有意思小周刊No.160（2025.12.22）：高阶产品经理的复杂决策问题
有意思小周刊No.160（2025.12.22）：高阶产品经理的复杂决策问题
「有意思小周刊」是我利用零碎时间，梳理记录一周的日常阅读与思考内容。目的是为以后更好构建自己知识体系，也为了将这些内容分享给你。
以下是这期值得关注的内容
📰 推荐阅读
- 拆解京东工业：为什么要把工业品采购变成 “供应链工程”
- B端组件丨深度拆解九类B端筛选组件，扒出设计的四大问题（下）
- 菜单和下拉菜单有哪些区别？来看看这些组件设计细节
- B端与C端营销，一场米面油行业看不见的战争
- 前端工程化实践：打包工具的选择与思考
- AI研发新范式：基于技术方案全链路生成代码
- 面向业务落地的AI产品评测体系设计与平台实现
- 图片分类业务推理性能探索
- 浅谈设计视角下的数据解读
- AI架构师的诞生：AI+传统DDD模式 = 实现开发效率提升75%
🔎 发现新大陆
- Leo Labs：能够高精度跟踪低地球轨道中的卫星和空间碎片
🎯 言论·语录
- 高阶产品经理的复杂决策问题
推荐阅读
▌拆解京东工业：为什么要把工业品采购变成 “供应链工程”
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/6y17ReX4baYzZG7rR1cZ8w
本文聚焦京东工业通过数字化与智能化重构工业供应链的路径与成效，阐述其从单纯的工业品电商转型为“工业供应链服务商”的战略演进，强调以数据驱动的场景化服务、标准化商品治理、自有品牌与大模型技术赋能，以及全球化出海策略共同支撑的竞争力与增长潜力。
▌B端组件丨深度拆解九类B端筛选组件，扒出设计的四大问题（下）
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/esyodTdARg8U6x1iCarGhA
本文围绕企业端筛选组件的设计与优化展开，聚焦以业务为导向、提升筛选效率及可复用性，并通过多个实际案例（如南森 HRM 与 TAPD）分析在不同场景下的筛选需求、交互设计与实现演进，提出从基础筛选到高级/自定义筛选的分层设计思路与 SOP，强调信息Arch与用户习惯在筛选设计中的核心作用。
▌菜单和下拉菜单有哪些区别？来看看这些组件设计细节
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/u7kd5pwDtury2zT2pJw6TA
本文系统梳理了菜单组件的设计要点与交互形式，重点包括菜单的结构要素、不同状态下的视觉与交互反馈，以及在不同屏幕场景下的呈现方式（如小尺寸底部抽屉、中大型屏幕的弹出面板、以及屏幕边缘定位的调整），并通过设计案例强调分隔线、图标布局与颜色对比在提升可用性中的作用。
▌B端与C端营销，一场米面油行业看不见的战争
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gfRTw2Yze2P05GaXnoqEOg
本文聚焦米面油行业的B端与C端营销协同，指出企业在大宗采购的理性决策与家庭消费的感性驱动之间，需要通过“ B+C 协同”来实现品类间的相互带动、数据驱动的渠道共振、以及专业内容与情感营销的有机结合，从而打造“主食方案提供商”的综合竞争力。
▌前端工程化实践：打包工具的选择与思考
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tz1Oi_JSJ8Uaa1G7XFqOhA
前端工程化通过模块化、构建优化和统一规范解决了代码冗杂、兼容性差、开发效率低下等问题；在打包工具方面，Webpack、Vite 与 Rspack 各有定位：Webpack 稳定且生态最成熟，Vite 提供极速开发体验并以 Rollup/esbuild 提供生产构建，Rspack 在保持 Webpack 兼容的同时显著提升构建速度。三者在开发启动、HMR、生产打包、生态与配置复杂度上各有权衡，实践中应结合项目规模、迁移成本与生态需求来选择。
▌AI研发新范式：基于技术方案全链路生成代码
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/WXXKpVth8OJqvjrnS1m7Cw
本文提出以“技术方案全链路生成代码”的AI开发范式，通过将技术规范、模板化方案、Prompt标准化和AI自我总结四大要素整合，提升广告审核领域的需求到上线全过程的协同效率，强调以AI Code为核心引擎，辅以模块化模板、统一度量与持续自我总结来实现可控、可维护且高效的代码生成。
▌AI时代的设计师：让工具赋能创意，而非取代思考
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/6mcbnC2MNw1xJlN4HU1DmQ
AI时代并非取代设计师，而是通过高效处理重复性执行任务、辅助信息整合与快速可视化验证，推动设计师在发现-定义-解决问题的完整流程中实现更高效的人机协同，从而把更多精力投入到深度洞察、策略制定与创意概念的构思上。
▌面向业务落地的AI产品评测体系设计与平台实现
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/vwGjdNkz-hktHXWZ3MjyDA
本文提出面向AI产品落地的评测体系设计与平台实现，围绕“从验收式测试到全生命周期质量工程”“端到端评测与分层评测并行”以及“金标数据回放和快速接入新评测范式”的思路，构建一个标准化、插件化的评测平台，覆盖业务目标、产品效果、性能体验、安全合规与服务成本等维度，并通过按变更分级的评测策略实现高效回归与快速迭代，最终推动AI应用从技术探索向产业落地的持续演进。
▌图片分类业务推理性能探索
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KqihVkZBBU8t6Xv7p8EwNQ
本文系统回顾了一个基于 Vision Transformer 的色情图片分类模型在生产环境中的在线推理性能优化过程。通过七个阶段的迭代，聚焦从 GPU 推理到 CPU 预处理、I/O、数据传输以及最终的批量化架构优化，最终实现单张图片端到端平均延迟从 53.64ms 降至 8.34ms，提升超过 6.4 倍，并在批处理下显著提高吞吐量与资源利用率，同时引出全局视角下的端到端性能与稳定性的重要性。
▌浅谈设计视角下的数据解读
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/y3lKDNu8u8fcNEUZ2pBfow
本文以 A/B 测试为核心，系统梳理设计视角下的数据解读与理性分析方法，强调区分显著性与重要性、把握最小样本量与实验功效、关注实验时长与数据稳定性，并警惕新奇效应、首因效应以及辛普森悖论对结论的影响；在此基础上提出通过对齐口径、分层分析、以及供需匹配等策略来提升电商场景的转化率，同时倡导在数据评估中结合定性研究与长期用户体验，避免数据驱动而牺牲用户体验。最后给出提升转化的具体经验与可操作的设计原则。
▌AI架构师的诞生：AI+传统DDD模式 = 实现开发效率提升75%
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/JSsdqt0EKubPhzZsWyq7fw
本文以淘宝闪购服务包系统为案例，探讨在传统领域驱动设计（DDD）框架下，如何借助 AI 辅助实现架构重构与降本增效：通过 AI 自动化分析与代码生成，拆解并重构限界上下文、实现领域服务解耦、减少重复代码、提升新增服务包类型的开发效率与稳定性，并给出从“以包结构驱动”的初步拆解到“以业务语义驱动”的人工干预修正的工作流程，最终实现开发效率提升与架构智能化演进。
发现新大陆
▌Leo Labs：能够高精度跟踪低地球轨道中的卫星和空间碎片
LeoLabs为空间威胁的探测、跟踪、特征识别和响应提供了轨道智能操作员所需的功能。
LeoLabs 成立于2016年，总部位于美国加利福尼亚州门洛帕克（Menlo Park），由太空行业资深专家创立（从SRI International spin-out）。公司致力于提供“持久轨道情报”（Persistent Orbital Intelligence），通过实时映射空间活动来保护地球上的生活方式。主要使命是监测、跟踪和应对太空中的威胁，确保卫星和太空操作的安全。
LeoLabs 运营全球网络的相控阵雷达（phased array radars），能够高精度跟踪低地球轨道中的卫星和空间碎片（小至几厘米）。他们维护了世界上最全面的商业轨道物体目录，目前跟踪近25,000个物体。
言论·语录
▌高阶产品经理的复杂决策问题
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/PfuuhME8dNJZMpiF25RdVg
高阶产品经理在复杂决策中面临无法量化收益、目标冲突、资源稀缺等多重难题，强调通过设计“决策过程”来提升决策质量与共识度，提出“三可”原则（可视化、可参与、可迭代）以在信息不完备和多方博弈的情境下实现“过程正义”与“结果正义”的融合。
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JDR Design 隶属于京东零售集团。专注于无界零售下完美购物体验的设计探索与尝试，商业价值与用户体验的平衡；为京东集团各业务条线提供设计支持，包括线上基础产品体验设计、营销活动体验设计、品牌创意设计、新媒体传播设计、内外部系统产品设计、企业文化设计传播以及体验创新研究等。同时在设计广度与深度上打造核心能力，将设计能力在组织内部及外部完成规模化的输出与赋能，形成商业组织独有的设计体系。
