AI Product Growth 101｜01｜Wedge Workflow：先选一个值得被接管的工作流
好的 AI 切口不是最炫的能力，而是一个高频、费力、可验证，并且用户愿意逐步交出控制权的工作流。
阅读全文
ALL FIELD NOTES
文章索引
按时间浏览 LLM101 的全部研究、教程与系列文章。
AI Product Growth 101｜03｜AI Development Loop：从功能迭代到行为迭代
AI 产品不是发布后才知道效果。把真实失败样本变成评估集，让每次模型、提示词和工作流变化都能被比较。
阅读全文
AI Product Growth 101｜04｜Activation：第一次成功结果
AI 产品的激活不是发出第一条 Prompt，而是用户第一次获得可接受、可交付，并且愿意再次委托的任务结果。
阅读全文
AI Product Growth 101｜06｜Monetization：按什么收费，决定你做什么产品
Seat、Token、任务还是结果？AI 产品的收费单位会塑造用户行为，也会决定团队是在优化使用量还是有效价值。
阅读全文
AI Product Growth 101｜07｜Distribution：让产品输出成为增长输入
AI 降低了生产成本，也制造了内容过剩。真正有效的增长来自可传播的结果、可信的人和产品生态，而不是更多自动生成。
阅读全文
AI Product Growth 101｜08｜Operating Metrics：同时衡量结果、信任与经济性
调用量增长不等于产品变好。AI 产品需要同时看任务结果、用户信任和单位经济，任何一条掉队都不可持续。
阅读全文
Loop Engineering 为什么突然火了？
Loop Engineering 不是让 Agent 多跑几轮，而是在不确定的 Agent 之上，设计一条能够产生证据、识别进展并走向可判定终态的路径。
阅读全文
为什么 Claude Code 和 Codex 这么吃额度：从 KV Cache 到 Prompt Cache
为什么 Claude Code、Codex 这类 coding agent 在长任务里容易吃额度、首 token 变慢？原因之一是长上下文反复 prefill。KV Cache 和 Prompt Cache，分别解决了两层重复计算问题。
阅读全文
Lovable 类 AI 应用生成产品，如何建立指标体系
从 Lovable、Bolt.new、Replit Agent 与 v0 的公开形态出发，拆解 AI app builder 应该如何建立北极星指标、事件模型、质量评测、发布治理与成本看板。
阅读全文
FIELD NOTES / EMAIL
深入拆解模型、Agent 与 AI 产品，关注产品设计、工程实现和真实工作流。
新文章直接送到邮箱。没有信息流焦虑，只有值得保留的工程与产品方法。
免费订阅