#note 总结昨天 2 小时内将 2W 行 Swift 转换成 JavaScript 的经验：
1. 第一次尝试，使用 Spec 驱动，写文档，让 CC 和 Codex 按照任务进行转换。用时整整 5 小时，但转换结果很糟糕，后端逻辑漏了一大坨。
继续让 Codex 继续转换，也于事无补，陷入逻辑极度混乱，代码左右打架，你都能明显感觉到随着任务的执行 Codex 的反应越来越缓慢，就好像老爷车的引擎开始冒烟了。总之，5 小时下来，身心疲惫，比连续打 2 小时羽毛球还累。
2. 第二次尝试，不再使用 Spec 文档驱动，改为让 Codex，将所有文件一比一地翻译成文档。比如，modal.swift 这个文件，翻译后输出 modal.swift.md。文档里注明，函数名，作用，范围，相关，这份代码的运作逻辑。
然后，再输出 Spec 文档，生成任务。此时，Codex 转换变得简单许多，它不再不断阅读源文件，浪费大量的 token。结果是，2小时左右，所有的 Swift 文件都转换完毕，后端逻辑得到比较完整地保留（有一点小问题，但不大），前端细节丢失较多，但基本框架得到了保留。
不管怎么样，新方法完成了这个转换的任务。我觉得这是一个有益的经验，跟大家一起探讨。
1. 第一次尝试，使用 Spec 驱动，写文档，让 CC 和 Codex 按照任务进行转换。用时整整 5 小时，但转换结果很糟糕，后端逻辑漏了一大坨。
继续让 Codex 继续转换，也于事无补，陷入逻辑极度混乱，代码左右打架，你都能明显感觉到随着任务的执行 Codex 的反应越来越缓慢，就好像老爷车的引擎开始冒烟了。总之，5 小时下来，身心疲惫，比连续打 2 小时羽毛球还累。
2. 第二次尝试，不再使用 Spec 文档驱动，改为让 Codex，将所有文件一比一地翻译成文档。比如，modal.swift 这个文件，翻译后输出 modal.swift.md。文档里注明，函数名，作用，范围，相关，这份代码的运作逻辑。
然后，再输出 Spec 文档，生成任务。此时，Codex 转换变得简单许多，它不再不断阅读源文件，浪费大量的 token。结果是，2小时左右，所有的 Swift 文件都转换完毕，后端逻辑得到比较完整地保留（有一点小问题，但不大），前端细节丢失较多，但基本框架得到了保留。
不管怎么样，新方法完成了这个转换的任务。我觉得这是一个有益的经验，跟大家一起探讨。
罗福莉已经给我的文章亲手点过赞了。
就在刚刚，95后AI“天才少女”、前DeepSeek研究员、小米MiMo大模型负责人罗福莉再度发表重磅论文。
3月16日，罗福莉领导的小米MiMo大模型团队，与北京大学联合研发出统一的资源管理系统ARL-Tangram。
ARL-Tangram采用统一的动作级公式和弹性调度算法，不仅满足异构资源约束，而且最大限度地缩短动作完成时间（ACT），以及实现定制化异构资源管理器。
在真实世界的智能体强化学习任务上的评估表明，ARL-Tangram可以将平均ACT提高高达4.3 分。可将强化学习训练的步骤持续时间缩短至多1.5倍，并节省高达71.2%的外部资源。
这是罗福莉在小米发表的第二份突破性技术成果论文。
就在发布不久，罗福莉就在后台给我点赞了。
无意中看到程前的内容，是关于创作者，也是关于如何可以获取相对稳定的流量。
看完之后对自己在marketing hooks上的思考反而加深了一层，分享给朋友们。
好内容之于博主，最重要的莫过于选题～
视频是这么拆对这两个字的理解：
《写作是门手艺》这本书中提到：问题是文章的引擎，好文章是被一个好问题驱动的。
什么是好问题，答曰「谜题」。
当一个视频开头讲完的时候，观众开始思考为什么？这就是一个好的谜题。
how型命题：「如何快速成为有钱人？」「从白牌到品牌？」「怎么做独立站跨境电商？」
why型命题：「为什么可以成为董事长」
what型命题：「什么是供给侧改革？」「什么是CPS？」「私域流量？」
🙌🏻WoW型命题：极具颠覆性的视觉、信息、案例、事件等组合，
观众在wow的反应之后生发了无数的谜题，how, why, what, what if就随之而来
wow的本质是制造概率极低的极端案例，
发现极致 - 获得流量；成为极致 - 成为品牌
人的大脑对非常规信息会本能补全缺失逻辑，从而形成流量黏性。
总结一下，内容的树形结构：问题是树根、观点是树干、理由是树枝、证据是树叶
一篇15min的好内容、一篇证据充足的好文章就是一棵枝繁叶茂的大树。
看完之后，我觉得这难道不是和ugc marketing的底层是一样的吗？从什么角度拆解产品以及怎么把产品带给用户。
对于前段时间还在思考hook分类的我而言，实在是愚蠢。
这里顺手整理了一个我理解的skill，欢迎需要的朋友们随时取用或者提pr，同时上传了clawhub。
https://github.com/YuqingNicole/marketing-hooks.git
团队里最近来了一个本硕都北大、硕士在读的实习生，从ta的身上，看到了厉害的的agent的画像😂
1. 理解能力强。你说啥ta都能get，复杂的场景，多给一些context，也懂了
2. 出活。交代完事情，kuku干一会儿，就一堆产出。即使有ai的加持，团队里其他人也没有如此高的单位产出
3. 过程管理好。有明确产出或阻碍性问题了，即时反馈。既不会很打扰，又不会耽误事儿
4. 有自己的思考。做方案时有批判性思考和判断力，也会反驳我，让我更信任
5. 不犹豫有决断。产品方案很多时候各有利弊，容易让人摇摆不定，但ta会果断决策，要么“听话执行”，要么选择一个自己最认可的，不陷入过程中做没有反馈的犹豫
总结，执行力非常强，感觉做啥都不会差。硬挑毛病的话，就是创新力上中规中矩。（但我感觉这两者本身有一点互斥）
1. 理解能力强。你说啥ta都能get，复杂的场景，多给一些context，也懂了
2. 出活。交代完事情，kuku干一会儿，就一堆产出。即使有ai的加持，团队里其他人也没有如此高的单位产出
3. 过程管理好。有明确产出或阻碍性问题了，即时反馈。既不会很打扰，又不会耽误事儿
4. 有自己的思考。做方案时有批判性思考和判断力，也会反驳我，让我更信任
5. 不犹豫有决断。产品方案很多时候各有利弊，容易让人摇摆不定，但ta会果断决策，要么“听话执行”，要么选择一个自己最认可的，不陷入过程中做没有反馈的犹豫
总结，执行力非常强，感觉做啥都不会差。硬挑毛病的话，就是创新力上中规中矩。（但我感觉这两者本身有一点互斥）
#出海运营秘籍👉@yunying23
最近和一个朋友创业，深深感觉ai解放人的生产力，尤其对于会议总结以及基于会议总结再去修改方案，太强了。人类只需要动动嘴，它就能帮你做完很多流程性的事情。我准备开一个gemini的会员，然后把我过往的爆款视频全部投喂给它，让它了解我，以后也能辅助我创作。
感觉把AI当成一个下属去用，就非常强。
最近和一个朋友创业，深深感觉ai解放人的生产力，尤其对于会议总结以及基于会议总结再去修改方案，太强了。人类只需要动动嘴，它就能帮你做完很多流程性的事情。我准备开一个gemini的会员，然后把我过往的爆款视频全部投喂给它，让它了解我，以后也能辅助我创作。
感觉把AI当成一个下属去用，就非常强。
阿里AI大调整！！Qwen得救了！
刚刚，吴妈刚发了内部贴成立TokenHub
将模型和应用合二为一
全文如下⬇️
各位阿里人： 当下正处于AGI 爆发前夜。大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑，而这些AI Agent将由模型产生的Token支撑运行，成为人类与数字世界交互的主要载体。 面向这一历史性机遇，集团决定正式成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，建立以“创造 Token、输送 Token、应用Token”为核心目标的新组织。 Alibaba Token Hub事业群由我直接负责，强化各AI业务战略协同，以AI重塑工作方式，保持敏捷组织。具体业务包括： 通义实验室：创造领先的多模态模型，不断追求基础模型能力上限，为集团和业界提供最领先模型。MaaS业务线：构建高效开放的模型服务平台和技术体系，支撑全行业AI生态。 千问事业部：打造最好的个人AI助手。 悟空事业部：打造B端AI原生工作平台，将模型能力深度融入企业工作流。AI创新事业部：探索各类AI创新应用，快速验证新模式、新市场。 以上调整即日生效。一起全力以赴！
刚刚，吴妈刚发了内部贴成立TokenHub
将模型和应用合二为一
全文如下⬇️
各位阿里人： 当下正处于AGI 爆发前夜。大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑，而这些AI Agent将由模型产生的Token支撑运行，成为人类与数字世界交互的主要载体。 面向这一历史性机遇，集团决定正式成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，建立以“创造 Token、输送 Token、应用Token”为核心目标的新组织。 Alibaba Token Hub事业群由我直接负责，强化各AI业务战略协同，以AI重塑工作方式，保持敏捷组织。具体业务包括： 通义实验室：创造领先的多模态模型，不断追求基础模型能力上限，为集团和业界提供最领先模型。MaaS业务线：构建高效开放的模型服务平台和技术体系，支撑全行业AI生态。 千问事业部：打造最好的个人AI助手。 悟空事业部：打造B端AI原生工作平台，将模型能力深度融入企业工作流。AI创新事业部：探索各类AI创新应用，快速验证新模式、新市场。 以上调整即日生效。一起全力以赴！
