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产品经理的日常
在这里聊聊产品，读懂产品经理。
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- 到底都是谁在用 manus 和付费？为了理解这个问题，假期尝试做了一些研究，希望有所帮助。
过程中，也能清晰感受到，中美使用 AI 习惯的巨大差异和信息 gap。
首先，看看 manus 官方怎么说，毕竟这不是他们第一次面临质疑了。
在 @hidecloud 涛哥的公众号里晒过一条Twitter，在原推里很多 manus 用户在为产品发声。除了一些硅谷科技/创投圈的大佬之外，原 po 也总结了评论里出现最多的 user case：定量和定性的分析研究，CSV 文件处理和爬取客户信息。
manus 似乎能完成广义的数据处理和分析工作，这对数字化程度不均的社会来说，是一个不错的切入点。
在 @PeakJi Peak 和张小珺的访谈里（ 1:43:55），Peak 也回答了该问题。可以笼统被称为 prosumer，并列觉了更清晰的用户画像：
第一类用户是互联网/科技公司里的非程序员岗位，各类白领；第二类用户是美国数量众多的 freelancer 和 solo entrepreneur，自由工作者或者有一摊自己小生意的人；第三类是更符合刻板印象的金融/咨询行业的人员。他们的共性是，有比较强的自驱力，并且他们的任务是高价值的。
这里的两个特点很有意思，自驱和高价值任务。前者决定了这些人可以接触和试用 manus 这一类的 AI 产品，后者决定了他们的付费决策，即用户在 AI 工具上花掉的钱是可以以更高效率/更大概率赚回来的。这几乎是很多拥有高 ARR 的 AI 产品的第一性原理。
这三类用户里，对于中国网友/创业者来说，很容易低估第二类用户的数量，并对他们的画像比较模糊。容易误以为只有独立开发或者个人的数字外包，实际上领域还要宽泛得多。
想要了解这类用户，我们需要知道一个显而易见的前提。manus 的用户是 chatGPT/Gemini 等主流 chatbot 的重度用户的下一阶段。
上面提到的“自驱”和“高价值任务”，正是因为已有的 chatbot 满足得不够好，他们才被说服采用所谓"agent" 的新解决方案。同时 peak 在播客里也提过这个现象（2:34:33 ），安装了 chatGPT/Gemini/Deepseek/Claude 的用户，安装其他产品的概率的最大异常值都是 manus。
Manus 相当于跟随着 chatbot 的普及进程，从中筛选出了高价值需求没有得到满足的用户，重叠度很高。
所以如果我们找不到 manus 的用户访谈，可以去找 chatGPT/Gemini 的重度用户。他们大概率正处在知晓/使用/付费 manus 的过程中。
而在查看 chatGPT/Gemini 的重度用户访谈中，才拓宽了我对 manus 第二类用户的认知。这里分享几个有趣的结论：
1. 最低阶的信息搜索需求被 chatbot 满足得很好，日常生活里已经替代了谷歌。
2. 使用 AI 已经是美国高校生的基本技能，同学之间传播 + 教育优惠。甚至之前反对的教授也开始松口或者自己偷偷用。
3. 通过 AI 获得收益的职业种类，比我想象中的多得多。这其中包括了儿童教师、兼职导游、线上的灵学占卜、社区竞选、留学申请、业余作家、当地市政部门/教育部门的数字化小专家等。更不用提各个垂类的自媒体，以及每个人都想有一个自己的 blog 网站。
4. 所有涉及到深度写作、简单 P 图、PPT或表格填写的职业，都逐渐离不开chatbot/Deep research，而以 manus 为首的 agent 承诺可以完成得更好。而且几乎没有一个人是单一职业，年龄段也覆盖到爷爷奶奶辈了。
体感上中美的差距很大，我们还在鼓吹副业和个人影响力，鼓励终身学习和跟上 AI，而对于很多美国中产来说，这似乎是一个常识了。他们热衷于用 AI 解决工作生活上的实际问题，并完成自己的业余创作任务。产品 adoption 的障碍小很多。
那么下一步的问题是，对于这些重度用户来说，manus 真的可以比普通 chatbot 完成得更好吗？
1. 如果看客观指标的话，同为被 meta 收购的“大将” Alexander Wang，经常会提到一个 benchmark 叫 Remote Labor Index (RLI) ，这是 scale ai 用来衡量一个 AI 产品多大程度上能完成真实的有经济收益的远程工作。manus 排名第一很久了，虽然自动化率也只有 2.5% ，按他们的说法叫在座的大家都是 near zero。但注意这是在没有人为干预的情况下，直接交付工作结果。日常更多使用场景是有人工干预和调整，单看提升部分环节的效率， manus 也算是第一了。
2. 如果从主观体验的话，我在假期同时用了 Gemini/NotebookLM，Manus 和某大厂对标的 Anygen 进行测试。测试了两个我的真实需求，1）根据我和对象的年终复盘录音，总结内容和提建议；2）帮我正在思考的产品 idea，开发一个可交互的原型。
在第一个任务上，实际类似会议纪要， Manus 是明显领先的，不管是语音内容识别、双人的声音区分、内容的逻辑和可视化，都让人更满意。NotebookLM 虽然也有丰富的功能，但整体还是太针对课堂学习任务了，有一些无用的信息，飞书会议其实是一样的问题。这里也能发现通用 agent 的优势，不会为特定场景过度优化而在长尾场景里表现欠佳。而剩下的很多AI 连声音识别都整不明白。
第二个任务，实际上是常见的 AI 编程，这个场景太卷了，大家各有千秋。 每个 AI 都在不同程度上做了完善和有aha 的惊喜，但能看出有些 AI 借鉴了更多海外产品的设计，有些更借鉴中国。Gemini/ AI studio 爱用自家的设计语言，Anygen 像国内的活动 H5，Manus 比较对齐硅谷审美，按钮更现代和简洁，默认会更像 IG 和 Notion。
未来，从官网和各家 chatbot 投放的趋势来看，所谓的通用agent ，基本盘是数字化的内容处理 + 研究分析工作；而网站原型和开发、制作 PPT 逐渐成为新的主推场景。
当然也没忘了让 manus 自己分析一轮，自己的使用用户和付费用户是谁？结论有点宽泛和通用，依旧集中在工程师和数字企业主上，推测美国是最大收入来源，巴西和日本也占了很大流量比例。确实没有我自己分析的有启发。
最后，回到最初的质疑，为什么国内用户更难理解 manus 的使用场景和价值？这里可能有三层障碍：
1）需求不够强，所谓的 prosumer 太少，而且集中在互联网/金融领域，很多非互联网的副业和小企业主也没有足够强的提效意识。
2）浅层替代品太多，国内各大免费的 chatbot 和夸张的产品 PR，让人不愿意使用付费 AI 产品或者有过高的预期。
3）非理性偏见，听了很多不靠谱的团队传闻和扣不爱国帽子，拒绝了解 manus 海外市场的情况。
况且，与其挑战实打实的用户数据，我觉得 Manus 被收购后的一些挑战，可能更值得讨论，比如：
1）品牌可以保留，但模型中立性的优势还能保留吗？
2）原本的产品愿景会被改变，来服从 Meta 整体的 AI 战略吗？
3）团队的创业精神和工作方式，和大公司流程可以兼容吗？
不管未来如何，这是 manus 阶段性的胜利，也给了不少华人 AI 团队鼓舞。祝福他们之后的旅途，也希望更多团队，有机会经历这样纯粹的产品过程，最终看到壮阔的风景。313 42191 - 2023 年入了 AI 这行后，我就将即刻的个人签名改为“寻找非共识中”，今年 3 月发布 Manus 后又将其改为“将非共识变为共识中”，下半年最后改成了“将共识放大中”。
那这些非共识到底是什么，这一年来又是怎么演化的，可以通过去年分享的这一系列内容来完整的进行回顾：将非共识放大的 2025 年
114 48 - 产品经理如何 3 天搞定 SQL？
正好群里有人问，顺手分享我的【SQL 三步速成法】。
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20 74 - Obsidian 创始人发布了三个 Obsidian-Skills，虽然是纯提示词，但有点高级：
obsidian-markdown：创建 Obsidian 文档，包含了对 Obsidian 笔记文档所有功能的详细描述
obsidian-bases：创建 Obsidian 多维表格
json-canvas：创建 Obsidian 看板
三个及能力的 SKILL.md 文档，可以说是把 Obsidian 的最佳实践都写的明明白白了，甚至推荐拿来人肉学习。
我试了一下 json-canvas 这个技能，把昨天那篇关于 Skills 的科普文做成了看板，还蛮帅的！
客户端是 Alma，很好用，再次推荐。
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