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github-actions[bot]
2025-09-17 15:14:01 +00:00
committed by Colin
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commit 4373e3ed64

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一开始, 我是打算接住 LLM 让我快速了解产品相关的知识. 但是突然觉得, 既然都用 AI 了,为什么还在遵循原有的路径, 一步步自己学习、理解然后教 AI 做事呢? 换个思路, 我只要提供需求, AI 来拆解任务. 一开始, 我是打算接住 LLM 让我快速了解产品相关的知识. 但是突然觉得, 既然都用 AI 了,为什么还在遵循原有的路径, 一步步自己学习、理解然后教 AI 做事呢? 换个思路, 我只要提供需求, AI 来拆解任务.
于是 于是
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利用 AI 生成一套提示词, 来指导我如果分析我的需求、拆解任务 利用 AI 生成一套提示词, 来指导我如果分析我的需求、拆解任务
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最后简要看下最终的成果吧 最后简要看下最终的成果吧
![image-3](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249635.png) ![image-3](https://blog-1301127393.file.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249635.png)
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后台数据: 后台数据:
![image-5](https://blog-1301127393.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249637.png) ![image-5](https://blog-1301127393.file.myqcloud.com/BlogImgs/202509172249637.png)
## 埋点上报与用户行为分析 ## 埋点上报与用户行为分析
之前做的都是玩具项目和公司内部平台, 没怎么接触过 C 端用户行为分析. 这块确实还是个挺陌生的领域. 不过好在我们有万能的 AI. 在经过埋点需求分析、 技术方案对比、任务拆解之后, 最后采用了 Umami 平台来进行上报, 并简单配置了下指标用于计算用户停留, 辅助验证我们关于用户痛点的假设 之前做的都是玩具项目和公司内部平台, 没怎么接触过 C 端用户行为分析. 这块确实还是个挺陌生的领域. 不过好在我们有万能的 AI. 在经过埋点需求分析、 技术方案对比、任务拆解之后, 最后采用了 Umami 平台来进行上报, 并简单配置了下指标用于计算用户停留, 辅助验证我们关于用户痛点的假设
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跟 MVP 导师沟通的时候,确定了验证假设的方式为: 衡量用户是否点击「查看详情」按钮 跟 MVP 导师沟通的时候,确定了验证假设的方式为: 衡量用户是否点击「查看详情」按钮
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为了方便统计, 借助 umaimi 的统计功能快速实现, 我只需要统计有多少比例的用户至少点击了一次「了解详情」. 具体到代码实现上, 就是在「点击详情」按钮添加一个上报, 上报内容包括用户的 session id, 后面在 umaimi 统计一段时间内, 按钮点击事件里面, 有多少独立的 session id 处以总的 uv 就可以. 为了方便统计, 借助 umaimi 的统计功能快速实现, 我只需要统计有多少比例的用户至少点击了一次「了解详情」. 具体到代码实现上, 就是在「点击详情」按钮添加一个上报, 上报内容包括用户的 session id, 后面在 umaimi 统计一段时间内, 按钮点击事件里面, 有多少独立的 session id 处以总的 uv 就可以.
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## 投放 ## 投放
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尝试做了几个图投放到小红书, 放几个示例图 尝试做了几个图投放到小红书, 放几个示例图
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用的搞定设计的模版调整了下, 插图是用 Gemini, 效果还可以, 能很好地遵循用户指令, 不过美学方面跟 MidJourney 那些还是差了一截, 毕竟人家专攻的方向. 提示词里面限制好风格的话出图效果还是可以的, 这里后续如果有必要的话, 其实也可以 AI 批量生产插图. 用的搞定设计的模版调整了下, 插图是用 Gemini, 效果还可以, 能很好地遵循用户指令, 不过美学方面跟 MidJourney 那些还是差了一截, 毕竟人家专攻的方向. 提示词里面限制好风格的话出图效果还是可以的, 这里后续如果有必要的话, 其实也可以 AI 批量生产插图.