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人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
AI +玄学:AI 时代的数字占卜与心灵慰藉
张艾拉 · 2025-09-26 · via 人人都是产品经理

在AI技术不断渗透日常生活的当下,“数字玄学”正悄然兴起。从星盘生成到塔罗解读,从命理分析到情绪疗愈,AI不再只是工具,更成为一种“心灵接口”。本文将系统梳理AI玄学产品的演化路径、用户心理动因与文化语境,探讨技术如何回应人类对确定性与慰藉的深层渴望。

在2025年,AI 与玄学的结合已不再是新鲜事。星座、塔罗牌、周易、紫微斗数,这些古老体系,本质都是把“符号的随机性”转化为“叙事的确定性”;而 AI 的强项,恰好是生成叙事、制造共鸣。两者一拍即合。

一、市场与产品共性

当前市面上的AI玄学产品可谓五花八门,主要可分为几种类型:

1. 星座/占星

Co–Star 用 NASA 星历 + 演算法生成星盘,每日推送个性化运势。The Pattern 强调关系匹配,“让你被理解”,不仅解读你,还解读“你和 TA”。

  • 模式:海外头部产品多采取“每日推送+社交分享+专家订阅”模式。
  • 共性:个性化、社交化、连载感、订阅付费,以及“仅供娱乐”的风险免责声明。

2. 塔罗牌

交互是“抽牌 → AI释义 → 用户追问”,天然贴合对话式AI。

国内产品强调“沉浸式抽牌 + 情绪陪伴”,海外产品更注重“心理学 + 正念工具”。

  • 媒体观察:年轻人把塔罗视为“心理安慰+情绪出口”,而不是真算命。
  • 共性:高频、即时反馈、情绪价值,靠每日抽牌/连载维持粘性。

3. 周易/六爻/梅花易数

核心流程是“起卦 → 取象 → 解卦”。

AI 负责把复杂卦辞转化为易懂的解释和生活建议。

  • 应用场景集中在“选择题”:我要不要换工作、要不要表白。
  • 共性:规则严谨,教育成本高;AI起到“翻译器”的作用,降低门槛。

4. 紫微斗数

紫微斗数原本就是“出生信息 → 命盘 → 推算”的计算器逻辑。

AI 加持后,解读层更自然、互动性更强。

用户愿意为“深度个性化解读”付费。

  • 共性:底层排盘已商品化,竞争点在“语言叙事与解释风格”。

二、另辟蹊径:AI 与周易智慧的结合与尝试

这款产品很有意思,因为还没上架我只在朋友手机上内测了一下,我觉得蛮有意思,有必要和大家单独分享,它在 AI + 玄学这个领域,绕开了已经很拥挤的塔罗牌、星座、命书、八字等,直接选择了 「 占卜 」。

产品的名称我就不提了,产品的思路是:把周易64卦占卜的逻辑真正拆解出来,再结合八字命理,用 AI 大模型和参天、紫微斗数等相关模型,共同构建起一个可计算、可演绎的推演体系。

AI 在其中扮演的不是“万能的聊天机器”,而是一个「解读者 + 翻译器 」,它能把复杂的卦象、爻辞,转化为普通用户可以理解的情境化解读。

核心能力包括:

  • 周易六十四卦推演:基于真实卦象逻辑,AI将爻辞转化为当下情境的叙事和建议;
  • 八字结合:根据用户出生时间信息,做个性化加持,让卦象更贴近个人体验;
  • 情感关系模块:首期重点打磨情感方向的解卦,帮助用户理解和处理亲密关系中的困惑;

与其他产品相比,「爱卜」的差异点在于:逻辑更严谨,个性化更深度。不再是“套模版”、“模式化”、“模凌两可”和“只有情绪价值”的「 娱乐化工具 」。

三、技术切入:AI 占卜靠谱吗?

AI 与玄学的结合并非偶然,而是有着深刻的技术逻辑和市场考量。

从技术适配度来看,玄学本身的特性与 AI 技术高度契合。命理学说本身就是一个经过编码的系统,比如八字算命中的五行生克、紫微斗数中的星曜分布,都可以被转化为算法模型。

从市场需求来看,玄学赛道本身具有巨大吸引力。据艾媒咨询预测,2025年中国AI算命市场规模将突破1200亿元。

这个市场不仅规模庞大,而且用户付费意愿强烈:某头部平台注册用户突破8000万,单日占卜服务超200万次。

为什么说 AI 是玄学/占卜的好切入点?

天然契合的交互逻辑。占卜本质是“给符号赋义”,AI的生成式能力擅长把模糊问题转为故事化解读。

塔罗:随机抽牌 + LLM解读 → 像真人对话;星座:出生信息 → 星盘计算 → AI 叙事化运势。这种 “符号→叙事” 的路径,与AI 能力完美重叠。

高频场景,低成本扩展。用户习惯每日抽牌/每日运势,自然构成留存曲线;底层符号有限(78张牌、64卦、12星座),但 AI 能生成无限组合场景(恋爱、财务、职场)。

多元变现模型。订阅解锁高级解读/牌阵、情感咨询加价(AI 或真人)、社群/直播/周边(定制星盘、塔罗套牌)等。

四、用户心理:寻找不确定时代的确定感

为什么越来越多的人,尤其是年轻人,转向 AI 玄学寻求答案?用户希望从这些产品中获得的价值和痛点主要有以下几个方面:

  1. 缓解不确定性焦虑。年轻人在转折期(恋爱、求职、搬家)会寻求外部解释,哪怕只是“情绪支撑”。
  2. 被理解与被看见。ThePattern的定位——“你是这样的人”、“你和TA的关系”——满足用户深层的共鸣需求。
  3. 仪式感与自我观察。每日抽牌/运势,像写日记一样,提供连续性,帮助用户观察情绪和行为。
  4. 行动建议,而非空洞结论。用户不仅要“结果”,更需要“行动清单”或“轻推力”来做决定。

生成式AI与它的结合,不是让人“更迷信”,而是帮助人以一种游戏化、叙事化的方式,去面对生活的不确定性。

以上,祝你今天开心。

作者:张艾拉 公众号:Fun AI Everyday

本文由 @张艾拉 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议