连续阴雨，昨天放晴，天空的云彩特别美。咔嚓，拍了好多张。一滴滴水珠儿升到天空，幻化为姿态万千的云朵，一个个那么可爱。细细端详，仿佛看到了风的痕迹。你看，这个巨型棉花糖，飘飘荡荡在空中。眼睛一眨，便又飘飞了一大段距离。云上面还有云，一层一层，还有漂浮着的一丝一丝。啊呜，真想一口吃掉云朵，哦不，含在嘴里，感受美好。瞬间，觉得全身放松，似乎我也是云朵的一部分。再瞧，一只苍鹰正在天空展翅高飞。似乎挥动一下翅膀，便能带来阵阵凉风，带来蒙蒙细雨，带来芳香四溢，带来清朗人间……似乎在翅膀的扇动中，能够感受到同频共振的力量。一切都在同频共振，你散发美好，便能吸引美好。都说“将军赶路，不追小兔”，你看这个纵情的翱翔的云朵，又何曾眷恋天空中的那一抹蓝？赶路就是赶路，翱翔就是翱翔，不悲亦不亢，不忧亦不愁，简单，自然，有力量。看，这云朵酷似正在转身的巨龙，回头望着痴痴的我。突然觉得有些像梦里出现的那条龙，盘亘天空，带着柔情和力量。仿佛听到的人们说“风调雨顺”，说“阴雨绵绵”，说“狂风暴雨”，说“烈日炎炎”。可是这云朵呀，稳稳的挂在天空，幻化出各种形态，一点都不受人们各种嚷嚷所影响。想到一句话，外界的声音只是参考，你不开心就不参考。世界很喧嚣，做自己就好。哈哈哈，如此，美哉。 ...继续阅读 (45)

品牌与消费者对 “好产品” 的认知存在鸿沟：品牌常以顶级原料、先进技术定义好产品，市场反响却平平；消费者更关注产品能否解决问题、带来良好体验。文章围绕如何弥合这一鸿沟展开，给出技术语言转化、聚焦单点优势等方向。短期flag，坚持30天每天1篇，把自己服务中小品牌中的想法、思考、聊天等记录下来，这篇是flag第4篇。昨天参加了一个品牌战略会，会中大家提到一个观点“什么是好产品”。这个话题，太值得讨论了。今天分享我自己的观点。品牌眼中的好产品，为什么用户不买账？甚至销售举步维艰。在品牌眼里，好产品意味着：顶级原料、先进技术、严谨工艺、完美细节。他们的话术经常是：这款产品我们投入了N年研发、用了专利技术、成本是市面同类产品的2倍、依托于某某科研成果等等。可上线后市场反响平平，品牌直接懵逼。在消费者眼里，好产品意味着：解决我的问题、让我感觉良好、简单易懂、物有所值。这两者之间，隔着双方的认知鸿沟。01 好技术≠好产品很多品牌方认为的产品好，都会从产品本身的属性出发，热衷于宣传“前沿技术”“专利成分”“快速效果”“科技材料”等专业术语。但用户真的关心这些吗？用户真的懂吗？尤其很多产品的目标用户是女性，这些涉及化学、物理的知识，在他们眼里就是天书。大多数用户并不懂，也不关心你用了多牛的技术，他们只关心这个技术能给他们带来什么具体的好处。举个例子：– 品牌视角：我们采用超声波无缝焊接 ...继续阅读 (30)

AI 产品经理不是“懂技术的运营”，也不是“懂业务的工程师”，而是连接语义、机制与价值的系统型角色。本文将从认知结构、协作方式与成长路径三大维度，拆解优秀 AI PM 的养成逻辑，帮助你理解“懂 AI”不等于“能做 AI 产品”。一、认知与思维模式 (The Mindset)这是成为AI PM的基石，是对传统产品思维的颠覆和升级。概率性思维(ProbabilisticThinking)核心区别：传统软件是确定性的（点击按钮，发生特定事件）。AI系统是概率性的（模型认为有85%的可能这是张猫的图片）。应用：你不能承诺100%的准确率。你需要定义什么是“足够好”的性能，并设计当模型出错时（False Positive/Negative）的用户体验和补救措施。例如，推荐错了商品怎么办？人脸识别失败怎么办？数据为王(Data-FirstApproach)核心区别：传统PM关心功能和流程，AI PM首先要关心数据。数据是AI产品的“燃料”和“血液”。应用：你的产品规划必须包含数据策略。思考：我们需要什么数据？如何获取（购买、爬取、用户生成）？如何保证数据质量和标注？如何构建数据飞轮（产品越多人用 -> 数据越多 -> 模型越好 -> 产品越好用）？拥抱实验与迭代(EmbraceExperimentation)核心区别：AI产品的研发不是线性的，而是探索性的。模型性能的提升可能随时遇到瓶颈。应 ...继续阅读 (32)

面试不只是问答，而是一场信息不对称的博弈。本文以“AI 对抗式模拟面试”为切口，探讨如何通过技术手段重构面试的评估逻辑、追问机制与复盘能力，让候选人与招聘方在更少的误判中做出更好的决策。首先面试本质上是一场信息不对称的博弈。面试官带着岗位标准与有限时间去判断一个陌生人；求职者在紧张、有限的时间里尽力把自己最好的一面呈现出来。两端的“噪声”——表达不佳、预期错位、追问不到位——造成了大量的误判与遗憾。一款模拟面试小程序 AIjob模拟面试，核心功能：AI面试AI。不同于以往的AI面试让求职者答题，采用对抗的方法，让Ai在对抗中产生更好的问答方案。不是用 AI 来替代面试，而是用AI去模拟面试官和求职者，先打一场“对抗演习”。我们拆解一下它能解决什么、如何设计。为什么需要“AI 对抗”这种方法？信息不对称：候选人往往不知道面试官真正关心的点（追问逻辑、深挖维度），容易把精力放错地方。评估噪声大：不同面试官的问法、风格、时长差异，会导致评价不一致。练习成本高：高质量的模拟面试需要经验丰富的面试官，时间成本高且难以复盘。可复盘性差：真实面试后难以回看“问法/追问逻辑”的全过程并系统改进回答。把“AI 面试官”作为标准化、可复盘的评估器，把“AI 求职者”作为候选人的数字分身进行对抗，理论上可以提前暴露“考核逻辑”，帮助候选人聚焦答案结构与证据，同时为招聘方提供一致性更高的校准素材。把想法具 ...继续阅读 (33)

需求频繁变更不是偶发事件，而是组织结构、角色定位与协作机制的综合投影。本文通过一个真实项目的复盘，揭示了“改需求”背后的三重根因，并提出产品人在弱势语境下的应对策略与心态重塑。说起改需求，我想绝大多数的产品经理都对这种行为恨之入骨，想必你也是一样的感觉。但是，我们却又无能为力。毕竟，这就是常态，需求哪有不改的？业务哪有不变的？流程哪有不调整的？最近，我们公司有个新的项目上线了，虽然最终的结果是完成了交付，但是在这个过程中我们就被业务部门折腾的够呛。一、折腾的项目先来说说这个项目折腾到什么程度吧。1. 主业务流程不确定这个项目，最初定的上线时间是3月中旬，但是他们在1月份和我们对接的时候，甚至连主要的业务流程都还没有定好。就是在这种不确定的情况下，他们的负责人还一直和我们强调，这个项目非常重要，公司非常重视，一定要在3月份上线。面对这样的情况，我们也和对方明确表示过，如果连主流程都不能确定，是没法保证系统能够用的。可能是听到我们说这样的话，对方负责人怕万一项目延期的主要责任在他身上，于是他就临时想了一个大概的流程。具体细节就不说了，大致流程就是：先买票-再联系教练-再预约课程-到预约时间来签到-上课-结束。而且他还十分强调，里面的每一步都必须要，而且不能跳过，也就是环环相扣。于是我们就按这个方式进行开发，大约是在2月初的时候，让他们进行内测。经过他们的测试之后，对方负责人说不行，这个 ...继续阅读 (35)

“高要求”不是苛刻，而是对价值交付的底线坚持。本文将从产品视角出发，探讨为什么真正好的产品往往诞生于高标准的要求体系之下，并揭示团队协作、角色认知与执行节奏之间的微妙张力。乔布斯曾说过一句让很多人困惑的话：“找对方向，靠的是品味。”他甚至直言微软的问题就是”没品味，只会模仿，产品缺少文化和内涵”。很多人听到这里就懵了：品味？这么抽象的东西，怎么可能决定产品成败？完全无法量化啊！但最近在和朋友讨论产品时，我突然想明白了一个道理：品味，其实就是高要求。要求 ≠ 需求我们先搞清楚两个概念：需求是：我想要什么功能要求是：我要求这个功能做到什么程度举个例子：需求：我要一个能打电话的手机要求：这个手机必须反应灵敏、界面美观、操作流畅看出区别了吗？需求关注的是”有没有”，要求关注的是”好不好”。有品味的人，都会提要求仔细观察你会发现，那些被认为有品味的人，有一个共同特点：他们对自己在意的领域，会提出很高的要求。美食家不只是要吃饱，还要求食材新鲜、搭配合理、摆盘精美音乐发烧友不只是要听歌，还要求音质纯净、层次分明、情感丰富设计师不只是要完成任务，还要求比例协调、色彩和谐、细节完美品味的前提是热爱。因为爱，所以才会有更高的追求。小米的发烧友战略还记得小米早期的slogan吗？”为发烧而生”。雷军为什么要找 ...继续阅读 (33)

小众软件曾经介绍过一款伊朗开发者 @avestura 的软件：Eyes Guard – 开源定时提醒休息、护眼工具[Windows]，昨天 @avestura 在 GitHub 的 Gist 页面，发布了一篇标题为DELETE FROM users WHERE location = 'IRAN';文章，讲述了作为一位伊朗开发者，在互联网上逐渐被删除的人生。@AppinnDELETE FROM users WHERE location = ‘IRAN’;你好！我是一名伊朗软件工程师，在这张撕破的纸条中，我想谈谈我在网上的一些有趣的时刻，与我在世界上这个特定地区出生的事实有关：伊朗。微软删除了我的应用程序，忽略了我的邮件学生时代，我曾通过微软创新杯（Microsoft Imagine1）获得开发者资格，有机会将自己的开源项目EyesGuard上架微软应用商店。然而，有一天，有人告诉我，他们在商店里找不到 EyesGuard 了。我意识到微软删除了我的应用、开发者账户，连应用下支持我的评论和建议也全部消失。我尝试联系客服，并给所有能联系到的人发邮件，但都无人理睬。没有人向我解释原因，但我认为这是因为制裁。Notion 让我消失了Notion 是一款很棒的产品，它曾是我管理个人笔记的主要工具。直到他们突然决定删除所有与伊朗用户相关的数据。然而，他们告诉我，即使我有一 ...继续阅读 (62)

“讨好”不是运营策略，而是组织失焦的信号。本文将结合私域一线经验，拆解运营者在面对用户、老板与团队时的角色边界，帮助你构建更健康、更可持续的私域协作机制。最近一直在思考AI时代的私域到底应该怎么做突然就发现一个挺可怕的现象绝大部分私域做得越久，反而越像“客服”明明消息也做到了秒回，但用户却爱理不理礼物也送出去不少，但是复购却不见起色在群里小心翼翼，生怕说错话让客户生气最后业绩一看，扎心，其实症结就在这三个字：太讨好因为在私域里，卑微换不来忠诚，讨好赢不了尊重真正赚钱的私域，都是有点“小脾气”为什么“讨好式”私域注定是条死路呢？来，首先戳破大部分私域人的三个幻想1.服务好=价值高？讨好，本质上就是一种“便利贴”式的服务有问必答、随时在线当然很好，但这只是基础客户不会因为“你回复快”而付费，只会为“你能解决他的问题”而买单每个进入私域的人，其实都是为了获取超额价值这个价值，可能是稀缺信息、专业见解、解决方案或者是一种身份认同但是如果你沉迷于当“便利贴”，就相当于从专家降格成了服务员这时候，你的可替代性极强2.姿态低=关系好？之前看到很多私域，真的是把客户当上帝把自己的姿态放的很低但是最终只是养了一群大爷就是因为忽视了任何健康持久的关系，无论是友情、爱情还是商业关系都建立在平等的基础上一味的讨好其实就是把关系的决定权交给了对方这时候你就会发现：人性很奇妙对于凡是能轻易得到、且姿态过低的服 ...继续阅读 (29)

定量数据能告诉你“发生了什么”，但定性洞察才能解释“为什么”。本文以高德扫街榜为例，拆解定量研究在缺乏定性支撑时的局限，帮助你构建更完整的用户理解框架。最近，高德地图发布的“扫街榜”，无疑是数字时代的又一场流量盛宴。它凭借自身强大的数据底蕴，为“去哪儿玩”这个永恒的难题，提供了一份看似客观、高效、权威的答案。榜单发布后，在游客群体和城市探索爱好者中迅速传播，成为了新的“城市漫游圣经”。从产品运营和市场传播的视角看，这无疑是一次教科书般的成功。然而，几乎在同一时间，另一个有趣的“舆情发酵”正在发生。在各大社交媒体的评论区，在本地生活社群，甚至在我自己的朋友圈里，大量的本地居民——那些真正生活在这些城市肌理之中的人们，却纷纷发出了截然不同的声音：“这是哪儿？”“认真的吗？”“我们本地人从来不去这里。”一边是游客的狂欢，一边是本地人的困惑。这种强烈的“认知撕裂”，作为一个沉浸在一线多年的用户研究员，让我感到无比兴奋。因为，这并非一次简单的“翻车”事故，而是一个绝佳的、公开的、全民参与的“用户研究”案例。它以一种极具戏剧性的方式，将我工作中反复向同事们强调的核心观点，活生生地推到了公众面前——冰冷的数据可以告诉你“是什么”（What），但只有温暖的洞察才能告诉你“为什么”（Why）。不以定性研究为根基的定量分析，不仅是片面的，甚至可能是危险的。这篇文章，不想去评判高德榜单的功过。恰恰相反， ...继续阅读 (30)

DoBuff 主要功能是基于提醒事项和日历，实现核心功能时间管理。并以增强提醒事项、日历为目的，提供一系列额外功能。它将事项内容显示为时间线，实现两套标签，能单独使用，也能和提醒事项互通。限免下载地址：运行后点击主界面右下角更多标签，再点击 Pro 会员，当前永久会员价格是 0 元 来自反斗限免 ...继续阅读 (36)

AudFree Audible Converter是一款专为 Audible 用户设计的工具，可将 Audible AA/AAX/AAXC 有声书转换为本地 MP3、M4B、M4A、FLAC、WAV 等格式，实现更优质的离线播放体验。此外，用户还可根据需要按章节或时长分割有声书。限免获取地址：https://www.giveawayoftheday.com/audfree-audible-converter/夸克网盘：https://pan.quark.cn/s/6019c1b02061限免截止时间：2025年9月24日16时 来自反斗限免 ...继续阅读 (31)

当 2024 年抖音日均搜索量飙升至 53 亿次，月搜索总量突破 1590 亿次，这个相当于全球人口每日 7 次集体搜索的数据，彻底改写了短视频平台的流量格局。更值得关注的是，41% 的用户打开抖音后 30 秒内就会发起搜索，从被动刷视频到主动找答案的行为转变， ... ...继续阅读 (32)

“老登品牌”不是年龄问题，而是认知惯性与表达迟钝的综合体现。本文将从品牌语言、组织节奏与用户连接三大维度，剖析那些看似“还在做事”的品牌为何逐渐失去市场的注意力与信任感。以前，总是老人喜欢教训年轻人，没想到现在，越来越多的“老登品牌”也开始教训年轻人了。最典型的就是最近网上流传的嫌贫四登。某果园董事长说：“我们不会去迎合消费者……走在一个教育消费者成熟的路上”；某国宾董事长说：“指望几百块钱体检能查出什么病”；某贝创始人一边说自己不是预制菜，一边说：“好菜都是预制菜”；钟某高创始人，更是曾直接放话：“雪糕就是这个价，你爱要不要”。这些言论让大家觉得，这哪是做品牌，这是在给消费者当“爹”。我们这里说的“老登品牌”，不是说品牌年龄大，而是指那些跟不上年轻人思维、在消费者眼里显得傲慢、不体谅用户、喜欢教育用户的企业。结果也很清楚，钟薛高已经接近消失，其他几个也被舆论口诛笔伐。事实证明，做老登品牌，结局并没有那么美好。01 “老登品牌”，有什么特点？“老登品牌”通常有一些共同的特质，这些特质使得它们与新一代消费者之间产生了巨大的隔阂。“爹味”说教与单向输出一些企业家习惯于以教育大师或行业权威自居。他们认为自己历经风浪，对产品和市场有着无可置疑的洞察力，而消费者则是无知的，需要被教育和引导。他们总是一副“我不要你觉得，我要我觉得”的霸总姿态，将自己的意志凌驾于用户之上。这种“爹味”背后，是一 ...继续阅读 (21)

当“解压”成为一种被算法理解的情绪需求，AI产品的场景设计也不再只是功能堆叠。本文以“解压娃娃”为切口，探讨AI如何识别、响应并重构用户的情绪场景，揭示娱乐产品背后的深层交互逻辑。推理能力今天思考一个问题：假如我给大模型输入及其少量的信息，给出一个目标。但是实现这个目标可能要求具备很多的专业知识。其次还要完成完成复杂的处理步骤。那么一个AI是否可以实现，这是否取决于LLM的推理能力？还是他具备的知识量的多少？那么换句话说：推理到底是什么东西？杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）在 2025 年世界人工智能大会（WAIC）演讲中对 AI 推理能力的核心观点明确定出：AI的智能的本质是学习神经网络中连接的强度。即：LLM（如GPT系列）是基于Transformer架构的深度学习模型，通过训练海量文本数据学习语言模式。它们的“推理”实际上是模式匹配、概率计算和序列生成的过程。我认为：LLM的推理，是一种基于统计模式和算法计算、从文字结果反向计算意识和立场的概率【模拟推理】，而并不能从自主的从意识和立场创造新的结果。某种意义上，它能够生成在形式上类似于人类推理的文本输出，但缺乏意识、意向性和真正的理解。但是这种推理是表层的、依赖数据的，而非基于理性或逻辑。例如，当LLM回答逻辑问题或进行推断时，它是在计算下一个最可能的词符（token），而不是进行有意识的逻辑推理。而这种概率计算， ...继续阅读 (33)

B站不是“二次元平台”，而是一个复杂的产品生态系统。本文将从产品结构、用户机制到商业节奏，系统拆解B站如何在内容社区与商业化之间寻找平衡，并揭示其产品演化背后的底层逻辑。hello大家好，挺长一段时间没有输出万字产品分析报告了，今天分享一篇“B站”的万字产品分析，之所以花点时间研究一下这个产品，主要还是因为最近追更某国漫的原因开始接触上了这款产品，并对其奇葩的“会员考试”的规则下，还能保持如此高规模的增长表示非常好奇。在过往我们在讲产品增长的策略的时候，我们一直在倡导要极致的缩短用户的黄金体验路径，加速用户体验到产品的aha，然而这款产品的使用，竟然还有参加答题测试，简直令人发指。带着这个疑问，让我们从产品、用户、商业和市场竞争的角度，由浅入深的了解一下这个产品吧，全文1.3万字，大概需要半小时阅读。全文一图概览如下：一、B站是怎么来的？从小圈子到大舞台1.1 B站的基因：从ACG同好会开始B站的DNA：一个“玩”出来的社区，而不是“设计”出来的产品。B站的出身不像众多互联网商业故事和神话一般，一开始就画好了商业大饼。它的前身叫Mikufans，是创始人“9bishi”凭着一腔热情，花了三天时间给自己和同好们搭的一个“小窝”。这个“窝”最开始就是给一小撮VOCALOID（一种音乐软件）爱好者用的，功能很简单。后来网站改名叫Bilibili，名字也是从一部动漫角色那儿来的，这就让它的 ...继续阅读 (32)

“做菜”是流程，“做人”是文化。本文借西贝的组织逻辑与品牌表达，探讨产品经理如何在角色认知、价值交付与团队协作中找到平衡点——既不被流程吞噬，也不被文化稀释。2025年9月，没想到舆论大风吹进了餐饮行业的“预制菜”，老话题重谈，加速预制菜的市场规范化，好事儿！让价值回归合理，拒绝坑人黑心、合理市场价值范围享受透明化安全可控的服务。西贝事件始末原由，社交媒体充斥了海量信息，大家心里都有自己的评判，大致时间线如下：【老罗吐槽】9月10日罗永浩在微博吐槽西贝 “几乎全都是预制菜，还那么贵，实在是太恶心了”，并希望国家推动立法，强制饭馆注明是否使用预制菜。【想欺负我？】西贝方面起初坚决否认使用预制菜，西贝客服称招牌菜是现做，西贝创始人贾国龙也强调 “预加工不是预制菜”，“按照国家规定，我们没有一道菜是预制菜” 。9 月 12 日西贝开放全国门店后厨给消费者和媒体参观。媒体直播中，西贝后厨暴露出诸多问题：肉夹馍食材存冷柜，切配炒制后出餐；儿童餐鸡翅和西兰花是冷冻包装，保质期长达数月；部分菜品存在隔夜情况；甚至有员工用漏勺在下水道捞残渣，引发公众对食品安全的强烈担忧 。【你们说的对】随着事件发酵，9 月 13 日晚间罗永浩宣布 “停战”，但西贝的风波并未平息。9 月 15 日，西贝发布致歉声明，称将尽可能把中央厨房前置加工工艺调整到门店现场加工，还提到 “顾客虐我千百遍” 等表述，却因态度不够 ...继续阅读 (32)

设计师的成长，不只是技能的积累，更是角色认知的重塑。本文通过一位UI设计师的职业轨迹，探讨从趋势分享者到需求交付者的身份转变，揭示激情消退背后的理性回归，以及设计在组织中的真实位置。当被问及“如何保持职业活力”时，我意识到，我那套依靠咖啡与运动维持的日常循环，与其说是“活力”，不如说是一种精密的“能量管理”。它支撑我稳定输出，却难以复现初入行时那种发自内心的蓬勃动力。这种转变并非一蹴而就。我的职业开端始于一场“意外”——从志在软件开发到误入多媒体设计，却也在UI领域找到了最初的热情。彼时，我对“设计”本身抱有巨大的虔诚：会为了一个像素的偏差据理力争，也会在加班至凌晨三点后仍感到充实。更重要的是，那时的设计是我生活的一部分。我热衷于在各大设计平台分享作品，渴望与同行交流；会与朋友彻夜讨论最新的设计趋势，仿佛错过一丝风向就会落后；看设计展更是固定的充电仪式。那种感觉，像是整个行业汹涌的浪潮都与我息息相关，我不仅是从业者，更是热情的参与者和共建者。（看过设计展和拿过的奖品）然而，这种纯粹的参与感与分享欲，不知从何时起悄然褪去了。清晰的转折点发生在疫情年间初入深圳大厂之后。当业务线被裁撤，当在求职中屡次遭遇“不稳定”甚至为规避赔偿的“劝退”时，我不得不从“趋势的追随者”转变为“现实的应对者”。生存的压力，远远盖过了分享的乐趣。随之而来的，是对设计价值的深层困惑。我曾获得奖项，也遭受过“像新 ...继续阅读 (27)

在短视频流量赛道愈发拥挤的当下，抖音生态中的流量争夺早已进入精细化运营阶段。付费流量成本居高不下，自然推荐流量依赖算法波动、转瞬即逝，而隐藏在搜索框背后的搜索流量，正以 “精准需求对接”“长效流量沉淀” 的独特优势，成为运营者眼中的 “流量蓝海 ... ...继续阅读 (28)

高德扫街榜横空出世！能否颠覆美团点评？揭秘永不商业化的野心之作背后的生态棋局！一、项目背景与战略定位2025 年 9 月 10 日，在阿里巴巴成立 26 周年之际，高德地图正式推出 “高德扫街榜”，这一被定位为与 “淘宝闪购” 同一级别的 S 级项目，标志着阿里在本地生活领域的又一次重要布局。该榜单号称是全球首个基于用户真实导航、出行行为，融合 AI 技术打造而成的生活服务榜单，覆盖全国超 300 个城市的 160 万个线下服务商家，包括超 87 万家餐厅、23 万家酒店以及近 5 万个景区。扫街榜项目于 2025 年 5 月底立项，由高德 CEO 郭宁直接领导，核心团队从北京调往杭州阿里西溪园区 C4 楼进行了为期数月的封闭开发。这一内部保密和重视程度，与之前搅动外卖市场的 “淘菜菜” 项目同属最高级别，显示出阿里对这一战略布局的高度重视。二、对阿里的重大贡献和利好2.1 强化本地生活服务布局高德扫街榜的推出，是阿里在本地生活领域向美团发起的全面竞争。阿里巴巴此前整合淘宝与饿了么推出的 “淘菜菜”，已在 “到家” 业务上与美团外卖展开激战。如今，高德地图被推上前台，目标直指以大众点评为基础的到店业务。这一举措填补了阿里在本地生活服务评价体系中的空白，补全了其 & ...继续阅读 (28)

直营强调掌控，分销追求效率，而人员投入则是两者之间最难权衡的变量。本文将深入解析手机品牌在渠道模式选择背后的组织逻辑，探讨在零售市场中如何通过人力配置实现战略协同与成本优化。促销员和业务员的岗位职责与差异在代理分销模式下，促销员和业务员是两个不同但又相互关联的角色，他们在推动产品销售和市场推广中发挥着重要作用。以下是关于这两个角色的详细介绍：促销员促销员主要负责在终端销售场景中直接与消费者互动，通过各种促销活动和推广手段，吸引消费者购买产品。其核心职责包括：产品推广与销售：在超市、便利店、商场等终端门店，通过展示、演示、试用等方式，向消费者介绍产品的特点、优势和使用方法，促进产品销售。促销活动执行：按照公司或品牌方的促销方案，开展各种促销活动，如打折、满减、赠品、抽奖等，吸引消费者参与，提高产品销量。门店管理与维护：协助门店工作人员整理货架、补充库存、检查商品陈列，确保产品在门店的展示效果和销售环境良好。同时，及时反馈门店的销售情况和消费者需求，为公司或品牌方提供市场信息。业务员业务员主要负责与经销商、零售商等渠道合作伙伴建立和维护关系，推动产品在渠道中的销售和推广。其核心职责包括：渠道开发与维护：寻找和拓展新的经销商、零售商等渠道合作伙伴，建立合作关系，并定期拜访和维护现有合作伙伴，了解他们的需求和意见，提供支持和服务。产品销售与推广：向渠道合作伙伴介绍产品的特点、优势和市场前景 ...继续阅读 (37)

昨天早上开博越去送宝子的时候，看着宝子进了校门，回到车上打火启动。这时候传来一阵阵的提示音：存储卡错误。看了一眼发现是行车记录仪显示屏提示的。[if lt IE 9]>document.createElement('video'); ...继续阅读 (49)

当数字员工成为组织的一部分，管理者面临的不只是效率问题，更是关于“控制”与“信任”的哲学命题。本文将深入探讨数字员工的三重悖论：既透明又难以解释，既可控又需自治，既高效却缺乏人性——它们如何重塑组织边界与管理逻辑。我们如何管理那些比我们更高效却更不透明的“同事”？当中国电信的数字员工管理办法试图为这些“AI同事”建立一套完整的管理体系时，它实际上正在闯入一个组织理论的全新领域——如何管理本质上不可完全管理的智能体。这不仅仅是管理技术的升级，更是对管理本质的重新思考。本质认知困境：工具、同事或第三种存在？传统管理理论建立在一個基本前提上：管理对象是人类。无论是泰勒的科学管理，还是梅奥的人际关系理论，都针对人类特有的心理和行为模式。数字员工的出现彻底打破了这个前提。数字员工不是人类，却扮演人类角色。它们被赋予“岗位”、“职责”甚至“晋升通道”，这暗示了一种拟人化的管理哲学。但这种拟人化可能是一种认知误区——我们试图用理解人类的方式来理解完全不同的存在。真正有效的数字员工管理需要超越这个二元对立。数字员工既不是工具，也不是人类，而是组织中的第三种存在：具有部分主体性的功能性智能体。这种本质认知决定了所有管理策略的底层逻辑。核心悖论一：透明黑箱——越智能，越不透明最根本的悖论在于：数字员工越智能，其决策过程越不透明。传统员工管理依赖于行为可见性和动机可理解性。我们可以观察员工行为，并通过沟 ...继续阅读 (33)

在AI大模型主导内容分发的新范式下，品牌不再只是“被搜索”，而是“被理解”。本文将深入解析品牌如何通过GEO策略，在语义理解与算法排序中占据优势，成为AI眼中的标准答案。一、GEO营销的核心概念与时代背景生成式引擎优化（GEO，Generative Engine Optimization）是AI大模型时代一种全新的营销范式，其核心目标是通过优化品牌内容，使其成为AI生成答案时的首选信源。与传统SEO（搜索引擎优化）主要关注关键词排名和链接建设不同，GEO专注于提升内容在生成式AI中的”可理解性”与”可引用性”，让品牌信息能够直接嵌入AI提供的答案中，即使没有点击链接也能实现品牌曝光和用户触达。当前，AI搜索流量占比已攀升至43%，据预测到2027年将超越传统搜索成为信息获取第一入口。用户的搜索行为发生了史诗级转变，从主动搜索关键词转向直接向AI提问并获取精准答案。这一变革意味着，品牌营销的战场已从”关键词排名”转向”AI信源认证”，那些率先将内容体系植入AI知识图谱的企业，正以更低成本收割持续扩大的智能流量红利。1.1 GEO与传统SEO的区别传统SEO的底层逻辑是”关键词匹配-排名竞争-点击跳转”，而GEO的核心是”语义理解-知识融合-答案嵌入”。这种根本性的差异使得两种策略在实施方法和效果评估上都有显著不同。传统SEO依赖于技术优化和外部链接建设，而GEO更注重内容的质量、权威 ...继续阅读 (33)

制造业的智能化，不只是“提效”，而是对流程认知的重构。本文聚焦质检与排产这两个关键环节，探讨AI如何从辅助工具跃升为决策引擎，推动制造业走向更高维度的系统优化。之前我写了 AI + 教育、AI + 医疗影像，我很想延续这个话题，今天简单讲下 AI + 制造。因为我本身不在制造业，制造业又是一个传统和复杂的行业，所以从相对比较直接的“视觉质检”与“智能排产”两个环节的 AI 应用展开。一、痛点：流程复杂、人机错位、经验不可复制尽管我们的制造早已完成信息化基础建设，工厂有了 ERP、MES、SCADA 等系统，但我们依然看到这样一些典型场景：质检环节仍靠人眼目测划痕、瑕疵，标准因人而异；排产依赖“调度员+Excel”，一变工单就手忙脚乱；突发情况多，系统反应慢，人工干预频繁；企业找不到“懂AI又懂工艺”的人，技术落地难度大。所有这些挑战的背后，其实都源于同一个根本性问题：制造流程中存在大量“非结构化判断”和“基于经验的决策”。而这，恰恰是AI，尤其是具备感知、分析与预测能力的新一代AI技术，最有机会介入和重构的空间。二、视觉质检：从经验判断到全时段、全品类的精细识别在制造业众多环节中，视觉质检被认为是AI最容易落地的场景之一。原因很直接：它具备稳定的数据输入来源（例如固定位置的工业相机），具备清晰的判断目标（如识别裂痕、异物、偏移、错装等），同时质检的误判代价非常高，对企业影响直接且可 ...继续阅读 (37)

当私域从“快跑”进入“深耕”，真正的竞争不再是谁涨粉快，而是谁能沉淀组织力与用户信任。本文将重新审视私域的底层逻辑，探讨长期主义者如何在下半场构建可持续的增长飞轮。现在整个行业的发展趋势，是私域流量正从“流量收割”转向“关系深耕”。过去靠拉群、发红包、频繁促销的模式已难持续，用户对过度营销日益抵触。问题在于重数量轻质量、重短期利益轻长期信任，但是搞长期主意就意味着不赚钱、慢成交、需要大家的耐心足够的多。私域不应只是留存客户，而是建立信任、提供情绪价值的空间。2025互联网营销下半场的关键，不在于加了多少人，而在于与用户有多深的连接，关键是看我们能不能把男性用户处成哥们，把女性用户处成闺蜜。一、2025开始是新私域现在的企业都把私域当作可反复触达的“流量池”，依赖群发消息、打卡活动和限时秒杀等手段刺激消费。但是会发现用户逐渐对频繁促销失去兴趣，开始屏蔽品牌福利群聊、关闭提醒甚至退群，退群比较快，现在还在群里留着的是真爱粉。品牌如果只是追求快速转化，却缺乏有价值的内容输出时，用户感受到的是打扰而非服务，服务是什么，类似胖东来那种把，往死里服务，讲规矩。消费者的信任一旦被消耗，就很难重建，这是不可逆的。跟谈恋爱一样，没有价值认同的关系，注定无法长久。经济下行周期，各大新媒体平台和传统淘宝京东拼多多的获客成本不断攀升，企业在前期投入大量资源将用户引入私域。但是如果仅完成一次交易就停止互动， ...继续阅读 (42)

AI再聪明，也替代不了用户的真实声音。这篇文章告诉你，为什么在节奏越来越快的产品世界里，用户研究反而更重要了——不是为了流程，而是为了不走错路。最近，市面上出现了很多“用户研究劝退”的声音。许多论调都在说，这个行业太“卷”，没有未来，似乎在劝说所有心怀向往的同学都悬崖勒马。每当听到这些，我都想站出来，从另一个角度谈谈我的看法：为什么在今天，我仍然建议大家，尤其是某些专业的同学，可以认真考虑用户研究这个行业。唱衰的声音，从未停止首先，我们要明白一个事实：对调研行业的唱衰，并不是近一两年才有的新现象。无论是叫“用户研究”、“市场研究”还是“消费者洞察”，整个调研行业在中国，似乎从来没有被真正地“歌颂”过。你把时间倒推十年，会发现当时的人们也在说“调研行业不行了”；你再把时间倒推到二十年前，2000年前后，当前辈们开创中国本土市场研究的时候，面临的同样是“这行不被看好”的普遍认知。是的，我承认用户研究是一个“舶来品”，在国内的发展环境与土壤，确实无法与那些拥有百年历史、巨头林立的海外市场相比。再加上本土的种种复杂因素，这个行业始终没有被推到聚光灯下。但事实是什么呢？事实是，尽管唱衰声从未停止，这个行业却也从未停止发展。它一直在蓬勃，一直在向前。需求永不磨灭，只是换个名字最核心的一点是，对“研究”的需求是不会被磨灭的。只要商业存在，只要产品需要服务于人，那么理解人、理解市场的需求就永远存在 ...继续阅读 (32)

这篇文章介绍了macOS Tahoe 26 移除原有启动台功能后，第三方工具 LaunchNext 的解决方案。LaunchNext 可自动导入并迁移系统启动台数据，保留用户原先整理的应用顺序和文件夹结构，大大减少适应成本。其安装方式简单，只需解压并拖入应用程序文件夹即可，首次启动稍慢但能顺利完成数据读取。除数据迁移外，LaunchNext 还提供外观和自定义设置，满足个性化需求。目前该应用仍在快速迭代中，对升级到 macOS 26 却依赖启动台的用户来说是一个值得尝试的替代方案。 ...继续阅读 (36)

这篇文章介绍了macOS Tahoe 26 移除原有启动台功能后，第三方工具 LaunchNext 的解决方案。LaunchNext 可自动导入并迁移系统启动台数据，保留用户原先整理的应用顺序和文件夹结构，大大减少适应成本。其安装方式简单，只需解压并拖入应用程序文件夹即可，首次启动稍慢但能顺利完成数据读取。除数据迁移外，LaunchNext 还提供外观和自定义设置，满足个性化需求。目前该应用仍在快速迭代中，对升级到 macOS 26 却依赖启动台的用户来说是一个值得尝试的替代方案。 ...继续阅读 (19)

如果你在做图像类产品，理解CNN的底层逻辑将帮你更好地评估模型效果与优化路径。本文将用清晰的结构讲透卷积神经网络的核心机制，助你在AI视觉领域少走弯路。一、从手机相册说起：AI 识物的背后藏着什么打开手机相册，系统能自动归类人物、宠物、风景；外卖 App 拍照识物，对着菜单就能跳出对应菜品。这些日常场景里，AI “看懂” 图片的能力，都源于卷积神经网络的支撑。人类看图片时，瞳孔接收光线信号，大脑从初级视觉区到高级视觉区逐层处理：先识别边缘、线条等基础特征，再组合成形状、轮廓，最终判断物体类别。有趣的是，CNN 的设计灵感正源于此，它像为计算机搭建了一套人工视觉系统，用分层处理的逻辑完成图像识别。二、CNN 的核心逻辑：像剥洋葱一样拆解图像1. 卷积层：给图片做 “细节体检”卷积层是 CNN 的感知核心，相当于人工视觉的初级视觉区。它通过卷积核，一种小型权重矩阵在图像上滑动扫描，提取基础特征。一张 1000×1000 像素的 RGB 图像，包含 300 万个数据点，直接处理会造成巨大计算负担。卷积核的作用类似放大镜，每次聚焦 3×3 或 5×5 的局部区域，计算该区域的特征值。比如垂直卷积核擅长捕捉竖直线条，水平卷积核能识别横线边缘，多个卷积核同时工作，就能生成包含不同基础特征的特征图。研究者通过实验发现，CNN 的前层卷积操作与猕猴初级视觉区 V1 的神经活动高度吻合，都专注于边界 ...继续阅读 (37)

可灵AI的技术领先，固然令人瞩目，但快手的生态复杂性却让“躺赢”成为一种奢望。本文将深入剖析技术突破与平台结构之间的落差，探讨为何领先不等于胜出，以及快手在AI时代真正需要补的课。快手，失去了一员大将。9月9日，快手前副总裁，可灵AI事业部技术部原负责人张迪，被曝加盟B站、出任技术线条负责人。此时距离张迪从快手离职还不到一个月。张迪曾就职阿里巴巴，2020年加入快手，2024年作为技术负责人，开始牵头可灵大模型的研发与应用落地。一年多时间里，张迪主导了可灵AI的30多次版本迭代，令其成为快手业绩中最亮眼的一环。快手2025Q2财报显示，可灵AI营业收入超过2.5亿元，与第一季度相比，大涨67%。截至今年7月下旬，可灵AI全球用户超4500万，超两万企业客户及开发者接入。但是就在这顺风转舵的时候，作为可灵技术一号位的张迪却突然离职，加盟B站。这就像两军对垒，一方攻城拔寨，风头正劲，结果回头一看，主将没了。下面的仗要怎么打？军心能不能稳得住？都是问题。一、可灵向前，人才向后从某种意义上说，张迪可以被称为“可灵之父”，在他的主导下，可灵AI从0到1，逐步成为行业领先者。今年5月份，Artificial Analysis发布了最新的全球视频生成大模型榜单，快手可灵2.0模型以1124分的Arena ELO基准测试评分位居图生视频赛道榜首。在2025年二季度财报电话会上，快手科技CFO金秉透 ...继续阅读 (27)