全部/社区/分析评测人人都是产品经理 · 分析评测24分钟前更新HISTORY近 30 天历史柱高表示当天去重热搜数量‹›←→最新008009010011012013014015016017018019020021022023024025026027028029030001002003004005006120709/08—10/07 有历史数据01万字拆解 DeepSeek Harness 桌面版：产品设计、任务实测与能力边界DeepSeek Harness 桌面版更新后，最亮眼的是其“万物皆插件”的定制空间。本文从 AI 产品经理视角，拆解任务入口、插件体系与创造模式的设计逻辑，并通过反馈评审实测，展示如何将工作流程封装为可复用工具，以及定制背后需要付出的维护成本。杨森02实测 ChatGPT Dot，龙虾转生？不完全是。ChatGPT Dot 由 GPT-6 Astra 驱动，任务跑在云端电脑、不占周限额，定位是有独立身份、全天候常驻的智能体，而不是随开随关的对话框。Muse、Cue、Grok Bot 都已下场，Dot 的差别在磁盘持久化和 4,000 多个应用连接。Ai学习的老章03MiniMax M3.1实测：敢跟旗舰Opus 5.5掰手腕开发者圈里先火起来的是代号 Space Bunny 的神秘模型，参数与 MiniMax M3.1 Flash Preview 高度吻合。同一道题跟 Claude Opus 5.5 对打，纯代码做界面动效片和像素动画，完成度基本持平，实测约 160 token/s。字母榜04Muse 深度解析：当 AI 有了“一张脸”和“一台云端电脑”，Meta 把个人智能体做成了消费品Meta 发布个人 AI 智能体 Muse，上线 12 天下载量超 ChatGPT 两倍，股价应声大涨。这款产品以“云端电脑”为核心，通过子代理、安全审批和拟人化形象，重新定义了 AI Agent 的交互范式。本文从功能、交互与争议切入，拆解 Muse 对 AI 产品经理的参考价值。丘山Eric05MiniMax 杀进 Flash 混战，我拿五个项目试了试MiniMax 上线 M3.1 Flash Preview，作者拿它跑了五个项目，从 SVG 联动动画、地球沙盘到视频转维修手册和财报核验，输出稳定在 100 tokens/s。文章也解释 DeepSeek、GLM、Google 为何都往 Flash 挤。硅星人Pro06国庆实测AI旅游助手：说好的“一键办事”，怎么一落地就碰壁？国庆黄金周成为AI旅游产品的首次大考。飞猪、携程、同程、美团的AI助手们，真能一句话帮你搞定行程吗？实测发现，它们大多只是更智能的行程草案生成器，而非能应对突发、帮你做取舍的AI管家。本文深度体验四大平台，拆解从信息搬运到决策代理的鸿沟，看旅游AI如何跨越导购到管家的关键一步。锌刻度07实测豆包工作：擅长杀时间的公司，能否做好省时间的产品豆包公关负责人回应裁员讨论后，通用 Session 团队的职能正被拆进交易与豆包工作。QuestMobile 数据显示，6 月豆包 MAU 已达 3.82 亿。当办公 Agent 以「让用户早点离开」为目标，这家靠争夺时间长大的公司，开始做把时间还回去的生意。新立场08体验完Meta的Muse，原来这才是我们想要的AI助理9 月 8 日发布，12 天约 280 万下载，Meta 的 Muse 被叫作美版豆包，但它的定位是 Personal AI Agent：记住偏好、连邮件日历、跑几小时到几天的任务。Meta 承认思路受了 OpenClaw 影响。本文讲清它把哪些老能力重新包了一遍。虾蛄AI09通用Agent横评，到底谁更强？IDC 发布中国企业级通用 Agent 产品技术评估，没有沿用模型跑分，而是用近百道非公开任务测各家在真实办公环境里能否把事做完。TeleAgent 综合排名第三，任务表现满分、成本效率最高，靠的是自研 ModelRouter 按任务强度动态调度。AI高手杜小虎10Opus 5.5 vs GPT-6 Sol全场景实测：谁更强？谁更值得选？Anthropic 与 OpenAI 再度同日对狙，Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Sol 正面交锋。本文用 5 个实测案例，从 SVG 绘图、文案写作到 3D 城市生成、电脑操作与复刻 Cursor，全程无人工干预，直观呈现两大模型在能力、速度与成本上的真实差距。程序员鱼皮11实测对比：腾讯Hy Image3.5与阿里Qwen-Image-2.1文生图谁更强？阿里 Qwen-Image-2.1 与腾讯 Hy Image3.5 preview 相继发布，两款都把中文文字生成和画面质感作为重点。作者用同一组提示词覆盖人像、信息图、UI 界面等场景各生成一次，不筛图也不改词，只比较文生图这一环节的直观表现。AI李子12万字大白话解释大火的“JEV”模型是啥，相比传统LLM区别在哪？（内含对应产品演示和小型评测）当所有人都在卷大模型对话时，OpenAI 老兵却反其道而行，做出了一个「不说话」的模型 JEV。它不生成文本，只输出类型化的决策和概率，上线首日 API 就被挤爆。本文从创始人背景、核心原理到与 LLM 的本质区别，用大白话讲透这个「机器原生智能」新物种，以及它为何可能成为 Agent 时代的「快判断层」。糠糠鸡
