#羊蹄山之魂》公布实体典藏版介绍视频，游戏将于10月2日登陆PS5平台，实体典藏版包含所有预购奖励、数字豪华版的所有游戏内物品，以及一个战鬼面具的实体版，在《对马岛之魂》的典藏版也赠送过类似的道具。 <内嵌内容，请前往机核查看> 此外， 实体典藏版还附赠了一条新主角笃腰带的复制品，上面刻着羊蹄六人组所有六名成员的名字。这条腰带约183厘米，由棉混纺面料制成，是完美的Cosplay配饰或墙面装饰。  还有武士刀剑锷，由游戏中笃的父亲以两只孪生狼的形象打造。这把剑锷的尺寸约为3x3英寸，还配有独立的展示架。

 [Variety报道](https://variety.com/2025/film/box-office/f1-box-office-success-apple-movie-strategy-1236443690/)，由布拉德·皮特主演的电影《F1：狂飙飞车》有望拍摄续作。  报道中称，随着《F1：狂飙飞车》在首映的周末带来了全球1.44亿美元的票房，Apple终于迎来了第一部票房大片。尽管未来的电影战略并不会取决于一部电影，但Apple内部人员认为，该作的势头给了Apple坚持到底的理由。经营一家电影咨询公司的大卫A·格罗斯表示，《F1：狂飙飞车》将是Apple多年以来设想并希望实现的成功商业模式。据知情人士透露，这部影片的潜在续作正在加速。  《F1：狂飙飞车》是首部由Apple打造的原创电影，于6月27日登陆院线。影片由《壮志凌云：独行侠》的导演约瑟夫·科辛斯基执导，讲述了布拉德·皮特饰演的退役F1车手重返赛场，辅导新人并组队拯救一支处于危机的车队的故事。

在中国近5亿电竞用户规模的支撑下，以及电竞赛事和热门游戏的催化下，中国电竞显示器持续高增长。

对于投资者而言，曹操出行上市股价承压或许提供了以合理价格布局未来交通革命的窗口，而行业的真正变革，才刚刚开始。

<blockquote><p>在当今竞争激烈的电商市场中，元器件电商平台如何有效运营客户成为关键议题。本文深入剖析了从获客、稳客到客户管理的全流程策略，探讨了如何通过首单优惠、积分制度、售后服务等手段提升客户粘性，并强调了精准分类、行为追踪的重要性。</p> </blockquote>  ## 如何获客 这是一个非常重要的话题，对于任何企业都逃不开的难题，事实上客户就那么多，我们想要增加客户的数量其实就是要花钱/花精力/投入技术与友商进行竞争。 如果作为一个新入行的企业，客户数量很少，与其他友商相比很多方面都不占优势，这时候我们可能更希望能把客户掰成N多半，不指望全部抢过来，只希望抢到其中的一点点份额。 但是对于客户而言，很多企业的采购又更希望用尽量少的渠道来满足自己日常的采购需求，毕竟这样省事嘛。所以想要去接纳一个新的供应商/渠道，其实是不太愿意的，特别是自营商城这种形式，因为太过于干净，不灰度，水至清则无鱼嘛，没有什么好处我去多找一家供应商干嘛，自找苦吃吗？ 这就形成了电商的期望与客户想法的对立，对于新进的电商而言绝对不是什么好事，况且我前面也说了，头部的两家公司又牢牢的占据了大量的客户，流到下面企业的本来就不多了，还要面临着其他友商的竞争，真的太难了。 但难归难，一旦选择了这条路，那就只能硬着头皮走下去，终究还是要去面临的，那这样我们还是要想想客户从哪里来？找到了一些客户之后我们又要怎么让他下单？又怎么样才能让客户有需求的时候第一时间想到你？最好是客户只想着给你下单？ 客户的来源其实前面我有讲过一些了，比如搜索引擎和垂直平台，比如短视频和直播等新媒体，这些都是我们常见的渠道，还有展会、地推、户外广告等形式。另外还有一些非常报团的一些群体是值得我们去经营的，如果用好了也是非常不错的。 我之前去参加一些企业的年会，其实每一桌都不会少那些非常主动热情的人，能把整桌的气氛带起来，当然带气氛不是他的目的，是为了结交人脉，可能这些桌友就会是他未来的客户或者能给他带来客户，说这个也不只是想说这个，想说得更多的是其实我们行业有一些群体是非常善于报团的，把这个团的大都是一个地方出来的，比如华强北潮汕的群体，比如桂电的电子圈。 对于自营商城而言，这些渠道都是可以去经营的，与传统的分销商不太一样的是，我们几乎所有的电商都会给新用户一些首单优惠政策，这对于获取新客而言是非常有效的。我之前就只是把首单优惠的门槛降低，让客户有一次免费体验的机会，每个月就能新获取一批新客户，而在之后几个月再来看这些客户，也还是有不少留存的。 不是这一招有多妙，是别人都做了你不做可能就是错，而且占便宜是我们大多数人都会有的心态，不要不承认，这就是事实。你以为的占便宜对于我们商城来说，未必就吃亏，从后续的数据来看，大部分客户都是占到便宜的，也就是没有了后续的购买，也总有一小部分客户继续留存了下来，有些人一个大单就能抵得了很多个客户占了的那些便宜，这是不亏的。 这个就跟我之前说的那个观点–统计学说的是一回事，多看大盘，主动制造点羊毛未必就吃亏，古人也说了吃亏是福。所以不管是首单免费还是首单折扣，下单后返利等等，这些都是为了让用户变成客户，成为可能下大单的客户之一，后续持续运营好这些新客户，根据数据反馈继续调整这个策略。 ## 如何稳住客户 我们辛辛苦苦从外面捞回来一些客户，总是希望他们能给我们持续下单的，而电商跟传统的代理分销商又不太一样，与客户的粘性和其他服务又比不上他们，那怎么才能留住这些客户呢？ ### 账户有财产 我们楼下的快餐店经常会高一些充值送礼的活动，比如会员充300送50，充500送80之类的，其实这就是让我们账户里面有钱，你会总想着不去那里消费不是亏了吗。 这在我身边的某个人身上得到了很好的认证，她会经常在公司楼下的一些餐饮店充值会员，然后会一直去那家直到消费完了为止，然后说吃腻了再换一家，对于这个行为我表示不理解。不充值每天换着吃不是很好吗，干嘛要每次都这样在一家吃腻了就再换一家，不是给自己找不快吗？ 她说，我知道呀，但是有时候就是觉得有便宜不占吃亏了，而且它家的还挺好吃，关键是每天不知道吃什么，充值就不用考虑吃哪家了，其实也挺简单的，没那么多选择的苦恼。 这个账户里有财产，就是一个非常重要的留住客户，让客户持续下单的手段，不只是C端客户，对于B端客户也一样试用。对于客户来讲如果跟这家合作与和另外一家合作没有什么大的差别，那我充值能有额外的赠送，还能少了我的一些选项麻烦，那何乐而不为。对于自营商城而言更加乐意见到这些客户垂青自己，每单少赚一点，赚客户长久的利益，绝对不亏。 现在的自营商城几乎还在做的一件事就是积分，每次下单会根据订单金额返一定数量的积分，而积分又能以一定比例兑换优惠券或者京东E卡、兑换礼品这一类的，也都是在为了让客户的账户里面还有财产，最终达到留住客户的目的。 不管是什么方式，让客户的账户里面持续的保持有一定财产，对于客户的留存是十分有价值的，至于给客户让利多少，这个看每个商城自己的情况吧，不一定都要照着某个头部商城的，每一家自营商城的情况都不一样，可能别人财大气粗，毛利高能舍得给客户让利更多而你却未必跟得起，还是要根据自己的情况来落实。 ### 下单有额外惊喜 对于刚才讲的下单赠送积分，其实也是一种给客户的福利，但是这种比较低的让利，或者说都已经被客户认为是理所应当的福利，可能已经没有太大的吸引力了，对于客户来讲现在在每一个商城上下单都会有积分，那这个积分就没那么有吸引力了。 我在附近的超市经常能看到的一种方式是下单能抽奖，有时候是满60就能抽一次，奖品多种多样，最常中的就是饮料了，还是那种新上市的廉价饮料，成本应该更低，毕竟这些新上市的品牌为了能让客户体验，肯定也愿意让利给超市，让超市帮忙跟着搭售出去。有时候运气好一点的能抽到一把伞，这就算是有一些惊喜了，虽然我家什么不多，就伞多。 其实这种往往用在C端客户身上取得了不错效果的动作，在B端上也是同样适用的。我们常常可以看到在某个商城隔一段时间就会有一次下单抽奖的活动，有些还是只要下单就能抽，满额多少还可以再抽一次，都是为了给客户到来额外的惊喜。我自己有时候看到奖品很丰厚的时候我也会下一单去碰碰运气，虽然那个大奖的概率很低，但不一定就肯定不是我。 对于抽奖这个事情，我也见过有些商城宣传上说是有大礼相送，但实际上中奖概率为0，这种玩法我只能说还不如不搞。这不是玩弄客户的期望吗，没有不透风的墙，客户也许某一天就知道了你在玩他。 还有一种比较明显的下单惊喜就是满赠，直接满多少门槛就送一定数额的奖励，或者就根据活动期间内的排名来送，第一名送什么，第二名送什么。对于客户来讲，这种赠送可见度更高，更适合给大客户玩的，也是商城促业绩的好手段。 有些玩的大的连汽车都送，有一年立创双十一就给头名送了一辆特斯拉，玩的可真大。这个客户是绝对没有赚到他的钱的，但是宣传价值和其他客户为了这辆汽车而额外下单带来的利润就远远不止这个汽车的价值了。 在这里还是想要说明一点，有些商城也搞一些价值很高的赠送活动，但是那个门槛设的很高，客户有没有可能达到那个门槛也只有他们自己最清楚。我个人觉得还是不能玩虚的，别把客户当猴耍，最后耍的只会是自己。 有一年冬奥会的胖墩墩成了全球人的宠儿，那时候是一墩难求，有商城直接把这个作为抓手，客户下单就有机会得到，当然最后是否送出我就不知道了，我想说的是惊喜的形式可以有很多，不一定就是金钱，还有可能是某些限量保值的东西，说不定以后大家还会玩数字藏品，总之就是下单有额外的惊喜，对于吸引客户下单是非常有帮助的。 ### 售后服务 售后服务是客户在下单时候也非常看中的，如果说我们前面提及到的各种抓手是为了吸引客户下单，那售后服务应该是这些抓手背后的支撑。没有哪个企业愿意跟没有售后服务的企业合作，因为这是维护自身企业利益的重点。 那我们电子元器件的自营商城，有那么多的型号在售，如果客户在生产过程中发生了一些问题，要怎么处理呢？有些技术的问题，商城不可能都能解决吧，客户的应用场景又那么多元化，靠自己解决显然有些行不通。这时候如果可以沟通原厂或者代理商，让他们出面解决问题那最好不过了。 如果是遇到元器件本身的产品问题，比如客户投诉是假货，引脚弯曲，可焊性差，参数对不上等等问题，这些问题很可能是上了产线才能被检测出来的，那问题可就大了。作为商城本身也是不具备权威性的，你自己去处理客户指定不乐意，当然是想要有权威的第三方机构出来说话，说明具体问题，或者找到原厂去，给出解决方案，能顺利解决还好，要是这个扯一些理由那个推脱一下，最终都解决不了问题，赔偿更是得不到，那客户最先会觉得商城不可靠，以后再也不在商城买货了，朋友们也不要去了。 你看，虽然谁都不愿意售卖有问题的产品，但是实实在在就发生了，最终影响的还是商城的信誉，失去一些客户。我之前也讲过如果这个商城的客户量很大，这种事件对其影响很小，大不了就是损失一些客户，再弄一些新的来了就可以了，可是这种事件频繁发生，那对这个商城的品牌形象绝对是大打折扣的。 那怎么办？作为商城自然是想要把商品的品质和服务做好的，不管是疏通原厂关系，自己培养专门的工程师，还是提高供应商准入标准，建立自己的品质检查实验室，都是可以有效的处理一些问题的，多少能减少事态的恶性扩张，只不过这些大都需要有时间和资金的支持，还是要看商城自己的实力。 这一点我在之前也大体提过一些相关的内容，我们商城本身并不生产商品，我们商城本身的价值就是提供服务，这一点还有必要再提，也值得我们铭记。所以做好服务是前述各种获客手段的前提，多多改善自身的服务环节才是长久经营的关键所在。 ## 做好客户管理 既然我们已经获取了一些客户，有了一定数量的积累，总应该把它利用起来，以更为精准的方式运营他们，这是十分关键的一环，做得好的话对客户而言会感觉到更有温度。如果都是统一的方式去对待所有客户，那无疑是对客户的一种骚扰，也是资源的浪费，我们可以看看常见的一些方式。比如前面讲的对新客户一些首单优惠，又比如可以根据不同的客户积分奖励或者下单惊喜，这些都是在实践中得出来的比较不错的形式。 当然我们也还能有一些其他的方式来把客户运营的更好，下面说说客户等级。 ### 客户等级 给客户分等级不是目的，目的是通过一些指标判断客户的优劣程度，再给出相对应的福利，以增加客户的粘性，持续给商城下单。 最常见的方式就是通过积分的多少来给客户划分等级，这在C端我们也是经常见的，比如支付宝、美团、中国移动等账号，都是通过积分或者类似名称的方式来划分客户等级。每个等级的客户是可以享受到不同的优惠福利的，可能是满减券更多，也可能是权益事项更多，总之就是为了让客户有为了能获得更高一个等级权益而去下单的冲动。 这一套客户等级与相应的福利玩法也是已经被各个友商们玩透了，各家都差不多，所以有一些友商还推出了一些付费的会员，当然他们能获得的权益也是更多的，这些对于经常下单的客户还是比较有吸引力的。 我最早是在体验京东的PLUS会员的时候有所感觉的，因为我还是比较喜欢在京东上下单的，经常买确实能省一些钱，体验也会更好一些。后来像朴朴这些也都加入了付费会员的这个行列，我也经常买菜，还是觉得可以付费买一个会员的。所以这种付费的会员，对于高频次购买的客户而言十分有吸引力，商城基本可以锁定很多潜在的订单，这是十分有用的手段。 但是对于一些购买的会员又还分成好几个等级，买了普通会员还是不能享受到一些常用的权益，还要继续购买更高等级的会员，这在视频类的APP经常可以看得到。对于这个我个人还是不太喜欢的，可能是因为我也不看剧，对它没有需求。 甚至是有些是已经被人深恶痛绝的，比如家庭电视，你想看点什么发现要买会员，结果买了会员还是不能看，这不得不让人恼火。这个应该已经成了全国人民都讨厌的东西了吧，关键是这个现在还是依旧如此，十分让人不爽。说这个也不只是为了发牢骚，而是想要说明我们做这些付费的会员的时候，还是要尽量克制一些，不要忽悠客户，客户都聪明着呢，别聪明反被聪明误了。 当然回到客户等级这里，客户等级的用法也不完全如此，甚至是在做某些活动的时候还能设置不同等级的客户能获得不同的福利，也是一种精确运营的手段。 ### 客户类别 此外我们还应该对客户的类别进行区分，如果只有客户等级的话，还是不太够，有时候我们还需要对客户的类别进行区分，比如客户所属行业，客户的企业身份等都可以做更细致的划分。 就拿客户的行业来说好了，我比较喜欢用汽车电子来说事。比如客户所属行业是汽车制造，那你给他推送消费类的商品，那多半是没有什么成效的，因为汽车制造对元器件的要求很高，需要做车规认证的。 同样还是汽车制造的客户，当你发现有一些车规商品型号正在热销，那很可能在这个行业内正有一些热门项目，你可以尝试把周边的商品一起推送给这类客户，这就是对客户进行分类的好处。 我们也还可以按客户是否企业进行分类，你可以看到有些商城在客户注册的时候就要求客户填写是个人还是企业，更细致的可能还要填写是工程师还是采购。其实这些都是为了把根据进行更加精准的归类，用来做精细化运营。 比如我们在做促业绩的活动的时候自然是希望企业的采购能参与进来，那些个人和工程师群体我们会尽量的排除在外，也是为了少把垃圾信息推送给不合适的人，避免对客户的过度骚扰。当然也是为了给企业采购更合适的福利以吸引其下单。 你看京东最近就一直在推动客户做企业认证，它当然不是只为了区分开个人还是企业，更主要的还是希望企业完成认证，能给他们更多的精准的福利，期望他们能够长期下单，最好就是不要去别的地方下单了，来我这里就够了。 ### 客户行为追踪 我们希望通过对客户进行准确的分类，但是实际上这个动作往往又是不那么准确的，就像我们在路边接受问卷调查领取礼品的时候，你大概率也不会认真的填写这些内容。而且就算客户认真填写了这些信息，也是不够的，因为跟下单更为直接关联的是客户的行为。 比如客户的浏览和购买行为，我们商城其实是可以进行追踪，当然这里说的追踪是针对网站页面而言的，不是对客户进行监控，也没有人那么空闲专门去干这个。有多少人从首页跳转到了某一个页面，有多少人点击了某个广告banner，有多少人加入购物车但是弃购了，某些客户在一个月之类平均下单数量是多少，客户平均下单购买SKU数量是多少，在某个订单金额区间的购买客户数量是多少，这些行为数据是我们要进行追踪观察的，它能很好的反馈出一些结果给我们。 就说客户下单的金额区间吧，如果你的商城客户下单绝大部分购买金额在0-50之间，剩下的又还有很大一部分客户购买金额在50-100之间，100以上的很少，1000以上的就屈指可数了，那你如果做一个活动为了增加业绩，做了满5000送500的让利，你觉得你能够收获很大吗，可能会有一些增长吧，但那可能只是个别的少数，我们做的活动要的可不是这个特例。 又比如我们发现最近客户从浏览到加购到支付的平均转化率越来越低了，而且超过了日常的波动就可以针对性的核查最近的商品调价是否太高了，价格超出了客户预期。 我们对客户的行为追踪最终还是希望根据客户行为的变化找到其背后的理由，并以此来制定相对应的策略。通过不同的促销活动来吸引更多客户的下单，也以此来跟市场行情保持同步，这样能有效预防因市场因素带来的冲击，也是十分有效的一种手段。 ## 如何赚取利润 我们要维护那么多的客户，最终还是要实现盈利，这是每个企业都必须的去努力抓取的，没有利润企业怎么能得到良好的发展呢，也没有哪个老板是不想要赚钱的吧。那对于商城而言，我们要如何赚取利润，合理的利润？ ### 重点客户赚毛利 我们之前给客户分过等级，给客户的行为进行过追踪，最后也希望能把核心客户找出来，好好服务他们，让他们对你有依赖，非你不可，这就成功了，但是服务好客户很大程度上要归结到给客户让利更多，这跟我们想要赚取重点客户利润是相对立的，是吧？ 当然，我们让利不是不赚钱，而是赚少一点而已，在跟客户交易的过程中来回拉扯那是常态，一个想要更多利润一个想要更低的价格，根据实际的行情以及商城的毛利或者毛利率要求判断要拿多少利润就可以做，这是给每一个业务员的要求。注意我说的是利润，也就是毛利，而不是毛利率，事实上大客户大订单的毛利率本来就是很低的，最好还是用毛利这个指标来衡量。 为了让业务员能够拿下一些订单，往往我们还需要在订单之外给客户一些返利，就如之前说的多倍积分，下单抽奖或者满赠京东E卡之类的，这些都可以不计算在业务员的毛利之内，由企业额外拨出这笔款项，一般是作为运营的专项费用，而且这个基本会在年末的时候就制定了下一年的预算支出。 回归正题，还是要强调一下这些重点客户才是我们最应该服务好的客户，哪怕是毛利低一些也值得，还记得我们之前说的那个二八理论吗，在我们这个行业这个比例可能更加极端。这些重点客户还能给企业提供很大的流水，如果企业要上市那这个绝对是一个很好的数字表现来源。 ### 样品客户赚毛利率 对于商城而言，我们当然希望大客户越多越好，但是给予商城本身的属性问题，真正的大客户往往对供应商有着多种要求，很多情况下是直接找到了代理商或者原厂，很少会在商城直接购买，这也使得我们商城的真正大客户数量极少，我们刚才说的大客户绝对少有这些真正的大佬。 更加现实的是我们的小客户占比非常多，前面我举例说明客户订单金额区间的时候也说了，最大数量的客户订单集中在0-50元，而后是在50-100区间，越往上的区间客户数量越少，也就是说样品订单占据了绝大多数。刚才我们说了，大客户赚毛利，那这种小样品客户就得来赚毛利率了。 客户订单金额虽然小，但是你看一般商城的商品价格都是有多个阶梯的，你买的越少单价越高，所以对于企业而言毛利率越高。当然这不是全部的原因，因为你买的少，商城也要花费同样的人力去服务你，这些主要是人工成本在里面，现在大家也都已经习惯了少量样品价格偏高的事实，这也是跟C端有比较大的差别的。 ### 不是要赚所有客户的钱 不是赚所有客户的钱，这个在前面讲我们给新客户一定优惠，甚至是免费体验一次购买的时候就已经提到了，有些新客户下完单之后就不会再跟你买货了，他来只是为了薅一次羊毛，特别是你的商城有卖一些个人能用的上的东西的话，你的羊毛会更多。只是卖元器件的还好，再怎么薅，这个人群数量也不会很大，而且这个客户多多少少也还是圈子里面的人，损失了也就损失了，无所谓了，说不定人家在未来一个比较长的时间内还能有回购也不一定，也只能这样安慰自己了。 不过我想说的是，这些看起来亏本的事，这样享受了第一单优惠的客户，绝大多数是很难有大单的，但是我们也只要其中一部分能够成为忠实客户也就够了。用拉长时间来看，这些好客户贡献的毛利能够覆盖掉这些被薅的羊毛，这也就是赚的。 同样有些客户即便是大客户了，但是他精打细算总是买一些你亏本的型号，难道我们就不做这个人的生意了吗？当然不是，而且我们也不知道未来谁会是那个专门能让你吃亏的的人，所以开门做生意我们要的是整体盈利，整体毛利在管控范围之内就好。 不是赚所有客户的钱，但是我们的业务员还是要落实做好每一单，他们需要尽量为企业谋求最大的利益。这其实也不冲突，一般说来大的订单每个企业都会盯得很紧，负毛利的话那更加需要领导的审批，业务员一般也是要考核毛利的。在运营的方向上看大盘，在具体订单上业务员也要尽心尽力，这才是能给企业带来合理的利润。 ## 潜在客户 我们在做客户运营的时候往往并不是只针对已经注册或者已经有成交记录的客户，而对一些潜在的可能用户也需要经营，这是获取新客户的必要环节。 ### 制造羊毛 对于潜在用户，有时候我们需要给他们制造薅羊毛的机会，水至清则无鱼，我们不能把自己搞得太理想化，只想要这个行业的有需求的客户。那抱歉，这是做商城不是线下的传统模式，你就会有一些羊毛客户。 我们之前讲给新客一些免费体验的福利其实也是在给他们薅羊毛，只是我们大多数的商城只卖元器件，这些客户薅不到什么其他个人属性商品。如果你的商城有我们日常所能用到的商品，这就是在制造更多的羊毛，这是要抓更多的潜在客户。 当然制造更多羊毛这一步应该是建立在新客福利取得不错的效果之上的，如果你做的新客福利带来的客户质量就不怎么样，总是一群只下一单就销声匿迹的新客，导致你的投入远大于产出，那我觉得你还是没有必要制造更多的羊毛了。 ### 不断的广告刺激 对于潜在用户，他们要么没有真实的需求，要么对于这个商城还是不够放心，或者商城给这些潜在客户的信心不够充足。前面一种情况那就没有办法了，他们就不是我们要争取的用户，针对后面一种情况，我们应该要继续去刺激这些人的视觉、听觉，最后让客户形成一种印象，这就是广告的意义，也就是品牌效应成型的一种途径。 有时候我们不断的广告也并不能直接刺激客户产生好感，对于一些客户而言就是这样的，他们甚至还会觉得反感，那这就要考验我们的广告内容是否优秀了。我们经常见的广告是一个企业不断的在告诉客户我们企业多么多么厉害，规模有多大，产品有多少，其实这是不够的。 我们每个人都是一个独立的个体，我相信没有多少人愿意去听别人吹牛，但是如果你让我看到你在做的一些事情，或者在做一些事情的时候给我透露一些细节，让我觉得你很不错，这时候我更愿意相信你是有实力的，才会更愿意进一步接触下去。让别人看到你在做什么不是告诉别人你有多厉害，这应该才是广告的精髓，这一点我们在之后的章节里面再进行详细的描述。 ### 定期做好投入产出分析 我们给新客免费体验福利，为了争取更多潜在客户而制造更多的羊毛，又或者我们投入广告不断刺激客户形成品牌记忆，这些投入的动作都应该是要有产出数据的。在一定的时间内对这个的投入产出进行分析和衡量，再来看看我们是否还要继续某些动作，或者增加一些新的玩法。 之前也讲过运营的投入结果往往是无法用直接的数据体现出来的，那就尽可能的把数据分成多个参数指标，每一指标用类似AB测试这样的形式，尽可能排除掉影响因素，得到比较纯净的数据。再对多个指标综合评价，这样可能会相对的合理一些。 这些数据还是没法客观的评估出来，那就看多人的主观意见吧，可能多个人的主观意见及时客观的评价。最后还是要有一个能拍板的人来下定论，这时候就是考验领头羊魄力的时候了。 ## 校园用户 刚才讲潜在客户的时候我就想提一下校园用户，这个是一群数量庞大，在未来可能形成购买力的学生群体，也是一群非常有潜力的群体。只是现在的购买力还不强，顶多就是做做实验，DIY个什么东西，对于商城而言实在算不上什么购买力。 但是我们看现在很多企业都跟着在做校园推广，当年我们学习的案例就是用的是TI和飞思卡尔的那样，现在国产的品牌也在大力推进校园。还有电赛，以前我们经常看到的是飞思卡尔杯XX大赛，现在是某某商城电子设计大赛。也就是说大家都看好校园用户，是值得提前几年进行投资的，是非常值得好好经营的。 ### 不以赚钱为目的 对于电子元器件商城而言，投入校园广告的目前我也只知道立创了，这是一个把客户运营得非常深入的一家企业。他们在全国近百所大学招募的校园大使，通过校园大使把品牌或者一些活动推广出去，在校园形成广泛的传播，这些推广大部分都是要付费的，而且带来的订单也是没有什么毛利的，甚至是负毛利的，但是这并不妨碍他们持续的投入，也就是不是以赚钱为目的的，准确的讲是不赚他们当下的钱。这很好理解，投入资金也只是为了让学生们在脑海里形成一个印象，买电子元器件上他们家去就可以了。 仅此而已，为了让校园用户有更甚的印象记忆，他们还举办了很多届的电赛，投入的资金更大，其中有很大一部分对象就是学生，这不可谓不超前。再加上嘉立创打板的业务，他们能够非常好的服务到这些学生群体，当然这一切都是建立在企业有利润以及对这个群体的重视程度足够高。 ### 做好分裂推广 当然在运营校园客户的时候，分裂是非常有必要的，既然斥资投入了当然希望更多的潜在用户可以被覆盖到。所以在针对校园用户推广的时候就要有针对性，通过校园大使根据每个学校的情况做地面推广或者社群推广是非常有必要的。我甚至觉得可以专门再开一个公众号或者视频号，就针对校园用户来展开工作。 当然，广义上的校园用户运营应该还包含了一些校会的推广，我们行业到学校招人的话当然希望招募电子类专业的学生。而有些学校又是特别有凝聚力的，例如我之前说的桂电。我当年毕业的时候就是校友企业组团到学校去招募的，每一次招募毕业生，学校也会大力宣扬给足的推广支持。 我记得我们学校还会聘请一些已经毕业了的学长返校给学生做职业规划，还是有很多人愿意去的，虽然是免费的，但我觉得也是很有意义的。而且这些受到了培训的学生多多少少还是会记得一些导师所在的企业吧。毕竟讲课的素材一般也会从自己的企业来的吧，不是特意为之而是这样更为生动。 ## 新媒体客户 新媒体我之前有讲过是相对于传统媒体而言的，主要依赖于移动设备传播的媒体，比如微信公众号，抖音等媒体。那新媒体传播的对象也就是新媒体客户，也就是我们下面要讲的群体，本质上它不是一类新的客户，只是按照传播渠道给一些人打上这样一个标签而已。 ### 个人行为多 我们平时关注一些公众号，为什么会关注公众号呢？我是觉得一些号的内容对生活有帮助，比如深圳本地宝；一些号符合我的兴趣爱好，比如星球研究所。如果不是出于工作的缘故需要对友商的一些动态把握，我可能连一个关于工作的号都不会关注，因为手机是我的，生活是我的，我当然不希望被那么多的工作相关的事情来打扰我，对吧。 所以对我来说公众号更多是我的个人兴趣与需求决定了我关注的号，主体是我个人。所以推己及人你们是不是也是这样，那对于To B的企业公众号而言是不是天生的就占尽了劣势，因为这个渠道的个人标签很重，对To C的企业来说似乎更有好一些。 又如抖音，是现在最火的视频平台，我还是说一下我，我有时候把它当做历史解说频道，有时候当做国际军士频道，有时候当做育儿频道，但从没想过把它当做购买元器件的频道，所以我并不认为这是一个To B企业采购的好渠道。 ### 容易形成传播 所以新媒体依赖于移动设备，个人属性非常强，我们想要通过这个渠道来获取订单的难度要更大一些，投入的资源往往得不到很好的结果。新媒体能产生的订单利益就低很多，我们不能指望这个给我们带来多大的订单。但是作为一个新时代的产物，他依赖于移动终端和网络也意味着它更加的方便，会占据我们很多上班之外的时间，既然如此把新媒体当做一个品牌宣传的渠道，应该是一个比较不错的选择。 前面我们讲了新媒的个人属性，就拿公众号来讲，如果是文章写的好，内容很有实际作用的话，它还是很有传播力的，因为大家对美和好的认知基本还是相同的。而且我们想要扩大品牌推广的话，我们甚至可以在公众号内容里面做点赞、转发获得福利之类的活动，让它形成更广泛的一个传播。 再如抖音，我们如果是视频内容质量好的话，点赞、收藏、完播率高的话，系统会给你更多的流量。这跟传统媒体付费推广就不一样，传播的光度由内容的质量来决定，而不是付多少钱就在什么位置展示出不来，所以内容质量非常重要，这内容更多取决于创意，所以创意想法很值钱。 过年那段时间刷到伊利的一个新年广告短视频，贾冰领衔主演的，应该是我最近看到的一个最高质量的广告了，它的点赞量超过百万，收藏也超过30万，至于有多少观看数量那就更不好说了。这创意真是没的说了，配合贾冰的搞笑人设与演出，非常值得关注。 做抖音短视频，如果实在产出不了那么高质量的视频内容，那我们再不济的话，也还可以投个DOU+付费给它做一个推广。而且我还可以投50块、100块这样的费用，十分灵活，对于中小企业而言是十分有吸引力的。 回归到新媒体这个层面，它的内容传播主要依赖于内容质量，区别于传统的媒体广告。所以品牌宣传的重点在于内容质量和创意上，还是那句话创意很值钱，不要太过痴迷于技术。 ### 质量欠佳 前面讲了新媒体客户并不是新的群体，只是因为新媒体的出现被冠以新媒体客户的名称而已，而使用新媒体的时候，这些客户的个人属性很强，对于To B企业来说这些客户的质量并不算高。所以经营的时候不要以订单和销售业绩为主要方向，而是冲着这些新媒体的广泛传播属性做品牌宣传，这样才不会搞错了方向。 ## 关键点 这一章写了很多，还有一些是有些重叠的内容，那就在最后对客户运营做一个总结吧，说说几个关键点。 第一，需要有足够的客户数量。没有客户基数在先不要急着投入人力物力去搞那么多运营，搞好其他的基础在这个时期更重要。 第二，做好客户管理。对于商城而言，客户数量足够大的时候，各行各业的都有，客户的行为也是各不相同，我们需要对客户进行分类，对客户的行为进行追踪，这样才能更好的做精细化运营，对客户来讲也是好事，不要把所有的营销广告都推送给所有客户，不过度打扰才不会引起客户的反感。 第三，不是赚所有客户的钱。商城肯定会存在很多小客户，有些只用完了新客体验的福利就再也不会露面了。不要想着每一个客户进来都要给你贡献一些毛利，要做好大盘上的把控，经常对数据进行分析，要的是整体上的盈利以及后续持续的盈利。 第四，做好传播。有些客户本身就没有需求，他们不是终端企业的采购或者贸易商，有些还是在校学生，我们也要通过他们进行分裂扩张，让他们还形成网络上的一个个点，把品牌宣传出去。 本文由 @青山郭员外 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>随着中国老龄化程度的不断加深，智慧养老市场迎来了巨大的发展机遇。本文从行业背景、市场分析、竞争对手分析、产品功能规划、商业模式创新等多个维度，全面剖析了智慧养老产品的规划方案与商业策略。</p> </blockquote>  ## 一、行业背景与市场分析 ### 政策背景： - 国家政策：《“十四五”国家老龄事业发展和养老服务体系规划》鼓励发展智能化、信息化的养老服务。 - 地方政策：各地政府推动智慧养老试点项目，如北京市“智慧养老助餐”、上海市“社区嵌入式养老”。 - 健康中国2030：强调预防为主，智慧养老产品可结合健康管理功能，贴合政策方向。 ### 市场背景分析： - 国内老龄化现状：截至2025年，中国60岁以上人口预计达到3亿，老龄化率超过20%。 - 家庭结构变化：独生子女家庭增多，子女难以全天候照顾老人，智慧养老产品成为刚需。 - 消费能力提升：一线城市老年人收入（养老金、房屋租金、子女赡养）较高，消费能力较强，二三线城市老年人对价格敏感但需求旺盛。 ## 二、竞争对手分析 现有产品：市场上已有一些智慧养老产品，如智能手环、智能家居设备、健康管理平台等。竞争对手的产品功能主要集中在健康监测、紧急呼叫、远程医疗等方面，可以通过以下方式实现差异化： - 个性化服务：根据老年人的健康状况、生活习惯提供定制化服务。 - 多场景覆盖：不仅限于家庭，还可以扩展到社区、养老院等场景。 - 智能化交互：简化操作，提升老年人使用体验，如语音交互、一键呼叫等。 ## 三、产品功能与服务规划 ### 健康管理 - 健康数据监测：通过智能手环、血压计等设备，实时监测心率、血压、血糖等数据。 - 健康报告生成：根据监测数据生成健康报告，提供健康趋势分析和风险预警。 - 远程问诊：与医院合作，提供在线问诊、视频问诊服务。 - 用药提醒：据医生处方或健康数据，定时提醒老年人服药。 功能玩法： - 硬件+服务捆绑销售：购买智能手环或血压计，赠送1年健康管理服务。 - 健康积分：老年人通过完成健康任务（如每日步数达标）获得积分，可兑换礼品或服务。 - 用户价值：实时了解健康状况，预防疾病；子女可远程查看父母健康数据。 - 商业价值：硬件销售利润、服务订阅费、与医院合作分成。 ### 安全保障 - 一键呼叫：用户遇到紧急情况时，按下设备上的按钮，即可联系家人或急救中心。 - 跌倒检测：智能设备通过传感器检测老年人是否跌倒，并自动报警，推送给家人、监护中心。 - 智能安防：与智能家居结合，提供门禁监控、烟雾报警等功能。 功能玩法： - 家庭套餐：为老年人及其子女提供设备套餐、订阅服务，子女可实时接收父母的安全状态通知。 - 保险合作：与保险公司合作，购买设备的用户可享受意外险折扣。 - 用户价值：老年人独居时更有安全感，子女更放心。 - 商业价值：硬件销售利润、与保险公司合作分成、订阅服务收益。 ### 生活便利 - 智能家居控制：通过语音或手机APP控制家电，如灯光、空调、窗帘等。 - 生活助手：提供购物、家政、出行等生活服务，老年人可通过APP一键下单。 - 社区服务对接：与社区合作，提供助餐、助浴、助洁等服务。 功能玩法： - 会员制：老年人购买会员卡，享受生活服务的专属折扣。 - 积分兑换：老年人通过使用服务获得积分，可兑换生活用品或服务。 - 用户价值：老年人生活更加便利，解决日常生活中的难题。 - 商业价值：服务佣金分成、会员费收入。 ### 社交娱乐 - 在线社交：提供老年人专属的社交平台，支持语音、视频聊天。 - 兴趣社区：根据老年人的兴趣爱好（如广场舞、书法、养生）建立社区，促进交流。 - 娱乐内容：提供适合老年人的健康知识、音乐、视频等内容。 - 婚恋服务：老年人为自己/子女选择适合的婚恋对象 功能玩法： - 内容付费：老年人可以付费观看精品内容，如养生课程、广场舞教学视频、婚恋资料。 - 广告植入：在平台上引入相关的广告，如保健品、旅游产品。 - 用户需求：老年人可以丰富精神生活，满足深层次情感需求，减少孤独感。 - 商业价值：订阅收入、内容付费收入、广告收入、现在活动收入。 ### 心理健康 - 心理咨询：提供在线心理咨询服务，帮助老年人缓解焦虑、抑郁等心理问题。 - 情感陪伴：通过AI语音助手或人工客服，与老年人进行日常对话，提供情感陪伴。 功能玩法： - 免费试用+付费升级：老年人可以免费试用基础心理咨询服务，付费升级为深度咨询。 - 用户需求：老年人可以获得心理支持，提升生活质量。 - 商业价值：服务费、广告收入。 ### 社区服务 社区活动：老年人可以通过APP报名参加社区活动，如健康讲座、文艺演出。 - 社区服务对接：与社区合作，提供助餐、助浴、助洁等服务。 功能玩法： - 政府合作：争取政府补贴，为老年人提供免费或低价服务。 - 用户价值：老年人可以更好地融入社区生活，享受便利服务。 - 商业价值：政府补贴收入、服务佣金分成。 ## 四、差异化竞争 ### AI情感陪伴 - 功能描述：通过自然语言处理技术，AI助手与老年人进行日常对话，提供情感陪伴和心理支持。 - 玩法：个性化对话、家庭互动。 - 用户需求：缓解老年人的孤独感，提供情感支持。 - 商业价值：通过AI技术提升产品溢价，吸引高端用户。 ### VR/AR娱乐与康复 - 功能描述：通过VR技术，老年人可以“游览”世界名胜；通过AR技术，提供趣味性康复训练。 - 玩法：设备租赁、内容付费。 - 用户需求：提供新颖的娱乐方式，帮助老年人保持身心健康。 - 商业价值：设备租赁和内容付费收入，中高端市场投放。 ## 五、模式创新 ### 共享养老模式 - 功能描述：老年人可以共享闲置资源，如房屋、护理服务等。 - 用户需求：降低养老成本，增强社区凝聚力。 - 商业价值：平台佣金。 ### 养老金融产品 - 功能点：为老年人提供养老金理财服务，帮助其实现资产增值。 - 用户需求：帮助老年人实现财务安全。 - 商业价值：金融产品分成。 ### 智慧养老生态圈 - 功能描述：与旅游、教育、娱乐等行业合作，为老年人提供多元化服务。 - 用户需求：提供一站式养老服务，满足老年人多样化需求。 - 商业价值：会员费和跨界合作。 ## 六、商业模式与变现策略 普通变现策略：硬件销售、服务订阅、数据服务、政府合作、广告收入等。 快速变现策略（聚焦、资源整合）： ### 第一阶段（0-1个月） - 上线核心功能：快速开发并上线家政服务、健康管理模块。 - 预售（预体验）活动：推出高级会员和家政服务套餐的预售活动，吸引用户提前付费。 - 广告合作：与广告商达成合作，在平台上展示精准广告。 - 加大推广：与短视频平台合作，精准广告推送，SEM、SEO优化，提高搜索排名。 ### 第二阶段（1-2个月） - 资源整合：与家政公司、医疗机构、养老机构等达成合作，推出服务佣金模式。 - 线下活动：与社区合作举办线下活动，收取活动费用并分成。 - 广告变现：扩大广告合作范围，增加广告收入。 ### 第三阶段（2-3个月） - 增值服务：推出个性化健康管理方案、婚恋匹配服务，按服务收费。 - 硬件销售：销售与平台兼容的智能设备（如手环、血压计），获取硬件销售收入。 ## 七、落地与推广策略 - 线下推广：与社区、养老院、医院合作，进行线下推广，增加产品的曝光率。 - 线上推广：通过社交媒体、短视频平台（如抖音、快手）利用营销号进行宣传，吸引老年人及其子女的关注。 - 口碑营销：通过优质服务和用户体验，鼓励用户推荐给亲友，形成口碑效应。 ## 八、总结 通过技术创新（如AI情感陪伴、VR/AR娱乐）、用户深层次痛点挖掘和商业模式创新（如共享养老、养老金融），打造智慧养老产品差异化竞争力，满足老年人尚未被满足的需求，同时为企业带来多元化的收益。 而要实现智慧养老平台的超快速变现，可以聚焦高利润模块（如家政服务、健康管理、助浴）并快速上线，通过预付费会员、服务佣金、广告变现、和线下活动收费等模式迅速获取现金流，同时整合家政公司、医疗机构等资源进行分成合作；在市场推广上，利用社交媒体、社区宣传和线下活动精准获取用户，并通过推荐奖励和免费试用激励用户注册，最终在3个月内实现商业化运营，打造一个全面、便捷、安全的智慧养老生态系统。 本文由 @麻辣香瓜 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>随着AI技术的飞速发展，AI产品经理的角色也在不断演变。本文作为“AI产品经理转型三部曲”的技术篇第二部分，深入探讨了RAG（检索增强生成）技术和Markdown语法在AI产品开发中的应用。</p> </blockquote>  我们在此前[《AI产品经理转型认知篇-解构本质》](https://www.woshipm.com/ai/6219948.html)中，提到大语言模型（LLM）就像一位知识渊博的 “超级大脑”，能与我们进行自然流畅的对话，回答各种问题。 并且在[《AI产品经理转型技术篇-LLM和Agent》](https://www.woshipm.com/ai/6226036.html)中，我们也说到每个大模型都是拥有自己的训练集的，在预训练阶段，大模型掌握了一定的知识和内容。但是随着这些大模型被越来越多的企业运用，这些 “超级大脑” 如何快速、准确地调用最新、最精准的知识？ - 比如运用到信用卡中心，它是否知道最新的卡有哪些？分别有什么卖点？积分如何兑换？ - 比如运用到医疗领域，它是否能理解那么多医疗名词？如何理解用户的具体问题？ - 比如运用到电商领域，它是否能知道最新的大促政策？哪些商品是爆品需要多推荐？ 所以这就引申出来我们今天要说的第一个知识点 ## 一、RAG ### 1.1 检索增强生成的概念 传统的大语言模型就像一位依赖 “死记硬背” 的学霸，通过海量数据训练将知识 “刻入” 神经网络参数中。这种方式虽然能存储大量信息，但存在两大痛点： - 模型更新成本高，新知识的融入需要重新训练庞大的模型； - 容易出现 “幻觉” 问题，即生成看似合理却不符合事实的内容。 RAG 技术它引入了 “检索” 机制，让 AI 在回答问题时，不再单纯依赖自身的 “记忆”，而是先从外部知识库中检索相关信息，再结合自身的语言生成能力进行回答。 <blockquote><p><strong>检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）</strong></p> <p>是一种结合了<strong>信息检索</strong>和<strong>文本生成</strong>技术的新型自然语言处理方法。RAG增强了模型的理解和生成能力。</p></blockquote> RAG 基本上是 Search + LLM 提示，通过大模型回答查询，并将搜索算法所找到的信息作为大模型的上下文。 如下图： 查询和检索到的上下文都会被注入到发送到 LLM 的提示语中。（RAG的信息来源的范围包括 LLM 未受过培训的互联网上的新信息、专有业务背景或属于企业的机密内部文件。）  **接下来我用一个简单易懂的例子来解释下检索增强生成。** 你是一个粤菜厨师，你会做的菜基本上都是自己所学菜谱的菜式。 一天，你遇到一个广东本地顾客； 顾客想吃白切鸡，你查了一下菜谱大概就知道怎么做了，并且很快就能做好给到客户。  你又遇到一个湖南客户，他想吃家乡正宗的辣子鸡丁，他知道你是粤菜厨师，所以贴心的给你提供了自己所带的网络教程。 你结合自己原有的菜谱和客户提供的教程，学习如何做这道菜，最终做好端给客户。  假设我们是开发大模型的技术团队，我们把大模型比作一名厨师。 在第一种情况下，“菜谱”就是我们在开发系统的时候就配置好的知识库，因此厨师可以从系统默认的知识库中获取白切鸡的做法，然后做好给客户。 在第二种情况中，假设我们的系统支持用户上传个性化资料，来更好地满足个性化业务需要，当客户向厨师提供一份个性化菜谱，系统可以结合客户的菜谱和自己的经验结合做出新的菜品。 <blockquote><p>第一种方案的知识库，大家可以理解是公司统一配置的知识库，它相对固定，容易出现信息过期的问题；</p> <p>第二种方案中，每个团队或者用户，可以根据自己的需要来增加私域定制化知识库。更灵活，不需要复杂的操作就能补充了业务知识。</p></blockquote> 我们给厨师准备“其他菜谱”的过程就是建立知识库索引，厨师查看资料就是系统在检索知识库，基于检索到的资料充分思考并回答用户的问题就是做好的菜。 所以，简而言之，相比于预训练好的大模型；检索增强生成可以通过添加来自其他数据源的上下文并通过培训补充大模型的原始知识库来提高搜索体验的相关性。这增强了大型语言模型的输出，而无需重新训练模型。 ### 1.2 检索增强生成的好处 **1. 精准度跃升：** 我们经常害怕大模型“一本正经地胡说八道”； 前言中我举例的医疗咨询场景，比如患者询问 “糖尿病患者的饮食禁忌”。传统大语言模型可能因训练数据滞后，给出不完全准确的建议； 而采用 RAG 技术的 AI，会先从权威医学数据库中检索最新的糖尿病饮食指南，再结合指南内容生成回答，给出诸如 “应避免高糖指数食物，如白面包、糖果，建议多食用全谷物、绿叶蔬菜” 等精准且专业的答案。 在金融领域，当投资者咨询 “近期某股票的走势分析” 时，RAG 技术能实时检索最新的财报、行业动态等信息，让 AI 给出贴合实际的分析，而不是基于过时数据的错误判断。 **2. 实时性突破：** 让 AI 紧跟时代步伐新闻资讯领域是体现 RAG 实时性优势的典型场景。 在重大事件发生时，配备 RAG 的 AI 可以实时抓取新闻网站、社交媒体上的最新报道，快速生成事件综述和分析。 例如，当有重要的科技发布会，AI 能在短时间内整合发布会的关键信息，以通俗易懂的语言向用户解读新产品的功能和意义，而无需等待模型进行漫长的更新训练。 **3. 轻量化部署：** 目前RAG技术被非常多企业，尤其是传统转型AI的企业运用的很大的原因是因为RAG 技术无需像传统模型那样不断扩大参数量来提升性能。 企业可以根据自身需求，构建小型、针对性强的知识库，搭配 RAG 技术实现高效的智能应用。 例如，一家小型电商公司，只需将自身的商品信息、促销政策等数据构建成知识库，结合 RAG 技术，就能快速搭建一个智能客服系统，精准解答用户关于商品和优惠活动的问题，既降低了成本，又提高了服务效率。 **4. 可解释性增强：** 比如在医疗、法律、金融等对回答准确性和可解释性要求极高的领域， 当用户询问 “如何进行个人所得税申报” 时，RAG 不仅能给出详细的申报步骤，还能附上相关的税法条文链接和政策解读来源，让用户清楚知道答案的依据。 这种可解释性不仅增强了用户对 AI 回答的信任，也方便专业人士对回答进行审核和验证。 ### 1.3 RAG检索增强的原理： 其实RAG的原理从文字描述上来说并不复杂， 主要分为三步骤： 建立索引、检索、生成。  建立索引： 建立索引是 RAG 发挥作用的前置重要环节。 在这个过程中，系统会先对外部知识库中的文本数据进行预处理，比如去除特殊符号、转换大小写、分词等操作，将原始文本转化为计算机更容易处理的格式。 比如数据清洗和提取原始数据，将 PDF、Docx等不同格式的文件解析为纯文本数据； 以及将文本数据分割成更小的片段（chunk）； 最后将这些片段经过嵌入模型转换成向量数据（此过程叫做embedding），并将原始语料块和嵌入向量以键值对形式存储到向量数据库中，以便进行后续快速且频繁的搜索。这就是建立索引的过程。 检索生成： 检索就比较好理解了，当完成索引建立后，用户提出问题，检索生成步骤就开始运作。 系统会先将用户输入的问题转化为向量形式，然后在索引库中检索与问题向量相似度较高的文本片段。 在上一章我有解释过K值，就是选择相似度最高的K个文档块（K值可以自己设置）作为回答当前问题的知识。 大语言模型基于自身的语言理解和生成能力，结合检索到的可靠信息，对问题进行综合分析和整理，最终生成符合逻辑、准确且有依据的回答。 ## 二、Markdown基础语法 在使用AI模型的过程中，尤其是需要做一些低代码操作的时候，不得不提起Markdown语言； Markdown是一种轻量级编辑语义，广泛用于编写格式化文本。 它的优势在于简单、易读、适合撰写文档。 接下来我会带大家认识一些最常用的Markdown语法。 ### 1.标题 Markdown使用#表示标题，#数量表示标题的级别，最多可以有6个级别 比如：  ### 2. 强调 使用星号或下划线可以实现文本的加粗或斜体。 斜体：用单个星号或下划线包围文本  加粗：用双星号或双下划线包围文本  加粗斜体：用三个星号包围文本  ### 3.列表 无序列表使用星号、加号或减号，后面跟空格；  有序列表则通过数字后面加·表示；  ### 4.链接 创建链接使用[链接文本]+[链接url]，记得使用英文括号  ### 5.图片 插入图片的语法和链接链接类似，只是前面需要加个英文的感叹号!  ### 6.引用 使用&gt;表示引用  ### 7.代码 行内代码使用反引号`包围（可能会有小伙伴会问反引号怎么打，Windows 系统将输入法切换为英文状态，直接按下键盘左上角的 “`/~” 键，即可打出反引号。）  ### 8.分割线 使用三个或者更多的星号、减号、下划线创建分割线。  以上都是markdown的核心语法，掌握后就可以请轻松写格式化文本；markdown简单易学，这在未来的提示词工程中将会发挥非常大的作用。 ## 预告： 我决定在这章结束后，下一篇，单独专门写提示词工程，以及在提示词中常见的技巧和使用痛点，希望可以由浅入深的帮助大家慢慢学习，一步一个脚印，知其然，知其所以然。 作者：Goodnight；工信部高级生成式AI应用师；专注用户研究、产品创新等领域 本文由 @Goodnight. 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

从明星到网红，看似是降维打击，但在商业模式上，却未必如此。

AI大模型的问世给工业软件行业带来新增量的同时，也在技术上带来了一些改变。

时隔四年，港股IPO半年揽金884亿港元！

“非常抱歉，因为我方工作人员对优先权购票的时间配置错误，导致鹿晗西安站演唱会公开售票阶段（原定2025年6月29日19:07开始）未能正常开启。”6月29日，因为一则鹿晗演唱会道歉声明，大麦网再次登上了热搜。  作者 / 罗宁 《BUG》栏目统计发现，近年来，包括孙燕姿、陈奕迅、林俊杰、周深等各大明星的演唱会上，每当进行到致谢各平台环节并提到“大麦”时，歌迷集体呐喊“倒闭”成为“必备环节”。有音乐领域KOL提到，之所以出现这样的情况，一方面是由于用户在大麦网购票时不仅买票难，而且难退票；另一方面则是近年来出现的包括“哥哥想替过世妹妹见周杰伦遭大麦拒绝”“孙燕姿演唱会千元票被炒至上万”等热点事件，正不断拉低用户对于大麦网的评价。 本文将重点讨论以下内容： 据最新财报，大麦网2024年在大型演唱会票房业务上实现收入约20.57亿元人民币，同比增长236%，相当于月入1.71亿元。与之相对的是，其在黑猫平台客诉也居高不下，投诉处理率仅33%，平台退改规则不透明、霸王条款导致无法退款等成为投诉重灾区； 在小红书等社交平台，流行起了大麦网抢票“破盾”之法，即通过购买一些低价（或免费）热门场馆类项目从而提高购买演唱会门票的成功概率。尽管官方对此否认，但大量用户的相关行为导致一些展出遇到困境，“虚假观众”频现； 在专家看来，种种事件的根源在于定位，大麦网仍把自己当作一个票务窗口，导致其口碑不断下滑，而作为大麦娱乐总裁的李捷，距离其想要实现的“快、全、准、近”的消费体验，渐行渐远。 **“大麦网又虚假发货！”** 鹿晗事件的发生，暴露了大麦网作为平台和用户的不平等。 关于此次事件，起因是众多网友在大麦抢票时发现，原定18:07为优先权购票、19:07为普通场次抢票，但普通场次抢票时段仍仅开放优先权通道。普通用户点击后显示“无抢票特权”，导致无法购票。 而部分用户未计划在西安场使用优先权，却因系统BUG被迫消耗唯一特权资格（每个账号仅一次），影响后续场次抢票机会。尽管大麦网深夜发布道歉声明，并就相关订单问题提出对应的解决方案，但评论区仍有数以万计的用户留言，有人质疑“非特权抢到票的为什么要退？平台失误为什么用户承担？”“机酒损失谁来承担？”  事件发生的同时，官方提出了补偿。但仍有大量用户表示不满，认为这是“虚假发货存在违约”，平台应当“按法律法规，要赔偿消费者3倍金额”。 一名用户指出，自己使用官方渠道正常付款后，系统提示购票成功，并发送了含有订单编号及购票成功短信通知，该订单已经确认生效并可查询。 随后大麦网平台以“工作人员对优先权购票的时间配置错误”为由，单方面取消已支付成功并确认的订单，仅退回票款，要求重新参与下一轮抢票。该用户认为这本身就是一种违约，并提到“官方提出的补偿明显不足，且平台单方解约缺乏合法依据”。 类似情况并不少见，多位用户在黑猫投诉上表示，“抢到票之后还订了机票酒店，现在强制退票谁能补偿改签的手续费”，他们认为平台应当做出更多赔偿。 针对后续是否还会进行补偿这一问题，《BUG》栏目向大麦网官方进行求证。官方表示，以公告为准。截至发稿，“大麦官博”账号暂无更进一步的回应。 **年入20亿，投诉却堆积如山** 据中国演出行业协会联合灯塔专业版发布的报告显示，2024年全国营业性演出（不含娱乐场所演出）总场次达48.84万场，同比增长10.85%；票房收入约人民币579.54亿元，同比增长15.37%。其中，大型演唱会票房突破260亿元，同比大幅增长78.1%，成为演出市场增长最为迅猛的品类。得益于演出市场的火爆，以及大麦网在行业中的地位，该项业务实现收入约20.57亿元人民币，较上年同期的6.13亿元大幅增长236%；分部利润达12.30亿元，较上年同期的2.81亿元激增339%。 以此计算，大麦网2024年平均每月收入1.71亿元。这样的增长速度和营收规模，在票务行业中可谓一骑绝尘。 然而，与之形成鲜明对比的是，近年来，大麦网相关投诉日益增长。《BUG》栏目查询黑猫投诉发现，大麦网累计投诉量高达7万条，处理率33%，用户满意度仅为2星。而据投诉内容，平台退改规则不透明、霸王条款导致无法退款等成投诉重灾区。 有消费者普遍反映，在大麦网购票后，一旦遇到突发情况需要退票或改签，就会遭遇重重阻碍。平台的退改规则复杂难懂，甚至存在一些不合理的规定，例如以 “演出票具有时效性、稀缺性等特征” 为由，拒绝消费者合理的退票请求。 对此，有法律从业者向《BUG》栏目表示，尽管演唱会门票的“一经售出、概不退换”原则有其合理性，但当前，平台方仅提供“不退不换”作为票务服务的唯一选项，这在一定程度上已构成了霸王条款。根据《消费者权益保护法》第二十六条的规定，经营者不得采用格式条款等方式，制定排除或限制消费者权利、减轻或免除自身责任、加重消费者责任的不公平、不合理规定。 **“破盾”之法，致大量“虚假观众”** 除了客诉，用户因在大麦网抢票难而产生的衍生问题已经越发严重。 近两年，在小红书等社交平台上，一种关于大麦网抢票 “破盾” 的方法悄然流行起来。所谓 “破盾”，就是通过购买一些低价（或免费）热门场馆类项目，以此来提高购买演唱会门票的成功概率。许多用户分享经验称，在购买了诸如场馆内的艺术展览、小型演出等项目的门票后，再去抢热门演唱会门票时，成功率有所提升 。  对于这种现象，大麦网官方予以否认，并表示“大麦是没有盾号的，不要听信不实际的传言”。但奇怪的是，大量用户的亲身实践让这一说法难以服众。众多用户为了能抢到心仪的演唱会门票，纷纷尝试各种 “破盾” 方法，导致一些原本正常的展出项目受到影响。许多场馆出现了 “虚假观众” 现象，大量购买了低价展出项目门票的人，在开展当天并未前往观展，只是为了完成所谓的 “破盾” 任务 ，而原本想要参加这些展会的人却因“人流限制”而无法前往。  这不仅给场馆的管理带来了困难，也对正常的文化艺术展览造成了干扰。一些小型艺术展览的主办方表示，由于大量 “虚假观众” 的存在，导致现场秩序混乱，真正想要观展的观众体验受到影响。同时，这种现象也破坏了大麦网抢票机制的公平性，让那些真正想通过正常途径购票的消费者更加难以买到心仪的门票，进一步加剧了消费者对大麦网的不满情绪 。 **屡次被罚款，大麦已渐行渐远** 近年来，从“柱子票”事件到“哥哥想替过世妹妹见周杰伦遭拒”事件，大麦网多次成为舆论焦点，口碑也因此不断下滑，也屡次因平台违规而受到处罚。 今年1月，北京大麦文化传媒发展有限公司就因在营业性演出活动中，不履行应尽义务的行为，被清远市清城区文化广电旅游体育局没收违法所得7.3万余元，罚款65.9万余元，而在此前，大麦网曾多次被行政处罚。 如2023年6月，北京大麦文化传媒发展有限公司因擅自出售演出门票，违反了《营业性演出管理条例实施细则》相关规定，被广东省中山市文化广电旅游局行政处罚5000元，没收违法所得4776.6元。2024年2月，同样因为擅自出售演出门票，北京大麦文化传媒发展有限公司被北京市文化和旅游局罚款3万元。 屡次被罚款背后，也反映了大麦网本身管理方面存在的问题。 根据公开资料及阿里文娱组织架构调整轨迹，大麦网自2017年被阿里收购后，其CEO职位历经多次更替，如今担任大麦娱乐总裁的李捷曾在今年阿里影业更名大麦娱乐的发布会上表示：“随着电影、演艺旅游、体育赛事、景点门票加入，‘买票上大麦’心智将不断扩列，为用户提供‘快、全、准、近’的消费体验。”但如今来看，在大麦网，距离李捷所提出的目标依然存在很大距离。 行业分析师张书乐认为，作为头部平台，尽管出现意外难以避免，但大麦网在各种意外出现时，如果采取简单粗暴的方法，引发消费者普遍质疑，则不可取。如今尽管处于行业头部地位，但其在运营中，是否有针对各种情况设定好相应的应急预案，是否充分考虑到消费者权益，都是衡量一个成熟企业的标准。 他直言，作为票务平台的老大，大麦网如今出现各种问题，某种意义上是定位问题，即把自己当作一个票务窗口，只是简单机械的售票，作为一个轻平台，而非一个以票务为入口、全程参与或辅助演艺市场进一步规范和提供更多增值服务的高效撮合机构。恰恰是这种“简单定位”，也使得该平台在应对各种个案、突发事件和黄牛问题时，处理方式简单粗暴，引发消费者较大争议，间接也对其向演艺市场的产业链上下游探索，造成了口碑困扰。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510018.htm)

**在昨天格力股东大会上，董明珠公开表示，自己以后要少说话，给年轻人让出更多舞台。**最近，格力钛持有的珠海广通汽车18.06亿元股权被珠海中院冻结，并发布声明称这是源于格力钛前身银隆的原实控人魏银仓的违规担保。 对此，董明珠在大会上表示，格力钛没把债务转给别人，也没影响格力电器的分红。她呼吁投资者再给三五年时间，也许年底就有收获。 刚卸任格力电器独立董事的刘姝威在股东会上给董明珠提建议说，今后多让年轻管理团队走在前面。董明珠回应说，她尽量少说话，言下之意是给年轻人让出更多舞台。 当天，格力电器2024年度每10股分红20元现金（含税）等议案获股东大会高票通过。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250701/56de9973a6684d5790e4cbc166150b40.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510014.htm)

7月1日消息，微软开发出一款人工智能驱动的医疗工具，**称其在诊断复杂疾病方面的成功率是人类医生的四倍。微软认为，这项技术能够加速诊疗进程。**去年，前DeepMind联合创始人穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）在微软组建人工智能健康部门，成员基本来自他曾共同创立、现归谷歌所有的DeepMind研究院。这款名为“微软人工智能诊断协调器”（MAI-DxO）的工具也是该部门的首个研究成果。 现任微软人工智能首席执行官的苏莱曼在接受采访时表示，此次试验是迈向“医疗超级智能”的一步，**有望帮助解决医疗系统人员短缺和患者候诊时间过长等问题。** **微软这套新系统的核心是一个“协调器”，它能创建5个扮演“医生”角色的智能体并组成虚拟专家组，其中每个智能体分工明确，有的提出假设、有的专门选择诊断测试，并通过相互协作和“辩论”来共同制定诊疗方案。** 为了测试其性能，研究人员让MAI-DxO学习了《新英格兰医学杂志》（NEJM）上发表的304份研究病例，这些案例详细描述了医生是如何解决最复杂病例的。 这使得研究人员能够验证程序能否正确完成诊断并阐明其决策过程。测试采用了一种名为“辩论链”（chain of debate）的新技术，能让人工智能推理模型逐步说明解决问题的思路。 微软调用了来自OpenAI、Meta、Anthropic、谷歌、xAI和DeepSeek的主流大语言模型。协调器让所有大语言模型的表现都有提升，但与OpenAI的o3推理模型配合效果最佳，成功解决了85.5%的《新英格兰医学杂志》案例。  相比之下，经验丰富的人类医生在对比试验中的成功率约为20%。但在试验中，这些医生不允许查阅教科书或向同事请教，否则他们的成功率本可以更高。 **这项技术可能很快会部署到微软的Copilot人工智能聊天机器人和必应搜索引擎中，目前这两个平台每天处理约5000万次健康咨询。** 苏莱曼表示，**微软正接近于实现“不仅仅是略优于人类，而是远超人类表现的AI模型：速度更快、成本更低、准确率高出四倍”。** “这将带来真正的变革，”他补充道。 苏莱曼取得这项研究成果之前，DeepMind在人工智能相关的医疗保健领域已取得一系列突破并处于领先地位。谷歌实验室负责人戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）去年因利用人工智能揭示支撑生命的蛋白质的生物奥秘，与他人共同获得诺贝尔化学奖。  微软已向OpenAI投资近140亿美元，并拥有其技术的独家使用权和销售权。然而，这家科技巨头正与试图转型为营利性实体的OpenAI陷入激烈博弈，双方在未来合作条款上存在分歧。 苏莱曼表示，尽管OpenAI的模型表现最佳，但微软对于“MAI-DxO”具体使用的四种“世界级模型”持“中立态度”。 “我们一直认为，它们终将成为商品……真正的差异化在于我们的聚合协调器。”他说。 去年末加入微软的前DeepMind健康部门负责人多米尼克·金（Dominic King）表示，程序的“表现超越了以往任何技术”，并且“如今有机会成为医疗服务的新入口”。 他表示，**研究人员还引导人工智能模型考虑成本效益，在试验中显著减少了正确诊断所需的检查项目，在某些情况下可节省数十万美元。** 但金也强调，**这项技术仍处于早期阶段，尚未经过同行评审，也未准备好在临床环境中使用。** “这是一项具有里程碑意义的研究，”心脏病学家、斯克里普斯研究所转化医学中心（Scripps Research Translational Institute）创始人兼主任埃里克·托波尔（Eric Topol）说道。“尽管这项工作并非在真实的医疗实践环境中完成，但它首次为生成式人工智能在医学领域提升准确性和节约成本的潜力提供了证据。” 麻省理工学院科学家、医疗人工智能初创公司Layer Health联合创始人戴维·桑塔格（David Sontag）也表示，“这项研究振奋人心”。他认为，这项研究之所以重要，不仅因为它更贴近医生的实际操作方式，还因为它对底层方法论中的潜在问题进行了严谨的处理。“这正是这项研究的强大之处。”桑塔格说。 不过桑塔格也提醒，对微软的研究成果需持审慎态度，因为参与研究的医生不得借助任何工具来辅助诊断，这可能无法真实反映临床实践。他补充说，**这种人工智能系统能否在实践中显著降低成本仍有待验证。参与研究的医生可能会考虑到人工智能无法涉及的因素，比如患者对某项操作的耐受性，或某些医疗器械的可获得性。** “这份报告令人印象深刻，因为它诊断的都是高度复杂病例，”斯克里普斯研究所（Scripps Research Institute）科学家埃里克·托波尔（Eric Topol）说。他补充道，证明人工智能理论上可降低医疗成本具有开创性意义。 托波尔和桑塔格都认为，**在大规模推广前，验证微软系统潜力的下一步，应是在临床试验中将其与医生为真实患者治疗的结果进行对比。**桑塔格强调，“这样才能获得对成本的非常严谨的评估。”（辰辰）  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510012.htm)

7月1日消息，在一项可能颠覆行业格局的战略调整中，**苹果正在考虑采用Anthropic或OpenAI的人工智能技术来打造新版Siri。这可能意味着苹果将搁置自家研发的AI模型，旨在扭转其在人工智能领域的落后局面。** [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0701/a0072d4eb398fe3.jpg) 据知情人士透露，**苹果已与这两家公司就采用其大语言模型展开洽谈，并要求对方训练出适配苹果云基础设施的模型版本进行测试。**如果最终达成合作，这将标志着苹果战略方向的一次重大转变。苹果将能够为Siri提供与安卓设备AI助手相媲美的功能。 目前，**苹果大部分AI功能由其自主研发的“苹果基础模型”支持，并计划于2026年发布基于这一技术的新版本语音助手。**若采用Anthropic Claude或OpenAI ChatGPT的底层模型，这意味着苹果承认自己在生成式AI这一数十年来最为关键的技术竞争中处于劣势。苹果已允许ChatGPT为Siri回答基于网页的搜索查询，但这款助手本身仍由苹果驱动。 知情人士表示，苹果对第三方模型的调查仍处于早期阶段，**公司尚未作出最终决定是否采用这些技术。**与此同时，**苹果内部一个名为“LLM Siri”的竞争性项目，仍在积极开发中。** 苹果、Anthropic和OpenAI方面对此均未作出评论。 **Siri的困境** 外部模型评估项目由Siri负责人迈克·罗克韦尔（Mike Rockwell）和软件工程主管格雷格·费德里吉（Craig Federighi）主导。此前，在苹果智能（Apple Intelligence）反响平淡以及Siri功能推迟后，约翰·詹南德雷亚（John Giannandrea）被撤去了管理权限。 今年3月，罗克韦尔接任Siri项目负责人（他曾主导过Vision Pro头显的开发）。他要求团队评估，Siri使用苹果的AI模型还是第三方技术（包括Claude、ChatGPT和谷歌Gemini）在处理查询方面表现更好。 经过多轮测试，罗克韦尔和其他高管认为，**Anthropic的技术最有前景。**这促使公司企业发展副总裁阿德里安·佩里察（Adrian Perica）与Anthropic就使用Claude展开了讨论。 自2011年推出以来，Siri已逐渐落后于其他主流AI聊天机器人。苹果试图升级Siri的软件，但由于工程障碍和延迟，这些尝试一直受阻。 一年前，苹果曾推出一系列新的Siri功能，包括让其访问用户个人数据和分析屏幕内容，以更精准地响应用户查询。此外，苹果还展示了让Siri更精确控制苹果设备上应用程序和功能的技术。 然而，这些增强功能远未准备就绪。**苹果最初计划在2025年初发布，但最终无限期推迟。目前计划明年春天推出。** **AI不确定性** **知情人士透露，苹果的AI团队目前面临着高度的不确定性，高管们仍在研究多种可能的方向。**尽管苹果已批准在2026年投入巨额资金用于支持自主AI云端模型的运行，但对于未来更远期的规划依然模糊。 然而，费德里吉等高层逐渐认识到，**借助外部技术可能是短期内突破现状的关键。**据知情人士透露，他们认为苹果没有必要依赖目前被认为不如第三方的自有模型，而可以选择与第三方合作。 **采用第三方AI技术的做法，与三星电子的策略不谋而合。**虽然三星将其AI功能统一品牌为“Galaxy AI”，但其中很多功能实际上是基于谷歌的Gemini技术。另一方面，Anthropic则已被亚马逊用于支持新版Alexa+。 展望未来，苹果高层认为，**若自家技术得到改进，苹果应当拥有AI模型的所有权，毕竟AI将在产品运营中占据越来越重要的地位。**苹果目前正在开发一系列依赖AI的项目，包括桌面机器人和智能眼镜等。 此外，**苹果最近还考虑收购AI搜索公司Perplexity，以进一步增强其AI技术实力。**与此同时，苹果还曾与由前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创办的AI初创公司Thinking Machines Lab进行了短暂的洽谈。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510010.htm)

特斯拉CEO埃隆·马斯克的一位曾经的好友警告称，在上个月与美国总统特朗普发生公开争吵后，这位科技亿万富翁并没有真正放下旧怨。2021年，神经科学家菲利普·洛从自己创立的硅谷初创公司的顾问委员会解雇了他的早期投资者之一马斯克，这让他学到了一个教训：马斯克从不会轻易原谅别人。 [](https://n.sinaimg.cn/finance/transform/145/w550h395/20250629/25c5-aae72653e3dc22e0ce26acc422235b6b.jpg) 在长达一个小时的采访中，菲利普·洛编织了一幅他的前顾问的心理肖像，将马斯克塑造成一个偏执、容易报复、渴望权力、不断寻求统治地位的人。他表示，马斯克的目标是探索一切可能的途径，与死敌展开竞争，并最终使其黯然失色。洛认识马斯克已经14年了，但他不相信马斯克会随着时间的推移而成熟，而且他相信马斯克永远不会成熟。 尽管在洛解雇马斯克之后，两人仍保持了多年的联系，但洛始终觉得马斯克怀恨在心，他们的关系被永久地改变了。今年1月，当Low和其他批评者一起在社交媒体上指责马斯克在特朗普的就职集会上行纳粹礼时，这种关系终于破裂了。 “多年来，我和埃隆也有过争吵，”洛在马斯克与特朗普发生争吵后的一次罕见采访中说，“以我对埃隆的了解，我确实认为他会尽一切努力损害总统。” 本月早些时候，马斯克和特朗普因为在所谓“美丽大法案”上的分歧而公开分道扬镳，该法案仍在国会审议中。在特朗普考虑取消特斯拉和SpaceX的政府合同后，他们的恩怨达到了顶峰。 不过，后来双方都做出了和解的姿态，暗示紧张局势已经降温。特朗普告诉记者，他将保留星链网络，并祝马斯克一切顺利。马斯克承认他的一些帖子失控了，并在一周后道歉。 但自认为是政治独立人士的洛说，特朗普和美国公众不应该被愚弄。简而言之：与马斯克的任何和解都将“纯粹是表面上的”和交易性的。 “他感到被羞辱了，”45岁的洛在谈到他的老朋友时说。“认为埃隆会站在他（特朗普）这边，帮助争取国会，资助右翼法官的竞选活动——埃隆可能会做所有这些，但在内心深处，一切都结束了。” 洛观察到，另一方面，特朗普“往往比埃隆更容易与史蒂夫·班农（Steve Bannon）这样的前伙伴和解”，尽管这位总统也以重提旧怨而闻名。 正如他所说，马斯克和洛于2011年在巴黎的一个社交场合首次见面后，很快就成为了朋友。马斯克当时住在洛杉矶，他们的关系加深了，经常一起出去玩，参加彼此的派对，互相发短信，交换个人奋斗的故事。 马斯克要求投资洛围绕一种非侵入性大脑监测设备建立的公司，该设备用于检测睡眠呼吸暂停和神经系统疾病等疾病。马斯克参与了这家名为NeuroVigil的公司2015年的融资，并加入了该公司的顾问委员会。作为一名年轻的创新者，洛已经获得了关注，他发射了美国航空航天局（NASA）的卫星实验室，并演示了他的技术如何将霍金的脑电波转化为语言。 当洛受到美国前总统奥巴马的邀请首次访问白宫时，马斯克给了他一些建议。“他说‘他（奥巴马）和其他人一样也是人，’”洛回忆道，“他对特朗普的看法大致相同，只是一个人。” 在特朗普的第一个任期内，马斯克也在努力平衡特斯拉的商业利益和与政府的政策分歧，洛回应了他的建议，并建议他离开他所在的白宫顾问委员会，以保护这家汽车制造商的品牌。在特朗普下令美国退出巴黎气候协议后，马斯克最终在2017年这样做了。 几年后的2021年，当马斯克想退出NeuroVigil的顾问委员会时。洛没有让他辞职，而是直接解雇了马斯克，这让马斯克无法行使自己的股票期权来伤害这家公司。 “让我们在这里断绝联系，”洛当时在给马斯克的一封电子邮件中写道。那时，马斯克已经成立了他的大脑植入公司Neuralink，并一直梦想着殖民火星。“祝你们所有的植入物好运，祝你们在火星上建造波特斯村好运。说真的，别惹我，”洛写道。 随着马斯克与特朗普及MAGE阵营的关系破裂，洛预测他可能会在幕后寻求报复——“这不是是否的问题，而是何时的问题”。特朗普也公开考虑过这种可能性。 这位总统警告说，如果马斯克资助民主党挑战者对抗支持他的“美丽大法案”的共和党人，将会产生“严重后果”。 洛认为，他以前认识的马斯克，和最近与特朗普关系破裂的马斯克之间没有什么区别。 “很多和他亲近的人会说他变了。我不相信这是真的，”他说。“多年来，我一直看到埃隆的这一面，但我只是觉得，随着时间的推移，他对更多地展示这一面的想法越来越适应，现在，这似乎影响了他。” 当马斯克因在特朗普就职后的集会上有争议的手势而受到抨击时，洛说，他首先向这位前朋友发了一条私人信息：“我很高兴我解雇了你这个笨蛋”，并警告马斯克要从《罪与罚》的中心人物罗季昂·拉斯科利尼科夫（Rodion Raskolnikov）的命运中吸取教训。拉斯科利尼科夫让自己相信，如果杰出人物为了更高的目标而犯罪，他们是有理由的。 这条信息发出四天后没有得到任何回复，洛决定继续断绝与马斯克的联系，然后发表了一封近2000字的公开信，在社交媒体上疯传。 “当时我作为他最亲密的前朋友之一向他表达了我的不满，我屏蔽了他，”洛说。 洛在信中严厉地描述了马斯克是一个自恋者，他的“权力欲”不断驱使他破坏那些挑战他控制的组织。马斯克没有公开回应。 根据洛的说法，这些倾向让马斯克在硅谷“自成一派”——在那里，他与许多联合创始人陷入了权力斗争，从PayPal的彼得·蒂尔到特斯拉的马丁·埃伯哈德，再到OpenAI的萨姆·奥特曼。他作为“第一伙伴”来到特朗普身边，这个角色被洛称为他这位前朋友最大的投资。 “埃隆有他自己的破坏公司稳定的方式。他想接管，如果他不能接管他们，那么他就试图创建一个竞争对手，”洛说。“他们肯定会发生冲突，我认为特朗普试图掩盖这一点，让人觉得他想让埃隆像他一样咄咄逼人。” 洛很满意地回顾了在他写完这封信后的几个月里爆发的“打到特斯拉”抗议活动。在他看来，这证明了这个信息引起了人们的共鸣：“观众就是全世界，而且它奏效了。” 虽然在硅谷很少有同行像他这样大声批评马斯克，但洛补充说，有几个人私下里对他的公开批评做出了积极的反应。 他说：“很多人的董事会里都有投资者，他们和埃隆一起赚过钱，所以他们觉得，如果他们说出来，就会把自己置于危险之中。确实有很多人伸出手来感谢我，他们达成了强烈的一致。” 洛还表示，他已经准备好了“一支律师队伍”，以防马斯克起诉他。这种可能性尚未得到证实。 虽然他们不再说话，但洛仍然关注马斯克的活动。在采访中，他会提到马斯克偶尔发布的X帖子，包括最近他分享了药检呈阴性的帖子，以反驳有关他涉嫌使用氯胺酮的报道。 对勒夫来说，这篇帖子表明双方的分歧还没有完全消除，马斯克正在“防守”。特朗普的前顾问班农呼吁对相关报道进行联邦调查，该报道称马斯克在为特朗普竞选期间服用了大量氯胺酮和其他药物。 洛说：“我的理解是，他担心一些政府合同可能会被取消，毒品问题可能会被用来对付他，所以他已经在试图建立一个护城河。” 至于特朗普，洛对如何应对可能心怀怨恨的马斯克有一些建议：“遵守宪法”，或许还可以听听这位科技巨头的一些政策偏好。 洛尤其直言不讳地反对特朗普政府的移民和海关执法局（ICE）突袭行动和限制移民的努力，他认为，这些行动会削弱硅谷的全球人才，使其丧失在人工智能等技术上的优势。科技圈的许多人曾希望马斯克的席位能帮助该行业放松对高技能工人的壁垒，他曾发誓要与MAGA共和党人“开战”。 考虑到他与马斯克打交道的经历，洛认为特朗普应该认真对待这一点。 “埃隆已经吸引了足够多的特朗普支持者，在政治上构成了真正的威胁，”洛说，他认为特朗普应该通过缓和自己的议程来更好地隔离自己。“他没有意识到自己面临的挑战，切断对埃隆的支持的一个方法就是采纳他所支持的一些东西。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510008.htm)

微软已悄然搁置了独立“Windows 12”版本的计划，并将于今年晚些时候推出下一个主要功能更新，即 Windows 11 版本 25H2。周五，该公司确认最新的 Insider Preview 版本现已面向测试用户开放，并计划于 2025 年下半年进行更广泛的推广。 从技术角度来看，25H2 版本与当前的 24H2 版本基于相同的平台和服务堆栈构建。这种共享分支策略允许已运行 24H2 的设备接收一个小型启用包，然后重新启动。整个过程的设计与安装常规的月度更新并无二致，避免了冗长的重新安装过程。目前，25H2 预览版提供的功能集与 24H2 Beta 频道中提供的相同。 微软解释说，即将推出的增强功能已在 24H2 分支中以禁用状态进行上线。随着每个功能的成熟，其代码将捆绑到 24H2 的月度累积更新中，并通过启用包激活，这与 Windows 10 版本 1909 首次引入的模式类似。 由于 Windows 10 的官方支持将于 2025 年 10 月结束，因此在 9 月至 10 月期间推出 25H2 版本可以鼓励所有剩余的 Windows 10 用户升级。企业和教育机构将受益于新的 36 个月支持周期，而消费者版本将获得 24 个月的服务。 微软尚未公布正式发布的具体日期，但 Windows Insider 成员现在可以开始探索 25H2 预览版并提交反馈。当更新广泛发布后，用户只需重启即可激活 Windows 11 版本 25H2。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510006.htm)

<blockquote><p>从OPPO裸辞后，作者开启了一段“一人公司”的创业之旅，独自承担起销售、客服、讲师等多重角色，运营知识社群。两年间，他通过实践总结出六个创业底层思考，供大家参考。</p> </blockquote>  2年前的今天，是我在OPPO的lastday，然后亲自运营一个知识社群。 “亲自”到成什么程度呢？我一个人同时承担了销售、客服、讲师、教练、财务、设计师、编辑等等的职责。 朋友说，这不就是现在流行的“一人公司”嘛。 从字面理解，我以为是一个公司由一个人承担起了各方面的运作，当时不以为意。 而到了今天，知识社群的业务定位已经非常清晰了——不是一开始就想清楚的，而是走着走着，就想出来了，做出来了。 整个过程非常的有趣且玄妙，并且对于当时不以为意的“一人公司”有了新理解，所以借着2周年的时机，我将若干思考说与你听，尤其是当前正在企业里工作，但未来兴许会去创业的你—— ## 01 真正的一人公司是把一个小类目做穿 一人公司不代表是一个人，它的本质是在一个小类目里，把事情做穿做透！做到友商难以超越你，做到消费者第一时间想到你。 因为作为没有任何资源背景的创业者，咱没有资本运作，没有家底保障，没有成熟客源…一个人注定难以打天下。 但是我们可以找准一个小副本把它玩穿，小到大企业看不上/看不到，但是它又有市场需求。那么打穿它，做好它，让自己成为TOP1玩家，而这个小副本就是找到一条很垂直很细分的类目。 举例：「夜聊21点」是档面向社群会员开放的直播栏目，到了今天我们已经做了112期，每周1场从未断更，永不断更，在绝对卷价值的同时，它把体验赛道的知识分享做穿了。 ## 02 你最擅长的手艺未必适合做生意 你在某一个行业是专家，比如研究、设计、产品等方面，这份手艺能帮助你找份好工作，但想转型去创业前，一定要想明白——这门手艺能变成生意嘛。 举例：「用户研究」已经是体验赛道里非常成熟的技能了，但如果你想开一家调研公司，那未必是门好生意。因为它吃账期、吃成本、吃资源，并且毛利低，以及现在国内市场竞争激烈，除非你手上有充足的现金以及耐心，否则就是一件又苦又赚不到钱的业务，没等成功前自己就熬不住了。 ## 03 想明白第一单生意是怎么来的 做toB业务，你的第一单生意至关重要；做toC业务，你的第1000单生意是项挑战。 就以toB业务来说的，人脉与口碑固然重要，但第一单生意最靠谱、成功概率最大的来源是——你过往在企业里做出卓越成功的项目。 举例：「教练陪跑」是面向企业的咨询服务，我的第一单是为深圳3C制造业提供NPS调研与管理体系的导入，他们选择我的原因是因为在OPPO就职期间，我创造了8大NPS考核业务连续2年达标率做到了100%的成绩。 所以在企业就职期间，你要会挑项目，然后把这个项目用尽一切思考与办法做到极致，并且充分总结复盘行程方法论，为后续做准备。 ## 04 你的生意=（价值-需求）*N 看过类似的观点，叫做“需求=生意”，我并不全然认同，因为只是站在需求角度看生意的话，那怎么凸显你的不同呢？尤其是在友商遍地，市场极度卷价格的条件下。 所以，你在选定生意时，一定要用到这则公式：生意=（价值-需求）*N “价值”是你提供的服务，“需求”是对方的痛点，而“价值-需求“余出来的就是为客户提供超出预期的服务，只有这样才有持续生存下去的可能性，所以就是那个”N“，有新客户，有复购。 举例：「人才引荐」是我们面向企业的猎头服务，我因为对于体验赛道足够的熟悉，甚至能帮助企业圈定和完善候选人的画像，并且只需要3天的时间，就可以为企业提供匹配度＞90%的候选人，遵循的就是这则公式。 ## 05 明星生意=（价值-需求）*标准化 明星生意一定要同时满足三个条件： ①需求大 ②毛利高 ③可复制 如果你不想成为燃烧生命的老黄牛创业者，那么这个公式必须要想清楚，你的明星生意是什么！ 举例：同样是「教练陪跑」，企业选择合作，是认可我本人，我但凡说换一位顾问，他们都不会同意的。所以即便这个业务需求量大并且毛利高，但也不可能成为我的明星生意，因为不可复制，那么知识社群的明星生意是… ## 06 想创业，脸皮要厚 5月份与一位企业的高管朋友见面，她感慨我创业2年，最大的变化是脸皮变厚了，我极致认同！ 回想23年下半年，我脸皮特别薄，自己一门叫做《极致体验的管理力》线下课，内容精心打造，但就是不好意思去吆喝，甚至曾经自我否定——自己不是一个好销售。 而今我找到了一种让脸皮变厚的方法，说与你听——“好饿么” - “好”代表的是你的产品，必须是精心打磨的，用尽全力的！即便它跟友商比，还称不上是最好的，但你的确是用心准备了，那么就不辜负他人，以此让自己有自信。 - “饿”代表的是你的压力，如果不出单，下个月就没口粮养自己养团队了，对于未来的焦虑是推动你向前迈出一步的动力。 - “么”代表的是你真的准备好了么？如果你只是有一款“好”的产品还远远不够，它的销售路径、服务路径、交付路径方方面面是一套完整的设计，把事情筹备好，会帮助你水道渠成的。 **综上，望对你有帮助。** 本文由 @万九谈体验 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

美国司法部周一宣布，已对朝鲜的赚钱行动采取多项执法行动，这些行动依靠美国科技公司内部的卧底远程 IT 工作者为该政权的核武器计划筹集资金，以及窃取数据和加密货币。   [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/0413/2ca358368d9f6a5.jpg) 作为美国司法部跨州行动的一部分，政府宣布逮捕并[起诉](https://www.documentcloud.org/documents/25986620-wang-dprk-doj-indictment/)美国公民王振兴（音译，Danny Wang），他涉嫌在新泽西州实施长达数年的欺诈计划，将朝鲜远程IT员工偷偷带入美国科技公司。根据起诉书，该计划为朝鲜政权带来了超过500万美元的收入。 王某被指控合谋实施电信欺诈、洗钱和身份盗窃。  联邦政府还[起诉了另外八名](https://www.documentcloud.org/documents/25986621-dprk-it-workers-doj-indictment/)参与该计划的人：六名中国公民和两名台湾公民，他们被指控密谋实施电信欺诈、洗钱、身份盗窃、黑客攻击和违反制裁。  马萨诸塞州地区检察官利亚·B·福利 (Leah B. Foley) 表示：“朝鲜政权训练并部署了数千名网络特工，让他们融入全球数字劳动力队伍，系统地瞄准美国公司。”  据称，从 2021 年到 2024 年，这些同谋冒充了 80 多名美国人，在 100 多家美国公司获得远程工作，因法律费用、数据泄露补救工作等造成了 300 万美元的损失。  美国司法部称，该组织据称在美国境内运营笔记本电脑农场，朝鲜IT员工实际上可以利用这些农场作为代理来隐藏其来源。有时，他们使用被称为[键盘-视频-鼠标（KVM）切换器](https://www.tesmart.com/blogs/news/everything-you-need-to-know-about-kvm-switches)的硬件设备，这种设备允许一个人用一个键盘和鼠标控制多台电脑。美国司法部称，该组织还涉嫌在美国境内运营空壳公司，使朝鲜IT员工看起来像是隶属于合法的当地公司，并收取资金，然后将其转移到国外。  据称，该欺诈计划还涉及朝鲜工人从其工作的公司窃取敏感数据，例如源代码，例如从一家未透露姓名的加州国防承包商那里窃取数据，该承包商“开发人工智能设备和技术”。 美国司法部表示，联邦调查局于6月初对14个州的21个地点进行了搜查，这些地点涉嫌为朝鲜的“笔记本电脑农场”提供资金。联邦调查局在突袭行动中缴获了137台笔记本电脑。 联邦调查局还表示，他们查获了至少 21 个网络域名、29 个用于洗钱数万美元的金融账户，以及 70 多台笔记本电脑和远程访问设备，包括 KVM。 美国司法部表示，五名朝鲜公民使用虚假或盗窃的身份从两家未具名的公司窃取了价值超过 90 万美元的加密货币，并被控犯有电信欺诈和洗钱罪。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1510002.htm)

 《街头霸王6》x aespa合作影片公布！人气韩流组合aespa与虚拟艺人naevis将与《街头霸王6》展开合作，将于2025年7月4日推出。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

 《断箭》于日前公布了1.08更新前瞻，暂定于7月7日发布。开发团队表示，比发布首周的紧急热修复,本次大型更新体量更大,需要更全面的测试。在游戏发布首周,团队全力修复了最紧迫的问题,并已着手优化遭遇战模式、提升本地化质量以及提高多人模式稳定性。而本次玩家可以期待的内容包括： &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; - 提升离线和在线游戏的稳定性 - 修复内存消耗方面的主要问题 - 优化和修复重连机制 - 更新反作弊系统 - 新增自定义比赛与遭遇战模式的地图布局选项(小型/大型),供寻求小于 5v5 规模对战的玩家使用。游戏将根据玩家+AI 数量自动选择布局,但玩家也可强制选用特定布局 - 曾在测试阶段上线的塔防模式正式回归,并已优化  自《断箭》6月20日发售以来，游戏已售出数十万份且在线玩家数从未跌破 10,000 人。开发团队坦诚,没有游戏是完美的,但玩家社区的热烈反馈让团队深受鼓舞。团队将继续修复重大问题,全面优化游戏客户端和服务器端软件。  针对多人对战中玩家中途退出无惩罚的问题,游戏将引入超时惩罚机制,逐步加长对中途退出者的禁赛时长。此外,游戏计划新增投降选项。官方将持续打击作弊行为,不断改进反作弊系统。关于存档功能,团队深知这是玩家强烈呼吁的功能。然而,其实现过程比想象中更为复杂。团队正在探索方案,以期让单人战役体验更加便捷。 此外，团队计划通过新增阵营和 DLC 扩充游戏内容,但本篇公告暂不讨论这些方面的内容。

<blockquote><p>AI Agent（人工智能代理）作为AI领域的新热点，正迅速改变我们与技术的交互方式。本文将深入剖析AI Agent的核心概念，解释它如何通过自主规划、执行任务和持续学习，成为大语言模型的“四肢”和“感官”。</p> </blockquote>  今天的主角是：AI Agent 我找了两篇还不错的 AI Agent 研究报告，有需要的小伙伴可以搜索下： 爱分析：中国 AI Agent 市场研究报告 摩根士丹利：AI Agents Knocking at the Door 关注 AI 行业的小伙伴应该对AI Agent非常“眼熟”，从2024年开始 AI Agent 就成为热门话题，同时出现的可能还有AI Copilot（**人工智能副驾驶，强调<strong>增强人类能力</strong>而非完全自主**）、AI Bot （AI 聊天机器人）等概念。太多概念和定义很容易混淆，今天希望能帮大家搞懂到底什么是 AI Agent。  ## 01 什么是 AI Agent 如果用中文表达，AI Agent 通常翻译做：人工智能代理，或者人工智能智能体，简单来说：如果说大语言模型（LLM）是强大的“大脑”，那么AI Agent就是配备了“四肢”和“感官”，是一个能够感知环境、自主规划、执行任务并持续学习的智能实体。  （图片来源：爱分析-中国 AI Agent 市场研究报告） AI Agent的核心在于其**自主性**和**目标导向性**。它具备以下关键能力：  **简言之，AI Agent = 大型语言模型 + 规划决策能力 + 工具调用能力 + 记忆/学习能力。**它是能独立完成复杂任务闭环的“智能执行者”。  （AI Agent 的落地场景，来源：爱分析-中国 AI Agent 市场研究报告） ## 02 为什么AI Agent成为必争之地 摩根士丹利（AI Agents Knocking at the Door）指出，该市场存在 520 亿美元的机遇，预计到 2028 年将达到 1020 亿美元（年复合增长率 26%）。  （ Agentic AI 市场规模，来源：摩根士丹利-AI Agents Knocking at the Door） 全球科技巨头和顶尖 AI 公司也正在 AI Agent 领域投入巨额资源： - Open AI:推出GPTs（用户自定义Agent）平台，持续增强GPT模型的记忆、代码解释、多模态和工具调用能力，为Agent生态铺路； - **Google DeepMind:发布“Agent Builder”路线图，推出Gemini模型并整合进Workspace打造智能助手，研发如SIMI等具身Agent项目；** - **微软:大力投资OpenAI，将 Copilot 深度集成到Windows、Office、Azure等全线产品，目标是“每个用户都有一个Copilot”；** - **Meta (Facebook)：开源多Agent框架（如Cicero），在AI研究（特别是多Agent协作、具身智能）上投入巨大；** - **Anthropic:专注构建安全、可靠的AI系统，其Claude模型被设计为优秀的Agent基础；** - **中国巨头（百度、阿里、腾讯、字节、华为等）:均在研发自己的大模型，并积极布局智能助手、行业解决方案等Agent形态应用；**  （coze 扣子是字节跳动旗下一个 AI Agent/Bot 的创作和运行平台，感兴趣的话可以上去看看：coze.com）  （Dify 和 Coze一样是开源应用开发平台） AI Agent 之所以成为“必争之地”，可能有以下原因： - AI Agent有望成为用户与数字世界交互的**主要入口和助手**。用户只需表达目标，Agent即可自动完成繁琐操作，大幅降低使用复杂软件和服务的门槛； - AI Agent能自动化大量重复性脑力劳动（信息搜集、报告生成、代码编写、数据分析、客服对话等），将人类从低效工作中解放； - LLM本身是强大的“思考者”，但缺乏“行动力”。Agent通过工具调用和规划能力，将LLM的潜力转化为实际生产力，是**LLM价值落地的关键载体；** ## 03 AI Agent 应用场景和案例 AI Agent的应用场景广泛，包括但不限于以下几个典型领域： ### 企业办公与自动化 ｜ 案例：Microsoft Copilot 微软推出的Copilot系列产品，包括Microsoft 365 Copilot，帮助企业员工自动生成报告、分析数据，极大提升了办公效率；  ### 智能客服与个性化服务 | 案例：Meta AI Assistant Meta利用AI Agent实现高度个性化的用户交互，帮助企业提供精准的客户服务与市场推广。  ### 金融投资与风险管理 | 案例：Bridgewater Associates 全球最大的对冲基金之一Bridgewater，应用AI Agent分析市场数据，自动化执行投资策略并优化风险控制。 ### 软件开发与运维 | GitHub Copilot、Cursor **AI Agent能自动编写、检查代码，甚至自动化部署与维护软件。GitHub Copilot、Cursor均在软件开发领域广泛使用，显著提高开发效率。** ### 具身智能与机器人 ｜ 案例：特斯拉Optimus机器人 特斯拉Optimus机器人目标是通过Agent大脑控制身体、仓储物流机器人。 **AI Agent 不仅是技术的演进，更是人机关系和工作方式的革命。它代表着AI从“被动应答”走向“主动执行”，从“工具”进化为“伙伴”。** 无论你是产品经理、创业者还是科技爱好者，都值得关注AI Agent的发展，它不仅仅是下一个风口，更可能是一场软件世界的革命。 作者：张艾拉 公众号：Fun AI Everyday 本文由 @张艾拉 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自 Pixabay，基于CC0协议

股息率高达850%。

<blockquote><p>从传统产品经理到AI产品经理的转型，是一场从确定性到不确定性的挑战。本文深入探讨了AI产品开发中需求定义、数据角色和上线标准的变化，指出AI产品开发的核心在于从“逻辑驱动”转向“数据驱动”。</p> </blockquote>  ## 做AI产品，找不到方向盘 “最终简历检索效率能提高多少？”，“简历匹配的准确度达到多少？”这是最近两个月我心里最大的困惑，不光是问技术同学，也反复自问，为什么我不知道答案？ 过去做产品，对于每一个功能、每一次迭代，其路径和终点都清晰明确。仿佛无论结果好坏，都在自己的掌控之中。直到加入公司的AI训练营，开始做智能招聘项目，一种“失控感”油然而生。似乎我能掌握的只有产品交互和提示词，无法预料最终能否满足业务需求，感觉就像设定了导航，但方向盘却不在自己手中。和开发同学讨论的不再是交互和bug，而是“模型置信度”、“数据分布”和“F1分数”，却不知道如何制定量化目标。 这种从确定到模糊、从可控到失控的体验，不知道各位PM是不是感同身受。不过，方向盘真的消失了吗？我认为，它只是换了一种形态。要找回它，首先要理解这辆“车”到底发生了什么变化。 ## 驱动力的变革：逻辑 vs 数据  AI产品的本质，是一场从“逻辑驱动”到“数据驱动”的范式转移，这导致我们习惯的“确定性”世界观，被彻底颠覆了。这种根本性的差异，重塑了产品开发的三大核心要素。 ### 需求定义的变化：从“实现功能”到“达成量化目标” 传统软件产品的需求都可以转化为清晰的规则，用户行为会被限制在固定规则内。而AI产品更像一个气象预报员，它基于海量历史数据告诉你“明天有90%的概率下雨”。其行为是“概率性”的，由数据中学习到的模式所决定。 以智能招聘为例，业务诉求是提升人岗匹配度 - 传统产品经理：“在现有的支持检索匹配字段基础上，增加院校类型、沟通能力、行业等结构化字段，支持单独和组合检索。” 这是一个非黑即白的功能。 - AI产品经理：“支持利用大模型识别招聘需求中的关键信息，实现关键信息的向量化存储，与数据库中简历的关键信息匹配。在保证确率（Precision）不低于90%”的前提下，尽可能提升召回率（Recall）。”匹配结果如何存在一定的概率性。 这意味着，我们的目标不再是100%正确的过滤，而是以合理的概率，确保推荐给HR的候选人是靠谱的。我们从一开始就接受了“犯错”的可能性，并试图去量化和管理它。 ### 数据角色的变化：从“产物”到“原料” - 传统软件：数据是“价值记录的产物”。用户在使用产品过程中产生的日志、交易记录，是已经发生的业务行为的“回响”。它们的核心价值在于追溯与分析，用于生成报表、监控业务健康度、复盘问题。数据质量决定了事后分析的深度，但并不改变产品自身的功能逻辑。。 - AI产品：数据是“价值定义的原料”。数据是驱动AI产品核心功能的“源代码”，直接决定了模型的效果、产品的智能程度和价值上限。 在智能招聘系统中，过去数年的招聘数据——哪些简历被查看、哪些人进入面试、谁最终被录用——就是训练模型的“数字基因”。数据的质量、维度和规模，共同定义了产品的“天花板”。作为AI产品经理，必须像主厨审视食材一样，审视数据的来源、质量、偏见和其中隐藏的风险，Garbage in, garbage out 是AI领域的铁律。 ### 上线标准的变化：从“零缺陷”到“基线之上” 传统产品的上线标准是“功能完整、没有严重bug”。而AI产品的上线标准是“模型性能优于基线（Baseline）” 什么是基线？它可以是现有的人工处理效率，也可以是一个简单的规则模型。比如，我们的智能招聘系统，只要其推荐的准确率超过了“初级HR手动筛选的准确率”，或者超过了“简单的关键词匹配算法”，它就具备了上线的价值。 ## 掌控的密码：思维、技能与方法论的三重修炼 洞悉失控的根源，正是重夺方向盘的开始。这需要一场思维、技能与方法论的三重修炼。 以下方法均结合了智能招聘场景中的应用举例 ### 思维重塑 —— 从“工程师”到“科学家” 从追求唯一的正确答案，转变为提出假设、设计实验、验证结果。 - 拥抱不确定性：习惯用“概率”和“置信区间”思考和沟通。当模型犯错时，你的第一反应不应是“这是个bug”，而是“这个错误属于哪一类？它发生的概率多大？我们如何从产品设计上规避其负面影响？” 比如，HR反馈系统将一位优秀的“JavaScript”前端专家推荐给了“Java”后端岗位。团队复盘发现，模型在训练时未能充分区分这两个术语，导致了混淆。这是一个概率性错误，产品经理这时应该思考：这类混淆发生的概率有多大？我们能否通过增加特定标注数据来降低混淆率？或者，在产品界面上明确提示“该候选人技能与岗位要求有部分相似性，请注意甄别”，从而管理用户预期，规避负面影响。 - 建立实验思维：将每一次上线都看作是一次大规模的A/B测试。你的核心工作不再是交付功能，而是通过实验找到能最大化提升核心指标的模型和策略。 为了验证新算法能否提升人岗匹配效率，可以设计了一场A/B实验。HR被随机分为两组：A组使用基于关键词的旧版筛选器，B组使用新的AI排序模型。对比A组和B组人岗匹配度，用真实数据证明新模型的价值，为全面上线提供了坚实依据。 ### 技能升级 —— 从“功能专家”到“全栈思考者” 你需要构建一个全新的、跨领域的知识体系。 **懂数据：成为数据的首席质检官** 你需要能回答：需要准备什么样的数据？如何清洗和标注数据？数据的隐私和合规性如何保证？ 比如在在智能招聘项目中，与资深HR合作，收集真实的招聘需求数据和“最终入职”的成功简历，还深入访谈，标注出这些需求的关键信息以及简历背后隐性的成功信号。这些高质量、附带“专家知识”的标注数据成为模型的“高级养料”，使其学会了像资深HR一样思考，极大提升了对高潜力候选人的识别能力。 **懂模型：掌握评估AI的语言** 你无需成为算法专家，但必须理解评估模型的核心指标，并在正确的业务场景下做出选择。 以智能招聘为例： - 精确率 (Precision)：“宁缺毋滥”。它回答的是“在所有被模型推荐的候选人中，真正合格的比例有多高？”。如果业务目标是为高端、繁忙的HR团队节省时间，那么高精确率是首选，我们宁愿错过一些潜在的候选人，也要保证推荐的都是精品。 - 召回率 (Recall)：“宁滥勿缺”。它回答的是“在所有真正合格的候选人中，有多少被模型成功推荐了？”。如果招聘的是稀缺岗位，目标是“天涯海角也要找到你”，那么高召回率更重要，我们可以容忍一些不那么匹配的推荐，交由人工二次筛选。 - F1分数 (F1 Score)：精确率和召回率的“调和平均数”。当两者都需要兼顾时，F1分数提供了一个综合性的评估标准。 **懂交互：设计人性的“容错界面”** 既然AI会犯错，我们就必须在人机交互层面为用户提供“安全气囊”。 比如说，当智能招聘系统向HR推荐一位候选人时，一个优秀的容错界面会这样呈现：“匹配度较高（95%）。主要匹配点：精通Python、5年分布式系统经验。潜在风险点：项目管理经验描述较少，模型对此项评估置信度较低。” 这种设计不仅表达了不确定性，还将决策权清晰地交还给了用户，并引导他们关注需要人工判断的关键点。 ### 方法论迭代 —— 从“瀑布式交付”到“闭环实验” AI产品的开发模式，彻底告别了线性的、瀑布式的工作流，进入了持续迭代的闭环。 **MVP的新玩法：在没有“鸡”的情况下“生蛋”** AI项目面临一个经典的“鸡生蛋”难题：没有数据就无法训练模型，没有产品就无法收集数据。两种巧妙的MVP方法可以打破僵局： - 绿野仙踪法 (Wizard of Oz MVP)：这是一种“假装自动化”的策略。前端给用户一个智能化的界面，但背后完全由人工操作。以智能招聘系统举例，未来做更精准的推荐候选人时，在HR提交需求后，由产品团队手动筛选简历并排序返回。这能以最低成本验证：我们的推荐结果对HR真的有价值吗？他们最看重哪些维度？ - Human-in-the-Loop：先用一个非常初级的模型（甚至可以是简单的规则）进行第一轮处理，然后将结果交由人工审核和修正。这些经过人工校验的高质量数据，将成为下一代模型最好的“养料”。在招聘项目中，模型可以先做一轮粗筛，然后由初级招聘专员对结果进行“通过”或“不通过”的标记，从而为模型迭代提供源源不断的数据。 **PRD的重构：全新的PRD结构** AI时代，传统PRD必须进化。一份有效的AI PRD，应包含以下核心模块：  ## 重夺方向盘 从传统软件产品经理到AI产品经理的转型，是一场深刻的思维范式革命。它要求我们勇敢地告别确定性的逻辑世界，拥抱充满概率的数据世界。而那个“方向盘”，已从控制“代码逻辑”的有形之物，转变为驾驭“数据流、模型迭代与用户反馈”的无形之舵。真正的掌控，不是杜绝每一次偏航，而是在每一次偏航后，都有能力、有方法让它回到正确的轨道上。欢迎来到AI时代，祝你驾驶愉快。 本文由 @CC 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>本文将深入拆解从零开始构建企业级低代码平台的全过程中，后端技术选型所涉及的核心维度，包括主流技术栈的深度对比与抉择、支撑高并发高可用的架构蓝图设计、以及数据库选型与优化的关键策略，旨在为低代码平台产品经理和架构师提供一份详实、落地的后端建设指南。</p> </blockquote>  ## 一、 后端技术栈选型 技术栈的选择是后端系统的基石，它直接影响着平台的基础性能、开发效率、可维护性和未来的演进方向。企业级低代码平台通常承载着复杂的业务逻辑、高并发的用户访问以及海量数据处理需求，对技术栈的要求尤为严苛。我们聚焦于当前主流的三大技术生态：Java/Spring Boot、Python/Django、Node.js/Express.js，进行深度剖析。 ### 1.1 Java 及 Spring Boot Java 历经二十余年的发展，其“一次编写，到处运行”（Write Once, Run Anywhere – WORA）的理念在企业级应用开发领域早已深入人心，铸就了难以撼动的地位。其核心优势体现在多个层面： - **严谨的类型系统与面向对象范式：**强类型系统在编译期就能捕获大量潜在错误，显著提升了大型项目的代码质量和可维护性。面向对象的特性（封装、继承、多态）使得复杂业务逻辑的建模和组织更加清晰、模块化，这对于需要高度抽象和灵活扩展的低代码平台后端至关重要。 - **成熟的性能优化机制：**Java 虚拟机（JVM）的即时编译器（JIT）是其高性能的关键。JIT 在运行时分析热点代码（HotSpot），将其动态编译成本地机器码，极大地提升了执行效率。配合成熟的垃圾回收器（如 G1, ZGC）对内存进行高效管理，使得 Java 应用在处理高并发请求和大规模数据时依然能保持稳健的性能表现。经过充分调优的 Java 应用，其吞吐量和稳定性是企业级场景的可靠保障。 - **Spring Boot 带来的开发范式革命：**Spring Boot 在庞大的 Spring 生态之上，通过“约定优于配置”（Convention over Configuration）的理念和强大的自动配置（Auto-configuration）机制，彻底颠覆了传统 Java EE 应用的笨重开发模式。开发者只需引入相应的 Starter 依赖，Spring Boot 就能根据类路径自动配置好绝大部分基础设施（如数据源、Web MVC、安全等），让开发者能聚焦于核心业务逻辑的实现，开发效率得到质的飞跃。 - **无与伦比的生态系统与社区支持：**Java 拥有可能是全球最庞大、最活跃的开源社区和商业支持网络。从核心库到各种中间件（如消息队列 RabbitMQ/Kafka、缓存 Redis、分布式协调 Zookeeper/Nacos），再到微服务全家桶 Spring Cloud（服务发现 Eureka/Consul/Nacos、配置中心 Config、网关 Zuul/Gateway、熔断 Hystrix/Sentinel、链路追踪 Sleuth/Zipkin），几乎任何企业级开发中遇到的难题，都能找到成熟、稳定、经过大规模生产验证的解决方案。海量的技术文档、书籍、教程、问答社区（如 Stack Overflow）以及经验丰富的开发者群体，构成了无价的资源宝库，为项目的长期维护和技术升级扫清了障碍。 - **微服务架构的天然伙伴：**Spring Boot 与 Spring Cloud 的无缝集成，使得构建和管理复杂的分布式微服务系统变得相对可控。其模块化设计、清晰的接口定义和丰富的服务治理能力，完美契合了大型低代码平台需要按功能模块拆分、独立部署和弹性伸缩的需求。 然而，硬币总有另一面： - **开发效率的相对成本：**强类型和严谨的 OO 设计虽然带来可维护性，但也意味着开发者需要编写更多的“仪式性”代码（如 Getter/Setter、接口定义、依赖注入配置等），相较于动态语言，开发速度在初期可能显得不那么“轻快”。 - **启动时间与内存占用：**JVM 的启动需要加载大量核心类库和应用本身的类，导致应用启动时间相对较长，在追求快速迭代和频繁部署（如 Serverless 环境）的场景下，这可能成为一个需要优化（如使用 GraalVM Native Image）的痛点。同时，JVM 本身的基础内存开销也高于一些更轻量的运行时环境。 - **学习曲线：**要精通 Java 和 Spring 生态，尤其是深入理解 JVM 原理、并发模型、Spring 的 IOC/AOP 等核心概念，需要投入相当的学习成本。 ### 1.2 Python 及 Django Python 凭借其简洁优雅、清晰易读的语法，以及动态类型带来的灵活性，吸引了大量开发者，尤其在数据科学、机器学习、自动化脚本等领域大放异彩。Django 框架奉行“开箱即用”（Batteries Included）的哲学，是 Python Web 开发的标杆。 - **极致的开发效率：**Python 的语法简洁，Django 内置了强大的 ORM（简化数据库操作）、优雅的 URL 路由、健壮的用户认证系统、自动化的管理后台等功能模块。这使得开发者可以用极少的代码快速搭建起功能完善的后端应用原型和 CRUD 接口，非常适合需求快速变化、需要快速验证想法的场景。 - **强大的 ORM 与内置功能：**Django ORM 抽象程度高，能用 Pythonic 的方式操作数据库，大大减少了手写 SQL 的需要。内置的 Admin 站点对于低代码平台的后台管理功能开发几乎是零成本的福利。其表单处理、缓存、国际化等模块也设计精良，显著提升开发速度。 - **数据科学与 AI 融合的桥梁：**Python 在数据科学（NumPy, Pandas）、机器学习（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）等领域的统治级地位是无可争议的。如果低代码平台的目标场景涉及到数据分析、预测模型集成、AI 辅助开发等，选择 Python 作为后端或部分服务的实现语言，能够无缝利用这些强大的库，降低集成复杂度。 - **活跃且多元的社区：**Python 社区同样非常庞大和活跃，拥有丰富的第三方库（PyPI）。虽然在企业级中间件的整体成熟度和统一性上略逊于 Java 生态，但在其专长的领域（Web、数据、AI）资源非常丰富。 其挑战主要在于： - **性能瓶颈：**作为解释型语言，Python 的原始执行速度（特别是 CPU 密集型运算）显著低于 Java 等编译型或 JIT 优化的语言。全局解释器锁（GIL）的存在限制了其在多核 CPU 上并行执行 CPU 密集型任务的能力，成为处理高并发计算需求的硬伤。虽然可以通过异步框架（如 ASGI 的 Django Channels/FastAPI）或与 C 扩展集成来缓解 I/O 瓶颈，但 CPU 瓶颈的根因难以根除。 - **动态类型的双刃剑：**动态类型在带来灵活性的同时，也牺牲了编译期的类型安全。大型项目中，如果没有严格的代码规范和充分的测试覆盖（如类型注解 Type Hints + Mypy），维护成本和出现运行时类型错误的概率会上升。 - **微服务与高并发架构的生态相对性：**虽然存在 Celery（分布式任务队列）、Dramatiq、以及基于 asyncio 的框架（FastAPI, Sanic）等方案用于构建异步和分布式应用，但在微服务治理、服务发现、配置中心、全链路追踪等企业级分布式系统所需的完整套件上，其生态的成熟度、统一性和与框架的集成度，相比 Java 的 Spring Cloud 仍有差距。构建超大规模、超高并发的分布式 Python 服务栈，面临的挑战和需要的自研投入通常更大。 - **部署与打包：**Python 环境的依赖管理和部署（如虚拟环境、Docker 镜像大小）有时会比打包成 Fat Jar/War 的 Java 应用稍显繁琐。 ### 1.3 Node.js 及 Express.js Node.js 基于 Chrome V8 JavaScript 引擎，采用事件驱动、非阻塞 I/O 模型，使其在处理高并发、I/O 密集型任务（如网络请求、文件操作、数据库访问）时表现出色。Express.js 是其上最流行、最简洁灵活的 Web 框架。 - **卓越的 I/O 性能与高并发处理能力：**Node.js 的核心优势在于其事件循环（Event Loop）和非阻塞 I/O 模型（由底层 libuv 库实现）。它能用单线程（实际有 Worker Threads 辅助）高效处理成千上万的并发连接，特别适合需要处理大量实时、高频 I/O 操作的场景，如 API 网关、实时通信服务、数据流处理等。在低代码平台中，处理大量表单提交、文件上传下载、第三方 API 调用等 I/O 密集操作时，Node.js 优势明显。 - **统一的全栈 JavaScript 体验：**使用 JavaScript（或 TypeScript）进行前后端开发，可以最大程度地共享代码（如数据模型验证、工具函数）、统一技术栈、降低团队学习成本和上下文切换开销。对于追求高效协同的全栈团队非常有吸引力。 - **轻量快速与丰富的 npm 生态：**Node.js 运行时轻量，应用启动速度快。npm 拥有全球最大的开源包仓库，提供了海量的模块和工具，覆盖开发所需的方方面面。Express.js 框架本身非常轻量且灵活，通过中间件（Middleware）机制可以方便地扩展功能。基于 Express 的成熟框架（如 NestJS）也提供了更结构化、更面向企业的解决方案。 - **活跃的社区与异步编程范式：**社区极其活跃，创新速度快。Promise 和 async/await 语法极大地改善了异步代码的可读性和可维护性，使得编写高效的非阻塞代码更加容易。 其局限性也不容忽视： - **CPU 密集型任务的短板：**事件循环模型在遇到 CPU 密集型计算（如复杂的业务逻辑处理、图像处理、大规模数据加密解密）时，会阻塞整个事件循环，导致所有请求的响应延迟飙升。虽然可以通过 Worker Threads 将计算转移到独立线程，但增加了复杂性和通信成本。 - **回调地狱与异步复杂性：**尽管 async/await 缓解了问题，但深度嵌套的异步操作和错误处理仍然比线性同步代码更易出错且更难调试。需要开发者对异步编程有深刻理解。 - **单点故障风险与进程管理：**单个 Node.js 进程崩溃会导致所有连接中断。需要健壮的进程管理器（如 PM2, Forever）来保证应用的高可用，自动重启崩溃的进程。 - **企业级中间件与微服务治理：**虽然 Node.js 在微服务领域有发展（如 NestJS 微服务模块、Seneca、Moleculer），也有服务发现（Consul, etcd 客户端）、API 网关（Express Gateway, Kong Node Plugin）等解决方案，但其在企业级服务治理套件的完整性、成熟度和与框架的深度整合上，相比 Java Spring Cloud 生态仍显得相对碎片化，需要更多的整合工作。 ### 1.4 选型决策 经过上述深度剖析，针对企业级低代码平台的核心诉求——高性能、高稳定性、高可扩展性、复杂业务逻辑支撑能力以及长期可维护性——进行综合权衡： - **Java + Spring Boot 通常是首选方案：**它在性能（尤其 CPU 密集型）、稳定性、成熟的微服务生态（Spring Cloud）、强大的企业级中间件支持、庞大的开发者基础和海量生产实践验证方面，提供了最全面、最可靠的保障。其强类型系统和 OO 特性虽然增加了初期代码量，但对大型复杂系统的长期维护和演进至关重要。JVM 的成熟优化技术（JIT, GC）能有效支撑高并发和大数据处理需求。对于需要处理复杂业务流程、集成多种企业系统、要求极高稳定性和可扩展性的低代码平台，Java 生态的综合实力是最为匹配的。 - **Python + Django 可作为特定场景的补充或次优选：**如果低代码平台的核心定位是快速原型验证、内部工具生成、或深度集成数据分析/机器学习能力，且对极端高并发或复杂 CPU 计算要求不高，Python + Django 的开发效率优势会非常突出。它可以作为平台中特定服务（如 AI 模型服务、数据分析后台）的实现语言，或者在对性能要求不高的核心场景下作为整体技术栈。 - **Node.js + Express.js (或 NestJS) 适用于特定模块或全栈统一场景：**在平台中需要处理极高 I/O 并发量的组件（如 API 网关、文件服务、实时协作引擎）或者团队强烈追求全栈 JavaScript/TypeScript 统一时，Node.js 是极佳的选择。它的轻量快速和事件驱动模型在这些场景下能发挥最大效能。对于构建以 API 为中心、侧重前端交互和快速迭代的中小型低代码应用，也是一个有力的竞争者。 **核心结论：**对于构建目标为支撑企业核心业务、要求严苛的企业级低代码平台，Java + Spring Boot 技术栈凭借其综合优势，在绝大多数情况下是最稳健、最能满足长期发展需求的选择。Python 和 Node.js 则更适用于特定优势场景或作为平台中特定服务的实现技术。 ## 二、 后端架构设计 选择了强大的技术栈，还需要精心的架构设计将其潜力充分发挥出来，构建一个能够应对企业级挑战的后端系统。微服务架构是当前构建复杂、可扩展应用的主流范式。 ### 2.1 微服务架构 微服务的核心思想是将一个庞大的单体应用（Monolith）按照业务能力或领域边界分解为一组小型、松耦合、独立部署的服务。每个服务都围绕特定的业务功能构建（例如：用户服务、表单设计服务、流程引擎服务、规则引擎服务、数据存储服务、权限服务、通知服务），拥有自己独立的进程、数据库（遵循 Database per Service 模式）和业务逻辑。 **优势显著：** - **技术异构性：**不同服务可以根据其需求选择最合适的技术栈（如用 Node.js 做 API 网关，Java 做核心业务服务，Python 做 AI 服务）。 - **独立开发与部署：**团队可以独立负责一个或几个服务的全生命周期，开发、测试、部署互不影响，大幅提升开发效率和迭代速度。 - **弹性伸缩：**可以根据每个服务的实际负载独立进行水平扩展（如为高并发的表单提交服务增加更多实例），资源利用更高效，成本更可控。 - **容错性提升：**单个服务的故障（如 OOM 崩溃）被隔离在其边界内，通过熔断、降级等机制，可以防止故障蔓延导致整个平台瘫痪。 - **易于理解和维护：**每个服务代码库相对较小，业务聚焦，降低了认知复杂度和维护难度。 **挑战与应对：**微服务也带来了分布式系统的固有复杂性：服务间通信（网络延迟、故障）、数据一致性（跨服务事务）、分布式追踪、测试复杂度增加等。需要配套的基础设施（服务发现、配置中心、API 网关、链路追踪）和良好的 DevOps 实践来管理这些复杂性。服务粒度的划分（何时拆分、拆多细）也需要丰富的经验和持续的演进调整。 ### 2.2 API 网关 在微服务架构中，API 网关扮演着至关重要的角色，它是所有外部客户端（Web、App、第三方系统）访问后端服务的单一入口点和统一门面。 **核心职责：** - **路由与请求转发：**将客户端请求精确路由到对应的后端微服务实例。例如，将/api/user/**的请求路由到用户服务集群。 - **负载均衡：**集成负载均衡功能（如 Round Robin, Least Connections, IP Hash），将请求分发到同一服务的多个健康实例上，提高吞吐量和可用性。 - **认证与鉴权：**集中处理身份认证（如 JWT 验证、OAuth 2.0）和权限校验，确保只有合法且拥有权限的请求才能访问下游服务。避免了在每个微服务中重复实现安全逻辑。 - **限流与熔断：**实施流量控制（Rate Limiting）保护后端服务不被突发流量击垮；实现熔断器模式（Circuit Breaker），当下游服务持续故障或响应过慢时，快速失败并返回预设响应（降级），避免资源耗尽和级联故障。 - **请求/响应转换：**对请求参数或返回结果进行必要的聚合、过滤、格式转换（如 XML&lt;-&gt;JSON），适配客户端需求。 - **日志记录与监控：**集中记录访问日志、审计日志，并与监控系统集成，提供系统入口层面的可观测性。 - **静态响应/边缘缓存：**对于不常变化的响应，可以在网关层设置缓存，直接返回，减轻后端压力。 **技术选型：**成熟的开源方案包括 Nginx (结合 Lua 扩展如 OpenResty)、Kong (基于 Nginx/OpenResty，提供丰富插件和 API)、Spring Cloud Gateway (Java 生态原生，深度整合 Spring Cloud)、Zuul (Netflix 出品，较老)。选择时需考虑性能、功能丰富度、可扩展性（插件机制）、与现有技术栈的契合度以及运维复杂度。 ### 2.3 服务注册与发现 在微服务环境中，服务实例会频繁地启动、停止、迁移（如 Kubernetes Pod 调度），其网络位置（IP:Port）是动态变化的。服务注册与发现机制是维系这个动态系统正常运行的关键基础设施。 **工作原理：** - **服务注册：**当一个微服务实例启动并准备好接收请求时，它会主动将自己的网络位置信息（服务名、IP、端口、健康状态、元数据等）注册到服务注册中心。 - **服务发现：**当一个服务（服务消费者）需要调用另一个服务（服务提供者）时，它不会硬编码对方的地址，而是向服务注册中心查询目标服务名当前所有可用且健康的实例列表。 - **客户端负载均衡：**服务消费者（或其客户端库）根据负载均衡策略（如轮询、随机、响应时间加权）从获取到的实例列表中选择一个进行调用。 - **健康检查：**服务注册中心持续地对注册的服务实例进行健康检查（如 HTTP/TCP 探针）。失败或未响应的实例会被标记为不健康或自动从注册表中剔除，确保消费者不会调用到故障实例。 **核心组件：**常用的服务注册中心包括： - **Netflix Eureka：**AP 系统（高可用、分区容忍），设计简单，与 Spring Cloud 集成极佳。 - **HashiCorp Consul：**CP 系统（强一致性），功能强大，内置服务发现、健康检查、KV 存储、多数据中心支持，支持 DNS 和 HTTP 接口。 - **Alibaba Nacos：**功能全面，同时支持服务发现（AP/CP 模式可切换）和配置管理，在国内生态活跃，与 Spring Cloud / Dubbo 集成好。 - **Apache ZooKeeper：**CP 系统，是早期分布式协调的标准，功能强大但相对重量级，配置管理是其强项。 **价值：**实现了服务消费者与服务提供者的解耦，使得服务实例的动态扩缩容、故障替换对调用方透明，极大地提高了系统的弹性和可维护性。 ### 2.4 负载均衡 负载均衡是分布式系统提升性能、可用性和资源利用率的核心手段。它通过在多个后端服务实例间智能分配工作负载来实现。 **层级：** - **全局负载均衡：**通常在 DNS 层面实现，将用户流量引导到不同地域或数据中心。 - **应用层负载均衡：**工作在 OSI 第七层（HTTP/HTTPS），理解应用协议。API 网关通常集成了 L7 负载均衡器。可以根据请求内容（URL Path, Header, Cookie）进行更智能的路由（如灰度发布、A/B 测试）。 - **传输层负载均衡：**工作在 OSI 第四层（TCP/UDP），基于 IP 地址和端口进行转发。性能更高，但对应用内容无感知。如 LVS (Linux Virtual Server)、F5 BIG-IP (硬件)。 **算法：** - **轮询 ：**依次分发请求，简单公平。 - **加权轮询：**根据服务器处理能力分配不同的权重，能力强的服务器获得更多请求。 - **最小连接数 ：**将新请求发给当前连接数最少的服务器。更贴合服务器实际负载。 - **最短响应时间 ：**将请求发给平均响应时间最短的服务器（需要监控支持）。 - **IP 哈希 ：**根据客户端 IP 计算哈希值固定分配到某台服务器，可保持会话粘性（Session Affinity）。 - **随机 ：**随机选择服务器。 **实现方式：** - **集中式负载均衡器：**如独立的 Nginx、HAProxy、F5 BIG-IP。所有流量先经过负载均衡器，由其转发到后端实例。部署简单，是常见模式。 - **客户端负载均衡：**负载均衡逻辑嵌入在服务消费者的客户端库中（如 Ribbon for Java）。客户端从服务注册中心获取所有实例列表后，自行选择目标实例。减少了网络跳数（无中心代理瓶颈），但增加了客户端复杂性，需要语言支持。 **在低代码平台中的作用：**确保用户请求被均匀（或按需）分配到健康的服务实例上，避免单点过载，最大化利用资源，提升平台整体的吞吐量和响应速度。是实现高可用的基础组件。 ### 2.5 高可用性、稳定性与安全性保障 企业级低代码平台必须追求极高的可用性（如 99.99%）、稳定性和安全性。这需要一整套工程实践和技术保障。 **高可用性 ：** - **多副本部署与冗余：**关键服务（包括数据库、注册中心、网关、核心业务服务）至少部署 2 个或以上实例，分布在不同的物理机、机架甚至可用区（Availability Zone）。 - **故障转移 ：**当某个实例故障时，负载均衡器或服务发现机制能自动将流量切换到其他健康实例，用户感知不到中断。数据库通常需要主从复制（Master-Slave Replication）配合 VIP（Virtual IP）切换或读写分离中间件来实现故障转移。 - **健康检查：**持续监控服务实例状态（如 HTTP/TCP 健康端点、进程状态），及时发现并隔离故障节点。 - **优雅启停：**服务在启动完成并注册成功后才接收流量；在停止前，先通知负载均衡器/注册中心注销自己，并等待处理完现有请求后再退出，避免请求丢失。 **稳定性 ：** **容量规划与弹性伸缩：**根据业务量和性能指标（CPU、内存、请求延迟、队列长度）进行容量预估，并实现自动伸缩（Auto-scaling，如 Kubernetes HPA）。在流量洪峰时自动扩容，低谷时缩容，既保证稳定又节约成本。 **熔断、降级与限流：** - **熔断 ：**当下游服务调用失败率或延迟超过阈值时，快速“熔断”，直接返回错误或降级响应，防止级联故障。一段时间后尝试半开状态探测恢复。 - **降级：**在非核心服务不可用或性能不佳时，提供有损但可用的基本功能（如返回缓存数据、简化流程、关闭次要特性）。 - **限流 ：**在入口（API 网关）或服务内部限制请求速率，防止突发流量压垮系统。常用算法有令牌桶（Token Bucket）、漏桶（Leaky Bucket）、固定窗口/滑动窗口计数器。 **异步化与消息队列：**将耗时操作（如发送邮件、生成报表、调用外部慢 API）异步化，通过消息队列（如 RabbitMQ, Kafka, RocketMQ）解耦。生产者快速响应请求，消费者后台处理，提高系统响应速度和吞吐量，削峰填谷。 **全链路追踪：**使用 Jaeger、Zipkin、SkyWalking 等工具追踪一个请求在分布式系统中流经的所有服务，可视化调用链路、延迟和依赖关系，快速定位性能瓶颈和故障点。 **监控告警与可观测性：** - **指标监控 ：**使用 Prometheus 收集和存储服务、中间件、主机、容器的各项指标（CPU、内存、磁盘、网络、JVM GC、HTTP 请求量/延迟/错误率、数据库连接池、缓存命中率）。通过 Grafana 进行可视化展示。 - **日志集中：**使用 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或 Loki + Grafana 等方案，集中收集、存储、索引和查询所有服务的日志，便于故障排查和审计。 - **告警 ：**基于监控指标和日志设置告警规则（如错误率 &gt; 1%，CPU &gt; 90%持续 5 分钟，服务实例 Down）。通过邮件、短信、钉钉、企业微信、PagerDuty 等渠道及时通知运维人员。告警需要明确、可操作，避免“狼来了”。 **安全性 (Security)：** - **传输安全：**强制使用 HTTPS (TLS/SSL) 加密所有网络通信，防止数据在传输中被窃听或篡改。 - **身份认证 ：**严格验证用户身份。常用方案包括 OAuth 2.0 / OpenID Connect (OIDC)、JWT (JSON Web Tokens)、SAML 2.0。集成企业 AD/LDAP 实现单点登录 (SSO)。 - **授权 ：**细粒度控制用户对资源的访问权限（如某个用户能否查看/编辑某个表单）。常用模型有 RBAC (基于角色的访问控制)、ABAC (基于属性的访问控制)。确保最小权限原则。 - **输入验证与输出编码：**对所有用户输入进行严格验证和清理（防 XSS, SQL 注入、命令注入等）。对输出到页面的内容进行编码，防止 XSS 攻击。 - **安全依赖管理：**定期扫描项目依赖库（如 OWASP Dependency-Check, Snyk）中的已知漏洞，及时升级。 - **漏洞扫描与渗透测试：**定期使用自动化工具（如 OWASP ZAP, Nessus）和聘请专业团队进行安全扫描与渗透测试，主动发现和修复安全漏洞。 - **审计日志：**详细记录关键操作（如登录、敏感数据访问、配置修改）的操作者、时间、内容和结果，满足合规要求并便于事后追溯。 ## 三、 数据库选型与设计 低代码平台的核心价值在于快速构建应用，而应用的核心是数据。选择合适的数据库并设计良好的数据模型，是保证平台性能、稳定性和扩展性的根基。 ### 3.1 关系型数据库与非关系型数据库深度对比 **关系型数据库 (如 MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle)：** **核心特征：**基于关系模型，数据存储在结构化的二维表中，行代表记录，列代表属性。表之间通过外键（Foreign Key）建立关联。严格遵守 ACID (原子性、一致性、隔离性、持久性) 事务特性。使用结构化查询语言 (SQL) 进行数据操作。 **优势：** - **数据结构化与强一致性：**预定义的模式（Schema）确保数据格式规范，外键约束和 ACID 事务保证了数据的强一致性和完整性，特别适合存储核心业务实体及其关联关系（如用户-角色-权限、订单-商品）。 - **强大的查询能力：**SQL 语言功能强大且标准化，支持复杂的连接（JOIN）、聚合（GROUP BY）、子查询、事务控制等操作。 - **成熟的生态系统与工具：**拥有最悠久的历史、最广泛的用户基础和最丰富的管理工具、监控方案、备份恢复机制、ORM 框架支持。 **劣势：** - **扩展性挑战：**垂直扩展（升级单机硬件）有上限，水平扩展（分库分表）技术复杂度高，可能影响 SQL 兼容性和事务。 - **模式变更不灵活：**修改表结构（如增加字段、修改类型）在数据量大时可能成为高成本操作，需要停机或在线 DDL 工具（如 pt-online-schema-change for MySQL）。 - **处理非结构化/半结构化数据效率低：**存储 JSON 等文档虽然可行，但查询和索引效率通常不如原生文档数据库。 **代表选手：** - **MySQL：**最流行的开源 RDBMS，性能优异、易于使用、社区庞大，互联网公司首选。InnoDB 引擎提供良好的事务支持和并发性能。 - **PostgreSQL：**功能强大的开源 RDBMS，以高度符合 SQL 标准、支持丰富的数据类型（如 JSONB, GIS 地理信息、数组）、强大的扩展性（如插件）和卓越的复杂查询优化能力著称。在需要高级功能、复杂分析或地理信息处理的场景下优势明显。事务和并发控制模型（MVCC）也非常成熟。 **非关系型数据库 (NoSQL)：** **核心特征：**为特定类型的数据模型和访问模式优化，通常牺牲部分 ACID 特性（特别是强一致性）以换取更好的扩展性、性能和灵活性。无固定模式或模式灵活。不使用 SQL 或使用类 SQL 方言。 **主要类型与代表：** - **文档数据库：**如MongoDB, Couchbase。数据以类似 JSON 的文档（Document）形式存储（BSON in MongoDB）。文档是自包含的数据单元，可以嵌套数组和子文档。模式灵活，适合存储变化频繁或结构不一致的数据（如用户配置、CMS 内容、产品目录）。强大的查询语言和索引支持。 - **键值数据库：**如Redis, Memcached, DynamoDB。最简单的模型，通过唯一的 Key 存取 Value。Value 可以是简单字符串、复杂结构（如 Redis 的 Hash, List, Set, Sorted Set）。极致性能（尤其内存型如 Redis），超低延迟。常用于缓存、会话存储、排行榜、分布式锁、消息队列（Redis Streams）。 - **宽列数据库：**如 Cassandra, HBase。数据存储在由行键（Row Key）、列族（Column Family）、列限定符（Column Qualifier）和时间戳定位的单元中。适合存储海量数据（尤其时序数据）、高写入吞吐量、按行键范围查询的场景。可扩展性极强。 - **图数据库 ：**如 Neo4j, Amazon Neptune。以节点（Node）、关系（Relationship）和属性（Property）存储数据。擅长处理高度关联的数据，进行深度关系遍历查询（如社交网络、推荐引擎、欺诈检测）。 **优势：** - **灵活的模式：**易于适应需求变化，方便存储半结构化和非结构化数据。 - **极致的扩展性：**通常设计为易于水平扩展（分片 Sharding），能处理海量数据和高并发访问。 - **针对特定场景的高性能：**如文档数据库的文档读写、键值数据库的超低延迟读写、宽列数据库的高吞吐写入、图数据库的关系查询。 **劣势：** - **弱化的事务与一致性：**通常只支持单文档/键值操作的事务，跨记录/跨分片的事务支持较弱且复杂（如 MongoDB 4.0+ 支持多文档 ACID 事务但有性能损耗），最终一致性（Eventual Consistency）模型更常见。 - **查询能力相对受限：**相比 SQL 的通用性和强大性，NoSQL 的查询语言通常针对其数据模型优化，跨类型/复杂关联查询能力较弱（图数据库除外）。 - **学习曲线与工具生态：**不同类型的 NoSQL 差异较大，需要专门学习。管理工具和监控方案的成熟度普遍不如 RDBMS。 ### 3.2 数据库选型方案 对于功能全面的企业级低代码平台，单一数据库类型往往难以满足所有需求。明智的做法是采用混合持久化策略，根据数据的性质、访问模式和一致性要求，选择最合适的数据库技术。 **核心业务数据：**用户账户、组织机构、权限配置、表单定义、流程定义、流程实例状态、核心业务实体及其关系等，对数据一致性、完整性和事务要求极高。首选关系型数据库 (MySQL 或 PostgreSQL)。利用其 ACID 事务、强大的 JOIN 查询和外键约束来保证核心数据的准确性和关联性。 **非结构化/半结构化数据：** - **用户上传的文件/图片/视频：**通常存储在对象存储（如 Amazon S3, MinIO）中，数据库只存储其元数据（文件名、路径、大小、类型、上传者等）。对象存储提供高可靠、低成本的海量存储。 - **表单提交的富文本/JSON 动态数据：**如果结构非常灵活多变，或单个表单数据体量较大，可以考虑使用MongoDB 等文档数据库存储。PostgreSQL 的 JSONB 类型也是一个很好的折中选择，它支持在关系型数据库中高效存储和查询 JSON 文档。 - **系统日志/操作审计日志：**数据量大、写入密集、查询模式相对简单（按时间范围、关键字）。适合写入优化的Elasticsearch（提供强大的全文搜索和聚合分析能力）或宽列数据库如**Cassandra**。也可以先写入 Kafka 再消费到这些存储中。 **缓存层：**为了显著提升读性能，减少对主数据库的压力，必须引入缓存。Redis是最佳选择，它支持丰富的数据结构，性能极高，常用于缓存： - 频繁访问且变化不频繁的数据（如配置信息、权限信息）。 - 数据库查询结果。 - 会话信息 (Session Store)。 **特定场景优化：** - **实时协作/消息通知：**Redis 的 Pub/Sub 或更健壮的**Redis Streams / Kafka**。 - **高性能计数/排行榜：**Redis 的 Sorted Set。 - **复杂关系分析（如推荐）：**图数据库 (Neo4j)。 **典型低代码平台数据存储组合示例：** - **主存储：**PostgreSQL (存储用户、角色、权限、表单/流程定义、核心业务实体) - **动态表单数据存储：**PostgreSQL JSONB 字段 或 MongoDB - **文件存储：**对象存储 (S3/MinIO) + PostgreSQL 存储元数据 - **缓存：**Redis - **日志/审计：**Elasticsearch (+ Logstash + Kibana) 或 Loki + Grafana - **(可选) 消息队列：**Kafka / RabbitMQ (用于异步任务、事件驱动) ### 3.3 数据库表结构设计 设计关系型数据库的表结构（Schema Design）是后端开发的核心环节，需要权衡规范化、性能、可扩展性和业务需求。 **规范化：**主要目标是消除数据冗余和更新异常（插入、删除、修改异常）。通过将数据分解到多个关联表中，并使用外键建立联系（1:1, 1:N, M:N）。优点是数据一致性高，存储空间节省。缺点是查询时经常需要 JOIN 多个表，可能影响性能，尤其是在数据量大时。 **反规范化：**有意识地在表中引入冗余数据，以减少 JOIN 操作，提高查询速度。例如，在订单明细表中冗余存储商品名称和单价（即使商品表里也有），这样查询订单详情时就不需要关联商品表。优点是读性能显著提升。缺点是增加了数据冗余，可能导致更新复杂（需要同时更新多处），有数据不一致风险。需要仔细评估读写比例和业务容忍度。 **设计原则与实践：** - **明确主键：**为每张表选择合适的主键（自然键或代理键/Surrogate Key 如自增 ID、UUID）。 - **合理使用外键：**明确表间关系，在数据库层面或应用层面（ORM）维护参照完整性。 - **字段类型选择：**选择最精确的类型（如INT,BIGINT,VARCHAR(n),DECIMAL,DATETIME/TIMESTAMP,BOOLEAN）。避免过度使用TEXT/BLOB存储大字段，考虑分表或外部存储。 - **处理多对多关系：**使用关联表（Junction Table）。 - **考虑可扩展性：**预留扩展字段（如ext_dataJSON 字段）或使用 Entity-Attribute-Value (EAV) 模型（需谨慎，易导致查询复杂）来应对未来可能的字段增加。设计良好的元数据表结构来支撑低代码平台的动态建模能力本身是平台设计的核心挑战之一。 - **文档化：**使用数据库建模工具（如 MySQL Workbench, pgModeler）设计并生成 ER 图，清晰展示表结构和关系。 ### 3.4 索引优化与分库分表策略 **索引优化：**索引是加速数据库查询的魔法棒，但也是双刃剑。 **作用：**索引就像书的目录，让数据库引擎能快速定位到特定数据行，避免全表扫描（Full Table Scan）。 **类型：**常用 B+树索引（MySQL/PostgreSQL 默认）。还有哈希索引（精确匹配快）、全文索引（文本搜索）、空间索引（GIS）、复合索引（多列组合）等。 **创建策略：** - **高频查询条件：**在WHERE、ORDER BY、GROUP BY、JOIN ON子句中频繁出现的列上创建索引。例如users.username,orders.user_id,orders.create_time。 - **区分度高：**选择区分度高的列（如唯一 ID、手机号）建索引效果最好。区分度低的列（如性别、状态标志）建索引意义不大，优化器可能直接忽略。 - **覆盖索引：**如果索引包含了查询所需的所有列（SELECT的列 +WHERE条件列），则无需回表查数据行，性能最佳。 - **复合索引：**将多个列组合成一个索引。注意列的顺序：等值查询条件列在前，范围查询列在后。遵循最左前缀匹配原则。 - **避免滥用：**索引会降低INSERT、UPDATE、DELETE的速度（因为要维护索引），并占用额外磁盘空间。定期分析慢查询日志 (slow_query_log)，使用EXPLAIN命令分析查询执行计划，只创建真正必要的索引。利用数据库提供的索引建议工具（如 MySQLsys.schema_index_statistics）。 **分库分表：**当单库单表的容量（数据量、并发量）达到瓶颈时，必须考虑分库分表来分散压力。 **垂直拆分：** - **垂直分库：**按业务模块将不同的表拆分到不同的物理数据库中。例如，将用户库、表单库、流程库分离。降低单库压力，便于按业务独立管理。 - **垂直分表：**将一张宽表按列拆分（冷热分离），将访问频繁的列（热数据）和不频繁的列（冷数据）分到不同的表中。减少单次查询 I/O 量。 **水平拆分：** 这是应对大数据量最常用的策略。将同一个表的数据按照某个分片键 (Sharding Key) 和规则 (Sharding Strategy) 分散到多个数据库的多个表中。 **分片策略：** - **范围分片：**根据分片键的范围划分数据（如order_id在 1-1000万 的入分片1，1000万-2000万入分片2）。优点：按范围查询效率高（如查某时间段订单）。缺点：容易导致数据分布不均（热点分片），分片键选择不当会造成严重倾斜。 - **哈希分片：**对分片键进行哈希计算，根据哈希值取模或范围决定数据归属的分片（如hash(user_id) % 1024， 结果映射到具体的分片）。优点：数据分布相对均匀。缺点：范围查询效率低下（需查所有分片），扩容时数据迁移量大（需要 rehash）。 - **一致性哈希：**改进的哈希算法，在增加或减少分片节点时，仅需迁移少量受影响的数据，极大降低了扩容缩容的复杂度。是分布式系统（如缓存、NoSQL）常用的分片算法。 - **地理位置分片：**根据用户地理位置信息（如 IP、GPS）将数据路由到就近的数据中心分片，优化访问延迟和符合数据驻留法规。 - **业务逻辑分片：**根据特定的业务规则分片。例如，在 SaaS 多租户低代码平台中，最自然的分片键就是tenant_id（租户ID），每个租户（或一组租户）的数据独立存储在一个分片（或数据库）中。这天然隔离了租户数据，也便于按租户扩展。 **分库分表带来的挑战与应对：** - **分布式事务：**跨分片的数据更新需要分布式事务保障一致性。方案包括：最终一致性 + 补偿机制（如 Saga 模式）、使用支持分布式事务的中间件（如 Seata）、尽量避免跨分片事务（设计上让相关数据在同一个分片）。 - **跨分片查询：**需要查询多个分片数据的操作（如全局排序、多维度聚合）变得复杂低效。方案：使用支持分布式查询的中间件（如 ShardingSphere 的Federation执行引擎）、将结果集拉到应用层内存中聚合（适用于小结果集）、设计上避免此类查询、利用单独的 OLAP 分析数据库（如 ClickHouse）。 - **全局唯一 ID 生成：**单机自增 ID 在分布式环境下不可用。需要分布式 ID 生成方案：雪花算法（Snowflake）、Redis 自增、数据库号段、UUID（较长且无序）、ZooKeeper 等。 - **数据迁移与扩容：**增加分片时，需要平滑迁移数据且不影响在线业务。工具如：ShardingSphere-Scaling、数据库厂商工具（MySQL Shell UTIL）、自研迁移工具。 - **运维复杂度激增：**需要强大的数据库管理平台（DMP）和运维团队来管理众多分片实例的部署、监控、备份、恢复。 **中间件选型：**强烈建议使用成熟的开源分库分表中间件来屏蔽底层复杂性： - **Apache ShardingSphere (原 Sharding-JDBC)：**Java 生态首选。定位为分布式数据库生态系统，提供数据分片、读写分离、分布式事务、数据加密、弹性伸缩等能力。可以作为 JDBC 驱动直接嵌入应用（对代码无侵入），也可以独立部署为 Proxy 模式（对应用透明）。功能强大，社区活跃，文档完善。 - **MyCat：**早期流行的基于 Proxy 的数据库中间件。功能丰富（分片、读写分离、HA），配置相对复杂，社区活跃度相比 ShardingSphere 有所下降，但仍有很多生产应用。 - **Vitess (for MySQL)：**CNCF 毕业项目，由 YouTube 开发。主要针对超大规模 MySQL 集群，功能强大（分片、连接池、查询重写、在线DDL），部署和运维相对复杂，Kubernetes 集成好。 **读写分离 ：**在水平拆分前或配合分库分表使用的一种重要优化手段。 **原理：**主库（Master）负责处理写操作（INSERT, UPDATE, DELETE），并通过复制机制（如 MySQL Binlog Replication, PostgreSQL Streaming Replication）将数据变更实时同步到一个或多个从库（Slave / Replica）。读操作（SELECT）则由从库承担。 **优势：**显著提升系统的读吞吐量，分担主库压力。提升可用性，主库故障时可快速将某个从库提升为主库（需配合工具如 MHA, Patroni）。 **实现：** - **应用层实现：**在 ORM 框架或 DAO 层根据 SQL 类型（读/写）决定使用主数据源还是从库数据源。需要处理主从复制延迟（Replication Lag）带来的“读己之写”不一致问题（如刚插入的数据马上查询不到）。可通过“写后强制读主”、“基于 GTID/位点等待复制”等策略缓解。 - **中间件实现：**由数据库中间件（如 ShardingSphere, MyCat, ProxySQL, MaxScale）自动解析 SQL 并路由。对应用透明，但需注意中间件本身的高可用。 **在低代码平台的应用：**后台管理界面、报表查询、用户查看已提交表单等大量读操作可路由到从库；表单提交、流程流转、配置修改等写操作走主库。 ### 3.5 数据库运维与优化 数据库设计部署完成后，持续的运维监控和优化是保障其长期稳定高效运行的关键。 **备份与恢复：**这是数据安全的最后防线，必须制定严格策略并定期验证恢复流程。 **备份类型：** - **物理备份：**直接复制数据库的物理文件（如 MySQL 的ibdata,ibd; PostgreSQL 的PGDATA目录）。速度快，恢复快，通常需要停库或锁表（可用 Percona XtraBackup,pg_basebackup实现在线热备）。 - **逻辑备份：**使用工具导出数据库的逻辑结构和数据（如mysqldump,pg_dump）。速度慢，恢复慢，但更灵活（可选择备份部分对象），格式通用。 - **增量备份与 PITR (Point-In-Time Recovery)：**结合全量备份和连续的 WAL (Write-Ahead Logging) 归档（如 MySQL Binlog, PostgreSQL WAL），可以将数据库恢复到任意时间点，是应对误操作（如删库、误更新）的神器。 **备份策略：**遵循 3-2-1 原则（3份备份，2种不同介质，1份异地）。定期（如每天）全备，更频繁（如每小时）增量/Binlog备份。备份文件需加密存储，并定期进行恢复演练。 **性能监控与调优：** **监控指标：**密切监控数据库核心指标： - **资源层面：**CPU 使用率、内存使用率（Buffer Pool Hit Rate 至关重要）、磁盘 I/O（读写吞吐量、延迟、队列深度）、网络流量。 - **连接与会话：**连接数、活跃会话数、长事务、锁等待。 - **查询性能：**慢查询数量及详情、QPS (Queries Per Second)、TPS (Transactions Per Second)、平均响应时间。 - **复制状态：**主从延迟 (Replication Lag)。 **监控工具：**Prometheus + Grafana（配合 exporter 如mysqld_exporter,postgres_exporter）、数据库自带的监控工具（如 MySQL Performance Schema, Sys Schema; PostgreSQLpg_stat_*视图）、商业数据库监控工具（如 Percona Monitoring and Management, Datadog）。 **调优手段：** - **SQL 优化：这是最有效的优化手段！**持续分析慢查询日志 (slow_query_log)，使用EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE分析执行计划。优化方向包括：避免全表扫描、合理使用索引（创建、避免索引失效）、优化 JOIN 顺序、减少子查询嵌套、避免SELECT *、使用批量操作、参数化查询防注入。 - **配置调优：**根据服务器硬件和负载调整数据库配置参数（如内存分配innodb_buffer_pool_size,shared_buffers；连接数max_connections；日志设置）。切忌盲目套用“优化模板”，需理解参数含义并结合监控数据调整。 - **架构优化：**如前述的分库分表、读写分离、引入缓存。 **高可用部署：**核心数据库必须部署高可用方案，避免单点故障。 **主从复制 + VIP/Proxy 故障转移：**基础方案，利用 Keepalived + VIP 或中间件（如 ProxySQL, HAProxy）在主库故障时自动切换流量到从库（需提升从库为主）。 **基于 Paxos/Raft 的强一致集群：**提供更高可用性和自动故障转移。如： - **MySQL:**Percona XtraDB Cluster (PXC), MariaDB Galera Cluster, MySQL Group Replication (MGR, 官方方案)。 - **PostgreSQL:**Patroni + etcd/ZooKeeper/Consul, PostgreSQL 内置的流复制+同步提交+自动故障转移（需配合工具）。 - **MongoDB:**Replica Set (内置，自动故障转移)。 - **Redis:**Redis Sentinel, Redis Cluster。 ## 四、总结 **技术栈选型是基石：**深入理解 Java/Spring Boot、Python/Django、Node.js 三大主流生态的核心优势与适用边界，结合低代码平台的企业级定位（高性能、高稳定、复杂逻辑、长期维护），Java + Spring Boot 的综合实力使其成为最稳健的默认选择。Python 在 AI/Data 融合、Node.js 在 I/O 密集型和高并发 API 场景下的优势，使其成为特定模块或补充栈的有力候选。 **架构设计定格局：**微服务架构提供了应对复杂性和实现弹性的最佳范式，但需配套强大的基础设施（API 网关、服务注册发现、配置中心）和成熟的 DevOps 文化来驾驭其复杂性。API 网关作为统一入口和安全屏障不可或缺。服务注册发现是维系动态微服务世界的纽带。负载均衡是分摊压力、保障可用的关键手段。高可用、稳定性与安全性的设计必须贯穿始终，从多副本部署、熔断降级限流，到全链路追踪、精细化监控告警，再到严格的传输安全、身份认证授权和漏洞管理，构筑起平台永不宕机的坚固防线。 **数据库设计系根本：**数据是应用的核心。采用混合持久化 (Polyglot Persistence)策略，根据数据特性和访问模式精准选型（关系型保障核心事务，NoSQL/缓存/对象存储应对灵活与性能）。精心设计的表结构（平衡规范化与反规范化）是高效访问的基础。索引优化是提升查询性能的日常功课。面对海量数据，分库分表和读写分离是必须掌握的扩展利器，同时需清醒认识其带来的分布式挑战并善用成熟中间件化解。备份恢复、性能监控、高可用部署则是数据库生命周期的持续保障。 本文由 @阿堂聊产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议

猫猫狗狗早就不是常规项了。

 《F1 25》现已推出 《F1：狂飙飞车》章节场景 DLC ，国区售价58元。据悉，玩家可驾驶 APXGP 赛车亲历电影中的关键时刻——叙事与高燃玩法于此融合成一部大片。玩家还可以将索尼·海耶斯和约书亚·皮尔斯加入车手市场，并在“F1 世界”或“车手生涯”模式中为自创车手装备约书亚·皮尔斯的头盔。      行至旅程终点，您将在阿布扎比的璀璨灯光下迎来惊心动魄的终极挑战，重现电影戏剧性的高潮。完成所有章节即可解锁索尼·海耶斯的头盔，以供自创车手使用。除单独购买外，售价318元的传奇版也同样包括本次的 DLC 。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt;

 历经数周的测试，V社现已为 Steam 客户端更新带来了一款全新的性能监视器并能够将其渲染在游戏画面之上。 该功能旨在帮助玩家了解自己 PC 的性能表现及其对游戏性能的影响。  ## 功能介绍 这一全新性能叠加界面将会像之前的 FPS 计数器那样显示帧率，还可以分别列出由 DLSS 或 FSR 生成的帧和游戏实际的帧率。 它可以显示最小/最大帧率以及帧率随时间变化的图表。 此外，它还会显示 CPU 性能信息、GPU 性能信息和系统内存占用信息。 这些数据能够帮助玩家了解导致游戏性能低下的原因，判明是 CPU 或 GPU 太慢，还是过高的图形设置导致显卡内存或系统内存不堪重负。 ## 信息详细程度 新的性能监视器提供四档详细度：FPS 单个值，FPS 详情，FPS 详情、CPU 及 GPU 利用率，FPS、CPU、GPU 和 RAM 完整详情。  您可以选择单个 FPS 值，让监视器占用较小的显示区域，也可以在调试性能问题时扩展显示完整详情。 详细程度可以在游戏内实时调整。 您也可以调整颜色饱和度、文字大小和背景不透明度，根据自己的意愿突出地显示监视器或是让其低调地融入游戏背景。 您可以选择显示随时间变化的 FPS 图，也可以选择显示 CPU 每个内核利用率图。 ## 如何启用 要启用新的性能叠加界面、调整其大小和位置、设置快捷键等等，请前往“设置”-“游戏中”，然后找到新的“叠加界面性能监视器”栏目（如下图所示）。  ## 后续计划 今天的更新只是官方为帮助 Steam 用户更轻松地了解其游戏和系统性能所迈出的第一步。 V社计划在今后向性能叠加界面添加更多不同数据，用于检测某些常见的硬件性能低下的情况，此外还可以在玩家按下 Shift+Tab 时让叠加界面显示更完整的游戏性能摘要。 第一版仅适用于 Windows 用户和最常见的 GPU 型号。 如果使用的是非 Windows 系统，或是不常见的或较老的 GPU，当前可能无法看到完整的数据。

机构预测增速惊人，媲美人形机器人。

日前，**瑞幸咖啡在小红书上宣布，其在纽约的首批美国门店开业，**这家在本土市场超越星巴克的中国连锁咖啡品牌攻入星巴克大本营，进一步加大竞争攻势。瑞幸咖啡在纽约开设的两家门店分别坐落于曼哈顿百老汇大道755号与第六大道800号。 据媒体报道，有业内人士分析，这两处选址毗邻纽约大学，便于精准覆盖庞大的中国留学生消费群体 。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250701/1ae5a782c06a4027b4b65c29845b2bbb.png) 据了解，**瑞幸咖啡2023年总净收入首次突破200亿元大关，首次超过星巴克在中国的销售额。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250701/78f8ca0f7afc427092f7731a347c159b.png) [](//img1.mydrivers.com/img/20250701/174864ebed70472ca2e873425d97813b.png) 截至2023年年底，瑞幸咖啡在国内的门店数量达到16218家，成为中国市场上规模最大的咖啡连锁品牌。 目前，**瑞幸咖啡在全球拥有超过2.4万家门店，并在寻求扩张。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250701/be1bab5ecb5840c281c2988c13f2ba7b.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509998.htm)

7月1日消息，最近，中华田园犬能不能养这个事儿，在网上吵得那叫一个热火朝天。有地方打算把中华田园犬放进禁养名单里！**这也引发了网友的热议，有网友直言，在中国竟然不能养中国本土狗这多少有点接受不了，它怎么会是烈性犬呢？**还有网友表示，中华田园犬领地意识强，确实属于烈性犬，禁养也在情理之中。 一些中立的网友则担心禁养之后，这些狗狗该咋办，会不会流浪狗越来越多，反而造成更大的安全隐患 。 不过，据国内媒体报道称，最近几个月，广州、深圳、长沙等多地宣布对中华田园犬“解禁”，比如2024年11月，我国本土品种的中华田园犬在深圳被解除禁养；2025年1月，广州发布通告，危险犬名录中取消了中华田园犬(土狗)；2025年6月，长沙多方人士等经过热烈讨论后一致认为，可以将中华田园犬(土狗)移出《危险犬只目录》。 “中华田园犬是中华民族的先祖历经数千年驯化而严选的犬种，吸收了诸多犬种的优点，属于多次杂交，不断优化的综合型‘选手’，具有吃得少、疾病少、适应本土环境能力强的特点，是老祖宗留给我们的瑰宝。”湖南农业大学动物医学院副教授屠迪指出。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250701/4443ca6ade734940b9b73b3a46e2a22d.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1509996.htm)