B2B 不是“扛麻袋買奶茶”，而是“從線索到回款”的馬拉松：決策鏈冗長、金額巨大、流程灰度。陳老師把 B2B 拆解成客戶畫像、跟進(jìn)漏斗、售后風(fēng)控三步，并用“沒數(shù)據(jù)”這一靈魂痛點告訴你——先補(bǔ)流程，再談模型，否則再高級的聚類也只是把垃圾算得更精致。

作為實驗室全流程管理的核心模塊，樣本管理功能如同一條隱形的線，串聯(lián)起樣本從采集時的身份確認(rèn)、流轉(zhuǎn)中的智能調(diào)度、存儲時的精準(zhǔn)定位到處置時的合規(guī)記錄。本文將從一線實操視角，拆解其技術(shù)細(xì)節(jié)與場景適配邏輯，探尋如何通過功能設(shè)計實現(xiàn)采得準(zhǔn)、流得順、存得穩(wěn)、溯得清的管理目標(biāo)。

一個誕生于 1984 年的 KANO 模型，竟藏著泡泡瑪特、瑞幸等品牌讓用戶 “上頭” 的秘密？這個經(jīng)典模型將用戶需求劃分為基本型、期望型、興奮型等類別，而如今那些讓人欲罷不能的品牌，正是把 “期望型需求” 和 “興奮型需求” 玩到了極致。

一條 470 行、跑 1000 秒的“屎山”SQL，被 AI 輪番開刀：Claude 4 和 Gemini 追求極速卻算錯數(shù)，DeepSeek 直接報錯，Grok 3 穩(wěn)在 32 秒，而 ChatGPT o3 一把干到 7 秒，還順手揪出臟數(shù)據(jù)。文章用同題實測告訴你：選對模型、喂對提示詞，就能把 AI 變成 7×24 小時在線的高級 DBA，讓優(yōu)化 SQL 從玄學(xué)變科學(xué)。

從研發(fā)到產(chǎn)品經(jīng)理，面試是轉(zhuǎn)型的“生死關(guān)”。本文用一場真實慘敗的面試復(fù)盤，拆解新人如何像做產(chǎn)品一樣系統(tǒng)備戰(zhàn)：先精準(zhǔn)定位行業(yè)×企業(yè)×崗位，再圍繞自我介紹、關(guān)鍵項目、競品調(diào)研做“需求評審”，最后把心態(tài)從“應(yīng)試”調(diào)回“交流”。讀完你將帶走一份可落地的面試作戰(zhàn)清單，少踩坑、多加分。

設(shè)計師常常面臨這樣的困擾：靜態(tài)的語義文檔難以直接轉(zhuǎn)化為工作中順手的工具，查詢規(guī)范、生成或優(yōu)化文案時效率不高。若直接借助普通 AI 工具，又存在回答不穩(wěn)定、無法精準(zhǔn)理解文檔內(nèi)容等問題。為此，本文詳細(xì)介紹如何利用 Coze 這一工具，零代碼搭建一個 AI 語義助手 —— 從需求分析出發(fā)，通過優(yōu)化知識庫（讓機(jī)器讀懂語義規(guī)范）、搭建工作流（明確 AI 處理任務(wù)的流程）、設(shè)計應(yīng)用界面（提升用戶使用體驗），并經(jīng)過測試與優(yōu)化，將靜態(tài)文檔轉(zhuǎn)化為能高效輔助文案生成、優(yōu)化、規(guī)范檢查等工作的智能工具，為設(shè)計師賦能。

不少律師在使用 AI 處理法律工作時，常遇到文書漏洞百出、案件分析淺薄的問題，便認(rèn)為 AI 作用有限。實則不然，問題并非出在 AI 本身，而是在于使用方式 —— 多數(shù)人仍以 “搜索框” 思維被動提問，未能充分發(fā)揮 AI 的潛力。本文將顛覆這一認(rèn)知，提出 “指令” 思維：通過構(gòu)建包含身份授權(quán)、案件信息、虛擬角色設(shè)定的精密提示詞框架，讓 AI 從簡單的資料庫轉(zhuǎn)變?yōu)槟苣M多方視角的 “虛擬律所”。

最近在學(xué)習(xí)心理學(xué)相關(guān)知識，我發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)閱讀存在明顯局限：對于新領(lǐng)域的知識，難以形成一個整體概念；單向輸入的信息留存率低，復(fù)雜概念難以形成長期記憶。 為了解決這...

一位擁有 17 年經(jīng)驗的項目經(jīng)理，歷經(jīng)上百個項目后深刻體會到：甲乙雙方實則是 “命運(yùn)共同體”，如同一雙筷子，唯有配合默契才能成事。本文將通過幾個親身經(jīng)歷的案例，剖析合同簽訂與執(zhí)行中的 “門道”，探討如何在明確權(quán)責(zé)邊界的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)雙方的風(fēng)險共擔(dān)與合作共贏，為項目的順利推進(jìn)掃清障礙。

醫(yī)療行業(yè)兼具高度依賴技術(shù)創(chuàng)新與受嚴(yán)格監(jiān)管的雙重特性，一面是提升診療效率、優(yōu)化患者體驗的創(chuàng)新訴求，一面是法規(guī)紅線、醫(yī)保政策、隱私保護(hù)等剛性約束，如何在二者間找到平衡，成為平臺功能設(shè)計的核心命題。本文將從合規(guī)要求的功能轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新空間的場景落地、實踐案例解析三個維度，深入探討這一平衡術(shù)的實現(xiàn)路徑，為醫(yī)院信息 SaaS 平臺的設(shè)計提供思路與借鑒。

兩年燒光預(yù)算、功能越來越厚、留存卻越來越薄——這不是競品打敗了我們，而是 PMF 從未真正到場。作者根據(jù)自身經(jīng)歷，復(fù)盤了一款 AI+家庭教育產(chǎn)品從立項到停擺的全過程，供大家參考。

別再讓“用戶說好用”成為一句玄學(xué)口號，真正的需求往往藏在沒說出口的細(xì)節(jié)里。這篇文章把深度訪談拆成一條可復(fù)制的生產(chǎn)線：從符號互動論、常人方法論到結(jié)構(gòu)主義，三套理論教你“讀心”。