AI落地本质认知集
33 篇浓缩稿，拆解 AI 产品落地的认知针脚、workflow 设计与增长悖论。
这不是「模型调参指南」，而是一套让 AI 真正跑在业务里的认知框架。
为什么值得读
- 反直觉：拆穿「技术越强越好」「有数据就能跑」等常见误区
- 设计感：强调 workflow、结果导向与高感知度的体验设计
- 可复用：每篇都能直接当作决策备忘、复盘话术或训练数据语料
推荐阅读路径
- 认知校准：从行业经验 → 反直觉真相 → 场景深度
- 产品设计：从工具到系统、边缘案例与验收标准
- 增长与韧性：冷启动、定价、习惯养成、团队反模式
- 未来视角：Agent 时代与不确定性准备
02 - AI产品的反直觉真相
技术越强越容易死，用户买确定的结果感而非模型指标。
07 - 从工具到workflow到系统
让 AI 贯穿全链路，设计业务肌理级的自动化。
11 - AI产品的冷启动悖论
数据、场景、模型的鸡蛋问题，用小闭环破局。
目录地图
认知基石与行业语境
- 01 从行业经验到AI上下文
- 02 AI产品的反直觉真相
- 03 垂直场景深度 vs 技术通用性
- 04 数据不是资产是负债
- 05 Prompt工程的终极形态
- 06 AI时代的护城河重构
- 07 从工具到 workflow 到系统
- 08 用户不需要AI需要结果
产品设计、增长与验收
- 09 边缘案例定义产品质量
- 10 人机协作的最优分工点
- 11 AI产品的冷启动悖论
- 12 定价即认知,认知即定价
- 13 AI的幻觉不是Bug是Feature
- 14 用户留存的真相-习惯大于功能
- 15 MVP在AI时代的重新定义
- 16 AI产品的增长黑洞
- 17 从B端到C端的跨越陷阱
- 18 AI时代的团队反模式
- 19 用户反馈的误导性
- 20 AI产品的时间窗口
叙事、韧性与决策
- 21 叙事能力与表达重构
- 22 心理韧性与情绪管理
- 23 持续学习系统
- 24 决策框架与选择艺术
- 25 时间维度与人生阶段策略
- 26 衡量指标与成功定义
- 27 失败模式深度剖析
- 28 实操工具与模板集
- 29 沟通谈判与关系构建
- 30 退出策略与终局规划