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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
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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从第一性原理来思考产品设计准则的变化

产品价值的第一性原理是什么?
是这个公式:
产品价值=(新体验-旧体验)- (学习成本+迁移成本)

当你是一个新的AI产品时,一方面要思考如何提高体验增量,比如找到10倍好的场景

另外一方面要想办法降低学习成本和迁移成本

---学习成本-----
降低学习成本的一个方法是,将用户的学习成本转移成Agent的调用成本

比如原来一个web2.0界面,用户要走完onboarding去了解如何使用
但现在完全可以Agent来执行Skills(里面封装了API)完成任务

就拿xaicreator的发推文来说
我现在把推文API封装了,就完全可以让Agent代替我操作界面,我不需要再次打开网址自己去创建草稿,编辑推文了,这一切Agent都可以做

Agent在干完事儿之后,只需要返回给我一个草稿分享地址,我点开可以二次编辑,甚至让Agent帮我编辑,然后设定预发布时间发布即可

最终你会发现,用户不需要熟悉新的产品
因为Agent会参考API文档来帮助他熟悉
或者说这个产品本身封装的Skills里面,学习成本成为了黑盒,用户只需要让Agent用就好了

在这种情况下,如果你还在使用传统GUI的策略去建设产品,那么学习成本仍然是攀高的

---迁移成本-----
接下来的问题是,用户的数据中心都在哪里?

可能散落在本地电脑里,可能散落在私有云上,可能散落在一些服务商的数据库里

本地电脑里的最简单,授权访问就可以
私有云的也容易,API访问也能获得,比如存储在google drive或者dropbox的

散落在其他服务商数据库里的,就需要一些转移工具
比如网易云的歌单导入,支持导入其他平台的歌单
比如Beehiiv到Substack的迁移工具

---未来设计-----
从这些角度来看待问题的话
未来绝大部分产品应该是优先toA的,Agent要先了解如何使用
然后才是将GUI降级提供给人类

比如我发推文,只有当Agent写的推文不好的时候,或者我想确认一下Threads样式的时候,我才会打开那个web页面

其余时间可能Agent直接就发布了
根本不再需要软件交互了

以前我们要统计人类的使用数据
未来要统计Agent的采样数据

我们从23年就在思考如何为AI构建工具
在26年,这件事将成为习以为常的普遍共识
视频号:哥飞出海 这两天直播回放,七小时,听了都说值。
#出海运营秘籍👉@yunying23

目标为女性受众的产品,运营产品和美工也一定尽量选女生。很多时候的决策在数据之外,有些产品真的很吃感觉。

有个产品,前后换了两个运营,都是男生,在总结爆款的时候太直男了硬归类,完全看不出风格是属于日韩还是欧美,这种大多数女生可以一眼识别的,怎么看都看不出来,现在直接放弃让他们选品了😂
#出海运营秘籍👉@yunying23

最难评的市场行为,莫过于创造需求…成功的所谓“创造”,其实都是点出了消费者实际存在而未被满足的需求。
消费者难以被改变,更何况被创造…这多么的傲慢
在AI生成产品的能力极度丰饶之后,大家不再兴奋于“我做(生成)了一个新产品”,而是听到有用户说“我有个新需求”之时,会一拥而上
剑桥大学开发了一款免费的英文写作提高工具「Write & Improve」,可以选择数百种话题进行写作,也有不同难易程度,可以获得需要改进的建议反馈,还可进行提交获得对应认证,适合想提高英语书写表达能力的同学。
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@https1024
正在尝试实现:傅里叶变换过拟合压缩算法

精度:无损
适用范围:百万文字以上的超长文
压缩率目标:原文5%
速度目标:暂无

编码思路:
header存:全长度、定点数精度等
body存:扩展后的傅里叶级数描述[]

不一定可行,值得一试
怎样将保存一个完整的网站到本地?
直接使用页面另存为会有非常多的问题,主要是静态资源的问题,比如图片不显示等等。
原帖是一个非常火的讨论:
方案一:找到一个开源库 SingleFile:
https://github.com/gildas-lormeau/SingleFile
提供各种浏览器插件以及 CLI 工具可以很方便的完成站点的一键保存。有 14.9K 个 star。
方案二:原帖中的一段 Gist 代码,https://gist.github.com/markflorkowski/4269bc529324dceb2858c77b7609704c
我看了一下处理:使用FileReader 读取,external css 转换成 inline,并且修改地址到 absolute,图片转换成 base64 images。
这两个方案都是值得收藏看看。大家如果有更好的方案也可以分享一下。

@https1024
这段时间观察到一个有趣现象:一些项目的长尾bug和需求都突然被开发者主动解决了。要知道这些遗留的问题都是开发者不愿意花时间去慢慢解决的“脏乱差”活。

今天有了 coding agent,开发者们就非常乐意顺手解决这些问题了。

以此推理,我预测未来需要更多的程序员开发者,他们和 AI 一起散布到各行各业的长尾需求中 (比如可能是一个包子铺)。

AI 将会在今天的大量长尾场景中创造更多的工作机会。
团队人还怪好的嘞
哈哈哈哈,程序员之所以不好找工作的原因恰恰是这里
1. 社会的知识面太窄了:除了计算机,和别人打交道能力太弱,导致无法推销自己。(推销自己第一步就是挑战程序员大声吆喝的能力,大部分程序员觉得推销很丢人)
2. 情商不够:太过于耿直boy的沟通技术细节,导致很多人听不懂他在说什么,只会让别人误解这个人技术不行。(真正让普通人感受到能力的反而是那句话 “你说的问题都没问题,可以搞定”,不要说技术细节)
3. 对赚钱没经验:赚钱的产品不一定是技术最深的领域,反而是信息差,多维度交叉领域,很多需要程序并赚钱的行业现状是,又懂行业痛点又懂技术的人太少 (而交叉领域需要非常丰富的社会经验和洞察力)

@https1024
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好久没看过这么感动的电视剧了,画面拍的真好。

@https1024
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这段话应该会被不断地验证。

给所有人做一款 app 的时代已经过去了,如果有,也只掌握在大公司手里,但给某个特定群体做一个专属 app,是古典产品经理发挥余热的领域。这就是说,要把目光从自己的身上转移出去,不要再基于自己的需求做产品了,多多关心世界,关心身边的人。
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Media is too big
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有个群友,把 V2EX 当做上线宣传推广 SOP 步骤之一,上线一个网站就发一个帖子,然后 V2EX 评论区就各种质疑或者说他推广就要发到推广节点,他不为所动,发完就跑了,就这样做了一年多了,上了十几个网站了。

最近问了一嘴,他现在几万美金 MRR 了。

如果 V2EX 评论区知道了,该作何感想?
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