1红果凭什么让3.56亿人上头？通宵追剧后我知道了答案免费短剧App红果月活超3.5亿，人均日刷125分钟，凭什么让人通宵上瘾？本文拆解其“免费+钩子+算法+金币”的组合拳，揭示注意力生意的本质，并分析AI漫剧如何颠覆内容产业。菩提果果10-07
3万字拆解 DeepSeek Harness 桌面版：产品设计、任务实测与能力边界DeepSeek Harness 桌面版更新后，最亮眼的是其“万物皆插件”的定制空间。本文从 AI 产品经理视角，拆解任务入口、插件体系与创造模式的设计逻辑，并通过反馈评审实测，展示如何将工作流程封装为可复用工具，以及定制背后需要付出的维护成本。杨森10-05
5巨头入局：腾讯、字节的“短剧棋局”2025年，短剧赛道成为互联网巨头们的新战场。腾讯、字节跳动、快手、百度、爱奇艺等纷纷加码布局，试图在这片内容蓝海中抢占先机。本文深入剖析了腾讯和字节在短剧领域的战略布局，从腾讯的“火星短剧社”和阅文短剧的生态联动，到字节的“短剧工厂”和矩阵化布局，两大巨头的短剧棋局已全面铺开。每日营销观察2025-03-06
7关于腾讯HandyBot这款Muse产品，官方回应来了腾讯被曝正秘密研发一款叫Personal Agent的产品，还计划推出独立App，名为TX Handy Bot。两个对应服务号的主体正是腾讯，一度被猜为腾讯自研的Muse。但服务号现已注销，腾讯混元官方回应：内容失实，官方无此产品计划。产品笔记10-04
9腾讯悄悄做了个免费AI接待员，上传文档就能替你回复访客搭过网站的人多半踩过同一个坑：访客来了，却找不到一个轻量的沟通入口。腾讯做的 Knocket 想解决这件小事——粘一段脚本，页面右下角就有聊天入口，上传 FAQ 让 AI 先答，忙不过来再转人工，也能变成一条专属联系页链接。虾蛄AI10-06
10腾讯上线「企鹅微单」，一个 AI 接单平台，要帮 OPC 赚钱腾讯上线AI创作接单平台「企鹅微单」，这是一个线上技能撮合平台，撮合需求方和供给方，供给方被称为手艺人。需求方可发布需求、选择手艺人、下单支付验收；手艺人可展示技能、接单交付拿报酬。产品Slogan是说出你的需求，智能匹配创作搭子。产品笔记10-03
12我在山姆“进厂式”工作：外企滤镜、流水线与人间剧场今年夏天我在北京郊区一家山姆前台做兼职：入职发工牌、有明亮更衣室，兼职每天只上 4 小时、时薪 27.7 元，看起来像标准外企。但层层指标压下来，区与区、店与店、组与组都要排名，从 HR 到小组长几乎每个环节都能遇到疑似 PUA。山农下山10-08
13汽车业这样用WorkBuddy就对了4S 店网络剩三万余家，一年关停并转近五千家，超过一半经销商在亏损，利润只能压到售后、续保、置换这些与老客户打交道的环节。文中整理了四个可复用的办公场景，分别对应销售、售后、二手车与店总四类角色。马佳彬10-05
14GitHub 定律：今天有个 xxx 刷屏，明天就有个 Openxxx 登上开源热榜。一个产品刚刷屏，第二天开源社区里就可能冒出一个复刻版——过去三年这几乎成了固定节目。文章沿着时间轴，从 2023 年的对话产品讲到今天的 Agent 热潮，盘点那些爆火产品后来都带出了哪些开源方案。逛逛GitHub10-05
16抖音真正想做的，不是本地生活，而是从娱乐到消费的完整入口做了几年本地生活的人会问：它到底想成为什么平台？从短视频直播到电商团购、搜索商城，再到独立团购应用，边界一直在扩。更合理的解释是，它正从内容分发走向消费需求匹配，用内容分发、需求识别、交易匹配、商业资源分配四层演进参与消费决策。陈罡Pro10-09
17关于 AI Agent、信任与决策权的 100 条硅谷公司 Instinct 只有 14 个人，估值却做到 100 亿美元。它不靠更漂亮的 App，而是把 App 藏起来，让 AI 直接替你订机票、改酒店、处理邮件，从「给答案」变成「替你做」。它还盯上了一笔早已存在的钱：旅行的需求分发费。孤独大脑10-08
18从 Tibo 访谈看 agent 产品：该拆什么、该留什么OpenAI 负责 ChatGPT 和 Codex 的 Tibo 说，让人自己搭循环、画流程图，也许有人兴奋过，但他不认为这是未来。9 月 29 日 DevDay 上线的 Dots 才是他想要的样子：永远在线、有自己的云端电脑、能接入 4000 多个应用。深思圈10-07
19离业务越近，越觉得流量没那么重要有人在市场群里问：为什么市场部不能自己把线索直接成交，非得经过销售？作者说这问题单看有点外行，在市场这端干过的人却觉得很正常。他讲了在茶桌聊一两个小时却丢单的经历，也讲了坐到甲方那边才明白——真正的东西藏在参数表一个字都找不到的地方。黑来古10-06
20对谈Databricks CEO：真正的 RSI 根本没有发生，前沿训练正在变慢、变贵、变难一边加码算力，一边呼吁放慢节奏，前沿实验室的矛盾越来越难分辨。Databricks 的 CEO 在这场对话里提出了一个更具体的问题：如果模型真的开始递归自我改进，为什么训练下一代反而更贵、更慢、更难？Z Finance10-05
