觉得别人家的 AI 还是不够懂我，尤其是在社交网络上偏好看什么、抵触看什么。

于是 10 分钟搓了个工具，用类似 Tinder 的交互方法让我对信息做手动判断，判断下来的数据集做好分类，再丢回给 AI 去做深度学习（加入因子的延时衰减，因为现在我喜欢看的内容，半年后可能就无感了），并且喂给 Claude Code 做 Skills。

Vibe Coding 等结果的时候，就当刷推+换脑了，预期是我的系统越刷越聪明，工作量越来越小。

上次的快手变快播事件，快手被罚了 1.191 亿人民币

#出海运营秘籍👉@yunying23

靠人做交付的非标服务，除了做高客单以外，优惠逻辑也应该是给新客涨价，给老客降价。

#出海运营秘籍👉@yunying23

千问这么搞就对了
别拿什么对话、搜索、文生图、改图片、特效、跳舞模板这种老掉牙的而且所有人都有的功能做噱头了
就去打通阿里系的产品
做大家的生活助理
下一步我就想看到

千问接通支付宝，记账、分析我的账单订单，挖掘消费习惯和心理，帮我复盘我的消费决策，做财务规划

在淘宝里分析商品，根据我的需求帮我找到“什么值得买”，我甩几个同类产品链接，能帮我做更合理的推荐

等等……

最起码元宝和千问这几天出的洋相还是很有流量的，老牌大厂的产品还是有些讨论的价值。

文心到现在都没什么人提，咋回事呢🌚

对话智能房车 Pebble 创始人杨秉锐：怎么用苹果的方式造房车？

行业第一家量产交付的智能房车企业

想写一篇文章来讨论我最近的对于做一个小企业的一些收获和思考，但是太懒了，就压缩成 Token 大家自己和 AI 解压吧。本文体受@Lightory 老师启发。内容灵感来源于和这三位优秀创业者的大量讨论。@stainlu @名羽Npa @Alice

识别基线
识别偏移
靠近基线
追求下限
公式化打法»无公式随机漂流
找到你的公式
短板＞长板
人才密度 is everything
60 分万岁
足够快，足够简单
跨越鸿沟的用户分层
识别你的用户
don't make me think
最好的团队环境是优秀的队友
高质量优先级 is everything
主流程

OpenClaw 爆火之后，我们看到了这些创业信号

今天这篇文章不是为了复述 OpenClaw 有多火。

重点是：这种级别的爆发，往往意味着某个创业方向正在被打开。

AI 领域有一个反复出现的模式：新技术刚出来，开源项目先跑通"这件事能做"；验证完成后，创业者顺着这个方向找产品化、规模化的机会。

朋友圈里都在转这张图（包括我们听友群）。
我觉得其实倒也不必矮化中国ai 。中国ai本身走的就是应用路线（或者说应用层我们才有资格发力 毕竟模型并没有sota），这是非常现实且聪明的选择。而且大家往往低估了，一个并不特别出色的模型发布后，经由海量用户使用后，迭代的速度是飞快的…

记得上次互联网大战也是马年，怎么一到马年两位马总就大战！

大厂产品经理对外接受采访和演讲的时候把用户需求和产品方法论说的一套一套的，原来真急眼了还是发红包请奶茶

美团7亿美金收购叮咚，很可能是为了拥有“做出美味”的能力

如今的美团，面临着来自淘宝闪购的，前所未有的竞争压力。

淘宝有流量、美团没有流量，美团要想找到优势，只能往供应链上想办法：如果有些商品，只有美团有，用户在淘宝闪购买不到，就更可能因此选择美团。

叮咚的美味，正是这样一种已经被验证的，可以留住用户的独家供给。