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+1。之前一直听播客，但是播客很多是 VC 出身，喜欢从行业宏观视角去聊，这一类的还会听但是基本只听留少数几个。现在的信息源基本上是推特/YouTube+AI编程/AI 产品交流的微信群，虽然离用户还是有点远，但是至少离产品近了，离“行业”远了。
华夏路菜菜子: 我发现以前做商业策略留下一个职业病。在看一个行业的时候，眼里第一优先级是解构这个行业的产业链、商业模式和变现空间。 简单来说，就是直觉上，大概能知道，做这个事赚谁的钱，赚不赚钱，能赚多少，空间有多大？ 如果要测算一个事情赚钱的空间有多大，不是去看存量产品市场，而是要 （1）从用户需求底层出发，想办法拆用户需求场景并量化这些需求。 比如，微信的产品出发点，算得是大家不用短信话费，用网聊天的需求规模，而不是当时的社交app的用户规模 （2）在所有的需求里，去找“人无我有，人有我优”的优势场景。 （3）根据不同的优势场景用户需求量化，去看垂直部分的商业模式、变现空间。挑选1个/多个比较大增长空间去做重点投入 目前AI刷产业涉及事实层面的信息搜索-汇总能力很强，但缺乏共情能力，无法从用户需求角度去拆解行业，它只能接受明确的用户需求标签才能拆。而且它有点算不出来数
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购买力的问题，20 刀/月对国内和美国是两个概念
王墨: 国外：cursor 确实牛逼，我付钱买单 国内：cursor 确实牛逼，兄弟们我教你们如何卡 bug 拿免费永久会员，首先需要很多邮箱…… 就这创业环境 换我这一波创业，我也先做海外市场
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Arc 最核心的问题是，浏览器这个产品几十年了，这套老交互在用户心中已经“根深蒂固”。Arc 的交互设计很 NB， 但是学习成本太高了（作为一个经常研究新产品的产品经理也要学习适应一段时间。arc 浏览器跟双拼输入法有点像，好归好，但是学习成本过高，很难成为主流产品。
AI产品黄叔: Arc和Dia浏览器背后的巨大事实 Josh Miller终于写完了这篇文章 黄叔一直在等着 看完后准备动笔再写一篇Dia Arc并没有失败，它凤凰涅槃附身于Dia 先说两个巨大的数据事实： Arc的核心功能被使用的量很少 “只有 5.52% 的日活用户会经常用多个 Space 只有 4.17% 用 Live Folders（包括 GitHub Live Folders） 我们最喜欢的功能之一，日历悬停预览，只有 0.4% 的人用。” 残酷的现实啊！其实黄叔较少用Space，后两者基本不用 Dia呢？ “比如与标签页对话和个性化功能，分别有 40% 和 37% 的日活用户在用。” 由此可以衍生出： Arc太渐进了，没有实现技术上的突破。 也不可能成为大众消费品。 当然，这和Arc诞生的背景有关 一直到2023年，AI逐渐走入大众视野 机会来了 首先是简单优先于新奇 Arc 像萨克斯——强大但难学 Dia 的理念：把复杂性藏在熟悉的界面背后。 其次是速度不再是权衡——而是基础 Dia 的架构很快，非常快。 Arc 太臃肿了，我们开发得太快。 第三，安全是重中之重。 AI agent 上线，这一点更重要。我们希望走在前面。 以上 黄叔一直很喜欢这家公司 从Arc到Dia 讽刺Arc挑战Chrome当然很容易 但也是它，带来了全新的AI浏览器生态 Dia是黄叔的主力浏览器 接下来我会写一篇使用技巧汇总 全新的世界会徐徐向我们打开
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google发布会的东西往往都是要打折扣的...Gemini 2.5各种编程屠榜，但是实战开发不如Claude3.7/3.5。这次发布的各种产品，很多都是半成品。大公司做产品“差不多”就行了，但是创业公司做产品必须全力以赴...
池建强: 早上看到有人说，谷歌的护城河深的可怕。就目前这节奏跑下去，Perplexity、Dia、Cursor、Pixverse 等创业产品都通通靠边站，ChatGPT 也够呛。谷歌过处，寸草不生。 这样的论调实在太过悲观主义，可能持类似观点的人不适合创业，我觉得万事万物都有两面性，在竞争中（工作或者生活），过于在意对方的优势，就容易导向悲观。 是，谷歌这样的巨头，有着无限的资源。 但那是他们的 A 面。B 面是，巨头都有历史包袱，比如谷歌搜索这样的产品，他们没做一个决策都得很慎重，因为那么多用户搁那呢，需要权衡。 而创业公司不需要有这些顾虑。 还有组织上，巨头内部一层层的审批和汇报，里面的多数人都被 KPI、OKR 推着往前走，需要看领导脸色，而创业公司或许不需要。 创业公司有他自己的禀赋。
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主要是感觉自己被大公司做产品的思路啊驯化了，做产品习惯把行业/用户/需求/方案想的比较清楚再做，因为在大公司这些你不想清楚绝对会被后很多人challenge甚至立不了项。但是创业公司/独立开发者，千万不能等想清楚了再做，大方向没问题就要开始动手了，希望自己能慢慢转变思路👀
志达: 看到 windsurf 22 年 12 月第一次上线后发在 hackernews 发帖，然后被喷的截图，真的感到汗颜。 大话翻译下被喷的内容 「我直说了吧…你这玩意儿和 Copilot 有啥区别？ 我刚才花了整整三分钟测试你们这“神器”，结果呢？表现还不如 Copilot。 现在是免费，挺好，蹭个羊毛。但大家心里都明白，免费只是钓鱼罢了，下一步是不是要我把代码喂给你们模型？ 还有个重点问题，你们这模型到底怎么训练的？别告诉我是把 GPT-3 改了个壳？」 几点 take away - 好的赛道，越早入场越重要，完成度没那么重要。 - 真的不要怕丢脸，越早扔出来拿反馈越好。 - 完美主义很要命，很容易进入一种负反馈循环，一上来就设定过高目标，导致焦虑和拖延，结果表现不如预期，从而自责并设定更高目标，最终陷入自我否定的恶性循环。 反而不如摆平心态，做个「烂产品」，然后慢慢改进。
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写的真好。AI 编程时代，MVP 会被进一步发扬光大。 大模型做 70分 的东西不要太容易，再加上 coze/dify/飞书多维表格等工具，产品 demo能被批量生产。
聆风Raymond: 【每天一个AI使用心得06：如何用AI快速验证需求并启动小创业？ 】 最近，我一直在实践一个简单但有效的方法：用AI工具每天解决一个小问题，快速验证需求，最终积累成可商业化的产品。如果你也有创业想法但迟迟未行动，这套思路或许能帮你打破僵局。 1. 从“每天1个小产品”开始 ❣️不需要宏大计划，先完成再完美。比如： 🔸用Coze或扣子空间做一个智能体，解决某个具体问题（如简历优化、周报生成）。 🔸写一个精准的AI Prompt，打包成工具分享。 🔸用飞书多维表格搭一个轻量系统（如活动管理、客户追踪）。 ❣️关键：坚持迭代，攒到50个后，你会发现其中隐藏的商机。 2. 需求验证：越快越好，越便宜越好 🔸很多人卡在“怕需求不真实”，但AI让验证成本趋近于零： 🔸用现成工具（如coze、飞书多维表格）快速做原型，丢给目标用户测试。 🔸关注反馈：用户是否愿意用？是否愿意付费？ 🔸核心问题：你解决的问题是“痒点”还是“痛点”？后者才值得投入。 3. 杠杆效应：AI是个人创业的“加速器” 🔸纳瓦尔在《纳瓦尔宝典》中提出“媒体杠杆”——用内容或代码放大个人能力。如今，AI就是普通人触手可及的杠杆： 🔸无需编程，用AI生成内容、搭建系统、分析数据。 🔸通过社交媒体或社群分发，低成本触达用户。 4. 执行力＞完美主义 🔸阻碍多数人的不是“不知道”，而是“不开始”。 🔸行动清单： 1. 今天就用AI做一个最小产品（哪怕只是一个Prompt）。 2. 明天分享给10个人，收集反馈。 3. 根据数据决定：放弃、优化，还是规模化。 最后一句真心话 “创业的真相是：大多数需求是验证出来的，不是想出来的。AI给了你‘快速试错’的武器——但扣动扳机的人，必须是你自己。”
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