“帮我优化一下页面”看起来已经交代了任务，但执行者仍要猜：哪里不好、哪些结构可以变、用户最终要看到什么，以及做到什么程度才算完成。猜测越多，最后越容易出现代码改了很多，关键问题仍没解决的情况。
写清需求并不等于替工具设计每行代码。你需要提供的是可核对的目标、必要限制和完成标准，让...
zhaosay
2026-10-28 09:48:00 4℃
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刚接触编程代理，最难的往往不是找不到功能，而是不知道该把什么任务交给它，也不知道怎样判断它做得对不对。把第一项任务缩到能观察、能核对的小范围，比直接要求“优化整个项目”更容易建立可用的工作方式。
下面五项是练习设计，适合在副本、测试项目或虚构数据上完成。每项都给出交付物和检查方法...
zhaosay
2026-10-28 09:46:00 6℃
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同样叫 AI 工具，有的打开网页就能提问，有的需要安装，有的出现在终端，还有的要由程序调用。遇到这些名称，很容易以为它们代表从入门到高级的四个等级。实际选择时，更有用的问题是：谁来操作、处理什么资料、多久重复一次，以及结果要流向哪里。
模型决定一部分能力，入口决定你怎样交代任务、...
zhaosay
2026-10-28 09:31:00 6℃
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上线一个新入口、补几张报表、再增加一轮提醒，很容易被写成“完成了三项优化”。但使用者可能仍然找不到资料，或找到了却选错版本。交付了多少功能，与用户是否更顺利完成工作，是两种不同的结果。
讨论产品价值时，可以沿着一条线检查：为谁服务、在哪个场景受阻、有哪些办法、完成后怎样判断更有用...
zhaosay
2026-10-26 09:41:00 26℃
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每次打开项目，都要重新交代测试命令、文件边界和输出要求；同一种整理任务，又得复制一大段操作步骤。遇到这种情况，先分清哪些是长期约定、哪些是重复方法、哪些是真正缺少工具，比继续把提示词越写越长更有帮助。
Codex的扩展能力可以分成几层。本文只挑与日常复用最相关的部分，用一个虚构的...
zhaosay
2026-10-26 09:28:00 28℃
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培训平台的负责人希望看到学习进展，实际使用的同事只想在接待前找到一份资料，采购人员关心合同与付款。开会时把这些需求都叫“用户需求”，很容易出现一种结果：每个人都觉得自己说过重点，做出来的功能却没有帮助真正做事的人。
用户分析可以先做一件具体的小事：把使用者、付费者和决策者分别写出...
zhaosay
2026-10-26 09:25:00 30℃
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收到“能不能导出全部内容”的反馈，最容易的处理方式是登记一个按钮需求，然后交给开发。但导出只是用户想到的办法：有人想挑选资料，有人需要离线备课，也有人准备把材料交给 AI 整理。任务不同，合适的方案可能是筛选、收藏、清单，也可能确实需要导出。
需求收集的第一步，是把功能要求还原成...
zhaosay
2026-10-25 09:55:00 32℃
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做活动时，报名、点击和入群人数很容易被看到；活动结束后，用户是否仍然愿意回来，却需要另行观察。一次优惠可以降低尝试门槛，但不能直接证明产品具有持续价值，更不能把领奖等同于学会知识或完成工作。
想让用户持续参与，可以先检查一条小链路：他为什么来，第一次能不能获得实际帮助，下次有同类...
zhaosay
2026-10-25 09:41:00 36℃
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“搜索不好用”“页面不清楚”“用户不会操作”，这些反馈听起来像问题，实际还不足以指导修改。有人是在工作前快速查一条资料，有人是周末准备系统学习。两种任务都发生在同一个网站，却可能需要完全不同的帮助。
场景分析的作用，就是把镜头拉近：某个人，在某个时刻和环境里，为完成什么任务，采用...
zhaosay
2026-10-25 09:38:00 35℃
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“筛选要好用”“手机上也要漂亮”“功能已经做完了”，这些话在讨论中很常见，却很难作为交付依据。提出需求的人以为已经讲清，执行的人也觉得完成了，最后验收时才发现双方想的不是同一件事。
解决办法不是给需求文档增加更多形容词，而是分清三件事：用户要达成什么、系统应该怎样表现、用什么方式...
zhaosay
2026-10-24 09:51:00 35℃
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同事说“资料太多，根本找不到”，你可能立刻想到增加搜索、做分类，或者接入智能推荐。但同一句抱怨，背后可能是名称难懂、入口隐蔽、权限不足，也可能是资料根本不存在。方案做得很快，却没有解决真正的问题，往往就从这里开始。
需求分析可以先交付一个小成果：一页能够回查证据、比较办法、约定检...
zhaosay
2026-10-24 09:43:00 39℃
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待办越来越长时，最容易出现的排序办法是：谁催得急先做谁的，哪个功能看起来新就先试哪个。短期似乎减少了争论，长期却可能让基本故障反复拖延，也让真正有价值的改进得不到验证。
需求排序首先是判断问题，而不是给功能选美。把真实度、影响、频率、覆盖范围、投入与风险放在同一张清单上，才能讨论...
zhaosay
2026-10-24 09:05:00 33℃
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“我已经订阅了 ChatGPT Plus，还需要 Codex 吗？”“Codex 是不是 ChatGPT 里的一个模型？”“Plus 能不能直接当 API 用？”这些问题看似简单，却把订阅方案、产品入口、模型能力和 API 计费混在了一起。
先给一句最短答案：ChatGPT Pl...
zhaosay
2026-10-16 12:31:41 92℃
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模型更新越来越快，最容易犯的错误是只问“谁最强”。真正该问的是：我的任务需要多强的推理、是否需要看图、是否需要长时间执行、每天要跑多少次，以及错误的代价有多高。
可以把模型团队理解成一家公司：旗舰模型像资深专家，负责最棘手的项目；平衡模型像主力员工，承担绝大多数日常工作；轻量模型...
zhaosay
2026-10-16 11:09:01 115℃
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结论先行：2026年大模型分7层：1稠密 vs MoE看FFN，2全注意力 vs 混合线性 vs 稀疏看长文成本，3自回归 vs 扩散看生成方式，4指令 vs 推理 vs Agent看干活能力，5适配器 vs 原生混合训练看多模态，6开源 vs 闭源看数据，7单卡 vs 集群看部...
zhaosay
2026-09-21 15:41:59 207℃
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