和小狗一起开会

之前做的一个新玩具，最近打算整理上线！

agent 用 bash grep 表现好，大概就是训练数据的问题。人类工程师样本太多，model 见得太多了。
model 像人，学的就是人，仅此而已。
如果从头给 model 设计一套 action space，完全不管人类习不习惯，会长什么样？

国内的付费习惯差，这是一个结果和事实。最近在想这个结果是怎么造成的。
之前有一本很出名的书《免费》
里面指出免费逻辑成立的三个条件：
1. 获客成本高，单用户付费意愿低。C 端免费是不得不做的选择。
2. 网络效应需要规模
3. 数字商品的边际效应趋近于零。
C 端产品完美适配了免费逻辑。
国内由于没有 B 端土壤，一直在做 C 端产品，所以市场逐渐习惯了软件是免费的，抢占市场靠红包，靠补贴，先建立规模效应再讲商业模式。

只是 AI 产品让 3 发生了结构性变化，无法再靠免费甚至补贴大量获客再收费形成闭环，用户越多越亏。但一方土壤养一方人，市场也是会动态变化的。但这场仗不仅是产品好用，还要重新教育市场付费的习惯。

32 岁啦

给 Agent 布置了一个 KPI，自己写提案自己执行。天才产品下班了。

然后一家公司的产品会明显带有创始人特质，是因为创始人作为其中一个用户画像的权重变得特别大。

最近在探索产品方案，特别有意思，我把同一个方案给不同的同事看，有时候会得出完全相反的建议。

有人觉得这个特别好，希望更多展示这部分内容，有人觉得我完全不感冒，把下面的模块弄详细点。
问多了发现公司群体里也会分裂出不同的用户画像出来。

此时不是单纯讨论这个方案好和不好了，而是应该谈论我们在满足哪一部分用户的诉求。

GPT 真的好好用👍
OAI 确实很擅长做 C 端产品
如果模型智能没有大量增幅空间的话，我觉得 OAI 这样的公司会赢过 anthropic