AI探索指南

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AI探索指南

  1. AI探索指南

    最近听的最有价值的播客，是 Claude Code 使用量全球榜一大哥，刘小排在koji的十字路口的播客

    最近听的最有价值的播客，是 Claude Code 使用量全球榜一大哥，刘小排在koji的十字路口的播客。
    听完的一些收获：
    1. 刘小排发现，人们都说 AI 不赚钱，其实是榜单头部的 AI 产品基本都不赚钱。但这跟他的体感完全不同。只要你不乱花钱投放，降低营销和人力成本，从第一天就开始赚钱。
    2. 别被 Claude Code 的 Code 这个单词所迷惑，它是一个通用 Agent 工具，从调研到写代码都可以做。
    3. 只要在虚拟世界中，任何有标准操作程序（SOP）的事情都可以通过 Claude Code 实现自动化。
    4. Claude Code 的价值在于其可控性，允许用户根据需要为其提供工具，从而实现无限级的扩展，这与 Manas 等内置工具受限的 Agent 不同。
    5. 用 Claude Code 之前可以先读官方文档，很多功能比如7x24地跑都是官方宣传的功能，根本不是黑科技
    6. 使用 Claude Code 如何避免屎山代码？你先在飞书里把需求文档写清楚，最好配上图，然后再和AI讨论一下需求的细节，需求不清楚的结果就是屎山代码。
    7. 猎豹移动的产品方法论，核心在于 “简单”，即专注于一个功能并做到极致，而不是做加法
    8. 他从猎豹移动学到的产品三段论是：预测、单点击穿、All-in，即预测市场趋势，找到一个点站稳脚跟，然后投入所有资源。
    9. 在微软亚洲研究院实习时发现 “科技” 是两个词，即 “科学” 和 “技术”，并意识到自己做的是工程而非科学，这一认知影响了他日后的创业方向。

  2. AI探索指南

    前阵子非常荣幸参加量子位的直播访谈，萌媛的问题准备得非常专业，我也把很多认知和反共识的东西一股脑抛了出来，现在文章在量子位主刊发表了，我在这里抽取9条精华，万字长文的链接在最后

    前阵子非常荣幸参加量子位的直播访谈，萌媛的问题准备得非常专业，我也把很多认知和反共识的东西一股脑抛了出来，现在文章在量子位主刊发表了，我在这里抽取9条精华，万字长文的链接在最后。

    1. AI播客的核心并非“拟人”，而是高质量的“信息整理”，本质是 Content Remix，通过变换形式让人能够吸收信息。
    2. 现在的AI阶段，对于专业用户，手动编辑功能依然至关重要，100%自动生成的质量还是不够
    3. ListenHub 能把播客做好，来源于播客制作的行业论文研究，而非纯AI技术，这正是科技与人文的交汇处。
    4. “使用时长”在AI时代是虚荣指标，AI产品应帮助用户尽快完成任务，Agent 应该看完成任务数而非完成任务所需时长
    5. 一个产品最有价值的用户反馈来自前100个“陌生”付费用户，他们是有真需求，真愿意花钱，不是媒体，也不是投资人，也不是给你提需求的免费用户
    6. AI时代的公司，需要“人人都是产品经理”，特别是工程师，需要成为直接为结果负责的人，以前那套产品经理指挥工程师的链路早就过时了
    7. 网络效应在AI时代不成立，不看ROI地砸钱推用户量意义不大
    8. 当前的语音助手都为“实时”牺牲了“智能”：很多语音助手为了追求即时响应，使用了更小、更快的模型，导致“智商不够”，无法进行深度或发散性思考，得不偿失。
    9. AI应用公司要“顺势而为”，而非试图控制技术走向，要做和模型正交的事情，比如科技与人文的十字路口。

    这应该是今年最后一篇访谈文章了，我想说的都已经说完了。

    刚好今天听了刘小排的播客和硅谷一些创业者的播客，很多观点可以相互印证，大家的感知有一种共鸣。

    完整文章在这里，希望对大家有所帮助：

    https://mp.weixin.qq.com/s/MYiA7QEKnfTbPBQ_0bhUZw

  6. AI探索指南

    前NotebookLM 的设计师 Jason 最近分享了自己的心得，

    前NotebookLM 的设计师 Jason 最近分享了自己的心得，
    里面总结了他是如何从各种context里抽象user experience 用户体验的，值得一读。

    通常AI产品都有着大量的上下文，如何从不同的上下文抽象并抽离出核心的本质体验是一个化繁为简的过程。他把notebookLM的体验总结为一个从 (Inputs → Chat → Outputs)的“creation journey”，在经过无数迭代后在飞机上用餐巾纸画出了最终版的draft UI。

    AI native product需要动态、适配性的产品体验

    1. UIs will become more dynamic
    A dynamic, adaptive interface that intuitively adjusts to your needs, ensuring fluidity and focus throughout your workflow.
    2. UIs will become more contextually aware

    全文地址：https://jasonspielman.com/notebooklm

  7. AI探索指南

    昨天试用 Notion 3.0 过程中，越用越无趣

    昨天试用 Notion 3.0 过程中，越用越无趣。

    比如同步 Linear 到 Notion 中，我们用 Linear 还不到一年，提示要 30+ 小时。这个时间还是其次，更重要的是，尝试过程中，突然没了欲念。

    在项目管理这块，Notion 是把长矛，Linear 是架机关枪。没必要把机关枪同步成长矛。

    Notion 最厉害之处，是 Block 化和 Base 化的产品抽象。由各种 Block 组装成了一个个 Page，再由多个 Page 组装成一个个 SaaS（未达成）。

    Notion 的厉害之处，可能也就是 Notion 最大的傲慢之处。由 Block + Base 组装成的 Page，成为不了 Calendar、Mail、Slack、Linear 等垂类应用。这类应用，还是得收购或重新构建。

    Notion 的底盘，依旧只是文档协作。

    有意思的是，AI 时代，让各种文档开始有了更好的归属。比如产品设计文档，经常可以直接用 Cursor 写在代码仓库里。项目协作文档，则可以直接写在Linear 里（长一点的 issue 就是文档）。

    AI 时代，Notion 的底盘没有变厚，而是变薄了。不需要协作的文档，有更好的地方去写。Notion 里剩下的，是需要协作的文档。

    进一步的可能是，如果人越来越不需要与人协作，而是与各种 AI 协作，那么，Notion 的协作底盘都会被动摇。

    全新一代的 Office 里，可能就没有文档。