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酷乐米米
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酷乐米米
1年前
Alchian花生: 今天当一回赛博活佛，36分钟教会你用Cursor做一个可注册登录的，有自己独立域名的AI网站。 本期视频简介: 这期视频主要教你如何0基础起步，也能利用AI辅助写代码工具Cursor从零开始，快速构建一个具有用户注册和登录功能的AI聊天网站。重要时间戳: 0:00 - 介绍视频内容和目标 3:01 - 开始使用Cursor创建Next.js项目 5:01 - 集成DeepSeek AI API 10:09 - 使用Vercel部署网站 19:26 - 购买和配置自定义域名 25:45 - 使用Firebase添加用户认证 34:03 - 最终测试和总结 涉及的工具站： 1、AI编程工具Cursor：https://www.cursor.com/ 2、接入的AI API Deepseek: https://platform.deepseek.com/usage 3、代码开源平台Github：https://github.com/ 4、网站部署平台Vercel：https://vercel.com/ 5、域名购买平台Namesilo：https://namesilo.com/ 6、DNS托管Cloudflare：https://dash.cloudflare.com/ 🔗我做的几个AI网站： 1、AI图像编辑img2046：https://www.img2046.com/ 2、AI编程教程CoderWithAI：https://www.coderwithai.top/ 3、AI改写产品Humanize AI: https://www.humanize-ai.top/ 4、ChatGPT学习：https://www.bookai.top/docs/intro 5、视频演示的AI对话网站：https://www.chatalchain.top/
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酷乐米米
1年前
生姜iris: Thanks to @JKtheSeeker @High寧 带来的万字长文，字字珠玑，疯狂记笔记（且疯狂点头❗️） 北美SaaS生态真的非常扎实/踏实/思路清晰，且敏捷迭代。 印象最深刻的一句话是：「找到自己的增长模式，并用科学的手段和方法论，没有奇技淫巧，一点点改善。并且，多看多听外面一切资源，取长补短。」 做深/做穿，去预测和洞察用户的行为路径，给用户提供他们需要的价值。 好的产品体验都是靠不断的努力/精细化调整/持续灵活迭代/扎实深入细节打磨来的。 Global是一个好的市场，要有躬身入局的勇气，更要有吃苦耐劳的决心。 更多精选摘录如下（客户成功那段写的太好了，疯狂截图保存）： 1️⃣ 「总体来说，这次 SaaStr 大会我们第一感受是：讨论商业本质的话题明显增加，包括定价、GTM（Go-to-market）、垂直场景（Vertical）以及产品设计等。」 2️⃣ 「真正理解美国市场是“全球天花板”：企业级客户依旧有钱有预算，而 SMB 的预算也在恢复。同时，尽管决策者转移至 CFO 等更高层，但始终相信方法论和重视产品差异化。SaaS 从创始人到投资人一致重视人效。」 3️⃣「“获得一美金比失去一美金要难多了”，老客户的留存和后续“Land and expand”比以往更重要，甚至是业务“出海”的敲门砖，因为他们会是你打开本地垂直场景最合适的“大使”。」 4️⃣ 「“ROI、盈利能力、现金流”等同时体现业务和财务健康度的词组，现阶段出现频次盖过了“未来、千亿、巨头”。在零利率政策后，市场来到了脚踏实地比仰望星空至少同等重要的关键时刻。即使是走融资路线也没有例外，因为投资人可能比你还要关注！」 5️⃣ 「可预测性：Predictability 这个词被反复提到，能否在收入和利润两方面持续“达到甚至超过”市场预期（据统计约80%的 SaaS 上市公司可以做到，这就是产品化和订阅制的魅力！）」 6️⃣ 「我们到底要在多久之后看到企业对 AI 投入的 ROI 有明确的结果？他给出了预期，大概在 18 到 24 个月。」 7️⃣ 「一家高效的 SaaS 公司画像被定义成了“700人团队撑起2亿美金ARR”，也就是28万美金人效。为了实现这个新常态下的高人效，Jason Lemkin 推出了一个新词: Hyperfunctional SaaS（超级功能 SaaS）。 这个 “Hyperfunctional” 背后有很多含义: * AI是各大SaaS必攒的筹码，在此基础上让产品进入超级自动化时代。 * 其次产品要更好用，并在此基础上推进多产品战略，步步向平台级公司迈进。 * 在控研发和销售成本，多产品线创收的基础上，人效便自然提升。」 8️⃣「超级功能 SaaS 绝不仅是我们联想到对产品功能的”All-in-one“，而是结合 AI 和自动化，进一步满足企业级客户的预期： * 用AI替换30-50%的劳动力。 * 把所有非结构化数据立刻变得结构化、企业级可搜索。 * 用简单平直的提示词就能驱动所有功能甚至流程。 * 用完全的自动化替代复杂的新手教程。 * 基于一个核心平台辅以插件与单点工具来完成全部工作流。」 9️⃣ 「先用 Freemiun 模式来扩大第一层用户漏斗，但是重心从单纯的“拉新”转变为“新用户留存”导向。这意味着： * 针对尚未使用产品的用户，应着重展示产品的独特价值和优势。 * 针对已使用产品的用户，努力增加复购率和忠诚度。」 🔟「Apollo 升级后的增长模型： * 每个环节都要让用户可以自助运转起来（而非完全依赖销售）。 * 确保用户先用起来，再向他们收费和转化。 * 关注留存！重视留存！提高留存！」 1️⃣ 1️⃣ 客户成功的关键：「净收入留存 (NRR, Net Revenue Retention) 如何解构?」「同期用户总收入留存率(cohort-level GRR, Gross Revenue Retention)是多少？」「你的业务有哪些“早期预警指标”?」「如何证明你的用户粘性？」「有哪些运营策略来提升留存？」「如何向用户展示你的产品价值？」「谁是你的“铁粉”？」「根据 Gainsight，客户成功的成本占 ARR 的比例通常低于10%，中位数与 ARR 规模整体上呈负相关，但在5000万美金～1亿美金这个区间返升至10%，而当 ARR 超过10亿美金，中位数降至2.5%。」「如何提升客户成功规模化投入的效率？一个最直观的指标就是，平均一个客户成功经理管理的客户数量。」 1️⃣2️⃣ 「没有什么比这句话更有说服力：“我们有20家客户，其中三家通过我们的解决方案实现了200%的投资回报率”」 1️⃣3️⃣「Tim 总结了在起死回生那三年中最大的收获，最重要的依旧是无论团队多小，遇到多大困难，只要在一个需求真实存在的市场：找到自己的增长模式，并用科学的手段和方法论，没有奇技淫巧，一点点改善。并且，多看多听外面一切资源，取长补短。」 1️⃣4️⃣「作为一家“出海”到美国公司的德国 SaaS 企业，这里面最重要的就是则是如何从公司层面去完全“适应”本土文化和做事原则，这其实很容易被创始人忽略，所以才在后面强调了几条“术”，包括： * 建立系统性的一套招聘原则，他也分享了在公司内部的招牌模版来完善人员配置。 * 建立强大完整的面向销售的资源网络，让每个新员工感到无时无刻得到“支持”。 * 重视现有客户的拓展，先找到已经合作客户的海外团队，是了解当地文化最好的入口。 * 最后，“卷”起来！为共同目标快速迭代，重视事的“Urgency（急迫度）”，要比总部还要快。」 1️⃣5️⃣ 「招聘经理和领域专家（Subject Matter Expert）须懂得与本地“共情”：这必须成为招聘的优先事项。首先，招聘经理也必须来到本地客户那里，表达支持，感受痛点。Motiwala 在 Twilio 的经验是，他任命领域专家成为 Onboarding 团队的一部分，至少有几年的时间，连续数周让总部派专人飞来，从总部带来新的知识和技能，及时传达给当地团队。」 1️⃣6️⃣ 「团队搭建过程中，千万不能忽视庆祝哪怕非常微小的胜利。因为作为一个新地区，你无法一开始就完成10万美金的交易，更不用说百万美金。需要庆祝面前的一切。当时在北美地区，团队完成了第一笔交易，价值约3万美金，Motiwala 对全公司说美国团队完成了第一笔交易，大家互相庆祝。这是很重要的本地文化之一。」 1️⃣7️⃣ 「总是记住“失去一美金比获得一美金要容易得多”。如果你不与现有客户交谈，不亲自与他们在一起，你的竞品就会马上行动，与这些客户在一起。因此，保护已有收入的扩张，并且如果你有一个净正值的NRR（Net revenue retention），这些公司会与你一起成长，他们自然会容忍你。DeepL 今年很多收入都来自那些现有的客户。」 1️⃣8️⃣ 「Tunguz 介绍到当他刚开始创立新基金时，对基金和目标投资轮次（A轮）的出资规模进行了建模，当时平均 A 轮融资的规模大约在1000万至1200万美金之间。而随着美联储加息继续，筹集资本的成本随之上升，公司筹集的资金难度进一步加大。所以在过去两年中，早期公司估值和 A 轮融资规模均增长了42%，出现了巨大的通胀。这对他来说也非常意外，大部分 VC 的反应就是当前资本市场环境对基金来说更为严峻。」 1️⃣9️⃣「根据调研，大多数公司还没有见到 AI 利用对销售周期带来的可量化的效果。于是对公司来说，重新定位理想客户画像，并且制定合适的 GTM 和合理的定价策略就更加重要。」 2️⃣0️⃣ 「现在 AI 公司甚至提供了三层定价模式： * 第一个涉及深度授权的订阅制基础费用。 * 第二个是基于使用的消费模式。 * 第三个为解决方案级别，定价基于交付的最终结果。据她观察，大约60-65%的公司结合了这三个层次中的至少两个。」 2️⃣1️⃣「定价里面还有很多学问，但Hegde希望大家关注的，不是最终收入或者客单要取得多大成绩，而是回到产品的定位，怎样才能将对用户的价值放大，成为更大更好的公司，并且对这个过程中的成本变得更有预测性。」
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酷乐米米
1年前
#读书笔记
听完《反骚扰的最高法院之战：法律如何撼动不平等的权力结构》，我找了麦金农的《迈向女性主义的国家理论》来读。对以下两句话，我深有感触：
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酷乐米米
1年前
Erix: 最近一周时间在上海、深圳、北京见了近20位一线AI从业者，其中包括投资人，大厂AI业务&模型厂&应用厂的员工，独立开发者，founder。很累，收获也很多。总结一下我觉得重要的共识和非共识，以下内容没有优先顺序，想到哪写到哪： 1.关于竞争：大厂、模型厂、应用厂 大厂没有逃脱局部兵力不足的问题，越是铺得广的厂这个问题越严重，字节的遍历填格子打法在业务相似度低的时候是人才密度不够的，战术上重视就行。反而阿里的通义因为更研究院模式，没有主核，分布式创新使得反而跑出来一些模型和应用侧有意思的东西，这个很值得大厂内部思考一下。 模型厂基于GPT-5迟迟不到，可能也判断出了，算力未必是万能解药，开始卷差异化，差异化对于tob的竞争尤为重要。但国内的模型厂还有一个不得不卷应用的任务，但不基于模型差异化的应用很难卷出用户体验增量，各位厂里的小伙伴都在努力地拉齐共识和内部创新的过程中。 应用厂，AI搜索的共识形成得太快了，其实没有留下太多保护期，大明牌的卷度会很激烈。反而是AI+every thing因为去年的过分乐观到今年的幻灭，留出了大量的创新保护窗口，给不迷信AI解决一切问题，但试图先用AI对具体领域做一些用户体验提升的公司留下了机会。 额外补一个硬件厂，世界上还有大量的数据没有被搜集，每个带有数据收集器的硬件厂都有属于自己的机会，但硬件厂目前很少有软硬一体的能力。补齐短板的玩家会可能会跑出来新东西。 2.关于模型能力 GPT-4o展示了快非常重要，快是核心体验之一，那么moe就必须得卷了，groq这种加速的基建也会变得非常有价值。如果大规模的智力代差比如3.5->4不会卷得那么快的话，代差之间可能更多是成本和速度的竞争。 长上下文很牛，但低成本的长上下文才有意义，基于长上下文成本急剧下降这个假设，能解决很多当前的用户体验问题。 多模态暂时在应用层的优势不明显，不考虑终态世界模型之类的，当前可能主要体现在一些之前没覆盖到的小CV场景。 fine - tuning不是净提升，是某类问题解决的更好，但通用问题更差的trade off，可以通过调整尽量降低负面影响，但从技术成本和数据成本来考虑，暂时很难作为可普及的常用武器库。 更细分的卷法，卷RAG，卷function call，卷代码能力，卷交互理解，卷情绪理解等等 可能真正值得卷的是意图识别，意图识别才是ai的推荐系统。 3.关于投融资 国内目前的情况是：创业者说市场温度低难拿钱，投资人说好项目少没法投。回到本质还是大家想用钱干什么，如果是为了加速市场形成，烧出一个煊赫盛世应该是不太可能了，因为各有各的难处，但如果真的想要构建一个未来5-10年在AI世界有独特社会分工的企业，大家还是很认可的。但目前市面上能持之以恒解自己的题的人很稀缺。 海外听到了多种说法，鉴于没有一手信息就不评价了，但如果做海外市场，还是建议谨慎考虑融资动作。 4.关于用户需求 PMF对还是TMF对？还是前者对，但现在加了一层技术可行性的约束，使用门槛很高，但体验提升巨大，也有机会。 工具效率/工作流，这是目前AI落地得最好的部分，但目前最大公约数已经挖完了，而AI目前远达不到数字员工的级别，很长一段时间基于某个职业的AI工作流copilot应该都是主要落地形式。tob和toc在这个领域都能持续跑出来赚钱的东西。 情感陪伴/内容消费，成本下不来，质量上不去，商业模式讲不清楚（付费逻辑只有hs内容能跑通，免费逻辑留存一直上不去）。 AI也不是唯一主线，AR眼镜等硬件对原本手机场景的分割，电话、拍照、翻译。还有web3。基于满足用户需求来思考，AI未必是唯一的锤子。 5.关于长期主义的优劣势 这回出来有一个比较深的感受是，基本上可以把founder分为偏长期主义和不偏长期主义两类，而这两类似乎都有其生存空间和价值。 因为我的个人偏好，所以说明一下长期主义的优劣势： 优势是，长期主义在各类决策上，难度都会降纬，因为长期主义代表你对于未来世界是有一个大概想象的，你知道五年之后想要什么，所以对于判断做什么不做什么会变容易，对于招谁不招谁也会变得容易。单一目标的决策总是比多目标的决策好做。 劣势是，早期找PMF切入点可能会非常难且漫长，对于耐力、定力和资源的要求会更高，是的，长期主义是更消耗资源的，因为反馈周期会更长。
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酷乐米米
5年前
来到即刻的第一天。
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