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我把Claudecode部署在instacloud上，一句话做了一条instacloud介绍视频。
花费半小时，只需要几美分。也就是做大概50条这样的视频才1刀（而instacloud一个月就送10刀）
花费半小时，只需要几美分。也就是做大概50条这样的视频才1刀（而instacloud一个月就送10刀）
01:34
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补充一些诡异的用法：
在泛函老师的好奇下，我发现在 instacloud 上可以部署 linux 微信操作它加好友、发消息等（不过用的是小号）
but 资源消耗很快
我用 claudecode opus5.5 、hypit 等 在云上做视频才几分钱
在泛函老师的好奇下，我发现在 instacloud 上可以部署 linux 微信操作它加好友、发消息等（不过用的是小号）
but 资源消耗很快
我用 claudecode opus5.5 、hypit 等 在云上做视频才几分钱
陈今: 当我发现只需要在instacloud上部署claudecode一次，之后就可以完全不开🪜的情况下用上claudecode，，，我真的震撼了。 #claudecode防封号指南
2 00
instacloud vs 其他部署平台：我们提供让你的代码/程序能够持续跑着的底层环境，无需自备服务器，也不会空闲休眠，额度耗尽才停机，空闲不会休眠，更适合Agent后台任务。
#记录今天发现的instacloud aha
#记录今天发现的instacloud aha
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共鸣了。我曾经很容易因为别人没有及时回我消息或者回应在我看来不够“认真”内耗。
工作一年来我感觉 founder/leader 都是很忙的角色，被信息淹没，所以很难主动分出注意力。即使是在团队里，可能也有顾不上、需要被反复 pin/remind 的情况，属于“有心无力”，因为实在有更重要的事情。
从“消息没有被及时回就会内耗”，到习惯了“不持续主动争取注意就无人管你”；和“即使是我自己也 so tired，有些消息没有精力回应，需要让微信每天消息归档刷新后 remind 我还有哪些事情需要回应（but 回的时候往往过去好几天了）”。
我感觉更能理解他人不回我消息，and 宽容我不及时回他人消息。
有段时间我会特别恐慌于我 promise 了一些人一些事，但没有在 ddl 前完成（哪怕对面并没有给我花钱），有很强的负罪感，甚至更不敢回复对方。但直接表明我这段时间有更重要的事，所以这边暂时顾不上，好像发现也没有我想象中那样天塌了。
不过闭环还是很重要，也是我还在努力的方向。@AI课代表延r 跟我讲，无论 yes or no，都需要给到一个结果把它 close 掉，对方才可能下一次继续跟你接触，不能一直徘徊于 or。
工作一年来我感觉 founder/leader 都是很忙的角色，被信息淹没，所以很难主动分出注意力。即使是在团队里，可能也有顾不上、需要被反复 pin/remind 的情况，属于“有心无力”，因为实在有更重要的事情。
从“消息没有被及时回就会内耗”，到习惯了“不持续主动争取注意就无人管你”；和“即使是我自己也 so tired，有些消息没有精力回应，需要让微信每天消息归档刷新后 remind 我还有哪些事情需要回应（but 回的时候往往过去好几天了）”。
我感觉更能理解他人不回我消息，and 宽容我不及时回他人消息。
有段时间我会特别恐慌于我 promise 了一些人一些事，但没有在 ddl 前完成（哪怕对面并没有给我花钱），有很强的负罪感，甚至更不敢回复对方。但直接表明我这段时间有更重要的事，所以这边暂时顾不上，好像发现也没有我想象中那样天塌了。
不过闭环还是很重要，也是我还在努力的方向。@AI课代表延r 跟我讲，无论 yes or no，都需要给到一个结果把它 close 掉，对方才可能下一次继续跟你接触，不能一直徘徊于 or。
cccyd: 我特别不喜欢一些地位很高的人，看起来居高临下，说话傲慢，有时候不回消息不理人。 我心里一直想着干翻这些人，总有一天你要 look at me now 但仔细想了想，他们这种行事可能和慈父的所作所为是一样的，不是很傲慢而是已经很包容，他们愿意加我已经是很大的赏脸，不回消息是因为实在回不过来了，心有余而力不足，加的时候本意是好的，过大的信息量让他们只能执行坏了 我还是一个很小很小的nobody，但现在已经感觉回复消息很吃力，每天的信息量大到头昏，我为了不变成自己最讨厌的人，认真回复每一条消息。 但我觉得可能之后不能再这样了，不然就无法 focus on 最主要的事情了😇😇
5 30
在读了Lenny's和Tibo的访谈逐字稿后，我最感兴趣的反而是Codex Space，不过打开后熟悉感特别强，让我联想到IMA和notion。
上手非常自然但是体验会有一些不确定是不是bug的地方，比如我文档已经写了内容但是chat with it时说没看见，以及把我文档里的内容清空了and so on。
很期待Tibo描述的愿景。
上手非常自然但是体验会有一些不确定是不是bug的地方，比如我文档已经写了内容但是chat with it时说没看见，以及把我文档里的内容清空了and so on。
很期待Tibo描述的愿景。
4 10
BTW 发布完这条后，又完成了一个小 skill，让 codex 帮我把X post 截图成适合小红书同步分发的 3:4 图片
（grok 在这方面prompt 理解和实现水平略逊一筹）
并且找了个小红书取标题的 GitHub 项目，和小红书打 tag 的项目。虽然我不是非常满意 but 暂时先用着达到最小闭环。
不得不说 AI+GitHub 任何领域都可以从 30 分开始而不是 0 分。
（grok 在这方面prompt 理解和实现水平略逊一筹）
并且找了个小红书取标题的 GitHub 项目，和小红书打 tag 的项目。虽然我不是非常满意 but 暂时先用着达到最小闭环。
不得不说 AI+GitHub 任何领域都可以从 30 分开始而不是 0 分。
陈今: 最近在即刻上刷到 Manus 团队极高的 AI-native 程度和成员们的大显身手，我陷入焦虑了好一会，觉得自己还不够 AI-native。 但静下心反思后，我意识到自己把对“产能（PC）”的极致追逐，当成了真正的“产出（P）”。 看着 manus 成员，也让我联想起近期其他方面的体验。这也想起《高效能人士的七个习惯》里讲，效能 = 产出（P）× 产能（PC）： 产出（P）：是真正下出来的“金蛋”（如每天发一条帖、背 20 个单词、一次真实的 GTM 执行）。 产能（PC）：是那只“鹅”（如搭建 AI 自动化、寻找更高效的学习或工作工作流）。 回想 2024 年暑假，AI 工具还在Chatbot阶段，我能够在书店里针对一件枯燥重复的事专注投入 8–9 个小时，进入深度心流。 而到了现在的 Coding Agents 时代，工具能力暴涨，我做任何事时，脑海里都会下意识触发一个线程：“这个能不能用 AI 提效？” 我总是在触发后便本能地切换到提升产能，反而无法沉下心持续做可能只需要半小时就能完成的最低产出内容，比如先每天发一条帖子或者背 20 个单词之类（除非 ddl 临近）。 “寻找 AI 提效”本身成了最致命的打扰。提效本是为了给产出腾出时间，但这种对提效的执念反而切碎了当下的专注，拉高了 FOMO 焦虑。 产出跟产能是需要平衡的。 要做好一件事，既需要对 AI 能力边界的理解，也需要对业务的理解，而两者中无论哪一项都需要深度的现实实践才能提升。 对“产能”的追求如果只是持续叠加前者，却缺乏同步提升后者，看起来的提升便只是空中楼阁。 缺乏“产出”的量，无法让“产能”真正发生质变，导致投入在产能提升上的时间精力反而空耗了。 也就是我需要更踏实地输出更多，把注意力更多放在真正出结果的事情上，积累量以达到质，而非从初始时就希望找到“提效的捷径”——因为在产出的量达到一定程度之前，是找不到的。 因为业务理解只能来自于真实的市场反馈。它跟我的预想总是有偏差的，只有被观测到才有机会校准。 很多时候，我觉得打磨得非常精致的东西，市场并不买单；反而是我觉得顺手、甚至有点“水”的内容，市场却买账了。 所以，不能盲目相信自己的主观判断。如果只沉迷于用 AI 搭建完美的流程，却不上场“下金蛋”，我的判断力就永远活在虚空之中，无法在真实的交互里完成校准。 回顾我的所有经历，所有真正 work 的阶段恰恰在于我“破罐子破摔”了——相信自己“一无所知”、“走投无路”，然后专注在我“唯一可走的路上”。 放弃寻找捷径的杂念，把自己置于“除了去行动别无选择”的状态。不假设成功，只是纯粹去争取眼前的机会：尽力而为，不成大不了换下一个。 也就是“归零”（此处计算器配音）。 比如，当我可能什么都不懂同时 DDL 将近的时候，我就想到什么就立马开始做。但我现在积累了太多 context 了——我自己的、前辈的、领域里我可以搜集到的，有太多让我觉得“我可以抄作业然后从第一次就做得很好”，反而背上了包袱，也没敢做。 当不再执着于“我够不够 AI-native”，而是踏踏实实用低成本的产出去撞击现实时，AI 提效的质变和真正的判断力，反而会在真实反馈中生长出来。 哪怕慢一点也无所谓，哪怕有一个快慢的标准，那“我就是慢，那又怎么样呢？”
2 00
有时感到沮丧，因为我预设大家会更希望我分享增长相关的内容，但我总是在发一些心得感悟。甚至预设会有人觉得我不值得关注然后 go away——哪怕我根本不会知道这个人是谁。
比如，我今天发的又是一条心路历程。但实际上我今天：
1. 复习了 4 周的英语学习内容
2. 在 InstaCloud 上搭建了一个我们公司社媒监听的聚合网站，并且明天希望能把它完善到从 input 到筛选处理 format 分发国内各渠道的部分流程自动化
3. 在我已有的公众号排版 Skill 和图表生成 Skill 的基础上，新建了一个小红书图文生成 Skill
4. 整合学习宗源在各个平台关于增长工程的分享，并且针对自己产品出复用落地的方案规划，从而看还有哪些细节缺失（感谢 @粽子-zongzi 帮我做好资料的采集）
5. 完整复盘产品目前为止的增长数据情况，并制定 Q4 的 plan
6. 实践了 @王老禅头 分享的“让 AI 先出信息结构设计稿再做网站视觉设计”的方法设计个人网站（非常酷啊！而且也是把 Figma 用起来了）
7. 以 Lenny's Newsletter 跟 Tibo 的播客为材料学英语: www.youtube.com
8. 出门射箭了 1 小时
但上述部分或许更“利他”的经验，我一个都没写。
比如，我今天发的又是一条心路历程。但实际上我今天：
1. 复习了 4 周的英语学习内容
2. 在 InstaCloud 上搭建了一个我们公司社媒监听的聚合网站，并且明天希望能把它完善到从 input 到筛选处理 format 分发国内各渠道的部分流程自动化
3. 在我已有的公众号排版 Skill 和图表生成 Skill 的基础上，新建了一个小红书图文生成 Skill
4. 整合学习宗源在各个平台关于增长工程的分享，并且针对自己产品出复用落地的方案规划，从而看还有哪些细节缺失（感谢 @粽子-zongzi 帮我做好资料的采集）
5. 完整复盘产品目前为止的增长数据情况，并制定 Q4 的 plan
6. 实践了 @王老禅头 分享的“让 AI 先出信息结构设计稿再做网站视觉设计”的方法设计个人网站（非常酷啊！而且也是把 Figma 用起来了）
7. 以 Lenny's Newsletter 跟 Tibo 的播客为材料学英语: www.youtube.com
8. 出门射箭了 1 小时
但上述部分或许更“利他”的经验，我一个都没写。
8 30
分享一个我用了一段时间，用于保留原风格同时语言更自然的内容优化提示词：
我的短内容的优化：请先判断我这段话本身的表达清晰度——逻辑是否自洽、论证层次是否显性。
不需要重写或替换我的措辞和用词，只在以下两种情况下做最小干预的结构性微调：
1. 多个论断挤在同一句/同一段，导致层次不显性时，拆分或重新断句
2. 论断之间缺少显性过渡（转折、因果、递进关系不清楚）时，补充必要的连接词或标点
调整后请说明你具体做了哪些改动、为什么这么改，让我能确认改动是否符合"最小干预"的原则。
禁止：替换我的用词为"更书面/更精炼"的表达、调整论述顺序（除非顺序本身导致逻辑断裂）、补充我没表达过的内容。
我的原文如下：
我的短内容的优化：请先判断我这段话本身的表达清晰度——逻辑是否自洽、论证层次是否显性。
不需要重写或替换我的措辞和用词，只在以下两种情况下做最小干预的结构性微调：
1. 多个论断挤在同一句/同一段，导致层次不显性时，拆分或重新断句
2. 论断之间缺少显性过渡（转折、因果、递进关系不清楚）时，补充必要的连接词或标点
调整后请说明你具体做了哪些改动、为什么这么改，让我能确认改动是否符合"最小干预"的原则。
禁止：替换我的用词为"更书面/更精炼"的表达、调整论述顺序（除非顺序本身导致逻辑断裂）、补充我没表达过的内容。
我的原文如下：
3 01
最近在即刻上刷到 Manus 团队极高的 AI-native 程度和成员们的大显身手，我陷入焦虑了好一会，觉得自己还不够 AI-native。
但静下心反思后，我意识到自己把对“产能（PC）”的极致追逐，当成了真正的“产出（P）”。
看着 manus 成员，也让我联想起近期其他方面的体验。这也想起《高效能人士的七个习惯》里讲，效能 = 产出（P）× 产能（PC）：
产出（P）：是真正下出来的“金蛋”（如每天发一条帖、背 20 个单词、一次真实的 GTM 执行）。
产能（PC）：是那只“鹅”（如搭建 AI 自动化、寻找更高效的学习或工作工作流）。
回想 2024 年暑假，AI 工具还在Chatbot阶段，我能够在书店里针对一件枯燥重复的事专注投入 8–9 个小时，进入深度心流。
而到了现在的 Coding Agents 时代，工具能力暴涨，我做任何事时，脑海里都会下意识触发一个线程：“这个能不能用 AI 提效？”
我总是在触发后便本能地切换到提升产能，反而无法沉下心持续做可能只需要半小时就能完成的最低产出内容，比如先每天发一条帖子或者背 20 个单词之类（除非 ddl 临近）。
“寻找 AI 提效”本身成了最致命的打扰。提效本是为了给产出腾出时间，但这种对提效的执念反而切碎了当下的专注，拉高了 FOMO 焦虑。
产出跟产能是需要平衡的。
要做好一件事，既需要对 AI 能力边界的理解，也需要对业务的理解，而两者中无论哪一项都需要深度的现实实践才能提升。
对“产能”的追求如果只是持续叠加前者，却缺乏同步提升后者，看起来的提升便只是空中楼阁。
缺乏“产出”的量，无法让“产能”真正发生质变，导致投入在产能提升上的时间精力反而空耗了。
也就是我需要更踏实地输出更多，把注意力更多放在真正出结果的事情上，积累量以达到质，而非从初始时就希望找到“提效的捷径”——因为在产出的量达到一定程度之前，是找不到的。
因为业务理解只能来自于真实的市场反馈。它跟我的预想总是有偏差的，只有被观测到才有机会校准。
很多时候，我觉得打磨得非常精致的东西，市场并不买单；反而是我觉得顺手、甚至有点“水”的内容，市场却买账了。
所以，不能盲目相信自己的主观判断。如果只沉迷于用 AI 搭建完美的流程，却不上场“下金蛋”，我的判断力就永远活在虚空之中，无法在真实的交互里完成校准。
回顾我的所有经历，所有真正 work 的阶段恰恰在于我“破罐子破摔”了——相信自己“一无所知”、“走投无路”，然后专注在我“唯一可走的路上”。
放弃寻找捷径的杂念，把自己置于“除了去行动别无选择”的状态。不假设成功，只是纯粹去争取眼前的机会：尽力而为，不成大不了换下一个。
也就是“归零”（此处计算器配音）。
比如，当我可能什么都不懂同时 DDL 将近的时候，我就想到什么就立马开始做。但我现在积累了太多 context 了——我自己的、前辈的、领域里我可以搜集到的，有太多让我觉得“我可以抄作业然后从第一次就做得很好”，反而背上了包袱，也没敢做。
当不再执着于“我够不够 AI-native”，而是踏踏实实用低成本的产出去撞击现实时，AI 提效的质变和真正的判断力，反而会在真实反馈中生长出来。
哪怕慢一点也无所谓，哪怕有一个快慢的标准，那“我就是慢，那又怎么样呢？”
但静下心反思后，我意识到自己把对“产能（PC）”的极致追逐，当成了真正的“产出（P）”。
看着 manus 成员，也让我联想起近期其他方面的体验。这也想起《高效能人士的七个习惯》里讲，效能 = 产出（P）× 产能（PC）：
产出（P）：是真正下出来的“金蛋”（如每天发一条帖、背 20 个单词、一次真实的 GTM 执行）。
产能（PC）：是那只“鹅”（如搭建 AI 自动化、寻找更高效的学习或工作工作流）。
回想 2024 年暑假，AI 工具还在Chatbot阶段，我能够在书店里针对一件枯燥重复的事专注投入 8–9 个小时，进入深度心流。
而到了现在的 Coding Agents 时代，工具能力暴涨，我做任何事时，脑海里都会下意识触发一个线程：“这个能不能用 AI 提效？”
我总是在触发后便本能地切换到提升产能，反而无法沉下心持续做可能只需要半小时就能完成的最低产出内容，比如先每天发一条帖子或者背 20 个单词之类（除非 ddl 临近）。
“寻找 AI 提效”本身成了最致命的打扰。提效本是为了给产出腾出时间，但这种对提效的执念反而切碎了当下的专注，拉高了 FOMO 焦虑。
产出跟产能是需要平衡的。
要做好一件事，既需要对 AI 能力边界的理解，也需要对业务的理解，而两者中无论哪一项都需要深度的现实实践才能提升。
对“产能”的追求如果只是持续叠加前者，却缺乏同步提升后者，看起来的提升便只是空中楼阁。
缺乏“产出”的量，无法让“产能”真正发生质变，导致投入在产能提升上的时间精力反而空耗了。
也就是我需要更踏实地输出更多，把注意力更多放在真正出结果的事情上，积累量以达到质，而非从初始时就希望找到“提效的捷径”——因为在产出的量达到一定程度之前，是找不到的。
因为业务理解只能来自于真实的市场反馈。它跟我的预想总是有偏差的，只有被观测到才有机会校准。
很多时候，我觉得打磨得非常精致的东西，市场并不买单；反而是我觉得顺手、甚至有点“水”的内容，市场却买账了。
所以，不能盲目相信自己的主观判断。如果只沉迷于用 AI 搭建完美的流程，却不上场“下金蛋”，我的判断力就永远活在虚空之中，无法在真实的交互里完成校准。
回顾我的所有经历，所有真正 work 的阶段恰恰在于我“破罐子破摔”了——相信自己“一无所知”、“走投无路”，然后专注在我“唯一可走的路上”。
放弃寻找捷径的杂念，把自己置于“除了去行动别无选择”的状态。不假设成功，只是纯粹去争取眼前的机会：尽力而为，不成大不了换下一个。
也就是“归零”（此处计算器配音）。
比如，当我可能什么都不懂同时 DDL 将近的时候，我就想到什么就立马开始做。但我现在积累了太多 context 了——我自己的、前辈的、领域里我可以搜集到的，有太多让我觉得“我可以抄作业然后从第一次就做得很好”，反而背上了包袱，也没敢做。
当不再执着于“我够不够 AI-native”，而是踏踏实实用低成本的产出去撞击现实时，AI 提效的质变和真正的判断力，反而会在真实反馈中生长出来。
哪怕慢一点也无所谓，哪怕有一个快慢的标准，那“我就是慢，那又怎么样呢？”
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