作为内容创业者，我现在已经习惯用 AI 来完成选题调研、结构搭建、报告草稿。
我用了OpenAI 的深度研究和 Kimi 的深度研究两款产品做了对比测试，分别对【2025 年小红书博主的变现方式与生存状态】进行调研，还用 Kimi 进一步研究了“小红书内容创作者是如何赚钱的”以及“小红书的流量分发机制”。
🌟OpenAI 的输出体验：
表达流畅、逻辑完整，但引用资料偏英文与泛化
对中国社交平台的机制理解略显刻板，比如会套用“Western influencer economy”的分析框架
需要我自己进一步查证数据，不能直接引用作为结论
🌟Kimi 的输出体验：
能引用国内真实来源，如澎湃、Tech星球、小红书平台官方等
输出为结构清晰的研究报告，自带段落标题、分析逻辑和结论建议
可以自动生成结构图、因果图，适合内容创作者直接使用或改写，符合我的审美
在“如何赚钱”这个细分议题上，主动补充了图文博主、品牌合作、自有产品、社群变现等路径比较，贴合实际语境
给产品团队的建议是，现阶段在知识深度、语言精度的维度上还有打磨空间，同时交互方式更偏向严谨客观，可以更灵活贴合用户表达习惯
总体而言，两个工具各有特色，在不同使用场景下都能发挥各自优势
🌟实测之后，我总结出3个避免AI幻觉的小Tips：
1、别让AI一个人写完——你给结构，它更聪明
建议先列提纲再提问，比如：请从平台生态、内容策略、流量机制三个方面，结构化分析小红书博主的变现方式。
2、本土内容优先选择本土AI工具
用OpenAI做调研时，它经常引用英文网站、国外文献，甚至把小红书当成Instagram分析……
Kimi会抓微博热搜、界面新闻、红餐网报告，更懂中文互联网的语境。
所以：中文研究优先用Kimi，会少走很多幻觉弯路。
3、充分利用好深度研究功能
深度研究功能通常会展示新闻来源、平台公开数据，甚至提供原文出处链接，便于验证信息真实性。
总的来说，AI研究工具确实能提高效率，但选择合适的工具、验证关键信息，仍然是必要的。根据具体需求和使用习惯来选择工具，会获得更好的效果。
我用了OpenAI 的深度研究和 Kimi 的深度研究两款产品做了对比测试，分别对【2025 年小红书博主的变现方式与生存状态】进行调研，还用 Kimi 进一步研究了“小红书内容创作者是如何赚钱的”以及“小红书的流量分发机制”。
🌟OpenAI 的输出体验：
表达流畅、逻辑完整，但引用资料偏英文与泛化
对中国社交平台的机制理解略显刻板，比如会套用“Western influencer economy”的分析框架
需要我自己进一步查证数据，不能直接引用作为结论
🌟Kimi 的输出体验：
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可以自动生成结构图、因果图，适合内容创作者直接使用或改写，符合我的审美
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总体而言，两个工具各有特色，在不同使用场景下都能发挥各自优势
🌟实测之后，我总结出3个避免AI幻觉的小Tips：
1、别让AI一个人写完——你给结构，它更聪明
建议先列提纲再提问，比如：请从平台生态、内容策略、流量机制三个方面，结构化分析小红书博主的变现方式。
2、本土内容优先选择本土AI工具
用OpenAI做调研时，它经常引用英文网站、国外文献，甚至把小红书当成Instagram分析……
Kimi会抓微博热搜、界面新闻、红餐网报告，更懂中文互联网的语境。
所以：中文研究优先用Kimi，会少走很多幻觉弯路。
3、充分利用好深度研究功能
深度研究功能通常会展示新闻来源、平台公开数据，甚至提供原文出处链接，便于验证信息真实性。
总的来说，AI研究工具确实能提高效率，但选择合适的工具、验证关键信息，仍然是必要的。根据具体需求和使用习惯来选择工具，会获得更好的效果。
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越是资质普通的人，越应该出海去寻找机会，降维搞出一片自己的天地。
但是往往越是普通人越恋家，越不愿、不敢出去闯。看似悖论，其实也不是悖论。
毕竟对人来说，勇气才是第一生产力。
但是往往越是普通人越恋家，越不愿、不敢出去闯。看似悖论，其实也不是悖论。
毕竟对人来说，勇气才是第一生产力。
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来了，朋友们！
Dia 的侧边 tab 栏向所有用户推送，View 设置里面勾选 Show Tabs in Sidebar 即可开启
依然支持空间，不过设置有点麻烦，但我不常用，终于可以切换了，哈哈
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依然支持空间，不过设置有点麻烦，但我不常用，终于可以切换了，哈哈
Lovable 7 个月达到 8000 万美元的 ARR，团队大约只有 35 人。
他们的一个员工写了一下原因： Lovable 不止产品是 AI 原生产品，而且里面有大量的 AI 原生员工。
整理一下主要内容，非常值得现在的任何初创公司学习🧵
AI 原生员工定义：AI 原生员工不是“使用 AI”的人，而是默认使用 AI 的人。
AI原生组织：默认完成
在 Lovable 当有人想要构建某样东西（任何东西）他们会求助于 AI，然后……就完成了。就是这么简单。
无需增加人手。无需项目简报。无需交接。只有行动。
所有事情都能这样做吗？绝对不能。但即使是在需要跨职能合作的事项上，事情仍然以疯狂的速度推进——因为每个人都在用 AI 去除繁琐，跳过交接，只是……更快地完成任务。
在现实中识别 AI 原生员工
大多数（不是全部）AI 原生员工都很年轻——刚毕业，有时甚至还没毕业。他们没有被企业废话洗脑。他们没有被遗留流程、审批链条或“事情就是需要时间”的根深蒂固观念所束缚。他们看到问题就开始动手解决。
大量聘用 AI 原生员工的变化
1. 责任变得真实：你做的？你负责。没有“领导层改变了范围”的借口。这是你的想法，你的执行，你的结果。
2. 自主权被释放：无需协调五个其他团队。你可以直接行动。而这种自由令人上瘾。
3. 信任成为支柱：没有隐性和显性的信任，你无法如此快速前进。如果你需要每周检查一次来批准按钮颜色，这速度就不适合你。
4. 速度成为你的护城河：当整个公司都以这种方式运作时，这不再是团队动态——而是文化的引力。客户能够感受到这一点。
AI 原生员工无法在传统系统中生存
现有科技公司内部的人工智能转型将是残酷的。你不能仅仅组建一个集中式的“人工智能特别小组”，就指望组织的其他部分突然改变思维和运作方式。这行不通。
这种思维方式的转变不是你能通过文件规定或强制执行的——它必须被亲眼见证和亲身体验。我知道，因为我自己也必须亲眼见证。
即使出现了少数勇敢的 AI 原生员工，现有的官僚体系也会用无数细微的阻碍扼杀他们：“你获得批准了吗？”“这是谁签字的？”“我们得按照流程来。”
恭喜，你刚刚在火花还未燃起之前就把它扑灭了。
未来的一些预测
公司规模将缩小。组织结构将扁平化。缺乏垂直专业知识的中层管理层将会消失。AI 原生员工将成为新的 10 倍团队。
他们的一个员工写了一下原因： Lovable 不止产品是 AI 原生产品，而且里面有大量的 AI 原生员工。
整理一下主要内容，非常值得现在的任何初创公司学习🧵
AI 原生员工定义：AI 原生员工不是“使用 AI”的人，而是默认使用 AI 的人。
AI原生组织：默认完成
在 Lovable 当有人想要构建某样东西（任何东西）他们会求助于 AI，然后……就完成了。就是这么简单。
无需增加人手。无需项目简报。无需交接。只有行动。
所有事情都能这样做吗？绝对不能。但即使是在需要跨职能合作的事项上，事情仍然以疯狂的速度推进——因为每个人都在用 AI 去除繁琐，跳过交接，只是……更快地完成任务。
在现实中识别 AI 原生员工
大多数（不是全部）AI 原生员工都很年轻——刚毕业，有时甚至还没毕业。他们没有被企业废话洗脑。他们没有被遗留流程、审批链条或“事情就是需要时间”的根深蒂固观念所束缚。他们看到问题就开始动手解决。
大量聘用 AI 原生员工的变化
1. 责任变得真实：你做的？你负责。没有“领导层改变了范围”的借口。这是你的想法，你的执行，你的结果。
2. 自主权被释放：无需协调五个其他团队。你可以直接行动。而这种自由令人上瘾。
3. 信任成为支柱：没有隐性和显性的信任，你无法如此快速前进。如果你需要每周检查一次来批准按钮颜色，这速度就不适合你。
4. 速度成为你的护城河：当整个公司都以这种方式运作时，这不再是团队动态——而是文化的引力。客户能够感受到这一点。
AI 原生员工无法在传统系统中生存
现有科技公司内部的人工智能转型将是残酷的。你不能仅仅组建一个集中式的“人工智能特别小组”，就指望组织的其他部分突然改变思维和运作方式。这行不通。
这种思维方式的转变不是你能通过文件规定或强制执行的——它必须被亲眼见证和亲身体验。我知道，因为我自己也必须亲眼见证。
即使出现了少数勇敢的 AI 原生员工，现有的官僚体系也会用无数细微的阻碍扼杀他们：“你获得批准了吗？”“这是谁签字的？”“我们得按照流程来。”
恭喜，你刚刚在火花还未燃起之前就把它扑灭了。
未来的一些预测
公司规模将缩小。组织结构将扁平化。缺乏垂直专业知识的中层管理层将会消失。AI 原生员工将成为新的 10 倍团队。