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置顶我们发表观点，是为了找到同类，而非改造他人。
凭借敲几个字的只言片语要改变他人的想法，这怎么可能，但是如果是同类，他就可以共鸣。
这是我发即刻的意义，希望你也是
凭借敲几个字的只言片语要改变他人的想法，这怎么可能，但是如果是同类，他就可以共鸣。
这是我发即刻的意义，希望你也是
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两个月以后，中国将陷入如同西方媒体和悲观经济学家预测的那样：工厂停工，商店关门，股市无法交易，人们拖家带口奔向各处，百姓急于将人民币换成食物，许多家庭在门口张贴标语，街上充斥着爆炸物残余的火药味，但中国人依旧乐观，他们把这种迹象称之为：
过年。
过年。
17 40
外部世界是缘分
内部自我是原因
看到外部世界的缘，准备内部自我的因
如果一直背负期待，抱怨，其实自我的因就会被束缚住，从而无法更好地去活出千百种可能，因为期待和抱怨意味着只有一种可能
王阳明的心外无物，本自具足，又似乎了解多了一点
内部自我是原因
看到外部世界的缘，准备内部自我的因
如果一直背负期待，抱怨，其实自我的因就会被束缚住，从而无法更好地去活出千百种可能，因为期待和抱怨意味着只有一种可能
王阳明的心外无物，本自具足，又似乎了解多了一点
6 00
Share一下近期逛miniso和交流miniso的过程里的一些感受：
C端视角：
1 miniso正在变少和变大
变少是指：miniso正在关店，即使是上海，开始转做电商
2024年底开始转战电商线上(见下图1)
变大是指：miniso势能店（见图2-4）越来越大
并且IP的商品越来越多
2 日用百货的心智和糟糕的货架
现在miniso已经成为我出差时候的“仓库”，10块钱的香水应急（举例说明，大吉岭茶和我家里的区别有，但是半小时以后几乎感受不出来），10块钱的牙刷比即使是五星级酒店的配置都强，观察下来，这也是大多数消费者在消费场景的选择
另一方面，从“零食”这类有保质期和其货架陈列而言，越大的店铺，就需要越强的仓储能力做支撑，货架动销上，坪效压力随着Sku变多就而陡增
作为电商和潮玩从业者的视角：
1 国内试错+国外挣钱的模式或许可行
以Temu为例，中国供应链卷出来的低价商品，在境外卖，同样的例子也适用于miniso
如果叶总说的数据（美国的ip人均消费3077元，日本580，中国51，都以人民币计价）靠谱的话，那么这里面的核心壁垒就是3个
1 licence：即，IP授权
2 本地化经营能力：本地运营，履约，合规，加盟
3 中国供应链把控和深度运营
这里面，
1是零和博弈，也就是我拿到了你就没了，所以策略是要卷起来，
2是所有出海公司都会遇到的问题
3 是只有中国人能做，但是老外做不了的事情
以此为例，那么对应的突破口，可能就应该是
低成本地试错各种玩法（一番赏，盲盒，抽卡，小卡），找到好的突破口，走出来一条Temu和tiktok无法在纯供应链上拼过的玩法
2 IP的长坡和厚雪的模式怎么探索
长坡确定性的是，在北京新的规划里，已经把兴趣消费潮玩作为未来的重点市场，服务于全球消费者
不可否认的是，今天的泡泡玛特和Toptoy在中国潮玩出海这个事情上，算相对成功的先行者，但这绝对不是只有这两家的终局
IP的载体和消费，还有社区的联动，众筹改造供应链等更垂直更深度的玩法，需要越来越多的从业者和生态位补位去解决
C端视角：
1 miniso正在变少和变大
变少是指：miniso正在关店，即使是上海，开始转做电商
2024年底开始转战电商线上(见下图1)
变大是指：miniso势能店（见图2-4）越来越大
并且IP的商品越来越多
2 日用百货的心智和糟糕的货架
现在miniso已经成为我出差时候的“仓库”，10块钱的香水应急（举例说明，大吉岭茶和我家里的区别有，但是半小时以后几乎感受不出来），10块钱的牙刷比即使是五星级酒店的配置都强，观察下来，这也是大多数消费者在消费场景的选择
另一方面，从“零食”这类有保质期和其货架陈列而言，越大的店铺，就需要越强的仓储能力做支撑，货架动销上，坪效压力随着Sku变多就而陡增
作为电商和潮玩从业者的视角：
1 国内试错+国外挣钱的模式或许可行
以Temu为例，中国供应链卷出来的低价商品，在境外卖，同样的例子也适用于miniso
如果叶总说的数据（美国的ip人均消费3077元，日本580，中国51，都以人民币计价）靠谱的话，那么这里面的核心壁垒就是3个
1 licence：即，IP授权
2 本地化经营能力：本地运营，履约，合规，加盟
3 中国供应链把控和深度运营
这里面，
1是零和博弈，也就是我拿到了你就没了，所以策略是要卷起来，
2是所有出海公司都会遇到的问题
3 是只有中国人能做，但是老外做不了的事情
以此为例，那么对应的突破口，可能就应该是
低成本地试错各种玩法（一番赏，盲盒，抽卡，小卡），找到好的突破口，走出来一条Temu和tiktok无法在纯供应链上拼过的玩法
2 IP的长坡和厚雪的模式怎么探索
长坡确定性的是，在北京新的规划里，已经把兴趣消费潮玩作为未来的重点市场，服务于全球消费者
不可否认的是，今天的泡泡玛特和Toptoy在中国潮玩出海这个事情上，算相对成功的先行者，但这绝对不是只有这两家的终局
IP的载体和消费，还有社区的联动，众筹改造供应链等更垂直更深度的玩法，需要越来越多的从业者和生态位补位去解决
6 01
最近在聊一些候选人的过程里，跟一位HR大佬学到了几招，屡试不爽，分享一下：
1 ta是否有真诚善良的品格？
如果你是把ta当做长期伙伴，这会决定你是不是敢把后背交给ta，但如果只是执行岗，这个不需要
2 ta的方法论是否能持续迭代并且不断提高胜率？
让ta告诉你曾经做错过的判断，如果ta说不出来，那说明没做过大决策，如果ta一直做对，那要小心，因为不可能，如果ta一直做错，且有反思，并且告诉你，那他符合了1，也符合了2（但真实情况里，我没见过这种人）
3 ta是否拿到过超过自己赛道内大多数人的结果？
看的是ta的判断，和下注的能力，要么是降维打击，要么是卷王，不管哪种，你都是赚的
4 ta所说的，和所做的之间，能打多少折扣？
面试造航母，打工螺丝钉的情况，怎么去避免，ta擅长的那部分，和你想要的是否匹配？
长此以往，你投入的将会是asset而非cost，时间会给你人才带来的复利
1 ta是否有真诚善良的品格？
如果你是把ta当做长期伙伴，这会决定你是不是敢把后背交给ta，但如果只是执行岗，这个不需要
2 ta的方法论是否能持续迭代并且不断提高胜率？
让ta告诉你曾经做错过的判断，如果ta说不出来，那说明没做过大决策，如果ta一直做对，那要小心，因为不可能，如果ta一直做错，且有反思，并且告诉你，那他符合了1，也符合了2（但真实情况里，我没见过这种人）
3 ta是否拿到过超过自己赛道内大多数人的结果？
看的是ta的判断，和下注的能力，要么是降维打击，要么是卷王，不管哪种，你都是赚的
4 ta所说的，和所做的之间，能打多少折扣？
面试造航母，打工螺丝钉的情况，怎么去避免，ta擅长的那部分，和你想要的是否匹配？
长此以往，你投入的将会是asset而非cost，时间会给你人才带来的复利
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今天在思考一个蛮有意思的话题：
今天创业的范式跟以前的变化在哪里？
大概得出来了几个变化：
1 大厂跟小厂做同一个业务，可能速度的差距会快速缩短
以前拼多多的一个核心是迭代速度选快于其他公司，因为加班，因为好的程序员和产品经理，今天的这个底层恐怕在发生变化，因为算力接下来会肉眼可见的便宜，因为AI coding的能力越来越强
2 底层基建的比拼用于出海
Temu早期的逻辑能成而Wish不能的原因之一是后者对于供应链的运营和流量的经营不如中国公司，今天的底层基建上，国内的公司的出海在应用上和电商里正在出现向上生长的力量，但是仍然未出现拐点，而这就是红利之一
底层逻辑是，只有中国和美国的能力有机会孕育新一代的产品，不管是模型还是App，在大厂不愿意去争夺的场景，就存在活下来的机会
只要对手比我菜的市场，就是蓝海市场
3 底层没变的是对于需求的判断，变了的是试错的成本
俞老师离开北大教英语创建新东方的决策不是一般人敢做的（农村出身离开北大编制，试错市场）
张一鸣对于信息搜索需求的判断和下的注也是上一个时代编辑们看不懂的
今天的个人开发者，创作者（不管是从博客到播客还是抖音视频号）的成本都在进一步地降低
从草莽开始，到规模化解决问题，可能就是在这个过程里不断精进和大浪淘沙的过程
今天创业的范式跟以前的变化在哪里？
大概得出来了几个变化：
1 大厂跟小厂做同一个业务，可能速度的差距会快速缩短
以前拼多多的一个核心是迭代速度选快于其他公司，因为加班，因为好的程序员和产品经理，今天的这个底层恐怕在发生变化，因为算力接下来会肉眼可见的便宜，因为AI coding的能力越来越强
2 底层基建的比拼用于出海
Temu早期的逻辑能成而Wish不能的原因之一是后者对于供应链的运营和流量的经营不如中国公司，今天的底层基建上，国内的公司的出海在应用上和电商里正在出现向上生长的力量，但是仍然未出现拐点，而这就是红利之一
底层逻辑是，只有中国和美国的能力有机会孕育新一代的产品，不管是模型还是App，在大厂不愿意去争夺的场景，就存在活下来的机会
只要对手比我菜的市场，就是蓝海市场
3 底层没变的是对于需求的判断，变了的是试错的成本
俞老师离开北大教英语创建新东方的决策不是一般人敢做的（农村出身离开北大编制，试错市场）
张一鸣对于信息搜索需求的判断和下的注也是上一个时代编辑们看不懂的
今天的个人开发者，创作者（不管是从博客到播客还是抖音视频号）的成本都在进一步地降低
从草莽开始，到规模化解决问题，可能就是在这个过程里不断精进和大浪淘沙的过程
7 01
当观点和事实出现不匹配的时候，AI的处理今天看起来仍然存在边界性的卡点
我诱导性地问了一些不存在的问题，比如为什么蔚来汽车开始学习诺基亚了，为什么广州人这么喜欢吃辣，无辣不欢
当我认为的观点和事实出现矛盾且被诱导性的时候，模型本身会给出错误的答案
而当我问一些事实性错误，比如为什么鸟巢和水立方建立在了西安，此刻AI会指出错误
而有意思的事情是，AI返回的原始数据，是以一定权重来进行匹配，比如时间，当我们在网络上，批量化地mock一些信息（比如今天EDC最好的是xx平台），此时模型会给到预设到的答案
这意味着，今天的AI，可以被批量的数据欺骗
同理，可以发生在google和fb，只要喂养正确和错误掺杂的信息，在足够垂直的赛道，就是增量
可以应用于电商，广告等场景，虽然这并不道德
我诱导性地问了一些不存在的问题，比如为什么蔚来汽车开始学习诺基亚了，为什么广州人这么喜欢吃辣，无辣不欢
当我认为的观点和事实出现矛盾且被诱导性的时候，模型本身会给出错误的答案
而当我问一些事实性错误，比如为什么鸟巢和水立方建立在了西安，此刻AI会指出错误
而有意思的事情是，AI返回的原始数据，是以一定权重来进行匹配，比如时间，当我们在网络上，批量化地mock一些信息（比如今天EDC最好的是xx平台），此时模型会给到预设到的答案
这意味着，今天的AI，可以被批量的数据欺骗
同理，可以发生在google和fb，只要喂养正确和错误掺杂的信息，在足够垂直的赛道，就是增量
可以应用于电商，广告等场景，虽然这并不道德
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