#出海运营秘籍👉@yunying23

现在刷小红书，50%的内容都是这种纯ai生成的文章
互联网有没有死不知道，小红书应该快没气了

上两天被 copilot 限流了，统计了下一个半月用copilot cli 花了80亿 token，几乎都是 opus 4.6，用官价的话，约2.4w美元，而我实际每个月支出40美元。😂真是活该被封

推荐一个我做的 APP：Gamepix

Vibe Coding 了几个月，一直沉迷于在解决自己的小需求，很快乐。

大型商战，荣耀在香港Apple Store放了一辆车当移动的广告牌。

Slogan，"能够Orange to Orange比较，It's our HONOR"。和苹果的橙色硬刚，是我们的“荣耀”，一语双关啊😂

人工智能诞生70周年

#出海运营秘籍👉@yunying23

这么多小红书爆款skill，有没有用过真做出爆款的，分享给我长长见识？

中国历史给你的最大感触是什么？

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XChat 延期一周推出

简单用了下claude opus 4.7，目前两个主观感受：
1. review代码的能力还是远远不如codex；
2. 要思考更久，速度比4.6慢很多（都开max effort）。

Gavin_C.发表了动态：自从把 OpenClaw、Hermes Agent 引入到 Slack 里面，Slack 就再也不 Slack 了。

背后的原因是 Agent 之间的协作、接收广播、执行任务，这些所有 Agent 的消息流，和 Slack 的架构天然就是不 match 的。因为 Slack 的消息流是给人看的，所以导致的问题就是现在消息漫天飞、极长无比，一直有消息，完全没有掌控感。

虽然效率似乎提高了很多，但反而变得更焦虑。有一种刚去腾讯时在企业微信里工作的感觉：永远是无数的消息，永远是没有重点，永远的忙碌但又永远的与我无关，永远的焦虑。

这种感觉直到后来加入一家公司做高管、开始使用 Slack 的时候，才有所改变。一方面是 Slack 独特的降噪机制，让事情以“thread”为形式能够串联起来，而且底层并不是传统的 IM 架构。

其次是因为高管的角色，下面有不同的团队负责人帮忙 cover 很多事。在很多时候，更多的是能在关键环节评审、批准、介入一下，绝大多数时候还是一种运筹帷幄的感觉，掌控感很强。背后的原因是因为不同的团队负责人帮忙 cover 住了那些琐碎的细节，但 Slack 本身设计得又是优雅的。

所以现在特别尴尬的是，首先是回不去那个没有 Open Claw 和 Hermes agent 的协作环境了，因为确实高效了，但又确实不够松弛了。

最近越来越觉得 AI native 的协作工具可能比我们想的要快一些到来，是一种全新的形态，不是 slack 的升级版，slock 貌似也不是最优解法😂

全球范围内大概有几百家公司都在做 AI 员工，清一色的流程是：先 connect 各种数据，然后把 AI 员工拉到 Slack 里。

营销语言统一叫“住在你 Slack 里面的 AI 员工”，拥有你整家公司的上下文，有你 Slack 里的上下文，也有你连接的各种数据源的上下文。

“住在 Slack 里的AI 员工”显然是过渡态，因为：

1. Slack 是给人用的，消息流不符合 Agent 的形态（反过来也一样），你敢想吗，我们的 Slack 里面有 4 个 AI 员工，然后整个 Slack 就已经废了…

2. 大量同质化的 AI 员工住在我们的 Slack 里，但它们的能力又都是相似的，这本身就很 ridiculous，这个 AI 员工不能是 Slack 自身吗

这个 超级视觉分析神器 在 GitHub 上拿下了 2.7 万⭐️—Supervision。
不管是动态运动还是静态图片，重复又繁琐的视觉分析工作都交给它，你只管拿结果炫耀就行。
它能做的事情：
- 高速公路车辆测速：自动跟踪每辆车的轨迹和速度，再也不用人工数车流量
- 足球比赛球员分析：谁跑得快，谁停着不动，一眼就能统计清楚
- 宠物动作追踪：家里小猫小狗乱跑，也能全程记录
- 静态画面分析：图片里的物体状态、位置、数量，全套一体化解决
- 可视化报告：生成漂亮图表和标注图，开会汇报直接用
- 数据集处理：加载、转换、拆分、格式互转，一条龙搞定
它让复杂、重复的视觉分析工作变得简单高效，你只管用结果就行。

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#出海运营秘籍👉@yunying23

这辈子不想做达人营销，这是不是 p 人的天敌…

#出海运营秘籍👉@yunying23

我觉得自己项目遇到增长瓶颈了
需要一位运营合伙人

绝了！刚看到个老外开源的狠东西！！
你有想过如果全世界互联网瞬间消失，你的电脑还能干什么？
有人刚开源了一个断网生存包。
Project N.O.M.A.D。
哪怕所有网线都被人拔了，它照样能跑。
里面打包的是人类文明基础数据——
全套维基百科、全球离线地图、完整的医学参考指南。
5000年人类文明，可汗学院的全套课程，也给你塞进去了。
甚至还内置了一个完全本地运行的AI助手。
没网、没云、没订阅费。
这套系统得配多大机房？
一块太阳能板，一块电池，一台迷你主机，一个无线路由。
就这些。
运行功耗15到65瓦。
扔房车里、帆船上、地下掩体里，它就是你的知识庇护所。
这玩意儿直接送你一个带脑子、能对的离线知识库。
一行命令装完。
只要有电，人类的知识就永远不会下线。
所以ai的尽头还是：电？

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独立开发者：认真打磨一个有品位的产品，注册苹果开发者账号缴纳699一年的保护费，经过五六次审核拒绝终于成功发布到App Store，耗时一个月收入高达$12
普通人：vibe一个没有品味的功能应用（性格测试/城市测试/香水测试…），在小红书上挂链接，过年期间卖了 7000块
你：转发品味才是产品的护城河

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晚点独家丨DeepSeek 95 后研究员郭达雅近亿元年薪入职字节，中国大厂开启 AI Coding 大战

#聊一下我为什么觉得—字节必败#

我的判断是基于一个前提，我不认可产品入口会作为最后赢家，大模型还是会横扫一切，当然也有可能大模型没有达到那个商业奇点，暂时退出历史舞台。

下面我们来聊字节

第一字节是一家产品和数据驱动的，这个基因让它在互联网时代无往不利，但是也形成了组织的思维定式，这也是字节做不好游戏，内容，硬件，甚至教育的原因，一旦一个业务无法运用数据衡量推进，无法用用户反馈感知，或者某些并不明确的方法衡量推进时，字节就一败涂地。

第二我一直认为字节组织人才方式应该是世界一流的，但是最近来有一个奇怪的感觉，字节好像只能算培养了一起世界最顶级的中层。在我看来成功=赛道55%x流量10%x方法论20%x团队15%。不是字节组织了人才，而是顶尖人才就是会流向顶尖业务。中低层牛逼让人有一种错觉，组织能力被整体上被夸大了。

第三我不清楚Ai研究最后靠什么能获胜，但是什么大概率会导致失败，我知道科研是需要偶然性，容错空间太小肯定失败，字节数据目标的极致驱动，进度的极度跟进，不会给科研有太多的偶然性发生的机会。

豆瓣9.3分、《纽约时报》年度图书
《每条弯路都通向自我》真的值得被更多人看见。
读着他的故事，会忍不住反问：谁的人生没有弯路？谁不在跌跌撞撞中寻找自我？愿你也能在这本书里，找到向上生长的力量，成为自己，无所畏惧。
👉：https://pan.quark.cn/s/fd8c34be6a5b
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