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对了，到时候创始人 Yucheng 也会从美国飞回来，来面基呀！
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3 00
刚发现一个关于 Google Gemini 2.5 的实用玩法，不只是模型升级，更是一种聪明的降本思路。
把模型分成三层：Flash-Lite、Flash 和 Pro。核心是“分层处理”，用最经济的 Flash-Lite 处理海量简单请求，复杂任务再逐级交给更强的模型。根据官方案例，一个客服系统用这种组合策略，综合成本能降低57%。
另外，主力模型 Flash 的输入成本也直接降了40%。
原文介绍了三种模型的具体适用场景、代码建议和迁移提醒，对开发者和产品经理很有参考价值。
👉 mp.weixin.qq.com
把模型分成三层：Flash-Lite、Flash 和 Pro。核心是“分层处理”，用最经济的 Flash-Lite 处理海量简单请求，复杂任务再逐级交给更强的模型。根据官方案例，一个客服系统用这种组合策略，综合成本能降低57%。
另外，主力模型 Flash 的输入成本也直接降了40%。
原文介绍了三种模型的具体适用场景、代码建议和迁移提醒，对开发者和产品经理很有参考价值。
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2 00
让我给你讲个故事。
时间是 2025 年，地点是中国能源产业的腹地。这里价值连城的货物，最先进的防盗系统你猜是什么？
不是红外线，不是无人机，而是一袋普通的面粉。
工人们在货堆上撒上一圈，第二天检查面粉是否被扰动，以此判断货物是否被盗。这不是段子，这是现实。
---
这个“面粉防盗”的故事，只是冰山一角。
当我们用手机 App 完成一切时，一个庞大且重要的“离线世界”正与我们平行运转。在这里，找车要靠在路边“蹲”，交易靠手写单据，找客户靠“口口相传”。
我们以为互联网连接了万物，但实际上，我们脚下最坚实的产业，许多还停留在“前互联网时代”。
---
为什么会这样？钱和技术都不到位吗？
都不是。一位深耕该领域十年的 B 端产品经理告诉我，真正的阻碍是 3 堵看不见的墙：
• 用户墙：当你向一位大车司机推广“线上接单”，他会困惑地问：“去哪条线？”
• 知识墙：外行根本听不懂的行业“黑话”，比如“集运站”到底是什么？
• 孤岛墙：每个大公司都自建一套系统，像一个个互不往来的蜘蛛网。
---
真正的破局点，往往反直觉。
不是去建一个更牛的平台，而是极致的谦逊和专注。比如，把你的产品打磨到比微信还简单，让 50 岁的大叔也能轻松上手。
或者，放弃做舞台中央的主角，而是成为一个“隐形的连接器”，默默地把所有的“孤岛”串联起来。在 TOB 的世界里，“赋能”远比“颠覆”更得人心。
---
这时，AI 的机会才真正显现。
但 AI 在这里扮演的不是魔法师，而是“狙击手”，精准打击那些最古老的痛点。
比如，挑战识别那些字迹潦草、没有固定模板的手写单据。为什么说 98% 的准确率等于没用？因为那剩下的 2% 不确定性，足以让用户必须把所有东西再人工核对一遍。
真正的价值，就在于填平这“最后 2%”的信任鸿沟。
---
说到底，技术最终是为了人。
是为了让那位精通大型机械，却搞不定小小手机的 50 岁大叔，能早点下班，为家人做上一顿热乎的饭菜。
是为了让那些在“漠北的星光里”工作的年轻人，也能享受到科技带来的便利和尊严。
当技术有了温度，它的壁垒才是最坚固的。
---
所以，这趟深入“离线世界”的旅程让我明白：
未来最贵的，不是代码，而是对一个“不性感”行业的深刻理解和同理心。
我们把这些来自一线的思考、方法和机会，整理成了一篇深度长文。如果你也在寻找真正的蓝海，这篇“掘金指南”不容错过。
🔗全文（包含完整视频&音频）
时间是 2025 年，地点是中国能源产业的腹地。这里价值连城的货物，最先进的防盗系统你猜是什么？
不是红外线，不是无人机，而是一袋普通的面粉。
工人们在货堆上撒上一圈，第二天检查面粉是否被扰动，以此判断货物是否被盗。这不是段子，这是现实。
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这个“面粉防盗”的故事，只是冰山一角。
当我们用手机 App 完成一切时，一个庞大且重要的“离线世界”正与我们平行运转。在这里，找车要靠在路边“蹲”，交易靠手写单据，找客户靠“口口相传”。
我们以为互联网连接了万物，但实际上，我们脚下最坚实的产业，许多还停留在“前互联网时代”。
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为什么会这样？钱和技术都不到位吗？
都不是。一位深耕该领域十年的 B 端产品经理告诉我，真正的阻碍是 3 堵看不见的墙：
• 用户墙：当你向一位大车司机推广“线上接单”，他会困惑地问：“去哪条线？”
• 知识墙：外行根本听不懂的行业“黑话”，比如“集运站”到底是什么？
• 孤岛墙：每个大公司都自建一套系统，像一个个互不往来的蜘蛛网。
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真正的破局点，往往反直觉。
不是去建一个更牛的平台，而是极致的谦逊和专注。比如，把你的产品打磨到比微信还简单，让 50 岁的大叔也能轻松上手。
或者，放弃做舞台中央的主角，而是成为一个“隐形的连接器”，默默地把所有的“孤岛”串联起来。在 TOB 的世界里，“赋能”远比“颠覆”更得人心。
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这时，AI 的机会才真正显现。
但 AI 在这里扮演的不是魔法师，而是“狙击手”，精准打击那些最古老的痛点。
比如，挑战识别那些字迹潦草、没有固定模板的手写单据。为什么说 98% 的准确率等于没用？因为那剩下的 2% 不确定性，足以让用户必须把所有东西再人工核对一遍。
真正的价值，就在于填平这“最后 2%”的信任鸿沟。
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说到底，技术最终是为了人。
是为了让那位精通大型机械，却搞不定小小手机的 50 岁大叔，能早点下班，为家人做上一顿热乎的饭菜。
是为了让那些在“漠北的星光里”工作的年轻人，也能享受到科技带来的便利和尊严。
当技术有了温度，它的壁垒才是最坚固的。
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所以，这趟深入“离线世界”的旅程让我明白：
未来最贵的，不是代码，而是对一个“不性感”行业的深刻理解和同理心。
我们把这些来自一线的思考、方法和机会，整理成了一篇深度长文。如果你也在寻找真正的蓝海，这篇“掘金指南”不容错过。
🔗全文（包含完整视频&音频）
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