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超静定桁架
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INTP-T/产品搬砖/好奇/守序善良
一边丧一边活着像☀
只要不失去你的崇高,整个世界都将为你敞开
超静定桁架
24天前
最近的日落
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超静定桁架
2月前
上下文数据包,是否会成为一种商业模式呢
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超静定桁架
3月前
vibe coding 的两点经验
1、需求实现方法的定义。你在实现一个功能之前,必须有如何实现的大概思路,如果有对应的coding基础就更好。
作为一个产品经理,我可以对它生成的需求给出非常明确的修改意见,并且他最后也基本上达成我的要求。但是!它是AI,就算是生成了对应的技术方案,并且让他反复自我改进,但是最后实现的内容和我预期偏差极大。如果预设好实现方式,最好用线框图先打一遍草稿,效果就会好很多。

2、debug 小技巧,可以让AI自己生成一个测试Demo,针对性验证问题。
比如在做一个浏览器插件过程中,发现输入的内容实际上并没有引起按钮的变化,反复数次修改也没有任何效果。但是让AI给出简单的Demo,并且给出具体的测试验证方法,就能极快地定位并修改掉这些问题。
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超静定桁架
3月前
山河远阔
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超静定桁架
3月前
#领域/产品/数据埋点 #定位/观点

序参量 VS 北极星指标

偶然发现形成相互关联的知识节点。两两之间可以发现一些类似之处。

序参量是一个大量子系统由无序转向有序过程中,涌现出来的会不断自我强化的量。北极星指标,则是能够体现产品核心价值,体现产品当前状态的指标。当产品本身可以视作大量子系统组成时,序参量可以极佳的提供一种视角,找到当前业务进行快速迭代发展的核心指标。

比如微信,用户添加好友的行为(子系统)会逐渐编织出来一个巨大的社交网络(序参量),并且这个量一旦出现就会不断的自我强化,让用户更多的加速加入到这个社交网络,并且让后续所有的功能的成功与否,都取决于是否能够融入这个既有网络。类似的,比如抖音的算法推荐机制,美团的商家-用户交易等等。

序参量可以揭示和解释快速增长背后的原因,那北极星指标的设置也可以极大的参考这一点,无论是直接拿来用,还是通过侧面去反应序参量,都能得到一个较好的结果。

同时,序参量本身的涌现性质也决定了,这个是大量子系统自组织的自发形成的,是一个相对客观的存在。这也就给了北极星坐标一个参考,约束其不会变成一个纯粹的主观概念。

而且很重要的,这个词本身打包了协同论中很多概念,喂给 AI 的极佳选择。
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3月前
月全食纪实
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超静定桁架
3月前
只有用到的时候,才能理解的足够深刻。到自己做发布会 PPT 的时候,反过头来看小米汽车发布会,值得学习的地方相当多。

描述功能的时候其实很少单纯说数值,而是功能/数值、具体场景化描述、背后努力之类。比如描述杯架,不提大小,而且可以放下两杯超大咖啡,明确且符合用户画像。
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5月前
渲染出来的云(不是)
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超静定桁架
5月前
flomo 的洞察绝了
虽然记录了很多,也在不断的用产品去实践,但是权利逻辑大于产品功能这一点,其实一直处于含糊状态,突然被点透出来,值得作为后续参考。
不过,现在做的很多产品,更多只是定制,是满足某些企业的某些臆想+部分真实需求罢了。
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超静定桁架
5月前
不学了?豆沙了!🐶
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