L102_AI 用户需求洞察

新的一年开始了,恢复写 newsletter,已经整整一年了。

这一年里,很多时候我更像是在给自己写信。在忙碌与琐碎之间,强迫自己停下来,把看到的、想到的、困惑的事情重新整理一遍。也正是在这个过程中,我开始注意到许多过去从未认真对待的信息与线索,它们原本会被快速划过,却因为写作而被留下来、被理解。

慢慢地我意识到,newsletter 对我而言并不只是输出观点,而是一种与自己对话的方式;不是为了给出结论,而是为了让思考真正发生。那些被写下来的内容,也逐渐构成了我理解世界的一部分。

如果这些文字,恰好也能在某个时刻陪你停一停、想一想,甚至留下些什么值得反复回看的东西,那它们就有了超出我个人记录之外的意义。

祝你新年安好。


📚 阅读

为什么用户说的不等于真正需要的?

想象一下,你正盯着一堆用户反馈:「加个按钮吧」「速度再快点」「我要导出数据。」听起来很合理,对吧?毕竟,用户最清楚自己想要什么,不是吗?但事实可能恰恰相反——盲目满足这些需求,可能会让你的产品走上弯路。

研究表明,人们常常无法准确预测自己的行为。我们嘴上说的和实际做的之间往往存在巨大差距。比如,有人提议「加个导出功能」,但这可能只是因为他需要用数据做点别的事情。如果直接照搬这个建议,很可能忽略背后更深层次的需求。

为什么会这样?人类的认知机制决定了我们很难清晰表达自己的真实需求。用户的建议通常是基于个人习惯或眼前问题提出的解决方案,而不是系统性思考的结果。如果我们过于依赖这些意见,产品路线图就会变得支离破碎,界面臃肿,资源浪费,甚至错失市场机会。

那么,如何更好地理解用户?答案是:少问多看。观察用户的真实行为比听取他们的意见更重要。与其让他们描述理想中的功能,不如关注他们在使用产品时的犹豫、重复操作或者自创的解决办法。这些细节揭示了他们未被言明的需求。

同时,用数据分析来验证假设。通过追踪用户的行为路径、使用频率和任务完成时间,你可以找到真正的痛点。当确实需要收集意见时,聚焦于具体场景,比如问「上次你尝试完成某件事时遇到了什么困难?」而非「你觉得这个功能怎么样?」

每个需求都是一个线索,而不是指令。学会挖掘表面请求背后的「为什么」,才能找到更优解。最后,果断对低优先级的需求说「不」。将精力集中在那些能带来最大价值的问题上,你的产品才会更具竞争力。

伟大的产品从不靠迎合用户的意见打造,而是源于对用户真正需求的深刻洞察——即使他们自己也没意识到这些需求的存在。

🔗:[Stop asking users what they want — and start watching what they do.]](https://renderghost.leaflet.pub/3m75kss5jfs2z)


🤖 AI

LLMs 的「幽灵革命」如何悄然改变我们的世界

2025 年,语言模型(LLMs)迎来了突破性进展,重塑了我们对人工智能的认知。从基于可验证奖励的强化学习(RLVR)推动复杂推理能力的提升,到「幽灵智慧」展现出锯齿状的能力分布,再到 Cursor 等应用层工具的崛起和 Claude Code 将 AI 带入本地设备,这一年标志着技术与人类协作方式的深刻变革。而「氛围编程」和 Nano Banana 则进一步揭示了 LLMs 在编程简化和视觉化交互方面的巨大潜力。尽管行业尚未完全挖掘这些技术的潜力,但它们正以前所未有的速度改变我们的世界——未来,不是等待发现,而是需要创造。

🔗: 2025 年,LLMs 的「幽灵革命」如何悄然改变我们的世界?


🛠️ 工具

音频 MIDI 设置

让你的 Mac 支持多音箱输出
假如你的 Mac 旁边有一个音箱,一定要试试打开 音频 MIDI 设置,然后创建多个输出设备,把你的 Mac 扬声器和外置音响一起勾上,这样你将获得一个非常好的音响体验,防止每次只能用一个设备,这个技巧还可以用在假如你看剧的时候,需要连接两个 AirPods,也可以用这个方案。


🎬 电影

I Skied Down Mount Everest (world First, no oxygen)

这个 Youtube 视频是我今年看到的最震撼的一个

I Skied Down Mount Everest (world first, no oxygen)

非常真实的人与自然融合到一起的感觉,视频非常精美,推荐使用最高清模式用显示器播放。滑雪登山运动员 Andrzej Bargiel,成为第一个无氧登顶珠峰并滑雪回到大本营的人,第一次无氧登顶,第一次滑雪下山,真正的人类极限了。


✨ 随便看看

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