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最近我一直在深远商议 AI 在实验出产要领中提效的落地场景糗百-成人版，过程中也发现了好多道理的器具和实用玩法。前段时期，刚好收到「东说念主东说念主都是产物司理」平台的邀请，进入了他们在成都举办的线下闭门会举止，主题是《成都闭门会 | AI 驱动产物创新：从场景瞻念察到落地实践》，我当作共享嘉宾，带来了我的主题内容《效率即创新：AI 期间产物司理的一东说念主成军》。原来现场瞻望到场东说念主数是 50 东说念主，拒绝来了接近一百东说念主。 面临这样多东说念主的线下共享，说真话其时照旧挺孔殷的。 但也非凡庆幸，共享拒绝后收到了好多正向反馈，与好多小伙伴也一直聊到终末，成绩满满。这几天也有不年少伙伴私信我，问有莫得回放聚拢。真话说，目下还莫得，但看到这样多东说念主感风趣，我也在纠结要不要把此次的内容整理出来。毕竟……这是一份 114 页的 PPT，一场 40 分钟的现场共享，一份接近 1 万字的逐字稿。 终末照旧咬咬牙决定，把这些内容系统整理一下，共享给实在感风趣的一又友们。 
一、AI期间产物司理的一东说念主成军 共享一个很故理由的数据，来自麦肯锡的《使命新异日阐述》 阐述自大，到2030年，五年后，全球30%的使命内容将被自动化替代。 
堤防，这不是岗亭消散，而是使命方式的重构。 咱们再看远景无忧的阐述， 
更骄横的现实是什么呢？ 行政岗的AI笔墨处理率已达72.35%，他们的替代慌乱也冲到了70%。 意味着每十个行政东说念主中，七个在用AI晋升效率，同期七个在窄小被AI干掉。 更可怕的是，企业间的AI差距渐渐拉大，51%的职场东说念主只可自学求生，3分之1还莫得运行了解AI。 这意味着什么？ 意味着当大多量东说念主在苦哈哈的加班使命时，别东说念主也曾在体系化的用AI来提效了。 咱们看一下市面上的这些AI应用。 AI写稿类、AI图像类的Stable Diffusion、MJ… AI办公类：AIPPT. AI联想类：AI Figjam、墨刀AI.. AI对话：ChatGP、T豆包，DeepSeek AI编程器具，TreeMind、Cursor.. 等等 
目下市面上的AI应用至少有几千款。 这让我想起了当年玩4399小游戏的时候，一个一个点击去体验一下。 其中也会发现好多很难用没后果的产物。 当今的AI应用阛阓像极了15年前的盗窟手机，中枢体验很差，功能难用，而且冗余。 
那为什么当今是这样呢？ AI层见错出，呈现井喷式的增长，要反念念时间与产业的揣测。 
AI正处于的应用爆发期的阶段，阛阓那么多的器具，每天还有新玩家入场，像极了当年的百团大战存活下来的好意思团，而存活下来的长久不是从来不是应用数目，而是场景重组才略。 就像PC期间留住的是office套件，手机期间千里淀下微信生态。 我当今使用AI的时候酌量的便是，我用了你这个产物，果然能给我晋升效率吗？我当作产物司理，又该如何通过AI进行创新呢？ 之前我读湛庐阅读的一册书《把念念考当作习气》 书中提到创新的三大重点是：创造余闲、念念想流动、跨界念念考。 便是创造空余时期，作念更多的念念考，咱们看产物司理一天都在作念什么？ 包括需求文档，原型联想，作念数据分析，跨部门的调换，甚而救火等等。 创新不是背着KPI， 天天苦哈哈的不务空名，创新，一定是要在百忙之中创造出一定的余闲。 如何创造余闲，实验上是效率的问题。 我此次共享的三件事便是效率，效率照旧效率。 
二、AI期间，念念考方式才是终极兵器 念念考个业务问题： 如果你在国外要作念一个腹地同城实时配送的业务，你要如何运行？ 什么是腹地同城即时配送业务？ 便是好意思团外卖、饿了么的配送事业。 我曾作念的一个腹地生计行业的出海名堂，通过国内的产业以及国外的运营团队，蛊惑在澳大利亚Wodonga这个城市去落地。 这个不足5万东说念主口的小镇，外卖阛阓领域甚而不足北京的一个小区。 但这样的阛阓上，咱们亦然花了至少半年的时期才完成了阛阓的认证。 也用了一些产物方法论，比如说像波特五力法、SWOT分析，五层九维法、波特竞争三成分等等方法去考证阛阓。 这些东西网罗完差未几6个月当年了，业务可行性评估后，详情这个业务能作念，咱们主打三枪。 第一枪是竞品分析。 在国外也有雷同于像国内、好意思团、饿了么这样的大厂。 比如说像Menulog、UberEats， 还有DoorDash。 当年去拆Menulog的配送逻辑。 下了好多单的外卖拆解他们的APP功能， 也去访谈了一些合营的餐厅，终末整理了竞品分析的数据库。 蛊惑了五层九维法这些去方法论去作念拆解。 第二枪是合规性。 亦然真金白银的膏火交在了合规性方面。 国外的劳工组织对打工东说念主的保护是尽头严格的，是以企业的用工资本尽头高。 咱们去探听了好多的律所，况兼访谈了好多的骑手，终末才理清像薪资结构、保障决策、工时拒绝等等这些要道的成分。 第三枪冷启动。 像咱们国内的主流的酬酢媒体是微信，在澳大利亚主若是facebook。 咱们为了劝服第一家的合营餐厅，也找了好多的雇主，终末亦然聚焦到一个烧烤店的雇主上，帮他们作念线上，facebook的奉行。 过程中也出了好多的决策点子，甚而帮雇主重作念了这些像线上的菜单，筹划客单价、出餐时期等等。 作念成了这一个客户了以后，咱们也去策画了一下这个时期点。 咱们从运行调研到终末业务阐述能作念，整整是花了六个月的时期。 
再自后ChatGPT出来了，为什么咱们常把2022年景为东说念主工智能的元年呢？ 因为22年形态级的大模子ChatGPT3.5出来了，到了2023年4.0出现后运行爆发。 
当我第一次用GPT的时候，我就把咱们之前的疑问，还有一些待调研的东西都去问了一遍。 我的第一反应是这太酷了，那和咱们汇聚的拒绝85%以上是匹配的。 天然，85%也曾实足惊艳了。 但在咱们作念阛阓调研的时候，咱们一定去不要都备服气大模子。 那有可能15%的额外上导致你总共这个词名堂跑偏甚而顺利作念死。 好多时候照旧要去咱们去东说念主为的去作念考证，况兼还能晋升你的我方的这个阛阓的嗅觉，竞品的嗅觉，去培养你的产物嗅觉。 这个时候我就相比慌乱了，那ChatGPT4.0 出来了以后，咱们用AI器具复现相同的相同量级的阛阓调研周期压缩了接近50%。 
传统的产物旅途需要穿越【数据荒凉】，80%的时期都耗在了信息网罗上。 是以此时的AI改变的不单是信息网罗的方式，更是买卖上的一种快速试错、镌汰资本的方法。 
当需求调研酿成数据爬虫的狂欢 当界面分析演化成智能体的对决，当原型联想进化为领导词工程，那产物的护城河在那儿呢？ 在AI期间，念念考方式才是终极兵器，咱们要作念的是念念维模子加效率翻新。 当年咱们用的SWOT分析、波特五力、Kano模子，实验上都是经过考证的念念维框架。 我的行动便是，总要在面临AI的到来作念点什么。 我也蛊惑了我方的一些产物教导，输出了我的第一门系列课程，上架到了首先学院中。 
但AI发展的太赶快了，即便其时也曾用了最前沿的方式，那当今看来亦然稍许有点过期。 比如说，课程中，国表里大模子我分别用的智谱清言和ChatGPT4o，而当今国内主流的模子是DeepSeek，是以只可不竭的去输出内容。 在作念这门课程的过程中，我一直在念念考到底，现阶段的产物到底要作念一个什么样的产物司理呢？ 我也作念明显好多的考证，从拒绝上来看便是作念专科高效的产物司理。 通过模子方法论、底层念念维、逻辑念念维跟框架，借助AI的才略去晋升效率。 因为关于AI来说，使用者的范畴范畴，使用者的专科常识范畴决定AI效用。 再往后，期间又变了。 三、AI + 传统器具 跟着业务的发展，积攒的数据也越来越多。 求教在座的列位有若干东说念主每天需要和数据报表打交说念？ 那我再问一个扎心的问题，又有若干东说念主也曾因为时间团队排期太长，恨不得我方动手写SQL？ 共享个案例：一件小事儿促成一个系统。 也曾咱们作念过一个业务，便是这个业务的数据很遍及。 可是由于排期迭代迫切，是以报表还莫得完善。此时，业务也曾上线，业务方跟产物都认为某个数据方针很遍及，速即就要。 
建立跟咱们说，天然这个数据统计相比复杂，可是，是莫得问题的，可是排期到两周后.. 了解我的同学可能知说念，我一个时间出生，作念移动端建立，照旧有小数时间功底的。 作念时间的时候，我标的是作念一个全栈建立。 到自后我了解了产物这个岗亭了以后，我发现一个产物能不可奏凯，作念产物比全栈建立遍及多了。 由于时间说，排期2周，我根蒂等不到那么久，我寡言的大开了我的Navicat（数据库查询器具），花了我一天的时期，包括30分钟构念念方针逻辑，6个小时梳理表揣测，调试SQL报错，1个小时跟时间扯皮，字段定名范例问题，终末发现SQL能跑，但查错了。 那我盘货了一下我的时间栈，我的SQL的才略就只是局限于基础的查询： SQL: SELECT * FROM WOSHIPM WHERE name LIKE ‘%yyds%’ ORDER BY、 GROUP BY、 LEFT JOIN 当今我有什么才略加持呢？ 那便是AI. 当我跟AI对话交流SQL查询以后，我发现他果然有代码评释的才略的。 
就相当于我刚刚会乘法口诀，我当今就能去求导数了。亦然在作念AI的加持下糗百-成人版，我能够高效输出更多的报表跟查询。 看个报表案例： 以咱们作念的一个商品逶迤率及共享率散布的一个查询来说，猜一猜这样一张查询报表建立需要多久？ 
如果是一个传统的团队来作念一张报表，需要前端后端测试，简略3到5个使命日，一周的时期才能测试当今上线。 当今，通过AI需要多万古期呢？ 6个小时。 那咱们再看一下这个RFM客户价值分析这张表， 
他亦然通过各式维度。 这一张表亦然在传统模式可能要建立个2到3天。 当今通过AI，可能就需要3个小时就能完成。 天然了，当作一个BI的报表系统， 不单是去咱们去用AI来晋升咱们产出查询的效率。 更遍及的其实便是我想说的， 通过AI加传统的器具来晋升咱们的效率。 比如说报表系统传统的器具有什么？ 
像Tableau、Power BI、帆软以及衡石BI报表。 他们在中枢定位、集成才略、方针平台、部署模式、标的客户跟订价模式上都有一些不同。 也便是基于此，咱们通过AI加BI的方式，来鞭策了咱们各个业务的BI系统。 包括电商、互联网、病院、财务、东说念主资咱们各个岗亭各个部门的一些揣测的数据统计。 
这个意味着什么呢？ 意味着也曾需要8个小时的脏活，当今30分钟就能处理。 意味着当业务方拍桌子时，你可以含笑着回应，能不可给我一首歌的时期。 那时候我说我又慌乱了。 有的团队用AI可以三天上一个功能；而有的团队手动改代码要三周。有的团队让AI作念挑夫，其他元气心灵去发现一些新的idea；而有的团队还在为系统报错而抓狂。有的团队也曾在熟识的使用智能体矩阵、Rag、甚而微调模子了；而有的团队甚而还苦于和DeepSeek调换时出现事业器繁忙。 这不是器具的差距，是石器期间跟三体时髦的代沟，任何一个分解时间代差的团队，都会被渐渐淘汰掉。 
此时，AI期间的东说念主机共生才略，我归来为一个金字塔模子。 
底层基础是LLM、GPT等，大模子需要领导词对话才略。中间层便是SQL、Markdown、Python等中间言语才略。 表层便是器具层，像Figma、Cursor、Coze、BI等器具的驾御才略。 四、AI + 时期握住 你是否有过这样的阅历？ 明明还有一堆事情要作念，并莫得完成，内心尽头慌乱，却无法将眼神从手机上移开。 长久认为时期不够用，不够时期使命不够，学习不够，时期玩不够，时期休息。 这不得不提到一个词儿叫时期握住了。 上一次时期握住的包裹照旧2020年一个姓罗的艺东说念主的一个梗，转倏得5年当年了。 说到时期的握住，咱们反不雅握住方法的演进。 
像早期胡萝卜加大棒，通过赏罚的方式来影响职工的步履跟绩效。 比及20世纪中期20世纪中后期通过KPI与公司的战术标的和要道的业务拒绝顺利揣测。 KPI是被迫的标的。 到了当今好多相比，到当今好多公司通过OKR的方式来制定明确的标的，设定要道的拒绝，通过主动的方式来量度现时的标的是否好意思满。 更多的适用于创新企业，还有敏捷建立的这种环境。 公司通过KPI、OKR的方式握住职工。 每个东说念主的产物都是我方，每个东说念主都要对我方崇敬。 是以握住的方法相同也适用于自我握住。 OKR的实验是标的，握住亦然被冷漠的筹划握住。 通过更主动的方式握住时期、元气心灵、筹划，甚而东说念主生。 OKR是什么： Objectives， 标的 Key，要道过程 Results，拒绝 咱们要作念的明确个东说念主的标的，明确每个过程，每个标的达成的可量度的要道拒绝。 底下咱们也去看一些好玩的例子。 中国速率不惟有基建，还有开学前补功课。 
毕业答辩前，你的论文是什么时候交的呢？ 
使命以后，deadline第一世产力。 
功课没写完，开学前还有一天挽回的契机； 论文没写完，至少还能延长毕业； 使命没作念完，至少还能换个场地再走运行， 可是东说念主生唯有一次，谁能给咱们契机再走运行呢？ 在AI期间，咱们应该如何通过AI来作念时期握住呢？ 在我一些应用来看，是智能体加使命流。 智能体是什么？ 智能体 = LLM + 筹划才略 + 回顾力 + 外部器具。 蛊惑使命流来作念落地提效器具。 
智能体的中枢才略自我决策、环境感知、动态反应。 使命流，历程编排端正固化，步履限定。 智能体的实验是作念任务，使命流的实验是历程。 知说念了AI期间要通过智能体加使命流的方式来晋升时期握住的效率。 是以就要反推智能体加使命流，咱们该作念什么。 中枢便是任务拆解加SOP。 标的拆解的方法是除名smart原则： 
比如以我为例，我在2022年给我方一个立了一个标的，这标的是什么呢？ 其时我看在东说念主东说念主都是产物司理平台上，我看好多专栏作者他们发的内容我认为都好专科，很有深度。 那具体明确我要成为一个什么样的东说念主，我应该作念什么样的事儿。 是以我定的一个标的我要在五年以内，最晚2028年景为东说念主东说念主都是产物的专栏作者。 那可量度可判断是什么， 每个月至少发一篇高质料的著述，每个季度至少有一篇著述被保举，这个拒绝是可量化的。 那可达到的是通过致力是可以达到的： 比如说通过数据分析来看，我在2020年到2022年，发布著述被保举率是9.1%。 只须我发的多，发的够深度，是可以达到这个标的的。 另外与标的揣测性，现时的这个标的跟我举座的标的是一致的。 比如说我想成为一个孤独念念考的东说念主，需要具备孤独念念考的念念维，推崇孤独念念考的内容。 那这个时期节点五年内成为专栏作者。 有了这个标的拆解了以后就要作念一个标的的筹划。 比如我一般是一个三年一个筹划。 那这里要堤防的，你的筹划跟标的最佳是具备一定的连气儿性的。 阐述标的，详情我方渴望拿到的拒绝。 比如说你的使命五年以后应该是什么样的，有一个什么样的竖立，有什么样的拒绝。 然后拆解年度，我是分为四个维度，比如说取势、明说念、优术跟真金不怕火器。 
取势是什么？ 对一些揣测的行业公司及岗亭作念一些基础了解。 我的KR作念相应的行业分析，输出行业分析阐述。 明说念念念维层的索要， 近几年的一些产物的逻辑索要，况兼晋升智能感。 什么是智能感呢？ 在咱们作念互联网的时候，要更多的网感。 到了AI的期间，咱们要的智能感。 此时的KR输出内容，在揣测的一些平台上，输出模子跟方法论。 优术层我的O是复盘方法，器具归来内化。 KR蛊惑自己的名堂作念一些内容的输出，蛊惑自己的名堂案例作念一些内容的输出。 真金不怕火器是器具层的维度。 磨刀不误砍柴工，作念一些充分的准备。 KR时哄骗风趣心掌捏各式AI器具，拆解到月度，每个月应该作念什么，落地到周每一周每一天简略的一个筹划。 每周的任务作念收场，简单的复个盘，望望哪些完成的不足，哪些作念的相比好。 OKR的标的是追踪，要在每个月当年以后作念每个月的复盘，制定下个月的筹划，没完成的，下个月就去多小数元气心灵去完成。 是以这是一个我的时期握住SOP， 先拆解标的，去分拨到每个月，每周至逐日逐日每周拒绝以后作念一个复盘，每个月拒绝以后作念一个复盘，以此去作念一个动态的养息。 
终末去作念一个使命流出来。 
后续我在作念时期握住的时候，也不需要去我方去看内部的细节，而是顺利通过AI的方式来给我去输出一个时期握住的决策的。 这个时候咱们念念考一个问题，每周作念完筹划时，信誓旦旦，豪言壮语，嗅觉我方又行了。 可是实在果然每周都能这样完满吗？ OKR的方针是通过自去拿，拒绝自去又能对持多久呢？ 那如何高效拿拒绝晋升竞争力呢？ 这时期握住的事儿了。 是以咱们念念考一个问题，时期握住果然只是握住时期吗？ 
那时期握住的三件事是什么？ 才略握住、元气心灵握住跟握住时期。 
【才略握住】的中枢是找到法例。 每个东说念主的使命实验上讲的是有法例可循的，通过模式识别找到它的法例，酿成模范，然后固化，终末精进。 比如说我刚构兵使命流的时候，第一周使用使命流的方法，用了整整的一天去学习这个使命流，去搭建使命流；那到第二周我搭建的使命流可能就用了3个小时；第三周络续搭建，可能就1个小时；第四周我去作念一个优化，可能就花了十分钟。 时期握住的第二件事儿元气心灵握住。 元气心灵握住的中枢时期块。 比如咱们看一下，一天咱们都在作念什么。 
比如说睡觉8小时，使命8小时，吃饭2个小时，还要去刷刷手机，打王者；有玩的同学可能要再带娃。终末留给学习跟创新，还偶然期的吗？ 如果不合元气心灵进行握住，会堕入时期不够用的泥潭中。 是以好意思满元气心灵握住的中枢是去作念时期块。 比如说折柳2小时、一小时、30分钟的时期块。 
两小时作念一些万古期专注的任务。 比如写著述，作念商议 一小时是一定专注的。 比如1个小时内能完成的，像念书或者处理业务需求。 30分钟碎屑化的使命。 比如说望望资讯作念一次复盘。 那时期握住的第三件事儿聚焦当下。 传统的器具像作念任务清单握住的，苹果备忘录、omini focus、手机自带的日期，Mac自带的便签、遍及迫切四象限线等等。 
那器具千千万在东说念主用的时候东说念主都麻了。 是以在AI期间，我更多的器具是 Dify + 滴答清单。 反差 
用来Dify去制定每月每周的筹划的梳理，比物连类的去整理复盘，提醒，每周去每周看两次，每个月额外再看两次。 通过Rag的投喂让这个使命流更了解我。 滴答清单记载任务的面板遍及迫切四象限，弹性任务及动态的养息。 每天看我方的任务面板清空任务的时候，非凡心流，很安妥，不慌乱。 现时AI使命流上头有好多的平台可以用， 比如说像Dify、FastGPT、Ragflow。 那也我亦然在我也去调研过不同的使命流平台，他们在不同维度的一些对比。 
维度包括：东说念主员握住、模子握住，三方器具，常识库应用握住等等。 这里如果还莫得了解过智能体跟使命流的同学，可以去了解一下Coze，因为扣子的生态也还可以。 天然是一个闭源的产物，但关于外行小白上手来说照旧很友好的。 像Dify使命流中还能作念一些好多的插件儿。 
咱们说了这样多的AI产物，还有AI器具。 咱们蛊惑下表自我反念念一下，现时的AI期间，你是是哪个段位的产物？ 
是咱们每天加班作念琐事，照旧琐事交给AI主要元气心灵去探索更多好玩的内容。 是咱们PPT对满字，照旧用方法论蛊惑AI梳理使命内容。 是雇主挺评价你“挺致力的”，照旧雇主评价你“很有方法”。 是保藏等于学了，照旧把干货逶迤成操作清单，使命流的方式，终末用在使命流矩阵的去办公念念考。 是以我想说的每个东说念主都知说念有一套专属于我方的使命流。 
五、AI 实用出产力提效器具 当今AI的使用资本也曾很低了。 
比如说最运行咱们通过领导词的工程，往来跟AI顺利对话了。 渐渐的运行可以使用Rag，通过父子检索跟交融，来补充外部数据库不足的这个需求。 比如说像Rag在Dify内部就可以通过父子检索的模式，让Rag的检索才略变得更强， 
到当今可以用更多的一些模子的器具作念一些模子的微调，来晋升模子的应用才略。 在像硅基流动这样的平台上，有实足的结构化的教育数据，就可以去教育你的模子。 
当今教育的资本都辱骂凡低的，好多的器具可以进行模子微调：Kiln、PEFT、Hugging Face、LLaMA-Factory.. 当今东说念主工智能一个道理的比方是什么？ 东说念主工更多的通过东说念主为的方式去整理这些结构化的数据，教育给大模子最终成为一个GPT产物。 
我当今不允许你不知说念的一个平台Hugging Face. Hugging Face内部是什么，它是集成了模子、数据集跟试用空间的适平台。 
试用空间能够在上头看到好多主流的这些AI的产物。 
能在这个平台上顺利来使用，比如说是像换装的这个产物，顺利在现场平台就能体验。 
如果认为这个产物，这个模子是允洽你公司场景的，你可以顺利把模子腹地化部署。 另外Datasets这个内部是好多开源的一些结构化的数据。 比如说是像谚语的数据，谚语的翻译等等。 
另外Model上头，亦然咱们能看到好多一些主流的开源模子，包括阿里的模子，DeepSeek， 还有Google的模子。 
当今咱们能看到目下，开源的数据模子的数目达到了152万个。 另外最近爆火的AI编程器具Cursor，亦然跟着底层的大模子的claude3.5和3.7的发布，让器具更实用。 
在claude3.5的时候，在建立编程中也曾晋升了很大的突出，也能也去作念一些出产要领的内容。 到了3.7AI的编程拒绝，变得更好，在这个时候甚而都能去作念一些产物原型的联想。 Cursor还能去作念自动装置环境，去写代码生成高保果然原型。 六、咱们在见证第五次工业翻新 昨年我亦然买了一块儿4060，那时候1块4090，简略是1万刚出面，11000多，认为有点奢靡，就莫得买。 
到本年像DeepSeek这些大模子能作念腹地部署的时候，我想我方也玩一玩，整块4090去作念腹地部署。但此时我发现4090的价钱也曾在其时的基础上价钱翻倍了。 
这个什么时期节点？ 看百度的趋势商议，在本年级首1月25日傍边，DeepSeek运行爆火。 
DeepSeek运行爆火了以后，英伟达的股价应声下降。 其时是因为全球说大模子的教育资本被DeepSeek打下来了。 原来教育一个GPT4可能需要6千万到1亿好意思元的资本。 当今教育一个DeepSeek， 可能通过蒸馏的方式，只需要蹧跶500万的资本。 可是果然是这样吗？ 彼时彼刻，恰如斯时此刻，18世纪瓦特改变蒸汽机时，纺织厂纺织厂主们曾狂曾惶恐，机器东说念主出产效率翻倍。 
咱们还需要建更多工场吗？ 但历史给出了相悖的谜底，当蒸汽机资本从天降，从天价降至中小企业可以承受时，全英国工场数目数十年暴涨300倍。 燃煤需求不增反降，那其时的燃煤需求便是当今的显卡需求。 DeepSeek让每个中小企业能够具备腹地部署大模子的才略。 异日AI的算力需求一定是不降反增的。 是以，不要因为新时间的出现而慌乱，历史的教导告诉咱们，新时间的出现会极大提高出产物，咱们要拥抱新时间，而不是成为被期间甩在死后对的东说念主。 
咱们站在期间的风口上，正见证着时髦史上第四次工业翻新的发生 
是以我的归来AI期间的产物司理，不会是最会用器具的东说念主，而是会用器具创造器具的东说念主，这是一东说念主成军的最终形态。 
本文由 @张文靖同学 原创发布于东说念主东说念主都是产物司理，未经许可，不容转载 题图来自共享现场糗百-成人版
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