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持续使用万物追踪中。这款产品真的强推大家都去试试。具体可以进我主页看前面发的帖子
但我一开始使用的时候，差点要放弃，这就是我觉得现在这个版本最大的问题，它在产品上并没有引导用户找到aha moment。
产品里里面充满了大量别人已经捏好的bot，而且很多是娱乐，生活类的，整个产品看上去就像一个普通的信息订阅产品，不够sharp。一旦用户随便点了几个别人捏好的bot，就会被大量并不感兴趣的信息淹没，然后就没有然后了。
所以我觉得这个产品在冷启动时期的核心不是“让用户随便订阅点什么”，而是快速进入“定制自己的第一个bot”的流程，并且在话题类目上，引导用户聚焦于商业，财经，投资这些类目，这些类目用户才更有“持续追踪 不想错过的需求”。
#AI工作流
但我一开始使用的时候，差点要放弃，这就是我觉得现在这个版本最大的问题，它在产品上并没有引导用户找到aha moment。
产品里里面充满了大量别人已经捏好的bot，而且很多是娱乐，生活类的，整个产品看上去就像一个普通的信息订阅产品，不够sharp。一旦用户随便点了几个别人捏好的bot，就会被大量并不感兴趣的信息淹没，然后就没有然后了。
所以我觉得这个产品在冷启动时期的核心不是“让用户随便订阅点什么”，而是快速进入“定制自己的第一个bot”的流程，并且在话题类目上，引导用户聚焦于商业，财经，投资这些类目，这些类目用户才更有“持续追踪 不想错过的需求”。
#AI工作流
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用了几天，越来越喜欢万物追踪这个产品了。
最惊艳就是它把“一句话捏agent”这个模式应用到了一个很合适的场景：
首先是需求场景掐得很准，自动追踪是需求很刚的一类agent，它非常容易被普通用户理解和接受，“一个持续在追踪这个话题的最新信息，并向我汇报”的助理，非常符合用户对智能助手的直觉想象。
但这个需求，用户的个性化程度又非常高，场景非常碎片化，其实都是些high level的超参数。
万物追踪捏bot的过程，就是把信息追踪这类agent抽象出high level参数，让用户自己去定制，把捏bot的门槛极大降低了。
最惊艳就是它把“一句话捏agent”这个模式应用到了一个很合适的场景：
首先是需求场景掐得很准，自动追踪是需求很刚的一类agent，它非常容易被普通用户理解和接受，“一个持续在追踪这个话题的最新信息，并向我汇报”的助理，非常符合用户对智能助手的直觉想象。
但这个需求，用户的个性化程度又非常高，场景非常碎片化，其实都是些high level的超参数。
万物追踪捏bot的过程，就是把信息追踪这类agent抽象出high level参数，让用户自己去定制，把捏bot的门槛极大降低了。
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感谢种草，我去深度体验了一下，很惊艳。
和搜索+推荐这种当前主流的资讯消费方式相比，我感觉区别是链路极大的缩短了。以前在搜索后，用户可能要下一刷或者下次打开app才会被推荐该兴趣点最新的信息，现在ai会自动推送。
这种信息消费方式，我觉得倒不太适合娱乐休闲类内容，倒很适合商业，财经，投资类话题，因为用户在这些话题上更有“持续追踪，不想错过”的需求。 //@陈南: 好角度！我会认为，对大多数人来说，“搜索+推荐”是一种更好的形式。无论是早期即刻，还是现在的万物追踪，都需要用户明确选择或表达自己感兴趣的主题，让用户想清楚自己想要什么，其实是一件门槛比较高的事情，甚至于有些喜好其实难以用语言表达。而“搜索+推荐”更多是用“行为”来表达，用搜索行为来表达模糊意图，通过点击、点赞、阅读时长、评论等行为进一步细化信息偏好，不需要用户费太多脑子来想自己到底喜欢什么，下意识的消费信息行为已经默默投了票，心智成本要低很多。
和搜索+推荐这种当前主流的资讯消费方式相比，我感觉区别是链路极大的缩短了。以前在搜索后，用户可能要下一刷或者下次打开app才会被推荐该兴趣点最新的信息，现在ai会自动推送。
这种信息消费方式，我觉得倒不太适合娱乐休闲类内容，倒很适合商业，财经，投资类话题，因为用户在这些话题上更有“持续追踪，不想错过”的需求。 //@陈南: 好角度！我会认为，对大多数人来说，“搜索+推荐”是一种更好的形式。无论是早期即刻，还是现在的万物追踪，都需要用户明确选择或表达自己感兴趣的主题，让用户想清楚自己想要什么，其实是一件门槛比较高的事情，甚至于有些喜好其实难以用语言表达。而“搜索+推荐”更多是用“行为”来表达，用搜索行为来表达模糊意图，通过点击、点赞、阅读时长、评论等行为进一步细化信息偏好，不需要用户费太多脑子来想自己到底喜欢什么，下意识的消费信息行为已经默默投了票，心智成本要低很多。
陈南: 晚点采访里提到的Minimax“低调测试中”的信息获取新产品，是不是这两天在小红书上推广的「万物追踪」？
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受@陈南 老师种草，去用了万物追踪，很棒的一款产品。
这是LLM版的RSS，即自动化订阅+AI聚合：
- 自动化订阅：直接跟AI提需求，AI帮你去订阅所有的相关信息源，底层其实是意图理解和搜索词建议。
- AI聚合：不像RSS需要自己去阅读每一篇新文章，这里AI帮用户做了筛选和总结。
产品里提需求做订阅的过程是很丝滑的，其实就是一句话捏Agent。
捏好后Agent会开始自动推送。
这是LLM版的RSS，即自动化订阅+AI聚合：
- 自动化订阅：直接跟AI提需求，AI帮你去订阅所有的相关信息源，底层其实是意图理解和搜索词建议。
- AI聚合：不像RSS需要自己去阅读每一篇新文章，这里AI帮用户做了筛选和总结。
产品里提需求做订阅的过程是很丝滑的，其实就是一句话捏Agent。
捏好后Agent会开始自动推送。
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既能让ai生成大量的样式供自己选择，还能选择现有模板，自己改造
标小智LOGO神器
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使用犬岛3周，记一些观察闪念(没有深度，不喜勿喷）
一、身份和互动
社交产品一般可拆成两个维度：身份如何定义，互动如何构成。
1.犬岛中的身份：用户是谁，是被ta的回答所定义的。
2.互动的要素：互相点赞才能开启IM，有随机性的趣味(认识什么人看缘分和共同兴趣)，陌生人间破冰门槛不高。
二、内容供给与消费
犬岛是基于ugc的社交，需要有人愿意分享内容，也需要有人愿意消费这些内容。
1.分享端
a.从交友的需求来说，与市面上的竞品最大的差异化是不看颜值，而看想法三观和表达能力。
b.第二种需求场景是当做树洞或者陌生人的朋友圈，可以无顾虑的记录自己的心情。
c.犬岛一开始提供了200个关于情感/泛生活/泛兴趣类的问题来降低分享门槛，冷启动效果很不错，有趣的回答很多。
2.消费端
a.主要满足的需求有：交友，兴趣社交，发现有趣的人，极简的体验别人的生活
b.感觉到更好的自我：不管是表达(记录自己对某个问题的态度)，被赞(收货了认可)，或者是点赞别人(出于对答案的共鸣)，让自己觉得没那么孤独了。
3.分发逻辑
a.主feeds流是按人的维度来组织，然后展开问题回答。
b.按问题维度来组织信息是在比较深的页面(从某个问题点进去)，这种流刷起来和知乎比较相似。
c.主feeds流按人的维度来组织信息，这样很有差异化，不知道是不是纯银大佬精心设计的。@纯银
一、身份和互动
社交产品一般可拆成两个维度：身份如何定义，互动如何构成。
1.犬岛中的身份：用户是谁，是被ta的回答所定义的。
2.互动的要素：互相点赞才能开启IM，有随机性的趣味(认识什么人看缘分和共同兴趣)，陌生人间破冰门槛不高。
二、内容供给与消费
犬岛是基于ugc的社交，需要有人愿意分享内容，也需要有人愿意消费这些内容。
1.分享端
a.从交友的需求来说，与市面上的竞品最大的差异化是不看颜值，而看想法三观和表达能力。
b.第二种需求场景是当做树洞或者陌生人的朋友圈，可以无顾虑的记录自己的心情。
c.犬岛一开始提供了200个关于情感/泛生活/泛兴趣类的问题来降低分享门槛，冷启动效果很不错，有趣的回答很多。
2.消费端
a.主要满足的需求有：交友，兴趣社交，发现有趣的人，极简的体验别人的生活
b.感觉到更好的自我：不管是表达(记录自己对某个问题的态度)，被赞(收货了认可)，或者是点赞别人(出于对答案的共鸣)，让自己觉得没那么孤独了。
3.分发逻辑
a.主feeds流是按人的维度来组织，然后展开问题回答。
b.按问题维度来组织信息是在比较深的页面(从某个问题点进去)，这种流刷起来和知乎比较相似。
c.主feeds流按人的维度来组织信息，这样很有差异化，不知道是不是纯银大佬精心设计的。@纯银
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