产品星球周刊_小报童_
产品星球周刊介绍
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| 名称 | 作者 | 读者数量 | 内容数量 | 更新时间 |
|---|---|---|---|---|
| 产品星球周刊 | 产品星球 | 23人 | 18篇 | 2024-10-17 |
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用好 AI：Cursor 上手教程和产品分析
产品：17个问题提升决策质量
设计：并非所有系统都要便利，摩擦也很重要
设计：在 Al 时代，什么是好的设计
AI：AI 对话框的40个交互细节
注：62-68 期，中间有几期未推送，已订阅的用户，可以先在notion 知识库查看，后续在工作日时间补上推送，并且再次优化原有内容。如果大家对于周刊内容有建议，请随时微信联系。
用好AI： Cursor 上手教程和产品分析
by 空格
作为一名产品经理，一个入门级的前端开发，我使用 cursor 已经有一周的时间，目前完成了一个浏览器插件的的修改、多个页面优化、一个 chatbot 对话框。
花费时间累计一天。毫不夸张的说 cursor 可以让人人都是程序员了。
从我的视角来看，有了这个工具，产品经理、设计师和程序员的界限，都将变得模糊。
Midjourney 出现的时候，很多设计师害怕丢了工作，事实上文生图的确改变了很多企业的设计流程，并因此而裁员。
现在 cursor 的出现，设计师似乎不需要担心了，因为你拿着 UI 图，用自然语言，就可以搞定前端开发。
当然，它最利好的还得是程序员群体，正如 cursor 官网所写：
“
让编程变得更加轻松、愉悦和有趣的工具。帮助全世界的开发者专注于更大的问题。
”
但是 cursor 并不像 gpt 那样简单，使用还是有一点门槛，这篇文章就来分析下这个产品，并给一个详细的上手教程。
cursor 特点
cursor 是一个在 VScode 上改进的代码编辑器， 可以调用 GPT4、Claude sonnet 3.5 的生成能力。
相比于其他 AI 辅助编程的产品，cursor 开创了 编程+AI 最好的交互方式。
最好的方式就是建立交互标准，使用一次，必定占领了用户心智，也让其他同类产品都效仿对象。
22 年底 Notion AI 上线，通过空格唤起 AI，使用 inline chat，已经成为了多数文档类产品的设计。
cursor 是如何处理交互的呢？
cursor chat ：通过⌘/Ctrl L，唤起 AI 对话框，还可以引用编辑器任意内容提问，最牛的是，回答的内容应用到当前代码或所有文件，都会区分版本差异，就像 git 提交审核版本一样，用户可以查看出 AI 改了啥，要不要应用。
cursor Tab ：cursor 可以预测编码时可能会去的下一个位置以及要编写的内容，以灰色字体显示，按下 Tab 就能补充，这个我在体验的时候，绝对的 wow moment，准确率非常高，感觉它有读心术。
编辑对话框 ：有点像 Notion 的 inline 交互，框选代码后，⌘/Ctrl K 唤起对话窗口，通过自然语言生成新代码或编辑现有代码。还可以使用 @ 符号引用上下文。
跨文件修改 ： Cursor 的代码库是基于整个 Project，修改一个函数，其他文件也会修改。
还有很多功能和细节处理，待你自己去发现，下面是它的常用快捷键，对于作为键盘党的程序员十分友好：
在 Windows/Linux 上， 使用 Ctrl 键代替 ⌘ (Command) 键。
上手指南
安装 cursor 后，新用户可以免费试用 14 天，选择 Claude3.5 就可以了。
如果你没有编程基础，下面我们通过一个项目，花费半天时间，就可以掌握这个工具的使用。
项目目标 ：通过 cursor 上线一个 AI 对话网站，学会 cursor 的基础使用。
技术栈 ： Next.js + TailwindCSS 写代码，可选择部署到 Vercel 或本地使用。
步骤：
了解 Next.js 的代码结构，创建一个代码文件夹（如果不会让 AI 指导创建）
打开本地 Terminal，本地安装 npm、next、react 环境（同样不会让 AI 指导）
用 cursor 打开上述文件夹，打开 page.tsx 文件，描述需求如
“
请生成一个 AI 对话框页面，支持在代码层面配置 API URL、API key、model 参数
”
生成完成后，去大模型开放平台，推荐智谱，获取 API URL、API key，填入上述代码
通过和 AI 对话不断修改，在 Terminal 运行 npm run dev ，查看效果，不断对话修改，直到完成。
至此，你已经创建了一个 AI 对话助手，学习 git 和 vercel 的使用，可以构建部署。
以上是一个大致的学习路线，如果缺少某些方面知识，就找 AI 补充，一两天时间足够学会。
构建成功一个项目，就可以发现，做一个小网站，甚至一个 APP ，只需要了解代码的结构和基本语法，就可以动手开工了。
产品经理、设计师都不要害怕不会代码了，打开 cursor，上手就可以边学边做。
刚开始还可以去 github 查看一些开源项目，通过 cursor 修改，比如制作一个个人博客网站。
下面是一个收集了 cursor 各种优质 prompt 的网站，快来收藏起来 。https://cursor.directory/
团队分析
我在用的时候不会再惊叹 AI 的生成能力，而是感叹他们找到了最佳的技术和产品结合点。切实的感受到这家公司知道用户的痛点在哪。
代码生成相比于文字生成，更有确定性，毕竟不管怎么写，最终指向能 work 的结果就是对的。
要把生成的技术像 cursor 这样应用好，技术上的挑战不少，怎样做到把输出结果与代码文件无缝结合。
我在cursor 官网的 Blog 里，找到了他们公开的难题和挑战，以及未来产品规划 ，如下表所示。
国外做 AI IDE 的产品不下少数，这还是初创团队，就敢于把自己的路线和难题公开，丝毫不惧怕大小企业抄袭，而像他这样做的公司不在少数，如此的创业文化和团队能力怎不让人佩服。
cursor 团队的核心成员，最初由 4 个 MIT 高材生组成，现在扩充到 12 个人，23 年刚成立 ，就获得 OpenAI 投资.
（从左至右依次为：Aman Sanger、Arvid Lunnemark、Sualeh Asif、Michael Truell）
Aman Sanger ：印度裔，2022年毕业于麻省理工学院，主修数学与计算机科学。Aman在AI和编程领域有丰富的经验，曾在Gamelon、Bridgewater、McKinsey、Google和You.com等公司工作
Sualeh Asif ：来自巴基斯坦，曾于2016-2018年连续三年代表巴基斯坦参加国际数学奥林匹克竞赛（I.M.O.），后毕业于麻省理工学院，并曾任职于IBM沃森实验室
Michael Truell ：2022年毕业于麻省理工学院，主修数学与计算机科学，曾在Two Sigma和谷歌实习
Arvid Lunnemark ：来自瑞典，2018年代表瑞典参加国际数学奥林匹克竞赛（I.M.O.），并获金牌；之后毕业于麻省理工学院，曾就职于Jane Street量化交易部门
最近这个团队获得 a16z 6000 万美元投资。投资完 Cursor 后，a16z 写的一篇文章写道：
“
“在过去几十年中，各种公司一直在不断改进和迭代集成开发环境（IDE）。现今，AI代码助手的复杂性已大大增加，它们需要找到一种新颖、自然且不干扰工程师工作流程的交互方式。这样的产品非常难以设计得恰到好处。目前而言，Cursor 在AI编程工具领域中表现卓越，可以说是同类产品中的佼佼者。”
”
最后，分享 cursor 的官网 blog 中的这段话：
“
我们的目标是创造一个神奇的工具，旨在编写全球的软件。
在 Cursor 中，原本需要花费数小时寻找合适的基本元素的过程，现在被即时回答取代。
自然语言扩展为可运行的源代码。
机械化的重构函数被简化为单一的“Tab”操作。
千行代码的修改，可以在几秒钟内迅速生效。
我们希望 Cursor 能让你指挥 AI 驱动的编辑器，以自然语言形式查看和修改系统，查找任何潜在的 bug 痕迹，实现更多功能。
….
”
产品： 17个问题提升决策质量
Notes：
这篇文章是Debbie Widjaja在Medium上发表的，标题为《问题解决者的策略手册：17个问题提升你的思考能力》。
如果多年前有人让我用两个词来概括产品管理，我会回答：解决问题。
一：评估你的问题是否值得解决
问题根源 ：通过问“为什么”五次，找到问题的根源。
“
如果某项功能的注册率较低，可能是因为表单存在可用性问题。但也有可能是因为该功能未能带来足够的价值，或者它没有满足客户的需求。因此，需要全面了解定性和定量的洞察。
”
客户影响 ：考虑影响范围、强度和用户细分。
影响范围：受此问题影响的客户数量。
强度：这个问题导致的痛苦有多深。这是一个略显主观的低-中-高等级划分，
用户细分：哪些客户受到此问题的影响。一些客户对业务的价值高于其他客户。
影响力 = 覆盖范围 * 强度 * 用户群体
公司受益 ：评估解决此问题对公司的长期和短期利益。
愿景一致性 ：问题是否符合公司的长期愿景和战略。对不符合公司/产品愿景的重要问题说“不”是保持专注的关键。引用迈克尔·波特的话：“战略的本质是选择不做什么。”
机会成本 ：处理这个问题会牺牲哪些其他机会。考虑一下如果你不处理这个问题，接下来你要着手的事情，并确保你能承担那笔费用。
不作为后果 ：如果不解决问题，可能会发生什么。
有些问题就像火灾——要么现在解决，要么以后重建。
有些像漏水的屋顶——它会慢慢变得越来越糟，直到整个屋顶坍塌。
还有一些问题像一滩水——它很烦人，但只要大家都知道绕着走，就不会伤害任何人。
二：寻找重要的问题
初级和高级产品经理的地方。高级产品经理会识别并界定机会，使产品提升 10 倍，而不仅仅是 10%。
待完成工作 （JTBD）：了解客户选择产品的真实原因。 Airbnb 用户希望度过一个美好的假期，而不仅仅是一个住宿的地方——因此 Airbnb 体验应运而生。
构建护城河 ：思考如何围绕产品构建防御机制，如网络效应。 创造网络效应：即使用你产品的人数增加，会提升每个个体对你产品的价值。
颠覆性评价 ：设想如果有人要颠覆你的行业，他们会如何评价你的产品。 社会正以前所未有的速度发展，标准也在不断提升。如果你不颠覆自己的产品，别人就会这么做。
未来技术 ：考虑哪些未来的技术变革会使你的产品变得不再重要。
三：寻找最佳解决方案
决心和资源 ：确定解决问题的决心和愿意投入的资源。 | 帕金森定律，一项任务可以扩展到填满它所被给予的时间和空间。
可行性 ：考虑在现有资源和限制下，哪些解决方案是可行的。 一个好的解决方案是用户所期望的，对企业来说是可行的，并且在你所拥有的资源和限制条件下是可实现的。
收益递减点 ：找到解决方案的收益递减点，避免过度开发。通过小规模迭代改进解决方案，而不是花费数月时间构建完美的解决方案。
红队评估 ：从批评者的角度审视解决方案，找出潜在弱点 这是一个有用的练习，因为你的实际竞争对手以后可能会做同样的事情。
冒险假设 ：识别解决方案中最冒险的假设，并考虑如何降低风险。
最小价值单元 ：确定可以尽快交付的最小价值单元。 你的客户会更欣赏一个现在能减轻他们 60%问题的解决方案，而不是一个一年后才能减轻 100%问题的方案。
最佳人选 ：思考你是否是解决这个问题的最佳人选，或者是否应该将机会让给他人。
产品经理和问题解决者可以更深入地理解问题的本质，更有效地寻找和实施解决方案，从而为客户和公司创造更大的价值。 作者Debbie Widjaja是一位经验丰富的产品策略师，她鼓励读者通过这些问题来提升自己的思考和解决问题的能力。
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https://www.notion.so/pmplanet/17-4418614c170547e89007c8a74e59c4e1?pvs=4
设计： 并非所有系统都要便利，摩擦也很重要
并非所有系统都需要便利
消除关键元素可能带来的不可预见的负面后果。狼群的消失导致生态系统失衡，如植被破坏、河岸侵蚀等。
人类追求效率和优化，将摩擦视为敌人。技术的发展不断减少生活中的不便，但这种追求可能忽略了摩擦的潜在价值。
宜家效应”（IKEA effect） ：
“
宜家家居效应是一个认知偏误，指那些由用户组装的产品会被该用户认定为拥有较高价值。此效应最早于2011年由美国哈佛商学院行为经济学教授丹·艾瑞里发现
”
- 投入劳动（如组装宜家家具）可以增加人们对产品的价值感知。但这种效应在劳动难度适中时最为明显，过难或过易都会减少价值
技术产品中的摩擦 ：
- Facebook的“无摩擦分享”和亚马逊的“一键购买”，非但没有带来便利，反而给用户徒增了麻烦，反观 国内 PDD 的无购物车购物，免密支付，先买后付，误导了用户购买产品。
全球幸福感与摩擦的关系 ：
尽管技术进步旨在减少摩擦，但全球幸福感并未显著提高，
2010 年至 2017 年期间是硅谷的高峰期时显得尤为显著，
当时智能手机、平板电脑和可穿戴设备的推出，以及社交媒体的爆炸式增长和亚马逊、优步、爱彼迎和网飞等公司的崛起。
可以称这个时代为我们对抗摩擦的黄金时代。
我们见证了技术赋能下对越来越小的便利性障碍的平滑处理，
然而这似乎对全球范围内的生活满意度几乎没有净影响，
无论是正面还是负面。
对许多人来说，生活发生了翻天覆地的变化，
但我们的满意度水平却没有改变。
经济系统与摩擦 ：
当前经济系统鼓励创造技术以增加收入而非真正造福人类
导致一些人摩擦过少而其他人摩擦过多。
我们有市场驱动的技术工业复合体，为那些已经处于曲线甜蜜点的人们提供越来越便利的服务。
而另一些人开始滑向曲线的另一侧，陷入摩擦过少的领域，从而失去了目标、意义和满足感。
技术是解决问题的工具，也是创造价值的手段。
然而，随着时间的推移，我们越来越将技术的价值与其所能产生的收入挂钩，而不是它能为使用它的人类带来的益处。
我们的经济体系建立在这样一个信念之上：消除所有摩擦是我们通往幸福的道路。
我们延续这一信念以推动利润增长——但我们正达到收益递减的临界点。
过多的摩擦会破坏价值，但过少的摩擦也会如此。
如果我们的目标是真正实现人类价值，我们正在走向错误的道路。
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https://www.notion.so/pmplanet/525e9aad43ad4ad6932d37d301ad2a84?pvs=4
设计： 在 Al 时代，什么是好的设计
Notes：
系统化设计的关键在于为模型提供详尽且精炼的设计指南，帮助其掌握设计基础。AI 设计工具的首要任务是打牢基础，理解并运用核心设计原理与原则。
随着 AI 能力的进步，设计到代码的转化过程不断优化，设计和开发的边界逐渐模糊。
当前应暂时放下对“全能 AI 助手”的追求，而更关注能够切实帮助用户的场景。
AI 工具最终应该朝着“协同创作”的方向发展。用户很少需要完全从零开始生成所有内容，而是希望 AI 能够更多地了解背景信息，参与到一个增强创意的协同创作过程中。
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https://www.notion.so/pmplanet/AI-6cb94226cca447bdb78de86ec24da063?pvs=4
AI： AI 对话框的40个交互细节
Notes：
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https://www.notion.so/pmplanet/AI-40-4de507aa0e4c459b8c8f43adf7ea5316?pvs=4
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