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1）选的准，用雷军的话说是“顺势而为”
2）选的长，用张磊的话说是“时间的朋友”
3）高速的迭代🔁，他认为在一个长周期的赛道里告诉迭代是一个非常反人性的事情
你可以说选的准和选的长本质上是一样的，但是“高速迭代”，确实是硅谷创业方法论的核心。
所谓资本融资，无非是没跑通的时候，用钱买试错的机会，跑通之后用钱加速狂奔。
而且他不说，我其实没反应过来，高速迭代，多次试错，这个事情是逆人性的。
#字节离职加入创业团队第3周
已经很久没这么纯粹地做 PM 了：不用准备一周3/4次的周会文档+开会反复同步，不用带 juniors —— 就安安静静做好 PM 应该做的：用户调研，分析数据，看竞品，和研发/设计频繁聊想法和进展，用+debug Claude 等 AI 工具。
想起自己离职前，写交接文档时才第一次有点震惊到：周一小组周会、周二产品线周会、周三大业务双周会、周四大部门双周会、周四晚还有 Agent 周会，周四 + 周五2家外部代理周会... 每个会都要写周报、会后 follow up 结论和推动 todo，有很多隐藏的时间成本。
如果定位是 POC，还要花时间带+教 juniors，每个人安排什么事情、怎么给反馈、遇到问题和卡点，都需要投入时间。当人数增加，投入时间还要翻 x 倍。
这两块事情在新团队减少很多，所以能更专注做产品了。
做产品需要有判断，判断形成前，需要有信息输入和想法灵感。思路无非那么几个：自己用、看用户反馈、分析数据、做竞品调研、看行业变化。
这周最有收获的是做竞品分析，好的调研来自一手体验、AI 很难给。刚开始为了提效，用 Claude 做。收集的信息看似很多，但当自己深入用时，就发现信息大多比较浅层、且时效性未必高。
一开始有点费劲：产品我没那么熟，还要看大量竞品，第一天觉得有些 lost 紧张不多。但第二天忽然进入状态：熟悉 + 拎出来几个关键维度，更有目的和针对性，就很容易发现差距。
看竞品我主要分几个维度：产品交互、效果评估、定价策略。以往做产品看1多，做 AI 产品后 1+2 一起看，但来这里后发现付费策略必须考虑。大量看、多用多体验，逐渐就会形成 sense 和判断。
这周很惊喜有「灵感时刻」 —— 想到一个功能点竞品没做（后来发现1家有类似的）且对用户大概率有用！灵感来源于场景联想和迁移，Notion 始终能给人很多启发：它优雅、简洁、Lego for software 的理念经常浮现在脑海。另外，也观察到自己始终会被一种思维习惯牵引 —— be different、差异化，我不喜欢同质的东西。
做的第一个大项目有点大，大家对它的时间预期很高，我也在适应「做减法」让自己节奏更快。过往写 PRD 习惯做很多准备，等全部 ready、确保方案不大改后再进开发（且字节对 PM 要求也如此）。
现在我发现，为了更快，思路和做事方式要变化。有些功能不需要大量论证，有些方案不用预期一下想得非常完整，研发可以和产品一起调研，设计在 PRD 定稿前就启动 exploration，甚至没有所谓的“定稿” —— 字节做需求的流程固然规范，但追求标准化背后的也会牺牲一些灵活性和速度。
沉浸研究产品有踏实做事的快乐。
已经很久没这么纯粹地做 PM 了：不用准备一周3/4次的周会文档+开会反复同步，不用带 juniors —— 就安安静静做好 PM 应该做的：用户调研，分析数据，看竞品，和研发/设计频繁聊想法和进展，用+debug Claude 等 AI 工具。
想起自己离职前，写交接文档时才第一次有点震惊到：周一小组周会、周二产品线周会、周三大业务双周会、周四大部门双周会、周四晚还有 Agent 周会，周四 + 周五2家外部代理周会... 每个会都要写周报、会后 follow up 结论和推动 todo，有很多隐藏的时间成本。
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做产品需要有判断，判断形成前，需要有信息输入和想法灵感。思路无非那么几个：自己用、看用户反馈、分析数据、做竞品调研、看行业变化。
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一开始有点费劲：产品我没那么熟，还要看大量竞品，第一天觉得有些 lost 紧张不多。但第二天忽然进入状态：熟悉 + 拎出来几个关键维度，更有目的和针对性，就很容易发现差距。
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这周很惊喜有「灵感时刻」 —— 想到一个功能点竞品没做（后来发现1家有类似的）且对用户大概率有用！灵感来源于场景联想和迁移，Notion 始终能给人很多启发：它优雅、简洁、Lego for software 的理念经常浮现在脑海。另外，也观察到自己始终会被一种思维习惯牵引 —— be different、差异化，我不喜欢同质的东西。
做的第一个大项目有点大，大家对它的时间预期很高，我也在适应「做减法」让自己节奏更快。过往写 PRD 习惯做很多准备，等全部 ready、确保方案不大改后再进开发（且字节对 PM 要求也如此）。
现在我发现，为了更快，思路和做事方式要变化。有些功能不需要大量论证，有些方案不用预期一下想得非常完整，研发可以和产品一起调研，设计在 PRD 定稿前就启动 exploration，甚至没有所谓的“定稿” —— 字节做需求的流程固然规范，但追求标准化背后的也会牺牲一些灵活性和速度。
沉浸研究产品有踏实做事的快乐。
老实说，变懒倒是没有。但也不完全是原来那个意义上的勤快了。
变化是悄悄发生的。最开始用 AI 就是简单当搜索引擎升级版，后来是写东西的草稿纸，再后来是帮我做 iOS 开发的搭档。
现在有时候我打开它，说的第一句话是：我在想一件事，你帮我理理。
其实这里有一个很重要的关键转变：从帮我做到帮我想。
我是汉语言文学出身，写东西一直是我觉得属于自己的事。所以最早我对 AI 写作是有一点防御的，生怕用多了，自己的表达就钝了。
现在这个担心基本消失了。AI 能顺着你说，但它提不出让你皱眉头的问题。那种等等这里逻辑不对的摩擦感，还是得自己经历。写作的核心是做判断，这个没被替代。
开发上感受更直接。我不是科班程序员，以前做 App 卡在技术细节上会有一种很具体的无力感。现在这个卡顿明显少了。它让我能更快进入真正需要判断的部分：这个功能值不值得做，用户体验对不对，架构上会不会留坑。
开发者最贵的资源是时间和注意力，这方面它实实在在帮了我。
当然也有用得不怎么好的时候。有阵子我把什么都扔给它，连这件事我自己怎么看都懒得先想清楚。产出很快，但总觉得差点意思。像是别人替我说的话。后来我意识到，AI 输出的质量上限，其实卡在你输入时的思考深度。
你想得模糊，它就给你漂亮的模糊。
如果你也在摸索怎么用好它，这三件事我觉得值得试试。
一，把它当一个不会走神的在场者。AI 不会打断你，不会分心，不会觉得你在绕圈子。我现在遇到想不清楚的事，直接开一个对话，像自言自语一样往里说，说着说着自己就清楚了。它在不在都行，但它在让我说得更完整，表达更精确。
二，用它做你不敢开始的事。我以前不写代码，不是不想，是不知道第一步咋干。现在的做法是把想要的结果描述清楚，让它带我走第一步。很多事卡住不是因为难，是因为入口不知道在哪，这个它特别擅长解决。
三，把重要的判断过程存进对话里。AI 会帮你记住上下文，这个能力经常被低估。我做一个决定之前，会把来龙去脉都说给它听，让它帮我整理一遍。这样两周后回头看，能看到自己当时怎么想的，比任何笔记都清楚。
AI 它已经不是工具这个词能描述的东西了。更像是一种工作介质，在我和我要做的事情之间，帮我少走一些弯路。但弯路本身，该走的还是要走。
而有一件事是非常确定的：我已经完全没有办法回到没有 AI 的生活。
你呢？
如果只看美国大模型「御三家」的话，最近一年确实有种你方唱罢我登场、各领风骚几个月的感觉：
去年的这个时候，ChatGPT的文生图引爆市场，「吉卜力画风」创造了史诗级刷屏，直接把本就断崖领先的周活用户打翻倍了；
然后到了下半年的「谷歌主场」，Nano Banana在多模态能力上还以颜色，Gemini 3一举奠定SOTA地位，谷歌的翻盘被媒体大书特书；
再就是从去年年底到今年年初的Claude血洗软件行业，完全专注于B端的Anthropic纯靠模型能力实现了ARR极速涨到全球第一的奇迹；
现在呢，好像OpenAI又醒过来了，GPT-Image-2在文生图领域再次上演王者归来，GPT-5.5 Instant也没翻车，而Codex的口碑和数据甚至隐隐压过Claude Code；
王权永不稳啊。
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王权永不稳啊。
不知不觉2.1万粉丝了， 感谢友友们的支持。
从第一次工作2005年开始， 今年是工作的第20年。
第一份工作是图书管理员， 第二份是J2ME手机游戏开发， 第三份是自己创建了服装厂， 第四份工作是花了8年时间创建了 Deepin Linux 干到国内第一， 第五份工作是创建了武汉锂钠氪锶做了懒猫微服。
过去的20年是我快速成长， 学习Linux、Emacs和商业的20年， 当年的辛酸现在看起来都是美好的回忆和经历， 感谢过去的困难造就了如今勇敢的我。
大家有啥感兴趣的， 我能分享的东西， 我无偿分享给大家， 欢迎大家访问我的开源博客 https://manateelazycat.github.io/ 距今已经写了10年， 写了421 篇博客 116 万字。
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核心变化：不再让 AI 每次读一堆 spec / plan / task / change log。过去这种纯 SPEC 推动方式，在模型能力弱的时候有用，但现在模型能力变强了许多，不需要过多的硬性约束，也可以规划得很好。因此，如果严格的遵守 SPEC 开发范式，我觉得会更快烧掉上下文和 token。
现在 SPEC-AGENTS 升级到 v3，改成我称之为 EDPP 的开发方式：「证据驱动阶段规划」。
它的不同之处是，先告诉 AI 边界、当前 phase、验收标准，但不些具体的实现方式。一轮开发后，用测试和 evidence 证明结果，通过之后，再基于当前阶段的实现，直接制作下一个的计划。然后在按照计划执行，如此循环。 有点像渐进式开发的感觉。
我做了一个小对比测试：同一个需求下，v2 默认读取约 601 tokens，v3 约 290 tokens，少了 51.7%；需要维护的写入面从 5 个降到 2 个。
EDPP 让大模型“少写文档”，将宝贵的上下文留给真正长期有价值的东西。
https://github.com/yibie/SPEC-AGENTS.md
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