论“真假”市值管理。

<blockquote><p>作为一名在投诉处理一线摸爬滚打多年的客诉主管，今天我想和大家分享一些应对&#34;天价&#34;诉求的实用技巧。</p> </blockquote>  你是否曾经遇到过这样的情况：一位顾客因为一个小问题投诉，却提出了**远超合理范围的赔偿要求**？或者面对一个明显超出公司政策的诉求，却不知如何妥善回绝？ ## 一、为什么会出现”过高诉求”？ 在深入探讨应对策略前，我们先来理解一下为什么客户会提出过高诉求。这不是简单的”贪婪”，背后往往有着复杂的心理机制： **1.情绪主导型** 很多客户提出过高诉求时，其实是**被愤怒、失望等负面情绪驱动的。**就像我们小时候摔倒后哭得特别大声，一部分是因为疼，另一部分则是为了引起注意和获得安慰。客户的”天价”要求，某种程度上也是在呼喊：”看看我受到的伤害有多严重！” **2.战略谈判型** 有些客户深谙”狮子大开口”的谈判策略，他们故意提出远超实际期望的要求，**为后续让步留出充分空间**。就像菜市场砍价，卖家报高价，买家还低价，最终在中间某处达成一致。 **3.认知偏差型** 部分客户因为信息不对称或**对产品/服务价值的误判，**导致对合理赔偿标准产生认知偏差。比如一位客户可能不了解一件衣服的面料成本仅占零售价的小部分，因此认为”全额退款+额外赔偿”是理所应当的。 **4.前车之鉴型** 一些客户可能**听说过他人通过强硬态度获得超规赔偿的案例**，因此抱着”试一试”的心态提出过高要求。这就像有人听说邻居买电视时成功讨价还价拿到了赠品，自己也想复制这一成功。 ## 二、识别诉求是否真的”过高” 在应对前，我们需要客观评估客户诉求是否真的过高，**避免主观臆断。**我建议从以下几个维度进行评估： **1.对标行业标准** 不同行业有不同的赔偿惯例，例如航空延误赔偿与餐厅食品问题赔偿标准就完全不同。若客户要求因30分钟送餐延迟赔偿全单三倍金额，从行业标准看确实过高（通常为退还配送费或赠送优惠券）。 **2.参考公司政策** 每家公司都有明确的赔偿政策和权限，这是判断诉求是否过高的基本依据。当然，政策应该是指导而非束缚，特殊情况可以灵活处理。 **3.评估实际损失** 客户实际遭受的损失（包括直接损失和间接损失）是判断诉求合理性的重要标准。比如，客户订购的橱柜吊柜在使用过程中意外掉落，客户实际的损失是吊柜及厨房用品的损坏合计约5000元，但客户提出的要求为20000元赔偿。 **4.考虑客户价值** 长期高价值客户与首次消费的客户，在处理标准上可以有所区别。就像我们会对十年老友多一分包容，对刚认识的人则可能更加原则。 ## 三、应对”过高诉求”的实用策略 确认诉求确实过高后，以下策略可以帮助你有效应对： ### 1.情绪先行，理性其后 **“先处理情绪，再解决问题”** 当面对情绪激动的客户时，首要任务是安抚情绪，而非直接拒绝其诉求。我常用的方法是”认可-共情-转向”三步法： - **认可：**明确承认客户遇到的问题和感受 - **共情：**表达理解和歉意 - **转向：**引导向解决方案靠拢 **实际对话可能是这样的：** “李先生，我完全理解您收到损坏商品后的失望和愤怒（认可）。换作是我，也会同样感到沮丧，您的反应完全合理（共情）。为了能更好地解决这个问题，我们来看看有哪些可行的解决方案…(转向)” ### 2.设定明确边界，但提供多种选择 当需要拒绝过高诉求时，关键在于**“有原则但不生硬”**。我采用的方法是”边界-选择-授权”模式： - **设定边界：**明确告知无法满足的要求及原因 - **提供选择：**给出2-3个在公司权限范围内的替代方案 - **授权客户：**让客户在可行范围内做选择，保留其控制感 例如：”尊敬的王女士，关于您要求的全额退款并额外赔偿5000元的要求，很抱歉我们无法完全满足，因为根据行业规范和我们的服务协议，这超出了合理赔偿范围**（边界）**。但我们可以提供以下解决方案：1.为您全额退款并赠送200元无门槛优惠券；2.为您提供8折优惠购买任意产品并免费升级为VIP会员**（选择）**。您更倾向于哪种方案呢？**（授权）**” ### 3.数据说话，事实为王 面对执着于过高诉求的客户，适当引用数据和事实可以有效支撑你的立场。但注意，**这不是为了”打脸”客户，而是帮助其理性认识问题。** ### 4.适当”让利”，但让其有意义 有时，适当让步可以快速解决问题并挽回客户关系。但关键在于”让利”要有策略： - **确保让步有边界：**明确这是特殊处理，而非常规 - **选择让步方向：**优先选择成本较低但客户感知价值高的让步项 - **附加合理条件：**让步的同时可附加一些合理条件 比如，一位客户因商品质量问题要求全额退款并赔偿1000元。我们可以： “考虑到您作为我们的老顾客，虽然无法提供1000元赔偿，但我们愿意为您全额退款，并提供价值300元的会员积分，您可以在未来购物时抵扣使用。同时，我们诚挚邀请您参与我们下个月的新品测评活动，您的宝贵意见将帮助我们改进产品。” **这样既控制了成本，又给予了客户尊重和价值感。** ### 5.巧用”沙盘推演”引导换位思考 对于特别固执的客户，我发现”沙盘推演”非常有效。这是一种引导客户进行换位思考的技巧： “张先生，请允许我们一起思考一下：如果所有遇到类似情况的客户，我们都提供三倍赔偿，那么公司将无法维持正常运营，最终导致服务质量下降，这对包括您在内的所有客户都不是好事。您觉得什么样的解决方案既能弥补您的损失，又能保证公司能够持续为您提供优质服务呢？” 这种方法**不是简单拒绝，而是邀请客户共同思考一个”双赢”的解决方案。** ## 四、处理过程中的关键注意点 **1.永远不要”人身攻击”或质疑客户动机** 无论客户要求多么过分，永远不要质疑其动机或进行人身攻击。比如，避免说”您这是在故意刁难”或”您太贪心了”这类话语。 记住，**我们反对的是不合理诉求，而非提出诉求的人。** **2.避免使用行业黑话或官腔** **“根据公司规定””按照我们的流程””这是我们的政策”这类话虽然没错，但容易激怒客户。**试着用更个人化的语言： ❌”根据公司政策，我们不能满足您的要求。” ✅”我理解您的期望，但这个赔偿方案超出了我们能够提供的范围。不过，我很乐意和您一起寻找其他可行的解决方案。” **3.记录沟通过程，必要时寻求支援** 处理过高诉求时，详细记录沟通过程非常重要。一方面这是自我保护，另一方面也便于必要时请求主管或法务介入。 **4.设置停损点，知道何时”止损”** 并非所有客户都能被说服接受合理方案。**对于极少数无理取闹且态度恶劣的客户，设置一个”停损点”是必要的。** 例如，如果客户开始使用侮辱性语言、威胁或明显欺诈，可以礼貌但坚定地结束对话：”非常抱歉，我们已经提供了最大限度的解决方案。如果您对此仍不满意，建议您通过消费者协会或其他正规渠道提出申诉。” ## 五、案例分析：如何化解”不可能的任务” **情况：**客户王先生在我们平台购买了一台2000元的空气净化器，使用三个月后出现故障。按照三包规定，我们提供了免费维修服务。但王先生坚持要求全额退款并赔偿3000元精神损失费，理由是”空气质量差导致他三个月都没睡好觉。” **诉求评估**：明显过高。产品本身符合三包规定，提供维修服务已是合规操作；精神损失费金额过大且缺乏法律依据。 **处理过程：** - **情绪处理：**“王先生，非常理解您的失望和焦虑。空气质量确实与健康息息相关，产品出现问题给您带来的困扰我们深表歉意。” - **明确边界但提供选择：**“关于您提出的全额退款和精神损失费赔偿，很遗憾我们无法满足，因为根据《消费者权益保护法》和三包规定，产品在保修期内出现质量问题，我们有权选择维修、更换或退货。考虑到您的实际困扰，我们可以提供以下几个解决方案：1.免费更换同型号全新产品并延长保修期至2年；2.退还70%购买金额并提供300元优惠券；3.免费升级为高端型号，您只需补差价的50%。” - **专业知识支持：**我向客户解释了空气净化器的工作原理和可能出现故障的原因，并分享了产品测试数据，证明产品符合国家标准，这帮助客户更理性地看待问题。 - **引导换位思考：**“王先生，如果是您经营这家企业，面对类似情况，您认为怎样的解决方案既能体现对客户的重视，又能确保企业的可持续发展呢？” - **最终结果：**王先生选择了更换全新产品并获得延长保修的方案，问题得到圆满解决。 ## 六、培养正确心态：投诉处理的”内功”修炼 应对过高诉求不仅是技巧问题，更是心态问题。以下是我认为最重要的几点”内功”： **1.摒弃”客户永远是对的”的迷思** 这句话作为服务理念没错，但不应成为屈服于不合理要求的借口。更准确的说法是**“客户的感受永远值得尊重，但诉求并非都合理”。** **2.建立”换位但不越位”的思维模式** 尝试理解客户的立场和感受，但不要陷入过度认同的陷阱。**保持专业的同理心，而非情感上的完全代入。** **3.视挑战为成长机会** 每一次处理困难投诉都是提升沟通能力和问题解决能力的机会。我常告诉团队：**“每处理10个难缠客户，你的谈判水平就会提升一个等级。”** **4.定期”充电”和”排毒”** 投诉处理工作压力大，容易情绪耗竭。**定期学习新知识”充电”，适当运动或娱乐”排毒”，维持良好状态。** ## 七、总结：化解过高诉求的”四心法” 最后，我想用”四心法”总结应对过高诉求的核心原则： - **用心倾听：**真诚理解客户需求和情绪 - **耐心解释：**清晰传达边界和可能方案 - **细心记录：**详细记录沟通过程和关键点 - **恒心解决：**持续寻找双方都能接受的方案 记住，**处理投诉的最终目标不是”战胜”客户，而是解决问题、修复关系。**当客户提出过高诉求时，我们需要的不是简单抵抗或无原则迎合，而是在尊重和专业的基础上，引导达成一个合理的解决方案。 你有哪些处理过高诉求的经验或困惑？欢迎在评论区分享交流！ 本文由 @化文龙 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>在AI技术飞速发展的今天，真正稀缺的是“甲方思维”。在这篇文章中，我们将深入剖析“甲方思维”的核心要素，以及如何在这个充满变化和机遇的时代，培养和应用这种思维模式。</p> </blockquote>  当下，关于AIGC工具的使用讨论中，充斥着大量“万能提示词结构”“三步写出完美指令”的技巧分享。这些内容看似降低了使用门槛，却让许多人陷入误区——将AI视为需要复杂操作指令的机器，而忽视了人与AI协作的本质是需求传递与价值共创。 随着具备深度思考能力模型的发展和普及，AIGC正在逐步从“工具”进化为“协作者”，与其沉迷于学习模板化的提示词技巧，不如学会如何做好一个“甲方”：​用清晰的逻辑、专业的判断和高效的沟通，引导AI精准落地你的需求。 ## 一、为何提示词模板正在失效？ ### ​AI理解能力的进化​ 以DeepSeek R1、ChatGPT o1、Grok 3、Claude 3.7等为代表的深度思考模型已经能够比较准确地解析自然语言中的隐含需求，甚至推理提问者的应用场景、情感需求等。例如，向DeepSeek R1说“我需要一份产品发布会方案”，模型会自动推演和分析产品定位、预算规模等关键信息，而非凭空随机生成内容，或等待用户提供完整信息。 ### ​场景的不可复制性​ 网传的“角色扮演+任务分解+格式约束”三段式模板，在传统大模型应用于通用问题时可能奏效，但在医疗诊断、法律咨询等专业领域，真正的核心在于用户能否准确描述病情细节或案件关键证据。 ### ​过度结构化的反效果​ 当用户强行套用“首先…其次…最后…”的框架时，可能破坏AI对整体逻辑的连贯性理解。例如，要求AI“用三个论点分析经济趋势”，反而可能忽略论点间的因果关联（可能AI分析的有效论点数量与提问预设的数量不一致）。 ## 二、合格“甲方”的核心能力：需求管理的三重境界 ### 第一重：精准定义问题 与其研究复杂的方法论，不如记住这个核心原则：​**任何AI的高质量输出，都始于你对问题本身的精准拆解。真正的“精准”从来不是套用模板，而是专业、深度解剖需求。** 当你能在10秒内完成这三个问题的思考，所谓的提示词模版就已经不重要了。因为清晰的头脑，本身就是最好的需求翻译器。 **为谁解决什么问题？（对象穿透）** <blockquote><p>把需求描述转化为填空题，强制澄清模糊表述。</p> <p>原始需求：“分析市场趋势”</p> <p>​填空题：“在______市场（地域/人群），分析______（具体指标）的______（增长/竞争/替代）趋势，用于解决______（业务目标）。”</p> <p>​填后指令：“在中国二三线城市母婴市场，分析国产奶粉品牌在1-3岁年龄段的市场份额增长趋势，用于制定线下渠道扩张策略。”</p> <p>底层逻辑：填空题的空白项对应商业分析的5W2H要素，天然形成结构化思考。</p></blockquote> **​不能接受什么样的答案？（边界排除）** <blockquote><p>​​人类通过“不喜欢什么”往往比“喜欢什么”表达得更精准，AI同样适用。通过排除法，快速对齐认知。</p> <p>例如，想获得短视频脚本灵感时，先指出不满意的案例：“不要那种开头喊‘家人们谁懂啊’的夸张风格，也不要纯产品功能介绍。参考‘老师好我叫何同学’的叙事节奏，结合我们的智能台灯演示使用场景。”</p></blockquote> **​成功的样子最接近什么？（对标参照）** <blockquote><p>与AI协作时，“成功的样子”不是抽象概念，而是能用具体参照物锚定的目标形态。关键在于建立你的“需求坐标系”——通过寻找、解构、重组参照物，让AI理解你心中的“理想答案原型”。</p> <p>量化锚点：用数字约束抽象概念</p> <p>​过程锚点：描述理想答案的产生逻辑</p> <p>​感官锚点：用人类感知语言转化专业需求</p></blockquote> ### 第二重：动态校准预期 动态校准并非简单的“多问几次”，而是通过结构化对话过程将模糊需求转化为可执行路径。这一过程类似雕塑：先粗凿轮廓，再精修细节。**将AI视为“乙方团队”，先生成“最小可行性答案”（MVP式输出），快速验证需求理解是否偏差。通过“需求简报-初稿反馈-修订意见”的流程管理，而非一次性指令。** <blockquote><p>实战案例拆解：某电商运营人员希望用AI分析爆款商品规律</p> <p>初版指令：“分析哪些商品容易成为爆款”（输出：笼统结论，如“价格低、好评多”）。</p> <p>​首次校准：“限定2024年天猫美妆类目，对比国际大牌平替和国产新锐品牌，加入抖音话题热度系数指标”（输出：区分两类品牌的流量来源差异）。</p> <p>​二次校准：“排除李佳琦直播间选品，重点看自然流量爆款的用户决策路径”（输出：发现“成分党”与“包装颜值党”的转化差异）。</p> <p>​最终锁定：“按用户决策因子聚类，输出针对不同群体的选品建议和内容运营策略”。</p></blockquote> ### 第三重：专业把关与价值判断​ 建立“输入-输出”双校验机制：输入时提供专业框架，输出时交叉验证关键信息。专业把关不应停留在修正AI的显性错误，更要预判潜在风险与价值损耗点，这需要将行业经验转化为AI可理解的防御性指令。 当AI生成的内容如潮水般涌来，真正的核心竞争力不再是“如何让AI写出正确答案”，而是如何用专业眼光从海量输出中筛选出真正价值，并赋予其灵魂。这如同一位资深主编在实习生递交的初稿上批注——删除冗余、校准方向、注入洞见。 <blockquote><p>某医疗科技公司的产品经理曾分享过典型案例：AI根据医疗知识库生成的“智能诊断建议”看似数据详实，却因忽略某地方病特殊病理特征，可能误导基层医生。</p> <p>此时，她的专业把关体现为三步动作：​<strong>一查</strong>数据时效性​（确认知识库是否纳入地方病例库等非典型信息），<strong>二验</strong>逻辑适配度​（对比公司临床数据库中的地方病理模型），<strong>三补</strong>场景化约束​（添加“当患者居住地为西南山区时，优先考虑寄生虫感染可能性”的警示）。这种把关不是简单的纠错，而是将行业Know-How转化为AI可理解的防御规则。</p></blockquote> ## 三、如何训练“甲方思维”？——三个实战原则 ### ​从“下指令”到“讲故事”​​ 把需求包装为场景故事：“我们的用户是三四线城市的退休教师，他想用短视频记录校园历史，但不会剪辑。请设计一个零基础教学方案，重点解决手机操作卡顿的恐惧心理。” ### ​建立需求分层意识​ **战略层：**核心目标（如“提升品牌认知度”） **框架层：**内容结构（如“痛点分析-功能演示-用户证言”） **细节层：**风格禁忌（如“避免专业术语，用生活化比喻”） ### ​培养AI“翻译”能力​ 将专业术语转化为AI可执行的指令： 不说“用STAR法则写简历”，而说“请突出我在项目中降低20%成本的经历，包括技术方案创新和团队协作细节”。 不说“生成心智定位图”，而说“对比星巴克和瑞幸的用户认知差异，横轴价格敏感度，纵轴社交属性，用坐标图展示”。 ## 四、结语：AI时代的能力迁移 当技术民主化让所有人站在同一起跑线上，真正的竞争力不再是“如何操作工具”，而是精准定义问题的眼光、拆解需求的逻辑，以及将专业认知注入人机协作闭环的能力。 合格的“甲方”不会被工具驯化，而是通过持续迭代需求管理能力，将AI转化为自身专业优势的放大器——这或许才是数智化浪潮中，个体与组织最值得修炼的内功。 本文由 @李庆宇 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

保荐机构突击入股蘅东光，收益或将翻倍。

据报道，亚马逊近日宣布推出了一款名为Ocelot的新型量子计算芯片，该芯片由加州理工学院AWS量子计算中心团队开发，**采用了创新的架构设计，内置纠错功能，成功将量子纠错成本降低了90%。这一突破性进展标志着量子计算技术向实用化迈出了重要一步。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250228/2f2f20ee20734cb696c0df194a6c2d1b.png) Ocelot芯片首次将“猫量子比特”技术与其他量子纠错组件集成到单一芯片上，显著提升了量子计算的容错能力。AWS量子硬件总监奥斯卡·佩恩特指出，当前量子计算的最大挑战不仅在于增加量子比特的数量，更在于确保其可靠性和稳定性。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250228/532129946f60429c864b6c880ed49ef7.png) **因此，研究团队在设计Ocelot时，将量子纠错作为核心目标，从底层架构入手，实现了硬件效率优先的纠错方法。** [](//img1.mydrivers.com/img/20250228/629dabafe98b4bb790a03abb1a56a844.png) 尽管Ocelot的推出为量子计算的发展注入了新动力，但业内对其实现实用化的时间表仍存在分歧。Nvidia CEO黄仁勋认为，量子计算的全面应用可能还需20年时间，而Google CEO Sundar Pichai则更为乐观，预计在5-10年内即可实现。这种分歧反映了量子计算技术仍处于快速发展的探索阶段。 **量子计算已成为全球科技巨头竞争的新焦点，这不仅关乎技术领导力，更与未来云计算服务的竞争格局密切相关。** 对于中国创业者而言，量子计算在算法、应用场景等细分领域仍存在巨大机遇，特别是在金融、材料科学等垂直领域的落地应用方面，有望成为未来创新的重要方向。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250228/16098379785440458b769da02fb45a5f.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482248.htm)

2月28日消息，2025年2月28日是第18个国际罕见病日，有媒体采访了蔡磊。据媒体报道，蔡磊的四肢已经基本失去运动能力，大约从半年前开始，**蔡磊完全依赖眼控技术来交流和工作**。尽管如此，蔡磊仍然每天工作十几个小时，几乎全年无休。 据了解，2019年蔡磊被确诊 “渐冻症”，这是一种属于神经系统的退行性疾病，患者会逐步出现肌肉萎缩、肢体僵硬、呼吸衰竭等状况。 这种疾病进展速度在不同患者中明显不同，最终多因呼吸衰竭死亡，它并不会像阿兹海默病那样影响病人的高级神经活动；相反，晚期渐冻症病人仍然可以保持清晰的思维、以及保留发病前的记忆、人格和智力。 业内人士表示，**目前人类还没有找到渐冻症的确切病因，有5%-10%的患者存在基因改变或突变**，其中SOD1的基因突变可能对运动神经元产生毒性作用从而损害运动神经元。 家族性渐冻症患者和一些非家族性渐冻症患者的基因变异存在很多相似之处，这些基因变异可能会使人们更容易患上渐冻症。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250228/737966de18c14b68acdc04e75420ed77.jpg) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482246.htm)

BitMEX 是个成立于 2014 年的加密货币衍生品交易所，和常规交易所不同的是，BitMEX 主要致力于衍生品交易，例如加密货币杠杆交易和合约交易。该交易所在业内也比较有名气，主要是吸引专业的衍生品交易员参与，该交易所甚至提供高达 1000 倍的杠杆，这是其他交易所难以提供的倍率。  当然高杠杆意味着极高的风险，哪怕是比特币等价格稍微有些波动都可能产生巨额利润或者直接爆仓，所以通常在 BitMEX 交易的都是专业交易员，当然也存在大量赌徒。 目前有消息传出 BitMEX 正在寻找潜在的买家准备卖身，卖身的背景其实是最近两年 BitMEX 的发展并不顺利，原本加密货币领域的期货龙头地位逐渐被其他交易所抢占。 在业务规模上 BitMEX 也远不如 Binance 和 OKEX 等常规加密货币交易所，现在并没有消息指出 BitMEX 卖身的原因，但肯定与业务增长停滞有关。 期货合约从某种意义上说也是对手盘，如果 BitMEX 的用户量和交易量持续下滑，那么就无法提供足够的对手盘提供流动性，这会形成死亡螺旋加速业务下滑。 2014 年本德洛和赛缪尔里德创建 BitMEX 交易所，在 2020 年该交易所也因为未能实施足够的反洗钱措施被美国监管部门提出刑事指控，之后这两名创始人同时离开 BitMEX。 或许现在 BitMEX 业务增长停滞也和两名创始人离开有关，毕竟后来者可能也没有两名创始人那样的魄力违反法律法规只为业务能够快速增长。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482244.htm)

昨天Mozilla基金会更新Firefox浏览器 使用条款和隐私声明引起广泛关注，因为在新的使用条款中规定，用户通过Firefox浏览器上传和输入的信息都将授予Mozilla基金会使用。举个不是非常恰当的例子：如果你是歌曲创作者，在创作完成后通过Firefox浏览器将歌曲上传到 YouTube，那么你也将默认授予Mozilla基金会使用你的歌曲的权利。 [](https://static.cnbetacdn.com/article/2025/0115/e0f10bdbce89de7.jpg) 使用条款中的法律术语是授予基金会非独占、免版税、全球许可，尽管Mozilla基金会可能只是使用格式条款规避潜在的风险，但对用户来说这也同样存在风险。 **在引起争议后Mozilla基金会发布了回应：** <blockquote><p>我们发现许可证方面的措辞有些混乱，因此我们希望澄清。我们需要许可证才能实现Firefox浏览器的一些基本功能，例如没有许可证我们就无法使用输入到Firefox浏览器的信息。</p><p>许可证并不赋予我们对您的数据的所有权，也不赋予我们将其用于隐私声明中所述以外的任何用途的权利。</p><p>新政策仅允许Firefox浏览器像往常一样运行，帮助用户访问网页、允许浏览器存储您的个人信息例如表单数据，或访问您想要上传到网站上的文件。</p></blockquote> 作为开源领域最重要的浏览器，开源社区希望Mozilla基金会能够重新考虑修改条款采取更合理的措施，避免Firefox浏览器完全失去用户群的信任，但目前来看Mozilla基金会似乎没有撤回或修改的想法。 另外Mozilla基金会也继续坚持Firefox浏览器仍然是开源软件，这些新条款仅适用于Firefox浏览器的官方版本，也就是说分叉版本例如 Tor Browser 不受条款的约束。 然而作为开源软件通过使用条款强迫用户授予Mozilla基金会可能访问的数据的性质，这实际上也可以说在开源代码和用户体验之间出现了脱节。 而Mozilla基金会的回应也不能打消用户的疑虑，Mozilla基金会应当继续更新使用政策详细说明数据可能的用途以及声明不会通过用户正常使用浏览器所必要提供的数据用于其他无关服务，包括授予Mozilla基金会的使用权利。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482242.htm)

今日，京东外卖在京东集团北京总部，与首批全职骑手代表举办签约仪式，3月1日起，京东将与全职骑手们签署正式劳动合同，为他们缴纳五险一金，并承担他们个人所需缴纳的部分。京东外卖方面表示，自京东率先启动为外卖全职骑手缴纳五险一金以来，我们正在有序推进工作落地，后续会逐步将更多外卖骑手纳入到五险一金中来。 并表示，“我们会从过往跑单情况、骑手经验、用户满意度等多维度对骑手进行综合评估，也充分尊重骑手的个人意愿，双向选择同意后，正式录用成为京东外卖全职骑手，此项举措包含现有骑手和新加入的骑手。” 一名从美团跳槽到京东外卖的骑手向新浪科技表示，“之前我们没有五险一金，加入京东后给我提供了这些保障，有了五险一金之后我想在这里坚持干到退休，主要解决了我们未来一个养老的问题。”他还提到，“在收入上，过来（京东）之后更可观了一些。” 2月19日，京东黑板报发文，自2025年3月1日起，京东将逐步为京东外卖全职骑手缴纳五险一金，为兼职骑手提供意外险和健康医疗险。继给快递小哥缴纳五险一金后，京东成为首个为外卖骑手缴纳五险一金的平台。 2月24日，京东宣布未来一段时期签约的外卖全职骑手缴纳五险一金的所有成本，包含个人所需缴纳部分，全部由京东承担，确保骑手现金收入绝不会因为缴纳五险一金而减少。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482240.htm)

继联合健康保险首席执行官（CEO）遭枪击身亡后，美国又一保险公司高管遇袭。2月28日，据央视新闻报道，当地时间27日获悉，监控录像显示一名蒙面嫌疑人向美国俄勒冈州一家保险公司首席执行官的家开枪。此次事件中无人受伤，目前警方正在追捕该案嫌疑人。此次遭袭的高管为保险公司SAIF的首席执行官奇普·特胡恩（Chip Terhune）。 本文图均为 央视新闻 图 SAIF官网简介显示，该公司是美国俄勒冈州的一家非营利性工人补偿保险公司。自1914年以来，该公司一直致力于照顾受伤工人，帮助他们重返工作岗位，并通过专注于工作场所安全来保持低费率。 此次遇袭的奇普·特胡恩于2021年7月成为SAIF的总裁兼首席执行官。在加入SAIF之前，他曾担任医疗技术公司Medicision的高级副总裁兼政府项目与会计总经理。  据外媒报道，当地时间2024年12月4日早上，美国联合健康保险公司CEO布赖恩·汤普森（Brian Thompson）在纽约一家酒店外面遭遇严重的枪击，在送医后身亡。布赖恩·汤普森是在举行美国联合健康保险年度投资者大会前遭遇枪击的，该公司为美国联合健康集团旗下的保险公司，总部位于明尼苏达。 当地时间2024年12月17日，枪杀美国联合健康首席执行官布赖恩·汤普森的嫌疑人路易吉·曼吉奥内在纽约被起诉，检察官17日宣布大陪审团已将指控升级为一级谋杀，指控他进行了恐怖主义行为。 央视新闻报道指出，路易吉枪杀案发生后，引发美国社会广泛关注与讨论。不少民众认为，美国商业医疗保险行业长期存在诸多弊病，如为追求利润拒赔、操控医疗机构牟利等，导致民众医疗权益受损，路易吉的极端行为正是对这种不合理现象的激烈反抗，这也使得他在部分民众眼中成为“反抗象征”。 新华社此前援引路透社报道称，汤普森遭枪击身亡引发美国保险业界对高管人身安全的担忧。联合健康集团和另一保险巨头CVS公司4日和5日先后撤下了企业网站的管理层团队人员照片。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482238.htm)

近年大宇资讯不断扩展游戏领域外版图，之前收购了日本餐饮集团“Customers Delights”，近日又宣布进军AI餐饮机器人市场，推出“拉面机器人”和“智能烧烤机器人”，未来将进入大宇资旗下餐饮连锁店。  大宇资讯表示，他们的产品搭载英伟达边缘运算技术(Edge Computing)，让拥有学习能力的机器人自动煮面，甚至能记住消费者的回馈进行口味调整，打造全然不同的饮食体验。 这两款AI餐饮机器人亮点在于，可模拟厨师手法进行烹煮。在过程中，以AI演算法控制控制烹煮时间和温度，确保餐点品质，同时支持超20种语言，用以符合国际化餐饮场景。记录每次烹饪数据，并根据消费者回馈和食材变化，调整参数，用科技重塑极致风味。  官方表示：“大宇将游戏中累积的AI技术与互动设计经验，转化为现实世界的解决方案。我们期待它不仅是一个机器人，更是一个能与人对话的智能伙伴。目前此技术已在市场上试点应用。希望通过AI学习让餐饮不断进化，打造全然不同的饮食体验。” [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482236.htm)

AMD Radeon RX 9070系列显卡国内售价公开，RX 9070 XT售价4999元起，3月6日上市。Radeon RX 9070售价4499元起，3月6日上市。AMD表示将于北京时间2月28日晚10点在京东开启预售。  Radeon RX 9070系列将带来大家期待已久的新一代RDNA 4架构和AMD FidelityFX Super Resolution 4（FSR 4）技术。 此前，AMD确认Radeon RX 9070系列不会有公版，只有合作伙伴的非公设计。   [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482232.htm)

<blockquote><p>在个人品牌（IP）的打造过程中，私域和公域是两种截然不同的运营模式，各有其优势和挑战。本文作者从实战经验出发，详细对比了公域型IP和私域型IP的特点，供大家参考。</p> </blockquote>  在我认知里，我把IP分两种类型 - 公域型IP - 私域型IP 什么是公域型IP？ 公域 IP，就是在抖音，小红书、视频号这样的公域平台，做人设，做内容来获取流量 公域你要通过流量来破圈，要看平台推流的机制，再配合付费流的加持 如果你的内容够好，结合矩阵模式，效率会进一步放大。 比如李一舟，张琦等 什么是私域型IP？ 私域 IP，重点就基于微信生态区做内容，做人设，做转化。 你的产品、流量、成交的动作几乎都在微信里面完成，而且能稳定持续运营。 比如剽悍一只猫、群响刘思毅早期，就是典型的私域IP 还有一些不能说名字闷声赚钱的IP 那到底要选择做一个公域型IP，还是一个私域型IP？ 其实，最香的是不要选择了，如果可以，大家都想成为一个既公域又私域型IP 但愿望是有的，只可惜在刚起步，或者100W以下IP，我们会有个优先级 从生意的本质来看 公域型IP，要的是规模 所以你会看到很多公域型IP, 就比如说张琦 因为要做很多流量 所以后面的团队有好几百人 先把规模做起来，是这种公域型IP的商业模式 私域型IP，要的是利润 因为没有钱请这么多人，没有钱去每个月投个几百万买流量 所以只需要精准流量，做好转化率，提高他的单粉产值，就可以收获很可观的利润  从难度上来看 公域IP ＞ 私域IP 公域 IP，非常难 比如，你是一个教人做短视频的IP 市面上太多人在讲怎么做短视频，怎么做直播 但，从来没有一个万全法，保证你一定可以把 IP 做起来 因为这里的影响因素太多了：流量平台的规则，流量红利的波动，你的内容的人群，你的内容能力，你的长相，你的声音，你的人格魅力等等 私域 IP 的难度，其实大大降低了 因为，你的竞争主体不同 在抖音，你是在跟你们这个行业里所有同行，最头部的人竞争流量，你问问自己，何德何能，为什么能够竞争的过人家？ 但是在私域，你在跟谁竞争？你在跟你用户加过的同行竞争 假设你的用户，他想学短视频了，除了加你，TA还会加多少你的同行？ 3个？5个？10个？ 两位数以下都有可能 50个？100个  基本不可能 所以，你只需要和TA加的其他几位同行竞争 稍微用力，稍微不一样，稍微用心，你就可以成为这个用户朋友圈，你这个行业里，最专业的那个人，他有需要第一时间想到的那个人。 这就是私域 IP 的魅力 所以各位，请把公域当成偷流量的渠道，今天想要在抖音做成一个大号，几乎不可能了。但是私域成为你用户心中的大IP，大有可为。 从所需的人设来看 公域型IP：你需要做别人喜欢的样子 换句话说，就是要博眼球 不然你凭什么涨粉，凭什么出爆款，凭你分享的专业干货吗？ 私域型IP：你做真实的自己 和公域型IP张扬的点不同，私域型IP可以更接地气，因为在你自己的地盘，你无需讨好别人，只需要通过微信生态，持续的提供价值与服务，培养和用户之间的信任度，最后实现成交 两种不同的IP旅程, 在你做IP的中早期阶段，你想怎么选？ 我现在自己在做IP， 我其实非常羡慕那种做的好的私域型IP,  并且也在探索自己的私域IP之路 1. 我不太会做流量，因为自己不是一个表演型人格 2. 我一直做私域出身的，做私域IP中我有很大优势 比做私域的人更懂IP，比做IP的人更懂私域 3. 在幕后做了这么多年，帮公域型IP做私域操盘，我发现IP要赚钱还得在私域 我去年一年，虽然刚开始走了点岔路，但还是回归到走私域IP的道路上 2024年终复盘：从职场出来做IP的第一年 私域型IP能不能跑通商业闭环，需要一套成体系的私域玩法 我之前写过 所有人都在告诉你做私域，但是没人跟你说要做私域体系 以及我如何知行合一教我的学员做私域的体系 这套体系里有几个关键的点：高客单产品，高价值的内容，吸引式成交链路，可带动转介绍的高标准交付 高客单产品 我经常说一句话：不做私域，就是守着金矿在吃土 做私域不卖高客单，就是守着金矿在喝汤 我看到在私域还在卖1元，9.9的或者几百客单价，都觉得很可惜 毕竟你如果想年入100W 你是卖一个100元的产品，你要卖10000份 如果你卖的是一个10000元的产品，你只需卖100份 这一篇，关于IP的产品体系写的很详细 IP年入100W的3个产品公式 高价值的内容 做私域，就是做微信生态 基于私聊去快速破冰，精准挖需，实现成交的最后一环 基于公众号去做深度内容 基于朋友圈去展示你的人设 基于社群去做分享 基于私域直播去做批量成交 这些只是你触达用户的工具和渠道，里面最关键的是内容，内容和内容 差的内容是什么，举例朋友圈，大家看完就想屏蔽你 好的内容是什么，就一句话：对接收的人，有没有价值。两个字就是利他 吸引式成交链路 我之前说过一句话，大IP做私域，强销售，小IP做私域，强吸引 我之前在职场，都是不缺流量的大IP，比如博商张琦，比如网易有钱君等 但是后面我自己出来做，发现完全不一样啊 大IP做的私域，我觉得比小IP简单多了 因为IP影响力，自带成交属性，我的私域只需要做好标准化的低转高就行 中小IP没有这么多且稳定的流量，要怎么做 就是做好吸引式成交链路 不要一上来就卖产品，很low 也不要一上来就无差别卖产品，更low 为什么要加个链路，因为做吸引式成交，不是一句话就可以解决 需要一套高客单成交体系，关于这块，后续有机会单独写一篇 可带动转介绍的高标准交付 什么叫高标准交付 就是交付既可做到标准化，又可做到高体验 怎么衡量你的交付好不好 就看你的客户，会不会自发帮你转介绍 其实，做私域型IP， 大家都会说缺流量 但是如果你可以做到，完全靠转介绍来的流量，就达到你的预期营收 这才是真的香 因为转介绍来的流量，要比公域来的要值钱的多得多 这里，怎么做好交付，有一个很多人会忽视的重要因素 就是要从一开始就埋好线 怎么埋，就是在卖这个高客单产品的时候 做到不过分承诺，不过度包装 做到这点其实有点难，特别是在你缺客户的时候 但是，你会发现，当你做到这个高标准的交付，发现原来你可以靠着口碑生存下去的 最后，2025年我们如何做好IP呢？ 本着“尽可能做到客观，讲对大家有用的，不挑对我有利的” 原则 我给大家的建议：如果你是一个刚起步的IP， 先做好私域，打造属于你的最小赚钱闭环，再去撬动公域流量，扩大你的影响力，从而影响更多人 当然，一种老板除外 如果你现在私域一个种子用户都没有，你还是先去积累点用户在私域吧~ 本文由人人都是产品经理作者【JJ说私域】，微信公众号：【J姐说私域】，原创/授权 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。

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‍文 | 冯睿洋‍‍ 编辑 | 刘士武 1993年，《万智牌》开创了**集换式卡牌游戏（Collectible Card Game，简称CCG）**的玩法。在这类游戏中，玩家通过一定方式来构筑自己的个性化卡组，并使用该卡组与其它玩家进行对战。本世纪初，以《精灵宝可梦》为代表的实体卡牌游戏风靡全球，其稀有实体卡牌单价甚至达到了上百万人民币。 然而，三十余年过去，游戏品类更加多样，科技发展也使游戏的操作变得更加复杂、计算更加庞大、画面更加丰富。此外，随着玩家时间更加碎片化、生活节奏加快，玩家也需要有更强烈且迅速地正反馈的游戏。 据Newzoo统计，2024年全球策略类游戏市场份额仅占电子游戏的不到10%，远低于射击类游戏的17%和其它类别游戏。传统卡牌游戏的热度似乎逐渐衰减——玩家需要更直接的刺激，而卡牌游戏的核心“策略性”与“慢节奏”显得格格不入。 不过仍有些例外。发布于2020年的二战题材卡牌游戏**《KARDS》**在Steam商店获得了“特别好评”。上线四年以来，Steam社区同时在线人数不减反增，包括移动端在内的同时在线人数达到了万人量级。  图片来源：《KARDS》 《KARDS》由冰岛工作室1939 Games开发，是该工作室至今唯一一部作品。这样一款小而美的游戏如何凭借其玩法创新、主题风格、长线运营而取得玩家的认可？ ## **卡牌机制再创新** 《KARDS》游戏的规则与胜利方式比较简单。在对局开始前，玩家需要选择**40张卡牌以构筑自己的卡组**，这些卡牌包括单位卡与指令卡，单位具有不同的部署花费、行动花费、攻击力、防御力、特殊效果等等。 开始对局后，玩家会抽取数张初始卡牌，并获得指挥点槽，玩家的总部初始具有20点防御值。随后两名玩家轮流行动，在每回合内抽取一张卡牌并增加一个指挥点槽，玩家可以使用指挥点来部属或操作单位、使用指令。当其中一方总部的防御归零时，另一方便获胜。 不过，这样简单的规则因为多样的卡牌而衍生出了非常多的卡组与玩法。例如，快攻卡组携带大量低费单位牌，在对局开始后迅速下牌并攻击，让对方无法及时处理，在四五个回合内就打出大量伤害。再如，断水卡组通过使用指令牌让对方弃牌或无法抽牌等方式，消耗掉对方所有的手牌，使对方无牌可出，然后趁机而入将对方击败。  《KARDS》苏联经典自残流派卡组 不同卡牌的效果之间相互配合达成构筑，而阵容之间因此产生了克制关系，玩家不仅需要考虑如何让自己的卡组发挥最大的效果，也需要考虑如何克制对方。于是，根据环境设计卡组、根据己方手牌选择出牌、根据对方情况进行解场...这些特性使得游戏具备了很强的策略性与可玩性。 相比起以往的集换式卡牌游戏，**《KARDS》新增了“前线”的机制**，这就使单位机动性、攻击距离、是否抢占前线也成为了玩家可以考虑和决策的内容。与此同时，不同类别单位在能力上有明显差别，坦克、步兵单位只能攻击相邻阵线的单位，而炮兵、飞机单位则可以在后排攻击，坦克每回合可以移动且攻击，但其余单位则只能操作一次；使用轰炸机进行攻击时自身不会受到伤害，但是当对方同一阵线上有战斗机时轰炸机只能先对于战斗机进行攻击。  图片来源：《KARDS》 这些机制让移动、攻击顺序变得更加重要。有的时候，如果部署了一个具有特殊效果的单位，将其放在后排可能能够提升其存活概率以持续触发特殊效果，但将其推至前线才能攻击到敌方单位并且避免对方拿下前线。**于是，玩家就需要仔细权衡不同操作带来的后果，因而提升了游戏的可玩性。** ## **二战主题融入对局内外** 玩法创新虽好，但单凭这一点，很难使一款新游戏在竞争激烈的卡牌游戏中脱颖而出。而《KARDS》**独特的主题风格**，也使其极具辨识度并吸引了大量玩家。  以往的卡牌游戏以奇幻、科幻题材为主，如《炉石传说》《万智牌》等，其优势在于卡牌可以有各类有趣的设定和功能。此外，借助成熟IP来设计卡牌，也能够吸引该IP受众，迅速增加玩家群体。然而，这些过于与现实脱节的设定，增加了玩家初期入门时熟悉卡牌的难度，也一定程度上让非重度玩家觉得莫名其妙或眼花缭乱。   《炉石传说》使用了魔兽系列的世界观  相比之下，《KARDS》**以第二次世界大战为主题**，所有主国、单位在现实中均有原型，则让对于历史和战争有一定了解的玩家感到亲切。 《KARDS》将二战主题融入到了游戏包括卡牌、美术、音乐、故事、赛季等各个方面。  首先，在游戏中，玩家可以从英、美、日、德、苏五个国家中选择一个国家作为盟国，并从以上国家或法、意、波、芬等国家中选择一个国家作为盟国。  每个卡组需要包括至少28张主国卡牌，这些卡牌中的单位卡均为该国家真实存在的部队、武器，而指令卡则为与该国家相关的历史事件、政策、思潮等等，且在对局中总部卡会为该国著名城市。   图片来源：《KARDS》 其次，美术与音乐同样为玩家提供了十足的沉浸感。  游戏中的背景音乐选用二战时期流行的歌曲，并会在玩家或对手使用对应主国时期进行播放。例如英国战争时期情歌《We&#39;ll Meet Again》、德国反战歌曲《Lili Marleen》、苏联纪念已故战友的《На сопках Маньчжурии》。  而游戏中每一种卡牌的卡面都是二战时期的海报或类似风格的插画，其中有不少人们所熟悉的经典图片。当玩家操作着卡面还原的利奥波德并打出低沉“砰”与6点大量伤害时，仿佛回到了当时充满对胜利的期待但又被血与泪萦绕的战场。   图片来源：《KARDS》 选择特定的背景来设计游戏，不仅可以从历史、战争中寻找到大量设定、素材，同时也可以在游戏机制之外使用故事、情怀给予玩家更丰富的体验。对于这类游戏而言，只要能够适宜、精致地进行还原，往往可以吸引到一定规模的垂直玩家，以实现在没有IP加持的情况下仍有粘性较高的玩家群体。  ## **克制而适宜的运营** 对于类似游戏而言，**“肝度”“氪度”与“卡牌收集速度”之间的平衡**是运营上的难点。如果玩家卡牌收集过快，则可能导致游戏索然无味或无法售卖卡包，而如果玩家收集卡牌过慢，则玩家总是不能玩到完整的卡组，影响游戏体验。  一般而言，在“肝”方面，玩家可以通过完成日任务或周任务、参加定期的游戏内小比赛并获奖、赛季结算时获得奖励等方式收集卡牌以构筑卡组。而在“氪”方面，类似游戏往往需要超过一个648购买卡包，才能获得具有战力、能够在排位上进行对战的完整牌组。  而《KARDS》在这方面，既能够兼顾新玩家入门后的体验，保证玩家不会因为卡组的过度缺失而无法进行游戏。例如上文提到的“快攻”类卡组，往往大部分均由铜铁卡牌（较次品阶的卡与最次品阶的卡）构成，所需的金银卡（最好品阶的卡与较好品阶的卡）很少，且也不依赖于这些高品阶卡。也就是说，任何玩家都可以下载后免费开玩，并用几种卡组进行入门。   《KARDS》官网的卡组列表，可以看到“最受欢迎卡组”中很多无金、少金卡组，意味着新玩家也可以很容易获得该卡组并开始游玩  当然，对于玩家来说，长时间游玩类似卡组会导致审美疲劳。又或出于对某个特定国家的喜爱，想要以其为主国并完成特定战术。这时，玩家就会主动有收集更多卡组的愿望了。  同时《KARDS》又设计了较为实惠的“月卡”，让玩家在适度肝氪后即可获得非常舒适的游戏体验，其售价在各区不等，约80人民币每月。无论玩家是否购买月卡，均可通过每周的活跃度、开出重复卡牌、升级主国等级等方式获得一定的“周宝箱”进度；“月卡”的作用是可以提升周宝箱等级。  在具有“月卡”且每周进行四五小时的游戏的情况下，往往玩家总能拿到“精英”宝箱，其提供一张自选金卡、一张资源银卡和两张随机闪银卡，使玩家获得卡牌的速度略快于赛季更新推出新卡的速度，能够自由地选择喜爱的卡组进行合成。   通过每周宝箱获得的万能牌，可用于制作任意卡牌  《KARDS》游戏内的其他增值物品也无非是对局桌面上的摆件，并不提供任何属性加成、不影响游戏平衡，同时与游戏整体调性相符。  虽然因其在游戏内有过一次特价优惠而引发了部分玩家的不满，但其较好的建模与材质并能实时同步显示时间仍受到了玩家的认可。值得一提的是，对局中桌面上的物品均可点击进行一定的交互，甚至日军桌面上的蚂蚁在玩家连续戳桌面后会迅速逃走。这让玩家在等待对方出牌时也不会过于无聊。  《KARDS》在活动上也相对比较克制。在节假日时，最多无非推出一些有购买次数限制的折扣卡包，而不会出现其他游戏通过推出大量优惠或限时皮肤以逼氪的情况。  **这样比较克制而适宜的运营，为《KARDS》带来了许多粘性极强的玩家，使《KARDS》在过去五年内玩家数量不降反升，实现游戏长期发展。** #### **结语** 如今，游戏行业中时常能听到“没有大砸资源、不买量投放、不背靠成熟IP的游戏已经没什么活路了”的说法，而《KARDS》的成功则是对此的一种回应，对于独立游戏或许能够带来启示。  本文首发自[“36氪游戏”](https://mp.weixin.qq.com/s/Jd9pQgp4MLquRyZPmrZv7g)。

<blockquote><p>在设计产品时，往往注重的是它的功能和优点，但同样重要的是对产品可能带来的负面影响进行设计和管理。这篇文章将带您深入探讨如何做好产品的负面设计，从识别潜在风险到制定有效的应对策略。</p> </blockquote>  “上医治未病，下医治已病。” 扁鹊两千年前的这句话，也意外道破了产品设计的本质，真正的设计功力，往往藏在如何应对“治未病”中。就像他提到自己三兄弟中，医术最高明的大哥擅长“治病于未发”，而自己却因擅长治重病才声名远扬。 多年前我刚入职场在公司听左耳朵耗子（陈皓）的一次演讲时，他对技术架构的洞察让我印象深刻：**“真正牛逼的程序员，80%的开发时间在处理异常。”**而这句话同样适用于产品设计。回想我们日常使用的产品，正向流程往往顺畅无阻，但真正让用户抓狂甚至流失的，往往是那些未被妥善处理的“异常场景”：支付失败时冰冷的报错代码、断网后一片空白的页面、误操作后无法挽回的后果……这些看似边缘的“负面设计”，恰恰是用户体验的照妖镜。 作为产品经理，我们常陷入一种惯性思维：**过度关注“用户应该怎么做”，却忽视了“用户可能做错什么”。更多也可能是来自“知识的诅咒”，我们以为“用户知道怎么做”。**而现实中，用户不会按剧本操作，就像网络不会永远稳定，系统更不可能零故障。负面设计，说白了就是主动为“不完美”兜底——它不追求让产品永远正确，而是让用户在犯错时仍感受到掌控感，在故障发生时依然愿意留下。 这篇文章，我想和你聊聊这些年踩过的坑：**有哪些常见的负面设计，怎么用设计为产品穿上“防弹衣”。** ## 一、业务目标 做负面设计，本质上是在给产品“填坑”，但这些“坑”填好了，反而能成为业务增长的跳板。举个例子：当用户支付失败直接闪退时，流失率可能飙升 80%；但如果你告诉他“银行卡余额不足，自动切换到其他卡？”，甚至贴心地推荐一张已绑定的银行卡，用户大概率会继续掏钱（这里点赞支付宝的银行卡支付）。说白了，降低用户操作失败时的挫败感，就是提升留存率的最佳方法。 这背后的逻辑很简单：用户遇到问题时，产品是甩手不管，还是主动兜底，直接决定了产品的信任度。除非你有用户不得不用的理由，比如学习X国，学x通等等产品。我之前在做云产品设计时也发现，优化新建云主机的各种引导提示后，可以少很多用户的反馈，也能增加售前在现场 POC 的成功率。所以，**负面设计不是“成本”，而是“投资”。**用清晰的错误提示帮你省下真金白银的运营成本，提高满意度。甚至都数据埋点做的很好时，可以通过高频错误数据分析，反哺产品迭代。 说到底，负面场景处理就像产品的“免疫系统”：用户体验层安抚情绪，商业层降低成本，技术层加固系统稳定性。三管齐下，用户才会觉得：“这产品，靠谱。” ## 二、负面设计的 5E 方法论 你有没有发现，那些让你用起来特别顺手的产品，往往不是因为它从不出错，而是出错时总能让你感到被 “温柔以待”？做产品设计就像建房子，正向流程是搭框架、刷油漆，而负面设计则是铺防水层、装消防栓，那些看不见的“安全网”，才是让房子真正能住人的关键。这些年踩过无数坑后，我试着把负面设计总结成一套**5E 方法论（预防、容错、恢复、透明、共情）**，仅供参考，希望能帮你把产品打磨得更“抗造”。 ### 1. Error Prevention 防御设计：把问题扼杀在摇篮里 “最好的错误，是压根不发生的错误。” 说白了，防御设计的核心是**预判用户会怎么“作死”，然后提前设卡。**比如微信支付时，连续输入相同金额会弹出强制确认弹窗，防的就是手滑误转；电商平台做秒杀活动时，用排队机制替代直接抢购，本质是给服务器“泄洪”，避免被流量冲垮。  防御设计的关键在于**限制高风险操作**：对用户，用规则约束冲动行为（比如防重复点击）；对系统，用技术兜底稳定性（比如接口限流、数据备份）。就像给产品戴上安全帽，虽然用户可能觉得“麻烦”，但真出事时绝对谢天谢地。 ### 2. Error Mitigation 容错设计：允许犯错，但别让用户买单 用户不是机器人， 是人就一定会犯错，人非圣贤，孰能无过？而容错设计的精髓是**“即使你错了，我也能帮你圆回来”。**好的产品要学会 “接住” 用户的失误，就像人需要给自己买保险，人生也需要容错。 举个例子：飞书拉人进群后 5 秒内可以撤回邀请，避免拉错人的尴尬；朋友圈知乎写回答时，哪怕突然退出，内容也会自动存为草稿——这些设计都在传递一个信号：“放心，我帮你兜着”。  容错设计核心逻辑是**预判用户的“手滑时刻”，并提供可逆性设计**：无论是可撤销的操作、实时校验的输入框，还是自动保存的文档，本质上都是在告诉用户 “大胆试错，我帮你兜底”。就像小时候用铅笔写作业，因为知道橡皮可以擦掉错误，我们才敢在作业本上肆意涂鸦。正如某设计师所说：“最好的容错设计，是让用户以为自己从未犯错。” ### 3. Error Recovery 恢复设计：给用户一条“逃生通道” 如果说容错设计是允许用户犯错，那恢复设计的关键就是让用户“一键回到正轨”。当错误已经发生，用户最怕的不是问题本身，而是**“我不知道该怎么办”**。想象一下：你花了半小时编辑的邮件突然发送失败，如果直接消失，你大概会骂娘；但 Gmail 自动把内容存进草稿箱，还贴心地提示“网络恢复后可重发”，是不是瞬间火气消了一半？ 当问题不可避免时，产品要像导航仪一样给出清晰的退路，从产品上或者技术上需要给用户一条明确的“逃生通道”。举个例子，比如邮件发送失败时，自动保存内容到草稿箱，并提示“网络恢复后可重发”；我在看B站视频卡顿时，它会自动切换低画质并告知“网络不佳已切换流畅模式，继续观看”。 这种**恢复设计**的核心逻辑是“别让用户自己收拾烂摊子”。方法论上分两步走：一是提供明确的修复路径，比如支付失败时直接展示“重新尝试”按钮，或者像银行APP转账卡顿时，分步引导检查网络、核对信息；二是用技术手段自动补偿，比如 B 站在网络卡顿时自动切换低画质，或者音乐 APP 断线后缓存已播放的内容。 说白了，恢复设计就像给用户递上一把伞，雨已经下了，但至少别让人淋成落汤鸡。用户要的不是完美无缺的体验，而是在翻车时，能有人稳稳接住他。 ### 4. Transparent Communication 透明沟通：别把用户当傻子 用户不是傻子，但很多产品总爱把他们当傻子。比如把错误都归类为“系统错误，请稍后再试” 来糊弄人，用户只会一脸懵：“稍后是多久？我到底该干嘛？” 。当网络波动时，冷冰冰地归咎于“网络异常”，却连一个重试按钮都懒得提供。这种“谜语人”式的沟通，无疑是在把用户推向对立面。**透明沟通的本质，是把用户当队友而非敌人。**  举个例子，支付宝支付失败时，直接告诉你“余额不足”，并引导充值或换卡支付；比如拼夕夕发货延迟时，明确告知“商家未及时”，并推送优惠券补偿；这种“人话+人味”的沟通，既解释了问题，又给了出路，用户反而觉得“虽然倒霉，但你们挺靠谱”。 关键要做到两点： **一是说人话（避免技术术语）**，用“当前访问人数过多，请排队等候”替代“服务器503错误”； **二是分轻重，小问题 Toast 提示**，如输入框下方红字提示“邮箱格式不正确”，**大问题弹窗强引导**，比如支付失败后直接展示解决方案。就像朋友间借钱，对方如果坦率说“手头紧，下月还”，总比玩消失更让人安心。犯错不可怕，可怕的是让用户觉得自己像个局外人。 ### 5. Emotion Management 情感化设计：给错误加点温度 错误发生时，用户需要的不仅是解决方案，还有情绪上的安慰。**就像技术可以理性，但用户需要温度。**冷冰冰的提示像在伤口上撒盐，而带温度的设计则像递上一杯热茶。  以美团外卖为例。暴雨导致配送延迟时，页面会落下细腻的雨滴动效，配文“骑士正在风雨兼程，感谢您的耐心等待”，并附上30分钟超时免赔承诺。再如国外支付工具Monzo的404页面：一只戴着安全帽的松鼠举着“挖洞中”的牌子，配文“金币暂时迷路了，我们正全力搜救！” 原本可能因支付中断暴跳如雷的用户，反而截图分享到社交媒体，为品牌带来意外传播。这些设计用幽默和共情，把用户的怒火转化成会心一笑。 情感化设计的核心逻辑是**“用正向情绪对冲负面冲击”，**通过主动引导用户情绪走向，将负面体验转化为品牌好感度机会。用趣味元素（如动效、梗图）转移注意力，如加载失败时展示“程序员修bug”趣味动画；结合利益补偿（优惠券）与情感补偿（道歉彩蛋），双管齐下降低流失。 **用户容忍错误的上限，取决于产品面对错误的态度**。就像朋友打翻你的咖啡后，立刻递上纸巾说“我的错，再给你买杯新的”，远比辩解“杯子太滑不怪我”更能平息怒火。情感化设计无需宏大叙事，只需证明一件事：**“我们在乎你的感受，且正在行动。”** ## 三、六大常见负面场景与设计策略 ### 场景一：网络异常场景 网络异常是最常见的负面场景，产品经理在做设计时需兼顾功能恢复与情绪安抚： - 弱网缓存机制：预加载核心内容模块（如抖音提前缓存15秒短视频片段），确保基础内容可访问； - 断网本地化处理：维持基础功能可用性（如微信读书自动切换至本地书架，支持离线阅读） - 情感化重试引导**：**设计渐进式交互方案，例如加载失败页采用动态视觉元素（信号波动粒子动画），配合分级别的提示文案：”当前网络质量较弱-建议切换网络环境-点击重试”。 **设计案例**：网易云音乐断网时，自动切换至”离线音乐库”，展示已下载歌曲列表，并显示插画文案：”音乐迷路了，稍等它回家”。网络恢复后自动刷新内容，同步显示”已重新连接”轻提示。 ### 场景二：输入错误场景 在用户输入过程中，需建立即时纠错机制以降低操作成本： - **实时校验**：通过正则表达式对输入内容进行动态检测（如手机号格式验证）； - **错误定位**：采用视觉聚焦提示（如高亮错误字段并标注具体字符位置）； - **示例引导**：在输入框下方嵌入格式模板（如”示例：xxxxx”）。 **设计案例**：微信公众号写文章时，自动校验错别字并提供错别字定位功能， ### 场景三：系统错误场景 当系统故障发生时，技术冗余设计与交互体验优化两者可以结合起来完善策略： - 可读性错误说明：将技术错误码转化为用户语言（如“多人编辑冲突”替代“Error 409”）； - 即时反馈通道：在错误页嵌入问题上报入口（如腾讯文档冲突弹窗的“联系协作支持”按钮）； - 功能降级机制：优先保留核心功能可用性（如在线文档冲突时保留本地编辑能力）。 设计案例：腾讯文档检测到多人编辑冲突时，自动生成版本副本并可视化对比差异，弹窗提示“选择保留当前版本或同步同事修改”。 ### 场景四：权限受限场景 在产品设计里，一定一定一定会涉及到权限受限异常，因此需通过方法处理： - 权限申请预告知：在具体使用场景触发时解释必要性（如导航前说明定位用途）； - 权限激活引导：通过利益点驱动授权（如“开启通知及时获取订单动态”）； - 功能替代路径：提供无权限下的基础操作方案（如未获相机权限时启用相册上传）。 设计案例：当用户访问无权限的企业内部文档时，飞书文档在分享链接预览页展示文档标题与摘要（如“2025产品规划-Q2迭代方案”），同时标注“需申请权限查看全文”； ### 场景五：数据为空/异常场景 当数据缺失或异常时，需通过产品设计的温度降低用户焦虑： - 空白页引导：展示替代内容与操作建议（如搜索无结果时推荐相关标签）； - 异常标识：用视觉符号或者插画与辅助文案说明数据状态（如“暂无数据”）； - 智能刷新：提供手动/自动重试机制（如下滑刷新或倒计时自动重载）。 设计案例：闲鱼搜索“a7m9”无结果时，页面显示“宝贝太稀有啦，还没有人卖过呢”的提示并给出发布按钮。 ### 场景六：操作风险场景 针对删除、支付等高危操作，需构建“预防-拦截-追溯”三重防护： - 操作确认：强制用户二次验证（如GitHub删除仓库时需手动输入仓库名）； - 风险提示：明确告知后果（例“删除后数据不可恢复”并标红警示）； - 操作留痕：记录完整操作日志（用户+时间+IP），支持一键回滚。 设计案例：GitHub删除仓库需输入仓库全称，同时展示关联项目影响范围。后台保留30天操作记录，团队可随时追溯或恢复误删内容。 ## 五、一些常见误区 做负面设计，本质是学会和“不完美”共处。 很多产品经理容易掉进几个坑，比如总想着把产品做得完美无缺。实际上，用户根本不需要永远正确的产品，他们需要的是“即使出错，也能被温柔接住”的安全感。而且，从产品小步慢跑的设计方法论出发，也需尽快把产品推向市场，这里完美与不完美的权衡，就非常考验产品经理做决策的功力了。 其次，错误提示写得像产品说明书，应该要尽可能简洁但是又能让用户感受温度能看懂。再次，开发资源永远不够，但有些“防弹设计”比新功能更重要。不要总把负面设计排到需求列表最后，比如删除前的二次确认，可能比花哨的动画更能留住用户。 最后，错误率降低≠体验变好，有些错误需要主动暴露（比如密码强度提示），关键要看错误发生时用户是骂骂咧咧卸载，还是觉得“这产品真靠谱”。 负面设计不是做慈善，而是商业世界的风险对冲，就像开头说的，负面是投资，但是收益却可能没正向设计那么明显。在资源永远稀缺的当下，如何要用有限的资源最大化保障用户体验。我想，下次设计需求时，不妨多问一句：“如果这个功能出问题，用户会不会想用手机砸你？” **专栏作家** 零度Pasca，公众号：进击的零度，人人都是产品经理专栏作家。关注前沿技术趋势，理性数据主义者；热爱阅读，坚信输出是沉淀输入的最好方式，致力于用产品思维解决用户共性问题。 本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载 题图由作者提供 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｜王晗玉 编辑｜郑怀舟 2月25日，携程集团披露2024年第四季度及全年未经审计的财务业绩。 去年全年，携程集团实现营收533亿元，同比增长19.5%，归母净利171亿元，同比增长72.1%，经调净利润180亿元，同比增长89.6%。其中第四季度，携程集团实现营收127亿元，同比增长23.4%，归母净利22亿元，同比增长66.3%，经调净利润30亿元，同比增长13.6%。 具体来看，公司国际业务表现亮眼，国际OTA平台营收全年增速维持在70%左右，一至四季度分别同比增长80%、70%、60%、70%，且在公司总营收中的占比从一季度的10%提升至四季度的14%。此外，携程集团2024年入境游订单量同比也增长了100%。 这表明，携程与国际市场上供应商和旅游人群的联系更加紧密。另一方面，产生于国际业务的营销投入也令其四季度毛利率同比、环比均出现小幅下降。 在刚刚结束的业绩会上，携程管理层表示公司短期内会优先拓展海外业务。可见后续携程集团仍将在出境及国际业务方面加码投入。不过华泰证券的一份研报也指出，**携程国际业务的快速增长有望为公司打开新的增长曲线，并在长期达到稳态后有更大的利润弹性释放空间**。 ### **GMV持续领先，佣金率仅1/3** 伴随持续的业务投入，携程集团在国际市场的渗透率进一步提升，但在收入结构上却与国外主流OTA平台有显著区别。 进入2月，Booking、Expedia、Airbnb等几大国外OTA巨头也陆续发布2024年四季度及全年财报。与这些平台相比，携程整体交易规模领先，**与Booking同样达到1.2万亿元左右，同时前者佣金率仅为国外平台的约1/3**。 通常来看，平台总收入除以总交易额得出的比率可大致反映OTA平台的综合佣金率。 根据最新财报数据，Booking 2024年总收入为237.39亿美元，交易额为1655.8亿美元；Expedia 2024年总收入为136.91亿美元，交易额为1109.21亿美元；Airbnb 2024年总收入为111.02亿美元，交易额为818亿美元。依此计算，三家平台综合佣金率分别为14.3%、12.3%、13.6%。 与此同时，携程集团2024年交易额为1.2万亿元，净营收为533亿元，综合佣金率约4.4%，相比仅为国外平台的约1/3。 拉长时间线来看，携程集团与国外OTA平台的佣金率一向差距明显。 综合2019-2023年的财报数据计算可知，Booking历年佣金率分别为15.6%、19.2%、14.3%、14.1%、14.2%，Expedia分别为11.2%、14.1%、11.9%、12.3%、12.3%，Airbnb分别为12.7%、14.1%、12.8、13.3、13.5%。 而携程集团常年维持在4%左右。 并且其过去一年的交易额与Booking相差无几。这意味着，**携程平台上的商家获得与Booking上相近的订单量仅需付出1/3的佣金成本**。 对于携程平台佣金率明显低于国外平台的原因，深圳大学旅游发展研究中心研究员刘杰武这样对36氪解释：国内如携程等OTA平台的佣金率大致跟随着互联网行业整体的佣金水平同步发展，国内外费率的差距反映了两地市场在现阶段的差别。 刘杰武认为，现阶段国内多个行业利润水平较低，因此分配到产业链各环节的成本费用也比较低，反映到OTA平台这一端，也就是供应商能够接受的服务费率相对更低。他指出，不仅是OTA平台，其他如外卖等O2O行业也均呈现这一特点。 如根据《华夏时报》的报道，美团发言人曾对外披露，美团外卖实际商户佣金率为6%-8%，京东在去年5月开始试水餐饮外卖业务时，其披露的商家抽佣也定在5%。 相比之下，美国外卖平台GrubHub、DoorDash对商家的外卖抽成分为15%、25%、35%三档,还要另加2.9%的信用卡处理费。欧洲平台Just Eat、Deliveroo的抽佣比例在20%-25%之间，韩国平台对商家的外卖抽成也多在30%-40%之间。 进一步下探，现阶段国内市场多个行业利润水平偏低的一大因素在于消费者，尤其是消费类互联网应用的广大用户，**仍对价格较为敏感**——这一点从诸多互联网应用早期推广时都偏爱使用打折、补贴等手段获吸引用户，以及拼多多能够大行其道就可见一斑。 但另一方面，刘杰武也指出，国内市场用户基数大、产业链上参与的供应商数量众多，**也更利于OTA平台达成较高的交易规模。** 那么，从公司盈利角度而言，更低的佣金率会拖累公携程的利润率吗？ ### **全面部署AI，用低费率换高效率** 至少从最新的财报业绩看，全年171亿元的净利润让2024年成为携程集团在过去五年最赚钱的一年。 与国外本地生活服务平台更多依赖佣金收入不同，国内平台有广告、金融等更多元收入结构，在盈利层面不过度依赖佣金率。并且携程平台尽管抽成比例低，但相比国外平台显然人力成本也更低，同时叠加巨大单一市场的规模效应，龙头优势之下，利润率有望持续提升。 此外更重要的是，国内AI类技术的发展以及商业平台及时落地应用也为携程这样的公司提高经营效率提供了必要条件。 本次业绩会上，携程集团联合创始人、董事局主席梁建章就提到：“在携程集团，我们将人工智能创新作为发展重点之一。我们的人工智能工具旨在使旅行更加便捷和个性化。从旅行规划阶段开始，我们通过定制推荐和独家优惠激发用户的灵感。” 中信建投一份研报显示，携程运用AI推出的“旅行热点”基于实时热点动态调整，为用户提供时下热门选择。“线路规划”能帮助用户自动生成定制路线和每日概览，用户平均行程规划时间缩短40%，据内部测试数据显示，该功能使用户出行决策效率提升58%，**带动相关业务转化率增长12%**。 同时在客服维度，据携程集团首席运营官熊星提供的数据，当前携程平台上约80%的咨询问题可由AI解决，售后服务自动化率超过70%——这让携程客服可以将人工投入到更有价值的环节，提供更有温度的服务。 业绩会上，携程管理层还表示目前公司正专注于在业务运营中全面部署AI技术。对此华泰证券在研报中表示，携程以其庞大的实时专有旅行数据运用AI进行个性化的旅行推荐，同时部署端到端服务模式及开放平台战略，提供有竞争力的价格和优质产品，看好AI对于公司业务带来的远期赋能。 对携程而言，全面部署AI是已经验证的提升经营效率的有效手段；对平台上的商家而言，则能继续维持佣金率相对较低、体验感越来越好的营商环境——**这将有望增厚旅游供应链上各家的经营利润**。 回到当下，从今年回报股东的方式和力度上，或可看出携程对自身业绩表现的信心。2025年携程启动4亿美元股票回购，同时拿出2亿美元现金分红。而在此前，携程回报股东多以回购为主。 2024年业绩发布后，包括中信建投、国泰君安、银河证券等在内的多家证券机构均对携程集团维持“买入”、“增持”或“推荐”评级。在业绩会上，梁建章说，“展望未来，我们期待在不断变化的旅游市场中把握新的机遇。并且将持续致力于创新并提升游客体验，期待在未来与合作伙伴携手共创增长与成功。”  关注获取更多资讯

<blockquote><p>想象一下，一个完美的知识库能够无缝集成您的工作流程，提供即时信息，提升工作效率。这不仅是产品经理的梦想，更是AI技术的强大助力。在本文中，我们将详细探讨如何利用AI技术搭建您的专属知识库，让繁琐的工作变得更加轻松、高效。</p> </blockquote>  产品经理日常工作中，收集资料并建设知识库至关重要。在做产品规划时，收集的行业数据、竞品资料能为规划方向提供依据，快速打开思路。不过，“日积月累”这事说起来简单，做起来可难了，非常考验耐心和毅力。首先日常就要阅读大量的资料，然后选出好的，有价值的部分，总结提炼，再整理分类，记录下来…这种投入很多，短时间内看不到成效的事，多数人坚持几天就放弃了。 这个时候，你就需要“培训”一个专职小秘书了~ ## 一、AI Agent 你的秘书 <blockquote><p>AI Agent（人工智能代理）一种能够自主感知环境、分析信息、制定决策并执行动作的智能程序或系统。它可以被视为一个“虚拟助手”或“智能体”，能够独立或在人类指导下完成任务。</p></blockquote> 可以将Agent理解专职服务你的学徒助手，当你需要它做某项任务时候，你需要先教会他，你每一步是怎么做的，要怎么做，后续它就可以根据你要的东西进行输出了。 也许有人会有疑问，直接向DeepSeek、豆包、KIMI这些大模型（LLM）提问，或者发送新闻的链接或者资料文档，让他们总结不就好了，还需要单独配置一个AI Agent，有必要吗？这两者使用体验上有什么区别呢？  举一个典型整理新闻链接并生成规范文档的场景例子，能够更直观地看出两者的区别：  ## 二、怎么配置AI Agent？ ### 搭建AI Agent的平台推荐 下面罗列的这些都是低代码甚至零代码的平台，对于不懂代码的人很友好，很多现成的功能模块，简单拖拉拽就可以组建自己的Agent，而且最最重要的一点，基础的功能都是免费的，只有涉及调用一些插件可能会涉及到费用。 **Coze** 网址：https://www.coze.cn/home 简介：字节跳动推出的AI机器人和智能体创建平台。 **腾讯元器** 网址：yuanqi.tencent.com 简介：腾讯推出的低代码智能体平台，依托混元大模型，支持无代码创建智能体，涵盖聊天对话、内容创作、图像生成等功能，适合个人和企业快速部署。 **百度文心智能体平台** 网址：aistudio.baidu.com 简介：基于文心大模型的智能体构建平台，提供零代码/低代码开发方式，允许通过自然语言交互快速创建智能体，支持商业闭环流量分发。 **得帆云DeAI平台** 网址：需访问得帆云官网 definesys.com 简介：得帆信息推出的低代码Agent开发平台，提供开放模型接入、知识库管理、RAG能力集成等功能，支持企业级智能体应用的快速搭建和运维。 **科大讯飞星火低代码智能体平台** 网址：需访问讯飞开放平台 xfyun.cn 简介：支持可视化操作，灵活组合大模型与插件，提供免费创建AI Agent、RAG方案升级等功能，适用于复杂业务流程编排。 **Dify** 网址：dify.ai （国内版） 简介：开源的低代码AI应用平台，主打高质量RAG引擎和Agent框架，支持非技术人员参与开发，适合企业私有化部署。 ### 神奇的工作流（Workflow） **工作流（Workflow）** 是指为完成特定目标而设计的一系列自动化、智能化任务的流程。 举一个大家熟悉的场景来解释工作流和智能体的关系，如果智能体是一名外卖骑手，那么工作流就是导航APP提供的路线： - 步骤分解：先取餐→按路线骑行→联系顾客→完成配送。 - 异常处理：若路线拥堵，导航自动重新规划。 - 协同合作：骑手需要与餐厅、顾客、交通系统互动，而导航确保这些步骤有序进行。 没有工作流，智能体可能迷失在复杂任务中；有了工作流，它能高效、可靠地达成目标。 大概了解了工作流是什么，现在我们可以思考一下，搭建资料库这件事，需要拆分成哪几个环节步骤？下图是我针对这个使用场景，画的一个粗略的思考路径，这一步我们是确认**整个工作流的目标**。  _下面以Coze平台为例来演示怎么配置：_ ### 前置条件：创建文档 根据我们制定的目标，最后要让它把素材记录至我的飞书文档，那么我们要创建并设置好这个飞书多维表格。下图创建了一个示意，表头中的字段可以根据你实际要的信息进行编写。  ### 步骤1：创建工作流 打开Coze平台，进入工作空间，创建新的工作流；    “添加插件”可以理解为给Agent点了“技能点”，可以丰富工作流能执行的能力。如果在插件库中找到符合自己需求的，如果熟悉代码也可以尝试自己创建一个插件。 ### 步骤2：配置插件 从我们设定的目标出发，第一步我们需要Agent从网页链接中获取资料，那我们就需要配置一个插件节点。如下图所示，点击“添加节点”，选择插件，可以检索要的插件名称或关键词，右边会展示对应的插件的描述，你可以通过插件的描述，还有它的示例，链接成功率和被使用情况等，综合考量选择一个插件，点击添加；  添加完成之后，选中这个插件，然后再右边的属性栏中，配置插件所需要的参数；每个插件输入的参数都不相同，以下图的插件为例，可以点击参数名称边上的注解看这个参数的描述，根据插件要求进行填写。 该插件输入部分需要两个字段&lt;timeout&gt;（输入的链接的超时时间），&lt;url&gt; （要解析的网址） &lt;timeout&gt;我们可以根据插件提示，直接输入固定值，而这里的&lt;url&gt;指的是你后续要Agent分析的网址链接，此处可以直接引用开始环节输入的字段。   此时你可以将插件链接到结束节点，将结束节点中输出字段引用为插件的输出内容。然后点击试运行进行测试。   如果显示运行成功，则代表整个流程可以正常运行。此时可以展开结果，查看你输入的这个测试链接，通过插件可以提取什么。  ### 步骤3：配置大模型 通过试运行，可以发现，插件提取了链接中基本全部的内容，包含全文，图片等等。这些还是原始的素材，还需要加工提炼，此时我们就需要引入大模型帮忙进行文本处理。  选中大模型节点，配置大模型的参数。 - **模型：**Coze已经接入了DeepSeek，可以通过下拉框选择合适你具体使用场景的大模型； - **输入：**你可以理解为大模型要获得的信息，你要让你的助手给你处理文件，你总得先给他基础资料； - **系统提示词：**有点像游戏里的规则说明，告诉 AI 应该在什么样的框架内做事，要表现出什么样的特点。Coze提供了系统提示词优化的能力，所以你可以直接用大白话写你要它做什么，再点击自动优化就行。**（注意：请尽可能详尽清晰的描述你需要它做的事） ** - **用户提示词：**用户提示词就是用户给 AI 输入的内容，是用户向 AI 表达自己需求、想法、问题的话语。就像你在问别人问题或者请别人帮忙时说的话一样；**（注意：这里需要结合你设计的表格中，你需要的信息字段，要在提示词中明确要它提炼这些关键信息）** - **输出：**你需要大模型输出的内容**（注意：这里需要设置好输出的格式）**  输出格式这边，默认变量是string格式，这里我们需要它一条条输出，所以要将这里的类型改为Array&lt;Object&gt;，然后添加子集，编辑变量名称跟对应引用的数值。   ### 步骤4：配置插件 我们运用大模型整理输出我们要的字段，但是大模型是没有办法直接调用工具，帮我们把提炼好的资料传输到飞书文档，所以此处，我们还需要添加一个插件；   app_token代表的是你飞书文档的链接，records记录对应的是你飞书文档中的字段。这里我们会发现，插件需要输入的格式和大模型输出的格式不同，这里不能直接连接大模型和插件节点。我们可以再插入一个大模型，让它帮我们把输出的字段按照插件要求的格式进行整理。 插入大模型节点，然后在输入参数这边，对照上一节点大模型输出的内容，进行一一引用配置。在系统提示词中输入要大模型输出的标准格式（这里格式参照插件要的）。  然后添加飞书的插件，配置对应参数，再链接结束节点，结束节点输出可引用插件输出的msg字段。   点击试运行，如果运行成功后，输出为”success”，资料就已经正常写入你的飞书文档了。**（注意：首次运行写入时，会需要文件授权）**  ### 步骤5：配置bot 确认工作流已经可以顺利运行之后，可以发布工作流。然后创建一个对话的bot，方便后面使用。 回到项目开发页，点击右上角创建，选择创建智能体。   在左侧输入这个智能体的人设，还有它的职责，它的限制范围（**注意:要写明什么情况下让它调用这个工作流）**。然后在中间技能框中，选择我们刚才设置的工作流。完成后，可以在右侧跟你的智能体进行对话，给他发送文章链接，让他帮你写入知识库。后续你还可以设计别的工作流，比如从知识库查找资料的工作流。  ## 写在最后 实际使用过程中，如果是免费版的话，可能受到平台免费额度的限制，每天的处理量是有限的。同时受限于工作流中调用的大模型能力，像一些超长的文本，普通的（这里特指免费给你用的）大模型可能没办法读取总结的，工作流会失效，所以要多多调试，可能现阶段还办法做到一劳永逸，所以要保持一个好的心态。 Agent会因不同的提示词，不同的插件能力，不同工作流，而有不一样的体验。做一个符合自己使用的Agent，目前主要还是自己多尝试，根据自己应用场景多多思考。一起拥抱这个“想象力即生产力”的时代吧。 本文由 @笛仁杰 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。

达达变京达，换装不改命。拥有130万骑手的京东达达，在京东集团的庞大体系中是一个特殊存在。**一方面，京东完全控制达达，达达骑手随时被京东调用；另一方面，达达独立于京东自营体系之外，员工不跟京东签订劳动合同。在行业里，这种形式被称为&#34;众包&#34;，也有人叫&#34;外包&#34;。** 达达一直是京东内部最大的众包平台，&#34;承包&#34;了京东到家几乎所有配送任务，同时也向京东电商输出快递员。 在达达骑士版APP，交300元押金可以跑外卖，升级到500元或1000元档，就能解锁送快递的权限。在618等大促期间，大量达达骑手被京东派往一线，和自营快递员一起承担高强度的配送任务。  京东站点日常也会主动招募一些快递&#34;临时工&#34;，以&#34;长期兼职&#34;的形式挂靠在达达旗下。一位京东站长告诉我，长期兼职工干的活和正式工（自营）一样，唯一的区别是不签合同、不交社保。这群人夹在京东和达达之间，统称为&#34;京达&#34;。 从京东到达达，再到京达，京东在自营体系之外，构建了一个不交社保的&#34;蓄水池&#34;。 在过去的很长时间里，130万达达/京达骑手，是京东物流体系内的边缘群体。但近期的社保承诺大战，却突然将他们推出了水面。 **京东变京达，六年未缴五险一金** 在京东，配送员的工装有两种颜色，红色为京东自营，蓝色为达达众包。红色高蓝色一头，因为红色有合同保障，交五险一金，属于&#34;编制内人员&#34;，而蓝色属于临时工或灵活用工。 消费者也认为红色配送员更值得信任。曾有人在收京东快递时，看到配送员未着红色工装（达达快递），拒绝收件付款。 或许是考虑到了这一点，京东特意另外定制了一套红色工装，乍一看跟自营快递员一样。但仔细对比你会发现，二者略有区别：工装上的标识是&#34;达达秒送 京东到家&#34;。  一位干了六年的京达快递员告诉我，京达和正式工干的活完全一样，必须每天到岗，就是没入职，&#34;除了没有五险一金，其他都一样&#34;。在京东送快递六年，公司没有给他缴纳五险一金。 除非出现特殊情况，否则京达不会意识到自己是京东的&#34;边缘人&#34;。比如和站长发生矛盾时，自营快递员被辞退会有赔偿，京达只能拍屁股走人；比如退休时，自营每月可领取养老金，而京达还要自食其力；再比如出现工伤时，相关花费需要京达自掏腰包。 曾有一些快递员出现交通事故后没有得到赔偿而起诉京东，案件被法院判决败诉，问题就出在他们是临时工的身份，京东无需承担责任。 一位京东站点的站长对我说，京达快递员属于第三方，前期先不入职，有些需要绑定三方账号。但他接着补充道：&#34;不过都是京东的。&#34; 有京东快递员在黑猫投诉分享过自己加入京东的经历：他2021年在县政府举办的招工会上联系上京东，京东方面提出要先注册达达骑士版，做一段时间才能转做京东自营的快递员。 &#34;达达就是京东的子公司，闪送、外卖、快递，啥都可以干，你来了之后既可以送外卖也能跑快递。&#34;另一位京东站长说。 按照这位站长的说法，京东的快递业务，实际在变相使用没有五险一金的&#34;达达骑手&#34;。求职者以骑手身份加入达达，然后被派往京东快递站点，名义上骑手依然归达达管理，但&#34;使用权&#34;其实在京东快递。 这种模式有很多隐患。中国裁判文书网公布的案例显示，曾有达达骑士起诉京东乱扣款、押金无法提现，法院判决骑士败诉，理由是起诉对象搞错了——骑士跟京东之间没有劳动关系。   在黑猫投诉等平台，有不少京达骑士投诉京东物流和达达客服的帖子，他们的痛点集中在离职不退押金、无故罚款等。 **京东物流盈利了，但快递员还没转正** 京达和达达是消失在统计数字之外的一群人。 京东财报显示，截至2023年底，京东物流经营着超过1600个仓库、超过1.9万个配送站及网点，并雇用了近35万名自营配送等操作人员，其中自有快递员超过20万人。自有快递员曾多次被京东拿来宣传，刘强东许诺会给快递小哥更好待遇，绝对不允许县长的工资比京东快递员高。  但实际上，如果算上京达快递员和部分达达骑手，京东实际在用的快递员数量要远大于20万。 要养活如此庞大的快递员队伍，全部足额缴纳五险一金，对京东是一笔沉重的成本负担。行业里常见的做法是用外包降低用工成本，京东也不例外。 有调研发现，京东人工和外包成本合计占营业成本比重接近 8 成，外包成本占比近年来从 28.5%提升至 38.9%。京东快递员的劳动合同签订比例，从2021年的97%下降到2024年的91.56%，整体呈现下滑趋势。有分析认为，这一变化可能与京东近年来增加外包型快递员的使用有关。  京东的外包快递员，一方面为日常运力提供补充，可作为自营快递员的储备力量，另一方面重点投入到618等大促旺季，以应对临时运力短缺的情况。 有网友公开评价：&#34;京东也想学顺丰，只学到了给自营快递员上五险，工资全部来源于送件，没有保底工资。大概看自营开销太大了，弄出了许多京XX的外包劳务公司，跟外卖员一个性质。赶上活动以单价高忽悠生人入坑，活动结束限单，俗称卸磨杀驴。&#34; 对于京达这类非自有员工，京东也提供了转为自营快递员的通道，但各站点的申请难度差异很大。 一位前京达快递员对我说，他所在的站点说是一到三个月转正，实际上根本不是这样，名额很难等。也有人公开表示：&#34;我们那就有一个京达！五年了就是不转正！转正多个五险一金。屁事多得很。&#34;  我也咨询了几个京东快递站点，站长口头表示，&#34;原则上&#34;最短7天可转正，但具体要看个人表现。 通过在配送端控制成本，京东的盈利能力显著增强。财报数据显示，京东物流经历多年财务亏损，在2023年成功扭亏为盈，2024年上半年净利润大幅增长，京东集团2023年实现净利润242亿元，创历史新高。 **京东的野心，骑手的无奈** 京东一向反对外包，并以自营闻名。京东创始人刘强东曾明确表态，每个配送员、保安、保洁、快递员，都必须跟京东公司直接签劳动合同，不允许有一个员工做外包。他认为，&#34;通过外包省钱是耻辱的。&#34;  但从实际情况来看，京东不仅雇用了大量外包员工，还创造了&#34;长期兼职&#34;这种规避五险一金的岗位，甚至将骑手&#34;改编&#34;为快递员。 对于快递员和骑手，京东采取了两种不同的用工模式：快递员大部分纳入自营，覆盖五险一金；骑手纳入达达，无劳动合同关系。这导致京东快递小哥与达达外卖骑手的身份、待遇、职业认同差别很大。 过去，这两个群体互不干涉、各自安好，但随着京东扩大业务版图、进军即时零售，快递和外卖的界限逐渐模糊，越来越多达达骑手事实上参与到快递&#34;最后一公里&#34;的配送中去了，成为没有名分的&#34;兼职快递员&#34;。 以2023年618为例，在京东官方宣传稿中，&#34;百万达达快送骑士穿梭在全国2600多个县区市的街巷，保障京东618小时达&#34;，首笔送达订单便是由达达骑手完成。  京东下定决心要拿下即时零售市场，火拼同城小时达业务，达达骑手将在其中扮演关键角色，于是这才有了京东持续加大对达达的持股比例，然后高调入局外卖。 外界关注京东会如何解决外卖骑手的社保问题，京东给出的方案是将会覆盖全职骑手，但如何定义&#34;全职骑手&#34;是个问题。既然京东快递小哥可以&#34;长期兼职&#34;，那骑手必然也是可以的。 从达达骑手到京东骑手，就跟京达快递员变身京东快递员一样，这个过程想必不会那么简单。 如今，京东正在外卖、网约车等新领域疯狂试探，京东外卖因社保话题吸引了大量关注，也引发了一些猜测和质疑。喧嚣过后，对于京东这家公司，其实更值得关注的，不是风口上的外卖骑手，而是角落里的快递员。那些默默为京东送快递的京达小哥、达达骑士，他们至今还没有一个正式身份。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482228.htm)

归母净利润亏损5392万元，同比下降117.82%

 预计于 2025 年 5 月 30 日（周五） 登陆 Nintendo Switch / Steam平台的奇幻生活游戏 《符文工房 龙之天地》，正在官方微博及Bilibili频道每周陆续更新主要登场角色的介绍影片。 今日公开的是神秘的考古学家“妃那”（CV：夏川 稚菜），其中包含部分主线剧情与恋爱剧情片段，带你一窥她的故事与魅力。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 此外，实体版预约现已开启，同时，也别忘了将本作加入 Steam 心愿单。更多信息将通过官方网站及官方微博发布。 - 神秘的考古学家——妃那（CV：夏川 椎菜） 妃那是与玛罗一同乘坐飞空艇来到东国的狐族兽耳人。她以考古学家的身份活跃着。由于童年经历，只要看到需要帮助的人就想伸出援手。  - 流浪的猎人——昴流（CV：榎木 淳弥） 同时，昴流出身于东国北方的贫困村庄，与辉夜是同乡的青梅竹马。 是一名肩负拯救东国使命的猎人。 个性不拘小节，喜欢悠闲地仰望天空。 虽然不喜欢与人发生冲突，但正义感十足。 会为了守护伙伴和珍视之人化身鬼神，执剑而战。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; - 漂泊的巫女——辉夜（CV：石川 由依） 辉夜出身自东国北方的贫困村庄，与昴流是同乡的青梅竹马。是一名肩负拯救东国使命的巫女。喜欢与大自然中的动物和花草嬉戏、交谈。平时个性沉稳，但面对违背道义的行为时，会展现出固执己见的一面，对不公不义之事感到愤愤不平。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; - 柔软蓬松的好搭档——摩可绒（CV： 加隈 亚衣） 摩可绒是主人公的好搭档。 性格调皮又爱凑热闹，偶尔有些粗心大意。是个爱吃鬼，特别喜欢团子之类的甜食。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 实体版现已于各大零售店及在线商店陆续开放预购，感兴趣的玩家千万不要错过。凡预购 Nintendo Switch 实体中文版《符文工房 龙之天地》，即可获得预购特典“六款赛尔菲亚风格角色服装 DLC 序号卡”。于指定店铺预购或购买即可获得该店铺的购买特典，内容包括： - ・摩可绒角色钥匙圈 - ・《符文工房 龙之天地》主题明信片与文件夹套组 - ・《符文工房 龙之天地》鼠标垫  各店铺特典的特典内容请咨询各零售店。

超级大风口再现，新业务又能分羹几何？

<blockquote><p>在数字化转型的浪潮中，企业面临着系统繁多、数据孤岛和核心数据不一致等问题，这些问题严重制约了企业的运营效率和决策质量。本文深入探讨了主数据管理（MDM）的概念、重要性以及实施流程，揭示了如何通过主数据管理提升数据质量、打破数据壁垒、优化业务流程，并为决策提供可靠依据。</p> </blockquote>  在数字化转型的当下，很多企业已经完成各业务系统数字化，很多事物都已线上执行替换线下纸质文档流转。在这个进程里，另一个问题：核心数据不统一 就日益明显。 首当其冲就表现在用多少个系统，就有多少个系统网址、用户名、密码，登录HR系统去打卡报工，登录OA系统去请假报销，登录MES系统去到岗签到，登录车间现场管理系统去6S巡检，登录QMS系统去记录现场质量问题及跟进…而这些，还只是员工麻烦、记录信息多。可是各个系统供应商、产品、工位、物料、计划、BOM等也是各有一套，关键字段还不一样，这就恼火得很！ 从页面易用性出发，就需要统一门户管理；从数据一致性出发，就需要主数据管理。 ## 一、什么是主数据管理 主数据管理（Master Data Management，即 MDM）是一套系统化的方法和技术，旨在整合、清洗、维护企业核心业务实体的数据，即【主数据】，确保其在整个组织内的一致性、准确性和权威性。 主数据是指在企业运营中反复使用的核心数据，通常包括客户、供应商、地点、组织、岗位、人员、产线、工位、产品、物料等信息，这些数据具有稳定性和一致性，在多个业务领域、应用系统中共享，是支持业务流程和决策的基础。 - 以客户主数据为例，包含客户的基本信息，如姓名、联系方式、地址等，还可能包括客户的购买历史、偏好、信用等级等信息。这些数据是企业开展市场营销、客户服务等业务的重要依据。 - 以产品主数据为例，包含产品的名称、型号、规格、生产厂家等信息，对于企业的生产、销售、采购等环节都起着关键作用。 - 以员工主数据为例，包含员工的个人信息、职位、薪资、工作经历等，是企业人力资源管理的基础。 这些主数据在企业的日常运营中被频繁使用，它们的质量直接影响着企业的业务决策和运营效率。如果客户主数据不准确，可能导致营销活动无法精准触达目标客户，客户服务也难以满足客户需求；产品主数据有误，可能引发生产计划混乱、库存积压或缺货等问题。 主数据管理，就像是一位 【数据管家】，旨在解决这样的问题。专注于对企业关键业务数据的集中化管理，确保这些数据在整个企业范围内的一致性、准确性和可靠性。通过主数据管理，企业能够消除数据孤岛，打破部门之间的数据壁垒，实现数据的高效流通和共享。 ## 二、为什么要主数据管理 主数据管理通过制定严格的数据标准、规范，对数据进行清洗和去重，提高核心业务数据的质量。确保企业在各个业务系统中使用的主数据是一致的、准确的，避免了数据的重复和错误。 一家连锁零售企业拥有上千家门店，若是每个门店对于产品都有各自的名称、规格、价格记录，就会导致销售数据分析时，无法准确了解产品的真实销售情况，可能会做出错误的采购和库存决策。 通过建立统一的商品主数据标准，规定商品的名称、编码、规格等属性的格式和内容要求，所有门店都按照这个标准来录入和更新商品数据。同时，主数据管理系统还会对新录入的数据进行实时校验，一旦发现不符合标准的数据，就会及时提醒工作人员进行修正。这样一来，企业的数据质量得到显著提升，为后续的业务分析和决策提供可靠的数据基础。 主数据管理打破信息系统间的数据孤岛，打破部门间的壁垒，实现数据在各业务系统间的跨部门流通共享。 通过建立统一的主数据库来集中管理企业重要的数据资产，并以服务的方式提供给周边系统，不仅减少各部门重复建设、维护数据的成本，还减少因数据错误导致的业务风险和损失，也能间接降低企业的运营成本。 各部门通过统一的主数据平台实时获取所需数据，避免重复工作和沟通成本，极大地提高业务协同效率。 主数据管理为决策分析提供可靠的依据。确保企业各个业务系统中的主数据一致、准确，使得决策层能够从全局的角度获取全面、准确的数据信息。并通过对高质量主数据进行深入分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求、产品销售情况等，从而做出更明智的决策。 ## 三、主数据管理流程 **数据集成与整合** 将分散在不同业务系统中的主数据进行整合，形成统一的数据视图。通过数据抽取、转换、加载等技术手段，将不同来源的数据汇聚到主数据管理平台中，实现数据的集中管理和共享。 **数据清洗与标准化** 对收集到的主数据进行清洗和标准化处理。去除重复、错误和无效的数据，统一数据格式、编码规则和数据类型，确保数据的准确性和一致性。 **数据存储与管理** 提供集中化的主数据存储库，对主数据进行安全、可靠的存储和管理。支持数据的增删改查、版本控制和审计跟踪等功能，确保数据的完整性和可追溯性。 **数据质量监控与分析** 实时监控主数据的质量，通过数据质量指标和分析报表，及时发现和解决数据质量问题。 例如：监控数据的完整性、准确性、一致性、及时性等指标，对数据质量下降的情况进行预警和分析，为数据治理提供依据。 **数据安全与权限管理** 确保主数据的安全性和保密性。通过设置用户权限和访问控制策略，限制对主数据的访问和操作，防止数据泄露和非法篡改。 例如：只有授权的用户才能访问和修改客户主数据，不同用户根据其角色和职责拥有不同的数据访问权限。  ## 四、主数据管理核心功能 **数据标准管理** 数据标准管理是主数据管理的基础，如同建筑的基石，决定整个数据管理体系的稳定性和可靠性。在主数据管理中，数据标准管理负责制定和维护主数据的标准，确保数据的规范性和一致性。 以金融行业为例，客户的身份证号码是客户主数据的重要组成部分。在数据标准管理中，会明确规定身份证号码的格式必须是 18 位数字，且符合国家规定的编码规则。同时，对于客户姓名的录入标准也会有详细规定，如必须使用真实姓名，不能使用昵称或别名，且姓名的长度、字符集等都有明确限制。通过这样严格的数据标准定义，使得金融机构在各个业务系统中记录和使用客户信息时，都能遵循统一的标准，避免了因数据格式不一致而导致的数据处理错误和信息混乱。 **数据质量管理** 数据质量管理是主数据管理的关键环节，就像是数据的 【质检员】，负责对主数据进行质量监控、评估和改进，以提升数据的可信度。在企业的日常运营中，主数据会不断产生和更新，由于各种原因，如人为录入错误、系统故障、数据传输问题等，可能会导致数据质量出现问题。 一旦发现数据质量问题，数据质量管理机制会及时采取措施进行改进。包括数据清洗，即去除重复、错误或无效的数据；数据修复，对缺失或错误的数据进行补充和修正；数据追溯，查找数据问题的根源，以便从根本上解决问题。通过持续的数据质量管理，企业能够确保主数据的高质量，为业务决策提供可靠的数据支持，避免因数据质量问题而导致的业务风险和损失。 **数据生命周期管理** 数据生命周期管理是主数据管理的重要组成部分，涵盖主数据从创建到销毁的整个生命周期，确保数据在各个阶段都能得到有效利用和安全管理。在数据创建阶段，需要遵循严格的数据标准和规范，确保数据的准确性和完整性；在数据更新阶段，要保证数据的一致性和及时性；在数据使用阶段，要根据不同的业务需求，合理地授权和分发数据，确保数据的安全使用；在数据销毁阶段，要按照相关的法律法规和企业规定，安全地删除或归档数据，以保护数据的隐私和安全。 通过全面的数据生命周期管理，企业能够充分发挥主数据的价值，同时保障数据的安全和合规。 **数据集成与共享** 数据集成与共享是主数据管理的核心目标之一，致力于打破企业内部的数据壁垒，实现主数据在不同系统间的高效流通和共享。 数据集成通过将分散在各个系统中的主数据进行整合，建立统一的主数据中心；数据共享则是将整合后的主数据分发给各个需要的业务系统，实现数据的流通和交互。  在数字化时代的浪潮中，主数据管理将成为企业驾驭数据、赢得未来的关键力量，在提升数据质量、优化业务流程、助力决策分析等方面发挥着不可替代的作用。通过高效数据集成、持续数据维护与更新、广泛数据分发与共享，企业能够建立起一套完善的主数据管理体系，实现数据的集中化、标准化、规范化管理。 本文由人人都是产品经理作者【壹叁零壹】，微信公众号：【壹叁零壹】，原创/授权 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。

2025年2月28日，截止收盘，沪指跌1.98%，报收3320.9点;深成指跌2.89%，报收10611.24点;创业板指跌3.82%，报收2170.39点，两市成交额较上一交易日减少1375.61亿元，合计成交18670.24亿元。

<blockquote><p>从提高产品规划的准确性到洞察用户需求，AI 的使用能帮我们提高不少工作效率和质量。本文将带大家深入探索 AI 如何赋能产品经理，让我们在激烈的市场竞争中脱颖而出。</p> </blockquote>  最近被我的小红书疯狂安利了各种 AI 产品，惊觉自己已经脱离 AI 的发展太久太远了。我对AI的理解仍然更接近两年前的“聊天机器人”和“文生图”。直到最近DeepSeek R1的爆火，才让我迟钝的神经重新反应过来今时不同往日了，又变天了。 站在产品经理这个职业的角度，这些日子我的收藏键点了一千一万遍，只恨自己时间有限无法把所有产品都去体验一番。多说无益，我落伍了一段时间，希望看到这篇文章的同僚们避免落伍。 产品经理的目标是用批量方法解决问题，实际的工作可拆分为：需求挖掘、产品设计、开发跟进、项目管理、数据分析等版块。  产品经理的工作发散性很强，好消息是AI暂时无法取代产品经理，更好的消息是AI可以帮助产品经理提效。暂且简单梳理一个表格，整理我有被安利到的产品：  ## 一、典型的AI工作流 岗位的特性决定了产品经理需要的技能板块是全面的精准的，但一个人的精力是有限的，没办法做到样样精通。整合归纳提炼，是产品岗位的核心能力。这个特性导致日常工作里有非常多的活可以派给AI提效。 - 研报太多没法篇篇精读？可以交给AI读完提炼关键信息； - 画原型太费时费力？让AI帮你1比1转Sketch/Figma； - 数据分析太费脑子？交给AI来帮你思考，你说目的就好； - 写需求文档最好流程图+时序图都整上，让评审高效起来？没问题，AI帮你把文字转成图片；  以上是一条可跑通的完整的AI辅助产品经理工作的workflow - 用OpenAI的**DeepResearch**帮忙搭建行业调研框架； - 根据行业调研框架下载对应的研报，喂给**Repotify**读并提炼关键信息； - 明确产品的方向后，组织语言让**UIZARD**把各个页面的设计草稿画出来，同时也可以参考市面上的产品，把截图喂给**Visily**（用**Codia.ai**的插件也可以）生成Sketch文件； - 然后在画高保真原型图的时候，可以用**AutoDraw**来生成一些难找的icon，如果你的产品需要logo，用**LogoDiffusion**手绘一个即可； - 最后到详细的需求设计，交付给研发串需求评审时，让AI把逻辑用时序图和流程图的形式表现出来（这里强烈建议产品同学们学**PlantUML**语法，简单好用），然后一些关系描述，核心卖点可以让**Napkin AI**帮忙生成可视化图文并茂的展现形式； - 在产品上线前的验证以及后续效果的回收过程，可以用**ChatExcel**与**AIgFORCE**来辅助数据分析，得到可视化报告。 ## 二、AI时代我们是否可以成为超级个体 距ChatGPT 3.5爆火点燃AI概念后，仅仅过去了2年不到，我的观感是极为强烈的。相当长一段时间里，我没有刻意去关注AI，有一种逃避的心态——只要我不知道AI到什么阶段了，离它取代我就还有一阵子吧。但回过味来后，我觉得我才20来岁，不能觉得这时候诞生的科技是邪恶的，应该积极拥抱它。在体验完我文章里出现的AI产品后，我有一种极强烈的预感——或许AI时代每个人都有成为超级个体的可能。 接本文没有聊到的产品需求设计之后的工作，前后端研发，门槛最高的部分却也有效率极高的AI 产品。前端的研发可以用**Codefun** ，依Sketch 设计稿1比1代码还原效果；后端可以用**Cursor**和**Windsurf**来辅助写代码，这俩AI代码编辑器甚至能读懂整个项目而不是单纯的通过反复Chat补全代码。在掌握了一定的前后端知识后，如果不考虑架构设计，实现一个完整的功能、简单的网页、APP并不是一件难事。 甚至再退一步呢？如果我连前端后端的一点知识都不会，连Python也不会，我还有机会享受到生产一个网站、一个APP的乐趣吗？答案也是「有的兄弟，有的」。**Co.dev**的存在让用户可以通过自然语言描述创建应用并可一键部署。（这是Co.dev生成并部署的番茄钟应用） 被AI的巨浪又一次拍在脸上，我觉得清醒了。创造力是人类原始的欲望，但在社会生产里，硬性条件往往会把人劝退，研发不懂设计，前端不懂后端，后端不能全栈，专攻算法工程能力不行，产品经理搞不清技术……说实话哦，要样样通所花费的时间还蛮长的。这是传统职业发展强调”单点突破”的必然结果，但在AI的赋能下”通才红利”开始显现：多全面的、专业的AI产品辅助下，学习成本的沟壑被填补、试错成本大大降低了。有想法可以立马启动，7天搓出一个APP，15天做一个电商独立站不是梦。 抛开生产力提升的表象，越来越多的垂类AI应用汇聚的结果是让大家「**能力平权**」，大家都掌握自己的生产工具——专业的设计能力、出色的编程能力、逻辑清晰的产品设计…….当每个能力短板都能被AI托举至60分基准线，个体价值评估体系正在发生根本性转变，能快速整合AI工具链构建专属工作流，你就可以成为一个全方面的能力及格的超级个体。 **我认为，在后续的AI时代，作为非天才的普通人，最宝贵的能力是两个：「行动力」与「AI亲和」。** 行动力非常好理解，想到了什么就去做吧。无论是让AI把所有常用的Excel函数写好，给你打包成一个即取即用的小应用；还是结合AI，帮助你搭建个人博客展示自己；抑或是调研需求、画图、开发部署、在APPLESTORE上架一个应用。想到就去做吧，AI已经为你学会了大部分知识，你只需要用起来就好。 AI亲和是指，能用AI就用AI，最大限度上去依赖AI，改进自己的AI 工作流，成为AI时代的原住民。最近有个身边的例子让我很感慨，有个朋友每周给小朋友上两节AI课，小孩的爸爸妈妈并不太清楚AI的方方面面，但是却愿意每节课花小几百元让孩子学习，10后的小朋友们自懂事起AI就是生活的一部分了，如同00后对电脑的亲和感一样。喜欢并习惯用AI的人，会获得更多信息和能力的补全，或许以后会出现同 智商、情商 一个地位的AI商的概念？ 本文由 @我叫徐知鱼 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。

 21年的时候拥有了自己的第一台相机，此后陆陆续续也拍了不少照片，但总是拍完就丢进数据坟场，拍照水平也一直处于摆烂的状态，后期经验更是零。这次试着挑一些自己喜欢的，慢慢整理整理，算是个人的电子废片记录，也希望借此能和大家交流提高自己的水平吧。  2021年 上海  2021年 上海  2022年 昆明  2023年 乌镇  2023年 挪威  2024年 张掖   2024年 敦煌   2024年 甘南  2024年 三亚 设备：富士XS10 镜头：XC35, XC50-230mm

<blockquote><p>在激烈的市场竞争中，产品定位和竞争优势的挖掘是企业成功的关键。本文聚焦于产品营销中的核心问题——我们真的有竞争优势吗？结合实际案例，揭示了企业在产品定位中常见的误区和解决方法。</p> </blockquote>  在制定GTM策略时，产品营销负责人最头疼的一个灵魂拷问是 “目标客户为要什么选择我们，而不是其他公司的产品？” 这其中有两个潜在的难点：第一，目标客户是谁？第二，差异化在哪？ “性能更强，质量更高，价格更低…”这样笼统的描述，约等于没有，主语换成谁似乎都能说得过去。 我也就竞争优势这个话题采访过很多不同岗位的管理者，当讨论越来越深入时，他们便开始面露难色：“说实话，差异不大…” 对于这句话，我有两种猜测： A．真没有，没有超出对手的差异化价值 B．有差异，但团队成员并没有看到 我们来详细看看： 选项A：真没有差异化 “竞争对手的产品无论是外观、性能、服务以及价格都和我们的差不多，甚至更优” 对于这种情况，营收增长将是一场彻底的灾难。没有竞争优势，还怎么赢单？ 客户不傻，他们需要向他们的老板、采购、法律和财务部门解释为什么选择某个供应商。他们不能说——“呃，其他产品更好，但我就是喜欢这家公司…” 这就是B2B与B2C之间真正不同的地方。不像买一杯奶茶，不好喝下次就不买了；也不像买吸尘器，不好用还能7天内退货。 在B2B购买流程中，采购者必须向决策链上的其他人证明决策的合理性，分析可能存在的风险以及假如贪便宜买错了会产生后果。谁都不想因为采购某家公司的产品而丢了工作。 看到这，你也许会说，很多行业的产品都同质化严重，营销部门包装一下，把故事讲好，一样可以销售。 但数字化时代，决策者早已火眼金睛，没有产品功能细节，没有权威机构的背书，没有客户证言，自说自话很容易被识破，基本上连入围的几乎都没有。 即便是因为价格便宜、客户关系铁而卖出去了，也会面临交付难、复购难的问题，到最后还是要回到原点。 但这样的企业其实并不多，很多时候被认为没有明显竞争优势是因为选项B。差异化价值没有在内、外部达成共识，或者说没有被发掘出来。 原因可能有以下几种： ## 一、价值盲点 大部分公司除了销售之外，产品、营销部门很少直接与客户接触，因此对自家产品在客户心中的价值理解不够全面深入。 我服务过的一家企业，产品性能与品质都是同行里的中上水平，比上有外国大品牌，比下有价格更灵活的产品。 但是却在一家大企业的招标过程中，拿到了最高的综合分。优势在于：根据场景定制产品需要2个月，国外品牌需要1年；比起其他的价格更低的对手，他们服务了客户所在行业的黑马企业，无差评；数据安全方面技术领先，正好是客户最关心的。 这些价值点是客户关注最多，但是在企业内部容易忽视，大家把精力都放在了技术性能、外观、稳定性、可扩展性等功能价值上。 而行业深耕积累的经验口碑以及能快速响应客户的需求，提供本地化的服务便是最大的差异化价值。 产品营销团队多花一些时间参与销售与客户的见面沟通，倾听一线的反馈尤为重要。 ## 二、产品文盲 B2B产品被很多人认为很难理解。从表面上看，可能很难看出一个产品与另一个产品的区别，但如果你理解技术，就会更容易看到它为客户带来了什么。 这需要理解客户重视什么，但这也需要一些产品智慧。 我认为产品营销人员的一个关键责任是确保内部销售，外部客户理解产品的功能（F)、优势(A)、以及带给的客户价值（B）。 很多团队在这方面做得不够，就会认为新产品没啥特别。 而此时的研发、产品团队似乎对市场营销和销售不理解产品关键部分的价值感到震惊。 因此当市场营销或销售人员抱怨产品没有差异化时，有一种可能性是因为他们不理解它。 ## 三、差异化不仅仅是产品本身 就像前面提到的案例，很多公司只把关注点放在产品的性能PK上，但是很多时候，这仅仅是最基础的要求。 客户手上拿着一张综合打分表，里面很多选项，包括价格、服务、经验等。 可能有一个竞争对手在快速和易于部署方面胜过你，但没有提供成本节约，而第二个竞争对手在成本节约方面表现得比你更好，但在部署速度上则差得多。你的差异化在哪里？它在于在一个产品中独特地提供这两个价值点的组合。 另外，我还见过企业在某个领域的专业经验让他拉开与客户的差距。比如一家老牌工业空调企业，服务过多家博物馆、美术馆，这些博物馆要求机器和场馆艺术地融为一体，噪音小，温度湿度等要求高…这些多年的积累，成功阻挡新进入者。 这些看似平常的差异在公司内部常常不被重视，在增长压力下，寻求新赛道，结果变得平庸。 当这家企业在拓展家用市场时便发现无论是价格、产品外观等都没有了优势。 ## 四、没有找到适合的细分市场 在B2B中，我们从不试图向市场上的每个人销售。我们寻找与我们能够独特提供的价值匹配的潜在客户。 如果还是抱着尽量扩大传播范围的传统营销思维，就非常难找到差异化价值。 用下图来简单示意：你提供和竞争对手不一样的产品正好为目标客户提供了价值。  视频会议提供商Zoom的目标市场是中小型企业和教育行业。这些行业的企业对高质量视频会议需求强烈，但通常没有足够的预算。 Zoom的差异化价值非常清晰： 提供了灵活的定价方案，免费的基础版本对于小型企业和个人用户来说非常有吸引力。从产品性能来看，界面设计简单直观，只需要少量操作即可发起视频会议；在网络带宽不稳定的情况下，Zoom 也能保证较好的连接质量； 支持几乎所有设备和操作系统，确保从手机、平板到桌面设备的无缝体验… 就是因为产品设计、定价优势以及优质的用户体验，在短短几年内实现了快速的市场份额增长，并在全球范围内打破了微软、谷歌、思科等行业巨头的市场主导地位。 假如Zoom选择了大众市场，估计是没有办法和大公司的产品硬刚，但在中小企业和教育行业差异化价值非常明显。 这个案例验证了以小搏大，通过差异化价值策略在特定细分市场中突破的可能性。 很多产品营销、销售人员放弃了寻找适合的客户群体，却又抱怨说产品没有差异化。 GTM流程就是要把产品相关的团队拉通，做好产品与市场的匹配（PMF)，找到理想的目标客户(ICP)，传播差异化价值。 下周我们来聊聊如何做产品与市场的匹配（PFM). 本文由人人都是产品经理作者【Hanni】，微信公众号：【时光笔记簿】，原创/授权 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。

随着落地东南亚的中国企业剧增，企业对本地人才需求同样升高，该区域高端人才供需失衡的问题日益凸显。

北弗吉尼亚州、华盛顿特区和马里兰州可能正处于经济衰退的初期阶段，失业救济申请人数上升，活跃的房屋挂牌数量激增，而这些，都预示着非常严峻的经济前景。分析认为，DOGE对美国政府人员的裁员将会引起严重的连带影响，最新的就业市场数据显示，与DOGE相关的裁员已经开始渗透了。 华盛顿裁员可能超过百万，美国经济衰退风险飙升，工作和住房市场恶化。 特朗普上任以来，马斯克领导的美国政府效率部（DOGE）所向披靡，特朗普政府对联邦工作人员的史诗级清洗正在演变成这一代人最重大的裁员之一。 Ritholtz Wealth Management的首席市场策略师Callie Cox将此称为：“美国历史上最大的裁员（远远超过其他任何一次）”。 彭博社表示，北弗吉尼亚州、华盛顿特区和马里兰州可能正处于经济衰退的初期阶段，失业救济申请人数上升，活跃的房屋挂牌数量激增，而这些，都预示着非常严峻的经济前景。 Bright MLS的数据表明，华盛顿特区的活跃房屋挂牌量相比去年同一周继续保持约25%的增长，并比一周前增加了4%——已经远高于过去三年的水平，随着与DOGE相关的裁员加剧，这一数据可能会进一步上升。 并且，华盛顿特区的降价房源也在增加，随着春季销售季的到来，华盛顿特区的中位数房价仍然高于过去几年的水平。  美国股市也不轻松，隔夜美股遭关税威胁重创，标普500指数收盘大跌1.6%，报5861点，跌破了更为重要的中期CTA触发水平5887点。  美银分析师Michael Hartnett评论道： “华盛顿特区的经济衰退开始。” **为什么会如此？** 分析认为，DOGE对美国政府人员的裁员将会引起严重的连带影响。周四早晨，阿波罗公司首席经济学家Torsten Slok在接受彭博电视采访时警告称： “市场普遍预计与DOGE相关的裁员总数将达到30万……然而，研究表明每一位联邦员工背后大约有两名承包商，因此，裁员人数可能接近100万。” 知名财经博客ZeroHedge也补充道，最新的就业市场数据显示，与DOGE相关的裁员也已经开始了。 近年来，美国政府的总体支出高得离谱，联邦、州和地方政府，以及教育和卫生部门等美国政府部门，还出现了过度的就业增长。因此，如果特朗普政府立了裁员的先例，并削减了政府支出，可能会对准公共部门产生连锁反应，出现新的经济逆风。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482210.htm)

周五亚洲交易时段，比特币的跌势进一步恶化，比特币较不到六周前创下的历史高点下跌逾四分之一，原因是交易员在美国总统唐纳德•特朗普当选后大幅逆转押注。比特币下跌5.5%，至79627美元，创下11月10日以来的最低水平。 全球第二大加密货币以太币（Ether）下跌7.3%，而规模较小的代币Solana和XRP分别下跌7.1%和7.8%。抛售凸显了数字资产命运的迅速变化，在特朗普当选后，数字资产繁荣起来。 比特币在1月20日特朗普就职当天创下了109241美元的历史新高，但此后由于对总统好斗立场和对美国经济的广泛担忧，比特币价格大幅下跌。 加密货币托管公司Bitgo Inc．亚太区场外交易主管Stefan von Haenisch表示：“考虑到宏观环境，我们所处的位置并不令人惊讶。”他说，交易员们仍在等待被广泛视为支持加密货币的特朗普，为该行业提出包括比特币储备在内的具体措施。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1482208.htm)