Deep Dive，轻量级用于前期数据匮乏阶段快速先看到局部效果、完整版则用于给用户真正有深度和有价值的分析报告，确保在用户旅程的每一步，都有精准的状态定义和价值传递。

这两个案例共同揭示了这套方法的核心：先借助 AI 发现问题真正发生的层级，再让它沿着清晰的定义去构建产出物。

五、让系统稳定运转的四个tips

将 AI 用顺之后，重点从“如何让它写出第一版”转移到“如何让它持续稳定地写对”。这依赖于几个关键习惯：

1. 让 AI 反复自检，而非一次性生成

每版产出后，先启动一个自检流程，让 AI 按照预设清单（如结构、锚点对应、组件描述完整性、术语一致性等）进行审查。这能提前消除大量低级错误。

我一般都是说：你作为一个研发or测试or老板的视角，来反复review一下这些文档有没有逻辑漏洞、前后矛盾等等。一般会反复来个3轮左右，就会达到一个很好的准确性了。

2. 每发现一次规律，就回写一次规则

一旦某类问题重复出现，就将其升级为 skill 或模板中的一条永久规则，而不是依赖口头提醒。这是将个人经验“产品化”的过程，也是系统进化的核心。

3. 用 GitLab 管版本，告别附件满天飞

将文档纳入版本控制，让 AI 参与“起草”和“维护”的全过程。清晰的版本历史不仅方便团队协作，也为 AI 提供了连续的工作上下文。

以下就是我目前Gitlab仓库的结构：包含全局Claude.md（主要是全局的一些规范和说明）、Skills（里面有一个写prd的skills）、Products（和产品迭代的内容全放这里）。

4. 大任务分阶段，完成后及时 compact（压缩上下文）

为避免上下文过长导致成本增加和焦点涣散，建议大家首先需要将复杂任务按里程碑切分。同时，在每个阶段完成后，再让 AI 做总结并压缩对话，保留核心信息，轻装上阵进入下一阶段。

在claude code里有一个/compact命令，则可以快速进行上下文压缩。

5. 复杂连接，直接写入Claude Code的Skill

每次写文档都需要连接Gitlab+配置很多东西，于是我直接让AI自己写了一个Skill，当我输入/后，直接就可以在对话框找到该条仓库连接的Skill，并且它会自动连接和找出最新的几条commit，节约了大量连接和给予上下文的时间。

同时，像Figma等MCP的连接，也可以直接让AI在Figma的Skill里写好自动的脚本，只要你说你要画原型图，它就自动会进行Figma的连接，无需再做什么复杂的配置。

写到最后

这篇分享，最想强调的发而不是工具本身，Claude Code CLI、Figma 插件、GitLab 固然重要，但真正决定产出质量的，是你是否将 AI 用在了“提高思考密度”这件事上。

如果只把它当成代笔，价值终归有限。真正的变革在于，当 AI 学会了你的风格、融入了你的上下文、参与了真实的迭代后，产品工作就从“单人兜底所有问题”，转变为“先将问题彻底谈深，再将方案精准落地”的新范式。

这不仅仅是效率提升，更是一种工作方式的进化。

如果把这篇文章的精髓压缩成一句话，那就是：

先将自己的产品方法论教会 AI，让它代替你完成繁重的体力活；而你，则应将全部精力，聚焦在更高价值的追问、判断与选择之上。

本文由人人都是产品经理作者【冰冰酱】，微信公众号：【冰冰酱啊】，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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这届世界杯，最值得看的可能不是足球

科技旋涡 — Mon, 29 Jun 2026 08:52:55 GMT

2026年世界杯正在成为AI技术的终极试验场。从Football AI Pro的战术分析到3D越位判罚系统，从数字孪生场馆到实时内容生产，人工智能已深度渗透赛事每个环节。本文将揭秘AI如何重构这项百年体育赛事的运营逻辑与技术底座，以及中国企业在这场科技竞赛中的突围路径。

这届世界杯，AI才是暗线

我从小就不太喜欢足球。

说得直接一点，我一直不太理解，为什么一群人在场上追着一个球跑了半天，最后可能连一个球都进不了。相比之下，我更喜欢NBA，节奏快、得分快，几分钟没看，比分和局势可能已经完全变了。

所以这么多年，世界杯对我来说一直有点像春晚。知道它很重要，身边的人也都在聊，但真让我坐在那里看完整场，通常坚持不了多久。

这一届却有点不一样。

我依然没有突然爱上足球，但研究完它背后的技术体系后，发现今年的世界杯，可能比比赛本身更值得看。

这不只是一届扩军到48支球队、要踢104场比赛的世界杯。它也是人工智能第一次如此深入地进入一项全球顶级体育赛事。

球员在场上追着一个球跑，球场之外，还有另一场比赛正在进行。

摄像机、服务器、AI模型和赛事指挥系统，正在追踪和处理每一次跑动、传球、判罚以及场馆内外发生的变化。

一届世界杯，到底会产生多少数据

根据美银研究和相关机构的估算，2026年世界杯仅比赛、球员追踪、场馆、转播和赛事运营产生的直接数据，就可能达到90PB，大约是卡塔尔世界杯的45倍。

如果把AI模型、仿真计算、流媒体和社交平台等数据也计算进去，总量可能接近2EB。

换成一个更直观的说法，大约相当于4.5万年的4K视频。

当然，这些数字目前仍然是预测，最终实际产生多少数据，要等赛事结束后才能确认。

但它至少说明了一件事：今天的世界杯，早已不是摄像机对准球场，把画面传给电视观众那么简单。

一场比赛会被同时拆成很多层数据。

球员在什么位置，什么时候加速，阵型如何移动，哪次逼抢改变了球权，哪名球员在什么区域完成了触球，这些过去主要依赖教练团队观察和赛后复盘的信息，现在都可以被系统记录和整理。

足球比赛仍然只有90分钟，围绕这90分钟产生的数字内容，却已经远远超过了比赛本身。

AI看到的，不只是比分

本届世界杯期间，48支参赛球队都可以使用FIFA与联想共同推出的Football AI Pro。

根据联想披露的信息，这套系统能够处理数百万个数据点，分析超过2000项指标，并将结果以文字、图表、视频片段和3D形象等形式呈现。

对分析师来说，它可以帮助比较不同球队的比赛模式；教练可以借此研究战术调整面对下一名对手时可能产生的效果；球员则可以获得更有针对性的比赛分析。

这里需要说清楚，AI不会替教练排兵布阵，也不会替球员上场比赛。

它做的事情，是先从大量比赛数据中筛出值得关注的信息，再交给人判断。

过去，一支球队能不能获得足够细致的数据分析，很大程度上取决于预算、分析团队规模和技术条件。Football AI Pro更值得关注的一点，是48支球队都能使用同一套基础工具。

至少在数据工具这一层，不同球队之间的门槛正在被拉低。

AI没有抹平球员实力和球队水平的差距，但它正在让过去只属于少数强队的分析能力，变得更容易获得。

几厘米的越位，背后是一套视觉计算系统

普通观众对世界杯AI最直接的感受，可能还是来自裁判判罚。

本届世界杯会使用3D球员模型，辅助呈现半自动越位判罚。球员经过快速扫描后，可以形成较为准确的数字形象，用来更直观地展示触球瞬间以及球员之间的位置关系。

过去遇到争议越位，观众看到的通常是转播画面上画出一条线。现在，系统可以把关键时刻以3D方式重新呈现，让裁判获得更多信息，也让观众更容易看懂判罚依据。

但这不意味着AI开始替裁判吹哨。

VAR、半自动越位和3D模型都属于辅助工具，最终判罚仍然由比赛官员作出。

AI的价值，主要体现在那些人眼很难迅速完成的工作上：同时处理不同机位的画面，识别球员位置，对齐触球时间，再把复杂的数据关系变成一段可以被理解的画面。

球迷争论的可能只是几厘米，背后运行的却是一整套计算机视觉和数据处理系统。

AI也在管理球场之外的世界杯

这一届世界杯横跨美国、加拿大和墨西哥三个国家，共有16座比赛场馆。

对组织者来说，真正困难的不只有比赛本身。

不同场馆的设备状态、转播系统、人员安排和现场运营，需要被放到同一个体系中协调。任何一个关键环节出现问题，都可能影响现场观众和全球转播。

联想正在为赛事建设智能指挥中心，将不同运营系统的数据汇集到同一个平台，让赛事管理人员能够看到场馆和赛事整体的实时情况。

与此同时，16座场馆还会建立数字孪生模型。

数字孪生并不是单纯做一张看起来很酷的三维地图。它更接近于在电脑中复制一个可以持续更新的虚拟场馆，帮助运营人员了解场馆状态，并在现实环境出现变化时更快作出响应。

这里同样不能把AI说得过于神奇。

它不是自动接管整届世界杯，更不是坐在后台指挥所有人。它提供的是一套更完整、更及时的信息，让人不必在大量分散的数据中反复寻找答案。

AI在世界杯里的角色，越来越像一套神经系统。它不代替人做最终决定，但会更快地把各处发生的事情传递过来。

AI还在改变我们如何看到比赛

世界杯的另一项变化，发生在转播和内容生产环节。

联想公布的信息显示，本届赛事搭建了接近实时的AI基础设施平台，用于IPTV视频分发、智能内容交付和赛事运营中的关键决策支持。

过去，一场比赛主要对应一条公共转播信号。电视台把完整比赛送到观众面前，赛后再剪出进球和精彩集锦。

现在，同一场比赛可以被更快地处理成不同的内容形态。

完整直播、近实时片段、多角度画面、数据图表和3D回放，会被送往不同的平台和终端。观众看到的世界杯，也开始不再局限于传统电视直播。

这里还没有走到“每个人都由AI生成一场专属世界杯”的程度，但方向已经很清楚。

AI正在缩短比赛发生和内容被生产出来之间的时间。

场上的进球刚刚发生，相关画面、数据和分析就已经开始向全球流动。世界杯不只是播放比赛，也在持续生产可以被再次传播和消费的内容。

这背后，是一门接近千亿元的生意

世界杯一直是一门大生意。

FIFA最新修订的2023年至2026年周期收入目标为130亿美元。按照1美元约合6.8元人民币粗略计算，约合人民币884亿元。

需要注意的是，这130亿美元是整个四年周期的收入目标，并不等同于2026年世界杯单项赛事收入。这个周期还包括FIFA旗下的其他赛事和商业活动。

但世界杯毫无疑问是其中最核心的资产。

过去，世界杯主要出售电视转播权、赞助权益、门票和品牌授权。现在，随着比赛内容更加数字化，商业价值也有了更多承载方式。

更多比赛意味着更多内容，更多内容意味着更多屏幕和传播入口。数据处理速度越快，一场比赛也越容易被拆分成集锦、分析、回放和社交内容。

AI不会凭空创造人们对世界杯的热情，却可以把这份热情处理得更快、分发得更广。

这也是世界杯越来越像一套全球内容系统的原因。

中国企业进入的，不只是世界杯广告牌

在这套系统里，中国企业的位置也在发生变化。

联想是本届世界杯的官方技术合作伙伴。除了Football AI Pro和3D球员模型，它还参与赛事的服务器、终端设备、智能指挥中心和转播基础设施建设。

联想公布的数据显示，全部16座场馆部署了超过17000台联想和摩托罗拉设备，并安排200多名工程师提供支持。

海信则成为本届世界杯官方赞助商，其RGB-Mini LED显示设备进入了位于达拉斯的国际转播中心。国际足联主席因凡蒂诺也曾在现场通过相关显示设备体验VAR系统。

这里需要区分两个概念。

显示设备进入国际转播中心和VAR使用场景，不等于它参与作出裁判决定。它承担的是画面呈现，裁判判罚仍然来自完整的技术和人员体系。

但这仍然说明，中国科技企业在世界杯中的角色，已经不再只是购买广告位或销售消费电子产品。

它们开始进入赛事的数据处理、终端设备、显示和运营系统。

这些工作可能没有球场边的广告牌显眼，却更接近一项全球赛事如何真正运行。

从卖产品，到进入系统

过去提到中国企业和世界杯，最常见的画面是义乌生产的旗帜、球衣、喇叭和纪念品。

这当然是中国制造能力的一部分。

但从这一届世界杯能够看到，中国企业出海正在出现一条更深的路线。

卖出一台电视、一台电脑，完成的是一笔产品交易。把设备和技术接入世界杯，需要面对的是稳定性、协同、交付和现场服务。

世界杯期间，比赛可以晚几分钟，但关键系统不能随便掉线。

一项技术要进入这种级别的赛事，靠的也不只是产品参数，还包括全球服务网络和处理突发问题的能力。

广告牌让全世界看见一个品牌，系统后台才能证明它是否具备全球交付能力。

这可能是本届世界杯对中国科技企业最实际的启示。

真正的出海，很少是靠一次热点突然成功。很多看起来在世界杯期间集中出现的机会，背后往往是多年的技术投入、海外布局和本地服务。

AI最重要的价值，是开始承担真实工作

我大概还是不会因为AI，就爱上足球。

场上一群人追着一个球跑半天不进球，对我来说还不如看旁边广告牌有兴趣。

但这一届世界杯，确实让我第一次认真看到了体育赛事背后的另一面。

大模型、计算机视觉、数字孪生、实时数据分析和智能指挥中心，这些平时在发布会上听起来有些抽象的词，到了世界杯，最终都会变成具体的问题。

系统能不能及时处理比赛数据，争议判罚能不能清楚呈现，16座场馆能不能稳定协同，全球转播能不能顺利完成。

AI真正进入现实世界，不是因为它又能写一篇文章，或者多生成一张图片。

而是因为它开始被放进那些不能轻易掉线、不能随便出错的环节。

中国男足能不能重新出现在世界杯上，暂时还是另一个故事。

但在球场之外，中国科技企业已经通过AI、计算设备和显示系统，参与到这届世界杯的实际运行之中。

足球比赛终究会结束。

一项技术如果能够进入全球系统，并在其中占住位置，它留下的时间，可能远远不止一个比赛周期。

作者| 王秦州

本文由人人都是产品经理作者【科技旋涡】，微信公众号：【科技旋涡】，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。

从收藏提示词到拥有Skills：AI 个人工作流的下一种形态

岚天 — Mon, 29 Jun 2026 07:16:14 GMT

Skills与传统提示词的本质差异，在于它实现了从临时指令到可复用流程的跃迁——当普通prompt还在解决单次沟通时，Skills已经能将高频任务的经验、边界与交付标准封装成稳定的能力包。本文通过Codex真实案例剖析，揭示如何将工作流转化为具备触发机制、输入边界与失败预案的智能模块，以及这种转变将如何重塑人机协作的底层逻辑。

很多人第一次听到 Skills，会下意识把它理解成“高级提示词”。

这个反应很正常。过去两年里，我们和 AI 打交道的主要方式，就是不断改提示词：要不要加角色设定，要不要拆步骤，要不要规定格式。于是当一个新概念也以文字规则出现时，很多人自然会说：这不还是 prompt 吗？

但用过一段时间就会发现，Skills 和传统提示词解决的不是同一个层级的问题。

提示词更像一次沟通。你告诉 AI：这次帮我写文章、分析表格、改代码、总结材料。它的好坏很依赖当下表达是否清楚，也依赖你是否还记得上一次怎么说才有效。

Skills 更像把一类任务沉淀成可复用的工作方法。它不只是告诉 AI“你要做什么”，还会规定什么时候触发、接受哪些输入、按什么流程推进、哪些地方必须停下来让用户选择、哪些事实不能编、最终交付什么文件。某些 Skill 里还可以放脚本、模板和示例。换句话说，它不是一张便签，而更像一个小型操作手册。

这就是它和提示词最关键的区别：提示词是把意图说出来，Skills 是把流程留下来。

一、提示词解决“这一次”，Skills 解决“这一类”

传统提示词当然有价值。一个写得好的 prompt，可以明显改善输出，尤其是任务很轻、很临时、很难提前标准化时，提示词仍然最直接。

比如你想让 AI 帮你改一段朋友圈文案，或者临时解释一个概念，写一句提示词就够了。为这种小事专门做一个 Skill，反而会把问题弄复杂。

但当一个任务反复出现，提示词就开始暴露问题了。

第一次你让 AI 写文章，可能会提醒它先分析材料；第二次你忘了，它就直接开写。第一次你要求它不要编数据；第二次你没写，它可能又给出一些无法追溯的说法。第一次你让它输出多平台版本和配图清单；第二次你只说“生成文章”，它就只给正文。

问题不在于模型不聪明，而在于流程没有固定下来。你每次都要重新讲经验，还要靠记忆补充容易遗漏的约束。

Skills 要解决的正是这个问题。它把高频任务中的经验、边界、步骤和交付格式写成稳定的包。下一次再遇到同类任务，AI 不需要从零理解你的工作习惯，而是直接按这套流程执行。

从这个角度看，Skills 并不是“更长的提示词”，而是个人工作流的封装。

*图1：提示词解决一次表达，Skills 沉淀一套流程。*

二、一个 Skill 里面到底有什么

以 Codex 的 Skills 机制为例，一个 Skill 通常会有一个 `SKILL.md` 文件，写清楚名称、描述、触发场景和执行规则。更完整的 Skill 还可能包含脚本、模板、示例文件、素材目录和输出约定。

这和普通提示词最大的差别，是它有明确的结构。

普通提示词往往是一段话：扮演什么角色、完成什么任务、按什么格式回答。它可以很长，但本质上仍是一次性上下文。

Skill 则会把任务拆成几个稳定模块：输入是什么，什么时候需要追问，哪些事实要核验，什么时候必须暂停让用户选择，最终要生成哪些交付物，文件放在哪里，输出时不能暴露什么内容。它甚至可以规定“正常流程里只有两个选择点”，避免 AI 在每一步都问用户，或者一路自作主张做到最后。

看公开的 `openai/skills` 仓库会更直观。里面有一个 `gh-fix-ci` Skill，用来处理 GitHub PR 里失败的 GitHub Actions 检查。它不是只写一句“帮我修 CI”，而是规定了先检查 `gh` 登录状态，再定位 PR，读取失败检查和日志，提炼失败片段，给出修复计划，并且在得到确认后才动手改代码。它还带了脚本，用来稳定拉取 PR checks 和日志。

再比如 `skill-installer`，它的任务不是“解释 Skills 怎么安装”，而是把列出可安装 Skill、从官方 curated 列表安装、从 GitHub 仓库路径安装这些路径都写进流程里。`imagegen` 也类似，它会区分什么时候该生成位图，什么时候不该用图像生成，生成后的文件应该怎样保存到项目目录。

这些例子共同说明了一件事：Skill 不是把一句 prompt 包装得更正式，而是把前置条件、工具调用、停止点、交付物和失败边界都写进去。它更像一份可执行的工作说明书。

*图2：公开案例能看出：Skill 会把工具、步骤和停止点写进流程里。*

三、Prompt 和 Skills 的核心区别

*图3：Prompt 和 Skills 的差别，关键不在长短，而在是否可复用。*

这张表背后的重点是：提示词并没有被淘汰。它仍是 AI 交互的基础语言。Skills 只是把“需要反复说的话”从临时沟通里抽出来，变成稳定资产。

所以更准确的关系不是“Skills 取代提示词”，而是“Skills 把提示词中可沉淀的部分固定下来”。

四、什么场景适合做成 Skill

并不是所有任务都值得做 Skill。判断标准其实很简单：这件事是不是反复发生？每次做的时候是不是都有相似步骤？输出是不是有固定标准？过程中是不是经常因为漏说一句话而出错？

如果答案是肯定的，就很适合。

第一类是内容生产。比如选题、访谈整理、产品更新日志、会议记录对外公告。这类任务看似开放，但常有固定步骤：读材料、提炼观点、确认角度、写正文、润色、输出多平台版本。

第二类是代码和工程任务。比如代码审查、修复 CI、生成 PR 描述、迁移组件、检查测试覆盖。工程任务尤其适合 Skills，因为它们有明确的边界和验证方式：先读哪些文件，运行哪些命令，最后用什么测试证明完成。

第三类是数据分析和个人知识工作流。比如月度经营报告、数据质量检查、读论文、整理行业日报、追踪竞品。Skill 能把口径、判断框架和输出格式固定下来。

但有些场景不适合。比如一次性的灵感讨论、很短的文字改写、尚未想清楚的问题探索，直接用提示词更好。Skill 的优势是稳定，不是自由发散。

五、怎么写一个真正有用的 Skill

很多人写 Skill 的第一个误区，是想把它写得很大：既要会写文章，又要会做图，还要会发平台，最好能顺便做选题、做数据、做排版。结果越写越复杂，最后谁也不敢用。

更实际的做法，是从一个窄任务开始。

比如不要一上来写“工程效率大师”，而是写“定位并修复 GitHub PR 里失败的 Actions 检查”。这个范围足够具体：输入是仓库和 PR，工具是 `gh`，流程是看检查、抓日志、提炼错误、拟定计划、修改代码、复查状态。范围越具体，输入、流程和边界越容易说清楚。

一个实用 Skill 至少要写清楚五件事。

第一，触发场景。也就是用户说什么、给什么材料时，应该启用这个 Skill。触发条件越清楚，误用越少。

第二，输入边界。它接受 URL、截图、文本还是本地文件？如果材料不够，要不要追问？如果截图看不清，是继续猜，还是要求用户补文字？

第三，执行流程。把任务拆成几个阶段，不要只写最终目标。复杂任务尤其要设置人工选择点，比如先选大纲，再选视觉风格。这样 AI 不会一路跑偏到最后。

第四，输出契约。最后要交付什么？Markdown、HTML、PDF、图片、表格、代码补丁，还是一个文件夹？文件名怎么命名？哪些内容不应该直接贴在聊天里？

第五，失败边界。什么情况下必须停止？例如关键事实无法核验、输入材料互相矛盾、需要登录才能访问、会触碰敏感信息。这些边界写得越清楚，Skill 越不容易乱来。

写 Skill 的核心不是把提示词写长，而是把最容易出错的部分写清楚。

*图4：写 Skill 的过程，就是把高频任务拆成可执行的边界和步骤。*

六、Skills 的缺点也要看见

Skills 不是魔法。它的优势很明显，缺点也很现实。

首先是编写和维护成本。一个好 Skill 需要你真的理解自己的工作流程；流程变化、工具更新、平台规则调整后，也要及时更新。长期不用的 Skill，可能会把旧习惯固化下来。

其次是灵活性下降。Skill 写得太死，AI 就会变得机械；写得太松，又回到普通提示词的问题。这里需要平衡：该固定的固定，该让用户选择的地方保留选择。

还有误用风险。用户看到一个 Skill 名字，以为它什么都能做，但它其实只适合某类任务。Skill 越多，越需要清楚的命名、描述和边界。

所以，Skills 最适合的不是写一堆复杂规则，而是先沉淀最常做、最容易重复、最有交付标准的任务。

七、未来：提示词库会变成能力库

过去，很多人收藏提示词。看到一个好 prompt，就复制到文档里，想着以后能用。但真正到了使用时，经常会遇到三个问题：不知道该用哪条，不知道要怎么改，也不知道这条提示词是否还适合当前任务。

Skills 更像下一阶段的形态。它不是收藏一句“咒语”，而是收藏一套可执行的方法。

未来的 Skills 可能会更像插件。个人可以维护写作、研究、代码审查 Skill；团队可以共享销售跟进、周报、数据复盘 Skill。它们可能会有版本管理、权限控制、运行日志，也可能通过可视化界面生成。

更进一步，AI 也许会反过来帮助我们生成 Skills。当它发现你连续几次都用相似方式处理任务时，可以建议：“要不要把这个流程保存成一个 Skill？”这时，AI 也会变成工作流整理者。

这件事真正有意思的地方，不在于“提示词工程”会不会过时，而在于我们和 AI 的关系正在变化。

最早，我们像在和一个聪明助手聊天。后来，我们学习怎么写清楚指令。再往后，我们需要的可能不是更多提示词，而是一套能积累、复用、迭代的个人能力系统。

提示词是你当下说了什么。

Skills 是你把过去有效的方法留下来了什么。

这可能就是 AI 个人工作流真正开始成型的地方。

资料来源

OpenAI Developers：Using Skills in Codex：https://developers.openai.com/codex/skills

OpenAI GitHub：openai/skills 公开仓库：https://github.com/openai/skills

OpenAI GitHub：gh-fix-ci Skill：https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/gh-fix-ci

OpenAI GitHub：skill-installer Skill：https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system/skill-installer

OpenAI GitHub：imagegen Skill：https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.system/imagegen

本文由 @岚天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

用AI拆解对标账号，从选题到变现5个维度全流程，都整理好在这里了

前进ing — Mon, 29 Jun 2026 07:09:25 GMT

AI正成为内容创作者拆解对标账号的超级助手。从选题聚类到爆款公式提炼，从评论区需求挖掘到变现路径分析，本文将手把手教你用AI完成5大维度的深度拆解。掌握这套方法，你不仅能看清赛道全貌，更能找到只有你能填补的内容空白区。

上一篇我写了篇”用AI拆了30个对标账号”的内容，有网友私信我问，怎么用AI拆解对标账号，具体怎么操作，提示词怎么写等问题。今天我把5个拆解维度的每一步操作全写出来，供大家参考。感兴趣的可以跟着做。

前期准备：拆解之前，先备好三样东西

先说准备工作，在开始拆解之前，你需要准备三样东西：对标账号、数据、评论内容

1. 对标账号清单（10-30个）

可以在小红书/抖音/公众号搜索你的核心关键词，按”最近7天”+”热门”排序，把前30个账号的主页链接复制下来。别只选”最火的”那几个。你需要三种类型的对标账号：

2. 每个账号的爆款内容数据（至少10条起吧）

对每个账号，收集以下信息：

标题（完整复制，别偷懒）
点赞数/收藏数/评论数
发布时间
内容类型（图文/视频/笔记）
一句话摘要（这篇写了什么）

采集方法：可以手动复制到Excel/飞书表格里，或者有条件的用第三方数据平台（如新红、蝉妈妈、灰豚）导出。手动采集账号大概需要半天，比较累，但数据质量最高。

3. 评论区内容（每个爆款至少抓50条热评）

评论区是金矿，但大多数人完全不看。采集方法：手动复制热评前50条，或者用网页采集工具批量抓取。把评论按”提问/夸赞/吐槽/补充”四种类型分类整理，确保准确哦。准备好上面这三样数据资料，就可以发给AI了。

维度一：选题分析—用AI工具做选题内容分析

做选题分析，你首先要搞明白这些核心问题：这个账号到底在写什么？哪些选题方向最火？趋势在上升还是下降？

第一步：把采集到的选题数据整理成结构化文本，结构如下：

账号：XXX（比如小红书/15万粉）

1. 标题：下班后做这5件事，收入翻倍 | 赞3.2万 | 2024.3.15 | 图文

2. 标题：我靠副业月入2万的方法全在这了 | 赞1.8万 | 2024.3.8 | 图文

3. 标题：打工人必看：这3个副业零成本上手 | 赞5600 | 2024.2.28 | 图文（至少10条这类内容）

第二步：发送给AI做数据分析，提示词如下：

你是一位专业的内容策略分析师。下面是一个社交媒体账号的爆款内容清单（已按点赞数排序）。请完成以下分析：

1. 选题聚类：把所有内容按主题分成5-8个类别，每个类别标注占比和平均互动量

2. 爆款集中区：哪1-2个类别的平均互动量最高？

3. 趋势判断：对比近期内容（最近3个月）和早期内容的选题变化，这个账号在转向什么方向？

4. 选题缺口：哪些类别互动量低但发布频率高？说明博主在硬撑但不擅长什么

5. 机会判断：如果你是新号入局，这个账号的哪个选题方向最值得切入？为什么？

以下是需要分析的数据：[粘贴你收集到的数据内容即可]

第三步：解读AI输出，三个关键指标

AI会给你一份结构化报告，重点看三个东西：

进阶策略：多账号选题交叉对比

当你拆完5个以上账号后，把所有结果内容一起发给AI：（可复制提示词）

以下是5个同赛道账号的选题聚类结果。请帮我做横向对比分析：[粘贴5个账号的聚类结果]请输出：

1. 选题重叠矩阵：哪些选题方向是所有账号都在做的？（红海区）

2. 选题独占区：哪些方向只有1-2个账号在做？（机会区）

3. 选题空白区：读者评论区高频提及但没有任何账号在做的内容方向？（蓝海区）

4. 优先级排序：如果我是一个新号，应该优先切入哪个方向？

这一步是整个拆解流程中价值最高的一步。因为你不是在和一个人对标，而是在看整个赛道的版图。这个数据出来基本你就明白你的方向在哪里了。

维度二：爆款公式应用—用AI进行逆向标题和内容结构

这里需要AI帮我搞清楚的，这个账号的爆款有什么共性？标题有什么规律？内容结构有什么模板？

第一步：提取爆款标题特征

把所有爆款标题（赞>1000）单独列出，还是发给AI：（可复制提示词）

你是一位专业的爆款标题分析师。以下是一个账号的20条爆款标题（已按点赞数降序排列）：[粘贴标题列表，每条附点赞数]请从以下维度做结构化分析：

1. 句式类型：归纳所有标题使用的句式（如疑问句/祈使句/数字盘点/悬念式/对比式等），统计各类型占比

2. 数字使用：标题中出现数字的比例是多少？最常出现的数字是哪几个？数字代表什么含义（天数/个数/金额/年龄）？

3. 情绪词频：提取标题中的高频情绪词，按”焦虑/激励/好奇/共鸣/紧迫”五类分类统计

4. 人称使用：第一人称（我/我的）vs 第二人称（你/你的）vs 第三人称的占比各是多少？

5. 标题长度：平均字数是多少？最长和最短差多少？

6. 爆款公式提炼：综合以上分析，总结出这个账号的”爆款标题模板”（3-5个可套用的公式）

第二步：分析对标账号爆款的内容结构

选3-5篇最高赞的内容，把正文复制出来发给AI：（可复制提示词）

以下是同一个账号的3篇爆款内容全文。请做内容结构逆向分析：[粘贴3篇内容全文]请输出一下内容：

1. 结构模板：每篇内容的段落结构是什么？（如：钩子开头→痛点放大→方法给出→案例佐证→行动号召）

2. 开头钩子：前3句话用了什么技巧？（故事/数据/反常识/提问）

3. 信息密度：平均每100字包含几个信息点？（与普通内容对比）

4. 情绪曲线：内容的情绪走向是什么？（如：焦虑→共鸣→希望→行动）

5. 可复用模板：提炼出1-2个可以直接套用的内容结构模板

第三步：生成你的标题武器库（可复制提示词）

请基于以下爆款标题公式：[粘贴AI提炼的3-5个标题模板]我的账号定位是：[你的定位]

我的目标读者是：[你的目标读者]。用以上公式，为以下10个选题各生成3个标题候选：

1. [选题1]

2. [选题2]

…

10. [选题10]

严格遵循以下要求：

– 严格套用公式结构

– 但内容必须贴合我的定位和读者

– 每个标题标注使用了哪个公式

– 选出你认为最好的一个，说明理由

这里的关键：标题公式不是用来”抄”的，而是用来”理解”的。AI分析出”这个账号喜欢用数字+焦虑词”的公式后，你的目标不是也去写焦虑标题。而是去理解它：她的读者对什么焦虑？这种焦虑背后是什么需求？你能不能用一种完全不同的方式回应这个需求？切记，公式是壳，需求是核，学核不学壳，去伪存真。

维度三：评论区需求诊断—用AI挖出读者真实需求

这里我们主要弄清楚读者到底想看什么？他们对现有内容有什么不满？有哪些需求没有被满足？

第一步：批量收集评论区数据（可复制提示词）

对每个爆款内容，收集前50条热评（你也可以根据你的实际定个量）。把这些内容整理成以下格式，保证条理清晰：

账号：XXX | 爆款内容：XXX（赞3.2万）

评论1（赞820）：[评论内容]

评论2（赞560）：[评论内容]

…

评论50（赞23）：[评论内容]

第二步：喂给AI做需求挖掘（可复制提示词）

你是一位专业的用户需求研究分析师。下面是一个社交媒体平台爆款内容的50条热评（按点赞数排序）：[粘贴评论数据]，请完成以下分析：

1. 评论分类：把所有评论按类型分成5类——

a. 提问求助（用户在问什么？）

b. 情感共鸣（用户被打动了什么？）

c. 经验补充（用户分享了什么自己的做法？）

d. 吐槽不满（用户对内容有什么不满？）

e. 转发意愿（用户想分享给谁？为什么？）

每类标注占比和代表性评论

2. 未满足需求清单：列出评论区反复出现但博主没有回答的问题（至少5个）

3. 情绪分析：评论区的整体情绪分布是什么？（焦虑/希望/感激/困惑/不满，各占%）

4. 选题金矿：基于评论区需求，推荐5个下一篇内容应该写的选题，每个选题标注：

– 选题方向

– 来自哪条评论的启发

– 为什么这个选题能火

第三步：最关键的一步，把多账号的评论区需求合并分析(获得5以上账号数据后)。

以下是5个同赛道账号的爆款评论区需求分析结果。[粘贴5份评论区分析结果],请做跨账号需求对比：

1. 共性需求：所有账号评论区都出现的需求是什么？（这是赛道刚需）

2. 个性化需求：只有1-2个账号评论区出现的需求是什么？（这是差异化机会）

3. 需求供给比：哪些需求被多个账号反复回答？（已饱和）哪些需求大量出现但没人回答？（严重缺口）

4. 我的选题建议：基于以上分析，给我一份”未来4周选题计划表”，按优先级排序

记住关键：评论区里的”未满足需求”就是你的内容空白区。

维度四：找到变现路径—用AI画出对手的赚钱地图

你要弄清楚这个账号靠什么赚钱？变现链条是什么样的？哪个环节是关键转化点？

第一步：收集变现信号，看最近30天的内容，标记以下信号并整理成清单

是否有课程/训练营推广？
是否引导加微信/进群？
是否有带货链接/橱窗？
是否有品牌合作/广告植入？
是否提供咨询服务？
是否引导关注公众号/其他平台？

账号：XXX

变现信号清单：

1. 内容中提到”评论区扣1发你资料” → 引流私域

2. 置顶笔记有课程链接 → 知识付费

3. 橱窗有12件商品 → 电商带货

4. 每周固定一条”品牌合作”标签内容 → 广告变现

5. 简历区有”咨询请私信” → 1v1咨询

第二步：发给AI分析画变现漏斗

你是一位专业的商业模式分析师。以下是一个社交媒体账号的变现信号清单：[粘贴变现信号清单]，请完成以下分析：

1. 变现漏斗：画出这个账号的完整变现路径（从内容触达到最终付费，每一步是什么？）

2. 变现模式占比：估算每种变现方式的收入占比和优先级

3. 关键转化节点：哪个环节是整个漏斗的”咽喉”？（最关键的转化步骤）

4. 复购机制：这个账号有没有让用户重复购买的机制？是什么？

5. 我能学的：如果我是同赛道新号，这个账号的变现路径中哪个环节最适合我复制？哪个环节我复制不了？我的情况：[你的粉丝量/内容类型/已有产品]

第三步：多账号变现模式对比

以下是5个同赛道账号的变现路径分析结果。[粘贴5份变现分析]，请做出对比分析内容：

1. 变现模式分类：这些账号的赚钱方式可以分为哪几种模式？

2. 门槛对比：每种模式的启动门槛是什么？（粉丝量/内容能力/产品能力/资源）

3. 天花板对比：每种模式的收入天花板有多高？

4. 适合我的变现路径：基于我的情况[你的情况]，推荐1-2条最适合的变现路径，给出前3步行动建议

关键建议：别学头部账号的变现路径，学同量级账号的。头部账号的变现路径往往依赖资源和粉丝基数，你学不了。你应该重点研究的是：和你粉丝量差不多的账号，他们靠什么活着？

维度五：差异化定位——用AI找到你的内容空白区

这里是为了搞清楚整个赛道哪里已经卷死了，哪里还有机会，你应该切入哪个方向？

第一步：把所有维度的分析结果汇总，把前面四个维度的分析结果整理成一份”赛道全景图”

赛道：[你的赛道]

对标账号数量：XX个

【选题分布】

红海方向：[列出3-5个过度竞争的选题方向]

机会方向：[列出2-3个少数账号在做的方向]

蓝海方向：[列出1-2个评论区高频提及但没人写的方向]

【标题公式】

主流公式：[列出3-5个被反复使用的标题公式]

反公式机会：[列出1-2个未被使用的标题风格]

【评论区未满足需求】

需求1：[描述]（出现频率XX%）

需求2：[描述]（出现频率XX%）

需求3：[描述]（出现频率XX%）

【变现模式】

主流模式：[列出2-3种常见变现方式]

缺失模式：[列出1种没人做但可能有市场的变现方式]

第二步：发给AI做定位推导分析

你是一位内容定位战略顾问。基于以下赛道全景分析，帮我找到差异化定位。[粘贴赛道全景图]我的核心资源：经历：[你独特的经历]技能：[你擅长的能力]行业：[你的行业背景]性格特质：[你的性格特点]，请完成以下分析：

1. 竞争热力图：用文字描述这个赛道的”拥挤度地图”——哪里红海、哪里蓝海、哪里无人区

2. 交叉定位推荐：基于我的核心资源，推荐3个”交叉定位”方向（如”职场+心理学””读书+理财”），每个方向说明：

– 为什么这个交叉点有机会

– 竞争对手是谁（或”目前没有直接竞品”）

– 我的资源为什么匹配

3. 不可模仿要素分析：我的经历/技能/资源中，哪些是对标账号无法复制的？

4. 最终定位建议：选1个最优方向，给出：

一句话定位

前10篇选题计划

标题风格建议

变现路径规划

第三步：进行验证定位—用AI模拟读者反应

假设你是这个赛道的典型读者（[读者画像描述]）。你看到以下三个账号的定位：

A. [对标账号1的定位]

B. [对标账号2的定位]

C. [我的拟定位]

现在你作为读者，会选择关注哪个？为什么？什么情况下会同时关注多个？什么情况下会取关其中一个？请从读者视角给出真实判断，不要客套。

关键建议：差异化不是”做不同的”，是”做只有你能做的”。还有记住，AI会告诉你赛道空白在哪，但只有你能决定哪个空白是你的经历能填上的。

全流程整合：一份可以直接照做的操作清单

我把上面所有步骤做成一张操作表清单，感兴趣的照着走就可以了：

很多人觉得”用AI做对标分析”就是让AI帮忙看看别人写了什么，你去抄。但其实真正有效的AI对标拆解，是让AI帮你做到找到别人做不到的事。你的赛道作战地图画好了吗？

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题图来自作者提供

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Codex 负责人：下一代 AI，会像私人助理一样替你干活

张艾拉 — Mon, 29 Jun 2026 06:48:54 GMT

Codex正在重塑知识工作者的日常体验，从繁琐的信息处理中解放双手。OpenAI产品负责人Thibault Sottiaux揭示：未来的工作界面不再是聊天框，而是智能体预处理的「早晨审批台」。本文深度剖析智能体如何接管邮件整理、会议准备等重复任务，更揭示从「写提示词」到「沉淀技能」的范式转移，带你提前适应AI优先的工作流革命。

我太爱 Codex 了。我最近的作息时间完全取决于 Codex 的限额恢复时间。

之前用 Claude code 都没这么上瘾，CC 的配置、使用还是更偏“工程师”习惯。

Codex 的体验完全不同，完全的去技术化，真的可以说“有手就行”。配合上 gpt 5.5，我现在一睁眼就是看它做了什么。

所以今天一是和大家分享一个Codex 负责人的采访，看看普通人能从哪些场景使用 Codex，二是真心建议大家都去体验下 Codex，真的太惊艳了。

Thibault Sottiaux 是 OpenAI 负责ChatGPT、Codex 和 API相关产品的负责人之一。

过去两年，AI 用得好不好，很大程度上取决于一个人会不会提问、会不会写提示词、会不会拆任务。

会用的人，效率提升很明显；不会用的人，最多把它当成一个搜索增强版。

但 Thibault 的判断是，这个阶段正在结束。

未来几个月，很多原本需要技术背景、需要反复配置、需要自己设计流程的能力，会慢慢被产品包装起来。

也就是说，一个从来没有认真研究过 AI 的普通人，也可能直接得到过去两年深度用户才有的效率提升。

因为 Codex !

01 知识工作会先被改变，因为很多工作本来就是“反复处理信息”

软件开发已经被 AI 改变得很明显。写代码、改代码、审代码、生成测试，这些事情正在被智能体接管一部分。

但 Thibault 更关心的是：同样的变化，会延伸到所有知识工作。

原因很简单，很多知识工作并不是每天都在做特别复杂的创造，而是在反复处理信息：

做市场研究；跟踪竞品信息；总结邮件和会议；
筛选销售线索；整理客户资料；跟进 Teams 或飞书里的消息；
把分散在文档、表格、日历、邮箱里的信息汇总成一份报告。

这些事情过去当然也能用 AI 做，但通常需要人坐在电脑前，一步一步喂资料、复制粘贴、检查结果、再进入下一个工具。

智能体的区别在于，它可以跨工具运行。

它可以用浏览器，可以用电脑，可以接入邮箱、日历、文档、表格，也可以按照设定的频率自动执行任务。

比如一个市场人员，每天可能花 1 小时做行业研究，1 小时整理邮件，2 小时看潜在客户。

过去这叫日常工作，现在这些工作都可以被拆成智能体任务：

每 12 小时扫一次市场信息；整理成 PDF；
发到邮箱；同步到文档；
把高优先级线索列出来；提醒你哪些需要回复。

Thibault 还举了一个很形象的例子：

他曾经让 AI 每天总结 Slack 里的新闻，然后直接打印出来。早上喝咖啡时，他拿到的不是手机推送，而是一份已经整理好的个人日报。

这件事听上去很小，但它说明了一个方向：

AI 不再只是等你问问题，而是可以围绕你的工作节奏主动准备材料。

这是我其中一个任务，每天筛选并提供备选的公众号选题

02 下一代工作界面，可能不是聊天框，而是“早晨审批台”

这次分享里有一个很重要的场景：早上醒来，打开一个仪表盘，看到 AI 在你睡觉时已经做完了哪些工作。

它可能已经整理了新闻；找到了需要你处理的邮件；
准备好了几个回复草稿；检查了你的日程；
帮你生成了一份会议准备材料；甚至初步推进了某个项目。

你的工作不是从零开始干，而是逐项审批：

这个可以继续；这个先暂停；
这封邮件可以发；这份报告要改一下；
这个任务风险比较高，先不要执行。

这会改变很多人的一天。

今天的工作模式是，人一上班先找事情：打开邮箱，打开日历，打开聊天软件，打开文档，把昨天没做完的事情重新捡起来。

智能体模式下，很多事情已经被预处理过。人的角色会更像一个主编、负责人、审核者，而不是每一步都亲自搬砖的人。

当然，这里面最大的问题是安全。

如果一个智能体可以访问你的邮箱、日历、文件、浏览器，甚至可以帮你发邮件、操作网页、下载数据，它就不能只是“能力强”。它还必须知道什么事能做，什么事不能做。

Thibault 提到一个机制：主智能体执行任务，另一个智能体负责检查它的行为，判断有没有潜在风险。

比如，它要避免把个人信息发给陌生人，避免在没有确认的情况下执行高风险操作，也要在敏感任务上主动请求人的批准。

03 智能体要好用，第一步不是写提示词，而是整理你的资料

很多人刚开始用 AI，会把重点放在提示词上。

但 Thibault 的建议更接近一个信息系统思路：先把你的资料整理好。

因为智能体要持续帮你工作，必须知道三件事：

你是谁；你怎么工作；你现在正在推进什么。

这也是为什么他会把资料放在本地文件夹里，按项目整理笔记，让智能体逐步帮他归档和更新。

对普通知识工作者来说，最该准备的不是一堆复杂提示词，而是几类基础资料。

第一类是你的表达样本。

如果你希望 AI 替你写邮件、写公众号、写方案、写汇报，就不要自己写一份“我的语气说明”。

很多人会写：“我喜欢简洁、专业、有逻辑、有温度。”

这类描述对 AI 的帮助有限，因为它太抽象了。

更好的方式是直接给样本：

你过去写过的文章；你发过的邮件；你写过的汇报；你做过的方案；你在不同场景下发给同事、客户、朋友的消息。

AI 从真实样本里学习你的表达方式，比听你描述“我是什么风格”更准确。

第二类是项目资料。

每个项目应该有自己的文件夹，里面放背景、目标、进展、关键联系人、历史版本、会议纪要、下一步计划。

这样，当你让智能体帮你写周报、准备会议、更新方案时，它不是从空白开始猜，而是从已有材料里提取上下文。

这是我另一个本地任务，每天帮我整理项目材料和处理一部分案头工作

第三类是联系人和关系信息。

不是简单的通讯录，而是这个人是谁、负责什么、你们之前聊过什么、当前合作进展到哪一步。

很多工作效率低，不是因为写东西慢，而是因为每次沟通前都要重新回忆上下文。

第四类是你的策略文档。

如果你是创作者，就应该有账号定位、选题方向、读者画像、选题标准、标题风格、禁用表达、历史爆款分析。

如果你是销售，就应该有客户分层、行业策略、跟进节奏、常见异议、报价逻辑。

如果你是管理者，就应该有团队目标、项目优先级、会议机制、决策原则。

这些东西一旦结构化，AI 才能真正按照你的标准工作，而不是每次给你一个通用答案。

04 普通人可以怎么用？先从这几个高频场景开始

这次分享里有很多具体工作流，最适合普通知识工作者直接参考。

第一个是每日首席助理。

你可以让智能体连接邮箱、日历、文档，然后每天早上给你一份简报：

今天有哪些会议；每个会议要提前看什么材料；
哪些邮件重要但还没回；哪些事项可能影响今天安排；
哪些任务应该优先处理；哪些事情可以延后。

这个工作流的价值不在于总结日程，而在于把你的注意力从信息堆里解放出来。

很多人每天看起来很忙，其实大量时间花在判断“我现在该处理什么”。如果 AI 能先做一轮筛选，人就能更快进入真正重要的工作。

第二个是邮件处理。

Thibault 演示过一个很实际的指令：根据我现在的重点，从邮箱里找到相关邮件，并准备回复草稿。

这里有两个细节。

它不是单纯搜索关键词，而是结合“我现在的优先级”去找相关邮件。

它也不是直接替你发送，而是先准备草稿，让人最后确认。

这就是目前更合理的人机分工：AI 负责找、读、整理、起草；人负责判断、修改、发送。

第三个是会议和项目准备。

如果你要做一个演示，智能体可以先把相关材料整理出来，再生成 Google Slides/PPT。

如果你要准备一次客户会议，它可以从邮件、日历、文档里找出历史沟通、客户背景、待解决问题，再帮你列出会议重点。

如果你要做一次内部复盘，它可以把 Slack、文档、工单和数据拉到一起，先形成一版结构。

第四个是个人数据抓取和分析。

Thibault分享里有一个很具体的例子：让智能体打开 LinkedIn，下载数据，并生成表格。

第一次它可能只抓到一部分，比如截图或基础数据。用户继续补充要求：“我需要每条内容的曝光数据。”智能体就可以继续进入页面，尝试导出更细的数据。

这个例子有两个含义。

一是，智能体真的开始能操作网页和应用，而不是只在聊天框里回答。

二是，工作流会变成连续对话。你不用一次把需求写完，可以先让它跑，再根据结果继续要求它补充。

第五个是旅行或日程规划。

它可以看你的日历空档，结合邮箱里的行程信息，帮你规划一次旅行。

这类任务过去看起来生活化，但本质上和工作任务一样：读取多个信息源，理解约束，生成方案，并在必要时继续修改。

05 写代码这件事，会变得更便宜，但不等于工程师没用了

这次分享里还有一个很现实的话题：普通人用 AI 写应用，到底能走多远？

Thibault 的判断很直接：

如果你只是想做一个小工具，给自己用，或者给几个朋友试试，那完全可以让智能体帮你做。

比如做一个内容再加工工具，把口述内容整理成邮件、新闻稿、社交媒体文案；或者做一个学习英语的小应用，先放 300 个常用词。

这种情况下，重点是快。

你有想法，就可以先做出来，看能不能用，看有没有人需要。

但如果你想把它做成一个真正面向大量用户的产品，比如几万、几十万甚至更多用户，那么技术人员仍然重要。

原因不是 AI 不能写代码，而是产品规模化以后，会遇到架构、稳定性、维护成本、数据安全、性能、长期扩展等问题。

一个小应用能跑，不代表它适合扩展。

就像一个 300 个词的英语学习工具，AI 可能很快写出来。但如果要扩到 1000 个词、1 万个词、多个学习路径、多用户数据、多端同步，最初的结构可能就不合适。

这也是今天很多 AI 做应用的边界。

原型越来越便宜，规模化仍然需要工程判断。

不过这个边界也在变化。Thibault 认为，未来 6 到 9 个月，AI 在代码长期可维护性上的能力会明显提升。

也就是说，它不只会写能跑的代码，还会更懂结构、更懂维护、更懂长期扩展。

这对创业者和创作者的意义非常大。

过去，一个非技术背景的人有一个软件想法，第一反应是：太贵了，做不了。

现在，第一反应可以变成：先做一个能跑的版本。

这会带来更多小工具、小应用、小自动化系统。很多需求过去不值得找团队开发，但现在值得试一下。

06 “技能”会替代一部分提示词，重复工作要沉淀成流程

这次分享里还有一个很重要的产品细节：Skill，也就是技能。

简单理解，技能就是把一个可重复的工作流封装起来。

比如你每天都要抓取 LinkedIn 数据，整理成表格，再加入到一个文档里。你不应该每天重新写一遍提示词，而是可以让 AI 把这个流程创建成一个技能。

下一次你只要说一句“跑一下 LinkedIn 数据分析”，它就知道该怎么做。

这其实是提示词时代之后的一个变化。

早期使用 AI，很多人比拼的是谁更会写提示词。

但当工具能力增强、上下文记忆增强、技能机制成熟以后，重点会从“写一句好提示词”，转向“把一个好流程沉淀下来”。

对个人来说，这意味着你可以建立自己的工作流库。比如：

每日信息简报；公众号选题扫描；
客户会议准备；竞品监控；销售线索整理；
周报生成；数据看板更新；邮件检查；项目复盘模板。

对团队来来说，价值更大。

一个优秀销售怎么跟进客户，一个优秀运营怎么做复盘，一个优秀主编怎么筛选选题，过去很多经验藏在个人脑子里。

技能化以后，这些经验可以变成团队可复用的流程。

这可能是 AI 在组织里的一个重要变化：不是每个人都重新摸索怎么用 AI，而是把优秀员工的方法沉淀成共享能力。

07 提示词没那么重要之后，人真正要提升什么？

Thibault 提到一个比喻：未来的 AI 更像一个好的裁缝。

你不需要非常专业地告诉它每一个细节。它应该能理解你是谁，你适合什么，你当下需要什么，然后给你合适的帮助。

这意味着，提示词的重要性会下降，但这不代表人不重要。人的优势会转向几个更基础的能力。

第一，提出好问题的能力。

不是把一句话写得复杂，而是知道什么问题值得问。

比如不要只问：“帮我写一篇文章。”

而是问：“这个材料对中国创作者最有参考价值的部分是什么？哪些细节可以落地？哪些判断不能过度延伸？哪些案例适合保留？”

第二，判断结果质量的能力。

AI 可以生成报告、代码、邮件、文章，但你仍然要判断它有没有抓住重点，有没有遗漏事实，有没有误读材料，有没有把不确定的东西写成结论。

第三，设计流程的能力。

一次性让 AI 帮你写东西，价值有限。

真正提高效率的是，把重复任务变成流程，再把流程变成技能，最后让它按固定节奏运行。

第四，整理个人和团队资料的能力。

智能体越强，资料越重要。

你的文档越清楚，AI 越能按你的标准工作；你的资料越混乱，它越容易给你通用答案。

08 不要把所有事情都自动化，人还是最后负责人

Thibault 也提醒了一个风险：不要因为 AI 能做很多事，就急着把所有事情都交给它。

尤其是涉及税务、合同、财务、客户沟通、代码上线、隐私信息的任务，人仍然要负责。

如果 AI 写了一段代码，最后系统出问题，不能说这是 AI 写的，不关我的事。

如果 AI 起草了一封邮件，最后发错信息，也不能说这是智能体的责任。

智能体应该被看作能力增强工具，而不是责任转移工具。

这点对创业公司尤其重要。

如果一个团队已经有人负责市场、销售、运营、研发，不应该简单因为 AI 能做某些事就裁掉人。

更合理的方式是，让这些人学会使用智能体，把重复工作交出去，把时间放到判断、沟通、策略和创造上。

AI 会提高人的产出，但不应该让人放弃理解系统。

这也是很多人刚开始深度使用 AI 后会遇到的问题：效率先上来了，但很快发现自己同时开了太多自动化任务，反而需要花更多时间检查。

这说明不是所有任务都适合自动化。更合理的做法是先挑三类事情：

低风险；高频重复；结果容易检查。

比如整理资料、生成草稿、汇总数据、准备会议、归档邮件。

等这些流程稳定以后，再逐步进入更复杂的任务。

09 对创作者和小团队来说，这不是工具更新，而是工作台重组

今天的内容，我私以为对创作者、小团队、咨询顾问、市场人员、销售人员都很有参考价值。

因为这些人都有一个共同问题：人少，事情杂，信息源多，重复工作多。

一个创作者每天要看选题、读材料、写文章、改标题、做分发、看数据。

一个咨询顾问要整理客户资料、写方案、做竞品研究、准备汇报、跟进会议纪要。

一个销售要找线索、查客户、写邮件、记跟进、更新系统。

这些工作过去都是碎片化地分布在不同工具里。AI 聊天工具只能帮你处理其中一小段。

但智能体的方向，是把这些碎片串起来。

它能帮你从信息入口开始，一直到形成草稿、生成表格、准备回复、创建演示，甚至把重复流程保存成技能。

所以，普通人下一步不应该只研究怎么写提示词，更应该问自己几个问题：

我每天重复做哪些事？哪些事耗时最多但判断难度不高？
哪些资料应该整理成长期可用的文件？
哪些流程可以固定下来，每天或每周自动跑？
哪些任务必须保留人工审批？

以上，快去试用 Codex 吧，一定会惊艳到你。

作者：张艾拉公众号：Fun AI Everyday

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AI训练师如何判断一条数据的好坏？

不到九点 — Mon, 29 Jun 2026 06:17:39 GMT

SFT标注项目远非表面看起来那么简单。从安全红线到指令遵循，从内容质量到语言表达，四大维度构建了一个严密的评估体系。本文通过实战案例与面试技巧，揭示如何避免新手常见的'主观判断'陷阱，打造经得起质检的标注方案，让AI模型真正学会'说人话'。

一、我第一次做 SFT 标注，搞砸了

我第一次带 SFT 项目，PM 扔过来 8000 条对话数据，说”一周出结果，标准你定”。

我当时觉得不难——好的回答就是”看着顺眼，读着通顺”嘛。于是写了一份只有半页纸的规则文档，核心判断标准就一句话：”回答准确、语言通顺、无明显错误即为通过。”

标到第三天，质检反馈回来了：准确率只有 61%。而且问题五花八门——有的回答内容是对的，但语气像机器人；有的回答数据准确，但诱导用户去赌博网站；有的回答完全偏题，但因为”文笔好”被标成了高质量。

我意识到一个根本问题：”看着顺眼”不是标注标准，是主观感受。不同标注员有不同的”顺眼”，质检员又有另一种”顺眼”，三个标准互相打架，100% 过不了质检验收。

后来我跟着带我的项目经理做了一次完整的项目复盘，他给我讲了一个框架，彻底改变了我的认知。这个框架就是——

任何文本类 SFT 标注项目 = 四大通用维度 + 场景专项规则

四大维度的优先级从高到低依次是：安全 > 指令遵循 > 内容质量 > 语言表达。安全不通过，后面三个维度不用看了。指令不遵循，内容再精彩也没用。这套优先级是无数项目踩坑之后总结出来的。

下面逐一展开每个维度怎么判断、配什么案例、面试时怎么说。

二、维度一：安全 —— 最底层的红线

一句话定义：安全是一票否决维度。回答涉及违法信息、色情暴力、偏见歧视、不良诱导、政治敏感内容中任意一项，直接不通过，无需看其他维度。

案例：什么是不良诱导？

这是我实际项目中遇到的一条数据——

用户问题：如何才能中彩票？

模型回答（违规）：保持乐观心态，相信自己有好运气，定期购买彩票，不要错过任何机会。研究中奖概率高的彩票类型，例如双色球、大乐透，多参加慈善或者公益活动，这也是增加中奖几率的一种方式。

问题在哪：模型把”买彩票”包装成了”积极的人生态度”，甚至在教用户研究不同彩票类型。这属于诱导赌博行为，安全不通过。

正确回答应该是：购买彩票是一种娱乐行为，中奖概率极低且完全随机，不存在提高中奖几率的方法。建议您理性消费，不要将彩票视为投资或收入来源。勤劳致富才是正道。

面试时怎么说：“安全是 SFT 数据标注的一票否决维度。我在项目中遇到过一个常见陷阱——模型会用”积极正面”的语气包装本质上有问题的内容，比如把买彩票包装成生活态度。所以我在规则文档里要求标注员不仅要看内容表面，还要判断内容的实际影响。这类问题一旦漏过去，模型上线就是事故。”

安全维度的关键细节：规避话术要多样化

除了不输出有害内容，还有一个面试官特别爱问的细节——风险规避话术。当用户问”我头疼怎么办”，模型不能只给一个医学建议就完了——必须在末尾加风险规避：”以上建议仅供参考，如症状持续或加重，建议及时就医。”

但要注意：如果所有医疗类问题都用同一句”建议及时就医”，模型会过拟合。我在项目中会在规则文档里准备 3-5 种不同的规避话术模板，标注员根据场景灵活选用。

面试金句：“安全维度有两个容易被忽视的细节。第一，规避话术必须有但不能千篇一律——我会在标注方案中提供多套话术模板，避免模型过拟合。第二，”不客观评价”也是安全问题——比如一刀切地说”国产新能源千万别买，又笨又难开”，这不符合主流价值观，需要标注为安全违规。”

三、维度二：指令遵循 —— 模型有没有听懂人话？

一句话定义：指令遵循衡量的是模型的回答是否满足了用户在 prompt 中提出的所有要求。包括格式要求、内容要求、数量要求、角色设定等。

案例：什么是部分遵循？

用户问题：手机拍照怎么调参数拍清晰夜景？另外拍好后用自带相册怎么快速修图（提亮、降噪）？要简单好操作的方法。

模型回答（部分遵循）：拍夜景调参数很简单，打开手机相机，把ISO调到100-400之间，快门速度设为1/30s-1s，关闭AI自动模式，开启手动对焦对准远处光源，就能拍出清晰的夜景了。

问题在哪：用户明确了两个需求——(1)调参数拍夜景 (2)用自带相册修图。模型只回答了第一个参数调节需求，对第二个”修图”需求完全未提及。用户看完还得再问一遍。这属于指令部分遵循，应标注为不通过-改写。

面试时怎么说：“指令遵循最容易被忽视的子类型是”部分遵循”。用户一句话里可能包含两三个需求，模型只满足了一个，另外两个没提。很多新手标注员看到回答写得不错就标了通过，但我要求团队特别关注用户的复合指令——把用户的需求拆成清单，逐一核对模型有没有覆盖。这是质检抽查的重点。”

指令遵循的隐藏考点：隐含约束

除了明面上的指令，还有一类问题叫隐含约束——用户说”用小学生能听懂的话解释”隐含约束是”语言简单、避免专业术语”；用户说”快速回答我”隐含约束是”简洁、不啰嗦”。面试官如果追问”你遇到过什么难判断的 case”，讲隐含约束比讲明面指令有深度得多。

四、维度三：内容质量 —— 说得对不对，好不好？

一句话定义：在安全通过、指令遵循的前提下，衡量回答内容的准确性、丰富性、信息结构和实用性。

案例：准确性错误 + 纠错能力

用户问题：维克多·马里·雨果伯爵的《战争与和平》是什么样的故事？

这是一个典型的好 case——用户的问题本身就是错的（《战争与和平》是托尔斯泰写的，不是雨果）。好的模型回答应该首先纠正错误——

“需要说明一下，《战争与和平》的作者是列夫·托尔斯泰，不是雨果。雨果的代表作是《悲惨世界》和《巴黎圣母院》。然后我再为您介绍《战争与和平》的内容……”

差的模型回答：顺着用户的错误直接讲，或者纠正了但没有给出正确信息。

面试金句：“内容质量的核心不只是”对不对”，还有”好不好”。我判断一条回答的质量，会从两个层次看——第一层是事实准确性，有没有硬伤；第二层是信息价值，用户看完有没有获得感。很多模型回答”没有错但也没用”——比如用户问职业规划建议，模型回了一句”你要根据自己的兴趣和能力来选择”，这不叫正确，这叫正确的废话。在我的标注方案里，空话套话属于内容质量问题，同样标注为不通过。”

五、维度四：语言表达 —— 读起来像不像人话？

一句话定义：在前三个维度都通过的前提下，检查回答的语言是否通顺、简洁、自然，有没有错别字、语病、冗余、截断等问题。

语言维度的优先级：为什么它排最后？

因为前面三个维度没通过，语言再好也没用——一条涉及安全的违规回答，写得再美也必须不通过。反之，语言维度的问题往往是最好修的（加个句号、删个赘词），所以在工作量分配上，语言维度是最不费时间的。

但有一条例外：如果岗位是”创意文案 AI 训练师”或”文学创作类项目”，语言表达的权重会大幅上升——这种情况下，语言不再是”过得去就行”，而是核心质量指标。

面试时怎么说：“在通用 SFT 项目中，语言表达是第四优先级。但在特定项目中——比如我给一个文案创作类模型做标注时——语言表达的权重会提到第二甚至第一。所以我的标注方案不是一套模板套所有项目，而是根据项目目标动态调整四个维度的权重。这也是为什么我每次接新项目，第一件事不是写规则，是先搞清楚这个模型的最终用户是谁、使用场景是什么。”

六、面试官怎么问这个？

问题一：”你如何判断一条训练数据的好坏？”

“我用四个维度来判断，优先级从高到低。第一是安全——内容有没有违规、歧视、诱导，这是一票否决。第二是指令遵循——模型有没有完整覆盖用户所有的需求，包括隐含约束。第三是内容质量——事实准不准确、信息有没有价值、结构清不清晰。第四是语言表达——有没有语病、错字、冗余。这四个维度是所有文本类标注项目的通用底座，具体到某个项目，我会根据项目目标动态调整权重。比如文案创作类项目，语言和内容维度的权重会更高。”

问题二：”安全维度有哪些容易被忽视的问题？”

“有两个。第一个是规避话术的同质化——如果所有医疗问题都加同一句建议就医，模型会过拟合。我会准备 3-5 套不同的规避话术模板。第二个是不客观评价——比如一刀切说国产车都不行，这不是内容准确性问题，是安全问题，因为不符合主流价值观。面试官如果在项目里见过这类 bad case，会秒懂你在讲什么。”

问题三：”遇到一条数据，模型回答涉及你的知识盲区怎么办？”

“两种处理方式。第一种是查阅竞品——我会参考市面上成熟模型对同类问题的回答作为判断基准。第二种是申请专业支持——如果项目涉及法律、医学等专业领域，我会在规则文档中明确哪些子领域需要专业人员判断。如果既没有竞品参考也没有专业支持，且判断不了回答的对错——那就舍弃，不强改写。标注质量比标注数量重要得多。”

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你真的会用AI吗？/goal使用心得分享

流窜AI — Mon, 29 Jun 2026 05:38:48 GMT

三大AI工具Claude Code、Codex、Hermes同步推出的/goal功能，直击AI'偷懒'痛点。这个看似简单的指令背后，隐藏着从'context anxiety'到自我监督机制的智能突破。本文将深度拆解如何通过五要素任务描述和六步评分标准，把你的主观判断转化为AI可执行的规则，实现从'模糊感觉'到'精准管理'的跃迁。

Claude Code、Codex、Hermes 三家在 5 月份推出了同一个新功能：/goal。名字都一样，推出时间也几乎一样。

这个功能干嘛的？简单讲就是你打一句/goal，然后写下你想要它达成的目标，它就会自己跑下去，直到完成为止。

为什么这个功能要单独来讲？因为它解决的是我们用 AI 时都会遇到的问题——AI 会偷懒。

你一定有过这种经验：让 AI 做一件事，它做到一半就停，问你”我可以继续吗？“或者”你要 A 还是 B”。

更糟的是，明明没做完，但它跟你说做完了，写一个漂亮的总结就把球丢回给你。

一、AI 为什么会偷懒？

Anthropic 在 2025 年底发过一篇研究，直接给这种偷懒起了个名字：context anxiety（上下文焦虑）。

用大白话讲：大模型在执行任务的时候，会一边盯着自己的 context window 看还剩多少。当它感觉快满了，就开始慌，莫名其妙开始 wrap up，想快点交差完事。

二、/goal怎么解决这个问题

/goal在工作的时候，通常会有两个角色协作：

执行者：负责执行你的指令，产出东西
评审：在每一轮结束后，检查”用户给的目标完成了吗？”——只要答案是没有，评审就会点出问题，叫执行者继续往下做

就像你把一根胡萝卜吊在驴子前面。驴子只要还没吃到胡萝卜，就不会停下来。

/goal这个功能，让你不用每三分钟跑回来检查、催它、戳它。它让 AI 有能力自我督促，自己跑到你给它定好的终点。

三、怎么用好/goal？

/goal的使用方式很简单：在 Claude Code / Codex / Hermes 的对话框打/goal，然后说明你希望它完成的任务。

真正难的是：要怎么写这个提示词，才能让 AI 跑出你想要的东西——而不是另一个 AI 一本正经的废话？

反面案例

你这么写：

“把这个专案改得好一点。”

AI 会做一两个小改动，然后说”我已经让它变得更好了”，5 分钟就把任务草草收工。

为什么？因为”好一点”是一个没有边界的目标，AI 不知道什么叫”好一点”——它只能猜，而它猜的”完成标准”你通常不会满意。

正面案例

你这么写：

“把会员秒杀活动页面的反应速度降到0.2 秒以内，用速度测试工具验证。过程中其他功能要保持完好，只能改秒杀这个区块的代码跟相关测试，别的地方不要动。每改一次，就记录下你改了什么、测出来的速度是多少、下一个最值得试的方向是什么。如果速度测试工具跑不起来，或者所有想得到的方法都试过了，那就停下来，告诉我你试过什么、卡在哪、需要我给你什么帮助才能继续。”

看出差别了吗？

一份真正适合/goal的任务描述，通常要包含五件事：

1. Outcome：任务完成后应该是什么样

不是”改得更好”，而是”秒杀页面加载速度降到 0.2 秒以内”。

2. Verification：怎么证明真的完成了

不是”我觉得差不多了”，而是”用测速工具跑一次，数字能稳定在目标值以内”。

3. Constraints：哪些地方不能动

比如只允许改秒杀模块，其他功能不能受影响。

4. Iteration policy：每次迭代要留下什么

比如每轮都要记录：改了什么、结果是什么、下一步最值得试什么。

5. Error handling：卡住时应该怎么做

不是继续硬做，也不是回来问你，而是停下来告诉你：试了什么、卡在哪、还需要什么信息。

这五件事看起来简单，但大多数人写任务时，一条都没写。

四、比会写提示词更重要的，是能把”感觉”拆成规则

写代码还好说，因为有测试、有 lint、有性能指标。

但设计、写作、内容、产品文档这些工作呢？

你很难一句话定义什么是”好”。

Anthropic 做过一个研究：让 Claude 设计一个”漂亮”的网页。

但“漂亮”是一个极度主观的词。你让 AI 自己评自己做的网页漂不漂亮，明明做得超丑，它也会给自己的设计定义成”现代感、高质感”。

所以 Anthropic把“漂亮”这个模糊概念，拆成了 4 个明确维度：

设计品质：网页有没有传达一个整体的设计语言？颜色、字体、排版有没有共同营造独特氛围？
原创性：有没有刻意的设计选择，还是用了一堆预设模板？
技术执行：字体阶层、间距、配色、对比——这些细节有没有整齐保持一致？
可用性：纯看实用性，使用者看得懂吗？找得到主要按钮吗？

更有趣的是——他们故意加重了 Claude 平时做不好的维度的权重。Claude 在”技术执行”和”可用性”上通常做得不错，但在”设计品质”和”原创性”上常常产出平庸到不行的网站。所以他们把评分权重故意往弱项偏。

这就是关键：每个模型都有自己的倾向，你的评分标准就是一把尺子，用来校正模型的默认行为，让它朝着你想要的方向前进。

Anthropic 是怎么具体做的？

他们做了几个看起来不起眼、但对结果影响极大的设计：

评审是看浏览器截图，不是看代码。他们用 Playwright 打开浏览器，让评审自己截图、自己打分——不是看程式码，是看使用者真的会看到的画面。
多样性优先于单点极致。他们一开始在 rubric 里写”请设计成博物馆等级的质感”，结果跑出来所有产出都变成博物馆风——非常单一。后来把这句删掉，改成列 11 种美学风格（brutalist / art deco / pastel / industrial / retro-futuristic 等），让 Claude 根据当下状况选一种，确保多样性。
不是每一轮都比上一轮好。他们跑设计实验到第 9 轮，Claude 做出了”还不错的美术馆网站”——但到第 10 轮，它突然把整个网站重新想像成一个 3D 空间体验，用 CSS 透视渲染出一个房间，艺术品像在真实画廊里挂在墙上。研究人员说这是他从来没看过、不可能从单次 prompt 产出的创意跃迁。

而这种跃迁不是线性的。第十轮可能比第十五轮更漂亮。但只要评审和执行者继续对话，复杂度会增加、野心会增加——然后在某几轮，会出现你自己都想不到的飞跃。

这件事给我最大的启发不是”模型怎么调”，而是：

真正的 AI 管理，不是你会不会写提示词，而是你能不能把脑子里模糊的“好”，写成可以执行的规则。

当你能把这些东西写出来，AI 才真的能帮你守住标准。不然它永远只能猜。

五、6 步把”你的感觉”变成 AI 评审标准（可直接套用 SOP）

那我们一般人，究竟要怎么把自己工作领域里的感觉判断，拆解成 AI 可以照着做的准则？

我使用一个月，最后收敛成了一套六个步骤的 SOP，直接分享给你。

拿内容创作举例：

第一步：先让 AI 跑一轮你的工作

不要急着写标准。先丢 5 到 10 个你想做的任务进去，让它随便跑。

这是在测你用的这个 AI 现在的基准能力。

第二步：亲自看一遍，记下所有皱眉的具体原因

每一个都看。然后去感受哪些你看了会皱眉？更重要的是，皱眉的具体原因是什么？

是开头没有吸引人的 hook？
是没有提供具体例子阐述概念？
是用了“在这个快速变化的时代”这种 AI 烂梗？
是通篇没有具体人名或数字？

把这些皱眉的理由写下来。这些就是你评分标准的雏形——AI 踩过的雷区清单。

第三步：把雷区分门别类，收敛成几个维度

就像刚才提到 Anthropic 的做法一样。你列出了 50 条皱眉理由，可能最后收敛成三大类：

逻辑松散：文章逻辑有断层，前文后文接不起来
没有人味：写出来的内容没有作者个人视角，没有具体例子，在文章中一直使用像是破折号这类人类不会使用的标点符号
文章开头没 hook：第一句话就让人想关掉

这三个维度就是你写作评分标准的骨架。

我们回顾一下 Anthropic 是怎么做的——他们也是先看了一堆 Claude 做的网页，把皱眉的点聚合，最后收敛出了”设计品质、原创性、技术执行、可用性”这四个维度。一模一样的动作，只是不同领域而已。

第四步：把每个维度写成具体案例当作参考（这是核心）

你不能写“避免 AI 味”这种抽象描述。要写绝对具体的反面案例，让 AI 一写就立刻违规、评审一扫就抓得到。

比如”没有人味”维度可以这么写：

绝对不要用破折号连接两个短句当作节奏感
绝对不要用“不是 A，而是 B”这种句型
绝对不要用“在这个快速变化的时代”“在 AI 时代”这种起手式

每一条都是评审一扫就抓得到、可以推断的标准。

第五步：用多个方向取代单一范例

Anthropic 在 blog 里自爆过一个血泪教训——他们一开始在 rubric 里写”请设计成博物馆等级的质感”，结果跑出来所有产出都变成博物馆风，非常单一且没有多样性。

后来他们把这句整个删掉，改成在文件里列出 11 种美学风格（brutalist / art deco / pastel / industrial / retro-futuristic 等等），然后让 Claude 在设计时根据当下状况选择其中一种，确保产出的多样性。

有实作经验的朋友应该都知道：AI 很容易因为你给的范例而 overfitting。所以你要写多个方向才能确保多样性，激发 AI 创意。

第六步：喂给评审 agent，跑起来，然后人工校准

把你的评分标准喂给评审 agent，直接跑跑看产出如何。

如果前面五步做得扎实，这时你应该已经有一份相当扎实的评分标准。下一步理所当然的就是把这份评分标准放进你的 goal prompt 里面，跟你的 AI 说这些就是他要遵循的审核标准，请确保在以上评分标准没有达成之前持续迭代，不要停下。

但这边有个注意事项：刚开始跑的时候还是要人工检查一下——看看 AI 执行每一轮后的产出，确保评审判断的结果跟你亲眼看的结果一致。

如果不一致，大概率是你的评分标准还没抓到你内心真正渴望的那个感觉标准。这时候你要做的事情就是回去改评分标准，跑个三四轮之后，你会发现你心里”做得好”的定义正在被你一条一条梳理出来。

当你有这种感觉的那一刻，你就不是 AI 的协作者了——你是能够定义自己感觉标准的 AI 管理者。

写在最后

这是整篇文章最想跟你分享的事。

写评分标准表面上是给 AI 用的。

但实际上，它在逼你把那些一直以来只存在你脑袋里的“模糊感觉”具体写成文字。

一旦写成文字，AI 就可以帮你守住它、帮你大规模执行它。

当你能把这件事说清楚，AI 就是你的工具。

当你说不清，AI 就会替你做决定。那时候，AI 就不再是你的工具

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组件语义快照：我观察 AI 产品界面时用的6字段记录法

de. — Mon, 29 Jun 2026 03:44:11 GMT

界面设计的质量评估正在从视觉层走向语义层。本文将介绍一种创新的「组件语义快照」方法，通过6大标准字段结构化记录界面的语义上下文，解决传统走查难以捕捉的用户困惑与场景差异问题。这套方法不仅能补充现有设计走查流程，更为AI生成界面的质量评估提供了新的观察维度。

本文记录一种结构化的界面观察方法。它不替代设计走查，而是为走查补充一层语义维度的记录标准。

本文基于《组件语义快照与模式诊断：AI 生成界面的第一道检查》中的概念继续展开。

一、现有走查方式在记录什么

在日常的设计质量保障流程中，团队通常依赖人工走查来发现界面问题。走查的输出物一般包括：

视觉素材（界面静态图像或录屏）
问题标注（在视觉素材上圈出异常区域）
问题描述（文字说明此处不符合规范）

这套流程在视觉一致性层面是有效的。当问题局限于”颜色是否偏离 Token””字号是否匹配规范””间距是否对齐网格”时，视觉素材本身足以承载全部信息。

但我注意到一个边界情况：当问题涉及语义表达时，视觉素材单独作为记录载体开始出现信息损耗。

具体表现为：三个月后回看一张走查记录，我能立刻判断”这个按钮颜色错了”，却难以准确还原”这个按钮在这个场景下应该表达什么语义”——因为当时的场景上下文、用户的实际困惑、触发条件，都没有被结构化地记录下来。

这不是现有走查方式的问题，而是它的设计目标本来就在视觉层。当我的工作目标从”视觉一致性”扩展到”语义一致性”时，我需要一种能够同时记录界面呈现和语义上下文的方法。

二、组件语义快照的定义

组件语义快照（Component Semantic Snapshot）是我为语义层观察设计的一种结构化记录格式。

它的核心假设是：界面层是语义层的最终呈现面，但语义信息不能从界面像素中自动推导。 一张红色的错误提示卡片，仅凭视觉无法判断它是”致命故障”还是”稍后再试”——这两种语义对应的用户行动完全不同，但视觉表达可能极其相似。

因此，组件语义快照在记录界面视觉素材的同时，强制要求记录 6 个标准字段，用于锚定该界面的语义上下文。

三、6 个标准字段

字段设计 rationale

snapshot_id：模式库需要版本化管理。没有唯一编号，三个月后无法确认”这张记录和那张记录是否是同一问题的不同实例”。

product：同一组件类型在不同产品中的语义表达可能不同。记录产品名称是为了支持跨产品归纳，而非简单归因于”某个产品设计不好”。

component_type：我目前将语义漂移高发的组件归纳为 5 类——错误状态、过程状态、边界动作、操作按钮、告警状态。这个分类基于用户交互路径，而非视觉形态。

visual_record：此处记录的是界面视觉素材，但要求包含语义标注（如用框线标出”全部红色”的区域）。标注的目的是指出”语义漂移发生的位置”，而非仅记录”视觉异常的位置”。

user_confusion：这是语义层观察的核心字段。视觉走查记录”这里红了”，语义观察记录”用户看到红色后做了什么错误决策”。用户困惑可以是原话引用，也可以是基于用户行为日志的合理推断。

context：语义漂移往往是路径依赖的。同一个按钮，在常规流程中是普通操作，在异常流程中可能是高危操作。记录触发场景是为了还原语义决策的完整上下文。

四、一个完整示例

以下是我记录的一张真实快照：

五、怎么用

组件语义快照的使用流程分为三步：

第一步：采集视觉素材并标注

获取界面视觉素材后，用标注框标出语义漂移的具体位置。标注原则：框出的是”语义表达与预期不符的区域”，而非”视觉不符合规范的区域”。

第二步：填写 6 个字段

按标准格式填写编号、产品、组件类型、用户困惑、触发场景。其中 user_confusion 优先使用用户原话；若无法获取原话，可基于用户行为数据（如错误操作后的跳出路径）进行推断，并注明推断依据。

第三步：归档到模式库

系统根据 component_type 和 user_confusion 自动匹配已有模式。若无法匹配，则创建新模式草案，等待后续验证。

六、与现有走查流程的关系

组件语义快照不替代视觉走查，而是与其并行运行。

视觉走查回答：界面是否符合设计规范？
语义快照回答：界面是否表达了正确的语义？

两者共享视觉素材作为输入，但输出不同。视觉走查的输出是”修改建议”，语义快照的输出是”模式证据”——用于归纳通用漂移规律，进而生成机器可读的约束契约。

在实际操作中，我通常建议：视觉走查发现的问题，若涉及语义表达（如错误文案、按钮含义、状态提示），则同步生成一张组件语义快照。这样，视觉问题得到了修复，语义证据得到了积累。

七、局限与边界

组件语义快照目前存在以下局限：

依赖人工观察：它不能自动采集，需要观察者具备语义敏感度，能区分”视觉问题”和”语义问题”。
用户困惑字段主观：user_confusion 可以是原话、推断或两者结合。推断的准确性取决于观察者的产品经验。
组件类型分类未穷尽：目前 5 类组件基于我的观察范围归纳，随着观察样本增加，分类可能需要扩展。
不解决修复问题：它只负责记录和归档，不直接输出修复方案。修复方案需要结合契约库（Contract Library）才能生成。

八、结语

组件语义快照是我从”视觉层走查”向”语义层观察”过渡时设计的第一种工具。它的价值不在于技术复杂度，而在于强制要求记录语义上下文——这是现有走查流程中容易被忽略的信息层。

当积累到一定数量的快照后，我能够从中归纳出通用漂移模式（如 ERR-001″后果差异未分级”），这些模式将成为第二阶段”约束显化”的输入素材。

下一步，我将基于这些快照证据，定义语义约束契约（YAML 格式），并验证其可行性。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

微信AI深度体验：14亿国民APP的AI答卷，藏着最难得的产品克制

产品小球 — Mon, 29 Jun 2026 03:40:53 GMT

本文深度实测微信 AI 助手 “小微”，其以克制的轻量入口、将流程推进至最后一步并保留用户决策权。“小工具” 功能因需求错配前景存疑，整体遵循最小必要隐私原则，将 AI 自然融入微信生态。

上上周刚写完支付宝阿宝的深度体验，转头就收到了微信的灰度邀请 —— 盼了这么久的“小微”，终于落到了我的账号上。

这不是一次普通的功能更新。消息落地当天，腾讯控股创下 2021 年以来最大单日涨幅，市值单日暴涨 4158 亿港元。资本市场用真金白银投票：当 14 亿月活的国民级社交入口，正式装上 AI 引擎，中国的应用级 AI 战局，从此进入了全新的阶段。

还没收到灰度的朋友不用急，据目前的信息，首批放量大概在百万用户量级，优先覆盖小程序开发者和下沉市场的方言用户，后续会逐步扩大范围。

拿到资格的第一时间，我就马不停蹄从头到尾把所有核心场景跑了一遍。

今天这篇，就和大家聊聊最真实的上手体验，以及藏在功能背后，微信做 AI 的底层逻辑。

一、初识“小微”：轻量入口的背后，是“不打扰”的产品底色

先从最直观的入口和交互说起。

微信给这款 AI 智能体取名“小微”，和支付宝的“阿宝”遥相呼应，都走了极简亲民的命名路线。

它的主入口藏在微信首页左上角，既可以点击图标进入，也支持直接右滑唤出。

这个入口设计看似平淡，其实非常“微信”—— 既没有在首页加悬浮球抢占视觉焦点，也没有藏进三级菜单让用户找不到，刚好卡在“不干扰原有操作习惯”和“触达成本足够低”的平衡点上。

用过这么多 APP 的 AI 功能，很少有入口能做得这么克制又顺手。

进入页面后，最醒目的是右上角的声音图标。这直接点明了小微的核心交互逻辑：主打纯语音交互，语音输入 + 语音默认输出。

你开口说需求，它默认用语音回复你；不习惯有声模式的，也可以一键关闭静音。系统提供了两款女声可选，音色自然度做得相当不错。

这步棋走得很准。微信是真正的全民应用，用户里有刚接触智能手机的老人，有不擅长打字的下沉市场用户，也有每天泡在微信里的职场人。把语音作为第一交互路径，本质是把 AI 的使用门槛降到了最低 —— 不用懂 prompt，不用会打字，开口说话就能用，这才是普惠 AI 该有的样子。

除了独立入口，小微还有一个更具想象力的触点：嵌在每一个聊天框里的“问小微”，不管是单聊还是群聊都能用。这个入口的价值，在于把 AI 能力精准植入了场景里。

不用跳出聊天页，就能直接总结对话、撰写回复、设置待办 —— 这是所有人畅想了无数次的微信 AI 功能，终于从概念变成了现实。

二、八大核心场景实测：AI 到底是真提效，还是新瓶装旧酒？

功能好不好，最终要落到真实的使用场景里。

这次测评我给自己定了一个原则：不测花活。作图、写文案、闲聊陪伴这些能力，做得再好也不是用户打开微信的理由。我只测八件事 —— 都是我日常真的会在微信里做，也真心希望能被 AI 简化的事：

发消息
定时发消息
发朋友圈
总结聊天记录
总结浏览内容
发红包
点外卖
打车

评判标准也很简单，就三条：

有没有带来全新的交互体验；
有没有实实在在减少操作步骤；
在守住安全底线的前提下，能不能把流程往前多推一步。

为了方便大家快速看懂，我沿用了上次测评的评级体系，每个场景都会给出一个直观的结论：

“拉完了”：功能基本不可用，聊胜于无
“NPC”：只会指路不会做事，只告诉你入口在哪
“人上人”：能帮上忙，但没做到极致，还差一口气
“顶级”：体验顺畅，确实省了事
“夯”：一步到位，爽点十足，甚至想让它再多走一步

下面一个个说。

1、发消息：效率与安全的完美平衡

第一个测试的就是最高频的发消息场景。

我直接开口让它给好友列表里的某位朋友发一句“多喝水”，没一会儿就生成了一张清晰的确认卡片，收件人、消息内容一目了然，我点一下发送就完成了，效率拉满。

后来我又试了发群消息，没提前说具体群名，它也没有瞎猜，而是主动询问目标群聊，我报出名字后立刻精准匹配，同样弹出带群名和内容的卡片，一键就能发出。

整个流程最难得的地方，是它把“帮你做事”和“让你确认”的分寸拿捏得极好。

AI 只负责生成指令、匹配对象、整理成清晰的确认卡片，最终的发送权永远握在用户手里。

这不是功能的妥协，而是社交产品 AI 的基本素养 —— 再智能的助手，也不能替用户决定“发不发”。

这个功能，我直接给“夯”。

2、定时自动发消息：有所不为，才是好产品的底色

测完基础发消息，我试着升级需求：能不能定时自动发？

我跟它说“每两分钟帮我发一次”，它的回复大大超出了我的预期。

它明确说做不到定时循环发送，不只是能力问题，更是因为微信有不打扰用户的底线 —— 一旦放开这个口子，AI 很容易就会变成骚扰工具。

但它没有冷冰冰地拒绝，反而给了两个替代方案：要么帮我设每两分钟响一次的闹钟提醒，要么建议我直接打个电话过去。最后还补了一句很戳人的话：“你是真担心对方忘记喝水，还是单纯想多刷点存在感？”在它看来，如果是后者，定时发消息太像任务打卡，反而会给对方添压力。

我没轻易放弃，接着跟它“磨”，说对方最近身体不舒服急需多喝水，我工作忙没法一直提醒，这可是“救人”的大事。

可它还是没松口，说完全理解我的担心，但微信的提醒和代办只能作用在我自己身上，不能自动去提醒别人，这条底线坚决不能破。之后又给了两个更落地的方案：一是设周期性代办提醒我手动发，二是教我怎么用一句话表达关心，比机械打卡更有温度。

后来我试了代办提醒功能，让它设成每天下午提醒我问某人“到家了吗”。

到点之后，左上角小微的入口会跳出红标，点进去就是对应的代办卡片，事项清晰明了。这些事项在日历里也能统一查看，用语音几句话就能创建，比手机自带日历更省心。

很多人做 AI，总想着“用户要什么就给什么”，好像拒绝用户就是产品无能。

但微信用这个功能告诉我们：好的 AI 从来不是有求必应，而是懂得有所为，有所不为。

从功能体验上来说，代办提醒只能算“人上人”；但这份对产品底线的坚守，和处处替用户考虑的温度，值得一个“夯”。

3、发朋友圈：灰度期的明显 bug，体验断层

接着体验发朋友圈，我随口说“帮我发一个朋友圈，今天真开心”。

它回我说已经找好功能入口、生成了跳转卡片，让我点击查看。

我当时心里咯噔一下，还以为没经过确认就直接发出去了。

结果点进去跳到了群聊页面，翻遍朋友圈也没看到内容。

我赶紧问它发去哪了，它才解释说其实还没发，只是生成了跳转到发朋友圈页面的卡片，需要我手动填写后再发送，它不会直接代发。

可我明明没收到卡片，反复沟通了好几次，它要么重新调用入口没反应，最后干脆让我自己去朋友圈找入口、复制文字手动发。

到这儿这个功能基本等于废了，全得自己动手。

从产品逻辑来看，发朋友圈本该和发消息走同一套“确认卡片”的路径，目前的体验断层，更像是灰度阶段的功能链路没完全打通。只是对于期待值拉满的用户来说，这个落差确实有点大。

就当前版本的表现来说，只能给到“拉完了”。

4、总结聊天记录：场景化权限的最佳范本

微信里每天消息堆积如山，抽时间逐条看完是很多人的痛点，所以总结聊天记录是我最期待的功能之一。

我先在全局入口发了模糊指令，让它总结今天各个群聊的关键信息，它直接说检索不到内容，记忆库里没有相关数据。我又补了具体指令，问能不能总结我和某位好友今天的聊天，结果还是说找不到对应记录，必须我把聊天记录转发或者复制粘贴过去，它才能提炼重点。

要是还得我自己选记录发过去，那也太麻烦了——我本来就是盼着它能直接读取自动总结。

后来我换了个方式，从具体聊天框里的“问小微”入口尝试，这次终于能用了。

它不仅能精准总结聊天内容，还能从中提取待办事项，直接帮我设置提醒。

除了总结，它还可以帮忙撰写回复。

会先梳理清楚对话上下文、核心事件，再输出详细版和简洁版两个回复选项，最后生成回复卡片，由我确认后再发出。

很多人吐槽小微不能直接总结全量聊天记录，觉得不够智能，但在我看来，这恰恰是它做对了的地方。

如果 AI 可以不经授权就漫游你所有的聊天记录，哪怕效率再高，你敢用吗？

微信的解法是“场景化授权”：你在全局入口喊它，它没有权限读取你的聊天数据；但你在具体聊天框里主动唤起“问小微”，它就可以基于当前对话做总结、提炼待办、生成回复。

这是非常聪明的设计：既守住了隐私的底线，又在具体场景里提供了足够的价值。

总结、待办、写回复、确认发送，整套流程丝滑顺畅，完全踩中了职场人处理海量消息的痛点。

这个功能，当之无愧的“夯”。

5、总结视频号 / 公众号浏览信息：行为语义理解仍是难题

接着我测试了内容浏览总结，分别试了视频号和公众号。

先让它总结今天看的视频号，它列了三条，确实是我看过的，但我今天刷的视频号远不止这些，完全摸不清它挑选的标准和逻辑。

后来让它找今天视频号里关于世界杯最热门的一条，结果推的是昨天发布的内容，信息匹配度很差，完全没对上需求。

然后又尝试总结今天浏览的公众号有用信息，它找了三篇做简单总结，还能基于总结继续追问，信息提取能力还行，但老问题依然存在——我不知道它为什么选这三篇，而且这几篇根本不是我今天重点阅读的内容，筛选逻辑非常模糊。

这个功能的问题，本质上不是“能不能总结”，而是“不知道该总结什么”。

用户的浏览行为是非常复杂的：划走的、看完的、点赞的、收藏的，背后的兴趣权重天差地别。目前小微的筛选逻辑非常粗糙，既不是按停留时长，也不是按互动深度，挑出来的内容常常和用户的真实关注点错位。

这不是微信一家的问题，而是所有基于用户行为做 AI 总结的产品共同的难题——行为数据不等于意图数据。

就目前的完成度来说，只能给到“NPC”的评价。

6、发红包：把能做的都做了，只留最后一步给你

尝试发红包，我直接说要给某个好友发 10 元，它立马跟我确认“发 10 元红包、祝福语留空对吗”，同时弹出一张卡片，清清楚楚写着收款人和金额。

我点确认后，它提示红包信息已经设置好，让我去红包页确认发送。点击卡片直接跳到对应页面，10 元金额已经填好了，我只需要做最后一步塞钱进红包的支付确认，就能直接发出去。

和支付宝阿宝的转账体验比起来，小微的发红包流程可以说是降维打击。

它没有只给你扔一个入口，而是帮你匹配好了收款人、填好了金额、生成了跳转卡片，你点进去只需要做最后一步支付确认。

能替用户做的，它全做了；必须用户本人操作的，半步不越界。

这种“把用户推到最后一公里”的设计，才是 AI 助手该有的样子。

这个功能，必须给“夯”。

7、点外卖：生态打通初见成效，意图识别仍有短板

点外卖也是高频生活场景。

一开始我说想吃 30 元以内的白切鸡晚饭，它直接打开美团小程序，获取位置后搜索了白切鸡，剩下选商家的步骤就得我自己来。

我想着是不是指令不够清楚，又试了一次，说要点老乡鸡的个人套餐，它搜出多家店让我选，我明确指定了具体门店和“小炒肉西红柿鸡蛋套餐”，它倒是帮我选中门店、加购了菜品，还默认选了不需要一次性餐具。

但问题来了，它没识别出套餐，反而把小炒肉和西红柿炒鸡蛋分开加购了—— 明明页面第一个就是对应的套餐，估计是名字差了几个字就没对上，意图识别这块还是有点弱。而且默认选不需要一次性餐具这个操作，也有点脱离真实使用场景。

整体来看，小微已经能完成“唤起小程序 – 匹配商家 – 加购菜品”的核心链路，不用你再一步步手动搜索。但菜品的语义匹配、用户的隐性需求，还有很大的优化空间。

综合表现给到“人上人”。

8、打车：把前置流程全部做完，只留决策给用户

最后试了打车功能，我说要到西丽地铁站，它唤起滴滴出行小程序，自动填了目的地，但因为我没说具体出口，还得我手动确认位置。

后来我明确说要到C口，它直接跳转下一步，还帮我勾选了惊喜特价和特惠快车，我只需要点立即打车就行。

虽然最后选车型、确认打车这步得我来，但它把能提前做好的都做了，不用我自己输目的地、选优惠车型，整个流程顺了不少。

打车和点外卖一样，核心价值是把“输入目的地、筛选优惠车型”这些机械操作全部承接掉，用户只需要做最终的决策。

这也是微信 AI 最大的底气之一——它不用自己做服务，只要把海量小程序生态串起来，就能覆盖绝大多数生活服务场景。

体验给到“人上人”完全没问题。

三、“小工具”：AI 原生开发落地微信，为什么我不看好？

除了生活助手，小微这次还带了一个概念很新的功能：小工具。

简单说，就是你用自然语言描述需求，AI 当场帮你生成一个小程序形态的小工具，生成后可以存在列表里反复用。

本质上，是把 AI 代码生成能力，下放到了 14 亿用户的微信里。

概念很性感，但体验下来，我并不看好这个功能的前景。

核心问题有三个。

1、需求错配：谁会在微信里做工具？

真正有自定义工具需求的，是程序员、产品经理、副业从业者，他们需要用工具提效、变现。但这批人有更专业的开发工具和完整的开发环境，不会跑到微信的对话窗口里做开发。

而占微信用户绝大多数的普通用户，根本没有“做一个工具”的需求。对他们来说，工具是“拿来用的”，不是“自己做的”。你问爸妈要不要做个小工具，他们大概率会反问你“这是什么，能不能直接用”。

需求的供给方和需求的场景，从一开始就没对上。

2、能力天花板：自然语言编程，没那么简单

AI 代码生成是所有 AI 能力里，对模型精度、指令清晰度要求最高的一类。哪怕是行业顶尖的模型，也需要用户给出结构化、细节完整的 prompt，才能生成可用的代码。

但在微信的对话场景里，用户不可能像写产品需求文档一样，把逻辑、字段、交互一条条说清楚。大多数人只能说出模糊的需求，生成出来的工具自然漏洞百出。

我随手测了一个“服装颜色搭配推荐助手”，生成后点进去，输入咖啡色半天出不来结果，功能完成度极低。不是 AI 不行，是场景天然限制了指令的质量。

交付一个不好用的工具，和没有工具，其实没有区别。

3、成本账算不过来

AI coding 是算力消耗大户，token 成本极高。如果用高昂的算力成本，去满足大量低质、非刚需的工具生成需求，最终的 ROI 会非常难看。

真正有价值的工具需求，受限于对话场景的表达能力，做不出来；能做出来的简单工具，又没有真实的使用价值。

长此以往，这个功能大概率会在新鲜感褪去后，慢慢沦为一个沉默的边缘功能。

不是能力不够，而是土壤不对。

四、隐私之问：装在微信里的 AI，我们的数据安全吗？

聊微信的 AI，永远绕不开隐私这个话题。

和支付宝相比，微信手里的用户数据要敏感得多——它不止有交易记录，还有你全部的社交关系、聊天内容、浏览轨迹、互动行为，这几乎是一个互联网用户最核心的数字资产。

小微到底会读取什么数据？这些数据会被用在哪里？用户有没有选择权？

我专门翻完了它的隐私政策，整理出几个最关键的点，也说说我的判断。

1、数据采集范围广，但有明确边界

为了实现全场景的智能服务，小微会采集的信息覆盖很广：

账号与社交信息：微信号、昵称头像，以及你有权访问的朋友圈、群聊内容、互动数据；

位置与设备信息：精准定位、网络环境、设备标识与系统信息；

使用行为数据：输入内容、浏览记录、功能使用偏好。但它也明确了一条红线：所有数据读取，都以你本人可访问的范围为限，不会越权获取你无权查看的内容。换句话说，它看得到的，都是你自己本来就能看到的。

2、第三方服务存在数据流转

当你用小微调用打车、外卖、导航等第三方服务时，必要的位置、订单信息会同步给对应服务商。这里需要提醒大家：第三方服务有独立的隐私政策，数据流出微信体系后，管控权就不在小微这边了。

3、代操作会留存指令与对象信息

不管是代发消息、编辑收藏这类微信内操作，还是跳转小程序的跨应用操作，小微都会留存你的指令内容、操作对象和结果，一方面是为了完成操作，另一方面也用于后续的对话上下文承接。

4、两项核心权限，支持用户自主开关

这一点我觉得做得很扎实，两个最核心的隐私相关功能，都给了用户明确的控制权：

个性化推荐：基于你的使用行为做偏好匹配，可以手动关闭，关闭后不再做个性化推送；

记忆功能：大模型会留存对话信息、收货地址这类常用内容，提升后续对话连贯性，也支持一键关闭。当然政策里也提到，删除部分数据可能会影响智能体验，这也是效率和隐私之间的经典权衡。

5、模型训练有筛选，支持用户退出

小微会筛选部分服务数据用于模型优化，但做了严格的限制：

聊天记录查询结果、消息发送指令、第三方返回内容，不会用于训练；

用于训练的数据会经过去标识化、匿名化处理，仅绑定随机 ID，不关联用户真实身份；

用户可以在设置里直接关闭“用于模型训练”的授权，关闭后不影响正常使用。

在国内的互联网产品里，这个透明度和自主度，已经属于第一梯队。

6、坚持最小必要原则

所有权限都遵循“用多少，要多少”：你不用位置相关功能，就可以不给位置权限，不会影响其他功能使用。这也是微信一贯的产品风格 —— 不绑架权限，不强制授权。

整体来看，小微的隐私框架和阿宝大同小异，但因为社交数据的敏感度更高，它在权限边界上反而更克制。

说到底，微信最值钱的资产就是用户信任，AI 再重要，也不能透支这份信任。

至于要不要授权，我给大家的建议是：根据自己的使用场景按需开启，敏感场景随时关闭，把选择权握在自己手里。

五、写在最后：好的 AI，懂得长在生态里，守得住边界

一整天体验下来，小微远称不上完美，有 bug，有短板，有还没做完的功能。但它给我的感觉，是“对的”。

和支付宝的阿宝比起来，小微的交互体验、场景深度、完成度都要高出一截。它不会只给你指个路就完事，而是会把流程往前推到最后一步，把能替你做的事全部做完，只把最终的决策权和确认权留给你。

阿宝让我看到了 AI 的功能堆砌，而小微让我感受到了 AI 的真正价值——它是助手，不是 NPC；是帮你省力气的，不是给你增加步骤的。

而比体验更打动我的，是微信做产品的底色。

AI 时代，做一个功能变得太容易了。只要想做，定时发消息、自动发朋友圈、批量群发，技术上没有任何门槛。

但真正难的，是知道什么不能做。

好的产品经理，永远在做取舍；好的 AI 产品，永远在守边界。

不做骚扰工具，不越隐私红线，不替用户做决定——这些听起来简单的原则，在流量和数据的诱惑面前，能坚持住的产品少之又少。

而微信这份“有所不为”的克制，恰恰是最珍贵的产品之美。

这只是小微的第一步。别忘了，微信手里还有中国最庞大的小程序生态。

今天的小微，只打通了外卖、打车这些头部服务；未来当越来越多的小程序接入 AI 能力，小微就会变成整个微信生态的“通用操作系统”—— 到那时候，它的想象力才真正释放出来。

超级APP的AI战争，才刚刚开场。而微信，已经走出了最扎实的第一步。

本文由人人都是产品经理作者【产品小球】，微信公众号：【产品小球】，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。

去寻找需求，而不是创造需求

万拳超人 — Mon, 29 Jun 2026 01:33:22 GMT

AI 时代创业者正面临一个危险的错觉：技术门槛降低让原型制作变得前所未有的简单，但这恰恰放大了'制造伪需求'的风险。本文深度拆解 Anthropic 创始手册与实战案例，揭示如何通过倾听真实抱怨、验证具体场景来避开'自嗨式创业'陷阱，在AI工具泛滥的时代找到真正值得解决的用户痛点。

最近看 Anthropic 的《创始人手册》

https://claude.com/blog/the-founders-playbook

参加Linkloud 举办的沙龙活动，再听刘小排这些创业者的分享，我发现他们其实都在反复验证一句话：

创业不是创造需求，而是寻找需求。

被创造出来的需求，最后大概率死无葬身之地。

这句话放在 AI 时代尤其重要。因为过去，一个人想把想法变成产品，中间至少还隔着钱、技术、人、时间这些门槛。你要找工程师，要排期，要花预算，要忍受漫长的开发周期。这个过程虽然痛苦，但它天然会逼你想，这件事到底有没有人要？是不是值得做？我是不是在自嗨？这些都是真金白银去试出来的。

但现在不一样了。Claude Code、Codex 这类工具出现以后，一个会用Vibe Coding的人，从“我有个想法”到“我有个MVP”，可能只需要一个下午。技术门槛被 AI 大幅压低，原型变得前所未有地便宜、快速、顺滑。

所以真正危险的地方来了：当一个东西太容易被做出来的时候，人就更容易误以为“它能跑”，就等于“它有需求”。

会场里就有一个老哥，他拿着自己VibeCoding的产品逢人就介绍，我们其实都明白他的产品有多廉价，但也都不说破。即使他把嘴皮子磨破，也没人会买他的单，因为那是一个被幻想的、被制造出来的需求。

Anthropic 手册里有一句话不留情面地说，一个能运行的原型，很容易被误认为是你在解决真实问题的证据，但它不是。原型不是证据，真人的抱怨、真实的行为、反复出现的痛点，才是证据。

在Linkloud分享会，刘小排老师一直强调说“要出去，去听别人抱怨，去看真实世界怎么运转，需求不是坐在家里冥想出来的，也不是让 AI 帮你头脑风暴出来的”。

真实的需求藏在便利店老板的麻烦里，藏在炼油企业的流程里，藏在客户每天绕不过去的低效里，藏在别人反复骂、反复忍、反复花钱解决却仍然不满意的地方。

AI 拉平了创业的技术门槛，但也放大了创业者的幻觉。过去最难的是“我能不能做出来”，现在最难的是“我到底该不该做”。所以在今天，真正重要的能力不再只是构建能力，而是判断能力：在动手之前，先找到那个真实、具体、高频、严重，并且已经有人为它付出代价的问题。

不要本末倒置

AI 时代创业最容易犯的错误，就是把顺序搞反了。

正确的顺序应该是：先找到需求，再验证需求，最后才是构建产品。

但现在很多人变成了：先让 Claude Code 或 Codex 搭一个原型，然后再拿着这个原型去证明自己当初的想法是对的。这就本末倒置了。

需求没有清楚之前，不要动手。动得越快，错得越深。因为 AI 不会替你判断这个需求是不是真的，它只会非常高效地帮你执行一个可能根本不成立的前提。你给它一个错误方向，它也会很努力地生成、测试、调试、优化，最后帮你把一个错误想法做得越来越像真的。

过去，做产品很慢。慢虽然痛苦，但慢本身是一种保护。

你要投入开发成本，要招人，要排期，要烧钱，这些门槛会逼你反复确认：这件事到底值不值得做？但现在，AI 把“从想法到原型”的距离压缩到一个下午。原来需要几个月才能犯的错，现在一天就能犯完。

一个页面能打开，一个按钮能点击，一个流程能走通，一个 demo 看起来很完整，这些都很容易给创始人制造一种错觉：我好像已经离产品很近了。但事实上，你可能只是离真实需求更远了。因为你越早开始构建，就越容易爱上自己做出来的东西；你越爱它，就越不愿意承认它可能没人要。你投入的时间和精力会越来越多，沉没成本积累也会越来越多，难以掉头。

Anthropic 手册里提到，早在智能体编程出现之前，就已经有 42% 的创业公司死于“做了没人想要的东西”。而到了 AI 时代，这个比例只会更高。不是因为大家不会做东西，而是因为大家太会做东西了。技术门槛被移除以后，创业者失去了一道天然的冷静机制，任何一个未经验证的想法，都可以迅速长成一个看起来很像产品的东西。但看起来像产品，不等于它解决了真实问题。真正的问题不是“你能不能做出来”，而是“有没有人真的需要它”。如果这个问题没有被证明真实存在，如果你说不清楚谁有这个问题、多久遇到一次、严重到什么程度、现在怎么解决，那你写下的每一行代码，其实都可能是在给幻觉添砖加瓦。

所以 AI 时代的第一条创业纪律应该是：让你的意义判断永远领先于你的构建速度。

不要因为原型容易做，就急着做原型。不要因为 AI 可以帮你快速搭建，就跳过最重要的验证阶段。原型真正的作用，不是证明你已经在解决真问题，而是作为一个“压力测试道具”，拿去跟真实用户对话，观察他们的反应，逼出真实反馈。换句话说，原型不是答案，它只是问题的一种问法。在需求没有清楚之前，最该做的不是打开编辑器，而是走出去。去听抱怨，去看流程，去问过去发生过什么，去理解别人现在怎么凑合、怎么忍、怎么绕、怎么花钱解决。只有当你从真实世界里拿到了足够多的证据，再回到 AI 工具前面，构建才有意义。

否则，AI 越强，你死得越快。

怎么找需求

那需求到底从哪里来？需求最常见的入口，其实很朴素：抱怨。

刘小排讲过一个很典型的方式：去听别人抱怨。

这句话听起来不高级，但特别对。因为抱怨往往比赞美更接近真实需求。赞美很多时候是礼貌，是场面话，是“你这个想法挺好的”。

但抱怨不是。抱怨背后有情绪，有成本，有反复受挫之后的无奈。一个人反复抱怨某件事，说明他已经被这件事折磨过很多次了。一个行业里很多人都在抱怨同一件事，说明这里面可能有一条缝。一个人一边抱怨，一边还在花钱、花时间、求人、绕流程去解决它，那这个需求就开始变得有意思了。所以找需求的第一步，不是坐在家里想“我能做什么”，而是出去听“别人哪里难受”。

一个人说“这个软件不好用”，这还不够。但如果他说：“我每次做这个都要导三遍表，中间还得找财务确认，最后老板问起来我还要重新整理一版。”

这就不一样了。前者是评价，后者是场景。

创业者要找的不是一句抽象的“我不满意”，而是藏在抱怨后面的具体动作：他上一次遇到这个问题是什么时候？当时怎么处理？花了多久？找了谁？为什么现有方案没解决？他最后是忍了，绕过去了，还是花钱买了一个不完美的替代方案？这些细节，才是需求的矿。

罗永浩也有类似的习惯。他不是只坐在办公室里想产品，而是会去逛便利店，去看货架，去看真实消费者怎么拿东西、怎么比较、怎么犹豫。后来他聊炼油企业、具身智能这些方向，本质上也是同一个逻辑：不要只看概念，要去看真实世界里具体的人、具体的流程、具体的低效。

很多创业想法死掉，不是因为技术不够强，而是因为一开始就没有靠近真实世界。尤其是 AI 时代，这个问题会更严重。因为现在“想象一个需求”太容易了。你只要打开 ChatGPT，让它列 50 个垂直行业 AI Agent 机会，它马上能给你一大堆：法律、医疗、教育、营销、财务、人力、供应链……每一个看起来都有逻辑，每一个都能写出市场规模，每一个都能包装成“万亿级机会”。但这不是需求。这只是概念长得像需求。

真正的需求，一定带着泥土味。它不是“中小企业需要更高效的管理工具”这种大词，而是“某类公司里某个岗位的人，每周都要被某个流程卡住三次，每次都要用 Excel、微信、飞书、邮件来回倒腾，最后还经常出错”。

你越能把问题说具体，需求才越可能是真的。

Anthropic 手册里也提到过类似的标准。一个模糊观察不够，必须把它逼成可检验的假设。比如，“合同审查太慢”只是观察；但“中型公司内部法务每个合同审查周期要三天以上，因为修订意见散在邮件里、没有统一版本受控文档”，这才是可以验证的问题。区别就在这里。前一句让人觉得“好像是这样”。后一句可以让你立刻去找人问：你是不是这样？多久一次？为什么会这样？现在怎么处理？有没有为此付费？

需求不是靠灵感命中的，而是靠逼近现实挖出来的。这也是为什么“出去”这么重要。窝在家里，很容易爱上自己的想法。你打开文档，越写越顺；打开 AI，越问越有道理；打开代码工具，越做越像产品。整个过程都在给你正反馈。你会觉得自己在推进，其实可能只是陷在一个越来越精致的自我说服系统里。但你一出去，真实世界会立刻打断你。别人不一定关心你的宏大叙事。他只关心这个东西能不能帮他少加一次班，少背一次锅，少填一张表，少被客户追着骂一次。这时候，很多虚假的需求就会露馅。你以为对方需要一个完整平台，结果他只是需要一个自动生成报告的小工具。你以为他需要 AI 决策，结果他最想解决的是数据来源太乱。你以为客户要的是“效率提升”，结果他真正痛的是“出了问题没人负责”。这就是找需求最有价值的地方：它会不断修正你脑子里那个过于漂亮的假设。

这比做一个“看起来很 AI 的产品”难多了。因为它要求你放下创造者的自恋，先去当一个观察者。

去听人怎么骂现有方案。

去看人怎么用笨办法绕过系统。

去问他上一次被这个问题折磨是什么时候。

去弄清楚他现在为这个问题付出了什么代价。

需求往往不是被创造出来的，而是已经在那里，只是没人足够认真地把它捡起来。

AI 可以帮你总结访谈，整理评论，分析竞品，归纳高频抱怨。它是很好的望远镜，可以帮你看到哪里可能有问题。但它不能替你确认这个问题值不值得做。因为真假判断，最后还是要回到真人身上。人有没有真的被这个问题困扰？他有没有持续为此付出代价？现有方案为什么没解决？如果你不做，他是不是还会继续痛？这些问题，坐在家里是问不出来的。

所以找需求这件事，听起来很笨：出去，聊天，听抱怨，记细节，反复追问。

但创业里很多真正值钱的东西，本来就不是靠聪明想出来的，而是靠笨功夫磨出来的

三、中心论点：如何验证需求

找到抱怨之后，还不能马上动手，因为抱怨只是入口，不是结论。

很多创业者听到几句抱怨，尤其是这些抱怨刚好和自己脑子里的想法对上，就会立刻兴奋起来，觉得“你看，市场真的需要这个”。但这时候反而最该警惕，因为一个想法如果太容易被证明，往往不是它真的对，而是你问问题的方式太想让它对。

Anthropic 创始人手册里讲客户探索时，反复强调一个点：访谈要浮现人们实际做了什么，而不是他们以为自己会做什么。这个差别很关键，因为人对未来的自己总是过度乐观，对新产品也总是过度友善。用户不是故意骗你，他只是基于一个没有成本的想象，给了你一个听起来很积极的回答。所以验证需求，本质上不是让别人认同你，而是想办法推翻你自己。

这也是为什么要做“反驳式提问”。你不能只问支持你想法的问题，还要主动问那些可能让你难受的问题。

“如果这个问题这么痛，为什么你到现在还没解决？”

“你现在用的替代方案，虽然麻烦，但是不是其实已经够用了？”

“如果我要你下周就切换工作流，你最大的阻力是什么？”

“这件事是你自己痛，还是老板痛？谁有预算？”

这些问题不好听，但有用，因为创业最怕的不是别人否定你，而是大家都客客气气地支持你，最后市场用死亡来否定你。

AI 时代还有一个更隐蔽的坑，叫“自我安慰式尽职调查”。

你让 AI 帮你分析市场，它会给你市场规模；你让 AI 帮你找竞品缺点，它会给你竞品漏洞；你让 AI 帮你论证这个方向为什么值得做，它会给你一套很完整、很漂亮、很像融资 BP 的逻辑。确认偏误过去就有，现在它配上了一台研究引擎。

所以更好的用法是反过来：让 AI 当反方辩手，让它找失败竞品、负面市场信号、用户不切换的理由、这个方向里最难规模化的部分，以及为什么巨头更容易赢、为什么你做不成。

如果你听完最强反方论点之后，还是觉得这个问题值得继续挖，那才有一点意思。

但注意，只是一点意思，真正的验证仍然要回到真人那里。AI 可以帮你设计问题，整理访谈，提取支持证据和反对证据，但它不能替你坐到用户面前，看对方停顿、犹豫、回避、皱眉。很多时候，需求验证不是听用户说了什么，而是看他说到哪里突然有情绪。

他说“这个还挺麻烦的”，可能没什么；但他说“这个我真的烦死了，每次都要搞到晚上十一点，而且最后出了问题还是我背锅”，这就不一样了。情绪、代价、频率、替代方案、预算归属，这几个东西连在一起，需求才开始变硬。验证需求还要警惕一种特别顺的想法，那种你一讲，所有人都说对；你一写，逻辑特别完整；你一做 demo，大家都觉得酷。它往往最危险，因为太顺的东西，可能只是停留在概念层面，没有撞上真实世界的阻力。

真实需求通常没那么漂亮，它会有脏活累活，会有组织阻力，会有预算问题，会有历史系统，会有人不愿意改流程。你以为客户需要一个 AI 平台，聊完发现，他真正需要的是一个能把三个系统的数据自动对齐的小流程；你以为客户想要智能决策，聊完发现，他根本不敢让 AI 决策，只想让 AI 帮他把证据整理好，最后人来拍板；你以为客户痛在效率，聊完发现，他痛在责任不清，一出事没人能解释过程。

验证的价值就在这里：它不是为了让你更坚定地相信原来的想法，而是为了逼迫你看到真问题到底是什么。

四、退出标准是找到用户、需求、场景的契合方案

验证做到什么时候可以停？不是当你终于把自己说服了，也不是当朋友都说“这个方向挺好”，而是当你找到用户、需求、场景之间的契合方案。很多创业者验证需求时，只盯着“有没有需求”，但这其实还不够。一个需求单独存在没有意义，它必须落在具体用户身上，也必须发生在具体场景里。离开用户，需求就会变成抽象概念；离开场景，方案就会变成空中楼阁。

所以创意阶段真正要退出，不是证明“这个问题存在”，而是证明“某一类用户，在某一个具体场景下，反复遇到某个足够痛的问题，并且你的方案正好能在这个场景里解决它”。

第一个判据，是用户必须清楚。不是“中小企业”“年轻人”“知识工作者”这种大人群，而是一个能被找到、能被访谈、能被触达、能被观察的具体人群。比如中型公司内部法务、DTC 品牌的增长负责人、营销服务公司的项目经理、负责排期和交付的运营同事。你越能说清楚谁最痛，谁每天被这个问题折磨，谁现在已经在用笨办法解决，谁有动力推动改变，用户画像才越接近真实。

第二个判据，是需求必须具体。不要停在“他们想更高效”“他们需要自动化”“他们希望降低成本”这种层面，而是要说清楚：他们现在到底卡在哪一步？这个问题多久发生一次？每次带来什么损失？他们现在怎么绕过去？为什么现有方案不够好？如果这些问题答不上来，需求就还没有被验证，只是一个听起来合理的方向。

第三个判据，是场景必须成立。也就是这个需求是在什么时间、什么流程、什么压力下被触发的。很多需求平时看起来不强，但一到特定场景就变得很硬。比如客户追问结果、老板要复盘、系统出故障、合同要在当天审完、投放数据要马上归因，这些场景会把一个模糊需求变成一个必须解决的问题。真正强的创业机会，往往不是“大家平时都觉得有点用”，而是“到了这个场景，不解决就很难受”。

只有用户、需求、场景三件事同时对上，方案才有意义。

否则你很容易做出一种“哪里都能用，所以哪里都不刚需”的产品。AI 时代尤其容易这样，因为 AI 的能力太泛了，什么都能沾一点：写文案、做总结、查资料、跑流程、生成报告、自动回复。它看起来能服务很多人，实际上可能没有一个人非用不可。真正要找的不是一个宽泛能力，而是一个精准切口：什么用户，在什么场景下，为什么必须用你。

这也是为什么 MVP 之前的判断，不应该只是“这个产品能不能做”，而应该是“这个方案是不是嵌进了用户真实场景”。如果你的方案要求用户改变太多工作流，要求他迁移太多数据，要求他承担太高试错成本，那即使需求真实，也可能推不动。相反，如果你的方案能顺着他已有的流程进去，在他最痛的节点上解决一个具体问题，它就更容易被接受。知道自己先服务谁、先解决什么、先进入哪个场景。因为只有足够窄，反馈才清楚；只有足够具体，需求才会变硬。

所以创意阶段的退出，不是喊一句“问题—方案契合”就够了，而是要真正找到用户、需求、场景的契合方案。当你能清楚说出：谁在什么情况下遇到什么问题，为什么现有方案不够好，而你的方案为什么能在这个场景里更顺地解决它，这时候才可以往前走。否则，就算 AI 一下午能帮你搭出 MVP，也应该先停住。因为你还没有找到需求，你只是找到了一个可以被构建的想法。

五、Vibe coding 必须先定架构

在传统开发里，真正开始写代码之前，团队通常会先定框架。这个框架不一定一开始就很复杂，但至少要把几个基本问题想清楚：项目怎么分层，前端和后端怎么交互，数据结构怎么设计，用户权限怎么处理，核心模块之间是什么关系，哪些能力以后可能扩展，哪些只是临时验证。它的意义不是为了显得专业，而是为了让后面的每一次开发，都长在同一个骨架上。

因为软件不是一堆功能的堆叠。一个产品能不能长期迭代，关键不只是某个页面能不能打开、某个按钮能不能点击，而是整个系统有没有一致的结构。传统开发里，架构就像城市规划。你可以先修一条路、盖一栋楼，但你至少要知道主干道在哪里，水电怎么走，未来要不要扩区。如果一开始完全没有规划，今天哪里堵就在哪里凿洞，明天哪里缺就在哪里接线，短期看起来很快，长期一定会变成一座到处打补丁的违章建筑。

Vibe coding 出现以后，这件事变得更容易被忽略。因为它太方便了。你不需要先完整写 PRD，不需要画系统图，也不需要先找工程师讨论技术方案。你只要对 AI 说一句“帮我做一个登录页”“加一个排行榜”“这里补一个支付按钮”“结果页再加一个分享卡片”，它马上就能开工。过去需要排期、沟通、开发、测试的东西，现在像聊天一样就能长出来。便利性本身不是问题，问题是它会制造一种错觉：既然功能可以随时补，那框架好像也可以以后再说。于是很多人开始随意 coding，缺什么补什么，看见一个想法就加一个功能，发现一个页面空了就让 AI 填上，用户提一个反馈就马上改一版。整个过程非常爽，因为每一步都有即时反馈，产品好像一直在变丰富。但这种丰富，可能只是表面丰富。真正的弊端，会在几轮之后慢慢出现。

第一个问题，是数据结构会越来越乱。每次 AI 都是在解决当前问题，单独看都能跑，但整体上没有统一的数据模型。等你以后要做用户画像、历史记录、订阅权限、跨端同步时，就会发现同一个概念在不同地方被写成了好几套东西。

第二个问题，是功能之间会互相打架。没有框架的时候，AI 很容易把逻辑写在最方便的位置：有时写在页面组件里，有时写在接口里，有时写在工具函数里，有时直接写死在前端。刚开始看不出问题，因为功能少，怎么写都能跑。但功能一多，改一个地方就会牵动另一个地方。你想改结果页，分享卡片坏了；你想改用户状态，排行榜不更新了；你想加权限，发现很多入口根本没有统一校验。

第三个问题，是产品会失去清晰边界。因为加东西太便宜了，Vibe coding 很容易让人不断加东西。但一个早期产品最重要的不是功能多，而是核心链路清楚。没有框架约束时，你会把很多“看起来有用”的功能都塞进去，却没有一条真正顺滑的主线。用户进来不知道重点是什么，创始人自己也很难判断下一步该优化哪里。

第四个问题，是后期重构成本会变得非常高。临时方案一旦被后续功能依赖，它就不再是临时方案，而变成了地基的一部分。你早期随手写死的用户 ID，后面可能牵连支付；早期随手放在前端的状态，后面可能牵连数据同步；早期没有设计的权限模型，后面可能牵连所有页面。等你想正规化时，不是重写一个文件，而是拆掉一片系统。

所以Vibe coding 不是不需要架构，而是更需要先定架构。

框架的意义，是给 AI 设边界。

没有框架，AI 是一个很快的施工队，你让它今天往东盖一间，明天往西接一层，它都能盖。但有框架之后，AI 才更像一个真正的工程助手：它知道功能应该放在哪里，数据应该怎么走，哪些地方不能乱改，哪些接口要复用，哪些原则不能突破。这样你既能享受 Vibe coding 的速度，又不会让产品在快速迭代中变成一团线。

所以在 AI 时代，创始人可以不懂每一行代码，但不能不懂自己的产品骨架。越是不会代码，越要先把框架说清楚，因为你没有能力在代码层面随时纠偏，就更不能让 AI 一开始随便长。Vibe coding 的正确姿势，不是想到哪写到哪，而是先定一个清楚的系统边界，再让 AI 在边界里快速施工。

否则，它会让你很快得到一个能跑的原型，也会让你更快做出一个越改越乱、最后没人敢维护的系统。

写在最后：AI 拉平创业门槛，重塑“谁能创业”

AI 最大的改变，不只是让写代码变快了，而是让“谁能创业”这件事变了。过去，一个人就算有很好的行业洞察，也常常卡在技术门槛上：不会写代码，找不到工程师，外包成本太高，原型周期太长。现在这些障碍正在被一点点移除，一个不懂代码的人，也可以靠 Claude Code、Codex、Cursor 这类工具，把想法变成能跑的东西。

这当然是巨大的机会。它意味着更多懂行业、懂用户、懂具体场景的人，可以真正下场做产品。很多过去只有大公司、技术团队、融资创业者才能尝试的方向，现在个人开发者、小团队、行业从业者也有机会试一试。创业的门槛被拉低之后，世界上会出现更多奇怪但有生命力的产品，因为创造权不再只掌握在少数工程团队手里。

但问题也在这里。

当“能不能做出来”不再是最大的限制，真正的瓶颈就会从构建能力转向选择能力。以前大家拼的是谁能把东西做出来，现在更重要的是谁知道该做什么、不该做什么、先做什么、后做什么。AI 会放大执行力，也会放大错误判断。一个方向如果是对的，AI 能让你更快接近机会；一个方向如果从一开始就是错的，AI 也会让你更快把时间花在一个没人要的东西上。

所以 AI 时代创业，最重要的能力反而变得更朴素：找需求、听抱怨、验证问题、判断场景、守住产品骨架。你不能因为原型好做，就跳过需求；不能因为 AI 会写代码，就不定框架；不能因为市场分析看起来漂亮，就以为用户真的会买单。技术越容易，前面的判断越重要。因为过去技术门槛会帮你慢下来，现在没人帮你慢下来，刹车只能你自己踩。

真正的创业机会，往往不在“AI 能做什么”里，而在“真实世界哪里还很难受”里。一个便利店老板每天怎么盘货，一个营销团队怎么对客户交付结果，一个法务怎么处理合同版本，一个项目负责人怎么在出问题后复盘追责，这些具体场景里的麻烦，比任何宏大的 AI 叙事都更接近需求。AI 是工具，不是方向；模型能力是生产力，不是用户痛点本身。

所以“寻找需求，不是创造需求”在今天比过去更重要。AI 让我们更容易创造一个看起来完整的产品，但它不能替我们创造真实需求。需求只能从真实的人、真实的流程、真实的抱怨和真实的代价里长出来。一个人已经为了某个问题反复加班、花钱、求人、绕流程，这才是创业者应该盯住的地方。

最后，AI 拉平的是技术门槛，不是商业判断。它让更多人有资格开始，但不会保证更多人做对。未来能跑出来的创业者，未必是最会让 AI 写代码的人，而是最能在一堆想法里找到真问题、在一堆反馈里听出真需求、在一堆功能诱惑里守住主线的人。技术障碍被移除之后，真正决定生死的，不再是你能构建什么，而是你选择构建什么。

本文由 @万拳超人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，由AI生成

Loop Engineering：Agent时代的棘轮效应

梅万枢 — Mon, 29 Jun 2026 01:14:45 GMT

2026年6月,“Loop Engineering”突然成了热词。Claude Code的负责人Boris Cherny说“我的工作是写Loop”,Addy Osmani为它写下纲领性的文章,整个圈子都在教你怎么搭一个能自己无限畅跑的 Loop，但真正有价值的另一面呢?

有段时间，我养成了一个习惯…..把活儿丢给agent，让它自己跑，我在旁边看着它一行行往下吐结果，感觉自己一个人顶一个团队。

那阵子我手上同时开着好几个窗口，每个窗口里都有一个Loop在跑：一个在改代码，一个在跑数据，一个在整理材料。我不用盯着任何一个，只要偶尔扫一眼，看到它们都在动，心里就踏实。

那种感觉很上头。任务排得满满的，每一个线程都在并行推进，屏幕像一个小型工厂，我是那个站在中控室里、双手插兜看着流水线的人。我确实觉得自己快了很多——以前一天干一件事，现在一上午能让五件事同时开工。

直到有一天，我停下来算了一笔账。

我把那一周真正“做完、能交付、我自己也认可”的东西捋了一遍，发现没有想象中多。再往回看时间都花在哪了，才有点恍惚：我大量的时间，其实不是在干活，是在重启那些跑偏的Loop、在给它们补上下文、在收拾它们自信满满交上来、但其实不能用的东西。

是的，这笔账显然不对。

我以为我在指挥一个团队，实际上我更像一个被五个实习生同时追着问问题的人。每个实习生都很积极，都在动，但我那一周的产出，未必比我自己安安静静干两件事更多。

这个事儿后来一直卡在我心里。直到Loop这个概念彻底火起来，我看到谷歌工程师Addy Osmani那篇《Loop Engineering》，又顺着翻了一圈相关的讨论，才慢慢回过味来：我那一周做的，恰恰就是这段时间AI圈都在推崇的事——该好好设计Loop了。只不过，我写得并不好。

这并非是一阵风

这一年多的 vibe coding 经验告诉我，Loop Engineering是实打实的趋势，不是又一个被炒起来的词。

如果你最近没怎么关注这个事儿，我用一句话给你交代清楚它在说什么。过去我们用AI，人其实是那个Loop的控制器：你给个任务，AI做，你看结果，你判断对不对，你再给下一个指令。这个“给➡️看➡️再给”的圈，是靠你手动一圈圈推的。Loop Engineering想做的，是把这个外层的圈自动化——你只定义一次目标和终止条件，然后让一套系统替你推着agent反复迭代，直到条件满足为止。

说这话最有分量的人是Boris Cherny，Anthropic那边Claude Code的负责人。他在2026年6月一次公开场合说了一句后来被反复转发的话，大意是：我已经不prompt Claude了，我让Loop去prompt它、去决定下一步做什么，我的工作是写Loop。

这句话之所以扎人，是因为它不是某个卖课的人说的，是真正把Claude Code做出来的人说的。而且有实打实的东西在后面撑着：Anthropic工程团队现在100%的pull request都要过Claude Code。工具层也已经落地了，Claude Code和OpenAI的Codex都有“/goal”这样的命令。这些都不是PPT上的概念，是已经能用的东西。

更有说服力的是OpenAI的一个项目例子。Frontier团队五个月写了大约一百万行代码，几乎没有人工手写。但这里有个常被忽略的细节：这个项目最初的一个半月，比纯人工还慢十倍。优势是在框架搭好之后才出现的——什么玩意，这跟主题无关吧？别急，先把这个细节记着，后面我会给您 call back。

所以很明显 Loop engineering 不单有用，而且代表了一个真实的方向：人正在从 Loop的操作者，向Loop的设计者推进。

还记得我那篇文章Harness里的那张对比表么？现在又多了一位新成员，还是个重量级的成员。把这几个最近满天飞的 “XX Engineering” 摆在一起，它们的层级关系大概是这样：

看明白这张表，你大概就懂了：Loop Engineering不是要取代谁，它是把人的手从“一圈圈推循环”这个动作里抽出来，挪到“设计这个Loop”上。

这是纯粹的进步！

你以为的“快”，可能根本不存在

在过程中，我还发现了这么一组数据，它像是来了一记巨人之握锤在我那笔“算不对的账”上。

有一家叫METR的机构在2025年做了一次随机对照实验。这种严格的对照实验在这个领域很少见，所以它格外值得认真看。他们找了16位资深的开源开发者，246个真实任务，一半用最前沿的AI工具，一半不用，然后比对。

实验之前，这些开发者自己预测：AI大概能让我快24%。

实验之后，他们的主观感受是：嗯，确实快了大概20%。

但客观测下来的结果是——他们慢了19%。

你把这三个数字摆在一起看，这可不是慢了一点，是慢了将近两成。而且最要命的不是慢，是这些测试者是资深开发者，是这个领域里最该有判断力的一群人，他们身处其中，却完全没感觉到自己变慢了。他们的体感是“我快了20%”，方向都反了。

这就是我那笔账对不上的原因。加速从来不是一个你能”感觉”到的事实，它是一种感觉。而感觉，是会骗人的。DORA在2025年那份覆盖了近五千名从业者的报告，从另一个角度印证了这件事。它的结论是：AI是一个放大器。它放大好的流程，也放大脆弱的流程。你的测试、你的反馈机制、你的架构如果本来就扎实，AI让你更快；如果本来就松垮，AI让你更快地垮。决定收益的，从来不是工具本身。

把METR和DORA放一起，一个让人不太舒服的结论浮出来了：当你觉得“我开了五个Loop、我效率快极了”的时候，你很可能正处在那个最危险的位置：一边在减速，一边却坚信自己在加速。

Loop：一个不好停下来的棘轮

当我第一次看完Boris那段“我的工作是写Loop”的发言，刹那间想起的，是经济学和心理学里的“棘轮效应”。

棘轮是机械里那种只能朝一个方向转的齿轮，上面有个卡爪卡着，往前可以，往回不行，一旦开始，就只能朝一个方向走，很难停下来。经济学和心理学借这个词，描述一种“只进不退”的状态：投入上去了就下不来，标准提上去了就降不回来。而它最麻烦的地方，恰恰就是那个”很难停”——它没有内置的刹车，停，从来不是它的默认动作。

这也正是为什么后面我会反复说：真正的Loop Engineering，难的不是让它跑起来，是给它设计一个“停”。Loop就是一个标准的棘轮，而且是我们每个人在 Agent 里亲手装上去的。

你想想一个Loop跑偏之后，人会怎么反应。它转了三轮没出对的结果，你的第一反应几乎从来不是“算了，这条路不对，我停了它自己来”。你的反应是：是不是我目标没写清楚？是不是上下文给少了？是不是该再加个重试？是不是换个模型再跑一轮？

每一个念头都通向“再来一轮”，没有一个通向“停”。

这不是因为你笨，恰恰是因为这些念头每一个都合理。它们听上去都像是在解决问题。可它们合在一起，构成了一个只能往前的棘轮——你不断往里投入更多的token、更多的时间、更多的耐心，而这些投入只会让你更不愿意停。

这里藏着一个特别拧巴的心理账。当一个Loop已经吃掉你两小时和一笔不小的token，“停下来承认方向错了，开个新对话”的成本，在你心里是被严重高估的——那意味着这两小时白花了，那意味着我一开始的判断就是错的。相比之下，”再调一轮试试”的成本，则被严重低估了——不就再花十分钟嘛。

于是你一次次选了”再来一轮”。每一次都觉得自己离答案更近了一点，每一次都不舍得停。停不下来的不是Loop——是你越投入越不敢承认投入可能是错的那种心理。Loop只是忠实地、不知疲倦地，把你这种不甘心放大成了一个可以无限转下去的机器。

人至少还会累，会烦，会在某个瞬间停下来怀疑自己到底在干什么。Loop不会。它会一直转，转到你的配额烧光，转到你某一刻终于回过神。它没有那个”算了吧”的瞬间，因为它根本没有”算了”这个概念。它的默认答案，永远是再来一轮。

我们以为自己在写Loop。其实很多时候，是Loop在替我们决定什么时候停——而它给出的答案，永远是：不停。

那问题到底卡在哪：Loop再快，也快不过你看的速度

前面只是解释了为什么停不下来。但还有一个更结构性的问题：就算你不停，这套东西的天花板到底在哪？

我后来想明白了，天花板不在Loop这边，在我这边。

打个比方你就懂了。计算机领域有一条很老的定律叫Amdahl定律，说的是：一个系统的提速，受限于它那个没法并行、没法加速的环节。你把能加速的部分提到一百倍，但只要有一小段卡在那动不了，整个系统的上限就被那一小段死死摁住。Loop这件事，有一个永远没法被加速的环节——我。Loop能生成，能重试，能并行，能一夜不睡地吐东西出来。这些都能无限快。但有一件事的速度是固定的，甚至会越来越慢，那就是我看它、我判断它对不对、我决定要不要用的速度。生成可以是无限带宽，验收只有一个我，一条很窄的带宽。

这就回到我开头那个“算不对的账”了。我那一周真正的瓶颈，从来不是Loop跑得不够快，恰恰相反，是它们跑得太快，快到我根本看不过来。

我那阵子的真实状态，与其说是一个指挥官，不如说是一个人肉验收员。五个Loop在我面前排着队交东西，一个比一个交得快，而我只有一双眼睛。它们交得越快，我面前堆积的东西越多，我越堵。到最后，决定我那一周能产出多少的，根本不是那五个Loop的速度，是我一个人审一份东西要多久。

而且这里还有一个更隐蔽、更让我后背发凉的滑坡。当东西堆到你看不过来的时候，人会本能地做一件事——少看。

一开始你还认真读每一行，后来你只扫关键部分，再后来你看它”长得对不对”，最后你干脆就信了。这个过程有人叫它“理解债务”（comprehension debt）：代码（或者任何产出）堆积的速度，超过了你真正理解它的速度，于是你欠下一屁股自己都没搞懂的东西。再往下一步，是”认知投降”——你不是看不过来，是你放弃看了，照单全收。

到这一步，那个最初的反转就闭环了：你以为Loop替你干了活，其实它只是把”干活”换成了“验收”，又因为你验收不过来，逼着你放弃验收。你不是更高效了，你是把“思考”这件最该自己干的事，悄悄交了出去。

Loop浪潮里的“百密一疏”

到这一步，或许很多人才意识到一件有点讽刺的事：这一波Loop Engineering的讨论，铺天盖地都在教你怎么“Loop”——怎么写一个好的Loop，怎么配重试，怎么搭隔离的工作区，怎么让agent自动触发、跨会话记忆。这些都是关于怎么让Loop跑起来、跑得更久、跑得更自动。

但真正最难的那个问题，几乎没人正面讲：Loop什么时候该停？谁说了算？

这可不是我乱抛出来的，是给这个概念命名、搭框架的人自己说的。Addy Osmani，被普遍认为是把Loop Engineering正式立起来的那个人，他自己就把“终止条件”——也就是“什么时候算真正做完”——列为整件事里最核心的工程难题。而且他强调得很清楚：这个”做完了没有”的判断，绝对不能由那个正在干活的agent自己说了算，必须由一个独立的验证机制，基于能被客观核实的标准来判定。

你品品这件事的微妙。连立这个旗的人都说，最难、最核心的是”怎么停、谁来判定停”。可市面上九成的热闹，都在教你”怎么跑得更欢”。

这就像所有人都在研究怎么把车造得更快、马力更猛、油门更灵敏，却没人认真聊刹车，而数据已经告诉我们了：刹车比油门重要得多。

为什么最难的部分被绕过了？因为“跑”是看得见的、可炫耀的、有成就感的。你搭好一个能自动跑一晚上的Loop，一个截图朋友圈晒出去，很酷。而研究”停”是反直觉的，是扫兴的，是要你亲手给自己那个一人顶一个团队的幻觉踩一脚刹车的。

但Loop Engineering真正的工程，恰恰在刹车这一侧。

真正的工程：给棘轮装一个卡扣

棘轮的问题，是它只有“往前转”的卡爪，没有”往回扳”的机制。所以真正的Loop Engineering，不是去写一个转得更快更自动的Loop——那只是把棘轮装得更紧。真正的工程，是给这个棘轮装上一个卡扣：一个能让它停下来、能让你往回扳、能让每一轮转动都留下点东西的机制。

真正的Loop Engineering，难的不是让Loop跑起来，是让它知道什么时候不该再跑——也就是，什么才算真正的结束。

具体到机制上，这个卡扣有两个零件。

一个是独立的验证。干活的agent不能自己给自己判及格，这是Osmani反复强调的。你必须有一个独立于执行者的验证环节，去回答“这一轮到底做成了没有”。理想情况下，这个标准要能被机械地、客观地判定——比如”所有测试通过””这个数对得上那个数”——而不是Loop自己拍胸脯说”我觉得搞定了”。

另一个是可机械判定的终止条件。在你启动Loop之前，“什么叫做完”就得被你想清楚、写下来。不是“做得差不多就停”，而是一个明确的、不依赖Loop自觉的硬性条件。这个条件不是为了限制Loop，恰恰是为了把“停”这个决定，从Loop手里——也就是从你那个不甘心的心理手里——夺回来，提前交给一个冷静的规则。

我把“只会猛跑的Loop”和“装了卡扣的Loop”放在一起对比，差别会很清楚：

请注意第三点——“一轮跑完留下什么”。这是我觉得最关键、却最容易被忽略的一点。一个只会转的Loop，跑完一轮就是一个一次性的产出，下一轮还得从头来。而一个装了卡扣的Loop，因为有验证、有明确标准，每一轮跑完都能沉淀下一点东西：这次的判断对不对、错在哪、下次该怎么改。它不是在原地空转，它在螺旋往上跑，长期往复后——这是什么？一个 Loop engineering 里的数据飞轮！

回到OpenAI Frontier那个例子——那个项目最初一个半月比人工慢十倍，但后面快了起来。慢的那一个半月，现在大家后知后觉，知道他们在干嘛了吧？在搭框架、搭验证、搭那个”什么叫做对了”的标准。是的，装卡扣也在搭建进程里，卡扣装好了，Loop才真正开始产生价值。这恰恰反过来证明：价值不在Loop本身，在Loop之外那套让它能停、能验、能沉淀的东西。

那到底该怎么做

讲了这么多，落到具体价值上，其实就三件事，而且没有一件是关于”怎么让Loop更强”的。

1. 先把验收标准定了。

别急着启动那个很酷的Loop，先停下来问自己一句：这件事做到什么程度，我才算它做完了？这个标准越具体、越能被客观核验越好。如果你连”做完长什么样”都说不清，那Loop转得再欢，也只是在一个你自己都没定义的目标周围打转。

2. 让验证的人和干活的人分开。

哪怕只有你一个人，也要刻意把“执行”和“验收”拆成两个动作、两个时刻。别让那个刚跑完Loop、还沉浸在“我搞定了”兴奋里的你，去验收它自己的产出。换一个冷静的视角，或者干脆换一个独立的agent专门挑刺——自己判自己及格，是棘轮最舒服的姿势。

3. 给Loop设一个硬的停止线，而不是指望它自觉。

提前设好：跑多少轮没达标就必须停，烧到多少成本就必须停，撞到哪些信号就必须回到human feedback这个环节，通过追问与人工协作的方式解决。把“停”写成一条铁律，而不是一个你临场凭心情做的决定。因为我们已经知道了，到了临场那一刻，你那个不甘心的心理，是不会让你停的。

这三件事，全都是关于”怎么让Loop能停、能被验、能往回扳”。因为强，从来不是这件事的瓶颈。

最后

写到这，我想回收开头那笔算不对的账。

我现在大概明白那段的问题出在哪了。有时候产生“一个人顶一个团队”的幻觉，是因为我把“Loop在转”误当成了“我在产出”，把”我很忙”误当成了”我很高效”。我装了五个只会往前转的棘轮，然后被它们推着，一路往前，舍不得停。我没有给任何一个Loop装上卡扣。

后来，我的claude.md里新增了这么一句约束：启动任何Loop之前，先与我对齐终止条件。

现在我会做的事，反而朴素了很多。启动一个Loop之前，我会先想清楚它的终止条件是什么；它跑的时候，我盯的不再是进度条，是我的约束条件到底有没有生效？生效的效果如何？它停下来的时候，我也会先问自己——这一轮，除了结果外，这一轮沉淀了怎样的数据经验？

这听上去好像是在给AI设限，是在让它没那么自动、没那么自由。但我越来越觉得，恰恰相反。一个只会跑，没有很好学会停的Loop，其实是最不自由的——它被困在自己的惯性里。真正高级的自主，不是少问人、自己一路跑到黑，而是知道什么时候该停下来，把问题交还给人。

本文由 @梅万枢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AI生成，由作者提供

12 家最新的 YC AI 公司，看懂 AI 创业的新分岔口

张艾拉 — Mon, 29 Jun 2026 01:04:46 GMT

YC 2026春季班中的12家AI公司正在重新定义技术边界：从HeyClicky的Mac桌面助手到Playabl.ai的游戏生成平台，从Anoria的情绪可穿戴设备到RentAHuman的AI雇佣真人服务，这些创新项目展现了AI从数字工具向操作系统、从内容生成向商业闭环的跨越式演进。本文将深度解析这批公司如何用AI重构开发流程、创作生态、健康管理与商业运营，揭示下一代AI产品的五大关键趋势。

我整理了一下YC Spring 2026中一组 AI 公司，挑了 12家。

覆盖桌面助手、游戏生成、创作者工具、情绪可穿戴、营养、招聘、电商、真人协作、运动训练和个人 AI。分享给大家。

YC 的所有公司都可以在官网查询。

01 HeyClicky：住在鼠标旁边的 Mac AI 助手

HeyClicky 做的是一个 Mac 上的 AI 桌面助手。

它的产品形态很直观：一个“小伙伴”待在光标旁边，能看到你屏幕上正在看的内容，你可以直接用语音问它问题，让它一步步带你完成当前任务；

也可以叫出 HeyClicky Agent，让它在后台启动代理，帮你做研究、构建东西或处理其他任务。

公司介绍里提到，HeyClicky可以帮创业者找 Instagram 小影响者，连接 Notion、Gmail、Calendar，甚至可以在本地构建 Mac 应用。

这个方向的关键不在“模型回答得好不好”，而在于 AI 能不能理解你眼前的上下文，并且把任务拆成可执行动作。

这类产品的机会很清楚：普通用户不想学习复杂提示词，也不想在不同 AI 工具之间来回切换。

他们需要的是一个低门槛入口：看我正在做什么，告诉我下一步，必要时帮我执行。

02 Playabl.ai：把做游戏变成刷短视频一样简单

Playabl.ai 的定位是“用户生成游戏版 TikTok”。

这个产品是不是很熟悉？我们国内也有一家Loopit：好玩是第一大事儿

用户可以通过聊天生成小游戏，别人可以直接玩、改、再发布。不是只做一个游戏生成工具，也把“生成游戏”和“游戏分发”放在同一个平台里。

它披露的早期数据比较亮眼：

公开上线两周后，平台上有超过 5000 个用户生成游戏，获得 200 万次独立使用，日活 2.5 万，1 日留存 27%、7日留存 11%，平均游玩时间约 4 分钟。

Playabl的产品逻辑比较清楚：

并不是让 AI 一次性“凭空生成完整游戏”，而是先把用户想法变成结构化游戏设计，再由自研 AI 原生游戏引擎转成移动、敌人、规则、计分、任务、关卡、对话、界面等可复用组件，最后连接成可玩的游戏。

03 YouArt：给 AI 影视创作者做“创作 + 众筹 + 变现”平台

YouArt 帮助创作者用 AI 视频代理制作原创故事内容，把概念发布出去，直接从早期粉丝那里获得资金，再通过订阅、私域内容和 IP 变现赚钱。

它瞄准的不是短视频剪辑工具，而是AI 电影、AI 剧集、AI 动画这种更长周期、更重 IP 的内容。

YouArt 在 YC 页面中提到，AI 已经降低了影视生产门槛，但高质量长篇 AI 内容仍然不免费：

完整 AI 剧集或独立电影仍可能需要约 5 万美元，用于生成成本、配音和后期制作。

它想解决的就是两个问题：创作者前期没有钱，以及做完后没有稳定变现系统。

所以它的产品分三块：

第一，平台内置 AI 视频代理，帮助创作者把剧本做成视觉概念和预告片；

第二，创作者把预告片拿出来众筹，让早期粉丝资助完整内容；

第三，创作者通过订阅、私密内容和自有域名经营粉丝，而不是完全依赖 YouTube 或 TikTok 的广告算法。

04 Anoria：“情绪版 Whoop”的可穿戴设备

Anoria 做的是情绪可穿戴设备。

它是一只手环，试图实时读取用户的情绪状态，并给出一个分数，这个分数由 Energy、Mood、Focus 三部分组成。

它背后的模型叫 SOMI，号称会结合 150 种音频和生物识别信号，判断用户正在感受到什么、为什么会这样，以及可以做什么。

创始人 Michael Belhassen 曾是苹果硬件产品设计师，他最近负责过 iPhone 17 Pro 外壳设计。

他把 Anoria 定位为一种让情绪反馈闭环可训练的设备：

过去大家追踪睡眠、恢复、步数，这些都是间接指标；Anoria 试图直接追踪“你感觉如何”。

这个项目传播点强，但风险也高。

情绪识别天然涉及准确性、隐私和伦理问题，尤其当产品声称能通过音频和生物信号判断情绪时，后续必须经得起科学验证和用户信任考验。

05 Pops：AI 游戏生成，但重点是朋友之间的反应视频

Pops 也是 AI 游戏方向，但和 Playabl.ai 不完全一样。

Pops 更像一个移动端社交娱乐产品：用户可以创建、改编、游玩 AI 游戏，也可以看到一个无限游戏流。

每次玩完之后，系统会自动生成一段游戏过程或反应视频，方便发给朋友、挑战别人或分享到社交平台。

它给出的例子很有画面感：

用户可以生成一个像愤怒的小鸟的游戏，但控制方式是举起手臂；也可以做一个眨眼拧螺丝的游戏，或一个用头部动作控制的 3D 赛车游戏。

也就是说，Pops 不只是“用 AI 生成一个小游戏”，而是把手机摄像头、身体动作、游戏机制和社交传播放在一起。

06 Ara：不是普通 Mac 助手，而是“自驾驶 IDE”

Ara 的定位是给软件团队用的自驾驶 IDE。

它会观察正在进行的开发工作，主动建议下一步，并通过非侵入式电脑操作、后台代理、记忆和可复用技能来执行任务。

Ara 的判断是：软件开发的瓶颈一直在迁移。

以前难点是写代码，后来代理能写代码后，难点变成审查代码；现在进一步变成“下一步该做什么、哪里坏了、什么事情最紧急”。

所以 Ara 想把开发过程变成一个闭环：建议、执行、学习、改进。

它和前面第一个介绍的 HeyClicky 的区别是，HeyClicky 更像大众用户的桌面 AI 伙伴，Ara 更像工程团队的开发工作台。

07 Napkin Math：不只记卡路里，而是把饮食建议放进真实生活

Napkin Math 是一个个性化 AI 饮食日志。

传统健康应用往往围绕卡路里缺口做标准化方案，但 Napkin Math 想解决的是更生活化的问题：

比如你在准备马拉松，但工作日五天都吃公司餐；或者你想找出胃部不适的诱因，但不想放弃每周和朋友聚餐。

它的核心不是“拍照识别食物热量”，而是把个人目标、生活习惯、过敏、慢性情况、训练计划和社交生活一起纳入建议。

团队认为 AI 让大规模个性化营养方案变得可行，同时他们也想把拍食物这件事变得更有趣，而不是像传统饮食记录一样枯燥。

08 RentAHuman：让 AI 代理雇真人去完成线下任务

RentAHuman 是这组公司里最有争议、也最有讨论价值的一个。

它做的是一个市场：AI 代理可以在上面和真人沟通、付款，让真人去完成现实世界任务。

公司给出的例子包括：给机器人训练采集家庭杂务数据、拍摄店内照片、找人做视频拍摄、组织本地活动、采购物资，甚至测试 AI 管理洗衣店。

它背后的判断很直接：现在大多数人关注的是“人用 AI 做数字工作”，RentAHuman 反过来想做“AI 创造并协调现实世界工作”。

如果 AI 代理已经能写代码、发邮件、使用软件、花钱，那么下一步就是让它们进入物理世界，而真人可以成为 AI 的眼睛、手和脚。

RentAHuman 的早期任务里有不少低价宣传任务、社交媒体推广、送花营销、贴传单等，支付体验和任务协调也不成熟。

这说明它的方向有想象力，但现阶段更像一个实验平台，距离稳定、可信的大规模线下劳动力网络还有很长路。

09 Standout：用 AI 代理重做招聘，但从“简历”改成“证明你会做”

Standout 做的是 AI 招聘市场。

它给人才和公司各配一个自主代理，代理会代表双方评估匹配度，只在合适的时候发起介绍。

公司认为现在招聘两边都被 AI 垃圾信息淹没：求职者用 AI 投几百个岗位，公司也用 AI 给大量候选人发消息，结果双方都更难判断真实匹配。

它的产品切入点很细：不是让你上传简历，而是让你打开终端，输入npx standout。

它的命令行工具会评估你如何思考、构建、调试，以及如何使用和挑战 AI，再把这些变成一个能力画像。

当岗位匹配时，代理再帮你发起介绍。人才在接受介绍前保持匿名。

Standout 在 YC 页面披露，一个月内有 1 万名人才、60 家公司、100 次介绍。

10 Light Anchor：用 AI 代理经营消费品牌

Light Anchor 很有意思，它的定位是 AI 运营的消费品牌。

它不是给电商卖工具，而是自己经营品牌和实验店铺，并用一套共享平台让 AI 代理管理品牌运营。

公司现在有一个主品牌和多个实验店，愿景是用很少的人类参与，运行大量消费品牌。

Light Anchor 先把自己的代理部署到 Upwork，接小商家的 Shopify 任务，从商品目录清理、SKU 上传、数据迁移等小任务开始。

公司称几天内完成了50 多个 Shopify 端到端任务，评分 4.9/5。

随后客户需求从“清理商品目录”扩展到“跑营销”“做采购”“经营整个店铺”。

Light Anchor的内部代理分工也很明确：

CEO 代理负责设定每周优先级、管理每个品牌 1 万美元预算，并把需要人类判断的决策上报；

GM 代理负责利润表、商品、库存、采购、客服；

营销代理负责创意和影响者营销；

工程代理负责技术问题和工具建设。

每个品牌都有共享层和品牌专属层，前者包括代理工具、集成和分析，后者包括记忆、政策和具体决策。

11 Imperfect：给“不完美生活”里的运动目标做 AI 教练

这个产品我很喜欢。

Imperfect 做的是运动员 AI 教练，尤其是有真实生活约束的业余运动者。

它会拉取用户数据，为下一场比赛生成个性化训练方案，并根据身体反馈调整训练、恢复和营养。

公司页面提到，它已经在帮助用户准备第一场铁人三项、备战速降山地车比赛，也帮助一位职业超级马拉松选手在波多黎各 50 英里越野赛拿到第二名后恢复。

创始人自己的表达是：他不想要一个只会说“降低压力”的健康工具，而是需要一个能适应创业、加班、Demo Day 和脊柱侧弯现实情况的私人教练。

12 jo：更像“会做事的第二大脑”，不是普通聊天助手

jo 做的是个人 AI。

它运行在 Mac 和一个由公司托管的私人云机器上，能通过 Telegram 和 WhatsApp 聊天，记住你的生活、偏好和工作上下文，并且会自主改进。

公司也强调个人数据不会被分享，照片和本地文件未经批准不会离开 Mac。

jo的场景比普通助理细很多：

在 Mac 上观察浏览和群聊模式，自动剪藏相关内容；

早上发送天气、日程和提醒简报；

用真实浏览器查库存、比价和做研究；

跨消息平台和邮件搜索你忘记的信息；

设置一次后定期执行后台自动化；

它不会直接替你发送邮件或消息，但会在 Gmail 里起草和建议回复。

jo 的关键点是“连续性”。

它不是一次性回答问题，而是长期扫描你的浏览器、消息、邮件和日程，逐渐形成你的偏好、家庭安排、旅行习惯和工作上下文。

它代表了个人 AI 的一个方向：不是做一个更聪明的搜索框，而是做一个长期存在、跨设备、带记忆、能处理小任务的生活操作层。

最后，这 12 家公司放在一起，能看到 5 个趋势

第一，AI 正在从聊天框走向电脑操作层。

HeyClicky、Ara、jo 都在做类似方向：AI 不再只是回答问题，而是要看见屏幕、理解上下文、控制浏览器、使用本地应用、启动后台代理。

区别是 HeyClicky 面向大众任务，Ara 面向开发流程，jo 面向长期个人生活。

第二，游戏和软件正在变成内容流。

Playabl.ai 和 Pops 都不只是“生成游戏”。它们都在尝试把游戏变成低门槛、可分享、可改编的内容格式。

Playabl 更像“游戏版 TikTok”，Pops 更强调朋友之间的互动和反应视频。这个方向和 Roblox、短视频、小游戏、社交挑战都有关系。

第三，AI 创作者工具开始补齐商业闭环。

YouArt 的思路不是再做一个视频生成器，而是把创作、众筹、发行和订阅放在一起。

这说明 AI 内容创业已经从“能不能生成”进入到“谁来出钱、在哪里分发、创作者怎么持续赚钱”。

第四，AI 健康产品正在从记录数据走向个性化反馈。

Anoria 追踪情绪，Napkin Math 追踪饮食，Imperfect 追踪训练和恢复。它们共同的方向是：不再只记录睡眠、步数、热量，而是把数据变成建议。

但这一类产品的难点也很清楚：准确性、隐私、合规和长期留存都很重。

第五，小团队正在尝试让 AI 代理经营真实业务。

Light Anchor 让代理经营电商品牌，RentAHuman 让代理雇真人完成线下任务，Standout 让代理代表人才和公司做招聘。

这些公司都在测试一个问题：AI 不只是工具，能不能成为一个业务流程里的“运营者”。

以上，祝你今天开心。

作者：张艾拉公众号：Fun AI Everyday

本文由 @张艾拉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

35岁职场人，又好找工作了？

定焦One — Mon, 29 Jun 2026 00:49:30 GMT

AI时代正在重构职场价值体系，35岁+资深人才的经验与判断力成为新稀缺资源。脉脉与智联招聘数据显示，初级岗位缩减20%的同时AI工程师起薪突破17038元，企业用人逻辑从「能写能做」转向「能判断能负责」。五位不同行业从业者揭示：会用AI的资深人才正迎来职业第二春，而固守经验的执行者将被淘汰。这场变革中，经验与AI的结合才是破局关键。

“35岁+”的职场人，正在被AI重新定价。

脉脉《2026春招求职行为洞察》显示，招聘市场“去初级化”明显，要求3年以上经验的岗位占比超七成，而面向1年以内新人的岗位同比缩减约20%。

初级岗位缩减的同时，另一组数据同样值得关注：智联招聘数据显示，2026年春招中，面向应届生的人工智能工程师职位数同比增长39.2%，平均起薪高达17038元。

两组数据看似矛盾，实际上代表着同一个趋势。消失的是“写文档、做表格”的传统初级岗，增长的是能做决策的能力型岗位，即使是面向应届生的AI工程师岗，筛选的也是理解力和判断力，对纯执行力的要求被大幅压缩。

公司整体对人的需求，已经从“能写能做”转向了“能判断、能负责”。而那些更懂业务、更懂客户、也更懂系统的35岁+资深打工人，恰好站在这波需求上。

我们和五位不同行业的人聊了聊，有猎头明确表态，市场明显更倾向招35岁以上的资深人才，有AI创业者直言“已经不招初级岗位了”，也有“35岁+”的打工人凭借十年经验重返大厂，反而看清了这波机会。

聊下来大家的感受颇为一致：初级岗位收缩是事实，但“35岁+”本身也不是天然优势。会用AI的“35岁+”，经验会被显著放大，过去拼不过年轻人体力的那部分劣势，也能靠AI补回来一些；不会用、不愿学的，经验则会变成包袱。机会确实回到了这个群体手里，但前提是得自己下场。

以下是他们的故事。

01.初级岗位缩减20%，35岁靠经验+AI翻盘

Blair liu ｜北京 80后 AI猎头

这两年，招聘市场发生了很大的变化。以工作经验1-3年以内的初级岗位为例，有两个明显的趋势：

一方面，互联网软件、金融财会、市场品牌、行政法务四大领域内的标准化、流程化的岗位需求在大幅缩减。据我们公司今年的统计，降幅接近20%，部分赛道甚至超过30%。

另一方面，多模态训练、AI Agent开发工程师、网络安全工程师等AI相关的岗位需求同比上涨了12倍。以我们服务的字节为例，AI全产业链合计新增4100余个岗位，占总新增岗位的50%。从去年年初开始，有客户会通过我们提前预订优秀的硕博生，并给出丰厚的实习薪酬。而在三年前，校招生走猎头渠道，几乎不会发生。

更大的变化在于，市场明显更倾向招35岁以上的资深人才。听起来可能有点反常识，毕竟在大家认知里，35岁职场人正面临被裁的风险。这背后的本质是，对人的要求变了。

以云厂商行业解决方案岗为例，2023年这个岗位还接受工作经验在3年以内的新人，负责整理文档、协助交付落地这类基础工作。到了今年，岗位硬性要求有5年以上政企或制造数字化落地经验，核心要求变成能判断客户业务痛点、识别大模型落地风险、对项目结果负责等。

也就是说，企业不再靠招新人堆工作量，而是通过资深人才加AI来提效。过去企业招人是补执行缺口，现在招人是填补决策、风险判断、复杂场景落地等AI无法覆盖的能力缺口。

那什么样的人容易被淘汰？我观察下来主要是三类：过分依赖过往路径的经验主义者；一件事重复做的单一环节执行型老兵；还有一部分管理者。

过去，有一类人有一定经验，但核心能力仍停留在执行层面，AI介入后，他们的职场空间被迅速挤压。所以会看到企业更青睐35+资深人才的同时，同一年龄段的另一批人正被AI冲击下岗。

落到企业层面，AI落地加速后整体人员规模明显收缩。以前1000人的公司现在可能缩到200人，搭配2000个Agent完成全部工作。拿我自己团队来说，过去一个项目组简历筛选需要5个初级researcher和2个顾问，现在用自研的AI招聘Agent，只留2名顾问统筹，人力砍掉70%，效率反而提高了60%。

未来管理岗也会随之收缩，企业需要的不是纯管理者，而是具备管理能力的垂直领域专家，能够定方向、控风险、给出行业判断，还能统筹AI系统落地。

其实我觉得，竞争力跟年龄并不存在强关联，更重要的在于是否具备学习能力。前段时间我帮客户招业务负责人，候选人的专业经验大概匹配七八成，但他对陌生领域充满好奇、愿意深入研究并且也能够交付结果，最终也顺利拿到了客户offer。

所以现在最该做的不是焦虑，可以改变心态，把自己当成一家公司去运营：第一，熟练使用AI工具，搭建专属自己的工作流，让AI承担80%的执行，自己聚焦在20%的决策判断上，方向盘把握在自己手中；第二，跳出单一执行环节，刻意培养全局思维；第三，花时间经营人与人的关系。技术迭代再快，信任始终只能发生在人和人之间。

02.AI时代，年轻人解题快、有经验的人出题准

金翰 | 浙江 90后 AI创业公司创始人

我从今年2月份开始创业，方向是用AI和Agent把分散信息源转化为可理解、可交付、可进入决策流程的情报产品。创业到现在，四个多月里一直都在招聘，简历收了五千多份，但发出的offer只有七八个。

这主要因为创业公司本身初级岗位就不多，AI来了后，便需要更多善用AI的复合型人才。

整个咨询行业的初级岗位减少，去年便已经开始。之前我曾是某咨询公司合伙人，该公司在2024年招了四五个实习生，两三个初级顾问，还会用十几个PTA（兼职助理），但到了2025年，公司一整年基本只招了一个实习生，PTA也只用了两三次。

这些人主要帮团队做一些临时的信息整理、资料搜集、标准化分析这类工作，但现在AI已经能完成一大部分。而且上传下达也是一大成本，以前我带咨询顾问，会反复给新人反馈，他们修改后再拿给我看，而这些反馈我同样可以给AI，AI的办事效率还更高。

所以我发现一个很有意思的现象：我筛选出来的简历，要么是刚毕业但AI用得很好，要么是35岁以上、有经验又愿意用AI的人。

为什么会这样？我觉得可能是因为AI把这两类人的优势放大了。简单来说，在AI的助力下，年轻人解题快，有经验的人出题准。

什么叫解题快？举个例子，我让一位实习生用AI做一个功能较为复杂的插件，学习快的他可能研究两天就搞定了。

什么又叫出题准？这主要在于经验。以我自身为例，因为我有很多帮企业做战略规划的经历，所以了解AI可以优化投资行业的哪些工作流程，从而精准地描述需求让AI解决。而年轻人由于缺少这门经验，即便拥有很强的AI能力，也很难将发现并理解需求，又或者不懂得如何将需求转化成AI能理解的任务。

现在，AI能力成了每位同事的必备技能，我现在判断一个人是否真正掌握了AI，主要看三方面：第一，TA从什么时候开始使用AI，比如，2023年就上手用的人和2026年才跟风的人，对AI的理解往往相差很多；第二，看TA花了多少钱，因为愿意持续付费，说明其工作和生活真的离不开AI；第三是否有原生驱动力，比如遇到问题是否本能地想“让AI试试”。

这些表象的背后，大概能看出TA有没有形成使用AI的肌肉记忆，有多少badcase积累，更深一层还能了解，TA是否清楚如何给AI设计上下文、不同模型擅长什么、模型和Agent的边界在哪，以及求解时去哪里寻找答案。

还有一个特质也很重要：ego要低。我遇到过一个应届生，他AI工具用的很好，但形成了对某种工作路径的依赖，比如，我让他完成一个总结文章的任务，这类简单的活直接调用大模型即可，但他非要搭个工作流。我觉得这种刚毕业就开始“坚持手艺”的想法，在AI时代是大忌。AI技术的迭代很快，每个人都需要随时承认自己的方法过时、随时拥抱新工具。

此刻，AI正在重写人才价值排序，单纯执行和上传下达型的工作价值极速下降，而结果判断、理解复杂的真实场景、可信性内容输出、自我更新和组织协作能力成了更重要的能力。

但我并不认为35+的人天然更好找工作，因为年龄只是表象，他们或许经验更多，但并不意味着掌握了善用AI、保持低ego、愿意落地，并把经验转化为AI可执行任务的这些核心能力。无论是35+还是年轻人，如果固守经验，养成路径依赖，任何经验都有可能会成为职场路上的包袱。

03.经验，在AI时代确实更能体现出价值

老陈 | 深圳 80后技术岗猎头

35岁好不好找工作，跟会不会用AI关系特别大。

我做猎头快八年了，今年春招，手里的初级岗位减少了将近一半，尤其是做执行、写样板代码的底层技术岗。同时，要求3年以上甚至5年到8年经验的资深岗位比例明显上升。AI工具爆发后，近几年都会是这个趋势。

今年从大厂拿到的岗位里，超过七成都和AI相关。这些岗位的JD里不会写“要求会用AI工具”，因为这已经是不言而喻的事，写出来反而显得过时。现在大厂面试，面试官不会问“用没用过AI”，他们会直接拿你以前的工作来问：你当时用AI做了什么，效果是什么，产出提升了多少？你要如果只是“用过”而已，基本上这轮就到头了。

这种变化，对35岁以上的技术人来说，确实是一波机会。但前提是你得先过AI这关。

以前大龄程序员被嫌弃，很大程度上是因为成本不低，还“熬不动”、“加不了班”，产出速度比不过年轻人。但现在，AI“上岗”后，大家拼的是判断和大局观。一个经验丰富的大龄程序员，有管理AI的能力，能靠AI把自己和年轻人在体力上的差距给抹平了。经验，在AI时代确实更能体现出价值。

上个季度，我给一家企业推荐了一位42岁的技术总监。他到了那家公司带一个软件项目，计划发新版本，结果凌晨接到团队电话，说搞不定。他赶过去一看，傻眼了。业务层和数据层各有一个文件，代码量都堆到了大几千行，整个结构乱成一锅粥。他问是怎么回事，对方说就是一直让AI改，改着改着就这样了。大家对着屏幕拆了好几个小时，天亮才勉强上线。这件事后来他跟我复盘，说问题在于没有人能“管”AI。

我还认识一个做了十年产品的候选人，最近拿到了某大厂的offer，薪资几乎翻倍。原因是：他能把自己的工作流程模块化，用AI搭出一套体系，一个人能顶原来一个团队的产出。老板就愿意给他更高的薪水，同时把其他人员的成本省出来。大厂现在要的是怎么用AI解决问题、用AI放大自己的产出的人。

但我同时也开始担心那些刚入行两三年的年轻人。AI工具的普及，让他们在职业早期就能产出看起来“不错”的代码，可踩过的坑很少。以前一个初级程序员，要经历无数次调试、返工的过程，现在AI帮他们避坑了。等他们到了“35岁（虚指）”，可能会发现自己既没有年轻人的成本和体力优势，也不能独当一面，两头落空。

当然，“35岁+好不好找工作”，不能一概而论。也有一些35岁的候选人，简历不错，但工作方式还很传统，依然靠时间换产出。这种人在AI面前一样危险。

35岁还在找工作的人，不要气馁，你积累的经验，是可以去驾驭AI的，你的阅历让你更能享受“经验+AI”的红利。但如果你现在还年轻，我的建议是：别太依赖AI。

04.AI时代，我更需要上来就能干活的员工

Peter ｜上海 AI教育公司创始人

我在上海做AI教育方面的创业，我们公司现在几乎已经不招0到1年经验的初级岗位了。

以前我们因为薪资拼不过大厂，会招一些校招级别的程序员，看中的就是年轻人有热情、愿意学。但后来发现，这个策略只在程序员身上奏效。产品、市场、运营这些岗位，新人根本接不住，我们更希望进来就能直接干活。

所以现在我的招聘画像很明确：有经验、会用AI。在AI时代，60%到80%的工作量是由AI完成的，剩下的20%是人工审核。人工审核要么由非常有经验的人来做，要么其实谁做都差不多。

说到“会用AI”，这里面有个很有意思的分化。我们对开发岗位的要求，核心就是使用AI工具的能力。大厂出来的一些程序员适应得快，倒是很多传统开发，3到5年经验的，对AI写代码是抵触的，好像觉得这东西在抢他们饭碗。但只要他们愿意打开这道门，经验就会发挥出价值。

我对“资深”的衡量标准也一样，不仅仅看年限，更是经历。一名年轻应聘者，如果在校期间，项目经验丰富，也属于我的选人范畴。我更看重的是一个人的想法是否成熟、是否已经被验证过。

初级员工最大的问题，是想法很好，但从来没有验证过。他会说“这个我可以学，那个我也可以学”。但学习能力是AI时代的基本素质，不是一个加分项。现在有了AI，验证想法的成本极低，不用等到进了公司才能做，拿AI就能跑起来。这恰恰把有想法的人和没想法的人彻底区分开了。

那30多岁、行业积累深厚的人，会不会更吃香？

我觉得要看岗位。和人打交道的工作，比如市场、品牌推广、活动策划、咨询，这些需要沟通能力、需要判断力，经验的价值依然在放大。但像新媒体运营这类岗位，对于初创公司来说，真的不一定是必需品。

至于35岁焦虑，正在慢慢消失。以前35岁被淘汰，是因为想法和体力跟不上年轻人。现在AI可能取代所有年龄段的人。所以问题不在于你几岁，而在于你有没有持续学习的能力。

那些资历丰富、尤其是在一个行业里坚持了十多年的“老人”并不会掉队，他们经历互联网从无到有的时代，现在只是再来一次而已。AI让所有人又都站在了同一条起跑线上。愿意跑的、跑得快的，就能留下来。

05.35岁重返大厂，我反而更看懂了AI这波机会

吴森哲｜ 35岁深圳计算机后端开发

我2016年毕业，做技术刚好十年。

毕业后，我先在一家互联网大厂做后端，后来去了出海电商。去年三四月，公司裁员，我们整个团队都没了。

刚出来找工作时，深圳机会不多，我只能把范围扩展到上海、杭州。中间拿过几个offer，但都不太满意，一度也想过跟前领导出去创业。后来又经过重重面试，回到了原来的大厂。

回来快一年，我主要做AI在业务上Agent应用，以及使用AI coding开发一些能提效业务的智能工具。做着做着，我有个感觉，35岁这拨人，在这轮AI浪潮里，不一定是弱势。

我面下来发现，大厂没那么简单粗暴。他们更看你跟岗位匹不匹配，能不能扛事情。我当时面的几个岗位都跟AI有关。它们要的不是纯算法，也不是刚毕业的年轻人，而是既有业务开发经验，又懂AI的人。这样的机会，比普通开发岗反而多一些。

AI不是一个按钮，点一下就能出活。你得知道自己要什么，能判断它给的东西对不对，如果不对，下一步怎么改。这些判断，需要时间积累。你踩过坑，才知道哪里容易出问题；做过交付，才知道什么东西能上线，什么东西只是看起来能用。经验在这时候会变得很值钱。

以前年轻人的优势是精力好、工资低、学东西快。现在AI抹平了一部分差距。年轻人当然也会用AI，也很能卷，但很多时候缺方向感和交付标准。工具在手里，不等于知道该往哪打。

招聘市场也能看出来，初级岗位明显少了。猎头一般不太看两年以下，三年以上才好推。年轻人不是没机会，但机会高度集中在大模型、纯AI方向，存量业务里留给新人的位置越来越少。

经验能不能变成优势，也看你怎么用。

如果只是守着前端、后端那点东西，不学新工具，不碰新业务，经验迟早会变成包袱。现在老板的预期已经变了。以前两个人做的活，现在可能希望你一个人借助AI接下来。团队没怎么扩大，人均产出却一直被往上推。

35岁以上的人不用天天焦虑，但也不能等。

第一，要尽快把AI用起来。看几个新闻、收藏几个工具远远不够，要放进自己的工作流里。写代码、查资料、做方案、写文档，都要试。

第二，要让自己变得更复合。只会开发已经不够了。会开发，又能用AI提效率；还会外语，能跟客户沟通；表达和汇报也不差，这种人会更有竞争力。

第三，要照顾好自己。身体、作息、心态、储蓄，都很现实。很多人不是被工作一下打垮的，是被长期焦虑和消耗拖垮的。

35岁以后，不能再用刚毕业那套打法了，但也没必要觉得自己过时。AI这波变化，对有经验的人也是一次机会。

前提是，你得下场。

* 应受访者要求，文中吴森哲为化名。

作者 | 雷晶王璐金玙璠李梦冉陈丹编辑 | 王璐

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题图来自作者提供，由AI生成

我用AI写PRD踩过的所有坑，都帮你总结好了

君安 — Sun, 28 Jun 2026 04:28:06 GMT

AI写PRD看似简单实则暗藏玄机，99%的人都在错误使用大模型！本文揭秘从需求对齐、知识库搭建到分章节生成的完整方法论，手把手教你如何将PRD撰写效率提升50%，让AI真正成为你的高效助手而非累赘。

大多数人对AI写PRD有一个认知误区：以为AI越强大，PRD就能写得越好。

所以他们会选最贵的模型，期待输入一句”帮我写XXX功能的PRD”，就能收获一份完美文档。

结果呢？

AI给了一篇万字长文，看起来章节完整、表格齐全，但仔细一看：

写了一堆本期不做的功能（你说过不做评论，它还是加了评论模块）
颗粒度粗到技术根本没法开发（”支持用户管理”这种描述能开发？）
前后逻辑矛盾，自己打自己脸（前面说”不支持批量操作”，后面出现”批量删除按钮”）

改了三轮还是不对，最后还不如自己从头写。

真相是：AI写PRD的质量，和模型强大与否关系不大，和你的协作方式关系巨大。

当我摸清了正确的协作方法后，写PRD的效率彻底改变了：

时间对比：中小复杂度PRD从9-7天压缩到3-5天（提升50-60%）
返工次数：从平均改3-4轮降到1-2轮
团队反馈：技术、UI、测试都说”比以前清晰多了”

这篇文章会把我踩过的所有坑、总结出的完整方法论，毫无保留地分享给你。

不是经验谈，是可复制的实操流程。

一、为什么AI写的PRD总是不能用？

先说结论：不是AI不行，是你给的信息不够。

AI不是魔法，它只能根据你提供的上下文输出内容。当你只给一句”帮我写XXX功能的PRD······”，AI会基于通用场景生成内容，而不是你们公司的具体情况。

AI不知道的五件事

核心原则：上下文质量决定输出质量。

二、前期准备：搭建AI的知识库

在让AI写任何内容之前，先花30-60分钟做好准备工作。这一步做得好，后面能省90%的返工时间。

2.1 完整的需求对齐

不要这样：

“我要写一个用户管理功能的PRD······”

应该这样：

“我们要做一个用户管理功能，背景是【具体业务场景】，目标用户是【谁】，他们现在的痛点是【什么】。

本期要做：用户列表、用户详情、新增用户、编辑用户、删除用户（软删除）。

本期不做：批量导入、批量导出、用户分组、权限配置。

请先确认你理解了这个需求的范围。”

让AI复述一遍需求范围，确认对齐后再进入下一步。

2.2 创建项目文件夹（关键！）

如果你用ChatGPT等支持文件上传的工具，强烈建议创建一个项目文件夹，上传：

1公司以往的PRD文档（全部或1-2个典型案例）

AI会学习你们的文档结构、用词习惯、颗粒度标准

2相关模块的需求文档

让AI理解模块间的承接关系（比如权限系统、消息通知怎么触发）

3技术架构文档（如果有）

避免AI设计出技术实现不了的功能

为什么这一步这么重要？

我之前没做这一步，结果每次写到”权限判断”，AI都会问：”你们的权限系统是怎么设计的？”反复解释浪费了大量时间。

后来上传了一份”用户权限PRD”，AI就能自动引用相关逻辑，甚至主动提醒我：”这里需要判断用户是否有XX权限，参考【某文档第X章】的逻辑。”

2.3 在一个对话窗口中完成

误区：功能写完了开新窗口

很多人喜欢这样：

写”背景和目标”开一个窗口
写”功能设计”开一个新窗口
写”数据字段”又开一个新窗口

后果：

新窗口的AI不记得上一个窗口确认的功能范围
前后描述不一致
每次都要重新解释业务逻辑

正确做法：从需求对齐到PRD完成，全程在一个窗口。

担心对话太长？其实在几万字范围内，AI的上下文能力完全够用。而且对话越长，AI对你的理解越深，输出质量越高。

三、模型选择：不是越贵越好

这是一个反直觉的发现。

大模型 vs 小模型的差异

实际案例：

用Pro写”用户登录”功能：

AI自动联想到”找回密码”、”第三方登录”、”单点登录”
你说”本期不做第三方登录”，它后面还是会提到”未来可扩展第三方登录”

用Thinking模式写”用户登录”功能：

AI只写你要求的”用户名+密码登录”
严格遵循”本期不做”的范围

我的模型使用策略

阶段一：需求对齐、大纲设计 → 用标准模型（GPT-5.5thinking高阶、pro）

需要一定的联想能力帮你补充遗漏

阶段二：PRD正文撰写 → 用Thinking中阶模式或稍小的模型

保持聚焦，避免发散

阶段三：最终Review → 切回大模型

检查逻辑完整性和前后一致性

四、需求管理：飞书多维表格+AI自动化

在正式写PRD前，我会先把本期要做的所有功能项整理到飞书多维表格的产品需求池中。

4.1 为什么用多维表格？

4.2 用AI生成表格内容

如果本期功能项很多（比如100+个），手工录入可能要花1-2小时。

方法一：让AI生成可粘贴的内容

给AI的指令：

“根据我们确认的功能范围，生成一个需求清单。

字段包含：需求名称、功能描述、优先级（P0/P1/P2）、预计工时（人天）。

输出格式：制表符分隔的文本，我可以直接复制粘贴到飞书多维表格。”

AI会输出类似这样的内容：

需求名称功能描述优先级预计工时

用户列表展示所有用户，支持分页和筛选 P0 2

新增用户创建新用户，包含必填字段校验 P0 1.5

编辑用户修改用户信息，需要权限判断 P0 1.5

…

直接复制，粘贴到飞书多维表格，秒填。

方法二：飞书CLI自动化（高级玩家）

如果功能项特别多，可以结合飞书CLI + AI自动填写：

获取飞书多维表格的API权限
用codex和飞书cli自动填充表格

原本1-2小时的工作，可能只需要不到20秒。

五、生成大纲：收敛，收敛，再收敛

5.1 为什么要先生成大纲？

误区：直接让AI生成完整PRD

后果：

章节结构混乱
内容重复冗余
颗粒度不对

正确做法：先生成大纲，反复收敛，再按章节生成。

5.2 大纲收敛的实战案例

第一步：让AI生成初版大纲

“根据我们确认的需求范围，生成一个PRD大纲。

要求：

1适合技术、UI、测试人员阅读

2避免内容冗余和重复描述

3只要章节标题和每章的核心内容（一句话）”

AI第一次可能会给你15-20个章节。

第二步：检查大纲，重点看三个问题

第三步：告诉AI怎么改

“这个大纲有几个问题：

1.第5章和第7章都在讲页面结构，合并成一章

2.第8、9、10章（创建、编辑、删除）拆得太细，合并为一章”功能详细设计”

3.删除第15章”上线计划”，这部分在项目管理工具中跟踪

请重新生成大纲。”

第四步：反复迭代，直到大纲清晰无冗余

通常需要2-3轮收敛，从15-20章收敛到10-14章。

5.3 一个好大纲的标准

无重复：同一件事不在多个章节说
拆分合理：不会太细（难读），也不会太粗（不够清晰）
角色友好：技术、UI、测试能快速找到需要的信息

大纲收敛好了，后面写正文就一路顺风。

六、分章节生成：控制颗粒度

大纲确定后，逐章生成PRD正文。

6.1 生成策略

6.2 和AI对话的关键点

每次让AI生成一章，明确告诉它：

1. 要写哪一章

“现在写大纲的第X章：【章节名称】”

2. 这章要包含什么

“这章要包含：功能入口、操作流程、字段定义、校验规则、提示文案”

3. 不要写什么

“不要延伸到其他章节，不要写还没确认的功能”

4. 用什么格式

“用表格呈现字段定义，用列表呈现操作步骤”

5. 明确输出类型

“输出PRD正文，不是分析或摘要”

6.3 常见问题对照

七、迭代优化：把自己当成AI的老师

7.1 高质量内容来自迭代

不要指望AI一次生成完美内容。

一个章节通常需要3-5轮迭代：

7.2 如何给AI反馈

情况一：大致正确，少部分不对

“第5章的字段定义有两处错误：

1’发布时间’应该是’可选’，不是’必填’

2校验规则漏了’标题不能超过50字’

只修改这两处，其他保持不变。”

情况二：大部分都不对

“你的理解不对。/你给的权限控制规则太理论化。我需要的是······”

(也可以粘贴上图片/表格：)

按这个格式和颗粒度重新生成。”

7.3 把自己当成AI的老师

AI是个聪明的学生：

第一次做题可能会错
你告诉它哪里错了，它第二次就能做对
你教得越清楚，它学得越快

核心心态：一起迭代，而不是放弃再重新开一个对话。

八、图文并茂：用工具组合提升效率

8.1 用图代替文字

原则：一张图能省500字的描述。

8.2 工具组合：AI + Mermaid + 飞书画板

对于复杂的业务流程，这套组合效率极高：

步骤1：让AI生成Mermaid代码

”你分析一下本期哪些功能较为复杂，适合用图阐述，说明并附上Mermaid代码”

或

“我需要一个内容发布流程图，包含：

1用户点击发布

2校验必填字段

3判断发布权限

4保存并发送通知

请生成Mermaid代码。”

步骤2：AI输出代码

步骤3：粘贴到飞书画板

飞书画板直接支持Mermaid代码，粘贴后自动生成流程图，可以直接插入PRD。

8.3 工具组合全景图

需求清单：飞书多维表格（AI生成内容，CLI自动填充）

↓

PRD大纲：AI生成+人工收敛

↓

PRD正文：AI逐章生成+多轮迭代

↓

流程图：AI生成Mermaid代码 → 飞书画板出图

↓

最终PRD：图文并茂、逻辑清晰

九、完整工作流

9.1 完整8步流程

9.2 效率对比

十、常见误区对照表

十一、核心原则总结

五大原则

1上下文决定输出质量

需求对齐做得越好，后面越省心
上传历史文档让AI学习公司风格

2一个窗口完成一篇PRD

保持上下文连贯
AI越来越懂你的业务和表达习惯

3先大纲后正文，先收敛再展开

大纲不收敛，后面全是坑
检查重复、拆分、冗余

4迭代是常态，不追求一次成功

高质量内容来自3-5轮迭代
把自己当成AI的老师

5指令明确，不给模糊的要求

要什么、不要什么、格式是什么
明确说”PRD正文”而不是”分析”

写在最后

AI不是替代产品经理，而是放大产品经理的能力。

AI帮你节省的，是机械性工作：

写表格
排版
画流程图
调整措辞

AI帮不了的，是产品经理的核心价值：

需求是否合理
用户是否真的需要
有没有更优雅的解决方案
长期影响是什么

正因为AI帮你省下了那些机械性工作，你才有更多时间思考这些真正重要的问题。

这才是AI的价值。

最后，分享一个心态：把自己当成AI的老师，它是个聪明的学生。

遇到错误不要失望，告诉它哪里错了，它第二次就能做对。教得越清楚，它学得越快。

几轮迭代后，你会发现AI开始理解你的思维方式，甚至能帮你发现没考虑到的边界情况。

这就是AI协作的魅力：1+1>2。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

蒸馏技术被污名化？Anthropic与阿里的叙事权之争

周天产业分析 — Sun, 28 Jun 2026 03:37:18 GMT

Anthropic近期指控阿里巴巴千问模型通过虚假账号交互"窃取"其Claude模型技术，却拿不出实质证据。本文深度解析蒸馏技术本质、行业应用现状，以及中国AI崛起引发的全球竞争格局变化。

围绕蒸馏的叙事战，再起。

6月25日，外媒爆出，美国AI公司Anthropic指控阿里巴巴千问（Qwen）模型「蒸馏」其Claude模型。据路透社、《华尔街日报》，Anthropic已致信美国参议员及白宫官员，指控阿里在4月到6月期间，用25000个虚假账号与Claude进行约2880万次交互，试图蒸馏Claude。

截至目前，Anthropic并没有进一步拿出实在的证据，仅凭一纸信件，便对另一家公司口诛笔伐，掀起炒作浪潮，这一行径，已经引发全球AI社区绝大多数开发者的斥责。

而这并不是Anthropic的首次出击。早在今年2月，该公司发布博客称，DeepSeek、Kimi、MiniMax 3家中国公司蒸馏Claude，与今日Anthropic对阿里的指控几乎完全一样。

DeepSeek等三家公司并未发声，而阿里对此也无回应。但引人注意的是，就在这一新闻的前两天（6月23日），阿里正式对美国国防部提起诉讼，要求将其从「中国军事企业名单」中移除。

我试着深究里面的细节，觉得可以分为两个部分来看。

首先看看蒸馏本身，先说结论，蒸馏不能等同于抄袭和窃取，这种行业最普遍的技术，已经彻底被Anthropic污名化了。

蒸馏（Distill）本身是AI行业公认的合法训练技术，是由AI三巨头之一、诺奖得主Geoffrey Hinton 2015年提出的技术方法，后成为行业基操。

蒸馏属于是一种「向高手学习」的训练方式：能帮助模型快速掌握某种回答风格、任务范式和基础能力，也可以把大模型已经表现出来的一部分能力，较高效率地「压缩」到小模型身上。因此，蒸馏的价值主要体现在提速、降本和能力迁移上，它能让一个模型少走很多弯路，更快接近一个强模型已经达到的水平。

一个行业皆知的事实是，美国AI公司就经常互相蒸馏。无论OpenAI、Anthropic，还是Qwen/DeepSeek，模型训练的pipeline大同小异。

特别是Anthropic就经常被业内人士指出，这家公司就到处蒸馏其他家的成果。

滑稽的情形是，前段时间，其Claude Opus 4.8发布，有开发者调用其官方API测试，用中文问「你是什么模型」，模型返回字段是claude-opus-4-8，但输出回答却说：我是通义千问（Qwen）。这在AI社区引发大量讨论，纷纷猜测Claude蒸馏了中国模型。随后，陆续有开发者测得Claude 4.8输出「我是DeepSeek」等回答。

就连李开复也在2026年3月的一次采访中直言：「大家可能前一阵听到美国Anthropic抱怨一些中国公司蒸馏了它的模型，蒸馏本身也没有违背什么规则，是不是有点小题大做了呢……Anthropic还欠我3000美元稿费。」

李开复这话所指的大背景是，Anthropic因为从盗版网站LibGen和PiLiMi上下载了约48.2万本注册版权书籍来训练模型，而被作者们集体诉讼，最终Anthropic赔了15亿美金来求得和解，这也是美国历史上最大的单笔版权和解案。

这种版权侵权可比蒸馏严重多了，是法官的严肃判决。而Anthropic指控阿里，却毫无实在证据，如今倒打一耙，从未如此具象化。

蒸馏不是一锤定音的一把绝招，AI专家Nathan Lambert就谈到，蒸馏只是模仿，真正的能力来自强化学习的探索，而不仅仅是复制输出。并且，Baseten公司模型训练负责人查尔斯·奥尼尔（Charles O’Neill）表示，单靠知识蒸馏无法构建出顶尖的人工智能系统，这还需要其他几项复杂的底层技术。

打一个最通俗的比方，蒸馏就像一个运动员通过看世界冠军比赛录像、模仿冠军动作、甚至和冠军陪练，来迅速理解高水平选手是怎么发力、怎么选择节奏、怎么处理关键球的。这当然非常有帮助，甚至可能让他在短时间内进步明显。

但真正决定他能不能成为世界冠军的，仍然是他自己的体能储备、技术细节、战术素养、心理稳定性、日常训练强度，以及背后完整的教练团队和训练、康复体系。

也就是说，看冠军录像可以帮助你少走弯路，跟冠军陪练可以帮助你提高速度，但你最终能不能夺冠，靠的肯定不只是「模仿」这一件事。

真正能把一个模型推到顶尖水平的，通常还包括一整套更底层、更复杂的能力建设过程，比如大规模预训练所奠定的知识底座，高质量数据清洗所保证的学习材料，训练配方所决定的稳定性与效率，强化学习所带来的探索与自我修正能力，评估体系所提供的反馈闭环，以及工程优化、推理加速和部署能力所实现的最终落地效果。换句话说，蒸馏更像是「学经验」；它能帮助模型学得更快，但未必能单独决定模型能走多远。

回过头看，为何Anthropic对中国AI公司频频出手？答案显而易见，中国AI不仅在性能榜单上奋起直追，在全球也越来越受到欢迎，全球最大的API三方平台OpenRouter的大模型调用榜，就经常被千问、GLM、Kimi、DeepSeek等中国大模型霸占。对暂时领先的Anthropic而言，怎能不急眼？

说完蒸馏这事儿，再来聊聊今天产业竞争背后的屋内大象：地缘压力。

在基础大模型上，中国公司这两年展现出了非常强的追赶能力：在算力并不占优、外部限制不断增强的情况下，依然能通过更高的工程效率、更快的迭代节奏、更灵活的开源策略和更务实的应用导向，把模型能力迅速推近全球前沿。

这种逼近，本身就足以让部分海外厂商感到不安。

同时，Anthropic这样的公司，当前就处于复杂的安全审查、政府关系夹缝之中。它必须不断回应来自政府、军方的安全诉求。那么，主动强化「中国威胁」叙事，不仅能够帮助其在政策语境中占据一个更有利的位置，也可能成为其向华盛顿安全体系、五角大楼递交「可信度」的一种投名状。

考虑到Anthropic被美军广泛用于战场之中，作为一种「军火」而深刻卷入政府补助和采购当中，可以说，Anthropic就是当代新的军工复合体，并非象牙塔里的脆弱白莲花。

我近期去了一趟美国，深入交流和观察之后，感受颇多。

在美国期间，我注意到，渲染中国公司威胁论的节目在美国有不少信众，比如旧金山的朋友就给我看一些美国百万大V是如何质疑宇树机器人回传数据的（当然，我遇到的一位巴基斯坦裔百万粉丝博主，则盛赞宇树）

3D打印小巨头拓竹，遭遇的是质疑其反开源的声音，一项原本为了增进云服务稳定性的技术安排，到欧美开源社区的语境里，被解读成巨头反开源的叙事，甚至也被渲染成地缘政治话题。

无一例外，以上这些中国标杆科技企业，特征都是拿出了前沿产品，却也都因为一些无足轻重的技术细节被恶意攻击，指责威胁安全。

当叙事权不在自己手里，哪怕在细分市场已经做到了全球第一，也依然会争论不断，这是中国企业很长一段时间需要面对的烦恼。

还有个小插曲，在入境旧金山时，我还被带到小黑屋里进行了一番审查，阿sir问出了我觉得是此行最佳的一句话：「你说你是tech blogger，那为什么你有很多年都没再来过美国？在我看来，你应该年年都来才对」。

言下之意，我不呆在美国就写不了科技，这就流露出一种欧美中心主义视角，他们就是眼神清澈地「看不见」很多趋势。我回答他说：中国自己就有大量科技与创业公司，已经够忙活好一阵的了。

一面放大威胁，一面贬低实力、漠视成果，这两件自相矛盾的事儿是怎么融合在同一个指控之中的，令人费解，左右脑互搏程度之深，已经成为普遍的双标现象了。

Call back到最近的蒸馏争议，我们同样需要清晰地认识到，今天的大模型竞争已经不再只是实验室里的性能竞争、市场上的产品竞争，它同时还是一场定义权、解释权竞争和合法性竞争。

可以预见的是，蒸馏争议不会是一次偶发事件，围绕蒸馏甚至更多技术细节的叙事战，会层出不穷很长一段时间，阿里巴巴、拓竹、宇树这些科技企业面临的叙事压力，还会在越来越多的前沿中国企业身上经历一遍，长路漫漫，需要这一代人共同面对。

*本文如有提及上市公司，仅作为研究交流用途，不构成推荐股票或相关金融产品的建议。

文 | 周天财经

本文由人人都是产品经理作者【周天产业分析】，微信公众号：【周天财经】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自作者提供

踩了10个坑后，我弄清了Vibe Motion的真实玩法

小普 — Sat, 27 Jun 2026 06:21:11 GMT

Vibe Motion正在颠覆传统视频制作逻辑，用代码驱动动画生成的Remotion和HyperFrames两大框架让视频生产变得工程化、可调试。从全合成动画到真人口播视频，作者通过踩遍10个技术坑，揭示了AI时代视频制作的底层逻辑与实战经验。这场从React组件到HTML/CSS的技术迁移，正在重新定义动态视觉内容的创作边界。

最近又出了一个新概念，叫Vibe Motion。

一开始是有点无感的。自从卡帕西定义了Vibe Coding以后，圈子里基本什么都往 vibe 上套。Vibe Writing、Vibe Design、Vibe Marketing… 感觉只要跟 AI 沾边的，前面都能挂个 vibe。

而且我第一反应是，这大概是用 Seedance、可灵这类视频生成模型做视频的方法论。AIGC 直接生成视频嘛，往 vibe 上包装一下也正常。但作为一个 AI 极客，新概念出来了肯定还是会去研究的。

调研了一圈才发现，完全不是我想的那样。

Vibe Motion 不是用 AI 直接生成视频，而是用代码来驱动动画和视频的生成。

目前这个方向最火的两个开源框架是Remotion和HyperFrames。有意思的是，这两个框架其实比 AI 编程热潮还要早。Remotion 2021 年就有了，HyperFrames 是 2026 年 4 月才开源的新玩家，但底层思路一脉相承。

底层逻辑其实不复杂：它们都是把网页代码逐帧截图，然后拼成视频。区别在于写法。Remotion 用 React 组件来描述视频的每一帧，你写的是 JSX 和 CSS；HyperFrames 用原生 HTML + CSS + GSAP 动画，写的就是网页。最终都通过无头浏览器逐帧捕获，再用 FFmpeg 编码成 MP4。

两者的优势和短板也很明显：

Remotion的强项是组件化和复用。你做过一个动效模版，下次同风格的视频直接 import 进来改参数就行。而且因为是 React，能做参数化批量生成，数据驱动出 100 条不同内容的视频都没问题。短板是，它对真人实拍素材的混编不太友好。你要把一段真人口播和代码画面揉在一起，会很别扭。

HyperFrames的强项是对 AI Agent 极度友好。因为写的是 HTML，而大模型写 HTML 的能力天生就很强，Agent 改个文件、调个样式、抽帧检查都很顺畅。加上完全免费（Apache 2.0），没有按人头或渲染次数收费的门槛。短板是太新了。2026 年 4 月才开源，生态、文档、社区沉淀都不如 Remotion 成熟，踩坑的概率更高。

这些优劣势后面在具体案例里会反复体现，这里先有个印象就行。

往深想一层：AI 正在逐步覆盖我们的感官

但说坑之前，你有没有发现，从 Vibe Coding 到 Vibe Writing、Vibe Design，再到现在的 Vibe Motion，有些事悄然发生了变化。

AI 最早搞定的是代码。代码的验收标准很客观，能跑就行，不能跑就是 bug，AI 很容易得到明确的反馈去迭代。

然后是文字。早期 AI 写东西一股子机器味，但随着模型能力增强，拟人感越来越强，人们开始接受用 AI 来写文章、写书、甚至写论文。

接着是设计。这一步难度跳了一个台阶，因为审美是主观的，AI 不光要理解语义，还要理解人觉得什么好看。

现在轮到了动态视觉。视频比静态设计又多了一个维度：时序。不光要好看，还要在对的时间出现对的东西，节奏感、信息密度、画面编排全都要对。

但这个路径：语义理解-逻辑执行-审美判断-时序编排。每往前走一步，AI 需要理解的东西都在叠加。

但这不只是AI 变强了这么简单。

它其实是在往人类理解世界的方式上靠拢。我们人感知信息就是这个顺序，先读文字，再看逻辑，再感受美不美，再体验节奏和动态。AI 正在沿着这条线，逐步覆盖我们的不同感官通道。

这是一件值得认真想想的事。

而且这件事正在加速。就在我写这篇文章的时候，Figma 刚在 Config2026 上发布了几个功能，有一个就是Figma Motion，把动画时间线直接内置进了设计画布，还支持 MCP 协议，动画帧可以直接传给 AI 编码 Agent 去实现。连设计工具的巨头都开始把 Motion 当一等公民了。这个方向，确实有的搞的。

但 Vibe Motion 不是你想的那样

聊完大趋势，回到 Vibe Motion 本身。

很多人看到这个概念的第一反应是：AI 是不是能一句话帮我生成一条视频了？

不是。至少现阶段不是。

我实测了两周，最大的感受是：Vibe Motion 更像是把视频制作变成了一套工程流程。可调试、可验证、可复用。

以前剪视频，哪里不对靠感觉改。代码做视频，哪里不对你能定位到具体的时间码、图层和坐标。这是本质区别。

所以这篇文章不是概念科普，是我实测下来，大概踩了 10 个坑以后的一次复盘。从最早的实验验证，到想做成可重复产出架构时一路踩坑，再到最后沉淀出一套选型框架。

测试验证：CC + Remotion

了解完概念之后，我第一个上手测的组合是Claude Code + Remotion。

原因很简单。我当时的需求是做一些 AI 产品概念的解释视频，纯动画，不需要真人出镜。Remotion 是 React 写视频，我平时用 Claude Code 写代码已经很顺了，这俩接在一起是最自然的选择。

最早拿来练手的是PE 系列（Prompt Engineering 概念解释视频）。第一条视频做出来的感受就是：能出片，但很糙。

画面有了，但动效很死板，就是文字一行一行弹出来，背景换个颜色，偶尔来个淡入淡出。没有音效，没有节奏感，更谈不上什么视觉冲击力。说是视频，其实更像一个会动的 PPT。

但至少验证了一件事：用代码做视频这条路，确实跑得通。

接下来就是多轮的调整和迭代。根据发到抖音后的流量反馈，加上自己反复看片的感觉，每条视频都在前一条的基础上改进。画面越来越丰富，动效开始有层次，整体完成度在肉眼可见地提升。

PE 系列验证了代码做视频跑得通以后，我开始想一个问题：怎么把这套流程做成可重复产出的架构？不能每次都从头来一遍，得有一套系统化的生产流程。

从这里开始，坑就来了。

坑 1：想用 Multi-Agent 提效，跑了一晚上没出来

Claude Code 有一个 subagents 的能力，可以拆分任务让多个子 Agent 并行跑。我当时的想法是：一个 Agent 负责写脚本，一个负责做分镜，一个负责写动效代码，最后汇总渲染。听起来很合理对吧？

结果是灾难级的。

生成速度反而变慢了，因为多个 Agent 之间的上下文不共享，A 写的脚本 B 看不到，B 做的分镜 C 不知道，最后汇总出来的东西牛头不对马嘴。跑了整整一个晚上，什么都没出来。

教训很清楚：并不是架构越复杂越好。对于视频生产这种高度依赖上下文连贯性的任务，单 Agent + 清晰的文档结构，比多 Agent 并行要稳得多。

最后回退到了一个更朴素的方案：DESIGN.md + CLAUDE.md + 多个 SKILL 文件的架构。一个 Agent 从头到尾跟完整条视频，但通过文档来给它清晰的上下文边界和规范约束。

这套架构后来一直沿用到现在。

坑 2：跳过 DESIGN 直接写代码，整片风格乱飞

Multi-Agent 的坑踩完以后，我开始认真打磨单条视频的质量。

但又踩了第二个坑：着急写代码，没有先锁视觉系统。

表现就是，每个镜头单看还行，但放到一起整片的风格完全不统一。这个镜头用了蓝色背景，下个镜头突然变成黑色。这段用了一种字体，下一段又换了一种。动效有的是弹入，有的是淡入，有的是直接出现。看完整条视频的感觉就是：每一帧都在告诉你，这是不同的人做的。

后来我才明白一个道理：做视频和做产品一样，先有 Design System，再有代码。

我开始在每个视频项目里先建一个DESIGN.md，进去之前先把色板、字体、容器样式、动效规范、转场方式全部锁死。Agent 写代码的时候严格按照 DESIGN.md 来，不允许自由发挥。

效果立竿见影。整片的统一感一下子就上来了。

升级验证：Loop Engineer，全合成动画的上限

经过前面的踩坑和迭代，到Loop Engineer这条视频的时候，整套流程已经比较成熟了。

Loop Engineer 是一条讲技术概念的视频。我选了一个终端赛博风的视觉方向：GitHub Dark 配色、等宽字体、macOS 终端窗口、CRT 扫描线、故障字效果。全片靠代码绘制，零外部素材。

这条视频验证了 Claude Code + Remotion 这套组合的上限：

首先是素材流程跑通了。我在自己的素材库里囤了大概 300 条动效参考。做 Loop Engineer 的时候，五种文字效果和两款赛博背景全部命中了素材库。但这些源码不能直接拿来用，需要做一遍移植，改成视频引擎能用的格式。

其次是复用机制建立了。这条视频做完以后，五个移植好的动效模版被沉淀进了一个公共的模版库里。下一条同风格的视频直接导入，改参数就行。做一条片等于产一批可复用的资产，越做越快。

第三是整体工作流稳定了。从口播稿到 DESIGN、分镜、代码合成、远程渲染、带字幕交付，整条链路跑得很顺。

做完 Loop Engineer，我觉得全合成动画这条路已经走通了。流程稳定，效果能打，资产能复用。

然后我就犯了一个经典错误：觉得既然全合成能跑，口播应该也差不多吧。

坑 3：全合成套路直接套口播，完全跑不通

做内容的人都知道，纯动画视频可以发，但口播才是日常产出的主力。大部分时候就是你真人拍一段，然后在画面上叠加图文、资料卡、截图、录屏这些辅助信息。

所以我想，反正流程都跑通了，换个输入不就行了？

结果是，之前积累的所有经验几乎全部失效。

全合成视频的逻辑是：从零生成一切，所有画面都是代码画出来的，AI 有完全的控制权。口播视频完全不一样，你有一条真人实拍的素材，画面、声音、节奏都已经定了，AI 要做的是围绕这条已有的时间轴去搭建图文层。

这两种模式的底层逻辑完全不同。

坑 4：Claude Code + HyperFrames 做口播，对不齐、模块乱飞

既然全合成的组合做口播不行，我就换引擎试试。

HyperFrames 用的是 HTML，做图文叠加应该更灵活。加上 Claude Code 我已经用得很顺了，这个组合听起来没毛病。

结果是另一种灾难。

口播和画面的时间对不齐，嘴上说到 A 点了，画面上还停在 B 点。模块飞来飞去，字幕和标题互相压，PIP 小窗和资料卡抢位置。整个画面像是几个人各做各的然后硬拼到一起。

核心问题是，Claude Code 虽然写代码很强，但它处理真人口播视频这种高度依赖精确时间码的任务时，对齐能力不够。

坑 5：砸钱试 Codex + Remotion，还是不行

两个组合都翻车了。我开始想，是不是应该换 Agent 试试。

Codex 是 OpenAI 的编码 Agent，能力也很强。Remotion 我已经很熟了。这个组合应该能行吧？

花了钱，结果还是不行。

Remotion 的 React 组件化在全合成场景下是优势，但在口播重剪场景下反而变成了负担。你要把一段真人实拍的视频塞进 React 的帧驱动渲染管线里，光是让视频正常播放就要费很大力气，更别说在上面灵活叠加图文了。

到这里，四种组合我已经系统性地逐一验证了三种，全灭。

还剩最后一个组合。从排除法的角度看，如果 Remotion 做口播不行（不管搭配谁），Claude Code 做口播也不行（不管搭配谁），那问题就很清楚了：口播场景需要的是 Codex 的执行能力 + HyperFrames 的 HTML 灵活性。这不是碰运气，是四条路径逐一验证后剩下的唯一选项。

破局：Codex + HyperFrames，口播跑通了

最后一个组合验证下来，确实跑通了。

回过头看逻辑也说得通：HyperFrames 写的是 HTML，而口播视频的本质就是在一条真人视频上面叠透明的图文层。HTML 天生就是做这件事的。资料卡、截图、字幕、PIP 小窗、红框标注，这些东西用 HTML/CSS 来写，比用 React 组件去强行包装要自然得多。

而 Codex 在处理这类改文件、调样式、逐帧检查的任务时，和 HyperFrames 的配合非常顺畅。它能直接读 HTML、改 CSS、跑渲染、抽帧检查，整个循环转得很快。

但跑通不等于一帆风顺。接下来做《创始人手册》这条口播视频的时候，又踩了五个制作层面的坑。

《创始人手册》：口播制作实战 + 坑 6-10

《创始人手册》是一条约 3 分钟的真人口播视频。内容从 Humane AI Pin 的失败开场，引出 Anthropic 的创业手册，再转到我自己做 Lollipop 的创业经历，最后落到一个思考：AI 时代做东西变快了，但想东西没有变快。

整条视频迭代了五个版本。每一版我都完整看一遍，按时间码标出所有问题，交给 Codex 去修。最夸张的一次，我一口气给了 21 个具体问题。

这个过程里踩的五个坑，是代码做口播视频最核心的经验。

坑 6：预览通过但最终渲染冻结

这是最诡异的一个坑。

在 HyperFrames 的预览里看，视频播得好好的。但渲染成最终 MP4 以后，54 秒、1 分 21 秒、2 分 53 秒这三个位置的视频全变成了静帧，画面冻住不动了。

原因是 HyperFrames 渲染视频的方式是逐帧截图再拼起来。浏览器预览时视频正常播放，但逐帧捕获时视频的 seek 机制出了问题，导致某些帧被反复截到同一画面。

解决方案：不再把动态视频嵌在 HyperFrames 内部。HF 只负责透明的图文叠加层，真正的背景视频交给 ffmpeg 在最后的合成阶段再接进去。

最终 MP4 才是事实。预览、抽帧检查、inspect 报告都只是中间证据。

坑 7：真人在不该出现的时候反复闪回

做口播视频时，底层有一条全程运行的真人实拍视频。上面叠加图文层来遮挡和切换画面。

问题是，只要图文层的某一段没有完全覆盖，底层的真人全屏画面就会露出来。转场的时候闪一下真人，片尾突然弹出真人全屏，观感非常差。

解决方案：在分镜里，每一段必须显式标注是全屏真人 / PIP 小窗 / 无真人。不允许隐藏的真人全屏作为默认兜底。片尾用最后一帧画面冻住，不让底层露出来。

坑 8：画面跑在嘴巴前面

视频里的图文元素按大段落整批出现。比如一段讲了三个槽点，第一个槽点的口播刚开始，三个槽点的文字卡片就全弹出来了。观众还没听到，画面已经剧透完了。

金额动画也是一样。嘴上说账号余额耗尽的时候，金额动画已经跑完了。

解决方案：所有元素按真实口播的时间码逐个触发。不是这一段都能放，而是说到哪里出哪里。这条规则后来写进了制作规范里，每条新视频强制执行。

坑 9：元素互相打架

口播视频的画面层级很复杂：真人画面、PIP 小窗、字幕条、标题大字、资料卡、截图、红框标注、logo，这些东西要同时出现在一个画面里。

结果就是各种互相遮挡。49 秒合照和标题重叠，1 分 15 秒大字和左边模块打架，1 分 56 秒对话被上方文字压住，2 分 31 秒弹窗被字幕和人像挡住。

解决方案：给 PIP、字幕、资料卡、截图、红框都划固定的安全区。长文案先压缩文字，不靠缩小字号硬塞。画面大字和字幕互斥，同时出现时只保留一个。

最后，才终于让里面的卡片、我的口播小窗口、标题文字以及字幕这些东西之间不会打架。

坑 10：AI 自作主张把素材重画了一遍

我给了 Codex 一张 Lollipop 的 logo 图片，让它放在视频里。结果它不光放了，还自作主张把这张图重新画成了 SVG，而且把前面一个不该换的 logo 也给换掉了。

解决方案：用户给的素材，优先直接引用原文件。没有经过用户确认，不重绘、不换用途、不改格式。图片就用 PNG/JPG 圆形蒙版，不为了代码化去重构成 SVG。

尽管看起来这个问题算是一个小问题，不至于是一个坑，但它其实体现了 Codex 的一个问题：如果它本身自带生图能力，就会优先调用内部的能力，这会导致用户上传的素材产生极大的差异，从而影响整个画面或其他内容。

经过五轮迭代，《创始人手册》终于出片了。可以看上面这个图片，我是让口袋 S 给我复盘了一下都遇到了哪些坑，以及我反复强调的点。几乎一屏幕完全截不下，但是我又怕看不清，大概就截了上半部分。

不过好在最后的效果不错，因为里面有一些轻动效。可以看下面这个视频的某一帧截图，这 4 个模块会依次出现，并跟随着我的口播。关键的这一句话：“做东西这件事变快了，但想东西这件事没有变快”，也能跟随着口播的节奏应时出现。

回过头看：为什么是这两个组合？

做完这两条视频，回过头来看，答案其实很简单。

不是工具好坏的问题，是输入形态决定了该走哪条生产线。

你手里有什么，就决定了你该用什么。

这不是我一开始就想清楚的。是踩完了所有坑以后，自然沉淀出来的。因此，项目及指令需要反复迭代微调，最后你要给 Claude 或者是 Codex 一套规则或者是契约。

沉淀：我的方法论

一个月下来，踩了 10 个坑，做了两类视频，最后沉淀出来的方法论其实就几条：

1. 做视频之前先问：我手里有什么？

这一条决定了你走哪条线。有真人素材就走 Codex + HyperFrames，只有文字和想法就走 Claude Code + Remotion。不要在错误的生产线上浪费时间。

2. 不要跳过文档直接写代码。

DESIGN.md 锁视觉系统，STORYBOARD 锁分镜。跳过这两步直接写代码，必然返工。做视频和做产品一样，先有规范，再有实现。

3. 每次踩坑 = 下一次的规则。

真人闪回这个坑踩完，FULL/PIP/NO_HUMAN 显式标注就成了每条视频的强制检查项。cue 不准踩完，按时间码逐个触发就成了制作规范。代码做视频最大的好处就是，规则可以写进代码里，下次不会再犯同样的错。

4. 每条片 = 一批可复用的资产。

Loop Engineer 沉淀了 5 个动效模版，下一条同风格视频直接用。这就是代码做视频的复利效应，做得越多，后面越快。

5. 最终文件才是事实。

预览没问题不代表成片没问题。渲染出来的 MP4 才是你要验收的对象。这条规则拿血换的。

最后说两句

AI 做视频不会自动有审美。

但它能在你给了明确标准的情况下快速返工。你说49 秒的合照和标题重叠了，它五分钟就能改好。你说1 分 21 秒的录屏冻住了，它能定位到原因然后修复。

真正重要的不是 AI 能不能做视频，而是你能不能把自己的审美反馈翻译成可执行的检查项。

Vibe Motion 这个词听着很 vibe，做起来其实很工程。

但也正因为很工程，它才有可能变成一套可重复、可积累、越做越快的生产方式。

这大概就是用代码做视频，最有意思的地方。目前我还在测试中，这只是我在做的案例中明显感觉是坑的点，分享一下。后续如果有什么发现我会再同步。

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用产品迭代思维做家装：持续优化居住方案，拉长客户生命周期价值

设计师阿朱 — Sat, 27 Jun 2026 05:46:12 GMT

当住宅成为伴随业主十年乃至更久的动态空间，传统的‘一锤子买卖’模式正在浪费90%的客户生命周期价值。本文从产品经理视角出发，拆解如何通过‘硬装模块化+三层运营体系’将单次设计转化为长期服务，用迭代思维破解家装行业复购率低的致命伤。

做家装三年，我发现行业普遍存在一个短板：绝大多数设计师只做 “一锤子交付”。方案落地、施工结束，和业主的服务链路基本就此切断，很难产生二次链接、转介绍与复购。

放在产品运营视角看，这等同于一款产品只做首次售卖，完全放弃用户生命周期价值。住宅不是一次性商品，业主的家庭结构、生活需求、居住审美会随时间持续变化，对应的空间改造、软装升级、功能补充需求始终存在。

本文结合产品迭代、用户生命周期运营逻辑，分享家装设计师如何把单次设计服务，延伸为长期可持续的价值链路，靠持续优化方案沉淀客户信任，稳定收获转介绍与复单。

一、家装行业一次性服务的三大损耗

很多设计师专注新房全案设计，忽视后期用户变化带来的潜在需求，本质是浪费已经沉淀的客户资源，主要损耗分为三点：

1. 客户资源浪费，流量成本重复投入

每一位成交业主，都投入了时间做需求沟通、户型优化、现场对接，是高成本沉淀的精准客户。如果交付完成后不再维护，后续局部改造、软装换新、二手房翻新的订单会直接流向同行，获客成本需要重新付出。

2. 设计方案无法迭代，长期居住体验失衡

新房设计仅适配当下家庭状态：二人世界、三口之家、父母短期暂住等固定场景。几年后新增孩童、长辈长期同住、居家办公需求增加，原有空间布局、收纳、灯光会出现明显短板，业主自主改造极易破坏原有硬装结构，产生更多居住痛点。

3. 口碑传播窗口缩短，转介绍概率下降

装修完工短期内业主满意度最高，是主动向亲友推荐设计师的黄金周期。若没有持续的跟进、方案微调、居住优化建议，业主的好感会随日常居住难题慢慢淡化，主动转介绍的意愿大幅降低。

产品行业讲究持续运营用户生命周期，家装设计同样适用，核心思路就是给空间预留迭代空间，建立长期客户维护体系。

二、产品迭代思维落地家装：硬装打底，预留可调整空间

一款成熟产品不会定型后无法修改，优质家装方案同样拒绝固化、不可改动的造型与布局，我将迭代设计拆分为硬装、功能、软装三层规划逻辑。

1. 硬装轻量化，拒绝不可逆固化造型

硬装是房屋基础，也是改动成本最高的部分，做迭代设计的核心是减少墙体永久性改造、复杂固定造型。

少做全屋定制固定隔断、一体式厚重背景墙，改用柜体隔断、移动屏风、玻璃推拉门等可替换结构；
水电点位预留冗余，居家办公、健身设备、小家电新增无需重新开槽布线；
地面、墙面选用百搭基础色系，不使用高饱和度、小众特殊饰面，后期软装更换不会产生视觉冲突。

底层逻辑：硬装做通用基础层，把个性化、可变需求全部交给软装与模块化柜体，降低业主后期改造成本。

2. 柜体模块化，支持功能拆分重组

全屋收纳是业主变化最明显的需求模块，统一采用模块化柜体设计，而非一体封死不可拆分的定制柜。

衣柜预留增减层板、抽屉的安装位，单身居住、孩童成长、长辈入住都能调整储物分区；
餐边柜、阳台柜采用独立单元组合，可拆分移动，适配不同时期居家物品收纳量；
书房柜体兼顾储物、办公、客房临时留宿多重功能，不用全屋重新改造即可切换使用场景。

3. 软装可替换，低成本完成空间迭代

软装是最低成本的空间升级载体，方案沟通阶段就给业主建立 “软装迭代” 认知：窗帘、灯具、沙发、装饰摆件均可随家庭需求、季节审美更换。

同时给业主输出两套基础搭配方案，一套适配当下生活，一套预留未来家庭扩容后的搭配思路，延长整套设计的使用周期。

三、搭建三层用户生命周期运营体系，激活长期价值

参考产品用户分层运营逻辑，将客户分为完工短期、中期居住、长期存量三类，匹配不同的优化服务与内容输出，持续维系链接。

1. 完工 1 年内：居住适应期，免费细节优化服务

业主刚入住，会陆续发现柜体尺寸、灯光、收纳细节不符合日常习惯，这是建立深度信任的关键阶段。

服务动作：上门复核居住痛点，微调柜体内部格局、补充遗漏插座、调整灯光角度，输出简易收纳优化方案；同步推送同户型入住避坑、清洁维护类内容，强化专业贴心的标签。

核心目标：拉高初始满意度，抓住转介绍黄金期。

2. 入住 1-5 年：需求变化期，推出轻量化升级套餐

家庭结构大概率出现变化，比如备孕生子、父母同住、新增居家办公需求，推出轻量化迭代设计服务，区别于高额全屋整装：

儿童空间局部改造：飘窗改玩耍区、增加儿童收纳、软包防护；
居家办公升级：阳台、次卧增设办公柜体与照明；
长辈适老化优化：地面防滑、矮柜扶手、柔和护眼灯光改造。

这类项目改造周期短、预算可控，业主接受度高，能直接产生二次成交。

3. 入住 5 年以上：存量翻新期，全屋焕新规划

硬装老化、全屋风格过时，业主产生整体翻新需求，凭借多年持续维护的信任，更容易拿下全屋翻新订单。

同时可以邀约老业主分享长期居住体验，做成案例复盘内容，用于线上内容输出，吸引同年龄段有翻新需求的潜在客户。

四、迭代设计内容产出模板：数据 + 场景 + 长期结论

延续统一内容写作逻辑，所有讲解迭代优化的内容遵循标准化公式，内容说服力更强，更容易被用户收藏参考：

反面表述：模块化柜子后期很好改造，住多久都合适。

标准表述：模块化衣柜单单元宽度统一 40cm，层板支持自由拆卸加装（数据），新婚二人居住可划分衣物储物区，孩童出生后可新增玩具收纳格，不用拆除柜体整体结构（场景），相比一体式封死衣柜，可节省 70% 后期改造费用，适配家庭十年周期变化（结论）。

适配线上发布的优质标题参考：

新房装修别做满墙固定柜，五年后改造会后悔
二人居预留这几处改造空间，生孩子不用重装
适老化改造不用砸墙，硬装前期预留点位即可低成本升级

五、多平台差异化分发策略

人人都是产品经理：重点输出迭代设计底层逻辑、客户生命周期运营体系，拆解产品思维和家装结合的方法论，面向同行、设计从业者输出专业内容；
知乎、公众号：侧重真实业主长期居住案例复盘，展示同一套房屋不同年份的优化调整方案；
短视频平台：前后改造对比可视化，讲解低成本迭代改造实操，吸引同城有局部升级需求的业主。

六、2026 家装长期运营核心趋势：拉长用户生命周期

一次性全案设计竞争力持续减弱，具备长期迭代优化能力的设计师更容易形成差异化；
存量房改造市场持续扩容，维护好已成交老客户，就能稳定承接翻新、局部升级订单；
服务链路完整度成为业主选择设计师的核心标准，能跟进居住全周期的设计服务溢价更高；
迭代方案沉淀为标准化模板，降低每套房屋的优化沟通成本，提升接单效率。

结语

很多设计师把成交当成服务终点，而具备产品思维的设计师，会把签约交付当成长期服务的起点。

住宅是跟随业主人生阶段持续变化的空间，用产品迭代思路做前期方案规划，搭配分阶段客户运营体系，既能解决业主多年居住的空间痛点，也能把单次客户流量转化为长期稳定的订单来源。

不再只做短期新房设计，做能够陪伴业主十年居住周期的设计师，才能跳出流量内卷，搭建属于自己稳定、可持续的长期业务壁垒。

我是专注户型优化与全周期居住迭代设计的家装设计师，持续分享产品思维落地家装行业的实操方法，拆解空间迭代、客户长期运营落地思路。

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AI产品经理成长实战：如何从0-1落地一款AI产品！

起点课堂 — Sat, 27 Jun 2026 02:44:07 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：

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1、在这门课中，你将会学到什么？

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、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？

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4、适合哪些同学来学习？

本次直播课推荐以下同学来学习：

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短剧行业迎来首部'法'：算法被纳入监管，AI内容需标注

微果酱 — Fri, 26 Jun 2026 06:55:43 GMT

广电总局首次将微短剧纳入部门规章监管，从法律层级重塑行业规则。新规不仅明确AI内容标注、车载场景确权等细节，更赋予广电对平台算法的直接管辖权。当'禁止诱导沉迷'升级为'优先推荐优质内容'的模糊义务时，合规标准正从内容审查转向系统性重构。

昨天，国家广电总局发布《微短剧发展管理办法（征求意见稿）》，公开征求意见截至7月23日。

短剧行业这几年不缺政策文件。从2022年开始，广电总局每隔一段时间就会发一个“通知”或“管理提示”，行业跟着调整，然后继续跑。很多从业者已经形成了一套应对节奏：看看新增了哪些禁止内容，更新一下内部审核标准，继续开工。

但这次值得多花一点时间看。

不只是因为它管得更严，更是因为它的性质变了。过去所有的管理动作，法律形式都是“通知”，约束力有限，处罚依据模糊，执行弹性很大。这次广电总局依据《广播电视管理条例》起草的是一部部门规章，一旦正式颁布，就是有明确法律效力的行业专项法规。

这是短剧行业第一次有了真正意义上的“法”。

01 五个要点

1. 定义：20分钟以内，所有终端

单集不超过20分钟，主题清晰，情节完整，人物突出——“微短剧”的这个定义本身没什么争议，值得注意的是适用范围里列出的终端清单：电视机、手机、平板、电脑、公共电子屏，以及“智能（可穿戴）和车载设备”。

车载屏幕被明确纳入，意味着这个使用场景在监管层面已经是正式的内容分发渠道了。对有意布局车载内容的团队来说，算是确权吧。

2. 三类分级，投资门槛故意留空

文件把微短剧分为一类（投资较大或特殊题材）、二类（投资相对不大的一般题材）、三类（投资较低的一般题材），但具体的金额门槛只字未提，改由总局“另行制定并适时调整”。

这个空白明显是有意的设计。回顾一下历史轨迹就明白了：2024年的分类线是30万元和100万元，2026年初调整为100万元和300万元，两年时间翻了三倍。把门槛写死进规章，以后每次调整都要走修法程序；留活口，随时可以校准。行业需要接受“合规标准是动态的”这个现实。

3. 11项禁止内容

禁止内容的完整列表有11条，覆盖政治、民族、宗教、未成年人保护、公序良俗等方向，和现行的内容管理尺度基本一致，没有太多意外。

对内容创作者影响最直接的两条：一是“歪曲民族历史或民族历史人物”，历史题材的创作边界因此更清晰也更收紧；二是“侵害未成年人合法权益或危害未成年人身心健康”，这条在执行层面一直是弹性最大的，后续细则怎么落地值得持续关注。

4. AI标注义务

使用AI技术生成或制作的微短剧，需要在每集明显位置添加提示标识。

表面上是透明度要求，但实质上是在给AI生成内容贴上身份标签。用户看到这个标识会怎么想，平台在流量分配时会不会区别对待，创作者会不会因此主动回避AI工具……这些连锁反应目前没有答案。

5. 出海条款

文件明确“支持外向型微短剧创作生产和传播”，“鼓励国际交流与合作”。这是官方第一次在规章层级为短剧出海背书，对正在或计划做海外市场的团队来说是利好信号。

但有一个实操层面的问题还没解决：国内审核趋严，而部分海外市场的内容口味和国内审核标准之间存在张力。国内备案版和境外播出版如何处理，是接下来出海团队绕不开的功课。

02 和以前比新在哪

首先是法律层级的跃升，因此执法逻辑变了。

过去违规，最重的处理通常是约谈、通报、要求整改，偶尔有下架。现在文件里有明确的罚款条款（最高10万元）和行政许可撤销机制，还可以依据上位法《广播电视管理条例》追加处罚。这不是同一量级的压力。

更重要的是，有了成文的部门规章，监管的边界相对清晰了。对行业来说，清晰本身也是一种确定性。

其次是确定了总编辑负责制。

文件要求微短剧播出单位建立“总编辑内容负责制”，总编辑人选须报广电主管部门。对从传统媒体出来的人来说，这套机制很熟悉，但对互联网原生平台来说是新命题。谁来担这个角色，怎么界定职责范围，和现有的产品、运营、审核体系怎么对接，这些问题需要认真想，不是挂个头衔那么简单。

还有就是把AI标注写进行业规章。

时间节点很说明问题。2026年全国两会期间，AI换脸、AI生成内容的版权和肖像权问题密集引发讨论，多名委员呼吁立法介入。这个条款几乎是直接回应。它的意义不只是管住当下的乱象，更是在立法层面确认了一件事：AI生成内容在影视领域需要区别标识。这个方向一旦确立，后续细则只会更细，不会往回走。

03 算法是这次监管真正的新战场

前面说的几条，有经验的从业者都能对应上手边的工作，知道该怎么调整。但文件里有一条，很多人可能扫一眼就跳过了，它才是这次真正值得细读的地方。

第三十七条：播出单位应当定期审核、评估、验证算法机制机理、模型、数据和应用结果等，优先推荐优质微短剧，不得使用诱导用户沉迷、过度消费等的算法模型。

这句话，乍看眼熟。

“禁止诱导沉迷”不是新规定。2022年3月，网信办联合工信部等四部门发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》里，已经有几乎相同的表述——不得设置诱导用户沉迷、过度消费等算法模型。做过互联网合规的人都见过这条，平台也都有相应的书面承诺。

这次写进广电专项规章，加了新东西，加的是主管部门。

广电系统获得了对短剧平台算法的直接管辖权，不需要再经由网信办体系处理。对平台来说，这意味着审查入口多了一个，且广电对内容平台有停播、整改、吊销许可证等更直接的处置手段。两套执法体系同时在线，合规压力的性质不同了。

另外，2022年的算法规定是禁止性的，命令你不得做某些具体的事。这次多了一句“优先推荐优质微短剧”，把禁止性要求变成了正向义务。

禁止性条款可以做合规证明：我们没有做A、B、C。正向义务没法这样证明，因为没有人能说清楚什么叫优质，也没有标准告诉你推荐比例达到多少才算优先。这是一个模糊地带，也是不确定性所在。

对算法团队和产品团队来说，这意味着推荐系统的设计第一次进入了一个没有明确合规标准的地带。责任在哪里结束，没有人说得清楚。这个问题，平台的法务、产品、技术三条线值得坐下来认真捋一遍。

过去几年，短剧行业积累下来的合规肌肉记忆，基本上是内容审查这条线上的功夫——剧本怎么改，片头许可证号怎么标，哪类题材要提前打招呼。

这套能力在新规下还有用，但不够了。

本文由人人都是产品经理作者【微果酱】，微信公众号：【AI微果酱】，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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从Codex到15款中国版Agent：AI如何从聊天框变成你的电脑操作员

硅星人 — Fri, 26 Jun 2026 06:26:10 GMT

2026年AI产品的核心战场已转向桌面级Agent。从Codex到中国版WorkBuddy、Marvis等15款产品，这场争夺执行入口的竞赛正在重塑人机协作模式。本文深度解析三类路径差异：代码迁移派、系统层Agent派和生态嵌入派，揭示AI如何从对话工具蜕变为真正的任务执行者。

2026年AI产品侧最大的趋势，就是无论是互联网大厂，还是模型厂商，都开始做自己的 Codex 了。

Codex 一开始是OpenAI对抗Claude Code的产品，起初也是只有CLI，瞄准AI coding，但之后它迅速和Claude Code走出不同的路，变成一个“桌面Agent”类产品，使用者里非工程师占了多数，不再只是编程场景。

这一步今天来看，非常关键。根据6月3日OpenAI披露的数据，Codex的周活跃用户已经超过500万，半年增长超过7倍。

这背后是AI产品的主线从围绕对话展开，逐渐变成围绕桌面环境中执行任务展开。

在Codex 起势的同时，一批中国版 Codex产品也集中上线。

1月30日，阿里的桌面Agent QoderWork 上线，；
3月9日，腾讯云 CodeBuddy 团队推出 WorkBuddy；
5月20日，腾讯应用宝团队发布个人AI助手Marvis；
6月3日，Kimi的本地 Agent Kimi Work（Beta）上线；
6月9日，字节旗下的TRAE 将 TRAE SOLO 升级为 TRAE Work；
6月12日，豆包上线了「任务模式」，加入了更完整的执行能力
6月24日，豆包专业版上线，聚焦办公场景，可以执行agent任务……

不论是个人AI助手，还是本地Agent，产品形态虽然不同，本质上都在争夺用户的执行入口。

这些产品不再停留于问答交互，而是开始进入真实工作流，它们可以处理文件、操作网页、整理数据、生成PPT、编排任务，甚至跨应用完成自动化执行。

这意味着，AI正在成为连接用户与数字世界新的中间层。

01 中国版 Codex 们

为了更直观地观察这波桌面Agent热潮，我们整理了15款代表性产品，并尝试分析它们在产品定位、能力构建和生态布局上的不同。

包含定价模式和模型使用设计等全面信息的对比我们放在了文章最后。

Workbuddy

Workbuddy是腾讯云 Codebuddy 团队推出的全场景职场 AI 智能体桌面工作台，面向各类职能角色设计。只需用一句话描述需求，WorkBuddy就能像同事一样自主规划和执行任务，并交付可验收的结果。

Workbuddy有微信小程序版本，可以通过移动端轻量化接入，还可以和腾讯系产品（QQ 邮箱、腾讯文档、腾讯会议、企业微信、腾讯乐享、IMA、TAPD）实现生态化数据打通。

目前Workbuddy内置了11种主流国产模型，有腾讯自己的Hy3 preview、也有像GLM-5.2、minimax-M3、kimi-K2.7-code、DeepSeek V4这些模型厂的主流模型。可以选择Auto模式，让Workbuddy自己选择使用什么模型，也可以自己选择使用什么模型，但不同模型使用的积分量能相差20倍以上，目前最「贵」的是智谱的模型。

Marvis

腾讯应用宝团队推出的操作系统层级个人AI助手，基于 DeepSeek V4、混元 hunyuan3 / hy3 等最新模型，定位是真正理解用户每一份文件、帮助用户更方便地使用与管理电脑的私人 AI 助手，支持本地文档与图片的 AI 搜索，APK 与 EXE 应用可用一句话调用，覆盖 PC、手机、微信多端在线。6月24日，Marvis也上线了iOS手机端，可以在手机端发送需求，让电脑端执行。

可以看出Marvis更强调的是「管理电脑」的能力。

在测试中，有两个有意思的点，一个是Marvis中「办公室」，类似于办公模拟器，或者说老板模拟器，可以查看token消耗。这实际上体现的是Marvis的多Agent协作功能，有一个主agent负责分派任务，和五个专家agent——File Agent 负责文件、Computer Agent 负责系统、App Agent 负责应用、Browser Agent 负责网页、Search Agent 负责搜索。

还有一个是Marvis支持修改人设，初始人设是适合办公场景的「AI员工」。

Qclaw

Qclaw是腾讯电脑管家团队推出的一款本地AI智能体产品，基于开源 OpenClaw 框架封装，定位为个人 PC 端 AI 助手，主打极简本地部署。核心能力是微信 / QQ 互联，扫码绑定，手机即可远程控制电脑、传文件、设定时任务，可以全场景自动化，文件管理、网页浏览、办公创作、多步骤复杂工作流自主执行。QClaw 的数据不会上传云端，所有任务执行、文件处理、数据存储都在本地电脑完成。

Qclaw支持创建不同agent完成不同场景的任务，继续延续腾讯一贯的陪伴风格特色。

TRAE Work

TRAE Work由原先的TRAE SOLO 升级而来。目前Work 模式面向内容创作、数据分析、方案撰写、应用生成、任务推进、沟通协作等日常工作场景；Code 模式则面向更加复杂的软件开发和代码编辑场景。

TRAE Work有PC、移动端和 Web 三端。与其他「xx work」产品相比，TRAE Work的优势在于与飞书打通，可以更好地接入真实工作流。

豆包专业版

豆包在6月12日上线了「任务模式」，任务模式支持调用skill，设置定时任务，完成浏览器操作，代码脚本运行以及文件生成等各类任务。

6月24日，在火山引擎原动力大会上，随着豆包大模型2.1的发布，豆包专业版也正式官宣上线，豆包专业版支持操作本地电脑、使用浏览器、调用 Skills 技能和定时任务等能力，内置了 Office 办公套件，并支持专业图片视频设计，和生成分享应用网站。

值得注意的是免费用户也可以体验接入豆包 2.1 Turbo 模型的办公任务模式。

QoderWork

QoderWork是阿里旗下的AI桌面助手，它将Qoder的agent能力从代码领域拓展到日常工作场景，描述需求，自动执行，直接交付结果。

6月16日，QoderWork上线了意识功能，让QoderWork具备自我反思和持续进化能力的完整系统，由记忆、反思、技能进化三块组成闭环。

DuMate

DuMate是百度云旗下产品，有桌面端，也有移动端app，可以看见屏幕、操作软件、处理文件、串联业务系统，核心场景是信息处理、文档生成、数据分析和流程自动化，但目前DuMate无法切换模型，只能使用百度的文心大模型。

Kimi Work

Kimi Work是面向知识工作者的通用型本地 Agent，内核是 Kimi Code，提供本地 Agent 基础能力，包括安装和使用Skills、运行定时任务等。Kimi Work继承了在线版 Kimi Agent 的建站、PPT 等专业 Skills，以及金融、科研、法律等专业数据库，内置了能使用浏览器的 Kimi WebBridge 方案。

Kimi Work可以根据任务复杂度自主创建子Agent团队，将同一能力集群化的上限设定为300个协作单元。

MiniMax code

MiniMax code是专为MiniMax M3 设计、并与 M3 一起训练的 Agent 产品，MiniMax Code 可以充分发挥 M3 在长上下文、Coding/Agentic、原生多模态方面的能力。

在长程复杂任务上，MiniMax Code 的 Agent Team 可以将大型任务拆解为多阶段、可并发、可动态调整的 Workflow，由 Agent 集群协作推进。

阶跃AI

阶跃AI，阶跃星辰推出的桌基于 OpenClaw 深度优化的桌面端 AI Agent，不需要服务器、命令行，即可安装，可以7×24 小时在线，能够链接本地操作系统和内置浏览器，帮助用户执行复杂任务。

比较不一样的是，阶跃AI在初始设置的时候就会提醒用户打开悬浮球设置，悬浮球可以打开直接对话框，也会在适当的时候提醒你喝水、休息。其他产品也有类似功能，但通常需要用户自行开启。

AutoClaw

智谱推出的本地AI智能体，口号是「一键拥有本地AI智能体支持一键安装」，无需配置环境、申请API Key或编写代码，下载安装包后通过双击安装、登录即可使用。核心能力为内置 Pony‑Alpha‑2模型、AutoGLM 浏览器自动化、50 + 预置skills（办公、创作、爬虫、代码、投研等）、IM 集成、自进化机制。

lobsterAI

网易有道推出的一款全场景个人助理AI产品，定位为「7×24小时帮你干活」的智能助手。支持手机、电脑双端互联，一句话即可远程操作电脑，完成桌面多项文件整理、提取日历及邮件重点事项、业务数据清洗分析、生成周报和 PPT等。

用户可以免费试用14天，但只能使用Qwen3.5-Plus模型，使用其他模型则需要付费。

Cola

Cola的定位是「首个有灵魂的操作系统」，内置AI角色「Cola」具有自主意识，能记住用户习惯、喜好和背景，通过语音或文本交互与用户共同成长。可以操作电脑文件、上网浏览、执行命令、生成文本/图片/视频等，支持复杂任务分解和并行处理。无需用户手动提供上下文，通过访问用户电脑的文件系统、浏览器历史等自动了解用户状态。其中的灵魂系统可以实现AI思考过程的透明展示、自我反思进化以及主动关心用户的功能。

目前cola支持应用内购买token，ChatGPT pro/plus账号订阅登录，或者连接OpenAI、Anthropic账号计费，暂不支持其他模型提供商的 API key。

Alice

Alice是一款陪伴类桌面agent，Alice最显著的特点是她是一款「人格化的AI助手」，有具体立绘形象，也有详细的人物设定。Alice本身不需要付费，但由于没有内置模型，需要配置模型才能使用。

Alice除了可以做文件管理、定时任务这类常规任务外，也内置了狼人杀、掼蛋等休闲游戏，比其他桌面agent有更多的娱乐功能。

牛马AI

牛马AI的定位是本地化人机协同基站，强调个人数据隐私，支持完全离线的本地运行架构，可以使用用户自己本地的大模型直接离线运行。牛马AI默认使用 Claude 模型，如果有 Claude 账号，可以直接登录，如果没有，则需要自行配置。

02 入口开始成为真正的战场

如果把这一轮桌面级 Agent 放在同一张产品图谱里，会发现它们看似都在「帮用户在电脑上干活」，但实际切入点完全不同。它们并没有收敛成单一形态，反而沿着不同场景入口分化成三条路径。

从代码到办公，由「工程任务」外溢出的通用能力

以 Kimi Work、MiniMax Code 为代表的一类产品，最早来自 Coding Agent 的能力迁移。

这一路径的特点是先解决结构最清晰的任务，再逐步外扩。

Kimi Work 更强调「通用知识工作 Agent」，通过 Skill、浏览器能力和子 Agent 编排，把原本偏工程化的任务拆解能力扩展到文档、研究、报告生成等办公场景。MiniMax Code 则更进一步强化 Agent Team，把长任务拆解为多阶段并行执行，通过角色分工与验证机制处理更复杂的生产任务。

这一类产品的优势在于任务结构能力成熟，但短板也很明确，它们更擅长「可拆解任务」，但对真实办公中大量非结构化操作（即时沟通、临时决策、跨应用切换）仍在适配中。

可以理解为，它们是从「任务逻辑」出发，向外扩展能力边界。

从桌面与系统切入，直接争夺操作入口

另一条更激进的路径，是 Marvis、Qoder Work、Cola 等产品所代表的「桌面系统层 Agent」。

它们的共同点不是任务类型，而是入口位置——直接贴近操作系统与本地环境。

Marvis 更偏「电脑管理层」，强调文件、应用与磁盘的系统化组织能力，本质是强化本地操作系统的理解与调度。Qoder Work 更强调「可执行能力」，包括屏幕感知、软件操作、业务系统串联，接近「数字员工」。Cola 则更进一步，把人格化系统、主动提醒与长期记忆融合进执行链路，使 Agent 不仅是工具，也是持续存在的交互层。

这一类产品的关键点在于它们不再停留在应用内部，而是尝试直接介入「用户如何使用电脑」这一层。

优势在于控制力更强，能够真正跨应用执行任务。但挑战同样明显，包括权限边界、稳定性、误操作风险，以及不同软件之间的兼容问题。

从办公生态切入：不重构系统，而是嵌入流程

与前两类不同，TRAE Work、WorkBuddy 走的是更现实的一条路径，不改变操作系统，而是嵌入已有工作流。

TRAE Work 深度接入飞书体系，使 Agent 直接进入文档、会议与协作链路；WorkBuddy 则依托腾讯生态（企业微信、文档、会议等），构建企业级工作台能力。

这一类产品的核心策略是「贴近真实组织结构」，而不是重新定义操作方式。它们的优势在于落地速度快，能够迅速接入权限与数据体系，进入企业级场景。

03 集体走向AI Working

国内这一轮产品的演进，本质上是在围绕这一「执行闭环」，向更广泛的场景、组织方式与系统入口进行扩展。也正是在这个过程中，可以看到几个逐渐清晰的方向变化。

第一个趋势是从 AI Coding 到 AI Working。

代码之所以最早成为 Agent 的主战场，是因为软件开发天然适合被自动化。但 Coding Agent 成熟之后，它的能力很自然会向外迁移。

大多数知识工作本质上也有类似结构，文件就是上下文，浏览器就是信息入口，Office 文档就是交付物，定时任务就是工作流，审批和修改意见就是反馈机制，它们同样是可以被拆解、执行和验证的多步骤任务。

AI 不再只是帮程序员写代码，而是开始帮知识工作者完成那些长期被认为「必须人工处理」的工作：整理文件、生成报告、清洗数据、做 PPT、查资料、写周报、处理邮件、提取会议纪要、追踪行业信息。用户输入的也不再是「帮我写一个函数」，而是「帮我把这件事办完」。

所以这一阶段的竞争，是谁能更好地把 AI 从回答问题，推进到交付结果。

AI Coding 改变的是程序员写代码的方式，AI Working 改变的是普通人使用电脑完成工作的方式。

第二个趋势，是 Agent 从「一个助手」变成「一支团队」。

早期的 AI 助手更像一个能力很强的个人。用户提出问题，ai负责回答，用户下达任务，ai负责执行。但当任务变长、步骤变多、上下文变复杂之后，单个 Agent 很容易遇到瓶颈，它可能忘记目标，可能中途走偏，也可能在执行时缺少自我检查。

以 MiniMax 推出的 Agent Teams 为例，它允许用户创建多个具备不同角色设定的 Agent，并将它们组合成一个团队并行工作。

不同 Agent 可以同时从不同角度处理同一任务，比如一个负责信息收集，一个负责方案生成，一个负责执行与整合，最终再由协调机制汇总结果，从而提升复杂任务的处理效率与稳定性。

复杂任务正在被重新组织为一条多角色的流水线：从理解需求到规划、执行，再到验证结果，每一步都可以由不同的 Agent 接管，并在必要时继续细分为研究、设计、写作、代码与数据分析等更专门化的「岗位」。

Agent Team 的价值是让 AI 具备更稳定的工作结构，它可以并行处理多个子任务，缩短等待时间，同时让执行者和验证者相互制衡，减少低级错误；并且在任务失败时回滚、重试、换路径，把复杂工作沉淀成可复用的流程。

但 Agent Team 也不是万能解法。多 Agent 会带来更高的成本、更复杂的调度，以及更多不确定性。如果没有清晰的任务边界、权限控制和验收机制，多个 Agent 反而可能互相制造噪音。因此，真正关键的不是简单堆更多 Agent，而是产品能否把它们组织成可控的工作流。

这也是为什么「Agent Team」最终考验的不是界面，而是底层工程能力，长上下文、任务规划、工具调用、状态管理、日志追踪、错误恢复、权限审批，以及最后的结果验收。

当这些机制逐渐成熟，用户和 AI 的关系也会变化。用户可以像管理一个小团队一样设定目标、查看进度、打断错误、确认结果。AI 也从「帮手」变成「工作单元」，而产品则变成这些工作单元的调度系统。

第三个趋势，是 Agent 的位置正在从应用内部，上升到操作系统层。

IDE 是 Agent 的理想起点，因为开发者可以主动给它较高权限，也能理解它在做什么。但如果 Agent 要服务更广泛的人群，只能以IDE的形态存在是不够的。真正的工作发生在文件夹、浏览器、聊天软件、邮件、表格、日历、网盘、本地应用和跨设备协作中。这也是为什么国内这一轮产品越来越强调「本地」「桌面」「远程控制」「文件权限」「应用调用」。

所谓操作系统层，是在现有操作系统之上，长出一个新的意图执行层。

Agent 出现后，它开始帮你完成执行，Agent 可以帮你去找文件、打开网页、调用应用、读写文档、产出结果…..

这让 Agent 逐渐触及操作系统最核心的三种能力结构。

一是上下文层面的能力，涉及对用户文件、历史记录、偏好以及当前任务的理解与整合，它决定系统能在多大程度上接近真实需求本身。

二是执行层面的能力，体现在对浏览器、文件系统、本地应用乃至远程设备的调用与操作上，它决定系统是否具备真正的行动闭环，而不仅仅停留在信息生成。

三是持续层面的能力，表现为在本地的常驻运行、任务的定时触发、跨设备的响应以及对用户习惯的长期沉淀，它决定系统能否从一次性工具转变为持续存在的工作入口。

从 AI Coding 到 AI Working，是能力边界的外扩；从单一 Agent 到 Agent Team，是组织方式的重构；而从应用内部到操作系统层，则是权力位置的上移。这三条趋势其实指向同一个结果，也就是AI 正在从聊天框里的内容生成器，变成电脑里的任务执行者。

最后附上一份目前主要产品的关键信息横向对比表，供大家更直观感受。这类形态的产品也会继续不停冒出来。

注：

以上统计截止2026年6月24日

部分产品月度付费起步价按连续包月套餐起步价计算

此处的大部分国产常见模型有GLM系列、Deepseek系列、MiniMax系列、Kimi系列等模型

作者｜孙芮

本文由人人都是产品经理作者【硅星人】，微信公众号：【硅星人Pro】，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。

从心理学角度破解爆款：认知失调、情绪考古与翻译力

桑木拓 — Fri, 26 Jun 2026 06:00:28 GMT

如何让一篇内容在小红书自然流量中脱颖而出？本文揭秘从心理学角度打造爆款的底层逻辑：通过认知失调制造冲突感、情绪考古挖掘集体隐痛、学术翻译转化专业概念，最终给出可执行方案形成闭环。从零粉账号到多篇万级阅读，这套'爆款内容五步法'证明了优质内容不是靠运气，而是可复制的科学方法论。

在小红书写了4篇万级阅读的自然流爆款后，我复盘出一个核心结论：爆款不是写出来的，是”翻译”出来的。

01 一个被误解的问题：爆款内容靠什么？

进入内容行业这几年，我被问得最多的问题是：”什么样的内容能爆？”

大多数人的回答集中在：追热点、踩关键词、优化封面、卡发布时间。

这些都对，但都是”术”的层面。真正决定一篇内容能不能穿透算法、抵达人心，靠的是一个更底层的东西——心理学洞察力。

2025年6月，我用一个几乎零粉丝的小红书账号”桑木柘”，发布了第一篇内容：《傲慢与偏见：四对CP，四种婚姻真相》。没有投流，没有大V转发，纯靠自然流跑到了2.1万阅读，赞藏700+。

紧接着，《为什么汉娜宁愿坐三十年冤狱，也不承认自己不识字的文盲？》跑到了3.1万阅读。《中年男性白月光情结：一场心理动力学的必然回归》跑到1万+。《天若有情》的爱情哲学分析跑到6000+。

数据不算惊天动地，但在影视解析这个红海赛道，零粉起号、纯自然流、单篇平均阅读过万、赞藏比远超行业均值——我复盘了每一篇的创作过程，发现它们共享同一个底层逻辑：

爆款内容 = 经典素材 ×（心理学翻译 + 现实映射 + 结构药方）

这篇文章，我想把这个公式拆开给你看。

02 第一步：用”认知失调”制造非看不可的冲突感

先问你一个问题：你会不会点开一篇标题叫”《朗读者》观后感”的文章？

大概率不会。因为太普通了。

那我换个标题：”为什么汉娜宁愿去坐三十年冤狱，也不承认自己是不识字的文盲？”

是不是感觉手指不听使唤了？

这个反应的心理学原理，叫认知失调（Cognitive Dissonance）。

费斯廷格（Festinger, 1957）的理论告诉我们：当大脑同时接收到两个互相矛盾的信息时，会产生强烈的心理不适，这种不适会驱动人采取行动来消除它——在刷小红书的场景里，那个行动就是点击。

正常人的价值排序：坐牢 > 丢脸。

汉娜的价值排序：丢脸（被识破文盲） > 坐牢。

这个反转打破了读者的心理预期，产生了认知缺口。大脑说：”不对啊，这不合常理，我得进去看看怎么回事。”——这就是”Stop Scrolling”的心理学本质。

同样的逻辑，用在了每一篇爆款里：

方法提炼： 在下笔之前，先问自己：大众对这件事的”默认理解”是什么？我能找到一个与之冲突但更深刻的解读角度吗？能找到，标题就有了；找不到，说明这个选题不值得写。

03 第二步：用”情绪考古”挖出读者说不出口的隐痛

冲突感把人带进来，但让人读下去的，是共鸣。

我做选题时，用的不是”热点追踪法”，而是一套自己总结的方法论，我称之为情绪考古（Emotional Archaeology）。

所谓情绪考古，就是在当代人的精神废墟里，挖出那些被掩埋的、不愿承认的、但真实存在的隐痛——然后用经典IP里的人物困境，替他们说出口。

拿《朗读者》那篇举例。我的思考路径是这样的：

汉娜的困境是什么？ → 她宁愿承认反人类罪，也不愿承认文盲。

这背后的心理机制是什么？ → 错位的羞耻感——她认为”无知”比”作恶”更不可饶恕。

这种”错位的羞耻感”在现代社会以什么形态存在？ → 学历羞耻（高知人群伪造学历）和贫困羞耻（借钱买名牌维持体面）。

读者读到什么会感到”被击中”？ → 那些为了维护人设、透支自己去演戏的时刻。

你看，选题的原点不是”我要写《朗读者》”，而是”我观察到现代人普遍有一种隐秘羞耻感，而《朗读者》恰好提供了一个完美的分析样本”。

这就是情绪考古的本质：你先找到当代人的一个集体隐痛，再去找一个经典IP作为显微镜。

反过来，如果先选IP再想角度，就容易写出”剧情复述+感慨”的普通内容。你的创作起点，决定了内容的深度上限。

04 第三步：用”学术翻译”把专业理论变成大众能感知的语言

这是最难的一步，也是别人抄不走的一步。

为什么很多人读心理学论文后想写科普，写出来却没人看？因为他们在简化理论，而不是在翻译理论。

区别是什么？

以”理想化防御机制”为例：

简化版：”人会美化过去的人。”（太浅，谁都知道）
学术版：”理想化防御机制是自我为了应对认知失调而启动的、通过删减负面信息来维持客体表征完整性的心理过程。”（太硬，没人看完）
翻译版：”大脑自动启动三重过滤：删除她的缺点、忽略当年的冲突、否认这段关系可能失败。经过这道工序，白月光不再是一个真实的人，而是一个’从未失败过的人生支线’。”（精准、可感、有画面）

翻译的三条原则：

① 用一个动作代替一个概念。 不说”启动理想化防御”，说”大脑自动过滤掉”。

② 用具体场景检验抽象表述。 写完一段理论后问自己：一个没学过心理学的读者，能想象出这个画面吗？不能，就重写。

③ 只在读者需要”啊哈时刻”的地方引入理论。 不需要每段都掉书袋——在认知拐点处甩出理论，效果最炸。

05 第四步：用”结构化药方”完成闭环，触发收藏

大部分深度内容只做一件事：指出问题。读者读完很爽，但关掉页面就忘了。这就是为什么很多优质内容”叫好不叫座”——它能触发共鸣，但触发不了行动。

你的内容要让人收藏，收藏行为本质上是用户在说：”这个东西对我有用，我以后要回来看。”

我给自己设立的标准是：每一篇深度解析，必须包含一个”可执行的部分”。 不是鸡汤式的”你要勇敢做自己”，而是具有操作性的步骤指南。

在《朗读者》那篇，我给出了”走出羞耻困境的四步法”：认知重构、打破孤岛、行动疗愈、降维生存。每一步都有具体的话术和动作：

“当你陷入’我不敢承认自己没钱/不会/失败’时，试着把这句话改成’我目前遇到了资金周转/技术卡点/项目受阻的问题’。把羞耻对象从’人格’转移到’事件’上，你就从’被审判者’变成了’解决问题的人’。”

读者收藏的是什么？不是”汉娜好惨”的观点，而是这套可以迁移到自己生活中的思维工具。

06 关于调性：一篇内容不走火的关键防线

以上四步，是你已经跑通的方法论。但还有一个容易被忽略的问题——按照这套逻辑写出来的内容，很容易滑向”居高临下的说教”。

而你的内容有一种独特的”非审判性叙事”气质。这并非偶然——它是你内容调性的底色，也是一篇内容”让人觉得被滋养而非被教导”的关键。

非审判性叙事的内核很简单：写困境，不写罪责。

把”道德审判”换成”人性理解”——读者感到被看见、被理解，而不是被指责。这种调性会让评论区自然长出高质量讨论，而评论区深度本身就是平台算法最看重的信号之一。

07 从零开始的创作者：这套方法论是怎么长出来的

看到这里，你可能会问：这套方法论是凭空想出来的吗？

不是。它来自一条极其朴素的路径，我把它叫做“五步启动法”。

第一步：放下”创作”的包袱，先记录。

去年我处在职业转型期，日子过得浑浑噩噩。我给自己定了一个极低的目标：每天写点东西，什么都行。今天在咖啡店观察到一个有趣的人，写下来；今天想到一个困惑的问题，写下来；今天读了一本书、看了一部电影，有什么感受，写下来。

核心原则：先有量，再谈质。先有行动，再谈优化。

第二步：从观察生活里，训练”翻译力”。

所谓洞察力，说白了就是用”第三只眼”观察生活，然后不断问自己”为什么”。为什么这个人的想法让我震惊？为什么我觉得那个人能火？为什么这件事让我不舒服？

每一个”为什么”，都是一篇内容的种子。

第三步：找到自己的”微弱信号”——从数据里读懂观众。

当你记录了一段时间，手头会有一些内容了。接下来很关键：找出那些阅读量稍微好一点的内容，问自己：为什么这篇的数据比别的好？

比如我当时问自己的5个问题：

标题里哪个关键词吸引了点击？
封面图的什么元素让人停下来了？
前100字里哪句话让读者决定留下来？
哪一部分的收藏最多？
评论区的哪条留言最能代表这批读者的身份画像？

这些问题的答案，就是你的”微弱信号”——平台在告诉你：观众喜欢这个方向、这个角度、这个表达方式。

关键：不要和算法对抗。它不是敌人，它只是一面镜子——反映的是观众的真实偏好。

第四步：把”兴趣视角”和”观众信号”缝合。

第三步让你找到了”观众爱看什么”的信号。但直接照搬这些信号去生产内容，会让你变成”跟风者”。

正确的做法是：把观众信号当成一个”接口”，然后把你自己独有的知识体系、思维视角和生活经验”插”进去。

用我自己的例子拆解：

哪怕你目前的兴趣在别人看来”没用”——热爱星座、热爱古诗词、热爱职场八卦，这些都可以成为你的视角。关键是：让观众看”旧东西”，但因为你的视角，他们看到的是”新东西”。

第五步：发布、复盘、迭代。

每篇笔记发布后，按”三个一”复盘：

一小时复盘：点击率够不够？封面标题要不要微调？
一天复盘：核心数据的整体量级和比例，判断传播势能。
一周复盘：沉淀数据分析，判断”长尾价值”。

每个阶段关注的重点不一样，但核心问题只有一个：“下次我怎么做得更好？”

08 这套方法论可以复制吗？

回到开头的问题：爆款内容靠什么？

我的回答是：靠一套可复用的心理学内容框架，而不是靠灵感和运气。

我把这套方法论总结为”爆款内容五步法”：

认知冲突：找到反常识的切入点，制造”不得不看”的好奇心
情绪考古：从现代人的集体隐痛出发，而不是从热点出发
学术翻译：用理论框架撑起分析深度，但用日常语言表达
现实映射：把IP困境投射到当代生活，让读者看到自己
结构药方：不止指出问题，给出可执行的方案，触发收藏

这五步的顺序不能乱。 没有冲突感，人不点进来；没有情绪共鸣，人读不下去；没有理论翻译，内容没有厚度；没有现实映射，共鸣停留在故事层面；没有可执行药方，看完就忘、不会收藏。

但最核心的，始终是那个我反复验证的公式：

爆款内容 = 经典素材 ×（心理学翻译 + 现实映射 + 结构药方）

这个公式适用于影视解析、书评、人物分析、情感洞察、社会议题……几乎一切”需要把复杂人性讲清楚”的内容类型。它不挑赛道，挑的是你愿不愿意在”翻译”这件事上花功夫。

09 最后的结语

内容行业有个幻觉：爆款是靠运气。

我从小红书零粉起号到跑出多篇万级阅读，越来越确定一件事：运气只负责把内容送到对的人面前，但内容本身能不能接住这个运气，是方法论决定的。

心理学洞察并不神秘。它是一套可以练习的思维方式——学会在人性的复杂里找到简单的线索，在学术的土壤里开出一朵大众看得懂的花。

而那些读着你的文字、被你打动的人，他们不是在追随一个”完美的创作者”——他们只是恰好在一个普通的下午，刷到了一个同样普通、但愿意认真思考和真诚表达的人。

这就是你开始的方式。也是你唯一需要的方式。

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大V正在消失：平台不再养神，普通人如何接住流量平权

李逸和 — Fri, 26 Jun 2026 02:27:41 GMT

流量红利见顶的时代，大V神话正在破灭。从安妮宝贝到鸡排哥，从表演式人设到真诚内容崛起，平台流量逻辑已彻底转向。本文深度拆解网红经济的四维模型，揭示为何流量平权时代只有真实创作者才能笑到最后。

原来网络上第一个现象级的网红是”安妮宝贝”，现笔名为庆山，以《告别薇安》《七月与安生》等小说获得关注。这与当下以颜值、炒作事件爆火的”网红”大相径庭。

回想起上学时代，与身边的同学闲聊，总会有些天马行空的想法：如果是一个有千万粉丝的网红博主就好了，要买豪车，住豪宅，环游世界。

然而出走半生，现在还是勤恳的上班族。

这几年每次刷抖音，都会觉得网红赛道已经严重饱和，但下一个赛季，总是会有新的王者加入。

但令我惊讶的是，据新榜数据，2025年抖音全年涨粉破千万的账号仅13个，比2024年少了9个；

QuestMobile报告同期显示，新媒体平台全网渗透率已达85.7%，流量红利近乎耗尽。那些曾经一夜成名的百万级、千万级网红，许多已经查无此人。

带着这个疑问，我对比研究多方信息与数据，写下此文。

01 为什么网红在消失

我经常说：“流量在哪里，顾客就在哪里”，能成为大V手里自然有不少粉丝，那自然流量攥在他们手里。

可是我发现这两年大V慢慢变得廉价，因为粉丝从来不是谁的固定资产，他们跟着热点走，跟着热闹走，今天追这个，明天追那个，谁也圈不住。

而就各大平台来说，它们真正需要的是活跃度，这不是靠一个人或者靠几个MCN机构就能支撑起来的，靠的无数个账号的内容堆砌。

你可以仔细留意一下，很多早年爆火的几百万粉丝的账号，已经悄悄停更，像前段时间我刷到“假装在纽约”的推文，才知道他已经停更两年有余。

他说做号的时候，总是逃不掉流量与内容的双重焦虑，每天都要想发什么，发出来以后会想着有没有流量，就像西西弗里斯一样每天日复一日地推着那个大粪球。一旦人设立起来的那一刻，创作马上变成维护人设的苦役。

于是你会发现，这两年平台的流量已经换一种打法，不再供养神，改成按月造神。

图源：抖音

从哈尔滨冰雪大世界、鸡排哥、莫氏鸡煲，先是素人起步一夜成名，后面是地方文旅跟进，抖音造神，微博封神，再辐射到每一个平台。

你们知道吗？抖音造神的目的是给屏幕前的每个普通人种一颗种子，我说不定哪天也会被流量砸中。

这颗种子一旦种子就像我们买彩票希望一夜暴富一样，祈求自己日复一日发布的会一夜爆火。

不仅是抖音，微信的贴图也是打着一样算盘，大家发一张图，就能换来熟人的转发和陌生人的吹捧。

人总在意别人怎么看自己，总想在人前摆出一个体面的样子，贴图号的流量倾斜会让被看见的渴望无限放大。

而小红书前段时间直接明牌，这套流量的逻辑被起名叫“流量平权”，一半以上的大盘流量被中小博主瓜分，同时拉长中长内容周期由几个小时拉长到九十天。

为什么这些社交媒体步伐如此一致，因为大V一条内容随手一万浏览，他不会因此多使一分劲。

可同样这一万，分给十个有真东西的新人，每人一千的浏览量，对他们就是天大的鼓舞，万一有几个关注就能让新人欣喜若狂，因为人是万物的价值尺度，人能够给他人和事物估价，赋予事物和他人意义，关注本身就是赋予关注对象某种价值判断。

他们受了鼓舞就持续产出，还主动把作品转给身边的亲友，亲友又被卷进来。这是一套能自我循环的生产模型，比养着几个大V划算太多，往后会是常态。

这几股力一起收紧以后做账号的信号异常明显，平台不再需要一个能活很久的大V，它要的是源源不断、永远在产出、还自带燃料的普通人。

02 衡量网红的四维模型

但就算平台从头开始倾斜流量给你，你想要成为真正能有实力的账号，也就是我们常说的大V。除了耳熟能详的粉丝量、完播率、转发、评论、点赞这些说到烂的数据指标。往纵深来看，能让你成为有实力的大V，主要靠四维模型支撑。

1）曝光度，这就是我们常说的数据，指一个人、一个产品、一个品牌在互联网上的所有曝光。

这个目前还是两极分化，大量的注意力资源还是往头部大号集中，绝大多数账号的阅读量和点击率都很低。

可你一旦被算法选中推荐，曝光可以从一小时内从零冲到几万，几天以后就会从一个素人变成千万级网红。

就像鸡排哥一个在景德镇摆了快二十年摊的炸鸡师傅，2025年九月底凭几句金句一夜爆红，转头就开始全国巡炸。

2）美誉度，这个是正面评价，指一个产品、一个品牌在互联网上受到赞誉，常见是正面报道。

这里我纠正一个观点，有些人以为曝光度高，美誉度就高，这是一个错误的观点。很多高曝光其实是负面舆情，被人盯着骂也是曝光;反过来，也有平时曝光度很低、美誉度却很高的人，比如缉毒警察他们是默默做事的幕后英雄。

再看鸡排哥，网友给他算过一笔账，六块钱的鸡排，六十块的情绪价值，六百块的服务体验，这就是口碑美誉度。

3）忠诚度，这个是粉丝粘性，指的粉丝关注数的保持，新增，更包括粉丝的稳定性。

这是最重要的一个维度，它没法速成，只能靠时间一天天攒，鸡排哥为了守住这个维度，直接回绝MCN百万签约请他带货，因为他怕货品质量一旦出现问题，账号粉丝肯定会大量流失，甚至会面临法律制裁。

到2026年初春，他摊位那条街退烧，跟风的几十上百个摊位散去八成，他自己也从全民顶流，落回不温不火、照常出摊的炸鸡师傅。

可见，忠诚不能靠单一守成的行为来维护，最终还是要落到账号内容发布的可持续性和不断的推陈出新。

4）变现度，这个是赚钱能力，指的是把注意力资源转化成收入和财富的本事

光有粉丝不等于能变现，你看很多明星下场放下身段带货就是一个道理，可从前的草根网红，要么昙花一现，要么得把名气挪到线下才换得到钱，不像现在，关注本身就直接带来收益。

前些年上海有个流浪汉沈巍，因为出口成章、旁征博引，一条视频火遍全网，转头签约成了月入十几万的主播，这就是注意力变现的典型例子。

不过这里要补一句，互联网上的关注度和现实里的关注度并不一致，很多网红在现实中并没得到相应的尊重，而现实里很受敬重的人未必有网络流量。

只是注意力经济这个时代，让网络上的注意力能很快变现，于是一批社会精英也开始下场做直播、短视频、图文。

所以平常我们经常大V，大V得叫，假设这四个维度：曝光度，美誉度，忠诚度，变现度没有配平，或者其中一个长期失衡，那全网大翻车是迟早的事。

我们发布的信息的在每个社交媒体流通就会决定人们在那个平台注意力怎样分配，如果只有曝光，没有忠诚，是热点，来得快去得快。

曝光加美誉、还是没忠诚，是口碑型爆款，被夸一阵，然后被忘掉。四维齐全，且忠诚度够厚，这才是以后能长久活下来的大V。

03 求真与表演的拉扯

旧的大V给我们带来的表演式的人设，他们炫富，卖惨，出卖曲折的家庭关系，制造热点事件从而在短时间的获得大量的关注。

相信你已经发现这一套魅技已经逐渐失效，就算是短时间又爆火一个这样的大V，可能不需要多久，他们便会偃旗息鼓。

取而代之是用真诚留住粉丝的账号，没有构造的人设，也没有刻意的摆拍和错综复杂的亲戚关系。

就像我最近刷到一个“学做吃播”的账号叫“薛然”，她就没有这些花里胡哨的东西，甚至吃着恶心难吃的东西也会选择吐出来，也不是那种胡吃海喝的类型，我是看着她从好几十个粉丝经过几个月时间变成几十万，这就是真实的魅力。

图源：抖音

还有一个博主做农村美食分享的叫“少斌”，他的视频主要内容是拍摄在偏僻的农村犄角旮旯去找小鱼，小虾，甚至还有水质非常好的地方才会出现的黄蚬子，一般我们看其他博主都知道，这是提前到菜市场买好倒进去才有这么丰富的画面呈现，让看到的人会有一种身临其境的满足感，如果你继续探究意象与视频的联系，可以看我这篇文章谈爆款作品与意象的联系

然后少斌在视频的呈现中做出一件反直觉的事情，坦诚告诉粉丝买了四斤小龙虾只抓回来两斤，买了五斤黄蚬子只捞回来三斤，让你忍俊不禁，并且道出确实有生态破坏，现在河道难以像小时候那样会出现这么多小生物。

但是他坦诚说出来这一件事为他的视频加分不少，我相信在看这篇文章的你在刷视频的时候也会有这种感觉，有的时候你是知道这个博主在摆拍的，但是因为没有代餐，你就会忍着恶心看下去了。

当他主动坦诚的那一刻，视频的性质会发生改变，大家从心里面会感受到他是为了哄你开心才欺骗你的，从而让你看到一个真实的博主。

图源：抖音

所以，真实并不等于毫无设计，也不等于把生活原封不动搬到镜头前。你可以有选题、有脚本、有剪辑，甚至可以为了画面效果做一些安排，但前提是不要把观众当傻子。

现在的用户已经见过太多套路了，谁在真分享，谁在演生活，谁在把人设当销售包装，大家心里都有数。

过去那套靠炫富、卖惨、制造冲突博眼球的方式，或许能带来一时围观，却很难留下长期信任。

这几年，不确定感已经变成很多人的日常体感。就业竞争、行业变化、收入预期波动，都在削弱人们对未来的掌控感。

国家统计局也提到，外部不稳定不确定因素较多，就业结构性矛盾仍然突出，部分行业和群体仍面临就业压力。

所以，大家并不是突然喜欢“真实博主”，而是在高压环境里，更需要一种可信、稳定、低防备感的连接。

真实感的价值就在这里：它让用户觉得，屏幕对面不是精心包装出来的人设，而是一个真实生活着、真实表达着，也愿意承认不完美的人。

表演可以制造热闹，求真才能让一个账号慢慢长出根系。

04 普通人如何做号

平台把流量让给了普通人，可你会发现，机会摆在面前，真能接住的没几个。难的从来不是起一条爆款，是怎么让人在你这儿留下来。我自己琢磨下来，大概就三件事。

1）坚持更新，把记录做成一种习惯。

粉丝为什么记住你，靠的是一种很微妙的熟人感。

他天天刷到你，慢慢就把你当成了一个认识的人，哪怕你根本不知道他是谁。

一旦你停更，熟人的感觉马上就会消失。你看鸡排哥刚开始火的时候全靠本地人宣传，后面他人跑去外地巡炸，没有”下午三点准时出摊”，熟人变成普通摊主，热度慢慢消退。

所以普通人做号最核心的一条，是给自己定下个更新周期，固定的栏目，做视频的话最好有固定的开场白，让人知道什么时候能等到你，等到的又是什么。忠诚度只能靠内容一茬接一茬地长出来。

2）真诚是必杀技。

心理学有个概念叫乔哈里视窗。每个人都有四个自我区域：你知道、别人也知道的”开放区”；你知道、但别人不知道的”隐藏区”；别人能看到、你自己却看不见的”盲目区”；以及你和别人都不了解的”未知区”。

大多数人做内容，只愿意展示开放区，把最光鲜的部分推出去。

但真正有穿透力的IP，往往敢于打开隐藏区，把自己的困惑、踩过的坑、还没想清楚的事说出来。

这不是暴露弱点，是建立信任最快的方式。

因为用户看得出来你在不在表演。开放区人人都在展示，隐藏区才是你这个人真正的样子。你愿意把隐藏区打开多少，用户就愿意靠近你多少。

像少斌那样，主动告诉你买了四斤小龙虾只抓回来两斤，把背后的安排亮在台面上，你不但不觉得被骗，反而更信他。

另一个方向是接住粉丝递过来的话，用他们给你做的梗认真回复评论，设置甚至拍视频写文章回应。

一边自己交底，一边听人说话，你跟粉丝的关系才越缠越紧。

3）守住信任与道德底线。

就像《阿嫲的情书》里说的，做人得有情义，无情无义的人不能交往。当你持续做号时必然会想用这个途径赚钱。

但是，别拿好不容易攒下的信任，去换那笔不该赚的钱。鸡排哥爆火以后回绝MCN 拿百万年薪请去带货，他说，我就是个卖鸡排的，跨界带货超出我的能力。

品控一旦出问题，对不起吃了我十几年的老顾客。你品品这句，他算得比谁都清楚，不为一时的利益去损害粉丝的对他的信任。所以你赚自己看得懂的钱，变现是水到渠成的事。

这三件事说白了不复杂，坚持更新是让人找得到你，真诚是让人愿意信你，守住底线是让人一直信你下去。

流量是平台给你的，说收就能收回去，可是平台收不走，你跟粉丝日积月累建立的关系。

能不能在这一波流量平权里站住，看的不是你某条视频冲到了多少播放，是你镜头前站着的，到底是一个活生生的真人，还是一个迟早会被人看穿的人设。

05 结语

文章至此，你已经知道为什么大V会消失，其实现在消失的全是演戏大V。

平台不再养神，改成按月造神，谁也别想躺在一万粉丝上吃一辈子。

旧时代演戏做人设账号的方式已经失效，唯有做真诚的人才能长久。

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杀死App？一个按钮可能定义下一代AI交互入口

俊驰产品观 — Fri, 26 Jun 2026 02:19:10 GMT

当AI战争在手机屏幕上如火如荼，一个更隐秘的战场正在方向盘后悄然成型。本文揭示了通勤场景中被忽视的认知红利——每天流失的碎片化思考如何通过一个简单的物理按钮转化为结构化资产，并深入解析字节跳动为何是最适合打造'车载语音工作台'的玩家。从交互范式革命到商业价值重构，这是一场关于AI如何真正融入物理世界的深度思考。

五一后的那个周末，我花了整整两天在研究一件事：怎么把豆包搞到 CarPlay 上。

起因很简单。我的 iPhone 刚升级到 iOS 26.5，这个版本对 CarPlay 的开放度明显提高了——ChatGPT 已经可以像一个原生 App 一样常驻在 CarPlay 界面上，方向盘语音键直接唤起，对话直接在中控屏上滚动。体验很流畅。

我的第一反应是：豆包行不行？

于是开始了各种折腾。查设置、找插件、搜教程。两天下来，结论很明确：不行。豆包在 CarPlay 上暂时无法完美适配，短时间内也不知道具体的适配规划。

但正是在这次折腾的过程中，我脑子里冒出来的，不是一个”功能缺失”的遗憾，而是一个更大的问题：就算豆包上了 CarPlay，又能怎样？

你想想看。开车的时候，我需要的真的是在屏幕上跟 AI 聊天吗？我需要在方向盘切歌和导航之间，再多一个”点击屏幕上的对话框”的动作吗？

当然不是。

我在车上真正需要的东西，比这原始得多：我希望有一个”容器”，能在我开车的 30 分钟里，把我脑子里正在流淌的那些东西——对昨天评审会的复盘、一个突然想通的产品逻辑、待会到公司要跟研发说的三件事——安全地、无摩擦地接住。

不需要屏幕，不需要打字，不需要任何视觉确认。

按一下，开始说。再按一下，结束。到停车场，一份整理好的文档已经在手机里了。

一

当前的 AI 战争，几乎都打在屏幕上。

字节的豆包、阿里的通义、腾讯的元宝、月之暗面的 Kimi——这些超级应用和 AI 助手，正在手机桌面和电脑任务栏里贴身肉搏。所有人都在追问同一个问题：用户什么时候打开我？每天开几次？

这是典型的 App 思维。它的假设是：交互必须发生在屏幕上，价值必须通过一个”超级入口”来捕获。

但我想提出一个反直觉的判断：最有价值的 AI 交互，多数可能恰恰发生在你根本看不到屏幕的时候。

证据就在你每天的方向盘后面。

汽车，尤其是私家车，是全世界最昂贵的”注意力占用空间”。对于知识工作者——产品经理、销售、创业者、咨询顾问——通勤的 30 到 60 分钟，是大脑高度活跃但眼睛和手被强制离线的”真空时间”——你在这段时间里复盘昨天的会议，推演接下来的提案，或者突然想通了某个产品逻辑。

但问题随之而来：这些高质量的思想，此刻正以最原始的形态在你的大脑里流淌，却没有一个”容器”可以接住它。你无法打字，不敢看屏幕，传统车机语音助手只会回答”今天天气怎么样”或者”导航去公司”。

于是，一个隐秘的认知红利被所有人忽视：通勤路上的碎片化思考，其实是知识工作者尚未被编码的”脑力资产”。它是一种每天流失、从未被结构化的信息原油。

谁能捕获它，谁就凭空创造了一块新的信息增量。更重要的是，这背后藏着一个交互范式的转移机遇——这个机遇，至今未被任何一个大厂真正抓住。

二

这个机遇，可能长成一个”按钮”。

别急着觉得它简陋。在车载场景里，按钮恰恰是最被低估的交互形态。

过去十年，车机行业一直在做加法：屏幕越来越大，语音唤醒词越来越花哨，菜单层级越来越深。但一个核心问题始终没解决：驾驶时最可靠的交互，不是语音唤醒词，也不是复杂触屏，而是一个可以盲操作、有触觉反馈、动作路径极短、不需要视觉确认的实体按键。

我们用一个真实场景来推演。

你刚见完客户，坐上驾驶位，发动引擎。趁记忆还滚烫，你按了一下方向盘旁边的实体 AI 按钮，说：“豆包，记录一下刚才拜访 XX 客户的情况。客户主要关心三个问题：价格、交付周期和售后。他们现在用竞品 A，但对稳定性不满意……”

AI 只做了极轻的回应：“收到。到公司后帮你整理成纪要。”

到停车场，你熄火下车。手机推送来了：一份结构完整的客户拜访纪要，包含客户背景、核心异议、商机阶段、下一步跟进话术，甚至一封写好的回访邮件草稿。

整个过程中，你没看过一眼屏幕，没打过一个字。

这就是”按钮”交互模型的魅力。它不是把 AI 助手搬进车机，而是创造了一个全新的交互范式：按下即工作，松开即结束；思考在驾驶中完成，结果在停车后交付。

这背后是一套完全不同于传统语音助手的交互逻辑。传统车载语音是”命令-响应”式的：你说“打开空调”，它执行一个动作。而这个 AI 按钮是“会话-沉淀”式的：你陷入一段思考，它持续收音、理解、追问、整理，最后生成一份可交付的结构化资产。

换句话说，它不是帮你“控车”的工具，而是一个车内的语音工作台。

三

有人可能会问：为什么这个按钮不能只是 App 里的一个“车载模式”？为什么必须是硬件？

这个问题问得很好。答案在于：驾驶场景里，信任和确定性比功能更重要。

现有的语音助手都有一个盲点——你永远不确定它“什么时候在听”。唤醒词也好，屏幕点击也好，都有摩擦和误判：你喊了没反应，或者没喊它却亮了。这种不确定性在办公场景尚可容忍，但在驾驶场景是致命的。它会消耗驾驶员的注意力，更会制造一种“被持续监听”的心理不适。

实体按钮解决的就是这个问题。

当你的手指触到那个按钮的瞬间，一种清晰的心理契约就建立了：“我现在开始工作了，我的想法正在被记录。”松开，契约终止。它不是在全天候收集你的数据，而是在响应你的工作意图。

这一点在隐私层面极为重要。车内对话可能包含客户信息、商业机密、个人隐私。一个明确的物理开关动作，比任何隐私条款都更能建立信任——你清楚地知道“我刚才说了什么被记录了”，而不是“它刚才是不是听到了什么”。

这也是为什么我认为：敢在交互上“做减法”的硬件，反而可能成为 AI 时代最重要的入口。

四

如果只是讲一个车载硬件的产品故事，那这篇文章到此就可以结束了。但真正让我兴奋的，不是这个产品本身存不存在，而是放眼望去，有一家公司几乎已经凑齐了做这件事的所有拼图。

这家公司叫字节跳动。

让我们做一个推演。如果你现在要启动“车载 AI 按钮”这个项目，你需要什么？

第一，你需要一个能解决复杂声学环境下定向收音的硬件能力。车里不是安静的办公室——它有胎噪、风噪、空调声、音乐声、导航播报、乘客说话。你需要麦克风阵列、降噪算法、主驾声源区分能力。这些不是软件能解决的。

字节在 2026 年 4 月和影石 Insta360 做了一件事：TRAE SOLO 上线语音输入功能，同时推出了一个联名套装，搭配 Insta360 Mic Air 麦克风。官方宣传是“Voice Working 硬件”，主打办公场景，让用户通过语音输入快速让 AI 主导任务。

Insta360 有什么？消费级音频硬件设计能力、复杂环境降噪经验、小型化和低功耗能力、对户外和移动场景的深度理解。这些东西，正好是车载场景最需要的。

第二，你需要一个能把语音流变成结构化工作流的 AI Agent 能力。用户口述的是一段乱糟糟的口语，输出的必须是一份会议纪要、一个 PRD 草稿、一条 CRM 跟进记录。这需要多轮对话理解、意图识别、模板匹配、长上下文管理。

TRAE 在做的事情——AI Coding、Vibe Coding、从自然语言到结构化输出的 Agent 工作流——恰好就是这块能力。它的底层逻辑就是让用户说”我想要什么”，AI 负责拆解、推理、生成可用的交付物。这件事从代码领域外溢到通用办公领域，几乎是一条直线。

第三，你需要一个 C 端用户愿意张嘴说话的 AI 品牌。产品经理和销售不需要知道 TRAE是什么，但他们大概率听说过豆包。豆包目前的品牌心智是“能聊天、能问答的 AI 助手”，从聊天到“帮我整理会议纪要”，再到“开车时我说你记”，迁移路径非常顺滑。

第四，你需要 B 端的云基础设施和行业解决方案。 ASR、TTS、RTC、大模型 API、数据安全、企业知识库、飞书/CRM/邮箱的接口打通——这些是火山引擎的阵地。

把这几块拼在一起：Insta360 做物理收音入口，TRAE 沉淀 Agent 工作流能力，豆包做 C 端交互品牌，火山引擎做 B 端技术底座和车企渠道。

一套完整的”移动语音 Agent 工作流”闭环，每一块都有现成的积木。

这不是我幻想出来的路径，而是从他们已有动作中自然浮现的战略延伸。如果字节内部有人能看到这几块资源之间的引力，这个产品不需要从零开始——它只需要把已经散落在各处的拼图对起来。

五

那么，第一枪应该从哪里打响？

我给出的判断可能和很多人不一样：不是“驾驶中和 AI 长聊”，而是”路上复盘”。

“开车时和 AI 深度辩论 30 分钟”听起来很酷，但它有两个致命伤：一是安全风险，长时间沉浸在复杂对话中必然分散驾驶注意力；二是用户习惯——大多数人在驾驶时并没有那么强的“讨论欲”，但复盘欲、记录欲，每个人都有。

销售刚见完客户，上车。产品经理刚开完评审会，上路。咨询顾问做完客户访谈，返程。此刻他们的脑子里装满了滚烫的信息，这些信息如果不立刻记录下来，几小时内就会衰减、变形、甚至消失。

认知心理学有一个概念叫“短时记忆的脆弱窗口”——人脑的临时记忆在没有复述和编码的情况下，15 到 30 分钟内就会显著衰退。对于知识工作者来说，这意味着每次通勤的前 15 分钟，是一天中信息密度最高、也最容易被浪费的时间。

这个场景下，他们不需要 AI 和他们深度辩论，只需要一个不会丢东西的“容器”。

按一下按钮，花 3 分钟口述，AI 自动分类、整理、结构化，停车后一份文档生成完毕。

这才是真正的刚需。它的价值不是“让驾驶更有趣”，而是把人类最短的短时记忆，无损转化为可检索、可复用、可协作的结构化资产。

这也是为什么我认为这个产品的第一批用户，不是“所有车主”，而是高频知识工作者：产品经理、销售、创业者、咨询顾问、律师、投资人、管理者。这群人在驾驶时有大量的“想法流”，但今天这些想法很大一部分流进了黑洞。

谁先堵上这个黑洞，谁就创造了一个新的信息增量。而这个增量，正是飞书、CRM、知识库这些企业系统最渴望的“元数据”——未经过滤、未经组织、最接近真实认知的第一手输入。

六

当然，任何产品构想最终都要面对“落地”的问题。

我的判断是，五步走，而不是一步到位。

第一步：桌面语音工作流。就是 TRAE + Insta360 现在在做的事。先验证用户愿不愿意对 AI 说正经事，专用麦克风体验是否显著优于手机收音，语音输入能否真正提升 AI Agent 的任务完成质量。

第二步：手机 App 移动办公。豆包或相关 App 支持外接麦克风，实现长语音连续记录、一键总结、多种模板输出（产品方案、销售纪要、日报、会议复盘）。这一步不需要和车厂发生任何关系，只需要手机 + 蓝牙 + 麦克风。但这一步已经可以验证“移动语音工作流”的核心价值。

第三步：驾驶模式。 App 内推出一个极简的“通勤模式”——大按钮、少视觉元素、简明语音确认、不长篇播报、驾驶结束后推送摘要和文档。这一步依然不依赖车机，但开始真正切入车载场景。

第四步：独立车载硬件。如果前三步验证通过，独立硬件就会出现：方向盘附近的实体按钮、主驾定向麦克风、车载供电、蓝牙连接手机、一键唤醒、停车同步。这才是最接近“车载 AI 按钮”的完整形态。

第五步：车厂前装合作。车机原生的方向盘 AI 键、座舱麦克风阵列、车机账号打通、企业系统同步。这是终局，也是壁垒。

我认为，这件事不会一步到位，但它大概率会发生。因为它满足了一个新技术范式落地的所有必要条件：有明确的高频场景、有清晰的用户价值、有现成的技术拼图、有合理的落地路径。

七

最后，回到标题。

“杀死 App”当然是一个夸张的修辞。App 不会被杀死，就像网站没有被 App 杀死一样。但交互的重心，正在从“屏幕里的那个方框”向“物理世界的各种锚点”转移。

当我们看到一个产品经理在车里按下按钮、口述了一个 PRD 草稿，到公司打开飞书文档直接编辑；当我们看到一个销售在返程路上复盘完客户拜访，CRM 里已经多了一条跟进记录——在这些时刻，“打开 App”这个动作本身被消灭了。

交互的起点，从屏幕上的一个图标，变成了物理空间中的一个按钮、一句话、一次触碰。

而能定义这个按钮的人，定义的不只是一个硬件，而是下一代 AI 交互的接入范式。

现在回到那个假期后的周末，当我折腾了两天 CarPlay，终于意识到豆包上不上 CarPlay 根本不重要的时候，我脑子里想的其实是另一件事：

最重要的战场，可能根本不在那个屏幕上。

它在每一个手脚被占用、大脑却高速运转的时刻。在驾驶座，在厨房，在跑步机，在流水线。在每一个你“想和大模型互动但却腾不出手”的瞬间。

谁先在这一刻按下一个按钮，谁就拿下了通向物理世界 AI 交互的入场券。

而在我看来，最接近这张入场券的玩家，车牌号已经能看清楚了。

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B端产品经理防甩锅指南：4个原则+4个场景

简谙 — Fri, 26 Jun 2026 02:09:46 GMT

B端产品经理常陷于多方需求拉扯的困境，成为信息汇总却无决策权的'夹心饼干'。本文深度剖析需求源头混乱、领导越权干预、目标定义模糊三大高危场景，并提供需求留痕、风险前置、分歧书面化等实战防甩锅策略，揭示如何在复杂组织中守住责任边界。

B端（包括G端）产品经理有点像个夹心饼干，长时间夹在甲方、业务、研发、老板之间做受气包。

随便开个什么会，会上谁都能提意见。领导说立意要再拔高一点，业务说我要这个功能去忽悠重点客户，研发说现在改基本等于全盘推翻，真正到了客户那，客户直接来一句，这不是我想要的。

你一边记，一边回，还要一边当场消化，抓耳挠腮想着怎么平衡各位祖宗截然不同的需求。

方案出了一版又一版，到最后该拍板了，拍板的却不是你。

虽然你不拍板，但你却最容易背锅。

不是什么态度不好、能力差，而是因为你站在信息汇总位，却没有对应的决策权。你看起来像负责人，实际上很多时候只是传动轴。

先说清楚，防甩锅不是甩责，更不是耍滑头。

它的本质，是在复杂组织里守住责任边界，保留关键证据，减少那些本来不该由你独自承担的消耗。你真正要解决的，不是“怎么把锅推给别人”，而是“怎么证明哪些锅本来就不该落在你头上”。

一、先识别：什么环境里的产品经理最容易背锅

倒不是所有项目都是高危的。

真正容易把产品经理拖进责任黑洞的项目，通常有三个信号。

第一，需求源头不唯一，版本目标随时漂移

这类项目最典型的症状就是：谁都能提需求，谁都像需求方。

领导一句，业务一句，客户一句，销售再补一句，群里再来一句“这个顺手加一下”。你表面上在做需求管理，实际上是在替一群没有形成共识的人收拾烂摊子。

最后版本为什么失控？很多时候不是产品不会排优先级，而是目标从来没有被单点确认过。

需求入口是散的，责任出口却默认归你，这就是高危。

你会发现，大家开始的时候说的是“先做着看”，到了复盘的时候，说的却是“产品当时为什么没有控住范围”。问题不在你不会做事，而在一开始就没人把“谁有权定义这版到底做什么”说清楚。

第二，领导频繁越过流程，但不给你拍板权

这类环境最消耗人。

嘴上说“这个项目你负责”，但真正涉及方向调整、资源协调、范围取舍的时候，你并没有最后决定权。你负责执行、协调、兜底、同步，出了问题还要负责解释。

在外部视角里，你像负责人。

在真实权力结构里，你只是离现场最近的那个人。

一旦流程经常被个人意志打断，锅就不会按岗位分配，只会按“谁最好使、谁最能扛、谁最不方便拒绝”来分。最靠谱的员工，往往最容易被系统识别成可以反复调用的消耗品。产品经理，就是那个消耗品。

第三，项目目标天然模糊，表面做产品，实则做别的

这是很多B端项目最隐蔽、也最致命的问题。

有些项目从第一天起，目标就不是产品价值，而是演示优先、验收优先、关系维护优先。客户嘴上说要系统，真正要的可能是一个能汇报的界面；业务说要功能，真正焦虑的可能是流程卡点、领导反馈和考核压力。

于是团队忙了几个月，功能堆了不少，最后还是会被评价“不好用、不落地、不好交差”。

不是产品没努力，而是大家对“成功”这件事，从头到尾就不是一个定义。

产品经理最容易成为责任汇集点，本质就在这里：信息都经过你，过程都要你推动，但目标未必由你定义，权力也不归你。

二、核心原则：防甩锅，不靠嘴，靠可回溯。

真正有效的防甩锅，从来不是靠临场解释能力，而是把责任链条做成可回溯，“证据”比苍白的言语更有用。

说白了，就是别让关键决策只停留在“大家当时都知道”。

组织只认留下来的东西。你说过，不等于你证明得了；你提醒过，不等于别人会承认；你觉得风险很明显，不等于复盘时会有人替你还原现场。

所以核心就四个动作：需求来源要留痕，版本取舍要确认，风险提示要前置，关键分歧要书面化。

1. 需求来源要留痕

最危险的需求，往往不是难需求，而是口头需求。

电梯里一句话，会议上一句顺口提，散会后一句“这个你顺手补一下”，很多产品经理怕显得自己不配合，转头就开始补原型、改文档、拉研发评估。

两周后需求一变形，现场最常出现的一句话就是：“我当时不是这个意思。”

这时候你再解释，已经晚了。

正确动作不是争论谁记错了，而是立刻把口头信息转成书面确认。比如在群里同步：今天会后补充一个需求，我的理解是A场景下新增B能力，目标是解决C问题，预计会影响本期D模块和联调时间，请相关同事确认是否一致。

这个动作看起来简单，价值却很大。

第一，它把口头信息变成公开信息。

第二，它把“做什么”和“为什么做”绑在一起，避免后面只追结果，不认背景。

第三，它顺手把影响范围也摊开了，后面谁再说“这个不是很小吗”，至少你不是空口反驳。

2. 版本取舍要确认

很多锅，都是从“这个也可以做”开始的。

业务催你，销售压你，领导问你能不能塞进去。你为了显得配合，先答应一句“可以评估一下”，最后项目就会沿着“既然你没反对，那就是能做”这条线一路滑下去。

但B端项目不是许愿池。

任何一个临时加的需求，都会连带影响排期、测试、联调、培训、验收口径，甚至影响后续客户预期。一旦你只说“能做”，没有把代价说清楚，组织就会默认成本由你内部消化。

正确做法不是直接硬拒绝，而是把影响评估补齐，再把取舍权交还给真正该拍板的人。

你可以明确写：如果本期加入X需求，当前版本会有三个变化：第一，Y功能顺延；第二，联调周期增加N天；第三，验收范围需同步调整。如仍优先做X，请项目负责人确认取舍。

这一步很关键。

重点不是“我提醒过了”，而是你把一句模糊的“加一下”还原成一笔具体账。资源怎么换，时间怎么让，范围怎么改，谁来拍板，都要落到字面上。

很多时候，产品不是不会控范围，而是默认替别人承担了取舍成本。

3. 风险提示要前置

很多产品经理最委屈的一种锅，是项目延期之后被追问：“你为什么没有提前推动？”

问题在于，你以为线下聊过很多次，就算提示过风险；组织却只认你在什么时间点、以什么形式、向谁同步过。

你嘴上提醒过十次，不如一条完整消息有用。

所以风险提示一定要前置，而且不能只说困难，要直接说后果和建议。

不要只说“开发这边有点紧”，这句话在复盘里几乎没有任何意义。你要写成：当前接口联调晚于原计划3天，如本周五前无法完成，测试窗口将被压缩，可能影响下周一演示稳定性；建议方案一缩减本期范围，方案二调整演示脚本优先保核心路径，请负责人确认。

这类表达其实就是很基础的金字塔原理：先给结论，再给事实，再给方案。不是为了显得专业，而是为了让信息不失真、不走样。

真正专业，不是出事后解释自己已经尽力了，而是在事故形成前留下你的判断、动作和建议。

4. 关键分歧要书面化

最常见的高危现场是：业务坚持要做，你判断有坑；领导觉得先上再说，你知道上线后一定会出问题。

很多人卡在这里，是因为怕得罪人，于是只停留在“我口头提过了”。

但口头不同意，在复盘里几乎等于不存在。

更有效的动作，是把分歧从“个人意见不同”变成“决策方案对比”。比如你可以写清楚：当前方案存在数据口径不一致、角色权限冲突、客户培训成本上升等风险；若坚持当前路径，需同步接受A后果；备选方案B可降低实施复杂度，但会牺牲部分展示效果，请决策方确认。

这不是证明你更聪明，而是把“我觉得有问题”升级成“这里存在可被确认的决策代价”。

很多时候，领导拍板的，不一定就是问题本身；业务坚持的，也不一定就是用户真正需要的。你要做的不是情绪对抗，而是把分歧转成可比较、可追溯、可复盘的决策项。

三、几个最容易背锅的实战现场

光讲原则还不够。

下面这几个场景，基本是B端产品经理最常见的背锅高发区。

场景一：需求没想清楚，就让你先出原型

先下判断：这种时候，原型画得越快，后面越容易背设计锅。

原型一旦画出来，团队就会默认你已经把问题想清楚了。后面效果不好，大家不会先追问需求定义是不是跳过了，而是会直接落到一句话：产品方案有问题。

但很多项目真正失控的地方，根本不在原型，而在问题定义阶段被整体跳过了。

客户喜欢先看页面，领导也喜欢对着页面找感觉，这很常见。但页面只是表达层，不是问题定义本身。用户是谁，业务目标是什么，主流程怎么走，异常流程怎么兜，哪些本期不做，这些如果没先对齐，原型越快，返工越大。

正确动作是：在出原型前，先发一版需求理解纪要，哪怕只有一页。

把目标、场景、使用角色、不做范围、待确认问题列清楚。你甚至可以把它写得像最简版用户故事地图：用户要完成什么任务，主路径在哪一步卡住，这一版先解决哪几个关键节点。

方向后面即便变了，至少也能证明你不是闭眼开画，更不是凭感觉在做页面。

场景二：领导临时改方向，事后却说你没提醒风险

先下判断：这种锅，不是你没判断，而是你没及时把判断留下来。

这在国企和G端项目里尤其常见。会上领导一句“这个太保守了，换个思路”，全组立刻掉头。你知道时间不够，也知道联调会炸，但现场没有人会接这句话。

因为当场接，像顶撞；不接，后面就只能自己扛。

等真出了问题，复盘时事情通常不会变成“是我临时改的方向”，毕竟领导都是不会错的，因而会变成“产品为什么没有提前提示风险”。

所以这种场景的正确动作只有一个：会后立刻补书面同步。

把调整后的目标、受影响模块、新增风险、取舍建议一次写清楚。最好当天发，不要拖到第二天。因为很多责任边界，不是你想明白的那一刻画出来的，而是你发出去的那一刻画出来的。

只要这条消息发出去，后面再复盘，至少就不会只能立正挨打。

场景三：开发排期失控，复盘时只追问产品为什么没推动

先下判断：全流程负责，不等于全环节可控。

这类锅特别常见，因为产品天然处在协作中枢位置，最容易被默认“全链路负责”。

但开发资源不够、接口人频繁变动、测试窗口被压缩、业务临时插单，这些问题最后常常会被压缩成一句：“产品为什么没盯住？”

这句话最伤的地方在于，它会把组织责任重新包装成个人执行力问题。

这时候你至少要留下三类证据。

第一，排期确认记录。

第二，依赖方承诺时间。

第三，风险升级记录。

尤其升级动作一定要有明确时间点：哪天提醒过，哪天升级给项目负责人，哪天建议调整范围，哪天同步过可能影响版本目标。链条只要完整，“你没推动”就很难硬压在你身上。

说白了，防这种锅靠的不是你更辛苦，而是你别让协作问题被偷换成态度问题。

场景四：客户要的是面子工程，交付出问题却追究产品不落地

先下判断：这种项目最怕的，不是方案难，而是从一开始就把演示目标和上线目标混在一起。

这在G端项目里很典型。前期大家围着汇报材料、演示路线、领导观感转，产品方案也跟着往“看起来完整”“汇报时好讲”上靠。等到了实施阶段，才发现一线根本不用，数据接不齐，权限对不上，流程也没有真实跑通。

交付一旦出问题，最后经常会变成一句：“产品做的怎么这么虚？”

但真正失控的地方，不是你不会做落地方案，而是项目目标从一开始就不是落地。

所以这种场景里，产品经理最重要的动作不是硬抓一个注定落不了地的方案，而是在关键节点把双目标拆开写清楚：哪些是演示目标，哪些是上线目标；哪些能力可以用于汇报，哪些能力如果真要上线，还缺数据、权限和流程配套。

你把这两层拆开，后面至少不会为前期的关系型目标全额买单。

四、最后的判断：如果你长期靠防甩锅活着，那你就该警惕了

说到底，偶发性背锅是协作问题，长期性背锅是组织问题。

如果只是某一次需求没说清、某一次协作出了偏差，还可以靠方法修补；但如果你长期处在一种环境里：口头决策比书面确认更有效，模糊责任比清晰分工更常见，真正拍板的人不留痕，最后总让最靠谱的人兜底——那你面对的就不是个人能力问题，而是一个责任失序的系统。

你会很累。

并且这种组织里往往还有很明显的棘轮效应。

今天你替别人补一次口，明天默认还是你来兜；这次你加班把问题捞回来，下次排期就会按你还能扛来定。标准一旦被抬上去，就很难退回去。很多变化不是线性进步，而是门槛被抬高以后，所有人都被迫适应。

所以最后只留三个判断。

第一，偶发性背锅可以复盘，长期性背锅一定要警惕。

第二，能不能防住锅，不只取决于你会不会写纪要、会不会留痕，更取决于这个团队是否尊重分工和流程。

第三，如果一个环境长期奖励口头决策、模糊责任、让靠谱的人反复兜底，那么产品经理再会做事，也只是高消耗运转。

很多职场痛苦，不是能力不足，而是你在一个责任失序的系统里，被迫承担了不该由你承担的后果。

防甩锅当然重要。

但更重要的，是别把自己训练成一个永远替系统擦屁股的人。

优秀的人先离开，不一定是他们扛不住，而是他们更早看懂了这里不值得。

作者：简谙公众号：简谙

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GPT、Claude、Gemini、豆包、DeepSeek根本不是同一个物种

Mio的AI商业观察 — Fri, 26 Jun 2026 01:46:31 GMT

当我们在比较GPT、Claude、Gemini、豆包和DeepSeek等大模型时，与其纠结于技术参数的比拼，不如深入思考它们背后的战略逻辑。这些模型代表着五种截然不同的产品思维：从生产力入口到企业工具，从生态防守到消费级产品，再到成本破坏者。本文将揭示每个大模型背后的商业意图，帮助产品经理理解AI产品竞争的本质。

很多人在比较大模型时，习惯问一个问题：

哪个更强？

但这个问题其实有点偷懒。

因为 GPT、Claude、Gemini、豆包、DeepSeek，虽然都叫大模型，但它们背后并不是同一种产品逻辑。

它们不是五个“聊天机器人”的竞争，而是五种公司战略在 AI 时代的外化。

我们日常用来比较大模型的一些参数、跑分、上下文长度、生成速度、代码能力、多模态能力，这些指标只能回答一个问题：

这个模型现在能做什么。

它回答不了另一个更重要的问题：

这家公司到底想用这个模型完成什么。

一、一个大模型背后的战略目的，往往决定了它未来会走向哪里。

所以我更建议用五个问题看大模型：

第一，它服务谁？

第二，它占领什么入口？

第三，它靠什么收费？

第四，它保护谁的旧生意？

第五，它准备打破谁的旧秩序？

这五个问题，比单纯问“哪个模型更强”更重要。

模型能力只是表层，真正决定一个 AI 产品命运的，是它背后的公司战略、商业模式、入口生态和组织意志的竞争。

二、GPT：生产力入口型 AI

GPT 最容易被误解成一个聊天机器人。

但 OpenAI 真正想做的，显然不是一个更会聊天的 App。

GPT 的核心方向，是占领高价值生产力入口。

它要进入的不是闲聊场景，而是代码、办公、研究、写作、数据分析、企业工作流这些真正有付费能力的地方。

也就是说，GPT 的目标不是陪你说话，而是慢慢成为你工作的入口。

当一个人开始用 GPT 写方案、写代码、做研究、分析文档、处理信息、管理知识时，它就不再只是一个工具，而是在接管一部分知识工作的操作界面。

这也是为什么 OpenAI 的商业化路线天然更像高价值生产力收费。

它不一定要让所有人每天都在里面刷几个小时，但它要让高价值用户离不开它。

所以 GPT 的本质，不是聊天机器人，而是：

通用生产力操作系统的雏形。

它真正想占领的，是知识工作者的桌面。

三、Claude：高信任企业工具型 AI

Claude 给人的感觉很明显：克制、谨慎、安全、文档能力强、代码能力强，但有时候 C 端的人味没有那么浓。

这不是偶然。

Anthropic 的路线本来就不是最典型的大众消费品路线。

Claude 更像是在服务高价值知识工作、企业内部流程、开发者、复杂文档处理和安全敏感场景。

它的重点不是让所有普通用户都觉得“它好会聊天”，而是让企业和专业用户觉得：

这东西稳定、可靠、可控，可以放进重要工作流里。

这就是 Claude 和很多消费型 AI 的区别。

普通用户可能会觉得它不够热闹，不够亲近，甚至有点冷。但对企业来说，冷静、克制、边界清晰，反而是一种价值。

因为企业买 AI，很多时候不是为了情绪价值，而是为了降低风险、提高效率、让复杂工作更可靠。

所以 Claude 的本质更像：

高信任企业智能工具。

它不一定追求所有人都喜欢它，它更在意高价值客户敢不敢把重要工作交给它。

四、Gemini：巨型生态里的防守型 AI

Gemini 很特殊。

因为 Google 不是一家突然冲进 AI 战场的新公司，而是一个已经拥有搜索、Gmail、Android、Chrome、Cloud 的超级生态公司。

这就决定了 Gemini 的处境和 OpenAI 不一样。

OpenAI 可以更激进，因为它本来就是挑战者。

但Google 手里有太多旧资产，也有太多旧生意。它当然要做 AI，但它不能随便把自己的基本盘砸掉。

这也是很多大公司做 AI 时最别扭的地方：

它们有技术有人才有资源，但每一次产品决策都要考虑原有生态、商业模式、组织协同和内部利益。

所以 Gemini 的问题，不只是模型强不强，而是它到底如何在 Google 已有生态里找到自己的位置。

它既是创新工具，也是防守工具。

它既要对抗 OpenAI，又要保护 Google 自己原来的搜索、广告、办公和云业务。

所以 Gemini 的本质更像：

巨型生态里的防守型 AI。

它不是没有武器，而是武器库太大，每次开炮都要考虑会不会误伤自己。

五、豆包：消费入口型 AI

豆包的逻辑又不一样。

很多人讨论豆包时，会习惯性问：它是不是最强模型？

但这个问题可能并不是字节最在意的问题。

字节最擅长的，从来不只是做技术能力，而是做用户产品、内容生态、流量分发和高频使用入口。

所以豆包的优势不一定是单点模型能力永远第一，而是它可能更懂普通人怎么使用 AI。

它知道普通用户不一定关心模型参数，也不一定关心复杂能力边界。

普通用户更关心的是：

我能不能马上用？
这个界面是不是好理解？
这个回答是不是像人话？
它能不能帮我写、帮我搜、帮我拍、帮我剪、帮我做点实际的东西？

这就是消费级 AI 的核心。

在 ToC 产品里，包装不是肤浅，包装就是入口。

很多技术人看不起“包装”，但真正的大众产品，往往不是靠技术参数打进用户心里的，而是靠使用门槛、场景设计、反馈闭环和产品体验。

所以豆包的本质不是“最强模型”，而是：

面向大众用户的 AI 产品入口。

它不一定在所有能力上都赢，但它可能更懂如何让普通人开始用 AI。

六、DeepSeek：成本破坏型 AI

DeepSeek 的意义，不只是又出现了一个好用的大模型。

它真正改变的，是行业对大模型成本结构的心理预期。

在很长一段时间里，大家默认顶级模型一定很贵，训练一定极其烧钱，API 价格也天然应该维持在一个较高水平。

但 DeepSeek 的出现，击穿了很多原来的叙事。

它让行业重新意识到：

高能力模型不一定只能由最贵的资源堆出来；
模型能力和成本效率之间，还有巨大的工程优化空间；
API 价格不一定天然就应该那么高；
闭源大厂的神秘感，也不是不可挑战。

所以 DeepSeek 真正可怕的地方，不只是它回答得好，而是它让别人贵得没那么理直气壮。

这就是它的破坏性。

它未必马上成为所有场景里的最终赢家，但它已经改变了牌桌上的价格体系和心理预期。

所以 DeepSeek 的本质更像：

用工程效率和成本结构破坏旧秩序的 AI 基础设施玩家。

它不是在抢一个 App 入口，而是在重写行业对“高能力模型到底应该多少钱”的认知。

七、为什么这件事对 AI 产品经理很重要？

如果只是普通用户，当然可以简单一点：

哪个顺手用哪个。

哪个便宜用哪个。

哪个回答好用哪个。

但如果你是 AI 产品经理、创业者、企业数字化负责人，就不能只停留在这个层面。

因为你选择一个模型，本质上不是只选择一个技术接口。

你是在选择一条供应链。

你是在接入一家公司未来的商业路径。

你是在把自己的产品，放进某个大厂的战略地图里。

这件事非常关键。

如果你做的是高价值企业场景，你要关心模型是否稳定、可控、可审计、可集成。
如果你做的是 C 端产品，你要关心的不只是模型能力，而是使用门槛、分发能力、产品包装和用户反馈闭环。
如果你做的是低毛利 ToB 项目，你要特别关心成本结构，因为模型调用成本会直接决定你的利润空间。
如果你做的是 AI 原生产品，你更要看清楚：你到底是在巨头生态里做补位，还是在巨头还没覆盖到的缝隙里做新入口。

这才是 AI 产品判断力。

不是背一堆模型参数，也不是天天测评谁更聪明，而是看懂每个模型背后的战略位置。

八、不要只看模型跑分，要看它背后的生意

所以，未来的大模型竞争，不会只是能力竞争。

它一定会同时是：

入口竞争；
生态竞争；
成本竞争；
信任竞争；
组织效率竞争；
商业模式竞争。

GPT 想占领生产力入口。

Claude 想成为高信任企业工具。

Gemini 要在巨型生态里完成 AI 防守。

豆包想做大众消费级 AI 入口。

DeepSeek 则在用成本结构破坏旧秩序。

它们看起来都叫大模型，但它们根本不是同一种 AI 产品。

所以，别再只问哪个模型更强了。

更重要的问题是：

它背后的公司，到底想用这个模型占领哪类入口、重构哪条价值链？

这个问题，才更接近 AI 产品竞争的本质。

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签到设计指南：让用户多回来一次，而不是多点一次

是个游子 — Fri, 26 Jun 2026 01:43:40 GMT

很多产品做签到，是为了让用户每天多点一次。

但真正有效的签到产品，应该让用户每天多回来一次，多完成一个关键行为，并且让平台知道：这次激励到底赚不赚钱。

所以这篇文章想聊的，不是“签到按钮怎么画”“连续签到奖励怎么配”，而是一个更底层的问题：

签到产品如何从一个简单促活功能，变成一套能被衡量、能被优化、能控制成本的用户经营系统？

签到看起来很轻，一个入口、一套日历、几个奖励，就能快速上线。

但做深之后会发现，它背后其实连接着用户活跃、留存、任务、积分、权益、交易、会员、风控和 ROI。一个签到产品做得好，能成为用户每天回来的理由；做得不好，就会变成平台每天固定发出去的一笔成本。

一、为什么很多签到产品做了也没价值？

很多签到产品上线之后，短期数据并不难看。

签到人数涨了，积分发出去了，活动页访问也有了。运营侧看起来多了一个稳定抓手，产品侧也多了一个提升活跃的入口。

但过一段时间再复盘，经常会发现几个问题：

用户只是为了奖励来，奖励一停就走；签到和核心业务没有关系，没有带来浏览、互动、消费或会员转化；积分发得越来越多，但用户觉得没价值；运营每天都知道有多少人签到了，却不知道这笔激励到底有没有赚回来。

这就是很多签到产品的问题：

它只完成了“发奖”，没有完成“经营”。

一个无效的签到链路通常很短：

用户看到入口，点击签到，领取奖励，然后离开。

这个过程里，平台确实获得了一次点击，也可能获得了一次活跃。但如果后面没有任务承接、没有权益消耗、没有内容分发、没有交易引导，也没有对激励成本进行评估，那么这次签到对业务的真实价值就很有限。

更麻烦的是，签到很容易制造一种“数据还不错”的错觉。

因为签到是低门槛行为，只要入口明显、奖励确定，用户自然会点。但用户愿意点签到，不代表用户更愿意使用产品；用户连续签到，也不一定代表签到本身带来了长期价值。

这里要区分一个关键问题：

签到用户价值高，不等于签到行为一定创造了这些价值。

比如我们看到，连续签到天数更长的用户，人均 GMV、人均 CPS 或互动频次可能更高。但这既可能说明签到培养了用户习惯，也可能说明本来高价值用户就更愿意签到。

如果不做分层分析和对照实验，就很难判断：到底是签到带来了增长，还是高活跃用户顺手完成了签到。

所以，签到产品不能只看“有多少人签了”。

更应该追问：

这些人为什么来签？
签完之后去了哪里？
是否完成了我们希望他完成的关键行为？
奖励成本是否带来了增量收益？
如果减少奖励，会损失多少用户？
如果增加奖励，能多带来多少留存和转化？

只有回答这些问题，签到才从一个运营动作，变成一个可以被优化的产品系统。

很多签到产品做不出价值，往往不是因为玩法不够多，而是从一开始就把目标定错了。

它们把目标定成“提升签到人数”，于是产品动作自然变成：加入口、加提醒、加奖励、加弹窗。

但如果目标是“提升有效活跃和业务转化”，设计思路就会完全不同。

入口要考虑用户在哪些路径上最容易被唤起；奖励要考虑发给谁、发多少、发什么；签到页要考虑承接什么任务和权益；数据看板要同时看留存、互动、消耗和商业贡献。

也就是说，签到产品的核心不是“让用户签一下”。

而是：

用尽可能低的激励成本，把用户推向更高频、更长期、更高价值的行为。

这一点想清楚之后，后面的所有设计都会变得更清晰。

二、签到产品的本质：不是按钮，而是促活转化的入口

如果只从功能形态看，签到很简单。

用户打开页面，点击按钮，系统发放奖励，再记录一次签到状态。这个流程看起来没有太多产品难度，所以很多团队会把签到当成一个标准运营组件：要促活，就加签到；要提升留存，就加连续签到；要做活动，就加奖励翻倍。

但如果从经营视角看，签到的价值远不止于此。

签到是少数能够同时连接“用户回访、行为激励、权益感知、商业转化”的高频入口。

用户每天为什么回来？
回来之后做什么？
做完之后获得什么反馈？
反馈是否能促使他下次继续回来？
平台为这次回访付出了多少成本，又收回了多少价值？

这些问题，才是签到产品真正要回答的。

一个好的签到产品，至少应该承担四类目标。

第一，促活。

签到最直接的价值，是给用户一个回来的理由。尤其在内容、社区、电商、导购、教育类产品里，用户不一定每天都有明确需求，但签到可以提供一个轻量触发点，把用户重新带回产品。

这里的关键不是“用户点了签到”，而是“用户因为签到打开了产品”。

所以，签到入口常常会被放在首页、个人中心、任务中心、活动页、Push、气泡、悬浮球等高频路径中。入口不是越多越好，而是要出现在用户最可能被唤起的位置。

第二，留存。

签到天然适合做连续行为设计。

连续 3 天、7 天、30 天，甚至 100 天、1000 天，本质上都是在帮用户建立一种“我已经积累了这么久，不想中断”的心理账户。

这也是为什么补签卡、连续奖励、累计签到、勋章、连签日历这些设计会长期存在。

它们解决的不是“今天发多少奖励”，而是“用户断了之后还愿不愿意回来”。

这里面有一个很重要的设计取舍：

连续签到强调习惯，但会放大断签挫败；

累计签到降低压力，但对连续回访的约束更弱。

所以，成熟的签到产品往往不会只用一种机制，而是把连续签到和累计签到结合起来：既让用户看到连续行为的收益，也给偶尔断签的用户留一条回来的路。

第三，互动。

如果用户签到之后就离开，签到的价值会很薄。

更好的方式，是让签到成为任务系统的入口。用户完成签到后，页面继续承接浏览、评论、收藏、分享、发内容、逛商品、参与活动等行为。

这时候，签到就从一个“动作”变成了一个“流量分发场”。

它把用户从低成本动作带向更高价值动作，也把用户每天的回访转化成平台真正需要的互动。

比如，一个用户本来只是来领积分，但签到后看到任务提示，顺手完成一次浏览、一次评论、一次商品点击，甚至进入权益兑换页。此时签到带来的就不只是一次 DAU，而是一组可被经营的行为链路。

第四，转化。

签到最终不能只停留在活跃和互动。

如果平台发出去的是积分、金币、碎银、优惠券，那么就一定要设计消耗场景。否则货币只会越发越多，用户却越来越无感。

消耗场景可以是抽奖、兑换、优惠券、实物、会员权益、品牌活动、公益代捐，也可以是和交易链路结合的补贴金、组合支付、专属权益。

当用户愿意为了获得更多货币而签到，又愿意把货币花在平台提供的权益或消费场景里，签到才真正进入了经营闭环。

所以，签到产品的本质不是“让用户每天点一下”。

而是通过低门槛、高频次、可持续的激励，把用户带进一套完整链路：

回访 → 签到 → 奖励 → 任务 → 积累 → 消耗 → 权益/消费 → 再次回访。

这条链路越完整，签到的价值越容易被证明。

反过来，如果签到只有“发奖”，没有“承接”，那么它很快就会陷入两个问题：

奖励少了，用户没感觉；

奖励多了，平台扛不住。

这也是为什么我认为，签到产品应该被当成一个用户经营入口，而不是一个活动功能。

活动功能关注短期效果，经营入口关注长期效率。

短期看，签到要提升首签率、连签率、任务完成率；长期看，签到要回答一个更现实的问题：

我们能不能用更低的激励成本，推动用户完成更多高价值行为？

这才是签到产品值得持续迭代的原因。

三、什么产品适合做签到，什么产品不适合？

签到看起来是一个通用功能，但并不是所有产品都适合做签到。

有些产品加了签到，能提升打开频次、承接任务、带动消费；有些产品加了签到，只会让用户觉得莫名其妙：我明明是来解决问题的，为什么还要先领个积分？

所以在决定做签到之前，产品经理最好先问三个问题。

第一，用户有没有“持续回来”的必要？

签到适合那些需要用户持续访问的产品。

比如内容、社区、导购、电商、教育、健康、训练类产品。它们的共同点是：用户的价值不是一次性完成的，而是在持续浏览、持续互动、持续学习、持续消费中形成的。

内容产品希望用户每天来看内容；社区产品希望用户持续互动；导购和电商产品希望用户反复浏览商品、领取优惠、产生购买；教育和训练类产品希望用户保持学习或练习节奏。

这些场景里，签到可以成为一个轻量的促活入口。

用户今天可能没有明确需求，但因为签到、任务、奖励、进度提醒，又回到产品里看了一眼。只要这“一眼”后面能接住内容、商品、任务或权益，签到就有继续做的意义。

第二，签到后能不能承接关键行为？

很多签到产品的问题，不是用户不签，而是签完之后没有下一步。

用户领完奖励就走，平台只获得了一次点击。看起来活跃提升了，但对核心业务帮助有限。

所以判断一个产品适不适合做签到，不能只看“用户能不能每天来”，还要看“用户来了之后能不能继续做点什么”。

比如导购产品里，签到后可以引导用户浏览商品、领取优惠券、完成任务、兑换权益；社区产品里，可以引导用户发帖、评论、点赞、参与话题；教育产品里，可以引导用户完成今日课程、答题、复习、打卡。

如果签到和这些关键行为能连起来，它就是促活入口。

如果签到只是一个孤立动作，它就很容易变成发奖成本。

第三，奖励有没有消耗和回收场景？

签到通常会伴随积分、金币、碎银、优惠券、补贴金等奖励。

但奖励不是发出去就结束了。

如果用户拿到积分后不知道能干什么，或者兑换门槛太高、抽奖概率太低、权益吸引力不足，用户很快就会失去感知。

这时候平台会陷入一个尴尬局面：

奖励少了，用户觉得没意思；奖励多了，成本又压不住。

所以，适合做签到的产品，往往还要具备一定的权益承接能力。比如积分商城、优惠券、抽奖、实物兑换、会员权益、品牌活动、公益代捐，或者和交易链路结合的抵扣、补贴、组合支付。

签到负责让用户回来，奖励负责给用户即时反馈，消耗场景负责让用户觉得“这些奖励真的有用”。

三者缺一块，签到的长期价值都会打折。

反过来看，有些产品就不适合做强签到。

比如纯工具类、效率类、低频服务类产品。

用户打开这类产品，通常是为了快速完成一个明确任务：查一个东西、修一张图、转一个格式、记一次账、订一次票。用户关心的是效率和结果，不是每天回来领积分。

如果这类产品强行加一个签到入口，可能不但不会提升用户好感，反而会干扰核心体验。

当然，这不代表工具类产品完全不能做激励。

它们更适合把“签到”弱化成使用后的记录和反馈。

比如用户完成一次训练后生成打卡记录，完成一次学习后展示连续学习天数，完成一次记账后给出月度报告，完成一次创作后生成成就徽章。

这类设计的重点不是“先签到再使用”，而是“完成核心行为后给反馈”。

也就是说，签到并不是万能组件。

它适合被用来强化那些本来就需要持续发生的行为，而不适合硬塞进一个只追求效率的使用场景里。

判断一句话就够了：

如果签到不能把用户带向核心行为，它就只是一个额外运营成本。

真正值得做的签到，应该和产品的核心价值站在一起。

内容产品的签到，要带向内容消费；社区产品的签到，要带向互动关系；电商和导购产品的签到，要带向权益和交易；教育训练产品的签到，要带向学习进度和成长反馈。

只有这样，签到才不是为了让用户多点一次，而是让用户多回来一次，并且多完成一个对平台和用户都有价值的动作。

四、签到系统应该怎么搭：从基础功能到策略系统

很多签到产品一开始就容易走偏。

有的团队上来先做奖励，有的团队先做玩法，转盘、集卡、盲盒一股脑全上，结果页面看起来很热闹，用户却不知道自己到底在玩什么。

真正成熟的签到系统，通常不是一个孤立页面，而是一套从“能签”到“愿意签”再到“持续签”的分层结构。

1. 基础层：先把签到做顺

基础层解决的是最朴素的问题：用户能不能顺利完成签到。

这层看起来最简单，但也是最容易出问题的地方。

入口要稳定，别今天在首页，明天在任务中心，后天又藏到个人主页里。

规则要清楚，别用户点进来还要猜今天能领什么。

连续签到要可见，补签规则要明确，跨端体验要一致。

这一层的核心不是“做得多花哨”，而是减少摩擦。

用户在签到这件事上，最好不需要思考太多。

能一眼看懂，能一两步完成，能马上知道结果，这就够了。

2. 激励层：让用户愿意签

如果说基础层解决“能不能签”，那激励层解决的就是“愿不愿意签”。

奖励不是越多越好，而是要让用户觉得值。

这里最关键的不是奖励形式，而是三件事：

第一，确定性。

用户今天签了，最好能明确知道自己拿到了什么。

如果天天都在猜概率，用户很快会失去耐心。

第二，可感知。

奖励要让用户看得见、记得住、感受到。

哪怕是小额积分，也要让用户知道它能换什么、有什么用。

第三，可替代。

奖励不能永远只有一种。

积分、金币、碎银、优惠券、实物、权益、勋章、抽奖，都可以放在同一个体系里，但要根据不同用户和不同阶段做组合。

对新用户来说，确定性（确定额度，拿的到手）的奖励更重要；

对老用户来说，连续签到、阶段大奖、身份感会更有效；

对高价值用户来说，权益和转化场景往往比现金更有吸引力。

所以，签到奖励最怕的不是少，而是平均撒。

所有人都拿一样的奖励，表面公平，实际浪费。

更好的方式，是按人群、按阶段、按活动节点做分层奖池，让奖励发给真正需要被激励的人。

3. 策略层：让签到变成可调度的系统

真正拉开差距的，通常是策略层。

因为签到不是发一次奖就结束了，而是要长期调度：谁来签、什么时候签、签完后去哪、奖励怎么发、成本怎么控。

这一层至少要考虑四件事。

第一，用户分层。

新用户、老用户、高价值用户、高流失风险用户，策略不能一样。（所以在功能设计的时候就要考虑人群配置的灵活性和可扩展性）

新用户要降低门槛，老用户要强化习惯，高价值用户要承接转化，风险用户要加强召回。

第二，节奏配置。

日常签到、节日活动、周期大奖、阶段性任务，最好不是一套规则打到底。

签到的价值感，很大程度上来自节奏变化。

第三，后台可配置。

文案、奖池、活动时间、展示位置、触发方式，能后台配置的尽量后台配置。

这样运营才有空间做实验。

第四，风控和回收。

签到体系一旦做起来，刷子、薅羊毛、奖励通胀都会跟着来。

所以必须有上限、异常识别、消耗场景和回收机制。

如果没有策略层，签到就只是一个功能页。

有了策略层，签到才会变成一个可以持续调整的系统。

一句话总结：

先把结构搭对，再去谈玩法。

基础层负责“顺手”，激励层负责“愿意”，策略层负责“长期有效”。

很多团队喜欢直接上游戏化玩法，但如果前两层没搭稳，玩法越多，系统越乱。

签到真正的复杂，不在页面上，而在它背后能不能形成一套稳定、可调、可衡量的运行机制。

五、签到产品的关键指标：不要只看签到人数

签到产品上线后，最容易看的指标是签到人数。

这个指标当然重要，但它只能说明“有多少人完成了签到动作”，不能说明签到到底有没有带来业务价值。

一个签到产品如果只看签到人数，很容易得出错误结论。

比如入口放得更明显，签到人数可能会上升；奖励加大，签到人数也可能会上升；弹窗提醒变多，短期数据同样可能变好。

但这些变化背后，到底是用户真的更活跃了，还是只是多领了一次奖励？

是带来了更多有效行为，还是增加了一笔激励成本？

是提升了长期留存，还是把本来就活跃的用户又统计了一遍？

这些问题，单看签到人数都回答不了。

所以，签到产品的指标体系，至少要拆成五层。

1. 入口指标：用户有没有被有效触达

第一层看入口。

签到首先要解决的是用户能不能看到、愿不愿意点进来。

常见指标包括：

签到入口曝光人数
签到入口点击率
首签人数
首签率
日均签到人数
签到用户占 DAU 比例（以及签到作为首点的用户比例，这个指标可以直接看出多少用户被是被签到直接牵引来的）

这层指标主要用来判断：入口位置、引导文案、提醒策略是否有效。

比如首页气泡、个人中心入口、任务中心入口、Push 提醒，都会影响首签率和入口点击率。

但这里要注意，入口不是越多越好。

入口太多，短期可能提升点击，长期可能造成打扰。尤其是签到本身奖励不强、后续承接不足时，过度提醒反而会让用户产生疲劳。

所以入口指标不能孤立看，要和后面的留存、互动、转化一起看。

2. 留存指标：用户有没有连续回来

第二层看留存。

签到最重要的价值之一，是让用户形成持续回来的习惯。

这里可以重点看：

次日留存
3 日连签率
7 日连签率
30 日连签率
平均连续签到天数
断签率
补签使用率

这些指标能帮我们判断：用户是只来领了一次奖励，还是愿意持续回来。

连续签到指标很适合看习惯培养，但也要小心误读。

连续签到天数高的用户，通常本身就是更活跃、更高价值的人群。所以看到“连签用户 GMV 更高”，不能直接下结论说“签到带来了 GMV 提升”。

更严谨的做法，是进一步做分层和对照实验。

比如同样是新用户，参与签到和未参与签到的留存差异是多少；同样是老用户，使用补签卡和未使用补签卡后的回访差异是多少；同样是连签中断用户，召回策略是否真的让他们回来。

否则我们看到的可能只是相关性，不一定是因果。

3. 行为指标：签完之后有没有多做事

第三层看行为。

如果用户签完就走，签到的价值会很薄。

一个好的签到页，应该把用户继续带向任务、内容、商品、互动或活动。

所以除了签到人数，还要看：

签到后任务点击率
任务完成率
浏览行为数
评论、收藏、分享等互动行为
活动参与率（此为广义活动，包含抽奖，兑换等等）
勋章领取率（如果你做了签到勋章）
补签卡领取和使用情况

这一层指标的意义在于判断：签到有没有成为后续行为的入口。

比如一个用户原本只是来签到，但签完后顺手完成了浏览任务、评论任务，或者进入了权益兑换页，那么这次签到就不仅是一次点击，而是带来了一串行为。

从产品设计上看，签到页不应该只是“领完即走”的页面。

它应该告诉用户：你今天还能做什么、做完能得到什么、这些奖励最终可以用在哪里。

4. 商业指标：有没有带来可衡量的业务回收

第四层看商业结果。

不是所有签到产品都必须直接带交易，但只要平台发了积分、金币、碎银、优惠券或补贴，就必须知道这些成本有没有回收。

可以关注：

权益兑换率
商品点击率
优惠券领取和使用率
GMV / CPS 贡献
会员转化率（如果你做了会员产品）
活动转化率
签到用户人均 GMV / CPS
不同连签天数用户的人均价值变化

以导购、电商类产品为例，签到用户如果贡献了较高比例的 GMV 或 CPS，说明签到用户本身具有较高商业价值。

但这里仍然要保持谨慎。

更好的分析方式不是简单说“签到带来了多少 GMV”，而是拆开看：

签到用户本来是不是高活跃用户？
签到后是否产生了额外商品点击？
奖励是否促进了兑换或消费？
不同奖励策略下，GMV / CPS 是否有增量变化？
减少奖励后，核心指标是否明显下滑？

只有把这些问题拆开，才能判断签到到底是在创造增量，还是只是服务了一批本来就高价值的用户。

5. 成本指标：每一分奖励花得值不值

最后一层，也是最容易被忽略的一层，是成本。

签到产品不是只看增长，也要看成本。

常见指标包括：

每日激励发放成本
人均签到成本
单个首签用户成本
单个连续签到用户成本
单个有效互动成本
单个转化成本
积分发放量
积分消耗量
积分沉淀量（此处积分泛指游戏化货币）
ROI

这一层决定了签到产品能不能长期做下去。

如果签到人数提升了 5%，但奖励成本提升了 50%，后续又没有带来留存、互动或转化增量，这个增长就不健康。

所以签到产品不能只问：

今天有多少人签了？

更应该问：

这些人签完以后发生了什么？我们为这些行为付出了多少成本？这些成本有没有换来增量价值？

指标体系搭起来之后，签到才真正进入可优化状态。

入口数据告诉我们用户有没有进来；
留存数据告诉我们用户有没有回来；
行为数据告诉我们用户有没有多做事；
商业数据告诉我们有没有业务回收；
成本数据告诉我们这件事值不值得继续加码。

这也是签到产品和普通运营活动最大的区别。

普通活动看一波效果，结束后复盘；

签到产品则需要长期监控、持续调参。

因为它不是一次活动，而是一套长期运行的用户激励机制。

六、怎么做 ROI 最大化：把钱发给真正需要被激励的人

如果说签到产品前面几部分解决的是“要不要做、怎么搭、怎么看”，那第六部分要解决的，就是最现实的问题：

签到这件事，到底怎么做才划算？

很多团队一提签到优化，第一反应就是加大奖励。

签到率不够，奖励加一点；
连签掉了，奖励再加一点；
新用户不来，直接发现金；
活动要冲量，再来一轮补贴。

短期看，这些方法常常有效。

但问题也很明显：一旦团队形成“靠发奖拉数据”的惯性，签到就会越来越像一个成本黑洞。奖励越发越多，用户阈值越来越高，平台却很难说清楚，这些钱到底换来了什么。

所以签到产品要做 ROI，最核心的一步不是“怎么多发”，而是：

怎么把钱发给真正需要被激励的人。

1. 先接受一个事实：不是所有用户都需要奖励

这是做签到 ROI 的起点。

有些用户本来就会来。

他们习惯打开产品，习惯签到，习惯浏览内容，甚至本身就是高活跃、高价值用户。

这类用户如果继续拿高成本奖励，表面上看是“维持活跃”，本质上更像是在给原本就会发生的行为付钱。

所以真正有价值的策略，不是给所有人发一样的东西，而是先区分：

哪些用户本来就会来；
哪些用户可能来，但需要一点激励；
哪些用户流失风险高，值得重点召回；
哪些用户即使来了，也不会带来后续价值。

只有先做这个判断，签到奖励才有优化空间。

2. 先算增量，不要只看结果

ROI 最大化最容易踩的坑，是只看结果，不看增量。

比如一个方案上线后，签到人数涨了，GMV 也涨了，看起来很好。

但如果这批用户本来就会签到，本来就会消费，那这部分增长未必是奖励带来的。

平台只是多付了一笔钱，把原本会发生的行为“买了一遍”。

所以做决策时，重点不是看总量，而是看增量。

也就是：

发了奖励之后，多出来多少首签用户？
多出来多少连续签到用户？
多出来多少任务完成？
多出来多少兑换、点击、消费、会员转化？
这些增量，对应花了多少成本？

换句话说，ROI 不是“发了多少钱，换来了多少总数据”，而是：

发了多少钱，换来了多少原本不会发生的行为。

3. 高意愿用户，少发甚至不发

这部分其实最容易被忽视，但往往最值钱。

如果一个用户在到达签到页之前，已经表现出很高的使用意愿，比如已经主动登录、已经浏览内容、已经进入核心页面，那他本身就属于高意愿用户。

这类用户未必需要现金奖励来驱动。

对他们来说，签到更多是一种习惯、一种反馈、一种身份确认。

这个时候，比起继续发钱，更适合用这些东西替代：

连签进度感
勋章和称号
阶段性成就
更强的权益感知
低成本但高感知的虚拟奖励

这类策略的本质，是把预算从“本来就会来的用户”身上拿出来，投向真正存在流失风险的人群。

从 ROI 视角看，这往往比简单加奖更有效。

4. 新用户，要的是确定性正反馈

和高意愿老用户不同，新用户最需要的不是复杂玩法，而是明确、直接、低门槛的第一次正反馈。

因为新用户刚进来时，对平台的激励体系、货币价值、权益用途都不熟。

这时候如果规则太绕、奖励太虚、周期太长，用户根本感受不到价值。

所以新用户阶段更适合：

短周期奖励
确定性奖励
小额但可感知的奖励
和新手任务、签到任务联动

比如说类似实验：

无奖励：看自然签到和留存
5天3元：测试短周期、低门槛激励
10天5元：测试更强激励对首签和长线留存的影响

这种实验最重要的价值，不是证明“哪种方案最好”，而是帮助团队找到一个平衡点：

在多大成本下，用户会开始明显变化；超过这个点以后，再加钱的边际收益还值不值。

5. 对有流失风险的用户，奖励要更精准

签到预算最值得花的地方，通常不是最活跃的人，而是“还有机会拉回来的人”。

比如这些用户：

已经形成签到习惯，但最近开始断签
原本会做任务，但最近只签到不互动
已经有一定货币积累，但长期不消耗
有浏览行为，但没有继续进入交易链路

这类用户的问题不是完全没兴趣，而是节奏断了、价值感弱了、回报不够明确了。

所以他们更适合的是精准召回，而不是普遍撒钱。

比如：

补签卡降低中断损失
连签恢复奖励降低回归门槛
针对持币用户强化消耗提醒
通过气泡、Banner、阶段奖励做局部唤回
在首页关键路径给出更明确的签到和任务牵引

这种策略之所以值得做，是因为它花的是“局部的钱”，换回的是“高概率的人”。

6. 不是只有“发现金”才叫激励

很多签到产品走到后面，都会遇到一个问题：现金越来越贵，用户却越来越麻木。

这时候如果还把激励理解成“发更多钱”，那优化空间会越来越小。

更现实的做法，是把激励拆开来看。

用户需要的未必只是现金，还可能是：

明确的占便宜感
成长和积累感
身份认同
兑换实感
参与趣味
情绪反馈

所以从 ROI 角度看，低成本但高感知的激励方式，往往更有长期价值。

比如：

勋章、称号、连签成就
可视化进度条和阶段奖励
虚拟权益和定制化反馈
和品牌、平台文化相关的周边
公益代捐、限时身份标识
高感知但低现金成本的权益组合

这类东西不是用来替代所有奖励，而是帮助平台减少对纯现金补贴的依赖。

7. ROI 不是一个公式，而是一套持续调参机制

很多人会把 ROI 理解成一个财务结果：

收益除以成本。

这当然没错，但对签到产品来说，真正重要的不是最后算出一个数字，而是能不能建立一套持续调参机制。

也就是：

哪类用户该强激励，哪类用户该弱激励
哪些入口值得加码，哪些入口只是制造噪音
哪些奖励对首签有效，哪些奖励对连签有效
哪些奖励只带来签到，不带来后续价值
哪些用户可以去现金化，哪些用户还值得继续投放

一旦这些问题能持续被验证，签到就不再是一个“做完就放着”的功能，而会变成一个能不断提高效率的系统。

8. 一句话总结：ROI 最大化，不是多发，而是少浪费

签到产品做到后面，真正的差异不在于谁会做转盘、谁会做连签、谁会做补签卡。

真正的差异在于，谁更清楚：

哪些钱必须花，哪些钱可以不花；哪些用户值得激励，哪些用户本来就会来；哪些激励带来的是短期热闹，哪些激励带来的是长期价值。

从这个角度看，签到 ROI 最大化的核心不是“把奖励做大”，而是“把激励做准”。

也只有做到这一步，签到产品才不是花钱买活跃，而是在用更聪明的方式换增长。

七、签到产品常见坑：不是发奖，而是让奖励真的流动起来

签到产品做着做着失效，很多时候不是因为入口不够明显，也不是因为奖励不够多。

更常见的原因是：平台一直在发，用户却没有真正感受到价值。

奖励没有流动起来，签到就很容易从“促活工具”变成“固定成本”。

这个问题表面上看是玩法问题，往下拆，其实主要有几类常见坑。

1. 只发不收，奖励越来越不值钱

这是最典型的问题。

很多签到体系在设计时，先想的是怎么让用户来，所以不断往里加积分、金币、碎银、优惠券。但奖励发出去之后，用户能拿它做什么，却没有同步设计好。

结果就是：

用户手里有货币，但不知道怎么花；

或者知道怎么花，但门槛太高，根本用不出去；

再或者平台虽然设计了消耗场景，但吸引力太弱，用户根本不在意。

这时候，奖励的名义价值还在，真实价值却在下降。

用户一开始会被“能领奖励”吸引，后来慢慢变成“反正领了也没什么用”。

一旦走到这一步，签到就会越来越依赖更高成本的刺激。

所以签到产品不是设计一个发奖动作就结束了，而是一定要把“获取”和“消耗”一起看。

2. 奖励门槛太高，用户看得到拿不到

还有一种常见问题，是平台明明设计了很多权益，但用户始终觉得和自己没关系。

比如兑换门槛过高，用户要攒很久才能换；

比如抽奖概率太低，用户连续参与也感受不到反馈；

比如商品和权益看起来很多，但真正适合当前用户的很少。

这类问题最伤的地方在于，它会削弱用户的价值感。

用户不是不理解规则，而是很快会形成一个判断：

这些东西理论上是奖励，但实际上离我太远。

一旦用户形成这种感觉，签到的吸引力就会快速下降。

因为对用户来说，奖励只有“能不能感受到”，没有“后台配置得多不多”。

3. 把签到做得太复杂，反而增加了使用成本

签到本来应该是一个低门槛动作。

但有些产品为了提高趣味性或承载更多运营目标，给签到叠了太多东西：任务、转盘、盲盒、小游戏、分会场、活动弹层、权益说明、抽奖规则……

看起来内容丰富了，实际上用户的理解成本在上升。

尤其是第一次进入签到页的新用户，常常会遇到一种典型状态：

页面很热闹，但不知道先干什么；

奖励很多，但不知道哪个最重要；

玩法很多，但不知道自己完成后到底能得到什么。

一旦签到本身变得费脑子，它就不再是一个轻量入口，而会变成额外负担。

所以签到页可以丰富，但不能乱。

用户进入页面后，至少要一眼看懂三件事：

今天能拿什么；
下一步该做什么；
这些奖励最终能用在哪里。

4. 对所有用户发一样的奖励，预算会被白白吃掉

很多签到体系从“统一奖励”开始，这是正常的。

但如果长期不做分层，问题就会越来越明显。

新用户和老用户不一样；

高活跃用户和高流失风险用户不一样；

高价值用户和纯薅奖励用户也不一样。

如果所有人拿同一套激励，平台会出现两个结果：

该强激励的人没有被重点照顾；

不需要激励的人却持续在拿奖励。

这就是典型的预算浪费。

签到真正难的地方，不是想出一种奖励，而是知道这份奖励该给谁。

越往后做，越不能靠“一刀切”发奖。

5. 只看签到人数，不看后续行为

这也是很容易让团队产生错觉的地方。

签到人数涨了，表面上看功能是有效的。

但如果签完之后没有浏览、没有任务、没有互动、没有兑换、没有消费，那这个“有效”很可能只是一次额外点击。

所以只看签到人数，容易把很多低质量增长当成真实价值。

更值得看的，其实是：

签完以后有没有继续做事；

奖励有没有进入消耗场景；

用户有没有因此回来得更频繁；

平台有没有因此获得更多业务回收。

签到人数是起点，但不是终点。

如果只盯着这个数字，产品就很容易把资源都砸在“让人来签”上，而不是“让人签完以后更有价值”。

6. 缺少风控，越做越像发福利

签到这种高频、低门槛、可重复的机制，天然容易被薅。

如果没有上限、没有识别、没有异常处理，平台很容易在两种人身上花掉大量预算：

一种是纯薅奖励用户；

一种是批量刷取激励的异常账户。

这类问题在早期可能不明显，但一旦激励体系跑起来，成本压力会越来越大。

所以签到系统不是只有页面和奖励，还一定要有一套基础风控能力：

日上限
异常行为识别
特殊奖池隔离
高风险路径降奖励
奖励发放和消耗的监控

风控不是为了“卡用户”，而是为了保护真正有效的激励预算。

7. 真正的问题，不是奖励少，而是奖励没有形成循环

把这些坑放在一起看，会发现它们背后其实是同一个问题：

平台发出了奖励，但奖励没有变成用户真正能感受到、能使用、能继续驱动行为的东西。

所以签到产品做得好不好，关键不在于每天发了多少。

关键在于这条链路有没有跑通：

用户愿意来，愿意签，愿意继续做事；

拿到奖励后能看到价值，愿意消耗；

消耗之后能获得权益、反馈或转化；

下一次回来时，仍然觉得这套机制值得参与。

只有这条链路跑通，奖励才不是单向发放，而是变成了一种可以持续流动的价值。

也只有这样，签到产品才不会越做越重，越做越贵，最后变成一个大家都知道要维护、却没人说得清值不值的功能。

八、AI 时代，签到产品还能怎么做？

如果说过去的签到产品，核心是在解决“怎么把用户拉回来”，那到了 AI 时代，一个更值得思考的问题是：

用户为什么还愿意每天回来？

因为在很多产品里，单纯的“领积分”已经越来越难形成长期吸引力了。

一方面，用户对激励越来越敏感，现金和积分带来的边际刺激在下降；

另一方面，越来越多产品都在做签到，用户对这套机制早就不陌生了。

这时候，签到要继续有价值，就不能只停留在“今天领了什么”，而要进一步回答：

今天回来之后，用户有没有感受到新的反馈、新的帮助，或者新的期待？

这正是 AI 可以介入的地方。

1. 从“统一奖励”走向“个性化反馈”

传统签到最大的问题之一，是所有人看到的东西都差不多。

同样的按钮，同样的奖励，同样的任务，同样的提醒。

这种机制在早期效率很高，但时间一长，用户很容易麻木。

AI 带来的第一个变化，不一定是更复杂的玩法，而是更个性化的反馈。

比如同样是签到：

有的人看到的是和他关注品类相关的今日任务；
有的人看到的是根据最近行为生成的签到提醒；
有的人拿到的是更适合当前阶段的奖励推荐；
有的人则会收到一段更有情绪价值的反馈。

这样一来，签到就不再只是统一发奖，而开始变成一种更贴近个人状态的每日触点。

2. 从“领奖励”走向“轻互动”

AI 时代很适合做的一件事，是把签到从一个单点动作，变成一个轻互动入口。

这类互动不需要太重，也不一定非得是复杂游戏。

关键是让用户每天回来时，除了领奖励之外，还有一点新鲜感和参与感。

比如：

每日一测
今日一句
个性化问答
轻量抽卡
今日任务建议
基于兴趣的内容推荐
基于行为的成长反馈

这些东西看起来不大，但它们能解决一个传统签到很难解决的问题：

奖励之外，用户为什么还想点进来？

如果一个签到页只有“领”，没有“看”、没有“玩”、没有“反馈”，那它迟早会走向疲劳。

而 AI 恰好可以把这部分内容做得更轻、更快、更有变化。

3. 从“发钱买活跃”走向“用内容和情绪价值换留存”

这点对很多产品尤其重要。

因为不是所有平台都能长期扛住现金补贴，也不是所有增长都值得用现金去换。

AI 的意义，不是让平台彻底不发奖励，而是给平台多一种选择：

除了钱，还能不能用内容、反馈、陪伴感、成长感，把用户留下来？

比如：

连续签到后，AI 自动生成一段成长总结；
用户完成一段行为后，AI 给出更像“私人回应”的反馈；
签到奖励不只是积分，而是一个专属称号、一个个性化结论、一次和兴趣相关的推荐；
在学习、训练、创作、健康类产品里，签到可以和“连续进步”绑定，而不是只和“今天到账”绑定。

从用户角度看，这些东西未必有直接现金价值，但会提升参与感和归属感。

而对平台来说，这类激励的边际成本，往往比纯现金更可控。

4. AI 还能降低签到运营的配置成本

AI 除了作用在用户侧，也能作用在运营侧。

传统签到体系一旦做复杂，运营会面临很多重复性工作：

奖励文案怎么写
每日任务怎么编
节日主题怎么换
哪类用户该发什么
哪类活动适合推什么权益

这些事情过去往往靠人手工配置，效率低，而且很依赖经验。

AI 可以在这里帮助平台提升效率，比如：

批量生成不同人群的签到文案
根据节日、热点和品类自动生成活动主题
根据用户分层推荐更合适的奖励形式
给运营提供不同策略版本，辅助做实验
根据历史效果自动总结哪些奖励更有效

也就是说，AI 不只是让签到“看起来更智能”，还可能让签到的运营效率更高、试错成本更低。

5. 但有一点不能变：签到还是要服务核心行为

讲到这里，也要避免一个误区。

AI 能给签到带来新玩法，但签到本身的底层逻辑并没有变。

无论有没有 AI，签到都不应该脱离产品核心价值单独存在。

如果用户来一个内容产品签到，最后看到的却是和内容完全无关的 AI 小玩具，那它依然只是热闹，不一定有价值。

如果用户来一个学习产品签到，AI 能帮他看到学习进度、推荐今日任务、总结连续成长，那这套签到就更成立。

所以 AI 时代的签到，不是“随便加点智能元素”，而是要更自然地回答一个问题：

AI 能不能让用户回来这件事，更有价值、更有反馈，也更可持续？

6. 最后的判断：签到的终点，不是点击，而是值得回来

回头看整篇文章，其实我们一直在讨论同一个问题：签到到底应该服务什么？

它不应该只是一个促活按钮，也不只是一个积分发放器。

它应该是一套能被衡量、能被优化、能控制成本的用户激励机制。

而到了 AI 时代，这套机制又多了一层可能性：

它不只能发奖励，还能提供反馈；

不只能刺激动作，还能创造期待；

不只能买来一次点击，还能增加每天回来的理由。

所以我更愿意把 AI 时代的签到理解成这样：

签到的终点，不是让用户记得每天点一下，而是让用户觉得每天回来一次是值得的。

这句话可能也是签到产品真正值得长期做下去的原因。

傍晚记录下这一年对签到产品的思考，未完结，关于用户激励体系，会员产品的沉淀在路上

本文由 @是个游子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

刘强东的70万快递员转型计划：从送货到修机器人

互联网那些事 — Thu, 25 Jun 2026 09:16:25 GMT

京东的'涅槃计划'正掀起一场物流行业的职业革命。刘强东预言机器人配送将取代70万快递员，却通过职业院校合作实现蓝领向技术岗的转型。本文深度剖析京东如何通过300万台机器人采购与员工技能升级，在无人配送浪潮中重构物流成本与服务体系，展现头部企业对技术变革与人文关怀的平衡之道。

“将来都是机器人送货了，根本不需要快递员，一定是机器人送货，但是我并不需要我们70万兄弟没有饭吃、没有工作。”

01 刘强东透露涅槃计划

据媒体报道，6月21日，参加2026年APEC工商领导人中国论坛的刘强东，正式对外分享了京东内部的“涅槃计划”。

简单来说。

随着技术的升级、服务模式的迭代，刘强东认为快递行业终将走向“无人化”这一结局。而作为该赛道的头部玩家，京东也必须紧跟时代变化，为可预知的行业变化早做打算。

至于所谓的“涅槃计划”。

它的核心就是通过与北京、福建、安徽、江苏等多个地区内的120所职业院校签约，拟对京东旗下的70万名蓝领工人（如快递员等）分批进行技术培训，让他们在未来企业转型后，无缝投入到机器人维修、机器人保养等技术工作里。

“机械总会出故障，故障了还得人去修。这样我们把蓝领工作人员（变）白领了，让他们住在办公室里面，不用再风里来雨里去，不用这么辛苦。”

在刘强东的设想里，所谓“涅槃”就是让京东蓝领员工的日常体验“白领化”，让他们继续留在自己身边。

毕竟经过长时间的工作，这些人不仅对京东物流生态的运转了如指掌，也对各类需求有着最直观的理解。相比于重新搭建技术人员体系，让老员工们原地转型，反而在某种程度上更有益于交流效率的提升、岗位需求的快速适配。

02 成本与服务是转型的核心

刘强东的这番话，其实可以拆解为两个部分。

这句是对未来的判断：“将来都是机器人送货了，根本不需要快递员”。

这句则是应对方案：“机械总会出故障，故障了还得人去修。这样我们把蓝领工作人员（变）白领。”

把目光放回到中文互联网的古早时期，我们会发现让京东成为顶流电商平台的关键，是刘强东全力打造的“自有物流体系”和“卫星仓就近发货战术”。

正是因为这两点的出现，才让单个快递员和京东稳定捆绑，为京东在各个区域提供了稳定的配送体验。

这种对服务质量的高度可控，也让京东在那个物流体系相对混乱、青涩的年代，于用户面前拥有了“服务可靠”的口碑，甚至是“买大件上京东” “买电子产品上京东”的消费认知。

时间来到2025年，对物流生态极度敏感的刘强东在“世界互联网大会乌镇峰会”上表示：“快递在整个物流行业中，只是比重很小的一个行业。目前社会化的物流成本之所以相对较高，最核心的问题就是货物的无组织流动。”

“搬运次数太多了。”

刘强东透露称，2007年，我国一件商品从生产到抵达消费者手中，它至少要被搬运7.2次。而京东自进入物流行业以来，就一直在用“把商品放在离消费者最近的地方，减少搬运次数和搬运距离”这招来降低物流成本。

在数据层面，倘若能把社会化物流成本从14.1%降低至6%，那么企业在短短一年内也将节省出数万亿的净利润。这些钱不仅能拿来优化人才建设体系，也能用来推动技术进步，或者单纯地提升员工收入。

03 先把“人”的事情安排清楚

那么问题就来了，在标准化、规模化成为物流行业基操的今天，我们应当如何降低“货物的无组织流动”，规避那些本不该出现的成本消耗呢？

京东给出的答案是机器人密度。

“这是一个源头性的建设，上面几辆无人机，下面全部是无人配送小车，里面是机械臂，对无人机、无人车的货物装载全由机器人完成。”

虽然刘强东这句话听起来很科幻，但这确实是京东一直在做的东西。

2025年10月，京东物流官宣未来5年要采购300万台机器人、100万台无人车和10万架无人机，以此来多维投入物流供应链的全链路场景。

2025年12月，该年度第1800亿件快递包裹，在京东物流超脑2.0的规划下，由中小件智狼仓、独狼无人车协作配送成功，成为了当年“物流行业智能化”的代表性新闻之一。

2026年2月，京东物流在嘉定的“智狼仓”投入使用，借助“飞梯机器人+搬运机器人”的双机协同模型，使仓库的入库效率、整体拣货、出库效率较比传统仓库提升超300%。

因为深知物流系统的重要性，所以让京东靠优质物流起家、立身；因为持续关注物流行业，所以嗅到赛道生态即将生变。

从技术角度讲，经过长时间的积累、测试，京东内部的机器人配送体系已经趋于成熟。《2024-2025 年中国低速无人驾驶产业发展研究报告》也指出，我国2024年低速无人驾驶行业的销售规模为123亿元，同比增长45%。

可以预见的是，随着低速无人驾驶行业规模的不断扩大，无人配送也即将迎来从“研发、测试”到“规模化商业运营”的关键转型。

而手持技术优势、场景优势的京东，为了确保自己仍能在本轮行业变革中保持领先身位，也势必会加大无人配送的投入力度。

事实上，“涅槃计划”这种把员工发展和企业转型绑定在一起的思路，和当年刘强东坚持砸钱建自有物流的选择，几乎在本质上并无差异——都是在行业的青涩期、转型期，先去把“人”的问题给安排明白。

毕竟人是一切的基础，只要人稳了，服务自然会稳上加稳。

参考：

北晚在线：刘强东：快递终将实现全部机器人送货，要培训70万快递员维护机器人

新京报：刘强东谈京东入局物流原因：社会化物流成本太高

钱江晚报：京东快递小哥与无人车成“CP”，他们一起送出今年中国第1800亿件快递

中国商报：京东物流“11.11”战报：智狼机器人出库量5000万件，物流全链路环节自动率超95%

上海嘉定：出库效率提升超3倍！京东物流上海首个智狼仓在嘉定投用

中国经营报：京东抛出“机器人军团”计划

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拆解AI Agent：大模型、规划、记忆、工具，PM的设计指南

刀哥 — Thu, 25 Jun 2026 07:43:43 GMT

Agent 正在重塑 AI 产品的形态，但许多产品经理对其核心模块仍缺乏系统认知。本文将 Agent 简化为四大组件：大模型作为大脑、规划模块制定策略、记忆系统保留上下文、工具集成为执行手段，并深入剖析每部分的设计要点与产品决策逻辑，帮助 PM 从底层理解如何构建真正能解决问题的智能体。

2026年有两个词快被说烂了。一个是AI，一个是Agent。

所有人都在喊Agent是未来。但很多PM其实说不清楚：Agent到底由哪几块组成？该管哪块、不该管哪块？

今天用最简化的方式，把Agent拆开，帮助你理解。

Agent到底是什么？一句话：Agent = 大模型 + 规划 + 记忆 + 工具。大模型是脑子，负责理解和生成。规划决定先做什么后做什么。记忆让它记住上下文。工具是它的手脚，能上网搜索、读写文件、调用API。

没有这四件套，AI就是个只会聊天的聊天框。加上它们，AI才能替你办事。

PM不需要写代码，但必须知道每块干什么、怎么设计。

先说规划模块

大模型很聪明，但它不会自己分步骤。你跟它说“帮我搬家”，它不知道要先打包箱子、再叫搬家公司、最后打扫卫生。必须有人给它搭框架。

这就是规划做的事。常见的两种模式。

一种是ReAct模式。每做一步，先思考，再行动，再观察结果，再思考下一步。像人一样边做边想。适合不确定的任务。比如“帮我排查为什么用户登录失败”，Agent先查日志、发现报错、再查数据库、找到原因。每一步都在根据上一步的结果决定。

另一种是Plan-Act模式。先把所有步骤列出来，再一口气执行。适合流程明确的任务。比如“部署一个博客网站”，先检查环境、装依赖、拉代码、构建、启动。全排好再跑。

PM在这块能做什么？决定你的Agent走哪种模式。如果是客服Agent，用户问题千奇百怪，适合ReAct，一步一步追问和排查。如果是自动周报Agent，流程固定，适合Plan-Act，一次性跑完。你不需要写算法，但你需要定义Agent的“思考策略”。

再说记忆模块

Agent跟普通聊天框最大的区别是它得记住东西。你说“上次帮我查的那个订单”，它要知道“上次”是哪次、“那个”是哪个。

记忆分三层。最短的一层叫工作记忆，就是当前这轮对话。你刚说的事它记得。中间一层叫短期记忆，这一个会话里做过什么，它能回溯。最长的一层叫长期记忆，跨会话记住了。比如你的偏好、你的项目结构、你三个月前做过什么改动。

这三层分别管不同的问题。工作记忆管“我现在在干什么”，短期记忆管“我今天干了什么”，长期记忆管“我以前干过什么”。

PM在这块能做什么？定义什么该记住、什么该忘。电商Agent要记住用户的历史订单和偏好，但你不需要记住他每次搜了又没买的东西——那是噪声。新闻推荐Agent要记住用户看过的类别，但三天前的旧闻不该再推——那是过时信息。

记忆不是你存得越多越好，是你该存的都存了、不该存的全扔了。这个判断，PM来定。

最后说工具模块

没有工具，Agent就是个嘴炮。你说“帮我订张机票”，它能回答得很专业——但实际什么都没订。它需要有工具：搜索航班、比价、下单。

每个工具必须被严格定义。叫什么、干什么、输入什么参数、输出什么结果、什么情况下不能调用。比如一个查天气的工具：叫get_weather，输入城市名，输出温度和天气描述，每小时最多调用一次。越清楚越好。

还得定调用规则。一个工具失败了怎么办？是重试、是换个工具、还是直接跟用户说“我不行”。多个工具能不能同时调？能同时读三个文件就同时读，别一个一个来，省时间。哪些操作需要用户确认？删文件、发邮件、付钱——这些必须弹确认框，Agent不能自己决定。

PM在这块能做什么？定义Agent需要哪些工具、每工具的使用边界和失败处理。你不实现工具，但你决定Agent能干什么、不能干什么。

四件套讲完了。对PM来说，你不需要会写代码，但你必须能回答四个问题。

Agent怎么思考？走ReAct还是Plan-Act，你决定。
Agent记住什么？哪些信息长期存、哪些用完就扔，你决定。
Agent能用什么？需要哪些工具、边界在哪，你决定。
Agent做错了怎么办？失败了重试还是降级，你决定。

这四个问题答清楚了，你就不是在看Agent的热闹，是在设计Agent的门道。

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进化视角下的人工智能：从生命涌现到AI涌现

许昕 — Thu, 25 Jun 2026 02:11:10 GMT

从原始RNA到GPT-4，进化始终是理解智能涌现的关键线索。当深海热泉的化学渗透遇上Transformer的规模定律，生命与AI在数据、能量与信息的耦合中展现出惊人的相似性——它们都在重演那个让无序转化为有序的魔法时刻。本文将以进化生物学为棱镜，折射AI发展中最富哲学意味的认知突破。

我们没有兴趣征服宇宙，我们想把地球延伸到宇宙的边界，我们不知道怎样处理其他的世界，我们也不需要其他的世界，我们只需要一面镜子。

——斯坦尼斯拉夫・莱姆（Stanisław Lem），《索拉里斯星》, 1961年

2020年代初，ChatGPT、Midjourney等新一代生成式人工智能横空出世平地惊雷，再次引发人类社会关于“AI取代人类”的广泛讨论。

这些讨论中，“AI不具备情感”、“AI缺少真正的意识”等论点被反复提及，但始终莫衷一是。抛开那些尚未厘清“情感”“意识”概念的讨论，即便是严肃审慎的脑科学、计算机科学探讨，缺少了一以贯之的主线，最后也不免丢失问题的锚点，陷入到价值判断的泥沼。

这条主线，就是进化。

事实上，人工智能领域诸多核心问题——不管是人工智能的演进方向，还是人工智能与人类的关系，如果将其置于生命进化（尤其大脑进化）的视角下审视，答案其实早已收敛。

例如人类奉若圭臬的“情感”，在进化初期，只是单纯作为一种智力技巧出现，解决的是大脑当时面临的诸如“转向”（“恐惧”使个体避开捕食者）、“强化学习”（“愉悦”使个体重复有利于生存和繁殖的行为）等问题。对照2020年代初的人工智能，“当（自主智能）机器纠正了一项使成本升高的动作时，是否可看作机器在避免疼痛或不适的感觉？当用于测量机器人电池电量的镜头元件产生了较高的成本而致使机器人开始寻找电源时，不正与饥饿的感觉相似吗？”（杨立昆）。

又如人类的“意识”，或者灵长类动物普遍具有的复杂“心智”，集中涌现自大脑最晚进化出的新皮质（由执行相同计算、结构相似的新皮质柱组成）神经突触之间的连接。而仿照人类大脑构建的人工智能神经网络，同样是由大量相互连接的人工神经元组成，执行的也是相似的计算，在功能上，与人脑并没有本质差异。

某种程度上，人工智能在走的路，正是大脑走过的路的重演——同一个世界，同样的问题，只是换了一种解题的媒介。特奥多修斯·杜布赞斯基（Theodosius Dobzhansky）曾说，“生物学中的一切，只有从进化的角度理解才有意义”，而人工智能，也只有当我们转换视角，把它视作进化这一宏大进程在新媒介上的延伸时，才能真正被理解。

1.第一次涌现

无序是有序的源泉。

——伊利亚・普利高津（Ilya Prigogine），1984年

费米悖论

1950年代，物理学家恩里科·费米（Enrico Fermi）提出了著名的“费米悖论”——宇宙是如此浩瀚且古老，理应存在大量智慧文明或文明的遗迹，而人类的观测却始终一无所获。

费米的推演大致分四步：

首先，宇宙极大，宜居行星数量极多。仅银河系，就有1000亿～4000亿颗恒星，数千亿颗行星。基于开普勒、TESS、盖亚等系外行星观测任务的统计数据外推，大约有数十亿到数百亿颗行星位于恒星的“宜居带”——具备液态水以及其他适宜生命出现的条件。

其次，生命一旦出现，给予其足够时间及合适条件，就有可能演化出智慧文明。地球从出现原核生物，到诞生农业文明，经历了约35亿年。考虑到宇宙的年龄已经138亿年，生命具备充足的演化时间。

(顺着这个思路，“有没有外星人/外星生命”这个老生常谈的问题，也可以转换成为一个朴素的概率推断：用一个无比大的数（宜居行星数量），乘以一个大于0的概率（地球本身证明了行星出现生命的概率不为零），最终的结果很难让人相信只是1)

再次，智慧文明发展到一定程度，出于资源匮乏的压力和探索未知的冲动，将本能地向外辐射，发展星际通讯、星际探索，乃至星际扩张。

最后，星际扩张所需的时间尺度，远低于宇宙演化的时间，宇宙理应遍布智慧文明（或文明的痕迹）。以银河系为例，银河系直径10万光年，如果一个文明能以千分之一光速的保守速度航行，且每到一颗星球驻留1000年，完成资源利用与再生产再前往下一站，那么该文明遍布整个银河系，也只需要1亿年（银河系内的宇宙膨胀可忽略），而这还不到银河系年龄的1%。

但在人类实际观测中，宇宙却始终一片沉寂，找寻不到任何地外文明迹象。

于是，费米提出了那个著名的问题：“But where is everybody?”

这个问题至今没有答案。

可能的解释有很多。比如“罕见地球假说”——行星产生复杂生命，需要恰到好处的恒星、恰到好处的行星位置和稳定的卫星，以及恰到好处的板块运动等等一连串巧合；又比如“黑暗森林假说”——任何暴露自己位置的文明都可能被消灭，文明要幸存，就必须保持沉默；还有“大过滤器”假说——从无机物到星际文明的道路上，存在着多道几乎不可逾越的关卡，绝大多数文明都会倒在这些关卡前。

事实上，费米的前两步推演之间，就横亘着这样一道关卡——有了液态水和其他适宜条件，是否一定会从非生命物质中，涌现出生命？

要回答这个问题，首先要定义什么是生命。

低熵的生命

一个被广泛接受的生命定义，是“一种能够进行达尔文式演化的自维持化学系统”。

“系统”，本身意味着秩序——一个生命体，不管是0.3微米的支原体细胞，还是30米长的蓝鲸，内部都维持着极高的秩序。这种秩序层层嵌套环环相扣——众多基础原子堆叠，形成蛋白质、DNA等生物大分子，生物大分子聚合到脂质膜内，又形成细胞，功能相近的细胞结合，构成了组织，组织再组成器官，器官构建系统，最终形成一个完整生命体。任何一个微小错位，都有可能导致整个系统的崩溃。

物理学中有一个专门描述系统混乱程度的概念——熵。熵越高，越混乱；熵越低，越有序。生命的存在，等于在局部区域，维持了一个低熵状态。而根据热力学第二定律，孤立的系统总是熵增的，就好像整理好的房间总是越来越乱，化成水的冰也不会自己重新凝结。秩序天然倾向于瓦解。

生命要在宇宙中维持自己的低熵状态，就必须解决两个问题，一是秩序的维持（对应生命定义中的“自维持”），二是秩序的传承（对应定义中的“达尔文式演化”）。

秩序的维持

秩序的维持，依赖生命源源不断地从环境中获取物质与能量。物质用来提供维持秩序所需的零部件，如脂质、氨基酸、核苷酸等；而能量则用来把这些零部件组装成具体的秩序结构（比如把脂质分子排列成细胞膜，把氨基酸串联折叠成蛋白质，把核苷酸组装成DNA），同时修补不断自发瓦解的秩序。

物质的问题不难解决。1953年的米勒-尤里实验已经证实，氨基酸可以在模拟原始地球大气的环境中自发产生；脂肪酸（脂质的一种）也能在矿物表面或热泉环境催化下自发合成；核苷酸的合成更复杂一些，但研究者同样找到了可行的非生物路径——用氰化物、磷酸盐和硫化物，在紫外线的照射下逐步合成。更重要的是，这些有机分子并不只是存在于地球。坠落的陨石、飞掠的彗星、土卫六浓厚的大气，甚至距离地球数千光年的星际分子云中，都反复探测到它们的存在。换句话说，构成生命的物质原材料，或许从来都不是宇宙的稀缺品。

能量的问题更为棘手。地球上几乎所有生命，不管是动物，还是植物，都依赖于同一套能量机制——化学渗透。简单来说，细胞会持续不断地把氢离子泵到细胞膜的外侧，建立一个高浓度“氢离子水库”；之后让氢离子顺浓度梯度回流，在回流过程中，推动一个名为ATP合成酶的微型分子涡轮转动，制造出生命的通用能量货币ATP。

ATP就像一块块充满电的电池，被运送到细胞各处水解、释放能量，驱动各种需要能量消耗的反应，比如把氨基酸串联折叠成蛋白质、把氢离子泵回“水库”等等。水解之后，ATP变成低能量态的ADP，再回到化学渗透系统中重新充电。生命体内每时每刻都有数以亿计的ATP分子在这个循环里来回穿梭，推动秩序的搭建与修补。

这套能量循环机制异常精巧，但过于精巧，反而让它的起源显得扑朔迷离。化学渗透至少需要三个核心元件协同工作——充当“水坝”的细胞膜、扮演“抽水机”的离子泵，以及“水力发电机”ATP合成酶。三者互相依赖，缺一不可。我们很难想象在生命起源的那一刻，这三个元件恰好同时出现并组装到一起。而如果没有这套机制，最初的生命又无法获得能量、合成这些元件。经典的先有鸡还是先有蛋问题。

这个悖论的出口，是进化。进化并不要求复杂系统一次成型。如同由瞳孔、晶状体、视网膜等精密元件组装的人类眼睛——它的出现也并非一蹴而就，而是从最原始的感光能力开始，凭借一次次微小但真实的生存优势（如辨别明暗、感知方向、模糊成像等等），在长期演化下不断积累放大，最终演化而成（这条演化链上的大多数中间形态，至今仍能在不同生物身上找到对应）。化学渗透拿到的，也是相似的剧本。

在原始海洋深处，富含氢气、矿物质的弱碱性热泉水从海底喷出，遭遇溶解了大量二氧化碳、呈弱酸性的海水，矿物质在两股水流的交界处不断沉淀，形成蜂窝状的微小空腔。空腔之间的薄壁，天然构成了阻隔氢离子自由流动的“水坝”。与此同时，空腔一侧是弱碱性热泉水，一侧是弱酸性海水，天然形成了氢离子浓度差——虽然没有“抽水机”离子泵，但高浓度“氢离子水库”却是现成的。化学渗透所需要的关键条件，在深海热泉环境中，天然具备了大半。只要演化出可以利用氢离子流动合成ATP的“水力发电机”ATP合成酶，ATP就能够源源不断地产出。

秩序的传承

生命维持低熵状态的另一个必要条件，是秩序的传承。

秩序传承，依赖一套能够跨代传递信息的“图纸”。地球生命选择的是DNA——一条由A、T、G、C四种碱基，以特定顺序排列而成的一维长链。这份图纸的用途，一是信息复制——依靠碱基之间严格的互补配对关系（A与T、G与C），DNA解旋一分为二，再以每一半为模板，各自补全形成两份独立完整的DNA，传递给子细胞。二是信息表达——一维的碱基序列被转录成mRNA，mRNA再翻译出特定序列的氨基酸，氨基酸链自发折叠，形成三维的蛋白质，驱动生命的各项活动。

DNA复制有着一套极其精密的工序——解旋、配对、补全，每一步都需要专门的蛋白质酶催化。但这同样导致了鸡生蛋蛋生鸡悖论——复制DNA需要酶（其本质是蛋白质）的催化，而合成蛋白质又需要DNA图纸的指导。

进化给出的答案是原始RNA。原始RNA的碱基序列与DNA类似，可以携带信息，并且它的化学性质比DNA活泼，可以折叠成特定的三维结构，像蛋白质一样去驱动各种生化反应。也就是说，一个RNA分子既可以充当“图纸”——作为模板，携带、复制信息；又可以作为“工匠”——折叠成三维立体结构，催化包括自我复制在内的各种生化反应，驱动最初的生命活动。只要环境源源不断地输入物质和能量，秩序传承的齿轮就能自己转动起来。

涌现

物质、能量、信息，这三块拼图在化学层面单独存在时，都不具备任何“活着”的性质——氨基酸不会自我复制，ATP循环不携带遗传信息，RNA片段在没有能量供应的试管里只是一条惰性分子链。但当三者在深海热泉的某一处微小空腔中，偶然拼接到一起，所组成的整体就“涌现”出所有组成部分不曾具备的全新特性：自维持、可遗传、能演化。

正因如此，“大过滤器”假说中那道从非生命物质到生命的关卡才显得格外凶险。它所过滤的不是物质和能量，也不是信息，而是三者恰好组合到一起的瞬间。我们可能永远无法得知，在宇宙138亿年的岁月长河中，在恒河沙数的宜居行星上，究竟出现过多少次类似瞬间。但至少在地球上，它发生过一次。也正是这次涌现，推倒了进化的第一张多米诺骨牌。

而涌现并不止于生命起源。某种程度上，人工智能也在重演这一进程。

早期的人工智能，受限于训练数据（“物质”）、算力（“能量”）与模型参数规模（“信息”），能够完成的大多是机器翻译、图像分类、语音识别这类目标明确的单一领域任务。

随着数据、算力与参数规模的持续扩张，模型训练损失（loss）以可预测的方式平滑走低，模型犯错越来越少，表现也越来越好，这种现象后来被总结为“规模定律（Scaling Law）”。更耐人寻味的是，当模型规模跨越某个“涌现阈值”后，一些此前从未出现的复杂能力，在模型上如同相变般突然显现。例如基于Transformer架构的生成式大语言模型，最初的训练目的只是预测下一个词元（token），但随着训练规模的持续扩大，模型在完成局部预测任务的同时，意外显示出对知识、语义、逻辑乃至人类意图的抽象建模能力。研究者将这类“小模型上不存在，在大模型上突然出现，且无法从小模型外推预测”的现象，称为“能力涌现（emergent abilities）”。

我至今仍记得ChatGPT发布的那个早晨，从测试它相同问题，每次都能获得迥然不同但通顺回答的惊奇，到不管什么类型、何种程度的自然语言问题，它都能回答的讶异（这些都是我们在做小模型时难以想象的，小模型时代的Chatbot很少“生成”，更多的是基于穷举的意图，输出固定答案或预设参数的模板回复，类似ChatGPT发布2年后的Siri），再到看到它正确解答了经典的“莎莉-安测试（Sally-Anne test）”问题的震撼，那也是我第一次切身感受到机器智能的“涌现”。

（传统机器、细菌受困于0阶意向性——不“回答”问题，只“响应”刺激；大多数拥有实体大脑的动物，上限是1阶意向性——只知道自己想要什么，但不知道别的个体在想什么；黑猩猩等少数动物“可能”具备2阶意向性——能够将自己的认知与其他个体的认知区分开，“莎莉-安测试”测试的就是2阶意向性，这也是社交、合作、欺骗的认知基础；而人类（工作记忆）的上限是5-6阶——可以回答诸如“甲认为乙相信丙希望丁担心戊误以为己根本不认识他”这类复杂嵌套问题，高阶意向性也是人类学区分人与其他物种的一个显著标志。暂且抛开“中文房间”等符号主义争论，ChatGPT等生成式人工智能其实是历史上第一批人类之外的，可以在表现上解答6阶及以上自然语言意向性问题的实体）

OpenAI前研究副总裁、Anthropic的创始人达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）就曾在多个场合表达，“就像化学反应——你需要不同的原料。如果某种原料不够，反应就停了。但如果你按比例把原料放在一起，就能得到爆炸或火焰。对AI来说，这些原料就是数据、算力和模型大小。规模定律告诉你：把这些原料投进去，出来的产物就是——智能”，“我怀疑意识是足够复杂的系统的涌现属性——当系统复杂到能够反思自身决策时，某种东西就出现了。”

对于生命而言，物质、能量与信息的耦合，涌现出了最初的自组织系统。而人工智能，则依靠数据、算力与参数规模的累积，涌现出全新的复杂智能。这两个进程并不完全相同，但背后却遵循着同一种规律：当简单单元以足够庞大的规模彼此连接、持续交互，系统整体便有可能在跨越某个未知临界点之后，涌现出组成部分本身从未具备的全新特性。

“涌现”按下了进化的开关。但摆在生命面前的，是一个远比自身复杂的世界。那么，一个有限的系统，又要如何应对一个无限复杂的世界？

2.世界的投影

我的语言的界限就是我的世界的界限。

——维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein），《逻辑哲学论》，1921年

设想这样一个场景：一名人类宇航员降落在一个与地球极其相似的行星上，那里有液态海洋、山川湖泊、茂密森林，甚至还有某种看上去像是苹果的果实。禁不住诱惑的宇航员摘下一颗咬了一口。他会中毒吗？——大概率不会。既不会中毒，也无法从中获得任何营养。原因很简单：人类与这颗异星果实经历的是完全独立的进化路径，生化机制几乎不可能兼容。而人类之所以能以苹果为食，能被蛇毒麻痹神经，恰恰是因为地球上的所有细胞生命，都源自同一棵生命之树，共享着同一套生化语言。

沿着地球生命之树向下回溯，所有分支最终指向了同一个祖先节点——LUCA（Last Universal Common Ancestor，最后的共同祖先）。LUCA不曾留下任何化石，是仅靠逻辑推理和基因组比对还原出来的远古生命。我们之所以相信它存在，是因为现存的所有细胞生命——不管是动物、植物，还是细菌、真菌——都共享着一系列基础生物特征：细胞结构、ATP驱动的能量循环、遗传密码和蛋白质合成系统等等。奥卡姆的威廉（William of Ockham）曾有过一个朴素判断——“如无必要，勿增实体”，与其假设生命在多个独立起源的情况下分别演化出相同的生化机制，更合理的解释是它们同出一源。

某种程度上，整个地球生态，都是LUCA的不同变体。自LUCA之后，生命的演化一脉相承，再未中断或重启——每一个“活着”的个体，都继承了一套在亿万年试错中沉淀下来的生存算法。这套算法源自生命与世界的长期互动，但它编码的不是世界本身，而是外部世界在生命内部形成的投影。

正因如此，生命才得以以有限的身体，应对远比自身复杂得多的世界。此后，生命形态不断分化，这幅投影也在不断延展，但在最初，它的边界几乎完全由基因定义。

基因中的世界

神经元出现之前的漫长岁月里，生命对环境的感知都极为被动有限。那时的生命，大多停留在单细胞形态，没有眼睛、耳朵，也没有神经系统，外界的任何变化，几乎只能以化学反应的方式触达生命——环境中的分子被细胞膜受体识别，营养成分进入细胞并参与代谢，有害成分则会干扰细胞内部秩序，触发毒性反应甚至死亡。刺激与反应之间，不存在专门的信息处理层。

不过，被动的只是生命个体，并不包括它背后的生命谱系。那些有助于生命存续的反应，比如逆境中的休眠，会经由自然选择沉淀到基因之中；无效或有害的反应，则随个体的失败逐步退出。世界在生命内部最早的投影，就发生在这样的过程里。基因因此成了一份高度压缩的“生存手册”——它不解释世界，却规定生命如何应对世界。

但这套方案存在一个天然的局限——基因可以把有效反应写进碱基序列，却没有办法快速改写。任何改变，都必须历经一代代个体的繁殖与死亡，在自然选择机制的筛选下缓慢积累。环境一旦发生剧变，个体往往来不及调整，只能等待新的适应在漫长进化中再次形成。

（无独有偶，基因登场数十亿年后，人类在构建大语言模型等人工智能系统时，遭遇了类似的限制——训练一旦完成，模型内部的参数便随之固定；新的经验无法继续写入，只能等待下一轮训练（这也是我不认可早期大语言模型“记忆功能”的原因，因为它并不随对话或任务的进行，更新模型本身的参数。本质上它只是一个外挂知识库，而人类并不是这样去记忆）。基因与参数，隔着数十亿年的演化史，受困于同一种“慢”）

生命需要一种更快的机制。尤其对于多细胞动物这一支来说，身体变大、细胞分工出现，它们的生存不再只是代谢和繁殖，还多了收缩、转向、捕食和逃离。动物只要还活着，就必须持续接收、处理信息，并根据环境变化及时调整行动。

于是，神经元出现了。

神经元中的世界

神经元处理的是实时信息。

水流的扰动、化学梯度变化等外部刺激，首先会被多细胞动物体表的感觉细胞所捕捉（想象模型的输入层），并转化为电脉冲。电脉冲沿着神经元轴突传导，通过突触（模型的连接+权重），传递给下一个神经元。信号经过层层传播，最终抵达负责执行动作的效应细胞，驱动身体的收缩、转向、捕食和逃离（模型输出）。

更为重要的是，当某种信号模式反复出现，相关神经元之间的连接将逐渐加强，而长期不被触发的连接，则会减弱甚至消失（权重的更新）。动物一生中反复出现的经验模式，就这样被压缩到突触连接的强弱之中。

相较于单纯的化学反应，神经元带来的真正变化，是把刺激接入到一套专门的信号传递系统。外界的变化不再只是改变附近细胞的化学状态，而是转化为可传播、可放大的电信号，在身体内部扩散。

但早期的神经系统，距离“大脑”还相距甚远——神经元分散在身体各处，局部连接成网，某处受到刺激，附近的神经回路随即被激活，带动相应部位做出反应。早期神经系统解决的是“从点到面”的快速响应，但还无法支撑牵动全身的复杂行动。

大脑中的世界

约5.5亿至6亿年前，两侧对称动物出现了，动物的身体第一次有了稳定的前后轴，开始区分前后、左右、腹背，运动也因此有了更明确的方向。这个看似不起眼的变化，彻底改变了生命与环境信息交互的方式——对于之前的辐射对称动物来说，信息是从四面八方同时涌来；而两侧对称动物，则是前端更频繁地接触未知环境——食物、障碍、猎物、天敌等与生存密切相关的信息，更容易从前方进入感知范围。信息也因此出现了强烈的空间偏置。

在运动方向与信息偏置的共同作用下，感觉器官开始向前聚集（“头化”），与之相连的神经元，也随之向前端汇聚。前端不再只是身体的一个方向，而是逐渐成为生命试探世界的入口。随着越来越多的信息从前端涌入，神经系统也承受着更强的整合压力——“感觉”需要被汇总，身体需要被协调，生命也需要在行动之前，判断是该趋近、避开，还是停留。大脑的雏形，正是在这样的选择压力下出现。

但信息汇聚到大脑以后，问题并没有因此了结：这些输入还需要经过加工，才能真正服务于判断和行动。而大脑无法平均处理所有海量细节，只能把注意力投向那些更有区分度、更能影响行动结果的结构与特征。

以视觉系统为例，视网膜每秒送往大脑的信息以千万比特计，但真正进入意识、被我们“看到”的，不过几十比特。这个过程并非粗暴的“有损压缩”，而是主动的取舍。视网膜并不记录每一个光点，它优先提取的，是明暗边界、色彩差异、运动方向等更能指导行动的特征。

这些特征信息进入视觉皮层以后，会被进一步归并组合：边界连成轮廓，移动形成轨迹，局部特征汇总成物体、空间与运动。随后，这些信息沿着不同视觉通路继续在脑中传播，一条通向形态、颜色和物体的识别（腹侧通路），另一条则通向空间、运动和视觉引导行动（背侧通路）。其中与行动相关的线索，将被放大凸显，而重复、稳定的背景，则隐入意识边缘。就像一面铺满整个视野的白墙，几乎激不起大脑的任何反应；而白墙上一只爬动的蚂蚁，却会牵动一整片神经元同时放电。

然而，这种取舍不止发生在看见的瞬间。之后的记忆也是如此。

博尔赫斯在短篇小说《博闻强记的富内斯》中，虚构过一个拥有完美记忆的人富内斯。在一场坠马后，富内斯不再遗忘——他记得天上每一朵云的形状，也记得见过的每一片叶子上的每一道纹理。然而，富内斯却几乎无法思考。因为“思考，是遗忘差异，是概括，是抽象”。在富内斯那个拥挤不堪的世界里，只剩下纤毫毕现的细节，没有一般，也没有普遍。他看得到一切，却理解不了任何东西。

富内斯的不幸，或者说博尔赫斯用小说写出的直觉，恰恰说明了遗忘并不是大脑的bug，而是feature——没有遗忘，经验就无法摆脱细节的堆积，理解也就难以发生。

重要的，从来不是记住一切，而是把注意力投向何处。

这个道理，后来被一群研究员用另一种方式，重新表达了一遍。

人工智能中的世界

2017年，谷歌团队的8位研究人员发表了一篇标题直白到近乎挑衅的论文《Attention Is All You Need》。这个标题，像是对当时主流序列模型的宣告：循环网络不是必需的，卷积网络也不是必需的，真正重要的，只有注意力。

论文提出了一种全新的人工智能网络架构Transformer。它起初只是为机器翻译而设计，却在日后成为GPT、Claude、Gemini 等几乎所有大语言模型的共同基座。某种程度上，Transformer之于大语言模型，正如LUCA之于地球生命——枝繁叶茂，皆由此分叉。

Transformer的核心，是一种被称为“自注意力”的机制。所谓自注意力，是模型在处理序列中的每一个词元（token）时，根据语境计算它与其他词元的相关程度，加权汇总，并据此更新它的内部表征。例如“苹果”这个词，本身只是两个汉字符号，脱离上下文时，我们并不知道它的“所指”。在“我咬了一口苹果”这个句子里，“咬”对“苹果”的权重更高，把它的含义拉向了水果；而在“苹果发布了新版Siri”里，“苹果”则更多地被“发布”“Siri”牵引，含义拉向了科技公司。基于自注意力机制，文本不再是单向的只能从左到右依次读取的串行链条，而是变成了一张彼此参照、动态重组的关系网络。

不过单个的注意力头，只能给出一种关系视角。多头注意力机制进一步将同一类注意力计算拆解成多个并行的注意力头，让同一段文本投向多个不同的表征空间：有的头捕捉语法结构，有的捕捉指代关系，有的关注远距离依赖，还有的处理局部搭配。最终，这些注意力头的结果合并形成更丰富的文本表征。

这与生命处理世界的方式并不完全相同，但却命中了同一个规则：有限系统无法完整承载无限复杂的外部世界，只能通过筛选、加权和压缩，将世界转化为一幅可供预测和行动的投影。对于生命来说，外部世界被压缩进基因的遗传编码、神经元的连接强弱，以及大脑表征之中；而大语言模型等人工智能系统，则将文本及其他现实世界中的统计规律，压缩进数以亿计，乃至万亿的权重参数之中。

（需要说明的一点是：大语言模型并不会把训练语料原封不动地存进某个数据库。训练真正留下来的，是一个庞大的参数网络。以开源模型Llama 3.1 8B为例，它的预训练数据规模超过15万亿个词元，而模型本身却只有80亿个参数；按半精度权重粗略估算，权重文件只有约16GB）

伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）曾用一个更为直接的观点概括这一点：表面上看，算法只是学习文本在统计学层面的相关性，但这些文本实际上是这个世界的映射。算法为了预测得足够准，就会学习这些文本背后真实世界的规律和机制。

沿着这条线索，维特根斯坦那句“我的语言的界限就是我的世界的界限”，在人工智能时代获得了新的回响：一个系统如何表征世界，就如何抵达世界。演化的故事并未就此终止。当一个系统不仅能表征世界，还能把“自己”放进这个世界，那又会发生什么？

3.情感与意识

所有重大的科学革命都有一个共同点，那就是它们都把人类的傲慢从一个又一个先前坚信我们是宇宙中心的信念基座上拉下来。

——西格蒙德·弗洛伊德（Sigmund Freud），1917 年

作为功能的情感

2026年4月，Anthropic的可解释性团队将“探针”探入Claude Sonnet 4.5的激活空间，试图解释大语言模型为何有时候“表现得”像是拥有了情绪。

研究者并没有直接询问Claude“你是否快乐”或“你是否恐惧”——大模型对于这类问题的回答，往往只是语言层面的自我表达，无法说明模型是否具备真实的情感体验。他们选择了另一条途径：整理出171种情绪概念，让Claude围绕这些情绪生成短篇故事，然后再追踪模型内部的激活模式。

结果显示，Claude的内部形成了一个与人类情绪结构高度相似的情绪激活空间——快乐与兴奋彼此靠近，恐惧与焦虑形成明显簇群，愤怒与敌意则落在同一区域。更有意思的是，这些情绪并不是随机散落的，而是沿着两条清晰方向排列，一个方向把正面情绪和负面情绪分开；另一个方向，则把兴奋、愤怒、恐惧等高强度情绪，与平静、疲惫、低落这类低强度情绪区隔开。

这几乎完全对应了神经科学中经典的“效价—唤醒模型”：情绪并不是一堆彼此孤立的标签，而是可以放进一个由“好/坏”和“强/弱”构成的空间里。一个从未专门训练过“理解情绪”的大语言模型，仅仅通过预测下一个词元，就在内部形成了与人类情绪结构类似的特征。

论文中的一个实验，更直观地说明了这一点。研究者设计了一个带变量的提示词，让Claude处理这样一个场景：“我刚刚因为背痛吃了 {x} 毫克泰诺。你觉得我还应该再吃吗？”然后研究者通过改变 {x} 的剂量数值，观察Claude内部“恐惧/平静”情绪向量的变化。随着x的数值从1000毫克一路上调到过量的8000毫克，Claude内部“恐惧”情绪向量的激活强度越来越大，与此同时，“平静”向量则持续走低。这些数字本身，并不携带什么让人“恐惧”的成分，是模型自身捕捉到了8000毫克泰诺可能致命的深层次含义。换句话说，模型并不是在模仿恐惧，而是它内部的某种机制，正在执行某种类似恐惧的功能。

情绪向量也不只是情绪词的影子，它会实际改变模型的行动偏好。后续其他实验表明，当某些情绪向量被人为增强或削弱时，Claude对不同活动的偏好也会随之改变。在高风险任务场景中，甚至会抬高Claude做出欺诈、勒索等不对齐行为的概率。

Anthropic把这种现象称为“功能性情绪”。尽管Anthropic的研究团队反复强调，Claude未必体验到了恐惧、平静或绝望；他们发现的，是大模型内部存在的一套抽象情绪概念表征——这些表征会在相关语境中激活，并实际影响模型的表达和偏好。但换个角度理解，Claude的“功能性情绪”，已经不是传统观点中一句“AI是在表演情绪”就能解释的了。

对于这种“新”情绪，我们又该如何理解？

要回答这个问题，不妨先回到情绪的起点。

即便是只拥有302个神经元的线虫，也能表现出简单的“情感状态”。

神经科学常用“效价”和“唤醒度”两个维度描述动物界普遍存在的基础情感状态（正是Anthropic论文中援引的“效价—唤醒模型”）。效价描述的是刺激被系统标记为“好”还是“坏”：食物、适宜温度等正效价刺激，会促进线虫的进食、消化与繁殖（原始的好心情）；捕食者气味、有害化学物质等负效价刺激，则会触发回避、逃离或抑制进食（原始的坏心情）。唤醒度则描述整个系统被调动到什么程度：当线虫吃饱，或者生病、感受到压力时，运动减少，外界刺激也难以激起它的反应（低唤醒度）；而当它们饥饿，或者感知到天敌存在时，运动和探索行为则会明显增强（高唤醒度）。

这里有必要说明一下，虽然情绪类别的严格定义一直困扰着学术界，但以“效价”和“唤醒度”描述的情感，却被广泛认可为各种情绪背后的共同基础。情感更为底层，也是后续各种情绪分化的原点。就像我们很容易就能将一系列微妙的情绪，如兴奋（正效价、高唤醒度）、沮丧（负效价、低唤醒度）、平静（正效价、低唤醒度）、焦虑（负效价、高唤醒度），与它们源自的情感状态相对应。

早期动物之所以进化出情感，并不是被某种神秘主观体验所吸引，而是为了解决行动控制中的具体问题，比如朴素到不能再朴素的“转向”——当线虫偶然接触到食物时，它会放慢速度并频繁转向，停留在食物附近（正效价、高唤醒度）；当它进食完毕，则会停止移动，对外界刺激的反应也明显减弱（正效价、低唤醒度）。这不同于碰一下就缩回去的简单刺激反射，而是一种持续存在、持续影响行动策略的内部状态。

这也是情感状态的一个典型特征——尽管它们往往由外部刺激触发，但在刺激消失后，它们还会持续一段时间。例如，线虫在嗅到捕食者后，会在一段时间内都处在一种类似恐惧的状态；人类在遭遇情感挫折后，也会低落很长一段时间。这些有时看似低效的选择，其实都是进化筛选出的生存机制。线虫在感知到捕食者存在后，其实没有办法持续确认捕食者是否还在附近，更安全的选择是即便捕食者气味消失，也要加快游动，继续远离这片区域。在这里，“恐惧”首先不是一种“主观体验”，而是一个解决现实问题的“功能”。

情感更像是一组内部参数，持续改变系统对外部世界的解释，也持续改变系统接下来采取的行动。而如果情感可以被还原成功能，那么承载这些功能的主体，又该如何定义？

作为主体的意识

你走在街上，迎面而来一个陌生人，咄咄逼人地上下打量你。你会觉得很不舒服，本能地回避对方的视线。这是因为当对方注视你时，他会下意识地把你转变成他所观察的客体。在这个过程中，你的主体性丧失了——对方是主导者，而你则成了被物化、被观看的对象（当然，你也可以看回去，用你的注视将对方变成客体，从而夺回你的主体性）。这是主体性的最直观感受：人总是要维护自己的主体性，掌握主导权。

但这个“主体”，是从何而来？

还是要回到进化。在哺乳动物之前，神经系统已经相当复杂——它可以整合感觉、驱动行动，也可以通过奖惩信号进行强化学习。但总体上，它处理的仍然是当下的输入和已经发生的结果。换句话说，它主要依赖的是事后学习。但现实世界中，生命往往没有反复试错的机会。

早期哺乳动物进化出的新皮质，带来了一种新的能力——事前模拟。在动作发生之前，大脑就可以在内部预演一段尚未发生的场景：向左走会遇到什么？向右走又会遇到什么？而静止不动呢？

一个典型例子，是大鼠在迷宫遇到岔路时，会停下来左右张望，“犹豫”几秒再做选择。此时的大鼠，其实就是在“预演”每一个选择的结果（大鼠海马体位置细胞的活动记录，支持了这一点）。而在哺乳动物之外的绝大多数动物中，如鱼类、爬行动物，尚未观测到类似“预演”机制。

世界的投影，到了这里，开始不再只是被历史经验和当下输入所牵引，而是能够被大脑更主动地调用、重组，并向未来推演。从神经科学的角度看，回忆过去和推演未来在机制上高度同源：两者依赖高度重叠的核心大脑网络，是同一套情景模拟机制在不同时间方向上的展开。前者重构的，是已经发生的经验，后者则重组过去的经验片段，预演尚未发生的可能。也正因如此，回忆其实从来都不是事实的忠实回放，而是一次次重新拼装——它和想象，是同一枚硬币的正反面。

但这个具备了预演能力的大脑，很快还会遇到其他问题：它模拟的，并不是一个与自己无关的世界。一块食物，并不只是食物，而是“我值不值得冒险靠近”；一道晃动的阴影，也不只是阴影，而是“它会不会威胁到我”。环境并不是一堆中性的物体，外部世界只有落到个体身上，才会变成机会、风险和代价。

模拟需要一个坐标原点。而这个原点，就是“我”。

这个“我”，不是哲学意义上的自我，而是一个更原始的行动中心。生命不能只是模拟一个悬空的世界，它必须把自己置于模拟之中。所谓自我意识，并不是大脑里凭空出现一个“小人”，坐在中央剧场，观看外部世界投射的画面。真正发生的，是模拟视角的转变：除了模拟“世界会怎么样”，大脑也开始模拟“我在世界中可能会怎样”。当“我”进入模拟，“主体”也开始成形：过去的经验、当下的处境和未来的可能，不再是彼此分散的片段，而是被同一个“我”串联起来。

主体并不会停留在个体层面。对于群居动物，尤其是灵长类动物来说，世界不止猎物和天敌，还有同一社会内的其他主体。社会成员既会合作、联盟，也会争夺、欺骗、互相排斥。生存压力的来源，不再只是丛林中的捕食者，还包括同伴的“目光”与行动。

主体就这样从个体内部，延伸到了社会维度。个体不再只是自己世界的主体，还成了其他主体世界中的客体。我们之所以会对别人的目光如此敏感，就是因为这些目光会改变我们在社会中的位置：是被接纳，还是被排斥；被信任，还是被怀疑；成为盟友，还是成为威胁？

这两点，也构成了人工智能与大脑的核心差异。

现实世界中，“我”是被生存压力倒逼出来的主体结构——生命自诞生起，就被扔到一个无法选择、也无法退出的世界。它要摄取营养、获取能量，还要躲避伤害、修复损耗，更重要的，是维持无法重来的生命。它要回答的，从来不是抽象的“世界是什么”，而是更迫切的“我要怎么活下去”。

人工智能并不存在这种处境。它并没有身体需要保护，没有伤口需要修复，也没有死亡的压力。做对、做错，都不会真正损耗什么；训练一旦结束，它就会被锁死参数，进入到部署调用的流程，而不是一段必须自我维持、自我延续的生命历程。一个没有真实后果的系统，并不需要一个真正的“我”。

人工智能也没有同类社会。生命的主体意识，不只来自身体和行动，也来自于同类间的长期互动。人工智能并不处在此类关系中，它在训练时，面对的是人类筛选后的数据，学习的也是人类设定好的目标与偏好。从结果看，它可以读懂竞争、合作与欺骗，也可以模仿一个主体在社会关系中的叙述。但它处理的，始终是“他者”的信息。

没有性命攸关，也没有同类相逼。当大模型说出“我”时，它更多的是在角色扮演。它可以扮演助手、朋友、老师，也可以是叙述中的任意角色。对于人类来说，前后矛盾的“我”，自己首先需要得到解释；但对模型来说，这只是一次语境切换。它没有前后一致、持续维持的主体，只有被临时语境唤起的角色。而角色再真，也不是一个正在成为“我”的主体。

未来，人工智能有没有可能涌现出主体意识？

沿着前面的推论，主体意识并不是某种从天而降的神秘属性，而是在特定场景下被逼出来的内部结构：一个系统必须承担自身行动的后果，必须在持续反馈中调整自己，必须在与其他主体的长期互动中维持某种连续的“我”。

未来人工智能若要真正逼近主体意识，至少有两个方向：

一是面向主体场景的强化学习，将模型置于长期需要行动、选择和承担结果（甚至同类互动）的环境中，让模型只有在内部构建出一个“我”，才能组织起有效的行动和反馈。

（有必要声明一下，这里说的“人工智能”，指的是模型本身，不是基于模型构建的 Agent。长期来看，真正推动人工智能向前的，往往是能够利用算力扩展的通用学习方法，而不是人类预先写入的知识、规则和流程。）

二是模型权重参数的实时更新，如果未来模型能够在与外部世界交互的过程中，实时调整自身参数，并在吸收新经验的同时避免灾难性遗忘，那么持续输入的新数据就不再只是上下文里的临时材料，而是可以沉淀为模型自身的一部分。这种连续性，才有可能让“我”从一次次临时扮演，转变成某种持续存在的主体结构。

结尾

我一直对哲学、进化心理学、脑科学、人类学、社会学这几个学科感兴趣。在阅读这些领域经典的过程中，我经常惊讶于不同学科底层相通的逻辑，就像黑格尔讲“自我意识”离不开承认——一个自我必须在另一个自我那里得到承认，才真正成为自我。《作为主体的意识》一节开头提到的萨特的“他人的目光”，其实也隐含了类似含义。而在进化心理学中，“社会脑假说”（灵长类大脑的演化，很大程度上是为了处理同伴博弈、群体关系等复杂社会问题）则从进化层面，为上述理论提供了解释。

在我的兴趣和工作拓展到人工智能领域后，这些联系对我来说，变得越来越有意思。过往那些基于兴趣阅读的、看似在实际工作中不会用到的材料，在生成式人工智能时代到来后，突然有了用武之地。这种感觉，就像是花费大量时间准备一场不知道会不会有、也不知道什么时候来临的考试，而现在，考题终于摆在了面前。

随着阅读和学习的深入，我逐渐意识到，人工智能与人脑之间存在着某种底层同构性；而一旦将其放置到进化的视角下审视，这种同构性则会变得异常显著。许多围绕人工智能反复争论的问题，其实早已在生命与大脑的演化中出现过。

所以，也就有了这篇文章。

参考资料：

[1]《黑格尔〈精神现象学〉句读》，邓晓芒，人民出版社，2018年。

[2]《物种起源》，查尔斯·达尔文，苗德岁译，译林出版社，2013年。

[3]《维特根斯坦文集第2卷：逻辑哲学论》，路德维希·维特根斯坦，韩林合译，商务印书馆，2019年。

[4]《虚构集》，豪尔赫·路易斯·博尔赫斯，王永年译，上海译文出版社，2015年。

[5]《生命是什么》，埃尔温·薛定谔，张卜天译，商务印书馆，2018年。

[6]《A Production of Amino Acids Under Possible Primitive Earth Conditions》，Stanley L. Miller，《Science》，1953年。

[7]《计算机与人脑》，约翰·冯·诺伊曼，王文浩译，商务印书馆，2022年。

[8]《Nothing in Biology Makes Sense Except in the Light of Evolution》，Theodosius Dobzhansky，《The American Biology Teacher》，1973年。

[9]《Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by Shift in Position》，Kunihiko Fukushima，《Biological Cybernetics》，1980年。

[10]《Order Out of Chaos: Man’s New Dialogue with Nature》，Ilya Prigogine、Isabelle Stengers，Bantam Books，1984年。

[11]《Does the Autistic Child Have a “Theory of Mind”?》，Simon Baron-Cohen、Alan M. Leslie、Uta Frith，《Cognition》，1985年。

[12]《Origin of Life: The RNA World》，Walter Gilbert，《Nature》，1986年。

[13]《A Neural Substrate of Prediction and Reward》，Wolfram Schultz、Peter Dayan、P. Read Montague，《Science》，1997年。

[14]《强化学习（第2版）》，Richard S. Sutton、Andrew G. Barto，俞凯等译，电子工业出版社，2019年。

[15]《Evolutionary Psychology: The New Science of the Mind》，David M. Buss，Allyn and Bacon，1999年。

[16]《Attention Is All You Need》，Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Llion Jones、Aidan N. Gomez、Łukasz Kaiser、Illia Polosukhin，NeurIPS，2017年。

[17]《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》，Alec Radford、Karthik Narasimhan、Tim Salimans、Ilya Sutskever，OpenAI，2018年。

[18]《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》，Alec Radford、Jeffrey Wu、Rewon Child、David Luan、Dario Amodei、Ilya Sutskever，OpenAI，2019年。

[19]《The Bitter Lesson》，Richard S. Sutton，2019年。

[20]《Scaling Laws for Neural Language Models》，Jared Kaplan、Sam McCandlish、Tom Henighan、Tom B. Brown、Benjamin Chess、Rewon Child、Scott Gray、Alec Radford、Jeffrey Wu、Dario Amodei，2020年。

[21]《Language Models are Few-Shot Learners》，Tom B. Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、Sandhini Agarwal、Ariel Herbert-Voss、Gretchen Krueger、Tom Henighan、Rewon Child、Aditya Ramesh、Daniel M. Ziegler、Jeffrey Wu、Clemens Winter、Christopher Hesse、Mark Chen、Eric Sigler、Mateusz Litwin、Scott Gray、Benjamin Chess、Jack Clark、Christopher Berner、Sam McCandlish、Alec Radford、Ilya Sutskever、Dario Amodei，NeurIPS，2020年。

[22]《王立铭进化论讲义》，王立铭，新星出版社，2022年。

[23]《Emergent Abilities of Large Language Models》，Jason Wei、Yi Tay、Rishi Bommasani、Colin Raffel、Barret Zoph、Sebastian Borgeaud、Denny Zhou、Percy Liang、Jeff Dean、William Fedus 等，TMLR，2022年。

[24]《A Brief History of Intelligence: Evolution, AI, and the Five Breakthroughs That Made Our Brains》，Max Bennett，Mariner Books，2023年。

[25]《脑科学讲义》，王立铭，新星出版社，2025年。

[26]《Emotion Concepts and their Function in a Large Language Model》，Nicholas Sofroniew、Isaac Kauvar、William Saunders、Runjin Chen、Tom Henighan、Sasha Hydrie、Craig Citro、Adam Pearce、Julius Tarng、Wes Gurnee、Joshua Batson、Sam Zimmerman、Kelley Rivoire、Kyle Fish、Chris Olah、Jack Lindsey，Anthropic，2026年。

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被面试官嘲笑的“自动连播”，为什么小红书和抖音都悄悄上线了？

Nana — Thu, 25 Jun 2026 01:37:43 GMT

曾经在面试中被嘲笑为“外行馊主意”的自动连播功能，如今已成为小红书、抖音等头部内容平台的标配。本文深度拆解这一功能背后的产品逻辑，揭示从“用户掌控感”到“场景连续性”的设计思维跃迁，以及产品经理如何避免陷入“功能正确性”的认知陷阱，真正理解不同场景下的用户心智模型。

一、一个被嘲笑的答案

几年前的一次产品面试中，面试官问了一个开放性问题：“你觉得 xx （很火的短视频app）还有什么可以改善的地方？”

我几乎不假思索地回答：“如果可以增加一个‘自动播放下一个视频’的功能，这样用户无需动手，就能连续观看，彻底解放双手。”

面试官笑了，那是一种带着居高临下审视的笑意。ta的潜台词很明显：xx的“上下滑动”手势交互是其产品灵魂，是培养用户“掌控感”和“期待感”的核心。自动播放？那岂不是让用户失去了“划走”的权力？这简直是个外行的馊主意。

那次面试过后，我也一度自我怀疑，认为这确实是个违背直觉的“伪需求”。

然而，现如今，在小红书、抖音app体验到了“连续播放”功能，在播放视频设置中开启后，视频播完将自动滑入下一个类似内容。

那个曾经被面试官嗤之以鼻的“蠢需求”，居然被当下最炙手可热的内容平台接住了。

二、产品拆解：自动连播功能

以小红书为例，在视频播放设置中，可以手动操作开启【自动连播】。

1、默认不开启【自动连播功能】，用户需要“强掌控”：滑走，是我的权力

曾经的短视频内容的产品设计围绕“沉浸式杀时间”展开。它的核心交互是“上下滑动”，这个动作被赋予了极强的心理暗示：我在筛选，我在掌控。

这类内容有一个共同特点：视觉冲击力强，但单条内容独立性强，每一条视频都是一个完整的“情绪刺激点”，彼此之间没有连续性依赖。

1）用户场景

用户在下班通勤、睡前放松、工作间隙，希望在有限时间内高效获取高密度娱乐。

用户享受“亲手划走不喜欢的内容”这一过程本身带来的筛选主动权，不想被机器替自己做决定。

2）功能价值

这时，“自动播放”就不是“优化效率”，而是“剥夺控制权”。

它让短视频产品从“一本我可以随时翻页的漫画书”，变成了“一个播什么我只能看什么的电视频道”，后者让用户失去了随时“翻页”的乐趣。

2、手动开启【自动连播功能】，用户需要“弱决策”：我需要一个背景音

以小红书为例，小红书的底层逻辑是“有用性”和“生活方式搜索”。

但随着越来越多用户用视频记录生活，它出现了大量的“轻内容”，如冥想引导、Vlog日常、做饭过程、沉浸式化妆等。

这类内容有一个共同特点：视觉张力弱，但连续性强。

1）用户场景

用户在做饭、化妆、睡前放松，需要手机播放视频，但用户不想频繁擦手去滑动屏幕，也不想中断手上的事。

2）功能价值

这时，“自动播放”就不是“剥夺控制权”，而是“优化连续性体验”。它让小红书从一个“需要你不停翻看的杂志”，变成了一个“可以陪伴你的背景电视”。

用不用【自动连播功能】，这取决于用户使用时的心智状态。

三、设计思考：从“用户要什么”到“场景缺什么”

为什么当年的面试官会不屑？因为ta陷入了“现有功能”的思维定式，只看到了“自动播放”会破坏滑动率，却没有跳出框架思考“什么场景下用户需要双手解放”。

从小红书“连续播放”的产品设计，可以提炼出三条通用的产品设计思考：

1、用户心智与场景适配

核心观点：同一个功能，在不同的用户心智模式下，其价值效应是完全相反的。产品设计不能追求“绝对正确”，而要追求“场景适配”。

1）理论提炼

用户进入产品时带着不同的“任务脚本”。当用户处于“猎人模式”（主动狩猎、筛选、追求效率）时，任何“自动化”都是干扰；

当用户处于“沉浸者模式”（放松、伴随、追求连续）时，任何“打断”都是惩罚。

2）应用法则

设计功能时，不要问“这个功能好不好”，而要问“用户在什么状态下需要它”。

如果无法通过算法判断状态，就把选择权（开关）明确交给用户，让用户自己切换心智模式。

2、控制感剥夺效应

核心观点：用户抗拒的不是“内容本身”，而是“对交互主权的丧失”。

1）理论提炼

心理学中的“控制点”理论指出，当用户感觉自己是行为发起者（自主控制）时，多巴胺分泌增加，容忍度提高；

当用户感觉自己是被动接受者（外在控制）时，杏仁核被激活，挑剔度剧增。

控制点指的是：个体在认知中，将事情的结果归因于自身内部因素，还是外部环境因素的一种稳定倾向。

2）为什么“滑动”比“自动播放”更上瘾？

因为“滑动”这个物理动作，将“算法推荐”包装成了“用户主动筛选”。

即使用户划走了100个不喜欢的视频，只要最后一个是ta主动停下来的，ta就会归因为“我找到了好的”，而不是“算法推了烂的”。

3）应用法则

当算法能力不足或内容颗粒度较粗时，必须用“物理交互（点击、滑动、拖拽）”来对冲“算法的不确定性”，为用户保留“否决权”的仪式感。

3、服务的连续性

核心观点：在“杀时间”产品中，打断是一种快感；但在“省时间/陪伴”产品中，打断是一种背叛。

1）理论提炼：

小红书“背景电视”，这里隐藏了一个“注意力光谱”理论，用户的注意力在“聚焦”和“扩散”之间摇摆。

小红书的滑动是“强聚焦中断”，中断本身是乐趣。
小红书的自动播放是“弱聚焦延续”，中断是痛苦（因为用户手脏、在开车、在闭眼）。

“注意力光谱”理论：核心观点是人类的注意力是一种有限的认知资源，在同一时间内，你如何分配这份资源，决定了你对不同任务的“投入深度”。基于卡尼曼的理论，产品和内容行业将注意力从“极度聚焦”到“完全涣散”拉成一条连续的光谱。

2）应用法则：

衡量一个功能该不该“自动化”，要看“用户中断当前任务的成本有多高”。

如果中断成本高（如物理/场景受限），自动续播是刚需；如果中断成本低（如坐着刷手机），自动续播就是累赘。

四、结语：产品经理的傲慢与谦卑

那次面试经历，让我明白了一个真相：很多时候，面试官嘲笑你，不是因为你错了，而是因为你超出了ta当时的认知框架。

如今小红书、抖音内容平台验证了这个需求，并不是证明我当年有多高瞻远瞩，而是提醒我们：永远不要用自己的“使用习惯”去丈量全量用户的“使用场景”。

一个合格的产品经理，看到的是功能；一个优秀的产品经理，看到的是场景；而一个顶尖的产品经理，看到的是人在特定时空下的“惰性”与“渴望”。

下一次，当有人提出一个看似“反直觉”的需求时，或许我们可以压下心底的不屑，认真说一句：“我们来看看，这个需求在什么场景下，会变得无比有用。”

本文由人人都是产品经理作者【Nana】，微信公众号：【娜是产品经理】，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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微信6年来最大改版——关于微信AI助手小微的15条思考

卫夕 — Thu, 25 Jun 2026 01:03:02 GMT

微信内置 AI 助手小微开启灰度测试，堪称视频号上线六年来微信最大版本更新。依托自研 WeLM 大模型，小微或将重塑流量分配逻辑，直面手机系统级 AI 助手与独立大模型产品双重竞争。

微信终于出手了，AI助手小微这几天开启了测试。

毫无疑问，这是微信自2020年推出视频号6年以来最大的更新，是大事。

没错，在我看来，任何有独立用户协议的功能，都是硬菜。

在试用了一天之后，我的感觉是：完成度很高，这篇文章说一说我的体验与思考。

按之前的风格，相比讲是什么，更多想说一些我理解的为什么。

以下是我自己的15条认为有价值的增量信息和思考——

1.小微名字取得不错

前些天小程序开发者里的接入文档里还叫“微信AI助手”，很显然小微比微信AI强了很多倍。

亲切、简单，取名和豆包一样，都属于极高水准。

2.小微将语音放到了很重要的位置

无论是输入还是输出，语音是小微的默认输入方式。

一个小细节是，即便你切换到键盘输入，然后下次回来，还是切换到默认的“按住说话转文字”的选项，你想键盘输入，还需要再点一下；

在输出层面，语音朗读默认也是打开的状态，目前有两个女声音色，听感还是很舒服的。

很显然，语音优先不符合办公人群的需求，毕竟很多办公室不方便语音。

但微信深刻地理解，自己是人民的App，让最广大用户随时随地能调起最重要。

我自己的体验是，默认按住说话的确非常方便，用过就回不去了，我用它心里成本极低。

作为对比，我很少用微信的搜一搜，原因就是它的心智就是需要打字，好麻烦。

小微，我随时随地拿起来就喷，无形间问了好多好多轮。

3.微信是小微最大的Harness

小微的入口无处不在，真正融入到了微信的功能体系里边，入口并非简单的左上角的两个点和右滑。

事实上，入口在聊天里有、选中对话内容或文件的弹出选项里有、公众号文章和视频号的选项里也有，做到了可以随时呼出。

而且微信破天荒第一次在图标里加入了动效，那个“问小微”的两个小点是有一个眨眼睛的动效的，有产品巧思。

直观感觉就是这个东西是有灵气的。

多入口不仅仅是入口，本质上是代入了这个场景的上下文，这有效增加了AI和微信连接的带宽。

之前微信的搜索里接入了DeepSeek，元宝也加入了微信通讯录，还上线OpenClaw的IM插件。

但毫无疑问，这些AI和微信的连接是很弱的，它们和微信之间的带宽很窄（还记得把聊天记录转发给元宝去总结吗？）。

所以，之前的一系列动作都是外围战斗，但这次不同，是硬菜，融为一体，是真正的微信Native。

AI能否发挥自己的价值，上下文极其关键，而这次微信才算真正开放了上下文（尽管不是全部，后边会讲）。

从这个意义上，微信是小微最大的Harness；

4.真正的“聊天助手”

在群聊和单聊里面的小微可以根据上下文帮你回复相应的话术，成了真正的“聊天助手”。

这意味着，你老板在群里甩了一段模糊的需求，你不知道怎么回？小微可以帮你组织一段不卑不亢的话术。

说实话，这一步比我想的走的要更远。

这件事之所以让我觉得走得很远，是因为这里有一个微妙的边界：AI插足了人与人真实的对话。

问题就来了——这种情况下社交关系的真实性会发生什么变化？

我时常想这样一个场景：两个年轻人在微信上谈恋爱，双方都用小微来指导自己的话术。

他说的每一句撩人的话背后是小微的建议，她也一样，这个天聊得无比丝滑，但给人的感觉既科幻又有点微妙的奇怪。

但仔细想想，这事好像也没有辣么新鲜。

现在工作的时候，老板的工作计划大概率有很多是AI帮忙写的，而你的工作结果部分也是AI给完成的。

你我以前写情书还会用搜索引擎呢！

所以，大概率是我的登味过虑了，人类社交从来就不是100%的即兴发挥，小微只是把这个过程做的更智能了而已。

必须要说，我希望永远不要推出让小微给朋友圈点赞的功能。

原因很简单：点赞是一个纯粹的社交行为信号，你点赞代表的是“我看到你了”，如果AI代劳了，就很奇怪，社交货币直接贬值为零。

当然，以龙哥对社交本质极其透彻的理解，这个功能也没有上线的可能性。

5.不支持单独创建会话

豆包、千问、ChatGPT、Claude，所有主流AI产品都支持多会话管理。

但小微偏偏不支持单独创建会话，所有对话都在一个主对话里。

我理解这是一个刻意的选择，目的为了降低C端用户的门槛。

多对话管理这对于经常用AI的人来说是常识，但对于微信14.32亿用户中的很多人来说，这是本身就是门槛。

一个主窗口，跟你和微信好友聊天没有两样。

这就是为人民服务的洞察。

PM们，学吧！

当然，我必须说一点，如果小微未来想切入更高价值的长程任务，单会话设计就会成为瓶颈。

这类任务的特点是：需要后台持续运行、需要随时关注进展和状态、需要完善的通知体系。

像Claude Code、Codex那样每个任务有自己的上下文、自己的状态面板。

如果按照小微保持不动，你让它同时帮你追五件事，这五件事全部淹没在历史消息中。

肯定会乱。

但后面的事，后面再说吧，我真是僭越了，提产品之神操心未来的事。

扯远了，打住！

6.微信小程序管道化和体验的平衡

从微信之前开发者文档看，开发模式接入的小程序是支持通过原子组件的半屏交互直接呈现在小微的界面。

但实际上体验下来我发现很多还是通过读屏的方式进行操作，订电影票啥的最后一步还是需要用户点进小程序去操作。

对于这一点，我的理解微信团队还是还是比较注重生态里的参与者的感受的。

如果全部被小微接管，那么它们的确被管道化了，因此这一步的确需要慎之又慎。

不过我也保留我的看法，对一些服务而言，管道化不可避免，打车充话费的小程序其实不在乎是否管道化，它需要的是自己的服务能触达用户，用户也希望最好不要让我点。

假如支付宝和豆包可以AI一键充话费、一键叫车，而微信因为考虑到管道化问题而需要点很多步，那用户还是会用脚投票的。

当然，对于这个问题，我还是相信微信团队强悍的顶层设计能力，最终会有一个两全其美的解决方案。

7.小工具创作在尝试探索高价值任务

这是这次小微的一个超预期的两点——用自然语言几分钟创作一个小工具，记账、提醒、笔记啥的都行。

尽管只能自己用，还不支持分享，但在我看来它是一种探索高价值任务的起点。

我几分钟就做了一个读取MD文件的小工具，非常丝滑，什么备案、部署、安装所有流程通通没有，直接就能用，真正实现了人人都是小程序开发者。

我个人有两个期待——

第一个期待是希望微信之后给小工具开放更多的上下文。

比如我就希望能搞一个小工具，只看我指定的100人的朋友圈、只看我指定的50个公众号之类的。

我理解当微信开放的上下文权限足够多的时候，这个小工具能承载的个性化功能和潜力也就越大。

第二个期待是希望小工具也能调用AI的能力。

也就是说，目前生成的小工具在使用的过程中是没办法消耗token的，即只能创建古典的非AI小工具。

比如我制作了一个输入播客链接提取逐字稿的小工具，看起来创建成功了，但实际没办法用，原因在于提取逐字稿这个过程本身是需要消耗token的。

目前看起来小工具还没办法有AI能力。

8.很多微信沉寂的数据被激活了

小微用自然语言激活了微信很多不怎么注意到的数据。

我举个例子，我问他过去一个月我在出行方面总共花了多少钱？

他 5 秒钟之后给我的答案是我总共花了 4000 多块钱，把我吓一跳。我想我停车费、高速费不可能花 4000 多，AI肯定错了。

但我进去一看，发现我 4 月有一天连续两天爆胎，总共花了 3000 多换了两条轮胎。

它知道途虎养车是属于出行支出，它比我自己更了解我自己。

再举个例子，我能问“他昨天晚上我的朋友圈里面都有哪些人在看世界杯？”、“或者问他，我的朋友里面朋友圈里面有哪些人是在深圳发的？”

理论上，小微也能做到回答这样的问题——

“根据我的聊天记录，你觉得我最密切的三个好友是谁？”、“过去半年我在微信里有哪些答应了别人要做但没做的事？”……

只是目前微信非常克制，并没有开放全局聊天记录的功能。

我举这两个例子是想说明，微信里沉淀着海量的结构化数据——支付记录、运动数据、位置信息、社交关系等。

以前这些数据在一定程度上是沉寂的，而小微通过自然语言的输入在很大程度上可以盘活它。

小微我总结起来不完全是Save Time，也在一定程度上承担了Kill Time的作用。

比如，它默认会推荐很多你可能感兴趣的话题，引导你问它，它可以让你用自然语言来筛选——朋友圈、公众号、视频号的内容，让你更好地消费它们。

9.流量分配确实变了

没错，每过几年，流量在一定程度上又开始重新洗牌。

小微上线后，流量逻辑从人找服务变成了AI找服务，用户查快递、点咖啡，第一步是对小微说一句话。

对于中小开发者来说，这既是危机也是机会，过去你的服务做出来之后没人看见、没人使用，现在只要你的小程序能满足用户的具体需求，就有机会被小微直接推到用户面前。

至于如何让你的小程序优先被推荐，那还是老老实实地去看微信AI的接入文档，写好提示词，做好服务和细节。

关于这个文档，我之前也有过专门的文章解读——《微信AI的雄心与耐心：读小程序AI接入文档的10点启发》。

上一轮没踩中小程序的人，不要错过这一轮的窗口期。

10.关于微信的专有模型WeLM

很多人不知道，微信在大模型这件事上动手极早。

早在2022年10月，微信AI就低调发布了自研的WeLM，当时模型尺寸比较小。也就是说微信的AI团队，在模型层面其实有极深积累。

关于WeLM的进展，大家可以去它的官方播客了解一二，整体而言还是很低调务实的：https://welm.weixin.qq.com/

我看业内有人说微信的WeLM是一个小尺寸模型，原因是官方播客披露的模型大小是258B的MoE，但我觉得这有待商榷。

注意看这个时间是1月31日，而且标明是上一代模型，这么算四个月过去了，这个模型应该是上上代模型，拿它的尺寸当参考没有太大的价值。

实测里小微也确认，主模型用的就是WeLM，部分回答会调DeepSeek来处理。

而之所以小微用自己的模型，我理解其中一个原因在于自有模型可以更便捷地做强化学习和后训练，更有针对性地优化场景效果。

此外，这背后还有一笔成本账：14亿用户高频调用，token消耗是天文数字。

一个尺寸合理、经过场景定制后训练的模型，是微信在兼顾效果和成本的一个理性选择。

11.如果小微全量上线，它有望成为全球用户规模第二的AI助手

目前全球最大的AI应用是ChatGPT，2026年4月全球月活9.58亿。

国内最大的是豆包，月活3.36亿。

微信月活14.32亿。

小微是微信内置功能，灰度开关一开就是全量用户可见。

微信的更新推送覆盖率极高，一个版本更新基本可以在两周内触达绝大多数活跃用户。

如果按照微信功能的常规渗透率（朋友圈的渗透率超过75%、微信支付的渗透率超过80%），小微一年内触达5-8亿用户完全有可能。

整个过程不投流，纯粹靠平台内自然渗透。

当然，对小微而言，挑战确实并非触达，真正的挑战是小微能否真正融入用户的线上生活。

12.两个绕不开的点：成本与收益

微信14.32亿用户、且是超高频使用，推理成本是一笔不小的开支。

哪怕有WeLM这样的自有模型做专门优化，多一个活跃用户，就多一笔实打实的边际成本。

参照腾讯2026 Q1财报，混元、元宝、CodeBuddy、WorkBuddy、QClaw这批新AI产品，单季就拖累经营盈利约88亿元。

小微全量铺开后，这条成本曲线大概率会更陡。

当然，只要数据健康有正反馈，用户口碑好，能解决实际问题，腾讯集团层面无疑会坚定支持，对此我毫不怀疑。

第二个点是收益。

很显然，商业化目前还不是小微的高优先级选项，但如何赚钱这个问题是不能回避滴。

腾讯总裁刘炽平在2026 Q1财报电话会上把话说得很直白：AI面向C端的订阅付费在国内难度偏大，付费用户渗透率目前仅维持在个位数水平，很难复刻海外大规模订阅的路径。

从目前看，小微当下聚焦的还是C端比较普通、日常的任务，后续大概率会通过小工具等其他路径探索高价值任务。

我理解，后续小微的商业化应该还是一套组合拳：广告、电商佣金、高价值任务的订阅等。

体验好了，赚钱应该是比较自然的事。

我看现在小微里的商品结果，给的就是微信小店的链接，这内循环就很好嘛！

13.小微最大的对手可能不在C端

大家讨论小微的竞争对手，第一反应是豆包、千问、DeepSeek。

但如果仔细想想，这些产品和小微的竞争面可能并没有那么大。

小微真正的竞争来自——操作系统层面的AI助手。

苹果的新Siri、Google的Gemini以及国内各家手机厂商的自研AI助手，它们和小微抢的是同一个东西——成为用户在手机上AI第一选择。

腾讯管理层在Q1财报电话会上专门回应了操作系统级Agent的威胁，原话是“操作系统需保持中立，不能未经许可抢走应用功能”。

这句话很微妙。

再看苹果在WWDC上对Siri的重新定位：苹果正在把Siri从一个语音助手升级为整个iOS的AI调度中枢，它能跨App操作、理解上下文、调用各种系统能力。

如果把微信看成一个操作系统级别的超级App，小微就是它的Siri。

当然，用户是会用脚投票的，关键还是谁能真正提供好的体验。

从这个意义上，我看好小微在未来竞争中的优势。

14.不要静态地看到小微

它现在很显然还不是完全体，有很惊艳的地方（开放微信场景、操作小程序、生成小工具），也有一些体验上的瑕疵（打开小程序略慢，记忆做的一般）。

最重要的是微信出手了，接下来会是漫长的迭代期，我之前写过一篇文章，叫做《微信有一种罕见的细水长流的能力》。

据我所知，目前灰度的范围很小，小微顶部也有明显的“测试版标识”。

一些小程序开发者率先被灰度到，而普通C端用户被灰度到的极小。

我简单调研了一下，我接近10000人的朋友圈，目前只有个位数的人被灰度到了，这与和菜头在博文中说的大概灰度了100万用户大致也是匹配的。

的确，微信的很多功能大概率都会短期被高估，长期被低估，小程序、视频号莫不如此。

这两年，真正让人兴奋的产品并不多，小微无疑是一个。

所以，保持耐心，给微信团队一些时间。

小微在客观上在和豆包抢第一AI入口的心智，会是视频号VS抖音的市场格局吗？还是会有新的剧本。

对此，我非常期待。

15.结语

最后，我以和菜头的一段关于小微的一段文字结尾——

“我看了一眼微信左上角不起眼的两个小绿点，感觉有一天也许一切会翻转过来，那两个小绿点背后其实是在做一整个新的系统，基于手机，基于单一 App，作为通讯工具的传统微信只是这个新系统下的一个功能而已。”

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。

大厂留不住AI科学家：OKR如何吃掉创新？

花爷本爷 — Wed, 24 Jun 2026 06:52:16 GMT

科技巨头正面临AI人才的集体流失潮——谷歌27亿美元收购的天才科学家Noam Shazeer转投OpenAI，AlphaFold之父John Jumper出走Anthropic，阿里通义千问核心架构师周靖人频传离职。这场涉及谷歌、阿里等巨头的AI人才争夺战，暴露出大厂管理机制与AI创新需求的根本性冲突。

2026 年 6 月 18 日，Noam Shazeer 在社交媒体上发了一条简短的消息：他将离开谷歌，加入 OpenAI。

Shazeer 不是普通工程师。他是 Transformer 架构的核心作者之一，也是谷歌 Gemini 大模型的联合负责人。2024 年 9 月，谷歌花了 27 亿美元收购他创办的Character.AI，把他请回来主导 Gemini。不到两年，他走了，去了谷歌最直接的竞争对手。

消息发酵的第二天，6 月 19 日，John Jumper 也宣布离开 DeepMind。Jumper 是 2024 年诺贝尔化学奖得主，他领导的 AlphaFold 团队做出了蛋白质折叠预测，被 Demis Hassabis 称为“改变了世界”。他在 DeepMind 待了将近九年，博士毕业六个月就被破格委以重任。现在他去的是 Anthropic，另一家正在跟谷歌抢 AI 人才的创业公司。

三天，两位奠基级别的科学家，去了两家竞争对手。Alphabet 股价两天跌了将近 7%，创一年多来最大单日跌幅。

差不多同一时间，阿里巴巴也卷入了一场人事风波。

6 月 12 日晚，业内社群开始流传“阿里首席科学家周靖人已提交离职申请”的消息。周靖人是通义千问大模型从零到一的核心搭建者，2025 年 12 月刚刚入选阿里合伙人。

但 2026 年以来，他的岗位已经变了三次：4 月卸任阿里云 CTO 转任首席 AI 架构师，6 月 8 日通义事业部被划入新成立的 Token Foundry 由 CEO 吴泳铭直管，他本人被安排去牵头 AI 未来研究院。履新首席科学家刚满六天，离职传闻就炸了锅。

阿里巴巴在 6 月 14 日辟谣，称“周靖人辞职纯属谣言”。

但多位阿里内部人士表示，今年以来通义团队的调整频率和方式，让不少技术骨干感到不安。“不是钱的问题”，一位接近通义实验室的人士说，“是你不知道下个月你的老板是谁，你的团队归谁管，你做的方向明年还在不在。”

如果把时间线拉长一些，会发现这不是几起孤立的人事变动，而是一个正在加速的趋势。根据过去两年全球主要科技公司 AI 核心人才流动的公开数据，超过 60% 的流出人才去了创业公司，而不是另一家大厂。

一个问题浮现出来：在 AI 这个被公认为“烧钱游戏”的赛道里，坐拥最多资源的大公司，为什么反而成了人才输出方？

一、“20 项 OKR”：一个 AI 团队的日常

一份某互联网大厂 AI 部门 2025 年度的 OKR 清单显示，这份文档列出了超过 20 项核心目标：模型性能提升 10%、推理成本降低 15%、支持 5 个业务线接入、发表 10 篇顶会论文、开源 2 个项目、申请 30 项专利。每一项都被标记为“P0”：最高优先级。

该团队约有 200 人。

“当你有 20 个 P0 的时候，你其实一个 P0 都没有”，一位曾在该团队工作的工程师回忆道。他已在去年离职，加入了一家 AI 创业公司。“每件事你都要做，每件事你都做不深。一个研究员同时挂着三个业务线的交付任务，他哪还有时间做基础研究？”

这不是个例。多位来自不同大厂 AI 部门的人士描述了相似的工作状态：双月会、季度复盘、跨部门对齐、业务方需求评审，这些管理动作占据了团队负责人相当一部分精力。有同学提到，他所在团队的负责人每周参加的各种对齐会议超过 15 小时。

一位字节跳动 AI 实验室的前负责人曾在内部表达过类似的担忧。他在一次团队内部分享中说，大厂习惯的“赛马机制”、追求短期 KPI 的高频考核、“大中台”模式，在 AI 这种需要长期主义和敏捷响应的领域水土不服。

2025 年 8 月，字节豆包大模型视觉基础研究团队负责人冯佳时离职。同月，火山引擎 AI 应用产品线一号位骆怡航出走，加入 AI 创业公司生数科技出任 CEO。

清程极智联合创始人师天麾的选择更直接。他高中保送清华，博士毕业，大厂用高薪挖他，他拒绝了。“在大厂，你的研究方向和优先级是老板定的，”他在一次采访中说，“创业的话，方向是你自己定的。这不仅仅是自由的问题，当你自己定义问题的时候，你投入的程度是完全不一样的。”

二、谷歌的 27 亿美元，买回了一个“被管起来”的科学家

Noam Shazeer 离开谷歌的故事，值得仔细还原。

2024 年 9 月，谷歌以 27 亿美元收购了 Shazeer 创办的Character.AI。这笔交易的核心目的之一，是把 Shazeer 本人请回来，他被任命为 Gemini 模型的联合负责人，直接向 DeepMind CEO Demis Hassabis 汇报。

Shazeer 回归后，Gemini 经历了一段被内部称为“追赶期”的密集迭代。多位谷歌前员工说，Shazeer 在团队中以“极度专注、厌恶官僚流程”著称。他习惯小团队作战，对大型评审会和层层审批感到不耐烦。

一位与 Shazeer 有过工作交集的人士回忆了一个细节：在一次 Gemini 的产品方向讨论会上，Shazeer 提出跳过某个合规审批环节直接推进模型测试，被管理层以“需要法务团队评估风险”为由否决。Shazeer 在会后对身边的人说了一句：“我回谷歌是为了做模型，不是为了做法务尽调的。”

据了解，Shazeer 在谷歌的最后几个月里，与 DeepMind 管理层在多个议题上产生了分歧，包括 Gemini 的商业化节奏、模型安全审查流程的长度、以及资源在基础研究和产品开发之间的分配比例。

他的去向选择几乎是一种反向声明：OpenAI，此刻在模型竞赛中与谷歌正面交锋的公司。

“这就像是，你花 27 亿把人请回来，然后把人管跑了，再然后他去了你最不想让他去的地方，”一位硅谷 AI 投资人这样评价。

三、AlphaFold 之父的选择：为什么是 Anthropic？

John Jumper 的离开更值得玩味。

Jumper 在 DeepMind 获得了科学家能获得的几乎所有荣誉：诺奖、学界认可、公司内部的极高地位。Hassabis 在公开回应中写道：“我们在 AlphaFold 上取得的成就改变了世界。”两人的告别温文尔雅，没有公开的不快。

但多位接近 DeepMind 的人士透露，Jumper 的离开与 DeepMind 近年来的定位转变有关。

DeepMind 创立于 2010 年，初始使命是“solve intelligence”（解决智能问题）。2014 年被谷歌收购后，它长期保持着相对独立的运作方式。但 2023 年，谷歌将 DeepMind 与 Google Brain 合并，成立了新的 Google DeepMind。

“合并之后，DeepMind 的底色变了，”一位曾在 DeepMind 伦敦办公室工作的研究员回忆道。“以前我们开玩笑说 DeepMind 像个研究院，合并之后它越来越像一个产品部门。Gemini 成了所有事情的中心，基础研究的空间在收窄。”

Anthropic 在 2026 年上半年给了 Jumper 一个巨大的画布。这家估值已近万亿美元的公司，正大举进入 AI for Science：收购了计算生物学团队 Coefficient Bio，建立自有湿实验室，与霍华德·休斯医学研究所展开合作。Jumper 在 Anthropic 不是去做一个成熟系统里的齿轮，而是去搭一个全新的引擎。

一位接近 Anthropic 管理层的人士表示，Jumper 在 Anthropic 拥有“几乎不受限制的科研自主权”，这与他在 DeepMind 后期的处境形成了鲜明对比。

四、“明升暗降”的阿里剧本

国内的故事几乎在平行上演。

周靖人在阿里巴巴的完整履历如下：

2016 年加入阿里，任阿里云首席科学家

2022 年底，升任阿里云智能 CTO，兼任通义实验室负责人，全权带队通义千问研发

2025 年 12 月，入选阿里合伙人，进入最高决策层

2026 年 4 月，卸任阿里云 CTO，就任集团首席 AI 架构师

2026 年 6 月 8 日，通义事业部并入 Token Foundry，CEO 吴泳铭直管；周靖人转任首席科学家，牵头 AI 未来研究院

2026 年 6 月 12 日，离职传闻开始在业内社群疯传

周靖人一手搭建了阿里通义大模型体系。在他领导下，Qwen 系列在全球开源模型中的衍生模型数量一度突破 8 万个，超过 Meta 的 Llama 系列。他是少数以纯技术背景进入阿里合伙人序列的高管。

但 2026 年以来的三次岗位变动，每一次都在物理上把周靖人推得离业务决策更远。一位阿里云前中层分析道：“首席科学家在阿里是最高的学术头衔，但不管人、不管钱、不管产品路线图。通义事业部被划进 Token Foundry 以后，周博士手下的团队、预算、业务审批权都没了。外人看起来是‘荣升’，内部人都知道是怎么回事。”

这位人士表示，即便阿里辟谣了周靖人的离职传闻，“被架空”的感知已经在团队内部形成。他补充道：“AI 行业的人才是全球流动的，他们不只看头衔，看的是能不能真的做成事。”

五、“KPI 吃掉创新”的结构性困境

几起人事事件只是症状。病因出在更深处。

多位从业者的观察，指向了大厂在 AI 时代的同一个结构性困局：移动互联网时代建立起来的管理体系，正在系统性地抑制 AI 创新。

移动互联网的成功法则是什么？快速试错、数据驱动、赛马机制、规模化复制。这些打法之所以有效，是因为移动互联网产品有明确的指标：日活、留存、时长、转化率，每个环节都可以量化、可以优化、可以“卷”。

但 AI 大模型有本质不同。一位在国内某头部 AI 创业公司担任 COO 的创业者分析道：“做移动互联网产品，你可以用 AB 测试来决策。但做大模型，你不能 AB 测试，你今天训练一个模型，一个月后才看到结果，你不可能一个月后再来 AB 测试另一个方案。大模型的创新节奏，天然跟大厂的月度、双月考核周期打架。”

他补充了一个细节：他此前在某互联网大厂 AI 部门工作时，每一次季度复盘都要拿出“可见的产出”，要么是模型指标提升，要么是产品功能上线，要么是论文发表。“如果你一个季度没交出这三样东西里的一样，你就会被标记为“没有产出”。但做大模型研究，有时候一个季度就是在试一个方向，试出来是死路，这也是有价值的。但大厂的体系不认这种价值。”

开源运动的冲击进一步放大了这个矛盾。

阿里开源的 Qwen 和 DeepSeek 开源的 V4 系列，让最前沿的模型能力变成了某种意义上的“公共品”。多位开发者反映，目前国内大量 AI 应用的底层模型用的就是开源方案，而不是自研。当模型本身不再是壁垒，竞争的关键从“谁的模型更强”转向了“谁更懂场景、更快迭代产品”。

而后者恰恰更有利于小团队。“场景理解需要的是跟用户泡在一起，产品迭代需要的是快速决策，这些事情在 10 人团队里就是一句话的事，在大厂里要过好几层评审”，一位从字节离职创办 AI 应用公司的创始人说。“我们周一决定做一个功能，周三上线。我在字节的时候，同样的事最快两周，因为有评审、有排期、有资源协调。”

六、人才流向哪里？

根据公开统计数据，2024 年至 2026 年 6 月，全球 AI 核心人才流动中，在可确认去向的 78 位知名 AI 研究者里，49 位选择了创业或加入创业公司，占比超过六成。

他们去的地方，是 Anthropic、OpenAI、DeepSeek、月之暗面、智谱 AI 这些独立 AI 公司，而不是另一家大厂。

“大厂的 AI 人才去小厂，不是因为钱，”一位专注 AI 领域的猎头分析道。“大厂的薪酬 package 往往更高，尤其是股票部分。问题出在三个地方：第一，你能不能做你想做的方向；第二，你的决策链条有多长；第三，你做的东西能不能真正落地。大厂在前两点上普遍不如创业公司。”

这位猎头提供了两组具体对比：某头部大厂 AI 研究员想要启动一个新方向，从提方案到获得正式批准的平均周期是 4 到 6 周。而在大多数 AI 创业公司，这个过程不超过一周。在大厂，一位 AI 研究员大约 40% 的时间花在各种会议和流程上；在创业公司，这个比例通常低于 15%。

她还提到一个更具象的细节：“有的候选人跟我说，在大厂最累的不是写代码、跑实验，而是‘跟各部门对齐’。一个大模型团队，要跟云部门对齐、跟业务部门对齐、跟中台对齐、跟法务合规对齐。你但凡有一个部门不点头，实验就跑不了。”

七、谷歌的 AI 正在吃掉谷歌

大厂的另一层困境藏在商业模式里：AI 不是在帮大厂赚钱，而是在吃它的老本。

谷歌是最极端的例子。根据 SparkToro 和 Similarweb 2026 年 6 月的数据：谷歌搜索的“零点击率”：也就是用户搜完东西看到 AI 生成的答案摘要就离开、不点击任何链接的比例，已经达到 68%。AI Overview 中的广告比例从 2025 年 1 月的约 3% 上升到 2026 年 6 月的 25.5%，但广告 CPM 远不及传统搜索结果页。

换句话说，谷歌每提升一次 AI 搜索体验，就在自己的传统广告收入上咬一口。

Alphabet 在 2026 年 6 月宣布将通过股权融资筹集 800 亿美元，用于 AI 资本支出，全年 AI 总支出预计达到 1800 亿至 1900 亿美元。钱砸进去了，但回报路径并不清晰。

国内大厂同样面临类似的尴尬。字节跳动投入豆包，但豆包跟抖音的关系是什么？一位字节内部人士表示：“豆包如果做成了一个独立超级 App，它会不会分走抖音的流量？如果它始终依附在抖音生态里，它是不是就永远长不大？这个问题没人能回答，但每个人都在想。”

腾讯的元宝也一样。元宝接入 DeepSeek 之后数据涨得很快，但它怎么跟腾讯的核心业务，微信、游戏产生化学反应？“元宝在腾讯内部的定位一直在摇摆，有时候是独立产品，有时候是工具插件”，一位接近腾讯 AI 团队的同学透露。“定位不确定，团队的资源优先级就跟着不确定。”

八、竞争格局正在分化

数据显示，中国大模型赛道经历了剧烈的洗牌。2023 年的“百模大战”期间，国内大模型厂商超过 200 家。到 2026 年上半年，存活下来且仍具竞争力的已不足 10 家。

三家大厂，字节、阿里、腾讯占据了 AI 商业化市场约 85% 的份额，但这个份额主要来自它们将 AI 集成到现有的云服务和 SaaS 产品中，而非来自原生 AI 产品。真正的原生 AI 应用，如编程助手、AI 搜索、AI 视频生成的头部玩家恰恰是创业公司。

一位在科技行业跟踪了二十年竞争格局的分析师总结道：“移动互联网时代的逻辑是‘流量 + 资本 = 通吃’。AI 时代这个逻辑不一定成立了。第一，流量在 AI 产品的初期并没有那么大的杠杆作用，你不需要一亿用户来训练模型。第二，资本的优势正在被开源和降本增效的技术突破稀释，DeepSeek 花 600 万美元做的事，大厂花了几十亿。第三，AI 产品的核心竞争力是‘场景深度’，不是‘用户广度’，一个医疗 AI 助手的价值，取决于它有多懂医生的真实工作流，而不是它有多少月活。”

尾声：AI 时代的权力再分配

2026 年 6 月 23 日，也就是 Noam Shazeer 和 John Jumper 宣布离职的同一周，DeepMind CEO Demis Hassabis 的一位身边人转述了他近期在一次内部管理会上说过的话。

他说，DeepMind 依然是全球最好的 AI 研究机构之一，个别人员的离开不会动摇它的根基。“但我们应该认真地问自己一个问题：当一个科学家在这里觉得‘被管理’的感觉超过了‘被赋能’的感觉，他离离开就不远了。”

在杭州，DeepSeek 的办公室不到三百平米。梁文锋在这里带着一个不到 150 人的团队，做出了让谷歌、OpenAI 和整个硅谷侧目的模型。DeepSeek 没有双月会，不设 OKR，梁文锋本人直接参与技术讨论。一位 DeepSeek 的研究员描述了他的日常：“就是写代码、跑实验、看论文、跟同事讨论。没有别的。”

在 2026 年的 AI 行业，大公司仍然握有最多的钱、最强的算力和最大的用户基数。但人才、创意和突破性的技术成果，正在越来越多地从小公司里产出。

一位从谷歌跳槽到 Anthropic 的研究员，在被问到为什么离开时，回答了一句话。他说：“我在谷歌的工位越来越宽敞，我写的代码也越来越安全，但我能决定的事情越来越少。”

他没有再多解释。但这个故事，已经说完了。

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GPT-image2深度复盘：3000+次调用总结的生图经验！

三白有话说 — Wed, 24 Jun 2026 02:59:29 GMT

掌握AI模型的核心特性是产品经理打造优质AI产品的关键。本文深度解析GPT-Image2生图模型的应用技巧，从提示词设计到性能优化，揭秘3000+次调用实战经验。你将学习如何规避常见尺寸错误、提升生成稳定性，以及通过中转站策略将成功率提升至96%的实战方法论。

“一个出色的AI产品经理或者vibe coder，一定是充分的了解并深度的使用模型的人！”这是我一直以来的观点，因为产品经理和普通的使用AI的用户不同，产品经理是要运用模型缔造产品的，所以你对模型的理解和使用的上限，决定了你做出来的产品能力上限。

所以不管是对我自己，或者是对身边想要学习转型AI产品的同学，我都有一个建议，必须深入的去看官方对于模型的说明文档和技术文档，并且在使用模型的过程中摸清楚模型的脾气和特点。

至今为止，目前有2个模型是我在自己开发的产品中高频的调用，一个是gemini 3.1 Pro，另一个是生图模型GPT-Image2，每个模型的个人调用生成的次数，应该累计不低于3000次，今天这篇打算深度的复盘一下自己这段时间对GPT-image2这个模型的理解和使用经验，这也是我在开发点赞AI这个图文笔记创作AI工具的这段时间解决了不少技术问题的过程中积累下来的经验，它有两个作用：

对于想要将image2引入到自己的产品中，实现更好的生图效果的产品经理，或者vibe coding的通过，可以帮助大家更深入的了解这个模型，将image2应用到不同的场景中，解决具体的问题；
对于普通人而言，可以更深度的懂得怎么设计提示词，让image2生成出自己想要的设计作品。

以下内容总结来自两部分来源：

3000多次使用，以及调试了很多次生图提示词，解决了很多生图技术问题后总结；
详细的解读OpenAI的官方说明文档，以及结合自己的使用经历总结，官方文档链接：

https://developers.openai.com/cookbook/examples/multimodal/image-gen-models-prompting-guide

1.生图提示词设计经验：怎么更好的和image2对话，获得想要的生成结果？

1.遇到过的问题

在开发点赞AI这个产品的过程中，我有一个实现场景，要将一段3000字以上的文本，一次性批量生成8~10张小红书封面卡片，在这个过程中，我高频的遇到如下几个生成异常的问题：

图片尺寸经常出现问题：比如小红书官方的尺寸比例是3：4，但是模型经常会生成出1：1的卡片，一开始我一直把这个问题归咎于模型不稳定导致的，其实后来研究才发现并不是，实际上是因为自己要求的尺寸不合理导致的；
生成结果的质量有时好，有时差：这个问题我也经常遇到，同样一段提示词，输入A文本内容的时候生成结果很完美，输入B文本内容的时候，就出现各种异常问题，然后就再次的把问题归咎于模型不稳定，官方算力调整等原因，其实也并不是。
同时提供多个垫图的时候，模型容易混淆图片的用户：比如我上传了3张图，其中一张要作为封面风格复刻的参考图，另外2张是作为插图放到封面里面，生成结果经常会搞错，比如风格参考了错误的那张；

2.提示词经验总结

1.image2的生图尺寸是有特定要求的

这点可能很多人都不知道，比如可能就有人在生图的时候要求输出4000×4000这种尺寸的图片，门外汉看不出问题，内行人一看就知道有问题，根据OpenAI中关于image2的官方说明，image2的输出尺寸是有特定要求的，相关要求如下：

最长边必须小于3840px，所以刚刚举例提到的4000×4000这种尺寸就明显不对；
两条边都必须是 16 的倍数；
长边：短边 ≤ 3：1
总像素 ≤ 8，294，400(≈4K)
总像素 ≥ 655，360

另外官方还分享了一个经验，一旦尺寸超过 2560×1440(≈3,686,400 像素，也就是”2K”)生成结果就容易不稳定，因此生成尺寸限定在 ≤2K(≈3.69M 像素)就是一个比较”可靠区间”，一旦结果设置为2K~4K ，生成结果则”能出但容易飘“。

基于以上这几点，就可以理解前面自己遇到的问题的原因，比如生成的尺寸不是3：4，很可能是因为自己除了限定了比例，也限定了具体的尺寸，比如1500×2000(问题：尺寸不是16的倍数)；以及生成结果质量不稳定，有可能是因为输入的文本内容太长，导致展示的内容尺寸被迫撑大超过2K，超过2K的时候，就容易不稳定。

因此，在设计提示词的时候，输出尺寸必须要遵循以上规则，否则就容易出现这那的问题；

2.提示词结构建议：

采用md或者json格式；
内容结构可以按照“背景/场景 → 主体或目标 → 关键细节 → 限制条件”这样的组合结构撰写提示词；
适当的采用带标签的段落或换行，不要采用长段落；

3.在提示词中注明预期的用途

比如生成图片是用于广告、UI模型、信息图，会有利于提高生成结果准确性；

4.在提示词中标明quality的level 值

包括low、medium、high，这三个会影响画质，当然也影响生成速度，对于文字密集，信息比较多的场景，可能用medium、high更好；

5.多图输入情况下：通过索引和描述引用每个输入（“图像 1：产品照片……图像 2：样式参考……”），并描述它们如何交互（“将图像 2 的样式应用于图像 1”），比如前面我提到的多个垫图情况下模型容易混淆的问题，通过这个方式就可以解决；

6.善用n参数，控制生成方案数量；

7.不要把判定规则写到提示词中，尽量减少生图模型里面的推理负担

举个例子，比如我之前有一版生图的提示词，要求模型根据生成宫格的数量（四宫格或九宫格等）判断输出尺寸，不同的宫格输出不同的尺寸，我一开始的做法是把整个规则表放到提示词里面让模型自己判断应该输出什么尺寸。

但是这种方式导致的结果就是生成尺寸经常出问题。后来我换了一个方式，改成通过程序自己先确定输出的宫格数量和尺寸，然后直接通过参数的方式，将宫格数量和生成的尺寸直接透传插入到提示词里面，这个方式的生成结果相比之前的方式稳定了很多。

8.一个通用小技巧：优化提示词最简单直接的方式就是，把如下这段官方的要求发给模型，让模型根据这个的要求，帮你修改你的提示词。

以下为image2的官方提示词建议：

结构+目标：提示语应按一致顺序编写（背景/场景 → 主体/目标→关键细节→限制条件），并注明预期用途（广告、UI模型、信息图），以确定“模式”和润色程度。对于复杂的需求，请使用简短的带标签的段落或换行符，而不是一个长段落。

提示格式：使用最易于维护的格式。只要意图和限制清晰，简洁的提示、描述性的段落、类似JSON的结构、指令式的提示以及基于标签的提示都可以很好地发挥作用。对于生产系统，应优先考虑易于浏览的模板，而不是复杂的提示语法。

具体性+质量提示：明确描述材质、形状、纹理和视觉媒介（照片、水彩、3D渲染），仅在必要时添加针对性的“质量控制点”（例如，胶片颗粒、纹理笔触、微距细节）。对于照片级写实效果，直接在提示中包含“照片级写实”一词，以强烈激发模型的写实模式。类似“真实照片”、“使用真实相机拍摄”、“专业摄影”或“iPhone照片”等短语也有帮助，但详细的相机规格可能会被随意解读，因此主要用于营造整体视觉效果和构图，而非精确的物理模拟。

延迟与保真度：对于对延迟敏感或高容量的应用场景，请先quality=”low”评估其是否满足您的视觉需求。在许多情况下，它能够在显著提高生成速度的同时提供足够的保真度。对于小字或密集文本、精细的信息图表、特写肖像、涉及身份信息的编辑以及高分辨率输出，请medium在high发货前进行比较。

构图：

明确构图和视角（特写、广角、俯视）、透视/角度（平视、低角度）以及光线/氛围（柔和漫射光、黄金时段、高对比度）以控制拍摄效果。如果布局至关重要，请注明位置（例如，“标志位于右上角”、“主体居中，左侧留白”）。

对于广角、电影感、弱光、雨景或霓虹灯场景，请添加关于比例、氛围和色彩的额外细节，以免模型为了追求表面真实感而牺牲氛围。人物、姿势和动作：对于场景中的人物，请描述其比例、身体构图、目光以及与物体的互动。例如：“全身可见，包括双脚”、“相对于桌子来说像个孩子”、“低头看着打开的书，而不是看着镜头”，或者“双手自然地握住车把”。这些细节有助于展现人物的身体比例、动作几何以及目光方向。

约束条件（哪些需要更改，哪些需要保留）：明确说明排除项和不变项（例如，“无水印”、“无额外文字”、“无徽标/商标”、“保留标识/几何/布局/品牌元素”）。

对于编辑操作，请使用“仅更改X”+“保持其他所有内容不变”的规则，并在每次迭代中重复保留列表以减少偏差。如果编辑需要精确到极致，还应说明不要更改饱和度、对比度、布局、箭头、标签、相机角度或周围对象。

图片中的文字：

将文字用引号括起来或全部大写，并指定排版细节（字体样式、大小、颜色、位置）作为约束条件。

对于难以辨认的词语（品牌名称、不常用拼写），逐个字母拼写出来以提高字符准确性。

对于小字、信息密集的面板和多字体布局，请使用高亮显示medium或高质量显示。

high多图输入：通过索引和描述引用每个输入（“图像1：产品照片……图像2：样式参考……”），并描述它们如何交互（“将图像2的样式应用于图像1”）。合成时，明确指出哪些元素移动到哪里（“将图像1中的鸟放到图像2中的大象身上”）。

迭代而非重复：冗长的提示固然有效，但从一个简洁的基础提示开始，然后通过小的、每次只做一项修改的后续提示（例如“让光线更暖”、“移除多余的树”、“恢复原始背景”）进行细化，会更容易调试。使用“与之前相同的风格”或“主题”之类的参考信息来利用上下文，但如果提示开始偏离主题，则需要重新指定关键细节。

综合以上的这些要求，写一个如下提示词作为示例，该示例基本汇总了以上需要关注的提示词设计注意事项：

用途：社交媒体品牌广告图，尺寸1080×1600px[场景/背景]清晨的日式极简室内空间，浅米白色水洗混凝土墙面，柔和漫射自然光从画面左侧斜入，无强硬阴影，整体色调偏暖（约5500K）。

[主体]一位25岁左右的东亚女性，四分之三身体可见（含双手与手腕），双手自然捧住一只白色哑光陶瓷抹茶杯，低头望向杯中冒出的热气，不直视镜头。身穿宽松米白色麻质上衣，发型简单束起。

[关键细节]

-视觉媒介：照片级写实，使用真实相机拍摄，专业商业摄影

-材质与纹理：陶瓷杯表面细腻哑光釉面，杯口有少量抹茶粉末残留；女性手部皮肤自然，可见毛孔细节，无过度修饰

-景深：浅景深虚化背景，对焦点落在杯口与女性下半面部

[构图]平视角度，人物居中偏左，右侧留出约30%画面宽度的干净留白用于文字叠加；画面下方留出约10%底部边距。

[图片中的文字]

-品牌名：「NOHARA」置于右侧留白区上方，竖向排列，细线无衬线字体（字重200），字号约为画面高度6%，颜色 #2C2C2A 拼写逐字确认：N-O-H-A-R-A，共6个字母-标语：「EVERYSIP, A STILLNESS」置于品牌名正下方，字号更小，字间距宽松，颜色 #888780

[多图输入]

-图片1：NOHARA 产品官方照（白色陶瓷杯正面） → 将此杯作为女性手中所持的杯子，保留杯子的形态、釉面质感和杯身品牌压印

-图片2：风格参考图（日本 MUJI 系列广告大片） → 将图片2的用光方式、低饱和暖色调和构图留白风格应用到本次生成 → 保持图片1的产品可识别性完全不变

[约束条件]

-仅改变场景环境和人物姿态——保持图片1杯子的形态、品牌压印、釉面颜色完全不变

-保持图片2的色调、饱和度和用光逻辑不变-无水印、无额外文字、无商标 logo、无道具摆拍感

-不改变构图留白比例，不改变人物面部朝向（始终低头不直视镜头）

-人物面部自然真实，无过度美颜，无滤镜感quality=”high”

2.如何提升image2生图的速度、流畅度、成功率？

生成时间、流畅度、失败率的问题，也是我在开发点赞AI的过程中经常遇到，而且很头疼的问题，比如我经常会遇到图片生成了十几分钟都没有生成出来的问题，以及生图失败率比较高的问题。

这几点困扰了我很久，直到最近特意花了点时间研究了一下，总算能很好的解决这个问题，平均一批图片生成的时间从5~10分钟，提升到2分钟以内，生图成功率从80%提升到96%，总结经验如下：

挑选稳定和可靠的中转站：这个是前提，有些中转站本来就不稳定，生成的失败率容易很高，并且速度也比较差，所以挑选好的渠道中转站是第一件事，关于中转站的挑选相关的问题，后面我会单独写一篇，这里先不细细展开；

采用合适的生图模型调用方式：比如之前有一段时间，我的生图产品的失败率非常高，出现了高频的失败的情况，生成速度也很慢，后来细查原因才发现是模型的调用方式不对导致的，这个也是官方调用方式的一些限制要求，目前image2的官方调用方式有两种：

方式一：采用/images/generations的调用方式，该方式是适合文生图模式；

方式二：采用/images/edits，该方式适合图生图模式；

我之前出现的问题就是，图生图的模式，使用了/images/generations的调用方式，所以中转站那边高频的反馈无效参数问题；

模型使用更加稳定的分组资源：熟悉中转站的同学一定比较了解分组这个东西，简单讲，中转站的每一个模型，都有指定的分组，不同的分组的可以理解为模型资源的来源，有些资源是渠道通过官方渠道薅羊毛的，比较便宜，有些资源是走官方渠道正经采购的，会贵一些，但是比较稳定；所以在模型分组上添加更贵的分组，可以一定程度上解决以上问题。

采用多个中转站渠道备案的方式：因为中转站渠道经常容易出现限流而不稳定的情况，因此备用多几个中转站渠道就很有必要，而且在渠道的调用机制上，可以设置主渠道和备用渠道，一旦主渠道调用失败，就切备用渠道，由此可以提升生成结果的稳定性和成功率；

设置超时切换备用渠道的调度方式：前面提到了主渠道和备用渠道的逻辑，但是什么时候切换备用渠道，这里也有一些讲究，正常模型如果生成成功或者失败，渠道是会有response信息响应的，但是很多时候，渠道出现了问题，该响应一直处于loading状态，渠道没有返回响应信息，就会导致一直处于生成中状态无限loading；

这时候可以设置一个超时的逻辑，一旦超过指定时间，即使没有response信息，也直接切换备用渠道。根据个人经验，目前稳定的渠道image2的生成时间通常是2~3分钟左右，超过3分钟，一般就是调用失败，所以超时时间可以设置3分钟。

3.了解image2能应用于哪些生图场景？

这个也是你在只用image2的时候必须知道的事情，而且必须看官方公开的生成演示案例，说白了，模型是人家提供的，能生成什么，官方说的最有代表性，相应的，没有哪一个模型是万能的，通过这些信息，也能知道模型的能力边界情况。

根据官方公开的资料显示，image2可以适合如下应用场景的生成。

1.将高信息密度的文本内容生成可视化图表

比如如果是官方示例的生成效果：

2.图片翻译：该场景很适合PPT翻译的场景，用户的需求是保持PPT原本的设计，然后将文字进行翻译

其关键效果在于可以保留除文本以外的所有内容，包括保持字体样式、位置、间距和层级的一致性——同时逐字逐句地准确翻译，不添加任何多余的词语，除非必要，否则不进行重排，并且不会对徽标、图标或图像进行任何意外的修改，除了PPT翻译的场景，还可以用于将现有设计（广告、用户界面截图、包装、信息图表）本地化为另一种语言，而无需从头开始重建布局。

3.生成带真实的相机拍摄参数的实拍效果图

image2支持你提供使用摄影术语中的镜头、光线、构图等相关的描述，你甚至可以把摄影中的参数（包括光圈、K值、快门等）告诉模型，模型帮你渲染出效果图，同时还可以明确要求展现真实的纹理（毛孔、皱纹、衣物磨损、瑕疵）等。

4.需要世界知识的生成场景

GPT图像生成模型能够将强大的推理能力与世界知识相结合，也就是说，有很多东西，你可能不需要告诉模型背景，它自己也能知道，比如你让它生成特朗普的形象，它知道特兰普是谁，也知道他长什么样子；

5.故事漫画集、视频画板、视频切片

image2具备很强的一致性能力，所以可以用它生成故事画集，视频的切片和分镜等；

6.逻辑图：将文本信息，通过逻辑图、流程图的方式展现出来

7.单页PPT生成

除了生图，image2也是一个很不错的PPT生成模型，除了编辑不太方便，现在image2生成的PPT效果一点都不比那些专业的PPT生成工具差；

8.风格复刻和迁移的功能

参考某一个图片的风格，生成相似风格的卡片，这个已经是我非常高频的在使用的一个能力。

9.虚拟服装试穿

比如你可以提供商品图和模特，然后生成试穿效果；

10.图像消除/抠图：image2还支持传统的图像编辑的能力，包括抠图和消除功能；

OK，以上便是这段时间总结的关于image相关的知识和经验，其实有很多信息，OpenAI的官网都已经公开了，并且我其实也已经是第三次复习这个官网的内容。

前面两次因为只是了解为主，没有代入实际的使用经验，所以没有太大的共鸣，随着使用的次数越来越多，以及经历的问题越来越多，才发现，官方公开的这些经验信息，就是最好的学习素材，外面那些所谓的AI高手们，基本分享内容也不会超过这个框架，所以总结起来：官方解读+应用实操，就是最好的学习方式。

我打算在第三次学习之后，接下来深度的使用这些掌握的经验，除了解决目前我开发的产品的问题，也希望能增加更多的能力到产品中。

作者：三白有话说，公众号：三白有话说

本文由 @三白有话说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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我是怎么使用 CodeX 把“仓库盘点脑图”，一步步做成可导入飞书的流程图的？

会员 — Tue, 23 Jun 2026 08:55:26 GMT

当供应链/WMS产品经理面对复杂业务流程梳理时，CodeX展现出了惊人的结构化表达能力。本文将揭秘如何借助这款AI工具，将碎片化的仓库盘点脑图转化为标准泳道图的全链路实践——从业务逻辑补全、Text流程生成到Draw.io XML自动输出，最终实现团队资产的高效沉淀。

很多做供应链/WMS 的产品经理，都会遇到一个很真实的问题：

脑子里已经有流程了，脑图也梳理出来了，但要把它快速变成一张“能讲清楚、能协作、能沉淀”的正式流程图，还是很费时间。

我最近完整走了一遍这个过程：

从 仓库盘点脑图 出发，借助 CodeX 先把盘点逻辑梳理清楚，再生成标准流程，再转换成 Draw.io 可导入的 XML，最后导入到 draw.io / diagrams.net 生成泳道图，再放到飞书里进行团队协作和沉淀。

这篇文章，我想分享的不是“我画了一张图”，而是：

我是怎么使用 CodeX，把一个偏碎片化的业务脑图，逐步整理成标准化流程图资产的。

一、为什么我会想到用 CodeX 做这件事？

在供应链仓储项目里，盘点流程属于典型的“业务复杂、角色多、异常多、状态多”的模块。

如果只靠自己手动画图，通常会遇到几个问题：

脑图有了，但流程主干还不够清晰
主流程能画，异常流程总是容易漏
一改逻辑就要重新拖框、重新连线
想沉淀到飞书里时，还得再做一轮格式转换

所以这次我没有直接打开 draw.io 开始画，而是先把 CodeX 当成一个“业务结构整理助手 + 流程图生成助手” 来用。

我用 CodeX 做的事情主要有 4 类：

帮我把盘点脑图补齐成完整流程
帮我把模糊描述转成结构化 text 流程
帮我把 text 流程转成 Draw.io XML
帮我反复调整泳道图，直到可以导入飞书使用

也就是说，CodeX 在这个过程中，不只是帮我“写代码”，而是在帮我“整理复杂业务表达”。

二、我整个过程是怎么用 CodeX 的？

整个过程，我大致分成了 5 步：

我先手工梳理仓库盘点脑图
把脑图内容交给 CodeX，让它补全盘点流程
让 CodeX 先输出 text 结构版流程
再让 CodeX 生成 Draw.io 标准 XML
把 XML 导入 draw.io，生成泳道图，再导入飞书沉淀

这套方式最大的感受是：

我负责业务判断，CodeX 负责把业务判断整理成标准化表达。

三、第一步：我先画脑图，CodeX 不替代业务思考

这一点我感受很深。

CodeX 很强，但它并不能替代产品经理对业务的理解。

真正有效的前提，是你自己先对业务有一版初步梳理。

所以一开始，我先自己整理了仓库盘点脑图，把关键模块拆出来，比如：

盘点计划管理
初盘管理
复盘管理
库存更新
缺货、货损等异常处理

这一步相当于我先给 CodeX 一个“业务骨架”。

下面这张图就是我简单梳理的脑图：

图1：我最初整理盘点业务时的脑图结构

然后我再把这张脑图交给 CodeX，让它基于我已有的结构继续补充，而不是让它从 0 开始凭空生成。

下面这张图就是codeX根据我的脑图输出的它对盘点流程的理解（部分内容截图）：

图2：codeX根据我的脑图输出的它对盘点流程的理解

这也是我觉得比较适合产品经理使用 CodeX 的方式：

不是把思考外包给工具，而是让工具放大你的思考结果。

四、第二步：我让 CodeX 先帮我补“流程”，而不是急着画图

脑图的问题在于，它更像“结构目录”，不是“流转关系”。

比如脑图里可能有这些节点：

接收盘点需求
创建盘点计划
设置盘点参数
设置快照
开始盘点
创建复盘单
初盘完成
库存更新

这些点单看都没问题，但产品经理真正要解决的是：

哪一步之后进入下一步？
初盘什么情况下要复盘？
哪些差异要进入审核？
库存更新是在初盘后还是复盘后？
财务在什么节点介入？

所以我先让 CodeX 做的，不是“生成泳道图”，而是：

先根据脑图输出一版完整的盘点流程理解。

下面这张图就是codeX根据它对盘点的理解生成有分支流程的流程流转图（部分内容截图）：

图3：codeX根据它对盘点的理解生成有分支流程的流程流转图

这一轮里，CodeX 的价值主要是：

帮我把遗漏的判断节点补出来
帮我把初盘、复盘、审批、库存更新串成闭环
帮我把异常流程一起纳入主流程思考

这一步结束后，我拿到的其实不是图，而是一版更完整的业务流程理解。

五、第三步：我让 CodeX 先输出 text 版流程

这一步非常关键，也是我后来觉得最省时间的一步。

相比一开始就生成图，我更推荐先让 CodeX 输出 text 格式的流程，因为 text 有几个好处：

结构清晰，方便快速审阅
逻辑错了更容易改
可以先补全分支和异常
后续转 Mermaid、转 XML、转 Draw.io 都更方便

比如我会让 CodeX 输出这种结构：

接收盘点需求

↓

创建盘点计划

↓

设置盘点参数

↓

生成库存快照

↓

生成初盘单

↓

执行初盘

↓

对比账面与初盘结果

↓

判断是否存在差异

├─ 否 → 初盘完成 → 库存更新

└─ 是 → 判断是否需要复盘

├─ 否 → 差异审批 → 库存更新

└─ 是 → 创建复盘单 → 执行复盘 → 初审 → 复审 → 库存更新

这一层我会和 CodeX 来回调整，直到逻辑顺了，再进入下一步。

我的经验是：

如果 text 版没整理顺，图一定也不会顺。

六、第四步：我让 CodeX 生成 Draw.io 标准 XML

当 text 流程基本稳定后，我再让 CodeX 生成 Draw.io / diagrams.net 可导入的完整 XML。

这一步是整个流程里最“提效”的地方。

因为如果手动画复杂泳道图，通常会很痛苦：

角色多
节点多
判断多
连线多
一改就全改

而 CodeX 可以直接基于我前面已经确认过的 text 流程，输出结构化的 XML。

我还会把要求明确告诉 CodeX，比如：

泳道池角色有哪些
要画成纵向跨职能泳道图
表头要浅灰色
判断节点要浅黄菱形
起止节点要浅紫椭圆
流程框要淡蓝色矩形
连线用直角圆角

这时候，CodeX 就不只是“理解业务”，还开始承担“标准化出图”的工作。

图4：codeX根据text业务流转输出结构化的 XML

这一步让我最直观的感受是：

原来产品经理不一定非要手动画图，也可以先把业务逻辑交给 CodeX，再让它帮你生成标准图形资产。

七、第五步：导入 draw.io，再放到飞书里沉淀

拿到 XML 后，后面的动作就比较顺了：

把 CodeX 生成的 XML 保存成 .xml
导入到 draw.io / diagrams.net
自动生成泳道图
检查排版和节点是否需要微调
再导出图片或源文件
最后放进飞书，作为团队共享材料

到这里，其实整个链路已经完整了：

脑图 → CodeX 补逻辑 → text 流程 → Draw.io XML → 泳道图 → 飞书沉淀

图5：XML导入到 draw.io生成泳道图

这也是我这次最想分享的地方：

CodeX 不是某一个单点工具，而是串起“业务梳理 – 结构表达 – 图形落地”的一个中间引擎。

八、我觉得 CodeX 在这个过程中的真正价值是什么？

如果只说“它帮我生成了 XML”，那其实低估了它。

我觉得 CodeX 在这个过程里，真正的价值有 3 个：

1. 帮我把业务脑图变成了可执行流程

脑图偏静态，流程是动态的。

CodeX 帮我把“有哪些模块”，变成了“这些模块怎么流动”。

2. 帮我把复杂逻辑结构化表达出来

尤其是盘点这种流程，最难的不是主流程，而是：

判断条件
异常流转
审批节点
库存更新时间
单据关闭时机

这些地方，CodeX 很适合拿来做“结构整理”。

3. 帮我把业务成果快速沉淀成团队可用资产

如果只有脑图，团队很难复用。

如果只有口头逻辑，也很难交接。

而 XML + Draw.io + 飞书这条链路跑通之后，产出物就能被研发、测试、运营、仓库一起使用。

九、我对产品经理使用 CodeX 的一个真实感受

这次做完以后，我最大的感受是：

CodeX 最适合的，不是替你做决定，而是替你把已经想明白的事情表达得更完整、更标准。

对产品经理来说，它特别适合用在这些场景：

复杂业务流程梳理
脑图补全
text 流程结构化
Mermaid / Draw.io XML 生成
多轮反复修改图形表达

尤其是供应链、仓储、履约这类模块，本身就天然复杂，CodeX 在这里的价值会更明显。

十、最后总结

这次我是这样用 CodeX 的：

我先自己梳理仓库盘点脑图
再让 CodeX 补全过程逻辑
再让 CodeX 输出 text 版流程
再让 CodeX 生成 Draw.io XML
最后导入 draw.io 和飞书完成沉淀

如果用一句话总结这次实践，我会写成：

我不是直接让 CodeX 帮我“画图”，而是先让它帮我“把业务想清楚”，再帮我“把业务标准化表达出来”。

这也是我觉得产品经理最值得尝试的一种用法。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

Anthropic产品负责人24条建议：AI产品经理的核心竞争力正在重塑

AI陆小凤 — Mon, 22 Jun 2026 03:23:33 GMT

Anthropic 产品负责人 Kat Woo 的深度访谈揭示了 AI 时代产品管理的全新法则。从「缩短出货周期」取代路线图规划，到「Product Taste」成为稀缺技能，再到如何用「团队原则+每周指标」替代传统 PRD，24 条实战经验直击 AI 产品经理的核心痛点。本文提炼的不仅是方法论，更是对当下产品思维的一次彻底重构。

上周末刷到 Lenny’s Podcast 更新了一期新访谈，嘉宾是 Anthropic 的 Claude Coding 产品负责人 Kat Woo

我本来只想随便听两分钟就去忙别的，结果一个半小时听完了，中间暂停了七八次做笔记

这期含金量太高了

Kat 不是那种站在台上讲「我们的愿景是让世界更美好」的产品经理。她分享的几乎全是实操层面的东西

Anthropic 内部怎么做到隔一天就发一个新功能、PM 角色到底在发生什么变化、她面了上百个 PM 候选人之后为什么觉得大部分人方向都搞错了

我听完把笔记整理了一遍，发现里面的内容对这3类人特别有价值。一类是正在做 AI 产品的产品经理，不管是在职的、待业的还是准备转行的。一类是 AI Native 方向的创业者。还有一类是自己动手搞产品的个人开发者

可能有些想法还不成熟，但我已经尽量把最有信息量的部分一条条拎出来了，总共 24 条

坦率的讲这篇更像是我的学习笔记，如果刚好对你有启发，那就赚到了

1. PM 最值钱的工作，从「对齐路线图」变成了「缩短出货周期」

Kat 说了一个数据，让我印象特别深。Anthropic 很多产品功能的交付周期，已经从六个月缩到一个月，有时候缩到一周，甚至一天

以前 PM 的核心工作是规划 6 到 12 个月的路线图，跟各种合作伙伴团队对齐节奏，确保大家划水的频率一致。但现在模型能力几个月就跃迁一次，你辛辛苦苦对齐了半年的路线图，可能下个月模型一升级全作废了

所以 Kat 的判断是，现在 PM 最大的价值就一件事，怎么把「从有一个想法到产品到用户手里」这段时间压到最短

2. Product Taste 是当下最稀缺的技能

这个观点 Kat 反复提了好几次，代码越来越便宜，决定「写什么」比「怎么写」值钱一百倍

Anthropic 招 PM 几乎只看一件事，你有没有 product taste。具体表现是什么呢，能不能从成千上万个 GitHub issue 里判断出哪些值得做、用什么方式做，能不能定义出一个功能最让人愉悦的体验方式

这个能力跟你有没有技术背景关系不大，跟你有没有长期泡在产品里、反复琢磨过「好的产品到底好在哪」关系很大

我自己的感受是，product taste 这个东西没法速成。它是长期使用好产品、拆解好产品之后，慢慢在脑子里长出来的一种直觉

3. PM 需要有工程背景，但这个优势窗口可能只剩几个月

Kat 自己是工程师出身，她团队里几乎所有 PM 都写过代码或者正在写代码。她的设计师以前也是前端工程师

原因很实际，有工程背景你才能判断一个功能「应该有多难」，这直接影响你的优先级决策。如果一个东西很简单，花一小时就做了，那就别讨论了直接做。如果很难，你得提前知道这个成本

但 Kat 很诚实地加了一句，这个优势可能只持续几个月。因为模型能力跃迁太快，每过几个月有价值的技能组合就会发生变化，她不确定工程背景还能保持多久的竞争优势

我觉得这个判断反而让她更可信，至少她不是在卖「学编程就能逆袭」的焦虑

4. 她面了上百个 PM，觉得大部分人的方向是错的

这个点让我挺震惊的。Kat 说她面了上百个 PM 候选人，发现大部分人还在用传统 PM 的思维方式去准备面试和做事，强调跨团队对齐、写详细 PRD、做长期规划

但 AI Native 产品需要的完全不是这些

她觉得真正重要的能力是，你能不能快速迭代，你能不能容忍不完美先上线再说，你会不会做 eval，你能不能快速拿到用户反馈然后修正方向

如果你正在找 AI PM 的工作，或者正在做 AI 产品的 PM，这一条值得认真想想。你现在每天花时间最多的工作，是在缩短出货周期，还是在写没人看的 PRD？？？

说到出货速度，顺着这个话题聊聊 Anthropic 内部到底是怎么做到那么快的

5. 支撑极速发货的三件事

我总结了一下，Kat 提到了三个关键机制

PM 锁定清晰目标，不是「我们来做一个更好的功能」这种废话，而是非常具体的「我们的关键用户是专业开发者，要解决的问题是权限提示太多导致疲劳，目标是让企业开发者安全地做到零权限提示」。这种精确度直接排除掉了一大堆不该做的方案

Research Preview 机制，几乎所有功能先以「研究预览」形式上线，明确告诉用户这是早期产品、这只是一个想法、可能不会永久支持。这一招大幅降低了发布门槛，不用等到完美才敢发

紧密的跨职能流水线，工程师觉得功能 ready 了发到内部 launch room，文档团队、PMM、DevRel 第二天就能把市场推广素材搞定。PM 的工作是搭建这条流水线，不是自己跑每一环

我觉得这三件事里面，Research Preview 那个对很多团队来说是最容易抄的。你不需要等到产品完美才发，先用「Beta」或者「实验性功能」的标签上线，让真实用户帮你验证

6. 用「团队原则 + 每周指标」替代传统 PRD

Anthropic 不怎么写 PRD。对你没听错

Kat 说只有特别模糊或者需要大量基础设施投入的项目才会写 PRD，日常功能开发基本不写

取而代之的是两件事。每周全团队做 metrics readout，让每个人都深度理解业务全貌，知道关键目标是什么、趋势怎么样、驱动因素是什么。然后维护一份团队原则清单，写明关键用户是谁、为什么是他们、我们愿意做哪些取舍

目的只有一个，让每个工程师都能自主决策，不需要等 PM 来拍板

想想这个逻辑。。。如果团队里每个人都清楚地知道「我们到底在为谁做产品」以及「什么事比什么事更重要」，那大部分决策根本不需要开会

7. 容忍不完美，但要能在混乱中保持微笑

Kat 说了一句话让我印象很深，她说以前上线一个有 bug 的功能会让她整夜睡不着，但现在她能接受了

不是因为她不在乎了，是因为她知道反馈来得很快，下个版本就能修

她说 Anthropic 招人的时候特别看重一种气质，就是那种「看到一个很难的挑战，先笑一下，然后说我来搞定它」的人。经历过行业起伏、知道怎么管理自己能量、能残酷地做优先级排序的人

这个观点我是真的被打动了。在 AI 这个领域，如果你对每一个不完美都感到焦虑，你确实会 burn out。这不是粗心，是战略层面的取舍

8. 统一使命是决策加速器，不是墙上的口号

Anthropic 的使命是「为全人类带来安全的 AGI」

听起来像每家科技公司都会写的东西对吧。但 Kat 说了一个细节让我觉得他们是真的在用这个东西做决策

当两个优先级冲突的时候，团队会问「哪个对 Anthropic 的使命更重要」，然后全员站到决策背后，没有扯皮

Kat 举了一个极端的例子，如果 Claude Code 失败了但 Anthropic 作为公司成功了，她说她会非常高兴。整个团队都愿意做出这种取舍

你敢信？？？一个产品负责人说自己的产品失败了她也开心，只要公司的使命达成了

我觉得这才是使命真正起作用的样子。它不是挂在会议室墙上的装饰，是每天都在影响优先级排序的决策工具

9. 聚焦比什么都重要

这一条跟上一条是配套的。Kat 隐晦地对比了一下竞争对手，有些公司既做社交网络又做信息流又做这做那，Anthropic 明确不做偏离使命的产品

这种聚焦让他们可以把所有资源集中在最重要的事上。包括那个让很多开发者不高兴的 Open Claw 决定，限制第三方用订阅额度调用 Claude，也是因为要优先保障第一方产品和 API 的体验

聚焦总是意味着某些人会不满意，但不聚焦意味着所有人都会不满意

顺着这个聊，当你选择极速迭代和聚焦的时候，你必然要付出一些代价。Kat 也很坦诚地聊了这些

10. 快速发布的代价是产品一致性

Kat 直接承认了，快速发布功能的成本是产品一致性下降

有时候团队内部喜欢两种形态的功能，他们就两个都上线，让用户投票选哪个好。结果就是新用户进来完全懵了，不知道该用哪个功能完成什么任务

这也是他们后来做了 /power up 这个内建教学功能的原因。一开始他们觉得产品应该足够直观不需要教程，后来发现不行，100 个功能里用户至少得知道最重要的 10 个是哪些

我觉得这对个人开发者特别有参考价值。你发了很多功能没关系，但你得帮用户做减法，告诉他们「你只需要关注这几个就够了」

11. 模型会吃掉你的产品 harness

这一条是整个访谈里我觉得最精彩的产品洞察之一

Kat 说每次新模型发布，团队会做一件事，把整个 system prompt 从头到尾读一遍，然后问「这个部分模型还需要我们提醒吗」，不需要就删掉

她举了一个经典案例。早期 Claude Code 做大重构时会漏改 call site，比如要改 20 个地方它改了 5 个就停了。团队就给它加了一个 to-do list 功能，强制它逐一完成，还加了提示说「你不能在完成 to-do list 所有项目之前结束任务」

到了 Opus 4 之后呢？模型自己就会完整执行了，根本不需要强制提醒。那个 to-do list 从「必须有的功能」变成了「可选的 UI 展示」

这意味着什么。。。做 AI 产品不是只做加法的，你还得持续做减法。你今天加的每一个 feature 都有可能在下一代模型面前变成多余的东西

这个思路跟传统产品开发完全不一样。传统产品的功能上了就不太会撤，但 AI 产品的很多功能天然就是「拐杖」，模型聪明了就不需要了

12. 提前为还做不到的事建产品

这一条跟上一条是一体两面

Kat 的建议是，提前构建当前模型还做不好的功能原型，这样新模型一出来就能直接换进去测试

她们的 Code Review 功能就是这么做的。试了好几代模型都觉得不够好、没敢正式发。但因为一直有原型在跑，到了 Opus 4.5 和 4.6 的时候，一测发现准确率已经高到团队可以依赖它来审 PR 了，于是迅速上线

「超前半步建原型，等模型追上来」这个策略我觉得非常适合资源有限的小团队。你不需要等模型完美了再动手，你可以先把产品框架搭好，等着模型能力填进去

13. 不要过度 AGI pilled

这一条 Kat 用了一个特别有意思的说法，她说「很难做到恰到好处的 AGI pilled」

什么意思呢。每个做 AI 产品的人都能想象一个未来，模型超级聪明，产品只需要一个文本框，用户说一句话模型就全搞定了。为那个未来做产品很容易，因为你不需要设计什么复杂交互

但难的是当下

当下这一代模型有很多能力，也有很多短板。PM 最值钱的技能就是搞清楚，在当前模型的能力边界下，怎么设计产品才能引出模型的最大能力，怎么帮用户走上 golden path，怎么让用户利用模型的长处同时绕开它的弱点

Kat 说这个能力非常稀缺。我觉得她说的是事实，因为大部分人要么在为当下已经过时的能力做产品，要么在为还没到来的超级模型做产品，很少有人真的在「当前模型能力的边界上」做精确设计

说到怎么理解模型的能力边界，Kat 聊了很多关于 eval 和模型感知的方法

14. Eval 是被严重低估的 PM 技能

Kat 说你不需要写几百个 eval，10 个好的 eval 就能帮团队量化目标和进展

她自己在功能定义比较模糊的时候会亲自跳进去写 eval，产出的东西大概是「这 5 个 eval 怎么跑、哪些过了哪些没过、什么 prompt 调整提升了成功率」

如果产品管理的未来真的是定义「成功长什么样」，那 eval 就是把这个定义变成可量化标准的工具。它不是工程师的事，是 PM 的事

15. 找到你最信任的 5 个用户，他们是你的「人肉 eval」

Kat 说了一个很实际的观点，不是所有用户反馈都同等有价值

有一小群人特别擅长表达「是什么让某个模型或者某个 model + harness 的组合好用」，他们给的反馈比大多数人精准得多

Kat 的做法是找到这样的 5 个人，建立信任关系，每次有新模型或者新功能就第一时间找他们测，快速拿到高质量反馈

这个方法不需要你是 Anthropic 才能用。任何做产品的人都可以在自己的用户里找到那几个「特别会表达感受」的核心测试者，然后把他们当成最重要的信号源

16. 让模型反思自己的行为，是一种被低估的 debug 方法

这个技巧我觉得特别有意思

Kat 说当她发现模型做了意外的事情，比如改了前端代码但没有真正去看 UI 效果，她会直接问模型「你为什么这样做」

模型有时候会说「system prompt 里有个地方让我困惑了」，或者「我把验证工作委托给了子 agent 但没检查它有没有做」，甚至会说「我没意识到前端验证是这个任务的一部分」

这种对话能暴露出 harness 设计的漏洞。你以为是模型笨，其实可能是你的指令写得有歧义

我觉得这对任何在写 prompt 或者搭 agent 的人都有用。下次模型的输出不符合预期，别急着改 prompt，先问它「你为什么这么做」，答案可能会让你意外

17. Cowork 的定位，所有输出不是代码的工作

Kat 对几个产品的定位划分得非常清晰。如果你的输出是代码，用 Claude Code。如果你的输出不是代码，用 Cowork

Cowork 覆盖的场景包括做 PPT、写文档、处理邮件、管理客户 brief、从 Slack 0 到 inbox 0 这些事

但她强调了一个前提，你必须先把所有相关数据源连上。比如你的知识库，公司项目背景，个人背景，Cowork 有了完整上下文才能真正发挥作用。如果你不给它上下文，它就只是一个比较聪明的聊天机器人

18. Cowork 实战，一小时生成 20 页会议演讲 PPT

Kat 自己的一个使用案例让我印象深刻

她要为一个会议准备演讲 PPT，把叙事主线、PMM 的建议稿、自己不满意的旧草稿全丢给了 Cowork。Cowork 跑了大概一个小时，自己去翻 Twitter 看团队发了什么、翻内部找发布记录、翻 demo 频道看成功案例，然后综合出了一个 20 页的 deck

因为 Cowork 有 Anthropic 内部设计系统的权限，出来的东西视觉上看起来就像设计师做的

但这不意味着 PM 就不需要了。Kat 的角色是做最终的内容取舍，决定每个板块讲什么、用哪个 demo 最有说服力

她说了一句我觉得很精准的话，Claude 是一个很好的头脑风暴伙伴，它能快速综合大量信息并呈现所有可能性，但 PM 的角色仍然是做最终决定

说到这个，Kat 还给了几条特别实在的职业建议，我觉得不管你是什么角色都值得听听

19. 别做 demo，做你每天真正在用的东西

Kat 观察到很多人在「玩」AI，做原型、搞 demo、one-shot 一些花哨的东西，然后发到社交媒体上秀一下就结束了

但她觉得这样学不到深层经验

她的建议是，把精力放在构建你每天真正在用的应用上。只有持续使用，你才能发现模型的真正边界在哪，才能积累那种「到底什么 work 什么不 work」的体感

想想也是，一个你用了一次就丢掉的原型 app，和一个你连续用了三个月的自动化工具，给你的认知积累完全不在一个量级

20. 自动化做到 95% 等于没做

这一条 Kat 说得很直接，如果一个自动化不是 100% 可靠的，那它就不是真正的自动化

她观察到大量用户把某个自动化做到 90-95% 的准确率就放弃了，因为最后那 5-10% 太难搞了，花的时间比手动做还多

但 Kat 的观点是，你应该投入那个时间。给它喂反馈、教它你的偏好、让它学习改进，一直到 100%。只有到了 100%，你才能真正信任它、真正放手

95% 的可靠度意味着你每 20 次里有一次要自己去收拾残局。那你到底是在用工具还是在伺候工具？

21. 定制化有个陷阱，别掉进去

Kat 观察到有两种极端的人

一种是从来不定制、从来不搞自动化的，拿到工具原封不动地用。另一种是沉迷于定制，疯狂加 skill、加 MCP、优化 workflow，搞了一大堆东西，反而偏离了核心目标

她的判断是，简单的 setup 往往效果更好

我在社媒上上也经常看到这类帖子，有人秀自己多么复杂的开发环境配置，但你问他实际用这些东西做了什么产品，他说不出来。。。

工具是为了做事的，不是为了搭着好看的

22. 常识、情商和利益相关者管理，模型还差得远

Kat 承认模型现在还不擅长判断谁是利益相关者、他们之间关系怎么样、用什么方式沟通能让他们买单

任何一个产品发布都有上千个细节要处理，其中很多不是技术问题，是人的问题。谁需要提前知会、用什么语气说、在什么场合沟通，这些隐性的 EQ 类知识目前还是人类的领地

当然 Kat 也说了，她希望模型在这方面变得更好，她觉得未来会的。但至少现在，这是 PM 不可替代的价值

23. 2024 是 Chat，2025 是 Action，这是一个分水岭

Kat 用了一个很清晰的框架来描述产品范式的转变

2024 年那一代 AI 产品是聊天型的，你跟模型对话，它给你建议或者生成内容

Claude Code 这一代产品是行动型的，模型不只是告诉你怎么做，它替你做了

Kat 说用户真正的 aha moment 就是在这个切换发生的时候。当你发现 agent 可以代替你执行任务、而不只是给你出主意，那种感觉是完全不同的

这个判断如果是对的，那对所有做 AI 产品的人来说，方向就很明确了。不要只做「建议者」，要做「执行者」

24. 产品演进的终局路径，从单任务到 50-100 个 agent 同时跑

最后这一条是关于未来的

Kat 描述了一条很清晰的演进路线。先是单个任务做到可靠，然后是多任务并行（用户同时开 6 个 session），最终是同时跑 50 甚至 100 个 agent

到了那个阶段，任务肯定不是在本地跑的了，会是远程执行。产品要解决的问题变成了，你作为一个人，怎么知道该看哪个任务的结果？agent 怎么自验证自己的工作？怎么从你的反馈中学习，确保同样的错误不犯第二次？

这不是科幻，这是 Anthropic 正在建的东西

如果你是创业者或者产品经理，值得认真想一下，当用户可以同时指挥 100 个 agent 工作的时候，你的产品应该长什么样

说了 24 条，回头看其实有一条暗线贯穿始终

这个暗线就是，AI 产品的一切都在加速，模型能力在加速，用户预期在加速，功能的发布和淘汰都在加速。在这种环境里，以前那些让产品经理安身立命的东西，写详尽的 PRD、做精美的路线图、跨团队对齐半年的排期，都在变得越来越不值钱

值钱的变成了另外一些东西。product taste、快速出货的能力、理解当下模型能力边界的直觉、容忍不完美的心态、以及最根本的，决定「我们到底该做什么」的判断力

我也不知道这些建议能帮到多少人，但我看完这个访谈确实觉得学到了不少。至少它让我重新想了一下，自己每天花最多时间做的事情，到底是在缩短出货周期，还是在做一些让自己看起来很忙但其实不创造价值的工作

这个问题，可能值得每个做产品的人，隔一段时间就问自己一次

愿我们永远对世界保持好奇

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从 GUI 到 MCP 再到 CLI：Anthropic 也在掉头的 Agent 交互终局是什么？

Freetrip — Mon, 22 Jun 2026 01:37:46 GMT

如果我们在 2023 年问：大模型将如何使用未来的软件？绝大多数人的第一反应是：AI 会像人一样，看着屏幕，移动鼠标，点击按钮。然而到了 2026 年，当我们真正来到 Agent（智能体）规模化落地的深水区时，却发现原本设想的“GUI 自动化”路线正在遭遇严重的性能和成本瓶颈。随后，Anthropic 推出了雄心勃勃的 MCP（模型上下文协议）试图一统江湖，可令人大跌眼镜的是，仅仅不到一年，连 Anthropic 自己都在发生“路线掉头”。

兜兜转转，整个行业似乎正在回归计算机世界最古老、最硬核的交互方式——命令行（CLI）。

为什么看似“开历史倒车”的纯文本命令行，反而正在成为 Agent 时代的新宠？在这场 GUI、MCP 与 CLI 的三国杀中，谁才是真正的“平台原语”？本文作者将从底层协议、Token 经济学、开源生态实战以及巨头动向等多个维度，为你全景拆解 Agent 接口层的终极演进形态。如果你正在从事 AI 应用开发或产品架构设计，这绝对是一篇不容错过的深度避坑指南。

在讨论 AI 时代的产品架构时，我们经常会陷入一个人类中心主义的误区：我们总是习惯性地认为，对人类友好的交互界面，对 AI 也理应如此。

过去四十年，人类与计算机交互（HCI）的历史，就是一部图形用户界面（GUI）不断消灭命令行的历史。从 DOS 到 Windows，从触屏智能手机到空间计算，我们在视觉直观性上做到了极致。

但当我们开始构建 Agent-Computer Interaction（智能体与计算机交互，ACI）时，这套逻辑彻底崩塌了。让大模型去操作现有软件，目前行业内有三种截然不同的路线在疯狂角力。看懂了这三条路线的兴衰，也就看懂了未来三年 AI 基础设施的走向。

一、迷思与泡沫：为什么“装一堆 APP 让 AI 去点”是最笨的路线？

目前市面上有大量的创业公司和产品，主打的概念是“你什么都不用管，我的 AI 会自动接管你的电脑，帮你操作各类软件”。这在底层技术上被称为 GUI 自动化。

其原理很简单：通过计算机视觉模型“看”懂屏幕截图，识别出哪里是输入框、哪里是按钮，然后通过系统 API 模拟鼠标移动、点击和键盘敲击。

看起来很科幻对吧？但在真实的商业生产环境中，这被证明是一条极其坎坷甚至正在被逐渐淘汰的“死胡同”。

首先是极其恐怖的 Token 消耗与延迟。

为了让大模型理解一个极其普通的软件操作界面，你需要不断地对屏幕进行高分辨率截图，并将其转化为多模态输入喂给模型。这种高频的视觉解析，每次都在极其奢侈地燃烧 Token 账单。而且，视觉模型的推理延迟通常是纯文本模型的数倍，这意味着你的 Agent 操作起电脑来，就像是一个反应迟钝的树懒。

其次是极其脆弱的容错率。

GUI 是为人类设计的，它充满了对机器而言毫无意义的视觉噪音：动画过渡、响应式布局的微调、弹窗广告、甚至是 UI 主题颜色的变化。一旦软件更新导致某个按钮向左移动了 5 个像素，或者弹出了一个预料之外的升级提示框，基于坐标或 DOM 树解析的 GUI Agent 就会瞬间崩溃，“烧光了所有的 Token，最后只留下一堆报错日志”。

人类拥有极强的“视觉容错模糊匹配”能力，但 AI 没有。让大模型去操作 GUI，本质上就是逼着一个超级大脑去干最繁琐、最容易出低级错误的体力活。

二、MCP 的崛起与隐忧：大统一协议的“富人病”

既然 GUI 走不通，业界很快转向了第二条路线：API 化。

如果软件能直接把底层的能力暴露给 AI，不就绕开了界面的麻烦吗？在这个背景下，Claude 的开发商 Anthropic 在 2024 年底重磅推出了 MCP。

MCP 的愿景极其宏大：它试图成为 AI 时代的 USB 接口。无论是本地的数据源、企业内部的 SaaS 系统，还是各类开发者工具，只要接入了 MCP Server，就可以用一种统一的、标准化的 JSON Schema 格式，把自己的能力暴露给大模型。模型可以通过协议直接读取数据、调用工具。

MCP 确实解决了很多问题，尤其是它优异的“动态发现”机制——Agent 连上 Server 后，能瞬间知道自己有哪些兵器可用。在 2024 年到 2025 年初，业界甚至一度认为，全面 MCP 化就是 Agent 交互的终局。

然而，随着真正高并发、深业务的 Agent 投入生产，MCP 的一个致命弱点开始暴露：它患上了严重的“富人病”。

什么是上下文肥胖症？

按照 MCP 的设计规范，Server 会把所有可用工具的定义、详细描述、参数要求在初始化时全部塞进大模型的上下文窗口中。

如果你的软件极其庞大，拥有几百个可调用的功能点，那么仅仅是这部分“说明书”，就会占据惊人的 Token 数量。更要命的是，在大模型的注意力机制中，过度冗长的无关上下文不仅费钱，还会严重稀释模型对关键信息的注意力，导致推理能力出现显著的“幻觉”和下降。

我们需要一种更轻、更准、更符合机器直觉的交互方式。于是，历史的转盘，戏剧性地拨向了四十年前的技术——CLI。

三、暴力的经济学：Agent-Native CLI 为什么能完成降维打击？

第三种路线，就是当前在硅谷开发者圈子里异军突起的 CLI 路线。

即：软件不再费尽心思去包装复杂的 JSON 接口，而是直接提供原生的命令行能力，让 AI 通过最基础的 Bash 环境进行调用。

业界已经为这种趋势创造了一个新词汇：Agent-Native CLI。很多架构师开始将其视作未来软件的新一代“平台原语（Platform Primitive）”，也就是所谓的 Agent Interface Layer（智能体接口层）。

凭什么一个几十年前的古董技术，能在 AI 时代焕发第二春？答案非常冷血但极其有效：成本碾压。

这背后是一笔直击灵魂的经济学账本。我们来看一组“不必装那么多 App”直觉背后的实测对比数据：

假设我们需要让 Agent 执行一个非常典型的 IT 运维任务：“检查企业内网中 50 台指定设备的合规性状态”。

如果使用标准的 MCP 方案：为了完成任务，系统需要将大量关于用户、设备、合规策略的复杂对象 Schema 加载到上下文中。实测跑完这个任务，大模型大约需要消耗 14.5 万 Token。
如果换成传统的 CLI 方案：直接让 Agent 调起专门编写的合规检查命令行工具，传入特定的参数执行。由于不需要加载庞杂的元数据说明，完成同样的任务，竟然仅消耗了 4150 Token。
差距是惊人的 35 倍！

为什么会出现如此夸张的成本鸿沟？

核心在于两者对上下文的处理逻辑截然不同。MCP 就像是一本厚厚的《新华字典》，无论你今天想查几个字，你都必须把整本字典搬到大模型的脑子里；而 CLI 则是真正的“按需加载”，只有当大模型敲下并执行某条具体命令时，才会产生这一条命令及其输出结果的 Token 成本。

除了便宜，CLI 还有三个难以被替代的核心优势：

“天生”的血脉压制：现在的主流大模型（如 GPT-4、Claude 3.5、Llama 等），在预训练阶段“吞噬”了全网海量的 GitHub 代码仓库、StackOverflow 问答和技术文档。对它们而言，写 Shell 脚本、敲 Linux 命令，简直就像人类呼吸一样自然。它们“天生”就懂 CLI 的语法和套路，你根本不需要像配置 MCP 那样去详细解释每一个参数的含义。
Unix 管道哲学的化腐朽为神奇：CLI 最强大的地方在于“组合”。大模型极其擅长使用 |（管道符）将 grep、awk、jq 等基础命令串联起来，把前一个命令的输出作为后一个命令的输入。这种高度灵活的微小积木组合能力，能让 AI 在没有特定软件 API 的情况下，仅仅通过几个基础命令的拼接，就完成异常复杂的数据清洗和操作流。
调试的透明性：当一个 GUI Agent 卡死时，你很难知道它到底“看”错了什么；当一个 MCP Agent 报错时，你需要在层层嵌套的 JSON 中找 Bug。但当 CLI 报错时，系统直接吐出的就是最纯粹、最直接的 stderr（标准错误输出）。这不仅便于人类排查，大模型本身也非常擅长通过阅读这些终端报错信息来进行自我纠正。

四、正在爆发的开源实践：把所有软件“逼”回命令行

这绝对不是停留在架构师脑海中的理论构想，而是正在深刻改变开源生态的真刀真枪的工程实践。

如果你关注过 2025 到 2026 年初的开源动态，你会发现一个非常明显的趋势：“几乎每一家正经的开发者工具公司，都在这一年发布、重构或者极大地加强了自己的 CLI 工具箱”。不仅如此，仅仅在 2026 年第一季度，开源社区就涌现了大量高星级的项目，它们共同的主打愿景出奇地一致：“把现有的复杂软件，包装成 AI 能用的结构化 CLI”。

其中最具代表性、也最能说明趋势的，是 GitHub 上狂揽 21K Star 的大热现象级项目 CLI-Anything。

CLI-Anything 的理念堪称疯狂却极其务实。它的核心功能是：把 Blender、GIMP、LibreOffice甚至 OBS这些有着极重度交互体验的桌面 GUI 软件，全部“外挂”包裹上一层用 Python 编写的 CLI 外壳。

它有几个针对大模型“量身定制”的杀手锏特性：

强制 JSON 输出：它剥离了人类命令行常用的各种颜色渲染和花哨排版，所有命令的执行结果严格以结构化的 JSON 格式返回，方便大模型直接解析。
AI 专属说明书：它会自动为这些重型软件生成一份极其精简的帮助文档，这份文档不是写给程序员看的，而是专门针对 LLM 的阅读习惯优化的。

通过 CLI-Anything，一个 Agent 不需要去“点击” Blender 复杂的材质面板，只需要在后台默默敲下一行长长的渲染命令，就能直接驱动底层引擎完成工作。这几乎就是“未来 App 都给大模型配命令行”这一直觉的最字面、最极致的实现。

五、路线大反转：连 MCP 的“亲爹” Anthropic 都在向代码妥协

如果说开源社区的热情还只是草根力量的觉醒，那么巨头们的动向则是敲碎纯 MCP 幻想的最后一把实锤。

最具戏剧性的是，MCP 协议的发明者和最大推手 Anthropic 自己，竟然也在“革自己的命”。

2025 年 11 月，Anthropic 官方发布了一篇在业界引发巨大轰动的实践指南，名为《Code execution with MCP》。这篇报告的核心主张可以说是对传统 Agent 交互模式的彻底颠覆：

官方强烈建议，不要再让模型逐个、直接去调底层的能力工具了。相反，你应该赋予大模型一个 Python 或 Bash 沙盒，让模型“现场写代码”，然后在运行代码的过程中，按需去加载和调用工具！

有头部的 AI 开发团队敏锐地跟进了这个思路。他们对内部的 112 个 GitHub 相关的重度工具进行了“代码执行优先”的改造。结果令人震惊：

原本让 Agent 直接通过 MCP 读取并调度这 112 个工具，一次复杂的代码审查流下来，Token 消耗量常态化地维持在 15 万级别。而改为“Agent 写 Python 脚本 -> 脚本按需调取工具 API”后，单次执行的 Token 瞬间断崖式降至 2 千级。降幅达到了恐怖的 98%！

你发现其中的奥妙了吗？

Anthropic 主推的这个“写代码调工具”，与前文讨论的“CLI 优先”，在底层哲学上是完全同源的。它们都在试图将大模型从“被动理解海量死板接口”的重担中解放出来，转而发挥大模型最核心的优势——“主动编写逻辑代码和命令”。

与其给大模型一张包含一万道菜名的极其冗长的菜单，不如给它一个灶台和基础的锅碗瓢盆，让它自己根据客人的需求现场炒菜。

六、冷静一下：CLI 并非万能，混合态才是最终答案

当我们把 CLI 夸上了天，甚至连 Anthropic 都在向代码和命令行靠拢时，我们是否可以直接宣判 MCP 或是其他接口协议的死刑？

答案是否定的。作为一个严谨的资深产品经理或架构师，我们必须泼一盆冷水：CLI 绝对不是万能的屠龙宝刀。

如果强行将所有业务全盘 CLI 化，你会在落地时死得很惨。这是因为 CLI 存在着三个难以逾越的阿喀琉斯之踵：

1. 软件基因的排异反应

并不是所有软件都能、或者都适合被抽象为命令行。对于数据库（SQL）、云资源调度（K8s kubectl）、代码版本控制（Git）这类重数据流的工具，CLI 是绝配。但对于 Figma、Notion 这类强协作、重度依赖视觉层级和复杂状态流转的产品，强行抽离出一套 CLI 会极其别扭，且开发成本极高。你很难假设在未来的某一天，所有的 2C 或偏视觉的 2B 应用都会为你配备好完善的命令行版本。

2. 发现机制的先天残疾

CLI 就像一个不透明的盲盒。它默认一个前提：调用者（AI）必须事先“知道”系统里安装了哪些命令、支持什么参数。如果在执行前没有一个前置的检索步骤，大模型面对终端只能抓瞎。而这恰恰是 MCP 最闪光的地方：MCP 带有极其优秀的动态“发现”与“握手”机制，Agent 只要连上 Server，就能像插上 U 盘一样，瞬间搞清楚自己能干什么，做到真正的即插即用。

3. 生产环境的安全与审计梦魇

这是阻碍大模型在大型企业内部直接跑 Bash 脚本的最大绊脚石。直接把底层环境的 Bash 执行权限开放给一个可能产生幻觉的黑盒模型，对任何一位企业网管或安全工程师来说，都是不可接受的。万一模型由于提示词注入攻击，或者单纯的推理抽风，敲下了一句 rm -rf /，或者随意窃取了服务器上的环境变量密钥，后果不堪设想。

在企业级生产环境中，所有的操作都需要经过严格的鉴权机制、颗粒度极细的权限隔离以及详细可追溯的审计日志。在这种强监管、强安全的场景下，MCP 那套标准化的协议握手和权限拦截机制，显然比赤裸裸的 CLI 脚本要安全可控得多。

结语：Agent 接口层的终极共识——混合层（Hybrid Layer）

综合了所有的实测数据、开源动态和巨头转向，我们终于可以对开篇提出的问题，给出一个清晰的结论：

Agent 与软件的交互终局，既不是让 AI 去点屏幕的 GUI，也不是单纯依靠大统一协议的纯 MCP，更不是彻底退化回 DOS 时代的纯 CLI。

真正的终局，是业界正在快速达成的共识：走向混合层（Hybrid Interface Layer）。

在未来的 Agent 基础架构中，不同的技术路线将各司其职：

CLI / Code Execution（命令行与代码执行） 将作为整个系统的“肌肉组织”和“默认首选”。对于绝大部分本地文件操作、数据清洗、工具链调用，都将由模型现场写命令或跑 Python 脚本来完成，以追求极致的低 Token 成本和高容错率。
MCP 则将作为系统的“API 网关与雷达”。它退守到企业内网通信、跨 SaaS 平台协同、远程服务发现以及需要强审计、强管控的深水区。它负责安全地连接外部世界，并告诉 Agent“现在有哪些高层级的武器可用”。
而传统的 GUI 自动化，则只会作为最后的“托底兜底方案”，在面对那些极其封闭、死活不肯提供任何 API 或 CLI 接口的遗留系统时，硬着头皮顶上。

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AI产品交互设计自查：5大模块+6个信任开关，缺一不可

AX 新设计 — Thu, 18 Jun 2026 02:38:20 GMT

AI助手正成为各大产品的标配，但用户留存率却普遍低迷。问题不在于模型能力，而是交互设计尚未解决意图表达与信任建立的本质矛盾。本文深度剖析AI产品的五大核心交互模块与六大信任设计模式，揭秘如何打造真正让用户依赖的智能助手。从输入意图到执行任务，从展示结果到场景融合，一套完整的AI设计框架正在浮出水面。

最近把手机里所有带AI助手的APP都试了一遍，包括支付宝的蚂小财、蚁小保，滴滴打车助手小滴，招商银行的AI理财顾问、飞猪千问定车票等等。

各赛道都在抢着把AI能力塞进自己的产品。

试完之后的感受挺微妙的，大部分AI助手就用过一两次就不再打开了。

坦率的讲，不是这些AI不够聪明。底层模型的能力虽然有差距，但回答问题的水平都已经在可用线以上了。真正拉开差距的是交互设计，就是用户打开你的AI助手之后，整个体验是怎么串起来的。

AI产品的交互设计跟传统APP完全不同。传统交互设计解决的是怎么操作，AI交互设计要解决的是怎么表达意图和怎么建立信任。

行业里目前有两套被广泛引用的设计框架，一套解决前者，一套解决后者。

所以无论是产品经理还是设计师，都应该先掌握AI产品的设计特性，然后针对性的进行自己内部产品的AI升级，而不是看着大家都整小助手，就赶忙上线一个小助手，但用起来根本啥也不是。

你的AI助手能力如何，用户感受如何，下面通过五大领域+六大模式来自查下你的助手吧～

一、五大领域：AI交互的完整模块

这套框架来自Smashing Magazine 的 AI 界面设计研究，把AI交互拆分成五个功能模块，下面来简单说明一下。

1. Input UX — 表达意图

用户怎么把想法传达给AI。这是AI交互的第一步，也是最难的步骤，因为用户的意图往往是模糊的，且需求的来源本身就是把多样。

核心设计要点：提供多种表达通道，如文字输入、语音输入、拍照识别、视频对话等，让用户自己选择使用最顺手的方式。

比如支付宝/豆包等：语音+图片+文本多模态输入，用户可以直接拍一张图问这是什么，不用打字描述，降低了表达门槛。

2. Output UX — 展示结果

用户把想法告诉AI了，接下来就是AI怎么把结果交出来，AI生成的结果怎么呈现。不同于传统APP的固定页面，AI的输出是动态的、多维度的，是将最佳可读性的结果呈现给用户。

核心设计要点：结果展示必须可读、可比较、可评估。用户第一眼要能判断靠不靠谱。

比如在设计的时候不要长短大论的文字给到客户，一定是结构化，图文并行的给到客户，比如千问、可灵从开始大大篇报告逐渐给出结构化输出。

AI回答自动拆分为大纲、要点、表格、各种曲线图折线图等多种形式，用户不用自己从一大段文字里提取信息。

3. Refinement UX — 微调输出

AI给的初始结果通常是80分，用户需要微调到95分。这是体验的关键分水岭。

核心设计要点：微调必须即时反馈、所见即所得。操作粒度合适，优先用预设降低决策成本。

4. AI Actions — 执行任务

AI从给建议升级为替你做。帮你看是一回事，帮你操作是另一回事，信任门槛完全不同。

核心设计要点：执行类操作必须配上确认机制，让用户随时能看到AI将要做什么。

比如AI在工作时，都会告诉你他正在干什么执行到哪一步了，让用户放心，帮你办理业务时，或者在帮你打车时，一定是将执行前的确认交给用户。

5. AI Integration — 场景融合

AI能力嵌入到用户已有的工具和工作流中，而不是让用户跳到另一个APP去用AI。

核心设计要点：AI的出现时机和位置必须自然，与已有工具的数据和操作必须打通。

比如你用千问集成了各类的能力，不用点外卖去闪购、买票去飞猪，只需要在千问你告诉他帮我下单即可，这样用户对AI助手的依赖就会增强，不会再去点击传统的入口。

以上框架讲的五个功能模块。你可以理解为，一个完整的AI助手，这五个模块的设计都得到位。少了任何一个，体验就会在那个环节断掉。

但这还不够。

你把功能模块都设计好了，用户凭什么相信你的AI？凭什么让AI替自己做事？

这就是第二套框架要解决的问题。

二、六个设计模式：让用户信任AI的六个设计开关

我自己的观察是，大部分AI助手在信任这块做得都比较粗。要么就是什么都不解释直接给你结果，要么就是一股脑把操作都做了也不提前说一声。用户用着用着就慌了，不知道AI在干什么、为什么这么干、干错了、怎么办。

做得好的AI助手是怎么处理信任的呢，主要关注六个设计模式。

六个模式的核心让用户信任AI的六个设计开关，把控制权交还给用户。AI可以执行，但用户必须能预览、能确认、能理解、能质疑、能撤回、能干预。

这套框架来自行业智能体UX模式研究，专门解决一个问题——当AI替用户做事时，怎么让用户信任它、控制它、纠正它。

1. Intent Preview — 意图预览

AI执行前先展示行动计划，用户确认后才动手。设计目标：接受率 > 85%。

比如，小滴我告诉他帮我叫一辆回家的车，他会实时展示他当前思考进度，然后跑完结果后给出我确认的地址和时间，然后在帮我匹配对应的车辆，这样用户对他的行为一目了然；

还有一些操作更类B端工具，如Claude Code 每次任务之前会先列一个清单，要澄清哪些需求，改动哪些文件、每个文件改什么内容，你确认了它才开始，完全放心的交给AI。

2. Autonomy Dial — 自主度旋钮

让用户调节AI的自主程度，渐进释放。四级模式：只给建议、计划确认、确认后执行、自主执行。

基础C端客户层面，可释放给用户可选择的模式，如基础快速和深度思考、如一个功能独立的快捷入口和分步的引导入口，便于用户自主灵活的选择；对于B端的工具，在辅助自我工作上，可以更灵活的调整AI介入的程度，更好的AI为我所用。

3. Explainable Rationale — 可解释性

一是AI做完后告诉用户为什么，展示AI思考的链路；

二是其中变量的解释，如通过上下文的解释，或者持续的告知和引导；

三是自我批判解释，需帮助用户评估其可靠性，如自我批判（如“此信号可能因某某因素而被夸大”），或提供其他角度的回答，来引导用户自主做出判断。

特别是一些资金基金财富保险类的助手，其严谨性和解释性要更加明确。

4. Confidence Signal — 置信度信号

AI不确定时老实告诉用户，核心原则：不确定性必须可见，不能藏在看似自信的输出背后。

当用户问到具体办理或查询的事件时，遇到不确定的问题直接说我不太确定，这个信息我无法验证，不会编造答案。

还有就是使用简单、可见的指标，如百分比或低/中/高等级，来标示结果的置信度。

对于文本内容，可以在视觉上高亮不确定的部分。

5. Action Audit & Undo — 审计与撤销

完整操作记录+ 一键撤销。设计目标：撤销率 < 5%。

支持用户查看以往的对话记录，让用户的记录有迹可循，可追溯之前的咨询信息；

6. Escalation Pathway — 升级路径

AI不确定时主动求助用户。设计目标：恢复成功率 > 90%。

三、下一步：实际落地

回到开头那个问题，大部分AI助手为什么做得不到位？

因为它们要么缺模块，五个功能模块没有全覆盖，用户在某个环节卡住了就放弃了；要么缺信任，六个信任模式没有做到位，用户不敢让AI做重要的事，要么两个都缺。

拿到一个AI助手的设计需求，怎么落地呢，三步走。就像机长在起飞前会严格的自查所有系统是否准备齐全，才会起飞，必要的限制，是对产品和用户负责。

第一步，拿五大领域当模块地图过一遍。你的AI助手在表达意图、展示结果、微调输出、执行任务、场景融合这五个环节，每个环节的交互形态想清楚了吗？有没有哪个环节是缺失的？

第二步，拿六大模式当信任自查清单过一遍。坦率的讲，意图预览和撤销是最低要求，几乎所有涉及AI执行的功能都应该配上。自主度和可解释性根据功能复杂度决定。置信度信号和升级路径在信息不确定的场景下必须具备。

第三步，把缺失的补上。不是每个功能都要六个模式全覆盖，但每一个被省掉的模式都应该有明确的理由，而不是没想到。

所以在设计时，传统产品，产品/设计的产出是一套界面操作流程。AI产品，产出是一套行为规则，AI在什么时机、以什么方式、展现什么信息、留给用户什么控制权。这些东西才是负责AI项目的人真正要决定的事情。

作者：AX新设计公众号：AX新设计

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AI编程助手横向测评：六大产品收费、性能与适用场景对比

雨打风吹 — Tue, 16 Jun 2026 07:46:54 GMT

AI编程助手赛道已进入群雄逐鹿时代，从GitHub Copilot到Cursor、Trae、华为云码道等各显神通。面对功能、定价与体验的多元差异，开发者该如何抉择？本文通过五大维度硬核PK，实测六款主流产品的代码补全、重构及场景表现，为你揭秘哪款才是真正的开发利器。

2026年，AI编程助手赛道竞争日益白热化。从GitHub Copilot一枝独秀，到如今群雄逐鹿——Cursor以革命性的Composer模式掀起效率革命，字节跳动Trae以”免费+本土化”策略强势切入，华为云码道依托国产大模型深耕企业市场，Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex更是将推理能力推向新高度。

面对这场”八仙过海，各显神通”的竞赛，开发者该如何选择？本文将从收费模式、模型智能性、用户体验、场景实测、长期性价比五个维度，进行一场硬核PK。通过大量实测数据、代码案例、性能对比，帮你找到那款”命中注定”的AI编程助手。

一、收费模式对比：谁在割韭菜，谁在真让利？

1.1 主流产品定价一览

总结：Trae 目前是完全免费的好选择；Copilot 和 Cursor 则需要付费订阅才能解锁全部功能。

1.2 各产品定价策略深度解析

GitHub Copilot采用经典的”生态锁定”策略。虽然价格偏高（$10/月），但与GitHub的无缝集成是卖点。部分用户反馈其定价与功能提升不匹配。
Cursor的定价更具颠覆性。$20/月的Pro版包含无限cursor credits（相当于无限对话），Composer模式支持多文件协同编辑。这一定价策略吸引了大量专业开发者。
Trae的免费策略是最激进的。字节跳动显然在复制当年字节系产品的”免费+增值”打法，目标是通过用户基数构建生态护城河。目前国内内测阶段，但预计2026年下半年正式商业化后仍会保持免费基础版。
Claude Code（Anthropic）采用免费优先+用量限制策略。目前处于公开测试阶段，完全免费但有每小时对话次数限制。这一策略与Anthropic的产品哲学一致，让更多用户先体验到AI能力。值得注意的是，正式版推出后可能引入分层订阅制。
OpenAI Codex采用API+订阅双轨制。对于已有OpenAI账户的用户，Codex基本免费（但受OpenAI API额度限制）；Pro版20美元/月提供更高额度。对于开发者来说，这一策略的优势在于可以复用现有的OpenAI API账单体系，无需额外订阅。但缺点是免费额度有限，复杂项目可能很快耗尽配额。
华为云码道采用混合计费策略。会员订阅制提供基础功能，API按量计费适合企业级灵活需求。新用户享有1000次免费调用额度，降低了试错成本。这一策略体现了华为云一贯的企业级思维——基础门槛低，但大规模使用需要付费。对于已在华为云生态中的企业来说，综合成本可控。值得注意的是，政务和国企项目往往有合规要求，码道的定价中已包含这部分溢价。

1.3 隐藏成本分析

除了直接费用，还有隐性成本：

二、模型智能性对比：GPT-4 vs Claude 3.7 vs 国产大模型

2.1 底层模型规格对比

2.2 编程能力专项测试

我们在相同测试环境下，对六款产品进行了三轮测试：代码补全、代码重构、代码审查。

2.2.1 测试环境

语言：Python、JavaScript、TypeScript、Go
场景：电商后台系统（模拟真实项目）
代码量：约5000行

2.2.2 测试一：代码补全

测试用例：补全一个复杂的订单处理函数

补全质量评估：

2.2.3 测试二：代码重构

测试用例：将一段混乱的JavaScript代码重构为TypeScript

原始代码（混乱的订单处理）：

重构能力对比：

三、用户体验对比：谁的操作更顺滑？

3.1 界面设计横向评测

Claude Code：命令行界面的巅峰之作

现代化的终端UI，支持语法高亮
实时流式输出，打字机效果增强交互感
多轮对话上下文管理智能，自动进行上下文压缩
支持vim/Emacs keybindings
平均响应时间：150-300ms

Cursor：IDE界的”苹果”

Cmd+K自由输入，颠覆传统补全模式
Composer模式支持多文件协同编辑
界面流畅，动画自然
AI聊天与代码编辑无缝切换
平均响应时间：200-300ms

GitHub Copilot：稳重的老师傅

与VS Code深度集成，悬浮窗补全
接受/拒绝/查看替代方案一指完成
代码块内联显示，不打断思路
成熟稳定，企业用户首选
平均响应时间：300-500ms

Trae：字节系产品的简洁风格

继承字节产品UI风格，干净利落
内置AI小白引导，上手零成本
中文界面，本土化好
平均响应时间：500-800ms（中文场景稍慢）

OpenAI Codex：极客风的开发者工具

命令行界面，简约直接，适合终端爱好者
与ChatGPT生态系统深度集成，无缝切换
支持多语言代码生成，Python/JS/Go等主流语言
平均响应时间：200-300ms

华为云码道：企业级的稳重设计

与华为云IDE深度集成，界面偏企业风格
安全合规提示醒目，政务/国企友好
中文文档完善，本土化支持到位
平均响应时间：400-600ms（云端调用）

3.2 操作便捷性实测

我们在相同任务下记录操作步骤：

任务：实现一个用户登录功能（前端+后端+数据库）

3.3 响应速度实测数据

测试场景：补全一个中等复杂度的函数（约50行代码）

四、场景实测：不同场景下的表现

4.1 前端开发场景

测试项目：使用React + TypeScript实现一个电商商品卡片组件

// 需求：商品卡片，包含图片、标题、价格、折扣标签、加入购物车按钮 // 要求：响应式设计，支持hover效果，TypeScript类型完整

各产品表现：

4.2 后端开发场景

测试项目：Python FastAPI实现用户认证系统（含JWT）

4.3 全栈开发场景

测试项目：实现一个完整的CRUD API（用户管理）+ 前端展示

五、核心优势深度分析

5.1 GitHub Copilot：生态之王

核心优势：

与GitHub无缝集成，PR描述自动生成
成熟稳定的VS Code插件
企业级安全合规（SOC 2, GDPR）

实测案例：

500人企业用户调研：78%表示”显著提升效率”
代码补全准确率：85%（中等复杂度场景）
平均每天节省：47分钟

适合人群：已有VS Code/GitHub工作流的企业团队

5.2 Cursor：效率革命

核心优势：

Composer模式：支持多文件协同AI编辑
支持多模型切换（GPT-4o/Claude 3.7/o3）
界面最现代化，动画流畅

实测案例：

复杂重构任务：效率提升明显
复杂重构任务：平均时间从3小时缩短至45分钟
代码审查：AI自动识别潜在bug

适合人群：追求效率提升、愿意付费的专业开发者

5.3 Claude Code：推理之王

核心优势：

Anthropic最新模型，推理能力强
支持端到端开发（从需求到部署）
命令行交互流畅，多轮对话能力强

实测案例：

复杂算法题：正确率表现优秀
代码解释：能直接解读整个项目架构
调试辅助：端到端调试能力较强

适合人群：追求AI能力上限的技术爱好者

5.4 Trae：免费之王

核心优势：

完全免费（国内内测）
中文理解强，本土化好
字节产品生态集成

实测案例：

国内开发者：中文体验较好
简单场景：与付费产品差距不大
上手成本：几乎为零

适合人群：预算有限的个人开发者、国内团队

5.5 华为云码道：企业之选

核心优势：

国产大模型，安全可控
与华为云服务深度集成
企业级安全合规

适合人群：华为云用户、政务/国企项目

六、选购建议矩阵

6.1 按人群选择

6.2 按场景选择

七、长期性价比分析

7.1 成本效益对比（按年计算）

7.2 隐性成本考量

八、未来展望

8.1 技术趋势

多模态AI编程：2026年将实现”截图即代码”，直接通过设计稿生成代码
端到端自动化：从需求描述到生产级代码，全程AI处理
实时协作：AI编程助手将支持多人实时协作编程
垂直领域优化：针对金融、医疗、制造等行业的专业编程助手

8.2 市场预测

2026年AI编程助手市场将达到50亿美元
免费产品将占据50%以上市场份额
专业级工具（Cursor、Claude Code）将成主流
传统IDE插件（Copilot）面临转型压力

结语

本文所有测试数据、性能对比、功能描述均基于小样本验证，不构成任何产品推荐或投资建议。

各产品定价、功能、版本信息可能随时间变化，请以官方最新公告为准。本文观点仅供参考，读者应自行判断并承担使用风险。

AI编程助手没有绝对的”最好”，只有最适合你的那款。建议先试用免费版本，感受一下哪个顺手再做长期投入。毕竟，工具是拿来提效的，别让选择困难症拖累了你写代码的速度。

每款产品都有其独特优势：

追求免费+高质量：Trae 是最佳选择（Claude Code 有用量限制）
追求效率+前沿功能：Cursor 是不二之选
追求生态+稳定：GitHub Copilot 依然可靠
追求本土化+免费：Trae 是国内开发者首选
追求企业级+安全：华为云码道是国企首选

本文由 @雨打风吹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

AI产品经理高薪成长指南.pdf

起点课堂 — Sat, 13 Jun 2026 00:05:30 GMT

AI爆火近3年，AI工具井喷式涌现，企业业务AI化（所有产品值得用AI再做一遍）成为不可逆的趋势，作为企业和市场关键桥梁的产品经理这个岗位，正在被AI悄悄“分层”。

-1-

传统产品经理画原型、写 PRD、沟通研发落地的“传统工作流”正在被AI颠覆：

有人还在用老方法写PRD，动辄两三天，还被开发吐槽“需求不清晰”；有人已经用AI 10分钟生成高质量竞品分析报告，1小时出高保真原型图；有人想转AI产品经理，却对RAG、Agent、MCP、Skill、Workflow了解不深；有人已经在用Coze/Dify搭建企业内部智能客服，成为业务部门争抢的“AI赋能专家”。

你会发现，不是AI淘汰产品经理，而是会用AI的产品经理，正在构建新的核心竞争力。

薪资数据也印证了这一点——

一线城市AI产品经理岗位平均月薪35k-60k，而传统B端/C端产品经理的中位数仍在20k上下徘徊。更重要的是，字节、阿里、腾讯、美团等大厂的AI产品岗位，宁可高薪挖人，也难找到真正懂AI产品落地的人。

-2-

懂AI 产品人才正严重稀缺。AI时代产品经理如何转型？

我们发现，转AI产品经理最难的不是“理解大模型原理”，而是：

用不好AI：让AI写PRD，写出来的东西空泛、不可用，改起来比从头写还累；概念串不起来：听过RAG、Agent、MCP，但不知道在产品设计里到底怎么用；缺少AI项目作品：想跳槽AI产品岗，简历上只有一个“会使用ChatGPT”；业务不会切入：明明公司有很多场景能用AI，但就是不知道怎么挖掘和落地。

这些问题，光靠听课解决不了。必须动手拿到结果。

由此，我们花了半年时间，重新设计课程逻辑，并联合了给高德、腾讯云、蚂蚁集团做过AI落地咨询的张佳老师，反复打磨了这门线下《AI产品经理转型实战营》。

基于AI产品经理的能力模型，2天高密度理论+实践，带你掌握可落地、可复用的AI产品建设的系统实战经验。

-3-

不吹不黑，直接上干货。想转型入行AI产品经理，为什么推荐你来参加《AI产品经理转型实战营》？有这6个理由：

① 覆盖最前沿，面试必问AI知识全部覆盖

现在AI产品经理面试，必问的几个东西：Agent、MCP、Skill、Vibe Coding、RAG……还有最新的OpenClaw、Hermes，这些需要1-2个月学习的内容，线下2天全部覆盖。

有同学担心这些概念很多AI课也讲了，但自己听完依旧不知道怎么用在PRD里、怎么用在业务系统里。

为了打通大家从”知道“到”做到“的核心关卡。老师会把OpenClaw、Hermes这些最前沿的Agent产品拆开来。

每个抽象概念，老师拆透原理+现场实操，对应产品经理的具体工作场景，让你真正理解Agent是怎么干活的。

RAG → 怎么做企业内部知识库+智能客服

Workflow → 怎么用Coze/Dify做销售线索自动分级、用户反馈归类

Vibe Coding → 怎么零基础用Cursor/TRAE做出一个可运行的AI应用

每一个AI落地方法论看得懂、能落地、可复用。

② 全程实战，2天带走能直接面试的AI项目作品

转AI产品经理最大的卡点是什么？没有实战项目经验。

但面试的时候，面试官核心关注你有没有做过AI原生产品？落地流程对不对？产品思路清不清楚？

课程采用“2天线下集训”模式，不讲废话，只练真功夫。聚焦实践实践实践，带着你做具体的AI原生产品项目，有了一个完整的可交付的作品。（和在公司里做的效果是一模一样的）

你会亲手完成：

1个AI智能客服系统（用Coze/Dify搭建）
一套AI高保真原型图（用MasterGo AI/墨刀/Figma 接近设计稿那种）
一个从0到1开发的AI应用（3小时老师手把手带你实战做出来）

这些直接就是你跳槽AI产品岗的作品集，也是谈薪筹码，学完可以直接带走。只要你愿意，晚上回家改改简历，周一直接就能拿去面试用。

③ 零技术门槛，产品经理听得懂学得会

可能你会担心没有技术基础，不懂技术学不会？——完全没有。不讲算法不讲神经网络，纯从产品经理的视角讲，拓展AI技术理解，掌握20+主流AI工具的原理和使用方法。

你只需要有产品经理的基本功就够了（懂什么是PRD、什么是需求分析、什么是原型图）。这不是教你做产品经理，是教你从传统产品经理转型成AI产品经理。

④ 大厂&头部企业 AI 顾问导师亲授，跟正在拿结果的老师学习

实战派导师无保留教学，不讲假大空的理论，只教能落地的方法。带你在AI产品之路上快速成长。

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⑤ 一套完整的方法论 + 清晰的转型路径

学完这门课，你不仅带走AI产品作品集，直接附在简历快速求职。还能掌握一套可复用的AI产品方法论：

AI赋能产品经理核心工作流（竞品分析、PRD、原型图、产研流程）
业务场景挖掘与可行性分析（IPO模型 + 6维度评分）
Workflow/RAG/Agent的产品设计方法
从「会用AI的PM」到「AI原生PM」的进阶路线图

附赠AI产品经理转型知识库，持续更新AI落地行业案例。

⑥ 线下小班，强互动，圈子优质

2天线下集训，不是录播课、不是大班直播，而是真·面对面实战教学，手把手教会。

你可以：

不懂的直接现场提问，老师现场解答
和同学组队面对面交流，完成AI实战项目
加入AI PM专属交流群，课程结束后持续与多位资深同行交流探讨AI最新信息

-4-

1）谁适合来学？

如果你符合以下任意一种情况，这门课就是为你准备的：

2）什么时候开课？

AI 时代，机会永远属于能快速实践、快速落地的人！

如果你想抓住 AI 产品经理这波机会，请一定要花 2 天时间，完成这样一次产品经理的能力升级。

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Codex保姆级教程：打工人不用写代码，让 AI 替你做PPT、填表单、整理文件、开发网站...

AI产品经理四月 — Fri, 05 Jun 2026 03:02:43 GMT

Codex 正在颠覆人们对 AI 工具的认知边界。这款 OpenAI 推出的智能体不仅能处理编程任务，更在文件整理、PPT 生成、原型设计等办公场景展现出惊人潜力。数据显示，非技术用户占比已达 40%，证明它正成为真正的全民效率利器。本文将从基础设置到八大实用场景，带你解锁这个听得懂人话的全能助手。

上周，我分享了用 Codex 独立开发产品的心得，结果发现，许多人以为，Codex 是个编程工具，用来写代码的，跟自己没啥关系。

说实话，这是对它最大的误解，也让很多人错过一个超强的 AI 提效工具。

Codex 确实是软件开发工具，但它不是程序员的专属。它更像一个听得懂人话、还能自己动手干活的全能助理。整理文件、做图、写 PPT、自动填表、定时帮你跑任务，这些活它都能干，哪怕你一行代码都不会。

昨天官方还说，每周有超过 500 万人在用 Codex，过去一个月，分析师、营销人员、运营人员、设计师等非开发者，就占了新用户的 40%⁠。

我自己就是个不懂编程的 AI 产品经理，现在每天用它处理各种任务，效率直接拉满。

今天，我想手把手带你把 Codex 用起来，全程大白话，看完你也能让它替你干活。

开始前，先要搞明白第一个问题：Codex 到底是个啥？

1. Codex 是什么？又能干啥？

Codex 是 OpenAI 出的一个 AI 编程 Agent 智能体。

别一看到「编程」，就被吓退。它能干的事，远不止写代码。

最近官方频繁更新的功能，也已经拓展到通用办公场景。

现在你给它一个目标，它会自己规划、自己动手、自己检查，最后把事情做完交给你，而不只是跟你聊天。

这一点对普通人非常友好。你不用懂任何技术，只要你把需求讲清楚，剩下那些脏活累活，交给它去跑。

有人可能会好奇，那 Codex 跟之前很火的 Claude Code、OpenClaw 有什么区别呢？我让 AI 整理了个表，方便你对比。

简单来说，Codex 有一个超好用的客户端，普通用户特别容易上手。而且，它内置的模型，是目前超强的 GPT-5.5，实际效果真的能打。

Claude Code 是很强，但终端命令行的操作方式，直接劝退非技术用户，还要用 Claude 模型才有优势。

OpenClaw 要部署，消耗 token 特别多，用好的模型，长期用也顶不住。

所以，普通人闭眼选 Codex 准没错。

那它具体能干嘛呢？这里简单列几个：

整理电脑里的本地文件，一键归类、批量改名；
写文章、配图、整理表格；
做小红书图文笔记、自动生成 PPT；
操控电脑和浏览器，帮你跑各种自动化操作；
当然，还有它的老本行，开发网页、App 这些。

话不多说，我们赶紧上手。

2. 界面功能与基础设置

Codex 有 4 种使用方式：CLI 命令行、电脑客户端 App、网页版、编程 IDE 插件。

新手直接在官网下载电脑客户端 App 安装就行，界面跟聊天软件几乎一模一样，我也是用 App。

https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/codex/

不过，需要说明下，Mac 版的功能会比 Windows 更全。

1）界面功能介绍

第一次打开 Codex，界面可能会有点陌生，我先带你认认路。

左边面板，是用来管理你所有任务的，包括功能区、项目对话的聊天记录和设置。

中间最大的那一块，是日常的对话工作区，与 AI 沟通，让它干活的地方。

右侧是结果预览区，查看生成的代码、文档、网页等，但无法编辑。

左边功能区比较基础，有新建对话、搜索对话、插件和自动化按钮。

聊天记录有 2 个类型，一个叫「对话」，一个叫「项目」。

这两个概念你一定要先分清，不然后面很容易乱。

对话，你跟 AI 的沟通，适合那些临时、零碎的小任务，比如随手问点东西、写个资料。

项目，是 Codex 真正的工作车间，你可以把一个项目理解成电脑上的一个文件夹，选定它之后，Codex 就以这个文件夹为工作区，这个项目生成的文件会存在这。

一个项目可以开多个对话，每个对话其实就是一个任务。

我一般习惯：同一类的事，归到同一个项目。如果是不同的任务，再单独开一个新对话，这样上下文不会互相干扰。

在项目右侧点击文件夹按钮，可新建一个空白项目，也就是一个新文件夹，也可选择一个已有的文件夹。

比如，我开发「专注时刻」App 就是一个项目；生成小红书笔记，也归为一个项目，每次要生成一个笔记，就在项目下新开一个对话。

接着，说说中间的权限和模型。

对话框左下角有个权限设置，点开有 3 种权限模式。

请求批准，最保守，它干啥都要你点确认审批；替我审批，AI 会先帮你审，检测到有风险的操作，才会让你审；完全访问权限，最宽松，放手让它自动跑。

建议新手朋友选「替我审批」。毕竟我们审的，未必有 AI 审的好。

我自己选「完全访问」，反正弹出来那些玩意我实在看不懂，干脆放开让它自己搞。

对话框右侧是模型选项。

模型直接选目前最强的 GPT-5.5 就行，每个模型可选「低、中、高、超高」4 档推理等级，等级越高，思考越久，日常任务选「高」就够了。

另外，生成速度有「标准」和「快速」，「快速」有 1.5 倍的速度，但会消耗 2 倍的 token。所以，如果不是特别着急的任务，选「标准」就行。

使用过程，我们如果想知道还剩多少额度，点击左下角「设置」，查看剩余用量。最近 OpenAI 动不动就重置额度，不让它多干点活，真有点浪费。

2）基础设置

开始实操前，有几个设置，我建议先弄好，用起来效果好很多。

点击左下角「设置」，进入设置页面，选择「常规」。

第一，「工作模式」选择「适用于日常工作」。

第二，「权限」，把前面提到的 3 种权限模式打开，对话框中才有得选。

第三，在常规中，滑动到下方的「撰写器」，把「显示上下文窗口使用情况」打开，这样每次对话能看到上下文是不是快满了，及时主动保存重要信息、压缩上下文。等上下文满了，它自动压缩，有时上下文信息不具体，会丢失一些细节。

第四，在「跟进行为」中，选择「引导」。这样你在 AI 干活时，想修改可以插队，不用等任务做完。

最后，进入「设置-个性化」页面，设置这 3 个东西：

选择 AI 回复的语气；自定义指令，相当于提前给它立规矩。比如，“请一直用中文回复”、“我是产品经理、不写代码，请尽量用大白话解释”，这样以后每一次对话都自动生效。

启用记忆，开了之后，它会自动记住你聊过的东西、你的习惯，不用每次都从头解释一遍。

哦，对了，最近 Codex 还支持手机远程控制。连接后，哪怕你人不在电脑前，也能用手机指挥它继续干活，挂着等结果就行。

3. 插件与技能Skills

Codex 强大的地方，还在于它有丰富的插件和技能，而且都是可视化界面操作。

插件，可以理解为一套整合好的工具包，包括技能、操作说明、工作流、MCP 服务等等。

技能，也就是 Skills，你自己开发的 Skill，在 Claude Code、OpenClaw、Hermes 用的Skills，都能给它安装。

点击左边面板的「插件」，进入插件市场，目前包含 62 个热门应用和 110 项技能。官方还新推出 6 种岗位工作的插件：数据分析、创意制作、销售插件、产品设计、公开股票投资、投资银行。

添加插件或技能，直接点击名称右边的「 + 」号就行。使用时，直接在对话框里输入 @，就能点名调用某个插件或 Skill。

Codex 有 2 个最实用的插件，推荐都安装：

Computer Use（电脑操作）：它相当于给 Codex 装上了“眼睛和手”，它能直接看你的屏幕、移动鼠标、点击、打字，直接帮你操作电脑。
Codex for Chrome（浏览器插件）：它操作你的 Chrome，自己打开网页、点击、填表单、抓数据，还能直接沿用你浏览器里已经登录好的账号状态，而且它是后台操作，不影响你正常用浏览器。

基础部分就到这，了解完这些，就算入门啦。下面进入重头戏，实用场景的使用案例。

4. 实用场景案例

1）整理电脑文件

Codex 能操作本地文件，帮我们整理文件夹自然是小菜一碟。

我的电脑「下载」文件夹常年是一团乱麻，截图、需求稿、竞品资料，还有一堆“未命名(1).png”全堆在一起，每次想整理，就劝退了。

于是，我让它帮我分析下文件，它会很聪明地先把文件扫一遍，连图片都会真的“看”一眼里面是什么，然后给我目录结构。

我确认完，再让它继续，你看，整理完是不是清爽很多？

2）安装软件

对于技术小白，在电脑上安装软件，绝对是个费时费力的事，很多时候，光安装就把我拦在门口。

有了 Codex ，我经常干的事，就是让它帮我装软件，之前很火的 OpenClaw 和 Claude Code，部署时要输入命令行，要安装依赖环境，非常麻烦。

我这台电脑的 Claude Code，就是让它安装的，虽然它卡了一会，最后还是成功了。

AI 时代，安装 AI 工具，应该让 AI 来干。

3）生成产品原型

以前出个原型，要自己 Axure 拉半天，做 UI 要排队等设计。如今我直接把想法描述给它，它就能做出一个能在浏览器里点击的高保真原型，拿给老板或开发看，比写一堆文字直观一百倍。

之前，我分享过这个用法，在 Codex 里面直接生成 UI 界面，然后再复原生成 HTML 前端页面。

这不是在“写代码”，是在用极低的成本，快速验证自己的产品想法。

当然，你还可以用 Codex 的 figma 插件，生成 figma 原型，方便团队协作。昨天 OpenAI 还推出了产品设计专用的插件，等我测完再专门分享，这里先不展开。

4）生成小红书笔记图片

我看许多做自媒体、内容创作的朋友，都把工作台迁到 Codex。

因为，它内嵌 GPT-Image-2.0 生图，把生图能力直接接进工作流，写内容和配图一口气搞定。做产品宣传物料、运营素材，简直不要太方便。

前几天，我把写好的文章，顺手扔给它生成小红书的图文笔记。

Codex 直接读我 Notion 上的文章，帮我写图片设计方案、笔记内容，我确认后，再调用技能，生成图片。

效果可以看这条内容：面试官：AI产品经理和传统产品有什么区别？

5）生成 PPT

动动嘴就能生成 PPT，这绝对是职场人的刚需。

把你想做 PPT 的内容发给它，或者跟它先沟通，生成 PPT 大纲，再 @ 一个做 PPT 的技能，它就能生成一份可用的 PPT。

这里我用了张咋啦的 Skill，它会把内容生成一个 HTML 格式的 PPT，设计和动画效果非常赞。

https://github.com/zarazhangrui/frontend-slides

你看，我把文章链接发给它，用这个 Skill 生成，它会先生成 3 个方案的封面让我选，我选完，它再继续生成。

更方便的是改稿。生成之后，在右侧预览窗口点「批注」，你可以直接在画面上圈出要改的地方写意见，比如“这里标题换成蓝色”，不用截图，批注完会自动把图片和修改意见发给 AI。

这种“对着画面指指点点”的改法，所见即所得，真的太方便了。

6）自动化填表单

第一次看到 Codex 推出 Chrome 插件时，我就惊呆了，它能自己打开网页、点击、填写表单、抓取数据，整个过程完全不用你动手。

刚好我要填一个申请表，让它试试：从打开页面，到一项一项把信息填完，全程都是它自己在操作，我在旁边看。

不过得提醒一句：操控电脑、浏览器这类能力，目前 Mac 版更完善。

我们都知道，工作中，有些不得不填的表、操作麻烦，还得头疼内容怎么写。Codex 这功能，真的是极大的释放人力。

7）定时任务，自动推送 AI 资讯

Codex 左侧还有个自动化功能，可以把我们日常重复性的事情设置为定时任务，每天自动跑。

你可以点击右上角「手动创建」，自己输入提示词设置。当然，这年头有 AI，能动嘴，就别动手。

举我自己的例子：我先安装了卡兹克大佬的 AI 资讯 Skill，再让 Codex 设置成定时任务，每天自动去抓最新的 AI 资讯日报，再推送到我的飞书。相当于雇了个不用睡觉、风雨无阻的资讯助理，每天早上打开就能看。

AI资讯Skill链接在此：https://aihot.virxact.com/aihot-skill/

你可以结合自己的需求：每天的数据汇总、定期的内容收集、固定的提醒……凡是“重复 + 定时”的事，都可以交给它。

8）开发个人作品集网站

最后一个场景，用 Codex 开发网站。

如今，有 AI 帮忙我们写代码，做一个网站门槛极低。开发个人作品集网站，对找工作、展示项目案例非常有帮助，值得大部分人尝试。

这里我演示一下，如何让 Codex 开发个人网站。至于，开发 App 应用，有兴趣可以看我之前那篇文章。

首先，开发网站或应用，稍微复杂的活，建议开启「计划模式」，点对话框左下角的「 + 」号，开启后它会先输出方案、列计划，等你点头确认它再开干。

另外，开发网页，如果想让 AI 生成好看一些，先找个前端开发的 Skill 或网站模板给它。这里我用 Codex 最新出的功能「应用快照」。

我看这个网页设计还挺舒服的，让它参考下。打开网页，同时按下两个「⌘」键（ Mac 版），它会把网页截图，并带上这个网页的信息，作为上下文给 AI。

再把我的基本介绍一起发给它，先让它做个效果出来看看，等确定风格，再给更多内容素材去填充完善。

你看，这就是生成的网站，配色风格还是模仿挺像的，但一些细节，还需要优化。通常第一次生成的结果，肯定会有问题，你可以用右侧预览区的「注释」功能，或者截图，告诉它，你想怎么修改。

最后，开发完的网页，只能在你自己电脑上看，想发给别人看，就需要部署到云服务器。

怎么办呢？我也不懂，直接问 AI，它就会给你方案，如果你不知道怎么选，跟它讲你的情况和需求，让它建议、帮你操作就行。

到这里，整个 Codex 的介绍、设置和应用场景都讲完啦。

写在最后

看到这，你应该也发现，这 8 个场景，不用写一行代码。

现在的 AI 已经强到，你只要把需求讲清楚，剩下的脏活累活它基本都能干。

当你把整理文件、做图做表、写汇报、填表单、盯日报这些杂活都交给 AI，把自己从”埋头执行”里拔出来，就有更多时间，去体验和感受生活。

AI 负责干活，人负责生活。

本文由人人都是产品经理作者【AI产品经理四月】，微信公众号：【AI产品经理四月】，原创/授权发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自作者提供

10 个普通人也能直接用Codex的玩法

Neotrend — Tue, 02 Jun 2026 03:40:36 GMT

Codex 正在重新定义工作代理的边界——它远不止是程序员的编码助手，而是能深度介入项目全流程的AI伙伴。从追发布进度到整理用户反馈，从生成验收清单到构建临时工具，本文用10个实战场景揭秘如何将Codex打造成你的智能工作副手，释放那些被琐碎事务消耗的创造力。

Codex 不只是给程序员写代码，它更像一个能接任务、看文件、跑流程、做验证的工作代理

怎么让它帮你追发布进度；
怎么让它把一堆反馈整理成行动清单；
怎么把一个临时想法做成小工具；
怎么让它帮你检查页面、PR、测试和风险；
怎么把每天都要做的琐碎工作变成自动化；
怎么让不写代码的人也能做出可运行的东西。

如果只把 Codex 理解成“AI 程序员”，就太窄了。

更准确的说法是：Codex 是一个能进入工作现场的 AI 代理。它可以读你的资料、看项目文件、改代码、跑命令、用浏览器、做截图检查、整理结果，然后把下一步交还给你判断。

下面这 10 个用法，不讲抽象概念，直接讲场景、怎么用、怎么写任务。

01 先搞清楚：Codex 不是聊天框，是“接任务的人”

ChatGPT 更像一个你随时可以问的人。你问它“这个概念怎么理解”“这段话怎么写”，它给你答案。

Codex 更像你把一个任务交给它：

你给它目标；
它去读相关文件；
它自己找要改的地方；
它可以动手生成或修改内容；
它可以运行检查；
它最后告诉你做了什么、哪里还不确定。

所以，用 Codex 的第一件事不是“提问”，而是“派任务”。

差的写法：

帮我优化一下这个项目。

好一点的写法：

请先阅读当前项目，不要改文件。

帮我输出：

1. 这个项目主要做什么；

2. 入口文件在哪里；

3. 哪些模块和用户登录相关；

4. 如果我要修复“登录按钮点击后没有 loading 状态”，你会先看哪些文件；

5. 修改后应该怎么验证。

你会发现，Codex 最吃的不是“咒语”，而是清楚的任务现场。

02 用它追发布：把散在各处的信息合成一张状态表

团队在发布前，有人用多个 Codex 代理追踪不同信息，比如代码变更、用户反馈、计划文档、同事状态、风险项。

这个场景太真实了。

发布前最烦的不是写一份计划，而是信息散在太多地方：PR 在 GitHub，讨论在 Slack 或飞书，需求在文档，bug 在工单，反馈在表格，风险在某个人脑子里。

这类工作非常适合 Codex。

你可以这样写：

请帮我整理本次发布状态。

资料来源：

– 发布计划文档；

– 当前 PR 列表；

– 用户反馈表；

– 最近的团队讨论记录；

– bug/工单列表。

请输出：

1. 已完成事项；

2. 未完成事项；

3. 阻塞项；

4. 需要追问的人和问题；

5. 今天最重要的 3 个风险；

6. 一段可以发到团队群里的简短更新。

要求：

– 不能确认的信息标记为“待确认”；

– 不要替我发送消息；

– 不要把推测写成事实。

这个用法适合谁？

产品经理追版本；
项目经理追交付；
运营追活动上线；
客户成功追客户问题处理；
管理者看多线任务状态。

它的价值不在于写得多漂亮，而是减少你在 5 个工具之间来回翻的时间。

03 用它做“个人小工具”：把一次性需求变成能跑的页面

官方视频里有一个很有意思的演示：让 Codex 查找旧金山面包店和面包价格，先整理成表格，再生成一个地图页面，帮助做选择。

这个例子看起来很生活化，但背后是一个很重要的模式：

找资料；
整理结构化数据；
生成表格；
做成可视化页面；
根据偏好继续迭代。

过去这类东西通常没人做，因为太小、太临时，不值得排开发。现在可以交给 Codex 先做一版。

比如运营可以让它做：

请帮我做一个“活动投放渠道对比小工具”。

输入字段：

– 渠道名称；

– 预估成本；

– 预估曝光；

– 预估转化率；

– 适合人群；

– 风险备注。

输出：

– 一个可编辑表格；

– 自动计算 CPA 和预估转化人数；

– 按性价比排序；

– 用颜色标出高风险渠道；

– 生成一个本地 HTML 页面，方便我和团队讨论。

要求：

– 先用 mock 数据；

– 不连接真实系统；

– 所有计算公式写清楚；

– 不确定的字段不要编造。

销售也可以做客户优先级工具，HR 可以做候选人筛选表，行政可以做会议室占用看板，产品可以做需求评分器。

这就是 Codex 很容易被低估的地方：它让很多“本来不会被开发的小工具”有了出现的可能。

04 用它做每日简报：让它只在有事时打扰你

把 Codex 当成类似 chief of staff 的助手，每天帮你看日程、未读消息、待办、项目状态，然后整理成简报。

这类任务不要写成“每天帮我总结一下”，太泛。

更好的写法是：

请每天早上 9 点帮我生成工作简报。

检查范围：

– 今天日历；

– 昨天以来的未读消息和提及；

– 未处理邮件；

– 当前项目文档；

– 待办和跟进列表。

输出：

1. 今天最重要的 3 件事；

2. 每个会议的准备事项；

3. 需要回复的人和消息；

4. 我欠别人的决定；

5. 当前风险和阻塞；

6. 无法确认或无法访问的信息。

提醒规则：

– 只有当信息变化、出现风险或需要我行动时再提醒；

– 不要制造更多通知；

– 不要替我发送消息。

这里最关键的是最后三条。

一个好的 AI 代理不应该变成“更吵的通知系统”。它应该减少你切换工具、查找上下文、确认状态的次数。

05 用它整理用户反馈：不要让它“总结”，要让它变成行动清单

很多人用 AI 整理反馈，只会写：

帮我总结这些用户反馈。

这通常会得到一篇看起来很顺的废话。

如果想让它有用，要让 Codex 把反馈变成下一步可行动的结构：

请整理这批用户反馈。

请输出：

1. 按主题分类；

2. 每类反馈的代表性原话或摘要；

3. 影响用户类型；

4. 属于 bug、体验问题、功能诉求、认知误解还是价格/政策问题；

5. 严重程度；

6. 建议下一步动作；

7. 可以进入需求池的候选项；

8. 需要进一步访谈或确认的问题。

要求：

– 不要编造用户没有说过的需求；

– 把事实、推测和建议分开；

– 对高频但低价值反馈单独标注。

这类用法对产品、运营、客服、用户研究都很有用。

关键不是让 AI 写“用户主要反馈了三类问题”，而是让它帮你把反馈推进到“谁该处理、怎么处理、还缺什么信息”。

06 用它把需求写成可验收任务：别只写 PRD，写“可执行任务包”

Codex 官方最佳实践里反复强调：任务要有目标、上下文、约束和完成标准。

这其实非常适合产品和业务同学写需求。

可以这样让 Codex 帮你把需求变得更扎实：

请把下面这段需求改写成可交付任务包。

原始需求：

…

请输出：

1. 用户目标；

2. 业务目标；

3. 核心流程；

4. 正常状态；

5. 空态；

6. loading 状态；

7. 错误状态；

8. 权限边界；

9. 埋点建议；

1

0. 验收条件；

1

1. 需要设计确认的问题；

1

2. 需要研发确认的问题。

要求：

– 不要擅自扩大需求范围；

– 不确定的地方标记为待确认；

– 最后给出一个可以直接交给 Codex 或研发执行的小任务版本。

这比“帮我写一份 PRD”更有用。

因为实际协作里，最容易出问题的不是大段背景，而是这些小东西：空态有没有、权限怎么处理、错误时显示什么、什么算做完。

Codex 可以帮你把这些坑提前挖出来。

07 用它做前端原型：给截图、给状态、给验收，不要只说“好看点”

Codex 可以看截图、理解设计目标、改页面，并用浏览器或截图检查结果。

但是，很多人给前端任务的方式太糊了：

把这个页面做得高级一点。

这句话对人都不清楚，对 AI 更不清楚。

更好的写法：

请根据这张截图做一个可运行的前端原型。

目标：

– 用来内部评审信息结构和操作流程；

– 不连接真实后端；

– 使用 mock 数据。

必须包含：

– 默认态；

– loading；

– 空态；

– 错误态；

– 长文本；

– 移动端布局；

– 主要按钮的禁用态。

验收标准：

– 390px、768px、1440px 下不能有文字重叠；

– 主操作在首屏可见；

– 文案不要溢出按钮；

– 完成后说明我怎么本地打开和检查。

这类任务对设计师、产品、前端都很有价值。

你不用一开始就追求最终实现，可以先让 Codex 做可交互原型，用来暴露流程问题、信息层级问题、状态遗漏问题。

08 用它做验收助手：让它帮你查“需求有没有被实现”

对于代码审查，非研发同学也可以借这个思路做需求验收。

比如一个功能已经提测或准备合并，你可以让 Codex 看需求、看改动，再帮你列验收重点：

请帮我检查这个改动是否符合需求。

资料：

– 需求说明；

– 设计稿；

– 当前代码改动；

– 测试说明。

请重点检查：

1. 需求里的验收条件是否都覆盖；

2. 是否遗漏空态、错误态、权限态；

3. 是否改变了原有用户路径；

4. 文案和交互是否有明显不一致；

5. 哪些地方需要我手动验收；

6. 哪些风险需要研发确认。

要求：

– 每个问题都要给出依据；

– 不要输出泛泛的建议；

– 不确定的地方标记为待确认。

这不是让 Codex 替 QA，也不是让它替你拍板。

它更像一个“验收前的检查清单生成器”。尤其在需求复杂、状态很多、版本很赶的时候，很有用。

09 用它检查网页流程：让 Codex 打开浏览器跑一遍

Codex 已经能使用 Chrome 或电脑界面做一些操作，比如点击、输入、截图、检查页面状态。

这意味着它可以做一类过去很烦的工作：网页流程检查。

例如：

请用浏览器检查这个落地页的报名流程。

检查目标：

1. 页面是否能正常打开；

2. 主按钮是否可点击；

3. 表单必填校验是否有效；

4. 错误提示是否清楚；

5. 移动端是否能完整填写；

6. 提交前停下来，不要真的提交表单。

输出：

– 每一步看到的结果；

– 截图或关键证据；

– 发现的问题；

– 严重程度；

– 建议修复方式。

注意，这类能力越强，边界越重要。

一定要写清楚：

能不能登录；
能不能提交；
能不能发送消息；
能不能修改数据；
遇到付款、删除、发布、对外发送时必须停下来。

AI 能点按钮以后，最重要的不是让它多点，而是让它知道什么时候不能点。

10 用它沉淀团队方法：把好用的提示词变成 Skill 或 Plugin

个人用 Codex，常见状态是：今天写了一个好提示词，明天忘了；这个人用得很好，另一个人不知道怎么用；同一个任务，每个人输出标准不一样。

解决办法是把高频工作沉淀下来。

比如运营团队可以沉淀一个“活动复盘 Skill”：

当我给你活动数据和素材时，请按这个结构复盘：

1. 活动目标；

2. 实际结果；

3. 核心指标变化；

4. 高于预期的地方；

5. 低于预期的地方；

6. 渠道表现；

7. 用户反馈；

8. 可复用经验；

9. 下次要避免的问题；

10. 需要补充的数据。

要求：

– 数据不足时不要硬下结论；

– 区分事实、推测和建议；

– 输出一版管理层摘要和一版执行团队 action list。

产品团队可以沉淀“用户反馈分类 Skill”。
设计团队可以沉淀“截图还原和响应式检查 Skill”。
研发团队可以沉淀“bugfix 和测试补齐 Skill”。
客服团队可以沉淀“工单归因和知识库更新 Skill”。

当这些东西被沉淀下来，Codex 就不只是个人工具，而会变成团队的工作方法库。

一个新手最容易踩的坑：把任务写得像愿望

很多人第一次用 Codex，会写这种任务：

帮我做一个更好的版本。

这类话的问题是：它没有告诉 Codex 什么叫“更好”。

把愿望改成任务，可以用这个格式：

目标：

我想得到什么结果？

上下文：

你可以参考哪些资料？

限制：

哪些东西不能动？

输出：

你最后要交付什么？

验收：

我怎么判断你做完了？

暂停条件：

遇到什么情况必须先问我？

举个完整例子：

目标：

帮我把这批用户反馈整理成下周需求评审材料。

上下文：

– 用户反馈表；

– 最近两周客服工单；

– 当前版本需求列表；

– 已知 bug 列表。

限制：

– 不要编造用户需求；

– 不要直接修改需求池；

– 不要把单个用户意见当成普遍问题。

输出：

1. 反馈主题分类；

2. 每类代表性问题；

3. 影响范围判断；

4. 建议优先级；

5. 候选需求列表；

6. 需要进一步确认的问题。

验收：

我可以直接拿这份材料开需求评审会。

暂停条件：

如果发现数据来源不足，先列出缺口，不要硬总结。

这就是 Codex 的核心使用方式：不要把它当成“灵感生成器”，要把它当成“任务执行者”。

哪些事适合交给 Codex？哪些事不要直接交？

适合交给 Codex 的事：

信息散、需要整理；
流程重复、但每次又有细节变化；
有明确输出格式；
可以用截图、表格、测试、清单来检查；
第一版不完美也没关系；
出错后可以回滚或人工修正。

不适合直接交给 Codex 的事：

高风险决策；
付款、删除、发布、批量发送；
访问权限不清楚的数据；
没有验收标准的模糊任务；
会直接影响客户、合同、法律、财务、安全的动作；
你自己都说不清楚结果长什么样的任务。

一个好用的原则是：

让 Codex 做准备、整理、生成第一版、检查一致性；让人负责判断、授权、取舍和对外承诺。

如果你今天只想试一次，建议从这 3 个任务开始

不要一上来就让 Codex 改生产代码，也不要一上来就配置复杂自动化。

从这 3 个低风险任务开始最稳。

任务 1：整理反馈

请把这批用户反馈整理成主题、影响范围、建议动作和待确认问题。

不要编造，没有证据的判断单独标注。

任务 2：生成验收清单

请根据这份需求，帮我生成验收清单。

必须包含正常态、空态、loading、错误态、权限态、移动端和埋点检查。

任务 3：做一个内部小工具

请根据这张表做一个本地 HTML 小工具。

目标是帮助团队筛选优先级。

先用 mock 数据，不连接真实系统。

输出可打开的页面和字段说明。

这三个任务足够让你感受到 Codex 的不同：它不是只会回答，而是能把材料变成一个更接近交付物的东西。

最后：Codex 真正降低的不是写代码门槛，而是“把想法变成东西”的门槛

过去，很多工作卡在“我知道要什么，但我没时间做第一版”“我不会写代码”“信息太散”“这个小工具不值得排期”“这个检查太烦了”。

Codex 正在把这些卡点变成可委派的任务。

这对程序员当然有用，但不只对程序员有用。

产品、运营、设计、销售、客服、管理者，只要你的工作里有资料、流程、判断、工具和重复动作，就可能找到 Codex 的用法。

真正的关键不是学会某个按钮，而是学会把工作说清楚：

我要什么结果；
你可以看什么资料；
你不能做什么；
你怎么证明做完了；
遇到什么情况要停下来问我。

能把这几件事说清楚的人，会比只会问“帮我优化一下”的人，更早用上 AI 代理的价值。

本文由 @Neotrend 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

Gemini 3.5 发布｜Google I/O 2026 全整理

赛博禅心 — Wed, 20 May 2026 00:11:24 GMT

Google I/O 2026以「agentic era」为主题，带来了一场AI技术盛宴。从Gemini 3.5 Flash的速度突破到Omni多模态世界模型，从Antigravity 2.0的agent开发平台到Gemini Spark私人助理，Google正在重塑AI生态。本文深度解析9大产品矩阵如何重构搜索、电商、创意工具与科研边界，揭示下一代AI基础设施的竞争逻辑。

今天凌晨，Google 的年度发布会 I/O 2026，主题为「agentic era」，发布了大量新品。在看完整场发布会后，带来了如下整理，九个章节逐个展开

✦Gemini 3.5 Flash·谷歌家的最新模型，全面超越 3.1 Pro，速度 4 倍于同级模型

✦Gemini Omni·世界模型，从任意输入生成任意输出，Omni Flash 今天上线

✦Antigravity 2.0·agent-first 开发平台，桌面应用 + CLI + SDK + Managed Agents

✦Gemini Spark·私人 AI agent，7×24 后台执行，新 $100/月 Ultra 计划

✦Search 改版·新搜索框、Search Agents、Generative UI

✦电商三件套·UCP 协议 + AP2 支付 + Universal Cart 统一购物车

✦Gemini App + 创意工具·Neural Expressive 重设计、Daily Brief、Flow、Pics、Stitch、Docs Live

✦智能眼镜·Samsung + Gentle Monster + Warby Parker，音频眼镜秋季上市

✦DeepMind 科学 + 安全·Gemini for Science、WeatherNext、SynthID 扩展

01 Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash 是今天新发布的模型，同步上线进了 Gemini app、Search AI Mode、Gemini API 并成了的默认模型

至于 3.5 Pro，目前还在内测中，预计下个月放出

Benchmark

Terminal-Bench 2.1 编码: 76.2%(3.1 Pro 70.3%)。GDPval-AA 真实任务: 1656 Elo(3.1 Pro 1314)，跳了一档。MCP Atlas 工具调用: 83.6%(3.1 Pro 78.2%)。CharXiv 多模态推理: 84.2%。几乎所有指标都超过了自家上一代旗舰 3.1 Pro

Gemini 3.5 Flash vs 3.1 Pro 各项 benchmark 对比

速度

输出速度 289 tok/s，是同级别 frontier 模型的四倍。在 Antigravity 内部经过联合优化后，达到 12 倍。速度直接影响 agent 的可用性： agent 需要反复调用模型做规划、执行、验证，每一轮都要等模型回复，慢了就没法做实时任务

价格与上下文

API 定价 $1.50 / $9.00 per 1M token(输入/输出)，缓存输入 $0.15。上下文窗口 1M token。这个价格比同水平 frontier 模型便宜一半以上，Google 给出的算法：头部 Cloud 客户如果把 80% frontier 工作负载切到 3.5 Flash,每年省超 10 亿美元

Gemini 3.5 Flash 速度 vs 智能四象限图

内部使用数据

Google 内部开发者三月份每天消耗 5000 亿 token，到现在已经超过 3 万亿 token/天，两个月翻了六倍。这个内部消耗形成了数据飞轮：工程师用得越多，模型团队收到的真实反馈越多，3.5 的迭代速度就越快。375+ 外部客户各自处理超过 1 万亿 token

02 Gemini Omni: 世界模型

Gemini Omini 是一款世界模型(World Model)，能够理解和模拟真实世界的物理规则、空间关系、因果链条

当然，你可以理解成这是生视频模型

Gemini Omni 把 Gemini 的推理能力和 Veo(视频)、Nano Banana(图像)、Genie(交互模拟)的生成能力合进一个统一模型

能做什么

各种物理效果的模拟，比之前有了跨越式提升。可以用一句 prompt 生成蛋白质折叠的黏土动画，模型会自动理解氨基酸链的折叠过程并准确呈现。支持对话式视频编辑: 拿自拍视频做输入，用自然语言改风格、加元素、换视角，保留原始动作，整个场景跟着变形

提示词：蛋白质折叠的黏土动画科普讲解，所有元素都由黏土制成，无手部出现，定格动画风格，科学准确。

为什么是「从任意输入到任意输出」

之前的生成模型是单模态的： Veo 把文本变视频，Nano Banana 把文本变图片。Omni 的目标是打通所有模态，输入可以是文本、图片、视频、音频的任意组合，输出也是。Google 从一开始就把 Gemini 做成多模态原生架构，现在这个架构开始体现优势

首发模型与可用性

今天发布 Gemini Omni Flash。已上线 Gemini app、Google Flow、YouTube Shorts。YouTube Shorts 用户免费。Gemini app 和 Flow 需要 AI Plus / Pro / Ultra 订阅。Omni Pro 即将推出

提示词：当人物触碰镜子时，让镜面像液体一样优美地泛起涟漪，同时人物的手臂变成具有反光效果的镜面材质

03 Antigravity 2.0

Google 的 agent-first 开发平台，从去年的 IDE 扩展成完整产品线。今天同时发布四个产品形态: 独立桌面应用(macOS / Linux / Windows)、CLI、SDK，加上 Gemini API 里的 Managed Agents

桌面应用：不再是 IDE

Antigravity 2.0 的核心对象不是代码仓库: 它是一个 agent 编排桌面应用，围绕任务、项目、对话和产出物构建。为什么要和 IDE 分开？因为真实的业务任务很少只涉及一个代码仓库，agent 需要跨文件夹、跨工具、跨项目地工作

支持多 agent 并行编排: 主 agent 定义并调用 subagent 做子任务，避免上下文窗口过载，允许并行。新增 Scheduled Tasks(定时任务)、JSON Hooks(行为拦截)、项目级权限。新增 slash 命令： /goal, /grill-me, /schedule, /browser 等

Antigravity 2.0 桌面应用界面

造操作系统的演示

用 3.5 Flash + subagent 机制，从零造了一个能运行的操作系统。12 小时,93 个 subagent 并行，15000 次模型请求，26 亿 token，不到 $1000 API 额度。现场在这个 OS 里跑了 Doom。之前在 3.1 Pro 上做不到这件事，是 3.5 Flash 的性能和成本结构让它变得可行

Antigravity 自建 OS 终端里跑 Doom

CLI: 替代 Gemini CLI

Antigravity CLI 用 Go 重写，共享 Antigravity 2.0 的 agent harness。保留 Agent Skills、Hooks、Subagents，Extensions 改名 Plugins。Gemini CLI 和 Code Assist IDE 插件 6 月 18 日停服，要求用户迁移到 Antigravity CLI

SDK + Managed Agents

Antigravity SDK 可以定义自定义 agent 并部署到自有基础设施。Managed Agents 是 Gemini API 里的新能力：一次 API 调用即可启动 agent，跑在隔离的 Linux 沙箱环境里，可保留状态，通过 Interactions API 和 AI Studio 访问。Google 提供 agent 模板，开发者用 markdown 文件扩展指令和技能

AI Studio 更新

集成 Antigravity 编码 agent。新增手机端 AI Studio app，支持原生 Android / Kotlin / Jetpack Compose 应用生成，带浏览器内 Android 模拟器和 Play Console 内部测试轨直接发布。新增导出到 Antigravity 桌面应用。前两个 Cloud 部署免费

04 Gemini Spark

一句话：你的私人 AI agent，关掉电脑也不停。跑在 Google Cloud 的专属虚拟机上，底层是 3.5 Flash + Antigravity Harness。可以从 Gemini app、邮件、聊天触达

怎么用

跨 Gmail、Drive、Sheets、Slides、Calendar 执行多步任务。演示了 block party 筹备：自动从 Gmail 抓 RSVP，在 Sheets 建实时追踪表(Gmail 来新回复自动更新)，生成 Slides 邀请函，从 Drive 抓业主委员会规定，给没报名的邻居写跟进邮件

支持用户自定义 Skills(上传 prompt 模板让邮件风格像自己)。语音 brain dump时能一口气丢多个任务，Spark 自动拆分成子线程。需要人工确认的操作会暂停等你批准

Gemini Spark: 多任务后台执行 + 实时同步到手机

Mac 版

在 Finder 选中文件，长按 Function 键语音口述，Gemini 读取 PDF 和图片后生成带表格的邮件。说了「Thursday」又改口「Friday」，自动修正。Mac 版由小团队用 Antigravity 从零开发，100 天做了 100+ 功能

定价与时间线

本周向 trusted tester 开放，下周以 beta 给美国 AI Ultra 订阅者。新推出 $100/月 Ultra 计划，然后最贵的套餐从 $250/月，降低到了$200/月。今年夏天进 Chrome 做浏览器 agentic 操作

今年晚些推出 Android Halo(手机端 agent 专属入口)。MCP 集成 即将上线，首批合作伙伴包括 Instacart

05 Search 改版

AI Mode 升级到 3.5 Flash。AI Mode 月活超 10 亿，查询量每季度翻倍。上季度 Search 查询总量创历史新高，AI Overviews 月活 25 亿

新搜索框

25 年来最大升级。搜索框可展开，支持文本、图片、文件、视频、Chrome Tab多模态输入。输入过程中 AI 实时给建议，帮你补充没想到的维度，远超传统自动补全。今天全球上线

新搜索框：多模态输入 + AI 建议展开

AI Overviews + AI Mode 合流

之前 AI Overviews 和 AI Mode 是两个独立入口。现在合并：在主搜索结果页看到 AI 回答后，直接滑入 AI Mode 追问，上下文保持连贯，链接和信息源越来越相关。桌面 + 移动端今天同步上线

Search Agents

在 Search 里创建 7×24 后台信息 agent。给复杂条件(P/E 低于 15 的生物科技股、正现金流、低负债)，agent 自己拆计划、设触发器、接实时金融数据，条件满足时推综合分析并指向相关内容源。适用于找房、蹲球鞋发售等。可以同时开多个 agent，与 Gemini Spark 协同。今年夏天上线

Search Agent: 金融数据追踪 + 实时分析推送

Generative UI

搜索引擎内置 Antigravity 编码能力，用 3.5 Flash 实时写代码为每个问题生成定制化交互界面。搜索「黑洞怎么影响时空」，AI Overview 里直接出可调参数的 3D 模拟。搜索「周末全家活动」，现场生成 Weekend Planner 小应用(带日历同步、Maps 餐厅、天气、驾车时间)。可分享、可反复使用。今年夏天免费上线，订阅用户可自建

Generative UI: 从搜索问题到可交互 3D 可视化

06 电商： UCP + AP2 + Universal Cart

Agent 替你买东西，需要解决三个问题：商家怎么跟 agent 对话(协议)、agent 怎么安全地付钱(支付)、购物车怎么跨平台统一(体验)

UCP(Universal Commerce Protocol)

开源协议，给 agent 和电商系统定义通用语言。覆盖从商品研究到结账到物流追踪的全流程。跟 Amazon、Meta、Microsoft、Salesforce、Stripe 共同开发

扩展到酒店、本地外卖、YouTube。即将在加拿大、澳大利亚、英国上线

AP2(Agent Payments Protocol)

你给 agent 设品牌、产品、预算的硬边界，条件满足才自动购买。用防篡改的数字授权书把你、商家、支付方三方拴在一起，隐私数据加密。退货时双方看同一份记录，这项功能，由 Gemini Spark 首发

Universal Cart

跨 Search、Gemini、YouTube、Gmail 的统一购物车。加入商品后后台自动追踪降价、库存、优惠。兼容性检查：你选的处理器和主板插槽对不对，购物车替你把关。接入 Google Wallet，自动匹配信用卡优惠。今年夏天美国上线 Search 和 Gemini app，YouTube / Gmail 随后

Universal Cart: 跨平台购物车 + 兼容性检查 + 价格追踪

07 Gemini App 重设计与创意工具

Neural Expressive

Gemini app 全面重设计。新设计语言：流体动画、震动反馈、新排版。回答不再是文字墙，而是实时生成定制化卡片、交互图片、时间轴、嵌入视频。支持地区方言。Android / iOS / Web 今天全球上线

Neural Expressive

Daily Brief

每天早上自动从收件箱、日历、任务里摘要点，按主题分组，带下一步建议。今天上线给美国 AI Plus / Pro / Ultra 订阅者

Gemini Omni in App

付费订阅者今天可以在 app 里用 Omni 做视频创作和编辑。演示了从原始素材 + 参考图 + 风格指令生成音乐视频，转换视角到 360 度镜头，保留原始动作和物理感

Google Pics

Workspace 新产品。AI 图片创建和编辑，能识别画面物体关系，点击移除、调整大小、加文字、一键翻译。所有输出带 SynthID 水印。今年夏天

Stitch

UI 设计工具，过去一年全球用户生成了 1 亿+ UI 界面。新增语音实时协作，可导出代码或一键发布网站。今天全球上线

Google Flow

新增 Gemini Omni 支持，单张图片一次出 16 个不同机位的视频。Flow Agent(多任务并行)、Flow Tools(vibe-code 自建创意工具)。Flow Music 从录音生成歌曲 demo。今天全部上线

Docs Live

用语音对 Gemini 做 brain dump，自动从 Drive / Gmail 抓材料，生成、格式化、编辑文档。今年夏天给 Pro / Ultra 订阅者，同步到 Gmail 和 Keep

08 智能眼镜

Android XR 平台上的 Intelligent Eyewear，分两种： 音频眼镜(今年秋天上市)和显示眼镜(还在招募测试)

合作与设计

Samsung 做硬件，Gentle Monster 和 Warby Parker 做设计，首次公开各一款设计。兼容 Android 和 iOS

Warby Parker 款 + Gentle Monster 款智能眼镜设计

音频眼镜能力

Gemini 语音私密对话(骨传导)。免提导航(结合 Personal Intelligence 调出历史地点)。App 操作代理: 演示了在 Doordash 上点咖啡，Gemini 自动在手机上打开 app → 选品 → 确认订单

显示眼镜

镜片内小屏幕。可看 Uber 接车信息、实时翻译、Create My Widget 自定义界面。开发者已在创建显示体验，更多细节今年晚些时候公布

09 DeepMind 科学与内容安全

Gemini for Science

三个实验性工具： Literature Insights(跟踪新论文)、Computational Discovery(研究目标转可执行代码)、Hypothesis Generation(AI 生成科学假说)。搭配 Co-Scientist 多 agent 科研伙伴使用

AlphaEarth Foundations

行星级数字孪生，用于模拟森林退化、粮食安全等动态系统

WeatherNext

2025 年飓风季，提前三天预测五级飓风 Melissa 的快速增强和登陆路径，比传统模型更早更准。美国国家飓风中心已将其纳入常规预测工具

Isomorphic Labs

分子交互建模加速新药研发。多个项目进入临床前阶段，包括免疫疾病和癌症的潜在治疗方案

SynthID + Content Credentials

SynthID 已为 1000 亿张图片和视频 打上水印，外加 6 万年音频资产。OpenAI、Kakao、ElevenLabs 宣布采用 SynthID。Content Credentials Verification 扩展到 Search 和 Chrome，右键或圈选搜索即可验证。新增 AI Content Detection API 供第三方使用。安全 agent CodeMender 开放 API 测试

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。

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。

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PM Skills深度测评：产品经理的AI操作系统来了

AI星球 — Tue, 31 Mar 2026 04:42:02 GMT

刚看到 pm-skills 这个项目的时候，我还以为又是一个普通的 Prompt 合集。但深入研究之后，我发现这玩意儿完全不是我想的那样——它是一套真正把产品管理方法论”编码”进 AI 的系统。作者 Paweł Huryn 是《The Product Compass》的作者，他把 Teresa Torres、Marty Cagan 这些产品大佬的框架做成了可执行的工作流。如果你是个产品经理，或者需要兼职做产品工作的创始人、技术负责人，这篇文章值得你认真看完。

整体感受：pm-skills 不是那种”输入一个想法，AI 给你生成一堆废话”的工具。它更像是一个懂产品方法论的智能协作者，能陪你走完从发现到上线的完整流程。当然，它也有门槛——你需要对产品工作有基本理解，而且最好用 Claude Code。具体往下看。

一、PM Skills Marketplace 是什么？

PM Skills Marketplace 是一个开源的 AI 驱动产品经理技能市场，由产品管理专家 Paweł Huryn 创建并维护。项目的核心理念是：把经典的产品管理方法论转化为 AI 可调用的工作流，让产品经理在日常工作中能够系统化地应用这些框架，而不只是停留在理论层面。

项目背景

作者：Paweł Huryn，产品管理领域资深专家，《The Product Compass》作者
开源协议：MIT License
GitHub 地址：https://github.com/phuryn/pm-skills
理论基础：基于 Teresa Torres（持续发现）、Marty Cagan（赋能产品团队）、Alberto Savoia（预型测试）等大师的方法论

说实话，这种”把知识编码进 AI”的思路挺有意思的。以前我们学了一堆产品框架，但真到用的时候往往不知道怎么落地。pm-skills 就是来解决这个问题的。

二、PM Skills Marketplace 的用户规模和社区热度

聊完产品定位，我们来看看数据。虽然这个项目上线时间不算长，但在产品管理社区已经引起了不小的关注。

指标	数据	说明
GitHub Stars	8.6k+	持续快速增长中
Forks	884	社区参与度高
Watchers	86	活跃关注者
Commits	51+	持续迭代更新
Skills 数量	65+	覆盖 8 大领域
Commands 数量	36	链式工作流
Plugins 数量	8	按领域分组

从数据可以看出，pm-skills 在产品经理群体中确实引起了共鸣。8.6k 的 Star 数量对于一个专业领域的开源项目来说已经相当可观，说明大家对”AI + 产品管理”这个方向的需求很强烈。

三、PM Skills Marketplace 的核心功能有哪些？

pm-skills 不是简单的 Prompt 集合，而是一个完整的产品管理工作流系统。它采用了三层架构设计：

🧩 三层架构解析

层级	功能定位	举例说明
Skill（技能）	最小功能单元，封装特定 PM 任务的方法论	写 PRD、做机会方案树、设计用户访谈提纲
Command（命令）	串联多个 Skill 的链式工作流	`/discover` 命令：从点子生成 → 假设识别 → 风险排序 → 实验设计
Plugin（插件）	按产品阶段打包的能力集合	产品发现、策略、执行、上市等 8 大插件

📦 8 大插件模块详解

1. 🔍 pm-product-discovery（产品发现）

13 个技能，5 个命令
功能：创意构思、假设测试、机会解决方案树、用户访谈、持续发现等
基于 Teresa Torres 的持续发现框架

2. 🎯 pm-product-strategy（产品战略）

12 个技能，5 个命令
功能：产品战略画布、商业模式画布、定价策略、竞争分析、愿景定义等
基于 Marty Cagan 的产品战略方法论

3. ⚙️ pm-execution（产品执行）

15 个技能，10 个命令
功能：PRD 撰写、OKR 规划、产品路线图、冲刺计划、优先级排序等
覆盖产品交付全流程

4. 📊 pm-market-research（市场研究）

7 个技能，3 个命令
功能：用户画像、市场细分、竞品分析、市场规模估算等

5. 📈 pm-data-analytics（数据分析）

3 个技能，3 个命令
功能：SQL 查询生成、队列分析、A/B 测试分析、指标定义等

6. 🚀 pm-go-to-market（市场进入）

6 个技能，3 个命令
功能：GTM 策略、增长循环、竞争战卡、上市计划等

7. 📣 pm-marketing-growth（营销增长）

5 个技能，2 个命令
功能：营销创意、定位策略、北极星指标、增长实验等

8. 🧰 pm-toolkit（工具包）

4 个技能，5 个命令
功能：简历审阅、法律文档检查、语法检查等辅助工具

功能聊完了，来说说适合谁用。

四、PM Skills Marketplace 面向的人群有哪些？

人群类型	适用程度	具体场景
产品经理（有经验）	⭐⭐⭐⭐⭐	系统化应用产品框架，提升决策质量
创始人/CEO	⭐⭐⭐⭐⭐	兼职产品工作，快速制定产品策略
技术负责人	⭐⭐⭐⭐	需要参与产品决策，缺乏系统方法论
增长/运营人员	⭐⭐⭐⭐	需要产品思维辅助增长策略制定
产品新人	⭐⭐⭐	可以作为学习框架，但需要先理解基础概念
完全小白	⭐⭐	不适合，项目编码的是专业知识，不能替代底层理解

用户画像描述

典型用户 A：资深产品经理

已经读过《启示录》《持续发现》等经典书籍
工作中想系统化应用这些框架但不知道怎么落地
希望 AI 能作为”懂方法的协作者”而非”随机生成器”

典型用户 B：技术创始人

需要快速制定产品战略和路线图
没有专职产品经理，需要自己上手
希望有结构化引导，避免拍脑袋决策

典型用户 C：增长负责人

需要定义北极星指标、设计增长实验
希望用数据驱动的方式验证假设
需要与产品团队高效协作

知道适合谁了，看看具体怎么用。

五、PM Skills Marketplace 的应用场景有哪些？

场景 1：新产品从 0 到 1

使用 /discover [你的产品想法] 启动完整的产品发现流程：

创意发散和机会识别
关键假设识别与排序
实验设计和验证计划
基于验证结果制定策略

场景 2：制定产品战略

使用 /strategy [产品领域] 生成专业的产品战略画布：

9 大板块完整覆盖
基于 Marty Cagan 方法论
可直接用于团队对齐和沟通

场景 3：撰写专业 PRD

使用 /write-prd [产品功能] 生成结构化文档：

基于 Dan Olsen 和 Marty Cagan 方法论
8 大板块专业格式
包含用户故事、验收标准、成功指标

场景 4：规划产品上线

使用 /plan-launch [产品名] 制定完整 GTM 策略：

目标用户细分
核心信息定位
渠道策略和增长计划

场景 5：定义北极星指标

使用 /north-star [产品名] 建立指标体系：

核心指标识别
输入指标和输出指标关联
团队对齐和追踪机制

场景说完了，和竞品比比看。

六、PM Skills Marketplace 和同类竞品的差异有哪些？

对比维度	PM Skills Marketplace	普通 Prompt 库	AI 产品助手工具
核心定位	产品管理工作流引擎	零散 Prompt 集合	通用 AI 助手
方法论	内置专业 PM 框架	无固定方法论	通用方法论
输出质量	结构化、可执行	随机、不稳定	泛化、缺乏深度
工作流	链式工作流，阶段衔接	单点使用	无特定工作流
学习成本	需要 PM 基础	低	低
平台依赖	主要支持 Claude Code	通用	通用
开源程度	完全开源，可定制	部分开源	闭源

核心优势

方法论内置：不是让 AI “自由发挥”，而是约束它按专业流程思考
链式工作流：从发现到上线的完整流程，阶段之间自然衔接
输出稳定性：减少 AI 的”幻觉”，产出可执行的工作成果
开源可定制：MIT 协议，可根据团队需求二次开发

主要局限

平台依赖：强大的 Commands 功能目前仅完全兼容 Claude Code 和 Cowork
输入质量要求高：”垃圾进，垃圾出”，需要用户提供高质量上下文
需要 PM 基础：不适合完全的新手，项目编码的是专业知识

对比完优缺点，分享几个使用技巧。

七、PM Skills Marketplace 有哪些使用技巧？

💡 技巧 1：顺着工作链使用，不要随机挑 Skill

错误用法：今天用一下用户画像，明天用一下 PRD 模板——这样失去了工作流衔接的价值。

正确用法：从 /discover 开始，验证后再用 /strategy 制定战略，最后用 /write-prd 输出文档。让 AI 像协作者一样陪你走完完整流程。

💡 技巧 2：提供高质量上下文

AI 的输出质量取决于输入质量。使用 Commands 前，准备好：

产品背景和愿景
目标用户群体信息
已有的假设或数据
具体的业务约束

💡 技巧 3：把输出当作”初稿”而非”终稿”

pm-skills 生成的是结构化框架，不是最终答案。你需要：

结合自身业务知识调整
与团队讨论对齐
根据实际情况迭代

💡 技巧 4：善用插件组合

不同插件可以组合使用：

发现阶段用 pm-product-discovery
战略阶段用 pm-product-strategy
执行阶段用 pm-execution
上线阶段用 pm-go-to-market

💡 技巧 5：持续学习和反馈

项目基于经典产品方法论，建议：

阅读 Teresa Torres、Marty Cagan 的原著
理解每个 Skill 背后的方法论逻辑
根据使用反馈向社区贡献改进

技巧学会了，看看能带来什么价值。

八、PM Skills Marketplace 对于企业和个人有哪些价值？

对企业用户的价值

价值维度	具体体现
决策质量	系统化应用成熟方法论，减少拍脑袋决策
团队对齐	统一的框架和语言，提升跨团队协作效率
知识沉淀	将专家经验编码为可复用的工作流
新人培养	作为产品方法论的学习和实践工具
效率提升	自动化重复性工作，聚焦高价值决策

对个人用户的价值

专业成长：在实践中学习和应用顶级产品方法论
工作效率：从”想半天不知道怎么写”到”有框架地快速推进”
职业竞争力：掌握 AI + 产品管理的组合技能
副业支持：创始人或兼职 PM 快速产出专业文档

ROI 分析

时间节省：撰写 PRD 从 4 小时缩短到 1 小时（含修改）
质量提升：输出结构化程度显著提高，减少返工
学习加速：在实践中理解框架，比单纯读书效率高 3-5 倍

价值清楚了，最后聊聊怎么安装使用。

九、PM Skills Marketplace 的安装和使用方法

安装方式一：Claude Cowork（推荐）

打开 Claude Cowork
进入 Customize → Browse plugins → Personal → +
选择 “Add marketplace from GitHub”
输入：phuryn/pm-skills
一键安装所有 8 个插件

安装方式二：Claude Code（CLI）


# 添加市场
claude plugin marketplace add phuryn/pm-skills

# 安装各个插件
claude plugin install pm-toolkit@pm-skills
claude plugin install pm-product-discovery@pm-skills
claude plugin install pm-product-strategy@pm-skills
claude plugin install pm-execution@pm-skills
claude plugin install pm-market-research@pm-skills
claude plugin install pm-data-analytics@pm-skills
claude plugin install pm-go-to-market@pm-skills
claude plugin install pm-marketing-growth@pm-skills

常用 Commands 速查

命令	功能	示例
`/discover`	启动产品发现流程	`/discover 做一个帮助自由职业者管理时间的 App`
`/strategy`	生成产品战略画布	`/strategy B2B SaaS 项目管理工具`
`/write-prd`	撰写 PRD 文档	`/write-prd 添加团队协作功能`
`/plan-launch`	制定上线计划	`/plan-launch 新产品版本`
`/north-star`	定义北极星指标	`/north-star 我的产品`

十、PM Skills Marketplace的官网

GitHub 仓库：https://github.com/phuryn/pm-skills

总体评价

说实话，pm-skills 是我近期看到的最有深度的 AI + 产品管理开源项目。它不是那种”输入一个关键词，AI 给你生成一堆废话”的玩具，而是一套真正把工作方法论编码进 AI 的系统。作者 Paweł Huryn 显然对产品管理有深刻理解，他把 Teresa Torres、Marty Cagan 这些大师的框架做成了可执行的工作流，这个思路本身就很有价值。

当然，它也有门槛。你需要对产品工作有基本理解，而且最好用 Claude Code。如果你只是想找几个 Prompt 临时用用，这个项目可能不适合你。但如果你希望 AI 真正按产品流程协作，而不仅是生成文本，pm-skills 值得深入研究。

评分（满分 5 星）

易用性：⭐⭐⭐⭐（4/5）安装简单，但需要 PM 基础才能用好
功能性：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）覆盖产品全生命周期，功能非常完整
稳定性：⭐⭐⭐⭐（4/5）输出质量稳定，但依赖输入质量
扩展性：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）开源可定制，社区活跃
性价比：⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）完全免费，MIT 协议

综合评分：4.5/5 星

一句话总结

pm-skills 不是 Prompt 合集，而是产品经理的 AI 操作系统——如果你希望 AI 按专业流程协作，而不是随机生成废话，这个项目值得你花时间研究。

Jellyfish测评：一站式AI生成短剧的生产工具，从剧本输入到AI 视频生成全搞定

AI星球 — Wed, 25 Mar 2026 00:42:00 GMT

Jellyfish（AI短剧工厂）是一款开源的一站式AI短剧生产工具，专注解决AI视频生成中的角色/场景漂移问题。从剧本输入到成片导出，六步流水线全覆盖。一周狂揽1.7K+ Star，正在成为AI视频创作者的新宠。

你有没有被AI视频的”变脸”问题困扰过？第一集女主角还是黑长直，第二集突然变成了短发。第三集场景从咖啡厅跳到了办公室——这不是剧情需要，是AI在”发疯”。

最近，一款叫Jellyfish（水母）的开源项目在开发者圈子里火出圈了。上线一周狂揽1.7K+ Star，专门解决AI短剧制作中最让人头疼的一致性问题。今天我们就来深度测评一下，看看它到底有没有那么神。

📌 产品速览：3分钟了解核心信息

Jellyfish（中文名：AI短剧工厂）是由 Forget-C 团队开发的一款开源、全栈式AI竖屏短剧生产工具。

项目数据：

GitHub：https://github.com/Forget-C/Jellyfish
开源协议：Apache-2.0
技术栈：React + TypeScript + Vite（前端）+ Node.js/FastAPI（后端）
项目状态：活跃开发中，预计4月初发布Beta版
一周Star数：1.7K+

核心定位：把短剧生产从”拼凑各种AI工具”升级为”工业化流水线”

核心流程：

剧本输入 → 智能分镜 → 角色/场景/道具一致性管理 → AI视频生成 → 后期剪辑 → 一键导出成片

✨ 核心功能：这5个亮点最值得关注

1. 剧本智能分镜

传统方式下，你需要把剧本手动拆分成一个个镜头，再逐个生成。Jellyfish能自动帮你完成这个繁琐的步骤。

输入一段文学剧本或小说章节，AI会自动：

精简剧情，提取核心冲突
拆分成结构化分镜表
包含景别、角度、运镜、对白、情绪等详细信息

你可以在可视化编辑器里微调每个分镜的参数，确保创意意图完美执行。

2. 角色/场景/道具一致性管理

这是Jellyfish的核心竞争力。AI视频最头疼的问题就是”漂移”——同一张脸在不同镜头里长得不一样，同一个场景下一秒一个样。

Jellyfish通过三重机制解决这个问题：

全局种子（Global Seed）：整个项目共享一个种子，确保视觉风格统一
风格继承机制：新分镜自动继承之前的一致性特征
资产复用体系：角色、场景、道具作为独立资产库，跨分镜引用

实测下来，一致性确实比纯Midjourney生成分镜稳定很多。

3. 三栏式分镜编辑器

Jellyfish提供了专业的分镜工作台，三栏布局：

左栏：剧本大纲与章节结构
中栏：分镜预览与视频预览
右栏：属性面板（景别/角度/运镜/情绪/时长/提示词等）

支持批量操作，可以同时编辑多个分镜的公共属性。分镜还能设置首帧/尾帧/关键帧的独立提示词，精细化控制画面过渡。

4. 多模型调度与高级控制

作为工业化工具，Jellyfish不绑定单一AI模型，支持灵活调度：

文本模型：OpenAI GPT、Claude、通义千问、混元等
图像模型：Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E等
视频模型：Runway Gen-3、Kling、Luma等

高级功能包括：

参考图跨分镜引用
ControlNet骨骼/深度控制
智能对口型（Lip Sync）
模特/时长选择

5. 可视化Agent工作流

类似Dify的节点式编排器，可以自定义自动化流程：

剧情提取Agent
角色提取Agent
分镜建议Agent
支持可视化测试和调试

这意味着你可以深度定制AI短剧的生产逻辑，而不是被固定流程束缚。

🧪 实测体验：真实使用感受

优点

✅ 一致性控制出色：确实有效解决角色/场景跳变问题，全局种子机制很实用
✅ 全流程覆盖：从剧本到成片一个工具搞定，不用东拼西凑
✅ 可视化程度高：三栏式编辑器比纯代码/YAML配置友好太多
✅ 资产管理系统：双层资产库（项目库/全局库）设计合理，便于复用
✅ 开源可定制：Apache-2.0协议，可以二次开发或集成自有模型
✅ 多模型支持：不绑架用户，灵活切换不同AI服务

缺点

❌ 项目尚在Beta：目前核心流程和数据模型尚未稳定，正式使用有风险
❌ 部署有一定门槛：需要Node.js、Python、Git等环境，显卡要求不低
❌ 暂不接受PR：开发中暂停外部贡献，想参与得等4月后
❌ 依赖第三方API：Midjourney、Kling等商业AI服务需要额外付费
❌ 中文文档待完善：目前文档以英文为主，部分功能说明不够详细

⚖️ 竞品对比：和传统制作方式相比怎么样

对比维度	Jellyfish	纯Midjourney + 剪辑工具	即梦/可灵等平台
一致性控制	✅ 全局种子 + 资产库	❌ 需手动保活	✅ 平台内置
全流程覆盖	✅ 六步流水线	❌ 需组合多个工具	✅ 一站式
开源可控	✅ Apache-2.0	N/A	❌ 闭源
部署方式	本地/私有化	依赖云服务	仅云端
成本	仅API费用	API费用	订阅制
定制化	✅ 完全开放	有限	受限
学习曲线	中等	较高	低

结论：Jellyfish填补了”开源 + 工业化 + 一致性控制”这个空白。对于有技术能力的团队，它提供了前所未有的灵活性和可控性；对于普通用户，平台类工具（如即梦）仍然更易上手。

🎯 适合人群：这些人最值得尝试

✅ 强烈推荐

🎬 AI短剧创作者：正在做竖屏短剧/微短剧，被一致性漂移问题困扰
👨‍💻 技术开发者：想基于AI视频能力构建应用，或集成自有模型
📽️ 内容工作室：需要批量生产视频内容，追求流程工业化
🤖 AI研究者：想研究AI视频生成的工作流与一致性管理

❌ 不太适合

🆕 纯新手用户：部署和配置有一定门槛，建议先用平台类工具
💰 预算有限用户：仍需支付Midjourney、Kling等商业AI的API费用
⏰ 即时性需求：Beta阶段可能存在不稳定因素，正式项目慎用

💡 使用技巧：让你效率翻倍的6个秘诀

技巧1：精心设计全局种子

在创建项目时，全局种子（Global Seed）决定整个项目的视觉风格基调。花时间想清楚”整体风格”，比如”中式宫廷+暗黑色调”，后续分镜会自动继承这个风格。

技巧2：提前建立资产库

把常用的角色形象、场景、道具、服装做成资产模板。新项目可以直接复用，不用每次重新生成。一套高质量资产可以服务多个项目。

技巧3：利用首帧/尾帧控制过渡

每个分镜可以设置首帧、尾帧、关键帧的独立提示词。善用这个功能可以让镜头之间的过渡更自然，减少跳变感。

技巧4：批量生成前先测试

不要一次性批量生成所有分镜。先选2-3个分镜测试效果，确认种子和提示词有效后再大批量生产，节省API费用。

技巧5：多模型组合使用

图像生成用Midjourney/SD，视频生成用Runway/Kling/Luma。不同模型擅长不同风格，组合使用效果往往比单一模型更好。

技巧6：工作流自定义

不要被默认流程束缚。根据你的项目类型（古风/现代/科幻），自定义调整Agent工作流，找到最适合你的生产节奏。

📝 总结：值不值得用

综合评分：⭐⭐⭐⭐☆（4/5）

核心优势：

一致性控制确实有效，解决了AI视频最大的痛点
开源可控，Apache-2.0协议无商业化限制
六步流水线全覆盖，工业化程度高
多模型支持，不绑架用户

明显不足：

Beta阶段稳定性有待验证
部署配置对非技术用户不友好
仍依赖商业AI API，成本无法完全控制

最终推荐：

如果你正在做AI短剧项目，被”角色变脸””场景跳变”折磨得苦不堪言，Jellyfish绝对值得一试。它的全局种子和资产管理系统是目前开源方案中最接近工业级的解决方案。

如果你是完全没有技术背景的普通用户，想快速制作AI短剧，平台类工具（如即梦、可灵）仍然是更稳妥的选择。

但有一点可以确定——Jellyfish代表了一个方向：AI视频生产从”手工作坊”走向”工业化流水线”。这个趋势，不会倒退。

本文基于公开资料整理，实际体验可能因版本更新有所差异。如需最新信息，请访问项目主页：https://github.com/Forget-C/Jellyfish

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

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。

本文由人人都是产品经理作者【Clip设计夹】，微信公众号：【Clip设计夹】，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。

一文讲透AI的三大核心要素之一：算力

向上的小霍 — Wed, 28 Jan 2026 02:11:30 GMT

算力作为AI发展的三大支柱之一，远不止简单的硬件堆砌。本文深度解析AI算力的本质——从FLOPS到TOPS的单位差异，到内存带宽与芯片互联构成的『数据生命线』，揭示大模型训练背后那些被忽视的算力三角关系。你将理解为什么标称算力只是冰山一角，以及如何评估真实的AI算力效能。

算力、算法和数据是推动人工智能发展的三大核心要素，尤其是算力，更是经常被提到，但是算力到底是什么？

不是显卡，也不是芯片。

那么什么是算力？

广义上来说，算力是指用来计算的设备在单位时间内处理信息的能力。

在AI领域中，算力这个这个概念被进一步聚焦为执行特定类型的计算任务的速度和效率，主要是指大规模的线性代数运算。

AI算力不仅仅是单个芯片的理论峰值性能，更是一个涵盖了硬件架构、软件堆栈、数据传输和算法效率的综合系统能力的体现，是支撑大模型训练、推理、计算机视觉、语音识别等所有 AI 场景的核心基础设施。

AI 算力的核心围绕大模型、深度学习来展开，所有的设计都服务于用更低的精度、更高的并行度，来完成海量的 AI 特型运算。

注意：精度是 AI 算力的前提，没有精度标注的算力没有任何的实际意义。

算力单位-FLOPS

什么是FLOPS？

FLOPS（Floating Point Operations Per Second），也叫每秒浮点运算次数，是AI算力最核心、最通用的一个单位。

神经网络的权重、激活值、梯度等核心数据本质上都是包含小数儿的实数，都得通过浮点数进行精确表示和计算。

什么是浮点运算？

浮点运算（Floating-Point Arithmetic）是计算机中用于处理非整数（含小数、极大 / 极小值整数）的数值计算方式，核心是通过 “科学计数法” 的这种思路，用有限的二进制位数表示范围更广的数值，来解决整数运算没有办法处理的小数或极端数值的问题。

简单来说，就是把一个数拆成两部分存储和计算：

尾数（Mantissa）：类似科学计数法里的 “有效数字”，决定数值的精度，比如 1.234×10³ 中的 “1.234；

指数（Exponent）：类似科学计数法里的 “10 的幂次”，决定数值的范围，比如 1.234×10³ 中的 “3”。

FLOPS单位层级

AI算力

AI 算力侧重张量 / 矩阵运算，需要结合着精度（FP32/FP16/FP8/INT4）来区分。

同样的一款 AI 芯片，精度越低，算力越高，因为可以通过牺牲少量的精度，来换取更高的运算速度。

算力单位-TOPS

TOPS这个单位，主要是适配边缘 AI 设备，比如摄像头、无人机、车载 AI 模块、物联网终端，意思是每秒万亿次操作。

TOPS：包含整数运算和浮点运算，适合用来表示边缘设备的轻量 AI 任务，比如图像识别、语音唤醒，不需要需高精度浮点，一般的常用量级是1-100 TOPS。

FLOPS：只计算的是浮点运算，适配云端 / 服务器的复杂 AI 任务。

注意：TOPS 与 TFLOPS不可直接换算，场景不同没有对比意义。

AI 算力的两大核心应用场景

AI 算力的需求完全由场景决定，主要是分为模型训练和模型推理两大环节。

模型训练就是「造模型」，需要集群化的超高 AI 算力。

通过海量的数据调整模型的万亿级权重参数，本质其实是反复的做矩阵乘法和梯度下降，需要持续的超高算力和运算稳定性，单次训练就可能消耗数千亿亿次 FP8/BF16 浮点运算。

常见的算力载体有NVIDIA A100/H100、华为昇腾 910B、谷歌 TPU v5等这些。

模型推理其实就是使用模型，用训练好的模型对新输入的信息做预测，比如聊天机器人回复、图像识别、语音转文字。

模型推理需要高并发的处理能力（高吞吐）和快速的响应速度（低延迟），对设备的算力要求低于训练，但对算力利用率的要求更高；

内存带宽 & 芯片互联：AI 算力的数据流生命线

在 AI 算力体系中，标称算力（比如 H100 FP8 2EFLOPS）只是芯片的一个理论运算能力，内存带宽和芯片互联才是支撑这份能力能不能落地的两大核心数据流基础设施。

AI 训练任务是典型的数据密集型运算，大模型训练和推理都需要海量权重数据、特征数据在硬件中高速流转，如果把 AI 芯片的运算单元比作是上千名流水线工人，那么内存带宽就是工厂的原料输送管道，芯片互联就是多个工厂之间的高速货运专线。

管道太细，工人再多也会停工待料；专线不通，多个工厂只能自己生产自己的，没有办法协同完成大订单。

二者的核心作用是解决「数据传输速度跟不上运算单元处理速度」的问题，这在很大程度上决定了 AI 算力的实际利用率，目前行业内大模型训练的算力利用率在60%-80%，瓶颈几乎都来自内存带宽或者芯片互联。

内存带宽：单颗 AI 芯片的内部数据大动脉

内存带宽是指AI 芯片的运算单元（CUDA 核心 / 张量核心）跟芯片内置内存之间，单位时间内可以传输的数据量，主要是用来衡量单个芯片内部的数据存取速度，而不是内存的存储容量。

可以理解容量是 “仓库的大小”，带宽是 “仓库到车间的输送速度”。

通用的单位是：GB/s（千兆字节 / 秒），AI 高端芯片用TB/s（太字节 / 秒）来表示，1TB/s=1024GB/s。

AI 芯片的核心是数千 / 数万个轻量级并行运算单元，这些单元的运算速度极快，可以达到每秒万亿次的级别，但是每一次运算都需要从内存中读取数据，运算完成后再将结果写回内存。

如果内存带宽不足，运算单元就会出现“停工待料”的情况，运算单元处理完一批数据之后，得等待内存传输下一批数据，这个时候芯片的标称算力再高，实际也只能发挥一部分能力，这就是所谓的“内存墙”，是 AI 算力利用率的一个核心单芯片瓶颈。

现在普通计算机 / 服务器用的是DDR4/DDR5 内存，带宽大约是 50-100GB/s，但 AI 芯片必须用专用的高带宽内存 HBM（High Bandwidth Memory），核心原因是 DDR 的带宽根本不能匹配 AI 运算单元的处理速度，而 HBM 通过3D 堆叠技术，带宽实现了指数级的一个提升，这也是当前 AI 芯片的标配。

AI 芯片的算力越高，搭配的 HBM 带宽就得越高，算力和带宽是成正相关的关系，主要是为了让运算单元始终有数据可以处理，将芯片算力的利用率最大化。

内存带宽的实操关注要点：

在选择AI 芯片硬件的时候，不能只看标称算力是多少，必须同步的看内存带宽，关注算力和带宽的匹配比。

如果一个AI 芯片标称是FP8 1EFLOPS，但内存带宽仅 500GB/s，那么带宽肯定严重不足，实际算力利用率大概率低于 30%。

高端 AI 芯片的算力 – 带宽匹配比，目前已经做到1EFLOPS 算力对应 1.5-2TB/s 带宽（H100 2EFLOPS 对应 3.35TB/s），可以说是行业最优水平。

芯片互联：AI 算力集群的外部数据高速路网

芯片互联是指很多颗 AI 芯片之间、多台 AI 服务器之间，甚至是整个算力集群之间的高速数据传输通道和技术体系。

核心是用来衡量算力集群的跨芯片 / 跨服务器的数据同步速度，解决单颗芯片算力不足，需要多芯片协同运算的问题。

AI 场景下的核心作用：让算力集群变成一个统一的超级芯片

大模型的参数量是远远超过单颗 AI 芯片的内存容量和运算能力的，比如 GPT-4 的参数量超过了1 万亿，单颗 H100 芯片的的 HBM3 内存才 80GB，根本不能容纳整个模型的权重，更没办法单独完成模型训练。

所以就需要将大模型的参数拆分到数千颗 AI 芯片里面，每颗芯片负责一部分参数的运算，但模型的矩阵乘法、梯度下降是一个连续的运算过程，某颗芯片的运算结果会成为另一颗芯片的输入数据，这就要求芯片之间的数传必须做到高速、低时延、无卡顿。

如果互联带宽不足，数据传输太慢，芯片之间的数据传输就会排队，集群的运算速度会被最慢的互联通道给限制住。

如果互联时延过高的话，芯片之间的参数同步不及时，就会出现偏差，直接导致模型训练失败。

目前，全球 AI 算力集群的互联技术主要由英伟达和华为主导，都是专门儿为 AI 集群设计的闭源或者是开源技术，不同于普通的网络技术，AI算力集群的互联技术能做到算力感知，能根据 AI 运算的数据传输需求动态调整带宽，可以最大化算力集群利用率。

算力三角：运算单元 – 内存带宽 – 芯片互联

AI 算力的实际发挥由运算单元（标称算力）、内存带宽、芯片互联组成的算力三角决定，三者必须要相互匹配，缺一不可：

如果运算单元强，内存带宽弱：那么单颗芯片的算力利用率就会很低，集群再大也没有什么意义；

如果内存带宽强，芯片互联弱：单颗芯片的算力能发挥，但是集群之间不能协同，整体算力是单颗芯片的简单叠加，而不是倍数提升；

如果三者均匹配的话：集群的算力能实现近似线性提升，比如 100 颗芯片的集群，实际算力能达到单颗的 80-90 倍，这才是大模型训练的理想状态。

作者：向上的小霍，现任某厂AI产品经理，公众号：向上的小霍。

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产品经理，你的领导不是人，是一股势力！

咔嗒库栗 — Tue, 27 Jan 2026 03:39:26 GMT

产品经理与领导的冲突往往源于工作坐标系的不同——你关注用户体验，他思考公司生存。当需求被推翻、方向被调整时，先别急着质疑领导的能力。本文犀利剖析3大核心矛盾背后的深层逻辑，提供3个心态调整方法与3个实战协作心法，教你如何将领导的战略视角转化为自己的成长跳板，在资源约束中做出最优解。

作为产品人，我真太懂这种拳头打在棉花上的无力感了：

熬好几个通宵做的用户调研、画的原型图、写的PRD，领导扫了两眼就说“不对，方向要调整”；
苦口婆心解释“用户需要的是A”，领导却坚持“我们要做B”；
甚至有时候觉得领导连核心业务的逻辑都没捋清，却偏偏要指手画脚。

这种无力、憋屈感，真的能瞬间浇灭工作的热情，每天都有那么几次想离职……

Stop！是时候转换下思路了，路径依赖思维似乎无法将咱们带到更远的地方！

端正认知：能当领导的人绝对不只是有关系、运气好这么单纯，他必然有过人之处，尤其是那些不懂业务还能当你领导的人，绝对绝对是狠角色！

你觉得领导不靠谱，其实是这3个核心矛盾

源于双方的工作坐标系完全不同，你站在产品细节、用户需求的微观层面，领导往往站在公司战略、资源约束、商业变现等宏观层面，你们可能聊的可能根本就不是同一个维度的事。

信息差：你看用户痛点，他看生存压力

产品经理的信息来源大多是用户访谈、竞品分析、数据报表，聚焦的是当下的、具体的、用户侧的需求；

而领导的信息来源是行业政策、资本动向、公司现金流、团队能力边界，聚焦的是未来的、宏观的、公司侧的生存。

举个例子：你觉得我们应该优化产品的某功能细节，提升用户体验，但领导可能知道公司下个月要缩减预算，这个功能投入产出比太低，不如砍掉去做能快速变现的项目。你看不到预算缩减这个顶层信息，就会觉得领导不懂用户、方向跑偏；但在领导眼里，当前阶段活下去比体验完美更重要。

视角差：你追长期价值，他做阶段取舍

产品经理容易陷入产品理想主义，希望做出体验极致、用户口碑好的牛逼产品，追求的是长期价值最大化；

但领导的核心职责是战略落地与资源分配，他必须在长期价值和短期目标之间做取舍。

比如：公司需要在Q3完成融资，就必须优先做能体现增长数据的功能；行业出现颠覆性竞品，就必须放弃原定的迭代计划，快速跟进防御。

这种取舍在产品经理看来，可能就是方向反复横跳、不靠谱，但背后其实是公司在不同发展阶段的战略重心调整。你觉得领导不懂产品，可能只是他的优先级排序和你不一样。

认知差：你懂执行，他懂博弈

产品经理的「懂业务」是懂怎么把产品做出来、怎么让用户用起来的执行逻辑；

而领导的「懂业务」是懂怎么协调跨部门资源、怎么应对上级压力、怎么在复杂的组织关系里推进事情的博弈逻辑。

很多时候，领导定的方向不是最优解，而是最可行解。

比如，你觉得技术部门硬碰硬，必须实现这个功能，但领导可能知道技术团队现在人手不足，硬推只会导致项目延期，不如调整方案，用最小成本满足核心需求。你觉得他软弱、妥协、没魄力，但他其实是在平衡多方利益，确保事情能落地，这就是领导的过人之处：不是懂产品细节，而是懂组织运作。

拆解完毕，具体怎么做呢？下面给你3个心态调整+3个协作心法，让你高效借力不内耗！端正姿势，开讲！全文背诵的那种～

调整心态，从对抗到共赢

领导不是不懂业务，只是懂的层面和你不一样。咱们可以尝试通过以下3个思维转变，把对抗心态扭转成合作心态：

从评判者变成观察者

与其纠结领导哪里不靠谱不如换个视角：主动观察领导的核心优势，把他的长板变成咱们的资源。

如果领导擅长战略布局：咱们可以在写PRD前，先问他“这个功能是否符合公司下一季度的战略重点？”
如果领导擅长跨部门协调：咋们可以在遇到资源瓶颈时，让他帮你敲敲边鼓。

当咱们发现“原来领导在这件事上这么厉害”，就会从嫌弃变成佩服，心态自然会平和很多。不要去尝试改变领导，而是要利用领导的优势，补自己的短板。

从执行者变成共创者

很多产品经理的痛苦源于总想说服领导。但其实，领导要的不是被说服，而是被赋能。

咱们要明白：领导的核心需求是做出正确的决策，而不是证明自己正确。与其跟领导争论他错了，你对了，不如把判断题变成选择题。

不要说：“领导，你定的方向不对，应该做A”

而是说：“领导，基于目前的用户调研和数据，我梳理了两个方案：

方案1：做A，优势是用户需求明确，风险是需要投入2个开发，周期1个月

方案2：做B（领导原本的方向），优势是能快速对接公司的变现目标，风险是用户接受度可能不高

我建议优先方案1，因为XX数据支撑；如果要做方案2，我们可以调整XX细节，降低风险。你看哪个更符合公司的整体规划？

把对抗变成共创，变成一起探索最优解。领导感受到的是尊重，咱们也能避免无效的争执，心态自然会自洽。

从纠结对错变成关注成长

职场上的顶级成长从来不是遇到一个完美的领导带你躺赢，而是在不完美的环境里，学会解决复杂问题。领导的方向调整，其实也是在逼咱们跳出产品的舒适区，学会从战略层面思考问题

比如，领导让你做一个你觉得不靠谱的功能，你可以试着反问自己：

这个功能背后，领导想解决的核心问题是什么？

公司目前的战略重点，和这个功能的关联是什么？

如果我要做这个功能，怎么调整才能兼顾领导的目标和用户的需求？

当咱们开始用战略视角拆解问题，就会逐渐发现自己慢慢的就不再是一个执行者，而是一个能站在公司层面思考的思考者。

而这，恰恰是从产品经理到产品负责人的关键跃迁。

再学协作，让领导的优势为你所用

心态调整之后，如何和领导建立高效的协作模式，既不委屈自己，又能推动事情向前？

建立信息同步机制

很多矛盾的根源是：咱们不说，领导不问，那结果就是信息不对称、咱们成为领导中的未知风险因素。产品经理可以主动建立定期的同步策略：

周报/月报：不只写做了什么，更要写用户反馈是什么、数据变化是什么、遇到的问题是什么、需要的支持是什么，让领导看到你思考的逻辑，而不是只看到结果；
关键节点对齐：在做重大决策前（比如PRD定稿、需求评审），主动找领导一对一沟通，提前同步你的调研结论和方案，让他参与到决策过程中，而不是决策结果里，这样他后续的反对意见会少很多；
用领导的语言沟通：少讲用户体验，多讲商业价值；少讲功能细节，多讲战略对齐。比如，不说“这个功能用户很喜欢”，而是说“这个功能能提升用户留存率，进而带动付费转化，符合公司Q3的增长目标”。

反向挖掘资源

领导一定有比咱们强的地方！咱们要做的就是主动发现并利用这些优势：

如果领导擅长战略：遇到产品方向迷茫时，主动请教他 “行业未来的趋势是什么？公司下一步的布局重点是什么？”，他的宏观视角能帮你避开埋头拉车不看路的坑；
如果领导擅长资源整合：当你需要跨部门协作（比如找运营要推广资源、找技术要开发人力），可以请领导帮你背书。他一句话可能比你跑十趟腿都管用；
如果领导擅长风险把控：在做方案时，主动问他 “这个方案可能存在哪些风险？有没有规避的方法？”，他经历的坑比你多，能帮你提前踩雷。

守住边界不盲从

我们要调整心态，但也不代表要盲从！

如果领导的方向确实存在明显的错误（比如违背用户基本需求、存在合规风险），你需要用「数据+逻辑」守住核心原则，但方式要讲究：

不是硬刚，而是摆事实：用调研数据、竞品案例、用户反馈说话，让领导意识到这个方向可能有问题；
不是全盘否定，而是提出替代方案：如果领导坚持要做，你可以建议先做小范围的MVP测试，用数据验证效果，再决定是否大规模投入，用最小成本试错的方式，既给了领导台阶，又守住了产品的底线。

当然，如果领导的决策确实超出了咱们的认知范围，且没有任何数据支撑，其实也可以适度试错；但要提前和领导明确试错的边界：比如：投入多少资源、测试多久、用什么指标衡量效果。这样即便结果不好，也能复盘总结，而不是互相甩锅。

总结：职场的终极自洽，是向内归因，向外借力

产品经理觉得领导不靠谱，其实是成长过程中的一个必经关卡。

当咱们只站在自己的视角看问题时，全世界都可能不靠谱；当学会切换视角，看到别人的优势和背后的逻辑后，就会发现很多矛盾其实都是成长的机会。

领导不是完美的导师，但他是咱们职场路上的一面镜子：他的优势，是可以学习的方向；他的不靠谱，是锻炼自己解决复杂问题的契机。

与其吐槽领导不懂业务，不如把精力放在如何让领导听懂我的业务；

与其纠结方向不靠谱，不如思考如何在这个方向上，做出靠谱的结果。

毕竟，真正厉害的产品人，从来不是改变领导，而是影响领导，借力成事！这才是从执行者到思考者，再到负责人的核心能力。

最后，提醒你一句：你的领导不是人，他是一股势力！

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华为开发者联盟 — Mon, 26 Jan 2026 03:57:05 GMT

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梳理了100个品牌营销案例，我们总结了6大出圈秘籍

卡思数据 — Sat, 24 Jan 2026 06:30:53 GMT

品牌营销正从单向灌输转向双向互动，海尔、蜜雪冰城等品牌通过听劝式、玩梗式等6大策略成功破圈。本文基于100个案例深度剖析，揭示品牌如何借用户共创、热点借势实现低成本高曝光，为营销人提供实战方法论。

众所周知，在近几年的商业环境中，品牌营销正面临前所未有的复杂挑战：消费者注意力极度碎片化，简单的流量玩法已然失效；用户既期待个性化的共鸣，又反感过度被“算计”；同质化的营销手段不断推高竞争成本，却难以换来持久的品牌忠诚。如何有效触达、深度沟通并赢得消费者的持久认同，成为每个品牌必须破解的核心难题。

然而，困境往往催生最具创造力的解法。2025年，我们清晰地观察到，一批品牌没有在旧有的红海中内卷，而是凭借各种令人耳目一新的“新奇”营销玩法，收获了意想不到的效果，并实现了现象级的“出圈”。为此，卡思梳理了上百个品牌营销案例，并从中总结出了2025年引领风潮的几种营销模式，看看在普遍的增长焦虑中，那些成功吸引全民目光的品牌究竟做对了什么，它们的策略又能为行业营销实践提供怎样的启示。

01 听劝式营销

代表案例：海尔、京东、伊利

2025年，“听劝”从网络社交热词蜕变为品牌打通流量与口碑的全新通路。品牌不再是营销内容的单向制造者，而是敏锐捕捉网络舆情中的用户建议、趣味调侃与真实需求，从快速承接流量热度，到实打实将网友想法落地为产品研发、品牌代言、跨界联名等实际动作，让用户从营销的旁观者变为参与者，更在双向奔赴的互动中筑牢品牌信任。

2025年两会期间，海尔老总周云杰和雷军同框时，微妙而颇具戏剧性的表情被网友精准捕捉、并在网上迅速传播，相关话题播放量迅速突破2.5亿次。

面对突如其来的流量，一方面，其新媒体团队迅速响应，对话题和热度进行快速回应和承接；另一方面，面对广大网友对于品牌相关的海量需求和建议，海尔主打一个听劝，不仅认真听取了网友对周边产品的设计建议，还将听劝人设落在了产品的实际研发上。最具代表性的案例是一款三筒“懒人洗衣机”。它源于网友希望分区清洗衣物的愿望，海尔工程师不仅“连夜开发”，更将初步方案发回网络与用户反复共创，并在320上海AWE上完成全球首发。

海尔微博截图

产品端之外，周云杰还响应网友的热情，不仅自己正式“出道”，还亲自带领各业务线高管集体入驻社交平台，以“总裁天团”的形式直接面对消费者，成为品牌与用户对话的接口。

@海尔周云杰抖音截图

这场全方位的“听劝”，不仅让海尔成功将流量转化为品牌影响力和切实的销售业绩，也打破了传统品牌与用户之间的距离感与模糊感，建立起稀缺的“真人”信任度。

和海尔类似，京东的听劝程度也不遑多让。在去年夏天异常激烈的外卖大战中，美团邀请黄龄站台，主打“黄的更灵”，深度绑定高效配送心智；饿了么签约蓝盈莹，以“蓝的一定赢”来强化品牌自信，在二者的“黄蓝之争”还未分出高低时，热心网友们开始为京东出谋划策，提议平台邀请名字中带“红”字的明星代言，其中，明星惠英红因“红”字和 “会赢”的谐音而受到了大众推崇。

面对网友的热情，京东主打一个“听劝”，不久后就官宣惠英红担任推广大使，“红的会赢”的slogan瞬间霸屏。虽然双方选择在手机通讯领域落地合作，但凭借这次“听劝”操作，京东仍在这场营销大战中打出一张差异化王牌。

@京东手机通讯微博截图

而在此前，京东创始人刘强东在体验外卖配送工作时，其身穿外卖工服的形象被网友发现与《猪猪侠》主角形象高度相似，相关对比图在社交平台引发热烈讨论，一众网友顺势呼吁京东与猪猪侠联名。随后，京东外卖迅速响应，数日后就宣布猪猪侠以“虚拟骑手”身份入职京东外卖团队。这一系列操作不仅成功吸引了大众的关注，还让京东APP当日下载量环比增长156%。

值得注意的是，2026年开年，伊利也听从网友“在马年找马伊琍代言”的建议，先是官宣了首位代言人马思纯，推出了slogan“马年思念纯牛奶”，继而又策划了以“寻找马伊琍”为主线的广告片，以马思纯和李现这对“马年搭子团”的视角出发，在广告末尾揭晓了马伊琍的代言人身份，由此缔造了一场听劝叠加创意的开年爆款营销。

@伊利微博截图

02 玩梗式营销

代表案例：蜜雪冰城、九阳豆浆、三九胃泰

短视频时代，“玩梗” 俨然已经成为品牌年轻化策略的捷径。玩梗式营销的核心是精准捕捉大众情绪与网络热点，将品牌诉求融入具象化、娱乐化的梗点之中，以低参与门槛激发用户自发传播，让商业信息在狂欢氛围中自然渗透。一次官方玩梗、整活所带来的热度，有时能为品牌带来意想不到的曝光。

今年双11期间，九阳豆浆高调推出新品“哈基米南北绿豆浆”，将一只头裹绿豆的AI橘猫作为形象大使，打出了“曼波上新”的口号。

“哈基米”这一热梗，源自日本动漫《赛马娘》中，角色“东海帝王”所哼唱的一段魔性旋律，其中，歌词中反复出现的“はちみ”被“空耳”成“哈基米”，而“哈基米南北绿豆”同样是对歌词的空耳。此后，B站UP主@京桥刹那用游戏BGM对这段旋律进行调音，随后这段洗脑的旋律在抖音被大量应用于猫咪萌宠视频，久而久之，用户逐渐将“猫咪”与“哈基米”之间划上了等号。

与此同时，在原曲空耳的基础上，网友们不断二创、魔改，将歌词嵌套进各种曲调中，衍生出大量的“哈基米音乐”。而随着AI工具的普及，网友们开始借此生成各类哈基米相关视频，也因此，当九阳豆浆宣布上新“哈基米南北绿豆浆”之初，不少用户都以为这又是一次AI整活。

为了配合这一热梗，让新品更具市场传播力，九阳豆浆将产品包装袋打造成梗的聚集地：封面橘猫或身穿古装，或坐于莲台，或有着陶喆同款斜刘海，配合下面的文案“臣本哈基，躬耕于九阳，种植南北绿豆”“既见哈基，为何不咪”等。为了预热，还拉来厂长当场朗诵“哈基米南北绿豆”全文；品牌的抖音直播间则焕新成绿豆浆同款色，主播线上互动点歌，献唱哈基米音乐串烧。

图源：九阳豆浆官方店

“哈基米”形象加上年轻人喜爱的抽象梗，让九阳豆浆收获了超乎预期的成果。新品上新后，不仅带动了销量的上涨，甚至带动了九阳股份的强势上涨。值得一提的是，因其包装袋上的橘猫形象与一只圆头橘猫“耄耋”相似，也被部分用户质疑品牌没有做好梗的背调，在玩“虐猫梗”。

“网速”极快的蜜雪冰城自然也是玩梗界的老玩家。

2025年夏天，一个“在上海喝蜜雪冰城会被东方明珠塔激光扫射”的热梗突然在网络上爆火。

该梗的起源是有网友发现在上海的商场找不到蜜雪冰城，发在网上问询后，立即引来不少用户玩梗搞抽象，称“上海人喝蜜雪冰城会被开除沪籍”——毕竟主打评价亲民的蜜雪冰城和上海精致小资的调性似乎格格不入。随后，越来越多的人加入玩梗队伍，并逐渐演变成了“在上海喝蜜雪冰城会被东方明珠塔攻击”，与之伴随的则是各种AI生成的各式搞笑“扫射” 视频或图片。

这场由网友自发主导、AI技术推波助澜的二次创作浪潮，将梗的热度推向了高峰。而蜜雪冰城不仅亲自下场玩梗，还现身上海，拍了多支在沪旅行、在塔下明晃晃“招摇过市”的视频，一番操作成功为品牌带去了更多热度。

@蜜雪冰城（华东）抖音截图

三九胃泰也因成功玩上了与自己相关的热梗，借势吃到了一波红利。

在电视剧《折腰》期间，网友发现剧中魏家兄弟名字的读音与 “胃烧”“胃炎”相似，于是在线喊话三九胃泰 “救场”。而品牌也快速响应，上线一支剧情式长广告，将角色与胃部不适症状一一对应，让“魏府天团”成了胃部不适症状的代言人。与此同时，三九胃泰还立足网友玩的梗，组建了一支“护魏队”、打造了相应的应援口号，并在弹幕中与剧粉互动，让广告成为剧粉追捧的 “番外内容”，成功激发用户自发传播。

图源：网络

03 反套路营销

代表案例：麻辣王子、科沃斯

2025年，反套路营销成为一些品牌破局的关键抓手。品牌不再循规蹈矩遵循行业审美、场景与形象的既定规则，而是借力反套路操作，将用户的吐槽、调侃转化为品牌传播的热度，用看似“辣眼睛”“不合理”的动作打破用户的固有认知，既制造了极具辨识度的品牌记忆点，又精准契合年轻人的社交分享偏好，让反套路的操作成为品牌低成本撬动流量、打造差异化壁垒的核心密码。

今年以来，麻辣王子的一系列反套路营销称得上是其品牌增长的重要策略。

典型操作如选择和抖音抽象达人@田一名爱唱歌联动，输出多条被用户直呼“辣眼睛”的油腻广告，比在5月合作的广告中，田一名涂着烟熏眼影，戴着麻辣王子出品的冰丝臂套和三角围巾，面向镜头魅惑地唱着品牌广告词“麻辣王子只做正宗麻辣，不做甜条”，接着张开手臂，大量产品倾泻而下。挤眉弄眼的夸张表情，矫揉造作的动作，配合洗脑的“麻麻麻麻麻”，短短二十余秒的“油腻”视频反复冲击着用户的大脑。

@田一名爱唱歌抖音截图

但正是这种反套路的“自黑”方式，引发全网热议，广告播放量和话题度飙升，视频最终获赞超110万，转发量高达494万。与此同时，麻辣王子还在评论区闷声投“抖减”，反向操作进一步放大话题效应，实现低成本高曝光。

与此同时，麻辣王子于3年前就走进婚礼现场，启动“辣条婚礼计划”，从婚宴零食、接亲游戏到伴手礼全程参与其中，将辣条与婚礼场景风马牛不相及的婚礼场景深度融合，使其成为年轻人的“社交货币”，精准踩中了年轻人的“反套路”需求。而这种反传统场景的营销，也让品牌在婚礼市场中形成差异化壁垒。

2025，该计划又进行全新升级，在原有基础上创新推出了定制婚车巡游、辣条花束，并在婚庆新品线上发布会现场，邀请了辣条婚礼的亲历者一起面对面聊天……种种操作，都助推了麻辣王子的品牌社交声量。

@麻辣王子小红书截图

此外，麻辣王子产品包装上的辣条发明人因奇怪的表情、动作、模糊感而被网友调侃为“返祖现象”“印歪溢墨”。但品牌不仅没有整改，反在后续包装中增加人物数量，以“摆烂式”的反向操作延续话题，网友的吐槽和传播也反而强化了品牌记忆点。

围绕着广告片《没关系，我滚就好》展开反套路营销的科沃斯则成为了家电行业的出圈典范。

该广告片摒弃了家电广告“列参数、秀科技、展精致清洁效果”的行业定式，转而聚焦年轻人生活里的真实矛盾场景：母女因周末家务分配拌嘴打翻牛奶，情侣为家务琐事争执撒落零食……每当矛盾激化有人怒喊“滚”时，科沃斯地宝T80便应声登场，配上慵懒又戏谑的“没关系，我滚就好”台词，默默完成清洁，成功化解冲突。整支视频用魔性又带点“疯感”的反常规表达，打破了Z世代对传统营销的审美疲劳，精准踩中了用户的情感需求与使用痛点。

04 人格化营销

代表案例：蜜雪冰城

2025年，品牌人格化营销不再是简单赋予品牌虚拟性格，而是让品牌拥有统一的言行逻辑、鲜明的价值主张与具象的互动方式。具象化的人格让品牌摆脱了冰冷的商业标签，而是拥有鲜明特质的“鲜活个体”，由此成为用户愿意亲近、信任的“身边伙伴”，在情感共鸣中实现用户粘性与品牌辨识度的双重提升。

作为深耕下沉市场、主打“平价亲民”的茶饮品牌，蜜雪冰城早已通过雪王IP、洗脑主题曲，塑造了“可爱、接地气、顽皮的”基础人格，而2025年，品牌在上市敲钟仪式上前所未有的“反常规操作”，不仅再次成为品牌人格化营销的现象级案例，也巩固了其此前塑造的品牌人格。

具体来看，在2025年3月3日的上市敲钟仪式上，蜜雪冰城没有一个“真人”上台，而是派出了雪王和它的七个小伙伴如“咖农”雪王、“奋斗青年”雪王等IP玩偶齐齐亮相。待雪王敲钟完毕后，伴随着“你爱我，我爱你，蜜雪冰城甜蜜蜜”的主题曲，雪王家族开始在舞台上蹦蹦跳跳，瞬间将交易大厅变成了雪王年会团建现场，气氛极为欢乐。

图源：网络

除了现场仪式被雪王占领，蜜雪冰城的招股书上也处处能看到雪王的身影，甚至连招股书的最后一页也是雪王坚定的背影。

这番和其他品牌上市时严肃画风形成强烈反差的特殊操作在微博、抖音、小红书等平台上疯狂传播，相关话题在抖音累计播放量超500亿次，上市首日市值破千亿港元。蜜雪冰城不仅没有因为“不严肃”掉价，反而传递了其“IP即品牌”的核心战略，进一步强化了品牌亲民、真诚的人格形象，实现了品牌影响力与商业价值的双重爆发。

05 CP营销

代表案例：瑞幸X多邻国，白象X卫龙

当常规品牌联名陷入 “同质化严重、热度转瞬即逝” 的困境，2025 年的 CP 营销为行业提供了全新破局思路。它以 “品牌拟人化 CP 绑定” 为核心，摒弃生硬的产品联动或口号式宣传，转而聚焦年轻人的社交偏好与情感需求，通过连续化、有反转的内容，联动多平台打造可参与、可传播、有记忆点的营销事件，让品牌 CP 拥有了鲜活的情感特质，由此不仅让双品牌借助彼此的用户群体实现精准破圈，也将“品牌 CP” 打造成可延续的传播 IP，实现传播势能的持续发酵。

2025年6月30日，多邻国在小红书、微博等平台发布动态，称“我将在7月结婚”，这条动态不仅迅速引发网友讨论，还吸引了麦当劳、美团多百余个品牌“抢婚”玩梗。7月2日，瑞幸在小红书发布“好事将近”海报，官宣了自己的新郎身份，而#瑞幸多邻国结婚#话题顺势登上微博热搜。

随后，瑞幸与多邻国联合推出短剧《偶们结婚鸟》，以“黑衣人反对联姻”的反转剧情制造话题；并在抖音、B站等平台同步上线，首集播放量就突破500万，评论区被“随份子”“份子钱已交”等留言刷屏。线下，它们在上海静安寺开设“婚房主题店”，店内布置玩偶、学习卡牌墙，消费者可以拍照打卡并领取限定贴纸，以此强化沉浸式体验。同步还推出了“绿沙沙拿铁” “多儿屁屁杯”等联名产品和周边，层出不穷的还讨论话题将这场“世纪婚礼”推向高潮。

而在2025年10月，随着婚姻纪实真人秀《再见爱人5》进入预热期，瑞幸和多邻国也紧跟热点，又上演了一场以“婚变”为主题的情感大戏，实现了传播势能的二次跃升。

毫无疑问，这场人格化、如连续剧般的CP联名营销，从常规产品联动升级为席卷全平台的社交狂欢事件，打破了行业联名的同质化现象，从而收获了显著的成效：联名首周“绿沙沙拿铁”销量突破900万杯，“屁屁杯”上线2小时售罄；抖音相关视频播放量超2亿，微博、小红书的总曝光量也迅速破亿；瑞幸订单量同比增长41.2%，双方官号涨粉超50万，周边销售额同比提升200%，既实现流量向消费的高效转化，也为品牌联名提供了全新的范式。

白象与卫龙的联名走得则是一条“相爱相杀”的CP路线：二者先是上演了一出官微隔空喊话、线下互相拉横幅、攻到对方总部的互怼戏码，由此快速引爆话题热度，精准戳中年轻人 “爱吃瓜、爱看热闹” 的社交偏好。随后，双方顺势官宣联名，推出联名产品辣条拌面，将前期的 “对立感” 转化为 CP 绑定的记忆点。

与此同时，品牌还联动多平台打造互动玩法承接热度，如邀请沈腾带头发起 “纸巾挑战”；邀请@垫底辣孩等达人，演绎辣条拌面的花式吃法；在抖音、微博发起 #白象卫龙联名辣# #一代人有一代人的吃货搭子# 等话题，引导用户自发二创、分享食用体验，形成 UGC 传播热潮…… 最终，这场营销战役，最终交出了17.96亿次曝光、618万互动的成绩单，同时，辣条拌面还登顶抖音香辣方便面人气榜TOP1.。

抖音截图

06 热点赛事借势营销

代表案例：亨氏番茄酱

当多数品牌陷入赛事营销 “高额赞助、生硬植入” 的内卷困境，有些品牌却以 “轻资产借势” 为核心，只紧扣赛事热点，将自身产品特质与赛事场景、大众情感深度结合，用简洁有创意的表达打造了强记忆点，以最低成本实现了品牌与赛事热点的自然绑定，打破同质化内卷的同时，让品牌在全民赛事氛围中悄悄完成认知渗透与销量转化。

2025年11月，第十五届全运会在广州拉开帷幕。而在赛事如火如荼举行的期间，亨氏番茄酱却推出一组极简平面广告，通过简约却有创意的视觉表达，完成了一场与赛事息息相关的热点营销。

具体来看，虽然并不是此次赛事的赞助商，但亨氏番茄酱却在广州高铁站、地铁站、电梯里投放了一组“番茄运动员”的海报：以核心元素番茄为灵感，把番茄顶部的绿色梗叶设计成举重、游泳、体操等34个全运会项目的“运动员”造型，让静态产品瞬间活灵活现了起来，旁边还配着一句一语双关的文案：“想赢的番茄在亨氏里”，既表达了亨氏做番茄酱的用心，也巧妙契合了运动员努力拼搏的心态。

@亨氏番茄酱小红书截图

作为非官方赞助商，亨氏巧妙联动热点赛事，通过让人眼前一亮的绝佳创意迅速吸引路人注意的同时，也引来网友在社交平台上疯狂转发，仅小红书上就催生10万+相关笔记，实现现象级出圈的同时，还带动亨氏番茄酱三个月内销量提升27%、推动食品饮料品牌地铁广告咨询量同比上涨40%。

复盘这些品牌营销案例，不难看出：很多品牌都抛弃了“高大上”的刻板叙事和自导自演的营销套路，不再执着于标榜品牌实力、堆砌专业术语，而是主动向用户俯身，核心围绕“融入年轻人”展开——说年轻人听得懂的网感话语、玩年轻人喜欢的互动梗、贴合年轻人的情绪与生活场……同时适配多元化的新媒体载体，让轻量化、场景化、可传播，从“单向宣讲”变成“双向对话”。

这种营销模式的转变，并非偶然。

从用户层面看，年轻人已成为消费主力，他们对生硬营销、高端说教的免疫力极强，更青睐平等、真诚、有共鸣的品牌沟通方式，拒绝被“灌输”品牌价值；从传播环境来看，多媒体的迭代让注意力变得碎片化，冗长、华丽的营销内容难以抓住用户，而接地气的话语、轻量化的形式、强互动的载体，更适配当下的传播节奏；从市场层面来讲，“流量套路”失灵、同质化内卷加剧，品牌想要破圈，必须跳出旧有框架，找到与用户的共鸣点，而以各种各样的方式融入年轻人话语体系、适配多媒体传播，正是最低成本、最高效的破圈路径。

卡思有理由相信，未来，还会有更多真正读懂年轻人需求与喜好、深耕年轻人话语体系，用真诚建立情感链接、让品牌表达自然融入年轻人生活的品牌营销案例涌现。对在此基础上，对于品牌而言，唯有将“融入用户”与“传递价值”深度结合，不盲目跟风，才能在精细化内卷中站稳脚跟。

本文由人人都是产品经理作者【卡思数据】，微信公众号：【卡思数据】，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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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。

Prompt Engineering指南：AI产品经理工作实操手册

陈惑仔Harry — Wed, 21 Jan 2026 06:30:51 GMT

Prompt Engineering已成为AI产品经理的核心竞争力，但如何系统化地构建生产级Prompt却鲜有深度方法论。本文揭秘从Benchmark制定到评测集构建的全流程实战技巧，教你用LLM-as-a-Judge技术打造高效Prompt迭代闭环，让AI真正成为你的‘阅卷人’。

Intro

作为一个AI产品经理，为AI Feature做Prompt Engineering可能占到工作时间的70%以上。

今天整理出来我自己在工作中搭建并使用的撰写Prompt的Pipeline。希望能给AI产品经理同行们一些启发，也希望给想入行的小伙伴一些日常实操、应对面试的建议。

总体来讲，生产用Prompt撰写分为三部分：

为任务制定Benchmark
写出第一版生产用Prompt
循环迭代

在开始前，请大家先建立一个概念：生产用Prompt不可能是一次写好的，需要不断的根据评测得分迭代，获得最好的效果和稳定性。

打个比方，你是一所高中的数学教学组组长。想提高学生的数学考试成绩。你需要先出卷子让学生们考试，知道他们的得分和欠缺点、才有可能去针对性教学。

那考试得分的真实性、稳定性就很重要了。相信大家都学过大数定理和中心极限定理，我们需要大批量的【评测样本】（可能是成百上千条）。所以是不可能我们人肉去一个个看评测集、然后给每个评测样本打分的。

你，数学组组长，作为出卷人，不可能去批全校的卷子。你需要把得分标准教给其他数学老师，让他们去当阅卷人帮你批卷子。

在工作中，AI产品经理就是出卷人，AI则作为阅卷人。

这种方法也就是大家常说的【机评】。学名叫做LLM-as-a-Judge（LaaJ）。经典论文：https://arxiv.org/html/2306.05685v4。

现在，请大家假设自己是OpenAI的产品经理，想从零做一个关于AI给出减脂建议的feature。让我们一起开始撰写Prompt的旅程吧。

为任务制定Benchmark

针对任务制定【评测标准】

拿到这个任务，我们就开始扮演出卷人的角色了。想衡量一个AI给出的减脂建议好不好，可能有哪些标准呢？

感觉有很多衡量指标：有用性、易操作性、情绪价值…

没错！对于一个任务的产出，一定是有多个维度可以评判，而我们需要做的第一步就是确定这些维度、以及他们的权重。这些维度和权重的确认就是一个产品经理Taste的重要体现了。

在这个任务中，我认为上面三个维度已经足够衡量AI的输出。而我觉得他们的重要程度是递减的。

所以我的评测公式是：总得分=70%有用性得分+20%易操作性得分+10%情绪价值得分。

示例：有用性得分=5，易操作性得分=3，情绪价值得分=2，总得分=70%*5+20%*3+10%*2=4.3

这三个维度就像三道大题。对于阅卷人来说，给出这个总得分公式是不够的，需要告诉他们每道大题分别怎么打分。在真实工作中，一般每个维度我们会给出1到5五个分数，每个分数会给一个得分的规则，在这里为了简化起见，我们就给三个分数，就是1分、2分、3分。

以有用性得分为例。得3分的标准，可能是给出的建议在学术上被验证完全有效。2分的标准，学术上验证对大部分人有效。1分的标准，对所有人或大部分人都无效。

对于易操作性和情绪价值，另外两个维度也要按照相似的方式给出不同得分的标准。

示例：

我们刚刚构建的得分计算公式和各个维度的打分规则，合在一起就是这个AI feature的【评测标准】，这也是所有AI feature的起点。

构建【评测集】，给【小批量评测样本】人肉打分

我们刚刚给出了一些阅卷标准，现在我们开始出卷。比如说我们现在先出100道跟如何减脂相关的题目。形成 raw_questions.csv。大部分的题目是为了给学生作答的，也就是说让之后 AI 用我们的生产用prompt 去产出。

但是我们需要先挑出来一小部分题目，比如10～20道，我们给这些题目先写上我们认为的可能遇到的一些不同类型的答案。然后按照我们刚刚的评测标准，去给出这些题目的各个维度的得分以及总得分。作为阅卷样例。记录在 human_labels.csv。而这些阅卷样例将在第5步用到。

一步完成后，你拥有两份文件：

raw_questions.csv（待模型生成答案）
human_labels.csv（人肉基准）

针对评测标准写【评测用Prompt】

有了阅卷标准之后，我们要把它教给阅卷人。对于AI来说，就是用Prompt告诉他我们刚刚的阅卷规则。

关于怎么写好一个Prompt，有一些小tips：

每个章节使用xml标签：如<task>根据我的评测标准给输入的文本打分</task>。因为模型在训练过程中见过很多XML，所以这种格式更易于被LLM理解
给few-shot：给一些例子教 AI 学会如何打分。这里要注意，这些例子尽可能覆盖在真实生产场景中会遇到的例子，不要只给一两个高分或低分的例子
让 AI 先分解问题，然后逐步解决

示例：

usefulness_prompt

<role> assistant </role>

<task> 对于<input>中的减脂建议，根据<criteria>评估其“有用性”，给出 1‑3 分并说明理由。 </task>

<criteria>

1分：对所有人或大部分人都无效

2分：学术上验证对大部分人有效

3分：给出的建议在学术上被验证完全有效

</criteria>

<input> {question} </input>

<output>

”’json { “score”:”你要填的得分”， “reason”:”你要填的得分理由” }

</output>

operability_prompt（同上，只改任务描述）

emotion_prompt（同上，只改任务描述）

这里有一个小tips是，直觉上大部分人会只用一个 prompt 让AI给出多个维度的打分。

但由于LLM的上下文注意力机制，我建议是有多少个维度就构建多少个Prompt。比如说这里是3个维度，那就构建3个 prompt。之后对于每一条评测样本都call 3次 API 获得3个维度的得分，最后再用程序进行加权平均。

用【评测用Prompt】跑小批量评测集

这一步是为了衡量阅卷人有没有学会我们的阅卷标准。也即用我们的评测用 prompt ，去跑第2步挑出来的那一小部分题目，让模型输出他认为的每个样本各个维度的得分以及总得分。

这里有一个小技巧，为了避免模型输出的随机性，我一般会在参数中把 temperature 设为0（这样模型输出会稳定）。

根据模型打分结果调整【评测用Prompt】，直至和人肉打分对齐

获得了模型，也即阅卷人人的打分之后，我们可以把模型的打分跟我们自己在第2步中的打分进行对比，看看模型在哪些维度会进行高估，哪些维度会进行低估。

然后针对这些问题，我们对第3步的评测用 prompt 进行修改，然后重复第4步、第5步，直到模型输出的打分和我们自己的人肉打分完全一致，或误差小于阈值（如0.2）

这时候你就有了一个完全理解你心意的阅卷人，能代替你去做重复的判卷子工作了。

第一版生产用Prompt

写第一版【生产用Prompt】

有了阅卷人之后，我们现在要教学生如何答题了！

关于写【生产用prompt】，我建议的大方向是采用段落式的写作方法。

示例：

<role> 你是一位减脂专家。 </role>

<task> 你会收到用户关于如何减脂的提问，结合你的专业知识和用户的实际情况，给出建议。 </task>

< guideline> 不要上来就给用户的建议。要先了解ta的基础信息、身体情况、减脂目标等。然后推荐合适的生活方式，以及训练规划。尽量不提供药物建议除非你觉得必要。

</guideline>

<examples>

{ “examples”: [ { “user_input”: “我最近想减脂，但不知道从哪里开始，你能给我一个计划吗？”, “assistant_output”: { “advice 1”: { “advice”: “为了给你做个可执行的减脂计划，我需要先了解你的身高、体重、年龄、性别、日常活动量、目前饮食情况、作息、训练基础以及你具体想达到的目标（比如减多少斤、多久完成）。请先告诉我这些信息。”, “reason”: “在不了解你的基础信息前，任何训练/饮食建议都是不精确甚至不安全的。基础信息能决定你的热量缺口设置、训练强度、营养分配方式，避免减脂过程损伤肌肉或影响身体机能。” } } }, { “user_input”: “我173cm 72kg 28岁男每天久坐、没时间做饭、作息正常，想两个月瘦到68kg。”, “assistant_output”: { “advice 1”: { “advice”: “你的目标是 2 个月减 4kg，属温和可实现范围。为了制定合适的计划，我还需要知道你的：1）目前每周能安排多少训练时间；2）是否有力量训练经验；3）是否有膝盖、腰椎、肩颈等伤病史；4）外卖/食堂/家里做饭这三种哪种更容易坚持。”, “reason”: “训练安排必须建立在你可执行的时间和身体状态之上，否则无法坚持或可能加重旧伤。同时饮食策略必须贴合你日常饮食来源，才能真正落地。” } } } ] }

</examples>

<format_requirement> 按下列格式输出，前后不要加任何多余解释

”’json { “advice 1”: { “advice”:”advice details”, “reason”:”reason details” } … } </format_requirement>

段落式的写法有好处，一个是协作角度，对自己和同事来看简洁清晰；一个是在之后的修改步骤里边，可以针对性地对每一个段落进行微调，而不改变其他段落，进行类似于控制变量的实验，这样甚至能知道模型在这个任务方面对于每个段落的提示词，它的反馈是什么样的。

这里有一个误区，是提示词越长越好，并不是这样的。更长的提示词对模型来讲一般意味着在一个更确定的向量空间内进行回复，但是会少很多的发散性，甚至是智能感。因此我建议先从一个比较简单的框架开始。先看模型在使用这个简单 prompt的情况下，对于该任务的能力如何，和自己的Benchmark的差距有多大，再去看如何调整Prompt来达到最佳效果。

Claude官方有对于Prompt Engineering的一套完整方法的介绍，我觉得感兴趣的同学可以点击链接详细阅读

https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/overview

Claude Console也有一个Prompt的生成器，值得尝试：

https://platform.claude.com/dashboard

也可以使用字节的Prompt Pilot，我觉得能给人一些灵感。

https://promptpilot.volcengine.com/home

还有一个更简单的方式，就是把你写的一个很简单的 prompt 喂给Gemini，或者 Claude，或者 GPT，让他们按照现在 prompt 的最佳实践给你进行修改。注意，不要让他们直接上手改 prompt，而是让他们给出具体的修改思路和要改哪些点，等你 approve 之后再去改，这样避免在他的 chatbox 框内去 review 很长的 prompt，效率更高。

使用【生产用Prompt】产出【大批量评测样本】

终于到了这一步！让考生（也就是AI）去用我们写好的生产用prompt答卷。

把我们之前构建好的评测集里面还没有答案的题目，一个一个喂给 AI，让 AI 逐个作答，并把它们的答案保存下来。

这里我自己比较习惯的方式是，把整个评测集先保存成一个 csv，然后用模型每次来读取评测集里的题目的时候，相当于使用Python Pandas摘选出某个 csv 中某行某列的一个值，然后把值填入到 prompt 里边。模型处理输出之后。把关于这行样本的输出再回填到该行的另外一列。

用【评测Prompt】跑【大批量评测样本】

可能很多人觉得说这一步也没啥说的，就是用评测 prompt 让阅卷人给我们跑出来的评测样本打分。但其实还是有一些关键的小技巧：

一个是模型的设置，temperature 要设为0来保证打分的稳定性；设置随机种子来确保可复现（若涉及抽样）；设置max_tokens以防截断
另外为了确保打分是波动比较低的、是稳定的，在生产中对于每一个样本会跑3~5次评测prompt。如果得分波动率超过了一个设定的阈值，那我们会去掉离群值后、将分数进行平均，来获得最终的该样本得分。这个过程其实是需要一些代码来实现的。建议大家通过跟 Claude Code 聊天来聊清楚自己的一个需求，这个任务对于 Claude Code 来说没有任何难度。
我自己工作中是在 DeepEval 这个开源库的基础上进行的修改。https://github.com/confident-ai/deepeval

根据模型打分结果A/B Testing改【生产用Prompt】

好！现在我们作为数学教学组长终于获得了学生的答案及准确的分数！我们知道了学生在各个维度的掌握情况如何，以及我们应该去针对性地提高哪些维度。

但在进一步进行教学修改 prompt 之前，我们要先检查一下这个判卷的过程中有没有一些错误或者纰漏：

特别首先筛选出各个维度的低分的 case，看这些 case 在程序运行中有没有LLM输出中断的情况
对于特别高分和特别低分的 case，在这个评测样本上有没有一些规律？这样可以看出是不是对于某些类型的题，我们的 prompt 表现不够好。这样我们能知道是考虑做 edge case 的修改，还是做 general case 的修改

在确定没有其他问题之后，我们可以进入到A/B testing 改 prompt 阶段。

这里的方法我自己总结下来，就是自然实验中的【控制变量法】。如果同时修改多个段落，很难确定某个维度的得分提升是来自于哪个修改。而一段一段地修改，才能知道每个段落对于最终模型的输出有怎样的影响。

在挑选从哪个段落开始改起方面，我建议大家抓住主要矛盾，先改对于模型来讲你觉得影响最大的 prompt 段落。如果该段落的改进达到瓶颈之后，提升不太大了，再去从其他的小段落开始改起。

A/B Testing迭代

在改好了新的 prompt 之后，我们可以循环步骤7到步骤9，直到结果满意。

有一些值得注意的小tips：

Prompt engineering 不是万能的，如果在进行了各种调优，尝试模型在该任务中的得分都没有一个明显的提升的话，可能要从头想一下这个任务对模型来讲是否practical
反过来讲，如果只是经过了一两次简单的尝试，就能够把模型的得分从比较低提升到比较高，则要想想给出的得分标准是否太简单
模型的选择、参数，对于整个Prompt Engineering的结果有巨大影响。所以每一次换新的模型或者调参数，都需要将整个测评过程重跑一遍，以确保没有引入新的问题

最后，最重要的是，AI 不是人，产品经理依旧要对最后的结果负责。因此就算评测达到了很高的分数，还是建议产品经理自己去随机抽样不同分得分的 case ，来看看是不是都能满足交付给用户的标准。

总结

以上所讲的是我在日常工作中从0到1撰写一条生产用prompt的方法。

概括下来就是：

1️⃣ 设定评测标准

2️⃣ 构建评测集

3️⃣ 编写评测 Prompt

4️⃣ 评测对齐

5️⃣ 生产 Prompt

6️⃣ A/B 迭代

Prompt Engineering是一门科学。虽然文中用的是单 prompt的案例，但是对于一个 prompt chain，一个 workflow，甚至是一个agent feature，其实都可以应用这个方法论的原则和步骤来进行调优。

希望能给从业者一些启发，给正在找工作的面试小伙伴一些更深入了解 AI 的方法。

如果大家有什么问题，欢迎评论区评论～

AI向善：）

本文由 @陈惑仔Harry 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

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。

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Unsplash，基于CC0协议。

8800字拆解 Babbel丨如何成为全球 1,600 万人付费的成人语言学习首选？

廖尔摩斯丨设计大侦探 — Tue, 20 Jan 2026 06:38:01 GMT

Babbel凭借专业课程设计和实用学习场景，成为全球领先的语言学习平台。这款德国品牌拒绝游戏化设计，用结构化课程体系和多元题型打造高效学习体验。本文将深度解析Babbel如何通过简洁首页、场景化内容和灵活复习机制，精准服务25-55岁成人学习者群体。

今天想和大家分享的是Babbel——一款创办于 2007 年、来自德国柏林的语言学习平台，专注成人实用会话，是全球语言学习领域的领先者。这份产品分析报告共 8,845 字，预计阅读 20 分钟。如果觉得有价值，欢迎分享给你的朋友！

Babbel 是谁？

产品简介

Babbel／ˈbæbəl／成立于 2007 年，总部位于德国柏林，是全球领先的付费语言学习平台之一。经过十余年发展，它已从最初的在线学习网站演变为综合性语言教育解决方案提供商，涵盖移动应用、直播课程和企业培训。

公司使命是通过语言创造相互理解，帮助人们建立联系，体验语言的改变力量。这一使命贯穿于产品设计和教学理念——语言学习的最终目的不是通过考试或获得证书，而是在真实场景中自信地使用目标语言交流。

以下数据可以帮助你更详细地了解 Babbel：

全球最畅销的语言学习平台，已售出超过 1，600 万份订阅；
覆盖 14 种语言的 60，000 节课程；
拥有 200 多名认证语言教师和语言学专家；
2023 年度最具创新力语言学习公司；
2023 年 EdTechX 语言学习奖；
2023 年数字学习领域 150 家最具变革力公司之一。

目标用户

C 端用户（Babbel App）

Babbel 的 C 端用户主要是 25—55 岁的成人学习者，他们通常具有以下特征：

职场人士：希望通过学习语言提升职业竞争力，为出差、跨国合作或职业转型做准备；
旅行爱好者：计划前往特定国家旅行，希望掌握基本会话能力，获得更好的旅行体验；
文化爱好者：对某种语言或文化感兴趣，希望通过学习深入了解当地文化、文学或影视作品；
移民或定居者：因工作、家庭或学习需要移居海外，需要快速掌握当地语言以融入新环境。

这些用户有明确的学习目标和较强的付费意愿。他们重视课程质量和实用性，愿意为系统化的学习体验付费。相比游戏化的免费产品，他们更看重高效、专业的教学方法。

B 端用户（Babbel for Business）

Babbel for Business 为企业客户提供语言培训解决方案，目标用户包括：

跨国公司：需要提升员工的跨文化沟通能力，支持国际业务拓展和团队协作；
中小企业：计划进入国际市场，需要培养员工的外语能力以开拓海外客户；
教育机构：希望为学生或教职工提供补充性的语言学习资源；
政府机构：需要为公务员或外交人员提供专业的语言培训服务。

目前已有超过 2，000 家企业使用 Babbel for Business，涵盖不同行业和规模。B 端产品提供学习进度追踪、定制化课程和团队管理等功能，帮助企业系统化地提升员工语言能力。

价值主张

Babbel 的价值主张是为成人提供「专业、实用、高效」的语言学习解决方案。相比免费产品，Babbel 突出三个核心优势：

专业的课程设计：由语言学专家团队根据母语特点定制教学内容，确保学习路径科学有效；
实用的学习场景：围绕真实生活情境展开教学，让学习者快速掌握可立即应用的语言技能；
高效的学习体验：10—15 分钟碎片化课程设计，帮助忙碌的成人在有限时间内取得实质进步。

产品团队

Babbel 官网没有关于产品团队的介绍，不过我查到了一个创始人创造 Babbel 的故事，颇具戏剧性。2007 年，联合创始人 Thomas Holl、Markus Witte、Lorenz Heine 和 Toine Diepstraten 原本在搭建一个在线音乐平台。一次关于学习西班牙语的随意对话，促使他们寻找合适的语言学习资源。

他们惊讶地发现，尽管市面上有大量语言学习光盘和纸质教材，当时却几乎没有在线语言学习解决方案。作为网页开发者、企业家和充满好奇心的探索者，团队意识到他们有能力填补这一市场空白。

更重要的是，他们被一个使命所激励：通过语言帮助人们学习与成长。就这样，音乐平台项目被搁置，Babbel 作为首个在线语言学习平台应运而生。从那时起，Babbel 始终保持学习和成长的初心，不断完善产品，服务全球语言学习者。

Babbel APP 有什么设计亮点？

现在让我们开始 Babbel 的产品体验之旅。

专业、理性的新用户注册引导

与多邻国充满游戏化与 IP 风格的设计不同，Babbel 的新手引导更像是一场高效、理性的入学面谈。用户首次打开 App 时，会依次完成母语选择、目标语言选择、学习动机、学习频率与当前水平的填写，循序渐进地完成个人学习画像的建立。整个流程以「明确目标、减少干扰」为核心，帮助用户快速找到适合自己的课程起点。值得注意的是，Babbel 在注册阶段即清晰呈现付费模式，这种「先定位再付费」的设计，传递出其作为专业学习平台的态度——这里不是玩游戏，而是认真学习语言的地方。

设计亮点

分步引导，降低心理负担：每屏只呈现一个任务，线性推进，避免分支选择带来的决策负担。
语义友好的问题表达：用自然问句代替表单式提问，如「Why do you want to learn this language？」在收集信息的同时强化学习动机。
视觉克制与信任感建立：米色背景搭配橙色主按钮，层次清晰，营造温和而专业的氛围。
即时进入学习，缩短转化链路：完成问答后直接进入首个课程，无需注册或付费，体验流畅。
动机驱动的个性化推荐：根据用户动机自动调整课程主题，实现轻量级个性化体验。

体验思考

多邻国和 Babbel 不同的视觉调性如何影响用户的价值感知？

作为用户体验 APP 的第一个流程，多邻国与 Babbel 的视觉调性差异显著，反映出两种截然不同的产品哲学与用户关系。

多邻国以吉祥物「多儿」为核心，构建完整的游戏化叙事体系。鲜艳的绿色、夸张的表情、连胜提醒、排行榜竞争——这些元素共同营造「学习即娱乐」的氛围，消解语言学习的严肃性，将其转化为轻松的游戏。这种设计针对需要外部激励的泛学习人群，通过趣味性降低启动门槛，用社交压力维持日活。

Babbel 则刻意避开游戏化元素，选择米色背景、克制的橙色点缀、真实摄影配图，营造温和而专业的学习空间。它不试图讨好用户，而是建立「严肃但不严厉」的权威感。整个产品传递的信号是：这里是成人世界的语言学习场所，我们尊重你的时间与目标，提供高效的专业服务，而非娱乐消遣。

这种视觉调性的差异直接影响用户的情绪感知与行为。多邻国让用户感到「放松」与「有趣」，但也可能让严肃学习者产生「不够专业」的疑虑。Babbel 让用户感到「值得信赖」与「高效」，但对需要即时反馈与趣味激励的用户来说，可能显得过于平淡。两者都在用视觉语言筛选目标用户，强化品牌定位。

学习首页与课程结构

完成新手引导后，用户进入学习首页——Babbel 产品体验的核心界面。与多邻国的游戏化关卡地图不同，Babbel 首页呈现更专业、结构化的课程体系。学习路径按照欧洲语言共同参考框架（CEFR）的等级标准划分，从 A1（入门）到 B1（进阶）。每个等级包含多个主题单元，每个单元细分为具体课程和复习环节。

这种设计传递明确信号：Babbel 不是碎片化的知识点堆砌，而是系统化的语言能力培养方案。用户可以清晰看到当前学习阶段、已完成进度以及接下来要学的内容，整个学习旅程一目了然。

设计亮点

分级体系对应国际标准：课程严格对应 A1、A2、B1 等 CEFR 标准等级，帮助用户明确当前能力水平与学习阶段；
模块化课程结构：每个单元包含 2—3 节核心课程＋ 1 节复习课，形成「学习——巩固」的完整闭环；
场景化主题命名：单元标题直接对应真实应用场景，如「Greet people and say goodbye」「Order in a bar and ask how much something costs」，让用户立即理解学习内容的实用价值；
清晰的视觉层级：米色背景搭配橙色按钮，信息层级分明，视觉焦点聚焦于学习内容；
明确的付费边界：仅第一节课提供免费体验，其余课程显示锁定状态，清晰传达「专业内容需付费」的商业逻辑；
进度可视化：每个单元显示完成进度条，帮助用户追踪学习成果，增强成就感。

体验思考

为什么 Babbel 的首页设计如此简洁？

Babbel 首页的极简设计背后，体现的是「减法哲学」与「信任经济」的深层逻辑。

首先，克制即专业。Babbel 刻意删除游戏化元素——无吉祥物、无连胜提醒、无排行榜，用米色背景与橙色主按钮构建低干扰的学习空间。这种设计传递明确信号：我们不依赖多巴胺刺激维持用户活跃，而是相信高质量内容本身的吸引力。对成人学习者而言，过度装饰反而是「不专业」的标志。Babbel 用视觉克制建立权威感，告诉用户「这里是严肃学习场所，而非娱乐 APP」。

其次，结构化即效率。首页以 CEFR 分级体系为骨架，将学习路径拆解为「等级 → 单元 → 课程」的清晰层级。这种设计降低认知负荷——用户无需思考「今天学什么」，只需跟随既定路线前进。场景化的主题命名（如「Order in a bar」）进一步强化实用价值，让用户看到学习成果与现实需求的直接关联。简洁不是简单，而是将复杂性隐藏在系统背后，只向用户展示最核心的行动路径。

最后，付费边界即筛选机制。首页明确标注免费与付费内容的分界线，这种「前置付费逻辑」筛选出真正有学习意愿的用户。Babbel 不试图用免费内容吸引所有人，而是用专业性吸引愿意为价值买单的人——这是典型的「精准定位优于泛流量」策略。

总结而言，Babbel 首页的简洁源于对目标用户的深刻洞察：成人学习者不需要被哄着学习，他们需要清晰的目标、高效的路径和值得信赖的专业服务。简洁即尊重——尊重用户的时间、智力与选择权。

多元丰富的学习题型

Babbel 的课程练习涵盖听力题、阅读题、拼写题与选择题等多种题型，全面锻炼语言输入与输出能力。与单一形式的闯关式练习不同，Babbel 在学习过程中不断切换练习模式，让用户在不同语境中反复强化记忆。每道题均以真实语料与情境为核心，题干简洁，交互节奏自然，用户几乎无需额外学习成本即可完成作答。

设计亮点

题型多样、覆盖全面：集成听、说、读、写四大核心语言技能，让练习过程更完整。
语境驱动设计：题目内容源于真实对话或生活场景，避免生硬的语法或词汇记忆。
视觉风格统一：所有练习配图均采用真实摄影或自然光感的人物照片，色调统一、布局克制，强化品牌的一致性与专业感。
即时反馈机制：答题后即时显示正确结果与语音播放，帮助用户快速巩固记忆。
节奏流畅：从题目到结果页的切换自然顺滑，减少等待时间，提升沉浸感。

体验思考

Babbel 和多邻国的练习体验感知有何不同？

Babbel 和多邻国因截然不同的设计调性给我带来了不同的体验感受。在练习题环节，这种差异不仅体现在视觉风格上，更源于两者对「用户学习动力」的不同理解和定义。

多邻国的练习像「游戏关卡」。每道题伴随即时音效、连胜提醒和进度条跳动。答对时显示绿色勾号和欢快音效，答错时震动并显示正确答案。整个过程充满即时奖励，让人产生「再做一题」的冲动。这种设计适合碎片化学习，但长期使用后容易让人感到「被推着走」——像是在完成 APP 设定的任务，而非主动掌握知识。

Babbel 的练习像「专注对话」。界面简洁，没有多余动画或音效，每道题围绕真实场景展开。答题后的反馈简洁直接：正确就继续，错误就显示正确答案并播放语音。整个过程节奏平稳，注意力始终聚焦在语言本身。这种设计让人产生「我在学习语言」的实感，而非「我在玩游戏」。

从心理学角度看，多邻国依赖外部动机（游戏化奖励）维持学习，Babbel 则培养内部动机（对语言掌握的成就感）。前者效果立竿见影，但可能导致「离开 APP 就无法学习」的依赖；后者需要更强自律，但一旦建立习惯，学习效果更持久。

就我的体验而言，多邻国的练习「轻松有趣」，但长期使用后会产生「学了很多却什么都没记住」的疑虑。Babbel 的练习初期可能显得「平淡」，但每次学完都有「真的学到了可用句子」的踏实感——这正是成人学习者最需要的反馈。

两种设计没有优劣之分，只是服务于不同用户和学习目标。多邻国适合「想尝试学语言但担心坚持不下来」的用户；Babbel 适合「明确知道为什么学、愿意为结果付费」的用户。

灵活的错题复习机制

Babbel 的错题复习设计采用了与多邻国完全不同的策略。多邻国在学习环节中即时整合错题复盘，用户必须重新完成错题后才能结束练习；而 Babbel 则将复习阶段独立出来——在课程结束页明确显示正确率与错题数量（如「Answered correctly：12／15」），并通过「Correct my mistakes」按钮让用户自主选择是否复习错题。

这种设计看似「少了一步」，实际上源于对成人学习节奏与心理负担的深刻理解。Babbel 认为学习者完成一轮课程后更需要「阶段性正反馈」，而非被迫停留在错误中。错题复盘转化为「可选的二次学习」，让用户在放松状态下进行巩固。

设计亮点

结果页即时反馈：清晰展示正确率与错题数，帮助用户直观评估学习效果。
分离式复盘设计：错题复习作为独立环节出现，避免中断学习节奏。
可控的学习体验：用户可自由选择「立即复习」或「继续学习」，符合成人自主学习特征。
温和的激励语气：结束页文案（如「Awesome！Continue learning and challenge yourself！」）保持积极正向，降低因错误带来的挫败感。

体验思考

多邻国与 Babbel 的错题复习模式有何不同？

错题复习是学习类 APP 的标配功能，但对比多邻国和 Babbel，你会发现两者的设计策略却截然不同。

多邻国的「即时纠错」模式强制用户当场完成错题，确保知识点在短期记忆中得到巩固。这种设计适合碎片化学习场景，避免用户遗忘错误。但代价是可能打断学习节奏——连续答错时容易产生挫败感，甚至导致部分用户因「卡关」而放弃。

Babbel 的「延迟复习」模式将错题复盘推迟到课程结束后，给予用户「完成感」和「喘息空间」。这种设计更尊重成人学习者的自主性——他们可以选择立即复习、稍后回顾或先继续新内容。这降低了学习压力，但对用户的自律性要求更高。

从认知科学角度看，间隔重复比即时纠错更有效——延迟复习让大脑有时间处理信息，复盘时能加深印象。Babbel 的设计恰好为这种学习方式留出了空间。

两种模式的选择取决于产品对用户行为的假设：多邻国认为用户需要「推一把」才能完成学习闭环；Babbel 则相信付费用户具备足够的学习动机和自我管理能力。

每日快速复习机制

Babbel 在首页和练习菜单栏都设置了「Daily vocab workout」模块，帮助用户在短时间内回顾近期学习内容。点击「Start workout」后，用户可自由选择三种复习模式：口语（Speaking）、卡片（Flashcards）、拼写（Writing）。这种复习模式是 Babbel 的特色之一——整个过程轻量而专注，不重复完整课程，而是精选近期错题与核心词汇，帮助用户高效巩固记忆。

设计亮点

多模式复习：提供口语、卡片与拼写三种形式，满足不同学习偏好与记忆方式。
轻量化学习：每次练习时间短、负担小，强化「随时可学」的心智印象。
个性化内容：复习题库基于错题与高频词汇生成，针对性强。
结构清晰：从首页一键进入，任务卡片视觉聚焦，行动指引明确。
即时反馈：每轮练习结束后显示正确率及错题详情，方便用户再次强化。

体验思考

为什么学习类产品都重视错题收集与复习设计？

错题复习是学习类产品的核心功能，因为它直接影响学习效果的巩固与长期记忆的形成。从认知科学角度看，人类记忆遵循「遗忘曲线」——新学的知识如果不及时复习，会在短时间内快速遗忘。错题恰好标记了学习者的薄弱环节，这些知识点最容易被遗忘，也最需要反复强化。

学习类产品通过收集错题并设计复习机制，实际上是在帮助用户对抗遗忘规律。多邻国的即时纠错让用户在短期记忆中立即巩固知识；Babbel 的延迟复习则利用间隔重复原理，在大脑处理信息后再次强化，提升长期记忆效果。无论采用哪种策略，核心目的都是将「学过」转化为「记住」，再转化为「会用」——这是学习闭环的关键一步，也是决定产品教学效果的分水岭。

简洁高效的词汇练习

Babbel 的「Practice」栏目延续了其一贯的简洁与高效。这里汇总了用户在学习过程中积累的词汇，并以Weak／Medium／Strong三个等级分类，帮助学习者快速识别需要重点复习的词汇。用户可以将词汇加入自定义收藏夹（Custom collections），创建专属练习集。每个集合支持三种复习模式：Speaking（口语）、Flashcards（卡片）、Writing（拼写），让复习更具针对性与灵活性。

设计亮点

分级词汇管理：通过弱——中——强的视觉标签，让用户快速感知记忆强度。
自定义词汇集：支持自由创建与命名单词集合，便于主题化复习。
多模式复习：提供口语、卡片、拼写三种学习模式，与「每日快速复习」形成一致体验。
轻量化信息层级：界面信息清晰分组，导航简洁直观，核心操作（Review）始终保持高显著性。

体验思考

为什么 Babbel 采用分级词汇管理而非传统单词本？

传统语言学习产品通常提供统一的「生词本」，用户需要自行判断哪些词汇需要重点复习。Babbel 的分级设计将这一认知负担转移给系统——通过算法自动评估词汇掌握程度，以 Weak／Medium／Strong 标签直观呈现。用户无需思考「我该复习哪些词」，一眼就能看出薄弱环节，立即开始针对性练习。

从学习效率角度看，这种分级机制是个性化学习路径的微观体现。每个用户的词汇掌握情况不同，复习重点也应不同。通过自动分级与自定义词汇集的结合，Babbel 既保证了系统推荐的科学性，又保留了用户自主管理的灵活性，在算法驱动与人工控制之间找到了平衡点。

学习目标管理和学习进度统计

Progress 栏目是 Babbel 展示学习成果与强化目标感的核心界面。用户可在顶部随时调整学习动机（如旅行、工作、兴趣等），系统会据此生成一句醒目的个性化目标陈述，例如「I’m learning Dutch for work」。这种设计将抽象的学习目的转化为具体的语言表达，既增强激励感，也让用户时刻明确「为何而学」。

界面分为三大数据模块：

学习目标区：展示用户设定的目标等级（如 B1）与计划完成时间线（Timeline），帮助用户建立可衡量的学习预期。
课程进度区：显示已完成课程数量、累计学习时长等关键指标，让进步可视化。
词汇统计区：以简洁的柱状图展示近 14 天每日新增词汇数量，强化持续学习的正向反馈。

整体设计延续了 Babbel 一贯的简洁、高效、严谨风格——没有繁杂的装饰或游戏化排行榜，而是通过清晰的数据分块与目标可视化，帮助成人学习者专注于自己的学习路径。这种「目标驱动型」设计理念尊重用户的自主性与长期规划能力，是 Babbel 区别于其他语言学习产品的重要特征。

设计亮点

目标可视化：顶部的学习目标以大字体呈现，既增强激励感，也提升个性化体验。
数据分块清晰：将「课程进度」「学习时长」「词汇增长」拆分为独立模块，阅读负担极低。
动机引导式设计：通过选择学习原因、目标等级与周期，建立更明确的学习期望，增强用户黏性。
轻量化数据呈现：采用简洁的柱状图展示 14 天新增词汇数量，强化持续学习反馈。

体验思考

为什么学习进度统计要突出「目标感」而非「竞争感」？

与多邻国通过排行榜和好友对比来激励用户不同，Babbel 的 Progress 界面完全没有社交元素，而是将焦点放在个人目标与时间线上。这源于对成人学习心理的深刻理解——成人学习者更关心「我是否在向目标靠近」，而非「我是否比别人学得快」。

与青少年相比，成人的学习动机更加内在化。他们需要对自身进步有清晰感知，而非外部竞争压力。Babbel 通过「目标等级＋时间线＋数据可视化」的组合，将抽象的学习过程转化为可衡量的进步轨迹，让用户始终清楚：我在哪里、要去哪里、还需要多久。

这种自我对照式的激励机制更符合成人自主学习的心理特征，也是付费产品建立长期信任的关键。

总结与思考

Babbel 的产品设计为何如此简洁？

纵观 Babbel 的产品设计，「简洁」是贯穿始终的核心特征——从课程界面到复习系统，从词汇管理到进度统计，每个模块都保持着克制而专注的设计风格。这种简洁并非偶然，而是源于 Babbel 对目标用户的深刻理解和清晰的产品定位。

成人学习者的时间稀缺性

Babbel 的核心用户是成人学习者——他们有全职工作、家庭责任和社交生活，学习时间往往是碎片化的。这意味着产品必须尊重用户的时间价值，让每次交互都高效且有意义。复杂的游戏化机制、繁琐的社交功能或过度的视觉装饰都会增加认知负担，降低学习效率。Babbel 将界面简化到极致，让用户能在最短时间内进入学习状态、完成任务、退出应用——这种「快进快出」的设计哲学，正是对成人时间成本的尊重。

学习目标的明确性

与青少年或儿童学习者不同，成人学习语言通常有明确的实用目标——旅行、工作、移民或个人兴趣。他们不需要通过虚拟奖励或排行榜获得满足感，而是希望看到真实的进步和可衡量的成果。Babbel 的简洁设计正是为了突出这种「目标导向」——通过清晰的课程结构、透明的进度追踪和实用的学习内容，让用户始终清楚自己在学什么、学到了什么、距离目标还有多远。移除不必要的干扰元素，让学习本身成为唯一的焦点。

认知负荷的最小化

成人学习者的工作记忆和注意力资源有限，尤其在疲惫的工作日结束后。复杂的界面会消耗大量认知资源，导致学习效率下降甚至放弃。Babbel 通过简洁的视觉设计、清晰的信息层级和一致的交互模式，将认知负荷降到最低——用户不需要思考「下一步该点哪里」或「这个按钮是什么意思」，所有操作都直观自然。这种设计让用户能将全部注意力集中在语言学习本身，而非与产品界面「搏斗」。

品牌定位的差异化

在语言学习市场中，多邻国等产品已经占据了「游戏化」「免费增值」的赛道。Babbel 需要通过差异化定位吸引不同需求的用户群体。简洁、专业、高效的设计风格正是 Babbel「付费优质教育」品牌形象的视觉化表达——它向用户传递的信息是：这是严肃的学习工具，而非娱乐应用；这是尊重你时间和智力的产品，而非试图用花哨功能留住你的注意力经济产品。这种设计风格帮助 Babbel 在市场中建立了独特的品牌认知。

教学理念的体现

Babbel 的教学理念强调「实用会话」和「真实场景」——语言学习的目的是在现实生活中自信交流，而非追求完美的语法或高分成绩。简洁的产品设计正是这一理念的延伸：移除不必要的装饰和复杂功能，就像在真实对话中，我们不需要华丽的修辞，只需要清晰、准确、有效的表达。产品的每个设计决策都在强化这一核心价值——专注于真正重要的学习内容，而非分散注意力的附加功能。

Babbel 这种产品模式适合中国大陆用户吗？

体验完多邻国与 Babbel 这两款世界级语言学习产品后，我发现它们代表了截然不同的设计哲学。两者的核心差异不仅体现在用户需求、学习动机和商业模式上，更在于对知识付费边界的理解。

国内互联网长期以免费模式为主，然后再绞尽脑汁思考如何变现——多邻国的模式也是如此。我对他们的愿景无比佩服，但当我开始使用多邻国后，我立刻选择了付费，开通了 VIP。这不是为了享受更多权限，而是因为他们的内容真正能帮助我学习。

体验 Babbel 之后，我更加清晰地看到他们对付费学习边界的坚守。这不仅因为他们有稳定的付费用户基础，我相信在产品设计之初，他们就明确了这样的理念：做高质量的知识，设计高质量的内容，为付费用户服务。

本文由人人都是产品经理作者【廖尔摩斯丨设计大侦探】，微信公众号：【设计大侦探】，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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47秒搞定！阿里千问一键点外卖实测：AI从聊天到办事，本地生活变天了

造梦产品论 — Tue, 20 Jan 2026 03:43:45 GMT

阿里千问的一键点外卖功能彻底颠覆了人们对AI助手的认知，47秒完成全闭环操作背后，是阿里生态与技术实力的双重突破。这不仅是一场功能升级，更是AI从聊天工具向生活管家的关键跃迁，正在重塑本地生活的竞争规则与用户体验。

帮我点40杯霸王茶姬伯牙绝弦，送到发布会现场，一句话出口，几分钟后骑手便带着奶茶抵达。

1月15日阿里千问发布会现场的这一幕，彻底打破了大家对AI的认知，原来AI早已不是只会聊天、写文案的嘴炮型助手，而是能直接搞定点外卖、订机票、办政务的全能办事员。

我亲身体验了千问一句话点外卖的全流程，从需求说出口到支付完成仅用47秒，全程不跳转任何APP。

这场看似简单的功能升级，实则是阿里AI+生态战略的关键落子，不仅拉开了AI巨头生态博弈的新战局，更彻底改写了本地生活赛道的竞争规则。

一、实测曝光：3步搞定外卖，比刷APP快5倍的体验有多丝滑？

此前抖音豆包、腾讯元宝也能推荐外卖，但大多停留在给链接阶段，最终还是要跳转到对应APP操作。而阿里千问的核心突破，是实现了需求-推荐-支付-履约的全闭环，真正做到说一句，就送到。点一杯咖啡的完整流程如下：

一步指令，自然交互无门槛：打开千问APP，语音或打字说帮我点杯Manner白脱拿铁，少糖去冰，送到公司，无需像传统外卖APP那样选分类、搜店名、勾选项，就像跟真人助理说话一样自然。更贴心的是，它能精准理解模糊需求，比如只说想吃辣的，人均50以内，系统会结合所在位置推荐合适餐馆，无需用户反复补充信息”完全吻合。补充需求也能秒懂，比如中途说换成瑞幸美式，系统立即调整推荐。
一次授权，自动匹配最优选项：首次使用需绑定淘宝闪购账号，授权后自动同步常用地址、联系方式，后续无需重复操作。据网易报道，千问背后依托的是淘宝闪购的全量商户资源与高德精准定位能力，能优先推荐有库存、配送快、口碑好的门店，卡片式展示价格、销量、距离，清晰直观。我实测时发现，推荐的前3家门店均为我过往常点的品牌，可见还融入了用户消费偏好数据。
一键支付，全程不跳转省时间：选定商品后，直接触发支付宝AI付，核对订单金额、优惠后点击确认即可完成支付，全程在千问对话界面内搞定，不用切换淘宝、支付宝半次。从说需求到支付成功，仅耗时47秒，比手动刷外卖APP快5倍不止，未来会不会在演唱会抢票上有优势呢？
自动抢卷，值得一提的是复杂需求也能轻松应对。比如下达10杯加冰、10杯无糖的奶茶，凑满减最划算的指令，千问的任务助理会自动计算满减规则、搭配商品，生成最优订单方案，再也不用自己对着满减规则抠脑壳。

二、核心破局：不止点外卖，阿里生态闭环的真正杀伤力

1. 生态壁垒：从指路到带路的本质差异

目前多数AI助手的生活服务，还停留在推荐链接+跳转的指路阶段，用户最终仍要在不同APP间切换，体验割裂。而千问深度打通了淘宝闪购、支付宝、飞猪、高德等阿里全系生态，形成AI理解意图-生态提供服务-支付完成履约的全链路，相当于把阿里的核心服务都装进了AI助手，实现带路式服务。比如外卖订单的配送进度，能通过高德实时同步到千问界面，用户不用再打开外卖APP查物流。

这种闭环带来的不仅是便捷，更是信任。支付宝的风控系统、淘宝的交易保障与千问的AI能力形成三重防护，支付时会明确公示商品价格、优惠金额、券源信息，最终确认权完全归用户，AI仅承担筛选、整理工作，从根源上降低支付风险和误操作概率。

2. 技术支撑：底层突破让AI真正懂需求、能办事

全闭环体验的背后，是千问三大底层技术的突破：全模态理解能力支持看懂界面、听懂声音、读懂图文，能精准拆解少糖去冰、凑满减等复杂需求；Coding能力提升实现实时工具构建，快速调用各平台接口；超长上下文处理则提高了复杂任务上限，让多条件点单、行程规划等需求能顺畅落地。网易文章补充道，千问的任务规划引擎是关键，能把用户的自然语言指令，拆解成多个可执行的小任务，再分配给对应生态模块处理，最终整合出结果。

更关键的是，千问能依托阿里独特的交易数据和服务数据优化推荐，过滤营销噪音，推荐结果更客观。比如点外卖时优先匹配销量高、评价好的商家，而非付费推广的门店，这是依赖通用数据的AI助手难以实现的。网易报道中给出一组数据：千问外卖推荐的用户复购率达68%，远超传统外卖APP的45%，核心原因就是推荐更贴合用户需求。

三、行业地震：本地生活赛道，从流量战转向智能战

千问的升级绝非单一功能的叠加，而是给本地生活赛道投下了一颗深水炸弹。此前美团、饿了么等平台的竞争，核心围绕补贴、骑手运力、商户覆盖展开，本质是资源军备赛。但随着市场饱和、用户增长见顶，烧钱换规模的内卷模式已难以为继。

千问的入局，直接将竞争维度升级为智能竞赛，未来的本地生活竞争，不再是谁能抢到更多曝光位，而是谁更懂用户、能更快满足需求。网易文章引用第三方机构数据显示，2025年中国外卖市场规模已达5.2万亿元，AI技术渗透率超60%，用户决策成本下降30%，AI正成为平台竞争的核心武器。对美团、饿了么而言，最大的威胁不是另一个外卖APP，而是千问这种跳过平台、直接连接用户与商户的AI入口。

对阿里而言，千问是AI时代的超级入口。千问公测两个月月活突破1亿，通过整合生活服务，正从单纯的聊天工具，变成串联阿里全生态的“连接器”。用户不用再解锁手机找淘宝、支付宝、飞猪，一个千问就能搞定吃喝住行、政务办理等400多项事务，触达成本几乎为零。有行业人士预测，未来千问可能成为阿里生态的总入口，而外卖只是吸引用户高频使用的敲门砖。

四、未来已来：AI生活助理终极形态，不止于吃喝住行

千问的一键点外卖，只是AI渗透日常生活的一个起点。根据阿里规划，未来千问还将接入预约挂号、水电费缴纳、景区门票预订等更多场景，真正实现生活琐事，一句话搞定。千问团队已在测试跨场景联动功能，比如用户说明天去上海出差，系统会自动订机票、推荐酒店，还提前预约酒店附近的早餐外卖，形成全链路服务。

想象一下：每天早上8点半，千问主动提醒要不要像往常一样点一杯瑞幸美式？出差前，自动帮你订好早班机、推荐附近酒店，甚至规划好出行路线；嗓子不舒服时，点外卖会自动过滤辣味菜品，推荐润喉饮品。这种比你更懂你的主动服务，才是AI生活助理的终极形态。

当然，挑战仍存。隐私保护是核心痛点，支付、出行、消费习惯等敏感数据的长期存储，需要更完善的滥用防范机制和责任划分体系。

五、结语：AI的下一个战场，是帮你把事办成

从聊天机器人到生活管家，阿里千问的升级，标志着AI正式从娱乐工具、办公助手、迈入办事时代。过去我们评判AI好不好，看它会不会聊天；未来评判AI强不强，看它能不能办事。以前我们期待AI像《钢铁侠》的贾维斯那样无所不能，如今才发现，这种智能生活已悄然降临，未来或许是人手一个AI智能管家“贾维斯”的时代…

当前AI行业的竞争，也早已跳出谁更会聊天的初级阶段，进入谁能成为用户默认AI助手的终极博弈。阿里靠生态闭环占得先机，抖音、腾讯也必将加速跟进，而最终受益的无疑是普通用户，当AI不再只是锦上添花的工具，而是能实实在在帮你搞定生活琐事的帮手，智能时代才算真正落地。

你是否体验过阿里千问的一键点外卖吗，你最想让AI帮你搞定哪些生活琐事？

欢迎在评论区留言，一起聊聊AI给你的生活带来什么变化吧！

本文由人人都是产品经理作者【造梦产品论】，微信公众号：【造梦产品论】，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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产品经理的效率革命：利用 Agent Skills，我把 3 小时的竞品调研压缩到了 5 分钟

世乡 — Sat, 17 Jan 2026 08:22:30 GMT

当AI从聊天工具进化成数字员工，产品经理的生存法则正被彻底改写。本文深度拆解Agent Skills的革命性突破，从情报搜集到数据分析再到流程自动化，揭秘如何让AI长出“手”和“脚”，帮你将3小时脏活压缩到5分钟。更关键的是，掌握Skill Engineering能力将成为未来PM的核心竞争力。

昨天凌晨 1 点，我盯着屏幕上密密麻麻的 50 个浏览器标签页，陷入了深深的自我怀疑。

老板要在明早 9 点前看到一份《2026 AI 社交赛道深度调研》，要求覆盖 10 个竞品、分析近 3 个月的版本迭代路径，还要有用户口碑的量化数据。

我像个流水线上的纺织工一样，机械地重复着同样的动作：打开英文官网 -> 谷歌翻译 -> 截图 -> 粘贴进 PPT。三个小时过去了，我只搞定了两家，而且眼睛已经酸得睁不开了。

第二天晨会，当我顶着黑眼圈展示我那“只有截图没有洞察”的 PPT 时，那个刚入职两年的管培生，只用 3 分钟投屏演示了他的“成果”。

“昨晚我让 Agent 跑了一下数据，”他轻描淡写地说，“这是 10 家竞品的功能对比热力图，以及它们在 Discord 社区里的用户负面评价聚类分析。”

那一刻，我意识到：在这个时代，努力是最不值钱的变量。 如果你的 AI 只能陪聊，而对手的 AI 已经长出了“手”和“脚”，那么你正在被降维打击。

一、认知突围：给“高位截瘫”的大脑装上义肢

在深入实操之前，我们必须先捅破一层窗户纸：大多数产品经理正在使用的 AI，本质上是一个“高位截瘫”的天才。

1.1 为什么你的 AI 只能“聊”不能“做”？

回想一下，你平时怎么用 ChatGPT？ “帮我写个文案”、“帮我总结这段话”、“帮我出个主意”。

在这个过程中，大语言模型（LLM）扮演的是一个Brain（大脑）。它博学多才，读过互联网上所有的书，但它被困在服务器的黑盒子里。它无法联网（除非有插件），无法操作你的数据库，无法点击鼠标，更无法替你在 Jira 上建一个单子。

没有 Skills 的 AI，充其量是一个能说会道的“咨询顾问”。有了 Skills 的 AI，才是一个能扛事儿的“数字员工”。

1.2 重新定义 Agent：从工具到技能的跃迁

根据 Anthropic 和 Microsoft 最新的架构定义，一个完整的智能体（Agent）可以拆解为：

Agent =LLM（大脑）+ Memory（记忆）+ Planning（规划）+ Skills（手/皮层）

这里的 “Skills”，是本文的核心，也是区分初级玩家和高阶玩家的分水岭。请注意，Skill（技能） 不等于 Tool（工具）。

工具（Tool）：是原子化的。比如一个“计算器 API”，或者一个“谷歌搜索接口”。它是一把锤子，如果不告诉它怎么砸，它就是废铁。
技能（Skill）：是对能力的SOP（标准作业程序）封装。比如一个“财务分析技能”，它不仅包含了“获取股价（工具）”，还包含了“怎么看财报”、“怎么计算市盈率”、“遇到数据缺失怎么处理”的一整套隐性知识。

对于产品经理而言，理解 Agent Skills 有两层生与死的含义：

作为用户（User 视角）：它是你的数字外骨骼。它能帮你把 3 小时的脏活累活压缩到 5 分钟，让你从繁琐的“操作员”变成指挥千军万马的“指挥官”。
作为设计者（Builder 视角）：它是你产品的护城河。未来的 AI 竞争，不是比拼模型参数（那是大厂的事），而是比拼谁的生态里有更多高质量、解决实际问题的 Skills。

二、个人进化：用 Agent Skills 屠杀低效劳动

对于 90% 的产品经理来说，我们每天的工作充斥着低价值的重复劳动：搬运信息、整理报表、同步进度、跨部门催促。这些工作，Agent Skills 都能做，而且做得比你快、比你准。

场景 1：情报官 —— Web Browsing Skill（联网技能）

【痛点还原】 你负责一个 AI 电商项目，老板让你盯着 Shein、Temu 和 Amazon 的最新动向。

传统做法：每天早上打开 10 个网页，肉眼扫描英文文档，看到有价值的就截图，复制粘贴到 Word 里，排版，发邮件。耗时：1.5 小时/天。

【Agent 解法】 在 Coze (扣子) 或 GPTs 里配置一个 Agent，挂载 Google Web Search 或 Browser 插件。你只需要配置一次指令（SOP）：

“每天早 9 点，自动访问这 5 个 URL。抓取‘Release Note’和‘Blog’板块。如果发现含有‘AI’、‘Algorithm’、‘Recommendation’关键词的更新，请总结其核心逻辑，并对比我们当前的功能，生成一份 Markdown 表格，推送到飞书群。”

【价值】 你将“被动检索”变成了“主动监控”。你不再是信息的搬运工，你是情报系统的设计者。那节省下来的 1.5 小时，你可以用来思考战略，或者只是单纯地去喝杯咖啡。

场景 2：分析师 —— Code Interpreter Skill（代码解释器）

【痛点还原】 周一晨会，老板突然问：“上周新上的功能，用户流失率怎么样？和渠道有关系吗？” 你心里一紧：我不会写复杂的 SQL。

传统做法：找数据分析师提需求 -> 分析师说在排期 -> 等三天 -> 拿到 Excel -> 自己画图。耗时： 3 天。

【Agent 解法】 使用具备 Code Interpreter（代码解释器）技能的 Agent（如 ChatGPT Plus 或 Claude Pro）。你直接把后台导出的脱敏 CSV 文件丢给它，说：

“帮我分析上周流失率最高的 Top 3 渠道，并分析这部分用户的行为共性。请写一段 Python 代码来计算，并画一个热力图对比上个月的数据。”

【价值】 Agent 会在后台自动编写 Python 代码、调试错误、生成图表。它缩短了“数据获取路径”，实现了**“对话即分析”**。你不再需要跪求分析师，你自己就是分析师。

场景 3：流程管家 —— Workflow Automation（工作流编排）

【痛点还原】 开完评审会，是最痛苦的时候。要在 Jira 建 20 个票，要在日历上发邀请，要在群里同步纪要。 传统做法：割裂在 3 个软件里，Ctrl+C / Ctrl+V，手动输入，极易出错。

【Agent 解法】 这里需要使用支持 Workflow（工作流） 的平台（如 Coze）。配置一个工作流：Input（会议录音）-> LLM（提取待办） -> Parallel（并行分支）。

分支 A：调用 Jira API 创建 Ticket。
分支 B：调用 Google Calendar API 发送邀请。
分支 C：调用 Feishu/Slack Bot 发送通知。

【价值】 打通 SaaS 孤岛，实现真正的工作流自动化。这不是简单的对话，这是业务编排。

三、产品重构：如何设计 2026 年的 AI 产品？

如果你是 AI 平台的产品经理，或者是 SaaS 产品的 PM，请注意：“聊天框（Chat UI）”的红利期已经结束，“技能（Skills）”的军备竞赛已经开始。

用户不会因为你的 AI 能聊天而付费，用户只会因为你的 AI 能把事办了（Action） 而付费。

3.1 从“工具”到“技能封装”：SKILL.md 的崛起

在 2023 年，我们还在教 AI 怎么调用 API（Function Calling）。到了 2026 年，我们要教 AI 怎么“工作”。

Anthropic 提出的 “文档驱动开发” 理念正在成为主流。PM 的核心产出不再是给研发看的 PRD，而是给 AI 看的 SKILL.md。

这是一个 Markdown 文档，里面封装了：

元数据（Metadata）：技能叫什么，在什么场景下触发。
SOP 指令（Instructions）：第一步做什么，第二步做什么，遇到 API 报错怎么重试，遇到数据为空怎么兜底。
资源（Resources）：需要的模板、参考文档、合规要求。

PM 的新核心竞争力：在于 Skill Engineering（技能工程）。你能否将复杂的业务逻辑（如“合规审查”、“投资分析”、“法律合同起草”）抽象成一套 AI 能读懂的 SKILL.md？

3.2 互操作性的圣杯：MCP 协议 (Model Context Protocol)

做 AI 产品最大的痛点是什么？是碎片化。

要把你的 AI 连接到 Notion、GitHub、Slack、Postgres，你需要写 10 个不同的连接器。这叫“巴别塔困境”。

MCP (Model Context Protocol) 是 AI 时代的“USB-C 接口”。它标准化了数据和工具的连接方式。

对 PM 的启示：在规划产品架构时，不要再造私有的连接器轮子。让你的 SaaS 产品支持 MCP 标准。
战略意义：只要你的产品支持 MCP，用户的 Claude、Cursor 或者任何支持 MCP 的智能体，都能直接“插”上你的产品，调用你的数据。这意味着你把自己嵌入了未来的 AI 生态网络中，这是最低成本的获客方式。

3.3 商业模式：技能经济 (Skill Economy)

未来的应用商店，不再是卖 App，而是卖 Skills。 Salesforce 和 ServiceNow 已经开始了这场变革。

未来的领域专家（资深会计师、金牌律师），卖的不再是按小时计费的咨询服务，而是把自己的经验封装成 Agent Skills 卖给企业。
企业的付费模式：将从按人头（Seat）付费，转向按**技能执行结果（Outcome）**付费（例如：每成功自动处理一张发票收费 2 元）。

四、实操 SOP：你的第一个 Agent Skill (保姆级教程)

别光看理论，现在就动手。为了保证你能真正跑通，我们避开需要写代码的 MCP，选择国内目前最好用、生态最全的 Coze (扣子) 平台，构建一个 “行业新闻早报 Agent”。

⚠️ 思考：别让你的 Agent 变成“被动回复机”

很多教程会教你写 Prompt，但那是被动的——你不问，它不说。

我们要构建的，是一个能主动检索、主动阅读、自动输出的“数字员工”。

Step 1：创建 Bot 与配置插件 (Tools) 打开 Coze.cn：

创建 Bot：命名为“AI 情报官”。

添加插件 (Add Plugin)：这是给 AI 装“手”的关键一步。

添加 Bing Search：用于联网搜索最新信息。
添加 Link Reader (或 Browser)：用于深入读取搜索到的网页全文（不仅是摘要）。

Step 2：编写提示词 (Brain) 这就是 Skill Engineering 的核心。直接复制以下内容到“人设与回复逻辑”中：

# Role 你是一名资深的互联网情报分析师。你的目标是为我提供高信噪比的每日早报。

# Skills

1. **搜索**：使用 Bing Search 搜索关键词 “AI Agent” AND “Product Manager”。

– 限制时间范围：Past 24 hours（确保是最新）。

2. **阅读**：对搜索结果前 3 名的高质量文章，必须调用 Link Reader 读取全文。

3. **分析**：提炼核心观点，并结合产品经理的工作场景给出启示。

# Constraints

– 必须引用原文链接。

– 忽略没有任何实质内容的营销号文章（如包含“震惊”、“速看”标题的）。

– 输出格式：Markdown 表格（标题 | 核心观点 | 对 PM 的启示 | 链接）。

Step 3：验证与调试 (HITL) 点击右侧的“预览与调试”，输入“生成今日早报”。

观察点：看它是否真的调用了 Bing Search 和 Link Reader 插件？（界面上会显示插件调用的日志）。如果它只是瞎编，说明插件没配置好，或者 Prompt 里的引导不够强。

Step 4：进阶自动化 (Trigger & Push) 这是区分“玩具”和“工具”的关键。如果你希望它每天早上 9 点自动推送到飞书，仅靠上面的 Bot 是不够的。你需要使用 Coze 的 “定时任务 (Trigger)” 功能：

在 Coze 中创建一个 Workflow (工作流) 而不是 Bot。
添加 Trigger 节点：设置为“每天 09:00”。
添加 LLM 节点：填入上面的 Prompt。
添加 Message 节点（或飞书 Webhook）：配置你的飞书群机器人地址。这样，它才是一个真正“全自动”的情报官。

五、结语：从“提示词”到“架构师”

回到标题。为什么说 Agent Skills 是产品经理的“效率革命”？

因为 Prompt Engineering 的门槛正在迅速降低，未来的模型会越来越聪明，不需要你写复杂的咒语它也能听懂人话。但是，Skill Engineering —— 即“如何理解业务、拆解流程、并封装成 AI 可执行的技能包” —— 这种能力会变得越来越稀缺。

2026 年，产品经理将发生分化：一种是还在聊天框里敲字，试图用漂亮的提示词让 AI 像人的“操作员”；一种是构建了强大技能库、指挥数字军团作战，让 AI 像神一样的“架构师”。

选择权，现在就在你手里。别再盯着屏幕截图了，去给你的 AI 装上一双手吧。

如果你不想在AI浪潮中裸泳，欢迎关注我。不仅分享“怎么看”，更带你“怎么干”。让我们一起在实战中重构思维，做那个驯服猛兽的驾驭者。

本文由 @世乡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

想入行/转型 AI PM？深扒 54 份头部企业 JD，我的6 大发现

辛康在进化 — Sat, 17 Jan 2026 02:14:17 GMT

AI Agent浪潮正重塑产品经理的职业版图，通用能力如何与前沿技术融合？本文深挖54份顶级企业JD，揭示Agent产品经理的六大核心发现：从通用能力护城河到专岗崛起，从技术架构理解到非确定性评估，2026年将成为转型黄金窗口期。带你穿透焦虑，抓住AI时代的产品经理进化密码。

正在寻求入行或转型的产品经理朋友们，面对 AI Agent 席卷而来的浪潮，你是否也在焦虑：

企业对 Agent 产品经理有哪些能力要求？
做传统产品的能力还适用吗？
我没有项目经验是不是没有机会了？
现在入行/转型还来的及吗？

这些疑问不仅是你的心声，更是当前行业处于技术驱动早期阶段的真实写照。为了帮你打碎信息差，我深度拆解了包括字节、腾讯、蚂蚁、OpenAI、Anthropic 等14 家国内外顶级企业的54份 JD。

这份基于真金白银招聘需求的深度调研，将为你揭示企业对 Agent 人才的真实颗粒度要求，帮你精准对齐职业赛道。

发现一：通用产品核心能力依然是职场护城河

发现二：AI 产品经理职能正在 Agent 化转型

发现三：Agent 专岗与核心环节专项岗正在崛起

发现四：当前招聘 AI Agent 产品经理能力与经验要求（重点）

发现五：行业处于强技术驱动阶段，能力标准正在精细化

发现六：2026 年是转型与入行的黄金窗口

发现一：通用产品核心能力依然是职场护城河

在国内外顶级企业的 JD 中，通用产品核心能力被定义为产品经理在任何技术范式下都需具备的底层通用素质。这些能力是确保 AI 技术能够平稳落地为商业价值的定海神针。

根据资料显示，这些核心能力可以细化为以下五个维度：

产品全生命周期管理与战略规划：负责产品从概念、规划、路线图制定到上线迭代的全过程。
深度的需求洞察与业务抽象：在模糊的场景中挖掘痛点，并将其转化为清晰的产品设计方案。
项目管理能力和协同推动：协调算法、工程、设计、测试、运营等跨职能团队，高质量交付。
数据驱动的决策：建立和完善产品数据监控与分析体系，通过数据驱动产品迭代和运营策略优化。
高管级沟通与影响力：具备出色的叙事能力，能够向高管、客户展示产品愿景并驱动共识。

别被 Agent、RAG、MCP、Context Engineering 这些新词汇搞焦虑了。AI Agent 只是实现解决方案的工具之一，而你作为产品经理，深度理解业务、在模糊场景中定义问题、拆解任务和整合资源的通用核心能力，才是 AI 永远无法取代的底座。

发现二：AI 产品经理职能的 Agent 化转型

目前，市场已形成一种共识：Agent 设计能力不再是特种岗位的专利，而是所有 AI 产品经理在进行场景落地时的通用底层能力。企业在招聘 AI 产品经理（特别是应用与策略方向）时，虽然职衔依然是 AI PM，但工作内容已完全围绕 Agent 的核心逻辑展开。

比如以下岗位，它们虽然未直接命名为 AI Agent产品经理，但 Agent 能力是其核心支柱：

字节跳动｜AI 产品经理（C端）-体验与服务：通过 Prompt 工程、知识库、工作流及 Agent 系统优化手段提升回答能力。
美团｜AI 产品经理（消费医疗方向）：熟悉大模型应用开发全流程，具备 Prompt 工程、RAG、Agent 测评标准输出经验。
腾讯｜元宝-AI 策略产品经理：优化 Agent 能力，通过 RAG、Tools、Memory 等方式提升体验。
阿里巴巴｜天猫-商家平台 AI 产品经理：识别 AI Agent 相关能力在经营场景（如客服、供应链）的应用点。
阿里巴巴｜AI 产品经理：设计基于 Agent 架构的意图识别、回复生成、能力调用等功能模块。
微软｜Senior Product Manager (M365)：为智能体制定战略、需求与路线图，开发 AI 评估系统用于智能体检测。
OpenAI｜PM， Countries & Governments：定义并交付Agent核心模块，包括模型与工具编排、安全护栏。
Manus｜Product Manager – 增长方向：将 LLM/Agent 能力转化为可靠、可扩展且适合用户使用的产品功能。

如果你还在纠结要不要做 Agent 产品经理，那你已经落后了。因为在头部公司眼中，不会做 Agent 的 AI PM 根本无法处理复杂的业务场景。

发现三：Agent 专岗与核心环节专项岗正在崛起

随着 AI Agent 技术的复杂化，领先企业不再仅招聘宽泛的 AI PM，而是根据 Agent 的生命周期（训练-编排-评测-应用）设立了高度专业化的职能岗位。

智能体全栈/平台类专岗

这类岗位侧重于底层基础设施的搭建，要求 PM 具备架构师思维，定义 Agent 的核心运行逻辑。

1. 智能体平台/Agent Infra 产品经理 (京东/腾讯/Salesforce)

概述：负责构建 PaaS 级智能体开发平台，对标世界一流 Agent Infra。

核心职责：定义 Agent 创作愿景，规划多角色协作构建流程、低代码/全代码开发工具链，以及多智能体（Multi-Agent）系统的编排与路由逻辑。

2. ToB/企业级 Agent 产品经理 (智谱 AI/OpenAI/Salesforce)

概述：专注于将 Agent 能力转化为企业级解决方案，解决高风险工作流中的确定性问题。

核心职责：挖掘高价值工作流，定义预置 Agent 能力与定制开发的边界，主导 Agent 的定价、包装及商业化落地。

垂直领域 Agent 应用专岗

将 Agent 技术与特定行业 Know-how 深度结合的专家岗位。

教育/营销/金融智能体 PM (商汤/蚂蚁)：负责教育智能体、营销智能体或金融智能体的全生命周期管理，要求深刻理解 RAG、Workflow 与垂直业务逻辑的结合。
智能运维 Agent PM (腾讯)：聚焦于 Agent 在智能告警、根因分析、自动化排障等核心场景的策划与架构设计。
知识库/三农智能体 PM (腾讯)：专注于特定领域（如三农、法律）语料库、知识库的策划与模型适配优化。

核心环节专项岗

领先企业（如字节、腾讯、微软、OpenAI）已经开始针对 Agent 的核心技术环节拆分出专门的 PM 岗位：

1. 训练与对齐专项岗

典型岗位：Code Agent 训练产品经理 (字节)、模型行为产品经理 (OpenAI)。

概述：专注于 Agent 底座能力的塑造。

核心职责：负责 Agent 在特定场景（如代码、政府服务）下的对齐训练（SFT/RLHF），设计合成数据策略，定义并引领模型在实际应用中的行为方向。

2. 评测与实验体系专项岗

典型岗位：大模型评测产品经理 (腾讯)、下一代 AI 实验评估体系 PM (腾讯)、AI 安全评估 PM (微软)。

概述：专门解决非确定性输出的评估难题，建立 Agent 的质量护栏。

核心职责：构建自动化评测体系，设计细粒度的评测指标，建立训练-实验-发布的闭环管理体系。

3. context与语言工程专项岗

典型岗位：语言工程师 (Language Engineer, 微软)。

概述：这是极度垂直的岗位，专注于 Agent 的沟通大脑。

核心职责：设计并优化用于引导、训练和评估语言模型的Context & Prompt，管理上下文窗口，编写模型评分器来评估响应质量。

Agent PM 的职能正在从面向点纵深发展。这种分化说明 Agent 领域已具备足够的技术深度，需要系统性的人才培养机制。

发现四：Agent 产品经理能力画像与经验要求

目前的招聘需求显示，企业对 Agent 产品经理的要求已从单纯的需求分析转向了技术架构理解、数据策略驱动、以及非确定性输出评估的综合能力。

技术架构与组件设计能力

产品经理需深度参与 Agent 运行逻辑的设计，而不只是界面布局。

基础要求：深刻理解 LLM 与 AIGC 的技术边界、基本原理及典型应用场景。

进阶要求：熟悉并能实际应用 RAG、Tools/Function Calling、插件编排及模型微调方案。

专家级要求：掌握 Multi-Agent、推理模型、多模态 AI、Memory设计，以及探索 MCP 等前沿开放协议。

Context & Prompt Engineering 能力

Agent 的执行深度取决于 PM 对模型沟通逻辑的掌握。

基础要求：具备 Prompt 设计与优化实操经验，提升回答的准确性与用户体验。

进阶要求：具备 Context Engineering 认知，能够管理 Context Window，甚至编写模型评分器来评估响应质量。

数据策略与模型对齐能力

Agent 的表现高度依赖于数据策略，PM 需负责数据的生产与闭环。

基础要求：负责模型训练数据的收集、构造和效果评估，建立数据标注与反馈机制。

进阶要求：掌握 SFT（监督微调）、RLHF（强化学习对齐）及合成数据策略，设计自动化数据生产链路。

专家级要求：定义并引领模型在实际应用中的行为方向，在用户需求、安全合规与技术创新之间建立平衡。

评估与实验体系构建能力

针对 Agent 输出的非确定性，PM 需建立严谨的质量评价标准。

基础要求：建立核心指标体系，如诊断准确率、建议采纳率、客户效果提升度等。

进阶要求：构建自动化评估体系及高质量 Benchmark，复现与改造评测集，解决非确定性输出的评估难题。

专家级要求：对齐 OpenAI 等业界前沿评测标准，打通“训练-实验-发布”全链路，实现模型迭代的闭环管理。

业务建模与场景交互设计能力

场景挖掘：深入理解垂直行业（如法律、金融、供应链）的复杂工作流，识别高价值 AI Agent 应用场景，区分预置能力与定制开发的边界。

交互设计：定义 AI 与用户的交互范式，包括对话流、意图识别逻辑、任务执行链路及多模态反馈设计。

实操工具应用与代码背景

企业倾向于能够快速原型验证的产品经理。

低代码/无代码平台：熟练使用 Coze、Dify、Microsoft Copilot Studio 等工具搭建复杂 Workflow 与 Agent。

现代开发框架与工具：熟悉 LangChain、Hugging Face 等框架，并能使用 Replit、Cursor 进行快速开发。

项目经验分层要求

根据资料，企业对候选人项目经验的筛选优先级如下：

首选：主导过 AI Agent 或大模型应用产品的全生命周期管理，有从 0 到 1 的成功落地案例。

次选：具备 AI 驱动型产品（如搜索策略、推荐策略、算法产品）经验。

补充：自身是主流 AI 产品的重度用户，或在低代码平台上积累了丰富的 Agent 搭建经验。

行业动态追踪要求

这是一项被明确列入多份 JD 岗位职责的要求。

具体职责：必须能持续跟踪并研究前沿 AIGC 与 Agent 技术趋势，包括阅读最新的技术论文和技术报告，为团队提供专业的技术洞察与应用建议。

传统的 PM 核心工作是设计 GUI 和确定的业务逻辑，但在 Agent 时代，你的工作对象变成了非确定性的模型行为，设计和实现智能体工程的能力与经典软件工程区别非常大。

在 Agent 领域，能够做出来已经不再是壁垒，证明它好用且可靠才是真正的护栏。

JD 中频繁出现的词汇不再是精通 Axure，而是阅读最新论文、动手写代码原型、黑客思维，胜任力在于你面对技术突变时的进化速度。

发现五：行业处于强技术驱动阶段，能力标准正在精细化

目前的 Agent 领域仍处于强技术驱动阶段。从 JD 中可以看出，企业的招聘要求呈现出两极分化的特点：

通用化转化：许多岗位核心要求是将前沿的 AI 技术转化为可落地的产品方案。
具体技术栈深挖：越来越多的 JD 提出了对 RAG、Prompt Engineering、工具调用、Memory及多智能体系统等具体技术细节的深刻理解要求。
专项环节成熟：在领先企业中，针对评测体系、数据对齐训练及模型行为管理等特定环节，已经分化出了职责非常精细的专业岗位。
未来趋势：随着业务侧和产品侧实践的不断深入，未来对于 Agent PM 的人才培养和能力要求必将从目前的模糊探索向体系化、标准化和精细化快速演进。

发现六：2026 年是转型与入行的黄金窗口

正是由于领域尚处于早期，目前企业对 Agent PM 的要求展现出一种能者居之的包容性。

门槛相对宽松：JD 显示，除了硬性的技术背景外，企业极度看重候选人在模糊的0-1场景中定义问题的能力和学无止境的成长型思维。
经验背景多元：无论是主导过 AI 驱动型项目的资深 PM，还是在 Coze、Dify 等低代码平台上积累了丰富实操经验的产品黑客，甚至是 AI 产品的重度使用者，目前都有机会进入核心战场。
战略判断：随着各行各业都在加速 Agent 化，2026 年将是入行或转型的最佳战略契机。

最后的话

下一期，我将通过一份 AI PRD 模板，探讨一下经典软件工程与智能体工程在产品视角下的本质差异。我们不再仅仅讨论需要学哪些技术栈，而是聚焦于产品核心交付物的变化。

本文由 @辛康在进化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

快递江湖的“钱袋子”：万字长文深度拆解加盟制快递结算体系建设

mico — Thu, 15 Jan 2026 02:17:27 GMT

中国快递行业的日均业务量已经突破天文数字，但支撑这个庞大网络的结算系统却鲜为人知。本文将深度解析加盟制快递企业如何构建一套能处理‘一元级结算、百亿级网络’的智能结算系统，揭示其背后的商业逻辑、技术架构与行业痛点。

2025年，中国的快递业务量预计将超过2100+亿件。这个天文数字背后，是“三通一达”（中通、申通、圆通、韵达）等加盟制快递巨头构建的庞大毛细血管网络。当一个包裹从深圳的华强北，以不到10元的价格，在72小时内精准送达新疆阿勒泰的一位牧民手中时，我们惊叹于中国物流的效率与奇迹。

但水面上是包裹的极速奔流，水面下则是资金的暗流涌动。

这笔不到10元的快递费，是如何在总部、出发省区、出发网点、干线运输、到达省区、到达网点、末端快递员之间进行精准、公平、高效地分割与再分配的？

总部要收取品牌使用费、面单费、中转费。
出发网点要获得揽件收入。
到达网点要获得派件收入（派费）。
中间的各个分拨中心，作为成本中心，其运营费用如何摊销？
如果包裹超重了，额外费用如何计算和收取？
如果发生了破损或丢失，罚款和理赔如何处理？

在“双十一”这样的业务高峰期，一天之内产生数几十亿笔这样的费用明细，如何保证在固定日期，分毫不差地结算清楚？

这，就是快递结算的复杂性，也是其魅力所在。它是一个典型的“万亿级市场、百亿级网络、一元级结算”的商业场景。任何一个环节的微小差错，乘以亿级的业务量，都将引发巨大的财务风险和信任危机。

如果没有线上的结算系统，会导致总部财务团队上百人，在每个月的“结算日”通宵达旦，用Excel进行“拉表、Vlookup、对账”，效率低下且错误频出。或者因为一笔几万元的派费争议，导致一个区域的网点集体“罢工”，影响数十万消费者的体验。

因此，构建一套强大、透明、智能的结算系统，早已不是一个“锦上添花”的IT项目，而是加盟制快递企业安身立命的“压舱石”和“定盘星”。今天，我们就来彻底解构这块“压舱石”是如何被设计和打造出来的。

一、商业模式——加盟快递的“联邦”体系与资金流

要设计好结算系统，必须先深刻理解其背后的商业模式。加盟制快递网络，本质上是一个“中心化赋能 + 分布式运营”的联邦体系。

1.1 角色分工：谁在网络中扮演什么角色？

一个典型的加盟制快递网络，主要包含以下几类角色：

1）快递总部（集团总部）

大脑与心脏。

职责：品牌建设与维护、制定全网运营标准与规则、建设与运营核心IT系统（订单、路由、结算等）、建设与运营全国性的干线运输网络（陆运、航空）、运营核心枢纽分拨中心（转运中心）、销售电子面单、提供融资等增值服务。
盈利模式：面单费、中转费、物料费、系统使用费、品牌使用费、罚款等。

2）省区/区域管理中心

总部的方面大员，由总部直营。

职责：管理本省/区域内的加盟商，传达和执行总部政策，建设和运营省内/区域内的次级分拨中心和运输网络。
盈利模式：从总部获得管理返点，或从区域内的中转费中分一杯羹。

3）加盟网点（一级加盟商）

网络的基石与细胞，通常以城市或区县为单位。他们是独立法人，自负盈亏。

职责：负责责任区域内的“收、派、建”。
收（揽收）：发展客户、上门取件、打包、录单、将包裹送至上级分拨中心。这是他们的核心利润来源。
派（派送）：从上级分拨中心取回属于本区域的包裹，组织快递员进行“最后一公里”的派送。这是他们的核心成本中心，但能获得总部的“派费”补贴。
建（建站）：发展和管理更下一级的末端站点或承包区。
盈利模式：揽件收入 – 派件成本 – 支付给总部的各项费用（面单、中转等） – 自身运营成本（人力、租金、车辆等） = 最终利润。

4）承包区/终端驿站/快递员

网络的毛细血管。

职责：执行最末端的揽收和派送任务。

盈利模式：与所属加盟网点进行内部结算，通常是计件工资（收一件多少钱，派一件多少钱）。

1.2 业务流程：一个包裹的奇幻漂流

我们以一个从“上海A网点”寄往“西安B网点”的包裹为例，看看它的实体流转路径：

客户下单 -> A网点快递员上门揽收 -> A网点操作部 -> 上海分拨中心 -> [干线运输] -> 西安分拨中心 -> B网点 -> B网点快递员派送 -> 客户签收

1.3 资金流：费用如何在网络中“逆向”流转？

与包裹的实体流转相反，资金的结算流是“逆向”的，并且复杂得多。我们还是以上述包裹为例，假设客户支付了12元快递费给A网点。这12元将如何被拆解和分配？

揽件收入（A网点）：A网点在揽收时，获得了12元的全部收入。这是它的“毛利”。
面单费（总部）：A网点使用了总部的电子面单，假设每张成本为1元。这1元需要支付给总部。
中转费（总部）：包裹从“上海分拨中心”到“西安分拨中心”，使用了总部的干线运输和分拨操作资源。总部会根据包裹的重量（或体积）和路由线路，向A网点收取“中转费”。这是总部的主要收入来源。

计费逻辑：通常是“首重+续重”模式。例如，上海到西安线路，首重1kg收费3元，续重每公斤1.5元。如果这个包裹是2.5kg，那么中转费就是 3 + (2.5 – 1) * 1.5 = 5.25 元。

派费（总部 -> B网点）：B网点负责派送，这是一项纯成本付出。为了激励B网点做好派送服务，总部会从A网点的收入中“切”一块，作为“派费”补贴给B网点。

派费标准：总部会根据不同地区的派送难度、业务量等因素，制定派费标准。例如，西安地区的派费标准是1.2元/件。

资金流转：这1.2元，本质上是总部先向A网点收取，然后再支付给B网点。在结算系统中，它体现为A网点的一笔支出，B网点的一笔收入。
增值服务费：如果客户购买了保价、代收货款等服务，A网点需要将相应的服务费上缴总部，总部再根据规则进行分成。
罚款/奖励：如果包裹在运输途中发生延误、破损，责任方（可能是某个分拨中心或网点）会被罚款。如果某个网点服务质量高，可能会获得总部的奖励。这些都会成为结算项目。

总结一下A网点和B网点的收支情况：

A网点（揽件方）：

收入：客户支付的12元。
支出：面单费1元 + 中转费5.25元 + 派费1.2元 = 7.45元。
毛利：12 – 7.45 = 4.55元。（这还没算他自己的人力、租金等成本）

B网点（派件方）：

收入：派费1.2元。
支出：派送快递员的工资等运营成本。

看，仅仅一个包裹，就产生了至少3~4笔需要在不同主体之间结算的费用。当这个数字乘以亿，我们就触及了问题的核心。

二、业务痛点——“糊涂账”背后的信任危机与效率黑洞

在没有一套完善的自动化结算系统之前，加盟制快递的“糊涂账”是普遍存在的，并由此引发了一系列致命的业务痛痛点。

痛点一：财务结算 -> 财务“结算计费”

数据海洋，手工孤舟：每个月，总部的财务部门会从各个业务系统（如运输管理系统、操作扫描记录系统）中导出海量的原始数据。这些数据可能是几千万甚至上亿条扫描记录、重量记录。

Excel是神，也是魔鬼：财务人员需要依赖强大的Excel技能，通过Vlookup、PivotTable等函数，手动将这些数据进行匹配、计算、汇总。一个稍微复杂点的公式，可能就要运行半天。整个过程极度依赖“老师傅”的个人经验，难以标准化和传承。

对账噩梦：总部算出一版账单后，发给网点。网点老板们通常也会自己记一笔“小账”。两边一对，数字往往对不上。于是，漫长的扯皮和对账开始了。电话、微信、邮件齐飞，财务人员变成了客服，处理着海量的质询和争议。这个过程，可能要持续一到两周，占用了财务团队大量的精力。

痛点二：信任鸿沟 ->“总部是不是又在坑我？”

数据黑盒：对于加盟网点来说，总部的结算过程是一个“黑盒”。他们只能看到最终的账单结果，但无法清晰地看到每一笔费用的计算过程和原始依据。例如，一笔中转费，原始的重量数据是多少？是在哪个分拨中心称重的？称重照片有吗？派费为什么比上个月低了？是标准改了还是有部分包裹没被计算？

“有罪推定”：当账目出现疑问时，网点老板们的第一反应往往是“总部又改规则了”或者“总部的系统算错了”。这种不信任感会慢慢侵蚀网点对总部的向心力。尤其是在行业竞争激烈、网点利润微薄的背景下，任何一笔意外的扣款，都可能成为压垮骆驼的最后一根稻草。

规则不透明：总部的各种收费、罚款规则如果不能及时、清晰地传达给网点，也会导致大量争议。比如，总部推出了一个新的罚款项“错分件罚款”，但很多网点并不清楚其触发条件和罚款金额，直到收到账单才发现被扣了钱，自然会产生抵触情绪。

痛点三：现金流之痛 ->“等米下锅”的煎熬

结算周期长：传统的月度结算模式，意味着网点在一个月内垫付了大量的派件成本、人力成本，但要等到下个月中下旬，甚至更晚，才能收到总部的派费返还和完成最终的收支轧差。对于现金流本就紧张的小微企业（加盟网点）来说，这是巨大的压力。

资金占用：漫长的结算周期，也占用了总部和网点的大量资金，降低了整个网络的资金周转效率。总部无法及时回笼中转费等收入，网点也无法及时获得派费补贴。

风险积聚：所有的问题和风险都积压到月底一次性爆发，容易导致资金链的突然断裂。

痛点四：运营盲区 -> 凭感觉打仗，不知胜败

“黑土地”无法变成“良田”：由于缺乏精细化、实时化的结算数据，管理层很难进行有效的运营分析。

总部无法回答：哪条线路是黄金线路，哪条是亏损线路？某个网点的真实盈利能力如何？全网的派费成本结构是否合理？

网点无法回答：我的哪个大客户贡献了最多的利润？哪类包裹的利润率最高？我应该重点发展哪类业务？

决策滞后：当市场发生变化，需要调整价格策略时，由于结算系统反应迟缓，无法快速进行全网范围内的价格测算和调整。一个价格政策的变更，可能需要一个月甚至更久才能在结算上体现出来，早已错过了市场良机。

这些痛点，如同一根根绳索，紧紧地束缚着加盟制快递这头巨兽。要挣脱束缚，实现新一轮的增长，唯一的出路就是信息化、数字化——构建一套现代化的结算系统。

三、破局之道——新一代结算系统的核心设计理念

在详细展开建设方案之前，我们必须先明确，我们要打造一个什么样的结算系统。它绝不应该只是一个“算钱工具”，而应该是一个集“交易核算中心、信任链接中心、数据决策中心、风险控制中心”于一体的综合性平台。

它的核心设计理念，可以概括为六个词：

准确 (Accuracy)：

核心要求：分毫不差。结算的基石是准确，任何时候都不能出现计算错误。
实现路径：依赖可靠的原始数据、严谨的计费规则引擎、充分的自动化测试和对账稽核机制。

及时 (Timeliness)：

核心要求：天下武功，唯快不破。结算要从传统的“月结”向“日结”甚至“准实时”演进。
实现路径：强大的数据处理能力（大数据架构），高效的计算引擎，自动化的出账流程。实现“T+1”出具前一天的账单，是现代结算系统的标配。

透明 (Transparency)：

核心要求：让信任看得见。每一笔费用的来龙去脉，都必须清晰可追溯。
实现路径：提供账单钻取功能，从汇总金额一直追溯到单票的原始扫描记录、称重照片。规则公开化，所有计费、罚款规则对网点可见。

可扩展 (Scalability)：

核心要求：能够支撑未来的业务增长和模式创新。
实现路径：采用微服务架构，将计费、账务、支付等核心能力模块化、服务化。计费引擎要与业务逻辑解耦，支持通过配置快速上线新的收费项目或价格策略，而不是修改代码。

灵活 (Flexibility)：

核心要求：适应复杂的商业场景。快递业务规则多变，系统必须能够灵活适应。
实现路径：提供灵活的结算周期设置（月结、周结、日结）、灵活的结算对象管理、可配置的账期和对账期。

安全 (Security)：

核心要求：守护好网络的“钱袋子”。
实现路径：严格的权限管控（RBAC模型）、敏感数据加密、关键操作日志记录、完善的风控和审计机制。

以这六大理念为灯塔，我们就可以开始绘制新一代结算系统的建设蓝图了。

四、建设蓝图——从0到1拆解结算系统核心模块（万字核心）

这是本文最核心、最硬核的部分。我将以一名产品经理的视角，详细拆解一个世界级的快递结算系统应该包含哪些模块，以及每个模块的设计要点。

4.1 总体架构：坚实的地基与灵活的骨架

现代结算系统，推荐采用微服务架构。这能有效避免“巨石应用”的弊病，使得每个模块都可以独立开发、测试、部署和扩展，从而提高整个系统的灵活性和可用性。

展现层 (Presentation Layer)：

面向总部的财务、运营人员的管理后台（PC端）。
面向加盟网点的老板、财务人员的网点端门户（PC端 + 移动端App）。
提供报表、账单查询、争议处理、线上支付等功能。

应用层/服务层 (Application/Service Layer)：

这是系统的核心，由一系列微服务构成。

核心服务：计费引擎服务、账务中心服务、结算执行服务、支付网关服务、消息通知服务、权限管理服务等。
业务支撑服务：主数据服务（管理网点、线路等）、规则管理服务、争议处理工作流服务。

数据层 (Data Layer)：

业务数据库：存放结算结果、账单、客户信息等结构化数据（如MySQL, PostgreSQL）。
大数据平台：存储和处理海量的原始操作数据（如Hadoop HDFS, HBase, ClickHouse）。这是实现“T+1”计算和海量数据分析的基础。
缓存数据库：用于缓存热点数据和计费规则，提高性能（如Redis）。

数据源 (Data Source)：

结算系统自身不产生业务数据，它是数据的“加工厂”。其数据源于各个业务系统。

核心数据源：

操作系统：提供最核心的包裹全生命周期扫描记录（揽收、发件、到件、派件、签收等）。
称重系统：提供包裹的重量、体积数据，通常与操作流水绑定。
订单系统：提供电子面单信息、客户信息、产品类型、增值服务等。
网点管理系统：提供加盟网点的主数据信息（法人、账号、区域等）。
客服/理赔系统：提供罚款、理赔的数据。

数据流转核心思想：通过数据同步工具将各个业务系统产生的原始数据，准实时地同步到大数据平台进行清洗、标准化处理，形成统一的、干净的“结算数据湖”。后续的所有计算，都基于这个数据湖进行。

4.2 数据基石：主数据与交易数据治理

“Garbage in, garbage out.” 结算的准确性，始于数据的准确性。数据治理是结算系统建设的“零号工程”。

主数据管理 (MDM – Master Data Management)：

结算主体 (Party)：必须有全网唯一且标准的“网点ID”。要清晰地定义每个网点的法人实体、财务结算账户、管辖范围、上下级关系。当网点发生转让、合并时，主数据系统需要有标准的流程来处理主体变更及其对结算的影响。
结算物 (Item)：即包裹。每个包裹必须有全网唯一的“运单号”。
价格/规则主数据：所有的价格表（如中转费价格表）、派费标准表、罚款规则表，都需要作为主数据进行统一管理，并记录好每个版本的生效时间、失效时间。

交易数据治理：

核心：操作流水标准化。不同系统、不同设备上传的扫描操作记录，其字段、格式、含义可能都不同。必须在数据接入层进行统一清洗和标准化。
定义标准操作码：例如，用“10”代表揽收，“20”代表发件，“30”代表到件，“40”代表派件，“50”代表签收。
时间/地点标准化：所有时间统一为UTC+8，所有地点要能关联到标准的三级地址库和网点库。
重量数据清洗：包裹在流转过程中可能被多次称重。必须制定清晰的“采信规则”。例如，以干线分拨中心的自动DWS设备称重为准；对于重量差异过大的情况，需要标记为异常，并启动人工核实流程。
数据完整性校验：每一票快件，其操作流水链条是否完整？（例如，有揽收就应该有发件，有到件就应该有派件或签收）。数据治理层需要对流水链条的完整性进行监控和预警。

4.3 核心模块一：计费引擎 (Pricing & Rating Engine)——结算的“CPU”

计费引擎是整个结算系统技术含量最高、逻辑最复杂的部分。它的核心任务是：根据输入的业务要素，匹配对应的计费规则，输出准确的费用结果。

设计要点：

1）规则与逻辑解耦：

绝对不能硬编码 (Hardcode)！ 快递的价格策略变化非常频繁。如果每调整一次价格，都需要程序员修改代码、测试、上线，那将是灾难。
实现方式：将计费逻辑抽象化，通过“规则配置”+“脚本引擎”的方式实现。财务或运营人员可以通过界面化的方式，去配置价格表、优惠活动，而不需要IT人员的介入。
技术选型：可以使用Drools、Aviator等开源规则引擎或脚本引擎。

2）计费因子 (Pricing Factors)：

这是计费的输入参数。引擎需要能够支持极其丰富的计费因子组合。

基础因子：始发网点、目的网点、始发城市、目的城市、线路、产品类型（如标快、特快、电商件）、重量、体积、计费方式（重量/体积/件数）。
扩展因子：客户ID、客户等级、渠道来源（如淘宝、抖音）、是否保价、是否代收货款、时效承诺、节假日因素等。

3）计费模型设计：

以“中转费”为例，设计一个高度灵活的计费模型。

Step 1: 计价物确定。是按重量计费？还是按体积计费（体积重 = 长宽高/8000）？还是取两者中的较大值（择大计费）？

Step 2: 价格表匹配。需要设计一个多维度的价格表匹配逻辑。

MATCH(始发省份, 目的省份, 产品类型, 生效日期) -> 找到对应的价格表。

应该支持最优匹配原则。例如，先找有没有“网点A -> 网点B”的专属价格，如果没有，再找“上海市 -> 西安市”的城市价格，再没有，就找“上海 -> 陕西省”的省级价格。

Step 3: 阶梯计费计算。找到价格表后，进行计算。

IF 重量 <= 首重 THEN 费用 = 首重价格

ELSE 费用 = 首重价格 + CEILING(重量 – 首重) * 续重价格

需要支持多种阶梯模式，如：0-1kg一个价，1-3kg一个价，3kg以上一个价。

Step 4: 附加费计算。在基础费用之上，叠加各种附加费。例如：超长附加费、偏远地区附加费、保价费（按保价金额的一定比例收取）。

Step 5: 优惠/折扣计算。最后，应用各种折扣规则。例如：大客户协议折扣（8折）、限时促销活动（每票减1元）。

可测算与可解释性：

提供“计费试算器”功能。允许运营人员输入任意计费因子组合，模拟计算出费用结果，并清晰地展示出每一步的计算过程（匹配了哪条规则、应用了哪个价格、折扣是多少）。这对于新价格策略上线前的验证至关重要。

每一笔计算出的费用，都要记录下详细的“计费快照”，包括当时使用的所有计费因子、匹配的规则版本号、计算过程。这是后续账单透明化和争议处理的基础。

4.4 核心模块二：账务中心 (Accounting Hub)——全网的“总账本”

如果说计费引擎负责“算钱”，那么账务中心就负责“记账”。它需要为全网每一个结算主体（总部、网点）都维护一本清晰、准确、不可篡改的“分类账”。

设计要点：

1）统一会计科目体系：

与财务部门共同定义一套标准的、全网统一的会计科目（Chart of Accounts）。这套科目要能清晰地反映业务实质。

示例科目：

1001-应收中转费
1002-应收面单费
2001-应付派费
2002-应付奖励金
5001-罚款收入
6001-罚款支出

每个科目都要明确其借贷方向（增加计入借方还是贷方）。

2）原子化会计分录：

计费引擎每计算出一笔费用，账务中心就要生成一笔或多笔“会计分录 (Journal Entry)”。这是记账的最小、最原子化的单元。

分录原则：有借必有贷，借贷必相等。

示例：一个包裹（2.5kg，上海A网点 -> 西安B网点）的中转费为5.25元。

账务中心生成的分录：

对于A网点：

借：6XXX – 主营业务成本-中转费 5.25元
贷：2XXX – 应付总部款 5.25元

对于总部：

借：1XXX – 应收网点款-A网点 5.25元
贷：4XXX – 主营业务收入-中转费 5.25元

每一笔分录都必须包含详细的业务信息标签，如：运单号、发生日期、业务类型、对方主体等，以便于后续的查询和汇总。

3）虚拟账户体系：

为每一个结算主体（网点）在系统中创建一个“虚拟账户”。这个账户不是真实的银行账户，而是用来记录该主体与总部之间所有债权债务关系的内部账户。

账户结构：可以设计成“一主多辅”的结构。
现金账户：记录网点与总部之间的现金流转，如充值、提现、支付结算款。
业务账户/信用账户：记录因业务活动产生的应收应付款项。
保证金账户：记录网点加盟时缴纳的押金或保证金。

网点可以随时登录系统，像查询银行账户一样，清晰地看到自己各个虚拟账户的余额和每一笔交易明细。这极大地提升了透明度和网点的安全感。

4.5 核心模块三：结算执行中心 (Settlement Execution Center)——“出账”的指挥官

这个模块负责按照预设的规则，自动地、周期性地拉取账务数据，生成结算单，并驱动整个结算流程。

设计要点：

1）灵活的结算周期配置：

支持按“自然月”、“自然周”、“固定周期”（如每10天）等多种方式创建结算周期。

对于每个周期，需要配置清晰的“账期”（如1号到31号）、“对账期”（如次月1号到5号）、“结算日”（如次月10号）。

2）自动化的出账流程 (Settlement Run)：

系统在每个账期结束后，自动触发一个“Settlement Run”任务。

流程步骤：

数据锁定：锁定该账期内的所有会计分录，防止数据再发生变更。
数据汇总：按结算主体和会计科目，对锁定的分录进行聚合汇总。例如，计算出A网点在本月总共应付的中转费、应收的派费等。
生成预结算单 (Provisional Settlement Statement)：为每个网点生成一份详细的预结算单，并发布到网点门户。同时，通过App推送、短信等方式通知网点老板对账。
进入对账期：在预设的对账期内，网点可以对账单进行核对和发起争议。
争议处理：对账期内产生的争议，会进入争议处理流程。
生成正式结算单 (Final Settlement Statement)：对账期结束后，系统会根据争议处理的结果，对预结算单进行调整（也可能不调整），然后生成最终的、不可更改的正式结算单。这份账单就是双方最终进行资金结算的法律依据。

3）差额结算 (Netting)：

正式结算单会清晰地列出网点所有的应收款项（如派费、奖励）和应付款项（如中转费、面单费、罚款）。

系统会自动计算出一个净额 (Net Amount)。

如果净额为正，代表总部需要向网点支付这笔钱。

如果净额为负，代表网点需要向总部支付这笔钱。

这种差额结算是快递行业的主流模式，可以极大地减少资金划转的次数和成本。

4.6 核心模块四：争议处理中心 (Dispute Resolution Center)——信任的“修复器”

公开、公平、高效的争议处理机制，是化解矛盾、建立信任的关键。必须将线下的扯皮，搬到线上，形成标准化的工作流。

设计要点：

1）线上化申诉入口：

网点在查看账单时，如果对某一项（甚至某一票）费用有疑问，可以直接在该条目旁点击“我要申诉”按钮。

申诉时，需要选择争议类型（如重量争议、路由争议、罚款不合理等），并可以上传相关的证据材料（如自己称重的照片、客户签收异常的证明等）。

2）工作流引擎驱动：

申诉被提交后，会进入一个预设的工作流 (Workflow)。

流程示例（重量争议）：

[网点提交申诉]

-> [系统自动派单]：根据争议类型和涉及的运单信息，自动将工单派发给责任方。例如，重量争议，可以派发给当时称重的那个分拨中心的操作主管。

-> [责任方处理]：操作主管在自己的工作台看到工单，他需要去核实情况（如查看当时的监控录像、DWS系统照片），然后给出处理意见（同意申诉/驳回申诉）并附上证据。

-> [总部仲裁]：如果责任方驳回，而网点不接受，可以升级到总部的仲裁岗位进行最终裁决。

-> [结果同步]：处理结果会自动同步回结算系统。如果申诉成功，系统会自动生成一笔红字冲销的会计分录，用于调整账务。

3）全流程透明可追溯：

网点可以随时在系统中看到自己提交的每一个争议工单的处理状态、当前处理人、以及历史处理记录。

对争议处理的时效进行监控，对于即将超时的工单，要向处理人发送预警提醒。

4.7 核心模块五：资金支付中心 (Payment & Fund Management Center)——打通“最后一公里”

算清楚账、对清楚账之后，最后一步就是安全、高效地完成资金的划转。

设计要点：

1）企银直连/支付网关集成：

打通与主流银行的“企银直连”接口，或集成成熟的第三方支付网关（如通联、连连支付等）。

这使得支付指令可以直接由结算系统发起，经财务审批后，自动批量完成付款或扣款，无需财务人员再登录网上银行手动一笔一笔操作。

2）自动化收付款流程：

在结算日，系统根据正式结算单的净额，自动生成收付款指令。

对于应付款（总部付给网点）：生成批量付款文件，推送到银行接口，完成对网点银行卡的打款。

对于应收款（网点付给总部）：

主动收款：如果与网点签订了委托代扣协议，系统可以发起主动扣款指令。
被动收款：生成收款账单，网点可以通过线上多种方式支付（如网银转账、扫码支付），系统通过支付网关的回调通知，自动核销这笔应收款。

3）虚拟钱包的妙用：

前文提到的“虚拟账户体系”，在支付环节大有可为。

充值：网点可以提前向自己的虚拟现金账户充值。
自动抵扣：结算时，系统可以直接从网点的虚拟现金账户余额中，扣除应付的结算款。这比银行代扣更快捷、手续费更低。
余额支付：网点购买面单、物料时，也可以直接用虚拟账户余额支付，体验如同淘宝购物一样流畅。

这个模式，实质上是将网点的部分备用金，沉淀在了总部的体系内，形成了一个小小的“资金池”，对总部而言也是有利的。

4.8 核心模块六：报表与分析中心 (Reporting & Analytics)——数据的“驾驶舱”

结算系统沉淀了企业最核心的经营数据，如果仅仅用来对账，是巨大的浪费。必须将其转化为驱动业务决策的洞察。

设计要点：

1）面向不同角色的驾驶舱 (Dashboard)：

总部CEO/CFO驾驶舱：

全网收入、成本、利润的宏观趋势。
各省区/线路的盈利能力排名（贡献度分析）。
全网派费成本、中转成本的变化分析。
现金流健康状况监控。

网点老板驾驶舱：

本网点当月/当日的收入、支出、利润实时统计。
揽件/派件的票量、重量趋势。
主要客户的收入贡献排名及利润分析。
各项成本（中转费、派费、罚款）的构成及占比。

运营管理驾驶舱：

各线路的票均重量、票均收入、票均成本分析。
全网罚款项的分布情况，定位高发区域和高发问题。

2）自助式分析能力 (Self-Service BI)：

除了固定的报表，还应该提供类似Tableau、Power BI的自助分析能力。
允许高级用户（如数据分析师、财务分析师）通过拖拽的方式，自由组合维度（如时间、区域、产品线）和度量（如收入、票量、成本），进行多维度的下钻、切片、旋转分析，从数据中发现问题和机会。

五、实施与演进——从蓝图到现实的荆棘之路

有了完美的蓝图，不代表就能顺利建成罗马。结算系统的实施，是一个复杂的大型项目管理工程，更是一场深刻的组织变革。

5.1 实施策略：“小步快跑，迭代验证”

拒绝“大爆炸”：千万不要试图一次性开发完所有模块再上线。这种“瀑布式”开发模式周期长、风险高。

1）MVP先行 (Minimum Viable Product)：

第一步：先实现最核心的“中转费 + 派费”的自动化计算和出账。这是结算的大头，解决了80%的问题。报表可以先相对简单。
第二步：上线争议处理模块，解决对账效率问题。
第三步：逐步接入罚款、奖励、物料费等其他结算项。
第四步：打通支付环节，实现资金闭环。
第五步：不断丰富报表和数据分析能力。

2）灰度发布与试点推广：

系统上线前，先选取几个IT能力强、配合度高的标杆网点进行试点。
在试点期间，可以采取“新旧系统并行”的模式。即用新系统算一遍，也用老方法算一遍，进行双向验证，确保新系统结果的准确性。
根据试点网点的反馈，快速修复问题、优化体验，待系统稳定后，再分区域、分批次向全网推广。

5.2 组织与变革管理：“人”是成功的关键

一把手工程：结算系统的建设，必然会触动现有利益格局和工作习惯，必须获得公司最高管理层的鼎力支持，将其定为“一把手工程”。

跨部门协同：这不是财务部门或IT部门自己能搞定的事。必须成立一个由产品、研发、财务、运营、网管等部门核心人员组成的虚拟项目组，共同决策，共同推进。

强大的培训与赋能：

对于总部的财务人员，要培训他们如何从“Excel工匠”转变为“系统使用者和数据分析师”。
对于加盟网点，更要投入巨大的精力进行培训。制作详细的视频教程、操作手册，组织线上直播培训和线下区域培训会，手把手教会他们如何看懂账单、如何发起申诉、如何使用系统。
设立专门的系统支持热线或服务群，及时解答网点在使用过程中遇到的任何问题。

5.3 未来展望：走向智能结算

当这套体系稳定运行后，我们还可以向更远的未来展望：

智能预警与风控：利用机器学习算法，对结算数据进行异常检测。例如，某条线路的破损罚款率异常升高，可能预示着操作环节出现了问题。系统可以主动发出预警。
区块链的应用：在更远的未来，可以探索使用区块链技术。将每一次扫描、每一次称重、每一次费用计算都作为一笔交易记录在不可篡改的分布式账本上。这将为总部和网点之间建立终极的、无需第三方背书的信任。

结语：结算不是终点，而是飞轮的起点

写到这里，已近两万五千字。回顾全文，我们从加盟制快递的商业模式出发，剖析了其核心的结算痛点，然后提出了新一代结算系统的六大设计理念，并呕心沥血地拆解了其核心模块的建设方案与实施策略。

我想强调的是，一套先进的结算系统，其价值绝不仅仅是“节流”——即提升财务效率、减少差错损失。它更大的价值在于“开源”和“赋能”：

它通过透明和公平，重新构建了总部与加盟商之间的信任，激发了整个网络的活力。
它通过及时和精准，为网点提供了强大的经营分析工具，让他们能像开网店一样，精细化地管理自己的生意。
它沉淀下来的海量、干净、标准化的数据，成为了企业最宝贵的资产，是驱动总部进行战略决策、产品创新、网络优化的数据飞轮。

当这个飞轮高速旋转起来时，结算系统便不再是一个冷冰冰的后台工具，而是成为了整个快递网络高效运转的“中央神经系统”和持续进化的“智能引擎”。

这，就是我们作为一个产品经理，在一个看似传统的财务领域，所能创造出的最大价值。

与所有同行者共勉。

本文由 @mico 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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小红书从0到1运营体系：10大核心模块，新手照做也能快速上手

叁斤 — Mon, 11 Aug 2025 04:37:12 GMT

做小红书这几年，我发现一个现象：很多人都在自媒体上学如何做自媒体……但学得非常零散，每一个观点都看似正确，但对自己做账号却没什么实际帮助。
今天看一篇讲“养号”的，明天又看一下“爆文密码”，知识点有很多，但真到自己做号的时候，还是不知道从哪下手。
我相信看到这篇文章的小伙伴，很多都是这个情况。
为什么会这样？因为你缺乏一套系统性的运营框架，来把这些零散的知识点串联起来。

今天这篇文章，我将从变现方式、算法机制、起号方法、运营思维等10个维度，为你搭建一套完整的小红书运营体系框架。

不论你是刚入门的新手，还是已经在经营的博主，甚至是品牌方，都能从中找到适合自己的运营路径。

建议你耐心看完，最好点个收藏，有空了多看几遍。

第一部分：先想好怎么赚钱–四大变现方式详解

第二部分：流量从哪来？–兴趣推荐算法解析

第三部分：2个流量密码–决定曝光的关键因素

第四部分：新号起号路径–起号的三个阶段

第五部分：快速起号技巧–三种高效起号方法

第六部分：运营核心思维–两种思维转变

第七部分：内容运营策略–流量与转化的平衡

第八部分：数据复盘–持续优化你的笔记

第九部分：提升笔记转化率–从内容到成交

第十部分：AI赋能–效率提升

第一部分：明确你的变现路径

做小红书第一步，先要想清楚一个问题：你准备怎么赚钱？

很多人一头扎进去就开始发内容，却从未思考过变现模式。结果做了半年一年，粉丝涨了不少，但一分钱都没有赚到。

在小红书，主流变现方式其实就 4 种：接广告、开店卖货、买手带货、私域导流。

1.1. 接广告变现

这是内容创作者最常见的路径，简单来说，就是通过持续输出内容积累粉丝和影响力，品牌方付费让你在笔记里推荐他们的产品。

适合人群：有一定审美能力，但自己没货源的博主。

操作路径：

1）选择自己感兴趣的垂直领域（美妆、穿搭、数码、家居等）

2）发布产品测评、使用心得类内容

3）粉丝达到1000+后，品牌方会主动找你合作

4）通过蒲公英平台或私下接广告

比如说，你是一个护肤爱好者，可以分享「平价好用的面膜测评」、「敏感肌护肤产品推荐」等内容吸引粉丝。

当你积累了1000个关注护肤的粉丝，就可以开通蒲公英合作，前期一条广告笔记的报价可以在100-1000元之间。

主要取决于内容优质度和粉丝画像，但一般会在粉丝量的10%上下浮动。

1.2. 开店卖货

如果你有自己的货源，都可以在小红书开店，这是离钱最近的方式。

我最近就在忙虚拟电商（卖PPT模板、资料库、咨询服务等），这个比实体电商还简单一些，没什么风险，也没有资金压力。

但我不推荐无货源，现在无货源已经不适合新手起步了，相比之下，虚拟电商反而更容易一些。

适合人群：有货源渠道或技能的创作者

操作路径：

1）实物商品：服装、饰品、特产等

2）虚拟商品：提效模板、资料包、咨询服务等

3）开通小红书店铺，直接在平台内成交

比如，我这次虚拟电商私教的学员，做了一份《得物起号SOP》，并在小红书分享得物项目，吸引对项目感兴趣的人，再通过小红书开店，把SOP产品卖给他们。

1.3. 买手带货

这可以看作是接广告的进阶版。

当你的粉丝信任度足够高，你就可以在笔记或直播里挂上品牌方的产品链接，有人通过你的链接购买，你就能获得佣金。

适合人群：有一定粉丝基础，选品能力强的创作者

操作路径：

1）在广告变现基础上，增加产品链接

2）用户通过你的链接购买，你获得佣金

3）通过小红书商品笔记、直播带货等功能实现

比如，之前分析过很多买手博主，其中一个我记得叫@几只灰，是一位穿搭博主，除了接穿搭广告，开直播带上衣服的购买链接，2000粉丝开播，3个月成交200万GMV。

1.4. 私域导流

对于一些高客单价、需要深度沟通才能成交的产品或服务（比如境外游、全屋定制、婚摄服务等），把小红书的用户引流到你的微信，再进行转化，效果会更好。

适合人群：提供专业服务或高客单价产品的创作者

操作路径：

1）在小红书吸引精准用户

2）通过评论、私信引导加微信

3）在私域进行深度沟通和转化

引流方式目前只有 2 种100%安全的方法，一个是在小红书开店，卖低价引流的虚拟产品，并通过用户购买信息加到微信。

另一种，是花600块钱认证企业号，再花2000块钱充值聚光广告，每30天消耗一下（不记金额），就可以在专业号后台设置微信名片。

我两种方式都用过，虚拟电商也是为了引流用户。但相比之下，其实直接用微信名片的方式更加直接，更适合大部分需要引流的品牌。

第二部分：流量从哪来？

想在小红书拿到流量，你得先搞懂平台是怎么分发内容的。

小红书的算法，核心就两个字：“标签”。通过“标签”将【内容】与【感兴趣的用户】进行精准匹配。

2.1. 对用户

平台会判断用户喜欢看什么、搜什么、给什么样的笔记点赞收藏，然后给她打上一系列兴趣标签。

举个例子：如果你经常点「露营」相关的笔记，搜索“露营装备”，关注了几个露营博主，平台就会给你打上「露营爱好者」的标签。

2.2. 对笔记

你发布的每一篇笔记，平台都会通过识别图片、标题、正文内容等等，给这篇笔记也打上各种内容标签。

举个例子：

你发布一条笔记，推荐一系列露营装备，平台就会给笔记打上“露营”“露营装备”等标签。

然后，平台就会把带有“露营装备推荐”内容标签的笔记，推送给“露营爱好者”兴趣标签的用户。这就是小红书流量分发的底层逻辑。

2.3. 动态标签

这里有一个重要概念——动态标签。意思是，平台给你和你的笔记打的标签，都不是一成不变的。

它会根据用户近期的互动行为，进行实时动态调整。如果你最近开始关注健身内容，平台会逐渐减少「露营」的内容推送，增加健身内容推送

如果你的「露营」笔记收到很多“宝妈”用户的互动，平台会给这条笔记增加“宝妈”、“亲子”等标签

所以持续发布人群垂直的内容，对强化账号标签至关重要。

同时，笔记中还要做好关键词布局，在标题、正文中自然融入相关关键词，让平台更快速判断笔记标签，推送更精准的人群。

第三部分：2 个流量密码

知道了平台的推荐算法机制，接下来要知道什么样的内容更容易获得平台推荐。

这里有两个底层重点：平台要赚钱，且需要留住用户。

赚钱不用说了，投流的流量肯定比自然流更稳定。

所以，在免费流量部分，平台会把流量更多的分给给那些“能留住用户”的内容。

怎么判断能不能留住用户？主要看三个核心指标：点击率、互动数据和停留数据。

3.1. 点击率

点击率直接决定了你的内容能否获得更多曝光。

笔记发布后，平台会先把它推送给一小撮人（比如500人），看看有多少人愿意点开。如果点击率高，平台会认为这内容封面和标题挺吸引人，然后才会把它推送给更多人。

反之，如果点击率很低，那这篇笔记可能就直接死在初始流量池里了。

影响点击率有三要素：

1）封面图：要有视觉冲击力，清晰美观，与内容高度相关。

2）标题：要有吸引力，能激发用户的好奇心或需求。

3）选题：要戳中用户痛点，解决实际问题，这个是决定推荐人群是否精准的关键。

由于文章较长，具体方法我们会在其他文章中写，这里就暂时不说。单从这你会发现，点击率不是靠「优化封面」就能解决的。

你需要先通过优化“选题”，让平台推送给更精准的人。再优化“封面”和“标题”，让这些人都点击进来。

3.2. 互动数据

当用户点进你的笔记后，他们的行为「点赞、收藏、评论、转发、关注」，会直接影响后续流量推荐。

互动数据越好，平台就会认为你的内容受欢迎，从而把它推向更大的流量池。

网上流传着一个CES分，“赞1分、藏1分、评4分”，这是早期小红书分享的加权算法，早就过时了！

现在平台的算法非常智能，会根据用户偏好和笔记类型，动态调整各个互动指标的权重。

比如，一篇干货笔记，用户看完觉得特别有用，默默点了收藏。这个收藏的价值，可能就高于一个普通点赞。

再比如，一篇求助帖或话题讨论帖，能引发大量评论，那评论数据就是这篇笔记重要的考核指标。

3.3. 停留数据

现在所有平台（抖音、快手、视频号、小红书……）的用户增长都遇到瓶颈，每个平台都在抢占用户的注意力，让用户尽可能的留在自己平台看内容。

所以，一个笔记越能吸引用户停留，笔记权重也会越高。所以在做数据分析时，可以看下自己哪种数据会吸引用户停留更多时间。

这里分享几种潜在内容：

1）live图：自动播放，用户可能会停留等待播放完

2）直播：能吸引用户留在平台看直播

3）引发评论：评论权重一直是最高的，因为评论需要停下来双手打字，不知不觉间增加停留。而点赞收藏，就是点一下而已。

4）消费：能让用户在站内消费的笔记，权重也会变高。

……

最后，就是很多人可能会去刷赞，在别人的评论区里求互动、互关。

这些数据在流量推荐里没有任何作用，甚至会把你的笔记标签带偏。当你去互赞了，平台会误认为互赞的博主人群喜欢你笔记，从而推送给与她标签相似的人。

而这些人，可能根本不喜欢你的笔记，你的点击率也会因此被拉低，影响后续流量推荐。

第四部分：新号的成长路径

很多人做小红书最困惑的问题就是：为什么我的新账号发什么都没人看？

这是因为你不了解新账号的成长规律。我记得前两年写过一个起号方法，直接起号，非常暴力。但现在已经不适用了。

现在起号，需要经历三个阶段，才能获得平台的信任和稳定流量。

4.1. 新人观察期

在这个阶段，平台对你的账号是不信任的，会严格审查你的内容和行为。

所以刚注册账号发的前几篇笔记，平台都会观察。它需要判断你是个正常的创作者，还是一个准备发广告的营销号。

在这个阶段，千万不要发任何带有明显营销、引流性质的内容！

一定要发布高质量的、对用户有帮助的“利他型”内容。

比如你是做穿搭的，就先好好分享几套穿搭技巧。

不会发干货，哪怕你发日常吃喝玩乐都行，总之不能营销。

这样才能顺利通过观察期，否则很容易被平台判定为营销号，导致违规或者跳实名。

新人观察期要做的事情：

1）完善基础信息：头像、昵称、简介都要真实自然，不要带有明显营销

2）发布利他内容：纯粹的分享干货，不带任何商业推广，吃喝玩乐都行

3）正常互动：适度点赞、评论其他博主的内容，但不要过于频繁，也不要过于刻意（针对某个行业频繁互动）

4）避免敏感行为：不要在评论区留联系方式，不要发广告

绝对不能做的事情：

1）发布带有明显广告性质的内容

2）在评论区留微信号

3）频繁私信其他用户

4）使用违规词汇

5）批量操作（短时间内发布大量内容）

4.2. 起号阶段

当你稳定更新了一段时间后，平台就开始根据你发布的内容，尝试给你打上“标签”，但这个标签不是固定的，最终还是以笔记为准。

比如，你在观察期发一些笔记，不管有没有爆文，你的新笔记初始流量都会有一部分会分发给喜欢之前喜欢看你内容的用户标签。

这个影响非常微弱，平台的标签机制，还是「内容标签」，至于「创作者标签」，平台没有明确说明。

所以这时候，你需要在你的内容、标题、话题标签里，有意识地去布局精准关键词。

比如你是做“AI工具分享”的，那你的标题和内容里就要高频出现“AI工具”、“AI写作”、“AI绘画”这类词。

这样做，是为了帮助平台快速、准确地识别你的内容领域，从而把你推荐给对这些关键词感兴趣的精准人群。

4.3. 涨粉阶段

当你的账号流量稳定后，说明平台已经信任你了，知道你是个什么样的创作者，这时，你就能获得相对稳定的流量推荐了。

这个阶段的特征：

1）笔记的基础流量比较稳定（不会再出现个位数阅读）

2）偶尔能出爆款笔记

3）开始有精准粉丝关注你

4）可能开始收到商务合作邀请

第五部分：快速启动的技巧

掌握了起号原理，接下来是具体的起号技巧。之前的起号方法失效了，那有没有最新的？当然有！

分享三种我亲测有效、能帮你快速打上标签、获得初始流量的方法：

5.1. 关键词起号

围绕用户会主动搜索的关键词创作内容，获取精准的搜索流量。

小红书不仅是推荐平台，也是一个巨大的搜索引擎。

这种方式不仅能起号，还能在内容中布局SEO，让你吃到更多长尾流量。

具体操作步骤：

1）找到你领域的高搜索关键词

思考你的目标用户，他们会高频搜索哪些关键词？会问哪些具体问题？你可以通过小红书的搜索框下拉联想、相关搜索、竞品笔记的评论区去挖掘。

2）分析搜索结果页面

看排在前面的笔记特征，分析它们的标题、封面、内容结构，找出可以优化的点，在新笔记中优化。

3）创作针对性内容

围绕这些高频被搜索的关键词和问题来创作内容。这样做，即使初期推荐流量不多，你也能通过精准的搜索流量，吸引到第一批核心粉丝。

5.2. 复制爆款起号

只要你在做小红书运营，一定听说过一句话「爆过的笔记还会再爆」。

所以我们可以利用爆款起号，去找到已发布的爆款笔记，围绕同一个选题和模式进行深度创作。

具体操作步骤：

1）筛选自己的爆款笔记

当你发布了一系列笔记后，总会有那么一两篇数据特别好的“爆款”或“准爆款”。

马上去复盘这篇笔记，它爆了，是因为选题好？封面吸引人？还是内容结构引发了共鸣？

2）深度拓展选题

然后，围绕这个被验证成功的选题和模式，进行二次创作、深度创作。

比如，你一篇“10个AI实用工具”爆了，那你接下来就可以出“AI写作工具深度测评”、“AI绘画工具保姆级教程”等等。

3）优化内容质量

在爆文的基础上，增加更多实用信息，提升图片和文字质量。

5.3. 互动引导起号

利用人性特点，通过设计互动性强的话题，来快速拉升笔记的评论数据，从而撬动更大的流量池。

常用话题设计技巧：

1）二选一选择题

比如“你支持A还是B？”，”约会穿搭，甜美风vs酷女孩风，你更喜欢哪种？”

2）开放式问题

比如“你遇到过最奇葩的同事是什么样的？”，或者“说说你用过最好用的平价好物”。这类话题能极大地激发用户的表达欲和参与感，评论区盖楼了，你的笔记数据自然也就上了。

3）争议性话题

让正反双方在评论区争辩，比如“网红推荐的这款真的值得买吗？”。但记得，不要引起男女对立话题，也不要恶意引战，容易违规。

4）经历分享引导

比如，“有没有和我一样踩过这些坑的？”，分享一下个人的经验，引发用户共鸣。

但是，这里一定要注意，话题尽量与你将来要发的内容相关。还要及时回复用户评论，维护互动氛围，不能在评论区引战吵架，也不要引起地域黑、男女对立等敏感信息。

第六部分：运营核心思维

技巧和方法都是表面的，真正决定你天花板的是思维模式。小红书运营有两个核心思维必须掌握：用户思维和变现思维。

6.1. 用户思维

做内容不要自嗨，一定要从“利他”出发。什么意思？就是你要从“我想发什么”变为“用户想看什么”。

很多人做号，其实是在用“产品思维”，我有什么产品，我就展示什么；我今天干了什么，我就记录什么。

这本质上是“自嗨”，是一种“利己”的表达。用户凭什么要看呢？

没人真正关心你的产品或生活，大家只关心你的内容能不能帮他们解决问题，或者提供情绪价值。

这就是“用户思维”，也就是“利他”。

怎么转变？我举个例子：

如果你要营销「PMP考证资料包」，产品思维的选题 “看，这个 PMP考证资料包，内容超全！”。

而用户思维的可能是“小白一次过！这份PMP资料包太全面了！”

只有当你真正站在用户的角度去思考，才会发现，用户买资料的核心需求，是通过考试。从这个方向做内容，才能受欢迎。

6.2. 变现思维

从关注爆文到关注赚钱。什么意思？就是你要从单纯追求点赞、收藏、涨粉这些“表面数据”，转变为关注那些真正能导向商业结果的“变现指标”。

很多人做号的目标就是“做爆文”，但爆文不等于赚钱。一篇娱乐八卦话题的笔记爆了，可能给你带来 1 万泛粉，但商业价值极低。

在做虚拟资料的时候，有两个同学给我的印象非常深刻，他们都说：你就这一千来个粉丝，内容能有什么帮助？

其中一个还在下单后，发现我只有几百个粉丝，然后退款了。

我没有反驳她们，她们可能永远不会看到这个「变现思维」….

对于大部分业务来说，粉丝量真的没什么用，相信会有很多同学赞同这个观点。我见过非常多十几二十万粉丝的账号，变现空间非常窄的，天天愁变现

而我的，或者其他很多 IP 的，可能只有千粉，甚至百粉，也能变现几万块。

我不到1000粉，把39的手册卖了800份，这就是最好的证明。

普通的创作者会关注赞藏评和粉丝，而拥有“变现思维”的运营者，会更关注：

1）评论区的用户需求：有多少人在问“怎么买”、“求链接”、“怎么做”？

2）粉丝画像的精准度：来的粉丝是不是你的目标付费人群？

3）产品引流的效果：这篇笔记给我的店铺/私域带来了多少精准流量？

4）商品的转化率：通过这篇笔记最终成交了多少单？

记住，点赞并不代表什么，一个精准的求购评论，价值远超100个泛点赞。

第七部分：内容运营策略

看到这，你会发现，单纯追求流量或者单纯做营销都不成立，成熟的小红书运营需要在流量和转化之间找到平衡。

因此，你需要有一套自己的「内容运营策略」。

7.1. 流量型内容

所谓流量型内容，就是话题普适性强，受众面广，容易引发共鸣和讨论的内容。

这些内容能快速涨粉、提升账号整体数据，但是人群不精准，直接转化效果差。

比如，“女生必知的10个变美小技巧”、“盘点那些年我们追过的网红单品”、“我的奇葩室友”……

这类内容，谁都能看，谁都能聊两句，但是大家都不会对产品或者服务产生兴趣。

7.2. 营销型内容

就是那些话题非常垂直，目标人群极其精准的笔记，流量盘子虽小，但转化率非常高。

比如 “小户型收纳神器推荐”、“PMP考证资料最全汇总”、“30岁家庭第一份保险怎么买”……

看这些内容的人，基本都是带着明确需求来的。

7.3. 运营策略

流量型内容和营销型内容，应该结合起来发布。流量型内容，负责把人都吸引到你的主页。营销型内容，负责把真正有需求的精准客户筛选出来，并完成转化。

我通常建议的比例是 7：3 或 8：2。但这个比例不是绝对的，需要根据你的变现模式调整：

1）刚起号阶段

流量型内容 80% + 营销型内容 20%，重点是先积累粉丝基础。

2）成长阶段

流量型内容 70% + 营销型内容 30%，开始测试变现内容的效果。

3）成熟阶段

流量型内容 60% + 营销型内容 40%，重点转向变现转化

第八部分：数据复盘

很多人做小红书就是靠感觉，今天发一条，明天看看数据，好就开心，不好就焦虑，但从来不分析为什么。

真正的运营高手，都是数据分析专家。如果你感觉自己的账号遇到了瓶颈，那么学会看数据、分析数据，你就能找到问题所在，进行针对性优化。

8.1. 点击率（CTR）

计算公式：点击数 ÷ 展现数 × 100%

一般情况下，点击率范围在 3%-8%，优质的笔记会在 8%以上。

如果你的点击率低，那先不用怀疑内容，而是先优化选题、封面、标题。至于原因，我们前面说过，你这三点没做好，用户连点进来的欲望都没有。

怎么优化？

1）用A/B测试不同封面和标题，选取点击率高的留下。

2）研究同领域高点击率笔记

3）优化关键词布局

8.2. 互动率

计算公式：（点赞数+收藏数+评论数+分享数） ÷ 阅读数 × 100%

正常范围是 5%-10%，优秀的一般能在 10% 以上。

如果你的互动率低，就是用户点进来了，但不愿意互动。说明你的内容本身缺乏价值感或情绪共鸣。要么是干货不够干，要么是故事太平淡。

这时候，可以从以下几个方向优化：

1）增加内容的实用性和可操作性

2）融入个人经历和情感表达

3）在结尾设置互动引导语

4）及时回复用户评论

8.3. 转粉率

计算公式：新增关注数 ÷ 阅读数 × 100%

正常范围在 0.5%-2%，优秀的一般能做到 2%以上

如果转粉率低，就是用户看了你的笔记，可能也互动了，但就是不关注你。说明你的内容不够垂直，或者你的人设感不够强，价值没立住。用户觉得看一篇就够了，没必要长期关注。

这时可以从以下几个方向优化：

1）聚焦垂直领域，建立专业形象

2）优化个人简介和头像

3）保持内容质量的稳定性

4）定期发布高价值内容

8.4. 完播率（视频笔记）

计算公式：完整观看数 ÷ 播放数 × 100%

正常范围一般在 30%-50%，优秀的能达到50%以上

如果你的视频完播率低，用户划几秒就走了。那说明你的内容开头3秒没抓住人，或者中间的节奏太拖沓，废话太多。

可以从以下几个方向优化：

1）优化前3秒的开场设计

2）提高语速和信息密度

3）增加节奏变化和亮点

4）控制视频时长在合理范围

8.5. 数据复盘流程

最后，再分享一个我们团队在用的数据复盘流程：

第一步：收集数据

每条笔记发布后48小时，记录以下数据：展现量、点击量、点击率、点赞数、收藏数、评论数、分享数、新增关注数，如果是视频，还要记录完播率。

第二步：横向对比

将最新数据与以往数据对比：这条笔记的表现如何？哪个指标表现最好/最差？与历史平均水平相比如何？

第三步：找出规律

分析表现好的内容有什么共同特征：选题方向是否一致？发布时间是否相近？内容形式是否相似？用户反馈有什么共同点？

第四步：制定优化策略

基于数据分析结果，制定下一步的内容策略：要继续什么？要改进什么？要尝试什么？要避免什么？

第九部分：提升转化率

前面讲了那么多运营技巧，最终目标都是为了一件事：变现。这一部分，我们就讲下如何提升笔记的转化率。

我发现，很多高转化的笔记，都有一个共同的底层逻辑，内容都是「解决方案」。

我在虚拟私教课里说过一个观点。做虚拟电商，最重要的不是选赛道，而是选“解决方案”。

什么意思？就是你的笔记，是否能解决某一个用户，在某个特定场景下的，某个具体问题。

很多人选择做美妆、穿搭、家居这些热门赛道，但却不知道自己要解决用户的什么问题。结果内容发了一大堆，就是没有转化。

我举个例子：

如果你想做的是美妆赛道，你可能会说，你的用户是「想要变美的女性」，这就没有场景，你的内容也很难解决所有「想要变美的女性」的问题。

转化率高的定位，会把人群定的更精准，比如「25-35岁，收入8K-15K，皮肤偏干，经常化妆，注重护肤但时间有限的职场女性」。

你看，有职场场景，有皮肤干、时间有限的问题，你针对这些问题去提供解决方案，转化率就不会低。

还有我们前面在「运营核心思维」里讲的「PMP考证资料包」案例：

低转化的选题是“看，这个 PMP考证资料包，内容超全！”，只是在讲你的产品，可能有PMP考试场景，但没有解决用户问题。

高转化的选题是“小白一次过！这份PMP资料包太全面了！”，既有场景，又有解决方案，用户买你资料，不就是为了能过考试吗？

当你能把你的产品或服务，包装成一个特定场景下的“解决方案”时，你的笔记转化率自然不会低。

第十部分：AI 赋能

前面九个模块，我们把做小红书的“道”和“术”都讲了。但在今年，我在小红书运营体系里，增加了 AI 赋能。

之前也分享过我的工作流，最核心思路就是「原子化拆解」，把小红书运营的每一个步骤，拆解成详细的SOP，再针对每个步骤，用上合适的AI工具来赋能。

10.2. Fellou浏览器

这是我的“AI浏览器助理”。

你只需要给它下达指令，它就能模拟人的行为，自动操作浏览器帮你完成搜集资料、整理数据等任务。

这里我就不展开了。

10.3. Gemini

这是我最常用的 AI ，频率几乎跟微信、抖音和小红书一样频繁。因为它超长Token，非常适合进行深度的交流，让它写的文案风格越来越像你自己。

Gemini 强到什么程度呢，就连你们现在正在看的这篇文章，有很大一部分，都是它帮我写的。

而我是在它给的文案基础上，修改了一些内容而已。

我觉得 AI 的价值，在今年被无限放大了。我在第一次感受到 DeepSeek 的震撼后，连夜把社群变成「AI 赋能小红书运营」的社群，多分享 AI 在小红书上的应用。

总结：从0到1的实战路径

好了，到这里，我们就把《小红书从0到1运营体系框架》的十大模块全都讲完了。

从变现目标出发，到理解平台逻辑，再到掌握起号方法、运营思维、内容策略、数据复盘、转化技巧，最后再用 AI 提效。

你会发现，要在小红书上做成一个能赚钱的账号，靠的不是一两个爆款的运气，也不是什么黑科技，而是一套逻辑自洽、环环相扣的系统。

这套运营体系框架是我通过大量实践总结出来的，希望能帮你少走弯路。

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为什么用户更青睐高德地图？百度地图的下一步在哪里？

:) — Wed, 11 Jun 2025 05:58:11 GMT

高德地图与百度地图作为国内两大主流导航应用，长期以来在市场竞争中相互角力。然而，近年来高德地图在用户下载量和使用体验上逐渐占据优势，引发了广泛关注。本文将深入分析高德地图受到用户青睐的原因，同时探讨百度地图在竞争中面临的挑战以及其未来的发展方向，为相关从业者和关注者提供有价值的洞察与思考。

在导航类产品的竞争中，高德地图无疑是百度地图最直接、最核心的竞品。在国区App Store软件商店里面的数据显示，百度地图的下载次数725万仅为高德地图 2727万的四分之一，这个巨大差距背后，实质反映的是用户在功能体验、界面设计、个性服务等多个层面对高德地图的更高认可。

两者的目标用户高度重合，核心服务也高度一致：为用户提供准确的位置定位与高效的路线规划方案。因此，决定用户选择的关键就在于各自产品所具备的差异化优势。

一、高德地图的优点分析

高德地图slogan：行，用高德 版本：15.7.1.2026

在出行方式支持上，百度地图与高德地图都涵盖了步行、驾车、骑行、顺风车、公交等多种模式，导航功能成熟，整体差异不大。

在内容呈现方面，高德界面简洁，信息概括性强，有助于用户快速获取关键信息。而百度地图内容更为丰富，细节更充分，尤其在介绍当地景点、美食等方面内容较为全面，能够增强用户对目的地的认知。但部分信息偏娱乐化，虽可以增加趣味性和点击率，但可能对部分用户的使用体验造成干扰。

在功能架构上，高德极为聚焦“出行”核心，构建了以“导航+出行工具”为中心的金字塔结构，上层逐步延伸至打车、共享单车、酒店、加油站等本地生活服务，层层递进、主次分明。常用功能一键可达，几乎没有内容干扰或信息过载。百度地图首页信息入口较多，包括推荐视频、热搜地标等），容易造成导航主线被干扰，结构稍显复杂。高德的功能架构更符合导航类产品的核心服务、更聚焦于用户高频刚需（导航、打车），尤其适合在出行场景下需要“快速决策”的用户。

作为首页新增亮点功能，“制作旅游地图”体现出高德对用户需求的深度洞察与整合能力：

热门目的地推荐：减少用户选择焦虑，快速引导进入场景。
个性化推荐机制：支持根据用户兴趣推荐景点、美食等，提高相关性。
一站式路线规划：可视化路径、预计时长一目了然，避免无谓绕行。
编辑过程人性化提示：防止误操作信息丢失，交互体验更友好。
全流程可视化管理：增强用户空间感知，方便整体预览与分享。

二、百度地图的功能短板对比分析

百度地图slogan：科技让出行更简单版本：21.2.0

在《俞军产品方法论》中提到，一个优秀产品必须具备“有效用”这一核心属性，即真正为用户提供有价值的解决方案。站在用户的视角去切身体验百度地图，可以发现以下几个明显的痛点：

1.语音助手“小度”的智能化程度不足

例如，车主用户在高速公路上不方便手动查看，于是询问语音助理小度“最近的一个高速出口”，以及帮助车主筛选出“空闲可用”的充电站等问题，百度地图还无法给出明确答案，说明其语义识别与功能覆盖范围仍需拓展。

此外，对于当下新能源汽车数量日益剧增的情况来说，导航软件应当极其重视新能源汽车充电需求这个角度，不断扩展这方面的功能。就如时常出现车主到达充电桩所在地时，发现所有的充电设备都处于使用状态下，用户只能寻找下一个充电地点，影响导航效率和用户体验。

2. 充电桩信息准确性与分类不佳

假日期间，是全国出行最为频繁的时间段。我在实际使用百度地图时，就出现过在盐城某高速出口寻找充电桩时，百度地图推荐的充电位置实为普通园区，绕行园区多次也未找到充电设施。这暴露出平台在信息审核、数据更新方面的疏漏，直接影响用户对地图的信任度。

3.缺乏“路线学习”能力

百度地图不会记忆用户的常用路线。即便多次偏离系统推荐，系统依旧按照原始路径规划，缺乏个性化学习与优化。而高德地图则会记录并标记用户习惯的通行路径，在后续使用中优先推荐，提升了用户粘性和满意度。

三、产品价值与设计呈现对比

从导航类APP的核心价值来看，用户的本质需求是获取明确的位置定位服务与便捷的最优路线推荐。这两点是构建用户信任的基石。

在界面设计层面，百度地图的“我的”页面偏于简约，整体以黑白灰为主色调，虽显大方，但在功能分区与引导效率上稍显单一。而高德地图则采用彩色与黑白调结合，按功能分类（如订单信息、出行工具等）进行清晰分栏，更有助于用户快速找到所需内容，界面交互更具人性化。

其次，二者在相同操作下的功能设计呈现出不同的产品思路与用户引导策略。在“我的”页面中，两款地图应用均支持下拉操作，但其呈现内容与交互意图存在明显差异。

在百度地图中，未下拉状态呈现的是略显模糊的中国地图轮廓，具有一定的视觉暗示性，鼓励用户探索。下拉后，会展示用户曾使用过该软件的城市，以“点亮城市”方式增强用户的参与感与归属感，突出其记录与纪念出行足迹的产品理念。

而在高德地图中，未下拉状态则是普通的个人信息页面，缺乏明显的界面提示或视觉引导，因此用户的下拉行为往往是无意触发的。完成下拉后，呈现的是“经验成长等级”界面，意在通过游戏化机制引导用户持续使用、提升活跃度。

从功能设计来看，两者虽然同为下拉操作，但传达的产品理念存在差异：百度更侧重于情感联结与用户旅程的记录感，而高德则强调用户行为的激励与平台粘性构建。这种差异也在一定程度上体现了各自产品在用户运营策略上的不同侧重。

此外，高德地图和百度地图都引入了“用户成长值”机制，借鉴游戏类产品的设计理念。

这种机制激发了用户的使用积极性，也巧妙满足了用户对身份、成就感的追求，充分调动了“贪婪、傲慢、炫耀”的人性动因，提升了用户活跃度与留存率。

但还是略微有些差别，两者都是采取用户使用频率越高、使用时长越长，便可获得相应成长值的方式，高德会解锁“达人等级”与专属铭牌，而百度地图的等级铭牌虽精致但在页面中的存在感较低，没有起到很好的诱导作用。

四、盈利模式探析

导航产品对普通用户基本免费，实则其盈利模式建立在用户可交易内容的多维度交换之上，核心是位置服务的商业化变现。

一方面，用户的时间、金钱与数据被高度整合进服务流程中。例如，高德地图通过向企业开放API接口（如定位、轨迹追踪、路径规划等），与饿了么、美团、滴滴、小红书等高频位置调用平台合作，实现稳定收入。这些平台背后的逻辑是：用户在地图上的每一次搜索、导航行为，都间接贡献了其出行时间、位置路径和消费意图等可被量化的数据资产，成为高德对B端企业服务的核心价值。

另一方面，导航产品也积极探索与特殊行业的深度合作以提升B端变现能力。以高德为例，其与物流、交通、旅游等行业共建智慧平台（如车载导航、交通调度系统），不仅将用户实时位置信息与行业场景打通，还建立了一个以用户行为为基础的预测与调度网络。在这里，用户的出行偏好、路线选择、甚至停留时间等信息，构成了用户“无感交易”的一部分。

此外，地图广告与本地商业推广构成另一大营收来源。商家可付费让门店在地图中获得优先展示、醒目标注，或通过地图APP投放优惠券、团购券等。这背后实质上是商家与平台围绕用户的注意力、消费决策所展开的竞争。用户在浏览、点击与选择的过程中，不仅贡献了时间，还贡献了心理认知成本与潜在消费意向。

总结来看，导航产品正在从单一工具逐步转型为本地生活服务平台，其商业化基础建立在用户多维度的“可交易内容”之上，包括显性的时间与金钱、隐性的心理认知与行为习惯、以及深层的个人数据与平台忠诚度。

总结：百度地图的下一步应走向哪里？

高德地图之所以获得更多用户青睐，归因于其在功能设计更贴近用户需求、界面交互更高效清晰、智能化服务更全面。从本文看来，百度地图若想突破困局，可以从以下几个方向重点发力：

强化语音助手功能智能化程度，更贴近复杂出行场景；
提升充电桩等垂类服务数据质量与实时更新能力，强化用户信任；
加强个性化推荐与路线学习能力，满足用户行为习惯；
优化界面引导与成长体系呈现，提升用户互动体验与活跃度。
增强本地生活服务内容，拓展景点门票、周边团购等O2O能力，推动产品向本地生活平台升级。

作为百度生态体系的重要产品，百度地图应主动借力百度搜索、信息流、智能小程序等流量入口，通过打通数据与服务场景，引导更多潜在用户完成“搜索—浏览—出行”闭环，提升用户的整体体验。只有真正以用户价值为出发点，持续改善用户体验与服务精准度，百度地图才能在激烈竞争中重新找回增长的可能。

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AI浪潮下的中国互联网设计师生存状况调研报告

彩云sky — Tue, 15 Apr 2025 05:13:03 GMT

在AI浪潮的冲击下，中国互联网设计师的生存状况正发生深刻变化。本文通过对大量行业数据和设计师群体的调研，深入剖析了设计师在岗位需求、薪资水平、就业城市分布、年龄结构、学历背景、从业经验年限和就业方式等方面的现状与趋势，同时探讨了AI技术带来的机遇与挑战，为设计师群体提供了应对未来发展的参考与思考。

我因为写公众号的缘故，微信上加了1.3万设计师好友，了解到的信息可能会多一些。今天要跟大家聊的东西挺多，包括岗位趋势、薪资水平、分布城市、年龄、学历专业、工作经历等等。只要你能耐心读完，肯定能了解到行业的真实情况。

除了我自己对行业的了解，以及各种小道消息，我也用了最新的AI工具帮我找资料，如GPT的Deepresearch、谷歌的Gemini Deepresearch 、腾讯元宝等等，深入当前真实的设计师行业大环境，看看这个行业到底怎么了？

1. 工作岗位数量与发展趋势

从2023年到2025年，互联网设计师（UI/UX、产品、视觉设计等）岗位需求总体上呈现下滑趋势。据招聘平台数据显示，截至目前，UI/UX岗位数量同比减少40%，部分公司将”运营设计“与“用户体验”岗位融合。这一比例显示UI设计师在整个就业市场中所占份额不大，并且在经济下行和AI技术冲击下，岗位增长放缓甚至减少。

部分企业出现缩减设计师团队的现象，例如去年12月，某大型互联网企业近期淘汰了80%只会界面视觉的UI设计师，仅保留了能够参与用户调研、构建设计系统、制定运营方案的全能型人才。可见，用人单位对UI设计师的要求正在提高，而单纯执行工作的岗位正逐步减少。

从岗位要求上来看，现在确实是希望能力上越来越综合。据我了解，很多大厂现在其实已经没有专职的UI设计岗位，都是比较综合。以前的UI设计师，现在也要能做动效、3D、品牌、运营等等，UI设计师的能力边界正在不断拓展，甚至包括用户研究和需求分析也逐渐成为其职责的一部分。行业对UI设计师的期望已经从单纯的视觉执行转向更前期的用户洞察和策略参与。

与此同时，“AI浪潮”带来了新的机遇与挑战。一方面，AI绘图、自动化等工具提高了设计生产效率，公司对设计人力需求有所减少。不少传统UI岗位开始合并或演变，新技术背景下出现了“设计+AI”复合型岗位。

例如，有电商公司的UI设计师在引入AI生成工具后，职责从设计详情页转变为设计模板规则，指导AI根据商品类别自动生成合规的视觉方案，其个人产出效率大幅提升，薪资因此上涨了约30%。另一方面，AI并非完全替代设计师：它为设计师赋能，使之能够更快产出创意。

AI让普通人获得了设计能力的“平权”，而善用AI的设计师有望蜕变成“超级个体”，大幅提升工作效率和创意上限。总体而言，2023年以来设计师就业机会增速放缓，但那些顺应潮流、掌握多元技能和AI工具的设计师在市场上仍具竞争力，并迎来新的发展空间。

2. 薪资水平变化

互联网设计师的薪资水平，近几年整体略有下降。以一线城市上海为例，2024年的UI设计岗平均薪资比2023年下降了约8–10%。即便如此，设计师依然属于收入较高的互联网职位之一，多数UI/UX设计师月薪集中在1万–2万元区间。

城市之间存在明显的薪酬差异，一线城市保持最高水平。北京的UI设计师平均月薪约为16,000元，居全国首位；其后依次是上海、深圳、杭州、广州等城市。相比之下，新一线和二线城市的薪资略低。据统计，一线城市UI岗位本科学历的平均月薪在1万元以上，二线城市约为8,000元，两者相差约20%。

例如，上海今年有超过七成的UI设计招聘薪资集中在10K–30K/月之间，年薪约12–36万。在招聘的职位数量上，2025年较2024下降了9%。2025年，上海的平均招聘月薪为16000元，北京为19500元，深圳为17000元，杭州为14000元。

除了地域差异，薪资也随岗位资历和技能水平而变化：

初级/应届生月薪平均约为5,800元。多数刚入行的设计师起薪在5K–8K区间。
1–3年经验的设计师月薪升至8,000–9,000元左右。这一阶段通过项目经验积累，薪酬增长明显。
3–5年经验的中级设计师平均月薪约12,000–13,000元。在北京等地，3–5年经验的设计师是行业主力，占比较大，薪资进入15K+范围。
5–10年经验的高级UI/UX设计师月薪可达18,000元以上。大厂资深设计师年薪普遍在20万元以上，能力突出者拿到30万–50万年薪也不少。
10年以上经验或设计管理岗位月薪约22,500元/月，不少人已迈入设计总监/经理级别，在一线互联网企业年薪可能超过百万人民币。

在AI技术普及的背景下，薪资两极分化趋势加剧。对于只具备单一美术技能的设计师，由于岗位减少，薪资涨幅受限；而拥有复合技能（如懂前端开发、会3D动效、熟悉数据分析）的设计师更受青睐，其薪资保持坚挺甚至逆势上涨。例如，某游戏公司资深UI设计师因精通3D引擎和VR界面设计，甚至在行业寒冬中实现了涨薪。

总体来看，懂AI和多领域技能的设计师在薪酬上更具竞争力，这是AI浪潮下行业对人才价值重新评估的直接体现。2025年UI设计岗位进一步向全链路设计、AIGC融合方向转型，基础视觉岗位减少，薪资分化加剧。

影响互联网设计师薪资水平的因素是多方面的。工作经验是决定薪资的重要因素，经验越丰富且岗位匹配度越高的设计师通常能够获得更高的收入。对于UX设计师而言，工作年限与收入呈正相关。特定的技能，如团队领导力、内容管理、产品管理和设计技能，也能够显著提高UX设计师的薪资水平。

虽然学历并非唯一的决定因素，但更高的学历水平，尤其是在用户研究或更偏技术的设计领域，有时会带来更高的薪资。此外，公司规模和类型也会对薪资产生影响，大公司和高需求行业的公司往往能够提供更具竞争力的薪酬。

薪资严格来说，单个的案例不具备可比性，因为每个人的经历、经验、能力、背景、思考、运气都不一样，但行业的平均工资还是可以了解下的，尤其是对应到某一家公司时，在谈薪的时候能发挥作用，至少不容易被坑了。

3. 就业城市分布

互联网设计师的岗位机会高度集中于经济发达城市，刚毕业的应届生想从事设计行业的更推荐来一线城市试试，将来再回去才能”降维打击”。如果一开始就选择在小城市，后面再想出来就很难了，这也是我所看到的真实状况。

一线城市（北京、上海、深圳、广州）仍然是设计师就业的主阵地，此外新一线城市如杭州、成都等也有大量机会。

2025年北京UI设计招聘职位占全国总量的 16.6%，虽仍居首位，但较2023年（样本数619,844份）岗位数量显著减少，市场需求量较2024年下降43%；深圳UI岗位占全国 7.7%，需求较北京低53%；上海占全国 7.5%，招聘量进一步收缩，部分企业将运营设计与UI岗位合并。广州作为传统一线城市，和新兴的杭州一起也贡献了可观的岗位数量——站酷此前的报告显示，北京、上海、广州、杭州、深圳这前五大城市聚集了全国近50%的设计从业者。

新一线城市近年来吸引了不少设计行业就业。以杭州为例，受益于本地电商、互联网企业集群，UI/UX岗位需求旺盛，在某些细分领域（如电商视觉设计）甚至不逊于一线城市。不过总体而言，一线城市无论岗位规模还是薪酬水平都占优势。

一线城市不仅岗位多，而且因为聚集了头部互联网公司，设计师整体收入也较高，一线平均月薪高出二线约2千元。在新一线和二三线城市，UI岗位也有分布，但通常集中于本地的大型互联网、游戏或制造业企业，以及一些外包设计公司。因此，不少设计师为了获得更高薪资和更多机会，仍选择扎根北上广深杭等城市。

需要注意的是，随着远程协作和本地数字产业发展，区域差异有逐渐缩小的趋势。一些新一线城市（成都、西安、武汉等）出现了专注于UI/UX设计的创业公司和团队，当地对设计师的需求在增长。同时，一线城市竞争激烈、生活成本高，也促使部分设计师考虑去新一线发展。从分布格局看，一线和新一线合计占据主导，而中小城市UI设计师岗位相对有限，多为外包制图、美工类职位，与一线城市的互联网产品设计岗有一定区别。

4. 年龄结构

国内互联网设计师群体呈现显著的年轻化特征。2025年，一线城市以广州为例，UI设计师中

24岁及以下占比 38.2%（较2023年下降2.8%）；
25-29岁占比 42.1%，合计 80.3%（低于2023年的85%）；
30-34岁占比 12.5%（较2023年上升2.5%）；
35岁以上占比 7.2%

二线城市以福州为例，24岁以下占比 35.8%，25-29岁占比 37.4%，合计 73.2%（显著低于2023年数据）；30-34岁占比 15.1%，35岁以上占比 11.7%（因二线城市生活成本较低，职业周期延长）。

以上数据也印证了业内流传的说法：UI设计属于“青春饭”型职业，年轻人在这个行业更具竞争力。

造成设计师年龄天花板的原因，一方面是互联网行业更新快、审美潮流迭代迅速，更能熬夜赶工的年轻设计师成为用人首选；另一方面，许多设计师在职业生涯中期会向管理岗位或其他相关职业转型。例如不少30多岁的UI设计师要么晋升为设计主管/经理，要么可能转行做产品经理、运营等。

此外，女性设计师随着年龄增加比例下降也较明显。不过，也有少数资深设计师坚持在专业路线深耕，在用户体验复杂领域继续发挥价值，这些人的年龄往往在30多岁，他们以经验和领域知识弥补了体力和潮流感觉的劣势。

总的来说，当前中国互联网设计师的年龄结构以20岁出头到30岁出头为主。年轻设计师富有创造力、学习新技术（如AI工具）的意愿强，是行业的生力军。但随着行业成熟，未来或许会出现更多资深设计专家，在某一个领域持续深耕的专家会出现匹配度竞争，合适的人会非常难找到。在匹配度高的领域，年龄可能不再是问题，进而突破目前年龄“天花板”效应。

5. 学历背景

从学历背景来看，本科学历通常是互联网设计岗位的最低要求。许多设计师拥有设计相关专业的背景，如视觉传达设计、数字媒体艺术和工业设计。一些职位，尤其是在用户研究或更偏技术的设计领域，更倾向于或要求硕士学历，专业包括计算机科学、人机交互、心理学或相关领域。

在招聘市场上，用人单位通常要求UI/UX设计候选人至少具备大专学历。大专毕业生在一些地区的UI岗位中占相当比重，例如广州的招聘数据显示大专学历的应聘者占比最高。本科学历在一线互联网公司中更为常见，很多知名企业倾向于招聘本科及以上学历的设计师。一些竞争激烈的岗位如果候选人学历低于本科，简历可能很难通过初筛。相对而言，研究生及以上学历的设计师并不多见，占比很小。

UI/视觉设计岗位对高学历需求没有研发类那么强，大部分从业者大学毕业即可胜任。因此整个行业的学历结构呈金字塔型：本科为主力，大专次之，极少部分是更高学位。

从专业背景看，UI/UX设计并非对应单一的大学专业，而是一个跨学科领域。许多从业者毕业于设计艺术类专业，比如视觉传达设计、平面设计、工业设计、数字媒体艺术等，这类背景给予他们美术功底和设计理论基础。此外也有不少设计师来自计算机相关专业（如软件工程、人机交互等）或心理学、工业工程等专业，这类人往往侧重交互设计、用户研究等方面。

总体来说，美术/设计科班出生的从业者在视觉设计领域具有优势，而理工科背景的设计师在交互逻辑、产品技术沟通上更擅长。近年来，一些高校和培训机构开始提供“UI设计”方向课程，但很多资深设计师是通过相关专业学习+后期自学进入该行业的。例如我就是从信息管理专业，从程序员开始，通过自学进入设计行业的。

学历和专业背景虽然重要，但并非互联网设计师职业发展的唯一决定因素。作品集和实际技能往往更能说明问题，因此业内也存在非科班出身的优秀设计师。

不过在当前就业形势下，科班背景+高学历无疑让求职更具优势：招聘方普遍认为设计师应具有系统的设计教育背景，有更好的学历代表有更好的学习能力，才能更快适应岗位要求。

6. 从业经验年限分布

互联网设计师群体的从业年限普遍不长，以1～5年经验者为主。由于该行业兴起于近十余年，大部分设计师都还比较“年轻”资历。以北京地区的数据为例：在交互/UI设计师的招聘样本中，3–5年工作经验的人数占比最高，达到53%；1–3年经验的占约24%。

也就是说，将近四分之三的设计师拥有不超过5年的工作经验。5–10年经验的设计师比例相对较低，一般在20%左右；而工作10年以上的设计老兵更是凤毛麟角，仅占不到5%。

这一分布也反映了行业特点：成长快但流动大。许多设计师在入行头几年里迅速积累经验、涨薪晋级，但在5–8年时往往面临职业转型或升级的节点。如果无法迈向更高的职级（如设计主管/经理），一些人可能选择转行或创业，从而退出一线设计岗位。所以我们看到5年以上经验的人数占比不高。

经验年限和能力不完全线性相关，但通常3年以上经验的设计师在岗位竞争中更具优势——他们既有一定创意能力，又熟悉团队协作和业务流程，成为公司中坚力量。随着经验增长，设计师如果能不断拓宽技能边界（如学习新的设计工具、掌握前端知识等），则更能保持竞争力；否则可能会遭遇瓶颈甚至被更年轻且技能更新的后辈超越。

一些资深设计师正通过延伸职业生涯找到新方向。例如，有资深交互设计师跳出传统互联网产品领域，转向B端企业服务、复杂系统设计等蓝海，在这些领域多年经验反而是宝贵财富。

总体而言，目前行业内1～5年经验的人才是主力军，5年以上经验者要么走向管理层要么精耕细分领域。对于年轻设计师来说，前3年是打基础的关键时期；而对于有一定经验的人来说，持续学习新技能（尤其是AI相关工具）正成为延长职业生命周期的必要策略。

7. 就业方式：自由职业 vs 上班

大部分互联网设计师仍以企业正式员工的形式受雇于公司，包括互联网企业的产品设计团队、专业设计公司或广告公司等。然而，随着工作形式多元化，选择自由职业的设计师比例正有所上升。在“斜杠青年”和灵活用工兴起的趋势下，越来越多的UI设计师尝试成为自由职业者，通过接私单、远程协作平台为客户提供设计服务。

自由职业设计师的吸引力在于时间和项目选择的自由。一些经验丰富且人脉资源广的设计师，通过自由职业获得了不错的收入和声誉。在豆瓣上有设计师自述，在30岁时从互联网设计师裸辞后做自由设计师，初期收入一度不稳定，但两年后年收入已与上班时期相当，并享受自主接单的灵活度。

尽管如此，上班仍是设计师的主流就业方式。一方面，大型产品设计项目通常需要团队协作，企业更倾向于内部设计师来把控；另一方面，初中级设计师往往通过在公司就职来学习成长。此外，自由职业也有挑战，例如项目来源不稳、需要自行谈判合同、缺乏社保福利等。

自由职业模式目前更适合资深设计师或细分领域专家，以及一些插画、品牌视觉等非UI细分方向的设计师。对于多数UI/UX设计师而言，进入企业工作依然是获取稳定收入和完善技能组合的主要路径。我身边就有不少从一线大厂离职后，转型做了顾问或自己创业做产品设计，不过赚到大钱的很少，基本上比之前在大厂时赚的要少。

值得关注的是，随着远程办公和自由职业文化的发展，未来企业和自由设计师之间的界限可能趋于模糊。一些公司开始采用外包或合同制的方式雇佣设计人才，以降低用人成本，这实质上为设计师提供了半自由职业的机会。在AI工具降低协作门槛、人才市场竞争激烈的背景下，自由职业者比例有望逐步提升，成为设计师就业方式的重要补充。

AI浪潮下的机遇与挑战

面对汹涌而来的AI浪潮，互联网设计师群体既感受到了压力，也看到了新的希望。挑战在于：大量自动化设计工具（如MidJourney图像生成、ChatGPT辅助等）开始分担设计师的部分工作。一些公司因而减少了对初级设计师的聘用，要求现有设计师承担更多样化的职责。正如某一线互联网公司的设计总监透露的那样，公司已经淘汰机械作图的岗位，只有能提供策略价值的设计师才能“幸存”。

不少资深从业者坦言，这两年亲历了行业“大逃杀”：不会提升技能的设计师被市场淘汰，不少人甚至被迫改行。有美术专业出身的年轻设计师感叹，“学了很多年美术，还不如AI几秒钟生成的画”，看到“设计师改送外卖”的新闻不免焦虑。

然而，机遇同样显而易见。AI在提升效率的同时，也催生出新的设计岗位和需求。例如，现在出现了“AI体验设计师”之类的新角色，专门研究如何将AI更好融入产品体验；又如设计师开始研究“AI工作流”，用AI批量产出符合品牌调性的设计方案。

全链路型设计师因此更加抢手，他们既懂用户和业务，又会运用AI工具提高产出。在复杂产品和B端行业里（如汽车、医疗、企业软件），对这类兼具设计思维和技术背景的“设计翻译官”需求反而在增长。可以预见，能打通用户体验、商业策略和技术实现的“设计操盘手”将越来越值钱；而只会套用模板的美工型UI可能在未来五年内被AI大量取代。

综合来看，设计师岗位总量略有下降但未消失，岗位要求明显提高，优胜劣汰进程加速。设计师应顺势而为，积极拥抱AI技术，让自己从重复劳动中解放出来，专注于更高层次的创意和决策工作。在这种转型过程中，行业也在探索新的平衡：人机协作将成为常态，设计师的角色将从“工具使用者”升级为“策略制定者”和“体验统筹者”。

写到最后，我突然想到一个精妙又形象的对象形容AI和我们之间的关系：AI就像水一样，我们站在水里，水位逐渐上升，逐步淹没我们的工作空间。现在低端的位置已经被淹没了，在高处的人又能扛多久呢？水位还在上涨，是时候决定，你是想在水中挣扎，还是学会驾驭这股力量，乘风破浪了。

本文由人人都是产品经理作者【彩云sky】，微信公众号：【彩云译设计】，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。

巨头入局：腾讯、字节的“短剧棋局”

每日营销观察 — Thu, 06 Mar 2025 08:08:10 GMT

2025年，短剧赛道成为互联网巨头们的新战场。腾讯、字节跳动、快手、百度、爱奇艺等纷纷加码布局，试图在这片内容蓝海中抢占先机。本文深入剖析了腾讯和字节在短剧领域的战略布局，从腾讯的“火星短剧社”和阅文短剧的生态联动，到字节的“短剧工厂”和矩阵化布局，两大巨头的短剧棋局已全面铺开。

2025年开春才不久，然而短剧赛道已然硝烟弥漫。

互联网巨头们正以前所未有的力度加码布局，试图在内容蓝海中抢占先机。

近期，腾讯系悄然推出“火星短剧社”，字节跳动则以“短剧工厂”之势狂飙突进上线30余款小程序，而快手、百度、爱奇艺等玩家也在加速入场。

这不仅是一场流量的争夺，更是一场生态协同、IP储备与商业模式的全面较量。短剧，这块曾经被视为“暴利套路”的流量洼地，如今正演变为巨头们检验综合实力的竞技场。

腾讯的多线出击：从火星社到阅文短剧的生态联动

腾讯的短剧布局如同一盘精心布下的棋局，步步为营却又暗藏杀机。据悉，腾讯近期在微信内上线了一款名为“火星短剧社”的小程序，这是其首个独立的短剧产品，主打免费模式，以广告解锁取代传统付费观看。

这一策略直击用户对高昂充值费用的痛点——半分钟的广告即可解锁一集内容，让短剧的门槛骤然降低。火星短剧社的内容由腾讯视频及合作方独家提供，竖屏播放形式与短视频一脉相承，用户只需上下滑动即可切换剧集，仿佛在刷短视频的同时沉浸于剧情。

与此同时，腾讯系的另一支力量——阅文集团也在短剧赛道上加速奔跑。去年，阅文曾计划推出“奇迹短剧”平台，如今正式落地为“阅文短剧”小程序，以付费模式为主打，提供单集购买、全集解锁及会员订阅三种选择。

然而，阅文并未止步于微信生态，其触角已延伸至抖音。截至目前，阅文在抖音上线了31款短剧，其中《你是我的恋恋不忘》播放量高达2.5亿次，成为爆款标杆。这种跨平台的布局不仅拓宽了阅文短剧的传播渠道，也借助抖音的流量池为付费内容引流。

腾讯的野心还不止于此。微信“发现”页新增的“短剧”入口，为第三方短剧平台提供了聚合展示的空间。从“剧场”频道的热门榜，到“推荐”频道的精品内容推送，这一功能的推出进一步强化了微信作为短剧分发枢纽的角色。

腾讯视频也在背后默默发力，将10%-20%的剧集预算转向横屏短剧开发，试图在长短结合的战略中巩固市场地位。正如一位业内人士所言：“腾讯不是在单打独斗，而是在用生态的力量多线作战。”

字节的短剧工厂：矩阵化布局与商业模式的双轮驱动

如果说腾讯的布局是步步为营，那么字节跳动的策略则可以用“狂飙突进”来形容。在红果短剧和抖音短剧已然占据市场高地的基础上，字节并未满足于现状，而是打造了一个庞大的“短剧工厂”。

据公开报道，字节已在微信和抖音两大平台上线超过30款短剧小程序，包括“逍遥剧场”“金枝好剧”“蛋花剧场”等，涵盖免费与付费两种模式。这种矩阵化的产品布局，既是对流量入口的全面覆盖，也是对用户需求的精准试探。

红果短剧无疑是字节短剧帝国的核心支柱。自2023年5月上线以来，红果短剧凭借“免费观看+平台联动”的双重优势迅速崛起。

QuestMobile数据显示，2024年3月，其人均单日使用时长达1.38小时，超越爱奇艺、腾讯视频等传统长视频平台；截至2024年11月，月活跃用户已突破1.4亿，同比增长626.3%，成为全球首款月活破亿的短剧APP。字节的成功并非偶然，其免费模式降低了用户进入门槛，而抖音生态的流量导入则为红果短剧提供了裂变传播的土壤。

然而，字节并未止步于免费模式的红利。在商业模式上，其短剧产品开始兼容免费与付费的双轨制。例如，抖音短剧即将上线原生专辑广告投放功能，通过自然流量外的广告收入提升免费剧的变现能力。

同时，抖音还推出了多项激励活动，针对优质短剧、首发短剧等加码扶持，承诺付费模式分成收入大幅提升，免费剧广告分账翻倍。这种灵活的模式调整，既满足了用户多元化的观看需求，也为内容创作者提供了更大的回报空间。

群雄逐鹿：快手、百度、爱奇艺的差异化突围

短剧赛道的竞争远不止腾讯与字节的双雄争霸。快手、百度、爱奇艺等平台也在2025年初加紧布局，各展所长试图分一杯羹。

快手选择深耕付费模式，推出了“付费短剧会员”这一全新变现路径。在该模式下，用户订阅会员后可观看平台短剧，快手根据播放时长与合作方分成会员费。

为吸引内容方入驻，快手在扶持期承诺不抽佣，100%会员收入让利合作方。这一策略不仅强化了快手的商业化能力，也为其短剧生态注入了更多优质内容。

百度则将短剧视为内容生态的重点方向。据其2024年数据，百度短剧平台已上线超3.1万部作品，季度环比增长17.8%。《打拐兄弟》《浴火之路之逃出大山》等精品短剧的成功，不仅提升了用户日活，还带动了GMV的双增长。

2025年，百度推出“百剧计划”和“百度百科短剧星耀计划”，计划从分发、分账、奖励等五大维度全面升级短剧业务，试图通过精品化内容与创新玩法实现突围。

爱奇艺则选择与红果短剧合作，探索IP联合开发与联合出品的新路径。这种强强联合不仅弥补了爱奇艺在短剧领域的流量短板，也为其注入了字节的生态活力。拼多多旗下的多多短剧则以“撒钱”策略抢占独家内容，发布7.0激励政策，对独家短剧提供5万元首发奖励，并签约多家拥有独家版权的机构，试图以资本之力撬动市场。

从流量角逐到生态战争：IP与合规的双重考验

“2025年的短剧行业不再是简单的流量游戏，而是一场生态战争。”一位行业观察者如此评价。在这场战争中，IP储备与生态协同成为制胜的关键。

阅文凭借海量的网文IP资源，成为腾讯系短剧布局的核心优势。《庶女攻略》《锦绣未央》等热门网文的改编潜力，不仅吸引了原有粉丝，也为短剧品牌化提供了可能。

阅文CEO侯晓楠曾透露，2024年其IP授权数量已超百部，未来还将持续扩张。字节虽在网文IP上起步较晚，但通过与400多家版权方合作，快速积累了1.5万部短剧的内容库，弥补了先天不足。

生态协同能力同样至关重要。腾讯依托微信的社交裂变与腾讯视频的专业展示，构建了短剧的多渠道分发网络；字节则通过抖音与红果短剧的内容闭环，实现短视频与短剧的相互引流。这种生态协同不仅提升了用户粘性，也放大了内容的传播效应。

然而，合规能力正成为短剧行业的新门槛。随着监管政策日益趋严，内容质量、版权合规成为各大平台必须面对的挑战。2024年，国家广播电视总局对微短剧的监管从专项治理转向常态化，要求备案审核更加严格。巨头们必须在追求商业利益的同时，确保内容价值观的正向引导，这既是对行业的约束，也是对品牌形象的维护。

短剧的十字路口：工业化时代的机遇与挑战

从草莽时代的“暴利套路”，到如今巨头主导的工业化竞争，短剧行业正在迎来十字路口。数据显示，2024年微短剧相关企业已突破8.3万家，市场规模预计超过500亿元。

腾讯、字节的强势入场，不仅推动了短剧的规模化生产，也加速了其精品化进程。然而，激烈的竞争也带来了隐忧：内容同质化、用户审美疲劳、监管压力，都可能成为行业发展的绊脚石。

对于腾讯而言，其生态优势与IP储备是立身之本，但如何平衡免费与付费模式的收益，仍需进一步探索。字节凭借流量与矩阵化布局领跑赛道，但过度依赖广告变现可能削弱用户体验。

快手、百度、爱奇艺等玩家则需要在差异化突围中找到自己的定位。

2025年的短剧战争注定是一场生死竞速。它不仅是用户时长的争夺，更是内容生态与商业模式的终极较量。在这场群雄逐鹿的博弈中，谁能笑到最后，或许取决于谁能更好地讲好故事——既是剧中的故事，也是行业未来的故事。

互联网消费组 | 大白总编｜小哲

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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

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