刘坚

我们是一家三位联创均有连续创业经验，面向垂直行业已经拿到真实需求，复购的ai招聘startup。目前正在寻找对toB、垂直场景、长期主义、real business认同的产品、技术、有潜力的实习生……有兴趣的可以联系我

>不是每个问题都需要立刻被解决。有些悲观需要被完整地感受，而不是被行动置换掉。托纳多雷说：“彻底感受痛苦才能缩短痛苦时长”——你也需要把它用在你自己的决策节奏里。

团队第一次培训达成[加油]，可复制的最小行动是通往成功的第一把钥匙🔑

2周年，希望明年让我们的硅基同事们也亮亮相

乌合之众<游行队伍<取经团队

泰勒指出现代社会最危险的是工具理性的全面扩张——一切都要被简化成“生产力”“收益”这类可量化指标。 我在AI产品设计中反复强调“判断是人的核心价值”，查尔斯.泰勒说“价值理性”不能被“工具理性”吞噬。我们在产品功能四象限里把“高风险+高增益”定义为人机协作区，就是因为有些事工具理性解决不了——这不仅是产品设计，也是哲学立场。

“你无法在制造问题的同一个思维层次上解决这个问题” “We cannot solve our problems with the same thinking we used when we created them”

startup怎么在不确定性中寻找确定性！ 确定性 = 验证速度 × 信念更新频率 × 知识沉淀深度 从判断结果转向判断过程，明天发生什么你已经无法预测了，但是下一秒你大概率还是能把握好的； 把所有判断表述成概率，用新的证据来持续更新这个概率； AI技术栈变化快，但是你要解决的问题变化满，确定性在你的用户和场景里！ 找能做判断，能做决策的人； 找自驱型，自己定义问题并动手快的人； 找开放，能共享知识和经验的人；

AI时代的AIfor行业产品是什么？ 1. 传统行业对AI工具的误解制造业、餐饮业等传统行业普遍期待“行业专用AI工具”，但这一需求本质是互联网时代的惯性思维。AI时代的产品逻辑已从标准化转向个性化，通用型产品或行业模板化工具将逐渐失效。 2. AI时代的颠覆性变革互联网模式的终结：过去“千人一面”的标准化产品（如SaaS模板）被AI的“千人千面”能力取代。大模型本身已成为基建，传统“给大模型套外壳”的产品设计失去意义。关键能力迁移：未来产品的核心竞争力在于：信任构建：直接响应、个性化服务；独特性知识：基于用户特定数据与场景的定制化能力。 3. 未来产品形态服务化替代软件化：产品不应是固定功能的GUI界面（如“一键发布”按钮），而应像“活人”一样动态适应用户需求。拒绝“最大公约数”：通用型自动化工具因无法满足极致个性化将被淘汰，用户需要“为我而生”的解决方案。 行业启示 • 数据价值的再定义：模型厂商无法获取的行业特有数据（如制造业生产流程细节）将成为差异化核心。 • 行动建议：企业需放弃“购买现成工具”思维，转向构建基于自身数据与场景的AI能力，尤其在2025-2026年范式转换窗口期。

未来企业最大的竞争优势，不是模型、代码或人数，而是持续产生高质量认知，并将其沉淀为组织能力的速度。 AI Native组织，不是一套新的管理制度，而是一套持续学习、持续进化的组织操作系统。