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Pickle_7F
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播客【头号茶水间】【不设限计划】欢迎关注
INTJ|前建筑师|avp产品负责人
📖XR-空间数据-AI
🎈Pickle_7F
Pickle_7F
12天前
业余时间和队友一起参加了 XR Design challenge—一个关于 bagel 和平行宇宙的小游戏 🎉
👏欢迎来 comment 和🎫投票!

Devpost gallery 也有很多其他团队的作品,大家一起开脑洞仿佛又回到了上学的时候

👉 devpost.com
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Pickle_7F
18天前

云舒的AI实践笔记: 昨天在群里跟AI的朋友们唠嗑,我们会发现其实在公司里有很多提效场景,它可能并不是那么高频刚需,但做了又确实能够有很不错的提效。 比如说我有一个数据我要解析分析并且做成可视化的格式,这个事情每个月只需要1-2次,用研发资源做吧也不是很合适,ROI不一定划算,业务没准哪天需求就变了。 不做吧,它又确实是一个很典型的效率场景,真的是做了立马能够看到提效的;包括很多C端和B端的demo,其实现做出来一个验证再去让研发投精力研发才是最划算的。 这块在AI编程工具成熟之前其实没有什么特别好的解法,但当AI工具出来之后我觉得它会逐渐成为产品经理的必须技能,通过Cursor你可以快速的把业务的需求搭建出来,低频需求直接封装好给业务用,验证的demo直接上线内部测试效果。 之前的产品经理流程是这样的,产品汇总需求——prd——研发开发——上线测试,我觉得未来像我提到的简单业务提效需求有可能变成:产品汇总需求——AI prd——AI编程——交付业务使用; demo验证的则变成:产品汇总需求——AI prd ——AI编程——demo验证——AIprd ——研发开发——上线测试。 这样做的好处是整个公司整体的效率都会往上跑一大截,研发资源的损耗会降低很多。 那不用AI编程cursor,用dify和coze能不能达到同样的效果? 如果你的业务是内容生产类型、总结类型、知识库检索相关的业务且不需要任何批量化的事情,用dify和coze是可以尝试实现的。 但这个边界其实特别的窄,且一旦匹配上批量化的事情就玩不转了,用dify做一条内容产出效率还行,但同时做100条就非常麻烦了。 dify和coze的优点是上手简单,同时coze还可以接入飞书知识库,但对于定制化的需求场景其实还是偏弱的,更多其实是通用的内容生产总结场景。 cursor的优点是啥都能做,缺点就是上手成本比较高,但产出的天花板更高一点。 大家可以根据自己的具体业务需求来选择,哪个好用用哪个~

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Pickle_7F
28天前

歸藏: a16z 合伙人 Olivia Moore 发布了她的 24 年 AI 产品推荐 看了一下里面有几个之前没关注: Julius:专注于 AI 数据分析 Aqua:Mac 上的语音笔记工具,我自己用的 Voicenotes Happenstance:从自己和朋友的人脉中搜索哦靠谱的人 可以看看有没有自己需要的,完整推荐: - Gamma - AI驱动的幻灯片、文档和网站制作。我用它来创建所有较长的可分享内容 - Napkin - 文字转图形。消除了寻求设计帮助的需求,而且他们在不断添加新格式 - Exa - 非常精确的搜索。当我需要寻找在Google上排名较低的事物的详尽列表时会使用它 - Happenstance - 在LinkedIn、电子邮件和Twitter上用自然语言搜索你的人脉(例如"纽约的资深CPG营销人员")。你还可以组建群组来搜索二度人脉并请求介绍! - Julius - 本质上是真正可用的代码解释器!提供逐步数据分析和可视化 - Perplexity - 我特别喜欢Perplexity的"后续"问题功能。它让深入探讨变得更容易 - Granola - 我用Granola记录所有会议。它非常直观,允许你结合人工和AI笔记 - Superhuman - 我使用Superhuman处理邮件已约5年。他们每月都在添加强大的AI功能! - Aqua - 语音听写,但你可以用语音编辑(例如"把这个变成列表")。非常适合长邮件 - Advanced Voice Mode - 好用的ChatGPT是我遇到的最佳头脑风暴伙伴。语音模式和记忆功能是重大升级 来源:x.com/omooretweets/status/1873763821963128850

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Pickle_7F
1月前
明年要多多给我的播友们留言
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Pickle_7F
1月前
和脑洞航海家主理人Mayor和Tommy的访谈。愿我们都Smart Rich &Fun

Vol.18 XR、AI创业出圈指南,投资人都在看哪些机会

头号茶水间

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