Claude Code 的平替，Qwen Code 宣布免费
大家都知道 CLI 简直是 token 杀手
前阵子有人跑了一上午就欠费阿里云100多
而现在每天可获得 2000 次免费调用
2000 次一天能用完的话，那一定是很充实的程序员吧

还记得以前实习的时候，leader 和我说，写好 PRD 是为了减少与研发的沟通的时间。

今天看到一篇文章，题目是《好的 PRD 关键》，文章总结了一些比较不错的 PRD 模板之间共通的元素：

Why：为什么要做这个产品、功能？为什么重要？有什么商业或使用价值？

Problems：这个产品、功能要解决什么问题？

Solutions：如何解决这个问题？

Success：如何衡量这个产品、功能的成功？

Scope：方案的范围是什么，什么在范围内，什么在范围外。

当然还有一些其他便于团队协作的，有专门的各类文件合集、各种讨论的合集、各种 Checklist

我也开始反思这段时间与研发团队、与需求方之间沟通的问题，总结来说，并没有高标准要求自己做好一个产品经理的角色，产出的结果并不专业甚至很草台。

原先实习的公司是 2B 定制化，大多数功能是业务驱动的，对应的项目经理在需求沟通会上，跟产品经理和研发负责人去阐释功能的优先级和价值，此时产品经理是答题人，PRD 会着重在 Solutions 上。

而现在，我们在做一款产品驱动的事情，很多结果（譬如用户增长）依赖产品提供给用户的价值，这时候就很依赖产品经理的 Product Senese， 这就需要写好一个 PRD 文档，把这些脑子里的想法落到实处。

好的 PRD，最终目标是要打造出能很好解决使用者问题的好产品。

那产品经理，就要把使用者与问题定义清楚，并通过 PRD，把「使用者与问题」清楚的和团队说明，把时间和资源，花在值得解决的问题上，防止走歪。

文中提了一些什么叫没定义好的例子，感兴趣的推荐阅读 ⬇️⬇️⬇️

原文地址：https://petersuppi.medium.com/prd-4f4ae5e8a473

存一下图

有人找我退款，说已经在群里待了一个月了，就算600块钱，扣去这600后退剩下的钱就行了。
我没听他的，还是全额退了。
就是因为我们承诺了，一个月内无条件全额退款。
只要在一个月内，不需要找理由，只要说想退款，那就可以全额退。

退款，其实也是一种筛选。
把因为各种原因觉得干不下去的人筛除出去，那么剩下的，就大概率是信心坚定的了。

B站上线了原声翻译🐮

从开始做独立开发就想做ai口语陪练产品，到今天终于把想法稍微细化了一点。打算搭个工作流再结合现有工具跑起来试试看，如果真把我口语练起来了再考虑要不要产品化。
即友们，如果有使用过的好的ai口语产品可以推荐给我吗？目标是流利的日常英文对话。
豆包GPT这些通用chatbot就不用了，满足不了需求。

挺久不玩微博了，刚点开看了看，这个产品真的还能要吗

咋这么多广告啊，看着好 low 啊

顶部是签到，右下角是看微博领现金，刷个 5 条蹦一个广告，帮我跳到淘宝去

又刷两下底下的视频又开始蹦弹窗

我真的想吐了，是我要求高还是它真的挺恶心的？

程序员创造了自己的掘墓人。

技术的发展和人工智能的进步，正在为程序员自身的消亡准备条件。

抽奖。
今晚开。

这个 UI 库不错，有很多新颖的组件，比如液态玻璃、颜色选择器、拖拽组件：https://www.ui-layouts.com/get-started
ui-layuouts 基于 Tailwind，但不是 Shadcn，组件风格看起来更灵活，而且代码是开源的。

vercel 的AI SDK出了基于shadcn 的，专为AI产品设计的组件库 AI Elements，提供了包括conversation, image, prompt input, tool等AI产品常用的组件

一如既往的Shadcn简洁风，跟AI SDK的无缝结合，简单又好用👍

体验地址：https://ai-sdk.dev/elements/overview

很多赚钱的事就是一层窗户纸，这层窗户纸如果别人不告诉你，你可能永远想不到。但是如果别人告诉你，你马上就能赚到钱。

比如我们做度假村生意，有的度假村很赚钱，有的度假村根本不赚钱，做一单利润才几十块钱，想不到吧？这种度假村做了还不如不做。

这种不赚钱的度假村，我们做，同行也做。同行做的销量比我们多，但是他们做的很痛苦，做的多亏得多。为什么？他要给员工发工资，发提成，给客户买保险，给客户开票。这几十块钱根本覆盖不了成本。

我也做同样的度假村，但是我可以赚钱。为什么？我不说，同行永远不知道还能这么做。答案非常简单，那就是提供点差异化服务，加价卖，不需要太多的差异化，能让你加到满意的利润就行。嫌贵的客户我就不做，我只筛选能接受这个价格的客户，提供我们的差异化服务，然后把利润从50/单提高到1000/单。

我做1单的利润顶你做20单，但是从真实净利润的角度，其实我做1单顶你做40单，因为我只需要服务1单，你需要服务40单，从履约成本上你也得累死。

有人问，客户嫌贵怎么办？嫌贵说明他不是我的目标客户，我就不做他的生意。这个差异化的点他不想花钱，那他就去别家，低利润的单子让别人服务。本身亏损的生意，不做也没损失。

甚至你可以什么差异化也不提供，直接加价卖，客户爱买不买。他买了说明他接受这个价格，你是明码标价，只要你的服务态度到位，货真价实，这就是合理的生意。当然你还是要给你的产品设计一点购买理由的，不然客户也不傻，会货比三家。

这就是一层窗户纸，做了就能赚钱。

就像当年微信公众号流行的时候，一堆人教别人怎么注册微信公众号来赚钱，卖课程，这种课程一个月好几万，一年几十万利润，就教你怎么注册微信公众号。

再比如现在很多人在小红书卖一些电子书，29.9 或者19.9一本，销量有2000多的，有1000多的，这种书拼多多买，2块钱就能买到。 这就是一层窗户纸，但是在小红书卖的人，利润就是比拼多多高了10倍。

最近深刻意识到“评价能力”对个人成长的重要性。
无论是对人、还是对事，都要知道什么是好、什么是不好，并能对应建立评价指标。更进一步，结合自己的特点与偏好，生成个人框架下的评价体系。

比如：
什么样特质的合作方是好的？
某个场景下，影响产品体验最关键的要素是什么？评价指标又有哪些？
一个岗位，对应聘者最核心的要求是什么？
什么样的亲密关系是好的？
什么样的组织/老板是适合自己的？
选择工作的优先级是什么？
……

刻意训练一段时间，会发现人生的许多事情都清晰了，这也是我认为的，迎接 ai 时代非常重要的事。

https://mp.weixin.qq.com/s/bWekgcgJ3L6FilqIFY6A3Q?from=groupmessage&scene=1&subscene=10000&sessionid=1754714792&clicktime=1754716427&enterid=1754716427&ascene=1&fasttmpl_type=0&fasttmpl_fullversion=7855756-zh_CN-zip&fasttmpl_flag=0&realreporttime=1754716427749

我们在 vibe coding 的时候经常会想借鉴一些漂亮网站的 UI 风格和结构，但是这个时候我们又无法很精确的描述这个目标网站的 UI ,因此 Cursor 就不能很好的帮我们复刻。

今天我会介绍 3 种已经经过个人实践且满意的方法来满足这个需求。

Manus 自己给自己搞了个 3D 模型，我帮它打印出来了🤓🤓🤓只做了一点微小工作

在增长运营的工作中我们经常会遇到需要做数据分析的场景，比如今天上班突然发现昨晚开始线索进量少了，但心会影响今天数据，上午的时间往往就需要开始查问题。

这种时候就需要进行一系列操作，也就是从各种维度去看问题到底出在哪儿了，今天试着总结一下这个过程。我把业务链条数据挖掘分成了 4 个大的模块。

1. 扒趋势，看到底是不是问题

业务中经常遇到的情况是，问题未必是问题，要定位是不是真的问题，就不能完全相信体感，比如之前每天进量是 5000 个线索，今天突然变成了 3000 ，这看起来很低，但真的低吗？

一个合理的做法是，先看历史趋势，快速拉出最近 1～2 年的数据，从波动图里去找有没有相似的节点，比如有可能每个月的月底会低，每一年的某一个节日就是会低，或者是公司用户运营策略到了某个周期性的时候也会低。

如果发现没有过历史类似情况，而它在绝对值上就是低了，这时候才能明确清楚问题就是问题。而且要记住的是，在汇报之前最好自己已经查过了，不然噼里啪啦摇了一堆人过来查数据，查到最后发现没事儿，还挺尴尬的。

2. 再定位问题发生的节点在哪

确认了问题之后，就需要开始确认问题发生的节点在哪了，这一步往往比较简单，你可以拉出 by 小时的趋势，或者 byday 的趋势，去看到底在哪个时间节点开始数据变低了。

比如我上面给的案例，是下班以后晚上 20 点数据开始低了，而且比前一个月的 20 点都要低，那就基本定位到了这个节点。

当然一些数据基建不好的公司，或者业务 leader 的 sense 也不是很强，可能要过好几天才能发现，所以大家也不用把定位节点这事儿看的特别简单- -往往草台班子就是容易在这种地方出问题。

更优秀一点的公司，其实会做播报工具，比如四年前其实我们就做了 by 小时的播报，如果某个数据低了，系统就会发警报，如果你在一家中小公司，也可以发起用第三方工具接入大数据库做这种播报小工具，一方面提效，另一方面也是一个露脸的机会。

3. 无限下钻漏斗，直至找到病因

最有趣的部分就是这里，当你发现昨天晚上 20 点的平均线索进量减少以后，就需要开始挖掘漏斗了。

举个简单的例子，你是私域召回，那你的漏斗应当是：触达率→点击率→落地页转化率。

对吗？——其实不对，我给你挖坑了。

思考问题的时候一定要无比全面，实际漏斗应该是：

1. 系统配置的触达基数
2. 实际发送成功的人数和条数
3. 实际点击页面的点击UV
4. 实际进入落地页的 UV
5. 完成落地页下单的UV

我分别在 1 2 4 都补充了。想要定位问题不做重复功，必须要【全】，这样才不会漏东西。

你的触达率可能很高，但你有可能把人群包配少了；
你的触达率可能很高，但你可能一个人少配了 2 条 sop；
你的点击率可能很高，但落地页可能出 bug，导致进不去；

这都是有可能发生的，所以一定要全。而当你把数据拉全了以后就会发现，几乎不可能找不到问题。一定有某个节点挂了。这时候就进入第四个点。

4. 根据病因再深挖，给出对应的解决方案

这个也是很有趣的部分，还是举例子吧，比如你挖掘到了，是【完成落地页下单的UV】下降了，也就是落地页 UV 没问题，但折在了最后一步，那怎么办呢？

这个例子有点儿好，其实你可能会发现，落地页转化率并不是真正的最底层原因，它是还可以拆的。

【完成落地页下单的UV】下降了，还能怎么拆？给你 5 秒钟思考。

进入落地页的人数没问题，说明人们能看到落地页，对吧，但是人们没下单，是他们不想下单，还是他们下不了单？你需要回到那个场景去思考问题（当然更快的做法是自己去试一下）。

有可能素材挂了，也有可能是下单的产品功能中间挂了，甚至有可能都没挂，只是加载时间变长了，都会影响转化率。

所以你还要继续拆，落地页展示的 UV → 点击下单组件的 UV → 选择授权手机号的 UV → 最后真正完成下单动作的 UV 。

当你拆完了以后，你就会发现，问题又定位的更清晰了。比如就是选择授权手机号的 UV 挂了，那可能是因为你们的资源包不够了，也可能是因为 20 点的时候系统出了 bug，还有可能是因为隔壁组临时上线了一个需求，把你这儿给影响了，让他们修复掉即可。

——

写到这儿再多写两句，其实做用户精细化运营也是一样的逻辑。稍微懂点儿行的知道要用什么 RFM 模型对吧。它是一种抽象思维，但其实当你学会玩数据之后，你就知道回到【场景】去挖掘业务潜力。

比如你的业务链条的关键要素就是【用户】会【消费】【不同的金额】，那当你去试着寻找突破点的时候，就知道：

1. 用户有很多种不同的用户，能不能拉出来找找共性和差异？
2. 消费是一个动作，每个人频次不一样，是不是也能看一看？
3. 消费的金额有区别，谁多谁少，能不能看一看？
4. 消费的时间呢？地理空间呢？心理状态呢？
5. ……

一切有【共性】的地方，都藏着机会。比如你会发现北上广深消费高，武汉西安消费高，唯独杭州不太行，那杭州到底出了什么问题？

再比如你还会发现 30 岁女性消费金额很高，但频次在逐渐降低，到底是为什么？我们能不能把这个数据通过策略来拉高？

这个话题就远了，属于是找【业务杠杆】的逻辑，后续专门聊吧。