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跑步小菜
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跑步小菜
3天前
我准备使用Codex写一个GPT-5.6 大模型，以后就可以免费使用Token了！
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跑步小菜
4月前
如果工作影响了你学习 AI，你应该马上辞掉工作。
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跑步小菜
4月前
有点小激动
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跑步小菜
8月前
儿时的记忆，已经不会玩了，要回忆一下

mini-classics.com
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跑步小菜
10月前
真正的AI-first，应该搞清楚一件事：你的公司到底在哪些环节上，智能化能带来真金白银的回报。

这不是技术问题，是商业问题。技术永远只是手段，关键是你得知道这个手段能帮你解决什么。

西里森森: 如何让你的公司变成AI-first？ 前几天刷到Ashpreet Bedi写的一篇blog，分享了他最近这段时间跟一些创业者、CEO们聊完的一些思考。 有人问他说我们应该造一个AI Agent吗，也有人问怎么把AI加到现有产品里的，还有人问到底能不能用AI提效。 但这归根结底其实都是同一个问题：我的公司该到底怎么变成AI-first？ 在接了上百个这样的电话后，Bedi发现了一个有趣的现象：真正在AI上取得进展的公司，和那些还在探索阶段的公司，思考问题的方式完全不同。 AI-first这个词，在商业概念上存在很多误解。 很多CEO以为，AI-first就是把大模型API接到自己产品里，或者在产品里加上AI驱动，更激进的做法是推翻现有架构，围绕大模型重新设计整个系统。 结果往往是折腾半年，团队累得够呛，用户看不到实际价值。 AI-first不是一句口号，更不是把原有系统推倒重来。 它的本质是：找到那些AI真的可以创造杠杆的地方。 这个杠杆可能在你的团队协作里，可能在你的业务流程里，也可能在你面向用户的产品里。 换句话说，真正的AI-first，应该搞清楚一件事：你的公司到底在哪些环节上，智能化能带来真金白银的回报。 这不是技术问题，是商业问题。技术永远只是手段，关键是你得知道这个手段能帮你解决什么。 Bedi在无数次对话中发现，那些进展快的公司，都遵循着类似的路径。 他总结出了三个高杠杆的切入点，而这三个切入点也代表着一家公司AI成熟度的不同阶段。 1️⃣ 最容易上手的，也最容易被忽略的，就是给你的团队配齐AI工具。 比如给团队成员买个ChatGPT订阅，装上Cursor或者Claude Code，再配上些垂直领域的AI工具。 一个员工一个月几十美元，但你的团队会比竞争对手快半年时间建立起对AI的直觉。 这种直觉很重要。很多公司在AI应用上踩坑真的不是因为技术不行，而是因为决策者根本不知道AI能做什么，就是因为缺乏真实的使用体验。 就这么简单的事情，很多公司都没做到。 原因也很好理解，老板们会算账：一个ChatGPT Plus账号每月20美元，100个员工就是2000美元，一年下来24000美元。 这钱花出去，看不到立竿见影的ROI，财务报表上就是一笔纯成本。 可没算的是另一笔账：当你的团队还在用10分钟手动整理会议纪要时，竞争对手已经让AI在30秒内完成了。 这种效率差距，半年就能让你的产品迭代速度落后一个身位。 而那些早早给团队配齐AI工具的公司，优势是全方位的。团队每个人每天都在用AI以后，自然会发现那些值得自动化的场景。 2️⃣ 第二层：把重复劳动变成自动化流程。 当你的团队用上AI工具，他们会开始关注到一些重复出现的模式，比如每周都要做的市场调研，比如每月都要整理的销售报表，比如每天都要回复的客户咨询。 这些任务都有个共同特征：重复、有规律、耗时间。 这就是第二个阶段的信号：工作流自动化。 有一家B2B公司，他们的销售团队每天要处理大量客户询价，每个询价都要查产品库存、算价格、写邮件回复，一个销售一天能处理20个询价就顶天了。 后来他们搭了个AI工作流：客户邮件进来，AI自动识别需求，查询库存和价格，生成报价单，甚至能根据客户历史记录调整话术，销售只需要最后审核一下，点击发送，处理能力直接翻了3倍。 原本需要半天的工作，现在5分钟完成。 市面上也有很多低代码工具，比如Zapier、N8N，确实能快速搭建简单的自动化。 但真正有价值的工作流，几乎都需要深度定制，因为需要你要理解业务逻辑，要处理边界情况，要做好错误处理。 正确的做法是，把工作流自动化当成系统建设的一部分，投入该投入的资源，迭代该迭代的功能。 而在这个过程中积累的经验，会成为第三阶段的基础。 3️⃣ 第三层：让产品自己会思考。 前两个阶段都是对内的，影响的是团队效率和运营成本，但第三个阶段不一样，它直接面向用户，直接影响收入和增长。 AI要开始为用户创造价值了。 这是最难的部分，也是回报最高的部分。因为好的AI产品功能，用户甚至意识不到AI的存在，他们只会觉得，这个产品怎么突然变聪明了。 在这个阶段，Bedi给出了三条具体建议。 第一，从小功能开始。 不要一上来就做全能agent，先找一个痛点明确的场景，做一个Magic按钮，比如一键生成摘要，一键填充数据，一键优化文案等等。 小功能的好处是容易保证质量，用户体验可控。 第二，把AI能力做成API。 你的产品后端调用这个API，前端展示结果。 这样的架构灵活度高，后续升级模型或者调整逻辑，都不用动产品本身。 第三，别做通用聊天机器人。 真正好的AI功能，应该是主动的、确定的、可靠的，用户点一下按钮，系统就知道该干什么。 这需要产品团队深入理解用户场景，而不是简单地套一个对话框了事。 很多公司都在这个阶段犯了同一个错误：直接把一个通用聊天机器人塞到产品里，然后宣布自己产品接入了AI。 聊天框就像一个万能钥匙，理论上能回答任何问题，实际上什么都做不好。 而且这种设计把认知负担全推给了用户，用户要学会怎么问问题，要判断AI的回答靠不靠谱，要在AI出错时自己想办法补救。 这并不是好的产品设计。 所以，还在纠结要不要变成AI优先的公司，可能问错了问题。真正的问题不是要不要，而是怎么做，做多快。

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跑步小菜
10月前
回到最本质的一点：产品依然是1，分销是后面的0。
但这个1和以前不一样了。
以前的产品只需要功能及格就行，现在的产品必须自带分销属性，你的产品要能自我增长、自我传播、自我防御。

西里森森: 这是我近期看过的最精彩的产品增长演讲。 如果你是一家做SEO的公司，如果你的获客策略80%依赖Google搜索，那么接下来这个案例一定会让你焦虑。 G2，一家做B2B产品评测的公司，他们的SEO流量在ChatGPT发布后的一年内暴跌了80-90%。 这不是个例，这是一场正在发生、却被大多数人忽视的增长渠道大崩盘。 站在2025年10月的时间点回望，那些曾经写在增长手册里的金科玉律，正在以肉眼可见的速度失效。 以上，就是Lovable增长主管Elena Vega最近在一场演讲中分享的她观察到的现象。 首先，我们需要搞清楚一个被混淆了十年的概念：增长到底是什么？ Elena给出了一个简单粗暴的定义：增长不是产品，是分销。 我们总觉得只要产品做得足够好，用户自然会来。 但现实是，过去二十年里有数百万个你从未听说过的优秀产品，但它们死于默默无闻。 与此同时，那些让你每次使用都疯狂吐槽的产品，活成了行业垄断者，市值几十亿美金。 差距在哪？在分销。 产品只需要及格就够了，但分销必须优秀，这就是增长团队存在的意义。 增长团队核心要解决四个问题：如何获客、如何激活、如何变现、如何留存。 能够以可预测、可持续、有竞争壁垒的方式回答这四个问题的公司，就是赢家。 这里有个非常关键认的知差异：不要用漏斗思维，要用循环思维。 漏斗是线性的，用户进来，经过层层筛选，最后留下付费用户。 这个模型的问题在于，它是消耗性的，你必须不断往漏斗顶端灌流量。 而循环是复利的，每个新用户的行为会产生新的输出，这个输出又能带来更多新用户。 Dropbox就是最经典的案例。他们早期的病毒循环是邀请送存储空间，这个循环帮他们几乎零成本获得了第一个10亿美金。 现在，Dropbox 60%的新用户来自产品内的分享循环：用户上传内容，分享给同事，同事注册成为新用户。这不是营销部门的功劳，这是产品本身的设计。 Lovable也正在复制这个逻辑。 2023年11月，ChatGPT横空出世，一切都变了。 第一重打击来自用户行为的迁移。 以前你想找个项目管理工具，会在Google搜索，点开几个链接对比；而现在你直接问ChatGPT或Claude：给我推荐三个适合小团队的项目管理工具，要有看板功能。 AI给你一个完整答案，你甚至不用点开任何网站。 结果就是造成SEO流量断崖式下跌，G2的案例不是孤例，所有依赖搜索引擎优化的公司都在哀嚎。 第二重打击来自社交媒体的围墙。 各大平台发现，用户点外链就会离开，留存时长就下降。于是算法开始惩罚带外链的内容，降低曝光。 所以，你现在想通过社交媒体给网站导流？平台说：想得美。 第三重打击最致命：用户开始自己造工具。 越来越多用户不是来做新项目的，而是来复制他们正在付费使用的SaaS产品。 表单工具、电子签名、落地页生成器，这些曾经有技术壁垒的功能，现在用AI编码工具十几分钟就能搞定。 甚至Docusign威胁要起诉一个Lovable用户，因为这个用户用Lovable复制了他们的电子签名功能。 当一家公司不得不用法律手段保护产品的时候，说明技术护城河已经被攻破了。 既然旧渠道在崩塌，那新渠道在哪？ Elena给出了八个方向👇 第一，产品循环依然是核心。 当外部获客渠道失效的时候，产品本身就是最好的营销渠道。 你需要把产品当成广告位，让用户成为你的营销代理。 第二，免费增值要重新定义成本。 Lovable有一半的开支都花在免费用户身上，但他们不把这当成本中心，而是当营销预算。 道理很简单：与其打广告，不如直接让用户免费用产品。 这个逻辑在AI时代更成立，虽然AI让免费增值的边际成本从过去的80-90%利润率降到了30%，但产品体验带来的转化远比广告靠谱。 第三，速度就是护城河。 Lovable只有60-70人，但每天都在发布更新，大功能三个月一次，中等功能每周一次，小更新几乎每小时都有。 他们靠的是什么？就是AI原生员工。工程师可以做营销，设计师可以做产品，职能边界完全打破。 第四，重视数据：用户数据、使用记忆、历史行为，这些都是黏性的来源。 Salesforce知道这个道理，所以他们收购Slack后立马切断了其他公司对Slack数据的访问。企业内部搜索工具Glean因此遭受重创，没有Slack数据的企业搜索还有什么意义？ 数据不仅是防守工具，也可以是进攻武器。 第五，品牌成了产品经理的活。 Lovable零品牌预算，但每个用户都能感知到品牌：界面的每个细节、交互的每个瞬间，都在传递这个产品是不是lovable。 第六，生态整合是捷径。 与其自己辛苦开拓渠道，不如找已经有渠道的人合作，做集成、建伙伴关系，搭别人的便车。 比如两天前OpenAI发布了新的应用商店，这可能是下一个分销革命的起点，虽然也可能是一场空，但你必须去试。 第七，做IP，让创始人和员工成为网红。 Lovable的CEO Anton十个月前在LinkedIn上没什么关注者，现在每篇帖子都有2000多点赞、数百万曝光，这些都是免费的自然流量，每个员工都可以成为公司的喇叭。 人们想知道产品背后是谁，他们想要人际连接，而不是冰冷的公司主体。 第八，拥抱创作者经济。 网红营销不再是B2C的专利，B2B同样有效。YouTube、TikTok、Instagram上有大量垂直领域的创作者，他们的受众就是你的潜在客户。 眼球在哪，营销就该在哪。 说了这么多新渠道、新打法，最后还是要回到最本质的一点：产品依然是1，分销是后面的0。 但这个1和以前不一样了。 以前的产品只需要功能及格就行，现在的产品必须自带分销属性，你的产品要能自我增长、自我传播、自我防御。 循环设计不是产品之外的东西，而是产品DNA的一部分。 分销的民主化和产品的循环化，正在重新洗牌整个市场。

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跑步小菜
10月前
味道还先，可以来体验
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跑步小菜
11月前
跑步小菜
12月前
失眠了
10
跑步小菜
1年前