一个比较有意思的通知类小工具，聚焦于这个场景可以很好解决需求，但是商业化前景感觉有些暗淡

一条通知：精细化控制你的每一条通知

管理者需要从具体任务转变为对团队目标负责，通过有效沟通和建立战友关系来提升管理效率。激励团队动力应结合责任感、兴趣和成就感，培养成员时应关注未来发展和实践学习。管理者应允许犯错，以促进团队和个人成长。

管理者心态跃升

逻辑思维训练强调相关性与因果关系的区别，探讨如何识别和反驳逻辑混淆，分析实然与应然的概念，并讨论在业务决策中保持质疑精神的重要性。

逻辑思维训练

政策辩论中，正方需证明需求与政策改动的关联性，提出解决方案并评估损益比，反方则需挑战正方论点，强调现状的需求和潜在损害。以废除死刑为例，讨论了需求、根本原因、解决方案及其影响。

辩论视角下的需求分析

竞品分析的六个步骤包括明确目标、选择竞品、确定分析维度、收集信息、信息整理与分析，以及价值驱动。关键在于以终为始，结合产品思维和用户视角，系统分析竞品以制定有效的竞争策略。

竞品分析六步骤

G-Assist是英伟达推出的AI助手，通过实时翻译和情境感知帮助玩家提升游戏体验，提供个性化建议和攻略，未来可能优化新手攻略和增强游戏陪伴角色的情感价值。

G-Assistant：AI输入新方向

腾讯翻译君将于2025年3月13日停止服务，标志着传统翻译工具的时代结束，AIGC技术的崛起使翻译功能成为基础，腾讯通过元宝传递接力棒，展现其在AIGC时代的战略布局。

腾讯翻译君落幕：一个翻译时代的休止符

RSS技术在信息过载时代重获生机，通过RSShub和Follow等工具，用户能够突破平台限制，重新掌握信息获取的主动权，同时引入区块链激励机制和AI功能提升阅读体验。

RSS重生录：从信息茧房中突围，古老技术如何再焕新生

HF0强调在特定环境中通过集体目标激发个人潜力，采用简单的KPI和定期汇报促进增长。实验和定价策略是成功的关键，联系KOL的目标应明确，注重产品化细节以建立竞争壁垒。尽管AI强大，简单的产品化仍然重要。

在硅谷孵化器 HF 0，如何实现 3 个月增长 10 倍

OpenManus是一个开源项目，用户可以在本地部署并体验。部署需要Python环境和一些配置，操作通过终端进行。尽管开发速度快且可自定义API，但命令行操作体验较差，复杂任务处理能力有限。用户体验依赖于AI的表现。

手把手教你体验OpenManus

在Notion，工作与玩乐并非对立，软件设计应追求美感与实用性。创业者需具备重置勇气，通过抽象思维实现突破。AI的应用将降低构建复杂系统的门槛，推动知识工作的新整合模式。

Notion创始人：进步不是线性堆砌，而是认知跃迁；真正的突破，往往需要完全重置

Manus是一款自主的通用型Agent产品，能分析用户需求、执行任务并实时反馈，采用CodeAct技术进行编程，具备异步处理和记忆功能，旨在提升长期规划和执行效率。团队致力于技术创新，具有明显的市场竞争力。

虚幻的手：Manus评测与分析

探讨AI产品的演变，强调模型的商品化与应用层的竞争关系，提出预判市场方向的重要性，以及如何通过异步交互提升用户体验和满足长尾需求。强调模型的长程规划能力和独立行动的潜力。

独家对话Manus肖弘：世界不是线性外推，做博弈中的重要变量

推理模型通过内嵌思考过程提升输出效果，DS团队在V3模型基础上进行激励训练，发现思考越多准确度越高，并成功训练出R1模型，证明推理是增益性提升。

DS-R1技术原理介绍

小象杯垫结合实体杯垫和app，能记录喝水量和饮水时间，具备定时提醒功能。市场需求存在，app开发成本低，但无硬件支持；水杯使用方便但价格高。产品通过重量记录和蓝牙技术实现数据传输。

小象杯垫

AI客服利用知识库为客户提供服务，分为临时、核心和长尾知识库，构建知识库需进行信息提取和结构化，运用对话引擎生成应答，并关注准确率、响应时间和用户满意度等指标。

AI客服+知识库概述

GPT-4o通过自回归生成图像，在图像编码空间逐像素生成，提升了图文对齐和对话式修改能力，但高分辨率图像仍面临token爆炸问题，极端细节可能逊色于传统扩散模型。

GPT-4o 的生图能力到底是怎么实现的，它和传统扩散模型有何本质区别

SaaS领域经历了三次进化：从线上服务到结合金融科技和AI的完整业务解决方案。AI能显著提升垂直SaaS收入，节省人力成本并提供智能化服务，但市场空间和AI的实际效果仍需观察。

AI让垂直SaaS收入暴增10倍？最新商业模式曝光

通过AI辅助阅读金融书籍，使用工具简化内容理解，并计划开发前端项目以可视化复杂知识，提升用户理解和阅读体验。项目包括内容解析、可视化展示和用户交互功能。预计实现直观理解书籍核心概念。

AI 编程实例 2-读书笔记

Stable Diffusion 是一种图像生成技术，通过扩散模型实现高效生成，涉及正向和逆向扩散过程、VAE 技术、文本控制等，优化了生成速度和质量，适用于多种应用场景。未来发展需关注艺术创作的创新性和个人实践的重要性。

产品人如何学习 AI？以 Stable Diffusion 原理及发展历程为例

开发一个notion插件以改善编辑体验，包括自动编号标题、调整行间距和修改字体。开发过程中需清晰描述需求，避免过度纠结页面设计，并有效管理AI的修改，当前功能存在光标操作繁琐和序号规则单一等缺陷。

AI 编程实例3 - notion插件

Agent是一种能够独立完成任务的系统，具备判断力和工具调用能力，适用于复杂决策和非结构化数据处理。构建Agent时需选择合适模型、定义工具和编写清晰指令，确保安全控制和流程自动化。

构建Agent指南

开发一个浏览器插件以提取汽车配置信息并转换为md表格，简化信息获取过程，提升效率，并计划未来整合AI聊天功能以便直接获取配置信息。

汽车配置获取插件

提出了一种可扩展的记忆架构，通过动态提取和整合对话中的关键信息，解决大语言模型在长期对话中的一致性问题。Mem0s引入图形记忆表示，增强了对复杂关系的理解和推理能力，支持更高级的多步推理和复杂查询处理。

【论文】Memo: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory

苹果选择阿里作为合作伙伴，因其多模态AI模型覆盖广泛、性能强大、工程化支持良好，且完全开源可商用。阿里云提供直接商用支持，研究团队也能配合，促进了开源社区的快速发展和品牌影响力。

为什么苹果选择阿里

字节的Deepsearch产品利用langchain框架，通过协调者识别用户意图并分类请求，分为简单问答、有害问答和研究性问题，后者进入研究流程以获取全面信息，确保最终报告的深度和广度。计划阶段包括背景调查和信息收集，确保足够的上下文以满足用户需求。

当一个AI 决定执行Deepresearch

AI已进入评估与效用的新阶段，强调从方法驱动转向关注实际应用和效用问题，提出通用配方（大语言模型、规模化训练、推理作为行动）以应对未来挑战，重塑评估体系以更好地反映现实需求。

AI后半场

ARAG框架通过构建四个智能体来提升个性化推荐的效果，显著优于传统推荐方法。其优势在于动态获取用户偏好和商品特征，但也面临响应速度和成本的挑战。为解决这些问题，建议采用离线计算和选择性部署策略，以确保用户体验和商业价值。

ARAG: Agentic Retrieval Augmented Generation for Personalized Recommendation

通过AI分析Opendoor Technologies股票的涨跌原因，发现其上涨主要受社交媒体炒作和知名投资者支持推动，而下跌则因炒作退潮、基本面疲弱及推迟反向拆股投票。分析师目标价在1.20至1.85美元之间，未来走势受房地产市场和利率变化影响，投资风险较大。

OpenAi-Agent初体验

使用Spotify的用户希望将喜欢的歌曲自动同步到QQ音乐，但在开发过程中遇到多重障碍，包括QQ音乐的API限制和网页自动化操作的失败。经验教训包括依赖本地解决方案、选择合适的合作伙伴以及避免在小需求上浪费过多时间。

车机spotify收听方案（失败案例）

RAG（检索增强生成）是一种让大语言模型在回答问题前先查找资料的方法。其流程包括构建知识库、输入向量化、查询匹配和排序匹配内容。每个阶段可能面临问题，如输入过长、切片破坏语义等，针对这些问题有相应的优化策略。整体来看，RAG的核心在于根据用户输入匹配知识库内容，并通过多步骤处理提升最终输出的质量。

培风