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      AI coding,讓產品經理彎道超車

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      臨近春節,說實話一點都沒有春節的氣息,原因很簡單在這個假期團隊在做腦機接口與一款公眾號AI排版工具的攻堅。

      而關于這款AI新媒體工具,我希望可以團隊可以在春節上線,這款產品很簡單,是定位于幫助像我這樣的IP創作者以及新媒體運營的A工作人員,通過AI模型與自動化排版等等。

      讓每個創作者的閱讀量、漲粉都快速提升,并且有章法可循。

      這個產品其實本質上已經暫停了1年多了,從2022年年底開始發起,到現在已經有3年多了,主要原因是看到了未來的終端設備,所以迅速轉型到了vision Pro上去,過去的這2年時間,團隊一直在vision Pro與AI模型的投入。

      而在我們做vision Pro的期間,恰好AI在快速發展,我們中斷的產品研發時間,反而沒有損失,反而回來了,因為空間計算無法通過AI編程,而網頁端卻可以。

      AI行業的產品架構、編碼方式從剛開始的混亂蓬勃發展,到現在形成了一套固定的打發,從剛開始的prompt、再到MCP、再到現在的SKILLS,以及agent集群等,這些都成了我們現在的新工具。

      而我一直在等著AI模型的發展,希望可以快速解決團隊的編碼問題,以及tokens成本問題,直到今天隨著Kimi2.5的出現,AI編程才達到曾經服務器那樣的互聯網邊際效應。

      編碼能力才是可以達到可以替代程序員的方式,現在AI變成不僅是前端還是后端,都可以實現。

      最直接的體驗就是團隊現在1個月頂之前的一年。

      曾經我們做產品需要需求調研、線框圖、原型設計、交互UI設計再到前后端開發、測試上線。而現在有了AI編程前面直接需求調研就可以一步到位UI設計,并且前后端開發也能夠agent coding完成,直接到測試上線。

      以前要花費1年左右的開發工作量,現在1個月就可以完成了,這個開發工作成本不是少了一點半點。

      市面上的vibecoding工具,從微信小程序的騰訊codybuddy,以及字節跳動的Trae,再加上現在Opencode,讓開發者可以自由選擇。

      每個工具搭配的模型與各類擅長點,產品經理和開發者可以選擇適合自己場景的工具,就更加增加了研發速度。

      曾經燒錢做傳統軟件還沒有賺錢的產品經理,要哭死

      從這個角度來說,以前傳統軟件的產品經理與開發團隊,他們耗費幾百萬甚至是上千萬的研發成本,現在全部變成了tokens與電源費用,而不是人力成本了,如果要是現在還沒有賺錢,比如現在很多SaaS的產品還在想辦法商機與渠道代理商,那現在可以是哭的連褲子都沒有了。

      現在他們幾乎沒有任何壁壘,AIcoding都能實現。甚至是代碼的質量與維護性都比以前更強了。

      功能性的產品+native AI的產品才是王

      隨著Kimi2.5出現之后,我就開始讓團隊all in用tokens來接入大模型,而不是自己部署GPU。

      clawbot的創始人說,miniMAX的tokens成本,讓他覺得性價比很高,即使成千上萬的用戶,AI模型tokens已經非常便宜了

      比如并發量100個,一個月的費用可能就是2-3000元,至于AI的成本也在逐步走向邊際效應。而很多傳統的軟件公司現在都還沒有反應過來,或者故意沒有反應。

      用戶使用它們的產品主要還是因為其傳統的功能,而不是AI功能,可是他們非常清楚自己自以為豪的代碼壁壘將會被擊破。

      純native的AI產品來說,用戶使用AI功能解決問題是唯一的理由,所以你可以看到現在很多的native的AI產品都是一個對話框作為主要入口。

      而不是一個登錄注冊還要用戶點擊若干個功能TAB以及頁面選擇,用戶可以直接獲得想要的結果,而最大的瓶頸是鍵盤。

      AISaaS產品的成本、審核、商業化模式流程通透了

      相較于vibecoding可以使用多個模型,還有一個大的變化是大模型的商業化流程現在通暢的。

      曾經在AI1.0賺錢的公司只有幻方,還不是靠AI。

      畢竟那個時候監管與商業化流程大家都不清晰,我還記得在2023年剛開始很多公司調用AI都會因為ChatGPT,結果監管要求不是國內模型導致互聯網產品不準使用,所以很多SaaS就下架了。

      現在模型備案的流程與預判也有了,產品經理也不用擔心產品的商業化閉環問題了,3個月就可以完成模型備案,如果是自己有微調。

      今天的分享就在這里。

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