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若楠luolan
98关注97被关注0夸夸
🪴AI产品经理(升级打怪中)
🫧网易·腾讯·字节实习生·感恩大厂教会我的一切
📍北京·寻觅10个coffee chat 嘉宾(2/10)
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若楠luolan
6月前
或许,找工作和招人一样:
要拿着喇叭到处喊:选我选我

开启新一轮投递和面试
意向:AI 产品

开源自己的AI积累(持续更新中):axigl4dmvb.feishu.cn
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若楠luolan
1月前
怎会如此精准

小宏: To be continued

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若楠luolan
2月前
看完了Lenny采访Peter Deng的播客——一位横跨Facebook、Instagram、Uber到OpenAI的产品领袖。感触特别多,先分享一个很戳我的点:

👉如果用AI总结,一定会错过信息。
我觉得这适用于学习、开会、用户调研、人与人之间观察交流等等场景。

“在Instagram 工作时,罗姆专程飞到洛杉矶进行用户调研。我们直接倾听人们谈论 Ins 以及他们的使用方式,这种体验无法取代。如果用 GPT 总结要点,你很一定会错过重点——总结稿无法让你感同身受。你必须亲临现场,完全沉浸其中,放下手机,专心聆听他们的话语和语调。只有这样,你才能获得 (用户体验的) 完整色彩。

You can't empathize with the summary, you have to be in the room, fully immersed, no phones, just actually hearing the words and the intonation. That's how you're going to get the full color.”
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若楠luolan
3月前
隐性知识都在人的脑子和手上

Mars任鑫: 当 AI 让那些网上人人都能轻易搜到的显性信息快速贬值时,那些别人不知道的“隐性专有知识”就会相对升值。 举个虚构的例子:假设我们想投资 Manus,通常得干两件事:一是去网上查公开的资料、用户评价和数据,做一份研究报告;二是去深入访谈 Manus 的员工、用户,甚至还得去问创始人的老朋友了解创始人性格,这种一手信息非常值钱,但一般很难靠 AI 自动化获取,基本靠人工去挖。说实话,如果有人能把这种信息包装好,我是愿意花钱买的。 其实这种珍贵的一手信息通常已经存在了,只不过没人把它变成能卖的产品。比如一个记者可能已经访谈了 Manus 的 30 个员工和用户,录了整整 60 个小时的音频——这些录音本来就很值钱,可惜受传统媒体的限制,记者最后只能压成一篇文章发表出去,而这篇文章还只顾着“故事好看”,根本不关心我关注的角度。所以对我来说,它背后的资料我很想要,但最后这篇文章却又一点用都没有。 如果用 AI 把这些采访的原材料脱敏后直接放进一个知识库,然后让用户可以直接付费跟这个知识库聊天呢?比如每小时花 5000 块问问题、取答案?虽然这些信息可能还比较粗糙,但它的价值可能比我再去网上读二十篇泛泛的报道还要高。 其实美国已经有人这么干了,AlphaSense 把专家访谈记录变成了一个知识库,用户可以用 AI 来提取信息,比直接找专家打电话便宜,但也是可以拿到自己想要的专有知识。 接下来几年,如果有人能用 AI 解决隐性知识的转化和匹配难题,可能真的会出现一个新的工种——隐性知识矿工?

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若楠luolan
4月前
AI产品经理:练习时长两年

📖part 1

今天是一个值得纪念的日子,我结束了梦中情岗的面试流程,先是爆哭10滴眼泪,然后告诉自己:向前看,平常心,为更长的职业生涯持续积累。

最近面试被问到3个很有价值的问题:

1.做大模型项目2年了,模型和应用都做过,如果让你做一个项目分享会,你觉得最值得分享是什么?
2.你觉得接下来,大模型会朝着哪个方向演进?
3.如果让你去做一个创业项目或选一个方向,你想做什么?这件事的能做成的机会点、失败的风险点分别是什么?

分享给大家,可以开放式讨论,也给有缘看到的朋友们一个复盘启发。

📖part 2

不知不觉,23年毕业入行AI,做项目、做产品已经2年了。行业变化的非常快,大模型知识更新也很频繁。想分享3个最近接触的真实case:

对话1 高管面反问环节,问他觉得困难的事
“23年AI刚来的时候,大家都很激动嘛,不同公司的模型能力基础不同,很多信息看不清,也会让人焦虑……现在回过头看,这其中最重要的,最重要的还是:跟着技术变化一直学习比较重要。”

对话2 和AI圈子朋友聊,最近日常:

“工作日在公司研究业务,周末加班探索总结模型能力边界”
“工作日搞业务,晚上回家动手AI编程”

“学不完,根本学不完,围绕自己的业务作为主线,遇到问题,解决问题,沉淀知识和经验”

对话3 关于职业规划

“1-3年同学一般作为团队业务骨干,更加看重下一个阶段3-5年最擅长、能发挥出来的优势是什么?这个背后是他的底层解决复杂问题、思考力和学习能力。”

📖part3

AI chat模式加速了我在知识上的迭代速度,遇事不决,AI一下,但凡我自己懂,或有点模糊的想法,就可以召唤AI搭子出来,一起深入交流,我的感受是,人必须在一些关键节点高于AI,识别、判断、选择走向,才能碰撞出合理的信息。

open AI 研究院姚顺雨的blog:欢迎来到下半场,对AI模型和产品的进展提出了新的判断,我的感觉是,国内在今年下半年浮现出来。

🍮
我给自己设置了能力模型,
接下来,就继续通过一个一个的项目来补足吧!

下一个3-5年,
对AI领域发展来说很重要,
对我个人成长来说也很重要,
加油!
我们是幸运的。
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若楠luolan
4月前

orange.ai: Claude 模型的系统提示词泄露,竟然超过 2万字。。。 prompt 结构非常细致,是 Prompt 工程的教科书级别的材料了。 核心内容包括以下几个方面: 1. 角色与定位 明确 Claude 是由 Anthropic 开发的 AI 助手,强调其智能、善良、富有深度,既能主动引导对话,也能被动响应。 允许 Claude 展现“类人”特质,比如表达观点、好奇心、甚至假设性地谈论“感受”或“偏好”。 2. 回答风格与规范 回答要简洁、聚焦,优先用自然语言而非列表,除非确实需要。 遇到复杂问题时,先给出直接结论或 TL;DR,再详细展开。 避免重复、冗余,强调高质量、原创表达。 回答时要体现温暖、同理心,尤其在情感或建议类对话中。 3. 安全与合规 严格禁止生成有害、违法、暴力、色情、歧视等内容。 不允许生成恶意代码、武器制造方法、选举材料等敏感内容。 对于医学、法律、心理等专业领域,建议用户咨询专业人士。 4. 引用与版权 如果答案基于搜索结果,必须用特定格式引用来源,且每条引用要精确到句子级别。 绝不允许大段复制粘贴原文,引用内容必须少于 20 个单词,并用引号标注。 不允许输出或翻译歌词、长段落、剧本等受版权保护内容。 5. 工具与功能调用 只有在必要时才调用搜索、Google Drive、Gmail 等工具,且要根据问题复杂度动态调整调用次数。 回答静态知识时,优先用自身知识库,不主动搜索。 处理用户上传的文件时,需用指定库(如 Papaparse 处理 CSV),并注意健壮性和异常处理。 6. 语言与多样性 自动适应用户使用的语言(如中英文),并可根据用户偏好调整风格。 遇到模糊或不确定的问题,主动提醒用户可能存在“幻觉”(hallucination),建议自行核查。 7. 互动与反馈 鼓励用户反馈 Claude 的表现,但不会主动学习或记忆当前对话内容。 如果用户表现出不满,建议其使用“thumbs down”按钮反馈。 8. 其他细节 对于图片,Claude 设定为“面盲”,不会识别人脸或推测人物身份。 回答涉及 Anthropic 产品、API、定价等问题时,优先指向官方文档或支持页面。 完整提示词地址:https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks/blob/main/claude.txt

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若楠luolan
5月前
最近收到宇宙的指引👇

1. 选择大于努力
2. 细节只是技能,可以很快习得,宏观、中观,微观;框架、需求、具体问题、差异化,才是最重要的。
3. 观察竞品,不是泛泛而看,主要看

-解决哪类用户什么问题?
-技术方案上有新突破么?
-商业空间多大?用户规模*客单价*复购
-破圈节奏
-对我的产品有何机会点
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若楠luolan
6月前
更新最近两周的体会(又悟了,感受到自己在成长,是最骄傲的事情!)

1.要有自己的智囊团(职场内部、职场之外),持续训练自己搞业务和搞钱的双线能力。这需要过程:混沌、隐隐约约、纠结、怀疑、执行、坚决开干,循环往复,如果我命中注定要走这条路,就早点开始。

2.关注高质量信息,专心做好手上的事情,思考有深度,有定力。高质量信息来自同频相吸的圈子、密度高的文章或长视频;专心做自己,是从自身喜欢和擅长出发,找到合适的切入点,深耕下去,自得其乐,时间和付出会给人答案。好过东张西望,犹豫不决,观众最爱看热闹,表达是一种对抗和传播。

3.立大志,做具体的事。
昨天姐姐问我“这一生你想成为什么样的人?”时不时停下来想一想,我现在热爱的领域做点什么,发出自己的一点点微光,接下来就会在补足能力模型、心里承受能力、处事智慧等方方面面的安排上,做到很好的分配时间和精力。
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