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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
投稿/合作: @inside1024_bot


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培根说,知识的拥有者有三种——

第一种是蚂蚁。他们从世界各地搜集信息,堆成一座巨大的土丘,然后坐在堆顶。如果他的蚁丘最大、知识堆最大,他就为之自豪。但他做的全部事情,就是占有它。那是一座漂亮的图书馆,却什么也产不出来。

第二种是蜘蛛。他们吐出精致的丝网——美丽、繁复、合乎逻辑的理论体系。你赞叹它们,很容易被它们迷住、缠住。但里面没有任何真实的东西,全都只是从蜘蛛自己身体里吐出来。

第三种是蜜蜂。他们从自然的果实中采集,再通过自己生命这一器官加工所采之物,产出一种对世界来说既甜美又有用的东西。

你是哪种昆虫?
我国有望成为全球量子网络制定者

不明觉厉,反正看到量子纠缠就想转
原打算昨晚早睡的,睡前打开工作手机,收到一个粉丝发来的公众号反馈,说她看了我的因果理论 & data science &与业务结合的案例后感觉天灵盖通了,忍不住大晚上发来感谢信,我的确没想到这个10000字的公众号长文还真有c端用户看,于是大晚上和我出版社的责编说「粉丝催稿了你搞快点」,顺便送上了claude for word的用法,都什么时代了还在古法改稿啊!
❤️❤️总之来自自己的作品被粉丝认可的正反馈真是太开心了
#出海运营秘籍👉@yunying23

作为一个做咨询的、给人上课的,我最近也在花钱找别的领域的人,给我做咨询陪跑,角色转换之后,有几个有意思的感受。

1、以前总有客户说,觉得我很忙。当时我以为是商业话术,毕竟干我们这行,越忙越赚钱。

现在我也会觉得我的顾问有点忙,但我并不是在夸奖他生意好,而是担心他没时间投入在我身上,影响我的业务进展。

2、以前总有客户不按照我们的方法做,当时我觉得是客户的认知太固化了。

现在我也没有按照我的顾问的方法去做,因为他没有完全考虑到我所在的阶段、场景、行业,以及我自身的特点,而且我不认为自己的认知是固化的。

3、以前我们给客户找一些对标,有的客户非常抵触。当然我们也不会强求,可内心会觉得,这是客户还没入门,以后就会参考这些对标的。

现在的顾问给我的对标,我看了就想吐,我甚至不会点开,我觉得那些人太垃圾了,他们不配让我看。
#出海运营秘籍👉@yunying23

干货分享
有一个外链提交站 是面向法国的
https://comparateur-ia.com/
这个站的流量挺优质的 因为我有几单的用户来源就是这个站
这个站几个月前免费 现在要收费了 标准是49欧元
提交后会发邮件给你让你付费
但其实你不用付费 他一段时间后还是会给你通过
大家快去提交吧 最好确保你的网站是有法语的
流量密码:
* 开国外公司
* 办国外电卡
* 办香港银行卡和国外银行卡
* 注册国外 AppleID
* 贩卖中年焦虑
* 用大白讲 Vibe Coding ,生成一个很丑蓝紫色渐变的 AI 页面
不用学习怎样起号,就这几个东西,隔一个月来一次,可以再收割一波,上没有记忆。
流量黑洞:
* 认真讨论技术问

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#出海运营秘籍👉@yunying23

oppo这写文案这个人没代入身份
就好比我可以说自己是废物/牛马,但是其他人不能说我是
同理我可以说自己有2个老公,甚至20个老公都可以
但是你品牌方不能
给你上的罪行足够喝上一大壶了
当执行不是问题时,定义问题的能力就成了新竞争力
目前hermes 的实践是多台云服务器多个hermes 实例,然后挂载一个对象存储作为共享skills 目录,整体还算比较清晰,俩agent 可以根据维护的不同产品来专注思考不同方向,同时共享了一些技能。但是对于记忆模块有一个痛点,希望能共享一些规范,比如每个实例输出的一些文档应该以公网链接给我等等,现在需要和每个agent 说一遍。不知道有没有什么更好的架构 🤔
今天推荐一个开源免费录屏工具 Cap, 1.9 万 star,TypeScript + Rust 实现

可以作为 Loom 的替代,录屏、编辑、分享一条龙。两种模式:Instant 边录边传,停下来就有分享链接(开源版本也可以自托管支持);Studio 本地录制,加背景、字幕、裁剪、AI 自动章节标题,该有的都有

录完的视频不需要经过任何第三方服务器。AWS S3、Cloudflare R2、Backblaze B2、MinIO,随便接;自己的域名、自己的数据库、Docker Compose 一键部署。

🔗 https://github.com/CapSoftware/cap
#出海运营秘籍👉@yunying23

可以明显的感觉到小红书的五一假期期间的自然流量下降。
小作者在不投流的情况下,观看点赞转换率 高达 1:10 的帖子,都分不到更多的观看。🤣
大厂的投流好狠…主页除了话题性的搞笑动态,剩下的就是广告植入的旅游目的地、探店、科技厂新品等等。
我最近关注了非常多优秀的个人创作者,在小红书上发布太受限了,主页看不到啊 看不到啊…
我虽然用不了Claude,但是今天一整天都待在Claude的直播里……
某厂这一波全员及各种矩阵号短视频策略是:让人民淹没在“梦我”的汪洋大海中🤣🤣, 有效的
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甲骨文(ORCL)老板埃里森强调:ChatGPT、Gemini、Grok和Llama等AI模型,都是基于大致相同的公共互联网数据进行训练的。当所有人都使用相同的信息进行训练时,模型必然会趋于一致。这就是AI走向商品化的原因。真正的护城河并非模型本身,而是其背后的专有数据。能够利用独家数据集进行训练的公司,将获得竞争对手无法复制的优势。埃里森(Larry Ellison)是商业策略大师,而AI正在进入下一个阶段。拥有别人没有的数据,就能让你在市场中占据主导地位。

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我把 SPEC-AGENTS 升到 v3 了。

核心变化:不再让 AI 每次读一堆 spec / plan / task / change log。过去这种纯 SPEC 推动方式,在模型能力弱的时候有用,但现在模型能力变强了许多,不需要过多的硬性约束,也可以规划得很好。因此,如果严格的遵守 SPEC 开发范式,我觉得会更快烧掉上下文和 token。

现在 SPEC-AGENTS 升级到 v3,改成我称之为 EDPP 的开发方式:「证据驱动阶段规划」。

它的不同之处是,先告诉 AI 边界、当前 phase、验收标准,但不些具体的实现方式。一轮开发后,用测试和 evidence 证明结果,通过之后,再基于当前阶段的实现,直接制作下一个的计划。然后在按照计划执行,如此循环。 有点像渐进式开发的感觉。

我做了一个小对比测试:同一个需求下,v2 默认读取约 601 tokens,v3 约 290 tokens,少了 51.7%;需要维护的写入面从 5 个降到 2 个。

EDPP 让大模型“少写文档”,将宝贵的上下文留给真正长期有价值的东西。

https://github.com/yibie/SPEC-AGENTS.md
不知不觉2.1万粉丝了, 感谢友友们的支持。
从第一次工作2005年开始, 今年是工作的第20年。
第一份工作是图书管理员, 第二份是J2ME手机游戏开发, 第三份是自己创建了服装厂, 第四份工作是花了8年时间创建了 Deepin Linux 干到国内第一, 第五份工作是创建了武汉锂钠氪锶做了懒猫微服。
过去的20年是我快速成长, 学习Linux、Emacs和商业的20年, 当年的辛酸现在看起来都是美好的回忆和经历, 感谢过去的困难造就了如今勇敢的我。
大家有啥感兴趣的, 我能分享的东西, 我无偿分享给大家, 欢迎大家访问我的开源博客 https://manateelazycat.github.io/ 距今已经写了10年, 写了421 篇博客 116 万字。

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如果只看美国大模型「御三家」的话,最近一年确实有种你方唱罢我登场、各领风骚几个月的感觉:

去年的这个时候,ChatGPT的文生图引爆市场,「吉卜力画风」创造了史诗级刷屏,直接把本就断崖领先的周活用户打翻倍了;

然后到了下半年的「谷歌主场」,Nano Banana在多模态能力上还以颜色,Gemini 3一举奠定SOTA地位,谷歌的翻盘被媒体大书特书;

再就是从去年年底到今年年初的Claude血洗软件行业,完全专注于B端的Anthropic纯靠模型能力实现了ARR极速涨到全球第一的奇迹;

现在呢,好像OpenAI又醒过来了,GPT-Image-2在文生图领域再次上演王者归来,GPT-5.5 Instant也没翻车,而Codex的口碑和数据甚至隐隐压过Claude Code;

王权永不稳啊。