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今天吃西贝吗？
1. 西北老板是个油腻且不讨喜的土老板形象，特别对于互联网主流人而言更是如此，公众形象很差，一开始pr也很离谱
2. 西贝是预制菜，西贝也不是预制菜，纯粹取决于定义。西贝客观来说是属于预加工，这些真实不同定义下有歧义的地方。这点上舆论比较激烈，主要是国内公众对与食品安全的伤痕记忆而唤起的情感，比较脱离实际的营养学和科学支持。
3.如果按公众认知的预制菜的定义，即预制菜：=所有的加工都是在店内完成的补集，大部分餐馆都生产的是预制菜，各类连锁，海底捞，西快餐，面食等等更是预制菜大王
4. 预制菜当然首先是食品工业带来的生产工业化带来生产成本下降的红利，这至少财务上红利最终还是会回收到消费者手上。工业化管理的预加工食物没有任何科学证明的不营养，不安全风险，超低温冷冻保存的西兰花的菌落数量远远少于隔夜冷藏的西兰花。也是依靠统一管理和标准化流程降低了极端食品安全事件的概率。比起某幼儿园的食堂，西贝肯定是较稳妥的选择
5. 西贝后厨卫生和一些规范肯定不是无暇的，但99%的餐馆都不是无暇的，可能kfc仔细拿放大镜看也有问题。说句实话，西贝最不过关的一环可能是手搓莜面这一环，也是大家最不认为有问题，最有锅气的的非预制菜
6. 西贝利润率只有5%，菜贵更多是支付给了房租，人工等成本，至少在菜贵这点上合情合理
7. 西贝过往在是否预制这件事上和公众的认知不一致的，不管是有意的误导还是和公众沟通的失误，确实西贝也有意或无意利用了这个认知偏差
以上几点同时存在
1. 西北老板是个油腻且不讨喜的土老板形象，特别对于互联网主流人而言更是如此，公众形象很差，一开始pr也很离谱
2. 西贝是预制菜，西贝也不是预制菜，纯粹取决于定义。西贝客观来说是属于预加工，这些真实不同定义下有歧义的地方。这点上舆论比较激烈，主要是国内公众对与食品安全的伤痕记忆而唤起的情感，比较脱离实际的营养学和科学支持。
3.如果按公众认知的预制菜的定义，即预制菜：=所有的加工都是在店内完成的补集，大部分餐馆都生产的是预制菜，各类连锁，海底捞，西快餐，面食等等更是预制菜大王
4. 预制菜当然首先是食品工业带来的生产工业化带来生产成本下降的红利，这至少财务上红利最终还是会回收到消费者手上。工业化管理的预加工食物没有任何科学证明的不营养，不安全风险，超低温冷冻保存的西兰花的菌落数量远远少于隔夜冷藏的西兰花。也是依靠统一管理和标准化流程降低了极端食品安全事件的概率。比起某幼儿园的食堂，西贝肯定是较稳妥的选择
5. 西贝后厨卫生和一些规范肯定不是无暇的，但99%的餐馆都不是无暇的，可能kfc仔细拿放大镜看也有问题。说句实话，西贝最不过关的一环可能是手搓莜面这一环，也是大家最不认为有问题，最有锅气的的非预制菜
6. 西贝利润率只有5%，菜贵更多是支付给了房租，人工等成本，至少在菜贵这点上合情合理
7. 西贝过往在是否预制这件事上和公众的认知不一致的，不管是有意的误导还是和公众沟通的失误，确实西贝也有意或无意利用了这个认知偏差
以上几点同时存在
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今天三七互娱又涨停了，感觉一众的游戏股是一个巨大的泡沫周期。
短期来看似乎各家都有一些爆款，但仔细看看大部分产品形态注定了是一波流的产品，最大的问题是行业整体没有alpha+头部项目越来越集中且长青+甚至因为恒定的用户时长受到其他娱乐挤占的大环境下，这个总的估值已经可以按夸张来形容了，一亩地养活不了两亩地的庄稼。
主要说一说这轮驱动游戏行业上涨的ai叙事，
ai在生产端研发侧降本增效是不争的事实，游戏研发虽然主要的成本都在人员成本上，但并不意味着游戏行业一个重人力成本负担的行业，抠出来的一些钱并不影响大局。
ai对于买量获客成本的优化，一句话平台不傻，这些二线厂家几乎没任何议价能力，这里抠出来的成本大概率会落到流量平台手里。
ai游戏的叙事，这里分两块来说。短期的各类aigc生成的游戏内容（逆水寒npc什么的），这种内容体验上和在行业如此内卷的情况下生成的过剩内容来相比，两种内容至少不会有相变，不会有体验的跨越式提升，还是又回到上面一亩地养不了两亩地的庄稼的问题。对于远期的端到端ai原生游戏，游戏行业现在的内容管线和真正的端到端ai native游戏也是马车夫和驾驶员的区别，我宁愿相应互联网大厂来做这个，毕竟他们生活在现代。
短期来看似乎各家都有一些爆款，但仔细看看大部分产品形态注定了是一波流的产品，最大的问题是行业整体没有alpha+头部项目越来越集中且长青+甚至因为恒定的用户时长受到其他娱乐挤占的大环境下，这个总的估值已经可以按夸张来形容了，一亩地养活不了两亩地的庄稼。
主要说一说这轮驱动游戏行业上涨的ai叙事，
ai在生产端研发侧降本增效是不争的事实，游戏研发虽然主要的成本都在人员成本上，但并不意味着游戏行业一个重人力成本负担的行业，抠出来的一些钱并不影响大局。
ai对于买量获客成本的优化，一句话平台不傻，这些二线厂家几乎没任何议价能力，这里抠出来的成本大概率会落到流量平台手里。
ai游戏的叙事，这里分两块来说。短期的各类aigc生成的游戏内容（逆水寒npc什么的），这种内容体验上和在行业如此内卷的情况下生成的过剩内容来相比，两种内容至少不会有相变，不会有体验的跨越式提升，还是又回到上面一亩地养不了两亩地的庄稼的问题。对于远期的端到端ai原生游戏，游戏行业现在的内容管线和真正的端到端ai native游戏也是马车夫和驾驶员的区别，我宁愿相应互联网大厂来做这个，毕竟他们生活在现代。
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仔细想一下确实是这样，没有任何惊喜的概念🥲，不过一直很喜欢这种衔尾蛇式的剧情，百看不厌，不知道是什么奇怪的癖好，哈哈，万圣殿，前目的地，十二猴子，暗黑
玉伯: 这周末继续看完了《万神殿》第二季，好失望。所有设定和想象，都没超出过往科幻片。 人类的想象力太匮乏了。不知道 AI 的想象力能否超越人类。从目前来看，还没看到迹象。 我小时候窝在树上睡觉，曾想过，树是地球人，人是外星人。有这种片不，能描述出树的思维。 静静不动，偶尔随风摇曳，定期开花结果，度过树的一生。不好也不坏。 期待自己有生之年，能拍几部有意思的作品。
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【抛砖引玉，求反馈】没有当过PM，给人生第一个自己的产品复盘:
之前做了app【文字跃迁】，简单的功能来说希望它可以取代你手机上的选择性复制操作，之前像老罗的大爆炸是想优化这个交互，但现在有了LLm对语义理解的能力可以端到端的提取出大段文本中的重要信息。
具体到产品设计上，"选择性复制"本质是用户想要获取一大段文本中的部分内容，直接用AI可以直接端到端的提取出大段文本中的有价值内容，加承接以上想法，用一个简单的前端+一个llm的APIcall（让ai返回所有可能有价值的信息）很快就搞了个原型出来。但发现一个问题是ai无法判断用户需要信息的颗粒度，比如一段文本中包含一下内容“线下会议地点：11号会议室，线上会议号：111，网址XXX，密码：XXX"..
ai其实很难判断用户需要的信息的颗粒度，到底所有会议的内容是在一条里展示，还是每条会议的信息分条展示，这是个千人千面的需求。想法是要求ai尽可能的把文字拆分成最小元信息，然后用拖动合成(能想到最简单的"融合"信息的交互方式)这种最直接的方式允许用户“合成信息”来自己调整信息的颗粒度
虽然上面说了那么多，产品根本性问题也是很明显：
1. 场景低频，低价值，低反馈，非刚需
2. 工作流需要改变用户习惯，滑动选择深入人心，改变用户习惯需要阶跃试的体验升级，当然现在的体验提升是没有实现的
3. 响应速度和效果两难，现在是用的豆包1.6flash实际速度依旧没有那么满意
但是，其实信息合成这个功能有点超预期的，我做这个的逻辑是解决llm返回信息颗粒度的问题。但是用下来感觉，以单元格承载信息+拖动合成单元格组合两者信息的交互形式/调用LLM的方式在文字创作上是有拓展空间的。
现在chatbot类文字创作工具的各类软件问题很明显，用户需要给出一副清晰的”建筑图“才可以比较好的符合用户的需求，这点和写作需要不断发散的逻辑是违背的。写东西很多时候像积木一样，也是不断尝试组合排列，替换积木，创作新积木的思维发散的过程，但同时真正的把这些积木组合在一起又是强迫你逻辑上收敛的过程，去思考一些点之前连接关系和语法。
但恰恰这种“帮你连点成线”的能力可以通过文字跃迁里的交互+LLM的能力实现的，你可以专注与创作“点子”，快速帮你验证点子之前的组合效果。然后这里打个广告，目前在迭代MVP，有兴趣体验/想交流等等都可以加vx交流一下：wuyu822845，感觉是个有意思的方向~
之前做了app【文字跃迁】，简单的功能来说希望它可以取代你手机上的选择性复制操作，之前像老罗的大爆炸是想优化这个交互，但现在有了LLm对语义理解的能力可以端到端的提取出大段文本中的重要信息。
具体到产品设计上，"选择性复制"本质是用户想要获取一大段文本中的部分内容，直接用AI可以直接端到端的提取出大段文本中的有价值内容，加承接以上想法，用一个简单的前端+一个llm的APIcall（让ai返回所有可能有价值的信息）很快就搞了个原型出来。但发现一个问题是ai无法判断用户需要信息的颗粒度，比如一段文本中包含一下内容“线下会议地点：11号会议室，线上会议号：111，网址XXX，密码：XXX"..
ai其实很难判断用户需要的信息的颗粒度，到底所有会议的内容是在一条里展示，还是每条会议的信息分条展示，这是个千人千面的需求。想法是要求ai尽可能的把文字拆分成最小元信息，然后用拖动合成(能想到最简单的"融合"信息的交互方式)这种最直接的方式允许用户“合成信息”来自己调整信息的颗粒度
虽然上面说了那么多，产品根本性问题也是很明显：
1. 场景低频，低价值，低反馈，非刚需
2. 工作流需要改变用户习惯，滑动选择深入人心，改变用户习惯需要阶跃试的体验升级，当然现在的体验提升是没有实现的
3. 响应速度和效果两难，现在是用的豆包1.6flash实际速度依旧没有那么满意
但是，其实信息合成这个功能有点超预期的，我做这个的逻辑是解决llm返回信息颗粒度的问题。但是用下来感觉，以单元格承载信息+拖动合成单元格组合两者信息的交互形式/调用LLM的方式在文字创作上是有拓展空间的。
现在chatbot类文字创作工具的各类软件问题很明显，用户需要给出一副清晰的”建筑图“才可以比较好的符合用户的需求，这点和写作需要不断发散的逻辑是违背的。写东西很多时候像积木一样，也是不断尝试组合排列，替换积木，创作新积木的思维发散的过程，但同时真正的把这些积木组合在一起又是强迫你逻辑上收敛的过程，去思考一些点之前连接关系和语法。
但恰恰这种“帮你连点成线”的能力可以通过文字跃迁里的交互+LLM的能力实现的，你可以专注与创作“点子”，快速帮你验证点子之前的组合效果。然后这里打个广告，目前在迭代MVP，有兴趣体验/想交流等等都可以加vx交流一下：wuyu822845，感觉是个有意思的方向~
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