彭博社援引知情人士消息称，字节跳动有望度过创纪录的一年，今年将实现约 500 亿美元（I约合 3525.45 亿元人民币）利润。目前的字节正在电商和新市场持续扩张，推动业绩快速增长。知情人士透露，字节跳动在今年前三个季度已实现约 400 亿美元净利润，并提前完成内部设定的 2025 年目标。若全年实现上述盈利水平，字节跳动的业绩将逼近 Meta，后者预计今年利润约为 600 亿美元。
这印钞能力太强了。利润已经要甩开腾讯一个阿里了？
这印钞能力太强了。利润已经要甩开腾讯一个阿里了？
从执行到做业务，一个大的跨越就是避免陷入战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰。
有一段时间，我几乎每天都很忙。会议很多、事情很多、项目也在推进，但我心里一直有一种说不出来的不安：忙是忙了，但产出感很弱。
不是那种“什么都没做”的空忙，而是——每一件事单看都合理，合在一起却显得混乱。
我同时在做产品推进、需求梳理、方案评估、增长优化，也在帮团队兜底各种问题。每天结束的时候，我能清楚地说出“今天做了什么”，却很难回答一个更简单的问题：这一周到底往前走了多少？
一开始我以为这是精力问题、能力问题，甚至是自我管理问题。直到后来回看，我才意识到一个更根本的原因：验证顺序是错的。
我并不是没在解决问题，而是把所有问题都当成“现在就该解决的问题”。重要的、不重要的；确定的、不确定的；该下注的、只需要执行的——全部混在了一起。
结果就是：
- 精力被切得很碎
- 判断力被大量消耗在并不关键的地方
- 真正决定走向的问题，反而被淹没在日常事务里
更糟的是，这种状态很难被及时发现。因为从外部看，你确实很努力、很负责，也确实在“推进事情”。
真正让我警觉的，是一种持续的主观感受：越忙，反而越不确定；做得越多，越说不清重点。
后来我才慢慢意识到：这不是执行能力的问题，而是还没完成从“执行者”到“业务负责人”的一次认知迁移。
执行者关心的是：事情有没有推进；
而业务负责人必须先想清楚：哪些事情值得被优先推进。
在那之前，我只是把“做事做得更好”，误当成了“承担业务结果”。
当我开始反思“为什么这么忙却没产出”时，发现一个很刺眼的事实：我对所有问题，都投入了几乎同样的认真程度。
用户体验问题、转化问题、销售反馈、技术方案、协作摩擦……
每一个看起来都合理，也都“可能影响结果”。
但问题在于：如果所有问题都值得被认真对待，那就等于没有重点。撒胡椒面是做不出来好东西的。
后来我给自己定了一个非常朴素、甚至有点粗糙的判断标准：
如果一个问题的答案，只会影响“我们怎么把事情做得更好”，而不会影响“我们接下来要不要继续做这件事、要不要加大或减少投入”，那它就是一个执行问题。
这个标准刚开始让我很不适应，因为它意味着我要主动放弃一些“看起来也很重要”的问题。
比如：
- “API 文档要不要重写一版？”，其实不管写不写，我们都会继续做 API文档，只是在“好一点 / 差一点”之间，所以是执行问题；
- “现在销售讲不清楚产品，是不是话术有问题，需要加培训？”但如果只考虑培训本身，而不考虑销售通路是否可行，或者是否真的有足够的客户池子，这也只是在既定模式下优化，仍是执行问题。
它们当然重要，但它们的答案并不会改变我下一步要不要继续押这条路。
而真正值得成为问题的，往往只有少数几个，比如：
- 这个阶段，我们到底是该靠产品自助增长，还是靠销售推动？
- 我们投入大量资源做的这个方向，如果错了，代价是什么？
- 有没有某个判断，一旦错了，后面所有努力都会被放大成错误？
今年在实际业务中，反复多次验证的是：方向正确才会有结果，方向不对，执行再努力也不会有结果，反而会让团队疲于奔命、士气低落、管理难度变高。
而方向要想正确，关键就在于你所忙碌的每一件事，是否在验证或修正方向本身。否则，所有努力都只是没有地基的空中楼阁。
业务的本质是选择与权衡。一个业务负责人的核心勤奋，不在于他解决了多少问题，而在于他有多大的魄力，去忽略那些“不错的问题”，从而让团队能全身心地投入到那些“决定生死的问题”上。
战略，就是决定不做什么；而领导力，就是让这个决定被坚定地执行。
有一段时间，我几乎每天都很忙。会议很多、事情很多、项目也在推进，但我心里一直有一种说不出来的不安：忙是忙了，但产出感很弱。
不是那种“什么都没做”的空忙，而是——每一件事单看都合理，合在一起却显得混乱。
我同时在做产品推进、需求梳理、方案评估、增长优化，也在帮团队兜底各种问题。每天结束的时候，我能清楚地说出“今天做了什么”，却很难回答一个更简单的问题：这一周到底往前走了多少？
一开始我以为这是精力问题、能力问题，甚至是自我管理问题。直到后来回看，我才意识到一个更根本的原因：验证顺序是错的。
我并不是没在解决问题，而是把所有问题都当成“现在就该解决的问题”。重要的、不重要的；确定的、不确定的；该下注的、只需要执行的——全部混在了一起。
结果就是：
- 精力被切得很碎
- 判断力被大量消耗在并不关键的地方
- 真正决定走向的问题，反而被淹没在日常事务里
更糟的是，这种状态很难被及时发现。因为从外部看，你确实很努力、很负责，也确实在“推进事情”。
真正让我警觉的，是一种持续的主观感受：越忙，反而越不确定；做得越多，越说不清重点。
后来我才慢慢意识到：这不是执行能力的问题，而是还没完成从“执行者”到“业务负责人”的一次认知迁移。
执行者关心的是：事情有没有推进；
而业务负责人必须先想清楚：哪些事情值得被优先推进。
在那之前，我只是把“做事做得更好”，误当成了“承担业务结果”。
当我开始反思“为什么这么忙却没产出”时，发现一个很刺眼的事实：我对所有问题，都投入了几乎同样的认真程度。
用户体验问题、转化问题、销售反馈、技术方案、协作摩擦……
每一个看起来都合理，也都“可能影响结果”。
但问题在于：如果所有问题都值得被认真对待，那就等于没有重点。撒胡椒面是做不出来好东西的。
后来我给自己定了一个非常朴素、甚至有点粗糙的判断标准：
如果一个问题的答案，只会影响“我们怎么把事情做得更好”，而不会影响“我们接下来要不要继续做这件事、要不要加大或减少投入”，那它就是一个执行问题。
这个标准刚开始让我很不适应，因为它意味着我要主动放弃一些“看起来也很重要”的问题。
比如：
- “API 文档要不要重写一版？”，其实不管写不写，我们都会继续做 API文档，只是在“好一点 / 差一点”之间，所以是执行问题；
- “现在销售讲不清楚产品，是不是话术有问题，需要加培训？”但如果只考虑培训本身，而不考虑销售通路是否可行，或者是否真的有足够的客户池子，这也只是在既定模式下优化，仍是执行问题。
它们当然重要，但它们的答案并不会改变我下一步要不要继续押这条路。
而真正值得成为问题的，往往只有少数几个，比如：
- 这个阶段，我们到底是该靠产品自助增长，还是靠销售推动？
- 我们投入大量资源做的这个方向，如果错了，代价是什么？
- 有没有某个判断，一旦错了，后面所有努力都会被放大成错误？
今年在实际业务中，反复多次验证的是：方向正确才会有结果，方向不对，执行再努力也不会有结果，反而会让团队疲于奔命、士气低落、管理难度变高。
而方向要想正确，关键就在于你所忙碌的每一件事，是否在验证或修正方向本身。否则，所有努力都只是没有地基的空中楼阁。
业务的本质是选择与权衡。一个业务负责人的核心勤奋，不在于他解决了多少问题，而在于他有多大的魄力，去忽略那些“不错的问题”，从而让团队能全身心地投入到那些“决定生死的问题”上。
战略，就是决定不做什么；而领导力，就是让这个决定被坚定地执行。
远程面试不存在了...
这个软件可以在远程面试的时候，针对不同问题通过 AI 快速解答 然后添加一个浮层，上面是各种答案，重要的是：在屏幕共享的时候，这个浮层是看不到的...
官网还煞有介事的讲作者是怎样通过 Amazon 面试的，以及这个软件为什么“undetectable”
@https1024
这个软件可以在远程面试的时候，针对不同问题通过 AI 快速解答 然后添加一个浮层，上面是各种答案，重要的是：在屏幕共享的时候，这个浮层是看不到的...
官网还煞有介事的讲作者是怎样通过 Amazon 面试的，以及这个软件为什么“undetectable”
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很多产品都有微笑曲线，这几年比较典型的是 ChatGPT/Claude，初期用户留存并不好，后面才翘起来
微笑曲线很多时候是产品表现不好的安慰剂，有时又像 xxx, 永远等不来。但从 ChatGPT/Claude 这类案例里还是能看出一些具备微笑曲线的产品特征
首先是产品的学习成本和使用价值比较高，早期时候用户不会用、用不好，觉得”不过如此”，很多人一开始不会写 prompt，得到的结果平庸。学会了结构化提问，给更多的上下文后才发现威力，效率飞跃逐渐形成了依赖
其次是智能型产品需要迈过冷启动才能对用户更了解。抖音刚下载时推的内容你大概率不喜欢，但它需要你的行为数据来理解你，初期的平庸体验是个性化的必经之路。ChatGPT 从今年 4 月份增加了记忆，体验明显提升，微笑曲线也开始翘起
很多人现在说抖音的拇指上下滑是神来之笔，优雅交互的典范，但早期时候很多用户面对那样的沉浸式页面反而不知所措，因为点也点不动，整屏就这么一个页面，本质原因是很多创新产品往往改变了用户习惯，就像一开始很多人把 Chatbot 当成了搜索引擎用，结果自然失望。转折点往往不是产品变了，而是用户的心智模型变了。
最重要的，很多产品的价值其实并没有那么显性，往往有些滞后显现。比如我当年是在用了 Notion 半年之后才意识到它并不是笔记工具，而是我的第二大脑，第一大脑存不下的东西都可以放那。ChatGPT/Claude 现在对我而言肯定不是工具那么简单，所以我对 “效率提升” 这样的叙事完全无感，它更像是能送我去火星的神秘力量，3 年前我压根没想过要去火星，现在我还挺大胆的，嘿嘿，怎么不行，能要多少钱啊？
所以具备微笑曲线产品的 Onboarding 逻辑和传统产品也应该不一样，首要目标不是降低门槛让用户 ”轻松上手”，而是设计一个足够快的 ”aha moment”，让用户在流失前先能看到终局的样子。而今年所有 AI 产品里最好的 Onboarding 设计，我觉得是 Manus 的 “Replay”，你懂的
微笑曲线很多时候是产品表现不好的安慰剂，有时又像 xxx, 永远等不来。但从 ChatGPT/Claude 这类案例里还是能看出一些具备微笑曲线的产品特征
首先是产品的学习成本和使用价值比较高，早期时候用户不会用、用不好，觉得”不过如此”，很多人一开始不会写 prompt，得到的结果平庸。学会了结构化提问，给更多的上下文后才发现威力，效率飞跃逐渐形成了依赖
其次是智能型产品需要迈过冷启动才能对用户更了解。抖音刚下载时推的内容你大概率不喜欢，但它需要你的行为数据来理解你，初期的平庸体验是个性化的必经之路。ChatGPT 从今年 4 月份增加了记忆，体验明显提升，微笑曲线也开始翘起
很多人现在说抖音的拇指上下滑是神来之笔，优雅交互的典范，但早期时候很多用户面对那样的沉浸式页面反而不知所措，因为点也点不动，整屏就这么一个页面，本质原因是很多创新产品往往改变了用户习惯，就像一开始很多人把 Chatbot 当成了搜索引擎用，结果自然失望。转折点往往不是产品变了，而是用户的心智模型变了。
最重要的，很多产品的价值其实并没有那么显性，往往有些滞后显现。比如我当年是在用了 Notion 半年之后才意识到它并不是笔记工具，而是我的第二大脑，第一大脑存不下的东西都可以放那。ChatGPT/Claude 现在对我而言肯定不是工具那么简单，所以我对 “效率提升” 这样的叙事完全无感，它更像是能送我去火星的神秘力量，3 年前我压根没想过要去火星，现在我还挺大胆的，嘿嘿，怎么不行，能要多少钱啊？
所以具备微笑曲线产品的 Onboarding 逻辑和传统产品也应该不一样，首要目标不是降低门槛让用户 ”轻松上手”，而是设计一个足够快的 ”aha moment”，让用户在流失前先能看到终局的样子。而今年所有 AI 产品里最好的 Onboarding 设计，我觉得是 Manus 的 “Replay”，你懂的
