我们都知道社区产品算是比较难做的，重点是在运营上。那如果让AI来做社区，会不会效率更高一些？这篇文章，作者就进行了此类尝试，一起来看看他的结果吧。

AI：我设计，还要我活跃氛围？

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2024年，人工智能显然已经成为了效率工具，各行各业都在加速尝试AI的入场，生怕晚了遭到AI清场，破防的打工人：有的加速离场，有的则成了AI的化身。

尊重客观事实，精神内耗不能太久。

在2024这一年，就互联网产品研发这个领域内，已经开始大规模使用AI工具了，年初时公司购买了各种AI大模型的年费会员，并且立下一个规矩：

任何工作：先调研一下AI解决方案。

从实践效果来看，AI在产品研发领域，更适用于编程和绘图及创意设计；编程使用的大模型插件是开发的规定，设计师基于AI和垫图可以快速输出效果图，创意则是提供关键词和场景，交给AI天马行空。

这里有个前提：得由专业角色使用专业的模型，去探索各种场景的AI解决方式。

很多AI培训的宣传语：新人3天快速变现。

要变现至少得考虑所属行业吧，就算3天能学会AI工具的使用，难道3天也能带人深入理解行业和发现商机？

以AI绘图来说，为什么有客户买单？

自然是符合需求才会被买单，但是如果自身不懂设计不懂需求，如何指挥AI做出符合预期的效果图？只有专业人员并且擅长使用AI工具，才能在AI加持下提高生产效率从而放大自身能力。

AI简单的理解，就是很多知识或者经验的高度整合。

从近一年工作中的实践来看，普通人进入AI赛道的基本逻辑：明确自己的专业领域，熟悉相应的AI模型，尝试把自己会的东西交给AI去执行，自己处理AI不擅长的模块，以此沉淀一个可行的实践流程，这个过程并不容易。

考虑变现的话，还可以教别人使用AI。

02

最近有款产品要加入社区模块，社区业务的其实都是比较固定的，所以就尝试全部使用AI来设计，看看是否有些创意性质的解决思路。

基于产品研发流程，整理7个比较关键的问题；涉及商业、产品、用户、研发、运营等模块。

【一】现在有一款产品，其中的核心业务是组织各种商务活动，以及线下的娱乐和体育活动，以及围绕活动周边做的商城，现在需要设计一个社区模块，从公司商业角度给几条设计思路。

实际上在社区一期的版本中，就是围绕前3点开发，由于用户体量并不大，在各个模块的实现上并不深入，AI给到的答案也基本符合对于社区模块的完整预期。

只是执行过程中，需要根据产品现状做迭代的取舍。

值得一提的是，在产品重要模块的设计上，都是要从功能的整体协调和商业价值考虑，所以询问AI时，涉及社区活跃度与活动和商城业务交互策略，从产品利益考虑，用户和营收至少要得一样。

【二】从产品的角度，如何设计社区板块？并且符合公司商业价值的预期。给出5条建议即可。

从产品现状考虑，这里比较关键的点就是社交基础，用户分享和讨论活动及商品交易，至于积分和奖励以及推荐等，在产品中都有简版的功能实现，所以这个回答不仅全面且符合产品现状。

产品研发能想到的，AI目前已经知道了。

【三】基于产品的特点，从用户角度来看，对于社区的最核心需求可能有哪些，列举最核心5条即可。

只从公司的商业和产品层面考虑问题，多少有点想当然的成份在，所以需要从用户角度分析，哪些是比较重要的维度，在整个迭代过程中基本就是围绕这几个方向。

AI建议中的推荐流机制，使用固定位置的配置方式，产品体量小所以大可不必。

【四】从研发的角度思考，存在哪些技术难点和解决思路？列举你觉得最重要的5条即可。

这里的回答，团队中比较资深的研发人员看了一下，说是产品的架构只有应用和管理两个服务，和这些问题的相关性并不多，更多的时间还是放在社交内容和审核上面。

【五】在社区搭建完成后，从产品运营的角度来思考，如何管理才能发挥产品价值从而达到商业预期，列举几条你认为最关键的思路。

社区是一个比较偏运营的模块，从初版就考虑了根据活跃度来标识用户，高活跃的用户可以获得更多的虚拟奖励，进而兑换实物奖励或者抽奖，运营人员也会配合业务做内容引导。

目标很清楚，手段可以五花八门，但是效果未必符合预期。

【六】在提升社区活跃度这块，除了运营人员之外，如何使用AI模型去发挥作用？给出5条可行的建议。

在社区版本的初期，考虑过使用内部的大模型API来充当NPC的角色，提供一些活跃氛围的效果，后来在尝试效果之后还是略觉得有些奇怪，在社交真实性这块不好解释，所以就放弃了。

互联网自带神奇色彩，AI混进来之后更魔幻了。

【七】基于AI来做内容审核与社区治理，从产品设计和技术研发两个角度分别给出实现思路，每个思路控制在300字以内。

社区虽然是产品中比较常见的功能，在研发层面也不存在极其复杂的逻辑，但是社区的管理是个比较严肃的事，内容审核机制比较关键，可以由人工定期处理，或者交于AI模型批量分析。

总的来看，AI对于产品社区模块的研发分析，在主线逻辑和框架之内，只是在对话过程中没有加入更多的约束细节，所以得到的内容略显笼统，个人感觉整体内容没有明显问题。

03

分析AI的使用场景，从当前来看在产品研发的基本框架上，AI所提供的参考内容，基本做到了如下几点：

全面，客观，符合常识。

围绕整个产品研发的周期中，能分别给出比较恰当合理的建议，天马行空的说法几乎没有且符合普遍的常识，作为一个从AI大模型刚爆火就开始体验的用户来说，虽然AI突破性的进化并不明显，但是大模型的稳定和好用已经完成了自证。

AI在框架层面没问题，再观察各个环节的执行。

产品设计、UI视觉、编程开发、项目管理等，工作中这些流程也在尝试AI的使用，从现状来说UI和研发已经在重度使用AI工具提升效率，并且从各种反馈来说都比较认可。

AI从玩具到工具，不过短短1年。

这个过程中有个魔幻的现象，在AI刚爆火的时候充斥各种焦虑，在AI真的可以替代部分工作的时候，这种焦虑反而在缓缓消退。