我不知道 ai native 产品的准确定义是什么，但有一点确定的是，以后在思考 目标用户 的时候，除了碳基，还要思考硅基用户，比如为了 DeepSeek 做内容优化，方便 Manus 操作啥啥的

不让儿子玩游戏，要玩就自己写——然后最近他开始主动学起来 ai➕python 了，期待快进到“自己生的程序员就是好使”🤣😝 继续早起，日常保养碳基外壳

会回来的，AI在solution space，之后还是要回到problem space，也就是真产品经理关注的事情

以前的幻觉在文字里，还比较容易发现，现在的幻觉在 AI 生成的软件里、在经过一系列执行任务之后生成的结果里，更难发现、更难评估，难道交给 AI 自己评估么？人类敢么？

生成式产品的开源，不是对开发者开源，而是对每一个用户开源，每个人借助AI都可以用自然语言“二次开发”

看几个Manus视频想到的，以后会不会有一种电子竞技，大厂作为出题人和金主抛出课题，独立开发者作为参赛选手各自调用不同的AI完成任务，加上些人类微操，实时直播屏幕，自媒体大V解说，想想还挺带劲的

作为一种 hackathon 也不错

真心请教，我们小时候为了激励大家好好学习而讲的那个“连爱因斯坦的大脑都只开发了10%”的段子，是不是对现在的基础模型能力（对比参数规模而言）也是这样？

学科/专业/行业/岗位… 对 ai 来说毫无意义，这些原本就是人类为了降低自己的认知负担刻意划分的

趁没人的时候，关照一下我的碳基外壳

“管理”会变得越来越不重要：
1，AI的加入，使得越来越多的任务，可以用越来越小的团队解决；
2，技术的进步，使得越来越多的“招人”干活可以通过“派单”完成；
3，已有的团队，也是碳基硅基混合，硅基不吃“激励”、“PUA”那一套；
4，你来说……