核心观点 - AI技术正在重塑信息管理领域，从信息生成到获取都带来变革性影响 [4] - 深言科技通过两款产品(深言达意和语鲸)分别切入信息生成和获取环节，实现差异化布局 [6][22] - 被动信息获取方式正从"库存逻辑"向"订单逻辑"转变，个性化生成成为关键趋势 [28][29] - 产品开发需从真实需求出发，通过小步迭代和用户反馈持续优化 [20][36][37] - AI原生产品需关注用户留存而非短期商业化，PMF验证仍具挑战性 [47][48][49] 产品定位与功能 - 深言达意：专注"遣词造句"场景，用户超1000万，提供找词/找句/素材库三大功能 [6][11][12][14] - 语鲸：个性化信息助手，实现信息收集-分发-消费全链路闭环，核心功能包括订阅/智能大纲/专题聚合/日报 [15][17][52] - 两款产品均从创始人自身需求出发，通过用户反馈持续迭代 [17][19][20] 行业趋势洞察 - 信息分发颗粒度持续细化：从门户网站版块→单篇内容→信息点 [29][30] - AI推动被动获取信息方式变革：从推荐引擎向个性化定制转变 [26][28] - 5W1H框架分析信息管理：What(内容形式)/Who(角色)/Why(功能性&情感性需求)/When(主动&被动)/Where(媒介)/How(技术变革) [23][24][25] 产品开发方法论 - 技术研发与产品迭代需解耦，避免过度等待技术进步 [38][39] - 功能开发需挖掘用户反馈背后的真实需求，分阶段小步验证 [20][36][37] - 模型能力评估应基于真实场景测试，需兼顾用户需求和技术理解 [42][43] - 早期增长策略：聚焦Early Adopter，优化产品自传播功能 [53][57][58] 竞争策略 - 避开巨头主线业务，选择差异化技术路径 [61][62] - 通过极致产品打磨和深度用户洞察建立阶段性优势 [64][65] - 参考Cursor案例：在卷赛道通过产品体验差异化突围 [73][74] 发展阶段与指标 - 当前核心关注用户留存而非商业化，语鲸重点监测工作日使用频率 [50][51] - 商业化探索：深言达意作为流量入口，语鲸考虑IAP模式但需先验证价值 [71][72] - 产品成熟度评估：深言达意定位相对克制，语鲸规划多模态和更深度个性化 [66][67][68]