不不不,朝鲜能访问互联网的黑客都是国家养的。
我很多年前聊过一个面试的,会linux,面试的时候对x11这种古老协议超级了解,自己从零写dock和窗管。
他们的计算机水平甚至比世界大部分程序员都强。
他们之所以不出名,是因为他们拿计算机搞事情都是为了国家赚外汇,只能低调,不像我们为了自己。
他们的能力绝对是精英中精英,聪明,勤奋,背后有枪指着。
@https1024
我很多年前聊过一个面试的,会linux,面试的时候对x11这种古老协议超级了解,自己从零写dock和窗管。
他们的计算机水平甚至比世界大部分程序员都强。
他们之所以不出名,是因为他们拿计算机搞事情都是为了国家赚外汇,只能低调,不像我们为了自己。
他们的能力绝对是精英中精英,聪明,勤奋,背后有枪指着。
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Typeless的手机版只提供语音、不提供文字键盘的想法,是不是有点过于理所当然了?
产品经理真的用手机版吗?
每次为了修改一个标点符号或者一个字,都要重说一整句话真的显得我很好蠢而且一点也不高效。
产品经理真的用手机版吗?
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建议都去试下这个效率神器:Auto Claude
0、最多跑12个终端,可自定义模型
1、kanban:查看所有tasks的进展
2、ideation:提出代码优化建议
3、changelog:根据提交生成更新日志
4、insights:对代码库进行提问对话
5、roadmap:竞品分析并制定计划
6、支持mcp、worktree、Github issues和PR
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6、支持mcp、worktree、Github issues和PR
#出海运营秘籍👉@yunying23
Cluely 的崩溃,与他的50名实习生
「Cluely 正在陷入 SaaS 行业最危险的境地:拥有顶级的流量获取能力,却只有三流的产品留存能力
高管们擅长制造声量,但这掩盖了产品价值的空虚。当流量成为唯一的 KPI,营销团队必须不断制造更大的争议,来维持产品的存在感
尽管有海量下载,Cluely 的用户流失率却居高不下,这使得公司无法建立健康的ARR
这主要是由于商业模式难以维系和底层产品力不足
* 高流失场景:Cluely 的核心场景是“面试作弊”。这是一个典型的低频、一次性场景。用户一旦通过面试,就不再需要该产品。这导致 Cluely 的用户 LTV 极低,必须依靠不断获取新用户来维持收入
* 技术缺陷与延迟:用户反馈 Cluely 的 AI 响应存在 5-10 秒的延迟。在分秒必争的面试或销售通话中,这种延迟是致命的。承诺的“实时辅助”变成了“尴尬的沉默”,导致产品体验极差,复购率极低」
AI时代,留存>一切
Cluely 的崩溃,与他的50名实习生
「Cluely 正在陷入 SaaS 行业最危险的境地:拥有顶级的流量获取能力,却只有三流的产品留存能力
高管们擅长制造声量,但这掩盖了产品价值的空虚。当流量成为唯一的 KPI,营销团队必须不断制造更大的争议,来维持产品的存在感
尽管有海量下载,Cluely 的用户流失率却居高不下,这使得公司无法建立健康的ARR
这主要是由于商业模式难以维系和底层产品力不足
* 高流失场景:Cluely 的核心场景是“面试作弊”。这是一个典型的低频、一次性场景。用户一旦通过面试,就不再需要该产品。这导致 Cluely 的用户 LTV 极低,必须依靠不断获取新用户来维持收入
* 技术缺陷与延迟:用户反馈 Cluely 的 AI 响应存在 5-10 秒的延迟。在分秒必争的面试或销售通话中,这种延迟是致命的。承诺的“实时辅助”变成了“尴尬的沉默”,导致产品体验极差,复购率极低」
AI时代,留存>一切
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ai焦虑目前是一门好生意,当下太多人对于新生事物的恐慌害怕掉队淘汰的焦虑,催生了一大波需求,小到ai工具的账号,大到使用方法搞漫剧自己做skills。只要你敢想,可能都是机会。
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#出海运营秘籍👉@yunying23
今晚被松月和Luke邀请 分享《小红书虚拟产品 如何单篇图文 变现过万》 受到了好多好评! 去年11月 0粉起号 单篇笔记0投放变现过万!靠的就是这几年对内容的手感。#内容电商咱也是闯进去了#
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对于前端学习的小伙伴来说很实用的一个小网站:DevTools Tips
专门分享一些关于如何更高效使用浏览器开发者工具的技巧。内容覆盖了调试、性能优化、CSS、JavaScript 等很多前端常见的问题。如果你平时做前端开发,这个网站绝对能帮上不少忙,很多小技巧都特别实用,值得收藏起来慢慢看。
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❤4
为什么有PM背景的人,用Vibe Coding接外包能轻松年入20w
而纯技术背景的开发者反而容易翻车
我花了3个月深度跑通AI自动化外包这条路,发现了一个反直觉的真相:
真正值钱的不是你会用Claude Code或Cursor
而是你能不能听懂客户那句"我想要一个自动化系统"背后藏着的10个没说出口的需求
先说市场有多大
2026年1月,全球前三大自由职业平台:(Upwork/Fiverr/Freelancer)的AI工作流自动化订单同比暴涨144%
客单价从去年的$800-$1500,直接跳到$3000-$5000
为什么
因为企业发现雇一个全职开发团队做内部自动化,成本是$15万/年起步
但找一个懂AI工具的自由职业者,3周交付一个能跑的系统,只要$5000
这笔账太好算了
PM思维凭什么是降维打击:
我之前在百度做PM时有个习惯
拿到需求第一件事不是想"怎么实现"
而是问3个问题:
用户真正想解决的问题是什么?
他为什么现在才想解决这个问题?
如果做出来他最担心什么会出错?
这套方法迁移到AI自动化外包上,直接变成了我的核心竞争力
为什么Vibe Coding适合PM,不适合纯开发者
看看2026年最火的AI编程工具对比就知道了
Claude Code:
最适合"描述需求→AI生成→人工调整"的迭代循环,现在占据Anthropic 12%的营收(大概)
Cursor:代码补全强,但需要你本身就懂技术架构
Windsurf:界面友好,但处理复杂业务逻辑时容易"理解偏差" 4 5
PM的优势在于你本来就习惯:
"用自然语言描述清楚一个功能应该长什么样"
这恰好是Vibe Coding的核心能力——把模糊的业务逻辑,转化成AI能理解的精确指令
我现在的工作流是:
和客户视频通话30分钟,梳理业务流程(这是PM的基本功)
画一个简单的流程图
标注每个节点的输入输出(用Figma,5分钟搞定)
然后用AI直接口喷n8n流程
跑MVP测试,找到边界case,再让AI针对性修复
交付前录一个10分钟的Loom演示视频,教客户怎么用
全程我没写超过50行代码
但客户愿意付$3000-$5000,因为我解决的是他们的业务问题,不是技术问题
接单路径:从0到第一个$5000
很多人卡在"不知道去哪儿找客户"
我的经验是:别去竞争最激烈的地方
国内平台(猪八戒/程序员客栈):价格被压得很低,客户预期也乱
国外平台才是真正的机会
Upwork现在84%的自由职业者在用AI工具,但真正会"AI自动化咨询"的人还很少
我的策略是:
在Upwork上把Profile定位成"AI Workflow Automation Specialist"(不是Developer)
案例展示用Loom视频,不是GitHub链接(客户看不懂代码,但能看懂一个系统怎么运行)
报价比纯技术外包高30%,但强调包含需求梳理+培训+1个月技术支持
第一单最难
我当时是主动找了3个本地小企业(咖啡店/健身房/会计事务所)
免费帮他们做一个简单的"Instagram评论自动回复"工作流
做完让他们写推荐信,再把这些案例放到Upwork上
最容易踩的3个坑
不要过度依赖AI,要做需求确认
客户说我要一个CRM系统,你直接让AI生成
结果交付时发现他们其实只需要一个Google Sheets + 自动化表单
解决方法:先做一个3-5页的需求确认文档,列出所有功能点和数据流,让客户签字确认再开工
工具选错了,返工成本巨高
n8n适合复杂逻辑,但部署麻烦
make界面友好,但高级功能要付费
Zapier最贵,但客户接受度最高
解决方法:根据客户技术水平选工具。
如果客户是非技术背景,优先用Zapier或Make,别为了省钱选n8n,后期维护会被投诉
没有设置边界,陷入无限改需求
解决方法:合同里明确写"包含3次迭代修改,超出部分按$150/小时计费"。
这不是为了多收钱,是为了让客户认真思考自己到底要什么
最后说一句大实话
Vibe Coding不是让你变成程序员
而是让你用PM的方式,把AI当成你的外包技术团队
你的核心价值永远是:听懂需求、拆解问题、设计方案、控制交付
代码交给Claude写就行了
如果你还在纠结"我不会编程能不能做"
那你可能还没理解这件事的本质
2026年最值钱的能力,不是写代码
而是知道该让AI写什么代码
而纯技术背景的开发者反而容易翻车
我花了3个月深度跑通AI自动化外包这条路,发现了一个反直觉的真相:
真正值钱的不是你会用Claude Code或Cursor
而是你能不能听懂客户那句"我想要一个自动化系统"背后藏着的10个没说出口的需求
先说市场有多大
2026年1月,全球前三大自由职业平台:(Upwork/Fiverr/Freelancer)的AI工作流自动化订单同比暴涨144%
客单价从去年的$800-$1500,直接跳到$3000-$5000
为什么
因为企业发现雇一个全职开发团队做内部自动化,成本是$15万/年起步
但找一个懂AI工具的自由职业者,3周交付一个能跑的系统,只要$5000
这笔账太好算了
PM思维凭什么是降维打击:
我之前在百度做PM时有个习惯
拿到需求第一件事不是想"怎么实现"
而是问3个问题:
用户真正想解决的问题是什么?
他为什么现在才想解决这个问题?
如果做出来他最担心什么会出错?
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为什么Vibe Coding适合PM,不适合纯开发者
看看2026年最火的AI编程工具对比就知道了
Claude Code:
最适合"描述需求→AI生成→人工调整"的迭代循环,现在占据Anthropic 12%的营收(大概)
Cursor:代码补全强,但需要你本身就懂技术架构
Windsurf:界面友好,但处理复杂业务逻辑时容易"理解偏差" 4 5
PM的优势在于你本来就习惯:
"用自然语言描述清楚一个功能应该长什么样"
这恰好是Vibe Coding的核心能力——把模糊的业务逻辑,转化成AI能理解的精确指令
我现在的工作流是:
和客户视频通话30分钟,梳理业务流程(这是PM的基本功)
画一个简单的流程图
标注每个节点的输入输出(用Figma,5分钟搞定)
然后用AI直接口喷n8n流程
跑MVP测试,找到边界case,再让AI针对性修复
交付前录一个10分钟的Loom演示视频,教客户怎么用
全程我没写超过50行代码
但客户愿意付$3000-$5000,因为我解决的是他们的业务问题,不是技术问题
接单路径:从0到第一个$5000
很多人卡在"不知道去哪儿找客户"
我的经验是:别去竞争最激烈的地方
国内平台(猪八戒/程序员客栈):价格被压得很低,客户预期也乱
国外平台才是真正的机会
Upwork现在84%的自由职业者在用AI工具,但真正会"AI自动化咨询"的人还很少
我的策略是:
在Upwork上把Profile定位成"AI Workflow Automation Specialist"(不是Developer)
案例展示用Loom视频,不是GitHub链接(客户看不懂代码,但能看懂一个系统怎么运行)
报价比纯技术外包高30%,但强调包含需求梳理+培训+1个月技术支持
第一单最难
我当时是主动找了3个本地小企业(咖啡店/健身房/会计事务所)
免费帮他们做一个简单的"Instagram评论自动回复"工作流
做完让他们写推荐信,再把这些案例放到Upwork上
最容易踩的3个坑
不要过度依赖AI,要做需求确认
客户说我要一个CRM系统,你直接让AI生成
结果交付时发现他们其实只需要一个Google Sheets + 自动化表单
解决方法:先做一个3-5页的需求确认文档,列出所有功能点和数据流,让客户签字确认再开工
工具选错了,返工成本巨高
n8n适合复杂逻辑,但部署麻烦
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解决方法:根据客户技术水平选工具。
如果客户是非技术背景,优先用Zapier或Make,别为了省钱选n8n,后期维护会被投诉
没有设置边界,陷入无限改需求
解决方法:合同里明确写"包含3次迭代修改,超出部分按$150/小时计费"。
这不是为了多收钱,是为了让客户认真思考自己到底要什么
最后说一句大实话
Vibe Coding不是让你变成程序员
而是让你用PM的方式,把AI当成你的外包技术团队
你的核心价值永远是:听懂需求、拆解问题、设计方案、控制交付
代码交给Claude写就行了
如果你还在纠结"我不会编程能不能做"
那你可能还没理解这件事的本质
2026年最值钱的能力,不是写代码
而是知道该让AI写什么代码
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