Daniel
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大家好,我是Daniel,一位熱衷創新的資深產品人。在我的產品生涯中,我7次從0到1打造全新產品,並3次帶領產品從1成長到100,這些經歷深化我對用戶和產品的理解。在《產品人來信》中,我期待與大家分享產品背後的深層思考,希望能啟發更多產品人的創意靈感。
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產品人來信
2026/01/11
蒸汽、鋼鐵與無限大腦:當AI成為新材料,Notion創辦人的AI終局觀 | 產品人來信
本文探討 AI 如何成為一種劃時代的「心智材料」,如同歷史上的鋼鐵促進了經濟發展。Ivan Zhao提出AI是人類首個掌握的「無限心智」,並以此革新組織形態。文章分析了AI對組織溝通、效率和規模的影響,並藉由「紅旗法案」的歷史事件,闡述了管理者應擺脫瑣碎,轉向高槓桿驗證目標的轉型考驗。
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2026/01/07
產品經理的數據化健康管理:打造一套全自動、低摩擦的健康追蹤系統 | 產品人來信
身為追求效率的產品經理,我打造了一個以自動化、被動監測、數據同步為核心的個人健康管理系統。透過Apple原生生態系與第三方應用程式及智慧硬體的串聯,我將健康數據量化,讓健康管理變得更科學、高效,並隨時監控數據趨勢以精準調整生活。本系統消除了手動記錄的負擔,將健康管理轉化為一套自動運行的數據分析系統。
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2025/12/29
Sam Altman最新訪談整理:1.4兆美元算力、記憶型Agent與OpenAI企業市場轉向 | 產品人來信
這篇文章深入剖析 Sam Altman 在訪談中的核心 AI 戰略與產品洞察,重點闡述了從「被動對話框」演進至「主動代理人」的範式轉移、算力作為商業天花板的重要性、「個性化記憶」取代「模型 IQ」成為產品護城河,並為產品團隊提供了鎖定垂直領域、重構流程、實驗主動回報與個性化記憶的實務建議。
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2025/09/29
iOS 26來電篩選:冷靜期設計如何成為防詐關鍵? | 產品人來信
iOS 26 推出創新的「來電篩選」功能,藉由引入「冷靜期」與「過濾漏斗」機制,要求陌生來電者先回答問題並轉錄成文字,讓使用者在決定是否接聽前有更多時間理性判斷,有效降低詐騙電話的成功率。本文深入探討此功能的設計邏輯、防詐原理、Apple 的技術優勢,以及此概念未來在簡訊、金流支付等場景的擴展性。
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2025/09/15
《小結》產品體驗報告:用正確的方式提升研究效率,用AI幫知識工作者的提效的YouTube摘要外掛 | 產品人來信
還在為冗長的影片分享會抓狂嗎?Chrome外掛《小結》幫你解決痛點!它直接在影片畫面中提供摘要、時間軸,甚至AI提問功能,讓你快速掌握重點,提升效率!本文深入評測《小結》的優缺點、目標使用者及競品比較,推薦給所有資訊過載的知識工作者。
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2025/09/10
Google每年花200億綁定Apple「預設」搜尋引擎,產品已經超強還需要砸錢鞏固通路? | 產品人來信
Google 每年支付 Apple 約 200 億美元,以確保成為 iPhone 上的預設搜尋引擎。這看似昂貴的交易,背後隱藏著 Google 維護市場主導地位、避免被競爭對手取代的商業策略。本文深入分析此合作背後的邏輯,探討預設值的重要性、控制分發通路的代價以及競爭策略的彈性。
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李炳松
2025/12/29
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2025/09/04
OpenAI如何做產品?內部員工真實經驗帶給我的3點啟發 | 產品人來信
OpenAI的工作文化有何特別之處?從前員工的分享,可以看到三個值得產品人學習的啟發:沒有固定Roadmap,強調動手交付;完全捨棄Email,透過Slack提升溝通效率;以及永遠專注在需求強烈、願意付費的專業版用戶。這些細節揭示了OpenAI如何在快速成長中保持專注,對產品與組織思考都有啟發價值。
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李炳松
2025/12/29
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2025/09/03
應用層產品的生存挑戰:Notion AI會議記錄還在Beta階段,ChatGPT就上線同類服務 | 產品人來信
ChatGPT推出錄製模式,直接錄製會議、產生逐字稿和摘要,速度遠勝仍在Beta階段的Notion AI會議記錄。此現象凸顯應用層產品仰賴外部模型的風險,一旦原廠直接進場,應用層產品的優勢將迅速被超越。本文分析兩者差異,並探討應用層產品如何在競爭中生存。
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李炳松
2025/12/29
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2025/08/15
《General Magic》給產品人的啟示:領先一步是先知,領先兩步是先烈 | 產品人來信
觀看紀錄片《General Magic》後,反思產品成功的條件:創新理念與成熟技術的結合。General Magic 雖在 iPhone 上市前 17 年就構思出智慧型手機雛形,但受限於當時的技術條件,最終未能成功。這部紀錄片鼓勵產品人持續挑戰看似不可能的事,即使失敗,也能從中獲得寶貴的經驗與價值。
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2025/07/16
Eric Schmidt史丹佛AI預測:2024年預測與2025年現況的對比分析,以及對產品人的三大啟示 | 產品人來信
Eric Schmidt於2024年在史丹佛大學的AI分享,其預測與一年後的現狀對比分析。文章探討Schmidt關於超大型上下文視窗、Text-to-Action、AI Agents、算力集中、大廠工作精神以及國家安全等六大判斷,並分析其準確性與對產品開發者的啟示。
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