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TO B 的生意，软件行业刚兴起的时候对应着的概念是“数字化”，不知道未来会不会更多转变需求为“AI 化”。AI 化比数字化的效率更加高，AI 可以化视为数字化的一种升级和延续。
用 AI 给各行各业的公司去做内部提效，就像之前的 to b 公司，给传统行业做数字化转型，做智能生产、智能物流...等等
AI 的工作流交付，也会比之前的数字化交付（软件、数据化流程管理）提升更多的人效
可能也会诞生新一批这种专门做 AI 化的 to B 公司？类似之前数字化浪潮里出现的“金蝶”、“友赞”、“用友”
之前数字化对应的交付，例如一套 ERP 系统、OMS 系统等就是对应现在的各种 AI 工作流。
之前数字化对应的作用是，通过流程自动化和信息共享，减少了人工操作和重复工作，从而降低了企业的运营成本；AI 化对应的作用是，通过智能决策和模拟生产，优化资源配置，让一个人发挥多个人的效率，帮助企业进一步降低成本。
6.10 复制打开抖音，看看【程前朋友圈的作品】2 个人，一个月做了 3000 万营收，揭秘电商M... v.douyin.com 11/02 l@C.hb Bgb:/
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可能也会诞生新一批这种专门做 AI 化的 to B 公司？类似之前数字化浪潮里出现的“金蝶”、“友赞”、“用友”
之前数字化对应的交付，例如一套 ERP 系统、OMS 系统等就是对应现在的各种 AI 工作流。
之前数字化对应的作用是，通过流程自动化和信息共享，减少了人工操作和重复工作，从而降低了企业的运营成本；AI 化对应的作用是，通过智能决策和模拟生产，优化资源配置，让一个人发挥多个人的效率，帮助企业进一步降低成本。
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今天发现小红书“找搭子”功能下线了
之前就感受到小红书的社区氛围，天然就适合做搭子交友。在小红书没上功能之前，我就刷到有用户自己在小红书发帖组搭子，反响非常好；以至于我自己后面都在小红书做内容引流，去圈搭子意向的粉丝过来微信群。（1000 多人的小成绩，奈何进一步变现实在困难，项目搁浅）
后面官方亲自下场做聚焦的功能，进一步将“搭子生态”在小红书上放大
不知道小红书是碰到了商业化问题还是用户安全以及治理成本的问题？个人猜测可能后者居多，一对一匹配搭子的时候，真的碰到很多引流的骗子…
之前就感受到小红书的社区氛围，天然就适合做搭子交友。在小红书没上功能之前，我就刷到有用户自己在小红书发帖组搭子，反响非常好；以至于我自己后面都在小红书做内容引流，去圈搭子意向的粉丝过来微信群。（1000 多人的小成绩，奈何进一步变现实在困难，项目搁浅）
后面官方亲自下场做聚焦的功能，进一步将“搭子生态”在小红书上放大
不知道小红书是碰到了商业化问题还是用户安全以及治理成本的问题？个人猜测可能后者居多，一对一匹配搭子的时候，真的碰到很多引流的骗子…
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8 个人的草台班子创业公司，做了一款社区小产品准备上线。
即将上线的初期，因为人手不够，打磨的仍然让我感觉比较粗糙，一直感觉还有产品潜在的一些考虑不周的流程和 bug；且因产品质量的不确定性，对于冷启动初期引入内测真实用户的这件事情，心里也没有底（获客成本成本也是原因之一）。
突然有个想法，能不能结合 gpt4 搞一些模拟用户角色的剧本，然后在app里面利用自动化跑一段时间的用户体验流程，初步评估一下生态有没有问题。
举例子，用GPT4模拟生活中的不同角色，教师、求职者、白领、建筑工人、艺术家、创业者等…提炼出这些角色每天的生活方式和行事，让 ai 批量生成对应的剧本分配给程序马甲。
让这批马甲在产品里面先跑出一个“ai世界的小生态”。比如大学生的 NPC，周末的时候会在社区里分享美食打卡、四六级考试的时候发图书馆学习、毕业的时候发毕业照…
用代码跑每分钟生成一个角色，让 gpt4 尽可能的完全模仿现实世界的随机性，模拟一个大数据模型在社区上演示各个角色。
进一步的模拟交互就是使这些角色还能互相聊天，互相加好友。
我们以局外人的视角观察他们的演变，从中寻找一些生态上的漏洞缺陷，从而去修正产品的不足之处。
利用 ai 去帮团队做产品上线前的最后一次可用性测试。甚至说对于担心信息泄露的团队而言，这个做法也能一定程度代替内测这个阶段？
一个想法不一定对
即将上线的初期，因为人手不够，打磨的仍然让我感觉比较粗糙，一直感觉还有产品潜在的一些考虑不周的流程和 bug；且因产品质量的不确定性，对于冷启动初期引入内测真实用户的这件事情，心里也没有底（获客成本成本也是原因之一）。
突然有个想法，能不能结合 gpt4 搞一些模拟用户角色的剧本，然后在app里面利用自动化跑一段时间的用户体验流程，初步评估一下生态有没有问题。
举例子，用GPT4模拟生活中的不同角色，教师、求职者、白领、建筑工人、艺术家、创业者等…提炼出这些角色每天的生活方式和行事，让 ai 批量生成对应的剧本分配给程序马甲。
让这批马甲在产品里面先跑出一个“ai世界的小生态”。比如大学生的 NPC，周末的时候会在社区里分享美食打卡、四六级考试的时候发图书馆学习、毕业的时候发毕业照…
用代码跑每分钟生成一个角色，让 gpt4 尽可能的完全模仿现实世界的随机性，模拟一个大数据模型在社区上演示各个角色。
进一步的模拟交互就是使这些角色还能互相聊天，互相加好友。
我们以局外人的视角观察他们的演变，从中寻找一些生态上的漏洞缺陷，从而去修正产品的不足之处。
利用 ai 去帮团队做产品上线前的最后一次可用性测试。甚至说对于担心信息泄露的团队而言，这个做法也能一定程度代替内测这个阶段？
一个想法不一定对
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