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最近持续用的四个agent
- Grok Bot - 做一些 growth 的活/ 发邮件 / 抢手机
- 自己搭的 Slack Bot 接 Mac Mini Codex CLI - slack 个人助理
- CodeX - 写 PR
- Claude - 写文档和分析
- Muse 最近用的很少了，唯一在帮我处理签证的事情
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Profound AI - GEO TOOL / ～$40k/ year;
这个价格真是… 震惊… 你愿意花30万一年招聘一个 GEO专员吗?
AirOps - 比较低的一年的价格也是 ~32k + 一些权益，$100k+ 一年
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Life at the Speed of Play
（标题借自 Mark Pincus 的同名新书）
从 2020 年大三开始，到现在，我做产品已经进入第六个年头。
前四年，我在字节跳动做抖音和 TikTok。
刚开始做TikTok用户增长，后来主要做熟人社交和投稿产品。四年里，我接触过数千场 A/B 测试，主导过数十场核心实验，几个主要入口。
TikTok 每天产生2亿级投稿。我的工作，是观察喝提高数亿用户为什么表达：
如何让一个只看内容的人，会发布第一条视频？
为什么有人愿意公开表达，有人只愿意发给朋友？
什么能降低创作门槛？什么样的反馈会让人继续投稿？
2020 年，我加入时，TikTok 还常被理解成一个年轻人跳舞、不主流的 App。
到 2024 年，它已经不只是一个短视频产品，而是一个 category-defining product。（不可以想象人们没有它）
TikTok / 抖音把 short-form video 从一种内容格式，变成了一种独立的消费、创作和分发方式，也逐渐影响音乐、流行文化、广告、内容经济商业模式。
2022 年疫情期间，越来越多人的娱乐、表达和社交进入屏幕。现在回头看，那几年既是在做产品，也是在观察一个时代如何改变人的行为。
我很幸运，职业生涯刚开始，就近距离参与了一个新品类的形成。
过去两年，我在 Pika 主导做 AI 创作产品。
Pika 是最早做图生视频的公司之一，累计服务了近三千万用户。我们的产品横跨模型、Web、Mobile、MCP 和 Agent。而团队只有30个人。
自己也确实很惭愧，一些 C 端尝试，最终没有真正实现 PMF。
不一定是想法没有价值，而是当时/此刻 Token 和生成成本仍然很高，模型不够稳定，大多数 C 端用户也还没有形成持续的使用场景。
有些 demo 很惊艳，但用户只体验一次。有些产品能带来短期增长，却无法进入用户稳定的工作流和生活。
还有的方向，我也不知道它是错了，还是只是出现得太早。这是很难判断的地方：一个产品没有成立，到底是方向错了、产品没做好，还是技术、成本和用户习惯还没有准备好？
最难受的不是明确失败，而是我们的思绪停留在模糊状态。
数据没有差到可以立刻放弃，也没有好到值得继续下注。团队已经投入很多，但没人知道再做一点会出现转折，还是只会增加沉没成本。
每一天，AI 行业每天都有新机会。
身处其中，更多时候不是快速找到答案，而是快速发现答案不对。
每天打开 X，都能看到无数个新发布：新的模型、新的 Agent、新的产品、新的 benchmark。
2周没有跟进，就像是错过了十年。
所有人都在争先恐后地抢占注意力。一个产品还没来得及被真正使用，下一轮发布已经开始；一个方向刚被认为成立，很快就会出现十几个相似产品。
AI 让做出东西变得前所未有地容易，也让判断什么值得继续做，变得前所未有地困难。
前四年，我学习如何在规模中寻找规律。
这两年，我学习如何在混沌中寻找可能性。
一种工作，是在已经存在的世界里，通过实验/数据/组织效能逼近答案。
另一种工作，是在所有人都不知道答案时，先靠直觉把一个还不存在的世界做出来。
这些经历让我形成了三个判断。
1. 数据解释过去，prototype 寻找未来
A/B 测试可以告诉你哪个入口更有效、哪个流程转化更高。
但它很难解释，为什么一个产品会成为文化，为什么用户愿意把身份、关系和生活放进去。
数据擅长优化已经存在的世界。
面对一个从未存在过的产品，数据往往还没有出现。判断来自技术理解、文化理解、直觉，以及快速把想法做出来的能力。
只相信数据，会错过尚未被表达的需求。
只相信直觉，又容易把自己误认为用户。
2. 增长不是制造需求，而是移除阻力
同样是发布一条内容，对一些人是表达，对一些人是社交，对另一些人是赚钱。
行为相同，不代表动机相同。
最好的产品，不是把用户推入漏斗，而是让他们更容易完成本来就想完成的事。
当产品本身没有价值时，增长只会更快地放大问题。
3. 做产品，是找到正确的 When、Who 和 What
When: 什么时候用户打开你？
Who：谁打开？
What：干什么？
TikTok 的成功，不只是因为推荐算法更强。
它其实本质上是 short-form video platform 注定会成功
GPT 和 Claude Code 同理
它们定义了一种新的产品关系：人可以通过自然语言直接调用知识、推理和执行能力。改变了人与知识、人的生产力的组织方式；
真正 category-defining 的产品出现之前，人们无法想象自己需要它；出现之后，人们无法想象失去它。
过去半年，Agent 又让一切变得更快。
产品、设计、工程和运营的边界正在模糊。一个人可以完成过去一个小团队的工作，一个小团队也可以快速进入原本不属于自己的领域。
功能会被复制，工作流会被复制，很多专业能力也在快速商品化。
一些企业过去以为稳定的护城河，可能会在很短时间内消失。
大厂、创业公司和个人，开始在同一个场域里竞争。
这让人兴奋，也让人没有安全感。
我们会高估一个 demo，也会低估一种新交互真正改变用户行为需要多久。
会因为一次数据上涨而兴奋，也会因为用户没有回来而怀疑整个方向。
会担心错过下一个机会，也会担心自己只是被行业的速度推着走。
我也一样。
最近我在读 Mark Pincus 的《Life at the Speed of Play》。
书里最打动我的，不是更快地发布，而是承认自己不可能第一次就猜对，然后建立一种持续提出、验证和淘汰想法的机制。
很多答案无法靠分析直接得到。
它们必须先通过 prototype 被创造出来，再由真实用户决定是否成立。
2020 年，我还是一个大三学生，第一次进入高速增长的平台。
后来，我看着 TikTok 从一个常被误解的短视频 App，变成全球文化的一部分。
再后来，我进入 AI 创业公司，做了数十个 prototype，也经历了一些很有想象力、但没有在当时成立的 C 端尝试。
这些经历没有让我更确定自己懂产品。
相反，我越来越清楚，真正重要的问题通常没有标准答案。
我也和很多人一样，在学习如何跟上这个时代，如何不被每天的新变化带走，如何在兴奋、焦虑和失败之间保持判断。
我不知道下一个 category-defining product 会是什么。
但我想继续看它如何发生，也继续参与其中。
看看产品会变成什么。
也看看我会和这个时代，一起长成什么样。
⸻
Others
方向、人才、技术积累和时代机会都很重要。
但这些结果不是突然发生的。
它们背后，是一群人多年持续地工作、判断和迭代，把每一个细节扣得足够深。
所以当中国团队开始做出世界级 AI 模型和产品时，我的感受不是意外，而是：
它终于发生了。
Also _ 我在 Bytedance / 中国遇到的老板，几乎都比我工作得更久
我工作 12 个小时的时候，他们可能还在工作。
我不想浪漫化过度工作。
但这段经历让我看到，一个全球级产品的高速增长，背后不只是时代红利，也是一群人长期高强度地判断、执行和承担结果。
（标题借自 Mark Pincus 的同名新书）
从 2020 年大三开始，到现在，我做产品已经进入第六个年头。
前四年，我在字节跳动做抖音和 TikTok。
刚开始做TikTok用户增长，后来主要做熟人社交和投稿产品。四年里，我接触过数千场 A/B 测试，主导过数十场核心实验，几个主要入口。
TikTok 每天产生2亿级投稿。我的工作，是观察喝提高数亿用户为什么表达：
如何让一个只看内容的人，会发布第一条视频？
为什么有人愿意公开表达，有人只愿意发给朋友？
什么能降低创作门槛？什么样的反馈会让人继续投稿？
2020 年，我加入时，TikTok 还常被理解成一个年轻人跳舞、不主流的 App。
到 2024 年，它已经不只是一个短视频产品，而是一个 category-defining product。（不可以想象人们没有它）
TikTok / 抖音把 short-form video 从一种内容格式，变成了一种独立的消费、创作和分发方式，也逐渐影响音乐、流行文化、广告、内容经济商业模式。
2022 年疫情期间，越来越多人的娱乐、表达和社交进入屏幕。现在回头看，那几年既是在做产品，也是在观察一个时代如何改变人的行为。
我很幸运，职业生涯刚开始，就近距离参与了一个新品类的形成。
过去两年，我在 Pika 主导做 AI 创作产品。
Pika 是最早做图生视频的公司之一，累计服务了近三千万用户。我们的产品横跨模型、Web、Mobile、MCP 和 Agent。而团队只有30个人。
自己也确实很惭愧，一些 C 端尝试，最终没有真正实现 PMF。
不一定是想法没有价值，而是当时/此刻 Token 和生成成本仍然很高，模型不够稳定，大多数 C 端用户也还没有形成持续的使用场景。
有些 demo 很惊艳，但用户只体验一次。有些产品能带来短期增长，却无法进入用户稳定的工作流和生活。
还有的方向，我也不知道它是错了，还是只是出现得太早。这是很难判断的地方：一个产品没有成立，到底是方向错了、产品没做好，还是技术、成本和用户习惯还没有准备好？
最难受的不是明确失败，而是我们的思绪停留在模糊状态。
数据没有差到可以立刻放弃，也没有好到值得继续下注。团队已经投入很多，但没人知道再做一点会出现转折，还是只会增加沉没成本。
每一天，AI 行业每天都有新机会。
身处其中，更多时候不是快速找到答案，而是快速发现答案不对。
每天打开 X，都能看到无数个新发布：新的模型、新的 Agent、新的产品、新的 benchmark。
2周没有跟进，就像是错过了十年。
所有人都在争先恐后地抢占注意力。一个产品还没来得及被真正使用，下一轮发布已经开始；一个方向刚被认为成立，很快就会出现十几个相似产品。
AI 让做出东西变得前所未有地容易，也让判断什么值得继续做，变得前所未有地困难。
前四年，我学习如何在规模中寻找规律。
这两年，我学习如何在混沌中寻找可能性。
一种工作，是在已经存在的世界里，通过实验/数据/组织效能逼近答案。
另一种工作，是在所有人都不知道答案时，先靠直觉把一个还不存在的世界做出来。
这些经历让我形成了三个判断。
1. 数据解释过去，prototype 寻找未来
A/B 测试可以告诉你哪个入口更有效、哪个流程转化更高。
但它很难解释，为什么一个产品会成为文化，为什么用户愿意把身份、关系和生活放进去。
数据擅长优化已经存在的世界。
面对一个从未存在过的产品，数据往往还没有出现。判断来自技术理解、文化理解、直觉，以及快速把想法做出来的能力。
只相信数据，会错过尚未被表达的需求。
只相信直觉，又容易把自己误认为用户。
2. 增长不是制造需求，而是移除阻力
同样是发布一条内容，对一些人是表达，对一些人是社交，对另一些人是赚钱。
行为相同，不代表动机相同。
最好的产品，不是把用户推入漏斗，而是让他们更容易完成本来就想完成的事。
当产品本身没有价值时，增长只会更快地放大问题。
3. 做产品，是找到正确的 When、Who 和 What
When: 什么时候用户打开你？
Who：谁打开？
What：干什么？
TikTok 的成功，不只是因为推荐算法更强。
它其实本质上是 short-form video platform 注定会成功
GPT 和 Claude Code 同理
它们定义了一种新的产品关系：人可以通过自然语言直接调用知识、推理和执行能力。改变了人与知识、人的生产力的组织方式；
真正 category-defining 的产品出现之前，人们无法想象自己需要它；出现之后，人们无法想象失去它。
过去半年，Agent 又让一切变得更快。
产品、设计、工程和运营的边界正在模糊。一个人可以完成过去一个小团队的工作，一个小团队也可以快速进入原本不属于自己的领域。
功能会被复制，工作流会被复制，很多专业能力也在快速商品化。
一些企业过去以为稳定的护城河，可能会在很短时间内消失。
大厂、创业公司和个人，开始在同一个场域里竞争。
这让人兴奋，也让人没有安全感。
我们会高估一个 demo，也会低估一种新交互真正改变用户行为需要多久。
会因为一次数据上涨而兴奋，也会因为用户没有回来而怀疑整个方向。
会担心错过下一个机会，也会担心自己只是被行业的速度推着走。
我也一样。
最近我在读 Mark Pincus 的《Life at the Speed of Play》。
书里最打动我的，不是更快地发布，而是承认自己不可能第一次就猜对，然后建立一种持续提出、验证和淘汰想法的机制。
很多答案无法靠分析直接得到。
它们必须先通过 prototype 被创造出来，再由真实用户决定是否成立。
2020 年，我还是一个大三学生，第一次进入高速增长的平台。
后来，我看着 TikTok 从一个常被误解的短视频 App，变成全球文化的一部分。
再后来，我进入 AI 创业公司，做了数十个 prototype，也经历了一些很有想象力、但没有在当时成立的 C 端尝试。
这些经历没有让我更确定自己懂产品。
相反，我越来越清楚，真正重要的问题通常没有标准答案。
我也和很多人一样，在学习如何跟上这个时代，如何不被每天的新变化带走，如何在兴奋、焦虑和失败之间保持判断。
我不知道下一个 category-defining product 会是什么。
但我想继续看它如何发生，也继续参与其中。
看看产品会变成什么。
也看看我会和这个时代，一起长成什么样。
⸻
Others
方向、人才、技术积累和时代机会都很重要。
但这些结果不是突然发生的。
它们背后，是一群人多年持续地工作、判断和迭代，把每一个细节扣得足够深。
所以当中国团队开始做出世界级 AI 模型和产品时，我的感受不是意外，而是：
它终于发生了。
Also _ 我在 Bytedance / 中国遇到的老板，几乎都比我工作得更久
我工作 12 个小时的时候，他们可能还在工作。
我不想浪漫化过度工作。
但这段经历让我看到，一个全球级产品的高速增长，背后不只是时代红利，也是一群人长期高强度地判断、执行和承担结果。
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