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PlayWithAI
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👨‍💻前古法编程,现 VibeCoding
❤️有点好奇心,换个角度想想
🔗https://playwithai.fun
PlayWithAI
7天前
PlayWithAI
7天前
最近看到最受启发的一篇文章,人与 AI 协作的新范式,告别 step-by-step 的prompt,根据场景设定 ambition 落脚点(速度,高度,深度,广度),目标导向最大化发挥 AI 智能,原文:felixrieseberg.com

ps,可以顺手封装个 skill。
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PlayWithAI
9天前
dots,cue,grokbot,muse 用下来,目前还是 muse 体验最好,用户认知负担很低,功能最完整,宠物形象也有趣,尤其看完wang 的访谈后更觉得,总之 pa 的情绪价值拉满。

莫唯书Mark: 半个月前,很多人都在说Muse要赢了。 半个月后,又有人开始说Muse要输了。 Sensor Tower这张图记录了Muse上线头两周的留存曲线,第一天是73.3%,但第14天跌到了22.5%,华尔街立刻开始质疑增长见顶。 但错把短期的曲线当成判决书,行业干过不止一次了。 三年前的Threads上线五天涌进一亿注册,一个月内使用量就掉了近八成,美国用户日均停留时长从21分钟缩减到3分钟,年底日活只剩巅峰期的零头。 当时所有人都把它归进失败案例,结果今天Threads月活5亿,日活还在往上爬。它真正的产品周期,是从那张难看的曲线之后才开始算的。 Meta用多年社交数据做冷启动、WhatsApp和Instagram的交叉导流、AI个人助理的新鲜感、Feed的第一眼冲击,这些因素叠加到一起把七成用户在第二天拉了回来。 但好奇心会退潮,退潮之后还站在沙滩上的人才是产品的底子。 ChatGPT的留存逻辑是任务驱动,用户带着问题来,解决完就走,明天有新问题再来。工具不需要你天天惦记,只在需要时出现即可。这种场景留存扎实,但天花板是任务频率,大多数人一天用ChatGPT的时间不到十分钟。 Muse想做的恰恰相反,它希望用户在没有明确问题的时候也愿意打开,因为Feed里有东西看,因为Agent在后台替你盯着一些事。这个模式的天花板更高,但习惯和信任的建立需要时间。 Threads当年走的也是这条路,先做内容再做关系,上线后的留存曲线比Muse要难看得多。但它用3年时间把内容消费变成了社交习惯,Muse大概率要不了3年。 因为Threads当年要先把内容池养厚才能谈留存,Muse不需要等这件事发生。它每天推给你的内容由自己生成,理解可以更准,来源可以更全,时机可以更贴。 谷歌地图的曲线给出了另一个参照,因为它是刚需,你出门就要用。Muse接下来要证明的是它能不能在某一些具体的、每天都会发生的场景里,变成用户默认的选项。 Threads用3年时间证明了早期的留存曲线说明不了产品的长期价值,Muse现在还处在这个故事的第一章。 接下来它能不能把被好奇心带回来的人慢慢换成被习惯带回来的人,才是唯一值得关注的地方。

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