卷首语
电子产品的同质化在近几年尤为明显，以手机为例，我已经很久没有关注手机新品的发布会了，因为知道没有特别的创新能够带来惊喜感了
创造产品的过程也是，前期会看很多竞品的功能，借鉴很多功能，但每次完成一个功能都会思考：这个功能和竞品一样，为什么用户会选择我？
- 对抗产品类别内的升级趋势，坚持不提供消费者想要「升级」功能，而是提供他们内心深处需求的新的解决方案，比如 Apple 如何颠覆手机行业
- 超越行业品牌（混搭），定义一种新的参考标准，让用户能放弃在某个商品上的固有消费态度，并且没有对抗我们分类的习惯。比如现在新能源车宣传的智能驾驶，就是区别传统油车的一种新的标准
- 敌意营销：直接公开缺点，或者不做品牌推销，抵制自我感动的良好宣传。比如红牛：如果让你感到紧张，你就不要喝
Notion 的设计师 Ryo 在一次访谈中提到：他们经常会去 Dribbble（一个设计师发布设计作品的网站）看看当下流行什么，然后告诉自己千万别照着做 —— 这样做竞品调研，会更有价值
Prompt
This compelling image captures a sea of people, all shielded by a canopy of monochromatic umbrellas against a possibly gloomy sky. Amidst this uniform crowd, a single yellow umbrella makes a striking statement. It’s a testament to individuality and the courage to stand out in a world often dominated by conformity. The contrast is not just in color, but in spirit, marking the bearer of the yellow umbrella as unique, and perhaps a beacon of optimism in the routine grayness.
内容推荐
【案例】AI 产品的定价模式
为什么做产品要提前考虑定价策略，我认为有以下几点原因
- 尽早了解支付意愿
- 愿意支付的价格：无压力支付金额，增长
- 最高支付价格：代表客户的真实意愿
- 高得离谱的价格：检验自己是否高估产品
- 定价直接决定产品的性质、发展区间、目标人群、销售渠道等等。一旦定价确定，产品就不容易再改了，产品不过是定价的载体
- 定价决定商业模式，商业模式决定企业文化
- 优先保证产品生存，活下去，才能完成使命
这部分内容来自 How AI apps make money 这份研究报告，报告涵盖了海外的 40 多款产品的定价策略和关于定价的思考，以下是报告的内容
关于 AI 产品的定价策略主要分为两类：订阅制收费、按照使用量收费。按照 AI 应用的分层，又可以分为以下三类
- 基础设施：比如亚马逊、微软、谷歌这些提供基础设施的公司，多数是按照使用量收费
- 模型：比如 OpenAI（GPT 模型）、Anthropic（Claude 模型），多数是按照使用量收费
- 应用：绝大多数 AI 产品都在这一层，应用层的产品多数按照订阅制收费
基于上述分类，报告分析了40款热门的AI应用产品，总结出了五个定价特点
- 定价创新有限：七成的公司采用订阅模式，很少有公司提供纯粹基于使用量或者按使用量付费的定价模式，原因可能有以下几点
- 保持简单：定价的目的还是让用户付费，每月支付费用是用户最熟悉的方式
- 基于使用量的定价需要数据基础，而早期的公司并不具备这些数据
- 基于使用量的定价需要准确的量化价值
- 定价创新可能会限制用户使用产品
- 公司追求的不是盈利，而是证明他们可以赚钱并与客户一起成长
- 大多数公司都是根据用户数量收费
- 免费版本的产品在第一次使用时非常受欢迎，约有一半的产品提供免费计划，五分之一的产品提供免费试用
- 在套餐定价的方面存在“好-更好-最佳”模式
- 定价透明度不同：三分之二的产品采用公开定价
从这五个特点可以看到，目前的 AI 产品定价遵循这两个原则
- 让定价可预测
- 不要让定价成为使用你产品的障碍
相关链接
【设计】简洁性是优势，但复杂性往往更畅销
为什么简洁性是一种优势？
- 简单的想法和功能更容易理解和使用：相比之下，复杂系统更难解释和管理，使用户难以弄清楚该做什么以及如何做
- 简单系统更容易构建和扩展：因为简单，更容易理解和测试，也更容易找到维护人员。而复杂的系统需要更多的时间和资源来构建，导致效率低下和浪费
- 简单系统的运营成本更低：部署系统并不是终点，而是起点。通过保持系统简单，可以降低它们的维护成本、延长寿命
既然保持简洁有诸多好处，那么为什么复杂的系统反而更畅销呢？
- 复杂的系统意味着更多的投入：相比简单的系统，拥有更多组件和功能的系统暗示投入了更多努力，这些努力往往会被判断为更高质量
- 复杂的系统意味着精通：如果一个系统包含多个组件和外行人难以理解复杂的想法，这暗示着创造者一定是个专家，才能精通这个系统
- 复杂的系统意味着创新：从零到一构建一个系统，比复用现有功能的系统被认为更具创造性
- 复杂的系统意味着更多的功能：因为复杂系统相对于简单系统有更多的功能和模块，会被认为更能应对复杂的场景
我们应该如何看待复杂性？
- 用尽可能简单的解决方案来解决复杂问题：我们应该关注问题的复杂性，而不是解决方案的复杂性。一个简单的解决方案展示了对问题的深刻洞察，以及避免更复杂和昂贵解决方案的能力。通常，最好的解决方案就是简单的那个
- 与其采用复杂的、包罗万象的解决方案，不如考虑多个针对性的解决方案：一刀切的解决方案通常不如预期的灵活和可重用，单一用途的系统更容易操作
相关链接
- Simplicity is An Advantage but Sadly Complexity Sells Better 原文链接
- Simplicity is An Advantage but Sadly Complexity Sells Better 包含中文翻译的版本
【技术】微软的提示词工程指导
接上一篇关于 RAG 搜索的内容，在 RAG 的过程中，对于用户的查询改写、搜索内容的检索和回答，都需要使用 LLM 大模型，而提示词工程（Prompt engineering）就是为了让大模型表现得更好，发挥出最大的价值
本篇内容分享的是来自微软的提示词工程指导
提示词通常包含 4 个部分
- 任务（Task）：给 AI 的指令，即你想要它做的事情，比如：帮我总结这些产品反馈
- 上下文（Context）：需要输入的数据或者变量，比如：用户调研的数据
- 解释（Expectations）：告诉大模型应该怎么做，比如：总结内容需要确定关键主题、整体情绪以及任何反复出现的问题或赞扬
- 输出（Output）：大模型的内容输出格式，比如：总结格式要简洁，以适合营销团队会议的清晰、易于理解的方式呈现信息
基于提示词的 4 个分类，我们可以有针对性的做一些优化
- 提供上下文（Context）信息 ，帮助 AI 更好的理解 “为什么要这么做（why）” 而不是 “这是什么（what）”
- 输入的内容要尽可能明确（Be explicit）
- 对于专业领域的内容，最好能够附带具体信息，避免“领域歧义（Domain amiguity）”
- 输出（Output）的内容，可以使用标准的格式，比如：JSON、XML、bullet、paragraphs
- 对于输出的具体格式，也要清晰表述，可以附带一个输出内容的例子
- 情景学习（In-Context Learning）：给出具体的问题和答案，帮助 AI 更好的理解应该怎么做
- 分段界定（Section delimiting）：通过明确的分割符号来减少歧义，比如：
- 通过数字列表表达步骤
- 通过列表表达强调
- 通过分割线（----）表达不同的段落
- 链式思考（Chain-of-thought (COT)）：引导 AI 通过分步推理过程来解决或回答问题
最后是我根据整个指导内容，总结的三个做好提示词工程的建议：
- 明确的目的，AI 只是辅助的助手，关键在于我们想要 AI 做什么
- 清晰且具体的步骤，能够明确的告诉 AI 需要做的事情，规定越完善和具体越好
- 提示词工程是一个迭代的过程，需要不断的调试和优化
相关链接
【观点】也许上班才是最好的生意模式
成为独立开发者、自由职业在现在的环境下好像越来越成为一种趋势，但根据查理·芒格的名言：反过来想，总是反过来想。可能创业或者自由职业也不是好的选择，也许上班才是最好的生意模式
好生意的三个特点
- 一次投资后，后续不用再追加投资
- 营业收入不一定飞速增长，利润也不一定高，但一定要稳定
- 有一定的竞争壁垒，不用被迫降价竞争
对照上面好生意的三个特点，也许上班才是最好的商业模式
- 上班是最轻资产的商业模式，成本只是上下班的路程、同事的交际支出，工资除了社保外，都是直接收入。投资就是大部分人要经历的 16 年学习生涯
- 工资收入比任何一家大公司都稳定
- 竞争壁垒高，大部分有一定技能的人，只要不是太挑剔，不会担心找不到工作的问题
既然工作是最好的商业模式，为什么还会有人创业？原因在于：
- 你想做的事，公司不一定让你做
- 除了少数获得上市公司期权的人，很难通过工作本身实现财务自由
如何将上班的商业模式，发挥到极致？
- 将上班获得的利润，再次投入到运营中：比如投资理财、华为的员工股
- 主业+副业成本共享的“杠铃策略”，即将稳定的工作现金流和发展空间更广阔的创业新机会结合起来
- 专业技术人员与行业自媒体大 V，可以组合成“杠铃策略”
- 专职太太和编剧作家，可以组合成“杠铃策略”
- 放平心态：创业者最好的命运就是成为一个成功脱离了“低级创业劳动力”和“高级创业大忽悠”的小老板，为自已留下一笔二十年后可以周游世界的财富
相关链接
工具推荐
-
Enjoy App：一款 AI 辅助学习英语的工具，来自李笑来的 1000 小时学习理论
-
wikipedia-semantic-search：AI 维基百科搜索助手，通过 upstash 索引整个维基百科：11 种语言，700GB 数据，1.44 亿个向量
-
NotebookLM：Google 的一款 AI 辅助阅读工具，优点是几乎没有幻觉，通过 RAG 基于上传的文档获取答案
-
Color4Bg：酷炫抽象动态背景生成器，可以免费导出图片视频或者是代码
有点意思
- 有价值的 AI 应用场景第三弹。另外，我也很喜欢这条推文的评论，可能这才是商业的真正价值吧
