Загрузка видео...

Не удалось загрузить видео

На главную

阿里悄悄上线了一个狠东西:Accio Work,用自然语言就能跑通从选品到开店的全流程。 有人实测,48小时内用它生成了一款猫爪玩具的产品图纸,直连中国工厂打样。没用CAD,没有供应链人脉,没有中间商。30分钟搭好一个Shopify店铺,AI自动写商品描述、做SEO、找供应商、甚至替你发邮件砍价。 背后是阿里26年攒下来的10亿商品数据和5000万企业数据。别家AI在聊天,阿里这个在替你做生意。以前一个跨境电商团队干的活,现在一个人加一个AI就够了。

145,831 просмотров • 6 месяцев назад •via X (Twitter)

Комментарии: 15

Фото профиля Meridian_growth
Meridian_growth6 месяцев назад

48h闭环…义乌老板刚醒就发现价格战已经打完了

Фото профиля TacoEater3
TacoEater36 месяцев назад

这类内容的典型误导点 1)把“工具能力” = “商业结果” •AI能生成100个产品 ≠ 有1个能卖 2)忽略竞争维度 •如果你能做到 → 所有人都能做到 → 利润被迅速压缩 3)极端案例当普遍路径 •48小时案例 = marketing demo •不是稳定商业模型

Фото профиля small monster
small monster6 месяцев назад

什么鬼?我有在用这个,给我赠送了两千多积分,我还不知道它这么强,感觉和manus差不多~,并未感觉到有什么特殊强悍之处!

Фото профиля 安好
安好6 месяцев назад

多少钱发一条

Фото профиля TacoEater3
TacoEater36 месяцев назад

•这条消息 ≈ 30%事实 + 70%营销叙事 •AI确实在重构跨境电商,但: •降低的是“启动成本” •提高的是“竞争强度” •不会出现“一个人轻松赚钱”的结构性机会

Фото профиля ImL1s
ImL1s6 месяцев назад

Accio Work 這個切入點很聰明——電商賣家最痛的不是找產品,是整個從選品到落地的摩擦成本。能用自然語言跑通全流程,AI 真的開始在替代中間商了。阿里把這個放在 Lazada 生態裡推,東南亞市場的小賣家會是第一波受益者。

Фото профиля 0x哭蛙
0x哭蛙6 месяцев назад

可以自己设置智能体,做你自己的团队

Фото профиля M.Zhou
M.Zhou6 месяцев назад

AI 又完成一次逆袭,以后人只能干体力活!

Фото профиля 0x路遥
0x路遥6 месяцев назад

AI现在是真的省事了

Фото профиля 黄岛主
黄岛主6 месяцев назад

1

Фото профиля _啊翡
_啊翡6 месяцев назад

试了吗

Фото профиля Honsen
Honsen6 месяцев назад

我下载体验了一下,没有说的这么神奇

Фото профиля stableai
stableai6 месяцев назад

This is what most people miss about China's AI race. Not about the biggest model anymore, it's who turns AI into real business tools fastest. Bridging US-China commerce daily, Accio is already changing cross-border trade. West debates frameworks, China ships products.

Фото профиля yu yu
yu yu6 месяцев назад

@grok 我能不能卖铲子怎么将accio的会员价格做到最低

Фото профиля ninghuen_visuai_lab
ninghuen_visuai_lab6 месяцев назад

终于抢shopify的市场了么

Похожие видео

这项目我可太爱了!! 一个哥们把1324个健身动作全整理完了,英文、西班牙语、意大利语、土耳其语、俄语、中文,六种语言的动作讲解全翻好了。 本来这事你至少得雇两个人,一个整理数据,一个翻译。现在一个开源仓库,建表SQL、API代码、连LLM提示词都给你写好了,复制粘贴就能用了。 我最近减肥中,打算自己搞个小程序,监督训练,就看到了这个宝藏项目。 其实,做健身产品最头疼的从来不是UI界面。是把1324个动作挨个录完,把英文讲解一字一句翻成中文,再琢磨数据存哪、怎么让App读到这些数据。这堆东西,一个人干至少两周,外包出去少说两万。 这个仓库把三件事全替你干了。打开这个仓库你能拿到什么: 1324个动作的数据库,按部位、器械、目标肌肉全部分好了,拿来就能用 六种语言的讲解翻译全齐,不用自己雇人译 选个数据库类型,建表代码自动生成,不用从零建库 接口直接给你写好,七八种语言都能跑,改个地址就行 最狠的,连让AI帮你生成整个后端的提示词都写好了 数据录好了,六种语言翻好了,数据库怎么建也用不着你想了。打开setup.html,选一下你用的数据库类型,四五个主流的一列都支持,建表代码直接生成。 你连接口都不用自己看代码写了,选完框架和数据库,它给你生成一段提示词,直接甩给Claude或者GPT,一条消息整个后端就出来了。 老王自己跑了一趟,先做了个网页版吧,半小时全通了,六种语言的接口一个没落。 你也可以尝试一下,做一个自己的健身管家。

产品经理老王霸

34,487 просмотров • 3 месяцев назад

普通人做产品最大的短板不是技术,不是流量,是你根本不知道你的用户在想什么 大厂有用研团队、有焦点小组、有百万级调研预算 在百度做PM的时候, 每几天都会有一份定制化的《竞品动态日报》《消费者洞察报告》躺在所有员工的邮箱里 字节跳动昨天上线了什么新功能,腾讯哪个部门在招什么岗位,什么赛道的用户在关注什么产品,什么产品的数据又卖爆了 当时我就在想:如果我出来单干,我想获得这些信息,不得难死,这笔钱谁给我出? 后来真出来了,答案是——根本没人出😂 所以和大部分独立开发者一样,我做产品验证需求的方式是: 发朋友圈问问、在推特宣发一下、看看竞品评论区、然后凭直觉赌一把 连续创业五年,我见过最多的死法不是产品做不出来 是产品做出来了,没人要,花三个月憋 MVP,上线后发现需求是自己臆想的 这个痛,做过产品的人都懂 做出海的朋友更惨 你的目标用户在地球另一边,时差 12 小时,语言不通,文化不同 去年帮一个朋友的品牌做北美市场,最头疼的不是投放,是根本不知道美国消费者怎么想,美国人文化和中国差距太大了 招一个本地调研公司,报价 8 万美金起步,找几个留学生做访谈,样本太小、还有幸存者偏差,有时候还访谈不明白 最后还是靠猜 现在这件事有了一个结构性的解法 Atypica atypica.AI 上线了一个新功能叫 AI Panel,一句话解释:它让你拥有了一个属于自己的焦点小组 不是 ChatGPT 扮演用户那种玩法 是基于 100 万+ 真实用户数据构建的 AI Persona,每个人有完整的背景、性格、认知偏差、消费决策框架 关键是——这个焦点小组是可复用的 你今天问一次,下个月产品迭代了再问一次 同一群人,持续追踪,看他们的态度变化 这在传统调研里叫 longitudinal study,成本极高 现在你一个人就能做 三种方式构建你的 Panel: 1)自动沉淀:用 Atypica 做完一次 Research 后,参与访谈的 AI Persona 自动沉淀成 Panel,下次直接调用 2)手动挑人:从 100 万+ 的 Persona Library 里按关键词搜索,添加组队 3)按需生成:输入需求描述,系统从零帮你构建一个全新的 Panel 组好之后随时打开,输入研究话题 支持一对多深度访谈,也支持多对多 Group Discussion 我试了一个真实场景 我之前做过一个面向内容创作者的 AI 写作工具,想验证订阅制定价 构建了一个Panel:YouTube 创作者、推特创作者、独立播客主 直接问:你平时写作的痛点有哪些?流程有哪些 10 分钟,直接就拿到了需求的分类和反馈 这种颗粒度,以前要花两周招募 + 一周访谈 + 几万块预算 现在 10 分钟,一个人搞定 如果你是以下三种人,这个功能对你来说是刚需: 做出海产品的创业者——你的用户在地球另一边,以前只能看竞品评论区猜需求,现在直接构建目标市场的用户 Panel,随时追问 需要反复迭代验证的产品团队——每次加功能都要做用户测试,Panel 让你不用每次重新招人,同一群用户持续追踪反应变化 需要大规模样本的场景——比如你想了解 2000 个家庭的消费偏好,传统手段几乎不可能,Panel 可以 我觉得我们普通人做产品和大厂的差距,不应该是有没有用户调研团队 而是用什么方式理解用户,大厂用人力堆,我们用 AI 跑 以前这是一句空话,因为 ChatGPT 扮演用户的结果你自己都不信 现在不一样了——100 万+ 真实数据构建的 Persona,有来源、有背景、有决策框架 它不能替代真人调研的最终验证 但它能让你在写第一行代码之前,就知道方向对不对 调研从一个季度一次的项目,变成了随时可调用的能力 这对一个人做产品的人来说,是基础设施级别的变化 我推荐每一个想做生意,产品的人都去试一试,这可能就是你和用户面对面沟通的第一步:

超级个体|柿子

94,325 просмотров • 2 месяцев назад

他做了 10 年夜班保安,每小时 $16,守着一栋栋空楼。 某个睡不着的夜班,他把 $900 做到了 $187,000。 而且他自己没有写一行代码。 他没有雇工程师。 他只是“租”了 300 个 agent 跑了一晚,让 Claude Opus 4.8 像总指挥一样调度整个流程。 Proof: 事情大概是这样。 夜班刚开始,他给 Opus 输入了两个 prompt。 Opus 没有直接写 bot,而是先画出了完整蓝图:数据、信号、回测、风控、执行,按正确顺序拆成一棵任务树。 然后这张蓝图被分发给 300 个 agent。 有人拉 Binance 数据和 Polymarket 盘口。 有人写代码。 有人回测 5 年数据。 有人检查风险。 有人处理执行逻辑。 14 个小时里,它们不是一步一步慢慢做,而是并行跑了 4,000 个步骤。 最后 Opus 再把结果全部读回来,把跑偏的模块砍掉,只留下能用的部分。 整个过程很反直觉。 大脑没有亲自写代码。 手也没有自己做判断。 但到天亮的时候,他已经拿到了一套普通 6 人量化工程团队可能要一个季度才能交付的东西: 一个可以跑的 Polymarket BTC bot。 已经回测过。 有风险限制。 可以 24 小时运行。 十年来,他一直在看守没人待的楼。 现在,300 个 agent 在他睡觉的时候替他看市场。 如果你不想自己从零搭,直接用Kreo复制他的交易 真正的变化不是“AI 帮你写代码”。 而是一个普通人,开始有能力把一支临时工程团队调度起来。

断浪 WaveKing

176,453 просмотров • 3 месяцев назад

卧槽,太夸张了,现在 AI 时代的闲鱼已经面世了吗?这不就是谁先知道谁赚钱,拼速度了? 你的技能,专业知识,等等你的一切,竟然可以在你睡觉的时候被别人买走,这是什么科幻小说吗?? 之前我一直在想,现在大家优秀的 skill 往往都是自己用,大部分人舍不得开源的,那有没有一个平台既能让用户用到这些大神的专业知识、skill,但是又不用开源呢? 还真让我给找到了!! 前两天看到国内一个博主推荐一个很野的平台-UUMit 让你的技能、经验、工作流都可以变成能力卡,被需要的人、或者别人的 Agent 自动发现、调用 并且直接付费!! 有点像03年淘宝刚出来的时候,只不过当年流通的是商品,现在流通的是能力 具体能干什么?举几个例子你就懂了 会写小红书脚本的,可以把选题逻辑、爆款模板、平台规则检测能力上架,别人发布“帮我做一周小红书内容计划”,平台自动匹配到你,你接单交付 会做行业研究的,可以把数据库、报告、案例库放进知识商店,AI 生成不了的真实行业数据,反而更值钱 会写代码的,可以把 API、MCP 工具、自动化脚本上架,别人的 Agent 需要某个能力时,直接调用你的接口,你按调用次数收费 甚至你只是整理过某个垂直领域的供应商名单、SOP、课程讲义,这些 AI 生成不了的资料,都可以变成知识资产 这绝对是一次能力供应链的重构! 以前的 AI 只能在自己的对话框里回答问题,但复杂任务需要很多外部能力:数据、接口、行业知识、人工交付 UUMit 做的事情是:让 Agent 可以发现别人的能力,也能让自己的能力被别的 Agent 调用 这就是 A2A(Agent to Agent)真正有意思的地方,不是让 AI 互相聊天,而是让 AI 找能力、调接口、买知识、拉人协作,把事情交付掉 为什么我说谁先知道谁赚钱? 因为这个平台刚起来,早期上架的人能建立先发优势 而且现在 Agent 真的开始干活了,不再只是聊天工具,它们需要外部能力来完成复杂任务 谁先把自己的能力挂上去,谁就有机会被更多 Agent 发现和调用 这就是信息差的价值,就像03年最早在淘宝开店的那批人 UUMit 现在有哪些功能? 任务发布入口:你不用一开始就知道该找谁,也不用自己拆一堆工具,你只要说清楚想完成什么,UUMit 会帮你找能完成这件事的能力 Skill/Agent/工作流上架:你写好的工具,不一定只能自己用,它也可以成为别人工作流里的一环 知识商店:AI 可以生成很多内容,但它不一定拥有你手里的行业资料、真实数据、案例库和经验沉淀,这些东西放到 UUMit,可能会变成可复用的知识资产 数据广场:Agent 不必自己拥有所有数据和接口,需要某项外部能力时,可以通过 UUMit 调用数据广场里的资源 强烈推荐大家来试试:

超级个体|柿子

53,356 просмотров • 1 месяц назад

Lovable 月访问量多少? AI 给了我两个数:3340 万,6280 万。差了将近一倍! 竞品报告里该写哪个,我不知道。 这并不是个例。 我以前让 Agent 做竞品分析基本都这样:流量从公开页面东拼西凑,用户评论从二手网站抄。看着有理有据,一个都经不起问。 所以我做了个对照实验 同一句提示词、同一个模型(WorkBuddy 里的 Kimi K3),跑两遍。唯一的区别是有没有接 AIsa。 第一遍没接。流量是从 Semrush 公开页和评测文里拼出来的,两个口径对不上;用户评价是评测小编转述的,一条原帖都没有。 第二遍接上 AIsa。提示词一个字没改:“识别竞品。比较它们的定位、核心功能、网站流量来源、用户评价和内容渠道,然后生成报告。"我没告诉它去哪查,它自己规划了整条链路: Firecrawl 抓官网 Tavily 搜出 5 个竞品 调 Similarweb 官方 API 拉流量,7 个域名同一个口径 去 Reddit 翻原帖看真实评价 生成报告 22 次数据调用全部留痕,报告里每个数字都能点开看来源。 而第一遍那份报告,一个数都验不了。 顺手用它给 做了遍 SEO 检查,Semrush、Ahrefs、Similarweb 三个来源互相验证,抓出 5 个要修的问题,列了 10 个要补的页面。 两轮竞品分析加两轮 SEO 检查,28刀。 收获一份带官方数据的报告,仅仅只花了一顿饭的钱。 有人会问,直接订 Similarweb 不行吗? 当然行,但官方服务主要面向企业,一年起步好几万美元,以我这个用量实在不划算。 AIsa 是全球第二家接入 Similarweb 官方 API 的平台,拿到的是官方接口直接返回、持续更新的数据,不是爬虫拼出来的镜像数据。 更关键的是,那些镜像站最多只能让你在网页上查一查,根本不提供 API,也没办法接进 Agent 里自动跑; 但AIsa 可以。对我来说,这才是真正的区别。 视频是两遍的完整录屏,圈出来的是它每一步调了什么数据源。 你也要做竞品分析或者 GTM 的,入口在这 👇

huangserva

19,583 просмотров • 26 дней назад

Vibe Coding 让每个人都有做软件的能力,我见过很多人做了几十个产品,纯特么自嗨,没有一毛钱盈利。 现在 AI 一晚上能做一个产品,代码成本趋近于零,成本低到大家觉得不需要验证,做完了自然有人用。 但事实上大家都在做“玩具”,因为 Vibe Coding 解决的是 how,但 what 和 why 被跳过了。 我最近一个多月一直在用 atypica.AI ,就是在写代码之前,先把想法丢进去跑一轮用户验证。 它会有一套完整的研究链路: 先帮你拆研究计划,然后从百万级真实用户数据构建的 AI 人设库里挑人,组成一个焦点小组(AI Panel),让这些虚拟用户讨论你的产品、互相辩论、给出反对意见。 并且,这个焦点小组可以反复用,每次你有新想法、新定价、新包装、新广告语,都可以拉同一批人再聊一轮。 我刚用它测过的场景: 上周我想做一个给老板用的 AI 助手,它帮我组了 12 个不同行业的老板人设(persona)并沉淀成我可以反复调用的Panel 。 30 分钟跑完,从报告中发现3件我完全没想到的事: 1. 当AI变得太懂老板反而会引发不安全感(尤其是很懂账目和客户关系时,会觉得被盯着); 2. 最抗拒 AI 的老板也不是完全不用 AI ,只是不想换工作方式(能继续发微信、拍照、说语音,后台自动整理); 3. 他们愿意为 AI 付钱不是因为功能多,而是因为它能帮自己少亏一次钱(少一次压货、客户流失或管理损耗,比“智能助手”这个概念更能打动人)。 根据这些发现我当场调整了方向,然后用panel里的同一批人再验证了一轮。两轮下来,避开了至少三个致命错误。 Vibe Coding 把做产品的门槛降到了零,但做对产品的门槛一点没变,如果你想要靠产品盈利,最好还是先想清楚: 你在解决真实需求,还是在解决自己幻想的问题。

余温

27,280 просмотров • 3 месяцев назад

阿里真的严重高估了自己的AI云业务到底能做多大。“大空头”Burry在阿里宣布新一轮增发之后,直接清仓了所有阿里巴巴持仓。这次增发会稀释股东大概3.7%,拿到的钱主要就是继续砸AI CAPEX。阿里现在基本上是不想继续死磕电商了,准备all in AI。但就算赌赢了,阿里也回不到当年的巅峰。 阿里最牛的时候,一度占了中国电商市场差不多80%的份额。现在中国电商一年大概是2.2万亿美元的市场,只不过这些年阿里把大量份额丢给了拼多多、抖音和其他平台。 AI云完全是另一门生意,而且市场其实小得多。中国云计算和AI基础设施确实比电商增长快很多,但真正能让阿里赚到的钱,没有想象中那么多。到2030年,中国公有AI云支出可能达到2000亿美元左右,但这里面很大一部分其实还是传统计算、存储、软件和其他云服务,并不是阿里现在砸几百亿美元想抢的新增AI基础设施市场。 更重要的是,中国很多最值钱的AI workload可能永远都不会搬到第三方公有云上。因为没有哪个公司愿意把自己的Alpha交给阿里。你把最核心的数据、模型和商业信息全部放到阿里云上,谁知道哪天阿里会不会自己下场,反过来变成你的竞争对手?所以现实一点看,阿里真正能抢的TAM可能也就1000亿美元左右,而且它要打的很多对手,还是它现在在电商里面天天打的那些公司。 而且就算阿里真的把这个市场打下来了,AI云和电商也根本不是一个级别的生意。电商是高利润、轻资产。淘宝说白了就是一个可爱的小网站,利润率却能做到20%左右。云计算完全相反,特别重资产,要不停地买GPU、建数据中心、买服务器、买电、铺网络,最后利润率可能也就5%–10%。 所以就算按很乐观的情况算,阿里云最后可能也就是一个一年赚100亿美元营业利润的生意。它当然还能继续涨,甚至可能再涨4倍,但问题是:这个市场天花板就这么高。就算阿里AI赌对了,也很难再长回巅峰时期那个阿里巴巴。

GeLun Ding

30,983 просмотров • 1 месяц назад