#字节离职加入创业团队第3周

已经很久没这么纯粹地做 PM 了：不用准备一周3/4次的周会文档+开会反复同步，不用带 juniors —— 就安安静静做好 PM 应该做的：用户调研，分析数据，看竞品，和研发/设计频繁聊想法和进展，用+debug Claude 等 AI 工具。

想起自己离职前，写交接文档时才第一次有点震惊到：周一小组周会、周二产品线周会、周三大业务双周会、周四大部门双周会、周四晚还有 Agent 周会，周四 + 周五2家外部代理周会... 每个会都要写周报、会后 follow up 结论和推动 todo，有很多隐藏的时间成本。

如果定位是 POC，还要花时间带+教 juniors，每个人安排什么事情、怎么给反馈、遇到问题和卡点，都需要投入时间。当人数增加，投入时间还要翻 x 倍。

这两块事情在新团队减少很多，所以能更专注做产品了。

做产品需要有判断，判断形成前，需要有信息输入和想法灵感。思路无非那么几个：自己用、看用户反馈、分析数据、做竞品调研、看行业变化。

这周最有收获的是做竞品分析，好的调研来自一手体验、AI 很难给。刚开始为了提效，用 Claude 做。收集的信息看似很多，但当自己深入用时，就发现信息大多比较浅层、且时效性未必高。

一开始有点费劲：产品我没那么熟，还要看大量竞品，第一天觉得有些 lost 紧张不多。但第二天忽然进入状态：熟悉 + 拎出来几个关键维度，更有目的和针对性，就很容易发现差距。

看竞品我主要分几个维度：产品交互、效果评估、定价策略。以往做产品看1多，做 AI 产品后 1+2 一起看，但来这里后发现付费策略必须考虑。大量看、多用多体验，逐渐就会形成 sense 和判断。

这周很惊喜有「灵感时刻」 —— 想到一个功能点竞品没做（后来发现1家有类似的）且对用户大概率有用！灵感来源于场景联想和迁移，Notion 始终能给人很多启发：它优雅、简洁、Lego for software 的理念经常浮现在脑海。另外，也观察到自己始终会被一种思维习惯牵引 —— be different、差异化，我不喜欢同质的东西。

做的第一个大项目有点大，大家对它的时间预期很高，我也在适应「做减法」让自己节奏更快。过往写 PRD 习惯做很多准备，等全部 ready、确保方案不大改后再进开发（且字节对 PM 要求也如此）。

现在我发现，为了更快，思路和做事方式要变化。有些功能不需要大量论证，有些方案不用预期一下想得非常完整，研发可以和产品一起调研，设计在 PRD 定稿前就启动 exploration，甚至没有所谓的“定稿” —— 字节做需求的流程固然规范，但追求标准化背后的也会牺牲一些灵活性和速度。

沉浸研究产品有踏实做事的快乐。

香港居然可以原生ip用ChatGPT了
好评

李想再被采访时总结，接触过的所有成功的人有三个共性：
1）选的准，用雷军的话说是“顺势而为”
2）选的长，用张磊的话说是“时间的朋友”
3）高速的迭代🔁，他认为在一个长周期的赛道里告诉迭代是一个非常反人性的事情

你可以说选的准和选的长本质上是一样的，但是“高速迭代”，确实是硅谷创业方法论的核心。

所谓资本融资，无非是没跑通的时候，用钱买试错的机会，跑通之后用钱加速狂奔。

而且他不说，我其实没反应过来，高速迭代，多次试错，这个事情是逆人性的。

#出海运营秘籍👉@yunying23

明天抽奖吧，感觉需要回归老本行调动下气氛

假如你用 Android 手机，可以试试 GKD 这款自动去除各种软件开屏广告以及自动操作的工具，非常方便，官方定义是「基于无障碍，高级选择器，订阅规则的自定义屏幕点击 Android 应用」，我认为这是一款升级版本的李跳跳，开源，持续更新，可订阅规则，很强大很易用。

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我好像已经跟不同的人说过三次同样的话了，大意就是在这么一个低迷的环境下，原则上我们还是要珍惜俞浩这样带来经济上行气质的企业家，他一没克扣员工待遇，二没干小贷等脏活，在网路上发会儿癫，是没有多少伤害性的，也不要老是滑坡到贾跃亭，你们不记得了我可没忘，贾跃亭他老人家还没塌高楼的时候，宴的宾客一个比一个能舔，当然日后翻脸时也一个比一个义正词严。

可惜的是现在媒体都学贼了，哪怕俞浩确实能带来话题热度，但都也不太愿意给他白嫖流量了，不再是免费给网红企业家抬轿子的时代了，抖音微博都是，你癫任你癫，但凡给你推流就算我输。

推荐一本书《Hello 算法》，每个算法章节最开始都画了一张图帮助我们理解算法的原理，懂了原理，实现就有耐心看了。
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分钟切出去看一次状态，现在不用了，这种省下来的脑力其实很值钱。
再往大一点说，我觉得这也是一个很明显的信号：
AI 编程工具的下一步，已经不只是“帮你写”，而是开始“帮你盯、帮你跟、帮你收尾”。
从一次性回答问，慢慢变成持续参与工作流。
这类功能以后一定会越来越多，因为真实世界里的很多工作，本来就不是一次完成的，而是要持续检查、持续等待、持续处理例外。

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在阿里期间，最佩服的一个人，是蚂蚁集团和阿里巴巴集团的 CTO 程立，花名鲁肃。
早期，鲁肃有个工作习惯：会查看每一封邮件，并认真回复大部分。有收获的，表示感谢。有疑问的，进行探讨。
一次分享，有人好奇鲁肃是如何在繁忙的工作中，还能做到如此高频的邮件回复。
鲁肃回答：刚担任 CTO 时，对很多部门的具体工作不够了解。通过邮件，能了解每个同学的具体工作。邮件阅读和回复讨论，是获取上下文的非常好的方式。习惯养成后，就变成了习惯。
如今，OpenClaw 时代，可以让 AI 去阅读和回复邮件。
（以上是玉伯人肉手写，写不下去了，求各种强大的 Claws 补充写完这条推文）

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感觉现在的AI应用创业，越来越像前几年国内那波新能源创业。

当年是套一个新能源；今天是套一个AI。

故事都很顺：

赛道足够大，资本足够热，技术叙事足够性感，然后先融一笔钱，组个团队，做个看起来还不错的产品。

但最后能不能活下来，看的从来不是壳子。

还是那几个老问题：

产品是不是真的有用、成本能不能打下来、体验有没有明显超过旧方案、用户愿不愿意持续付钱。

新能源那波已经演过一遍了。

哪吒、高合、极越，到最后不是不会讲故事，也不是没有热度，而是产品、价格、供应链、渠道、现金流，只要有一个环节撑不住，故事就会塌。

AI应用也一样。

今天很多项目看起来很新，本质上只是把一个旧需求套进AI界面里。

以前叫智能客服，现在叫AI Agent。

以前叫知识库，现在叫企业大脑。

以前叫自动化工具，现在叫AI工作流。

名字变了，用户的问题没变。

最后真正能活下来的，还是那些把产品做得足够好、把成本压得足够低、把交付做得足够稳的公司。

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openclaw爆火这么久，再一次证明了AI Agent就是程序员的最大护城河，非程序员连发现和定义问的能力都没有。
这么多非程序员用上了openclaw，能调用可以调用的一切工具，
结果你看看他们较劲脑汁产出的东西，日常的应用场景和工作，也只有上小红书和微信里洗稿，以及在上爬新闻读评论。
一个经过标准训练过的科班程序员，最大的优势是known unknown，拥有一个知识体系，如果对于不知道的事情，知道该如何学习和检索，从哪里入门，有哪些实现，如何从architecture角度了解，
而非程序员连他们自己什么东西不知道都不知道，整个世界是一个巨大的unknown unknown。
因为知识的壁垒，程序员和非程序员的认知差距将会无限制扩大，
我预测，未来除了程序员以外，其他所有工作都会消失。

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