#出海运营秘籍👉@yunying23
视频号真的很容易爆，就是用户质量太差了
小红书其实也很容易爆，只是单品类内容连续爆不容易，有流量的内容不一定能有广告位，商业化不好做
来自一个随便发视频但总能时不时爆一下的小卡拉米的运营感想，算了，我根本没有在运营，我只是想到啥发啥
视频号真的很容易爆，就是用户质量太差了
小红书其实也很容易爆，只是单品类内容连续爆不容易，有流量的内容不一定能有广告位，商业化不好做
来自一个随便发视频但总能时不时爆一下的小卡拉米的运营感想，算了，我根本没有在运营，我只是想到啥发啥
区别信号和噪声是人的顶级能力。
我们每天被大量的信息轰炸，大部分都是噪声。
创造这些噪声的人，往往迎合人性的弱点，
灌输一些错误的观念，夸大一些赚钱的金额。
实际上真实的信号往往不会被算法推荐出来，
因为它可能是反人性的，或者需要细心的人主动挖掘出来。
比如看一个生意是否真的赚钱，
如果有博主在“教你”这件事情，
那大概率赚不了大钱，
因为真正赚钱的商业机会一定是藏着掖着的。
你反而应该看有多少人在投广告。
投的网站越简陋，价格越高，
说明PMF越强，需求痛点越强。
比如看一个内容方向是否真的能爆，
不要去听卖课的人。
去看那些已经跑通方向的博主，
看看他们持续在做哪些方向的视频内容。
这往往可以说明这些视频内容有价值。
永远对别人说的话保持三分警惕，
把七分信任留给自己去分析和推理。
我们每天被大量的信息轰炸，大部分都是噪声。
创造这些噪声的人，往往迎合人性的弱点，
灌输一些错误的观念，夸大一些赚钱的金额。
实际上真实的信号往往不会被算法推荐出来，
因为它可能是反人性的，或者需要细心的人主动挖掘出来。
比如看一个生意是否真的赚钱，
如果有博主在“教你”这件事情，
那大概率赚不了大钱，
因为真正赚钱的商业机会一定是藏着掖着的。
你反而应该看有多少人在投广告。
投的网站越简陋，价格越高，
说明PMF越强，需求痛点越强。
比如看一个内容方向是否真的能爆，
不要去听卖课的人。
去看那些已经跑通方向的博主，
看看他们持续在做哪些方向的视频内容。
这往往可以说明这些视频内容有价值。
永远对别人说的话保持三分警惕，
把七分信任留给自己去分析和推理。
我手头的业务跨度比较大，遇到过各种类型的买家，昨天跟朋友聊天的时候聊着聊着更加确信了一点：一定要赚有钱人的钱，给他们提供更好的服务，最难赚的似乎是国内程序员的钱。 举两个极端真实例子：
1，几个海外佬买一个东西，交易过程比较蛋疼，需要买卖家沟通之后双向确认（类似咸鱼）。卖家价格都是固定挂单的，卖一到卖十之间价差可能有30%+。 但是大佬会跳过低价（比如1人民币），买1.2人民币的。 我就很纳闷，这不是纯纯sb么？后面分析出来了，1人民币的是小额交付，大佬可能觉得每次沟通购买麻烦，于是专挑大单下手。。。看了看交付记录，这哥们一天消费能有30万美金。。按照至少溢价5%来算，相当于多花了1.5万刀买个方便。。。
2，国内某程序员因为吃到红利这几年赚到了快a9身价，之前找我要lighthouse（我有腾讯云代理的业务），我给他申请了5折（不看量几乎最低折扣，我自己就是5折）。然后呢，他嫌弃贵。我问他要买多少台？他说5台，嗯，原价大概100多人民币。。。我听完直接送他了。。 但是呢，他去某K红包都能发个几十万出去。。（真事）
其实这没有对错之分，我也喜欢省钱，很多消费行为都是刻在骨子和经验里的，很难转化。但是换个角度，如果你自己做产品和服务，目标客户是1和是2差别就非常非常大，体验也会差距很大。。
1，几个海外佬买一个东西，交易过程比较蛋疼，需要买卖家沟通之后双向确认（类似咸鱼）。卖家价格都是固定挂单的，卖一到卖十之间价差可能有30%+。 但是大佬会跳过低价（比如1人民币），买1.2人民币的。 我就很纳闷，这不是纯纯sb么？后面分析出来了，1人民币的是小额交付，大佬可能觉得每次沟通购买麻烦，于是专挑大单下手。。。看了看交付记录，这哥们一天消费能有30万美金。。按照至少溢价5%来算，相当于多花了1.5万刀买个方便。。。
2，国内某程序员因为吃到红利这几年赚到了快a9身价，之前找我要lighthouse（我有腾讯云代理的业务），我给他申请了5折（不看量几乎最低折扣，我自己就是5折）。然后呢，他嫌弃贵。我问他要买多少台？他说5台，嗯，原价大概100多人民币。。。我听完直接送他了。。 但是呢，他去某K红包都能发个几十万出去。。（真事）
其实这没有对错之分，我也喜欢省钱，很多消费行为都是刻在骨子和经验里的，很难转化。但是换个角度，如果你自己做产品和服务，目标客户是1和是2差别就非常非常大，体验也会差距很大。。
号称 Shopify 2.3 万工程师背后的 Claude Code 配置
1. 先统一 AI 入口
Shopify 没把团队绑死在一个工具上，而是先做一层 LLM proxy。Claude Code、Copilot、Cursor 都从同一个 gateway 走，再接 OpenAI、Anthropic、Google
这样能统一看用量、控成本、做模型路由。以后换模型，工程师的工作流不用跟着重搭。
2. 大任务开 parallel agents
别把 Claude Code 当单个聊天框用。大任务拆成几块，开 2-3 个终端同时跑
一个 agent 改 auth，一个写 payment flow 测试，一个更新 API 文档。人负责看 diff、丢掉不靠谱的输出、合并能用的部分。
3. 架构问题用 critique loop
写代码可以并行，架构决策更适合让一个 agent 多轮自我审查
prompt 可以这样写：先给方案，再批判哪里会在 scale 时出问题，然后基于批判修订，再批判修订版，最后给每个决策的置信度
别急着拿第一版答案，让 Claude 先把自己的漏洞挑出来。
4. 让 Claude 访问真实系统
Shopify 开源了 shopify-dev-mcp，让 Claude Code 直接查最新文档、验证 GraphQL schema、跑 Shopify CLI，还能处理产品、metafields、themes、bulk operations
其他团队就接自己每天用的 MCP：GitHub、Slack、数据库、内部文档。
5. CLAUDE.md 提交到 git
把 CLAUDE.md 当团队共享上下文提交到 repo，让所有 agent 看到同一套项目规则
内容控制在 60 行以内，只放 stack、常用命令、目录结构、硬规则。原文特别提醒，塞太多标准会拖慢每一轮，因为这些内容每次都要进上下文。
6. 权限先收紧
agent 可以读文件、改代码、跑测试、lint、看 git status、看 diff、commit。
push、deploy、删库、rm -rf、读取 .env 和 secrets 这类动作直接禁止。默认可以接受编辑，但任何不可逆操作都留给人。
7. 把时间挪到策略验证
原文说 Shopify 的工程时间分配已经从 70% 执行、30% 策略，翻到 70% 策略、30% 执行
AI 写更多代码之后，人要花更多时间判断用户流程、需求是否成立、架构该怎么选。20% productivity gain 来自更快试 10 个方案，而不是更快敲完同一个方案。
1. 先统一 AI 入口
Shopify 没把团队绑死在一个工具上，而是先做一层 LLM proxy。Claude Code、Copilot、Cursor 都从同一个 gateway 走，再接 OpenAI、Anthropic、Google
这样能统一看用量、控成本、做模型路由。以后换模型，工程师的工作流不用跟着重搭。
2. 大任务开 parallel agents
别把 Claude Code 当单个聊天框用。大任务拆成几块，开 2-3 个终端同时跑
一个 agent 改 auth，一个写 payment flow 测试，一个更新 API 文档。人负责看 diff、丢掉不靠谱的输出、合并能用的部分。
3. 架构问题用 critique loop
写代码可以并行，架构决策更适合让一个 agent 多轮自我审查
prompt 可以这样写：先给方案，再批判哪里会在 scale 时出问题，然后基于批判修订，再批判修订版，最后给每个决策的置信度
别急着拿第一版答案，让 Claude 先把自己的漏洞挑出来。
4. 让 Claude 访问真实系统
Shopify 开源了 shopify-dev-mcp，让 Claude Code 直接查最新文档、验证 GraphQL schema、跑 Shopify CLI，还能处理产品、metafields、themes、bulk operations
其他团队就接自己每天用的 MCP：GitHub、Slack、数据库、内部文档。
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内容控制在 60 行以内，只放 stack、常用命令、目录结构、硬规则。原文特别提醒，塞太多标准会拖慢每一轮，因为这些内容每次都要进上下文。
6. 权限先收紧
agent 可以读文件、改代码、跑测试、lint、看 git status、看 diff、commit。
push、deploy、删库、rm -rf、读取 .env 和 secrets 这类动作直接禁止。默认可以接受编辑，但任何不可逆操作都留给人。
7. 把时间挪到策略验证
原文说 Shopify 的工程时间分配已经从 70% 执行、30% 策略，翻到 70% 策略、30% 执行
AI 写更多代码之后，人要花更多时间判断用户流程、需求是否成立、架构该怎么选。20% productivity gain 来自更快试 10 个方案，而不是更快敲完同一个方案。
今天在 GitHub 上看到 Horizon 这个开源工具，用 AI 自动聚合、筛选和总结科技新闻，每天生成一份精选简报。
从多个来源抓取内容后，通过 AI 对每条新闻打分，只保留高质量内容，还会自动去重合并不同平台的相同新闻。
GitHub：http://github.com/Thysrael/Horizon
对筛选出的重要新闻，会搜索网络补充背景知识，收集社区讨论，最后生成中英双语的结构化报告。
目前已支持 Hacker News、RSS 订阅、Reddit、Telegram 频道和 GitHub 等多种来源。
同时可以配合 GitHub Actions 定时运行，实现自动发布到 GitHub Pages 作为每日简报网站。
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有种预感，AI 接下来的发展对大龄程序员是重大利好
程序员之所以有35岁危机，是因为本职工作不如年轻人能卷。这种“靠个人时间堆积的 ‘卷’ ”在 AI Coding 带来的效率提升面前根本不够看。
除此之外，大龄程序员积累的多工种能力（比如 产品 + 前端 + 后端）可以快速转化为「指挥多工种 Agent 工作的能力」。
极端情况下，会出现“一个跨能力大龄打工人指挥多工种 Agent，独立完成产品的全生命周期”。
这种效率提升是 10x 以上的。毕竟，Agent 之间不用开会撕逼「狗头」
有人会问，年轻人不也能指挥 Agent 卷么？残酷的现实是，AI Agent 太好用了，很多公司已经不愿意培养新人了，新人已经失去了老人当年通过实践掌握各种能力的环境。
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