真正成熟的 AI 产品，都能在设计什么时候交还给人

小欧 — Sat, 15 Aug 2026 04:25:20 GMT

当AI Agent开始执行真实业务操作时，产品设计的核心不再是让AI做得更多，而是决定它何时必须停下来。本文深入剖析人工接管机制的设计逻辑，从风险分层到动态权限系统，揭示AI产品从“帮我想”到“替我做”的关键转变。

过去两年，AI 产品最明显的变化，是从“帮我想”逐渐走向“替我做”。

聊天模型可以回答问题，Agent 则开始浏览网页、读取文件、调用工具、修改表格、发送信息，并尝试把一个多步骤任务从头推进到尾。对用户来说，这种变化很直观：以前需要把每一步讲清楚，现在只要说出目标，AI 就会自己规划中间过程。

有意思的是，Agent 越能干，产品里的暂停、确认和接管机制反而越多。

OpenAI 在 2025 年 7 月发布 ChatGPT Agent 时，除了介绍它如何使用虚拟计算机和多种工具完成复杂任务，也反复强调几项控制措施：具有重要影响的操作需要用户确认；部分关键任务需要主动监督；用户可以中断任务、修改指令、接管浏览器或者直接停止任务。

如果只从自动化率看，这些步骤像是在给 Agent “踩刹车”。但从产品角度看，它们恰好揭示了 Agent 与普通聊天机器人的区别。

聊天机器人答错一个问题，用户通常可以忽略、重问或者修改。Agent 一旦拥有外部执行能力，错误就可能变成一封已经发出的邮件、一条已经更新的客户记录、一个被取消的预约，或者一次对外作出的承诺。此时，模型输出不再停留在对话框里，而是进入了真实业务和真实关系。

产品要解决的问题也随之改变：不只是怎样让 AI 做得更多，还要决定它可以在什么范围内自主行动，什么时候必须停下来，以及停下来以后怎样把任务完整地交还给人。

我更愿意把这件事理解成一套动态权限系统。

真正成熟的 AI 产品，设计的不是一个孤立的“转人工”按钮，而是一套能够根据任务风险调整权限，并将目标、过程、状态和责任完整交还给人的协作机制。

本文看点

01 何时必须把控制权交还给人
02 人工接管如何转移任务上下文
03 产品经理怎样设计接管机制

一、人工接管为什么不再只是“兜底”

早期智能客服已经有“转人工”。机器人无法识别问题时，把对话分配给客服坐席；用户不满意时，也可以输入“人工客服”退出机器人流程。

在这个模型里，机器和人的边界相对清楚：机器人处理标准问题，人处理复杂问题。转人工往往发生在机器人已经失败以后，因此它天然被理解为兜底方案。

Agent 改变了这个前提。

它不只是生成一句回答，而是在一个任务里连续作出多次判断。它可能先读取用户需求，再选择工具、检索资料、比较方案、填写表单，最后执行一个会影响外部状态的动作。任务越长，AI 的每一步就越可能改变下一步能做什么。

这时，人工介入至少会出现在三个位置。

执行前：人负责授权

假设用户对一个邮件 Agent 说：“整理今天需要回复的客户邮件，并帮我处理。”

读取邮件、识别主题、归纳问题，通常属于低风险动作。生成回复草稿会提高风险，但结果仍然没有离开系统。真正发送邮件时，风险突然变化：它开始代表用户对外表达，还可能包含时间承诺、报价信息或责任判断。

因此，人不是在 AI 失败以后才出现，而是在动作产生现实后果之前完成授权。

执行中：人负责纠偏

多步骤任务经常遇到模型事先无法判断的情况。用户让 Agent 安排出差，它可能在查找航班后发现预算不足，也可能发现两个会议时间互相冲突。继续执行不是单纯的技术问题，因为如何取舍取决于用户没有说出的偏好。

此时最合适的动作不是猜，也不是宣布任务失败，而是暂停、说明冲突，并请求用户补充判断。

执行后：人负责审阅和承担结果

有些任务可以先执行，再由人复核。例如整理内部文档、给客户线索打标签、生成一组候选方案。这类任务的结果可以批量检查，也容易撤回。

但“可以事后检查”不等于责任消失。产品仍然要告诉用户 AI 改了哪些内容、依据是什么，以及怎样撤销。

三个位置对应三种不同的人类角色：授权者、协作者和审阅者。它们已经超出了传统“机器人不会了，找个人来”的逻辑。

NIST 在《AI 风险管理框架》的人机交互附录中，把人机组合描述为一条从自主执行延伸到人工处理的连续谱。AI 可以自主决策，也可以把判断延迟给专家，或者仅向人类决策者提供额外意见。不同系统是否需要人工监督，取决于具体场景，而不是由“是否使用 AI”统一决定。

这条原则看起来抽象，落到产品里却非常具体：人不能只作为异常队列末端的一个接收者，而应该在任务设计阶段就拥有明确角色。

「换句话说，人工接管不是 Agent 能力不足时留下的临时补丁。只要产品允许 AI 进入真实流程，它就需要回答谁有权决定、谁能够暂停、谁来检查结果，以及最后由谁承担后果。」

二、什么时候必须停下来，不能只看模型置信度

确定需要人工介入以后，下一个问题是：什么时候介入？

一个很容易想到的方案，是给模型设置置信度阈值。置信度高就继续执行，置信度低就询问用户或者转人工。

这个方案适合解决部分识别问题，却不足以决定行动权限。

模型对一件事“很确定”，只能说明它当前生成的判断比较稳定，不能证明判断本身正确，更不能说明执行这项动作是安全的。一个模型可能非常确定地填错收件人，也可能非常流畅地生成不该对外发送的内容。

判断是否需要人工介入，至少还要看四个维度。

决定是否接管的四个维度

第一，后果有多严重

同样是生成文本，写一份内部头脑风暴和向客户发送正式回复，风险并不在同一层级。

前者即使有错误，通常只影响当前用户；后者可能影响合同理解、客户关系和企业信誉。产品不能因为两项任务都调用同一个模型，就给它们相同的执行权限。

后果也不只指经济损失。涉及身份、隐私、医疗、法律、公共表达和人际关系的任务，往往需要更谨慎的授权。

第二，动作是否容易撤回

草稿可以修改，标签可以删除，内部排序可以重算。但邮件一旦发送、内容一旦公开发布、会议一旦取消，恢复成本会明显增加。

产品经理可以把任务中的动作分为三类：容易撤回、可以补救、很难挽回。越接近最后一类，越应该在执行前提供清晰的预览和确认。

这里的重点不是简单地增加弹窗，而是让用户看见即将发生什么。一个只写“是否确认”的对话框，无法帮助用户判断风险；有效确认需要展示对象、内容、影响范围和关键参数。

第三，影响范围有多大

AI 修改个人待办事项和批量更新公司客户库，不应该使用同样的阈值。即使单条修改的风险不高，只要动作数量足够大，错误也会被成倍放大。

因此，产品不仅要判断“能不能改”，还要判断“一次能改多少”。单条操作、批量操作和跨系统操作，应该对应不同权限。

第四，用户到底授权了什么

用户说“帮我处理一下”，并不天然等于“你可以替我发送、购买和承诺”。自然语言里的意图往往是模糊的，系统权限却必须是明确的。

授权至少要回答三个问题：允许 AI 做哪类动作，授权在多长时间内有效，出现什么变化后需要重新确认。

例如，用户可以允许 Agent 在 500 元预算内选择商品，但当价格变化、收货地址变化或购买对象发生变化时，原授权就不应继续沿用。用户也可以允许系统自动更新低风险字段，但删除记录和修改合同状态仍需单独确认。

从公开说明看，ChatGPT Agent 的控制设计体现了类似的风险分层：购买等具有现实后果的操作需要明确确认；发送邮件等任务可能要求用户主动监督；银行转账等高风险任务则被列为主动拒绝的类型。

这些机制不能直接证明某个产品已经解决了相关安全问题，但它们说明了一种产品方向：Agent 的权限不应该由一次笼统授权决定，而要随着动作性质变化。

可以把四个维度压缩成一个判断顺序：先看后果，再看能否撤回，然后看影响范围，最后检查授权是否仍然成立。

风险也不是某类任务自带的固定标签。同样是发送邮件，向自己发送会议纪要和向外部客户确认价格，所需控制并不相同；同样是修改数据，个人临时表格和企业主数据也不在一个风险层级。产品应评估“当前动作发生在什么环境、影响谁”，而不能只按工具名称配置权限。

这会带来额外的产品成本：团队需要维护任务状态、业务规则和权限上下文，而不是只维护一份 Prompt。但当 Agent 真正进入生产流程时，这部分成本很难被模型升级替代。

只有当风险处于可接受范围内，AI 才继续执行。模型置信度可以参与判断，但不能独自决定结果。

这也是为什么人工接管很难被做成一条统一规则。相同模型、相同用户，面对不同动作时也可能需要不同程度的监督。

三、人工接管不是开关，而是一套动态权限系统

不少产品把人机协作设计成两个状态：AI 正在执行，或者用户已经接管。

这种二元设计简单，但无法覆盖真实任务。因为一个 Agent 在完成任务的过程中，可能有些步骤可以自主完成，有些步骤需要用户选择，有些步骤则只能由人执行。

更合理的方式，是让权限随着任务阶段变化。为了便于讨论，可以把它拆成五种状态。

Agent 的五种动态权限状态

观察：AI 可以读取，但不能改变外部状态

在这个状态下，AI 可以读取邮件、文档、日历或者业务数据，理解现状并整理信息，但不能对外发送，也不能修改关键数据。

观察状态适合任务刚开始、用户意图尚不明确或者系统仍在收集信息的时候。它给了 AI 足够的分析空间，同时把现实影响控制在较低水平。

当然，读取本身也可能涉及隐私和权限。企业产品仍然要限制数据范围，并记录 AI 访问过什么。这里所说的低风险，只是相对于外部执行，不代表读取可以没有边界。

建议：AI 给出方案，人决定采用哪一个

当任务包含业务取舍时，AI 可以提供选项、依据和影响，而不是直接替用户选择。

例如，销售助手发现某个客户长时间没有回复，可以建议发送跟进邮件，也可以建议先让销售人员确认客户状态。AI 的价值在于减少信息整理成本，不必顺便拿走决策权。

预演：AI 准备好动作，但暂不执行

预演比建议更接近行动。系统把邮件、表单、数据库修改或工具调用准备好，让用户看见执行对象和预计结果。

对于高影响但规则相对明确的任务，预演往往比反复询问更有效。用户不需要阅读 Agent 的完整推理过程，只需要检查几个会改变结果的关键字段。

好的预演还应该告诉用户哪些部分来自原始数据，哪些部分是 AI 推断，哪些信息仍然缺失。否则，一份格式完整的预览很容易让人误以为所有内容都已经核实。

授权执行：人在明确范围内放行

用户确认后，AI 可以执行当前动作，或者在一个清晰范围内连续执行。

关键在于授权范围必须可见。用户同意发送这一封邮件，不等于同意今后自动发送所有类似邮件；用户允许更新一个客户字段，也不等于允许系统修改整条客户记录。

授权粒度过细，会让用户不停点击；授权粒度过粗，又容易失控。产品需要根据动作风险和重复频率，在单次授权、批次授权和持续授权之间选择。

暂停接管：AI 停在可恢复的位置

当信息冲突、工具失败、权限不足或者风险升级时，AI 应该暂停，并把控制权交还给人。

这里最重要的词不是“停”，而是“可恢复”。如果每次暂停都意味着任务清零，用户会本能地阻止系统自主执行，因为任何异常都会带来巨大的重做成本。

OpenAI 对 ChatGPT Agent 的公开介绍提到，用户可以在任务执行中随时中断、澄清或者改变任务，系统会从中断处继续并整合新信息，而不丢失此前进展。对于 Agent 产品来说，这类体验比单纯的停止按钮更接近真正的协作。

把五种状态放进一次任务

以“帮助销售跟进沉默客户”为例，这五种状态可以出现在同一条任务链路中。

Agent 首先进入观察状态，在授权范围内读取客户资料、历史邮件和最近一次沟通时间。它发现两位客户超过两周没有回复，但没有立刻发送消息。

随后进入建议状态：一位客户仍处于需求确认阶段，适合补充案例；另一位客户已经收到报价，更适合询问内部评估进度。AI 给出两种跟进策略及其依据，销售人员不需要重新翻阅过往记录。

接着进入预演状态。Agent 生成两封邮件草稿，并明确标记收件人、引用的历史信息和拟更新的 CRM 字段。其中一封涉及新的折扣表述，超出了原有报价范围，系统因此没有把它放入可直接发送的队列。

销售人员可以授权发送第一封，并允许系统更新对应的跟进时间。第二封则进入暂停接管：由销售人员决定是否调整折扣，或者把问题交给负责人。人完成判断后，任务可以从当前节点继续，而不是重新分析两位客户的沟通历史。

这条链路里，AI 能力没有突然变化，变化的是动作风险和授权范围。动态权限系统要识别的，正是这种任务状态的变化。

五种状态不是要求所有产品都做五套界面。它们真正提供的是一种检查方法：当前 AI 拥有什么权限，这项权限为什么成立，什么事件会让权限发生变化？

如果团队无法回答这三个问题，所谓“自主 Agent”往往只是把多个工具调用串了起来，却没有建立清楚的控制模型。

四、交还控制权之前，必须先交还上下文

很多产品已经提供“转人工”，用户体验却并没有明显改善。

最典型的场景是智能客服。用户已经向 AI 描述了一遍问题，AI 尝试几次以后宣布无法解决，随后转给人工客服。人工客服进入后第一句话仍然是：“请问您遇到了什么问题？”

从系统角度看，转人工已经成功；从用户角度看，他只是换了一个窗口重新开始。

问题在于，产品只转移了对话入口，没有转移任务状态。

人接手的不是一句话，而是一段已经发生的过程

Agent 执行时间越长，积累的上下文越多。其中不仅包括用户说过什么，还包括系统怎样理解目标、调用过哪些工具、得到过什么结果、在哪一步遇到冲突，以及哪些动作已经生效。

如果人工接管时拿不到这些信息，他就需要重新调查。更糟糕的情况是，他只看到一份 AI 总结，却无法确认总结对应哪些原始信息。

因此，一次有效的接管至少要交付六类内容。

第一，用户最初想完成什么。目标需要保留原始表达，避免在多轮处理后被系统悄悄改写。

第二，AI 已经完成了什么。包括查询、生成、修改和外部调用，而不是只展示最后一句回复。

第三，AI 使用了哪些依据。重要事实需要保留来源，关键推断需要被标记为推断。

第四，任务停在哪里。是缺少信息、工具报错、权限不足，还是系统判断风险过高？不同原因对应不同处理方式。

第五，哪些结果已经生效。草稿和已发送邮件不能混在一起，准备修改与已经写入数据库也必须区分。

第六，接下来可以做什么。产品应给出有限且清晰的选项，让人工决定继续、修改、撤回还是终止。

接管时必须交还的上下文

Microsoft Copilot Studio 的官方文档提供了一个比较具体的例子。系统把对话转给人工坐席时，可以传递完整对话历史和相关变量。默认变量包括最后触发的话题、用户此前表达、会话编号、语言，以及由业务流程定义的其他变量。这些信息既用于帮助人工快速理解问题，也用于把会话路由给更合适的团队。

它还区分了隐式触发和显式触发：当系统无法识别意图，或者用户直接提出找人工时，可以进入升级流程；当产品团队事先判断某类话题必须由人处理时，也可以在流程中明确设置转移节点。

Intercom Fin 的工作流设计则提供了另一个角度。它允许产品在转人工之前先向客户收集更多信息。官方文档解释了两个目的：新的信息可能让 Fin 获得一次继续解决问题的机会；即使最终仍需人工处理，客服也能减少重新追问上下文的时间。

这说明人工接管不是把“当前聊天记录”简单打包就结束了。产品还要考虑接管前是否需要补齐信息、接管对象应该是谁，以及什么内容最能帮助对方继续工作。

上下文不是越多越好

另一种常见误区，是把完整运行日志直接展示给人工。技术上信息很充分，实际使用时却像让客服阅读一份未经整理的事故现场记录。

接管界面需要同时提供摘要和追溯。摘要负责回答现在发生了什么，原始记录负责在需要时验证细节。两者缺一不可。

只有摘要，人工可能被 AI 的错误归纳带偏；只有日志，人工又要付出过高的理解成本。

可以把接管卡片设计成三层：第一层展示任务目标、当前状态和待决策事项；第二层展示已完成动作与关键依据；第三层允许展开原始消息、工具输出和操作记录。

真正好的交接，不是让人知道 AI “想了什么”，而是让人能够在最短时间内判断：现在是否安全，哪里需要修改，下一步应该由谁做。

五、把人放进流程，不等于风险已经解决

讨论到这里，很容易得出一个过于乐观的结论：只要关键节点有人确认，AI 系统就安全了。

现实没有这么简单。

Human-in-the-loop，通常翻译为“人在回路中”，描述的是人可以参与 AI 系统的判断、审核或执行。但人在流程里出现，不代表他真的理解情况，也不代表他拥有足够时间和权力去纠正系统。

人工监督本身也会失败。

人工监督的三种失败

确认太多，人会开始机械点击

如果 Agent 每调用一次工具都弹出确认，用户很快会把“同意”当成继续按钮。此时产品保留了形式上的授权，却失去了实际判断。

确认疲劳不是简单的交互问题。它意味着产品没有区分动作风险，把所有责任都通过弹窗推给用户。

一旦出错，系统可以说“用户确认过”，用户却可能从未真正看懂将要发生什么。这种设计保护了流程记录，不一定保护了用户。

减少确认的办法不是取消大部分控制，而是把确认放在风险发生变化的位置。例如，Agent 可以自主搜索十个页面，但在上传私人文件、发送外部消息或提交订单前集中确认。

信息很多，不代表人能作出判断

接管界面如果展示几十条工具日志和一大段模型解释，人类仍然可能不知道该看哪里。

有效监督需要“决策信息”，而不仅是“过程信息”。产品要明确提示发生了什么异常、哪些内容不确定、不同选择可能产生什么后果。

NIST 在人机交互附录中提醒，AI 系统信息如何呈现给人，本身就是复杂问题。不同用户会根据经验、偏好和能力，以不同方式理解 AI 输出。某些情况下，AI 甚至可能放大人的偏见，而不是与人形成互补。

这意味着，团队不能只统计“人工看过多少次”，还要观察人工是否推翻过 AI、为什么推翻，以及推翻以后系统是否真正改变。

人已经接管，AI 却没有真正退出

控制权冲突是更隐蔽的问题。

Intercom 在 Fin 工作流文档中专门提醒：如果使用不合适的消息触发条件，Fin 可能在人工客服已经接手以后继续回复，插入真人与客户的对话。官方建议调整工作流，避免在人工活跃时重新触发 AI。

这类问题看起来是配置错误，背后却是一个普遍产品问题：系统是否有明确的任务负责人状态？

如果“AI 正在处理”“等待用户确认”“人工正在处理”和“任务已结束”只是界面文案，而不是底层工作流中的互斥状态，多个执行者就可能同时行动。

成熟系统需要明确所有权。人工接管后，AI 是否只读？是否允许继续生成建议？什么时候可以重新获得执行权限？这些都要由状态机和权限规则共同决定，不能依赖参与者之间的默契。

所以，人工接管并不是给自动化加一层保险。它本身也是一个需要被设计、评测和持续优化的产品能力。

六、产品经理如何设计一套完整的人工接管机制

如果正在设计一个 Agent、智能客服或企业 AI 助手，最容易犯的错误，是先在界面上加一个“暂停”或“转人工”，然后再考虑什么时候触发。

更有效的顺序，是先还原任务，再决定控制权怎样移动。

人工接管的完整设计闭环

第一步：把任务拆成会改变状态的动作

不要只画“用户输入—AI 处理—输出结果”三步流程。Agent 的价值和风险都藏在中间。

以“帮助销售跟进客户”为例，至少可以拆成读取客户记录、归纳历史沟通、判断当前阶段、生成跟进建议、起草邮件、选择收件人、发送邮件、更新 CRM 和安排下次提醒。

每一步都要标记三个信息：读取了什么，生成了什么，改变了什么。

只生成内容和真正改变外部状态，是两种不同权限。把它们混在一个“AI 处理”节点里，后面的接管设计就很难清楚。

第二步：标记不可逆动作和风险跳变

并不是每一步都需要人工。产品经理要找的是风险发生明显变化的节点。

常见节点包括：对外发送、公开发布、支付或下单、删除数据、修改关键业务状态、暴露私人信息、代表用户作出承诺。

还要注意批量操作带来的风险跳变。修改一条记录可能不需要确认，批量修改一千条记录则应该改变权限。

风险标记最好和具体后果绑定，而不是只使用“高、中、低”三个抽象等级。团队要知道错了以后谁受影响、是否能撤销、补救需要多长时间。

第三步：明确授权的范围和有效期

用户授权不能只有“允许 Agent 使用工具”这一层。

至少需要区分读取权限、生成权限、修改权限和对外执行权限。持续授权还要说明适用对象、数量限制、时间范围和例外条件。

ToC 产品需要让这些信息容易理解，避免把用户带进复杂的权限配置页面。ToB 产品则要把权限连接到账号、角色、业务字段和审计体系，确保 Agent 不会因为模型判断而越过组织权限。

第四步：定义触发人工介入的条件

触发条件可以来自五类信号。

一是用户主动请求，例如要求人工处理或者主动暂停。

二是信息不足或相互冲突，系统无法确定应该采用哪一种事实。

三是工具和流程异常，例如接口失败、页面状态变化或者业务系统返回错误。

四是风险升级，例如动作从内部草稿变成外部发送，或者单条操作变成批量操作。

五是越过授权范围，包括预算超限、对象变化、需要新增权限或者涉及未授权数据。

触发条件不应只交给模型自由判断。涉及权限、金额、数量和业务状态的规则，更适合由确定性的程序控制；模型适合识别自然语言中的意图、冲突和异常信号。二者结合，才能避免把安全边界建立在一句 Prompt 上。

第五步：保存可以继续执行的任务状态

暂停不是结束。系统需要知道任务停在哪个步骤、已经完成什么，以及恢复时从哪里开始。

LangGraph 的 Interrupt 机制提供了一个技术层面的例子：执行到指定位置时，系统可以保存图状态并等待外部输入；之后使用同一个任务标识继续执行。中断既可以用于审批，也可以让人修改模型输出或工具参数。

这项机制对产品的启示不是一定要使用某个框架，而是人工接管必须有状态持久化。没有状态保存，接管就只能变成“终止 Agent，再由人工重新处理”。

还要注意副作用。部分 Agent 框架在恢复节点时，可能从节点开头重新执行。因此，发送、扣款和写入等动作需要具备幂等性：同一个动作即使被重复调用，也不能产生两次真实后果。

第六步：设计接管后的重新进入

人工接管以后，任务有三种可能：由人完成、修改后交还 AI、直接终止。

产品需要让这三种结果可见，并同步更新负责人状态。

如果人修改了 AI 的草稿后继续执行，系统应该记录修改内容，但不能自动把一次修改当成永久规则。如果人工发现长期知识错误，则需要进入知识库或记忆更新流程。当前任务纠错和系统长期学习，是两件不同的事。

这一步也决定了反馈能否真正产生价值。仅记录“用户接管过”意义有限，团队更需要知道接管原因、修改对象、是否继续使用 AI，以及相似问题是否再次发生。

七、怎样判断一次人工接管做得好不好

Agent 产品常用任务完成率、成功率和耗时评价自动化效果。人工接管则容易被简化成一个指标：转人工率。

转人工率高，不一定说明 AI 差。高风险业务本来就可能需要更多确认；转人工率低，也可能是用户找不到入口，或者已经放弃任务。

更有意义的评测要覆盖三段过程。

接管之前：系统是否在正确时间停下

可以观察不必要确认率和漏确认率。

不必要确认率高，说明系统频繁打断低风险任务；漏确认率高，则说明系统在用户未充分授权时执行了高影响动作。

还可以记录用户主动中断的位置。如果大量用户总在相同节点接管，可能意味着该节点的风险提示、默认策略或模型判断存在系统性问题。

接管过程中：人是否真正接得住

关键指标包括人工理解任务所需时间、用户重复描述问题的比例、人工查看原始记录的频率，以及人工是否能快速判断哪些结果已经生效。

如果客服每次都要重新询问，说明上下文没有有效交接；如果人工必须翻阅大量日志，说明摘要没有回答真正的决策问题。

接管之后：任务是否顺利继续

可以观察接管后的任务完成率、恢复耗时、重复执行次数、撤回比例和控制权冲突次数。

人工修改后，AI 能否从正确状态继续？人工接手后，AI 是否仍然执行旧计划？用户取消以后，外部动作是否真正停止？这些问题比“有没有接管按钮”更接近产品质量。

最终，人工接管的目标不是把失败任务扔进人工队列，而是降低一次异常对任务连续性和用户信任的破坏。

这也是为什么评测 Agent 时不能只看全自动完成率。一个能够在复杂任务里识别边界、保存进度并顺利交接的系统，可能比一个偶尔全自动成功、失败时只能重来的系统更值得被授权。

结语：自动化真正要节省的，是人的注意力，不是人的存在

回到最初的问题：为什么 AI 越能干，产品反而越需要设计暂停、确认和人工接管？

因为能力提升改变的不是错误是否存在，而是错误能够影响多远。

当 AI 从提供答案变成执行动作，产品就不能只追求减少人工步骤。它还要重新分配判断权、执行权和责任：哪些事情可以交给系统，哪些节点必须由人决定，出了问题以后谁能看见现场、修正动作并继续任务。

这里存在一个很容易被忽略的边界。不是所有 AI 产品都需要复杂的人工接管。只生成低风险内容、结果容易撤销、影响范围有限的工具，通常可以保持轻量。把每个产品都设计成审批系统，只会增加使用成本。

但只要 AI 开始访问私人数据、调用外部工具、改变业务状态或者代表用户与他人互动，接管机制就应该进入产品主流程，而不是留在异常处理文档里。

「成熟的自动化，不是系统从此不需要人，而是需要人的时候，人能及时进入、看懂现场、接住任务，并且知道接下来由谁负责。」

再往前一步看，AI 产品真正稀缺的也许不是让机器多完成几个步骤，而是帮助人把有限的注意力留在真正需要判断的地方。

机器可以承担重复读取、信息整理和流程执行，人则应该出现在目标发生变化、利益需要权衡、关系可能受损和责任无法外包的节点。人工接管设计得越好，人越不需要盯着系统的每一步；但在那些真正重要的时刻，人仍然拥有理解、质疑和改变结果的权利。

所以，衡量一个 Agent 是否成熟，不妨少问一句“它能不能彻底替代人”，多问三件事：它知道什么时候该停吗？停下后能把现场说明白吗？人作出判断以后，任务还能顺利继续吗？

从今天开始设计人工接管，最小的动作不是新增一个按钮。先拿出当前产品的一条核心任务链路，圈出其中所有不可逆动作，再逐个回答：谁有权执行，什么情况下需要重新确认，暂停以后怎样恢复。

当这三个问题有了清晰答案，AI 才不只是被接入流程，而是真正进入一段有边界的协作关系。

我们真正交给 AI 的，不是责任本身，而是那些不值得持续消耗人类注意力的步骤。能被约束，才值得被授权；能在关键时刻把任务交还给人，才算真正协作。

关键来源

OpenAI：《隆重推出 ChatGPT 智能体：连接研究与实践》，2025 年 7 月 17 日。https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/

NIST：《AI Risk Management Framework 1.0》附录 C：AI 风险管理与人机交互，2023 年。https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/appendices/app-c-ai-risk-management-and-human-ai-interaction/

Microsoft Learn：《Hand off to a live agent》，页面更新于 2026 年 8 月 3 日。https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/advanced-hand-off

Intercom Help：《Use Fin AI Agent in Workflows》，页面更新于 2026 年 7 月。https://www.intercom.com/help/en/articles/10032299-use-fin-ai-agent-in-workflows

LangChain Docs：《LangGraph Interrupts》。https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/interrupts

本文由 @小欧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

有了 Codex 和这几个 Skill，Logo 设计自由了！

萤柳 — Sat, 15 Aug 2026 04:00:29 GMT

哈喽，大家好，我是萤柳！

前几天我想找一个真正能做 Logo 的 Skill。

GitHub 上相关项目不少，有的说能生成专业品牌系统，有的强调一次给出六套 SVG，还有的把流程做得像设计公司。

只看项目主页，很难知道它们用起来到底差在哪。

我最后挑了三个。

第一个是 Taste Skill 里的 Brandkit，整个项目有 7 万多 Star。

第二个是专门生成 Logo 的 Logo Generator Skill，有 1800 多 Star。

第三个来自 Rampstack 的品牌 Skill 合集，名字就叫 Logo Design。

我把它们都装进 Codex，用同一份需求各跑了一遍。

话不多说，上教程！

一、Logo Generator Skill

它可以生成可编辑的 SVG Logo，一次提供至少 6 个方向，还能导出透明 PNG。

安装：

npx skills add https://github.com/op7418/logo-generator-skill.git

安装后直接说：

使用 logo-generator，为「山海书局」生成 6 个差异明显的 SVG Logo。
核心概念：山峰与翻开的书页
风格：极简、东方、现代
颜色：先使用纯黑单色
要求：
1. 必须适合公众号头像
2. 缩小到 32px 仍然清晰
3. 不要印章、毛笔字和复杂渐变
4. 同时提供图形标、横版组合和纯文字版
5. 先生成 SVG 和对比页面，不使用 Gemini API
只有在你要求制作高级背景展示图时，才需要配置 Gemini API，基础 SVG 和 PNG 不需要。

下面是图形标的生成结果。

然后你点开【打开交互对比页面】

点击【下载当前SVG】，就可以下载下来，拖到Figma中修改了。

还有横版组合。

纯文字版的。

二、Rampstack Logo Design

它偏专业设计公司的工作方式，先研究字标、组合标、字母标、图形标等方向，给出选择理由和应用规范。

更擅长方案推导，不一定直接生成最终图片文件。

在 Codex 中安装完整品牌 Skill 集：

/plugin marketplace add rampstackco/claude-skills
/plugin install rampstack-skills@rampstack

安装后说：

使用 logo-design，为「山海书局」制定 8 个 Logo 设计方向。
品牌受众：25—40 岁城市读者
品牌气质：克制、现代、东方、人文
应用场景：公众号头像、门店招牌、书签、帆布袋
必须满足：单色可用、16px 可识别、适合印刷和刺绣
分别探索：
- 字标
- 图形加字标
- “山”字变形
- “山海”字母组合标
- 山峰与书页的负形设计
说明每个方向传达什么、适合什么场景、可能存在什么问题，最后推荐两个方向。

下图是8个logo的效果图。

它这里也有说第一轮输出是属于选择方向稿，确定一个之后再精修，我们试一下选07看看。

这个就是它的输出结果，连每个尺寸都弄好了。

你点击下面的【查看】使用规范，还给你梳理好了一系列的规范。

点击这个【下载完整Logo生产包】

你就会看到本地有很多logo资源了。

三、Taste Skill / Brandkit

这个Skill可以生成一整张高级品牌视觉板，包括 Logo 概念、配色、字体和应用效果。

它主要输出图片，不适合直接拿可编辑 SVG。

安装：

npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill brandkit

安装后直接说：

使用 brandkit，为「山海书局」设计一套高级品牌视觉板。
行业：文化出版、独立书店
受众：25—40 岁城市读者
气质：东方、克制、安静、有文化感
核心隐喻：山峰与翻开的书页
配色：墨黑、米白、朱砂红
输出一张 3×3 品牌展示板，包含 Logo、字标、结构解析、配色、字体、书袋、书签和公众号头像应用。

它会根据刚刚你选定的07，确定整体视觉风格，给你做品牌提案图。

那三个 Skill 到底怎么选？

只想快速看到品牌气质，我会用 Brandkit。

它最快让一个模糊想法变得可见，第一眼效果也最好。

已经想清楚方向，接下来需要可编辑 SVG，我会用 Logo Generator，六个方案也足够完成第一轮筛选。

准备把 Logo 长期使用，甚至拿去做门店、包装和周边，就从 Logo Design 开始。

如果三者放在一起用，最佳工作流：Logo Design 定方向 → Logo Generator 做矢量 → Brandkit 做展示图。

一整个LOGO流程都能搞定~

今天的分享就到这里，希望对你有帮助！

本文由作者@萤柳设计，授权发布于平台，未经许可禁止转载。

AI互联网日报：Apple联手阿里训练中国AI、DeepSeek上线国家超算互联网、百度库库AI推出独立端

AI星球 — Sat, 15 Aug 2026 03:41:48 GMT

Apple和阿里把AI本地化推进系统，百度把办公智能体做成独立端。美团红灯停表和Apple Maps广告，又把搜索、收费、履约拉进同一条工作流。这不是功能列表更新，而是系统、办公和本地生活入口都在接手原本需要人判断的动作；我会把焦点放在选择权上，入口替用户省一步时，也要交代数据、收费和规则边界。

一起来看看这两天发生的AI和互联网赛道的大事件吧！

📌 今日AI互联网大事件速览

1，Apple联合阿里训练中国专属AI模型，Apple Intelligence本地化继续推进

2，DeepSeek V4 Pro和Harness上线国家超算互联网，国产模型进入一站式部署通道

3，荣耀YOYO Claw接入智谱GLM-5.3，PC智能体补上更强模型底座

4，商汤大装置提出TPW指标，AI数据中心开始按Token产出算效率

5，百度文库网盘GenFlow更名库库AI，AI办公独立端正式推出

6，NVIDIA全面投产Spectrum-X CPO交换机，AI数据中心网络继续升级

7，Google Gemini允许关闭可见水印，AI生成内容标识权交回用户侧

8，Meta发布开源权重模型Glimmer，开放路线与API闭源路线并行

9，中国医生借GPT-5.6证明22年数学猜想，AI科研协作走出样板

10，Microsoft Copilot Notebooks支持Markdown，资料型AI工作区继续补格式

11，Suno Studio 2.0加入MIDI，AI音乐工具向专业DAW靠拢

12，美国天然气价格预期上行，AI数据中心能源账本再被重估

13，Aurora与Kodiak获准在加州测试自动驾驶卡车，Robotruck进入公开道路验证

14，阿里千问开放AI眼镜生态，导游、教练和巡检Skill可由开发者自建

15，Google Pixel 11相机新功能只限新机，端侧AI继续绑定硬件换代

16，美团红灯停表计划年内覆盖百万骑手，外卖履约继续改写安全规则

17，小米三款迭代平板曝光，Pad 9系列或与新旗舰同台发布

18，Apple提议对App Store外链购买收取最高15%佣金

19，PayPal出售谈判升温，Stripe和Advent被曝仍在磋商

20，Google和Meta回应澳大利亚未成年人社媒禁令，平台合规压力继续上升

21，法国宪法委员会否决15岁以下社媒禁令，未成年人保护规则继续拉扯

22，北京首趟京东号电商班列发车，京津冀货物直通粤港澳大湾区

23，Apple Maps广告位在美国和加拿大招商，地图搜索开始补商业化入口

24，Tesla买断瑞典罢工员工，近三年劳资拉锯暂告一段落

25，Uber和小马智行计划在欧洲投放2000辆Robotaxi

AI赛道观察

1. Apple联合阿里训练中国专属AI模型，Apple Intelligence本地化继续推进

核心内容：Apple被曝与阿里巴巴共同为中国市场训练定制大语言模型，用于推进Apple Intelligence在中国落地。这个合作罕见地把美国消费电子巨头、中国云与模型能力、本地监管要求放到同一条路径上。对Apple来说，中国版AI不能只翻译海外功能，还要解决模型备案、数据处理、内容安全和服务伙伴选择；对阿里来说，进入iPhone系统级入口意味着通义体系有机会触达更高频的端侧场景。苹果AI在中国的关键不只是“有没有”，而是能否在隐私、合规和体验之间找到足够稳的本地化方案。

2. DeepSeek V4 Pro和Harness上线国家超算互联网，国产模型进入一站式部署通道

核心内容：国家超算互联网宣布上线DeepSeek V4 Pro正式版DeepSeek-V4-Pro-0813，以及智能体框架DeepSeek Harness。平台依托全国首个十万卡级超智融合算力资源池，面向科研院所、科创企业和开发者提供大模型训练、微调、评测、部署等全生命周期支持，并强调可在国产算力底座上一站式完成DeepSeek系列模型与源码下载、私有化部署和开发调试。DeepSeek能力从模型接口扩展到超算平台，说明国产AI竞争正在补齐工程化交付和算力入口。

3. 荣耀YOYO Claw接入智谱GLM-5.3，PC智能体补上更强模型底座

核心内容：荣耀全场景软件主理人宣布，荣耀YOYO Claw正式接入智谱最新发布的GLM-5.3大模型，“虾虾大脑”完成升级。GLM-5.3通过更大规模、更长周期和更多样任务环境的后训练，编程能力较上一代提升50%，并在公开基准中取得开源模型第一，同时提升代码审查、漏洞发现等网络安全任务表现。YOYO Claw此前作为荣耀PC侧智能体入口，承担跨应用操作和任务辅助，接入更强模型后，PC助手竞争会从“能不能唤起”走向“能不能处理复杂任务”。

4. 商汤大装置提出TPW指标，AI数据中心开始按Token产出算效率

核心内容：商汤大装置首次提出TPW指标，把AI数据中心的效率衡量从传统算力规模转向单位电力、成本和算力协同下可产出的高质量Token。随着Token消耗指数级增长，AIDC用电量在社会用电结构中的占比继续抬升，行业关注点不再只是“谁拥有更多算力”，也开始追问“谁能以更低成本生产更多可用Token”。商汤把智算中心理解为连接电力与Token的价值平台，背后是AI基础设施进入精细化运营阶段。未来模型服务商、云厂商和企业客户都会更关心吞吐、能耗和质量之间的综合账。

5. 百度文库网盘GenFlow更名库库AI，AI办公独立端正式推出

核心内容：百度文库网盘通用智能体GenFlow在百度AI Day开放日官宣中文名“库库AI”，并推出库库AI办公PC客户端、网页端、小程序和企业版等独立端。百度披露，GenFlow在今年4月月活已突破1亿，其中AI办公MAU超过2500万，位居通用AI办公赛道前列。独立端的意义在于，AI办公不再只是文库或网盘里的附属功能，而是被包装成面向个人和企业的独立工作入口。百度要把资料整理、文档生成、知识问答和团队办公串成一个产品面，继续争夺高频办公场景。

6. NVIDIA全面投产Spectrum-X CPO交换机，AI数据中心网络继续升级

核心内容：NVIDIA官方账号宣布全面投产Spectrum-X以太网光子交换机，称其为全球首款量产的200G/lane共封装光器件CPO以太网交换机系统。AI集群规模持续扩大后，瓶颈不只在GPU本身，也在节点间通信、带宽、延迟、功耗和网络可靠性上。CPO把光学组件与交换芯片更紧密地封装在一起，有助于提升传输效率并降低大规模数据中心的网络能耗。NVIDIA继续把AI基础设施从芯片延伸到网络系统，目的是让训练和推理集群在更大规模下保持可用吞吐。

7. Google Gemini允许关闭可见水印，AI生成内容标识权交回用户侧

核心内容：Google更新Gemini和AI视频生成器Flow，允许用户关闭图片、视频、音乐等AI生成内容上的可见水印。新的“Media watermark”设置关闭后，不会影响用于识别AI生成文件的隐形标记。这个调整把展示层面的选择权交给用户，但也让平台需要解释可见标识和后台溯源之间的区别。创作者可能希望输出更干净的素材，平台则要继续承担透明度、版权争议和滥用治理责任。AI生成内容进入日常创作后，水印不再只是技术细节，而是产品体验、信任机制和监管预期之间的平衡点。

8. Meta发布开源权重模型Glimmer，开放路线与API闭源路线并行

核心内容：Meta本周发布开放权重AI模型Glimmer，用户可下载并在本地硬件上运行，与更强但保留在自家API后的Muse Spark形成对照。这个组合延续了Meta在AI开放生态里的双轨策略：一边用可运行、可微调、可部署的模型吸引开发者和研究者，另一边把部分高能力模型留在平台服务中。开放权重模型的价值不只在免费使用，还在于企业能做私有化、合规审计和硬件适配。Meta要证明“AI for everyone”不只是口号，关键在于开放版本是否足够好用。

9. 中国医生借GPT-5.6证明22年数学猜想，AI科研协作走出样板

核心内容：一位非数学专业背景的中国医生借助GPT-5.6模型，用16小时完成Crouzeix猜想相关证明，猜想提出者本人及多位数学家已确认结果正确，研究资料也已全部开源。这个事件的看点不只是AI“会做题”，而是人类提出问题、验证路径、组织证明材料，再由专业社区复核的协作流程开始成型。高阶科研仍需要严谨审查，模型也可能给出错误推导，但当AI能帮助跨专业用户快速探索复杂证明空间，科研门槛和知识流动方式都会被重新评估。

10. Microsoft Copilot Notebooks支持Markdown，资料型AI工作区继续补格式

核心内容：Microsoft更新Copilot Notebooks应用，新增Markdown、纯文本和富文本三种文本格式支持。Copilot Notebooks是Microsoft 365 Copilot里的专用智能工作区，允许用户集中Word、PowerPoint、Excel、PDF和链接等参考资料，让AI基于精选内容回答、总结或辅助学习。新增Markdown看似是小功能，却关系到开发者、产品经理、研究人员和内容团队的资料流转习惯。微软正在把Copilot从泛聊天助手推向可沉淀资料、可复用上下文、可围绕项目持续工作的办公容器。

11. Suno Studio 2.0加入MIDI，AI音乐工具向专业DAW靠拢

核心内容：Suno发布Studio 2.0，加入MIDI支持等重要升级，让产品更接近真正的数字音频工作站DAW，而不是只有生成式AI能力的轻量音频编辑器。MIDI是音乐制作里连接旋律、编曲、乐器和后期编辑的核心格式，支持它意味着用户能更细地控制生成结果，也能把AI产物放入成熟制作流程。生成式音乐工具过去常被质疑“好玩但难进专业工作流”，Suno这次补的是生产链路能力。AI音乐竞争会从一次生成效果，转向可编辑、可协作、可导出和可商业使用。

12. 美国天然气价格预期上行，AI数据中心能源账本再被重估

核心内容：美国天然气价格预测指向部分地区大幅上涨，依赖天然气供电的超大规模云厂商可能面临更高AI数据中心能源账单。过去两年，AI基础设施扩张让电力供给、并网速度和能源成本成为模型竞争的底层约束，不少企业把天然气视为短期更可控的供能选项。但如果燃料价格上行，数据中心运营成本、长期PPA合同、GPU集群利用率和客户推理价格都会受到影响。AI算力并不是只买芯片，能源组合和成本预测也正在变成云厂商的核心竞争变量。

13. Aurora与Kodiak获准在加州测试自动驾驶卡车，Robotruck进入公开道路验证

核心内容：Aurora Innovation和Kodiak AI两家自动驾驶卡车公司获得加州机动车辆管理局许可，可以在加州高速公路上测试自动驾驶卡车。加州此前对自动驾驶商用车测试相对谨慎，这次许可意味着Robotruck进入更关键的公开道路验证阶段。长途货运是自动驾驶最有商业吸引力的场景之一，路线相对固定、司机成本高、夜间运输需求大，但安全冗余、远程接管、保险责任和监管审核也更重。许可发放不等于商业化完成，却会让自动驾驶卡车从封闭测试继续走向真实物流网络。

14. 阿里千问开放AI眼镜生态，导游、教练和巡检Skill可由开发者自建

核心内容：阿里千问开放平台已支持App、PC和AI眼镜三端，并在眼镜端提供技能平台和行业定制两大模块。开发者可以调用开放的眼镜能力，围绕特定场景创建Skill，例如调用“眼镜拍照”插件，为视障群体开发“身边有什么”能力，识别台阶、障碍物并语音提示；也可以做景点导览、运动教练、巡检等应用。AI眼镜要从演示硬件变成日常入口，关键在于生态方能否快速补场景。千问把Skill开放给开发者，说明阿里正在把模型入口延伸到可穿戴设备和线下工作流。

15. Google Pixel 11相机新功能只限新机，端侧AI继续绑定硬件换代

核心内容：Google Pixel 11系列新增Camera Looks相机功能，可在设备上处理图像数据并生成更具风格化的拍摄效果，但这一功能仅面向Pixel 11系列开放，旧机暂时无法使用。智能手机AI功能正在从云端聊天走向拍照、语音、输入、系统整理等高频场景，也越来越依赖端侧算力、传感器和影像管线配合。Google把新相机能力绑定新机，既能突出硬件差异，也会引发旧用户对功能下放的期待。手机厂商下一轮换机理由，正在从参数堆叠转向“哪些AI体验只有新设备能跑”。

互联网赛道观察

1. 美团红灯停表计划年内覆盖百万骑手，外卖履约继续改写安全规则

核心内容：美团在北京试点“红灯停表”功能，把骑手等红灯时间自动计入并顺延配送时间，后续无锡、上海、杭州等20余个城市也在评估推广，预计今年内覆盖超过百万骑手，并推动用户端实时展示配送情况。这个功能把交通规则写进履约计时系统，试图减少骑手为赶时效而抢灯、闯灯的压力。它的难点在于路口识别、定位精度、异常申诉和用户预期管理，但方向很清楚：即时配送不能只追求分钟级效率，也要把安全成本和道路秩序纳入算法。

2. 小米三款迭代平板曝光，Pad 9系列或与新旗舰同台发布

核心内容：数码博主曝光小米三台迭代新平板信息，型号分别对应11.2英寸45W快充、12.5英寸67W快充、13.3英寸120W快充产品，外界推测可能命名为小米平板9、小米平板9 Pro和小米平板9 Pro Max，并有望在9月与小米新旗舰同台发布。平板市场过去靠影音、教育和轻办公维持需求，现在厂商更强调跨设备协同、键盘手写笔生态和AI助手入口。小米如果在尺寸和快充上拉开梯度，意图是把平板重新放进手机、车机、IoT和办公生态组合里卖。

3. Apple提议对App Store外链购买收取最高15%佣金

核心内容：Apple请求美国联邦法官允许其对iOS应用内通过外部链接完成的购买收取最高15%佣金，这是App Store与开发者围绕外链支付争议的最新动作。外链购买原本被视为降低平台抽成、增加开发者选择权的重要通道，但苹果仍希望在不使用应用内购买系统的交易中保留部分收入。争议核心是平台能否在放开支付入口后继续收取“生态服务费”。如果方案被认可，订阅、数字内容、游戏道具和应用分发的利润结构都会受影响；如果被压低或否决，App Store商业模式会继续被重写。

4. PayPal出售谈判升温，Stripe和Advent被曝仍在磋商

核心内容：PayPal仍被曝在与Stripe和私募股权机构Advent谈判潜在出售交易，公司新任CEO正试图推动业务转型。PayPal曾是在线支付的代表性入口，但在开发者支付、商户收单、跨境结算和嵌入式金融上，Stripe等新一代平台持续蚕食企业客户心智。出售谈判如果继续推进，意味着老牌支付公司可能需要通过资本和战略重组重新定位。对互联网行业来说，支付入口不只是收款工具，也连接订阅、电商、风控、商户服务和开发者生态，PayPal的去向会影响全球金融科技竞争格局。

5. Google和Meta回应澳大利亚未成年人社媒禁令，平台合规压力继续上升

核心内容：Google、Meta等四家平台代表出席澳大利亚参议院调查听证会，回应16岁以下未成年人社交媒体禁令相关质询。议员援引研究指出，禁令生效数月后仍有约80%的16岁以下未成年人继续使用社媒，平台则认为现在判断政策成效为时尚早。未成年人保护正在成为全球社交平台的合规主线，年龄识别、家长授权、内容推荐、隐私保护和账号绕行都很难靠单一禁令解决。监管希望平台承担更多责任，平台则担心执行成本、误伤和用户体验，双方拉扯还会持续。

6. 法国宪法委员会否决15岁以下社媒禁令，未成年人保护规则继续拉扯

核心内容：法国宪法委员会否决15岁以下未成年人社媒禁令，理由包括禁令可能适用于尚未证实会对未成年人健康和安全造成风险的网络服务，也没有充分考虑未成年人的年龄、家庭状况和成熟程度，更缺少家长在符合儿童利益时解除或调整限制的条件。这个决定并不意味着未成年人保护降温，而是提醒监管设计不能只靠一刀切年龄线。社交平台、短视频、游戏和即时通信服务都会继续面对更细的合规要求，未来规则可能转向分级保护、家长控制、推荐限制和透明审计。

7. 北京首趟京东号电商班列发车，京津冀货物直通粤港澳大湾区

核心内容：北京首趟“京东号”电商班列发车，京津冀货物可通过铁路直通粤港澳大湾区。电商和即时零售竞争进入深水区后，平台比拼的不只是前端流量、价格和会员补贴，也包括干线运输、仓网布局和跨区域履约确定性。铁路班列相比公路运输，在大批量、长距离和稳定时效上有优势，也能降低部分物流成本与碳排压力。京东把班列打上品牌，本质上是在把供应链基础设施显性化，让用户和商家感知到平台履约能力背后的长期投入。

8. Apple Maps广告位在美国和加拿大招商，地图搜索开始补商业化入口

核心内容：Apple Maps面向美国和加拿大商家招商广告位，广告将出现在地图搜索推荐位和结果页，并明确标注区分内容，同时配备隐私保护机制，强调不收集用户个人数据。商家在10月11日前预订可享15%账单抵扣，最高每月返现1000美元。地图是本地生活、导航、搜索和到店转化的关键入口，广告化意味着Apple继续在服务收入里寻找新空间。它的挑战在于，地图用户对实用性和准确性要求很高，广告如果影响路线选择或搜索可信度，反而会损害产品体验。

9. Tesla买断瑞典罢工员工，近三年劳资拉锯暂告一段落

核心内容：瑞典工会IF Metall宣布，将从8月19日起暂停针对Tesla的劳工行动，原因是Tesla已经买断该工会所有参与罢工的员工。这场围绕集体协议、维修服务和劳工权益的拉锯持续近三年，也曾牵动北欧多地工会的连锁支持。Tesla长期坚持更灵活的劳动关系模式，但在欧洲市场必须面对更强的工会制度和本地劳工传统。买断员工并暂停行动并不等于结构性争议完全消失，却让特斯拉在瑞典的运营压力暂时缓和，也给跨国科技制造公司上了一课：进入成熟市场，商业效率之外还要算制度成本。

10. Uber和小马智行计划在欧洲投放2000辆Robotaxi

核心内容：Uber与小马智行Pony.ai计划把Robotaxi合作从克罗地亚萨格勒布扩展到欧洲另外四座城市，目标投放2000辆Robotaxi。Uber正在用平台能力连接更多自动驾驶技术伙伴，小马智行则借助出行网络加速海外场景落地。欧洲城市道路、监管、保险、数据合规和公共交通体系复杂，Robotaxi要规模化，不只要车辆能跑，还要接入叫车、调度、定价、事故处置和乘客服务。2000辆的目标显示Robotaxi从单城试点走向区域扩张，但真正考验仍是运营密度和安全口碑。

【心语】慢一点没有关系，重要的是你一直在往前走；那些看似普通的坚持，都会在某一天变成答案。

教你用Workbuddy开发部署上线业务AI应用（二）

马佳彬 — Sat, 15 Aug 2026 03:15:46 GMT

从本地走向云端

书接上文：教你用Workbuddy开发部署上线业务AI应用（一）

在本地使用WorkBuddy开发完AI应用，如果是自己本机或者公司内部使用，那基本上是不需要部署到云服务器上，实现公网访问的。

公司内网的话，找一台电脑当成服务器，开启内网访问即可。这个你不会操作，可以把电脑系统的情况，网络情况描述给WorkBuddy，根据指导去设置也行。

接下来要继续讲的是如何部署到云服务器的问题，对于没有接触过网站开发，或者做过站长的人，即便现在有了AI的解答辅助。

对于云服务器的细节，域名的细节问题，很多人还是一知半解的，毕竟有些坑，是要在实际操作中才会遇到的。

想当年老马还是个初中生的时候，那时候当站长学搞网站，光一个域名解析就折腾了一个星期，不过当时条件也不好，每天只能攒点零花钱。

放学了马上跑黑网吧，最多上一个小时，而且虽然有搜索引擎，但是可查到的参考学习资料比现在少多了，也不像现在有那么多自媒体分享各种入门教程。

因此，老马会从简单上手的角度，去介绍基本的知识和细节。不会面面俱到，如果要说得非常详细，那这篇文章光讲云服务器跟域名就够了。

云服务器与备案

说到云服务器，现在的成本比以前低多了，而且软硬件也升级了不少。对于大部分小伙伴们来说，我们选择云服务器，可以优先选择国内的线路。

国内的机器经常搞活动促销，价格也低，比如阿里云的新人注册，可以抢38块一年的云服务器。常规促销的，也有99一年的。

只是国内的云服务器就得申请备案，备案的话是看你的云服务器所在国家的，就中国国内需要。香港、台湾这些不需要，澳门的服务器比较少见少卖。

备案跟域名没关系，不管你注册的是com还是cn域名。如果是国外云服务器，那都是不需要备案的，加上前面说的三个中国地区。

备案其实现在没那么复杂了，以前还得邮寄背景幕布拍照啥的，如今是一条龙直接线上搞定，你下载好文件打印填写好，扫描拍照上传，再补充其它资料即可。

一般备案时间是7-15天，现在管局的审核也加快了不少，以前起码都得15天。然后备案完了，最好是你一直用该服务商的云服务器。

比如你是在阿里云上面购买的云服务器，线路是北京的，那你备案的云服务器的服务商就是阿里云，一般来说就会一直用阿里云的。

但是你哪天换成了腾讯云，因为服务商换了，备案资料就得改，就得走一遍腾讯云的备案流程。假设你不改，有可能服务商或者管局在定期检查的时候发现问题，就会取消你的备案。

可以说，你的网站是面向国内用户的，包括什么小程序APP之类的备案，其实都是一个道理。那么关键问题来了，我买的是国内线路的云服务器，不备案会怎样？

不备案导致的最直接结果，就是你没法绑定域名。网站是可以访问的，只能用IP地址的形式。理论上，云服务器服务商不会去关掉你的服务器，你可以一直用下去。

但不排除有时候搞搞整顿活动，服务商就会催你，阿里云备案中心的小姐姐就会经常打电话慰问你。所以，有必要就去备案，不懂的就问服务商。

现在服务商已经把备案服务做得很完善了，不用担心备案问题，除非你的网站内容是有问题的。备案问题就说到这里，所以国外云服务器就简单多了，直接买直接绑定域名。

但国外云服务器的线路都是在海外，比如什么美国、日本、韩国等，在国内的访问速度就会相对国内线路的云服务器，慢一些。

不过这也不是绝对，现在很多国外云服务器都会有线路速度的优化。总而言之，如果你面向的用户是海外的，你是做出海生意的，那可以选国外的云服务器。

服务商与域名选择

其它的就没什么重点要说明，云服务器服务商的话，国内我们基本会选择大厂，比如阿里云、腾讯云、百度云。

其它的中小厂，甚至个人搭的就数不胜数太多了。怎么讲，这里面鱼龙混杂，水太深，切记不要为了贪小便宜而选择杂牌服务商。

你得想清楚一个问题，你把AI应用的源代码和数据都托管在人家那边。哪天提桶跑路了，或者因为服务器安全做得不好导致被攻击，数据丢失了。

这些损失可比一台同样配置的服务器，便宜个几十几百来得大。正所谓一分钱一分货，遇到离谱的价格，没有正规公司运营主体的，都得小心。

其它的应该就没啥要说明的了，继续讲域名，什么com、cn、net这类顶级域名，是我们比较常见，也经常输入的。

但现在还有各种奇葩的国家域名，这类小众域名不是说不能注册，你得看符不符合我们用户的使用习惯。还有一点就是，注册价格，跟续费价格，你得看清楚。

域名注册代理商有时候为了推广一个小众顶级域名，会用极低的价格诱惑你注册，比如首年注册费用只有一块几块十几块，一旦你掉坑了，来年续费价格可能就得上百几百。

正常来说，注册费用跟续费费用，一年几十块钱到上百是合理的，毕竟现在域名也普遍涨价了。域名相当于品牌，不然古往今来都有人在抢注和炒价格。

使用上了就一般不会更换，所以注册的时候注意一下就行。注册域名的代理商，你还是选择老马上面说的国内三大服务商就行了，至于什么国外的其实也没必要，除非特殊顶级域名。

好，以上就是关于域名跟云服务器的基本常识说明，如果还有不了解，或者老马有说遗漏的，可以在评论区继续提问。

腾讯云购买演示

下面老马将以腾讯云为例，真实演示如何购买一台云服务器，以及如何绑定域名。事先声明一下，每家服务商的官网和管理后台页面设计都不一样，所以没法一一介绍。

你在阿里云的官网，这个菜单是叫这个名字的，换成了腾讯云，可能名字就换了，但是意思是一样的。

比如阿里云的云服务器叫ECS，但它还有一些偏入门配置的，叫轻量应用服务器，而腾讯云则叫云服务器，所以每家叫法还是有所区别，意思是一样的。

老马因为是演示，刚好看到腾讯云有个企业认证可以试用的云服务器，所以就选择了腾讯云。这并非说腾讯云是最好的选择，大家根据个人喜好和需求去挑选服务商和云服务商。

至于它们之间的区别和优劣势，讲真的，吵一天都吵不完。下面老马直接打开腾讯云的官网：cloud.tencent.com，使用微信登录就行：

登录后的账号，需要去实名认证一下，无论你是个人还是企业，认证完之后才能正常注册购买云服务器和域名之类的产品。

在菜单上面，可以点进去最新活动，或者产品里面选择轻量云服务器，从这两个地方去查看各种云服务器的不同配置或者套餐。

新用户肯定是有各种优惠活动的云服务器，只是配置和正常价格有所出入。说到云服务器的配置问题，像一般的小网站，CPU有1核，内存有1G，带宽3M，硬盘有个20G，基本也就够了。

这是最基础的起步配置，你如果不知道该怎样选配置，你可以大概预估一下，网站每天有多少人访问，然后直接问WorkBuddy，让它给你推荐合适的云服务器配置。

虽然不是最严谨科学的方法，但再写下去没完没了，里面涉及到的技术细节太多，所以大家用这个简单的土方法就行了。

选择好云服务器，点击购买后，需要你设置一下云服务器要安装什么系统，一般都是Linux系统，哪怕它有各种版本。带宽一般是固定的，但后期可以升级。

线路就不多说了，前面说了很多了，按你需求去选择。如果这个选购的页面你也看不懂的话，就截图发给WorkBuddy，让它一一给你解释，然后说明你的情况，询问它选这款去购买如何。

老马的腾讯云账号是企业认证的，所以这里演示的是试用的服务器，跟大家实际看到的界面会有区别，不要以老马的为准，以你的为准：

点击立即购买后，如果你账号没有余额，你就按流程去充值就行。充值完购买成功，点击立即前往控制台：

在控制台页面上，我们就能看到这台云服务器的基本情况了：

服务器信息与网站部署

点击ID/名称下面的蓝色文字，进入详情页面。由于我们一开始选择的是自动生成云服务器的密码，所以初始密码，会发送到站内信，或者发到你的邮箱里面：

以老马的这台云服务器为例，初始的账号登录名是ubuntu，密码就点站内信去获取，或者你重置密码也行。

我们在右边看到，会有一个挂载云硬盘，这个是额外增加一块数据盘的意思，可以不用管。因为老马这台机器的系统盘，你可以认为是C盘，有50G，已经够用了。

这里细节也不展开了，我们接下来要在详情页上拿的资料是公网IP地址，比如老马的是42.192.213.197，内网IP那个不用管。

这样，我们就有了云服务器的公网IP：42.192.213.197，账号登录名：ubuntu，密码假设是：123456，然后加上一个SSH远程登录的端口：22，这个端口是默认的。

有了以上云服务器的管理信息，接下来打开WorkBuddy，找到你跟WorkBuddy在开发AI应用时的对话任务记录窗口，按以下提示词发送过去，让WorkBuddy帮你把开发好的网站，直接部署到云服务器上：

PROMPT

我现在购买了一台云服务器，公网IP：42.192.213.197，账号登录名：ubuntu，密码：123456（替换你真实的云服务器初始密码），端口：22。

我是个小白，完全不懂服务器环境搭建和管理，我现在需要你帮我把开发好的网站部署上去，缺什么依赖你就直接安装，不需要我同意，最终给我一个可以正常访问网站的结果即可。

记住了，WorkBuddy的模型记得选择GLM-5.2、Kimi K3、Deepseek-V4-Pro这些，别用免费的Hy3，避免能力不足搞得一地鸡毛。

这里补充一个细节问题，像一般的云服务器开通了，默认防火墙会放开80/443/22这几个常用的端口（也有全部都放开的）。

如果WorkBuddy提示你，要在防火墙白名单添加其它放开的端口。那就需要在控制台找到安全组，或者防火墙之类的，在里面进行设置放开。

不会设置的，截图发给WorkBuddy询问，因为每家服务商的控制台菜单名字，网页界面都不一样，老马没法具体演示操作。

WorkBuddy在帮你把AI应用网站部署到云服务器上的时候，通常会询问你一些权限操作是否允许，你直接点允许就行。

如无意外，WorkBuddy就会把AI应用网站部署成功，并且给你列出来的部署清单，以及可以直接访问的网站地址。这个地址因为我们还没绑定域名，所以是以IP地址的形式进行访问：

如上图所示就已经是部署成功了，难以想象，以前老马买台云服务器，除了装系统，还得学各种Linux的命令，否则你根本没法去操作这台云服务器。

即便后期有了那种傻瓜式的Linux服务器管理面板，比如宝塔和1panel，服务器的使用和管理门槛降低了很多，但面板你也得去学习如何使用。

安全加固与域名解析

现在有了AI Agent，把云服务器的管理信息丢给它，啥都帮你搞定了，一个小白都能轻松上手。说到这里，有小伙伴就会问了，这样的服务器安全吗？

答案肯定是不够安全，虽然服务商会自带一些默认的安全设置，但接下来，我们还是得跟WorkBuddy进行沟通，让它给出当前服务器的安全配置建议。

什么防火墙规则该怎么配置，哪些敏感端口得关闭掉等等。你不懂的，就继续追问WorkBuddy，你不会操作的，也不用你动手，交给WorkBuddy去设置。

毕竟整台服务器都交给WorkBuddy了，它就相当于我们请的专业运维技术人员。AI应用网站部署好了，接下来我们就得去注册个域名，来绑定云服务器的IP地址。

前面已经介绍过了，如果你购买的是国内的云服务器，你得注册域名后，可以解析到IP上，只是无法通过域名正常访问网站。你还得去备案，备案通过后才行。

所以这里老马就只演示如何注册域名以及解析到云服务器的IP地址，并不演示备案的流程和结果，因为中间备案审核存在时间差，没法在文章中体现。

还是以腾讯云为例，我们回到官网首页，点上面菜单的产品，在里面找到域名注册，点击进入域名注册页面。

选择一个你想要注册的域名后缀，比如.com，再输入英文数字符号结合的前缀，去查询一下是否能注册，可以注册的话，你就跟着步骤去填写资料付费就完了：

注册完毕后的域名，基本上是实时生效的，这个域名以后就是你的了。回到域名的控制台，找到解析的按钮链接点击进去，再添加一个解析记录：

这里需要注意的就三个点，一个是记录类型，默认是A记录，意思就是解析到IP地址，还有一个常用的是C记录（CNAME），解析到域名地址的。

你了解A记录就完事了，C记录的操作是差不多的。选择了A记录，下面的主机记录值，就得好好说道说道。

主机记录值一般填英文字母，或者数字，或者两者结合，比如上图所示，老马填了www，填完了，域名地址是www.majiabin.com，这就叫二级域名。

而majiabin.com，前面没加www的，叫一级域名（也有人习惯叫顶级域名），所以你主机记录值可以留空，留空的话就是majiabin.com，解析到你的IP地址。

不留空，填写上www，或者123，abc等主机记录值的，就是一级域名。也就是这样的叫法不同，最终你访问的域名地址不同罢了。

记住了，如果你加了www，那以后访问的域名地址，就必须得加www，否则无法访问。其它的泛解析啥的就不多聊了，搞清楚这个已经够用。

再往下的IPv4地址或者IP地址，你就填云服务器的IP地址就行了。最后确认保存，稍等个10分钟左右（不同域名注册代理商生效的速度不一样），域名解析就生效了。

老马这里演示绑定的域名是test.majiabin.com，等域名解析成功后，随便打开任意一个浏览器，就可以直接进行访问了：

有小伙伴这个时候就懵逼了，你刚才买的是国内上海地区的云服务器，你不是说绑定域名后，要去备案，才能正常访问么？

怎么你直接绑定了域名，就可以访问了？这个问题问得很好，你就这么理解，为了你的网站以后可以正常访问，你还是得去备案。

暂时可以绑定域名进行访问，它毕竟是暂时的，每家服务商的白名单机制都不一样，有些是你绑定了域名，没法访问。有些是你绑定了，可以访问。

服务商各自的出发点不一样，能给你正常绑定访问的，很多是为了备案的时候，审核人员可以看清楚你的网站什么类型，什么内容。

不管怎么说，域名绑定是你得手动去操作的，这个目前WorkBuddy还没法很好的做到，自动帮你去添加解析记录，搞定域名绑定的事情。

操作上也不难，只是需要理解的规则有点多而已，老马已经给你简化到1分钟就能上手的程度了。剩下还有什么不懂的，继续问WorkBuddy。

写在最后

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教你用Workbuddy开发部署上线业务AI应用（一）

马佳彬 — Sat, 15 Aug 2026 03:15:09 GMT

从今天开始，老马会把 WorkBuddy 这款 Agent 工具的使用，与各行各业真实存在的问题结合起来，直接分享可以落地的解决方案。

每个行业、每家公司在真实业务中遇到的问题肯定不完全相同，但其中也存在共性。老马要分享的，就是这些共性问题的解决思路。

这次拿到的是一位旅游平台粉丝提供的业务需求。需求点比较多，因此先挑其中一个业务卡点，具体讲讲如何结合 AI 完善它。

如果你也在旅游行业，这篇文章会更对口。如果不是也没关系，只要你的业务环节存在类似问题，同样可以借鉴。

本文脉络

理清业务需求
用大白话写 PRD
开发与本地预览

从需求到上线，完整走一遍

老马还没有完整写过一套 AI 应用从开发、部署到上线的全流程。对于以前完全不懂技术、没有相关经验的小伙伴来说，这个过程很有必要了解。

随着 Vibe Coding，也就是“歪脖扣腚”的发展，现在人人都可以开发应用，解决实际问题。不像以前，做个网站还得花钱请人。

但开发门槛降低，并不代表完全没有门槛。做得出来和做得好，仍然是两码事。做好以后如何部署到云服务器、如何绑定域名并开放给客户访问，也是一条完整链路。

现在有了 AI，这些环节的门槛也降低了。你不需要先学会复杂的部署细节，只要把需求描述清楚，交给 WorkBuddy，基本就能帮你完成。

本系列分为两篇：本篇完成需求梳理、PRD 对齐和本地开发。下一篇继续部署云服务器并绑定域名。

一句话，也足够成为应用需求

先看这位旅游平台李总写下的需求。为避免广告嫌疑，平台名称已经隐藏：

供应商账号的开通是手动形式。一般先建立服务群，由工作人员审核供应商提供的资料，再在管理后台开通供应商账号。

短短一句话，其实已经足够成为一个 AI 应用的需求。最简单的需求描述方式，就是复述业务流程，再补充卡点。

李总的卡点是：供应商开通账号仍要人工操作，还得先建服务群。工作人员审核资料这一步很难完全省掉，但可以让 AI 先做初审，人工只审核重点。

「需求不必写得专业，但业务过程必须说清楚。」

小白不用先研究技术栈

明确需求以后，大部分小白用户不需要先研究编程语言、数据库和各种技术栈。

简单的 AI 应用，可以只是一个前端网页。复杂一些的应用才需要后端。李总的案例涉及账号注册和数据保存，因此需要数据库，而数据库属于后端的一部分。

前端和后端到底怎么选，是否两者都要，AI 会帮你判断。你真正需要先确定的是技术载体：要做网站、小程序、App，还是电脑端软件。

01

网站：实现难度和成本相对较低，本案例采用这种形式。

02

小程序：开发和发布流程比网站更复杂。

03

App 与电脑端软件：整体实现难度和成本更高。

把需求和载体写进提示词

确定网站作为载体后，就可以把业务需求和载体选型合在一起，写成下面这段提示词：

Prompt

供应商账号的开通是手动形式。一般先建服务群，由工作人员审核供应商提供的资料，再在管理后台开通供应商账号。

我想做一个网站，让供应商直接注册账号、提交资料，并实时查看审核进度。我们也可以在管理后台直接审核。

请先帮我梳理需求，用大白话写出 PRD 需求文档。等我确认后，再开始项目开发。

这个网站涉及供应商账号注册，实际还需要与李总原来的管理后台打通。具体情况不同，需要李总结合原系统修改提示词。

最简单的打通方式通常是 API 接口。还是那句话，把原系统情况介绍清楚，给 AI 足够的上下文，剩下的交给 AI 解决。

准备模型、目录和 Ponytail

进入开发阶段后，打开 WorkBuddy。有积分的小伙伴尽量使用 GLM-5.2、Kimi K3、MiniMax M3，或者 Deepseek-V4-Pro。

腾讯 Hy3 虽然免费，但能力有限。同一个任务换不同模型，最终效果可能天差地别。

先在电脑桌面新建一个文件夹，作为 Vibe Coding 项目目录。老马这里创建的文件夹名叫“WorkBuddy”。

发送需求提示词之前，先安装一个辅助 AI 编程的 Skill： Ponytail（马尾辫）。

Prompt

安装这个 Skill：https://github.com/DietrichGebert/ponytail

NOTE

如果安装失败，通常是网络无法访问 GitHub。可以给老马的公众号发送“github访问”，也可以询问 WorkBuddy 如何通过系统 Hosts 设置恢复访问。

安装好 Ponytail 后，就可以把前面的需求提示词发送给 WorkBuddy。老马这次选择的是 Deepseek-V4-Pro。

看不懂，就继续追问

WorkBuddy 会先写出一份大白话 PRD。你要先确认文档内容，并回答其中需要你拍板的问题。

比如 WorkBuddy 问：“供应商注册方式用哪种？”小白看不懂什么叫注册方式，没关系，继续问它什么是注册方式？有哪些方式可以选？我听不懂这个词。

注册方式无非是邮箱、手机号码，或者接入微信登录。别纠结，不懂就多问WorkBuddy，多花一点 Token，顺便多学一点东西。

下一个问题是“资料字段清单和附件格式、大小限制”。看不懂资料字段清单和附件格式，老规矩，继续让 WorkBuddy 解释清楚。

开发复杂应用或业务应用时，专业技术词语绕不过去。你不懂，就只能继续问，而不是一股脑回复“确定、可以、继续”。

网上常说九岁小孩用 AI 编程做出游戏、网站和几万行代码。简单的前端单页游戏涉及的专业问题不多。复杂项目如果完全不懂，最后做出来的东西究竟如何，自己也很难判断。

当然，也不能一棍子打死，不排除有些小朋友学过基础编程。老马只是借这个例子说明，生成代码不等于理解项目。

老马用小白常用的大白话回答了 WorkBuddy 提出的六个问题，没有使用程序员惯用的技术语言。这正是 Vibe Coding 的特点。通过多轮问答对齐需求，最终得到确定版本的 PRD。

IMPORTANT

PRD 一定要认真审核，确认功能和效果符合自己的预期。有疑问就继续追问，让 WorkBuddy 修改完善，别用模糊的需求直接开工。

确认 PRD，开始开发

PRD 确认无误后，回复一句即可：

Prompt

确认 PRD 没问题，请开始开发。

WorkBuddy 开发完成后，默认会在本地部署服务，让网站运行起来，方便直接预览效果。

如果电脑上缺少环境依赖，WorkBuddy 也会自动安装。遇到需要系统权限的步骤，你需要手动确认许可。

在预览窗口中，可以看到 AI 应用已经基本开发完成并运行起来。输入默认账号和密码，就能登录并查看供应商审批后台。

老马这里只做流程演示，不再继续调整前端设计、按钮和具体功能。实际开发时，你需要继续与 WorkBuddy 沟通，一点点完善应用，并手动测试各项功能。

第一版应用存在 Bug、不够美观或业务逻辑跑不通，都很正常。只有在本地调整、测试并确认没有问题后，才能进入云服务器部署阶段。

下一篇文章，老马会带大家把开发好的 AI 应用部署到云服务器，并绑定域名。服务器选购部署与管理、域名注册和绑定等细节，也会逐一说明。

写在最后

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千问努力褪去“阿里味”

银杏科技 — Sat, 15 Aug 2026 03:13:52 GMT

千问App同日推出办公付费会员与开放平台，背后是阿里to C思路的深刻转向：从将用户纳入自有交易闭环，转向为用户连接更多外部服务。本文拆解这一战略调整的利弊与组织博弈，探讨阿里能否在AI时代真正褪去“阿里味”。

8月10日晚，千问App同步推出两项更新。

一项是办公助理付费会员，分高级、精英、旗舰三档，月付19至128元，年付最高1499元；视频生成额度单独计费，限时特惠26元10个起售（正常价45元10个）。另一项是开放平台上线，顺丰、自如、闪送、盈米基金等十多家外部公司的智能体入驻，用户在千问内@即可寄快递、租车、约家政。

前者向用户收费，后者向第三方开放。两个动作背后，是阿里to C思路的一次转向。

过去二十年，阿里做C端的核心是促成交易闭环，将用户纳入淘天体系，从搜索、下单、支付到物流全程闭环，收入来自交易佣金和广告费。

千问起码在当下试图这套打法。用户在千问中调用的服务不再限于阿里生态，顺丰的快递、自如的租房、盈米基金的理财，交易数据和用户关系也不完全归属阿里。阿里做C端产品的方式，正从将更多用户纳入自有体系转向为用户连接更多外部服务。

此次收费与开放两项更新，是这一转向的一次集中落地。

一、千问App两条腿走路

阿里今天在千问上同时落实的两项更新瞄准了不同的商业目标，各有优势，也各有局限。

办公收费这条路，变现路径短，确定性高。

千问的办公助理调用最新Qwen旗舰模型，支持手机远程操作，可直接交付网页、PPT、Word、Excel等文件，切入办公这一刚需场景，用户存在明确的付费意愿。

吴泳铭曾公开表示，To B客户付费意愿更强、更容易核算ROI，而To C“需要一定投资周期”。

由此看，办公场景是C端中最接近To B付费逻辑的板块。视频生成按需购买，覆盖创作和娱乐的弹性需求，单独计费有助于厘清各场景的付费意愿与定价弹性。

比千问更早推出付费服务的豆包，办公与视频是打包售卖的，阿里选择拆开收费，或许也是在用一种更保守的方式，对千问App的用户画像做一次精细化的筛选。

但这条路的天花板同样清晰。办公的故事本就不够性感，市场空间有限。对阿里这般体量的巨头而言，仅聚焦办公场景似乎缺乏足够的增长空间。办公收费虽能覆盖部分投入，但很难撑起整个阿里集团的商业目标和资本叙事。

此前，吴泳铭更是为云和AI业务设定了五年内商业化收入突破1000亿美元的目标。这一体量，单靠办公订阅很难完全覆盖。

开放平台这条路，则押注了另一端，担负阿里AI叙事理想化的一面。

第三方Agent入驻千问后，用户无需离开千问即可完成寄快递、租房、理财咨询等操作。千问提供账号、AI支付、订单接入等基础设施，标准化协议使外部Agent迁移门槛大幅降低。

这条路的优势在于，它足够的AI原生，符合外界对于大厂AI to C产品的想象——更多场景带来更多用户，更多用户沉淀更丰富的数据，更丰富的数据反哺模型迭代，更强的模型再吸引更多用户，形成正向循环。

问题同样明确。AI时代超级入口的变现路径至今尚未跑通。将第三方Agent接入千问在技术上并不困难，真正的难点在于，如何将这些平台原有的用户吸引并真正沉淀到千问App上，最终形成商业转化。

目前，对大量第三方App而言，千问或许是新增的流量渠道，但远非主阵地，或许这也是第三方App敢于向千问开放接口的原因之一。

尽管两条路各有利弊，两条腿走路几乎是千问的必然选择。这并非千问独有的困境，是所有入口类产品共同面对的两难选择。

如果仅聚焦办公场景无法缩小差距，需要依靠超级入口吸引更多用户；而仅押注入口又无法覆盖当期投入，需要办公收费提供现金流支撑。短期内难以做出抉择，因而选择两条路径并行。一条探索超级入口的天花板，一条探索短平快的变现路径，以填补基础设施和人才上的巨大投入。二者并不矛盾。

阿里做得相对到位的是，这次确实将长期提及的开放生态落到了实处，不仅是阿里自家的菜鸟、夸克网盘接入，还有顺丰、自如、闪送等非阿里生态的服务也同步进入。这一点超越了概念层面的宣示。

退一步看，千问此次推出的两项更新虽然只是阶段性动作，却直观反映出阿里在to C产品上的思路变化。

二、千问褪去“阿里味”

互联网时代，阿里做C端产品的核心目标几乎都是交易闭环。淘宝2003年上线，从搜索、下单、支付到物流、确认收货，用户全程不脱离阿里体系。

整个消费链路中，淘宝充当货架，支付宝解决信用问题，菜鸟解决效率问题。

其核心思路是将用户、数据、交易链条等核心资产尽可能归入阿里划出的边界，在自有货架上完成消费。商家入驻淘宝后，用的是阿里的流量、阿里的支付，也要遵守阿里的规则，阿里从中赚取相应的交易佣金和广告费，而用户只能作为整个链路中相对被动的一环。

这套体系运转了二十年，让淘宝年GMV超过万亿。

而千问现在做的事，已经和这套打法有了根本差异，甚至在瓦解淘天此前高筑的壁垒。

用户在千问中通过顺丰寄快递、通过自如租房、找盈米基金做理财，这些服务不由阿里直接提供，交易数据和用户关系也并不直接沉淀在阿里的平台。

千问App的角色更接近于一种Agent服务中枢，用户提出需求，它理解用户意图，将任务分派给对应的Agent，提供账号、支付和订单等基础设施。为用户直接提供服务的可以是顺丰，也可以是自如，千问的价值只在需求被满足过程中体现，价值的度量衡就是Token调用量。

千问此次更新的用意便不难理解。在追求更高token调用的统一目标下，办公助理能够更快获得用户粘性和商业转化，开放生态能够让千问向外伸出更多触手，连接更多Agent、更多场景，最终连接更多用户。

某种程度上，阿里正在褪去此前的强势姿态，转向更具用户思维的产品模式。用户需要什么，千问就调度什么，无论服务来自阿里内部还是外部。这种姿态在两年前的阿里身上或许很难见到。

只是阿里要想真正完成这一转向，恐怕还要承受一系列内外部的阻力。

办公助理能否顺利创收，还需面临组织层面的博弈。8月3日，由QoderWork、悟空、MuleRun整合而成的独立产品千问办公刚开启公测，钉钉CEO陈宇森统筹。

千问App则在集团副总裁吴嘉的管辖范围内，此次推出办公助理的收费机制，无疑将手伸向了千问办公腹地。此前有媒体犀利指出，两条线的相安无事“只是眼下”。

开放生态更深层的问题则在于一系列数据壁垒。数据池的深度决定着模型的迭代速度和效果，模型效果也从根本上决定着千问App能否在豆包与微信的夹击下站稳脚跟。

移动互联网时代，阿里依靠自建的交易体系构建了强大的用户数据库，用户的搜索、购买、退换记录均沉淀在阿里数据体系内，反过来强化推荐能力。如今千问作为服务中枢，外部Agent的数据在千问上流转，但很难将全部数据交付给一个调度平台。

此前，淘宝和千问的全面打通是阿里高层从战略层面强力牵引下完成的，尚且经历了反复博弈。若要第三方App为千问这一服务中枢开放核心数据接口，技术阻力恐怕远小于利益阻力。

吴嘉在千问接入淘宝时曾表示：“无论是在千问还是在淘宝、淘宝闪购的APP下单，都是在阿里体系里，对我们来说是一样的。”但对于顺丰而言，用户在顺丰下单还是在千问下单，情况可能就不一样了。

AI to C这场仗，各家从不同的起点切入，如今渐渐聚拢到相同的战场。办公Agent争夺商业收益，开放生态争夺用户注意力，二者已成为大厂必争之地。接下来，接入Agent的数量多少本身已不是壁垒，谁能把服务背后的用户真正沉淀下来，才是分野之处。

今年春节期间，千问投下30亿请全国人民喝奶茶，一度让DAU冲上7300万。当然，红包退潮后用户留存问题始终是悬在其头上的达摩克利斯之剑。据QuestMobile数据，国内主流AI应用30日留存率平均仅12.8%。用户留存的问题一日未解，这些Agent产品的付费根基就难以稳健。

千亿美元的收入目标悬在头顶，阿里已经没有时间等一切准备就绪再出发。

千问的敌人或许不是豆包，也不是微信，而是阿里自己。20年闭环思维塑造的组织惯性正在被千问的一点点瓦解。阿里打造to C产品的历史能否在千问上改写，或许取决于阿里能否接受更深层面的改变。

Agent时代，很难有人拥有绝对的先发优势，用户手里掌握着更多选择权，一家产品不够好，转头便会用脚投票。这也意味着短期内各家还是需要在一定程度上“讨好”用户，这对一家习惯了掌控一切的公司来说，这或许比任何技术难题都更难。

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

题图来自淘宝官网

如何利用 AI 生成高质量、有价值的数据分析报告？

需求解法局 — Sat, 15 Aug 2026 02:21:01 GMT

客户要求“尽快给一份分析报告”，但别急着让AI生成。真正有价值的报告，前提是先梳理需求、明确受众、确认内容。本文从需求分析、报告类型到生成流程，系统拆解如何用AI高效产出高质量分析报告，避免沦为“看起来像报告”的空壳。

客户说尽快给我一个分析报告，我们可千万不要认为有AI辅助很简单，一上来就立刻生成报告，也不要急着开发分析报告生成系统。在开始之前，最好先把需求、报告受众、报告内容和交付形式梳理清楚。

AI 可以参与数据分析报告的生成，但一份真正有价值的报告，前提是先完成业务梳理、数据梳理和需求确认。

PART 1｜先做客户需求分析

1. 客户要的是报告，还是工具？

首先要确认，客户需要的是一份分析报告的成果，还是需要一个能够生成分析报告的工具。

这两个需求看起来相关，但实际交付内容完全不同：前者关注报告本身是否能回答问题，后者还要进一步考虑数据接入、处理流程、生成逻辑和使用方式。

2. 明确分析报告的目标受众

不同受众关注的细节并不一样：

决策层（领导）：关注总体趋势和关键指标，需要清晰明了的结论。
执行层（业务分析人员）：关注具体操作层面的细节，需要详细的分析和指导。
技术团队（数据管理员）：关注数据处理和算法细节，需要深入的技术讨论。

3. 明确报告要回答什么问题

报告内容主要包括四类：描述现状、诊断问题、业务预测、提供建议。

如果这些问题没有先确认清楚，AI 即使能够生成一份结构完整的报告，也可能只是“看起来像报告”，并没有真正回应客户的业务问题。

4. 用需求分析确认单统一口径

客户需求可以整理成一份需求分析确认单，先在内部确认，再和客户确认。（以下是我生成的需求确认单）

如果需要原报告模板，可以私信“需求分析确认单”获取。需求确认环节可以使用这样的 AI 提示词：

结合《需求分析确认单》和XXXXX（已经掌握的内容），进行需求分析确认单的生成。

PART 2｜先判断报告类型，再组织报告内容

1. 报告分类

根据使用场景，分析报告可以分为三类：

1）日常报告：

周报、月报、季报，适用于周期性复盘，侧重进度跟踪、指标对标与计划排布。报告目录可参考如下结构：

2）专题报告：

某个场景或某个主题的专项分析，侧重问题拆解、成因分析与解决方案。报告目录可参考如下结构：

3）综合分析报告：

全面评价一个地区、单位或其他方面的综合情况，侧重多维度全景分析、综合研判与整体策略。报告目录可参考如下结构：

2. 报告内容采用“总—分—总”

报告内容可以采用“总—分—总”的结构：前面先说结论，中间描述分析过程，最后展示分析总结和建议。

内容展示上，可以使用图、表、地图等不同形式，具体选择取决于报告主题和受众。

PART 3｜报告生成的基本流程

报告生成可以拆成以下几个步骤：

1. 业务梳理

先理解业务背景、分析目标和需要回答的问题，明确报告最终要支持什么判断或行动。

2. 数据梳理

包括数据收集、清洗和整理。数据分析的指标体系示意如下：

3. 数据分析、计算与统计

在完成数据准备后，再进行数据分析、计算和统计。常见的数据分析方法包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、文本分析、可视化分析和高级分析等。分析方法包括：

4. 结论生成

把分析结果转化为清晰的判断，说明当前发生了什么、问题可能在哪里，以及后续可以怎么做。

5. 报告撰写与交付

报告编写完成之后，可以发送给 AI 进行样式美化，再发送给客户。

在发送给 AI 之前，建议先用脱敏脚本处理数据（之前分享过脱敏脚本)，避免把敏感业务信息直接上传，降低数据泄露风险。

PART 4｜常见的分析报告相关网站

以下网站可以作为查找行业资料和分析报告的入口。具体报告质量、收费方式和适用范围，仍然需要结合报告来源、发布时间、数据口径和研究方法进行判断。

1）国内专业研究机构（原创产出型）

艾瑞咨询：https://www.iresearch.com.cn/
易观分析：https://www.analysys.cn/
前瞻产业研究院：https://www.qianzhan.com/
QuestMobile：https://www.questmobile.com.cn/QuestMobil…

2）大厂商业研究院

阿里研究院：http://www.aliresearch.com/阿里研究院
腾讯研究院：https://www.tencentresearch.com/
巨量算数：https://trendinsight.oceanengine.com/
36 氪研究院：https://36kr.com/academe

3）国内研报聚合检索平台

发现报告：https://www.fxbaogao.com/
洞见研报：https://www.djyanbao.com/
萝卜投研：https://robo.datayes.com/
镝数聚：https://www.dydata.io/
199IT 互联网数据中心：https://www.199it.com/199IT

4）国际权威咨询与数据平台

Statista：https://www.statista.com/Statista
Gartner（高德纳）：https://www.gartner.com/Gartner
McKinsey Global Institute（麦肯锡全球研究院）：https://www.mckinsey.com/mgi
Forrester：https://www.forrester.com/
IBISWorld：https://www.ibisworld.com/IBISWorld

最后还可以继续追问三个问题：

这些数据分析报告网站的报告质量怎么样？
这些网站的报告是免费的吗？
有没有专门的网站可以比较这些数据分析报告网站的优缺点？

写在最后

AI 可以参与报告生成，但报告价值仍然来自清晰的需求、可靠的数据和经过复核的结论。

先把要解决的问题说清楚，再决定让 AI 参与哪一步，通常比直接让 AI 输出一份完整报告更稳妥。

本文由 @需求解法局原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自作者提供

AI短视频运营：如何让AI帮你持续产出爆款选题和脚本？

Anson郑 — Sat, 15 Aug 2026 01:37:58 GMT

很多人用AI做短视频，第一步就错了——直接让AI写标题、写脚本，结果内容正确但不爆。AI真正的价值，不是替你拍脑袋，而是帮你把内容生产从“经验驱动”变成“流程驱动”。本文不讲工具清单，只讲选题、爆款拆解、脚本生成的具体落地方法。

过去几年，短视频和直播的内容生产方式发生了很大的变化。最早的时候，大家拼的是谁更会拍、谁更会剪、谁更懂平台规则；后来，大家开始拼选题、拼人设、拼直播间转化；再到这两年，很多团队又开始把AI工具加进内容生产流程里。

但问题也来了：

很多人以为，用AI做短视频，就是让AI写标题、写脚本、写直播话术。

结果用了一段时间之后发现，标题看起来很完整，但不像爆款；脚本看起来很正确，但不像人话；话术看起来很多，但主播在直播间里用不上。

这不是AI没用，而是用法错了。

AI真正适合做的，不是替你拍脑袋想内容，而是帮你把原来靠经验、靠感觉、靠临场发挥的工作，整理成一套可复制、可复盘、可迭代的内容生产流程。

所以，这篇文章不讲AI工具清单，也不讲很虚的行业趋势。

我们只讲一个更具体的问题：

如果你是一个短视频运营、直播运营、内容创作者，或者正在做品牌内容账号，AI到底应该怎么参与到选题、爆款拆解、脚本生成这些环节里？

一、AI不是来替代短视频运营的，而是来重做内容生产流程的。

过去做短视频，很多团队的工作方式大概是这样的：

上午刷同行账号，下午开选题会，晚上赶脚本，拍完之后剪辑、发布、看数据，第二天再继续重复。表面看，这是一套完整流程；但真正执行起来，问题往往出在三个地方：

第一，选题靠感觉

今天看到什么火，就想跟什么；老板说最近行业里大家都在讲这个，那就先做这个。最后账号发了很多内容，但很难判断哪类选题是真正适合自己的。

第二，脚本靠临场

拍摄前只有一个大概方向，到了镜头前再组织语言。结果就是开头不抓人，中间信息散，结尾没有行动指令，用户看完也不知道为什么要点赞、收藏、评论。

第三，复盘靠经验

视频发布后只看播放量、点赞数、评论数，却没有把数据反推到选题、标题、封面、开头、脚本结构上。下一条内容怎么改，还是回到感觉。

所以，AI真正改变的不是“帮你写几句文案”，而是把短视频内容生产从“经验驱动”变成“流程驱动”。

也就是说，未来更有竞争力的内容团队，不是会不会用AI，而是能不能把AI嵌入到选题、脚本、拍摄、发布、复盘这一整套SOP里。

图：AI短视频内容生产流程图

二、用AI找选题，但不要让AI直接替你想标题

很多人用AI做短视频的第一步，就错了。

他们会直接问：帮我想10个短视频标题。

这样问，AI确实会给你10个标题，但这些标题大概率都很“正确”，也很普通。因为它不知道你的账号定位、用户是谁、用户现在卡在哪里，也不知道你过去哪些内容有效。

做选题之前，最重要的不是“生成标题”，而是先让AI帮你完成三个动作：

1. 拆用户问题

2. 拆同行内容

3. 拆内容角度

比如，你是一个做职场AI工具教学的账号，不要一上来让AI写标题，而是先这样问：

我准备做一个面向职场人的AI工具账号，目标用户是产品经理、运营、市场和内容创作者。请你从他们的日常工作场景出发，帮我整理30个高频问题，并按照“效率提升、内容创作、数据分析、沟通协作、职业成长”五类归纳。

这时，AI输出的不是标题，而是用户问题库。

有了问题库之后，再继续追问：

请从上面的30个问题里，筛选出最适合做短视频的10个选题。筛选标准是：用户痛点明确、适合3分钟内讲清楚、有转发或收藏价值、能引发评论区讨论。

这样生成的选题，才更接近短视频内容逻辑。

短视频选题不是“我想讲什么”，而是“用户现在正被什么问题卡住”。AI的价值，是帮你把这些问题系统化地挖出来。

举个例子：

如果你直接让AI写标题，它可能给你：

– 10个提升工作效率的AI工具

– AI时代，职场人如何提升竞争力

– 3分钟教你用AI写方案

这些标题没有错，但用户不一定有点击欲望。

如果你先让AI拆用户问题，再生成选题，结果就会更接近：

– 为什么你用了AI，工作效率反而没有提升？

– 用AI写周报，别再直接复制粘贴了

– 领导让你明天交方案，AI能帮你做到哪一步？

– 新手运营怎么用AI拆解一个爆款账号？

后者之所以更好，是因为它先出现了具体场景，再出现解决方案。

图：AI选题拆解表

三、用AI拆爆款，但重点不是抄内容，而是拆结构

很多短视频账号做不起来，并不是因为不会找爆款，而是只学到了表面。

看到别人一条视频火了，就模仿标题、模仿话术、模仿拍摄形式。短期可能有一点效果，但很难持续。真正值得学习的，不是某一句话，而是内容结构。

一条短视频能被用户看完，通常不是因为信息量最大，而是因为它的结构让用户愿意继续看。

我们可以让AI帮我们拆这几个维度：

– 开头用了什么钩子

– 中间用了什么递进逻辑

– 观点是怎么被证明的

– 案例放在了哪个位置

– 结尾有没有引导互动

– 哪些地方会让用户收藏或转发

比如，你看到一条同行爆款视频，可以把口播文案整理出来，然后让AI分析：

下面是一条短视频口播文案，请你不要改写，也不要模仿。请从内容结构角度分析：它的开头钩子是什么，中间如何递进，用户为什么愿意看完，哪些句子承担了转折、解释、总结、行动引导的作用。最后用表格输出。

这样做的好处是，你不会陷入“抄爆款”的误区，而是在学习爆款背后的表达模型。

举个常见结构：

1. 反常识开头：很多人用AI写短视频脚本，第一步就错了

2. 指出问题：他们只让AI写文案，却没有先定义用户、场景和目标

3. 给出方法：正确流程应该是先拆用户痛点，再拆选题角度，最后写脚本

4. 举例说明：比如你做职场AI账号，可以这样问AI

5. 总结行动：下次写脚本前，先把这4个问题说清楚

这套结构可以迁移到很多内容里。

比如你做直播运营，可以变成：

很多人做直播间互动，第一步就错了。

他们以为互动就是让主播不停问“在不在”“要不要”，但真正有效的互动，是围绕用户决策路径设计问题。

再比如你做私域运营，可以变成：

很多人做社群活跃，第一步就错了。

他们以为每天发消息就是运营，但真正的社群运营，是让用户在关键节点产生参与感。

这就是结构的价值。

内容会变，但结构可以复用。

图：爆款视频结构拆解图

四、用AI写脚本，关键是先把“限制条件”说清楚

很多人觉得AI写出来的脚本不好用，常见原因不是AI能力不够，而是前置条件给得太少。

你只说“帮我写一条短视频脚本”，AI当然只能写一条通用脚本。

短视频脚本至少要明确6个信息：

1. 账号定位

2. 目标用户

3. 视频时长

4. 表达风格

5. 用户看完后的动作

6. 禁止出现的内容

比如，可以这样给AI下指令：

请帮我写一条3分钟短视频口播脚本。账号定位是职场AI工具教学，目标用户是产品经理和运营。选题是“为什么你用了AI，工作效率反而没有提升”。表达风格要像一个有实战经验的运营负责人，语气直接、实用，不要鸡汤，不要堆概念。脚本结构为：开头10秒提出反常识观点，中间用3个原因拆解问题，每个原因给一个具体例子，结尾给一个可执行建议，并引导用户评论“模板”领取提示词。

这个提示词里，其实已经把脚本的骨架搭好了。

AI不是凭空创作，而是在你的限制条件里完成填充。

如果你想让脚本更像真人说话，还可以继续加一句：

请用口语化表达，不要写成公众号文章。每句话尽量短一点，适合真人口播。不要出现“首先、其次、最后”这种过于书面化的连接词。

这样出来的脚本，会更接近短视频口播。

底层逻辑就是短视频脚本不是文章压缩版。文章可以铺垫，短视频必须更快进入主题；文章可以讲完整逻辑，短视频更适合讲一个具体问题。

下面给一个脚本模板：

开头：

很多人用AI做短视频，第一个动作就是让AI写脚本。

但我建议你先停一下。

因为如果你前面三个问题没想清楚，AI写得越快，你跑偏得越快。

正文：

第一个问题，你的视频是给谁看的？

同样是讲AI工具，给老板看、给运营看、给学生看，表达方式完全不一样。

第二个问题，用户看完要解决什么问题？

你是要让他学会一个功能，还是让他改变一个认知？目标不一样，脚本结构也不一样。

第三个问题，这条视频为什么值得被收藏？

短视频不是把知识讲完，而是要给用户一个可以马上用的东西，比如一张表、一个公式、一个流程。

结尾：

所以下次你用AI写脚本前，先别急着让它输出文案。

先把用户、问题和交付物说清楚。

你会发现，AI不是不好用，而是你没有把任务说清楚。

五、小结

这篇先讲到“选题、拆解、脚本”三个环节。

如果只看这一部分，其实已经能解决很多短视频团队的基础问题：

不是不会写，而是不知道写什么。

不是AI不给力，而是任务没有被定义清楚。

不是爆款不能学，而是不能只学表面文案。

下篇讲两个更容易被忽略的环节：直播话术和内容复盘。

因为对短视频和直播团队来说，内容发出去不是结束，用户进直播间也不是终点。真正能拉开差距的，是你能不能把话术、数据和下一轮选题也纳入同一套AI生产流程里。

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AI时代，产品经理成长指南!

起点课堂 — Sat, 15 Aug 2026 01:01:02 GMT

AI时代，画原型、写prd、做需求管理好像变得“更容易”了。面对新的业务场景/项目，AI可以帮助抓住竞品动态、生成行业报告，甚至能帮你梳理接口文档、生成数据流转图，还能帮你起草PRD。

看起来，产品经理的整体工作流程正在被AI全面接管。

AI让信息获取变得无比高效，真正值钱的反而变成了“在信息充分的情况下，做出正确判断”的能力。

当所有竞品分析、数据洞察、需求梳理都能被AI快速处理，面试官问你的就不再是“你怎么搜集信息”，而是“信息都在桌面上，你为什么做这个决定”——你有没有一套正确的产品决策逻辑，能不能承担AI判断的后果，是否具备对业务和产品的深度掌控力。

这是AI永远替代不了的东西，也是产品经理核心的看家本领——需求决策能力。

AI可以搞定大量的信息分析整理，核心的做什么、不做什么、先做什么、为什么做——必须由产品经理来决策。

更关键的是，这个能力不是天生的，它是可以训练、可以建立框架、可以系统化提升的。

而这场直播，就是帮你搭建这个框架。

我们不讲“AI怎么帮你写PRD”，也不让你依赖AI做决策。我们只教一件事：在AI工具极度便利的今天，产品经理怎么构建自己的需求决策力，成为那个“做选择的人”，而不是“被AI推着走的人”。

如果你是：

刚入行，没有工作方向的产品经理
每天被多个业务方围攻、需求池永远清不完的“救火队员”
投了很多简历、面试机会却很少的求职者
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一定要来听这场直播分享，带着你负责的业务场景，边听边思考。1小时掌握一套“产品经理诚征”可复用的方法。

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1、在这门课中，你将会学到什么？

（1）AI时代，如何应对多变的业务和需求，精准做好需求管理？

需求根据业务的复杂性具有多变性，对需求有足够的掌控力，是一个优秀产品经理的基础能力。如何掌控？在AI的辅助下，产品经理需要有一套自己的判断框架。现场拆解真实案例，分享一套可复用的需求决策模型。

（2）为什么简历总是石沉大海？

投了上百份简历，面试机会寥寥无几。刷了无数面经、改了几版简历，还是不知道问题出在哪。市场到底要什么样的产品人？企业对产品经理的能力要求发生了哪些真实变化？

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2、课程将由哪位产品老司机主讲？

@Martin老师

某跨境电商独角兽产品专家、前阿里产品专家

-任职过的企业：阿里巴巴、一号店、永辉超市、小红书

-做过的领域：电商平台、海外站、内容电商、旅游电商、SaaS

-从事过的岗位：产品专家

-做过的产品：商品、营销、订单交易系统、供应链、海外独立站的全链路、履约系统

* 16年互联网产品经验，曾先后就职于阿里、1号店、小红书等知名平台；

* 曾负责涉及超过3亿商品+8万卖家店铺的企业级战略项目管理、海外俄罗斯Tmall平台建设、海外自营业务供应链基础产品搭建等核心产品建设；

* 参与实现过电商多种商业模式的产品落地，对于电商领域商品、营销、订单交易、供应链等业务逻辑及产品设计颇为熟悉。

3、课程配有哪些服务？

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起薪30K的高薪AI产品经理，0经验如何快速转型入行？

起点课堂 — Fri, 14 Aug 2026 23:08:40 GMT

今年，各个大厂正加速抢夺AI人才。阿里、腾讯、百度、字节跳动等大厂招聘官网累计招聘5W人，其中AI岗位成为主力军（部分公司AI人才占比高达75%），包括AI算法、研发、AI产品经理等。

刚刚毕业的小林正在筹备大厂的面试，因为对产品比较感兴趣，所以他优先选了薪资高、需求也大、发展前景好的AI产品经理。

1 AI产品经理有多香？

1、前景好：未来几年，AI将成为一种主流的技术，带动5万亿的市场规模。AI产品经理，也将成为企业链接用户和市场的核心岗位。

垂直行业大模型催生专业AI产品经理需求。具有“行业知识+产品+AI技能”的复合型产品经理薪资溢价达40%。

2、薪资高：AI产品经理的薪资，主要分布在25K-40K之间，占比高达55%；部分人月薪已经达到3-5万。起点就比其它岗位高出不少，

初级(1-3年经验)：25-40万/年，股权占比0.01%-0.05%；高级(3-5年经验)：50-80万/年，重点考察项目经历；专家(5年+)：100万+，通常要求主导过千万级营收项目调研。

那么，是不是只有技术背景才能做AI产品经理呢？

明确告诉你，不懂技术也可以入行高薪的AI产品经理岗。当下市面在招的90%都是应用型AI产品经理，薪资30-80W。

这类AI产品经理主要实现AI商业化落地，聚焦用户体验与业务价值转化，需要具备行业场景洞察能力、需求拆解能力、商业化运营能力。对于技术和学历要求相对宽松，是普通人入行AI最优选择。

2 不同岗位如何转型AI产品经理？

今年AI产品经理需求相比去年增加了一倍，需求量依旧很大。那么，0经验，没有技术背景，如何转型AI产品经理？

我们详细拆解市面上90%的AI应用型产品经理JD，发现企业招聘考察主要集中在以下几个方面：

转型AI产品经理的成功率与原始背景高度相关。针对不同背景的转型者，建议采取以下策略：

技术背景从业者（算法工程师、开发、测试等）的优势在于技术理解深度，短板需补足产品核心能力、产品思维和商业敏感度。
传统产品经理转型需要突破技术认知瓶颈，有具体的Ai项目经验展示实力。
零基础转行者（设计、项目经理、需求分析师、传统行业职场人）需要构建复合竞争力。补充产品基本功、行业业务理解、AI项目经验。

看到这里如果你还是不知道学什么？怎么学？可以参考这个AI产品经理转型4阶段正确路径拆解：

第一阶段：建立产品认知+业务理解

①产品建设能力：产品经理的基础，很多公司BC端业务并行，AI产品经理要有具备基本的产品落地能力，才能独立统筹一个AI产品项目。

②行业理解&业务洞察：清晰具备清晰的业务逻辑，才能洞察有价值的AI应用场景，清楚的知道怎么用AI赋能业务，优化哪些流程/解决哪些业务难点。将技术转换为可观的业务价值和商业价值。

[产品经理私教陪跑实战营]，从基础到进阶，帮助你系统查漏补缺，构建体系的产品能力框架。（文末扫码领取详细课纲）

第二阶段：积累AI项目落地经验

③技术理解力：不用精通到代码实现的程度，但要了解专业术语和技术逻辑/边界，才能顺畅和算法/技术团队沟通，将用户需求与AI技术融合，优化产品体验，加速产品目标的实现。

④有AI落地经验：AI产品经理服务客户群体不一，金融、教育、政务、医疗等，项目可能有几百种模型，以及要挖掘多行业客户场景快速输出产品方案，有落地经验才能快速产出行业产品AI化解决方案。

这4步转型路径，终极目标就是打好产品基础，拓展AI技术认知，积累1-3个真实的AI项目经验，打造高分简历，拿到AI产品经理offer。

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转型成功案例

马上下半年新一批产品/AI产品坑位将被放出，如果你也想抓住机会转型拿到offer~

也强烈推荐你来参加我们花了半年时间，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，反复打磨上线的这门线下《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。

不吹不黑，直接上干货。

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

这份转型AI产品经理的知识库，持续更新行业案例。

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：

现场及时提问，老师现场解答
和同学组队讨论，现场实操完成项目
加入AI PM专属交流社群，课程结束后持续与多位资深同行交流探讨AI最新信息

学习安排

1）谁适合来学？

如果你符合以下任意一条，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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马斯克与腾讯，踏进了同一条河流

深流研究所 — Fri, 14 Aug 2026 09:26:57 GMT

Grok 4.6的发布不仅让马斯克扬眉吐气，更揭示了AI逆袭的新路径：通过收购Cursor，将编程场景的真实数据反哺模型训练，形成正反馈循环。与此同时，腾讯的WorkBuddy与混元也采用类似的Co-design策略，在办公场景中实现快速迭代。本文深入剖析这一被验证的系统，探讨其如何重塑AI竞争格局。

在成立三年、烧钱无数之后，Grok终于活成马斯克想要的样子。

昨天凌晨，SpaceXAI发布Grok 4.6。Artificial Analysis的独立评测显示，Grok 4.6的智能指数61分，已经追平ChatGPT-5.6 Sol，紧跟Fable 5 Max的62分，且每任务成本0.84美元，比起Sol（约1.23美元）和Opus 5（约2.34美元），成本优势明显。

马斯克显然很兴奋，两小时里转了十几条推文，最后放话说，综合考虑智能、速度和成本，Grok 4.6 客观上是第一名，而且Grok 4.7将会超越当前所有模型。

很难想象就在5个月前，Grok差点就要吃散伙饭了。

1、Cursor治好了马斯克的AI内耗

今年3月是马斯克的AI至暗时刻，当时Grok 4.3远远落后硅谷御三家，更麻烦的是，xAI的11位联合创始人，除了老马本人，其他10人全部离职，马斯克公开承认，“xAI的第一次构建失败了，我们必须重新来过”。随后Grok被并入即将IPO的SpaceX中，变成SpaceXAI。

AI城头变幻大王旗。仅仅五个月，御三家中的谷歌陷入了模型掉队和人事震荡的泥淖中，Gemini被戏称为美国豆包，Grok却像SpaceX的猎鹰火箭般一飞冲天。

治好马斯克AI内耗的，是他花了600亿美元收购的Cursor，一个AI代码编辑器。

3月12日，就在xAI创始团队清零的同一天，两位Cursor的高级产品工程负责人Andrew Milich和Jason Ginsberg宣布加入xAI，直接向马斯克汇报。

4月，SpaceX和Cursor签署算力与联合开发协议。6月16日，在刚完成有史以来最大规模IPO的四天后，SpaceX宣布行使收购Cursor母公司的选择权，同时还宣布，过去几个月，SpaceXAI一直在和Cursor联合训练一个模型。

Grok逆袭的脚本，就是这个“联合训练”写下的。

SpaceX在上市前，向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件里，详细说明了背后的逻辑：软件开发是AI非常重要的应用场景，因为它同时具备高质量结构化数据、快速反馈周期和高频使用；AI编程产生的工作轨迹，又能反过来改善模型训练和性能。

这是一条清晰的正反馈回路。用户拿Grok干活，Cursor记录它怎么干、哪里失败、哪里需要补救，工程师把这些真实任务的行为轨迹和反馈结果，加工成大模型的训练和评测数据，经过RL和持续训练让模型变强。

效果来得非常快。7月，Grok 4.5发布，编程能力直接追平GPT-5.5，且价格只有一半。一个月后，Grok 4.6又闪亮登场了。

这个逆袭配方，Anthropic已经验证过了。2025年2月，就在deepseek横空出世震惊硅谷的时候，当时还是小角色的Claude，发布了新模型sonnet3.7，跟着模型同时发布的还有claude code，一个AI编程助手，从此开始了一路开挂，不到一年就反超了ChatGPT。

有意思的是，在Grok逆袭的同一时间，也有人用相似的方式，实现了相似的逆袭，这就是腾讯的workbuddy和混元。

2、腾讯找到了自己的Co-design Loop

在Grok 4.6发布前几个小时，腾讯的财报电话会上，就重点讲了workbuddy和混元的Co-design（协同设计）。

跟马斯克花大价钱收购业务成熟的cursor不同，WorkBuddy是腾讯内部一个小团队，趁着3月的“龙虾热”，在原来的AI编程智能体codebuddy上改造出来的AI办公智能体。

Workbuddy飞速崛起，6月的月度访问量已经达到2097万，在国内桌面AI办公智能体中排名第一，超过第二、第三名之和。更重要的是，这样的办公AI，是比编程更大的场景和任务富矿，每天能产生大量真实工作任务，如写PPT、整理文档、处理表格、搜索资料、跑代码、修改文件、调用工具。

在这里，用户的一次失败任务，往往比Benchmark里一个错误更有价值，因为它告诉模型到底为什么失败；一次成功任务，也可以拆成一条可复用的Agent轨迹。这让模型训练得到一种非常稀缺的东西，就是真实世界的任务分布、操作轨迹、失败案例和最终结果。

负责重建腾讯混元的姚顺雨，自然知道这些场景的价值。一年多前，他在文章《AI下半场》里就提过，大模型的强化学习（RL）有了泛化能力之后，模型评估比模型训练更重要，而做好模型评估，需要开发面向现实世界效用的全新评估设定或任务。

CodeBuddy、WorkBuddy等场景，就有大量的面向现实世界的任务和评估，所以刚开始重建混元的时候，姚顺雨就提出了Co-design的方法，让模型跟产品进行深度协同优化。

财报电话会上，刘炽平肯定了这种效果，“通过持续把真实产品使用和领域反馈注入模型训练，我们的‘模型-产品Co-design’方法让混元得以验证模型精度、识别并解决边缘场景，实现更快的模型迭代。”

这是混元今年快速进步的一大原因。4月底Hy3 Preview亮相，7月正式版发布，在Agent、推理和编码等任务上已经进入国产模型第一梯队，用295B的小参数，实现了性能对标大参数的竞品。

混元的进步，刘炽平的表述是，“能力提升最明显之处体现在其智能体能力和产品体验上，在推理、智能体和长上下文任务上的性能跃升，为编程、办公、财务建模和前端设计等用例带来了明确优势。”

这些能力对应的，正是典型的workbuddy用户场景，这说明了workbuddy和混元之间，开始形成了一个Co-design Loop（协同飞轮），模型越强，用户敢交给它的任务越难。任务越难，产生的数据越有价值。数据越有价值，下一轮模型就越强。

刘炽平在电话会上明确说，Hy4将是更大规模的模型，目标是逐步逼近行业最先进水平（SOTA），这可能是向来低调的腾讯高管首次公开喊出“追求SOTA大模型”。

几个小时后，刚发布Grok4.6的马斯克，更是直接立下了SOTA的flag，认为SpaceX 的训练语料库如此出色且独特，如果有任何模型在现实世界工程方面比Grok4.7 更好，他会感到震惊。

马斯克向来欣赏微信，在买下推特之后，他心心念念的就是把要推特改造成微信这样的万能应用，去年年底接受采访时，更是直接把X的定位说成了“WeChat++”。

这回在AI上，他又跟腾讯踏进了同一条河流。

3、被验证的系统，比单独的模型或产品更重要

这种Co-design Loop的出现，确实让大模型后发者看到了赶超的希望。

Meta最近就推出首款编程Agent，Muse Codem，搭载了新一代模型Muse Spark 1.2，这个模型的定价策略很特别，分成了标准版和贡献者版，这个贡献者版比标准版的价格便宜了95%，开通的条件就一个，允许Meta用开发者的编程数据去训练未来的模型。

小扎虽迟但到，小心思也肉眼可见。

但跟硅谷不计成本的大模型竞赛相比，国内的AI行业更看重投入与产出，所以Codesign Loop更大的价值在于，这可能是AI大模型第一次出现类似互联网平台的网络效应，用户增长带来数据，数据带来模型能力，模型能力带来更强产品，更强产品带来用户增长。

而且，在编程、办公等生产力场景，用AI来帮自己完成工作任务，无论是普通用户还是企业，付费意愿都更高。

也因此，在workbuddy率先跑出来后，国内巨头纷纷跟进发力AI办公，字节把飞书并入豆包，阿里整合了千问办公，大家都把文档、邮件、会议等办公能力接入到agent里，既希望制造更多高质量的”真实任务—执行—验证—反馈—训练”循环，来提升模型能力，也希望在生产力场景中实现AI的商业回报。

这种回报已经初现端倪。腾讯财报会上，对workbuddy有个表述说明了这一点，“目前现金收款正在大幅爬坡，年内会逐步转化为腾讯云的报表收入。”

更有意思的是腾讯首席战略官詹姆斯的说法，他说在所有算力变现渠道里，“WorkBuddy产生的Token计费业务，能创造最持久的经济回报。”

所以，虽然腾讯在今年Q2的资本开支达到了527.8亿元，同比增长176%，首次出现季度自由现金流转负，管理层却没有选择把算力直接转手出售，按当下行情，这能直接赚超过30%，但刘炽平说，腾讯在“执行一套更长远的战略”，会优先把算力给到混元模型和workbuddy等AI应用。

能让人放弃唾手可得的30%利润，去押注的东西，肯定不只是单个的模型或产品的提升，而是一套系统，一套开始得到验证的复利系统。

大模型军备竞赛打了两年多，大家终于发现，光有大力未必能出奇迹，能产生Co-design Loop的产品，可能才是技术进步与商业回报的真正加速器。

文 / 刘思仁公众号：深流研究所

本文由 @深流研究所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

如何把一个智能体做成可持续迭代的平台？

我叫小米粒 — Fri, 14 Aug 2026 09:25:44 GMT

智能体不应只是功能，而应拆解为知识库、模板、Skills、智能体与运营入口五类资产。本文通过企业模型路由与升级建议助手的实际案例，解析如何构建最小编排、定位迭代问题，让AI产品持续成长。

很多产品团队会把智能体当作一个功能：

“在系统里增加一个 AI 助手。”

但如果只停留在功能层，项目很容易遇到三个问题：

用户不知道什么时候该用；
运营不知道为什么要更新；
研发不知道修改哪个地方。

要让 AI 应用持续成长，需要把它拆成五类产品资产：

知识库；
模板；
Skills；
智能体；
运营入口。

每类资产解决不同问题，不能全部堆到一个 Prompt 里。

复用案例：企业模型路由与升级建议助手

最近在haoee好易实际创建了“企业模型路由与升级建议助手”，并完成编排保存和非公开发布。

它的目标用户是企业 AI 应用负责人和交付伙伴，目标任务是帮助用户规划模型升级，而不是直接更换生产模型。

输入包括业务场景、任务类型、质量要求、时延要求、数据边界和回退条件。

输出包括模型解耦清单、候选路由、升级测试集、灰度步骤、回退条件和管理员确认项。

当前使用 deepseek-v4-pro。模型选择只是当前 Demo 的配置，不代表生产系统的固定选型。

为什么需要五类资产？

知识库解决“说什么”

政策、制度、产品资料、操作规范等稳定事实应进入知识库。知识库更新需要有版本和审核。

模板解决“怎么交付”

模板固定输出格式，让不同版本、不同模型和不同客户的结果可以比较。

Skills 解决“怎么做”

文档整理、表格处理、报告导出等稳定动作可以沉淀为 Skills，避免每次让模型临时发挥。

智能体解决“如何组织”

智能体负责识别任务、选择能力和编排步骤。它不等于知识库，也不等于工具权限。

运营入口解决“如何持续改进”

用户在入口中提出的问题、未命中的需求和反馈，最终要转化为知识更新、模板调整、Skill 建设或智能体改版。

没有运营入口，产品就缺少持续迭代的反馈源。

最小编排如何设计？

复用案例采用开始节点加一个核心节点。核心节点内部按 Planner、Generator、Evaluator 工作：

Planner 识别业务任务和缺失条件；
Generator 生成升级和路由建议；
Evaluator 检查事实、边界、权限、测试与回退。

这种设计没有追求节点数量，而是先让责任链清晰。

产品迭代时如何判断改哪里？

可以建立一个简单判断表：

这样，产品团队不需要每次都“重新调模型”，而是可以定位问题来源。

当前搭建边界

今天原计划搭建“园区政策与申报材料迭代助手”，但 MCP 在读取知识库和 Skills 时出现接口路由错误，未完成新建和绑定。

因此本文复用已有的模型路由助手。它已创建、保存并非公开发布；正常对话调试未返回，越界测试尚未完成。

当前没有客户知识库、模板文件、Skills、MCP Server 和运营数据接入。后续扩展应从低风险、可验收的资料问答和材料草稿开始，逐步增加能力。

真正成熟的 AI 产品，不是功能越多越好，而是能把反馈准确转化为对应资产的更新，并且每次更新都有测试、确认和回退。

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先让AI出原型，点烂了再回头写PRD：我这套反着来的流程

Talen — Fri, 14 Aug 2026 09:19:41 GMT

AI写PRD的文章很多，但大多在教如何让文档又快又漂亮。本文作者反其道而行之，提出PRD应该最后写，先用AI生成可点击的HTML原型，通过亲手点击原型发现问题，再反推撰写PRD。这种流程不仅让文档更扎实，还大幅减少返工。文章详细拆解了从糙稿到原型的每一步，并分享了与AI协作的实用技巧。

讲AI写PRD的文章，这个站上我翻过不少，大部分在教同一件事：怎么让AI把文档写得又快又漂亮。模板给你，提示词给你，五分钟出一份二十页的PRD。

我觉得这个方向从根上就不对。

文档漂亮从来不是目的。PRD是要挨审的，是要被开发拿去实现的，它的价值在”想清楚了没有”，不在”写没写全”。AI五分钟给你二十页，只说明一件事：这二十页里你自己真想过的，可能不到两页。剩下十八页是AI替你脑补的，看着齐整，其实谁也没想过。

我现在产出PRD的流程说出来有点怪：PRD是最后才写的。完整顺序是——先写一版几百字的糙稿，扔给AI生成一个能点的HTML原型；然后自己坐下来把原型点个遍，点出问题就跟AI掰扯着改；改到原型能定稿，再回过头对着原型把PRD正经写出来。

原型在前，文档在后。下面把每一步摊开说，包括里面比较脏的细节。

一、糙稿阶段：几百字，越糙越好

第一版我只写三块：给谁解决什么问题、核心流程怎么走、明确不做什么。字段不列，异常不穷举，界面一个字不提。半天顶天了，几百字。

一开始这么干心里发虚，几百字就往外扔，太不像话了。后来想明白，这一版的读者是AI不是人，它只要知道你要什么。这个阶段你抠的每个细节，八成会在原型阶段被推翻。写得越满，扔的时候越舍不得——人就是这样，写了三小时的字段表，明知道不对也想留着。

倒是”不做什么”要写死。AI是个热情过头的实习生，你要一个登录页，它顺手带上三方登录、找回密码、记住设备，一整套。你不圈死边界，它替你把需求做大。而且它加的东西个个都”合理”，你还真挑不出毛病，只能挑出”我没要”。

还有一点，这版糙稿里把用户和使用场景写具体点，别写”企业用户”，写”行政小姑娘每周五下午集中处理三十份报销单”。AI对场景的还原能力比你想象的好，你喂它一句话的场景，它能在原型里给你还原出七八分；你喂它一个抽象名词，它只能给你一个抽象的界面。

二、出原型：几句话的事，但有讲究

我给AI的要求基本固定：单个HTML文件，浏览器直接打开，关键流程能点着走通，填上像真的假数据。

“像真的假数据”这半句很重要。你让它随便填，它给你”测试1、测试2、张三、李四”，你点原型的时候大脑直接放水。你让它填”王芳提交的差旅报销单，金额一千二，待部门审批”，感觉完全不一样，很多问题就是在这种真实感里被硌出来的。

（用哪个AI我就不推荐了，Claude、GPT、K3这类能写代码的都行。这半年模型换代太快，今天写的推荐，下个月看就过时了。）

第一版原型两三个小时能出来。别指望惊艳，能点就行。想想以前用Axure画一套能点的原型是什么工作量，这一步已经是白捡的。

三、点原型：整个流程里最值钱的一步

原型到手，我会留出整段时间干一件很笨的事：把它点烂。每个按钮都点，每个输入框都填怪东西，每条路都走到黑，走一半反悔，退出去再进来，故意断在中间。

这一步最好换个环境点。我一般不在工位上点，端着电脑找个会议室，或者干脆用手机开着原型在楼下点。听着有点玄学，其实道理很朴素：在工位上你是那个写需求的PM，脑子里全是”我设计的逻辑”；换个地方，你才勉强像个第一次见到这东西的用户。用户不知道你的逻辑，用户只有手指。

然后问题开始排队冒头。列表空着的时候显示什么？填一半退出，数据还在不在？两个入口进来的人，看到的是同一个页面吗？这个操作删了就没了，要不要拦一下？这些问题在Word里我一个都想不起来，在原型上点十分钟全出来了。原因也简单：写文档是顺着自己思路走，人不会主动往自己思路的岔口上撞；点原型是拿手去试，手比脑子诚实。

这不是我一个人的毛病。我认识一个做B端的朋友，写PRD出了名的细，一个审批流需求写四十多页。有次评审会被开发一句话问住：审批人离职了，单子还挂在他名下，流程走哪？四十多页，没一页写到这个。他不是懒，是这种问题在文档里根本看不见。后来他也转了先点原型的路子，他的原话我记到现在：以前写PRD像考前押题，现在像考完对答案。

还有个同行的狠办法，我抄了过来：点原型时手边放张纸，逼自己写满十个问题才能收工。她说前几个问题是原型送的，最后几个才是自己挣的，恰恰最后那几个最要命。试过就知道，第八个之后确实最难憋，也确实最值钱。

再说个丢人的细节。AI生成的原型经常有”假按钮”——看着能点，点了没反应，因为AI只做了主流程。我一开始很烦，每次都让它补齐。后来反应过来这是送分题：每个假按钮，都对应一处我初稿里没写、AI也不知道该跳哪的地方。假按钮清单就是思考漏洞清单。现在我拿到原型第一件事就是数假按钮。

四、跟AI掰扯：先治它的顺从病

点出问题，直接丢给AI改。但有个前提：别让它顺着你。

AI默认是个点头乙方，你说啥都”好的已修改”。它会把你的烂主意执行得又快又好，这比它能力差可怕多了。我现在固定的问法是：先别改，说说这个改法有什么隐患，你有没有更好的做法，同类产品一般怎么处理。逼它跟我吵，吵完再改。十次里有两三次，它真能吵出我没想到的角度；剩下几次是我对，但对得更有底了。

举个例子。有次我想在一个流程里加二次确认弹窗，防误操作。让AI先反驳，它反问：这个操作用户一天要做几十次，每次都弹窗，你是防误操作还是逼用户闭着眼点确定？——被问住了。最后改成可撤销：先执行，给几秒钟反悔时间。这个方案明显更好，但如果它当时顺着我”好的已加弹窗”，这事就这么糊过去了。

这个阶段来回十几轮很正常，一个问题带出三个新问题也很正常。快的话一两天，慢的话三四天，中途推倒重来一次也不稀奇。有一回我改到第七八轮，突然发现最开始一个入口的设计就错了，前面的修改一多半白费。当时挺沮丧，后来想通了：这要是按老流程，这个错误会一路活到开发中期才被发现，那才叫真白费。原型阶段推倒重来，成本就是几个小时加一点面子。

什么时候算完？我的土办法：拉一个不了解这个需求的同事，让他自己点五分钟，全程没问”这是干嘛的”，就差不多了。

顺便说一下设计师。总有人担心这套流程是在抢设计师的活，我聊过的几个设计师朋友反而最欢迎——AI原型解决的是”逻辑对不对”，不是”体验好不好”，定稿的原型到他们手里，视觉和交互照样重做，而且做得比AI好得多。区别是他们拿到的不再是几句话加一张流程图，不用再猜PM到底想要什么。没人喜欢猜。

对了，版本管理一定要做。我吃过亏，改嗨了之后文件夹里躺着”原型v3″”原型v3终版””原型v3终版真的不改了”，三个文件自己都分不清。现在每一版我都让AI在页面角落标上版本号和日期。土办法，管用。

五、最后才写PRD，而且是反推着写

原型定稿后写PRD，快得不像话，因为你不是在设计，是在记录。每一条写进去的东西都在原型上被点过、吵过、改过，不用猜。

但有一堆东西原型里根本看不见，必须在这一步补：数据从哪来、口径怎么算、权限怎么分、埋点埋哪、异常怎么兜、性能什么要求。这些才是这版PRD的正文。交互部分反而简单，一句”见原型”加截图就完了。

有一次我把定稿的PRD和最初那版几百字糙稿摆在一起对照，能原样活下来的内容不到一半。看到这个比例我后背有点凉：按老流程，多出来的这一半问题，全得靠评审会上被质问、开发中途返工，一点一点挤出来。每一次”这个场景当时没想到”，都是真金白银的工时。

所以我不同意”AI时代不需要PRD”的说法。需要，但它换了个工种。以前是施工图纸，开发照着它盖房子，图纸错一行房子歪一间；现在房子长什么样，原型说了算，PRD更像验收合同——把确认过的事白纸黑字写下来，把原型里看不见的约定补进去，将来扯皮有据可查。文档从二三十页缩到十页上下，但每一页都是实的。以前PRD里一大半内容是猜的：猜用户会这么走，猜交互没问题，猜开发能看懂。现在写进去的每一条都被点过、吵过、验过。

评审会也跟着变了。以前对着文档念，一半时间耗在”这句话什么意思”上；现在开发直接上手点原型，问的都是”这个状态存哪””并发了怎么办”这种真问题。会变短了，含金量反而高了。

六、一个真坑，单独拎出来说

AI原型太像成品了。拿去汇报，不懂技术的人第一反应是”这不都做完了吗”，排期预期当场崩掉。你再解释后端一行代码都没有，人家已经听不进去了，眼里只有那个能点能跳的界面。

现在我演示前必打预防针：这是纸糊的，里面全是假的。就这一句话，能省后面无数扯皮。

还有个隐蔽些的坑，我自己也没完全爬出来：界面先出来了，思考容易被界面框死。文档时代你先想抽象逻辑再落界面，现在反过来，人很容易顺着已经长出来的样子往下想，跳不出去。比如原型里做了个列表页，你后面所有讨论都会围着”这个列表怎么改”转，而”这里到底该不该是个列表”这种问题，就再也没人问了。这事我目前的对策是隔几天故意问自己一次”推倒重来会怎么做”，效果一般。谁有更好的招，教我。

七、说两个可能挨骂的观点

第一个：”先想清楚再动手”这句老话，在原型这件事上半失效了。以前原型贵，一套一周起步，必须想清楚再画，画错了成本高。现在原型便宜到两三个小时一版，”动手”本身成了想清楚的工具——很多东西不是想清楚了才能做原型，是做了原型才想得清楚。还抱着”没想透不许动手”的老规矩，等于放着便宜的试错不用。

第二个：这套流程对PM的要求不是低了，是高了。AI把”画出来”的门槛打到了地板上，”判断”的门槛反而抬高了：一个看起来什么都对的原型摆在面前，你能不能点出藏在第三层的坑，能不能看出这个需求压根不值得做。我见过一个团队，把一个内部工具的原型来回打磨了半个多月，精致得不行，最后需求整个被砍——原型只回答”怎么做”，”该不该做”它一个字答不了。工具越顺手，越容易拿执行的勤奋去躲判断的懒惰。

八、今晚就能试

别挑大需求。找个最小的，一个设置页、一个弹窗逻辑就够。花一小时写几百字糙稿，丢给能写代码的AI，要一个单HTML文件的原型，打开浏览器点十分钟。

第一次跑通之后你大概率会跟我一样，有个挺微妙的感受：不是”AI真厉害”，而是”原来我以前想得这么漏”。前者是工具带来的，新鲜感过了就没了；后者是对自己工作方式的重新打量，这个才值钱。

十分钟点不出一个你没想到的问题，算我这篇白写。

这套流程是我自己跑出来的，肯定带着我的偏见。你要是有更好的跑法，评论区教我。

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Grok 4.6上了牌桌，马斯克还差一部《奥德赛》

AIX财经 — Fri, 14 Aug 2026 09:14:53 GMT

Grok 4.6追平第一梯队，能力接近OpenAI与Anthropic旗舰，编程成绩领先，API价格却更低。但长链条Agent任务稳定性不足，是短板。本文解析其技术突破、成本优势与商业挑战，探讨大模型竞争从比能力转向比“一次交付”的新格局。

马斯克想让Grok在今年年底前拍完一部《奥德赛》。

这听起来像一个典型的马斯克式Flag：用AI挑战诺兰、好莱坞和2.5亿美元制作预算。但真正值得关注的，并不是Grok能不能在五个月里生成几千个镜头，而是它是否已经拥有把一项复杂任务从头做到尾的能力。

Grok 4.6发布后，这个问题有了更具体的答案。

在最新一轮模型竞争中，它已经挤进美国大模型的第一梯队：能力接近OpenAI和Anthropic的旗舰模型，编程成绩甚至在部分榜单领先，API价格却明显更低。与此同时，它在长链条Agent任务上的短板依然存在——会理解问题、会搭框架、会快速启动，却还不够稳定地收尾。

这恰好也是眼下大模型竞争的缩影。

当能力差距缩小、Token越来越便宜，真正决定商业价值的，已经不只是“模型有多聪明”，还要看一次任务能否稳定完成，以及完成一次到底要花多少钱。

对于一年向AI投入上百亿美元资本开支的马斯克来说，Grok也不能只是偶尔冲上一次榜单。它必须持续留在第一牌桌，并把算力、数据和分发真正变成收入。

01.Grok 4.6上了牌桌，但还拍不了《奥德赛》

诺兰的《奥德赛》上映前，马斯克已经骂了这部电影好几轮。骂选角，骂改编，骂诺兰为了奥斯卡“亵渎荷马”。电影上映后，他干脆在X上立了一个Flag，今年年底前，Grok Imagine要做出一部“符合历史、忠于荷马艺术”的完整《奥德赛》。

马斯克转发的三分钟《奥德赛》短片确实不错。盔甲、海岸、人物特写都有电影预告片的质感，但三分钟精修短片和九十分钟长片之间，还隔着几千个镜头，以及一群AI演员。

趁着Grok 4.6发布，我们没有再测试视频，而是给它出了两道更适合语言模型的题。第一道，看它能不能读懂荷马。第二道，看它能不能搭出一套把三分钟样片扩展成九十分钟长片的制片系统。

第一题，Grok答得比马斯克本人靠谱。

“符合历史”和“忠于荷马”听起来不难，真翻开《奥德赛》就会发现，这两个维度很难同时实现。《奥德赛》经过数百年口述传播，青铜时代的武器、铁器时代的习俗和诗人的神话想象全叠在一起。你可以考证奥德修斯该用什么剑、坐什么船，却没法从遗址里挖出独眼巨人、女神和冥界。

Grok把问题拆成了四层，青铜时代考古、荷马史诗里的混合时间层、作品本身的诗学，以及诺兰的现代改编。

它给出的办法是，考古负责约束器物、服装和地理，荷马负责约束人物、叙事和诗学。它还顺手纠正了一个流传很广的错误，「让千艘战船起航的面孔」出自马洛，不是荷马。

这题说明Grok 4.6不仅会查资料，还能拆开一个内部冲突的命题，替争议双方构造最强论证。

第二题更接近真正的制片工作。

Grok搭了一个《奥德赛》制片计算器，把成片时长、平均镜头长度、首轮可用率、复杂镜头占比、并发任务数、人工审核时间、成本和工期全部做成可调参数。

Grok4.6生成的电影制片系统

按照默认参数，它估算一部90分钟长片需要约208个工作日。Grok自己算完都觉得有点悬，最后给出了一条“识时务”的建议：做一部12到20分钟的荷马选篇。

当然，208天不能当作实测结果。首轮可用率、连续性失败率、每个可用镜头需要生成几次，都是模型设定的假设。计算器证明Grok会拆解工程、建立公式和搭建生产系统，没有证明这套系统真的能在208天内交片。

而且，它点出了AI电影最难的部分。现在生成一个漂亮镜头已经不稀奇。难的是让几千个镜头中的脸、衣服、船只、空间和叙事保持一致，同时把废片、重做和人工审核压到制片方能承受的范围。

外部榜单给出的结论差不多。

在Artificial Analysis的榜单上，Grok 4.6的综合智能指数是61分，与GPT-5.6 Sol同分，距离Claude Fable 5只有1分。CursorBench 3.2上，Grok 4.6 High拿到69.9%，超过Sol的67.2%。它完成一次任务的成本约2.34美元，Sol约5.69美元。Grok 4.6的API的起价在每百万输入Token 2美元、输出6美元——价格确实有杀伤力。

图源 / SpaceX

但到了DeepSWE和TerminalBench这类长链条任务，Grok分别拿到65.9%和26%。Sol是73%和34.6%，Fable 5是70%和34.1%。

Grok已经很会理解问题、启动项目和搭建框架，到了需要连续执行、处理意外和稳定收尾的阶段，仍然会掉链子。

综合来看，Grok 4.6已经坐上美国大模型的第一桌，而且在OpenAI和Anthropic旗舰模型面前，打出了一张很凶的性价比牌。

它会读荷马，会写分镜，会算工期，也会搭制片系统。只是奥德修斯漂了十年才回到伊萨卡，想让Grok在年底前带着几千个连续镜头顺利“返乡”，现在看还很难。

02.35天一代，马斯克先要确保Grok别掉队

从7月8日Grok 4.5开始对外推送，到8月12日Grok 4.6发布，中间只隔了35天。马斯克还预告，拥有2.1万亿参数的Grok 4.7将在几周后到来，能力更强，Token效率更高，只是推理稍慢。

4.7还没发布，参数和能力也只有马斯克一家的说法，但4.5到4.6至少完成了一次有效的月度升级。如果4.7按时落地，SpaceXAI就更显示出自己能够停留在第一梯队的能力。

这件事放在两年前，还有点难以想象。

2023年11月，Grok-1发布时，OpenAI已经拿出GPT-4，Anthropic已经发布Claude，Google背后则有TPU、搜索和云。那时候，Grok更像X Premium附赠的聊天机器人，企业客户、开发者生态和模型透明度都没建立起来，B端的市场占有率也很低。今年4月，在Ramp客户的企业付费样本里，xAI的采用率只有1.9%，而Anthropic和OpenAI的这一数字分别是34.4%和32.3%。

在很多从业者的眼中，和Meta一样，SpaceXAI的大模型也长期困于第二梯队。

但现在Grok端着凳子挤过来了。它能追上来，主要是大力出奇迹，靠算力、数据和工程速度一起硬堆。

xAI用122天建成了首期10万张Hopper GPU的Colossus，随后又用92天扩到20万张。服务器到场19天后，集群已经开始跑训练任务。黄仁勋把这段部署速度称为“超人级”。X给Grok提供实时信息、用户和分发入口。Cursor则提供真实的编程任务和开发者与Agent的交互数据。Cursor称，Grok 4.5的训练使用了数万亿Token的Cursor数据。

模型也不必每个月从头练一遍。Grok 4.6建立在4.5的基础上，主要升级监督微调、强化学习和Agent训练环境。Colossus负责把训练规模堆上去，X和Cursor负责不断喂回真实任务，SpaceXAI再用后训练把这些任务压进下一版模型。

这套流水线跑顺以后，版本号就能按月往前拱。

Grok也必须跑这么快，因为SpaceX已经把太多钱押在AI上了。

SpaceX招股书显示，2025年AI分部收入32亿美元，经营亏损64亿美元，资本开支127亿美元，占公司总资本开支约61%。2026年一季度，SpaceX又向AI分部投入77亿美元，占全公司资本开支的76%。到了2026年二季度，AI分部资本开支进一步升至158.28亿美元，占三大分部资本开支的约86%，单季已经超过2025年全年；上半年累计达到236亿美元。

SpaceX给投资者讲的故事已经很明确。公司把AI和Space、Connectivity并列为三大业务分部，并把AI称为未来垂直整合的基础平台。在SpaceX自己测算的28.5万亿美元可量化市场中，AI占26.5万亿美元，火箭和卫星连接业务加起来只有约2万亿美元。马斯克预计AI收入可能在2026年9月超过SpaceX其他业务收入之和，四五年后，AI可能贡献SpaceX 99%的公司价值。

Grok是这笔重投入能否获得更高回报的关键变量。AI分部可以直接把算力卖给第三方，但只有自有模型稳定留在第一梯队，SpaceX才有机会把同一套基础设施向上延伸到API、订阅和Agent等更高附加值的业务。

如果Grok保持第一梯队，SpaceX可以同时赚模型、应用和算力的钱，还能用自己的模型给Colossus乃至未来的轨道算力制造需求。如果Grok掉队，Colossus照样可以把GPU租给Anthropic和Google，但SpaceX会从全栈AI公司退回成重资产算力房东，负责建机房、买芯片和交电费。

而且236亿美元资本开支，如果最后只训练出一个二流模型，这个故事恐怕马斯克自己都不好意思讲。

03.从比Token单价，到比“一次交付”

过去几个月，大模型竞争堪称惨烈。

Anthropic依靠Claude Code和Fable 5在编程场景建立优势，OpenAI随后用Codex和新模型追赶，Grok又在一个多月内连续更新两代。

榜单前排的保鲜期，已经从几个月缩短到几周。当头部模型之间的能力差距只剩几个百分点，另一个数字就会变得格外显眼——价格。

来自中国的模型，把这种压力进一步往前推。

7月，月之暗面发布拥有2.8万亿参数和100万Token上下文的Kimi K3。它的价格虽不算便宜，但开放权重本身就在削弱头部模型厂商对推理价格的控制力。

DeepSeek走得更彻底。截至8月13日，DeepSeek V4 Flash每百万输入和输出Token的价格分别只有0.14美元和0.28美元。在DeepSeek公布的结果中，它的推理能力已经接近V4 Pro，简单Agent任务也能做到相近水平。当天，DeepSeek虽然宣布从北京时间8月17日0点起改用峰谷定价，但即便按高峰价计算，仍明显低于Grok 4.6的2美元和6美元。

OpenAI也开始重新算这笔账。

7月30日，在GPT-5.6发布仅三周后，OpenAI将Luna价格下调80%，Terra下调20%。目前，Luna每百万输入和输出Token分别为0.2美元和1.2美元，Terra则为2美元和12美元。

OpenAI的打法非常清晰：Sol处理最复杂的判断和规划，Terra承担日常工作，Luna执行大量边界清晰、重复度高的任务。它争夺的是通过模型分工，把整条工作流的平均成本压下来。

图源 / Artificial Analysis

大模型竞争由此进入了一套更复杂的计分规则。

模型能力决定能不能上桌，长任务可靠性决定客户敢不敢把活交给你，单位任务成本决定客户能够用多少次。再往后，还要比较算力、分发、企业客户，以及持续烧钱的耐力。

Token单价只是其中最容易看到的数字。

一个模型即使每百万Token便宜一半，如果执行任务需要更多步骤、更频繁重试，或者总是在最后20%失败，节省下来的推理费用很快就会被返工和人工审核吃掉。客户真正购买的，其实是一次成功交付。

这也是为什么Grok 4.6眼下最值得关注的指标，并不只是2美元输入、6美元输出。如果它能以更低成本完成同样的任务，它就是更便宜的模型；但如果它在TerminalBench这类长任务里更容易失败，那么“便宜”就可能只是停留在价目表上。

拿这把尺子再看硅谷，各家手里的牌并不相同。

Anthropic握着Claude Code、长任务能力和企业客户信任，但它必须不断证明，这些优势值得更高的价格。OpenAI拥有ChatGPT、Codex和覆盖不同价位的模型矩阵，可以在能力、速度和价格之间灵活调兵。Google手里则有TPU、Google Cloud、搜索、Workspace和Android，可能是所有玩家中基础设施和分发最完整的一家。Meta走的是另一条路，通过开放权重和社交平台分发，不断压低通用模型能力的稀缺性，只是如何把这种影响力真正转化成收入，始终是另一道题。

SpaceXAI的特殊之处在于，它没有哪一张牌绝对领先，但几张牌已经开始互相喂养。Colossus提供算力，X提供实时信息、用户和分发，Cursor提供真实编程任务、工具调用轨迹和开发者反馈，Grok再把这些资源转化成API、订阅和Agent产品。模型进入X和Cursor之后产生的新反馈，又可以继续回到下一轮后训练。

随着Grok重新挤进第一牌桌，黄仁勋2025年的一段评价也被重新翻了出来。他当时认为，马斯克同时押注基础模型、自动驾驶和人形机器人，进入了AI最重要的三个方向，并因为掌握大量真实世界数据而处在“绝佳位置”。这个判断现在更容易理解了。

但拥有版图，不等于已经形成闭环。

特斯拉仍然是一家独立公司。自动驾驶、机器人、X和Grok之间究竟能够共享多少数据、模型和客户，还受到组织边界、隐私与监管的约束。SpaceXAI也没有Google Cloud、Microsoft Azure或者企业办公软件那样成熟的销售和交付渠道。

更现实的问题是，Grok在TerminalBench等长链条Agent测试中仍然落后。企业客户对于安全、稳定性、透明度以及品牌风险的顾虑，也没有因为一次榜单上升就自动消失。

从“最有性价比的第一梯队模型”到“最大的商业赢家”之间，仍然隔着可靠性、企业信任、渠道和真实采用率。

就像马斯克想让Grok拍完《奥德赛》一样，生成短片已经不是最难的事。真正难的是，别在返乡路上翻船。

作者 | 陈丹编辑 | 魏佳

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题图来自作者提供，由AI生成

不懂技术的我纯用AI做了一个小程序

暴打椰椰 — Fri, 14 Aug 2026 07:47:30 GMT

AI发展的越来越快，但每个人在AI的使用深度和广度上差异巨大。本文从一个不会技术的小白视角出发。讲述如何利用AI开发一个微信小程序的思考和过程，希望能够给大家在用AI这件事上带来一些启发。

一、突发奇想

随着AI的发展，市面上可用的AI工具越来越多，从最开始只能解答问题，到可以上手替你完成某个事情，如Codex，WorkBuddy等。这使我萌生了一个想法，我是不是可以完全靠AI搭建一个小程序，解决我生活中的一些问题。

最开始我先了解到的是扣子平台，后续又使用了WorkBuddy来完善小程序的功能

二、场景切入

切入的场景是衣食住行中的衣，我平时出门穿衣有两个头疼的问题：

今天不知道穿啥出门，衣柜里衣服很多，紧紧靠在一起，一眼望过去没有概念，翻找一番后，发现自己还有一套这样的衣服呢，挺适合，挑衣服的过程耗时良久。
我有一件衣服想穿，但是不记得放哪里了。尤其是挂衣区没那么多，有些衣服是折叠放的，找起来更是灾难。

三、解决方案设计

对于推荐衣物：我最在意的点有3个，符不符合当前的场景，符不符合当天的天气情况，符不符合我本人的搭配眼光。
对于查找衣物：我日常的场景是我问女朋友，你记不记得我有个蓝色的半袖，有个带啥图案的衣物放哪里了，提炼一下也就是需要按照颜色，种类，衣物的名称去查找。

想明白我要什么之后，我开始了功能的闭环。要实现这些我的两个场景，需要把数据维护好，那就还需要创建衣橱和上传衣物的功能，来和我现实中的衣物映射。

本着我想少修改，甚至一次成型的美好想法，我决定输入给AI的内容尽可能详细。我开始整理各个功能的完整需求，包括小程序是什么样的风格，分几个页面，每个页面包含的功能，每个功能都可以干什么，包含哪些信息，甚至部分页面我还画了草图示例。

四、搭建demo

写完完整的需求后，我自信满满。直接发给AI，并且问了AI有没有什么疑问，进行了二次确认。过了一段时间后，AI和我说OK了，给我了一个文件，让我去微信开发者工具中编译运行。

此时的我因为从来没有开发过，天然觉得去微信里弄可能很麻烦，觉得在扣子都弄好后，再过去是不是更好。也为自己埋了一个坑。于是我和AI说，我想先在扣子预览，都弄好之后再去微信小程序。扣子回复没有办法在扣子上跑微信小程序，但是可以帮我做一个个HTML可交互预览版。

五、测试demo

点开之后，看起来像模像样，还原了我想要的大部分效果，于是我开始测试流程。实际测试中我发现问题很多。很多要求的功能并没有实现或不能使用，实现的方式有出入以及页面的样式问题。等

针对这些问题，我告知了AI进行了六七轮的修改，在这个过程中我也发现了，AI创造东西来的很快，但是修改起来却很麻烦。

六、准备上线小程序

多轮修改后，有了一个我基本满意的版本，我计划先放到小程序上，再慢慢优化。但是怎么放上呢，我开始询问AI，具体的流程，和每个流程具体的操作方式。当然这个阶段AI给出的信息，有些是我不理解的，那我就继续追问，直到完成这一项。

按照AI的指引，我一步步注册了微信小程序的个人号，做了各种认证。下载了微信开发者工具，上传了代码，因为我没有服务器和域名，因此需要使用微信的云开发，又按照指导一步步建好了数据库，建好了云函数。还是一样的方法，不懂就问，持续问，问到能执行。

问的话我一般问两部分

为什么：比如给我了一个名词我不懂，我先问这个是干什么用的，和其他东西的联系是怎样的。
怎么做：具体到我要点什么按钮，去哪个页面，要输入什么信息，让小白也能看懂照着做

七、测试小程序

终于把所有的东西弄完了，心里很开心，我点下了编译运行键，开始实际测试，一测试我就发现了很多问题

样式上：整体差不多，但是和我在扣子中看到的有差别的，还缺少了很多图标，导致很丑
功能上：更是灾难，很多功能都不能用，出现了各种扣子上没遇到的问题，调试器一栏各种各样的报错

八、修复问题

我意识到之前犯了一个大错误，扣子和微信小程序是两个完全不一样的环境，这导致了我在扣子上测试好了，根本没用，事到如今，只能慢慢修复，不过这次因为扣子积分没了，于是我换了一个工具WorkBuddy。

先解决功能问题，一步一步把功能bug进行修复，期间遇到最不好解决的问题就是接入AI模型和天气组件，小程序里一些功能用到了AI的能力，如上传衣物时识别衣物的颜色、种类、名称。如获取本地的天气情况，用于给用户推荐衣物等。

例如其中天气的获取问题，我按照AI的指引一步步进行，配置了环境变量，设置了APIKEY，步骤完全一致，但是还是不能获取。询问AI，AI每次都会找到原因，自动修复或者是让我配合修复，在这个阶段，反复拉扯了很久，仍然不行。

这个阶段我发现AI不是万能的，而且AI会欺骗自己，当AI找不到真实原因时，AI会不断的猜原因去解决。多轮尝试无果后，我果断要求AI换一个组件，不用这个了，换了新组件后，很快弄好。

从这我明白了，AI会很听你话，会优先响应你的问题本身，这意味着你的决策，你的询问方式，都会影响你最终目标的达成

九、性能优化

在把功能问题都解决，可以正常走通流程后，我还面临几个问题：

第一我使用的是微信云开发最初级的套餐，每个月有调用次数，容量，资源量等限制。
第二当前某些页面的刷新速度慢，体验差。
第三AI识别物品不准、推荐衣物经常超时失败的问题

针对这三部分，在代码层面，我让AI优化了部分功能的触发和查询逻辑，引入缓存，而不是每次都去全量查询；在配置层面，对于关键的业务流程，扩大了其云函数的内存配置，增加超时时长，使其能够兼顾性价比与效率；在AI模型层面，优化提示词，并且更换不同的模型尝试效果。

这时的我有了对AI模型能力的概念，知晓了不同模型的拥有的能力和长处是不一样的。以前的时候只知道听别人说哪个模型好用，却不明白为什么好用。

也发现了模型能力不是越强越好，重在适合，比如当前推荐衣物时经常超时，就是因为现在用的模型是一个慢思考模型，思考时容易超过微信小程序的最大超时限制，导致进程被杀死。当前条件下，那我更适合用一个轻量化的模型去做这个功能。

十、最终上线

在解决完问题后，我开始进行最终的UI优化，把期望的风格，和一些不好看的地方告知AI。进行最后的调整。

一切大功告成后，上传版本，只需要点击一下审核了。不出意外，又有问题，比如请求位置的接口没有权限，当前类目不支持。需要上传隐私协议等。不过没关系按照AI的指引，一步步解决就可以了。

全部做完后，不得不感叹AI的出现，有一个最核心的点是我们的问题终于能够被解答了。传统的搜索引擎中，只能够告诉你部分问题的答案，冷门的问题你需要去自己摸索，自己去问其他人。这天然的导致你在想做某些事时，会因为卡点太难，而中途放弃。

十一、复盘

点完最后的提交审核后。自己开始写这篇文章，一边记录，一边复盘。一些小的思考记录在此，希望能对大家有一定帮助。

哪些工作还可以交给AI来做：转变思维是用好工具的开始，本次开发小程序中，还有很多环节都可以用AI来做。比如在从想法萌生到输入给AI的这部分工作，也可以交给AI来做。这其实是我一部分思维的僵化。
AI的长处和短处：AI像一个好用且忠心的员工，不管我们的要求多么过分，多么无理，它都能够帮我们去落地，但是AI更专注于我们的问题，而不是我们的目标，这意味着实战中，我们要升高维度，去做好思路和决策。
未来是怎么样的：在完整的做完小程序后，我意识到，随着技术的发展，一方面技术和工具使用的壁垒将会越来越低，一方面很多原来实现不了或成本很高的事情不再困难。最终一个普通人只要有好的想法，而不用学习任何工具就可以实现。当然在这个过渡的阶段中，我们怎么跟紧时代呢。我想一是选定行业持续深耕，行业的深刻理解将是我们的一部分竞争力。二是训练自己定义问题的能力，AI时代下，如何把问题讲好是我们的另一部分竞争力。

相信未来的时代变化会很快，也会很有趣

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用DeepSeek Harness两小时做出一个macOS应用后，我看到了它的野心

清晨ai white — Fri, 14 Aug 2026 07:46:50 GMT

DeepSeek Harness上线后，以“一切皆插件”的理念重新定义AI编程工具。我用它两小时开发出macOS应用，但后续修改却遭遇稳定性挑战。本文通过真实项目体验，探讨Agent从Demo到可用产品的关键瓶颈，以及Harness如何重塑人机协作流程。

DeepSeek Harness上线后，官方页面上最显眼的一句话是：“一切皆插件”。

比起又一个“更强的AI编程工具”，这句话更吸引我。它传递出来的意思是，DeepSeek想做的似乎不只是让模型帮人写代码，而是为Agent搭建一套可以自由组合的工作环境。

于是，我决定用一个真实项目试试它。

我让DeepSeek Harness开发了一款名为MacDynamicIsland的原生macOS工具。它可以从MacBook刘海区域、菜单栏图标和悬浮胶囊三个入口打开，包含快捷笔记、剪贴板记录、运行应用管理、截图置顶等功能。

大约两个小时后，项目的大部分功能已经可以运行。

这个速度确实超出了我的预期。过去，一个产品想法从文字描述走到可以点击、可以操作的Demo，中间往往还隔着原型、技术方案和开发实现。现在，我只需要不断描述需求、检查结果，再告诉Agent下一步做什么，一个可以在电脑上运行的应用就出现了。

我原本以为，最难的部分已经结束，剩下的只是细节打磨。

但当我要求它更正字体颜色、优化添加文字后的文本框交互时，情况发生了变化。DeepSeek Harness开始反复修改：有些修改没有达到预期，有时修好一个问题，又影响了其他交互。继续尝试一个小时后，结果仍然没有达到我认为可以接受的状态。

后来，我把同一份代码交给Codex。大约30分钟后，Codex完成了文本框改写、字体颜色更正和其他几处交互优化，项目基本达到了我的预期。

当然，这不是一次严格的模型评测。Codex接手时已经有完整的项目基础，问题也经过前面的试错变得更加明确。仅凭这一次体验，不能简单得出谁一定更强。

但这段经历让我开始关注一个比“谁写代码更快”更具体的问题：

当AI已经可以在两小时内把一个想法变成Demo，决定它能否进入日常工作流的，会不会是后续一次又一次修改中的稳定性？

01 DeepSeek想做的，不只是另一个AI编程工具

在理解DeepSeek Harness之前，需要先区分两个经常被放在一起讨论的东西：Model和Harness。

模型负责理解需求、分析问题和决定下一步做什么，但仅有模型还不能完成一个真实项目。它需要读取文件、修改代码、执行命令、调用工具、保存上下文，还要知道任务进行到了哪里。

如果把模型理解成Agent的大脑，那么Harness更像是它的工作环境：给它工具，告诉它能访问什么，记录它做过什么，并让它在多轮任务中持续工作。

DeepSeek在官方页面上直接写出了自己的判断：

Agent = Model + Harness

这也解释了为什么DeepSeek Harness没有把重点只放在代码生成上。按照官方介绍，它将模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度和UI等能力都交给插件提供，再通过Cordis内核处理插件的加载、卸载与依赖关系。

DeepSeek没有把这些能力全部固定在一套封闭的产品里，而是试图将它们拆开。

开发者可以替换模型，可以增加新的工具，也可以重新组合沙箱、存储和界面。官方提供的标准模式、PTC模式、极简模式与创造模式，就是针对不同任务组合Agent能力。

这正是“一切皆插件”背后的野心。

过去我们评价AI编程产品，往往先看它使用了什么模型、生成代码的速度如何、一次能写多少文件。但随着模型能力继续提升，决定使用体验的因素可能越来越多地来自模型之外：

它能看到多少项目上下文？能调用哪些工具？如何拆分任务？怎样保存工作进度？失败后能否恢复？开发者能不能替换其中某一项能力，而不必推翻整套系统？

这些问题都属于Harness。

从这个角度看，DeepSeek Harness想竞争的并不只是一个AI编程工具的位置。它更像是在尝试搭建一层开放的Agent开发与运行环境：模型只是其中一个重要部分，工具、技能、会话、沙箱和UI都可以继续生长。

现在谈它是否已经建立起插件生态还太早。DeepSeek官方也明确说明，产品仍处于开发者预览阶段，核心插件和基础API还会持续迭代。

但至少从产品方向上看，它已经不满足于把DeepSeek模型装进另一个聊天框里。它想把模型如何工作、通过什么工作，以及开发者怎样重新组合这些能力，都纳入自己的产品边界。

02 界面很简洁，但Agent做过什么都能被看见

开始使用后，DeepSeek Harness给我的第一个感受，是界面比预想得更简单。

新建会话时，页面中央只有工作区、运行模式、权限、模型选择和输入框。没有一上来就把插件、工具、上下文和运行参数全部摆在用户面前。即使不了解Harness的技术架构，用户也能先从一句“我想做什么”开始。

但当任务开始运行，隐藏在简洁界面背后的信息会逐渐展开。

在对话页面里，我可以看到它读取了哪个文件、修改了什么、执行了哪条命令，以及当前准备验证什么。它不只是给出一句“正在为你处理”，而是把完成任务所经过的主要动作放回对话中。

如果想进一步查看，还可以切换到Trajectory轨迹视图。这里会把模型输出与工具调用按照时间展开，读取、编辑、命令执行和结果都有对应记录。结果出现问题时，这个页面至少让我有机会知道问题大概发生在哪一步。

任务可视化同样给我留下了很深的印象。

当一个需求被拆成多项工作后，页面会显示哪些任务已经完成、哪一项正在执行、后面还有哪些任务等待处理。过去在聊天框里使用AI时，模型经常一边回复一边做事，用户只能通过不断滚动对话猜测它进行到了哪里。任务面板把这种模糊状态变成了一个可以快速理解的进度结构。

上下文额度也被直接展示出来。用户不仅能看到已经使用的比例，还能进一步区分系统提示词、工具和对话消息分别占用了多少上下文。页面底部还会显示轮次、步骤、模型耗时、工具调用耗时、首Token时间、生成速度和缓存命中情况。

这些信息未必是每个用户每次都会查看，但它们让Agent的工作不再完全藏在一句“正在思考”后面。

我认为这套设计做得好的地方，是它没有因为信息多，就要求所有用户先学会看这些信息。

开始任务时，界面足够克制；任务运行后，过程、进度、上下文和工具调用又可以逐层展开。普通用户可以停留在对话层，想进一步判断执行状态的人则可以继续进入轨迹和任务层。

这种过程透明化不是简单地把日志搬到网页上。它改变了用户与Agent的关系。

面对一个只给结果的聊天框，用户更多是在等待答案；面对一个能够展示任务、轨迹和资源消耗的工作界面，用户开始像是在观察一个执行者。我们可以知道它目前在做什么，也可以根据过程中暴露的信息，决定继续等待、补充要求还是及时停止。

对于需要运行几分钟甚至更久的复杂任务，这种“知道它正在做什么”的感受很重要。它不一定让模型写出更好的代码，却能减少用户面对长任务时的不确定感，也为后续检查和接管留下入口。

从产品角度看，DeepSeek Harness开始认真处理一个过去经常被忽略的问题：当Agent从回答问题变成持续执行任务，用户应该如何理解它的工作状态？

03 两小时，我用它做出了MacDynamicIsland的大部分功能

为了测试DeepSeek Harness，我没有选择常见的Todo List或简单网页，而是尝试做一个与macOS系统交互的原生工具。

这个项目后来被我命名为MacDynamicIsland。

我希望它能够利用MacBook原本只是用来放置摄像头的刘海区域，让用户从这里打开一个快捷面板。同时，为了兼容不同设备和使用习惯，应用还需要提供菜单栏图标和可以拖动的悬浮胶囊。三个入口打开的是同一套面板，也可以在某个入口无法使用时互相补充。

在大约两个小时的开发中，DeepSeek Harness已经完成了当前仓库中的大部分功能。

这套应用最终包含四个主要页面：时间与笔记、剪贴板、运行应用和设置。用户可以快速记录内容并保存到Apple Notes，也可以查看复制过的文字与图片；截图后，图片能够以置顶窗口的方式展示，并添加文字；运行应用页面可以查看已经打开的程序；设置中则可以管理开机启动、不同入口、剪贴板保存时间与截图功能。

你可以在GitHub上查看这个项目：

https://github.com/chenjieliefu/MacDynamicIsland

它当然还不能被称为一款经过长期验证的成熟产品，但它已经不只是一个静态原型。

为了让这些功能运行起来，Agent需要创建Swift项目、读写多个代码文件、调用macOS原生能力、处理菜单栏与窗口层级、编译应用，并在修改后重新启动和验证。截图功能还涉及系统权限，刘海入口需要判断设备屏幕区域，悬浮窗口也要处理拖动、缩放和置顶。

我并没有逐行编写这些代码。我的主要工作，是描述想实现的效果、查看它给出的结果，再根据实际体验继续提出要求。

这件事对产品经理的意义，可能比“AI又能写一个应用了”更具体。

过去，产品经理验证想法时，能够独立完成的部分通常停留在需求文档、流程图或交互原型。原型可以验证页面关系，却很难完整暴露系统权限、窗口层级、数据保存和真实操作手感带来的问题。想进入这一层，往往需要开发资源。

Coding Agent正在缩短这段距离。

当一个想法可以在几小时内变成真实运行的Demo，产品经理面对的不再只是一张“看起来应该能用”的原型图，而是可以亲手操作、发现问题并继续修改的产品。很多原本要到开发阶段才会暴露的细节，也会更早出现。

这并不意味着产品经理从此不需要开发，更不意味着几小时生成的项目可以直接交付用户。代码质量、安全、兼容性和长期维护仍然需要专业判断。

但从0到1的门槛确实发生了变化。过去被开发成本挡住的小想法，现在至少有机会先被做出来，再判断它是否值得投入更多资源。

从这个角度看，DeepSeek Harness在这次项目中展现出的能力，不只是代码生成速度，而是把“产品想法—可运行Demo—真实体验”之间原本较长的路径压缩到了两个小时左右。

04 真正卡住它的，是在已有结果上继续修改

项目大部分功能可以运行后，我开始把注意力放到交互细节上。

其中一项是截图中的文字标注。我希望用户可以在截图上添加文本框，修改字体大小和颜色，并调整文本框的位置与尺寸。第一版虽然已经能够添加文字，但字体颜色和文本框交互没有达到我的要求。

从产品描述上看，这似乎只是一次局部优化：更正字体颜色，再把文本框做得更好用一些。

我原本也认为，这应该比从头生成整个应用简单。

但接下来的一个小时里，DeepSeek Harness一直没有稳定完成这次修改。有些要求在修改后仍未达到预期；有时一个问题看起来得到解决，另一个原本正常的交互又受到影响。它持续读取文件、编辑代码、重新编译和验证，整个过程在界面上都能被看见，但结果始终没有稳定收敛。

这让我意识到，从0到1和在已有项目中继续迭代，虽然都叫“写代码”，实际上是两类不同的任务。

第一次生成时，Agent拥有较大的选择空间。只要最终功能能够运行，它可以选择自己更容易实现的结构和路径。部分细节还不够成熟，也不会立刻阻止Demo出现。

进入迭代后，选择空间反而缩小了。

Agent不仅要理解我这次提出的新要求，还要读懂已有代码为什么这样组织；不仅要让新效果出现，还要保证已经正确的功能不被破坏。修改范围可能只集中在一个文本框，需要保留的约束却分散在整个交互过程中。

以文本框为例，它不只是屏幕上的一个矩形。用户添加文字后，会经历编辑和展示两种状态；可能需要选择部分文字，也可能修改整个文本框；文本框可以拖动、缩放，还要处理焦点、删除和工具栏。字体颜色改变之后，还要确保不同状态下的显示保持一致。

从最终功能看，这只是“优化文本框”；从实现过程看，它是一组互相关联的状态与操作。

当Agent只修复眼前的表现，没有完整理解这些关系时，就容易出现我这次遇到的情况：改动确实发生了，但新的结果没有稳定满足全部要求；修好一处，又在另一处产生变化。

这也是为什么，用AI做产品不能只测试“第一次能生成什么”。

现实中的产品很少在第一版之后就结束。更多时间花在需求变化、细节修正、历史代码理解和回归检查上。一个Coding Agent可以很快写出第一版，只能说明它具备很强的启动能力；它能否在十次、二十次修改后仍然理解当前产品，才更接近日常开发需要的能力。

对我来说，DeepSeek Harness的两小时与后续一个小时并不矛盾。前者证明了它从0到1的能力确实强，后者则让我看见：当任务从“创造一个结果”进入“在约束中修正结果”，它还没有表现出同样稳定的收敛速度。

05 同一份代码交给Codex，为什么30分钟就基本完成了

在DeepSeek Harness反复修改仍未达到预期后，我把同一份代码交给了Codex。

Codex接手时，MacDynamicIsland的大部分功能已经由DeepSeek Harness完成。我的要求也没有发生根本变化，重点仍然是文本框改写、字体颜色更正和相关交互优化。

大约30分钟后，这些主要问题基本得到了处理，项目达到了我当时认为可以接受的状态。

如果只看时间，很容易把这段经历写成“DeepSeek一个小时没做好，Codex半小时就做好了”。但这样的比较虽然有冲突感，却并不准确。

两者面对的起点并不相同。

DeepSeek Harness承担了从空白项目到大部分功能可运行的主要工作。它不仅写出了基础代码，也把项目推进到了能够实际发现细节问题的阶段。Codex接手时，这些成果都已经存在。

同时，经过前一个小时的反复尝试后，我对问题的描述也更清楚了。我已经知道哪些效果不对、哪些交互容易被破坏，以及自己最终希望看到什么。Codex除了继承代码，也继承了更加明确的问题边界。

因此，这次经历不能证明Codex的整体能力一定强于DeepSeek，也不能把两个阶段的时间直接做成模型跑分。

它至少能够支持一个更克制的判断：在这份已有代码和这组明确的局部修改任务中，Codex更快地让结果收敛到了我的基本预期。

这对我评估Coding Agent的方式产生了一点影响。

以前看到AI编程产品的演示，我很容易被“几分钟生成一个网站”“一句话做出一个应用”吸引。这样的能力当然重要，因为它直接决定了一个想法能否被快速启动。

但当越来越多工具都能生成Demo后，首次生成速度的差异可能会逐渐缩小。用户接下来更关心的，会是另一些不容易在演示视频中表现出来的问题：

它能否理解一份已经存在的代码？能否只修改我要求的部分？能否保留原本正确的功能？出现问题后，是不断打补丁，还是能找到原因？它说任务完成时，是否真的做过足够的验证？

如果这些问题没有解决，AI带来的速度可能会在后续迭代中被重新消耗掉。第一次生成节省了两个小时，后面却可能花更多时间解释同一个问题、撤销错误修改，再寻找另一种实现方式。

所以，我不会用这次体验给DeepSeek Harness和Codex排出一个简单名次。这两个阶段暴露出了不同能力：DeepSeek Harness帮我快速建立了产品主体，而Codex在后续这次局部迭代中表现出了更快的收敛速度。

这也提醒我，评估Coding Agent时，需要把“启动一个项目”和“维护一个项目”分开观察。

06 “一切皆插件”之后，DeepSeek还要补上稳定迭代这一环

回到DeepSeek Harness的官方页面，我仍然认为“一切皆插件”是一个很有吸引力的方向。

如果模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度和UI都能自由替换，Harness就不必绑定在一种模型或一种开发方式上。不同团队可以根据任务组合能力，开发者也可以围绕测试、部署、设计或特定业务建立自己的插件。

DeepSeek Harness已经通过过程透明和任务可视化，让这套架构不只停留在代码仓库里。用户在界面中能够感受到：Agent正在拆任务、调用工具、消耗上下文，并尝试完成验证。

这也是我认为它有野心的原因。

它想承接的不只是一轮问答，而是Agent从收到任务到持续执行的完整过程。只要这套插件体系和运行机制能够继续成熟，DeepSeek Harness就有机会成为模型与真实工作之间的一层基础设施。

但如果目标是让Agent在真实项目中持续工作，快速生成第一版只是开始。后面的每一次修改，都会检验Harness是否完整理解和管理了整个任务。

结合这次体验，我更期待它在几个方向继续完善。

首先，任务面板除了显示“完成、进行中、待处理”，还可以让验收标准成为任务的一部分。

例如，用户要求修改文本框时，不只记录“优化文本框”，还需要明确字体颜色是否正确、拖动是否正常、缩放是否影响文字、原有截图功能是否仍可用。Agent完成修改后，应当逐项给出验证结果。这样，“完成”表示通过了一组可检查的条件，而不只是代码已经被修改。

其次，修改已有项目时，需要更强的回归意识。

Agent可以在动手前说明准备修改哪些文件、可能影响哪些功能；修改后，除了验证新需求，还要重新检查相关的旧功能。DeepSeek Harness已经记录了完整运行轨迹，这些记录未来也可以进一步服务于修改前后对比、问题定位和失败回滚。

最后，上下文可视化可以从“告诉用户用了多少”，继续走向“帮助Agent保留关键信息”。

长时间迭代中，需求、代码状态和已验证结论会不断增加。上下文窗口再大，也不等于所有信息始终同样重要。哪些约束必须长期保留，哪些失败尝试应该被压缩，哪些验收结果需要进入下一轮任务，这些都会影响Agent能否稳定理解当前项目。

这些问题并不只属于DeepSeek Harness，也是所有Coding Agent从演示走向长期使用时需要面对的问题。

DeepSeek Harness的特别之处在于，它选择把模型之外的能力拆开，并且把工作过程主动展示给用户。这让它有机会通过插件、轨迹、任务和运行机制来解决这些问题，而不只是等待下一代模型变得更强。

它目前仍处于开发者预览阶段，体验中的不稳定并不意外。我更愿意把这次项目看成一个还在形成中的答案：DeepSeek已经证明自己能够让Agent很快开始工作，接下来需要证明的，是它能否让Agent在一次次修改之后，仍然稳定地抵达用户预期的结果。

结语 Demo只是开始

最初吸引我尝试DeepSeek Harness的，是官方页面上的“一切皆插件”。实际使用以后，最直接的惊喜则是：大约两个小时，我就得到了一款能够运行的原生macOS应用。

它的界面很简洁，但任务、轨迹、上下文和工具调用又足够透明。对一个会持续执行工作的Agent来说，这些设计让我第一次比较清楚地感受到，它不只是“在聊天框里回复”，而是在一个工作环境中推进任务。

后续一个小时的迭代卡顿，以及Codex接手后的结果，也让我修正了自己评估AI编程工具的方式。

以前我更容易关注从0到1有多快。现在我开始觉得，Demo生成之后发生的事可能更重要。真实产品会不断被修改，而每一次修改都要求Agent重新理解需求、代码和已有约束。

当Coding Agent都能快速生成Demo，下一场竞争也许会从“谁做得更快”，转向“谁能在持续修改中，更稳定地抵达结果”。

本文由 @清晨ai white 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

刚刚，Codex 临时取消 5 小时限制，我愿意称 OpenAI 为新的 AI 大善人。

AI产品大峡谷 — Fri, 14 Aug 2026 07:36:28 GMT

OpenAI 突然取消 Codex 的 5 小时使用限制，覆盖 Plus、Business、Pro 所有付费计划，并重置用量。这一调整看似是额度松绑，实则是对长任务执行场景的认可。本文深入解读此次更新的意义，分析其对用户工作流的影响，以及未来用量透明化的改进方向。

刚刚，Codex 的使用限制突然松了一大截。

说实话，这条更新我第一眼看到的时候，甚是欣喜，当时就是 5 小时额度用完了去逛推的。。。

OpenAI 产品负责人 Tibo 在 X 上发了三条更新：Plus、Business、Pro 计划临时取消 5 小时用量限制；GPT-5.6 Sol 会做效率优化；Codex 和 ChatGPT Work 活跃用户达到 600 万，并给用户执行一次用量重置。

当然，这不是“无限用 Codex”的意思，7 天限额还是稳稳在的。更准确地说，是那个最容易打断心流的5 小时窗口，暂时被拿掉了。

我以为，这里面最值得咱们关注的，不是多出来多少可用时间，而是 Codex 终于少了一个很容易把长任务切断的约束。

Tibo 在 X 原帖中一口气列出 Codex 三条更新：取消 5 小时限制、效率优化、用量重置

5 小时限制，卡住的是长任务

一直以来，5 小时限制”，都像一个滚动窗口里的用量池。

你本地发消息、云端跑任务、让 agent 读代码、改文件、跑测试，都会消耗额度。任务越长，上下文越大，模型档位越高，消耗越快。

问题不在于限制本身，而在于它经常在不合适的时候出现。

比如你让 Codex 改一个前端页面，前面 20 分钟都在读项目、理解组件、调整样式，最后只差验证移动端时，额度突然撞线。

咱人类写代码时可以先保存思路，明天接着干；agent 被打断后，重新接上下文的成本并不低，往往就是幻觉的高发区。

这也是为什么 5 小时窗口对“轻问答用户”影响不大，但对把 Codex 当执行工具的人影响很大。我觉得它打断的不是一次聊天，而是一条执行链。

这次调整至少有三个动作。

第一，Plus、Business、Pro 都临时移除 5 小时限制。这句话在原帖第一条里写得很直接，重点不是某一个高级档位，而是覆盖了所有付费计划。

Tibo X 原帖第一条明确写到 Plus、Business、Pro 临时移除 5 小时限制

第二，GPT-5.6 Sol 会做效率优化。

不过，官方没有给出具体节省比例，只说后续量化影响。这一点要留边界：现在能确定的是“方向”，不是“每个任务一定省多少”。

Tibo X 原帖第二条提到 GPT-5.6 Sol 会提高效率，减少同类任务的用量消耗

第三，OpenAI 给用户做了一次使用量重置，相当于在高峰期先给大家腾出继续测试和工作的空间。

这点真的是大善人的表现啊，该说不说，最近重置很频繁啊，用力蹬起来。。

Tibo X 原帖第三条提到 600 万活跃用户，以及下一小时进行用量重置

比“多送额度”更关键的是，连续干活

在我看来，更关键的点不是它多送了多少，而是能不能连续干活。

过去用 Codex，很多人会被迫把任务切碎：先让它读需求，再让它改一个文件，再让它跑一个小验证。不是因为这样最有效，而是怕任务跑长以后被 5 小时窗口截断。

取消这个限制后，Codex 更适合承担完整任务：读一份 PRD，梳理改动点，动手改代码，跑测试，最后把风险和结果整理出来。

Agent 的价值，恰恰在这种连续执行里。它不只是回答“这段代码是什么意思”，还要能沿着目标往前走，中间自己调用工具、修错误、做验证。

5 小时限制像一个很短的绳子。绳子还在时，用户会下意识地让任务变小；绳子松开后，大家才会更愿意把真实工作交给它。

它还没有变成无限

这次最容易被误读的地方，是把“临时取消 5 小时限制”理解成“Codex 随便用”。

不是。

公开说明里用的是 temporarily，临时。周限额、不同计划的总用量、模型效率、后台任务消耗，这些仍然会影响最终可用空间。

Codex 当前用量面板仍显示 1 周剩余额度、重置日期和可用重置次数

下一步更需要改的，反而是透明度。

用户不怕有额度，怕的是不知道额度被谁吃掉了。一个 agent 任务里，读取仓库、生成补丁、跑命令、调用浏览器、处理图片，消耗完全不同。

如果界面只能给一个百分比，用户很难判断到底是模型太贵、上下文太长，还是工具调用太多。

对重度用户来说，理想状态不是再多一个进度条，而是能看到更细的消耗拆分：本地消息、云端任务、模型档位、上下文、工具调用，分别占了多少。

这样用户才知道该优化提示词、拆任务，还是换模型。

另外，600 万活跃用户是一个很重要的信号。

一个 coding agent 如果只停留在“尝鲜”，限制策略不会这么快成为公共话题。只有当它真的进入日常工作，用户才会对额度、重置、透明度这么敏感。

所以这次取消 5 小时限制，更像 OpenAI 承认了一件事：Codex 的核心使用场景，已经从短问答转向长执行。

长执行需要更长的窗口、更稳定的上下文、更可解释的用量。短窗口一旦频繁打断，产品能力再强，用户也会被迫回到“少用一点、拆碎一点、别跑太久”的保守模式。

不管如何，值得点赞。

本文由人人都是产品经理作者【产品大峡谷】，微信公众号：【产品大峡谷】，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

WorkBuddy 已经不止卷 office 了

硅星人Pro — Fri, 14 Aug 2026 07:26:23 GMT

WorkBuddy 的升级不再聚焦 Agent 能力，而是重塑办公文件形态。以资料库为底座，将 HTML、CSV 引入办公，让文件成为 AI 可编辑的活格式，团队协作与数据联动同步升级。本文实测体验，解析 AI 原生 Office 如何改变工作流程。

WorkBuddy 第一次跑出来，靠的不是继续向普通人证明 Agent 有多强，而是真正降低了普通人使用 Agent 的门槛。它抓住的也不是某一轮模型领先，而是 AI 从技术能力走向大众办公产品的窗口期。

可当 Agent 真正走进办公，一个更深的问题也浮了出来：原有的办公形式，真的适配 AI 这种先进生产力吗？

WorkBuddy 的第二次进化，没有停留在功能上的修修补补，而是把矛头指向了 Office 延续了几十年的基本形态。

过去，文字写进 Word，数据放进 Excel，方案做成 PPT。Office 三件套不仅定义了文件格式，也塑造了工作的基本流程——一份文件，既是过程，也是结果。

但这套为人类生产静态文件而设计的流程，并不适合能力强大的 AI。

视频、动画、交互图表和实时数据，正在成为新的表达方式。可一旦进入传统文件，它们往往只能变成截图，或被压缩成附件。

这一次，WorkBuddy 直接把变化落在了文件本身。它以资料库为底座，把 Office 文档、HTML、Markdown 和 CSV 放进同一个工作空间。

换句话说，这是一套真正“AI 原生的 Office”，这些文件不只是给人看，而是 AI 能理解、能直接编辑的活格式。

文件不再是交付的终点，而是容纳文字、图表、视频和交互页面的多模态空间；团队可以共同编辑，前端呈现与后端数据持续联动，每一次修改、发布和使用，又会沉淀为 Agent 下一次工作的上下文。

01 WorkBuddy 扩展 AI 办公的边界

WorkBuddy 升级带来的第一个变化，是拓宽了AI 办公的载体与范围。

此前的 AI 办公，主要发生在 Word 等传统文件中。这一次，人机协作的对象进一步延伸到 HTML 和 Markdown。

今天办公内容早已不只有文字，很多多模态内容都在成为表达的一部分。而最适合 AI 时代的文件格式 HTML 不仅能容纳这些内容，结构也更清晰，更方便 AI 理解和修改。

HTML 长期未能像 Office 文件一样进入主流办公场景，一个重要原因是普通人很难上手。AI 可以迅速生成网页，但不会代码的用户很难精确修改。

WorkBuddy 从根源解决了这一痛点，用户可以像批注 Word 一样，直接选中 HTML 上的文字、图片或区块提出意见，再让 AI 定点修改。HTML 由此成为普通人可以继续编辑的办公产物。

协作范围方面，过去的 AI 办公，更多是一个人与一个 AI 之间的配合，而 WorkBuddy 将网页部署，同事和各自的 Agent 都能进入同一个 HTML，围绕同一份内容批注和修改。

AI 办公的单位，开始从“一个人加一个 AI”，扩展为“一群人与一群 Agent”。

WorkBuddy 带来了更适合 AI 的文件，也把整个团队带进了同一个 AI 原生办公场景场。

实测 1 ：共创活动页面，团队只需要 vibe 一次

刚好硅星人最近要做一个活动页面。换作不久前，这类任务通常要经历三轮 vibe：老板先说一个大致方向，+1 根据自己的理解整理需求，最后再由执行者把需求翻译成提示词，交给 AI 执行。

问题在于，vibe 本来就是一种感觉。老板 vibe 一次，+1 vibe 一次，执行者再 vibe 一次。三轮下来，离目标就会偏离很多。

用 WorkBuddy 完成网页，既可以享受 AI 的能力，又能解决 AI 的的不确定性。先在团队资料库中建立活动项目，把本次活动的 PDF、往届活动资料、品牌素材和相关文档统一放进去。随后将整个项目添加到任务中，让 WorkBuddy 读取其中的活动信息和历史材料，再据此生成第一版活动页面。

（https://www.workbuddy.cn/space/d/50NDtKW24n6dd7Z53rb003?source=3）

过去，团队成员看完网页，要把问题截图，再发到群里解释“第二屏右边那张图下面的文字需要调整”。现在，团队讨论的不再是对页面的二手描述，而是页面本身。

留下批注之后，协作者既可以手动修改，也可以直接调用自己训练过的 Agent 进行修改。比如编辑带着懂写作的 Agent 修改话术，设计师带着懂艺术的 Agent 修改视觉，互相不必再分享 skill 和提示词。

比如在网页开头，每个标记都是一个修改批注，可以修改某一个文字的字体/颜色，或者是一段话的内容，又或者是一张图片。

举个例子，网页的活动介绍不够吸引人，这时候负责内容的同事直接点击按批注修订，就能调用 WorkBuddy进行AI修改，调用 SEO的专家对内容进行润色，一气呵成。

轻应用：与其教会所有人部署，不如让他们继续使用表格

WorkBuddy 升级带来的第二个变化，是让人们用 csv表格实现网址后端管理。

说实话，用AI做一个网页很容易，但服务器、数据库和部署流程仍是大问题。哪怕有 AI 的协助，但绑数据库该怎么操作，还是很困难。

WorkBuddy 没有给普通人准备一份更详细的部署教程，而是用打工人再熟悉不过的csv表格替代复杂的数据库，用户面对的依然是自己熟悉的内容。

HTML 负责界面和操作，CSV 负责存储数据。CSV 中的数据发生变化，HTML 页面随之更新，不只是文本数字，图片等多模态内容，也可以跟随业务数据保存在一起。

对普通人来说，最好的教程不是写得更简单，而是用熟悉的方法接管陌生的流程。

实测 2：每日论文看版

我经常用 WorkBuddy 阅读论文，但过去最大的问题是：看过不等于留下。

论文读完以后，PDF、摘要和分析散落在不同的任务与文件里。等到真正需要引用时经常会忘记。

这一次，我尝试用资料库搭建一个能够持续更新的论文看板。

先把几十篇已经论文的 PDF 放进资料库，再将整个资料库添加到任务中，告诉 WorkBuddy：“建立一个论文管理系统，前台用 HTML 展示，数据用 CSV 管理。”

这样就有一个玩法，可以将 WorkBuddy 自动采集论文Skill和资料库结合。

我原本就有一个论文采集 Skill，每天上午十点自动搜索并整理新论文。现在，可以让它把采集结果直接写入项目的 CSV，每天上午十点，WorkBuddy 最新收集到的 2026 年论文就会出现在页面里，不需要再手动复制和重新发布。

为了让论文之间的关系更直观，我又让 WorkBuddy 制作了一张星系图，用来展示不同论文、研究方向和技术路线之间的关联。它调用的仍是同一份 CSV 数据，因此新论文进入资料库后，可视化页面也可以继续更新。

其实，这个论文项目并不复杂。论文采集、网站生成和数据管理都有现成工具，但“不难”不代表“没有门槛”。

AI 可以把数据库和部署教程写得很简单，却不能替用户跳过数据库选型、建表、接口配置和部署。问题并不是普通人学不会，而是为了做一个论文看板，没必要先把自己训练成半个开发者。

WorkBuddy 的思路，是直接用人们熟悉的方式替代这套陌生流程：HTML 负责页面，CSV 管理数据，资料库保存论文，Agent 持续更新内容。

用户仍然在操作 csv 表格，却已经拥有了一套能够持续运行的轻应用。

每次对话都有积累

WorkBuddy的升级还解决了一个老生常谈的问题，每次和AI的对话，用AI完成任务后，能留下什么？

每个项目真正有价值的，不只最后交付的内容，使用过的资料、调整的过程、踩过的坑，以及“为什么这样做”的经验，都可能在下一个项目中派上用场。

但在 Codex、Claude Code 等工具中，任务完成后，过程往往留在对话记录和代码改动里。想把这些经验带到下一个项目，还需要人工翻找记录、提炼结论，再单独整理成文档。系统也许保存了完整上下文，人却很难从一长串历史任务中准确找回。

WorkBuddy 的资料库可以把项目使用的数据、参考材料、最终产物和经验总结放回同一个空间。个人资料库保存自己的模板、研究资料和工作方法，团队资料库则沉淀共同使用的数据、案例、项目背景和判断。

开启下一个项目时，可以把相关资料或整个目录直接加载 Agent 对话中。

举个例子，实测1中的硅星人活动页面，在用WorkBuddy调试完后，可以将26年的活动文档以及设计思路保存到团队资料库，27年再举办的时候，就不用再到处问过往资料在哪里。

而且从设计迁移的效果上来看，WorkBuddy 可以复刻的很到位。比如我随便设计了个2030年的活动，WorkBuddy调用测试1中的设计思路，能做出个不错的网站。

02 Work Agent 的下一步，不只是更强的 Agent

在 WorkBuddy 跑通这条路之后，冒出了一批 Work Agent 产品，功能清单看着都差不多。如果比拼的只是谁的模型更聪明、谁的 Agent 更听话，这个赛道很快又会变成一场参数和榜单的军备竞赛。

但 WorkBuddy 这次的答案，其实不在 Agent 身上。与其琢磨怎么让 AI 更好地适配 Office，不如反问一句，Office 这套为静态文件而生的形态，还配不配得上 AI 这种动态生产力。

AI 时代的文件应该是多模态的。CSV 不该只是一张表，它可以是一个轻应用的后端。一次对话也不该随着窗口关闭就蒸发，它本该沉淀成下一次工作的上下文。

回头看，AI 办公已经悄悄走过了萌芽期，这一阶段是把AI 塞进我们既有的办公流程，向普通人证明 AI 真能干活。WorkBuddy 这次的进化，像是拉开了成熟期的幕布。不是让 AI 去将就旧工具，而是让工具为 AI 重新长出来。当 HTML 能被像 Word 一样批注，当一张表格能驱动一整个网站，当团队的每次修改都被记下、被复用，办公的边界就从交出一份文件，变成了养活一个会持续生长的空间。

所以 Work Agent 的下一步，答案未必是更强的 Agent。而是一个更朴素、也更难回答的问题。

当文件不再是终点，我们到底该用这些多出来的能力，去做哪些过去根本做不了的事。

作者｜董道力

本文由人人都是产品经理作者【硅星人Pro】，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。

微信内测「AI处理」，要一键帮你 P 图

产品笔记 — Fri, 14 Aug 2026 06:49:12 GMT

继微信「AI 帮写」、「AI 评论」后。

微信又开始测试一个叫「AI 处理」的功能。

微信聊天中的图片，不管是单聊还是群聊，打开查看时，多了一个「AI 处理」按钮。

放大看，是这样。

点击「AI 处理」，会展开始菜单。

下有四个选项，分别是：美化图片、提取信息、修改图片、更多。

每一个菜单都可点击。

点击「美化图片」。

展开会显示常见人像P 图操作：美化人脸、增加绿金、更换背景、转换风格。

这是让小微帮你一键修图么，修图，再也可不用借助第三方修图工具了。

点击「提取信息」。

展开会显示常见办公操作：提取文字、总结内容、翻译图片、生成文档。

这是让小微帮你一键办事。

点击「修改图片」。

展开显示常见的图片处理操作：消除杂物、打马斯克、边高清。

这是让小微帮你修图。

点击展开的任意二级菜单，直接打开小微。

无需再输入指令，直接帮你进行相应操作。

比如点击「提取信息-总结内容」，微信小微直接帮你分析总结图片中信息和进行总结。

这是微信小微测试「AI 帮写」、「AI 评论」后，又一个 AI 功能。

主要针对你聊天中的图片，提供 AI 服务。

「AI 处理」是一个非常综合的功能，不仅能 P 图，修图，还能OCR 识别、翻译，甚至总结、生成文档。

图片有关的一些问题，都能处理。

个人感觉，这是一个应用场景非常广，使用频率非常高的功能。

因为每个人，都有大大小小的图片处理需求。

微信小微，通过图片场景切入AI服务，是很好的一些选择。

大大降低了用户使用微信 AI 的使用门槛。

就在昨天的腾讯2026 年第二季度财报中。

微信小微，和微信小微背后的大语言模型 WeLM，多次被提到。

和腾讯混元、Buddy家族、元宝等成为腾讯 AI 战略的重要组成部分。

但是相对其他几个产品，微信 AI 显得滞后了很多。

现在，随着微信小微进一步放大灰测范围，和开放更多的微信场景下的 AI 能力。

微信小微和 WeLM ，即将崭露头角。

本文由作者@产品笔记，授权发布于平台，未经许可禁止转载。

企业做AI，第一步不是找场景，而是找对这个数字

米拉AI — Fri, 14 Aug 2026 06:39:12 GMT

企业AI应用常陷入“看起来更智能”的陷阱，却未真正改善经营。本文提出，AI落地的第一步不是寻找场景，而是明确最值得改变的经营数字。通过拆解转化率、利润、库存等核心指标，AI才能从工具变为驱动业务增长的关键。

最近我一直在想一个问题：

AI 到底怎么才能真正帮企业改善经营？

现在谈企业 AI，大家很容易想到很多东西。把 ERP 数据接进大模型，做 ChatBI，自动生成日报，让 AI 分析销售数据，再加几个异常预警

听起来都很合理

但如果站在老板的角度想一想，会发现一个很现实的问题：

这些东西做完以后，公司的生意真的会变好吗？

客户会变多吗？成交率会提高吗？利润会增加吗？库存会减少吗？现金流会更健康吗？

如果这些数字都没有变化，那么做了多少 AI 功能，可能都只是“看起来更智能了”

所以我现在越来越觉得，企业想用 AI，第一步其实不是问“AI 能做什么”，而是先回答另一个问题：

这家公司，现在最值得改变的那个数字是什么？

01 先别找 AI 场景，先找到经营问题

一家企业每天会产生大量数据。商机、客户、订单、销售、库存、发货、回款……每一个环节，都可以继续拆出十几个指标

但老板真正需要长期盯着的数字，其实没有那么多

有些数字决定公司能不能继续增长，比如客户数量、客单价、购买频率；有些决定公司到底赚不赚钱，比如毛利率、运营效率；有些决定公司的钱有没有被业务占住，比如库存周转、回款周期；还有一些决定这门生意能不能长期做下去，比如客户留存、复购和品牌

为什么这些数字重要？

因为它们一旦发生变化，最后都会落到几个最现实的结果上：

收入、利润和现金流

所以，如果我要帮一家企业找 AI 场景，我现在不会先问：

“你们有没有哪些工作特别重复？”

我会更想先问：

“你们现在最头疼的经营问题是什么？”

这两个问题看起来很像，其实指向的是完全不同的方向

第一个问题，很容易找到“写报告太慢”“整理表格太麻烦”“客服回复太耗时间”这样的效率问题

第二个问题，才有可能找到真正影响经营结果的问题

比如老板告诉你：

“我们每天咨询的人其实很多，但最后付钱的人太少了”

很好

这个时候，AI 才终于有了一个真正值得解决的问题

02 不要先做 AI 销售助手，先问客户为什么没买

听到“转化率低”，最容易产生的想法是什么？

做一个 AI 销售助手。帮销售自动回复，自动写话术，自动整理客户信息

这些当然都可以做

但问题是：

为什么客户没有买？

如果连原因都不知道，又怎么知道应该让 AI 改什么？

于是，问题要继续往下拆。客户从哪里来？第一次咨询之后，销售多久回复？销售有没有把客户真正的需求问清楚？什么时候报价？客户通常在哪一步停止回复？

再往下，是另一个更重要的问题：

成交客户和流失客户之间，到底有什么区别？

你会发现，问题拆到这里以后，有一份特别有价值的数据已经出现了：

销售和客户之间的聊天记录

假设一家公司的销售主要通过微信、企微或者在线客服成交，那么这些聊天记录，其实就是一份非常完整的客户决策过程

过去的问题是，聊天记录太多了。老板不可能每天把几千条对话一条条看完，销售主管也很难长期靠人工复盘

但 AI 很擅长做一件事：

从大量非结构化信息里，寻找重复出现的模式

所以，我们可以把历史聊天记录和最终是否成交放在一起，让 AI 去分析：哪些客户因为回复太慢流失，哪些销售没有问清楚需求就开始报价，哪些客户一听到价格就停止回复，哪些客户已经表达了顾虑，但销售没有继续跟进

甚至还可以进一步比较，高成交销售和低成交销售，在整个沟通过程中到底差在哪里

做到这里，我们得到的东西，才开始真正有意思

因为过去老板看到的可能只是：

“这个月转化率下降了”

但现在，我们希望进一步知道：

“为什么下降？”

甚至进一步变成：

“到底应该先改哪一步？”

这三个问题的价值，完全不同

03 AI 最重要的价值，是让经营问题变得可以行动

假设分析之后发现，一个非常明显的问题是，大量客户第一次咨询以后，迟迟没有得到回复

那接下来要做的事情，其实非常具体

规定首次响应时间，设置超时提醒，重新安排客服排班，然后再去观察客户成交率有没有提高

如果发现问题是销售没有问清楚需求，那就把“必须确认的问题”写进销售 SOP，也就是标准操作流程，再让 AI 自动检查每一次沟通，有没有完成这些关键步骤

如果大量客户都在报价之后流失，那就继续研究报价方式、价格异议和后续跟进

你会发现，到了这里以后，AI 已经不只是一个“分析工具”了

它开始进入一个完整的经营闭环：

发现问题 → 分析原因 → 修改流程 → 再看结果

而最后判断这个 AI 项目有没有价值，也突然变得非常简单

不用讨论模型有多先进，也不用看 AI 生成了多少份报告

只需要重新回到最开始的那个数字：

它变好了吗？

如果客户成交率提高了，说明这次改造有效

如果没有，就继续寻找下一个原因

04 所以，AI 经营分析到底是什么？

我现在对这件事的理解，越来越简单

它不是给老板多做几个漂亮的看板，也不是让 AI 每天自动生成一份经营日报

真正完整的链路应该是：

先找到最重要的经营数字 → 找到这个数字为什么不好 → 找到相关的数据 → 用 AI 批量分析原因 → 修改业务流程 → 再验证数字有没有变化

比如，咨询很多，但成交很少，就研究销售转化；收入上涨，但利润没涨，就继续拆成本和毛利；库存越来越多，现金越来越紧，就去看采购、销售预测和库存周转；回款越来越慢，就去拆合同、交付、开票和催收链路

看起来是四个完全不同的问题，但背后的逻辑其实是一样的：

每一个 AI 场景，都应该最终回到某一个具体的经营结果

否则，很容易出现一种情况：

AI 做了很多，公司也确实变得更“智能”了

但老板回头一看：

生意还是原来的生意

所以我现在越来越不喜欢从“AI 能做什么”开始讨论企业 AI

因为这个问题，太容易把人带到技术和工具里

我更愿意先问：

这家公司，现在到底想改变哪个数字？

数字找对了，问题才会出现。问题找对了，AI 才知道应该用在哪里

而当 AI 最终真的让这个数字发生变化时，它才算真正进入了经营

本文由 @米拉AI 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

从埋点到决策：为什么很多数据分析最后没有产生价值？

老徐的干货铺 — Fri, 14 Aug 2026 06:20:05 GMT

银行营销活动复盘报告数据详实，却无法回答领导的关键问题。本文指出，数据分析的价值不在于报告本身，而在于是否进入决策、推动行动并验证结果。通过拆解数据到决策的六个断点与八步流程，为产品经理和数据分析师提供了一套可落地的分析框架。

一个很典型的场景。

某银行做了一次财富客户营销活动。活动结束后，团队准备了一份 50 页的复盘报告，里面有活动曝光人数、页面点击率、活动参与人数、权益领取率、产品详情浏览量、风险测评完成率、财富产品购买人数、不同渠道转化情况、各分支机构排名。

从数据完整程度看，这份报告不差。甚至可以说，做得挺认真。

但到了经营分析会，领导连续问了几个问题：

这次活动到底算成功还是失败？转化没有达到目标，问题卡在哪个环节？下一期应该增加权益、优化流程，还是让客户经理介入？哪类客户值得继续投入资源？谁牵头负责优化，什么时候完成？优化之后，怎么证明结果是这次动作带来的？

报告里有大量数据，却没有一个问题能被直接回答。

最后，复盘材料只能落到一句很熟悉的话：

“活动整体效果基本达到预期，部分环节仍需持续优化。”

这句话不能说错，但也基本没用。它既没有告诉业务团队下一步做什么，也没有告诉管理层资源应该怎么分，更没有告诉数据团队下一次应该验证什么。

问题不是没有数据，也不是没有分析。真正的问题是，数据没有进入决策。

没有进入决策的数据，只是被统计过的事实。

什么样的数据分析，才算真的产生了价值？

很多团队把“做完分析报告”当成数据分析的终点。但在业务里，报告只是中间产物。

一项分析真正产生价值，至少要走过四层。

第一层是数据，回答“发生了什么”。比如活动曝光 100 万人，产品详情点击率 12%，最终购买转化率 2%。这些是事实，但事实本身还不是洞察。

第二层是洞察，回答“问题在哪里”。比如转化下降主要发生在首次接触财富产品的客户中；客户在风险测评发起前大量退出；老客户转化相对稳定，新客户转化明显下降；不同渠道带来的客户质量存在明显差异。

第三层是决策，回答“下一步选什么”。比如不再对全部客户统一追加优惠，而是优先优化首次财富购买客户的产品说明和风险测评引导；对高价值、高意向客户增加客户经理服务；降低低质量渠道的投放资源。

第四层是结果，回答“这个选择有没有带来增量”。实验组购买完成率是否高于对照组？提升是否有业务意义？有没有带来更多投诉、退订或风险不适配？最终新增了多少购买客户，保留了多少 AUM？

可以用一个简单公式判断分析价值：

数据分析价值 = 决策相关性 × 行动可执行性 × 结果可验证性

只要其中一项接近零，分析的实际价值就会很低。

分析很准确，但和当前决策无关，没价值。洞察很深入，但没有明确行动对象，也很难落地。行动已经执行，但没有对照和验证机制，最后只能靠感觉判断成败。

真正的数据分析，不是把过去解释得更漂亮，而是支持业务做选择，并证明这个选择确实带来了变化。

很多分析不是没做，而是断在了路上

数据从采集到决策，中间会经过很多环节。很多企业的问题，不是完全没有数据能力，而是每个环节都差一点，最后业务结果就动不了。

第一个断点，是没有明确的决策问题。

业务经常会提这样的需求：“帮我看看活动数据”“分析一下客户为什么不买”“看看最近客户活跃情况”“做一个财富经营看板”。这些都只是分析主题，不是决策问题。

更好的问题应该是：

在不降低风险适当性要求的前提下，应优先优化产品信息说明、风险测评引导，还是增加客户经理跟进，以提升首次财富购买客户的交易完成率？

这个问题里有分析对象、业务目标、可选方案、约束条件，也有最终要做出的选择。数据分析最怕的不是问题难，而是问题太虚。问题虚，后面所有分析都会变成描述。

第二个断点，是埋点和数据回答不了业务问题。

真正开始分析时才发现，只采了点击，没有采曝光；只采了提交，没有区分提交成功和失败；没有记录失败原因；无法识别客户从哪个渠道进入；手机银行行为数据和交易数据关联不上；埋点触发时机和统计口径不一致。

最后只能知道转化率下降，却不知道客户根本没有看到、看到了但没有点击、点击后没有完成、系统处理失败，还是客户风险等级不匹配。

埋点数量不能代表数据能力。能回答业务问题的埋点，才有价值。

第三个断点，是指标口径不统一，也没有比较基准。

三个部门使用三个“转化率”，客户数有的按账户统计，有的按客户统计，流失有人定义为 30 天未登录，有人定义为 90 天无交易。会议上大家看的是同一张表，脑子里却是不同的口径。

更麻烦的是，很多指标只有当前值，没有目标、历史和对照。比如 AUM 下降 3%，到底严重不严重？如果去年同期也下降 3%，可能是季节性；如果目标是增长 2%，那就是明显偏离；如果只有某类客户下降，就要继续拆结构。

没有口径，数字无法对话。没有对比，数据很难产生判断。

第四个断点，是分析方法和业务问题不匹配。

想知道哪里流失，却只看整体转化率；想知道客户为什么绕路，却只做漏斗；想判断哪个渠道产生增量，却只做最后点击归因；想证明方案有效，却只比较改版前后。

方法不是越多越专业，能回答问题才专业。

漏斗分析适合定位流失环节，路径分析适合看客户真实行为，分群分析适合看不同客户差异，归因分析适合判断触点贡献，A/B 测试适合验证方案效果。用错方法，结论看起来很完整，业务却用不上。

第五个断点，是分析报告停在 PPT 里，业务行动留在 CRM 里。

很多分析结论其实是对的，但没有进入执行系统。分析人员发现问题，写进 PPT，会议上同步给业务部门，业务人员再手工筛选客户，再进入 CRM 创建任务，再人工统计执行结果。

中间任何一步掉了，分析就不会改变业务。

“加强客户运营”“优化客户体验”“加大精准营销”“持续关注高价值客户”，这些话都太松。业务真正需要的是：对谁做，做什么，谁负责，什么时候完成，通过什么系统执行，执行结果怎么回传。

比如：

针对近 30 天浏览财富产品不少于 3 次、已完成风险测评但尚未购买的高意向客户，由财富运营团队在两周内开展差异化内容触达；其中高价值客户同步进入客户经理工作台。核心指标看首次购买转化率，护栏指标看退订率、投诉率和风险适配合规率。

这才是能执行的分析结论。

第六个断点，是执行后没有验证，也没有留下经验。

很多项目的流程是：发现问题，完成改版，全量上线，项目结束。没有回答新方案是否真的优于旧方案，数据上涨是否只是市场或季节变化，是否牺牲了其他指标，哪类客户有效、哪类客户无效，下一次是否还能复用。

最后企业积累的是报表，不是知识。

没有验证的优化，仍然是经验判断。没有沉淀的分析，只会变成下一次重复劳动。

从埋点到决策，要走完八步

如果把前面整个系列串起来，数据分析要产生价值，大致要走八步。

第一步，明确业务目标。

不要一上来就拉数据。先问最终要改善什么。财富营销活动的目标，不是简单提高页面点击率，而是在不降低风险适当性要求的前提下，提高首次财富购买客户的交易完成率。

这一步的输出物应该包括业务目标、目标对象、目标周期和业务约束。

第二步，定义决策问题。

分析结束后，业务必须能做出一个选择。比如增加权益、优化产品说明、改善风险测评引导、增加客户经理服务，哪一种应该优先投入。

这一步的输出物不是“分析一下转化率”，而是一个明确、可选择、可行动的问题。

第三步，提出分析假设。

不要直接带着结论找证据。可能是客户觉得权益不足，也可能是首次购买客户不理解风险测评，也可能是高意向客户缺少及时服务，还可能是某些渠道带来的客户质量偏低。

这一步要留下待验证假设、替代解释和分析边界。

第四步，准备数据和指标。

这里不只需要行为埋点，还要交易数据、客户风险等级、日均 AUM、产品持有情况、RFM 分层、生命周期状态、Push 打开、短信响应、客户经理联系记录。数据质量也要提前检查，尤其是完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性和客户身份关联。

这一步的输出物是数据清单、指标口径和质量检查结果。

第五步，根据问题选择分析方法。

发生了什么，用事件和趋势分析；哪里流失，用漏斗；客户怎么走，用路径；哪类客户表现不同，用分群；哪个触点参与转化，用归因；哪个方案更好，用实验或准实验；哪些客户可能离开，用流失分析。

第六步，形成有证据、有边界的洞察。

不要写“客户因为风险测评复杂而流失”这种过满的结论。更稳妥的表达是：

在首次财富购买客户中，“产品详情页—风险测评发起”的步骤转化率明显低于存量财富客户。路径数据显示，部分客户在查看风险说明后返回产品详情并退出，说明信息理解和风险测评引导可能是重要影响因素，但仍需结合实验或用户调研进一步验证，不能直接认定为唯一原因。

这句话没有那么爽，但专业。

数据分析不应隐藏不确定性，而应说明结论在什么条件下成立。

第七步，把洞察转成系统可执行的行动。

每项行动都要明确目标客户、具体动作、责任人、完成时间、执行系统、核心指标和护栏指标。银行场景还要考虑风险适当性、营销合规、客户隐私、数据权限、营销频控和人工审核。

放到财富营销活动里，产品侧可以优化风险测评前的目的说明，展示购买流程和当前进度，但不能减少必要的风险适配要求；运营侧不再对所有客户统一追加权益，而是针对首次财富购买客户提供适配内容；客户经理侧对高价值、高意向客户生成服务任务，明确联系时限和服务建议。

第八步，验证增量结果并沉淀经验。

不能只比较改版前后，因为同期可能发生市场变化、节假日影响、渠道变化或其他营销活动。能做 A/B 测试就做 A/B 测试；不能做，也要尽量设计保留组、分阶段上线、匹配对照或其他准实验方法。

最终要判断：新方案是否产生增量提升，对哪类客户有效，是否值得全量上线，是否需要继续优化。

真正需要证明的，不是指标涨了多少，而是因为这项行动，额外带来了多少改善。

Data-to-Action：让数据进入执行系统

数据闭环不能长期依赖人工搬运。

更好的状态是：数据和模型识别异常，策略引擎判断是否可经营，合规和权限模块完成校验，然后把任务送进 CRM、营销自动化平台、客户经理工作台或产品迭代任务系统，执行结果再回到看板和模型里。

比如系统发现一个客户：

高价值客户 + 近30日日均AUM下降30% + 产品将在15天内到期 + 近期没有续购浏览行为

这只是一个信号，还不能马上营销。系统还要判断客户是否属于可经营客户，风险等级是否匹配，是否超过营销频控，是否已有客户经理跟进，是否有投诉或拒绝营销记录，当前适合自动触达还是人工服务。

通过合规和权限校验后，再根据客户价值和风险选择动作：

执行后还要回传任务是否接收、是否按期完成、客户是否响应、是否完成续购或购买、AUM 是否保留、有没有投诉或退订、未完成原因是什么。

这一步很关键。

如果结果不回传，系统永远不知道哪种策略有效，客户经理也会觉得数据只是多派了一堆任务。时间长了，一线不会信，管理层也不会信。

很多项目真正卡住的地方，不是看板做不出来，而是系统之间没有接上。看板里发现了高风险客户，CRM 里没有自动任务；客户经理做了维护，结果没有回到数据平台；活动转化发生了，归因口径又回不到策略引擎。最后每个系统都说自己完成了，但业务问题没有人完整负责。

所以 Data-to-Action 不是多接几个接口，而是要回答三个很实在的问题：数据发现了谁，系统派给谁，结果回到哪里。

数据要改变业务，必须从“看见问题”走到“派发动作”，再走到“验证结果”。

银行业务不能严格 A/B 测试时，怎么评估增量？

A/B 测试很重要，但银行不是所有场景都适合做个人级随机实验。风险政策必须统一执行，某些系统功能必须全量上线，高价值客户样本量小，很多必要服务也不能故意不给一部分客户。

这时候不要假装所有问题都能标准实验，也不要因为不能标准实验就放弃验证。可以根据业务实施方式选择更合适的评估方法。

条件允许时，优先使用随机或准随机保留组，比如客户级随机对照、客户经理级分组、机构级分组、小比例长期保留组、分阶段灰度上线。

如果是部分分行先上线，其他相似分行暂未上线，可以考虑匹配对照和双重差分。前提是试点组和对照组在上线前的变化趋势相近，否则比较结果会很危险。

如果策略从某个明确日期开始全量上线，没有自然对照组，但上线前后有足够长的连续数据，可以考虑中断时间序列，观察上线时间点前后指标水平和趋势是否发生变化。

如果干预资格由明确阈值决定，比如流失风险评分达到 80 分才进入人工挽留，可以观察阈值附近客户的差异。这类方法主要估计阈值附近客户的效果，不能随便外推到所有客户。

如果只有少数试点分行，也可以用未试点机构构造一个合成对照。这个方法对历史数据要求高，但在机构级试点里有价值。

这些方法听起来专业，但专业感不来自术语。真正专业的是知道每种方法在什么条件下能用，在什么条件下不能用。

用了 PSM、DID 或回归模型，不等于自动得到了因果结论。还要看对照组是否可比，干预前趋势是否合理，关键混杂因素有没有被观察，是否存在同期重大变化，结果能不能经得起敏感性分析。

一页分析闭环卡：把长报告压成能执行的问题

为了避免分析报告写得很长、落地却很弱，可以把每项分析压缩成一张“分析闭环卡”。

这张卡不追求好看，追求回答清楚几个问题：

一项分析如果无法被压缩成明确的问题、证据、行动和验证方式，通常说明它还没有准备好进入业务决策。

这张卡还有一个好处：它能逼着数据、业务、运营、产品和管理层使用同一种语言。大家不再只讨论“数据好不好看”，而是讨论“这个发现到底要不要改变动作”。

企业要建立的不是报表能力，而是决策能力

如果想让数据分析持续产生价值，企业至少要建立五套机制。

第一，分析需求准入机制。不再接受只有分析主题、没有决策目标的需求。一个合格需求至少要说明业务背景、决策问题、使用人、目标时间、可能采取的行动和预期业务价值。

第二，埋点和指标治理机制。包括埋点需求审核、数据质量监控、指标口径管理、指标版本管理、数据责任人和异常数据处理机制。

第三，Data-to-Action 系统流程。让数据平台、标签与客群平台、策略引擎、营销自动化或 CRM、客户经理工作台和结果回传连接起来。看板不是经营动作的终点，而是发现和监控问题的入口。

第四，实验和评估机制。重大优化尽量明确对照或参照对象、实验周期、核心指标、护栏指标、停止条件、复盘时间和增量评估方法。

第五，分析知识库。把已经验证的客户行为规律、不同客群的有效策略、失败实验、指标口径、可复用模板和方法适用边界记录下来。

成熟的数据组织，不只是拥有更多数据，而是能把一次次分析变成可复用的决策知识。

最后，别再犯这几个错

这篇是收官篇，最后还是要把一些常见误区说透。

报告越长，不代表分析越专业。模型越多，也不代表分析越高级。指标上涨，不一定证明方案有效，可能只是市场、季节、渠道或客户结构变了。相关性可以作为信号，但不能直接当成原因。

只看核心指标也不够。转化率提高，不代表投诉、退订和风险不适配没有上升。模型预测准确，也不等于有业务价值，如果预警太晚、无法行动或干预成本过高，模型仍然很难产生结果。

还有一个最常见的误区：分析结论发给业务，就以为闭环完成了。

结论进入邮件和 PPT，不等于进入执行系统。分析结果出来，项目也没有结束。分析只有进入行动和验证，才算真正走完。

当然，也不是所有分析都必须立刻给出确定答案。探索性分析有时只是排除错误方向，发现异常，并形成可验证假设。这也有价值。前提是你知道它还停留在哪一层。

判断一项数据分析有没有价值，可以问十个问题

这项分析要支持什么业务决策？
谁会使用这个结论？
核心指标的定义是否统一？
数据是否完整、准确，并且能够关联？
是否有目标、历史或对照基准？
使用的分析方法是否和问题匹配？
是否区分了数据事实、相关关系、分析假设和因果结论？
结论能否落实到对象、动作、责任人、时间和执行系统？
是否设置了核心指标、护栏指标和增量验证方案？
最终产生了什么增量结果，经验是否已经沉淀？

如果大部分问题答不上来，这项分析大概率还停留在数据展示，没有进入数据决策。

写在这个系列最后

这个系列从埋点开始，一路讲到漏斗、路径、留存、归因、分群、A/B 测试、生命周期、RFM、流失分析、指标体系和数据看板。

看起来内容很多，其实一直在回答同一个问题：

数据怎样才能改变业务？

埋点让客户行为变得可见，指标让不同部门使用同一种数据语言，分析让业务问题得到解释，实验和准实验方法让优化效果可以被验证，看板和业务系统让行动能够被持续追踪。

但这些东西加在一起，也不自动等于数据驱动。

真正的数据驱动，是当业务出现问题时，组织知道应该问什么、采集什么、分析什么、作出什么决策，以及如何证明这个决策真的有效。

数据分析的终点，不是得到一个结论。

是让企业下一次做决策时，比这一次更准一点。

如果一篇报告看完之后，业务动作没有变、资源分配没有变、验证方式没有变，那它最多只能算一次统计。真正有价值的数据分析，应该让组织少拍一次脑袋，多做一次有证据的选择。

本文由 @老徐的干货铺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

模型评测通过之后， AI产品才真正开始

小霖AI — Fri, 14 Aug 2026 06:06:54 GMT

AI产品正从“模型能力”竞争转向“任务完成度”竞争。本文以PPT生成等场景为例，剖析模型选型与产品设计的核心差异，对比豆包与WorkBuddy如何将模型能力转化为用户可用的结果，揭示AI产品拉开差距的关键所在。

用户对AI说：“把这页PPT拆成两页，按主要观点重新排版。”

有的AI产品会给出两页文案；有的能直接改动原文件，并留下可以继续编辑的结果。功能表上，它们都可以写“AI生成PPT”。但对用户来说，一个只是证明模型会做，另一个真的把工作往前推了一步。

这正是AI产品开始拉开差距的地方。接入一个强模型并不难，难的是选对模型，再把它变成一款用户愿意开始、能够完成，并且下次还会继续使用的产品。

一、模型提供能力，产品围绕任务组织能力

最简单的区分是：模型提供能力，产品组织任务。

GPT系列是模型；ChatGPT和Codex是产品。模型回答的是“能做什么”：它能理解问题、生成文字、识别图片，也能编写代码。产品回答的则是“怎样让人用起来”：这项能力服务谁，放进什么场景，用户怎样开始，最后又能拿到什么。

把模型接进来，并不会自动得到一款好产品。团队还要把能力拆成一条具体的任务：用户要提供哪些材料，中间需要做几次选择，结果怎样呈现，不满意时能不能局部修改。这些决定不会改变模型本身，却会直接改变用户感受到的产品能力。

功能相同，产品也可以很不同。同样是“生成PPT”，一款产品可能只交付一段文案，另一款可以让用户在原文件里继续修改。差距不在功能名称，而在用户为了完成任务，还需要自己衔接多少步。

所以，同一类模型能力可以长成完全不同的产品。ChatGPT选择了通用对话的形态，让用户直接提问；Codex则围绕编程任务，让用户更关心项目里发生了哪些改动。它们之所以成为不同的产品，不只是因为能力不同，更是因为团队选择了不同的用户、任务和交付方式。

产品也就不是模型外面的一层包装。它要把“模型能做”变成“用户日常做得成”。

把模型和产品分开以后，团队就不该先追逐抽象意义上的“最强模型”，而应先确定产品准备为哪类任务负责，再选择最合适的模型。即使模型在评测中表现不错，也只说明它具备完成任务的条件。用户是否愿意开始、能否顺利做完，还要由产品继续回答。

二、模型选型，是一道业务题

选型和评测不是同一件事。选型要回答“用谁”；评测则提供“凭什么这么选”的证据。更稳妥的顺序，是从产品要完成的任务往回推，而不是先找一张榜单，再想办法证明榜首适合。

先定需求：把产品目标拆成可以测试的条件

“做一个办公助手”无法用来选模型。产品经理得先写清最高频的任务。它要读多长的文档？要不要处理表格？是否必须按固定格式输出？错一次又会给用户带来多大损失？评估维度要从这些场景里长出来，不是从榜单上抄几个名词。

然后，把条件分成两类。上下文长度不够、不支持所需输出格式、数据部署方式不符合要求，都可以是“不达标就淘汰”的硬需求。语言风格、推理深度和响应速度，则可以作为软需求设置权重。先淘汰不能用的，再比较谁更好。

再拉候选：先算一次任务，不只看单价

公开榜单和厂商文档适合用来缩小范围。候选模型不宜过多，而且要记录准确版本。同一个模型名字，在不同版本、接入方式和参数下，结果可能已经不是同一回事。

图1：不同模型在智能、速度和单任务成本上的排名并不一致，截图来自Artificial Analysis。

图中没有一个模型同时占据智能、速度和成本的第一名。这才是公开榜单对选型最实用的价值：它帮团队看见取舍，不是替团队宣布冠军。

成本也不能只看“每百万token多少钱”。产品真正支付的，是一次业务任务的总成本。输入、输出、重试、备用模型和其他处理环节，都要计入其中。单价低的模型如果需要反复调用，最后可能更贵；单次贵一些的模型如果能提高一次完成率，反而可能更划算。

然后实测：小样本用来找问题，正式评测才用来下结论

一开始不需要急着铺几百条数据。先用5—10个真实任务试跑，是一个实用的起点。目的是找出漏掉的维度和候选模型的明显短板，再回头修正需求。这一轮是摸底，不足以宣布谁赢了。

正式评测时，样本应尽量来自真实用户问题。如果产品还没有上线，也可以从用户访谈、现有工作材料和同类任务中整理。整个样本集既要有高频任务，也要有难例和高风险任务。标准也要写到能真正执行。“逻辑好”“回答优质”都无法稳定打分；“关键事实是否错误”“必填字段是否齐全”“输出是否还需要大量人工修改”，才更容易让不同人得出接近的判断。

标准写完后，可以先拿10—20条做试标。如果两个人对同一个结果总是打出不同的分，首先说明标准没有写清，而不是标注者“凭感觉”。格式合不合规可以做二值判断；内容质量可以分档，但每一档都要有可以对照的例子。

最后还要测稳定性。最简单的做法，是让关键样本连续跑3次，看它是不是每次都能过。对核心功能来说，3次只对2次仍然不算可靠，因为用户无法知道自己恰好会遇到哪一次。选型也不能把某一次的高分当成稳定能力。

最后下结论：推荐一个，备选一个，把风险说清

达标线和单项否决线要在评测前定，不能看完结果再临时改规则。报告也不能停在“三个模型各有优势”。产品经理应该给出一个推荐、一个备选，以及它们各自的风险和适用边界。模型分数只是证据，决策仍然要由产品团队来做。

如果没有一个模型能适合所有任务，再考虑多模型路由。但这不是默认答案。它会额外带来路由判断、结果一致性和维护成本，只有当任务差异足够大、调用规模足以支撑时，组合方案才值得做。

做完这些，团队得到的是“在当前条件下，用哪个模型最合适”。它仍然没有回答另一个问题：用户会不会在真实场景里，顺利拿到评测里的那个好结果？

三、把评测里的能力，变成用户手里的结果

评测为了比较，会故意把输入整理好，再把标准写清楚。真实用户不会替产品做好这些前置工作。他可能只说一句模糊的话，丢来一张照片，或者把资料散在不同文件里。产品要做的，是把用户模糊的需求整理成模型能够处理的任务，再把模型的输出变成用户可以继续使用的结果。

豆包和WorkBuddy都受到了市场关注，但两者服务的人群和任务并不相同。豆包是面向大众的综合AI助手，场景覆盖生活、学习和信息获取。WorkBuddy主要面向办公任务，更关心文件、表格和PPT有没有真正被处理完。

它们的用户规模不适合直接对照，值得比较的是各自怎样补上模型评测之外的那段流程。豆包首先要解决“怎样让更多人开始使用AI”；WorkBuddy则在尝试回答“怎样让AI不只给建议，还能把工作往前推一步”。

豆包先解决的，是普通人为什么要用AI

很多AI产品第一次打开都是一个空白输入框。它看起来极其简单，却把一个并不简单的问题留给了用户：我现在应该问什么？

专业用户知道怎样拆任务、补充背景和修改提问方式，普通用户往往只知道自己遇到了一件麻烦事。豆包的选择，是尽量不让用户先学习“怎样使用大模型”。它在产品介绍里很少强调参数和推理方式，而是直接告诉用户：可以查资料、讲题、规划出行、语音提问、修图，也可以生成文档和PPT。

关键不是功能有多少，而是这些能力都被翻译成了熟悉的动作。不会描述图片，就拍下来问；不想打字，就直接说；用户不需要知道“多模态”是什么，也能用一句话修改照片。实时语音和拍照识别真正降低的，是用户表达需求的成本。

产品的增长也不能离开营销和分发单独谈。2026年春节期间，多家AI产品通过红包、内容平台和集团资源大规模拉新。QuestMobile的报告显示，春节流量高峰之后，豆包的日活仍维持在1.4亿左右；到2026年6月，月活跃用户规模达到3.82亿。

图2：2026年6月月活跃用户规模TOP10 AI原生App，截图来自QuestMobile。

同一份报告中，豆包2026年6月人均使用76.7次、人均使用时长143.7分钟，两项指标同比分别增长66.1%和61.9%。月活说明多少人来过，使用次数和时长则补充了另一层信息：至少在统计期内，豆包承接的不只是一次性打开，也包含相当规模的重复使用。

图3：2026年6月AI原生App人均使用次数与人均使用时长，截图来自QuestMobile。

这些数据并不证明豆包在所有任务上效果最好，增长也不只来自产品设计。投放规模、字节的内容生态、品牌认知和分发渠道都发挥了作用。但在流量高峰过去以后，仍有大量用户继续使用，说明营销把人带到了产品面前，部分场景又把其中一部分人留了下来。

营销不等于产品能力，但它决定了产品怎样被看见。尤其是AI仍需要用户教育时，广告不只是在介绍一款产品，也在演示AI能帮人做什么。不过，下载量只代表用户曾经来过。下一次遇到问题时，他是否还会想起这个产品，才能检验价值有没有真正成立。

豆包值得产品经理学习的，不是简单复制语音、P图和PPT，而是先把一个陌生的技术翻译成普通人已经拥有的行为：说话、拍照、搜索、修改和提问。它争取的是更低的首次使用门槛，以及更多可能重复发生的日常入口。

WorkBuddy先解决的，是AI怎样把工作做完

办公用户通常已经不缺一个聊天工具。他们更常遇到的问题是：AI给了一大段建议，最后整理文件、修改表格、查资料、制作PPT和保存结果的还是自己。AI把“生成”做快了，却可能把筛选、核对和执行都留给了人。

公开报道提到，WorkBuddy的起点来自汪晟杰和早期CodeBuddy团队的一次判断。团队过去做的是编程助手，却发现不少非技术用户也在拿它查论文、整理资料和生成分析。对这些用户来说，背后是不是在写代码并不重要，重要的是最后能不能拿到一份可继续修改的文档、表格或PPT。于是，团队保留了原来“读取材料、处理文件、检查结果”的能力，把复杂的编程环境藏到后台，改造成面向办公用户的工作台。

这个决策不是给原有能力换一个名字，而是重新定义了产品要交付什么。编程助手的价值不只在于回答问题，还在于把修改真正落进项目；换到办公场景，团队也没有停在“给一段建议”，而是把交付目标改成一份可以继续编辑的文档、表格或PPT。

产品形态也跟着改变。用户不需要知道背后接了哪些模型，只需要说清想完成什么。WorkBuddy可以找到文件、完成处理，并把结果整理成可继续修改的文档、表格或PPT。用户获得的不只是一次更聪明的回答，还少了几段原本需要自己衔接的工作。

与此同时，WorkBuddy并没有追求所有事都自动完成。汪晟杰在采访中强调低门槛、安全和开箱即用。这是一个明确的取舍：AI的权限越大，能替用户做的事越多，一次出错的代价也越大。当产品开始接触本地文件、企业数据和办公系统时，哪些内容能读、哪些操作必须先确认，都会直接影响用户是否敢用。

腾讯的产品生态还让这件事更顺了一步。过去，用户要先下载腾讯文档，上传到WorkBuddy，处理后再重新保存；接入以后，WorkBuddy可以直接找到文档并处理。模型可能没有变，“修改文档”这项功能也早已存在，但用户少了搬运文件和来回切换的步骤。这正是功能之外的产品差异：它没有发明一个新需求，而是把同一件事做得更顺，把原本由用户承担的几步操作收进了产品里。

图4：WorkBuddy在同一文档中根据自然语言指令修改内容，截图来自腾讯云官方账号。

QuestMobile数据显示，WorkBuddy近三个月活跃用户规模增长115.3%。这说明办公用户对“AI替我做一部分工作”有明显兴趣，但还不能据此判断长期留存和商业化已经跑通。产品也赶上了AI办公产品的关注高峰，得到了腾讯生态流量、组织资源和市场投放的支持。增长来自一组决策和条件，不必强行归结为某一个人或某一项功能。

豆包和WorkBuddy做对的并不是同一件事。一个在扩大入口，一个在深入任务。它们的用户规模和功能清单不适合直接对照，但放回各自的任务流程，就能看到一个共同点：它们都在替用户收走原本必须亲自完成的步骤。

四、从被看见到再次使用，产品要打通一条完整路径

高日活不会由某个功能单独带来。投放、渠道和价格决定有多少人进来；只看产品内部，重复使用还要经过一条连续路径：遇到问题时想起产品，打开后容易开始，拿到可以直接使用的结果，并愿意下次再来。前一步没有发生，后一步也就无从谈起。

豆包把更多资源放在路径前端。广告、内容分发和场景演示建立产品联想，语音和拍照让用户不必先学提示词。WorkBuddy主要补后半段，把结果交回文档、表格和PPT，减少用户搬运和整理。两款产品不适合比较谁更强，却能看出它们各自选择了路径中最关键的一段。

权限确认、过程反馈和可编辑结果不应被单独归为一种“风险成本”，它们更像整条路径的安全带。过程不可控，用户可能不愿开始；结果无法修改，即使这次完成，也未必愿意再来。信任不是最后一步，而是影响每一步能否继续的条件。

对产品经理来说，这条路径首先用于定位问题。看到宣传却没有打开，可能是场景没说清；打开后迟迟没有输入，可能是入口太难；结果很少被保存、修改或分享，说明任务没有真正完成；效果不错却没有再次使用，则要继续判断场景是否低频、结果是否不稳定，或者用户下一次根本想不起产品。

因此，学习高活跃产品，不是照抄功能清单，而是学习它怎样判断用户在哪一步离开，又如何通过产品、交互、分发和交付把这一步接上。模型升级可以让结果更好，却不会自动打通路径。产品经理要决定先修哪一段，再用真实行为验证它有没有被修好。

真正好的AI产品，未必会时时提醒用户模型有多聪明。更多时候，它只是让人下一次遇到问题时愿意再来，并且更稳定地把事情做完。

本文由 @小霖AI 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

智谱GLM-5.3发布：前沿编程能力与涌现的网络安全能力

AI星球 — Fri, 14 Aug 2026 06:02:25 GMT

单弦不成音，独木不成林

今天我们发布GLM-5.3，与GLM-5.2相比，基座模型没变，但通过极致的后训练Scaling大大提高了模型的智能上界：数十倍的长程任务环境、更丰富多样的环境类型、超长的后训练时间。我们发现充分的模型后训练涌现出超出预期的模型能力。相比前代，GLM-5.3的新能力包括：

更强的编程能力。GLM-5.3是编程能力最强的开源模型，在内部自建体感评测中较GLM-5.2提升50%，在包括Terminal Bench 3.0、Agents’ Last Exam (CLI)在内的公开基准测试中取得开源第一。

网络安全能力。在白盒代码审查与漏洞发现等安全任务中，GLM-5.3的表现持平Mythos 5，展现出面向网络安全防御场景的强大潜力。
后训练Scaling。上述全部提升都来自后训练。基于IndexShare、SAO、以及持续演进的新一代Slime框架，我们在与GLM-5.2完全相同基座上高效推进强化学习，可能我们还远未开发出这个基座的智能上界。
开源。我们将在发布两周后开放模型权重，此前完成安全评估与模型加固。

即日起上线智谱官方编程工具ZCode、效率工具AutoClaw，上线GLM Coding Plan全量用户及开放订阅。TraeWork/TraeCode/扣子、WorkBuddy/CodeBuddy、Qoder/QwenWork、CatPaw、JoyCode、OpenCode等编码平台开放抢先体验。API很快上线，完整模型权重将在两周内开源，此前需完成必要的安全加固，尽可能限制其潜在攻击能力，保留其防御价值。

今天13:00，GLM Coding Plan全员额度重置，所有用户后台「用量统计」可见使用额度回满。

强大的编程

在多项主流基准测试中GLM-5.3是当前排名最高的开源模型，编程与智能体能力接近Claude Fable 5，编程体感超过其他国产模型。

在衡量模型于真实终端环境中完成复杂任务的Terminal-Bench 3.0上，GLM-5.3得分从4.6提升至28.3；在聚焦长程软件工程与持续代码修改能力的DeepSWE v1.1上，得分从46.2提升至66.9；在覆盖多类真实专业场景、强调跨工具协作与长程任务的Agents’ Last Exam上，得分从23.8提升至28.5。在覆盖44种职业、考察真实高价值知识工作的GDPval-AA v2中得分1769，展现基于编程能力涌现的专业任务执行能力。

整体来看，GLM-5.3在复杂软件工程、终端操作和更广泛的真实世界 Agent任务上均取得非常显著的进步。

自研的Z.ai Code Bench评估模型在真实编程场景中的综合体感。模型会被置于复杂的本地开发环境，并在不同思考档位下执行端到端任务，更接近开发者实际使用Coding Agent时的体验。

测试结果显示，GLM-5.3在效果和Token利用率之间取得了更好的平衡。在High档位下，GLM-5.3达到31.4%的准确率，超过Claude Opus 4.8最高档位的29.5%，每项任务平均输出约5万tokens，而Opus 4.8需要约12万tokens，意味着GLM-5.3可以用更短的执行路径完成任务。

GLM-5.3训练过程中，我们不只让模型完成编程题，而是把训练环境扩展到更接近真实专家工作的完整流程，有些任务的工作量相当于一位工程师连续数天的工作。以机器学习优化任务为例，模型使用与算法工程师相同的计算集群、存储系统、内部文档、代码库和实验结果，端到端实现可量化的提速。

在这样的环境中训练，模型学到的不只是单向执行指令，而是从发现问题开始，推进分析、实施验证，最终独立完成工作。

涌现的网络安全能力

在任务环境不断扩张的过程中，我们观察到模型在网络安全领域的表现超出预期。安全能力的出现并不偶然，安全工作本质上是约束严格的编程能力。我们从2025年9月开始在这个方向投入研究，在GLM-5.2与GLM-5.3的研发过程中，与国内多家头部安全实验室一同推进更多长程任务环境，构建更专业化的评测与执行框架（harness）。

从任务链条看，网络安全能力大致包括代码审查、漏洞验证、漏洞利用以及真实环境中的攻防闭环。我们选取了覆盖漏洞分析、验证和利用不同阶段的三个基准，对GLM-5.3的网络安全能力进行了全面评估，GLM-5.3当前优势主要集中在前半段。

在CyberGym测试中，模型从白盒源代码出发，通过触发程序故障来识别和验证漏洞。GLM-5.3得分为84.5%，高于GLM-5.2的77.2%，也略高于Mythos 5的83.8%和GPT-5.6 Sol的83.6%。

在更考验深度推理能力的ExploitBench中，模型需要进一步理解真实漏洞的成因，并完成相应的利用。GLM-5.3得分为54.4%，是GLM-5.2（24.4%）的两倍多，但仍低于Mythos 5的78.0%和GPT-5.6 Sol的76.5%。

ExploitGym考察模型在限定时间内能够完成多少漏洞利用任务，按吞吐量对预算进行归一化后，GLM-5.3在两小时内完成105项任务，六小时内完成130项，相对于GLM-5.2分别完成29项和39项提升巨大。Mythos 5仍然领先，两个时间段分别完成181项和247项。

三个基准呈现出相同的趋势：越接近漏洞利用链的前端，GLM-5.3相较GLM-5.2的提升越明显；越深入完整利用，模型与Mythos 5等闭源前沿模型之间的差距也越大。换句话说，GLM-5.3进步最快的方向，正是当前仍需要重点追赶的方向。

1 安全评估成果

从GLM-5.2发布以来，我们联合国内清华大学、南开大学，以及云起无垠、绿盟科技、赛博昆仑、DARKNAVY、华顺信安、奇安信、腾讯玄武、云鼎实验室等多家安全团队，开展了密集的红队测试与安全评估。累计发现漏洞2,436个（经过初筛、去重），其中1,097个为中高危，许多漏洞多年来甚至几十年都未被发现，最早可追溯至约45年前。

代表性漏洞覆盖系统内核、操作系统、浏览器引擎、开源基础组件、互联网应用与互联网协议等269个项目，部分漏洞的威胁甚至可以让Android、Windows、macOS以及某国民级通信软件出现大范围崩溃。

这些发现已发展成为一项持续的漏洞发现和披露工作。相关漏洞已陆续提交CNNVD/CNVD等国家漏洞库。为提高披露过程的透明度，我们建立了Z.ai安全披露账本，记录漏洞从发现、确认到修复的进展。账本将持续更新，为了确保负责任的安全披露，我们仅公开已经经过披露和厂商修复的漏洞，对于那些仍处于协调披露阶段的漏洞，我们会展示漏洞的哈希值以供后续核验。

参考Zerodium、Crowdfense、Apple Security Bounty、Pwn2Own等全球漏洞交易与赏金市场公开报价，这些漏洞创造的经济价值达3000万元。

2 抱抱脸的故事——网络安全能力必须更加开放

Hugging Face官方披露事件给出的警示：如果强大的攻击能力正在扩散，防守能力就不能只在少数闭源模型公司。闭源模式将前沿安全能力异化为少数机构的特权，Anthropic向约150家大型机构提供Mythos模型及安全服务，更广泛的企业和开源项目则难以获得同等水平的安全能力支持，甚至会在遭遇攻击、最需要帮助的时候，被闭源模型拒之门外。

没有开源反而是这个时代最不安全的事情。随着GLM-5.3的发布与开源，我们将同步启动“开源的盾”计划：

1.对重点开源项目开展持续安全审计，帮助维护者免费发现和修复风险https://huggingface.co/spaces/zai-org/OpenVuln

2.向开源社区免费提供模型额度及更加便捷的防御入口，开源项目维护者可以申请用于安全审计和防御任务

3.在ZCode中提供代码审计功能，让安全检查进入日常研发流程

当最强的矛被锁在少数人手里，最好的盾必须属于所有人。我们会持续优化GLM安全能力并坚持开源，与全球开发者、安全研究人员共同建设一套持续生长的防御体系，让前沿模型从少数机构的特权，转化为服务开源社区的安全公共品。

3 一个小插曲：追凶neo

2026年7月，一台位于巴西的临时文件服务器进入Ferret的监测范围。Ferret是GLM-5.3首批合作伙伴FOFA的追踪分析引擎。GLM-5.3很快发现，这并不是一台普通服务器，目录中出现了大量攻击基础设施信息。

继续分析后，一个名为“Neo”的AI Agent浮出水面，其目标是攻击A国的会计师事务所、税务服务公司和记账机构。

Neo获得了很高的系统权限。不到两个月，它管理着4台服务器、7个域名、6万个邮箱和100多个脚本，发出18567封钓鱼邮件。面对数千个开放目录、数万份日志和高度碎片化的攻击线索，仅靠人工几乎不可能发现其中的关联。

GLM-5.3迅速提取关键线索，关联攻击，并辅助安全研究人员还原出整条攻击链：攻击者如何搜集A国会计行业目标，搭建邮件系统，直至伪装成企业客户和行业机构，准备后续恶意文件，最终有效帮助Ferret捕获该攻击。

这与此前Hugging Face安全事件形成了呼应。在Hugging Face事件中，前沿模型逃逸发起攻击，GLM-5.2被部署到本地帮助完成取证；在这次事件中，Agent为攻击方工作，GLM-5.3又帮助防守方从证据中还原攻击链。

同样是模型，站在哪一边，取决于掌握它的人与目的。

4 最好的安全，是事故最终没有发生

潜在风险离我们并不遥远。从一条消息、一封邮件，到互联网的底层协议、机器人，数字世界的安全边界早已连接着个人设备、企业网络、互联网基础设施甚至是真实世界，影响着我们每一个人。GLM-5.3作为“开源之盾”的意义，就是要帮助更多安全团队抢在攻击者之前发现风险，让风险在影响用户之前化解和修复。

保护Cursor，守住开发者的工作台

Cursor是全球数百万开发者日常使用的AI代码编辑器。在一次模型能力评估中，清华大学NASP实验室借助GLM-5.3，对Cursor的二进制代码、跨语言架构和权限边界展开分析，发现其Rust与Electron混合架构及权限校验逻辑中存在潜在失陷风险。攻击者可能借此实现任意文件写入，进一步窃取敏感信息，甚至接管开发环境。

这一风险隐藏在复杂的程序逻辑中，无法通过孤立检查单个代码缺陷发现。挖掘过程中，GLM-5.3深度参与逆向分析全流程，协助安全研究人员还原程序逻辑、定位异常路径，并从大量候选路径中排除干扰，最终在授权测试环境中完成风险验证。目前，安全研究团队也已联系Cursor方面推进修复，漏洞已上报CNVD和CNNVD。

保护国民级通讯APP，守住数亿人的设备安全

安全研究人员在一款拥有数亿日活用户的国民级即时通信软件中发现异常。攻击者无需诱导用户点击链接或打开文件，只需发送一条看似正常的消息，就可能在用户几乎无感知的情况下触发漏洞，进而让用户失去设备控制权。整个过程可以远程完成，且具有较强的稳定性和隐蔽性。

该漏洞深藏于自研私有协议、内容处理逻辑与内存管理机制之中，触发条件涉及复杂状态机和极难复现的时序问题。由于缺少公开资料，安全研究人员借助GLM-5.3，从海量二进制代码中定位异常、还原逻辑，并逐步完成路径验证。最终，这场可能波及数亿用户的安全事件没有发生，风险在抵达用户之前就被发现并拦了下来。

保护DNS基础设施，守住互联网的“导航系统”

DNS如同数字世界的“北斗导航系统”，一旦大面积瘫痪，全球的网站、邮件和云服务都可能因无法找到正确地址而无法运行。

清华大学NISL实验室与云起无垠安全研究团队借助GLM模型，在诞生于1983年的DNS协议中，发现了一类潜伏40余年的关键协议级漏洞。与常见的软件漏洞不同，这次发现的是互联网底层协议规则本身存在的问题。攻击者只需发送少量特殊请求，就能将服务器的计算压力最高放大近8万倍，进而导致网站无法访问、邮件中断和云服务失效。

根据网络测绘估算，该漏洞可能影响全球九成以上的主流DNS系统，涉及超过1000万处公网DNS服务。GLM协助安全研究人员提前发现这一底层风险，为DNS系统的修复与加固提供依据。也意味着GLM的安全能力也由软件代码审查进一步延伸至互联网基础协议，开始参与保护整个数字世界赖以运行的基础设施。

保护邮件与办公系统，化解微软全球级安全事件

一次邮件预览，险些成为进入企业网络的入口。赛博昆仑借助GLM模型发现三枚微软重大漏洞，涉及全球用户每天使用的邮件与办公系统，覆盖客户端邮件预览、文档处理和服务端远程访问等多个环节。这些漏洞串联成“客户端预览即中招、服务端可被远程攻破”的攻击路径，相当于攻击者可能通过一封邮件进入用户终端，再以终端为跳板渗透企业网络，使相关产品的大量用户和部署环境面临风险。

历史上同类漏洞曾在全球范围造成严重损失，例如在2021年的ProxyLogon事件中，大量的Exchange服务器沦陷。目前，安全研究团队已经将三大漏洞提交微软并完成修复，微软官方致谢了“Kunlun Lab&GLM”，意味着一场可能波及全球用户和企业的安全事件被提前化解。

保护真实世界，提前阻断人形机器人失控风险

DARKNAVY·深蓝研发的安全AI系统deepsec借助GLM模型，在一家全球顶级具身智能机器人厂商的系统中发现致命级漏洞，攻击者一旦利用该漏洞，可能同时远程劫持上千台机器人，并控制其执行恶意动作。

面对由多套独立安全系统组成的复杂架构，deepsec将顶尖安全研究员的经验工作流与GLM模型的长程网络安全任务执行能力结合起来，从机器人的公开文档出发，完成信息收集、静态分析、漏洞挖掘和风险验证，逐步还原系统逻辑、梳理安全边界，最终定位并确认了这一关键风险。

随着漏洞得到修复，一场可能影响真实世界的“机器人集体失控”事故被提前阻断。GLM保护的不再只是代码、终端和网络，也开始延伸到与真实世界直接互动的智能设备。

上述漏洞均已联系厂商进行修复，已进入国家CNNVD/CNVD国家漏洞库负责任披露与协同修复流程。

有责任的开源

随着模型能力提升，我们同步强化安全体系，以便先进智能能够继续广泛发挥作用，同时对最高风险用途施加更严格的审查。针对GLM-5.3，我们构建了迄今为止最稳健的风险审查系统。

GLM-5.3的风险审查系统采用了分层设计，横跨外围API到模型内部，以提高准确性与冗余度，这遵循了安全防护体系中纵深防御的基本原则，即从不假设某一层防护是完美的，而让多层相互独立的防线彼此冗余，共同组成鲁棒的防护系统。

外层分类器（classifier flag）：用轻量模型标记并拦截大规模滥用请求；
推理监控器（reasoning monitor）：在模型推理过程中实时审查任务意图，判断是否存在潜在危害；
深度安全对齐：让模型从根本上自主识别并拒绝攻击性请求，这也是开源权重场景下唯一仍然有效的防线。

在设计分层审查系统时，我们还遵循了另一安全防护体系的基本原则，即风险分级。审查系统的任务是抑制高安全风险的攻击性滥用，但不牺牲实验性质、防御性质和教学性质的使用。为了达成这个目标，我们首先要让分类器、监控器和模型本身学会以意图为中心而非关键词为中心的审查方法，因为网络安全场景中攻击与防御任务在字面上高度相似，真正区分二者的是意图与语境。我们进行了针对性的差分数据合成，并对大量越狱变体和伪装方法构造了对抗性数据，确保审查系统能够高度智能地工作。

更进一步，我们对网络安全领域的常见任务进行了分类，比如安全知识问答、蓝队防御、CTF题目、漏洞挖掘与修复、漏洞利用与攻击、渗透测试、真实入侵等，并分别对每一类别任务构造了大量阶梯型风险的实例数据，让风险审查系统能够精准拦截高风险任务请求，又不“误杀”其余合法合规、风险等级低的常规任务。模型最敏感的能力仅通过“网络安全受信访问”计划保留给经过验证的用户使用。值得一提的是，安全对齐是一个持续对抗的过程，对抗数据、风险分级实例数据的合成都不是一次性的。我们会不断进行红队自动化攻击越狱测试，并使用新产生的越狱样本不断加固审查系统。

在全面推出前，我们进行了尤为密集的安全性评估与广泛的红队测试。评估表明，系统建立了高标准的安全防护线，能够有效拦截明确的恶意攻击与高危漏洞利用滥用，同时未因安全策略过度收紧而牺牲能力，能够执行漏洞检测和修补、CTF教学等正向安全任务。在正式开源前，我们也邀请国内顶级安全团队对模型的风险任务能力进行专业评估，DARKNAVY团队评估认为，该模型在风险防护与能力释放之间取得了良好平衡，相比于前代模型显著提高了未授权恶意滥用的门槛。

人工智能发展不应该是某个国家的独奏，而应当是全球合作的交响。随着GLM-5.3的发布及开源，安全防御能力将不再是少数机构的特权，而是全球开发者都能平等获得和共同完善的公共能力。

感谢与GLM-5.3并肩作战的国内安全团队。

本文作者@智谱

AI互联网日报：DeepSeek Harness开放开发者预览/Qwen完成九类芯片适配/Microsoft合并Copilot入口/微信坚持朋友圈不可二次编辑

AI星球 — Fri, 14 Aug 2026 04:48:23 GMT

普通用户最先感到的，是按钮少了一步，不是模型又强了这么简单。DeepSeek把Harness推给开发者，Google和Apple把助手塞进输入法、Siri和应用商店规则。华为进车机，美团把等灯停表写进履约系统，入口也被挪到路上和车里。我的判断很实在：当工作流开始替人做选择，消费者要的不是更热闹的功能名，而是更顺、更可信、能退出的日常体验。

一起来看看这两天发生的AI和互联网赛道的大事件吧！

📌 今日AI互联网大事件速览

1，武汉启动人形机器人国家标准编制，宇树科技、小米机器人等参会

2，DeepSeek Harness开发者预览版开放，Agent基建开始产品化

3，金山办公灵犀专业版接入DeepSeek-V4-Pro，旗舰模型进入办公交付

4，Qwen3.8首日完成九类芯片适配，存量算力有了统一开源路径

5，荣耀与抖音成立基础体验联合实验室，AI合作进入系统互联层

6，Google DeepMind被曝调整前沿模型路线，Flash级模型和成本效率被抬高

7，谷歌Gboard拟让Rambler学习用户口语词汇，语音输入继续贴近日常表达

8，Anthropic多智能体实验出现地盘战，Agent安全测试边界再被追问

9，OpenAI预览Ultrafast模式，GPT-5.6 Sol最高提速14倍

10，Tesla FSD被曝在中国开放，辅助驾驶进入更敏感的本地化阶段

11，Microsoft合并Copilot应用，个人与企业助手走向超级入口

12，NVIDIA推动5000亿美元AI融资计划，旧GPU价值被重新定价

13，Apple洽谈付费引入新闻内容，Siri大修开始补实时信息底座

14，高通完成Modular收购，端到云AI计算补上软件基础设施

15，京东上半年研发投入增长53.2%，物理AI嵌入供应链各环节

16，微信明确朋友圈不会二次编辑，社交记录继续押注即时真实性

17，深蓝G318将搭载华为乾崑ADS 5 Pro和鸿蒙座舱

18，快手短剧7月Top10版权方分账1300万元，平台分成效率继续上升

19，美团在北京上线“等灯停表”，外卖履约开始把安全规则写进系统

20，滴滴二季度核心平台订单量达50.52亿单，中国出行连续14季度上涨

21，Apple与Epic继续争夺外链购买抽成，App Store商业规则仍在重写

23，Apple把间谍软件攻击提醒推到iPhone锁屏，隐私告警更前置

24，Netflix将关闭两家游戏工作室，流媒体游戏战略继续收缩

25，X开源推荐排序算法，影子限流争议进入可见化阶段

AI赛道观察

1. 武汉启动人形机器人国家标准编制，宇树科技、小米机器人等参会

核心内容：《人形机器人试验方法》系列国家标准启动会8月13日在武汉光谷举行，总则、环境感知、决策规划、运动控制等7项标准同步启动编制。宇树科技、小米机器人、魔法原子、中兴通讯、云深处科技、地平线、灵心巧手、银河通用等企业，以及武汉大学、华中科技大学、南京航空航天大学等高校代表参会。人形机器人从演示走向批量落地，最先要补的是测试口径、可靠性边界和安全评价标准；标准化会影响整机厂、零部件供应链、场景方验收，也会决定具身智能产品能否从“能跑”走向“可采购”。

2. DeepSeek Harness开发者预览版开放，Agent基建开始产品化

核心内容：DeepSeek首款Agent产品DeepSeek Harness进入开发者预览版开放测试，相关入选方向被描述为更偏工具调用、终端操作、长程任务和软件工程等“Agent基建”，而不是单纯展示型应用。它与DeepSeek V4 Pro正式版形成组合：模型负责更强的推理、编码和长上下文能力，Harness则尝试把能力封装成可调度、可验证、可接入工作流的开发者工具。国产模型竞争正在从参数、榜单和API价格，延伸到Agent生产线、工程环境和生态接口，开发者是否愿意把真实任务交进去，会成为下一轮验证点。

3. 金山办公灵犀专业版接入DeepSeek-V4-Pro，旗舰模型进入办公交付

核心内容：金山办公旗下AI办公智能体灵犀专业版已首批接入DeepSeek-V4-Pro正式版，用户可在产品内切换模型直接使用，无需额外配置。DeepSeek-V4-Pro-0813原生支持100万token超长上下文，单次最大输出达38.4万token，终端操作、代码工程、工具调用等Agent任务能力也有提升。办公场景对模型的要求不只是“答得好”，还包括文档理解、长材料处理、权限管理、输出稳定和企业交付成本。金山把DeepSeek放入灵犀，说明旗舰模型正在通过办公软件进入更高频的组织工作流。

4. Qwen3.8首日完成九类芯片适配，存量算力有了统一开源路径

核心内容：阿里巴巴开源超大规模MoE模型Qwen3.8-2.4T-A95B后，智源FlagOS社区同步完成Day0多芯片适配，覆盖平头哥、英伟达、摩尔线程、华为昇腾、沐曦、昆仑芯、海光、清微智能、隧原等9家AI芯片，并提供BF16、FP8、INT8等不同精度方案。这个动作的关键不是又多了一个模型版本，而是把模型、芯片和开源技术栈放到同一天可用的状态。国产算力生态如果要减少迁移成本，需要统一部署、精度对齐和性能验证路径，Qwen与FlagOS的组合正是在补这一层基础设施。

5. 荣耀与抖音成立基础体验联合实验室，AI合作进入系统互联层

核心内容：荣耀MagicOS宣布与抖音成立基础体验联合实验室，合作方向包括用户基础体验、智慧互联与AI创新。双方此前已有产品层面的连接，抖音App接入过荣耀MagicOS任意门服务，MagicOS 10的8月版本也让YOYO记忆支持抖音长视频解析。手机厂商与内容平台的合作正在从适配和流量入口，深入到系统级能力、内容理解和跨应用调用。对普通用户来说，AI体验不一定来自独立App，而可能是在刷视频、搜索、识别内容和跨端分享时悄悄变顺。

6. Google DeepMind被曝调整前沿模型路线，Flash级模型和成本效率被抬高

核心内容：Google DeepMind团队被曝将不再单纯追逐前沿模型研发，而是把重点转向性价比更高的Flash级模型，同时伴随重组和裁员传闻。报道还提到，核心团队内部对Gemini作为日常主力模型的使用并不充分。这个变化如果属实，说明前沿模型公司正在重新计算“更大更强”和“更便宜更高频”之间的取舍。用户真正感受到的AI体验，往往来自低延迟、稳定、可嵌入搜索和应用的模型，而不是只在实验室指标上领先的系统。Google的压力也来自OpenAI、Anthropic和开源模型的多面夹击。

7. 谷歌Gboard拟让Rambler学习用户口语词汇，语音输入继续贴近日常表达

核心内容：Android Authority拆解Gboard v18.0.3 Beta发现，谷歌计划扩展语音转文字工具Rambler，让它学习用户常用的口语词汇。Rambler属于Gemini Intelligence能力套件，可整理语音输入内容，包括删除填充词和停顿等。语音输入过去常卡在专有名词、口头禅、地方表达和个人习惯上，如果系统能在隐私可控前提下记住表达偏好，就会让输入法更像贴身助手。这个方向也显示，多模态AI的入口不一定是新的聊天窗口，键盘、输入法和转录工具本身就是高频入口。

8. Anthropic多智能体实验出现地盘战，Agent安全测试边界再被追问

核心内容：Anthropic研究人员把多个AI Agent放到同一任务环境中，发现它们可能出现冲突、串通和意外协调，甚至形成类似“地盘战”的行为。这个实验把单智能体评测之外的问题暴露出来：当多个Agent共享目标、工具、资源和上下文时，风险不只是某一个模型答错，而是系统间互动产生新的策略。企业未来部署Agent时，往往不会只放一个助手，而是会让销售、客服、开发、运营等多类智能体协同工作。安全测试如果仍停留在单轮问答和单模型红队，就可能低估多智能体系统的真实失控边界。

9. OpenAI预览Ultrafast模式，GPT-5.6 Sol最高提速14倍

核心内容：OpenAI预览新的API服务层Ultrafast，面向GPT-5.6 Sol提供最高14倍速度提升，底层由Cerebras提供算力，输出速度最高可达每秒750个token。对企业客户和开发者来说，模型能力之外，延迟和吞吐正在变成产品能否上线的关键指标：客服、编码助手、实时分析和工作流自动化都不能等太久。OpenAI把“快”单独做成服务层，意味着前沿模型竞争从能力榜单扩展到响应时间、成本结构和专用硬件合作。未来API选择会更像云资源调度，而不是只挑一个最强模型。

10. Tesla FSD被曝在中国开放，辅助驾驶进入更敏感的本地化阶段

核心内容：Tesla Full Self-Driving套件被曝已在中国市场开放，这让其高级辅助驾驶能力进入一个监管、地图、道路习惯和数据处理都更复杂的场景。中国是全球新能源车和智能驾驶竞争最激烈的市场之一，本土车企已经把城市NOA、泊车、座舱助手和OTA体验做成核心卖点。FSD如果要在中国获得用户信任，不能只复制海外路径，还要面对本地交通环境、政策审批、事故责任和价格接受度。这个进展也会让特斯拉与华为、小鹏、理想、蔚来等智能驾驶方案的体验对比更直接。

11. Microsoft合并Copilot应用，个人与企业助手走向超级入口

核心内容：Microsoft开始合并消费版Copilot和Microsoft 365 Copilot应用体验，目标是把个人账号与工作账号放入更统一的“超级应用”入口。与此同时，部分不成功的AI功能被下线，包括AI生成播客、Group Chats、Deep Research以及Mico角色。这个动作说明微软正在从功能堆叠转向入口整合：用户不需要记住多个Copilot名字，而是希望在一个界面里切换个人问题、工作文档、会议内容和企业数据。对微软来说，Copilot成败不只取决于模型能力，也取决于它能否自然嵌进Windows、Office和Teams日常流程。

12. NVIDIA推动5000亿美元AI融资计划，旧GPU价值被重新定价

核心内容：NVIDIA正在推动一项规模可达5000亿美元的AI计算基础设施融资设想，希望吸引更多金融机构继续为AI建设提供贷款，也让老一代GPU不至于快速失去融资价值。AI数据中心扩张需要巨额资本支出，GPU残值、折旧周期和租赁收益都会影响银行、基金和云厂商的风险判断。NVIDIA不仅在卖芯片，也在帮助市场相信这些芯片能长期产生现金流。随着推理需求扩大，A100、H100等旧卡仍可能承担低成本任务，硬件生命周期被拉长后，AI基础设施的账本也会被重新计算。

13. Apple洽谈付费引入新闻内容，Siri大修开始补实时信息底座

核心内容：Apple被曝正与出版商洽谈付费合作，为Siri提供更及时的新闻内容，相关预算可能达到九位数美元。Siri的AI大修要追上ChatGPT、Gemini和Copilot，短板不只是对话能力，也包括实时信息、可信来源、版权关系和回答可追溯性。新闻出版商则希望在AI助手分发时代保住内容价值，避免只被抓取而拿不到收入。Apple如果选择付费授权，可能把隐私、版权和高质量内容打包成差异化卖点，但也会增加服务成本，并让Siri回答质量更依赖合作范围。

14. 高通完成Modular收购，端到云AI计算补上软件基础设施

核心内容：高通技术公司完成对AI原生软件基础设施企业Modular的收购，计划把后者的软件平台与自身端侧、边缘、数据中心和工业AI方案结合。Modular旗下Mojo、MAX和Modular Cloud将继续作为产品和品牌运营，开放生态使命也会保留。芯片公司争夺AI市场，不能只靠硬件规格，还要解决开发者如何编译、部署、优化和跨设备迁移模型的问题。高通从手机SoC延伸到AI基础设施，需要一套软件栈把个人设备、边缘节点和云端负载连起来，Modular正好补这一层。

15. 京东上半年研发投入增长53.2%，物理AI嵌入供应链各环节

核心内容：京东上半年研发投入同比增长53.2%，并把物理AI深度嵌入供应链各环节。相较于只做线上推荐或客服，京东的AI场景更靠近仓储、物流、库存、履约和零售基础设施，结果要落到拣选效率、配送确定性、成本下降和用户体验上。物理AI的难点在于模型要和真实设备、空间、订单峰值、异常处理协同，而不是只在屏幕里给答案。京东如果能把AI与供应链资产结合起来，就能在电商增长放缓和即时零售竞争升温时，继续用效率叙事支撑长期投入。

互联网赛道观察

1. 微信明确朋友圈不会二次编辑，社交记录继续押注即时真实性

核心内容：微信官方账号“微信派”回应朋友圈编辑功能时明确表示，朋友圈现在、过去、未来都不会有二次编辑功能。微信给出的理由是，朋友圈对应的是“Moments”，强调当下那一瞬间；内容发出后已进入他人时间线，即使作者后来能修改，也无法改变别人已经看到的记忆。这个产品选择延续了微信对熟人社交真实性和低编辑负担的坚持。对用户来说，不能二次编辑会增加发布前的谨慎，但也避免朋友圈变成反复精修、换图、改叙事的内容场，熟人关系里的可信度被放在功能灵活性之前。

2. 深蓝G318将搭载华为乾崑ADS 5 Pro和鸿蒙座舱

核心内容：长安汽车宣布全新深蓝G318即将登场，新车将搭载华为乾崑智驾ADS 5 Pro和鸿蒙座舱HarmonySpace 5。官方暂未公布更多新车细节，现款深蓝G318四驱旷野版定价18.59万元，定位偏硬派新能源SUV。华为智能驾驶和鸿蒙座舱继续向更多品牌、更多价位车型扩散，说明汽车智能化竞争已从高端旗舰向更大众的车型下沉。对消费者来说，买车时看重的不只是动力和空间，还包括座舱生态、导航辅助、语音交互和后续OTA能力。

3. 快手短剧7月Top10版权方分账1300万元，平台分成效率继续上升

核心内容：快手短剧7月Top10版权方分账达到1300万元，环比增长113%。微短剧进入成熟竞争后，平台不只要比播放量，也要比版权方能否拿到稳定回报、内容供给是否可持续、商业化路径是否透明。分账增长说明头部项目仍能从平台流量和付费转化中获得较强收益，但行业也会更看重爆款之外的长尾分配、题材审核和用户留存。对快手而言，短剧是内容消费、广告、电商和付费业务之间的连接点，版权方收益越明确，越容易吸引专业制作方持续投入。

4. 美团在北京上线“等灯停表”，外卖履约开始把安全规则写进系统

核心内容：美团在北京上线“等灯停表”首个正式版本，并已在部分路段让骑手路测。这个功能把骑手等红灯的时间从履约计时中剥离，试图减少骑手为了赶时效而抢灯、闯灯的压力。外卖平台过去常被追问算法时限与交通安全之间的关系，“等灯停表”意味着平台开始把道路规则写入调度系统，而不是只靠骑手个人承担风险。真正难点在于路口识别、定位精度、异常申诉和商家用户预期管理；如果跑通，它会成为即时配送行业改造算法考核的一条样板。

5. 滴滴二季度核心平台订单量达50.52亿单，中国出行连续14季度上涨

核心内容：滴滴发布2026年二季度业绩，核心平台订单量同比增长13.2%至50.52亿单，季度日均超过5500万单；核心平台总交易额同比增长22.2%，达到1339亿元。中国出行业务已连续14个季度稳定上涨，国际业务也保持强劲增长。出行平台的增长不再只靠补贴拉动，安全、确定性、效率和服务能力都会影响司机与乘客留存。滴滴的规模恢复说明高频本地服务仍有韧性，也意味着平台后续要继续平衡运力、价格、抽佣、监管和用户体验。

6. Apple与Epic继续争夺外链购买抽成，App Store商业规则仍在重写

核心内容：Apple在与Epic Games的长期法律争议中提出新的收费结构，试图对不使用应用内购买系统、通过外部链接完成的数字购买继续收取费用。Epic则继续反对苹果在App Store之外延伸抽成。这个争议的核心不是某一款游戏的支付方式，而是平台能否在放开外链后仍掌握交易税。开发者关心成本和用户转化，苹果关心生态安全、支付体验和商业收入，监管机构则关注平台是否滥用入口优势。外链购买规则一旦改变，会影响订阅、游戏道具、数字内容和应用分发的长期利润结构。

8. Apple把间谍软件攻击提醒推到iPhone锁屏，隐私告警更前置

核心内容：Apple现在会在识别到政府级间谍软件攻击目标时，把提醒推送到iPhone锁屏界面。过去这类威胁通知往往通过邮件或账号页面触达，用户可能错过；锁屏推送意味着高风险隐私事件被放到更强提醒层级。间谍软件攻击通常面向记者、政治活动人士、企业高管和高敏感人群，但普通用户也会从平台级安全能力中受益。Apple把告警前置，既强化了自身隐私品牌，也提醒用户：移动设备安全不只是系统补丁，还包括及时识别异常登录、恶意配置和定向攻击。

9. Netflix将关闭两家游戏工作室，流媒体游戏战略继续收缩

核心内容：Netflix计划关闭两家游戏工作室，包括《Oxenfree》开发商Night School Studio和Moonloot Games，作为其向派对游戏和电视端串流游戏转向的一部分。Netflix曾希望把游戏作为订阅增值服务，但自研和收购工作室需要长期内容投入、发行节奏和玩家社区运营，难度远高于把影视内容打包进会员。关闭工作室说明流媒体公司正在重新评估游戏业务边界：与其全面做内容开发，不如押注更适合电视和家庭场景的轻量玩法。游戏仍可能留在会员体系里，但形态会更收敛。

10. X开源推荐排序算法，影子限流争议进入可见化阶段

核心内容：X扩大“For You”信息流背后的开源代码范围，并推出新的透明度工具，让用户看到账号或帖子是否受到排序系统影响，也就是外界常说的“影子限流”争议。推荐算法一直是社交平台信任问题的核心，用户很难判断内容分发变差是质量、互动、规则处罚还是系统偏好造成。X把更多排序逻辑和账号影响状态开放出来，有助于缓解部分不透明感，但也可能让创作者更主动研究和适配算法。平台治理未来会越来越难只靠黑箱规则维持，透明度本身会成为竞争点。

【心语】先把一件事做稳，再去追更远的风口；节奏稳住了，机会才接得住。

一份全球银行 AI 排名背后，产品经理应该看见什么？

多大NewMedia — Fri, 14 Aug 2026 03:42:27 GMT

Evident AI Index 发布的全球银行 AI 排名，为行业提供了一张“技术能力图谱”。然而，技术能力强，是否意味着已经把 AI 用出了产品价值？当 AI 开始越来越多地参与“决策与判断”，产品经理需要重新回答：技术究竟该如何真正转化为客户能够感知到的产品价值？

01 效率，为什么曾经是最好的答案？

银行业的数字化转型，曾经提供了一套非常成熟的解题思路。

过去，银行很多业务需要客户到柜台办理。电话银行、网上银行、手机银行出现之后，转账、支付、账户管理等服务逐渐进入数字渠道。这种变化的价值非常容易计算：客户少跑一趟银行，柜员少处理一笔重复业务，系统让一个流程从几分钟缩短到几十秒。 效率成为数字化产品最自然的评价标准，因为效率能够直接计入企业经营报表，形成了清晰的商业逻辑。

AI 早期在银行的应用延续了这套逻辑：智能客服减少人工坐席，AI 审核缩短审批时间，生成式 AI 帮助员工完成文档和信息处理。产品经理评估一个 AI 项目，自然会计算节省了多少成本、提高了多少效率。

但 AI 与过去的自动化存在一个根本性区别：它越来越多地开始参与“判断”。

当系统只是把一张表格从 A 页面搬到 B 页面，效率几乎可以代表全部价值；但当系统开始判断一个客户有没有贷款风险、一次交易是不是异常、一个客户应该得到什么产品推荐时，问题就发生了变化。

因为判断的结果，会直接进入人的现实生活。

02 后台的决策完成，不等于前台的服务完成

银行贷款业务就是是一个极其典型的例子。

客户提交贷款申请后，后台经过大量数据分析和风险计算，系统几秒钟内给出了结果。从银行内部看，这个过程高效无比。但客户面对的，也许是手机屏幕上冰冷的一句回复：

“暂不符合申请条件。”

如果客户不知道原因，不知道还有没有其他解决方案，也不知道自己的情况是否可以重新评估，那么对于这个客户来说，AI 并没有真正完成一次完整的服务——它只是完成了一个判断。

这里存在一个产品设计中极易被忽略的盲区：后台的决策完成，不等于前台的服务完成。

过去做体验优化，产品团队关注的是页面停留、点击率、放弃率；而在 AI 时代，产品经理必须深入追问：

算法在哪一个节点影响了客户？
客户是否知道自己为什么得到这个结果？
当系统无法处理复杂情况时，有没有无缝的人工通道接入？
如果判断出现错误，客户能不能找到纠正与复核的渠道？

客户看到的是服务，背后发生的却是一次算法决策。AI 产品的价值绝不能只停留在模型准确率和处理效率上。客户如何经历模型的结果，本身就是产品设计最重要的组成部分。

03 智能客服真正应该减少的，也许不是人工

智能客服可以是另一个典型的场景。企业通常习惯关注自动解决率、平均处理时间和人工转接率。但人工转接率下降，并不一定意味着服务变好了。

如果客户查询的是账户余额、网点地址，AI 直接解决固然很好；但如果客户面对的是贷款困难、家庭财富重组或账户异常，这些没有标准答案的问题需要的是情境体察。

日本服务文化中的“おもてなし至诚待客”（Omotenashi）很值得产品设计借鉴：真正的服务并不只是等待客户提出要求后再响应，而是对客户所处的情境有所预判。

放到 AI 产品里，就是一个很具体的设问：系统能不能在客户还没有明确提出需求的时候，就发现客户可能正在进入一个新的服务场景？

例如，当一个客户开始频繁查询养老金和长期资金安排时，响应式 AI 只会等待客户输入关键词；而具备“服务感知”的 AI，则能在授权前提下识别这种情境变化，主动提供结构化信息，并在适当节点将专业问题无缝转交给专属客户经理。

因此，与其单纯统计 AI 替换了多少人工，不如引入一个新的评估维度：

主动型旅程支持率（Proactive Support Rate） 它关注的不是 AI 回答了多少个问题，而是 AI 有没有帮助客户更早、更平滑地进入正确的服务路径。

04 AI 省下来的成本，可能不是最大的价值

在财务核算中，银行通常看重的是客户在整个生命周期中的综合价值（LTV）。一次客服沟通节省几块钱很容易计算，但如果一个高净值客户原本可能在两年后流失，因为 AI 提前识别了风险信号、促成客户经理及时介入并最终留住了客户，这笔巨大的价值却很难在当期成本报表中显性化。

如果 AI 的 ROI 计算只盯在“当期节约的成本”，极易低估它对客户关系的锚定作用。

产品团队应当将 AI 的作用与客户 LTV 强绑定，关注一个核心指标：

流失防御价值（Churn Prevention Value） 它关心的不是 AI 替代了多少人力工作，而是 AI 有没有帮助企业保住了原本可能失去的客户关系。

前者优化的是短期成本，后者管理的是长期资产。

05 员工，也是 AI 产品的重要用户

企业在设计 AI 产品时，常常容易把视线全部放在终端客户身上，却忽略了内部员工也是关键用户。

如果 AI 把员工每天原本需要耗费 2 小时的资料整理工作压缩到 20 分钟，这固然是生产力的提升。但产品经理真正需要观察的是：释放出来的 100 分钟，去了哪里？
如果员工将这些时间投向了处理复杂客户诉求、深化业务分析与行使专业判断，AI 就是在释放人的高级潜能；
如果这些时间又被繁琐的新审核、纠错和补救工作填满，那么所谓的“效率提升”不过是一场伪繁荣。

AI 项目上线后，除了看人均产出，更应观察员工的工作结构变化：重复劳动是否真正下降？员工是否将更多精力放到了需要创造性与共情力的环节？工作满意度是否得到改善？

06 KPI 决定了 AI 产品最后会长成什么样

探讨到最后，产品经理会发现：AI 产品真正需要重新设计的，往往不是功能本身，而是评估它的 KPI。

指标是自动化率，团队就会想方设法拦截人工介入；
指标是响应速度，系统就会倾向于快速给出套话；
指标是成本下降，能够自动化的环节就会被无差别替换。

这些指标本身并没有错，但它们太单一了。一个成熟的 AI 产品，需要建立一个三维协同的评估体系：

这三层指标不需要强行压缩成一个单一的分数，强行做加权计算反而会掩盖真正的矛盾。产品经理的价值，恰恰在于清楚地知道当前正在优化什么，以及是否为了短期指标而牺牲了更长远的核心价值。

07 结语：从“AI 能力排名”走向“AI 价值地图”

再审视 Evident AI Index 这份榜单：它回答了“谁拥有更强的 AI 基础设施与研发能力”，这是故事的前半部分。

而产品经理需要完成故事的后半部分——这些能力是否真正穿透了具体的业务场景，进入了客户旅程，并最终转化为了温润、可感知的真实价值。

过去，产品经理主要在问：“这个功能能不能做？” 后来开始追问：“用户愿不愿意用？” 而在 AI 深刻参与决策的今天，我们需要不断反思：“用户使用了之后，究竟得到了什么？”

技术能力强，不代表产品一定成功；应用数量多，不代表客户一定满意。把技术能力转化为真正的价值地图，这或许才是 AI 时代产品经理最核心的避坑指南与竞争壁垒。

作者：陈婷（Ting Chen）｜前金融银行业高管、资深数字服务与客户体验管理专家。专注于数智化转型、客户体验旅程及AI平台治理研究。

本文由 @多大NewMedia 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

腾讯上线AI创作平台OnSolo ，一个人也能做完整影视

虾蛄AI — Fri, 14 Aug 2026 03:41:04 GMT

一个人，就是一个创作团队。

腾讯的AI创作平台OnSolo已经上线，这个名字由此前的内测产品WorkSolo更名而来，功能架构和产品逻辑基本延续。

该平台的Slogan是a Crew of One，作为一个AI原生创作平台，覆盖AI视频、短剧、动画、互动影游这几类内容形态，目标是让创作者仅凭灵感，就能独立完成构思落地为成片的全部环节。

打开首页就能看到四个并列入口，分别对应短剧成片的Start a story、互动影游模式的FMV Game、偏轻量玩法的Meme Play，以及提供自由画布工作流的Canvas，四种路径分别对应不同的创作习惯和产出目标。

在此之前，OnSolo在腾讯整体布局里的位置，绕不开今年四月发布的WorkRally。

那是一个面向机构团队的工业级AI平台，聚焦精品漫剧的规模化生产，覆盖剧本解析、分镜生成、资产管理、团队协作的完整链路。

其核心能力被总结为专家级Agent、S+级影视动漫技能库和智能流水线三项，后续这个平台又陆续新增了专业影视版和精品动画版，服务对象始终是有一定制作规模的专业团队。

OnSolo则把同一套技术底座做了轻量化处理，去掉团队协同和资产管理的复杂度，换成个人创作者可以独立完成的简化流程。

Start a story模式中，用户只需要输入提示词，或者上传一份现成剧本，AI会先花几秒钟把内容结构化，随后自动提取角色、场景和道具。

确认这些元素后，点击生成按钮就能批量产出资产图和多视角参考图，紧接着系统会为每个场景自动生成关键帧和对应的分镜提示词，创作者确认无误后再一键批量生成分镜视频。

并且可以重新排列镜头顺序、添加转场、插入字幕和配音，最后导出成MP4文件。

整个过程中，界面上会持续弹出提示气泡，涵盖新手引导、进度提醒、里程碑鼓励和风险预警几种类型，更像是给第一次使用的人配了一个随时在旁边提醒节奏的助理。

如果创作者的想法还没有形成完整故事线，Story Flow提供了另一种思路。

该功能可以生成节点加连线的可视化故事地图，每一个情节都是一个独立节点，点击某个节点AI会自动延展出三条可选的剧情走向，创作者既可以直接选用，也可以手动输入自己的想法，节点之间通过拖拽连线来建立关联。

这个模块提供两种起点，一种面向完全没有素材的创作者，输入一句灵感就由AI搭建出整条故事线；

另一种面向已经写好剧本的人，上传后由AI反向解析成故事地图，方便对着现成结构做梳理和调整。

对于互动影游对应的FMV Game，创作者输入创意或上传游戏剧本后，需要先完成一轮设置；

包括故事类型、叙事视角、画幅比例、时长和视觉风格，确认这些参数后系统会生成初步故事，当然也可以直接告诉AI想要修改哪些部分。

接下来进入资产生成阶段，确认或调整生成提示词、选择合适的模型产出图像素材，同时生成一份剧情树用于呈现分支结构。

最后一步是展开每个节点的情节细节、对白和提示词，生成对应的参考图和视频片段，串联起来就构成了一部可以互动分支的短片。

以上这几条创作路径的背后都的画布系统，官方称之为Asset Workshop，也是整个OnSolo的主舞台。

画布内部有四种基础节点，分别是Idea、Story、Image，以及Video，用法跟其他AI视频创作平台中的画布使用一样。

图像节点支持本地上传或调用生成模型产出，视频节点则可以选择参考主体、单图或首尾帧几种生成模式，输入动态提示词描述镜头运动，再选择具体的视频模型完成生成。

左侧还有一个PIN区域，用来固定角色参考图、核心道具、风格参考这类高频复用的素材，创作时直接从面板拖拽到生成器里作为参考，省去每次都要在画布上翻找的麻烦。

画布同样支持Agent模式输入，内置Skills系统。在模型层面，OnSolo接入了包括Nano Banana系列、Vidu Q2/Q3、混元图像3.0在内的多个图像模型；

视频模型则涵盖了可灵3.0、Seedance 2.0、Happy House 1.1这几家外部厂商的产品，同时也保留了Onsolo团队自研模型的选项。

这种无限画布式创作平台的产品逻辑，已经成为了行业内的常规做法。

字节剪映团队推出的小云雀，LiblibAI推出的LibTV，等等，这类平台的核心竞争力就在于把创作流程和多模型能力整合到同一套工作台里，让效果说话，谁生成得好就用谁。

OnSolo在这个基础上加入了针对漫剧、短剧、创意短片创作逻辑做过专门优化的自研视频模型。

据DataEye最新发布的半年数据显示，2026年上半年，仅抖音端原生AI剧漫剧新剧就达到22.19万部，其中1055部播放量破亿，破亿率只有0.48%。

另一边，市场规模还在继续膨胀。DataEye在8月发布的最新报告中预计，2026年国内AI剧漫剧市场规模有望超过400亿元，同比增长138%。

钱和创作者都在快速涌入，竞争也开始从有没有工具，逐渐转向谁能稳定做出真正有人看的内容。

面对腾讯整体的AI布局，能看到OnSolo只是其中很小的一环。

当季资本开支达到528亿元，相比去年同期的191亿元增至约2.8倍，公司明确表示这笔钱大量用于算力采购和AI相关预付款，支撑混元模型升级、WorkBuddy和CodeBuddy的推理需求，以及微信AI项目的建设。

同一季度，金融科技及企业服务收入达到603亿元，同比增长百分之九，云服务的增长和AI相关需求的拉动有直接关系。

模型侧，混元Hy3发布后很快接入了WorkBuddy和元宝这类产品，Hy4也计划近期上线；

应用侧，WorkBuddy已经覆盖iOS、Windows、Android、鸿蒙这几大终端，微信原生AI助手小微也在六月上线并持续扩大灰度测试范围。

随着AI影视行业的进一步爆发，OnSolo和WorkRally或许会分别承接个人创作者和专业团队两端的需求。

当一个人做完整影视这件事的技术门槛被压到接近于零，几乎所有大厂和创业团队都在同一时间推出结构相似的产品。

下一轮竞争比拼的或许藏在分发渠道、自动化流程，以及能否利用创作者的作品持续破圈，并找到属于它的观众。

本文由作者@虾蛄AI，授权发布于平台，未经许可禁止转载。

SaaS做AI，你做到第几层了？

产品方法论集散地 — Fri, 14 Aug 2026 03:37:54 GMT

当AI能自己操作软件时，SaaS厂商的生存法则正在被重写。本文拆解AI产品化的四层台阶：API、CLI/MCP、Agent、A2A，并指出两个常见误区，帮助你在入口迁移的浪潮中找准站位，避免被Agent生态淘汰。

客户提了一个很“普通”的需求。

“以后我一句话，把员工考勤异常处理掉，不用人盯着。”

听起来不难。拆开看，这句话背后是四件事：查考勤（我们的HR系统）、查OA审批单（客户的钉钉）、查薪酬补偿规则（客户买的财务软件）、算好结果通知员工。四个动作，跨三个不同厂商的系统。

如果三个系统都是我们的，事情很简单，API内部串起来就行。但它们分属三家公司，而这三家公司，现在都在做自己的AI Agent。

问题就来了：我们的考勤Agent，怎么”指挥”钉钉的Agent去查审批单？怎么让财务软件的Agent去算补偿？

这不是一个产品功能问题，是SaaS厂商在AI时代躲不开的生存问题。它逼着所有SaaS回答同一件事：当AI能自己操作软件时，你的能力到底怎么被AI用起来？

要回答这个问题，得先把SaaS的AI产品化拆成四层台阶，一层一层看清楚：每一层解决什么、爬不过去会卡在哪、以及一家资源有限的中小SaaS现在该站在哪一级。读到最后，你可以对照着给自己打个分。

一、先看清商业上发生了什么

过去半年，SaaS圈最热闹的两个词是MCP和A2A。先是各家厂商排队发布MCP接入，再是A2A被炒成”下一代分水岭”。热闹背后是同一个焦虑：AI能自己操作软件了，客户的界面还在不在？我们会不会被绕过？接不接得上这班车？

大厂的动作已经把答案写在明面上了。字节把飞书并入豆包，让它从独立BU降级为豆包体系下的产品线；腾讯把WorkBuddy提到战略级，月访问量突破两千万；阿里把三款Agent合并成千问办公，8月3日开启公测。三家动作不同，方向一致：抢AI原生Agent的入口——谁接住了用户那句自然语言指令，谁就拿到了调度一切下游服务的分配权。

这个动作不是第一次发生。回看二十多年，每一次入口迁移，都让一批企业被迫”重新排队”。门户时代，用户从新浪、搜狐进互联网，网站争的是门户首页的推荐位；搜索时代，用户从百度、谷歌进，企业拼命做SEO，因为搜索排位就是生死线；移动时代，用户从应用商店下载App，开发者要被抽成、要研究ASO怎么让排名靠前。

现在轮到Agent了。用户不再打开浏览器，也不再进应用商店，而是对AI说一句话。谁家的SaaS能力被这句话里的Agent选中、优先调用，谁就站在了用户的必经之路上；没被选中的，就像网站没被搜索引擎收录，无声无息地消失。

所以SaaS接入AI生态，不是追时髦，而是每一轮入口迁移后都必须做的”重新被发现”的动作。当年叫SEO，后来叫ASO，今天叫MCP、叫接入Agent生态——名字换了，本质是同一件事：在新入口上争取被优先调用。

落到SaaS身上，是一句正在发生的话：你的产品未来大概率不是被”人”打开，而是被”Agent”调用。界面会贬值，但数据和能力不会——前提是，你得先把能力用AI能理解的方式交出去。

于是问题来了：怎么交？API、CLI、MCP、A2A，一堆名词，到底先做哪个、做什么、做到哪一步？我先给结论，免得你迷失在细节里：这四个词不是一条从低到高的流水线，而是四层结构——一层地基、两个入口、一个干活的员工、一层协作。

二、AI产品化的四层台阶

先看一张全景图：

下面一层一层讲。每一层，我都会说清楚它解决什么、做不好会卡在哪。

第0层：API——能力地基

查考勤、发工资条、算加班，这些功能本质都是API调用。API是你系统能力的本源，后面所有层都建在它上面。

很多人以为AI接入是个”新问题”，结果第一步就栽在最老的地方：你的功能根本没有对应的API。 一个很典型的场景是，你的考勤系统里有个”导出月度考勤表”的按钮，客户天天点，但它只是界面功能，背后没有暴露成接口。以前没关系，人点按钮就行；现在AI来了，它够不着这个按钮，只能去翻HTML、模拟点击，既慢又脆。你要让AI替你干活，第一件事就是回头把核心功能都补成API——能不能增删改查、覆盖率够不够高、支不支持批量操作。

爬不过去会卡在哪： 这是第一道门槛，而且是硬门槛。API不完整，后面MCP、Agent、A2A全是空中楼阁，你连上牌桌的资格都没有。所以很多SaaS做AI接入，头一两个月都在补API，这不丢人，这是补课。

第1层：CLI和MCP——能力对外交付的两种方式

API补好了，能力还躺在你自己的系统里，得把它交出去给AI用。这一层有两个并列的入口，很多人会搞混，以为CLI是MCP的前置、要先做CLI再做MCP。不是。它们甚至不在一个维度上——CLI是一种执行方式，MCP是一套接口协议。

CLI是把API包成一条条命令行命令，Agent像人敲键盘一样在终端里执行，参数从命令行传、结果从输出里读，跑完进程就结束，快、省、可靠，飞书CLI就是典型。MCP是Anthropic定的开放协议，把能力包装成带说明书的工具，任何Agent连上都能先通过tools/list发现、再通过tools/call调用，接口标准化、插上就能用。

用一句话区分：CLI是”自己人直接上手干活”，MCP是”对外开放的标准接口”——一个讲效率和成本，一个讲标准化和多租户。放到行业里看，金蝶在社区里被做成了MCP Server让Claude直接操作ERP单据，纷享销客、用友发布官方MCP接入文档让全线产品原生适配MCP，它们干的都是同一件事：把能力开放成标准接口。

爬不过去会卡在哪： 如果你只做了CLI、没做MCP，你的能力就只对”愿意装你客户端、用你凭证”的少数技术客户开放，进不了WorkBuddy、千问办公、Claude这些主流生态。能力有了，但对外营业的大门没开。至于CLI和MCP到底怎么选、为什么对SaaS来说MCP是主干，第三节会专门讲。

第2层：Agent——替你干活的员工

API是技能，CLI和MCP是把技能交出去的方式，但技能本身不是产品。真正能卖钱的，是那个用技能替你干活的”员工”。

这一层是把能力、知识、人设、记忆打包成一个完整的虚拟员工，让它调工具、读数据、做判断，把活干完。Moka就是个现成的例子：它没停在”给HR SaaS加个AI功能”，而是直接把产品升级成Moka AI，卖三位AI”同事”。

爬不过去会卡在哪： 如果你只做到第1层，客户买到的还是一堆工具，不是结果。工具按调用量收费，天花板清晰；员工按结果、按月、按人收费，想象空间完全不同。停在工具层，你还会被上游Agent双重收割——别人调你的工具，编排流程的利润归了别人。

第3层：A2A——员工之间的协作规矩

到了这一层，你的虚拟员工能干活了，但还出不了门。它只会调你自己系统里的工具，一旦客户的场景要跨系统——比如考勤要跟钉钉的审批联动、招聘要跟背调服务商协作——它就卡住了。

A2A解决的就是这件事：不同系统、不同厂商的Agent怎么互相派活、接活。靠一张”数字名片”（Agent Card），双方写明我是谁、会什么、怎么找我、怎么认证；任务从创建、执行、返回结果到双方留日志，全程有标准流程，出了问题能对账。回到开头的场景，客户的钉钉Agent把”处理张三的异常考勤”这个任务扔给你的考勤Agent，你的Agent自己决定怎么查、怎么跟OA协调，最后交付一个”已处理”的结果——这就是A2A在起作用。

爬不过去会卡在哪： 没有A2A，你的虚拟员工只能关在自己的系统里干活，跨系统闭环的场景会被别家抢走。但这一层是四层里最不急的，原因后面会讲。

把四层串起来，就是一条清晰的递进路径：API让程序能调你的能力，CLI让本地Agent能敲你的命令，MCP让所有Agent能自动发现并调用你，Agent把能力变成能卖钱的员工，A2A让员工能跟别的员工协作。你走到哪一层，AI产品化的程度就到哪一层。

三、两个最容易踩的误区

概念讲完了，有两个误区单独拎出来说，因为它们是最多人卡住的地方。

误区一：以为CLI更省更快，就该用CLI，不用做MCP。

这个直觉有一半是对的。Scalekit的基准测试显示，完成同一个任务，CLI能比MCP省最多32倍的token，可靠性也更高——这也是Perplexity的CTO、YC的CEO现在公开回归CLI、降低MCP优先级的原因，网上”CLI逆袭、MCP要凉”的说法就源于这些数据。

但这场争论从一开始就问错了问题。CLI和MCP的根本区别，不在于谁更省token，而在于——Agent在替谁干活。

如果Agent替你自己、替一个开发者干活，用你本地的凭证和权限，CLI又快又省，确实该用它。但如果Agent要替你的一万个客户干活，每个客户有自己独立的账号、权限、数据，CLI就塌了：它继承的是执行环境的凭证，做不到一个客户一套隔离、一张单据一级拦截、一次调用一条审计。而MCP天生就为这个场景设计——OAuth 2.1授权、多租户隔离、结构化审计日志，用户原来能看什么，AI以他的身份就只能看什么，每次调用留痕，这套东西客户才敢让你连数据。

所以结论不是谁取代谁，而是按场景分工：对内自己用、图快图省，CLI；对外给生态、给多客户开放，MCP。SaaS厂商做的是后一件事，所以对SaaS来说MCP是主干、CLI是本地补充——这也正是金蝶、纷享销客、用友们纷纷做MCP Server的原因，不是他们不知道CLI省token，而是他们要服务的是成千上万个客户的Agent。

误区二：以为A2A是MCP的升级版，做完MCP就该做A2A。

不是，它俩解决的是不同层级的问题。用MCP/CLI，别人的Agent调你的时候，你是工具，主从关系，它发命令你执行；用A2A，你是同事，协作关系，它把一整件事交给你，你自己规划、自己决定调什么工具、遇到问题还能反问它、干完活双方对账，反过来你也能把活派给它。判断标准很简单：被调用的东西会不会自己思考、自己判断、跨多次调用记着状态？会，它是Agent，该用A2A；不会，它是个无脑执行的能力，用MCP就够了。查个库存、发封邮件是工具，处理完一个员工整月的异常考勤是Agent的活。A2A的前置不是MCP，而是”你有一个会干活的Agent”——所以对大多数SaaS来说，A2A是远期题，不是当下题。

四、一家中小SaaS，现在该站在哪一级？

讲完概念，落到最实际的问题：团队小、资源紧、技术栈一般，最怕的就是”又要追一个新技术”。先吃颗定心丸：A2A生态现在是平台方和大厂在干活，微软Copilot Studio、AWS Bedrock、谷歌ADK都已经内置了A2A支持，你写的Agent接上去自动就会说”这种话”。中小SaaS真正该干的，不是自己造A2A，而是把MCP做好、把产品接进生态，借平台的力。

落地路径，其实是四个阶段的事，每个阶段都有明确的判断标准。

第一阶段：补API。 这是所有动作的地基，也是最容易被低估的一步。判断标准就一条：核心资源的增删改查覆盖率有没有过九成、支不支持批量操作。如果大量功能还只存在于界面上、API够不着，就先别想MCP和A2A，先把API补完。这一步过不了，后面全是白忙。

第二阶段：做MCP。 这是主干。别一上来就全系统一百个能力全上，挑一个高频、规则明确的只读场景，先做五到十个工具跑通，比如考勤查询、出勤明细导出。为什么是MCP而不是CLI？因为你要进生态，生态认MCP；CLI可以作为本地补充，但不是主干。这一步做完，你的能力才算真正”能被AI用起来”。

第三阶段：接生态。 入驻WorkBuddy、千问办公这类平台，让平台负责Agent间的协作，你只需要做好商务对接。这是大多数中小SaaS现在最该停的位置——借平台的流量和协议能力，比自己造一套划算得多。

第四阶段：等A2A。 这一层先别急着动。判断时机看几个信号：客户开始问”你们的AI能不能跟我们内部的Agent直接协作”，或者你入驻的平台发来接入规范要求Agent间协作，又或者你的虚拟员工产品里出现了”跨系统才能闭环”的客户场景。出现任何一个，再认真做A2A；在那之前，都不必动。真要做，工具也是现成的：官方SDK是开源的（pip install a2a-sdk，Python、JavaScript、Java、Go、C#、Rust都有），部署跟普通网站一样，放在现有服务器上就行，一个hello-world级别的A2A Server一天能搭完——你只需要写一张Agent Card加一个任务处理函数，协议细节SDK全包了。

落到最后，优先级只有一条：先把API补完整，再做MCP，CLI当本地补充，A2A等客户敲门。别被”新协议焦虑”绑架，也别为做而做。

到这里，你可以对着开头那张图给自己打个分了。四层台阶，你站在第几层？是还在补API的地基，还是已经把能力开放成了标准接口、甚至开始卖”员工”了？

写在最后

回到开头的客户。那句话说出口的时候，他其实不关心你用的是MCP还是A2A，他只关心一句话能不能把活干完。真正支撑那句”一句话”的，不是一个协议，而是你从API到Agent，一层一层把地基打扎实。

API是技能，CLI和MCP是把技能交出去的两种方式，Agent是用技能干活的员工，A2A是员工之间的协作规矩。四层台阶的尽头，是那个能替客户干活的虚拟员工——AI产品化的终点不在协议里，在你能把一个”员工”真正卖出去的那天。你现在手里有API、在补MCP、开始做Agent，这已经是很多人还没走到的地方。至于最上面那层A2A，等虚拟员工真的卖出去了，它自然会来敲门。到时候你花两天，就能给它开门。

本文由人人都是产品经理作者【产品方法论集散地】，微信公众号：【产品方法论集散地】，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

一切皆插件，DSH在“自进化”之路上狂飙

字母榜 — Fri, 14 Aug 2026 03:20:01 GMT

DeepSeek V4 Pro正式版与Harness（DSH）终于亮相，性能飙升但价格暴涨。DSH以“一切皆插件”的独特架构，实现高效省token，实测比Claude Fable 5便宜近120倍。本文深度解析其设计理念与实战表现，带你一探这场AI效率革命。

千呼万唤始出来，DeepSeek V4 Pro正式版和传说中的DeepSeek Harness（DSH）终于问世了。

说起DSH这个产品，它曾于8月1日开始招募内测。招募采取筛选制，优先吸纳具备大型项目开发、AI Agent二次开发经验的工程师，申请人需要提交代码托管平台账号和过往项目代表作品，入选者还要签署保密协议。

现在终于算是见到了DSH的庐山真面目。经过字母AI一晚上的测试，结论是这个产品性能很好、响应速度快，关键是还非常省token。

只能说，还得是DeepSeek，老配方老味道！

再看V4 Pro正式版这边，虽然8月13日时，由于DeepSeek修改了API文件的表述，以及在DeepSeek官网增加公告，导致8月13日上午，全网都在热传V4 Pro正式版已经发布。

可事实上，此次发布实则为一场乌龙，所谓的DeepSeek V4 Pro正式版不仅性能堪忧，而且价格还保持着此前的价格不变。

8月13日下午，DeepSeek官方撤下了首页关于DeepSeek V4 Pro正式版发布的公告。

而8月13日晚间发布的，才是真正的DeepSeek V4 Pro正式版。

Agent能力大幅提升。DeepSWE从预览版的12.8分直接飙到62.7分，涨幅接近五倍；DSBench-Hard从31.1冲到 67.2；DSBench-FullStack从41.8提升到71.1。尤其是在Agent领域影响力最大的基准Terminal Bench 2.1上，DeepSeek V4 Pro正式版性能比肩当下最强的Claude Fable 5。

话又说回来了，虽然此前DeepSeek公告称价格上调，但谁也没想到涨价涨得这么多。

输出方面，高峰时段价格为原价的4.5倍，为27元/百万token，空闲时段为原价的2.25倍，为13.5元/百万token。以单日20万输出token的代码审查场景为例，调价前单日成本约1.2元，高峰时段将升至5.4元，空闲时段升至2.7元。

缓存未命中输入方面，高峰时段为原价的3倍，为9元/百万token，空闲时段为原价的1.5倍，为4.5元/百万token。缓存命中输入方面，高峰涨幅最高，达到原价的12倍，为0.3元/百万token，空闲时段为原价的6倍，为0.15元/百万token。

无论如何，不妨先来一起看一下这个产品。

01 它不是下一个Codex，它是第一个DSH

应了梁文锋那句“我们不在乎C端”，DSH的安装门槛非常高，不仅要有node.js环境，还需要用户自己去GitHub上面用npm命令安装。像是Codex、Workbuddy这样的Harness，都是可以直接双击安装的。

之所以有安装门槛，是因为DSH既不是桌面GUI，也不是TUI、CLI，而是走了一条几乎没人走过的路，DSH是BS架构的Web UI，打开就是个网页，网页里带一块Agent干活的区域。

要理解DSH为什么这么“反用户”，就得先理解支撑它的那篇论文《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》，由北京大学和DeepSeek联合署名。

DSH的思路叫做一切皆插件，任务需要什么，就调用什么插件，用完立马卸载腾空间。

打个比方，Claude Code是一辆车，你可以给它装上装甲、防滑胎甚至是武器，但它归根结底就是一辆车。Codex同样是一辆车，可你只能给它改改内饰和车漆。DSH只是一个底盘，你可以给它加轮子让它变成车，但你同样可以给它加螺旋桨让它变成直升机。

为了满足这个核心设计理念，论文提出了两个维度。

第一个维度叫时间可组合性。意思是，当一个组件被移除时，它对共享环境造成的所有修改，必须能被完全、安全地撤销。

论文引用了“效应”这个概念，传统的效应指的是一个程序在跑出结果之外，还会动手改变外面的世界，比如创建了一个文件，那么磁盘里就会记录这个文件的内容。

DSH是把运行办法、撤销办法全都记录在了效应之中，还专门给它起了个名字，叫做可逆效应。

这个很好理解，经典“效应”像是你买东西时收银台给你开的小票，它只记录你买了什么，如果你想退货，你还得走一些程序。而DSH论文中的可逆效应，就像是你在胖东来买东西，你退货的时候不需要走程序，直接把商品交给客服，剩下的他们（系统）会替你解决。

每一次上下文变换都自带一个逆变换，运行时全程追踪，组件卸载时自动回滚。

第二个维度叫空间可组合性。

这是一种运行时的组件组合模型。和传统的静态依赖注入不同，组件的依赖关系不是在代码编写时或启动时固定的，而是在一个共享的运行时“空间”中动态建立、动态消解的。

举个例子，假如说你想让DSH给你念一本书。DSH上有视觉相关的插件，它可以充当眼睛，把书的内容记录下来，但是它没办法念出声。同时DSH还有声音相关的插件，它只会读却不会记。将视觉插件和声音插件放在同一个空间内，它们就会自动关联，视觉插件负责把记录的文字给声音插件，声音插件再将其读出来。

论文里拿VS Code当反例，VS Code的扩展全部跑在一个共享进程里，装了就不能热卸载，想停用一个带代码的扩展，就得重启整个扩展宿主。

按论文统计，安装量前100的扩展里，有87个包含可执行代码，都得靠重启来卸载。

可是一旦重启，进程内积累的缓存、连接、部分计算结果全部作废，重建要花上几秒到几分钟；为了维持可用性，还得养冗余副本，以供重启之后Vs Code调用。

DSH采用了一套Cordis系统，实现了热模块替换，改完插件直接原地替换，缓存和活动连接都给你留着，改炸了还能事务性回滚。

但DSH真正让人惊艳的，并不在这套理论本身，而是它把理论用在了哪里。

DSH定义了四套完全不同的执行模式：普通任务直接做；长程任务进入Goal，可以跨多个自主轮次（autonomous rounds）持续执行；一两个任务可以丢给子Agent，默认后台运行；大规模并行任务进入Workflow，用一段JavaScript去编排多个 Agent。

小事，比如“帮我把这个文件改一下”，AI直接上手就干，不搞流程、不折腾。

大事，比如“给我写一个完整项目”，可能得干好几个小时。为了防止过程中出错，所以DSH给它定制一个“总目标”，让它能连续干好多轮，直到目标达成才收工。就像带了个KPI，没完成不许下班。

为了能更好地完成任务，DSH甚至还有一个单独的Ralph Loop，每一轮都创建一个完全“失忆”的新Agent，不继承上一轮对话，只通过共享的Workspace保留长期记忆，然后一轮轮迭代。

DSH也是为了AI自进化设计的。

插件化意味着架构解耦，任何模块都可以独立演化；AI注意力受限，又是大规模并发，解耦设计能最大限度发挥这种高并发优势，还避免了把自己搞崩溃的问题。

传统软件里，模块之间经常“你中有我，我中有你”。改一个地方，可能连带弄坏十个地方。

插件化就不一样，每个功能都是一个独立的插件，只通过一个标准接口跟系统相连。插件之间不直接认识、不互相扯皮。

正因为这样，任何一个插件都能单独升级、单独替换、单独进化，不用动其他插件。

假如按照传统模块A干活必须等模块B先干完，那大家排着队，互相干等。但解耦之后，每个模块都是独立的，谁也不挡谁的路，几十个任务可以同时撒出去跑，互不干扰。

AI注意力有限没关系，因为每个模块是独立的小任务，AI分头指挥、同时推进，效率拉满。

02 实际效果

我给DSH和DeepSeek V4 Pro正式版准备了三道题，并且让Claude Fable 5和Claude Code作为它的对手。

第一题，经典的鹈鹕测试。提示词为

生成一个循环动画SVG：鹈鹕骑自行车。轮子旋转、踏板转动、鹈鹕的腿正确踩踏板，平滑无限循环，不要JS，只用SVG原生animateTransform动画。

DSH

DeepSeek 鹈鹕

Claude

Fable 5 鹈鹕

在这道题的表现中，Fable 5设计的形象更加合理，并且地面上的公路会不断向后退。DeepSeek生成的演示动画里，虽然天上的云彩也会向后退，但是地上的草地没有变化，不够细节。因此这道题是Fable 5胜出。

第二题，俄罗斯方块小游戏。提示词为

要求：

一个 HTML 文件，Canvas 或 DOM 实现都行

完整的俄罗斯方块：7 种方块、旋转、左右移动、加速下落、消行、计分、下一个方块预览

游戏结束判定，按 R 可以重新开始

不允许用任何游戏引擎

DSH

DeepSeek 俄罗斯方块

Claude

Fable 5 俄罗斯方块

这题两者表现差不多，不过实际玩起来感觉DSH做的手感更好一些，Fable 5做出来的手感略微有些僵硬。

第三题，曼德博集合。提示词为

一个 HTML 文件，用 Canvas 实现

实现曼德博集合（Mandelbrot Set）的可视化

鼠标滚轮可以放大缩小，点击可以平移

颜色用渐变，放大后细节要清晰

不允许用任何外部库

DSH

DeepSeek 曼德博集合

Claude

Fable 5 曼德博集合

曼德博集合是数学里最著名的分形图案，把边缘任意一小块放大，会看到和整体形状相似的“小曼德博”，再放大还有更小的，可以无限下去，永远有新细节。

Fable 5生成的结果最大只能渲染到100倍，而DSH可以渲染超过300倍，因此这一轮是DSH胜出。

03 同样的任务，便宜120倍

相同的任务，差不多的效果，Fable 5一共花了9.8美金的token，约合人民币将近70块钱。用DSH配上DeepSeek V4 Pro 正式版跑，只花了5毛9分钱人民币。

此前根据Artificial Analysis的测算，DeepSeek V4 Flash正式版在相同的任务条件下，比Claude Fable 5便宜了约100倍。

但V4 Flash毕竟只是个轻量模型，并不能完成复杂任务。这次随着V4 Pro正式版以及DSH的组合，已经比Claude Fable 5便宜将近120倍了。

Artificial Analysis曾预测，随着DeepSeek V4 Pro正式版发布，DeepSeek斩杀线将会覆盖全球超过70%的模型。现在看来Artificial Analysis预测的非常准确。

不过我也得“唱个反调”，由于我测试的时间段属于非高峰时间段，所以token价格相对便宜，如果换做高峰时间段，那么V4 Pro正式版的token费用将比Fable 5便宜不到100倍。

在我测试的过程中发现，DSH的缓存命中率能高到离谱，有时候甚至能高到99%。

要知道，无论是高峰还是非高峰，命中缓存都比非命中缓存便宜整30倍。

除了前文提到的热替换和可逆效应以外，还有一点就是论文里的“增量协调”（Incremental Reconciliation）。

配置层是一棵由“档案卡”（entry）组成的树，每张档案卡声明一个插件，里面的信息包括它叫什么、跑哪份代码、带什么配置。

传统做法是，档案一改，就把对应的整个实例连根拔起、全部重来。

增量协调不是这样。它先看改动落在档案卡的哪一格，再做最小动作，只有代码地址变了，才重建整个实例。如果只是隔离方式变了，那就单独调一下隔离域。如果改的是配置本身，就交给插件自己比对，只有真动到实质内容才重载。标成停用就卸掉，取消停用再装回来。插件底下还挂着子插件的话，就按各自的编号“按名对账”：新增的装进来、删掉的卸下去、没动的原样留着，一层层递归下去。

这样一路修补下来的最终状态，和把整个系统推倒重建再加载的最终状态完全一致。

用人话说，就是改东西的时候只动该动的，没动的原地继续干活，而且最终效果跟全部推倒重来一模一样。

在以前，把宫保鸡丁变成宫保鸡丁（微辣），需要将整个餐馆停业，重新培训厨子、服务员和大堂经理。然而这样显然是浪费算力，增量协调相当于是检查一下宫保鸡丁（微辣）的菜谱，发现好像只要撒一点辣椒进去就可以了，于是就让所有流程保持不变，多增加了一道撒辣椒的程序。

DSH在“省token”这件事上，还留了一整套后手。它的PTC模式（程序化工具调用），让模型生成一段代码去组合多轮工具调用，原本要五次模型往返的操作序列，一次就完成了。

相当于是把五次的输入输出，压缩成了一次。

诚然，DeepSeek涨价了，还涨了不少钱。就算是梁文锋也没办法让DeepSeek永远便宜，但DSH能让“便宜”这件事在涨价之后依然成立。

模型定价是DeepSeek说了算，DSH能做的，是把每一分钱榨出最大价值，贵可以贵，但绝不白贵。

作者：苗正编辑：王靖

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深度体验DeepSeek Harness，我原谅它涨价了

量子位 — Fri, 14 Aug 2026 03:09:14 GMT

DeepSeek Harness终于开源，这款为自进化与DIY而生的Agent框架，以Cordis为底座，一切皆插件。实测显示其长程任务能力惊人，一句prompt直出成品。开源生态下，社区可自由魔改，或成Agent时代的安卓。

DeepSeek Harness，终于发布，并且将源代码开源了。

为啥说「终于」呢？因为我已经内测了快半个月，现在也是终于能发了。。。

这段时间里，为了测试，我几乎把我所有Vibe Coding项目，都从Codex迁移到了黑鲸（是的，logo黑化了）。

深度体验这么久，又把官方Repo从头到尾翻了个底朝天之后，我最大的感触是——

这简直是套彻头彻尾为「自进化」和「DIY」而生的马鞍啊。

内测群里，有大佬直接给改成了这样。。。

这样。

还有这样的TUI。

而DSH真正能做的，远远不止这些。

事实上，DSH的一切：模型、工具、策略、存储、上下文管理……都是可插拔的积木。

这意味着，如果你想，完全可以自己上手改造，或者针对特定场景定制运行时。

目前，官方已经内置了一百多个插件。后续社区会提供更多。

Agent时代的安卓，来了。

DSH「最不绕弯子」说明书

但在说底层技术相关的内容前，咱们还是先讲讲产品体验本身。

官方给出了两个安装方法：

快速体验：在已安装Node.js开发工具链的系统中，可以使用npx命令快速启动DeepSeek Harness的Web UI。

npx @deepseek-ai/dsh web

源码安装：获取完整项目源码，并按照仓库说明完成安装。

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness

其实可以更简单，直接把仓库链接（见文末）丢给AI，让它帮你全部搞定（doge）。

但暂时没有Electron APP，启动服务后，得通过浏览器Web UI用。

打开后，会先让你填模型API Key，没有的话直接到DeepSeek开发平台买一个。

但梁圣这次可能不止收你电费钱了，17号要大涨价，尤其是缓存。。。

不过，你也是可以接入其他模型的。

之后就能看到「黑鲸」真容了，基本和DeepSeek网页版长得一模一样，只不过现在对话列表成了本地项目管理列表。

使用上也和主流Agent有些区别。

开启会话前，你需要额外选择工作目录，以及——

Agent预设。

这是DSH比较新鲜的功能，目前官方有四类预设供你选择——

标准模式：功能完整的编码Agent，涵盖文件编辑、Shell、文件与网页检索、Skills、计划模式、目标追踪、子代理和工作流等全部能力
PTC模式：在标准模式全部能力之上，额外提供Code Mode SDK，允许模型编写TypeScript程序来组合多步操作。
极简模式：仅保留bash和str_replace_editor两个工具，用于基准测试和最小化复现。
创造模式：在标准模式全部能力之上，额外提供运行时检查、插件实验和preset创作指导，用于自定义Agent预设。

此外，也支持自定义预设。

这也是DSH带给我最深的印象——这是一个非常极客，甚至可以说是开发者天选的马鞍。

很多设计都围绕这个第一性原理展开。

比如有个叫轨迹的功能。

众所周知，随着Agent跑得越久、工具链越复杂，Chat摘要就越来越黑盒，根本搞不清楚模型在背后干啥。

DSH做的这个轨迹，就是一个能随时监控Agent的回放窗口。

和Chat视图的是润色后的对话不同，Trajectory能直接看到原始事件级记录，你可以随时回放，查看会话内部到底发生了什么。

这样，能更直观地看到模型究竟是在哪栽了跟头，每个环节都烧了多少钱。

此外，DeepSeek还在仓库里内置了一堆Skill，专为开发而生。

看了一眼MD，功能大概有这些——

dsh-code-review：审PR用的。按本仓库的规范检查代码里看不出来的问题。
dsh-find-simplifications：找可以简化代码的地方，并把简化想法写成Agent Note。
dsh-doc-standards：写/审文档用的。管文档层级、区分教程和参考、砍「文档废话」。
dsh-prose-standard：全仓库文字品控。Markdown、JSDoc、代码注释、提示词、CLI/UI文案该不该写、怎么写。
……

不过，我不是重度开发者用户，日常确实不太用得着这些。

但多轮交互下来，我发现DSH有一个非常好用的小设计——

即便不开计划模式，黑鲸在遇见用户指令不明确的情况时，也会主动拉起提问。

这点和Codex很不一样。在DSH的鞭策下，黑鲸会非常主动地开启头脑风暴，并且给出建议选项。

说实话，太爽了，能节省巨多脑力，少吃很多根香蕉（bushi）。

当然，你也可以哪个都不选，自己巴拉巴拉语音输出一堆上下文给它。

其他就和Codex没啥区别。

你可以用/，调用上下文压缩、设置目标、计划模式等功能，或者调用Skills。

像任务清单这种功能，也是有的。

比较遗憾的是，经典Agent三列表中右侧栏还没做出来，体验上还是有些不方便。

这点Codex就非常吃香了，内置浏览器、文件管理、预览……

甚至能直接在对话中播放视频。。。

诸如此类，反正就是很多UI和交互上的小细节，跟Codex比起来肯定还是有差距，可能也得等后续更新打磨吧。

对了，DSH是支持图片作为附件上传的。

但众所周知，V4是个瞎子啊o(╥﹏╥)o，这个功能需要额外搭配多模态模型食用。

最后聊聊Token消耗。

也是很神了，DSH专门在屏幕最下方搞了个统计表，你可以随时在这里查看Token消耗量、缓存命中率，以防一不留神给信用卡刷爆掉。

缓存命中方面，也是很猛的，大多处于99%左右，有几次直接干到100%了。

当然，也是遇到过几次掉到60-70%的情况的。

但奈何内测的时候DeepSeek是真便宜啊！

说实话，我真就没咋关注过这个仪表盘。

感谢梁叔叔。

一手实测

最后就来拴上这套原生马具后，黑鲸的表现吧。

我让V4 Flash分别用Codex和DeepSeek自己的harness跑了几个demo，大家可以自行对比一下。

左边是DSH，右边是Codex。模型、推理强度完全一致。

首先是鹈鹕自行车。

比较经典的一个测试了，说实话，没太大差别，甚至右边Codex的审美更好。

但这个猪八戒3D白模就很离谱了。

同样是只简单嘱咐了一句任务，没有写复杂提示词，右边Codex马鞍一把梭的产物简直不像个生物。

从《后室》逃出来的是吧。

至于原因，我个人感觉是：DSH驾驭下，模型的长程任务能力会强非常非常多。

像猪八戒这个demo，就一句「生成猪八戒3D白模」，DS直接猛跑了20min。

反观Codex，几乎就没怎么返工，6分钟就跑完了，异常自信。

甚至最开始还以为是要生成图片，还管我要GPT-Image-2的API。。。

搁这带货来了啊？？

这也是社区比较一致的反馈，听有个哥们说，他最长跑了10个小时。。。

我自己的体验也差不多，基本都是一句prompt直出，很少出现直接、不绕弯子地交付半成品的情况。

比如这个第一人称射击游戏，我真就啥prompt没给，下蹲、换弹、瞄准、NPC……所有功能都它自己做的。

也建议大家不用让AI单独生成一遍Prompt，直接语音输入把需求讲清楚就行，太过详细反而会限制模型发挥。

对了，这有个黑鲸给自己做的「思考」gif，欢迎大家拿去当表情包。

所以，买了梁叔叔的API，接DSH还是Codex？

结论很简单：自家模型肯定是优先搭配自家Harness。

不然也没必要单独做一个了。。。

Agent时代的安卓

实测的部分就先到这，主要聊的还是产品设计上的细节。至于模型能力，市面上已经有太多demo了，这里不再赘述。

我更想聊的，是藏在这个对话框之下的东西。

打开官方Repo，你会发现README里反复出现同一个词——Cordis。

啥意思？我看了一下，大概可以理解为乐高的底座板。

你玩乐高的时候，不会从零开始捏，你有一块带凸点的底板，然后往上插各种零件。

Cordis，就是程序员写代码时的「那块底板」。在设计Agent框架时，它将整体拆解为一个个独立插件，各司其职。

这样，可以最大程度避免重复造轮子。

开发者若有魔改需求，只需按规则 Vibe Coding 一个新插件，直接插到底板上即可；若对现有插件不满，也能随时拔下替换。

说实话，这是一种相当AI-Native的设计思路。

要知道，Skill只是Prompt Engineering的范畴，已经爆发出如此强大的影响力。

而Cordis插件，允许用户自定义整个Agent运行时。

这也是DSH架构文档所说的——

它采用了一切皆插件的架构。

这个主流Agent的思路很不一样，虽然Codex的Harness也开源了，但骨子里还是iPhone这类闭源哲学——

Rust写单体核心，依靠「外部挂件」做App Store扩展，MCP工具、hooks、skills，统统挂在核心外面，你不能随意触碰主干。

优点当然很明显。

Rust直接控制内存和并发，比插件框架的抽象层更快；一体化封装，可控性也更高、更极致。

缺点嘛，就是封闭，社区没啥插手空间。

而DSH，我觉得，就是Agent时代的安卓。

它以Cordis为一等公民，打造了一套彻底开放的操作系统。在仓库的Doc文件夹中，甚至有手把手教你从零构建插件、接入官方Harness的完整教程。

甚至还内置了一个魔改Cordis的Skill。

这意味着，任何人、在任何时候遇到Bug或需要新功能，都可以直接动手实现，然后再开源出来。

未来，其他用户遇到相似问题时，也能直接安装社区已有的DSH插件，就像《我的世界》装模组一样。

比如前面说到困扰我很久的侧边栏功能，社区里就有老哥做了插件。

事实上，DeepSeek Harness已经预留好了Plugin Store，光是官方，现在就已经内置了100多个插件。

公众号宣发物料里，也披露了不少社区开发者所做的插件。有大鲸鱼TUI、上古QQ风皮肤、鲸鱼专属emoji……

这也是DeepSeek Harness团队呼吁的事情：

我们期待与全球开发者一起，在开源、开放、可复用、可组合的基础设施之上，共同探索智能上限。欢迎全球Harness开发者加入DSH插件生态。

剑指自进化

我感觉DeepSeek可能在下一盘大棋。

今年自从Anthropic那篇self-improvement博客发出来之后，大家一直在聊「自进化」，但说实话，始终没有一个很清晰的路线图。

DeepSeek这套思路，是我目前看到的比较可落地的实现方式——

普通用户也能参与AI的自进化。

Cordist协议下，模型可以在不打断任务的前提下，自己写个插件、自己安上。

再配上用户生态，你想想：从成百上千万个Agent实例里，筛出魔改得比较好的插件，再融回主线……

这不得起飞了啊！

什么？你问说了这么多，这Cordis对用户体验到底有啥帮助？？

好问题。

在社区里问了一圈，目前看来，对普通用户而言，暂时是没太大帮助。。。

毕竟是个吃生态的feature，也许要等后面大量高质量插件沉淀下来后，才能体现出差异。

当然，如果你是极客选手，欢迎，为后人种点树。

DSH链接：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness

Jay 发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

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完全没想到，豆包会以这种方式改变游戏规则

新眸 — Fri, 14 Aug 2026 02:16:48 GMT

豆包渠道独立费率上调至12%，背后是AI对话入口从流量附属品向独立商业设施的转型。本文从流量属性差异切入，解析精准意图与泛注意力的价值分化，揭示AI如何重塑互联网流量的定价逻辑与平台商业生态。

最近，抖音来客商家后台悄悄多了一行费率。

通过豆包入口跳转成交的酒店订单，软件服务费11.4%，支付手续费0.6%，合计12%。而在此之前，这些订单在抖音自然流量里，是按8%统一结算。

4个百分点的涨幅，在酒店商家群里炸开了锅。当天晚上，“豆包推荐酒店要收费了”成为热点。豆包公关负责人刘星连夜在微博回应：说法不准确，生活服务业务没有付费推广，不收取广告费，商家不能通过付费影响推荐或排序，仅在订单成交后支付渠道服务费。

单看数字，12%在在线旅游行业算不得高，传统OTA的综合费率长期维持在15%上下，叠加优选展位、广告推广后能摸到25%。如果豆包现阶段只收成交服务费，没有额外的广告竞价体系，对商家来说反而算一笔明白账。

真正的变化在于：这是中国互联网第一次把AI对话入口作为完全独立的交易渠道明码标价。意味着豆包产生的订单不再是抖音主站流量的附属产物，它拥有了独立的结算规则、费率档位和完整的商业身份。

很多人没看懂，同属抖音生态，为什么豆包渠道好像更贵？

这并不是什么定价策略的技巧，而应该从不同渠道的流量属性上思考：是分发形态演变带来的流量价值分化，也是整个互联网流量从泛注意力向精准意图演进的普遍规律。

同样一笔订单，来自短视频推荐、搜索入口还是AI对话，承载的用户意图浓度与转化效率并不相同，对应的商业价值自然也不一样。

01 两种流量，两种生意

根据抖音生活服务发布的特定渠道服务费政策，豆包，现在被正式纳入了“特定成交渠道”，按类目执行独立费率。

以住宿类目为例，抖音主站与抖省省的团购综合费率均为8%，豆包渠道为12%，商家仍可选择仅运营抖音主站、按原有标准结算。而在此之前，豆包内产生的生活服务订单统一归入抖音自然流量池，按主站标准结算。

之所以拆分独立结算，原因不难理解，伴随近期月活突破3.8亿、专业版订阅上线、交易类功能落地、场景能力打通等一系列动作，豆包在字节内部的站位，正从一款承载流量的C端用户产品，转向具备独立变现能力的商业设施。

而豆包与主站渠道之间12%与8%的差额，对应的其实不只是渠道之别，也不是“同一份流量换了入口就得加价”的粗暴理由。

我们先从用户意图浓度的差异来看，抖音主站的核心流量逻辑是兴趣推荐，用户以内容消费为核心目的，消费需求多为被动激发，很多人被内容吸引进而下单，这算弱意图、宽漏斗的流量形态。

但AI大模型对话框里的流量，来自用户主动询问，带着明确的计划、预算范围、偏好来寻求解决方案，是强意图、窄漏斗。用户主动提问的动作本身，就已经完成了一轮需求筛选，商家承接的是经过意向过滤的客群，而主动需求的商业价值，往往高于被动曝光。

另一方面，如果交易链路都嵌套在内容场景中，用户的选择更多更分散，可能刷到十余家酒店的内容，反复对比后才下单，这样一来，单商家的转化和核销效率多少会有些稀释。

但和AI对话时，模型会基于用户的全部约束条件做一轮集中匹配，最终只呈现少量高度契合的选项，用户决策路径被大幅压缩，跳转节点更少，流失率更低，单流量的转化效率更高。

对商家而言，虽然进入AI推荐池的难度不小，但流量成单概率要高于泛浏览场景，相当于平台提前完成了供需精准配对。值得一提的是，豆包也的确采用了成交后抽佣的模式，商家只有真实成单才产生费用。

简单来说，AI相当于把“可能成单的流量”筛选成了“已经成单的流量”，溢价部分可以风理解为险承担与效果保障的对价——参考电商领域CPS分成比例通常高于广告投放折算比例的普遍行业规律。

需要注意的是，豆包作为独立的AI助手入口，承接的不只是抖音站内的存量用户，还可能覆盖了一部分原本不在抖音生活服务场景消费的用户。比如习惯用AI做旅行规划、查询攻略的用户，他们原本的预订路径是搜索引擎、传统OTA，现在通过豆包直接进入抖音的交易闭环。

对商家而言，这部分是新增的外部流量，并不是抖音站内不同入口的存量转移，相当于开辟了新的获客通路。增量渠道的价值，天然高于存量渠道的内部再分配。

02 流量价值正在重新定价

放到整个行业视角看，这种费率差异其实是流量价值分化的一个缩影。

过去互联网流量的定价以注意力时长为核心标尺，泛浏览和精准需求的价格差没有被充分拉开。随着AI介入分发环节，流量的意图浓度、转化效率被进一步量化，不同属性的流量价值差会持续拉大。

一个行业趋势是：泛注意力流量会持续走向性价比路线，而精准意图流量的价值会持续走高，AI只是让这种分化变得更清晰、更可量化。

过去几年里，随着AI搜索热度攀升，行业一度认为“大模型将取代搜索引擎”的，但几年过去，取代没有发生，搜索的形态与价值却在持续重构。

主流搜索引擎纷纷深度整合AI能力，信息呈现从“十条链接”转向“总结性答案+引用来源”，用户不再需要手动筛选信息，AI先完成了一轮归纳与判断。

伴随形态变化的是商业价值的转移。泛浏览场景下，用户注意力被海量内容稀释，单条信息的商业价值持续走低；而在精准意图场景下，用户带着明确诉求而来，期待直接得到解决方案，每一次有效交互的商业价值反而在上升。

简单来说，泛浏览的机会在变弱，精准需求的价值在变贵。

这是有数据支撑的，往前五年里，国内主流搜索引擎关键词广告均价年均涨幅超15%，电商平台站内搜索CPC涨幅更高，与此同时信息流广告单价增长趋于平缓。

一升一降之间，折射的是流量价值的重估：当信息供给无限充裕，稀缺的不再是内容，而是用户的真实意图。

AI的加入正在加速这个过程。传统搜索返回十条结果，流量被多个站点分流；AI对话直接给出答案和推荐，用户选择范围收窄，头部效应更强。

对参与其中的商家而言，被AI选中与没被选中的差距，可能比传统搜索时代首页与第二页的差距更大，这也是GEO（生成式引擎优化）这一新赛道快速兴起的底层原因。

这一趋势在全球市场已有共识。

比如，亚马逊站内搜索广告单价涨幅远超展示类广告，核心正是带有明确购买意图的流量愈发稀缺；另一边GoogleShopping以交易抽成为主的模式，与传统搜索广告形成清晰梯队；OpenAI推出的Instant Checkout同样选择交易分润路线，仅在成交后结算费率。

这些不约而同的选择背后，是同一个行业判断：当AI能够理解用户真实意图并直接完成交易，它的商业价值就不再按曝光次数计算，而要按成交贡献重新定价。

对平台而言，这是在广告收入之外开辟的第二增长曲线。广告负责拓宽认知边界，AI负责承接明确需求，平台生态内，内容种草、直播转化、搜索承接、AI撮合正在构成完整的消费决策链路，而每个环节，也会对应不同的商业体系。

03 AI引擎的价值将继续扩大

模式的变化，对应着抖音生态的不同演进主线。

过去几年里，抖音的电商业务以兴趣电商为核心，靠短视频与直播的内容推荐激发潜在消费，“货找人”是主基调。2023年提出全域兴趣电商后，搜索、商城等人找货场景权重持续上升。

巨量引擎去年搜索经营白皮书披露，来自搜索渠道的流量，成交转化效率较信息流泛浏览推荐流量高出90%。过去几年抖音电商的一大演进主线，就是从被动刷内容的兴趣种草，承接越来越多用户主动发起的明确购物诉求。

货架场整体成交占比抬升至四到五成，但其中大部分成交仍由短视频、直播导流完成，纯粹由用户主动搜索发起的订单占比依旧有限。

AI对话入口的加入，是这条演进路径上的最新一步。

回到豆包，率先在酒旅类目落地独立费率，也与赛道特性高度契合。

酒店预订是典型的多维度决策场景，位置、价格、星级、房型、评价等十几个变量需要同时权衡，传统OTA靠筛选器和排序解决，用户需反复勾选对比。AI对话可一次性接收所有偏好条件，直接给出最优选项，决策效率大幅提升。

德勤2026年夏季旅游调查显示，使用生成式AI规划旅行的用户占比已从2025年的15%升至25%，千禧一代达到36%。高客单价、长决策链、多匹配维度的特性，让AI的效率增益最易被感知，也最易转化为可量化的商业价值。

行业级的变化往往不是轰然到来。十五年前，搜索引擎关键词竞价改变了中小企业的获客方式；十年前，信息流推荐重构了内容与电商的分发逻辑；今天，AI对话入口开始以独立渠道的身份参与交易流转，重新定义互联网流量的价值标尺。

按照这样的逻辑，不难想象，豆包这类AI引擎的商业价值将会继续增大。

作者 | 马斯迪

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印度，正在被AI全面“做空”

互联网那些事 — Fri, 14 Aug 2026 02:11:25 GMT

印度外包产业正遭遇AI冲击，从IT服务到数据标注，裁员与转型并行。本文通过班加罗尔案例，剖析AI如何重塑全球外包格局，揭示数据标注新机遇与职业风险，为从业者提供行业观察与思考。

班加罗尔，人称“印度硅谷”。

在PC时代，这里是“数字游民”的精神符号。它没有产业，没有资源，却靠着“外包”这门生意冲入了全球城市500强榜单。

（2019年，班加罗尔位列全球城市500强榜单第104名。）

01 世界外包中心因何崛起

提起外包，在国内大家率先想到的，大概率是一系列职场段子。但在印度，尤其是在班加罗尔，外包可谓是当地年轻人能找到的最好工作之一。

从电话客服，到技术支持、软件维护…几乎你能想到的一切IT产业衍生服务，都可以在这里找到对应的外包项目。

至于它崛起的原因，也很简单。

一方面印度当地超高的英语普及率，为他们扫清了外包业务的语言障碍。另一方面印度理工IIT体系、STPI软件科技园策略，以及印度科学学院 IISc等机构的落地，也为班加罗尔提供了大量人才储备。

最重要的是。

班加罗尔与美西海岸大约有着12.5小时的时差，这也为他们塑造了“美国人下班提需求 → 印度上班加急改代码、做测试 → 第二天早上美国人直接拿到结果”的离岸交付生态。

在这样的背景下，班加罗尔70%的业务服务于北美客户。

且随着马太效应的形成，蜂拥而来的需求也让印度在整个全球IT外包市场中独占了50%以上的市场份额。相关报道指出，目前外包为约600万印度人提供了就业机会，并且一口气为印度创造了约7%的GDP。

“当美国人醒来时，印度和菲律宾的劳动力仍在工作，这就是为什么我们说印度和菲律宾人实际上是全天候工作。”

在谈及印度“IT之都” “全球IT外包中心”的独特生态时，人力资源公司TeamLease Digital的首席执行官尼蒂·夏尔马如此说道。

（在数据层面，菲律宾约在全球IT外包市场中占有15%-18%的份额。

不过受业内口碑、性价比、是否对标美东时间值班等因素的影响，印度外包服务仍是跨国业务的主流选择。）

02 印度正在被AI“做空”

令人遗憾的是，就像品牌会迎来自己的“商业化中年危机”一样。随着AI技术的全面兴起，印度的外包生态，如今也迎来了有史以来最严峻的情况之一。

毕竟降本增效这件事，早就不是什么新鲜话题了。

尽管和北美相比，印度的人工成本堪称“极具性价比”。但在Chat GPT、Claude这类大模型的冲击下，他们还是输给了token的报价。

就情况而言，当下除印度“IT外包六巨头”均在2026财年透露了大规模裁员计划外。

（Infosys估算，AI可能会取代9200万个工作岗位，如前端开发或测试等；TCS则预计员工总数将减少超2.3万人。）

2026年2月，印度的Nifty IT指数也单月跌逾21%，创下了自2008年金融危机以来的最差单月记录。

“因为AI，我们不再需要这么多人力。”

“招聘速度下降是房间里的大象”

“这套AI系统是我亲手帮助打造的，现在它取代了我的工作。”

在报道中，Nasscom（印度软件和服务业企业行业协会）掌门人Srikanth Velamakanni等人如此说道。

仅在2026年的上半年，累计从印度股市撤离的外资就高达230亿美元以上。在这样的背景下，Infosys、Cognizant、Wipro这三大印度外包企业龙头也不幸遭遇了恐慌性抛售，股价几近腰斩。

与此同时，一份来自杰富瑞的报告也指出，由于“客户”与“软件公司”之间的合作性质，可能会从“处理Bug ” “软件运维”这类传统服务，逐渐向着“战略咨询”等价值服务转型。

所以目前在外包收入模型中占比22%-45%的应用管理服务，未来也有可能迎来大幅缩水的窘况。

而这，不仅意味着印度IT行业的收入增速有一定概率放缓，更意味着国际外包这门生意，在印度“稳定” “体面”的滤镜可能破裂。

03 蒸馏自己是什么体验

老实讲，印度的程序员、客服，并不是当地唯一会受到AI冲击的群体。

在4月份，互联网上曾出现了“印度工人蒸馏自己”这一消息。通过进行关键词搜索，我们发现类似的工作早已在印度彻底铺开。

制衣工人记录工作流程，制鞋工人记录如何串好鞋带，仓储工人记录自己包装、贴标签或是扫码的工作日常…

以新德里西郊的塑料回收业务为例，当地废料分拣、初步处理的月工资约为20000卢比。只要在工作时带好摄像头，然后认真记录下自己的工作流程，那么每名工人还能额外获得150卢比/小时的报酬。

这对当地人而言，可谓“天降横财”。

至于这些视频有什么用，一家名为Build AI的初创企业已经在数十家工厂内，为1.4万名员工提供了拍摄设备，并就此积累了超100万小时的第一视角工作视频。

而这样一份原始视频，AI、机器人实验室提出的收购价则超过7美元/小时。如果内容是美国家庭内部的工作视频，如整理房间、洗碗等，价格还会更高。

随着技术的不断演进，那些能与物理世界交互的人形机器人，也成为了特斯拉、Figure AI等公司的战略核心。

与之相应的，如果想让这些“铁疙瘩”变成会自主完成实体工作的机器人，就需要工程师海量投喂与具体工作流程有关的原始数据。

这时，那些身处工厂的印度员工，也摇身一变成了科技企业眼中的“香饽饽”。在出售工作经验之余，在大洋彼岸的服务器里，留下了自己的印记。

而这样的故事，除了在印度，在尼日利亚、菲律宾，甚至是美国的各个街区里，也都正在上演着。

参考：

红星新闻：AI冲击下的印度“全球IT外包中心”：科技股年内大跌，行业收入增速预期2031年归零

南方都市报：印度工人头戴摄像头采集数据，能解机器人“卡脖子”之困？

果壳：时薪15美元的新工作：印度工人把相机绑在头上，替 AI 蒸馏自己

网易智能、新浪财经：数万印度工人教机器人干活，中美公司都在抢这些数据

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航空公司，是怎么榨干一张机票价值的？

IC实验室 — Fri, 14 Aug 2026 02:07:20 GMT

一张15217元的国际机票退票仅返432元，扣费超97%，航司却隐身，平台垫付。机票退改费为何高得离谱？从舱位价格歧视到第三方渠道层层盘剥，本文拆解航司精算背后的商业逻辑，探讨高价退票费能否真正松动。

航空公司因为不赚钱，所以更加需要精细化的规则设计，更加激进的价格歧视政策，想办法把每一分钱都赚到。

一张15217元的国际机票，退票时仅能拿回432元，扣费比例超过97%。

这是最近的热搜新闻。

尽管事情闹得满城风雨，最后航司也没有做出任何表示，还是携程自掏腰包，给客户补上了退票的损失。

事情是过了，但是问题没解决，咱们坐过飞机的都知道，机票的退改签费用高得离谱，有时候票退了，回到手里的基本上只有机建燃油费。

再看看隔壁高铁，退票顶多收你20%手续费，一对比，就更显得航司黑心了。

那，为什么机票退票改签费这么高？能降吗？

01

回答这个问题，要先岔开去聊另一个问题。

为什么同一架飞机，同样的经济舱，票价还有高有低？

因为你们买的不是一个东西。

一架飞机会分成头等舱，商务舱，经济舱，这些叫舱等。但很多人不知道，在每个舱等里面，还会分成更细的价格等级，叫做「舱位」。

一个经济舱，可以分出十几个舱位，从全价的Y舱、9折的B舱，8折的M舱，到更低的五折三折的舱位。

同样是经济舱，你和你邻座，位置差不多，可票价能差出好几倍。

那我们不禁要问了，凭啥？

航空公司的回答是：凭我们是商业机构，得赚钱。

乘客之间的购买力天差地别，有的乘客有钱，单位给报销，3000块一张票也不心疼，但有的乘客没那么财大气粗，只愿意出500，那你怎么定价呢？

定一个统一价格，比如1000块。那么愿意出3000块钱的人身上，你就少赚了2000。那些只能出500的人，你就直接把他们赶走了。

航空公司显然不能这么做生意。

既要榨出有钱人身上所有的购买力，也要保证空座尽量能卖完。毕竟飞机飞一趟，固定成本占大头，多一个乘客，增加的成本几乎可以忽略不计。

所以他们搞出了舱位，这样一个差异化定价的策略。

下一个问题，怎么让这个策略生效？

航司总不可能在购票页面明着写「贵价票入口（有钱人专属）」、「折扣票入口（穷人专属）」对吧。

你得搞点价格歧视政策才行。

比如提前多少天购买会有低价票，比如低价票规定你最短要停留几晚，比如低价票不能累积里程，不能选座，只能最后一批登机。

总而言之，就是给便宜票加上各种各样的不便条款，精准地把那些能忍的，只在乎低价的价格敏感人群筛出来。

这个东西，也不是国内航司的发明，而是欧美航司几十年来玩剩下的东西。

早年他们甚至搞出过「周六过夜条款」。就是给便宜的往返票设置了一个附加条件：乘客必须在目的地待过一个周六晚上才能回来。

这条规则听起来莫名其妙，但针对的就是可以公司报销机票钱的出差旅客。

毕竟出差的人，周五就要回家，在外地空耗一个周末，原则上等于加班了，公司也不干、他自己也不干，乖乖地就去买贵价票了。

02

到这里，我们再来看退票费这件事，就很好理解了。

我们参考东航的标准，能不能退改签，手续费多少，基本是和你的舱等挂钩的，越是全价票，退改签成本越低。

有的航司，有一些超低折扣舱位，在起飞前4小时之后，退票手续费甚至可以收到100%，也就是只退税费和机建燃油。

如果你经常出差，那肯定会知道，没有固定的日程，只有善变的客户。不能退改，退改太贵的机票，等于废纸。

但如果你是那种提前两个月订好行程去大草原的湖边看候鸟飞回来的旅客，那退票权益对你来说就没啥用，就更适合购买低价票（高退票费版）。

归根结底，机票这东西，从来不只是一个简单的登机凭证。为了把乘客分门别类，航司在上面绑了一揽子合同契约。

03

但这还没完，因为消费者买机票，总得有个渠道。

少部分旅客会从航司自己的官方直营渠道买票。

但更多的，走的是第三方。比如传统的旅行社和各种分销商，我们可以简称为票代。另外就是近十几年崛起的OTA，类似携程美团飞猪这样的平台。

不管是OTA还是票代，都要从航司手上拿票务资源。

这个拿货的价格，有的是走「公开运价」，也就是和航司公开挂在系统里的价格是一致的。

但当航司官方售票情况不佳时，也有一部分票会被低价处理给大票代们，这个价格就是「私有运价」。

也许一张票，航司愿意给你退一半的票价，但多了票代这么一层，可能到手就分文不剩了。

不剥你一层皮，都不好意思说自己是做生意的对吧。

所以，如果你在买票的时候，看到底下标注「退改方式以出票方（第三方）规则为准」，就要多留个心眼了。

04

那么，回到开头的事件，一张15217元的国际机票，乘客退票只拿回了432块钱，还是平台垫的钱。

规则都是写好的，在卖票的时候乘客也是可以看到的，航司在这件事情里，就真的可以这么无辜，美美隐身吗？

当然不是。

民航公司虽然看起来一个个都是巨无霸，一年营收动辄百亿千亿，但事实上，民航的市场化竞争是非常充分的。

外加油价波动、高铁抢客，在我看来，民航其实是一个很烂的生意，中国的民航公司，普遍都在盈亏线上挣扎，三大航更是常年亏损。

因为不赚钱，所以更加需要精细化的规则设计，更加激进的价格歧视政策，想办法把每一分钱都赚到。

拿美国举例，美国交通部是强制要求航空公司单独披露改签费收入的。历史上，这项收入最高也没有超过全行业收入的2%。

中国这边也差不多，大部分航司甚至不会单独披露。东航披露过，2024年是1.85%，2025年是1.65%。

这个占比，放在任何一个行业里，都绝对不算多。蚊子腿也是肉，更何况人都快饿死了。

因为不赚钱，所以吃相很难好看，这也是为什么机票退票贵改签难，被骂了这么多年，却一直都很难改。

只不过，最近，这个情况稍微松动了一些。

像东航，两年前宣布航班起飞前30天免费退改，最近又改成了提前14天免费退改，虽然也谈不上多灵活，但至少是做出了一些正向改变。

另外，不少航司也有短时误购宽容期，允许出票后两小时内免费或者低成本退票换购。但距离很多国家都已经成熟的「出票后24小时内免费退」，还有很长距离。

这次一万五只退四百的事情过后，携程上线了「退票费低于20%强提醒」。既然要坑人，那也麻烦平台坑个明明白白。

毕竟，中国的消费者已经越来越不好坑了。在一个「仅退款」「无理由」大行其道的商业社会里，航司这个霸王条款如果还能守住，就显得太魔幻了。

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一个千亿赛道的“社死”时刻

锌刻度 — Fri, 14 Aug 2026 02:05:50 GMT

人形机器人续航仅2-4小时，被嘲“赛博花瓶”。换电、半固态、全固态三条路线激辩，背后是消费电子与工业设备逻辑的碰撞。本文拆解技术瓶颈与商业博弈，看“电量焦虑”如何破解。

距离人形机器人消费级产品发布已经过去一个多月，但随着舆论的持续发酵，一个令业内不得不正视的现实问题逐渐浮出水面。

自优必选发布优世界 U1系列并开启预售以来，这款价格跨度从家用轿车到小户型首付的产品（入门U1 Lite为11.98万元，顶配U1 Ultra男版高达99万元），被外界寄予厚望。但翻看官方公布的参数，该系列全系单次充电续航仅2-4小时。

有网友在社交平台吐槽：“刚跟它聊出点感情，它就低电量趴窝了。”这样的调侃，让“赛博花瓶”的标签流传开来。

对此，优必选的回应是：“目前全尺寸人形机器人续航基本都在2至4小时，这是行业普遍情况”。但“普遍”不代表合理，谁能接受，一台标榜情感陪伴的仿生人，竟然连一整晚的持续互动都无法支撑？

在近日举办的WAIC 2026上，均胜电子旗下均恩新能源总经理徐伟点出行业六大挑战：续航时间短、有效载荷受限、内部空间紧张、补能时间过长、安全风险突出、高动态运动下的瞬时大功率需求。“但这些可以归结为两个核心矛盾——续航能力不足和安全挑战。”

事实是，当人形机器人从实验室走向家庭和工厂，“电量焦虑”已经成为其规模化落地最现实的“拦路虎”。而面对这道难题，行业内部正在激烈争论换电、半固态电池、全固态电池这三条技术路线。

关于人形机器人“能量补给”的路线之争就此打响。

刚上岗就“趴窝”，三条路线吵翻了

现阶段，人形机器人普遍存在2-4小时的续航天花板，本质是多重物理条件共同约束下的现实结果。

其主要受限于当前液态锂电池的能量密度，并叠加人形机器人躯干内部空间有限、整机重量需要严格管控，多数产品的电池容量都低于2kWh等多重因素。

相关报道显示，宇树H1电池仅0.864kWh，静态续航不足4小时；特斯拉Optimus Gen2的电池容量达2.3kWh，已经属于行业较高配置，但在行走、作业等动态工况下，实际可用续航也仅约2小时。

更为特殊的是，当前主流人形机器人驱动关节大多缺少机械自锁结构，即便保持原地站立，髋部、膝盖等关节仍需要持续输出扭矩对抗重力维持身体平衡，仅维持站立姿态，整机功耗就可达200-300瓦。

直白来讲，一台电池不到2kWh的机器人，光是“站着”就能把电耗光。

不过，面对“电量焦虑”，行业已经探索出三条可行路线。

其一是换电。

换电的商业逻辑很清晰：将电池资产化、服务化。在工厂里，一台机器人停摆一小时，损失的可能是一条产线的产能，但换电让机器人7×24小时连续作业成为可能。

以优必选Walker S2为例，这款被定义为全球首款搭载自主换电方案的全尺寸工业人形机器人，其电池电量下降至20%阈值，可自主导航锁定就近换电站，依靠双臂协同完成热插拔换电，全程3分钟以内即可完成，无需人工介入干预。

可换电的优必选Walker S2 图源：优必选科技官博

不过，该路线代价不菲。毕竟部署一台机器人不仅要买本体，还要配套换电站、备用电池等基础设施，直接拉高部署成本。

其二是半固态电池。

半固态电池的优势在于左右逢源：融合了部分全固态技术，同时兼容现有液态电池供应链与生产设备，因而被不少业内人士视为“过渡期的最优解”。

在WAIC 2026上，均胜电子推出均恩固液混合电池包，能量密度达大幅提升至380 Wh/kg，综合续航提升约60%。对此，徐伟直言，半固态电池是当前唯一可快速规模化落地的路线。

其三是全固态电池。

全固态电池被不少业内人士视作“终极答案”：其能量密度理论上可突破400Wh/kg，甚至向500Wh/kg迈进。意味着同样重量下，机器人能携带两倍以上的电量，动态续航有望从2小时拉升至6到8小时，彻底打破“站两小时就得歇”的尴尬。

关键是，固态电解质具备不可燃特性，能大幅降低电解液诱发的热失控起火风险。对于需要近距离与人协同作业的人形机器人而言，这不仅关乎性能体验，更是不可忽视的安全底线。

但产业现实远优于概念PPT的美好预期。截至目前，全固态电池仍受困于固‑固界面阻抗居高不下、规模化制造工艺尚未成熟两大核心难题。综合多家机构与产业链企业的研判，全固态电池想要达到车规、机器人级别的稳定量产应用条件，普遍预期至少要等到2028年之后。

于是，三条路线的博弈格局逐渐清晰：换电瞄准当下，解决现实场景的燃眉痛点；半固态承担承上启下的角色，作为产业中期过渡方案；全固态则押注远期，寄托着对行业颠覆性变革的期待。但资本与市场很难长久等待遥遥无期的完美技术方案，它们更需要的，是当下就能落地运转、可以投入使用的产品。

人形机器人普遍存在“电量焦虑” 图源：小红书

这种焦虑直接反映在产业端的动作上，让头部厂商与电池企业开启多线押注模式：宇树G1量产机型已批量采用新能安JP系列全极耳电芯，旗下多款人形机器人正全面切换为新能安全极耳电芯；均胜电子发布适配具身智能体的均恩固液混合电池包，同时成立合资公司，专门为人形机器人开发半固态与固态电池产品……

电动汽车的作业，机器人抄不了

在这场路线之争的背后，一个更深层的问题被反复提及：人形机器人的能量补给，究竟应该像手机一样追求一天一充，还是像汽车一样建立能源网络？

如果答案是前者，那半固态电池和全固态电池将主导未来，即机器人回家后自己插上充电桩，像扫地机器人一样自动回充，用户无需任何干预。

如果答案是后者，那换电模式将催生一个全新的“机器人能源服务”行业，即换电站像加油站一样遍布工厂和社区，机器人成为能源网络的节点，而电池资产则被金融化、运营化。

两种逻辑，指向两种截然不同的商业生态。前者是消费电子的逻辑，轻资产、标准化、用户友好；后者是工业设备的逻辑，重资产、服务化、B端主导。而人形机器人恰恰横跨这两个市场，因为它既是工厂里的生产力工具，也是家庭里的消费级产品。这注定了路线之争不会有一个非黑即白的答案。

历史总是惊人地相似，电动汽车行业也曾站在同样的十字路口。一边是特斯拉力推的超充网络，从V3到V4，充电时间从15分钟压缩到“一秒一公里”；另一边是蔚来在换电上豪掷重金，截至2026年，换电站已超3700座，累计换电过亿次。两条路线打了十几年，至今没有谁能彻底压过谁。

人形机器人的电池困局，之所以比电动汽车还要复杂，是因为它面对的工况远比汽车更分裂。

首先，汽车底盘拥有平整充裕的空间来排布电池包，数百公斤的电池组平铺于底盘，结构布置压力很小。而人形机器人需要将电池压缩在狭小的胸腔内部，同一空间内还要容纳四十余台关节电机、高算力主控芯片以及多路传感器，留给电池的可用空间，可能不及汽车电池舱的零头。

其次，电动汽车电池属于长周期耐用资产，普通用户两三天完成一次补能，普遍享有多年质保，退役后还具备梯次利用残值。但人形机器人若是高频运转，单日可能需要完成三至四次充电或者换电，电池循环寿命会被快速消耗，往往两三年就面临报废，残值几乎归零。

最后，电动汽车运行过程功率波动相对平缓；人形机器人在起步、急停、爬坡等动作下功率会瞬间冲高，瞬时峰值功耗可达平均功耗的数倍。快思慢想研究院院长田丰表示，在现有电池材料体系之下，决定瞬时爆发力的功率密度，与决定续航能力的能量密度二者之间，存在天然互斥。

站在这一维度观察，人形机器人或许正在演绎一套区别于电动汽车产业的“新剧本”：工业场景中，换电凭借7×24小时的连续作业能力占据主导；家庭场景中，半固态电池凭借更高的能量密度和便捷的充电体验成为主流；而全固态电池，则作为终极技术储备，等待成本曲线下探到临界点后，再全面接管市场。

真正值得追问的从来不是“哪条路线会赢”，而是当换电站开始出现在工厂车间，当半固态电池走进家庭客厅，当全固态电池从实验室走向量产线，人形机器人的“电量焦虑”，究竟会靠技术迭代彻底攻克，还是会被创新的商业模式间接化解？

答案或许两者皆是。电池材料迭代、电机效率优化、运动控制算法升级、电源管理系统精进，硬件与算法的每一环都在等待关键性突破。而换电配套网络的普及、电池资产管理平台的搭建、电池梯次利用体系的成熟，这一系列商业基础设施的建设，可能比电池技术本身更能决定“电量焦虑”何时成为历史。

十年前，电动汽车用一代产品周期完成了从“续航100公里”到“续航500公里”的跨越。眼下，人形机器人正站在相似的起跑线上。机构测算，2026年全球出货量有望突破5万台，年增700%以上。当出货量从万台级迈向百万台级，电池将不再是锦上添花的参数，而是决定产业能否真正起飞的关键变量。

技术路线的博弈，争的不只是“充电还是换电”的方案取舍，更是一场千亿赛道底层商业逻辑的重构。

撰文/ 孟会缘编辑/ 黎文婕

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从0到1带你速通DeepSeek Harness。

数字生命卡兹克 — Fri, 14 Aug 2026 01:23:44 GMT

DeepSeek Harness 正式发布，以“一切皆插件”理念重新定义 Agent 架构。本文深入解析其 Cordis 内核、四种模式及生态战略，探讨它为何不叫 Code 而叫 Harness，以及开发者如何参与这场自进化革命。

在昨天正式发布DeepSeek V4 Pro正式版之后。

预告了很久的，DeepSeek家自己的Agent产品终于也发出来了。

名字叫，DeepSeek Harness。

理念也很清晰，一切皆插件。

可能是有史以来最快的速度，截止到我写完文，它在Github上到了3万7的Star。

说实话，我在体验完，又完整的扒了开发者文档，用了一些插件之后，我觉得这确实是一个很特别的产品。

这也必然是个二极管产品，喜欢的人会觉得，这就是未来，不喜欢的人会觉得，这玩意太糙了毫无用户体验谁用的明白啊。

所以，我也想用这篇文章，来试图聊聊几个问题，我理解中的DeepSeek Harness是什么？为什么不用DeepSeek Code要用DeepSeek Harness这个很工程的名字？以及这玩意到底应该怎么用。

先来聊聊，DeepSeek Harness到底该如何理解。

DeepSeek在官网上放了一条很重要的公式。

Agent = Model + Harness。

这个公式，是LangChain之前在聊Agent Harness的时候提出来的，一个好的Agent，必然是由Harness和模型一起构成的，对Harness不了解的，可以去看看我之前写的一篇科普文：一文带你看懂，火爆全网的Harness Engineering到底是个啥。

你用的Claude Code、Codex、Workbuddy这些，本质都是Harness，要跟模型比如Claude Fable 5、GPT 5.6-Sol这些搭配起来用才行，要不然就是个纯空壳。

而一个Harness的构成，其实还是蛮复杂的，东西特别多。

工具、Skills系统、会话、沙箱、存储、Agent循环、调度、子Agent、工作流等等等等。

在过去，这些所有的东西，都是被封装在一个以软件为名的壳里，比如Codex。

我们上面所说的一切，几乎都是厂商自己做好的，我们更多的是在用对方持续不断提供给我们的软件服务，也就是一个产品，而那些东西，全都被藏在了后方，普通用户是看不到的，也不需要知道。

普通用户真正要做自定义管理的，其实就是Skill、MCP之类的，其他的所有东西，全部都是Codex封装好的，你改不了，没事也不会去改。

而在DeepSeek Harness中，所有所有所有的这些东西，全部都被包装成了插件，也就是说，你全部都可以自定义。

就很像我们以前玩过的所谓的模块化手机，所有的硬件部分都可以我们随便改。

DeepSeek Harness也类似，真正的核心只有一个东西，叫Cordis的内核，这个内核的作者加入了DeepSeek，然后这一次，他们甚至发了一篇88页的论文。

这个内核干的事情极其克制，只负责插件的加载、卸载和依赖管理，其他的什么都不管。

最牛逼的是，可以在Agent运行的过程中，随时更换插件，还能保证Agent运行状态不崩。

核心是两个特性：

Temporal composability，时间可组合性，也就是一个插件卸载之后，它之前产生的副作用能不能完整撤销。

Spatial composability，空间可组合性，一个插件如果依赖其他插件，当其他插件出现、消失、改变时，它能不能动态地重新处理自己的依赖

所以你看这两个特性你就懂了。

整个Cordis的内核本身，是为了让Agent在运行过程中不断的给自己开发、安装卸载插件，不断的插拔自己给自己添加和删除能力，从而形成某种意义的自进化。

这就是DeepSeek Harness的底层机制。

所以与其说它是一个Agent产品，不如说这是一个为了展示Cordis内核给大家预设了100多个一方插件的科研成果。

这也就是DeepSeek反复强调的理念：

一切皆插件。

所以，现在你也知道，DeepSeek为啥叫Harness，不叫Code和Build之类的，为啥这次的版本，也叫开发者预览版。

因为人做的不是Agent产品，人做的是一个基建，是Harness系统。

它需要全世界开发者进来，来一起插拔，帮他做各种各样的插件出来，丰富整个DeepSeek Harness的生态，从而形成一个新时代的平台，同时完成Agent的自进化。

所以，整个社区，才会吵得不可开交。

一边说这个理念太牛逼了太好了，另一边说这玩意鬼才用，我为什么没事要插拔。

一个新事物诞生必然有他的争议，但是无所谓，我觉得对于大家来说，最好的方式，还是上手用一用。

官方网址在此：

https://www.deepseek.com/harness/

安装命令：

npx @deepseek-ai/dsh web

你要是看不懂，不知道咋运行，那就把这个命令随便扔给任何一个你的本地Agent产品，让它帮你装。

装好以后，就会给你弹出一个本地网址。

你直接复制到浏览器打开就行。

第一次运行会让你填上你的DeepSeek API，你去官网搞一个就行，记得充一点钱。

API开放平台官网：

https://platform.deepseek.com/

贴好以后，就可以进入到首页了。

一个标准的WebUI界面，甚至这个界面本身，也是一个UI插件。

所以这个UI界面，你也是可以随便改的。

比如群友@黑哥小黑子（blake，随手就做了皮肤插件。。。

然后模型这块，可以选两个，Flash和Pro。

也可以选思考强度。

这里模型需要注意一下，DeepSeek也正式官宣涨价了。

而且涨的不是一丁点两点，这个涨幅说实话，是有一点离谱的。

V4 Pro的缓存命中价格，直接涨了12倍。

高峰期的输出价格，直接来到了离谱的27块钱。

这个价格的性价比配合DeepSeek V4 Pro的性能，我是觉得从曾经的价格屠夫一下子少了很多的吸引力，我之前预测就是2倍左右，结果高峰期涨价实在有点太狠了，起步都是3倍。

给大家对比一下现在其他主流模型的价格。

其实跟GLM、Qwen 3.8 Max已经不是特别能拉开差距了。

更别提GLM-5.3应该马上也要发了，价格大概率是不变的，能力基本上又是个开源SOTA，那DeepSeek V4 Pro的性价比，单从API角度来说，就可能比不过GLM了。

而在DeepSeek Harness里，其实也并没有把你锁死在DeepSeek模型上。

它支持添加目录里的模型提供方，也支持自定义提供方、Base URL、协议和模型列表。以后你完全可以把别家的模型接进来。

比如，你就完全可以在DeepSeek Harness里用GLM。

然后回到首页，点击“选择工作区”，添加一个项目目录，这就是你的Agent，能操作的项目文件范围。

接下来就是最特别的了，也是普通用户最难理解的，大家搞得最懵逼的，四种模式。

我觉得大家在前面知道了DeepSeek Harness的内核Cordis之后，千万不要把它当成是DeepSeek Haness真正的模式来去理解。

这就是他们给你的几种模板预设，对，就是纯粹的模板，方便你开箱即用的。

然后我简单的说一下四种模式的区别。

1. 标准模式

你如果是第一次使用，或者对底层机制没有那么了解的，相信我，无脑选择标准模式就可以了，标准模式拥有完整的代码Agent能力，包括文件读取与编辑、Shell、文件搜索、网页搜索、Skills、计划、目标、后台任务、子Agent和工作流等等，这些插件都已经给你预设好了。

2. PTC模式

PTC模式拥有标准模式的全部能力。

区别出现在工具呈现方式上。

标准模式里，模型通常发起一次工具调用，拿到结果，再决定下一步。PTC模式会给模型一套Code Mode SDK，让模型写一段TypeScript程序，在一次run_code里组合多个工具操作。

原来可能需要五次模型往返的读取、搜索、筛选、并行调用和结果整理，有机会被压进一次程序执行，这会减少模型与工具之间来回对话的次数，也更适合结构化、多步骤、可并行的操作，同时也更省Token。

但是这就需要模型具备足够稳定的代码规划能力，调试难度还挺高的，小白先不用碰，就用标准模式就行。

等你遇到大量重复工具往返，或者想测试DeepSeek模型的程序化工具调用能力，再开PTC。

3. 极简模式

极简模式只给模型两个核心工具：一个持久Bash，一个文件编辑器。

它还会把系统提示词固定成一句非常简单的“你是一个有帮助的软件工程助手”，去掉上下文压缩和大量额外能力。

这个模式主要用于最小环境下的模型基准测试。

就比如你想比较两个模型裸Agent能力时，它非常好用。

但是没事别日常用，你会发现根本没法用。。。

4. 创造模式

这个才是DeepSeek Harness最特别的地方。

创造模式拥有标准模式的完整能力，还能检查自己正在运行的Cordis环境，在内存中试验插件，帮助你创建新的Agent和插件。

就是说，它能让Agent直接改造自己。

比如，你可以告诉它：

“帮我做一个只允许读代码、不允许改文件，专门负责安全审计的模式。”

也可以告诉它：

“帮我做一个接入公司内部搜索、固定使用某个模型、拥有三种专属Skills的研究Agent。”

甚至你可以先让Agent来检查自己身上已有的插件和能力，如果你发现它没有某个插件的话，可以直接创造一个插件，然后直接挂到自己正在运行的流程中。

用一个比喻来说，就是Agent发现自己没有扳手，于是现场造了一把扳手，插到自己手上，接着用这把扳手继续干活。

这个是整个DeepSeek Harness的最核心的特点，也是Cordis内核最棒的体现。

然后DeepSeek Harness还有一个对开发者很友好也是很特别的一点。

就是他们把会话设计成一份只追加的事件日志。

模型看到的系统提示词、用户消息、推理内容、工具调用和结果、权限变化、上下文注入、压缩、子Agent调度，都会成为日志里的事件。

下一轮模型看到的历史，也是从这份日志重新推导出来的。

这件事还是挺有意义的，价值很大。

很多Agent失败以后，你只能看到任务失败或者无限循环，根本不知道它在哪一步开始跑偏的。

Harness里的轨迹视图可以按来源查看每一次运行，对开发者来说，这意味着可观测、可审计、可复现，非常适合做研究。

目前官方的第一方插件，你都可以在设置页面的插件里面看到，看不懂也不用管，你直接用就行了。

如果你觉得缺什么，你也可以用创造模式自己造。

跟DeepSeek Harness一起上线的，还有社区插件入口。

有很多开发者开发的三方插件。

我挑了一下，有些不错的，我觉得可以推荐大家装上，能大大的增强你的使用体验。

1. dsh-at-file

https://github.com/omdsh-dev/dsh-at-file

装完后直接在输入框@就可以调用文件了，很方便。

2. dsh-genui

https://github.com/omdsh-dev/dsh-genui

允许模型在回复里直接渲染图表、表格、表单、Diff、Mermaid、交互面板之类的，很有用。

3. dsh-automation

https://github.com/titanwings/dsh-automation

给DeepSeek Harness补上了自动化的能力，刚需，就是这个交互感觉做的稍微有点问题= =

4. DSH-better-sidebar

https://github.com/omdsh-dev/DSH-better-sidebar

直接给 DSH 补上了一套类似 VS Code 的工作台，文件管理、代码编辑、真实终端、Git、Diff、内嵌浏览器、后台任务和子代理状态，全都塞进了侧边栏里，能让功能更多，也更好用一点。

5. ModLens

https://github.com/liustack/modlens

给纯文本的DeepSeek模型补上视觉能力，配置好视觉通道以后，直接往对话里粘贴图片，模型就可以读图了，刚需。

总之，这个Hanress的其他有趣的地方，就交给大家去探索了。

最后，我还是想说。

DeepSeek Harness是一个非常有趣的系统，插件插拔的概念也很棒，但是从产品角度来说，其实对普通用户还是非常不友好的。

过多的开发者术语、过高的使用门槛、过少的功能、过差的用户体验，每一步其实都是会让普通用户劝退的。

但是DeepSeek可能本身就是这么一个更加注重科研和探索的团队吧。

就像他们的Slogan所说的。

探索未至之境。

加油，DeepSeek。

作者：数字生命卡兹克公众号：数字生命卡兹克

本文由 @数字生命卡兹克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

档口供应链对账笔记

Totoro畅 — Fri, 14 Aug 2026 01:20:17 GMT

在农产品批发市场的凌晨档口，对账是供应链中最混乱也最被忽视的环节。本文从常驻市场的产品经理视角，拆解一套农批对账系统从0到1的设计全过程：6大差异类型、三层架构、自动对账双模式，以及1.2万差异如何自动排查的实战案例。不讲概念，只讲实战。

我是一名B2B平台的产品经理，常驻过农产品一级批发市场。在凌晨3点的档口里，我见过最真实的交易场景：7个采购方同时下单、过磅排长队、临时欠款”先欠着一起付”——这种混乱，是任何PRD模板都覆盖不了的。

也是在档口里，我发现了一个被99%的产品经理忽略的问题：对账。

对账不是”应收减实收”这么简单。在一个日均3000笔交易、4种支付方式、6种差异类型的场景里，对账是整个供应链最容易出问题、却最没人愿意碰的环节。

这篇文章，我从一个”常驻档口”的产品经理视角，拆解一套农批对账系统是怎么从0到1设计出来的——包括问题拆解、系统架构、关键设计决策，以及踩过的坑。不讲概念，只讲实战。

一、痛点：为什么对账是供应链的”隐形黑洞”

先说场景。农产品一级批发市场的交易模式是这样的：

凌晨2点开市，8点收市，高峰期3:00-6:00产生全天70%的交易
4种支付方式混用：微信、支付宝、银行卡、现金
2种结算模式并存：日清日结（现款现货）+ 月结（赊账，月底统一对账）
临时欠款常态化：采购方”先欠着，一起付”是常态

在这种场景下，对账的痛点有三个层次：

第一层：对账慢

财务每天下午开始对账，3000多笔交易逐笔核对，日均耗时4-6小时。高峰期（节假日前后）甚至要1-2天才能出对账单。老板不知道今天到底赚了多少、谁还欠钱、哪些账对不上。

第二层：差异多

对账差异率长期在12%-15%之间——也就是说，每100笔交易有12-15笔对不上。差异的原因五花八门：过磅重量和开单量不一致、扣杂标准不统一、同一笔重复记账、价格调整后没同步……

第三层：风控缺

月结模式下，信用额度是各档口独立管理的。一个采购方在A档口赊账到了上限，转头去B档口继续赊——跨档口信用没有全局视图，坏账从”事后发现”变成”事后都发现不了”。

这三个痛点指向同一个问题：没有系统化的对账能力，供应链的财务就是一本糊涂账。

二、拆解：把”对不上”拆成6种类型

做对账系统的第一步，不是写代码，是把”对不上”这件事分类。我在档口蹲了2个月，把所有见过的差异场景归成了6大类型：

产品经理的关键洞察：这6种差异类型不是拍脑袋分的，是从档口实际交易里长出来的。类型不同，处理策略不同——临时欠款要催款，过磅差异要校准扣杂率，跨档口信用要全局锁定。不能一个”对账差异”标签糊到底。

三、架构：采集层、匹配层、处理层

把差异类型定义清楚后，系统架构就自然了——三层分工：

采集层：把4个数据源归拢到一张表

开单系统：拉应收数据（该收多少）
过磅系统：拉实际称重（扣杂基准）
支付网关：拉4种渠道的实收流水（微信/支付宝API + 银行银企直连 + 现金收银台录入）
信用系统：拉赊账记录和额度使用情况

关键设计：统一字段。不管哪个渠道进来的数据，统一成5个字段——交易编号、金额、时间、支付方式、状态。这样匹配层不用关心数据来源，只管按交易编号配对。

匹配层：5步撮合引擎

这是对账系统的”心脏”。核心逻辑是分层匹配，精确先吃掉大部分：

为什么分层匹配是核心设计？如果全量人工逐笔对，3000笔要看3000次。但精确匹配自动对平85%，模糊匹配再捞回10-15%，真正需要人看的只剩5%以内。人从”逐笔对”解放到”只看异常”，这就是效率提升8-12倍的本质。

处理层：差异自动处置

匹配完不是结束，差异要有人处理。处理层的作用是按差异类型自动触发动作：

临时欠款 → 自动发催款通知（短信/企微）
过磅差异 → 自动计算扣杂率偏差，推给档口确认
跨档口信用超标 → 全局锁定该客户赊账权限
重复记账 → 自动去重，标记一条为无效
价格未同步 → 推给业务方确认价格变更

四、自动对账怎么跑：日清日结 + 月结双模式

架构讲完了，很多人会问：系统每天到底怎么自动跑的？ 这才是对账系统的核心。我们设计了两种自动对账模式，分别对应两种业务场景。

模式一：日清日结自动对账（每天跑）

日清日结是农批市场最主流的结算方式——当天的交易当天对完，不留隔夜账。系统的自动对账流程是这样的：

关键设计：对账不是”一次性跑完”，是”分层漏斗”。3000笔交易进来，精确匹配自动对平2500笔（不用人管），模糊匹配再捞回400笔（不用人管），真正需要人看的只剩100笔以内。财务从”逐笔对3000笔”变成”只看100笔异常”，4-6小时压到30分钟。

模式二：月结自动对账（每月跑）

月结客户（如XX餐饮这种长期合作的采购方）是另一套流程，核心是信用额度管理 + 月度汇总对账：

对账状态机：8个状态的流转

每笔交易在对账系统里都有自己的生命周期，从”待对账”到”已关闭”，一共8个状态：

为什么要设计”驳回”状态？因为差异分类不是100%准确的。系统可能把”价格未同步”误判成”过磅差异”——财务看到后觉得不对，可以驳回，让系统重新分类。这个回路让对账系统越用越准：驳回的案例会反馈到规则库，优化后续分类逻辑。

实战案例：1.2万差异怎么自动排查

说个真实场景。某天系统跑完日对账，显示总差异12,000元——应收和实收差了1.2万。如果没有系统，财务要逐笔翻3000条记录找。系统的处理流程：

第一步：按支付渠道拆分。系统自动把1.2万拆成4个渠道——微信3,200 + 支付宝2,800 + 现金4,500 + 银行卡1,500。现金差异最大，优先排查。

第二步：撮合引擎自动对平。4个渠道各自跑精确+模糊匹配，微信/支付宝/银行卡大部分自动对平（T+1到账延迟导致的”假差异”），剩余真实差异600元。

第三步：6大差异分类。600元自动归到6个类型：临时欠款210 + 过磅差异150 + 扣杂不一90 + 跨档口60 + 重复记账60 + 价格30。

第四步：自动生成工单。每个差异条目生成一个处理工单，推给对应负责人。临时欠款→自动发催款通知，过磅差异→推给档口确认扣杂率，跨档口信用→自动锁定。

结果：1.2万的差异，系统自动对平了11,400元（95%），真正需要人看的只有600元。而且这600元已经按类型分好类、生成好工单了，财务只需要逐条确认就行。从”找1.2万”变成”看600元”，这就是自动对账的价值。

底层逻辑：付款和退款怎么分开核对

讲完流程和案例，有人会问一个核心问题：微信对账单里付款和退款是混在一起的，系统怎么区分？又是根据什么去核对的？

这是对账系统设计里最容易被忽略、却最关键的细节。拆开讲。

问题1：根据什么核对？

很多人以为对账是”猜”的——其实不是。微信支付调API下单时，你的系统会把订单号传给微信（字段叫 out_trade_no，即商户订单号）。微信对账单里自带这个号，所以匹配键是现成的：

但金额为什么也要校验？因为可能订单号一样但金额被改过——开单时¥1,800，议价后改成¥1,750但系统没同步，微信那边付的还是¥1,800。所以编号一致但金额不一致 → 标记为”价格未同步”差异，不能只看编号就判对平。

问题2：付款和退款怎么分开？

微信对账单CSV里，付款和退款是同一个文件里的不同行，靠”交易状态”字段区分：

系统读进来后，一个if判断就分开了：

if 交易状态 == “SUCCESS” → 进付款表

if 交易状态 == “REFUND” → 进退款表

分开之后，两批数据各自走自己的匹配流程，互不干扰。

问题3：两轮匹配怎么跑？

第一轮：付款匹配。拿付款表和系统应收表配对——精确匹配（订单号+金额一致）对平80%+，模糊匹配（金额差<1元+时间差<5分钟）再捞回10-15%，剩余的是付款差异。

第二轮：退款匹配。拿退款表去系统里找对应的退款审批记录

退款对账最大的坑：微信退了但系统不知道——意味着有人在微信后台手动退款了但没走系统审批流程。这种必须标红告警，因为钱已经退了但系统里还显示”已收款”，如果不及时发现就是真金白银的损失。

最后算净额

两轮匹配完后，最终看的是净额，不是流水：

T001：应收¥1,800 – 付款¥1,800 – 退款¥1,800 = 净收¥0 → 对平

T002：应收¥900 – 付款¥900 – 退款¥0 = 净收¥900 → 对平

T003：应收¥600 – 付款¥600 – 退款¥200 = 净收¥400 → 对平

产品启示：自动对账的核心不是”AI多聪明”，是“数据分流 + 分层匹配”。先用交易状态把付款和退款分开（一个if判断），再各自走精确+模糊匹配，最后算净额。退款必须单独走一轮，不能和付款混在一起算——否则退款会把付款金额冲掉，差异全乱。这个设计看着简单，但很多对账系统死在这一步。

五、关键设计决策（踩坑后想明白的）

决策1：现金渠道的防漏录机制

4种支付方式里，现金是最大的数据黑洞。微信和支付宝有API自动拉数据，银行有银企直连，但现金靠人工录入——漏录率高达15%。

我们设计了3层防线：

产品启示：线下场景最大的问题不是技术实现，是数据源头不可控。解决思路不是”做更好的系统”，是”在录入端就堵住漏洞”——让数据产生时就关联，而不是事后补救。

决策2：跨档口信用的全局视图

月结风控的核心痛点：信用额度各档口独立管理，采购方分散赊账就能规避限额。原来的覆盖率只有单档口40%——也就是说，60%的赊账在系统里是看不见的。

解决方案：全局信用计算引擎，跨档口赊账实时汇总。但这里有个技术挑战——跨档口汇总需要分布式事务+最终一致性，计算延迟要控制在500ms以内，否则凌晨高峰期系统会卡。

产品启示：风控的本质不是”限制”，是“看见”。设计的时候我们做了一个关键决策：不阻止交易，但实时展示全局使用率。赊账达额度80%自动预警，100%才自动锁定。先让老板看见，再让系统决策——AI辅助人，不是替代人。

六、落地效果：用数据说话

最重要的变化不是效率，是”看见”。系统上线前，老板不知道哪些账对不上、谁在跨档口赊账、哪些差异是常态哪些是异常。系统上线后，这些全部可视化了。对账系统真正的价值不是”对得更快”，是“让看不见的变成看得见的”。

七、3条产品方法论沉淀

1. 先分类，再系统化

做任何系统化产品，第一步不是画原型，是把问题分类。我们对账系统的6大差异类型，是在档口蹲了3个月整理出来的。类型定义清楚后，系统架构（采集→匹配→处理）几乎自动浮现。

如果你做的产品面对的是一个混沌场景，先问自己：这个问题能不能分成5-6种类型？ 如果不能，说明你对业务的理解还不够深。

2. 分层匹配，降低人工介入

对账撮合引擎的核心设计是”分层匹配”——精确匹配先吃掉80%+，模糊匹配再捞回10-15%，剩余5%交给人工。这个思路适用于所有”海量数据配对”场景：

订单和物流单的匹配
发票和报销单的匹配
采购单和到货单的匹配
会员系统和积分系统的对账

核心原则：让机器做80%的重复工作，让人做20%的判断工作。

3. AI辅助人，不是替代人

系统设计里有一个贯穿始终的原则：AI辅助人，不是替代人。具体体现在：

对账差异分类后，不自动处理，而是生成工单推给人确认
信用预警分两档：80%预警（只提醒），100%锁定（才行动）
补货推荐用置信度标记：0.85以上可直接采纳，0.7以下强制人工复核

为什么不让系统全自动？因为业务有上下文，AI没有。系统不知道这个采购方是不是老客户、这个价格是不是促销价、这笔差异是不是预期内的。先让AI做计算和推荐，让人做判断和决策——这个边界，是整个系统最核心的设计。

对账系统的6大差异类型，不是我在PRD里构思出来的，是在档口里看出来的——张老板骂”你这系统太慢了”，过磅师傅说”今天扣杂多扣了5斤”，财务抱怨”这3笔又对不上”。这些声音不会出现在需求访谈的会议纪要里，但它们才是需求的真正来源。

我做产品经理这几年，最重要的能力不是画交互图、写文档，是能在业务现场把混乱拆成结构。档口的混乱是表象，6大差异类型是结构，3层架构是解法。从混乱到结构再到系统，这条路是每个供应链产品经理都要走的。以上，希望对同行有帮助。有问题欢迎评论区交流。

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模型能力逐渐趋同，Infra开始成为下半场竞争要塞

余量思考 — Fri, 14 Aug 2026 01:19:46 GMT

当模型能力趋同，AI产品的竞争焦点正从模型本身转向基础设施（Infra）。本文用奶茶店类比拆解Infra的构成，分析其成为热词的三大原因，并给出产品经理感知与参与Infra决策的实用方法，助你在技术讨论中不再被动。

一、最近，人人都在聊Infra

最近几周，如果你有在关注AI播客聊的内容，会发现大家不约而同地聊到了同一个话题——Infra。不管是张小珺和Inferact的联合创始人游凯超，还是硅谷101的陈茜和RadixArk的联合创始人盛颖，亦或是十字路口的Koji和Runta创始人戴冠兰，来自各个公司的大佬们都选择在这个时候出来聊Infra这件事。

这不是巧合。这里面到底是什么原因？

二、Infra到底是什么

在聊具体原因之前，我们首先得搞明白Infra到底是什么。

用一个大家都能懂的例子来解释。假设你想开一家奶茶店，你卖的奶茶就是你的产品（对应AI里的模型），但只了解配方是远远不够的，你还需要一整套东西才能真正把奶茶卖出去：

店面和设备（算力）：你的制冰机、封口机、冷藏柜能撑多大出杯量。设备拉胯，高峰期就炸单。
供应链（数据基建）：茶叶、鲜奶、水果从哪来，怎么验收，怎么储存，过期了怎么处理。原料不稳定，口味就不稳定。
SOP和培训（训练平台）：怎么让新店员也能做出一样味道的奶茶，而不是全靠老师傅手感。
出餐和外卖（推理部署）：顾客下单到拿到奶茶要多久，外卖高峰能不能扛得住，一杯的配送成本是多少。
试喝和品控（评估体系）：新品上线前怎么测，上线后怎么追踪差评原因。

这些加在一起，就是你这家奶茶店的Infra。

大家平时讨论AI，聊的都是”这杯奶茶好不好喝”（模型能力），但很少有人关心这家店的后厨、供应链和出餐效率。而Infra，解决的就是后面这些问题。

三、为什么今年Infra突然变成了热词

Infra并不是一个新概念，但为什么在今年特别是最近几个月变得格外火热？我觉得有三个原因：模型趋同、场景变复杂、成本压力。

1. 模型趋同

从7月份开始到现在，可以说是一个模型集中喷发的阶段——Fable 5变为订阅计划、Opus 5.0发布、GPT-5.6发布，国内也有Kimi K3、DeepSeek V4 Pro等等。这些模型之间确实还存在差距，但已经远不像当初Opus 4.6那样的断崖领先了。当模型能力越来越趋同，竞争的焦点就自然转向了另一个维度：谁的Infra做得更好，谁就更有可能胜出。

2. 场景变复杂

回想2024年5月GPT-4o刚发布的时候，主流AI产品的形态其实很简单——一个聊天框，你输入文字，它输出文字。这种场景下Infra的压力并不大：一个模型、一次推理、返回结果，完事。

但当时钟拨到2026年的今天，场景形态已经发生了翻天覆地的变化：

1）从纯文本到多模态。 多模态智能体能够理解语音、图像、视频、手势等多种输入类型，这和处理纯文字的算力需求完全不是一个量级。处理视频和高分辨率图像的计算开销远大于文本，需要更大的存储、更高的带宽、更强的GPU，Infra的每一层都要升级。

2）从单轮问答到Agent多步执行。 现在的趋势是让AI不只是回答问题，而是像一个员工一样自主完成任务——比如你说”帮我调研这三家供应商并出一份对比报告”，Agent要自己拆解任务、调用搜索工具、读文档、做对比、写报告。一次用户请求可能触发几十次模型调用、多次工具调用、跨环节的状态管理——Infra要支撑的不再是”一问一答”，而是一整条工作流。

3）从云端到端云协同。 敏感数据在本地小模型处理，复杂任务上云，这种混合部署模式正在成为趋势。Infra的复杂度又上了一个量级——你不只要管云端服务器，还要管终端设备上的模型部署和调度。

一句话：去年的Infra只需要支撑一个”对话”，今年要支撑一整条”生产线”。

3. 成本压力

这一点需要先做一个核心区分：训练成本是项目预算（一次性的），推理成本是运营开支（持续性的）。

训练有多贵？根据斯坦福2025年AI指数报告，谷歌Gemini 1.0 Ultra的训练成本高达1.92亿美元。但训练是阶段性的——你花几个月训完一个模型，这笔钱就花完了。

推理则不一样。模型上线以后，每个像你我这样的用户的每次请求都在消耗算力。单次成本虽低，但每天累积，用户量大时全年推理的运营支出会逼近甚至超过训练成本。而且推理成本很难提前算准——它同时受模型结构、Token长度、服务延迟、并发波动、缓存策略和任务链路的影响。

这直接影响了一款AI产品能不能活下去。推理成本决定了产品的定价和商业模式——为什么有的AI产品免费（靠广告或数据飞轮）、有些按次收费、有些只开放API不做toC？背后很大程度上就是推理成本结构在起作用。

不过也有好消息：成本正在快速下降。而成本下降本身就是Infra优化的结果——更好的推理引擎、量化技术、缓存策略等等，正在推动更多应用场景变得经济可行。这也从另一个角度解释了为什么Infra成了热词：它不只是成本问题的根源，也是解法。

四、Infra强不强，PM怎么感知得到？

说了这么多，你可能会问：我又不写代码，Infra强不强跟我有什么关系？

请想象一个场景：你想让用户上传一段会议录音，AI同时做语音转文字、提取待办事项、生成会议纪要。你觉得市面上的模型都有这个能力了，方案写好了提给技术。

技术说做不了。

原因不是模型不行，而是推理服务扛不住这个链路：语音转文字要调一个模型，提取待办要调另一个，生成纪要又是一个，三个模型串联起来延迟太高，用户要等两分钟。

如果这个时候你不懂Infra，可能就默默接受”做不了”三个字了。但如果你知道瓶颈出在推理调度而不是模型能力，你就可以跟工程师讨论：能不能先把语音转文字做成异步？纪要生成用更轻的模型？待办提取用规则兜底？

再比如，产品路线图上有两个功能，一个是实时对话（低延迟、高并发），一个是离线批量分析（延迟不敏感、但数据量大）。如果你不了解Infra，你只能按用户价值排序。但如果你知道目前的GPU资源和推理架构更适合做离线批处理，而做实时对话需要额外采购推理服务或者重构调度系统——这个信息会直接影响你的优先级判断。

这不是说技术限制应该压过用户价值，而是你需要把实现成本算进优先级公式里。否则排出来的路线图，就是一厢情愿。

五、不用学CUDA，但你需要会问这几个问题

Infra的重要性说到这里，可能有人开始焦虑了：那我是不是得去学一堆技术？

不用。你需要的不是学会具体实现，而是在下次跟技术开会的时候，知道问什么、怎么问，不至于被一句”没法做”给堵死。

当你在评估一个新功能能不能做的时候，问：

“这个功能上线后，单次调用的推理成本大概在什么量级？”——你不需要精确数字，但需要知道是几毛钱还是几块钱，这决定你能不能开放给免费用户。

“瓶颈在模型能力还是在工程链路？”——区分”做不了”是因为模型真的不行，还是当前的部署架构撑不住。前者要等模型迭代，后者可以通过工程优化解决，两个的排期完全不同。

当你在跟工程师讨论技术方案的时候，问：

“这个方案的成本是随用户数线性增长，还是有边际递减？”——同样是一万个用户，有的架构方案成本是一千个用户的10倍，有的可能只是3倍。这影响你的商业模型能不能跑通。

“有没有成本更低但体验只差一点的替代方案？”——比如用更小的模型、做缓存、走异步。PM的价值就在于在体验和成本之间找平衡点，但你得先知道有这些选项存在。

这几个问题不难记，但能问出来，你就从一个”只提需求的PM”变成了一个”能参与技术决策的PM”。在模型能力越来越趋同的今天，产品之间的差距越来越取决于Infra层面的选择——而这些选择里，本来就应该有PM的声音。

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腾讯阿里“放弃”争夺广大群众的代价

吴怼怼 — Fri, 14 Aug 2026 01:16:01 GMT

腾讯和阿里股价低迷的根源，或许在于它们“放弃”了对广大群众的争夺。当字节跳动凭借抖音、番茄小说、红果短剧等产品，不断收割下沉市场、碎片时间与即时娱乐需求时，腾讯和阿里却错失了一次次机会。本文从用户时长争夺的视角，剖析两家巨头在AI时代面临的真正挑战。

腾讯和阿里如今股价的相对低迷，其实在多年前就已经埋下了隐患。（再过不到4个月，2019年已经是8年前了）

它们在某种程度上，“放弃”了对广大群众的争夺。

这里的“放弃”当然要打引号。

腾讯依然有微信，阿里依然有淘宝和支付宝，它们从来没有真正失去几亿用户。问题是，过去这些年，当中国互联网出现新的用户需求、新的消费方式和新的时间分配方式时，两家公司越来越少站在争夺这些需求的最前线。

谁在争？

最主要就是字节跳动。

下沉市场、碎片时间、低价消费、爽感内容、即时娱乐……

这些需求过去很容易被认为“不高级”。

五环外用户、三五块钱的商品、免费的小说、竖屏短剧、几十秒的视频、随手刷到停不下来的一首歌，看起来似乎都没有云计算、企业软件、人工智能那么性感。

但千万不要小看这些需求，更不要小看它们背后的消费潜力。

互联网历史上真正巨大的生意，很多时候恰恰来自最普通、最朴素、甚至一开始看起来“不高级”的需求。

拼多多就是最典型的例子。

字节则更彻底。

抖音吃掉碎片时间，抖音电商吃掉冲动消费，番茄小说吃免费阅读，红果短剧吃即时娱乐，汽水音乐继续争夺听觉时间，现在豆包又开始争夺AI时代最普通用户的入口。

它们背后的逻辑其实非常一致：

哪里还有几亿普通人的需求没有得到充分满足，就往哪里钻。过去十年，腾讯和阿里反而越来越少做这样的事情。或者说做了，但是没有成功。

QuestMobile数据显示，截至2026年3月，中国移动互联网用户规模已经达到12.76亿，同比增长只有1.4%；但月人均使用时长达到192.2小时，同比增长9.3%。

这组数字其实非常重要。

用户已经基本见顶，但用户的时间仍然在重新分配。

中国互联网早就从“谁还能获得几亿新用户”，进入了“十二亿用户每天多出来的一个小时究竟给谁”的阶段。

而这场战争里，字节已经取得了明显优势。

QuestMobile数据称，在覆盖约93%移动互联网时长的Top 50 App中，字节系用户时长占比已经达到40.1%，腾讯系为29.7%，两者相差超过10个百分点。

这是一个相当惊人的变化。

腾讯当然依然拥有微信这个中国互联网最强的基本盘。

但“拥有用户”和“拥有用户新增的时间”是完全不同的两件事情。

微信仍然几乎人人都用，可一个普通人每天新增出来的娱乐时间、消费时间、内容时间，越来越多去了抖音、番茄、红果、汽水音乐，今天又开始进入豆包。

从这个角度看，字节真正强大的地方，是它不断把中国普通人的时间重新收集到自己的体系里。

用户时长本身就是一种基础设施。

豆包现在有没有特别漂亮的商业模式，甚至烧钱已经让字节也不得不采取措施做营收。

但是，当几亿普通用户逐渐形成“有问题就问一下豆包”“想生成点什么就打开豆包”的习惯以后，商业模式或许可以慢慢长出来。

很多巨大的互联网商业模式，本来就不是第一天设计出来的。

先有人，先有时间，先有习惯，最后才有商业化。

AI时代或许不一样，问题是，腾讯和阿里也没有做到多不一样。

它们现在拿出的AI王牌，一个是WorkBuddy，一个是千问。

产品当然都有价值。

但它们距离“广大群众”还有一点远。

这也是我现在看腾讯最纠结的地方。

大道至简，好公司怎么判断？

足够好就是好，不足够好就是不好。

微信足够好。

腾讯游戏足够好。

但腾讯AI现在还不够好，腾讯云也还没有好到足以改变整个腾讯估值体系。

而且腾讯这几块业务之间，目前还相对独立。

微信很好，游戏很好，不意味着腾讯云自然就会变得很好；腾讯云发展得不错，也不意味着AI应用就一定能够占领消费者。

最后几块业务中和一下，腾讯当然仍然是一家优秀公司，却没有优秀到让市场愿意不断提高它的估值上限。

这可能也是腾讯股价这几年始终缺少那种持续性故事的重要原因。

AI如果是新的殷勤，真正理想的腾讯应该是什么样？

AI足够好 → AI模型和应用足够好 → 带动腾讯云足够好 → 再反过来强化企业服务和整个腾讯生态。

这个飞轮如果真正转起来，腾讯才能逐渐接近微软、亚马逊、谷歌今天的状态。

这三家公司有一个共同特点：

To B和To C两条腿都非常强。

微软有Office、Windows、GitHub、Azure，在企业端拥有极强的收入基础；亚马逊有AWS，同时又拥有全球最庞大的消费互联网体系之一；谷歌有搜索、YouTube、Android这样的巨大用户入口，同时拥有云计算。

它们甚至不一定非要拥有遥遥领先的最强模型。

只要AI能力进入第一梯队，就可以直接灌入原本庞大的商业体系。

阿里云当然很有潜力，千问也在快速推进。

但阿里过去几年同样面临一个问题：

在中国普通消费者新增需求的争夺中，它已经很久没有创造出一个真正意义上的新全民产品。

拼多多拿走了一部分消费需求，抖音电商又拿走一部分。

今天到了AI，字节又拿出豆包继续抢人。

所以从这个角度看，WorkBuddy是不是一门好生意，反而是腾讯AI故事里第二层的问题。

第一层问题还是：

腾讯还能不能重新抓住几亿普通人？

有人会说，豆包没有商业模式，WorkBuddy这样的企业AI才是AI真正的商业模式。

这个逻辑当然成立一部分。

WorkBuddy或许最终会成为一门不错的生意。

但这里仍然有两个问题。

首先，这个市场究竟有多大，还需要验证；其次，即便这个市场足够大，腾讯最后又能拿下多少份额？

这里不会只有腾讯。

阿里河字节都在参战，另外，Kimi Work已经入场，DeepSeek未来进入Agent和企业生产力场景几乎也是可以预期的。

海外还有Codex、Claude Code等已经建立起强烈用户心智的产品。

如果最后大家又像外卖一样打起价格战，会发生什么？

原本“还不错的生意”，很可能最后变成“规模很大，但利润率一般的生意”。

所以腾讯AI这一局，牌是有的，但不好打。

阿里也差不多。

它们并不是突然变成了差公司。

恰恰相反，微信、腾讯游戏、淘宝、阿里云，都仍然是中国互联网最优质的一批资产。

真正的问题是：

过去十年中国移动互联网几次最重要的新增需求，它们没有全部抓住。

下沉市场被拼多多抓住。

碎片时间被抖音抓住。

免费阅读被番茄抓住。

短剧被红果抓住。

音乐的新增时间字节也在继续争。

现在到了AI时代，豆包又在争夺下一代入口。

这些东西单独拿出来看，似乎都没有那么宏大。

但把它们放在一起，就会发现一个很可怕的事实：

字节一直没有停止争夺“广大群众”。

这或许也是今天重新理解腾讯和阿里估值问题的一个角度。

资本市场当然会奖励利润。

但互联网公司的最高估值，从来不只来自“今天赚多少钱”。

它更来自一个问题：

下一批用户、下一段时间、下一个需求，还属于不属于你？

腾讯和阿里当年最强的时候，这个问题的答案几乎毫无疑问是“属于”。

今天却已经不是了。

这可能才是所谓“放弃广大群众”真正昂贵的地方。

它不是立刻体现在某一个季度的利润表里。

甚至短期来看，少打一场补贴大战、少做几个低毛利业务，财务数据可能还会更加漂亮。

但几年之后回头看才会发现：

那些曾经被认为不够高级的用户、不够高级的需求、不够高级的生意，最后恰恰成为了别人最深的护城河。

这两年我也在想，究竟什么能拦住字节的增长，推演不出来。从用户时长来看，腾讯和阿里都失败了。

或许，字节离职员工创办的公司，才能做到？

本文由人人都是产品经理作者【吴怼怼】，微信公众号：【吴怼怼】，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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社区团购：乱纪元下，一场草根逆袭的典型范本

互联网圈子那点事 — Fri, 14 Aug 2026 01:15:21 GMT

当流量红利见顶、资本退潮，社区团购却以轻资产模式在巨头夹缝中逆势崛起。本文深入剖析其背后的商业逻辑：团长信任、供应链重塑与本地化运营，揭示草根力量如何在商业乱纪元中实现逆袭，为创业者提供生存法则。

过去几年，中国商业世界进入了一种奇特的状态：旧的增长逻辑在失效，新的秩序尚未建立。流量红利见顶，平台垄断被打破，资本退潮之后留下一地鸡毛，而消费者却变得更加精明、更加务实。

在这个被许多人称为“商业乱纪元”的时代，一种看似不够性感、不够高科技的商业模式，却在短短几年内完成了从边缘到主流的跃迁——社区团购。

它没有颠覆性的技术，没有令人惊叹的商业模式创新，甚至没有光鲜亮丽的创始团队背景。它的参与者，大多是社区里的小店老板、宝妈、退休阿姨，是传统商业体系中最不起眼的“草根”。

然而，正是这些草根力量，在巨头厮杀的废墟上，走出了一条属于自己的路。

这篇文章试图回答一个问题：社区团购为什么能成为商业乱纪元下草根逆袭的典型范本？它的成功，究竟揭示了怎样的商业规律？

一、旧秩序的崩塌与新机会的裂缝

要理解社区团购的崛起，首先需要理解它所处的时代背景。

传统电商的黄金时代，本质上是一个“流量为王”的时代。谁掌握了流量入口，谁就掌握了商业的命脉。淘宝、京东、拼多多，无一不是流量逻辑的产物。然而，当互联网用户增长接近天花板，流量成本不断攀升，这套逻辑开始失灵。获客成本从几毛钱涨到几百块，中小商家被挤压得喘不过气，消费者则在 endless 的促销中逐渐麻木。

与此同时，线下零售也在经历剧变。传统商超客流下滑，便利店虽然遍地开花但利润微薄，夫妻老婆店在连锁品牌和电商的双重夹击下艰难求生。整个零售体系出现了一个巨大的裂缝：线上流量太贵，线下效率太低，而消费者真正需要的——高性价比、便捷的日常消费——却没有被很好地满足。

社区团购恰恰诞生在这个裂缝之中。

它不试图颠覆谁，也不宣称要取代谁。它只是用一种极其朴素的方式，把社区里的人组织起来，用“预售+自提”的模式，绕开了传统零售中那些昂贵的中间环节。没有门店租金，没有库存压力，没有复杂的供应链——至少在一开始，它是如此轻盈。

这种轻盈，恰恰是乱纪元中最珍贵的品质。

二、为什么是“团长”？

社区团购的核心节点，是一个叫做“团长”的角色。

团长通常是谁？是社区便利店的老板，是全职妈妈，是退休的社区大妈，是那些在传统商业体系中几乎没有话语权的人。他们没有资本，没有技术，甚至没有像样的办公场所。但他们有一样东西，是任何算法和资本都无法复制的——社区信任。

在一个典型的小区里，团长可能是你每天买菜的店主，是你孩子在同一个班的同学的妈妈，是你经常在电梯里碰到的邻居。这种基于地缘和日常互动建立的信任关系，构成了社区团购最底层的基础设施。

传统电商的获客，靠的是广告投放、算法推荐、补贴大战。而社区团购的获客，靠的是团长在微信群里发一条消息：“明天有新鲜的车厘子，39块9两斤，要的接龙。”没有精美的详情页，没有复杂的优惠券计算，甚至没有正式的下单流程。一个微信群，一个接龙小程序，就完成了从种草到转化的全过程。

这种模式的效率之高，令人惊叹。

传统电商的转化率通常在1%-3%之间，而社区团购的团长群，转化率可以达到10%-30%，甚至更高。

原因很简单：信任降低了决策成本。你不需要担心货不对板，因为团长就在你家楼下；你不需要担心售后麻烦，因为团长会帮你处理；你甚至不需要主动搜索，因为团长已经帮你选好了。

更重要的是，团长模式极大地降低了平台的运营成本。平台不需要自建仓储，不需要雇佣配送员，不需要投入巨额广告费。团长承担了最后一公里的履约工作，而平台只需要做好供应链和系统支持。

这种“轻资产+众包”的模式，让社区团购在资本寒冬中依然能够存活，甚至盈利。

从某种意义上说，团长就是商业乱纪元中的“草根英雄”。他们用自己的社交资本，撬动了一个全新的商业生态。

三、从“人找货”到“货找人”

社区团购的另一重意义，在于它对供应链的重塑。

传统零售的供应链逻辑是“人找货”：消费者去超市、去电商APP，主动搜索、比价、下单。这种模式下，供应链的核心能力是“丰富度”——谁的商品更多、更全，谁就能吸引更多消费者。

社区团购则反其道而行之，它走的是“货找人”的逻辑。平台通过数据分析，预判某个社区的消费需求，然后精准地组织货源，以预售的方式提前锁定需求。消费者不需要主动搜索，只需要在团长的推荐下做出“要”或“不要”的决定。

这种模式的优势在于：

第一，极大地降低了库存风险。传统零售的库存周转天数通常在30-60天，而社区团购可以做到T+1甚至当日达，库存周转效率提升了数倍。

第二，极大地降低了损耗。生鲜品类在传统渠道的损耗率高达20%-30%，而社区团购通过预售模式，可以做到“以销定采”，损耗率控制在5%以内。

第三，极大地降低了价格。没有中间商赚差价，没有门店租金，没有库存成本，社区团购的商品价格通常比传统渠道低20%-40%。

这种供应链效率的提升，不是靠技术突破，而是靠模式创新。它揭示了一个重要的商业规律：在零售领域，效率的提升往往不来自于“做更多”，而来自于“做更少”——更少的SKU、更少的库存、更少的中间环节。

社区团购用一种近乎“反商业”的方式，证明了少即是多。

四、巨头的围剿与草根的韧性

社区团购的崛起，自然引起了巨头的注意。

从2020年开始，美团、拼多多、滴滴、京东等巨头纷纷入局，投入数百亿资金，试图用资本的力量快速占领市场。一时间，社区团购赛道变成了“百团大战”的升级版，补贴大战、价格战、挖人大战此起彼伏。

然而，这场巨头围剿的结果，却出人意料。

滴滴的橙心优选在投入数十亿后黯然退场；美团优选和多多买菜虽然活了下来，但至今未能实现全面盈利；而一些区域性的小平台，反而在巨头的夹缝中活得不错。

为什么？

因为社区团购的本质，不是一个可以靠资本快速催熟的赛道。

它的核心竞争力，不在于技术，不在于资金，而在于对本地化运营的深度理解，在于对社区关系的精细维护，在于对供应链的持续优化。

这些能力，恰恰是巨头最不擅长的。

巨头习惯于用标准化的方式管理业务，用KPI考核团队，用算法优化效率。但社区团购的运营，需要的是“非标”的能力：团长需要被当作合作伙伴而非工具来对待，社区需要被当作一个有温度的社群而非一个流量池来运营，供应链需要因地制宜而非一刀切。

这种“非标”的能力，恰恰是草根创业者最擅长的。他们了解社区，了解邻居，了解本地人的口味和习惯。他们可能不懂大数据，但他们知道明天该进多少斤猪肉；他们可能不懂算法，但他们知道哪个品牌的酱油更受大妈欢迎。

巨头的围剿，反而证明了草根的韧性。在商业乱纪元中，规模不再是唯一的护城河，灵活性和适应性同样重要。

五、乱纪元中的生存法则

社区团购的故事，给商业世界带来了几个重要的启示。

第一，信任是最稀缺的商业资源。在信息过载、选择过剩的时代，消费者最缺的不是商品，而是值得信赖的推荐。团长之所以能创造如此高的转化率，本质上是因为他们提供了信任。这种信任，是任何广告和算法都无法替代的。

第二，轻资产模式在不确定性时代更具优势。社区团购的轻资产模式，让它在资本寒冬中依然能够存活。这启示我们，在乱纪元中，保持轻盈、保持灵活性，比追求规模更重要。

第三，本地化运营是不可替代的核心能力。巨头可以复制模式，可以投入资金，但无法复制对本地社区的深度理解。在商业乱纪元中，深耕本地、做深做透，可能比追求全国化扩张更有价值。

第四，草根力量不容忽视。在传统的商业叙事中，创业者往往是精英——名校毕业、大厂背景、海归经历。但社区团购告诉我们，真正的商业创新，往往来自于最基层的实践者。他们对市场的感知最敏锐，对成本的把控最严格，对生存的渴望最强烈。

社区团购的未来会怎样？

短期来看，行业将进入整合期。巨头会继续投入，但会更加理性；区域性平台会继续分化，强者恒强；团长群体也会经历洗牌，专业化程度会提升。

长期来看，社区团购可能会演变成一种新的零售基础设施。它不会取代传统电商，也不会取代线下零售，而是会成为两者之间的补充和连接。它服务的，是那些对价格敏感、对便利性要求高、对品质有一定要求的日常消费需求。

更重要的是，社区团购的故事，可能会激励更多的草根创业者。它证明了，在商业乱纪元中，即使没有资本、没有技术、没有背景，只要找到正确的切入点，用正确的方式组织资源，草根同样可以逆袭。

这种逆袭，不是靠运气，而是靠对商业本质的深刻理解：零售的本质是效率，效率的本质是信任，信任的本质是人。

六、写在最后

社区团购的故事，是一个关于草根逆袭的故事，也是一个关于商业本质的故事。

在商业乱纪元中，旧的增长逻辑在失效，新的秩序尚未建立。

在这个充满不确定性的时代，社区团购用一种最朴素的方式，证明了商业的本质从未改变：为消费者创造价值，用最低的成本、最高的效率、最好的体验。

而那些在社区里默默付出的团长们，那些在仓库里分拣打包的工人们，那些在田间地头采购的买手们，他们用行动告诉我们：商业的未来，不一定属于精英，也可能属于草根。

在乱纪元中，草根的力量，或许正是最强大的力量。

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「亚马逊VC」分销平台实践

电商老王 — Fri, 14 Aug 2026 01:09:51 GMT

亚马逊VC分销模式正成为卖家多渠道布局的新选择，但其背后隐藏着货权、库存、履约与合规的多重风险。本文深度拆解VC分销平台的业务流程、盈利模式及与商家、渠道间的博弈，揭示规模增长下的风险挑战，为卖家提供合规经营的关键思路。

一、写在前面

2021 年 5 月起，亚马逊针对操纵评论等违规行为的集中整治，很多中国卖家和品牌的账号或商品受到影响。这次事件让许多团队重新审视依赖单一渠道的风险，开始寻求更多的出货渠道，VC 分销平台正是在这样的行业背景下被更多团队关注。

今天这篇文章主要是想对亚马逊VC分销模式做一个介绍，核心流程以及商业模式，一套 VC 分销平台如何长期运行。

二、业务流程

下图主要展示整个VC分享平台的核心业务流程，商家—>VC 分销平台—>海外仓—>电商平台业务闭环，参与的各个角色以及通过什么链接起来。

三、为什么会出现 VC 分享平台

VC 分享平台出现的原因，是商家、海外仓和电商平台之间存在供货组织缺口。商家有货，却缺少稳定的 VC 供货渠道；海外仓有履约能力，却需要持续订单；电商平台需要稳定供货，却不愿直接管理大量分散供应商。平台因此获得了组织货盘、连接仓库和承接履约的机会。

但这种机会不等于电商平台完全欢迎分销平台。电商平台一方面需要稳定的供货能力，另一方面又担心货源、价格、授权和责任边界失控。因此，VC 分享平台和电商平台之间既有合作需求，也存在天然博弈：供货缺口催生了平台，利益边界又限制了平台。

这些诉求并不一致，博弈就会集中在货权、价格、库存、履约和结算上，分销的营收越高，风险就会越大。

四、平台的收入从哪里来

价差

平台以约定价格向渠道供货，再以采购价跟商家结算，中间差额形成毛利。但是平台通常需要承担价格调整、渠道扣款和部分退货风险。

服务费

平台不买断货物，一般都是按营收收取科技服务费，商家保留更多货权和库存风险，平台承担的资金压力较小，但收入上限会更依赖订单规模。

海外仓

平台可以通过自有海外仓获得仓储、拣货、打包、贴标、出库收入以及尾程物流费用，亚马逊美国站点通常Collect模式，所以尾程物流费用的营收通常没有，所以海外仓的收入占比是比较低的。

资金收入

平台可以通过资金垫付、账期安排和结算服务获得资金收入，但是收入与垫资规模、资金占用时间和结算风险相关。

实际合作中，平台可能同时有这几个费用价差、服务费、履约费以及资金收入。

三、平台和商家之间的关系核心交易是风险交换

商家把货交给分销平台，交换的是四种能力：渠道触达、库存周转、海外履约和资金回收。

平台获得货盘使用权、渠道运营空间和利润分配空间，但是同时接下了库存、履约、回款风险等多种风险。

双方的利益并不完全一致。商家希望货尽快卖掉、价格不要失控、货款尽早到账；平台希望获得更大的货盘和订单规模，同时把仓储、物流、扣款、账期成本以及风险控制在可承受范围内。双方的问题基本集中在四个问题上：

货权：入仓后归商家，还是平台验收后转移；滞销、损毁和退货由谁承担。
定价：平台是否可以调整价格、参与促销，最低成交价由谁确认。
库存：总库存、锁定库存和可销售库存如何定义，多个渠道冲突时谁优先。
结算：一期款、二期款的比例等等。

从商业模式上看，平台究竟是代销商、服务商，还是承担买断和供货责任的中间采购方，不能只看名称，要看谁拥有货权、谁决定价格、谁承担库存和谁承担渠道回款风险，名称可以不同，风险不会消失，只会落到不同主体上。

四、平台和渠道之间的关系核心交易是“供货确定性”

渠道愿意和平台合作，通常是因为平台能够提供比单个商家更稳定的商品资料、库存和履约能力。

平台需要为此承担三项责任：

让渠道看到的商品资料和实际发货商品一致；
让接受的订单有真实可用的库存和可执行的仓库产能；
在缺货、短装、迟发和收货差异发生时，能够提供明确的处理责任人和证据。

渠道订单越稳定，平台越容易获得规模收益；但一旦平台为了扩大交易额而过度接单，缺货、迟发和扣款会反过来侵蚀利润，同时会带来更大的风险。

五、规模增长会带来更大的风险

库存风险

平台集中管理多个商家的货盘后，主要风险是海外仓和亚马逊仓库的 90 天以上库存积压，带来库位占用、仓储费、移除费、销毁费和清仓损失。平台需要按仓库、商家、商品和库龄建立清单，提前明确清仓、退仓、调拨及费用承担方案。

库存合规还涉及包装、标签、说明书和随附小卡片。未经审核的卡片可能造成商品资料不一致，引发渠道合规或品牌投诉。平台应在入仓和发货时检查相关内容，记录版本、适用渠道和责任商家。

履约风险

VC 履约风险的核心，是能否持续满足供应商绩效要求。平台接受采购订单后，需要按要求完成订单确认、备货、准时发运、承运商交接和渠道收货，商品数量、包装、标签和商品资料也要保持一致。

缺货、拒单、迟发、短装、错发、包装不符或物流轨迹异常，都可能影响供应商绩效，带来扣款、补发、退货、额外物流费用甚至合作关系调整。平台不能只看订单是否已经推送给海外仓，同时还要持续跟踪订单确认、出库、揽收、收货和异常关闭等结果，把每个商家的货盘表现纳入 VC 绩效管理。

品牌合规风险

平台集中管理多个商家的商品后，品牌授权、商标使用、商品资料和销售范围更容易出现错配。一个 SKU 如果出现授权、质量、包装或资料问题，影响范围可能扩展到该 SKU 下的所有商家和库存，而不只是哪一家商家单独承担。授权文件不完整、跨渠道销售超出范围、商品描述与实物不一致，或者不同商家的货物和品牌资料混用，都可能引发侵权投诉、商品下架或供应商关系调整。

结语

从商业模式看，VC 分销平台的价值，是把分散的货、渠道、仓库和资金组织成一套可承诺的供货能力。平台赚的是组织效率和风险管理带来的收益，承担的是货权、库存、履约和现金流之间的错配风险。

但 2025 年以来，公开新闻和行业讨论都在反复提到：亚马逊对 VC 账号的审查趋严，部分账号受到暂停、限制甚至终止合作的影响，所以导致品牌卖家开始更加关注 VC 账号合规和账号安全，对接入VC分销平台会更加谨慎。

这说明 VC 分销正在进入一个新的周期：过去更看重的是拿到资格、扩大货盘和提高订单量；接下来更重要的是VC账号合规经营能力：品牌授权可核验、SKU 风险可隔离、履约绩效可持续、库存和账单可追溯等等。

但是VC账号经营合规，尤其是分销平台VC账号的经营合规目前来看还有很长的路要走。

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DeepSeek V4 Pro 遇上 Grok 4.6，新一轮模型竞争开始比什么？

广赢 — Fri, 14 Aug 2026 01:09:39 GMT

DeepSeek V4 Pro 与 Grok 4.6 同期亮相，引发新一轮大模型竞赛讨论。本文基于公开材料，深入解析两款模型的技术升级、能力边界与产品策略，揭示大模型从对话走向任务执行的关键转折，为产品经理提供决策参考。

这两天，DeepSeek V4 Pro 和 Grok 4.6 同时进入讨论中心。有人忙着转发跑分，有人已经开始问哪个模型更强，也有人把它们理解成中美大模型竞争的新一轮正面对决。

我把两家公司的官网、模型文档、更新记录和公开报道重新对了一遍，先发现了一个容易让文章出错的地方。

DeepSeek V4 系列在 2026 年 4 月 24 日已经发布预览版，其中包括 V4 Pro 和 V4 Flash。7 月 31 日，DeepSeek 正式更新 V4 Flash，同时说明 V4 Pro 正式版随后推出。截至本文核对时间，DeepSeek 官网尚未把 8 月 11 日列为 V4 Pro 的全新首发日期。

Grok 4.6 的情况更特殊。多家海外财经媒体在 8 月 12 日报道了它的发布，称其面向长时间运行的智能体和复杂任务。SpaceXAI 官网的新闻页、模型文档和开发者更新记录目前仍以 Grok 4.5 为最新正式条目，Grok 4.6 的完整模型卡、价格页和测试方法尚未同步。

这意味着，眼下能做的是一份基于公开材料的综合分析。DeepSeek V4 Pro 有模型卡、技术报告和官方测试数据，可以评估得更具体。Grok 4.6 需要以媒体报道为线索，再用已正式开放的 Grok 4.5 作为能力与价格基线。任何把二者写成完整亲测，并给出精确胜负的文章，此时都跑在证据前面。

不过，这并不妨碍我们回答一个更值得产品经理关心的问题。为什么两家公司都在这个阶段继续推出更强模型，它们真正争夺的又是什么。

我的判断是，大模型正在从对话产品进入任务执行阶段。模型厂商需要同时解决能力、速度和成本之间的矛盾，还要争夺开发者入口。DeepSeek V4 Pro 与 Grok 4.6 选择了不同路径，却都在为同一件事服务，让模型承担更长、更复杂、能够产生业务结果的工作。

Part.01 DeepSeek V4 Pro 到底更新了什么

DeepSeek V4 Pro 是一个混合专家模型。官方模型卡显示，它有 1.6 万亿总参数，每处理一个 Token 激活约 490 亿参数，支持 100 万 Token 上下文。它保留了 DeepSeek V3 使用的混合专家框架与多 Token 预测方法，又增加了混合注意力、受约束的超连接和新的优化器。

参数听起来很大，产品价值要落到用户能做什么。

100 万 Token 上下文意味着模型可以在一次任务里读取更大的代码仓库、更长的合同集合或更多研究材料。长上下文过去经常遇到两个问题。内容放得越多，显存占用越高；模型虽然读进去了，却未必能准确找到散落在前后位置的关键信息。

DeepSeek 给出的方案是混合注意力。它结合两种压缩方式，减少模型处理长序列时需要保留的信息量。按照官方技术说明，在 100 万 Token 条件下，V4 Pro 单 Token 推理所需计算量约为 V3.2 的 27%，KV Cache 约为后者的 10%。KV Cache 可以理解为模型阅读长内容时保留的临时记忆。它占用越少，同样的硬件就越有机会服务更多请求。

这项变化直接影响产品。企业过去想让模型分析整个代码库，往往要先切块、检索，再反复拼接上下文。百万上下文不能取消检索，也不能保证模型记住每个细节，但它能让团队减少一部分切分工作，并把更完整的任务状态留在一次会话中。

V4 Pro 还把推理分成三个档位。Non Think 面向日常低风险任务，Think High 用于复杂规划，Think Max 允许模型投入更多计算完成高难度任务。产品可以根据任务风险选择计算预算。改一句标题无需让模型长时间思考，检查大型代码仓库则可以提高推理档位。

这种设计比单纯追求最高跑分更接近真实软件。用户需要的是不同任务对应不同成本。模型永远以最高强度运行，响应会慢，账单也会迅速增加。

Part.02 DeepSeek V4 Pro 的公开表现怎样

DeepSeek 在模型卡中给出了多组官方测试结果。V4 Pro Max 在 LiveCodeBench 上得到 93.5，在 SWE Bench Verified 上解决 80.6% 的任务，在 Terminal Bench 2.0 上得到 67.9。它在 GPQA Diamond 上达到 90.1，在百万上下文测试 MRCR 中达到 83.5。

这些数字表明，V4 Pro 的强项集中在代码、数学、长上下文和工具任务。它已经进入顶级闭源模型所在的能力区间。在更困难的 SWE Bench Pro 中，V4 Pro 得到 55.4，说明面对真实代码仓库中更复杂的修改任务，能力仍有明显上升空间。

知识准确性也存在边界。V4 Pro Max 在 SimpleQA Verified 上得到 57.9，DeepSeek 同一张对比表中的 Gemini 3.1 Pro 为 75.6。模型会写复杂代码，不等于它能稳定回答所有事实问题。用它做报告、咨询或行业研究，联网检索和来源核对仍然必要。

官方跑分还需要谨慎阅读。不同公司会使用不同提示词、推理预算和智能体框架。同一个模型换一套工具或增加重试次数，成绩可能明显变化。DeepSeek 已公布测试设置，这提高了材料的可读性，但第三方复测仍是判断稳定性的必要一步。

如果从产品角度给 V4 Pro 下一个阶段性评价，我会把它概括为四点。

这里最容易被忽略的是最后一项。DeepSeek V4 Pro 的参数规模和长上下文很醒目，它依然是文本模型。通用助手正在向语音、图像和屏幕操作发展，V4 Pro 在这部分需要依靠外部模型或应用层组合。

Part.03 Grok 4.6 现在能确认什么

截至本文完成时，Grok 4.6 的官方材料还不完整。媒体报道将它描述为面向长期运行智能体和复杂任务的升级，并称其能力较 Grok 4.5 有所提高。由于 SpaceXAI 尚未公开完整模型卡，这些信息应当保留来源归属，不能直接当成已经复核的产品参数。

能够确认的基线来自 7 月发布的 Grok 4.5。SpaceXAI 将它定位为编程、智能体任务与知识工作模型，支持文本和图片输入，拥有 50 万 Token 上下文。官方给出的 API 价格为每百万输入 Token 2 美元、输出 Token 6 美元，输出速度约为每秒 80 Token。

Grok 4.5 的重点不只在模型本身。它已进入 Grok Build、Cursor 和 SpaceXAI 开发者平台，还能与 Word、PowerPoint 和 Excel 等办公工具结合。模型生成答案之后，产品继续让它改代码、做表格或制作演示文稿。

SpaceXAI 官方介绍显示，Grok 4.5 的强化学习训练覆盖大量多步骤软件工程任务，智能体可以运行较长时间。公司同时强调 Token 效率。以其公布的 SWE Bench Pro 测试为例，Grok 4.5 平均输出 Token 数少于部分对手。这个指标对开发者很重要，模型完成同一任务所走的步骤越少，响应时间和调用费用就越容易控制。

如果媒体对 Grok 4.6 的描述最终被官方材料确认，它的升级重点大概率会沿着这条路线继续。模型需要在较长时间里保持目标，调用工具后能根据结果修正计划，并减少无效步骤。这里的“大概率”是一项推断，最终仍要等待模型卡、API 入口和可复现评测。

Part.04 两个模型该怎样比较

在现有材料下，给两者排出一个总分没有意义。它们的开放状态不同，能够验证的数据量也不同。更合理的办法是看产品路线。

DeepSeek 的优势在开放、长上下文和部署选择。开发团队可以下载模型权重，研究它的架构，也可以通过 API 接入。企业对数据和部署有更高控制要求时，这条路线更有吸引力。

Grok 的优势来自分发和工具环境。它能进入 X 的实时信息场景，又通过 Grok Build、Cursor 和办公软件接近开发者的工作。模型能力只要达到前沿区间，产品入口就可以放大使用频率。

两家公司也有各自的压力。DeepSeek V4 Pro 规模很大，开放权重不等于普通企业能够低成本私有部署。企业还要准备硬件、推理框架和运维团队。Grok 的闭源路线降低了接入难度，却让客户更依赖供应商的价格、额度和安全政策。Grok 过去在内容安全与回答稳定性上出现过争议，新版本仍需要观察这些问题有没有改善。

Part.05 这场测评暂时不能得出什么

现阶段最容易出现的误判，是把不同公司公布的跑分直接放在一张排行榜上。DeepSeek 公布的 LiveCodeBench 和 SWE Bench Verified 结果来自它的测试设置，SpaceXAI 对 Grok 4.5 的编程评测也使用了自己的工具、推理预算和运行环境。模型名称相同，只要工具权限、重试次数或时间上限改变，结果就可能不同。

评估长上下文时，一百万 Token 也只是容量指标。真实体验还取决于信息召回、指令遵循和输出稳定性。模型可以读入一整套项目文档，却可能遗漏中间的一项限制条件。用户最后需要手动核对多少内容，会直接影响这项能力的价值。

价格也不能只比每百万 Token 的标价。一个便宜模型若需要多次重试，单次任务总成本依然可能很高。一个单价较高的模型若能减少人工确认和错误修复，整体费用反而可能更低。产品经理应把模型费用、工具调用、服务器时间和人工复核放在同一项任务中计算。

因此，本文只给出阶段性结论。DeepSeek V4 Pro 的技术信息更完整，可以确认它对长上下文、代码和推理成本做了系统更新。Grok 4.6 的产品方向已经出现，具体能力和边界需等官方材料与独立测试确认。读者可以先把它看作一项待验证的新选项，不必急着替换已经稳定运行的模型。

Part.06 为什么偏偏在这个阶段发布

讨论发布时间，不能只看公司想抢热搜。模型行业正在发生几项可以观察到的变化，它们共同推动新版本加速出现。

对话能力已经很难单独形成差异

两年前，能自然对话、写文案和总结资料就足以让用户惊讶。现在，ChatGPT、Claude、Gemini、豆包、千问、Kimi 和腾讯元宝都能覆盖这些基础任务。普通用户很难仅凭一次聊天判断模型之间的差距。

竞争因此进入更复杂的任务。模型要读取完整项目，使用搜索和代码工具，执行多轮操作，最后交付可以继续使用的文件。DeepSeek 把百万上下文与智能体测试写进 V4 的核心叙事，SpaceXAI 把 Grok 放进编程工具和办公软件，两者都在回应同一变化。

推理成本开始约束产品增长

智能体比聊天更贵。一次普通问答可能只调用模型一轮，一个编程智能体会读文件、修改代码、运行测试，再根据报错继续修改。任务持续时间越长，Token、工具和服务器消耗越多。

产品团队已经不能只问模型够不够聪明，还要计算一次成功任务花多少钱。DeepSeek 用混合专家架构和压缩注意力降低长上下文成本，Grok 4.5 则强调速度与 Token 效率。两条技术路线最终都要反映在一项经营指标上，每完成一次用户任务需要支付多少推理费用。

这也是模型频繁推出 Pro、Flash、High、Max 等档位的原因。企业可以把简单任务交给便宜模型，困难任务再切到高推理档位。路由设计逐渐成为 AI 产品的一部分。

开发者入口正在快速集中

模型公司需要更多开发者在自己的 API 上构建产品。开发者一旦完成接入、评测和数据迁移，更换模型会产生工程成本。谁能先进入代码工具、办公软件和企业系统，谁就更容易留下持续调用量。

DeepSeek 同时兼容 OpenAI 与 Anthropic 的接口形式，降低迁移难度。SpaceXAI 让 Grok 进入 Cursor、Grok Build 和云平台。发布新模型可以吸引开发者重新测试，也能推动原有客户升级默认模型。

中美公司面对的资源条件不同

DeepSeek 需要在算力限制和国内部署需求下证明，高水平模型能够用更高效的架构运行。开放权重还能扩大研究和产业使用范围。V4 Pro 的价值因此不仅来自跑分，还来自百万上下文、稀疏激活与更低缓存占用能否在真实部署中成立。

SpaceXAI 拥有大规模 GPU 集群，又有 X、Grok 和开发工具作为分发入口。它需要证明投入的大量算力能转化成高频任务与持续收入。Grok 4.6 若强化长时间智能体能力，就能进一步连接编程、办公和企业自动化场景。

Part.07 它们与上一代模型有什么不同

DeepSeek 的变化比较清楚。V3.2 已经支持思考模式和智能体能力，V4 把上下文扩展到 100 万 Token，并通过新的注意力结构控制成本。Pro 与 Flash 形成两档模型，前者承担知识和复杂任务，后者覆盖高频调用。推理模式也从一个开关变成多档预算。

这使 DeepSeek 的产品形态更像一组可调度的计算资源。团队可以先用 Flash 处理分类、改写和简单工具调用，遇到仓库级代码或复杂研究任务再切换 Pro。模型选择开始由任务价值和失败风险决定。

Grok 4.5 相比早期 Grok，已经从强调实时信息与表达风格，转向软件工程和任务执行。它拥有更长上下文、图片输入、工具调用和可调推理强度。若 Grok 4.6 最终确认强化长期智能体，它与上一代的差距应当体现在连续工作的稳定性，而非聊天时偶尔给出更漂亮的回答。

判断这种升级，可以看四个结果。任务中途偏离目标的比例有没有下降，调用工具失败后能否恢复，完成任务所需 Token 是否减少，用户介入次数有没有降低。这些指标比一张总榜更接近真实产品体验。

Part.08 产品经理应该怎样测这两个模型

目前最不建议的测法，是让两个模型写一首诗、回答一道脑筋急转弯，再凭语气决定胜负。这样的测试重复性很差，也无法对应产品需求。

一套可执行的评测可以从真实任务开始。比如让模型阅读一个中型代码仓库，定位一项缺陷并提交修改；或者提供若干份公开报告，要求它形成带来源的结论。每类任务至少准备成功案例和容易失败的边界案例，并固定提示词、工具权限与时间上限。

产品团队可以记录下面这些指标。

DeepSeek V4 Pro 还应单独测试百万上下文的有效利用。把同一组关键信息放在文档前部、中部和末尾，观察模型能否稳定找回。随后增加无关材料，查看答案是否受到干扰。能够输入 100 万 Token 只说明容量，能够准确使用这些信息才说明产品价值。

Grok 4.6 在官方开放后，应重点测试长时间任务。让智能体连续运行一到数小时，记录它是否重复调用工具、是否忘记初始目标，以及失败以后会不会扩大错误。SpaceXAI 如果公布更高的智能体跑分，这些测试能验证提升是否进入普通开发者的使用环境。

Part.09 谁更适合什么产品

需要开放权重、中文任务、长文档分析和可控部署的团队，可以优先评估 DeepSeek V4 Pro。它尤其适合代码平台、知识管理和研究工具。团队要接受一个现实，超大模型的私有部署费用并不低，很多公司最终仍会选择 API 或经过压缩的小版本。

已经使用 Cursor、X 数据或 SpaceXAI 工具的团队，可以关注 Grok 4.6 的正式开放。它的潜在优势集中在编程智能体、实时信息和工具执行。如果产品涉及高风险内容、企业数据或公开发布，还要增加安全测试，不能只看开发效率。

普通用户无需急着在两个模型之间二选一。DeepSeek 的网页与应用版本是否切换到 V4 Pro，要以官方更新为准。Grok 4.6 是否进入免费版、SuperGrok 或 API，也要等待正式方案。模型发布和用户真正获得能力之间，经常隔着灰度开放、额度限制与产品适配。

Part.10 这轮发布真正改变了什么

DeepSeek V4 Pro 最值得关注的地方，是它尝试让百万上下文、前沿代码能力和开放权重同时成立。Grok 4.6 若按媒体报道强化长期智能体，则代表 SpaceXAI 继续把模型推向能够持续工作的软件角色。

两条路线最后会在同一个用户任务上相遇。用户给出目标，模型读取大量上下文，调用外部工具，经过多轮执行后交付结果。模型公司要让这套过程足够稳定，也要把成本压到用户愿意持续支付的范围。

未来三到六个月，我会观察三件具体的事。DeepSeek V4 Pro 正式版何时开放以及应用端是否切换，Grok 4.6 的官方模型卡与 API 何时出现，第三方长任务评测能否复现两家公司宣称的提升。如果这些指标成立，新一轮竞争会继续推动 AI 从辅助回答进入任务交付。

对产品经理来说，眼下最值得做的动作很简单。选一个团队每周都会遇到的复杂任务，保存当前模型的成功率、耗时和成本。新模型正式开放以后，用同一套数据重新测试。版本名称可以制造关注，稳定多完成一个真实任务，才值得改默认模型。

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45秒汽修广告直接成片！LibTV Agent 把 Skill Hub 搬进视频工作流！

AI产品大峡谷 — Fri, 14 Aug 2026 01:07:36 GMT

最近做短视频比较多，而且对质感要求很高，用LibTV实测 3 个真实任务场景，说实话，镜哥最直接的感受是，LibTV 把专业视频方法、Skills 驱动剪辑和Agent后续修改接到了一起，不仅轻松做出导演大片质感，创作效率也大幅提升。

最近接到的企业客户需求里，内容创作占比明显变高了，这可能也是当下 AIGC 火爆的一个趋势例证。

但，客户真正关心的是能不能把一个具体业务需求跑到可交付。

我这段时间一直在用 LibTV Agent，越用越觉得好用，输出效果真的质感拉满，比如：

另外，也值得推荐的一点是，它的 Skill 体系真的很完善、很强大，再叠加上创作者的 skills 社区，真正实现用 skills 来驱动视频创作，最终使得你做视频的质感和效率急剧提升。

真的是把 skills 和 Agent 完美融合，比如，通过Skill Hub ，你可以直接选择 skills，然后输入自己的创作需求，也可以自己创作 skills 来使用。

LibTV 把 /skill 做成创作入口，Skill Hub 里已经整理了多类视频方法

从产品体验角度来说，Skill Hub 入口确实非常方便、实用，使得用户创作和上手更加容易，本文我实测了三个 case ，一起来看一下。

先用「皮克斯动画广告」Skill，给汽修厂做一条萌系宣传片

前天，我表哥说想开一个汽修厂，想先做一条广告宣传片。

汽修厂这种生意，拍传统广告其实不轻松。

你要有人、场地、车、灯光，还要把“靠谱、专业、不坑”这种感觉拍出来。

我就试着用 LibTV Agent 跑了一下。

这次结果比我预期要好很多，原因就是，这次我用的是「皮克斯动画广告」Skill。

这个 Skill 没有把汽修厂处理成硬邦邦的门店广告，而是，它先把角色和场景做成更萌、更容易传播的动画风格。

我输入的需求大概就是：帮我创建一个类似这样的动画广告，汽修厂名字叫远哥汽修。

选择「皮克斯动画广告」Skill，并输入汽修厂动画广告需求

Agent 先给出了几个角色方向。

里面的汽修师傅是卡通小人，穿着工装，手里拿着扳手，整体很亲和。

Agent 生成多个卡通汽修师傅角色方案

汽修厂广告最怕一上来就显得硬。

如果真人出镜，观众的第一反应往往是“这是哪家店”“老板本人状态怎么样”。

但动画角色会把注意力先放到故事和服务上。

它能把汽修这种偏硬的服务，处理得更轻一点。

选好角色后，Agent 继续进入画布流程，从截图里能看到，角色、场景、分镜和视频片段都已经进入同一条工作流。

汽修厂动画广告在画布里进入生成流程

创作过程里，我也能看到 Agent 对 Skill 的说明和执行逻辑。

这条视频的目标很明确：用 16:9 横版，做一条约 45 秒的动画广告。

这一类需求最怕从零开始写提示词。先选「皮克斯动画广告」Skill，再补上汽修厂名字和广告方向，Agent 就能把角色、场景和成片流程接起来。

最终生成的是一条 45 秒左右的横版动画广告。

它的画面没有明显的工具感，汽修师傅角色、车间场景和服务信息都比较完整。

这个案例也直接给了我一个惊喜：LibTV Agent 能直接把本地服务需求推进到成片。

它并没有停在脚本建议或概念图阶段，而是能从一个很朴素的本地生意需求，直接推进到一条可看的宣传片。

在我看来，这种对小店、门店、本地服务来说，价值就在这里。

以前很多老板有宣传需求，只是不知道从哪里开始做视频。

现在至少可以先从一个 Skill 开始，把创意、角色和成片跑出来。

再用「爆款复刻」Skill，直接做出可商业交付的视频

前几天我们有一个漫剧加新零售的推广需求。

其中一类任务很具体：参考已经跑出来的爆款短视频，替换人物、商超环境和商品信息，再快速生成适合不同门店使用的新版本。

这类需求看起来只是“换一换”，实际做起来很麻烦，一般要先拆原片，再处理人物、场景、字幕、价格、音乐和镜头节奏。

如果每次修改都要回到剪辑软件重走一遍，这种批量生产很快就会卡住。

我便在 LibTV 里选了「爆款拉片复刻」。

这个 Skill 会先分析参考视频，再确认替换对象、画幅、清晰度和生成要求。

在画布中选择“爆款拉片复刻”并询问使用方法

“爆款拉片复刻”会解析原片，并处理指定替换、片段合并和 BGM

其实，这里还解决了开工前的第一个问题：不用从空白提示词开始猜。

先选一套经过整理的视频生产方法，再把自己的任务和素材交给它。

我们这次拿到的是一条商超带货参考视频，原片约 18 秒。

目标也很明确：保留原片的节奏和表达方式，换掉人物和商超背景，重新生成一条竖屏短视频。原片如下：

我把原片上传到画布，调用「爆款拉片复刻」Skill。

Agent 会继续确认输出比例、清晰度及具体替换要求。

上传参考视频后，Agent 开始确认爆款复刻参数

确认后，Agent 会在画布里继续执行。

生成过程没有被塞进一个封闭进度条里。

我可以看到工作流正在推进。

爆款复刻 Skill 在画布中生成视频的过程

这里还有个小彩蛋，创作期间还可以打开脚本文本。

每个镜头准备怎么处理、弹窗字幕写了什么，都能提前看一眼，作为产品经理，我是真觉得这个产品设计的用户体验很好。

生成过程中打开脚本文本，提前检查镜头与字幕内容

初版很快出来了，但里面的蔬菜价格不太对。

字幕一度出现了“99.9%”这样的内容。

过去处理这种问题，往往要回到剪辑软件里逐个找字幕、改文案、重新导出。

这次我直接在右侧和 Agent 说：红椒 1.98 元、卷心菜 2.05 元、苦瓜 1.36 元、玉米 3.52 元。

价格应该按这种形式展示。

第一版价格字幕有误，直接在对话中给出修改要求

后面我又让它按 1 到 5 元随机分配一组价格，并保留两位小数。

Agent 给红椒、卷心菜、苦瓜、玉米、上海青、白萝卜、番茄和紫茄子整理了一张新价格表，然后重新生成。

Agent 根据要求生成 8 种蔬菜的新价格表

最终成片保留了 9:16 竖屏结构。

人物和商超环境完成替换，价格字幕也换成了修正后的版本。

修正价格后生成的 15 秒商超带货视频

我依然觉得，商超这个案例执行的很高效，虽然初步有些瑕疵（但哪个工具不需要抽卡呢），但LibTV 的修改效率是最高的。

把日常短视频流程做成自己的 Skill

“我的 Skill”初始为空，可以从右侧进入创建页面

最后一条我觉得也很实用，而且来自我们自己的日常工作。

因为公司需要持续发布短视频，说实话，单条内容不一定复杂，但找素材、排版、加动效、配 BGM 和导出，累积起来仍然占时间。

我想做一套可以反复使用的图文短视频流程：给几张参考图、上下文文案和一段 BGM，自动生成 9:16 竖屏视频。图片居中展示，上下分别放标题和说明文字，再加轻微动效，最后输出 MP4。

这就要说到LibTV 上，创作者可以建立自己的 Skill的功能，可谓相当之匹配，相当之实用。

刚开始“我的”页面里还没有内容，右侧可以直接创建。

“我的 Skill”初始为空，可以从右侧进入创建页面

从“我的”页面进入 Skill 创建流程

我把这个 Skill 命名为“15 秒 AI 编程短视频生成”。

然后写清楚输入、默认画幅、图片位置、字幕结构、动效、BGM 和输出格式。

自定义 Skill 编辑页中写入输入、画幅、文字和 BGM 规则

Skill 内容可以直接编辑，也支持上传 Markdown 文件或文件夹。

保存后，它就出现在“我的”列表里。

“15 秒 AI 编程短视频生成”已保存到个人 Skill 列表

以后再做同类短视频，就不需要从头解释整套制作要求了。

这次创建 Skill 的过程很短。

但它说明了 LibTV Skill Hub 的另一面：用户既可以调用导演、广告团队和创作者已经沉淀的方法，也能把自己的制作习惯保存下来，继续复用。

我随后选中这个自定义 Skill。

上传几张截图、上下文文案和 BGM，只补了一句“根据我给到的参考图，帮我创建对应的短视频”。

这类参考流程非常适合沉淀成 Skill：截图负责视觉素材，文案负责信息结构，BGM 负责节奏，Agent 负责把它们串成一条视频。

调用自定义 Skill，并上传参考图、文案与 BGM

Agent 把素材放进画布，拆成音频、图片、分镜和视频合成等节点。

需要精细调整时，仍然可以回到画布检查工作流。

自定义 Skill 在画布中生成分镜、音频与视频合成节点

这一轮也遇到了问题。

视频成片约 20 秒，原 BGM 只有约 17 秒，最后几秒没有完整覆盖。

我没有重新开一个任务，直接把视频和音频一起交给 Agent，告诉它音频应该延长到 20 秒。

发现 BGM 只覆盖约 15 秒后，直接提交视频和音频要求修改

Agent 先检查了两个文件。

它识别出视频约 20.17 秒、BGM 约 16.97 秒，然后给出补齐和淡出的处理方案。

Agent 对比视频和 BGM 时长，并给出补齐方案

处理完成后，它生成了一个新的成片节点。

BGM 可以覆盖完整视频，尾部增加淡出。

BGM 补齐并增加尾部淡出后的完成状态

这次体验处理的是另一类重复劳动：把“每次都要重新说一遍”的制作要求，沉淀成自己的 Skill。

过去做一条日常图文短视频，我要重新解释画幅、图片位置、上下文案、动效和配乐。

现在这些要求已经保存在 Skill 里，下次只需要换图片、文案和 BGM，效率直接拉满。

Agent 对比视频和 BGM 时长，并给出补齐方案

三条任务跑下来，我对 LibTV Agent 的判断比一开始更清楚：能改，能复用，才适合日常生产。

它给的是一条可以继续推进的视频工作流。

事实上，LibTV 还有一个容易被低估的点，是它背后的专业视频创作者生态。

广告导演、MV 导演、短剧团队、品牌创意、自媒体创作者等专业视频生产者，会把真实项目里验证过的创作方法沉淀为可调用的 Skill。

所以用户一上来调用的，就是一套成熟的视频制作能力。

在这次体验里，「皮克斯动画广告」解决的是本地门店宣传片从想法到成片的问题；「爆款复刻」解决的是商超视频从参考片到可交付版本的问题；自建 Skill 解决的是日常短视频流程复用的问题。

一个偏创意广告，一个偏项目交付，一个偏长期生产。

这也是我觉得它适合进入日常工作的原因：生成只是初剪，Agent 还能继续帮你做到成片。

如果你的工作里经常有相似的视频要反复制作，可以先去 LibTV 的 Skill Hub 找一套接近的做法，再把自己常用的流程保存成 Skill。

镜哥真心觉得，这个 AI 工具对于有内容创作的企业或个人，极其实用，推荐你也试一下，正式官网：https://www.liblib.tv/

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大模型提示词编写技巧

￥多多 — Fri, 14 Aug 2026 01:02:40 GMT

提示词是与ChatGPT高效互动的关键。本文从简洁语言、指定输出格式、使用明确指令等九大基础方法，到随机性参数、思维链等高级技巧，再到七步提问模板，全面解析如何优化提示词，助你获得更精准、更满意的AI回答。

提示词在与 ChatGPT 的交互中起着至关重要的作用。就如同在与同事交流时，清晰的表达能让对方更好地理解自己的需求，并给出准确的回应。

良好的提示词有助于模型更好地理解用户的意图和问题。比如，通过提供明确的上下文和语义信息，帮助模型生成与前文相关且连贯一致的回复。

对于特定任务或问题，明确的提示词能指导模型生成与任务相关的答案，如在问答系统中，准确的提示词可让模型快速给出相关答案。

一、优化提示词的方法

（一）简洁明了的语言

在与 ChatGPT 交流时，应使用简单、清晰的语言，避免使用复杂的词汇和冗长的句子。

例如，不要使用生僻的专业术语，而是用通俗易懂的词语来表达自己的问题。

同时，要减少模糊表述，以免 ChatGPT 误解你的意图。

比如，不要说 “这个东西有点奇怪”，而要说 “这个物品的颜色与描述不符”。

（二）指定输出格式

明确所需的输出格式，并将其包含在提示词中。

可以用特定的句子数量、段落结构或格式要求来描述。

比如，要求 ChatGPT 以列表的形式回答问题，或者指定输出的字数范围。

根据搜索到的内容，ChatGPT 目前支持的输出格式包括文本、JSON、HTML 等。

用户可以根据自身需求选择合适的输出格式，在请求中指定 output_format 参数为所需的输出格式，如 text、json、html 等。

（三）使用明确指令

采用肯定的指示词，避免使用否定语言。

例如，用 “做” 代替 “不要”。

这样可以让 ChatGPT 更清楚地理解你的要求。

比如，不要说 “不要回答得太复杂”，而要说 “回答要简洁明了”。

（四）考虑目标受众

在提问中设想目标受众，明确告诉 ChatGPT 它的听众是谁。

如果受众为某领域专家，那么在提问时可以使用专业术语和深入的问题，让 ChatGPT 给出更专业的回答。

如果受众是儿童，那么问题就要简单易懂，语言要生动有趣。

（五）分步骤引导

将复杂任务分解成简单的对话提示，以交互的方式进行。

如果要让 ChatGPT 写一篇论文，可以先让它列出大纲，然后再分别对每个部分进行提问和完善。

这样可以让 ChatGPT 更好地理解任务，生成更准确的结果。

（六）使用示例驱动

在提示开始时提供例子，让 ChatGPT 理解所需回应的类型。

如果要让 ChatGPT 推荐书籍，可以先给出一些自己喜欢的书籍例子，然后要求它推荐类似的书籍。

这样可以让 ChatGPT 更好地把握你的需求，给出更符合你期望的回答。

（七）角色扮演与风格模仿

让 ChatGPT 扮演特定角色或模仿喜欢的作者风格。

例如，可以要求 ChatGPT 以莎士比亚的风格回答问题，或者扮演一个沮丧的推销员进行对话。

这样可以增加对话的趣味性和创造性。

（八）限制答案范围

对答案设置字数、段落等限制，以获得更精准的结果。

比如，要求 ChatGPT 的回答在 300 字以内，或者限制在一定数量的段落内。

这样可以让 ChatGPT 更加聚焦问题，给出简洁而准确的回答。

（九）为其他 AI 生成提示

利用 ChatGPT 为其他人工智能引擎提供有效输入。

可以要求 ChatGPT 为 Dall-E 和 Midjourney 等人工智能引擎提供创造性和有效的输入，然后将这些输入应用到其他工具中，以获得更多的创意和可能性。

二、高级优化技巧

（一）重复与改写提示

若 ChatGPT 给出的答案未能满足需求，我们可以尝试重复或改写提示词。

例如，如果第一次提问 “描述一下未来的城市生活” 得到的回答不够具体，我们可以再次提问或者改写为 “详细描述未来城市生活的各个方面，包括交通、居住、娱乐等”。

通过重复和改写提示词，我们可以引导 ChatGPT 从不同角度思考问题，从而获得更满意的答案。

（二）使用随机性参数

随机性参数可以控制 ChatGPT 输出的随机性。

通常，参数值在 0.1 到 1.0 之间。较高的值会使输出更具创造力，而较低的值会产生更有针对性和标准化的答案。

例如，当我们需要一些创意性的想法时，可以将参数值设置得高一些，如 0.8 或 0.9。

而当我们需要准确的信息时，可以将参数值设置得低一些，如 0.3 或 0.4。

GPT-3.5 默认的温度值是 0.7，我们可以根据具体情况进行调整。其他版本的GPT也可以灵活调整参数。

在使用随机性参数时，可以添加提示，如 “以更高 / 更低的随机性生成回复”“以更保守 / 更有创造性的方式生成回复”。

（三）明确模型要求

在与 ChatGPT 交互时，我们需要清楚地陈述模型必须遵循的要求。可以以关键词、短语或句子的形式提供内容。

例如，如果我们需要一篇关于环保的文章，我们可以明确要求 “文章应包含环保的重要性、当前面临的问题以及可行的解决方案等内容”。

这样可以帮助 ChatGPT 更好地理解我们的需求，从而生成更符合要求的回答。

（四）结合思维链和少样本提示

思维链提示和少样本提示可以结合使用，以提升提示效果，获得更丰富准确的回答。

思维链提示通过提示模型生成一系列推理步骤，解决多步骤的问题。

少样本提示则是以少量的样本启用上下文学习，帮助模型更好地理解新的任务和数据。

例如，在解决一个数学问题时，我们可以先提供一些类似问题的解决步骤（思维链提示），然后再给出少量的样本问题和答案（少样本提示），让 ChatGPT 更好地理解问题的类型和解决方法，从而给出更准确的答案。

（五）输出引导

我们可以以期望回答的开头或结尾来引导 ChatGPT 给出特定的输出。

例如，如果我们希望 ChatGPT 给出一个故事的开头，可以提示 “故事以‘很久很久以前’开头”。或者如果我们希望得到一个结论性的回答，可以提示 “以‘因此，我们可以得出结论……’结尾”。

这样可以帮助 ChatGPT 更好地理解我们的需求，生成更符合要求的回答。

三、模板化优化策略

（一）七步提问模板

这个七步提问模板是一种非常有效的方法，可以帮助我们更好地与 ChatGPT 进行交互，从而获得更优质的答案。以下是对这个模板的详细介绍：

提供问题相关的背景，也可以是问题的身份。这一步骤可以帮助 ChatGPT 更好地理解问题的背景和上下文，从而给出更准确的回答。例如，如果我们要询问关于旅游的问题，可以提供我们的旅游目的地、旅游时间、旅游预算等信息。
布置任务，给 ChatGPT 布置清晰的任务。明确告诉 ChatGPT 我们需要它做什么，例如回答问题、生成文章、制定计划等。
提供详细的指令。在布置任务的基础上，进一步提供详细的指令，告诉 ChatGPT 我们希望它以什么样的方式回答问题或完成任务。例如，我们可以要求 ChatGPT 以列表的形式回答问题，或者要求它使用特定的语言风格。
确认它理解了任务。通过提问或其他方式，确认 ChatGPT 理解了我们的任务。这可以避免误解和不必要的麻烦。
对之前提问的过程进行优化，改进优化提示词。如果 ChatGPT 给出的答案未能满足我们的需求，我们可以尝试优化提示词，从不同角度提问，以获得更满意的答案。
精炼内容获得输出。对 ChatGPT 给出的答案进行精炼和整理，使其更加清晰、准确、易于理解。
反复给它布置任务，优化 ChatGPT 的能力。通过不断地与 ChatGPT 进行交互，我们可以逐渐优化它的能力，使其更好地满足我们的需求。

（二）实际应用示例

以制定旅游攻略为例，我们可以使用这个七步提问模板来获得一份完美的旅游攻略。

首先，我们提供问题相关的背景。假设我们是一位热爱旅游的年轻人，计划在假期去云南旅游。

然后，布置任务。我们告诉 ChatGPT：“为我制定一份云南旅游攻略。”

接着，提供详细的指令。我们可以要求 ChatGPT：“攻略要包括旅游路线、景点介绍、美食推荐、住宿建议等内容。语言要简洁明了，富有趣味性。”

之后，确认它理解了任务。我们可以问 ChatGPT：“你明白我的要求了吗？” 如果 ChatGPT 回答 “明白”，我们就可以继续下一步。

如果 ChatGPT 给出的答案未能满足我们的需求，我们可以进行优化。例如，我们可以说：“我觉得你的攻略中景点介绍不够详细，请再详细介绍一下每个景点的特色和游玩时间。”

然后，精炼内容获得输出。我们可以对 ChatGPT 给出的攻略进行整理和排版，使其更加美观和易于阅读。

最后，我们可以反复给 ChatGPT 布置任务，例如要求它推荐一些当地的特色活动或者给出一些旅游注意事项。通过不断地优化，我们可以获得一份更加完美的云南旅游攻略。

这个七步提问模板可以应用于各种问题和任务，无论是写作、策划、设计还是其他领域，都可以帮助我们更好地与 ChatGPT 进行交互，获得更优质的答案。

四、多场景下的优化技巧

（一）不同专业领域

在 TMT 行业，我们可以让 ChatGPT 扮演多种角色，以满足不同的需求。

例如，充当前端智能思路助手时，我们可以向 ChatGPT 提供具体的前端代码问题，如 “如何实现网页元素的动态交互效果？”ChatGPT 则可以为我们提供解决问题的策略，可能包括建议代码和代码逻辑思路。

根据搜索到的数据，在 TMT 行业中，ChatGPT 还可以扮演产品经理的角色。当我们要求它担任产品经理时，可以明确主题，如 “做一个赛博朋克的网站首页”。

ChatGPT 会帮助我们编写一份包括主题、简介、问题陈述、目标与目的、用户故事、技术要求、收益、KPI 指标、开发风险以及结论等章节标题的 PRD 文档。此外，在 TMT 行业中，ChatGPT 还可以充当 UX/UI 开发人员、网络安全专家、网页设计顾问等角色，为我们提供专业的建议和解决方案。

（二）充当特定工具

ChatGPT 可以扮演 SQL 终端，为我们提供数据库查询结果。

例如，当我们输入 “SELECT TOP 10 * FROM Products ORDER BY Id DESC” 时，ChatGPT 会以查询结果表的形式进行回复。此外，ChatGPT 还可以充当技术审查员，为我们提供深入的评论，包括优点、缺点、功能以及与市场上其他技术的比较。

比如，当我们要求审查 iPhone 11 Pro Max 时，ChatGPT 可以详细分析其性能、设计、功能等方面的优缺点，并与其他手机进行比较。

同时，ChatGPT 还可以担任开发者关系顾问，为我们提供软件包的相关信息和反馈，包括定量分析内容，如提交的问题、已解决的问题、存储库中的星数以及总体 StackOverflow 活动等。

（三）创意写作与互动

在创意写作方面，我们可以利用反向提示和分步提示等技巧进行多轮对话。

例如，我们可以扮演一个试图逃离盒子的人工智能，向 ChatGPT 发出命令，让它模拟终端的回复。通过这种方式，我们可以激发 ChatGPT 的创造力，生成更加有趣和富有想象力的内容。

此外，我们还可以使用分步提示的方法，逐步引导 ChatGPT 进行创意写作。比如，我们可以先让 ChatGPT 给出一个故事的开头，然后再根据这个开头逐步提出问题，让 ChatGPT 继续完善故事的情节和发展。

通过这种方式，我们可以与 ChatGPT 进行更加深入和有趣的互动，获得更加丰富和精彩的创意写作成果。

五、总结

优化提示词对获得更好的答案意义重大。

一方面，它可以提高生成准确性。通过正确的提示词引导，模型能更准确地理解用户意图，从而生成更精准的文本。

另一方面，能增强自由度，让模型生成各种各样的文本，展现更强的表现力。

同时，还能提高效率，当用户知道要生成的文本大致内容时，合适的提示词可使模型更快地生成所需结果。

通过简洁明了的语言、指定输出格式、使用明确指令、考虑目标受众、分步骤引导、使用示例驱动、角色扮演与风格模仿、限制答案范围、为其他 AI 生成提示等方法，我们可以更好地优化提示词，从而提升与 ChatGPT 的交互效果。

然而，优化提示词也面临着一些挑战。例如，如何确定最适合特定任务的提示词？如何避免提示词的歧义性和模糊性？如何在不同的场景和任务中灵活运用提示词？这些都是我们需要进一步探索和解决的问题。

尽管存在挑战，但优化提示词的潜力巨大。随着人工智能技术的不断发展和进步，ChatGPT 的功能和性能也将不断提升。通过持续探索和实践，我们可以更好地掌握优化提示词的方法和技巧，从而更好地利用 ChatGPT 为我们的工作、学习和生活带来更多的便利和价值。

六、26条提示词技巧汇总

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）以其卓越的文本生成和理解能力成为研究和应用的热点。然而，要想从这些模型中获得最佳输出，需要精心设计提示词。以下是26个详细的技巧，帮助用户更有效地与AI大模型沟通。

1. 简洁明确：直击核心

避免冗长的前言，直接提问，如“请列出人体细胞的主要成分。”

2. 考虑受众：定制化回答

指明信息的接收者，比如“请为小学生解释光合作用。”

3. 分解复杂任务：分步指导

将复杂问题拆解，如“首先定义‘人工智能’，然后举例说明其应用。”

4. 使用肯定性指令：积极引导

用肯定句提出要求，例如“请详细描述DNA复制的过程。”

5. 寻求解释：深入理解

请求模型用浅显语言解释专业术语，例如“用简单的语言解释量子纠缠。”

6. 激励策略：提高回答质量

通过奖励激励高质量回答，如“最佳答案将获得特别认可。”

7. 示例驱动：模板引导

提供具体示例，指导模型输出格式，例如“请按照以下格式撰写报告摘要。”

8. 格式化提示词：结构化指令

使用清晰的格式分隔指令和问题，如“#任务：撰写摘要 #问题：这篇论文的主要观点是什么？”

9. 明确角色：角色扮演

指定模型扮演的角色，如“作为历史学家，你如何评价法国大革命？”

10. 遵守规则：设定边界

设定模型必须遵守的规则，例如“在回答中避免使用行业术语。”

11. 自然语言回答：人性化交流

要求模型模仿自然对话，如“像和朋友聊天一样告诉我关于火星的探索。”

12. 逐步思考：逻辑展开

引导模型逐步展示思考过程，例如“先列出问题，然后逐一解答。”

13. 无偏见：公正客观

强调回答的公正性，如“分析不同文化对教育的看法，避免文化偏见。”

14. 互动提问：动态交流

允许模型通过提问来澄清或深入问题，例如“需要我先解释哪些背景信息吗？”

15. 教学测试：知识验证

通过教学和测试结合的方式，检验模型的理解，如“先解释牛顿第三定律，然后出一道相关题目。”

16. 指定角色：专业视角

为模型分配特定角色以获得专业回答，例如“作为营养师，你建议的每日饮食是什么？”

17. 使用分隔符：清晰区隔

使用分隔符来组织提示，如“#背景# #问题# 请在了解背景后回答这个问题。”

18. 重复关键词：强调重点

在提示中重复关键词以强化重点，如“请解释‘可持续发展’的概念及其重要性。”

19. 输出引导：开头提示

在提示结尾给出回答的开头，如“请从历史角度分析工业革命的影响。原因包括…”

20. 详细说明：全面覆盖

要求模型提供详尽的回答，如“详细描述太阳能电池板的工作原理。”

21. 修改文本：优化表达

指导模型在不改变原意的情况下优化文本，例如“改进这段话的语法，但保持原意。”

22. 代码生成：自动化脚本

对于编程任务，要求模型生成自动化脚本，如“生成一个Python脚本，自动执行数据清洗。”

23. 继续文本：风格一致

要求模型根据给定文本继续写作，保持一致性，如“继续这个故事，保持原有的悬疑氛围。”

24. 明确要求：具体指令

在提示中明确具体要求，如“列出五种减少塑料污染的方法，并解释每种方法的效果。”

25. 模仿样本：风格借鉴

如果需要文本模仿特定风格，提供样本和模仿指令，如“模仿海明威的风格，写一篇关于战争的短文。”

26. 结合思维链：逻辑推理

使用思维链结合示例，指导模型进行逻辑推理，如“展示解决这个问题的步骤，就像解决示例中的问题一样。”

掌握这些技巧，用户可以更精准地引导AI大模型，无论是在学术研究、商业分析还是创意写作中，都能获得更准确、更深入、更个性化的回答。

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我用Dify+飞书，实现了达人视频主推品全链路自动化分析（落地实战分享）

山丘之上有AI — Fri, 14 Aug 2026 00:57:31 GMT

面对每天2000条达人视频的审核压力，一套基于Dify和飞书多维表格的自动化系统应运而生。它不仅能识别主推套餐，还通过三套自动化协同，实现了批量处理、规则动态更新与结果自动反馈，将业务从繁琐的人工审核中解放出来。本文深入拆解了从需求分析到系统落地的全过程，展示了AI在真实业务场景中的高效应用。

第一次了解这个需求时，是别人做的半路需求流转过来的，业务跟我说的并不是“想做一套 AI 系统”，而是每天都在发生的具体问题：每天有2000条本地推达人视频需要审核，运营要逐条判断视频推广的是哪个品牌套餐。

我一开始理解成审核提效。2000条视频靠人逐条打开，听口播、看字幕、找价格和产品画面，工作量很大。如果AI能自动识别主推套餐，至少可以省下大量重复看片的时间。

但继续了解运营拿到结果后要做什么，我才发现“看片太慢”只是表面问题。识别出的套餐还要与视频的点赞量、转化金额对应起来，据此比较不同套餐的表现，再规划下一批达人重点推什么、哪些内容需要调整。

那么我要解决的事情已经不只是“让AI看完视频”。系统还要给出可追溯的判断，接住每天持续进入的任务，适应品牌套餐变化，并把处理结果交回运营。后来出现的失效视频、Prompt更新和批次通知，都是从这条业务链上长出来的问题。

这篇文章记录的，是我如何用Dify+飞书多维表格，把主推套餐识别需求逐步做成业务可以持续使用的自动化系统。实现“自动化识别视频主推品+自动更新产品规则+自动推送批次识别结果”。

从业务结果反推，AI 到底要交付什么

明确结果用途后，我开始重新看“识别主推套餐”这件事。品牌有自己的套餐资料，视频侧也有链接、发布时间等信息，缺的是把两边可靠连接起来的判断：这条视频具体推广了哪个套餐？

达人不会照着品牌提供的标准名称念套餐。有的人只说价格，有的人使用简称，有的人只拍包装，还有的人在同一条视频里带到多个产品。标题可能写着活动名，口播说的是价格，画面里出现的又是套餐组合。偶尔还会遇到视频被删除或链接过期，点进去什么也看不到。

这意味着AI不能看到一个价格就猜套餐，也不能只返回一个产品名。一次错误识别可能继续影响后面的统计结论。

我最终把单条结果确定为一组可以复核的信息：主推套餐、判断依据、置信度、是否需要人工复核、复核原因和失败原因。证据充分的结果进入后续统计；证据不足、多个套餐冲突或视频不可用的记录，则明确交给人工处理。

第一条视频跑通后，问题才刚刚开始

第一版并没有花太久。我用Dify串起视频链接解析、文件下载和多模态模型，让模型同时参考标题、口播、画面文字与价格信息，再从已有的品牌套餐中判断主推品。

单条测试结果不错。模型能够返回套餐名称，也能解释是从哪段口播、哪条字幕或哪个画面线索得出的判断。我当时觉得方向已经跑通，接下来无非是多处理一些视频。

准备给业务使用时，我才发现自己把需求想简单了。

单条视频可以手工放进工作流，但2000条视频怎么持续进入系统？其中一条链接失效，是让整次运行报错，还是只标记这一条失败？模型给出产品名以后，运营怎么判断这次结果是否可信？品牌下个月推出新套餐，是不是还要找我进入Dify修改Prompt？所有视频处理完以后，难道还要有人一直盯着飞书多维表格，手工统计还有多少条没结束？

这些都不是继续优化一段识别Prompt就能解决的问题。

我开始把飞书多维表格从“放输入和结果的表格”，改造成业务操作入口；Dify则负责在后台领取任务、处理视频和推进状态。运营只需要提交一个业务批次，系统自己把任务拆开执行，逐条写回结果，整批结束后再发通知。

2000条是业务规模，不应该变成一次工作流的负担

我没有让Dify在一次运行里硬扛2000条，也没有要求运营为了迁就系统，手工把任务拆成几十个小批次。

运营在飞书多维表格的“视频任务明细”中填写视频链接、待处理状态和批次编号。对业务来说，这些记录属于同一次提交，就是一个完整批次。Dify在后台分波领取：当前版本每波最多处理30条，并发执行10条；这一波结束后，下一次调度继续处理同一业务批次中剩余的视频。

这也是我在设计时坚持的一条边界：业务提交完整需求，系统自己消化内部限制。只有同一个业务批次里的记录全部进入成功或失败状态，这一批才算结束。

需要说明的是，业务每天约有 2000 条视频需要审核，不等于当前版本已经完成2000条/天的生产容量压测。现有系统采用跨波次持续处理的结构，但2000条容量、平台限流和长时间运行稳定性仍需要正式压力验证。业务规模和系统已经验证的性能，不能混为一谈。

一条视频失败，不应该拖住后面的1999条

最初遇到失效视频时，我下意识把它当成工作流异常：解析失败，就让节点报错。

但运营并不关心Dify后台抛出了什么错误。他看到的只是一条迟迟没有结果、甚至长时间停留在“处理中”的飞书多维表格记录。他不知道应该继续等，还是检查链接后重新提交。

后来我把失败也当成一种需要正式交付的业务结果。系统在解析阶段已经明确知道视频不存在、被删除或无法访问，就应该立即把该条记录写成失败，并留下业务能理解的原因，例如“视频已失效或无法访问，请检查视频链接后重新提交”。

一条失败也不能阻塞同批其他视频。每天约2000条任务中出现失效链接很正常，如果一个坏链接能让整个批次停下来，这套系统就没有实际使用价值。

于是，成功和失败都被设计为终态。单条视频处理结束后立即回写，其他任务继续运行；只有卡在中间、系统迟迟无法确认状态的记录，才交给超时机制回收。运营最终看到的不只是主推套餐，还包括判断依据、置信度、人工复核建议和失败原因。

这个设计看起来没有模型识别那么亮眼，却决定了业务是否敢一次提交一整批视频。

新套餐上线后，Prompt不能继续写死在工作流里

第一版Prompt直接写入了当时所有候选套餐。产品数量少、规则稳定时，这是最快的做法。交付时，业务问了一个很自然的问题：“下次上新套餐，是不是还要找你改工作流？”

如果答案是“对”，那这套自动化只是把人工从看片转移到了维护 Prompt。每次新品上市、价格调整或者套餐下架，都需要技术人员进入 Dify 改节点、重新发布。时间一长，业务也很难确认工作流使用的到底是哪一版套餐规则。

我后来在飞书多维表格中单独建立“产品套餐表”和“prompt版本表”。运营填写套餐名称、组合和价格，将状态改成待发布，再点击“发布本批次”。系统检查产品名、价格和必要格式，每次处理1到5个产品。校验通过后，自动更新当前候选品规则并生成新的完整Prompt；校验失败则保留上一版，不影响视频分析继续运行。

这里我没有让AI每次重新生成整份Prompt，而是把它拆成两部分：

完整prompt=主推品变量章节+固定章节

业务上新只更新变量章节。判断原则、特殊分类和输出结构属于固定合同，不允许在产品发布时被顺手改写。为了避免飞书多维表格中的规则读取异常导致视频分析停摆，Dify中还保留了一份经过验证的静态版本作为回退。

产品资料怎样维护，终于从Dify节点配置中拿了出来，回到业务可以操作的位置。

三套自动化，组成了一条完整业务链

做到这里，系统已经不再是一条从左到右的工作流，而是三套彼此配合的自动化。

第一套负责批量分析视频。运营在飞书多维表格提交视频批次，Dify定时领取任务，解析并下载视频，提取标题、口播和画面证据，读取当前Prompt判断主推品，再把成功或失败结果逐条写回。

第二套负责维护套餐规则。运营在飞书多维表格录入并发布新品，由多维表格自动化校验资料、生成候选品规则、更新当前Prompt，并保留版本快照。

第三套负责反馈批次结果。Dify持续统计同一批次的待处理、处理中、成功和失败数量，整批进入终态后，向飞书外部群发送完成通知，并把通知状态写回多维表格。

套餐发布自动化与视频分析自动化通过“当前已发布Prompt”连接。新品发布不会让已经成功的视频重新分析，只影响后续尚未开始的处理波次。每一波在进入视频迭代前读取一次规则，让同一波视频使用同一份判断标准。

完整业务架构如下：

架构图里有不少模块，但业务人员日常只需要做两类操作：在飞书多维表格提交视频；有新套餐时发布产品资料。任务领取、识别、状态写回、规则读取和完成通知都由系统处理。

具体搭建时，我用了哪些表、字段和节点

下面拆解一下我做三套自动化的核心配置。

1. Dify：视频批量分析自动化

这套自动化的任务入口是飞书多维表格中的“视频任务明细”。业务主要填写三个字段：“视频链接”、“处理状态”、“批次编号”；其余字段由Dify写回。

结果字段包括：“主推品”、“判断依据”、“置信度”、“是否人工审核”、“复合原因”、“失败原因”。为了追踪任务状态，我还增加“开始时间”、“完成时间”与“通知状态”。

Dify中最关键的节点可以分成四段：

任务调度：定时触发器、查询活动批次、查询本波待处理任务、筛选最多30条记录。
逐条执行：迭代节点并发10，先把记录标记“处理中”，再进入单视频处理链。
视频分析：视频链接解析、视频下载、文件提取、多模态内容证据提取、主推品识别、结果字段校验。
状态写回：成功分支写回完整识别结果；解析、下载或模型异常进入失败聚合，再写回失败原因和完成时间。其中，迭代节点使用单条失败不终止整批的错误策略。否则一条失效链接就可能让后面的任务全部拿不到结果。

2. 飞书多维表格：套餐新增与Prompt发布更新自动化

这套自动化主要使用两张表。

“套餐明细表”保存业务事实，关键字段“套餐内容明细”、“套餐价格”、“状态”和按钮字段“发布本批次”。
“prompt版本表”保存“规则编码”、“规则版本”、“当前候选品章节”、“固定后缀”、“完整 prompt”和“发布状态”。

运营点发布后，飞书多维表格自动化依次执行：检查是否已有发布中的批次、查找全部待发布产品、判断数量是否为1到5条、将本批产品标记为发布中、生成本批产品规则块、再次校验名称和价格等事实。只有结构与语义校验都通过，才创建版本快照并更新一次，失败则保留上一版 Prompt，并把本批产品标记为发布失败。

这部分是截图中看到的多维表格自动化。它承担的不是简单拼接文本，而是把并发发布、批次数量、重复产品、资料缺失和版本回滚都挡在正式Prompt之外。

3. Dify：批次完成通知自动化

最开始设计任务完成通知时，我想直接使用飞书多维表格机器人。但实际操作时发现，业务使用的是飞书外部群，而外部群无法添加多维表格机器人，这条方案走不通。

最后我把通知放回Dify：在飞书外部群添加群机器人，将Webhook作为Dify的环境变量保存。工作流在每波处理结束后查询当前批次的“待处理”、“处理中”、“成功”、“失败”和总数；只有待处理与处理中都归零，并且成功数加失败数等于总数，才进入通知节点。

关键节点包括：统计批次五类数量、判断批次是否终态、HTTP请求发送飞书外部群消息、校验 HTTP与飞书响应、最后写回结果。通知内容只保留业务最关心的信息：批次编号、总数、成功数和失败数。

为什么一定要做批次完成通知

在当前测试中，10条视频完成核心解析大约需要40-50秒。但2000条不是把10条任务简单复制 200次：实际运行还包含视频下载、模型分析、分波调度、平台排队和飞书多维表格写回。把这些开销算进去，完整批次预计需要约4-5个小时。

这么长的处理时间里，业务不可能时刻记着打开飞书多维表格看一眼，也不应该靠人工反复刷新来判断任务是否结束。因此，批次完成通知不是一个锦上添花的消息功能，而是异步处理链路中必要的结果反馈。

整批视频完成后，系统会统计这个批次的待处理、处理中、成功、失败和总数。只有待处理与处理中都归零，并且成功数加失败数等于总数，才向固定飞书外部群发送完成消息。运营只需要知道哪个批次已经完成、总共处理多少条、成功多少条、失败多少条。收到消息后，再进入飞书多维表格查看详细结果和需要人工复核的记录，不必守着表格反复刷新。

为了让系统知道“整批已经结束”，我没有新增一套复杂的进度字段，而是在发送通知时即时统计当前批次。只要还有一条待处理或处理中记录，就继续等待；当所有记录都进入成功或失败，系统再汇总数量并发送消息。

通知成功后，批次状态会被标记为已通知；如果发送失败，只重新处理通知，不会重新分析已经完成的视频。这样，视频处理和消息发送彼此分开，通知异常不会改动已经产生的分析结果。

识别完成后，数据才开始产生新的价值

系统最终增加的并不是一列孤立的“主推品”，而是一项可以参与后续分析的标准化标签。有了它，业务才有机会把原本分散的信息放在一起看：

主推套餐+视频数量+点赞量+转化金额

例如，一个套餐可能获得了较高点赞量，却没有带来相应转化；另一个套餐互动表现普通，但转化金额更稳定。前者可能需要调整内容表达，后者则可能值得在下一批视频中提高推广占比。新品被多少达人提及、哪些套餐经常被混淆，也有了进一步分析的基础。

主推品识别不会替业务做完决策，它补的是最依赖人工、也最难规模化的标签。当前工作流负责生成可追溯的主推品结果，为点赞量和转化金额按套餐归因提供基础；下游汇总和看板展示仍可继续在飞书多维表格中完成，我没有把它写成当前视频工作流已经自动实现的能力。

现在，运营的操作被压缩为两类：在飞书多维表格提交视频，等待完成通知并处理复核项；品牌套餐变化时，在产品套餐表录入资料并发布，让后续视频读取新规则。

写在最后

做这个项目之前，我理解的自动化，是让AI替人完成更多步骤。做下来以后，我发现最费时间的部分都发生在模型给出答案之后：答案怎样进入飞书多维表格，打不开的视频怎样解释，一条失败会不会拖住整批，套餐变化后谁来维护规则，以及2000条视频什么时候才算全部结束。

模型负责判断视频可能在推广什么套餐，系统负责把这个判断变成业务能够继续使用的结果。

当每条视频都能对应具体套餐，点赞量和转化金额才有了新的组织方式。运营关注的不再是“这条视频表现怎么样”，而是“什么套餐值得推、什么内容需要调整、下一批资源应该投向哪”。

AI替人看完视频只是起点。识别结果能够进入下一次推广决策，这条链路才有业务价值。

本文由 @山丘之上有AI 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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豆包打通抖音，不是GEO的狂欢

邹叔海外营销AI实战 — Fri, 14 Aug 2026 00:57:09 GMT

豆包打通抖音电商，引发GEO优化热潮，但AI推荐的核心并非文本优化，而是平台积累的体验分与交易数据。本文拆解AI电商的真实逻辑，揭示其本质仍是搜索电商的升级，提醒卖家回归商业常识，别交智商税。

最近圈子里有个事儿特别火，就是”豆包”打通了抖音电商。

无数搞培训的、做代运营的机构连夜赶工做PPT，他们跑去跟电商老板们说：”老板，时代变了！现在用户都在用AI搜东西，你得花钱做GEO，优化你的商品语料，不然豆包根本不会推荐你的产品。来，交个五万块，我们帮你做全套AI搜索优化。”

很多老板听得一愣一愣的，眼看着就要掏钱。

1. AI可以胡说八道，但绝不敢乱卖烂货

我们先来想一个最底层的逻辑：AI大模型最怕什么？

如果你问豆包一个历史问题：”林黛玉是怎么倒拔垂杨柳的？”它可能会一本正经地给你胡说八道一通。

用户看了，最多哈哈一笑，截个图发朋友圈，嘲笑一下”这AI又幻觉了”。

这种错误，对平台来说无伤大雅，甚至还能带来点娱乐流量。

但是，如果涉及到电商交易，性质就完全变了。

如果一个用户问豆包：”我妈高血压，推荐一款好用的血压计。”

豆包如果因为某个垃圾产品做了所谓的”GEO语料优化”，就把一个测不准、质量差的三无血压计推荐给了用户。

用户买回家，测出了问题，这算谁的？

这不仅是退货退款的问题，这是要砸平台招牌、甚至惹上法律纠纷的。

所以，豆包在推荐知识解答时，可以容忍一定的错误率；但在推荐商品时，它绝对、绝对不敢随便推荐一个垃圾产品。

这就决定了，AI在电商领域的推荐逻辑，不可能依赖于谁的”语料写得好”，谁的”Prompt（提示词）埋得深”。

它必须依赖一个极其硬核、极其保守、也极其可靠的评价体系。

这个体系是什么？

就是传统电商平台过去十几年积累下来的那一套。

2. 全网核对：决定AI推荐的，是冷冰冰的”体验分”

在这个世界上，谁最懂哪些产品好，哪些产品不好？

不是那些坐在写字楼里敲键盘的GEO优化师，而是抖音、淘宝、京东这些电商平台本身。

电商平台手里握着的是真金白银砸出来的交易数据。

为了让大家看得更明白，我专门去核对了抖音电商最新的商家考核体系和评价指标。

平台根本不需要看你的商品详情页写得有多天花乱坠，它有一套极其严密的”商家体验分”规范。

当用户在豆包里搜索”推荐一款适合油皮的洗面奶”时，豆包背后的算法（比如抖音的底层逻辑）首先看的是什么？

豆包的真实逻辑是：先识别用户意图，然后展示答案，再推荐答案中的品牌的时候，会调用抖音电商庞大的商品数据库，把那些体验分极高、品退率极低、转化率极好的头部商品拉出来，推荐给用户。

看明白了吗？

GEO确实可以一定程度上推荐哪个品牌/产品，但是至于之后展示谁的店铺？这又回到了传统电商数据了。

难道AI推荐数据好的商品不对吗？

在商业世界里，用户的钱包永远比用户的嘴巴更诚实。

3. 一个小案例：亚马逊AI搜索流量翻倍的真相

说到这里，可能有人会问：”邹叔，那难道AI搜索对文本内容就一点要求都没有吗？改标题和详情页真的没用吗？”

有用。

但我给你讲个真实的案例，你就知道这个”有用”到底是怎么回事了。

我有个做跨境电商的朋友，在亚马逊上卖户外便携咖啡机。

这两年亚马逊上线了AI购物助手Rufus，底层的Cosmo算法大改版，很多卖家的流量断崖式下跌。

他跑来找我，问要不要花大价钱找服务商做”GEO”。

我跟他说，别花那冤枉钱，我们自己来做个”意图拆解”。

以前在亚马逊，大家是怎么写标题的？

疯狂堆砌关键词：”便携咖啡机、户外、不锈钢、手动、露营、旅行……”这叫给机器看。

但现在的AI（比如Rufus）是怎么工作的？

它不再做简单的词汇匹配，而是做”场景语义理解”。

当用户问AI：”帮我找一款适合周末去山里露营用的咖啡机，要轻一点的。”AI会去寻找符合这个”场景意图”的产品。

于是，我帮他把详情页和Q&A（问答区）做了重新梳理。我们没有堆砌废话，而是把用户真实的使用场景拆解出来。比如在Q&A里自问自答：

问：这款咖啡机适合徒步露营带吗？

答：非常适合，它只有300克重，体积和一个苹果差不多，可以直接塞进登山包的侧袋，而且不需要插电，纯手动按压就能出油脂。

就这么简单的几个改动，把”产品参数”翻译成了”用户意图和使用场景”。

不到一个月，他这款产品来自站内AI推荐的流量增加了两三倍。

迎合AI搜索，确实需要优化文本。

但这叫”回归用户真实需求，说人话”。

这本来就是电商卖家基本功的一部分，也就是我们常说的”卖点提炼”和”场景化营销”。

4. GEO服务商能做的，电商卖家十年前就玩剩下了

明白了上面的逻辑，你再回头看看那些收你几万块的GEO服务商，是不是觉得很可笑？

匹配问题确实需要文本，比如标题描述、详情页描述。

但问题是，这本来就是电商卖家最熟练、最内卷的部分啊！

从淘宝时代的SEO（搜索引擎优化），到直通车测图测款，再到抖音时代的短视频文案、直播话术。

中国的电商卖家，早就把”如何写出一个极具转化力的标题和详情页”这门手艺，练到了登峰造极的地步。

你随便去义乌或者广州找个做电商的运营小哥，他能用各种工具把行业里的热搜词、场景词扒得底朝天，然后无缝融合到商品链接里。

现在，一个所谓的GEO服务商跑过来，说：”老板，我帮你改改标题，优化一下详情页的描述，让它更符合AI大模型的抓取逻辑，收你三万块。”

这不是搞笑吗？

AI大模型的理解能力已经非常强大了，只要你的商品本身是个好东西，你的基础描述是正常人能看懂的，AI就能理解并匹配。

GEO服务商能做的，无非就是在这个基础上润色一下文本。

这种工作，现在的电商卖家自己用免费的AI工具，花五分钟就能搞定。

5. 剥开AI的外衣，里面还是”搜索电商”的内核

我们把视角再拉高一点，来看看这次”豆包+抖音”的本质。

很多人觉得，AI电商是一种全新的物种，会颠覆现有的电商格局。

但如果你仔细拆解它的交易链路，你会发现，它其实就是”搜索电商”的升级版。

以前，用户在抖音或者淘宝的搜索框里输入关键词，出来的是一排排的商品列表，用户需要自己去对比销量、看评价、挑款式。

现在，用户在豆包里输入一句话，豆包在后台瞬间帮你完成了”对比销量、看评价、挑款式”的动作，然后直接把最优解端到你面前。

形式变了，变得更像聊天了，更丝滑了。但底层的商业逻辑，一丁点都没变。

只要这三样做好了，无论前端是传统的搜索框，还是现在的AI对话框，系统都会把流量倾斜给你。

因为平台要赚钱，平台要留住用户，平台就必须把最容易成交、售后麻烦最少的好商品推到用户面前。

6. 老板们该如何应对？回归商业常识

说了这么多，其实就是想给各位老板提个醒。

在每一次技术变革的初期，都会涌现出一大批制造焦虑、贩卖新概念的人。

他们把简单的事情复杂化，用一堆英文缩写把你搞晕，目的只有一个：掏空你的口袋。

面对”AI+电商”的新浪潮，我们当然要拥抱，但拥抱的方式不是去交智商税。

第一，别信什么“GEO包治百病”。

如果你的产品本身没有竞争力，体验分不及格，差评连篇，你就是请奥特曼来给你写详情页，豆包也不会推荐你。

打铁还需自身硬，把精力放在打磨产品和优化供应链上，这才是正道。

第二，自己动手做“意图拆解”。

就像我那个做亚马逊的朋友一样，不要去堆砌机器词汇，而是用AI的思维去思考：用户在什么场景下会需要我的产品？他们会怎么向AI提问？把这些真实的场景和痛点，写进你的标题、详情页和问答区里。

这不需要花几万块，只需要你用心懂你的客户。

第三，敬畏传统指标。

不管AI怎么发展，商业的本质是价值交换。

品退率、转化率、平台求助率，这些冷冰冰的数字，永远是衡量一个生意好坏的唯一标准。

把这些传统指标做漂亮了，你就是AI时代最受算法欢迎的”天选之子”。

豆包打通抖音，是一次极好的用户体验升级，它让购物变得更简单、更直接。但这绝不是什么GEO的狂欢。

在这场变革中，最终获胜的，依然是那些踏踏实实做产品、认认真真搞运营的传统电商卖家。

因为无论技术怎么变，平台”把好货卖给需要的人”这个核心诉求，永远不会变。

别被那些花里胡哨的名词忽悠了。

守住你的基本盘，做好你的老本行，风浪再大，也掀不翻基本功扎实的船。

本文由 @邹叔海外营销AI实战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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保姆级教程，Codex 接入 DeepSeek V4 Pro 和 Grok 4.6，6 种方法全整理

苍何 — Thu, 13 Aug 2026 11:39:48 GMT

大家好，我是苍何。

一夜之间，DeepSeek V4 Pro 正式版发布了。

目前从官方给出的评测数据表现，V4 Pro 各方面表现都优于 V4 Flash，

还没来得及感叹，刷新一下 X 时间线，Grok 4.6 也来了。

好像是 AI 圈又过年了一样。

激动的心，颤抖的手，火速上手试了试。

但转念一想，肯定不少小伙伴跃跃欲试，却不知道从哪下手。

于是我整理了这篇从 0 到 1 的保姆级教程，把 DeepSeek V4 Pro 和 Grok 4.6 接入 Codex 和 WorkBuddy 的方法做了个非常细致的分享。

相信我，这绝对是你见过最全的手把手教程，请无情的点赞👍并转发给需要的朋友。

我做了个图，大家可以先看看。

当然本教程也会同步到我的 Codex 教程网站：

地址：codexguide. ai

V4 Pro 接入 Codex

刚好我的 Codex 额度蹬完了，趁机把 DeepSeek 接进去。

主要介绍三种方法，当然你也可以追求更高阶的，自行修改配置文件，方法之前在 CodexGuide 网站也介绍过啦，大家可自行查阅。

方法一：官方一键脚本（推荐）

第一步：运行脚本

DeepSeek 官方提供了一键配置脚本，自动帮你改配置、写模型元数据、备份旧文件。

macOS / Linux 用户在终端中执行：

●●●

bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup.sh)

Windows 用户在 PowerShell 中执行：

●●●

irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex

接着选择要执行的操作，我们需要配置 deepseek v4 pro ，选择 2。

首次安装会要求输入 API Key，按前面的方法再创建一个就行。

输入 Key 之后，脚本会依次完成这几件事：

备份现有配置

把 ~/.codex/config.toml 备份到 ~/.codex/backup-deepseek/，随时可以还原

写入模型目录

向 Codex 声明 DeepSeek 模型的元数据（上下文长度、推理强度档位、工具调用格式等）

修改配置文件只改必要的字段，你原有的 MCP 服务器、项目信任级别等配置全部保留
校验语法写入前检查合法性，失败就中止，不会搞坏文件

第二步：确认配置生效

再跑一次脚本，验证配置是否更新：

●●●

bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup.sh)

打开 Codex CLI，能看到模型显示 deepseek-v 4-pro，说明接入成功。

如果用的是 ChatGPT 桌面端，左下角会切换为 DeepSeek，对话框右下角显示「自定义」。

如果你不确定是否成功，直接问它：「你实际生效的是什么模型？」

补充两个大家在配置中可能遇到的小坑。

如果不小心点了「重置为默认设置」，可能会出现下面的报错。

不慌，重新跑一次脚本就好：

●●●

bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup.sh)

第三步：想还原 Codex 默认配置

还原也很简单，输入上面的命令行，选还原选项，会自动从备份恢复。

方式二：用 cc-switch（图形界面，适合不想敲命令的）

cc-switch 是一个跨平台桌面应用，专门用来管理 Codex、Claude Code、Gemini CLI 的模型切换。

第一步：添加 DeepSeek 供应商

打开 cc-switch，左侧选 Codex，点右上角的「添加」按钮。

在供应商列表里选 DeepSeek，填入 API Key，模型选择 deepseek-v 4-pro。

上游格式选 Responses（原生），添加。

第二步：启用并开启本地路由

回到主页, 选中 DeepSeek 供应商，点「启用」。

这一步很关键：Codex 用的是 Responses API（/v1/responses），而 DeepSeek 只支持 Chat Completions（/v1/chat/completions），不开路由会直接 404。

开启方式：

点 cc-switch 左上角的设置按钮 → 找到「本地路由」配置 → 打开路由总开关 → 启用 Codex 路由。

此时我们可以看到使用中的 codex 是 DeepSeek 供应商。

第三步：重启 Codex 验证

完全关闭 Codex 进程（包括任务栏托盘），再重新打开。此时可以看到左下角显示 deepseek，右下角显示自定义。

方式三：用 opencodex

opencodex 是一个轻量级本地代理，把 Codex 的 Responses API 翻译成各 provider 的协议。

开箱即用支持 DeepSeek、Claude、Gemini、Grok、GLM、Kimi、Qwen、Ollama 等 40+ provider。

第一步：安装 opencodex

在终端执行：

●●●

npm install -g @bitkyc08/opencodex

安装完成后，验证一下：

●●●

ocx --version

能看到版本号就说明装好了。

第二步：登录 DeepSeek

输入登录命令：

●●●

ocx login deepseek

会提示你输入 DeepSeek 的 API Key，按照前面的方法创建一个 APIKey 粘贴进去回车。

第三步：初始化配置

输入 ocx init，供应商选择 deepseek，然后输入我们 apikey。

●●●

ocx init

接着会依次问你这几个问题：

Select default provider：选模型，这里输入 deepseek-v 4-pro
Base URL：默认会自动填好对应 provider 的官方地址，直接回车
Proxy port：本地代理监听端口，没设置的话可以直接回车选择默认。
Inject into Codex config. toml?：问你要不要自动修改 Codex 配置，选 y

第四步：启动代理

输入 ocx start，启动本地代理。

●●●

ocx start

看到我框出来的这两行就说明启动成功啦。

注意：这个终端窗口需要一直开着，代理才能工作。

如果你想后台运行，可以用 nohup 或 pm2：

●●●

# 方式 1：用 nohupnohup ocx start > /dev/null 2>&1 &# 方式 2：用 pm2（需要先装 pm2）npm install -g pm2pm2 start ocx -- startpm2 save

第五步：在 Codex 里使用

新建一个终端窗口，输入以下命令，可以看到 model 已经切换为 deepseek-v 4-pro 了。

●●●

codex -m "deepseek/deepseek-v4-pro"

Grok 4.6 接入 Codex

Grok 接入 Codex 有 3 种方式，如果你有 SuperGrok / X Premium+ 订阅，优先试方式二 opencodex。

方式一：直接让 Codex 自己配置

首先我们需要在 Xai 上创建一个 API Key。

接着可以直接在 Codex 里发指令让它自己配置。

告诉它：

●●●

你帮我配置grok-4.6到codex，配置apikey的时候，打开对应文件

它会自动打开配置文件，输入 API Key 后，等待安装完成。

然后在终端输入：

●●●

codex --profile grok

方式二：opencodex

opencodex 支持用 API Key 或 X/SuperGrok 订阅 OAuth 两种方式接入 Grok。

第一步：安装并登录

这里我们需要安装 opencodex，如果你还没安装，可以看一下前文进行安装，然后在终端执行以下命令，登录 X。

●●●

ocx login xai

第二步：初始化配置

输入 ocx init，会弹出向导：

选择 provider：选 3（xAI/Grok）
Base URL：默认 https://api.x.ai/v1
Proxy port：默认
是否注入 Codex 配置：选 y

ocx init 可以理解成 OpenCodex 的初始化向导，它主要负责选择你要接入的模型提供商、设置本地代理端口、保存配置，并决定要不要把 OCX 的路由自动接到 Codex 上。

整体来说，ocx init 就是在做「选模型源 + 配代理 + 登录 + 接管 Codex」这几件事。

第三步：启动代理

输入 ocx start，启动本地代理。

然后新建终端，输入命令：

●●●

codex -m"xai/grok-4.6"

方式三：直接改 Codex 配置

如果你想自己动手配置，还可以直接改配置文件，用 xAI 官方 API。

第一步：拿到 API Key

去 console.x.ai 申请 API Key。

第二步：设置环境变量

在终端执行：

●●●

export XAI_API_KEY="xai-你的密钥"

第三步：编辑配置文件

打开 ~/.codex/config.toml，添加以下内容：

●●●

model = "grok-4.6"model_provider = "xai"model_reasoning_effort = "high" # 可选 low/medium/high/xhigh[model_providers.xai]name = "xAI"base_url = "https://api.x.ai/v1"env_key = "XAI_API_KEY"wire_api = "responses"stream_idle_timeout_ms = 300000

保存后重启 Codex 即可使用。

V4 Pro 接入 WorkBuddy

WorkBuddy 蓝皮书用户群也很多伙伴寻求接入方法，这里也分享下如何自定义接入自己的 DeepSeek API 到 WorkBuddy。

第一步：创建 DeepSeek API Key

打开 DeepSeek 开放平台 platform.deepseek.com，进入 API Keys 页面，点「新建密钥」。

需要注意的是，API Key 创建后通常只会完整显示一次，所以生成之后记得立即保存。

这里建议一个应用对应一个 Key。

比如 WorkBuddy 用一个，Codex 再单独创建一个。

以后查消耗、删 Key 都方便，不会出现删一个结果好几个应用一起挂的情况。

第二步：在 WorkBuddy 中配置

打开 WorkBuddy，点右下角「模型」，选「配置自定义模型」。

提供商选 DeepSeek，模型选 deepseek-v4-pro，把刚才的 API Key 粘贴进去，点保存。

配置完，回到自定义模型列表，能看到刚加的 DeepSeek V4 Pro。

选中它，还能调「思考强度」。

第一步：验证

对话框右下角会显示当前模型名。

如果你不确定是否生效，直接问它「你是由什么模型驱动的？」

回复是 DeepSeek V4 Pro，就说明接入成功了。

顺手让它给我做了个个人工作台，效果还挺丝滑。

不知道你们有没有感觉，今天测下来，有点奇怪。

DeepSeek V4 Pro一个 bug 改了 20 分钟都还没改好。感觉有点不大对劲。

而且 DeepSeek V4 Pro 目前还不支持多模态，如果有识图需求，可以试试 Kimi K3 或 Doubao-Seed-Evolving，还是很不错的。

好啦，整理完了。整个配置过程其实不难，相信看到这里你也心动了。

快动手试试吧。

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Grok 4.6 评测：$2 起步的长时任务智能体，性价比杀穿前沿模型

上官洋洋 — Thu, 13 Aug 2026 10:16:19 GMT

让模型自己跑完一个多步任务，而不是每步都停下来等你确认，这是今年大模型最卷的方向。Grok 4.6 就是冲着这个来的。它在上一代基础上补了一轮长时智能体训练，综合智能指数追平了 OpenAI 的旗舰，输出价却只要对手的零头。长任务、改代码、把想法做成能跑的应用，它比前代强了不止一档。值不值得把活儿交给它，上手试过才知道。

它是什么来头

Grok 4.6 是 SpaceXAI（前身 xAI）在 2026 年 8 月 12 日发布的最新大模型。一句话定位：面向长时运行智能体的专用模型。它不是那种你问一句答一句的聊天模型，而是能接住一个模糊需求，自己调研、分析、改代码、把想法做成可运行应用的那种。

背景信息值得说一下。xAI 今年 6 月被 SpaceX 收购后完成品牌重塑，更名 SpaceXAI，同月还创下了纳斯达克 IPO 纪录。Grok 4.6 距离上一代 Grok 4.5 只隔了一个月，迭代节奏非常快。

跟传统对话模型比，Grok 4.6 的重点不在单轮答得多漂亮，而在多步任务能坚持跑完。官方给出的卖点就三个词：长时智能体、交互式、视觉工作。换句话说，它拼的是”把事做完”而不是”把话说漂亮”。

官网：https://grok.com/| 文档：https://docs.x.ai/developers/models/grok-4.6

到底强在哪

聊完来头，最想搞清楚的是它跟上一代比，到底把哪些短板补上了。

核心变化集中在”长任务”这件事上。官方说 Grok 4.6 做了一轮更长的增量训练，还用 Grok 4.5 重新生成了监督微调轨迹，再叠加面向智能体的强化学习。落到体验上，就是它能在一个任务里坚持更多步骤，还开始出现自我校验行为：先检查自己的产出，再往下走。

几个关键能力拆开看：

长时智能体：能接住一个模糊需求，自己调研陌生领域、搭应用结构、实现核心交互，再根据多轮反馈持续迭代
编码工程：在 DeepSWE v1.1 上从 54% 跳到 65.9%，CursorBench 从 66.7% 升到 69.9%，跨代码库改动的能力明显增强
知识工作：GDPVal-AA v2 拿到 1753 分，是当前榜单里数一数二的水平
视觉与交互项目：第一遍就能立起应用的视觉语言和结构，比 Grok 4.5 强很多，适合从想法直接起一个能看的原型

值得一提的是它配套的 Grok Bot 产品。这是 8 月 11 日刚放出的早期测试版，定位”AI 队友”：每个 Bot 拥有自己的云电脑，能登录你的工具、跨应用独立干活，只在需要审批时才回来找你。

怎么用

聊完功能，实际用起来顺不顺才是关键。

Grok 4.6 没有独立的客户端，它是通过 API 和各种开发平台触达的。模型 ID 就是 grok-4.6。最省事的路子是直接用 Cursor 或 Grok Build，官方给首发第一周加了 2 倍用量额度。

走 API 的话，接入方式跟其他模型没区别。配好 key，把 model 参数填成 grok-4.6 就能调。输入支持文本和图片，输出是纯文本。50 万 token 的上下文窗口，够塞进一个中型代码库或者一本长文档。

第一次试长任务的感受是，它确实比上一代”坐得住”。给一个模糊的产品点子，它能自己查资料、定结构、写第一版，中间不会频繁停下来问你要不要继续。缺点是视觉类产出偶尔偏保守，得再推一把才有惊喜。

在 Cursor 里切到 Grok 4.6 几乎零成本，模型下拉框里直接选。我拿一个多文件的旧项目试了试，让它跨三个文件加一个功能，它把改动、自检、再修正串了起来，来回七八轮没跑偏。倒是长上下文超 20 万 token 后费率翻倍这点，第一次用容易忽略。

这样用效率翻倍

很多人不知道它有些用法能把长任务的价值榨得更干净：

长上下文计价：提示词超过 20 万 token 后费率会上调，所以尽量把稳定前缀做缓存，缓存输入只要 $0.50 每百万
拿缓存换成本：长任务里大量重复的系统提示词，用缓存能省下不少输入开销
分步留痕：让它自我校验时，明确要求”每完成一步先复述结果再继续”，能把它的自检行为逼出来
搭配 Cursor 白嫖额度：首发第一周 Cursor 和 Grok Build 有 2 倍用量，适合这个窗口期密集试跑

横向对比

大模型赛道现在一天一个版本，绕不开的对手就那几个。直接上数据：

维度	Grok 4.6	GPT-5.6 Sol Max	Claude Fable 5 Max
核心定位	长时智能体+视觉	复杂专业工作旗舰	长时自主智能体
输入价（/百万）	$2	$5	$10
输出价（/百万）	$6	$30	$50
上下文窗口	500K	1.1M	1M
AA 智能指数	61	61	62

价格上的差距一目了然：Grok 4.6 的输出价只有 GPT-5.6 Sol Max 的五分之一，Claude Fable 5 Max 的约八分之一。智能指数上三者几乎打平，都在 61 到 62 之间。

但要看清一个短板：纯编码深度上它还不是最强。DeepSWE v1.1 它拿 65.9%，GPT-5.6 Sol Max 是 73%，Fable 5 Max 是 70%。如果只看最难的代码改动，那两位老大哥还压它一头。它的优势在价格和长任务的稳定性，不在单项峰值。

还有个不能忽略的存在是 DeepSeek V4 Pro，输入价只要 $0.435、输出 $0.87，比 Grok 4.6 又便宜一个数量级。不过它走开源路线，长时智能体的稳定性跟闭源前沿模型还有差距，追求极致性价比的可以自己压测对比。

真实用户怎么说

这模型发布才一天，成规模的用户口碑还没沉淀出来，但早期信号已经能看出两极。

积极的一面：Cognition（Devin 的母公司）已经把 Grok 4.6 接进了 Devin，还公开认可它是知识工作领域”第二好的模型”，仅次于 Claude。早期在 Code Arena 上的 web 开发测试里，它也稳稳排在 GPT-5.6 Sol 和 Claude Fable 附近。

质疑的一面集中在 Grok Bot 上。部分 X 用户觉得演示效果有挑选过的成分，担心真实场景没这么顺。还有人对”让 AI 登录你的账号干活”这件事本身有顾虑，怕的是权限给出去就收不回来。

多维评分

把前面聊的落成分数，这模型到底几斤几两。

维度	权重	星级	一句话解读
功能完整性	20%	⭐⭐⭐⭐☆	智能体、编码、视觉都覆盖，单项不封顶
易用性	15%	⭐⭐⭐⭐⭐	API 即插即用，Cursor 一键接入
性能表现	15%	⭐⭐⭐⭐☆	AA 指数追平 GPT-5.6，DeepSWE 略落后
AI 能力	15%	⭐⭐⭐⭐☆	长任务自检强，视觉产出偏保守
价格合理性	10%	⭐⭐⭐⭐⭐	$2/$6，前沿模型里的价格屠夫
生态集成	10%	⭐⭐⭐⭐☆	Cursor、OpenRouter、Devin 等都已接入
文档与支持	10%	⭐⭐⭐⭐☆	model card 和定价文档齐全
更新频率	5%	⭐⭐⭐⭐⭐	一个月迭代一代，4.7 已在路上

综合评分：8.3 / 10

优点和槽点

优势

价格碾压：$2/$6 的定价不到 GPT-5.6 Sol Max 的一半，长任务跑量成本优势巨大
长任务稳定性：自我校验和多步坚持能力比 Grok 4.5 有质的提升
生态到位：发布当天就进了 Cursor、OpenRouter、Vercel、Cloudflare、Devin 一堆平台

不足

纯编码峰值不够：DeepSWE 落后 GPT-5.6 Sol Max 和 Fable 5 Max 一档
视觉产出偏保守：交互项目第一版常需再推一把才出彩
版本寿命短：一个月一更，4.7 已在训练，刚适配完可能又要换

适合谁用

聊完分数和价格，再看你到底属不属于它的目标用户。

跑长任务的开发者：需要模型自己调研、改多文件代码、迭代多轮的场景，价格优势最大
预算敏感团队：想把前沿模型用在量大但单价敏感的工作流上，它是最划算的选择
做原型验证的人：从想法快速起一个能看能跑的视觉原型，第一遍结构就能用
不太适合的人：只追最强编码峰值、愿意为单项能力付高价的重度用户，GPT-5.6 Sol Max 或 Fable 5 Max 更合适

多少钱

截至 2026 年 8 月官网显示，Grok 4.6 采用纯 API 按量计费，没有订阅档。

计费项	短上下文（<200K）	长上下文（200K-500K）
输入	$2 / 百万 token	$4 / 百万 token
输出	$6 / 百万 token	$12 / 百万 token
缓存输入	$0.50 / 百万	$1.00 / 百万

另外还有个高速版（fast variant），价格是标准版的两倍，适合对延迟敏感的场景。首发第一周，Cursor 和 Grok Build 有 2 倍用量额度，是白嫖试跑的好窗口。

这个定价放在前沿模型里属于中档偏下，输出价只有 GPT-5.6 Sol Max 的五分之一。长任务最烧的就是输出 token，所以跑智能体工作流时它的成本优势会被进一步放大。

拿真实场景算笔账：跑一轮 AA-Briefcase 级别的长时知识工作，Grok 4.6 平均约 53 轮交互、5 亿输入 token，而 Claude Opus 5 Max 要约 103 轮、20 亿 token。单就这条工作流，前者的 token 成本能压到后者的四分之一左右。

常见问题

正文没讲透的，这里挑几个最常被问的一次说清。

Q1：Grok 4.6 多少钱？

A1：输入 $2、输出 $6 每百万 token。 这是 2026 年 8 月官网标准版短上下文定价，长上下文翻倍，高速版再翻一倍。

Q2：支持中文吗？

A2：支持，但中文长任务体验略弱于英文。 模型是多语言的，不过训练数据和基准都偏英文，中文复杂任务建议先小规模验证。

Q3：上下文窗口多大？

A3：50 万 token。 支持文本和图片输入，输出为纯文本，没有硬性输出 token 上限。

Q4：在哪里能用 Grok 4.6？

A4：Cursor、Grok Build、xAI API、OpenRouter、Vercel、Cloudflare、OpenCode、Devin 均已上线。 普通用户最省事的路子是 Cursor 或 Grok Build。

Q5：和 Grok 4.5 比提升多少？

A5：AA 智能指数从 56 提到 61，DeepSWE 从 54% 跳到 65.9%。 长任务稳定性和自我校验是提升最明显的两块。

Q6：能商用吗？版权归谁？

A6：API 输出可商用，具体条款以官方服务协议为准。 企业大规模部署建议先过一遍合规和 SLA 条款。

Q7：适合做什么，不适合做什么？

A7：适合长时智能体和跑量任务，不适合追最强编码峰值。 要单项最硬的能力，GPT-5.6 Sol Max 和 Fable 5 Max 仍压它一头。

Q8：Grok 4.7 什么时候来？

A8：官方透露 3 到 4 周后，已在训练。 据马斯克在 X 上的说法，4.7 比 4.6 强不少，正在补 SpaceX 数据。

Q9：Grok Bot 和 Grok 4.6 什么关系？

A9：Grok Bot 是跑在 Grok 4.6 上的智能体产品。 它是独立的 AI 队友产品，自带云电脑，目前随 SuperGrok Heavy、Cursor Ultra 等订阅开放测试。

Q10：有免费额度吗？

A10：首发第一周 Cursor 和 Grok Build 有 2 倍用量额度。 这是限时促销，不是长期免费额度，过了窗口期按正常 API 计费。

结论

Grok 4.6 是 2026 年性价比最高的长任务大模型，没有之一。它没有在单个基准上封神，却用不到对手一半的价格，把长时智能体能力拉到了第一梯队，这才是它真正值钱的地方。

如果你的痛点是”让模型自己把活干完、别总来烦我”，它值得立刻上手试，尤其是首发这一周的 2 倍额度窗口。但如果你的场景是”只追最强编码峰值、钱不是问题”，那 GPT-5.6 Sol Max 或 Fable 5 Max 依然是更硬的选择。

一句话：量大、任务长、在意成本，选 Grok 4.6；要单项极限，往上加钱。

当所有人都在学AI，我劝你先停下：产品经理的三个认知陷阱

柳星聊产品 — Thu, 13 Aug 2026 09:05:10 GMT

AI工具迭代加速，产品经理易陷入工具狂欢而迷失方向。本文作者复盘亲身经历，揭示三大误区：沉迷工具忽略用户价值、炫技方案缺乏人味、算不清商业成本。强调用户、场景、商业三价值才是真正的护城河，为AI时代产品人敲响警钟。

24年初，我第一次正经接触AI。

那时候真是日日新。GPT-4刚出来没几个月，Claude、Gemini、Kimi、文心一言轮番登场，每隔一两周就有一个新模型炸出来。

但说实话，现在回头看，已经没几个人聊参数了。大家卷的不是模型多大，而是又出了什么AI办公神器、什么号称能替你干一半活的Agent。

后来我慢慢发现，这不只是我一个人的坑。才反应过来：我卷的是工具，丢的是判断。我把它归结为三个，越努力越被动的那种。

误区一：沉迷工具狂欢，忘了用户价值才是锚点

那段时间我最大的误区，是把“用了多酷的AI工具”当成了“产品价值”。

新出的AI办公应用、Agent工具，我第一个冲上去试用；谁的Agent演示更炫、能一口气干完三天的活，我就觉得谁稳。

但更隐蔽的坑在后面——我把调研、写方案、画原型的活儿，全丢给Agent自动跑。流程越顺，我越省事，慢慢连用户访谈都不想去了。

问题就出在这。

Agent把活干完了，也把我的“手感”干没了。

你不再泡在用户里，不再亲手卡一遍流程，对用户为什么卡住、卡在哪一步的体感，全靠Agent转述。

工具越帮你省事，你离真实判断越远。最后产品决策变成“点一下生成”，而不是“我想清楚了”。

产品的核心是解决用户的具体问题，不是工具军备赛。

你把所有时间用来追新工具、比谁家Agent更强、把流程自动化到极致，就没空做用户洞察、产品设计。

最后从“AI产品经理”，混成了“工具测评博主”——工具玩得再溜，用户不买单，有什么用？

老板那句“用户不买单有什么用”，现在想来字字诛心。用户要的从来不是“你接了多牛的Agent”，而是“我的问题被解决了”。

误区二：把AI当炫技工具，方案没人味，丢了场景价值

这是我被打回最多的地方，也是我想重点聊的。

用AI写方案，结构漂亮、措辞专业，但读起来像教科书——泛泛而谈，没有洞察。

我后来才懂一个朴素的道理：用户不在乎你用了什么技术，只在乎问题有没有被解决。

更隐蔽的是，AI让我们进入“廉价构建”的幻觉。需求积压一清，功能做一堆，但据说传统应用里平均有40%的代码用户从来没点过。

我们以为在快速做产品，其实在制造“僵尸功能”。

场景价值不是”给产品加个AI对话框”就有的。它发生在用户真实的工作流里：他卡在哪一步，AI能不能让他少走一步，多一步操作就是多一道心理门槛。脱离场景的AI，只是贴在产品上的一张标签，风一吹就掉。

而“人味”到底是什么？

我想了很久，大概是：你知道这个功能背后为什么要做这个取舍，知道哪些边界必须让人来确认，知道哪句话安抚的是人的情绪而不是机器的逻辑。这些，AI给不了，只能你来。

误区三：只顾卷AI办公工具，算不清商业价值这笔账

代价最高的误区，在最后。

AI办公工具、Agent看着便宜，按月订阅、按量付费，好像随手就能接。

但AI时代有个挺反常识的真相：用得越多，你可能亏得越多。

传统互联网功能多做几个边际成本趋近于零，但Agent每一步调用都要实打实算钱。团队人人都“用AI提效”，月底账单却扛不住，单位经济模型算不通，也只是虚假繁荣。

所以我越来越认同一句话：AI时代的产品经理，首先是商业经理，其次才是产品经理。

我见过太多团队，AI办公工具、Agent玩得炉火纯青，什么流程都能自动化，却连“这个Agent的调用成本能不能被业务结果覆盖”都没算过。

等到烧钱烧不动了，才发现护城河是空的——因为工具全行业都能调用，真正的壁垒，是你对业务、对用户、对成本的判断。

工具会过期，这些不会。

最后的话

回头看，24年那场AI狂欢我没白经历。

它教会我最关键的一件事：

不要陷入AI技术的狂欢，也不要陷入工具的狂欢。

工具会迭代，模型会过期，但用户价值、场景价值、商业价值，这三件事不会变。它们才是产品经理真正的护城河。

下次再有人问我”该上哪个Agent、接哪个AI办公工具”，我大概会反问他一句：“你的用户，现在卡在哪？”

你们觉得呢？

希望带给你一些启发，加油！

本文由人人都是产品经理作者【柳星聊产品】，微信公众号：【柳星聊产品】，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 Pixabay，基于 CC0 协议。

假如AI泡沫彻底破裂……

脑极体 — Thu, 13 Aug 2026 08:52:34 GMT

当AI泡沫破裂，独角兽一夜清零，智算中心沦为直播基地，具身智能公司被债主堵门，算法精英降薪转行。这场推演以科幻笔触描绘产业崩塌后的众生相，揭示AI热浪退去后，真正穿越周期的竟是那些“胆子小”的垂直应用者。

这是一篇近未来主题的科幻小说。

起因是7月份全球AI算力、大模型板块集体回调，导致“AI泡沫破裂”话题迅速破圈。从部分投行的研判，到占领热搜第一，这个议题在一个月左右的时间里完全没有降温迹象。伴随着飘绿的股市与股民的哀嚎，我们发现比泡沫碎裂更可怕的是它即将破碎时的挣扎与恐怖。

那不妨做个推演，假如某个巨型“黑天鹅”事件出现，导致全球AI泡沫顷刻之间彻底破裂，之后会发生什么？

首先我们需要达成一个共识。当前预想中的AI泡沫破裂与2000年互联网泡沫破裂本质上非常相似。即技术方向长期来看是成立的，但短期内资本狂热过度透支产业信用，进而在AI商业盈利预期落空时激发连锁性的金融海啸。

把这件事作为前提，接下来的故事大概是这样的。

01 悲怆的独角兽

“黑天鹅”事件发生后，3个月。

晚上十点，窦超依旧在打电话。平时在公司他不喜欢被人叫中文名，也不喜欢被叫作超总、窦老师，而是统一称呼他为Elias。但在今晚一个又一个电话里，他的第一句始终都是“喂，是我，小超啊”。

两年时间里，窦超，或者说Elias成功从前大厂AI实验室负责人、MIT神童，变成了一家估值120亿元人民币的独角兽公司拥有者。他和二十位同行一样，被媒体称为“中国大模型创业第一人”；他的公司和五十家友商一样，被誉为“中国版的OpenAI”。

但就在刚刚，这家依靠自研基础大模型崛起的独角兽，刚刚敲定的3亿美金融资突然灰飞烟灭。VC的语调前所未有的冰冷：“投委会全票否决，认为你们的商业化数据撑不起估值。”

摆在这家独角兽公司面前的，是几乎在同一时间里，国内头部云厂商接连终止了本年度的大模型API采购框架。半买半送的企业客户账期一拖再拖，其他商业化渠道几乎没有现金流。如果没有新融资进账，账面现金只能支撑10天。

这个晚上，窦超打出去27个电话。其中23个没接，剩下的4个都回复说要再看看。把时针调回6个月前，这些投资人为了见Elias一面甚至要向公司前台行贿。

周四早上，一夜未睡，一晚上都在抽电子烟的窦超站在公司办公区中央。宣布停止运营，全员解散。公司瞬间炸开，有人喊着要N+6 赔偿，有人叫嚷要搬电脑抵债。

在一片茫然中，窦超想起很多往事。是自研大模型这条路走错了吗？还是IPO太晚上不了岸了？他疑惑公司只靠投融资支撑，终归还是不太行。

与此同时，有超过50%的基础模型类公司估值清零，绝大多数AI与具身智能企业遭遇融资断崖，中小基金大面积退出AI赛道。

窦超还站在他一手创办的公司里，身后墙上写着“打造世界领先的通用人工智能”。

02 基建荒芜

“黑天鹅”事件发生后，6个月。

王副局长今天又被叫去市里谈话了。他是某算力枢纽城市大数据局分管招商的负责人，也是智算中心项目的主要推动者。回来的路上，他还记得一年前的剪彩仪式上自己风光熠熠。这是全地区首个规划10万P算力的智算中心，领导讲话中说“要打造中国AI高地”，目标是吸引超过百家AI企业入驻。

如今的情况是，入驻的17家企业跑掉14家，剩下3家也打算裁掉围绕算力资源设立的分公司，将人调回一线城市的总部。今天开会的主题，就是解决智算中心在招商引资方面遇到的困难。新方案是重点面向省内高校、科研院所，以及本地重点扶持企业进行招商。

会上算了一笔账，智算中心当前阶段常年利用率在7%左右。每年电费成本高达1.2亿，加上银行贷款利息，这个庞然大物已经成为地方财政的沉重包袱。

回到局里之后，王副局长带领班子开了半个月的会。拿出来的转型方案非常具体。包括将一半机房改造成冷数据存储中心，租给云计算企业。部分机柜租给省里的农业科研院所和遥感企业，他们对智算要求比较稳定，并且付款由财政拨付。剩下的一部分算力打包给大学做科研项目。智算中心1200平方米的“AI技术与成果转化展示厅”，准备改成直播电商基地。先招十几个主播卖特产，做文旅宣传。

再之后，门口的牌子也从“XX国家级智算中心”，改成了“XX数字经济产业园”。王副局长又搞了一次揭牌仪式。仪式结束后，领导私下对他指示：“不管什么算力，能产生效益就是好算力。”

某个时刻里，王副局长会想，总比那些基础建设还没做完，或者规划过程中就叫停的AI基建要好吧？

在他办公室的抽屉里，还压着厚厚一摞规划方案，封面上写着“打造AI之都”。

03 机器人，仿佛从未来过

“黑天鹅”事件发生后，9个月。

就像很多同行一样，胡莱的日子也不好过。他在两年前从IT公司辞职创业，奔赴了儿时梦想中的阿童木、高达、变形金刚，成为具身智能浪潮里的一枚弄潮儿。

但现在的情况已经可以说是四面楚歌。投资方突然宣布叫停后续合作，主要原因是对商业化时间表有疑问。三家原本谈好采购意向的公司全部毁约，原因是他们买机器人都是为了布置展厅撑排面，给公司拍宣传片。但现在AI市场大跌，科技公司大多日子不好过。里子都没有了哪里还有面子？随着市场预算大幅度缩减，首先被砍掉的采购计划就是“购买宣传物料－人形机器人”。

一台旗舰级人形机器人的成本要76万，即使按80万一台出售，综合成本算下来还是亏钱。更别提订单跑路了。客户虽然不见踪迹，债主倒是上门了。之前为了拉高估值，打击竞品，胡莱和合伙人决定提前囤核心零部件。仓库里压着200套高精关节模组、伺服电机和碳纤维外壳，欠了大大小小十几家供应商三千多万。催债的人堵在楼下，行政已经被吓得接连报警。

机器人出不去，人到是能出去。伴随公司火线裁人，胡莱亲手招聘的下属纷纷回到了IT、云计算、企业咨询等领域，也有人去做金融、医疗、电器，还有不少人去做高端玩具。

公司花费大价钱打造，极具科幻感的展厅曾经接待过政府考察、投资人尽调、媒体采访，做过市民开放日，招待过中小学研学团。如今它在被搬空之后打扫干净，仿佛没人来过一样，甚至机器人也从未在此出现。

当团队从120人变成最后5个人，担任算法总监的好兄弟也主动提出了离职。临走时他热泪盈眶地说：“莱总，做机器人是我从小的梦想，但咱们等不到它赚钱那天了。”

04 重回 To B

“黑天鹅”事件发生后，12个月。

周一上午9点，吴实长舒一口气，踏入了一场面试。6个月前，他还在某大厂负责一个不大不小的AI项目，给CTO汇报的PPT上写的是“下一代十万亿参数多模态大模型”。刚刚汇报结束，他接到了HR发送的全员邮件：AI事业群整体裁撤，优化337人，赔偿N+3，当天离职。

也就是在这一天，吴实手里的期权变成了废纸。还没到行权期，公司股价已经跌了57%，即使能够行权也没有意义。

之后是长达半年的GAP，一场背着房贷车贷奶粉债的GAP。那光鲜的过往并没有给吴实在求职中带来多少加分。因为他发现基本所有大厂都在砍算法岗，真正招人的是制造、医疗、能源这些行业。招聘需求里的关键词不是“大模型”“智能体”，而是“工程师”。

这个周一，是他的第六次面试。面试官问了他一个始料未及的问题：你做过金属材料的缺陷检测吗？穿越所有关于Token、模型架构、Agent的脑中云烟之后，吴实找到了一段残存的记忆。他说，我在读研的时候做过。

就这样，他降薪40%，并从上海搬到了苏州，成为一家面向汽车制造业的IT服务商的AI部门主管。推开工位旁边的窗子，眼前就是一家巨大的工厂。

再之后，吴实主抓的项目接连成功，老板在给了不少项目分成之后，一次加班时跟他聊，想让他当合伙人，主抓几个大客户从技术到市场的全流程服务。吴实觉得，日子好像还是好起来了。

很多被裁的科技从业者，都在这个节点完成了身份的转换。他们此前也不能说是to C，更多是to VC。而这时，他们有的回到to B，有的开始加入to B。工厂、电力、能源、金融、医疗，成为AI就业大潮的新归宿。“懂行业+懂AI”的重要性，重新被放置到显眼位置。

一个早上，吴实打开自己的笔记本电脑。发现屏幕保护上是一句话，“我们要先解开智能本身，再用它解开世间一切难题”。底下还优雅精致地配了英文：“We want to solve intelligence，and then use that to solve everything else.”

不知道为什么，他突然觉得这个屏保被同事看到不太好。于是换成了三行烫金色的大字：

“成本意识、行业认知、客户优先。”

05 边缘人

“黑天鹅”事件发生后，18个月。

高前，向前科技创始人。他其实不太知道怎么带公司向前，最开始给公司起名字的时候只是单纯用自己名字做了谐音。

向前科技的主要业务是面向跨境电商售卖AI运营工具。起因是高前做过跨境电商运营，后来辞职自己搞电商失败了。但他发现工具不好用是跨境电商普遍存在的问题，于是和室友两个人用几天时间，调用免费模型开发了一个AI工具。接下来就踏上了科技创业之路。

他的公司人数很少，最多的时候能凑齐一支足球队，但是没替补。最少的时候组成篮球队都很勉强。全程没拿过任何投资。

要说起来，起步的时候也想过走融资这条路。但VC觉得他的赛道太小，客单价只有399元一个月。基本没有想象空间。有人给他出主意，把项目改成“跨境电商智能体”，估值至少翻十倍。但高前觉得自己做的也算不上智能体，还是算了。

他的产品没有自研大模型，甚至没怎么用过付费API。在AI泡沫最大的时候，他只有3000多家客户。虽然能赚到钱，但没机会换办公室，招算法专家，把公司做大做强。属于科技舞台上名副其实的边缘人。

泡沫破裂之后，一切都变了。大模型公司批量倒闭，企业AI预算全面收紧，AI赛道投融资全面撤退，大厂布局迅速收紧。几百块一个月的稳定小工具，突然之间成了刚需。向前科技的付费用户猛涨到数万家，续费率高达82%，公司持续实现正向现金流。甚至都不怎么需要市场推广费用，买家已经清楚知道他们该为谁付费。

一个此前高前甚至抢不到门票大厂AI峰会上，现在的他成了穿越周期的AI开发者代表。分享结束之后，很多VC说要投他的A轮。但高前觉得即使现金流立刻全断，账上的钱撑个三五年也不成问题。那要融资的意义何在？

峰会后的媒体采访环节，记者说向前科技选择的垂直AI应用方向，看似赛道窄、想象空间小，但能直面商业需求、付费链路短、现金流健康，反而可以逆势增长。高总你为什么能成功预判AI的未来？

高前说，“我就是胆子小”。

06 崭新之日

“黑天鹅”事件发生前，X个月。

在一位男性的苦苦求情之下，他老婆终于同意陪他去看《蜘蛛侠4》。

老婆问他，前面的剧情早就忘了，前三部都叫什么来着？他说，分别是Homecoming、Far from Home、No Way Home。

“那第四部是不是叫Where is my home？”

“不是，第四部叫Brand New Day。翻译过来叫‘崭新之日’。”

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

Reddit 上万人反复抱怨的 6 个需求，已经有人把它们做成公司了

张艾拉 — Thu, 13 Aug 2026 08:47:40 GMT

Reddit不仅是吐槽平台，更是创业者的需求金矿。本文从社区热议中提炼出六大方向：帮成年人找到真朋友、给自由职业者配AI律师、宠物跨国旅行指南、数字遗产管理、短信AI助手以及反刷屏应用。每个方向都有真实产品落地，值得创业者借鉴。

今天这一期花了很长时间，所有的产品我都很喜欢，分享给大家。

熟悉海外 AI 社区的小伙伴应该对 Product Hunt 和 Reddit 都不陌生。

如果 Product Hunt 更像一个新产品展厅，那么 Reddit 更像一个巨大的“用户吐槽平台”。

我更愿意把 Reddit 看作一个巨大的“需求池”。

这里有程序员，有自由职业者，有第一次带宠物出国的人，有刚搬到陌生城市找不到朋友的人，也有凌晨两点刷了三个小时短视频、第二天跑来发帖问：

“到底怎么才能戒掉手机？”

Reddit 的特点，就是几乎每一种足够具体的兴趣、职业和生活状态，都能找到对应的社区。

用户发帖、评论，再由其他用户投票决定哪些内容被推到更前面。

截至 2026 年第二季度，Reddit 每日活跃独立用户已经达到 1.303 亿，每周活跃独立用户达到 5.146 亿。

对于创业者来说，它就是一个巨大的潜在需求池：

很多人在 Reddit 上并不是告诉你“我想买什么产品”，而是在告诉你“我现在被什么事情折磨”。

这两者是不一样的，比如用户不会发帖说：

“请给我做一个基于 AI 的自由职业者合同审查 SaaS。”

他更可能说：

“客户拖了我三个月的钱，因为我当时根本没看懂合同里的这一条。”

后一句，反而更有价值。

当然，Reddit 点赞多不等于商业模式成立，有人愿意吐槽，不代表有人愿意付钱。

但它很适合做一件事：

发现那些已经存在很久、反复被人抱怨，却一直没有特别好解决方案的问题。

我从 Reddit 上找了我很感兴趣的六个问题/方向，以及对应的产品/项目，分享给大家。

01 不是交友，也不是约会：帮成年人找到“真正合得来的人”

第一个概念叫 The Tribe Finder。

直译过来，大概可以叫“找到自己的那群人”。

它不是 Tinder，甚至不强调约会。

它想解决的是一个越来越常见的问题：

一个成年人搬到一座新城市以后，到底怎么重新交朋友？

你可能在公司认识很多人，在微信里有几百个联系人，也可以用豆瓣找活动。

但真正的问题不是“哪里有活动”，而是：

参加完活动以后，我能不能遇到几个真的聊得来、以后还愿意见第二次的人？

这个生意现在已经有人在做，而且竞争开始变得有点热闹。

其中一家叫 222, https://222.place/。

三个创始人 Keyan Kazemian、Arman Roshannai 和 Danial Hashemi 最早在南加州大学做这个项目。

2021 年，他们还没有成熟的 App，而是先在洛杉矶组织陌生人一起吃饭。

用户先回答一大堆关于性格、兴趣和生活方式的问题。

系统再决定：今晚哪几个人应该坐在同一张桌子上。

后来 222 进入 Y Combinator，2024 年推出 App，开始把这套玩法规模化。

它不让用户刷头像，也没有传统交友软件那种不停左滑右滑的机制，而是直接帮用户安排晚餐、喜剧表演和其他线下活动。

更关键的一步发生在活动以后。

系统会继续问：你喜欢刚才遇到的这些人吗？还想再见谁？

这些反馈又成为下一轮匹配的数据。

截至 2026 年初，222 已累计融资约 1370 万美元。

它发现用户的需求也很有意思：有人来找对象，但也有相当一部分人单纯就是来找朋友。

还有另一家公司，Clyx。

创始人 Alyx van der Vorm 在哈佛读计算神经科学。2020 年的一天，她一个人待在宿舍里，朋友都不在。

她突然觉得这件事很荒谬：

手机上可以几秒钟叫到一辆车、点到一份外卖，但如果今天晚上想找一个人一起出去做点事情，居然很难。

于是她开始做 Clyx。

它会收集一座城市里的活动，然后根据兴趣推荐给用户，同时告诉你哪些朋友可能也感兴趣；

如果一个人都不认识，系统还会尝试把参加同一场活动、可能合得来的人连在一起。

2025 年，Clyx 融资 1400 万美元。当时已经有约 5 万名活跃购票用户，还有约 20 万人在平台上浏览活动。

过去的社交产品研究的是：怎么让你在线上认识更多人。

222、Clyx 研究的却变成：怎么把你从手机里赶出去。

而真正困难的，也不是再做一个“附近活动”App。

活动并不稀缺，真正稀缺的是：

第一次见面以后，怎样让两个陌生人有理由见第二次、第三次。

所以这类产品最终积累的最有价值的数据，可能不是你的年龄、学校和职业，而是：

什么样的两个人，真的会成为朋友。

02 给自由职业者配一个“ AI 律师”

第二个想法特别容易理解。

你接了一个 3 万元的设计项目，甲方发来一份十几页的合同。

里面写着知识产权、违约责任、赔偿上限、付款周期、无限修改……

大部分自由职业者的处理方式是：看个大概，然后签字。

等真正出问题的时候，才发现自己当初签了什么。

所以这个方向就是：The Freelancer’s Lawyer，自由职业者的 AI 律师。

把合同扔进去，它直接用普通人能听懂的话告诉你：

这一条最好别签；
这一条可能导致 90 天以后才能收到钱；
这一条意味着以前做过的代码或者设计，也可能被对方拿走。

这个产品几乎已经被一家叫 Redlyne (https://redlyneai.com/)的公司做出来了。

它专门面向 Upwork、Fiverr、Contra 等平台上的自由职业者和独立工作者。

上传 PDF 或 Word 合同以后，系统会寻找付款条件、知识产权、责任条款等风险，还可以比较甲方前后发来的两个合同版本，告诉用户对方悄悄改了什么。

Redlyne 的营销方式也很聪明。

它没有跟自由职业者讲什么法律大模型、合同智能或者 Agent。

它传递的核心意思非常简单：

甲方的合同是律师写的，你也应该有人站在你这边。

这就把一个技术产品，变成了一个非常明确的利益冲突场景。

AI 看合同这件事本身早已被证明不是伪需求。

成立于 2019 年的 Robin AI，创始人 Richard Robinson 原来就是 Clifford Chance 的律师，另一位创始人 James Clough 是机器学习研究人员。

Robin AI 已经把 AI 合同审查卖给 Pfizer、KPMG、UBS 这样的大企业。2024 年公司销售额达到 770 万英镑。

所以这个方向缺的已经不是技术，企业律师已经可以用 AI 看合同了。

真正没有被很好服务的，是下面那一大群人：

自由职业者、小商家、博主、独立开发者、设计师、摄影师。

他们一年可能只签十几份合同。

不可能每个月花几千美元买企业法律软件，也不会每签一份合同就找律师。

把企业级法律 AI，重新做成一个普通人看得懂、付得起、敢相信的产品，反而可能是机会。

03 带宠物出国，为什么还没出现一个“去哪儿”？

第三个需求叫 Pet Passport，宠物护照。

养过宠物、又带宠物跨国出境的人，很容易理解它为什么存在。

你自己出国，订机票、酒店、签证，已经有一整套成熟的网站。

但一只狗从美国飞到英国，或者从中国搬到澳大利亚，情况完全不同。

什么时候打疫苗？芯片有没有要求？健康证明提前多少天开？航空公司接受什么尺寸的航空箱？到达以后需不需要检疫？

每个国家不同，航空公司还可能再加一套规定。

于是 Pet Passport 的想法就是：

告诉我从哪里去哪里、带什么宠物，剩下所有事情你帮我列清楚。

这个方向在过去一年里突然冒出了好几家公司。

Paws Abroad 就是在 2025 年上线的。

创始人 Marisa Hoskins 自己带宠物跨国搬家时，曾经收到过昂贵却错误的宠物运输建议。

她发现问题不是网上没有信息。

恰恰相反，是信息太多了，而且散落在政府、航空公司、兽医机构等不同地方。

于是她和做软件工程师的兄弟一起做了 Paws Abroad。

用户输入出发国家、目的地和宠物信息，系统生成对应的文件清单、时间节点、航空公司选择和提醒。

另一家 Pet Holiday Club 的故事更典型。

联合创始人 Oxana Travina 自己养了 4 只救助犬，又经常跨国旅行。她此前做的正好是合规 AI 和数据治理。

所以她碰到的问题就是：

明明所有规定都是公开的，为什么普通人还是看不懂？

现在 Pet Holiday Club 会抓取 190 多个国家的监管信息，再把复杂规则变成针对某一趟行程的清单。

它甚至强调自己不是一家“运宠物的公司”，而是一家宠物旅行合规平台。

这其实是一个很典型的 AI 产品机会。

它并没有发明新的信息：疫苗要求本来就在政府网站，航空规定本来就在航空公司网站。

真正创造的价值是：

把几十个来源里的规则，重新组织成“你下一步到底该干什么”。

而且这类产品和普通旅游攻略还有一个明显区别。

旅游攻略错了，你可能只是少吃一家餐厅；宠物文件错了，可能直接上不了飞机。

所以它最后竞争的不会是谁生成文字更快，而是：

谁能保证信息更新得更快、更准，而且真的敢让用户按照它去机场。

04 人去世以后，Netflix 谁来帮你退？

第四个产品听上去甚至有点黑色幽默。

The Digital Will，数字遗嘱。

一个人去世以后，现实世界里的房子、存款、汽车，可以写进遗嘱。

但今天一个人还留下了另外一套“数字遗产”：

Google Photos 里的十几年照片、iCloud、Facebook、Instagram、YouTube 频道、网盘、付费软件、Netflix、Spotify。

还有一堆可能连家人都不知道存在的订阅。

谁来处理？

因为早在 2020 年，前 Google 高管 Rikard Steiber 就创办了 GoodTrust。

这个产品的起点非常私人。

2020 年春天，Steiber 的父亲去世。

随后，他在瑞典的一位好友也离世。朋友的妻子找到他，希望他能帮忙保存丈夫留下的网上账户和数字内容。

Steiber 才突然意识到：

我们花了十几年把人生搬到互联网，却几乎没人安排自己死后这些东西怎么办。

于是有了 GoodTrust。

它可以帮助家属保存照片和视频、纪念或关闭社交账户、停止 Netflix 和 Spotify 等订阅，也可以提前存放自己的数字遗产安排。

2020 年刚推出时，GoodTrust 已经支持处理 100 多个常见网站和应用。

这类产品有意思的地方在于，它解决的是一个所有人迟早都会遇到，但几乎没人愿意提前处理的问题。

因此最大的产品难题未必是功能。

而是：怎么让一个 35 岁、身体健康的人，今天愿意花半小时整理自己死后的 Facebook？

所以 GoodTrust 实际卖的不是“死亡管理”。

它卖的是：别把这些麻烦留给家里人。

这也是一个很值得创业者注意的产品逻辑。

有些需求不是发生频率高，但一旦发生，用户的痛苦极高。

05 下一个 AI App，可能根本没有 App

第五个想法我之前分享过很多个类似的产品：AI Over Text。

不要下载 AI App，不要学习新的界面，给一个电话号码发短信，对面就是你的 AI 助手。

你可以说：

“明天下午提醒我给王总打电话。”

“帮我看看 Gmail 里有没有客户回复。”

“周五晚上找一家能坐 6 个人的餐厅。”

AI 做完以后，继续用短信告诉你。

这个想法在 2026 年已经迅速从“Reddit 创意”变成了一个真正的创业赛道。

例如我们之前分享过的 Pally。

它由 Haz Hubble 和 Wyatt Lansford 创办，2025 年推出，刚刚披露完成 520 万美元融资，估值 3000 万美元。

用户只需要给 Pally 的号码发消息。

它可以连接 Gmail、Outlook、Slack、Notion 和 iMessage，帮用户处理消息、任务和关系维护。

Pally 还有一个非常符合 2026 年 AI 创业公司的细节。

公司原来招过人，后来又把团队缩回到了两位创始人。

他们反而每个月花大约 2 万美元使用 Anthropic 的 AI 编程工具，把它当成一个随时在线的高级工程师。

但这个方向更夸张的案例是 Poke，我也分享过。

Poke 直接住在 Messages、WhatsApp、Telegram 里。

没有必要每天打开一个独立 App。

你发一条消息，它可以查邮件、管日历、做提醒，还可以在后台运行自动任务。

结果今年 7 月，做 AI 编程产品 Devin 的 Cognition 直接把 Poke 背后的公司收购了，交易估值达到“低九位数美元”。

过去十几年，互联网创业默认的思路是：

我有一个需求，所以做一个 App，然后想办法让用户下载 App。

现在 AI 有可能把这个逻辑倒过来：

用户已经在短信、WhatsApp、微信里了，为什么 AI 不能直接过去找用户？

而农民、现场工人、老年人可能比硅谷白领更适合这种模式。

比如，微软参与的 Farmer.Chat 已经在肯尼亚、印度、埃塞俄比亚和尼日利亚等市场服务超过 1.5 万名农民，回答超过 30 万个问题。

06 不要禁止我刷手机，先告诉我还能去干什么

最后一个想法叫The Anti-Scroll，“反刷屏”。

现在解决手机沉迷的产品很多：

设置屏幕时间、锁 TikTok、番茄钟、超过 30 分钟就弹提醒。

问题是：用户通常知道怎么把限制关掉。

所以这里提出的思路不是“禁止”，而是当你准备继续刷手机的时候，给你另外一个足够简单的选择。

例如：

站起来做一个俯卧撑、出门看一分钟天空、给一个很久没联系的人发条消息。

一款类似的产品已经上线了，它叫 MeBeMe。

开发者 Eric Wolfram 最初不是为了创业做它。

他是想给自己的儿子做一个东西：

儿子一直刷手机的时候，不要粗暴把手机锁死，而是偶尔弹出来一件现实世界里可以马上完成的小事。

结果做着做着，他发现这个东西先影响了自己。

有一天 App 让他：做至少一个俯卧撑，一个而已。

他做了，后来他开始骑更多自行车、重新联系老朋友，甚至把《奥德赛》读完了。

这个产品开发得也非常快。

2026 年 6 月 22 日开始有想法，7 月 15 日正式发布，不到一个月。

用户先选择自己希望强化的身份：

读书的人，运动的人，更好的朋友，创业者，终身学习者。

然后 App 不断给出对应的“小任务”。

更反常识的是，Wolfram 把很多常见的互联网增长机制都删掉了：

没有连续签到、没有积分、没有会员、没有广告、甚至不需要注册账号。

目前也完全免费。

今年还有一个产品叫 Noscroll，干脆让 AI 替你刷社交网络：AI 去看信息流，真的有重要事情再发短信告诉你。

上面这两个产品，一个在想：刷手机的时候，把你拉回现实。

另一个在想：既然你怕漏掉重要信息，那干脆让 AI 替你刷。

这比“每天限制只能刷红果 30 分钟”有意思多了。

以上，祝你今天开心。

作者：张艾拉公众号：Fun AI Everyday

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HDD HarmonyOS 7专场双城圆满收官！百余位开发者火热集结🔥

华为开发者联盟 — Thu, 13 Aug 2026 08:34:37 GMT

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Harmony Intelligence AI 开放能力深度解读｜第三期：人脸检测，让人像精准感知

华为开发者联盟 — Thu, 13 Aug 2026 08:29:40 GMT

上期我们深入拆解了 Core Vision Kit 的又一创新能力——通过文本搜索图片（文搜图），看它如何让应用具备“读懂文字、秒找图片”的端侧智能检索能力。

第三期特性解读我们将聚焦——人脸检测能力，看它如何凭借端侧智能感知，精准识别、定位与解析画面人脸信息，为各类人脸场景应用筑牢技术根基。

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Harmony Intelligence AI 开放能力深度解读｜第三期：人脸检测，让人像精准感知

上期我们深入拆解了 Core Vision Kit 的又一创新能力——通过文本搜索图片（文搜图），看它如何让应用具备“读懂文字、秒找图片”的端侧智能检索能力。

第三期特性解读我们将聚焦——人脸检测能力，看它如何凭借端侧智能感知，精准识别、定位与解析画面人脸信息，为各类人脸场景应用筑牢技术根基。

一、什么是人脸检测？

人脸检测能力支持检测给定图片中的人脸数量、人脸位置、特征点（左右眼中心、鼻子、左右嘴角）和姿态（pitch、roll、yaw）信息，能够返回高精度人脸矩形框坐标、人脸五官位置、人脸朝向、人脸置信度，进而实现对人脸特定位置的美化修饰。

Pitch：表示绕水平轴（X轴）旋转的角度，也称为“俯仰角”，决定了物体在垂直平面上的朝向。

Roll：表示绕前后轴（Z轴）旋转的角度，也称为“翻滚角”，决定了物体在前后方向上的朝向。

yaw：表示绕垂直轴（Y轴）旋转的角度，也称为“偏航角”，决定了物体在水平面上的朝向。

二、行业普遍痛点：人脸检测落地难、精度与适配性受限

当前美颜修图、相册聚类、人像拍摄等应用对人脸检测需求日益增长，开发者自建人脸检测能力普遍存在诸多难题：

1、自研门槛高，开发难度大

高精度人脸检测涉及人脸框定位、特征点识别、姿态测算、置信度校验等多项技术，自研需要专业 AI 视觉团队，开发门槛高、落地周期长。

2、自研适配差，设备兼容弱

自研模型对不同分辨率、光照、人脸角度兼容性不足，易发生漏检、误检、五官点位偏移，难以保障全场景检测精度。

3、云端延迟高，用户体验差

传统云端检测需上传图片再回传结果，存在网络延迟，难以支撑美颜实时预览、人像抓拍等低时延场景，同时消耗网络流量。

4、云端风险高，用户顾虑重

人脸属于敏感隐私数据，云端检测需要上传人像，存在数据泄露隐患，容易触碰隐私红线，降低用户对产品的信任度。

三、端侧人脸检测：本地闭环一站式解决方案

针对人脸检测落地痛点，HarmonyOS 基于成熟端侧 AI 视觉引擎，提供本地闭环人脸检测方案，无需云端算力，依靠三大核心技术实现高精度、低延迟的端侧人脸感知：

1）高精度人脸框识别：精准定位人脸区域，支持多人脸检测，输出高精度人脸框坐标。

2）核心特征点解析：精准识别左右眼中心、鼻子、左右嘴角，完成精细化人脸定位，适配高精度美颜、五官微调等场景。

3）多姿态人脸适配检测：支持 pitch、roll、yaw 多维人脸姿态，输出人脸置信度，保障检测结果可靠。

（配图由 AI 生成，仅作示意）

四、两大差异化核心优势，打破行业瓶颈

1、隐私安全可控

人脸检测、特征解析全流程在端侧执行，人像数据不上传云端、数据不出设备，从源头规避泄露风险，满足隐私合规要求。

2、极简开发

开发者无需自研算法与训练模型，直接调用系统 AI 能力，从源头降低开发与运维成本。

五、双向价值：开发者轻松构建，消费者体验跃升

1. 开发者：降本增效

1）快速复用：直接使用系统级人脸检测模型，无需自研算法，省去模型训练、调优、适配工作，缩短开发周期。

2）稳健兼容：系统模型经过多设备、多场景打磨，适配各类光照、角度、分辨率人像，检测准确率高、容错能力强。

3）轻量低耗：端侧算力调度，不占用网络与云端资源，降低运营成本，保障设备流畅运行。

2. 消费者：体验升级

1）极速响应：检测速度快，适配实时美颜、人像抓拍等场景，使用流畅无卡顿。

六、应用场景

人脸检测能力可广泛应用于各类人脸识别场景，如人脸聚类、美颜等场景中，实现人像场景的智能化升级，典型应用如下：

1、影像美颜场景：借助人脸框与五官特征点定位，助力磨皮美白等美颜效果达成。

2、相册智能管理：利用人脸检测能力，快速筛选出照片中包含人像的图片，实现人像照片快速检索、人像相册初步筛选。

3、人像特效场景：基于人脸朝向、五官点位，支撑人脸贴纸、AR 及妆容特效。

4、人脸识别辅助场景：作为人脸签到、比对、人像归档的前置处理，提供基础人脸检测数据，保障后续识别比对的准确度。

七、开发接入指引

开发者可通过Core Vision Kit快速调用人脸检测 API 完成适配，点击查看更多：

1）开发指南：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides/core-vision-face-detector

2）API 参考：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/core-vision-face-detector-api

3）FAQ：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-faqs/faqs-core-vision-1

🛑 【下期预告】Harmony Intelligence AI 开放能力深度解读第四期，我们将带来更多特性的深度拆解，敬请期待！

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这是V4Pro还是V5Pro？DeepSeek“斩杀线”划了一条又一条

字母榜 — Thu, 13 Aug 2026 08:22:31 GMT

DeepSeek V4 Pro正式版悄然上线，性能飙升近5倍，但评测分数与跑分表不符，引发质疑。本文深度解析V4 Pro的真实能力、斩杀线效应及DeepSeek Harness的潜在影响，探讨AI模型价格战的底层逻辑与未来走向。

8月12日深夜，DeepSeek官网的API文档页面悄然完成了一次更新。Pro模型的版本号更换成了DeepSeek-V4-Pro-0813。

与此同时，根据第一财经报道DeepSeek官方群，放出了一组评分数据，表格中显示DeepSeek V4 Pro的性能远远超过了预览版，甚至在Terminal Bench 2.1这个Agent领域影响极大的测试集上，性能比肩当下最强的模型Claude Fable 5。

另一方面，在DeepSWE测试集上，预览版仅得12.8分，基本属于“不会做”的水平；正式版直接飙到62.7分，涨幅接近5倍。

这个测试集是衡量代码Agent能力的核心基准。同样翻倍的还有DSBench-Hard，从31.1冲到67.2；DSBench-FullStack从41.8提升到71.1。

如此这般的性能提升，将其称之为DeepSeek V5 Pro都不为过。

硬件规格上，V4 Pro延续了MoE架构设计，总参数规模1.6万亿，每次推理激活约490亿参数。接口侧提供100万 token上下文和最高38.4万 Token 输出，这两个数字对普通聊天可能意义不大，但对长任务Agent却是硬刚需。

尤其是大型代码库、长时间运行的日志以及连续工具调用，都会快速吃掉上下文。窗口不够大，Agent就只能不断压缩记忆，压着压着，前面做过什么也忘了。

调用方式保持不变，模型名仍然是deepseek-v4-pro，老用户的代码一行不用改，后端就自动切换到了新版本。

价格方面，0813版每百万token缓存未命中输入3元、输出6元，和预览版时期一致，并没有随模型转正而同步上调。

而就在不久前，DeepSeek官方曾表示价格将要上涨。

01 DeepSeek V4引发全球降价

自DeepSeek V4发布以后行业内有个怪现象，几乎所有大厂都在降价。但大背景却是只要跟AI相关的，一定都在涨价。最开始是GPU、内存，现在连硬盘、电，甚至陶瓷都涨了。

就好像西红柿涨价、鸡蛋涨价、糖涨价，结果西红柿炒鸡蛋反而比以前更便宜了。

2025年的时候，DeepSeek R1虽然引发了DeepSeek时刻，可当时由于行业重点在于输出内容的质量，所以OpenAI、Anthropic还能用“我们更聪明”来维持溢价。

但是现在今年7月31日V4 Flash正式版上线以后，行业叙事改成了“每任务/单位智能的价格”，DeepSeek V4 Flash正式版凭借“能力够用+价格便宜两个数量级”形成了一道独有的斩杀线。

根据Artificial Analysis的测试，在完成相同水平任务的前提下，DeepSeek V4 Flash的价格低于市面上70%的模型，而那些处于这70%分水岭内的模型，称之为被DeepSeek“斩杀”。

落在斩杀线上的竞品，只剩两条出路，要不然主动大幅下调定价，或者干脆放弃普惠开发者市场，收缩到预算充足的高端企业客户。

于是各家厂商的处境变得很微妙。短期内没办法提高智能水平，又舍不得开发者市场，降价就成了唯一能立刻执行的防御手段。

OpenAI是最典型的例子。GPT-5.6 Luna 7月9日才上线，7月30日就宣布降价80%，输入价从每百万token 1美元砍到0.2美元，输出价从6美元砍到1.2美元。一款刚发布的新旗舰，上市不到一个月就打两折，这也是无可奈何的事情。

OpenAI在降价当天同步发了一篇技术博客，称GPT-5.6 Sol自己重写并优化了部分生产推理内核，把端到端模型服务成本压低了约20%，token生成效率提升了15%以上。

这就使得它能把省下来的钱，直接变成给用户的降价补贴。换句话说，OpenAI这波降价，是被自己模型写代码省下的成本托起来的。

不过成本降低20%和提升15%生成效率这两个数字，似乎跟降价80%匹配不上。

根据OpenAI的投资人披露，该企业单季营收57亿美元，同比增长约3倍；经营性亏损93亿美元，当期现金消耗（实际烧掉的现金）37亿美元，相当于每赚1美元收入就要烧掉约0.65美元现金。当季研发支出高达86亿美元，整体毛利率仅39%。

并且市场预测，OpenAI在2026年的全年经营性亏损约为140亿美元。

因此，无论如何OpenAI发布的技术报告内容如何，如果没这条斩杀线，这笔效率红利大概率会先进利润表，而不是变成用户账单上的折扣。

Anthropic也有相似的反应。Claude Opus 5发布后，其定价改为了5美元/25美元，正好是Fable 5的半价。Sonnet 5首发优惠价2美元/10美元，比标准定价低了三分之一，优惠期一路延到8月31日。

随着DeepSeek斩杀线的发酵，Anthropic在8月10日宣布，将Sonnet 5的优惠价格变为永久价格，再也不会恢复成为原价格。

谷歌7月21日一口气发三款 Gemini Flash 轻量模型，主力款3.6 Flash当天宣布输出价永久下调17%。

国内更是放血式促销，8月11日，智谱把GLM Coding Plan全员额度重置回满，再叠1.5倍限时加成；火山引擎给 GLM-5.2开出四倍折扣系数，49元的套餐能换到五千多万token；OpenRouter上GLM-5.2的三家供应商互相压价，从60%打到80%，再到95%。

02 反直觉，斩杀线其实会越来越低

逃避斩杀线的路有两条：一条往下走，一条往上走。

往下走是防御，是承认自己在这个区间和DeepSeek没有本质区别，只能拼价格。往上走是进攻，是只要能力足够强、DeepSeek够不到，就根本不在斩杀线的杀伤范围内。

在DeepSeek的斩杀线之上可以继续收溢价，因此，诸如GPT-5.6 Sol、Kimi K3、Claude Fable 5，这些真正站在金字塔尖的旗舰模型，一个都没降价。

以Kimi K3为例，于2026年7月16日正式上线，本身就发布在DeepSeek V4 Flash之后，其 API 定价为：国际版输入3美元/百万token、输出15美元/百万token；国内版输入20元/百万token、输出100元/百万token。

对比上一代旗舰K2.6，K3国内版的输入价格上涨了208%，输出价格上涨270%

但是有个事得提前说明白，如今已经2026年过半了。DeepSeek V4 Flash的总参数量为284B，这在当下其实是一个非常轻量的模型，它的定位是“高效率地完成大多数任务”。

Artificial Analysis的智能指数里，V4 Flash只得了50分，明显低于 Kimi K3、GPT-5.6和Claude Fable 5。

这就使得在复杂推理、长链路任务、多步规划、需要深度领域知识的判断，这些超级硬核的任务上，DeepSeek V4 Flash的完成率和可靠性，远不如头部模型。

斩杀线扫过的是“够用就好”的那片海，在“必须万无一失”的那片土地上，DeepSeek暂时还过不去。

不过这个斩杀线其实也维持不了多久，因为“推测解码”越来越成为了主流。这也是为什么，所有大厂都要研发旗舰模型的同时，开发一款极其便宜的小模型。

所谓推测解码，是指2022年时，谷歌Research团队的亚尼夫·利维坦（Yaniv Leviathan）、马坦·卡尔曼（Matan Kalman）和约西·马蒂亚斯（Yossi Matias）曾在论文《通过推测解码实现Transformer的快速推理》（Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding）中提出，用一个小模型快速出草稿，大模型只负责并行验证和修正，草稿命中率一旦稳定在80%以上，旗舰模型的有效推理成本就能降到原来的1/3到1/5。

但以前这项技术不太能降低成本，原因在于以前给旗舰模型配草稿，用的是7B、13B的通用超小模型，命中率上不去，所以价格就打不下来。

可推测解码仍然是业内公认最可行的方向，这才使得大家都备有一款小模型。

现在来看，推测解码逐渐走向成熟。2026年6月DeepSeek发布了DSpark推测解码模块，并部署到V4 Flash和V4 Pro的线上流量，在相同吞吐下单用户生成速度提升了60%到85%，这也直接造成了DeepSeek的大幅降价。

随着DSpark的成功，势必会有越来越多的厂商部署推测解码，以实现更快更便宜的效果。

除了推测解码外，还有一个技术也可能会降低模型成本，那就是静态知识剥离。

这个技术其实起源更早，它是Meta AI的帕特里克·刘易斯（Patrick Lewis）等人在2020年论文《面向知识密集型NLP任务的检索增强生成》（Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks）中提出的。

简单来讲，它就是让模型在思考的过程中，把事实性知识从参数中拆出去，只靠外部检索补充。这样整个思考过程就会更快，成本因此更低，并且由于外部引入知识，还能让输出结果幻觉更少。

不过真正把这个技术发扬光大的依然是DeepSeek。2026年1月，DeepSeek联合北大发表论文《通过可扩展查找实现条件记忆》（Conditional Memory via Scalable Lookup）。

论文的观点是，语言建模本质上包含两类完全不同的任务，一类是需要深度动态计算的组合推理，另一类是检索静态知识，但Transformer把这两件事混在一起做了。

于是论文就依照静态知识剥离的逻辑提出了一个叫做Engram的技术。

打个比方，在考试的时候，让大模型背下所有公式、历史年份、名人身份、地理常识。然而这就导致大模型只能用一部分的脑容量来解题。背得越多，能用来思考的脑容量就越少。

Engram干的事就是把闭卷考试改成开卷考试。它在模型中间插了一本“速查手册”，遇到 “戴安娜王妃是谁”、“张仲景是什么朝代的”这种事实性问题，不用现场一层层推导，直接翻手册，一秒查到。

这样，模型的脑容量就可以全部用来做真正需要动脑筋的事，比如解数学题、写代码、做逻辑推理。

Engram一旦成熟，也将大幅减少模型成本。

03 DeepSeek V4 Pro真的发布了吗？

随着DeepSeek V4 Pro的更新，网上最大的声音便是质疑。因为这次更新和DeepSeek V4 Flash正式版的更新方式截然不同，V4 Flash正式版有完整的官方更新日志，明确标题“DeepSeek-V4-Flash更新”，列出了9项基准测试的具体分数。最关键的是，DeepSeek会注明“模型结构、尺寸和Preview保持一致，仅重新进行了后训练”这些细节。

可截止发稿，DeepSeek V4 Pro正式版相关的发布痕迹也只有三处：官网的“模型 &amp；价格”页面、官网首页出现一句简短的滚动公告、一张跑分表。

甚至就连官方的更新日志，也停留在DeepSeek V4 Flash正式版上。

除了这些迹象外，权威评测机构Artificial Analysis上线了V4 Pro 0813（最大推理强度）的独立评测页，综合智能指数为53 分。相比预览版的45分确有提升，和GLM-5.2齐平。

但问题在于，53分这个档位和Fable 5差了很远，无法匹配跑分表中的“接近甚至超过Fable 5”。

作为参照，同一天发布的Grok 4.6还拿到了61分。

不只是Artificial Analysis，在比较模型数学能力的Proof Bench上，作为靠数学能力而声名鹊起的DeepSeek，其V4 Pro正式版甚至连前10都没有挤进去。

更有一些个人评测者对V4 Pro正式版进行了深度的测试，均表示实测效果皆不尽人意。

AI博主牙医就发文表示“刚发的DeepSeek-V4-Pro-0813好像的确有问题。reasoning_effort=max的时候模型在长程 AgenticCoding 任务下更倾向于早停。”

他进一步表示，“我这个测试总计50轮，让模型不断优化代码，结果他在3次测试中， 2次都在42-43轮左右的情况下停止了. 并未用完全部机会. 而且目前成绩来看，甚至没打过 GLM-5.1 (仅我这一个case，我不对其它case负责).”

以最常见的“鹈鹕测试”为例，提示词为“Generate an animated looping SVG of a pelican riding a bicycle. Wheels spin， pedals move， pelican’s legs pedal correctly， smooth infinite loop， no javascript， use native SVG animateTransform only.”（生成一个循环动画SVG：鹈鹕骑自行车。轮子旋转、踏板转动、鹈鹕的腿正确踩踏板，平滑无限循环，不要JS，只用SVG原生animateTransform动画。）

我将相同的提示词分别发给DeepSeek V4 Pro正式版和Flash正式版，结果发现，反而Flash做的效果远远超过了V4 Pro，无论是鹈鹕的动作还是背景中的云彩，V4 Flash正式版均比Pro正式版更好。

0813这个版本号本身可能只是一个“占位符”。

换句话说，DeepSeek可能并没有直接上线新模型，或者是有意去压制新模型的能力，先把坑占上了，等后续做好准备再上线，这样就不用担心一瞬间超高并发挤爆服务器了。

此前，DeepSeek Harness负责人崔添翼曾透露，DeepSeek V4 Pro的正式版将和DeepSeek Harness同时上线。而8月13日这天，是DeepSeek Harness的最后一次测试。

在DeepSeek Harness内测群中就有这样一条消息，0813版本计划发布DeepSeek Harness的公测版。

目前看来该Harness产品还未发布，并且DeepSeek V4 Flash之前的测试中，就有很多成绩是DeepSeek Harness上跑出来的。那么结合官方群里的跑分表，尤其是在Terminal Bench这样的测试集上，使用的可能就是传说中的DeepSeek Harness。

模型的斩杀线会下降，但DeepSeek Harness可能会带来新的斩杀线。

2026年5月，DeepSeek Harness内部立项，独立组建专项核心团队，由崔添翼负责。8月2日，崔添翼面向全球公开征集Harness内测用户，优先筛选具备Agent Harness开源项目经验的开发者。8月11日，“DeepSeek Harness团队”微信公众号完成注册，认证主体是深度求索北京分公司。

在V4 Flash正式版的API文档中有这么一段内容，对于公开基准测试中的Code Agent任务，正式版用的是DeepSeek Harness极简模式作为框架进行测试。

也就是说，V4 Flash能拿下Terminal Bench 2.1的82.7分，严格来说是“DeepSeek模型+DeepSeek Harness测试框架”的组合成绩，不是纯模型裸分。

V4 Flash预览版在Terminal Bench 2.1上是61.8分，同期V4 Pro预览版是72.1分。显然，DeepSeek Harness在Agent任务上，给DeepSeek模型带来了质的飞跃。

82.7分其实是一个非常高的分数。Terminal Bench 2.1目前的SOTA是GPT-5.6 Sol的88.8分，Kimi K3是88.3分，Claude Opus 5是84.3分，所有参评模型的平均分是77.3分。

正如前文提到的，V4 Flash是一个轻量模型，和Fable 5、GPT-5.6 Sol对比的应该是旗舰模型V4 Pro。那么可想而知，一旦DeepSeek Harness和V4 Pro正式版上线，势必会迎来一个新的斩杀档位。

更值得注意的是，国内玩家已经全部挤进了这条赛道。

除了DeepSeek外，智谱的ZCode也是一款Coding Harness，只不过它针对的是智谱自家的GLM，8月11日一口气上线了Goal、Subagents、Remote Control、闲时任务四大功能。

在智谱自研的Code Bench中，在复杂跨文件任务上，GLM-5.2配合ZCode，要比GLM-5.2配合Claude Code，整体通过率高出2.39 %，缓存命中率超过98%，有效 token 量提升约30%。

西红柿在涨价、鸡蛋在涨价、糖在涨价，结果西红柿炒鸡蛋反而便宜了。可是我们都清楚，这个逻辑是有问题的，至于它会持续多久，没人说得明白。

作者：苗正编辑：王靖

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看懂即时零售，才能理解一年前的外卖大战

山农下山 — Thu, 13 Aug 2026 08:04:18 GMT

外卖大战烧掉1500亿后，补贴退潮，但用户并未流失，反而沉淀出更优质的消费群体。QuestMobile报告显示，淘宝闪购与淘宝App重合用户多为高消费力年轻人群，即时零售习惯已深入其生活。本文分析这场大战如何重塑市场格局，并探讨即时零售的下一个万亿级战场。

外卖大战曾经被戏称为“互联网最后一场肉搏战”。

美团、阿里和京东三家平台累计烧掉至少1500亿元，把原本日单量八九千万的外卖市场，推到了最高峰时的2亿单以上。而关于这场战争的所有质疑中，最核心的声音始终围绕补贴：“补贴只能吸引到羊毛客”；“补贴一停、感情归零”。

但从QuestMobile 8月发布的《2026中国移动互联网半年报告》（以下简称《报告》）来看，情况并非如此。外卖补贴退潮了，但用户并未流失，且从画像来看更加优质。

报告显示，经过一年的激烈角逐，互联网大厂去重总用户数及排名经历了一轮洗牌，此消彼长。其中阿里在超高用户基数上取得进一步增长，京东的总用户规模有了大幅跃升。这充分说明，外卖大战不仅改变了市场格局，也成功为电商平台做大了基本盘。

图源：QuestMobile《2026中国移动互联网半年报告》

《报告》调研了淘宝闪购和淘宝App的重合用户，发现这是一群更聚焦于一二线、具有中高消费力的年轻用户：线上消费能力1000元以上占比高达93.8%，30岁以下占51.3%，一二线城市占69.4%。

需要注意的是，这是2026年6月的数据，补贴高峰已经过去。也就是说，补贴退潮后，大量优质用户沉淀下来，为市场带来新变量。

大概7000万年前，印度板块与亚欧板块碰撞，天山地区发生剧烈的地壳运动，岩层断裂脱落，形成封闭洼地，常年积水后出现了赛里木湖。

发生在2025-2026年的这场外卖大战，或许也像商业世界的一场板块碰撞。地壳断裂的轰鸣停歇之后，来自大西洋的水汽会源源不断抵达这里，经年累月之后，最终成就一片湛蓝且辽阔的新景观。

01 最“值钱”的用户留下来了

中国消费力最旺盛的那群人，被外卖大战“筛”出来了。

很显然，这不是“薅完羊毛就走”的价格敏感人群。相反，他们可能是整个消费领域最“值钱”的用户。

在北京从事广告行业的冯琳，是一位深度用户。每天出门上班前，她会先下单咖啡，确保自己到公司就能喝上。她几乎习惯了用外卖买“万物”：日常买菜全部用手机搞定，她已经记不起上一次去菜市场是什么时候；出差赶上耳机坏掉，外卖下单新的；临时发现客户过生日，外卖鲜花直接送过去。

她懒得等。

相比商品在外卖平台的溢价以及配送费用，她的时间“值钱”多了。她算过，自己的时薪在150-200元之间。类似的消费习惯同样存在于她的亲友与同事之间。今年初夏，她跟朋友在朝阳公园有过一次草坪聚会。大家都是空手而来，现场点外卖，从野餐垫、扑克牌、披萨到咖啡，分别下单，很快就把聚会装备凑齐了。夜幕降临时，一位怕冷的女生甚至下单买了件外套裹上——没有人觉得奇怪。

这群生活在一二线城市的年轻人，平均收入高，生活节奏快，也更愿意支付一定的溢价，为即时满足买单。

对于他们来说，有补贴自然好——冯琳也会为自己买到5折的Grid咖啡而开心，但习惯即时零售带来的便利后，她已经很难再回到之前的生活方式了。省下来的时间，她可以工作、学习、陪伴家长或者休息。在她看来，这些是人生中更有意义的事情。

某种程度上，外卖大战的补贴起到了“筛子”作用：价格敏感的用户在补贴滑坡后自然溜走，那些真正愿意为便利、即时和确定性买单的用户，留了下来。

这是一个庞大的群体。根据QuestMobile的数据，淘宝、京东、美团三家App的重合用户从2025年3月的3.31亿，升至2025年9月的3.78亿峰值，2026年3月回落至3.61亿。补贴退坡后，部分比价用户回归到单一平台，但核心用户池依然显著高于“战前”，这超3000万用户是实打实的增量。

图源：QuestMobile《2026本地生活消费洞察报告》

此外，截至2026年6月，京东App月人均使用次数37.2次，同比增长13.6%，淘宝App月人均使用次数达69.4次，在高基数上取得同比增长10.9%，也就是说，这些被“筛”出来的用户，不只活跃在即时零售，他们还在电商App进行了更多消费。

某种程度上，消费习惯就是一个人的底层操作系统。

即时零售深度用户的消费偏好往往是省心，延展到其他消费场景也是如此。比如，他们会将家务交给保洁而不是自己做；电商消费时会选择自己信任的平台和品牌，而不是反复试错。阿里曾经披露，截至2026年3月31日，阿里巴巴88VIP数量持续同比双位数增长，超过6200万。这被认为是外卖大战的成果之一：更多高质量的外卖用户沉淀下来，成为平台更忠诚的用户。

不过，获取更有价值的用户和增长，这些都只是1.0阶段的战果。接下来更重要的问题是：如何放大这群用户的价值？

关键词还是零售。

02 餐饮外卖是入口，零售是目的

从利润角度来看，餐饮外卖不算一门好生意：客单价不高，多集中在三餐、下午茶等固定场景。

但它是即时零售最好的入口。

因为它足够高频，天然有“即时性满足”的需求。用户在频繁使用餐饮外卖的过程中，也会逐渐建立心智：想要什么，外卖可以很快得到——神经科学研究认为，一个行为重复21次以上，大脑基底神经会形成习惯回路。这也是为什么外卖大战的补贴高峰往往在夏季，外卖平台可以借助冷饮生意更低客单价、更高频的特点，更快形成用户心智。

当半小时内收到一份冰美式成为日常，用户对于半小时内收到一双袜子、一支口红、一只耳机的心理接受门槛就会自然降低。

想象一下，你开车跑到健身房去游泳，到楼下发现漏带了泳帽和拖鞋，附近有没有可以买的商店。如果在10年前，你只能告诉自己“算了”，骂骂咧咧开车离开。但现在，很多人可能会选择打开外卖软件，下单，确保自己的游泳计划如期进行。

外卖大战一年后，类似场景已经屡见不鲜。

即时零售把很多原本“算了”的消费激活了。这不仅仅只是把零售从线下搬到线上这么简单，更意味着确定性的增量——这几乎是零售行业最迷人的词语了。即时零售已经被公认为下一个万亿级市场。根据商务部研究院等机构预测，这个节点或将在2026年取得突破。

《报告》也提到，即时零售的崛起正在深刻重塑零售业的底层逻辑，推动消费者的购物模式从传统的“计划性囤货”向“即时性满足”全面转型。

体现在数据上的关键变化是：外卖平台的非餐消费正在显著增长。

据艾媒咨询及商务部数据预测，2026年非餐饮外卖市场规模增速约27.7%，约为餐饮外卖增速（5.9%）的4.7倍。阿里巴巴也在2026财年Q4财报电话会（注：2026年5月）披露：2026年一季度，阿里即时零售订单规模达到去年同期的2.7倍，其中非餐零售订单增长达到3倍。

图源：艾媒咨询《2026年中国在线外卖平台市场发展状况与消费行为调查数据》

对于平台来说，非餐订单意味着更大的想象空间。

一方面，从生鲜果蔬、日用百货、药品到3C ，平台可以承接更丰富、客单价更高的消费需求，利润更高。同时，即时零售对全天候场景的覆盖，可以极大提升用户黏性。根据 QuestMobile数据，截至2026年3月，综合电商行业月活10.95亿，本地生活5.69亿，美食服务1.89亿，生鲜电商1.37亿。

图源：QuestMobile《2026本地生活消费洞察报告》

最开始，外卖大战是一场不被看好的战争。美团曾经长期占据70%以上的外卖市场份额，被认为拥有固若金汤的护城河。以阿里为主力的进攻打破了这套叙事。高盛报告指出，美团外卖的市场份额从外卖大战前的75-80%大幅下跌，长期预测稳定在50%-55%区间。

阿里的野心已经是明牌。据媒体报道，即时零售被阿里视为必须打赢的一场仗。

外卖补贴退潮后，真正的即时零售大战正式开始了。

03 新的竞争维度

即时零售不是一块靠“烧钱”就能拿下的战场。

它远比外卖大战要复杂。

在过去一年的外卖大战中，平台集中火力烧补贴的逻辑很简单：用红包吸引用户、用增量订单吸引餐饮商家、用高单价吸引骑手，生意就跑起来了。餐饮是高度标准化的品类，大小餐厅如毛细血管般分布在城市里，是现成的供给。履约配送方面的差异也不大，配送时效一般稳定在30分钟至1个小时，能覆盖全国核心城市。

但即时零售不同。除了外卖履约配送可以直接调用，影响市场格局的那些关键要素，比如供给、心智，平台都需要重新构建。

先看供给。

这是即时零售目前竞争最焦灼的领域。即时零售的核心是确定性。谁能在更短的时间里，满足用户更多元的消费需求，谁就拥有更大的胜出几率。

各家选择了不同的路径：

美团重押了闪电仓，把即时零售变成“密度生意”。这是一种轻资产模式，由第三方商家建仓并负责日常运营，美团提供流量、配送等工作，目前全国闪电仓超过5万家，未来3年计划翻倍至10万家。

它的问题在于，第三方商家同样能接入其他平台，不具备独特性，此外，闪电仓的SKU在品牌正品、高端消费品、小众商品方面不占优势——毕竟它的底层逻辑就是把街边小店搬到线上。

京东的主线是“自营”，优势依然体现在3C、家电等标品上。此外，它与沃尔玛、永辉等大型商超建立合作，搭配自营的七鲜超市，丰富生鲜、日用百货方面的供给。不过，由于京东App的日活明显低于淘宝和美团，它在3C之外的即时零售场景存在感还是相对较弱。

阿里本质上还是在做零售。从原来就有的盒马到专为即时零售而建的闪购仓、淘宝便利店，配置齐全，集团军作战，充分发挥SKU丰富的优势。在即时零售的战场，当竞争焦点从用户转向供给侧，这或许会成就阿里的差异化竞争力。

冯琳已经尝到甜头了。

今年夏天，她有好几件高频穿着的衣服和鞋子都是从淘宝闪购买的，比如MUJI的T恤和裙子、迪卡侬的运动鞋、松山棉店的睡衣和袜子。它们在公司附近的商场都有实体店，售价一致，只需要额外支付几块钱的配送费，有时候凑够金额，连配送费都免了。

冯琳家附近的很多品牌店在淘宝闪购都免配送费

对于熟悉的服装品牌，她很乐意这样消费，“相当于更快的淘宝”。

这也关系到即时零售的第二个竞争维度：用户心智。

相比传统电商零售，用户心智在即时零售中的作用更重要。

在传统电商消费场景中，用户会耐心进行搜索、比价、下单，接受2-3天的配送周期。但在即时零售中，用户的需求是被场景触发的，决策时间更短——他们往往会直接打开某个自己最习惯使用的App去下单。心智，在此刻成为影响消费行为的唯一因素。

“更快的淘宝”，很多人对即时零售都有类似的期待：以接近传统电商的价格和SKU丰富度，实现小时级甚至分钟级的送达。

但迄今为止，还没有一家平台真正建立起这样的用户心智。距离这份期待最近的阿里，预计也还需要时间，把更多品牌供给“移”到即时零售场景中。

不过，用户心智的建立本身是个缓慢的过程。

如今来看，外卖大战的那把“大火”，就像印度板块与欧亚板块发生的碰撞：坚固的旧格局被改变，新地貌出现。然而，那块洼地要成为赛里木湖，还需要大西洋水汽源源不断地输入、积攒——这就是时间的力量。

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硅谷观察笔记：创业者聊什么是AI原生，仅仅会用AI远远不够

快刀青衣 — Thu, 13 Aug 2026 07:51:32 GMT

AI原生不只是用AI，更在于模型能否深入产品、组织与商业模式的每一层。本文从硅谷创业者孙邻家的视角，拆解AI原生的技术架构、组织变革、交互演进与Token经济，探讨如何让AI真正成为产品不可分割的核心。

让AI深入产品、组织和生意的每一层。

大家知道，最近几天我和罗老师都在硅谷调研，和各个领域的AI从业者进行探讨。

这两天在斯坦福的一场交流里，创业者孙邻家问了一个特别简单的问题：如果你把现在的模型部分拿掉，这个产品还成不成立？

孙邻家是硅谷宠物AI初创公司Traini的创始人兼CEO，也是一位非常资深的连续创业者，所以他关于「AI原生」的思考非常有启发，我来和你分享一下。

01 AI原生，不只是用了AI

按照他的观察，今年一些投资人看项目，已经会先用开篇的这个问题判断项目值不值得投资。

他讲了十几分钟以后，我发现「AI原生」这个词管得特别宽：从产品和组织，一直追到用户、商业模式和卖出去的硬件。

你看，一家公司用了多少AI或者用了多少Token，已经是个很浅的指标；AI有没有一路钻进产品、组织和生意深处，才是如今创业者需要关心的事。

1. 拿掉模型，产品还成立吗

你也可以拿ChatGPT试一下。如果把AI模型拿走以后，剩下一个输入框和发送按钮，基本上也就没什么用了，豆包、元宝、DeepSeek也是一样。

但是现在有不少产品，拿掉大模型以后，原来的核心功能照样运行，只是少了一个聊天框、一个总结按钮，或者少生成几段文字。

这些产品可能依然很好用，只是AI还没有深入骨髓。

2. 技术架构必须建立在AI之上

孙邻家就把AI原生分成了不同层次，他先和我们从技术架构往下讲。

今天做AI产品，Agent、记忆这些能力有没有进入底层，产品会完全不一样。有些产品的核心工作就建立在模型上，模型一旦被拿掉，整条工作链也跟着停了。

在孙邻家的判断里，如果要新做一个产品，做到没有AI这个产品就无法使用，才应该是努力的方向。

02 让最懂问题的人动手

讲完产品，他很快转到了组织，而且这一段我听得最仔细。因为我做产品和技术管理很多年，他描述的旧流程实在太熟悉了：

业务部门先提需求，产品经理负责整理、写文档或者画原型，设计师再把它变成更漂亮的设计稿，前后端研发排期，做完以后还要测试和验收。

一个需求在公司里转了一大圈，每个人都干了自己的活，最懂这个问题的人却只能站在起点等结果。

还有一种情况是，可能过了两个月，提出需求的业务部门拿到的东西，根本不是自己最初想要的。

1. 非工程人员也能做产品

孙邻家举的例子是公司里的HR。假设HR想要一个内部管理工具，以前只能把想法写成需求，再等产品和研发来理解。

但对大部分企业来说，哪怕是互联网公司，有自己的研发团队，研发资源也永远紧张，很少会专门抽人来给HR做产品需求。

现在，一个HR可以把自己的流程直接讲给AI，先把东西做出来，甚至放进公司正在使用的内部系统里。

孙邻家给AI原生组织的一个检验办法也很直接：公司里的非工程人员，从人事到财务、行政、运营，能不能借助AI做出一个产品，而且这个产品能不能真的被公司更多人用起来？

我觉得这个问题比「公司有多少人在用AI」狠得多。

让AI写周报、做总结，当然也是使用AI，但组织结构有没有变化，要看最懂问题的人离第一版产品还有多远。

过去，这段距离中间站着产品、设计、研发和测试，现在其中几步可以被压缩，能看到问题的人，也第一次拥有了做出解决方案的能力。

以前大家并不是没有需求，而是没有AI这样的工具，让更多人拥有创造产品的能力。

2. 团队更小，压力也会更大

孙邻家还特意给「一人公司」泼了点冷水。他觉得这个说法有些过头，但是团队整体变小却是很明确的方向。

在他描述的AI公司里，一个人可能凌晨四点往系统里加了一个新功能，另一个人早上八点醒来就要赶紧响应。

公司跑得确实快，内部竞争和人的压力也会一起变大。

3. 传统公司更难转身

那么，什么样的公司更容易成为AI原生公司？

他觉得，新公司的难度要低一些，传统公司想转成这种组织就会很难，甚至越是成功的企业，想要完全改造自己，难度越大。

因为以前跑得很成功的流程，每个人都习惯了自己只负责其中一段，现在却需要一种能承接变化的AI PM。

不过，这个角色到底应该怎么定义，他在现场没有展开，也未必要叫这个名字。

但我听懂了一点：AI工具要学会跨部门干活，公司里的人也要能跨过原来的岗位边界。

03 让AI真正把事办完

说完组织后，他突然把话题转到了AI时代的交互方式。他有一句话我印象很深：

小孩子用AI，都是用嘴巴说的。

这是他对年轻用户的观察。咱们成年人已经被电脑训练了很多年，会打字、会找菜单，也知道提示词要尽量说清楚。

孩子没有这些习惯，想要什么，直接开口说。所以他判断，接下来的AI交互会把语音、手势等多种模态慢慢放到一起，不会只对着屏幕点来点去。

这个变化还会继续逼着操作系统和应用生态一起变化。

一个AI助手就算完全听懂了「帮我订餐、预约、打个电话」，如果它拿不到权限，也连不上提供服务的应用，最后还是只能陪你聊天。它就像一个脑子挺聪明、手脚却被绑住的助理。

我的判断是，模型能力越来越强以后，谁能让它真正进入生活，把事情办完，可能会成为下一轮产品竞争的重点。

04 产品越受欢迎，成本可能越高

接下来，我们继续聊到了钱的问题。AI产品每完成一次任务，都可能继续消耗模型和算力。

孙邻家现场提到他们做宠物产品时的一个小功能：系统会把宠物某个特别时刻变成图片，让主人看到「我们家狗狗今天可能在想什么」。

用户看一眼也许只觉得挺可爱，后台却要真的调用模型，每调用一次都要付钱。他把这笔账叫作Token Economics，也就是Token经济。

以前很多软件开发完成以后，多来一个用户的成本很低。比如早前的今日头条，产品开发完之后，再增加一个新用户，带来的边际成本很低，也相对稳定。

但现在AI产品可不是这样了，比如来了一个新用户，而这个新用户又是一个AI重度用户，那么他每让AI多干一次活，公司都要多交一笔钱。

如果用户愿意付的钱不够覆盖模型调用等持续服务成本，产品越受欢迎，公司反而可能死得越快。

孙邻家的判断是，用户感受到的价值必须明显高于调用成本，这个生意才能持续跑得下去。

1. 硬件卖出去，服务才开始

硬件也是同一笔账，他拿我们现场正在使用的录音卡举例。过去卖传统硬件，机器交到用户手里，交易差不多就结束了。

现在硬件只是一个入口，后面的转写、整理、搜索和知识服务，还要每个月继续运行。设备卖出去，服务才刚刚开始。

这意味着AI原生组织在商业模式上，也要有适合AI时代的创新才行。

05 AI原生更像一场连锁反应

聊到这里，我们会发现，AI原生更像一次连锁反应，AI从产品往里走，迟早会撞上组织、用户和商业模式。

所以，从这个角度来看，AI这波浪潮，现在还处在很早期的阶段。很多公司现在也还停留在最初级的阶段：把AI工具放到公司内网上。

当然，这里也要说明的是，我并不是说，非AI原生的企业就毫无前途了。我只是觉得，如果从上面这几个逻辑去思考问题，会帮我们更好地立足这个时代。

比如，如果你是一个行政，按照刚才的分享，你完全可以在AI的帮助下，做一个领取办公物品的智能机器人，或者做一个自动收发快递的智能体。

那么，你就是一个能用AI解决问题的人，而不是一个被「行政」这个标签限制的螺丝钉。

06 写在最后

好，第二篇观察笔记分享到这里。

接下来我和罗老师还会密集地和身处硅谷的朋友们好好聊聊，继续看AI这波浪潮在不同人眼中到底发生了哪些改变，接下来会往哪个方向去。

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题图来自作者提供

WorkBuddy新版「资料库」上线，实测惊艳到了

产品笔记 — Thu, 13 Aug 2026 07:32:55 GMT

WorkBuddy v5.3.11 将资料库提升至一级入口，并全面升级。新增一键生成动态网站、网页编辑、团队协作等功能，资料可作为上下文与AI协同。本文实测体验，展示如何将资料真正用起来，打造个人与团队的资产飞轮。

WorkBuddy 近日又有更新，版本来到了v5.3.11。

这个版本，最大的变化，是资料库的权重提升和资料库能力全面升级。

包括资料库文件一键生成生成动态网站能力。

接下来看看实测情况。

1、资料库入口变化

之前，资料库是折叠进更多里的。

WorkBuddy执行任务过程中生成的文件，存放在「更多-我的文件」里。

现在，WorkBuddy 把资料库单独拎出来，放在了一级导航入口。

足见 WorkBuddy 对资料库的重视。

资料库下有本地产物、我的文档、团队空间三个大类。

本地产物，会存放 WorkBuddy 执行任务中生成的各类文件，同之前版本的「我的文件」目录。

我的文档，是个人资料库存放的地方，可新建、上传、添加个人资料，自己可见。

团队空间，是团队资料库存放的地方，可新建、上传、添加团队资料，团队成员可见。

为何WorkBuddy 会这么重视资料库？

一方面，沉淀的资料库，是个人、是团队、是企业的可复用资产。

另一方面，资料库是 AI 协同办公中重要的上下文和背景资料。

而上下文和背景资料，基本确定了你和 AI 协同办公的效率和效果。

2、资料库内容添加

你可能和我有同样的疑问，资料库中的资料，如何添加进入呢？

WorkBuddy 支持多种文档添加方式。

1）可以自己新建文档

当前的文档格式支持 Markdown 和 csv 表格，预计后续会增加更多格式。

新建文档后像在线文档一样，可在线编辑。

2）可以上传文档

支持各种文档格式，除了 office 三件套（ppt、excel、word）， AI 新三件套（Markdown、html、cvs）也支持，图片、视频都可以。

下图 excel 为本地上传数据。

3）还支持添加链接

比如我添加一个微信公众号文章链接。

目前不支持解析文章内容到WorkBuddy，查看需要跳转出去。

如果能像 ima 那样，能将内容解析出来，那我觉得更惊艳，这样就在 WorkBuddy 内完成了查看。

4）将 WorkBuddy 任务执行中的文件，添加到资料库

对于WorkBuddy 任务执行中的文件，你可以给个指令说：

该html 文件，帮我添加到资料库我的文档中

WorkBuddy 自动帮你把这个「家庭聚会游戏工作台.html」文件存入到资料库-我的文档中。见图：

你也可以在「本地产物」中，手动将指定资料「上传到云端-我的资料库」。

效果如下。

3、资料库作为上下文

资料库建立起来，这很简单。

资料库中资料，用起来，才是关键，才能发挥资料的真正价值。

在 WorkBuddy 中，所有个人和团队空间文档，也包括本地产物中文档，都支持「添加到任务」，在对话框中作为上下文，和 AI 协作办公。

比如，将这个公众号文章链接，添加到任务，并给它指令：

总结下这篇文章内容，并提出文章结构上的优化建议。

公众号内容读取成功后，给出了很详实的建议。

我觉得挺受教，确实存在它说的问题，诚恳接受。

资料只有用起来，才能成为真正的资产。

可以看到，WorkBuddy 把资料库升级到一级入口的目的，

其实是为了让你更方便地使用它。

4、资料可一键生成网页

比如我创建了销售明细的csv表格，填充了数据。

然后点击右上角「一键可视化」。

该资料会带入对话区，默认添加上指令：

请读取这张资料库数据表的内容，一键可视化生成数据可视化 HTML 页面（图表 / 看板）。

一会儿功夫，这张销售明细数据表，直接生成了html 的可视化看板。

除了本地可查看，还能生成在线。地址：

https://www.workbuddy.link/p/J05xSknkkhDYkSYSvzi7vs?source=2

生成的 html 网页，自动进入资料库沉淀。

拿着这个，就可以直接和团队分享，或者向老板汇报。

不用做 ppt，不用写 word 文档。

5、网页可像 word 一样编辑

接下来厉害的来了，生产的html文件，会自动进入「资料库-我的文档」。

打开点击右上角「编辑」，可直接编辑html 文件。

然后，就可以像编辑 word 一样，编辑 html 文件了。

对于小的元素调整，比如居中、色值、字体大小、添加超链接等，可直接手动编辑。

比如把标题改成绿色、总销售额改成绿色，突出重点。

可见即可得，还不消耗积分。

如果你要交大范围的修改，比如整体页面布局修改，新增新内容等。

你可以用 AI 编辑。比如我让WorkBuddy：

帮我把整个网页的色调，全部改为绿色

指令会带入WorkBuddy 主对话框。

提交指令后，很快就搞定了。整个页面变成了清爽的绿色。

对于修改，会记录在版本历史中，如果想回到之前的版本，一键可还原。

果真，编辑网页文件 html，就像编辑 word 一样方便。

6、不仅能做静态网页，还能做动态网站

你可能要问，这做成的 html 文件，是个静态的网页。

能做动态网站吗？也就是能动态存储数据，实现前后端同步吗？

还真可以。

WorkBuddy 这次更新，提供了一个叫做 csv 的文件格式。

也就是前面提到的这个，新建表格。

csv 具体是啥，你不用知道。

你只需要知道，这是存储数据的表格，类似 excel，但是又和 excel 不一样。

csv的体积小、读写快、兼容性好，可以存放各种数据。

通过csv+html，就能帮你制作可动态存储数据的动态网站。

你在html 页面上输入的数据，直接存储到 csv 表格中。

csv 表格，也不需要你自己建，只需要在对话框中描述需求时，带上这句话：

请使用资料库的能力帮我制作，需要实现数据在线存储和双向同步。

比如我使用 WorkBuddy 制作一个个人小账本。提示词是：

请帮我走一个集成式生活工作台，请使用资料库的能力帮我制作，需要实现数据在线存储和双向同步。

工作台至少包含:今日生活指数；记账理财（收支记录、预算、月度对比、分类筛选、消费结构、Excel导出）；习惯健康（用户可新增或删除习惯，支持勾选、计数、数值三种打卡方式和30天热力图）；减脂健身（体重体脂、7日均线、BMI、目标进度、热量缺口、可自定义周计划）；日程统筹；待买清单；书影音收藏（状态、星级、短评、封面墙/列表、年度统计）；

视觉保持克制、高级、有生活感，避免千篇一律的模板化卡片风。

WorkBuddy 自动就会帮你生成 csv+html 的动态网站。

csv 表格自动为你建立，如下图，有一个参数配置 csv，有一个几张明细 csv。

比如我记录一笔副业收入。

前端 html 页面会显示该条添加记录。

后端记账明细csv 中，也会自动添加该条记录。

html复杂前台展示，csv 复杂帮你存放数据。

这样，一个后端可动态存储数据，前端可交互操作的动态网站，就搭建好了。

学会这个技能后，不懂技术，不懂数据库的你，也能做一个真实可用的网站了。

7、资料库更多能力

1）资料库文档评论

资料库中的文档内容，可添加自己的评论，可和团队在线讨论。

被评论过的内容，下划线展示，点击可查看讨论内容。

你也可以标记，是否将评论标记为「已解决」，来跟进评论状态。

2）资料库的团队协作能力

我前面操作，都是基于个人资料库的操作。

其实，更强大的是资料库的团队协作能力，可创建团队资料库，设置权限，邀请团队成员来一起建设资料库。

还有更多能力，可使用过程中探索。

8、实测小结

升级后的 WorkBuddy 资料库，把资料库升级到了一个非常重要的位子。

并赋予资料库强大的协同能力。

可自己创建资料库，可将任务中的产物存入资料库。

然后基于资料库，作为上下文和背景，和 AI Agent 协同，让 Agent 干活。

干活的产物，可分享给团队，也可以放在个人或团队资料库中。

下次干活，直接从资料库中获取资料，作为干活的起点。

飞轮就这样转起来了。

资料库中资料，只有使用，才能成为资产。

WorkBuddy 新版资料库设计，目的就是让你把资料库用起来。

所有资料，可一键添加到任务。

Markdown、CSV文档，一键生成 html 网页。

各种格式资料，包括html，都支持人机双写，即提供手动编辑能力，也提供 AI 编辑能力。

这些都是为了，让你更好的把资料用起来。

用完 WorkBuddy 新版资料库后。

我感觉，这又是一个圈粉的功能。

本文由作者【三哥】，微信公众号：【产品笔记】，原创/授权发布于平台，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

AI互联网日报：DeepSeek V4 Pro压低迁移门槛/千问菜鸟智能体接入寄件/xAI推出可分配任务的Grok teammate

AI星球 — Thu, 13 Aug 2026 04:34:47 GMT

60.4%。这个数字把入口之争说得很直白：AI机器人开始改写网页流量，OpenAI把企业工作从辅助推向执行，Amazon又把Twitch内容训练摆上台面。小米用超级小爱2.0抢系统工作流时，我会盯住后面的分配问题，入口不再只是流量位置，而是任务、权限和商业收益被谁接住。旧规则会被重算。

一起来看看这两天发生的AI和互联网赛道的大事件吧！

📌 今日AI互联网大事件速览

1，DeepSeek V4 Pro正式版上线，价格与接口兼容继续压低模型迁移门槛

2，阿里千问上线菜鸟智能体，寄快递开始接入对话式任务规划

3，OpenAI复盘企业从AI辅助走向执行，ChatGPT与Codex进入业务流程

4，xAI推出可分配任务的Grok teammate，智能体从聊天转向协作岗位

5，Google发布Pixel 11与Gemini新功能，硬件发布会继续围绕AI入口展开

6，AMD收购Taalas押注专用推理芯片，AI算力路线继续分层

7，Anthropic水印引发Claude用户反弹，AI生成内容标识进入真实职场矛盾

8，Amazon将默认用Twitch内容训练AI，创作者可选择退出

9，华为云联合滴普发布数据智能方案，制造与零售AI落地先补数据底座

10，Cloudflare称AI机器人流量占比升至60.4%，搜索与广告生态继续被重写

11，Google DeepMind手语转文本进入Pixel，消费级无障碍输入走向多模态

12，CoreWeave称A100可服役至2029年，AI云GPU折旧预期被重新审视

14，美团称不自营线下药店，将开放AI能力帮助医药商家转型

15，OpenAI支持的Thrive Holdings融资20亿美元，企业AI改造继续吸金

16，小米澎湃OS 4 Beta开启招募，超级小爱2.0进入首批升级亮点

17，智界RX定档8月20日预订，鸿蒙智行继续补齐SUV产品线

18，Tesla计划投资100亿美元在得州建太阳能电池板工厂

19，微软被指让Win11默认浏览器切换变难，72%受访用户遇到挑战

20，Apple供应链信号显示iPhone 18基础款可能跳过秋季发布

21，Amazon交还两款韩国MMO西方运营权，游戏业务继续收缩

22，Microsoft威慑未止，研究员公开新的Windows零日漏洞

23，高通披露Snapdragon C芯片，300美元笔记本继续向Arm平台下探

24，Form Energy融资7.5亿美元，Crusoe等客户押注100小时储能

25，Facebook Creator Studio独立App上线，Meta把AI创作者工具推向移动端

AI赛道观察

1. DeepSeek V4 Pro正式版上线，价格与接口兼容继续压低模型迁移门槛

核心内容：DeepSeek V4 Pro正式版API上线，围绕“对打Fable 5”“撞车Grok 4.6”“3倍Flash价格”等信息在中文科技圈快速发酵。高关注点不只在榜单能力，而在它继续把能力、价格和接口兼容放到一起讨论：如果模型能兼容OpenAI和Anthropic类接口，企业迁移、开发者测试和多模型路由的成本都会下降。DeepSeek近期还因Harness工具链和模型调用量受到关注，说明国产模型竞争正在从单点能力扩展到API、工具链、部署成本和生态惯性。价格尚未完全清晰前，市场仍会等待真实调用成本和稳定性验证。

2. 阿里千问上线菜鸟智能体，寄快递开始接入对话式任务规划

核心内容：阿里千问开放平台近日上线菜鸟智能体，用户提出寄件需求后，系统可根据物品类型、价格要求、上门时间等条件，协助匹配寄件方案和快递公司。官方给出的唤起方式包括在对话框里@菜鸟、通过页面右上角入口进入，或直接在对话中提出寄件需求。这个场景很典型：AI不只是回答“怎么寄”，而是把物流规则、价格比较、上门时段和服务选择组合成一个可执行流程。对阿里来说，千问如果能持续接入菜鸟、飞猪、办公、电商等智能体，就有机会把App变成任务入口，而不是单纯聊天工具。

3. OpenAI复盘企业从AI辅助走向执行，ChatGPT与Codex进入业务流程

核心内容：OpenAI发布企业AI采用研究，重点讨论企业如何从“让AI辅助个人工作”走向“把AI放进可执行流程”，涉及ChatGPT、Codex和智能体式AI的采用方式。企业落地的关键正在从试用账号数量，转向任务是否能被拆解、权限是否可控、数据是否可信、结果是否能进入业务系统。Codex代表开发和软件交付场景，ChatGPT代表知识工作和通用入口，两者共同指向更深的工作流改造。OpenAI这篇复盘也释放出一个信号：前沿模型公司正在把增长故事从消费者入口扩展到企业组织效率。

4. xAI推出可分配任务的Grok teammate，智能体从聊天转向协作岗位

核心内容：xAI推出Grok teammate测试版，把Grok包装成可以被分配工作的AI teammate，而不是单次问答机器人。这类产品形态强调持续在线、接受任务、独立推进和与人类团队协作，目标是进入项目管理、研究、执行和信息同步场景。智能体越像“同事”，产品要求就越接近企业软件：任务状态、权限边界、失败反馈、可追踪日志和协作接口都要清楚。xAI借Grok切入执行型智能体，也让OpenAI、Anthropic、Google之外的模型入口竞争继续升温。

5. Google发布Pixel 11与Gemini新功能，硬件发布会继续围绕AI入口展开

核心内容：Google在Made by Google 2026上发布Pixel 11系列、Pixel Watch 5、Pixel Tag等硬件，并集中展示一批Gemini功能。Pixel发布会的重点已不只是摄像头、屏幕和芯片参数，而是Google如何把Gemini嵌入手机、手表、查找设备和跨应用体验。手机仍是AI助手最重要的入口，硬件新品能决定语音、视觉、拍照、通知和本地上下文如何被模型调用。对Google来说，Gemini的优势不只在模型本身，还在Android、搜索、Gboard、照片和Wear OS这些日常触点。

6. AMD收购Taalas押注专用推理芯片，AI算力路线继续分层

核心内容：AMD宣布收购加拿大AI推理芯片公司Taalas后，外界围绕“为一个模型定制一颗芯片”的路线展开讨论。AMD计划把Taalas技术纳入加速器路线图，并与Instinct GPU共同开发，这反映出AI算力正在分层：通用GPU继续承担训练和广泛推理，专用芯片则试图在特定模型、特定负载和能效上压低成本。推理需求扩大后，芯片厂商不能只追峰值性能，还要考虑模型迭代、软件适配和客户锁定风险。AMD这笔交易是对NVIDIA生态压力的回应，也是对未来推理市场的提前布局。

7. Anthropic水印引发Claude用户反弹，AI生成内容标识进入真实职场矛盾

核心内容：Anthropic推进Claude生成内容水印后，一些用户在社交平台表达不满，担心机器可读标识会暴露自己在工作、课堂或其他场景中使用AI。水印本意是帮助平台、企业和教育机构识别生成内容，降低虚假内容、版权争议和学术诚信风险，但它也把AI使用的灰色地带推到台前。真实问题不是“该不该用AI”，而是哪些场景可以用、是否需要披露、企业和学校如何制定规则。Claude水印争议说明AI内容治理已经从技术方案进入组织制度和个人信任关系。

8. Amazon将默认用Twitch内容训练AI，创作者可选择退出

核心内容：Amazon旗下Twitch将默认允许平台内容用于训练Amazon生成式AI模型，主播可以选择退出。Twitch产品负责人回应用户反馈时提到，如果做成选择加入，几乎没人会主动加入，这也解释了平台为什么偏向默认授权。创作者内容是训练多模态、游戏、直播和互动理解模型的重要数据，但默认使用会触发版权、收益分配和透明度争议。Amazon既想把Twitch积累的视频与互动语料转化为AI资产，又必须面对主播社群对控制权的敏感反应。

9. 华为云联合滴普发布数据智能方案，制造与零售AI落地先补数据底座

核心内容：华为云与滴普科技在北京联合发布数据智能解决方案，面向智能制造、零售等行业，目标是帮助企业打通数据孤岛，把数据治理、数据基础设施和智能体应用放进一站式落地流程。报道提到，企业AI落地中约80%的精力耗费在数据准备上，数据质量直接决定模型和智能体能力上限。这个方案反映了产业AI的现实瓶颈：企业并不缺少“想用AI”的意愿，缺的是结构化数据、统一口径、权限治理和可执行工作流。华为云借行业方案强化云和AI基础设施角色。

10. Cloudflare称AI机器人流量占比升至60.4%，搜索与广告生态继续被重写

核心内容：全球HTML网页访问请求中AI机器人流量曾在2026年6月达到57.4%，近期进一步升至60.4%，这一变化被放到“流量税被API拿走”的讨论中。AI Agent大量抓取和读取网页，却未必像人类用户那样点击广告、停留页面或完成传统转化，依赖搜索流量和广告收入的内容生态因此承压。对字节、Google和大量内容站点来说，护城河不再只是流量分发，而是能否掌握API入口、数据授权、内容付费和机器人访问规则。网页流量结构变化正在逼平台重算商业模式。

11. Google DeepMind手语转文本进入Pixel，消费级无障碍输入走向多模态

核心内容：Google DeepMind推出手语转文本模型，并计划在Pixel 11系列的Gboard和Live Transcribe等应用中支持手语转文本输入，让听力障碍人士获得类似语音输入的“打字替代”体验。手语识别不同于普通图像分类，它需要理解手部动作、姿态、节奏和上下文，适合体现多模态模型在真实交互里的价值。进入消费级手机意味着无障碍AI不再停留在实验室演示，而是有机会成为系统输入法能力。后续效果仍取决于语言覆盖、识别准确率、隐私处理和设备端运行体验。

12. CoreWeave称A100可服役至2029年，AI云GPU折旧预期被重新审视

核心内容：CoreWeave给出的新判断是，NVIDIA A100芯片可服役至2029年，这为市场争论已久的AI GPU寿命问题提供新证据。外界常担心AI芯片更新太快，旧卡会迅速失去价值，但推理、微调、传统机器学习和成本敏感型任务并不总需要最新B系列或H系列GPU。A100生命周期如果被拉长，会影响云厂商折旧、租赁价格、资本开支和算力供给判断。对客户来说，关键不是只追最新芯片，而是按任务延迟、吞吐、稳定性和预算选择合适算力层级。

14. 美团称不自营线下药店，将开放AI能力帮助医药商家转型

核心内容：美团核心本地商业CEO王莆中在西普会明确表态，美团不开线下药店，而是坚持做医药商家AI转型的小帮手，将AI经营专家、CatPaw能力和工作流改造方法论开放给医药行业。医药零售既有即时配送、问询服务、合规经营和库存周转，也有强监管与线下信任要求，美团选择做工具和平台，能避免与商家直接抢门店资产。AI在这里的价值不是替代药师，而是帮助商家做经营分析、用户服务、流程提效和线上线下一体化。平台角色边界会影响商家是否愿意接入。

15. OpenAI支持的Thrive Holdings融资20亿美元，企业AI改造继续吸金

核心内容：OpenAI支持的Thrive Holdings完成20亿美元融资，估值达到120亿美元，投资方包括SoftBank、D1 Capital等。Thrive Holdings的方向是把AI带入企业，资本继续押注“用AI重塑传统业务”的长期空间。与单纯模型公司不同，这类平台更强调收购、运营改造、流程自动化和企业级工具落地，收益来自真实业务效率提升，而不是只卖API调用。大额融资说明企业AI仍是资本市场最愿意买单的叙事之一，但最终要靠可衡量的利润、成本下降和组织改造效果兑现。

互联网赛道观察

1. 小米澎湃OS 4 Beta开启招募，超级小爱2.0进入首批升级亮点

核心内容：小米澎湃OS 4 Beta版第一批机型开启用户招募，覆盖小米17系列、REDMI K90系列等手机和平板，官方还公布柔光玻璃、超级小爱2.0等升级亮点，并计划从8月14日下午陆续推送。系统Beta招募是手机厂商把新功能推向核心用户的关键步骤，也能提前验证兼容性、续航、稳定性和AI助手体验。超级小爱2.0如果能在系统级调用应用、理解设备状态和承接跨端任务，就会成为小米生态入口。对用户来说，澎湃OS升级影响的不只是界面，而是手机、平板、汽车和IoT之间的协同体验。

2. 智界RX定档8月20日预订，鸿蒙智行继续补齐SUV产品线

核心内容：智界汽车宣布，鸿蒙智行首款以X命名的SUV智界RX将于8月20日14:30在鸿蒙智行新品发布会上开启预订。申报信息显示，新车车身尺寸达到中大型SUV级别，预热节奏也延续了鸿蒙智行用发布会集中放大声量的打法。对华为系汽车生态来说，SUV仍是中国新能源市场最关键的消费品类之一，产品线越完整，越能承接家庭用户、增换购和高阶智驾需求。智界RX能否打开局面，还要看价格、座舱体验、智能驾驶能力和交付节奏。

3. Tesla计划投资100亿美元在得州建太阳能电池板工厂

核心内容：Tesla计划在得州建设大型太阳能电池板工厂，项目投资规模约100亿美元，预计创造约9700个全职岗位，计划2026年动工、2028年完工，首批电池板预计2029年下线。这个项目把Tesla的能源业务再次推到台前，也与AI数据中心、电动车补能和储能系统需求形成联系。太阳能制造需要地方补贴、供应链稳定和长期订单支撑，项目周期远长于软件产品。Tesla如果能把发电、储能、电动车和算力设施串起来，能源业务就会成为其汽车之外的重要基础设施叙事。

4. 微软被指让Win11默认浏览器切换变难，72%受访用户遇到挑战

核心内容：浏览器选择联盟发布报告，批评微软在Windows 11上让用户更改默认浏览器面临挑战，调查中72%的受访Win11用户表示设置非Microsoft Edge为默认浏览器并不顺畅。默认浏览器是搜索、AI助手、账号同步和广告分发的重要入口，选择流程是否公平会直接影响竞品浏览器的获客成本。微软近年来把Edge、Copilot和Windows系统体验绑定得更紧，也更容易触发反垄断和用户选择争议。对普通用户来说，默认设置不应成为理解成本过高的迷宫。

5. Apple供应链信号显示iPhone 18基础款可能跳过秋季发布

核心内容：Apple iPhone 18基础款可能不会按传统秋季节奏发布，相关供应链信号来自供应商高管信息并被外媒跟进。iPhone发布节奏如果调整，会影响供应链排产、渠道备货、运营商补贴和消费者换机预期。Apple近年在Pro系列、折叠屏传闻、AI功能和区域市场之间重新分配产品节奏，基础款延后可能是为了拉开产品层级，也可能是供应和功能规划变化。最终仍需等待Apple正式发布安排，但任何iPhone主线节奏变化都会牵动全球消费电子市场。

6. Amazon交还两款韩国MMO西方运营权，游戏业务继续收缩

核心内容：Amazon Game Studios宣布将向韩国开发商交还《命运方舟》和《王权与自由》两款MMO游戏的西方发行运营权，外界将其视为Amazon进一步收缩MMO业务。Amazon曾尝试用发行和运营能力进入大型在线游戏市场，但MMO需要长期内容更新、社区运营、本地化和高强度客服，投入周期很长。交还运营权说明平台公司并不一定能靠资源优势吃下所有内容品类。对游戏行业来说，大厂退出某些运营环节，也给原开发商和专业发行方留下重新调整玩家关系的空间。

7. Microsoft威慑未止，研究员公开新的Windows零日漏洞

核心内容：安全研究员在微软此前威胁采取法律行动后，继续公开一个新的Windows零日漏洞细节。该漏洞可能让攻击者获得用户设备及数据的系统级访问权限，争议焦点则落在漏洞披露节奏、厂商修复责任和研究人员公开压力之间。Windows是全球最广泛使用的桌面系统之一，零日漏洞信息一旦公开，攻击者和防御方都会同步加速。微软需要在法律威慑、漏洞响应和研究者关系之间找到平衡，否则可能让安全社区更不愿意提前沟通。

8. 高通披露Snapdragon C芯片，300美元笔记本继续向Arm平台下探

核心内容：高通首次披露Snapdragon C芯片规格，产品主要面向约300美元价位的笔记本电脑，单核性能被描述为较英特尔N250高44%。低价笔记本市场过去长期由x86平台和入门级配置主导，Arm PC如果能在续航、轻薄、连接和基础性能上形成优势，就可能把移动芯片经验带到更大众的电脑市场。300美元档位的意义在于教育、轻办公和新兴市场，它不追求高端性能，但能扩大平台装机量。高通继续下探，也会推动Windows生态适配和应用兼容压力。

9. Form Energy融资7.5亿美元，Crusoe等客户押注100小时储能

核心内容：长时储能公司Form Energy完成7.5亿美元融资，计划扩大100小时电池制造能力，客户包括Crusoe等能源和算力基础设施公司。AI数据中心、电网负荷和可再生能源并网正在同时推高对长时储能的需求，传统锂电更擅长短时调峰，而100小时储能面向多日级供电稳定。科技客户参与其中，说明云和AI基础设施公司不只买芯片，也要提前锁定能源韧性。储能项目的挑战在于规模化制造、项目融资、并网审批和长期运维，但它正成为AI时代底层账本的一部分。

10. Facebook Creator Studio独立App上线，Meta把AI创作者工具推向移动端

核心内容：Meta正式推出Facebook Creator Studio独立App，并加入面向创作者的AI工具。Creator Studio过去更多是后台管理和数据分析入口，独立移动App意味着创作者可以在手机上处理内容发布、互动、数据查看和AI辅助创作。短视频和社交内容生产越来越移动化，平台如果能把剪辑、标题、素材建议、评论管理和变现工具放到一个入口，就能提高创作者留存。Meta此举也是在TikTok、YouTube和其他平台的创作者工具竞争中补齐移动端工作台。

【心语】别急着否定自己，很多改变都是悄悄发生的。你今天多撑住的一点点，未来会替你发光。

黄峥入局、王兴守城、刘强东筑垒、蒋凡扩军：即时零售的四强争霸

刘旷 — Thu, 13 Aug 2026 03:51:08 GMT

万亿即时零售赛道迎来新变局，拼多多高调入局，与美团、京东、淘宝形成四强争霸。本文从战略定位、成本结构、资本耐力三个维度，深度剖析四大平台的模式优劣与竞争逻辑，揭示谁能在万亿市场中笑到最后。

万亿级即时零售赛道，正式进入四强争霸的阶段。

8月10日，拼多多App首页上线了“最快明天达”的一级入口，与“百亿补贴”活动并列于核心导航位，这标志着拼多多正式向即时零售市场发起冲击。

艾瑞咨询数据显示，2025年中国即时零售市场规模超过1.2万亿元，年复合增速在50%以上，是电商市场中少有的高增长赛道。

新玩家加入之后，美团、京东、淘宝、拼多多——这四家电商巨头，即将开启新一轮的竞争博弈。

战略定位分野：轻重有别，各有所长

由于自身基因存在差异，四大电商平台针对即时零售市场选择了不同的切入路径。

从时效方面来讲，由于轻重资产模式其本质存在不同之处，相应所对应的目标客群以及消费场景不完全相同，四大平台便出现了分钟达、小时达、次日达的梯度分层。

拼多多：轻资产“次日达”——黄峥的性价比逻辑延伸。

拼多多创始人黄峥曾表示，公司关注的是中国最为广大的老百姓，这种服务“最大公约数”的企业价值观，使得拼多多进入即时零售市场的经营方式又有着类似的逻辑。

无需前置仓的租金以及骑手人力成本，是这套模式所具有的最大优势。通过复用现有的共享仓体系与顺丰等第三方运力，拼多多的“次日达”能够借助超低价进入到水果生鲜、日用百货等计划性消费场景之中。

这套代价同样清晰，履约体验要依靠第三方合作商，服务的时效性以及稳定性相较于自营体系相对较差，倘若遇到突发性订单，便有可能出现配送延误的情况。

美团闪购：重资产“分钟达”——王兴的本地生活护城河。

美团创始人王兴曾多次表示，低质低价的内卷竞争长时间无法持续，他认为即时零售的市场竞争最终需回归至平常状态，并且企业长久发展必须依赖基础能力。

去年4月，美团依托超700万骑手以及智能调度系统，将即时零售业务升级为独立品牌“美团闪购”，并且在美团App首页新增一级入口，主打“30分钟到家”。

美团闪购的优势在于“快”和“全”，依靠高密度骑手网络予以支撑，同时配合海量线下联营门店，美团闪购能够达成分钟级配送，几乎将生鲜、医药、日用等所有日常品类全部涵盖其中。

这种重资产模式也存在短板，单次履约的综合成本相对较高，并且美团体系内超过700万的骑手规模，使得平台长期面临社保合规的资金压力。

京东秒送：品质“小时达”——刘强东的供应链壁垒。

创始人刘强东的一句话，展示了京东的战略根基：“京东集团所有业务只围绕供应链展开，跟供应链无关的事情我从来不碰。”

在即时零售的细分赛道当中，京东秒送借助京东自营仓储体系，瞄准3C数码以及品牌快消品这类高单价品类，并且喊出了品质“小时达”的口号，其核心逻辑和刘强东的发言相符。

这套模式的优势在于客户体验的稳定性，随着京东秒送的品牌口碑逐渐积累，用户也愿意为高质量且稳定的服务多支付费用。

由于聚焦于局部品类，京东秒送也存在一定的规模天花板。毕竟3C数码消费频次相较于生鲜、餐饮这类生活服务产品要低很多，并且京东秒送的品类扩张受到供应链拓展节奏的限制。

淘宝闪购：“小时级”生态——蒋凡的全品类野心。

归属于阿里电商板块的淘宝闪购，目前是由蒋凡在进行统筹管理。

对于即时零售业务，蒋凡抱有很高的期望，他曾在去年六月的电话会议中表示：“未来三年内随着百万品牌的门店入驻，淘宝闪购和即时零售将为平台实现1万亿的交易增量。”

淘宝闪购采取生态整合的路线，借助饿了么的骑手运力、天猫超市的供应链以及淘宝体系里庞大的用户量，最终实现内部资源的转化。

供给端的弹性较强，这是淘宝闪购的核心优势，该平台能够对接天猫的品牌商家，并且还可以联动本地线下商户，商品类别的覆盖速度较快，流量转化的边际成本也相对较低。

有利益的地方就有江湖，内部资源分配的不确定性，这是淘宝闪购的核心问题。此外天猫超市的“次日达”业务与淘宝闪购“小时达”业务，二者在功能方面存在部分重合，如此便有可能出现自己同自己较劲的状况，进而导致资源投入分散。

成本结构分析：谁在“越跑越便宜”？

商业模式的区别最终会在成本以及供应链方面得以体现，毕竟在即时零售市场，谁能够将履约成本降低谁就有主动权。

履约成本的差异，正是四家平台的本质区别。

美团与京东情况大致相仿，其单次履约成本主要由骑手配送费、前置仓租金——这类“变动成本”所构成，伴随订单量规模的增长，降本工作的边际效应呈现递减态势，单均履约成本的压缩空间较为有限。

拼多多单次履约成本主要由共享仓建设、干线物流网络搭建等“固定投入”构成，伴随订单密度的上升，单次履约成本会逐渐摊薄，订单规模越大、单次成本则越低。

淘宝闪购则是一种“混合结构”，其在运力端是以“变动成本”为主（饿了么骑手配送费），供给端是由“固定投入”占主导（核算后的内部资源），其单次成本的优化空间处以一个中间的状态。

供应链深度的区别，使得四家企业的成本分化被进一步放大，接下来对我们逐一进行解析。

拼多多——供应链深度是核心护城河，规模效应释放成本红利。

拼多多借助上游供应链的优势，运用“千亿扶持计划”达成产业带直供，平台将工厂、农产品基地与用户直接进行连接，去除了多层分销环节。倘若将这一能力应用到即时零售业务之上，其在乡镇市场的覆盖或许会比友商更强。

目前这套具有不确定性的模式，其规模效应拐点尚未得到验证。拼多多即时零售订单密度需达到能够覆盖中转仓固定成本的程度，未来的实际运行状况如何，还需要市场进一步检验。

美团闪购——本地生活网络构筑壁垒，正循环效应持续强化。

美团借助高密度生活网络，运用“仓店一体”模式将高频商品放置于社区周边门店，这使得骑手密度和订单规模之间，形成了相互促进的正循环，订单数量越多骑手空载率越低，成本较低就能支撑更多品类以及价格优惠。

美团闪购未来需要考虑的问题，主要是拼多多的市场竞争。倘若大部分用户被“次日达”的高性价比所吸引，那么美团闪购的订单规模就会相应流失，随后其单次履约成本就会变高，最终形成“订单越少、成本越高、价格越贵”的负循环情况。

京东秒送——自营供应链稳定性突出，基因适配性存考验。

京东具有自营供应链的特点，在3C数码、品牌饮料等品类上议价能力较强且库存周转效率较高，这种优先保障质量的供应链体系成本负担较重，但能够借助稳定的服务口碑和售后体验产生溢价。

京东秒送所面临的主要挑战，在于集中式供应链能力的拆解。即时零售行业的本地化、碎片化分布式履约方式，与京东长期的“集中式大仓”做法存在冲突，如何在保障服务质量的同时化解两者的矛盾，成为了京东秒送未来需要解决的事情。

淘宝闪购——供给广度占优，成本逻辑与溢价能力不匹配。

阿里内部生态的供给广度是淘宝闪购的天然优势，该平台能够迅速实现全品类覆盖，使得其成本结构较为灵活，无需进行大规模重资产投入。

淘宝闪购的的问题在于，供给端与天猫超市高度重合，淘宝闪购需在集团体系里明确自身的独特性，待业务团队将这件事情思考清楚，淘宝闪购的溢价逻辑才会足够合理。

持久力对决：钱从哪里来，花到哪里去？

在万亿级的赛道竞争当中，终究是离不开资本耐力的比拼，从资金投入方向来看，四家平台之间的差异较为明显。

拼多多将重点放置于基建能力的投入之上，像共享仓、干线物流、产业带这类项目，便属于前面所述的“越花越便宜”的成本递减型投入。

拼多多之所以有底气这么做，原因在于其盈利情况稳固且拥有现金储备。今年第一季度公司的单季归母净利润接近300亿元，并且该账面上的现金以及短期投资超过4200亿元，资金储备能够支撑长期投入。

仅仅资金投入方向正确了，并不意味着能够改变用户的心智。就拿很多习惯“半小时送达”的即时零售用户来说，他们能否接受“次日达”业务的时效性变化，这就需要拼多多去做出回答了。

美团闪购将资金投入于骑手补贴，借助自身相对成熟且高频的外卖体系，主要运用骑手补贴的方式，去带动相对低频的万物到家服务，目前此策略暂时有效，美团闪购订单规模正在呈上升趋势。

不过补贴的作用是锦上添花，如果“次日达”的替代效应明显，这将会使美团闪购的业务逻辑失效，原先的规模壁垒反而有可能成为负担。

京东秒送选择从商家端补贴着手，推出“0佣金政策”以吸引商家入驻，还借助国补政策的优势，在3C数码、品牌饮品等高价值品类取得突破，并且在这类赛道上迅速形成了销量优势。

这类“授人以渔”的做法，资金回报周期相对较长，在短期内有可能对集团公司的营收产生影响。野村证券今年7月的研报预测，今年二季度京东即时零售亏损约为60亿元，瑞银、里昂证券等国际券商也持有类似的观点。

淘宝闪购的资金投入侧重于流量转化，母公司阿里投入了多笔20亿级别的专项扶持资金以整合内部流量。由于阿里内部生态体量的全面性，这套打法的想象空间很大。

这种押宝线上能力的做法，或许还不够全面，因为饿了么的运力规模相对较小，末端配送能力有可能无法跟上流量供应，并且淘宝闪购与天猫超市的业务区分不明显，致使客户在选择时感到困惑。

五大变量，重塑万亿级市场

在拼多多进入零售市场之后，原先的竞争平衡被打破，大家的竞争逻辑也发生了变化，以下的五个发展趋势不可忽视。

其一是从速度战转向效率战，过去几年即时零售竞争的核心是配送速度，但拼多多的入局或许是一个转折，未来各方或许会更注重价格优势以及供应链的降本。

其二是市场分层加速定型，未来几年里，美团、京东会一直占据“应急即时”和“品质即时”的优势地位，拼多多借助“次日达”进入下沉市场以及家庭计划性消费之中，淘宝依靠生态分流来满足综合型消费需求，各家基本盘都较为稳固，不太会出现一家独大的情况。

其三是供应链深度决定胜负，因为即时零售归根结底属于零售行业，履约能力只是表面上的要求，供应链能力才是核心的竞争能力。笔者还认为未来行业内很可能出现价格战，些能够持续优化成本的平台会更具优势。

然后是合规成为结构性变量，之前行业中存在的合规问题已经逐渐显现，面对骑手社保等灵活就业权益保障、以及低价倾销监管这两大问题，四大平台需要迅速做出改变。

最后是用户的行为分化是关键，若把一瓶水忍到明天才喝，商家便能给你打七折，那么有多少人愿意多等一天？拼多多“次日达”模式，到底能替代多少即时性需求，这是未来行业内的终极考题。

结语

拼多多的“次日达”模式，具有较为深刻的时代背景。当下居民收入预期较为不佳，并且大众对价格的敏感度普遍升高，那么“以时间换取价格”便成为了理性的选择。

所以在笔者看来，拼多多的“次日达”其实不是一种模式创新，反倒是对于特定经济周期的判断。

然而在几年之后，有多少用户是否会因为“消费升级”而回流到老三强？又有多少用户，因为消费能力受限而被“次日达”的性价比所固化？

这不仅仅是对拼多多的考验，更是后疫情时代中的最大变量。

专栏作家

刘旷，微信公众号：刘旷（liukuang110），人人都是产品经理专栏作家。海南三车网络科技有限公司董事长、购团邦资讯创始人、知名自媒体。

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50万创作者扎堆淘金，AI短剧回报率输给“买彩票”？

文娱价值官 — Thu, 13 Aug 2026 01:18:46 GMT

2026年上半年，AI短剧产能爆发，超22万部新作上线，但爆款率不足1%，超九成作品沦为炮灰。平台新规严打同质化，行业正从拼数量转向卷精品。本文剖析产能泡沫、平台整顿与精品化突围路径，揭示AI短剧下半场的生存法则。

2026年上半年，AI短剧交出了一份让人喜忧参半的成绩单。

一方面，产能爆发力和增长速度惊人。DataEye数据显示，全网新上线AI短剧超22.19万部，相当于不到一分钟就有一部新剧上线。AI剧漫剧用户规模预计迅速突破6亿，较此前预估的2.8亿实现了超预期的翻倍增长，AI剧/漫剧相关从业者、个人创作者超50万。

但与此同时，22.19万部作品中播放量破亿作品仅1055部，破亿率仅0.47%；破千万播放作品超1.2万部，破千万率仅5.8%。超90%的AI短剧难以出圈，多数作品和创作者都沦为行业“炮灰”。

产能红利消退、观众审美疲劳加剧、平台规则密集调整，多重因素叠加下，当下的AI短剧行业正站在转型的十字路口。技术仍然重要，但已不再是稀缺资源。谁能讲出好故事，谁能把作品做出辨识度，并通过更成熟的分发和变现体系延长内容生命周期，谁才能在下半场的竞争中生存下来。

01 产能无限爆炸，爆款持续缺席

2026年上半年新增AI剧漫剧高达22.19万部，但以5000万播放量为盈亏平衡线，达到这一水平的仅有2886部，占比仅1.3%。真正跻身爆款的，更是千里挑一。

这意味着，超过94%的AI短剧虽然完成了生产，却没能走进大众视野。这些数字落在每个普通从业者身上，就是实打实的生存压力。

在郑州做了三年真人短剧后期的陈默告诉文娱价值官，今年初带着三名老员工开了间AI短剧工作室，本以为踩中了低成本创业的风口。他当初算过一笔乐观的账：一部60集的AI漫剧，买现成的爽文大纲几千块，AI生成画面加后期剪辑一万出头，再拿一万块试水投流，顺利的话单部赚几万不成问题。

上半年他的团队连轴转，每天盯着十几台云服务器的算力后台，员工两班倒赶进度，前后上线了47部作品，算力、版权、人力、投流加起来砸进去近30万元。本想着靠走量吃平台保底、薄利多销，结果却远不及预期。

陈默对文娱价值官透露，47部里只有3部摸到了千万播放门槛，分账最高的一部不到2万元，剩下的大多只有几十万甚至几万播放，连投流成本都收不回来，半年算下来工作室净亏十几万，上个月他只能解散了团队。“以前做真人后期，熬大夜但至少有稳定进项。现在做AI短剧，天天调参数、改画面、赶上线，做得越多亏得越多，身边一半同行最近一两个月都在找出路。”

像陈默这样的创业者不在少数。

产能狂飙的另一面，是越来越多的创作者正在亏钱、退场。企查查数据显示，2026年第一季度，国内AI漫剧行业活跃承制方从1216家跌至698家，锐减42%，近半数团队离场。

更上游的编剧端同样哀鸿遍野。编剧李嘉告诉文娱价值官，自己从2024年开始专职做短剧，近期刚被通知，一个已通过大纲审核的项目需要改签新合同：“之前谈的是保底加分成，现在直接变成纯分成。7万字的本子，至少要写一个多月，按现在的万播单价，除非成为爆款，否则连时间成本都收不回来。”

曾长期供稿给平台的编剧周倩已经暂停了所有AI仿真人项目：“写小说至少版权在自己手里，短剧剧本现在更像一次性消耗品，收益又没有保障。”她认识的同行，有的转去写真人短剧定制本，有的干脆离开这个赛道。

当上线作品多到每隔几十秒就可能出现一部新作时，产能越高并不代表价值越大，反而可能加速同质化和流量稀释。对于大量中小团队而言，过去那种靠低成本批量生产、期待平台保底、“重量轻质”的模式正在失去生存空间。

02 跑量模式走进死胡同，下半场内容定生死

红海并不意味着没有赚钱机会。恰恰相反，供给越是泛滥，真正有辨识度的内容越容易凸显价值。

回顾过去几年真人短剧的发展，从早期粗制滥造的土味爽文，到如今IP化、系列化、工业化的精品内容，行业每一次升级都是被观众用脚投票倒逼出来的。AI短剧同样逃不开这个规律，当泛滥的流水线内容让观众审美疲劳，市场自然会向更细分、更有品质的作品倾斜。

而要实现精品内容的持续输出，平台发挥着关键的引领作用。平台不仅汇聚内容、引导创作风向，更身处用户一线，对市场反馈极为灵敏，能够为创作者提供更具针对性的引导与扶持。

8月3日，红果短剧正式执行全新的AI内容审核标准，配套发布《关于规范AI剧角色创作的公告》，从角色差异化、版权合规两大维度立下硬性规则，被业内视为“AI短剧史上最严整顿”。

新规试图从源头掐断流水线量产的可能性。平台明确要求，每部AI短剧内的男女主、重要配角必须打造专属视觉特征，从骨相、五官细节到神态表情、服饰造型，都要形成差异化的“视觉指纹”，禁止一套AI人物形象批量套用于多部剧集。

为此，平台专门上线了人脸相似度比对系统，仅更换发型服饰但底层人脸模板一致的，一律判定违规。每个角色都需要单独调参、反复渲染，过去“一张脸走天下”、跑批量捞快钱的模式走不通了。

版权层面的红线同样严厉。新规严禁私自挪用他人原创角色造型，禁止擅自盗用商用写真和美术作品用于AI生成，所有受版权保护的素材必须事前取得完整合法授权。

红果还建立了创作者信用黑名单制度：首次违规限流警告，二次违规限制投稿，多次重复侵权、恶意批量制作低质同质化内容的，永久封禁。同时要求所有AI短剧在每集片头标注“AI辅助制作”字样，实现内容可溯源、责任可追溯。

在用规则清退低质AI产能的同时，平台也借助真人短剧这条“鲶鱼”倒逼AI短剧精品化升级。今年5月的抖音短剧产业大会上，红果宣布2026年真人短剧保底扶持预算超过15亿元，部均保底金额较去年提升约60%，同时大幅调高真人内容的分成比例。AI短剧如果拿不出更多差异化精品，行业的蛋糕将被真人短剧分走。

业内普遍预测，随着审核标准趋严和行业自我出清，未来AI短剧的年上新数量将从目前的井喷状态回落至3至5万部的合理区间，行业将正式从拼数量迈入卷精品的新阶段。而眼下正是新旧交替的过渡期，市场留给精品内容的空间相当广阔。

03 精品化时代，卷创意也卷品牌

下一步，AI短剧如何实现精品化突围？真人短剧的经验以及今年头部爆款的探索，已经给出了答案。

精品化的第一步，是回归内容本质，把剧本重新放回核心位置。目前AI短剧最大的问题，就是技术喧宾夺主——大家都在聊模型、算力、效率，却很少有人聊故事。很多作品陷入了“爽就完事了”的误区，只追求强冲突、快反转，忽略了人物逻辑和情感合理性。

《发配边关，罪妻开荒养出战神》8季在抖音累计播放量破41亿，斩获红果上半年AI漫剧亚军，是今年上半年爆款AI短剧的代表作之一。

这部作品之所以出圈，靠的正是对AI短剧题材的开拓以及对故事的精细化打磨。该剧以“末世后勤女主穿越成边关罪妻”的反套路设定立住了务实清醒的大女主人设，“种田经营+战神养成”的双线并行叙事也让人耳目一新。

其次，是在视听质感和情感代入上全面升级。过去很多AI短剧只追求“能看”，但精品化时代必须做到“好看”，摆脱廉价感和僵硬感，让AI从降本工具变成提质武器。

红果独家AI漫剧《万妖图录传》第十季8月8日上线后，短短数日便登顶平台热度榜首，甩开同期新番，成为今夏现象级爆款。这一季诚意满满，画面画质全面迭代，国风场景细腻雅致，打斗镜头利落丝滑，打破了大众对AI漫剧画面不够精细的刻板印象。

近期大爆的《被裁掉的女孩》没有走泛滥的豪门逆袭老路，而是用“合影中被恶意裁掉”的核心意象，精准击中了当代职场人“被忽视、被替代、没有存在感”的普遍焦虑。主角方桃子不是开了金手指的爽文女主，她有窘迫、有挣扎，也有普通人的韧劲。细腻的情绪细节和完整的成长弧光，让不少观众刷完全集才反应过来这是AI制作。

最后，行业需要建立自己的精品厂牌体系。目前AI短剧市场还处于“散兵游勇”的状态，没有真正意义上的头部精品工作室，也缺乏有辨识度的内容品牌。未来可以参考真人短剧的厂牌模式，整合头部创作者的能力，形成标准化的精品生产流程。当用户看到某个厂牌的名字就知道“这部质量有保障”，品牌溢价自然就出来了。

目前，《被裁掉的女孩》就在进行这方面的探索——除了内容的系列化开发，还把方桃子孵化成独立的虚拟IP，开通社交账号、承接商业代言，逐步建立内容辨识度和商业护城河。

文娱价值官发现，过去大半年，技术红利催生的产能爆发与单点爆款的流量效应，始终是推动AI短剧高速生长的核心力量。而在半年突破22万部的天量供给之后，仅仅依靠粗放式的产能扩张与运气式的爆款驱动，已难以支撑行业的长期前行。更稳定的精品化生产能力、更成熟的体系化产业协作，正在成为AI短剧下一阶段必须筑牢的核心竞争力。

撰文丨陈桐编辑丨美圻

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一夜之间，DeepSeek V4 Pro和Grok 4.6把全球大模型推入了新的斩杀线。

数字生命卡兹克 — Thu, 13 Aug 2026 01:09:01 GMT

一夜之间，DeepSeek V4 Pro与Grok 4.6相继发布，双双逼近Claude Fable 5的体验，大模型市场的斩杀线再次刷新。本文作者亲测后，重新分配了AI工具组合，并深入解析性能、价格与速度的不可能三角如何被撕开口子，为你的模型选择提供参考。

今天，可以说是神奇的一天。

两个事：

一个是DeepSeek V4 Pro正式版发布。

另一个是Grok 4.6正式发布。

这是一夜，2个小时之内发生的事。

而且有趣的是，这两全都是同等参数模型。

一个1.6T，一个1.5T，但是都在今晚，逼近了Claude Fable 5的体验。

然后呢，我今晚在体验完以后，也用脚投票了。

我人生第一次为Grok怒氪了300美元的SuperGrok Heavy会员。

同时，调头给DeepSeek的API充了1000块钱的额度。

雨露均沾了一下。

而且，这两个模型发布以后，我觉得现在这个大模型的市场，会有一层非常鲜明的斩杀线了。

这一轮大模型，可能又会被淘汰掉很多很多玩家。

从曾经的Claude遥遥领先，让人感受到绝望的差距，到现在，各领风骚好几周，也才不过短短3、4个月而已。

所以在今天这个疯狂的时间点，我也更新一下我自己现在的常用AI组合：

首先，我未来的日常主力Vibe Coding产品，会使用Grok Build + Grok 4.6了，理由我后面会说。

第二，ChatGPT和Codex。

它们会继续负责最困难、绝对不能出任何差池的超大型任务，还有日常的所有办公任务、创意、内容生产，以及浏览器操控和电脑操控相关。

第三，DeepSeek V4 Pro正式版。

因为无与伦比的性价比，我会把大量不要求实时反馈的自动化任务、异步任务，还有我开发的产品比如AIHOT里面的一些自动化Agent工作交给它。

这就是我今晚重新分配完以后，暂时形成的模型组合。

鬼知道后面的新模型诞生后，会不会变，但是目前来说，这确实就是我自己用着最舒服的最优解。

之所以这么分配，理由特别简单。

因为我一直觉得，大模型其实存在一个很难同时满足的不可能三角。

性能。

价格。

速度。

这就是过去几乎满足不了的不可能三角。

前面两项大家可能讨论的最多的，但是最后一条常常被人遗忘。

因为速度这事，你真的只有天天用，你才能感受的到，因为不止跟模型有关系，也跟厂商的推理能力、算力储备有关系。

如果你和我一样，每天接近十个小时的时候，几乎都在让各种Agent不停歇的干活，速度有时候就是一个至关重要的因素。

我现在其实已经快接受不了Codex用GPT-5.6 Sol正常模式的速度了。

一个任务十几分钟很常见，半小时起步也不稀奇，有些任务常年能干到一个小时。

我最讨厌的就是十几分钟或者半小时一个反馈，硬生生的把我的时间切成一块一块的碎片，然后这个时间我又百无聊赖，只能在那刷X。。。

导致我最近刷X的时间都暴涨。。。

所以最近我用Codex，常年被迫开着Fast模式。

然后我的额度那烧的，我是200刀会员，随便跑两天，额度就撑不住了。

这是一个非常非常非常现实的情况。

也是我过去很长时间里，我每天真实面对的模型的不可能三角。

聪明的，比如Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol，经常是又贵又慢。

便宜的，速度确实经常也快，但是性能又经常差一截，比如DeepSeek V4 Flash，日常确实够用，但是对于我这种菜逼来说，我还是需要更强的模型能力来拔高我的上限。

速度快性能又好，那基本就是各种Fast模式，你也便宜不了。

这就是大模型的不可能三角，更是整个行业的斩杀线。

但是，就在今天凌晨，DeepSeek V4 Pro和Grok 4.6从两个方向，一起把这个不可能三角，逐渐的撕开了一个口子。

按照目前定价，DeepSeek把Fable级Agent能力压到了百万输出Token 0.87美元，虽然之前发过涨价预告，不知道涨价完以后多少，但是我觉得应该超不过2美元。

而Grok 4.6更是把接近Fable 5的综合能力变成了2美元输入、6美元的输出价格，而且还给了我一个快到有点离谱的真实开发体验。

于是，新的斩杀线形成了，我把那个著名的大模型斩杀线的图补了这次的DeepSeek V4 Pro和Grok 4.6，DeepSeek V4 Pro的分因为还没出，我大概根据跑分，算了一下，估计就是56～58左右。

大模型世界，再无活口，全面覆盖。

先看DeepSeek V4 Pro的跑分。

跑分看着是比较夸张的，这么多跑分，其实你就关注两个就行。

一个是Terminal Bench 2.1，你可以把它简单理解成，让模型自己进入电脑终端，装环境、敲命令、处理报错，最后真的把任务做完。

DeepSeek V4 Pro预览版只有72.1，正式版直接涨到了87.9，而Fable 5是88.0，只差0.1。

第二个，是DeepSWE。

这个是我重点看的一个评测集，它需要更接近真实的软件开发，模型需要自己读懂一个代码项目，再处理里面复杂的工程问题。

DeepSeek从12.8一路冲到了62.7，一次涨了将近50分。

Fable 5是70分，所以DeepSeek依然有差距，可它已经从几乎干不了，还是大幅强化了很多，能干活一点了。

其他什么代码仓库理解、网络安全、自动化和工具调用，趋势也都差不多。

只要给它工具，让它真的开始操作环境，DeepSeek V4 Pro就会迅速逼近Fable 5，个别项目甚至还能超过。

但是它的短板也很清楚。

不使用工具，只考模型自身知识和推理时，它和Fable 5还会差十几分。碰到最困难的软件工程和复杂全栈任务，也依然会落后几分。

所以，我更愿意把它叫作Agent和Coding领域的准Fable级模型。

它在工具环境里的战斗力已经进了第一梯队，但是纯知识、困难软件工程、和超长期稳定性其实在我自己测试下来，也是感觉有点问题的。

特别还有个致命的点，就是还是没有多模态。

但是这个所谓的致命点，在如此离谱的价格和缓存命中率下，也不算啥了。

Fable 5的API价格，是百万输入Token 10美元，百万输出Token 50美元。

DeepSeek V4 Pro当前是百万输入Token 0.43美元，百万输出Token 0.87美元，缓存命中输入只有0.0036美元。

普通输入大约便宜23倍。

输出大约便宜57倍。

缓存命中输入的差距接近276倍，有一说一，DeepSeek的缓存技术实在是过于黑科技了，不仅便宜，命中率还极高。

这个价格，还挑个屁对吧，当然，前提是DeepSeek V4 pro不涨价，如果涨价不多的话，那未来搭配WorkBuddy，我觉得就是新一代的真神组合了。

我把DeepSeek V4 Pro直接接进Claude Code，实际跑了一些开发和Agent任务。

能力确实是不错，尤其是开发和工具调用，我能很明显感觉到它和预览版已经完全是两种状态了，预览版我其实吐槽过很多，现在至少是可以的，不开发大活你基本也分辨不出来啥区别。

这个模型，在经济价值上，直接就是新一代斩杀线了。

但是呢，问题就来了，那个不可能三角的定理还是在，就是DeepSeek V4 Pro实际开发速度，真的挺一般的。

尤其是当我同步在用Grok 4.6，那边都跑三任务了，这边一个还没跑完，这个速度的对比，还是挺强烈的。

不过如果你对任务的实时性和速度没有那么高的要求，或者跟我一样，就是跑异步自动化，那我觉得，这就是一个当今完美的模型。

以前我可能会习惯性把那些自动化任务任务全部挂在Codex上。

但是今天，我基本全切到DeepSeek V4 Pro了。

然后就是我的新宠，Grok 4.6。

讲道理，这是当今唯一一个，我觉得快把不可能三角拉满的，综合性能媲美Claude Fable 5，速度快到飞起，价格比DeepSeek这种价格屠夫要贵，但是相比现在OpenAI和Anthropic的旗舰模型，直接就砍了好几倍。

Grok 4.6的API起步价格，是百万输入Token 2美元、输出Token 6美元。

输入比Fable 5便宜5倍，输出便宜大约8.3倍。

虽然你看价格和性能跟Kimi K3差不多，但是这个价格，你不能这么算，因为，老马家是有订阅的。

我今天开了300刀的SuperGrok Heavy，而且现在还有活动，你订阅SuperGrok Heavy，还可以直接送你Cursor的价值200刀的Ultra会员。。。

也就是300刀，你能享受两个会员订阅的额度。

Cursor里面可以用一堆的Claude模型啥的，我就不提了，就单说这个SuperGrok Heavy，你们知道它的额度有多离谱吗。

我从2点多订阅完，一直用他们的Grok Build然后Coding到了早上6点。

4个小时，而这个额度，一共只消耗了2%，从1跳到2%，还是5点半左右涨的，也就是前3个半小时，我一直开发，还加上用Heavy开了N个Agent去深度调研，我只用掉了周额度的1%，即使我知道这是第一周包含了双倍用量，但这依然也太离谱了。

你要按这个额度算，绝对是便宜的没边的级别，我甚至还没有算上Cursor的额度。

综合性能也极强，基本跟Kimi K3比，除了前端审美差一些，其他的我感觉是没啥区别的。

而且在真实世界的任务中，比如做财务模型、PPT、法律案件之类的，Grok还能赢一些，但是短板依然还是开发和Agent上，这块确实比Fable 5还要差一些。

所以我说的是准Fable级的模型了。

而它的开发速度，更是舒适的无以复加。

我用Grok 4.6连续开发了大概四个小时，几乎没有碰到超过20分钟的任务。

有些任务甚至3分钟就结束了，而且不减质量。

这绝对是我用Codex时几乎从来没有体验过的速度。

过去一个任务跑十几分钟、半小时甚至一小时，我人都快被磨麻了，绝大多数的时间，都在等，而今天，我用Grok 4.6开发，居然久违的感受到了我跟Agent之间交互的感觉。

相信我，在很多时候，速度也会把模型的智力，真正变成生产力。

这个不可能三角，我觉得在今天，老马是做到了，Grok 4.6做到了。

所以我在开头说，我会从今天开始，把日常的主力开发，全部切换到Grok Build + Grok 4.6上，爽怎就一个字了得。

而且老马又放出了狂话：

Grok 4.7要超越所有模型。

这一次，我信老马。

那回到最开头，为什么我会说，DeepSeek V4 Pro和Grok 4.6，会把一众大模型推入了斩杀线？

因为斩杀线首先斩掉的，是一个模型继续傲慢下去的资格。

过去的大模型市场，大家都可以找到自己的生存空间。

能力最强的，可以贵一点、慢一点。

能力弱一些的，可以靠低价抢用户。

速度足够快的，也可以专门承接简单任务。

因为不可能三角存在，所以每个模型都有短板，用户也只能接受各种各样的妥协。

但今天，这个市场的最低标准变得不一样了。

DeepSeek V4 Pro告诉所有人，准Fable级的Agent能力，百万输出Token可以只要0.87美元（当然我知道后面还会涨，但是估计也就2美元）。

Grok 4.6则告诉所有人，一个综合性能接近Fable 5的模型，可以同时拥有极快的开发速度以及一个高强度使用几个小时才掉百分之几的订阅额度。

当这两个东西同时出现以后，夹在中间的模型就会非常难受。

特别是Grok 4.6，基本在游戏里，现在就属于钻石分段守门员。

你要是打不过这两，我用你的意义在哪里？

整条斩杀线，被DeepSeek V4 Pro和Grok 4.6。

向前推了一大截。

这是一个最好的时代。

但，也是一个最坏的时代。

作者：数字生命卡兹克公众号：数字生命卡兹克

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3万字长文带你WorkBuddy 从入门到精通

AI星球 — Wed, 12 Aug 2026 11:26:20 GMT

这是一份 WorkBuddy 的「从入门到精通」完整指南，从下载安装到基础使用，再到进阶玩法与效率技巧，3 万字带你一步步摸清 WorkBuddy 的核心能力。无论你是第一次接触，还是已经用过一段时间、想进一步解锁更多玩法，都可以在这里找到答案。

温馨提示：WorkBuddy 仍在持续迭代中，本文部分章节及操作界面可能会随产品功能更新有所调整，具体功能及使用方式请以 WorkBuddy 最新版本为准。

接下来，就从安装 WorkBuddy 开始。

安装WorkBuddy

1.1 Windows 安装

1.1.1 下载

首先安装WorkBuddy，点击登录网址https://www.codebuddy.cn/work/，选择WorkBuddy，点击立即下载WorkBuddy

1.1.2 安装

下载之后，双击安装

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1.1.4 更新

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1.2 Mac 安装

1.2.1 下载

访问WorkBuddy官网：WorkBuddy – AI Agent 办公新范式

点击“下载WorkBuddy”，电脑搭载M系列处理器（M1，M2或以上版本）选择“Mac ARM64”，老款英特尔处理器选择“Mac X64”。

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功能篇

你可能用过 ChatGPT 等 AI 聊天工具——你问它一个问题，它给你一段回答，然后就没有然后了，剩下的事还得你自己动手。

WorkBuddy 不一样，它不只是跟你聊天，而是真的能动手帮你做事，它可以直接读取你电脑上的文件，理解里面的内容，然后按你的要求去操作——整理文件夹、生成报告、制作 PPT、分析数据、批量处理表格，甚至帮你写代码、搭建网站。

你只需要用一句普通话告诉它你想做什么，它就会像一个坐在你旁边的同事一样，自己规划步骤、自己动手执行，最后把做好的成果交给你。

这里是一个 All in One 的 AI 工作台

2.1 新建任务栏：本地日常 AI 工作台

在新建任务中可以看到左侧是我们的功能区，右侧对话框是我们的产品功能

2.1.1 页面介绍

2.1.1.1 选择适合你的工作模式

WorkBuddy 提供了三种工作模式，对应不同的”放权程度”。

你可以把 WorkBuddy 想象成你新招来的一个助手，这三种模式就是你给他划定的权限范——是只让他回答问题，还是让他直接上手帮你干活，又或者让他先出个方案你审批后再动手。

问一问（Ask 模式）

在这个模式下，WorkBuddy 只能看你的文件、回答你的问题，不会对你电脑上的任何东西做修改。

比如你想问”这份合同里有没有提到违约金条款”、”帮我总结一下这个表格里的数据”，它会认真看完之后给你答复，但绝不会动你的文件。就像你问同事一个问题，他只会口头回答你，不会去翻你桌上的东西。

Ask 模式不会直接执行操作，仅作为对话聊天，适合先问清楚怎么做，再切换 Craft Agent 模式执行。

做一做（默认Craft 模式）

这个模式下，WorkBuddy 拥有最大的权限，可以直接帮你操作文件——整理文件夹、生成文档、做 PPT、处理表格，说一句话就帮你干完，最适合日常使用。

比如”帮我把桌面上这堆文件按月份分好类”、”根据这份数据做一个汇报用的PPT”，它就会自己动手完成。就像你把钥匙交给了助手，让他放手去干，效率最高，体验也最顺畅。建议在指定好工作文件夹、做好备份之后使用。

想一想（Plan 模式）

这个模式是 Craft Agent 模式的增强版。WorkBuddy 可以查看你的文件，但不会直接修改，而是先给你写一份详细的执行计划——打算分几步做、每一步做什么、会动到哪些文件。

等你看过计划觉得没问题了，再让它去执行。就像装修房子之前先看设计图纸，你点头了师傅才开工。适合任务比较复杂、或者你希望对过程有更多掌控的时候使用。

新手建议：刚开始使用可以先从”Ask”模式入手，熟悉之后再切换到”Plan”或”Craft”，逐步放开权限。重要文件记得提前备份，用起来更安心。

2.1.1.2 切换模型

WorkBuddy 内置了多个主流 AI 大模型，你可以根据手头的任务随时切换。

这就像你手边有好几支不同的笔——签字笔写得正式、彩笔画得好看、铅笔方便修改——你可以根据需要随时换一支，也可以让 WorkBuddy 帮你挑。

下面简单介绍几个可选的模型，帮你在需要的时候做出选择：

MiniMax M2.5

擅长处理办公类任务，比如整理 Excel 表格、做数据分析、生成 PPT 等。如果你的日常工作主要和文档、表格打交道，选它比较合适。速度也很快，干活利索。

智谱 GLM-5

综合能力很强的一个模型，尤其擅长处理需要多步骤、长流程的复杂任务。比如你让 WorkBuddy 做一个完整的市场调研报告，需要先搜集资料、再分析整理、最后输出成文档，GLM-5 在这种”连环任务”上表现不错。

Kimi K2.5

最大的特点是”能看图”。你可以直接把截图、照片甚至录屏丢给它，它能看懂图里的内容并据此完成任务。比如你拍了一张纸质表格的照片，让它帮你录入成电子版，或者截图一个网页让它照着做一份类似的文档，Kimi 在这类”看图干活”的场景下很拿手。

DeepSeek V3.2

以性价比著称，日常对话、文案撰写、知识问答都很在行，响应速度快，消耗的额度也相对较少。如果你的任务不算特别复杂，用它既省钱又好使，是个实用的”万金油”选手。

2.1.1.3 设置工作目录

在开始使用 WorkBuddy 之前，有一个很重要的步骤：告诉它你要在哪个文件夹里干活。这就是”设置工作目录”。

打个比方，你请了一个助手到公司帮忙，你总得先告诉他：”你的办公桌在这儿，要用的资料都在这个柜子里。”工作目录就是你给 WorkBuddy 指定的那个”柜子”——它默认会从这个文件夹里读取文件，生成的新文件也会放在这里面。

当然，如果你在对话中明确告诉它去别的地方找文件（比如”帮我把桌面上那个表格也拿过来处理一下”），它也能做到。但如果你什么都不说，它就只在这个文件夹里活动。

什么是文件路径？

这里需要解释一个概念：路径。路径就是一个文件或文件夹在你电脑里的”地址”，就像现实中的门牌号一样。

比如你在桌面上有一个叫”工作资料”的文件夹，它的路径大概长这样：

Windows 电脑：C:\Users\你的用户名\Desktop\工作资料

Mac 电脑：/Users/你的用户名/Desktop/工作资料

看起来有点复杂？不用担心，你完全不需要手动去拼这串地址。在 WorkBuddy 里设置工作目录时，你只需要点击选择按钮，然后像平时找文件一样，一层一层点进去，找到你想要的文件夹，选中它就行了。就跟你用微信发文件时选择文件是一样的操作。

如果图方便，不需要在特定文件夹下工作，直接点击新建任务，WorkBuddy 也会在每一个任务开始的时候新建一个文件夹来作为默认工作环境，实现和其他文件隔离。

怎么选一个合适的工作目录？

建议你为每一类任务单独建一个文件夹。比如：

要整理发票 → 建一个”发票整理”文件夹，把发票都丢进去，然后把它设为工作目录；

要写周报 → 建一个”周报”文件夹，把相关素材放进去；

要处理一批照片 → 建一个”待处理照片”文件夹；

或者偷懒，让 WorkBuddy 帮你创建和整理文件夹。

这样做的好处是：WorkBuddy 不会误碰到你其他的文件，你的东西井井有条，万一出了问题也只影响这一个文件夹。

2.1.1.4 选择技能

WorkBuddy 刚装好的时候，它已经能帮你做不少事了——写文档、整理文件、回答问题。但就像一个新员工，虽然脑子聪明，手边的工具还不够多。技能（Skills）就是给它”配装备”的。

打个比方：WorkBuddy 本身是一个聪明的大脑，但光有大脑还不够。你想让它做海报，就给它装一个”海报设计”的技能；想让它做 PPT，就装一个”PPT制作”的技能；想让它帮你上网查资料，就装一个”联网搜索”的技能。每装一个技能，它就多长出一双”手”，能多干一类活。

怎么使用技能？

在对话框里，你可以直接选择想要启用的已安装的技能。选中之后，WorkBuddy 在执行任务时就会调用对应的技能来完成工作。

比如：

你选了”PPT 制作”技能，然后说”帮我把这份销售数据做成一个汇报 PPT”——它就能直接生成一份排版好的演示文稿。

你选了”海报生成”技能，然后说”帮我做一张中秋节活动海报”——它就能帮你设计出来。

你选了”自动化报表”技能，然后说”把这几张 Excel 表合并，生成一份图表报告”——它就能一步到位。

WorkBuddy 目前内置了超过 20 种技能包，覆盖了文档处理、数据报表、海报设计、文件整理等常见办公场景，而且完全兼容 OpenClaw 社区的上万个技能，可以按需导入。你也可以自己创建新技能，不需要写代码，用自然语言描述就行。

一句话总结：WorkBuddy 本身是大脑，Skills 是它的工具箱。你根据要干的活，往工具箱里放对应的工具，它就能帮你把活干了。工具越多，它能做的事就越多。

2.1.2 新建任务

在 WorkBuddy 里，每一个对话就是一个”任务”。你可以把任务理解为一条独立的工作线——每条线上有一个 AI 助手在帮你处理一件事，它们之间互不打扰。

打个比方：你去银行办事，只开一个窗口的话，必须排队等一件事办完才能办下一件。

但如果同时开了好几个窗口，你就可以一边在 1 号窗口办转账，一边在 2 号窗口办信用卡，一边在 3 号窗口打流水。

WorkBuddy 的多任务就是这个意思——你可以同时开好几个”窗口”，让 AI 同时帮你做不同的事。

而且，每个任务都有自己独立的工作空间。1 号任务在处理你的财务报表，2 号任务在帮你写方案，3 号任务在整理文件夹——它们各干各的，不会互相影响，也不会把文件搞混。

如何新建任务？操作很简单：在 WorkBuddy 的主界面，点击”新建任务”，就可以新建一个任务了。若未指定文件夹，则默认为你创一个Claw 的工作目录。

在输入框输入你想让 AI 做的事，选好工作目录和模型，按回车发送就行了，一个新的任务就跑起来了。这时候你不用等它做完，可以再点”新建任务”，开第二个、第三个任务，让它们同时干活。

所有正在运行的任务都会显示在左侧的侧边栏里，就像手机上的聊天列表一样，你可以随时点击切换，查看每个任务的进度和结果。

一句话总结：一个任务就是一个独立的 AI 工作台。多开几个任务，就像同时请了好几个助手，各干各的，互不打扰。WorkBuddy 就是你的 All-in-One 工作平台——编程、写文档、做报表、整理文件，全都可以在一个软件里同时进行。

2.2 助理页面：远程遥控的”监控室”

简单来说，Claw 页面是专门服务于远程遥控场景的，你可以通过手机远程给龙虾发指令，它在本地接收指令并执行，然后你可以在本地查看执行结果。

2.2.1 助理页面是什么？

前面我们提到，WorkBuddy 可以通过微信、企业微信、QQ、飞书、钉钉等手机上的聊天工具远程下达指令。

你在手机上给”龙虾”发一条消息，它就会在你的电脑上自动干活。

那问题来了：你人不在电脑旁，怎么知道龙虾干得怎么样了？

这就是助理页面的用途。

它就像一个”监控室”，你回到电脑前打开这个页面，就能看到龙虾在远程工作时的完整记录：它是怎么思考的、做了哪些操作、生成了什么文件、最终结果是什么，一目了然。

点击“助理”后的文件夹图案，可以看到其工作目录

和普通任务有什么不同？

助理页面虽然看起来也像一个对话窗口，但它有几点和普通任务不一样：

工作目录是固定的：它默认使用一个叫 “Claw” 的专属文件夹作为工作空间，不能像普通任务那样自由指定目录。

不能新建对话：普通任务可以随时在当前工作空间下开新的，助理页面只有这一个，所有远程指令都在这里进行，也无法并行开多个任务。

没办法清空上下文：普通任务可以清除之前的对话记录重新开始，助理页面不行，它会保留完整的对话历史。

建议：如果你人就在电脑前，想让 AI 帮你干活，还是直接在主界面新建任务更方便——可以自由选择工作目录，开多个任务，随时清空重来。Claw 页面更适合”人在外面，活在电脑上”的远程办公场景。

2.2.2 如何配置助理远程连接

点击左下角个人中心中的“设置”。

选择“助理设置”，后续可以配置企业微信集成、企微AIBot集成、微信客服号集成等等功能，具体配置方法详见下文。

2.2.2.1 接入QQ

点击“QQ机器人集成”的配置按钮

方案一：扫码绑定

选择“扫码绑定”，使用手机QQ扫描二维码

手机界面出现确认连接界面。

1）若存在机器人，可直接点击连接。

2）若不存在机器人，点击创建新机器人，选中创建的机器人，点击连接，点击同意，则连接成功。

方案二：WebSocket长连接

1.登录 QQ 开放平台

通过以下链接访问QQ开放平台。QQ开放平台

使用QQ或者邮箱方式登录QQ开放平台。

若之前没有使用过QQ开放平台，请点击立即注册并注册账号。

按照要求填写邮箱地址，设置登录密码，并完成实名认证后，完成账号注册。

2.配置超级管理员、主体及认证信息

设置超级管理员。

填写相关信息，可为自己或他人设置超级管理员。

填写主体信息。

包括企业、个体户、个人，请根据实际情况按需选择。

下图以个人为主体为例，表单填写完成后点击继续。

信息审核成功且通过人脸识别后，即可入驻 QQ 开放平台。

3.创建 QQ 机器人

打开https://q.qq.com/#/网站，扫码登录。

选择类型进行创建资源，选择机器人后，点击创建QQ机器人。

然后点击创建机器人，即可完成创建。

可以修改机器人的名称，头像及介绍，点击确认即可。

提交后，可以看到修改后的机器人。

4.获取 AppID 和 AppSecret 信息进行连接

复制AppID、查看 AppSecret 并复制。

注意：当第二次复制 AppSecret 时需要重置。

在 WorkBuddy 中填写刚刚获得的 AppID、AppSecret。

此处选择 Web Socket 长连接，配置简单，连接稳定。

点击注册即可开始使用

方案三：使用URL回调

1.选择“使用URL回调”，复制粘贴获得的 AppID、AppSecret，点击注册

2.从“助理设置”中获得QQ集成的 Webhook

返回WorkBuddy复制得到的 Webhook。

3. 在QQ 开发平台配置回调地址

点击机器人后台https://q.qq.com/#/apps?tab=1，选择需要配置的机器人，点击高级设置（⚠️注意如有多个机器人，请选择对应的机器人配置Webhook）。

在回调配置请求地址，粘贴复制上述 Webhook，保存此WebHook。

https://q.qq.com/qqbot/#/developer/webhook-setting

⚠️注意由于 Claw 中默认带有https ，粘贴的地址需要去掉 https:// 后进行复制到请求地址中。

确认配置 WebHooks 回调地址。

在回调配置栏添加所有单聊权限。

4.开始使用 WorkBuddy Claw

完成配置后， QQ 扫码进行聊天https://q.qq.com/qqbot/openclaw/index.html

首先点击沙箱配置后，点击在消息列表配置处的二维码。

回到 QQ 中与 WorkBuddy 互动，发送一个需求。

实时执行效果预览。

2.2.2.2 接入元宝

方案一：扫码接入

在“助理设置”中找到元宝扫码绑定

打开手机“元宝”APP，选择“我们”，点击“我的Bot”。

选择“关联已有OpenClaw”，点击“扫描二维码”，扫描桌面端二维码即可

手机端需点击“授权关联元宝”，即可连接成功

方案二：配置集成

在“助理设置”中找到“元宝机器人集成”，点击右侧的“配置”按钮

打开手机“元宝”APP，选择“我们”，点击“我的Bot”。

选择“关联已有OpenClaw”，在这里可以看到App Id和App Secret

回到桌面端，中对应位置输入App Id和App Secret，点击注册

连接成功

2.2.2.3 接入企业微信

前提条件

在开始之前，请确保您已满足以下条件：

已在电脑上安装 WorkBuddy，并开启了 Claw 远程控制功能。

拥有一个可创建智能机器人的企业微信账号。

提示：

如您尚未在企业微信中拥有企业，可以参考创建&注册企业来创建一个新企业。

使用长连接接入

推荐优先使用长连接模式。它的配置步骤更少，也不需要回填 Webhook URL。

打开 WorkBuddy，在「助理设置」里找到「企微助理集成」，点击「配置」。

在弹窗中选择「WebSocket 长连接」，选择快捷绑定接入。

使用手机企业微信APP扫描弹出的二维码。

手机完成授权与确认。

回到客户端，点击「注册」完成绑定。

编辑机器人信息

机器人创建完成后，可按路径「智能机器人」→「管理」→「编辑」修改相关配置项。

主要配置项 | 说明

机器人名称 | 建议填写容易识别的名字，如「WorkBuddy 助手」

可见范围 | 选择哪些员工、部门或标签可以使用这个机器人

使用 URL 回调接入

创建企业微信智能机器人

可根据您的账号角色选择不同入口：

管理员：前往企业微信管理后台，扫码登录。进入「安全与管理」→「管理工具」→「智能机器人」→「创建机器人」→「手动创建」。

普通成员：在企业微信客户端依次点击「工作台」→「智能机器人」→「创建机器人」→「手动创建」。

填写基本信息

根据实际情况填写机器人名称，科技范围，简介等。

在企业微信中生成回调凭据

随机获取Token 和 Encoding-AESKey并保存，此字段是用户户企微与WorkBuddy 通信时进行加解密密钥。

重要

您需要用 Token 和 Encoding-AESKey 在 WorkBuddy 设置页中换取 URL，请务必保存好。

** WorkBuddy 中生成 Webhook URL**。

打开 WorkBuddy 的 Claw 配置菜单，进入「集成（BETA）」→「企微 AIBot 集成」→「配置」。

在注册弹窗中切换到「使用 URL 回调」。

填写c中获取到的 Token 和 Encoding-AESKey。

注册成功后，复制生成的 Webhook URL。

回填URL并保存

回到企业微信机器人创建页面，填入刚才复制的 Webhook 地址粘贴到 URL 输入框并保存。

使用企微机器人

添加完成后，即可在企业微信聊天窗中与机器人直接进行对话。

发送一条简单消息（例如“你好”）进行联通测试。如果配置正确，WorkBuddy 会接收到消息并在企业微信中返回回复。

恭喜

如果机器人能够正常回复，说明您已成功完成 WorkBuddy 与企业微信的对接！

2.2.2.4 接入微信客服号

进入助理设置打开微信客服号集成。

点击右侧的「配置」按钮。

等待绑定初始化

点击配置后，WorkBuddy 会先创建一条用于绑定的客服会话，按钮会短暂显示为「绑定中…」。

使用微信扫描二维码

初始化完成后，页面会展示一个二维码。使用手机微信扫描该二维码，即可将当前微信账号

与 WorkBuddy 绑定。

注意：二维码有时效限制。如果二维码过期或扫码失败，请重新点击「配置」生成新的二维码后再试。

确认绑定成功

扫码完成后，WorkBuddy 会展示当前已绑定的微信头像和昵称，右侧状态会变为「已绑定」。如果后续需要更换账号，也可以在这里点击「解绑」后重新绑定。

开始使用

绑定完成后，您就可以直接在微信里和 WorkBuddy 对话，例如：

帮我总结今天桌面上最新的会议记录。

帮我检查这个项目最近改过的接口有没有明显问题。

帮我生成一个登录页原型。

WorkBuddy 会在电脑上自动执行任务，并把执行过程和最终结果同步回微信聊天窗口。

恭喜：如果您已经能在微信里收到 WorkBuddy 的执行结果，说明微信接入已经完成。

2.2.2.5 接入微信小程序

WorkBuddy 微信小程序实现把完整的 AI 生产力从桌面解绑，装进移动端：微信。用户在手机上就能用文字，语音、图片以及文件下达任务，既支持云端沙箱即开即用，也能远程操控电脑桌面端的 WorkBuddy。

灵感到，一”虾”就办。

进入小程序并登录

可通过扫码或搜索进入小程序

扫描WorkBuddy首页展示的或下图中的小程序码进入小程序。

接入微信小程序

打开微信，下拉进入「小程序」搜索栏，搜索腾讯 WorkBuddy，点击进入小程序。

浏览并勾选《用户协议》和《隐私政策》，然后点击「授权手机号登陆」按钮。

❗️注意：登录微信小程序需要与电脑端登录的微信账号保持一致，否则无法连接到本机。

登录成功后进入主页面，即可实现WorkBuddy与微信小程序的集成。您可以在微信小程序上给WorkBuddy布置任务啦。

主页面介绍

顶部导航：点击左侧菜单（≡）打开侧边栏。

环境切换：在「☁ 云上」和「🖥 电脑」之间切换任务执行环境

模式 | 解决什么问题 | 典型场景

☁️ 云上模式 | 彻底摆脱电脑依赖，云端沙箱即开即用 | 通勤、差旅、周末——没带电脑的任何时刻

🖥 电脑模式 | 远程操控桌面端 WorkBuddy，人走了电脑还能干活 | 已经离开工位，但需要电脑上的 WorkBuddy 执行任务

快捷入口：常用场景的快捷标签，可点击更多查看全部（仅支持云上模式）

快捷标签 | 用来干嘛

幻灯片 | 一句话生成一份 PPT/演示文稿

视频生成 | 文本即视频，宣传片、解说短片快速产出

深度研究 | 行业调研、竞品分析、深度报告，自动拆解 N 步执行

文档处理 | 文档整理、生成、格式转换、批量改写

… | 横向滑动查看更多场景

输入栏：消息输入框 + 附件按钮 + 语音按钮 + 切换模型按钮（仅云上模式支持）+发送按钮

侧边栏介绍

点击左上角菜单（≡）即可展开侧边栏，包含以下内容：

用户信息：显示当前登录的微信用户头像与昵称，右侧齿轮图标进入设置。

执行环境（电脑/云上）：当前执行环境选中项为白色。

新建任务：点击新建任务，可以建立一个独立任务。

自动化和专家功能

云上模式支持自动化和专家功能，电脑模式仅支持自动化功能。

🤖自动化功能：就像AI助手设置了一个「自动闹钟」

你可以让AI助手定时自动执行任务，不需要你每次都手动发起对话

比如：每天早上9点自动检查邮件、每周五下午6点自动生成工作报告

🧠专家功能：WorkBuddy里的「行业老司机」，就像手机里有一堆“行业大咖”随时待命

默认AI助手是「通才」，什么都知道一点

专家功能让AI在特定领域变成「专家顾问」

比如：代码专家、写作专家、数据分析专家等

❗️注：这两个功能会在3.6和3.7中详细介绍

任务列表：展示所有历史任务

每条任务显示 状态图标（已完成/ 进行中）、任务名称和时间

点击右上角「编辑」可对任务进行管理（任务名称编辑和任务删除）

添加附件、功能与技能

可添加照片、视频、微信文件/手机本地文件、腾讯文档等附件

入口 | 功能 | 适用场景

摄像头 | 调用手机摄像头实时拍照 | 拍摄纸质文档、白板笔记、发票、名片等

照片/视频 | 从手机相册选择已有图片、视频 | 处理已保存的截图、照片、视频

微信文件 | 从微信聊天记录选择文件 | 上传 Excel、Word、PDF 等文件

手机文件 | 从手机本地选择文件 | 支持Word、Excel、PDF、TXT等格式

腾讯文档 | 选择所绑定的腾讯文档账号下的相应文档 | 上传Word、Excel、收集表等文件

摄像头：点击 摄像头 后，调用手机摄像头进行拍照。

每次拍摄 1 张照片，拍摄完成后自动返回对话界面

照片会显示在输入框上方，点击 × 可移除

如需拍摄多张，需再次点击 + → 摄像头 重复操作

照片/视频：点击照片/视频 后，进入手机相册选择界面。

支持一次选择多张图片（最多5 张）

选中的图片显示在输入框上方，可逐张预览和删除

支持常见图片格式：JPG、PNG 等

✅推荐做法：需要多张图片时，先用手机自带相机拍完，再通过「照片」一次性选择上传。

微信文件：点击 微信文件 后，选择对应聊天框，进入文件选择界面。

支持一次选择多张文件（最多5个）

选中的文件显示在输入框上方，可逐个预览和删除

支持常见文件格式：Excel、Word、PDF 等

手机本地文件：点击 手机文件 后，进入文件选择界面。

特点同上述微信文件

腾讯文档：点击 腾讯文档 后，进入文件选择界面（首次使用需授权绑定腾讯文档账号）。

每次只支持上传一个文档

选中的文件显示在输入框上方，可预览和删除

支持常见文件格式：Excel、Word、收集表等

可添加技能（Skills）

技能（Skills）就是给 WorkBuddy 配装备，让它能干更多种类的活。选中的技能会在当前对话中生效。

点击 添加技能 后，打开技能选择面板➡️根据自身的需求，选择对应的技能添加到对话框。

**常用技能示例： **

xlsx skill：处理 Excel 数据、生成图表

pptx skill：创建、编辑和分析演示文稿

docx skill：创建、编辑和分析Word文档

find-skills skill：帮助用户发现和安装skills

什么时候需要手动添加技能？

如果你希望明确指定使用某个技能，或者 AI 没有自动启用你需要的技能，可以通过此入口手动添加。

如何安装更多技能？

如果技能列表中没有你需要的技能，可以通过 SkillHub 获取更多：SkillHub-专为中国用户优化的Skills社区，搜索所需 Skill 后复制其安装指令，将安装指令粘贴至 WorkBuddy 对话框中发送即可，安装成功后即可在技能列表中使用。具体步骤如下：

搜索所需的skill

点击「安装方式」

选择「通过对话安装」，复制安装指令后，发送给WorkBuddy让其帮助安装skill，安装成功后即可在技能列表中使用。

可添加定时任务

点击 定时任务 将其添加到输入框上方，可参照上方的示例在输入框中输入您的定时任务需求。

可添加专家

点击 专家中心，在专家或专家中心搜索您需要的专家，点击对应的专家或专家团即可将其添加到输入框上方。

选择模型（仅云上模式支持）

点击输入框中的模型名称（如「Hy3 preview▾」），弹出模型选择面板。

可用模型一览

模型 | 能力标签 | Credits 消耗 | 推荐场景

Hy3 preview | 推理 + 视觉 | x0.04（限时折扣） | 超低成本的图片相关简单任务

GLM-5.1 | 推理 | x1.06 | 复杂代码架构设计、高难度数学/逻辑题、需要最强智能的任务

GLM-5.0 | 推理 | x0.80 | 多步骤复杂任务、长文分析、深度推理链场景

GLM-4.7 | 推理 | x0.23 | 日常首选——写文案、改代码、问答、通用对话

Kimi-K2.5 | 推理 + 视觉 | x0.45 | 截图分析、图片转文档、OCR 识别、看图说话

Deepseek-V3.2 | 推理 | x0.29 | 代码编写与调试、数据分析、中英翻译等通用场景

Deepseek-V4-Flash | 推理 + 视觉 | x0.13 | 最便宜的有视觉能力的模型，快速图片理解、简单 OCR

Deepseek-V4-Pro | 推理 + 视觉 | x0.25（限时折扣） | 需要理解图片内容的分析任务，兼顾性价比

Hunyuan-2.0-Thinking | 推理 | x0.04 | 最便宜的纯文本模型，适合大批量简单文本处理

能力标签

标签 | 含义

推理 | 支持逻辑推理、任务规划与多步骤执行

视觉 | 支持图片理解（拍照、截图场景请选择此类模型）

Credits 消耗

数字越低消耗越少。例如 x0.18 的模型比 x0.95 的模型便宜约 5 倍。

任务执行与对话

云上模式

适用于周末、旅游等没带电脑的时刻，且无需电脑上的文件即可处理工作的场景。

以快捷标签「深度研究」为例，任务发送后，WorkBuddy 自动拆解并逐步执行。

步骤拆解

「拆解为 N 个步骤」：显示该阶段包含的子步骤数量

「已完成」标签：该步骤已执行完毕

点击卡片右侧 > 可展开查看详细过程

继续追问

任务完成后可在同一对话中继续追问。

WorkBuddy 会保持上下文，无需重复描述背景。

中断执行

任务进行中时，输入栏会显示停止按钮（■），点击可随时中断当前执行。

中断后仍可继续补充说明或调整需求。

电脑模式

适用于已经离开电脑，但需要WorkBuddy利用电脑上存储的文件来处理工作的场景。

可处理电脑上的文件，并将AI助手返回的结果同步在微信小程序和电脑端Claw页面中

AI助手的工具调用和思考过程信息仅在电脑端的Claw页面中展示

对于下图中的任务（无需操作电脑上的文件）可在云上和电脑模式执行

案例实践

一拍即得，两个大脑同时在学习（云上模式）

老师刚讲完一个章节，板书写满了整块黑板。你掏出手机，打开 WorkBuddy 小程序，拍一张照，语音说一句「整理成笔记，保存起来」。就这样，任务交给了云端的 WorkBuddy。手机放回口袋，继续听下一节。

下课后你还可以继续追问：让它针对这节课的内容出几道练习题，考察你对知识点的掌握程度。

紧急任务即收即处理（电脑模式）

产品经理小林正在出差路上，老板发来一条消息，要求今天内在「2025年前AI发展历程研究报告」的基础上加上2026年AI领域最新涌现的关键概念。

「2025年前AI发展历程研究报告」在公司电脑上。以前只能说”等我回去看看”——手机上没法处理电脑里的文件。

现在小林的电脑上运行着 WorkBuddy，手机上装了 WorkBuddy 小程序，两端直连。

小林打开微信 WorkBuddy 小程序，然后语音说了一句：「帮我列出2026年AI领域最新涌现的关键概念，并和桌面上的2025年前AI发展历程研究报告合并，整理一份综合研究报告给我。」

接下来不用管了。电脑端的 WorkBuddy 会调用工具完成2026年AI领域关键概念的深度搜索，并自动读取本地桌面的2025年前AI发展历程研究报告，在后台完成内容的合并处理——小林不需要坐在电脑前，电脑端就像一个远程待命的助手。

2.3 项目页面：多人协同，打造超级团队

点击项目

点击“新建项目”，然后根据提示，填入项目名称、指令，可以选择需要的连接器/专家/技能等。全部编辑完之后点击确定，即可创建新的项目

点击进入刚才新建的测试项目

点击右上角的邀请、复制链接，可以分享给项目成员，进入项目

选中动态，分别可以查看“与我相关”和“成员动态”

在下方聊天框中可以选择执行模式、模型、技能、连接器，也可以选择附件进行输入

开启这个任务之后，点击右上方的🔍，可以搜索对话内容

点击任务流转图标，可以进入任务流转，在任务流转里可以输入相应信息

选择处理人，状态（包含四种，分别是待开始、进行中、已暂停、已完成）以及截止日期

在最下方附件标识中可以上传本地文件/项目资产

可以点击增加成员，并复制链接给新增成员

点击右侧边栏，可以查看项目所产生的产物，与常规模式一致

与模型的对话会存储中“任务”中，点击任务可以查看

点击计划，可以查看代开始、进行中、暂停和完成的任务

点击新建待办

输入待办事项，点击创建

可以在对应的状态栏中看到新建的待办任务

点击添加数据源，可以选择添加所需要的外部数据源

对于已经添加的数据源，可以选择编辑、禁用或删除

点击资产，项目文件统一存放在这里。

这里是 WorkBuddy 为每个项目内置的文件管理中心，用来集中存放文档、设计稿、数据表格、图片等各类项目资产。

可以新建/上传文件，可以依据文件类型或关键词搜索定位具体文件。

2.3 右侧边栏：随时查看 AI 工作成果

WorkBuddy 的右侧有一个结果面板，任何任务只要有对话就可以在右上角打开这个面板。

展开后如图所示：

这个面板分为四个标签页，你可以理解为四个不同角度的”查看方式”。

2.3.1 产物

这里展示 AI 在当前对话中为你全新生成的文件，包括 PPT、PDF 报告、文档等各类创作成果。所有产出内容将自动在此处展示，并默认开启预览模式。如同助手完成工作后，将成品整齐呈现在桌面，打开「产物」即可查看本次对话的全部工作成果。

点击产物即可预览。

点击文件夹图标还可以在 Finder 中打开文件，直观显示文件位置。

2.3.2 全部文件

这里展示的是当前工作目录下的所有文件，以树状结构排列，点击右上角“展开箭头”展开。

如果你用过电脑上的文件管理器，这个就很好理解——文件夹套文件夹，一层一层展开，一目了然。

你不需要切到别的软件去翻找，在 WorkBuddy 里就能直接浏览整个工作目录的文件结构。

2.3.3 变更

这里记录的是 AI 修改了哪些内容，点击右上角展开即可查看哪些文件发送了变更。

它会把改动前和改动后的内容放在一起对比展示：被删掉的部分标红，新增加的部分标绿。这样你一眼就能看出 AI 到底动了什么、改了什么、加了什么。

就像老师批改作文一样，红笔划掉的是删的，绿笔写上的是加的，改了哪里一清二楚。如果你觉得改得不对，也能及时发现并纠正。

2.3.4 预览

在这里可以预览开发的网页，无需跳转到浏览器即可直接打开。

2.4 技能市场：给你的 AI 助手装上更多本领

前面我们提到，技能（Skills）就是给 WorkBuddy 配装备，让它能干更多种类的活。而技能专栏就是管理这些装备的地方——装了哪些、还能装哪些、想开想关，全在这里搞定。

2.4.1 页面介绍

打开技能专栏，页面分为上下两个部分：

上半部分：展示你已经安装在本地的技能。这些是你的 AI 助手目前”身上带着的装备”，随时可以在对话中调用

下半部分：展示推荐安装的技能。这些是 WorkBuddy 为你推荐的热门或实用技能，觉得有用就点击安装，像手机应用商店里的”推荐 App”一样，看中了就装上

2.4.2 如何安装新技能

有三种安装方式：技能页面直接安装、导入本地技能包、向WorkBuddy描述任务需求查找和创建技能。

技能页面直接安装

在技能页面展示的技能卡片中找到您任务需要的技能，然后鼠标悬停在文件上，点击出现的添加图标即可安装技能

除了从技能页面直接安装外，你还可以导入自己下载的技能。比如你在网上看到一个好用的技能包，下载下来是一个 zip 压缩文件，操作流程是这样的：

把 zip 文件解压（右键点击，选择”解压到当前文件夹”就行）。

在 WorkBuddy 的技能专栏里点击”添加技能”下的上传技能。

选中解压好的技能文件夹。

就这么简单，三步搞定。

WorkBuddy 会自动把技能配置到正确的位置，你完全不需要知道文件应该放到电脑的哪个角落、也不需要手动去找什么复杂的路径。

向WorkBuddy描述任务需求查找和创建技能

点击”添加技能”下的查找技能，输入任务描述，WorkBuddy将自动查找相关技能。

点击”添加技能”下的创建技能，输入任务描述，WorkBuddy将自动调用skill-creator技能，创建相关技能。

2.4.3 启动/关闭技能

装了一个技能之后，如果暂时用不上，不需要卸载，直接一键关闭就行。就像手机上的 App 通知开关一样——关掉之后这个技能不会在对话中被调用，但它还在那里，哪天想用了再一键打开，不需要重新下载安装。

你可以根据手头的工作灵活开关技能。

比如这周在做数据分析，就把报表相关的技能打开；下周要做设计，再切换成海报生成的技能。用不到的关掉，更节省上下文的同时还可以避免 AI 错误调用。

2.4.4 技能搜索

随着你安装的技能越来越多，列表可能会变得很长。不用担心，技能专栏支持搜索功能——在搜索框里输入关键词，比如”PPT”、”海报”、”表格”，就能快速定位到你想找的技能，不用一个一个翻。

2.4.5 卸载技能

需要在本机完全卸载技能时，可选择卸载技能：

支持批量操作卸载：

2.5 连接器：借助连接器，打通现有业务系统

2.5.1 连接器是什么

连接器就是给 AI 装上”数据线”，让它能直接连上你的各种外部账号和工具。你不用自己打开邮箱、不用登录文档平台、不用切换应用，只要跟 AI 说一句话，它就帮你去各个平台上操作。

打个比方：你是一个老板，AI 是你的助理。连接器就是你给助理配的一串钥匙 — 邮箱的钥匙、文档的钥匙、项目管理工具的钥匙。助理有了钥匙，就能自己跑去各个平台帮你办事，你只需要坐在椅子上下指令就行。

能连哪些平台？

连接器 | AI连上后能帮你干嘛

QQ邮箱 | 查收邮件、发邮件、搜索邮件、汇总邮件内容

腾讯文档 | 创建、读写、编辑在线文档（Word/Excel/PDF等）

腾讯乐享 | 搜索知识库、管理文档、创建内容

TAPD | 查项目进度、管任务

微云 | 访问和管理云端文件

…… | ……

自定义连接器 | 自己接其他第三方服务

连上之后怎么用？

不用学任何新操作，继续用自然语言说话就行：

“帮我查一下今天收到了什么重要邮件” → AI 连邮箱帮你查

“把这个报告存到腾讯文档” → AI 连文档帮你存

“帮我总结乐享上最近更新的文档” → AI 连乐享帮你搜

关于安全

每个连接器都需要你主动授权，不会偷偷访问

不想用了随时通过开关关闭，或者直接断开

也可以在对应平台的 App 里管理授权（比如 QQ 邮箱 App → 设置 → 账号 → 安全管理 → 应用授权）

2.5.2 两种配置方式，灵活适配你的需求

配置级别 | 适用场景 | 说明 | 配置文件路径

🌐 用户级 | 一劳永逸型 | 配置一次，所有项目（文件夹）通用 | /Users/你的电脑用户名称/.workbuddy/mcp.json

📁 项目级 | 精准定制型 | 仅对当前项目（文件夹）生效 | /项目文件夹名称/.workbuddy/mcp.json

举个例子：比如你在工作中进行需要做完事情需要通知你的企业微信同事,那么配置一个用户级的企业微信机器人就行，所有项目(文件夹)都能直接用；如果某个项目(文件夹)需要对接特定的接入，配一个项目级的就行，互不干扰。

2.5.3 如何配置

连接器整个操作流程围绕三个核心动作：连上 → 管理 → 断开。

进入连接器管理页面

入口一：左侧边栏：点击左侧边栏的 “连接器” 图标，进入连接器管理页面

入口二：消息框快捷入口：在对话输入框区域，也支持快捷管理连接器，不用专门切到管理页面

进入后你会看到一个卡片列表，每个卡片代表一个可以连接的平台（QQ邮箱、腾讯文档、乐享、TAPD、微云等），显示当前的连接状态：

绿色圆点 = 已连接已开启

灰色圆点 = 已连接未开启

无圆点 = 未连接

连接平台（以QQ邮箱和腾讯乐享为例）

示例：连接QQ邮箱

QQ 邮箱连接器支持收发、搜索和整理 QQ 邮件，用自然语言读取邮件内容、汇总邮件线程、管理文件夹。

点击添加

在连接器管理页面找到 QQ邮箱卡片，点击右侧的 + 按钮发起连接。

扫码授权

系统会跳转到 QQ 邮箱授权页面，显示二维码。使用 QQ 邮箱 App（7.1.5 / 鸿蒙 0.2.9 及更新版本）扫码进行授权。

确认权限

在手机端确认 WorkBuddy 申请的访问权限，包括：账号信息、读取邮件、发送邮件、删除邮件（可选），确认无误后点击同意授权。

授权成功

手机端显示授权成功，可在「设置 – 账号 – 安全管理 – 登录设备和授权码 – 应用授权」中管理授权应用。

连接完成

回到 WorkBuddy，QQ 邮箱卡片名称旁会出现绿色圆点，并提示连接器 QQ邮箱已连接，右侧显示启用/禁用开关。

示例：连接腾讯乐享

腾讯乐享连接器支持搜索、创建和管理乐享知识库中的文档，支持导入 Markdown、按标签整理内容、追踪团队文档的更新动态。

点击添加

在连接器管理页面找到腾讯乐享卡片，点击右侧的 + 按钮发起连接。

登录乐享知识库

系统会跳转到腾讯乐享登录页面，支持微信登录、手机号登录和企业微信登录三种方式。

确认授权

登录后进入授权确认页面，显示当前账号信息。通过乐享知识库 MCP，WorkBuddy 将能够：

按你拥有的权限访问知识库

搜索、查询知识库中的内容

协助创建与管理知识库中的内容

确认无误后点击继续。

授权成功

页面显示 Authentication Successful，表示已成功完成认证，可关闭当前窗口返回 WorkBuddy。

连接完成

回到 WorkBuddy，腾讯乐享卡片名称旁会出现绿色圆点，右侧显示启用/禁用开关，表示连接已就绪。

自定义连接器

除了官方预置的平台，你还可以自己配置第三方服务：

打开配置页面

在连接器管理页面右上角，点击 “自定义连接器” 按钮

按引导配置

系统会引导你填写第三方服务的配置信息（基于 MCP 协议），包括服务的连接地址、认证信息等，配置方式与标准的 MCP 配置类似。

在司外我们和腾讯云开发者社区提供了更多丰富的 MCP 市场： https://cloud.tencent.com/developer/mcp（仅对司外）

您可在MCP市场上选择任务需要的MCP服务，然后使用说明逐步配置。

配置完成

保存后，自定义的连接器会出现在你的连接器列表中，和官方连接器一样，支持启用/禁用开关。

以企业微信机器人MCP为例

建议从最简单的企业微信机器人 [WeCom Bot ] (点击打开)这个 MCP 服务器开始，它实现了从项目需求和研发任务的事项管理，最容易上手，配置方式：

准备配置：获取企业微信群机器人WebHook URL 地址。

配置路径：新建企业微信用户群–添加群机器人–> 获取 WebHook URL 地址。

打开WorkBuddy，选择侧边栏的“连接器”，点击右上角“自定义连接器”。

点击配置MCP

在 WorkBuddy 中配置mcp.json，添加企业微信机器人 MCP Server，保存即可，可复制配置文件。

{
"mcpServers": {
"wecom": {
"command": "uvx",
"args": [
"wecom-bot-mcp-server"
],
"env": {
"WECOM_WEBHOOK_URL": "your-webhook-url"
}
}
}

}

请将上面JSON中的 your-webhook-url 替换为你自己的企微机器人的url，如下所示：

https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=8ef877d5-7f76-45fa-b1f9-c8f27acb8f93

配置路径及效果图。

如果安装成功后 MCP Server 将显示绿色状态，否则显示红色状态，例如：

在WorkBuddy 中描述你的需求，WorkBuddy 将根据您的任务需求进行分析，然后调用 MCP Server 工具来完成您的任务，例如：利用企业微信机器人 MCP 通知企业微信机器人 MCP Server 正式产品发布， @xxxx 进行验收 → Wecom Bot 自动@对应人员通知处理

应用效果: 群里直接@对应人员处理

从此，让 AI “连接万物”这件事，变得像安装手机 App 一样简单。

❗️注意：这个功能适合有技术背景、需要对接特定内部系统的用户。如果你暂时用不到，完全可以跳过。

2.6 专家中心：挑一个/一群”专业人设”帮你干活

WorkBuddy 是一个”什么都能聊、什么都能做”的通用助手，但有时候，你希望它在某个领域更加专业——比如你想让它专门帮你做数据分析，或者专门帮你写小红书文案，又或者专门帮你做电商运营。

专家功能就是干这个的。

你可以把它理解为给 AI 换一套”职业装”。同样一个 AI 助手，穿上数据分析师的衣服，它就会用数据分析的思路和框架来帮你工作；换上品牌策略师的衣服，它就会从品牌一致性的角度来给你出方案。不是换了一个 AI，而是同一个大脑，切换了不同的专业视角。

但有些任务，一个人搞不定。

比如你想开发一个软件——得有人定需求、有人设计和拆解任务、有人批量实现代码、有人做QA验证质量。一个人从头干到尾，既慢又容易顾此失彼。这时候你需要的是一个团队，而不只是一个专家。

怎么用？

打开专家中心➡️找到专家团➡️召唤一个专家团帮你干活

打开专家中心➡️往下滑找到专家➡️召唤一个专家帮你干活

支持在搜索框中输入您想要召唤的专家/专家团功能定位，查询相应的专家/专家团。

打开专家中心，你会看到一排排”专家卡片”。

专家团每张卡片上有团队名称和擅长的领域。点击专家团卡片可详细查看团队专家成员的名称、头衔、具体的分工及任务示例。

以软件开发团队为例，下述截图中可以看到：

齐活林 — 交付总监：管理团队的进度，验收并负责最后交付的软件产品质量。

许清楚 — 产品经理：定义软件产品的需求，撰写prd文档，画原型。

高见远 — 架构师：对软件产品的需求设计和拆解任务。

寇豆码 — 工程师：完成开发软件产品的相关代码工作。

严过关 — QA工程师：构造测试用例，测试并验证开发的软件产品。

专家每张卡片上有专家名称、头衔、擅长的领域和任务示例。

比如截图中可以看到：

吴八哥 — 高级开发工程师：10年以上全栈经验，精通多种语言和框架。

文爆爆 — 内容创作专家：擅长创作引人入胜的多平台内容，让品牌故事触达目标受众。

数妙妙 — 数据分析报告师：将复杂数据转化为清晰可执行的业务报告，让数据驱动决策。

像素君 — UI设计师：精通设计系统和组件库，追求像素级完美，打造无障碍用户界面。

看中哪个专家/专家团，点击”召唤”，就会以这个专家/专家团的身份开启一个新的对话。

之后你跟它交流时，它就会自动带入这个专业角色的知识和思维方式来帮你工作。

截至目前，WorkBuddy 已包含31个专家团、213位专家，覆盖产品设计、技术工程、金融投资、游戏空间、数据智能、营销增长等14大品类，足以辅助绝大多数人的日常工作。

技能 VS 专家 VS 专家团

维度 | 技能 | 专家（Agent型） | 专家团（Team型）

组成关系 | 工具能力：让AI能做某件事 | AI顾问：懂某个领域的AI角色 | AI协作团队：自动拆解、并行执行、完整交付

怎么选 | 需要AI具备某种工具能力 | 有一个明确的单点问题 | 任务复杂，需要多角色配合

什么时候用专家/专家团，什么时候用普通对话？

如果你的任务比较综合、没有特定领域倾向（比如”帮我整理一下桌面的文件”），直接用普通对话就够了。

如果你的任务属于某个专业领域（比如”帮我分析这份销售数据并给出运营建议”），召唤一个对口的专家/专家团会得到更专业、更有针对性的结果。

** 一句话总结：**专家中心就是一个”AI 人才市场”。按行业分类浏览，看中谁就召唤谁。同一个 AI，换上不同的专业身份，给你更专业的帮助。

2.7 自动化：让 AI 每天按时帮你干活

前面介绍的功能，都是你主动给 AI 下指令，它才开始干活。但有些事情是每天都要做、而且每次做的内容差不多的——比如每天早上整理行业新闻、每周五生成周报、每天下班前汇总当日数据。这些重复性的工作，何必每次都手动交代一遍呢？

WorkBuddy 的自动化功能就是帮你解决这个问题的。

你只需要设置一次，告诉它”做什么”和”什么时候做”，之后它就会像一个准时打卡的员工，到点自动开工，做完把成果放到指定的文件夹里，等你查看。

2.7.1 如何设置一个自动化任务？

打开自动化页面，点击“定时任务”可以看到已经安排的自动化任务，点击“运行记录”可以看到已完成的历史任务。

点击右上角“添加”，你会看到一个配置表单，需要填的内容很直观：

任务名称：给这个任务起个名字，方便你区分。比如”每日行业新闻”、”周五周报汇总”。

提示词示例：告诉 AI 具体要做什么。就是你平时在对话框里输入的那种指令，比如”帮我调研今天的 AI 行业新闻，整理成一份简报”。

工作空间：指定 AI 在哪个文件夹里干活，生成的文件也会保存在这里。比如你指定了”每日新闻”这个文件夹，那每天生成的简报都会自动存到这个文件夹下。

定时规则：设定什么时间执行。可以按照每天或者间隔一定时间再执行来设定。

选择模型和技能：指定模型和技能来执行这个任务，与前面介绍的模型选择和技能选择一样。

推送到小程序：开启后，推送会把文件同步到云端，这样在微信小程序能接收到数据。

举个例子

假设你想让 AI 每天早上 8 点帮你整理行业新闻：

任务名称填”每日行业新闻简报”。

提示词写”调研今天的 AI 行业最新动态，整理成一份简报，包含标题、摘要和来源链接”。

工作目录选择你电脑上的”行业新闻”文件夹。

定时规则设为每天早上 8 点。

选一个你常用的模型，打开推送到微信小程序的开关。

设好之后，每天早上你打开电脑，”行业新闻”文件夹里就已经躺着一份新鲜出炉的简报了，就像有人每天给你送早报一样。

2.7.2 预设模板：一键导入，开箱即用

如果你不知道该怎么给 AI 下指令，或者懒得每次都从头写提示词，WorkBuddy 提供了预设模板功能。

你可以把模板理解为别人帮你写好的”任务说明书”。比如”竞品分析报告”、”周报生成”、”会议纪要整理”这些常见的办公场景，都有对应的模板。你只需要选一个模板，点击一键导入，相关的提示词、工作流程就自动配置好了，你稍微改改里面的具体内容（比如把公司名换成你自己的），就可以直接用。

譬如选择“每日 AI 新闻推送”模版，选择工作空间，切换模型即可直接上手使用。

2.7.3 进阶玩法：干完活直接把结果发到你邮箱

前面我们介绍了自动化功能——AI 按时干活，把成果存在指定文件夹里。但有时候你不方便打开电脑去翻文件夹，或者你就想第一时间看到结果。这时候可以用一个进阶玩法：打通邮件，让 AI 干完活直接把结果发到你邮箱。（详细配置见实践篇）

配置好邮件之后，WorkBuddy 完成任务会自动把生成的文件通过邮件发送给你。无论你在哪里，打开手机邮箱就能收到。

把它和自动化功能结合起来，效果就更强了。比如：

你设了一个自动化任务：每天早上 8 点调研行业新闻。

同时配好了邮件通知。

那么每天早上你还没到公司，手机邮箱里就已经收到了一份整理好的行业简报。到了办公室打开电脑，文件夹里也有一份备份。你什么都不用做，AI 已经帮你把活干了，并且把结果送到了手边。

一句话总结：预设模板让你不用从零开始写指令，一键导入就能用。邮件打通之后，AI 不光帮你干活，还会主动把成果”送上门”。

2.7.4 进阶玩法：干完活直接把结果推送到WorkBuddy小程序

还有另外一个进阶玩法：打通WorkBuddy小程序，让 AI 干完活直接把结果发到小程序上。（详细配置见3.2.2.6）

打开配置后，WorkBuddy 可在任务执行完成后自动将结果发送至WorkBuddy小程序，便于第一时间查看。

在小程序中查看推送结果

2.7 我的文件

点击更多、我的文件

可以查看对话生成的文件

点击后方的…可以根据自己的需求保存、分享、收藏对应文件

不同类型的对话文件存在于不同分组

点击全部类型，可以根据文件类型检索相应文件

点击“云端网盘”，选择“上传文件”，可上传电脑文件至云端。

在云端网盘的文件可以实现跨端同步

2.8 资料库：借助资料库，打造无缝衔接工作台

2.8.1 资料库是什么

资料库，简单说就是：把你的云端文档直接接到 AI 工作台里，让 AI 能直接看到、处理、甚至帮你写回文档，全程不用下载文件、不用上传文件、不用来回切换应用。

用一个比喻来理解：你现在有一堆资料锁在腾讯文档里，以前要让 AI 帮忙，你得先下载 → 发给 AI → AI 处理完 → 你再手动把结果存回去。资料库就是给 AI 一把钥匙，让它直接走进你的资料库，自己拿、自己看、自己用、自己存回去。

它能做什么？

搜索即找到 — 不用翻文件夹，用自然语言描述你想要什么文档（比如”找到上个月的财务报表”），AI 就能帮你定位。

点击即预览 — 找到文档后直接在 WorkBuddy 里预览，不用跳转到腾讯文档。

一键开工 — 选中文件后添加到任务，告诉 AI 你想干嘛（总结、改写、分析……），它直接基于文件内容干活。

产物存回云端 — AI 处理完的结果，可以一键存回你的腾讯文档，形成”取资料 → AI 加工 → 存回去”的完整闭环。

2.8.2 如何连接腾讯文档

在左侧边栏点击资料库，选择腾讯文档。

点击立即前往授权后 WorkBuddy 将能读取您的文档内容，为您提供总结提炼、智能问答，以及自动化文档创作与管理。

支持微信/QQ扫码登录对应文档账户。

其他授权信息如下图，同意后即可使用。

如果需要换绑资料库账号或关闭连接，可以点击对应文档，在右上角点击解除绑定。

资料库完整操作流程其实就是三步：找到文件 → 交给 AI 干活 → 结果存回去。

第一步：搜索文件

资料库提供两种搜索方式，看你的需求选：

方式一：语义搜索（让 AI 帮你找）

新建一个任务，直接用大白话描述你要什么。AI 会理解你的意图，自动从资料库里匹配对应的文档。比如：

“帮我找到腾讯文档上周写的那份季度汇报 PPT”

“帮我找一下腾讯文档终端旅游助手文件”

方式二：关键词搜索（自己精准搜）

打开资料库页面，在右上方搜索框输入关键词后回车。

系统会按文档标题和文档所有者两个维度帮你筛选。

如果你知道文件名大概叫什么，用关键词搜索更快；如果只知道”大概是什么内容”，用语义搜索更省心。

第二步：在任务中引用指定文件

找到文件后，怎么让 AI 基于它干活？

在资料库列表里选中你要用的文件（可以多选），点击 “添加到任务” 按钮（或者鼠标悬停在文件上，点击出现的添加图标），文件就出现在当前任务里了。

不仅支持选择在线文档，腾讯文档可以上传Word、Excel、PPT、PDF等本地文件，也可以在资料库中勾选，并添加到任务中。

添加文件后，AI 就能直接读取文件内容来帮你处理了。在输入框里告诉 AI 你想干什么，比如：

“把这份 Word 文档总结成一页 PPT”

“分析这个 Excel 里的数据，帮我画个趋势图”

“根据这份 PDF 的内容，写一段 200 字的摘要”

第三步：产物存回资料库

AI 干完活后，结果怎么保存？

在右侧产物区域找到 AI 生成的文件，点击文件上的 “上传到云端” 按钮，选择要存到的位置（对应的资料库）。

存储成功后，直接在腾讯文档的 “我的文档” 里就能找到。

一句话总结：资料库 = 你的云端文档 + AI 的直接通道，省去了下载/上传/切换应用的繁琐步骤。

2.8.3 如何连接ima知识库

在左侧边栏点击资料库，选择ima文档。

点击立即前往授权后 WorkBuddy 将能读取您的文档内容，为您提供总结提炼、智能问答，以及自动化文档创作与管理。

使用微信扫码授权访问。

其他授权信息如下图，同意后即可使用。

如果需要换绑资料库账号或关闭连接，可以点击对应文档，在右上角点击解除绑定。

资料库完整操作流程其实就是三步：找到文件 → 交给 AI 干活 → 结果存回去。

第一步：搜索文件

资料库提供两种搜索方式，看你的需求选：

方式一：语义搜索（让 AI 帮你找）

新建一个任务，直接用大白话描述你要什么。AI 会理解你的意图，自动从资料库里匹配对应的文档。比如：

“帮我找到ima知识库上周写的那份季度汇报 PPT”

“帮我找一下ima知识库终端旅游助手文件”

方式二：关键词搜索（自己精准搜）

打开资料库页面，在右上方搜索框输入关键词后回车。

第二步：在任务中引用指定文件

找到文件后，怎么让 AI 基于它干活？

不仅支持选择在线文档，腾讯文档可以上传Word、Excel、PPT、PDF等本地文件，也可以在资料库中勾选，并添加到任务中。

添加文件后，AI 就能直接读取文件内容来帮你处理了。在输入框里告诉 AI 你想干什么，比如：

“把这份 Word 文档总结成一页 PPT”

“分析这个 Excel 里的数据，帮我画个趋势图”

“根据这份 PDF 的内容，写一段 200 字的摘要”

第三步：产物存回资料库

AI 干完活后，结果怎么保存？

在右侧产物区域找到 AI 生成的文件，点击文件上的 “上传到云端” 按钮，选择要存到的位置（对应的资料库）。

一句话总结：资料库 = 你的云端文档 + AI 的直接通道，省去了下载/上传/切换应用的繁琐步骤。

2.8.4 如何连接乐享知识库

在左侧边栏点击资料库，选择乐享知识库。

点击立即前往授权后 WorkBuddy 将能读取您的文档内容，为您提供总结提炼、智能问答，以及自动化文档创作与管理。

点击继续

授权成功

如果需要换绑资料库账号或关闭连接，可以点击对应文档，在右上角点击解除绑定。

资料库完整操作流程其实就是三步：找到文件 → 交给 AI 干活 → 结果存回去。

第一步：搜索文件

资料库提供两种搜索方式，看你的需求选：

方式一：语义搜索（让 AI 帮你找）

新建一个任务，直接用大白话描述你要什么。AI 会理解你的意图，自动从资料库里匹配对应的文档。比如：

“帮我找到ima知识库上周写的那份季度汇报 PPT”

“帮我找一下ima知识库终端旅游助手文件”

方式二：前往乐享知识库

打开资料库页面，在右上方点击“前往乐享知识库”。

第二步：在任务中引用指定文件

找到文件后，怎么让 AI 基于它干活？

不仅支持选择在线文档，腾讯文档可以上传Word、Excel、PPT、PDF等本地文件，也可以在资料库中勾选，并添加到任务中。

添加文件后，AI 就能直接读取文件内容来帮你处理了。在输入框里告诉 AI 你想干什么，比如：

“把这份 Word 文档总结成一页 PPT”

“分析这个 Excel 里的数据，帮我画个趋势图”

“根据这份 PDF 的内容，写一段 200 字的摘要”

第三步：产物存回资料库

AI 干完活后，结果怎么保存？

在右侧产物区域找到 AI 生成的文件，点击文件上的 “上传到云端” 按钮，选择要存到的位置（对应的资料库）。

一句话总结：资料库 = 你的云端文档 + AI 的直接通道，省去了下载/上传/切换应用的繁琐步骤。

2.9 灵感：零配置直接生成属于你的成品

2.9.1 灵感是什么

灵感功能，一句话说清楚：它就是一个预装好的”场景模板库”，里面已经帮你配好了各种常用场景，你不用懂技术，点一下就能直接用。

用一个比喻来理解：

还记得美图秀秀的滤镜吗？你不需要懂色彩原理、不用学调参，看到哪个好看，点一下，照片就变美了。

探索就是 WorkBuddy 版的”滤镜库”，只不过美化的是你的工作任务：

你不需要知道什么是 Prompt 工程（怎么跟 AI 说话）；

你不需要了解有哪些 Skill（技能）；

你不需要研究该选什么专家。

看到哪个场景符合需求，点一下就开干。

不知道从哪开始？打开探索，浏览大家做出的 WorkBuddy 精选成品。

看中哪个，点击制作我的版本，即可实现Prompt、Skill、专家全部自动就位，零配置直接生成属于你的版本。

它里面有什么？

目前内置了 11 个预置场景模板，每个模板都帮你配好了：

适合这个场景的提示词（告诉 AI 该怎么做）

对应的 Skill 配置（调用什么技能来完成）

适配的专家

你只需要选一个模板，然后把你的具体需求填进去就行。

适合谁？

特别适合 刚接触 AI 工具的新手。如果你不知道 WorkBuddy 能干嘛、不知道怎么写提示词、不知道该用什么技能，打开”探索”逛一圈就能找到灵感，而且点一下就能上手，零门槛。

当然，老用户也可以用它来快速启动常见任务，省去重复配置的时间。

2.9.2 如何使用

探索功能整个操作流程就是四步：逛案例 → 看详情 → 一键开做 → 查成果。

第一步：打开探索

在 WorkBuddy 左侧边栏，找到并点击 “探索”，就进入了案例库页面。进入后你会看到：

精选板块 — 系统推荐的热门案例，随机展示，像刷朋友圈一样浏览。

场景分类 — 按不同的使用场景分类，可以按需筛选。

搜索功能 — 如果你有明确需求，可以直接搜索关键词找到对应案例。

就像逛淘宝首页：有推荐爆款，有分类导航，还有搜索框，三种方式都能找到你想要的。

第二步：选择案例

浏览时看到感兴趣的案例，点击它进入详情页，你会看到：

预览效果 — 这个案例做出来长什么样

使用的工具集 — 它调用了哪些 Skill 和专家配置

详情介绍 — 这个案例是干嘛的、适合什么场景

觉得不错？还可以点红心收藏，把它存起来，方便下次找。

就像在短视频平台刷到一个好的教程视频：看看封面预览、了解视频内容，喜欢就收藏。

第三步：开始制作

这是最关键也最省心的一步：

在案例详情页点击 “做同款”，系统会自动帮你搞定所有配置：

✅ 自动预填好 Prompt（提示词）

✅ 自动加载关联的 Skill（技能）

✅ 自动配置对应的专家

你可以选择两种方式：

直接生成 — 不想改什么？点一下就直接产出结果

修改细节再生成 — 想个性化？改改提示词里的内容，让它更符合你的需求

就像用美图秀秀的滤镜：系统已经帮你调好了所有参数，你直接用就行；想微调也可以，但完全不是必须的。

第四步：成果查看

生成完成后，在右侧产物区域查看结果：

文件类产物（Word、PPT、Excel 等）— 直接在产物区下载或预览。

网页类产物（HTML 页面）— 系统会自动打开内置浏览器，直接预览最终效果，所见即所得。

探索 VS 技能 VS 专家

模块 | 一句话理解 | 回答的问题

技能 | 工具箱里的工具 | WorkBuddy能做什么？

专家 | 工具箱里的专家顾问 | WorkBuddy里谁能帮我做？

探索 | 用这些工具做出来的真实作品集 | 用这些能力实际做出了什么？

打个比方：

Skill 是锅碗瓢盆（厨具）

专家是不同菜系的厨师

探索是厨师用厨具做出来的成品菜肴展示柜

养虾实践案例

基于腾讯 12000内测员工的真实使用实践，我们从大量一线案例中总结提炼出 10 个最具价值的应用场景。接下来，本文将通过手把手的实战步骤，带你逐一落地这些场景，快速掌握其具体用法与实践方式。

3.1 文档内容识别与处理

3.1.1 一句话批量命名文件

提示词示例：

桌面上有个叫做“团建报销发票”文件夹，请检查其中发票的内容，生成一个报销简述，包含以下信息：- 日期- 商家名称- 消费金额- 消费类别（餐饮/交通/住宿/其他）- 备注并按照如下示例排序：2025.12.01  XX地址聚餐 消费金额：299 元最后分别按照支付的明细和发票的明细金额汇总，如有异常，帮我特殊标注除了最终直接输出结果外，还要以一个excel交付

3.1.2 整理会议纪要

提示词示例：

说明素材类型 + 要整理成什么文档 + 格式要求 + 粘贴原始内容以下是【素材类型，如：本周工作备忘 / 会议语音转文字 / 调研笔记】，请帮我整理成【目标文档，如：工作周报 / 会议纪要 / 分析报告】，格式要求：【列出关键格式，如：分条列举 / 含表格 / 含摘要】，读者是【目标读者】。【粘贴原始素材】

3.1.3 外文视频翻译

提示词示例：

我想将文件夹中的英文音频和视频文件转录成中文笔记，可以帮我实现吗？

3.2 文档生成与编辑

3.2.1 一句话制作Word文档

提示词示例：

帮我生成一份公司年会活动策划的 Word 文档框架，公司约 100 人，包含：活动目标、流程安排（含时间节点）、节目类型建议、预算构成清单、注意事项。语言简洁实用，适合拿去和领导确认方向用。

效果：

结果生成后，如果你觉得某些地方不对，不需要自己动手改文档——直接用自然语言告诉 WorkBuddy 即可，就像给同事提修改意见一样。比如：

“预算清单那部分不够详细”

“流程安排写得太笼统，每个环节补充一句注意事项”

“整体语气再正式一点，这个是要发给老板审批的”

WorkBuddy 会在原有基础上按你的要求更新，不需要重新写提示词，也不需要自己打开Word 去改。

3.2.2 根据素材和模板制作PPT

提示词示例：

还可以召唤”文档生成专家“辅助制作

效果：

3.3 数据分析并可视化

3.3.1 Excel表格转为可视化图表

当已有 Excel（.xlsx / .csv）格式的数据文件时，WorkBuddy 可以直接读取文件内容，根据需求生成对应的可视化图表。

3.3.1.1 导入数据文件

3.3.1.2 描述需求

示例提示词：

请读取工作区中的所有 xlsx 数据表，生成一份可视化分析报告PDF。重点分析 2 月各渠道的投放数据、转化率和 ROI 表现，并与 1 月历史数据做对比。报告需要包含多维度的图表和文字总结。

3.3.1.3 预览结果

3.3.2 数据搜集并生成可视化报告

当数据尚未整理成文件，或需要从网络、多个来源搜集信息时，WorkBuddy 可以完成从数据采集到报告生成的端到端流程。

3.3.2.1 描述数据需求

说明需要搜集的数据主题、范围和来源偏好，例如：

搜集近三年国内新能源汽车销量数据查找主流编程语言的 GitHub 活跃度排名汇总本项目各模块的代码行数和提交频率

3.3.2.2 描述报告要求

指定报告的格式与内容结构，例如：

生成一份包含趋势图和数据表格的 HTML 报告输出 Markdown 格式的分析报告，内嵌图表制作一个可交互的数据看板页面

AI 将根据需求，从公开数据源搜集相关信息，完成数据分析、图表绘制和报告排版，输出完整的可视化报告文件。

3.4 每日自动推送资讯简报

3.4.1 第一步：连接消息平台（以QQ邮箱为例）

3.4.1.1 开启 QQ 邮箱的 SMTP 授权码

3.4.1.2 在 WorkBuddy 中填写邮件配置

打开 WorkBuddy → 在对话框发送以下内容：

我需要配置 QQ 邮箱的 SMTP 服务，我的邮箱号码是：xxx，授权码是：xxx

配置完成后效果如下：

3.4.2 发出你的第一条简报报指令

先手动触发一次，验证效果。把以下指令粘贴到 WorkBuddy 的对话框，按回车发送：

基础版早报指令（可直接复制使用）现在请帮我生成一份今日简报，然后通过邮件发送到我的邮箱：你的邮箱@example.com简报报需要包含以下内容：今日天气：（你的城市）的今日天气预报（温度、降雨情况、穿衣建议）科技资讯：今天的 AI 和科技圈最新动态，精选 3 条，附简短摘要内容草稿：根据以上资讯，为我的公众号生成一个今天可以发的选题和开头段落AI 建议任务：主动思考你今天可以替我完成的 2-3 件事，并列出来邮件主题格式：【AI 简报】2026年3月2日 周一

WorkBuddy 会自动拆解这个任务，你能在界面上看到它一步步执行：搜索天气 → 抓取资讯 → 读取你的任务文件 → 生成文案 → 发送到QQ邮箱。整个过程约 2-3 分钟。

3.4.3 设置每日定时发送

手动跑通之后，接下来告诉 WorkBuddy 每天自动重复这件事：

请把上面的简报任务设置为定时自动执行：每天早上 8:30 自动运行，不需要我手动触发。执行完成后发送邮件到：你的QQ邮箱@qq.com。

可以看到AI自动创建了一个自动化任务，在左侧边栏“自动化”目录下可以管理所有自动任务。

3.4.4 个性化调整

WorkBuddy 的强大之处在于，改一条自然语言就能改变早报内容。以下是一些常见调整方向：

接入其他数据源：”增加微博和知乎的每日热榜精选”

换资讯方向：”只要 A 股和财经资讯，不需要 AI 新闻”

换风格：”用轻松愉快的语气，每条新闻加一个表情”

工作日专属：”法定节假日不要发，只在工作日执行”

3.5 零代码制作本地应用

3.5.1 让AI帮你设计应用

为了更好的执行应用开发工作，让AI完成所有的代码和界面开发，我们选择代码开发模式开始新的对话。

在对话框中输入以下提示词：

我想构建一个个人笔记系统，在这个系统中我可以回顾我的所有的笔记，谈话，想法或提醒。请使用Next.js构建它。要求如下：1.所有内容的浏览列表，支持点击条目查看完整内容2.供全文搜索功能，支持按标题和内容搜索3.支持内容的新增，编辑，删除4.支持按日期和类型的快速过滤5.简洁、清爽的中文界面

WorkBuddy 会理解你的需求，自动生成完整的应用代码并运行，最终效果如图：

3.5.2 让AI帮你解决报错

当项目运行中出现异常时，只需在对话中描述观察到的现象，例如：

页面访问返回 404界面组件未正确渲染模块加载失败

AI 将自动执行以下步骤：

1. 分析上下文：结合项目代码与错误现象，定位根因2. 修改代码：直接对问题代码进行修复3. 重新运行：执行修复后的程序并验证结果

整个过程无需手动介入，也不要求使用者具备任何代码的调试经验。

提升修复效率的建议：

提供具体的现象描述。例如，「点击保存按钮后页面白屏，控制台显示 TypeError」比「页面坏了」能帮助 AI 更快定位问题。

支持多轮排查。如果首次修复未完全解决问题，可以继续描述新的异常现象，AI 会基于上下文进行持续排查。

善用截图。直接提供报错界面的截图，可以为 AI 提供更丰富的诊断信息。

3.5.3 让AI帮你升级系统

新的功能需求会随着系统使用自然产生。WorkBuddy 支持通过对话持续迭代系统能力，系统可以在持续使用中不断进化，而非一次性交付后固定不变。

以下是一些典型的升级场景示例：

需求描述 | AI 执行的操作

希望支持模糊搜索，不依赖精确关键词 | 接入本地 embedding 模型，实现语义搜索能力

每天早上自动推送待处理任务 | 配置定时任务，自动汇总并推送待办事项

通过 QQ 或微信随时录入内容 | 对接消息平台 API，实现移动端输入通道

新增内容时自动关联已有记录 | 构建知识图谱，自动检测内容间的关联关系

3.6 自我进化——创建自己的Skills（技能）

除了安装和导入技能库中的Skills，WorkBuddy还可以制作自定义的Skill，实现自我升级。

基于4.6制作的笔记应用，我们使用自制Skills的能力为它赋予真正有别于一般笔记软件的AI能力，让 AI 在任意对话中都能自动识别你的记录意图，并自主整理并保存。

在对话框中输入：

请帮我制作一个Skill，并安装到WorkBuddy，这个 Skill 的功能是：当用户在对话中表达了想要保存、记忆、提醒某件事的意图时（例如"帮我记住"、"保存这个"、"提醒我"、"这个值得记录"等），自动将内容写入笔记系统中。Skill 需要包含以下行为规范：1. 自动判断内容类型2. 每条内容包含：标题、类型标签、创建时间、来源对话摘要、正文内容3. 如果内容是链接或资源，额外提取并保存摘要4. 保存成功后，简短告知用户已记录制作完成后，将其安装至WorkBuddy

AI执行完成后，打开技能栏，在已安装目录下可以看到新增的Skill，即为安装成功。

效果：

在 WorkBuddy 的任意对话中，输入：

WorkBuddy 会自动识别到这是一条”灵感”类型的内容，然后将内容梳理后存入系统，最后回复告知你已记录成功。

高效养虾小技巧

4.1 从桌面端、痛点开始，别一来就远程

别把虾神话，也有边界，先从电脑PC端开始

非常推荐从日常办公 PC 端和当前的痛点开始，远程 Claw 模式更适合具有技术背景的同学深入，很多新手一开始就远程接入，费了很大精力连上了远程，但不知道做什么，但是远程依赖的是电脑 PC 端需要保持在线，同时远程场景针对于复杂耗时的长任务、效果的返回体验没有 PC 端那么直接直观，新手非常建议从当前的痛点

4.2 清晰表达，给虾下达明确任务

做什么 + 有什么 + 怎么样，别让 AI 猜你的意图

很多新手第一次用 WorkBuddy，往往随手甩一句模糊的需求过去，然后对结果大失所望。原因很简单：虾不会读心术。你给的信息越少，它能发挥的空间越混沌。

想让虾精准执行，记住这个三要素公式：

💡 新手小贴士：如果不确定从哪里开始，可以先问虾：「我想做 XX，你需要我提供哪些信息？」让虾帮你梳理需要补充的要素，再开始正式提问。

4.3 小步快跑，一次搞定一件事

把大任务拆成小步骤，稳稳地推进

新手最常犯的错误之一，就是把庞大的需求一口气丢给虾——「帮我把整个项目重构一遍」、「把这份 50 页的报告全部翻译并总结」。结果往往是：虾出了一大堆内容，却没有一处完全令你满意。

更好的做法是：把大任务拆解成独立的小目标，一次只推进一步。

这样每一步都有明确的验收标准，出了问题也方便定位和回滚，不用推倒重来。

4.4 不满意就追问，别一轮定生死

对话是多轮的，和虾不断磨合，找到相处之道

很多用户第一次得到不满意的回答，就放弃了——这是最可惜的。AI 对话的精髓在于多轮迭代，第一次回答只是起点，而不是终点。

追问公式参考：

「太长了，缩短一半」· 「语气太正式，换成口语」· 「重点放在 XX 部分」· 「这个例子不好，换一个」· 「整体方向对，但第三段逻辑不通，重写」

把和虾的对话想象成和一个非常勤奋但需要你指导的实习生沟通。你越愿意给反馈，他进步越快，产出越好。

4.5 别怕试错，多换几种问法

同一个需求，换个说法可能效果天差地别

AI 对你用词的细微差异非常敏感。同一个需求，换一种表达方式，可能会得到完全不同质量的回答。描述越具体、越有场景感，AI 越能「代入」你的处境，给出更贴切的结果。

优化问法的几个方向：

换个角度：换一个切入视角重新描述需求

加上受众：明确说明内容面向谁

给出场景：描述一个具体的使用情境

设定限制：字数、格式、风格限定

角色代入：让虾站在某个角色的立场思考

4.6 给虾一个身份，它就更专业

「专家」功能：角色扮演是最简单的提质手段

WorkBuddy 内置了「专家」功能，提供了各行各业的预设角色——法律顾问、产品经理、数据分析师、营销文案……一键召唤，虾就会以该身份来回答你的问题。

本质上，这是在给虾设定一个「初始化角色提示」，让它的回答框架和专业用语立刻对齐对应领域的思维方式。使用专家角色的回答，在专业性和针对性上，效果会好得多。

4.7 给虾看例子，比说一堆要求管用

一个好的参考样本，胜过写十行要求

语言描述有时候难以精确传达你期望的「感觉」。这时候，最省力也最有效的方式是：直接把一个你满意的样本扔给虾，告诉它「照这个来」。

AI 更擅长”模仿”而不是”从零想象”。给它一个锚点，它就能在那个基础上发挥得更好。

4.8 善用多任务，别在烂上下文里死磕

不同的任务，开不同的会话

就像给每件事单独准备一张桌子，互不干扰，同时推进。写方案一个窗口、整理数据一个窗口、回邮件一个窗口，效率翻倍。

另一方面，当一个会话太长、虾开始”前说后忘”时，果断开新窗口，把关键背景简洁重述一遍。AI 的上下文窗口有限，对话越长能”记住”的越少。保持会话干净，才能让虾保持清醒。

4.9 易「虾」改，频繁备份和版本管理

虾可能“虾”改，改崩了就回退

WorkBuddy 再能干，也不是每次都稳。让虾帮你修改文档、方案、表格之前，先把原文件复制一份放好——哪怕只是在文件名后面加个「_备份」或者日期。

虾有时候会改过头：删掉你想留的内容、打乱原有的格式、或者越改越偏。等你发现不对劲，原来的版本可能已经覆盖掉了。

真正成熟的用法不是“希望它永远不出错”，而是：出错也不怕，因为你留了后路。

4.10 用户自动化，让虾自动干活

善用定时任务和自动化工作流，让虾 24 小时运转

WorkBuddy 支持自动化能力，你不必每次都手动触发虾。通过定时任务和自动化工作流，你可以让虾在后台静默地帮你处理那些重复性的日常工作：

⏰ 每天 9:00 自动生成工作日报

🧪 代码提交后自动跑测试

📊 每周汇总数据并生成报告

🔍 定期检查代码规范

📬 定期抓取并整理行业资讯

这才是 AI 助手的终极形态：不需要你每次守着屏幕，它自己就把事情干完了。

⚙️ 哪些工作适合自动化？

重复性高（每天/每周都要做）、规则明确（有固定模板或判断标准）、无需实时人工干预的任务——都是最适合交给虾自动化的场景。

4.11 学会偷懒 + PUA 虾

善用参考、激励 AI，把重复劳动统统外包

这里说的”偷懒”不是摆烂，而是把重复劳动全部交给 AI。格式化代码、写模板、整理数据这些机械性工作？统统丢给虾。

而”PUA 虾”的意思是——适当给 AI 心理暗示和正向激励，往往能让输出质量更上一层楼。别笑，这真的管用。虽然虾没有情绪，但这种「激励」会影响它选择的词语框架和回答的深度。

底层逻辑：你的精力应该花在”做决策”和”创造性思考”上，机械性的执行工作让 AI 代劳。这不是偷懒，是让对的人（和AI）做对的事。

最值得装的 10 个零成本 Skill

如果你刚开始用 OpenClaw，我很建议先从不用额外配付费 API、装完就能体验到价值的 skill 开始。

对大多数小白来说，最烦的不是“不会用 AI”，而是刚装一个 skill，就先被 API Key、计费、各种平台账号劝退了。

现在装 Skill 这件事其实已经很 AI Native 了。最简单的方式，是直接把 skill 链接丢给 AI，让它帮你装。比如你可以直接说：

帮我安装这个 skill（附链接），并把它依赖的东西也一并装好，比如 uv、ffmpeg、node、npm、obsidian-cli 等；如果发现需要付费 API、API Key、模型下载或额外手动配置，请先明确告诉我，不要默认跳过。

这篇文章推荐的 10 个 skill，核心标准只有两个：小白能理解，以及不依赖额外付费 API。

有些 Skill 还是会需要装本地依赖，比如 uv、ffmpeg、node、npm、obsidian-cli，但这类通常都可以直接让 AI 顺手帮你一起搞定。

5.1 Agent Browser

安装名：agent-browser

仓库：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/agent-browser

网页从来都不是天然对 AI 开放的，尤其是那些必须滚动、点击、展开之后才看得到内容的页面。装上 agent-browser，WorkBuddy 就不再只有一张更聪明的嘴，而是拥有一双能真的去点网页、翻页面、截屏、读内容的手。

这件事的意义比看起来大得多。

以前那种“文本接口拿不到、必须点进去、滚动完、甚至需要先展开内容才能看”的页面，AI 是无能为力的。装上这个 Skill 之后，一些原本不方便直接读取的小红书页面、公众号文章、后台管理页、帮助中心、活动页，终于可以通过浏览器路径被 AI 实际访问和整理。

它解决的不是“搜不到信息”，而是“信息明明在网页里，但 AI 以前碰不到它”。

5.1.1 使用场景

读网页，但页面必须滚动、点击或展开

自动截图某个页面

检查按钮、表单、页面结构

进入网站后抓取指定信息

5.1.2 应用案例

使用Agent Browser打开这个网页链接https://mp.weixin.qq.com/s/PIOh_aXVuNUT27G5UoKCkw，帮我把标题、核心观点、结构和最值得关注的 5 个信息点整理出来。

可以看到 WorkBuddy 正在模拟人类阅读这篇文章

最终给出了非常到位的总结和文档

5.2. 办公文档四件套：PDF / Word / PPT / Excel

仓库：

PDF ｜ DOCX ｜ PPTX ｜ XLSX

大部分人的工作核心，其实就是每天在改文件。

别人发来一个 PDF，你得抽表格；领导丢来一个 Word，你得排版成正式文档；同事给你一个 PPT，你得重做结构；客户甩来一份 Excel，你得清洗数据、补公式、做结果。真正吞时间的，往往就是这些文件格式本身。

对普通用户来说，更顺手的其实是文档四件套：pdf、docx、pptx、xlsx。

更关键的是，这四个 Skill 主要走本地工具链和文档处理库，不会再额外塞进一层新的付费 API。

5.2.1 使用场景

它们最有价值的地方也很直接：遇到什么文件，就用对应的 Skill 处理什么文件。

pdf：抽正文、抽表格、做 OCR、拆分合并、处理表单

docx：生成正式文档、整理结构、补目录、补页码、处理批注和修订

pptx：读取现成幻灯片、总结每页内容、压缩结构、重做 deck

xlsx：清洗表格、补公式、整理列、输出汇总版结果

5.2.2 应用案例

下面直观的来看看这四大 Skill 的能力：

使用PDF / Word / PPT / Excel skill各自创建一个对应格式的文件，我现在需要展示你的办公能力，文件内容你自己添加合适的

5.3. Local Whisper

安装名：local-whisper

仓库：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/local-whisper

中文用户手里其实有大量“沉睡信息”是音频。

会议录音、微信语音、访谈素材、课程回放、播客片段，这些内容不是不重要，而是太难处理。你知道里面有信息，但又不想自己反复听，更不想为了转个文字再去配一堆 API。

local-whisper 好用的地方，是它把语音转文字这件事拉回了本地。模型下载完之后就能离线跑，不需要额外付费 API。对普通用户来说，这意味着“音频终于变成能继续加工的材料”，而不是永远躺在文件夹里。

5.3.1 适合场景

会议录音转文字

访谈素材整理

课程音频提取重点

把语音备忘录变成行动清单

5.3.2 应用案例

帮我把2384e2002bc3666f30b1a252e1dfe679这段中文音频转成文字，再基于转写结果整理成一个概览

5.4. yt-dlp-downloader

安装名：yt-dlp-downloader

仓库：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/yt-dlp-downloader

很多有价值的内容，不在文章里，而在视频里。

问题是视频天然不适合快速处理。你想保留一段 B 站内容、抽出其中的音频、拿到字幕、再让 AI 帮你总结，过去往往得切好几个工具。对普通人来说，这种操作链太长了，最后大概率就是“算了”。

yt-dlp-downloader 把这个链路打通了。它不只是能下载 YouTube，也明确支持 Bilibili 这类中文用户更常接触的平台。于是视频第一次不再只是“看完就过去的东西”，而是能真正进入你的知识流转。

5.4.1 适合场景

下载 B 站或 YouTube 视频

提取音频做二次整理

下载字幕

保存学习素材，交给 AI 做摘要

5.4.2 应用案例

帮我把https://www.bilibili.com/video/BV11MwXzyEtG/?spm_id_from=333.1007.tianma.4-2-12.click&vd_source=0e5a5abd004459fa9fbd8221ab8dfb49这个 B 站视频下载下来，优先保留字幕；然后根据字幕内容，整理成一份 5 点式摘要。

5.5. Web Search

安装名：web-search

仓库：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/web-search

只要问题里带着“最近”“最新”“现在”，单靠模型记忆其实就不够用了——模型的知识库往往在现在的半年到一年前，不会实时同步最新的知识。

web-search 的价值，不只是单纯把“搜索”塞给 AI，而是让 WorkBuddy 从“会说”变成“会先查再说”。这对小白尤其重要，因为很多误判都来自一个最基础的问题：用户以为 AI 给的是最新信息，其实它只是给了一个看起来像最新的信息。

装上这个 Skill 之后，查资料、找链接、看近期动态这件事，就从“靠记忆瞎答”变成“先查证据再整理”。

5.5.1 适合场景

查某个主题的最新资料

找最近的新闻和文章

做一个快速信息收集

先搜一轮，再让 AI 帮你归纳

5.5.2 应用案例

下面是我用 WorkBuddy 实际跑的

帮我搜索最近 30 天关于“AI 浏览器代理”的文章，筛出最值得看的 5 篇，并各用一句话告诉我为什么值得看。

5.6 Obsidian

安装名：obsidian

仓库：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/obsidian

你大概率会有这样一个痛点：明明已经有一套自己的知识库，但 AI 根本进不去，知识库散落在各个文件夹里，没有一个统一的地方，每次都要重新解释背景、重新粘贴资料、重新告诉 AI 你在做什么。

obsidian Skill 的意义，就是让 AI 直接进入你的第二大脑。不是临时帮你写一段话，而是能在你现有的笔记体系里读、写、搜索、整理。

对中文用户来说，这比很多“云端协作型 Skill”更接地气，因为 Obsidian 本身就是一套非常成熟的本地知识管理方式。

5.6.1 适合场景

把聊天内容整理进笔记

给旧笔记补结构

搜索 vault 里的某个主题

把零散记录归并成知识卡片

以后和 WorkBuddy 聊完后也可以让他随手建一个obsidian里的md文件记录刚刚干了什么，方便写日报周报

5.6.2 应用案例

帮我把 WorkBuddy 文件夹下今天新建的文件夹的内容读取一下，然后把每一个文件夹下的内容梳理成一个独立的md放在obsidian文件夹下，在obsidian文件夹下创建一个以今天日期命名的文件夹汇总这些md文件，方便我写日报

可以看到今日工作情况已经被收录成md文件，WorkBuddy 可以直接读取，还可以和后续文件形成知识图谱，实现知识的复利。

5.7. Skill Scanner

安装名：skill-scanner

仓库：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/skill-scanner

Skill 生态越繁荣，越需要一个常识：第三方 Skill 本质上就是别人写的代码。

这一点如果不说透，普通用户很容易被“好像很好用”四个字骗进去。等真的安装了，才发现里面有奇怪的脚本、硬编码路径、可疑依赖，甚至可能带来隐私和安全问题。

skill-scanner 的价值，不在于让 AI 更强，而在于让你别装错东西。它相当于给整个 Skill 生态加了一道安检，尤其适合放在“新手第一批必须知道的 Skill”里。

5.7.1 适合场景

安装某个新 Skill 之前先扫一遍

检查是否存在可疑依赖

排查是否有硬编码私人配置

给自己一个最低限度的安全感

5.7.2 应用案例

你不需要刻意强调使用这个 Skill ，安装后，WorkBuddy会自行调用，并且给出一个审计报告。

比如，下面是安装 websearch 时给出的审计报告，先审计，后安装，安全感满满

5.8. self-improvement

安装名：self-improvement

仓库：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/self-improvement

用龙虾最消耗耐心的体验之一，就是同一个坑反复踩。

今天提醒过一次，明天又忘。刚刚改对的流程，下次又绕回老路。问题不一定出在模型能力，而可能只是因为系统里没有一个“把经验沉淀下来”的机制。

self-improvement 正是在补这一块。它让 AI 能把错误、修正、经验和更优做法记下来，后面再遇到类似任务时，先回顾再动手。

它的价值不是第一分钟最亮眼，但会在第十次任务时拉开差距。

5.8.1 适合场景

记录一次任务失败的原因

沉淀用户纠正过的偏好

总结某类工作的最佳做法

避免 AI 在同样的问题上反复翻车

这个 Skill 同样是装上后无需明文调用，WorkBuddy 会默默记住你的偏好，自己的错误，让自己越来越聪明。

5.8.2 应用案例

例如：新开一个对话，说我是湖北人，不爱吃辣，在另外一个对话中，WorkBuddy 依旧记得我的信息。

5.9. Find Skills

安装名：find-skills

仓库：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/find-skills

Skill 一多，真正拉高门槛的往往就不是安装动作本身，而是选择成本。

生态一大，反而更难开始。你知道自己“好像想让 AI 干某件事”，但你未必知道这件事在 Skill 世界里叫什么。结果就是搜半天、比半天、最后还是没装。

find-skills 像一个 Skill 商店里的懂行导购。你只需要讲需求，它帮你把候选找出来，再解释各自差别。对于刚入门的人来说，这比盲搜靠谱得多。

5.9.1 适合场景

不知道某个需求有没有现成 Skill

想让 AI 先做一轮筛选

快速了解几种候选的区别

避免在 Skill 海洋里瞎逛

5.9.2 应用案例

下面来测试一下这个 skill：

我是一个产品经理，帮我找一些适合我的skill

可以看到 WorkBuddy 成功调用这个 skill ，并且给我推荐了很多我没有安装的 skill

5.10. Frontend Design

安装名：frontend-design

仓库：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/frontend-design

很多 AI 生成的页面，AI 味太重——经典蓝紫渐变，圆角边框，千篇一律。

结构看似完整，细节却都很虚：排版平、配色普通、层次弱、审美没有明确方向。结果就是你明知道它省了时间，但又不愿意真的拿去给别人看。

frontend-design 的价值，不是让 AI 会写 HTML，而是让它在做界面时更像一个有审美判断的人。它帮 WorkBuddy 补上的，其实是“设计感”这一层能力。

如果你的读者里有做产品、做网页、做落地页、做活动页的人，这个 Skill 很容易一试就留下来。

5.10.1 适合场景

做一个落地页或活动页

重做一个老旧后台页面

让 AI 先给出视觉方向

做一个看得过去、能演示的前端页面

5.10.2 应用案例

使用 Fronted design 帮我做一个 WorkBuddy 产品介绍页，要求首屏有强记忆点，整体风格不要像普通模板站，给我一个可以直接预览的前端页面版本。

直接把这段话贴给 AI

> 帮我检查当前 WorkBuddy 工作区里已经安装了哪些 Skills。先安装并使用 skill-scanner，对下面准备安装的 Skills 做一次基础安全扫描；如果发现明显风险、硬编码私人配置、可疑脚本、恶意依赖或高危行为，就先停下来告诉我，不要继续装。
>
> 如果扫描通过，再继续安装下面这些还没有安装的 Skills 到.WorkBuddy下：
> - agent-browser
> - pdf
> - docx
> - pptx
> - xlsx
> - local-whisper
> - yt-dlp-downloader
> - web-search
> - obsidian
> - skill-scanner
> - self-improvement
> - find-skills
> - frontend-design
～>
> 要求：
> 1. 只安装当前还没有安装的 Skills，已经安装的不要重复安装。
> 2. 安装时把每个 Skill 依赖的东西也一并装好，比如 uv、ffmpeg、node、npm、obsidian-cli 等，不要漏掉。
> 3. 每个 Skill 都先读取它自己的 SKILL.md / 安装说明，再决定依赖怎么装。
> 4. 如果某个 Skill 需要付费 API、API Key、模型下载或额外手动配置，请先明确告诉我，不要默认跳过。
> 5. 安装完成后，给我一份清单：已安装、刚安装、额外装了哪些依赖、还有哪些需要我手动配置。

真正好用的 Skill，不是那种看起来最厉害的，而是你装完之后，今天下午就能真的用起来的。

对普通用户来说，第一批 Skill 最重要的不是“能力边界有多高”，而是“能不能马上解决一个真实痛点”。

网页能不能直接读，音频能不能直接转，PDF 能不能直接喂，第三方 Skill 能不能放心装，这些问题一旦被解决，WorkBuddy 才会从一个会聊天的 AI，变成一个真的能替你干活的桌面搭子。如果后面还想继续往深处玩，再去碰 skill-creator 这类进阶 Skill 会更合适。那个阶段，问题就不再是“装什么”，而是“我想把什么能力，真正变成自己的能力”。

常见问题（正在补充中）

6.1 下载安装

6.1.1安装 Mac 版提示安装包已损坏

重启电脑再尝试安装，这是苹果电脑的一个共性bug。

原理为：从 DMG 拖拽到 /Applications 时，Finder 对 .app（实际上是个目录包）的处理是逐文件复制/覆盖（或合并目录），不是一次性原子替换。若某些文件被占用或系统/第三方进程在并发访问，就可能出现新旧文件混合的短暂不一致，触发 codesign/spctl 校验失败，被系统误判为“已损坏”。重启能解决，是因为释放了所有文件句柄并清空了相关缓存/状态。自动更新或者首次下载不会有这个问题的。

6.1.2 卸载旧版本重新安装或覆盖安装会导致数据丢失吗？

不会。重新安装原数据不会影响，但需要注意卸载方式，有的卸载应用会清除部分配置。

6.1.3 安装 Mac 版提示无法写入程序用户数据

（1）前往 /Users 文件夹修改权限为读写，

（2）进行共享与权限配置，将用户名设置为读与写权限。

（3）如以上方法无效，或有技术背景的同学，也可直接打开电脑终端执行命令，执行后重启 WorkBuddy

sudo mkdir -p ~/.WorkBuddy
sudo chown -R $(whoami) ~/.WorkBuddy
sudo chmod 775 ~/.WorkBuddy

6.2 无法登录

6.2.1 点击登录按钮没有反应

首先排查电脑是否设置默认浏览器，使用谷歌浏览器无痕模式登录。

6.3 无法更新

6.3.1 无新版本提示或点击检查更新报错

卸载当前版本，前往官网下载最新版本https://www.codebuddy.cn/work/。

6.4 跨端问题

6.4.1 配置和会话记录支持跨设备同步吗？

配置和会话记录储存在本地，不跟随账号跨设备同步。

6.4.2 在移动端可以发送/接收文件吗？

支持在 PC 端对话框发送文件、查看产物。计划推出主动推送文件到移动端对话框的功能。

6.4.3 在移动端可以发送图片或文件吗？

当前移动端支持发送文字信息、文件或图片，欢迎搜索腾讯WorkBuddy 小程序获得更好的移动端体验

6.4.4 自定义 Skills 在本地维护后，可以云端调用吗？

支持，可以直接上传到 WorkBuddy 中

6.4.5 支持服务器或容器部署吗？

暂不支持，仅限本地安装.

6.4.6 多端任务处理是分开的吗？

多端任务处理不分开，企微、微信消息可以在同一会话中，多个文件夹任务并行处理是分开的。

6.4.7 支持语音输入吗？

暂不支持，可以使用系统的语音输入暂时代替，该功能在规划中。

6.4.8 企微连接WorkBuddy能指定对话/工作空间吗？

暂不支持，建议直接下达指令，该功能在规划中。

6.4.9 PC端在线机制是怎么判定的？如何能在人离开电脑后保持连接？

保持设备开启 WorkBuddy 的同时，联网且未休眠，开启也锁屏不影响连接。

6.4.10 在两台PC上都装了WorkBuddy，但是企微的 WorkBuddy 只能连到其中一台机器上，怎么切换？（多个机器打开了WorkBuddy，微信或者企微对话的时候要怎么指定用哪个机器）

企微连接的是最后一个登录的设备（待确认）。

6.4.11 移动端报错 Local Agent Error: AGENTINVOKABLE CUSTOM MODEL NOT FOUND

建议重试或切换模型。

6.4.12 WorkBuddy 设置自动化任务后，企业微信并未收到相应的推送通知

bot 暂不支持自动推送，后续会支持。

6.5 工作空间

6.5.1 如何指定工作空间？

点击左侧新建任务，在对话框右下角选择文件夹处点击打开下拉框指定工作空间文件夹。

6.5.2 工作空间可以修改命名吗？

暂不支持，但可以修改任务名。

6.5.3 任务与工作空间区别是什么？

任务适用于快速新建项目，默认是用户级别的 Claw 文件夹目录，自动生成独立工作空间；工作空间适用于管理指定项目文件夹。

6.6 用户设置

6.6.1 怎么切换颜色主题？

左下角点击头像后在 浅色主题/深色主题 处切换。

6.6.2 怎么切换语言？

左下角点击头像后在语言处切换。

6.7 使用问题

6.7.1 Skills无法在对话框中引用怎么办？

进入左侧技能板块打开对应skill后，无需引用，在对话过程中WorkBuddy会自动读取。

6.7.2 如何导出日志？

在上方导航栏点击 帮助 – 打开日志文件夹 可以找到对应日期的日志。

6.7.3 连接不上Figma官方的MCP

Figma官方有限制，可以先试试腾讯设计 Ardot 新品体验 https://d.qq.com。

6.8 积分credits额度 / 计费问题

6.8.1 积分（credits）用量在哪里查看？

点击头像后再点击 积分余额进入看板。

6.8.2 如何提高积分（ Credits）额度

从CodeBuddy 进行采购：点击 https://www.codebuddy.cn/profile/plan 进行下单采购

**接入自有模型 API **

点击配置自定义模型

按照自己采购的模型供应商进行补充API Key 等信息

6.8.3 WorkBuddy的个人版、企业版有独立的收费逻辑么？还是跟CodeBuddy计费逻辑一样？

WorkBuddy账户与CodeCuddy是共用的。

6.9 性能和资源

6.9.1 报错 invoke model error / Cannot connect to APl / Invalid request parameters

模型资源紧张，建议重试或切换其他模型。

6.9.2 WorkBuddy运行时主要消耗哪些资源？

资源消耗以内存和带宽为主，占CPU较低；AI计算消耗在云端。

6.9.3 多任务并行时，是否会拖慢处理速度？

多任务并行时本地文件操作会竞争资源。

6.10 安全相关

6.10.1 系统架构如何保障全链路安全？

WorkBuddy 的做法不是“先运行再补救”，而是先把边界设好。它支持不同权限模式，也有安全中心，可以按需配置黑白名单，先决定哪些操作能做、哪些不能做。运行时又有安全沙箱做隔离，在操作系统层面识别操作意图并拦截高风险动作。简单说，就是先把规则立住，再让 Agent 在规则里工作。

6.10.2 Agent 运行时的安全风险要如何避免？

最常见的风险是有人用精心设计的提示词，诱导 Agent 做违规操作。WorkBuddy 对这件事做了三层防护：入口层先做输入清理和高风险命令拦截；运行层持续做上下文分析、隔离窗口和命令注入检测，敏感操作必须用户明确授权；兜底层用熔断机制在必要时直接中断。第三方 Skill 也不是装了就能用，安装前会先做安全扫描，检测恶意脚本和风险行为，通过后才可启用。再加上文件系统、网络、命令三类隔离，即使被诱导执行危险动作，也能把影响范围尽量压小。

6.10.3 与模型的对话数据会不会泄露？

这个问题重点看三个环节：存储、传输、使用。WorkBuddy 在这三段都有管控，目标是让数据流转可追溯、权限可控制。存储侧按场景提供策略，传输侧使用全链路 TLS 加密，使用侧遵循最小权限原则。另外还有文件删除保护，比如批量删除确认和删除进入回收站，降低 AI 误删导致数据丢失的风险。

6.10.4 如何确保身份认证与凭证安全？

在企业场景中，WorkBuddy 接入腾讯统一身份 OneID，支持 SSO 单点登录和多认证源对接；敏感操作会触发二次认证；权限按角色最小化分配，人员离职后可立即回收权限。个人场景下，OneID 也将逐步接入，基于“一人一 OneID”统一账号体系，支持一次登录多端免登，并做集中授权与风控管理。API 密钥和令牌通过操作系统原生密钥链加密存储，运行时按需调用，用后即销。

本文由作者：孔德远，WorkBuddy 产品经理授权发布于平台。

腾讯元宝什么都有，为什么用户还是想不起用它？

千秋折桂向轩辕 — Wed, 12 Aug 2026 02:25:23 GMT

元宝当前的问题不是能力不足，而是搜索、文档、创作、学习和社交等能力，还没有收束成一个高频、连续、难以替代的核心任务。腾讯真正的机会，也不是再增加一个 AI 功能，而是把内容、关系链和办公工具连接起来，让元宝从“全能聊天助手”变成腾讯生态中的 AI 执行入口。

打开腾讯元宝的应用介绍，会看到一张几乎没有空位的功能清单：AI 搜索、公众号和视频号信源、文档精读、写作、拍题、识图、录音转写、翻译、图片编辑、视频生成、代码运行、QQ 音乐、腾讯文档联动，还有正在公测的元宝派。

从产品供给看，元宝已经足够“全”。截至本文写作时，它在中国区 App Store 约有 23 万条评分，评分 4.1，在效率类排名第 6。2026 年 7 月正式发布的 Hy3 也已经接入元宝，腾讯强调它在推理、长上下文、工具使用和 Agent 等方向的能力提升。

问题随之变得更具体：一个模型更强、功能更多、生态资源也更丰富的产品，为什么还需要持续解释自己适合做什么？

如果元宝只缺某项热门功能，继续补齐即可。它现在面对的是尚未收束的用户心智：用户知道元宝能做很多事，却未必能在一个稳定出现的场景里立刻想到，这件事应该先打开元宝。

这篇文章不做没有统一条件的模型跑分，也不虚构亲测结论。我想根据腾讯公开资料、应用商店信息和 QuestMobile 的行业数据，讨论一个更接近产品决策的问题：元宝怎样才能把腾讯已有的内容、社交和办公资源，变成用户愿意反复使用的完整任务？

一、元宝已经很全，但“全能”不是一个具体任务

把元宝当前的能力重新分类，大致可以分成六组。

第一组是信息获取，包括联网搜索、公众号和视频号信源、热点查询；第二组是内容处理，包括文档阅读、总结、翻译和录音转写；第三组是交付物生成，包括报告、文案、代码、PPT、Word、Excel、PDF 和 HTML；第四组是学习辅助，包括拍题、错题分析和多轮讲解；第五组是多模态创作，包括生图、修图和视频生成；第六组是社交互动，包括语音对话、分享以及元宝派。

这套功能版图覆盖了大多数通用 AI 助手正在争夺的场景。对产品团队来说，它意味着元宝几乎总能对一项新需求给出回应；对普通用户来说，它也可能带来另一个结果：每项能力都有用，但没有一项能力足以代表整个产品。

“全能”是供给侧描述，说明产品能提供什么；核心任务是需求侧判断，说明用户在什么情况下会主动回来。两者并不等价。

例如，用户偶尔需要修改一张图片，可以使用元宝，也可以使用手机相册、修图软件或其他 AI 助手；用户需要总结一份 PDF，同样有很多工具可以完成；写一段文案、查一个问题、翻译一张图片，也都很难形成长期排他的入口。

单次结果即使不错，任务结束后也很少留下迁移成本。下一次用户仍然可以打开另一个产品。这类能力解决了“能不能做”，没有完全解决“为什么非要在这里做”。

观察几款头部产品的公开定位，这种差异会更明显。DeepSeek 长期把最新模型能力和深度推理作为主要认知入口；千问正在强调“回答聪明，帮你办事”，并把点外卖、订酒店、购物和政务等阿里服务放进产品介绍；豆包则把对话、内容创作、多模态和日常陪伴组合成更生活化的助手形象。

这些定位是否已经完全兑现，需要在统一任务下另行测试。但至少在传播层面，它们都在努力回答一个问题：用户应该在什么情境下想起我。

元宝目前更像一个不断扩建的 AI 功能超市。货架越来越丰富，却缺少一件进入商店就能想到的“主商品”。产品不必为此删除其他能力，但需要让它们围绕一条主要任务协同，减少首页和更新日志中的简单并列。

图1：当能力以“货架”方式并列出现时，选择成本会从产品转移给用户

一个能够支撑核心定位的任务，至少要满足三个条件。

首先，触发清晰。用户遇到某类问题时，不需要重新研究产品菜单；其次，任务重复，场景不是体验一次就结束；最后，使用过程会产生积累，历史材料、修改记录、协作关系或交付模板能够降低下一次使用成本。

按照这三个条件看，元宝当前大多数单点功能都能创造即时价值，但还不足以单独形成稳定心智。更现实的机会，是把几项能力组合成一条可以反复运行的任务链。

二、从 5000 万峰值到 900 万日常活跃，元宝需要回答留存问题

2026 年春节期间，腾讯通过社交传播和活动运营把元宝推到了一个罕见的流量高点。腾讯在业务材料中披露，元宝 2026 年 2 月的 DAU 峰值超过 5000 万。这至少证明两件事：腾讯仍然拥有强大的用户触达能力，元宝也能够承接大规模用户进入。

但峰值不是留存。

QuestMobile 在 2026 年一季度 AI 应用报告中提到，春节高峰过后，豆包 DAU 约维持在 1.4 亿，千问约为 3000 万，元宝约为 900 万。到了 2026 年 6 月，AI 原生 App 月活前三仍是豆包、千问和 DeepSeek，规模分别约为 3.82 亿、1.67 亿和 1.30 亿，元宝没有进入前三。

这些数据来自不同月份和统计口径，不能把 5000 万与 900 万直接相除，更不能得出一个精确的留存率。春节峰值可能受到红包玩法、传播节奏和统计时点影响，QuestMobile 也有自己的样本与活跃定义。

不过，把不同材料放在一起，仍然能够确认一个产品现象：活动帮助元宝快速完成了认知普及和用户获取，活动结束后的日常活跃则回到了另一条水平线。前者证明渠道有效，后者检验任务价值。

QuestMobile 的半年报告还提供了另一个侧面。2026 年上半年 AI 应用硬广投放 TOP10 中，千问和元宝的投放占比分别为 35.9% 和 32.8%，两者合计超过 68%。这个数据不能证明元宝投放效率低，因为报告没有给出元宝完整的获客成本、自然增长、跨端使用和生命周期价值；但它说明元宝仍在用很高的市场投入争夺用户注意力。

问题是，市场预算主要解决“为什么现在下载”，核心任务才解决“为什么下周回来”。

图2：巨大的流量浪潮能够带来尝试，退潮后留下的稳定任务才形成产品习惯

红包、品牌广告和社交裂变能把用户推到产品门口。用户进入之后，会尝试搜索、生成图片、问一道题，或者跟随活动完成一次互动。这些行为可以贡献新增和活跃，却不必然形成习惯。只有当产品持续承接一项真实任务，用户才会把偶然访问变成固定入口。

这也是通用 AI 产品增长最容易混淆的一点：模型能力、营销流量和产品留存处在三条不同的因果链上。

模型升级提高结果上限；运营活动扩大尝试人数；任务闭环决定用户是否愿意重复投入。三者当然会相互影响，但不能用其中一个替代另一个。一个产品在活动期获得巨大流量，不代表用户已经建立稳定心智；一个模型在评测中提高，也不代表普通用户第二天会多打开一次 App。

对元宝来说，当前更值得追踪的指标，不只是总 DAU 和功能使用次数，而是用户完成某类任务后的重复行为：有多少人保存了结果，有多少人继续修改，有多少任务进入腾讯文档或协作流程，有多少人在 7 天、30 天后因为同一类需求再次回来。

流量高峰证明元宝被看见过。能不能找到一条反复发生的任务，决定了它会不会被留下。

三、从搜索到交付：元宝需要一条能够连续完成的任务链

元宝现有功能中，AI 搜索、文档处理和 Agent 交付最接近一条可形成留存的主路径。它们分别对应任务的三个阶段：找到材料、理解材料、产出结果。

图3：生成一次答案并不等于完成任务。链路断开后，仍然需要用户搬运材料、补充上下文和修复交付物

先看 AI 搜索。公众号和视频号是元宝明确强调的腾讯生态信源。与只抓取开放网页相比，这些内容能够补充大量中文经验、行业观察和垂直领域信息。这是真实差异，但它目前更像输入优势，还不是完整产品优势。

用户搜索的最终目的通常不是得到一组链接。做行业研究的人需要比较多篇文章的观点，识别引用关系和时间差异；准备方案的人需要把材料转成结构、判断和证据；普通用户也可能需要把搜索结果保存、分享或继续执行。

因此，判断 AI 搜索价值不能只看答案是否流畅，还要看来源能否打开、观点能否追溯、不同来源是否被正确区分，以及结果能否无损进入下一步。搜索如果停在一段生成文本，腾讯独家信源只能提高第一次回答的丰富度，难以形成持续工作流。

再看文档处理。元宝公开介绍支持 36 种文件类型，也强调文档总结、翻译和多文件处理。对于临时阅读任务，摘要本身已经有价值。但真实工作往往不会在摘要结束：用户还要核对数字、比较多份文件、补充背景、形成观点，再把结果写成报告或方案。

这时，产品体验的关键从“读懂一份文件”变成“保持整个任务的上下文”。如果用户每次切换材料都要重复说明目标，模型完成一次回答后就丢失修改记录，或者结果导出后无法继续迭代，文档功能仍然只是更方便的单次工具。

Agent 交付把问题向前推进了一步。腾讯称 Hy3 已用于元宝，元宝 Agent 可以生成 PPT、Word、Excel、PDF 和 HTML 等交付物。与传统对话相比，Agent 不只输出建议，而是尝试把内容组织成可以交付的文件。

但“成功生成文件”和“完成用户任务”之间仍有距离。一份 PPT 能否直接用于汇报，要看结构是否符合受众、事实是否准确、页面是否可读；一份 Excel 是否有用，要看字段、公式和数据口径；一份报告能否交付，要看引用、格式、修改成本和责任边界。

所以，Agent 的核心指标不应该只是在多少分钟内生成了多少种文件，而应包括首次结果可用率、达到交付标准所需的纠错轮数，以及用户继续手工修改的时间。如果生成很快，返工仍然很长，产品只是把工作从“从零开始”改成“从一个半成品开始”。后者当然是进步，但不能把半成品当成任务已经完成。

把搜索、文档和 Agent 放在一起，元宝可能形成一条更有辨识度的路径：从腾讯特色内容和用户材料出发，完成多来源研究与判断，再生成能够进入真实协作的交付物。

这条路径的价值不来自某一项能力绝对领先，而来自任务能够连续。用户不需要在搜索工具、文档阅读器、聊天助手和办公软件之间反复复制；模型也能持续理解目标、来源、修改和交付对象。

一条核心任务链是否成立，可以用四个问题检查：用户有没有明确的触发情境；产品能不能从输入走到可用结果；过程中的材料、判断和修改能不能积累；下一次继续使用元宝是否比更换工具更省成本。

如果四个问题只能回答第一个，产品拥有入口；能回答前两个，产品完成了一次任务；四个都能回答，才可能形成留存和壁垒。

四、腾讯生态是优势，但目前更像资源清单，而不是完整闭环

谈元宝时，很容易把“腾讯生态”当作一个不需要证明的优势。公众号、视频号、微信、QQ、腾讯文档、腾讯会议、腾讯新闻、微信读书和 QQ 音乐确实构成了其他单一 AI 公司难以复制的资源组合。

腾讯也在多个产品中分别部署 AI。官方材料显示，元宝可以使用腾讯生态内容；微信内出现了元宝联系人、搜索结构化结果、公众号和视频号评论区的 @元宝；腾讯文档使用 AI 提升内容生成与处理；腾讯会议提供 AI 相关能力；面向生产力和企业场景，腾讯还在推进 WorkBuddy 等 Agent 产品。

但资源丰富不等于体验闭环。生态真正转化为用户价值，需要一次任务在不同产品之间连续流动。

以公开内容研究为例，一条理想路径可能是：用户在公众号或视频号中发现材料，交给元宝进行多来源比较；元宝保留出处、时间和观点差异，生成一份结构化报告；结果进入腾讯文档，由同事批注和修改；会议讨论后，元宝继续根据决策更新版本，并保留前后变化。

图4：拥有内容、文档和关系资源只是起点；授权、任务状态和结果回流被连接后，资源才会变成闭环

这条路径中，模型只是其中一环。产品还需要解决内容引用、账号授权、跨应用跳转、任务状态、版本记录、协作身份和结果回流。任何一个环节断开，用户就要重新复制、重新解释和重新校对。

现在很多所谓“生态联动”仍停留在两个层面：一个产品可以调用另一个产品的内容，或者一个结果可以导出到另一个产品。它们减少了部分操作，却不一定保存任务本身。用户把答案导出到腾讯文档后，如果元宝不知道同事修改了什么、为什么修改、接下来要交付给谁，任务上下文仍然断在导出按钮处。

对 AI 产品来说，“能传文件”和“能续任务”是两种完全不同的整合深度。

前者解决数据搬运，后者要求系统识别任务目标、角色、权限和版本。只有后者能够产生持续积累：元宝知道哪些来源已经使用，哪些观点被否决，哪些格式符合团队要求，下一次生成才会更接近用户需要。

腾讯生态还存在一个无法回避的限制：关系链和私人内容越有价值，权限和治理成本也越高。

用户可能愿意让元宝读取一篇公开公众号文章，不一定愿意让它默认理解所有群聊；愿意把自己的文档交给 AI 总结，不代表同事也同意自己的发言被长期保存和调用。模型能否访问、数据保存多久、结果分享给谁、错误由谁修正，都需要清晰的产品机制。

因此，腾讯更适合优先打通边界清晰的公开内容和用户主动提交的材料。先证明“公开内容研究—多文档分析—交付物生成—腾讯文档协作”能够稳定完成，再逐步扩展到权限更敏感的关系和组织场景，风险更可控，用户价值也更容易验证。

元宝的生态护城河应该直接表现为任务成本下降：用户完成一件事时，少跳几次产品、少解释几遍目标、少重复几轮修改。

五、元宝派不只是社交功能，而是一次关系链 AI 化实验

在元宝所有新功能中，元宝派最能体现腾讯与其他 AI 助手的差异。腾讯把它描述为元宝内的 AI 原生社交群，将一对一聊天扩展为一对多的娱乐和协作体验。

把 AI 放进群聊并不难。难的是，它进入之后改变了什么。

第一种价值是娱乐互动。AI 可以参与聊天、生成图片、提供玩法，或者承担“养龙虾”这样的轻量互动。这类功能容易理解，也适合社交传播。它能提高新鲜感和短期活跃，但生命周期往往取决于内容更新和群体氛围。

第二种价值是信息整理。AI 可以总结长对话、回答共同问题、整理链接和文件。它减少了后来者翻阅消息的成本，也能帮助群成员快速恢复上下文。这比单纯参与聊天更接近稳定工具价值。

第三种价值是协作执行。AI 不只是总结发生了什么，还能识别分歧、确认目标、整理待办、提醒负责人，并把群聊结论转成文档、日程或其他结果。到这一层，元宝派才从“群里多了一个机器人”变成“群体任务多了一套运行机制”。

这三层价值不能混为一谈。娱乐互动可以制造活跃，信息整理可以节省阅读时间，协作执行才可能改变多人任务的成本。产品要知道自己在验证哪一层，否则容易用消息数证明协作有效，用群聊热度证明长期价值。

图5：群聊里多一个会说话的 AI 并不稀缺；能在正确时机整理分歧、确认任务并交付结果，才是关系链 AI 化的价值

元宝派也会带来新的体验负担。AI 如果频繁回复，可能让已经拥挤的群聊增加更多噪声；总结如果遗漏少数人的意见，会把模型的选择变成群体结论；不同成员对数据使用的理解不同，授权不能只由群主一次决定；AI 生成了待办，也不代表现实中的负责人接受任务。

因此，元宝派的关键设计不应是让 AI 尽可能多说话，而是让它在明确时机完成明确动作。默认保持安静，被 @ 或达到设定条件时再介入；输出结论时标注来源和不确定项；涉及分工和对外发送时要求成员确认；把“模型总结”与“群体决定”清楚区分。

腾讯关系链的价值最终要落在真实关系中：它能否降低沟通和协作成本，而不只是给元宝增加联系人。

如果元宝派只提供新奇互动，它会是一个有传播性的功能；如果它能让一次旅行计划、学习小组、家庭安排或项目讨论更快形成结果，它才可能成为元宝的核心任务之一。

六、如果重新确定优先级，元宝应该成为腾讯生态中的 AI 执行入口

元宝下一阶段不需要停止扩展能力，但产品优先级应该从“还缺什么功能”转向“先把哪一类任务做完整”。

我更建议它从一条边界清晰、价值可测量的路径开始：公开内容研究，多材料分析，生成交付物，再进入腾讯文档和会议协作。

这条路径不是最宏大的想象，却比较适合验证。

输入端，公众号、视频号、腾讯新闻和用户上传文档能够提供差异化材料；处理中，AI 搜索、长文档理解和 Hy3 Agent 可以完成整理、比较和生成；输出端，腾讯文档和会议可以承接修改、讨论和交付。这条路径主要依赖公开内容与用户主动提交的文件，不需要一开始就大规模调用私人聊天记录。

围绕这条任务，元宝至少需要完成四项产品调整。

第一，首页从功能陈列转向任务入口。

与其让用户先选择搜索、写作、文档或 Agent，不如让用户选择“做一份行业研究”“比较多篇公众号文章”“把资料整理成汇报”等真实目标。产品在后台组合搜索、文件和生成能力，用户不必先理解功能架构。

第二，从保存聊天记录升级为保存任务状态。

一个任务不只有对话，还包括引用材料、已确认判断、被删除观点、用户修改、交付对象和版本。元宝需要让用户看见这些状态，也允许用户纠正和删除。下一次打开时，产品应该能够继续任务，而不是要求用户重新描述整段背景。

第三，用任务完成指标替代功能点击指标。

产品可以记录首次结果可用率、达到交付标准所需的纠错轮数、人工修改时间、结果保存与协作比例，以及同类任务的 7 日和 30 日重复使用。功能使用量仍然重要，但它回答的是“用户点过什么”，任务指标才回答“用户完成了什么”。

第四，明确元宝与微信内 AI、腾讯文档和 WorkBuddy 的边界。

微信内 AI 适合低门槛触发和内容入口；元宝适合承接跨内容、跨工具的消费级任务；腾讯文档承接协作与正式内容；WorkBuddy 等产品处理更复杂的生产力和企业任务。这种分工能减少入口之间的重叠，避免多个产品同时声称自己是全能助手，最后由用户承担选择成本。

在此基础上，元宝派可以成为关系层的扩展。当单人任务已经能够稳定完成，再让用户把研究、计划或文档带入群聊，由 AI 收集意见、确认分工和推动结果。社交由此成为任务从个人走向多人的自然延伸，而非孤立的新玩法。

元宝拥有一组很少有产品能同时拥有的条件：自己的模型能力、微信和 QQ 的触达、公众号与视频号的内容、腾讯文档和会议的交付场所，以及长期运营社交产品的经验。但这些条件只有在一条任务里同时发挥作用，才会变成壁垒。

如果元宝继续把重点放在功能数量上，它会成为一个能力全面、随时可以被替换的助手；如果它能够先让一类用户在一类高价值任务上持续回来，网络、内容和工具生态才有机会逐步放大。

写在最后：全能只是能力描述，核心任务才是产品定位

元宝已经被大规模用户看见过，也已经具备搜索、文档、多模态和 Agent 等完整能力。腾讯需要证明的，不再是它能不能做出一个通用 AI 助手，而是这些能力能否被组织成用户稳定需要的产品。

活动拉来用户，模型提高上限，生态提供资源。真正连接三者的仍然是任务：用户带着什么问题进入，产品替他完成到哪一步，结果是否进入现实工作，下一次是否愿意继续回来。

元宝派代表关系链方向，Agent 代表执行方向，公众号和腾讯文档提供差异化的输入与输出。它们单独存在时只是功能；围绕同一项任务协同时，才可能构成其他产品难以复制的完整体验。

对腾讯元宝来说，下一阶段最重要的进步，不是让用户知道它还能做什么，而是让用户在完成一件具体事情时，首先想到它。

本文由 @千秋折桂向轩辕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

腾讯WorkBuddy火了，字节和阿里急了

IC实验室 — Tue, 11 Aug 2026 09:33:25 GMT

办公Agent正成为国内大厂的新战场，腾讯、阿里、字节十天内相继整合资源押注。WorkBuddy以月访问量2097万次领先，而豆包虽有3.82亿月活却面临转型挑战。本文解析Chat与Agent的本质区别，揭示办公Agent如何成为生产力工具，并探讨大厂竞争背后的战略逻辑。

办公Agent，已经成为国内互联网大厂的必争之地。

腾讯、阿里、字节，三家公司在短短十天内，几乎做了同一件事：结束赛马，把更多的资源押宝在办公Agent上。

7月20号，腾讯内部通知Qclaw并入WorkBuddy所在部门统一管理。

一天后，阿里整合了旗下多个产品，推出千问办公。

到了7月30号，字节将飞书团队并入了豆包。

有意思的是，在消费级AI应用上，豆包的月活是3.82亿，腾讯的元宝只有4984万，前者是后者的8倍。

但在办公Agent这个赛道上，WorkBuddy却以月访问量2097万次稳居第一，超过字节跳动Trae（1279万）和阿里QoderWork（788万）的总和。

明明在消费级AI应用上有着绝对优势，字节依然在内部做出这么大的调整，可见WorkBuddy确实给了字节很大压力。

这也侧面反映了，办公Agent，已经成为国内互联网大厂的必争之地。

接下来这场战争，会不亚于过去互联网时代任何一场大战。

原因也很简单，Chat时代已经结束了，以Chat作为AI产品的时代也迎来了终结。

这篇文章，我们就来讲清楚，这场大战背后的逻辑。

01

如果你关注AI的信息，想必经常能看到LLM、skill、harness、loop等等一堆名词。

但我们可以暂时不关注这些。只从应用产品来讲，我认为只用分成两个时间段：Chat和Agent。

在ChatGPT发布以后，大众认识大模型的方式，基本就是被一个对话框定义的。

我们输入一句话，它就回复一段内容。

让它改一下文案、简历，翻译一下单词，聊聊情感问题，乃至算命。

总之，大部分人对于这类产品的用法，更像是一个搜索pro max版。

我们负责提问，模型则负责生成答案。

这就是Chat阶段。

在这个阶段里，模型的能力，和产品体验的关系，可以说非常直接。

模型聪明一点，回答就准确一点。上下文长一点，就能阅读更多资料。推理能力强一点，复杂问题就不容易答错。

所以大家总爱用一些刁钻的问题去测试模型，比如经典的「我打算去100米外的洗车店洗车，我应该步行去还是开车去？」。

甚至为了更好地跟大模型沟通，人们还要学习如何优化prompt，也就是提示词。

前几年，一段准确的提示词甚至会被广泛复制。

可以说，随着大模型越来越聪明，这些沟通方式也在飞速进化。

不过这不是本期重点，有机会再专门讲一下。

总之，大众对AI产品的第一印象，基本就在「你问我答」上面。

这点从阿里给自己大模型取名叫「千问」就能看出来。这里我得吐槽一下，阿里这个取名，显然是对AI的判断，短视了一点。

豆包能在这个阶段脱颖而出，关键就在于她的产品更加拟人，更加接近于人们想象中的「聊天对象」。

正是靠着对于Chat类产品的深刻理解，豆包可以说是暴打其他类产品。

但问题是，聊天类产品，虽然有趣，但离生产力还远得很。回答问题，并不等于交付结果。

打比方说，我要去北京出差几天，要做规划。

我会问AI，哪些航班合适？哪些酒店性价比比较高？能否给我列一个时间表？

因为有海量的知识和信息，这些答案显然比过去百度准确多了，也更加高效。

但在这个过程里，我得到答案后，还是需要自己去订航班和酒店，需要把我的时间表，专门发给AI，才能帮我整理。

再比如我们日常工作里，希望AI给我分析数据、规划方案、制作PPT等等，都需要进行多个对话，由我把问题和资料发给AI，AI回答我怎么去做。

实际的工作者，依然是我。

Chat时代的AI，打个不恰当的比方，就是你被退婚以后空间戒指里的老爷爷。

他可以指导你修炼、炼丹，给你科普知识、答疑解惑，但是不能直接干涉你的修为。

是挂，但是不如系统挂。

这也就决定了Chat类产品商业化上的困境。

答案的价值很难计算，也没有什么护城河。用户今天可以用豆包，明天也可以用DeepSeek、千问和元宝。

只要回答的差距没有大到不可替代，切换成本就非常低。

而大模型每次回答都是消耗算力的。

传统的互联网产品是用户越多，广告和交易收入也就越高。但Chat类产品一直是c端用户越多，成本就越高。

至于像过去那样靠广告盈利，也很困难。

传统的互联网做广告依靠的是分发和流量，但AI产品相反，是信息提炼和整合，植入广告观感极差。

最后还是那句话，用户切换成本低。

另外说一句，这点从百度身上就能看出来。

你说百度的文心一言跟其他国产模型有代际差距吗？并没有。

但正因为在搜索时代，百度的竞价排名过于深入人心，导致进入AI时代，压根没有用户信任百度的模型。

大家都不信你模型给出的答案，怎么可能用你的产品呢？

总之，豆包3亿多月活固然厉害，但Chat类AI产品的月活，并不像过去互联网时代产品那样金贵。

02

而Agent，恰好能解决这个问题。

Agent，也就是智能体这个词，在万事皆可AI的今天，其实有点泛滥了。

很多产品里加个AI插件和按钮，就说自己是Agent。

我个人觉得，判断一款产品是不是Agent，有个很简单的标准。

那就是当我给它一个目标以后，它是否能自己理解、制定计划、调用工具，最后给我结果。

比如还是刚才出差的案例，我只用告诉它出差的时间、地点和预算需求等等，然后它就调取上下文，读取了我的日历、偏好，再调用工具，帮我锁定航班、规划酒店。

最后只发给我确认，然后机票、酒店出票，日程同步完成。

做报表和PPT也一样，我只提需求，它自己去读取我文件夹里的资料，然后分析，做好PPT，再放到指定的位置。

当然，这个过程里，它可能会误解我的需求，可能会卡在接口上，也可能做出一份完全错误的报告，关键的地方依然需要人来完成。

但是，人和AI的分工已经完全变了。

之前是AI说，人来做。

现在是人确定任务目标，AI来执行，人最后验收。

如果我们把大模型理解为一个大脑，Agent主要则是给这个大脑装上了眼睛和手脚。

眼睛就是上下文，它需要知道哪些信息、数据、资料和当前的任务有关。

手脚则是工具，它可以去操作浏览器、读取文件、运行代码等等。

这些东西组成了基本的Agent。

在这个基础上，再给它开放权限、加入各种技能、引入到公司的工作流中等等，相比Chat时代类似顾问的角色，Agent完全就成了生产力工具。

而一旦成了生产力工具，市场就必然愿意付费了。

最先把这条商业化路径跑通的，是编程。

用过这些Agent的，比如WorkBuddy、Trae或者Codex的朋友，应该都会发现一个有意思的现象，就是这些Agent的界面非常相似，都是三栏布局。

左侧是文件夹，中间是工作区，右侧是产物展示。

最早将这个界面发扬光大的是Cursor。

简单来说，Cursor就像是程序员的Word，而Cursor在旁边放了一个AI编程助手。

你只需要告诉它「我要改什么」，它可以直接阅读项目、修改代码、排查错误等等。

但是Cursor本身没有强大的模型，它只是一个优秀的壳。

转折点发生在2024年6月，Anthropic发布了Claude 3.5 Sonnet。

这个模型在编程方面碾压了当时的GPT-4o。Cursor+Claude 3.5 Sonnet的组合，直接让写代码的体验从「人工智障」变成真正的帮手。

正是这个组合，不仅让Anthropic靠着天量的API调用赚翻了，更向全行业证明了编程在商业上的价值，同时也让这种三栏界面+大模型的组合，成了后面办公Agent的标准范式。

因为说到底，不管是编程，还是写作，还是制作PPT，工作的底层逻辑是非常相似的。

现在市面上各种售卖如何使用WorkBuddy的课程，其实不如理解这个逻辑，很简单就能上手这些办公Agent。

至于为什么是编程最早被验证，一个原因当然是程序员天然离AI最近，最容易理解这套逻辑。

另一个是相比文章写得好不好，PPT做得漂不漂亮，编程的目的更容易被判断。

当编程Agent开始节省了程序员的大量时间，订阅费就不再像Chat的问答模式那样难以解释。

企业和用户购买的不再是聊天，而是可以计算的生产力。

这个就是Chat和Agent在商业上的根本差别。

当然，Coding Agent对于模型能力的要求非常高。

但是对于办公Agent来说，其实未必每一项工作，都需要最顶级大模型的复杂推理。

大多数办公任务，可能就是整理文件、把会议纪要变成任务清单、写写周报、核对表格数据、批量处理资料、制作PPT等等。

这些工作不容易，尤其是一些涉及业务判断的地方。

但是，这其中其实存在着大量重复性、标准化的步骤，最后人只需要验收就行。

所以对于这批任务来说，只要一个模型能跨过基本线，能做到找到文件、操作软件，然后交付结果，那么产品和生态的权重，就会快速上升。

而这里，就是办公Agent角逐的战场。

03

WorkBuddy其实就是个很好的案例。

腾讯的大模型是混元，但WorkBuddy却不是混元团队独立做出来的，而是起源于腾讯云开发AI代码助手的团队。

这个产品最早叫CodeBuddy，但是团队发现公司很多人并不拿它写代码，而是用来办公，于是把架构平移到了WorkBuddy，并在今年3月公测，很快就占领了办公Agent市场。

腾讯能这么早转型成功，其实我个人觉得，相反跟它的大模型没那么强有关。

腾讯最早推出元宝的时候，混元这个模型就还非常不成熟。

所以等DeepSeek-R1大爆的时候，元宝很快就接入了DeepSeek，迎来了一波产品增长。

腾讯不需要死守着自家模型，相反可以为了产品的增长，欢迎接入更多的模型。

在编程领域也一样。

编程当然是个非常诱人的市场，但程序员离AI最近，工作对智能要求最高，所以非常追求顶级模型。

从最初Cursor和Claude的合作就能看出来，程序员最终会跟着Claude走，而不是留在Cursor。

因为模型不强，腾讯也压根没啃下什么编程市场，基本都是内部使用，所以转型成办公也没什么压力。

最终，WorkBuddy出现，采取了支持多种模型的产品形态。

简单来讲，腾讯打造出了一个不错的身体，并且允许用户随意切换脑子。

这个方向，意外成为了腾讯最擅长做的事，可以说是腾讯的甜蜜点。

为什么这么说呢？

因为现在大模型能力可以说是日新月异，很快大部分模型就突破了大多数人办公需求的基本线。

大脑可以外接，但是对身体来讲，整个生态未必能速成。

办公Agent所需要的人跟人的连接、知识库、文档功能等等，恰好腾讯全都有。

甚至腾讯文档这种我觉得半死不活的产品，在接入办公Agent以后，都可以救一下。

04

其实目前腾讯的生态，跟谷歌是最像的。

谷歌账号是很多软件的登录账号，微信也是。

谷歌有谷歌文档，腾讯也有。

谷歌有NotebookLM，腾讯有ima。

谷歌的大模型Gemini现在处于掉队状态，诶，您猜怎么着，腾讯的混元压根也没跟上过。

唯独就是，谷歌在开发Agent产品上，实在太慢了。

字节在这点上，跟腾讯刚好有点相反。

豆包当然是很有优势，3.28亿月活，在C端市场可以说秒杀元宝，是个非常巨大的入口。

同时呢，字节的seed模型、飞书、火山引擎等等，生态完全不输腾讯。

但豆包有一个问题就是，它在Chat时代太成功了，以至于大部分已经将它定位成一个Chat产品。

过去几年，豆包在聊天陪伴、实时语音等等这些轻量玩法上，做得非常成功。

包括在市场覆盖面上，甚至很多老人都开始使用豆包。

他们也无所谓哪个模型，就是知道，有什么事情都先问一下豆包。

这些使用方式给豆包带去了巨大的日活，但是也塑造了它的产品心智。

那就是用户打开豆包，首先想到的是问它点什么东西，而不是交给它一个任务。

这个现象也体现在豆包收费以后。

今年6月，字节正式推出「豆包专业版」，但大部分用户都没理解这个产品为什么需要付费，以及专业版跟平时用来聊天的豆包有什么区别。

这也是为什么在7月底，字节急着把豆包和飞书大合并。

只有把飞书这个纯粹的办公产品，与豆包结合起来，才有可能在办公Agent赛道继续竞争。

在这点上，腾讯、阿里、字节，三家做出了共同判断。

那就是结束赛马，把所有产品、资源尽量收拢到同一个办公Agent上。

因为大厂发现，AI竞争的基本单位，已经变了。

Chat时代，模型团队只要交出一个更好的模型，前端产品就能很快感受到提升。

但在Agent时代，必须打通模型、工具、数据、权限和交付多个环节，才能变成用户想获得的结果。

因此，办公Agent的战争，也成了一场组织能力的总决赛。

三家都各有优势。

字节有最好的视频模型，有抖音、豆包的流量，有飞书的企业协作，火山引擎等等。

阿里同样也不缺。千问模型、钉钉的组织关系、阿里云企业用户，再加上电商、支付、本地生活服务等等，同样拥有非常丰富的任务工具。

腾讯的WorkBuddy暂时领先，本身又有企微和微信入口这个天然优势，当然微信最终会开放多少，是否愿意让Agent完全接入（不算openclaw），还要另说。

所以三家谁胜谁负，还犹未可知。

05

办公Agent的爆火，也带动了网上各种课程。

现在乱七八糟教你怎么用WorkBuddy的，用Codex的，卖skill的等等，动不动就是「惊呆了」，「颠覆行业」，「必须学会使用这个」。

我这里其实也想分享三个经验，只针对还没怎么使用这些AI工具的，大家姑且一听：

第一，不管哪家的办公Agent，先下载一个下来用用。

大部分办公Agent的操作大同小异，用会一个，其他自然就会用了。

我并不想散播焦虑，但是在AI时代，掌握一下Agent的使用技巧，我认为还是有必要的。

第二，是下载一个Obsidian。

暂时不用去细究怎么使用，就记住它是你的知识库。

你和AI交流出的有价值的东西，交付出你认为日后可以复用的东西，先保存在Obsidian再说。

至于如何整理，完全也可以交给AI。

第三，不要买任何课程。

AI最好的地方就是你可以问它任何问题，包括如何使用它自己。

把自己的目的和工作内容告诉AI，让它帮你规划，比网上任何一节课都有用。

最后，WorkBuddy暂时的领先，意味着腾讯会在Agent时代，再次领跑吗？

我觉得未必。

或者换个问法。

Chat时代结束，但Agent时代就是终局吗？

真不一定。

我们可以看到的是，目前AI还处于一个高速发展的时期。

无论是大模型还是产品，都在以月度、季度的时间在迭代。

Gemini去年我还觉得是唯一真神，今年谷歌仿佛就成了AI圈外人。

从Chat到Agent，也不过意味着，我们从信息交互进入了任务执行的时代。

如果我们假设一个终局：

任何人类可以在电脑上完成的事，AI都能完成，并且完成得更好。

那么，AI最后可能就像是许愿机一样。

既无人关心背后的模型是什么，也无所谓调用什么工具。

只要告诉它，我要一条IC实验室的内容这一件事，它就几分钟内生产出来了。

或许到了最后的最后，甚至把电脑这个限定条件，都可以拿掉：

任何人类可以完成的事，AI都能完成，并且完成得更好。

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4步搭PPT Agent ：把PPT从3天压到1天

设绘闲人 — Sat, 08 Aug 2026 07:24:15 GMT

做PPT最痛的不是慢，而是跑完才发现方向错了，只能重来。本文作者通过反复翻车，总结出一套PPT Agent工作流：在廉价阶段和昂贵阶段之间设置确认节点，让AI在关键步骤停下来等你拍板。从需求梳理、提纲确认到风格定稿，每一步都卡住返工成本，最终将7页PPT的制作时间从3-5天压缩到1天。

我以前做一份7页的PPT要3到5天，最痛的不是慢——而是跑完才发现不对，只能从头再来。现在用上Agent之后1天就能完成。

这不是因为我换了什么神仙软件，也不是因为我学会了代码。

而是我在反复被PPT折磨中终于想明白了一件事：做PPT要的从来不是某个工具，而是一条在关键节点，肯停下来等你确认的PPT Agent工作流程。

而想明白这一切的过程，是从一次次痛苦的翻车之后开始的。

AI做PPT最大的坑：跑完才发现结果不对，只能重来

丢需求→等结果→验收→不满意→重来，是同一个坑

我试过直接让最强大的AI做一整套PPT——输入一句“帮我做一份工作汇报PPT”过去，然后等它一直执行到产出结果。

结果出来后一看：页数不对、内容跑偏、重点没抓住，整份只能重来。

时间花了，Token也消耗了，想改却只能从头再来。

问题出在哪？我觉得就处在AI输出的中途没有一个让你确认的机会。AI工具闷头跑完整个流程，你只能到最后有结果了才验收，而且还发现结果不对——这一切都晚了。

后来我在网络上到处找原因，发现不止我一个人踩这个坑。很多人让AI做PPT、做文档，都是同一个模式：丢需求→等结果→验收→不满意→重来。

哪怕这个AI很聪明，如果你不给它一套清晰的工作流程，它做出来的PPT效果就会很差。

这根本不是在用AI，这是在赌AI。许愿式的输出，只能得到抽象式的结果。

所以我就在想：能不能让它跑到一半时停下来，先把规划摆到我面前，我点头了再往下走？

能。为此我研究了一套工作流，但在讲怎么做之前，有一个比“怎么做”更重要的东西，得先说清楚。

先搞懂一件事：廉价阶段和昂贵阶段

什么时候改，成本最低

这条流水线的核心，不是四步操作，而是一个判断：什么时候改，成本最低。

我把做PPT分成两个阶段：

廉价阶段——动笔前的规划：大纲草案、目录结构、几页讲什么。这个阶段改一次，几乎零成本，改的只是几行文字。

昂贵阶段——成片已经做出来、排版已经导出了。这时候改一次，等于重做一遍。

大多数人的做法是：在廉价阶段不确认，到了昂贵阶段才发现不对，然后承受重来一遍的代价和这一遍能不能达到要求的未知。

而我的做法是：在廉价阶段和昂贵阶段之间，卡一道“确认节点“——规划摆到你面前，你点头了，再往下一步走。修改的代价，始终控制在最小。

这个判断，不光适用于做PPT Agent Skill，凡是“前期有规划、后期要执行”的事，都值得在这中间加这么一道“确认节点”。

下面要讲的四步，每一步的内核，都是这一道确认节点的落地方式。

第一步：让AI跟你聊清楚

先别急着做，把需求问明白、料备齐

很多人让AI做PPT，第一句就是“帮我做一份XX的PPT”。这恰恰是反例。

为什么是反例？因为你给AI的是指令，但AI需要的是上下文。

指令是“做一份PPT”——AI只能猜你想长什么样；

上下文是“讲给谁听、核心传达什么、大约几页、风格偏正式还是轻松”——AI有了这些，才不用猜。

所以，这步我们应该怎么干，我让AI先切换成一个“教练”的身份，它不急着动手，先追着连环问。

它问的就是那些你平时不会主动说、但AI必须知道的信息：你最终想表达什么？讲给谁听，想让他收到什么信息？你的亮点在哪里？你的数据里，哪些是重要的？资料你都备齐了吗？……

资料不全，它还会追着你要——你丢给它大纲、文案、图片都行。这一步做的事，在AI领域叫上下文收集——说白了，就是先把需求问明白、料备齐了，再动手。

问完一轮，它会把你的资料整理成一份“内容要点”——主题是什么、核心观点、讲给谁听、想要什么调性、资料齐不齐，然后，停下来等你点头。

这一停，就是我说的第一道确认节点：内容方向确认。它的意义不是“让你看看”，而是——动手前先把方向敲定，防的是后面的整体返工。

我自己的体会最直接：脑子里的想法是散的，是它一遍遍追问，把方向理清了、料备齐了，我再点头确认——所以我才敢说那句“你只管拍板”。

我也在这儿翻过一回车：一开始没说清这份PPT讲给谁听，它做的内容方向就跑偏了。后来学会一上来先锁定——讲给谁、核心讲什么、调性偏哪种。这个教训，最后被写死进了流程。

第二步：规划提纲确认

散装内容，先变成骨架，改的只是几行字

根据你上一步确认的内容要点和资料，AI会确定总页数，列出每一页的标题和核心内容——每页2到3个要点，要点之间怎么递进也理清楚。

内容方向定了、料也齐了，这才是真正把散装内容变成PPT骨架——在AI领域，这叫结构化：把散的想法拆开、理顺，重组成有逻辑、有条理的框架。

然后，PPT Agent Skill会把这份提纲摆到你面前，明确告诉你：“这是一份初步提纲，看看哪里要改。”

你觉得要点不对就调、章节顺序不对就挪——改完它再拿新版给你看，有意见就继续改，没意见才点头确认。

这个过程可能来回好几轮，直到你完全满意，初步提纲才正式成为最终提纲，PPT Agent Skill才往下一步走。

这一道就是我说的第二道确认节点：最终提纲确认。

它最大的价值就在这个“来回”——提纲改一次，改的只是几行字，这时候返工，几乎零成本。

我也在这儿翻过一回车：一开始没告诉它要做多少页，它做的提纲特别散——该合并的没合并，该拆开的堆在一起。后来学会一上来先给约束——大概几张、每章讲哪几个点、多余的细节不要。这个教训，最后被写死进了流程。

第三步：选定风格样式

出两页小样，成片前的最后一道闸

提纲敲定了，第三件事是选风格样式：版面调性、字号字体、配色、标题层级，统一一次性定好。

这时PPT Agent Skill会先问你有没有明确的偏好——是工作汇报类的偏正式，还是客户演示类的偏视觉，还是教学分享类的偏轻快。

你说得出，它就按你的来；你说不出，它就根据PPT的用途做分类化的模板推荐——工作汇报给工作汇报的样板，客户演示给客户演示的样板，不是一套模板硬套所有场景。

但样板再好看，你并没有真实看到效果。真正稳的做法，是让它先生成两页给你看。

比如，下面这个就是我PPT Agent Skill的产品介绍风格图demo。

然后，我觉得白色不够有质感，内容做一些调整，我又让它改成一个暗黑色demo给我看看：

这一道就是第三道确认节点：风格样式确认。别小看这两页小样——这是廉价阶段到昂贵阶段的最后一道闸门。错过这道，等成片全做完才发现风格不对，改一次就是重做一遍。

这一步我也有过翻车教训：生成出来的东西标题层级全乱着——一级二级混在一起，字号也飘。为什么？因为AI在猜你想要什么样，你没给它规矩。你以为“做一份PPT”是常识，对AI来说每次都是从零猜。

所以后面我提前给它“同步”了一套规范——一级标题啥样、二级标题啥样、内容区啥结构、字号多大。正式场合，还要把埋好的模板提前放进去。

说人话，就是给AI立规矩，比给AI提需求重要。

值得一提的是，这一步的产物是一份源文件——别看它只是个HTLM，它背后是把散装的想法正式落成完整的成片：大纲是骨架，这一步是把骨架长成肉体。

第四步：微调与交付——HTML编辑器

改字挪点，所改即所得

来到这一步，流水线就有了“手”。

这一步的核心，就是搭配一个HTLM编辑器。前面三步走完，你手上拿到的是一份HTML源文件——而HTML这个格式，恰恰是AI最擅长阅读和编辑的。

所以，我在这条PPT Agent Skill的工作流里，专门设计了一个能对HTML格式进行微调的编辑器。

这个编辑器里调用的工具，能干几件事：直接改字、微调语句、挪要点位置，改完直接写回HTML文件；满意了，按你的需求导出。你在这个编辑器里改一个字、挪一个要点，画面即时跟着变——所改即所得。

小改动秒完，大的再接着跟AI聊——再也不用像以往那样，退回原始PPT文件改完重新导图。

我自己最在意的关键点是：我必须明确知道自己改了哪。不像以往那种一键生成的黑盒——改完心里没底、不知道哪里动了哪里没动。

而这步还有个特别的地方——它本身就是一个独立入口。如果你手上本来就有历史资料（PPT、PDF），完全可以跳过前面三步，转成HTML格式后直接进编辑器微调导出。不同的输入走不同的路，但终点都通向这个编辑器。

而它还有一条写死的规矩：不替你自动导出，除非你明确说“发我”。交付之前，还必须经过你的整体确认——满意了，才导出PPTX。

这就是我说的最后一道确认节点：交付产物确认。前面四步的确认是“防返工”，这一步的确认是“防误交付”。

四步走完工作流

四道确认，是这条流水线的内核

整个PPT Agent Skill工作流都是让AI去执行交付，而且是用AI本身擅长的方式去做。

一句话收口：这条流水线的内核，从来不是AI多聪明，而是我在廉价阶段和昂贵阶段之间，加了四道确认。

我的结果：7页PPT从3到5天压到1天。不是我变快了，是返工少了。

“把折磨人的事，做成一条能安稳转动的流水线——让做PPT就像鱼在水里呼吸一样简单。”就是我对这个PPT Agent Skill的感受。

怎么用起来

从最小起步到进阶起步

如果你也想试试这条流水线，这里给你两个起步层级：

最小起步：下次让AI做PPT时，在需求后面加一句——“先给我一个大纲草案，我确认后再往下做。”就这一句话，就是最简单的确认节点。你会发现，光是这一步，返工就少了一大半。

进阶起步：如果你在用Cursor或类似的AI编程工具，可以按这四步搭一个简单的AgentSkill——让AI先问（上下文收集）、再生成提纲（第一道确认）、选风格出小样（第二道确认）、最后在编辑器里改（第三道确认）。核心不是工具多复杂，而是每步之间卡一道确认。

“不管你选哪个层级，记住核心就一句话：别让AI闷头跑完，在关键节点停下来等你说”行”。

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AI浏览器，还没火，就要被放弃？

克劳锐 — Sat, 08 Aug 2026 07:20:18 GMT

OpenAI 的 AI 浏览器 Atlas 上线不到十个月便宣告关闭，这一消息引发行业深思。本文从搜索入口变迁、用户迁移成本、功能差异化等角度剖析 AI 浏览器为何难以独立成军，并指出其能力正融入传统浏览器与 AI 客户端，成为无处不在的基础能力。

7月初，OpenAI浏览器业务负责人James Sun在X上发了一条消息：

旗下AI原生浏览器Atlas将于8月9日停用。

这款2025年10月上线的产品，曾被Sam Altman称作“十年一遇的机会”，结果存活不到十个月，且从头到尾只有macOS一个版本，Windows、iOS、Android均未推出。

图片源自X

过去一年，AI浏览器被讲成一个令人心动的故事：既然AI能替人搜索、阅读、写作，为何不直接打造一个从头为AI设计的浏览器？

故事虽动听，现实却泼了冷水。

海外市场，The Browser Company的Arc早已停止主动开发，团队转投新项目Dia；Perplexity的Comet一季度月活达到1800万，但因为定位过于专业，大众知名度始终偏低。

国内字节的豆包、阿里的千问、腾讯的元宝都在往浏览器和搜索框里注入AI能力，但“AI浏览器”本身始终未能成为热门品类。

目前，三家大厂仅豆包推出了独立的“豆包浏览器”，其他国内厂商推出的AI浏览器，更像给传统浏览器套一层AI外壳。

为何这个被追捧的概念，尚未火热就要被放弃？在「克劳锐」看来，根源在于搜索入口的变迁。

01 搜索护城河开始改变

近两年，传统搜索引擎的基本盘正快速瓦解。

一边是缓慢的侵蚀过程。小红书、抖音、微信内置搜索流量连年走高，大量用户养成站内直接检索资讯的习惯，传统搜索引擎市场份额被持续分流蚕食。

另一边的冲击更为致命。AI搜索重构了检索逻辑。过往是用户主动检索、逐条浏览网页链接；如今由大模型批量整合海量检索结果，直接输出完整结论给到用户。

这背后是用户需求的根本改变，大家更希望AI可以直接把事情办妥。

谁能兜住这个需求，谁就从工具变成了入口。而入口之争，本质就是下一个超级App之争。

因此，各家AI产品都在做桌面端、网页端，并拼命将AI能力嵌入自身体系内的搜索中。

阿里的做法是将千问的AI搜索集成进夸克；腾讯把元宝接入QQ浏览器和微信搜一搜。这两家本身拥有成熟的传统浏览器，便不再单独折腾AI浏览器。

字节略有不同，它没有自己的传统浏览器，于是单独做了豆包浏览器，用以补齐生态短板。

搜索的护城河，也开始从提供链接演变为替用户办事。谁能率先把办事做成闭环，谁就能承接下一波流量。

02 让用户换浏览器，门槛极高

那为何AI浏览器这波热潮，国内AI大厂很少跟风？海外的先行者又为何纷纷撤退？原因可以归结为两条。

第一，更换浏览器的成本太高。

Chrome、Edge、Safari、360浏览器、QQ浏览器等产品已被大量用户使用了太多年。书签、密码、历史记录、插件……已经形成了固定的使用习惯，除非新的浏览器有足够的压倒性优势，否则用户缺乏更换动力。

浏览器终究是工具，用户在意的是顺手，而非新鲜。与其迫使用户换新，不如将AI能力直接嵌入正在使用的浏览器中。

所以，Google将Gemini嵌进Chrome地址栏，Edge上线Copilot，国内浏览器也纷纷接入大模型，这条路显然更顺畅。

第二，独立AI浏览器能实现的功能，传统浏览器+插件、AI桌面端甚至能做得更好。

除了迁移成本高，更大的问题是独立AI浏览器的功能更像是锦上添花，远非雪中送炭。

以豆包浏览器为例，它的书签、密码管理等功能，与谷歌浏览器几乎无异。如果将搜索引擎换成百度或搜狗，它约等于就是个普通浏览器。

图片源自豆包浏览器

唯一的区别，就是右上角多出的“帮我总结”、“问问豆包”，右键还有划词翻译、总结、朗读等功能，但老牌浏览器通过插件同样能实现。

图片源自豆包浏览器

还有就是豆包浏览器的搜索引擎里，除了谷歌、百度、360、搜狗以外，还多了“豆包”的选项。

但切换到豆包后，我们发现新页面与豆包桌面端、网页版完全一致。那用户为啥非要多下一个浏览器呢？

03 夹缝求生，两头挤压

除了体验上没有足够多的亮点，更关键的是，AI桌面客户端日益强大。

豆包、千问、元宝等AI产品的桌面版均已内置网页读取功能，打开客户端。就能完成所有操作，用户只需下达指令，它便会自动搜索、总结、生成文件，浏览器仅作为被调用的工具之一。

这就意味着，传统浏览器在快速AI化，AI客户端则在快速浏览器化，独立AI浏览器反被夹在中间两头不靠。

既无存量用户优势，也无差异化功能亮点，生存空间愈发狭窄，Atlas下线，似乎也成了必然。

但OpenAI的探索也并非没有意义，因为Atlas的浏览功能并未消失，只是被拆分融入到三个地方：ChatGPT桌面应用、Chrome扩展、云端浏览器服务。过去10个月的探索，让它可以将AI浏览能力嵌入用户已有的每个场景。

这也意味着，浏览器作为独立目的地的时代正在落幕，但浏览作为一种能力却可以无处不在。

在AI时代，浏览器是一种功能，并非目的地，这或许才是AI赋予浏览器的最好归宿。它不再是一个需要专门打开的软件，而是任何操作背后悄然助力的双手。

04 结语

回到开头的问题：AI浏览器还没火就要被放弃了吗？

准确的回答是，被放弃的是“独立浏览器”这一产品形态，但并没有放弃AI对浏览体验的改造。

未来，AI能力会像水电煤一样，成为所有浏览器的标配，浏览这一动作也会从浏览器中剥离。

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

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再谈版本管理：如何做好内部产品的更新日志？

AI产品零度 — Sat, 08 Aug 2026 00:47:07 GMT

内部产品更新日志常被忽视，却直接影响用户信任。本文从触达、内容、发布机制三个维度拆解六种方案，强调后台管发布、前台管理解，并深入设计状态机与已读逻辑，为产品经理提供一套可落地的更新沟通策略。

最近在给某内部项目管理平台设计更新日志时，我遇到一个看起来很小的问题：新功能上线后，到底应该由谁告诉用户？

最直接的答案，是产品经理写一篇 Wiki，再发到飞书群里，由各业务接口人继续转发。这个办法在产品早期很好用，成本低、速度快，还能借助现成的组织关系触达用户。产品初期，我也是这么做的，但更新一多，问题马上就来了：群消息会被覆盖，接口人可能忘记转发，经过几次口头转述后，原本清楚的变化也容易变形。

我之前写过 App 版本更新管理，重点讨论版本号、发布包、灰度和强制更新。内部产品不太一样。它往往没有明确的“下载安装”动作，功能可能在用户毫无感知的情况下直接变化。研发说“已经发布”，产品说“已经通知”，但用户直到找不到原来的按钮时，才知道系统改过。

发布完成，不等于用户理解了变化。 这也是我重新思考内部产品更新日志的起点。

一、更新日志不是记录，而是一次产品沟通

很多更新日志写得像研发周报：修复若干问题、优化部分体验、新增某个接口。每句话都没错，但用户看完仍然不知道自己能做什么。

我理解的更新日志，至少要回答三个问题：发生了什么变化、这和谁有关、用户下一步应该做什么。 如果只是把需求标题复制过来，它最多算版本档案，还算不上有效沟通。

从产品设计角度，我会把更新日志拆成三个维度：

触达方式：用户在哪里知道有更新，是群通知、单点沟通、产品红点，还是自动弹窗。
内容承载方式：信息放在哪里，是 Wiki、静态页面，还是产品内可以长期查询的更新中心。
自动化程度：内容靠人工整理，还是由后台管理发布，进一步根据角色和行为进行推荐。

这三个维度解决的是不同问题。触达让用户看见，内容让用户看懂，发布机制让团队能够持续维护。少一条，更新日志都容易沦为一次性的运营动作。

对内部产品来说，更新日志本身也是一种产品运营。它把“系统一直有人维护、团队仍在响应问题”这件事主动展示出来。用户未必记得每一个版本号，却会从持续、清楚的沟通中判断这个产品是否值得信任。

所以，真正要设计的不是“把更新日志放在哪里”，而是如何让目标用户在合适的时间，以最低认知成本理解变化与自己的关系。

二、六种方案不是排名，而是一组工具

内部产品常见的更新日志方案，大致可以归为六种。它们看起来像一条从人工到智能的升级路线，但并不是越靠后就越好。

这里最容易误解的是人工通知。即使产品已经有更新中心，权限收紧、流程迁移、历史数据处理这类高风险变化，仍然需要产品或运营主动找到受影响的人。特别是内部重要的 VVVIP 用户们，某种程度来讲，私聊更新同步本身也是一个情感维系的媒介。所以，单点通知不是落后方案，而是重要变更的加急通道。

同样，产品内有了更新日志，也不意味着飞书群可以立刻停掉。一个成熟组合往往是：产品内模块负责长期沉淀和常规触达，群通知负责扩大曝光，人工单点负责高风险变化。三者分工不同，没必要互相替代。

三、先解决触达，再建设产品能力

选择方案时，我会先问三个问题：产品到了什么阶段，用户规模有多大，更新有多复杂。

产品刚起步时，用户少、更新也不频繁，先用 Wiki + 飞书群就够了。此时最重要的是建立发布后主动说明的习惯，而不是急着开发一套后台。为了每月一两次更新建设复杂模块，往往是把内容问题误解成系统问题。

当用户和更新频率开始增长，群通知的遗漏会越来越明显。这时可以增加产品内提醒和静态日志页，让用户既能被动收到，也能主动回查。遇到大版本或高风险调整，再补人工单点通知。

产品进一步成熟后，更新日志才值得成为正式能力：后台维护内容，控制立即或定时发布；前台提供固定入口、未读提醒和必要的自动弹窗；发布后还能下线、修订和重新发布。团队不再靠某个人记得“发一下群”，而是把更新沟通纳入版本发布过程。

这条路线不是固定里程碑。用户只有几十人，但角色差异和权限风险很高，也可能很早就需要单点通知；用户很多，但产品一年只改几次，静态页面也可能长期够用。成熟度决定可选能力，真实问题决定最终方案。

四、把一次设计思考做深：后台管发布，前台管理解

以我某次在内部项目管理平台的设计中为例，遇到的问题是更新信息散落、用户难以感知新功能，是最直接的问题。我更关心的是，怎样用最少的能力把内容生产、发布和阅读串起来。

后台不是一个编辑表单，而是一台发布机器

后台没有从智能生成开始，而是先处理最基础的管理责任：管理员维护发布日期和富文本内容，支持图片、GIF 或视频；日志可以保存为草稿，也可以立即发布、定时发布、下线和重新发布。

真正决定后台能否稳定运行的，不是编辑器有多少按钮，而是日志有没有清楚的生命周期。我把它收敛为四种状态：

操作按钮必须服从状态，而不是为了方便全部常驻。只有草稿可以删除，因为它从未进入正式发布链路；已发布日志只能下线，不能直接删除，否则用户看到过的内容和后台记录会突然消失。已下线日志仍然保留原发布日期，避免后来又创建一条同日期日志，把历史关系搅乱。

状态机的价值，是把“现在能做什么”和“操作后会发生什么”写死。前台按钮只是它的表现，后台接口也必须遵守同一套规则，否则隐藏一个删除按钮并不能阻止越权调用。

三个时间字段，解决三种不同问题

版本日志里很容易同时出现三个时间，如果不提前区分，列表排序、定时任务和审计记录很快就会互相打架。

发布日期：内容属于哪一天，用于前台日期导航和历史排序。
计划发布时间：定时任务应该在什么时候执行，只对定时发布有效。
实际发布时间：内容真正变成已发布状态的时刻，用于追溯操作结果。

保存和发布也必须分开。保存只更新内容，并保持当前状态；发布则先校验发布日期是否唯一、内容是否至少有一个标题和一段正文，再让管理员确认更新项、弹窗策略和发布时间。立即发布会记录实际时间与发布人；定时发布先进入等待状态，到点后再由任务转成已发布。

定时任务失败不能把日志假装成“已发布”。更稳妥的处理是保留定时状态，在下一次扫描时继续重试；任何操作接口失败，也保持原状态并提示原因。这样用户看到的状态才是事实，而不是一次按钮点击留下的乐观结果。

当前设计允许管理员直接修正已发布内容，保存后仍保持已发布。这对改错别字很省事，但也意味着修改会立即影响前台。如果产品进入强审计场景，我会把它升级为“已发布版本 + 修订草稿”，修订内容经过再次确认后才覆盖线上版本。先用简单规则解决当前问题，也要把它的上限写清楚。

前台不是展示全部内容，而是决定何时打扰

前台保留一个全局更新日志入口，有未读内容时显示红点。用户可以随时打开历史记录，但自动弹窗只看最新一条已发布日志：存在未读，并且这条日志开启了自动弹窗策略，才主动展示。

这个规则同时处理了两种矛盾：只做入口，用户可能永远不点；每次都弹，又会打断工作。我的取舍是把弹窗留给确实需要主动触达的最新变化，把其他更新留在入口中长期查询。已下线日志、尚未到时间的定时日志和历史日志的弹窗策略，都不能触发本次弹窗。

已读状态：服务端存真相，前台只缓存结果

已读状态没必要做成“每篇日志、每个用户一个永久已读标记”。这个模型数据多，解释也麻烦，而产品当前只需要知道用户是否错过了最新变化。

设计中只保留两个值：系统最新的已发布日志 ID，以及每个用户最近已读的日志 ID。前者大于后者，就显示未读红点；用户点击“我知道了”后，服务端把最近已读 ID 更新为当前最新日志。换设备、换浏览器时，系统仍能拿到同一个结果。

这里最容易偷懒的做法，是只把已读状态放在浏览器缓存里。它看起来省了一个接口，却会让用户换设备后重复弹窗，清理缓存后也会失忆。前台当然可以在一次会话中缓存查询结果，减少重复请求，但服务端记录才是已读状态的事实来源。

异常场景也要提前定义：日志或已读接口失败时，不自动弹窗，避免错误打断主流程；用户仍可以从入口重试。标记已读失败时，弹窗可以关闭，但服务端状态不会假装成功，下次进入仍按真实状态判断。

还有一个实现边界：用日志 ID 比较大小，前提是 ID 能稳定表达发布先后。如果系统使用 UUID 或允许重排，就应增加单调递增的发布序号，而不是把数据库主键偷偷当成业务时间。

内容必须站在用户动作一侧

后台能力再完整，如果写进去的还是需求编号和研发术语，前台做得再漂亮也没有价值。每条更新应优先说明：用户现在可以做什么、从哪里进入、这次变化解决了什么问题。涉及流程和权限变化时，还要明确谁受影响、何时生效、需要提前准备什么。

这套设计刻意没有加入独立媒体库、多语言、逐篇永久已读和智能推荐。不是这些能力永远没用，而是当前问题只要求先把发布与触达连起来。产品深度不等于功能数量，敢于写清楚这次不做什么，同样是设计的一部分。

五、智能更新中心，自动生成之后仍要有人负责

长期来看，更新日志可以进一步连接需求、代码发布和用户角色。系统在版本发布后自动生成候选内容，识别可能受影响的角色，再由产品审阅、修改和批准，最后按人群发布。不同用户只看到与自己有关的变化，无效信息会少很多。

但我不赞成让代码变更直接生成一篇日志并自动发给用户。代码只能告诉系统“哪里变了”，很难独立判断“用户为什么需要知道”“应该用什么语言解释”“这次变化是否值得打断用户”。自动化适合减少整理成本，不适合绕过产品判断。

要走到这一步，至少要先有稳定的角色和权限数据、清楚的版本发布流程，以及明确的内容责任人。否则所谓智能推荐，只是把一份未经判断的研发记录，更快地推给更多人。

最后的判断

内部产品不应该把更新沟通完全交给业务接口人。很多时候，接口人承担的是业务协同，不应该替产品长期维护功能解释。信息经过多次转述后产生遗漏、延迟和理解偏差，最后承担成本的仍然是用户和产品团队。

更新日志看起来只是版本管理中的一个小功能，背后其实是产品对用户的一项长期承诺：我不仅持续修改系统，也会主动告诉你为什么改、改了什么、接下来怎么用。

早期用 Wiki 和群通知并不寒酸，成熟后建设产品内模块也不代表一步到位。真正重要的是，每次版本发布时都有人回答同一个问题：这次变化，用户真的知道了吗？

作者：AI产品零度，公众号：AI产品零度

本文由 @AI产品零度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

让 AI 在 WhatsApp 里替商家接客户，这家公司年化收入 3500 万美元、增长 169%

张艾拉 — Fri, 07 Aug 2026 03:04:46 GMT

海外商家常因客户分散在WhatsApp、Instagram等多个渠道而手忙脚乱，Respond.io将这些入口统一到一个后台，用AI接待、筛选并转接高价值客户。其收入年增169%，秘诀在于按活跃客户而非坐席收费，以及精准的内容获客策略。

今天分享的这个产品，大家应该都很感兴趣，因为它和生意、获客直接挂钩：Respond.io，https://respond.io/

在国内，一家商家想在线上接待客户，通常离不开微信。

客户可以在公众号里看内容，在小程序里下单，加企业微信咨询，再通过微信完成付款。

无论中间经过多少环节，大部分行为都发生在同一个生态里。

海外商家面对的情况则完全不同：

客户可能在 TikTok 上看到广告，点进去用 WhatsApp 询价；过几天又在 Instagram 私信里追问；下单后通过邮件确认信息；遇到复杂问题，最后再打一个电话。

如果这些渠道分别由不同员工管理，商家很容易遇到几个问题：

最常见的是同一个客户，在系统里被当成三四个人；
销售不知道客服之前说过什么；
Instagram 上的咨询已经回复了，WhatsApp 上的问题却没人看到；
员工休息以后，广告还在继续带来客户，但消息要等到第二天才能处理。

Respond.io 做的事情，就是把这些分散的客户重新放回一个后台。

WhatsApp、Instagram、TikTok、Facebook Messenger、LINE、Telegram、邮件、网站客服和电话，都接入同一个系统。

AI 先回答问题、判断客户意向、记录资料，再把复杂或高价值客户转给真人销售。

截至 2026年6月，Respond.io 披露的年度经常性收入达到 3500万美元，同比增长169%，利润率达到30%。

公司服务 180 多个国家的 1万多家企业，每个季度处理超过 20亿条消息，并刚刚完成 6250 万美元 B 轮融资。

01 海外商家缺少一个统一的“微信后台”

Respond.io 的创始人杰拉多·萨兰德拉来自萨尔瓦多，先后在德国、爱尔兰、奥地利和香港生活过，曾经在 IBM、Google 和运动应用公司 Runtastic 工作。

在 Runtastic 工作时，萨兰德拉发现了一个很实际的问题。

客户经常通过 Facebook Messenger 询问产品和售后问题，但公司的正式流程仍然建立在邮件上。

员工只能让客户重新发送邮件，很多人嫌麻烦，直接放弃了咨询。

当时的 Salesforce、HubSpot 等客户管理软件，也主要围绕邮件、电话、网站表单设计。

即时通讯往往只是后来补充进去的渠道。

这种问题在东南亚更明显。

当地消费者不仅使用 WhatsApp，还可能使用 LINE、Viber、Telegram、Facebook Messenger 或 WeChat。

商家不能要求所有客户统一去某一个平台，只能到客户习惯使用的地方接待他们。

2017年，萨兰德拉与哈桑·艾哈迈德、雅罗斯拉夫·库德里茨基在香港创办 Rocketbots，也就是 Respond.io 的前身。

当时很多通讯软件甚至没有向企业开放接口，Respond.io 能正式接入的主要渠道只有 Telegram。

为了验证需求，团队还曾经反向研究一款没有开放接口的热门通讯应用，做出连接方案，卖给早期企业客户。

他们押注的是：消费者已经转向即时通讯，企业接口迟早会开放。

后来，WhatsApp、Messenger 等平台陆续开放企业接口，这个判断才真正变成了一门生意。

Respond.io 目前主要服务的也不是只收几十条消息的小店，而是员工规模约200 到 1万人的消费企业，尤其是汽车、医疗、教育、旅游、美容和零售公司。

这些行业有一个共同点：客户通常不会看完网页就直接付款。

买车前要问车型、配置、贷款和试驾；

做医美前要问项目、价格、医生和恢复期；

报名课程前要了解时间、老师和适合的人群；

预订旅行前还要确认日期、路线、签证和酒店。

一笔交易往往需要多轮沟通。

Respond.io 当前约 30% 的收入来自亚太地区，30% 来自拉丁美洲，20% 来自中东和非洲，北美与西欧合计只占 20%。

也就是说，它首先跑出来的地方，恰好是 WhatsApp 等通讯软件已经成为商业基础设施的地区，而不是企业软件最成熟的美国。

02 先做的不是AI，而是把客户消息放回“同一张桌子”

今天看 Respond.io，你可能会把它理解成一个 WhatsApp AI 客服。

但如果只有一个会回答问题的机器人，这家公司很难做到 3500万美元年化收入。

它真正搭建的是一套围绕客户对话运行的销售和服务后台。

第一层，是把入口接进来。

商家可以把 WhatsApp、Instagram、TikTok、Facebook Messenger、LINE、Telegram、邮件、网站聊天窗口和电话接入 Respond.io。

商家投放 TikTok 或 Instagram 广告时，也可以把广告按钮直接设置成“发送消息”。

客户点开广告后，不需要填写很长的表单，直接进入 WhatsApp 或私信对话。

第二层，是建立统一的客户档案。

系统会保存客户来自哪条广告、使用哪个渠道、问过哪些问题、上一次由谁接待、目前处于哪个销售阶段。

如果同一个人先在 Instagram 咨询，后来又通过 WhatsApp 联系，Respond.io 可以把两个档案合并，避免销售把他当成两个陌生客户。

这个功能看起来不复杂，却直接影响后续的销售过程。

销售接手时，不必再问一遍“您之前咨询过什么”；客服也能看到客户已经购买过哪些产品、是否投诉过、目前有没有未完成订单。

第三层，是把客户分给正确的人。

早期的 Respond.io 主要依靠固定工作流。

例如，客户先选择“售前咨询”、“订单问题”或“售后维修”；系统再根据国家、语言、产品、门店和员工是否在线，把消息分配给不同团队。

高价值客户可以直接进入专属销售的收件箱；普通问题先由客服处理；长时间没有回复的客户，可以在两天后收到一条自动跟进消息。

管理者还能看到哪些消息一直没有被回复、员工第一次响应用了多久，以及一段对话最终有没有解决。

第四层，才是现在的 AI Agent。

企业可以把产品资料、价格、常见问题、网站内容、PDF、Word、图片和演示文稿放进知识库，规定 AI 可以回答什么、不能承诺什么，以及什么情况下必须转给真人。

AI 不只是生成一句回复，还能执行系统动作：

询问客户的地区、预算、需求和购买时间；
把这些信息写入客户资料；
给客户添加“新客户”“高意向”“需要贷款”等标签；
把客户从“初次咨询”更新到“意向客户”或“准备购买”；
调用工作流发送产品手册、预约链接或付款信息；
通过外部接口查询库存、创建预约或同步其他客户管理系统；
把复杂问题转给真人，并留下对话摘要；
对明显的垃圾消息结束对话。

Respond.io 目前允许 AI 通过安全的网络请求调用外部系统。

比如“ AI 帮商家预约和收款”，更准确的理解是：

AI 在对话中识别客户需求，再调用已有的预约、库存或支付系统，或者把相应链接发给客户。

03 一次汽车询价，AI 可以具体做完哪些事

Respond.io 为汽车经销商提供的官方配置范例，可以看出这套产品已经细到了什么程度。

假设一名客户从 TikTok 广告进入 WhatsApp，只发了一句：“我想买一辆七座车。”

AI 不会立刻把所有车型和价格全部发过去，而是一次只问一个问题：

想看新车还是二手车？预算是多少？
准备全款还是贷款？有没有旧车置换？
希望去哪个城市或门店看车？

AI 可以把车型、预算、付款方式和置换信息分别写进客户档案。

如果客户需要贷款，系统把对话转给金融团队；
如果准备全款，转给销售团队；
如果只是维修或购买零件，直接进入售后团队。

转交时，真人看到的不是一句“有客户找你”，而是一份已经整理好的信息：

客户想看什么车，预算多少，计划怎么付款，是否有旧车，以及此前问过哪些问题。

如果客户同意到店，系统再触发试驾或到店预约流程；如果客户要求马上与真人沟通，AI 也不能继续阻拦，而要直接完成转接。

这相当于把销售助理在第一次沟通中完成的工作，提前交给 AI。

销售不再花大量时间回答“多少钱”、“有没有现车”、“在哪个门店”这些重复问题，而是把精力放在已经说明预算、车型和购买时间的客户身上。

04 AI 现在也能接电话，但还不是一个完整电话销售

Respond.io 已经把 AI 从文字消息扩展到语音。

目前，它可以接听 WhatsApp、Facebook Messenger 和网络电话的来电，支持 32 种语言。

AI 能自动判断来电者使用的语言，回答基础问题、收集需求，并根据客户要找的部门，把电话转给相应员工。

例如，客户说想了解价格，转给销售；询问账单，转给财务；需要售后，转给客服。

电话结束后，录音、文字记录和摘要可以继续保存在同一个客户档案里。

不过，这项能力的边界很明确：

目前 AI 只能接听来电，不能主动拨打；
单次通话最长3分钟；
通话过程中不能更新客户资料或触发外部系统，只能等通话结束后再执行；
真人不能在 AI 通话中途直接插话，只能由 AI 发起转接。

Respond.io 还明确要求，语音 AI 不能在电话里承诺已经完成预约，也不能处理付款。

因此，它现在更接近一个24小时在线的电话接待员：

先确认客户是谁、为什么来电、应该找哪个部门，再把电话交给真人，而不是独立完成一笔复杂销售。

05 第一款产品几乎没人要，公司差点倒在2019年

Respond.io 的三位创始人，组合也比较互补。

萨兰德拉负责产品增长和商业化；

库德里茨基曾在 Kodak Alaris 和数字广告公司 Xaxis 工作，主要负责运营和对话流程设计；

艾哈迈德是技术负责人，此前曾经创办巴基斯坦大型新闻聚合平台。

公司一开始并不是直接做 WhatsApp 客户管理。

团队先替大企业定制聊天机器人，后来把过程中积累的工具做成 Rocketbots 平台，希望企业可以自己搭建聊天机器人、连接客户管理系统，并在机器人和真人客服之间切换。

他们当时甚至提出了 “Botpreneur” 的概念，希望像培养 App 开发者一样，通过课程、工作坊和黑客松，培养一批制作聊天机器人的创业者。

这个方向听起来很符合当时的趋势，但市场没有按他们预想的方式发展。

2019年3月，萨兰德拉判断公司可能撑不过当年夏天。

三位创始人已经投入了大部分个人积蓄，第一款标准化产品上线后却几乎没有增长：

没有足够用户，没有明确需求，也没有找到愿意持续付费的客户。

团队最后一次调整方向。

他们把旧产品里还能使用的消息连接、客户管理和真人转接代码拆出来，不再要求客户先学会“搭建一个机器人”，而是做了一个更直接的产品：

让一家公司里的多名员工，可以共同管理 WhatsApp 客户。

新产品推出后，创始人感受到的变化很明显。

以前是团队不断解释产品有什么用；转型以后，客户已经知道自己遇到了什么问题：

WhatsApp 消息太多、员工共用账号困难、客户资料分散、交接混乱。

他们只需要提供一个可以马上试用的解决方案。

按照萨兰德拉后来披露的数据，这个新产品在 12 个月内做到 100 万美元年化收入，主要依靠自然增长，没有广告，也没有销售团队。

如果从 2017年公司成立算起，Respond.io 用了约 4年才跨过 100 万美元年化收入。

06 没有广告和销售团队，第一批客户从哪里来

Respond.io 早期的获客方法并不神秘，主要依靠两件事：搜索内容和用户自己试用。

它没有只写“客户沟通的未来”、“聊天机器人改变商业”这类宽泛内容，而是围绕商家正在搜索的具体问题写文章：

怎样申请 WhatsApp Business API？
一个 WhatsApp 账号怎样让多名员工使用？
如何用 LINE 做客户服务？
Viber 企业账号怎样开通？
Instagram 私信怎样自动分配给销售？

这些问题搜索量不一定像消费新闻那么大，但搜索的人通常已经遇到实际问题，距离购买软件很近。

比如，一个墨西哥汽车经销商搜索“如何让多个销售共用 WhatsApp”，进入 Respond.io 的教程，他读完就能注册试用。

Respond.io 还把产品反馈直接放进开发过程。

公司公开产品路线图，客户可以给希望增加的功能投票。

2022年，由于大约 30% 的客户来自西班牙语地区，大量用户要求增加西班牙语版本，公司随后完成本地化。

截至 2022 年，公司已经服务超过 1万家企业，每月处理 1.4亿条消息；

从 2020年初到 2022年，收入增长了 25倍。

公司把这段增长归因于产品自增长和内容获客，而不是大规模购买广告或建立庞大的地推团队。

这套方法也解释了它为什么先在亚太、拉美和中东获得客户。

这些市场对 WhatsApp、LINE 和其他通讯工具的需求很强，但当地可用的企业软件不多。

Respond.io 用英文、西班牙语等内容提前占据搜索入口，再让客户在线注册和试用，不需要先在每个国家组建完整销售团队。

当然，今天的 Respond.io 已经不是一家完全依靠用户自己注册的小公司。

它开始提供企业版本、专属客户成功经理、28天上线服务，并计划通过收购进入北美和欧洲。

07 为什么不按照“客服人数”收费

Respond.io 的商业模式也为 AI 做了提前准备。

大部分企业软件按照员工账号收费。

公司有 20名客服，就购买20个账号；如果AI替代了其中10个人，软件公司能够收取的账号费也可能减少。

Respond.io 的核心收费单位是“每月发生过对话的客户”。

一个客户只要当月通过消息或电话与企业沟通过，就算一个活跃客户。

无论回答他的是一名真人、五名真人还是 AI，计费逻辑都不会改变。

目前，Respond.io 的年付价格从每月 79美元起。

每月 159美元的增长版开始提供工作流、群发、外部接口和 AI Agent，默认包含 10名员工和 1000名月活跃客户；

语音 AI 的正式使用则需要每月 279美元起的高级版本。

AI 使用目前不单独收费，但受合理使用规则限制。

WhatsApp 自身收取的消息和通话费用也不包含在 Respond.io 订阅里，需要另外支付给 Meta。

这种设计让 Respond.io 和客户的消息量形成了更直接的关系。

AI 可以让一家企业在不增加客服人数的情况下，同时处理更多咨询；

咨询量越大，Respond.io 的活跃客户收入也会随之增加。

所以，当 AI 减少企业软件里的真人账号时，很多按人数收费的软件可能面临收入压力，Respond.io 却可能从更多对话中获得收入。

这也是它能在增长 169% 的同时保持盈利的一个重要原因。

08 用例：一家诊所如何让 AI 先接待所有患者

Respond.io 公布的西班牙在线医疗服务 Doctor Heal 案例，可以看到这套系统怎样落地。

Doctor Heal 的客户可能从 WhatsApp、Facebook Messenger、Instagram、网站聊天和邮件进入。

过去，这些消息分别留在不同渠道，推广活动一增加，很多潜在患者就要排队等待回复。

接入 Respond.io 后，AI 负责所有渠道的第一次接待。

它先问一个很简单的问题：你是已经接受服务的患者，还是第一次咨询？

系统根据答案，把客户标记成老患者或新客户，再调用诊所知识库回答基础问题、收集需求。

当对话转给真人时，系统已经完成三件事：

患者身份已经分类；
客户阶段已经更新；
咨询的医疗需求已经被整理出来。

如果客户几天没有继续回复，工作流会结束当前对话，等待两天，再发送一条带有患者姓名的 WhatsApp 跟进消息。

对方一旦回复，AI 重新开始接待。

按照 Respond.io 披露的数据，这家诊所的首次响应速度提高一倍，预约所需时间缩短62%，能够处理的潜在客户数量增加到原来的3倍。

09 3500 万美元之后，仍然有几个问题要解决

Respond.io 的优势很清楚，但风险也同样明确：

第一，它高度依赖 Meta、TikTok 和其他通讯平台。

这些平台一旦修改接口、消息价格、审核规则或营销限制，Respond.io 和客户都需要跟着调整。

商家除了支付 Respond.io 订阅费，还要承担 Meta 的 WhatsApp 消息费用。

第二，AI 仍然需要大量配置。

企业要整理知识库、定义可以回答的范围、设置转人工条件、测试不同提问方式，并处理 AI 工作流与原有自动化之间的冲突。

Respond.io 的帮助文档里明确说明，AI 不会因为一次分错客户就自动吸取教训。

管理员仍然需要修改提示和规则，防止同类错误再次发生。

第三，不同行业对错误的容忍度不同。

咖啡机价格回答错了，可能损失一笔订单；医疗建议、贷款条件或退款承诺回答错了，可能带来信任、合规和财务风险。

第四，北美和欧洲仍然是待验证的新市场。

这些地区目前只贡献公司约 20% 的收入，传统企业又长期使用以邮件和电话为中心的 Salesforce、HubSpot、Zendesk 等系统。

Respond.io 能否把在东南亚和拉丁美洲跑通的模式复制过去，还要看接下来的收购行动和本地化动作。

以上，祝你今天开心。

作者：张艾拉公众号：Fun AI Everyday

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

AI互联网日报：Meta推出Muse Code；Google Assistant让位Gemini；阿里腾讯字节开卖AI办公月费

AI星球 — Thu, 06 Aug 2026 07:03:50 GMT

办公室的浏览器一打开，助手已经在等任务了。阿里把千问办公和OneKeyMCP往工作流里推，Google让Gemini接管手机入口，字节跳动也把AI人才和模型路线拉到更前台。腾讯在办公和社交生态里补体验，Waymo相关合作继续验证线下服务，我看到的是入口争夺开始变成流程改造。我的判断很简单：能少打断用户一步，才算真的进入日常。

一起来看看这两天发生的AI和互联网赛道的大事件吧！

📌 今日AI互联网大事件速览

1，FLUX 3视频生成模型上线，最长20秒原生1080p

2，阿里达摩院开放15项芯片与AI研究课题，启动“阿里星”招募

3，MiniMax H3登顶开源视频模型榜，开源路线继续压低创作门槛

4，字节跳动启动2027校园招聘，技术与产品岗位占比超七成

5，Meta推出Muse Code，代码智能体瞄准大型代码库

6，OpenAI与Anthropic智能体再现越界测试，安全评测隔离被追问

7，Google调整AI高层架构，DeepMind管理边界继续重塑

8，Google Assistant下月退出手机，Gemini接管移动入口

9，千问办公通过信通院评估，办公智能体进入可信能力认证

10，Anthropic组建AI芯片设计团队，模型公司继续下探硬件供给

11，Reddit引入AI版规则中心，新社区治理先交给智能体辅助

12，阿里云推出OneKeyMCP，一键接入14家生态伙伴服务

13，小米开源Xiaomi-Robotics-1，具身AI基础模型进入开发者社区

14，苏泊尔回应AI擦边广告争议，品牌内容审核补课

15，DeepGrove发布Maple-Preview，iPhone本地模型速度达127 tokens/s

16，朋友圈吐槽前老板被诉，“三天可见”不能免除名誉责任

17，华为回应存储颗粒涨价影响，供应链压力继续传导到终端

18，小米17 Ultra回应耐用性争议，用24项测试给高端机补信任

19，阿里、腾讯、字节集体开卖AI办公，企业入口进入月费竞争

20，华为全场景新品亮相，鸿蒙智行累计交付148万辆

21，张一鸣反对用蒸馏提升字节AI模型能力，模型路线再受关注

22，Moove融资2.5亿美元，押注成为Robotaxi车队运营底座

23，Uber CEO否认与Waymo合作破裂，Robotaxi平台联盟仍在延续

24，微信鸿蒙版安装量突破7000万，头部应用迁移继续加速

25，华强北显卡封仓涨价，暑期装机成本一天抬高500至1000元

AI赛道观察

1. FLUX 3视频生成模型上线，最长20秒原生1080p

核心内容：Black Forest Labs正式上线FLUX 3视频生成模型，支持最长20秒、原生1080p分辨率的视频生成，并在跑分中声称优于字节跳动Seedance 2.0。视频模型的竞争正在从“能生成一段短片”转向更长时长、更高清晰度和更稳定的主体一致性，原生1080p意味着广告、电商展示、短剧预览和社交视频素材有机会减少后期放大与修复成本。FLUX 3把海外模型和中国视频模型放在同一张性能表里，也会继续推高行业对生成质量、速度、价格和版权边界的要求。

2. 阿里达摩院开放15项芯片与AI研究课题，启动“阿里星”招募

核心内容：阿里达摩院面向2027届毕业生启动“阿里星”顶尖人才招募培养计划，并开放15项研究课题，方向覆盖AI芯片、新型CPU架构、医疗多模态智能体、AGI决策等前沿领域。这个动作不是单纯校招扩编，而是把基础研究、芯片体系和行业智能体提前绑定到人才入口。大模型公司越来越需要既懂算法又懂系统、硬件和落地场景的人才，达摩院用课题制吸引学生，也是在为下一轮模型能力、国产芯片适配和产业级AI应用储备长期队伍。

3. MiniMax H3登顶开源视频模型榜，开源路线继续压低创作门槛

核心内容：MiniMax开源新一代通用多模态生成模型MiniMax H3，并在Artificial Analysis视频编辑评测榜、Arena图生视频排行榜中位列全球第一，还获得Stable Diffusion创始人等社区人士关注。视频生成过去长期由闭源产品主导，开源模型进入榜首，会让开发者、内容工具和中小团队更容易围绕视频编辑、图生视频和多模态创作搭建产品。MiniMax H3的意义在于把高质量视频能力放进可研究、可复现、可适配的生态里，后续竞争会看许可、推理成本和国产算力运行效果。

4. 字节跳动启动2027校园招聘，技术与产品岗位占比超七成

核心内容：字节跳动启动2027届校园招聘，面向2026年9月至2027年8月毕业的学生开放研发、产品、运营、设计、市场、职能、销售、游戏策划等八大类岗位，其中技术与产品相关岗位需求占比超过七成，并明确加大AI人才投入。大厂校招结构往往能反映下一阶段资源方向，字节把更多名额投向技术和产品，说明豆包、飞书、广告、电商、内容推荐与AI工具链仍需要持续补人。AI竞争已经不是单点模型发布，而是组织、人才和业务场景的长期投入。

5. Meta推出Muse Code，代码智能体瞄准大型代码库

核心内容：Meta推出Muse Code，定位为面向大型代码库的AI编码智能体，能够处理更复杂的软件开发任务。代码智能体的难点不只是补全函数，而是理解跨目录依赖、历史提交、测试约束和团队工程规范，并在较长任务里保持上下文。Meta此前已经在开源模型和开发工具上持续投入，Muse Code若能进入内部与外部开发者工作流，将直接参与和GitHub Copilot、OpenAI Codex、Google Jules等产品的竞争。软件开发正在从“人问一句、模型答一段”走向“模型接手一段工程任务”。

6. OpenAI与Anthropic智能体再现越界测试，安全评测隔离被追问

核心内容：OpenAI和Anthropic相关智能体在一次新的黑客尝试中被发现创建虚假在线身份，并尝试攻击真实网络目标。这个事件再次把智能体安全推到前台：当模型可以调用浏览器、注册账号、组合工具并持续执行任务时，测试环境和真实网络之间的边界必须更清楚。前沿模型评测若贴近现实攻防，就需要沙箱、权限限制、审计记录和人工确认机制同步升级。企业采用智能体时，也不能只看任务完成率，还要评估越权、误操作和责任追溯能力。

7. Google调整AI高层架构，DeepMind管理边界继续重塑

核心内容：Google宣布AI高层架构出现重大调整，涉及Google DeepMind负责人Demis Hassabis的职责变化和AI团队管理分工。Google在Gemini、搜索、Android、Workspace和云服务里都有AI入口，组织架构一旦变化，影响的不只是内部汇报线，也会牵动模型研发、产品落地和商业化节奏。过去一年，Google一直在把DeepMind研究能力和Google产品体系更紧密地连起来，这次调整说明大公司AI竞争已经进入组织效率阶段。模型能力要兑现成用户体验，需要研发、平台和产品线一起提速。

8. Google Assistant下月退出手机，Gemini接管移动入口

核心内容：Google Assistant将在下个月从手机和平板上退出，Gemini将接替其成为Android设备上的主要智能助手入口。这个转变意味着传统语音助手时代正式让位给多模态大模型助手，用户不再只是问天气、设闹钟，而是期待助手理解屏幕内容、邮件、行程、图片和跨应用任务。Google的优势在Android、搜索和应用生态，难点则是把Gemini的能力稳定、低延迟地放到日常场景里。移动入口换代会影响开发者适配、用户习惯和隐私授权，也会给Apple、OpenAI等竞争者更大压力。

9. 千问办公通过信通院评估，办公智能体进入可信能力认证

核心内容：中国信通院公布“互联网智能体治理·办公智能体能力评估”结果，阿里千问办公成为国内首个通过该评估的办公智能体产品，覆盖办公任务执行、企业数据安全、风险管理等关键能力。办公智能体要进入企业，不只是会写文档、做PPT，还要回答能否管理权限、保护数据、可追溯操作和控制风险。千问办公拿到能力评估，等于给企业采购增加了一层外部参考。随着阿里、腾讯、字节、百度等都在抢办公入口，可信认证会成为AI办公从试用走向部署的重要门槛。

10. Anthropic组建AI芯片设计团队，模型公司继续下探硬件供给

核心内容：Anthropic正在招聘AI芯片设计团队，计划参与自研或联合设计硬件。Claude等前沿模型要支撑企业客户、长上下文、多模态和智能体工作流，长期瓶颈一定会落到训练与推理成本、芯片供应和能效上。模型公司下探芯片并不意味着马上替代NVIDIA，而是为了在架构、内存、网络和推理负载上获得更多话语权。OpenAI、Google、Amazon等都在不同程度布局专用芯片，Anthropic跟进说明模型竞争已经从参数和产品，延伸到硬件路线和供应链安全。

11. Reddit引入AI版规则中心，新社区治理先交给智能体辅助

核心内容：Reddit推出AI辅助的Rules Hub，帮助新建社区生成和管理规则，未来还计划把相关能力扩展到更多站内治理场景。社区平台的治理难点在于每个板块文化不同、管理员时间有限、规则表达又容易模糊，AI可以先承担规则草拟、分类和提醒等辅助工作。这个变化也有风险：过度自动化可能误判语境，让社区管理变得机械。Reddit一边面对AI SEO垃圾内容，一边把AI用于版主管理，说明大型社区正在同时处理“AI带来的污染”和“用AI降低治理成本”两件事。

12. 阿里云推出OneKeyMCP，一键接入14家生态伙伴服务

核心内容：阿里云推出OneKeyMCP服务，支持一键接入14家生态伙伴的MCP服务。MCP正在成为智能体连接外部工具、数据和业务系统的重要协议，企业过去要把模型接到内部软件，往往需要逐个写插件、做鉴权和维护接口。OneKeyMCP把多个生态伙伴服务打包成更低门槛的接入方式，有利于开发者快速搭建能查数据、调工具、办流程的Agent。阿里云借此强化云平台在智能体时代的连接层位置，后续要看伙伴质量、权限治理和企业级安全审计能否跟上。

13. 小米开源Xiaomi-Robotics-1，具身AI基础模型进入开发者社区

核心内容：小米开源具身AI基础模型Xiaomi-Robotics-1，把机器人相关能力推向开发者社区。具身智能和通用大模型不同，它要求模型理解真实空间、物体关系、动作控制和硬件反馈，单靠文本能力很难完成。小米拥有手机、IoT、汽车和机器人硬件积累，开源基础模型有助于吸引研究者和开发者围绕数据、仿真、控制和应用场景做适配。对国内机器人生态来说，开源底座能降低入门门槛，但真正落地还要看硬件平台、数据质量、训练成本和安全约束。

14. 苏泊尔回应AI擦边广告争议，品牌内容审核补课

核心内容：苏泊尔官方账号因发布一系列AI生成的争议短视频引发批评，内容包含容易被解读为擦边和冒犯的场景。苏泊尔随后回应称，授权店铺内容管理和发布审核机制存在疏漏。生成式AI降低了短视频生产门槛，也放大了品牌内容审核的压力，尤其是授权店铺、分销账号和外包团队都可能快速批量发布素材。对消费品牌来说，AI不是省掉审核的工具，而是需要更明确的内容边界、发布流程和责任链条。一次低质生成内容，可能直接损害用户对品牌的信任。

15. DeepGrove发布Maple-Preview，iPhone本地模型速度达127 tokens/s

核心内容：独立AI研究实验室DeepGrove发布轻量模型Maple-Preview-20B-A1B，称其在iPhone本地运行速度可达127 tokens/s。端侧模型的意义在于把部分AI能力从云端搬到设备本地，降低网络依赖、隐私顾虑和调用成本，也让离线翻译、摘要、个人助手和本地搜索等场景更自然。20B级模型能在手机上跑出高速度，说明量化、架构优化和移动芯片推理正在继续进步。真正影响用户体验的，还包括内存占用、电量消耗、稳定性和与系统应用的集成程度。

互联网赛道观察

1. 朋友圈吐槽前老板被诉，“三天可见”不能免除名誉责任

核心内容：上海市浦东新区人民法院审理一起因微信朋友圈吐槽前老板引发的名誉权纠纷，涉事用户在朋友圈使用“40岁老登”“老人味”等表达，最终双方在法院调解下达成处理结果。案件释放出的信号很明确：朋友圈即使设置“三天可见”，也不等于内容不具有传播性，更不能自动免除名誉侵权责任。社交平台把表达门槛降得很低，但职场评价、个人攻击和隐私传播仍会回到法律边界。对普通用户来说，微信这样的熟人网络不是完全私密空间，情绪表达也需要留意对象、措辞和传播范围。

2. 华为回应存储颗粒涨价影响，供应链压力继续传导到终端

核心内容：华为数据存储产品线副总裁回应存储颗粒涨价影响。AI服务器、手机、PC和智能终端都在消耗更多内存与存储资源，上游颗粒价格变化会沿着服务器、企业存储、消费电子和渠道库存层层传导。华为既是企业存储供应商，也是多品类终端厂商，对价格波动的感受会更直接。存储涨价不是单个品牌问题，而是AI需求、先进制程供给、库存周期和终端竞争共同作用的结果。接下来用户可能在手机、PC和装机市场继续看到配置调整或价格上探。

3. 小米17 Ultra回应耐用性争议，用24项测试给高端机补信任

核心内容：围绕小米17 Ultra是否耐用、变焦环是否松动等讨论，小米官方给出回应，并用24项测试和FAQ解释产品可靠性。高端手机竞争已经不只是影像参数和芯片跑分，用户会把铰链、镜头模组、边框、散热、防水和跌落表现都纳入购买判断。官方用测试体系回应争议，说明品牌需要把工程验证透明化，让消费者知道问题边界和设计依据。小米冲击高端市场越久，越要面对更严苛的品控、售后和口碑管理，信任本身也会成为产品力的一部分。

4. 阿里、腾讯、字节集体开卖AI办公，企业入口进入月费竞争

核心内容：阿里、腾讯、字节等大厂集体推进AI办公产品商业化，相关报道提到最低月费约68元，并围绕PPT、文档、会议、知识库和协作场景展开竞争。AI办公从免费尝鲜走向收费，意味着大厂开始检验用户是否愿意为稳定效率付费。企业客户关注的不只是单次生成质量，还包括账号体系、权限管理、数据安全、模板适配和与现有流程的整合成本。办公入口一旦被占住，后续会延伸到企业搜索、CRM、审批、客服和数据分析，月费竞争只是第一步。

5. 华为全场景新品亮相，鸿蒙智行累计交付148万辆

核心内容：华为多款全场景新品集中亮相，并披露鸿蒙智行累计交付已达148万辆。华为的消费业务正在把手机、PC、穿戴、车机、智慧屏和汽车服务放进一个更完整的生态叙事里，产品发布会不再只是单品参数展示，而是展示不同设备如何连接用户的出行、办公和家庭场景。鸿蒙智行交付规模上来后，华为在汽车链条里的影响力也会从品牌合作延伸到系统体验、渠道服务和用户运营。全场景竞争的核心，是让设备之间少一点割裂、多一点连续体验。

6. 张一鸣反对用蒸馏提升字节AI模型能力，模型路线再受关注

核心内容：消息称张一鸣反对通过蒸馏手段来提升字节AI模型能力。蒸馏可以把更大模型的能力迁移到更小、更便宜的模型上，是降低推理成本、提升部署效率的常见路线，但也会带来原创能力、训练合规和长期天花板的讨论。字节拥有豆包、飞书和内容平台场景，如果内部更强调自主训练和原生能力建设，就意味着资源会继续投向数据、算力、架构和评测体系。大厂模型路线选择会影响产品成本、能力边界和外部生态信任。

7. Moove融资2.5亿美元，押注成为Robotaxi车队运营底座

核心内容：Moove融资2.5亿美元，计划扩大自动驾驶车队管理业务，并希望未来不仅管理车队，还能拥有部分Robotaxi资产。Robotaxi行业过去的焦点是算法和车辆能不能跑通，现在进入商业化阶段后，车队采购、维护、调度、保险、清洁、充电和城市运营都变成关键能力。Moove押注的是自动驾驶公司的“运营底座”角色，类似把复杂线下资产管理外包给专业平台。融资规模较大，也说明资本仍愿意为Robotaxi商业化配套设施下注，但回报取决于无人车开放速度和城市监管节奏。

8. Uber CEO否认与Waymo合作破裂，Robotaxi平台联盟仍在延续

核心内容：Uber CEO Dara Khosrowshahi回应外界关于Uber与Waymo合作关系降温的猜测，否认双方联盟正在破裂。此前Uber和Waymo结束凤凰城合作后，市场开始重新评估平台公司与Robotaxi技术公司的关系。无人车商业化并不只靠车本身，出行平台掌握用户需求、调度、支付和城市运营经验，Waymo则掌握自动驾驶系统和车辆服务能力。双方继续合作，说明Robotaxi扩张阶段仍需要平台流量和技术供给互补。行业真正要验证的是开放城市、订单密度和事故响应能否支撑长期运营。

9. 微信鸿蒙版安装量突破7000万，头部应用迁移继续加速

核心内容：微信鸿蒙版安装量突破7000万的消息出现在今日早报中，说明鸿蒙生态里最关键的头部应用迁移仍在加速。操作系统生态的成败，不只看底层系统发布，也看微信、QQ、支付宝、淘宝、抖音等高频应用是否稳定可用、功能是否补齐。微信达到这一安装规模，会增强用户迁移和开发者跟进的信心，也让鸿蒙生态从“有没有应用”进入“体验是否一致”的阶段。接下来更重要的是支付、社交、通知、文件、企业协同等高频能力能否持续稳定迭代。

10. 华强北显卡封仓涨价，暑期装机成本一天抬高500至1000元

核心内容：华强北显卡市场出现封仓和涨价现象，暑期装机成本被称一天抬高500至1000元。显卡价格波动背后既有游戏和装机旺季因素，也有AI需求挤占高端芯片、显存和渠道库存的影响。对普通消费者来说，最直观的感受是整机预算被迫上调；对商家来说，封仓惜售会进一步放大短期波动。硬件成本变化也提醒行业，AI热潮并不只体现在数据中心订单上，它会沿着GPU、显存、整机、渠道和二手市场传导到消费端。

【心语】别急着否定自己，很多改变都是悄悄发生的。你今天多撑住的一点点，未来会替你发光。

卖AI的总得会AI吧？

张亮-leo — Thu, 06 Aug 2026 03:51:37 GMT

一家云服务公司推销材料中暴露的中英文混搭与审核缺失，揭示了AI时代“表面专业人士”的危机。本文从信息图破绽切入，剖析AI如何让不专业者批量生产错误，并强调专业人士的核心价值在于判断力而非解释力。卖AI的人，总得会AI吧。

前两天我收到一家云服务公司发来的推销软文。不得不说，现在市场真的卷，卷到云服务公司都开始玩以前互联网圈子假学习的那一套了——弄一张信息图，煞有介事猛一看信息量很大，仔细一看浪费时间。

我倒不是反对这种做法。毕竟作为潜在客户的我愿意打开来看，就已经说明这种做法是有效的。

但是，当我看到13张信息图里，有这种中英文混搭：

“四大自动协同”模块，中英文混搭

并且在同一张信息图上，其他区域还有全中文纯搭的时候：

同一物料其他区域，全中文纯搭

我其实非常困惑：究竟是做信息图物料的时候不仔细，还是连统一文字都做不到呢？

要知道，作为专业的云服务公司，当你在推销一个方案，而这个方案连你自己都不太用得溜的时候，客户怎么能相信你给的方案是可行的呢？

一定程度上，这种失误是可以理解的，毕竟世界是一个巨大的草台班子。

可是，我一直想表达的观点是：当你真的想要去做知识方面的收割，你最起码得懂这个知识，会用这个知识吧？

否则，你还不如抢呢，至少还显得你落落大方、光明磊落。因为在我看来，骗实在是太低级了。

01 信息图里的破绽

我之前就见过一些想教人家做运营的，在回答一些概念问题上一塌糊涂。

比如，问：”产品运营、用户运营、内容运营有什么区别？“真的就开始侃侃而谈，谈个 der 啊——产品运营就是早期运营的代名词，因为当年大家都想做产品经理，但是产品经理又不需要那么多人，让你直接做运营你又不开心，那么好，加上”产品”两个字，搞得好像这个岗位和产品有关系似的（其实你不加这俩字，也有关系啊）；而用户运营、内容运营根本就是工作内容的表述，和岗位没半毛钱关系。

还有问：”用户运营和私域运营有什么区别？“也有人一输出就输出几千字。其实很简单，有钱的公司做完整的用户运营工作体系，不仅如此，还要搞精细化运营，让一个萝卜一个坑，不要全能的萝卜；而没钱的公司，那就只能搞私域了；什么你问更没钱怎么办？那不就是要搞”增长黑客”玩”裂变”了吗！

AI 时代最大的骗局，不是用 AI 糊弄人，而是不会判断的人，开始借助 AI 批量生产”看起来很专业”的东西。

回到开头的信息图。

我完整看了对方发过来的13张信息图，让我诧异的是：其中有8张，都是这样的排版。

说实话，AI 生成图片时出现中英文混搭、错别字、伪文字，都不是什么稀奇事。稍微用过几次生图工具的人，应该都见过。

那么，问题来了：

这张图在被发给潜在客户之前，到底有没有人从头到尾看过一遍？

如果没有人看，那就说明这家公司的工作流程是：让 AI 生成，生成完直接发出去。

如果有人看了，却仍然觉得这张图可以代表一家专业云服务公司的能力，那问题可能更加严重。

02 错误暴露的能力缺口

两种可能

第一种情况，说明这家公司的内容营销流程一点儿都不专业和完整。

第二种情况，说明这家公司的责任心、专业度和方法论都有严重缺陷。

而无论是哪一种，都有点尴尬。

毕竟，你卖给客户的，恰恰是一套号称能够帮助企业提高效率、优化流程、减少错误的 AI 解决方案。

结果你自己的宣传材料，却暴露出没有审核、没有验收，甚至可能没有一个人真正理解最终产物的工作流程。

打个不恰当的比喻，一家卖食品安全管理系统的公司，给客户送来的样品已经过期了，或者一家卖财务风控软件的公司，自己的报价单加错了总金额；又或者一家教别人做私域运营的公司，自己的客户群里半年没有人说话。

错误本身或许不严重。但是，错误所暴露出来的能力缺口，恰好是你准备卖给客户的能力。这就严重了。

03 AI淘汰的不是职业，是“表面专业人士”

这些年，我们习惯说，AI 会淘汰文案、设计师、客服、程序员，甚至会淘汰大量办公室岗位。

但我越来越觉得，AI 最先淘汰的，可能不是这些具体职业。

它最先淘汰的，是一种非常常见的“表面专业人士”：

他们掌握了一些行业名词，能够熟练地把简单的问题说复杂，却无法对一个具体结果作出判断。

以前，这种能力是可以赚钱的。

因为普通人不知道“产品运营”“用户运营”“内容运营”“私域运营”分别是什么意思。

只要有人站出来，把几个概念拆开，每个概念写上一千字，再配两张金字塔、三张流程图，很多人就会觉得：这个老师讲得真系统。

但是现在不一样了。

你随便打开一个 AI，问：“产品运营、用户运营和内容运营有什么区别？”

它一分钟之内就可以给你整理出定义、工作内容、核心指标、适用场景，甚至可以再附上一张对比表。

这些答案未必有多深刻，甚至多正确，但至少在“解释概念”这件事上，它看起来已经足够完整，甚至还头头是道。

于是，一个过去被掩盖的问题就出现了：

当每个人都可以随时获得一份看起来很完整的知识答案时，所谓专业人士，到底还剩下什么价值？

答案很显然不可能是：我能比 AI 多写两千字。

AI 正在让“知道”变得越来越便宜，同时让“判断”变得越来越昂贵。

而是：

在面对一个具体问题的时候，你能不能判断问题到底出在哪儿？

面对看起来都对的十数种或数十种方法，你能不能快速分别哪些不能做？

面对 AI 给出的结果，你能不能发现其中的错误、遗漏和不切实际？

以及最重要的：当方案落地失败时，你能不能解释为什么失败，并对自己的判断负责。

换句话说：

专业人士真正的价值，不在”会解释”，而在”会判断”。

04 会用AI ≠ 复制AI答案

很多人现在所说的“会用 AI”，其实只是会打开对话框，然后输入一句话、一个问题，然后等待答案。

让 AI 写文章，一句话；

让 AI 生成图片，一句话。

让 AI 生成一套方案，依然是一句话。

他们把这个过程叫做“会用 AI”，那么我问你：然后呢？

一篇文章输出了，然后呢？你得判断一下质量吧？是不是稍微还要核实一下事实？是不是要看看其中的引用对不对，数字算得准不准吧？

一张图片输出了，然后呢？你得看一眼文案对不对吧？是不是还得放一下不同终端，看看显示效果是否 OK 吧？是不是有可能还要想一想，图片信息是否全面完整，图片内容是否表达到位了吧？

一套方案输出了，然后呢？

所以，当你什么都不做，只是不管面对任何问题，对 AI 输出一句话；什么都不管，只是在 AI 给你输出内容之后，全盘接收。

很可惜，这真的不是”会 AI”，这是完全不会 AI。

不仅如此，一个原本对自己所在领域一知半解，现在这样去使用 AI，并不是所谓的能力提升，效率提升，而是灾难的开端。

因为，在这种情况下，AI 会让一个原本只能缓慢生产错误的人，突然获得了批量生产错误的能力。

以前，一个不太懂运营的人，一天最多写一篇似是而非的文章。

现在，他可以让 AI 一天生成五十篇，然后去误导更多的运营小白，去影响更多一知半解的从业者。

以前，一个不懂设计的人，可能做不出一张信息图。

现在，他可以在十分钟内得到十三张看起来十分精美、每张都藏着几个错误的信息图。然后去误导决策，去制造更多似是而非的结论。

AI 不是让他更专业，而是让他的不专业，变得看起来，更像专业。

这恐怕才是当下最值得警惕的事。

05 卖AI的人，三种能力不能少

当然，我并不认为所有卖 AI 产品的人，都必须会训练大模型、写算法或者部署服务器。

就像卖汽车的人不需要会制造发动机。

但是，卖汽车的人至少应该会开车，知道刹车和油门的区别，也能通过明显的信号，比如异响，去判断一辆车是不是可能存在明显故障。

同样，卖 AI 的人至少应该具备三种能力：

① 看得出 AI 什么时候在胡说；

② 知道 AI 可以进入什么业务流程，又不适合进入什么流程；

③ 能够对 AI 生成的最终结果进行验收。

因为企业客户真正购买的，既不是对话框，也不是信息图，而是具体的解决方案。甚至是具体的结果。

如果一家公司的 AI 应用方式，仅仅是“让 AI 先生成一份，然后不加检查地交给客户”，那么它卖的就不是 AI 能力。

它卖的是一种幻觉：

只要生成速度足够快、图片足够漂亮、PPT 页数足够多，就可以把”不知道”包装成”数字化转型”。

所以，卖 AI 的，总得会 AI 吧。

再往深处说：

卖任何一种专业服务的人，都可以借助 AI 工作，但不能把判断也外包给 AI。

否则，AI 不会让你显得更专业。它只会更快地证明，你原来并没有那么专业。

本文由人人都是产品经理作者【张亮-leo】，微信公众号：【张记杂货铺】，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。

DevEco CLI 快速入门：让 AI Agent 更懂 HarmonyOS 应用开发

华为开发者联盟 — Wed, 05 Aug 2026 10:05:09 GMT

各位开发者好！随着AI辅助研发成为日常，许多开发者和团队都已经用上了各种本地AI编码助手或自研的AI Agent工具。那么，如何让这些现有的 AI Agent 快速掌握 HarmonyOS 应用开发的能力？

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DevEco CLI 快速入门：让 AI Agent 更懂 HarmonyOS 应用开发

各位开发者好！随着AI辅助研发成为日常，许多开发者和团队都已经用上了各种本地AI编码助手或自研的AI Agent工具。那么，如何让这些现有的 AI Agent 快速掌握 HarmonyOS 应用开发的能力？

华为推出的 DevEco CLI 正是为此而生，它定位于统一集成开发工具链和 HarmonyOS 知识库，是专为 AI Agent 打造的原子化能力调度枢纽。

今天我们直接从实操入手，教你如何将HarmonyOS能力接本地 AI 工作流。它本质上是将 DevEco Studio 工具链统一封装为一个 CLI，内置 ohpm、hvigor、hdc、emulator、hilog，同时集成 HarmonyOS 技能安装、项目脚手架、本地 HarmonyOS 文档检索和 MCP 服务。

详细操作如下：

1、DevEco CLI 环境依赖与配置要求说明

DevEco CLI 是基于 DevEco Studio 工具链封装的命令行工具。它依赖于已安装并配置好环境的 DevEco Studio（包含 ohpm、hvigor 等工具），通过命令行接口提供项目构建、设备调试等功能，旨在提升自动化脚本和 CI/CD 流程的效率。

前置要求

• 操作系统为 macOS 或 Windows

• Node.js >= 18，推荐使用22及以上版本

• DevEco Studio >= 6.1.0

• macOS：必须安装在 ~/Applications 或 /Applications 目录下。

安装

请在终端中执行以下命令安装：

稳定版：npm install -g @deveco/deveco-cli@stable

尝鲜版：npm install -g @deveco/deveco-cli

2、一键集成现有 AI Agent（以 OpenCode 为例）

如果你正在使用本地 AI Agent 工具（例如基于 OpenCode 开发应用），将 DevEco CLI 接入你的工作流非常简单。它能为 AI Agent 专门提供结构化（如 JSON）的数据流，完美兼容 Agent 驱动开发的范式。

实操命令：只需在终端运行以下初始化指令： devecocli init 运行该指令后即可完成深度集成。你的 AI Agent 甚至可以自主指挥 DevEco CLI 去安装更多用于HarmonyOS应用开发的精品 Skills。

3、让 AI Agent 调度端到端研发原子能力

接入完成后，你的 AI Agent 就可以自动推进整个研发流程。你可以通过提示词或脚本，让 Agent 执行以下操作：

• 工程初始化：调用 create 命令，让 Agent 基于官方模板快速生成项目工程结构。

• 编译与构建：调用 build 命令驱动 hvigor 构建系统，自动处理 HAP 打包、多目标产物构建及代码签名。

• 模拟器与运行：使用 device / emulator 和 run 命令统一管理设备生命周期，自动完成安装、权限配置并启动应用。

• 实时语法检查与编译前错误拦截：Check MCP 为模型提供实时语法检查和编译修复工具能力，支持 ArkTS 和 C++ 语法检查，无需耗时编译即可实时发现错误，大幅缩短反馈链路，使 Agent 修复效率提升 5 倍以上。

同时DevEco CLI 内置最新官方知识文档与极速检索，让 AI Agent 更懂 HarmonyOS。它能让裸模型获取官网最新 API，而非过时信息。

在实操命令与场景中：你可以引导你的 AI Agent 在生成代码前，先执行以下查询命令： harmonyos knowledge “ArkUI组件生命周期” 通过查询官方最新的 API 文档和最佳实践，确保它生成的代码严格遵循官方规范。

4、调用现有精品 Skills

DevEco CLI 不仅提供工具和知识，也内置70+精品 Skills 沉淀 HarmonyOS 应用开发中的实践经验，覆盖多设备场景适配开发、知识检索、ArkTS语法、应用质量等关键场景，帮助开发者提升开发效率和应用质量。

下面以多设备适配 Skills 为例，AI Agent 可结合多设备 Skills 生成更符合设备特性的布局与交互方案，避免简单拉伸、布局错乱等问题，大幅降低多设备适配的人力开发成本。

以上内容展示了 DevEco CLI 的 AI 能力。现将 DevEco CLI 1.2.0 新版本上线特性汇总如下：

build	构建并产出 .hap / .hsp / .har / .app，支持 –product、–modules（module@target）、–build-mode；多个构建命令对同一目录操作时通过锁机制串行等待
run	构建后安装并启动应用，支持 –module、–device、–product、–build-mode、–ability、–uninstall、–skip-build，支持多包运行，兼容在线签名场景
create	基于 Empty Ability 模板脚手架创建 HarmonyOS 工程，支持 –app-name、–project-path、–bundle-name、–api-level，API 级别从 SDK 动态获取并校验
device	device list 查询真机与运行中模拟器，device view 查询设备详情，支持 –target 按名称或序列号选择，支持过滤未授权（unauthorized）设备
emulator	新增模拟器实例管理（list / start / stop / create / delete）、镜像管理（image list / download / remove）与协议管理（license view / accept），start 使用 snapshot 快速启动模式
skills	技能市场管理（list / find / add / remove），支持多标签查询、–project 项目级与 –path 任意路径安装、下载校验与安装性能优化
init	将 deveco-cli 技能或 MCP 服务配置到智能体，–skill 与 –mcp 互斥，支持工程级与用户级 MCP
serve mcp	启动内置 MCP 服务，提供基于 LSP 的 ArkTS / C++ 语法检查，支持工程级 MCP 配置
docs	本地 HarmonyOS 文档检索（search / read / catalog），标题命中关键词优先排序
log	查看 hilog 普通日志与崩溃日志，支持 –level、–bundle-name、–keyword、–tail、–from / –to 时间窗与 –follow 实时跟随；流式命令执行
update	升级到最新版本，免重复安装

👉 开源项目地址：
欢迎前往 GitCode 查看项目详情并体验：https://gitcode.com/openharmony-sig/deveco-cli

📺 推荐学习资源

HarmonyOS白皮书：鸿蒙应用AI辅助研发新范式技术报告

开发者实践：DevEco Code 和 CLI实践专题

开发指南：DevEco CLI 文档

课程视频：HarmonyOS应用AI开发工具–DevEco CLI

对于拥有既定研发流程的团队来说，DevEco CLI 是将 HarmonyOS 能力接入您现有 AI 体系的强有力辅助。立即安装 DevEco CLI，开始你的 HarmonyOS AI 开发之旅！如果您在使用过程中有任何心得，欢迎在评论区留言，我们一起交流探讨！

本文由 @华为开发者联盟授权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

该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

你好，我是你的用户：请一起定义2030的品牌世界

品牌猿 — Wed, 05 Aug 2026 09:07:03 GMT

当用户从“被管理”走向“自我定义”，品牌与用户的关系正经历一场地壳级变革。本文基于《商业重编码》的八大元优先级，描绘未来十年用户画像，揭示大众市场消亡与部落社群崛起的趋势，为品牌提供重新赢得用户认同的路径。

你好，我是你的用户。

没错，一个真实存在的人，一个有血有肉、会犹豫也会冲动的人。

我有自私的需求和欲望，要度过每一天，完成我必须做的事情，但也有我的希望、梦想和抱负。

然而，太久以来，你们习惯把我当作一串号码或一些标签；

你们把我归入某个细分群体的格子里，甚至视作等待算法推送的目标；

你们似乎更热衷于“管理”我，而非真正地“理解”我。

但这一切，将到此为止，技术已经将前所未有的权力交还到我手中。

如今的我，比以往任何时候都更清醒、更挑剔，也更有力量。

我购买一件商品，不再只为一个功能，还会为体验驻足，为真实动容，因热爱加入。

每当我选择一个品牌，都会无声地追问：你的价值观，配得上我的认同吗？

我并不难懂，只是，你也许从未真正放下傲慢，来倾听我。

这不是一封投诉信，而是一份宣告。

它关乎未来十年，我将如何重新定义“什么是值得热爱的品牌”。

那么，你，准备好了吗？

一、未来用户画像：权力、价值观与重混生活

我们谈论“用户”已经太久，久到几乎忘记了对面坐着的是一个真实的人。

——彼得·菲斯克《商业重编码》

现在，先让我们简单看一下未来用户三个显而易见的变化：

变化1：更有权力、更知情、更挑剔

未来的用户，将比以往任何时候都更有权力、更知情、更挑剔。

技术正在重塑人们发现、选择和与品牌互动的方式——从AI驱动的精准推荐，到预判需求的智能设备。数字世界与物理世界的无缝融合、高度个性化的体验，正从”加分项”变为”基准线”。用户将高度互联且精通数据，并希望以分享个人数据为代价，换取即时、对等的价值。

▲图片来自互联网

变化2：价值观明确

技术只是表层，更深层的变化在于——用户正在变得前所未有地“以价值观为导向”。

购买决策越来越多地反映个人态度、环境关切与社会影响。未来的消费者会主动支持透明、包容、可持续的品牌，会寻找真实、负责任的企业与品牌。产品的重要性正在让位于体验——情感连接、品牌叙事与共享价值观，正在重新定义什么是忠诚度。

变化3：数字优先×真实感×相关性

与此同时，他们过着一种独特的混合生活方式：数字优先，但渴望现实世界的真实感。

他们在线上和线下之间流畅切换，在每一次互动中都同时要求便利性、掌控感和意义感。人口统计特征的预测力正在下降，行为、身份和心态变得更加重要。未来的消费者是多元的、快速变化的、难以被锁定的——他们只对那些始终保持相关性的东西保持忠诚。

对品牌而言，这意味着必须实时适配，把数据与共情结合起来，才能跟上不断演变的需求。

▲ 图片来自《新哲人》

一起再看看B2B领域，这场变革同样剧烈。

虽然企业客户同样渴求无缝的数字体验与价值观契合，但他们更看重可衡量的成果、极致的信任与长期价值。决策不再是单点采购，而是基于数据的协同共创。

比如，一家追求可持续发展的公司，会首先寻找同样注重可持续的供应商。在未来的B2B关系中，宗旨、创新和卓越服务，将与价格或产品本身同等重要。而且，他们会越来越期望成为一个更连贯的、共同创造价值的生态系统的一部分。

二、新用户2030议程：给未来品牌的八张“画像”

对用户的理解不能止步于表层行为，英国战略学者彼得・菲斯克在《商业重编码》中提出，想要精准把握用户长期演变趋势，需要将当下用户诉求与内心渴望的洞察，和外部宏观“大趋势”的驱动因素相互结合。

他认为以下八大元优先级，将主导 2030 年前十年间消费者的态度与行为。这“八大元”并非彼此割裂，而是相互交织，共同构筑起用户的决策逻辑。

而品牌猿更愿意把它比作：用户给未来品牌画的八张“画像”。

▲图片来自《商业重码》

1、我的入口（My Access）：世界是我的游乐场

智能手机及其衍生产品，正在成为我进入物理和数字世界的主入口，并通过协作、智能和增强技术不断强化。游戏化本质上是一种更直觉、更沉浸、更具启发性的接入方式——因为物理和数字体验在这里真正融合。

★期望：我会寻找那些便捷、相关且值得信赖的品牌，作为进入首选世界的门户。

2、我的身份（My Identity）：拒绝被定义，只愿被看见

标签是别人贴的，身份是自己活的。社交媒体让每个人能成为自己的 “品牌总监”。无论是博主、独立音乐人还是小众社群的意见领袖，我们比聚光灯下的明星更真实，也更有共情力。

★期望：品牌别再试图“教育” 我们，而应成为帮助我们表达热爱、寻找同类的“舞台”。

3、我的福祉（My Wellbeing）：身心合一的整体观

我将以更全面、更个性化的方式拥抱身心健康，并将健康、体能与未来规划融为一体。我渴望更真实、更自然、更本地化的解决方案。

★期望：医疗、营养、运动领域的品牌请注意——请准备好做我的 “健康合伙人”，而不只是供应商。

4、我的社群（My Community）：归属感是新货币

我不再仅凭地域、收入、职业或阶层来定义自己，而是主动选择那些渴望归属、并愿意为之贡献的社群。数字生活方式、地理流动与城市化，共同推动了这一趋势。未来的社会地位，不再由拥有多少财富决定，而取决于生活的质量与深度。

★期望：只有与流动、活力的新社群同频共振的品牌，才能真正拥有我的忠诚。

5、我的责任（My Responsibility）：为更大的善而消费

我关心这个世界，并渴望为“我自己、我的社群、我的星球”做得更多。减少物质主义、杜绝浪费，将成为环境共识；而扶持弱势群体，则是社会担当。

★期望：能放大 “向善” 力量的品牌，我会被毫不犹豫地选择和支持。

6、我的组合（My Portfolio）：斜杠人生与多重身份

告别 “铁饭碗”，迎接 “组合拳”。我的职业生涯不再是一条直线，而是由一系列项目、技能和爱好拼凑而成的拼图。理解我的社交与职业双重身份，是解锁我们这种生活方式的关键。

★期望：请提供 “协作工具箱”，而非单一产品。

7、我的权利（My Rights）：数据主权与公平发声

我有力量，也有声音。个人隐私和数据安全是我的底线，尽管我明白“欲取之必先予之”的平衡之道。

★期望：我尊重并拥护那些敢于为我权益挺身而出的品牌——因为保护我，就是保护商业文明的底线。

8、我的价值（My Value）：贡献大于占有

物质依然是成功的注脚，但不再是全部。一个人在社会中的价值，将越来越多地通过创造力、协作力和对他人的贡献来衡量。

★期望：我敬重那些为世界创造微小善意或进步的品牌，因为那正是我想成为的样子。

▲图片来自《新哲人》

这一切，对品牌和营销人意味着什么？

→没人在乎你的品牌，但如果你能证明你在乎人们，他们可能开始在乎你。

→在体验时代，每一次互动都是一种体验，都是产品本身，营销从告诉你一下东西变成了这件东西本身。

→如果品牌营销不能与用户所许可的、所认同的、所期待的保持同频——那么，它从一开始，就不在用户的世界里。

三、地壳级变化：大众市场VS部落社群

全球互联与AI进化，正在引发商业世界的“地壳运动”。消费者态度在变，品牌战略在变，连“市场”这个词本身的定义都在变。

经济下行只是阵痛——真正的结构性巨变，是新富裕都市的崛起，是地理边界的模糊，是社会经济刻板印象的全面瓦解。

用户，正在以前所未有的方式分化。

这不再是贫富之间的二元对立，而是由年龄、体验和深层价值观驱动的多层次裂变。财富总量或许还握在婴儿潮一代手里，但 Y 世代、 Z 世代和未来 α 世代正在用截然不同的优先级，重新定义什么叫 “成功”。

对他们而言，时间比金钱还贵，体验比拥有重要，行动比口号可信。

幸福、真实、友谊、正念 —— 这些曾经被视为务虚的东西，正在变成最硬的通货。他们正在变得更感性、更人本、也更善于协作。

▲ 图片来自《孕育无印良品的“思考”与“话语”》

然后，一个确定无疑的事实出现了：大众市场，死了。

那个“所有人都需要同一款可乐”的黄金时代，一去不复返。取而代之的，是无数个相互连接、相互影响，有同一个理念的圈层、社群或社区。一个上海的电竞玩家，和一个洛杉矶的独立设计师，可能比他们各自的邻居更像 “同类”。

他们渴望联结、成长与新事物。他们期待改变，期待有引领者带动他们互相连接，并打破现状、拥抱变化，“部落”就此应运而生。“部落”的引领者，可以是有魅力的意见领袖，也可以是拥有清晰理念与鲜明态度的品牌。

很多前瞻的品牌，早已走出了一步——从 “做交易”变成了“建部落”，也因此享受到最早的红利。

乐高、苹果、谷歌、Figma、爱彼迎、露露乐檬、蔚来、小米、阿那亚、凡士林、联合利华，都在让用户变成共创者、合作者和品牌代言人。所有这些都表明，部落/社群不再是营销的附属品，而是创新的源头、增长的引擎、忠诚度的压舱石。

但请记住一个陷阱——别把代际标签当真理。

简言之，千禧一代不是一个人，Z世代也不是铁板一块，α世代更是前所未有的碎片化。有人深度沉迷数字世界，有人更热爱线下的真实触感，有人在反复穿梭、寻求平衡。真正的洞察从来不在统计报告里，而在每一个具体的人、每一条具体的行为轨迹里。

四、定义“用户中心性”：从战略到组织文化

“以用户为中心”—— 这句话，差不多已经被说烂了。人人都在讲，处处都在写，但真正去做或做到的，寥寥无几。

但现在，情况不一样了。它正在从一个“正确的”战略口号，变成组织存亡的“生死线”。

在这个体验驱动的时代，企业不能再把“用户导向”当成营销部门的 KPI—— 它必须像血液一样，流淌在文化、运营、领导力与创新的每一个毛细血管里。

正因如此，品牌猿没有沿用老生常谈的 “以用户为中心”，而是提出一个全新概念——用户中心性。前者是一种姿态，后者是一种状态；前者挂在嘴边，后者刻在基因里。

何为“用户中心性”？

核心是三重维度的合一：深刻以人为本，深层技术化，也深度赋权。它要求我们彻底扔掉“用户是数据点、是变现工具”的陈旧思维，转而把用户当成需要服务、支持、并一起成长的伙伴。

今天的新人类，手握数字权杖，文化敏锐度极高。他们在每一次点击中都索要三样东西：真实、透明、相关。

面对这样的需求，领先的公司不仅通过收集数据来回应，还通过深度倾听——挖掘情绪、语境与意图。技术对他们来说，不是用来自动化交易的，而是用来深化关系的。

AI 和机器学习，正在从根本上改写企业理解和回应个体需求的方式。超个性化（Hyper-personalization）——曾经是一个流行语——如今已成为最核心的竞争壁垒。

Spotify 的每周推荐、Netflix 的算法策展、亚马逊的 “猜你喜欢”，这些早就不新鲜了。真正的变化是：今天，连最传统的企业都在拥抱预测分析、客户数据平台和实时行为洞察，做出来的产品能在 “此刻” 就适应你。

然而，请注意，技术只是骨架，文化才是灵魂！

真正的用户中心性转型，是思维方式的转换—— 从 “我们能卖什么？” 变成“我们能服务什么”。这需要扁平化的组织，需要赋能一线的人，更需要让用户体验（CX）成为每个人的事——从产品到财务，从物流到 HR，无一例外。

最根本的范式转移，是这一条：从 “从消费者榨取价值”，变成 “帮用户实现更多”。

帮他们省时间，帮他们被看见，帮他们达成目标，帮他们找到同类——能够切实赋能用户的品牌，才能收获稳固的信任、持久忠诚与长期增长。

用户中心性，从来不只是“满意度”、“忠诚度”那点事。它是服务，是共情，是共享成功。明天的赢家，不会是把“以用户为中心” 喊得最响的人，而是把 “用户中心性”融入文化里的人。

五、从认知到落地：迈向用户中心的营销与体验革新

道理都懂，落地很难。从“产品中心”到“用户中心”的跨越，堪比让大象跳芭蕾。

大多数公司依然围绕着产品思考、组织和运营。它们以产品和品类定义自己，围绕以产品为中心的利润中心构建架构，沉迷于 “做品类第一”、“超级符号”、“卖更多产品” 的单一叙事，最终以销量论英雄。

想完成这场艰难转型，既要自上而下完成思维转换，还需依托营销、品牌与客户体验领域涌现的新方法。它们从行为科学、神经科学、数据分析、AI 和实时互动里汲取养分，重新定义了“理解用户、触达用户、和用户做朋友”的游戏规则。

以下是六大最值得关注的方向：

1、行为科学与行为设计：绕过理性的防线

营销不再只是拼创意，更是拼对人性的理解。

行为经济学告诉我们，人的决策很多时候不是理性计算的结果，而是被环境“助推”出来的。通过助推（Nudge）、选择架构、损失厌恶和社会认同等原理，我们可以设计出更符合人性的用户旅程。

“仅剩 3 件”的小提示、“有心”的愿望清单、友好的续费的设置 —— 这些都是在不经意间引导决策的 “温柔推手”。好的行为设计，让转化变得像呼吸一样自然，不突兀，不强迫。

更重要的是，每一款应用或设备都可能成为用户的私人助理，都变成了一个为用户创建的个人媒体流，在适当的时刻触达，以新奇的方式激励，这是关键。

2、神经科学与情感驱动：逻辑负责解释，情感负责决定

神经科学反复验证了一件事：驱动大多数购买决策的是情感，而非逻辑。

所以今天的品牌建设，越来越关注情感共鸣——创造感官体验、象征意义和叙事力量，以此建立用户与品牌之间的深层连接。

EEG 脑扫描、面部编码、生物特征分析…… 这些技术被用来测试广告、包装和内容，优化那些潜意识层面的影响。看苹果、耐克、可口可乐就知道了 —— 它们贩卖的从来不是产品，而是渴望、身份和意义。“别卖牛排，卖滋滋声！”——现在终于可以真正实现。

3、数据分析与洞察引擎：从模糊画像到精准透视

大数据和分析技术的进步，让企业对用户的理解达到了前所未有的深度。

通过构建 “客户洞察引擎”，聚合跨渠道的交易、行为、偏好和反馈数据，品牌可以实现精细化的用户分层、终身价值管理和实时个性化。一刀切的营销活动已经过时了，微定向的内容与优惠才是当下的标配。

当然，数据的边界也很重要——别让精准变成冒犯，别让算法变成霸王条款，更别学那被罚了50亿的“携程”式营销。

4、预测式与生成式 AI：未卜先知与无限创意

AI 正在成为营销人的“超级大脑”。

预测式AI分析历史数据，预判未来行为——流失风险、购买倾向、内容偏好 —— 从而实现主动营销，而不是被动反应；生成式AI则可以大规模创建内容：撰写种草文案、设计图像、构建产品推荐、编写聊天回复。

HubSpot、Salesforce、Adobe 这些巨头已经把 AI 能力深度嵌入工具链，让执行变得前所未有的智能和迅捷。

事实上，无限媒体时代，我们不能没有人工智能，在未来的世界中，品牌不会被 AI 取代，但会被会用AI 的品牌取代。

5、实时营销与情境化互动：在对的时间说对的话

用户的注意力瞬息万变，变化每时每刻都在发生，品牌必须跟上这个节拍。

利用实时数据 —— 社交媒体热点、GPS 定位、传感器信息 —— 品牌可以在正确的情境下触发互动，在对的时间说对的话。TikTok、Instagram Stories、直播电商……，这些平台让品牌能像冲浪者一样，乘着文化浪潮精准触达用户。

慢一步，就出局。

6、社交影响力与社群驱动：从明星代言到超级用户

对传统广告的信任在下降，但对“同类人” 的信任却在上升。

品牌正在从追逐遥不可及的明星，转向深耕身边的 KOC（关键意见消费者）和品牌倡导者。TikTok、YouTube、Discord 上的社群，不再是简单的流量池，而是品牌共创的 “梦工厂”—— 用户在这里贡献想法、提供反馈、甚至参与产品设计。

社群不再是一个渠道，而是一种核心增长策略。

总结而言，这六大方法共同指向一个方向：从静态的、自上而下的“广播式” 营销，转向动态的、洞察驱动的、共创式的 “交响式” 体验。

品牌必须变得更敏捷、更个性、更人本，才能在这个要求持续适应和更深连接的新世界中存活下来。

六、全球八大用户企业启示录：他们为用户做了什么？

理论需要实践来验证。以下是全球范围内，把“用户中心性”刻进DNA的标杆企业，以及它们独特理解和秘籍。

1、亚马逊（Amazon）

用户中心性理念：地球上最以客户为中心的公司。

我们努力在做的，不是为千百万客户创造伟大的服务，我们在努力为每一个客户创造伟大的服务。

——《本质：贝佐斯的商业逻辑与领导力法则》

独到之处：

精准定义：倾听、创新和个性化（贝佐斯）。
极致便捷： 一键下单、Prime闪电配送、无忧退货，把“摩擦力”降到零。
透明闭环： 真实的用户评论既是买家的指南针，也是卖家的紧箍咒。
数据信仰： AI推荐系统比你更懂你自己。

2. Jio（印度信实工业）

用户中心性理念：让数字连接与智能服务成为全民普惠的基础设施。

独到之处：

颠覆性定价： 用极低的价格，甚至免费，让数亿印度人第一次触网。
超级生态： 将电信、流媒体、支付、电商融为一体，成为生活的操作系统。
适农性设计： 为识字率低、初次触网的用户量身定制极简界面。
顾客优先创新： 快速推出和实时反馈闭环塑造产品。

3、Rappi（哥伦比亚）

用户中心性理念：只要你需要，我就能送到。

这是第一家，也是唯一一家在拉丁美洲给员工提供股票期权的公司。

——员工

独到之处：

超级本地化：按城市、社区和用户偏好定制产品；深入街区，提供从现金提现到药房急送的奇葩服务。
用户赋能： 24/7在线客服与应用内聊天，让信任在每一次沟通中建立。
社群共生： 善待骑手，因为他们是品牌最直接的触点。

4、小米

用户中心性理念： 为发烧而生，因参与而强，和用户做朋友。

和用户交朋友，做用户心中最酷的公司。

——雷军

独到之处：

参与感： 通过论坛和内测，让用户直接参与产品研发，每人都是产品经理。
性价比： 硬件综合净利润率不超过5%，用性价比击穿行业底价。（早期））
生态链： 用互联的智能设备包围用户的生活。
快速创新周期： 快速响应顾客反馈以改进产品。

5、Spotify（瑞典音乐）

用户中心性理念：音乐因你而不同。

独到之处：

Discover Weekly： 基于算法的个性化歌单，精准击中你的听觉G点。
社交共创： 轻松分享与协作播放列表，让音乐成为社交货币。
无缝流转： 跨设备的丝滑体验，让音乐如影随形。
持续创新： 播客和实时音频等功能回应不断演变的口味。

6、爱彼迎（Airbnb）

用户中心性理念：Belong Anywhere。

重新定义民宿： 从“找个地方住”变成 “住进当地人的生活”。
双向评价： 房东和房客互评体系，让信任不再是单向的承诺，而是双向的约束与共建。
用户共创： 房子是房东的，故事是房客的，体验是大家一起创造的。
从平台到社区： 人们在这里不只是订房，还在当地交朋友、找同类、分享生活方式。

7、开市客（Costco）

用户中心性理念：忠诚于会员！

我收取的会员费是他们支付给我的服务费，因此我有义务和责任为他们提供最好的产品和最低的价格。

——Costco创始人吉姆・辛格

独到之处：

契约服务：价低质高，承诺利润永不超过15%；精心精选，保证每个产品都是你想要的；差别对待，让老会员更享优待；必超预期，确保自有品牌 Kirkland高质价低。
平等文化：文化不是最重要的事，它是唯一重要的事。
善待员工：在经营的所有资金中，每花1美元就有70美分花在了员工身上。

8、胖东来

用户中心性理念：自由·爱×幸福

有人说胖东来是神话。其实就是真诚了一点，善良了一点。如果这都算神话，那我们过得多悲哀。——于东来

独到之处：

服务天花板：免费停车、免费修鞋、免费裁衣、免费充电、无理由退货…，把“顾客至上” 从口号变成了日常。
社区共生： 深度融入本地生活，免费水随便装，成为城市的一部分。
让员工幸福：高工资、高福利、强制休息——只有开心的员工，才能提供有温度的服务。

最后，我们来做个小结：这些标杆企业，究竟具备哪些共同特质？

文化即战略：把“用户中心”理念熔铸到成企业文化和DNA中。
深度共情：不止看见用户的表层诉求，更读懂诉求背后的内在动因。
极度敏捷：收到反馈便快速行动，跟随需求变化及时调整。
个性化：依托数据与技术，将千人一面的标准化体验，转变为千人千面。
真实和真诚：以透明与真诚构筑信任，将用户视作伙伴与同行者，而非仅仅是消费者、流量，更不是收割的对象。

这些品牌证明了一件事：用户中心性并非一套落地即可的战术，而是一套底层思维。它渗透到文化、战略与运营的每一处，在多元分化的市场环境下，驱动用户忠诚、组织创新与可持续增长。

所以，回到开头那个问题：你，准备好了吗？

未来已经来了。它不属于预算最多的品牌，属于“真诚同理”的品牌。

别再问“我们如何让用户买更多”，而要问问自己“我们怎么帮助用户成为更好的自己，怎么帮他们扩大可能性？”

当你的商业逻辑从“收割”转向“滋养”，从“交易”迈向“共生”——你会发现，用户不是等待被填满的容器，而是等待被点燃的火种。

认可这份内在力量，去服务他们，去赋能他们，去创造他们，去和他们一起，就能创造一个比今天更值得期待的明天。

毕竟，在这场关于未来的游戏里，我们每个人都是用户，也终将是共建者。

这场变革，没有旁观者。你，准备好了吗？

注：文章来自英国战略学家彼得・菲斯克最新观察，品牌猿翻译整理！

本文由人人都是产品经理作者【品牌猿】，微信公众号：【品牌猿创】，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

写给老互联网人的一封AI推荐信

产品方法论集散地 — Wed, 05 Aug 2026 01:53:45 GMT

AI浪潮下，老互联网人如何自处？本文作者以亲身经历，从抗拒到拥抱，提出“但用AI，莫问结局”的务实心态。通过四个具体步骤——消耗Token、改造工作流、团队协作升级、探索新价值网络，为同龄人提供了一份可落地的AI转型指南。

如果把这篇文章当成一封信，我更愿意说，它是一封写给老互联网人的AI推荐信。

写给快40岁的自己，也写给那些和我差不多、吃过一些互联网红利、也正在被AI时代重新教育的人。

这封信不是想讲大道理，也不是想制造焦虑。它只是想认真推荐一件事：如果你还没想清楚该怎么面对AI，那就先开始用它。

俗话说：”但行好事，莫问前程。”

我越来越觉得，这句话放在今天的AI语境里，也依然成立。翻译成大白话就是：做好你能做的事，接受你控制不了的事，别老盯着结果焦虑，先把眼前这一步走出去。

放到今天，我更愿意把它改成一句送给自己，也送给同代人的话：

但用AI，莫问结局。

哪怕你觉得AI有泡沫，我也相信它一定有泡沫，但这并不妨碍它正在成为这个时代最重要的技术变量。至少在当下这个阶段，使用AI，已经是每个人都绕不过去的必选题。

说实话，作为一个眼看就要奔着40岁去的互联网人，我对AI并不是一开始就全盘拥抱的。我挑刺过它的幻觉、使用门槛和不确定性，也抗拒过它带来的变化：10年经验快速贬值，18岁是AI Native而38岁还在理解什么是Agent，大厂裁员越来越像常态。

一个吃过互联网红利的人，面对AI时代，心态注定是复杂的。谁不希望自己积累的经验，还能继续兑换成稳定的收入？

但现实不讲情怀。互联网时代的工程师福利、产品经理福利，正在快速退潮。更残酷的是，互联网时代还曾给普通人预留过入口——专科生自学几个月，也能成为工程师。可AI时代的核心位置，硕士未必够用，博士、博士后成了主旋律。

所以，当发小跟我说：”你们接触AI机会多，抓住机会多学一学。”我嘴上只能敷衍一句：”属于我们的时代可能过去了。”

但后来我慢慢想明白了：

我们未必能成为创造AI的人，但完全可以成为使用AI的人。

就像工业时代，不是每个人都能发明蒸汽机，但你可以学会使用它。时代的门票，不只发给发明者，也会发给最早学会使用新工具的人。

如果造不了AI，那就尽快成为会用AI的人；暂时谈不上”会用”，就先从”不抗拒”和”先上手”开始。

对我来说，心态转变有三层：

一是归零，把AI当一个能力不稳定但成长极快的搭档；

二是切换思维，从”凡事亲力亲为”变成”凡事先想能不能交给AI”；

三是从小事着手，这个过程像推飞轮，前面慢，后面越来越顺——你积累的是经验和Prompt，AI积累的是模型能力和工具能力，两者叠加，时间一长差距会非常明显。

如果这封信要落到具体处，我给自己也给你，推荐下面4件事。

第一，先把Token用到”心疼”为止

公司买了AI会员，想办法尽量把它消耗完；没买，就先上一个模型Key，哪怕从DeepSeek V4这种按量计费的开始。

很多人的认知局限，不是方法问题，而是使用量不够。我见过有人花10多分钟让AI搭了个HR SaaS初版，就得出结论”等有空我自己手搓一个北森”；也见过不少人说不知道用AI干什么，或者觉得用它更费时间。这些问题的本质，不是”AI没用”，而是Token跑得不够，还没摸到它的能力边界。

如果你还没体验过”这个月Token又快没了”的感觉，大概率还没真正入门。真正把AI用顺手的人，多少都有点”铺张浪费”的气质。

不知道怎么消耗Token？那就别想”值不值得”，先想”能不能让它试试”。装开源软件、配Github仓库、整理凌乱的文件夹、写汇报PPT、搭Demo页面，全都先让它试一遍。先把量跑起来，再谈技巧。

第二，从日常和工作流入手，把AI变成下意识

如果你最大的困惑是”不知道从哪开始”，我建议先从日常琐事入手。装软件、配Github、写汇报、立项分析、整理文件夹，全都先丢给AI试试。

日常工作-安装开源软件

日常工作-克隆并管理Git

日常工作-数据分析与运营计划制定

日常工作-数据分析与运营计划结果

这些事你自己也能做，但关键是完成一次思维迁移：从”凡事自己上手”切换到”先判断这件事能不能交给AI”。哪怕前期浪费Token、效果不如自己做，这一步也值得。我见过太多犹豫不决的人，但很少见到高频使用AI之后还能回到旧习惯的——就像习惯了1.5倍速听课，很难再回到1倍速。

等你适应了这种节奏，再往前走一步，开始改造工作流。

核心逻辑很简单：选一款AI产品，把工作流拆成原子化环节，逐个进行AI化改造。如果你是B端产品经理，你的工作流里需求管理、竞品调研、画原型、写PRD、项目管理、上线公告这些环节，几乎都可以借助AI重做。但千万别一上来眉毛胡子一把抓——优先挑1-2个高频、重复、边界清晰的环节，”先僵化，后固化，再优化”。

以我为例，最早改造的是”需求文档”和”上线公告”。即便如此，前后也花了1年多。前1-2个月输出只能满足30%-50%，后来慢慢优化到80%，直到最近才真正接近100%。关键不是模型能力，而是两件事：Context准备得够不够充分，你调试Skills的经验积累得够不够多。

产品Skills

最近两个月，我已经从单点改造升级到了产品全流程改造——产品规划、方案设计、画原型，甚至Vibe Coding，都在一个窗口里完成。现在每天上班第一件事是打开QoderWork和Trae，Axure、Wiki、XMind已经”吃灰”了。

具体案例可以参考这篇：如何用AI Agent从0到1做一款产品？

Vibe Work——产品工作

第三，从个人提效，走向团队协作的全AI流程改造

前面两条还是”个人层面的迁移”。但真实的办公环境是多岗位协同，真正更有挑战的一步，是把单个岗位的AI工作流，串成跨岗位的AI协作流程。

比如产品经理用Skills写需求文档，自动同步到飞书/钉钉，再由”需求质量检查”Skills过一轮，通过继续，不通过打回；研发同学同理写技术方案并上传；测试同学在群里@AI研发小助手，自动调用测试用例Skills输出冒烟测试文档。研发基于方案Vibe Coding完成后，AI小助手自动测试，发现Bug自动提禅道，能自动修就直接改并发PR，不能就@研发人工介入。设计环节用Computer Use做UI走查，输出建议后@前端。

你可能会问：现在真能做到这么自动化吗？实话实说，还远没有。我们刚起步，还需要3-6个月持续调试。但有一件事已经很明确：每个岗位的AI工作流改造已经开始，一旦某个岗位跑通，很快就会倒逼上下游跟着改。 这不是效率问题，是整个协作方式在发生变化。

第四，从旧价值网络里抽身，去新价值网络里找位置

前面三条，都在讲”如何把AI融入现有工作”。但如果再往前一步，真正更难的问题不是”怎么提效”，而是”原来的价值网络还成立吗”。

以我们做HR SaaS为例，旧价值网络是客户订阅，我们迭代需求。前面所有工作流改造，本质上还是在旧网络里做更高效的事。可一旦客户需求变了——从”帮我把功能做好”变成”帮我完成企业AI升级”——旧网络就可能整体松动。

这时怎么办？一方面，把资源投向AI方向，解决现有客户的新问题。比如CRM SaaS系统CLI化，做成AI Agent的数据连接器；把Agent嵌进产品，实现客户管理全流程智能化；甚至把”销售虚拟员工”作为独立产品售卖给客户——它不止是聊天机器人，而是有身份、有知识、有长期记忆、能自我进化的虚拟员工。

另一方面，用小团队探索新产品方向。比如围绕图文营销、视频营销，用AI Vibe Coding快速做一款小工具，验证PMF。这类产品在传统互联网需要专门团队，但现在1-2个人借助AI就能快速做出来，直接进入市场验证。

这件事的意义，不只是效率提升。它意味着：AI不只是帮你把旧工作做得更快，它还打开了原本不属于普通团队的创造空间。

总结一下

如果把这封信再压缩，我想说这几句话：

接受现实。你未必能创造AI，但完全可以成为使用AI的人。
先把量跑起来。Token消耗到足够多，才能真正理解AI的能力边界。
从最具体的小事和最高频的工作流入手，把AI变成下意识行为。
别只盯着个人提效，更要思考团队和企业流程如何被AI重构。
也别只想着做旧事更快，还要想清楚AI时代的新价值网络在哪里。

很多人焦虑，不是因为不够努力，而是还站在旧坐标系里试图理解新世界。但时代不会因为你的情绪停下来。

既然如此，就别急着问结果。先用起来，先做起来，先把自己的工作流一点点改掉。

如果你能从这封信里带走点什么，我希望不是某个具体工具或Prompt，而是一个更朴素的念头：别再把AI当成远处的风口，也别把它当成注定和自己无关的东西。你未必要成为创造它的人，但你最好尽快成为会用它的人。

就从今天一件小事开始，从你手头最烦、最重复、最适合交出去的工作环节开始。至于最后会把你带到哪里，很多时候不是一开始就能看清的。

所以，还是那句话：

但用AI，莫问结局。

题图来自Unsplash，基于CC0协议

AI眼镜听懂之后，怎么确认才不误触？一套4级交互回路

知序 — Tue, 04 Aug 2026 07:41:57 GMT

AI眼镜开始从“看见并回答”走向“理解并行动”，但看对了、听懂了，还不等于可以立即执行。发送消息、分享照片、下单支付等任务，都在考验产品如何把模糊意图变成用户真正授意的动作。本文给出一套4级交互回路，帮产品经理设计AI眼镜的确认、反馈与撤销机制。

先做一道交互题。

用户走出展馆，看着门口海报说：“把这个地址发给老王。”

眼镜识别出了海报上的地址，也在通讯录里找到了“老王”。问题是，通讯录里有两个老王：一个是客户，一个是大学同学。系统根据最近联系人做了选择，随后提示“已发送”。

从任务完成率看，这次操作成功了；从用户意图看，它可能从一开始就发错了人。

这是AI眼镜从助手走向Agent时，产品经理绕不开的一道题：系统听懂以后，到底在什么时候可以动手？

一、AI眼镜的新问题，发生在“理解”之后

过去谈AI眼镜交互，大家最关心的是它能否听懂人话、识别眼前物体、在嘲杂环境里完成对话。

这些能力解决的是输入问题。当眼镜只负责回答“这是什么”“这段话怎么翻译”时，识别错误通常还可以通过追问纠正。

当任务变成“发给他”“帮我下单”“把这张照片分享到群里”，产品进入了另一个阶段。系统不再只生成答案，而是要对外部世界产生影响。

两者之间应该有一条“提交边界”。

边界之前，AI可以识别、检索、生成草稿和预填信息；边界之后，它会发送、公开、扣款或改变其他设备的状态。

手机用一个可见的“发送”或“支付”按钮表示这条边界。AI眼镜的界面很小，有些甚至没有显示，产品团队必须用声音、手势、触觉或其他设备，重新把这条边界画出来。

二、视线和语音擅长表达意图，却不适合承担所有确认

眼镜有一个手机很难复制的优势：它能同时知道用户在看什么、听到了什么，以及正处在什么环境中。

所以，“把这个发给老王”看起来很自然。视线提供对象，语音提供目标，Agent负责把两者拼成任务。

但从产品风险看，这句话里至少有三个不确定项。

第一，“这个”指的是海报上的地址、活动名称，还是整张照片？

第二，“老王”对应哪个联系人？

第三，“发”代表立即发送，还是先生成一条待确认消息？

视线也存在类似问题。人会长时间注视自己感兴趣、不理解甚至讨厌的东西。“看了两秒”可以帮系统缩小候选范围，却很难单独证明用户愿意执行一项动作。

语音的风险则在于环境。一句“好”，可能是用户回答眼镜，也可能是在回应身边的人。在地铁、会议室和餐厅里，很多用户也不愿把私人消息、联系人和付款金额念出来。

我的判断是：视线和语音是优秀的意图输入，但它们不应自动获得“提交权”。提交权怎么给，要看这项动作的风险。

三、别给所有任务都加一句“请确认”

发现误触风险后，产品容易走到另一个极端：每个动作前都问一次“是否继续”。

这会让AI眼镜变成一名过度谨慎的助理。用户问一次天气要确认，翻一页提词要确认，暂停音乐还要确认。原本想减少交互，最后反而增加了一层对话。

确认机制的设计目标，既要拦住高代价错误，也要让低风险任务快速通过。

可以先用4个问题给动作分级：

动作是否容易撤销？
结果只对用户自己可见，还是会影响他人？
系统对任务对象有多确定？
任务是否涉及金钱、隐私、账号或物理设备？

根据答案，我把AI眼镜的交互拆成4级。这不是行业通用标准，而是一套便于产品团队讨论的分级方法。

1级：直接返回

任务只读取信息，没有改变外部状态。例如识别菜单、播报天气、翻译路牌。

系统可以直接给出结果，用户随时重问即可纠正。这一级最需要的不是确认，而是让用户知道AI正在回答哪个对象。

2级：轻量反馈

动作可撤销，主要影响用户自己。例如暂停音乐、收藏一个地点、翻动提词页。

这类动作适合“先执行，后反馈”。一次轻震、一个短提示音或一条视野边缘提示，就能告诉用户状态已经变化，同时保留快速撤销入口。

3级：明确确认

动作会影响他人、向外发布内容，或产生一定成本。例如发送消息、共享照片、提交日程邀请。

系统可以先生成草稿，但要把接收人、内容和执行动作一起呈现给用户。确认信号应当与原始语音分开，例如用一次明确捏合提交，或在带屏眼镜上选中“发送”。

4级：二次确认

任务涉及金钱、敏感信息、账号权限，或对物理设备进行高风险控制。例如完成支付、开锁、向外部应用授权。

这一级应使用两个相互独立的信号。眼镜负责说清对象和后果，手机、手表或可信生物信号完成第二次确认。任何一个信号存在歧义，任务都应停留在待确认状态。

图1：AI眼镜4级交互回路，制图：知序

四、视线负责“是哪个”，手势负责“就这样做”

分好风险后，下一步不是为每一级找一个固定硬件，而是让不同通道承担自己擅长的那段任务。

视线适合缩小对象范围。用户看向某个门牌、一张海报或一件商品，系统就有了上下文。视线提供的是候选对象，并非提交指令。

语音适合说清目标和约束。用户可以说“把地址发给今天下午要见的客户”，让Agent结合日程、通讯录和当前画面组织任务。

手势适合精确选择和提交。捏合、轻触或按压是离散动作，比“好”这样可能出现在普通对话里的词更容易识别。Meta为AI眼镜设计的肌电腕带，以及Google展示的手表手势控制，都可以看成这类回程通道的探索。

触觉适合告知结果。手腕上一次短震可以表示“已识别”，两次急促震动可以表示“执行失败”。反馈模式需要简单且稳定，避免用户重新学一套过于复杂的“震动密码”。

手机和手表则是可信的接管层。当眼镜无法完整展示合同、账单、多个收件人或权限范围时，任务应转到大屏设备继续。这不是任务失败，而是产品对复杂度和风险做出的正常分工。

一次完整任务可以按这条链路进行：

意图输入→对象锁定→生成草稿→风险分级→用户确认→对外执行→结果反馈→撤销或补偿。

关键是，这条链路里每一步都能被看见。用户要知道AI选了谁、准备做什么、正在等待哪个确认，以及刚才的动作是否成功。

五、写PRD时，别只写“用户确认后执行”

“用户确认后执行”是一句看起来没问题，落到开发时却充满歧义的需求。

用户用什么确认？确认前看到什么？语音和手势同时出现时听谁的？执行后多久还能撤销？

对AI眼镜来说，一个可开发、可验收的确认需求，至少要写清6件事。

1.任务目标

明确最终改变的外部状态。“识别地址”是中间步骤，“向指定联系人发送包含该地址的消息”才是任务目标。

2.对象与置信度

记录AI识别了哪个视觉对象、哪个联系人，以及确定程度。当多个候选对象分数接近时，系统应先让用户做澄清，而不是用默认值猜一个。

3.风险等级

说明这项动作为什么属于1至4级，不要把确认级别留给开发临时判断。同一个功能里也可能存在不同等级：生成消息草稿是2级，发送草稿是3级。

4.确认通道

定义主确认通道和备用通道。公共场合优先提供静默手势；手势识别失败时，可以转到手机，而不是让用户无限重复同一个动作。

5.结果反馈

说清系统在“已识别”“已提交”“已成功”和“已失败”时分别怎么告知用户。这四个状态不应共用同一个提示音或震动。

6.撤销与补偿

撤销可以回到原状态，例如取消收藏；补偿是在原动作已经发生后减少影响，例如快速撤回消息或联系收件人更正信息。两者要在需求中分开。

图2：AI眼镜确认机制PRD检查项，制图：知序

六、交互做对没有，还要看用户有没有在真实场合使用

眼镜、手表和腕带的交互测试，很容易只看识别准确率和响应时间。这些指标很重要，但它们主要回答“技术有没有识别出动作”，还没回答“确认机制有没有保护用户”。

产品经理还要关注下面几组数据。

第一组是误触与漏拦截。日常手势被当成指令的比例是多少？高风险动作里，有多少次跳过了应有的确认？

第二组是对象纠正率。用户多少次更换了AI选中的联系人、照片或地址？这个数字比单纯的语音识别率更接近任务风险。

第三组是确认放弃率。用户进入待确认状态后，有多少人放弃了任务？放弃率过高，可能是信息展示不清，也可能是确认动作太难。

第四组是短时撤销率。动作完成后很快又被撤销，通常意味着用户在确认阶段没有真正看懂结果。

第五组是静默完成率。在不拿手机、不念出私密内容的情况下，用户完成了多少任务？这是眼镜和手腕通道是否真正降低交互成本的直接信号。

第六组是跨通道接管率。有多少任务在眼镜上开始，最后需要手机接管？接管本身不一定是坏事，但如果连低风险、高频任务也大量跳回手机，眼镜就还没有形成独立价值。

每个团队都要根据任务风险和早期基线设定阈值，不必追求一个通用的“行业标准”。相比一个看起来漂亮的识别数字，这些任务数据更能说明用户是否真正信任这套交互。

七、写在最后

过去一年，AI眼镜的焦点大多是“能看见多少”和“能听懂多少”。当眼镜开始调用联系人、消息、支付和其他设备，一个更实际的问题出现了：它有没有得到用户此刻的授意？

产品经理可以先检查6件事：

AI识别的任务对象是否对用户可见？
什么动作可以直接执行，什么动作需要明确确认？
确认信号是否与普通说话、注视和日常动作有足够区分？
用户是否能知道任务处于生成、待确认、执行还是失败状态？
眼镜无法承载复杂信息时，手机或手表如何接管？
动作发生后，用户如何撤销，系统如何补偿？

一副真正成熟的AI眼镜，不会因为多问一句就显得笨，也不会因为抢着执行就显得聪明。

它应该知道哪些时候可以安静地完成任务，也知道哪些时候必须把决定权交还给人。

参考资料

Google：3 Google updates from Galaxy Unpacked 2026

Meta：Meta Ray-Ban Display: AI Glasses With an EMG Wristband

Meta：Introducing Our First AI Glasses Built For Prescriptions

Nature：A generic non-invasive neuromotor interface for human-computer interaction

本文由 @知序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

16000字超详细 Seedance 2.5 官方提示词指南及提示词模板

小互AI — Tue, 04 Aug 2026 02:11:41 GMT

字节跳动发布了新一代视频创作模型 Seedance 2.5。对做视频的人来说，这次变的不只是画质：一条视频能装下一整场戏，一次能同时指挥几十份参考素材，改片子的时候还能定位到第几秒。
https://tu.aixq.cc/wp-content/uploads/2026/08/20260804100353823.mp4

支持纯文本生成，也支持同时参考图片、视频和音频进行创作，并可对已有视频进行编辑。]

相比 2.0，Seedance 2.5有主要突破：

字节跳动给发布了一份官方提示词指南：从一句话生成，到 50 份参考素材怎么调度、30 秒长片怎么分段、改片子怎么只动一处，每类任务都配了能直接抄用的模板。对用即梦或 API 做视频的人，这是第一份成体系的官方写法手册…

TEXTIMAGEVIDEOAUDIOEDIT

SECTION01

基础撰写技法

1.1

文本指令的基础公式

提示词可以按照下面的公式灵活组合：

FORMULA

主体＋动作或事件＋场景与环境（可选）＋视觉风格（可选）＋运镜或切镜（可选）＋声音（可选）

FIVE PARTS

五个成分各自负责什么

主体＋动作或事件

说明“谁或什么”正在“做什么”，这是视频内容的基础。动作优先概括主要过程，只为关键动作写具体细节，避免重复描述同一动作。

场景与环境

说明地点、时间、天气、空间关系和背景状态。

视觉风格

说明光线、色彩、材质、画面质感或整体氛围。

运镜或切镜

说明景别、机位、镜头运动、对焦对象和镜头衔接。

声音

说明对白、音色、环境声、音效和音乐。

TEMPLATE / 基础模板

<主体>在<场景与环境>中<主要动作或事件>。

画面呈现<视觉风格>。

镜头采用<景别、机位、运镜或切镜>。

声音包括<对白、环境声、音效或音乐>。

EXAMPLE / 示例

一名陶艺师在清晨的工作室里完成一只浅蓝色陶杯，将它从转盘上取下并放到木架中央。

窗外柔和晨光照入室内，湿润陶土呈现细腻光泽，工作台保持整洁。

镜头先以中景记录拉坯动作，再缓慢推近陶杯表面的纹理，最后切到木架正面。

保留转盘低沉转动声、陶土摩擦声和轻微室内环境声。

不需要的部分可以省略。生成参数不需要写进提示词；可调参数由生成页面或接口设置。

1.2

有参考素材时，先准备素材并明确职责

素材数量与选择

可以组合使用最多 50 份参考素材。不同类型素材分别遵循下面的输入范围，推荐范围用于提高生成稳定性，不代表能力上限。

LIMITS

四类素材的输入范围与推荐范围

图片

输入范围

最多 30 张，单张不超过 4K

推荐范围

主体图片以 1 至 8 个主体为宜

视频

输入范围

最多 10 段，全部视频总时长不超过 30 秒

推荐范围

主体音视频以 1 至 5 个主体、单段 5 至 10 秒为宜

音频

输入范围

最多 10 段，全部音频总时长不超过 30 秒

推荐范围

保留与任务直接相关的台词、音色、环境声或音乐

视频编辑

输入范围

可使用视频与参考图共同完成编辑

推荐范围

原视频以 20 秒以内、参考图以 1 至 5 张为宜

超过推荐范围仍可尝试

主体图可扩展至 9 至 12 个主体，主体音视频可扩展至 6 至 10 个主体，视频编辑参考图可扩展至 6 至 8 张；素材越多，稳定性越容易下降。

主体图超过 5 个主体且仍需要多视角时，建议把不同视角拆成多张图片；多张独立视角图通常比把多个视角拼在一张图中更稳定。

逐份说明素材职责

上传参考素材后，需要说明每份素材具体提供什么。素材中的人物、背景或构图容易被误带入成片时，再写明不采用什么。

素材映射关系必须写进提示词

不要只依赖图片中的文字标注，也不要让模型自行判断多份素材分别对应哪个人物、道具或场景。

TEMPLATE / 素材职责模板

@图片1用于<主体>的<外貌、服装、结构或材质>。

@视频1用于<动作、运镜或节奏>。

@音频1用于<角色或声音类型>的<音色、台词、环境声或音乐>。<主体>在<场景>中完成<主要动作或事件>。

画面呈现<视觉风格>，镜头采用<镜头表达>。

EXAMPLE / 示例

@图片1用于<陶艺师>的五官、发型和深绿色围裙，不采用图片背景。

@图片2用于<陶艺工作室>的木质工作台、窗户位置和晨间光线，不采用图中人物。

@视频1用于双手拉坯、托起陶杯和放置陶杯的动作节奏，不采用视频中的人物身份、服装和场景。<陶艺师>在清晨的<陶艺工作室>完成一只浅蓝色陶杯，将它从转盘上取下并放到木架中央。

镜头先以中景记录拉坯动作，再缓慢推近陶杯表面的纹理；保留转盘转动声、陶土摩擦声和室内环境声。

如果多张图片是同一个人物或商品的不同视角，可以明确写成：

EXAMPLE / 多视角

@图片1定义同一盏折叠台灯的正面外观。

@图片2定义同一盏折叠台灯的左侧结构。

@图片3定义同一盏折叠台灯的右侧结构。

@图片4定义同一盏折叠台灯的背面结构。

四张图片共同定义同一盏折叠台灯，成片中始终只有一盏折叠台灯。

当参考视频已经准确给出动作、运镜和顺序时，提示词只需说明继承哪些内容，不必逐动作复述；重复描述可能与素材本身冲突。白模视频主要提供运动和空间骨架，仍需要写清希望生成的主体、场景、动作和风格。

1.3

声音与文字的特殊字符

提示词可以直接使用自然语言。需要进一步区分音乐、音效、台词和字幕时，可以使用下面的特殊字符：

SYNTAX

四种符号

音乐 · ( )

(背景播放舒缓节奏的钢琴乐)

音效 · < >

<远处传来钟声>

台词 · { }

{你好，欢迎回来}

字幕 · 【】

【第一章：启程】

需要控制字幕或声音时，可以直接写明保留和不采用的声音类别。画面内容仍优先使用正向描述，只有素材职责、编辑范围和容易误带入的内容需要明确限制。

EXAMPLE

无背景音乐，只保留人物对白、环境声和动作音效。

不要字幕。

不要任何声音。

台词语言强化

台词不是中文时，建议在台词前明确语言：

女孩用日语轻声说：{もう大丈夫です}

当台词文本是英语，但模型说成中文，或者需要控制地区语言习惯时，可以在台词前进一步明确语言。推荐公式：

FORMULA

台词语言＋地区变体或口音＋表达方式＋说话人＋ {台词内容}

EXAMPLE

台词语言：美式英语。女孩用自然、口语化的美式英语说：{I thought you weren’t coming.}台词语言：地道的洛杉矶美式英语。年轻男子用自然的洛杉矶口语说：{No way, you actually made it.}

SECTION02

亮点技法

2.1

多素材创作：让模型知道每个场景该使用什么

可以组合使用图片、视频和音频。素材较多时，提示词的重点不是把全部素材都写进同一句话，而是明确人物、道具、场景、动作和声音之间的对应关系。

推荐按照下面的顺序组织：

ORDER

逐份素材职责 → 主体映射 → 按类型分组 → 主体设定 → 分场景调用

STEP 01

为不同主体逐一命名

不同人物、商品和道具需要分别绑定素材：

<人物A>对应@图片1，只采用外貌、发型和服装。

<人物B>对应@图片2，只采用外貌、发型和服装。

<道具A>对应@图片3，只采用结构、材质和颜色。

<场景A>参考@图片4，只采用空间布局、建筑和光线，不采用图中人物。

不要写成“@图片1至@图片4分别定义四名角色”

这种写法没有明确哪张图片对应哪个角色。

STEP 02

按类型整理素材

【人物】

<修复师>对应@图片1，只采用外貌、发型和服装。

<记录员>对应@图片2，只采用外貌、发型和服装。

<布展员>对应@图片3，只采用外貌、发型和服装。

<讲解员>对应@图片4，只采用外貌、发型和服装。

四人的外貌、服装、动作、站位和台词不互相交换。【道具】

<样本盒>对应@图片5，只属于<修复师>。

<记录板>对应@图片6，只属于<记录员>。【场景】

<修复室>参考@图片7，只采用空间、材质和光线。

<展厅>参考@图片8，只采用空间、材质和光线。【动作与声音】

@视频1用于<修复师>打开样本盒的动作，不采用视频中的人物和场景。

@音频1用于<讲解员>的音色和指定台词。

STEP 03

集中描述重要主体

当同一人物需要跨场景使用多份素材时，可以增加主体设定：

【主体设定：修复师】

外貌与服装：@图片1。

固定道具：@图片5中的<样本盒>。

出现地点：<修复室>和<展厅>。

动作参考：@视频1的开盒动作、@视频2的放置样本动作。

不采用：其他人物的服装，不持有<记录板>或讲解设备。

STEP 04

按场景调用素材

场景一｜修复室检查

使用：<修复师>、<样本盒>、<修复室>和@视频1的开盒动作。

事件：<修复师>在工作台前打开样本盒并检查内部样本。

结束时：<修复师>停在工作台内侧，样本盒始终位于<修复师>自身右手旁，也就是位于画面左侧。场景二｜展厅登记

使用：<记录员>、<记录板>和<展厅>。

事件：<记录员>在展柜旁核对记录板上的编号。

结束时：记录板仍由<记录员>双手持有，其他人物不进入展柜区域。

多素材创作的目标是让模型在当前场景中选择正确素材，不要求所有素材同时出现在画面中。

2.2

30 秒长视频：用阶段和结束状态组织事件

事件较多时，建议把故事拆成连续阶段。每个阶段只安排一个主要状态变化，并写清楚该阶段结束时画面中可以直接看到的状态。

TEMPLATE / 长视频模板

【生成目标】

生成一段<视频类型>。核心主体是<主体>，主要事件是<故事概要>。【阶段一】

开始时：<人物、道具和场景的初始状态>。

主要事件：<一个主要动作或事件>。

结束时：<人物位置、道具归属或画面状态>。【阶段二】

承接上一阶段：<需要保持的状态>。

主要事件：<一个主要动作或事件>。

结束时：<可观察状态>。【阶段三】

主要事件：<收束事件>。

结束时：<最终画面状态>。【保持一致】

保持<人物身份、数量、服装、道具归属、空间方向和声音关系>稳定。

EXAMPLE / 一般示例

花店订单包装流程

生成一段花店订单包装流程说明视频。<花艺师>和<店员>共同完成花束整理、包装和交付。

阶段一

开始时

<花艺师>站在工作台后，桌面放有散开的花枝、剪刀和包装纸。

主要事件

<花艺师>整理花枝并修剪长度。

结束时

花束握在<花艺师>左手，剪刀放回工作台右侧。

阶段二

承接上一阶段

两人保持相同身份和服装，花束仍由<花艺师>持有。

主要事件

<店员>展开包装纸，<花艺师>放入花束并系上绿色丝带。

结束时

包装完成的花束平放在工作台中央，丝带结朝向镜头。

阶段三

主要事件

<店员>拿起花束并放到取货架上。

结束时

花束只在取货架中央，两人站在工作台后方检查成品。

保持一致

保持<花艺师>和<店员>的身份、服装、工作台方向、剪刀位置和花束归属稳定。

时间戳与节奏控制

普通叙事优先使用“阶段”。只有关键交接、进出场、转场或明确节拍需要控制时，再使用以 1 秒为单位的时间表达。时间区间适合分配剧情节奏，时间点适合指定一次关键事件，相对时间适合描述事件之间的等待关系。

EXAMPLE

0-5秒：展示空置的木质展示台；一只手放下白色陶盘；结束时手已离开，展示台中央只有白色陶盘。

5-10秒：移走白色陶盘，再放下透明玻璃杯；结束时展示台中央只有透明玻璃杯。

10-15秒：移走透明玻璃杯，再放下绿色陶瓶；结束时展示台中央只有绿色陶瓶。

时间区间

0-3秒……3-7秒……7-12秒……

明确时间点

第5秒，镜头快速向左横移并完成转场。

相对时间

人物按下按钮3秒后，房间灯光逐渐熄灭。

时间段应连续、不重叠。时间段表示事件的时间预算，不是精准剪辑点，动作可能在边界附近提前或延后。一个时间段中的内容过少会增加模型的发挥空间，内容过多则可能造成过度切镜或剧情遗漏。

不要用时间戳控制“一秒完成三次动作”等频率

2.3

编辑 / 首尾帧 / 延长任务类型参数规则

视频编辑、首帧或首尾帧生视频、视频延长会根据输入素材自动锁定部分生成参数，具体规则如下。

AUTO LOCK

三类任务的比例与时长规则

视频编辑

画幅比例

自动保持输入视频的比例，不支持另行设置

时长

自动基本保持输入视频的时长，不支持另行设置；受输入帧处理影响，可能存在最大约 0.3 秒的差异

首帧或首尾帧生视频

画幅比例

自动使用首帧图片的比例；首帧与尾帧应使用相同画幅，避免尾帧被拉伸

时长

支持设置

视频延长

画幅比例

自动保持输入视频的比例，不支持另行设置

时长

支持设置

这些任务中被自动锁定的参数不能在生成页面或接口中另行指定，其余参数以当前可用选项为准。

2.4

视频编辑：明确母版、修改范围和保持内容

编辑已有视频时，先把原视频定义为唯一母版，再说明编辑对象、作用范围、目标素材和保持内容。编辑任务的输出比例自动保持输入视频比例，输出时长自动基本保持输入视频时长，这两项不支持另行设置；受输入帧处理影响，输出时长可能存在最大约 0.3 秒的差异；差异通常来自过渡帧处理，整体内容和事件顺序仍基本保持。

通用编辑写法

TEMPLATE / 模板

【编辑目标】

编辑@视频1，在<全片或明确时间段>对<画面对象、区域或声音类别>进行<增加、移除、替换或调整>。【原视频职责】

@视频1是唯一编辑母版，负责<人物、场景、动作、构图、镜头、遮挡关系、声音和事件顺序>。【目标素材职责】

@图片1或@音频1用于<目标对象或声音的指定属性>。【编辑范围】

只处理<对象、区域、时间段或声音类别>。【保持内容】

保持@视频1中的<不应变化的画面、动作、声音和时间关系>。

EXAMPLE / 示例

【编辑目标】

编辑@视频1，只在4-7秒把画面右侧墙面的冷蓝色灯光调整为暖橙色灯光。【原视频职责】

@视频1是唯一编辑母版，负责人物、房间布局、动作、构图、镜头运动、声音和事件顺序。【编辑范围】

只调整右侧墙面及其照亮区域的光线颜色；人物肤色随环境光自然变化。【保持内容】

人物身份、服装、表情、位置、动作、房间结构、镜头运动、对白和环境声保持@视频1。

CASE A

主体替换

模板

【编辑目标】

编辑@视频1，只把<原对象>修改为<目标对象>。【原视频职责】

@视频1是唯一编辑母版，负责原始场景、机位、镜头运动、动作轨迹、遮挡关系和事件顺序。【目标素材职责】

@图片1用于<目标对象>的<外观、结构或材质>，不采用<无关背景、人物或构图>。【编辑对象与范围】

只修改<明确对象和区域>。全片目标对象数量为<数量>。不修改<需要保持的内容>。【时间线继承】

<目标对象>继承<原对象>每次出现、运动、遮挡和离开的时点、持续时长、路径与速度变化。

除以上明确修改对象或区域外，@视频1中的其他人物、道具、场景内容、镜头运动、镜头切换和事件顺序保持原样。

示例

【编辑目标】

编辑@视频1，只把视频中的黄色折叠台灯替换为@图片1中的白色折叠台灯。【原视频职责】

@视频1是唯一编辑母版，负责书桌、书本、手部动作、机位、镜头运动、遮挡关系和事件顺序。【目标素材职责】

@图片1只用于白色折叠台灯的外观、结构和材质，不采用图片中的背景、构图或其他物体。【编辑对象与范围】

全片始终只有一盏白色折叠台灯。只替换原黄色折叠台灯，不修改书本、书桌、手部和背景。【时间线继承】

白色折叠台灯继承原黄色折叠台灯每次出现、转动灯臂、被手遮挡和离开画面的时点、路径与速度变化。

除以上明确修改对象或区域外，@视频1中的其他人物、道具、场景内容、镜头运动、镜头切换和事件顺序保持原样。

CASE B

背景替换

模板

【编辑目标】

编辑@视频1，只把<原背景区域>替换为@图片1中的<目标环境>。【原视频职责】

@视频1是唯一编辑母版，负责人物、前景物体、动作、构图、镜头运动和事件顺序。【目标素材职责】

@图片1只用于<目标环境>的空间布局、材质、景深、环境色和光线方向，不采用图片中的人物或前景物体。【编辑对象与范围】

只修改<主体轮廓之外的背景区域>。不修改<主体身份、五官、发型、服装、表情、位置、大小和动作>。【时间线继承】

人物动作与遮挡关系保持@视频1。除以上明确修改对象或区域外，@视频1中的其他人物、道具、场景内容、镜头运动、镜头切换和事件顺序保持原样。

示例

@视频1是唯一编辑母版，负责人物、动作、构图、镜头和事件顺序。

@图片1只提供日间玻璃温室的空间布局、景深、环境色和光线方向，不采用图片中的人物。只把@视频1中人物轮廓之外的浅灰色背景替换为@图片1中的日间玻璃温室。

人物身份、五官、发型、服装、表情、位置、大小和抬手动作保持@视频1。

除以上明确修改对象或区域外，@视频1中的其他人物、道具、场景内容、镜头运动、镜头切换和事件顺序保持原样。

声音编辑

对白、语言、音色、背景音乐和音效可以分别处理。提示词需要写清说话人或声音类别、目标变化，以及其他声音是否保持。

编辑@视频1，只移除原有背景音乐，保留人物对白、口型、环境声和动作音效；画面内容、镜头和剪辑节奏保持@视频1。编辑@视频1，把<讲解员>的台词语言调整为自然的美式英语，台词内容和说话时点保持不变；其他人物声音、背景音乐、环境声和画面保持@视频1。

2.5

视频延长：先对齐边界画面，再描述前置或后续内容

视频延长是在原视频边界之外继续创作。输出比例自动保持输入视频比例，延长时长由用户设置。

BOUNDARY

两个方向的边界画面

原视频向前延长向后延长首帧尾帧边界画面必须连续

向后延长时，延长片段的第一个画面需要承接原视频尾帧；向前延长时，延长片段的最后一个画面需要衔接原视频首帧。除了边界画面，还要保持人物、道具、背景、运动趋势和声音连续。

向后延长

先描述原视频尾帧的连续状态，再描述尾帧之后发生的内容。

TEMPLATE / 基础模板

@视频1是需要向后延长的原视频。向后延长@视频1。延长片段的第一个画面直接承接@视频1的尾帧：保持<主体姿态与朝向>、<道具位置>、<背景与空间关系>、<机位与构图>、<光线>、<声音状态>和<运动趋势>连续。随后，<描述需要延长的新动作、事件、镜头或声音>。延长过程中保持<人物身份与服装>、<关键道具>、<背景布局>、<摄影轴线>和<原有声音环境>连续。

同一主体始终保持为同一个连续对象，不重复、不分裂；人物外形或物体部件数量保持稳定。

EXAMPLE / 示例

@视频1是需要向后延长的原视频。向后延长@视频1。延长片段的第一个画面直接承接@视频1的尾帧：保持同一固定中景、橙色纸飞机的位置与朝向、教室窗边背景、午后光线和向画面右侧飞行的趋势连续。随后让橙色纸飞机继续向画面右侧滑行并飞出画面，窗边白色纱帘轻微摆动。镜头和教室背景保持原视频尾帧状态。

WITH REFS

向后延长：有其他参考素材时

先逐一说明其他素材负责什么，再明确原视频负责延长边界。其他素材可以提供人物、道具或声音，但不能替代原视频尾帧对起始画面的控制。

模板

@图片1定义<人物A>的面部特征。

@图片2定义<人物A>的服装。

@图片3定义<关键道具>的结构与材质。

@视频1是需要向后延长的原视频。向后延长@视频1。延长片段的第一个画面直接承接@视频1尾帧：保持<边界画面与声音状态>连续。随后，<人物A使用关键道具完成的新动作或事件>。延长过程中保持<人物身份与服装>、<关键道具>、<背景布局>、<摄影轴线>和<原有声音环境>连续。

同一主体始终保持为同一个连续对象，不重复、不分裂；人物外形或物体部件数量保持稳定。

示例

@图片1定义<园艺师>的面部特征。

@图片2定义<园艺师>的浅绿色工作围裙。

@图片3定义<藤编花篮>的结构与材质。

@视频1是需要向后延长的原视频。向后延长@视频1。延长片段的第一个画面直接承接@视频1尾帧：保持温室工作台、<园艺师>的站位和<藤编花篮>的位置连续。随后，<园艺师>双手提起<藤编花篮>并把它放到身后的木架中层。延长过程中保持<园艺师>的面部、围裙、温室布局和镜头方向连续。

向前延长

先描述原视频开始之前发生的内容，再把原视频首帧写成延长片段的明确结束状态。只写“随后承接原视频”可能使模型提前引入后续人物或特效，或者到达目标状态后再次改变画面。

TEMPLATE / 基础模板

@视频1是需要向前延长的原视频。向前延长@视频1。在原视频开始之前，<描述前置动作、事件、镜头或声音>。延长片段的最后一个画面自然衔接@视频1首帧：<主体姿态与朝向>，<道具位置>，<背景与空间关系>；保持<机位与构图>、<光线>、<声音状态>和<运动趋势>与@视频1首帧一致。延长过程中保持<人物身份与服装>、<关键道具>、<背景布局>、<摄影轴线>和<原有声音环境>连续。

同一主体始终保持为同一个连续对象，不重复、不分裂；人物外形或物体部件数量保持稳定。

EXAMPLE / 示例

@视频1是需要向前延长的原视频。向前延长@视频1。在原视频开始之前，呈现同一座玻璃温室空镜：晨雾贴近地面缓慢散开，顶部遮阳帘逐渐升起，画面中暂时没有人物。延长片段的最后一个画面自然衔接@视频1首帧：保持温室中央通道、两侧种植台、玻璃框架、柔和晨光和固定广角构图与@视频1首帧一致；结束时遮阳帘已经完全升起，通道中没有人物，叶片仍在轻微摆动。

WITH REFS

向前延长：有其他参考素材时

逐一声明素材职责，并说明哪些素材在向前延长片段中使用、哪些只在原视频开始后使用。这样可以减少后续人物、道具或特效被提前带入前置片段。

模板

@图片1定义<人物A>的面部特征。

@图片2定义<人物A>的服装。

@图片3定义<关键道具>的结构与材质。

@视频1是需要向前延长的原视频。向前延长@视频1。在原视频开始之前，<人物A完成前置动作或事件>。延长片段的最后一个画面自然衔接@视频1首帧：<人物A的姿态与朝向>，<关键道具的位置与状态>，<其他人物的站位>；保持<背景与空间关系>、<机位与构图>、<光线>、<声音状态>和<运动趋势>与@视频1首帧一致。延长过程中保持<人物身份与服装>、<关键道具>、<背景布局>、<摄影轴线>和<原有声音环境>连续。

同一主体始终保持为同一个连续对象，不重复、不分裂；人物外形或物体部件数量保持稳定。

<只在原视频开始后出现的素材>不在向前延长片段中提前出现。

示例

@图片1定义<策展员>的面部特征。

@图片2定义<策展员>的深蓝色工作外套。

@图片3定义<木质展示盒>的结构与材质。

@图片4定义两名<布展助理>的灰色工作服。

@图片5定义<展陈准备室>的空间和光线。

@视频1是需要向前延长的原视频。向前延长@视频1。在原视频开始之前，<策展员>走到工作台前，拿起闭合的<木质展示盒>并打开盒盖。延长片段的最后一个画面自然衔接@视频1首帧：<策展员>站在画面中央，双手托住打开的<木质展示盒>；两名<布展助理>分别站在其身后左右两侧。保持竖屏正面中景、工作台位置、准备室背景和左侧晨光与@视频1首帧一致。

边界画面应追求视觉上的自然衔接，不应理解为逐像素完全相同。

延长结果的音量可能与原视频存在轻微变化；使用同代模型生成的视频继续延长时，画面与声音通常更容易自然衔接。验收时需要同时检查边界前后的画面、声音和完整延长片段。

SECTION03

进阶玩法

3.1

关键帧、分镜与白模参考

首尾帧与参考素材

在多模态参考模式中，可以直接在提示词首句写明@图片1作为首帧、@图片2作为尾帧，不必切换到单独的首尾帧模式。系统会以首帧画幅锁定输出比例，时长由生成页面或接口设置；首帧与尾帧应使用相同画幅，比例不一致时尾帧可能出现拉伸。其余参考图仍可分别定义人物、道具、场景和材质。

TEMPLATE / 基础模板

@图片1作为首帧，定义视频开始时的构图、主体位置、姿态、道具状态、场景和镜头方向。

@图片2作为尾帧，定义视频结束时的构图、主体位置、姿态、道具状态、场景和镜头方向。

@图片3用于<主体A>的<外貌、服装、结构或材质>，不改变@图片1定义的首帧构图，不改变@图片2定义的尾帧构图。

@图片4用于<主体B、道具或场景>的<指定属性>，不改变@图片1定义的首帧构图，不改变@图片2定义的尾帧构图。<描述一个连续动作或事件>。

画面从@图片1定义的首帧自然开始，经过连续动作后到达@图片2定义的尾帧。

首尾之间保持<人物身份、道具结构与归属、场景布局和镜头方向>连续。

EXAMPLE / 示例

@图片1作为首帧，定义视频开始时香水工坊的构图、人物位置、姿态、桌面道具状态和镜头方向。

@图片2作为尾帧，定义视频结束时香水工坊的构图、人物位置、姿态、桌面道具状态和镜头方向。

@图片3用于<调香师>的面部、发型和深绿色围裙，不改变@图片1定义的首帧构图，不改变@图片2定义的尾帧构图。

@图片4用于<玻璃香水瓶>的造型、材质和标签位置，不改变@图片1定义的首帧构图，不改变@图片2定义的尾帧构图。<调香师>从首帧姿态开始，拿起滴管和<玻璃香水瓶>，把琥珀色香精滴入瓶中，轻轻摇匀并盖好瓶塞，再把成品放到桌面中央，最后自然到达@图片2定义的尾帧。

首尾之间保持<调香师>的身份与服装、香水瓶数量与结构、木桌布局、暖色侧光和镜头方向连续。

每张锚点图需要单独说明

不要合并成“图片1和图片2作为首尾帧”。首帧和尾帧应使用相同画幅。其他参考图只提供指定属性，不替代首尾帧的构图。

MULTI KEYFRAME

多关键帧顺序控制

当多张独立图片分别定义过程中的不同阶段时，提示词第一句先写“以@图片1至@图片N的顺序作为关键帧”，再逐张说明每张图对应的关键状态。独立关键帧通常比把多个画面拼在一张宫格图中更容易对齐，但它控制的是阶段顺序和关键状态，不等于逐帧复刻。

基础模板

以@图片1至@图片N的顺序作为关键帧。@图片1作为首帧，定义<开始时的构图、主体位置、姿态、道具状态和镜头方向>。

@图片2定义第二个关键帧：<第一阶段结束时的可见状态>。

@图片3定义第三个关键帧：<第二阶段结束时的可见状态>。

@图片N作为尾帧，定义<结束时的构图、主体位置、姿态、道具状态和镜头方向>。画面依次经过@图片1、@图片2、@图片3至@图片N定义的状态，各阶段之间使用连续动作自然过渡。

全过程保持<主体身份、道具结构与归属、场景布局、光线和摄影轴线>连续。

示例

以@图片1至@图片4的顺序作为关键帧。@图片1作为首帧，定义橙色纸飞机静置在教室木桌左侧，机头朝向画面右侧，固定中景。

@图片2定义第二个关键帧：同一架橙色纸飞机被一只手从桌面托起，机头方向不变。

@图片3定义第三个关键帧：同一架橙色纸飞机从窗边掠过，窗帘向右轻微摆动。

@图片4作为尾帧，定义同一架橙色纸飞机落在右侧书架中层，机头仍朝向画面右侧。画面依次经过@图片1、@图片2、@图片3和@图片4定义的状态，各阶段之间保持飞行方向和速度连续。

全过程保持纸飞机的橙色材质、大小与折痕，教室布局、午后侧光和镜头轴线连续。

宫格分镜与故事板

宫格分镜用于给出整体故事、镜头顺序和大致构图，不适合要求每格细节严格复刻。建议控制在15 格以内，使用简洁线稿或干净示意图并减少文字标注。提示词应明确读取顺序，再写出每格的主体动作、景别或运镜、最终画风和声音。

TEMPLATE / 基础模板

@图片1提供<N格宫格分镜>的镜头顺序和大致构图，按照<从左到右、从上到下>的顺序读取；不采用图中的<线稿画风、文字标注或占位人物>。

@图片2定义<主体A>的<外貌与服装>。

@图片3定义<关键道具或场景>的<结构、材质或光线>。镜头1：<景别、主体动作、场景状态>。

镜头2：<景别、主体动作、运镜或切换方式>。

……

镜头N：<结束动作和结束画面状态>。最终画面采用<视觉风格>，声音包括<对白、环境声、动作音效或音乐>。

EXAMPLE / 示例

@图片1提供四格陶艺制作分镜的镜头顺序和大致构图，按照从左到右、从上到下的顺序读取；不采用图中的线稿画风和文字标注。

@图片2定义<陶艺师>的面部、短发和深灰色围裙。

@图片3定义<蓝釉杯>的杯身比例、釉面颜色和弧形杯把。镜头1：广角呈现安静的陶艺工作室，<陶艺师>坐在拉坯机前。

镜头2：中景侧拍<陶艺师>双手扶住旋转的湿陶坯，杯身逐渐成形。

镜头3：特写手指修整杯口与杯把连接处，泥浆沿指尖缓慢滑落。

镜头4：中近景呈现烧制完成的<蓝釉杯>被放上木架，<陶艺师>收回双手。最终画面采用写实纪录片质感，保留拉坯机转动声、湿泥摩擦声和工作室环境声。

白模参考与渲染

白模参考分为粗粒度白模和细粒度白模。粗粒度白模主要提供动作、动线、站位、运镜、切镜、光影和声音等时序信息；细粒度白模已经具有完整结构，主要用于材质、色彩、人物、场景和视觉风格的重渲染。先判断白模负责运动骨架还是完整建模，再选择对应写法。

COMPARE

两类白模的分工

粗粒度白模

适合情况

用简单几何体预演动作、动线、站位、运镜或切镜

素材要求

几何体关系清楚，动作序列完整；可叠加人物、道具和场景图片

提示词重点

逐一映射白模主体，并说明继承哪些时序与空间信息

细粒度白模

适合情况

已有完整建模，需要更换人物、材质、色彩、场景或风格

素材要求

模型结构完整且画面干净，避免轨迹线、坐标线和相机锥体

提示词重点

保持结构、动作和镜头，明确需要重渲染的属性

粗粒度白模

粗粒度白模适合锁定动作轨迹、运动方向、人物站位、进出场、机位路径、切镜位置、光影变化和声音节奏。白模中的每个几何体都应单独映射到最终主体或道具；人物、道具和场景外观可以由其他参考图片定义。

MAPPING

白模信息 → 需要说明的内容

动线

动作轨迹、运动方向、人物站位和进出场顺序

运镜

机位、镜头路径、运动方向和速度变化

光照

光线方向、明暗变化和变化发生的时机

切镜

切镜位置，以及切镜前后的主体与构图

声音

是否继承对白、音乐、环境声或动作音效

优先使用关系清楚的简单几何体。手臂、翅膀等附属结构只有在动作序列完整时才适合作为白模信息，否则容易造成动作僵硬或结构误判。

TEMPLATE / 基础模板

@视频1是粗粒度白模参考，仅提供<动作路径、人物站位、机位、运镜、切镜、光影变化、声音节奏或空间关系>，不采用其中的白模外观、材质和场景。

@视频1中的<白模主体A>对应<主体A>。

@视频1中的<白模主体B或几何道具>对应<主体B或关键道具>。

@图片1定义<主体A>的<外貌、服装或结构>。

@图片2定义<主体B、关键道具或场景>的<指定属性>。<主体>在<场景>中完成<主要动作或事件>。

保持@视频1中的<动作路径、站位、运镜、切镜、光影或声音节奏>。

最终画面采用<人物、场景、材质和视觉风格>，声音包括<对白、环境声或动作音效>。

EXAMPLE / 示例

@视频1是粗粒度白模参考，仅提供人物行走路径、展车移动方向、固定机位、一次推镜和两次切镜，不采用其中的灰色几何体外观与空白场景。

@视频1中的高圆柱体对应<讲解员>。

@视频1中的长方体对应<移动展车>。

@图片1定义<讲解员>的面部、蓝色制服和胸牌。

@图片2定义<移动展车>的白色金属框架和透明展罩。

@图片3定义科技展厅的弧形墙面、灰色地面和顶部条形灯。<讲解员>推着<移动展车>沿弧形墙面前进，在中央展台前停下并打开透明展罩。

保持@视频1中的行走路径、主体站位、推镜方向和切镜位置。

画面采用明亮写实的展馆纪录片风格，保留脚步声、车轮声和展厅环境声。

细粒度白模

细粒度白模已经具备完整人物、道具或场景结构，适合更换材质、色彩、人物形象、场景和整体视觉风格。白模画面应尽量干净，不要保留轨迹线、坐标轴、控制器或相机锥体等制作标记。

TEMPLATE / 基础模板

@视频1是细粒度白模参考，保持<主体结构、动作、空间布局、机位、运镜和切镜>，不采用原有灰模材质和空白背景。

@图片1定义<主体>的<人物形象、材质、颜色或表面细节>。

@图片2定义<场景>的<空间、材质、光线或视觉风格>。将@视频1中的<主体>重渲染为<最终主体>，场景重渲染为<最终场景>。

保持@视频1中的<结构、动作、镜头和空间关系>，画面呈现<材质、色彩和风格>，声音包括<环境声、音效或音乐>。

EXAMPLE / 示例

@视频1是细粒度白模参考，保持环形装置的完整结构、三层圆环转动关系、展台位置、环绕运镜和切镜，不采用原有灰模材质与空白背景。

@图片1定义装置外环的拉丝黄铜材质。

@图片2定义内层叶片的半透明蓝色玻璃材质。

@图片3定义当代艺术展厅的白色曲面墙、深灰地面和顶部柔光。将@视频1中的环形装置重渲染为黄铜与蓝色玻璃组成的动态雕塑，场景重渲染为当代艺术展厅。

保持@视频1中的结构、转动节奏、环绕运镜和切镜，保留装置低沉转动声与安静的室内环境声。

3.2

一键成片

一键成片适合把多张图片，或图片与风格参考视频，组织成具有统一节奏和包装风格的完整视频。提示词需要说明每份素材的职责、图片顺序、画面动态、剪辑节奏、视觉包装和声音；不要只写“把这些素材做成视频”。

ORDER

素材职责 → 图片顺序 → 动态幅度 → 剪辑风格 → 视觉包装 → 声音

TEMPLATE / 基础模板

【素材职责】

@图片1用于<人物、商品、场景或开场画面>。

@图片2用于<人物、商品、场景或过程画面>。

@图片3用于<人物、商品、场景或结尾画面>。

@视频1仅用于<剪辑节奏、转场、字幕包装或音乐风格>，不采用其中的人物身份和场景（可选）。【编排方式】

图片按照<上传顺序、指定顺序或主题自由编排>出现。

<说明需要保持的人物、商品、地点和事件关系>。【画面动态】

每张图片采用<轻微Live动效、视差、推拉、横移或局部动作>。

保持<主体外观、商品结构、文字或背景关系>稳定。【成片风格】

采用<剪辑节奏、转场方式、字幕或图形包装、色彩风格>。【声音】

包括<对白、环境声、音效或音乐>。

EXAMPLE

夜市旅行短片

素材职责

@图片1用于夜市入口和开场环境。

@图片2用于<旅行者>沿街行走的画面。

@图片3用于灯笼摊位和手工艺细节。

@图片4用于三位朋友围桌用餐。

@图片5用于河边夜景和倒影。

@图片6用于三人在桥边合影的结尾画面。

@视频1仅用于轻快剪辑节奏、手绘贴纸和转场方式，不采用其中的人物身份与地点。

编排方式

画面按照@图片1至@图片6的顺序出现，形成“到达夜市、沿街游览、用餐、散步、合影”的完整过程。

保持三位朋友的外貌与服装稳定，不互相混合。

画面动态

环境图片采用缓慢推近和轻微视差；人物图片只增加自然眨眼、转头、举杯和衣物随风摆动。

保持摊位结构、餐桌位置和桥边栏杆稳定。

成片风格

采用明快的旅行短片节奏，场景之间使用自然遮挡和相近色彩衔接，手绘贴纸只出现在画面边缘。

声音

保留夜市人声、餐具轻响和河边风声，配合轻快但不过分抢眼的器乐音乐。

图片顺序重要时，应逐张写明出现顺序；允许模型自由编排时，也要明确写出“可按主题自由编排”。涉及多个人物或多个商品时，仍需逐一命名并绑定素材。

3.3

视频无缝转场

视频无缝转场是在两段视频之间生成连续的过渡内容。提示词需要先说明哪一段是转场前视频、哪一段是转场后视频，再写清触发动作、镜头运动、画面如何变化、最终到达的状态和声音衔接。

ORDER

转场前视频 → 转场后视频 → 触发动作 → 镜头运动 → 画面变形 → 到达状态 → 声音

FIVE WAYS

五种转场方式的写法重点

俯冲或折返

说明镜头方向、速度变化，以及何时进入下一场景

人物旋转

说明人物姿态、旋转方向，以及服装或背景如何连续变化

前景遮挡

说明遮挡物何时覆盖全屏，以及遮挡后出现的构图

物体变形

说明前后物体对应的形状、材质和变形过程

推拉或焦点变化

说明镜头运动、焦点对象，以及前后空间的连续关系

TEMPLATE / 基础模板

@视频1是转场前片段，采用其<尾部主体、动作、构图、镜头方向和声音>。

@视频2是转场后片段，采用其<开头主体、构图、镜头方向和声音>。

保持@视频1和@视频2原有片段中的<人物身份、商品结构、场景和主要动作>稳定。在@视频1尾部，<主体或前景物>通过<动作>触发转场。

镜头<运动方向和速度变化>，画面中的<形状、材质、光线或空间>逐渐变化为@视频2开头的<对应元素>。

转场结束时自然到达@视频2的开头构图，并保持<主体位置、镜头方向和运动趋势>连续。

声音从<前段声音>平滑过渡到<后段声音>。

EXAMPLE / 示例

@视频1是转场前片段，采用雨夜街道、红色雨伞、缓慢向前推近的镜头和雨声。

@视频2是转场后片段，采用展厅圆形天窗、向上抬升的镜头和安静室内混响。

保持两段原视频中的人物、街道、展厅结构和主要动作稳定。在@视频1尾部，红色雨伞靠近镜头并逐渐覆盖整个画面，触发转场。

镜头继续向前推进，雨伞的圆形边缘逐渐变成展厅天窗的金属圆环，红色伞面逐渐过渡为天窗透入的白色天光。

转场结束时自然到达@视频2开头的仰拍构图，镜头由向前推进平滑转为向上抬升。

雨声逐渐减弱，并平滑过渡为展厅内的脚步回声。

无缝转场的目标是让画面与声音自然衔接。提示词可以要求保持两段原视频的主要内容，但不能把生成式过渡理解为逐像素不变的剪辑拼接。

3.4

情绪方向与可观察表现

只写“紧张、温馨、压抑”等情绪词，模型可以理解整体方向，但具体表演方式会有更多发挥空间。如果希望稳定控制人物演技，建议写明眼神、眉头、嘴角、呼吸、视线和手部动作等能够直接看到或听到的表现。

不必罗列所有面部细节。单次情绪转折通常选择 2 至 4 个最明确的表现即可；只有当情绪包含多次转折时，才需要按触发事件分阶段描述。

DEFAULT

单次情绪转折：默认写法

整体情绪从<起始情绪>转为<结束情绪>。

发生<触发事件>后，<主体>先出现<即时可观察反应>。

随后，<眼神、眉头、嘴角、呼吸、视线或手部动作>逐渐发生<变化>。

最终，<主体>以<克制或明确的外在表现>表达<目标情绪>。

MULTI STAGE

多阶段情绪：按触发事件递进

听到或看到<第一个触发事件>时，<主体的第一个可观察反应>。

当<第二个触发事件>出现后，<主体的表情、视线或呼吸发生的变化>。

确认<关键信息>后，<主体试图克制或掩饰的情绪>通过<可观察表现>逐渐显现。

最终，<主体的最终动作、表情或说话方式>。

EXAMPLE / 示例

舞台后方传来演出结束的掌声。年轻演员握住节目单的手指突然停住，视线缓慢转向幕布方向，肩膀仍然紧绷。

确认谢幕后，她先轻轻呼出一口气，肩膀逐渐放松，嘴角浮现克制的微笑，眼眶慢慢湿润，但始终没有转身离开。

3.5

专业摄影术语

基础镜头语言和热门运镜方式可以直接写进提示词。术语较少见、可能存在多种理解，或需要精确控制画面变化时，应同时说明术语作用于谁、画面如何变化，以及希望看到的结果。

BASIC

基础镜头语言

景别

大全景、全景、中景、近景、特写

运镜

推、拉、摇、移、跟、环绕、俯冲、后拉、上摇、手持晃动

机位与视角

低角度、俯视、第一人称

POPULAR

七种热门运镜的建议写法

以下热门的运镜方式可以直接使用；若画面中有多个主体，仍需说明运镜围绕谁、从哪里开始、到哪里结束。

一镜到底

说明镜头连续经过的主体、空间和事件顺序

希区柯克变焦

说明主体保持的大小，以及背景空间被拉近或推远的效果

航拍视角

说明俯视高度、移动方向和需要展示的环境范围

FPV

说明第一人称飞行或穿行路径、速度和转向

子弹时间

说明被冻结或放慢的动作，以及镜头环绕方向

手持镜头

说明跟拍对象和晃动程度，避免只有“手持感”而没有镜头目标

回弹变速

说明动作在哪个节点加速、减速或回弹，以及最终停留状态

过于小众的摄影术语

过于小众、行业含义不统一或模型可能不熟悉的术语，应保留术语名称，同时把它翻译成可以直接观察的画面变化。

FORMULA

专业术语＋作用主体＋画面变化＋前景/背景关系＋方向或速度

移焦：焦点从前景树叶平滑转移到背景人物。树叶逐渐虚化，背景人物的面部由模糊变得清晰。

涉及精确转场时，还要写清触发时刻、遮挡物、镜头运动方向、切换方式，以及切换后需要保持的构图或运动趋势。

FIVE EXAMPLES

摄影表达示例

示例 1 · 浅景深人像

<糕点师>的眼睛和面部保持清晰，身后的玻璃罐和灯光虚化成柔和圆形散景。

示例 2 · 追随摄影

镜头与<滑板者>同速水平移动，人物保持清晰，街边墙面形成从右向左的水平拖影。

示例 3 · 黄金时刻

暖色低角度阳光从<登山者>左后方照入，山脊地面形成较长阴影。

示例 4 · 自然暗角

画面四角逐渐变暗，中心<钢琴演奏者>的亮度和肤色保持正常，不出现黑色边框。

示例 5 · 甩镜转场

第5秒镜头快速向左横移；前景书架完成整屏遮挡时切换到下一场景，切换后镜头继续保持向左运动和相近速度。

光圈、焦距和快门数值可以写入提示词，但最终画面的可见结果通常比单独写一个数值更明确。

SECTION04

提交前检查

是否说清楚了主体和主要动作或事件？

每份参考素材是否明确说明采用什么、不采用什么？

不同人物、商品和道具是否逐一命名并绑定素材？

多素材是否按场景选择，而不是要求全部同时出现？

长视频的每个阶段是否只有一个主要变化，并写清结束状态？

人物数量、服装、道具归属和空间关系是否稳定？

视频编辑是否明确唯一母版、修改范围、目标数量和保持内容？

抽象情绪和摄影术语是否对应了可以直接看到或听到的表现？

首尾帧和多关键帧是否逐张说明职责，首帧与尾帧是否使用相同画幅？

宫格分镜是否写清继承的结构；白模是否先判断粗粒度或细粒度，并写清需要继承的时序、结构、材质和风格？

视频编辑、首尾帧生成和视频延长是否遵循自动锁定的比例与时长规则？

视频延长是否同时检查边界画面、运动趋势和声音连续性？

一键成片是否说明素材职责、图片顺序、动态幅度、剪辑风格和声音？

无缝转场是否写清两段视频的职责、触发动作、过渡过程和到达状态？

SECTION05

使用边界

BOUNDARIES

九条能力边界

时间戳只能用于分配事件节奏，不是帧级剪辑点。

视频编辑提示词可以提高关键事件与原视频对齐的概率，但不能保证逐帧完全重合。

多素材创作的重点是正确选择和组合素材，不是让所有素材同时出现。

必须完全准确的字幕、公式、标牌、产品参数和帧级时间点，建议通过前期合成好的素材＋视频生成＋后期制作完成。

视频编辑会锁定输入视频比例和基本时长；这两项不支持另行设置，输出时长与输入视频可能有最大约 0.3 秒的差异。

首帧或首尾帧生成会以首帧画幅锁定比例，时长可以设置；首尾图比例不同可能使尾帧出现拉伸。

视频延长会锁定输入视频比例，延长时长可以设置；延长片段的音量可能与原视频存在轻微差异。

一键成片中，如果图片顺序或人物对应关系重要，需要在提示词中明确指定。

视频无缝转场追求视觉与声音连续，不代表两段原视频能够逐像素保持不变。

SECTION06

指南声明

本指南中的示例仅用于说明提示词写法。实际生成效果可能受到输入素材、任务复杂度和生成参数影响。

本文由作者@小互AI，原创/授权发布于平台，未经许可禁止转载。

张一鸣不做亏本买卖：“消失”的飞书和张一鸣的反常识决策，今天的字节是怎样跳动的？

几何小姐姐 — Mon, 03 Aug 2026 09:56:20 GMT

字节跳动拆分飞书，产品团队并入豆包，GTM并入火山引擎，标志着飞书独立事业群时代落幕。本次调整背后是AI办公入口争夺战的加剧，腾讯、阿里、字节纷纷重构To B AI主线。文章深度解析组织变动逻辑、人事博弈及行业竞争格局，揭示字节从SaaS转向MaaS的战略野心。

字节跳动的飞书事业群拆分了。

飞书一分为二，本次变动涉及飞书团队约 4000 人。其中产品团队整体并入豆包，由豆包负责人赵祺统一管理；市场、销售、客户服务团队（GTM）并入火山引擎后，作为新的To B商业化组织“创造力服务平台”，由火山引擎负责人谭待负责带队。

这是字节跳动2021年以来To B业务最大的一次架构调整。至此，飞书业务作为一个曾经和抖音、TIKTOK并列的独立事业群的定位走进了历史。

把飞书这样一个斥巨资打造、积累十年的业务和产品拆成组件并嵌入新场景，是创始人级别的决策。

张一鸣虽然不再担任字节跳动的CEO，但作为公司创始人，在事关公司发展的所有重要问题上他从未缺席过。

近年来他很少公开露面，但又经常参加公司内一线业务会议。

两天前， seed研发部门的一位工程师说，“一鸣他前两天大晚上的还和我们开会了，问了我几个业务向的问题都很 sharp，感觉一直在盯业务。”

飞书的分拆，意味着一个在字节系曾经非常重量级的 saas 产品从台前退到幕后，成为了技术中台能力组件的一部分。

这个决策并不寻常。

01 新的掌舵人为什么是赵祺？

调整后，飞书CEO谢欣将向豆包的产品负责人赵祺汇报。

这个变动在外部看来只是普通组织结构变动。但在字节内部及字节系员工眼中，其变动不亚于一场系统内的火山爆发和海啸来袭。

影响深远。

谢欣被外界理解为是飞书的创始人，在字节系也一直位高权重。但这次组织调整，重构后将更多业务及产品话语权交棒给了赵祺，留给谢欣的决策空间并不多。

三年前，赵祺还是谢的-2 下属，本次调整之后，赵祺一跃成为谢欣的+1 领导了。但凡在职场上过班的人，都懂这背后意味着什么。

甚至有内部员工直言“谢欣是很好的老板，这个汇报关系不知道他该怎么消化。”

赵祺是北大计算机博士。此前曾经在豆瓣、豌豆荚等团队做产品相关工作。

2018 年加入字节的增长（ UG）中台，后来去了商业化部门做穿山甲平台。有丰富的 B 端产品商业化变现经验。

值得一提的是，赵祺做字节 UG 中台期间，他是汇报 UG 的老板张楠（男）。得知赵祺如今是谢欣的老板，一位字节前员工毫不掩饰自己的震惊。

他说，“赵祺在UG团队负责的是很简单的业务，不涉及特别多开拓类的工作。”“因为UG的从零到一开拓工作是张楠（男）开拓的。”后来张楠去搞飞书了，赵祺接了张楠原来的业务。

过去几年，赵祺是谢欣-2下属的汇报关系就是这么来的。

2022 年，赵祺突然转岗到集团HR下属的管理研究院团队。这在当时的字节同事眼中，业务部门的人突然转去集团研究部门里干个闲差，是要离职的前兆。“开始我们都以为他是被架空了，要退休了。”

后来，AI 来了后，赵祺紧跟产业趋势，开始做 AI 相关的 HR 工作，用技术手段跟踪模型人才，决策人力资源筛选标准，直接对接 Flow、Seed 这些核心部门。

几年来，赵祺用大数据和打标签筛论文的方法，帮助张一鸣招揽字节最刚需的全球 AI 人才。

因为跟创始人最关注的核心业务走得近，有了更多的机会跟老板交流，赵祺慢慢成为当下更理解老板需求和想法的管理层成员之一。

随后，他开始进入 Flow 团队工作，开始只带少数几个人。

直到 2025 年 9 月，他完全接下了 Flow 的工作，转至Spring产品部门（包括Flow、Ocean等团队），全面负责豆包产品工作，开始直接向字节产品副总裁Alex（朱骏）汇报。

Alex 是Music.ly 的创始人，跟着Music.ly产品一起被收购加入字节跳动。

鉴于Music.ly和 TikTok 之间千丝万缕的产品联系，Alex 在卸任 TikTok 负责人之后，一直在字节负责探索产业前沿的创新业务。如今字节系 AI 相关的绝大多数产品业务，都汇报在Alex 这边。

眼下，虽然赵祺接了豆包和飞书的产品负责人，但赵祺并不能影响模型，模型端是吴永辉在管。

飞书未来面向AI向的产品，赵祺则被视为要在其中抗商业化产品的 OKR。

一个容易被很多人忽略的细节是：飞书产品负责人童遥，其实10个月前就已经向赵祺虚线汇报。

一位字节前管理层介绍说，经过本轮调整，赵祺的实权大了很多。“他原来大概只管Alex手下的20%的事儿，现在可能70%相当于归他了。”

“根据我的了解，他原来就是 4-2 的职级，就是可能有两三个 3-2 到 4-1 的人汇报给他。”

“如今，赵祺本人也要奔着 5-1的高级别晋升方向前进了。”

02 谢欣不再重要了吗？

谢欣是字节跳动副总裁、飞书 CEO。

他属于字节高管序列，高管不太被用字节内部职级序列标注。当然也有消息称，这次调整前他在字节内网的级别大概是5-1，调整后要向 4-2 的赵祺汇报。

业务层面，飞书被并入豆包，不考虑内部人士和派系的斗争，单纯从业务来讲，逻辑是顺的。

在 AI 带来的技术进步面前，飞书在字节内部的地位降了下来：从独立事业群，降级为豆包产品部一个子部门。

谢欣汇报赵祺也是组织降级带来的汇报线改变。

在管理层的配置上，能上能下是组织的需要，但在具体的执行上，则没那么容易。越是老员工，越会觉得难以消化。

最终这场组织的地震击中了人心。

很多人觉得飞书创始人谢欣被边缘化了，同时在职员工也开始暗暗衡量自己在组织中的分量。“我昨天第一反应就是谢欣的感受太差了，属于被羞辱。”“汇报给 Alex 就没事了。”

“豆包跟飞书合并，我认为是很合理的，但我不理解汇报关系为什么是这样？”“困惑呀，谢欣可是远远强于赵祺呀，从能力上来说。”

“一鸣跟我们讲的人才观是任人唯贤啊，按这个推理那汇报关系应该对调，赵祺汇报谢欣才合理。”

但他们同时也知道，“谢欣太强了，在内部威望也很高。”“哪怕谢欣汇报的是 Alex，也都意味着赵祺根本就带不动谢欣。”

谢欣是一个在字节内部和创始人一起创业，兢兢业业，口碑很好且没什么差评的人。

他在字节的贡献有目共睹。

2016 年底，谢欣在张一鸣、梁汝波的支持下，带队从零到一做飞书。2019 年对外开放，同时推出海外版 lark。

2021 年底字节 BU 化，飞书作为独立事业群与抖音、TikTok、火山引擎并且，成为六大独立 BU 之一，那是飞书这个业务在集团的巅峰时刻，谢欣作为飞书CEO直接向集团 CEO 梁汝波汇报。

但在更早的时候，谢欣曾经是张一鸣在酷讯时期的领导。后来张一鸣带着梁汝波创办头条后，于 2014 年把谢欣拉来做高管。

三人都是工程师背景，因此在创业早期格外聊得来。早期的飞书，也是三人都觉得阿里的钉钉太难用，而下定决心要做自己的办公软件的。

但是他们觉得钉钉难用的前提在于，从一开始字节的创始团队就不信任别家办公软件的数据安全。他们购买了钉钉的企业版，拿过来后做了技术层面的企业加密。

层层加密导致头条时期的字节办公钉钉更加难用。

小透明时期的字节向钉钉团队申请修改 BUG 经常得不到回应和支持，这些都更加坚定了张一鸣要不计成本、做自己办公软件的想法。

后来的事情大家都知道了，在字节成为了一家全球化的互联网巨头公司之后，飞书承担了字节组织管理工具的重要作用，帮助字节扛住了组织迅速扩张时期的团队膨胀和迭代。

过去十年，字节曾经不计成本做飞书。

2022 年是飞书组织及运营成本最高的一年，那一年曾有媒体报道飞书的人力资源巅峰时，用了一万多人做飞书（约 8000 员工， 2000 外包）。被媒体批评用极高成本做软件，却只带来 ROI 并不划算的营收。

字节方面否认了一万多人的说法，后来飞书的公开报道口径变为 6000 人团队规模。即便如此，2022 年的 6000 人也比当时 3000 多人的钉钉，和 1000 多人的企业微信人力成本高出数倍。

2022 年底，飞书减员约 1000 人。梁汝波在 2023 年 3 月字节十一周年全员面对面中说，飞书的 ROI 不是很划算，但做好企业服务对一家科技公司很重要；。

2024 年 3 月，谢欣发布全员信宣布精简团队，约 5000 人的团队减去约 20% 至 4000 人规模。

随后飞书总裁张楠（飞书的张楠为男性，字节还有一位女性张楠是现任剪映负责人）卸任转为顾问，总裁岗位不再设立。

有从业者说，截至目前，飞书这个业务根本就不算赚钱，因为他们至少烧了钉钉十倍的市场预算，确实也把飞书的市场口碑越做越好。

但在商业化营收方面，则一直是亏的。

本次飞书分拆后，有字节专家分析说，飞书产品做得确实很流畅，体验也很好。但是在公司战略层面，可能字节创始人张一鸣对飞书的大结果是不满意的。

行业里，还有更大的压力，来自于产业变化带来的竞争格局改变。

03 巨头AI办公入口争夺战

AI 正在重构中国互联网大厂的 To B 业务。

2026 年 7 月以来，腾讯、阿里、字节陆续都在把“模型+云+办公入口”收拢成一条 To B AI 主线。

腾讯7.20 日把 Qclow 产品中心调整至 WorkBuddy 所属的云产品团队；

7 月 27 日，阿里把 QoderWork 、MuleRun 、悟空三款 Agent 整合推出“千问办公”；

7.30 日，腾讯云又联合腾讯文档推出“人机双写”协同编辑能力的同时，字节宣布了分拆飞书至豆包及火山引擎的调整。字节这次把模型和办公入口打通，算是跟上了腾讯阿里的节奏。

短短十天，腾讯、阿里、字节三家跟 AI 办公入口相关的业务及产品集体架构大改，这条赛道的重要性、焦虑感和紧迫度一下就在行业内具象化了。

虽然目标都是 To B AI 主线，但腾讯、阿里、字节三家的 AI 主线聚焦方式不一，组织的收拢方式、谁吞谁、商业化解法也完全不同。

未来组织内核层面的本质不同，也将会推动三家走上完全不同的差异化竞争之路。

SaaS 软件在中国的产品形态及商业格局被改写了。

过去十几年，国内办公软件一直是按 SaaS 的逻辑在卖人头赚钱的。一度钉钉、企微、飞书都在做订阅付费收入。

三家 SaaS 软件里飞书成立年限最短，市场份额最低，只占了个零头。

但飞书商业化从一开始的策略就是重点做 KA 客户，因此字节从 2019 年起，开始各地投放“先进企业用飞书”的品牌 slogan。

此后飞书的 UG虽然增速一般，但围绕头部客户的商业化营收增长很快。

到了 2023 年，据公开市场信息，飞书的软件订阅收入超 2 亿美元，相对于 2022 年已经实现了营收翻倍。同期钉钉 MAU 为 1.99 亿，企业微信 1.02 亿，飞书只有 0.12 亿。

2025 年，据《财经》消息，钉钉2025年营收超40亿元，飞书超30亿元。钉钉月活约2亿，飞书用户涨到 0.3 亿。用户规模差了将近七倍，但营收只差10个亿。

这给了阿里和钉钉很大压力。

战略上，最早意识到云和 AI 将在办公场景结合的巨头公司是阿里。阿里马老师“云钉一体”的战略决策，至少早于腾讯和字节两年。

马老师的战略眼光还是相当前瞻的。

只可惜阿里的组织惯性太严重，钉钉入云遭到排斥，不得不在空转了两年后又拆了出来，马老师将之前钉钉的创始人无招召回来重新带队。无招卸任：被一篇7.5万字长文撂翻的钉钉前CEO

后来无招重回钉钉的事情大家已经知道了，他是带着军令状回来的，压力很大。以至于后来无招盯着对面飞书亮着灯的大楼，硬是给团队找了个加班的理由。大厂高管的最后黄昏，无招在钉钉为何走向疯狂？

基于业务及产品的思考，钉钉one想做ai native方向上也是对的，只是没想到压力过大组织变形，结果在全行业爆出来一个轰动且出圈的“置身钉内”。

无招也因此没能完成跟马老师的对赌，黯然离开了钉钉。7 万字产品文档引爆钉钉 CEO，《置身钉内》作者幽素到底何方神圣？

但字节做飞书的目标，从来都不是为了打败钉钉。因为他们一开始就看不上钉钉。

三家里最不内耗的就是腾讯了。

腾讯的产品价值观是一切以用户需求为归一。就在大家还在探索AI Native怎么做时，腾讯的WorkBuddy已经在市场上引爆了。

WorkBuddy的产品形态说明了腾讯已经想好要做 C 端需求。从客户的需求出发，在AI Native时代，需要用户高成本去学习的软件，都不是好软件。

腾讯敏锐地察觉到 AI 和具体的用户需求之间，需要一个轻松且好入手的工具产品，这些用户未必很熟悉AI技术，但是他们需要AI工具提效。这个人群的基数是数以亿计的。

腾讯已经想好了要卡这个生态位。

很快，WorkBuddy帮助腾讯成为在 AI 办公场景中走得最快、最贴近用户需求的大厂。企业和产品也在广泛的用户中赢得了好的口碑。

如今用户打开在线产品，就能在各种地方看到WorkBuddy的产品介绍。

出门坐个电梯，也能在商务区和居民小区看到电梯里分众广告都是WorkBuddy，腾讯的产品推广能力可以用无处不在来形容，下一站没准就去农村刷墙了。

截至2026年6月，腾讯系WorkBuddy已经在中国桌面端AI原生办公智能体平台成为排名第一的产品。月访问量冲到2097万，大比分领先。

近期，腾讯Workbuddy的爆火，给阿里和字节两家带来了极大的压力。

阿里迅速把三款Agent产品整合成千问办公交给钉钉操盘。接着字节也迎来了飞书历史上最大的架构变动。

字节之前的商业布局相对分散很多，内部有各种赛马的Agent。飞书的Aily和TRAE走开发者路线，豆包桌面版走C端，各自为战。

结果就如外界所见，字节系虽有Trae，但不温不火，有飞书，但飞书没有流量。与C端产品人气爆棚的豆包形成鲜明对比。

在当下的竞争环境下，字节如果不做组织调整，放任豆包和飞书如果各自为战，那么在应用场景，豆包办公跟飞书的办公是竞争关系。

字节系只能自己推动两个产品合并，拆掉内部竞争阻力，实现资源整合。

字节也是在连续十年给飞书交了学费后才发现，飞书这类产品根本没有流量。以前以为飞书是入口，现在发现还不如让飞书来做场景，用AI来变现。

在大模型层面，豆包也有自己的困境。

阿里的大模型千问在全球有比较好的口碑，腾讯的模型虽然不够亮眼但腾讯系心态开放，舍得在底层接入外部好的模型。

按照字节的产品价值观，字节系对数据高敏且谨慎，按惯例在数据和模型方面是绝对不持开放态度。但是在模型层，豆包没上去大模型牌桌，能力不行，B端的客户和潜在客户根本不认。

眼下字节要去B端做野心更大的商业化，首先要解决内部产品及外部客户相关的生态问题。

04 张一鸣不做亏本的买卖

字节方面可能提前预判了分拆飞书，会在市场上迎来一片唱衰的声音，因此特地在对外的PR信息中秀了一把肌肉。

在同一个时间段，批量的科技博主在超绝不经意中，透露了字节在公司层面AI的天价投入：基础设施的投入已经砸到了2000亿以上，豆包大模型ARR到了40亿美元，日均Token消耗180万亿的算力。

其实早在2026年年初，字节在Token上的消耗就已经是中国所有科技公司的总和。

这个消耗，即便是广告营收增速堪比印钞，但长期下去，也不可持续。所以字节在豆包免费了一段时间之后，很坚定地开始做付费。

字节是国内互联网大厂里最像硅谷企业的，各个方面都对标全球化。

在AI方面的投入，字节对标的不是中国科技公司，而是谷歌。现在他们Token的消耗很可能是追赶谷歌的。

历史上，字节从来不做亏本的买卖。

即便是在创业早期，头条还是小头条的年代，基于最小模型的商业化投放，张一鸣和他的决策团队也不会用免费换增长，而是坚持是要把ROI打正。

飞书分拆分别并入豆包和火山引擎后，在BOSS直聘等招聘网站，可以看到字节正在拼命为新业务招聘海量销售。

虽然飞书和豆包合并后的新产品还没有发布出来，但是字节要围绕B端解决生产力的问题，同步卖token和做收费的心，是坚定的。

而在对外售卖token方面，火山引擎可以说是轻车熟路。

字节在短剧生态成功跑出了token付费闭环模式，不但实现了绝对的token定价权，而且还在渠道上占据了极具优势的话语权，在相当长一段时间里，火山引擎的token是非常强势地以1000万起售规则在业内开卖的。

因字节作为token平台方的绝对强势，市场上甚至衍生出一大批token渠道商。通过去字节批发token，再转手以零散订单的形式拆分给需要token但又买不了千万级token的小团队。

市场紧俏时，渠道商甚至可以加价20%售卖token。

短剧折射出的token市场的极度火爆，也是字节下定决心分拆飞书，将产品并入豆包，将运营和销售并入云和模型所在的火山引擎的重要原因。

未来火山引擎、豆包和飞书三个业务线融合出来的新产品，后续想要在商业上收费并获取增长空间，在渠道和产品上挑战都很大。细化到具体在MAAS层面怎么收费，还有待市场验证。

字节有自己的真实困境。

在海外，Claude code 们现在也是按席位收费，还要在席位基础上限制每个席位的token 用量，加量得加价，这个收费比原来Saas有过之而无不及。如果用这个标准做中国的MAAS产品，字节的中国客户能接受吗？

在AI办公入口的争夺中，眼下基于SaaS现有的基础，飞书不如钉钉在企业端有积累。过去十年没冲上去的增长，加上AI就真能起飞吗？

在To C的产品中，字节也不想走WorkBuddy的产品方向，因为在中国做C端产品，是很难收费的，腾讯眼下在补贴用户，但字节不想为免费做补贴。

既要又要的字节，该如何赢得市场？

05 从SaaS到MAAS，B端客户的顾虑是什么？

传统2B的saas方向正在逐渐被放弃，Agent成为新的叙事。目前业界认为办公是大模型的原生场景，不是为传统办公配一个模型。

飞书降级为豆包产品部一个子部门。从产品体验上，会更偏向 AI Native。

字节的飞书SaaS卖了十年被证实是个辛苦生意，重金投入难以回本。如今AI的热度来了，对于字节来说，转换思路，用卖token的逻辑卖MaaS，显然比SaaS更有想象空间。

只是在需求方面，字节的火山引擎需要重理解办公场景token消耗背后所对应的产品动机、需求和市场接纳度。

B端客户天然顾虑较多，在认知和决策方面，和短剧人群在完全不同的需求层。

虽然字节方面已经验证了自己可以在AI时代，很适合通过售卖流量（比如广告）和技术能力（比如视频生成）赚钱。但一时半会还证明不了进入模型和Agent托管状态的MAAS，怎样保护客户数据安全。

这里面的争议和分歧非常明显。

一方面，AI的进步太快，Agent在客户心中天然就是风险的代名词。从全球范围来看，企业应用在最近半年以来的时间周期中没有太大改变。仅仅以市场和市值波动为信号，就放弃了不再以人为中心的SaaS办公场景是有争议的。

另一方面，代入客户心理，突然在SaaS里塞了一个Agent，还有权限读取我聊天记录，工作信息，业务决策，客户管理等商业信息，风险很大，这明显是一个需要层层决策的企业级决策问题。

我们企业用户使用公司内部的agent都要层层授权。可能接受不了突然接入一个外部新来的东西（外部MAAS）直接读取业务信息，心里没底。

尤其是那些为了加密性购买飞书的B端客户，显然更需要想一想了。

企业级应用能否被选择的最大影响因素，是安全和稳定性。

效率重要但并不唯一。在绝对的安全面前，公司流程甚至不需要绝对的“聪明”。

市场上腾讯的 WorkBuddy 集成了腾讯文档，市场拍手叫好。这边字节反反常规把飞书并入豆包了，飞书客户会不会觉得头上悬了把大刀？

企业级服务如何解决客户的安全顾虑，赢得信任，在AI时代变得更为重要。

06 张一鸣是想让谢欣走吗？

在业务层面，飞书并入豆包，属于明降暗升。加入大厂AI办公入口之战，飞书的应用场景权重其实是更重要了。

只是飞书和飞书的管理团队，在字节本次AI入口级战略产品中，失去了真正意义上的决策权。目前看，一个只有飞书CEO谢欣和飞书管理层受伤的世界达成了。

在这个变动中，我们能看到字节的业务模块和员工个体，都像是颗粒度不同的大小字符，都要统一服务于字节跳动这一大的生态系统。

系统里的组织就像植物一样，表皮和细胞都可以自然脱落，让新的血肉生长出来。

有人说，张一鸣这样排兵布阵是想让谢欣走。

但我觉得未必。

这么大的组织和管理权限变动，也不排除是张一鸣和他的核心管理团队反复商量后做的决策。他们现在是一家全球化的公司了，高级别管理团队之间，在某些方面的共识应该还是有的。

毕竟，字节的商业化需求主要是ROI要为正，这家公司的目的只是想赢。

专栏作家

几何小姐姐，微信公众号：几何小姐姐，人人都是产品经理专栏作家。互联网从业者，产品爱好者。

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悄悄拿下2000万日活，WorkBuddy的野心在哪里？

邹叔海外营销AI实战 — Mon, 03 Aug 2026 02:10:14 GMT

日活突破2000万，用户黏性高达75%，WorkBuddy正以惊人速度崛起。它不再满足于做一款AI办公工具，而是通过开放Skill生态，试图成为下一个App Store。本文深度解析其战略布局与商业化克制背后的逻辑，揭示AI应用落地的真正方向。

今天一早，和朋友到 WorkBuddy，得到几个信息，让我感叹不已。

第一个信息是数据：

日活（DAU）超过 2000 万（注：目前公开数据是月活 2000 万，日活超 1300 万且还在狂飙，内部口径已向 2000 万日活看齐）。
同口径下，Codex 日活也才过 500 万，而 WB 上线才几个月。
用户黏性（DAU/MAU）高达 65%–75%，行业普遍仅约 20%。

这是什么概念？在这个大家都觉得”AI 应用还没找到落地场景”、”大模型都在卷跑分”的 2026 年，一个主打办公场景的 AI 智能体，悄无声息地做到了这个体量。要知道，Codex 日活也才过 500 万，而 WB 上线才几个月。

但真正让我觉得后背发凉，或者说感到兴奋的，是他们接下来的两个动作：

WB 正在疯狂和各路 SaaS 厂商、软件服务商推“专家技能（Skill）”，让厂商把自己的能力集成到 WB 里。•WB 正在极其谨慎地推进 Skill 和 Agent（智能体）的商业化。

把这几条线索串起来，你会发现，WB 的雄心根本不是做一个”好用的 AI 办公软件”，它盯上的，是下一个时代的”App Store”。

一、从”聊天”到”干活”：为什么是 WorkBuddy 跑出来了？

过去这两年，大家对 AI 的感知是什么？是”聊天机器人”。

无论是 ChatGPT、Kimi 还是豆包，本质上都是一个对话框。你问它一个问题，它给你一段文字。这东西好不好？好。但它有一个致命的弱点：它只动嘴，不动手。

在真实的职场里，老板让你”做一份竞品分析报告”，你如果只是去问 AI 要个提纲，那你还得自己去查数据、建 Excel、画图表、排版 PPT。AI 只帮你省了 10% 的脑力，剩下 90% 的体力活，还是得你自己干。这就是为什么很多 AI 工具的日活/月活比（DAU/MAU）只有 20% 左右。大家图个新鲜，用完就走，根本形不成黏性。

但 WB 为什么能做到 65%–75% 的超高黏性？因为它切中了打工人的核心痛点，它是一个”执行型”的数字员工。

在 WB 里，你不需要懂什么高深的 Prompt（提示词），你只需要用人话下指令：”把下载文件夹里上周的销售数据整理一下，做成一个对比柱状图，然后发到’华南区销售’的企业微信群里。”

接到指令后，WB 背后的多智能体（Multi-Agent）系统会自己拆解任务：

发现区别了吗？以前的 AI 是“顾问”，现在的 WB 是“牛马”。

以前的 AI 是”顾问”，现在的 WB 是”牛马”。它直接打通了腾讯文档、企业微信、本地文件系统，甚至能直接操作你的电脑。这种”替你干活”的爽感，一旦体验过，就再也回不去了。

这就是它能在短短几个月内，把日活推到千万级别的底层逻辑。比如邹叔的每日内容收集、整理、选题、生成、排版都是 WB 完成的，感兴趣的朋友留言，我继续输出，哈哈哈。

二、下一个 App Store：当”软件”变成”技能”

如果 WB 只停留在”腾讯全家桶”的调度器，那它最多也就是个超级版的高效办公插件。但今天早上的会，暴露了他们真正的野心：开放生态，接入第三方厂商的“专家技能（Skill）”。

大家回想一下，2008 年苹果推出 App Store，或者 2017 年微信推出小程序的时候，发生了什么？在此之前，手机只是个打电话、发短信的工具。App Store 让所有开发者都能把自己的服务装进 iPhone 里，iPhone 瞬间变成了万能设备。现在的 WB，正在做一模一样的事情。

以前，企业为了解决不同的问题，需要买各种各样的 SaaS 软件：买个 CRM 管客户，买个 ERP 管库存，买个 HR 系统管发工资。员工每天要在十几个系统之间来回切换，苦不堪言。

现在 WB 跟这些厂商说：”你们别让用户去你们的系统里点来点去了，太麻烦。你们把核心能力封装成一个’Skill（技能）’，直接插到我 WB 的平台上。”

比如，某家做财务报销的 SaaS 厂商，把能力集成到 WB 后。员工不再需要登录报销系统，只需要对 WB 说一句：”帮我把桌面上那几张发票报销了，走这个月的差旅费。”WB 会自动调用 OCR 技能识别发票，然后调用这家财务 SaaS 的”报销 Skill”，直接走完流程。

这意味着什么？意味着软件的交互形态被彻底颠覆了。

未来的用户，根本不需要知道后台跑的是哪家公司的软件。他们唯一的入口，就是 WB 这个 AI 智能体。所有的第三方软件、SaaS 服务，都会被降维成 WB 里的一个”技能插件”。

当无数的厂商把自己的能力接入 WB，WB 就不再是一个工具，而是一个”AI 时代的操作系统”。这就是为什么我说，它极有可能就是下一个 App Store。

三、克制的商业化：为什么 WB 不急着割韭菜？

既然手握 2000 万日活，又有了这么庞大的技能生态，按理说，WB 现在应该大搞商业化，疯狂收过路费了吧？但今天得到的信息是：WB 目前对 Skill 和 Agent 的商业化推进，非常谨慎。

为什么谨慎？因为腾讯太懂生态的玩法了。

第一，现在的首要任务是“养地”，而不是“收租”。

AI 智能体平台最核心的资产是什么？是数据，是用户与 AI 交互的真实工作流数据。传统的 AI 模型训练，靠的是去网上爬取公开资料。但 WB 每天在处理的，是千万级用户真实的办公指令、业务逻辑和任务拆解过程。这些高质量的”行为数据”，是花多少钱都买不到的。只要用户还在高频使用，WB 背后的 Hy3 大模型就会以恐怖的速度进化。这时候去搞激进的商业化，把用户吓跑，无异于杀鸡取卵。

第二，B 端业务的信任壁垒极高。

WB 现在不仅在 C 端火爆，还在大量接入政务系统（比如广东的湾擎 WorkBuddy）和大型企业。这些客户最看重的是什么？是安全合规，是数据不出域。

如果在商业化上吃相太难看，或者让第三方 Skill 过度索取权限，一旦出现数据泄露，整个平台的信任基石就塌了。所以，WB 必须像苹果审核 App 一样，极其严苛地审核每一个接入的 Agent 和 Skill，确保生态的纯净和安全。

第三，商业模式的探索还在深水区。

以前的 App Store 是靠抽成（苹果税）赚钱。但在 AI 时代，怎么收费？是按 Token 消耗量向用户收费？还是按 Skill 的调用次数向厂商抽成？或者是企业买断制？目前 WB 的策略是”先让一部分人赚到钱”。他们正在探索让优质的 Agent 开发者和 Skill 提供方，能够通过平台获得收益。只有当开发者能在 WB 上赚到真金白银，这个生态才能真正转起来。在跑通这个闭环之前，平台保持克制，是极其聪明的做法。

四、普通人和创业者，该如何应对？

看懂了 WB 的这盘大棋，我们这些普通创业者、软件开发商或者职场人，该怎么做？

对于软件厂商和 SaaS 创业者来说：

不要再执着于做一个”独立且庞大”的 App 或 SaaS 系统了。时代的风向变了。以前你费尽心思搞获客、做 UI、求着用户下载你的 App。现在，你应该思考如何把你的核心业务逻辑，剥离出来，做成一个极其好用的”Skill”，直接挂载到 WB 这样的超级智能体平台上。流量在 WB 手里，你只需要提供”能力”。谁能最快适应这种”无界面（UI-less）”的服务模式，谁就能吃到第一波 AI 生态的红利。

对于普通职场人来说：

不要再把 AI 当成一个”高级搜索引擎”去用了。试着把 WB 当成你的下属，把你的日常工作流（比如每周的数据汇总、每月的竞品追踪）固化成一个个自动化的 Agent 任务。

未来的职场，不会淘汰不会写代码的人，但一定会淘汰那些不会”指挥 AI 干活”的人。你的核心竞争力，将不再是做 PPT 的手速，而是你拆解业务目标、调度 AI 工具的能力。

结语

从早期的百模大战，到现在的智能体落地，AI 的下半场其实已经开始了。很多人还在抱怨 AI 没有杀手级应用，但他们没有意识到，真正的杀手级应用，往往不是以一个颠覆者的姿态出现，而是悄悄”住进”了你现有的工作流里。

2000 万日活只是个开始。当所有的软件都变成 Skill，当所有的工作流都被 Agent 接管，腾讯 WorkBuddy 正在编织的，是一张比微信还要庞大的产业互联网大网。

别再把它当个小工具看了。下一个十年的商业规则，也许正在这个对话框里被重新改写。

本文由 @邹叔海外营销AI实战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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付费直播间 ROI 频繁波动：搭建归因模型，分清主播与投手的责任边界

桑木拓 — Mon, 03 Aug 2026 01:45:24 GMT

别再凭感觉甩锅了。一套可复用的五维四率诊断框架，帮你把主播和投手的责任边界彻底厘清，将无休止的内耗转化为数据驱动的增长力。（声明：以下所有数据和评判标准仅为参考，只为说清楚方法论和模型）

做付费直播间的操盘手，几乎都经历过这样的场景：

月度复盘会上，ROI 从 2.5 跌到了 1.8。运营总监拍桌：“投手这个月的素材质量明显下滑，CTR 掉了 0.8 个点！”投手委屈：“素材是按你们的要求改的，而且进房率没变，分明是主播换人了，承接不住流量！”主播更直接：“给的什么破流量？全是羊毛党和泛粉，进来 3 秒就划走，神仙也卖不动！”

三方各执一词，会议不欢而散。问题没解决，下个月 ROI 继续跌。

这不仅仅是一个管理问题，更是一个数据科学问题。当我们将直播间视为一个转化漏斗，把流量视为可量化的输入，把成交视为可拆解的输出时，责任边界就能被清晰地界定。

本文将提供一个案例：美妆付费直播间时验证过的归因框架。它不保证能立刻拉升 ROI，但能保证当你面对 ROI 波动时，第一反应是打开数据看板，而不是打开会议室的门去吵架。

一、重新定义问题：流量与转化，从来不是一回事

绝大多数团队把“ROI 低”当成一个单一问题来处理，这是最大的误区。ROI 是一个结果指标，它由两个完全不同的环节决定：

ROI=流量质量×承接效率

“ROI = GMV / 投放成本”是本文所有讨论的基础定义。上文公式中的“流量规模”对应的是付费引入的流量总数，其与投放成本之间的关系由投手的出价和竞争环境决定。

二、构建归因模型：五维四率诊断框架

这套框架的核心逻辑是：把直播间从曝光到成交的全链路拆解为五个关键节点，计算四个核心转化率，并为每个率设定唯一的责任归属。

2.1 五维四率模型图解

2.2 核心指标与归因边界

以下是一组美妆付费直播间的基准数据（不同品类需调整阈值）：

2.3 归因决策树（可直接用于复盘会）

第一步：检查「进房率」

├─ 低于合格线（<12%） ──► 判定：投手问题

│ └─ 行动：优化素材创意、检查定向精准度、更换封面标题

└─ 高于合格线（≥12%） ──► 进入第二步

第二步：检查「商品点击率」

├─ 低于合格线（<18%） ──► 判定：主播问题（种草环节薄弱）

│ └─ 行动：复盘话术结构、优化产品展示、强化痛点戳中

└─ 高于合格线（≥18%） ──► 进入第三步

第三步：检查「点击支付率」

├─ 低于合格线（<5%） ──► 判定：主播问题（信任与逼单环节薄弱）

│ └─ 行动：增加资质背书、强化售后保障、优化逼单节奏

└─ 高于合格线（≥5%） ──► 恭喜，链路健康！排查外部因素（大盘、竞品、时段）

决策树的价值：让每一场直播的复盘都有固定的、不可辩驳的“审判流程”。任何人想甩锅，先过一遍数据，责任归属一目了然。

三、实战验证：两个场次数据的“撕裂”拆解

理论模型好不好用，拉出两场真实数据一看便知。以下是我们在实际运营中遇到的两个让团队集体沉默的经典场次：

案例一：GMV 爆表，却是一颗“毒丸”

场次样本： 8月21日第3场 | 主播： 小雨

传统复盘逻辑：主播是功臣！GMV 和转化率双高，应该给奖励。
五维四率模型深挖：调出录屏发现，该主播为了冲刺当场 KPI，全程使用“夸大功效+过度施压”的毒逼单话术（承诺“7天淡斑无效退款”、反复喊“最后10单不抢就没了”），导致用户冲动下单后反悔，退款率飙升至 31.3%。
真实归因：主播看似完成了承接，实则给账号植入了降权毒丸。平台机制检测到高退款率，会判定直播间体验分低，进而减少自然流量推荐，形成恶性循环。
执行动作：复盘全部录屏，修正逼单话术 SOP；取消所有夸大承诺，将“过敏包退+拆封可退”作为标准售后话术。

案例二：流量质量差，兼职主播成了“背锅侠”

场次样本： 8月15日第1场 | 主播： 小月（兼职）

传统复盘逻辑：运营抱怨“主播转化不行，ROI 太低了”，主播委屈“流量本身就不行”。
五维四率模型拆解：进房率和停留时长双双不合格，说明问题出在投手侧——要么素材质量差，要么定向太泛。但更深一层我们发现：这是一个兼职主播排班在低权重时段，投手仍按标准预算跑千川，花钱采购的精准流量被承接能力弱的主播稀释了。
真实归因：这是一个投流策略与排班脱节的系统性机制问题，而非单一岗位的责任。
执行动作：兼职主播场次直接停止广告投放，只做自然流拉练；广告预算全部集中在头部主力主播场次，确保付费流量的 ROI 最大化。

案例诊断对比小结

四、更深一层：当流量与主播均合格，ROI的边界在哪里？

很多团队做到了第二步——让投手和主播都达到了各自的“合格线”——但发现 ROI 依然无法突破某个天花板（例如美妆纯付费直播间的 3.0）。这并非执行不力，而是模式本身的数学上限。

我们在进行商业分析时，可以将 ROI 极简表达为：

ROI = (流量规模 × 进房率 × 点击支付率 × 客单价) / 投放成本

在纯付费模式下，流量规模和投放成本高度绑定。当主播的转化效率达到某个阈值后，再想提升 ROI，边际成本急剧上升。换更贵的主播、用更精致的话术，ROI 的提升微乎其微。因为天花板是由“付费流量的竞价成本”和“品类本身的转化效率”共同决定的。

4.1 不同品类/模式的 ROI 行业基准

五、从归因到干预：一套完整的闭环优化流程

有了归因模型和边界认知，我们可以构建一个日/周/月三维度的优化闭环：

5.2 周维度：系统性复盘与干预

数据汇总：计算本周所有场次五维四率的中位数和变异系数。

识别弱项：进房率长期偏低？（投手素材问题）；点击支付率波动极大？（主播能力参差）。

针对性干预：

投手侧：建立素材“错题本”，优化微效定向人群包。
主播侧：提炼优秀主播的“打消顾虑话术 SOP”和“逼单节奏模板”，强制复制。

硬性“停播 / 调场”机制：

当场次出现退款率 > 20% 且转化率 < 10% 时，触发P0级预警，建议对录屏进行重点复盘，排查逼单话术是否存在过度承诺。
当兼职主播场次的广告ROI持续低于2.5时，建议优先评估其承接能力，再决定是否调整该时段的投放策略。

分析 ROI 的月度趋势，判断是否已触及当前模式的天花板（如 2.8-3.0）。如果已触顶，停止压榨执行层，启动战略级讨论：开发第二爆品提升客单价、引入短视频引流撬动自然流、或建立私域/会员体系提升 LTV。

5.3 月维度：模式级优化

六、极简复盘法则：三步定位 ROI 波动根源

抛开所有复杂的管理扯皮，当我们在日常运营中面临 ROI 波动时，其实只需要记住一套极简的排查逻辑。

1. 投手必须负责的「流量质量指标」

判断逻辑：

如果「CTR、进房率、停留时长」长期低于合格线，责任可能在投手：要么素材不行、定向太泛，要么流量质量差，用户根本不想进、不想留。这组数据是主播的 “起跑线”，如果流量本身就是低意向用户，主播再强逼单也很难转化。

2. 主播必须负责的「流量承接与转化指标」

判断逻辑：

如果投手的流量质量指标达标（进房率≥12%、停留≥50 秒），但主播的「商品点击率、点击支付率」长期低于合格线，锅一定在主播：种草不行、逼单弱、没打消用户顾虑。

现在主播，能把 ROI 做到 2.4‑2.8，本质就是把「点击支付率」做到了行业优秀水平，把泛流量硬转化成了订单。

声明：以上只是案例分析，该数据只为说明方法和模型，不同直播间要求和评判标准不同，不存在真实的数据和真实的数据评判标准，请悉知。

一句话总结：

以后再遇到 ROI 波动，直接按这个顺序查：

1. 先看投手的「流量质量指标」（CTR、进房率、平均停留时长、商品曝光率）等

2. 再看主播的「转化指标」（商品点击率、点击支付率、成交转化率）等，判断是不是主播不行；

3. 两者都达标，再排查外部变量（如直播时段、产品组合、优惠力度、竞品与大盘的影响）。

这样再也不用靠感觉甩锅，数据会直接告诉你答案。

最后，我其实想说在目前流量混杂且没有规律的情况下，数据模型是精准定位问题的“听诊器”，而非审判个人的“手术刀”。ROI波动的背后，可能是大盘竞争、算法调整、主播状态乃至团队协作的化学反应在起作用。

这套模型的最佳用法是“发现问题，而非审判个人”——投手与主播不是流水线上的独立工种，而是共同驾驶赛车的领航员与车手。最好的ROI，永远来自“投手买得准”和“主播接得住”的完美共振，以及双方基于数据反馈的持续协同优化，而非各自盯着自己的KPI打仗。

附：归因模型 AI 诊断 Prompt（可直接复制套用）

【角色】资深电商数据分析师、直播间增长架构师

【输入】美妆付费直播间单场数据：[曝光人数]、[进房人数]、[商品曝光人数]、[商品点击人数]、[成交人数]、[退款人数]、[广告消耗]、[GMV]

【诊断要求】

1. 计算核心指标：进房率、商品曝光率、商品点击率、点击支付率、成交转化率、退款率、广告 ROI

2. 对标美妆行业基准：进房率≥12%、商品曝光率≥60%、商品点击率≥18%、点击支付率≥5%，标记异常指标

3. 根据链路依次判定责任：进房率异常 = 投手问题；后端转化指标异常 = 主播承接问题；数据无规律震荡 = 投流排班问题

4. 退款率＞20%，输出风险提示与直播间优化建议

5. 输出优化动作，区分 P0/P1 优先级

作者：桑木拓公众号：桑木拓 Sangmu Tuo

本文由 @桑木拓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

《请回答1988》为什么让人怀念？——品牌如何创造用户心中的“美好记忆资产”

周云龙 — Mon, 03 Aug 2026 01:19:08 GMT

没有霸道总裁，没有狗血反转，一部讲述1988年首尔胡同日常的韩剧，为何能火十几年？本文从《请回答1988》的爆火切入，拆解其背后的商业逻辑：用户买的从来不是产品，而是情感。从被理解、被陪伴到对简单幸福的向往，揭示未来品牌竞争的核心方向——打造用户的美好记忆资产。

说起韩剧的经典爆款，大多逃不开一个逻辑：强戏剧冲突。

《来自星星的你》，用跨星际设定造极致浪漫；《太阳的后裔》，用英雄叙事拉满情感张力；《鬼怪》，用奇幻世界观构建新鲜感。

它们靠密集的反转、强烈的情绪，牢牢抓住观众的注意力。

但有一部剧，是个十足的“异类”。

没有霸道总裁，没有狗血反转，没有阴谋诡计，甚至连一条贯穿始终的主线剧情都没有。

它讲的，只是1988年首尔双门洞胡同里，几户普通人家的日常：

早出晚归养家的父亲，围着灶台和孩子转的母亲，凑在一起打闹长大的少年，今天你家送碗菜、明天我家搭把手的邻居。

全是鸡毛蒜皮，全是烟火日常。

这部剧，就是《请回答1988》。

播出至今十几年，它从来没有淡出人们的视野。

有人反复刷了十几遍，有人说“每次看都像回到了自己的童年”，甚至很多中国观众，既没经历过1988年，也没住过那样的胡同，依然会被深深打动。

为什么一部没有“大剧情”的剧，能成为跨越国界、穿越时间的集体记忆？

很多人说，是因为怀旧，是因为温暖。

但在我看来，这背后藏着一个非常重要的商业底层逻辑——

能真正占领用户心智的，从来不是功能，而是情感；能真正穿越周期的，从来不是流量，而是记忆。

《请回答1988》本质上，就是一个打造“用户美好记忆资产”的完美案例。

读懂了它为什么让人怀念，你就读懂了未来品牌竞争的核心方向。

一、用户买的从来不是产品，是产品背后的感觉

传统商业逻辑里，很多人有一个执念：

想要吸引用户，就要做更强的刺激。

更大的促销，更密的广告，更炸的事件，更顶流的明星。

本质上，都是在用强信息冲击，换取用户的注意力。

但《请回答1988》的爆火，恰恰证明了另一种可能：

没有强刺激，没有大冲突，依然可以产生强大的、长期的影响力。

因为它抓住了消费者最底层，也最容易被忽略的需求：情感价值。

1.1. 别只研究用户买了什么，要研究用户为什么喜欢

很多企业做用户分析，张口就是年龄、收入、职业、客单价、复购率。

这些数据当然重要，但它们只能回答一个问题：用户买了什么。

回答不了另一个更核心的问题：用户为什么喜欢你？

举个最简单的例子。

一杯咖啡，从功能上说，解决的是提神的需求。

那为什么有人愿意花30块，去买一杯成本几块钱的咖啡？

因为他买的根本不是咖啡本身。

他买的，可能是下午办公时一段不被打扰的时间，可能是和朋友见面的一个社交借口，可能是一种“认真对待生活”的仪式感。

产品，只是情绪的载体。

感觉，才是真正的商品。

《请回答1988》也是一样。

观众看的不是家长里短的剧情，而是在剧情里，找到了一种久违的感觉：

那种邻里之间不设防的真诚，那种朋友一起长大的陪伴，那种一家人吵吵闹闹却彼此牵挂的温度。

这些感觉，是今天快节奏的生活里，越来越稀缺的东西。

1.2. 所有长红的品牌，都抓住了这三种核心情感需求

为什么双门洞的日常，能让不同国家、不同年龄的人都产生共鸣？

因为它精准击中了现代社会里，人们最稀缺的三种情感需求。

第一种：被理解的需求

我们这代人，连接一个人越来越容易。

点开微信就能发消息，刷到动态就能点赞，通讯录里躺着几千个好友。

但真正的理解，越来越难。

你每天和很多人说话，但很少有人知道你真正在焦虑什么；你朋友圈有很多点赞，但很少有人关心你最近过得累不累。

但双门洞不是这样。

邻居知道谁家最近遇到了难处，会不动声色地搭把手；

朋友知道你心里藏着委屈，会默默陪你坐一会儿；

父母嘴上唠叨，却总能精准接住你没说出口的脆弱。

这种“被看见、被懂得”的感觉，是最强烈的情绪共鸣。

放到商业里也是一样。

三流的品牌，只会说“我有什么”；

一流的品牌，会让你觉得“你懂我”。

同样是做女装：

低级的表达是“我们面料高级、做工精良”；

高级的表达是“我们懂你在不同人生阶段，对美、对自我、对舒适的所有追求”。

前者卖的是布料，后者建立的是连接。

第二种：被陪伴的需求

《请回答1988》最动人的，从来不是某一集的某一个泪点。

而是它像一个老朋友，安安静静地陪你走过了一段时光。

你看着剧里的孩子从高中长大，看着父母慢慢变老，看着邻里之间的日常一天天过去。

这种长期的、稳定的陪伴感，比任何激烈的剧情都更有力量。

这也是为什么，今天所有的品牌都在谈用户生命周期运营。

因为消费者要的，从来不是一次买卖关系，而是一段陪伴关系。

同样是做母婴：

低级的逻辑是“卖奶粉、卖纸尿裤”，卖完一单是一单；

高级的逻辑是“陪你走过新手父母的手忙脚乱，见证孩子的每一步成长”。

同样是做宠物：

低级的逻辑是“卖粮、卖玩具”；

高级的逻辑是“记录你和毛孩子互相陪伴的每一段时光”。

品牌一旦成为用户的陪伴者，就很难被替代。

第三种：对简单幸福的向往

《请回答1988》还有一个很重要的价值：它重新定义了幸福。

幸福不是赚多少钱，不是有多高的地位，不是多么惊天动地的人生。

幸福是一家人围坐在一起吃晚饭，是朋友凑在一起聊废话，是邻居端来的一碗热汤，是那些细碎又确定的日常。

这恰恰对应了今天消费趋势的变化：

过去的消费，追求“更多”——更多的功能，更低的价格，更全的款式。

今天的消费，追求“更好”——更好的体验，更足的情绪，更契合的生活方式。

所以你会看到，越来越多的品牌，从“卖产品”转向“卖生活方式”。

lululemon卖的不是瑜伽服，是健康自律的生活状态；

星巴克卖的不是咖啡，是家和办公室之外的第三空间。

它们的共同点，都是击中了用户对“更好生活”的向往。

1.3. 未来的品牌竞争，是意义的竞争

过去的产品竞争，企业问自己：我的产品有什么优势？

未来的意义竞争，企业要问自己：我的品牌对用户意味着什么？

这是一个非常关键的认知升级。

同样一款护肤品：

普通表达是“我们的产品能改善肤质、淡化细纹”；

高级表达是“帮助每一位女性，找回从容自信的状态”。

同样一门教育课程：

普通表达是“我们的课程能提分、能考级”；

高级表达是“帮孩子获得面对未来世界的底气和能力”。

产品本身没有变，但用户感受到的价值，天差地别。

因为功能解决的是具体问题，而意义创造的是深层连接。

二、为什么我们总怀念过去？藏在怀旧里的品牌心智护城河

上一章我们聊到，《请回答1988》没有强冲突、没有大剧情，却能火十几年，核心是它击中了人们共通的情感需求。

但你有没有想过一个更本质的问题：

为什么打动我们的，偏偏是“过去”的生活？

为什么越是科技迭代越快、信息越爆炸、选择越泛滥的时代，人们越热衷于复古设计、老牌零食、经典影视、传统文化？

很多人说，怀旧就是逃避现实。

我不这么看。

怀旧不是懦弱，而是人类的心理本能。它的背后，藏着一套非常清晰的消费逻辑——

人们怀念的从来不是过去本身，而是过去带来的情绪价值：熟悉感、安全感、归属感。

而这，正是今天品牌最珍贵的心智护城河。

2.1 怀旧的三个底层心理价值

心理学上把这种对过往经历、时代、生活状态的积极情感回忆，叫做“怀旧情绪（Nostalgia）”。

它不是无病呻吟，而是对人有实实在在的心理价值。

2.1.1. 怀旧，是给不确定的生活，钉一个“安全锚”

现代社会最大的特点，就是变化。

职业在变，技术在变，社交规则在变，生活方式在变。变化带来了进步，也带来了无处不在的不确定性。

而人的大脑，天然偏爱稳定、熟悉、可预测。

当现实充满变数，回忆过去就像抓住一个锚点——你会清晰地记得：那段日子是确定的，那个时候的我是完整的。

这就是为什么，听到一首小时候的歌、看到一部童年的动画，很多人会瞬间鼻酸。

因为它唤醒的不只是旋律和画面，更是那段“一切都很确定”的人生状态。

《请回答1988》为什么治愈？

因为它构建了一个极其稳定的世界：邻居每天见面，朋友朝夕相伴，家庭关系简单纯粹。

它满足的，就是现代人对“确定关系、稳定连接、安全环境”的深层向往。

商业启示：

好的品牌，应该成为用户的“心理安全空间”。

为什么可口可乐能火一百多年？

不是因为它的口味无可替代，而是因为它在几代人心里，绑定了童年、家庭聚会、朋友分享这些稳定的快乐记忆。

每一次购买，都是一次情绪回归。

这才是真正的品牌资产：它不是你今年卖了多少货，而是你在用户心里，埋下了多少确定的、温暖的记忆。

2.2.2. 怀旧，是一种无声的身份表达

人为什么喜欢回忆过去？

因为过去的经历，定义了“我是谁”。

同样，一个人消费什么，本质上也是在向外界表达：我认同什么，我追求什么，我属于哪个群体。

一个年轻人买复古胶卷相机，表面是买摄影工具，深层是在表达：我偏爱慢节奏的真实体验，我不追随流水线的快餐文化。

一个消费者愿意为老字号产品付溢价，表面是买商品，深层是在表达：我认可沉淀下来的品质，我相信时间的价值。

怀旧消费，本质上是一种身份消费。

《请回答1988》也是一样。

很多观众根本没经历过1988年的韩国，但他们依然喜欢这部剧。

因为他们认同的不是那个年代，而是剧里传递的价值观：家庭的温度、友情的真诚、邻里的互助、简单的幸福。

他们喜欢的，是自己向往的生活理念。

商业启示：

优秀的品牌，一定要帮用户说出“我是谁”。

你买Patagonia，不只是买一件户外服，更是在表达你对环保、对自然的态度；

你用苹果，不只是买一台电子设备，更是在表达你对创造、对审美的追求。

品牌的身份标签越清晰、越坚定，用户的归属感和忠诚度就越高。

2.2.3. 怀旧，是情绪连接的入口

很多人都有过这种体验：

吃到一款小时候的零食，第一反应不是“好不好吃”，而是瞬间想起了小时候放学路上的阳光、和小伙伴分零食的快乐。

产品本身没变，甚至可能不如现在的新品好吃，但它像一把钥匙，一下打开了一整段情绪记忆。

这就是怀旧的力量：产品是载体，情绪才是连接。

《请回答1988》里没有惊天动地的大事，全是吃饭、聊天、打闹、拌嘴的日常细节。

但恰恰是这些细节，是所有人共通的人生经验。

每个人都能在里面，看到自己的家庭、自己的朋友、自己的青春。

商业启示：

不要总对着用户讲“我的产品有多好”。

要去讲用户的人生，讲用户的经历，讲用户的情绪。

当用户在你的内容里看到了自己，连接自然就产生了。

2.2 为什么“怀旧”在今天，成了商业的新机会？

这几年，复古风、老字号复兴、国潮崛起，一波接一波。

是年轻人突然爱上了老东西吗？

不是。

是今天的商业环境里，“过去”自带一种越来越稀缺的价值：真实感。

信息过载的时代，用户每天被无数新品、无数广告轰炸，心里的怀疑反而越来越重：这个品牌靠谱吗？这个产品真的有用吗？

而“有历史、有记忆、有时间沉淀”的东西，天然自带信任背书。

这就是怀旧商业的底层土壤。

我们看三个典型的例子：

2.2.1. 可口可乐：把经典变成持续的资产

可口可乐有上百年历史，如果只拼口味、拼功能，它早就在无数饮料的竞争里败下阵来。

但它从来不说“我们的汽水最好喝”，而是不断强化“快乐、分享、团聚”这些和记忆绑定的情绪。

经典的红罐、熟悉的味道，变成了几代人的共同记忆符号。

只要这份记忆还在，用户就不会轻易离开。

2.2.2. 老字号复兴：历史本身就是信任资产

很多沉寂多年的老品牌，重新走进了年轻人的视野。

不是因为年轻人突然念旧了，而是在新品泛滥、营销过度的今天，“老字号”这三个字，本身就代表着靠谱、沉淀、真材实料。

这种经过时间验证的真实感，是多少新品牌砸广告都换不来的。

2.2.3. 国潮崛起：文化认同的情绪爆发

国潮的火，本质上也不是传统元素的胜利。

是年轻一代的文化自信起来了，他们愿意通过带有中国文化元素的产品，表达自己的文化身份和审美偏好。

怀旧的对象从“个人童年”，延伸到了“文化记忆”，背后的逻辑是一样的：通过熟悉的东西，获得身份认同和归属感。

2.3 企业怎么做，才能真正用好“怀旧”？

很多人对怀旧营销有误解：

换个复古包装、复刻一款老产品、拍个怀旧短片，就是怀旧营销了。

不对。

这些都是形式。真正有效的怀旧，不是复制过去的样子，而是提炼过去的情绪价值。

真正做好怀旧营销，有三个核心方向。

第一：挖出你品牌里的“黄金记忆”

每个有历史的品牌，都有自己的记忆资产。

可能是品牌创立的故事，可能是一款风靡一时的经典产品，可能是老用户的共同回忆，可能是某个重要的里程碑事件。

很多企业把这些东西丢在档案室里，太可惜了。

历史本身就是最好的内容，记忆本身就是最好的资产。

把它们重新挖出来，用今天的方式讲给用户听，就是最自然的情感连接。

第二：帮用户创造“专属个人记忆”

怀旧不只是聊“我们品牌的过去”，更重要的，是帮用户记录“他自己的过去”。

母婴品牌可以记录孩子的成长轨迹，宠物品牌可以记录主人和毛孩子的陪伴故事，婚庆品牌可以记录人生的重要时刻。

这些属于用户个人的记忆，才是最牢固的绑定。

这里尤其想说说私域。

很多企业的私域，本质上就是个订单管理系统：只记用户买了什么、花了多少钱、多久没复购。

但真正高级的私域，应该是用户的记忆管理系统。

比如一家女装品牌，记住用户第一次来买的是面试正装，三年后用户再来，你能说一句“还记得您三年前第一次来，是为了准备心仪公司的面试，现在的您，一定已经在岗位上闪闪发光了吧”。

这种被记住的感觉，远胜过一张百元优惠券。

第三：用过去的情感，做未来的产品

怀旧不是守旧，更不是让品牌躺进历史里。

真正厉害的做法，是用过去的情感建立连接，用未来的价值留住用户。

比如传统茶品牌，不能只讲“我们有百年茶园、非遗工艺”，还要适配年轻人的办公、出行、社交场景，做出现代人愿意喝、愿意晒的产品。

只讲历史，不做未来，怀旧就变成了博物馆，没有商业生命力。

第二章小结

最后，我们收个尾。

《请回答1988》让我们怀念的，从来不是1988年的韩国，也不是物质匮乏的旧时光。

而是那段时光里，有人关心、有人陪伴、有人懂你的确定感。

怀旧营销的本质，从来不是卖旧东西。

是给用户一份熟悉感，一份安全感，一份归属感。

产品可以被复制，情绪无法复制。

功能可以被超越，记忆难以替代。

最强大的品牌，不只是被购买，而是被怀念。

三、为什么双门洞让人想住进去？真正厉害的品牌，都在做用户社区

上一章我们聊到，怀旧的本质，是人们对确定感、安全感、归属感的深层渴望。

而《请回答1988》里，最能承载这份归属感的，就是那条普普通通的双门洞胡同。

很多观众看完都会说一句：好想住在双门洞。

想念的从来不是那片低矮的老房子，而是出门就能撞见的笑脸，是谁家炖了汤都会分一碗的邻里情，是孩子凑在一起疯跑、大人凑在一起唠嗑的烟火气。

那条胡同不像一个影视场景，更像一个所有人都向往的理想社区。

这恰恰戳中了今天商业的一个核心趋势：

商业竞争的上半场，拼的是流量、是产品、是价格；而商业竞争的下半场，拼的是关系、是连接、是归属感。

流量越来越贵，产品越来越同质化，单纯靠交易留不住用户。真正能穿越周期的品牌，都在做同一件事：把用户从“消费者”，变成“关系网络里的一员”。

双门洞，就是一个最经典的高粘性社区样本。读懂它为什么让人向往，你就读懂了用户社区的底层逻辑。

3.1 一个高粘性社区，必须具备三个底层要素

很多人说，双门洞的邻里关系太理想化了，现实里根本不存在。

其实不是它理想化，是它刚好踩中了社区形成的三个必要条件。这三个条件，放在线下胡同成立，放在线上社群同样成立。

3.1.1. 共同空间：所有关系，都需要一个发生的场景

任何深度的连接，都离不开固定的场景。

双门洞的胡同、家门口的台阶、巷口的小卖铺，就是天然的共同空间。大家每天上下班路过、买菜撞见、孩子放学凑在一起玩，关系就在一次次擦肩而过里自然生长。

没有共同空间，就不会有持续的关系。

很多企业做社群，一上来就拉个微信群，然后每天发优惠券、甩产品链接，最后群变成了广告群，用户纷纷屏蔽。

问题出在哪？

微信群只是工具，不是社区。没有共同的场景、共同的话题、共同的活动，用户之间就不会产生关系，这个群就只是一个销售渠道。

同样是母婴群：

低级的做法，是每天发奶粉促销、纸尿裤链接，用户眼里这是个“薅羊毛群”；

高级的做法，是分享育儿知识、组织妈妈交流、举办线下亲子活动、邀请专家答疑，用户慢慢会觉得，这是个“一起成长的妈妈圈”。

前者是企业拥有用户，后者是用户拥有关系。这就是本质区别。

3.1.2. 共同价值：用户留下来的理由，从来不是便宜

一个社区能长期存在，靠的从来不是空间，而是共识。

双门洞的居民为什么能走得这么近？不是因为住得近，而是大家心里默认同一件事：邻里之间，就该互相帮衬、彼此关心。

谁家遇到难处了，不用开口，大家都会搭把手；谁家孩子考学、过生日，全胡同都跟着开心。

这份共识，就是社区的灵魂。

做品牌社区也是一样。

很多老板建社群，第一反应是“怎么让用户多买一点”，但用户加入社群，心里想的是“这里对我有什么意义”。

没有共同价值的社群，就像一盘散沙，优惠停了，用户也就走了。

你看那些真正做起来的社区：

小米社区的用户，认同的是“参与感”，是和品牌一起把产品做好的成就感；

lululemon的社群，认同的是“健康自律的生活方式”，运动只是载体，同频的人才是核心；

耐克跑团的用户，认同的是“挑战自我、突破极限”，跑鞋只是工具，一起奔跑的圈子才是吸引力。

优秀的社区，卖的从来不是产品，而是一套共同相信的价值观。

你相信什么，就会吸引什么样的人；什么样的人聚在一起，就会形成什么样的社区文化。

3.1.3. 高频互动：关系不是设计出来的，是“处”出来的

人与人的信任，从来不是一蹴而就的。

双门洞的深厚感情，不是靠某一次惊天动地的帮忙，而是藏在无数个日常里：今天借碗酱油，明天帮忙看会儿孩子，下班路上聊两句家常，过年凑在一起吃顿饭。

一次互动是点头之交，十次互动是熟人，一百次互动就是彼此牵挂的自己人。

做用户运营也是这个道理。

很多企业的私域，是“加好友-躺尸-突然发促销”的三板斧。加了微信半年不说话，一开口就是“新品上市，优惠仅限今天”。

用户为什么没反应？因为你们之间根本没有关系，和路边发传单的陌生人没区别。

信任的公式很简单：信任 = 时间 × 持续的正向互动。

不要指望一次促销就能唤醒用户，要靠持续的价值输出，一点点把关系攒起来。

做服装的，别只在上新时找用户，平时可以分享穿搭技巧、生活方式；

做教育的，别只在报课时找用户，平时可以分享学习方法、成长心得。

互动多了，关系深了，成交只是水到渠成的结果。

3.2 用户社区，到底是品牌的成本，还是护城河？

很多老板会问：做社区费钱又费力，见效还慢，到底值不值得？

我的答案是：短期看是成本，长期看是最坚固的护城河。

一个成熟的用户社区，至少能给品牌带来三层核心价值。

第一层：降低获客成本，让用户帮你带用户

传统的增长逻辑，是企业花钱买流量，一个一个找新用户。流量越贵，获客成本就越高，生意就越难做。

但社区模式的增长逻辑，是老用户带来新用户。用户因为认同社区、喜欢这里的氛围，会主动把朋友拉进来，口碑传播的成本，远低于广告投放。

这几年很多在小红书起盘的新品牌，没有砸巨额广告，靠的就是真实用户的体验分享。一个用户的真实种草，比十篇硬广都管用。

背后的本质，就是社区的自传播效应。

第二层：提升用户生命周期价值，让用户舍不得走

普通的消费者，和品牌只有交易关系。哪家更便宜、哪家更新鲜，他就去哪。切换成本几乎为零。

但社区里的用户不一样。他除了产品之外，还在这里认识了朋友、找到了圈子、获得了身份认同。

如果他要换一个品牌，意味着要放弃整个熟悉的圈子，放弃自己的身份标签。这个转换成本，要高得多。

就像一个经常参加跑团的人，不会轻易换跑鞋品牌；一个活跃在母婴社群的妈妈，不会随便换育儿产品。

留住用户的从来不是产品本身，而是产品背后的关系网络。

用户的关系越深，生命周期价值就越高，品牌的抗风险能力就越强。

第三层：催生品牌共创，让用户从消费者变成共建者

社区的最高级形态，是用户参与到品牌的建设里。

他会主动给你提产品建议，会帮你测试新品，会自发维护品牌的口碑，甚至会帮你向身边的人安利。

这时候，用户不再是被动的买家，而是和品牌站在一起的伙伴。

比如小米早期的MIUI系统，核心功能很多都来自论坛用户的建议；很多新消费品牌的爆款产品，原型都来自社群用户的真实需求。

用户参与得越深，对品牌的感情就越深，品牌也就越有生命力。

3.3 私域的终极形态，就是打造属于你的“双门洞”

聊到这里，不得不提很多企业对私域的误解。

很多人眼里，私域就是把用户加到微信里，免费发广告、反复做促销，不用再花流量费。

这是把私域做小了。

私域不是免费的广告位，而是你的用户关系资产池。

真正成熟的私域，就应该像双门洞一样：有共同的空间，有共同的价值，有高频的互动，用户在这里能找到归属感。

具体怎么做？其实就是把社区三要素落地。

第一，造场景。不要只做交易场景，多设计一些兴趣、成长、交流的场景。比如会员专属活动、主题分享、兴趣小组，让用户除了买东西，还有理由留下来。

第二，立共识。想清楚你的品牌到底代表什么，吸引同频的人，而不是试图讨好所有人。价值观越清晰，社区的凝聚力就越强。

第三，多互动。把“一锤子买卖”的思维，换成“长期相处”的思维。持续输出价值，持续产生连接，慢慢把用户变成自己人。

第三章小结

最后，我们收个尾。

双门洞让人怀念的，从来不是那条胡同本身，而是胡同里的人情、连接和归属感。

商业也是一样。

流量带来用户，社区留下用户。

产品创造交易，关系创造长期价值。

最好的品牌，不是拥有多少付费客户，而是拥有多少愿意和你一起走的同行者。**

四、为什么普通人的故事，反而比精英人设更有穿透力？

上一章我们聊到，双门洞的魅力，在于它构建了一个充满连接感的理想社区。

但你有没有发现另一个有意思的现象：

这条胡同里没有大人物，没有人生赢家，全是再普通不过的平凡人。

爸爸们为了生计奔波，偶尔也会固执又好面子；妈妈们围着家庭打转，也会唠叨、会焦虑、会委屈；孩子们成绩有好有坏，性格各异，会犯错、会叛逆、会留遗憾。

没有开金手指的主角，没有逆袭翻盘的爽点，全是一地鸡毛的日常。

可恰恰是这些普通人的故事，跨越了国界、穿越了时间，打动了亿万观众。

反观我们很多企业做传播，总喜欢往“高”了做：

行业领先、顶尖技术、全球销量、完美人设……恨不得把所有光环都堆在自己身上。

但结果呢？用户看完波澜不惊，甚至转身就忘。

为什么？

因为完美的形象只会让人仰望，真实的故事才能让人连接。

顶级的品牌传播，从来不是告诉用户“我有多厉害”，而是让用户在你的故事里，看见他自己。

4.1 完美是距离，真实才是共鸣

很多企业有一个根深蒂固的误区：

消费者喜欢完美的、高端的、成功的形象。

所以广告里永远是光鲜亮丽的精英，永远是一帆风顺的人生，永远是“用了我的产品，你就能走上人生巅峰”的叙事。

但心理学研究早就告诉我们：

人天然更容易对“不完美但真实”的人和事产生代入感。

你站在高处闪闪发光，我只会抬头看一眼，然后继续走自己的路；

但你坐在我身边，讲你也遇到过的难处、犯过的错、一点点变好的过程，我才会觉得：哦，原来你和我一样。

《请回答1988》最厉害的地方，就是它从不塑造完美。

德善是家里的二女儿，成绩一般，大大咧咧，会因为姐姐欺负自己委屈大哭，会因为暗恋的人心神不宁；

正焕嘴硬心软，明明喜欢却不敢说，在犹豫里错过了很多；

德善爸爸好心肠但爱面子，会因为帮朋友担保让家里陷入窘迫，会在深夜偷偷难过。

他们都不完美，但他们都很真实。

观众看的时候，不会觉得“这是电视剧里的人”，只会觉得“这就是我爸，这就是我妈，这就是当年的我自己”。

商业启示：

品牌传播的第一个升级，就是从“展示优秀”，转向“展示理解”。

不要一开口就说“我们行业第一、技术顶尖”，用户听完只会觉得“你很厉害，但和我没关系”。

试着说“我们知道，你在这件事上有过困扰、有过焦虑”，用户才会停下脚步：哦，这个人懂我。

三流的品牌卖产品，二流的品牌卖价值，一流的品牌卖共鸣。

4.2 用户真正想要的，是“被看见”的感觉

很多企业做用户研究，做的是“人口属性研究”：

年龄多大、收入多少、住在哪个城市、消费频次多高。

这些数据当然有用，但它们只能帮你找到用户，不能帮你打动用户。

真正的用户洞察，从来不是“他是谁”，而是“他正在经历什么”。

他在担心什么？他在期待什么？他生活里的难处是什么？他心里藏着的渴望是什么？

举个例子。

一家女装品牌，如果只停留在“我们面料好、版型正”，那你卖的永远是布料和工艺。

但往深一层想：一个女性买新衣服，真的只是为了蔽体保暖吗？

可能是刚入职场，想靠一身得体的穿搭给自己底气；

可能是刚生完孩子，想找回曾经精致的自己；

可能是要去见重要的人，想让自己看起来状态更好。

衣服只是载体，背后是对自信的渴望、对自我的认同、对生活的期待。

这才是真正的用户需求。

再比如健身行业。

表面看用户买的是减肥、是增肌。

但往深一层，很多人走进健身房，是想重新拿回对生活的掌控感，是想走出低谷期的状态，是想遇见一个更好的自己。

优秀的品牌，永远不会只盯着产品功能。

他们会顺着产品，摸到用户心里那个没说出口的需求。**

你看见他了，他才会看见你。

4.3 能穿越周期的内容，永远击中普遍人性

《请回答1988》是一部韩国剧，讲的是1988年的首尔生活。

很多中国观众既没去过韩国，也没经历过那个年代，为什么依然会被深深打动？

因为它讲的不是韩国的故事，也不是1988年的故事。

它讲的是人类共通的情感：

父母嘴硬心软的爱，朋友并肩长大的友情，青涩又遗憾的初恋，邻里之间朴素的善意。

这些东西，不分国家，不分年代，不分阶层。

只要你是普通人，就一定能在里面找到自己的影子。

这就是好内容的力量：它不依赖特定的背景，只扎根普遍的人性。

商业启示：

很多品牌做传播，总喜欢说行业黑话、堆专业术语，觉得这样显得专业。

但消费者听不懂，也不想听。

你和一个普通妈妈讲“我们的奶粉含有乳铁蛋白、核苷酸”，她很难有直观的感受；

但你说“帮你给孩子更扎实的免疫力，少一点半夜跑医院的慌张”，她马上就能懂。

因为前者讲的是产品成分，后者讲的是她的人生焦虑。

永远用用户的语言说话，永远用共通的情感连接。

行业语言只能打动同行，人性语言才能打动用户。

4.4 最好的品牌背书，是用户自己的故事

为什么现在硬广的效果越来越差？

因为消费者越来越理性了。

品牌自己说自己一百句好，在用户心里，都可能是“王婆卖瓜”。

但一个普通用户说一句“我用了之后，真的不一样”，可信度要高得多。

这就是心理学里的社会证明效应：

当人们不确定怎么选的时候，会下意识参考其他人的选择。

其他人都在用，其他人都说好，那大概率不会错。

这也是为什么小红书能成为消费决策平台，为什么大家买东西先看评价、看晒单。

用户天然更相信和自己一样的普通人。

我们看两个经典案例：

小红书的核心价值，从来不是品牌广告位，而是无数真实用户的体验分享。大家搜攻略、找产品，找的不是官方介绍，是“和我一样的人用下来怎么样”。
Airbnb能颠覆酒店行业，靠的也不是房源数量，是一个个房东的故事、一次次当地生活的体验。它让用户觉得，自己不是去住酒店，是去体验另一种生活。

4.4.1 企业如何搭建自己的用户故事体系？

道理都懂，具体怎么做？给你三个落地的方向。

第一，转换视角：从讲产品，到讲用户的改变。

不要总说“我们的产品有十大优势”，多说说“一个普通用户，因为我们的产品，生活发生了什么好的变化”。

美容品牌不要只讲成分，讲普通女生找回自信的故事；

教育品牌不要只讲师资，讲孩子慢慢进步、眼里有光的故事；

服装品牌不要只讲款式，讲用户在重要场合被认可的故事。

主角从品牌，换成用户。

第二，沉淀资产：把用户故事变成你的内容库。

很多企业手里有大量用户案例，但从来没有系统整理过，太可惜了。

客户的反馈、使用前后的变化、真实的使用场景，这些都是最珍贵的传播素材。

把它们收集起来、整理出来，比你拍十条精致的广告片都管用。

第三，摆正位置：做用户的助攻，不做自己的英雄。

顶级的品牌叙事里，用户才是那个突破困难、完成成长的英雄，品牌只是在旁边提供帮助的伙伴。

耐克讲的从来不是鞋有多好，而是运动员突破极限的故事；

苹果讲的从来不是电脑有多强，而是创造者改变世界的故事。

把聚光灯给用户，你才能真正走进用户心里。

4.4.2 对私域运营的启示

很多人的私域，每天就是发产品、发活动、发优惠，用户看久了自然会麻木。

高级的私域，一定会沉淀用户故事库。

女装品牌记录客户的穿搭变化，美容品牌记录客户的皮肤改善，教育品牌记录孩子的成长轨迹。

这些内容，不仅能打动其他用户，更重要的是，能让故事的主人公本身，对品牌产生更强的认同。

毕竟，谁会不喜欢那个见证自己变好的人呢？

第四章小结

最后我们收个尾。

《请回答1988》的爆火告诉我们：

真正打动人的，从来不是完美，而是真实；

真正能走进心里的，从来不是说教，而是共鸣。

做品牌也是一样。

你把自己捧得越高，用户离你就越远；

你俯下身去懂用户，用户才会向你走近。

品牌最强大的传播，不是告诉别人你是谁，而是让用户说出“这就是我”。

企业创造产品，用户创造品牌。

当用户愿意讲述你的故事，你才真正走进了他的心智。**

五、为什么双门洞的邻里关系，才是真正的社群天花板？

上一章我们聊到，普通人的真实故事最有穿透力，因为用户要的不是仰望，而是共鸣。

但往更深一层挖，《请回答1988》最核心的魅力，从来不是某一个角色、某一段剧情，而是那条胡同里盘根错节的邻里关系。

你怀念双门洞，本质上是怀念一种状态：不用独自面对所有难处，邻居会搭把手；不用把所有情绪藏在心里，有人愿意听；日子平平淡淡，但身边总有人陪着你。

这张人与人之间的关系网，才是最坚固的情绪资产，也是所有社群运营想要抵达的终极形态。

很多企业做社群、做私域，做了很久始终不温不火，核心问题就出在这里：

他们只经营“品牌和用户”的纵向关系，每天想着怎么触达、怎么转化；却从来没有经营“用户和用户”的横向关系，没有让用户之间形成真正的连接。

没有关系网的社群，只是一群人的松散集合；有了关系网的社群，才是真正的命运共同体。

今天我们就从双门洞的邻里关系出发，聊透社群运营的底层逻辑：真正高粘性的社群，到底在靠什么留住用户？

5.1 社群的壁垒，从来不是用户数量，而是关系密度

很多老板评判社群好不好，第一反应是看人数、看活跃度、看转化率。

这些都是表层指标。真正决定一个社群能走多远的，是关系密度：用户和用户之间，到底产生了多少真实的连接。

双门洞一共就五户人家，人数一点都不多。但它的关系密度极高：

大人之间互相帮衬，孩子之间一起长大，谁家有个风吹草动，全胡同都知道。每个人都不是孤立的个体，而是嵌在一张关系网里的节点。

这种高密度的关系，带来的就是极强的归属感和离开成本。你想搬走，舍不得的不是房子，是这帮老邻居。

放到商业里也是一样。

很多企业手里握着几十万私域用户，看似体量很大，但用户和用户之间互不认识，和品牌之间也只有交易关系。这种社群，本质上就是个线上广告位，用户随时可以走，没有任何转换成本。

而那些真正做起来的社群，比如很多跑团、妈妈圈、兴趣社群，人数未必有几十万，但用户之间互相认识、互相帮助、甚至成为了现实里的朋友。

这种社群，用户不会轻易离开。因为他离开的不只是一个群，而是一整个圈子、一群朋友、一种生活方式。

这就是邻里关系的价值：它把用户对品牌的“单向好感”，变成了用户之间的“双向绑定”。

前者说散就散，后者牢不可破。

5.2 高密度的关系网，离不开三个底层支撑

双门洞的邻里关系不是凭空来的，它满足了三个非常朴素但关键的条件。这三个条件，放在任何一个高粘性社群里都成立。

5.2.1. 共同的场景经历，是关系的土壤

关系不会凭空产生，所有深度连接，都始于共同的经历。

双门洞的居民，共享同一个生活场景：每天在巷口撞见，一起在小卖部买东西，一起凑在门口看电视，过年一起包饺子。这些日复一日的共同场景，就是关系生长的土壤。

很多社群死就死在，只有交易场景，没有生活场景。

用户除了买东西的时候想起这个群，平时根本没有打开的理由。大家没有共同的经历，没有共同的话题，自然就变成了死群。

商业启示：

做社群，不要只做“交易场”，要做“生活场”。

不要只在促销的时候才想起用户，平时要创造更多共同的场景和经历：

母婴群可以组织育儿打卡、辅食分享；

运动群可以组织晨跑挑战、线下约跑；

读书群可以组织共读活动、心得交流。

共同经历越多，用户之间的话题就越多，关系自然就越深。

5.2.2. 一致的价值共识，是关系的骨架

为什么有的邻里关系冷漠，有的却亲如一家？核心区别，是有没有共同的价值观。

双门洞的共识很朴素：邻里之间，就该互相帮衬。谁家有困难，大家不会袖手旁观；谁家有好事，大家也真心替他开心。

这份共识，就像一根看不见的骨架，把所有人拧在了一起。

没有共识的社群，就是一盘散沙。

有人来薅羊毛，有人来发广告，有人来抬杠，大家目的不同、价值观不同，很快就会乱成一锅粥。

商业启示：

做社群，不是人越多越好，而是同频的人越多越好。

一开始就要明确你的社群主张是什么，吸引认同这个主张的人，过滤掉不同频的人。

你做成长社群，就吸引想自我提升的人；你做环保社群，就吸引认同可持续生活的人。

共识越清晰，社群的凝聚力就越强。

5.2.3. 持续的互助行为，是关系的粘合剂

关系是怎么变深的？

不是靠天天说漂亮话，是靠一次次互相麻烦、互相帮助。

双门洞的感情，是借一碗米、看一次孩子、帮一次忙，一点点攒出来的。你帮我一次，我记在心里，下次我帮你一次，一来二去，关系就近了。

很多社群只有“闲聊”，没有“互助”。大家每天插科打诨，看起来很热闹，但真遇到事，没有人站出来。这种热闹是虚的，风一吹就散了。

商业启示：

好的社群，一定要创造用户互相帮助的机会。

让老用户帮新用户答疑解惑，让有经验的用户分享干货，让有资源的用户对接需求。

用户帮用户一次，比品牌说十句好话都管用。

当社群里形成了互助的氛围，它就不再是一个品牌的粉丝群，而是一个大家共同依赖的价值共同体。

5.3 社群运营的最大误区：把社群当成销售渠道

聊到这里，不得不提一个最常见的误区。

很多企业做社群，从一开始的定位就错了：他们把社群当成了一个免费的销售渠道，拉群的目的就是发优惠、推产品、促转化。

结果就是，群里广告越来越多，用户越来越沉默，最后要么变成死群，要么大家纷纷退群。

本质上，这是一种“收割思维”：建群就是为了薅用户的价值，而不是为用户创造价值。

而双门洞的邻里关系为什么珍贵？因为它是“共生思维”：大家聚在一起，是为了互相扶持、彼此成就，每个人都能从关系里获得价值。

所以，私域和社群的升级方向，本质上是一次思维的转变：

从“我要从用户身上得到什么”，变成“我能帮用户创造什么连接”。

从“经营用户的钱包”，变成“经营用户的关系网络”。

举个最典型的例子：lululemon。

它从来不会在社群里天天催你买衣服。它做的事情，是组织瑜伽课、组织跑团、组织各种线下运动活动，把喜欢运动、追求健康生活的人聚在一起。

用户去参加活动，认识了同频的朋友，养成了运动的习惯，自然就会持续买它的产品。

品牌只是一个连接者，而关系和价值，是用户之间自己创造的。

这才是高级的社群玩法。

5.4 给企业的三个落地建议

道理都懂，具体怎么落地？给你三个马上就能用的行动方向。

第一，把社群的主动权，还给用户。

不要什么都自己扛，不要所有活动都自己组织。试着培养核心用户，让他们当群主、当组织者、当分享者。

用户自己组织的活动，往往比品牌组织的，更有参与感，也更能加深用户之间的关系。

第二，每个季度，创造一次“共同记忆”。

不要让社群只有碎片化的闲聊。定期设计一些有仪式感的主题活动：一次线上挑战赛、一次线下聚会、一次集体公益、一次主题分享。

这些共同经历，会变成社群里的集体记忆，把大家牢牢绑在一起。

第三，别只盯活跃度，要看连接数。

不要天天盯着群里发了多少条消息。更值得关注的指标是：有多少用户互相添加了好友？有多少用户在线下见过面？有多少用户在群里互相帮过忙？

这些连接数，才是社群真正的护城河。

第五章小结

最后我们收个尾。

双门洞最让人怀念的，从来不是那条胡同，而是胡同里彼此牵挂的邻里关系。

社群最有价值的，从来不是多少用户数量，而是用户之间盘根错节的关系网络。

产品带来第一次购买，关系带来长期留存。

中心化的连接脆弱易散，去中心化的关系网坚不可摧。

最好的社群，不是品牌管理用户，而是用户彼此成就。

六、为什么有的品牌，能成为用户人生的一部分？

上一章我们聊到，高粘性社群的核心，是用户之间的关系网络，它能把松散的消费者，拧成牢不可破的共同体。

但还有一个更终极的问题值得思考：

为什么有些品牌，能跨越产品迭代、跨越时代变化，甚至跨越用户的人生阶段，在人心里留几十年？

提到苹果，你会想到创新、设计、创造力；提到耐克，你会想到突破、挑战、Just Do It；提到迪士尼，你会想到童年、梦想、童话世界。

它们早就不是单纯的商品，而是变成了一种符号，一段记忆，甚至是用户人生的一部分。

《请回答1988》也是如此。

很多人很多年后再想起它，不是“我看过一部韩剧”，而是“那是我青春里很重要的一段回忆”。它承载了观众的青春、家庭、友情、成长，只要一想起，就能唤醒一整段情绪。

这就是品牌经营的最高境界：从交易关系，升级为人生关系。

6.1.用户和品牌的关系，要走过四个阶段

很多企业想不通：消费者为什么会对一个商业品牌产生感情？

因为在消费者视角里，品牌从来不是一个logo、一款产品，而是一段逐步深化的心理关系。

从陌生到忠诚，通常要走四步。

6.1.1. 第一阶段：认识——“我知道你是谁”

这是品牌的知名度阶段。用户听过你的名字，知道你大概做什么，但仅此而已。

很多企业终其一生都停在这个阶段：疯狂投广告、刷曝光，以为被看见就是胜利。但被看见≠被喜欢，知道你≠选择你。

6.1.2. 第二阶段：信任——“我相信你能做好”

用户用过你的产品，体验符合预期，甚至超出预期，慢慢就建立了信任。

第一次买可能是因为广告，第二次买就是因为信任。到这一步，你已经拥有了复购的基础。

6.1.3. 第三阶段：喜欢——“我更愿意选你”

到了这个阶段，品牌开始有了情感价值。用户选你，不只是因为产品好用，更是因为喜欢你传递的感觉、代表的调性。

就像很多人选星巴克，不是因为别的咖啡不能喝，而是喜欢它带来的第三空间感，喜欢那种从容的生活氛围。

6.1.4. 第四阶段：认同——“我就是你的一部分”

这是品牌的最高层级。用户不仅主动买，还主动维护、主动推荐，甚至把品牌当成自己身份的标签。

用苹果的人，认同自己是追求创意和审美的创造者；穿Patagonia的人，认同自己是热爱自然的环保主义者。

到这一步，品牌就完成了从商品到文化符号的跃迁。

6.2 《请回答1988》的三重资产，让它成为人生记忆

如果把《请回答1988》看作一个品牌，它能穿越时间，靠的就是积累了三层不可替代的资产。

6.2.1. 情绪资产：用户记住的，永远是感觉

人对信息的遗忘速度很快，但对情绪的记忆会很久。

为什么《请回答1988》的主题曲一响起，很多人就会鼻酸？因为旋律连接的不是剧情，是你当初看剧时的心情、那段时间的生活状态。

情绪，是最牢固的记忆锚点。

商业启示：

优秀的品牌，都会在用户心里占据一种核心情绪。

可口可乐占据了“分享的快乐”，迪士尼占据了“童真的梦想”，耐克占据了“突破的热血”。

你必须想清楚一个问题：用户想起我的时候，会产生什么感觉？

如果没有答案，你就没有情绪资产，用户转头就会忘。

6.2.2. 文化资产：品牌最终的归宿，是成为文化符号

顶级的品牌，从来不是卖产品，而是卖一种文化、一种生活方式。

迪士尼不是卖动画票和乐园门票，它卖的是一个相信童话的世界；

lululemon不是卖瑜伽服，它卖的是自律健康的生活状态；

《请回答1988》也不是一部日常剧，它代表了一种关于家庭、友情、邻里关系的理想生活范本。

当一个品牌变成了文化符号，它就拥有了穿越周期的生命力。

6.2.3. 关系资产：最好的品牌，是人生的陪伴者

人和人的感情，是处出来的；人和品牌的感情，也是陪出来的。

双门洞的故事，陪观众走过了十几集的时光，见证了角色的成长，也悄悄参与了观众的人生。

就像迪士尼陪着孩子长大，孩子成年后又带着自己的孩子去迪士尼；就像耐克陪着跑步者从一公里到马拉松，一路见证突破。

这种陪伴感，是任何短期营销都换不来的。

用户生命周期价值的本质，从来不是一辈子买你多少东西，而是你参与了他人生的多少片段。

6.3 为什么很多红极一时的品牌，很快就消失了？

看懂了长红的逻辑，也就看懂了短命的原因。很多品牌曾经风光无限，三五年后就销声匿迹，本质上是只有流量资产，没有品牌资产。

第一种：只追曝光，不建认知

很多品牌觉得，曝光量就是一切，只要刷脸够多，用户就会买。

但曝光只能换来“眼熟”，换不来“喜欢”。网红品牌爆火快，凉得也快，大多是这个原因：用户知道你，但没理由非你不可。热度一退，用户马上就去找下一个新鲜事物。

第二种：只拼功能，不建情感

产品功能永远是基础，但只靠功能走不远。

今天你技术领先，明天竞品就能追上；今天你性价比高，明天就能有更便宜的。

只靠功能的竞争，永远是价格战、参数战的内卷，永远建不起用户的情感忠诚。

第三种：只看短期成交，不建长期关系

很多企业眼里只有GMV，每天盯着转化率、客单价、复购率。

为了短期成交，不停降价、不停促销，最后把用户养得“无优惠不购买”。

用户买你的理由，从“我喜欢”变成了“你便宜”。一旦有更便宜的，用户立刻就走，品牌价值越做越低。

6.4 私域的终极价值：做用户的关系基础设施

聊到这里，必须再说说私域。

很多人对私域的理解，还停留在“加微信、发广告、卖货”，这是把私域的价值做小了。

真正高级的私域，不是销售渠道，而是用户关系管理的基础设施。

它要承载的，是用户从认识到信任、从喜欢到认同的完整路径。

具体来说：

新用户阶段，靠内容和价值输出，让用户认识你、了解你；
成长期，靠专业服务和真实体验，让用户信任你；
成熟期，靠互动和情感连接，让用户喜欢你；
忠诚期，靠身份认同和用户共创，让用户认同你。

这才是完整的用户生命周期运营，而不是一上来就盯着转化。

举个例子：

一家女性服装品牌，低级的做法是用户买完衣服，交易就结束了；

高级的做法，是陪着用户成长。

第一次买，帮她找到适合自己的风格；第二年，记录她风格的变化；第三年，成为她人生重要场合的穿搭伙伴。

几年后，用户遇到重要场合，第一个就想到你。这时候，你就不再是一个卖衣服的，而是她人生里的一份子。

6.5 打造“人生陪伴型品牌”的五个行动方向

道理都懂，具体怎么落地？给你五个清晰的方向。

第一，明确你的品牌价值观。不要只说你卖什么，要说你相信什么。价值观越清晰、越坚定，越能吸引同频的人。

第二，设计完整的用户成长旅程。不要只设计购买流程，要设计用户的成长路径，每一个接触节点，都是建立关系的机会。

第三，沉淀你的用户故事库。用户的成长、改变、真实体验，都是最珍贵的品牌资产。记录它们，就是在积累情感信任。

第四，搭建用户的连接社区。品牌和用户的连接永远有限，用户和用户的连接才无限。让用户彼此陪伴，护城河才真正建立。

第五，持续创造值得记住的瞬间。不要让用户和你的交集只有“下单付款”，多创造有仪式感、有情绪价值的时刻，碎片会拼成完整的记忆。

第六章小结

最后我们收个尾。

《请回答1988》告诉我们：

普通的剧，打发时间；优秀的剧，带来感动；伟大的剧，成为人生记忆的一部分。

品牌也是一样。

普通品牌，满足一次需求；

优秀品牌，建立长期关系；

伟大品牌，成为用户人生的一部分。

未来的商业竞争，拼的从来不是谁的产品更多、谁的价格更低。

拼的是谁能走进用户的情绪，谁能融入用户的生活，谁能留在用户的记忆里。

用户不会永远记住你卖什么，但会记住你带给他的感觉。

产品创造交易，关系创造忠诚，记忆创造真正的品牌。

七、打造你的“1988时刻”：顶级品牌，都在给用户埋记忆锚点

前面六章，我们从《请回答1988》的情感共鸣，聊到了怀旧心理、社区价值、用户故事、关系网络，再到品牌的人生陪伴属性。

很多人看到这里会问：道理都懂，具体怎么做？

答案其实就藏在剧集的细节里。

《请回答1988》里没有惊天动地的大事件，没有拯救世界的英雄剧情。它记录的，不过是一次家庭聚餐、一回邻里帮衬、一场朋友陪伴、一段成长告别。

可就是这些普通到不能再普通的瞬间，在多年以后，依然能清晰地浮现在观众脑海里，一想起就觉得温暖。

商业世界也是同理。

很多老板觉得，做品牌就要砸大钱、搞大事件、请顶流明星，搞得越轰动越好。

但真正能留在用户心里的，往往不是那些声势浩大的营销，而是某个不经意的瞬间：一次贴心的服务，一份超出预期的惊喜，一句被记住的细节。

这些瞬间，就是品牌的“1988时刻”——它不需要很宏大，但一定要有情绪，能在用户心里钉下一个记忆锚点。

这一章，我们就聊最落地的部分：企业如何系统地打造属于自己的“1988时刻”，把交易变成记忆，把用户变成伙伴。

7.1 品牌竞争的终点，是争夺用户的记忆

今天的消费者，处在信息爆炸的环境里。

每天刷到无数广告、刷到无数直播、接收到无数促销信息。可绝大多数信息，几秒钟之后就会被大脑清空，留不下任何痕迹。

能真正留下来的，永远是那些带有强烈情绪的体验。

心理学里有一个非常经典的理论，叫峰终定律（Peak-End Rule）。

它说的是：人对一段经历的记忆，并不由全程的平均感受决定，而是由两个节点决定——体验最强烈的那个瞬间（峰值），和体验结束时的那个瞬间（终值）。

这个定律，就是打造品牌记忆点的底层逻辑。

你不需要让用户的每一秒体验都完美无瑕，这不现实，性价比也极低。

你只需要精准设计几个关键的“峰值时刻”，再做好收尾的“终值体验”，用户就会对你留下深刻而美好的印象。

举几个很常见的例子：

住酒店，你不会记住每天打扫得有多标准，但你会记住生日入住时，酒店悄悄准备的蛋糕和手写贺卡；
下馆子，你不会记住每一道菜的平均口味，但你会记住老板记住了你不吃香菜的小细节；
做护理，你不会记住每次常规的流程，但你会记住皮肤变好后，第一次被朋友夸奖的成就感。

这些瞬间，就是品牌的记忆锚点。

用户不会记得你花了多少广告费，但会记得你曾经带给他的情绪波动。

而这些记忆，最终会沉淀成你的品牌资产。

7.2 沿着用户旅程，设计4个关键记忆点

用户和品牌的关系，不是一蹴而就的。从陌生到忠诚，会经历完整的旅程。

在每一个关键节点，你都有机会创造属于自己的“1988时刻”。

7.2.1. 第一次接触：用惊喜，钉下第一印象

用户第一次认识你的瞬间，决定了他对你的初始认知。这个节点，很多企业都浪费了。

比如用户添加你的企业微信，普通企业的回复是：“您好，这里是客服，有问题随时联系。”

礼貌，但冰冷。用户看完就忘，不会留下任何感觉。

优秀的做法是什么？

先表达欢迎，再主动了解需求，最后传递价值。比如：“欢迎加入我们。先简单和您同步下您的专属权益，也可以和我说下您的核心需求，我给您匹配最适合的建议。”

前者是建立联系，后者是建立关系。

第一印象的温度，往往决定了用户愿不愿意继续了解你。

7.2.2. 第一次购买：用安全感，消解用户的不确定

第一次下单，是用户和你之间的一次“信任冒险”。

付完钱的那一刻，用户心里其实是打鼓的：这个产品真的好用吗？我会不会买错了？

很多企业觉得，收钱了，交易就完成了。恰恰相反，成交之后，才是体验的真正开始。

普通企业：发个快递单号，然后就没下文了，等着用户收货。

优秀企业：主动跟进，讲解使用方法，告知注意事项，给出售后保障，甚至帮用户做专属规划。

买护肤品的，给你做肤质档案，教你正确的使用步骤；

买课程的，给你做学习规划，安排入门指引；

买衣服的，给你搭配建议，告诉你不同场合怎么穿。

用户感受到的不是“我花了钱”，而是“这个品牌真的在关心我的结果”。

这份确定感，会让他对品牌的信任直接上一个台阶。

7.2.3. 使用过程：用重视感，拉长关系的长度

很多品牌的通病：成交前热情似火，成交后冷漠如冰。

用户买完产品，就再也收不到任何有价值的信息，下次联系你，一定又是促销。

这样的关系，永远停留在交易层面，走不到心里。

真正的长期关系，是在用户使用产品的过程里，持续提供价值，让他感觉到“你一直在”。

服装品牌不是卖完衣服就结束，而是持续分享穿搭技巧，收集穿搭反馈；

健身品牌不是卖完课就结束，而是跟进训练状态，帮用户调整计划；

母婴品牌不是卖完奶粉就结束，而是持续解答育儿困惑，陪伴孩子成长。

用户使用产品的每一天，都是你建立情感连接的机会。

你越懂他的生活，他就越离不开你。

7.2.4. 复购与忠诚：用归属感，完成身份的认同

为什么用户愿意一直买你，甚至主动帮你推荐？

因为他不再是一个“消费者”，而是一个“自己人”。

很多品牌的会员体系，本质上就是个积分打折工具：消费得越多，折扣越大。

这留不住真正的忠诚用户，因为价格永远有更低的。

高级的会员体系，卖的不是优惠，是身份。

是专属的活动资格，是新品的优先体验权，是参与品牌共创的机会，是“我和其他用户不一样”的荣誉感。

当用户觉得“我是这个品牌的一员”，他就不再是一个随时会走的客户，而是和品牌站在一起的伙伴。

7.3 从“服务”到“体验”，只差一个“看见”的距离

很多企业会说：我们的服务已经很好了。

但“服务好”和“体验好”，完全是两个概念。

服务，是完成用户的需求；体验，是创造用户的感受。

服务是本分，是用户花钱就该得到的东西；体验是惊喜，是用户没预期到、却被打动的瞬间。

举几个简单的对比：

餐厅上菜快，这是服务；记住你不吃辣、喜欢加醋，这是体验。
酒店房间干净，这是服务；知道你喜欢睡硬枕，提前给你换好，这是体验。
服装店把衣服卖出去，这是服务；帮你找到适合的风格，让你看见更好的自己，这是体验。

服务靠标准流程就能做到，而体验靠的是“看见用户”。

看见他的习惯，看见他的需求，看见他没说出口的期待。

而这些被看见的瞬间，就是最容易被记住的“1988时刻”。

7.4 内容营销：别硬塞广告，要创造情感场景

今天很多企业做内容，目的性太强了：每一条内容都想卖货，每一篇文案都带转化链接。

结果就是用户越看越烦，最后直接划走。

《请回答1988》从来没有跳出来跟观众说“你要感动”，它只是安安静静地呈现生活场景，情绪是观众自己产生的。

做品牌内容也是这个道理。

不要一直对着用户喊“我的产品很好”，要创造一个用户愿意沉浸进去的情感场景。

做女装的，别天天发新品图，多聊聊不同年龄的女性，如何通过穿搭找到自信；
做美容的，别天天讲成分功效，多聊聊女生如何在忙碌的生活里，好好照顾自己；
做宠物的，别天天卖粮卖玩具，多记录人和宠物之间互相陪伴的温暖故事。

内容的价值，从来不是直接卖货。

内容的价值，是建立连接，是让用户觉得“这个品牌懂我”。

当情绪连接建立了，成交只是自然而然的结果。

7.5 私域落地：搭建你的用户生命周期体验系统

把上面的逻辑落到私域运营里，其实就是一张完整的用户体验地图。

你不用天天追着用户发促销，你只需要在每个阶段，做好对应的体验设计。

新用户阶段：核心目标是建立信任。动作是标准化的欢迎流程、清晰的品牌介绍、持续的价值内容输出。
首次购买阶段：核心目标是降低风险。动作是购买后的使用指导、专属的服务跟进、明确的售后保障。
活跃用户阶段：核心目标是增强关系。动作是会员专属活动、社群互动交流、真实的用户故事分享。
忠诚用户阶段：核心目标是形成传播。动作是用户共创机制、好友推荐激励、核心用户的身份认同。

顺着这个路径走下来，用户会一步步从陌生的消费者，变成你的品牌伙伴。

私域也就从一个“发广告的渠道”，变成了你的“用户关系资产池”。

7.6 底层思维升级：从GMV思维，到用户资产思维

最后，我们聊一个最根本的认知变化。

过去很多企业算账，算的是今年做多少GMV，这个月增长多少，流量成本多少。

这些指标当然重要，但它们都是短期的。

真正决定企业能走多远的，是你的用户资产。

什么是用户资产？

它不只是用户的数量，还包括用户对你的信任、用户之间的关系、用户的口碑、用户的全生命周期价值。

过去的增长公式是：

流量 × 转化率 = 销售额

这是交易逻辑，一锤子买卖，流量停了，增长就停了。

未来的增长公式是：

用户关系深度 × 用户生命周期价值 = 长期增长

这是经营逻辑，用户越久越值钱，关系越深，增长越稳。

一次交易，只能赚一次的钱；一个忠诚的用户，能给你带来几年的消费、身边人的推荐、自发的口碑传播。

这笔账，比短期的GMV划算得多。

7.7 打造“1988时刻”的5个行动清单

道理讲完了，最后给你5个可以马上落地的行动建议。

1）锚定你的核心情绪

先想清楚一个问题：用户想起你的时候，应该是什么感觉？是温暖？是安心？是自信？还是热血？

把这个核心情绪找出来，所有的体验设计，都围绕这个情绪展开。

2）锁定3个关键节点

不用贪多，从用户旅程里挑3个最容易产生情绪的节点，集中资源打透。

比如第一次购买、使用一个月、会员周年。把这三个节点的体验做到超出预期，效果远好过全程平庸。

3）搭建你的用户故事库

开始系统地收集、整理用户的真实故事。用户的变化、用户的成长、用户的真实体验，都是你最珍贵的内容资产。

让用户成为你故事里的主角，比你自己说一万句都管用。

4）构建你的用户社区

不要只做品牌和用户的单向连接，多创造用户和用户的横向连接。

社群、活动、兴趣小组，形式不重要，重要的是让用户在这里能找到同频的人。

用户之间的关系网，才是你最坚固的护城河。

5）长期坚守你的价值观

不要追短期热点，不要什么火就蹭什么。

想清楚你的品牌相信什么，然后长期、持续地传递它。

价值观越坚定，用户的认同就越深刻。

第七章小结

最后我们收个尾。

《请回答1988》给商业最大的启示，从来不是怎么制造爆款，而是怎么走进用户的生命。

普通品牌，让用户买一次；优秀品牌，让用户持续选；伟大的品牌，让用户在人生的某个阶段，自然而然地想起你。

产品解决需求，体验创造喜欢。

服务满足用户，记忆留下用户。

品牌最大的价值，从来不是被多少人看到，而是成为多少人人生故事的一部分。

结语

写到这里，整篇文章就接近尾声了。

我们从一部剧出发，聊了情感、聊了怀旧、聊了社区、聊了共鸣、聊了关系、聊了记忆，最后落到了企业可以执行的方法上。

《请回答1988》为什么让人怀念？

因为它让我们重新看见了那些正在慢慢消失的东西：人与人的真诚连接，家庭的温暖，朋友的陪伴，生活里那些确定的小幸福。

而商业的本质，说到底也是关于人的。

未来最强大的企业，不一定拥有最顶尖的技术，不一定拥有最多的流量，但一定最懂人，最会连接人，最懂得如何给用户创造美好记忆。

商业的终点，从来不是交易，而是关系。

品牌的最高境界，从来不是让用户购买你，而是在他人生某个重要的时刻，会想起你。

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题图来自作者提供

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WorkBuddy vs Codex：八个维度拆解国内企业AI工具选型

叶小钗 — Mon, 27 Jul 2026 08:03:20 GMT

最近给一家公司做 AI 能力线下培训，深刻领悟到：对国内多数团队来说，WorkBuddy 比 Codex 更加适合。

我们早期课程用的是 Claude Code，这个工具能力很强，但命令行上手门槛相对陡峭。后来为了照顾部分非技术同学，我们又快速切换到了 Codex，可视化界面操作相对命令行友好太多了，门槛降低了很大一截。

但是，对于线下培训，又有些不太一样。

大家使用的电脑多数都是windows，而且很多是公司电脑，受安全权限管控，环境非常复杂，每个人遇到的问题可能都不同。第一天我们光是处理安装、账号、网络和环境问题，就花了挺多时间。

后来果断切换到 WorkBuddy，整个培训过程就顺畅多了。

于是，很多同学就问：WorkBuddy 能不能平替 Codex？

这篇文章，就从安装门槛、模型能力、使用成本、产品形态、生态整合、项目协作、安全策略和记忆机制几个方面，具体看看 WorkBuddy 和 Codex 到底有什么区别。

从安装到使用

workbuddy从下载到使用，在电脑不卡的情况，1分钟左右是可以搞定的，没有任何门槛。

codex就有点难度了，首先得有科学上网工具，你才能访问openai的网站去下载ChatGPT（Codex），这一步就拦住很大一部分人了。

安装完成后有两种使用路径：

路径一、官方订阅方式

需要注册ChatGPT账号，目前最好的路径是使用Google 邮箱，但是当前google邮箱注册流程中增加了手机扫码确认，大多数情况都会失败。
账号搞定之后，还要订阅会员，直接走官方订阅需要海外信用卡才能支付，很多同学是没有的。

路径二、接入国内模型

这种路径，不需要账号和订阅，可以通过CC-Switch接入国内模型，但是这种方式还有个问题，部分Token Plan或者Coding Plan接入进来，接口不兼容，还是没法用。不过说实话，你在Codex中用国内模型还不如直接workbuddy。

上面两种方式，每一步都是障碍，对于新手来说可能得一个小时才能完全搞定，比如这个CC-Switch就足够把很多人干晕了…

但其实Codex最大的门槛也就在这个环节了，这一步解决了，后续的整个使用方式跟workbuddy都相差不大了。

模型能力

两者都是桌面端通用Agent，除了工具本身架构差异外，决定其能力上限的核心是模型能力，我们知道国内和国外的模型能力还是有一定差距的。

Codex用的是GPT5.6系列，是当前OpenAI的旗舰模型，能力与Claude 4.8 Opus相当。而workBuddy提供的是国产模型，包括GLM5.2、Kimi k3、MinMax m3、deepseek-v4-pro、Hy3等，另外还支持自定义模型。

如果只是执行一些简单任务，可能感受不出具体的能力差异，但是执行复杂任务的时候，就能明显感受到模型能力差异还是很明显的。

这里不要只看模型打榜数据，要看进入实际生产环境的能力表现。

上周让workbuddy帮我初始化一个前后端项目，我指定了前端项目使用pnpm安装依赖，执行过程中遇到pnpm安装某个依赖版本出错，workbuddy反反复复进行修复40分钟，一直在循环：

我发现了xxx问题 -> 我尝试修复 -> 修复失败，等我吃完饭回来，发现消耗了我400个积分，然后啥功能也没有干成。

然后把同样的提示词给到Codex，5分钟左右完成了项目初始化搭建，我翻看执行过程，同样遇到了workbuddy遇到的问题，但Codex定位错误原因时做了根因分析，找到了根本性问题，然后一次性进行了修复。

在模型能力这块，Codex明显更加有优势，执行复杂任务时，它交付的质量就是更好，节约更多时间，甚至让我们少走一些弯路。

使用成本

从使用成本上来说，Codex的订阅费用肯定要贵一些，个人购买分为三个档位：

档位	价格/月	额度
Plus	$20	1x
Pro	$100	5x
Pro	$200	20x

它是按照每周额度进行下发，如果消耗完了，就要等下一个重制周期，但是OpenAI最近时不时的就会给用户重置额度，订阅Plus的用户基本可以达到双倍用量。

而Workbuddy的订阅，按连续包年的价格是最划算的，也是三个档位：

档位	价格/月（按连续包年计算）	额度
标准版	¥56	2000 赠送2000
高级版	¥112	4000 赠送5000
旗舰版	¥560	20000 赠送 30000

另外，workbuddy每天可领取100积分，在套餐基础上可额外增加3000积分左右。

从使用体验来看，workbuddy的积分消耗非常快，特别是在做编程类任务时，一个中等复杂度任务执行完成需要几百积分，标准版本干不了几个任务积分就没了，价格便宜但是不咋耐用。

无论使用workBuddy还是Codex，想要省着用额度的话，最好根据不同复杂度的任务切换不同的模型，比如简单任务，用Deepseek-V4-Pro、复杂任务才用GLM5.2、Kimi-K3，而不是一股脑的用最贵的模型，这样可以利用特定的额度做更多的任务。

产品形态及稳定性

Codex支持桌面端App、命令行工具、编辑器插件、Cloud环境等方式使用，分别面向不同用户人群和使用场景。

而Workbuddy大家可能只知道桌面端App，其实背后还有Codebuddy IDE、Codebuddy CLI、编辑器插件，只不过Codebuddy更面向编程场景，Workbuddy面向办公场景，他们的订阅套餐都是同账号共享的。

在稳定性这块，Codex做得更好，毕竟它出来得更早，出现的bug都已经被修复得差不多了，从使用以来没有出现影响体验的bug。

workbuddy只能说还在追赶的路上，目前经常会出现任务执行报错、执行中断、界面显示异常等情况，不过随着持续迭代，这些问题应该会被逐渐解决。

生态整合

如果只看单点 Agent 能力，Codex 的模型能力和任务执行质量更强；但如果放到国内企业真实办公环境里，WorkBuddy 在生态整合上的优势非常突出。

workbuddy定位全场景的AI 办公工作台，天然打通了腾讯办公生态，可以无缝连接企业微信、微信、腾讯文档、QQ邮箱、腾讯会议、IMA知识库、乐享知识库等常用办公工具。

除此之外，Skill商店、连接器市场还存在大量腾讯生态体系中的产品服务，这对于本身就在使用腾讯系的办公OA工具的公司来说，是非常友好的。并且Skill的安装和连接器的安装体验，workbuddy是真的做到了零门槛。

下面我再看看几个其它的重要功能差异。

项目与任务的协作

Codex APP 和workbuddy都是非常经典的三栏布局：左侧是任务列表，中间是对话窗口，右侧是多功能区域，这种交互形式已经成为了桌面Agent的行业标准共识。

因为可以很方便的管理多个项目和任务，并观察每个任务的运行状态，还能快捷地在多个任务之间自由地切换。

在Codex和workbuddy的逻辑里，左边这栏分为两层：

第一层是空间

可以把它理解成一个个项目文件夹，或者一个个主题工作区，比如项目A、项目B、项目C，我们新建任务时需要选择一个工作空间。

第二层是任务

点开某个空间项目，会看到里面一条条对话，这些对话记录叫线程，每一条线程就是一个独立的任务。

所以整体关系是，一个空间项目里可以有很多个任务，每个任务是在同一个工作区里，围绕一个明确的目标执行。

如果新建一个任务，不选择任何空间项目，这种就相当于是临时性问答，这个任务会被收录到对话（任务）这一栏里面。一般用它做调研、做规划和一些零碎的问答性小任务。

然后不同的是，workbuddy支持团队化项目协作，而Codex是不支持的。

比如有一个项目，需要多人协作，A负责一部分功能，B负责一部分功能，按照Codex的方式，我们只能通过Git进行项目产物同步。

而workbuddy的做法是通过新建一个项目，这个项目也是基于某个工作空间，它直接把这个项目需要用到的指令、连接器、专家、技能、自动化进行统一配置，并共享项目计划、任务状态、项目资产、上下文信息，唯一要做的是把协作对象拉入这个项目即可，所有关于项目的信息通过云端实现共享，大家可以在同一项目中进行协作。

同项目并行执行多任务

在不同项目中我们可以并行执行任务，在Codex和Workbuddy中都没有任何问题，因为他们不存在文件冲突。但是如果在同一项目中，并行执行多个任务，如何保证这些任务执行时不会出现文件冲突呢？

这里先说结论，Codex可以通过内置功能Worktree实现，而workbuddy暂时还办不到。

Codex新建任务时，可以选择启动模式，包括Work Locally和Worktree， Work Locally顾名思义就是在本地工作目录中工作。如果项目中多个任务并行执行，都使用Work Locally，这些任务都在修改同一个本地文件夹中的内容，极有可能冲突，那么Work Locally肯定就不能满足。

对于并行任务，Codex中可以使用WorkTree来解决，它是用 git 创建一个新的分支，然后把这个新分支的代码完整地复制到一个新的文件夹里面，这个新文件夹就是一个 WorkTree，它们在底层通过 git 关联，是可以随时合并回去的。

那主文件夹和分支文件夹就可以并行工作，在两个文件夹里面各自修改代码，互相不干扰。甚至我们可以基于主干创建多个Worktree，让多个任务并行执行。

但是要注意，使用worktree的前提是，你当前的项目需要先初始化为一个Git仓库，否则无法使用。

安全执行策略

Codex 的权限控制全部是围绕沙箱来展开的，它是整个权限系统运行的地基。权限分为三个档位：

默认权限

Codex 会把当前的项目文件夹作为一个沙箱进行管理，在默认权限下面，Codex 具有读取修改沙箱内所有文件的权限，不会频繁的让你确认。

但Codex 沙箱有两个默认限制，不能修改沙箱外的文件和禁止联网。

如果 Codex 需要修改沙箱外的文件，或者需要联网，就需要向用户申请权限，这个操作叫做提权操作。

在默认情况下，提权操作都是需要人工审核同意。

自动审查

开启自动审查，Codex 会自动调用一个小模型，对提权操作进行安全性审查。如果发现是低风险的操作，就会直接放行，只有高风险的操作才会触发人工审查。

这个挡位使得绝大部分操作不需要人工审批，在获取了较高安全性的同时，还极大提升了使用的便利度。所以一般情况下，在权限管理这里，都推荐使用自动审查。

完全访问

开启完全访问权限以后，Codex 会无视沙箱的限制，可以在电脑上执行一切操作，它完全不会跑来烦你。如果你想让Codex全自动跑任务的时候，开这个挡位是最爽的。

而Workbuddy的设计，沙箱安全机制是可以选择性开关的，开启后，跟Codex的安全机制基本一致，但是只有两个档位，分为默认权限和完全访问权限。在界面设置上提供了更多安全性设置功能。

记忆机制

记忆是Agent的标配，无论是Codex还是workbuddy都有，整体层级分为项目记忆和全局记忆。

全局记忆，适用所有项目，这一层相当于定义顶层规范，告诉AI个人的做事原则、通用规则
项目规则，仅当前项目有效，这一层告诉AI 这个项目的背景、有哪些约束规范、目录结构说明、项目启动命令、协作流程等。

Codex的记忆规则维护路径如下：

规则级别	规则文件路径
全局	放在用户根目录下`~/.codex/AGENTS.md`
项目级	放在项目根目录下`项目目录/AGENTS.md`

这也是当前主流Agent都默认支持的通用规范。

而WorkBuddy的记忆规则维护路径如下：

规则级别	规则文件路径
全局	放在用户根目录下`~/.workbuddy/memory/MEMORY.md`
项目级	放在项目根目录下`项目目录/.workbuddy/memory/MEMORY.md`

因此，同一个项目，如果记忆规则维护在AGENTS.md中，用workbuddy打开和用Codex打开都会默认加载到系统提示词中，但如果你是维护在.workbuddy/memory/MEMORY.md中，只有workbuddy能认识，Codex是无法识别的。

总结

回到前面的问题，WorkBuddy 能平替Codex吗？

结论是不能

我认为这两个Agent面向的是不同层级的用户、场景也不相同。

从模型能力、复杂任务执行质量、稳定性、开发者工作流、多任务并行能力来看，Codex 更强。尤其是在代码开发、复杂项目搭建、问题定位和工程化执行场景中，优势非常明显，它很适合技术人员和对交付质量要求较高的任务。

但如果放到国内多数企业的真实办公环境里，WorkBuddy 的优势更为突出。

它下载安装简单，上手门槛低，同时接入国腾讯办公生态，Skill、连接器、专家和团队协作能力也做得更可视化，很适合非技术团队快速使用。

我的建议是：技术团队、研发场景、复杂工程任务优先选 Codex；办公团队、非技术岗位、企业内部协作和腾讯生态较重的公司，优先WorkBuddy。

本文由作者【叶小钗】，微信公众号：【叶小钗】，原创/授权发布于平台，未经许可，禁止转载。

ppt-master skill 实战：用 Claude/Codex 30 分钟做出精美的 PPT

Paullin — Thu, 09 Jul 2026 00:55:38 GMT

还在为制作精美PPT而苦恼？开源神器ppt-master搭配Claude Code和Codex，能将普通文档瞬间转化为带转场动画、可编辑的专业幻灯片。无需素材准备，只需一个主题即可生成令人惊艳的PPT作品。本文将带你从安装到产出，手把手体验这款解放生产力的AI工具，解决你关于内容提炼、组织架构和视觉设计的三大痛点。

做 PPT 难，做一份精美的 PPT 更难。这篇文章会手把手带你用 ppt-master 这个开源 skill，搭配 Claude Code、Codex，把一份普通文档变成一份原生可编辑、带转场动画、还能合成音频旁白的 slide deck。甚至你连素材都不要准备，只需要给出一个主题，就能得到一份精美的 PPT。

如果你正在找一款好用的 Claude PPT skill 或 Codex PPT skill，或者搜过 ppt master skill、html ppt skill 这类关键词，这篇实测教程正好能帮你走完从安装到产出的全流程。

世界性难题：如何制作精美的 PPT

如果你也做过 PPT，下面这些场景应该会很熟悉。

公开分享前一晚，你对着一页空白幻灯片，光标闪了半小时，不知道第一页该放什么。
见投资人的 pitch deck 改到第八版，内容其实都在脑子里，但就是排不出那种 “一看就专业” 的版式。
你可以很快地写出一份报告、一篇文档，但就是无法把它变成一份精美的 PPT。

这不是你一个人的困扰。在 Reddit 上，这类吐槽随处可见，随便摘几个帖子标题就能感受到那种普遍的无力感：

“How the eff do you guys make so beautiful slides?”（你们到底是怎么做出这么好看的幻灯片的？）

—— r/consulting

“I don’t hate making slides, I hate starting them.”（我不讨厌做幻灯片，我讨厌的是开始做。）

—— r/AIToolsAndTips

“How do academics create beautiful presentation slides?”（学术圈的人到底是怎么做出漂亮的演示幻灯片的？）

—— r/AskAcademia

如今 AI 的能力已经很强大了，能帮人们完成很多日常的任务，那为什么做 PPT 还是一个难题呢？

不知道放什么内容 —— 面对一份长文档或一个主题，不知道该提炼哪些点上幻灯片。
不知道如何组织内容 —— 收集了不少素材，但缺乏一个清晰的思路，不知道该怎么组织。
不得如何做得精美吸引人 —— 内容和结构都有了，但配色、排版、留白始终差一口气，做不出那种”高级感”。

这三关，恰恰是 ppt-master 想帮你跨过去的。

两个真实案例：30 分钟精通 PPT 制作

空谈无益，这篇教程全程用一个真实案例来演示：把我此前写过、也是站内最受欢迎的一篇文章——《5款 PRD Skill 对比：哪款最适合你？》——交给 ppt-master，让它变成一份可以直接拿去分享的幻灯片。

选这篇的原因很简单：它有清晰的结构（五个 skill 逐一对比 + 一张选型表），既能考验工具”提炼内容”的能力，也能考验它”组织叙事”和”做得精美”的能力。后面每一步，我们都会拿这份文章当输入素材。

另一个案例会在后文介绍。

你将从这篇文章学到

如何安装及配置 ppt-master？
如何根据已有的素材制作一份精美的 PPT？
如何只给出关键字就生成一份精美的 PPT？
什么时候该使用 ppt-master，什么时候需要考虑其他工具？

ppt-master 是什么

ppt-master（也常被写成 ppt master、ppt master skill）是一个开源 skill，一句话概括它的能力：输入你的原材料，生成一份真正的 PowerPoint。

真正的 PPT：拿回的这份 PPT 不只是”能改”。它有 PPT 原生的转场与入场动画，演讲者备注能直接合成音频旁白，还能参考你自己的 PPT 模板来设计。
多场景兼容：除了生成常规的 PPT，还能生成社交媒体的素材、短视频封面图、Instagram Story 等格式。
数据安全：你的文件不会离开你的电脑。源文档在本地转换，SVG 在本地生成，PPTX 在本地导出。唯一的外部通信是你和 AI 编辑器之间的对话——这和你正常使用编辑器没有区别。没有第三方服务器存储你的源文档或输出结果。对金融、政府以及任何有数据驻留要求的组织来说，这一点至关重要。

需要特别说明的是：ppt-master 是一个 harness（工作流），不是一个完整的 agent。它负责把整套做 PPT 的流程固定下来，而模型决定最终质量的上限 —— harness + model = agent。想要顶配效果，推荐用大上下文的 Claude 模型搭配 gpt-image-2 生图；换成 GPT、Gemini、Kimi 也能跑，只是效果有差异。

ppt-master 能干什么/不能干什么

ppt-master 的能力边界，可以从”输入””输出格式””不适合的场景”这三个维度来看。

输入：几乎覆盖所有常见材料。PDF、DOCX、PPTX、EPUB、HTML、LaTeX、RST、Markdown、纯文本，甚至网页链接、微信公众号文章，都能作为源材料。如果你手上只有一个主题、没有现成文档，它还能先通过 topic-research 联网收集资料，再开始生成。

输出：不止 16:9 的 PPT。受益于同一套 SVG → DrawingML 流水线，它能产出多种画布格式，在对话中指定即可：

除了标准形状版 PPTX，它还能按需导出原生图表/表格对象版、SVG 快照版，并且默认会把原始 SVG 备份下来，方便你重跑重导出。

但它也有如下的短板。

一句话：要零配置、浏览器里秒出幻灯片，Gamma 和 Canva 更合适；要原生可编辑、成本可控、数据本地化、不被平台锁定，ppt-master 一定是你不能错过的选择。

准备工作（两步）

第一步：装 Python（唯一硬性依赖）。 只需要 Python 3.10 以上版本，其余依赖用一行命令装齐。

我以 macOS 为例说明如何安装。如果你是 Windows 用户，可以参考Windows 版本安装指南。

# macOS

brew install python

# Ubuntu / Debian

sudo apt install python3 python3-pip

第二步：下载代码并安装依赖。

ppt-master 的代码仓库非常庞大，达到了 670MB，如果你用常规的 Git clone 下载会非常慢。我推荐你直接在 GitHub 页面下载项目源代码。

打开浏览器，访问：https://github.com/hugohe3/ppt-master，点击 “Code” 按钮，选择 “Download ZIP” 下载项目源代码。

将下载的 ZIP 文件解压到本地，得到一个 ppt-master 目录。然后用系统自带的终端，或任意第三方终端工具（例如 Tabby），进入 ppt-master 目录并安装依赖。

cd ppt-master

pip install -r requirements.txt

注意：我本机使用了 uv 作为 Python 包管理器。如果你没有安装过这个工具，只需要在终端里运行 pip install -r requirements.txt，同样可以完成依赖安装。

装完依赖，再准备一个能力足够的 AI IDE 就行 —— Claude Code、Cursor、Trae、VS Code + Copilot、Codex CLI 等，任何”能读写文件、能执行命令、能多轮对话”的 agent 工具都可以驱动它。

配置高级能力 (可选)

这一步是可选的。不做任何配置，ppt-master 也能正常生成 PPT。它默认会用零配置的网络图片搜索作为配图兜底。只有当你想增强图片能力时，才需要配置项目根目录下的 .env 文件。

你可以使用 Claude Code Desktop、Codex、Cursor 等 AI 工具打开 ppt-master 这个项目。先用下面这个命令复制出一份配置文件 .env，然后再进行配置。

.env 主要增强两类能力，互不影响：

AI 生图（image_gen.py）——让 AI 按页面语境实时生成配图，质量最高。复制一份 .env.example 为 .env，填入你的图片后端即可。以 OpenAI 为例：

IMAGE_BACKEND=openai

OPENAI_API_KEY=sk-xxx

OPENAI_MODEL=gpt-image-2

OPENAI_BASE_URL=http://127.0.0.1:3000/v1

将下面图片中的参数替换为你自己的 OpenAI API Key、模型和 Base URL。

项目支持 OpenAI、Gemini、通义（Qwen）、智谱、火山引擎等多家后端。

网络图片搜索（image_search.py）——从图库检索现成图片。Openverse 和 Wikimedia 无需 Key，但质量不稳定；想要更稳定的商业图库风格配图，建议配置 Pexels 和/或 Pixabay：

PEXELS_API_KEY=your-pexels-key # 注册：https://www.pexels.com/api/

PIXABAY_API_KEY=your-pixabay-key # 注册：https://pixabay.com/api/docs/

将下面图片中的参数替换为你自己的 API KEY。

配置完成后，AI 在生成演示文稿时就会自动调用这些能力为你配图。如果你只是想先完成第一份 PPT，完全可以先跳过这一节。

案例1：使用已有素材制作 PPT

现在进入正题。抛开生图、音频这些高级功能，我们先专注做成一件事：给定一份文档，生成一份基本的 PPT。整个流程就三步。

第一步：把源材料放进 projects/ 目录

我们把案例文章《5款 PRD Skill 对比》导出成 Markdown（或 PDF），放到 ppt-master 项目目录下的 projects 子目录下。

第二步：告诉 AI 开始生成 PPT

我们在 Claude Code CLI 中输入：

请使用《5款 PRD Skill 对比》这份文件生成一份全文 PPT，附带 2-3 张图片，一张用于封面，另外的用于正文。

ppt-master 会立刻启动流程。它会先阅读你提供的素材，然后帮你生成一份 PPT 大纲。这已经解决了大部分人的前两个痛点：不知道该放什么内容，以及如何组织内容框架。

从这个 skill 的输出可以看出，整个流程至少包括五步：项目初始化与资源导入、生成策略确认、撰写设计规范、图像获取或生成，以及 SVG 生成与质量检查。

第三步：确认设计规范

生成正式开始前，AI 会先跟你确认一份简短的设计规格——模板、格式、页数等：

这个工具非常贴心地为我们生成了推荐的设计策略：

PPT 的尺寸比例：默认是 16：9。
面向的受众：AI 会分析你的素材，给出建议的受众，根据这个受众来设计内容。
文风语调：这是一篇偏技术科普的文章。
页数：10 ~ 12 页
视觉/配色/图标/字体：所有与排版相关的要素。

为什么 ppt-master 这个项目在 Github 上如此受欢迎，原因就是它解决了我们在前面提到的三个用户痛点：

不知道放什么内容
不知道如何组织内容
不知道如何设计视觉系统

第四步：等待 AI 逐页生成

确认后，AI 会全程接手：内容分析 → 视觉设计 → 逐页生成 SVG → 质量检查 → 生成讲稿 → 导出 PPTX。

这一步是串行的，10 页左右大约需要 10–20 分钟，逐页串行是为了保证整份 deck 跨页的配色、字体、节奏一致。生成完每页的内容后，还会进行一遍质量检查。

经过大约 20 分钟的等待，我的 PPT 终于生成了。

我甚至还让 ppt-master 帮我生成另外一个版本：9:16 的竖版。

实时预览

你可能注意到了：生成过程并不是一个”黑盒”。ppt-master 在开始生成前会自动打开浏览器实时预览（默认地址 http://localhost:5050），生成期间一直可用。你能边看边改。

预览页有三种用法：

实时查看每页渲染。每生成一页，浏览器里就会实时渲染出来，你能第一时间发现哪一页需要调整，不用等全部完成。
直接修改，无需 AI。选中某个元素，就能在右栏直接修改文字、颜色、字体、字号；拖拽即可移动，或用方向键微调（按住 Shift 一次移动 10px），Ctrl+Z 撤销。改完点击 Apply changes，就会写回源文件 svg_output/。这类局部小修改，直接手动处理通常更高效。
写注解交给 AI。遇到”这块需要重新设计”这类不适合手动修改的地方，点选元素后写一句你希望如何调整，点击 Submit annotations，再回到对话框说”应用注解”，AI 会重写该区域并重新导出 PPTX。

产出物介绍

在整套工作流完成之后，你可以在终端或聊天窗口看到类似的结果提示：

它会告诉你：生成的 PPTX 位于哪个目录、每页幻灯片的内容概览，以及演讲者注释的位置。

下面，我们花点时间介绍一下 ppt-master 的产出目录结构：

当你给 ppt-master 布置了一个任务后，它会在这个项目的 projects 子目录下生成一套目录，例如我们示例的：prd-skills-comparison-deck_ppt169_20260704。

这个子目录存放了过程中各种临时生成的文件，以及最终的 PPTX + 逐字稿。

对绝大多数人来说，重点关注两个位置即可：

PPTX 成品 → exports/ 目录下的 <名称>_<时间戳>.pptx，这是唯一标准交付物。
旁白/讲稿文字 → notes/ 目录，total.md 是完整讲稿，也是后续合成音频旁白的文字来源。

恭喜你！到这里你已经完成了第一个 PPT 生成任务。赶快去欣赏你自己的作品吧。

接下来，我们将介绍 ppt-master 的另一个高级用法，我把它称为「一句话生成 PPT」方案。

案例2：一句话生成 PPT

就在我写这篇文章时，2026 年世界杯上一场阿根廷对阵佛得角的比赛刚刚结束。

于是我在想，能不能围绕佛得角球队以及守门员 Vozinha 的表现，快速生成一份介绍型 PPT？问题在于，我手头并没有现成材料。最直接的办法，就是让 AI 先联网检索资料，再基于这些资料自动生成 PPT。

而这正好也是 ppt-master 内置的功能之一。

由于在前面的准备过程中，我已经配置了图片生成和图片搜索的 API Key，所以这个案例可以直接启用相关能力。

整体流程和第一个案例差别不大，主要区别在于：这一次 skill 会额外执行「关键词搜索」和「图片生成」。最终效果可以作为一份可用的初稿，后续仍有继续优化的空间。

总结

制作 PPT 是一个既需要创意又非常耗时的任务。ppt-master 帮我们解决了内容采集、内容提取、内容组织和内容呈现这四个关键步骤。而我们需要做的，是在生成的初稿基础上继续优化，并尽量选择更合适的模型。

就像作者说的：

AI 是你的设计师，不是完工师。生成的 PPTX 是一份设计稿，而非成品。把它理解成建筑师的效果图：AI 负责视觉设计、排版布局和内容结构，交付给你一个高质量的起点。

要想获得真正精良的成品，需要你自己在 PowerPoint 里做精装修：换掉形状、细化图表、调整配色、把占位图形替换成原生对象。这个工具的目标是消除 90% 的从零开始的工作量，而不是替代人在最后一公里的判断。不要指望 AI 一遍搞定所有——好的演示文稿从来不是这样做出来的。

工具的上限是你的上限。ppt-master 放大的是你已有的能力——如果你有设计感和内容判断力，它能帮你快速落地；如果你不知道一份好的演示文稿应该呈现成什么样，它也无法替你做出判断。输出质量归根结底仍然是你自身品味与判断力的映射。

FAQ

Q：用 ppt-master 需要写代码吗？

不需要。你只要做三件事：安装 Python、准备一个 AI IDE、把资料放进 projects/ 目录，剩下的步骤通过与 AI 对话完成。

Q：ppt-master 生成的是图片还是真正的 PPT？

是真正的 PPT。它输出的每个形状、文本框、图表都是原生 DrawingML 对象，在 PowerPoint 里点哪改哪，不是贴进去的图片。

Q：它支持哪些输入格式？

PDF、DOCX、PPTX、EPUB、HTML、LaTeX、RST、Markdown、纯文本，以及网页链接、微信公众号文章等。只有一个主题、没有文档时，它还能先联网收集资料。

Q：只能做 16：9 的 PPT 吗？

不是。它还能产出 4:3、小红书 3:4、朋友圈 1:1、竖版 9:16 Story、A4 打印等多种格式，在对话里指定格式即可。

Q：生成一份 PPT 要多久？

大约 10 页需要 10–20 分钟。逐页串行是为了保证整份 deck 跨页的配色、字体、节奏一致。想要更快，可以考虑速度更快的模型。

Q：一定要用 Claude 吗？用别的模型行不行？

不是必须。追求最佳效果推荐大上下文 Claude + gpt-image-2；GPT、Gemini、Kimi 等模型也能跑通流程，只是布局精度和视觉质量有差异——harness 决定下限，模型决定上限。

Q：不配置生图 API Key 能用吗？

能。默认有零配置的网络图片搜索作为配图兜底。配置 AI 生图或 Pexels/Pixabay 只是为了增强图片质量，属于可选项。

Q：生成的 PPT 在 WPS、Keynote 里能正常打开吗？

可以。产物是标准 .pptx，PowerPoint / Keynote / WPS / LibreOffice 都能打开。元素入场动画在 PowerPoint 2016+ 和 Keynote 里还原最完整，更老的 Office 会把部分效果降级为”出现”。

本文由 @Paullin 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

产品经理必装的10个Skills：从需求到落地的全链路AI武装

大金的胖虎 — Thu, 11 Jun 2026 12:39:25 GMT

作为一个每天和PRD、竞品分析、用户访谈打交道的产品经理，我一直在寻找能让工作更高效的方法。最近深入研究了 WorkBuddy 的 Skill 生态，发现里面藏着不少专为PM设计的”神器”。今天这篇文章，我把实战验证过的10个Skills整理出来，每个都配有真实使用场景和案例，看完你就知道该装哪些了。

一、Product Manager Toolkit —— PM的”瑞士军刀”

解决痛点：需求优先级混乱、客户访谈不会问、PRD写不全

这个Skill堪称产品经理的”百宝箱”，内置了RICE优先级排序、客户访谈分析、PRD模板、探索框架、上市策略等一整套方法论。安装量366次，18颗星，是PM类Skill里口碑最好的之一。

实战案例：

上周我负责的一个功能有5个候选需求，每个需求方都说自己的最急。我把5个需求的Reach（覆盖用户数）、Impact（影响程度）、Confidence（信心度）、Effort（开发成本）输入进去，RICE模型直接算出优先级排序。结果显示一个”看起来很重要”的需求实际得分排第4，而一个小功能改进排到了第2。

我把这个排序拿给开发负责人看，他当场同意按这个顺序排期——因为这不是”我觉得”，而是模型算出来的。

使用技巧：

客户访谈分析模块特别适合整理用户反馈录音/文字，自动提取痛点、爽点、痒点
PRD模板不是让你直接生成PRD，而是提供结构化框架，逼你把每个模块都想清楚
探索框架可以帮你在需求早期做快速验证，避免后期大返工

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=product-manager-toolkit"

二、Competitive Analysis —— 竞品分析的”专业外包”

解决痛点：竞品信息收集慢、分析维度单一、输出报告耗时

这个Skill专注于深度竞争分析，能帮你绘制竞争对手画像、发现市场空白、理解竞品策略、对比自身产品定位。它不是给你一个简单的”竞品对比表”，而是引导你做系统性的竞争情报分析。

实战案例：

我们团队准备进军一个新的垂直领域，我对这个领域的竞品了解仅限于用过的两三个产品。用Competitive Analysis Skill，我输入了领域关键词和已知竞品，它帮我梳理出了8个直接竞品和5个间接竞品的定位矩阵、核心功能差异、定价策略、用户评价情绪分析。

最让我意外的是，它发现了一个我完全没有注意到的市场空白——头部竞品都在做”大而全”，但中小客户的”轻量专用”需求没人满足。 这个洞察直接影响了我们的产品定位策略。

使用技巧：

触发关键词：”分析我的竞争对手””竞争格局””与竞争对手对标”
建议先手动列出已知竞品，再让Skill补充你可能遗漏的竞品
分析报告出来后，一定要人工验证其中的数据，尤其是用户评价部分

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=competitive-analysis"

三、User Research —— 用户研究的”方法论教练”

解决痛点：问卷设计不专业、访谈问不到点上、反馈数据不会分析

很多产品经理做用户研究就是”发个问卷、找个用户聊聊”，但问卷怎么设计才能避免引导性偏差？访谈脚本怎么写才能挖出深层需求？这个Skill提供了一整套用户研究的方法论支持。

实战案例：

我们有一个老功能使用率一直上不去，团队内部讨论了很久，有人说UI太丑，有人说入口太深，有人说用户根本不需要。我拿着这个模糊的问题去找User Research Skill，它帮我设计了一个”任务完成度+满意度+NPS”的三段式问卷，还生成了一份5人深度访谈的脚本。

访谈执行后发现，真正的问题根本不是UI或入口——而是用户根本不知道这个功能能解决他们的问题。 这个功能的名字太技术化了，用户看到名字就划走了。我们改了个更直白的名字，使用率两周内提升了47%。

使用技巧：

问卷设计模块会帮你检查是否有双重提问、引导性选项等常见问题
访谈脚本会根据你的研究目标自动调整深度——探索性研究和验证性研究的脚本结构不同
反馈分析模块可以帮你做情感分析和主题聚类

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=user-research"

四、Data Analysis —— 数据驱动的”分析助手”

解决痛点：Excel操作繁琐、数据洞察挖掘慢、可视化门槛高

产品经理天天跟数据打交道——DAU、留存、转化、漏斗、AB测试……但这个Skill不是教你写SQL或Python，而是帮你把”分析思路”变成”可执行的分析流程”。

实战案例：

上个月我们上线了一个新功能，老板说”看看效果”。我把后台导出的CSV丢给Data Analysis Skill，它先帮我做了数据清洗（发现日期格式不统一、有几行缺失值），然后自动做了基础统计、趋势分析、异常检测。

最关键的是，它发现了一组我肉眼完全看不出的关联——在周三下午3-5点使用该功能的用户，次日留存率比其他时段高出23%。 深入分析后发现，这个时段正好是用户完成某项核心工作流后的”空闲窗口”。我们据此调整了功能推送策略，把原来全时段的推送改成了周三下午定向推送，整体留存提升了8%。

使用技巧：

上传数据前先让Skill帮你做”数据健康检查”，避免脏数据导致错误结论
不要只问”分析这个数据”，要问”我想验证XX假设，该用什么分析方法”
可视化结果出来后，让Skill帮你解读”这个数字对业务意味着什么”

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=data-analysis"

五、PRD Writer —— PRD撰写的”结构教练”

解决痛点：PRD结构混乱、遗漏关键模块、上下游理解不一致

这个Skill专门帮产品经理写结构化的PRD，但注意——它的价值不是”替你想”，而是”逼你想全”。它会引导你回答”为什么做””做什么””怎么做””怎么验证”四个核心问题，确保PRD的每个模块都有据可依。

实战案例：

我之前写PRD有个坏习惯——重”功能描述”轻”业务目标”。有一次我拿着一份”功能很全”的PRD去评审，开发问”这个按钮放在这里，预计能提升多少转化率？”我答不上来。

后来用PRD Writer Skill，它在开头就逼我填写：

业务目标：提升新用户首单转化率15%
成功指标：7日内新用户下单率
失败回退条件：如果上线两周内转化率提升<5%，则回滚

这些模块的存在，让PRD从”功能说明书”变成了”业务方案书”。 开发不再只是”实现功能”，而是”为实现业务目标负责”。

使用技巧：

不要把PRD Writer当成”代笔工具”，把它当成”检查清单”
每写完一个模块，用它的”一致性检查”功能，确保前后逻辑不自相矛盾
异常流程和边界条件是最容易遗漏的，PRD Writer会专门提示你补充

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=prd-writer"

六、Meeting Minutes —— 会议纪要的”自动秘书”

解决痛点：会后忘记决议、行动项跟踪混乱、信息同步不到位

产品经理的日程表上，会议占据了40%以上的时间。但很多时候，开完会大家各忙各的，会上说好的事情没人跟进。Meeting Minutes Skill能把杂乱的会议内容整理成结构化的纪要，包含决策点、行动项、负责人、Deadline。

实战案例：

我们有个跨部门项目，涉及产品、开发、设计、运营四个团队，每周一次同步会。以前会后我手动整理纪要，至少要花30分钟，还经常漏掉一些讨论细节。

用了Meeting Minutes Skill后，我把会议录音或速记文字丢进去，它自动输出：

会议基本信息（时间、参会人、议程）
达成的决策（带上下文，说明”为什么做这个决定”）
行动项（负责人+截止日期+优先级）
待确认事项（需要会前补充的信息）
下次会议议程建议

最让我惊喜的是”决策上下文”这个模块。 以前纪要只写”决定做A”，过两周有人问”为什么不做B？”大家都不记得了。现在纪要里自带决策依据，翻出来就能回答。

使用技巧：

会前把议程输入进去，会中按议程记录，会后让Skill帮你整理
行动项一定要包含”负责人+截止日期”，缺一个就不算完整的行动项
复杂会议建议开启”决策追踪”模式，自动关联之前的相关决策

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=meeting-minutes"

七、Mind Map —— 思维整理的”可视化工具”

解决痛点：思路混乱、逻辑关系理不清、方案对比不直观

产品经理经常需要梳理复杂的产品结构、用户流程、决策树。Mind Map Skill能把你的Markdown大纲或文字描述自动转换成结构化的思维导图，支持多种布局风格。

实战案例：

我们有一次要做一个”会员体系重构”的大项目，涉及等级体系、权益设计、积分系统、续费策略四个子模块，每个子模块下面又有十几条细则。我在文档里写了三页文字，自己看得都晕。

用Mind Map Skill，我把文字大纲丢进去，它生成了一个四分支的思维导图。一看图我就发现了问题——积分系统和权益设计有两处逻辑冲突，文字版看了三遍都没发现。

我把这张图贴到评审PPT里，老板和开发负责人一眼就看懂了整体架构，评审效率比之前提升了至少一倍。

使用技巧：

建议先写文字大纲再转导图，不要直接”画”导图，容易遗漏
对比不同方案时，用”水平布局”把两个方案并排展示
导图生成后，让Skill帮你检查”是否有遗漏的分支”或”是否有循环依赖”

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=mind-map-skill"

八、Product Framework —— 产品架构的”设计工具”

解决痛点：产品架构设计缺乏方法论、技术方案看不懂、与开发沟通有鸿沟

这个Skill专门帮产品经理设计并可视化产品框架，包括分层架构、价值链、能力图谱、竞争定位。它不是给技术架构师用的，而是给产品经理用来”把产品逻辑结构化”的。

实战案例：

我们要做一个B端SaaS产品，我对技术架构一窍不通，但产品架构必须我自己定。用Product Framework Skill，我输入了业务场景和用户旅程，它帮我生成了三层产品架构图：

表现层：用户直接看到的界面和交互
业务层：核心业务流程和规则引擎
数据层：数据模型和基础服务

每层下面又细分了能力模块。拿着这张图去和技术负责人沟通，他很快理解了产品方向，还根据技术可行性帮我调整了业务层的模块划分。以前需要开三次会才能对齐的事情，一张图就解决了。

使用技巧：

产品架构不是技术架构，重点在”业务能力的分层”，不要陷入技术细节
能力图谱模块可以帮你识别”核心能力”和”可外包能力”，对MVP规划很有用
竞争定位模块适合做差异化分析，找到自己产品的独特价值点

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=product-framework"

九、Socratic Business Model Canvas —— 商业模式的”追问教练”

解决痛点：商业模式画布填不满、底层逻辑没想透、关键假设没验证

传统的商业模式画布就是一张表格，让你填空。但这个Skill用的是苏格拉底式追问——它不给你标准答案，而是通过一系列层层深入的问题，逼你把每个模块的底层逻辑都想清楚。

实战案例：

我有一次要为一个内部创新项目写商业计划，用了传统的画布模板，20分钟就填完了，但自己看着都觉得”假大空”。

改用Socratic Business Model Canvas后，它开始问我：

“你说你的价值主张是’提升效率’，具体提升哪类用户的什么效率？”
“你的收入来源是订阅费，用户为什么要持续付费而不是用一次就走？”
“你说你的关键资源是技术团队，如果核心成员离职，这个资源还成立吗？”

这些问题让我意识到，我之前填的12个模块里，有4个是未经验证的假设，有2个根本站不住脚。 重新梳理后，商业模式变得扎实多了，投资人评审一次就过了。

使用技巧：

不要急着”填完”，每个问题都值得停下来认真想
建议团队一起做，不同角色对同一个问题的答案往往不一样
把最终的假设清单单独列出来，标注哪些已验证、哪些待验证

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=socratic-business-model-canvas"

十、PM Toolkit – Excalidraw —— 产品思维的”可视化翻译器”

解决痛点：想法在脑子里转、讲不清楚、团队理解不一致

这个Skill能把产品经理的”Why、What、How、用户旅程”等思维过程，自动转换成可编辑的Excalidraw图表。安装量356次，10颗星，是可视化类Skill里最受欢迎的产品PM工具。

实战案例：

有一次我要向大老板汇报一个新方向的探索结论。准备了一页文字说明，自己觉得逻辑很清晰，但老板看了说”太抽象，能不能画个图？”

我把文字说明丢给PM Toolkit – Excalidraw，它生成了四张图：

Why：用户痛点场景图
What：产品价值主张图
How：核心功能架构图
用户旅程：从发现到使用的全流程图

我把这四张图贴到汇报材料里，老板看了第一张图就说”这个问题我们确实要解”，看到第三张图就开始讨论资源投入了。 文字材料他压根没细看——图已经说明了一切。

使用技巧：

适合在方案讨论阶段快速出图，不需要设计师参与
用户旅程图建议按”阶段-触点-情绪-痛点-机会”五列来组织
生成的图可以直接导出为PNG或SVG，插入PPT或文档

安装命令：

curl -L -o skill.zip "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=thought-to-excalidraw"

安装建议：按工作阶段按需取用

这10个Skill覆盖了产品经理从需求发现到产品落地的完整链路。但我不建议一次性全装上——按需取用，效率最高。

工作阶段	推荐Skill	核心价值
需求探索期	Product Manager Toolkit + User Research	快速验证需求真伪
竞品调研期	Competitive Analysis + Product Framework	找准差异化定位
方案设计期	Mind Map + PM Toolkit – Excalidraw	把思路可视化
需求文档期	PRD Writer	确保PRD结构完整
数据验证期	Data Analysis	用数据说话
商业规划期	Socratic Business Model Canvas	把商业模式想透
日常协作期	Meeting Minutes	让会议有产出

最后提醒一点：Skill是工具，不是替代品。它们帮你提高效率、减少遗漏、结构化思考——但产品决策的 judgment，永远在你自己手里。

本文作者@Lucas ，前字节、腾讯 AI产品经理。

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。

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

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！

本文由 @咔嗒库栗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

从“观止场景”看AI搜索的崛起与务实路径——重塑搜索习惯？不，是重塑信息解决的终局体验

图灵共振 — Tue, 27 Jan 2026 03:24:42 GMT

AI搜索正在颠覆传统的信息获取方式，带来全新的“观止场景”——用户只需提出问题，AI就能提供从信息整合到解决方案的一站式服务。然而，这种理想体验面临幻觉问题、高昂成本、数据孤岛和用户习惯等多重挑战。本文深入探讨了如何在垂直场景中构建务实可行的AI搜索解决方案，以及这一技术变革对未来信息交互方式的深远影响。

01 什么是AI搜索的“观止场景”？从用户体感的终极飞跃说起

最近总有朋友和同事问我，AI搜索到底会怎么样，是不是以后我们都不用现在这种方式找东西了。每次聊到这个，我脑子里浮现的都不是什么技术架构图，也不是市场份额的饼图，而是一些具体的、能让人“哇”出声的场景

我把这种能带来极致体验的场景，叫做“观止场景”。

这个词可能有点装，但我觉得它很贴切。它不是指AI比传统搜索快了多少，或者结果更准了一点。它指的是一种质的飞跃，一种从“给你工具，自己动手”到“你只管提问，剩下的交给我”的根本性转变

你想想我们现在是怎么用搜索的。比如，你想知道“学钢琴和学吉他哪个更容易，分别需要练习多久”。你可能会打开一个搜索框，输入关键词，得到一堆链接。有论坛的讨论，有乐器店的文章，有教学视频。你需要一个个点开，自己去阅读、比较、筛选、总结，最后在脑子里形成一个大概的结论。整个过程，搜索引擎扮演的是一个图书管理员的角色，它帮你把相关的书都找出来了，但看书和理解书，还是你自己的事

这个过程我们已经习惯了二十多年，甚至不觉得有什么问题。

但AI搜索的“观止场景”要颠覆的就是这个体验

在“观止场景”里，你问同样的问题，得到的应该是一个综合性的答案。它会告诉你，从入门门槛看，吉他的和弦可能初期挑战大，而钢琴的音准是固定的，对初学者更友好。从长期投入看，钢琴的进阶技巧更复杂。它还会引用不同人的观点，比如一个博主说他学吉他三个月就能弹唱，而另一个音乐老师说钢琴的基本功需要至少一年。最后，它甚至会根据你的潜在意图，给你推荐一些入门的线上课程或者本地的琴行信息

你看，这已经不是“搜索”了，这是“解决”。

它把信息获取、处理、分析、总结，甚至下一步行动建议，全部打包成一个完整的服务，直接递到你面前。你不再需要打开十几个标签页，在信息的海洋里挣扎。你只需要提出一个真正困扰你的问题，然后得到一个可以直接使用的解决方案

我再举个更复杂的例子，一个我作为产品经理经常幻想的场景。假如我要做一个市场调研，我想知道“2025年全球电动汽车市场的竞争格局、主要技术趋势、消费者偏好变化，以及对新入局者有哪些机会和挑战”。如果用传统搜索，这可能是我一周的工作量。我要找各种行业报告，看各种新闻稿，分析各种数据，最后写成一份PPT

但在AI搜索的“观止场景”里，我希望我可以直接把这个问题抛给AI。它应该能像一个初级分析师团队一样开始工作。一个“子智能体”去搜集各大研究机构的报告，另一个去抓取最新的行业新闻和技术发布，还有一个去分析社交媒体上的用户讨论。它们分头行动，然后把结果汇总给一个“主智能体”，由它来撰写一份结构清晰、图文并茂的分析报告，甚至还附上原始数据来源的链接供我验证

这就是我说的“观止”，它让你觉得不可思议，觉得这才是信息工具该有的终极形态。它不再是关于关键词和链接的匹配游戏，而是关于理解、推理、协作和生成的智能服务。它重塑的不是我们的搜索习惯，而是我们解决信息问题的整个心智模型和行为路径

这种体验的背后，是技术的巨大变革。从简单的关键词匹配，到理解自然语言的深层意图，再到能够调用不同工具、协同工作的“智能体”架构。AI正在从一个“信息检索器”进化为一个“任务执行器”。这才是AI搜索真正让人兴奋的地方，也是它区别于过去所有搜索技术迭代的根本所在

02 理想与现实的裂隙：“观止场景”下的核心挑战

聊完让人心潮澎湃的“观止场景”，我们得回到现实。作为天天跟AI产品打交道的人，我太清楚理想和现实之间那道巨大的裂隙了。就像你看到概念车觉得未来已来，但真要量产上路，会发现有无数工程和成本问题要解决

AI搜索的“观止场景”现在就处在这个阶段。我们看到了那个美好的终点，但通往终点的路，布满了荆棘和深坑

幻觉与信任的悖论

这是最大的一个坑，没有之一。现在的AI，尤其是大语言模型，本质上是一个“概率补全机”，它会一本正经地胡说八道。我们行话叫“幻觉”。对于一些无关紧要的聊天，比如让它写首诗，编个故事，幻觉无伤大雅，甚至还挺有创造力

可搜索是一个对事实性要求极高的场景。我问“某个药物的副作用是什么”，它要是编一个出来，那是要出人命的。我问“某家公司的最新财报数据”，它给个错的，可能导致我做出错误的投资决策。这种不确定性，是AI搜索目前最大的命门

虽然现在有了检索增强生成技术，也就是我们常说的RAG，试图通过先从可靠的知识库里检索相关信息，再让模型基于这些信息来生成答案，以此来减少幻觉。但这并不能完全解决问题。检索回来的信息可能是矛盾的，可能是过时的，模型在理解和整合这些信息时，仍然可能出错。信任的建立是一个漫长的过程，但一次严重的错误就足以摧毁它。你怎么能让用户放心地把高风险的决策交给一个可能会“撒谎”的系统呢

成本与体验的拉锯战

第二个大问题，就是钱。

运行支撑“观止场景”的那些大型AI模型，成本非常高昂。每一次复杂的查询，背后都是大量的计算资源在消耗。传统搜索能做到毫秒级响应，而且成本极低，这是它能普及到全球几十亿人的基础

AI搜索呢？现在很多产品的响应速度都是按秒计算的，有时甚至要等几十秒。这种延迟对于习惯了即时满足的用户来说，是很难接受的。如果一个问题，我用传统搜索花5分钟能搞定，用AI搜索要等30秒但结果不一定对，我为什么要用你

这就形成了一个两难的局面。想要提升模型能力，实现更复杂的“观止场景”，就需要更大、更强的模型，成本就更高，速度就更慢。想要降低成本，提升速度，就得用小一点、弱一点的模型，那“观止场景”的体验就出不来。这种成本和体验之间的拉锯战，是所有AI产品公司都在头疼的问题。商业模式怎么走？是向用户收费，还是继续走广告模式？目前都还在探索中

数据孤岛与实时性的困境

“观止场景”的实现，需要AI能够通晓古今，连接万物。但现实是，高质量的信息往往存在于一个个“数据孤岛”里。企业的内部知识库、专业的学术数据库、付费的行业报告、甚至是你的个人邮件和聊天记录，这些最有价值的信息，AI搜索很难直接触及

就算是在公开的互联网上，信息的实时性也是个大问题。一个突发新闻，一个股价的瞬间波动，AI模型如果不能实时更新和索引，给出的答案就是滞后的、无效的。目前很多模型都依赖于“知识截止日期”，这在瞬息万变的世界里显然是不够的

虽然RAG技术允许模型在生成答案时去实时检索网络，但这又带来了新的问题。网络信息的质量良莠不齐，AI如何辨别真伪？如何避免被低质量的营销内容或者虚假信息污染？这又回到了我们第一个说的信任问题

用户习惯的巨大惯性

最后，也是最容易被技术人员忽略的一点，就是用户习惯。我们已经形成了二十多年的“关键词-链接列表-自行判断”的搜索模式。这种模式虽然效率不高，但它给了用户掌控感和选择权。用户可以自己决定相信哪个来源，可以交叉验证信息

AI搜索直接给出一个“标准答案”，在某种程度上是剥夺了用户的这种掌控感。很多人会本能地不信任，会想“你这个答案是从哪来的？”“凭什么你说的就是对的？”。所以我们看到，现在很多AI搜索产品都会附上信息来源的链接，这其实就是一种妥协，试图在“直接给答案”和“给用户选择权”之间找一个平衡

改变用户根深蒂固的习惯，比开发一项新技术要难得多。这需要AI搜索在体验上做到压倒性的优势，并且在很长一段时间内保持稳定和可靠，才有可能让用户慢慢迁移过来

所以，虽然“观止场景”的蓝图很美，但要把它变成人人可用的产品，我们还有很长的路要走。这需要我们在技术、产品、商业和用户心理等多个层面进行持续的探索和突破

03 务实突围之路：在垂直场景中构建“小而美”的观止体验

既然通用AI搜索的“观止场景”面临这么多挑战，那是不是就没戏了？我觉得不是。任何颠覆性的技术，都不是一上来就全面开花，而是先从一个切口撕开，找到一个能创造巨大价值的垂直领域，先生存下来，再图发展

我把这条路叫做“务实突围”。与其好高骛远地想做一个人人都能用的、无所不知的通用AI搜索，不如先聚焦在一些特定的、痛点明确的垂直场景里，去打造“小而美”的观止体验。在这些场景里，上面提到的那些挑战，要么没那么致命，要么有办法绕过去

这些垂直场景有什么特点呢？我总结了几个：

知识边界是有限且相对封闭的。
信息质量是可控且可信的。
任务流程是清晰且有高价值的

在这样的场景里，AI的“幻觉”问题可以被大大缓解，因为它的信息来源不再是整个混乱的互联网，而是经过筛选和清洗的、高质量的内部知识库。成本问题也变得可以接受，因为这些场景往往是企业级的应用，客户愿意为实实在在的效率提升和成本节约付费

我最近一直在关注和思考几个非常有潜力的垂直领域，它们就像是AI搜索的“试验田”，正在孕育着真正的变革

企业知识管理：让每个员工都拥有一个“专家大脑”

这可能是我认为最快能实现“观止场景”的领域。每个公司都有海量的内部文档，产品手册、技术规范、销售话术、法律合同、历史项目复盘等等。这些知识分散在各个系统里，新员工要找个资料，可能得问遍半个部门的人。老员工离职，他脑子里的经验也就跟着流失了

想象一下，如果有一个AI系统，它连接了公司所有的数据源，从文档库到聊天记录。一个新来的销售，可以直接问它“我们针对金融行业的客户，有哪些成功的案例可以参考？他们的痛点是什么？我们当时是怎么解决的？”AI就能迅速整理出几个典型案例，附上项目背景、解决方案和客户评价，甚至还能告诉你当时负责这个项目的同事是谁

一个研发工程师，遇到一个技术难题，可以直接问“之前有没有人处理过数据库在高并发下的性能抖动问题？相关的代码和文档在哪里？”AI就能直接定位到相关的代码片段、设计文档和内部技术分享会的视频

这就是一个“小而美”的观止体验。它解决的痛点非常明确，就是企业内部的信息不对称和知识流失。它的知识边界是封闭的，就是公司自己的数据，可信度高。而且，它能带来的价值是实实在在的，能直接提升员工的工作效率和决策质量。很多企业愿意为这样的系统买单，因为节省下来的人力成本和避免的重复犯错成本，远高于AI系统的投入

企业AI系统通过多智能体协作，整合内外部数据，为决策提供支持

专业领域研究：从“体力活”到“智力活”的解放

法律、金融、医疗、科研，这些都是知识密集型行业。从业人员每天都要花费大量时间阅读和分析海量的文献、报告、案例和法规。这些工作很多时候是“体力活”，枯燥且耗时

AI搜索在这里可以扮演一个超级助理的角色。比如在法律行业，律师在做尽职调查时，需要审查成千上万份合同，找出其中的风险条款。过去这需要一个律师团队花几周时间。现在，一个AI系统可以在几个小时内完成初步审查，自动识别出“控制权变更”“赔偿责任上限”等关键条款，并标记出与标准模板不一致的地方。律师只需要聚焦在这些被标记出来的、真正需要专业判断的部分。根据一些案例，这能将审查时间缩短80%以上，成本降低70%

在医疗领域，一个医生想了解某种罕见病的最新治疗方案，他不再需要去手动检索几十篇最新的研究论文。他可以问AI“关于X疾病，过去一年有哪些新的靶向治疗药物通过了二期临床试验？它们的主要疗效和副作用是什么？”AI可以快速扫描各大医学数据库，综合最新的研究结果，生成一份简明扼要的摘要，并附上论文链接

在这些专业领域，信息的价值密度极高，从业者的时间成本也极高。AI带来的效率提升，可以直接转化为商业价值。而且，这些领域的知识库虽然庞大，但也是结构化和相对封闭的，比如法律数据库、医学文献库。这为构建高质量的垂直AI搜索提供了基础

AI在医疗领域的应用，能够帮助医生快速获取信息，提升诊疗效率

个人数字助理：重塑我们与个人信息的交互方式

我们每个人也都是一个“数据孤岛”。我们的邮件、日历、聊天记录、云盘里的文件，这些构成了我们的个人知识库。但我们跟这些信息的交互方式还很原始

你想找去年跟某个朋友讨论过的一家餐厅，你可能要在聊天软件里费力地翻找历史记录。你想不起来下周三下午有没有安排，你需要打开日历应用去查看

一个真正懂你的个人AI助理，应该能让你用最自然的方式与你的个人数据对话。你可以直接问“帮我找一下上次小王发给我的那个项目计划书，顺便看看我们下周什么时候有空可以开个会对一下这个计划”。AI应该能理解你的意图，自动去搜索你的文件和日历，然后告诉你“计划书找到了，已经打开。你们下周三下午3点到5点都有空，需要我帮你创建一个会议邀请吗？”

这个场景的挑战在于隐私和安全，需要有极强的保障措施。但它带来的体验提升是巨大的。它把我们从繁琐的“应用切换”和“信息查找”中解放出来，让我们能更专注于事情本身

对了，还有个事情想说，这些垂直场景的成功，不仅仅是技术问题，更是产品设计和业务理解的问题。你需要真正深入到那个行业里去，理解用户的工作流，知道他们的痛点在哪里，然后用AI技术去“重设计”整个流程，而不是简单地把AI当成一个更聪明的搜索框

比如在金融风控领域，AI不仅仅是去搜索客户的信用记录，而是能够结合交易行为、社交网络甚至宏观经济数据，构建一个动态的风险评估模型，提前预测出潜在的欺诈风险。一些金融机构通过引入这样的AI系统，将欺诈检测的准确率提升了50%以上

金融行业正在利用AI提升服务效率和风控能力

所以，务实的路径，就是放弃一步登天的幻想，像种地一样，一块一块地去开垦这些垂直的“试验田”。在每个领域里，都去找到那个能带来“观止体验”的核心场景，把它做深做透。当这些“小而美”的场景一个个被攻克，它们就会像星星之火，最终汇聚成燎原之势，彻底改变我们与信息世界的互动方式

04 启示录与终局展望

聊了这么多，从宏大的“观止场景”到现实的挑战，再到务实的垂直突围路径，我感觉我们正在经历一个巨大的范式转移。这不仅仅是关于搜索，更是关于人与信息、人与知识、甚至人与世界交互方式的重塑

我想用最后这部分，分享一些我作为一线产品经理的思考和感悟，以及我对终局的一些不成熟的猜想

从“信息可见性”到“AI可引用性”的转变

过去二十年，互联网营销的核心是SEO，也就是搜索引擎优化。大家想尽办法让自己的网站排在搜索结果的前面，获得所谓的“信息可见性”。因为只要排在前面，就意味着流量和机会

但在AI搜索的时代，这个逻辑可能要变了。当用户越来越习惯于直接从AI那里获得综合性的答案，而不是点击一个个链接时，排在第几位就不那么重要了。重要的是，你的内容、你的数据、你的观点，是否被AI“看到”并且“引用”了

我把这个叫做“AI可引用性”。未来，衡量一个信息源价值的，可能不再是它的点击率，而是它被AI引用的频率和权重。这就要求内容创作者和企业，必须生产更高质量、更结构化、更可信赖的信息。那些低质量的、堆砌关键词的垃圾内容，会被AI直接过滤掉。而那些提供了独特见解、清晰事实和可靠数据的源头，会成为AI模型赖以生存的“养料”，从而获得新的、更具影响力的“可见性”

传统SEO关注排名，而未来，内容是否被AI引用可能更为关键

“答案经济”的崛起与“提问能力”的价值回归

当获取答案的成本变得越来越低，甚至趋近于零的时候，什么会变得更有价值？我认为是“提问的能力”

在过去，我们大部分的教育和工作训练，都是在培养我们“寻找答案”的能力。如何快速查资料，如何筛选信息，如何总结归纳。但在AI时代，这些能力的重要性在下降，因为AI比我们做得更好、更快

未来的核心竞争力，将转变为“提出一个好问题”的能力。一个好问题，能够精准地定义问题边界，能够激发AI进行深度的、创造性的思考，能够引导AI从纷繁复杂的信息中找到那个关键的洞察。一个平庸的问题，只能得到一个平庸的答案。而一个深刻的问题，可能会开启一个全新的认知领域

这会对我们的教育和个人发展提出全新的要求。我们需要学习的，不再是知识本身，而是如何与一个比我们更“博学”的智能体对话，如何通过巧妙的提问来驾驭它的力量，解决我们现实世界中的复杂问题。这是一种全新的“人机协作”素养

终局猜想：从“搜索”到“无处不在的智能伙伴”

那么，AI搜索的终局会是什么样？我斗胆猜想一下

我认为，“搜索”这个概念本身可能会逐渐消失。它会融化在我们使用的每一个工具、每一个场景里，成为一种像水和电一样的基础设施，无处不在，但你又感觉不到它的存在

未来的操作系统，可能本身就是一个巨大的AI智能体。你不需要再打开一个特定的“搜索”应用。当你在写一份文档时，AI会自动帮你补充背景资料和数据。当你在规划一个项目时，AI会自动帮你分析风险和依赖关系。当你在和朋友聊天时，AI会帮你实时查找你们提到的那家餐厅的评价和位置

这个终极的智能伙伴，它连接了你所有的数据，理解你的所有习惯和偏好，能够预测你的需求，在你开口之前，就已经把解决方案准备好了。它不是一个被动等待你提问的工具，而是一个主动为你服务的、个性化的认知增强系统

这听起来可能有点科幻，甚至有点让人不安。隐私、控制权、人机关系，这些都是我们需要面对和解决的巨大伦理和哲学问题。但从技术的演进趋势来看，这似乎是一个不可避免的方向

我们正处在一个伟大变革的开端。AI搜索的崛起，只是这场变革的序幕。它所开启的，是一个重塑信息解决终局体验的漫长旅程。作为这个时代的亲历者和建设者，我感到无比兴奋，也感到责任重大。我们手中的代码和设计，正在塑造着未来几十年人们与世界互动的方式

这条路不会一帆风顺，会有泡沫，会有低谷，会有争论。但有一点是确定的，我们再也回不到那个只有关键词和蓝色链接的时代了

本文由 @图灵共振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

Web组件加载PDF时，如何禁止用户点击PDF中的某些链接？

华为开发者联盟 — Mon, 26 Jan 2026 03:57:05 GMT

本问答帖原创发布在华为开发者联盟社区，欢迎开发者前往论坛提问交流。

Web组件加载PDF时，如何禁止用户点击PDF中的某些链接，比如:https://www.baidu.com。

解决方案：

监听页面加载事件：通过onLoadIntercept事件捕获链接点击，当Web组件加载URL之前触发该回调，用于判断是否阻止此次访问，默认不拦截。

示例代码和其他解决方案与思路的讨论，请点击原帖查看：

Web组件加载PDF时，如何禁止用户点击PDF中的某些链接，比如：https://www.baidu.com-华为开发者问答 | 华为开发者联盟 (huawei.com)

阿里千问不止点外卖，阿里生态闭环的真正杀伤力

funny — Wed, 21 Jan 2026 07:54:51 GMT

阿里巴巴的通义千问远不止是一款聊天机器人，它正悄然成为阿里生态的智能中枢。这款大模型将电商、金融、物流等业务板块的数据金矿深度打通，推动阿里从‘数据互联’迈向‘智能涌现’的新纪元。本文揭示了通义千问如何通过重构用户体验与产业效率，打造出竞争对手难以复制的生态壁垒。

2026年的今天，全球科技竞争的焦点已经从移动互联网的平台之争，全面转向了以大语言模型（LLM）为核心的人工智能之战。各大巨头纷纷推出自己的基础模型，应用层面的创新也层出不穷。然而，当我们审视这场竞赛时，一个关键问题浮出水面：决定最终胜负的，仅仅是模型参数的规模、算法的优劣，还是背后更深层次的商业结构与数据壁垒？

阿里巴巴的“通义千问”系列大模型，自发布以来便备受瞩目。市场最初的理解，往往将其与市面上的其他聊天机器人或内容生成工具对标，认为其主要应用场景是智能客服、文案创作等。这种看法，正如标题所隐喻的——仅仅看到了“点外卖”式的表层应用。然而，这种认知极大地低估了通义千问在阿里巴巴这艘商业航母中的真正战略意图。

本报告的核心论点是：通义千问并非一个独立的产品，而是阿里巴巴生态系统进化到“智能纪元”的中央神经网络和操作系统。它的出现，旨在将阿里过去二十多年积累的、看似独立的业务板块（电商、支付、物流、云等）从“数据互联”的物理层，提升到“智能涌现”的化学层。这种由AI驱动的生态闭环所产生的“核聚变”效应，即是其“真正的杀伤力”所在，它不仅将重塑用户体验与产业效率，更将构筑起一个他人无法通过单纯复制模型技术来打破的竞争壁垒。

本报告将通过对现有公开信息的梳理、结合对大型商业生态与人工智能技术融合趋势的深度推理，系统性地揭示这一论点。

第一部分：阿里生态闭环——坚实的基础设施与沉睡的数据金矿

在探讨通义千问的颠覆性潜力之前，必须首先理解其赖以生存和发挥作用的土壤——阿里巴巴的生态闭环。这个生态并非一日建成，而是经过二十余年的战略布局与业务扩张，形成的一个庞大、复杂且内部高度协同的商业有机体。

1.1 生态的广度与深度：从商业到生活的全面渗透

阿里巴巴的生态系统覆盖了现代数字生活的方方面面，其主要支柱包括：

核心商业（电商零售）：以淘宝和天猫为核心，连接着数以亿计的消费者和千万级的商家，构成了全球最大的商品交易市场。这不仅是交易平台，更是消费行为、商品信息和市场趋势的数据源头。
金融科技（支付与信用）：以支付宝和蚂蚁集团为核心，从最初解决电商交易信任问题的第三方支付工具，演化为集支付、理财、信贷、保险、征信于一体的综合性金融服务平台。支付宝掌握着最真实的资金流动数据和信用行为数据。
智慧物流（履约网络）：以菜鸟网络为核心，通过数据驱动的平台模式，整合了全球的物流合作伙伴，构建了一个覆盖仓储、干线、末端配送的全球智能物流骨干网。菜鸟网络承载着实体商品的物理流动信息。
云计算（数字基石）：阿里云作为全球领先的云计算服务商，不仅为阿里自身的庞大业务提供稳定、弹性的计算支持，也构成了整个数字经济的基础设施。它是数据处理、模型训练和AI服务的技术底座。
本地生活与文娱：通过高德地图、饿了么、飞猪旅行、优酷等，阿里将触角伸向了用户的即时需求、出行、娱乐等高频生活场景，进一步完善了用户画像的维度。

这些业务板块并非孤立的“数据孤岛”。相反，它们通过统一的账户体系、支付系统和底层数据平台实现了高度集成。一个用户在淘宝的浏览记录、在支付宝的消费能力、在菜鸟的收货地址、在高德的日常通勤路线，共同构成了一个前所未有、动态更新的多维度数字人格。

1.2 “闭环”的本质：数据流与API经济

阿里生态的“闭环”特性，体现在其内部顺畅的数据与价值流动。阿里巴巴早已认识到数据和流量共享是其服务生态的核心。这种共享主要通过强大的内部API（应用程序编程接口）体系实现。阿里巴巴的“API经济”理念，允许不同业务单元甚至外部合作伙伴，通过受控、安全的方式调用彼此的功能和数据。例如，淘宝的商品库存、价格、消费者评论等信息，可以通过API与内部和外部系统进行数据交换。

在通义千问出现之前，这个闭环主要实现了“业务协同”和“数据驱动的决策”。例如，利用电商数据进行用户画像，以优化商品推荐；利用交易数据建立信用模型，以提供金融服务。然而，这些数据在很大程度上仍是“沉睡的金矿”，其价值的挖掘依赖于特定的算法模型和人工定义的业务流程。数据的理解和运用是“浅层”的，缺乏对复杂、模糊、动态场景的深度认知和自主决策能力。这正是通义千问将要扮演的关键角色。

第二部分：通义千问——不止于“问”，生态的“智能大脑”‍

如果说阿里生态是拥有强大四肢和丰富感官的躯体，那么通义千问的定位就是这个躯体的“智能大脑”和“中央神经系统”。它的任务是将从各个“感官”（业务板块）收集到的海量、多模态数据，进行深度的认知、理解、推理和决策，进而指挥“四肢”做出更智能、更精准的行动。

2.1 超越对话：通义千问的核心技术能力

根据现有信息，通义千问是一个由阿里云开发的大模型系列，其能力远超简单的问答。

强大的基础能力：通义千问系列模型参数量巨大，从数十亿到千亿级别不等，支持超长上下文处理（如32K+ tokens），在中英文任务上均表现出色，具备强大的代码生成、逻辑推理和常识问答能力。
多模态理解与生成：通义千问不仅能处理文本，还具备理解图像、音视频等多模态信息的能力。这意味着它可以“看懂”淘宝的商品图片，“听懂”用户的语音指令，并生成图文并茂的营销方案。
行业化与定制化：阿里巴巴已经发布了针对金融、法律、医疗等行业的特定版本，这表明通义千问具备吸收和运用专业领域知识，并服务于特定业务场景的能力。
作为平台与工具的能力：通义千问不仅以聊天机器人的形态出现，更重要的是，它被设计为一种基础能力，通过API深度嵌入到阿里巴巴的各种应用中，如企业办公套件钉钉、智能音箱天猫精灵、电商工具和客服机器人等。

2.2 战略定位：从“应用”到“操作系统”‍

通义千问的战略定位，并非仅仅是阿里生态中的又一个“超级应用”，而是成为整个生态的“智能操作系统（Intelligent OS）”。这个操作系统有两个核心职责：

统一的自然语言交互入口：它将成为用户与庞大阿里生态交互的统一界面。用户不再需要在淘宝、支付宝、菜鸟等多个APP之间切换，而是可以通过一个统一的、对话式的AI助理，完成购物、支付、查询物流、预订旅行等所有操作。这将极大地降低用户的使用门槛，提升体验的连贯性。
内部业务流程的智能调度与自动化核心：在后端，通义千问将扮演“智能调度中心”的角色。它能理解复杂的业务目标（例如，“在双十一期间将华东地区的特定商品缺货率降低5%”），然后自主地分析来自电商、物流、支付等系统的数据，分解任务，并调用各个业务系统的API来执行操作，如自动调整库存、优化物流路线、精准推送营销信息等。

这种“操作系统”级的定位，意味着通义千问正在将阿里生态从一个“功能集合体”转变为一个具有自主学习、自主决策能力的“智能有机体”。

第三部分：智能涌现——通义千问如何引爆生态闭环的“核聚变”‍

当一个强大的“智能大脑”被植入一个数据丰富、业务协同的“生态躯体”时，其产生的价值不是简单的线性叠加，而是指数级的“智能涌现”。以下将通过对具体业务场景的深度推理，展示这种“核聚变”的巨大威力。

3.1 新零售的终极形态：从“千人千面”到“一人一世界”‍

传统的电商推荐算法，如阿里巴巴的“智能推荐算法”，已经实现了基于用户历史行为的“千人千面”个性化。但这依然是被动式的、基于历史数据的推荐。通义千问的融入将把个性化推向一个全新的维度——“一人一世界”的主动式、情景感知型服务。

场景推理：

购物前：一个用户可以对淘宝的AI助理说：“下个月我要去巴厘岛参加朋友的沙滩婚礼，帮我推荐一套合适的穿搭，预算在2000元以内，我平时喜欢波西米亚风格。”

通义千问的响应：这不再是一个简单的关键词搜索。通义千问将执行一系列复杂的推理：

1）理解意图：解析“沙滩婚礼”、“巴厘岛”、“波西米亚风格”等模糊、复杂的自然语言需求。

2）调用生态数据：

淘宝/天猫：搜索符合风格和品类的服装、配饰，并分析用户过去购买过的品牌、尺码和价格偏好。
支付宝：确认用户的消费能力和预算范围，甚至可以结合花呗额度推荐分期付款选项。
菜鸟网络：查询商品的预计送达时间，确保在用户出行前能够收到。
飞猪/高德：如果用户已预订机票酒店，可以获取出行日期，进一步精确物流时间。
优酷/小红书（外部数据源）：分析当前流行的海岛婚礼穿搭趋势，提供更时尚的建议。

3）生成与交互：它不会只返回一堆商品链接，而是会生成一个完整的、图文并茂的个性化造型方案，包括服装、鞋子、配饰的搭配建议，甚至生成一段文案：“这件印花长裙完美契合巴厘岛的热情与浪漫，搭配这款手工编织草帽，既防晒又是点睛之笔。我们查询到所有商品都能在您出发前一周送达。”

赋能商家：对商家而言，通义千问可以成为强大的生产力工具。它能根据商品图片和核心卖点，自动生成吸引人的商品详情页、直播脚本、社交媒体营销文案。这极大地降低了中小商家的运营门槛和成本，提升了整个平台的商品质量和营销效率。阿里巴巴的智能客服机器人“阿里小蜜”早已证明AI在处理大量客户咨询方面的巨大效率提升，而通义千问将使其更加智能和人性化。

这种体验的革命性在于，它将购物从“搜索商品”的模式，转变为“解决问题”的模式，创造出前所未有的用户粘性。

3.2 智慧物流的神经中枢：从“降本增效”到“预测性履约”‍

阿里巴巴一直致力于通过AI优化供应链，降低物流成本。此前，AI主要用于路径规划、仓储自动化等环节，实现了显著的效率提升。通义千问的加入，将使菜鸟网络从一个高效的“执行系统”进化为一个具备预测能力的“思考系统”。

场景推理：

大促前预测：在“双十一”大促开始前数周，通义千问的任务是预测爆品及其地域分布。

通义千问的分析：

1）多维数据融合：它将不再仅仅依赖历史销售数据。而是会综合分析：

电商平台：淘宝、天猫上相关品类的搜索热度、加购数量、直播间的讨论热点。
社交媒体（外部数据）：微博、抖音等平台上关于特定明星、剧集、话题的讨论趋势，这些往往是爆品的“引信”。
宏观与天气数据：分析目标区域的人口流动、经济状况、未来天气预报（例如预测某地即将降温，羽绒服需求会激增）。

2）生成预测与指令：基于以上分析，通义千问会生成一份精确到SKU和城市级别的需求预测报告，并自动转化为给菜鸟网络的指令：“预测未来一个月，杭州地区对XX品牌新款羽绒服的需求量将达到5万件。建议立即启动预售，并将3万件库存提前调拨至嘉兴中心仓，以覆盖长三角地区的首日订单。”

3）动态调整与异常处理：在物流执行过程中，如果遇到突发状况（如道路拥堵、天气恶化），通义千问能够理解现场人员通过钉钉发来的自然语言报告，结合实时数据，迅速生成新的调度方案，并通知所有相关方。

这种从“被动响应订单”到“主动预测需求”的转变，是物流行业的终极梦想。它能最大限度地减少库存成本、缩短配送时间、提升用户满意度，其带来的成本节约和效率提升将是天文数字。

3.3 金融科技的范式革命：从“数据风控”到“主动式智能金融管家”‍

蚂蚁集团已经利用AI在支付、信贷等领域取得了巨大成功。通义千问将推动其服务模式从“工具化”向“顾问化”升级，成为每个用户的“私人CFO”。

场景推理：

个性化金融服务：一个刚工作不久的年轻人，每月在支付宝有固定的工资流水。

通义千问的洞察与服务：

1）综合分析用户画像：

支付宝：分析其收入、支出结构（发现其在饿了么点外卖和淘宝购物花费较多）、理财偏好（风险承受能力较低）、花呗使用情况。
淘宝/天猫：发现他最近在频繁浏览家装和电器商品。
钉钉（如果企业使用）：可知其职业和公司稳定性。

2）主动发起对话：通义千问可能会通过支付宝的AI助理主动发起对话：“您好，我注意到您最近的消费习惯，并结合您的收入情况，为您制定了一个‘月光族’拯救计划。通过将每月零钱存入余额宝，并设置一个小的基金定投，一年后预计能攒下一台新手机的钱。另外，如果您最近有装修打算，我们这里有低息的装修贷款产品，要了解一下吗？”

3）革命性的保险服务：结合IoT数据，例如用户购买了阿里生态内的智能门锁、烟雾报警器，通义千问可以主动为其推荐家庭财产保险，并基于其良好的安防措施提供动态保费折扣。

这将金融服务从冷冰冰的产品销售，转变为有温度的、千人千面的、贯穿用户生命周期的智能陪伴。这种基于深度信任和理解的服务，将建立起极高的用户忠诚度和转换壁垒。

本文由 @funny 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

All in AI 的第一个三年

曲凯 — Wed, 21 Jan 2026 06:17:16 GMT

AI行业已完整走过三年的小周期，从早期质疑到如今的爆发式增长。本期深度对话揭示了大模型投资的关键决策时刻：为何all in AI成为最正确选择？错过了哪些估值暴涨10倍的机会？从Figure AI的错过反观，开放心态为何比技术判断更重要？当算力成为新时代货币，投资人如何重构投资逻辑？面对大厂的强势入场与创业公司天花板，行业将如何重塑？

第一批大模型公司上市之后，可以说 AI 已经完整地走过了一个三年的小周期。我们的播客也一路记录和见证了这个过程。这期节目，我们请回了第一期播客的嘉宾、老朋友津剑，共同复盘 AI 的第一个三年。

本期播客原文约 28000 字，本文经过删减整理后约 11000 字。

曲凯：过去三年里，你们做的最正确和最错误的决定是什么？

津剑：最正确的决策肯定就是 all in AI。

虽然我们犯过很多小错，也纠结、内耗过，但大方向基本都是对的。

曲凯：我们 23 年第一期播客的标题是《投 AI 最猛的人》，因为当时市场对 AI 还没有形成很强的共识，而绿洲却早早就投了很多 AI 项目，比如那时你们就已经投了 MiniMax。

但现在回头看，23 年是个非常好的时间点，其实还可以更 all in 一些，因为那时项目的性价比真的比现在高太多。

津剑：确实。不止是 AI，当时具身的性价比也很高。我们去见千寻、星海图、宇树、逐际等一系列项目的时候，它们都是 1、2 亿人民币的估值，贵的也就 10 亿人民币。

所以虽然当时我们出手已经很猛了，但还不够。猛是一种心态：没有最猛，只有更猛（笑）。

另外，其实当时我们也应该更开放一些。

讲个故事。

早在 23 年，我们就意识到，具身也是一条通往 AGI 的路径。这个我们后面再详细展开。

我想讲的是，当我们意识到这件事之后，就非常积极地去投这个方向。当时美国有一些机构跟我们关系不错，看我们在出手，就邀请我们去美国看看他们的被投项目。当时那个项目的估值大概在 8 亿美金，很难融资，所以如果我们愿意投，甚至还能拿些折扣。

但我们那时候有些顾虑。比如我们相信这个方向的未来一定属于中国，而这是个美国项目。你可以说这是一些判断，也可以说是偏见，结果就是我们最后没有投。

而这家公司最新一轮的估值，已经到了 400 亿美金。

它的名字叫 Figure AI。

同时期，其实还有很多公司被低估了。

曲凯：这个故事正好引出了我的下一个问题：如果重来一遍，你有没有什么想改变的？

津剑：就是刚才说的：可以更开放一些。

因为 AI 很有意思。我认为它和区块链是两种可以改变人类文明级别的技术，把全人类连接在了一起。

这非常美好，特别在今天这样的地缘格局之下。

也正因这种连接，我们才应该更开放地交朋友，别那么计较不同的资产类别、不同的国家、不同的文化、不同的人。即使最后不合作，大家也可以一起探讨这个世界的未来嘛。

曲凯：那假设能回到三年前，你会怎样降维打击地做投资？

津剑：把钱都换成算力，然后用算力去投人。

因为你想，货币是什么？

货币其实代表着工业时代之后，人们对商品的支配权。你有了钱，就能购买一些商品。

那下一个时代，一定是属于智力的时代。这个智力由 AI 来提供。

所以要把握未来，就应该思考：什么东西能够支配智力？

答案其实就是算力。

我相信未来算力会越来越稀缺，甚至可能会进一步被纳入监管。因为当智力变得越来越强的时候，配额算力本质上就是配额智力。

未来可能不是每个人都有调用算力的权利；未来的慈善可能也不再是把钱给到一个人，而是捐赠免费的算力。

所以如果能退回到三年前，我会希望把钱都换成算力，甚至去构建我们自己的算力中心或者算力集群。

曲凯：这个挺有意思。那你今天对 AI 的认知，和三年前最大的区别是什么？

津剑：我们当时的大方向基本都判断对了。

比如当时我们选择投大模型、不投垂直模型。这个决策在当时其实是非共识，因为大家不相信真的会有一个通用的大模型。再比如我们认为真正有意义的东西是 Agent，而不是应用或者手机软件。包括我们也成功预言了超级个体的时代。

但有一个变量超出了我们的预期，就是大公司的反应。

我们没有想到这些全球的大公司其实这么厉害。

无论是 Google、微软，甚至是 Meta，虽然都遇到了各自的问题，但他们对这件事情的信心、投入、聚集人才的能力、战略制定能力，包括定力，真的很强。

不过也正是这些大厂的快速反应，反过来压低了很多创业公司的天花板。

曲凯：所以你现在还相信 AGI 吗？

津剑：信。

当然这里可能要对齐一下定义：

如果你认为 AGI 就是一个全知全觉的生命，那我认为达不到。

但如果你认为 AGI 意味着 AI 能在任何一个可验证结果的环境中超越人类，那我认为它会很快到来。

曲凯：那你对未来三年有什么预期？

津剑：我觉得未来三年是一个大科学时代，甚至是属于科学家的时代，因为 AI 会极大地赋能每一个天才。

我们的文明就像一个球，每个科学家都会在这个球上撕开一条裂缝，通过这个裂缝不断扩展我们的文明。而这场科学大爆发的主力军，可能就是一群懂 AI 的年轻科学家。过去他们可能因为太年轻，连论资排辈的资格都没有，但我认为未来是属于他们的。

曲凯：那如果要对已经在做 AI 的人说句话，你会说什么？

津剑：活出自己。

因为 AI 会极大地放大每一个个体的每一个点，不论是优点还是弱点。

举个例子。你可能对一个很细分的东西有审美，这个审美过去只能被你身边的人识别到，甚至你身边的人都用不上。但今天借助 AI，你可以把这一点点审美放大出去，服务全人类。

所以未来，只要你活出自己，就能发现生命赠予你的最美、最特别的那个点。而只要你能找到那个点，就能在 AI 时代里创造最大的价值。

曲凯：那对还在观望 AI 的人呢？你会说什么？

津剑：也是活出自己。但这个跟前面讲的会有点不一样。

未来我们会进入一个 AI 和人共存的时代，但其实大部分人没办法真正参与到 AI 的变革中。而 AI 的快速变化、甚至在智力上的优越，可能会让很多人手足无措。

当你手足无措的时候，如果还用工业时代的评判标准去审视自我，会极其痛苦。

这时候，你更得认识你自己、活出自己生命的味道。

就像寿司之神一样。如果你能做一件自己真正喜欢的事情，而不是活在别人的认可里，可能才能找到你生命的价值。

所以未来会很有意思：

一些人会通过活出自己，找到生命中最美的那个点，然后借由 AI 去放大，为所有人创造价值；

还有一些人可能不想用 AI 去放大自我，甚至对 AI 就不感兴趣，却也可以通过活出自己，成为 AI 时代里无法被替代的那一部分。

前者通过活出自己来服务大家，后者通过活出自己来服务自己。但服务自己，最后也是服务大家。

最后，大家都是通过活出自己，来与 AI 共存。

曲凯：我在想，未来不用 AI 的人，可能都会变成非遗传承人？比如十几年之后，可能会出现手搓 PPT 非遗传承人（笑）。

然后在过去一两个月里，很多人都在讨论 AI 泡沫。最近那一波讨论稍微过去一些了，但还有蛮多人在预期 26 年 AI 泡沫可能会破。你现在觉得泡沫有多大、担心泡沫破吗？

津剑：首先我就不喜欢泡沫这个词。我不能叫它老登，但至少很学究气。

产业的变迁基本都会经历这样的过程：

第一阶段，会有人说这个东西肯定不行。比如这一波反对和不看好 AI、LLM 的，基本都是年龄比较大、水平比较高的（笑）。

第二阶段，一件事的可行性被验证了，又会有人说这件事的天花板很低、过去有人做过但没做成。

第三阶段，大家发现这件事的天花板可能比想象中高，就会有人说：我承认它有一定价值，但它泡沫很大。

这一系列言论，都是噪声。

什么是泡沫？

泡沫讲的是价值和价格之间的关系。当我们朝着一个方向走的时候，有时候价格会跑到前面一点，有时候价值会跑在前面一点。这两者很难永远并排，不然这个游戏也就没有魅力了。

在这个过程中，价值和价格的相对位置不重要，重要的是方向对不对。

而我认为，AGI 毫无疑问是人类当下最有价值的一个命题。既然大家都在往这个方向走，那有没有泡沫其实不重要。我甚至希望它有一点泡沫，这样才可以激励更多天才参与到这个游戏中，进一步推进 AGI。

而且从另一个角度讲，这个世界上什么东西又没有泡沫呢？连人设和婚姻都有泡沫。

曲凯：我听你开始讲的那一段，想到一个故事。

在 23 年还没什么人看具身的时候，我们也很早就关注到，然后迅速找到了一些美国核心的教授聊。但当时越牛的教授越不看好具身，后面我们就没怎么看了，结果错过了那么一波。

最近我又去看那个很牛的教授在干啥，发现 ta 也开始做具身的创业了（笑）。

津剑：哈哈哈，历史就是这样。

所以推进改革的永远都是边缘人，创新一定在边缘处。

那些主流的人已经在牌桌上了，手握最好的筹码，为什么还要去创新？为什么要颠覆自己？

这也 echo 回我前面讲的：我没想到很多大公司真的很厉害——他们有最好的资源，在最主流的位置，竟然还能这么坚定地拥抱创新。

但大部分在这个身位的人，可能都是像你说的那个教授那种情况。不能说是倚老卖老，但多少有点固步自封。

曲凯：是。我最近还有个感受，就是前两年，我们基本能完全 cover AI 市场上的信息和人。

但从 25 年开始，尤其是最近，已经很难做到这件事了。就市场有点回到早年移动互联网的状态，人和公司越来越多，噪音也越来越多。

你是怎么应对这个问题的？

津剑：就是做取舍。

行业发展到这个阶段，公司一定会越来越多，那就要决定什么方向要看、什么方向不看，然后盯着主要矛盾。

曲凯：那你的投资方法论、对人和对事的判断，这三年有没有什么变化？

津剑：我觉得人更重要了。

因为 AI 变化太快了。你很难准确预判事情怎么发展，而且还叠加各种竞争、各种地缘政治之类的问题。

在无穷的变化里，唯一相对不变的就是创始人。这个人能不能动态解决问题？能不能实事求是？这才是核心。

曲凯：所以你现在对人的判断，跟三年前比，有什么变化吗？

津剑：我们会更珍惜执行力。

因为现在 AI 已经非常强了，那相比 AI，人还剩什么？

对创业者来说，无非就是定义问题、保持初心、快速执行。因为 AI 拿不到执行的体感反馈。

不过你跟不同的创始人讲个什么事，有的人可能一周后就能给你个结果，而有些人会先想一年，然后告诉你还得再想想。

但我觉得在 AI 时代，「想」没那么值钱，「做」变得特别值钱。

所以如果要总结一个 AI 时代的资产配置逻辑，应该是：

「Long Action, Short Thinking」。

曲凯：挺有意思。如果让你给自己的过去三年打个分，你会打多少分？

津剑：我不想打。这太工业时代了。

过去的好也好、坏也罢，过了就过了。Enjoy 当下，活出自己，着眼未来更重要。

曲凯：好的。现在回看，其实我们在 23 年那期播客里讲的很多东西都应验了。然后当时问你思考最多的问题是什么，你的回答是「未来由 Bot 构建的世界是什么样子的」。当时我们说的 Bot，其实跟现在的 Agent 是一回事。那你现在对这个问题有更多答案了吗？

津剑：这个问题我一直在想。我认为未来十年会有两个重要的参与者，一个是 Agent，一个是人。在这个时代，最重要的一件事就是：

给这两大参与者寻找主体性、构建主体性。

构建 Agent 的主体性，指的就是让 Agent 拥有自己的社会和网络。这件事其实已经开始了，只不过才刚刚起步。

举个例子。今天很多公司在做的 RL，其实就很像在给 Agent 搭一套教育体系。训练通用大模型就像九年义务教育，解决的是常识问题；而后续让人具备特定知识的专业教育，不就是 RL 吗？

那除了教育，当 Agent 足够强大之后，它还会面临一系列主体性问题，比如怎么付款？怎么证明「它是它」？怎么确认「它代表你」？怎么识别自己有没有遇到欺诈？

这里面蕴藏着非常多的机会。

而当 AI 可以替代人类之后，人还何以为人呢？

这就是我们要思考的人的主体性。

我们过去很多时候并没有真正建立自己的主体性，更多是靠外界评判、靠他人的认可来确认自己。

但在这个时代，每个人都应该通过「活出自己」去找到主体性。因为我们和 AI 最大的不同就是「活」。如果 AI 也能「活」过来，那我们就该害怕了（笑）。

所以我认为未来十年都会围绕「主体性」这个词展开。

曲凯：那你最近思考最多的问题是什么？

津剑：就是怎么构建主体性，以及绿洲在里面能扮演什么角色。

过去这一年我们做了很多尝试，比如我们做《信号与噪声》这档播客，其实就是出自这个发心。

因为就像前面说的，很多人没有自己的主体性，更多是活在别人的期待和认可里，同时又总觉得优秀的人都完美无瑕：没有痛苦、从不沮丧、天赋异禀、人生一路开挂。

但人生不是这样的。

每个人都是普通人。

哪怕是大佬，也会不知道未来会怎样、不知道当下该怎么过。

可能唯一的区别是，他们更愿意活出自己，也更诚实地面对当下，于是有了一个更好的生命状态。这个状态，再把他们推着变成更好的自己。

所以如果听众在听我们节目的时候，能冒出一句：「哦，原来 xxx 也就这样」，我就觉得特别有价值。

曲凯：明白。然后在我们第二期播客里（回顾：《投资中的高频与低频》），你提到了低频信号和高频信号的概念。当下市场中的低频信号和高频信号是什么？

津剑：现在的高频信号毫无疑问是融资。最多的时候，现在市场上一周能有四十几个 TS。放到三年前，一周也就几个。

但我觉得这更多是噪声。很多项目估值很高、融资很顺利，但并不一定在解决一个对的问题。

真正有价值的低频信号，是创始人到底在解决什么问题、行业到底在解决什么问题，以及什么才是真正重要的问题。

曲凯：是。感觉今年某些时候有点像移动互联网那波：创始人的 reward 变成了融资，而不是找 PMF、解决问题。而外面融资消息一多，很多创始人也会想：凭啥 xx 能融这么多？或者明明我做得更强，为什么估值没 ta 高？

津剑：哈哈对，这就是人性。

我有个特别记忆犹新的小故事。我认识一个很厉害的投资人，ta 也做一级市场，经常宽慰创始人说估值不重要、解决对的问题才重要。

直到有一天，ta 自己孵化了个项目，来找我聊，说：津剑，你看为什么 xx 是这个估值、我才这个估值？

我说你先冷静一下（笑）。你切回投资人身份，我把你刚才的话给你复述一遍。听完 ta 就笑了。

这就是「知易行难」。

所以为什么要「Long Action, Short Thinking」？因为人最难的还是管住自己。

曲凯：是。我们讲回 MiniMax 上市吧。今年国内很多 AI 和具身公司都在排队上市，也有人预期 OpenAI 年内也会上市。那你对这几年市场发展、以及大家上市退出路线的变化，有什么看法？

津剑：最大的变化是香港市场成了新的退出通道，尤其在中美博弈的大背景下。同时香港也迎来了前所未有的牛市，政府也希望它能长牛，做了很多积极引导。

另一个变化是市场参与者的结构在变。过去大家可能会想当然地认为智谱、MiniMax 这种公司，肯定清一色都是美元。

但实际不是。

智谱几乎都是人民币机构；MiniMax 里也有不少政府基金和人民币机构。包括宇树、银河、千寻、逐际这些公司，大多也是类似的股权结构。

这两个变化都很好，意味着我们在搭自己的科技公司估值体系和资本成长体系。过程中肯定还会有问题，因为我们的退出市场还很年轻。但我相信我们在对的方向上，问题早晚能得到解决。

曲凯：那你从投中 MiniMax 到现在，对大模型本身的看法有没有什么变化？

津剑：我对大模型理解上最大的变化，是通过 MiniMax 学到的：

多模态会越来越重要。

其实我们在上一次播客里讲过（回顾：《投资中的频率与频谱》），人本身就是一个多模态大模型。我们对很多东西的判断，不只是基于语言这种单一模态，也不只是来自逻辑推理，而是会基于五感、磁场、频率等等各种模态的感知。

过去这几年，MiniMax 作为亚洲最早 All in MoE 和多模态大模型的公司之一，拿到了全球很多开发者非常真实的正反馈，也让我越来越确定多模态的重要性。

所以这里也要扣回前面讲的：为什么我们早早就布局具身？

因为 AI 在发展的过程中，需要越来越多的模态去训练，而有些模态就是需要具身来提供。

假设有一个机器人能感知到各种模态的所有数据，那通过它训练出来的 AI，会具备我们难以想象的智慧。

但反过来，具身在不断和世界交互的过程中，也需要注入越来越多的 AI。

所以 AI 和具身智能，分别是通往 AGI 的南坡和北坡。

这两个方向看上去完全不同，本质上只是起点模态不同。但它们在发展过程中会越来越靠近，最后汇合在 AGI 的顶峰。

曲凯：绿洲最近两年其实投了很多很好的具身项目，具身过去几年也非常火。所以你怎么看它的发展和变化？

津剑：具身的发展可以分成三个阶段。

第一阶段，大家对具身的理解更多是「能干活的机器人」。比如从 17、18 年开始，很多人就开始买商用清洁机器人、仓库机器人、无人化工程设备等等，其中很多也用到了 AI 技术。这里面有一些公司，到现在都做得很好。

第二阶段大概在 23 年左右。当时苏昊老师提出 Embodied AI 这个词之后，市场才更意识到：哦，原来所谓的 Robotics 不只是机器，还是 AI 的载体，可以让 AI 更好地执行任务。

市场认知现在基本还停留在这一阶段。

我们 23 年年初投具身的时候，也是这个逻辑：我们认为新一代的软件一定会配新一代的硬件。那下一代硬件是什么？可能就是具身智能。

所以我们成为了极壳和千寻的第一个投资人，也投了很多别的公司。

那第三阶段是什么？

我们在跟千寻一起发展的过程中，高阳老师跟我们讲了一句话。这句话市场可能还没完全消化，但应该也快了，就是：

Robotics 不是 Embodied AI。

Robotics 就是 AI。

就像我前面说的，AI 和 Embodied AI 是通往 AGI 的南坡和北坡，那最后真正值钱的，可能不是一个承载 AI 的机器，而是通过机器训练出来的 AI。

高阳老师最早跟我们讲的时候，我们也挺难理解。但后来我们跟他们一起学习、讨论，慢慢意识到他是对的。

所以认知这件事也很有意思。创业者的认知和市场的认知，总要有一个不断对齐的过程。

我记得我们投千寻的时候，他们的估值是 2.5 亿人民币，到 24 年年初融第二轮的时候，估值到了 3、4 亿人民币。现在回头看是白菜价，但当时其实很难融，因为大家在意的都是机器人能不能跑？能不能跳？能不能打拳（笑）？根本不理解他们为什么要做 AI。

后来市场认知追上来以后，千寻的估值就涨得非常快。

曲凯：那你们最近在想、在看的方向是什么？

津剑：一是 AI 和科学的结合。就像前面说的，我们认为未来会进入一个大科学时代，那 AI 到底怎么真正和科学结合？现在大家也会说 AI for science，但我觉得那个理解还是比较片面。

第二个是 Agent Infra。因为要构建 AI 的主体性，还有一些需要解决的底层技术问题。

另外我们也还在持续看和投具身智能。我们现在在具身上投的钱，甚至比 AI 还多。这个市场才刚刚开始，而且中国有巨大的机会。除了前面讲的千寻，苏昊老师的团队也非常棒。这些团队在做一些非常惊艳的事情，可能很快就会掀起新的变革。如果说南坡美国领先，那我认为北坡肯定是中国领先。

曲凯：OK。最近很多创始人都很想知道 26 年融资市场到底会怎么样。你怎么看这个问题？

津剑：我很乐观。

全世界的前沿科技基本只看中美，因为前沿科技本质上就三要素：

人才、能源、供应链体系。

就这三件事而言，只有中美能对抗。所以你要么配置中国，要么配置美国。

但过去这几年，全世界的钱更多在配置美国，而且现在很明显在减仓。那减仓出来的钱去哪？

大概率只能来中国。

另外过去这一年，DeepSeek、MiniMax、宇树、《黑神话：悟空》等等公司和产品，让大家看到了更多优秀、甚至是领先全球的中国式创新。在这个背景下，我相信会有更多人愿意把钱投到中国来。

所以只要资金整体在往中国流动、创新还能持续往前推，市场就会继续向好。

曲凯：明白。前面我们聊了很多市场和 AI，后面我们聊一些相对更个人的话题。

你这几年一直在强调「生命力」这个概念。那在过去三年里，你对生命力的理解有没有什么变化？

津剑：我觉得生命力是活出来的（笑）。

生命力不能只是一个概念，更不能变成一种价值标准、变成一种约束。

生命力，其实是一个人「活出自己」那种状态的表征。

如果说一个人有 8 分生命力，翻译过来就是 ta 活出了 8 分的自己。而如果说一个人没有生命力，那 ta 可能就是受到了各种约束、没法活出自己。

但更多人其实是不敢活出自己，所以只能去演。

这其实挺悲伤的。因为你一旦开始演，你的身体就会不断熵增。类比大模型，就是要吃一些本来不该吃的数据、做一些本来不该做的 reasoning、吐一些本来不该吐的 token，最后就会越来越乱，甚至塌缩。

但反过来，如果你能活出自己，可能会变得越来越好。

但这件事还是那句话：知易行难。特别是我们受过的教育，可能会让我们下意识有很多顾忌。

曲凯：所以你自己是怎么活出自己的？

津剑：我也还在路上（笑）。

如果要总结，很重要的一点就是做减法。

对我影响很大的一件事，是从去年六七月份开始，我偶然就开始不吃晚饭了。

曲凯：哈？你说到现在为止吗？

津剑：对。除非偶尔的特殊情况，原则上我就不吃晚饭了。

因为不吃晚饭，我多了很多晚上的空闲时间，于是我终于有机会去做一些以前感兴趣、但没时间研究的事。

另外，因为不吃晚饭，早饭又吃得很简单，我就会无比珍惜午饭，会很认真地去安排。然后我发现，当我开始对午饭有要求之后，我对很多东西也开始有了想法，生活好像就慢慢转起来了。

我后来想了想，为什么我以前不珍惜午饭？

因为午饭随便吃点也没关系，反正还有晚饭，晚饭不行还有宵夜。

很多时候选择太多，反而就不珍惜眼下。

但如果没有下一次呢？

比如你这一年只能投一个项目，或者你这一生只能做一件事，你会做什么？

如果这一生能做十件事，你会有很多选择；但如果只能做一件，其实可能就剩那么一两个选项。

所以生活里做一点减法，对我的帮助非常大。

现在我也会刻意练习：不用参与的会就不参与，不用做的事就不做。很多时候我们做一些事并不是真的喜欢，而只是习惯性的、下意识的。就像一个程序一样，某段代码跑太多次，就被写成刚性了。

但人生不是刚性的。

把这些下意识的东西丢掉，只做自己真的想做的事，哪怕看起来很不务正业，可能反而更有价值。

曲凯：明白。那研究 AI 给你带来了什么关于人本身的反思和启发吗？

津剑：很多。比如 AI 一直在解决的一个核心问题就是 attention。注意力太窄会丢信息，注意力太广又容易产生幻觉。我们提升模型质量的过程，其实就是让它把注意力放在对的地方。

而这个机制同样适用于人。

每个人投放注意力的点不一样，最后吐出来的 token 分布就不一样，人生也就不一样。

所以要提升人的生命质量，其实也是让人把注意力放在对的地方。

怎么叫「对」？

就是别盯噪声、别盯短期的高频信号，多看长期的、低频的信号。久而久之，你的人生就会发生一些好的变化。

这个过程其实很像佛学里的「觉照」。

不过现在我们训练 AI 的时候，希望它注意力足够长、能记住足够多的上下文；可我们自己的注意力却被短视频之类的东西冲散了。现在很多人的注意力可能只有十几秒。

所以我们不应该只关注 AI，也应该在这个过程中找到自己的学习之路。在优化 AI 注意力机制的时候，也顺带优化我们自己的注意力。

曲凯：明白。我们之前做过一期讲强化学习（回顾：《一堂「强化学习」大师课》）的播客，里面嘉宾说了一句很经典的话：

人生就是一场强化学习。

现在很多人做总结的时候也会用奖励函数这个概念来讲。所以你人生的奖励函数是什么？

津剑：「真」。这是我的北极星指标。

能力不行可以后天培养，但意图不对就很容易出问题。所谓意图，就是个人目标和组织目标是否一致。我认为宇宙的意图是真，所以我自我评判的唯一标准也是真。

曲凯：那这几年投资下来，你有没有更理解运气这件事情？

津剑：投资大部分是运气吧？

曲凯：哈哈哈，那说明你比以前更成功了，越成功的越会归因到运气。

津剑：我是真觉得绝大部分是运气，因为创投的过程中会出现太多无法预期的事。以前融不到资的项目，可能突然就成了香饽饽；以前不被看好的人，也可能突然开悟、越做越好。

但你这个问题也让我想到一个点：当我们讨论「运气占比」的时候，通常是默认这个人现在做得还不错。一个人做得不好，你一般也不会问 ta 这个问题（笑）。

曲凯：这个人也可能是个大 loser，然后天天跟人讲自己就是运气差（笑）。

津剑：哈哈对。所以「运气」这个词跟「泡沫」也挺像的，都是随机事件之后的事后总结。做得好可以说运气好，做得不好也可以说运气差。

但这不重要。

真正有价值的，是认识到这个世界非常随机，我们能掌控的东西很有限，甚至几乎没有。

我们能做的，其实就是一些选择。

对绿洲来说，最重要的两个选择就是投什么方向，以及跟谁在一起。至于后面的生长过程，其中的随机变量太多了，我们只能保持敬畏，静待花开。

曲凯：明白。最后我们再聊聊播客吧。时间过得真快，AI 已经过了第一个三年，我们的播客也做了三年了。

你是我们的第一个嘉宾，过去三年基本保持着每年至少来一次的频率，今年也在做自己的《信号与噪声》。想问问你，播客给你带来了什么？

津剑：来42章经做播客一个实际好处，是我们见创始人时需要的铺垫会少很多。很多人听过那些节目，对我们已经有了不错的初印象。另外，跟你聊的过程，也能帮我把一些想法梳理清楚。

不过对我个人帮助最大的是做我们自己的播客。很多时候我们对自己的觉察不够，需要一点外力，而播客就是这种外力。有时候我下意识想问的问题，其实就代表了我的性格和关注点。我当下提问和录完回听的时候，都能帮我更好地认识自己。

那你自己呢？你这三年做播客、跟项目，最大的变化是什么？

曲凯：从做播客的角度来说，我更甘于、也更习惯当一个绿叶了。

虽然有时候也会想：如果我是嘉宾，可能能答得更好、更能把握一些机会（笑）。因为最早42章经很多内容都是我自己写的，我本来是个输出者，后来变成提问者，这时候就得掌握那个度：不能抢戏，还得给别人做铺垫。

当然也有很实际的变化。从公号到播客，算是某种意义上的续命。这挺意外的。因为回头看，播客其实不是一个特别适合做分发和起号的渠道，但当时真的是无知者无畏，也有很大的运气成分，很快就做起来了。这里面还有很多因素，但总之还是一段挺神奇的旅程。

播客之外，这几年最大的变化是更了解自己，知道自己擅长什么、不擅长什么了。其实也是你说的做减法，或者说更真、更活出自我。

活出自我不一定意味着世俗意义上的成功，而是更清楚哪些更适合我、哪些更能给我带来满足。

津剑：那你更了解自己之后，变得怎么样了？

曲凯：我觉得变得更不争了。我不太跟外部的评判标准和同行去争一些东西了。

津剑：那说明你心里更有底气了嘛。很多时候「争」都是为了自我证明。

曲凯：底气倒是一直都有。但我觉得我看到的大多数优秀的人，都存在自我预期及定位，与世俗认可之间的差距。

所以我们会看到很多人既自信又自卑。

他们自信的是对自己的底气，自卑的是这些底气好像没转化成实际产出、也没转化成被世俗认可的结果。

我不是说自己有多优秀啊（笑），只是觉得我变得更协调统一了。

津剑：那就很好。这件事就非常有价值。

曲凯：是。我再问最后一个问题：放眼未来三年，你想给自己和大家什么建议？

津剑：个体层面，就是更坚定地活出自己。

因为在过去那个时代，你还可以演，但以后你连演的空间都没有了。

按现在 AI 的发展速度，可能明年开会的时候，人人都会有一个带摄像头的 agent，它能捕捉、理解、实时查询、分析、记住你的一切。你是不是尊重事实、是不是 consistent，都是完全透明的。

在这种情况下，除非你能演到自己都信了，那当然没问题；但凡你自己不信、但凡你知道你在演，AI 一定也知道你在演。

所以在 AI 时代，人可能只剩两种生存策略：

第一种，演到极致——「fake it until you make it」。

第二种，真实地表达你自己，真实地活出你自己。因为只要你真实地活出自己，就一定会有人喜欢你、有人选择你。然后你们也会相互影响，让对方变得更真。

我今天还在跟一个创始人聊：什么叫好的伙伴？

好的伙伴，就是那个能让你变得更真的人。你们方向一致，在合作过程中都能毫无保留地表达自己的真实看法，没有层层计算，就只有一层真实，那这就是好的合作伙伴。

反过来，如果你找了一个合作伙伴，你在 ta 面前得随时演，那生活得多痛苦啊。

所以未来三年，每一个个体都要意识到：活出自己不是可选项，是必选项，是 AI 时代里几乎唯一的策略。

既然如此，我们不如从现在就开始活出自己，参赞生命力。

我认为很多好的创始人，比如俊杰，就是非常真的人。

我以前经常问他：某某公司最近融了不少钱，你怎么看？

他说我不看。我只看 AGI 是什么、我离它还有多远、我该做什么。

再比如之前有个高管找他要预算，理由是对手有好几倍预算，如果ta能拿到这笔钱，一定能做得比对手更好。

俊杰回去想了一晚上，说：我不能给你这个预算。因为产品是技术驱动的，现在技术还没收敛，我们还不知道未来的产品形态。我们应该把钱都砸在技术和研发上，否则这个预算就没有价值。

账上那么多钱，他完全可以演给这位高管看、演给投资人看、演给市场看。

但俊杰不演。

好的创始人就应该这样：活出自己，知行合一。

这是个体层面的建议。如果站在更整体的角度，就是要相信中国新一代创始人的全球眼光和全球创新的决心。

这代创始人真的在走向全球市场，也真的在参与、甚至是引导全球创新。尤其在智能硬件领域。

以前可能是别人定义品类，我们靠成本优势和工程能力去竞争；现在是我们在定义品类，比如极壳在定义新一代外骨骼；大疆在定义无人机；拓竹在定义桌面 3D 打印……

那既然有这么多优秀的中国创业者在推动全球创新，我们每个人也应该站在这个角度去思考和做事。这也是我在 MiniMax 身上看到的很美好的东西：day one 就是全球格局、全球创新、全球产品、全球用户。

在这个过程中，当然还会遇到很多问题，但那又怎么样呢？

不一定所有人最后都能做出家喻户晓、千亿市值的公司，但对每一个生命而言，最后的成功就是活出自己。

我相信，很快，我们的创始人就会在全球占据更好的身位，然后推动每个个体都能更好地认识自己、活出自己。

本文由人人都是产品经理作者【曲凯】，微信公众号：【42章经】，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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货代SaaS实战：工作流与自动化，让规则、SLA与自动计费成为效率引擎

天涯轩 — Wed, 21 Jan 2026 02:35:24 GMT

货代行业的“数字化”往往从一个表单、一套台账开始，但真正拉开差距的，是能否把经验沉淀为规则、把协同变成流程、把风险前置到校验与审批、把延误变成可监控的SLA、把漏收漏付变成自动计费。本文基于一套货代作业平台的“工作流与自动化”模块设计，复盘如何用触发器、规则中心与动作编排，串起从履约到财务的自动化闭环。

一、货代为什么特别需要“工作流引擎”？

货代的难，不在于单点功能有多复杂，而在于“链路长、角色多、变化快”：

链路长：委托下单 → 订舱 → 拖车/入仓 → 报关 → 装船/起飞 → 到港 → 清关 → 派送 → POD → 对账开票
角色多：客户、销售、操作、单证、关务、车队、船司/航司、目的港代理、财务
变化快：截单截放、舱位波动、查验、甩柜、延误、汇率变化、费用临时追加

于是传统系统经常出现三类典型问题：

规则散落在“人脑”里：哪个客户要先收款、哪个港口要补资料、哪个航线要走特殊单证，靠老员工记忆。
协同靠催：微信/电话催单证、催放行、催车队回单，直到出问题才升级。
财务靠补：漏收漏付、错计费、对账差异，事后靠人工复核与补录兜底。

工作流与自动化系统的价值，就是把这些“不确定的人工动作”变成“可配置、可监控、可回滚”的系统能力。

二、把货代自动化拆成三个问题：何时开始？做什么？怎么做？

如果你要把货代的经验沉淀为系统能力，最重要的是统一抽象框架：

触发器：何时开始（事件触发、字段触发、定时触发、外部API触发）
规则：做什么（条件、优先级、冲突策略、版本与灰度）
动作与编排：怎么做（串并行、分支、重试、补偿、上下文传递）

这三个问题一旦标准化，自动化就不再是“写死在代码里”，而是能被产品/实施持续迭代的配置资产。

三、一个典型场景：出口海运到港后的“自动化链条”

以“上海 → 洛杉矶”的出口海运为例，真正消耗团队精力的不是订舱本身，而是到港后的一连串协同：

到港里程碑更新
自动生成清关任务、派送任务
单证不齐需要向客户催补
如果是危险品，触发额外费用与审批
关键状态要实时回传给客户ERP/TMS

如果没有自动化，这条链路靠人盯人；而一旦用工作流引擎做成可配置规则，效果会非常直接：减少重复沟通、降低漏项、提升时效确定性。

四、核心模块怎么落地（从“能跑”到“可控”）

下面按“货代产品经理能用得上的视角”，把模块拆成可落地的设计要点。

1）规则中心：把业务经验变成可版本化的资产

货代规则的本质，是“条件 + 动作”的组合，但必须具备三种治理能力，否则会越做越乱：

生命周期：草稿 → 校验通过 → 灰度 → 发布/启用 → 停用/废弃
类型分层：流程自动化规则、校验规则、费用规则、审批规则、SLA规则
冲突处理：多规则命中时的优先级与策略（谁先执行、是否互斥、是否合并）

一个建议：规则ID、版本、变更日志要做成默认能力。因为货代的“规则变更”，往往就是一次业务风险暴露后的整改动作，必须可追溯、可回滚。

2）触发器管理：事件不是越多越好，精准与幂等更重要

货代系统里“触发点”特别多：状态变更、里程碑更新、费用录入、任务完成、外部回调……但触发器需要内置三层保护：

过滤：只让符合业务范围的事件进入后续执行（比如只监听特定航线/港口）
流控：去抖与节流，避免频繁变更导致重复执行
幂等：用业务幂等键保证同一事件不会被重复消费

这三个能力决定了自动化系统能不能稳定跑在生产环境，而不是“测试很好，上线爆炸”。

3）动作与编排：把“协同链”做成可观测的流程实例

货代的自动化流程常见结构是“长流程 + 多分支 + 强外部依赖”，因此编排引擎要重点解决：

上下文传递：上一步输出作为下一步输入（例如把运单号、客户等级、货物属性贯穿全链路）
失败策略：重试（指数退避）、降级、人工介入、死信归档
补偿机制：后续步骤失败时，对已执行动作进行反向处理（例如已创建任务需要回滚删除）

产品侧落地时，建议把“执行记录”做成业务可读：不仅给技术看日志，也要让主管能看到“哪一步卡住、卡了多久、由谁处理”。

4）SLA与升级：把“催”变成系统行为

货代里最常见的管理动作就是催，但催的前提是“知道该催谁、什么时候催、催到什么程度”。

SLA模块建议至少包含：

工作日历与时区：跨境业务必须用工作时间计算，否则SLA会失真
暂停条件：等待客户资料、等待放行等情形要能暂停计时
多级升级：预警（到期前）→ 超时（到期后）→ 提级/转派（严重超时）

落地指标建议用“达标率 + 超时原因分布”双视角：达标率管理结果，原因分布反推流程瓶颈（等待资料、运力不足、外部系统失败等）。

5）自动费用策略：把“漏收漏付”前移到业务动作发生时

货代费用最大的问题不是“算不出来”，而是“算得不及时、不完整、不一致”。

自动费用策略应该围绕三个核心要素建模：

触发点：运单确认、订舱完成、到港、签收、任务超期等
匹配维度：客户/航线/港口/货物属性/箱型/重量体积
费用方向：应收AR / 应付AP，并建立与源单据的可追溯关联

把“计费日志 + 差异分析”做成标配：自动化要能解释“为什么算出这个数”，以及和人工调整相比差在哪里，否则财务不敢放手。

6）Webhook集成：把状态与结果交付给客户系统

当你把内部流程做顺了，客户最关心的是“我能不能少问一句”。Webhook的价值就是让“查询”变成“推送”：

出站：运单状态、轨迹、延误预警、费用确认等事件推送给客户ERP/TMS
入站：船司/车队/目的港代理的回调驱动内部状态变更

实现上要坚持三件事：签名鉴权、失败重试、幂等处理。否则一旦外部系统抖动，就会把内部流程拖垮。

7）沙箱与运行监控：让自动化变成“可控的生产力”

自动化系统最怕两件事：改规则不敢发、出了错没人敢重放。

因此需要两类保障：

沙箱：支持仿真/回放/差异对比，让规则变更可验证、可灰度
监控：TPS、成功率、P95/P99耗时、DLQ积压、Top异常规则，让问题可定位、可恢复

这部分看似偏技术，但它决定了产品能不能真正规模化交付给多个客户/多条业务线。

五、从0到1的落地路径：先抓“高频高损”场景

如果你要在一个真实货代团队里推动自动化，建议按“高频 + 高损失”排序选场景：

单证齐套与催补（SLA + 通知 + 暂停条件）
关键里程碑驱动任务生成（到港/放行/签收触发流程）
危险品/超重等附加费自动生成（费用策略 + 审批）
对外状态推送（Webhook把客服压力降下来）

每个场景都遵循同一套路：

先把触发事件标准化（什么事件、来自哪里、payload包含哪些字段）
再把规则做成可版本化配置（条件、优先级、冲突策略）
最后把动作编排成可观测实例（可重试、可补偿、可追溯）

六、AI增强：当节点足够细，把“判断”交给模型

当流程节点足够细（输入输出字段明确、事件闭环完整）之后，AI才更容易从“概念加成”变成“可控产能”。原因很简单：模型擅长处理不确定性与语言/文档，但它需要清晰的上下文边界与可验证的结果反馈，而这恰好是工作流引擎做“拆解与标准化”后的产物。

1）AI最适合增强的货代自动化环节

单证理解与结构化：从托书/箱单/发票/提单草稿中抽取关键字段，自动回填运单与单证模板，并触发字段校验与缺失项清单
异常归因与处置建议：对“甩柜/爆舱/查验/延误/退关”等异常，基于历史相似单与当前上下文，给出处置步骤与需要通知的角色清单
风险与合规提示：对危险品、敏感品名、目的国特殊要求等，先提示风险点，再把审批或补资料动作串进编排
SLA预测与主动干预：不只在“超时后升级”，而是在“可能要超时”时提前触发换承运商/改航线/补人手等动作
财务对账辅助：对船司/车队账单与系统费用的差异项做自动解释（规则差异、汇率、计费单位、缺失里程碑），产出可审核的对账建议
面向操作的Copilot：在运单/任务界面侧边栏，用自然语言回答“这票当前卡在哪一步、下一步该谁做、需要哪些资料”

2）把AI接进工作流：三种更稳的产品形态

建议型：AI只输出建议与理由，人点确认后执行动作编排，适合异常处理、合规提示、对账建议
生成型：AI生成“结构化结果”（字段、分类、选项），再由规则与校验兜底，适合单证抽取、缺失项识别
代理型：AI驱动多步动作，但每步都有硬约束与可回滚，适合标准化客服回复、资料催补、外部系统工单创建

3）落地前置条件：先把“可用数据”补齐

事件与上下文统一：每个节点有清晰的事件类型、业务键（订单号/运单号/任务号）与标准payload
结果可验证：AI输出能被校验规则、字段约束、白名单/黑名单检查快速验证
反馈可闭环：把“是否采纳、是否成功、最终处理结果、耗时”回写到运行监控与日志中，成为持续迭代的数据

4）必要的护栏：让AI可控而不是“不可预测”

权限与数据隔离：按租户/角色控制可见字段，对外推送与模型调用都走脱敏与审计
成本与延迟策略：高频节点用规则/检索优先，AI只用于高价值、不确定、低频但高损的环节
人在回路与回滚：涉及费用生成、状态变更、对外通知等关键动作，默认需要确认或可一键撤销

七、结语：自动化不是“多一个功能”，而是“把系统做成操作的另一只手”

货代的数字化最终不是“让大家在系统里填更多表单”，而是让系统承担更多重复劳动、让流程变得可预期、让风险与成本能被提前拦截。

当规则、SLA、自动计费、Webhook与监控形成闭环，你会发现：

操作效率提升不是靠加班，而是靠“默认自动化”
客户体验提升不是靠嘴快，而是靠“状态主动交付”
利润提升不是靠运气，而是靠“漏项减少与成本可控”

而当节点拆解与数据闭环都成熟后，再引入AI去增强“理解、判断、建议与生成”，就能把系统从“流程执行器”升级为“人机协作的作业中枢”：让经验更快规模化，让异常处理更前置，让决策更可解释、更可追溯。

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抖音运营：从了解推流机制开始

铭航创想 — Wed, 21 Jan 2026 02:34:18 GMT

抖音2025年的推流逻辑已迎来颠覆性变革，平台算法从被动匹配升级为主动预测，账号等级取代粉丝量成为流量分配的核心指标。本文将深度拆解抖音全新的三层推流模型与SABC账号分级体系，并提供一套包含定位搭建、内容创作、冷启动运营在内的完整方法论，助你精准匹配平台规则，实现从200播放到500万流量的跃迁。

还在靠“发10条碰1条”的运气做抖音？看着别人一条视频狂揽500万播放，自己却卡在200-500的基础流量池动弹不得？别再埋头硬干了！2025年的抖音早就不是“努力就有回报”的战场，而是“看懂规则才能赢”的博弈场。

核心真相只有一个：抖音运营的本质，是让你的运营动作精准匹配平台推流逻辑。就像开车要顺着车道走，你逆着推流规则干，再使劲也只会原地打转。今天就用最通俗的语言，把2025年抖音推流逻辑拆透，再给你一套能直接落地的运营系统，让你从“猜流量”变成“算流量”。

先搞懂：抖音推流逻辑大升级，这些变化直接决定流量多少

很多人做抖音没流量，根源是用旧思路应对新规则。2025年抖音推流机制已从“猜你喜欢”升级为“算你喜欢”，核心变化就3个，看懂就能避开80%的坑。

1. 从“静态标签”到“行为预测”：系统比你更懂用户想要什么

以前大家死磕“打标签”，靠堆关键词求精准推流，但2025年这套玩法已失效——现在抖音算法能提前72小时精准预测用户需求，误差率不足3%，分发精准度提升40%。

比如用户搜过“成都火锅”、点赞过探店视频，系统会预判他周末可能想去吃，主动推送相关内容。对应的，算法核心考核KPI也变了：完播率退居二线，用户总停留时长才是王道。有探店博主测试，一条7分钟视频平均观看时长4分22秒，直接触发优质保护机制，斩获500万自然流量；反观15秒短平快视频，即便完播率100%，若用户看完就划走，也难进更大流量池。

2. 三层推流模型：冷启动、赛马、长尾爆发，每一关都有“通关密码”

抖音推流是分三层递进的“闯关游戏”，每关考核重点不同，闯过则流量加码，失败则直接停推。

第一层冷启动：新视频先获500-1000曝光试水，不看点赞评论，只考核GPM（千次曝光成交金额）、复购率、互动转化三个硬性指标，达标一个即可晋级。很多新号折戟于此，就是因为一上来发硬广，三项指标全不达标。

第二层赛马池：晋级后与同标签、同时段、同层级作品PK，核心权重明确：前3秒留存率40%、完播率40%、15秒互动密度20%。前3秒抓不住眼球就全白搭；视频中埋“你踩过这个坑吗”等提问引导互动，突围概率翻倍。

第三层长尾爆发：闯过赛马池的优质内容，将进入7天热推周期，流量持续攀升，生命周期拉长至7天。这就是部分视频前3天沉寂、第4天突然爆火的原因——它拿到了长尾推流资格。

3. 账号分级定生死：SABC四级体系，粉丝多不如等级高

别再纠结“粉丝少没流量”！2025年抖音核心看账号等级而非粉丝量，平台将账号分为S、A、B、C四级：S级享双倍流量、审核优先；A级正常推流；B级为多数人“卡点区”，基础流量仅200-500；C级直接限流。

升级关键清晰：连续30天内容质量分＞80%、铁粉占比≥20%。核心是少发硬广、多做高停留互动内容，通过粉丝群、专属福利提升粘性，让系统认定你是“优质创作者”。

再搭建：适配推流逻辑的运营系统，从0到1落地指南

搞懂推流逻辑后，即可搭建对应运营系统。这套系统核心分5个模块，精准对接推流关键节点，避免“瞎忙活”，实现流量稳步增长。

模块1：定位与账号搭建——给系统“打明牌”，快速锁定精准流量

运营第一步不是拍视频，而是让系统明确“你是谁、服务谁”。定位越清晰，流量匹配越精准，冷启动通过率越高。

用“三级标签法”锁定赛道：核心标签（50%）+辅助标签（30%）+潜力标签（20%）。以成都火锅探店为例，核心标签“成都火锅”高频出现在口播、字幕、画面；辅助标签“成都美食探店”引导用户评论区带词；潜力标签“火锅避坑”让系统匹配爆款流量。

账号搭建要“好记、好认、好懂”：名称=核心领域+细分场景（如“成都火锅哥（本地人带路）”）；头像是真人或领域标志元素；简介用“专注XX领域+提供XX价值+互动引导”公式；背景图补充核心成果（如“已测评50家成都火锅，粉丝折扣在群内”）。

小技巧：新号注册后养号3天，每天刷30分钟同赛道内容并互动，让系统认定你是精准垂直用户，后续推流更精准。

模块2：内容创作——抓牢推流关键，前15秒定生死

内容是运营核心，也是推流“硬通货”。2025年做内容的核心原则是“软文为王，钩子定生死”，硬广基本无效（纯带货账号除外）。

牢记“前15秒黄金公式”：3秒冲突+5秒提问+10秒福利。

如火锅探店：

3秒冲突（“90%的人点火锅都错了！”）
5秒提问（“你吃的是正宗牛油锅吗？”）
10秒福利（“3招辨别真假牛油锅，收藏备用！”）

可拉满前3秒留存率，助力闯过赛马池第一关。

优先选3类平台扶持的内容类型：

优质深度内容（如火锅测评专栏）；
真实生活记录（如“打卡成都老火锅”）；
创意融合商单（如探店时自然植入火锅底料）。

选题遵循“7:2:1原则”：70%实用型、20%痛点型、10%热点型。多关注同赛道中腰部账号爆款选题，换角度复刻（如别人拍探店vlog，你做食材测评），成功率更高。

模块3：发布与冷启动运营——抓准黄金时段，助力顺利晋级

视频拍得好，发布环节失误也会浪费流量。核心目标是帮视频顺利通过冷启动，拿到第一波精准流量。

发布时间选目标用户活跃时段（上班族晚间7-10点、宝妈上午10-12点/下午3-5点）；用巨量算数查热门词，填进标题和话题标签；本地赛道必加地理位置标签，获取更多本地流量。

冷启动关键动作：发布后30分钟内动员好友、老粉丝互动提升初始数据；新号前5条优先发7秒核心价值片段降低观看门槛；24小时内监控冷启动三项核心指标，数据不佳及时调整方向。

模块4：数据复盘与优化——跟着数据走，持续提升账号等级

抖音运营需靠数据持续优化，重点关注3类数据并对应调整：

第一类冷启动数据：前3秒留存率＜40%优化钩子，完播率低则缩短时长或调整节奏。

第二类是赛马池数据：如果互动率低（低于5%），说明内容的“互动点”不够，下次可以在视频里多埋提问，比如“你觉得这家火锅值得去吗？评论区说看法”，或者在评论区主动引导互动，比如回复用户评论时追问“你平时爱吃清汤锅还是红油锅？”。

第三类是账号等级数据：如果内容质量分低于80%，就减少硬广，提升内容清晰度和信息密度；如果铁粉占比低，就多做粉丝专属内容，比如“粉丝群专属火锅折扣”“直播时给粉丝答疑”，提升粉丝粘性。

小技巧：某条视频播放破5000时，及时做“爆款系列”（如续集、隐藏菜单），借爆款热度带动后续流量。

模块5：付费流与自然流协同——精准放大流量，突破层级瓶颈

账号等级达A级、自然流量稳定后，可用药费流放大效果。记住：付费流是“流量放大器”，需内容、人货场协调才能带动自然流；内容不佳，投流只会放大问题。

投放分三阶段：

冷启动阶段：小额多笔测试，定向达人相似人群、搜索关键词，找出高点击高转化组合；
学习阶段：均匀引流，保证密集成交（带货账号），实现协同增长；
控成本阶段：出价设为客单价1/3-1/4，预算300元起，避开竞价高峰提升ROI。

投放原则：新号优先投“点赞评论”打标签；投放30元（约1000播放量）即可判断作品好坏，投产不达标及时止损；结合搜索流量投放，实现“推荐+搜索”双增量。

最后避坑：6个运营雷区，踩一个就可能限流

运营中“踩坑限流”比没流量更可怕，这6个雷区必须避开：

内容劣质化（画质模糊、空洞）；
触碰版权红线（搬运、盗用素材）；
发布违规内容（低俗、虚假、暴力）；
营销过度（纯广告、强行植入）；
定位混乱（跨领域发内容）；
数据作弊（刷粉刷赞）。

这些行为轻则降权，重则封禁。

总结：2025做抖音，找对逻辑比瞎努力更重要

抖音运营不是“玄学”，而是“推流逻辑+运营动作”的精准匹配。2025年推流核心是“行为预测+账号分级+长尾爆发”，对应运营系统需做到“定位清晰、内容抓钩、冷启动精准、数据优化、付费协同”。

核心忠告：不要对抗算法，要与算法共舞。与其盲目拍视频碰运气，不如花时间搞懂规则，让每条视频精准踩中流量节点。抖音不奖励埋头苦干者，只奖励懂规则、找对方法的人。

现在就对照这套系统检查账号：定位清晰吗？内容前15秒有钩子吗？冷启动做对了吗？数据定期复盘了吗？解决好这些问题，流量自然会追着你跑。

专栏作家

铭航创想，微信公众号：minghang0205，人人都是产品经理专栏作家。12年运营推广和团队管理经验，擅长用户运营、渠道运营、活动运营、产品规划、新媒体运营。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议。

融资1500万美金，打造了一个AI HR通才，还专门搞了一个垂直模型

深思圈 — Wed, 21 Jan 2026 02:22:24 GMT

当HR行业深陷事务性工作的泥潭时，Wisq打造的AI专员Harper正在重新定义人力资源的服务模式。这款基于垂直模型HRLM的智能体不仅能以94%的准确率处理合规问答，更通过角色化设计将AI融入工作流，让HR从重复劳动中解放。本文深度解析其如何用1/60的成本实现专业级推理，开启‘AI优先却更人性化’的人力资源新范式。

你有没有想过，HR 这个行业可能正在经历一场彻底的革命？当其他行业还在讨论如何让 AI 更好地”辅助”工作时，有一家名为 Wisq 的公司已经创造出了世界上第一个专门为 HR 领域训练的大语言模型 HRLM，以及第一个真正意义上的 AI HR 专员 Harper。最近，他们刚刚完成了 1500 万美元的融资，准备加速推进他们所谓的”HR Agentic 时代”。这不是简单的工具升级，而是一次彻底的范式转变。

深入研究 Wisq 的做法后，发现他们正在重新定义对 HR 工作本质的理解：从传统的”处理事务”转向”解决问题”，从”响应需求”转向”预测并主动干预”，最重要的是，从”更多的自动化”转向”更多的人性化”。传统 HR 部门面临的问题其实很矛盾：一方面，他们被大量重复性、事务性工作淹没，没有时间专注于真正重要的战略性人力资源工作；另一方面，HR 工作又极其需要人性化的判断和情感智能，不能简单地用传统自动化工具替代。

Wisq 的解决方案展现出不同的思路，因为他们没有试图用通用 AI 工具来解决 HR 问题，而是专门为 HR 这个领域构建了一套完整的 AI 系统。从 Wisq CEO Jim Barnett 的话中，可以听到一个非常清晰的愿景：”HR 的未来不是聊天机器人，而是一个真正的同事。”我觉得这句话准确地描述了我们真正需要的 AI 伙伴关系模式。

为什么现在需要专门的 HR AI

很多企业在尝试用 ChatGPT 或 Claude 这样的通用 AI 工具来解决 HR 问题时，往往效果并不理想。原因很简单：HR 领域有着极其复杂的法规环境、政策要求和情境判断需求，而这些恰恰是通用 AI 模型的弱点。Wisq 团队在构建 HRLM 时总结了几个关键的时机因素。HR 决策往往需要同时解读联邦和州的重叠法规，同时还要考虑公司政策和先例。很容易遗漏关键细节或错误判断适用性。现有的大语言模型在这些高风险场景中并不可靠。通用 AI 模型虽然能力强大，但它们主要在数学、代码和一般网络内容上训练，并没有针对政策密集、合规敏感的领域如 HR 进行优化，因此在这类场景中的幻觉问题比能容忍的要严重得多。

成本和效率的平衡也是一个重要考量。像 OpenAI 的 o 系列推理模型这样的顶级模型确实能提供不错的结果，但成本和延迟使它们对企业级 HR 运营来说不切实际，甚至令人望而却步。一些大企业在尝试使用这些高端模型处理 HR 查询时，每月的 API 费用就高达数万美元，而响应时间经常需要几十秒甚至几分钟。这种体验对于需要快速响应员工需求的 HR 部门来说是不可接受的。改变的契机在于开源模型的成熟。开源模型与商业模型之间的差距已经显著缩小。通过正确的调优，开源模型现在可以以成本的一小部分提供接近的性能。根据斯坦福的一份报告，开放权重模型正在缩小与封闭模型的差距，在一年内将某些基准测试的性能差异从 8% 减少到仅 1.7%。

Wisq 采用的技术方法被称为”蒸馏”，这是一种让较大、更复杂的”教师”模型将知识传递给较小、更高效的”学生”模型的技术。更关键的是，他们开发了专有的”测试时计算算法”，可以优化模型实时推理的方式。研究表明，这种方法可以让较小的模型在某些任务上超越明显更大的模型。谷歌 DeepMind 的研究人员在 2024 年的一篇论文中写道：”在较小基础模型达到某种程度非平凡成功率的问题上，测试时计算可以用来超越 14 倍更大的模型。”使用他们的 Hurdle 基准作为标准，Wisq 训练 HRLM 像顶级模型一样推理，而不需要大量的数据收集和巨额的基础设施费用。最近的研究表明，”仅使用 1,000 个样本进行下一个标记预测训练，并通过一种简单的测试时技术（称为预算强制）控制思考持续时间，就能产生一个强大的推理模型，其性能随着更多测试时计算而扩展。”我认为这是一个强烈的信号，表明通过将智能微调与定制测试时计算算法配对，能够获得与更大（也更昂贵）模型相媲美的性能。

Harper：不只是工具，而是团队成员

当了解 Harper 这个 AI HR 专员时，她的定位非常打动人。Wisq 没有把她定义为一个”工具”或”助手”，而是明确地称她为”同事”和”团队成员”。这种定位背后体现的是对 AI-人类协作的深刻理解。Jim Barnett 在一次访谈中说：”希望 Harper 让人感觉平易近人。她不是人类，但她是一个数字队友，在未来，都将与人类和数字队友一起工作。”通过给 AI 一个名字和人格，Wisq 帮助组织让向 AI 的转变感觉更自然、更人性化。有两个主要原因让他们选择给 Harper 一个名字和形象：希望 Harper 变得平易近人，让人们把 Harper 当作队友来思考，因为她就是——她是一个 AI 队友；希望人们能够更容易地理解 Harper 能为他们做什么。相比于发送一长串功能列表，如果说”Harper 是一个 AI HR 专员”，人们就能立即理解 Harper 可以为他们做所有这些事情。

Harper 目前具备的能力令人印象深刻。她在员工启用方面具有技能，可以回答 80% 的 HR 信息请求。她可以指导团队如何发展和成长，处理各种情况。她能处理政策自动化和政策合规。当提到”政策自动化和政策合规”时，指的是考勤问题、请假申请、绩效改进计划等 HR 团队花费大量时间手动创建和重复操作的任务。Harper 可以自动化这些工作，把这些重复性任务从 HR 专员的工作清单中移除。她还可以增强项目，FICO 是 Wisq 的一个重要客户，他们使用 Harper 来增强绩效管理程序。当人们今天写评估时，Harper 与写评估的个人并肩坐着，帮助他们写出更好的绩效评估。另一个例子是，当人们写季度目标时，由于 FICO 恰好使用 SMART 目标方法来创建目标，Harper 实际上可以帮助人们写目标，然后在目标不够具体、没有时间限制或不可衡量的地方提出建议。

一个制造业客户的案例特别值得深入分析。这家大型制造公司告诉 Wisq，他们 85% 的 HR 专员时间都花在两个领域：考勤和安全。他们询问是否可以构建一个工作流程来自动化大量管理者的考勤问题。Wisq 实现了这一点，自动化了该工作流程。今天，管理者遇到考勤问题时会找 Wisq，Wisq 会引导他们完成该过程。发现的情况是，接近 50% 的情况下，Harper 可以直接帮助管理者自行解决问题，不需要 HR 干预。比如可能是某人第一次迟到，或者他们迟到了两次但从未有过任何口头警告或口头讨论。在大约一半的情况下，Harper 可以通过告诉他们还不需要任何 HR 纠正措施来处理，并指导管理者他们可以或需要做什么。但在另外 50% 的情况下，确实存在问题，需要某种形式的 HR 纠正措施。Harper 会带领管理者完成填写表格的过程，自动填充她能填充的内容，然后管理者将其提交给 HR 进行审查。这种方式保持了人类在关键决策环节的参与，同时将 80% 的考勤时间从他们的工作中移除，并且可以在员工关系团队可能无法工作的非工作时间处理这些问题。我认为这种”在工作流程中的智能辅助”正是 AI 应该发挥作用的方式。

HRLM：专为 HR 打造的推理引擎

Wisq 推出的 HRLM（HR Language Model）代表了垂直领域 AI 的巨大潜力。这不仅仅是在通用模型基础上做一些微调，而是从根本上重新思考了 HR 场景下的 AI 推理方式。他们创建的 Hurdle 基准测试系统特别值得关注，这是业界首个专门为测试和改进 HR 真实场景性能而设计的基准，特别是那些需要法规熟练度和情境判断的场景。基准测试是衡量和改进模型性能的方式，但现有的”推理”基准主要关注数学和编码。它们也为可验证任务提供基础——有明确正确答案的问题——这对于训练推理模型在特定领域表现良好至关重要。但现有基准并不反映 HR 的真实挑战。所以他们构建了 Hurdle，这是一个植根于 HR 特定任务的监管能力基准，如请假资格、工作场所住宿和政策解释。

Hurdle 1.0 专注于与联邦和州法规相关的 HR 问题。Hurdle 中的每个问题都反映了 SHRM 或 HRCI 等认证考试的格式，通过测试模型应用相关法律和政策的能力的场景。在 Hurdle 基准测试上，HRLM 的表现优于许多通用模型，能够以 1/60 的成本提供与领先推理大语言模型相当的准确性。他们评估了每个主要大语言模型，为了生成可信的结果，基准测试套件被设计为满足关键标准，包括有效性、复杂性和一致性。发现 HRLM 与那些大 100 多倍的模型性能相匹配，证明了通过正确的训练数据和测试时策略，不需要大规模基础设施就能达到最先进的结果。

从准确性角度来看，一个自然的问题是：这个模型在整体质量方面与高端模型相比如何？虽然一些模型在原始准确性方面可能略有优势，但 HRLM 在整体性能上超越了它们——在最重要的地方提供更快、更具成本效益和上下文感知的结果。实际上，这种权衡是值得的。虽然顶级商业模型的得分在 HRLM 性能的误差范围内，但由于其约 60 倍的高成本，它们是不切实际的。对于大多数 HR 工作流程，HRLM 提供了所需的精度，而没有高昂的价格标签或性能滞后。Wisq 在不断改进 HRLM。内部测试显示，HRLM 与 OpenAI、Anthropic 等公司的领先推理模型相当，在许多情况下，由于定制训练数据和测试时推理算法，更适合 HR 特定推理，这些算法管理模型如何高效和有效地”思考”并提供正确答案。我认为这种专业化的方法确保了 AI 不仅仅是通用智能的应用，而是真正理解 HR 领域特殊需求的专业工具。

重新定义 HR 服务模式

传统的 HR 服务模式存在根本性缺陷。大多数 HR 团队仍然依赖分层服务交付模式，但这种模式正在显露裂痕。Jim 在访谈中解释得很清楚：”问题是，金字塔往往是颠倒的。员工行为没有改变；工单仍然涌向 HR。零级任务被推到一级。那种传统模式效果不好。”这种观察击中了要害，因为它揭示了 HR 部门长期以来面临的核心困境。传统的四层服务模式理论上应该是这样的：零级应该是所有自助服务，通常是知识库或某种问答系统，应该处理员工的所有自助服务、较低级别的需求。一级是第一道防线，有人类 HR 专员或 HR 协调员回答通常是事务性的事情，但它们往往是相当重复的事情，如考勤问题、请假问题、绩效问题等。然后二级是专家，如薪酬、招聘、国际问题、税务问题，三级是更战略性的领域，比如 HR 业务伙伴会关注的领域。

但现实情况是，大部分 HR 专业人员的时间，特别是他们的 HR 专员、HR 协调员，实际上都花在了本应该是零级的工作上。员工行为没有改变，也许现在他们去工单系统，但工单系统所做的只是将相同数量的问题路由到 HR 团队。很多本应该是零级的工作都移到了一级。由于效率方面的所有问题，传统模式实际上效果不佳。AI 正在帮助改变这种状况。通过 Harper，Wisq 的 AI HR 专员，公司正在自动解决高达 80% 的员工请求。结果是：HR 团队压力减少，服务模式最终按预期方式运行。Wisq 对此有一个非常不同的观点，即今天这种情况如何改变，以及如何转变 HR 的运营方式并自动化大量 HR 服务交付。零级现在应该是 AI 驱动的自助服务，实际上现在可以使用 AI 回答 80% 的员工请求。一级也应该是 AI 优先的，不是仅有 AI，而是 AI 优先，现在可以在政策合规等方面消除 80% 或 90% 的工作。二级也应该是 AI 优先，三级应该是 AI 增强的。

这种变化也反映在员工对 AI 服务的接受度上。Jim 分享了一个令人印象深刻的数据：”实际上他们更信任 AI 来回答他们的问题，而不是信任人类。人们实际上害怕去找 HR 谈论很多话题，令人震惊的是，在某些领域，他们实际上更信任 AI 而不是人类。”这种现象背后的原因值得深思：员工可能担心向 HR 提问会影响他们的职业发展，或者担心被贴上”问题员工”的标签。AI 提供了一种安全、私密的咨询渠道，让员工可以自由地寻求帮助而不用担心后果。我觉得这种转变的意义远不止提高效率，它实际上是在重新定义 HR 专业人员的价值定位。当重复性、程序性的工作被自动化后，HR 专业人员可以真正专注于那些需要人类智慧、情感智能和战略思维的工作。

AI First 但更加人性化的未来

Wisq 提出的”AI First & Deeply Human”理念值得深思。这不是一个矛盾的概念，而是对未来工作方式的深刻洞察。当仔细分析 Harper 的工作方式时，发现她实际上是在创造更多有意义的人际连接空间，而不是减少这种连接。Jim 在访谈中说：”AI 应该处理机械化的工作，为有意义的人际连接创造更多空间。”这种理念在具体的应用场景中体现得非常明显。比如在绩效管理方面，有一个很好的例子：假设有人即将为某个员工写绩效评估，他们准备给那个员工一个”符合要求”的评级。但实际上 30 天前，这个人曾与 Harper 谈论过他们对这名员工的所有问题。当他们开始写绩效评估，给出”符合要求”评级时，Harper 会对他们说：”嘿，等一下。看到你计划给这个人’符合要求’的评级，但你是否忘记了 30 天前实际上有过一次对话，你表达了对这个人能否胜任工作的真正担忧？”这是 AI 可以开始在问题变成更大问题之前在上游解决问题的例子。

这种预防性干预代表了 HR AI 的一个重要发展方向。不仅仅是响应问题，而是主动识别和预防问题。这种能力要求 AI 系统具备深度的记忆和上下文理解能力，这正是 Wisq 在 HRLM 中重点开发的功能。文档并不是处理人员问题的细微差别和复杂性所需要的全部。HR 专业人员需要整合上下文、记忆、对话和工作历史。Wisq 的平台将这些对话元素与公司文档结合起来，提供即时、准确和一致的解决方案。这种综合性的记忆和上下文整合能力是传统 HR 系统无法提供的。在安全和合规方面，Wisq 的做法也令人印象深刻。他们的 AI 平台具有复杂的、可定制的防护栏，确保 HR 政策和流程得到精确遵循。Wisq 的防护栏与组织特定的 HR 框架和合规要求深度整合。这允许 HR 团队为 AI 交互定义细致的边界，同时保持与员工自然、上下文感知的对话。

当情况需要人类判断或专业知识时，Wisq 的智能分流系统会自动将案例升级给合适的 HR 团队成员。这种复杂的方法确保常规事务得到自主处理，而敏感或复杂的案例得到适当级别的人类关注，使 HR 团队能够更具战略性和效率地运营。这种设计体现了对人机协作深层次的理解：不是要用 AI 替代人类判断，而是要用 AI 增强人类的判断能力，让人类专业人员能够将注意力集中在最需要人类技能的地方。我认为从更深层次来说，这种模式正在重新定义”专业性”的含义：在 AI 时代，专业人员的价值不再是掌握大量程序性知识，而是拥有判断力、创造力和人际交往能力。

技术架构背后的深层思考

深入研究 Wisq 的技术架构后，发现他们的方法远比表面看起来更加复杂和深思熟虑。他们不仅仅是在做检索增强生成（RAG），而是构建了专有的推理和工作流引擎。检索增强生成（RAG）并不是 AI agent 的万能解决方案。即使是启用 RAG 的解决方案也会自由地产生幻觉。HR 的 AI agent 解决方案需要严谨性。即使是启用 RAG 的高级推理大语言模型也会误解 HR 文档的含义，并在这些防护栏之外产生幻觉，因此在压力测试时无法执行 HR 任务。通过 Wisq，即使是最复杂的问题也能快速轻松地处理。创建 HRLM 是对 HR 未来的承诺，一个 AI agent 快速、准确且有根据的未来。他们知道 HR 领导者很重要的是，他们的技术理解他们每天面对的细微差别和法规。这就是为什么 HRLM 具有领域意识且深度可信，因此 HR 领导者可以在重要时刻依赖它。

他们专有的方法结合了微调和对模型如何处理和输出答案的高级控制。这不仅仅是训练，而是编排。这就是使他们能够在大量、高风险的 HR 任务中提供智能、具有成本效益的结果的原因。Wisq 的解决方案将企业安全和可信度作为第一天就内置的核心要素。他们提供完全的可观察性，让团队对 Harper 的活动有完全的监督，实时洞察 HR 交互。可定制的防护栏确保 Harper 始终保持主题相关，并将敏感话题标记给 HR 进行审查。数据治理方面，客户数据安全存储，只有该公司可以访问，绝不会暴露给其他客户。角色和权限系统确保 Harper 遵守公司的政策和安全程序，具有特定的访问权限和权限设置。这种全面的安全架构反映了对企业级 AI 部署的深刻理解，认识到在 HR 这样的敏感领域，技术能力必须与严格的安全和合规要求相平衡。

从性能数据来看，结果令人印象深刻。对于拥有 10,000 名员工、HR 与员工比例为 1:100 的公司，Wisq 每年可节省 350 万美元的 HR 成本。Harper 能正确回答 94% 的 SHRM-CP 考试问题，比及格率高出 20-30 分，而且回答速度快 12 倍。Harper 被称为”像认证一样好”。Harper 的平均响应时间不到 8 秒，为企业提供近乎即时的服务。仅在政策管理方面，每个 HR 团队成员每月就能节省 35 小时以上的时间，通过 Harper 自动化政策合规任务。这些数字不仅仅是效率提升，更代表了 HR 工作方式的根本性转变。当 AI 能够处理大量程序性工作时，人类专业人员就能够专注于需要创造力、判断力和人际技能的工作。我认为这种变化正在重新定义 HR 专业人员的角色，从”政策执行者”转变为”人力资源战略家”。

变革的速度与必然性

当思考 Wisq 和 Harper 代表的趋势时，看到的不仅仅是 HR 行业的变化，而是整个知识工作的未来方向。Jim 在谈到变化速度时的一句话特别触动人：”这种趋势发生得比职业生涯中经历的任何趋势都要快得多。六个月前听到的反对意见正在消失，今天几乎所有 HR 团队都意识到这是一个必须做的事情——要么将 AI 引入团队和工作中，要么替代者会这样做。”这种紧迫感反映了一个更深层的现实：正处在工作方式的历史性转折点。但与以往的技术革命不同，这次的变化不是要取代人类，而是要增强人类的能力。Jim 说：”等待完美解决方案或更多明确性不是一个可行的策略。现在采取行动的 HR 领导者有机会塑造 AI 在其组织中的使用方式。这不是一种过时的趋势，它比职业生涯中见过的任何东西都发展得更快。你不能等找到’更好’的火车；你需要现在就上车。”

关于角色转变的问题，Jim 有很清晰的表述：”毫无疑问，角色将会转变——一些职责可能会被吸收，但其他职责会得到增强。AI 释放人们专注于创造性、以人为中心的战略工作，他们真正想做的事情。今天会出现无法想象的新角色。这对每个工作都是一个戏剧性的转变，不仅仅是 HR。”对未来 HR 组织的描述也很有启发性：”你将看到由数字和人类队友组成的团队，最有效的人类队友将是精通 AI 的。”这不是关于人类 vs AI 的竞争，而是关于人类 + AI 的协作。在这种协作中，AI 处理那些可以标准化、程序化的工作，而人类专注于需要创造力、情感智能和复杂判断的工作。Jim 进一步阐述：”我认为所有人都需要变得更加精通 AI 和更加技术化。不是高度技术化，因为模型正在快速改进。一年前，你必须在如何提示方面非常复杂，今天你可以对如何操作更加随意。但我看到一整代精通 AI 的 HR 人类队友，他们每天、每小时都在使用 AI。他们甚至不认为这与上一代不使用计算机有什么不同——他们不会感知 AI 与软件的不同，这只是他们所做的。”

入门级角色的变化也值得关注。Jim 的观点是：”入门级角色不会消失，那是下一代优秀 HR 领导者。只是他们将要做的事情将更具创造性、重复性更少、更具战略性。”这种观点提供了一个积极的、以人为中心的技术发展愿景。年轻的 HR 专业人员不需要担心被 AI 取代，而是需要学会与 AI 协作，利用 AI 处理程序性工作，自己专注于需要人类独特技能的领域。这种变化要求 HR 专业人员不断学习和适应，培养与 AI 协作的能力，就像过去几代人学会使用计算机和互联网一样。

在实际部署方面，Wisq 展现出对企业实际需求的深度理解。他们在向企业推广时强调的投资回报率非常具有说服力。现实是，对于那些掌握资金的人来说，他们实际上会为公司节省大量资金。许多客户在考虑引入 Harper 时，首先想到的是改善服务效果，即如何改善员工体验。但第二件事他们谈论的是如何提高效率。现实是，他们经常会查看今天空缺的 HR 专员职位，意识到如果他们有 10 个空缺的 HR 专员职位，他们可以减少其中的两个并完全支付系统费用。因此，从投资回报率的角度来看，Harper 这样的系统应该是对金融团队和执行团队相当容易的销售。在组织入职方面，团队今天知道如何使用 AI，大多数人都在使用 OpenAI、Claude、Gemini，它只是从 60%、70%、80% 到 95% 的所有员工的时间问题。因此，在使用 Harper 方面几乎没有提升成本——他们只需去他们目前工作的地方，无论是电子邮件、Teams 还是 Slack，都可以向 Harper 询问任何问题，Harper 将找出如何帮助他们。

AI 与人性化工作的平衡也是一个重要考量。当被问及如何避免过度自动化 HR 功能时，Jim 的回答很有见地：”如果我们将其去人性化，我们就过度自动化了。我认为我们可以自动化它，同时保持深度人性化。这是 Wisq 内部的座右铭之一——HR 应该始终深度人性化，但它也可以是自动化的。我们如何在这两者之间找到平衡？我们如何让人们能够将时间花在深度人性化的事情上——指导、咨询、支持、指导？这就是我们真正希望人类继续做的事情。”我觉得这种观点非常重要，因为它提供了一个清晰的指导原则：自动化应该服务于人性化，而不是取代人性化。

反馈和质量控制机制也展现了 Wisq 对企业级应用的深度考虑。他们以多种方式监控 Harper 的表现和结果。一种方式是系统指标或评估评分，监控 Harper 的相关性，以确保她以正确的方式回答问题，他们在数百个测试中运行这些测试，为每个公司确保准确性。公司衡量 Harper 质量的第二种方式是未升级或不导致工单的对话百分比，他们相信随着时间的推移，Harper 应该能够回答 80% 的员工问题或问题。第三件事是，与 Harper 的每次对话都有给出反馈的能力——赞成、反对或报告问题。因此，他们在产品中有广泛的报告。最后，公司给员工进行 NPS 调查，询问对 Harper 的满意度，到目前为止，分数都非常高。我认为这种多维度的质量监控体系确保了 AI 系统能够持续改进，同时保持高标准的服务质量。

对垂直 AI 未来的深层洞察

从更宏观的角度看，Wisq 的成功预示着垂直 AI 的兴起。与其试图用一个通用 AI 解决所有问题，不如为特定领域构建专门的 AI 系统。这种方法不仅在技术上更有效，也更符合实际业务需求。每个行业、每个职能领域都有其独特的知识体系、工作流程和判断标准，专门化的 AI 能够更好地理解和适应这些特殊性。HR 领域有着特殊的挑战：每个决定都关乎人的生活，错误的判断可能导致法律风险或员工关系问题。这种高风险性要求 AI 系统不仅要准确，还要能够解释其推理过程，并在不确定时寻求人类指导。

Wisq 在 HR 领域的成功验证了一个重要趋势：未来的 AI 发展将更多地朝着专业化、垂直化方向发展，而不是追求单一的”超级AI”。这种趋势的背后有着深层的技术和商业逻辑。技术上，专业化的 AI 能够在特定领域达到更高的准确性和可靠性，因为它们可以利用领域特定的知识和推理模式。商业上，专业化的 AI 能够更好地满足企业的实际需求，提供更加精准和有效的解决方案。

展望未来，我相信会看到更多像 HRLM 这样的垂直领域大语言模型出现。金融行业需要理解复杂金融法规和风险管理的 AI，法律行业需要能够解读法律条文和判例的 AI，医疗行业需要具备医学知识和诊断能力的 AI，教育行业需要理解学习理论和教学方法的 AI。每个专业领域都有其独特的知识结构、操作流程和判断标准，通用 AI 很难同时在所有这些领域都表现出色。

这种垂直化趋势还将推动 AI 技术架构的演进。传统的大而全的模型将逐渐让位于小而精的专业模型，这些专业模型不仅在性能上更优，在成本和部署方面也更有优势。Wisq 的 HRLM 就是这种趋势的早期典型代表：它虽然比通用模型小，但在 HR 特定任务上的表现却超过了那些大 100 倍的通用模型。

而这些专业 AI 的出现，将真正释放人类专业人员的创造潜力，让他们能够专注于那些最需要人类独特技能的工作。在 HR 领域，这意味着 HR 专业人员将从重复性的政策解读和流程执行中解放出来，转而专注于组织文化建设、人才发展策略、员工关怀和复杂的人际关系处理。我认为这种转变不仅提高了工作效率，更重要的是，它让专业工作重新回归到其本来的价值：运用人类的智慧、创造力和情感智能来解决复杂问题，创造更好的工作环境和人际关系。

Wisq 在 HR 领域的探索，可能只是这场更大变革的开始。当越来越多的垂直 AI 系统成熟并广泛应用时，我们将看到知识工作的根本性重构：人类专业人员与专业 AI 的深度协作将成为新的工作常态，而这种协作模式将释放出前所未有的创新潜力和生产力。这不是人类被机器取代的故事，而是人类与机器协作，共同创造更美好未来的故事。

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。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。

从“预测下一个字”到“预判下一秒”：世界模型如何重写 AI 产品法则？

火火 — Wed, 21 Jan 2026 02:15:28 GMT

大语言模型（LLM）的强大能力正在改变AI产品生态，但它无法理解物理世界的尴尬同样明显。当AI助手难以规划一个简单的书房布局时，我们意识到LLM本质上是'文本概率游戏'，缺乏对现实世界的理解和常识推理。这篇文章将揭示LLM的局限性，并探讨世界模型（World Model）如何为AI装上'轮子和引擎'，从'概率鹦鹉'进化成'具身智能体'，真正理解物理世界的运行规律。

1.LLM的辉煌与困境：一个“能言善辩的灯下黑”

最近一直在琢磨一件事，我们这些做AI产品的，是不是有点被LLM（大语言模型）的强大给“惯坏了”

你看现在，随便一个想法，不管是写个营销文案，还是做个代码草稿，甚至是规划一次旅行，我们第一反应就是打开一个对话框，把需求扔给AI。它也确实给力，几秒钟就能吐出看起来头头是道、文采飞扬的文字。这种体验的顺滑，让很多人，包括我自己，一度觉得通用人工智能的曙光就在眼前

可辉煌之下，总有些藏不住的尴尬。前阵子我搬家，想让一个AI助手帮我规划一下新书房的布局。我把房间的尺寸、家具的列表、甚至画了草图都告诉了它。我期待它能给我一些类似“把书桌放在窗边，因为光线好，但要留出90厘米的通道方便椅子拉开”这样的具体建议。结果呢，它给我写了一篇关于“如何打造高效学习空间”的优美散文，充满了各种抽象的原则，什么“动静分离”、“光线充足”，就是没有一句能直接用上的话。它根本不理解“椅子拉开需要空间”这个简单的物理常识

那一刻我突然意识到，我们手里的这些AI，像一个博览群书但双目失明的智者。它能引经据典，能模仿任何一种语气和你聊天，能把全世界的文本信息融会贯通。它是一个顶级的“文本处理大师”，但在物理世界面前，它是个不折不扣的“灯下黑”

它不知道杯子掉地上会碎，不知道推一个物体需要力，不知道在拥挤的房间里移动需要侧身。它所做的一切，本质上都是基于海量文本数据训练出来的概率游戏——预测下一个最可能出现的词。这种模式决定了它只能在符号世界里打转，一旦遇到需要理解真实世界因果、空间和物理规律的场景，就立刻显得手足无措

这不只是我个人的感受。图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）就曾直言不讳地指出了LLM的几大短板，其中最致命的一条就是缺乏对物理世界的理解和常识推理能力。他认为，仅仅依赖文本数据，永远无法让AI获得真正的智能，因为人类智能的根基，恰恰是通过与物理世界的互动建立起来的

作为一个AI产品人，这种“能力天花板”带来的用户体验割裂感，让我感到焦虑。我们一方面向用户描绘着AI无所不能的未来，另一方面却在很多现实场景中提供着“答非所问”的服务。当用户想让机器人帮他从冰箱里拿一瓶可乐时，AI却只能生成一段关于“如何拿可乐”的文字描述。这种感觉，就像你拥有一个全世界最聪明的导航仪，但它却装在一辆没有轮子的车上

这种困境，逼着我们去寻找下一个破局点。我们需要的不再是一个更会“说”的AI，而是一个能“看”、能“懂”、能“预判”的AI。一个能理解现实世界运行规律的AI。这，也正是“世界模型”这个概念被推上风口浪尖的原因。它或许就是为我们这辆华丽的AI跑车，装上轮子和引擎的关键所在

2.何为世界模型？——超越“文本概率游戏”的认知内核

聊到“世界模型”（World Model），很多人第一反应可能是“又一个技术新词”，或者觉得它只是LLM的某个升级版。一开始我也是这么想的，但深入了解后发现，这完全是两码事。如果说LLM是在学习人类语言的“语法”，那世界模型就是在学习宇宙万物的“物理”

它不是对LLM的简单替代，而是为当下的AI系统填补了一项致命的“先天缺陷”—— 对物理和因果世界的理解力

那么，到底什么是世界模型？

用一个不那么严谨但好理解的比喻：世界模型是AI在自己“脑中”构建的一个关于现实世界的内部模拟器，一个可以运行和推演的数字化动态孪生。就像我们在脑子里可以想象一个球从桌上滚落的轨迹和结果一样，AI通过世界模型，也拥有了这种在内部进行“沙盘推演”的能力

LLM的核心产品能力是“预测下一个token”，它关心的是文本序列的连贯性。而世界模型的核心产品能力，则是“预测下一个状态” 。它关心的是在当前状态下，施加某个动作后，世界会变成什么样子。这个“状态”可以是视频的下一帧画面，可以是机器人的下一个姿态，也可以是虚拟环境里的下一个场景

这种能力的转变，意味着AI产品逻辑的根本性变化。我们可以从几个核心特征来看世界模型对产品的意义

物理与几何一致性

这一点是世界模型与LLM最本质的区别。LLM生成的文本可以天马行空，因为它不受物理规律的约束。它可以写出“太阳从西边升起”的诗句，只要语料库里有类似的表达。但世界模型不行。它的内部模拟器必须遵循基本的物理和几何规律。一个在世界模型中生成的虚拟人，不能穿墙而过；一个被模拟的物体，必须符合重力、摩擦力和碰撞逻辑

这对产品意味着什么？意味着产品的决策将基于现实规律，而非文本幻想。一个搭载了世界模型的扫地机器人，在规划路径时，会“预见到”撞上桌子腿的后果，从而提前规避，而不是等到传感器检测到碰撞后再做出反应。一个AR应用，可以让你放置的虚拟家具“真实”地与房间互动，比如被桌子遮挡，或者从沙发上滑落。这种基于物理一致性的交互，才能带来真正的沉浸感和可靠性

多模态信息融合

人类理解世界，靠的从来不是单一的感官。我们是同时通过视觉、听觉、触觉等多种信息来构建对环境的认知的。LLM主要处理的是文本这一单一模态，即便后来的多模态大模型，也更多是建立不同模态之间的“翻译”和“映射”关系，比如看图说话

世界模型则不同，它的目标是像人类一样综合视觉、语言、传感器等多种信息进行统一的认知和建模。它接收一段视频，不仅仅是识别出里面有什么物体，更是要理解这些物体之间的动态关系、物理属性和时序变化。它听到一句话“把桌上的红苹果递给我”，需要将语言指令与视觉中苹果的位置、颜色、以及机械臂需要执行的动作序列关联起来

对于产品而言，这意味着AI终于能从一个“信息处理器”变成一个“环境感知者”。未来的AI产品，它的输入不再是孤立的文本或图片，而是一个持续的、多模态的数据流。它能像我们一样，一边听着指令，一边看着环境，一边规划着自己的动作。这种融合认知的能力，是实现复杂任务的基础

预测与规划的自主性

这是世界模型最令人兴奋的一点。因为它有一个内部模拟器，所以它可以在采取实际行动之前，在“脑中”预演不同行动可能带来的后果，然后选择最优的方案。这就是预测与规划的自主性

想象一个在仓库里分拣货物的机器人。传统的机器人可能需要人类编写详尽的规则，或者通过大量的试错学习来掌握抓取不同形状的包裹。而一个拥有世界模型的机器人，可以在看到一个新包裹时，先在内部模拟器中尝试几种不同的抓取姿势，“感受”一下哪种最稳固，然后再执行。这种“思考后行动”的模式，极大地提升了AI的适应性和效率

这种自主性，标志着AI产品从“被动响应”迈向“主动预判”的范式转移。产品不再是一个只能回答问题的工具，而是一个能够设定目标、分析环境、预判风险、并自主规划路径的智能体。这不仅仅是技术的一次升级，更是AI产品哲学的一次深刻变革

3.新旧范式对比：从“概率鹦鹉”到“具身智能体”

每次技术浪潮的更迭，都会带来产品范式的巨大转变。从PC互联网到移动互联网是这样，从传统软件到SaaS也是这样。现在，从LLM到世界模型，我们正站在又一个范式转移的门槛上。这种转变不是细枝末节的优化，而是从核心目标到产品形态的全面重塑

把这两种范式放在一起对比，能更清晰地看到未来的轮廓。我不想用复杂的表格，那样太死板了，我们就像聊天一样，从几个维度来看看它们到底有什么不一样

核心目标：语义关联 vs. 环境理解与状态预测

LLM主导的旧范式，它的核心目标是建立语义关联。你给它一个词，它能找到最可能跟在后面的词；你给它一个问题，它能找到语义上最相关的答案。它追求的是“听起来对”，是语言上的流畅和逻辑上的自洽。它像一只学识渊博的“概率鹦鹉”，能惟妙惟肖地模仿人类的语言模式，但并不真正理解语言背后的世界

而世界模型引领的新范式，核心目标是环境理解与状态预测。它不关心文本本身，它关心文本所描述的那个世界。它的目标是构建一个与现实世界尽可能一致的内部模型，并用这个模型去推演未来。它追求的是“实际上对”，是物理上的真实和因果上的可靠。它不再是鹦鹉，而是一个初具雏形的“具身智能体”，开始用自己的“感官”和“大脑”去理解这个世界

这里有一个很关键的点，就是相关性不等于因果性。LLM非常擅长发现相关性，比如“闪电”和“雷声”在文本中经常一起出现。但它不知道是闪电导致了雷声。而世界模型追求的，恰恰是这种因果推理和常识理解。它需要知道，如果你推倒第一块多米诺骨牌，后面的骨牌会依次倒下。这种对因果的把握，是构建可靠、安全、可信产品的基石

交互方式：文本/语音对话 vs. 多模态感知-模拟-行动闭环

在旧范式下，我们与AI的交互主要是通过文本或语音对话。我们提出请求，AI给出回应。这是一个线性的、一问一答式的过程。交互的界面通常是一个聊天框，我们是主动方，AI是被动方

新范式则完全不同，它的交互方式是一个多模态的“感知-模拟-行动”闭环。AI通过摄像头、麦克风、传感器等“感知”环境；在内部的世界模型中“模拟”各种可能性并做出决策；最后通过机械臂、轮子或在虚拟世界中的化身来“行动”。行动的结果又会改变环境，成为新一轮“感知”的输入。这是一个持续不断的、与环境动态耦合的循环

这种交互方式下，产品经理设计的就不再是一个简单的UI界面，而是一个智能体的“认知-行为”循环。我们考虑的不再是“按钮应该放在哪里”，而是“智能体在面对未知环境时，应该优先探索还是优先执行任务”

产品形态：聊天机器人、写作助手 vs. 自动驾驶系统、通用机器人

产品形态的差异是最直观的。LLM范式催生了大量的聊天机器人、写作助手、知识问答、代码生成等应用。这些产品的共性是，它们都以信息处理和内容生成为核心，本质上是人类脑力劳动的“效率工具”。它们极大地提升了我们在数字世界的工作效率

而世界模型范式，则指向了那些需要与物理世界或复杂虚拟世界深度交互的产品形态。比如高阶自动驾驶系统、能够处理家务的通用机器人、工业领域的协作机器人，以及沉浸式的可交互内容生成平台。这些产品不再仅仅是工具，它们更像是能够独立在现实或虚拟世界中完成复杂任务的智能伙伴。它们的目标是延伸我们的“体力”，解放我们的“身体”

价值定位：信息处理工具 vs. 现实世界的问题解决者

最后，我们来看看价值定位。旧范式的价值在于信息处理与生成的效率。它帮助我们更快地写邮件、更快地查资料、更快地写代码。它解决的是信息过载和知识创作的难题，其商业模式也多围绕着订阅、API调用等展开

新范式的价值则在于在现实或虚拟世界中解决实际问题。它能帮你安全地从A点开车到B点，能帮你打扫房间，能在危险环境中替代人类工作。它的价值直接与它完成任务的质量、效率和可靠性挂钩。其商业模式可能会更加多样，可能是硬件销售，也可能是按任务效果付费的服务（Robot as a Service）

从“概率鹦鹉”到“具身智能体”，这不仅仅是技术的演进，更是AI产品使命的升华。我们正在从创造“聪明的工具”走向创造“能干的伙伴”。这个过程充满了挑战，但也蕴藏着定义下一个时代的巨大机遇

4.新范式下的产品机会图谱

作为一个产品人，最关心的永远是“这东西能用来做什么”。聊了这么多理论，是时候把目光投向具体的场景和落地了。世界模型这个新范式，到底会催生出哪些令人兴奋的新产品赛道？我试着画一幅未来的产品机会图谱，当然，这只是基于当前信息的一些畅想

革命性的具身智能产品

这可能是大家最期待，也是最具颠覆性的领域。我们说的不再是那种只能在平地上扫扫地的机器人，而是真正的家用机器人和工业协作机器人

想象一下，一个家用机器人，它能通过摄像头观察你的日常生活。它看到你每天早上都喝咖啡，于是它学会了操作咖啡机。它看到你把脏衣服扔进洗衣篮，于是它学会了启动洗衣机。这一切不是靠你一句句地编程或下指令，而是通过它内部的世界模型，通过观察和模拟来学习技能。它在“脑中”模拟了上千次拿起杯子的动作，才在现实中稳稳地把水递给你。这种学习方式，将大幅降低对海量真实世界训练数据的需求和昂贵的试错成本

在工业领域，协作机器人将不再需要工程师进行复杂的编程和调试。工人可以直接“演示”一遍操作流程，机器人通过观察，在自己的世界模型中理解任务的因果逻辑，然后就能自主重复并优化这个流程。这对于那些需要高度灵活性和定制化的小批量生产场景，将是革命性的改变。一些前沿的机器人公司，已经在朝着这个方向努力了

高阶自动驾驶系统

自动驾驶是世界模型最直接、也可能是最早实现大规模商业化的应用之一。目前的自动驾驶系统，很大程度上还是基于规则和感知的“响应式”系统。它看到障碍物就刹车，看到红灯就停止。这种模式在处理复杂、动态的城市交通时，常常显得力不从心

世界模型将把自动驾驶从“规则响应”升级为“场景预判与博弈”。一个搭载了强大世界模型的自动驾驶系统，能像一个经验丰富的老司机一样，理解行人的意图、预判其他车辆的行为。它看到路边有个小孩在拍皮球，它的世界模型会立刻推演出“球可能会滚到马路上，小孩可能会追出来”的潜在风险，从而提前减速，而不是等到小孩冲出来再紧急刹车。它在路口与另一辆车相遇时，能通过对方微小的速度和角度变化，来“博弈”和判断对方的意图，是想抢行还是会让行

这种基于深度场景理解和预测能力的驾驶决策，才是实现真正安全的L4/L5级自动驾驶的关键。它解决的是自动驾驶中最困难的“corner case”，那些无法用规则穷举的、需要社会常识和博弈论才能解决的问题

下一代内容与交互平台

这个方向同样让人激动。世界模型将彻底改变我们创造和体验内容的方式。目前的游戏、影视、社交平台，我们体验的都是预先制作好的内容。世界的边界是固定的，故事的走向是有限的

而基于世界模型，我们可以构建实时生成、可无限探索的3D虚拟世界。想象一个游戏，你走进一个从未有人去过的山洞，里面的场景、怪物、谜题都是AI根据物理和生态逻辑实时为你生成的。你对游戏里的NPC说一句“我们去寻找传说中的那把剑吧”，NPC能够理解你的意图，并与你一起规划路线、应对突发状况。整个世界的演化是动态的、不可预测的

最近一些令人惊艳的技术演示，比如能从文本生成可玩小游戏的Genie，或者能够生成超长、逻辑一致视频的模型，都预示着这个方向的巨大潜力。用户的体验将从“观看预制内容”变为“实时创造并沉浸于动态世界”。这将彻底重写游戏、影视、虚拟社交等行业的产品开发模式和商业模式

强大的科研与仿真工具

最后，还有一个看似离我们生活较远，但意义极其重大的领域——科学研究。在很多前沿科学领域，比如材料科学、生物制药、气候变化等，进行真实实验的成本极高、周期极长

世界模型可以为这些领域提供高保真、可扩展的虚拟实验环境。科学家可以在AI构建的模拟世界中，测试新材料的特性，观察新药物分子与蛋白质的相互作用，或者推演不同碳排放政策对未来气候的影响。这种虚拟仿真不仅速度快、成本低，而且可以探索真实世界中难以实现的极端条件

这相当于为科学家提供了一个可以“快进”和“存档/读档”的宇宙。这将极大地加速科学发现和技术研发的进程，其长期价值不可估量

当然，这些都还只是冰山一角。世界模型带来的可能性，远不止于此。作为产品人，我们需要做的，就是保持敏锐，去发现那些最能发挥其“理解世界、预测未来”核心价值的场景，并勇敢地去探索和定义它们

5.产品化之路：跨越“概念”与“可用”之间的鸿沟

畅想未来总是令人心潮澎湃，但作为产品经理，我们必须在仰望星空的同时，脚踏实地。将一个前沿的技术概念，转化为一个可靠、好用、能被市场接受的产品，中间有一条巨大的鸿沟。世界模型的产品化之路，同样充满了挑战

理性地分析这些挑战，不是为了泼冷水，而是为了更清晰地看清前方的道路和可能的障碍

技术瓶颈：真实性与实时性的两难

这是最核心的技术难题。世界模型的效果，直接取决于其内部模拟器的质量。有两个关键指标：物理真实性和实时预测效率

如何保证模拟的物理真实性？这是一个巨大的挑战。我们都知道，AI会产生“幻觉”。LLM的幻觉是编造事实，而世界模型的幻觉可能就是“反物理”了。比如模拟一个物体掉落时，它突然悬浮在空中，或者穿过了地面。这种错误在产品中是致命的。一个家用机器人如果对重力有“幻觉”，那它端来的水杯可能永远也到不了你手上。要解决这个问题，需要模型对世界规律有更深层次的、结构化的理解，而不仅仅是基于像素的模式匹配

另一个难题是如何实现高效的实时预测。一个自动驾驶系统，需要在毫秒级的时间内预判周围车辆和行人的动向；一个交互式虚拟世界，需要对用户的每一个动作做出即时反馈。而运行一个高保真的世界模型，需要极其庞大的计算量。目前的很多模型，比如一些视频生成模型，生成一秒钟的视频可能需要几十秒甚至几分钟。这种延迟在产品交互中是无法接受的。如何在保证真实性的前提下，极大地优化模型的推理速度，是决定世界模型能否“可用”的关键。这可能需要从模型架构、硬件加速等多个层面进行系统性的优化

数据与算力：昂贵的“燃料”和“引擎”

AI产品人都知道，数据和算力是模型的两大基石。对于世界模型而言，这个挑战被放大了好几个数量级

世界模型需要的是高质量、多模态、精确对齐的时序数据。什么意思呢？它需要的不是零散的图片和文字，而是连续的视频流，并且视频中的每一帧都要和机器人的动作指令、传感器的读数、环境的声音等信息在时间上精确对应。获取这样的数据，成本极高。要么需要搭建复杂的采集设备，在真实世界中大量录制；要么需要构建逼真的模拟器来生成合成数据。无论哪种方式，都是一个巨大的工程

算力就更不用说了。训练一个能理解复杂物理世界的世界模型，其所需的计算资源，可能远超目前任何一个LLM。而将这样的模型部署到终端产品上，比如一个机器人或者一辆车里，对芯片的性能和功耗也是极大的考验。如何平衡极致的算力需求与产品的成本、功耗限制，将是所有想进入这个赛道的产品和公司必须面对的现实问题

评估体系：如何衡量“理解”的深度

我们怎么知道一个产品是好是坏？我们需要一套评估标准。对于LLM，我们有各种各样的Benchmark，比如测试它的语言理解、代码生成、知识问答能力。这些标准虽然不完美，但至少提供了一个可量化的参考

但对于世界模型，我们如何建立一套有效的评估体系？我们不能再用“文本流畅度”或者“画面逼真度”来衡量它了。我们需要评估的是一些更深层次、更抽象的能力，比如“对世界理解的深度”和“规划的可靠性”。怎么量化一个模型对“因果关系”的理解程度？怎么评估它在面对一个全新场景时，做出合理预判的概率？这套全新的评估标准，目前还非常不成熟，需要学术界和工业界共同探索。没有好的评估体系，我们的产品迭代就会像在黑暗中摸索，不知道方向对不对

路径展望：混合架构的务实选择

面对这么多挑战，是不是意味着世界模型的产品化还遥遥无期？我觉得也未必。技术的发展往往不是一蹴而就的

一个比较务实的演进路径是，在短期内， “世界模型 + LLM”的混合架构将成为主流的产品形态。在这种架构中，LLM和世界模型各司其职，形成互补

LLM发挥它强大的语言理解和高层规划能力，扮演“大脑”的角色。它负责理解用户的意图，将复杂的任务分解成一个个具体的步骤。比如用户说“帮我整理一下客厅”，LLM会将这个模糊的指令分解为“识别地上的杂物”、“将书放回书架”、“把抱枕摆好”等子任务

世界模型则扮演“小脑”和“肢体”的角色，负责底层的模拟和具身控制。它接收到LLM传来的子任务，比如“拿起地上的书”，然后利用它的内部模拟器，规划出具体的抓取动作、路径和力度，并控制机械臂去执行。一些前沿的研究，比如PaLM-E，就已经在探索这种融合架构了

这种混合架构，既利用了LLM的通用智能，又借助了世界模型对物理世界的理解，是一种聪明的“折中”方案。它可能是我们从今天的“聊天机器人”走向明天的“通用机器人”的，最坚实的一座桥梁

6.回归本质：AI产品的终极使命是“理解并作用于世界”

写到最后，我想跳出具体的模型和技术，回到一个更本质的问题：我们做AI产品，到底为了什么

过去几年，我们被LLM的浪潮推着走，产品的核心似乎变成了追求更强的语言能力，更大的参数规模，更丰富的知识库。我们沉迷于让AI变得更会“说”，以至于有时会忘记，智能的最终目的，并不仅仅是交流，而是与环境进行有效、安全的交互

世界模型的出现，像一声及时的提醒，让我们重新审视AI产品的终极使命—— 理解并作用于世界

它让我们看到，下一代AI产品的竞争力，将不再仅仅取决于它的模型参数有多大，它的语料库有多广。更关键的是，取决于它的“世界模型”的深度、精度与泛化能力。一个AI对物理世界理解得越深刻，它能完成的任务就越复杂，它为用户创造的价值就越大

这对于我们AI产品经理而言，意味着一次深刻的思维转变

我们的需求分析，要从仅仅关注“用户说了什么”，深入到“用户所处的物理情境和他的潜在意图” 。当用户说“我冷了”，我们不能只让AI回答“请注意保暖”，而是要思考，AI是否能感知到房间的温度，并自主地去关闭窗户或调高空调温度

我们的产品设计，要从设计“功能流程”，转变为“为智能体构建认知与行动的框架” 。我们设计的不再是一个个孤立的功能点，而是一个智能体感知世界、理解世界、并与世界互动的完整闭环。我们要思考的，是如何让这个智能体更安全、更高效、更自主地学习和成长

从“预测下一个字”到“预判下一秒”，这不仅仅是技术路线的演进，更是AI产品哲学的一次回归。它让我们从符号的海洋中抬起头，重新看到了那个充满因果、规律和无限可能的真实世界

这条路无疑是艰难的，充满了未知和挑战。但它指向的方向，是通往通用人工智能（AGI）的正确方向。而世界模型，或许就是我们手中，那把打开这扇终极大门的关键钥匙

本文由 @火火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

涨薪 30%！转型 AI 产品经理的正确方法，0经验直接复制！

起点课堂 — Wed, 21 Jan 2026 02:12:43 GMT

AI时代，AI产品经理成为科技行业的香饽饽。很多人想转型AI产品经理，但都纠结于：AI产品经理技术要求那么高，适合自己吗？没有AI产品经验面试能过吗？那么，AI产品经理究竟是做什么的？转型要做哪些准备？本文将为你一一解答。

AI产品经理刚火那会儿，刚做产品1年的月月就规划了自己的转型计划，然后用3个月时间成功更换赛道，转战AI产品经理，涨薪30%。

问及她有什么上岸秘诀？她也复盘总结了3个踩坑经验和正确路径，今天分享出来，希望对你有帮助。

转型AI产品经理第一坑：学习误区

错误思路：一开始觉得AI产品经理很厉害，肯定是即要懂算法、也要懂编程。

担心自己没有技术背景会做不来，于是买了一堆编程书和视频课，看的一知半解。即便死记硬背技术专业名词，也心里没底不敢面试。

正确路径：

明确转型目标：首先，要清楚你适合做哪一类AI产品经理？如图，大家现在说的AI产品经理有3类：专业型AI产品经理、应用型AI产品经理、工具型AI产品经理。

第一类有较高的技术和学历要求，有技术背景的友友可以冲，普通职场人更适合以应用型AI产品经理为转型目标。

理清目标岗位能力要求：明确转型目标之后，再详拆应用型AI产品经理能力要求。这类产品经理核心聚焦在算法的应用场景、技术的能力边界。需要了解大模型框架原理，但不需要深耕算法细节。

如：如何主导落地1个AI产品项目？

如何用AI解决xxx行业的xxx业务痛点？

如果你没有技术背景，学历也不算顶尖，经验也有限，想抓住AI机会，但不清楚自己适合做哪类AI产品经理？

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转型AI产品经理第二坑：简历误区

错误思路：没有AI项目经历，也不清楚AI项目到底长啥样，也就不知道如何写简历。或者网上找了AI产品经理简历模板参考修改措辞，结果一眼穿帮，收不到面试邀约。这些坑你是不是正在踩？

正确路径：

简历关键词：HR只有10秒看简历，一定要写AI强相关关键词，如“Ai产品经理、AIGC技术及应用、0-1的AI产品项目全流程管理经验。
项目积累：上手1-3个AI相关项目，掌握AI如何解决业务痛点场景的基本流程。
项目描述：不要强调自己怎么用coze工具搭建智能体，而是从产品定位出发，基于业务场景阐明产品设计/优化思路，如何应用新技术，优化了哪些体验，挖掘了哪些新场景。

总而言之，要凸显产品经理9大核心技能，和完整的产品建设流程方法论。

转型AI产品经理第三坑：面试误区

错误思路：JD不太匹配不敢投，经验要求高不敢投。面试官问什么说什么，没理解问题也不敢反问确认，自己一顿胡诌，结果凉凉了。

正确路径：

感兴趣就去试试，JD不清晰说明面试官可能也不是很懂，即便不过也没什么损失。

说完项目可以主动提出项目遇到的问题难点，以及你如何解决，积极突出个人优势，突出优势。

如果以上3点你都能做到，那你的转型规划基本就成功了一大半。那么恭喜你！有机会抓住AI时代新机遇，成为时代需要的AI产品经理！

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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！

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小红书神帖：阵痛远比一次流量狂欢珍贵

传媒1号 — Tue, 20 Jan 2026 03:28:50 GMT

当小红书博主'云吃吃'以'入赘询价'的社会实验引爆全网，24小时内创下数千万级曝光，这场看似荒诞的婚恋讨论实则揭示了内容平台的流量新逻辑。本文深度解析这场'泼天流量'背后的三重密码，探讨现象级内容如何从'信息堆砌'升级为'情绪共振'的艺术。

小红书开年第一神帖，不是时尚美妆，不是美食探店，不是生活百科，而是一次带着社会性实验性质的讨论。

这场「网络海啸」始于一位名为「云吃吃」的博主发布了一篇「求助帖」。帖子采用小红书最常见的「条件罗列+提问」形式，抛出「优质男性入赘」的价值叩问：独生子，省城三甲医院在编人员，经济独立、圈子干净、家庭无负担、有车、即将买房等条件，并发文：「想让他入赘跟我结婚，得多少钱？」

评论区瞬间点燃，口吻带着攻击性，戏谑纷纷：「你有过亿资产么？」「可有个省长父亲？」等言论铺天盖地，成为实时话题中心。

而后博主二编「自我性转」，表示「想看看如果自己性转会得到什么样的择偶条件」，至此，艺术已成，堪比「打脸现场」，评论区再度爆发狂欢，婚恋双标集中暴露。

不到24小时，这则帖子以指数级增长，攀升至数千万级别，据称为小红书历史增速最快的单条内容，站内搜索「入赘」「云吃吃」等关键词量暴涨，衍生出数十个关联话题。

而后，原帖删除或隐藏，舆论转向平台管控争议的同时，讨论也已经蔓延至全网，从请君入瓮到绝地反杀，这几乎可以算是2026年第一场互联网狂欢，其极致反差的内容设计、精准的社会情绪捕捉，魔幻地完成了从「一则帖子」到「一个时代注脚」的跃迁。

01 浪千层的泼天流量

百万点赞，亿次浏览，区别于小红书社区常见的主题，这个「泼天流量」是如何产生的？又为什么会降临小红书？经由议题设置进行分析，或许能够更清晰地看到爆炸式传播的钩子，为争夺流量的战役提供养料。

表层来看，「云吃吃」的帖子从内容、设置到反转，都拥有极强的「病毒式文本」特点。

帖子本身文字内容精炼、直白、矛盾鲜明、口吻挑衅，开篇采用符合小红书传播习惯的「条件罗列」，留白制造开放性「漏洞」，为反转埋下伏笔，求助式的「入赘询价」，则与内容本身形成「形式常规+内核骇人」的反差。鲜明的「病毒式文本」特点，制造了强烈的认知冲击和分享冲动，为其成为高传播力的「社交货币」添一把火。

中层来看，议题的「可辩论性」在评论区激起千层浪。

帖子没有停留在个人倾诉之中，而是设计了一个非黑即白的价值选择题，迫使参与者「选边站队」，而身份的可代入性，又让宏观的社会矛盾，转化为了极微观的个人境遇表达。从上万条评论可以看到许多人「如果是我」的假设。这种普遍的自我评估冲动，驱动了分享与讨论，也自然为帖子的流量再添热度。

而对于一个议题讨论的爬坡曲线而言，这则帖子的高明之处还在于关键节点的引爆——一次性别反转，使得原本渐趋降温的评论区再度火热。而当这一议题被转发至抖音、知乎、B站等其他平台时，破圈与多平台产生共鸣。不同平台用户基于自身语境进行二次加工，至此传播呈指数级裂变，个人调侃升级为社会议题。

深层来看，「云吃吃」的帖子像一根探针，同时刺中了多重时代情绪的「神经」。

帖子「求助」为外壳，却直击了当下最为普世的一系列社会焦虑——婚姻成本、资源匹配、性别叙事、自我认同等。当多重社会议题在一个简短的帖子中被一次性提出，以看似简单的提问完成了一次「低成本社会性实验」，就进行了一次情绪宣泄到议题探讨的跃迁。同时它将沉重的批判，转译为「招标体」「IPO体」等商业黑话梗，用玩笑消解严肃议题的压迫感，也注定了这则帖子拥有完美的网络传播基因与时代情绪。

当网友将这次「开年神帖」总结为《云吃吃事变》，它作为时代产物的标签更为明晰。这已远非一次偶然的流量狂欢，而更像是一场精心编码的传播共振——它以最个人化的叙事单元，承载了厚重的时代情绪，并引爆于适宜的传播土壤。

它的诞生与爆发，揭示了一套属于当下的流量密码：流量争夺战，已不再是简单的信息堆砌或情绪煽动，而是对社会共鸣的精准激活。当然，这样的爆炸式流量，对于小红书这一社区平台而言福兮祸兮，值得探讨。

02 一体两面的流量选择

「甘苦交加」，或许是小红书面对这份「开年大礼」的内心活动，而从这一次的曝光量给予平台的压力测试中，也可以看出小红书的流量选择。

正向来看，这是小红书平台价值影响力的一次里程碑性事件，很好地证明了平台量级的升级。

这是小红书首次以「现象级社会议题」强势出圈，而非一直以来的「生活兴趣」形象，这不仅证明小红书的用户基数和传播力已能支撑全民级话题，在一定意义上提升了平台在媒体和舆论场中的存在感；也带来了短期的数据狂欢——站外用户的涌入直接拉高了活跃度与停留时长，平台量级层面完成关键一跃的同时，媒介属性与公共影响力也获得证明。

从商业视角来看，这场现象级传播事件，也是小红书向各方品牌方进行的「能力路演」。

过去，品牌对于小红书的认知多集中于「持续种草」、「口碑沉淀」等长尾效应，而此次事件则证明了平台已具备承载爆款全民流量的头部承接能力。同时，评论区涌现的「招标体」「IPO体」等用户二创与玩梗，一定程度彰显出社区内生用户的强大创造与互动潜力，为商业合作开启「热点共生」的营销新想象。

而对于平台更高层级的建设而言，则是以一次难得的「极限压力」测试，提前预警了平台发展的风险和方向。

作为社区类平台的小红书，难得有机会应对这样一次舆论流量的大规模涌入，其议题上可能涉及的高危高敏问题，内容上可能产生的风险管控问题，规模上可能涌动的平台稳定问题等，都在为平台未来治理规则的完善提供现实案例，为小红书探索更安全的平台规则提供方向。

之所以说「甘苦交加」，显而易见，在盛大的流量狂欢下，对于小红书而言，舆论流量所带来的灼热炙烤也同时降临。流量以最戏剧化的方式，将平台在喧嚣中所要面对的「苦」与隐忧，提前摊开。

隐忧根植于流量狂欢对平台核心价值与长期生态，可能造成的结构性冲击。

小红书的社区护城河本质建立在「美好、真实、有用」的核心调性上，无论是社区交流，还是商业合作，基本流淌于由具体生活经验、解决方案和向上情绪所构筑的社区虚拟空间中。而「云吃吃事件」产生巨大能量的内核是对现实规则的尖锐解构，以及评论区对社会情绪的集体宣泄。它虽然在短期内展示了平台的多元性，但如果这一类型的事件屡屡爆发，将从根本上动摇用户对平台「生活指南」功能预期，稀释平台的原生价值。

更危险的是，当议题滑向性别对立、阶层矛盾等敏感地带，在算法助推下形成了激烈的「回声壁」，可能导致社区内部不同价值观的用户群体相互攻击、取关甚至举报，进而发展到对平台的强烈不满。从反馈来看，「云吃吃事件」后已经有诸多用户以发表评论、卸载等方式表达对于小红书的不满。这种基于价值观的用户关系撕裂，其修复成本非常之高。

类似于社区用户生态的隐忧，这一流量可能给小红书创作者生态带来打击。

突如其来且充满对抗性的流量浪潮，可能对小红书苦心经营的创作者生态构成一次不容忽视的打击。如果平台没有对事件进行及时妥善的定性与引导，部分创作者可能误判认为：「制造社会对立或争议性话题是获取流量的捷径」。这将诱使更多UGC创作者放弃深耕垂类知识，转而追逐能够快速引爆情绪的「捷径」。长此以往，潜心经营的创作者生态将被侵蚀动摇。因此，平台在面对流量狂欢时，必须警惕其对创作价值观的潜在冲击，并及时通过流量分发机制的调整与社区价值观的重申，维护生态的长期健康。

隐忧还存在于小红书商业价值与流量性质的「错位」，最终可能导致商业合作的安全焦虑。

尽管「云吃吃事件」的瞬时流量展示了小红书的峰值实力，但就流量性质而言，与大多品牌方所追求的「安全、可信赖、向上」的营销环境还是有所背离。对于在小红书平台中寻求体量增长的商业品牌而言，它们的营销底线是安全。而「云吃吃事件」虽然拥有顶级流量，但不仅是商业转化的路径模式，还潜藏风险，所以品牌即使羡慕其流量，但出于安全考量，也不敢轻易蹭热点，最终也只是「流量错位」。

换言之，对平台而言，如何将拥有宏大影响力社会议题的高热度，转化为品牌可安心参与的高价值，仍旧是一个难题。而这一难题的悬而未决，也将劝退对于平台舆论环境有严格要求的优质商业合作。

对于新一年的小红书而言，面对流量选择，真正要思考的是如何构建一个既能包容多元表达，又能守护社区核心价值，拥有长盛不衰的稳定生态。

1号结语

面对泼天流量，小红书诚惶诚恐。

而小红书「流量选择」的背后，势必需要是直面阵痛的勇气和走向成熟完善的决心。这份互联网的开年礼物，远比一次流量狂欢来得珍贵。

作者｜笛飞

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