AI生成PRD速度飙升，我的审阅负担却越来越重
最近在审阅AI生成的PRD文档时，我常常感到一种说不出的别扭。它写得并不差。恰恰相反，它写得过于面面俱到了。需求背景、业务目标、操作流程、权限设置、边界场景、界面文案，看起来应有尽有。但我越读越疲惫。因为我不仅要判断它"写得好不好"，还得逐句甄别：这是产品现实，还是AI基于通用经验推测出来的内容？所以，AI写得很全面，但未必是真实情况。这时我才意识到，AI撰写PRD最棘手的问题，并非速度太慢。而是它写得太像那么回事了。---刚开始尝试用AI撰写PRD时，确实体验很棒。需求背景、功能定位、逻辑描述、边界处理
AI越自动化，为何人反而更忙？
很多老板引入 AI 时，往往抱有这种想法：工具越强，干活越省力。但现实往往截然相反。我个人的感触很深。引入 AI 后，许多以前做不到、做不来、没空做的事，现在都能干了。文章能迅速草拟，资料能快速归纳，方案能快速成型，代码和工具也能迅速搭建。症结在于，AI 并没有把全流程端到端地做完。它生成初稿后，还得人去判断；产出方案后，还得人去筛选；写出代码后，还得人去测试、集成、上线；整理出行动项后，还得人去确认、派发、跟进。于是，许多琐碎任务累积叠加，人反而更忙了。或许未来，很多工作真能实现端到端自动化，中间无需人
谭竹青：48年坚守小巷的“小巷总理”
吉林长春的普通巷弄中，居民们常念叨着谭竹青这个名字。她在此深耕社区48年，虽无轰轰烈烈的壮举，却将真实的声望刻入了万家灯火的日常生活里。 尽管社区事务琐碎劳累，谭竹青却始终牵挂着百姓的安危冷暖。她变卖积蓄开设小吃部，甚至拆掉自家房屋建起幼儿园，竭力推动棚户区改造，助近4000户家庭迁入新居…… 她的心中只有邻里乡亲，唯独没有自己。 面对组织的涨薪、15万元奖金以及配车，她一概谢绝，四次推辞招干机会，将资源与机遇全部留给社区与困难群体。直至临终前，她仍主持低保听证会，排解群众的烦恼。 四十八载坚守小巷，“小
智能的三种形态：AI与增强智能的较量
智能主要包含三个类别：人类智能、人工智能和增强智能。人工智能指的是机器执行那些通常需要人类智能才能完成的任务，如逻辑推理、自然语言交流和问题分析等。它实际上替代了对特定人类工作者的需求，让计算机能够承担原本并不真正需要人类直接参与的工作。目前，人工智能系统已经广泛融入各种特定任务处理和决策制定中。增强智能则是机器与人类协同工作、相互提升的智能形式，这种系统能够强化人类自身的能力。现实中已有许多成功案例，如为视障人士设计的屏幕阅读软件、语音控制导航系统，以及汽车的防碰撞技术等，这些技术通过在现实环境中代替人
AI赋能运营实践
今天开始接触AI，学习AI的时间确实有点晚，需要好好休息一下。模块化的工作方式让我有了新的思考，关于报表和数据分析类工作的发展前景，这个岗位可能需要升级转型。今日财务记录显示：一、今日状态目前对AI的学习进度相对滞后，但这只是新的起点。真正的竞争优势在于：能否将重复性工作进行模块化、流程化、工具化的整合。尤其是涉及报表制作、数据解析、运营回顾这类工作，职能本身可能会发生转变。未来不再是单纯制作表格，而是需要具备：数据整合能力、数据洞察能力、决策分析能力、AI工具配合能力。二、个人思考对于电商运营而言，未来
AI 驱动并购变革：降低成本并倍增价值
全球 470 万管理者的第二大脑管理者第二大脑，点击查看详情↑↑↑在并购后整合（PMI）及资产剥离业务里，技术工作流的执行效果直接关乎并购价值能否实现、目标是否达成。系统整合、数据校验、首日运营准备是核心风险环节，架构碎片化、数据环境复杂、系统强依赖等问题，常致使价值兑现推迟。波士顿咨询集团（BCG）研究显示，技术环节能推动超 60% 的并购协同效应，一旦技术执行受阻，负面效应将蔓延至财务、运营、采购等全业务链条。而人工智能正成为破解此困局的关键工具，通过重塑并购技术工作流，达成降本增效与价值最大化。技术
AI 浪潮下，十年旧笔记正焕发新生
你好，我是沈俊（我的个人使用说明书），一位既懂代码又懂项目的互联网人，精通系统思维，致力于帮你理顺工作流、消除效率瓶颈、规避无用弯路。日更第 718 天，点击上方👆蓝字关注，每日分享一个优化工作流、解决具体难题的实战方案。近日，我正在梳理自己过去十多年的记录。从大学起我便使用印象笔记，随后迁移至 Obsidian，许多笔记虽已过期，却依旧完好保存。时间管理工具也从 doit. im 切换为滴答清单，这些年的任务记录始终留存，并会定期同步到 Obsidian 中。此外，我坚持记账、手动记录时间开销；Goog
AI写PRD越来越不靠谱，我决定重新构建产品经理AI工作台
用AI 写 PRD，真正让人头疼的不是它不会写。让人头疼的是，每次开始一个新对话，我都要先临时搭建一次现场。我要把这次需求要解决什么问题、当前功能是什么情况、这次希望它帮我做什么、验收标准是什么、有哪些边界不能乱动，一大段一大段发进去。发少了，它就只能靠通用经验补。发多了，我自己又要先花很多时间整理上下文。最后看起来是我在让 AI 写 PRD，实际上我是在反复给 AI 搭一个临时工作台。它当然能写。如果产品上下文已经准备好，需求也梳理清楚了，我会直接让它写，而且它会写得很快。但在没有稳定工作现场的情况下，
AI产品盈利之道：从智能工具到可复购的生产力单元
近期我持续深入研究AI产品的商业化路径。一个显著的认知是：行业已告别仅关注"模型性能""演示效果"的初级阶段。真正推向市场后，客户不会为新鲜感长期买单，用户也不会因产品"看似很AI"而持续付费。AI产品能否实现盈利，关键在于一个更基础的问题：它究竟为谁解决了什么难题？是否融入实际工作流程？能否降低成本、增加收益，或提升交付效率？换言之，AI商业化的本质，不是将模型包装成产品，而是将模型能力转化为可购买、可复购、可量化ROI的业务成果。真正具备商业价值的AI产品，不是更智能的对话框，而是一个融入实际工作流、
工作已成AI依赖者
我的岗位已经离不开AI了综合办公室的每个同事都要面对写材料这项工作，大家交流后发现有一个共同感受：要是没有AI，这可怎么干呀？我们兴致勃勃地讨论起来，AI是最近两三年才快速崛起的，2023年我读研究生期间，那时候使用AI的人还比较少，AI的处理能力也有限，生成的内容质量也不太理想。仅仅一两年时间，AI进步极其显著，现在已经到了，缺少AI就不知道如何撰写材料的状态。难以想象，要是没有AI以前的人写材料，该有多么不容易。回忆一下，我读大学那会儿最常用的是百度文库，很多资料百度文库还需要付费会员，无法查看完整版
AI时代的工作哲学：与其提速，不如减负
前阵子我问个哥们儿：你用AI助手多久啦？他回道：大半年了，尤其是龙虾🦞发布后，几乎天天都在用。我接着问：那你感觉工作效率涨了多少？他顿了顿：说实话…好像没啥感觉。该加的班没少加，该写的报告也没见少。这种回答太普遍了。不少人对AI的幻想是：以前写个报告得3小时，现在AI半小时搞定，效率翻了6倍。但现实很骨感：省下的2.5小时，立马就被新活儿填满了。并非AI没用，而是大家用错了路子。他们试图用AI把事办得更快，却忘了用AI把事办得更少。这两者的区别，正是本文要探讨的重点。首先得搞清楚，啥叫"高效工作"。从工业
受监管环境下的AI:责任归属的深层思考
当人工智能进入受监管流程时，多个环节同时面临挑战。启用AI的系统（而非仅仅指模型本身）必须适合明确界定的预期用途。这包括数据基础、配置方式、系统集成、供应商或服务提供商的设置、用户操作流程、审核工作流以及使用限制。该系统必须在实际应用场景中进行验证、持续监测，并置于变更控制之下。只有满足这些条件，合格人员才能对输出结果进行有意义的审核、批准和辩护。唯有如此，签名才有价值这正是为何“人在环中”作为控制声明可能过于薄弱。人的存在本身并不能使其成为GMP控制手段。该人员必须具备质疑输出结果的能力、被授权接受或拒
AI避免重蹈覆辙的秘密
AI避免重蹈覆辙的秘密：CoALA 框架将 AI Agent 的记忆划分为工作记忆、语义记忆、程序记忆、情节记忆四个维度。健全的记忆管理体系，是区分基础对话机器与真正可用 AI Agent 的关键所在#大模型#AI#LLM
AI 的局限与思考的不可替代性
本文基于我对 AI 应用的浅显认知，或许许多专家已有更成熟的实践与更深刻的见解，期待大家交流分享。Claude Code 已深度融入我的日常作息整整一月，不得不承认，它确实重塑了我的工作模式。然而随着使用深入，我发现有些领域它无法涉足。这并非技术瓶颈，而是触及了更深层的本质。今日愿将这些初步感悟记录如下。壹 · 一分半钟与三小时的差距先谈一个令我深感"真香"的应用场景。税会差异分析。从事财务工作的人都清楚，此事逻辑简单但极度耗费心神。需逐项核对所有税会不一致之处，为每个差异寻找依据、核算金
LLM亲自当调度员是Agent架构最失败的设计
💡 核心论点：让大语言模型逐轮决定下一步操作，好比让CEO亲自去按电梯按钮——不是不能做，而是性价比极低。Anthropic最新推出的Dynamic Workflows，本质上是一场"指挥官卸任"：LLM从编排者转变为被编排对象，这才是Agent架构走向成熟的标志。● ● ●11天。75万行Rust代码。99.8%的原有测试通过率。这是Bun作者Jarred Sumner完成的项目——将整个Bun运行时从Zig迁移到Rust。不是重写，而是平移。就像把一栋精装修公寓从钢筋混凝土结构换成钢结构，住户（API