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团队同学采访了一位对 YouMind 感兴趣的英国用户，有几个很有意思的记录： 1、问用户平时用什么 AI 工具，用户回答：MS Copilot、LinkedIn AI、WhatsApp AI。用户根本不知道背后是啥模型（没有 GPT、Claude、Gemini 这些概念）。 心得：一个 AI 产品，如果还有模型选择列表，往往意味着还没真正走向大众用户。 2、用户平时需要收集整理很多资料，问是如何做的。用户打开了一个长长的 Word，贴满链接和文本。每个 Word 文档，就是一个资料收集整理清单。 心得：最朴素的用法，往往就是最大量的场景。做产品一定要面朝土壤，土壤里有丰沃的营养。 只要不去看竞品，所有面向用户的 AI 创业产品，几乎都存在巨大的增量空间。
听播客最痛苦的：不是没时间听 而是听了2小时，只记住2分钟！😭 更惨的是想回听一下某个观点 用手指在屏幕上小心翼翼地来回挪动进度条， 找了十来分钟也没有找到，算了，不找了！🤡 直到我见推上大V推荐了Podwise， 试了一下发现简直像为我量身打造的一样！ 它能用AI直接把几个小时的播客音频或视频变成： “能按精准字幕搜索、✅ 可以中英文对照翻译、✅ 还能生成思维导图”的内容。✅ 还能把内容一键导入到我最喜欢的Notion /Obsidian里！😍 2、太多播客想听了，可真的听不过来 我在Youtube和小宇宙上订阅了几十个播客，一天24小时不睡觉都听不完。😭忍不住想 向天再借500年。 怎么办呢？以前 我只能靠运气大法来筛选，或者狂拖进度条，搞得神经紧张、手忙脚乱、头晕脑胀，还经常漏掉很多内容。 用了Podwise后，💡 我把播客链接复制进来，先用3分钟看一下AI大纲和思维导图， 判断这期值不值得花1、2个小时听" 悄悄告诉你，它还有热门播客和剧集的功能！你能看到别人都在听什么！而且大部分热门的播客别人都已经转好了，你连复制粘贴的时间都省了！点进去直接看就行（见图1） 3、我的播客学习工作流，糟糕，我被知识包围了 使用流程： 1⃣ 新节目更新 → 先看AI大纲 2⃣ 扫思维导图 → 判断值不值得听 3⃣ 感兴趣章节 → 点击精准收听 4⃣ 一键导出 → 存到Notion 整个过程10来分钟分钟搞定，以前至少2个多小时 让我摆脱了播客的焦虑，省出了大量的时间！ 快速找到自己感兴趣、只听自己想听的部分。发明podwise的人配享太庙🤟 正好现在有黑色星期五的活动，平均每个月只要3.5刀！如果你经常听播客，或是想获取优质的一手的信息源，可以闭着眼睛入手了 👉https://t.co/BeqlW56Wjc 错过就要再等一年了。 最后我想分享一句Telegram创始人Pavel的话： "如果你做和你周围的人一样的事情，你就没有任何竞争优势。而且你在人生的某个阶段也不会变得杰出。"（图2 ） 制造和使用工具是人与动物的本质区别之一。 希望你可以借助AI，加速个人成长，咱们一起加油！💪
🍌 nano banana pro prompt A realistic cyber-aesthetic futuristic business card photograph ---- Prompt ---- A realistic cyber-aesthetic futuristic business card photograph: a left hand is holding a horizontal, acrylic, borderless card the size of a standard business card (3.5" × 2" ratio), filling most of the frame. The card displays a personal business card layout without any banners or background images. It features smooth, rounded edges and emits a soft neon glow with gradients of blue, pink, and purple. The background is dark and blurred to highlight the glowing edges, while cinematic reflections of light appear on the fingertips holding the card, creating a high-tech, holographic atmosphere. The card surface is crystal-clear, and the text elements appear finely engraved. If a logo is provided, integrate it into the design; if not, create a clean typographic logo based on the company name. If any field is left blank, automatically fill it with visually appealing and context-appropriate design elements. The final business card should have a balanced layout, clean lines, and clear visual hierarchy, suitable for professional printing. Name: [Insert Name] Title: [Insert Title] Company Name: [Insert Company Name] Logo: [Use attachment / Create based on company name / Leave blank] Contact Information: - Phone ( icon ): [Phone Number] - Email ( icon ): [Email Address] - Website ( icon ): [Website Url] X (X logo): [X username, e.g. @dotey] Additional Elements: [Social media / QR code / Tagline / Leave blank] ----- Name: Sam Altman Title: CEO Company Name: OpenAI Contact Information: • Phone (icon): +1 (555) 010-AI01 • Email (icon): [email protected] • Website (icon): https://t.co/lnMiwXm1iA Logo: Create based on company name X (X logo): @sama Additional Elements: Tagline: “Advancing safe AGI for humanity”
每天要提交上百次，这个命令可以解决你的 git commit 焦虑症 拷贝在身边，一用好多年 看懂掌声👏 https://t.co/2ufst59Y6y
大结局 ，豆包和微信“和解” 微信账号全部解封，豆包下线微信操控能力 😂 微信真的是令人……………………………… https://t.co/D4SNIiqezi
老外的创业圈子里流行着一句老话：头回创业盯产品，第二回创业盯渠道。 但我觉得其实两者是同一件事。 有经验的人不去盲目追增长，而是把增长“工程化”： - 把渠道当成产品来设计、测试和迭代； - 把产品当成分发的发动机（留存+传播=免费流量）； - 把每一步都量化成可复制的流程和指标。 增长不是追来的，是设计出来的。
最近美股整体在高位盘整，如果进入下跌区间，相较于加密资产，美股可能是个很好抄底的机会，毕竟都有外部性收入。 这里还是推荐初入投资的新人去定投SPY或者QQQ，拉长年度和周期，差不多一年可以拿到10%~20%的年化收益，资金量比较容易拉满。 那么加密圈的用户，没有美股券商的新手，怎么购买美股呢？ Bybit在7月就上架了10支精选股票代币现货，是行业首家上线xStock股票代币的，属于眼光很好地CEX了，当时市场上对RWA和Payfi两个东西产生了兴趣。 Payfi的问题是用户在信用卡转稳定币的过程中，成本的大头都被Visa、Master、AP这三家抽水了3-5%不等的手续费，所以风声大雨点小，目前的一个趋势是去做AI Agent的x404协议来做自动化的交易。 RWA这边的业态相对丰富了很多，其中最重要的核心就是美股上链，其中大家最为接受的就是xStock作为底层来实现跟美股的1:1映射，目前已经支持到了60多个知名的标的，但是仅仅使用xStock去支持美股代币化还是不够的。 与市场大多数直接上架币股就不管了的方案不同，Bybit还单独提供了中心化的order book，引入了做市商，深度较深，滑点更低，适合大户买卖，不会出现一个人把整个市场拉起来的情况，。 在Bybit购买股票代币的入口有两个，一个是现货交易，一个是Alpha交易，很容易找到，这里推荐用Alpha直接交易，上手更为便捷。 不需要任何钱包就可以直接买卖，大大提高股票新手交易门槛，用户可以交易股票代币赚钱，提供LP赚取交易费用的分成，还可以长期质押赚取稳定收益，等于链上美股defi化，这对于喜欢稳赚不赔的大户来说，可能提供了一个相对靠谱的路径，只要不赶上大熊市，基本上没有什么亏钱的可能性，波动越大，做LP收到的手续费越多，而且手中也是AAPL、GOOG之类的美股。 币圈目前整体缺失可交易资产，除了BTC、ETH、SOL的深度足够以外，其他大多数山寨或多或少都有流动性的问题，那不如玩玩跟美股锚定的股票代币，而且不用去折腾USDT换USD，美股券商开户KYC要海外证明，赚钱了也要想办法处理CRS的问题。 比较可惜的是，市面上目前美股链上化都做的是正股的解决方案，目前还没有期权的解决方案，不知道是因为报价速度、合规性还是什么原因，不然应该会有很多期权的方案被拿到链上，形成AMM做市、pendle之外的第三个围绕加密金融的创新。 如果感兴趣，可以使用我的链接注册： https://t.co/wFBSxKXD9f
不想接外包了，钱虽然还行，一年100个左右，兄弟们分一分也够吃喝，但远没有做自己产品有成就感 但如果不接，就真的没有收入来源了 格局真的不太够，没有兜底，两边都得做 昨晚给 https://t.co/Ui3T4UC3gZ 加了新功能，支持文件上传、油管 公开课也都全量开放给大家了，我也不知道你会不会喜欢，如果你觉得还行，可以分享给身边可能需要的人
mksaas真的挺好用的 很快就能撸个项目 这个tikpulse是用来监控社媒账号的 自己做tiktok或者youtube矩阵的 每天都得人工拉数据到飞书表单 做达人营销也可以方便数据回收 以前是弄api对到飞书 现在直接ai弄一下 还能webhook挂个报告消息发飞书日报机器人 省的实习生天天copy paste数据了 AI真的改变了很多 现阶段还存在一个AI套利空间 但很快可能就会被磨平了
别再被二手信息喂养了。 真正的「第一手信息」和「认知差」，从来不在新闻或者简短推文里，而在那些顶级大脑长达 2 小时的深度播客对话中。 我发现了 Podwise。它干了一件疯狂的事：聚合了全球 1000 万条最高质量的播客内容。 很多人听过硬地骇客，沉浸在科技最前沿的 saito 他们做出来的产品，相信也不会差到哪里。真正体验后，果然是好产品！ 专为高效挖掘，拆解高密度知识播客而生的工具，如果你是 AI，金融等从业者，相信你一次就会爱不释手。 这是一个「认知加速引擎」。 当你还在信息噪音中挣扎时，高手已经在这里完成了知识迭代。👇 近期最有价值高质量的播客推荐： https://t.co/rxOkN9WoWA 我用Podwise拆解 lex 最新一期播客，非常丝滑
同款戴森吸尘器 京东 4300，拼多多百亿补贴 3200 京东可删😂
谢谢 @LipuAIX 整理的翻译提示词，分享一些我用 AI 翻译文章的心得。虽然我认为这提示词太复杂了一些，但其中思想是没问题的，我以前也分享过类似的观点： 1. 最好的翻译就是重写 2. 好的翻译效果要分成几步来做 但也要分场景，普通翻译场景，重写一次就足够了，以现在大语言模型的能力，尤其是 Gemini 3 Pro 这样的，一次重写质量已经相当高了。 如果真要做专业翻译，第一遍重写之后，再让 AI 去校对润色是有必要的。 但是校对和润色不要放在一个提示词里面来做，除非内容很短。 主要原因就是我昨天提到的：大模型可以输入很长，但是输出太长就会偷工减料，幻觉严重。 想象一下，如果你翻译一篇 2 千字的文章，按照提示词这样三遍下来，输出就要 5-6 千字了，到后面输出质量就不高了。 所以翻译、校对、润色最好是独立做。 先说翻译，翻译的提示词不需要原推那么复杂，简单的让它“重写”即可，重点是说明： - 文章风格 - 常用的翻译词汇对照表 - 目标读者（可选） 校对，校对需要原文、和译文，检查遗漏、错误的地方。如果对翻译精度要求不高，这一步也可以省略。 润色则不需要英文原文，只需要译文就够了，这时候只需要让模型去检查翻译后的结果语句是否通顺，是不是符合中文表达习惯。已经不需要英文原文了。 另外，文章如果太长，还是需要分块，分块最好按照自然章节和段落，通常段落一级就够了。 至于每一块和上一块怎么衔接，一个简单有效的办法就是把上一块的原文、翻译结果加到上下文中，这样翻译下一块就可以参考上一块的内容和风格。 至于保留多少块的历史，取决于模型和分块大小。通常上一块的原文和翻译就足够了，不用太多，甚至不加历史结果也没问题。 这个过程可以写个程序用 API，也可以手动去模型做。比如我个人就是用 Gemini，不同的提示词做成不同的 Gem，需要用就把内容贴到 Gem 就好。
一些电影剧照下载网站，地址见评论区。 加上Chrome插件Download All images，可以打包下载所有图片。 https://t.co/GIi1REU4rT
如果我是一个有牌照的人，我只会做一件事。即从中国银行贷款人民币。然后存到美国银行吃利息。 这种利差是个傻子都能看到， 真实的世界只会比我说的更荒诞。
🍌 nano banana prompt This illustration is intended for children to use as a coloring page (you may adjust or simplify the elements as needed). The generated content can be provided either as a clear written description or as a small reference image to guide the child’s coloring. ---- Prompt ---- A black-and-white line art coloring illustration, designed for direct printing on standard 8.5×11 inch paper with no page borders. The overall style is clean and simple, using smooth, clear black outlines with no shading, no grayscale, and no color fill. The background should remain pure white for easy coloring. [For users who may need guidance, please include a small full-color reference version of the illustration in the bottom-right corner.] Target audience: [children aged 6–9.] Scene description: referencing the attached image or [A unicorn strolling across a grassy meadow in a forest, under bright sunshine with blue skies and fluffy white clouds.]
这事儿有点意思… 50 位来自字节、阿里、腾讯等机构的 AI 研究员，联合发布了一份 300 页的论文，里面有些关于代码模型和 Agent 的结论，挺出人意料。 关键点： > 小模型也能打败大厂的专有模型 RL（特别是 RLVR）让小开源模型在推理方面超越大模型。 一个用 RLVR 在高质量验证问题上训练的 14B 模型，可以匹敌 OpenAI 的 o3。 > 模型学 Python 有点吃力 预训练时混合语言模型是好事，但 Python 和静态类型语言不太一样。 语法相似的语言（Java 和 C#，或者 JavaScript 和 TypeScript）能产生很好的协同效应。 如果把 Python 大量混入静态类型语言的训练中，反而可能因为 Python 的动态类型而适得其反。 > 语言之间有差异（代码 Scaling Laws） 让模型精通一门语言所需的数据量，很大程度上取决于这门语言本身。 论文认为 C# 和 Java 更容易学习（所需训练数据更少）。 Python 和 JavaScript 实际上更难学，有点讽刺（但你会发现 AI 最常被用于这些语言 😂）。 > MoE vs Dense（能力 vs 稳定性） MoE 模型容量更大，但在 SFT 期间比 Dense 模型更脆弱。 训练中的超参数对 MoE 模型的影响更大，而 Dense 模型更稳定。 MoE 模型还需要持续调整学习率，以避免路由不稳定。 > 代码模型默认是「不安全」的 在公共代码库上训练，会让模型学习到多年积累的不安全编码模式。 安全微调通常效果不佳。 模型可能拒绝写仇恨言论邮件，但会很乐意生成一个存在 SQL 注入漏洞的函数，因为它「能用」。 > 结构比内容更重要 在 CoT 微调中，模板和逐步推理模式比推理的事实性更重要！ 模型实际上学习的是分解问题的「认知模板」。 为推理创建合成训练数据时，逐步结构（「如何做」）比确保每个中间事实都完美更重要。 > 「Lost in the middle」问题仍然存在 新模型支持更大的上下文，但当重要代码位于 Prompt（或上下文）中间而不是开头或结尾时，准确性仍然会下降。 > 多 Agent 辩论减少幻觉 对于复杂的软件工程任务来说，这明显更好。 我认为设置辩论非常关键，如果调整不当，甚至可能导致 Agent 强化幻觉。 > 代码安全上的「对齐税」 对齐可能会降低一般的编码能力。 论文实际上提出了一种解决方案，以减轻这种税收的方式进行对齐。 想了解更多细节，可以阅读完整论文。 https://t.co/sXyz0sBiEI
昨天家里堂兄给我打电话，问我怎么挣快钱 我说，你去抖音上找个带货直播间，把它彻底拆解清楚，只要你豁得出去，并且学得足够像，一周后你就能看见现金 结果发现，问题就是豁不出去，问题就是拆不明白哈哈 对标带货直播，是离钱最近的了
公众号排版样式分享：AI写的CSS代码真香 让 AI 帮写了两个公众号排版样式。 字体、间距、加粗调的基本符合自己预期。 你可以在CSS代码基础上，让AI优化改成自己的风格。 需要的留言评论
60寸大电视，5英尺长。拿来看： 包大人～～～ 我从小最爱看包青天。还在看。 https://t.co/sBhLsKFZLS
Gemini 的记忆能力上了 具体的可以在左下角“个人使用场景查看” 可以主动为他添加永久的自定义指令 https://t.co/wJrPvlMhrc
有的人说我答辩太尖锐，用词很不讲究 我就讲几个小点来解释，我说的话一点也不尖锐。 我是一个年轻人，国内几乎90%做自闭症的实验室都是分子背景的老师。从做分子克隆，做测序开始，再到动物学模型，再到各个分子机制与挽救。 这个跨度是30多年的研究。 三十多年了，从一开始的一无所知，到现在天天和你说表型异质性，遗传异质性，没法治。世界留给你们的时间已经很长了。现在想做单碱基突变的临床实验。这能解决多少自闭症患者的问题呢？ 既然你们自己也说遗传异质性很复杂做不了。那这件事情不就是一个房子里的大象，你明明知道这件事存在，但你依然以此为借口来拿经费，做项目，申帽子。 有没有1%的可能性，是你们错了呢？是你们出发点错了呢？花了几千亿美金，一代人的青春，证明一件事路线有问题，说实话不丢人。这是这一代很多真正的科学家的使命。 但是，科研圈是一个圈子，是由一个个个体构成的。一个封闭的，自我运转良好的圈子，是不会容许不同声音的。 当年有一个学部委员，请了老外过来做学术会议。底下有一个老师，就在提问。结果把老外挂台上了。这个学部委员就很生气。十年以后，底下提问的老师去申请某邀请制（即申请就基本能拿到）的国家级经费，结果没过，很神奇。 但是也是因为是邀请制的，所以很容易就打听到原因，这才知道这个学部委员自己亲口说:只要是这个人申请，那我就这辈子也不会让他过。 于是第二年让这个老师的学生来做，项目就很顺利通过了（知道这件事的主人公的话，烦请不要在评论区讨论） 说回我的这件事， 同样的，当你想做一些新的事情的时候，你受到的阻碍会更大。绝大多数人是接受不了尖锐的声音的。如果你想做你想做的事情，就要等，就要熬，就要论资排辈，就要花费大好的青春在无意义的事情上。 我老板在我研究生第一天问我想做什么，我说我想做一些合成生物学向神经科学的转化。我老板说，你可以有自己的想法和想做的事情。但是我这里是一个分子实验室，我能指导你的就是分子机制网络。如果你想做别的，那你要不换一个导师，要不然就把自己的想法藏起来。等有一天你自己有实验室了再去做。 我觉得没问题，我等了六年半发了一个还不差的文章。但是现在这个文章可以让我独立吗？并不能。我想独立做事还要等多久？目前看来希望渺茫。 那，算了吧。我还是赚钱吧。
我的创作者收益消失了 5个月了 期间我申述过一次，然后没有回音 黑五的时候我开了 Premium+，然后定了每天起来第一件事情就是申述 第一条，申述，第二天，说我重复申述了 昨晚恢复了😂，我申述信里面特地强调了我是 P+，然后最近频繁创作内容。 看来发生效果了 https://t.co/Slbfein9Zp
新一期的Vibe Coding教程来了：《Web3项目：用Opus4.5开发Crypto-策略监控飞书机器人》 我们会接入CoinMaretCap的API，开发一个自定义策略监控器。当策略触发的时候会自动发送飞书消息到用户，确保投资者不会损失掉交易时机。 https://t.co/0XkbStH8LG
说真的，我已经彻底觉悟了： 我是不可能当个网红的。 技术还能当什么网红？ 你以为你是“东北雨姐”。 前阵子还认真学了一下怎么写作文，结果也就这样了。 所以算了，不装了。 2025 年必须掌握的 agentic 技术，我也懒得再去拆什么章节、搞标题党。 一篇大文章，核心脉络先摊在这里。 后续五十多个小项目（可能还不止），我会陆续贴出来，一个个拆开写。 就这样吧。 累了。 但是真心想说一句： 这不是“内容”，这是未来十年的底层能力。 我只是把它整理出来，给真正想学的人一个入口。 Reviewing Lessons of the Year: The Decade of Agents: Essential Agent Skills for 2025 (Powered by Google ADK and a lot of self-made projects) Part 1 https://t.co/PgsB0ikAZT
刚收到了一笔设计费，5500澳币（是的，澳洲客户）。 就用了两个20分钟的会，搞定。签合同打款，大哥一句话没多说。 我寻思着这价格可能报低了 😂 不过这年头先打款再做事的客户，要好好珍惜。 还是做本地市场和欧美项目是正经事。 https://t.co/A9pLIDuoZh
最近 OpenAI 被 Gemini 打得有点难受 Sam Altman 在内部邮件里拉起 code red ChatGPT 正在过最难的一关 其他项目优先级放一边 连 Salesforce CEO 这都公开说 用 ChatGPT 三年了 上手 Gemini 3 两小时 感觉回不去了 OpenAI 手里有 8 亿周活 估值拉到 5000 亿美金 但现金流压力离谱 未来 8 年要砸 1.4 万亿美元买算力和机房 而谷歌那边有搜索印钞机，还有已经ROI打正的谷歌云 节奏完全不一样
🍌 nana banan pro --- Prompt --- Based on you know about me, generate a 3D isometric colored illustration of me working from home, filled with various interior details. The visual style should be rounded, polished, and playful. --ar 1:1 --- [Additional details: a bichon frise and 3 monitors]
Anthropic 收购了 bun！👍 之前看 Anthropic 的一些代码就发现他们很喜欢用 bun，没想到现在直接收购了。 https://t.co/7ECxQ33osy
So the official account shared my prompt… but credited someone else. Did I just unlock the ‘invisible author’ achievement? 😂 What should I say?
小红书上有个帖子，说乔布斯不是搞禅修吗，为什么还对前妻和大女儿干了那么多畜生的事。有个评论说，乔布斯是魔鬼转世，很多人禅修的原因只是为了抑制住心中的混乱和痛苦，他不修行反而会更糟糕。 对此我深有体会。也是一个人越强调什么，越缺乏什么的体现。
dontbesilent
dontbesilent 的 100 条思考 001. 语言的边界就是思维的边界，使用垃圾语言就会拥有垃圾思维。 002. 赚钱只需要执行力 + 商业模式，很多赚到钱的人都没有认知，甚至智力都不正常。 003. 找对标的本质是降维模仿：当你想达成某个目标时，应该去模仿那些已经超额完成该目标的对象。 004. 如果你愿意去模仿任何对标，那么所有业务都可以是你的对标；如果你只愿意去模仿和你一模一样的对标，那么世界上将没有业务可以成为你的对标。 005. 做自媒体的门槛是要意识到：你可以通过文字来控制其他人。 006. 顾客需求是购买商品，不是使用商品。商家只关注你买不买，不关注你用不用。 007. 好的商业模式会逼你成为一个好人，坏的商业模式会逼你成为一个恶人。 008. 真正有价值的知识，越分享越值钱。 009. 不问前路，先发 100 条。这里面，前半句其实比后半句重要。 010. 绝大多数忙于赚钱却赚不到钱的人，并非不知道正确答案，而是在明知正解的情况下，竭尽全力寻找绕过它的方法。 011. 只要你拥有常识，就可以在任何一个行业里打败 90% 的竞争对手。 012. 商业是最大的慈善，因为互不相欠。免费的帮助，常常滋生仇恨。 013. 人与人之间最完美的距离叫做商品。 014. 这世上所有的商品都只是给买家一个转账的理由而已。 015. 如果一个人用 AI 写的文字发出来之后被平台限流了，原因不在于 AI 模型能力不行，而在于用 AI 的这个人对于文字没有洁癖。 016. 所有让你在自媒体上讲「干货」的博主，都是不专业、不入流的。 017. 内容需要是差异化的、不能太 low、产品需要是高质量的——这和赚钱有啥关系？这都是商家的心理需求，用户需求是一点不提。 018. 越是新手，越应该推高成本做内容，否则就会进入「内容差 - 没流量 - 希望以量取胜 - 内容更差」的死亡螺旋。 019. 投入精力 ≠ 内容好。投入精力 × 对内容有正确理解 = 内容好。 020. 我们的目标是摆脱小白的身份，成为领域里的专家。这是第一目标。这是信仰与追求。 021. 万能问题是错误问题，万能答案是错误答案。一个无法精准描述问题的人，是不可能得到答案的。 022. 提问的过程就是思考的过程，如果你能提出一个好问题，这个事情就已经解决了 80%。 023. 解决问题的前提是定义问题，这里的「问题」指的是 question，而不是 problem。 024. 赚钱七字诀是：不问前路直接干。找我的人基本都是：暂时不干我先问问。神仙难助。 025. 抄生意，分为全抄和半抄。全抄拼执行，半抄拼认知。 026. 做什么事情都是二八定律。比如直播做到第一，20% 靠我的直播能力，80% 靠我播到凌晨 2：00，把其他人都熬下播。 027. 如果你不能在每天工作 2 小时的情况下维持收入，很可能是你没有找到最正确的那件事情是什么。 028. 从不认为自己是任何一个行业的从业者。我随时可以去任何行业做任何事。 029. 「想赚钱」的意思就是不想赚钱，「正在赚钱」的意思才是想赚钱。 030. 赚钱分两步：1、找到答案；2、执行。如果你现在没有执行，说明你没有找到答案。 031. 这个世界上离钱最远的地方，叫做：想找一个自己擅长的事情去赚钱。 032. 沉迷于战术，使人既疲惫，又贫穷。 033. 把「赛道」「行业」这俩词从脑子里删掉，赚钱就会容易一些。 034. 智商决定收入上限，商业模式决定收入下限。 035. 智力低也是可以赚到钱的。缺乏认知和智力，影响赚大钱，但不影响赚到钱。 036. 做内容之前，要确保你有产品。如果你不能把你的付款链接发给我，并且让我通过微信或者支付宝付款成功，你就是没有产品。 037. 定价即产品，产品即定价。 038. 如何判断一个赛道是否拥挤？你就看同行的定价就知道个差不多。 039. 毛利应该重新定义为「售价 - 营销成本」。在流量为王的时代，营销成本才是真正的「生产成本」。 040. 「卖产品赚钱」不是一件事，是 N 件事。第一层是有人需要这个产品，第二层是有人愿意为这个产品付钱，第三层是有很多人愿意付钱，第四层是我可以持续性地获取流量。 041. 小红书 = 内容平台；抖音 = 内容电商平台。 042. 中国真正的播客，不是 podcast，是抖音。 043. 国内的小老板不愿意给美国人 19 美金，最终的结果就是给中国人割 198000 人民币。 044. 知识付费的核心不是缓解焦虑，但是缓解焦虑是知识付费的必要组成部分。 045. 好的「IP 知识付费」应该是围绕「IP」和「付费」做内容，而不是围绕「知识」做内容。 046. 小红书上 1w 粉丝月入 10w 是可以的。前提有二：1. IP 人设差异化内容；2. 内容与产品强匹配，自己卖货，不接广告。 047. 有价值的行动，进行积分之后，会变成有价值的商品。 048. 对关键词的理解永无止境。当我们说喝「拿铁」和说喝「咖啡」的时候，我们在说两件事情。 049. 组织内部应该禁用没有定义过的主观词汇。 050. 我们用语言思考，所以语言的边界就成了思维的边界。每个词背后都隐藏着特定的世界观和假设。 051. 维特根斯坦说：不存在只有我自己能理解的语言，语言必须是公共的、可验证的。 052. 哲学书里面，有你需要的所有提示词。哲学家们用了 2000 多年时间研究：如何清晰思考、如何准确表达、如何有效论证。 053. 要精通 DeepSeek，先把康德、休谟、维特根斯坦读完。不谈哲学就没有入 DeepSeek 的门。 054. 第一桶金常常会面临生意方向的抉择。路线 1：产品需求强，但是做起来阻力大；路线 2：产品需求弱，没竞争。这个时候一定要坚定选择路线 1。1 的问题是可以努力解决的，2 的问题是神也解决不了的。 055. 我喜欢做的生意，是和同行在供应链完全没有任何差异的那种。你休想和我在产品上有任何差异化，无处躲藏。 056. 会对标和不会对标的人的区别就是，前者打心底相信「和对标保持一致」这句话是真理。 057. 模仿到极致，就是创新的开始；问题被看透，就是答案的终结。 058. 如果你看到对方抖音直播间的女主播的袜子上面出现了 3 个线头，而你们女主播的袜子上只有 2 个线头，你就没有模仿对标。 059. 对标是用来模仿的。如果你愿意模仿任何对象，全世界的生意都可以成为你的对标。 060. 找对标能解决的是业务逻辑问题，但前提是执行者已经解决了「人的问题」。 061. 真正的学习不是看书上课，而是完整走完同行的每一个流程，直到你能预测对方的所有行为。 062. 目标要降维，心态要升维。想月入 10 万，就去模仿月入百万的生意。 063. 量化练习产生质变。看懂 100 条爆款视频能破万粉，看懂 1000 条能破十万粉。 064. 学文案、学抖音有个很快的方法，就是你去找一堆爆款视频，不看开头，就从 15s 开始看，然后你想一下这个开头如果是你，你会怎么写。 065. 一个人对正确方法了解得越清楚，他逃避的动力就越强。因为清晰的认知意味着无可推诿的责任。 066. 在信息透明的时代，持续贫穷往往是一种主动选择——选择舒适的自我欺骗，而非艰难的自我实现。 067. 最大的悲剧不是不知道答案，而是明知答案却选择逃避——因为自由太沉重，牢笼更轻松。 068. 当你提出了一个问题，是说明你没有看懂这件事情。如果我能让你看懂这件事情，你将没有问题。 069. 我做了个答疑社群给几千人答过疑，我并不是在提供答案，我是在消解问题。 070. 我的终极目标并不是要提供所有问题的答案，而是看清楚所有的事情，以至于没有问题可问。 071. 国内知识付费市场的主流本质是「认知套利」：卖方利用买方的无知获利，而买方用金钱购买心理安慰。 072. 在国内知识付费市场的主流业态中，业务转化率与受众智力水平呈反比关系。 073. 国内这些搞什么 IP 定位智能体的人没有意识到，他们是用 AI 做了一个诈骗业务。干掉你们的不是 claude，是警察。 074. 如果一个人抱怨 AI 生成的文案「有 AI 味」时，这种判断往往揭示了一个有趣的现象：评判者将本该由自己承担的审美责任，不自觉地转移给了工具本身。 075. 让 AI 分析爆款文案，是最蠢的方法。爆款文案长啥样，不重要；爆款文案是如何被塑造的，很重要。规则 > 结果。 076. 为什么 AI 经常会写「请你记住」「真相是 xxx」？因为无能的创作者会频繁使用祈使句制造紧迫感，尝试用语气的强度去代替逻辑的强度。 077. 所有「去 AI 味」的提示词，都是不懂文字的人写出来的。因为去 AI 味是伪命题。 078. AI 写的东西有没有价值？如果是好内容的话，没人关心这东西是怎么出来的。 079. 关心自己的文案有没有 AI 味的人很多，关心自己的文案好不好的人很少。然而，英雄是不问出处的。 080. 如果你教的东西别人很容易学会，那无论保留还是公开都赚不到钱。如果你教的东西有真正的难度，即使毫无保留地公开，别人在实践中仍会遇到问题。 081. 真正的问题不在于你有 1 层储备你要怎么分配，而是你要花多久才能搞到 10 层储备。不要从顾客身上找答案，从自己身上找答案。 082. 如果你有 10 层储备，引流款讲 3 层，利润款讲 3 层，还剩 4 层，不是我不想讲，而是没人对我这套晦涩难懂、不能快速变现的商业本体论感兴趣。 083. 有执行力、有探索精神的人是在认同，知识是在实践的过程当中产生的。没有执行力的人，是相信可以在实践之前就拥有知识。 084. 人们自以为的需求和人们实际上想要的，是两套算法，前者是因果，后者是相关。 085. 授人以鱼，可盆满钵满；授人以渔，如杀人放火。 086. 做自媒体不要抱怨被骂。如果你骗人了，被骂是理所应当；如果你没骗人，就会被另外 99% 想被骗的人骂。 087. 当你的认知高于观众一个段位，他们会关注你；高十个段位，他们就开始辱骂你；高一百个段位，他们会嘲笑你。 088. 没销售能力的人，都爱拿「精准人群」当遮羞布。 089. 好的内容产出场所，应该是没有压力的。就是这种自由，能孵化好内容。 090. 思维都是涌现出来的，如有雷同，纯属巧合，谈不上竞争与否。 091. 我对绝大多数所谓 AI 社群的评价：如果一条信息，在我需要的时候我唾手可得，而你在不确定我是否需要的时候发给了我，这就是垃圾信息。 092. 绝大多数知识博主都在基于有限的、二手的、索然无味的信息差去变现，压根不研究业务，毫无科研精神。 093. 跨过执行力的心理门槛之后，会发现首先得到的不是钱，而是社会支持。 094. 绝大多数的「割」都来源于一个点，就是当事人觉得他没能用 AI 写好文案，是他不懂 AI，是他没选对 AI 产品。没意识到这个事情是在于他不懂文案，没理解文字本身。 095. 如果一个岗位被定义为特定角色的智能体，就一定会失业。如果一个岗位被定义为给人类或者 AI 制定工作流，就不会失业。 096. 如果你不知道怎么把一个前端交互页面变成钱，就会觉得：Gemini 3 来了，前端已死。如果你知道怎么把一个前端交互页面变成钱，就会觉得：受限于前端成本而被压制的供给，现在可以直接起飞。 097. 知识博主的核心工作只有两个：1、把事情搞清楚；2、把事情说清楚。「把事情搞清楚」是一切的开端。 098. 不要试图正当化不道德的行为，不要试图用数字来计算道德，承认世界的悲剧性，而不是试图通过破坏规则来逃避悲剧。因为一旦规则被破坏，长期来看，所有人都会更糟。 099. AI 割韭菜项目都是同一个逻辑：买家希望有个神仙级的武器让自己不劳而获，卖家想骗买家，现在加上一个话术叫做「人工智能太 nb 了」。 100. 从「想赚钱」到「正在赚钱」，中间隔着的不是方法，而是你愿不愿意承认：那些你明知道正确却不愿意做的事情，才是你贫穷的真正原因。
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