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置顶我是艾文Ivan，毕业后一直在SaaS行业，做过几个AI电商产品，持续研究出海+AI，目前在孵化新出海 AI 项目中
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可能对即友们有帮助的一些的帖子：
🚢 关于出海
- 产品上线前可以做的营销 m.okjike.com
- Fiverr的开单技巧 m.okjike.com
- Intercom的价格策略 m.okjike.com
- 为什么Lifetime Deal平台能快速帮助新产品积累种子客户 m.okjike.com
- 关于邮件营销 m.okjike.com
- 是否要屏蔽AI Bot m.okjike.com
- 建设外链必备的AI导航站列表 m.okjike.com
💸 关于跨境电商+AI:
- AI在跨境电商选品场景的应用 m.okjike.com
- AI在跨境电商文案方面的最佳实践 m.okjike.com
🤖 个人日常AI应用：
- To B销售复盘 m.okjike.com
🧰 好用的小工具：
- 如何快速分析竞品产品的技术栈 m.okjike.com
- 匿名邮箱，体验不常用的新产品必备 m.okjike.com
- Saas产品Demo视频 m.okjike.com
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屌啊！想象力又被打开了，可以有更多交互式的玩法了
Muji_Yang: generative UI，不愧是 Google，开源
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谷歌居然牵手了 Xreal， 这应该是国内能买到的第一款谷歌系的硬件设备了吧？
https://mp.weixin.qq.com/s/0NycEc6C2PxT4vCHU_SC-g
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很多团队把「Product Launch」当成 0 到 1 的起跑线，但在增长视角看，Launch 其实是验证结束后的「毕业典礼」。
在写第一行代码前，其实有 80% 的营销工作可以置前。看到太多产品仅仅挂个冷冰冰的 "Coming Soon" 等风来，分享 3 个经过验证的 Pre-launch 组合拳：
1️⃣ 把 Waitlist 变成增长引擎 不要只收集邮箱。利用 Viral Loops 这类工具设置 Referal 机制（比如：邀请 3 人解锁内测资格）。让早期的种子用户为了「插队」权益主动去裂变。如果你的产品在 Waitlist 阶段都没有自然传播，产品上线后大概率也不会有。
2️⃣ 冷启动没人气？花钱买「答案」 如果 Waitlist 增长停滞，别急着改产品，先看 Value Proposition（价值主张）对不对。 拿出一笔小预算（比如 $100-$200），在 Meta 或 Google 上做几组 Landing Page 的 A/B Test。通过 CTR 和转化率迅速试错文案和定位。为了验证需求而花的广告费，永远比开发完没人用的沉没成本要便宜得多。
3️⃣ 用 Service 跑通 MVP 现在的 MVP 不需要是软件。在 AI 的加持下，后端完全可以是「人工+AI」的交付模式。前期通过手动服务验证需求、打磨 SOP，不仅验证了 PMF，还能带回真实的 Cash Flow。
增长不是等产品上线了才开始的，在没有验证需求之前，写代码可能是最低效的努力。
在写第一行代码前，其实有 80% 的营销工作可以置前。看到太多产品仅仅挂个冷冰冰的 "Coming Soon" 等风来，分享 3 个经过验证的 Pre-launch 组合拳：
1️⃣ 把 Waitlist 变成增长引擎 不要只收集邮箱。利用 Viral Loops 这类工具设置 Referal 机制（比如：邀请 3 人解锁内测资格）。让早期的种子用户为了「插队」权益主动去裂变。如果你的产品在 Waitlist 阶段都没有自然传播，产品上线后大概率也不会有。
2️⃣ 冷启动没人气？花钱买「答案」 如果 Waitlist 增长停滞，别急着改产品，先看 Value Proposition（价值主张）对不对。 拿出一笔小预算（比如 $100-$200），在 Meta 或 Google 上做几组 Landing Page 的 A/B Test。通过 CTR 和转化率迅速试错文案和定位。为了验证需求而花的广告费，永远比开发完没人用的沉没成本要便宜得多。
3️⃣ 用 Service 跑通 MVP 现在的 MVP 不需要是软件。在 AI 的加持下，后端完全可以是「人工+AI」的交付模式。前期通过手动服务验证需求、打磨 SOP，不仅验证了 PMF，还能带回真实的 Cash Flow。
增长不是等产品上线了才开始的，在没有验证需求之前，写代码可能是最低效的努力。
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OpenAI 这波“用 ChatGPT 登录”，有点一招反客为主。本来我们把它当第三方能力接来用，现在反过来，它像把我们当第三方 MCP：用户带着自己的 ChatGPT 额度来你家用电，你只提供插座。
www.theinformation.com
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5 01
用户永远想要最好、最新的AI效果，可新AI用起来也最烧钱！这也意味着很难去图旧模型降价带来的那些利润。用AI当钩子，通过垂直整合拿一整套服务帮客户解决问题，才是活路。
Token成本下降，订阅费却飞涨，AI公司怎么了？
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非常赞同，再补充几点：
1.虽然对话式交互是趋势，但这不意味着GUI会完全消失。未来很长一段时间，我们会看到GUI与对话式交互混合的形态。如何将两者无缝结合，是新的设计挑战。
2.当产品核心是个“黑箱”模型时，用户会产生不安全感和不可控感。因此，新的UX挑战是如何向用户适度地解释“为什么会生成这个结果”，以及如何提供有效的工具让用户能“控制”和“修正”AI的输出，而不是只能“接受”或“重试”。
3.如Kenny所说，运营不再是推广固定的功能。AIGC产品的能力边界是动态和模糊的。运营的核心任务是发现和展示“可能性”。通过发掘用户的精彩Showcase，制作最佳实践教程，来激发更多用户的创作灵感，这比单纯告诉用户“我们有XX功能”要有效得多。
1.虽然对话式交互是趋势，但这不意味着GUI会完全消失。未来很长一段时间，我们会看到GUI与对话式交互混合的形态。如何将两者无缝结合，是新的设计挑战。
2.当产品核心是个“黑箱”模型时，用户会产生不安全感和不可控感。因此，新的UX挑战是如何向用户适度地解释“为什么会生成这个结果”，以及如何提供有效的工具让用户能“控制”和“修正”AI的输出，而不是只能“接受”或“重试”。
3.如Kenny所说，运营不再是推广固定的功能。AIGC产品的能力边界是动态和模糊的。运营的核心任务是发现和展示“可能性”。通过发掘用户的精彩Showcase，制作最佳实践教程，来激发更多用户的创作灵感，这比单纯告诉用户“我们有XX功能”要有效得多。
Kenny_肯尼: 今年从传统图形化交互 GUI 往对话式交互 CUI 迁移的过程中，发现我们移动互联网的岗位职责发生了一些变化，现在还是草台班子，边界模糊，方法论模糊，但也意味着新秩序建立之前我们有机会上牌桌 产品经理不是定义功能，而是构建一套用户和模型、工具、信息的系统，关键是定义评估标准和测评集，以此反推如何搭建 pipeline 和 PE 设计师不是在一堆按钮中，通过排版和交互，设计最短路径，减少用户歧义，而是定义一套通用框架组件，让用户与模型更顺畅的互动 数据分析师不是基于用户在不同页面和按钮的点击行为上报中，推测用户的需求和评估功能是否合理，而是基于用户的 prompt 做意图分类标签，分析需求的分布，泛化过程，以及采纳率 算法不是埋头训一个模型，然后找业务场景来应用，而是用最强的 base model 搭建一个冷启动链路，再基于测评结果，通过 SFT 或 RL，做意图分流、工具调用的准确性，使得 prompt 响应更准，耗时成本更低 工程不是按明确的逻辑来做工程化部署，保障稳定性可靠性，而是做好模型与已有工具、服务、数据的对接，上下文工程，更充分发挥模型的能力，与算法的边界很模糊，甚至工程也可以做 SFT 运营不是基于一个精确定义的效果、功能、内容来做包装和推广，而是也要理解模型的边界和泛化，敏捷观察用户与模型的互动，及时捕捉和放大 good case，甚至打造为 showcase 总之，因为基模的进步，产品的分类模糊了，而我们岗位之间的边界也模糊了，期待 3 年之后，新的分工和职责会是什么样的，我们移动互联网塑造的这套分工体系可能也会改变
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一个很有趣的趋势：但凡总想着“用A彻底替代B”的宏大叙事，似乎都后劲不足。
而真正厉害的，是像 Dia 这样悄悄地把A和B无缝融合到一个新的工作流里。
而真正厉害的，是像 Dia 这样悄悄地把A和B无缝融合到一个新的工作流里。
歸藏: Dia 昨晚又进行了一次更新，推出了内嵌浏览功能 可以在与 AI 聊天时，直接在对话界面旁边打开网页内容，无需跳转到新标签页或离开当前对话。 你可以在一个界面内完成信息查找和决策，聊天线程始终可见。 他们也介绍了背后的设计思路： 越来越多的用户习惯以“聊天”作为任务的起点，而不是传统的网页。对话本身成为了信息探索和任务处理的锚点。 Dia 的新思路是让 AI 成为网页浏览的增强工具，而不是屏障。用户可以一边与 AI 互动，一边实时查阅网页，获得更丰富、透明的信息。 这种设计强调“人性化”——让用户自主选择是依赖 AI 总结，还是亲自查阅网页细节。 未来的浏览体验不是“AI 或网页”的二选一，而是两者的无缝协作。AI 和网页内容可以在同一界面、同一流程中互补，提升效率和体验。
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