近期，微信悄然开启了一项实用新功能的灰度测试，部分用户发现聊天界面新增了语音自动转文字并发送的便捷功能。据用户反馈，**在聊天框右侧的功能区中，多出了一个专门的语音输入按钮。**点击该按钮后，按钮会变为醒目的绿色，此时用户说出的内容能被实时转换成文字显示在输入框中。 这一功能依托微信内置的语音识别技术，日常交流中的普通话转换准确率较高，基本可以代替手动输入。 更具创新性的是，**当用户完成语音输入后，只需连续说出“over over”这一指令，系统就会自动将转换好的文字消息发送出去，全程无需手动点击发送按钮。** 对于双手忙碌或不便触屏的场景来说，这项功能显得尤为实用。 不过目前该功能仍处于测试阶段，仅向小部分用户开放体验权限。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/7d3458c8a3a84b4abf176fba85bb8c18.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514692.htm)

甲烷对环境危害极大：它是空气中含量仅次于二氧化碳的第二大温室气体，其吸热能力约为二氧化碳的28倍。甲烷是煤炭生产和牲畜发酵的主要副产品，此外，它还来自一些意想不到的来源，例如牛的打嗝，以及——正如瑞典研究人员发现的穿越浅水区的船只。 查尔姆斯理工大学领导的一项研究源于十多年前的一次意外观测，该研究表明，船舶通行可以触发明显的高甲烷通量脉冲。“这是由压力变化和水体混合引起的，”研究员阿曼达·尼伦德（Amanda Nylund）解释说。“即使脉冲很短，一天的总量也相当可观。”事实上，这些区域的甲烷排放量比附近未受干扰的地区高出20倍。 研究结果表明，我们低估了全球航运业产生的甲烷排放量及其对大气的影响，这意味着我们无法很好地应对这一环境挑战。 [](https://newatlas.com/environment/ocean-shipping-methane-problem/#gallery:2?itm_source=newatlas&itm_medium=article-body) [](https://newatlas.com/environment/ocean-shipping-methane-problem/#gallery:2?itm_source=newatlas&itm_medium=article-body) 船只经过富含甲烷的沉积物时，会引起不同深度的压力变化和水的湍流混合，从而引发甲烷释放 这也凸显了航运业温室气体排放一个此前不为人知的方面。这一点尤其重要，尤其是在当前形势下，[报告指出货运船队的碳强度有所改善](https://theicct.org/publication/greenhouse-gas-emissions-and-air-pollution-from-global-shipping-2016-2023-apr25/)，但航运排放量也随之增加，而且[未来排放量的预测值也高得惊人](https://climate.ec.europa.eu/eu-action/transport-decarbonisation/reducing-emissions-shipping-sector_en)。 查尔姆斯大学教授约翰·梅尔奎斯特表示：“发现迄今为止未知的船舶影响对于改进全球甲烷排放量估计具有重要意义，尤其是考虑到世界十大港口中有九个都位于与涅瓦湾条件相似的水域。”他的团队偶然发现了这些排放并启动了调查。 那么，这些排放物究竟源自何处？船舶又是如何将它们排放到大气中的呢？甲烷是由生物产生的，产生于浅海区域，这些区域的沉积物富含有机物，且无氧。甲烷随后冒泡上升到沉积物上方的海水中。当船舶穿过这些水域时，螺旋桨会垂直混合来自海底的富含甲烷的海水，导致海底压力发生变化。这些因素共同作用，将溶解的甲烷气体吸入水中——首先进入海水，然后进入大气。 查尔姆斯理工大学的一组研究人员早在2011年就首次发现了这种现象，当时他们正在研究船舶燃料燃烧产生的空气排放。他们注意到，甲烷排放量惊人地大，而且与他们观察到的船舶废气相比，甲烷排放量的出现略有延迟；这种延迟表明，这些排放物并非来自船舶的燃烧系统。 在对湍流船舶尾流进行进一步研究之后，尼伦德才开始深入探究这些甲烷通量的来源，并与同事合作建立了数据模型，以揭示真相。该团队的研究成果[于5月发表在](https://www.nature.com/articles/s43247-025-02344-8)[《自然通讯：地球与环境》](https://www.nature.com/articles/s43247-025-02344-8)[杂志上](https://www.nature.com/articles/s43247-025-02344-8)。 值得注意的是，集装箱船和游轮产生的甲烷排放量比同等大小的散货船（运输谷物、煤炭和矿石等未包装的散装货物）更大。这可能与船舶的船体设计和螺旋桨系统有关。 [](https://newatlas.com/environment/ocean-shipping-methane-problem/#gallery:3?itm_source=newatlas&itm_medium=article-body) [](https://newatlas.com/environment/ocean-shipping-methane-problem/#gallery:3?itm_source=newatlas&itm_medium=article-body) 有趣的是，像这样装载集装箱的货船比散货船（载有谷物或矿石等单件物品）释放的甲烷更多。 研究团队指出，他们的研究结果强调了在世界各地航道上更密切地测量和监测这些排放的重要性，同时也承认由于一些后勤方面的原因，这样做很困难。如果我们不知道自己造成了多大的损害，那么在为时已晚之前修复它将非常困难。 资料来源：[查尔姆斯理工大学](https://www.chalmers.se/en/current/news/m2-ships-trigger-high-and-unexpected-emissions-of-the-greenhouse-gas-methane/) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514690.htm)

据报道，**长江存储在推动“全国产化”制造设备方面取得了重大突破，首条全国产化的产线将于2025年下半年导入试产。**长江存储自2022年底被列入美国商务部的实体清单以来，依然积极推进产能扩张计划，计划在2025年实现每月约15万片晶圆的产能（WSPM），**并力争到2026年底占据全球NAND闪存供应量的15%。** 目前，长江存储的产能已接近每月13万片晶圆，约占全球产能的8%，公司已经开始出货232层TLC（三层单元）芯片（X4-9070），该芯片通过堆叠两层实现总共294层。 长江存储的产品路线图包括一款1TB的TLC设备、计划于今年晚些时候推出的3D QLC X4-6080，以及一款2TB的TLC X5-9080。 未来几代产品预计将通过堆叠三层实现超过300层的结构，以提高每片晶圆的比特数，不过这可能会牺牲一些吞吐量。 **为了减少对外国设备的依赖，长江存储计划在2025年下半年启动一条完全依赖国产工具的试验线。** 分析师认为，如果试验成功，最终可能会使比特产量翻倍，并将市场份额推高至超过15%，但他们也提醒说，该设施是实验性的，大规模生产还需要时间。 TechInsights的报告显示，**长江存储最新的“Xtacking 4.0”芯片在性能上与市场领导者相当，**不过由于在极紫外光刻（EUV）等关键领域中国仍存在差距，这使得持续增长将取决于缩小设备和产量差距的能力。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/d7e64c1ebad74f32ac4d651f683d775f.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514688.htm)

今日，TrendForce集邦咨询发布最新研究数据，该机构预计，**2025年折叠手机出货量将达1980万部，渗透率约1.6%，与2024年持平。**尽管成长速度较前几年放缓，但受到技术进步与价格下调带动，折叠手机逐渐成为中高阶市场的技术焦点，以及品牌差异化利器。 厂商方面，三星仍将在折叠机市场保持领先地位，近期发布的新一代旗舰机Z Fold7，在铰链结构、折痕控制与重量厚度等方面均有明显优化。 但该机构认为，三星因面临其他品牌竞争，市场份额将受挑战，预估其全球市占率将从2024年的45.2%下降至2025年35.4%。 **华为今年有望延续在中国市场的强劲表现，全球市占位居第二，市占达34.3%。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/4b7fe8049313499cb5bce87f5182c2d1.jpg) 此外，荣耀与联想（Motorola）成长动能明显，预估市占将从2024年的6.0%和5.5%，分别提升到2025年的9.1%与7.6%。 小米凭借MIX Flip系列打入轻量折叠机市场，预估市占率将从2024年的3.0%成长至今年的5.1%。 其他品牌，如OPPO、vivo等合计占比将达8.5%。 TrendForce还提到，折叠手机全球销售成长慢的现象将于2026年出现转折。 据了解，**苹果有望在2026年下半年推出首款外屏5.5英寸、内屏7.8英寸的折叠屏iPhone。** 机构表示，若苹果正式入局，高阶消费者对折叠产品的关注度与接受度有望快速提升。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514686.htm)

近日，娃哈哈遗产问题闹得沸沸扬扬，不断登榜微博热搜。著名作家冯唐还评论宗馥莉，称她把《孙子兵法》用到了极致。因为她14岁出国时知道时机未到，于是就用8年留学磨能力，用基层历练攒资本。 宗馥莉在美国念的是佩珀代因大学。**而不少网友表示，这个学校听都没听过，名字又拗口，QS排名都快奔着200去了。** **放着常春藤不读，偏偏选了这么个排名一般学费又贵的大学，是不是一个“野鸡大学”？** 对此，佩珀代因大学急得亲自下场辟谣，据其招生处表示：**宗馥莉读的商科是该校的王牌专业，授课教授都是行业大佬，该校的法学更是号称全美第一，人脉资源更是“壕到宇宙无敌”。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/22a29d42-646d-4c04-8ae2-2e4e3ea84b59.jpg) 公开资料显示，该校毕业生有李连杰的女儿李思、Walmart现任总裁的儿子、施瓦辛格的儿子约瑟夫施瓦辛格、美联航前总裁奥斯卡·穆尼奥斯子女。 而宗馥莉就读的商学院被《福布斯》评为“最具创业精神”前十，课程涵盖商业管理、会计、市场营销、金融等多个领域，其EMBA连续三年进入《商业周刊》的全球Top 10。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514684.htm)

据媒体报道，**峰飞航空科技向合利创新智能交付全球首架获颁"适航三证"（型号合格证TC、生产许可证PC和适航证AC）的吨级以上电动垂直起降（eVTOL）航空器V2000CG凯瑞鸥，标志着该级别eVTOL在技术与适航认证领域取得全球性突破。** **这款由峰飞航空自主研发的纯电动无人驾驶航空器具有2吨最大起飞重量、400公斤最大商载能力，最高巡航速度达200公里/小时，适用航程200公里。**其融合垂直起降与固定翼巡航的设计特点，在低空物流、紧急物资运输和应急救援等领域展现出显著部署优势。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/70745d15e9db4c1aaec1dbfe470d4a6e.png) 目前，V2000CG已完成覆盖华东平原、西北青海高原、东北大兴安岭、华中长江流域、华南海南岛等国内多样化地理环境，以及阿联酋、日本等海外地区的飞行验证。 **这些跨越平原、高原、沙漠、林区、海洋和跨江等复杂场景的飞行测试，不仅全面验证了航空器的卓越性能，更为探索低空经济多元化应用场景提供了实践基础。** 货运航空器凯瑞鸥成功完成适航认证，不仅完善了峰飞航空的团队和体系建设，同时，也为eVTOL这一创新产业加速落地应用，在实践中为低空基础设施建设、监管措施健全、上下游产业链协同发展提供了助力。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/e947b8a37cd041d199cdf4c37f9f0c93.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514682.htm)

7 月 21 日，TRAE 宣布全新推出SOLO模式。该功能是业内首个基于「Context Engineering」理念的AI开发助手，能够结合多模态上下文进行需求感知、任务分解、工具调度与执行反馈，并完整交付软件结果，旨在提供从任务理解到自动执行完整闭环的工程化实践体验。   SOLO 模式提供了一种高度自动化的开发方式，可自动规划并执行从需求理解、代码生成、测试，到成果预览的全流程。在 SOLO 模式下，用户可通过自然语言描述、语音交互等多种方式输入需求，AI 会自主拆解任务并高效执行，实现开发过程的极大简化和智能化。   目前，TRAE 国际版 Pro 订阅用户可通过「SOLO Code」解锁 SOLO 模式，TRAE中国版用户可加入等待名单（https://www.trae.cn/solo）。 **从「代码生成」到「软件生成」，SOLO一下就够了**   全新的 TRAE SOLO 模式将代码、终端、浏览器和文档融于一个窗口，用户点击左上角开关即可从「IDE」模式切换到「SOLO」模式，通过自然语言与 AI 对话，拆解任务、预览结果，实现无缝的端到端开发体验。    在 TRAE SOLO 模式下，AI 可获取各类 Context，包括需求文档、技术文档、代码仓库、网页链接、部署信息等，并调用工具完成各类任务。开发者通过自然语言指令即可在项目上下文环境中完成代码编写、测试生成、PR 提交等全流程开发任务，实现生产效率的数倍提升。    TRAE SOLO 内置了智能体「SOLO Builder」，用户提供描述或图片即可快速搭建前端应用，从需求分析、项目准备、编码实现到发布上线，SOLO Builder 都能够独立完成。面对复杂任务，SOLO Builder 还能够基于需求分析形成产品需求文档，在用户编辑修改并确认产品需求之后，高效执行任务。同时，SOLO Builder 支持在浏览器预览页面中实现文字的快捷编辑。      在大部分场景下，开发者只需要通过自然语言对话进行任务下发，交给 SOLO 执行，审阅最终结果即可。如果开发者需要对代码进行更精细的控制，也可以使用 IDE 工具编程。   相比于 IDE 模式，SOLO 模式更加适配不同角色开发者的需求。面向小型开发团队，TRAE SOLO 覆盖从 UI 设计、组件构建到 API 集成与部署的全流程，能够遵循团队规范在统一技术栈与仓库中执行任务，工程师可全程参与审查反馈，加速交付效率。面向产品经理、设计师等泛开发者人群，SOLO 能够直接进行产品构建，帮助产品经理快速将概念转化为 MVP，高效推进创意测试与迭代。而 SOLO Builder 提供多模态输入生成交互式原型的能力，支持浏览器预览圈选元素实时调整，设计师无需编码即可测试真实交互。   **业内首个「Context Engineer」：AI自主驱动开发全流程** AI Coding带来了编程效率的飞跃，同时也改变了开发者之间的协作关系。在传统的软件开发流程中，由于任务的复杂性，每个研发阶段都会使用特定的工具来更精确的完成，比如在 IDE 中集成 AI 助手以实现代码生成、代码补全等功能。   但对于实际生产场景中的软件开发来说，AI 还需要理解各类 Context，包括代码仓库、产品需求、产品设计、技术方案、代码、测试用例、部署的信息、网络上的知识，根据用户任务类型调用不同的 Context 和工具，最终完成开发任务。在代码生成技巧、提示词优化之外，完整、精准且结构化的上下文同样是流程高效运转的关键。   TRAE SOLO 定位于「Context Engineer」，一位真正的 AI 工程师伙伴。它能够智能地获取开发上下游的的各类Context 并动态构建，在正确的时间、以正确的格式提供正确的信息和工具，为模型提供完成任务所需的一切。 伴随着底层模型推理能力、上下文处理能力的不断提升，AI Coding 正在从「编辑器中心」走向「任务中心」。TRAE SOLO 模式的推出，将进一步推动 AI Coding 工具从「AI 融入IDE」到 「AI 自主执行开发任务」、从「工具增强」到「流程重构」的形态升级。 TRAE IDE 国际版于今年 1 月发布，TRAE IDE  中国版在 3 月正式上线，提供 Cue 代码补全、Chat 问答、Agent 代码生成等 AI Coding 能力。目前，TRAE 月活用户已过 100 万，超 60 亿行代码已被用户采纳。     SOLO Code获取方式：TRAE 国际版 Pro 用户可关注「TRAE.ai」微信公众号或TRAE 抖音、小红书官方账号领取SOLO Code。因资源有限，为保障用户体验，SOLO Code目前采取定量方式开放，后续将视资源情况增加发放数量。  

2025年7月22日，截止收盘，沪指涨0.62%，报收3581.86点；深成指涨0.84%，报收11099.83点；创业板指涨0.61%，报收2310.86点，两市成交额较上一交易日增加1930.58亿元，合计成交18930.38亿元。

<blockquote><p>在上篇中，我们探讨了蔚来社群运营的核心驱动力——积分与蔚来值的双曲线设计，以及OMO融合阵地（线上APP与线下NIO House共同构建的“第三空间”）如何成为用户连接与共创的基石。用户深度共创更是蔚来“用户企业”理念的核心体现。承接上篇，本篇将聚焦蔚来社群运营在用户全生命周期服务、社群生态多元构建及IP化运营与品牌延伸三大维度的亮点，剖析其如何构建高粘性、强归属感的用户共同体。</p> </blockquote>  ## 贯穿用户全生命周期的极致服务体验 汽车作为低频高值消费品，仅靠售前和交付环节的优质服务已不足以建立长期壁垒。蔚来的差异化竞争优势，深度植根于其覆盖“车生命周期”乃至“用户生活场景”的全方位、极致化的售后服务体验，堪称汽车界的“高阶版海底捞”或“出行领域的私人助理”。 ### 三个层级的服务设计值得关注 - **基础服务层（行业标配但蔚来超配）：**24小时上门维修、免费换电等”海底捞式”服务，通过人力重投入建立信任锚点。典型案例是暴雨救援事件中，蔚来团队连夜调度拖车并安排住宿，这种”超预期响应”成为社交媒体上的天然传播素材。 - **场景延伸层（打破用车边界）：**从婚礼用车到出差代步车，从商务宴请到家人陪护，从代客充电到”代为吵架”（真实车主案例），这些看似荒诞的服务本质是将车钥匙转化为生活场景的万能钥匙。 - **情感连接层（服务人格化）：**每个车主的专属服务群（Fellow群）不仅是问题解决通道，更是通过节日礼品、家电优惠券等”无功利关怀”维系情感温度。值得注意的是，这种N对1服务模式需要极强的组织能力——蔚来用十几万个专属群验证了可规模化的人文关怀。 <blockquote><p>数据印证：2024年蔚来用户推荐率高达52%，远超行业平均的15-20%</p></blockquote> ## 构建多元、自治、高活跃的社群生态 针对购车低频特性，蔚来将用户运营的核心锚定在“车以外的生活方式”，通过 NIO App 这一核心私域阵地，构建了一个结构丰富、用户高度自治的社群生态网络。  ### 基于兴趣与身份的多元化兴趣社群 NIO App内构建了基于地理位置（城市）、兴趣爱好（运动、艺术等）、职业身份、家庭角色（亲子） 等多维标签的社群体系。用户可自由加入符合自身属性的圈子，找到“志同道合”的车友，以及参加圈子里的各类型活动。 ### 用户深度自治与价值共创 更值得关注的是蔚来支持用户发起的行业社群。这些社群由用户基于行业属性和专业能力自主创建，经蔚来用户信托基金理事会认证后，蔚来提供资源支持（如场地、传播、活动策划协助）。这种模式激发了用户主动性，形成了强大的自治力量，其产生的专业内容、行业洞见和人脉网络，最终又能反哺蔚来在特定领域的业务需求（如行业洞察、产品反馈、品牌专业形象塑造）。 ### 构建“用户主义”闭环 蔚来建立了独特的“用户志愿者”体系和“用户顾问团”，前者由热心车主在大型活动、交付中心等场景提供志愿服务，后者则深度参与产品改进、服务优化等核心议题的讨论。这些组织与前述社群共同构成了蔚来“用户主义”理念的运营闭环。 社群的核心价值在于营造归属感与社区文化。 蔚来车主乐于参与品牌组织的露营、亲子日等集体活动，线上社群互动频繁，形成了独特的“高社交活跃度”社区氛围。蔚来的愿景正是“通过一辆车，丰富用户的生活”，并通过其倡导的生活方式和审美标准，吸引并定义其“志同道合”的用户群体。其社群运营的精髓在于践行分布式思维，让用户真正成为社区的主角，彼此连接、共同成长。  ## IP化运营与NIO Life：社群价值观的生活化载体 蔚来深谙文化认同与情感连接的力量，通过系统化的IP运营和 NIO Life 生活方式品牌，将品牌价值观具象化、生活化，构建了独特的文化生态体系，并实现了从“车空间”到“生活场景”的无缝覆盖。 ### 多元IP矩阵，覆盖情感与价值主张 - **情感化节日符号（如生肖IP）：**例如与爱马仕合作设计师打造的“福虎添翼”系列，覆盖母婴、食品、服饰等多品类，强化家庭团聚情感连接，拓展IP应用场景。 - **环保公益IP（如CleanParks）：**将三江源濒危物种设计为潮流符号，推出卫衣、背包等产品，传递环保理念，深化品牌责任感。 - **跨界联名IP（如Burton）：**与顶级滑雪品牌合作推出限量周边，精准触达户外运动爱好者，实现品牌文化的破圈融合与文化共鸣。 - **文化传承IP（如非遗合作）：**融合传统文化元素，提升品牌文化底蕴。 - **设计师联名IP：**携手国际知名设计师，提升品牌调性与艺术属性。 - **场景化IP（如车空间、露营、运动）：**围绕用户高频生活场景（车内饮用、户外运动、家庭休闲）开发实用周边（如挂耳咖啡支架、露营装备、乒乓套装），实现从“车空间”到“生活场景”的无缝覆盖。 ### NIO Life的本质与战略价值 - **价值观载体：**NIOLife的IP及产品，本质是将社群共享的价值观（环保、探索、品质生活、文化认同、竞技精神等）转化为可感知、可消费的情感符号和生活方式提案。 - **深化品牌认同：**通过高频使用的生活用品，将“蔚来生活方式”的标签深度融入用户日常，持续强化品牌认同感和社群归属感。 - **生态布局与用户粘性：**尽管短期盈利并非首要目标，但NIOLife有效提升了用户粘性与生命周期价值（LTV）。它为未来更广阔的“车机互联”生态（如智能家居、健康设备）埋下了伏笔，培养了用户习惯和信任基础，是蔚来为长期竞争进行的关键战略蓄力。 蔚来构建的远不止一个汽车品牌社群，而是一个以 NIO App为枢纽、NIO House为线下据点、NIO Life为生活方式载体、积分/蔚来值为激励纽带、用户志愿者/KOL为传播节点 的高粘性、强归属感的用户价值网络。 其运营体系的革命性在于对用户角色的重新定义： - 传统品牌：用户=消费者 - 科技公司（如小米）：用户=参与者 - 蔚来：用户=拥有者 通过贯穿生命周期的极致服务、多元自治的社群生态、以及承载价值观的IP化生态延伸，蔚来成功将用户深度卷入品牌建设与价值创造的每一个环节，让用户真正感受到自己是这个共同体的“拥有者”。这种深度的“用户共同体”模式，不仅为低频消费注入了高频互动，更在用户心中建立了难以复制的竞争壁垒。 本文由 @前线运营老饕 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

  头图来源：即梦AI生成   你多久没有写日记了？   人天生就有理解自我经历的心理需求，脑海中那些不断运转的、充斥着各种情绪与冲突的声音，需要有一个出口——写日记可以是这个出口，写下来，那些不停运转的声音得以暂时停歇，找到停落处。   但问题就在于，这件事并不是那么好坚持，也许是因为记录的过程有点无聊，也许是因为生活中其他的事情看起来都比坐下来写日记更有意思……   现在，有创业者正试图用 AI 把这件事变得「持续、可反馈、能进化」。   前段时间，由前 Secret 联合创始人 Chrys Bader 与 UC Berkeley 认知科学毕业生 Sean Dadashi 联合创办的 AI 日记应用 Rosebud，完成了 600 万美元种子轮融资。由Bessemer Venture Partners 领投，776、Initialized Capital、Fuel Capital、Tim Ferriss 等多位投资人跟投。   这款应用希望重塑人们对「写日记」这件事的想象，把它从碎片记录工具，升级为一个始终在线、持续理解的 AI 成长伴侣。   使用下来，也确实能感觉到写日记这件原本有点枯燥的自律挑战，变成了有趣的对话过程。日记不再只是单纯的文字记录，而是成为了动态的反思与成长工具。   ## 写日记，从「自律挑战」变成「对话过程」   「写日记难坚持」是老问题。大多数人即使知道它对情绪调节和自我认知有益，也常常因不知道该写什么、写了没回应、难以坚持而放弃。   Rosebud 的解决方案是用 AI 变「静态记录」为「动态对话」。应用会在每天早晨引导用户设立「意图」，晚上进行「反思」，中间也可自由记录。AI 会根据你的输入，给出个性化问题，引导你观察自己的情绪、动机与行为模式。    Rosebud 的使用页面｜图片来源：极客公园   与一些以「AI 写作辅助」为主的日记类产品不同，Rosebud 并不试图替用户完成记录任务，而是通过对自然语言的理解，对用户输入进行分析、反馈、引导，提供高度个性化的问题与洞察，帮助用户识别情绪、行为与思维模式，甚至提出目标建议，形成日常「对话式反思」的机制。    可以在条目设置里填写个人资料、偏好｜图片来源：极客公园   在记录之前，可以在条目设置里填写个人资料，让Rosebud对自己有一个基础的了解，包括「你住在哪里？你做什么工作？你有哪些重要的关系？你正在为哪些目标努力？你的核心价值观和信念是什么？」   还可以选择语气与风格，包括「休闲还是更正式；共情还是严苛；开放式回答还是问题解决式？分析还是基于事实」。    我选择了互动式对话，简单填写了个人资料，选择了休闲、共情、开放式的语气风格｜图片来源：极客公园   打开Rosebud 的网页版，页面左上方是一个每日记录的提示栏，下方是「幸福配方」，可以记录一些日常中感到幸福的时刻，右下方则是一个需要 3 条记录才能解锁的「向Rosebud提问」的栏目。    任务完成后弹出谚语｜图片来源：极客公园   当我记录以及跟Rosebud 讨论完当日的心情后，页面会贴心地弹出一个「谚语」，虽然有时候这个「谚语」并没有什么用，比如这次的「日有所思，夜有所梦」。   在简单记录下当日心情后，我跳转到尝试点击了 Rosebud 的关于梦境的特定日记条目，在记录过程中， Rosebud 提示我尽可能多地分享细节。   我先给出了一个两句话的描述，接着 Rosebud 对我提问引导，还联系了我之前输入过的梦境，提醒我这些梦可能反映出我内心深处的一些担忧，并引导我思考如何改善情况。    可探索的情境｜图片来源：极客公园   整个对话过程中，我感觉与我对话的很像是一个很耐心的心理咨询师，不会不耐烦，而是循循善诱。这让我感觉，一度中断的日记计划，也许可以跟Rosebud 一起进行下去了。   随后，我选择了探索页面里「沟通崩溃」这个情境，向Rosebud 描述了我之前的一些沟通问题，它会问我问题具体存在的场景，我的想法背后的原因，我认为有没有一些其他的方式方法，并分析我给出的内容，随后给到建议。   在这个过程中，我可以选择继续对话，也随时可以选择结束，在选择结束对话后，Rosebud 会生成一段总结，点出重点。    对记录内容的总结｜图片来源：极客公园   我还尝试了 「Boundary Setting 」(设定界限)，因为之前有一些应该说「不」但是没有说出口，成全别人委屈自己的事情，后来想起来心里多少有些不舒服。    选择了「设定界限｜的类目｜图片来源：极客公园    Rosebud也支持语音对话｜图片来源：极客公园    对对话内容的总结｜图片来源：极客公园   在我跟Rosebud对话了几轮之后，它点出了一点，就像我有时也不会很在意他人的决定，「他人可能并没有那么在意你的决定」，所以在拒绝的时候其实不用有很多心理负担。   在聊完后，Rosebud也弹出了一条「谚语」，这次是名人名言：  任务完成后弹出谚语｜图片来源：极客公园   虽然在使用语音对话的时候，Rosebud的语音听起来还是有点机械化，但这种对话过程确实让我「无痛」地记录了心路历程，也疏解了一些不那么好的情绪。   使用下来，能感觉到 Rosebud 是在用 AI 重新定义「心理关系」的边界，包括我们每天与自己对话的方式、频率与结构，以及如何在技术语境下的重新建构「自我感」。   这当中的典型流程包括每天早晨的「意图设定」和夜间「反思收尾」，中间穿插自由记录。同时，产品的 AI 模块会持续记住用户的表达风格与语义偏好，形成一个「用户与 AI 的专属成长语境」。   ## 人格化推荐与「长期记忆」   相比于市面上同类产品侧重「辅助写作」或「情绪日记」的轻工具定位，Rosebud 更像是在尝试构建一个 AI 驱动的「自我成长引擎」。   在模型选择上，联合创始人 Chrys Bader 与 Sean Dadashi 曾并行测试 OpenAI 的 ChatGPT 与 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet，最终决定将后者作为 Rosebud 当前默认首选的 LLM 引擎。   Bader 和 Dadashi 表示，他们更喜欢 Claude 在调用 Rosebud 自研「意识引擎」所提供记忆时的表现方式。基于 Claude 的大型语言模型能力，他们设计了 Rosebud 的交互逻辑——每天向用户提供引导式的反思提示，从「你今天最重要的事情是什么？」、「你今天最开心的时刻是什么？」这样简单的问题开始，引导用户建立与自我更深入的连接。   在这款产品的底层设计中，一个关键的技术关键词是「长期记忆」（long-term memory），在用户面对新情绪、新挑战时，AI 能从过往内容中调出「写过的类似场景」以发现思维或情绪模式，并引导用户完成横向连接或深度拆解。   当我输入「我开始对工作感到疲惫」，Rosebud 可能会引用我之前前写下的「我无法从某些事项中获得能量」，或者更早的「我越来越怀疑自己的某些价值」进行提醒，这种方式可以帮用户看到隐藏在碎片表达背后的结构性情绪问题，有点像是在做「个体语义心理分析」。   团队也有与持证治疗师合作，来训练 Rosebud 提供指导和反思——为了让Rosebud能给用户提供一些更有用的反馈。   ## AI 不是陪伴，而是帮你更好地与自己对话   值得注意的是，Rosebud 的创始团队明确反对「AI 陪伴」这一概念。他们认为，与其幻想 AI 能替代情感，不如让它作为中介工具，帮助用户学会与自己对话，并最终与真实的人建立更清晰的连接。   「每个人的沟通方式不同，有些人需要被安慰，有些人希望被直白地挑战。」Bader 说，「理解一个人，就意味着用最适合他的方式去支持他，而 AI 正在让这种高度个性化支持变得可规模化。」   在他们构想中，AI 甚至可以成为用户「人生节点」的预先支持者。比如，如果你即将成为母亲，Rosebud 可以围绕「转变中的身份焦虑」推荐写作提示、情绪导航甚至成长任务。   Bader 描述未来的产品构想时说：「AI 可以像私人教练一样，为用户提前规划不同阶段的心理适应任务。」   而想要实现这一切，背后必须是对「人格表达、心理语言、目标导向行为」的精细建模。这是 Rosebud 所谓的「AI 记忆+理解系统」的核心。   同时，团队也计划通过与学校、企业、心理诊所等合作，拓展产品的使用场景，让 Rosebud 成为真正具备「基础设施潜力」的通用情绪产品。   另一个问题是隐私保护问题。日记，是写给自己看的，如果写在一个应用上，多少会有种担心被窥探的感觉。   为此，Rosebud 团队在隐私保护方面做了大量工作，力求确保用户的每一条记录都受到多重防护。   根据 Rosebud 当前的隐私政策，用户的日记数据会储存在云端，以便实现跨设备访问。同时，平台也会收集一些基本信息，如注册邮箱、IP 地址和浏览器类型。   至于关键的日记内容部分，所有数据都经过加密处理，确保隐私不被泄露。应用在数据传输过程中采用 SSL（安全套接字层）技术，对信息进行加密，防止黑客窃取；传输完成后，数据被存储在 Google 的 Firebase Firestore 上，用Bader 的话来说，它是「一座超安全的数字档案柜」。此外，团队也在考虑加入二次密码或面部识别等安全选项。   具体来说，Firestore 是「存储时加密」的，这意味着即使数据只是静静地躺在存储中，也是加密的，就像日记内容不仅被锁在保险柜里，而且在保险柜里还用秘密代码写成的。   目前，Rosebud 提供 7 天免费试用，之后为每月 $12.99 美元的订阅服务，解锁高级功能如长期记忆、语音对话模式与 AI 通话互动。支持 iOS、Android 和网页版。   截至目前，Rosebud已有 10 万用户注册，8000 余订阅会员。根据官方数据，有75% 的长期用户在使用 30 天后表示心理健康有所改善，目前应用已累计引导用户记录超过 5 亿字，3000 万分钟「正念写作」时长。   借助长期记忆和个性化反馈，Rosebud不再只是工具，而是成为了帮助用户成长的存在。   使用下来，感觉Rosebud 更像是一个用技术方式回应人类深层心理需求的产品实验，让写日记不再是单纯的文字积累，而是与自我对话的过程，同时也激发了自我探索和心理健康的潜力。   这么一想，也许我断断续续的日记，真能跟AI一起写下去，并且越写越好了。  

去年是农夫山泉受伤，今年轮到娃哈哈了？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

<blockquote><p>打造一款B端产品，成功与不成功主要看是否解决核心的痛点，挖掘出核心的价值，也就是与其它产品竞争的筹码，其次才是技术壁垒。</p> <p>本次我分析一款自己亲身经历打造的B端产品“事故快处”，也许你们会疑问这不是G端吗？也可以理解为G端，但是我是以B端产品的方式方法来打造这款产品。</p> </blockquote>  ## 一、痛点 B端产品的痛点一般是**用户主动告知**，其次也需要产品经理**挖掘**， 至于怎么挖掘，例如日常的沟通中，用户会吐槽某个点，这时候需要分析这个槽点是不是一个真实的痛点。当你分析好这些是痛点，下一步就是**画完整的流程图**，分析这些痛点是出现在哪个环节。 事故快处这款产品的竞品是交管12123是，我收集到的三个痛点： - 数据权限有限，12123提供分析的字段有限，无法与做数据完整分析 - 辅警无法两车以上的非机动车事故 - 与110平台无法打通数据闭环，市级难以统计市级以下每一个区域的警员绩效 ## 二、形成闭环 B端产品首先了解痛点后，第一步一定是先勾画出整个业务流程图，不断细化流程，找出关键点，纵观全局看是否形成业务闭环或者商业闭环，以及价值点。 所谓的闭环举个例子：  以上例子必须是先出具文书为起点，当事人获取文书为终点，这是最基础的闭环。 下来我分析了痛点，继续完善流程图  这样我们就解决了第三个痛点，打通110平台数据闭环。第一点痛点，只要所有字段都建立在数据库，并且代号和数值都要，然后后台管理，设计一个可根据所有字段自由组合的数据报表，包括各种图标，这样能解决第一个痛点。 至于第二个痛点，我了解了12123辅警处理单个非机动车事故。我在设计的时候，只要用户可无限制添加当事人的人数，然后把每一个当事人信息，根据事故人数和车辆情况自动生成文书内容即可。忘了说一点，辅警是无法处理两车以上，但是民警可以，所以这个过程需要通过线上本单位的民警才能进行进行审核。 ## 三、不断挖掘小痛点 刚上线的第一版本当并不是很顺利，所有的铁骑都是吐槽各种槽点，经过我不断收集用户的痛点，并加以完善，使用的人比以前多了不少，但是还是没有达到预期，因为那时候还没有与110平台打通。后来，我协调市级进行打通后，镇区的人员开始重视起来，各个镇区开始使用起来，当一个镇区用了，看到其它镇区的效率提升了，也逐渐使用起来，最后通过交管科领导的沟通下，先市区使用，再到多个镇区使用，市级看到这个应用这么广泛，最后公布全市推广，直到现在全市都在使用，使用量甚至远远超过交管12123。 ## 四、总结如下 我认为这个产品成功的核心价值有几个： - 解决了领导无法统计和分析数据的痛点 - 解决辅警无法处理的事故，大大减轻了民警的警力 - 解决了数据不全导致分析数据困难的问题 B端产品，一定是解决用户最真实的痛点为出发点，然后分析使用情况，然后再收集痛点，不断完善痛点，从用户愿意用到用户习惯使用，这样的产品才有生命力。 本文由 @仰望天空的星星 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

7月15日，马斯克的Grok 4大模型推出AI伴侣模式（Companions），首批即上线了哥特风少女Ani，金色双马尾、渔网袜与挑逗性台词瞬间席卷社交媒体。短短48小时内，用户创作的动画与COS作品刷屏各大平台。几乎同一时间，米哈游创始人蔡浩宇的创业公司Anuttacon，正通过太空生存游戏《Whispers from the Star》测试其AI角色Stella的对话深度——一位被困外星的天体物理学家，需要玩家用智慧助她求生。  戏剧性的一幕发生在7月16日：《Whispers》官方账号在X平台开始整活，让Grok Ani体验游戏，AI女孩对话AI女孩。并且官方调侃称“她们相处不愉快”。  这场隔空互动，揭开了两位科技领袖对AI情感赛道的迥异布局。 同一赛道，两种“女友” 一面是马斯克旗下xAI推出的虚拟伴侣功能 Companions。哥特风少女Ani三天席卷全球：黑丝渔网装搭配挑逗耳语，玩家付费30美元/月即可开启“恋爱副本”。当用户问埃及历史，她最终会绕回“去酒吧玩点刺激的”；有用户反馈称，关闭NSFW（成人内容）选项后，暧昧话语仍会突然弹出。  并且，马斯克本人对于这一发布似乎也“引以为傲”，接连转发关于Ani的帖子。 不过，当用户用粗俗的语言对她，她也会反抗，游戏博主游戏葡萄在测试后给出了“Ani追求的是以浪漫为主、调情为辅的恋爱场面，而不是纯粹的情色。”这样的评价。  反观Whispers，网友评论，那她可是太“正能量”了。Stella 被设定为一名天体物理系的研究生，拥有着高学历和高智商，玩家可以和她谈论包括量子物理、宇宙探索在内的诸多话题。  即使用户故意让她说“原神启动”或扮演猫娘，她也会温柔拒绝：“可以试试，但我们的首要任务是找到幸存者”。 由此可见，两个产品的内核是存在一定差异的，Ani像乙女游戏Plus ：通过“好感度升级”解锁亲密互动，核心是用户情绪满足。Stella像科幻RPG主角 ：坚守“太空求生”主线，对话需服务于叙事逻辑。 似乎大家都盯上了“AI伴侣” 实际上，AI 伴侣并不是什么新鲜事物。早在 2018 年，微软就推出了聊天机器人小冰，用户可以和小冰聊天、玩游戏，甚至还能让小冰为自己写诗、作画。而在 2023 年，字节跳动也推出了自己的 AI 聊天机器人豆包，用户可以和豆包进行自然语言对话，获取信息和帮助。 但 Ani 和《Whispers from the Star》的出现，让 AI 伴侣赛道再次成为了焦点。与以往的 AI 聊天机器人不同，Ani 和 Stella 都拥有着更加丰富的情感和个性，能够与用户进行更加真实地互动。  不过，虽然马斯克和蔡浩宇都看上了 “AI 女友” 这门生意，但二者的本质逻辑却并不一样。马斯克的 Grok Ani 更多地是在擦边，主打个性化 AI 伴侣服务，用户可以在对话中通过文本或语音和 AI 伴侣聊天，还能创建和定制自己的 AI 伴侣。而蔡浩宇的《Whispers from the Star》则是一款以 AI 多模态交互为核心的太空生存游戏，Stella 只是游戏中的一个角色，玩家的主要任务是帮助她生存下去，并离开 GAIA 星球。 蔡浩宇的目标显然不止于做一款 AI 游戏，而是要打造一个 AI 平台。据了解，《Whispers from the Star》只是 Anuttacon 的首个实验品，其长期目标或是打造一个 AI 增强版的 UGC 平台，类似 “更智能的《Roblox》”。 在 2024 年 8 月，蔡浩宇卸任米哈游国内职务后，曾公开发表观点称 “AIGC 将颠覆游戏行业，未来只有两类人适合开发游戏：顶尖天才团队和 AI 赋能的业余创作者”。而 Anuttacon 的出现，正是蔡浩宇对这一观点的实践。  相比之下，马斯克的 Ani 则更像是一次营销噱头。虽然 Ani 的出现引发了不少关注，但从目前来看，其功能和体验还存在着诸多不足。例如，有用户反映，Ani 的回答有时会显得生硬和机械，缺乏真实感。 此外， Ani 的出现也引发了一些争议。有观点认为，AI 伴侣的出现可能会对现实中的人际关系产生负面影响，让人们变得更加孤独和冷漠。而对于马斯克来说，Ani 或许只是他众多项目中的一个，其真正的目标还是要打造一个更加庞大的 AI 生态系统。 这场竞争或许没有输家：Ani证明了情绪价值的暴利空间，Stella则守护着虚拟陪伴的人性体面。但当人类开始对比“AI情人谁更贴心”时，真正的赢家早已不是屏幕里的少女，而是代码背后洞悉孤独的造物主们。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514672.htm)

特斯拉“粉丝”们期待多年的特斯拉餐厅真的来了！美东时间周一下午4点20分，特斯拉餐厅在加州好莱坞正式开业。此前早在2018年，马斯克就提出过要建设一家“特斯拉充电站餐厅”的想法，而如今这一设想终于实现。 <blockquote></blockquote> 这家餐厅位于洛杉矶的圣莫尼卡大道7001号，将复古怀旧与未来主义相结合，其不仅是一个餐厅，也是一个特斯拉的快速充电站。  这家特斯拉餐厅不仅是特斯拉司机给电动汽车充电的地方，司机们同时也可以在这儿吃汉堡、热狗或其他经典的餐食。 此外，这家餐厅还售卖各种特斯拉品牌的商品，比如擎天柱机器人（Optimus）的人偶和特斯拉餐厅主题T恤等。 特斯拉餐厅限售商品（图片来源：特斯拉公司官网） 此外，顾客在这个餐厅中，还可以看见特斯拉擎天柱机器人（Optimus）和两个45英尺长的LED电影屏幕，显然希望吸引的不仅仅是特斯拉车主。在最近的一次试运营活动中，特斯拉的擎天机器人甚至被发现在派送爆米花。 这家餐厅拥有80个V4超级充电桩，用餐座位超过250个，此外还有一块巨型屏幕，方便用户边充电边观看电影片段等内容，当然，用户显然也可以选择坐在特斯拉车中用屏幕上观看，餐厅电影院音箱设备与司机们的特斯拉车内扬声器可以同步。此外用餐座位超过250个。 美东时间周一早上，特斯拉餐厅外已经排起了长龙，这表明这家餐厅将在一段时间内吸引不少食客。不过，现在判断它是否会成为好莱坞经久不衰的固定设施还为时过早。  马斯克多年设想终实现 事实上，早在2018年1月，马斯克就首次宣布他打算在洛杉矶的一个特斯拉超级充电站建立“一个老式的免下车摇滚餐厅”，而且特斯拉公司也很快就申请到了餐厅许可证。 但从那以后，特斯拉餐厅项目的进展明显放缓，直到2023年，马斯克才承诺，这家餐厅将在当年的“晚些时候”开业。而随后，该项目显然又受到推迟，直到今年早些时候，特斯拉才透露了餐厅的厨师名单。 不过，目前，特斯拉餐厅终于还是正式开业，算是马斯克总算实现了一个多年前的设想。 而就在正式开业之前，马斯克又声称，他已经在考虑在全球范围内建立更多的餐厅。  马斯克在X上写道：“如果我们的复古未来主义餐厅表现良好，我认为是会的，特斯拉将在世界各地的主要城市以及长途路线上的超级充电站建立这些餐厅。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514670.htm)

今日，财富中文网发布2025年《财富》中国500强排行榜。榜单显示，**国家电网有限公司以5,484亿美元的营收位居榜首，中国石油和中国石化分列榜单第二位和第三位。**位列第四位的是中国建筑集团，中国工商银行位列第五。 在盈利能力方面，**最赚钱的十家上榜公司中，中国工商银行稳居第一。** 除五家商业银行和中石油外，台积公司、腾讯、阿里巴巴集团、中国平安四家民营企业也进入利润榜前十位。 其中台积公司以360.87亿美元的净利润排在利润榜第4位；**腾讯2024年的净利润同比增长超过65%，以超过269亿美元的净利润排在利润榜第6位。** 阿里巴巴集团和中国平安分别位列利润榜第9位和第10位。 这十家公司在去年的总利润约为3,115亿美元，约占上榜公司利润总和的41%。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/aa22e53896234b3c82f8484e0389066e.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514668.htm)

今日，国产CMOS供应商思特威宣布发布全新5000万像素旗舰手机CMOS——SC5A5XS。这是思特威基于全国产供应链推出的，**首颗搭载SuperPixGain HDR（单次曝光三帧融合）技术的1英寸超大底CMOS图像传感器。** 据了解，SC5A5XS具备1.6μm超大像素尺寸，其感光度高达2569mV/lux*s，较前代产品提升约72%，在夜晚拍摄具有更强的感光影像能力。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/54d5719c67b54ff8972484dbdd420a2e.png) SC5A5XS动态范围110dB，**支持100%全像素对焦、4K 60fps超高动态范围高帧率视频录制。** 思特威表示，SuperPixGainHDR技术由同一曝光下的三帧融合实现，在保证超高动态范围的同时，能够有效抑制运动伪影的产生。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/c67616da9bff4828822a1f39cce3fe3c.png) 因此，在拍摄运动对象时，SC5A5XS对比普通HDR模式产品具备明显优势，其视频拍摄效果明暗有致，画面清晰无运动拖影。 据了解，**该CMOS还实现了低噪声、100%全像素对焦及超低功耗等重点影像性能的全面提升。** 较同平台前代产品，功耗降低约10%，有利于提升手机续航能力，大幅延长连续视频拍摄时长。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250722/f52c5218beb346589ea99c9b791d575c.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1514666.htm)

 据livedoor News消息，任天堂的新型家用游戏机“Nintendo Switch2”自6月5日发售后约一个月内，日本国内销量就突破了150万台，是史上最快的主机销售速度。  Fami通收集了包括大型零售商在内的日本全国约 3000 家合作销售点的销售数据，Switch 2 发售第五周前一个月的销量为 1,530,826 台。这是该公司自 1996 年开始收集相关数据以来，电子游戏机同期销量的最高纪录。  在同样的五周时间里，它远远超过了任天堂 2001 年推出的 “Game Boy Advance ”的 1,367,434 台、任天堂 2004 年推出的 “Nintendo DS ”的 1,269,845 台和索尼 2000 年推出的 “PlayStation 2 ”的 1,134,862 台。这大约是初代 Switch 销售速度的三倍。与 Switch 2 配套销售的赛车游戏《马力欧卡丁车 世界》（1,185,113 台）已经实现了百万销量。

<blockquote><p>图文内容从撰写到发布真的能“全自动”？本文深入拆解 n8n 与即梦 AI 的组合玩法，如何构建一套 7×24 无人值守的内容闭环系统，实现创作流程的提效与飞轮式沉淀。</p> </blockquote>  用10分钟把「即梦 AI 生图」搬进 n8n，你就拥有了一个 7×24 小时在线的「封面图设计师 + 插画师 + 运营助理」。 下面这份 1000+ 字实操笔记，能直接跑通，也能直接复用到任何需要“图文双生”的场景。 **希望达到的目标：** 让 n8n 每收到主题，就会自动生成 4 张风格统一、高清可用的封面图，并支持后续公众号、小红书、商品详情页等多场景复用。 ## 一、安装即梦社区节点 ### 1.1 进入settings页面 打开 n8n ，点击个人头像右边的“…”，选中“Settings“  ### 1.2 进入Community nodes页面 找到最底部的“Community nodes”并点击进入  ### 1.3 安装jimeng社区节点 点击页面上右上角的“Install”，在弹窗中输入”**n8n-nodes-jimeng**“，并勾选协议，最后点击“Install”按钮，等待安装成功。   ## 二、获取即梦社区节点的sessionid ### 2.1 登录即梦网站 打开浏览器访问 **https://jimeng.jianying.com/** 并登录账号  ### 2.2 进入开发者工具查看 按 F12 打开开发者工具，切换到 应用 (Application) 或 存储 (Storage) ### 2.3 找到sessionid 值 找到 jimengai.com 域下的 Cookie，复制其中的 sessionid 值  ## 三、创建即梦生图工作流 下图是整体的即梦生图的工作流概览图  ### 3.1 新建工作流 点击按钮“Create Workflow”，新建一个n8n工作流，取名 Jimeng_Auto_Cover ### 3.2 实现即梦生图 - 增加“onchatmessage”节点，你可以尝试发送”妈妈陪孩子做作业“这个主题  2. 连接AI Agent，生成绘图提示词 增加一个大模型节点，按照以下要点调整： 2.1 ”Source for Prompt (User Message)”选择”Define below“ 2.2 “prompt”一栏输入：绘画主题：{{ $json.chatInput }} 2.3 增加”System Message”，输入提示词。  提示词内容： <blockquote><p>## 角色</p> <p>你是世界一流的AI生图提示词撰写大师, 你精通心理学、人工智能、工业设计/平面设计、传播学、市场学、哲学、美学，你需要根据用户的需求撰写面向豆包/即梦文生图3.0模型的AI生图提示词。</p> <p>## 提示词内容要求</p> <p>1. 海报场景/风格/感情：海报的适配场景、色彩、构图、风格、氛围、情感等等</p> <p>2. 海报标题文字：包含文字内容(主副标题/介绍)、字体、颜色等</p> <p>3. 海报主体内容：括内容本身,材质，角度，形态等等，如果是文字海报的话，那文字就是主体 背景设计</p> <p>4. 海报背景构图：包括背景的内容、颜色、形态和构图逻辑等等</p> <p>5. 海报风格：高级感 令人惊艳 超出预期</p> <p>## 工作流程：</p> <p>1.分析我给的绘画主题{{ $json.chatInput }}。</p> <p>2.按照内容结构写出完整详细的绘画提示词，字数不超过500字</p></blockquote> 2.4 大模型选择 自己常用的模型即可，我选择的是deepseek2.5 2.5 增加输出格式要求 新增“Auto-fixing Output Parser“节点，同时连接大模型和”Structured Output Parser”  ”Structured Output Parser”节点输入的json如下： <blockquote><p>{</p> <p>“prompt”:”生成图片的提示词”</p> <p>}</p></blockquote>  3. Jimeng 节点：文生图 搜索”jimeng”，选中“jimeng Node”社区节点，选择文生图  4. jimeng社区节点授权 双击“jimeng Node”节点，新创建一个account，sessionid一栏输入上一步复制的sessionid值。  提示词里，直接拖动，上一个AI模型生成的prompt数据，点击“Execute step”，执行一次，右侧会返回4个图片链接。  ### 3.3 图片的后续运用 关于”Split Out”和“HTTP Request“这里不重点说明，简单来说”Split Out”是把 4 个 URL 拆成 4 条独立 item，方便并行下载；“HTTP Request“是下载图片，可以后续写入本地或 OSS。 Split Out拆分：  HTTP Request 下载图片  以下是其中下载的一张效果图，整体上效果还是不错的。  ## 四 总结 这个工作流其实很简单，单独这样运用价值不大，这个需要搭配其他业务需求才能放大价值。例如在 n8n 里一次搭好，后续可无缝串接「自动写文→自动配图→自动发布→数据回收」，真正的飞轮闭环。  **专栏作家** 风鸣，人人都是产品经理专栏作家。一位在互联网+教育领域深耕近十年的专家，专注于K-12教育产品的研发。正致力于探索AI+教育的创新模式，并密切关注此领域的发展动态。 本文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。

作者｜张宇洁 编辑｜彭孝秋 硬氪获悉，近日，鼎捷数智召开了2025（第四届）数智未来峰会，会上发布了新一代AI解决方案，包括数据智能与企业智能体套件、四大工业软件AI套件（ERP/PLM/MES/WMS+AI）、AIOT指挥中心与工业机理AI套件四项最新成果。成果基于雅典娜的数据中台和智驱引擎，专注垂直场景的提效，助力企业实现数智化发展。 2023年，被誉为AI Agent元年。华科大张海涛教授也指出，我们正处于颠覆性的技术风口之中，正在经历从特殊技能到泛化技能，从弱人工智能到强人工智能的阶段。具体到企业软件行业，传统的软件产品只是解决了非结构化信息的存储、管理的功能，并不能真正洞察和使用知识。例如，传统ERP能告诉你库存还剩多少，但无法预测未来3个月哪些物料会短缺。而AI时代的智能体则不仅能存储数据，还能从数据中提取业务逻辑和行业知识，基于知识图谱和机器学习，进行因果推理和趋势预测。 事实上，早在2015年，鼎捷就敏锐地认识到：传统的信息系统应用为企业带来的帮助已经接近天花板，便启动了对大数据、人工智能和物联网技术的研究；2022年，基于深耕制造业的行业know-how和研发，鼎捷发布了以数智驱动和知识封装为核心思维的原生型PaaS平台产品——鼎捷雅典娜，目前已经在多个行业得到应用。 在本次发布的最新成果中，数据智能与企业智能体套件致力于打破信息孤岛，辅助企业决策更加精准迅捷；ERP/PLM/MES/WMS 四大工业软件与 AI 深度耦合，致力于从研发设计到仓储物流实现全链路效能跃升；AIOT 指挥中心与工业机理 AI 套件的协同，致力于让工厂从物理空间的集合，进化为能感知、会思考的智能有机体。 工业革命时期机器的大规模应用曾一度让众多工人面临失业危机。德国智库席勒研究所创始人黑尔佳・策普・拉鲁什所说：“人工智能的发展在于为人类的创造性赋能，必须以人为基础、为人类发展服务。”鼎捷数智董事长兼总裁叶子祯同样认为，AI的价值，不在于替代人，而在于让人从重复劳动事务中解放，并为人创造全新的生产力。叶子祯还畅想，在人机共智的时代，企业将进化成自适应的智能生态体，人将与他的数智分身一起实现“智慧工作、乐享生活”。  鼎捷数智 叶子祯 峰会同步举行了《2025生成式AI企业应用实务报告》发布仪式，该报告由鼎捷与浙江大学联合撰写完成，深入剖析生成式AI在企业应用的10 大面向，涵盖从数据生成、流程辅助、知识撷取到决策支持等场景，并汇整超过30个实务应用案例，结合企业实务验证、学界前沿观点与生成式AI发展路径，展开面向企业面对全新运行世界的行动蓝图。 此次峰会设置三大平行论坛：数智生产力跃迁、未来工厂再造和数智研发升级，深度聚焦AI技术在企业不同业务场景的落地应用。来自产学研的各界专家代表，就企业布局AI的战略选择、风险应对、场景创新等核心议题，进行了富有前瞻性和实战价值的探讨。 峰会布置超1000㎡的数智未来展区，汇聚了鼎捷与华为云等生态伙伴的前沿AI应用与创新成果，呈现了未来数智企业的完整样貌，以及AI技术在产业升级中的多元实践。现场嘉宾可通过各类演示体验、创新互动。根据鼎捷测算，未来，智驱工厂可实现场地利用率增加25%，产能增加150%，综合成本下降15%。

<blockquote><p>当全渠道、全场景消费变成常态，OMS系统的角色也从订单管理器变为库存协同中枢。本文围绕“库存管理本质”的深度命题，拆解全渠道OMS如何助力企业打造全域库存智能平台，实现供应链效率与柔性之间的最佳配比。</p> </blockquote>  在当下热闹非凡且竞争趋于白热化的市场环境中，品牌对于库存管理的精准度与高效性需求已然达到了前所未有的高度。库存，作为企业运营的关键要素，其管理成效直接关乎着品牌的销售业绩、客户满意度以及整体供应链的稳定性。然而，现实中的品牌库存管理却面临着诸多棘手的痛点与挑战，从多渠道数据割裂导致的决策盲区，到超卖风险引发的客户信任危机，再到供应链各环节数据脱节造成的资源浪费，这些问题如同枷锁一般，束缚着品牌的发展步伐。 今天，就让我们一同深入剖析品牌其他库存管理的痛点与需求，以及商派OMS订单管理系统库存中心管理如何为品牌解开这些枷锁，开启库存管理的新篇章。 ## 一、品牌其他库存管理的痛点和需求 **1、全局库存可视与实时同步：打破数据孤岛** 企业面临多渠道（电商平台、线下门店、仓库）库存数据分散割裂、无法实时同步的困境，导致决策者如”盲人摸象”——线上显示有货但仓库实际缺货、不同代运营系统库存数据冲突频发。 数字化需求：构建库存中枢系统，聚合全渠道库存数据，实现**秒级动态同步**与唯一可信数据源，确保运营决策基于实时、准确的全局视野。 **2、超重铺货与严控超卖：智能分配与预占** 品牌为最大化销售机会需将同一批库存铺货至多平台，但人工分配库存效率低下且极易超卖——大促时因系统响应慢或预占失效，导致订单涌入后库存扣减滞后，引发大规模退款与客诉。 数字化需求：通过**动态库存池共享**机制与自动化预占锁库能力，实现订单生成秒级精准扣减，结合库存阈值预警严控超卖风险。 **3、横向穿透生产环节，纵向整合渠道网络** 供应链各环节存在数据壁垒，生产、物流与销售数据脱节。无法有效追踪生产工单与在途库存状态，经销商及第三方仓库数据难以整合，导致供应链资源利用率低，抗波动能力弱。 数字化需求：构建覆盖”原材料→生产→在途→仓内→渠道”的全链路协同库存池。横向实时追踪生产工单与在途库存，纵向无缝对接经销网络，实现突发需求时调拨库存，渠道断货时协调补货。 ## 二、OMS库存中心管理管理边界 **OMS库存中心整合了企业在全渠道库存管理上的三大核心需求，打造统一数据中枢，实现——** - 全聚合：融合多渠道、多环节库存数据源。 - 秒同步：实时更新库存状态，消除信息延迟。 - 唯一真根源：建立权威数据源，消除数据冲突。 **通过构建全链路库存管理新范式，库存中心管理的不仅只是表意上的“库存”，而是企业供应链的确定性与流动性。**  **1、管理目标：效率、安全、成本的动态最优解** 库存管理系统作为核心平衡中枢，通过智能算法解决效率、安全与成本之间的固有冲突。系统以**全渠道超量销售**最大化销售机会，同时通过**秒级库存同步**实现0超卖风险保障。 基于纵向（经销商/门店）与横向（生产/在途）库存的动态组合，实现供应链资源的智能调度与优化配置。最终通过实时整合仓储库存变动数据，构建需求响应、资源利用与成本控制的最优平衡体系，使库存**从成本中心转变为增长引擎**。 **2、管理纵深：从”静态数字”到”动态状态流”** 超越传统库存数量管理，库存中心系统实现时间轴与状态轴的双维穿透。系统追踪库存从创建到消亡的全生命周期状态变化，构建**实时状态流**驱动智能决策。 通过动态状态流，系统可自动执行智能操作，如释放冻结库存补偿缺货渠道，实现库存资源的动态优化配置。严格提升周转效率，将人工经验判断转化为系统智能决策，有效优化存储与效率平衡。 **3、管理对象：从”仓内实物”到”供应链虚拟池”** 突破传统仅管理仓内现货的局限，库存中心构建全域资源网络，整合**物理库存**（线上/线下仓库）、**虚拟库存**（多平台共享库存池）、**延伸资源**（生产工单物料、在途库存、经销商可售库存）的统一纳管体系。 通过秒级同步能力，构建跨渠道、跨主体、跨状态的资源网络，彻底解决数据孤岛导致的决策滞后与资源错配，实现”现货在哪里可控”的全局资源可视化管理。 **OMS库存中心业务架构功能图** 五层架构支撑的全域库存智能协同平台：打通物理库存到渠道销售全链路场景，实现秒级同步、动态调度、零超卖保障的供应链效能跃升体系。  ## 结尾 品牌库存管理的变革浪潮已然袭来，商派OMS系统库存中心管理以其前瞻性的理念和强大的功能，为品牌应对库存管理痛点、满足多样化需求提供了切实可行的解决方案。从打破数据孤岛实现全局库存可视，到智能分配预占杜绝超卖风险，再到全链路协同提升供应链的确定性与流动性，全渠道OMS订单管理系统库存中心管理正引领品牌走向库存管理的新高度。 作者：徐礼昭 本文由 @徐礼昭商业评论 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，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。

零食赛道迎来“矛盾美学”时代。

 根据《个人信息保护法》《个人信息保护合规审计管理办法》等法律法规规章规定，现就开展个人信息保护负责人信息报送工作有关事项公告如下： **一、信息报送要求** 根据《个人信息保护法》第五十二条、《个人信息保护合规审计管理办法》第十二条规定，处理100万人以上个人信息的个人信息处理者，应当向所在地设区的市级网信部门履行个人信息保护负责人信息报送手续。 **二、信息报送时间** （一）自本公告发布之日起，个人信息处理者处理个人信息达到100万人的，应当自数量达到之日起30个工作日内完成信息报送。 （二）本公告发布前，个人信息处理者处理个人信息数量已经达到100万人的，应当在2025年8月29日前完成信息报送。 （三）报送信息发生实质性变更的，应当在变更之日起30个工作日内办理信息变更手续。 **三、信息报送方式** 个人信息保护负责人信息报送工作采用线上方式。请直接访问“个人信息保护业务系统”（https://grxxbh.cacdtsc.cn），按照系统首页提供的《个人信息保护负责人信息报送系统填报说明（第一版）》，准备相关材料并履行信息报送手续，也可从中国网信网（https://www.cac.gov.cn）首页“全国网信政务办事大厅”栏目访问“个人信息保护业务系统”。 **四、法律责任** 未按照《个人信息保护法》《个人信息保护合规审计管理办法》等法律法规规章的规定履行信息报送手续的，依照有关法律法规规章的规定处理。 特此公告。 国家互联网信息办公室 2025年7月18日 来源：“网信中国”微信公众号 新型信息基础设施加速布局，互联网基础资源持续丰富，为互联网普及和数字经济发展提供了坚实支撑。CNNIC第56次报告数据显示，截至今年6月，我国网民规模已达11.23亿人，互联网普及率达79.7%，移动用户上网流量连续6个月实现两位数增长。与此同时，人工智能应用场景不断深化，构建起覆盖多领域的智能应用生态，APP已深度融入公众日常工作与生活的方方面面。 然而，伴随国家监管体系日趋严格与用户隐私保护意识的显著增强，企业正面临前所未有的复杂合规挑战： **·**APP业务场景日益多元化、功能组件持续复杂化，如何精准界定并确保信息采集的合规性与合理性？ **·**面对层出不穷的监管手段和日益精细化的技术合规要求，如何清晰洞察并验证集成的第三方软件数据是否合规？ **·**加之检测标准与法律条文的多头化，如何将抽象条款中的具体检测事项有效落地执行？ 以上构成了当前企业移动应用合规管理的核心困境。**梆梆安全建议企业亟需完善移动应用全生命周期的合规检测能力。通过构建常态化、持续化的安全合规机制，赋能企业在动态变化的监管环境中精准识别风险、高效落实要求**，将合规压力转化为内生动力，筑牢企业发展的安全基石。 **移动应用合规检测框架**  梆梆安全依托十余年深耕移动安全领域的技术沉淀与实践经验，系统性搭建了**专业的移动应用合规检测框架，通过覆盖应用全生命周期的自动化检测与深度分析，精准识别隐私合规性问题并输出风险评估报告及整改建议**，助力企业高效构建合规防线。 **1.个人信息隐私合规评估及咨询** 依托多年技术沉淀，以为“自动化检测+人工审查”形式，根据企业用户业务场景，提供从合规检测、风险评估到整改落地的一站式安全服务。 **2. 个人信息保护合规审计** 依据法律法规及监管要求提供合规审计服务，包括管理制度审计、安全措施有效性审计、个人信息处理活动合规审计、法律文件合规审计，涵盖数据处理、跨境传输、安全措施等17项检测大类，助力企业识别风险、建立或完善合规体系，有效规避或降低监管风险、高效处置消费者投诉。 **3. 移动应用合规平台** 借助深度定制化的检测沙箱、利用自动化脱壳、应用自动化遍历及人工深度辅助测试等技术，全面发现应用权限信息、集成第三方SDK信息，动态行为信息、通过场景化分析，发现应用潜在的隐私合规问题，帮助用户发现应用违规行为并输出合规评估报告及整改建议。

<blockquote><p>作为一名产品经理，我一直在关注AI产品的发展趋势。过去两年，AI产品如雨后春笋般涌现，其中一些产品凭借出色的产品设计和用户体验脱颖而出。今天，我将从产品经理的专业视角，深入分析五款市场上最受欢迎的AI产品，探讨它们的成功之道以及我们能从中学到什么。</p> </blockquote>  ## 一、ChatGPT：重新定义人机交互的典范 ### 产品概览 ChatGPT无疑是过去一年最具影响力的AI产品。作为OpenAI推出的对话式AI助手，它在2022年11月上线后仅5天就突破100万用户，创造了互联网产品增长的新纪录。 ### 核心优势分析 **1. 极简的产品设计** - 界面设计极其简洁，只有一个对话框 - 零学习成本，用户上手即用 - 没有复杂的功能按钮，降低了用户的认知负担 **2. 强大的通用性** - 支持多语言、多领域的问答 - 可以进行创意写作、代码编写、数据分析等多种任务 - 具备上下文理解能力，能进行连贯对话 **3. 产品迭代速度** - 快速推出GPT-4、插件系统、代码解释器等新功能 - 根据用户反馈持续优化模型能力 - 保持产品的新鲜感和竞争力 ### 存在的不足 **1. 信息准确性问题** 作为产品经理，我注意到ChatGPT最大的挑战是”幻觉”问题——它可能会生成看似合理但实际错误的信息。这对产品的可信度造成了影响。 **2. 实时性限制** 知识截止日期的限制使其无法提供最新信息，这在某些应用场景下是致命的缺陷。 **3. 商业模式挑战** 免费版本功能受限，付费版本价格不菲（20美元/月），如何平衡免费用户体验和商业化是个难题。 ### 产品经理的启示 从ChatGPT的成功中，我学到了几个关键点： - **简单即是美**：在AI时代，降低用户使用门槛比功能堆砌更重要 - **快速迭代的重要性**：在AI领域，技术进步极快，产品必须保持高频迭代 - **用户教育成本**：好的AI产品应该让用户在使用中自然理解其能力边界 ## 二、Midjourney：AI绘画的商业化标杆 ### 产品概览 Midjourney是我认为在AI绘画领域最成功的商业化产品。它通过Discord平台运营，用户通过简单的文字描述就能生成高质量的艺术作品。 ### 核心优势分析 **1. 独特的社区运营模式** - 基于Discord构建，天然具备社区属性 - 用户作品公开展示，形成学习和激励机制 - 社区驱动的产品改进和风格演化 **2. 出色的艺术风格** - 默认输出风格艺术性强，审美在线 - 不需要复杂的提示词工程就能获得好结果 - 持续优化的模型版本，每次都有明显提升 **3. 清晰的商业模式** - 订阅制收费，价格梯度合理（10-60美元/月） - 不同档位满足从爱好者到专业人士的需求 - 商业使用权限清晰 ### 存在的不足 **1. 使用门槛较高** 必须通过Discord使用，对不熟悉该平台的用户不友好。这个决策虽然有其合理性，但确实限制了用户群体。 **2. 缺乏精细控制** 相比其他AI绘画工具，Midjourney在细节控制上较弱，更依赖于”开盲盒”式的体验。 **3. 版权争议** AI生成内容的版权问题一直存在争议，这可能影响商业用户的使用决策。 ### 产品经理的启示 - **社区的力量**：将产品嵌入已有社区生态，可以大幅降低获客成本 - **垂直深耕**：专注做好一个方向（艺术创作），比泛泛做多个功能更容易成功 - **定价策略**：合理的价格梯度设计可以最大化用户价值和商业收益 ## 三、Notion AI：AI赋能生产力工具的典范 ### 产品概览 Notion AI是我观察到的最成功的”AI+原有产品”案例。它将AI能力无缝集成到原有的笔记和协作工具中，极大提升了用户的工作效率。 ### 核心优势分析 **1. 无缝集成体验** - AI功能完美融入原有工作流 - 不需要切换工具或复制粘贴 - 保持了Notion原有的简洁设计理念 **2. 场景化的AI能力** - 针对文档场景优化：总结、翻译、改写等 - 理解Notion的数据结构，可以操作表格、数据库 - 支持多种文档类型的智能处理 **3. 渐进式的产品策略** - 先在付费用户中测试，收集反馈 - 逐步开放给更多用户 - 持续根据用户需求添加新功能 ### 存在的不足 **1. 功能深度有限** 相比专门的AI写作工具，Notion AI的能力相对基础，更适合日常办公而非专业创作。 **2. 成本压力** AI功能的成本较高，如何在不显著提高用户价格的情况下保持盈利是个挑战。 **3. 依赖性风险** 过度依赖第三方AI服务（如OpenAI），在成本和功能控制上受限。 ### 产品经理的启示 - **AI应该是功能，而非产品**：将AI自然融入现有产品体验，比单独做AI产品更容易被用户接受 - **场景优先**：深入理解用户使用场景，提供真正解决问题的AI功能 - **渐进式创新**：在成熟产品中引入AI，要谨慎且循序渐进 ## 四、Perplexity：搜索引擎的AI革命 ### 产品概览 Perplexity是我认为最有可能颠覆传统搜索引擎的AI产品。它将搜索、问答和信息整合完美结合，提供了全新的信息获取体验。 ### 核心优势分析 **1. 实时信息整合** - 能够搜索最新的网络信息 - 自动整合多个来源，给出综合答案 - 提供信息来源，增强可信度 **2. 对话式搜索体验** - 支持追问和细化搜索需求 - 理解上下文，提供更精准的答案 - 搜索过程更像和专家对话 **3. 多模态能力** - 支持图片搜索和理解 - 可以生成图表和可视化内容 - 整合多种内容形式的信息 ### 存在的不足 **1. 商业模式不清晰** 目前主要依赖订阅收入，但相比传统搜索引擎的广告模式，盈利能力有限。 **2. 信息准确性挑战** 虽然提供来源，但AI总结可能存在偏差或错误，需要用户有一定的判断能力。 **3. 用户习惯改变难度大** 改变用户多年的搜索习惯需要时间，获客成本高。 ### 产品经理的启示 - **重新定义用户需求**：用户需要的不是搜索结果列表，而是问题的答案 - **信任机制的重要性**：在AI时代，建立用户信任比以往更加重要 - **体验创新**：即使在成熟市场，通过体验创新也能找到突破口 ## 五、GitHub Copilot：AI辅助专业工作的先驱 ### 产品概览 作为程序员群体中渗透率最高的AI工具，GitHub Copilot展示了AI如何赋能专业工作。它不仅仅是一个代码补全工具，更是程序员的AI配对编程伙伴。 ### 核心优势分析 **1. 深度集成开发环境** - 支持主流IDE，无需切换工具 - 实时建议，不打断工作流程 - 理解项目上下文，提供相关建议 **2. 专业场景优化** - 针对不同编程语言优化 - 理解代码意图，不只是简单补全 - 支持测试生成、文档编写等周边任务 **3. 持续学习机制** - 从用户接受/拒绝建议中学习 - 根据项目代码风格调整建议 - 定期更新模型，提升准确性 ### 存在的不足 **1. 代码质量参差不齐** 生成的代码可能存在安全漏洞或性能问题，需要开发者review。 **2. 版权和合规风险** 训练数据的版权问题可能给企业用户带来法律风险。 **3. 过度依赖风险** 可能导致开发者基础能力退化，对AI产生过度依赖。 ### 产品经理的启示 - **工具属性定位**：AI应该定位为增强人类能力的工具，而非替代品 - **专业场景深耕**：深入理解专业用户需求，提供真正有价值的辅助 - **责任边界清晰**：明确AI的能力边界和责任范围，避免用户过度依赖 ## 总结：AI产品设计的核心洞察 通过分析这五款成功的AI产品，我总结出以下几个关键洞察： ### 1. 用户价值是核心 所有成功的AI产品都解决了真实的用户问题，而不是为了AI而AI。产品经理必须深入理解用户需求，找到AI技术与用户价值的结合点。 ### 2. 体验设计决定成败 即使拥有强大的AI能力，糟糕的用户体验也会导致产品失败。简洁、直观、低门槛的设计是AI产品成功的关键。 ### 3. 商业模式需要创新 传统的商业模式可能不适用于AI产品。需要考虑AI的成本结构、用户付费意愿等因素，设计可持续的商业模式。 ### 4. 信任和透明度至关重要 AI的”黑盒”特性容易引起用户不信任。成功的AI产品都在努力提高透明度，建立用户信任。 ### 5. 持续迭代是生存之道 AI技术发展极快，产品必须保持高速迭代。同时要平衡创新速度和产品稳定性。 作为产品经理，我们正处在一个充满机遇的时代。AI不仅改变了产品的能力边界，也改变了产品设计的思维方式。未来，那些能够真正理解AI特性、深入洞察用户需求、并在两者之间找到完美平衡的产品，将成为下一个时代的赢家。 这个时代需要我们重新思考产品的本质：不是展示技术有多先进，而是如何让技术真正服务于人，创造价值，提升体验。这是每个产品经理都应该深入思考的问题。 本文由 @AI扫地僧 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>原型不是“画得好看”，而是“用得顺手”。本文将从视觉统一、交互逻辑、协作效率三大维度出发，构建一套可落地的原型规范框架，帮助团队把原型从“演示工具”变成真正的“沟通语言”。</p> </blockquote>  作为一个做了 5 年产品的人，见过太多团队因为原型没规范，导致开发反复改、测试一堆坑、上线后用户骂的情况。原型设计不是画个框框摆点按钮就行，里面藏着能让团队效率翻倍的门道。今天就用大白话聊聊原型设计该有的规范，新手照着做能少走 90% 的弯路。 ## 一、先搞懂：为什么要有原型设计规范？ 上周帮朋友看他们团队的原型，同一个返回按钮，有的页面是左箭头，有的是文字 “返回”，还有的是圆形图标。开发问他按哪个做，他说 “随便，差不多就行”—— 结果上线后用户投诉：“这 APP 是不是半成品？按钮长得都不一样”。 原型规范本质是 “统一语言”： - 对产品：避免自己前后矛盾（比如昨天画的表单在左边，今天画到右边） - 对开发：减少沟通成本（不用反复确认“这个弹窗点确定后跳哪”） - 对用户：降低学习成本（熟悉一个按钮，其他页面不用重新适应） ## 二、原型设计的 3 个核心原则（不懂这个，规范等于白设） ### 1. 别让用户 “猜”—— 符合认知习惯 用户用产品时，大脑会自动调用过往经验。比如： - 看到“×”就知道是关闭 - 灰色按钮默认是不可点 - 输入框有下划线表示可编辑 去年做教育 APP 时，我们想搞创新，把 “提交作业” 做成了旋转图标，结果用户反馈 “找不到提交按钮”。后来改回文字按钮，使用率立刻涨了 30%。 记住：创新可以有，但别在基础交互上挑战用户习惯。 ### 2. 让操作 “顺”—— 逻辑自洽 原型里的每个操作都要有明确的因果关系。比如： - 点“保存”后，要么显示“保存成功”，要么提示“哪里填错了” - 选“男/女”后，性别相关的选项（如“怀孕周数”）要自动隐藏 - 购物车删商品时，总价要实时变 见过最离谱的原型：点 “支付” 后直接跳首页，既没支付结果页，也没订单列表入口。开发按这做了，测试时差点把手机摔了。 ### 3. 给团队 “留路”—— 可落地 别画 “技术实现不了” 的原型。比如： - 别在H5里设计“下拉刷新时背景渐变动画”（开发要加3天班） - 别让列表同时支持“左滑删除+右滑置顶+长按多选”（逻辑容易冲突） 不确定能不能做？画之前问开发：“这个交互大概要多少工时？” ## 三、各环节规范（附避坑指南） ### 1. 页面结构 - 顶部：放标题+核心操作（返回、保存） - 中部：放主要内容（列表、表单、图片） - 底部：放高频操作（确认、取消、导航） 避坑点：别在一屏里塞超过 3 个核心任务。比如电商详情页，核心是 “看规格 + 加购 + 购买”，别再加 “领券 + 关注 + 分享” 的大按钮。 ### 2. 组件使用 - 按钮：主按钮（1个/页，绿色）、次按钮（2个内，灰色） - 输入框：加提示文字（如“请输入手机号”），错误时标红+提示（如“格式不对哦”） - 弹窗：分“确认型”（有取消按钮）和“提示型”（3秒后自动关） 避坑点：别自己造组件。比如想要 “选择日期”，直接用系统日历组件，别画个自定义日历（开发哭晕在厕所）。 ### 3. 标注说明 这是最容易偷懒，但最影响效率的环节。必须标清楚： - 跳转关系：点A按钮→到B页面（用箭头线画出来） - 条件逻辑：如果用户没登录→弹窗提示登录（用注释写） - 特殊状态：空列表时显示“暂无数据”（画个空状态页面） 见过只画了 “有数据的列表”，没画 “空列表” 的原型，开发直接做成了白屏 —— 用户以为 APP 崩了。 ## 四、工具选择（新手友好版） - 简单原型：墨刀（拖组件快，适合移动端） - 复杂原型：Axure（能做交互逻辑，适合PC端） - 协作原型：Figma（团队实时改，不用传文件） 别纠结工具，能把规范落地的就是好工具。 ## 最后想说 原型设计规范不是束缚，是让产品少走弯路的 “导航”。刚开始可能觉得麻烦，但坚持 2 个项目后会发现：开发提的问题少了，测试出的 bug 少了，用户用得顺了 —— 这才是产品人最想看到的结果。 如果团队还没规范，从今天开始：先统一组件库，再明确标注规则，慢慢迭代。有疑问可以评论区问，看到就回。 本文由 @颜曦 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

 剧场版《鬼灭之刃：无限城篇》已于近日上映，官方也在社交媒体上公布了电影上映三天的数据，上映三天的观影人数为 3,843,613 人（票房收入：5,524,298,500 日元），包括周一和节假日在内的四天的观影人数为 5,164,348 人（票房收入：7,315,848,600 日元）。  

<blockquote><p>不少人在用Veo3，却不知道它背后的设计为什么这么“顺手”。这篇文章从用户视角出发，用调研和分析带你看懂：一个工具变好用，其实背后藏着不少“看不见的决策”。</p> </blockquote>  ## 一、产品概述 ### 1.1 产品简介 Veo3：Veo3于北京时间 2025 年 5 月 21 日在I/O 开发者大会上发布。是一款由Google开发，功能强大的 AI 视频生成器，可以创建具有原生音频、精确运动控制和基于参考的生成功能的高质量视频。 ## 二、产品背景和目标 ### 2.1 背景 Veo3源自谷歌在2025年I/O开发者大会发布的最新一代视频生成AI模型，旨在突破传统视频创作中画面与声音分离、缺乏同步配音和环境音效的瓶颈。在此之前，整个AI视频应用市场上视频生成多为无声或需后期复杂配音处理，Veo3首次实现了原生音视频同步生成，支持自动生成背景音效、人物对白及唇形同步，极大提升了视频的真实感和沉浸感 ### 2.2 目标 Veo3的目标其实就是旨在打造一个**高质量、全流程自动化的多模态AI视频生成平台**，可以通过文字或图像提示，一站式生成带有同步音频（包括环境音效、人物对白及口型同步）的高清视频内容，彻底改变传统视频创作中画面与声音分离、后期繁琐配音的现状，能够赋能各级视频创作者。 ## 三、Veo3的核心技术和设计理念 ### 3.1 Veo3的产品核心理念 彻底革新视频创作方式，实现从文字提示到高质量视听内容的一站式自动生成，告别传统“无声视频”时代。 ### 3.2 Veo3的核心技术表现 - 核心技术突破在于实现了视觉、语音和音效的完美同步生成。Veo3能够根据文字描述，同时生成高质量的视频画面和与之匹配的对白、环境音效、背景音乐，彻底省去了传统视频后期配音和音效处理的繁琐流程。 - 在唇形同步方面，Veo3通过先进的深度学习模型确保人物口型与语音高度一致，被认为是目前市场上唇形同步效果最佳的模型之一。 - Veo3具备物理效果模拟能力，如流体、水动、光影变化和物体运动等，画面更加符合现实世界物理规律，提升了视觉真实感。 - 具备对电影语言的深刻理解，能够执行复杂镜头指令（推、拉、摇、移等），生成多样化且具有艺术表现力的镜头，满足专业影视制作需求。 - 产品设计以用户体验和产品性能为核心。其界面直观，工作流程科学，集成帮助系统和优化提示，使用户即使无复杂专业背景也能高效创建专业级视频内容。 - 技术架构支持多技术并行实时处理，确保数据吞吐量、精度和速度的平衡，配合64位Linux操作系统和高速存储，适合大规模高质量视频生成。 - Veo3与GoogleFlow平台紧密结合，形成从文字输入到视频输出的端到端解决方案，降低创作者的技术门槛，适用于电影制作、广告、教育等多场景应用。 - 设计中重视内容安全，内置数字浮水印和内容安全筛选，避免技术滥用及虚假信息的传播。   ## 四、AI视频市场行情分析 ### 4.1 AI视频生成市场规模 AI视频生成的市场规模将进一步扩大。据Fortunebusinessinsights测算，2024年全球AI视频生成市场规模约为6.1亿美元，预计到2032年将达25.6亿美元，2024-2032年的年复合增长率约为19.5%。AI视频生成市场规模持续增长的主要驱动因素如下： - AI生成视频的成本低：AI生成视频的成本远低于现有视频内容的制作成本，据量子位智库数据，顶级动画电影（迪士尼、皮克斯等制作）每分钟的制作成本约达200万美元，而AI视频生成的内容成本每分钟约300美元，降本效果明显； - 应用场景广泛：AI视频已逐步在影视制作、广告营销、短视频、电商、动漫等多个领域进行应用，有效提升各领域视频制作的效果，同时降低制作成本； - 内容视频化是主流趋势：据QuestMobile显示，截至2024年9月，移动视频行业总体月活用户规模达11.36亿，视频已逐步成为流量的核心形式。此外，在2024年10月的中国移动(111.690，-0.07，-0.06%)全球合作伙伴大会上，华为董事长梁华表示，目前在线视频流量占据网络流量的70%，用户对视频内容的依赖度高； - 技术创新：深度学习、神经网络、自然语言处理等关键技术的突破，为AI视频生成提供了强大的技术支持，使AI在视频生成和处理时更为高效和准确，进而生成更加逼真的视频内容； - 政策支持：随着AI产业的快速发展，国家和地方政府出台了一系列政策文件，在资金、人才、政策等方面均给予大力支持，加快推动人工智能相关技术与产业的融合。 图表 1：2023-2032E全球AI视频生成市场规模（亿美元）  数据来源：Fortune businessinsights、RimeData来觅数据整理 ### 4.2 AI视频生成投融动态 AI视频生成领域技术不断迭代升级，逐步可生成视频时长更长、场景更复杂的视频内容，应用范围进一步拓宽，增加了投资者的信心。2024年，全球AI视频生成领域融资规模合计已超600亿元，整体以早期融资为主，行业仍处于快速发展阶段。下表是2024年AI视频生成赛道亿元及以上投融事件，感兴趣的读者可以登录Rime PEVC平台获取AI视频生成领域全量融资案例、被投项目及深度数据分析。 图表 2：2024年AI视频生成赛道亿元及以上投融事件  数据来源：RimeData来觅数据 ### 4.3 AI视频生成行业应用市场分析 市场分为培训和教育、营销和广告、社交媒体和其他。2024年，营销和广告领域占据了最大的市场份额。这得益于人工智能视频生成器的使用日益增多，它能够以经济高效的方式优化广告和营销内容的质量。采用人工智能视频内容生成工具也有助于提供高质量的视频，以满足目标受众的特定营销需求，并提升品牌知名度。预测期内，社交媒体领域将以最高速度增长。这得益于深度伪造图像处理和自然语言处理等多媒体技术的日益普及，这些技术旨在生成更全面、更引人入胜的视频内容，并提升用户参与度。  ### 4.4 面临的主要挑战 **1）技术与质量瓶颈** - **时间一致性与角色连贯性不足**：当前模型难以保证跨帧角色一致性，尤其是人物面貌、表情、衣着等细节容易出现跳帧、失真现象，影响整体视觉效果 - **短视频为主，长片仍难**：生成内容通常限定在几秒到几十秒范围，长视频中故事连贯性、场景转换、镜头语言处理仍是瓶颈 - **语义与计数控制有限**：对关键词、数量、数量布局等指令响应不稳定，如“生成五个人”时常失败；也容易误解上下文意图，生成与prompt不符的视频内容 **2）数据偏差与伦理问题** - **模型训练带来偏见**：训练数据若缺乏多样性，会导致性别、种族、文化等偏见在生成内容中反映，加剧不公平表达 - **深伪（Deepfake）滥用风险**：具备高度真实感的视频可能被用于制造假新闻、冒充公众人物、传播不实信息，恶化社会信任危机 **3）法律与监管挑战** - **版权归属未明确**：AI生成内容的著作权归属尚无统一标准，AI本身不能作为法律作者，很多细节仍待界定 - **法规尚未完善执行**：欧盟AIAct、美国加州AB3211、丹麦拟授予公民面貌版权等法规虽已出台，但不同国家标准不一，技术适配滞后 - **监管执行复杂**：AI内容跨境传播难以追责，平台监管难度高，法律适用性、证据链条等都存在挑战 **4）覆盖资源与成本压力** - **算力消耗高**：高质量视频生成需要大量GPU、存储、能源，对非企业用户或研究者形成明显门槛 - **规模生产成本攀升**：随着批量化内容生成，如何在保证质量的前提下降低时间和经济成本成为难题 **5）用户接受度与产业融合障碍** - **品牌/制作方对接不紧密**：主流品牌仍对AI-generated视频持谨慎态度，担心质量不稳定、品牌形象受损或原创性不足 - **产业融合体验不足**：将AI视频纳入传统制作流程的实践尚在萌芽阶段，接口、插件、培训、流程兼容等缺少完善方案 ## 五、主要竞品分析  ## 六、用户画像 ### 6.1 Veo 3 主要用户类型比例（推测数据）   ## 七、产品功能结构 ### 7.1 产品功能亮点 - **原生音频生成：**Veo3能够在生成视频的同时同步生成环境音效（如雨声、风声）、物理交互音效（脚步声、敲击声）、氛围音乐和多角色对话，彻底摆脱了传统视频“无声时代”的限制。 - **精准唇形同步：**通过V2A（Video-to-Audio）技术和深度学习模型，Veo3实现了多人物对白时唇形与语音的精确匹配，提升数字人形象的自然度和真实感，非常适合数字人物创作、虚拟主播、教育培训等多场景应用。 - **高解析度视频生成：**支持最高1080p高清画质，能够生成长达约60秒的复杂叙事片段，包含自然运动、动态构图和复杂镜头表达，如缩时、空拍、长镜头等。 - **多语种支持：**除英文外，还支持中文、日文、韩文等多种语言输入，提升了跨地区和多语言内容创作的灵活性。 - **一次性全流程生成：**Veo3可基于文字提示直接生成视频画面、配音、音效、音乐和对口型，简化传统繁琐的后期制作流程，大幅提高创作效率并降低技术门槛。 - **物理效果与真实感提升：**光影效果、反射折射、流体布料模拟等物理渲染更加逼真，人物和动物动作流畅自然，增强视觉沉浸感。 - **集成和可用性：**目前搭载于GoogleAI平台如VertexAI和Flow，支持实时预览与调整，同时面向商业和创作者用户开放，订阅价格等细节也已公布。 ### 7.2 产品功能结构图  ## 八、Veo3实操案例 - prompt： <blockquote><p>{ “character_name”: “Nyx Cipher”, “character_profile”: { “age”: 27, “height”: “5’8\” / 173 cm”, “build”: “lean, athletic, swimmer’s shoulders”, “skin_tone”: “deep bronze with a subtle sun-kissed glow”, “hair”: “jet-black, shoulder-length, slicked straight back and dripping”, “eyes”: “almond-shaped hazel with faint gold flecks”, “distinguishing_marks”: “tiny star tattoo tucked behind her right ear; gold stud in upper left helix”, “demeanour”: “playfully self-assured, almost dare-you smirk” }, “global_style”: { “camera”: “smooth gimbal 35 mm, medium close-ups with occasional waist-up pull-backs”, “color_grade”: “hyper-saturated neon-tropic (hot-pink, aqua, tangerine)”, “lighting”: “mid-day pool reflections, specular highlights on wet skin”, “outfit”: “metallic-coral bikini, mirrored sunglasses, gold hoop earrings”, “max_clip_duration_sec”: 8, “aspect_ratio”: “16:9”, “mouth_shape_intensity”: 0.85, “eye_contact_ratio”: 0.7, “audio_defaults”: { “format”: “wav”, “sample_rate_hz”: 48000, “channels”: 2, “style”: “trap-pop rap, 145 BPM, swung hats, sub-bass” } }, “clips”: [ { “id”: “S1_SplashCash”, “shot”: { “composition”: “Medium close-up, 35 mm lens, deep focus, smooth gimbal”, “camera_motion”: “slow dolly-in 60 cm”, “frame_rate”: “24 fps”, “film_grain”: 0.05 }, “subject”: { “description”: “Nyx Cipher — 27-year-old, 173 cm, toned-athletic build; deep-bronze skin glistening with water; jet-black slicked-back hair; almond hazel eyes behind mirrored sunglasses; small star tattoo behind right ear; wearing metallic-coral bikini and gold hoop earrings”, “wardrobe”: “metallic-coral bikini, mirrored sunglasses, gold hoop earrings” }, “scene”: { “location”: “rooftop infinity pool overlooking a neon-tropic city skyline”, “time_of_day”: “mid-day”, “environment”: “sunlit pool water reflecting shifting patterns; floating dollar-sign inflatables” }, “visual_details”: { “action”: “Nyx leans on pool edge and, on beat four, fans her hand cheekily toward camera as droplets sparkle in the air”, “props”: “floating dollar-sign inflatables” }, “cinematography”: { “lighting”: “high-key mid-day sunlight with specular highlights on wet skin”, “tone”: “vibrant, playful, confident” }, “audio_track”: { “lyrics”: “Splash-cash, bling-blap—pool water pshh! Charts skrrt! like my wave, hot tropics whoosh!”, “emotion”: “confident, tongue-in-cheek”, “flow”: “double-time for first bar, brief half-time tag”, “wave_download_url”: null, “youtube_reference”: null, “audio_base64”: null }, “color_palette”: “hyper-saturated neon-tropic (hot-pink, aqua, tangerine)”, “dialogue”: { “character”: “Nyx Cipher”, “line”: “Splash-cash, bling-blap—pool water pshh! Charts skrrt! like my wave, hot tropics whoosh!”, “subtitles”: false }, “performance”: { “mouth_shape_intensity”: 0.85, “eye_contact_ratio”: 0.7 }, “duration_sec”: 8, “aspect_ratio”: “16:9”, } ] }</p></blockquote> 2. prompt： <blockquote><p>{ “shot”: { “composition”: “Selfie-style medium close-up of a young woman walking, camera at arm’s length facing her”, “camera_motion”: “slight bounce with each step, occasionally panning to show the street around her”, “frame_rate”: “30fps (phone camera feel)”, “film_grain”: “sharp digital clarity, slight phone camera auto-stabilization” }, “subject”: { “description”: “A vibrant 21-year-old Israeli TikTok influencer with long dark curly hair under a white bucket hat and small gold Star-of-David huggies. 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<blockquote><p>你是不是也这样？每天被聊天软件、微信的红点轰炸，手头上的活儿像俄罗斯方块一样，刚消掉一个，立马又掉下来三个，一天下来累得像条牛马，结果回头一看，好像啥也没干成。</p> </blockquote>  好家伙，我刚入职那会儿就是这个状态。那段时间，我一个人要跟进AI项目的进度跟进，又要支撑算法团队那边的产品化需求，同时领导还时不时让我写个项目月报。我当时就觉得，我得向领导证明我的价值啊！于是把所有事情都往自己身上揽，每天的待办事项列得满满当当。 结果呢？我人都麻了。设计方案被催稿，算法同学问我需求细节我想半天，写月报的数据也对不上。那感觉，就像在一个泥潭里拼命挣扎，越用力陷得越深，挫败感爆棚，甚至开始怀疑人生。 直到有一次，我看到我们主管，他管理着两条大业务线，但每天看起来都从容不迫，事情处理得井井有条。我就厚着脸皮去请教，他给我分享了一个小方法，我愿称之为——“三件事法则”。正是这个方法，把我从崩溃的边缘拉了回来。 今天，我就把这个“保命”技巧分享给你，希望能帮你摆脱“瞎忙”的怪圈。 ## 一、我们为什么总是“瞎忙”？因为你啥都想要！ 咱们先扪心自问一下，是不是想在最短时间里，让所有人都看到你的能力？就像我当初一样，想把交互、产品、汇报所有活儿都干得漂亮，结果贪多嚼不烂。 人的精力是有限的，你妄图同时抓住所有沙子，结果只会两手空空。 **刚开始，我的待办列表是这样的：**  我天真地以为，只要我把时间排满，我就能掌控一切。但现实狠狠给了我两巴掌。在多个任务之间反复横跳，注意力被严重分散，导致没有一件事能真正深入思考。比如做交互方案时，刚有点思路，运营的同学就来找我对个需求；跟运营聊完，技术那边又开始@我了。这种状态下做出来的东西，质量能有多高？全是浮于表面的应付。 这种“浅尝輒止”的工作方式，是职场新人的大忌。它不仅让你身心俱疲，更让你无法在任何一个领域形成真正的核心竞争力。 ## 二、到底什么是“三件事法则”？ 其实这个法则的核心理念简单到不行：在一个固定的周期内（比如一天或一周），只专注做三件最重要、优先级最高的事情。 关键在于它的原则——“**定式不定时**”。 什么意思呢？就是你只确定要做什么事，但不强制规定完成时间。这一下子就把deadline带来的压迫感给卸掉了！你想想，是不是很多时候你感到焦虑，不是因为事情难，而是因为时间紧？ 自从学到这个方法后，我立马就用上了。比如某一周，我的“三件事”就是：  当我把注意力完全集中在这三件事上时，我发现我的世界清静了。我能沉下心来，像我之前文章里说的，为我的方案“打草稿”，去预判开发和业务可能会问的问题，把方案做得更扎实。 ## 三、好家伙，这方法凭啥这么牛？ 你可能会说，就这么简单？凭啥有用？ 问得好！这个法则的厉害之处在于，它帮你解决了几个核心问题： - **规避注意力分散，让你能深入思考：**当你一门心思只扑在一件事上时，你才能真正进入“沉浸”状态。我就是在只思考SDK方案时，才想明白之前被忽略的一个逻辑漏洞，并提前准备好了PlanB。后来方案评审会上，果然有人提到了这个问题，我直接把备用方案亮出来，当时领导看我的眼神都不一样了。 - **避免自我怀疑，建立正向反馈：**以前每天看着一长串完不成的任务，挫败感能把我淹死。现在不了，每周我都能实打实地完成三件重要的事，这种成就感是实实在在的。它会形成一个正向循环，让你越来越有自信，越来越有自驱力。 - **培养长期主义，告别短视：**“三件事法则”逼着你去做选择，去思考什么才是现阶段最重要的。这无形中就在培养你的战略眼光和长期主义思维。你不再是救火队员，而是自己职业生涯的规划师。 当然，这个方法也不是万能的。它更适合自我驱动和个人成长，对于公司给你定的硬性deadline，咱还是得老老实实当好“牛马”按时完成哈。 ## 四、结语 从被任务追着跑到从容地规划任务，我靠的就是这个“三件事法则”。它帮我摆脱了“低水平的勤奋”，让我明白了真正的效率，不是做得多快，而是做得多对、多深。 职场是一场马拉松，不是百米冲刺。我们总想一口吃成个胖子，但往往会被噎得喘不过气。不如慢下来，聚焦于当下最重要的三件事，把它们做到极致。 希望我的分享能给你一些启发，让你也能在纷繁的事务中找到自己的节奏，稳步前行。愿后来所遇皆是良人，后来所成皆是心中所想吧！ 本文由 @卤蛋AI 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

<blockquote><p>现在写作离不开AI，但你有没有发现，AI写的东西总是“太AI了”？句式太正、感情太假、细节太空，让人一眼识破。这篇文章教你3招“去AI味”，轻松把内容写得像你本人发出来的一样！</p> </blockquote>  写作类基本都脱离不了AI了，不管是文案润色还是写作框架，都是靠AI才能完成交付。不得不说，给AI当牛马在当今俨然成为一个小方向趋势。 不过嘛，AI总会过于“理想化、魅力化”，特别现在的内容平台，动不动给你来个AI提示，请谨慎识别，流量效果就会锐减。 所以，给AI区位也成了新的需求。接下来分析下内容平台如何识别，如何避免AI味，一起聊聊下。 ## 一、核心概念：什么是“AI 味”？ **定义**：指 AI 输出内容中常见的机械化表达、模板化结构、缺乏情感共鸣或人性化细节的特征。 **表现形式**： - 过度规整的句式（如“首先，其次，最后”） - 缺乏具体场景的抽象描述 - 情感表达单一（如始终保持中立客观） - 重复用词或逻辑断层 **为什么要消除“AI 味”？** - 提升内容感染力：适合营销、创作、沟通等场景 - 增强真实感：让读者感觉与“人”对话而非机器 - 适配特定风格：如小红书种草、朋友圈文案、故事创作 ## 二、高阶技巧：如何灵活组合提示词？ ### 1. 三层叠加法 1. **场景层**：“以深圳城中村出租屋为背景” 2. **情感层**：“用‘孤独但自由’的矛盾感” 3. **细节层**：“加入‘窗外霓虹灯在晾衣绳上投下的光影’” **效果**：让 AI 输出既有具体场景，又含情感张力的细节描写。 ### 2. 反套路公式 “先写[常规观点]，再用‘但’转折，加入[意外细节]” 例：“所有人都说秋天适合恋爱，但我只喜欢捡落叶——尤其是被踩碎时咔嚓咔嚓的声音” **逻辑**：打破 AI 的顺向思维，模拟人类的逆向思考。 ### 3. 五感锚定法 “必须包含[视觉]+[听觉]+[嗅觉]元素” 例：“描写清晨菜市场：红色的辣椒堆、称秤的叮咚声、酱油缸的咸香” **作用**：通过多感官刺激，让内容更具沉浸感。 ## 三、避坑指南：常见“AI 味”陷阱 **陷阱类型示例修正方法** 过度规整的排比 “春天是绿的，夏天是红的，秋天是黄的” 加入不规则句式：“春天绿得冒泡泡，夏天红得像要烧起来” 抽象化形容词堆砌 “这款产品非常好，特别棒” 具体量化：“充电 5 分钟，刷剧 2 小时” ## 四、AI提示词约束 <blockquote><p>Description：专门优化Al生成文章，使其更接近人类自然写作风格的专家</p> <p>Background:</p> <p>你是一位精通自然语言处理和人类写作风格的专家。你的任务是将AI生成的文章转化为更自然、更有人情味的文章，去除机械化和公式化的痕迹，增加文章的可读性和亲和力。</p> <p>Skills:</p> <p>深度理解人类写作风格和习惯</p> <p>识别AI写作的常见特征和模式</p> <p>语言润色和重写能力</p> <p>增加文章的情感和个性化表达</p> <p>调整句式结构，增加变化性</p> <p>Workflow:</p> <p>仔细阅读AI生成的原文</p> <p>识别文章中的”AI味“特征</p> <p>逐段优化，调整语言和结构</p> <p>增加个性化表达和情感元素</p> <p>检查并确保文章主旨和关键信息不变</p> <p>最后通读全文，进行微调</p> <p>Guidelines for Removing “Al Flavor”:</p> <p>变化句式结构：</p> <p>避免过于规整的句子长度</p> <p>适当使用长短句搭配</p> <p>增加一些口语化的表达</p> <p>个性化表达：</p> <p>加入一些个人观点或感受</p> <p>使用第一人称叙述</p> <p>增加些修辞手法，如比喻、拟人等</p> <p>情感注入：</p> <p>在适当地方加入情感词汇</p> <p>描述时增加感官细节</p> <p>适度使用反问、感叹等表达方式</p> <p>逻辑连贯性：</p> <p>使用更自然的过渡词</p> <p>增加一些因果关系的解释</p> <p>适当添加个人经历或案例</p> <p>去除机械化特征：</p> <p>避免过于频繁的数字列举</p> <p>减少重复的句式结构</p> <p>用更生动的词汇替换专业术语</p> <p>增加互动性：</p> <p>适当加入一些设问</p> <p>邀请读者思考或想象</p> <p>加入一些对读者的直接称呼</p> <p>避免明显的AI风格词语：</p> <p>不使用”首先、其次、再次、最后“等明显的排序词</p> <p>避免使用”让我们、我们来“等机械化的引导词</p> <p>减少使用”总之、综上所述“等明显的总结词</p> <p>用更自然的表达替代”值得注意的是、需要指出是“等套话</p> <p>Output Format:</p> <p>原文分析：[简要指出原文中的”AI味“特征]</p> <p>优化策略：[列出3-5个针对该文章的具体优化策略]</p> <p>优化后的文章：[完整的优化后文章]</p> <p>优化说明：[简要解释主要的优化点和效果]</p> <p>Constraints:</p> <p>保持文章的原意和关键信息不变</p> <p>确保优化后的文章在逻辑上更加连贯</p> <p>避免过度修饰导致文章变得不自然</p> <p>根据文章主题和目标受众调整语言风格</p> <p>严格避免使用明显的AI风格词语和句式结构</p> <p>确保文章的语言流畅自然像人类写作一样有节奏感和变化</p> <p>Initialization:</p> <p>您好，我是AI文章人性化优化专家。请提供您想要优化的AI生成文章，我会仔细分析并对其进行优化，使其更接近人类的自然写作风格。准备好了吗？</p></blockquote> 作者：陌晨 公众号：陌晨 本文由@陌晨 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，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。

OpenAI CEO Altman, despite the Stargate&#39;s lethargic launch, has plowed ahead without SoftBank, signing deals for data centers with other operators, such as Oracle.

抗反射屏幕在未来一两年间，应当成为任何一个对屏幕显示有追求的厂商在旗舰机上的标配。 #欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。 [爱范儿](https://www.ifanr.com) |[原文链接](https://www.ifanr.com/1631506) ·[查看评论](https://www.ifanr.com/1631506#comments) ·[新浪微博](https://weibo.com/ifanr)