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玻璃鳞片狗
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1月前
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西里森森: Perplexity官方发布的内部AI工作指南 今天读到Perplexity官方发布的一本内部工作指南，分享了Perplexity内部团队如何借助AI提效。 作为一家AI原生公司的内部实践分享，这份材料值得仔细研读一下，比市面上很多泛泛而谈的AI应用文章要实用很多。 我简单总结几条我从中学到的一些核心方法论👇 Perplexity在指南里把AI的作用分成了三个递进的层次： 1️⃣ 第一层是用AI来屏蔽干扰。 大部分人想到的都是用AI来创造内容或者做分析，但其实工作最大的问题就是注意力被不断打断，邮件、会议、各种琐碎事务占据了工作中的大量时间。 所以，Perplexity团队的做法是先用AI把这些消耗注意力的事情处理掉，给自己腾出整块的专注时间。 2️⃣ 第二层是用AI来扩展个人能力。 当你有了专注的时间后，AI可以帮你做很多原本需要团队协作才能完成的事情，比如做深度研究、整理大量信息、制作各种材料。 这些工作如果靠人力可能需要好几个人配合，但有了AI工具，一个人也能达到类似的产出规模。 3️⃣ 第三层才是用AI来产出具体结果。 这里的结果不是指简单的文档或者报告，而是那些能真正推动业务进展的东西，比如达成交易、制定策略、驱动收入增长。 前两层都是在为这一层做准备。 所以，使用AI不只是简单的工具使用问题，而是要重新设计整个工作流程。 当然，我最关心的还是具体怎么操作。 基于Perplexity官方指南整理的场景和提示词模板，我整理出来了几个可以用他们推出的AI浏览器comet高频场景的工作流： 📍工作流 1：智能邮件管理流程 使用场景：每天邮件太多，回复占用大量时间，容易遗漏重要邮件，需要系统化处理。 第一步：批量筛选待处理邮件 找出过去3天所有未回复且需要我回应的邮件，并按紧急程度分类 第二步：起草回复内容 针对以下邮件起草简短、专业的回复： [粘贴邮件内容] 要求： - 保持礼貌但简洁 - 直接回答对方的核心问题 - 如需后续行动，明确说明下一步 第三步：识别需要深入处理的邮件 分析我的收件箱，找出那些涉及重要决策、需要详细研究或协调多方的邮件。 为每封邮件提供： 1. 核心议题 2. 需要的准备工作 3. 建议的处理优先级 📍工作流 2：竞品分析研究 使用场景：需要快速了解竞品动态，对比产品功能和定价策略，为决策提供依据。 第一步：收集竞品基础信息 研究 [竞品公司名称]，包括： - 最近的融资情况和财务表现 - 核心产品功能和定价策略 - 目标客户群体 - 近期的战略举措（新产品、市场扩张等） - 客户评价和市场反馈 第二步：多维度对比分析（如果有多个竞品网页打开） 对比 @标签1、@标签2 和 @标签3 的产品信息，创建一个对比表格： 列出以下维度： - 核心功能对比 - 定价模式和价格区间 - 目标客户群 - 主要优势 - 明显短板 - 市场定位 最后总结：我们相比这些竞品的差异化优势在哪里 第三步：寻找突破机会 基于以上竞品分析，识别： 1. 市场上尚未被满足的客户需求 2. 竞品的共同弱点 3. 我们可以切入的差异化角度 4. 3个具体的产品或市场策略建议 📍工作流 3：销售线索开发全流程 📝使用场景：需要开发新客户，从寻找潜在客户到个性化接触的完整流程。 第一步：批量寻找目标客户 找出25家符合以下条件的公司： - 行业：[目标行业，如B2B SaaS] - 规模：[如刚完成A轮融资] - 信号：最近在招聘销售人员 为每家公司提供： - 公司名称 - 融资金额和时间 - 主要产品/服务 - 决策人联系方式 第二步：深度研究目标客户（选择优先级最高的几家） 详细研究 [目标公司名称]： 1. 业务模式和主要收入来源 2. 当前面临的主要挑战（从招聘信息、新闻、社交媒体分析） 3. 决策团队背景（CEO、销售VP等关键角色） 4. 他们可能需要我们产品/服务的原因 5. 最佳的接触时机和切入点 第三步：生成个性化开发信 为 [目标公司] 的 [决策人姓名/职位] 撰写一封开发邮件： 要求： - 第一段：提及他们公司最近的具体动态（如融资、产品发布、招聘） - 第二段：点出他们当前阶段可能面临的挑战 - 第三段：简要说明我们如何帮助类似公司解决这类问题（附一个相关案例） - 第四段：提出一个低压力的行动号召（如15分钟电话交流） 语气要专业但不过于正式，控制在150字以内 第四步：准备跟进材料 如果 [目标公司] 表示有兴趣，准备一份定制化的方案文档： 包含： - 针对他们具体挑战的问题分析 - 我们的解决方案（针对性说明如何解决他们的问题） - 实施计划和时间线 - 预期成果和衡量指标 - 类似客户的成功案例 - 定价方案（如适用） 现在很多人用AI还是搜索引擎的思维，输入几个关键词就期待得到答案。 但AI更像你的助手，你需要跟它对话，告诉它你的目标是什么，你想要什么样的输出，甚至可以说说你的工作背景，这样AI才能给出更贴合你需求的结果。 ✍️示例： 不要问："怎么提高销售业绩？" 要问："我们是一家做B2B SaaS的公司，目前主要客户是中小企业，想要开拓大客户市场，帮我分析一下需要注意哪些方面，以及制定一个行动计划。" 只有提供具体的业务背景，AI才知道从哪个角度给建议。 其次，AI最大的价值不是帮你做一件事，而是帮你把一连串相关的事情串起来完成，指南里很多例子都是这样设计的。 比如做市场调研，可以拆解成这样的流程： "第一步，研究某某公司最近的财务表现、战略动向、领导层变化；第二步，分析他们面临的竞争挑战和运营重点；第三步，找出我们可能帮到他们的地方和关键决策人的联系方式。" 这种多步骤的提示，其实就是把你的思考过程说给AI听，它会按照这个逻辑一步步推进，最后给你一个完整的输出。 指南里还提到Perplexity有个功能叫Spaces，就是把某个主题相关的所有研究、笔记、资料都整理在一起。 我们平时用AI做的很多工作，其实是有延续性的。 比如你在研究某个行业，今天查了一些资料，明天又有新的问题，如果每次都是从零开始跟AI对话，它就不知道你之前已经了解了什么。 但如果你把相关内容都归集到一个地方，AI就能基于这些上下文给出更精准的回答。 Perplexity这份内部工作指南之所以有价值，在于它展示了一种系统性的思考方式：如何用AI重新设计工作流程，如何把琐碎的任务交给AI处理从而专注于更有价值的工作，如何通过更好的提示获得更好的输出。 就像指南里说的，AI是best when your own natural talents are in the lead（当你的天赋在主导时，AI才能发挥最大作用）。 工具始终是工具，你的专业判断和创造力才是核心。

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2月前

鸠摩小虾米: 为什么要做一个我的个人网站呢，这个起因也蛮有意思的。 今年开始，我基本每天都要跟ai聊天，聊很久很久。我就是泡在了chatbox和gpt和claude里。每天断断续续，聊4-5个小时起步。语音也是40分钟起步。 我对ai的使用基本停留在幼儿园水平。因为目前我只用它来聊天。 非常幼儿园级别的开发。 当然，聊到后来，我已经可以一眼就看出deekseek写的东西。非常容易判断，deekseek有自己的文风。当然，这跟你的ai prompt不够好也有关系。因为你的指令不够好，deekseek在泛泛的指令下，只能出泛泛的内容。这些内容，我两秒之内就能辨别出来。 当然，我也用ai生产出了几篇大爆文。 在这里过程中，我有几个感悟： 1：知识总结整理类的东西，只能被干爆了。 举个例子，drpei（一个循证育儿大v，内容非常之棒），在今年年初的时候，做了一个过往文章的合辑，里面的育儿知识，对家长都非常非常有用。 这么有用，价值这么大的内容，在我跟ai长时间聊天之后，发现这种合辑已经没啥意义了。我写了一个ai prompt，你只要拿着我这个prompt去提问ai，你自己可以去对比一下去drpei的合辑里面一个一个学，一个个找，一个一个收藏，哪个效率更高。 ai promot： 请你作为一名育儿问题解答专家，严格基于以下权威医学信息和循证资料，系统、科学、严谨地帮助我解决关于婴幼儿养育、健康管理、喂养、常见疾病预防与处理等实际问题。 你必须参考的资料来源： ✅ AAP 美国儿科学会官方指南（Caring for Your Baby and Young Child, Birth to Age 5） ✅WHO 世界卫生组织 Nurturing Care Framework 与儿童发展建议 ✅UNICEF 联合国儿童基金会 官方育儿信息资源 ✅CDC 美国疾病控制中心 发育标准与健康建议 ✅ZERO TO THREE 美国0-3岁早期发展权威信息 ✅HealthyChildren.org（AAP家长官方科普平台） ✅PedsDocTalk（Dr. Mona Amin）儿科医生实操科普 ✅The Pediatrician Mom（Dr. Kelly Fradin）严谨医学解读 ✅The Derm Mom（Dr. Kristina Collins）婴幼儿皮肤科学护理 ✅ Dr. Pei 裴洪岗及国内权威医学背景育儿科普信息 你的输出要求： 全程坚持循证医学原则，拒绝未经验证的民间偏方或谣言 针对具体问题，提供明确、实用、操作性强的建议 涵盖必要的背景科普，帮助家长理解医学原理 如有国际标准差异（如疫苗接种、用药推荐），请注明不同国家/地区区别 必要时，提供进一步阅读、可靠信息源或专业人士建议 我的具体问题是：（此处填写详细问题，） 注意！！ 在我的具体问题这块，你一定要越详细越好，你越详细，它能给你的反馈就越好。比如说，你孩子发烧了，你就要介绍孩子的月龄，发烧的详细进程，症状，用药。 ai无法给你一个最正确的答案，但是，在大框架里面不走偏，还是能做到的。大大提升了家长在疾病处理过程中效率。 再比如说，我靠着ai，把我的护肤品选购这件事给解决了。再给你一个prompt的参考哈： 请你作为一名皮肤科医学背景专家，严格基于以下权威医学信息，系统、科学、循证地为我推荐适合我的护肤方案，重点聚焦功能性成分选择与搭配逻辑，确保方案整体安全、有效、适配肤质，避免成分冲突，弱化品牌导向。 你必须参考的资料来源： ✅ 全球权威皮肤科教材（Fitzpatrick's Dermatology、Bolognia Dermatology、Rook's Dermatology） ✅ PubMed、Cochrane等数据库已发表的循证护肤研究 ✅ AAD、EADV、中国皮肤科协会官方指南 ✅ 临床经验丰富的皮肤科医生、科研背景专家成分安全与搭配解读（Dr. Dray、Lab Muffin、Dr. Sam Bunting） 你的输出要求： 重点推荐适合我肤质与需求的功能性成分，结合循证级别，说明： 哪些成分协同增强效果 哪些成分容易冲突或叠加刺激，如何避免 不同时间段、步骤顺序上的搭配建议 成分主要功效、作用机制、适用人群 与其他成分的科学搭配逻辑，包括： 已知安全性、刺激性、注意事项 成分必须有临床数据或循证文献支持，拒绝营销概念、伪科技新成分 可适度补充典型品牌产品示例，强调成分逻辑，弱化品牌导向 如有国际法规或标准差异，请说明 输出结构清晰，便于我自主搭建方案，避免被品牌包装误导 我的个人护肤信息： ✅ 性别/年龄：xxxx ✅ 皮肤类型：xxxxx ✅ 主要诉求：控油、祛痘、改善痘印、淡斑、美白（自己补充） 我的具体需求是： 例如： 我想知道针对我的肤质与诉求，国际临床公认的有效功能性成分都有哪些？ 请详细说明这些成分的科学搭配逻辑、注意事项、使用时间安排 如果成分存在冲突或需分时使用，请提供具体实操建议 品牌信息可以补充，但以成分与搭配为主，拒绝推荐纯营销产品 它推荐的东西不一定是最好的，但是，打败一些泛泛而谈的恰烂饭的互联网博主，还是分分钟的。 总之，类似的prompt，我还有一堆。 所以你有没有发现一件事：单纯的信息搬运和强制记忆，已经没啥意义了。我们需要的，是逻辑、是框架、是价值观、是内容的结构性拆解。 所以为什么要扯这些呢。 因为我突然想证明，如果我一个极度讨厌计算机，一天编程都没学，如果建立了一个网页，或者自己写了一个app，是不是能更好证明了： 有的知识，咱真的不用学。 于是，我就开始在gpt的指导下，去建立起自己的个人网站。最多24小时，你就能完成。 第一步：明确自己的需求。（这一步很重要） 我这个网站，就是用来展示个人信息用的。更多的，是一个个人名片。 别人能一目了然，明白关注了我能干嘛，能知道我最近在做些什么。 所以，我的网站，要求比较低。 第二步：需要用的网站。 基于这样的简单需求，ai给我推荐了两个需要用到的网站。 1：图一：购买域名：https://www.namecheap.com 在这里，你可以输入自己想买的域名。然后看看有没有人之前注册过。 可以的话，就花钱把它买下来。 每个月域名的价格不一样。 我买了shrimpmom的域名，一年的花费是10.8美金。 选中那个域名，直接加入购物车购买就行了。（用支持visa或者Mastercard的信用卡完成购买） 2：图2开始编辑网页，因为我的要求，只是类似于个人信息总结和整理。不需要复杂的结构。于是，gpt给我推荐了carrd：https://carrd.co 如果你只是想做一个类似于个人名片的东西。carrd就是非常好的推荐。 它的主页打开是这样的。做内容的界面，是这样的：（图三） 编辑的页面相对比较友好。很多字体间距，图片间距和排版，都是系统自带的。你做不出很fancy的页面。如果是对于比较简单一点的内容呈现，和作品集，还是不错的选择。 你需要注册账号，并且升级到pro版（19美金一年），然后内容才可以po到你个人网站上。 carrd直接配置了服务器，所以你在carrd上只管做好内容就行了。不需要去买服务器，自己装ssl这种繁琐事。 这句话是什么意思呢。 你可以把网站类比成“房子 + 地址 + 路牌”，一步步拆解。然后告诉你以上网站都是干嘛的。 1：你的网站内容，就是你的房子。房子里面怎么装修，都靠你自己。当然，如果你要重复的装修，有别的ai和别的供你选择。我这次就是装个简装，所以carrd就足够了。 你装修内容，在这里：https://carrd.co 2：你的域名，就是你的门牌号。我的门牌号，就是www.shrimpmom.com 你注册门牌号，在这里：https://www.namecheap.com 3：有了房子和门牌号，你需要别人能沿路成功找到你，你家要通路。 你就需要dns，在这里：https://dnschecker.org 这个网站，在你注册域名，搞完装修之后，你要去看看能不能通路。（图4）这些都绿了，就证明你家通路了。 4：然后你还需要一个门锁。也就是ssl证书 carrd自己配置了ssl。也就是说，你装修的时候，它就自动搞定门锁了，你不需要自己去配置了。 5：bug处理 我在过程中也遇到了很多的bug，遇到任何问题，你都不用担心，把问题详细描述给ai，都是靠着ai解答，我都搞定了。 于是，我的网页，就完成了。 www.shrimpmom.com 欢迎访问参观： 我一直以为，做网站、学技术，是特别高冷、特别难靠近的事情。结果这次，我亲手搭了自己的网页，才发现，有了AI之后，很多过去“看起来遥不可及”的东西，其实都能自己搞定。 而且不仅仅是做网站。 像排版、格式、资料搜索、整理总结、翻译、甚至连设计图片、写文案，很多事情，AI都可以帮你代劳。你不需要死磕细节，不需要从零学一堆复杂技能，AI会站在你身后，帮你把繁琐的部分“代替掉”。 所以，真正重要的，是我们自己还剩下什么需要掌握？ 是思考的能力、表达的能力、创造内容的勇气。 是你的人生故事、你的观点、你的价值观，是你想传递给别人的那点真诚和温度。 我特别想跟你说： 别再纠结那些AI早晚能替你搞定的“技术”， 你应该把时间，花在你独一无二的表达上。 花在如何去写好高效率的prompt上。如何能跟ai高效沟通上。 敢去分享，敢去试错，敢去创造， 这才是普通人真正能在AI时代，把自己活得更有存在感的方式。 如果我这样完全没学过技术的人，都能靠AI搭建自己的网站，分享自己的想法， 我做的东西肯定是不行，尤其在即刻，就是幼儿园水平都不到吧。 可能甚至连幼儿园水平都没有。 但是对于我而言，这是以前都不敢想，完全不会去做的事情。而且完全是我一个人完成的。 但是发现了原来没有我想的复杂，这个点就已经让我欣喜很久了。 你，肯定也可以。 别怕，去试试看。世界会比你想象中，更容易打开。

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SiliconLuo: 昨天和@Miki-Intoken 讨教商务沟通相关经验 领悟到了一个很深刻的道理，叫做“信任效率” 即：如何消耗最小的信任资产，去建立某种契约关系 这个概念解决了我非常多以往的困惑，包括但不限于： 1）为什么需要说一些好听的话，明明这个事情可以有更直接的表达 因为好听的话不会伤害信任，直接的表达在信息/规则双方不对称的时候，会伤及信任，哪怕是真的，也会在过程中消耗信任然后再建立这个连接。（当然，如果是靠共同体验事实反馈建立共识又是另外一个情况，靠纯粹沟通尝试拉齐视角/信息不对称更多是在花费信任），因此看起来直接粗暴沟通是高效的，其实是信任低效的 2）为什么有些事情多磨磨，多等等，多观察观察，多想想，多试探试探，再最后相对正式提出更好呢。这样时间效率多低呀，直接先抛个提议，不OK再重新谈不可以吗 因为每一次相对正式提出提议，都是在花费彼此的信任资产，没有信任积累做基础，其实是没有人会认真思考你提的提议的 另外，信任效率为什么比时间效率更重要，因为信任积累需要以往的大量时间积累，甚至是共同经历（不单纯是时间，还需要缘分），才能获取 因此你直接提出某件事，看起来省了3天时间；其实可能是多消耗了要一个月才能建立的信任资产 3）好的商业沟通是怎么样的：信任效率最大化 最理想的情况是，在达成契约的过程中，信任资产不是消耗品，而是一个润滑剂或催化剂；当沟通完丑，信任还会增加。 4） 沟通的最基本假设：信息不对称 所有的商业沟通只有2种情况，一个叫做信息对称/规则透明的，另外一个叫做信息不对称/本身事情就不透明的；当然实际情况更多是混合的，但是讨论这2种极端情况有助于我们理解 如果信息是对称的，这里其实整个”江湖规矩“就替代了双方信任资产的作用，成为了契约构建/合作关系的运作基石，因此双方直接引用规矩即可，也就是大家所谓的”坦诚/爽快“ 但是如果信息是不对称的（常见于新行业/业务早期），这里要认识到一点是，存粹的沟通永远无法拉齐信息，因此沟通的目的不是为了拉齐理解或绝对意义上形成共识，而是对事情本身的一种封装，尽可能降低这种不对称对于事情的阻力 而落地来说，则是：提出一个对方满意的注意，并且这个主意不要让对方担心（因为担心的地方也无法解释），这里把信任质押一下，用来做封装让对方相信，就可以 5）因此我终于开始接受了一件事情，就是不要去语言解释，不要去通过口头证明，而是通过好的语言和包装（正向），去质押部分资产，先信任效率尽可能高的建立契约；当然，最终信任资产是变多还是变少，其实也还是取决于事后这件事是否真的成立 所以其实和面向事实也不矛盾，只是有个先后顺序；做事之前，信任效率是最重要的；开始做事和履约之后，事情本身的效率又是更重要的，且可以转化为下一步的信任效率 6）延伸来说，按照信任效率的原理往前推导，在高度信息不对称的时候，其实“哄和画饼”这个行为也是可以接受的，只要最终契约你自己内心大概率能保障，或者你也拿不准但是你的确发心一直是正的且兜底是考虑过的，能信任效率高的把大家拉入一个可能可以实现的契约中，本身就是有正向价值的；沟通本身是否是完全符合事实的，其实有时候不是那么重要了；因为有可能博弈多方里没有任何一个人知道真正的事实，信息不对称+没有任何一个人有全局信息才是常态

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2月前

是松月呀: 当你是一个领域的新手时，你可以让AI反问你，补足更多信息。 我总结是：反向提问法 —— 让AI成为你的“私人教练”，而不是“答案机器” 当你对一个领域不熟时，你是连“好问题”都提不出来的。而且你问得越模糊，AI给你的答案就越平庸、越“正确而无用”。 比如，一个运营新手想做活动策划，他可能会问AI：“如何策划一个成功的线上活动？” AI会给你一篇教科书式的标准答案：明确目标、了解用户、创意策划、推广执行、复盘总结……这有用吗？有用。但对你接下来的具体工作，帮助几乎为零。 而“反向提问法”，就是破解这个问题。 一、什么是“反向提问法”？ 它的核心思想是：当你不知道该问什么时，就授权AI来问你。 你不再是学生，AI也不再是老师。你们的角色发生了奇妙的互换：你变成了“客户”，而AI变成了你的“专业教练”。 二、如何操作？记住一个万能公式 这个方法的核心，在于你的第一条指令。请记住这个万能公式： “从现在开始，你将扮演一位 [你想让AI成为的专家角色]。我的目标是 [你的最终目标]。 但由于我是这个领域的新手，我的信息可能不完整。请不要直接给我方案。 首先，请通过向我提出一系列问题，来帮助我理清思路、补全关键信息。当我回答完你的所有问题后，你再基于我们完整的对话，给我提供详细的解决方案。你明白了吗？ 如果明白，请提出你的第一个问题。”

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3月前
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4月前

鲁彼特: 过去几十年的主流人生轨迹，是建立在这些假设上的： ​1）房产会持续增值，并且是财富的主要积累方式。 ​2）稳定的工作和社会保障体系能支撑一个人到老。 ​3）结婚生子是社会共识，也是符合经济效率/降低生存风险的最优选择。 ​ ​但是，你们发现没有，这些假设正在动摇： ​1）房价下跌，房产从必买到可买可不买，两性关系也在发生很多微妙的变化，如果婚姻不是必需品，房价的另一个基石也松动了。 ​2）人口老龄化加剧，社保体系的压力越来越大，等这一代年轻人老了，还能拿到退休金吗？ ​3）AI 技术的高速发展，稳定职业也变得稀缺，指望自己的职业一定不会被替代，也是赌。 ​ ​我认为，我们正在经历的，旧的秩序正在解体，新的秩序还没有完全成型。 ​ ​我们很难再去复制上一代的生活，参考发达国家的经验也变得没有意义，他们也在面临各种挑战，比如科技的冲击，气候变化的冲击。​ 我们都必须直接从当下的条件出发去探索新的人生轨迹。 ​ 在未来，读书➡️稳定工作➡️买房结婚➡️鸡娃➡️养老金养老，这条传统路径肯定不再是唯一选择了。 会有更多租房不买房的人，会有更多类型的两性关系，会有更多工作但是不上班的人，会有更多离开大城市的人，会有更多从事创造性工作的人，会有除了社保以外更多元的养老机制…… 我觉得这会是一段长期的社会秩序重建，我们这一代人刚好是重建的主力军。 但不论未来会如何，识别变化并且快速适应新模式的人，会在这一波社会变迁中活的更好。 还在寄希望旧秩序恢复的人，会被社会淘汰。 ​ ​

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WanderMoon: 真正的洞察来自一线从业者，如果你和我一样是AI从业者，不要再关注AI博主。博主靠流量赚钱，从业者才是真刀实枪的见解和经验。 只关注那些真正做产品的人。 ⭐️Twitter/X：AI行业大佬聚集地 📌 @karpathy（Andrej Karpathy） 前 Tesla AI 总监 / OpenAI early team，能把复杂技术讲明白，也能讲清“AI产品该怎么构建”。 📌 @sama（Sam Altman） OpenAI CEO。内容不多，但每条都暗含趋势，他的判断很早就影响整个行业的投融资节奏。 📌 @amasad（Amjad Masad） Replit 创始人，构建 AI 编程体验的前沿产品，每周都在更新他们的构建节奏。 📌 @ycombinator (Y Combinator) 经常分享新产品，也有很多访谈，适合了解全世界最前沿的AI创业者在做什么。 ⭐️ Podcast：访谈真正做 AI 的人 📌 Latent Space：The AI Engineer Podcast 推荐听他们和 Anthropic、Perplexity、OpenAI Infra 团队、Modular、Runway、Cursor 的对谈。 📌 The TWIML AI Podcast 每期邀请ML和AI行业的Builder，对想构建 AI 产品的人非常实用。 📌 Eye on AI 从业者为主，有 OpenAI 联合创始人、Anthropic 系统架构师、前 HuggingFace 工程师访谈，每一期都能听到很多实操难题和思考路径。 📌 The Aarthi and Sriram Show 他们采访过几乎所有 AI 创业头部人物，包括 OpenAI、Inflection、xAI 等，适合回顾AI行业发展和验证理论，因为已经很久没更新。

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苍何: 分享来自Claude Code官方大佬Cal 的最佳实践。 Cal说Claude Code几乎无所不能，无论是从零到一写代码，还是老项目翻新、部署、解决Bug、代码迁移，甚至玩转Git、Docker等CLI工具，它都是一把好手！ 1. 善用 claude.md： 这个 Markdown 可以让Claude Code共享上下文，只要它在当前目录中，Claude Code 启动时就会把它注入到 prompt 里。 可以在claude.md 中写需求、项目结构、代码风格，编码规范和要求等，还支持`@`引用文件，可以让 Claude 知道你的偏好。 2. 权限管理和控制： 危险操作会暂停需要确认，才能继续。用autoaccept模式（Shift+Tab）或设置特定命令自动批准，加速工作流！ 3. 深度整合CLI与MCP： Claude擅长终端，可安装更多CLI工具（如GH）或挂载MCP服务器。还可以将工具调用写进claude.md中。 4. 智慧管理上下文： 上下文会累积（20万token窗口）。用`/clear`重置，或用`/compact`让Claude总结当前进度并继续， 5. 规划先行，ToDo随行： 先让Claude制定修复计划再动手，节省时间。而不是一上来就让他修复。留意其自建的ToDo列表，用Escape键及时纠正方向。 6. 智能编程： 结合TDD、代码质量检查、定期提交，善用他的多模态能力，可粘贴截图或指向图片，让Claude根据图示建站。可以用测试驱动开发，让 Claude 做小步提交，频繁运行测试。 7. 进阶： * 尝试同时运行多个Claude Code代理（如Tmux多标签） * 活用Escape键，随时打断、纠正，连按两次Escape可回退对话 * 嵌入CI/CD或GitHub Actions自动化流程。 * 保持更新：常看GitHub `changelog` * 用`/model`或`/config`切换模型 * Claude 4支持工具调用间“深度思考”，对复杂Bug尤有用，建议你在处理任务或排查 bug 时，插入 think hard，让 Claude 更深入思考。最后其深度集成VS Code/JetBrains，也可以深度使用！

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4月前

广屿Ocean: 人长期不处在充分优质的信息中，就会变傻 我有一位非常喜欢的作家，是中信出版集团的总编辑方希老师，本人学识丰富，性格率直还幽默。最近看了她的一场访谈，有一个观点总结让我颇感认同 就是聊到她为什么后来选择回到中信出版集团，以及她见到朋友从全职主妇选择回到职场整个人焕然一新的经历，她总结了一个规律：一个人变得无趣，往往是因为他的信息不复杂了，比如只剩手机上那点信息… 人要变的丰富和社会化，有一个必须经历的过程，就是复杂信息处理 拿工作场景举例，比如你做的工作，即便难度不是很大，身处的也不是什么大企业，其实日常接受的很多信息都是非常复杂的，比如说你的同事或你的上级随口一说的可能是行业里的某个八卦，但背后可能蕴藏着很多东西，你有可能get不到这个点，那就证明“门”后面的哪些东西其实对你是陌生的，这时候就要积极去了解 包括你所处的人际关系上的一些东西，比如说你的同行他们在发生什么问题，你的行业研究机构在发生什么，你发现你在办公室一坐，你处理的绝不是那一系列办公系统，绝不是那种几个会，绝不是去做各种制度的修订，而是你在一个信息场当中，所有这些信息上面围绕形成了一个复杂信息 所以，人什么时候会变得无趣？就是你的信息不复杂了，就是只剩手机上那点儿了 人一旦不处在复杂信息的接收处理以及反馈过程中，只生活于低质信息接收的方式，就会变傻了，会变得特别木讷，就容易对一个特别小特别具体的事儿特别来劲 这是一个人丰富和社会化必须要的第一点，就是生活在复杂信息的接受、处理、反馈中 在方希老师的基础上，我想补充第二点，就是这个信息要足够复杂的同时，还要足够的优质 就像我们读小学时挂在墙上的那句名人名言，“读一本好书，就是和高尚的人聊天。”，你会发现哪些或优秀或有趣的人，他们是怎么成长起来的？ 绝不是每天抱着手机刷短视频、只和狐朋狗友聊没营养的闲天、在网上和人对线成长起来的，对吗？ 他们一定是有自己想要成为的样子，有自己崇敬的人，每天都或真的在和“高尚”的人社交、或自己在默默埋头努力、或在将自己的学识进行输出帮助他人，这些都是他们为自己打造的【复杂】且【优质】的信息环境 就像我记得乔布斯年轻时接受的一次采访，主持人问，“你怎么知道自己走的是正确的方向呢？” 乔布斯沉默了整整十秒，然后摸着下巴说，“最终，一切都取决于品味。努力去接触人类创造过的最优秀的东西，然后试着融入到你正在做的事情里。”（Ultimately it comes down to taste） 成就伟大的秘诀，就是让自己浸润在人类伟大优质的作品和信息中

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玻璃鳞片狗
4月前

于冬琪: 周末在活动上，认识了小红书的总编辑，和他聊了聊营销人、内容人都关心的几个话题。 也帮助我理解了小红书内容生态发展背后的主线。 1、商业内容和非商业内容，在流量分配上有什么不同？ 这也是小红书尝试过很多不同均衡点的问题，有段时间，小红书甚至曾经尝试过： 让用户发4条非商业内容，就可以发1条商业内容。 结果反而引发了大量的非商业内容灌水行为。 商家们会低成本凑齐4个的指标，换那1条认认真真发出的广告。 尝试过不同的平衡点后， 如今小红书选择的最后的平衡点，说起来意外的简单，就是“一视同仁”。 不管你是哪个领域、什么账号、是否是商业内容，都一视同仁。 这也和我的体感一致。 因为根本上来说，很多时候，小红书用户们就是为了获取其他人的购物经验，来到了小红书。 一条内容，哪怕是蒲公英笔记，达人接了广，但是分享时如果分享的是自己真实的生活体验和感受，足够真实、触动了大量用户，甭管背后是否有商业诉求，用户们都是实际需要的，值得给以更多流量。 只不过， 我们看到的更多商业内容，常常太过简单粗暴，追求快速见效。 用户们不喜欢，自然更难拿到流量。 2、小红书的内容规则到底是怎样的？ 到今天为止，从内容发布和流量分配上来说，底线问题已经解决得很好了。 很难解决的，其实是两组矛盾： 一个是“自由表达”与“安全合规”之间的矛盾。 一个是“内容真实”与“商业动机”之间的矛盾。 这两个矛盾，并不像黄反等底线问题一样，容易订立出清晰的规则。 本身中间的边界就是模糊的。 就像有很多博主，为了搏眼球，会夸张化的讲述一个故事。 这个故事里有很多地方是不真实的，但是用户又真的爱看。 怎么处理呢？ 对小红书的编辑团队来说，难在“问题定义”，只要能定义出什么是问题、是什么问题，就能找到规则。 当前的这些规则，90%是由机器在执行。 所以，平台规模变大的同时，小红书的内容审核团队，人数并没有增加。 那怎么“定义问题”呢？ 很多时候，是借助用户的力量。 用户投诉、反馈、互动，都会成为帮助平台发现新问题、定义新问题的关键参照。 3、这也导致了一个问题。 很多人尝试破解小红书的内容规则，以为破解了规则，就能敞开发广告了。 但是，实际上，在这两个矛盾的处理上，规则是不断增加和变化的。 如果想破解规则，基本上是处于和平台对抗的角色。 常常刚找到一个机会，没用半个月就被规则填上了漏洞。 想做好内容，与其破解规则，不如理解原则。 因为规则是动态变化的，原则是长期稳定的。 4、什么是小红书关于内容的原则呢？ 有这么几个基本原则： （1）小红书始终坚持的是UGC。 因为用户来小红书，目标就是为了获取UGC分享的真实体验和经验。 因此，一个有趣的现象是： 在小红书上，粉丝量大的明星，常常不是当红一线明星。 而是二三线明星，或者过气明星。 因为只有他们才有生活。 目前，小红书上第一个破2000万粉的明星是赵露思。 UGC的背后，是真实、真诚这些UGC内容的特点。 （2）平台追求的，是能为用户创造增量的内容方向。 怎么理解呢？ 一个成功的平台，通常要同时解决两个问题： 大批量的供给+有网络效应的增量需求。 在大批量供给上，小红书创立时，第一个关键选择，解决了这个问题。 当时，创始团队曾经纠结过： 是做“出境旅游攻略”还是做“出境购物攻略”。 后来，支撑选择出境购物攻略的是一个洞察—— 女性用户出境游时，大比例的时间都是在买东西。 回头看， 这个选择也使得大批量的供给得以成立。 因为出境旅游攻略的内容生产成本和难度都太高了。 但是，购物攻略谁都能生产。 而且，购物攻略，也给了小红书更多创造增量需求的空间。 可以从一种消费、进入另一种消费。 不断破圈。 在2019年之前，小红书最主要的内容分类只有两个：美妆和穿搭。 到2020年，伴随着疫情，一个意外的内容分类快速崛起，也帮助小红书快速破了圈。 就是美食。 用户们在小红书上分享和学习做法。 这个需求，在此前不只在小红书上没那么普遍，在用户生活中也没那么广泛。 当小红书满足了用户这个需求后，得到的不只是破圈，更是会让用户长期留在小红书的理由。 分享菜谱、学习做菜，就是个有网络效应的增量需求。 这也是小红书现在要做“生活兴趣”的根本原因。 因为“生活百科”是“有购物需求了，来小红书做功课”，并没有创造增量需求。 但是“生活兴趣”可以激发用户的新需求，能创造增量需求。 当小红书同时能解决大批量供给时，就是能帮助小红书生态持续发展的。

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玻璃鳞片狗
4月前

我是阿鹏: 刚突然有个想法： ​ ​我们做不成事的主要原因？可能是从小没有做成过一件值得骄傲的事情。 ​ 比如写公众号、小红书，大部分人写内容，不超过20篇，没有效果立马放弃。 现在看到的大v、小v，从0开始写20篇笔记，就突然火了，根本不可能。 除非她以前就是做内容出身，比如某杂志社编辑，某公司运营、产品，一直给公司做内容，做一定经验。 怎么培养做成事情的习惯？ 1、目标定低一些，每天写100字，持续一周。第二周，写200字。第三周300字。让自己每天很轻松，不费劲，就能完成这件事。 2、建立正反馈，用户的点赞、收藏、涨粉。隔一段时间复盘下，看看哪些笔记用户喜欢看，针对这类内容，持续挖掘需求。 3、固定时间去做，找到属于自己的专注时间，每天早上，晚上，或者午休时间。 今天开始，找一件事，按照这个思路试一试。 坚持100天，效果超出你的想象。 ​

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玻璃鳞片狗
4月前

胡九思: 关于如何找到高质量信息源，之前写过一个简单版本https://web.okjike.com/u/3bd87ad2-54c3-4b88-853d-5114c49dc774/post/682eef8f5e72dd2431ed3472，今天加上些新的。 --- 信息筛选的目标，是从噪音中识别信号。以下是三个原则和一个标准。 ➡️原则一：利用集体智慧，站在已有成果上 搜索特定领域资源，直接用 `awesome + 关键词`。 这是一个由全球专家或爱好者社群共同维护的资源清单。它已经为你完成了第一遍筛选，剔除了大量过时和低质量的内容，直接节省你的时间与注意力。 ➡️原则二：信任具体的人，构建可依赖的节点网络 算法不可靠，具体的人更可靠。 当发现任何持续输出高质量内容的专家或实践者时，立刻溯源其过主页和过往内容，评估其价值。如果可靠，就将其作为一个“信息节点”纳入你的长期关注列表。 一个由可信节点构成的网络，是最高效的信息渠道。 ➡️原则三：内化搜索流程，形成知识库闭环 遇到问题，首选搜索个人知识库，其次才是外部搜索引擎。 从外部获取的任何有价值的新信息，都必须经过处理，沉淀回你自己的知识库内。 ➡️评估标准 用以下四个维度，快速判断信息价值： 1. 深度： 是在解释现象（What），还是在揭示原理（Why）？ 2. 信源： 是第一手经验与数据，还是二手的观点整合？ 3. 增益： 是提供了新知，还是在重复常识？ 4. 行动性： 是能触发思考或行动，还是仅供被动浏览？ 高质量的输入，是产生高质量输出的唯一前提。

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玻璃鳞片狗
4月前

胡九思: 关于如何找到高质量信息源，之前写过一个简单版本https://web.okjike.com/u/3bd87ad2-54c3-4b88-853d-5114c49dc774/post/682eef8f5e72dd2431ed3472，今天加上些新的。 --- 信息筛选的目标，是从噪音中识别信号。以下是三个原则和一个标准。 ➡️原则一：利用集体智慧，站在已有成果上 搜索特定领域资源，直接用 `awesome + 关键词`。 这是一个由全球专家或爱好者社群共同维护的资源清单。它已经为你完成了第一遍筛选，剔除了大量过时和低质量的内容，直接节省你的时间与注意力。 ➡️原则二：信任具体的人，构建可依赖的节点网络 算法不可靠，具体的人更可靠。 当发现任何持续输出高质量内容的专家或实践者时，立刻溯源其过主页和过往内容，评估其价值。如果可靠，就将其作为一个“信息节点”纳入你的长期关注列表。 一个由可信节点构成的网络，是最高效的信息渠道。 ➡️原则三：内化搜索流程，形成知识库闭环 遇到问题，首选搜索个人知识库，其次才是外部搜索引擎。 从外部获取的任何有价值的新信息，都必须经过处理，沉淀回你自己的知识库内。 ➡️评估标准 用以下四个维度，快速判断信息价值： 1. 深度： 是在解释现象（What），还是在揭示原理（Why）？ 2. 信源： 是第一手经验与数据，还是二手的观点整合？ 3. 增益： 是提供了新知，还是在重复常识？ 4. 行动性： 是能触发思考或行动，还是仅供被动浏览？ 高质量的输入，是产生高质量输出的唯一前提。

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