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最重要的事情幾乎沒有講：蘋果新品發(fā)布會觀后感

最重要的事情幾乎沒有講：蘋果新品發(fā)布會觀后感

AI功能姍姍來遲，端側模型表現(xiàn)平平，iOS生態(tài)與大模型的融合仍顯保守——在全球智能手機廠商加速擁抱AI的當下，蘋果的步伐顯得格外謹慎甚至遲緩。本文從一位資深用戶的視角出發(fā)，不僅復盤了發(fā)布會的亮點與遺憾，更提出了一個尖銳的問題：如果AI真的成為下一代操作系統(tǒng)的核心能力，蘋果是否準備好迎接這場變革？
公眾號寫出1萬+、5萬+、10萬+、50萬+爆文后，我發(fā)現(xiàn)這4類文章天生自帶流量

公眾號寫出1萬+、5萬+、10萬+、50萬+爆文后，我發(fā)現(xiàn)這4類文章天生自帶流量

在公眾號寫作的海洋中，無數(shù)創(chuàng)作者渴望寫出爆款文章，但往往事與愿違。今天，我們將跟隨成哥的腳步，深入探討那些天生自帶流量的4類文章類型。成哥憑借2年的公眾號運營經(jīng)驗和上百篇文章的積累，總結出了熱點借勢、搞錢相關、知識干貨以及年齡焦慮這4類最容易爆的文章。
燒錢買流量的時代要結束了

燒錢買流量的時代要結束了

在過去幾年，投流幾乎成了品牌增長的“萬能公式”：只要肯燒錢，就能換來曝光、銷量和熱度。但如今，這套玩法正在失效。流量紅利退潮、用戶疲勞、政策監(jiān)管加碼，企業(yè)開始意識到：靠錢堆出來的增長，不可持續(xù)。本文從自媒體創(chuàng)作者的親身經(jīng)歷切入，深入剖析電商行業(yè)的投流困境與政策變化，并提出品牌內(nèi)容體驗才是未來破局的關鍵。
AI,個人隨筆
月下載增長991.55%，讓用戶創(chuàng)作互動小說+拿獎勵，AI社交還能這樣玩？

月下載增長991.55%，讓用戶創(chuàng)作互動小說+拿獎勵，AI社交還能這樣玩？

當“AI社交”逐漸從陪聊工具進化為內(nèi)容創(chuàng)作平臺，一款名為 Tipsy Chat 的應用卻用“互動小說+創(chuàng)作激勵”殺出重圍，單月下載暴漲近十倍。它不靠擬人化角色取勝，而是讓用戶成為故事的主角，在刷角色、定制身份、創(chuàng)作劇情中獲得沉浸式體驗。更大膽的是，它將創(chuàng)作行為與獎勵機制綁定，試圖構建一個“社交+創(chuàng)作+變現(xiàn)”的新生態(tài)。本文將拆解這款產(chǎn)品的玩法設計與商業(yè)邏輯，看看 AI 社交還能怎么玩，才能真正打動用戶。
博主的邊界沒了

博主的邊界沒了

在信息爆炸的時代，自媒體的門檻越來越低，人人都可以成為內(nèi)容創(chuàng)作者。然而，這種低門檻也帶來了信息質量參差不齊的問題。這篇文章通過作者的親身經(jīng)歷，探討了自媒體時代博主身份的邊界消失、信息傳播的“低邏輯”與“高邏輯”之間的差異，以及如何在算法和敘事之間找到平衡。
IPD流程落地：IPMT的開發(fā)評審邏輯

IPD流程落地：IPMT的開發(fā)評審邏輯

在當今競爭激烈的產(chǎn)品開發(fā)領域，如何確保產(chǎn)品從概念到市場的順利落地，是每個企業(yè)都必須面對的挑戰(zhàn)。這篇文章深入探討了IPD（集成產(chǎn)品開發(fā)）流程中IPMT（集成組合管理團隊）的開發(fā)評審邏輯，詳細解讀了從項目任務書的審批到各個關鍵評審點的決策依據(jù)和流程。
AI
用Coze+Claude實現(xiàn)Manus，Agent的難點到底在哪？

用Coze+Claude實現(xiàn)Manus，Agent的難點到底在哪？

Manus 的出現(xiàn)，標志著我們進入了 AI 應用的 L2.5 階段，也讓“入口即應用”的產(chǎn)品形態(tài)成為可能。但真正落地一個 Agent，難點遠不止模型能力——從規(guī)劃、執(zhí)行、觀察到工具調(diào)用，每一個環(huán)節(jié)都藏著坑。本文通過 Coze + Claude 的實戰(zhàn)組合，拆解 Manus 的核心架構，帶你看清 Agent 的底層邏輯、技術挑戰(zhàn)與未來演進方向。
初級：“需求很合理，為什么不做？”

初級：“需求很合理，為什么不做？”

在產(chǎn)品開發(fā)過程中，最常見也最棘手的問題之一就是：需求看起來合理，但團隊卻遲遲不愿推進。是資源不夠？技術難度太高？還是根本沒理解背后的業(yè)務價值？對于初級產(chǎn)品經(jīng)理來說，這類“合理但不落地”的需求，往往是認知與協(xié)作能力的試金石。本文將從實際案例出發(fā)，拆解需求被擱置的常見原因，幫助你厘清判斷邏輯、提升溝通效率，真正做到“讓合理的需求有合理的歸宿”。
AI,個人隨筆
新手入門提示詞工程第2篇–圖像提示詞與對話提示詞的思維模式辨析

新手入門提示詞工程第2篇–圖像提示詞與對話提示詞的思維模式辨析

提示詞工程不只是“寫一句話讓AI動起來”，而是一種對模型行為的深度引導。尤其在圖像生成與對話交互這兩大場景中，提示詞的設計邏輯截然不同：一個偏視覺構圖，一個偏語義引導。新手常?；煊盟季S方式，導致效果不佳甚至完全失效。本文將從底層認知出發(fā)，拆解圖像提示詞與對話提示詞的差異，幫助你建立更清晰的提示詞設計框架，少踩坑、快上手。
項目管理，上線階段干系人職責混亂？三步救回項目成功上線

項目管理，上線階段干系人職責混亂？三步救回項目成功上線

項目臨近上線，節(jié)奏緊、壓力大，本該協(xié)同作戰(zhàn)的干系人卻頻頻“掉鏈子”：誰負責什么說不清，問題沒人接，節(jié)奏全線失控。這不是個別項目的問題，而是很多團隊在上線階段的通病。本文將從實際案例出發(fā)，拆解上線前后常見的職責混亂場景，并總結出三步破局法，幫助項目經(jīng)理在關鍵節(jié)點厘清角色、穩(wěn)住節(jié)奏、確保項目順利上線。
AI
揭秘Vibe Coding類產(chǎn)品：AI是如何從“聊天”進化到“實干”的？

揭秘Vibe Coding類產(chǎn)品：AI是如何從“聊天”進化到“實干”的？

本文旨在為廣大AI產(chǎn)品經(jīng)理及科技愛好者揭開“Vibe Coding”神秘的面紗。我們將層層深入，探究AI是如何從一個只能“聊天”的大語言模型，一步步獲得感知環(huán)境、操作文件的“手腳”，最終進化到能夠理解復雜部署流程、打通從編碼到上線的“最后一公里”。理解其工作原理，不僅能幫助我們消除不必要的焦慮，更能啟發(fā)我們?nèi)绾胃咝У乩眠@些強大的工具。