· 75:53 · 完整中英
Wanaka的游戏社交：先让朋友有东西一起玩，再谈新的社交网络
嘉宾 / 主讲：张阳
AI能写代码之后，小游戏可以像视频一样上下滑吗？张阳的团队试过这个方向，最后转向更重的创作工具与熟人一起玩。他们的理由不是单纯偏好3D，而是普通人生成的内容，未必对陌生人有足够消费价值；朋友关系可能提供另一种意义。
42 ZHANGJING · EPISODE COLLECTION
42章经 · 单期精读
把每一期的具体机制、案例和适用条件，变成随时能找到的阅读入口。先选主题，再找嘉宾；也可以按时间回看观点如何变化。
日期均为原节目发布日期；同一期可属于多个主题。嘉宾身份与观点保留节目当时的语境。
单期精读
第 1–8 期 / 共 8 期 · 63:10 · 完整中英
陪伴可以不争夺时间：逗逗游戏伙伴把AI放进用户正在做的事
嘉宾 / 主讲：Binson
逗逗游戏伙伴是能看游戏画面、陪玩和交流的AI桌宠。Binson的切入思路是：不要求用户另腾时间消费一套AI内容，先参与他本来就愿意做的事。游戏继续进行，伙伴像可互动的弹幕一样在旁边。
· 60:11 · 完整中英
Character.AI的后训练：用户留下更多对话，未必代表模型更懂他
嘉宾 / 主讲：Ted
开放聊天没有唯一正确答案。用户可以觉得一句话有趣，也可能改写、删掉或换一个回答。Ted回顾在Character.AI工作的约一年，讨论如何让这些行为进入数据、训练与实验。真正的主题是组织一套能持续发现错误的迭代系统。
· 45:16 · 完整中英
EVE的陪伴设计：记住一个人之后，关系怎样继续
嘉宾 / 主讲：Tristan
Tristan希望EVE围绕真实用户的生活建立持续关系：了解过去的经历，关联当前的目标，再参与每天的新话题。他把这种目标与共同创作角色故事区分开。主持人则提醒，长时间使用也可能来自内容消费。
· 52:24 · 完整中英
个人AI的难题：记得你的经历，怎样才算理解你
嘉宾 / 主讲：陶芳波
一个AI可以替你查资料、填表，却未必知道什么结果对你有价值。陶芳波用这个差别解释从MindOS到Me.bot的转向：先为个人建立理解需求的AI，再让它调用提供服务的工具。他同时希望AI能从日常经历中持续学习，而非始终依靠创建时写好的流程。
· 79:21 · 完整中英
三种AI产品的PMF：让不会的人完成、让专业的人改完、让喜欢的人回来
PMF是产品与市场匹配：有一群人持续觉得产品值得使用或付钱。本期把三家公司放在一起，恰好说明它没有一个适用于所有业务的数字。低频办公工具可以先证明每次需求值得付费；专业创作软件要进入真实交付；角色内容产品则要解释人为什么不断回来。
· 55:52 · 完整中英
AI产品经理的判断力，来自把模型跑成一段用户体验
嘉宾 / 主讲：张涛（Hidecloud）
张涛经历过消费产品设计，也在神策数据负责过客户成功、售前及咨询业务。本期他回顾约七个月AI实践，反复强调的不是“产品经理必须变成算法工程师”，而是亲手理解：模型怎样接受输入，哪里会失败，什么改变足以让一种交互成立。
· 49:57 · 完整中英
FlowGPT的早期增长：让创作者完成体验，再判断用户为什么回来
嘉宾 / 主讲：Jay 党嘉成
Prompt是交给模型的指令、背景和规则。分享它可以像分享模板，但使用者真正要的可能是一场文字冒险、一个聊天角色，或一个能反复完成任务的工具。FlowGPT的定位变化，正是从收藏指令转向在平台上直接消费这些体验。