05-16 | 用AmazonQ快速打造创意项目 2025年5月16日

05 16 | 用AmazonQ快速打造创意项目 2025年5月16日 05 16 | 用AmazonQ快速打造创意项目 2025年5月16日 Modified April 25 会议主题：05 16 | 用AmazonQ快速打造创意项目 会议时间：5月16号（周五） 19:55 21:56 （GMT+08） 参会人 (664)： user 8537 user 6138 user 8226 user 1144 user 6495 user 6414 ... 智能会议纪要由 AI 生成，可能不准确，请谨慎甄别后使用 总结 会议讨论了 AI 应用大赛、产品设计开发、赛题分析、工具应用等相关内容。主要内容包括： • AI 应用大赛共学活动与产品设计分享； ◦ 大赛介绍：介绍了 AI 应用大赛，包括联合举办方、活动时间、奖项设置、专项奖励、创意奖项等，作品提交截止到 5 月 22 日，可通过社区链接报名。 ◦ 产品设计：分享了从 0 到 1 设计 AI 原生应用产品的方法，涵盖赛题拆解、工具使用、各环节流程等，强调在 AI 时代人人都是产品专家。 ◦ 应用案例：列举了 AI pilot 应用和语音笔记等案例，如 AI pilot 应用可从图像生成对应风格的文案，解决了传统方式的繁琐问题。 • AI 在产品设计与开发中的应用 ◦ 语音笔记应用：通过语音输入和大模型润色，将内容快速记录并整理到备忘录，还能预设提示词生成结构化信息。 ◦ AI 辅助编程：如 Amazon q 等可辅助编程，新兴方式重塑产品设计逻辑，工具可快速生成产品 demo。 ◦ AI 协同关系：过去手动撰写代码搭建产品原型，如今 AI 通过自然语言描述辅助生成代码、搭建界面和优化交互逻辑。 ◦ 产品设计流程：介绍在 AI 时代如何用 AI 辅助做产品设计流程，未来会在公众号详细展开并可能沉淀为教材或白皮书。 ◦ 产品开发挑战：探讨在短时间内如何快速提交出色的 AI 应用作品以获取报酬或影响力。 • 利用 Amazon Q 分析赛题并进行头脑风暴 ◦ 保存赛题信息：通过 Ctrl S 和 Ctrl A、Ctrl C 保存赛题的图片和文字信息，并新建文件夹存放。 ◦ 安装 Amazon Q：在插件扩展市场搜索 Amazon Q 并安装登录。 ◦ 分析赛题核心要素：使用特定提示词让 Amazon Q 从产品策略专家角度拆解赛题，明确问题定义、目标澄清等。 ◦ 头脑风暴解决方案：运用多种方法论让 Amazon Q 辅助进行思路发散，提出如会议智能助手、文档智能处理助手等方案。 ◦ 预测内容爆款工具：介绍了一种将短视频放入可预测其是否能成为爆款的工具，未爆可退款的收费逻辑。 • 短视频内容预测分析工具的开发流程 ◦ 短视频内容评估：输入短视频内容，分析其爆款潜质，包括理解视频内容和文案语义，生成数据分析报告和可行决策建议。 ◦ 用户需求调研：调研用户痛点，如内容创作者希望低成本快速试错、辅助流量增长和带来转化等。 ◦ 功能规划整理：规划短视频内容预测分析的相关功能，如用户注册、视频上传导入、爆款视频详细分析等。 ◦ PRD 生成：整理出结构清晰、AI 可读的 PRD，包含产品背景、目标、功能模块、用户旅程、输入输出、接口对接、异常处理等内容。 ◦ 界面开发：使用工具根据需求文档生成在线网页产品的前端界面。 • 使用 Amazon Q 完成前端页面开发 ◦ Amazon Q 账号注册：通过特定链接免费注册 Amazon Q 账号，输入新邮箱并获取验证码完成注册。 ◦ 配置页面生成：希望 Amazon Q 基于 PRD 文档生成包括功能页在内的页面，已完成部分配置页。 ◦ 登录与鉴权：在 mission q 中进行登录操作，尝试了有无梯子的情况，最终完成登录。 ◦ MCP 工具配置：介绍了多种 MCP 工具，如 Figma MCP、Master Go MCP 等，通过终端命令配置，过程中遇到一些错误并尝试解决。 ◦ 前端页面开发成果：Amazon Q 完成了爆款分析预测的前端功能交互页，左侧可上传视频，右侧进行爆款潜质评分和解读。 • 利用大模型实现短视频内容预测产品的开发 ◦ 选择大模型平台：国内常用阿里云上的百炼平台，AWS 上也有众多大模型能力可供研究。 ◦ 准备 API 文档：将文本生成、视觉识别、音频转文本、语音识别等模型的 API 及 API key 整理成文档。 ◦ 实现后端服务：让大模型读取 API 文档，创建 Python 脚本以实现包括上传视频及解析等后端服务逻辑。 ◦ 生成宣传文案：让大模型基于项目背景和需求为不同平台生成宣传文案。 • 关于 AI 工具在产品设计中的应用 ◦ AI 提效产品设计：AI 在产品设计的点子、需求调研和头脑风暴等环节能大幅提效，新的产品诞生流程变得更丝滑。 ◦ Amazon q 部署方式：Amazon q 的部署不复杂，可通过命令行或在 vs code 的扩展市场中搜索安装，登录后即可使用。 ◦ 工具使用场景区别：Figma 和 MasterGo 都是设计工具，场景区别不大，Amazon q 可辅助写 PRD、画页面等。 ◦ 后端服务与接口：后端服务可借助 merchant queue 等工具对接，调用相关 API 有多种方式。 ◦ 产品设计思路分享：强调了产品设计思路，如明确需求、人机协作关系等，鼓励大家实践并提交作品。 Log in or sign up to use this feature. 待办 后端服务上线：对后端服务进行调试，使其能够顺利上线 user 4270 Log in or sign up to use this feature. 会议最佳表现成员 Log in or sign up to use this feature. 相关链接 • 文字记录 ◦ 05 16 | 用AmazonQ快速打造创意项目 2025年5月16日 相关会议纪要 📌 智能纪要：05 29 | AI FOR CODE决赛案例 晚8点共学 2025年5月29日 智能纪要：晚8点共学 2025年5月28日 智能纪要：05 27 | AI视觉大赏 晚8点共学，最新视觉模型能力展示，AI切磋大会作品展示 2025年5月27日 智能纪要：05 22 | 无影云电脑+MCP 2025年5月22日 智能纪要：05 21 | AI+RPA共学 4节影刀共学课 2025年5月21日 智能纪要：05 20 | AI+RPA共学 4节影刀共学课 2025年5月20日 智能纪要：05 20 | 1分钟生成播客?ListenHub实测试玩 2025年5月20日 智能纪要：05 19 | AI+RPA共学 4节影刀共学课 2025年5月19日 智能纪要：05 15 | Amazon Q入门与实操指南 2025年5月15日 智能纪要：05 14 | 「AI驱动的RPA共学」之魔法指令应用「WaytoAGI x 影刀RPA」 2025年5月14日 05 13 | Qwen3在百炼智能体的应用 2025年5月13日 智能纪要：05 12 | 汉字修复师APP 单人团队做出苹果一等奖获奖作品。分享嘉宾：季婕 2025年5月12日 智能纪要：05 08 | MCP生态红利 MCP.so 1.2万MCP servers 分析 2025年5月8日 智能纪要：05 07 | MCP生态红利 MCP.so 1.2万MCP servers 分析 2025年5月7日 05 16 | 用AmazonQ快速打造创意项目 2025年5月16日 智能纪要：05 29 | AI FOR CODE决赛案例 晚8点共学 2025年5月29日 智能纪要：晚8点共学 2025年5月28日 智能纪要：05 27 | AI视觉大赏 晚8点共学，最新视觉模型能力展示，AI切磋大会作品展示 2025年5月27日 智能纪要：05 22 | 无影云电脑+MCP 2025年5月22日 智能纪要：05 21 | AI+RPA共学 4节影刀共学课 2025年5月21日 智能纪要：05 20 | AI+RPA共学 4节影刀共学课 2025年5月20日 智能纪要：05 20 | 1分钟生成播客?ListenHub实测试玩 2025年5月20日 智能纪要：05 19 | AI+RPA共学 4节影刀共学课 2025年5月19日 智能纪要：05 15 | Amazon Q入门与实操指南 2025年5月15日 智能纪要：05 14 | 「AI驱动的RPA共学」之魔法指令应用「WaytoAGI x 影刀RPA」 2025年5月14日 05 13 | Qwen3在百炼智能体的应用 2025年5月13日 智能纪要：05 12 | 汉字修复师APP 单人团队做出苹果一等奖获奖作品。分享嘉宾：季婕 2025年5月12日 智能纪要：05 08 | MCP生态红利 MCP.so 1.2万MCP servers 分析 2025年5月8日 智能纪要：05 07 | MCP生态红利 MCP.so 1.2万MCP servers 分析 2025年5月7日 会议主题：05 16 | 用AmazonQ快速打造创意项目 会议时间：5月16号（周五） 19:55 21:56 （GMT+08） 参会人 (664)： user 8537 user 6138 user 8226 user 1144 user 6495 user 6414 ... 会议主题：05 16 | 用AmazonQ快速打造创意项目 会议时间：5月16号（周五） 19:55 21:56 （GMT+08） 参会人 (664)： user 8537 user 6138 user 8226 user 1144 user 6495 user 6414 ... 智能会议纪要由 AI 生成，可能不准确，请谨慎甄别后使用 智能会议纪要由 AI 生成，可能不准确，请谨慎甄别后使用 总结 会议讨论了 AI 应用大赛、产品设计开发、赛题分析、工具应用等相关内容。主要内容包括： • AI 应用大赛共学活动与产品设计分享； ◦ 大赛介绍：介绍了 AI 应用大赛，包括联合举办方、活动时间、奖项设置、专项奖励、创意奖项等，作品提交截止到 5 月 22 日，可通过社区链接报名。 ◦ 产品设计：分享了从 0 到 1 设计 AI 原生应用产品的方法，涵盖赛题拆解、工具使用、各环节流程等，强调在 AI 时代人人都是产品专家。 ◦ 应用案例：列举了 AI pilot 应用和语音笔记等案例，如 AI pilot 应用可从图像生成对应风格的文案，解决了传统方式的繁琐问题。 ◦ 大赛介绍：介绍了 AI 应用大赛，包括联合举办方、活动时间、奖项设置、专项奖励、创意奖项等，作品提交截止到 5 月 22 日，可通过社区链接报名。 ◦ 产品设计：分享了从 0 到 1 设计 AI 原生应用产品的方法，涵盖赛题拆解、工具使用、各环节流程等，强调在 AI 时代人人都是产品专家。 ◦ 应用案例：列举了 AI pilot 应用和语音笔记等案例，如 AI pilot 应用可从图像生成对应风格的文案，解决了传统方式的繁琐问题。 • AI 在产品设计与开发中的应用 ◦ 语音笔记应用：通过语音输入和大模型润色，将内容快速记录并整理到备忘录，还能预设提示词生成结构化信息。 ◦ AI 辅助编程：如 Amazon q 等可辅助编程，新兴方式重塑产品设计逻辑，工具可快速生成产品 demo。 ◦ AI 协同关系：过去手动撰写代码搭建产品原型，如今 AI 通过自然语言描述辅助生成代码、搭建界面和优化交互逻辑。 ◦ 产品设计流程：介绍在 AI 时代如何用 AI 辅助做产品设计流程，未来会在公众号详细展开并可能沉淀为教材或白皮书。 ◦ 产品开发挑战：探讨在短时间内如何快速提交出色的 AI 应用作品以获取报酬或影响力。 ◦ 语音笔记应用：通过语音输入和大模型润色，将内容快速记录并整理到备忘录，还能预设提示词生成结构化信息。 ◦ AI 辅助编程：如 Amazon q 等可辅助编程，新兴方式重塑产品设计逻辑，工具可快速生成产品 demo。 ◦ AI 协同关系：过去手动撰写代码搭建产品原型，如今 AI 通过自然语言描述辅助生成代码、搭建界面和优化交互逻辑。 ◦ 产品设计流程：介绍在 AI 时代如何用 AI 辅助做产品设计流程，未来会在公众号详细展开并可能沉淀为教材或白皮书。 ◦ 产品开发挑战：探讨在短时间内如何快速提交出色的 AI 应用作品以获取报酬或影响力。 • 利用 Amazon Q 分析赛题并进行头脑风暴 ◦ 保存赛题信息：通过 Ctrl S 和 Ctrl A、Ctrl C 保存赛题的图片和文字信息，并新建文件夹存放。 ◦ 安装 Amazon Q：在插件扩展市场搜索 Amazon Q 并安装登录。 ◦ 分析赛题核心要素：使用特定提示词让 Amazon Q 从产品策略专家角度拆解赛题，明确问题定义、目标澄清等。 ◦ 头脑风暴解决方案：运用多种方法论让 Amazon Q 辅助进行思路发散，提出如会议智能助手、文档智能处理助手等方案。 ◦ 预测内容爆款工具：介绍了一种将短视频放入可预测其是否能成为爆款的工具，未爆可退款的收费逻辑。 ◦ 保存赛题信息：通过 Ctrl S 和 Ctrl A、Ctrl C 保存赛题的图片和文字信息，并新建文件夹存放。 ◦ 安装 Amazon Q：在插件扩展市场搜索 Amazon Q 并安装登录。 ◦ 分析赛题核心要素：使用特定提示词让 Amazon Q 从产品策略专家角度拆解赛题，明确问题定义、目标澄清等。 ◦ 头脑风暴解决方案：运用多种方法论让 Amazon Q 辅助进行思路发散，提出如会议智能助手、文档智能处理助手等方案。 ◦ 预测内容爆款工具：介绍了一种将短视频放入可预测其是否能成为爆款的工具，未爆可退款的收费逻辑。 • 短视频内容预测分析工具的开发流程 ◦ 短视频内容评估：输入短视频内容，分析其爆款潜质，包括理解视频内容和文案语义，生成数据分析报告和可行决策建议。 ◦ 用户需求调研：调研用户痛点，如内容创作者希望低成本快速试错、辅助流量增长和带来转化等。 ◦ 功能规划整理：规划短视频内容预测分析的相关功能，如用户注册、视频上传导入、爆款视频详细分析等。 ◦ PRD 生成：整理出结构清晰、AI 可读的 PRD，包含产品背景、目标、功能模块、用户旅程、输入输出、接口对接、异常处理等内容。 ◦ 界面开发：使用工具根据需求文档生成在线网页产品的前端界面。 ◦ 短视频内容评估：输入短视频内容，分析其爆款潜质，包括理解视频内容和文案语义，生成数据分析报告和可行决策建议。 ◦ 用户需求调研：调研用户痛点，如内容创作者希望低成本快速试错、辅助流量增长和带来转化等。 ◦ 功能规划整理：规划短视频内容预测分析的相关功能，如用户注册、视频上传导入、爆款视频详细分析等。 ◦ PRD 生成：整理出结构清晰、AI 可读的 PRD，包含产品背景、目标、功能模块、用户旅程、输入输出、接口对接、异常处理等内容。 ◦ 界面开发：使用工具根据需求文档生成在线网页产品的前端界面。 • 使用 Amazon Q 完成前端页面开发 ◦ Amazon Q 账号注册：通过特定链接免费注册 Amazon Q 账号，输入新邮箱并获取验证码完成注册。 ◦ 配置页面生成：希望 Amazon Q 基于 PRD 文档生成包括功能页在内的页面，已完成部分配置页。 ◦ 登录与鉴权：在 mission q 中进行登录操作，尝试了有无梯子的情况，最终完成登录。 ◦ MCP 工具配置：介绍了多种 MCP 工具，如 Figma MCP、Master Go MCP 等，通过终端命令配置，过程中遇到一些错误并尝试解决。 ◦ 前端页面开发成果：Amazon Q 完成了爆款分析预测的前端功能交互页，左侧可上传视频，右侧进行爆款潜质评分和解读。 ◦ Amazon Q 账号注册：通过特定链接免费注册 Amazon Q 账号，输入新邮箱并获取验证码完成注册。 ◦ 配置页面生成：希望 Amazon Q 基于 PRD 文档生成包括功能页在内的页面，已完成部分配置页。 ◦ 登录与鉴权：在 mission q 中进行登录操作，尝试了有无梯子的情况，最终完成登录。 ◦ MCP 工具配置：介绍了多种 MCP 工具，如 Figma MCP、Master Go MCP 等，通过终端命令配置，过程中遇到一些错误并尝试解决。 ◦ 前端页面开发成果：Amazon Q 完成了爆款分析预测的前端功能交互页，左侧可上传视频，右侧进行爆款潜质评分和解读。 • 利用大模型实现短视频内容预测产品的开发 ◦ 选择大模型平台：国内常用阿里云上的百炼平台，AWS 上也有众多大模型能力可供研究。 ◦ 准备 API 文档：将文本生成、视觉识别、音频转文本、语音识别等模型的 API 及 API key 整理成文档。 ◦ 实现后端服务：让大模型读取 API 文档，创建 Python 脚本以实现包括上传视频及解析等后端服务逻辑。 ◦ 生成宣传文案：让大模型基于项目背景和需求为不同平台生成宣传文案。 ◦ 选择大模型平台：国内常用阿里云上的百炼平台，AWS 上也有众多大模型能力可供研究。 ◦ 准备 API 文档：将文本生成、视觉识别、音频转文本、语音识别等模型的 API 及 API key 整理成文档。 ◦ 实现后端服务：让大模型读取 API 文档，创建 Python 脚本以实现包括上传视频及解析等后端服务逻辑。 ◦ 生成宣传文案：让大模型基于项目背景和需求为不同平台生成宣传文案。 • 关于 AI 工具在产品设计中的应用 ◦ AI 提效产品设计：AI 在产品设计的点子、需求调研和头脑风暴等环节能大幅提效，新的产品诞生流程变得更丝滑。 ◦ Amazon q 部署方式：Amazon q 的部署不复杂，可通过命令行或在 vs code 的扩展市场中搜索安装，登录后即可使用。 ◦ 工具使用场景区别：Figma 和 MasterGo 都是设计工具，场景区别不大，Amazon q 可辅助写 PRD、画页面等。 ◦ 后端服务与接口：后端服务可借助 merchant queue 等工具对接，调用相关 API 有多种方式。 ◦ 产品设计思路分享：强调了产品设计思路，如明确需求、人机协作关系等，鼓励大家实践并提交作品。 ◦ AI 提效产品设计：AI 在产品设计的点子、需求调研和头脑风暴等环节能大幅提效，新的产品诞生流程变得更丝滑。 ◦ Amazon q 部署方式：Amazon q 的部署不复杂，可通过命令行或在 vs code 的扩展市场中搜索安装，登录后即可使用。 ◦ 工具使用场景区别：Figma 和 MasterGo 都是设计工具，场景区别不大，Amazon q 可辅助写 PRD、画页面等。 ◦ 后端服务与接口：后端服务可借助 merchant queue 等工具对接，调用相关 API 有多种方式。 ◦ 产品设计思路分享：强调了产品设计思路，如明确需求、人机协作关系等，鼓励大家实践并提交作品。 Log 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