在数字产品设计中，等待体验往往被忽视，但它对用户满意度有着重要影响。本文深入探讨了如何通过设计组件优化等待体验，减少用户焦虑。打开APP一直在加载转圈、快递位置长时间不更新、预计时间到了外卖还没送达——这些时刻是不是让你越等越烦躁？这些场景一旦卡住，我们都会很着急：系统怎么没反应？继续等下去有用吗？所以专门对“等待体验”进行针对性设计特别有必要。只要选对设计组件和设计策略，就算是等待也能让操作流程继续顺下去，不破坏使用沉浸感，减少用户焦虑。下面就来聊聊这些等待时刻如何针对性设计～01 两种等待类型分析这里将等待时刻分为可预测型和不可预测型两种类型。① 可预测型可预测表示等待完成的时间是明确的，例如清晰告知外卖送达时间、司机还有多久到达、加载还需多久等。用户知道了大概需要等待的时间，对等待有预期也会对产品也更信任。但如果进度长时间卡住不动或者实际时间跟预计等待时间对不上，这些情况会对产品的信任度造成影响。就像前段时间我使用tb闪购点过两次外卖，每次送达时间都比预计时间要长很多，点过两次之后耐心耗尽就不想再用了。可预测的核心是“准确、可视化地展示进度”，靠谱最重要。预计到达时间宁可往长了说，也别吹得太离谱，比如对外宣称12小时达，结果等了一天了还没送到，这种不靠谱的宣传会大大降低对产品的信任度。设计组件进度条：表示操作正在进行中以及操作的进度。计时器：适合等待时间短、能算得准的场景，比 ...继续阅读 (12)

AI开发工具的演化，正在从“兼容性”走向“原生工程范式”。本文深度解析阿里推出的 Qoder CLI 与 Qoder IDE 的组合能力，如何复刻 Gemini3 同款操作系统，并通过 Quest Mode 与 Worktree 等机制重构智能体的任务执行逻辑，为产品人和开发者提供一套可复用的本地 Agent 构建路径。来不及解释了，别人都是二开Gemini Cli，或者把自家模型API兼容到Claude Code，阿里整了个好活，Qoder CLI跟Gemini Cli、Claude Code、OpenAI Codex类型相同。还有配套的编辑器Qoder IDE，共享一套账号，额度和配置信息。这个Gemini3内测同款操作系统复刻的case就是我用Qoder CLI做的。那问题来了，为啥要用一个新的Cli呢？我是奔着不会被封的Claude Sonnet 4.5和新功能去的，从功能表对比上看，Qoder CLI有了Claude Code全套功能，还多了 Worktree（通过Git来并行运行任务）和 Quest Mode（自主编程），那我拿出大模型测试之coding agent版恶梦级1.5试试水，包括动态SVG、复杂关卡类游戏、像素艺术、3D粒子模拟、3D太阳系（带轨迹光线和视觉切换）、以及终极case，一句话生成MacOS系统！要做一个完整的操作系统，我觉得先测测SVG现在已经 ...继续阅读 (18)

AI开发工具的演化，正在从“兼容性”走向“原生工程范式”。本文深度解析阿里推出的 Qoder CLI 与 Qoder IDE 的组合能力，如何复刻 Gemini3 同款操作系统，并通过 Quest Mode 与 Worktree 等机制重构智能体的任务执行逻辑，为产品人和开发者提供一套可复用的本地 Agent 构建路径。来不及解释了，别人都是二开Gemini Cli，或者把自家模型API兼容到Claude Code，阿里整了个好活，Qoder CLI跟Gemini Cli、Claude Code、OpenAI Codex类型相同。还有配套的编辑器Qoder IDE，共享一套账号，额度和配置信息。这个Gemini3内测同款操作系统复刻的case就是我用Qoder CLI做的。那问题来了，为啥要用一个新的Cli呢？我是奔着不会被封的Claude Sonnet 4.5和新功能去的，从功能表对比上看，Qoder CLI有了Claude Code全套功能，还多了 Worktree（通过Git来并行运行任务）和 Quest Mode（自主编程），那我拿出大模型测试之coding agent版恶梦级1.5试试水，包括动态SVG、复杂关卡类游戏、像素艺术、3D粒子模拟、3D太阳系（带轨迹光线和视觉切换）、以及终极case，一句话生成MacOS系统！要做一个完整的操作系统，我觉得先测测SVG现在已经 ...继续阅读 (15)

在AI视频生成领域，谷歌的Veo3.1以其强大的功能和高质量的输出引起了广泛关注。本文将深入探讨Veo3.1的多项新功能，包括首尾帧生成、多图参考视频生成、广告创意视频制作、街头采访和第一视角演讲等。大家好，我是激情四射的苍何。15 号谷歌带着他们的最新最强视频生成模型 Veo 3.1 震撼来袭。当时我人在高铁上，又兴奋，又难受。难受的是，除了一言难尽的网络，还有在外面飘了几天，人有点麻了。不过没关系，经过几天细致的测试体验，我觉得是时候拿出来给大家分享了。Lovart 也第一时间支持了 Veo 3.1，我也是在 Lovart 上做的测试，可别浪费了我刚续的会员，哈哈哈。PS：虽然普通用户 20 号前也能免费体验 Veo 3.1，地址：https://www.lovart.ai先说下我的感受吧：Veo3.1 支持首尾帧、多图参考视频和视频延长，以及带音效，指令遵循好，能精准控制运镜，清晰度较高，特别适合营销广告制作、产品视频等要求较高场景。同时可以通过 JSON Prompt 来精准控制风格和细节场景转换，我在下文中的 case 也会直接给出这套提示词。虽说Veo3.1 晚上风评褒贬不一，可能是大家太期待能有什么颠覆 Sora2 的东西出来。但谷歌这次对的起 0.1 的更新，在某些方面是能胜过 Sora2 的。所以可千万不要小看谷歌 Veo3.1 的能力。废话不多说，我们直接进入 ...继续阅读 (15)

在AI视频生成领域，谷歌的Veo3.1以其强大的功能和高质量的输出引起了广泛关注。本文将深入探讨Veo3.1的多项新功能，包括首尾帧生成、多图参考视频生成、广告创意视频制作、街头采访和第一视角演讲等。15 号谷歌带着他们的最新最强视频生成模型 Veo 3.1 震撼来袭。当时我人在高铁上，又兴奋，又难受。难受的是，除了一言难尽的网络，还有在外面飘了几天，人有点麻了。不过没关系，经过几天细致的测试体验，我觉得是时候拿出来给大家分享了。Lovart 也第一时间支持了 Veo 3.1，我也是在 Lovart 上做的测试，可别浪费了我刚续的会员，哈哈哈。PS：虽然普通用户 20 号前也能免费体验 Veo 3.1，地址：https://www.lovart.ai先说下我的感受吧：Veo3.1 支持首尾帧、多图参考视频和视频延长，以及带音效，指令遵循好，能精准控制运镜，清晰度较高，特别适合营销广告制作、产品视频等要求较高场景。同时可以通过 JSON Prompt 来精准控制风格和细节场景转换，我在下文中的 case 也会直接给出这套提示词。虽说Veo3.1 晚上风评褒贬不一，可能是大家太期待能有什么颠覆 Sora2 的东西出来。但谷歌这次对的起 0.1 的更新，在某些方面是能胜过 Sora2 的。所以可千万不要小看谷歌 Veo3.1 的能力。废话不多说，我们直接进入 case。首尾帧生成视频这并 ...继续阅读 (24)

Merry是一款英文花体字，可以用于商业和非商业场合。限免获取地址：https://www.creativefabrica.com/daily-gifts/ref/2025266/夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/3a48dfaa465f限免截止时间：2025年10月22日14时 来自反斗限免 ...继续阅读 (23)

OCR技术的演进，正在从“识别能力”走向“压缩效率”。本文深度解析DeepSeek-OCR如何通过上下文光学压缩实现SOTA级性能，以更少的视觉Token完成更精准的识别任务，重塑AI文档解析的工程范式，为产品人和技术团队提供一套可部署、可扩展的智能入口。今天，DeepSeek开源了最新的模型：DeepSeek-OCR。省流：模型仅3B，单张A100-40G卡每天可跑20万页的LLM/VLM训练数据。更详细来说：DeepSeek提出了一种新的研究——上下文光学压缩，并通过DeepSeek-OCR模型验证了可行性。实验显示，当文本token数量不超过视觉token的10倍（压缩比低于10×）时，模型的OCR精度可达97%；即便压缩比提高到20×，准确率仍保持约60%。小学生的理解就是，压得轻一点，它几乎全认对；压得狠一点，也能认得七七八八。在专门的文档解析评测基准OmniDocBench上，DeepSeek-OCR只使用100个视觉Token就超越了GOT‑OCR2.0（每页256个Token）， 并在使用不到800个视觉Token的情况下优于MinerU2.0（平均每页6000+个Token）。比其他模型更省token，精度还更高。这个模型，有着超高的实用价值。先看示例下面几则示例，均来自DeepSeek技术论文里的case。比如，这是某电子书的一页。原图片，是比较糊的。模型先进行 ...继续阅读 (21)

Maston Font是一款英文花体字，可以用于商业和非商业场合。限免获取地址：https://www.creativefabrica.com/product/maston-2/ref/2025266/夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/7b6084776e86限免截止时间：2025年10月24日7时 来自反斗限免 ...继续阅读 (19)

你是不是也在做Agent，却总觉得“功能多但不精”？这篇文章讲透通用Agent的五大缺陷，从幻觉难题到场景壁垒，再到资本驱动的泡沫逻辑，帮你看清“挂羊头卖狗肉”的现状，也提供一套垂直Agent的构建思路，适合收藏反复拆读。最近看了一篇关于Agent比较中肯但略显悲观的文章：《几乎都在挂羊头卖狗肉，AI Agent的泡沫现在到底有多大？》这篇文章价值较高，整理了多位行业一线实践者对通用 Agent的认知。正如原文所述，他们以Manus的新产品Wide Research和公司跑路、撤资事件为引，深入探讨了国内外Agent泡沫乱象的现实、背后原因以及未来生存规则。在与多位偏实践导向的技术专家交流后，我发现他们对AI的认知相当一致。以下是我对其中一些关键观点的进一步解读和拆解。一、类Manus产品崛起之因在深入探讨之前，我们需要清醒认识到：今年Agent的大火，首先应该是模型能力取得了大幅增强，其次才是在这基础之上的tool-use上取得了关键突破。大模型解决规划与调度问题，Manus类AI产品能爆发的核心原因就是模型能力大幅增强；工具链解决多模态问题，包括最近很火的MCP、Computer Use其实都算是AI多模态能力的延伸，要的就是解决AI各种“不行”的问题，这里包括了听觉、视觉、触觉等；所谓的记忆和反馈迭代全部是数据工程的事情，之前一直叫RAG，可能最近还多了个称呼上下文工程。数据 ...继续阅读 (19)

在拼多多的流量生态中，市场分析不仅是运营起步的第一步，更是决定打法路径的关键变量。本文结合代运营实战经验，系统拆解定价策略、市场容量评估与榜单链接分析三大步骤，帮助产品人构建一套可复制的品类判断框架，提升起量成功率。俗话说：知己知彼百战百胜。咱们做电商的，尤其是做拼多多，当我们拿到一个品后，第一件事是干什么？不是上架开车报活动，而是先来一波市场分析。我做代运营接触的品类多，对市场分析真的是有深刻的体会。因为经常接触到全新的品类，久了就发现，这个品类最终能不能做起来，第一步：市场分析起的作用尤为重要。比如最近接的一个水果，当分析完竞品之后，我就预感到不太妙，因为整个市场的均价在14~15块钱，甲方给的成本就16块钱了，而且甲方还说自己是源头，是不是真源头先抛开不谈，就这个16块的成本，看上去就像二道贩子。如预期所料，这个品很难起大量，水果嘛，别人卖15块钱的东西，咱们卖20多，你说这咋起大量？如何能预判运营的结果以及提前规划出合理的打法思路呢？市场分析首当其冲，本篇我就为大家讲讲，我拿到一个新品时，是如何做市场分析的。01 第一步：先看同行价格一个品好不好卖，很大原因是咱们定价决定的。像我之前没做竞品分析上的链接，上架后开车就是没有曝光没有单，我不用看市场就可以断定，问题点就是产品价格定的过高了。做市场分析，看同行价格，就是看看咱们的定价在哪个段位上。看同行价格的方式也比较简单，以假 ...继续阅读 (17)

在拼多多的流量生态中，市场分析不仅是运营起步的第一步，更是决定打法路径的关键变量。本文结合代运营实战经验，系统拆解定价策略、市场容量评估与榜单链接分析三大步骤，帮助产品人构建一套可复制的品类判断框架，提升起量成功率。俗话说：知己知彼百战百胜。咱们做电商的，尤其是做拼多多，当我们拿到一个品后，第一件事是干什么？不是上架开车报活动，而是先来一波市场分析。我做代运营接触的品类多，对市场分析真的是有深刻的体会。因为经常接触到全新的品类，久了就发现，这个品类最终能不能做起来，第一步：市场分析起的作用尤为重要。比如最近接的一个水果，当分析完竞品之后，我就预感到不太妙，因为整个市场的均价在14~15块钱，甲方给的成本就16块钱了，而且甲方还说自己是源头，是不是真源头先抛开不谈，就这个16块的成本，看上去就像二道贩子。如预期所料，这个品很难起大量，水果嘛，别人卖15块钱的东西，咱们卖20多，你说这咋起大量？如何能预判运营的结果以及提前规划出合理的打法思路呢？市场分析首当其冲，本篇我就为大家讲讲，我拿到一个新品时，是如何做市场分析的。01 第一步：先看同行价格一个品好不好卖，很大原因是咱们定价决定的。像我之前没做竞品分析上的链接，上架后开车就是没有曝光没有单，我不用看市场就可以断定，问题点就是产品价格定的过高了。做市场分析，看同行价格，就是看看咱们的定价在哪个段位上。看同行价格的方式也比较简单，以假 ...继续阅读 (18)

你是不是也在小红书投放上“烧钱不出效果”？这篇文章分享五条实战技巧，教你如何用有限预算撬动更高转化，从选题结构、博主匹配到内容节奏，帮你避开常见误区，让投放更聪明、更精准。我先定个调，今天这篇没有长篇大论的方法论，只有几条实实在在的投放建议，有帮助，能落地，如果你是正在小红书做投放的商家请认真读完这篇推文1）铺量已成过去式别听一些机构瞎扯，上来就要先铺几百篇量，通常建议先铺量的机构提供的达人名单大概率是充斥着大量水号的，不仅这些账号全是广告，数据也都是通过刷量或者互暖做出来的，这些账号权重低、收录低，自然流量几乎没有，可以说毫无种草效果如果是已经有一定用户群体的品牌，可以鼓励种子用户自发分享，种子用户写出来的笔记真实，更能打动人，目标客群一看就知道笔记非广，有一定的影响能力。种子用户对品牌有一定的忠诚度，可通过“产品体验官”此类活动，以产品礼形式鼓励他们分享笔记如果是新品牌，有预算的可以直接聚光充值1w，找直客【好物体验站】开白，会有很多达人报名来参与产品体验，用产品置换一篇笔记，而且这种笔记发布出来无违规风险，不必担心被抓成软广笔记。如果1w预算都没有，可以通过一些第三方的通告小程序，发起产品置换，也可以换出一些笔记来总之，无论是以上哪种形式的置换，都比花钱投水号强！2）有效爆文对转化帮助大小红书爆文对产品转化有比较大的帮助这点已经被官方验证了，这点应该是能跟大家达成一致共识但是 ...继续阅读 (13)

你还在靠“卡路里计算”减肥？Simple Life 用“拍照+聊天”就做到了年入7亿。这篇文章讲透它如何用AI教练、成功分数、电子宠物等机制提升用户依从性，让健康管理变得轻松又上瘾。适合产品人参考其行为设计与数据飞轮策略。“拍张照、聊句天”，就能减肥？听起来像个玩笑，但国外真有家公司把这事儿做成了爆款。不久前，AI减肥应用 Simple Life 宣布完成 3500万美元 B 轮融资。之所以能拿到这么多钱，背后还是得益于其出色的商业化数据：仅去年一年，Simple Life 靠帮人减肥创下1亿美元收入，同比增长64%；今年1月，AI健康教练 Avo 已累计发送 1900万条辅导消息，相当于每天陪用户“聊天”超60万次。更关键的是，一项覆盖5万名用户的研究显示，42%的人通过 Simple Life 在一年内成功减重超过5%。一个靠“拍照+聊天”就能减肥的App，凭什么能火成这样？01 把减肥服务，卖了1亿美金越来越多的人，开始重新思考“健康”到底意味着什么。麦肯锡调查显示，84%的美国消费者将健康视为首要考量；德勤也发现，76%的美国人倾向于用食物替代处方药来管理健康。人们不再迷恋“七天掉十斤”的速成法，而是想要能一直过下去的健康节奏。社交媒体上，这种心态正变成主流。打开TikTok或Instagram，“直觉饮食”“身体中立”等话题的播放量动辄几十亿，传递的核心理念其实只有一句— ...继续阅读 (17)

国庆后，民宿市场并未降温，反而进入平台间的“再排兵”阶段。本文深度解析木鸟、途家、美团三大平台在活动设计、房源策略与用户定位上的差异化打法，揭示民宿行业从流量争夺到生态建设的演化逻辑，为产品人提供一线观察与战略启发。国庆后至今，民宿市场并未松劲。先是木鸟民宿与途家民宿再次对打，紧接着，美团民宿也在通过收藏榜与房源列表的调整悄然发生着变化。三大民宿预订平台的国庆后动作，虽然并未摆开阵势，但却非常鲜明地展示了木途美在民宿市场的“再排兵”。多元内容抢占后国庆档在主题方面，木鸟和途家默契地上线了赏秋主题活动，可谓又一次正面交锋。木鸟民宿方面，木鸟民宿的秋游活动仍然聚焦周边游主题，在汇总“全年特惠”“学生特价”的基础上，叠加了110元的券包，共分为5档，用户只要登录即可领取，预订民宿时会根据使用条件下单自动抵扣。从活动详情来看，基于地理位置推荐的周边秋游目的地及对应目的地周末出游的景点推荐在落地页均有体现，受国庆后长途游需求收缩影响，木鸟民宿更多还是在聚焦周末短途出游场景考量活动设置。途家民宿则在聚焦长线游，活动设置上更为倾向商旅度假圈层需求，用户基数相对较小。从赏秋活动详情来看，途家虽然打出了6折起的副标题，但并没有平台优惠释出，所谓的优惠基本为“今夜特价”“早鸟优惠”等平台常规优惠加以二次包装。途家民宿在专题活动中设置了四个板块：北平之秋、江南秋韵、水墨皖南、云贵川渝，亮点在于每个板块下 ...继续阅读 (23)

MiniBili是来自小众软件发现频道的开发者 @ResistanceTo 自荐的一款应用，他说在学习 swift 的过程中开发的一款 iPhone、iPad 应用，免费、无广告、无跟踪器。目前已经实现登录、显示弹幕、同步观看历史、隐身模式、下载视频等功能。@Appinn来自发现频道，开发者自荐：https://meta.appinn.net/t/topic/75695主要功能：查看热门、推荐视频、显示弹幕二维码登录（需要截图保存到相册，然后使用官方客户端扫码）手机验证码登录查看UP主空间、动态同步观看历史记录隐身模式（不记录观看记录）目前只能收藏下载视频（但似乎只能在应用内观看）另外发现个bug，登录成功之后，查看自己的注册时间，为1970年。不会上架鉴于目前B站对于第三方客户端的态度，开发者在小众软件论坛表示：如果只有现在的功能应该没问题，我尽量把开发功能的边界控制好。TestFlight最多只有1W人，应该不至于像之前pilipala一样影响到主站。TestFlight 链接发现频道：https://meta.appinn.net/t/topic/75695参考阅读：第三方B站客户端 Pilipala 收到官方律师函，已停止维护听说搜狐一直在用 AI 抄袭我们的内容，点名声讨第十天。原文：https://www.appinn.com/minibili-15-9/请务必在总结开 ...继续阅读 (19)

10月21日，“什么值得买”正式发布2025年“双11”大促一阶段消费趋势。作为升级为“兴趣消费指南”后的首个“双11”，“什么值得买”以“值得买才是双11——兴趣集结令，补到你尽兴”为本次大促主题，围绕“兴趣引领、权益升级、AI驱动”三大核心方向展开。平台通过兴趣洞察与AI驱动，助力用户在兴趣场景中“买得尽兴、补得实在”。数据显示，“双11”一阶段期间，手机通讯、大家电、生活电器、住宅家具与厨卫大电等平台传统优势品类持续领跑，延续品质消费趋势；与此同时，受全国多地寒潮天气影响，保暖服饰、运动装备与冬季家居消费显著增长，形成“降温保暖”与“居家升级”并行的兴趣消费新格局。“什么值得买”“双11”活动总负责人张宇昂表示，当前大促已转向持续化、精细化释放，消费者更看重兴趣匹配与消费实感，“什么值得买”以兴趣为核心锚点，用AI和内容提升B端和C端的连接效率，用国补叠加平台权益强化消费回馈，正是为了让大促回归“买得尽兴”的本质，“我们希望能让每一份需求都能转化为‘尽兴且值得’的消费体验。”张宇昂表示。传统优势品类领跑，权益叠加推动品质消费今年“双11”大促各平台开启时间不一，但10月20日可视为统一爆发期。在“什么值得买”平台内，手机通讯、大家电、生活电器、住宅家具与厨卫大电五大传统优势品类表现强势，位居全平台GMV TOP5。在家庭消费和“懒人经济”的催动下，用户偏好进一步向“大容量、大 ...继续阅读 (20)

对家居改造博主而言，抖音推荐流的 “泛家居流量” 转化难 —— 想让 “小户型客厅收纳改造不砸墙”“老房厨房翻新省钱方法” 这类带着明确改造需求的用户找到你，抖音 SEO 才是突破涨粉与变现瓶颈的关键。所谓抖音 SEO，就是通过优化家居改造关键词、可视化内容 ... ...继续阅读 (20)

这段幕后花絮，你能看出来哪里是假的吗？▲ 恶魔猎人女团 Huntrix 的成员 Rumi、Zoey 和 Mira，男团 Saja Boys 的 Jinu 和 Mystery。视频链接：https://youtube.com/shorts/WpjfwHqg1R0视频里，演员们穿着精致的戏服，在片场与工作人员互动、准备拍摄；摄影机、灯光、演员、助理，全都在忙。就是这样一个 35 秒的「泄露」片段，在社交媒体上迅速疯传，YouTube 相关视频播放量破千万。直到最后，有网友才发现，整个片场根本不存在，视频完全是 AI 做的。而且，它成功地骗过了全网的粉丝。现在的 AI 视频，不仅要能拍短剧，还要能拍出剧组的幕后。它能像病毒一样传播的原因，除了看不出 AI 的痕迹，还有 IP 本身的热门。这是 Netflix 六月上映的动画剧集《K-Pop Demon Hunters（K-Pop 恶魔猎人）》，火爆全球，也是 Netflix 第一次在电影院取得票房冠军。创作者抓住了这个大热门，制作了一系列所谓的幕后视频。这些视频里的演员，风格和动画里的角色几乎一模一样，仿佛真的从动画里走了出来。我第一眼看到这个视频，也以为是真的，更不用说对此狂热的粉丝们。他们都在讨论，Netflix 是不是看到动画作品爆火，准备开始秘密筹备真人版时，真相揭晓了，这段视频是彻头彻尾的 AI 生成内容。▲ https://y ...继续阅读 (23)

对母婴博主而言，抖音推荐流的 “泛母婴流量” 转化难 —— 想让 “6 个月宝宝辅食添加顺序”“婴儿湿疹护理安全方法” 这类带着明确育儿困惑的家长找到你，抖音 SEO 才是突破涨粉与变现瓶颈的关键。所谓抖音 SEO，就是通过优化母婴需求关键词、安全实用内容与账 ... ...继续阅读 (17)

Things Fold是一款多功能波形折叠插件，适用于从细腻到极端的动态饱和处理。其设计灵感源自传奇的 Serge 波形倍增器——以经典的二极管电路设计闻名。Fold 将波形折叠与包络跟随器、高低通滤波器及可调反馈功能相结合，创造出从柔和谐波到破碎失真音色的广泛创意音效设计可能。限免获取地址：https://bpb.dpdcart.com/cart/add?product_id=247032&method;_id=269831输入邮箱获取兑换码注册并验证登陆账户：https://www.audiothing.net/account/最后在页面中利用上面的兑换码进行兑换：https://www.audiothing.net/account/redeem/ 来自反斗限免 ...继续阅读 (22)

对宠物博主而言，抖音推荐流的 “泛宠物流量” 变现难 —— 想让 “猫咪软便怎么办”“新手养柯基注意事项” 这类带着明确养宠困惑的用户找到你，抖音 SEO 才是突破涨粉与变现瓶颈的关键。所谓抖音 SEO，就是通过优化宠物需求关键词、实用内容与账号专业度，让你 ... ...继续阅读 (18)

随着大模型从“能用”走向“好用”，上下文工程成为提升智能体能力的关键变量。本文围绕ACE框架展开万字深度解析，系统梳理其在Agent自我改进中的结构优势与工程价值，帮助产品人、AI开发者构建更具可控性与演化能力的智能系统。在大语言模型（LLM）技术从“单点能力突破”走向“系统级应用”的新阶段，如何让LLM在复杂任务中持续优化性能、降低对人工监督的依赖，成为行业面临的核心挑战。传统的模型微调（Fine-tuning）方法虽能提升特定任务性能，但存在成本高、周期长、跨任务复用性差的局限；而静态提示工程（Prompt Engineering）则因上下文的“一次性”属性，难以支撑LLM的长期自我改进。在此背景下，上下文适配（Context Adaptation）作为一种轻量、灵活的优化路径应运而生——它无需修改模型权重，仅通过动态调整输入中的指令、策略与领域知识，即可实现LLM性能的快速提升。然而，斯坦福大学与SambaNova Systems联合发布的论文《Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models》（以下简称“ACE论文”）指出，现有上下文适配方法普遍面临“简洁性偏见”与“上下文崩溃”两大致命痛点，严重制约了LLM在智能体、金融分析等复杂场景的应用潜力。ACE（Age ...继续阅读 (21)

续费率掉了，你第一反应是做方案，还是问对问题？这篇文章来自一位实战产品人的反思与总结，分享五个分析模型提示词模板，教你如何用“提问力”打开数据背后的真相，让分析不再只是“填表”，而是“破局”。上个月复盘时，数据大屏红得像过年：会员续费率从 65% 掉到 42%。领导的反应也很“直接”—“你们赶紧想办法拉上去。”当时我脑子里就一个想法：完了，又要开“灵魂拷问会”了。1、先别慌，我们得问对问题我不是那种一听数字下滑就立刻堆方案的人。我的老毛病就是——得先问清楚，到底是哪个环节出血。于是我开了个小会，拿出笔在白板上写下第一句：“续费率下降，到底是谁的续费在掉？”这其实就是所谓的“苏格拉底式提问”，但别被名字吓到。翻成大白话，就是——“别瞎忙，先搞清楚咱到底在解决谁的问题。”结果一查，原来掉的是小企业会员，不是大客户。再一问用户，他们说：“这会员太鸡肋了，更新慢，还老重复。”我心里咯噔一下——这锅可能真不在价格。2、接着往下挖于是我拿出那招老掉牙但特好用的——5Why分析模型“为什么不续费？”“觉得没价值。”“为啥没价值？”“数据太慢。”“为啥慢？”“资源都给大客户。”“为啥优先大客户？”“KPI 是按收入算的。”行，根因找到了——不是产品不行，是机制在拧巴。3、逻辑重构：回到“第一性原理”我开始反问自己：“续费的本质是啥？打折？还是价值？”答案很清晰：只要用户觉得‘继续付钱比停下更划算’ ...继续阅读 (20)

RAG应用正在加速落地，但知识库的“保鲜”问题却成为影响回答质量的隐性风险。本文从知识更新机制、检索干扰路径到提示词设计，系统梳理如何构建一个真正可信、可控的知识库闭环，为Agent化产品提供长期稳定的认知基础。案例深夜，一家银行的风控经理小张（化名）被一通急电惊醒：内部AI风控审核系统在审批一笔贷款时给出了错误结论，原因竟是一条过时的信贷政策引用！更糟糕的是，这个AI系统本是采用了最新的大模型+知识库检索（RAG）技术，按理说应该利用最新法规来给出建议，怎么还会闹出“拿旧资料说事儿”的乌龙？小张连夜组织团队排查，发现AI在回答中混入了旧知识：模型引用了2021年的监管规则，而当时已经有2023年的新规在知识库里。这一幕让团队既后怕又困惑——明明上线RAG是为了解决模型知识老化问题，结果模型却因为旧知识干扰，差点导致业务误判。这样的场景并非孤例，一线产品经理经常会遇到在实际落地RAG方案时，模型有时仍会输出依据过时信息的答案，影响决策质量。这种“旧知识干扰回答质量”的现象，在金融风控等要求高度准确的场景中尤其令人头疼。一方面，大语言模型底层训练语料存在知识截止（如GPT系模型普遍停留在2021年前后的公开数据）；另一方面，如果知识库管理不善，过期文件混杂其中，也会给检索带来麻烦。为什么我们费尽心思引入RAG，为的就是让AI学会新东西，最后却还是逃不出旧知识的阴影？ 带着这个疑问，我 ...继续阅读 (19)

AI创业的真正挑战，不在于0到1的技术突破，而在于1到N的产品化跃迁。本文深度剖析定制化陷阱与飞轮构建逻辑，结合一线创业者的实战经验，提出一套可复制的产品演化路径，帮助团队从“项目驱动”走向“机制驱动”，实现规模化增长。我们正处在一个技术的盛世。无数的AI团队背靠顶尖的算法，能做出在特定场景下令人惊叹的技术Demo，凭借技术实力轻松拿下第一个、第二个，甚至第十个定制化项目。但一个残酷的现实是：绝大多数AI初创公司，在3年内便走向了衰落。它们的死亡，往往并非因为技术不达标，相反，他们的技术可能相当过硬。真正的死因，是陷入了一个致命的增长陷阱：用做项目的手艺，去拼产品的市场。这一幕，是否似曾相识？回顾历史，多少早期的软件公司，以及前些年苦苦挣扎的SaaS企业，都曾走上同一条不归路：一味地去满足前几个客户的定制需求，在要活下去的无奈中，逐渐抛弃了产品体系的构建，最终打着客户第一的旗帜，将自己彻底沦为了外包和乙方。当团队沉浸在一个个定制化项目带来的短期收入时，他们实际上已经沦为高级外包公司。每一个新客户都意味着全新的开发成本，公司的核心能力被稀释在无数个特供版中，无法沉淀。收入线性增长，成本却居高不下，利润微薄，最终在市场和资本的双重挤压下，现金流断裂。这背后的核心矛盾，并非技术与产品的对立，而是定制化项目与标准化产品之间的道路选择。这是一个关于商业模式的古老陷阱，在AI时代再次上演。今天 ...继续阅读 (24)

RAG应用正在进入“工程化落地”阶段，而工具之间的协同能力成为关键变量。本文以LighRAG与Dify的集成为例，系统梳理其底层检索原理与集成逻辑，帮助产品人、AI工程师理解如何构建高效、可控的智能问答系统，为Agent化应用打下坚实基础。0. 效果演示1. LightRAG简介LightRAG是一款轻量级知识图谱增强检索框架，由香港大学的研究团队开发。它与传统RAG系统的根本区别在于，将图结构集成到文本索引和检索过程中，解决了单纯向量检索中遇到的关系缺失、语义模糊等问题。LightRAG具有以下几个显著特点轻量高效：最小化知识图谱存储和计算开销，确保系统不会因为引入图结构而大幅增加资源消耗。易于集成：提供简洁API，可与现有RAGpipeline快速整合，开发者可以轻松将其嵌入现有系统中。多模态支持：能同时处理结构化与非结构化数据，适应多样化的数据源。可解释性强：提供检索路径的透明解释，让用户清楚了解答案的生成过程。与传统RAG的对比传统RAG系统依赖于扁平化的数据表示，难以捕捉实体之间的复杂关联上下文感知能力不足，导致回答缺乏连贯性。LightRAG通过引入基于图结构的文本索引方法和双层检索机制，从根本上提升了信息检索和生成的效率与质量。2. 如何集成到Dify最简单的方式是直接通过HTTP Request节点，但为了更好的拓展性，我们将LightRAG封装为工具直接作为节点被 ...继续阅读 (19)

AI工具的演进，正在重塑产品经理的能力边界。从提示词到Agent，不只是操作方式的变化，更是思维范式的跃迁。本文系统梳理AI应用在产品工作中的进阶路径，帮助产品人构建从“工具使用者”到“智能协作者”的认知地图，在新范式中抢占主动权。作为产品经理，我们或许已经能熟练地念出几句Prompt，让AI秒出惊艳的图片，或是高效产出八面玲珑的营销文案。这感觉很棒，就像拥有了一个随叫随到的高效实习生。但当夜深人静，我们真正想让AI成为左膀右臂，去处理那些更核心、更复杂的工作流时——比如，「自动监控三个竞品官网的更新，抓取关键信息，并汇总成一份结构化的周报」，我们才发现，那些零散的咒语突然失灵了。这正是许多产品经理在AI应用深水区的共同困境。而要跨越这道坎，我们需要一场思维模式的彻底升级。这不再是简单学习几个新技巧，更像是一场从「与AI对话」到「为AI立法」的英雄之旅，最终的目标，是亲手构建一个能理解目标、调用工具、自主执行任务的智能工作伙伴——AI Agent。第一阶段：告别混沌，走向秩序 ——「结构化提示词」如果说日常使用的自然语言提示词，像是我们和AI在咖啡馆里的一次闲聊，想法随性碰撞；那么结构化提示词就是把这次讨论的核心内容，沉淀成了一份清晰、无歧义的会议纪要或PRD (产品需求文档)。这是我们从AI使用者，到AI设计者身份转变的第一步，也是最关键的一步。它的核心价值只有一个：解决AI输出 ...继续阅读 (20)

EaseUS OS2Go可帮助你创建可绕过 Windows 11 系统要求的安装 U 盘。通过该工具制作的 Windows 11 安装 U 盘，你能在任何不满足 Windows 11 系统要求的电脑上安装 Windows 11：移除 Windows 安装对 TPM2.0 和安全启动的要求、移除 Windows 安装的最低硬件要求、移除 Windows 安装时的微软账户要求。限免获取地址：https://www.easeus.com/giveaways/easeus-os2go.html 来自反斗限免 ...继续阅读 (19)

你以为医疗AI只要模型准就够了？其实，安全性、伦理性、可解释性才是落地的关键。这篇文章从一线实战出发，拆解医疗AI评测的五大维度，教你如何构建一个“能用又能信”的闭环评估体系，让产品不再停留在技术演示。随着深度学习模型在各类医学影像识别、病理分析等任务上的表现，我们常在顶刊看到模型的ROC曲线下面积（AUC），精确率和召回率近乎完美。然而，在投入真实的临床环境时，我们却常常听到来自一线医生的困惑与挑战：干扰诊断节奏，没有解释依据，加重工作负担等。这些问题尖锐地指出，一个高AUC的模型，与一个成功、可靠、能被临床广泛接受的AI医疗产品之间，存在着巨大的差距。那么建立一套科学、全面、贴近临床的评测体系至关重要。这套体系必须能够回答三个核心问题：模型是否准确可靠？模型是否能带来临床获益？模型是否安全且值得信赖？本文会提出一个多维度、全周期的AI医疗模型综合评测框架。如有同道中人愿意一起讨论，也欢迎提出宝贵的建议。一、常用评测算法性能的概念确保模型在技术层面的稳健性和可靠性。这里结合医疗场景，介绍几个评估模型的基本概念：1. 精确率：模型 “判对” 的概率高不高精确率的核心是减少误判， 也就是模型说 “阳性”（患病）的那些结果里，真正对的有多少。要理解精确率，需先明确二分类任务中的4种基础预测结果：真阳性（TP）：实际是患病，模型也判对了；真阴性（TN）：实际是健康，模型也判对了；假阳性（ ...继续阅读 (23)

AntV MCP以一句话AI生成图表的极简体验，打破传统 BI 工具的复杂壁垒。本文深度解析 MCP 的工作流设计与应用场景，助力产品人、数据分析师在汇报、协作、决策中实现高效表达与认知跃迁。利用AntV MCP这个工具，用Cursor可以随时一句话生成图表。真的办公效率得到了极大提高，毕竟图表的场景还是极其多的，比如，产品汇报、运营数据分析等。甚至，还能结合Excalidraw生成手绘风格。比如，下面这个销售数据的示例图表上周五，我们团队扎扎实实地感受到了AI的效率之力。事情是这样的：那天临近下班，大家都摸鱼正酣，突然被告知有重要客户过来考察，老板紧急通知业务团队，让赶紧出一个数据汇报。最要命的是，需要根据最新的业务数据，马上做几个可视化图表给领导看。时间有多紧？额，只有几分钟。说实话，你看，世界有时候就是个草台班子，很多这种汇重要报场景，就是这么不讲武德。业务老大都快急疯了，火急火燎地找到我帮忙。巧了！！！好在我最近在用一个新玩意儿——AntV的MCP。我就花了大概几分钟吧，用自然语言（就是打字聊天）刷刷刷，帮他们生成了快10个图表，饼图、折线图、NPS仪表盘全都有。他们直接复制粘贴到PPT里，赶在领导进会议室前搞定了，听说汇报效果非常满意。有一说一，AI对咱们工作效率的提升，确实很能体现在这种「救火」的时刻。所以今天，我必须得给大家分享下这个宝贝方法。一、「救火」的英雄：到底 ...继续阅读 (19)