欢迎来到我的主页，先做个自我介绍：
我在生产力赛道做产品多年，目前在一家初创团队负责产品和GTM，目前4人小团队 收入近百万美金，实现盈利。之前也在字节，头部知名SaaS公司都担任过AI 产品负责人。

我学的是数学专业，但是一个喜欢从经济学、认知科学、社会学等多个交叉学科思考的 非古典产品经理；所以我既相信直觉，也尊重科学分析与逻辑推导。

不知道小 ego 是不是大众认为的好特质，但我是这样的人。不论你是大佬还是刚毕业的学生，我欢迎一切友好讨论。我相信更贴近真理的策略和方法论，一定来自于探讨而不来自于某个权威。讨论的过程是为了理解他人，认识自己的局限。也欢迎添加我的联系方式，以及一切形式的交流与合作。你也可以通过我下面的内容了解我：

关于我对 ai 产品的观察和思考

AI 时代的产品经理不可替代的能力
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讨论AI 时代新的终端交互范式
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关于组织、飞书与ai办公
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Chat 不是 AI 产品的最终形态
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ToB AI产品撞到的组织隐形知识
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长程任务下，内容消费的最佳载体
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关于 AI 时代内容社区的激励方式与局限性
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长程任务的对于大众用户带来的麻烦
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Deepseek Harness 的战略思考
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企业级 AI 应用的付费价值点
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AI 产品的最佳 sense
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关于主动性智能 Proactive
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Skill 和 Memory 背后的产品观
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产品经理能看懂的 Deepseek Harness 设计思维
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AI 产品的消费品属性
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关于我的一点产品哲学

对产品taste的理解
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关于AI 的人感
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职业内容社区的未来探索
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AI 时代定义产品的新方法探讨
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锻炼产品思维的好方法
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AI 不可替代的人类多感官立场
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关于社会等级与社交资本
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做产品，别和人性做对抗
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关于大厂与创业
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关于科技，社会人文与泛商业领域的思考

论北方的关系社会，与南北方商业生态的差异
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大厂的优绩主义幻象
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关于立场与决策的局限
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关于收入结构的非理性共识
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人的社交动机不是人类发展的最终形态
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打工、创业和收入关系
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关于AI 时代如何科学用脑
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开放系统才是世界的真实形态
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社交资本与消费主义
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从渣男人设到存在合理性探讨
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努力是一种天赋
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不留人的领导
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历史的创新均来自交叉学科的重组
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道理到决策的鸿沟
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灵活用工与ai产品
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好文。从另一个角度看，基础模型研究（如后训练）的增长曲线趋于平缓和稳定。几年前讨论过的场景和应用值得再被验证一遍，就像现在的PA。

另外，当细分场景和领域重新挖掘出来时，会有很多未被处理的“边角料”会更有动力工程化落地。因为过去很多创业者不容易看清自己做的事情会不会被基模的下一层更新替代掉。

纯粹不懂就问：一个常规的c端风投逻辑，不应该是 在非共识时，资金分散到多个同类型的项目，博一个小概率吗？ 为啥从视频agent开始，从资金源头就开始建立共识了？

还是说市面上的钱不够多，而 big story 又需要很多钱，所以钱只能流向TOP1？

回顾 社保政策调整 这件事舆论为什么会发酵，很大一部分原因是 互联网话语权最大，且最不受退休养老保护的 是同一批人。

这类人往往受过良好教育且认知在线，相当多出自小镇做题家。从事变数大，无保障的互联网科技行业。

有趣的是，他们还是社保税收缴纳主力。

优化服务体验最好的方式是引入竞争。

对，我指的是某些特定行业。

昨天和 @水令青争 聊了聊 Personal Agent 的场景应用，分享几点思考

1. 订机票住宿，甚至办公场景都不是大众用户的高价值需求，围绕健康等供需错配的场景才是；比如当下的医疗资源难以覆盖所有用户的健康需求，人们只有等到身体不舒服时才看病。由此推论，Personal Agent 的 终端载体，PC和手机都可能不是最优解。

2. Personal Agent 的信息收集价值，应该依然体现在【发生过但记不住】的场景，比如一个医生或康复师问你“症状发生了多久”；给出的答案应该可客观和具体。

3. 由此衍生的思考：Personal Agent 产品要收集更全面的信息没错，但依然要聚焦某个领域的问题，不要试图都做；以健康为例：与同事、家人相处是否融洽，客户会议是否顺利推进最后都会影响身体健康、睡眠节律，这才是高价值的语义对齐。

消费级 AI 未来不会产生 全民级应用，至少几年内不会。因为被提升的只有生产力，而并没有增加用户的收入，也不能扩大消费规模。

类比移动互联网时期的衣食住行，这些面向的是用户刚需。更重要的是，即使没有互联网，用户本来也需要为这些服务付费，只是切换了消费渠道，并极致优化了服务体验。

现在让用户为AI 额外支付一笔费用，还得动脑子想怎么用，这本身就是反人性的事。

从效果上来看，个人助理 或许是为A2A协作网络的基础设施，完成了一次市场培育。尤其是大厂陆续介入之后。

那么在这条产业链上，之前提过很久的 基于A2A的信任网络体系，也会重新被提及。这里面3层要被构建。

第一层不用说，是权限等基础设施，这个是与风险进行物理隔离的第一要素。

第二层是对 agent 的信任过程，需要被量化和计算。比如人与人之间的商业交易，除了产品服务外，更重要的是信任，这个在复杂交易中更有体现。
但人与人的信任靠直觉，但agent本身的在线属性，是可以被量化的。信任也决定了人给予agent的自由空间。

第三层是 agent之间的信任网络，agent之间在调用过程中，可以积累信任属性，决定下一次任务时，我更信赖谁。

但是一个体系被构建起来，不仅仅是技术的成熟度有待考验，另外，社会对 agent 自主调用的安全信任和接受度也是瓶颈，还有很长一段路要走。

用户未来也许不是 为个人助理的token付费，而是为他人设计的context付费。

这意味着，平台上的每个context 可以作为创作者的多个引流款，引流至线下产生新的变现方式。

但延伸出了另一个问题：由于个人助理与个人强绑定的属性，如果可被开放至公共平台进行交易，商业隐私安全审查和保护，将会被重视。这也许会诞生新的机会。

所谓的ai味儿，其实就是一种通用味儿。其实通用产出物代表了最佳实践，比大部分人都强，但欠缺的是人感。

这引申出一个经济学问题，我们在探讨和评价一个事物 是不是好的标准，本质上是供需差产生的稀缺性。

过去强调的标准是工业时代的逻辑，因为个性化的生产标准，边际成本很高。

但是当工业化程度很高时，稀缺的就变成了人感。

这期播客和我的观点很类似，也很一针见血。

1. 当下的本体论建模，本质上还是依赖于人，业务依然无法规模化。嘴上说的是AI，做的还是人力堆砌的生意，暂时的高毛利只是因为早期供需差。
而FDE应该交给agent，且能自进化。

2. Palantir的客户模型和业务，在国内无法被复制，市面上也没有这么多高价值场景让你做。

3. 企业花钱做FDE 不是个经济的生意，因为外部环境在变，业务模式，而人做FDE只能每次解决业务的切片，不能一劳永逸，需要持续投入。