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目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
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工资10000,对亲戚说3000,对朋友说5000,对老婆说9000,对同事说跟你差不多
今天和几个同事聊 其实找PMF还是有一套非常明确的方法论的,以【AI一键闪记】为例:
1、产品定位(针对什么样的用户,是一个什么样的产品):这是产品的第一心智,往往很质朴,一般情况下一句话能说清楚,如“一个跨app收藏夹“(在发布会上乡村大表哥都能听懂)
2、脑爆你的产品在什么场景下能为用户解决什么痛点(如“【日程待办】日程总是记不住?试试一键闪记,一键提醒(事务)、【卡证票据】银行卡号记不住?身份证号记不住?客户名字记不住?取餐码、电影二维码、支付码永远找不到?小布帮我记,后续自动填表,“一次记,随便用”,(事务) 、【“稍后阅读==永远不读?”】小布能自动帮你速读公众号文章,并形成摘要,每周末还能给你送上「近期速递」(学习) 、【收藏夹吃灰去吧】【“剧荒”】解决只藏不用问题,“想用的时候找不到”(学习、事务、创作) )
3、发问卷、让用户投票:注意核心不能让用户发散,必须让他们针对场景做选择题,回答“以上这些场景,哪个是你最心动的/最痛的”
4、基于用户输入,基于实际用户动线,设计产品形态/UX/UI
5、开发
6、上线
7、收集用户反馈,重复1-6,产品定位和满足场景能持续演进,变得愈发强大。

核心要点:
1、要先做“最小可行产品”,再做循环,不要overthink
2、聚焦用户痛点,聚焦用户场景,思考用户动线
香港大火里救出来的小猫咪小狗狗小乌龟们。
美团外卖评分全新升级,有点学拼多多管理店铺的意思。

今天美团点外卖,看到提示说“店铺评分全新升级”,号称信息更多维,评分更客观。

一般来说,这种评分都是用来管理商家的,规则更新了,B端商家后台提醒下,就完事了。

既然面向C端用户推送,肯定是有用户关心的东西,值得推广一波。

我点开一看,果不其然。

新增了复购率、食品安全负反馈率、服务负反馈率、消息回复率等指标。

除了食品安全这个指标外,我感觉其他指标明显有学习拼多多管理店铺的意思。

比如像复购率、消息回复率这些,都是架在拼多多商家脖子上的“硬核指标”,商家个个都是,敢怒不敢言,但最终保障了用户的体验。

在感叹美团外卖终于进步的同时,也不得不说,这些年都干嘛去了。

之前吐槽美团外卖作为平台,提供的价值不足,就是想说这个东西。

如果无法治理商家,驱动优胜劣汰,只是简单展示信息,那这个价值,和1995年马老师创办的“中国黄页”有什么区别。

和我2013年搞的外卖平台,有啥本质区别。

看来看去,就骑手的配送最有价值,并没有解决多少信息差的问题,也不能强有力的约束商家。

希望这个升级后的商家评分,能真正起到作用,让我能点到一口放心吃的。
逼我下班回家咯?🥲
Opus4.5真的很容易上头,准确率又高速度又快,忘记切到Sonnet就会一不小心达到5小时限制,特别是多开窗口多任务并行的时候…逼我消费咯,100刀的套餐得升到200刀,但问题是200刀对于我一个非专职写代码的人来说又有点浪费。封号严重又不敢给团队的人共享😮‍💨
张朝阳给年轻人的四个建议。
在刷抖音刷到的,我个人觉得是非常认真,非常诚恳的建议,故而记录下来,也分享出来。
1、不要负债。
管理好自己的现金流,不要负债,因为负债会给人带来压力,只有不负债一身轻的时候才会去思考人生方向,思考要做什么事成为什么人。
2、对事的兴奋度。
什么是兴奋度,很多人做事经常会拖延,明日复明日,最后把事情从重要不紧急拖到重要又紧急。那为什么会拖延,很多时候是因为背后有不熟悉的,未知的,或者需要我们去做一个困难的决策之类的。心理学上有个小方法是,你放下这个事出去走走,散散步之类的,然后你在脑海中去过这个事,怎么过?你先问出一些问题,ask way 。绝大多数时候,能问出问题意味着可以找到答案或者知道去哪里找到答案。当你在问的过程中,你的脑神经就热起来了,你的兴奋度就起来了,随着事情在脑海中演练变得熟悉起来,你就开始迫不及待的想要去做了。
3、28 原则
解决了怎么提高兴奋度后,还要防止自己过度完美化。很多人知道 28 原则,但是很多人又会陷入完美主义,总觉得事情一定要想完美了再去做。不是的,也不要这样去做,把事情做到 80% 已经足够了,因为当你有了完美主义后,它就大概率会给你带来更多的负面反馈。阻碍你去完成更多的事,甚至打击你的自信心。
4、互联网经济
这代人是互联网本土人,是最懂互联网的人,并且互联网经济是一个绝对的民营经济,民间经济,年轻人一定要去互联网上做事。
2022年,可能是前后十年里,最差的一年
最脏、最冷、最凋敝,但又埋下了种子
也许有一天,2022年会成为历史上一个标志节点

2022年,我第一次用上GPT
跟web3圈的人拿MJ、SD画了猴子
加了几个Discord群看00后在里面发表情、吹水

当时的我,还不清楚这意味着什么
我被拉进了一个互联网从业者的老乡群。里面有好几个大佬,早年吃到行业、股市、房地产、区块链红利的财富自由人群,要么早已退休,要么就是大公司高管(比如某节4-1、某厂CTO)
仿佛窥见了天宫一角:
1.家教清一色清北的高考状元,给孩子做辅导老师。
2.为了培养孩子英语口语和语感,每周末都带着出国去欧洲。
3.北京海淀那些好学校的学区房从幼儿园到高中一个学区一套房。
4.平时住别野,司机日常接送孩子上下学。全职保姆基本1-2个甚至更多。
5.安排孩子走艺术路线的,从小就各种钢琴舞蹈艺术课拉满,还安排孩子上央视(原来有些比赛的背后,都是一群有钱人的家长们出钱出力,就为了让孩子有个名次,在央视露个脸,将来可以给孩子做背书)。
我就像一只误入蟠桃宴的吗喽,注定不是齐天大圣。🐒
我日常可以说是AI深度研究模式的深度使用患者(国内用豆包、kimi、千问、DP,国外主要用Grok专家模式),不给喂任何非公开数据的情况下,国内AI让它直接开始做深度行业研究,结论跟真实数据可以说能差一个银河,歪果AI好一点,但也能差一个太阳系 —— 如果真的招一个硕士或博士生,同样不喂非公开数据,直接根据公开数据研究给报告,结果不会差的这么离谱 —— 所以本质上大语言模型在复杂推理和论证上还比不上真的受过高等教育的人类,所谓的AI已经可以替代博士、硕士生根本是扯淡,替代本科生都难(即便例如金融行业用AI替代初级研究员也有两个前提,大量喂私库数据的前提下,还得有研究员花大量时间校准检验结果) —— 至少目前是 。而且,一旦你拥有非公开的行业数据/信息/技能,按照目前AI的发展速度,你根本不用担心会不会被AI替代的问题
#出海运营秘籍👉@yunying23

n8n 自动化发现 reddit 子论坛线索的流程,充分调动 agent 的能力,让 agent 自己去找有哪些合适的子论坛,接下来泡咖啡等结果,llms 真的是伟大的发明[社会社会]
的确
大家喜欢去岛国
有相当一部分原因是
来自超棒的购物体验
我们如此的追求效率和速度
不仅没有创业价值
(起码几个平台财报来看)
还让整个社会慢慢进入机械节奏
如何改变现状呢🤔
研究了Zoho一个下午,没想通我为啥要从Cloudflare Email 移到这上面来,还花了150的年费😅 真该给自己一巴掌
今天是感恩节
科技行业发生了很多事

投中年会
36氪wise大会
夸克眼镜发布
以及
@刘的旌 老师新项目上线
😎
记得很多年前,我还是个产品萌新,YJ 老师给我说:“你的观点很好,但是距离一个产品结论,还有很多工作需要做,产品是一个严谨的工作。”

而那时候,我听了之后,回复的是 500 字的反驳。

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈,谁年轻时候,没傻逼过呢。

想想十年过去了。
用了两天 opus4.5 ,真的太爽了,没降智,速度快不会超时
为什么“电”被发明后,工厂并没有立刻爆发式增长?

在电力普及之前,工厂的动力源是一台巨大的中央蒸汽机。

此时,动力必须通过一根贯穿整个厂房的巨大主轴(长轴),再通过无数的皮带、滑轮传递到每一台机器上。

这意味着机器必须沿着主轴排布,不能根据“生产工序”排布。

当电动机刚被发明时,工厂主们只是把那台大的蒸汽机换成了一台大的电动机。

结果是工厂里依然保留了复杂的长轴和皮带系统。

在这种布局下,传动系统的能量损耗依然巨大,工厂的流程依然僵化。

因此,在电气化开始的最初20-30年里,生产率数据几乎没有波动。

直到新一代的工程师意识到,电力的真正优势在于“动力可分割”。

他们取消了中央大电机,给每台机器装上一个小电机

工厂把为了适应蒸汽机而设计的“长轴传动”布局,改成了适应电机的“单元化”布局

生产关系发生了调整,组织被重构:

1、去中心化: 机器可以随意摆放,不需要再围着主轴转。

2、流水线诞生: 机器终于可以按照产品的生产流程(从A工序到B工序)排成一条直线(福特流水线的基础)
机器开始按照生产流程摆放!

3、建筑改变:
工厂变成了单层的大平层,便于物料流转,屋顶可以开天窗采光(以前全是传动轴挡着光)。

采光好让工人的废品率和事故率大幅下降。
工厂不需要加固天花板来吊挂沉重的传动轴,建厂成本直接降低,可以快速扩张。

1919-1929年,“单元化驱动”开始普及,工厂布局重构。

这十年间,美国制造业生产率的年增长率飙升到了 5% 以上(之前不到 1.5%)
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