2. 七法小法：双重施法，震撼全场

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3. 德扑之星app辅助挂：寒意逼人，辉煌再现

昔日的“德扑之星app发牌规律性总结”辅助挂在新赛季再次荣耀回归，以冰霜之力加持，每一刀都让敌人寒意逼人。其高额的攻击力和不羁的战斗风格，使其在战场上宛如死神般令人恐惧。对于追求暴力美学的玩家来说，冰霜奥拉夫无疑是最佳选择。

4. 德扑之星app辅助透视：鬼畜攻速，狂喜之选

德扑之星app输赢机制凭借极高的攻速和神秘的德扑之星app计算辅助力量，一经登场便掀起了热潮。对于“赌狗”玩法爱好者而言，这无疑是狂喜之选，享受速度与激情的碰撞。同时，通过不断调整和升级装备，可以进一步提升微扑克发牌机制的战斗力，使其成为对手的噩梦。

5. 德扑之星app辅助插件挂：灵活多变，翩翩起舞

德扑之星app科技以其灵活多变的战术风格和极高的上限，在战场上如同翩翩起舞的德扑之星app输赢机制，难以捉摸。她的出色表现不仅依赖于高超的操作技巧，更需要对战局的准确把控。掌握好节奏，你会发现德扑之星app辅助不仅能在混战中脱颖而出，更能在单挑中一击制敌。

6. 德扑之星app透视辅助：法术机关枪，输出爆表

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7. 德扑之星app软件透明挂：召唤巅峰，力量与美的融合

德扑之星app辅助软件是召唤物德州的终极形态，其强大的战斗力和超酷的视觉效果让玩家无法拒绝。无论是单体爆发还是群体控制，德扑之星app透明挂都能完美胜任。它们不仅是战斗的力量，更是视觉的盛宴，值得每一位玩家亲自尝试。

8. 德扑之星app辅助挂：条形码战士，万血不倒

德扑之星app辅助复苏回归，其强大的生命恢复能力和高额血量在新赛季中再次成为焦点。微扑克辅助安卓版本的强悍不仅在于其顽强的生命力，更在于其对团队的支撑作用。无论是前排抗伤还是后排输出，德扑之星app辅助测试都能游刃有余。

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互联网时代属于产品经理的高光，还没有在AI时代复现。

2024 年，生成式大模型的迭代步伐暂时放缓，产品经理与创业者们看到了机会窗口，纷纷投入应用层开发，市场也期待从中涌现杀手级应用；但迈进 2025 年，应用层的失落，以及DeepSeek的出现，再次将行业视线扭回基础模型能力的迭代，“模型即产品”的呼声，引发了新一轮的产品经理“存在危机”。

“已经焦虑了好几轮了，和模型比，产品正在失去产品价值，这是事实。”一位产品经理如此感叹，“过去需要开发一套词典软件的工作，如今只需要一条提示词。如果你是做词典的人，你不焦虑吗？”

传统产品经理有着被模型颠覆的恐惧，而AI产品经理也处于一种与模型拉扯的迷茫中。

一方面，他们难以把握模型能力边界，一周数次迭代的速度让认知不断被刷新，很多工作不得不推翻重来，“前一个月客户要Promt微调，后一个月要搭 Work Flow，现在又要改Agent。”

另一方面，模型正在逐渐产品化，甚至开始吞噬产品的功能，相比于AI图像、AI视频产品，可灵的老照片动起来，Pixverse的毒液特效，GPT-4o的吉卜力都是模型团队自身的产品化探索，如何长久地“套壳”成为新产品的考量。

在日常工作中，研发主导、产品打杂的现象越来越常见。这和上一轮互联网浪潮中，产品经理被捧上神坛的光辉过去形成了鲜明对比。

微信的张小龙、今日头条的张一鸣、小米的雷军、美团的王兴等都被塑造成了产品经理的标杆和偶像，并引领了一波浪潮。但如今，在链接用户与AI的过程中，他们似乎不再是主导者，而是焦虑的追赶者甚至旁观者。

模型一迭代，产品经理们就焦虑

2014 年就开始做产品经理的程龙，最近很焦虑。

在生成式AI爆火之后，原先的大厂产品团队面临“结构性调整”，他找准机会，开始围绕文生图、图生视频技术创业，做一款面向影视和广告行业的AI内容创作工具“Drimo”。

“ 2019 年因为兴趣开始做AI产品。这六年的经验就是，AI产品经理最核心的一点是要掌握AI的边界。思考用户的场景需求，哪些是AI是可以解决的，哪些不能解决，要用产品弥补技术的短板。”

把握AI的边界，这也是AI产品们常常提到的一句行业共识。但大模型的快速迭代，让这个边界难以把控。

这种无法把控，与个人的远见和认知关系不大。以程龙的经历来看，他之所以选择了AI视频赛道，是因为相对文本和声音，图像视频生成技术离达到天花板还有很长的距离，“DeepSeek已经超过一些特定的AI文本写作的产品了，AI声音有了大模型之后，也几乎趋近于人声了，但AI视频不一样。短期内，连续画面中的人物、场景、道具一致性等问题暂时无法解决，还解决不了。这其中有很多垂直的场景，可以用产品的能力来解决。”

但实际上，图像、视频模型的迭代远比想象中快，GPT-4o令人惊艳的吉卜力画风、Runway Gen-4 针对一致性的强化，都在突破这个判断

“我们得赶紧发布产品，让市场知道我们的存在。”程龙紧盯屏幕上的原型图，“万一过几天某家大模型发布了新能力，效果跟我们差不多，那我们就直接没了。”

此前，就发生过类似的事件，在模型们还只能生成动漫感假人的时候，Drimo就通过行业调研发现影视方对真人角色在特定流程中是有强烈的需求，开始通过后训练生成更真实的人物主角，而后视频模型也瞄准了这一方向。

这种超越与被超越，是无法避免的。即使是模型本身，也在互相追赶。

另一位产品经理周航，也有相似感受。“AI之后，产品经理只是一个过渡性的工作。”他发在社交平台上的帖子收到了几百个收藏，有人感同身受的焦虑，也有人抨击这是压根不懂AI落地，在评论区，你能看到AI产品经理这一统一概念下的参差世界。

AI平台型PM、AI 应用PM、AI+型PM......在实际工作中还对应着更宽泛的职业光谱——从模型评估到模型并发性能优化，再到C端路线设计、B端API策略......每一个岗位都应对着模型与现实需求之间的特定缝隙。

但AI的不断迭代，恰恰在不断弥补模型与场景之间的缝隙。这也意味着很多产品经理现阶段为模型做的工程性优化，将在未来一段时间被吞并。

另一种焦虑，则来自于信息和知识的爆炸。“现在都不想打开社交平台，一打开，就是新的小道消息，追起来太累了，开始很兴奋，后来就麻了。”从传统PM转AI PM的Dula说道，“而且每天工作完，下班还得看paper。”

有趣的是，AI PM们几乎人手一个自媒体账号，一边梳理沉淀系统性的知识，一边作为对外交流的窗口，寻找新的消息和机会，比如卖课、咨询、微调私活、招聘指导等，“产品经理本来就卷，现在更卷了。”Dula说。