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小明的产品笔记
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AI PM，业余学习全栈开发，
目标成为出海独立开发者；
持续输出实战心得；
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小明的产品笔记
4月前
新手的直觉很多都是错的，所以新手不要过度相信自己的直觉。
研究竞品的动作是提升直觉的方法之一，最重要的方法还是在实战中学习，每次进步一点点。
参考英国自行车协会的边际收益聚合策略：
布雷斯福德将自行车运动的每一个环节拆解成数百个细节，每个细节哪怕只提升1%，最终叠加起来就能带来惊人的整体提升​​。
这跟斯坦福学者的成长型思维是一致的。
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小明的产品笔记
2天前
过度优化是拖延症
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3天前
学到了

Niko_: 邮件运营的 2 个致命细节，99% 的独立开发者都做错了 📧 最近在优化自己产品的邮件运营，发现两个能直接提升转化率的细节 👇 先说我的邮件触发策略： 场景 1：两次试用机会用完，未付费（发达国家 IP） → 发邮件询问：对产品有什么不满意的地方？ 场景 2：进了 Stripe 页面，未付款（发达国家 IP） → 直接送 8 折优惠券 为什么筛选发达国家 IP？ 因为付费意愿和转化率更高，邮件运营的 ROI 更好 细节 1：操作路径太长 ❌ 大部分人的做法： 发一个优惠码 + 网站链接 用户的操作路径： 进入网站 → 找 Pricing 页面 → 点击付款 → 输入优惠码 → 付款 问题： 过程中任何一步遗忘或卡住，用户就放弃了 正确做法 ✅： 直接提供带优惠码的 Stripe 付款链接，用户点击直接付款 一键到达，转化率直接翻倍 🚀 细节 2：缺乏价值唤醒 ❌ 错误示范（商家视角）： "We noticed you didn't complete your purchase..." 正确做法（用户视角）✅： 强调他即将失去什么： • 无法制作高清视频 • 无法去除水印 • 错过 8 折优惠（仅 48 小时） 核心总结 弃购邮件的本质：铺平道路，而不是制造障碍 ✅ 减少操作步骤（一键付款） ✅ 唤醒价值感知（强调损失） ✅ 制造紧迫感（限时优惠） 每多一个步骤，流失率就多 10% 🚪你的弃购邮件做对了吗？

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4天前
学到了

BigYe程普: 【Neon成本优化方法】 Neon有个过于离谱的细节，每个新项目的默认CU都被设置为 1-8 CU，而计费公式是：账单 = CU * 时间。也就是说，对于测试项目或者刚启动的项目，这么高的 CU 完全是在浪费钱。 我做了几个优化测试，再跑一个月看看： - 把不重要的数据库最大 CU 调到 0.25，用量不大的调到0.25-0.5 - 所有数据库都开启Scale to zero - 删除所有数据库的 development 分支（小项目直接用production 分支） 这几个成本优化方法在 Neon 文档里也找到了，所以肯定是靠谱的，你们也可以试试。 该说不说，最好的优化方式是生产环境的数据库不用Neon😂别看他们允许免费账号创建60个项目，这只是鱼饵罢了。

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4天前
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7天前
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8天前
收藏学习

泛函: 不管你是否喜欢 flowith 这款产品，你都无法否认，他们的营销能力和文案能力是上乘的。 这个定价页的文案实在写得太好了，给大伙儿摘录一下： 年末击穿底价：2 折大促 拒绝 “订阅刺客”，一单集齐所有顶流 AI。 积分翻倍，手慢无！ 最高立省 15 万元（把那些单独订阅的钱省下来，够买一辆保时捷的首付）。 专业版： 追求打造持续高影响力内容的新兴创作者，入门级价格 - 以每月几杯咖啡的价格，获得 40+ 高级 AI 模型的全通行证。 旗舰版： 渴望增长的专业人士扩展工作流程。拥有足够的能力写一部小说或自动化一个月的社交媒体内容。一个 24/7 随时待命的超能力实习生。 无限创作版： 追求绩效的领导者和机构。拥有足够的能力生成 200 分钟电影或大型项目。比雇佣 10 名初级员工更便宜，且效率无限提升。 相比所有独立提供商，每年节省超过 $1000。 ----- 这文案太顶了，我现在在逐字学习🫠 btw，我自己是 flowith 的忠实用户，充了好久会员了。 现在一个复杂的创意性问题如果只在 chatbot 里聊，而不再无限画布上聊的话，会让我很没有安全感。 之前 flowith 被诟病的比较多的是：“光顾着好看了，产品动不动崩，infra 做得不行。” 但最近我自己使用体感上来说，团队应该优化了很多。 现在在年底大促，感兴趣的朋友可以考虑入一下💰

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9天前
生财杭州周四定期打羽毛球的活动很不错，推荐！
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13天前
Claude code真是牛逼，抢着给钱都不要。
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16天前
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小邱很行: 经常看到有一些国外的开发者说做国际化（即多语言）没用，浪费时间浪费精力，他们的产品也只做英文的。但我认为对我们出海开发，从SEO的角度，是非常有必要的。 一方面，世界上这么多小语种国家，人口这么多，都是你的产品潜在的用户。 另一方面，如果一个词的搜索量很大，但是它的难度很高，而你又很想做，那你可以考虑先优化小语种，先拿到小语种区的排名。比如日韩这些发达国家，他们的用户其实都是挺优质的，并不是非得拿到英语区。 另外，增加多语言也是给你的网站增加内页的一个很好的方式。 下面我分享一点我做多语言的一些小技巧。 一、使用路径而不是子域名 即：用 example.com/{locale}/... 而不是 {locale}.example.com/... 二、语言要体现在url路径里 比如Nextjs的next-intl，localePrefix这个配置要用as-needed 三、不要自动跳转到用户所在语言 可以做一个弹框，提示用户要不要点击切换到对应语言，但不要直接帮用户跳转，这是SEO不友好的。 四、各语言的翻译文件不是简单的翻译，而是要针对关键词 你要去找你的网站关键词在对应的语言所对应的关键词，一般肯定会有多种选择，因为同样一个词也会有不同的表达方式，可以通过google trends等工具来确定哪个词的搜索量是最高的，然后在翻译的时候针对这个词去做优化。 在这里我一般是直接让AI去做翻译的，然后提示词里会加一句“这是我网站原来的关键词xxx，翻译成xx语言后使用xx做关键词，围绕这个词做SEO优化”。然后翻译完之后再看看关键词密度，可以使用AITDK插件，确定满足要求后再使用。 然后如果你的网站有品牌词，如果你想在所有语言中保持关键词，注意告诉AI要保留品牌词 五、AI翻译小技巧 因为一般翻译文件都会比较大，直接丢给AI有可能会翻译失败，或者超时，可以在提示词里加一句“文件比较大，把整个文件翻译分块进行” 六、常见的语言 一下是一些比较常见的语种及对应的locale 英语（en) 西班牙语（es） 法语（fr） 日语（ja） 简体中文（zh/zh-CN） 繁体中文（zh-TW/zh-Hant） 德语（de） 意大利语（it） 韩语（ko） 葡萄牙语（pt） 俄语（ru） 阿拉伯语（ar） 越南语（vi） 印度语（hi） 乌克兰语（uk） 哈萨克语（kk） 另外，可以通过analytics软件，分析你的产品用户来自哪些地区/国家，再来决定要不要做某些国家的多语言 注意：有一些地区流量公认的比较垃圾，或者你不想要这些地区的用户，可以不做这些语言 七. 完成后的校验 用AI翻译好之后，可以使用网站的翻译功能，翻译成其他的语言，再看看内容有没有问题 八. 注意顺序 注意在有一些语言，比如阿拉伯语，是从右到左的（RTL)，可以在html标签（div）中加入dir="rtl"属性 以上是我自己做多语言的一些小经验，如果大家有更好的或者觉得我哪里写得不对，欢迎评论区指正补充～

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小明的产品笔记
16天前
这就是黄仁勋所说的即时计算。

木遥: 一些关于即生成即用（create-as-you-go）的时代的想法。 Gemini 3 发布的第一天，社交媒体上所有的反馈都集中在同一个方向：这东西会颠覆用户交互界面。这并不是说 Gemini 3 本身发明了一种更好的交互界面，而是说，它让生成完全依赖于具体问题和具体用户需求的即生成即用的交互成为可能。 在传统的用户体验里，工具负责生成一系列标准化组件，人脑负责把这些组件融合在脑海里生成更深入的理解。比如你要理解 DNA 的构造或者 Tesla 的设计或者房产税的施行细节，工具能给你的是各种文本表格图片文档，任何比它们更高阶的交互都因为依赖用户个性化的需求而无法标准化，因此从这些非常原始的数据中组装信息就成了一种不平凡的智力活动。整整一个中介行业（前端设计/编辑/视频制作/etc.）的工作本质上就是把这些细粒度的标准化低阶信息包装成终端用户能接受的状态。 这个中介行业有两个从本质上就没法绕过去的缺点：1. 贵。2. 它永远无法真正切合每个实际用户的需求。这种工作的交付是静态的，用户只能被动接受。出色的中介能尽可能精确地猜测到用户想要什么，但也仅限于此。 Gemini 3 发布之后，任何终端用户都可以直接对它说：给我一个关于 DNA 构造的动画教程、。然后 Gemini 就能生成一个酷炫的交互式 3D 界面，允许你自己探索 DNA 的一切。这不是一个静态的交付，你随时可以根据个人体验而不断要求它更改：讲得更细致一些，展开解释某个背景知识，给渲染出的图像换个角度，对某个难点提出疑问……最终得到的是一个完全私人定制的东西，而且基本上只有一次性的使用寿命。——当然，Gemini 允许你把生成出来的结果分享给他人，但从实际效率角度来说，别人直接从零开始制作一份自己的版本往往更省事也更有针对性。 这带来了一些关于信息流通的根本上的新工程哲学。 人类所有工程领域一直都共享着一些不言自明的原则：标准、坚固、可复用。在这一点上，软件工程师和桥梁工程师没有什么不同。如果你是个桥梁工程师，标准意味着你可以大规模生产工程预制件，坚固意味着你希望你造的桥能用很久，可复用意味着你希望你造这座桥工具和经验能够尽可能直接被拿去用来造另一座桥。这些原则如此显而易见，以至于人们不会意识到它们的存在，也不会深思它们的代价。 如果你实际上既不需要标准化，也不需要坚固，也不需要可复用，你能省下多少资源和能量用来解锁别的 feature？你能做到多少本来因为需要满足标准、坚固、可复用而无法想象的事？ 这有点像是从物资匮乏时代到物资丰裕时代的观念代沟。我们都遇到过长辈对旧物的执念——他们会坚持说：好好的东西扔了干嘛？万一哪天你还用得着呢。事实上你知道，首先很难遇到这个万一，其次就算真的要用，弄明白一个旧东西怎么用的功夫你已经从淘宝上下单了一个新的并且送到了门口。你不得不痛苦地给长辈解释说，为了存放那些破烂「以备万一」所占用掉的家居面积乘以单位面积房价，足够你每天买一个新的了。 从这个视角往回看，你会发现我们曾经为了这些古代的神圣原则付出过多少代价。传统的办公软件（比如 powerpoint）异常臃肿笨重，因为各种你可能永远也用不着但也许对某个人某天有用的功能都必须一出厂就准备好，而今天的你完全可以为了你现在要做的 presentation 直接生成一个成品，包含任何当下的你需要的 feature，不用关心它能否被另一个 presentation 用上。传统的代码库里包含着精雕细琢的注释文档和复杂的引用依赖，因为模块会被层层复用，你需要大费周章地解释意图和注意事项，既不能过于简略别人无法理解，也不能过于冗长让人没耐心阅读。你需要隐藏复杂性，提供简洁接口，一旦软件出错，你需要非常精确的错误信息才能帮助人定位问题。——所有这些对 AI 都属于过度设计，杞人忧天。有连篇累牍解释怎么复用高阶接口的功夫，AI 已经读完了几千行底层代码和几百行报错信息，然后另起炉灶写了一个全新的模块出来。你甚至不太关心生成的东西有没有 bug，只要你用的过程中不要遇到 bug 就行，或者就算有，你再生成一个新的就是了。 这当然不是说软件工程不存在了，只是成本和注意力都需要颠覆式地重新分配。底层的元件和设施也许需要更坚固更有效率——大模型基础设施供应商仍然需要千方百计从石头里榨出油来最大化每片GPU的使用，AI 本身也仍然需要调用有效的渲染引擎来支持各种定制化的高级界面——但你在链条上越靠近终端用户，就越需要提醒自己用户仅仅生活在当下，你和他们每一次长尾的、浮光掠影的、昙花一现的交互本身才是你真正要交付的产品。如果你是斯科塞斯，你关心的是你的电影是否永垂不朽。如果你想制作的是霸道总裁爱上清洁工的短剧，按照斯科塞斯的方式来执行就成了自寻死路。 设想一下，如果你能够每天根据你当下的心情和需求以几乎零成本生成一套新的家具并随时无痛扔掉所有旧家具，你会怎么理解家具这个概念本身？用黄花梨木来生产日抛型家具是没有意义的。

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