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朴哲一
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🦅 现一人公司 🛠 前 8年ToB SaaS创业
📖 书虫 🚴 骑行 🐈 猫奴
🎫 先锋话剧观察员
🧘🏻 践行斯多葛
🎮 ENFJ-A
朴哲一
3天前
春晚产品发布会
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朴哲一
10天前
最近和女朋友探讨什么是生活,如何定义生活。再次认识到我这个 ENFJ 就是喜欢聊这些事情。

其次就是女朋友让我意识到我其实是没什么生活,且任务思维很严重,吃饭都变成一个任务。

今天听 Melody 的播客讲「人生设计师」,有些启发。我一直期待自己能够找到一份收入不错、意义感满满、成就感十足、挑战性高、可长期做的工作,但这样的玩意非常稀有。

书中对工作的定义:对他人与世界有价值的内容都是工作,只对自己与价值的叫娱乐;不是有收入的才叫工作,很多事情也是工作。也不一定非要在有收入的工作中找意义感,可以在其他地方寻求意义感。
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朴哲一
11天前
复杂项目里用了一下,感觉新版本的 openspec 还没直接 plan 然后开启 Claude team 好用🤣

FeiTTT: 说说我的openspec用法,我自己都不知道对不对,大家帮我看看。 一、问题的提出 此前我用Prd文档驱动AI开发,一个功能点一个Prd,这样不断累加迭代。一个项目写出来四五十个文档是正常的,因为文档太多,我又做了一个文档目录,专门来看哪一部分功能在哪个文档里。 但是,随着项目进度的推进,某些功能是在后期的文档中对其进行了调优或者改进,甚至推翻,与它的早期文档描述与后期文档是不一致的,我就很犹豫,然后又让AI在处理完任务之后,回头去把前期文档更新成与当前代码一致。 如此,我需要更新的文档越来越多。 之后我又换了个做法,每个文档只做当时的工作,然后自己定义了一个开发笔记文档,每次。 Git commit 之后让他把近期工作更新到这个文档。 其实这样做还可以,但我内心深处总是觉得准确度和版本管理是有问题的。 二、引入openspec 我的后端伙伴建议引入这个标准。我们根据官方文档学习了一下,现在我是这样做的(我内心深处不知道他做的好不好) 1)功能点的思考,作为初稿我依然是和AI交流,形成一个PRD初稿(我现在甚至很懒,用语音给豆包打电话,跟他聊天,然后给我形成一个初稿) 2)把初稿给到CodeX,让他按照我的PRD skills来评审,提出质疑,然后精修。 3)我阅读精修稿,并直接修改定稿。 4)按照我提前定好的openspec skills,将PRD精修稿转换成Openspec里面的changes 版本。 5)我的changes版本号命名是三位数字符,加上当前版本简述,如: 1.1.1-增加会员积分 6) Changes目录里有 Proposal、 Design、 Tasks Propose so the写法遵循why,how,我会特别增加一个:"用户可以得到什么",让所有人快速理解, 还会有一个spec目录,里面有Product、design、Client、backend等目录,通过Ai转化已经有了product spec,其他也初步有了,相关的前端后端同事进来之后,通过阅读产品的SPEC,补充自己这一端的specs 三、各端要求AI根据changes开发版本,产品和设计根据changes验收。 四、标记为SPECS 当一个功能点验收完成后,要求AI将其标记为S SPECS,根据skills,他会将内容同步到所谓的真相SPECS,也就是产品最终、最新、当前代码的实际情况。已完成的版本会自动化归档。 之所以这样做,是为了搞清楚(让自己也让AI搞清楚)当前的版本的具体的情况和约束是什么? 也是对过程版本有一个记录回溯。 究竟作用是什么?对于协作来说效率是变低了还是变高了?我还是有一些模糊的。

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朴哲一
29天前
需要对当前模型能力做到心理有数,还要对未来模型发展趋势保持关注,别说预测准确与否,但前沿发展都得了解清楚。毕竟御三家经常轮流更新,动不动就世界第一,其实实际上的能力还需要多场景测试,每一家擅长的点都不一样。

许涵之: 对AI产品经理的要求,和过去的产品经理有什么不同? 过去做产品,我们理解 PMF 的逻辑是线性的:“假设我做出了这个功能,用户会不会喜欢?” 这考验的是纯粹的产品Sense,判断需求、场景、价值,做出用户愿意用的东西。 但现在做AI产品,PMF变成了两层不确定性的叠加: 第一层:假设我这么写提示词/这么组织工程实现,模型会不会这么表现? 第二层:假设模型这么表现了,用户会不会喜欢? 这意味着产品经理不仅要有用户sense,还要有模型sense——只有同时具备两者,才能把双重不确定性收敛到一个确定的范围内(小龙说产品经理的工作就是把一个40%概率的事情提升到80%的概率)。这是PMF在定义上的延展:过去只有Product-Market Fit,现在还要求 Product-Model Fit。 更棘手的是,PMF还有了时间上的限制。模型在持续变化,即便我们成功把两层不确定性都拉到了确定位置、做出了一个work的功能,三个月后它可能就不work了。苦涩的教训会持续上演。 PMF 不再是一次性找到就能长期复用的答案,而更像一张会过期的门票。就像 lovable 增长负责人 Elena Verna 说,所有的 PMF 都只有三个月,过了三个月,所有厂商都要重新洗牌,重新建立 PMF。 这对产品经理的要求陡然提高:你必须对行业演进有足够深的认知,甚至要能预判两三个月后什么会变好、什么会变糟,再倒推回当下,做好以下两类产品决策: 1. 现在模型表现不够好,要施加工程手段让它变好吗?还是等模型? 2. 未来模型在哪些方面会变好?我可以提前做好什么功能? 判断是在做产品还是在做套壳,或许就看一点:模型变强了,你的核心价值是被稀释了,还是被放大了(如Cursor/Manus)? 前者只有三个月,后者才是时间的朋友。

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朴哲一
1月前
OpenAI AGI
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朴哲一
1月前
每个人都想远离有毒的环境和远离有毒的人,但最重要的其实是需要提升自己的能力,让自己具备给你想靠近和共事的人提供价值的能力。

类似查理芒格说的,让自己配得上对方。
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朴哲一
1月前
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