AI Native时代的产品新目标 - AI Native产品的核心是构建AI能力与用户之间的新型关系，而非单纯创造工具[7][13] - 系统提示词成为定义AI人设和交互关系的"源代码"，如NotebookLM、Manus、Cursor等产品均通过首行提示词设定关系[10][11] - 大模型的"超语言能力"使其具备主体性，推动AI与人形成"互为主体"的高阶关系[12][13] 关系建设带来的挑战 - 情商成为产品价值交付的新维度，如Cursor通过提示词管理用户挫败感[17][19] - 生命感设计增强主体性，类宠物智能硬件通过传感器反应创造情绪价值[20][21] - 关系定义需前置写入产品源代码，忠于关系实现成为用户价值交付标准[15] 新关系催生的商业机遇 - 跨次元混合价值交付打破软硬件边界，如情绪管理硬件结合传感器与APP干预[29][30] - Fuzzi气囊支架通过硬件+软件突破品类价格天花板，实现功能与情绪价值叠加[32][35] - 服务分发逻辑从平台连接转向关系驱动，用户LTV天花板被突破[41][43] AI Native产品的新管线 - 产品工程聚焦Broad Input（宽输入）与Liquid Outputting（柔输出）[52][53] - Dia浏览器通过实时捕捉多标签页信息实现"一眼看千层"的主动感知[58][59] - 柔输出强调分步协作，如Devin主动澄清需求、Deep Research确认方案[65][66] 三维价值模型与组织变革 - 企业价值模型从二维用户覆盖转向三维AI能力高度[78][79] - 传统产品经济学与管理学失效，需重构收费模式与组织形态[85][88] - 创业者需同时服务用户与AI能力成长，构建数据飞轮驱动进化[75][76]

AI时代的学习方式变革 核心观点 - AI正在彻底改变人类学习模式 从信息获取到知识整合的各个环节均被重塑[6][48] - 生成式AI突破语言障碍 极大拓展认知边界[35][36] - 学习重心从知识记忆转向方法掌握 个体可借助AI成为知识创造者[50][51] 五种AI学习方法 干中学 - ChatGPT O3模型实现实时专业指导 编程/学术/实操问题解决响应速度达传统方法10倍[7][12][15] - O3模型在Arc AGI测试中达87.5%准确率 超越人类平均水平(85%)[16] - Dia浏览器实现网页内容智能处理 支持多标签页对比分析与信息整合[16] AI筛选 - 深度研究功能自动生成调研报告 通过引用链接追溯原始资料效率远超传统搜索引擎[22][23][25] - AI关键词联想能力可发现人工搜索忽略的信息维度[26] AI整合 - 卡片笔记法经AI强化 自动发现笔记间隐藏关联并生成创新洞察[29][31] - Flomo日记数据经AI分析可完整还原个人思维模式与价值观特征[30] AI翻译 - 沉浸式翻译工具突破语言壁垒 保持专业术语准确性前提下实现跨语言学习[38] - 四级未过者亦可直接阅读外文论文与技术文档[37] AI反刍 - 复杂学术论文经AI转化为大白话解释 显著降低专业知识理解门槛[41][42] - 对话式学习使枯燥资料生动化 提升知识消化效率[47] 技术产品进展 - ChatGPT O3为OpenAI 2024年12月发布的最先进推理模型 支持全领域问题解答[15] - Dia浏览器是全球首个AI原生浏览器 集成智能助手功能于地址栏[16]

直播带货行业趋势 - 618大促期间直播带货表现突出 吸引力超过平台折扣 [1] - 超级头部主播尝试转型或探索复出 行业格局发生变化 [1] - 罗永浩数字人直播4小时创造5000万GMV 效果超出预期 [1] 数字人技术应用 - 罗永浩数字人直播使用AI生成9.7万字剧本 驱动8300个动作 [1] - 数字人在声音克隆 唇形匹配 动作设计方面高度还原真人 [4] - 数字人具备良好互动效果 能根据评论区实时回复 [4] - 直播带货团队开始探索数字人"上岗"可行性 以降低真人主播风险 [4] AI在内容生成领域进展 - NotebookLM和豆包大模型推出AI播客功能 生成自然对话内容 [4] - AI对话自然程度超过刚入行电台主播 提升内容生产效率 [4] - AI可帮助行业降低选题 内容打磨 逐字稿撰写等工作量 [4] 行业运营模式变化 - 交个朋友公司运营60个矩阵号 采用7×24小时直播维持流量 [5] - 数字人技术有望帮助团队降低工作强度 优化运营效率 [5] AI技术局限性 - AI内容冲击主要影响缺乏干货和人格化表达的从业者 [5] - AI无法真正发起对话或进行现场追问 限制应用场景 [5] - 数字人难以复制真人主播的即兴发挥和独特个人风格 [5]

AI Native 产品的新目标 - AI Native 产品的核心是构建 AI 能力与人之间的新关系，而非单纯创造新工具 [13] - 系统提示词（System Prompt）成为定义 AI 与用户关系的关键，例如 NotebookLM、Manus、Cursor 等产品通过提示词设定人设和交互逻辑 [15] - AI 的「超语言能力」使其具备主体性，与人类形成「互为主体」的关系，这是高阶关系的核心 [18] 新关系带来的挑战 - 情商成为产品价值交付的一部分，例如 Cursor 通过系统提示词管理用户负反馈并提升交互体验 [21] - 生命感是增强 AI 产品主体性的关键，类宠物智能硬件通过传感器和简单反应创造情绪价值 [24] - 生命感的设计需多样化，涵盖顾问、朋友、宠物等关系类型，以低智能交付高情绪价值已被验证有效 [27] 新关系带来的机遇 - 跨次元混合价值交付：硬件与软件结合突破传统价值天花板，例如情绪管理可穿戴设备 [35] 和 Fuzzi 气囊支架 [36] - 新关系形成服务分发新通路，突破传统 ARPU 和 LTV 天花板，例如 Agent 产品按用量付费模式 [46] - 建设性关系需解放而非纵容人性，产品需避免隐藏议程以维持长期信任 [50][52] AI Native 产品的新管线 - 产品工程的核心是在不确定性中增强确定性，Broad Input（宽输入）和 Liquid Outputting（柔输出）是关键 [56][58] - 宽输入需多模态实时感知和高分辨率生活流捕捉，例如 Dia 浏览器通过主动获取标签页信息提升用户体验 [65][68] - 柔输出需分步交付并与用户协行，例如 Devin 追问需求、Deep Research 确认方案、YouWare 提供模板起点 [74][75] AI Native 的新价值模型 - 创业者需同时服务用户和 AI，通过产品工程释放 AI 能力 [82][84] - 价值模型从二维平面变为三维立体，AI 能力高度决定总体积 [85] - 传统产品经济学和管理学被颠覆，收费模式、组织形态等需重新思考 [95][97] 行业趋势与未来展望 - AI 推动生产力与生产关系的变革，3 年看生产力，10 年看生产关系 [95] - 极客公园通过社区支持技术创业者，探索新时代产品创新 [81] - 开放性问题如智能合约付费、价值创造新循环等预示行业未来方向 [95]

AI视频制作趋势 - AI生成视频在社交媒体平台获得高互动量 包括国内外市场 即使内容看似简单但具有强吸引力 [1][2][3] - AI视频已渗透广告营销领域 案例显示某牙医诊所广告改用"大脚男孩"主题后播放量从数千跃升至56万次 [4] Veo3技术突破 - Veo3显著降低AI视频制作成本 仅需两次生成与简单合并即可完成作品 大幅简化流程 [6] - 模型支持从创意构思到提示词生成的全程自动化 人类仅需筛选点子与复制提示词 [6] - 技术突破跳过传统视频制作的图片生成 语音合成 唇形同步等复杂环节 减少90%工作量 [35] 爆款视频核心要素 - 反差感引擎：通过现代形式呈现古老/虚构内容 或让严肃角色展现生活化特质 制造喜剧效果 [11][14] - 伪纪实手法：模拟真实拍摄增强沉浸感 如采访/Vlog形式强化荒诞性 [12][14] - 共同认知基石：利用历史事件 流行文化IP或文化迷因降低观众理解成本 [13][14] - 情感共鸣点：将宏大叙事转化为普通人吐槽 如暴风兵抱怨"混蛋老板"引发打工人共情 [23] 创意生产方法论 - 使用NotebookLM交叉分析多个爆款视频 提取分镜结构 台词内容及爆火原因 [8][9][10] - 通过Gemini生成新创意 需包含8秒分镜的详细环境 角色 台词描述 优先选择现实题材 [17][18][21] - 提供两类标准化提示词模板：第一人称Vlog强调主观镜头 虚构采访侧重权威角色与金融黑话反差 [29][30][32][33] 视频生成流程优化 - 推荐使用Gemini Pro会员或FLOW工具 后者需切换至Veo3 Fast模型控制成本 [37][40] - 后期仅需基础剪辑拼接 可添加台标 滚动文字等元素增强伪纪实感 [44] - 支持1080P超分输出提升画质 未来视频类Agent有望进一步简化字幕等包装工作 [45][46] 行业影响 - Veo3推动AI视频制作门槛降低 每日新增爆款视频覆盖多品类 验证技术应用潜力 [44][46] - 每减少一个制作环节可拓展10倍创作者基数 技术普及将释放潜在内容生产力 [44][46]

高考与学历价值重估 - 学历仅是敲门砖 个人能力与作品比学历标签更重要 需关注长板与差异化竞争[1] - 当前就业市场严峻 二本学生盲目卷考公考研性价比低 因第一学历限制竞争力提升空间有限[1] - 高校课程与社会需求脱节严重 教学内容滞后技术迭代 研究生毕业时知识可能已换代[1] 二本学生发展策略 - 务实策略是放弃唯学历论 转向提升解决问题能力 强化自驱自学能力[2] - 中小企业青睐"高性价比"人才 看重成本可控 技能即插即用 主动性强等特点[2] - AI工具改变技能习得逻辑 数据分析等技能通过AI辅助两三月可达可用水平[2] 技能培养与就业路径 - 课业达标即可 优先修炼新兴技能如无代码开发 新媒体运营等 技术红利降低学习门槛[3] - NotebookLM等工具成为新时代知识作弊器 远超传统学习方式效率[3] - 参与全国性专业比赛(如大学生方程式/机器人大赛)显著提升就业竞争力[77] 行业机会与职业选择 - 地方院校应立足本土与行业属性 如广东金融学院学生在当地财经机构就业率高[27] - 新兴产业(智能制造/直播电商/新能源汽车)创造大量就业机会 需结合地域优势产业[58][59] - 网络与新媒体专业因社会需求大 二本院校与重点大学起点接近 存在差异化机会[73] AI时代的教育变革 - AI替代基础岗位后 死记硬背知识考核必要性下降 应侧重理解能力与逻辑训练[39][40] - AI工具可抹平信息鸿沟 在志愿填报等场景提供决策支持 需提升使用熟练度[49][51] - 掌握AI工具+基础社交能力可胜任产品助理 运营专员等岗位 改变传统就业路径[2][76] 职业竞争力构建 - 作品价值远超学历 工作2-3年后用人单位更关注实际能力而非文凭[33][71] - 核心竞争力在于"一个长板" 无需全才 差异化优势比全面优秀更重要[35][36] - 非虚构写作等实践能力可形成迁移技能 直接满足用人单位需求[67][70] 城市与专业选择 - 填报志愿应将城市置于首位 大城市资源丰富度显著影响职业视野与发展机会[46][48] - 专业选择坚持兴趣导向 长期看喜欢专业的从业者最终成就高于功利选择者[47] - 文物修复等细分领域存在人才缺口 地方院校专业设置灵活可快速响应需求[59] 新媒体时代的机遇 - 短视频等媒介为普通人提供表达渠道 三农/舞蹈等领域博主获得传统难以想象的机遇[9][10] - 在社交媒体积极发声可建立连接 优质内容互动能创造意外职业机会[62][64] - "加足够多定语"的细分赛道策略 通过垂直领域差异化获得竞争优势[37]

教育与社会需求脱节 - 高校课程与社会需求严重脱节，教学内容滞后于技术迭代，脱离产业真实场景 [1] - 过度聚焦应试导致实践能力空心化，对真实社会需求认知模糊，缺失动手意愿与实操能力 [1] - 学历通胀背景下，二本学生若盲目卷考公考研，竞争力提升空间有限且性价比低 [1][12] 二本学生核心策略 - 尽早放弃"唯学历论"，转向提升动手解决问题能力，强化自驱自学能力 [2] - 中小企业更青睐"高性价比"人才，因成本可控、技能即插即用、主动性强 [2] - AI工具大幅降低技能习得门槛，如数据分析、基础开发等技能可通过AI辅助快速掌握 [2][3] 就业市场新机遇 - 新兴技能如无代码开发、新媒体运营、AI视频剪辑等学习门槛降低，B站等平台提供海量免费资源 [3] - 地方院校学生应立足本土流动，结合学校行业属性（如财经类院校对接当地银行、保险机构） [27] - 新兴产业如智能制造、直播电商、新能源汽车等吸纳年轻人，需观测城市优势产业与自身所长结合 [58][59] 个人差异化竞争 - 社会并非优胜劣汰而是异胜同汰，需聚焦自身长板与差异化 [23] - 作品价值远高于学历，如非虚构写作、GitHub项目等能突破学历限制 [32][33] - 年轻人只需一个长板即可立足社会，如独特技能或实战经验 [35][36] 填报志愿与城市选择 - 填报志愿应将城市排在第一位，大城市资源丰富且影响社会感知 [46][48] - 专业选择需坚持兴趣或观察社会需求，避免被父母左右导致后续改行 [47] - AI可辅助志愿填报决策，抹平信息鸿沟，如模拟院校/专业前景 [49][51] AI时代的能力重塑 - 死记硬背的知识考核必要性下降，但需保留基础信息素养以理解AI输出 [39][40] - AI工具实现信息平权，主观能动性与自学能力成为核心竞争力 [75][76] - 参与全国性专业比赛（如机器人大赛）可快速提升实践能力并被用人单位关注 [77] 社会化与职业观培养 - 大学生需走出校园增强社会化程度，通过实习/兼职培养务实做事能力 [61][66] - 用人单位更看重解决问题能力，非虚构写作等实战作品能显著提升就业优势 [67][70] - 媒体、新媒体等领域对学历包容性较高，二本学生可关注灵活回应社会需求的专业 [73][74]

核心观点 - ChatGPT在双端（应用和网站）超越海外社交媒体X（原Twitter），成为全球首个AI超级应用，月活用户达6.2亿（APP端）和月访问量56亿（Web端）[3][7] - AI产品榜发布18个子榜单，覆盖全球及国内AI产品表现，包括搜索引擎、聊天机器人、视频生成等细分领域[5][6] - 全球AI竞争格局呈现大厂垄断趋势，但新兴产品如Wanderboat（旅游向导）和扣子空间（协作工具）增速显著[8] 全球总榜 - ChatGPT以56.8亿月访问量位居全球第一，增速6.82%[9] - New Bing和Gemini分列第二、第三，访问量分别为14.6亿和5.44亿，Gemini增速达28.9%[9] - DeepSeek和纳米AI搜索是唯一进入全球前十的中国产品，分别排名第四和第六[8][9] 国内总榜 - DeepSeek以4.317亿月访问量领跑国内榜单，但增速下降7.87%[11] - 纳米AI搜索、豆包（抖音）、Qwen.ai（阿里）分列第二至第四，访问量均超4500万[11] - 大厂产品垄断前十，仅DeepSeek和纳米AI搜索表现突出[8] 增速/降速榜 - 全球增速前三：Sora（ChatGPT视频工具）增长121.25%，NotebookLM（Google知识库工具）增长34.27%，HeyGen（视频生成）增长33.21%[10][20] - 国内增速前三：Wanderboat（旅游向导）增长130.35%，knowt（学习卡片）增长58.07%，扣子空间增长51.43%[8][20] - 全球降速显著产品：Sora.com（OpenAI）下降68.79%，InsMInd（图片编辑）下降63.22%[21] 细分领域表现 - **搜索引擎**：New Bing以14.6亿访问量领先，Perplexity AI增速12.14%[22] - **聊天机器人**：Character AI（虚拟角色生成）以2.146亿访问量居首，SpicyChat AI增速15.34%[23][24] - **PPT工具**：Gamma（访问量2649万）和AiPPT.cn（像素绽放，增速36.19%）表现突出[25] - **视频生成**：Sora（ChatGPT）增速121.25%，HeyGen增速33.21%[28][30] - **代码助理**：GitHub Copilot以2.9289亿访问量领先，Cursor增速13.3%[33] 新兴产品亮点 - 旅游向导Wanderboat月访问量246万，增速130%[8] - 设计智能体Lovart和智能体浏览器fellou作为5月新产品，访问量分别达60万和127万[8] - Google NotebookLM（知识库工具）访问量6634万，增速34.27%[8]

公司概况 - 前谷歌NotebookLM核心团队成员Raiza Martin、Jason Spielman和Stephen Hughes于2024年12月离职创立Huxe [2][6] - 公司首款产品为消费级AI语音助手 可连接邮箱 日历等个人数据流生成定制音频简报 [2][6] - 产品初版开发仅耗时1个月 远快于大厂流程 [3][6] - 旧金山风投Conviction合伙人Pranav Reddy确认参投 但未披露具体融资金额 [2] 产品与技术 - 核心功能DeepCast支持实时问答 用户可随时打断或追问 [6] - 产品通过AI音频内容流减少用户屏幕时间 提升现实世界参与度 [6] - 最初定位企业级应用 后转型消费者业务 保留跨工具集成核心理念 [6] 行业竞争 - 直接竞品包括谷歌Gemini(连接Gmail等应用)和OpenAI(支持Google Drive集成) [7] - NotebookLM仍持续迭代 新增公开分享笔记功能 [7] - 创始人认为AI领域需快速迭代 "瞻前顾后难以保持创造力" [7] 团队背景 - 团队开发NotebookLM期间发现音频学习需求旺盛 促使创业 [3][6] - 设计师Spielman称谷歌效率低下是误解 但承认其官僚主义问题 [6] - 团队具备大厂技术积累 选择独立开发以加速概念验证 [6] 市场定位 - 瞄准音频信息消化场景 认为"人们更易接受音频形式信息" [6] - 试图在科技巨头主导的AI语音助手赛道开辟细分领域 [8] - 商业模式未明确 目前聚焦产品功能验证 [2][6]

责编 | 梦依丹 【编者按】Cursor 1.0 正式发布，这款 AI 驱动的代码编辑器正在从"辅助工具"进化为具备审查、记忆与协作能力的智能编程平台，AI 开发工作流迎来新阶 段。 出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100） 智能代码编辑器 Cursor 正式发布 1.0 版本，该版本带来了多项重磅功能，包括自动代码审查助手 BugBo t、Jupyter Notebook 原生支持、项目级 AI 记忆（Memories）、Background Agent 全面开放，以及一键部署 MCP 和更丰富的聊天界面体验等。 自动代码审查 BugBot PR 检查进入自动化时代 该版本的一大亮点便是 BugBot，它可以自动审查 GitHub 上的 Pull Request，识别潜在的 Bug 与问题。当发现问题时，BugBot 会自动在 PR 中发表 评论，开发者可点击 "Fix in Cursor" 一键跳回编辑器，由 AI 预填修改建议。 目前 BugBot 需通过官方文档指引手动启用，并且可以享受 7 天免费试用，该 功能适合希望提升代码质量和协作效率的开发团队。 具体设置文档：https://doc ...