玩玩AI短剧（全自动生成，无人参与，可批量）

产品规划的一个核心：要么“出尘”，要么“入世”

走创新路线还是非创新路线，必须要选且选对
路线不同，打法不同
既要又要会死的很快

在 又不是不能用 和 再coding会儿产品能更好 之间反复横跳

如果工作有幸可以选择方向，尽可能选兴趣浓厚的，效率提升明显
之前上的一些AI产品自己不是深度目标用户，自己不会没事去玩，属于按工作的方式去做。
最近做的AI音乐产品，经常自己玩，很容易进心流，效率提升明显

google tag manager=产品数据分析和体验优化的神

最近恰巧和小伙伴在研究figma+前端研发的提效，路径是figma to code的mcp server把设计稿转到html或tailwindcss。但目前的问题是第三方的mcp server不能很好的理解figma设计稿中的组件/变量/设计系统的含义，导致生成的前端code幻觉严重，用不起来。效率比不上直接调shadcnui这类库。所以可能未来figma to code还是得懂figma底层原理的团队来做，端到端的做

早期公司三要素都是可量化的
赛道=这类产品平均的LTV
产品=你的产品LTV
流量=自然增长或投放或品牌

流量可以买
但赛道只能选，产品只能优化

不同的团队三要素要根据自己的情况做取舍

做战略决策前反复反复反复问自己2个问题

1. 值不值：这个决策方向如果做成，收益大不大，值不值得倾斜资源

2. 能不能：这个决策方向是不是单纯依靠扎实的执行就能大概率做成。如果变数太多，心里没底，要谨慎，时间是最贵的