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微信搜一搜直接导流到元宝啊？！
到底是元宝支持微信搜一搜，还是微信搜一搜支持元宝？
到底是元宝支持微信搜一搜，还是微信搜一搜支持元宝？
今天，和元宝挽手走进AI的殿堂
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对2这种场景的受众面保持观望。主要是在产品经理的真实需求中包含了太多业务和组织上的隐性知识，这些AI很难捕捉到。何况大多数产品经理都提不清楚需求🌚
艾逗笔: AI 辅助编程的几类产品 1. AI 代码编辑器，面向职业程序员，辅助写代码，debug，设计技术方案。代表产品：cursor, windsurf, trae 2. 一句话生成项目，面向产品经理，输入 idea，快速实现一个 MVP，支持在线发布，快速验证需求，能实现简单的交互功能。代表产品：bolt, lovable, v0 3. 指定品牌名生成落地页，面向电商卖家 / 独立创作者，快速为自己的商品或品牌生成一个 landing page , 支持在线编辑，一键发布。代表产品：pagen, wegic 4. 输入 URL 或上传截图，快速复刻项目/组件，面向开发者，参考目标网站写页面的场景。代表产品：screenshottocode, copycoder 5. 其他辅助场景：一句话生成桌面/移动 App， 一句话生成管理后台，一句话生成 SQL 语句，一句话生成 API 2025，你最看好哪类 AI 辅助编程产品？ 你觉得一个理想的 AI 辅助产品，终极形态应该是怎样的？
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是呀，即刻后来演变成“这一部分有强信息追踪需求人群”，即各种大佬和打工人的社交媒体了，从内容效用变成了社交效用，也是很厉害了。 //@超级峰: 即刻早期也是做RSS方向的，不看好这个产品在国内的市场，容易被和谐掉，内容治理是个很大的难题。
无量空处_: 持续使用万物追踪中。这款产品真的强推大家都去试试。具体可以进我主页看前面发的帖子 但我一开始使用的时候，差点要放弃，这就是我觉得现在这个版本最大的问题，它在产品上并没有引导用户找到aha moment。 产品里里面充满了大量别人已经捏好的bot，而且很多是娱乐，生活类的，整个产品看上去就像一个普通的信息订阅产品，不够sharp。一旦用户随便点了几个别人捏好的bot，就会被大量并不感兴趣的信息淹没，然后就没有然后了。 所以我觉得这个产品在冷启动时期的核心不是“让用户随便订阅点什么”，而是快速进入“定制自己的第一个bot”的流程，并且在话题类目上，引导用户聚焦于商业，财经，投资这些类目，这些类目用户才更有“持续追踪 不想错过的需求”。 #AI工作流
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家里的亲戚长辈不懂什么是AI，但他们格外喜欢这种用自己宠物生成的拜年视频。已经让我帮着做了好几个了
元宝春节特效的需求洞察还是准，普通老百姓喜闻乐见的才是有生命力的。
元宝春节特效的需求洞察还是准，普通老百姓喜闻乐见的才是有生命力的。
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持续使用万物追踪中。这款产品真的强推大家都去试试。具体可以进我主页看前面发的帖子
但我一开始使用的时候，差点要放弃，这就是我觉得现在这个版本最大的问题，它在产品上并没有引导用户找到aha moment。
产品里里面充满了大量别人已经捏好的bot，而且很多是娱乐，生活类的，整个产品看上去就像一个普通的信息订阅产品，不够sharp。一旦用户随便点了几个别人捏好的bot，就会被大量并不感兴趣的信息淹没，然后就没有然后了。
所以我觉得这个产品在冷启动时期的核心不是“让用户随便订阅点什么”，而是快速进入“定制自己的第一个bot”的流程，并且在话题类目上，引导用户聚焦于商业，财经，投资这些类目，这些类目用户才更有“持续追踪 不想错过的需求”。
#AI工作流
但我一开始使用的时候，差点要放弃，这就是我觉得现在这个版本最大的问题，它在产品上并没有引导用户找到aha moment。
产品里里面充满了大量别人已经捏好的bot，而且很多是娱乐，生活类的，整个产品看上去就像一个普通的信息订阅产品，不够sharp。一旦用户随便点了几个别人捏好的bot，就会被大量并不感兴趣的信息淹没，然后就没有然后了。
所以我觉得这个产品在冷启动时期的核心不是“让用户随便订阅点什么”，而是快速进入“定制自己的第一个bot”的流程，并且在话题类目上，引导用户聚焦于商业，财经，投资这些类目，这些类目用户才更有“持续追踪 不想错过的需求”。
#AI工作流
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用了几天，越来越喜欢万物追踪这个产品了。
最惊艳就是它把“一句话捏agent”这个模式应用到了一个很合适的场景：
首先是需求场景掐得很准，自动追踪是需求很刚的一类agent，它非常容易被普通用户理解和接受，“一个持续在追踪这个话题的最新信息，并向我汇报”的助理，非常符合用户对智能助手的直觉想象。
但这个需求，用户的个性化程度又非常高，场景非常碎片化，其实都是些high level的超参数。
万物追踪捏bot的过程，就是把信息追踪这类agent抽象出high level参数，让用户自己去定制，把捏bot的门槛极大降低了。
最惊艳就是它把“一句话捏agent”这个模式应用到了一个很合适的场景：
首先是需求场景掐得很准，自动追踪是需求很刚的一类agent，它非常容易被普通用户理解和接受，“一个持续在追踪这个话题的最新信息，并向我汇报”的助理，非常符合用户对智能助手的直觉想象。
但这个需求，用户的个性化程度又非常高，场景非常碎片化，其实都是些high level的超参数。
万物追踪捏bot的过程，就是把信息追踪这类agent抽象出high level参数，让用户自己去定制，把捏bot的门槛极大降低了。
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感谢种草，我去深度体验了一下，很惊艳。
和搜索+推荐这种当前主流的资讯消费方式相比，我感觉区别是链路极大的缩短了。以前在搜索后，用户可能要下一刷或者下次打开app才会被推荐该兴趣点最新的信息，现在ai会自动推送。
这种信息消费方式，我觉得倒不太适合娱乐休闲类内容，倒很适合商业，财经，投资类话题，因为用户在这些话题上更有“持续追踪，不想错过”的需求。 //@陈南: 好角度！我会认为，对大多数人来说，“搜索+推荐”是一种更好的形式。无论是早期即刻，还是现在的万物追踪，都需要用户明确选择或表达自己感兴趣的主题，让用户想清楚自己想要什么，其实是一件门槛比较高的事情，甚至于有些喜好其实难以用语言表达。而“搜索+推荐”更多是用“行为”来表达，用搜索行为来表达模糊意图，通过点击、点赞、阅读时长、评论等行为进一步细化信息偏好，不需要用户费太多脑子来想自己到底喜欢什么，下意识的消费信息行为已经默默投了票，心智成本要低很多。
和搜索+推荐这种当前主流的资讯消费方式相比，我感觉区别是链路极大的缩短了。以前在搜索后，用户可能要下一刷或者下次打开app才会被推荐该兴趣点最新的信息，现在ai会自动推送。
这种信息消费方式，我觉得倒不太适合娱乐休闲类内容，倒很适合商业，财经，投资类话题，因为用户在这些话题上更有“持续追踪，不想错过”的需求。 //@陈南: 好角度！我会认为，对大多数人来说，“搜索+推荐”是一种更好的形式。无论是早期即刻，还是现在的万物追踪，都需要用户明确选择或表达自己感兴趣的主题，让用户想清楚自己想要什么，其实是一件门槛比较高的事情，甚至于有些喜好其实难以用语言表达。而“搜索+推荐”更多是用“行为”来表达，用搜索行为来表达模糊意图，通过点击、点赞、阅读时长、评论等行为进一步细化信息偏好，不需要用户费太多脑子来想自己到底喜欢什么，下意识的消费信息行为已经默默投了票，心智成本要低很多。
陈南: 晚点采访里提到的Minimax“低调测试中”的信息获取新产品，是不是这两天在小红书上推广的「万物追踪」？
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受@陈南 老师种草，去用了万物追踪，很棒的一款产品。
这是LLM版的RSS，即自动化订阅+AI聚合：
- 自动化订阅：直接跟AI提需求，AI帮你去订阅所有的相关信息源，底层其实是意图理解和搜索词建议。
- AI聚合：不像RSS需要自己去阅读每一篇新文章，这里AI帮用户做了筛选和总结。
产品里提需求做订阅的过程是很丝滑的，其实就是一句话捏Agent。
捏好后Agent会开始自动推送。
这是LLM版的RSS，即自动化订阅+AI聚合：
- 自动化订阅：直接跟AI提需求，AI帮你去订阅所有的相关信息源，底层其实是意图理解和搜索词建议。
- AI聚合：不像RSS需要自己去阅读每一篇新文章，这里AI帮用户做了筛选和总结。
产品里提需求做订阅的过程是很丝滑的，其实就是一句话捏Agent。
捏好后Agent会开始自动推送。
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