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置顶11群正式满员，免费群彻底结束，不再拉任何人免费进群了，但旧的群不会解散。
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也欢迎大家加入max社群更多干货技巧直接解锁。
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跨行的一个好处是，如果你能稍微了解一个业务的本质，你就会发现很多解题思路都是通着的，然后再加上原行业的积累可以给一些新鲜角度，所以你会发现很多创业人其实转行后起势很快。
国内广告媒介人的传统发稿业务，几乎都要被抛弃的地步，国内百度 SEO 也早就销声匿迹。结果到出海，因为谷歌搜索引擎的地位，让出海数字营销中的 SEO 仍举足轻重，而发稿这事也摇身一变成为《高质量外链》策略。
再到后面 GEO 一个道理，给企业主渲染焦虑抢占 AI 流量，然后反手就是发水稿，渠道都不带变的。看下卖GEO 服务的海报和文案风格就知道受众是谁了。
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再到后面 GEO 一个道理，给企业主渲染焦虑抢占 AI 流量，然后反手就是发水稿，渠道都不带变的。看下卖GEO 服务的海报和文案风格就知道受众是谁了。
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一个 vibe coding 小技巧
之前看到有段子说 prompt中让 AI 把自己当成智障从而获得更新人友好的解释。我自己在 vibe coding 时也会用类似技巧，只不过我不骂自己，我会说“这个文档是一个刚学代码的新人写的，请你辩证执行”或者“这个项目是一个代码新人写出来的，你一定要全面检查 bug”其实文档和代码都是另一个大模型写出来的，主打一个让 AI 左右互搏。
之前看到有段子说 prompt中让 AI 把自己当成智障从而获得更新人友好的解释。我自己在 vibe coding 时也会用类似技巧，只不过我不骂自己，我会说“这个文档是一个刚学代码的新人写的，请你辩证执行”或者“这个项目是一个代码新人写出来的，你一定要全面检查 bug”其实文档和代码都是另一个大模型写出来的，主打一个让 AI 左右互搏。
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notebookLLM出来的时候，正值视频播客大火，很多人就开始用AI做播客，内容和选题几乎都和平时真人播客方向是一样的，尝试利他，AI从选题到内容生成一通操作猛如虎，但毫无疑问都没什么卵用。
直到最近看到这个宠物段子AI视频播客，每个视频就一个段子10几秒且明牌AI，评论区却出奇的好评，最近几天涨粉无数。
所以大概明白了一些运用AI的策略和自己一直以来在踩的坑：尽可能不要单纯用AI去赋能效率，因为效率这个事情一来可以用人力堆出来还是没有AI壁垒，二来你在追求效率的同时一定会降低质量适得其反，这也是为什么大家这么讨厌赛博垃圾，这类事情包括但不限于，用AI生成各种文章、爬虫后转述洗内容等等。
直到最近看到这个宠物段子AI视频播客，每个视频就一个段子10几秒且明牌AI，评论区却出奇的好评，最近几天涨粉无数。
所以大概明白了一些运用AI的策略和自己一直以来在踩的坑：尽可能不要单纯用AI去赋能效率，因为效率这个事情一来可以用人力堆出来还是没有AI壁垒，二来你在追求效率的同时一定会降低质量适得其反，这也是为什么大家这么讨厌赛博垃圾，这类事情包括但不限于，用AI生成各种文章、爬虫后转述洗内容等等。
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Kiro的正确打开方式，Vibe coding的工作流程分享
最近由于在深度体（白）验（嫖）Kiro，深深感受到Spec的强大。
这玩意太适合从0-1开发完整小项目、从0-1开发一个复杂项目中的一个完整功能或者架构升级。
1，首先你需要先产出一份比较专业的开发文档。对于Viber来讲，这个过程你先和AI使用自然语言聊几轮，把你的需求什么的都尽可能说明白，让它不要直接写代码而是生成一个AI友好的英文开发文档。
2，新开一个窗口，spec模式，让AI照着开发文档开炫。
3，Kiro中的spec模式会把任务切分成requirements、design、task三大块。有问题可以及时提出让他改。
4，一路点击下一步，看着AI一个个执行。尤其是在Task文件中，可以依次把task点击开始，然后你就可以看小电影去了。
亲测过大概5个比较复杂得功能，opus 4.5或者sonnet4.5，几乎都是一把梭哈全过。
相较于cursor或者其他code agents自带的plan模式，明显任务需求理解和执行更细。比如这个过程中，它自己会在requirements中要求自己遍历user story，然后还要求自己写出测试脚本，来验证自己写得对不对。
如此，Kiro更适合从0-1的开发，或者完整的修复/重构这种系统性工作。如果是什么改bug什么一言一语的倒也可以，但这不是它的强项。
市面页有很多开源CLI适用大多AI Code AGENTS的Spec比如Github的spec-kit，还有其他等等就不做推荐了。我自己也没实践。
最近由于在深度体（白）验（嫖）Kiro，深深感受到Spec的强大。
这玩意太适合从0-1开发完整小项目、从0-1开发一个复杂项目中的一个完整功能或者架构升级。
1，首先你需要先产出一份比较专业的开发文档。对于Viber来讲，这个过程你先和AI使用自然语言聊几轮，把你的需求什么的都尽可能说明白，让它不要直接写代码而是生成一个AI友好的英文开发文档。
2，新开一个窗口，spec模式，让AI照着开发文档开炫。
3，Kiro中的spec模式会把任务切分成requirements、design、task三大块。有问题可以及时提出让他改。
4，一路点击下一步，看着AI一个个执行。尤其是在Task文件中，可以依次把task点击开始，然后你就可以看小电影去了。
亲测过大概5个比较复杂得功能，opus 4.5或者sonnet4.5，几乎都是一把梭哈全过。
相较于cursor或者其他code agents自带的plan模式，明显任务需求理解和执行更细。比如这个过程中，它自己会在requirements中要求自己遍历user story，然后还要求自己写出测试脚本，来验证自己写得对不对。
如此，Kiro更适合从0-1的开发，或者完整的修复/重构这种系统性工作。如果是什么改bug什么一言一语的倒也可以，但这不是它的强项。
市面页有很多开源CLI适用大多AI Code AGENTS的Spec比如Github的spec-kit，还有其他等等就不做推荐了。我自己也没实践。
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