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不知不觉2.1万粉丝了, 感谢友友们的支持。
从第一次工作2005年开始, 今年是工作的第20年。
第一份工作是图书管理员, 第二份是J2ME手机游戏开发, 第三份是自己创建了服装厂, 第四份工作是花了8年时间创建了 Deepin Linux 干到国内第一, 第五份工作是创建了武汉锂钠氪锶做了懒猫微服。
过去的20年是我快速成长, 学习Linux、Emacs和商业的20年, 当年的辛酸现在看起来都是美好的回忆和经历, 感谢过去的困难造就了如今勇敢的我。
大家有啥感兴趣的, 我能分享的东西, 我无偿分享给大家, 欢迎大家访问我的开源博客 https://manateelazycat.github.io/ 距今已经写了10年, 写了421 篇博客 116 万字。

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元宝豪掷10亿,但我感觉豆包已经赢了

周末回了趟老家,这次回去最大的收获,就是不经意间,发现父母都开始用豆包了。

本来聊着其他话题,遇到了问题,他们下意识的反应,“我问问豆包”。

然后熟练的“按住说话”,发送消息给豆包,人机交互和微信一样,豆包就可以准确无误的回答他们的问题。

在震惊我的同时,我也突然意识到,他们用豆包和我日常用Gemini并没有什么区别。

但我觉得自己受益于AI浪潮的时候,他们也光速进化了,科技真的是越来越平权了。

2025年底,坊间传闻豆包的 DAU 已经突破一亿。

如果倒推半年,我可能还会觉得这数据里多少掺了点水分。但此刻,看着父母的操作,我反倒觉得“一亿”这个数字或许还保守了。

虽然阿里前不久猛推千问,把整个阿里系整合,要给千问做嫁衣。

今天元宝也高调宣布,春节要分10亿现金,试图借着春节的流量红利拉动全民体验元宝。

互联网公司做业务,业务陷入瓶颈,总得试一把春节吧。

但我觉得,在 AI 对话 APP 这条赛道上,如果不出现特别大的机会点,某种意义上,豆包已经终结了比赛。

豆包不仅赢了,而且可能赢得相当彻底。

一方面当然是抖音“猛猛推流”的恐怖分发能力。

另一方面,它做出了类似“多邻国”那种从内到外的亲和力,从俏皮的 logo 设计到语音对话的独特腔调,都让人觉得轻松有趣,频频出圈。

比如前不久罗永浩和豆包的那场辩论,精准地击中了当年 Zealer 评测的陈年老梗。

那一刻,让人唏嘘又莫名感动,仿佛时间真的能熨平一切。

这个罗永浩和豆包共同创造的“名场面”,其精彩程度完全不亚于当年的“这是耻辱柱的耻辱”,字节应该给罗永浩打钱。

根据我朴素的经验:一旦某个互联网产品,连我的父母都变成了重度用户,基本就标志着这款产品已经完成了对大众市场的统御,终结了比赛。

元宝的 10 亿现金确实能砸出惊人的下载量,但然后呢?靠什么留存?

去年春节元宝借助 DeepSeek 吸了一大波流量,打得豆包措手不及,事后看,也并没有扭转什么格局。

感觉从什么时候开始,腾讯似乎陷入了一种令人遗憾的路径依赖:

1、新产品想借力微信,微信克制拒绝。

2、新产品只好单打独斗,结果屡战屡败。

3、最后要么销声匿迹,要么被整合进微信的一个角落,可能焕发第二春。

4、而字节对应的产品,借助抖音已经迭代了N个版本,早已跑得不见踪影。

在 AI 对话机器人这一局,豆包确实领先了元宝整整一个大气层。

只靠元宝的力量,10亿现金应该也改变不了什么。

希望微信后面可以力挽狂澜吧。
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这是少有的介绍Shopify的书,可读性一般,但可以对它的运作有个较为全面的认识。印象最深刻的是创始人从2013年起提出Retail Operating System的产品战略,围绕商家经营所牵涉到的多个环节痛点,逐一进行解决,包括POS和Payments等,同时,又保持开放生态的能力,这样让团队保持在有高杠杆的核心能力上,又让第三方应用解决长尾需求,这要走好,一方面产品本身要足够好,另一方面还要给生态分配足够的利益,在2021年,Shopify生态伙伴挣的钱是它的七倍,真是生态共赢。

一家成功的企业,站在后来的时点来看,都显得理所当然,只要在那个点做了某个产品就行,实际情况往往不是的,会有一批竞品在尝试解决同一个场景问题,但总有一两家通过好的产品在这一过程脱颖而出,形成正向飞轮。
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为什么一个从不写代码的Meta产品经理能够靠AI独立把产品做出来,甚至让工程师团队反过来向他请教?

在最近刷屏科技圈的Lenny's Podcast中,Meta资深产品经理Zevi Arnovitz带来了一场极具颠覆性的演示。

这位完全没有工程背景的产品经理,仅靠AI就独立构建并上线了多个具备商业价值的真实产品。

这期内容不仅具有它的励志色彩,更揭示了一个正在发生的范式转移:

AI正在把构建产品的门槛,从掌握编程语法,转变为掌握系统设计逻辑。

但这并非魔术,Zevi的成功并非源于他什么都不懂,而在于他懂得如何像CTO一样思考。

能够指挥AI去处理那些繁琐的代码细节。

接下来就是对Zevi这套AI驱动型工程工作流的深度拆解。

一. 核心逻辑:从聊天机器人到虚拟工程团队
Zevi工作流的本质,是将AI从单一的问答工具升级为可协作的研发团队。

他并没有指望AI一次性生成完美代码,而是构建了一套严密的分工与制衡机制。

1. 角色分工(Role Assignment)
他利用不同模型的特性,将其定义为不同的团队成员:
- Cursor:不仅是编辑器,更是整个虚拟团队的办公场所,提供全项目的上下文感知。
- Claude:担任首席架构师。它逻辑严密,负责顶层设计、任务拆解和后端逻辑。
- Gemini:担任UI/UX设计师。它具有更强的多模态理解力和创意,负责视觉、交互和前端细节。
- o1/Grok:担任特种兵。仅在遇到极复杂的算法推理难题时介入。

2. 核心大杀器:斜杠命令(Slash Commands)
为了避免每次重复写Prompt,Zevi将验证过的高效指令封装成了斜杠命令,形成了一套标准SOP(标准作业程序):
- /create-issue:将模糊的想法转化为结构化的开发任务。
- /create-plan:这是最关键的一步。生成包含技术栈选择、数据结构设计、风险评估的详细执行文档。
- /implement:根据Plan中的文档,自动生成代码。
- /review:启动代码审查流程。

二. 独家绝技:多模型对抗审查(Peer Review)
这是Zevi工作流中含金量最高,也是最能解决AI幻觉痛点的环节。
大多数新手使用AI编程失败,是因为盲目信任单一模型的输出。Zevi引入了对抗机制:
1. 让Claude生成核心逻辑代码。
2. 强制调用Gemini进行审查,重点挑剔UI还原度和交互逻辑。
3. 再将反馈丢回给Claude进行修复。
4. 如此往复3至5轮。

这种左脚踩右脚的迭代方式,极大地降低了代码的错误率。

Zevi坦言:通过这种虚拟同事互怼产生的代码质量,甚至接近专业工程师水平,因为它们互相弥补了逻辑与审美的短板。

三、 祛魅与真相:不可忽视的隐形门槛
虽然视频演示了30分钟上线新功能(StudyMate的实时协作闪卡),但我们需要冷静地看到幸存者偏差背后的真相。

1. 90%的时间在调试,而非生成

Zevi在视频末尾提到的Failure corner才是常态。

初学者在实践中会发现,AI经常生成无效代码(Slop)Zevi之所以能跑通,是因为他具备极强的调试逻辑。

当AI报错时,他知道是数据库连接问题,还是前端状态管理冲突。

AI接管了Coding(编码),但无法接管Engineering(工程化思考)。

你不需要背诵语法,但必须理解什么是API、什么是数据库结构、什么是前端组件。

2. 规划大于执行
Zevi反复强调,/create-plan是最重要的一步。如果你的需求描述模糊,AI生成的代码就是一座危楼。

AI时代的编程,核心能力是清晰的需求定义能力和系统架构能力。

你必须先在脑海中跑通逻辑,AI才能帮你跑通代码。

四、 实操落地:咱们普通人的进阶路径

如果你想复制Zevi的能力,请遵循以下三个阶段,切勿一上来就挑战复杂系统。

阶段一:配置与适应
下载Cursor,配置好Claude和Gemini,导入Zevi公开的指令库,建立标准工作流。

阶段二:最小闭环验证
不要上来就做淘宝微信。
先做一个本地的Todo列表,或者模仿StudyMate做一个简单的PDF转测验工具。
强制自己执行 规划-执行-互审 的完整流程。

阶段三:职业赋能
如果你是产品经理,你的目标不是替代程序员,而是具备快速验证假设的能力。

下次提案时,直接拿出一个可运行的Demo,这比一百页PPT更有杀伤力。

Zevi Arnovitz的演示之所以震撼,不在于工具的先进,而在于他展示了一种全新的人机协作形态。

在这个时代,不懂技术不再是阻碍你创造产品的借口。

但请记住,AI真正降低的是动手的门槛,而非动脑的门槛。

学会这套工作流,你将不再是一个等待排期的资源需求方,而是一个拥有虚拟技术团队的超级个体。
又发现一个宝藏级博客网站:爱鼓捣 -- AI开发者de频道
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真实团队里被检验过,而不是实验室方案。
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第一次明显地感知到服务商比我强势,显得他很积极主动,但是他的行为完全越界了,不知道的还以为他是品牌方🙃。老子要拿回主导权
昨天把我自己写的地图软件细节完善了一下, https://github.com/emacs-eaf/eaf-map/ 方便我自己的旅游规划。
主要的优点是:
1. 开源、免费、安全
2. 支持地址搜索和反向坐标查询
3. 支持任意数量地点的动态路径规划(Google只能支持20个)
4. 默认保存到文本文件, 方便快速编辑和分享
5. 支持Python/JS功能扩展

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Gemini教我做事系列。

以前的 SaaS 产品公式:
Product=功能(Function)+效率(Efficiency)

未来的 AI Native 产品公式:
Product=模型(Generic AI)+品味(Taste)+私有语境(Context)+信任(Trust)