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秦柒Argine
91关注108被关注0夸夸
产品运营/受知识裹挟前进/灵感枯竭/专注自己
不为求得“真理”,
只为不再居一隅而自认真理在握。
🌈
秦柒Argine
13天前

范冰_XDash: 我把一本二十多万字的新书免费开源在 Github 了——《前置部署工程师:人工智能时代的客户价值交付秘籍》。 全本在线读,一分钱不收,地址在文末。 为什么要写这本书?从两组数字说起。 一组来自麻省理工学院:全球企业在生成式 AI 上烧了三四百亿美元,95% 的项目没能产生可衡量的回报。演示很惊艳,落地全阵亡。 另一组来自招聘市场:一个叫「前置部署工程师」(FDE)的岗位,发布量九个月涨了 800%。OpenAI 在招,Anthropic 在招,YC 一百多家创业公司在招。a16z 直接管它叫「科技行业最热门的岗位」。 两组数字放在一起,结论不难猜:模型已经不稀缺了,能把模型塞进客户真实业务里的人,才稀缺。 FDE 就是被创造出来填这道鸿沟的角色——驻扎在客户现场、把「产品能做的」和「客户需要的」接起来的工程师。Palantir 二十年前在情报机构的保密室里发明了它,如今 OpenAI 为它专门成立了一家估值百亿美元的「部署公司」。 在我看,它就是 AI 时代的前置位的「增长黑客」:一个新物种,一套方法论,一片还没人系统写过的空白。 这本书讲清楚三件事:这个角色从哪来、是什么;从找对问题到规模化复制的完整打法;以及一百多个真实案例,所有数据和案例都在附录里注明了出处,欢迎核查。 也坦白说:这本书是我派 AI 做的深度调研和撰写,框架仿照我十年前写《增长黑客》的那套结构——依然觉得它适合研究和布道各种新岗位。 我原本把它当成自己的学习入门手册,期间驱使 AI 也迭代了好几版。写完觉得,锁在硬盘里有点可惜,于是索性开源免费分享。 如果你正在考虑工程师的转型方向,或者在琢磨 AI 到底怎么在企业里落地,它应该能帮你省下几十个小时的检索时间。 📖 仓库在这,全本免费,欢迎 Star: https://github.com/xdash/FDE-the-Guidance-Book-of-Forward-Deployed-Engineer 会持续迭代,有想补充的案例或想挑错的,Issue 和分支都开着。 —— 顺手说一句:十年前那本《增长黑客》的全文开源版,也在我 GitHub 上(zengzhangheike-the-book)。一本是过去,一本是未来,感兴趣的可以一起拿走。

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秦柒Argine
9月前
用Gemini3做了个自己梦中情APP
,输入“痛苦”和"不安",自动拆解核心瓶颈和待办事项。还能统计分析自己的反复出现的痛点。
而且只要提示词无需代码直接就能生成,做好立刻能使用,现在AI实在是太强大了。
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秦柒Argine
1年前
收藏了

Kennyzhang29: 去年我背着我的两个包走了一趟中亚环线,两个月的时间半旅居半自驾的走了四个国家。而就在上周,我刚回到家,走了小一个月,去了趟日本,再去了一趟广深。 就在这次旅行出发日本前,在我整理背包的时候,我就特别需要一个清单,来回顾我去年旅行的时候带了什么东西,因此我一鼓作气的拍了两个视频(已上传粉色视频网站 我会贴链接在评论区),并且整理了这一份旅行物件清单。 我写的非常详细,并且准备了东西也特别多。作为一个喜欢在旅行前J一下,旅行后非常P的人。我是希望在旅行中有着最大的自由度。 我这次全程都是两个双肩包,一个是32L+10L大副包,还有一个是22L的日用主包。这些东西都是根据这两个包,加上不同的生活场景来进行分类的。 大副包是到酒店就放下的大储物空间,也可以临时寄存在酒店、车站。而日常用的主包就一直会在身边,人在哪里它在哪里。 希望这些内容对刚刚准备开始背包旅行的朋友们多一些帮助。 不管你是长途旅行半年还是短期出行一周,都非常有参考价值。并且文中提到的,大副包里装的东西也可以同理放在行李箱里。 . 清单里任何物件,想知道买什么品牌好,可以在评论区留言,我会根据自己的体验,给你分享我觉得还不错的东西! . 适合国家: 埃及 土耳其 格鲁吉亚 亚美尼亚 巴库 中亚 乌兹别克斯坦 哈萨克斯坦 日本 适合季节:春夏季 适合时长:半年内

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秦柒Argine
2年前
马克

Szhans: 🧵 ChatGPT 两周年之际,汇集 Hans 过去的原创心法和实践感悟 。愿这份小专辑鼓励更多人展开AI 探索之旅、在创造中遇见未知: Prompts 不是神圣的咒语,更像是我们认知的镜子。 [1] AI Summary 不是学习的替代品,它是引发好奇、发现主题的引子,无法替代认知攀登的过程。[2] 直到充分认识、实践并创造之前,任何Prompt 对你而言都毫无意义——就像没有落地场景的代码,再优雅也只是抽象的符号。真正的理解,诞生于创造的过程。[3] 不要把AI 仅看成效率工具,将其视为意义放大器。[4] 像对待一个导师、智者那样和AI 深度对话,你将会受益匪浅。它远远不是搜索和知识查询工具,而是各种维度的创意伙伴。 对话的深度,取决于你思考的广度。[5] 你无法提出你不知道的问题,你也无法创造你没有热情的产品。 这是一个复利循环:深度对话建构你理解AI的边界,而对话后的智慧成为你的创造杠杆。[6] 和写作一样, 终极的挑战在于清晰的思考;而Prompt Engineering是在清晰思考之上的工程力。 [7] 在AI加持下,产品、研发、营销的界限正在消失;每个角色都在演化为全栈版本的自己。 [8] AI 和大脑的本质都是预测机器。 如同我们大脑遇见未完成的旋律,你也能想象整个乐章;每一个精妙的Prompt,像是在激活大模型知识体系的「启动效应」。 在无数的可能性中,最容易被忽视的是你的坚定的目标和创造的勇气。 [9] 危险不在于AI超越人类的智力,而在于我们满足于对AI 变革的想象边界。就像导演卡梅隆深刻指出: 当AI 全面为我们做出决策时,我们又该如何寻找生活的意义?[10] ⛰️ 后记: 每一次深度对话,都是一次认知的跃迁;每一次创新实践,都在拓展人机关系的边界。 乔布斯在斯坦福演讲的箴言,始终熠熠生辉: 「Keep looking , Don’t Settle」 📶 注释与出处: [1] 认知镜子 https://m.okjike.com/originalPosts/648d0224b0f25cc9182b521d [2] AI Summary 不是学习替代品 https://m.okjike.com/originalPosts/66d929e6a13e0a67af775529 [3] 创造即理解 https://m.okjike.com/originalPosts/65deaf513b9c66cae417c54c [4] 意义放大器 https://m.okjike.com/originalPosts/6719b92ba8855e724bbe4933 [5] 深度对话https://m.okjike.com/originalPosts/6448b36b174fdd04a795736e [6] 复利循环 https://m.okjike.com/originalPosts/66f8cb981cdc5cd9315a5824 [7] 核心技能只有一个 https://m.okjike.com/originalPosts/66136bb938849f879f3eab07 [8] 全栈的自己https://m.okjike.com/originalPosts/67402b6fb9e8a87878a069d5 [9] 长期主义 https://m.okjike.com/originalPosts/67450f4e5f3c97961e05fa1d [10] 《What' next》 https://m.okjike.com/originalPosts/66ef906f758bcded62bd0f74

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秦柒Argine
2年前
马克一下

评论尸: ChatGPT 的记忆功能,是需要刻意养号的,因为默认情况下什么时候触发往记忆里面塞东西会非常的迷。 而且记忆功能从上线到现在也不到一年,这么短时间如果你不刻意养号,是不可能实现好效果的。 我在过去一段时间,试了两个刻意养号的方法: 一、让 ChatGPT 访谈我 Prompt 大致如下: 我们接下来将开启一段对话,以帮助你更好的了解我。 每轮对话,你随机向我提出五个问题,我将选择其中一个或多个进行回答。你将总结我回答中有价值的信息,写入你的记忆。 整个对话的目的是为了让你获取我更多的信息,请不要提及无关问题,请不要提及重复或近似的问题。 这个方法配合新的高级语音模式非常好用,可以每天和 ChatGPT 打电话聊半个小时,一周收获一个知心好友。Prompt 的部分还可以增加对问题方向的限制,以确保在尽可能短的时间内覆盖尽可能多的领域。 二、让 ChatGPT 记得我作品中的观点 这个说起来比较简单,就是把自己的作品发给 ChatGPT 然后让他记住这其中的观点。但实际上有两个技巧是需要注意的。一个是,目前 ChatGPT 的 4o 模型在读取文件时有惰性,默认只阅读文章前 1000 字。所以你的 Prompt 要特意强调“阅读全文”。 再有,就是对于较长的文章来说,可能会包含你的多个观点和看法,这个时候让单次让 ChatGPT “记住”的效果不好,因为 ChatGPT 的记忆库每条有长度限制。 比如,我要让它记住我写过《互联网是人类历史的一段弯路吗?》这个 5 万字的文章,要怎么做呢? 我的做法是,先把文章发给他(尽量用 Markdown 文件减轻模型的思考负担),要求他阅读全文,并总结本文的数个核心观点。 然后,发送: 现在,根据原文内容,详细阐述第一点“叙事的崩溃”。 这里的第一点,是它根据原文自己总结出来的。这个时候,它会大概生成一个 500 字左右关于此观点的缩略解释。我再回复: 你总结的很好,现在,将这个部分写入记忆。 这时,就触发了 ChatGPT 的长期记忆功能,把我的这个观点写入了记忆库。然后,再继续让他详细阐释第三点、第四点、第五点,直到遍历完。 以上两个方法,亲测好用。

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