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AI
調(diào)研：Anthropic 的132名工程師如何使用 Claude

調(diào)研：Anthropic 的132名工程師如何使用 Claude

AI助手的深度滲透正在重構(gòu)工程師的工作方式。最新調(diào)研顯示，Claude已進入60%工程師的日常工作流，不僅將debug和代碼理解等低價值任務(wù)接管過來，更關(guān)鍵的是打開了27%「原本不會做」的任務(wù)空間。當AI執(zhí)行鏈路由9.8步延長到21.2步時，人類監(jiān)督輪次卻減少32%，這種新型人機協(xié)作模式正在催生「拆任務(wù)+委托AI+驗證結(jié)果」的核心能力，并引發(fā)關(guān)于技術(shù)能力斷層與職業(yè)路徑上移的深刻思考。
AI,個人隨筆
人類的領(lǐng)導力，AI的生命力

人類的領(lǐng)導力，AI的生命力

AI技術(shù)的普及并未帶來生產(chǎn)力的普遍提升，關(guān)鍵在于人機協(xié)作模式的差異。本文犀利指出：真正拉開差距的不是AI工具本身，而是人類能否為AI注入清晰的價值方向與領(lǐng)導力。從‘打乒乓球式’的無效互動到‘引領(lǐng)式協(xié)作’的效能爆發(fā)，揭示了激活AI生產(chǎn)力的四大核心維度，為組織與個人在AI時代重構(gòu)競爭力提供了全新視角。
AI,個人隨筆
從“能用”到“交付”：ToB產(chǎn)品經(jīng)理的AI提問心法

從“能用”到“交付”：ToB產(chǎn)品經(jīng)理的AI提問心法

AI 正在成為 ToB 產(chǎn)品經(jīng)理的得力助手，但如何提問才能讓它真正發(fā)揮價值？本文深度拆解 ToB 產(chǎn)品經(jīng)理必備的 AI 提問方法論，從業(yè)務(wù)場景定義、系統(tǒng)角色拆解、可交付物產(chǎn)出到風險模擬推演，教你用產(chǎn)品思維打造高價值的 AI 協(xié)作模式，讓每一次提問都逼近工作交付標準。
AI,個人隨筆
當 Prompt 理論遇上生成式多模態(tài) —— 新技術(shù)如何推動產(chǎn)品體驗躍遷（Nano Banana Pro VS Z-Image-Turbo）

當 Prompt 理論遇上生成式多模態(tài) —— 新技術(shù)如何推動產(chǎn)品體驗躍遷（Nano Banana Pro VS Z-Image-Turbo）

隨著多模態(tài)模型的飛速發(fā)展，Prompt已從單純的文本提示升級為跨模態(tài)交互語言，成為連接用戶與AI的橋梁。本文將探討企業(yè)級多模態(tài)生產(chǎn)力路線與開源高性能圖像模型路線的不同技術(shù)走向，以及Prompt在新模型中的角色變化。
UX已死，產(chǎn)品重生

UX已死，產(chǎn)品重生

通過深入分析UX設(shè)計師面臨的現(xiàn)實問題，探索其未來趨勢，我們可以為這個職業(yè)的未來發(fā)展描繪出一幅更加清晰的藍圖。本文旨在啟發(fā)那些對UX設(shè)計充滿熱情的設(shè)計者們，勇于擁抱變化，挖掘自身潛力，從而在未來的產(chǎn)品設(shè)計領(lǐng)域中繼續(xù)發(fā)光發(fā)熱。