即刻App年轻人的同好社区
下载
App内打开
kcc
183关注63被关注0夸夸
在学习 AI,解决实际问题
kcc
29天前
复盘独立开发小报童专栏精选站 xiaobot.store 带来的自我启发。

1) ✔拒绝万事俱备再动手
在写下第一行代码时,我没有完整写过一个JS代码,对NextJS 一无所知,用过GA,Posthog,但没有自己代码接入过。

不给自己任何犹豫的时间,写下第一行代码, xiaobot.store 很快第一个版本就上线了。

第一版本没有搜索框,没有拉到底部点击就可以直达顶部的按钮,也没有创作者筛选,但不妨碍用户查看专栏。

作为一个曾经的 DA/BA,总想着收集所有完备信息再做决策分析。然而现实是,永远没有万事俱备的时候,但是行动吧,行动可以带来新信息以供决策。

2)✔ Learning by doing
写下第一行代码!!!第一行代码会不断给我带来新问题,就像张朝阳说的,给大脑 warm up。

第一行代码之后,很快就学会了NextJS 生成静态页面,怎么接入 GA,怎么使用 Vercel CI/CD,怎么接入 GCS 收录。

3)✔ 拒绝完美主义
就像前面说的,第一个版本很简陋,但是核心帮助用户查看专栏的目标已经完成。

随后一点都忍不住这些简陋处,陆续发了多个版本都一一fix了。

若是要把所有细节都优化好再上线,怕是现在还没上线吧😂
00
kcc
1月前
不知道潮汕人的副业是不是都从摆摊做生意开始,我至今仍然非常感谢第一份副业带来的提醒。

我的第一份副业是初二暑假时,开局非常惨烈,被骗了几百块,这对一个小孩来说打击很大。

当时是在东莞一个菜市场旁边的路上摆摊卖童装(14岁),几个膀大腰圆的妇女用假钱换走了我借来启动的真钱,还拿走了衣服,相当于资产被骗走了,还负了债。

那天我姐去接我的时候我哭了好久。

时至如今,经历过的副业早已不止摆摊这一项,做过社群团购/干过外包。

链接是我做的小报童「副业」专栏,里面收录了很多和副业相关👇🏻

👉🏻 比如小红书/公众号自媒体这种适合很多表达能力好的

👉🏻 AI副业和程序员这种适合有编程技能的工程师

👉🏻还有好多好多

我多希望自己在摆摊那时就已经看过这些案例和启发,站在巨人肩膀上。

那样当时的我应该会用更少的时间去难过和用更短的时间去复制其他业务吧,也不至于那几张假毛爷爷至今仍然存在我的钱包里,一直提醒着我。

小报童付费专栏优秀《副业》专题 - 小报童专栏精选 | xiaobot.store

00
kcc
5月前
今天和朋友聊天,想起我妈经常挂在嘴边的 "不会就练到会" 美团早期的 "我不会,但我可以学" 是同个意思

由此想起创业早期做团队建设的不同思路👇🏻

–––
美团早期还是草根团队的样子,线下商务能力、新产品找PMF 能力都是一步步从被诟病到被认为很强,所以强调迭代和学习

–––
字节似乎思路不同,追求人才密度,用市场两三倍的价格堆人才,力求叶子节点也能发挥能动性

–––
拼多多虽然也用钱堆人,但是只要牛马,只讲对高层大脑的执行,不用有太多想法
01
kcc
6月前
让人类的技术边界往前走一步,是一种创新

让更多低收入者(中国的大多数),更多人买到高性价比的服务,也是一种创新

雷军和Musk做出的产品,都让十几亿人过得更好些,评论里这样的对比的评判,至少不够公允

舒克大快乐: 虽然对比是一种常用的修辞手法 但众人皆知,马死磕追求的是更强的自己

00
kcc
6月前
前几日在 coze&掘金 深圳活动上,被现场很多 idea 启发,也分享了自己调解和持续用了半年多的 WeCapture,意外获得了最佳解决方案奖。

WeCapture 主要是解决个人信息源过多看不过来的问题(同个AI热点有不同解读,但并没有太多信息增量)。

WeCapture 输入一个公众号文章链接,返回文章结构化的内容信息和 AI 帮助阅读的信息,1min内能帮我决定一篇文章是否要阅读原文和深度思考的时间,比直接读原文高效。

做的过程主要有两方面思考:

---
👉🏻信息处理其实是一个流程:Capture --> Filter --> Organize --> Recall

不同人的信息处理需求其实是分层的:

1. 大部分人是看过就算了,不需要 capture

2. 一部分人需要 capture&&filter,比如很多"囤积癖"和"收藏侠"

3. 一部分关注建立个人信息系统的,有强烈信息整理的需求,往往需要对信息打标签,分类整理好知识

4. 只有一部分专业知识产出的人,比如公众号主写文章的,Youtuber 等做视频的,建立个人信息系统(Second Brain) 的核心诉求是对知识 Recall 然后输出

因此我在 WeCapture 的输出时比较关注信息处理流程,

>【结构化信息、信息浓度指标、一句话总结、文章核心内容、原文金句】都是在记录原文信息,核心是 capture&&filter

> 【关键词、面向人群】核心是为后续 organize

>【AI问题、关联阅读】核心是为了激发读者阅读原文后进行更多思考,recall

---
👉🏻写好 prompt 有时意味着自己必须是该领域的资深级别,这样才能问出好问题,写出好要求。

不过倒是有技巧可学,本着学之取之互联网,分享之互联网的精神,把自己从各处学来的 prompt engineering 分享在飞书文档,感兴趣可以👇🏻

av9wgnkhac.feishu.cn
114
kcc
6月前
Cognition Devin AI Software Eng 惊艳到了,惊艳到的点:

1. Devin 的开发 Editor 界面,UI/UX 有种 Arc browser pinch to summarize 的启发,都可以看做是除 chatbot 外人与 AI 交互的新方式

2. Devin 的自主学习开发 document/自主 coding/自主 debug 背后是大量的工作🤔,应该不只是 prompt 级别的工作
10
kcc
9月前
22年就想明白了,AI显然是一种新的人机交互方式,但有个关键问题一直没回答自己。

GUI vs LUI 会被很多人讨论,但人机交互方式的改变,过去通常是伴随着设备变化的。

这个问题是,"AI native 设备" 什么时候出来?会是什么?

XR 头盔吗?

可能XR眼镜更有可能。

GUI && LUI 都会存在在那个设备上
00