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陈今
294关注1k被关注3夸夸
Growth@Insforge.dev@instacloud.com
持续不断地创造意义。
🛰️chenjin_io
陈今
1天前
用最便宜的价格,以最快的速度,补上增长所需的一切,安利iris的杭州11.7-8产品出海实战营!

1. 不同价格适合不同的人,但都是骨折价:

个人线上599,可以这么长时间的实操带练还送gingiris工具包知识库(单这个包价值就不止599,足以在实操中反复抄作业),

个人线下1999,分到8小时才250/h,一手实操经验+线下深度链接,价值远超纯线上。

企业参与3个角色一起来,2999 可能只够单次企业咨询,却可以在这里直接团队认知+协作磨合,找到产品的next step

2. 从个人角度,市场很残酷,认识人,被看见很重要。

从我去年入行到现在,一直承蒙Iris的照顾,光是做事让她看见带来的回报就远超这个课程的价值。

现在有人问我没经验怎么转行时,我感觉如果没认识的人愿意为你信任背书推荐,没有可以着手做的项目展示落地的能力,没有完整的基础的知识,实在是没有办法。

iris的这个出海实战营是很好的机会,首先能够通过一个活动认识iris、认识更多志同道合的人本身就是超值,其次可以在互动中让更多人看见你,甚至活动结束后保持connect,就加速了在这个领域的发展速度。(靠自己琢磨,烧掉1-2个月的Codex都达不到这样的效果。)

如果你没有项目,通过活动加入小组,参与到一个项目中,机会难得,欢迎扫码报名!

3. 从产品角度,太多startup/独立开发不确定该如何启动,绕弯路,但市场不等人。

iris自己创过业,也陪跑了很多项目,所以对于一个产品的不同阶段怎么做有深度的insight。
减少踩坑的时间走上轨道,找到手感加速飞轮在我看来是一个产品、团队起步阶段最重要的。
而这些如果花2999就能解决,就可以少浪费更多的钱。

所以如果你有一个准备走向市场的项目,欢迎带着你的cofounder、负责人一起来,扫码报名~

以下是我的专属海报!
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陈今
2天前
跟@Natalie_Xu 面基后她被我的 E 震惊
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陈今
2天前
最近一直在研究 macmini 和 book 协同,记录一下

一泽Eze: 新 Mac Mini 作为主力开发、Agent 机的使用报告与建议: 上周趁双11,买了一台 24 + 512 G 的 Mac Mini M6,对它的定位是主力开发、Agent 机。目前中度不关机使用一周后,压缩内存仍旧不到 10M,感觉基本是够用了 常驻活动如下: Codex APP + 内部同时 5 个 Electron 开发任务 Deepseek Harness + 2、3 个非 Coding 自动化任务 2 个 Electron 应用测试 5-6 个 Chrome 活动页(看看原型,或者无聊的时候刷 X) Grokbot UU远程 网易云音乐 零散的截图应用 ishot、鼠标工具 Mac Mouse fix、输入法 豆包输入法 至于如何与 Macbook 联用? 非常推荐大显示器、键、鼠直连 Mac Mini,通过 Mac 键鼠跨屏接力,连接 Macbook,非常丝滑。 微信、飞书、其他网页,都在边上另一台 Macbook 上,与开发任务隔绝 等要抱着 Book 走开的时候,拔掉 Book 的电源就行; 打开 Book 的 UU 远程就能继续远程在 Mini 开发,而且 Mini 的屏幕布局完全不会乱(这个是重点,如果是笔记本插拔显示器,应用布局每次都会乱) 或者也可以在手机上 UU 远程语音 Vibe,也比 GPT 自己的应用内远程方便很多 这样操作后,我的几台设备就都没卡顿过了 PS: 1)7200 的 Mini 这个配置超值,再往上到 32g 同配置,就得再贵个 4000 多 2)以及 Mac 本身的内存交换机制挺强的,其实还能再多交换 10 个 G

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陈今
3天前
我发现早起和晚起对一天的感受真的很不一样。
前两天观猹大会 养成了早上四点半起的习惯,于是昨天晚上是九点多就累瘫睡着,今天是早上四点半自然醒。
然后从四点半 work 到十二点半的时候,一天已经利用 8 小时了,就会很充实(不像早上十点起的话十二点半才 2 小时多),然后下午 coffee chat、线上交流、meeting,晚上再做琐碎的事情和 next plan。
不知道这个能保持多久。接下来希望也能把这个生活方式的过程记到这里。

以及我发现一些需要解决的问题:
当多线程工作的话,就很容易做了事情但是不记得自己做了什么,还是需要一个更无感的记录方式;
以及日程这个事情需要打通飞书、苹果日历和 Google calendar 来保持三方同步并且别人可以直接 book 你的时间。
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陈今
3天前
今天跟一个硅谷的姐姐交流我们最近的产品的成功路径和我的可学习之处
最后绝望地得出结论其实最核心的是团队牛逼,人牛逼是第一要素,而不是任何其他的外部背书或者环境 network 等等。
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陈今
3天前
一直觉得松弛感其实是来源于资源浪费,无论是时间、精力、钱财还是什么。但是浪费的损失是确定的,机会成本真非常直观。同时,浪费这段时间的体验所能带来的收益是不确定的,甚至浪费本身就不应该有这样的回报期待,所以很难达到这样的一个状态。

puuoo: 突然明白人会什么会焦虑和紧张,因为贫瘠,丰盈的人是不会焦虑紧张的

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陈今
3天前
好棒的项目!!

牛村木木山: agent时代我们都在狂飙突进生产力跃升,那长辈们呢? 他们也不止需要和豆包聊天,他们其实也需要各种有能力的agent去服务,但让长辈们去自己搭建迭代agent还是太难为他们了,那为啥不做一个云端共享版呢,把自己搭好的agent直接通过微信接入给长辈家人们,做他们的微信大管家,不仅仅是陪聊,日报、提醒、健康观测、文件各种生产力场景他们也都可以用,还可以居中帮我去照看并且及时提醒我,我只需要持续去升级这个“agent微信管家”就好,同时它也可以实时长辈们的需求自我迭代。 --- 大管家叫“乐乐”,后台跑在 DeepSeek Harness 上。我在电脑上安装,准备资料和工具,再按每个人的需要分配。家人各自扫码连接微信后,就能直接提需求,也能提出我没提前安排过的新事情。 比如这样一个场景:爸爸准备去社区做分享,把材料发给乐乐:“帮我做一份十分钟的演示,给街坊们讲。” 乐乐整理材料,做出可编辑的 PPTX 发回来。爸爸觉得字太小、术语太多,就在微信里说:“字再大一点,讲得通俗些。”它再修改,交回新版。 家人可以把事情交出去,拿到成果,不合适还能接着改。 我也可以提前安排日报、提醒。家人觉得日报太长,可以直接说“以后日报都简短一点”,让它记下偏好,也能随时找它做别的事。 打开重要事项提醒后,乐乐识别到需要我关注的事,会在微信提醒我。它不一定识别到每件事,家人也可以主动请它转告。我回复“我来处理”,或交代它把答复带回去,就能接着处理。我也可以让它查电脑里授权的项目资料、整理内容,再交给指定的家人。 每个人用自己的微信,聊天和偏好分开处理;我的资料只在授权范围内使用。作为管理者,我能查看本机保存的家庭对话记录,这一点也应该提前和家人说清楚。 我想要的,是家人遇到事情时,有个熟悉的入口能先帮上一把;需要我的时候,我们仍然能在微信里把事情接起来。 想试的朋友,两步安装最新版: 1. 在 DeepSeek Harness 新建会话,点顶部「标准模式」下拉,选「创造模式」。 2. 粘贴下面这句话,弹出授权时点「允许」: 请通过插件管理器,从 npm 官方源安装并启用 @oxmumu3/dsh-family-assistant@latest;保留已有的家人资料和微信绑定。完成后请核对版本和启用状态,再带我打开左侧「家庭助手」完成设置。 --- 个人开发,非官方项目。 牛村木木山 / oxmumu3 https://github.com/oxmumu3/dsh-family-assistant

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陈今
3天前

我的兄弟叫铁马: 作为一名文字工作者,我一直有个困惑: 为什么AI写出来的文字,和我手写出来的相比,就是差点什么呢? 今天看到了特德姜 2024 年发表在《纽约客》上的一篇文章,解答了我这个疑问。 当我们自己写字的时候,一万字的小说本质上就是你做了一万次选择,每一个字用什么,接下来用什么逻辑接上,最后怎么收尾… 但当你只是用Prompt让AI生成一段话的时候,你可能只做了 100 个字,哪怕是 1000 个字的选择,来生成你一万字的小说,那么AI也帮你选了另外 9000 次。 想一想,9000 次没有边际的选择,有多少种排列组合的可能?会距离你内心原本的期待有多远? 正是这种做出了大量选择的努力,让文字有了灵魂。 当照相机刚出来的时候,没人把这个工具产出的内容当做艺术,因为看起来就是按一下快门就产出了。可是后来人们才意识到,光线、视角、构图…这些选择的差异,确定了你是一名记录生活的业余爱好者,还是一位摄影大师。 24 年的时候有一位美国导演,用OpenAI的DELLE做了上千次提示,生成的图片拿去了专业画廊展览,也赢得了不少赞叹。 这也是为什么当你prompt得越精细、越努力,生成的内容就离你的期待越近,因为你做出了更多选择的努力。但AI不会额外努力,它会最大程度hack你定下的标准。 另一个你独有而AI没有的,是你表达的意图。 我在意大利看了不少文艺复兴时期的画作,也看了纽约MoMA博物馆里不少现代画作,我意识到每一个时代最顶尖的画家,都是打破了常规,跳出窠臼的。 《最后的晚餐》其实是圣经里的经典题材,可为什么只有那一幅出名呢?因为其他的画里耶稣头上都是有光环的,只有达芬奇把他头上的光环去掉了,让站在画前的你看到,他和我们一样,是会被欺骗、被陷害,无力抵抗的凡人。 毕加索的《亚威农少女》和那个时代的女孩肖像截然不同,妓女们的脸借鉴了非洲面具,身体不再是柔和的线条,而是由笔直的几何形状勾勒,不再求真,而是传意。 这些画家们都有自己想表达的意图,所以不愿意留在已有规则中,而大模型恰恰就是从训练数据里总结规律,找到相似的pattern,生成出平均水平的内容。 也就是说,当你还有想强烈表达的意图,也愿意为了这个表达做出许多次辛苦选择的努力时,你就要相信,你仍不会被AI替代。

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