一个产品经理最常做的事情就是需求分析,面对复杂的需求不妨用逻辑化的思维来思考一下。一、5H2W分析法5H2W指的是 why,what ,how, how much ,who,when,where。如何进行分析?why :为什么,从老板、需求部门等手上接到一个需求的时候,做的话能够给产品带来哪方面的价值,确定概念。what:做什么,此时就要通过查询资料,竞品分析或者通过自己的理解来确认产品的功能架构图,确定这个需求的形。how:怎么做,这一块我通常喜欢用写论文的思路来思考,what这步已经确定了做什么,这其实就是我们的论点,需要补充的是论据和论证,重点梳理所有的功能模块,论据之间不要冗余,有什么联系,这个阶段可以补充原型图和流程图。how much:价值,在设计的时候考虑怎么设计能够给我们带来更多的用户价值或者商业价值。who:谁,不同角色的人用产品的不同角度。when:时间,需求中的限制条件,早上和晚上有什么不同。where:地点,不同的地点有什么影响,比如信号突然没了,或者不同的浏览器打开等等。二、案例简述用我之前工作的例子说明一下背景:在之前的项目中开发和测试之间没有任何文档,只有原型图,开发完成之后,测试不知道在其中哪个步骤保存了什么数据,只能在最后看一下数据库结果,中间的步骤完全是黑盒,所以需要一份文档。领导给我安排的任务是,写一份文档其中包含了数据的流转比如A模块跳转到B
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对于使用 go 语言的开发者,当你想让自己开发的一个模块包可共享给全世界其他开发人员使用时,可以选择在 go 官方包管理平台发布它,这样 go 的生态工具可以看到它,发布模块后,导入其包的开发人员将能够通过运行go get等命令来解决对该模块的依赖关系。如下图所示,我自己在 Google 的包管理平台发布的一个go module:P.S.:已经发布模块需要修改时不要更改当前发布版本的代码而是发布新版本,因为 go 工具会根据第一个下载的副本对下载的模块进行身份验证,如果两者不同 go 工具将返回安全错误。发布步骤在命令行中进入需要发布的包的本地根目录运行go mod tidy,这会删除模块可能积累的不再需要的任何依赖项运行go test ./...以确保一切正常,这会运行 go 测试框架来编译和测试编写的单元测试,一方面验证发布包的正确性,另外一方面也会编译包文档使用git tag ${version-num}命令用新版本号标记项目,对于版本号可以参考下面的 go 包版本号命名表格使用git push origin ${version-num}将新标签 tag 推送到远程仓库如 github.com运行go list命令发布包,该命令会触发 Google 包管理平台更新对应模块索引,在命令前面添加一条语句将 GOPROXY 环境变量设置为 go 代理,从而确保发布包的请求到达官方包
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引语:非共识时代今天的大模型 To B 赛道,仍然是一个非共识的时代——大模型如何落地,给企业产生实际价值,即使一年过去,也没有一个标准答案。而厂商想用大模型开拓 B 端市场,则大多从自己的基因和能力出发,各出奇招,至今已经有了几条比较成熟的打法:有些厂商,意在用更大、更强的基础大模型做突破,以更好的泛化能力应对需求多样的 To B 市场;有些厂商,则通过数据清洗、精调等手段,把大模型精调成具体行业的形状,再用“大模型商店”让客户可以自由挑选,甚至自己做自己的定制化;有些厂商,意识到了 AI 原生应用的重要性,便依托自己的大模型能力,接连推出不少应用,快速登陆抢占市场。各个厂商八仙过海,路径各有千秋,赛道竞逐至今,几个流派仍然还未能分出胜负,非共识向着共识的收束仍在继续着。当人们讨论到大模型 To B,常常各持己见,有人说技术、有人说应用、有人说生态,难以争出个高下;而在这个纷争的非共识时代,作为一家拥有着丰富经验的 To B 大厂,腾讯却想要走一条自己的 AI 之路。一、大模型工具链,卷到什么程度了?大模型赛道的火热,最能让人感受到的是 AI 原生应用和 Agent 产品的爆炸式增长,繁荣如同烟花升空,好不热闹。 作为看客,自然可以额手称庆,感慨于国内大模型产业发展之迅速;而如果拨开鲜花和掌声,着眼于实际的 To B 生意,就能发现,AI 大模型在 B 端市场的渗透率,则远不如
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