最近在尝试 AI + 产品经理的协同方法,用了几次还可以
核心的思路就是:
1️⃣ 截图已有界面并标注,或者设计产品草图
2️⃣ 提供图片给 AI ➕ 提示词,生成产品需求文档
3️⃣ 根据产品需求文档 ➕ 提示词,生成关于逻辑介绍逻辑图(toB场景更有效)或概念场景图(toC场景更有效
希望对大家有所启发
核心的思路就是:
1️⃣ 截图已有界面并标注,或者设计产品草图
2️⃣ 提供图片给 AI ➕ 提示词,生成产品需求文档
3️⃣ 根据产品需求文档 ➕ 提示词,生成关于逻辑介绍逻辑图(toB场景更有效)或概念场景图(toC场景更有效
希望对大家有所启发
这个月依然出了个小题考考ai,计算抖音的日均vv,虽然没有公开数据,但根据行业可查数据和行业平均换算关系,推导出一个靠谱的数并不难
结果1,豆包深度思考模式,第一步最简单的计算逻辑就出现错误……
结果2,千问最新的深度思考模型,洋洋洒洒一大篇结果推出来一个完全不靠谱的数字……
结果3,Grok专家模式相对靠谱
首先,国内有些的大模型(吹的)跟海外比差距仍然有一个银河系,仅限于我常用的功能比起来,实在没发现强在哪
其次,所以目前绝不碰国内任何ai概念股和指数基金,我信你个鬼
最后,目前人针对ai的护城河依然非常深,只要你有行业非公开化的数据/信息/技能,ai目前是绝不可能取代你
结果1,豆包深度思考模式,第一步最简单的计算逻辑就出现错误……
结果2,千问最新的深度思考模型,洋洋洒洒一大篇结果推出来一个完全不靠谱的数字……
结果3,Grok专家模式相对靠谱
首先,国内有些的大模型(吹的)跟海外比差距仍然有一个银河系,仅限于我常用的功能比起来,实在没发现强在哪
其次,所以目前绝不碰国内任何ai概念股和指数基金,我信你个鬼
最后,目前人针对ai的护城河依然非常深,只要你有行业非公开化的数据/信息/技能,ai目前是绝不可能取代你
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总结一下,之前我提过自己通过一个 AGENTS.md 文档实现 SDD(规范驱动开发),在经过了几个项目的开发,以及比较系统的迭代之后,我将这套方法论提炼为 SPEC-AGENTS.md。并发布到 Github 上,作为开源项目,希望能够帮助有需要的人。
---如下是该项目的简短说明---
本项目受 Spec-kit、OpenSpec、Stack Workflow 启发而来,兼具「规范驱动开发」和「阶段性开发」的优势,通过简单的配置,让普通小白在氛围编程(Vibe Coding)时,提升 AI 执行任务的准确性,减少与 AI 重复输(chao)入(jia)的次数,享受成熟的软件开发流程的稳定、便利。
# 特点
- 零配置
- 自然语言沟通
- 体积小,节省 TOKEN
- 成熟的软件项目开发流程
- 支持多个编程工具
- 项目记忆
使用 SPEC-AGENTS 还相当于你的开发项目拥有了「记忆」,而不必担心切换开发工具之后,就很难再进行当前的开发进度。只要让 AI 通过阅读文档,就能够清楚地知道当前的项目状况,以及开发进度。
# 原理
与 OpenSpec 类似,SPEC-AGENTS.md 将开发分为不同的阶段,并约定「文档驱动开发」的工作流:先在 .phrase/phases/ 中用自然语言写好 spec_* / plan_* / task_* 等文档,再由代理按任务执行实现与验证,最后回写 task_* / change_* / spec_* / issue_* / adr_*,形成可追溯的闭环。
当你在项目中放置 AGENTS.md 后,支持该协议的 AI 工具会在会话开始时读取其中规则,把它视为“开发助理使用说明”:
- 所有需求与接口信息只以文档为准,而不是零散对话;
- 每次对话只处理一个 taskNNN 原子任务;
- 每个任务完成后,都在变更文档中登记验证方式和影响范围。
通过这一套约束,SPEC-AGENTS.md 把传统团队里的 spec / task / change / issue 流程,压缩成一个轻量的文本协议,让个人或小团队也能在「氛围编程」状态下享受成熟的软件工程体验。
---
查看评论区获得项目网址。
---如下是该项目的简短说明---
本项目受 Spec-kit、OpenSpec、Stack Workflow 启发而来,兼具「规范驱动开发」和「阶段性开发」的优势,通过简单的配置,让普通小白在氛围编程(Vibe Coding)时,提升 AI 执行任务的准确性,减少与 AI 重复输(chao)入(jia)的次数,享受成熟的软件开发流程的稳定、便利。
# 特点
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- 支持多个编程工具
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使用 SPEC-AGENTS 还相当于你的开发项目拥有了「记忆」,而不必担心切换开发工具之后,就很难再进行当前的开发进度。只要让 AI 通过阅读文档,就能够清楚地知道当前的项目状况,以及开发进度。
# 原理
与 OpenSpec 类似,SPEC-AGENTS.md 将开发分为不同的阶段,并约定「文档驱动开发」的工作流:先在 .phrase/phases/ 中用自然语言写好 spec_* / plan_* / task_* 等文档,再由代理按任务执行实现与验证,最后回写 task_* / change_* / spec_* / issue_* / adr_*,形成可追溯的闭环。
当你在项目中放置 AGENTS.md 后,支持该协议的 AI 工具会在会话开始时读取其中规则,把它视为“开发助理使用说明”:
- 所有需求与接口信息只以文档为准,而不是零散对话;
- 每次对话只处理一个 taskNNN 原子任务;
- 每个任务完成后,都在变更文档中登记验证方式和影响范围。
通过这一套约束,SPEC-AGENTS.md 把传统团队里的 spec / task / change / issue 流程,压缩成一个轻量的文本协议,让个人或小团队也能在「氛围编程」状态下享受成熟的软件工程体验。
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阿里系垂直Agent合订本
蚂蚁似乎是Agent化最积极的,可能根本原因是:图里这些产品的「旧流量」都是「工具属性」的而不是「入口属性」的,本来就都是需要有助于你解决问题,才能获得你的留存和使用频次,工具使用过程不重要,结果才是重点。现在Agent化之后的「新流量」都是进一步直接给你解决问题, 从而进一步促进留存和频次,不怕取代「旧流量」的「使用过程」,只要最终结果更好就行
淘宝也一样,如果只考虑「工具属性」,用搜索和列表让你下单,用内容电商信息流让你下单,用直播让你下单,还是用Agent让你下单,都一样,不需要谁代偿谁,只要最终下单更多、退货率更低就行
但淘宝的「旧流量」还有「入口属性」,要靠特定的「使用过程」获得来自商家的广告收入,这部分会受到 「Agent化」的严重冲击,需要被其他收入来源代偿
因为「旧流量」中的很多广告位,本质上都是来自「低效」的,比如搜索结果列表跟Agentic AI的结果相比是低效的,正是这种低效的特定「使用过程」创造了广告需求、留出了冗余空间增加了广告库存
在Agentic AI的结果中,会有一些「相关推荐」广告位的空间,而结果本身的实现过程(自动化agentic过程)中可以加入一些实时竞价机制(前提是竞价者提供的Tool都能满足质量要求),但由于总体效率更高,广告库存肯定要减少
而如果直接面向用户为这种「高效」收费(比如ChatGPT Pro的200刀月费),代偿减少的广告库存,就转变成了上次说的 Netflix 和 XBox Game Pass 的「bundling 商业模式」,让大众用户为「娱乐」支付这种费用相对容易,让他们为「高效」直接付费就难多了
因此淘宝「Agent化」的积极性似乎比蚂蚁弱
而微信不仅同样依赖「入口属性」的「旧流量」来变现,连「工具属性」都依赖人与人互动这个特定「使用过程」,因此积极性好像更低……很多人(似乎包括腾讯自己)都认为这是「战略定力」、「审慎克制」,其实如果不需要瞻前顾后,为啥要有定力要审慎克制,像蚂蚁这样全都先挂上agent再迭代就完事了
蚂蚁似乎是Agent化最积极的,可能根本原因是:图里这些产品的「旧流量」都是「工具属性」的而不是「入口属性」的,本来就都是需要有助于你解决问题,才能获得你的留存和使用频次,工具使用过程不重要,结果才是重点。现在Agent化之后的「新流量」都是进一步直接给你解决问题, 从而进一步促进留存和频次,不怕取代「旧流量」的「使用过程」,只要最终结果更好就行
淘宝也一样,如果只考虑「工具属性」,用搜索和列表让你下单,用内容电商信息流让你下单,用直播让你下单,还是用Agent让你下单,都一样,不需要谁代偿谁,只要最终下单更多、退货率更低就行
但淘宝的「旧流量」还有「入口属性」,要靠特定的「使用过程」获得来自商家的广告收入,这部分会受到 「Agent化」的严重冲击,需要被其他收入来源代偿
因为「旧流量」中的很多广告位,本质上都是来自「低效」的,比如搜索结果列表跟Agentic AI的结果相比是低效的,正是这种低效的特定「使用过程」创造了广告需求、留出了冗余空间增加了广告库存
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要薅到平台急眼像小红书封杀郑州帮一样就算是成功了
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