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置顶从初次体验 Midjourney 生成第一张图时的兴奋、到 21 年 12 月用 ChatGPT 时的震撼，过去两年始终活跃在“AI 产品蝗虫的第一线”，期间有过 FOMO，但克服 FOMO 最好的方法是去 build，过去的两年半时间里，我躬身入局，今天终于可以带着这款 AI 时代的设计工具正式和大家见面了。
基础体验的打磨上我们倾注了大量的心血、努力做到和 Figma 一样好甚至是更好，性能方面做了无数版评测和对齐、今天 Motiff 妙多正逐渐接近甚至在不少操作上已经逐渐超越 Figma。
在 AI 功能方面，和去年 8 月相比（m.okjike.com），我们力求让设计系统从繁琐和重复中解放出来，提供了更好用的「AI 复制」，在「AI 布局」上亦有增强。在 AI 设计系统上，从设计系统的「创建 - 维护 - 检查」，我们提供了一整套解决方案，用 AI 帮助设计团队更好地落地和实践设计系统。
另外在 Motiff 妙多实验室中，除了去年的「AI 魔法框」外，我作为产品经理带着自己对大模型和 UI 设计的理解，为大家带来了「AI 生成 UI」的功能，过去的几个月，从怀疑到迷茫到最终找到合理的技术路线、并将这个 PTF 的实验室功能推向落地，还有很多想和大家分享的，后续单独写一篇来讲。当然，这只是我们在 AI 生成领域的一次小探索、未来还将继续为大家提供更好用、实用的产品！
总之，欢迎各位对设计、AI 感兴趣的朋友来找@Motiff妙多 妙多玩！基础功能价格交个朋友，AI 功能限时免费！喜欢您来！
基础体验的打磨上我们倾注了大量的心血、努力做到和 Figma 一样好甚至是更好，性能方面做了无数版评测和对齐、今天 Motiff 妙多正逐渐接近甚至在不少操作上已经逐渐超越 Figma。
在 AI 功能方面，和去年 8 月相比（m.okjike.com），我们力求让设计系统从繁琐和重复中解放出来，提供了更好用的「AI 复制」，在「AI 布局」上亦有增强。在 AI 设计系统上，从设计系统的「创建 - 维护 - 检查」，我们提供了一整套解决方案，用 AI 帮助设计团队更好地落地和实践设计系统。
另外在 Motiff 妙多实验室中，除了去年的「AI 魔法框」外，我作为产品经理带着自己对大模型和 UI 设计的理解，为大家带来了「AI 生成 UI」的功能，过去的几个月，从怀疑到迷茫到最终找到合理的技术路线、并将这个 PTF 的实验室功能推向落地，还有很多想和大家分享的，后续单独写一篇来讲。当然，这只是我们在 AI 生成领域的一次小探索、未来还将继续为大家提供更好用、实用的产品！
总之，欢迎各位对设计、AI 感兴趣的朋友来找@Motiff妙多 妙多玩！基础功能价格交个朋友，AI 功能限时免费！喜欢您来！
Motiff 妙多全球发布：设计生产力，AI 出新意
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周末花时间把《逐篇讲解 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点》这期播客的视频版学完了，讲的太详细了！这可能是近期看过的对于 DeepSeek 的论文解读完整度最高的一个分享，全程 3 小时，干货程度相当高、建议感兴趣的直接看视频版。何老师的讲解也非常深入浅出，对于我这样的产品经理来说，一边对着视频一边看论文、再简单查点资料也完全能跟得上进度。
从 DeepSeek 的第一篇文章（DeepSeek LLM）到 DeepSeek V3，创新点的讲解很易懂、听完收获非常大。（不过DeepSeek Math 和 Coder 这两块的内容讲的有点太快了，有点没太跟上，还是自己的问题，估计得再多拓展阅读一下）。
记了很多笔记，找时间再补充一下，找机会分享出来。
- 播客链接：www.xiaoyuzhoufm.com
- 视频链接：b23.tv
- 论文链接：
DeepSeek LLM arxiv.org
DeepSeek MoE arxiv.org
DeepSeek-Coder arxiv.org
DeepSeek-Coder-V2 arxiv.org
Math-Shepherd arxiv.org
DeepSeekMath arxiv.org
DeepSeek-V2 arxiv.org
DeepSeek-Prover arxiv.org
DeepSeek-Prover V1.5 arxiv.org
DeepSeek-V3 arxiv.org
DeepSeek-R1 github.com
从 DeepSeek 的第一篇文章（DeepSeek LLM）到 DeepSeek V3，创新点的讲解很易懂、听完收获非常大。（不过DeepSeek Math 和 Coder 这两块的内容讲的有点太快了，有点没太跟上，还是自己的问题，估计得再多拓展阅读一下）。
记了很多笔记，找时间再补充一下，找机会分享出来。
- 播客链接：www.xiaoyuzhoufm.com
- 视频链接：b23.tv
- 论文链接：
DeepSeek LLM arxiv.org
DeepSeek MoE arxiv.org
DeepSeek-Coder arxiv.org
DeepSeek-Coder-V2 arxiv.org
Math-Shepherd arxiv.org
DeepSeekMath arxiv.org
DeepSeek-V2 arxiv.org
DeepSeek-Prover arxiv.org
DeepSeek-Prover V1.5 arxiv.org
DeepSeek-V3 arxiv.org
DeepSeek-R1 github.com
18 01
微信 AI 搜索接入了 DeepSeek R1，终于被灰到了浅试了一下，阅读公众号的体验确实挺丝滑，以“帮我找一下 Figma 工作过的员工写的公众号文章”这个问题试了下，目前元宝的结果还是更符合我个人的需求一些。可以再多感受一下…
2 01
No Moat“智能技术进步非常陡峭，阶段性产品很难形成绝对壁垒。不管是 ChatGPT/Sonnet/Perplexity 刚形成了心智和口碑，还是 Cursor、Windsurf 这类开发者工具，一旦有了更智能的产品，用户对‘上一代’智能的产品毫无忠诚度，今天不管是模型层还是应用层都很难构建护城河。”
对 DeepSeek 和智能下半场的几条判断
5 00
好久不更新文章，前几天发年终总结看数据分布还挺有意思的：
1.没好意思发到朋友圈，所以朋友圈阅读量为 0。
2.推荐这个渠道每天都在带来新增阅读量，不过看点赞和关注转化数据都一般。
好奇其他人的文章也有这种趋势吗？今年有时间就多写，作为小创作者观察这种数据流动也是蛮有趣的。
1.没好意思发到朋友圈，所以朋友圈阅读量为 0。
2.推荐这个渠道每天都在带来新增阅读量，不过看点赞和关注转化数据都一般。
好奇其他人的文章也有这种趋势吗？今年有时间就多写，作为小创作者观察这种数据流动也是蛮有趣的。
7 70
用 windsurf 优化前几天已经跑通流程的一个插件：被一个 bug 卡了一个半小时，以及花了一个小时写新 feature 最终没有调试通过…
一个感受不一定对：从 0 到 0.1 跑通流程很简单，之后的细节优化就是一个慢功夫了😂
一个感受不一定对：从 0 到 0.1 跑通流程很简单，之后的细节优化就是一个慢功夫了😂
6 20
2024 年的最后一个周末，去听 Linkloud 的线下闭门会，是近期参加的干货和共鸣最多的一个会:
听《AI 红利下的系统性机会 & 市场选择》这个主题分享，全程干货，频频记笔记：
1. 关于 GTM 路线，一句话总结是 “快点上、慢点招、切忌憋大招”：同一个领域也可以有共存不同的 GTM 策略；PLG/SLG 路线从来不是互斥的，同一个产品在不同阶段、不同周期也可以存在不同选择 —— 如 Clickup 的两条路线对冲；Notion 这两年还在加快补强 SLG。
2. 对于日本市场的分享洞察和分享也很有意思：优势是用户忠诚度高、需求缺口大、相较于北美市场营销成本更低（以 SEO 为例，难度更低），这里印象最深的一个举例是《日本经济新闻》订阅价格。硬币的另一面是用户更挑剔、获取信任周期长；企业生命周期多元 —— 既有老爷子客户、也有吃螃蟹的客户；对于 SMB 来说在日的招聘难度、弹性更低…
3. 一些具体的案例分享则更加具体而有指导意义：以新时代的办公三件套为例，Gamma 的成功案例意义在于通过 AI 生成解决了用户的 blank page problem（也是我们 UI 设计中常说的 first draft），更简单地 onboarding 路径带来用户的深入使用；Notion AI 的核心价值是使用 AI（RAG） 重构了搜索体验；Clickup 的 AI 实践是通过简单规则初筛 + AI 二次筛选 → 自动化群发 → 用户有反应再跟进，由此提升了销售的效率。
Iris 带来的是真诚而接地气的出海运营实操分享：
1. 关于打榜和流量获取：口碑存续 > 一波流；不着急搞流量、没有留存/转化的拉新没有意义
2. 关于创业和做产品：对自己诚实、想清楚几个问题「用户是谁？你在解决什么问题？提供了什么价值？为什么要用你的产品？你的产品从第一天能不能有自来水？」
3. 重视用户反馈：一些极其细致的实操分享 —— 第一步找到早期的 5-10 个目标用户，和这些用户反复做 5 次访谈，而不是找更多的 100 个；好的访谈是用户说 80%，珍惜每一次和用户 meeting 的机会。
最后的圆桌讨论环节，印象最深的是这几点：
1. 出海的第一步是不要怕出海（ PopAi 做到几百万 ARR 团队都没人去过美国）
2. 招人的方式，先看看 AI 能做什么，不能做的再想着怎么撬动其他资源
3. 未来是可以小而美的、如果你可以快速 bootstrap 一个产品，那么你就不需要融资，尝试把一个需求做到极致…
以上，还有不少内容和观点需要慢慢吸收和消化，最重要的是 2025 要继续保持耐心 + 加油Build！
听《AI 红利下的系统性机会 & 市场选择》这个主题分享，全程干货，频频记笔记：
1. 关于 GTM 路线，一句话总结是 “快点上、慢点招、切忌憋大招”：同一个领域也可以有共存不同的 GTM 策略；PLG/SLG 路线从来不是互斥的，同一个产品在不同阶段、不同周期也可以存在不同选择 —— 如 Clickup 的两条路线对冲；Notion 这两年还在加快补强 SLG。
2. 对于日本市场的分享洞察和分享也很有意思：优势是用户忠诚度高、需求缺口大、相较于北美市场营销成本更低（以 SEO 为例，难度更低），这里印象最深的一个举例是《日本经济新闻》订阅价格。硬币的另一面是用户更挑剔、获取信任周期长；企业生命周期多元 —— 既有老爷子客户、也有吃螃蟹的客户；对于 SMB 来说在日的招聘难度、弹性更低…
3. 一些具体的案例分享则更加具体而有指导意义：以新时代的办公三件套为例，Gamma 的成功案例意义在于通过 AI 生成解决了用户的 blank page problem（也是我们 UI 设计中常说的 first draft），更简单地 onboarding 路径带来用户的深入使用；Notion AI 的核心价值是使用 AI（RAG） 重构了搜索体验；Clickup 的 AI 实践是通过简单规则初筛 + AI 二次筛选 → 自动化群发 → 用户有反应再跟进，由此提升了销售的效率。
Iris 带来的是真诚而接地气的出海运营实操分享：
1. 关于打榜和流量获取：口碑存续 > 一波流；不着急搞流量、没有留存/转化的拉新没有意义
2. 关于创业和做产品：对自己诚实、想清楚几个问题「用户是谁？你在解决什么问题？提供了什么价值？为什么要用你的产品？你的产品从第一天能不能有自来水？」
3. 重视用户反馈：一些极其细致的实操分享 —— 第一步找到早期的 5-10 个目标用户，和这些用户反复做 5 次访谈，而不是找更多的 100 个；好的访谈是用户说 80%，珍惜每一次和用户 meeting 的机会。
最后的圆桌讨论环节，印象最深的是这几点：
1. 出海的第一步是不要怕出海（ PopAi 做到几百万 ARR 团队都没人去过美国）
2. 招人的方式，先看看 AI 能做什么，不能做的再想着怎么撬动其他资源
3. 未来是可以小而美的、如果你可以快速 bootstrap 一个产品，那么你就不需要融资，尝试把一个需求做到极致…
以上，还有不少内容和观点需要慢慢吸收和消化，最重要的是 2025 要继续保持耐心 + 加油Build！
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经常看到不少朋友的电脑标签页密密麻麻，我这两年都在用 Arc 浏览器，对其中的「Auto Archive」设置非常喜欢，不过这个设置是固定间隔的。
上个周末我自己用 Windsurf 开发了一款标签页清理插件「Tab cleanup」，支持按照标签页的最近一次打开时间范围来清理当前浏览器的标签页、同时支持了自定义时间间隔。功能还比较简陋，感兴趣可以试试
chromewebstore.google.com
上个周末我自己用 Windsurf 开发了一款标签页清理插件「Tab cleanup」，支持按照标签页的最近一次打开时间范围来清理当前浏览器的标签页、同时支持了自定义时间间隔。功能还比较简陋，感兴趣可以试试
chromewebstore.google.com
8 00
昨天看到 Coda 被 Grammarly 收购的新闻，脑子里联想的一个热知识 Figma 的第一个客户是 Coda，共同成长的 SaaS 产品故事。
链接中是之前 Figma 的 PRD 模版：
coda.io
链接中是之前 Figma 的 PRD 模版：
coda.io
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