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Last updated 36 minutes ago
Cursor CEO最新采访：后代码时代，产品品味是关键
38 minutes ago
在人工智能飞速发展的今天，软件开发领域正迎来一场深刻的变革。Cursor CEO在最新采访中提出了“后代码时代”的概念，认为未来软件开发将不再依赖传统编程语言，而是通过自然语言描述意图来实现自动编程。这一理念不仅挑战了现有的开发模式，也为软件开发带来了全新的可能性。 去年下半年以来，AI编程彻底火了。 Anysphere被认为是这个领域最成功的公司，旗下的明星产品Cursor的成绩有目共睹，推出后仅20个月就达到了1亿ARR，仅两年就达到了3亿ARR（约人民币21亿）。 5月1日，Lenny’s Podcast 采访了Anysphere的联合创始人兼首席执行官Michael Truell。 在这次对话中，Michael分享了他对未来的愿景、经验教训以及为快速到来的AI未来做准备的建议。 乌鸦君摘取了此次采访中的关键信息与观点，相信会给你带来启发： 01.后代码时代是什么？ 02.后代码时代，品味最重要...
爆火全网的城市胶囊，手把手教你用AI解锁N种逆天玩法！（附提示词）
about 1 hour ago
AI技术飞速发展的今天，创意与艺术的边界不断被拓展。最近，一种名为“城市胶囊”的创意内容在全网爆火，它将城市的标志性景观以微缩形式融入各种容器中，展现出独特的视觉魅力。这种新颖的创意不仅让人眼前一亮，更引发了无数创作者的模仿与创新。 1拆解案例 大家最近刷到过这种内容吧： 为什么这种内容能这么火？ 有一段绝美的话，送给大家： 每个城市都藏着无数人的乡愁，而 AI让我们用一种浪漫的方式——把钢筋水泥的现实，变成掌心的童话。当你的家乡住进微缩容器，每一次分享，都是对这片土地最温柔的告白。 除了胶囊以外，还有更多有意思的玩法： 今天我们就来拆解这些怎么搞~ 2制作工具 今天我们不麻烦，教给大家，怎样用豆包全搞定： 豆包地址：...
金融自媒体趋势！如何搭建一个高效的社交媒体矩阵？
about 1 hour ago
随着视频化内容的兴起，传统图文阅读量逐渐下降，而短视频等新媒体形式则呈现出爆发式增长。证券行业也不例外，投顾IP化成为趋势，尤其在年轻一代投资者中，他们更倾向于信任“有血有肉”的理财顾问，而非传统的金融专家。 随着视频化的加速，纯图文阅读量据统计下降达50%，而短视频则增长了300%。与此同时，在证券行业，投顾IP化的进程则一边步履维艰前行，一边又作为星辰大海向往之，尤其90后、00后们，在投资市场更加信任那些“有血有肉”的理财顾问、而非老学究。部分券商玩的溜的，理念引领前沿，大力应用虚拟人，开始用数字员工做7×24小时投教和服务承接。 就证券行业在新媒体这块的发展和实践中遇到的掣肘而言，笔者认为，券商们需要看清楚的是，新媒体不是比谁更会玩、谁号更多、谁作品更专业，而是比谁能在合规框架内，把专业晦涩的内容讲得更有趣、更亲民、更吸睛。找准这个点，社交媒体矩阵才真正建立，也才真正带来价值。 如近期对等关税席卷而来，随手打开任何一款自媒体社交平台，开口即是“出大事了！”、“关税风暴来袭！”、“超44万人爆仓！”…… 资本市场不缺乏新闻大事件，然金融机构比之于各类新闻媒体、尤其自媒体，在信源通道吸引、用户习惯养成上，明显不足。自媒体将信息平权后，金融机构不得不在五花八门的新型媒体上做品牌营销、声量曝光以及引流获客，但如只盯着一个平台玩，???真的有点落伍了。那些做得好的品牌，比如招商、众安、华泰、天天，哪个不是在微博、抖音、小红书、微信、B站等多个平台全面开花。这就是社交媒体矩阵的威力，通过多平台联动，让品牌曝光、用户互动和销售转化等等，效果最大化。 那么，如何从0到1搭建一个高效的社交媒体矩阵，又如何少走弯路呢？这里，我们一起碰撞一下。 什么是社交媒体矩阵？ 简单来说就是“多平台运营”。 我们可以把社交媒体矩阵理解成品牌在各大社交平台的“分舵”。比如：在抖音发短视频吸引投资者用户、在小红书做产品种草、在微信做私域沉淀客户、在微博追热点（如最近的对等关税、黑色星期一）搞话题营销。 这样做的核心好处，一是覆盖更多用户，不同平台用户群体不一样，比如B站偏年轻，知乎偏高知，全平台布局能触达更多人。二是降低风险，万一某个平台流量下滑（比如微博限流），还有其他平台撑着。三是，提高转化，比如抖音引流到微信成交，小红书种草后去天猫下单（电商标准打法），形成完整闭环。 怎么搭建矩阵？ 1....
公司内部IT系统产品经理，需要懂PMF和GTM吗？
about 4 hours ago
产品经理常常被要求掌握各种模型、方法，但针对内部IT系统的产品经理，也是要求如此吗？这篇文章，我们来看看作者的意见。 什么是PMF和GTM，两者有什么区别？ PMF：Product Market Fit，包含了Product、market和Product Market Fit 三部分，是产品和市场需求匹配的一个过程，关注匹配的契合度 （非常像IPD验证阶段要做的事情，只是IPD是针对硬件研发，所以验证必然在发布前，软件产品则可以更灵活的安排验证的节点，但是都是为了验证产品的可用性） GTM：Go to Market。...
从画原型到CEO思维：京东外卖PM的三级能力跃迁模型
about 5 hours ago
作为产品经理或交互设计领域的一员，我们都渴望不断提升自己的能力，实现从普通从业者到拥有卓越思维的领导者的跨越。本文结合腾讯职级体系，深入解析战略规划与资源协调能力的培养路径，供大家参考。 一、产品经理的成长困境与能力跃迁的必要性 咱们先回顾一下过往的经历，是不是常常有这样的场景，“请问你的设计依据是什么？为什么A功能放在前面，B功能放在后面？这个功能的用户场景确定是这样的吗？你是否有明确的用户数据分析？”就像我们绞尽脑汁完成功能设计，满心欢喜地拉着团队开发、测试进行设计评审，可往往因为缺乏用户数据，设计方案就被开发人员质疑，最后可能方案就被推翻或搁置了。这其实反映出我们在工作中常常处于一种缺乏深度思考和战略规划的状态。 对于产品经理来说，从最初只会画原型到具备CEO思维，这中间需要经历多个阶段的能力跃迁。以京东外卖的PM为例，他们面临着激烈的市场竞争和复杂多变的业务环境。如果仅仅停留在基础的功能设计层面，是远远无法满足业务发展需求的。就好比在电商领域，如果产品经理只关注页面的美观和交互的流畅度，而不考虑整个业务的战略布局和资源协调，那么这个产品很可能在市场上缺乏竞争力。据相关市场调研数据显示，在竞争激烈的外卖市场，那些具备战略规划能力的产品团队所打造的产品，其用户增长率和市场份额往往比只注重功能设计的团队高出30% – 50%。所以，实现能力跃迁，培养战略规划与资源协调能力是非常必要的。 二、结合腾讯职级体系看能力跃迁阶段 初级阶段：专注功能与数据，打好基础 在腾讯职级体系里，初级产品经理相当于T1 – T2职级。这个阶段就像是在学习走路，要把基础打扎实。就如同我们前面提到的数据埋点知识，初级产品经理要学会通过数据来支撑自己的设计。比如京东外卖的初级PM，要深入了解用户行为数据，就像经营超市通过安装摄像头和传感器来了解顾客购物习惯一样。他们要在系统中进行数据埋点，记录用户在APP上的各种行为，如浏览菜品、点击商家、下单等。 数据埋点有第三方埋点和自研埋点两种方式。第三方埋点对于初级产品经理来说是一个不错的选择，像神策数据和百度统计这样的第三方平台，可以快速实现数据采集。对于京东外卖的初级PM而言，使用第三方埋点可以在短时间内获取大量用户数据，分析用户的喜好和消费习惯。比如，通过分析数据发现用户在午餐时段更倾向于选择快餐类菜品，那么就可以在这个时段推荐更多快餐商家。这个阶段的产品经理要撰写详细的数据埋点方案，明确埋点模块与区域、操作行为以及统计标准等。通过对这些数据的分析，为产品的功能设???提供依据，提升产品的用户体验。...
谷歌NotebookLM深度评测：一款真正以“学习为核心”的AI学习和研究神器
about 6 hours ago
此文本是对谷歌NotebookLM的一项深度评测，侧重于其作为一款以学习为核心的AI 研究助理的技术定位和实际应用。作者通过系统性实操与评估，详细分析了 NotebookLM 的产品定位、核心功能（如来源管理、聊天交互、音频概览和笔记???板）以及底层逻辑（特别是系统提示词）。评测指出，NotebookLM 在提升信息获取与整合效率方面表现出色，但认为其在支持从知识输入到知识输出的完整链路上仍有发展空间。文章还探讨了 NotebookLM 在学术研究、企业知识库以及个人学习等场景下的应用前景，并对比了其与传统笔记工具及其他AI产品的差异。 近期，谷歌NotebookLM AI工具在AI圈引起了热议，特别是有些博主宣称其支持基于中文内容生成“中文播客”的功能，成功引起了我研究的兴趣。作为一名AI实战博主，长期关注并实践各类AI工具的分析者，我对 NotebookLM 进行了系统性的实操与评估。 本文不仅是对...
AI时代，产品经理能做什么
about 8 hours ago
在AI技术飞速发展的当下，DeepSeek等AI工具的爆火已经深刻地改变了我们的工作和生活方式。面对AI时代的汹涌浪潮，产品经理作为产品的设计者和引领者，应该如何抓住机遇、迎接挑???？本文将从AI对产品经理工作的影响出发，探讨产品经理如何通过体验和使用AI工具、学习AI技术原理，最终成为AI产品专家或利用AI赋能自身工作。 2025年春节，我在老家过年，大年初一，出去拜年时，碰到一个朋友，年龄跟我差不多，非计算机专业毕业的。 平常难得见面，简单寒暄后，他跟我抱怨说：“DeepSeek被吹的这么厉害，让它给我出一个拜年的祝福语，感觉非常一般，没有想象中那么惊艳。” 当时我最大的反应，不是关心DeepSeek是否好用，而是惊叹DeepSeek的影响力，身边很多非计算机专业的朋友，都开始关注并使用DeepSeek。 距离2025年1月底，DeepSeek登顶苹果应用商店免费APP下载排行榜，已过去3个多月了。 DeepSeek刮起的这股风暴，对AI发展的推动意义非凡，影响深远。可以说，各个行业，各个领域，都受到了DeepSeek的影响，甚至冲击。 对于非AI产品经理，面对已经到来的AI时代，我们能做什么，如何抓住这个机遇，并迎接可能存在的挑战，值得每一位产品人思考。 AI时代已经到来，如果说ChatGPT的使用还有一点门槛，那么DeepSeek的爆火，让每个人都能便捷、无门槛地使用AI工具。 AI已经开始影响我们工作和生活的方方面面。 未来人工智能时代，无论是产品经理还是其他岗位的工作，真正拉开差距的，并不是谁的技术更厉害，谁更懂大数据，谁更懂大模型，真正拉开差距的是我们的认知。 可以预见，未来几乎所有的行业都会受到AI冲击。马斯克预测：“2029年AI将超越人类智慧总和”。 也有人预测，未来某一天，全球范围内约95%的人类职业以及绝大多数现有商业组织的经济价值，可能会因...
如何用品牌背书让消费者“主动买单”？
about 23 hours ago
在当今竞争激烈的市场中，品牌背书已成为企业提升形象和赢得消费者信任的重要策略。通过第三方的信誉或权威性，品牌背书能够间接为品牌或产品提供信任支持，增强消费者的信任感和认可度。本文将深入探讨品牌背书的概念、重要性以及实施方法，并通过多个实际案例展示如何有效地利用品牌背书让消费者“主动买单”。 “XX同款”、“xx品牌工程入选品牌”、“XX认证”、“XX产地认证”、“XX某某标准”，相信大家都没少听过类似的品牌信息，尽管不少已被揭发为虚假信息，引发多方的质疑和批评，但大众消费者在再次面对类似的信息时还是忍不住在心里为品牌默默地加分。 这就是品牌背书的力量，这些看似客观中立的信息，早已演变为操控消费决策的“心理开关”，它既是消费者理性决策的“安全锁”，也是商业世界最隐秘的“认知税”。可以说，品牌背书是企业提升品牌形象、增强消费者信任度的关键策略。 那么，什么是品牌背书？为什么要做品牌背书？又该如何实施品牌背书呢？我们来一起看看。 一、什么是品牌背书？ 品牌背书（Brand Endorsment），是指通过第三方的信誉或权威性，间接为品牌或产品提供信任支持，从而增强消费者对品牌的信任感和认可度。这种背书可以是企业总品牌（父母品牌）对子品牌的支持，也可以是外部权威机构、专家、明星、国家政策等对品牌的背书。品牌背书的核心在于利用第三方的声誉填补消费者对品牌本身的认知空白，特别是在新品牌或新产品进入市场时尤为重要。 从信息展示的明显程度来看，品牌背书可以分为显性背书（硬背书）和隐性背书（软背书）。 显性背书直接标注合作方的品牌信息，例如“Intel Inside”，让消费者一眼就能识别出品牌背后的支撑力量。而隐性背书则通过隐晦方式传递信任，如“潘婷-宝洁公司优质产品”，虽然没???明确指出具体的合作形式，但借助母公司背景传递了产品的可靠性和品质保证。 二、为什么要做品牌背书？ 品牌背书有助于提升品牌权威性和信任度。试想，当诺贝尔奖得主、院士专家等具有极高公信力和专业影响力的人物为品牌站台时，消费者在面对这些权威背书的品牌时，内心会形成一种“该品牌值得信赖”的潜意识认知，背书所代表的权威性和专业性会自然地转移到品牌身上，品牌在消费者心中的地位也会随之显著提升。...
强大如Deepseek-R1也会说谎？聊聊关于AI的“幻觉”问题和3个应对建议
about 23 hours ago
在AI技术飞速发展的当下，大语言模型如Deepseek-R1以其强大的功能备受瞩目。然而，正如硬币的两面，这些模型也存在着不容忽视的“幻觉”问题——它们有时会“一本正经地胡说八道”，给出看似有理有据却全然错误的回答。这不仅影响了AI的可信度，更可能在实际应用中引发误导。 关于Deepseek-R1的“幻觉”问题 近期我就火热的Deepseek发表了多篇介绍文章，相信大家在网络上也看到过其他关于Deepseek的各类推荐、教程。但，今天我想给这把火稍微降降温，给各位朋友聊聊关于Deepseek-R1的“幻觉”问题。 接下来，我将从“AI幻觉”入手，重点跟各位探讨一下Deepseek-R1“幻觉”严重的原因，也尝试给各位支支招，如何尽量避免“幻觉”问题。 附：关于“AI幻觉”的话题，我在去年7月时，曾经发表过一系列详细介绍的文章，如果对于“AI幻觉”这一话题想要进一步了解的朋友，也可以参考这几篇文章。 AI“幻觉”的类型、原因与应对方法（1/3）——什么是AI“幻觉” AI“幻觉”的类型、原因与应对方法（2/3）——为什么会产生AI“幻???” AI“幻觉”的类型、原因与应对方法（3/3）——如何应对AI“幻觉” 什么是“AI幻觉” 所谓AI“幻觉”（Hallucination），是指AI会给出看似有理有据却全然错误的回答的现象，也就是我们俗称的“一本正经地胡说八道”。关于AI“幻觉”的具体表现，我在之前文章的基础上，进一步总结为两类情况。 无中生有：即AI会在既有事实的基础上，进行过度的推断，进而编造一些虚假的信息。 张冠李戴：即AI会将两样并无关系的事物建立联系，比如将甲所做的事情安到了乙身上。...
大模型如何 “听懂” 人类提问？一文揭秘核心训练链路
about 23 hours ago
在当今数字化时代，大语言模型如ChatGPT、豆包、DeepSeek等以其强大的语言理解和生成能力，深刻改变了我们的生活与工作方式。它们仿佛拥有了“数字大脑”，能够快速精准地回答各种问题，从学术理论到生活琐事，无一不能应对自如。然而，你是否好奇过，这些大模型究竟是如何“听懂”人类语言的？它们背后的训练机制又隐藏着怎样的奥秘？ 当我在对话框输入问题时，ChatGpt/豆包/deepseek等大模型总能快速给出精准回答。无论是拆解晦涩的学术理论，还是制定旅行攻略，甚至是无厘头的脑洞提问，它都能应对自如。 我一直有个疑问：藏在屏幕背后的 “数字大脑”到底是怎样智慧般的理解人类语言？带着这个好奇心，我深入研究了大模型的核心技术，发现从数据的“播种”到算法的“培育”，每一步都藏着让机器“听懂”人类的奇妙奥秘，接下来让我来层层拆解大模型背后的工作原理。 一，预训练 大模型 “听懂” 人类语言的第一步，是海量数据的收集与处理。 数据收集：互联网上的文本内容丰富多样，包括新闻报道、小说、学术论文、社交媒体帖子等，这些都是大模型的 “学习资料”。但是互联网上的数据资料往往存在重复、错误、冗余等问题。因此，需要对数据进行清洗，去除噪声信息，保留有价值的内容，就需要数据处理。 数据处理：数据处理过程一般是URL过滤（恶意/垃圾网站），文本提取，语言过滤（中文/英文…)；去重；个人信息剔除等等；经过层层筛选获取互联网高质量文本。 拿到高质量文本之后要把这些文本转换成机器能够看得懂的语言，就是对文本进行分词，为后续的训练做准备。这就好比把一整面墙???解成一块块砖头，才能用它们搭建新的建筑。在大模型的世界里，这个...
a16z最新分享：AI时代的9大新兴开发模式
about 23 hours ago
随着人工智能技术的飞速发展，软件开发领域正经历一场???刻的变革。传统的开发模式和工具正在被重新定义，以适应AI代理和智能系统带来的新需求。 AI正在深刻改变产品传统的开发方式，这个进度远超你想象。 此前，YC管理合伙人贾里德·弗里德曼透露：W25中，1/4的创业公司，用AI生成代码库。 随着越来越多AI编程工具的崛起，AI已经不仅仅是开发者编写代码的工具，甚至成为软件构建的基础设施。 不久前，a16z就发布了一篇文章关于AI变革软件开发模式的文章。文章里探讨了9种新兴的开发模式，这些模式很好地切准了用户的痛点，虽然它们仍然处于起步阶段，但未来大有可为。 这些模式涵盖了从重新思考AI生成代码的版本控制，到LLM驱动的用户界面和文档。 接下来，就让我们一起去看看吧。 01 AI原生Git：为AI代理重新构想版本控制 随着AI代理越来越多地编写或修改应用程序中的大量代码，开发者所关注的重点也开始发生变化。我们不再执着于每一行代码是如何被写出来的，而更关心输出的行为是否符合预期：这次更改通过了测试吗？应用是否仍然按照预期运行？ 这颠覆了一个长期存在的思维模型：Git的设计初衷是为了追踪手动编写的代码精确的历史变更，但在引入编码代理之后，这种细粒度的追踪开始变得不那么有意义。 开发者通常不会再去逐行审核每一个差异——尤其当改动很大或者是由AI自动生成的时候...
只要 10 分钟 ！用 Windsurf 自己攒一个 B 站视频下载器
about 23 hours ago
在数字化时代，掌握技术技能已成为一种必备能力。本文将引导读者通过简单的步骤，快速搭建一个B站视频下载器。 事情的起因是这样的：因为想下载一个 B 站视频，用了某个浏览器插件后，下载下来的视频很糊，而且声音和视频分离。用剪映把视频和声音拼在一起，文件大小又太大，索性自己用 Windsurf 攒一个，以后下载视频都不求人。 Prompt： https://www.bilibili.com/video/BV1DJ411X7vg/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_default_collection.content.click&vd_source=7cf1f568229c6f5b4a7c23f5a2e85cbc 帮我下载链接中的视频 非常言简意赅，AI 随后开始理解： 看到这，我觉得苗头不对，它还没有试图理解链接内容就开始鼓捣，大概率会出错，赶紧拽回来：...