#自媒体运营频道 #@yunying23
最近一周尝试了若干推广方式，reddit投放，reddit软文，x软文，小红书软文，小红书薯条，论坛软文，Google seo，最后验证下来软文这条线是最有效的，至于广告投放，如果不是大众普适，小众产品的效果不会很好。
认真做内容吧，流量自然而然就来了。
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自动化实操：手机操控AI智能体每日抓取热点到飞书多维表中，影刀RPA+影刀AP+飞书多维表融合方案
看来AI+RPA+飞书多维表的工作流很刚需呀
这篇被转发了560多次
#AI工作流
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E31. 送书! 纳瓦尔宝典姊妹篇《巴拉吉预言》：加密货币将重塑媒体、金融和超级个体 ft. 理想屯Camellia - Day1Global生而全球-Web3版
今年的最后一期播客，我们来分享一本新书，《纳瓦尔宝典》姊妹篇《巴拉吉预言》，加密货币将如何改变世界构建未来，如何帮助个人成为超级个体
比如「从流行和真相之间套利」：Polymarket
比如「用加密货币激励内容创作者」：creator同时是investor
抽6本书送给大家，评论区置顶帖看参与方式。在此感谢中信出版社支持🌹提前㊗️大家新年快乐🎉
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随着 LLM 成为基建，似乎我们无需再定义一个新的角色 “AI 产品经理”，而现在的每个产品经理都应该要意识到 AI 并不是一个附加能力，换言之，讨论 AI+ 还是 +AI 也没有太多意义，因为这一次我们可能要重塑产品思维的底层逻辑了。恰巧刚听到 Apple 和 Spotify 的前 “AI 产品经理” Aman Khan，在最近的一次播客中分享了如何建立 AI 时代的职业规划和产品思维，enjoy~
🚀 “模仿”有风险，创新才是通行证
AI 产品经理要做的是差异化的创新而不是低效的复制。以 ChatGPT 为例，爆红的根本原因不在于它是聊天机器人，而是它解决了大多数 NLP 产品未解决的“语境化理解”和“通用性”问题。反观市场上跟风的聊天机器人，大多在用户体验上无新意。PM 要深入思考，技术背后的核心价值是什么：
* 你的产品是否能降低用户达成目标的时间或成本？
* 是否可以通过技术，解决传统方法无法触及的问题？ 例如，外卖平台利用 AI 实现订单预测并优化配送，是因为它缩短了用户等待时间，提高了配送效率，而不仅仅是使用了“AI”的噱头。创新的关键在于找到独特的切入点，思考如何在用户体验和底层逻辑上实现不可替代的价值。
🎯 每个问题背后都是一个机会，AI 是你的解题神器
AI 的强大不仅在于解决已知问题，更在于揭示隐藏的机会。当客户反馈系统慢时，PM 不应该只考虑提升性能，而是分析：
* 用户在什么场景下会感知到“慢”？
* 他们期望的结果是什么？ 例如，电商领域的“慢”可能并非系统响应问题，而是用户在页面间的决策过程冗长。AI 可以通过推荐系统，提前预测用户兴趣商品，缩短用户决策链条。进一步，还可以结合用户行为数据，优化页面布局，将 AI 的能力延伸到用户体验的每个细节上。PM 要学会用 AI 不断试探并重构现有流程，而不是停留在表层问题上。
🎨 赋能用户，而不是一味地替代用户
Waymo 的用户仍能调整空调和音乐，这种参与感强化了用户的掌控感，也建立了产品的信任感。这是一种深层的用户心理学应用：当用户认为他们对结果有控制权时，会更愿意接受产品的帮助。 在 AI 产品设计中，这种赋能可以分为以下几步：
1. 识别可参与点：在哪些环节给予用户调整空间，例如内容生成类工具可以让用户选择语气和风格，而不是直接生成静态内容。
2. 动态反馈机制：赋予用户实时反馈的能力，例如编辑 AI 提供的结果，以便用户感到自己的修改直接提升了输出质量。
3. 建立用户路径透明性：比如在线教育中，让用户可以选择学习模块并调整节奏，而非被动完成预定路径。赋能不仅提升用户体验，还能增强用户的忠诚度。
🍰 AI PM 也需要掌握“加个鸡蛋”的艺术
Betty Crocker 的“加蛋策略”背后是一种精妙的用户心理设计——让用户在产品体验中找到成就感。在 AI 产品中，这种“成就感”可以通过以下方式实现：
* 保留用户的参与决策权：例如，AI 写作工具生成文案后，允许用户选择不同语气的版本并调整关键词。
* 设计有意义的互动节点：在复杂的自动化流程中嵌入简单的交互点，比如允许用户微调参数，感觉自己是流程的一部分，而不是完全被控制。
* 仪式感反馈：将用户的修改或选择通过动态效果呈现，强化用户的影响力，例如让他们“看到”自己的选择如何改变了最终结果。
⚡ 抓住 AI 的“闪电时刻”，创造产品的高光时刻
用户的“瞬间震撼”来自于产品实现了他们想不到的便利或体验。PM 的任务是找到这些瞬间并将其放大：
* 分析用户的核心场景：实时语音翻译在跨语言沟通中的需求显而易见，但它的“闪电时刻”在于用户第一次听到AI生成的母语内容时的情感连接。这种场景化思考是设计产品高光时刻的基础。
* 超越预期：例如，用户期望的语音翻译是准确，但如果能实现语音转化的同时还优化语气或添加背景音乐，效果会更具冲击力。高光时刻的创造需要 PM 将AI的能力和用户的需求做深度匹配。
🌍 AI 时代，PM 不只是“局内人”，更是“未来人”
优秀的 PM 需要在日常事务和长远趋势间切换。
* 预测行业的“连锁效应”：比如，生成式 AI 的普及带来了内容质量和生产效率的提升，但也可能引发内容同质化的问题。PM 的任务是设计差异化体验，避免陷入技术“普遍化”后的红海竞争。
* 用AI做未来推演：PM 可以利用AI模型预测用户在技术普及后可能出现的新需求，提前布局。例如，当用户生成内容变得容易时，内容筛选和个性化推荐的重要性会急剧上升。
📚 PM 就像 AI 的“图书管理员”，帮团队找到最有用的那一本书
面对 AI 技术的多样性，PM 的价值在于选择的智慧：
* 明确技术应用的边界：例如，OpenAI 的 API 适合通用生成任务，但如果项目需要特定领域的高精度模型，可能需要选择 Hugging Face 的预训练模型。
* 持续跟踪技术生态：PM 不只是分类当前技术，还要关注行业的技术动向，确保团队的选择能随着未来的技术进化保持竞争力。
🚀 “模仿”有风险，创新才是通行证
AI 产品经理要做的是差异化的创新而不是低效的复制。以 ChatGPT 为例，爆红的根本原因不在于它是聊天机器人，而是它解决了大多数 NLP 产品未解决的“语境化理解”和“通用性”问题。反观市场上跟风的聊天机器人，大多在用户体验上无新意。PM 要深入思考，技术背后的核心价值是什么：
* 你的产品是否能降低用户达成目标的时间或成本？
* 是否可以通过技术，解决传统方法无法触及的问题？ 例如，外卖平台利用 AI 实现订单预测并优化配送，是因为它缩短了用户等待时间，提高了配送效率，而不仅仅是使用了“AI”的噱头。创新的关键在于找到独特的切入点，思考如何在用户体验和底层逻辑上实现不可替代的价值。
🎯 每个问题背后都是一个机会，AI 是你的解题神器
AI 的强大不仅在于解决已知问题，更在于揭示隐藏的机会。当客户反馈系统慢时，PM 不应该只考虑提升性能，而是分析：
* 用户在什么场景下会感知到“慢”？
* 他们期望的结果是什么？ 例如，电商领域的“慢”可能并非系统响应问题，而是用户在页面间的决策过程冗长。AI 可以通过推荐系统，提前预测用户兴趣商品，缩短用户决策链条。进一步，还可以结合用户行为数据，优化页面布局，将 AI 的能力延伸到用户体验的每个细节上。PM 要学会用 AI 不断试探并重构现有流程，而不是停留在表层问题上。
🎨 赋能用户，而不是一味地替代用户
Waymo 的用户仍能调整空调和音乐，这种参与感强化了用户的掌控感，也建立了产品的信任感。这是一种深层的用户心理学应用：当用户认为他们对结果有控制权时，会更愿意接受产品的帮助。 在 AI 产品设计中，这种赋能可以分为以下几步：
1. 识别可参与点：在哪些环节给予用户调整空间，例如内容生成类工具可以让用户选择语气和风格，而不是直接生成静态内容。
2. 动态反馈机制：赋予用户实时反馈的能力，例如编辑 AI 提供的结果，以便用户感到自己的修改直接提升了输出质量。
3. 建立用户路径透明性：比如在线教育中，让用户可以选择学习模块并调整节奏，而非被动完成预定路径。赋能不仅提升用户体验，还能增强用户的忠诚度。
🍰 AI PM 也需要掌握“加个鸡蛋”的艺术
Betty Crocker 的“加蛋策略”背后是一种精妙的用户心理设计——让用户在产品体验中找到成就感。在 AI 产品中，这种“成就感”可以通过以下方式实现：
* 保留用户的参与决策权：例如，AI 写作工具生成文案后，允许用户选择不同语气的版本并调整关键词。
* 设计有意义的互动节点：在复杂的自动化流程中嵌入简单的交互点，比如允许用户微调参数，感觉自己是流程的一部分，而不是完全被控制。
* 仪式感反馈：将用户的修改或选择通过动态效果呈现，强化用户的影响力，例如让他们“看到”自己的选择如何改变了最终结果。
⚡ 抓住 AI 的“闪电时刻”，创造产品的高光时刻
用户的“瞬间震撼”来自于产品实现了他们想不到的便利或体验。PM 的任务是找到这些瞬间并将其放大：
* 分析用户的核心场景：实时语音翻译在跨语言沟通中的需求显而易见，但它的“闪电时刻”在于用户第一次听到AI生成的母语内容时的情感连接。这种场景化思考是设计产品高光时刻的基础。
* 超越预期：例如，用户期望的语音翻译是准确，但如果能实现语音转化的同时还优化语气或添加背景音乐，效果会更具冲击力。高光时刻的创造需要 PM 将AI的能力和用户的需求做深度匹配。
🌍 AI 时代，PM 不只是“局内人”，更是“未来人”
优秀的 PM 需要在日常事务和长远趋势间切换。
* 预测行业的“连锁效应”：比如，生成式 AI 的普及带来了内容质量和生产效率的提升，但也可能引发内容同质化的问题。PM 的任务是设计差异化体验，避免陷入技术“普遍化”后的红海竞争。
* 用AI做未来推演：PM 可以利用AI模型预测用户在技术普及后可能出现的新需求，提前布局。例如，当用户生成内容变得容易时，内容筛选和个性化推荐的重要性会急剧上升。
📚 PM 就像 AI 的“图书管理员”，帮团队找到最有用的那一本书
面对 AI 技术的多样性，PM 的价值在于选择的智慧：
* 明确技术应用的边界：例如，OpenAI 的 API 适合通用生成任务，但如果项目需要特定领域的高精度模型，可能需要选择 Hugging Face 的预训练模型。
* 持续跟踪技术生态：PM 不只是分类当前技术，还要关注行业的技术动向，确保团队的选择能随着未来的技术进化保持竞争力。
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我以前说过一个粗糙数据：人的语言表达里大约30%是讨论事实fact，70%是讨论想法观点。
当时还有人觉得，“观点”的比重是不是有点高估了。
但在当前网络环境下，即便你在讨论事实，别人也会认为你在夹带观点。
比如你哪怕只是发一张自拍照，一句话都没说，别人也会认为：你在故意进行不良引导，你在暗地里炫耀某些财富资源，你在把自己客体化，你为了拍照过度耗费精力，你凭什么不去拍那些真正深刻人文的东西……
也就是说，现在你可以默认，人的网络表达已经100%变成了观点
当时还有人觉得，“观点”的比重是不是有点高估了。
但在当前网络环境下，即便你在讨论事实，别人也会认为你在夹带观点。
比如你哪怕只是发一张自拍照，一句话都没说，别人也会认为：你在故意进行不良引导，你在暗地里炫耀某些财富资源，你在把自己客体化，你为了拍照过度耗费精力，你凭什么不去拍那些真正深刻人文的东西……
也就是说，现在你可以默认，人的网络表达已经100%变成了观点
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创业以后，最难绷的就是
看着一些大厂同事和朋友，明明现在做的是傻逼业务，第一天立项就决定了命运，但是没办法，老板想做，还得继续做，集团战略需要，也得做。
然后述职的时候，为了升leader，明明在一个一坨💩的业务做了几年，但是还得吹出花来，真的佩服…… 但是，从生命角度，真的是浪费时间，过去的技术变化，市场变化，创新，跟他们基本无缘。
但是想想，他们收获了家庭，资产，也合理，不过，我是回不去了……
看着一些大厂同事和朋友，明明现在做的是傻逼业务，第一天立项就决定了命运，但是没办法，老板想做，还得继续做，集团战略需要，也得做。
然后述职的时候，为了升leader，明明在一个一坨💩的业务做了几年，但是还得吹出花来，真的佩服…… 但是，从生命角度，真的是浪费时间，过去的技术变化，市场变化，创新，跟他们基本无缘。
但是想想，他们收获了家庭，资产，也合理，不过，我是回不去了……