AI 产品的复杂度远超想象——看似简单的功能背后是多个环节串联的复杂流程。本文揭示为什么评估能力将成为 AI 产品时代的核心竞争力。从确定性到概率性的转变要求我们重新思考产品开发方式，而系统性评估是唯一能确保产品持续优秀的手段。

探索大型语言模型(LLM)的上下文窗口局限性及解决方案，详解全上下文 vs 检索增强生成(RAG)的权衡，分析 OpenAI Deep Research 等产品的混合策略实现，设计更智能、响应更快的AI产品，有效平衡准确性与计算成本。

Anthropic 发布的 MCP 协议正在颠覆我们构建 AI 应用的方式——告别漫长的功能开发周期，迎来用户自主选择工具的新时代。从本质上看，MCP 不只是封装了 Function Call，而是 Anthropic 在写一本教科书，告诉所有人"AI 应用应该这样做"。尽管潜力巨大，但技术门槛高、碎片化体验和安全隐忧等现实挑战仍待解决。对产品人和创业团队而言，这既是重塑产品思维的契机，也是垂直领域深耕的新起点。

本文探讨了提示词工程的真实定位，指出提示词仅是整体工程的一个环节，而非决定性因素，揭示将提示词神话化的误区，强调更多关注工程实现对产品体验的关键影响。

PoweReader 是一款新的 RSS 阅读器，集成了 AI 摘要、翻译和可视化等功能。通过内置翻译、AI 摘要、每日精选等特性，让 RSS 阅读体验更加高效流畅。现在 App 已经上线 Product Hunt，欢迎体验和支持。

从个人角度探讨 AI 原生应用的概念、特征及其面临的挑战

大型语言模型（LLMs）是目前最热门的人工智能领域。在这个领域中，已经逐渐形成了一个初具规模的生态系统。本文希望说清楚 AI 构建一个应用背后的逻辑，以此希望对后续产品思考和设计有所帮助，

ChatGPT 的面世给互联网和相关的科技行业带来了新的可能性和机遇，而其背后的 LLMs 也开始展现其革命性的潜力，这确实让人很兴奋。而对于产品来说，目前 LLMs 的出现意味着需要思考产品的设计。因此我从个人角度列举了一些产品方向和对于这些方向与 LLMs 结合的看法……