一个园子,
喜欢什么,摘什么。
长文适合安静地读,方法和工具能直接拿走。想读、想学、想用,或者回看一段做过的事——按你的需要摘。
10 篇在生长
010 009 008 007 006 005 004 003 002 001
代码、文档、Wiki 分开存, 以前是合理的, 现在不行了
过去按角色分知识系统, 一直是合理的;Agent 成了新的共同消费者, 这种合理性正在被打掉。
我做了一个听歌的小工具
它叫 From Here。把'偏好/意图/状态'三个东西拆开,只判断此刻这首该不该接上来。
我为什么越来越少看 AI 定时任务了
AI 定时任务看起来在帮我学习,实际却经常把人的认知过程简化成了定期接收信息。
AI 产品为什么都长得像?
不是产品经理没有判断,而是大家都在怕错过那个看起来更大的位置。Agent 能力越强,AI 产品越要回答:自己凭什么不是一个 prompt。
AI 先拿走的,是岗位里的一部分活
两年,五次范式迁移,从写代码一路挪到定义能力。每次迁移,都是先从岗位里拿走一部分活开始的——接着,定义权、判断权、责任跟着重新分配。有的活变轻了,有的换了一种做法,还有的是凭空长出来的。
一个帮 PM 快速讲清楚 AI 新词的 skill
给非研产品用:听到 AI 新词,按四步先看清它是什么,再翻译成产品判断,再谈用不用得上,最后能短短讲给别人听。
AI Native 组织,不是多几个 AI builder
业务用了 AI、组织里多了 AI builder,都还不够。真正要看的,是 AI 有没有改变平台能承接的交易单位,以及供需两端表达和组织价值的承台。
割,还是扛?我用 AI 做了个决策体检
它管把数据拉全,不替你拍板。保证不漏项,不保证判断对。
AI 场景值不值得做,大半不是 AI 的事
大半标准不是 AI 教的,是产品本来就该算的账。别让热闹冲掉它,别低估 AI 的成本,也别把它用错地方。
AI 绕不开了,大厂的人该往哪儿站
AI 已经成了大厂人的主线之一。真正要判断的,不只是一个项目靠不靠谱,而是你站进去之后,能从里面换到什么。
空苗床
这一类暂时还没有内容。等一个真实观察长出来,它会进入这里。