怎么写《党的群众路线教育实践活动ppt》才能拿满分？（精选5篇）

更新日期:2026-04-11 12:26

写作核心提示：

AI时代，警惕信息充盈带来的瘫痪感——当每个人都能想出100个产品idea，更重要的是什么？

AI时代带来的不仅是生产效率的提升，更是可能性供给的爆炸式增长。当每个人都能轻松获得100个看似可行的产品idea时，真正的挑战已不是创意匮乏，而是如何在信息噪音中保持清醒的判断力。本文深度剖析了AI如何重塑商业决策逻辑，揭示了为什么大多数idea根本不值得做，并给出在可能性过剩时代保持业务聚焦的关键方法论。

以前我们担心的是信息茧房。

怕一个人被困在有限的信息源里，视野被算法、圈层和经验边界不断收窄。

现在，我们面对的正在快速变成另一种东西：信息噪音。

随着 AI 使用门槛的迅速降低，信息来源和可能性生成几乎变成了无穷供给。

你每天都能在社群、自媒体、行业访谈、闭门会里接收到新的概念、新的路径、新的案例、新的风口、新的叙事。于是你每天都可能在这些信息刺激下“灵光一闪”，冒出100个 idea。

而 AI 则能在一分钟内，把这100个 idea 快速扩展成 1000 种看起来都说得通的实现路径。

这种无限的可能性给我们带来了一种致命的满足感：好像我只要收集足够多的idea、工具、路径和案例，业务壁垒就会自己长出来。

• 你知道AI能做什么
• 你知道竞品在做什么
• 你知道100种商业模式
• 你知道10个“必须抓住”的风口

但你知道得越多，就越焦虑。

因为你会慢慢发现：无数个方向，等同于没有方向。

信息本来是资源，现在变成了负担。

在 AIGC 彻底改变生产力曲线的今天，产生一个看起来非常可行的idea已经变得极其廉价。

如果你还在迷信做出来某些产品功能就能解决业务困境，那么你可能还没意识到，AI 时代真正的奢侈品，不再是IDEA，而是在复杂业务里完成判断、取舍和验证的能力。

一、AI真正改变的，不只是生产效率，而是“可能性供给”

过去，一个团队要提出一个像样的产品方向，其实不容易。

你得做访谈、看市场、研究竞品、写方案、反复讨论。

一个好主意往往来得很慢，所以它天然带着一种珍贵感。

但现在不是了。

现在的难题根本不是想不出来，而是太容易想出来。

你输入一个行业，一个用户群，一种技术能力，AI 立刻能给你列出：

• 10个产品切入口
• 20个功能模块
• 5种商业模式
• 3套增长打法
• 8个差异化卖点

每一条都像样。

每一条都能被包装成一个“值得做”的方向。

每一条都足够让人短暂兴奋。

问题就在这里。

当“看起来合理”变得太容易，“真正值得做”反而更难识别了。

当可能性开始过剩，判断就会开始短缺。

这就是很多人最近真正卡住的地方。

二、信息为什么会把人推向瘫痪？

因为信息多本身不可怕。

真正可怕的是：信息会制造一种“我已经接近答案”的错觉。

• 你刷了很多案例，感觉自己懂行业了。
• 你看了很多拆解，感觉自己有方向了。
• 你听了很多闭门会，感觉自己离机会很近了。

你甚至还让 AI 帮你把路径、功能、商业模式都写出来了，感觉一切都只差执行。

但现实往往是：

你知道很多，却始终没有真正推进一件事。为什么？

因为信息太多以后，人会陷入三种典型状态：

1. 认知兴奋，替代真实推进

你不断接触新观点，大脑会获得很强的“参与感”和“掌控感”。

好像自己一直在前进。但那种前进，很多时候只是认知层面的热闹，不是业务层面的突破。

你以为自己在做判断，其实你只是在不断接收更多待判断的信息。

2. 路径过剩，导致迟迟无法下注

当一个人同时看到十条都“可能对”的路时，最容易发生的不是果断，而是犹豫。因为每放弃一条路，都像在失去一个未来。每做一个选择，都像是在承担错误的风险。于是很多人开始假装自己在深入研究，其实是在回避下注。

3. 把“知道”误当成“验证”

知道竞品做过，不代表你能做成。

知道用户有需求，不代表这个需求值得优先做。

知道 AI 可以实现，不代表它能形成业务闭环。

很多团队真正的问题，从来不是“没见过案例”，而是没有把案例穿过自己的业务约束、组织能力和现金流现实，再做一遍残酷筛选。

这一步，AI替不了你。

三、AI 把“可能性”推到无限，但商业从来不是无限游戏

这是很多人最容易忽略的一点。

AI 的强项，是把可能性空间迅速展开。

• 每一个方向，AI 都能帮你讲得头头是道。
• 每一个方向，看起来都能成立。
• 每一个方向，似乎都能迅速长出一份 PPT、一套页面、一份路线图。

但语言上成立，不代表现实里成立。

商业世界真正奖励的，从来不是你能想到多少种可能，而是：你能否在有限资源、有限时间、有限组织能力之下，找到那个最该做、最先做、并且做得成的点。

这是 AI 时代最容易被忽略的一条分界线。

• 一个想法听起来顺，不代表它真有需求。
• 一个产品结构看起来完整，不代表它真有用户。
• 一个功能列表看起来丰富，不代表它真有壁垒。
• 一个商业模式看起来闭环，不代表它真能跑通。

今天最危险的，不是没想法。而是太多想法都长得像答案。

于是很多人会陷入一种很隐蔽的自我欺骗：因为看见了很多可能性，就误以为自己更接近成功。

但现实里，真正推进业务的，从来不是可能性的数量。

而是你能不能从这些可能性里，找到那个值得进入现实、接受检验、承担代价的选择。

四、大多数idea，不是死在执行，而是死在根本不值得做

因为它们从一开始就只是：

1. 一个概念，不是一个真问题

很多 idea 的起点不是痛点，而是概念。

先看见了某个技术、某个模型、某个风口，然后反过来找场景。这种路径最容易制造一种幻觉：“这个东西很先进，所以一定值得做。”

但技术先进，不等于需求存在。

概念新鲜，不等于场景成立。

2. 一个兴趣点，不是一个高频需求

很多用户看到某个产品会说：“这个好有意思。”“这个我愿意试试。”“这个看起来不错。”但“有意思”不等于“会持续使用”， “愿意试试”也不等于“愿意付钱”。

太多产品死在这里：它们满足了短暂好奇，却没有进入真实工作流，真实生活流，真实付费流。

3. 一张功能表，不是一个壁垒

AI 时代最容易被高估的，就是功能本身。

看起来大家都在快速迭代，快速丰富。但真正的壁垒，从来不是“功能越来越多”。

• 而是：你是否嵌进了真实场景
• 你是否解决了关键问题
• 你是否形成了替代成本
• 你是否建立了反馈飞轮

功能拼装，在 AI 时代越来越不值钱。真正值钱的是：功能背后的场景穿透力。

4. 一个短期冲动，不是一个长期方向

信息噪音最大的伤害，不是让人什么都不知道。

而是让人不断被新东西撬动。

今天觉得这个要做。

明天觉得那个更好。

后天看到别人做成了，又觉得自己也该跟。

结果一年下来，脑子里装满了机会感，手里却没有一个真正跑出来的东西。

很多项目不是死在做得太慢，而是死在它根本不值得被做。

五、所以，当每个人都能想出100个产品idea，更重要的到底是什么？

1. 定义问题，而不是沉迷方案

很多团队一上来就问：

“AI能帮我们做什么？”

“这个功能能不能做？”

“我们要不要也做个Agent？”

但更好的问题是：我们现在最核心的业务矛盾，到底是什么？

没有问题定义，所有方案都会变成漂浮的拼图。

2. 建立优先级，而不是追逐全面性

不是做得越多越对。

不是覆盖得越全越高级。

不是紧跟科技新名词越时尚。

在可能性无限的时代，真正的竞争力恰恰来自：少做，但做对。

3. 快速验证，而不是长时间脑补

今天最大的陷阱之一，就是 AI 太会【把想法说圆了】。

它能把很多东西包装得极有逻辑，让你误以为自己已经接近成功。

但业务从来不认“说得通”，业务只认：

有没有人用，能不能跑，付不付钱，能不能复用。

4. 反复校准，而不是一次性押对

判断力不是神谕。

不是第一次就必须完美。

而是你有能力在噪音里先做一个相对正确的选择，然后根据反馈不断修正。

结尾

信息茧房的问题，是我们看得太少。

而信息噪音的问题，是我们看得太多太多，却越来越无法行动。

前者会让人封闭。后者会让人瘫痪。

而 AI，正在把这种“过量可能性”推向极致。

AI 让发散变得很便宜。

但也正因为如此，收束开始变贵。

当每个人都能想出 100 个产品 idea，真正重要的，已经不是“我还能不能再想出第 101 个”。

而是当所有人都能想到很多时，

你能不能不被信息淹没，不被可能性诱惑，不被热闹牵着走，仍然对真正重要的事，做出清晰、克制、坚定的判断。

因为未来最贵的，不是 idea。不是工具。甚至不是速度。

而是在复杂世界里，依然知道什么最值得做。

当构思变得廉价，判断就开始升值。

本文由 @Mio的AI商业观察 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

拒绝Vibe Coding，大神揭秘8套AI编程模式

硅谷知名开发者Simon Willison最近发布了一份特殊的指南。

注意，只会vibe coding的程序员请回避！这是写给专业工程师的。

当Claude Code、OpenAI Codex这些AI工具能自己跑代码时，传统的工程习惯还适用吗？

生成几百行代码从一整天缩短到几分钟，过去所有关于「值不值得写」的判断标准，全部失效了。

当写代码的成本为零，会发生什么？

Simon Willison在开篇直言:

代码一直很昂贵。生产几百行干净代码，需要一整天或更长。而现，在这是从8小时到5分钟的数量级跃迁。

所有工程习惯都建立在写代码很贵这个前提上。

产品经理用开发成本衡量功能优先级，程序员写每段代码前都在掂量同一个问题——这值得花一个小时吗？

现在，这套逻辑崩了。

重构只需30秒，生成测试只需1分钟，创建调试界面只需2分钟——所有「值不值得」的判断都要重审。

Simon Willison建议:

直觉说不值得时，就发个提示词试试，最坏结果是10分钟后发现不值那几个token。

Simon Willison紧接着泼了一盆冷水：代码变便宜了，好代码仍然昂贵。

能跑、有测试、可维护、优雅地处理错误、文档同步、为未来留空间。

AI能生成代码，但不能保证这些。

8个模式重构工作流

模式1：写代码很便宜。代码生成成本几乎为零，但交付好代码的成本仍然显著。

模式2：囤积已知技巧。把所有解决过的问题存档。

Simon Willison的个人博客、TIL、上千个GitHub仓库，都是「技巧仓库」。

为什么要囤这些技巧？因为AI能把它们重新组合。

他举例：如果要做浏览器端OCR工具，并且能处理PDF，你会怎么做？

他之前分别研究过Tesseract.js(OCR库)和PDF.js(PDF转图片)，但没组合过。

于是他给Claude 3 Opus喂了两段代码，输入:「组合起来，拖拽PDF进去，每页转JPEG，然后OCR。」完美运行。

只要AI把技巧弄懂一次，它就可以查阅、复用、重组。

模式3：使用红绿TDD

这四字的提示词浓缩了整套测试驱动:先写测试(失败/红)，确认失败，写实现(通过/绿)。

为什么对AI特别有效？因为AI最大风险是写出「能跑但不对」的代码，或「从不被用」的代码。

测试先强制AI先定义什么叫正确，再实现。

模式4：先跑测试

这是另一个四字提示词。

每次启动新会话，第一句话就是:先跑测试。

通过这句话告诉AI项目有测试，测试数量暗示项目规模，把AI带入测试心态。

模式5：线性演练。

让AI生成结构化代码讲解文档。

Simon Willison花40分钟用Claude Codevibe coding了一个SwiftUI幻灯片App，全程不看代码。

App确实能跑，但它自己完全不懂SwiftUI。

于是，Simon Willison让Agent配合Showboat工具生成演练文档，详细讲解所有.swift文件。他说:

我从中学到了大量SwiftUI和Swift知识。

在这个过程中，AI不但没有减少学习，反而成了学习加速器。

模式6：交互式解释。当文字解释不够直观，要求AI生成可视化。

他遇到词云算法「Archimedean spiral placement」，看文档还是不懂。

于是，他让Claude生成动画演示页面，能看到每个词如何沿螺旋线找位置。

这个动画让算法原理真正通俗易懂了。

模式7：GIF优化案例。

用完整提示词示例，展示如何让Claude Code构建WebAssembly工具。

模式8：常用提示词库

「认知债务」才是真问题

Simon Willison提出了一个关键概念:认知债务——代码能跑，但你不懂原理。

这和技术债务不同。技术债务是代码质量差，将来要还；认知债务是你自己不懂，将来要学。

他用了40分钟vibe coding的SwiftUI App(对话记录)，能跑，但他一点都不了解这个App。

如果放到核心业务里，这是一个极大的隐患。

应用核心变黑盒，无法自信推理，规划新功能变难。

所以，要怎么还上债？答案是：用线性演练+交互式解释，提高理解。

如果担心LLM减慢学习速度，我强烈建议采用这类模式。

Hacker News的分歧

Simon Willison的指南在Hacker News引发讨论。

开发者mohsen1分享实战：用AI做。

代码传送门：
https://github.com/mohsen1/fesh

他总结分享了4条经验:

1. 不要微观管理AI，让AI自己探索
2. 测试是一切，没办法验证，循环会跑偏
3. 让AI自由实验，允许失败，失败也是知识
4. 用.md做会话间记忆，AI没跨会话记忆，用Markdown做外部记忆

另一个阵营「Dark Factory」则主张更激进的路线：往问题扔token，边验证边走，不必事事先写测试。

两派看似对立，其实可以互补——核心业务用严格TDD，原型探索用快速迭代。

但双方有一个共识：验证不能省。

Simon Willison表示，这套模式会持续更新，目标每周1-2个新章节。

这种情况下，我们不禁思考：当写代码不再昂贵，工程师的核心价值在哪？

可能是三个能力：知道该写什么，知道好代码长什么样，知道如何让AI不跑偏。

Simon Willison的8个模式，本质上都在训练第三种能力。

但前两种，依然需要深厚的工程经验才能撑起来。

代码变便宜了，判断力变贵了。

这可能是AI时代软件工程师的新价值所在。

参考资料：

https://news.ycombinator.com/item？id=47243272https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/code-is-cheap/https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/hoard-things-you-know-how-to-do/https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/red-green-tdd/https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/first-run-the-tests/https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/linear-walkthroughs/https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/interactive-explanations/https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/gif-optimization/https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/prompts/https://simonwillison.net/2026/Feb/23/agentic-engineering-patterns/

本文来自微信公众号“新智元”，作者：新智元，编辑：倾倾，36氪经授权发布。