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佛系也能赢
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“佛系”是弱水三千只取一瓢，不是无力地躺平🚀
运营家十二岁互联网小厂，效法曾国藩公开日记📒
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佛系也能赢
5月前
2026 年主线任务：
用好 AI，投好 AI，年底复盘。
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佛系也能赢
2天前
这个搭建 AI 原生团队20条清单很不错👍

ChatV: ⭕ 20条清单：搭建 AI 原生团队 --- 01. 先破除幻觉：买 AI 工具不等于变 AI 原生团队，核心是把人退到判断层、把 AI 推到执行层，这才是本质区别。 02. 控制人数在 3 到 5 人，超过这个数沟通成本会指数级上涨，AI 放大个人效率的红利会被会议和扯皮吃干抹净。 03. 放弃找全能天才，现实中要招“T 型人”——一根长矛扎得深，其他几根短刺能应急，五种特质全满的人你雇不起。 04. 招“快刀手”时别问技术栈，直接给一个新想法，看他能不能一下午用 AI 做出能点击、能演示、能说清逻辑的原型。 05. 招“架构师”不是找技术最炫的人，而是找那个能在你兴奋时说“三个月后用户涨十倍，这套代码会不会半夜叫你救火”的人。 06. 招“审美官”不是找设计师，而是找能从十张 AI 生成的图里说出哪张对、哪张土、哪张看着高级其实转化率为零的人。 07. 招“信号捕手”不是找分析师，而是找能蹲在用户群里，从“我觉得还行”的敷衍里听出真实需求的人。 08. 用“任务主权”代替“级别主权”，今天谁的主心骨特质最匹配这件事，谁就是临时队长，不按入职年限排座次。 09. 给每种特质发一张“否决权限卡”，审美官对视觉有一票否决，架构师对新增技术债有一票否决，但必须同时给出替代方案。 10. 晨会只问三个问题：昨天 AI 帮你完成了什么？今天人脑要做哪个判断？卡在哪个需要人类协作的节点？不问进度百分比。 11. 建立“脏活认领制”，文档整理、旧代码重构、客服回复这些 AI 做不好的事，必须明确落到人，可以轮值，不能没人管。 12. 把团队隐性知识写成“团队宪法”，不超过三页纸，写清用户画像、审美底线、技术红线，让 AI 和新人都能读懂。 13. 每次重大决策用统一格式记录背景、选项、关键信号、最终选择、预期风险，存在所有人能搜到的地方，给未来留线索。 14. 每周做一次“情境大扫除”，删掉过时的市场假设，更新最新用户反馈，情境资产不维护就会从资产变成负债。 15. 别迷信“六边形战士”，真能找到五种特质全满的人，他早就自己创业了，务实做法是找“T 型人”互补组队。 16. 别急着撕掉岗位头衔，对外招聘和谈薪资时头衔还是硬通货，对内用特质雷达图分配任务，双轨并行最稳妥。 17. 别让“灵活”变成“混乱”，没有岗位边界不代表没有责任边界，每件事必须有且只有一个最终负责的人。 18. 第一周让候选人画“特质雷达图”，诚实标出主心骨特质和弱项，主心骨重叠的人只能留一个，宁缺毋滥。 19. 第二周选一个小项目，要求 AI 完成八成执行，人类只负责判断和把关，记录第一次人机协作的摩擦点。 20. 第四周不做新项目，只做复盘，问四个问题：信息流动快了吗？判断更准了吗？AI 更省时间了吗？有人因身份模糊而焦虑吗？

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5天前
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5天前
做AI还是很赚钱的。
梁文锋说了，保持克制，不超过六倍利润。 //@赵纯想: 我每个月给梁总掏10000人民币，我胡诌两句得了，你们可别真看衰！

赵纯想: 到最后，一切都取决于品味。 大自然是品味的本身。人类智能，是自然品味的结果。 微软把世界上牛逼的设计师都招遍了，但它依然是一家没有品味的公司。因为品味呈现的始终，其一致性和归一性，只取决于创始人本人。 Deepseek是一家品味低下的公司——又回到那句话，人类智能，是大自然品味的结果。AGI，如果真的到来，它也是公司品味的结果。 从那个令所有设计师窒息的华与华风格大鲸鱼Logo，和官网文档的md渲染细节上，就可以看出来，梁总觉得这一切都不重要。毕竟，量化交易的世界没有视觉，也不相信感觉。只有权重本身。 寻觅智能的过程，和寻觅美的过程是同源的。两者都在寻觅超越与“小死亡”。寻觅“献身”和永恒。 找到AGI的公司，遍布哲学家和艺术家职位。A➗虽➗，却在这方面走得最远。

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5天前
美好的句子，“如果你有小孩，能感到这个家庭还是在生长的。”

奥特快出海笔记: 因为家里老人跌跤骨折住院手术，我回南京陪护了一周，身心俱疲。最大的感受是：绝大多数人还是需要家庭。如果你流动资产不到8位数（盲拍，只会更多不会更少），不婚不育保平安”是绝对的妄念。 两个原因，一个比较具体，一个有点抽象。 具体的原因是，在某些紧要关头，你就是得有些完全信得过、活生生的人搭把手。比如这次老人骨折，除了我之外，我爸和我姑都参与了照护，但仍然时常感到焦头烂额。我就在想，如果我年纪大了遇到这种事，未婚未育，没有子女，那怎么办？ 我不认为护工或保姆能解决这个问题。如果老龄化加剧，按照我们国家的特性，护工的供给肯定也会分层。可能会有一部分比较廉价的护工，保证你死不了，但你不会很好受；另外那部分能让你比较舒服的护工，价格绝大部分人大概是负担不起的。紧要关头，还是得靠血亲至亲，还是得literally“需要人”。 而且护理这件事，它不仅是执行，也是策划。这次我们也请了一个护工，但仍然需要有人牵头，把怎么照顾老人列出一个计划来，怎么轮班、怎么照顾。如果没有亲人、没有伴侣，一个人年纪大了，既要策划又要找护工执行，我认为绝大部分人做不到这点。 还有一个比较抽象的原因。在医院照看老人真的非常消耗心力，因为你能直观感觉到时光的流逝和人的衰老。 但过去一周有一天，我一个还在上小学的小老弟也跑到医院看老人。我看到他就立马冲上去抱住他，之前觉得他有点熊，但那一刻却觉得无比治愈，仿佛突然冒出的一盏希望之灯，抱完后本来的沉郁都褪去了不少。 这让我想起之前一个同龄的朋友和我说，他丈母娘有次病重，他要不断奔波照顾丈母娘，也要回家带娃，也很累。但每次心力交瘁时回家看到还有个娃活蹦乱跳，就一下又活了过来。熊也看着不熊了。 此外他跟他老婆安慰丈母娘叫丈母娘挺下去的时候，也是在说：“你要看着你的小外孙长大。”他丈母娘最后还真的挺下去了。 最后他总结：如果你有小孩，能感到这个家庭还是在生长的；否则，不断面临的就是衰老和告别。 我之前对他这句话没有什么直观感受，但我现在觉得，这是很可以想象的。父母辈会逐渐老去，我自己也会逐渐老去，我的同龄朋友也会逐渐老去。这确实在 20 多岁时感觉不到，而且坦率说，我现在30多的感知也不算明显。但我能预见到，再过 10 年、20 年，这是一定的。 所以对绝大多数普通人（again比如流动资产不到八位数）而言，家庭是非常必要的。退一万步讲，即便没有子女，至少也得有伴侣。否则，我不认为绝大部分人能像他们嘴上讲的那样——抵抗得住衰老、孤独和不断接踵而来的告别。

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6天前
需求是做不完的，不热爱，
或者不是自家生意就会倦怠。
难怪，之前技术会不爽了😉
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6天前
“纳瓦尔把一套关于个人杠杆的思考概括成两个词：“Productize Yourself”，也就是把自己产品化。”

空格.space: 纳瓦尔把一套关于个人杠杆的思考概括成两个词：“Productize Yourself”，也就是把自己产品化。 指的是把自己独特的知识、经验和判断提炼出来，再借助代码、媒体和产品，让它不再靠个人时间重复交付。 我最近越来越觉得：把 Skill 产品化也是在把自己产品化。一个有用的 Skill是你隐性知识的提炼，是个人经验的显化，也是你反复解决某类需求后留下的方法。 而产品化，是再往前走一步：把这些原本装在脑子里、只能由自己完成的能力，变成一套标准化、可复制、可持续交付的解决方案。 我拆了 13 种把 Skill 变成产品的方法这段时间我把能想到的路径都过了一遍，整理出 13 种。 从最轻到最重，大致是这样。 一，做成脚本。把 Skill 里稳定确定的逻辑写成命令行工具，比如 AI 味检测，输入文章直接标出疑似 AI 表达并打分。适合规则明确、重复率高的任务。 二，做成 Bot。让它按时间或事件自动跑，采集、处理、分发一条龙。我的 Onepod 就是这一类。 三，做成GUI产品。加个网页或 Chatbot 界面，用户不用懂提示词，像封面图生成器那样对话就出图。 四，把多个 Skill 打包卖。围绕一个角色把相关 Skill 组合成专家包，比如内容创作专家，选题写作标题审稿配图排版全带上。 五，做成插件。不让用户离开原来的环境，把能力塞进浏览器、Obsidian、飞书、公众号编辑器里。 六，做成 API 或 MCP 服务。把能力封装成标准接口，供别的产品和 Agent 调用，按次数或 Token 收费。 七，做成标准工作流。它不一定要单独成产品，也可以是一套能安装、能复制的 SOP。 八，做成知识库或数据订阅。很多 Skill 真正值钱的是背后持续更新的数据和案例，用户按月订阅。 九，做成数字员工。Bot 按流程执行，数字员工围绕目标工作，有记忆、判断和异常升级，卖的是一个持续在岗的岗位。 十，做成代运营或交付服务。用户不想买工具，只想要结果，那就直接卖结果，Skill 在后台提效。这也是最容易产生早期收入的方式。 十一，做成课程或训练营。把 Skill 背后的方法论拆成课程，工具和教学一起交付。 十二，做成企业解决方案。把通用 Skill 接上企业知识库、品牌规范和审批流程，做成企业专属版。 十三，做成平台或市场。当 Skill 足够多，做成商店、市场、编排和分成的平台，掌握分发和交易。

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佛系也能赢
6天前
佛系也能赢
6天前
我是工商管理专业的，学过成本会计。所以，一开始创业做SaaS就意识到公司的主要成本是人力成本。目前，通过AI编程，彻底解决了这个问题。

sincere-real: 如果你要创业或者说做生意，你要学会的第一件事情：是算账。 ✅，算账。 比如一家公司经营过程中的成本，主要包括： • 人力成本 • 税费成本 • 房租成本 • 设备、硬件成本 • 获客成本 • 管理成本 • 资金占用的成本 • 风险损失 • 培训成本 • 招聘成本 • 研发成本 • 人才流失成本 • 坏账成本 • 等还可以列出几十个 任何一条成本拎出来，都可以说上半天。 关键是一个创业者如果没有敬畏之心，茫然入场，或者不够敬畏的话，他算不好这笔账，那就一定经营不好他的企业。

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6天前
AI编程真是把emoji用到了极致。
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佛系也能赢
7天前
我是发现了，AI很擅长甩锅😂
我debug时经常说我的服务器有缓存，实际上是代码的问题。我现在都直接告诉它，排除服务器缓存问题，从代码角度考虑问题。

长弓天明: 最近我越来越确定一件事： AI能提高产品经理的产出PRD效率，但几乎无法帮助关键的产品判断。 尤其当你在思考核心功能、核心链路时，AI能起到的作用，大多数时候只能说是算聊胜于无。 为什么呢？ 1️⃣ AI擅长重组，不擅长定义 AI的底层逻辑是基于已有知识和高概率答案进行推理。它可以组合出一个“看起来很新”的方案，无法真正理解一个用户的需求，也无法提出一个创造性的解决方案。 2️⃣ AI无法判断功能的好坏 它可以联网搜索罗列产品的优缺点，但并不知道哪个功能的细节满足了用户需求，哪个功能是产品的灵魂。 3️⃣ AI提供的参考APP存在很大的流行度偏差 你问社交产品，它通常会给你 Snapchat、Instagram、Discord；真正小众、个性、机制独特的产品，它不仅找不到，还可能描述错误。但很多时候，最有启发的恰恰不是多次妥协后的大产品，而是那些只解决一个或者几个问题的小产品。 4️⃣ 最危险的是：AI会把错误的思考合理化 AI擅长顺着你的问题继续推理。 如果产品经理的出发点错了，它会给出一套结构完整、逻辑通顺、理由有据、令人信服的错误方案。 对产品经理而言，AI 的最佳定位不是替代思考，而是成为新时代的 Google：让他系统梳理成功产品的历史版本与演进逻辑，收集全球平台上的真实用户反馈，并将你已经验证清楚的产品逻辑整理成结构化结论与流程图。

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