别用Chatbot的逻辑，去赌AI Agent的未来
AI Agent的成本模型远非“请求量×单价”那么简单。真正的成本驱动因素是“执行深度”，一个被大多数人忽略的变量。这不仅是技术和预算问题，更是对产品设计与商业模式的根本拷问。在Agent热潮下，看不见的成本黑洞可能正让许多团队走向歧途。
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产品经理的三体问题：AI不是副驾，是另一个引力中心
AI对产品经理的颠覆，远不止是提效工具。它正在成为一个独立的变量，与产品经理、用户构成一个全新的“三体系统”。产品经理的角色正从任务管理者转变为人机系统的“编排者”，这既是机遇，也暗藏着“更快地犯错”的陷阱。未来的竞争，在于谁能驾驭这个复杂系统。
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当AI接管数据收集，用研还剩下什么？
AI正在将用户研究中繁琐的数据收集工作商品化，但这并非威胁，而是一次价值重估。真正的挑战不是AI，而是那些仍停留在“执行层”的思维。未来，用研的核心价值将从“收集信息”转向“驱动决策”，成为连接用户、商业和技术的战略枢纽。
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AI写代码，正在批量生产“平庸”的工程师吗？
AI代码助手带来的，不只是效率的狂欢，更可能是一场关于工程师能力的“温水煮青蛙”。当编程从一种创造性手艺变成监督性工作，我们面临的真正风险不是被取代，而是“能力幻觉”的蔓延，以及由此带来的对初级人才培养和长期技术创新的潜在侵蚀。
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产品经理的三体问题：AI不是副驾，是另一个引力中心
洞察
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别再谈AI信仰，我们需要的是信任校准
洞察
当AI能力越发强大，我们对它的信任却走向两极：要么盲目崇拜，要么过度怀疑。真正的挑战不是让AI更强，而是建立‘信任校准’机制。本文探讨了如何通过设计，将AI从一个深不可测的黑箱，变成一个用户能够理解、预测并与之高效协作的可靠工具。
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