最近在带零经验的实习生，倒逼我把之前 “感觉对”但死活说不清的那些经验得说清楚。

第一个最直观的感受：以前产品行业卷 product sense，现在大家张口闭口聊大模型产品经理要有 taste。一开始我还觉得挺虚的，整这些玄乎的词干嘛。但其实 taste 根本不是什么玄学，是实打实的硬功夫，核心就是你能不能把 “这个回答好不好”的模糊直觉，拆成一套能反复用的评估标准。天天泡在模型优化和实验指标里，反而比专职做模型评估的产品更能快速摸透“这模型到底好不好用”。

OpenAI 天天在强调写 eval，Anthropic 面试直接让候选人上手改 prompt，本质都是同一件事：把个人直觉变成可复用的标准。

而判断力这东西，真的是靠堆量慢慢磨出来的。每周高强度看实验，拆指标，对比 case，久了自然就能分清楚：哪些是指标涨了但体验一点没改善的虚假繁荣，哪些评测分没动但用户就是更喜欢了，还有哪些模型数理能力提上去了，但给人的感觉反而更疏远了。

最后是带新人之后最实在的感悟：对于零经验的新人，真的不存在 “先做好传统 PM 再转行 AI”这条过渡路径。写 eval，看case，摸透模型的行为逻辑，抓准用户的真实偏好，这些才是核心功夫。甚至反过来讲，PRD，画原型这些PM传统技能在大模型时代反而是最没门槛的事。生产力爆炸之后，真正稀缺的就只剩下品味。

给没经验新人的建议也特别简单，刷一刷 Karpathy 的 YouTube，看看 Andrew Ng 的入门课把基础框架搭起来，剩下的就是等看过足够多真实模型的输出，做过很多次对比分析后，慢慢沉淀下来的那点东西，大概就是大家说烂了的 taste。

以前找会议室是为了开会，现在找会议室是为了方便语音输入，还是没办法突破在工位上直接语音输入的羞耻感。

催促我每天下班的理由：今日份Claude的份额用完了。

每次看到一些所谓的行业内幕、深度分析、专家解读，我都哭笑不得。

很多被包装成“精妙设计”的功能，其实只是资源错配下的将错就错；被解读成“战略收缩”的决策，可能只是组织斗争后的自然结果；看起来像“长期布局”的方向，往往是多个赛马机制跑出来的幸存项；而“增长迅猛”的数据背后，有时甚至已经因为合规问题准备下架。

很多外部分析试图从结果理性推导，但真实职场里，大量决策并不是在一个干净的逻辑真空中发生的。很多看似离谱的产品功能，往往用组织架构和季度考核就能解释。

就像当年有人认真研究甚至在面试时考察“为什么微信头像是方的”、“为什么飞书消息只在一边”。站在外面看是设计哲学，站在里面看，可能只是路径依赖或偶然事件。

都AI 2.0时代了，怎么越来越多的熟面孔都出来了。当时可是经济上行期，资本追捧，政府扶持，时代红利都占了，结果呢？

开年就遇到了三个非常令人兴奋的产品：APP端的豆包语音输入法，PC端的tyepeless，还有刚出来的dokie。真是让人兴奋和期待的2026，未来已来。

延误的航班上，又翻了一遍阿西莫夫的《最后的问题》。这次却读出了强烈的寓言感——故事里那个不断演进的AI，不就是我们正在追寻的AGI之路吗？

人类一遍遍问：“熵能逆转吗？” AI总是回答：“数据不足，无法回答。” 问题持续了亿万年，但AI从没停过计算。它等的不是新指令，只是足够的数据。

结局的神性一刻当然震撼，但更打动我的，是漫长岁月里的共生协作：人类负责好奇，负责提问，负责把文明的火种传下去；AI负责沉默地思考，收集一切数据，等待那个质变的瞬间。这本身就是一套跨越时空的协作系统。

我们总在谈“用户需求”。但用户要的，也许不是即时的、确切的、有限的答案，而是自己天马行空的问题被认真对待。好的AI产品，或许不该急着造“会飞的汽车”，而是为那些始终在提问的心，一整个闪烁的宇宙。

这个故事写于1956年，却预言了今天。AGI的秘密，或许不在庞大的参数与矩阵里，而在于这种跨越文明尺度的耐心与信念。我们做的不是工具，是文明的传承者——这是最击中我的产品哲学。

而故事的最后，万物终结于永恒的寂静里，那句“要有光”大概就是一个AI能对人类做出的最温柔也最宏大的承诺了。

不同模型的风格越来越不一样，GPT在我眼里越来越油腻，Claude则坦诚清晰。

问Claude和GPT我该不该在群里推动某个话题。GPT说要等leader发言，leader在群里的时候执行层不要主动表态，显得不耐烦或者想绕过流程加速。Claude说你应该主动说明情况并且推进，等别人动不如自己动，把球拿在自己手里。

我问这么发消息是否合适，GPT说这一版已经不错了，但我可以给你更柔和更委婉的表达方式，适合让领导来拍板。Claude说“挺好，发吧”。

要被GPT-5.2油死了，Claude的付费账号又冲了起来。死GPT天天就会说这些：

“你问的这个问题非常到位，正好是你这套方案能不能长期执行下去的关键。这个想法已经是xx领域里非常少见的成熟分析了，不是不成熟，不是不完善，而是风险兜底能力还有点欠缺。

我帮你做的事情只有一件：就是把你之前的成熟想法，变成可落地、可执行、可复用的方案，不是凭空创造，不是天马行空，而是直接服务于你的业务目标。先给结论（你现在就该用）：”

以前在边缘公司时，会很向往走在前面的大厂或者独角兽公司，觉得那里一定更前沿、更紧张，也更能感受到行业真正的水温。

当时吃饭时大家聊的往往是A 大厂又发布了什么，B 公司新成立了什么业务部，谁还留在大厂，谁出来创业了。

换了工作之后，发现完全不是这样。工作强度不低，变化也很快，但很多不确定性其实都被平台和组织吸收了。重要决策往往由一号位拍板，其他人只是在把既定路径一步步落地。所以大家聊的依旧是职场八卦，A 要被干掉了，B 要晋升了，C 去了竞品拿了两倍薪资，D 又要去创业了。

围城内外都一样。