遇到难题，不要想有多困难所以做不到，而是去想“如果这件事做成了，那会是怎么做成的？”

我发现执行力这件事，取决于几点。

1. 你对于要做的事有没有足够的兴趣、你认为它有多重要；2. 你的脑海中（不是实际）认为做这件事的阻力有多大、成本有多高；3. 你觉得自己需要达成的目标高度是什么、离现状有多遥远。

所以，当觉得自己执行力不够的时候，先问问自己，这件事真的重要吗？

如果是，那再问问自己，脑海里的阻力、觉得难的地方，有没有什么简单的办法，先kick start（比如用ai），而不是停留在想法层面。

开始执行了之后，给自己设定阶段性的（而不是最终的）目标，先达成第一个简单的目标，有明确的产出。然后，再去根据反馈判断，是否要再去达成第二个、第三个目标...

inaction is an action and leads to real、even serious outcomes

做产品变得越来越容易，产、研、运、测都可以做，那么产品经理的价值是什么？

思考和回答更难的问题、靠ai解答不了的问题。

第一层：做什么？这就需要理解用户和业务目标，判断优先级和取舍；构建一套框架和习惯来持续做好这件事。

第二层：如何评估做的结果？要关注哪些维度？用什么信息、数据去反应？

第三层：有了结果如何进化？下一步该做什么？回到第一步，形成loop，让自己的认知螺旋式上升。

感受到持续变化时的下意识反应，焦虑抵触 -> 接受 -> 兴奋（内心os：又有天然条件进化了）

action is attitude

不要一上来就回答问题，先把问题是什么定义清楚。把时间花在思考后者上，前者让 AI、工具、人去提效。

我觉得这其实是一个dirty work，不是intelligence work。逼着自己从用户的角度，把每一个环节走一遍：第一步看到什么，能做啥，下一步是什么 清楚吗、合理吗... 就这样一步步走下去，重视细节。

还可以在ai的帮助下，构建一套视觉和交互的评估维度，提炼系统性思维。但只有后者是远远不够的，需要在一个个case里锻炼判断力。 //@River_Y1CX: 这种审美怎么培养呢？

最近带团队里一个技术底子比较好的产品同学，发现一个挺有意思的现象。

在讨论方案的时候，ta经常第一反应都是“这个后端能不能支持”、“这个可能会导致agent上下文混乱”... 技术限制想得非常周全，但对“用户在这个场景下到底想干什么”、“这个交互用户真的舒服吗”这类用户体验问题，反而思考地不太深入。

懂技术对产品经理当然重要，而且在这个时代越来越重要。但我个人的判断是：AI越强，产品经理反而越该关注最“古典”的那几个问题——用户要什么？用什么方案承接？ta的真实体验好不好？

现在，AI让所有人都更轻松完成 build ，要 build 什么、为什么要 build 这个，就成了更值得被解决的问题。对这个问题有判断力，就是AI产品经理最珍贵的能力。

Opus 4.8 疯狂降智，快被气死了。

沿着一个问题聊，承认了也就五六七八次错误吧。。。中途还返回来说之前承认的错误不是错误，撤回。。。

已经怀疑自我了😂 是我问的不对吗，感觉已经把模型整瘫痪了彻底。

Anyway，对于 AI 的回答，一定要报以审慎的态度。用AK的话说：you can outsource your thinking, but not your understanding。

研究了一下微信新内测的「小微AI」。

可以替用户直接调用小程序，比如“一句话点杯奶茶”（还记得千问吗）。也会接入一些商家小程序，比如美团、滴滴。

对用户而言，这个体验应该是丝滑的。很多人本来就在瑞幸、喜茶的小程序下过单。以后在「小微」里一句话搞定，应该也是乐意的。

但是对商家而言，尤其是那些靠你逛、靠你看广告才赚钱的商家（比如瑞幸），一旦用户再也不打开它的小程序，就看不到它的第二杯半价、限时折扣活动、会员充值。它就会从一个经营用户的品牌，变成 AI 后端的一个供货商。

所以，agent 时代商家可能会加速分化成两类：
1）有品牌的，有私域客群的，拥抱 AI。反正用户会主动点他们的名，AI 只能照办，这些商家不怕被架空。

2）剩余的，比较危险：用户懒得点名，只能等 AI 翻牌。而 AI 翻牌看的不是情怀，是接口稳不稳、价格低不低、给的返佣高不高 -> 这些商家就会变成一个随时可被替换的参数。