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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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接下来会有大量的Agents基于Reddit做用户研究
整体流程如下:
1、找到几个围绕你想法的关键问题,比如how do you....what product do you use to....
2、输入Reddit检索,然后会发现更多拓展问题
3、浏览每个高互动讨论,AI总结整理用户需求与痛点,以及他们当下的解决方案
4、将所有信息汇总,让AI进行分类归纳,最终你会拿到一份用户可能画像,用户当下抱怨,用户当下推荐的产品及理由,当下仍未解决的问题,产品差异化定位的机会
5、让AI分析哪个画像是更有机会切入的,拟定产品功能和优先级
6、人工Review报告,确认画像和差异化定位
9、让AI进一步分析这些画像人群常在的渠道,制定初期的获客策略
当这个过程人机协同之后,产品经理的有限思考将被深入放大
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4、将所有信息汇总,让AI进行分类归纳,最终你会拿到一份用户可能画像,用户当下抱怨,用户当下推荐的产品及理由,当下仍未解决的问题,产品差异化定位的机会
5、让AI分析哪个画像是更有机会切入的,拟定产品功能和优先级
6、人工Review报告,确认画像和差异化定位
9、让AI进一步分析这些画像人群常在的渠道,制定初期的获客策略
当这个过程人机协同之后,产品经理的有限思考将被深入放大
有一个面试题挺好的
就问问这个产品经理
如何挖掘这个产品的用户人群和痛点
他能说出来去Reddit,说明有点儿常识
他能说出来用AI看Reddit,说明有点儿想法
他能说出来用CelHive插件总结Reddit评论区评论,你就可以录用了!
因为这个人:
- 肯定上推特,那基本上学习能力就不差
- 肯定非常关注AI,不然不知道C大的Celhive
- 肯定对比过Dia/Fellou/Comet/Genspark浏览器,不然不会用这个插件的!!
最近不是AI挺火的嘛,公司就要招人,我就负责整个技术面的工作,直到我去作为面试官面了不少人以后,得出了不少的感悟,感觉还挺有意思的,分享一下。
关键词。简历的关键词一定要和岗位描述相匹配,一份简历就是看10秒钟,就是非常有目的性的,就想要一个即插即用过来就能知道我要做的事情的,我最希望看到的就是我现在要做的事情刚好就是应聘者做过这个事情的,那我一定会给他个面试机会让他过来聊一聊。不要说会学习什么的话,我招人就是来干活的,不是陪你共同成长的。说我黑心吧,但是我招一个人,公司也要算部门成本到我头上的,招了人不满意要换还得和HR解释。
内推很重要。有时候人事部门会给你推一些人,有时就是从招聘平台来的,有时候就是会给你介绍一下是谁推荐的,这个时候筛简历的人,多少都会更认真的看一眼简历,碍于人情世故的原因,只要不要和需求区别太大,一般都会给个机会,多一个机会就多一个可能性。
视频面试:牢牢抓住第一个你上手说话的机会,一场面试让你自由发挥说话的机会并不多,就像掼蛋升级打扑克一样,先手权最重要,你先讲开你的东西,让别人顺着你铺的线索问下去,在你开的场子被别人提问远远要好过你别人去给你出问题来的要好。
关键词。简历的关键词一定要和岗位描述相匹配,一份简历就是看10秒钟,就是非常有目的性的,就想要一个即插即用过来就能知道我要做的事情的,我最希望看到的就是我现在要做的事情刚好就是应聘者做过这个事情的,那我一定会给他个面试机会让他过来聊一聊。不要说会学习什么的话,我招人就是来干活的,不是陪你共同成长的。说我黑心吧,但是我招一个人,公司也要算部门成本到我头上的,招了人不满意要换还得和HR解释。
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感觉快离不开 Claude Code 了
计算报销发票总额、数据分析、写作、Vibe Coding...
各种场景都是最方便的选择
我和它的共同记忆也越来越深了
我用 CC 写的快速启动器 Claude Code Now 也快 200 stars 了
用户需求最大的 Windows 版本也已经在一个分支里写完
接下来要解决的痛点是其他模型的参数切换器
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Figure的CEO
Brett Adcock认为未来全球最大的企业可能是机器人公司。
Brett Adcock认为人形机器人是AGI的终极形态,机器人每天都在变得更智能、更快,并且能够执行更多有用的任务,
未来人形机器人有望成为全球最大的产业之一。
他还表示,从产业格局来看,最终行业会收敛至3家左右的主导企业,行业的潜在市场规模可达数万亿美元。
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很多人问我 Claude Code 官方不卖给我们怎么办?
其实解法很多,至少有三个:
1. Claude Code 拼车社群 ctok.ai
2. 智谱 GLM 4.6,包月100,国产平替里最受欢迎的,海外用户也认可,建议使用海外节点你懂的
3. Kimi K2,价格也很低,也是很受欢迎的平替
其他的评论区欢迎补充...
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很多需求真的是无法空想出来的。比如当我交替使用 GPT 和 Gemini 的时候,最终决定我使用体验的完全不是两者的智能或者风格区别,而是一个纯粹的 feature 差异:后者不支持通过修改对话历史从而实现对话的分岔。
对话的分岔显然是一个 GPT 出现之前没有人会预料到的功能。现实中不存在这个东西。当然有时候你会想哎呀我昨天和那谁的对话要是编辑一下重开一个平行宇宙就好了,但反正你知道这不可能,也不会认真对待这个想法。然而 GPT 一旦提供这个功能,你就立刻发现它不可或缺。无数次——或者说几乎每一次——我能从一段对话中学到些什么的体验,都来自于我对之前对话记录的反复 refinement。通过不断比较它们导致的对话走向,我才真正理解我们其实是在说什么。
非常奇妙。你意识到对话的本质不是线性的,而是由一连串 what-if 构成的。好的对话不是一条河流,而是一棵树。
对话的分岔显然是一个 GPT 出现之前没有人会预料到的功能。现实中不存在这个东西。当然有时候你会想哎呀我昨天和那谁的对话要是编辑一下重开一个平行宇宙就好了,但反正你知道这不可能,也不会认真对待这个想法。然而 GPT 一旦提供这个功能,你就立刻发现它不可或缺。无数次——或者说几乎每一次——我能从一段对话中学到些什么的体验,都来自于我对之前对话记录的反复 refinement。通过不断比较它们导致的对话走向,我才真正理解我们其实是在说什么。
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