Jingle bell 初号机

PRD telah mati, era individu super telah tiba (bagian bawah)

Ini berarti PM yang baik: memiliki pemikiran produk yang baik → mampu membuat produk yang baik
PM yang buruk juga bisa membuat prototipe produk

Namun karena kurangnya pemikiran sistematis dan rasa produk, PM yang buruk menggunakan kebutuhan yang salah menghasilkan banyak fungsi yang tidak berguna + desain yang buruk

Ditambah dengan psikologi tradisional "sudah datang, sudah datang"
Sangat mudah untuk meluncurkan prototipe produk yang bengkak dan kualitasnya menurun
Oleh karena itu, memiliki pemikiran sistematis sangat penting

Karena di masa depan hanya akan ada dua jenis orang: Builder atau Reviewer
Builder: bertanggung jawab atas AI + produk + desain + rekayasa
Reviewer: bertanggung jawab atas arsitektur sistem + strategi produk

Partner Sequoia Capital Julien Bek menulis sebuah artikel, intinya adalah: perusahaan senilai satu triliun dolar berikutnya, akan menjadi perusahaan perangkat lunak yang menyamar sebagai perusahaan layanan

Industri perangkat lunak sedang memasuki "era individu super", individu juga

Namun, ambang batas yang sebenarnya, tidak pernah teknis, tetapi adalah: eksekusi

Karena sebagian besar orang bukan tidak bisa, tetapi terus menghindar

Seperti kamu adalah orang yang sangat tidak suka melakukan pekerjaan rumah, kamu saat ini memiliki satu hal penting dan sulit yang perlu dilaksanakan, tetapi karena kamu secara naluriah takut untuk melaksanakan hal yang sulit ini, otakmu bahkan mungkin akan berkata: pekerjaan rumah sudah lama tidak dilakukan, bagaimana jika saya melakukan pekerjaan rumah terlebih dahulu?

Melihat tidak, selama kamu tidak dihadapkan pada hal yang paling tidak ingin kamu lakukan, otakmu bahkan akan memilih untuk menerima sesuatu yang kamu tidak sukai kedua, ini adalah mekanisme penghindaran

Selama kamu saat ini tidak dalam pelaksanaan tujuan yang perlu diselesaikan, itu berarti kamu sedang menghindar

Oleh karena itu, beberapa orang terlihat sangat pintar, dan setiap hari sangat bekerja keras
Tetapi semua asumsi diselesaikan dalam pikirannya, dia sangat ambisius, melihat segala sesuatu terasa mudah, teman-teman di sekitarnya berhasil, dia berpikir sejenak berkata ini apa, kerangka saya mengerti, hal ini juga bisa saya lakukan, hasilnya setelah beberapa bulan, dia masih belum melakukan apa-apa

Mengapa bisa begitu?
Karena eksekusi memiliki risiko
Begitu benar-benar dilakukan, mungkin akan gagal

Oleh karena itu, untuk menghindari kegagalan ini, banyak orang memilih untuk selamanya tetap berada di tahap persiapan: selama saya tidak mulai melakukannya, saya tidak akan pernah gagal

Dan juga dapat mempertahankan: terlihat sangat hebat, berbicara dengan percaya diri, tahu segalanya, bisa memberi sedikit arahan, selama dia ingin melakukan, dia bisa sukses

Kecepatan + Eksekusi

PRD telah mati, era individu super telah tiba (Bagian 1)

Sebelum Claude muncul, proses pengembangan perangkat lunak biasanya seperti ini:

Mengajukan ide → Manajer produk menulis PRD → Desainer membuat UI → Teknisi menulis kode berdasarkan UI

Alasannya adalah: menulis kode sangat mahal (waktu + tenaga kerja)

Oleh karena itu, industri perangkat lunak membentuk spesialisasi:

Product: Menginginkan kebutuhan
Design: Membuat antarmuka
Engineering: Menulis kode

Dan PRD adalah inti komunikasi antara peran-peran ini

Namun, seiring perkembangan era AI, Vibe Coding dapat langsung mengubah ide menjadi perangkat lunak fungsional.

Ini berarti: PRD telah mati

Karena sekarang: Ide → Prompt → AI → Prototipe produk

Biaya implementasi telah sangat ditekan

Dahulu, hambatan terbesar adalah: menulis kode

Dan sekarang, hambatan terbesar berubah menjadi: Review

Yaitu: Menilai apakah kode benar, menilai apakah produk masuk akal, menilai apakah sistem dapat digunakan

PRD tidak benar-benar menghilang, meskipun PRD dalam arti tradisional telah mati, deskripsi kebutuhan tetap sangat penting

Bentuk PRD di masa depan mungkin akan berubah menjadi: Prompt, konteks Prompt, arsitektur Prompt

Di masa depan, setiap orang harus menjadi "generalist"

Ini berarti tidak peduli apakah Anda sekarang adalah PM, desainer, insinyur kode, pendiri

Anda perlu menjadi seorang Generalist

Sambil memiliki: Product Sense kemampuan penilaian produk, Engineering Sense kemampuan arsitektur kode, Design Sense selera / estetika desain

Karena saat ini, biaya komunikasi telah menjadi biaya terbesar

Seorang generalist + AI = tim tiga orang sebelumnya (manajer produk + pengembangan + desain)

Individu super sedang muncul. Dan orang-orang seperti ini selalu sangat berharga

Baru-baru ini, seorang mahasiswa tahun keempat, dalam 10 hari membuat proyek, mendapatkan investasi 300000000 dan berita ini menjadi viral, pengalamannya dan wawasan yang diperdalam👇: "3 bulan, dari proyek open source micro-blog BettaFish menuju investasi tiga puluh juta, saya mengalami era individu super yang dibawa oleh Vibe Coding" cari saja dan Anda akan menemukannya

Di masa depan, Coding Agent akan menjadi keterampilan dasar
Dan kemampuan inti yang sebenarnya akan berubah menjadi: pemikiran sistem

Karena sekarang biaya eksekusi sangat rendah, Anda hanya perlu memberi tahu AI produk seperti apa yang ingin Anda buat, dan ia akan dengan cepat membantu Anda menghasilkan prototipe.

《普通人如何通过 AI 真正落地赚钱》

Pertama, buang kecemasan. AI tidak menciptakan model bisnis baru, AI hanya meningkatkan efisiensi dari model lama

Selanjutnya saya akan membahas poin kelima:

Meskipun Anda telah menerapkan udang kecil, dan menginstal Claude Code, itu tidak berarti Anda bisa menghasilkan uang
Yang benar-benar membuat orang menghasilkan uang selalu adalah model bisnis, bukan AI

Seorang teman yang menjalankan e-commerce lintas batas di Tiktok, kecil y (telah keluar dari Byte), baru-baru ini menunjukkan kepada saya halaman analisis Tiktok Vibe Coding miliknya

Fungsinya adalah untuk menangkap total penjualan produk untuk kategori tertentu di peringkat harian / mingguan di wilayah Eropa dan Amerika
Teman ini mengambil barang dari 1688 dan menjualnya melalui Tiktok

Dengan panel ini, dia sekarang tidak perlu lagi menangkap data secara manual, meneliti produk populer, atau menganalisis pasar, AI membantunya meningkatkan efisiensi
Hanya dengan satu panel Coding miliknya, semuanya menjadi jelas

Beli tinggi jual rendah, sangat sederhana, Anda langsung tahu apa yang kecil y lakukan, dan uang apa yang dia hasilkan
Tetapi antara mengetahui dan mengeksekusi hingga benar-benar berhasil, jaraknya lebih dari delapan belas ribu mil

Selain itu, bisakah Anda mengatakan bahwa AI yang membuat kecil y menghasilkan uang? Tidak, membeli rendah dan menjual tinggi untuk mendapatkan keuntungan, hal ini sudah ada sejak zaman Jalur Sutra

Yang membuat kecil y menghasilkan uang selalu adalah model e-commerce lintas batas ini, dia telah menjalankan seluruh proses, dari saluran pengiriman hingga proses pengiriman laut, dari mendapatkan kualifikasi di Tiktok hingga berhasil menjual produk hingga menangani layanan purna jual, setiap langkah tidak mudah.

AI hanya meningkatkan efisiensi produksi kami, membantu kami menghemat lebih banyak waktu
Tetapi yang benar-benar membuat kami menghasilkan uang, semuanya adalah model lama

Model bisnis tidak lain adalah 3 hal
Mengapa orang, memecahkan masalah apa, bagaimana mengenakan biaya

Selama ribuan tahun hanya 3 hal ini, tidak pernah berubah
AI membawa kemajuan pesat dalam produktivitas, tetapi model bisnis tidak pernah mengalami perubahan kualitas

Banyak hal tampak baru, seperti pendampingan AI, pendidikan anak-anak AI, layanan pelanggan AI
Tetapi jika dibongkar, model tidak pernah berubah, baik itu kebutuhan emosional atau pendidikan ibu dan anak, kebutuhan selalu ada, model bisnis tidak pernah berubah, hanya biaya layanan per unit yang menurun

Oleh karena itu, dalam lima tahun ke depan, kecepatan AI menciptakan jutawan akan jauh lebih cepat dibandingkan internet
Tetapi prasyarat untuk mewujudkan keuntungan ini tetap:
Anda perlu menjalankan seluruh model bisnis yang lengkap

Dua berita ini jika dilihat bersama sangat magis

Berita pertama: Tim Seed ByteDance di Amerika Utara menawarkan gaji tahunan sebesar 1.800.000 dolar AS untuk lulusan baru, 10.000.000 yuan

Berita kedua: Anthropic merilis laporan penelitian "AI terhadap Pasar Tenaga Kerja" pada 5 Maret

Kesimpulan inti adalah: AI saat ini tidak secara signifikan meningkatkan pengangguran 😂

Laporan ini menambahkan satu indikator baru: AI Exposure (Paparan AI)

Secara sederhana dipahami sebagai: tingkat pengaruh AI terhadap suatu profesi

1⃣ Profesi yang paling mudah dipengaruhi oleh AI, lihat gambar

Ciri-ciri bersama mereka adalah sangat bergantung pada teks, logika, dan pemrosesan informasi

Dulu dampak otomatisasi dirasakan oleh industri manufaktur pekerja biru

Sedangkan gelombang pertama dampak AI adalah: pekerja berpendidikan tinggi, pekerja pengetahuan

2⃣ Pekerjaan belum berkurang, tetapi pendatang baru lebih sulit memasuki industri

Laporan ini juga memiliki data penting: tingkat masuk pendatang baru berusia 22-25 tahun menurun sekitar 14%

Dengan kata lain: perusahaan tidak melakukan pemecatan besar-besaran, tetapi mulai tidak merekrut pendatang baru

Pengurangan perekrutan → pengurangan organisasi → beberapa posisi menghilang

3⃣ Dampak AI terhadap pekerjaan bukanlah ledakan mendadak, tetapi perlahan-lahan menyusutkan akses

Dan seperti contoh gaji jutaan di awal, pasar tenaga kerja di era AI sedang muncul dengan struktur yang sangat ekstrem:

Di satu sisi: pekerja kantoran biasa yang efisiensinya ditingkatkan oleh AI, bahkan digantikan; di sisi lain adalah harga bakat AI teratas yang meledak

Dalam lima tahun, AI akan menciptakan lebih banyak jutawan dibandingkan 20 tahun internet

Bahkan statistik menunjukkan, dalam enam bulan terakhir, AI telah melahirkan 190.000 jutawan baru, rata-rata 1.000 per hari

Beberapa hari yang lalu, ada hal yang lebih ironis dibahas di grup internal ByteDance

4⃣ Kelompok programmer adalah salah satu kelompok yang paling kontradiktif di era AI

Selama beberapa dekade terakhir: tak terhitung jumlah programmer yang telah mengopen source kode terbaik mereka, kode ini membentuk kerangka open source GitHub, AI tumbuh dengan materi ini

Hasilnya setelah AI belajar: yang pertama kali dioptimalkan adalah programmer

Jika tidak ada open source, ambang batas pemrograman mungkin akan setinggi: dokter, pengacara

5⃣ Jalur pertumbuhan karir sedang menghilang

Jalur pertumbuhan dalam suatu industri biasanya adalah:

Pendatang baru → Pemula → Menengah → Tinggi

Tetapi di era AI: Pendatang baru + AI ≈ Insinyur menengah

Perusahaan tidak lagi perlu melatih pendatang baru

Kesempatan bagi orang biasa untuk memasuki industri yang baik sedang berkurang

Pada tanggal penyelesaian akhir bulan 11.28, saya menjual 2 btc seharga 88000 dengan premi 1480*2=2960

Jika pada akhir bulan btc jatuh di bawah 85000, saya akan menerima 5 bitcoin besar seperti yang saya inginkan. Jika tidak jatuh di bawah 88000, saya akan menerima lebih dari 5000 dolar sebagai premi. Saya akan senang terlepas dari naik atau turunnya harga.

Premi adalah 'asuransi' dalam perdagangan opsi.

Anda menjual put (opsi jual) = Anda berjanji "Jika harga bitcoin jatuh di bawah 88000 dolar, saya akan membantu orang lain membeli dengan harga ini."

Pembeli membeli 'asuransi' ini, membayar Anda sejumlah biaya = uang asuransi = premi, dalam postingan ini adalah 1480 dolar per bitcoin.

Tidak peduli apakah akhirnya jatuh atau tidak, uang ini adalah milik Anda —
Jika jatuh, Anda membeli bitcoin (karena Anda optimis dengan bitcoin, jika jatuh di bawah 88000, Anda akan membelinya)
Jika tidak jatuh, Anda mendapatkan uang ini secara gratis.

Sama seperti menjual asuransi, klien membayar premi kepada Anda.
Jika semuanya baik-baik saja, Anda mendapatkan keuntungan; jika terjadi masalah, Anda akan merugi.

Jika Anda hanya optimis pada bitcoin, Anda dapat menggunakan ini sebagai hedging.