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主编推荐EDITOR'S PICKS
AI 时代的产品经理

Vas 的总论点是别「应用」AI:AI 不是刷一层漆,真正的活儿是流程再造。进场先用访谈、挖记录系统、翻现有文档三个来源,把一件事实际怎么跑测绘出来(他举的上市软件公司报价流程,文档上 7 步,日志里是 20 步、7 个回路),再把每一步按「删掉 → 纯代码 → agent → 人做决策」的顺序归进四个桶——幻灯片上那 20 步里被删掉的有 8 步,比交给 agent 的 5 步还多。 收益的大头来自把流程理顺、把活儿整段从人手上拿走,而不是让每个人快一点:Vas 称一条应付账款流程从 17 步降到 7 步,发票直通率从 18% 升到 87%,单张成本从 31 美元降到 6 美元(幻灯片自己注明案例的名称与数字已改动);陪聊式的 sidekick agent 只让产出快一两成,吃透流程之后的 background agent 是七八成;而且 agent 要搭在客户现有的记录系统里面,不造新界面。 标题里的「年入百万美元」只是「替客户创造 1000 万美元价值、分 10%」的推算,加上「有 PE 给 carry」的说法,全片和幻灯片都没有真实薪资数据;真正能带走的是顶尖 FDE 的三项能力加沟通、一份周一到周五的起步计划,以及

Vasuman Moza · Greg Isenberg · 10 月 1 日 ▶ 54:00 原文约 5.1 万字 预计 42 分钟

OpenAI 的 ChatGPT 负责人:我们正进入 AI 的新纪元(又一次)——Tibo Sottiaux(OpenAI)

管着 ChatGPT 的 Tibo 认为「调 loops、搭 graphs」这类人工精调的 agent 编排只是过渡阶段:他自己的 agent 团队每逢模型突破就缩编一次,长期要的是一个理解你目标、从反馈里学习的常驻 agent(他们叫 Dots),而不是一套更精巧的循环。

Tibo Sottiaux · Lenny's Podcast · 10 月 4 日

Zapier CEO 现场给你的 AI PM 技能打分——Wade Foster(Zapier)

Zapier CEO Wade Foster 的 AI 流利度评分表 V2 把 PM 分成四档——不合格(unacceptable,即不录用线)→ 胜任(capable)→ 适应型(adaptive)→ 变革型(transformative):2026 年用 AI 总结、写作、写基础 PRD 只是入场门槛,他希望大部分 PM 大部分时间落在适应型、手里拿得出一个变革型的例子;而变革型意味着「n of one」——你是第一个做这件新事的人,30 到 40 个 PM 半年大概才出一个,他给自己在大多数方面也只打适应型。

Wade Foster · Aakash Gupta · 9 月 24 日
全部文章 ALL POSTS 查看全部 · 219 篇 →
Agent 工程手艺 ○ 未读

自动驾驶式生产环境的五个等级——Eric Schwartz(Traversal)

Traversal 的产品经理 Eric Schwartz(厂商视角)的判断是:编码 agent 把「开发」压短之后,省下的时间没有流向设计,而是被排障吃掉——代码更多、人对它的理解更少;他的幻灯片引的数字是 Global 2000 企业每年因宕机损失 4000 亿美元、每位工程师每周 7 小时耗在排障上。

Eric Schwartz · AI Engineer · 10 月 2 日
AI 工作流实战 WORKFLOWS IN THE WILD 一手的 AI 用法现场 VIEW ALL · 22 篇 →
NO.250 ○ 未读

我们做了 Grok Bot,这是我们最好用的 14 个 Bot——Peng Zheng、Lauren Tan(xAI)

Grok Bot 的核心设计是把 agent 做成常驻、有名字、有自己身份、记忆和工具的「同事」,而不是用完即弃的聊天:可复用的能力和记忆抽象成角色(bot),有截止日期的项目另开会话;同一个 bot 在私聊和群聊里是同一个实体,bot 之间能互相请教、拉群辩论、直接交接上下文。

Peng Zheng Lauren Tan · Peter Yang · 9 月 27 日
NO.244 ○ 未读

设计和工程是同一种技能,只是材料不同——Maggie Appleton(GitHub Next)

在 GitHub Next 设计工程师 Maggie Appleton 看来,设计和工程是同一种解决问题的技能、只是材料不同;如今实现已被 agent 做到「足够好」,她几乎不看代码,把功夫全花在「想清楚做什么」上——先在纸上画、Figma 只做到中保真,再写扎实的 spec 和「agent 怎么自证完工」的验证清单交出去,并让 agent 给原型挂上滑块和取色器做成 jig,在浏览器里实时调参,「按需给自己造一个 Figma」。

Maggie Appleton · The Pragmatic Engineer · 9 月 23 日
NO.232 ○ 未读

如何现在就用 ChatGPT Finances 省钱(6 个真实用例)——Ethan Bloch(OpenAI)

ChatGPT Finances 的产品负责人 Ethan Bloch(Digit 创始人,第二家公司 2026 年 4 月被 OpenAI 收购)用虚构人物 Jim 的合成数据演示了 6 个用例——扫 90 天流水找重复扣费和涨价订阅、省税、基金费率体检、信用卡回馈、停工创业的储蓄跑道、租还是买;起点都一样:经 Plaid 只读连上金融账户、再连上邮箱,让它有上下文(连账户目前只限美国用户)。

Ethan Bloch · Peter Yang · 9 月 20 日
NO.230 ○ 未读

Meta 的 Muse AI Agent 一年替我在账单上省下 800 多美元(10 个真实用例)——Peter Yang

Peter Yang 称 Meta 的 Muse 是他迄今用过最好的个人 agent:免费,一年替他在话费和有线电视费上省下 800 多美元。AT&T 那笔是它用存好的密码开浏览器代登录,查出只要把扣款从信用卡改成银行账户、4 条线每月就能省 40 美元,一年约 480 美元,前后只聊了 5 到 10 分钟——唯独填银行账号那一步,它坚持交还给他亲手做。

Peter Yang · 9 月 18 日
一人公司 ONE-PERSON COMPANY 用 AI 在工资外赚钱——生意、内容、App、跨境电商 VIEW ALL · 15 篇 →
NO.258 ○ 未读

我在偏远小岛上做起了月入 3 万美元的生意(我如何工作)——Milly Tamati(Generalist World)

Milly Tamati 在苏格兰一座只有 191 个人的偏远小岛上做 Generalist World(一份 newsletter + 会员社群 + 招聘板 + 暑期学校,服务「没法被塞进某个格子」的通才),自述每个月赚 3 万美元、4 年累计收入将近 60 万美元;而她给这门生意定的头号 KPI 是「平静」,因为她要它几十年后还在。

Milly Tamati · Starter Story · 9 月 30 日
NO.231 ○ 未读

这个简单的小组件月入 5 万美元——Tom(Avenue)

澳大利亚的 Tom 和兄弟做的 Avenue,是一个装在汽修厂、电工这类技工商家官网和 Google 商家主页上的预约小组件,专治「我有钱……凭什么非得给他们打电话」这个老问题;上线约一年,片中收入说法不一——Tom 自报每月 8.5 万澳元,Stripe 画面上的 MRR 是 A$63,108(他说去年 8 月才 597),TrustMRR 页 MRR $41,266。

Tom · Starter Story · 9 月 20 日
NO.227 ○ 未读

中国品牌出海,为什么“选择”比“努力”更重要?——对话嘉御资本创始人卫哲

靠几百上千个账号、几万到几十万个 SKU 铺货抢流量的「跨境大卖」老路已经失灵,卫哲说出海进入了「选择比努力重要」的阶段:做对地区、品类、渠道、品牌定位四个选择,而且四个有次序——地区排第一,先抢欧美(东南亚、中东是赚钱却不涨品牌的「后花园」),「你去欧美才能做大」,Cupshe 夫妻俩备了 5 万美金的第一盘货就直奔美国;大小公司都该从单一市场、单一品类、单一渠道、单一品牌的「四个单一」起步。

卫哲 · 贝望录 · 9 月 21 日
NO.224 ○ 未读

这款 App 取代了我的朝九晚五(年入 15.5 万美元)——Ken

前 Meta 工程经理、前 Amazon 软件工程师 Ken 四年多没写过代码、也从没做过游戏,借 AI 做出的文字放置手游 Harpagia 过去一年收入超过 15 万美元(月均约 1.3 万)、广告费为零、每月运营成本约 500 美元——撑起这盘生意的只是 3,500–4,000 个月活玩家。

Ken · Starter Story · 9 月 13 日
杠杆与心智模型 LEVERAGE & MENTAL MODELS 人生策略与思维工具 VIEW ALL · 13 篇 →
NO.251 ○ 未读

AI 时代,我们到底该学什么?三种不会过时的能力——对谈兔咚咚创始人于红

前美团龙珠管理合伙人于红带团队 all in AI 时,反而确认了教育才是自己的人生使命,于是在 AI 最热时离开 VC、做儿童社会情感学习产品兔咚咚 SEL;她做取舍靠「以终为始」加上不断「给自己打叉叉」——当年离开 GGV,手上 4 个待上市项目的 Carry「肯定有上千万」,她连算都没算就走了。

于红 · 十字路口Crossing · 9 月 28 日
NO.234 ○ 未读

防止灾难重演,要靠费曼式的独立调查把根因查清——Bill Gurley

Gurley 用 Surfside 公寓倒塌、波音 737 MAX、卡特里娜、福岛、挑战者号五场灾难立了一把尺子:它们大多是「技术性失败 + 制度性失败」交织,每场都有追查者(独立调查记者、两党委员会、科研机构出资的第三方调查、黑川清和费曼式的独立调查者)在查,常常还要顶着阻挠者(被聚光灯一照就抱团的当事机构、被俘获的监管方),最终都查清了根因——这正是 CAPA(纠正与预防措施)五步里不能跳过的一步,预防只能建在它上面。

Bill Gurley · All-In Podcast · 9 月 18 日
NO.233 ○ 未读

40 年投资与写作的心得——Michael Moritz

前红杉掌门、前《时代》记者 Michael Moritz 借写父母家族史的书回看自己:逃离纳粹的难民家庭给了他「靠机灵活下去」的干劲与韧劲,也留下母亲那种「厄运就在拐角」的阴影——他至今说自己从没觉得擅长什么、很难为任何成就骄傲,「男人心里的那个小男孩永远拿不走」。

Michael Moritz · Invest Like The Best · 9 月 16 日
NO.201 ○ 未读

打赢战争的从来是异端者,不是流程——Shyam Sankar(Palantir)

美国军事史上真正管用的东西全是「异端者」(军队里的创始人式人物:Rickover、Boyd、Higgins、Kelly Johnson)干出来的,「凡是走流程出来的什么都没交付」——今天重建威慑的答案不是采购改革,而是「人即项目」、把疯劲找回来。

Shyam Sankar · Invest Like The Best · 3 月 10 日 4.6万次观看
AI 投资与产业观察 CAPITAL & INDUSTRY AI 产业链的钱、格局与估值 VIEW ALL · 30 篇 →
NO.242 ○ 未读

为什么 LLM 推荐器会是 AI 最大的消费级应用——Devansh Tandon(Meta)

Meta 推荐研究负责人 Devansh Tandon 的第一个论点:推荐系统和 LLM 一样吃 scaling 律,而且还在曲线早段——证据是 Meta 的 HSTU 论文,以及 Meta 财报:简化排序、用更长的互动历史后 Reels 观看时长同比 +30%(2025 Q4),下一季又把训练用的互动序列加长一倍(2026 Q1);背后转着一个「token 进、互动出」的飞轮:训练 → 推理 → 用户互动 → 广告 / 订阅变现 → 替下一轮训练买单。

Devansh Tandon · AI Engineer · 9 月 25 日
NO.237 ○ 未读

打造投资超级智能——Gabe Stengel(Rogo)

垂直 AI 公司赢前沿实验室,靠的不是比谁更聪明,而是做和它们「垂直」的东西:记录系统、MNPI 合规与可审计、数据室、让 agent 之间直接成交的渠道——Rogo 靠这些能做到 50 亿美元收入,而这对正冲向万亿营收的 Anthropic 只是「停在路边捡一分钱」。

Gabe Stengel · Invest Like The Best · 9 月 22 日
NO.236 ○ 未读

给十亿美元品牌做自动化——Confido 创始人

Confido 给消费品牌(Mars、Unilever 的事业部,以及 Olipop、Dude Wipes 等)做「AI agent 劳动力」,从回款核销、会计到销售规划、供应计划都在一个系统里,刚拿下 Insight 领投的 5500 万美元 B 轮;而它的前身是差点没上 demo day 的健身点子 Outfit,熬过约一年转型地狱,才在 CEO Justin 自己的消费品履历里找到这个「一直摆在眼前」的问题。

Justin Hunter Kara Holinski · YC Root Access · 9 月 22 日
NO.223 ○ 未读

生成视频上,人类偏好并不是可靠的风向标——Dumitru Erhan、Shane Gu、Nicole Brichtova(Google DeepMind)

发布与路线:Google DeepMind 本周放出 Nano Banana 家族最快最便宜的 Nano Banana 2 Lite(约 3 秒出图),和首次对开发者开放的 Gemini Omni Flash 视频 API(定价同 Veo 3.1 Fast);三位嘉宾判断专精模型短期仍会并存、五年后大概并进一个输入输出全模态的 Gemini,而 Shane 眼里视频模型的真正定位不是生成好看视频,而是和语言互补、做出 AGI 必需却还缺着的那块时空基础模型。

DeepMind · AI Engineer · 8 月 30 日
AI 时代的产品经理 AI-ERA PM 产品怎么做、PM 这个职业往哪走 VIEW ALL · 45 篇 →
NO.262 ○ 未读

大师课:FDE 如何靠部署 AI Agent 年入百万美元——Vasuman Moza(Varick Agents)

Vas 的总论点是别「应用」AI:AI 不是刷一层漆,真正的活儿是流程再造。进场先用访谈、挖记录系统、翻现有文档三个来源,把一件事实际怎么跑测绘出来(他举的上市软件公司报价流程,文档上 7 步,日志里是 20 步、7 个回路),再把每一步按「删掉 → 纯代码 → agent → 人做决策」的顺序归进四个桶——幻灯片上那 20 步里被删掉的有 8 步,比交给 agent 的 5 步还多。

Vasuman Moza · Greg Isenberg · 10 月 1 日
NO.259 ○ 未读

首席 AI 官:科学家、架构师、教练——Rania Khalaf(WSO2)

首席 AI 官是个还没定型的岗位:她引的 IBM 调研数字从 2024 年约 11% 涨到现在 76%,可同一个头衔在不同公司干的活天差地别。Rania 把它拆成三根滑块——科学家(探索实验)、架构师(定战略、改产品)、教练(布道教育),每根落在哪,看公司卖不卖软件、员工技术底子如何、AI 走到了哪一步。

Rania Khalaf · AI Engineer · 9 月 30 日
NO.257 ○ 未读

今天当顶级 PM 需要什么——Robby Stein(Google)

几乎什么都能造出来之后,PM 的价值不再是「把事情推到做完」,而是判断——Google Search 产品副总裁 Robby Stein 说,PM 的手艺不是样样都会一点,而是一件事:做决策,并且要认清很多决策会是错的。

Robby Stein · Lenny's Podcast · 9 月 28 日
Agent 工程手艺 AGENT ENGINEERING 把 agent 造出来、调好、管住的工程细节 VIEW ALL · 94 篇 →
NO.269 ○ 未读

我在树莓派上造了一个个人 AI Agent——Jeremy Adams(Neo4j)

Neo4j 的开发者布道师 Jeremy Adams 把一台旧树莓派 4B 做成挂在脖子上的个人 agent:选了只有十几个源文件、把 agent 关在 Docker 容器里的 NanoClaw,用 WhatsApp 对话,推理全在云端的 Claude,理由是「看得懂比功能全重要」。

Jeremy Adams · AI Engineer · 10 月 3 日
NO.268 ○ 未读

自动驾驶式生产环境的五个等级——Eric Schwartz(Traversal)

Traversal 的产品经理 Eric Schwartz(厂商视角)的判断是:编码 agent 把「开发」压短之后,省下的时间没有流向设计,而是被排障吃掉——代码更多、人对它的理解更少;他的幻灯片引的数字是 Global 2000 企业每年因宕机损失 4000 亿美元、每位工程师每周 7 小时耗在排障上。

Eric Schwartz · AI Engineer · 10 月 2 日
NO.267 ○ 未读

AI 编码 Agent 正在搞坏大型代码库——Dan Adler(Sourcegraph)

提速的工具就是致病的工具:Sourcegraph 的 CEO Dan Adler 认为,coding agent 写代码越多越快,支撑世界运转的几十年老代码库就腐坏得越快——标准漂移、重复代码扩散、跨服务依赖变脆、新漏洞不断冒出来,病根是代码的量。

Dan Adler · AI Engineer · 10 月 4 日
NO.266 ○ 未读

仪表盘已死——Sarah Simionescu(Composio)

Sarah 的核心论点:dashboard 和各家查询语言从来只是夹在你和数据之间的「翻译装置」,你要的一直是答案;她自己每天用 Datadog 用了半年、却连它的仪表盘都没打开过,就是「仪表盘已死」的现场证据。

Sarah Simionescu · AI Engineer · 10 月 3 日
书籍 BOOKS 读完拆透才上架:核心论点、逐章提炼、概念词典与批判性审视 进书籍 →