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置顶耗时半年，终于发布了！咱们新版的《AI产品经理的实操手册》（飞书知识库）
整理不易（总计3000+篇、28万字），请轻拍，欢迎反馈建议和意见～
详情介绍在：mp.weixin.qq.com
也可直接进入手册主页：etimq7i0d2.feishu.cn （或扫描图一的二维码）
不论是了解AI通识或最硬核干货、转型或入门AI产品经理，都可以来这里查找；
从深度、广度、体系化、可实操性等多方面来说，可能是你最值得参考的“AI知识库”了，值得收藏！
1、特别是下面几个小节，几乎囊括了过去1、2年，业内所有最精华的深度硬核AI干货，星球会员同学，千万别错过了——
-第一章 AI产品经理和AI产品方法论 的「1.2.1 AI-native」、「1.2.4 做（AI）设计」、「1.2.5 （AI）商业化」
-第三章 AI技术通识的「3.2.1 （大模型）核心原理」
-第四章 AI产业通识的「4.1 AI产业现状」
-第七章 成长的底层逻辑 的「7.3.3 PM成长」和「7.3.4 AI PM成长」
2、还可在“第二章 AI产品通识”里，从30多个领域分类中，找到自己正在从事的领域。
3、非星球会员，仍可免费阅读「第一章 AI产品经理和AI产品方法论 」（etimq7i0d2.feishu.cn ）中的4万字
和 “第五章「5.1 AI产品工具（严选）」小节（etimq7i0d2.feishu.cn ）的6万字。
【欢迎加V交流】：hannimam721（或图5二维码），麻烦备注“即友”二字。
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-第三章 AI技术通识的「3.2.1 （大模型）核心原理」
-第四章 AI产业通识的「4.1 AI产业现状」
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AI日报，已做了快2年了，纯手动处理，良心出品
第七季，正在早鸟期，300+读者已入了，欢迎关注啊
免费试读2篇，在这里：xiaobot.net
ps，不少同学已养成习惯“每天都看”，相关口碑好评截图在： mp.weixin.qq.com
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【近期新增14个AI产品经理JD_共计61个_可内推】
详见：shimo.im （推荐PC浏览器打开）
1、G98-001，上海，某游戏独角兽，AI产品经理（AI基建、游戏领域知识库体系构建、设计相关产品解决方案落地）
2、G120-001，上海，某机器人公司（工业具身），产品经理，负责工业具身机器人-视觉算法产品
3、G73-001，上海，某中厂（国内少数靠AI有不错利润率的公司），高级AI产品经理（图文处理API产品方向）
4、G121-001，上海，某车企，语音产品经理（车载座舱）
5、G91-001，北京，某顶级中厂，社区标注平台产品负责人
6、G71-001~005，北京，某头部 AI 2.0公司，AI产品经理（娱乐社交应用方向）、大模型C端产品经理等
其他JD base城市包含杭州、深圳、成都等……共计61个
详情可见：shimo.im （推荐PC浏览器打开）
投递方式：需要内推的同学，可以直接微信联系我（hanniman721），发送简历+职位序号。
（也可查看详细介绍：mp.weixin.qq.com ）
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1、G98-001，上海，某游戏独角兽，AI产品经理（AI基建、游戏领域知识库体系构建、设计相关产品解决方案落地）
2、G120-001，上海，某机器人公司（工业具身），产品经理，负责工业具身机器人-视觉算法产品
3、G73-001，上海，某中厂（国内少数靠AI有不错利润率的公司），高级AI产品经理（图文处理API产品方向）
4、G121-001，上海，某车企，语音产品经理（车载座舱）
5、G91-001，北京，某顶级中厂，社区标注平台产品负责人
6、G71-001~005，北京，某头部 AI 2.0公司，AI产品经理（娱乐社交应用方向）、大模型C端产品经理等
其他JD base城市包含杭州、深圳、成都等……共计61个
详情可见：shimo.im （推荐PC浏览器打开）
投递方式：需要内推的同学，可以直接微信联系我（hanniman721），发送简历+职位序号。
（也可查看详细介绍：mp.weixin.qq.com ）
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《最佳AI创业团队，不仅是这5个职位，全行业都miss了另外一个“核心职位拼图”》：mp.weixin.qq.com
1、要做出真正的AI-Native产品，还缺了一个人（职位）：AI系统要去拟合的那个具体的人——业务专家。（即使是工具类AI产品，也需要）
2、所需要的数据，需要具备至少4个属性：新的、来自于具体专家个人的、能反应场景know-how的、过程数据
1、要做出真正的AI-Native产品，还缺了一个人（职位）：AI系统要去拟合的那个具体的人——业务专家。（即使是工具类AI产品，也需要）
2、所需要的数据，需要具备至少4个属性：新的、来自于具体专家个人的、能反应场景know-how的、过程数据
微信文章
9 23
极客公园张鹏投资王兴兴，这篇文章的价值，被绝大多数人miss了……
今天咱们的AI日报里，我做了干货提炼+详细评注，不论对于张鹏还是投资，相信大家都会有新的认知 input ，详见下面5张截图👇👇
原文链接在： mp.weixin.qq.com
今天咱们的AI日报里，我做了干货提炼+详细评注，不论对于张鹏还是投资，相信大家都会有新的认知 input ，详见下面5张截图👇👇
原文链接在： mp.weixin.qq.com
31 110
和朋友线下交流的重大益处：某个认知或信息，不是之前没看过，而是没真正听“进去”（入心）。
一旦“进去”了，就完成了心理建设（跨越心理鸿沟），行动阻力消失殆尽，后续具体的事情，就会慢慢发生。
一旦“进去”了，就完成了心理建设（跨越心理鸿沟），行动阻力消失殆尽，后续具体的事情，就会慢慢发生。
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关于Levy文中提到，我的这2个认知点（长尾、效果付费），稍微解释说明下：
0、先摘录下原句
1）AI真正的差异化增量价值（场景），不是高频，而是（以前大家以为的）长尾。
2）重点不是看DAU，而是要按照效果付费。
1、关于第一点，“长尾”，我的意思是
1）AI-Native产品，如果作为一个新的品类成立，那么其核心差异化的增量价值，是在长尾场景，而并不是（之前大家认知下的）头部、高频场景。
甚至可以说，一旦用户主动开口说“我要XXX”，你（AI产品/开发者）就已经输了。
因为头部高频场景，现有需求，通过互联网/移动互联网产品，已经能基本解决了。那么AI新产品带来的价值，并没有好10倍以上，用户没有足够动力去改变习惯（触屏交互效率更高）。
2）已经存在的例子，比如我在《关于PMF，以及机器人赛道短期落地的坑》mp.weixin.qq.com 中，提到的2个例子：
例1：AiPPT的典型用户，不是高频做 PPT 的人，而是一年就做个两三次，甚至这辈子第一次写 PPT 、就是用 AiPPT的人。
例2：ACE Studio 的典型付费用户（音乐人，music creators），不在国内，而在海外。投过搜索广告，ROI 完全为 0。而现在投KOL的视频， ROI 是100，产品没有任何变化，就是流量阵地变了。
3）甚至，这个认知，在科技历史上，是曾经发生过的——
Google Index：最早雅虎希望 Google 帮其 更好覆盖长尾网页的内容，当时行业的人，都觉得 Google 这种关键词搜索是做不大的……但后来就被“覆盖”了。
4）补充说明
A，不仅是说，个体可以这么做来提效（比如公司员工通过AI编程，自己DIY各种小工具），还包括，这本身就会孕育出更大的AI产品和公司。
B，不是说，以后的AI产品，就不能覆盖头部高频场景，而是说，不足以成为真正的“新品类”
关关于这个，延伸参考文章在《如何从“品类”角度做AI产品（2C）的需求定位》mp.weixin.qq.com
2、关于第二点，“效果付费”
1）提这个说法的背景，是目前AI主流的商业模式，还是包月/年或者卖API，但未来可能不是的，应该是“效果付费”——AI真正的产生了能对标“职位”（工种）的价值
2）具体来说，原文写的“分成”，有点误会。其实我完整的认知中，有3种可能性
A，一个AI工种（比如AI程序员），领工资，200美金/月；跟人类员工比，明显能“算得过账来”。
B，AI虚拟人，可以提高销售转化率，进而“分成”。
比如之前某AI公司做了大量实验，让AI Being和人交流，测试表明，AI推荐的商品购买率达到68%，但是，以前的推荐或人机交互系统，即使把用户理解做到极致，购买率也没有超过10%。
——这里面，有巨大的增量空间，是目前大家都没有意识到的。
C，按照时间计费。这个点，是业内还没有的非共识认知，暂不细说了。
以上3种，都是要有真正的效果，才能让用户真正接受更高的定价，才能覆盖成本。
3）补充说明：“重点不是看DAU”，并不是说，之前（互联网时代）只看DAU（没那个意思）；也不是说，以后就完全不能看DAU。
而是说，如果要继续拿DAU套AI时代的产品（判断其核心价值），是有偏差的。
以上。大概先说这么多吧，欢迎交流~
0、先摘录下原句
1）AI真正的差异化增量价值（场景），不是高频，而是（以前大家以为的）长尾。
2）重点不是看DAU，而是要按照效果付费。
1、关于第一点，“长尾”，我的意思是
1）AI-Native产品，如果作为一个新的品类成立，那么其核心差异化的增量价值，是在长尾场景，而并不是（之前大家认知下的）头部、高频场景。
甚至可以说，一旦用户主动开口说“我要XXX”，你（AI产品/开发者）就已经输了。
因为头部高频场景，现有需求，通过互联网/移动互联网产品，已经能基本解决了。那么AI新产品带来的价值，并没有好10倍以上，用户没有足够动力去改变习惯（触屏交互效率更高）。
2）已经存在的例子，比如我在《关于PMF，以及机器人赛道短期落地的坑》mp.weixin.qq.com 中，提到的2个例子：
例1：AiPPT的典型用户，不是高频做 PPT 的人，而是一年就做个两三次，甚至这辈子第一次写 PPT 、就是用 AiPPT的人。
例2：ACE Studio 的典型付费用户（音乐人，music creators），不在国内，而在海外。投过搜索广告，ROI 完全为 0。而现在投KOL的视频， ROI 是100，产品没有任何变化，就是流量阵地变了。
3）甚至，这个认知，在科技历史上，是曾经发生过的——
Google Index：最早雅虎希望 Google 帮其 更好覆盖长尾网页的内容，当时行业的人，都觉得 Google 这种关键词搜索是做不大的……但后来就被“覆盖”了。
4）补充说明
A，不仅是说，个体可以这么做来提效（比如公司员工通过AI编程，自己DIY各种小工具），还包括，这本身就会孕育出更大的AI产品和公司。
B，不是说，以后的AI产品，就不能覆盖头部高频场景，而是说，不足以成为真正的“新品类”
关关于这个，延伸参考文章在《如何从“品类”角度做AI产品（2C）的需求定位》mp.weixin.qq.com
2、关于第二点，“效果付费”
1）提这个说法的背景，是目前AI主流的商业模式，还是包月/年或者卖API，但未来可能不是的，应该是“效果付费”——AI真正的产生了能对标“职位”（工种）的价值
2）具体来说，原文写的“分成”，有点误会。其实我完整的认知中，有3种可能性
A，一个AI工种（比如AI程序员），领工资，200美金/月；跟人类员工比，明显能“算得过账来”。
B，AI虚拟人，可以提高销售转化率，进而“分成”。
比如之前某AI公司做了大量实验，让AI Being和人交流，测试表明，AI推荐的商品购买率达到68%，但是，以前的推荐或人机交互系统，即使把用户理解做到极致，购买率也没有超过10%。
——这里面，有巨大的增量空间，是目前大家都没有意识到的。
C，按照时间计费。这个点，是业内还没有的非共识认知，暂不细说了。
以上3种，都是要有真正的效果，才能让用户真正接受更高的定价，才能覆盖成本。
3）补充说明：“重点不是看DAU”，并不是说，之前（互联网时代）只看DAU（没那个意思）；也不是说，以后就完全不能看DAU。
而是说，如果要继续拿DAU套AI时代的产品（判断其核心价值），是有偏差的。
以上。大概先说这么多吧，欢迎交流~
西元Levy: 观察到一个有意思的现象，大约在23年底24年初的时候，有一些投资人和产品经理在讨论，评价新一代AI应用指标是否需要发生变化，即，是不是应该找一些不同于DAU/MAU/次留等移动互联网时代惯用的数据指标 24年底，由于豆包DAU的一骑绝尘，加上近期DeepSeek又进一步反超，大家似乎又回归了移动互联网时代的评价体系。前几天和一位因为大环境躺了2年的VC老前辈交流，他因为deepseek的事情跃跃欲试觉得25年AI应用要爆发，但看项目的逻辑还是移动互联网的“高频x刚需x客单价”公式 就这个问题和@黄钊hanniman 探讨了一下，存在两个核心的非共识： 1、AI真正的差异化增量价值，不是高频，而是（以前大家以为的）长尾 2、重点不是看DAU，要按照效果付费（分成） 这里面的核心逻辑在于，AI超越人类想象的价值在于，解决各个领域的“不可能三角”而引发真正意义上的“供给侧的变革”
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