开源项目 Product-Notes 使用教程
1. 项目介绍
Product-Notes 是一个专注于产品设计、交互体验、项目管理、行业视点等多方面思考的开源项目。该项目由 wx-chevalier 创建,旨在为产品经理和相关从业者提供一个全面的学习和参考资源。项目内容涵盖了产品经理的路线图、需求管理、产品发现、产品交付等多个方面,适合希望深入了解产品管理流程和方法的开发者、产品经理和设计师。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,你需要将 Product-Notes 项目克隆到本地:
git clone https://github.com/wx-chevalier/Product-Notes.git
2.2 安装依赖
进入项目目录并安装必要的依赖:
cd Product-Notes
npm install
2.3 启动项目
启动项目以查看文档内容:
npm start
项目启动后,你可以在浏览器中访问 http://localhost:3000 查看文档。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 产品经理路线图
Product-Notes 提供了一个详细的产品经理路线图,帮助新手产品经理了解从入门到精通的全过程。路线图包括需求管理、产品发现、产品交付等多个阶段,每个阶段都有详细的文档和示例。
3.2 需求管理
在 Product-Notes 中,你可以找到关于如何有效管理需求的文档。这些文档涵盖了需求收集、分析、优先级排序等方面的最佳实践,帮助产品经理更好地管理项目需求。
3.3 产品发现
产品发现是产品经理的核心工作之一。Product-Notes 提供了关于如何进行市场调研、用户调研和竞品分析的详细指南,帮助产品经理在产品发现阶段做出明智的决策。
4. 典型生态项目
4.1 NGTE Books
NGTE Books 是一个与 Product-Notes 相关的生态项目,提供了丰富的书籍资源,涵盖了知识体系、编程语言、软件工程、模式与架构等多个领域。你可以通过 NGTE Books 进一步扩展你的知识面。
4.2 wx-doc
wx-doc 是 wx-chevalier 创建的另一个开源项目,专注于文档创作与演示。它提供了丰富的文档模板和工具,帮助开发者更高效地编写和展示文档。
通过以上内容,你可以快速上手 Product-Notes 项目,并了解其在产品管理领域的应用和最佳实践。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0113
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00