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小明的产品笔记
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AI PM,业余学习全栈开发,
目标成为出海独立开发者;
持续输出实战心得;
小明的产品笔记
6天前
bolt.new支持接入支付了,vibe coding 快要闭环了
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小明的产品笔记
13天前
允许自己每次进步一点点
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小明的产品笔记
19天前
小明的产品笔记
23天前
分享人机协同编程的方法

周末花了一天时间利用AI上了一个游戏站,整个过程有点酣畅淋漓,我最大的感受是,我在跟 AI 非常好的协同。

1.在用cursor 之前,我先用v0/bolt.new/copyweb
目标是让他们先跑一遍,生成出一个可以互动的前端网站。然后查看这些前端网站的代码,知道了他们有哪些组件,关键页面的实现逻辑。

2.打开cursor
下载nextjs 的基础代码,然后用英语提示词,告诉cursor agent(claude 3.7 thinking,开始写网站。因为已经有 nextjs 框架了,所以 cursor 的注意力会在核心功能的实现上。

3.迭代
利用edit 模式,对单个页面进行优化,不停的沟通打磨。前面几步都是面对结果编程,基于结果给予 AI 反馈。

4.发布上线之后,学习代码
最后一步,就是从代码角度跟AI 学习,比如我就学到了动态路由的实现方式。这样,我自己的能力也提高了。这里可以用于 4o-mini 这种无限免费的模型进行。

使用以上流程的前提是,我在做一个比较简单的产品,这样会比较顺。我觉得运用这个模式,可以产生正反馈,我们产出了产品,同时提升了驾驭 AI 的能力。这样,我们就可以产出更多的产品。
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小明的产品笔记
23天前
model is the product 读书笔记

前段时间,在特工宇宙的群里聊到openai deepresearch是端到端训练的,然后庄明浩老师推荐了《model is the product》的文章,收获很大。也顺便把这篇文章引用的文章也阅读了一遍。

做了一个ppt,算是读书笔记,重点聊了deep research的几种实现方式以及比较,分享给大家。

【腾讯文档】AI Agent progress in 2025
docs.qq.com
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小明的产品笔记
26天前
如何提高生产力?
在力所能及的范围内,买最贵的。
比如cursor会员。😎
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小明的产品笔记
1月前
开通stripe 路径分析以及英美公司成本对比

最近搞完了stripe 注册,加一篇文章分享一下开通stripe 路径分析以及英美公司成本对比。

1.开通stripe 路径分析
分为个人开发者名义以及注册公司路径,目前看来注册公司主体+开通对公银行是比较靠谱的,具体见附件大图。

2.英美公司成本对比
从大家的实践来看,注册公司分为开英国公司和美国公司。
美国公司是走stripe altas 的通道,亮点是这个是stripe 官方搞的,线上全部搞定以及首年免交易手续费。缺点是手续费稍微多了一点,而且报税比较麻烦。
英国公司看起来手续费稍微少一点,然后是英国之外的离岸收益可以免税。缺点是得去香港开港卡。
具体可以见附件。我觉得两种都可以。

如果你准备走英国公司的注册路线,可以购买我的《出海 stripe 注册攻略》小册子。www.getstripe.me
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小明的产品笔记
1月前

艾逗笔: 以 manus 为例,拆解以 multi-agent 为基础的通用任务智能体的工作流程: 一. 意图识别 1. 获取用户输入内容,进行必要的意图识别和关键词提取,比如用户输入的是“想去日本旅游,需要一个旅行计划”,拆解之后得到的关键词是: japan-trip,任务类型为:travel 2. 如果用户输入的需求比较简单,不能识别用户的意图,此步骤可以引导用户继续对话,补充更多的信息,或者上传文档 / 图片等资料 二. 任务初始化 1. 用识别出来的任务关键词创建任务文件夹,启动 docker 容器,为后续的任务执行做环境隔离 2. 任务执行过程中的内容产物,写入到任务文件夹,任务结束之后清理 docker 容器 三. 步骤规划 1. 使用意图识别的结果 + 补充背景信息,请求一个推理模型,对任务进行步骤拆分 2. 将任务拆分的步骤信息,写入到任务文件夹的 todo.md 四. 任务执行 1. 遍历任务文件夹中的 todo.md,[ ] 表示待执行的任务,[x] 表示已执行的任务 2. 取出待执行的任务,带上任务上下文信息,做一次 function call,这里带上的 function tools 是系统内置的可以执行不同任务的 agent,比如 search agent / code agent / data-analysis agent 3. 根据 function call 的结果,调度指定的 agent 执行任务,把执行过程中产生的内容,写入到容器中的任务文件夹 4. 任务执行完,由主线程,更新 todo.md,继续下一个任务 五. 归纳整理 1. todo.md 里面的任务全部执行完之后,主线程针对用户的初始需求,做一次整理输出 2. 把任务的内容产物,给到用户浏览或下载(文档 / 代码 / 图片 / 链接等) 3. 收集用户对任务的满意度 ---- 整个方案理下来,核心在于执行任务的 agent 设计,以及主线程的调度流程,以 search agent 为例,在处理“日本旅行计划”这个任务中,主要的执行步骤: 1. 拿到 japan-trip 等关键词信息,调用谷歌第三方 API,获取 10-20 条搜索结果 2. 模拟浏览器点开第一个网页,浏览网页内容,获取网页文本内容 + 浏览器截图拿到网页视觉信息 3. 调用支持多模态输入的模型,输入当前任务要求,从当前浏览的网页中提取有效信息(是否有符合要求的结果,如果不满足要求,返回下一个该点击的 button 元素) 4. 模拟浏览器点击 + 网页滚动行为,拿到更多的网页内容 + 视觉信息,重复几次,直到收集到的内容满足任务要求为止 5. 把收集到的内容保存到任务文件夹 这个 search agent 的核心在于模拟用户浏览网页行为,需要用到无头浏览器和多模态模型。 code agent 和 data-analysis agent 相对而言比较简单: 1. 根据任务需求,创建本地文件,写入代码(python 代码做数据分析,html 代码做视觉呈现) 2. 通过系统调用执行代码,把执行结果保存到任务文件夹 3. 通过 code-preview 服务,预览 html 文件的内容 --- 此类 multi-agent 产品,还有一些改进的空间: 1. todo.md 的多个任务,是线性依赖关系,可以使用 DAG(有向无环图)实现更加复杂的任务依赖 2. 需要引入自动化测试 agent,对任务结果进行判断和矫正,如果对某个步骤评分过低,需要回溯到之前的某个任务节点重新执行 3. 允许全自动 + 用户介入的混合模式,在某个步骤执行完,先寻求用户反馈,如果几秒内没收到反馈,则自动继续运行 --- 整体评价:manus 在工程层面做了很多工作,整体交互比其他产品好很多。技术层面,依然是没什么壁垒,对模型有比较深的依赖: 1. 也许有个小模型,做任务执行前的意图识别 2. 任务规划和推理,用 deepseek-r1 3. 图片识别 + 代码生成,用 claude-3.7-sonnet token 消耗会很高,能不能广泛用起来,取决于谁来负担这个成本。 最终的任务准确性和用户满意度,还需要更多的案例来说明。

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小明的产品笔记
2月前
用shipany 做的第一个付费商品

前段时间一直在搞 stripe 注册,完成之后用豆哥@艾逗笔 的shipany 快速搓了一个知识付费商品www.getstripe.me 出来。

这是产品的主题是《出海stripe 注册攻略》,即手把手教你注册stripe/wise/英国公司/香港银行,感兴趣的朋友可以进入网站通过 stripe 支付:)。

在这里分享一下使用 shipany 使用尤其是接入stripe 的心得:

1.关于落地页
1)shipany 的落地页配置功能确实很好用,修改一下json 字段就可以快速出一个落地页了。
2)插画部分可以到可灵官网去生成以下,传入已有的插画作为风格参考;
3)产品 logo 可以使用 logoai.com ,我觉得挺好用的

2.关于域名重定向问题
假如域名是 example.com在 vercel 里面配置域名的时候,会把该域名重定向到 www.example.com,所以很多相关的配置也要加上 www.
--比如在google cloud console 配置谷歌登录的时候,域名需要加上 www,不然就会报错,无法进行谷歌登录。
--还有就是stripe 的 webhook 配置端点 url 的时候,也需要把域名加上www,不然就无法接收的。

3.stripe 测试
1)支付宝和微信支付方式的开通需要审核,微信我就一个小时搞定,支付宝好像一天审核好
3)stripe 的测试模式确实很好用,上线之前先用测试模式疯狂测试一下。不过支付宝和微信无法测试。所以可以在线上环境搞一个低价的商品(最低好像 0.5 美刀),测试完再下架掉。
4)通过phone_number_collection可以控制是否收集手机号,同时记得在supabase 数据库里面新增手机的字段。
4)最难的是支付结果异步通知,这块坑比较多。一个关键点是,本地调试的时候通过 stripe cli 监听成功后,会得到一个webhook signing secret。上线到生产环境的时候,需要在Stripe 生产环境配置支付回调 Webhook,拿到一个生产环境的webhook signing secret,最后用的是这个key。
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