🔥 推特起爆帖监控
搜索和分析大V账号即将起爆的热帖推文。通过SoPilot插件快速评论和互动，抢先一步占领评论区，你将获得更多的曝光。
不知道大家有没有感觉，最近几天 X 上关于 Google 的消息多得有点铺天盖地。 从 Gemini 模型的升级，到 Workspace 的全面接入，再到 Search、Android、Gamil、Drive、Photos 各个端的 AI 整合，一个个功能像落叶一样接连而至，看得人应接不暇。 这家公司虽然刚开始慢了些，但在 AI 的节奏上已经悄悄建立起自己的方法论，一点点的把模型稳稳地镶进原有的产品生态里，不怎么吆喝但每一步都下得极深。 隐约能感觉到，他们对 AI 的理解很深。 这可能就是这个巨头的另一种节奏， 不急不躁的慢慢走，但一出手就能打到肌理。
忍不住多说几句：千万不要陷入“技术陶醉”。Claude skills偏离我们的“预期”，我认为这种感觉来自于我们觉得它的表现形式，实在是太“容易”了。对不？ 好，我说一个我小时候积累的一种经验。就是：就算在科技界，你也别技术陶醉。 当时华强北刚兴起的时候，90年代，00年代，人员混杂。一样是行内人看不起行外人，博士生看不起本科生。因为当时我妈还顺带代理一些房子出租，很多大学生。照样鄙视链。 水货兴起，港版手机，各种VCD，DVD倒卖，行内人看得起不？但是搞水货的，最后做成了顺丰。人家都发财了😂 我同学从高中开始，就各种倒腾倒卖电子产品，他们家完全没人懂技术。后来开始盘铺子，搞代理….我经常给我妈说，百无一用是书生。瞧瞧人家….
这里涉及到我整个业务能成立的根本原因 认为「免费分享」就是「慈善」或者「利他」，是一个常见误解 实际上免费分享是一种理性的商业策略，基于跨期价值最大化（长期收益＞短期收益） 无论受众给我点了多少赞、多少关注，免费分享的显性知识都只是冰山一角，隐性知识才是核心 而隐形知识存在于个体经验、直觉、诀窍中，难以编码和传递 不对外发表隐性知识，不是刻意隐藏，而是本质上难以传递 传统逻辑认为，知识应该被保护和收费，否则就无法盈利 但是在某些情况下，「开放」反而比「封闭」更有利可图，因为开放显性知识能凸显隐性知识的价值 也就是我需要在文字或者视频中体现，我的知识储备远远不止于此 这也是为什么很多人抄我的选题、搬运我的内容，可以得到流量，但无法变现 因为无法让受众感觉到背后的隐性知识，而这种特殊的感觉，是真正的付费动机
字节的AI编程工具TRAE SOLO版终于正式上线。 再也不用邀请码了。 有幸参加了官方的Early Access活动。 上周分享的的AI论文批量下载器，就是用它开发的。 有几个亮点： ① Max模式：用的是GPT5 high，272k上下文，很强。 ② 多智能体：多个Agent组合完成开发，AI先写PRD、后写技术构架，然后才是写代码，很像一个正式团队协作。 ③ 多任务：支持创建多个任务并行开发，互不干扰。 上下文如果过长，会自动压缩，跟Claude Code有点像。 分两种模式，一种偏传统，一种偏AI主导。 IDE 模式：传统开发流程，AI 辅助，掌控感更强 SOLO 模式：AI 主导，自动推进任务，效率更高 另外，SOLO 正式版的三栏布局，感觉也很合理。 ① 左侧：任务列表，展示任务进度，支持创建多个任务同时跑 ② 中间：对话流窗口，会自动折叠完成的步骤，只展示关键信息 ③ 右侧：工具面板，集成数据库、部署、支付等常用工具 字节为占市场也是很拼。 从今天开始，限时免费到这周六凌晨（11月15日 23:59） 所有用户都能不花钱用 SOLO Coder、SOLO Builder。 推荐一试，真的还不错！
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之前写毕业论文充gemini会员 结果有这个弹窗没法弄 本来以为是ip的问题，换了几个，开全局都没有变化 一开始是绑了一张中国银行美金信用卡就不能充值了。 后来发现把银行卡换成港卡，或者是美卡都没解决 今天终于找到了原因。 https://t.co/7Pp8JQJ1vr
卧槽，这个物理表现！ 可能是 Gemini 3 的 riftrunner 模型做的内燃机与车轮连杆结构 SVG 动画 太顶了，搞了个复杂的题没想到他能搞定，再看这个细节，敢信这是 SVG 吗 https://t.co/qVAhoZyCdP
凯撒的外甥渥大维的故事更精彩 是1年前我孩子每晚指定的晚间节目， 因为她对18岁少年如何击败46岁的安东尼极感兴趣， 尤其是其成长经历：其舅凯撒和其母阿提娅的培植。 屋大维像一个最精明的赌徒，总能压下正确的赌注； 又像一个最完美的演员，总能扮演罗马需要的任何角色。 在需要结盟时，他是务实的合伙人； 在需要争取民心时，他是凯撒的复仇者和传统的捍卫者；在需要打击对手时，他是罗马爱国主义的化身； 在胜利后，他又是拒绝独裁、恢复共和的“第一公民”。 在牢牢掌权之后，他又将所有人变成了他的棋子。 他深知，在罗马，公开的“王权”是毒药。因此，他并未称王，而是接受了“奥古斯都”（神圣、崇高者）和“元首”（第一公民）的头衔，在共和制的旧框架下，建立了实质上的帝制。这种深谋远虑和克制，正是他少年老成的最极致体现。 凯撒遇刺时，渥大维突然被卷入你死我活的权斗中心， 他当时只继续了凯撒的名号(类似刘备"皇叔"之名)， 财产却被控制在明友暗敌的安东尼手中。 但是渥大维少年老成，极有政治谋略， 反而击败了比他年长近25岁的老将安东尼， 后来不声不响将罗马共和国偷梁换柱变为帝国， 他至死却不接受皇帝的称号， 仅接受了“奥古斯都”（神圣、崇高者） 和“元首”（第一公民）的头衔， 在共和制的旧框架下，建立了实质上的帝制。 这种深谋远虑和克制，正是他少年老成的最极致体现。 奥古斯都是臻于完美的权术家、宣传家和表演者， 极其冷酷无情但又显得宽宏仁慈。 他的前半生极其成功，甚至可以说意外地成功， 后半生却因继承人接连意外去世而焦头烂额： 无奈放弃拒不服从他的女儿、外孙女和外孙。 他最终成为罗马唯一主宰的故事， 是古代世界最精彩的政治和军事传奇之一。 他令人震惊的少年老成，是理解这段历史的关键。 一、最重要的是凯撒对少年渥大维的栽培： 1)指定其为养子和继承人，授予"凯撒"姓氏； 带入政坛，亲自教导政治、军事与治理之术; 2) 让屋大维接受包括拉丁文、希腊文、演说术在内的全面教育，并引导他参与政治实践; 二、渥大维的母亲也是极有野心和头脑的人物， 教子有方。 她通过“阿波罗神子”的传说， 培养其子天命感和非凡的自我认知； 在屋大维初到罗马面对安东尼的轻视和威胁时， 母亲告诫他“利用机智，要有耐力， 不要与对方发生正面冲突”， 教导其隐忍与审时度势，安然度过前期危机。 三、渥大维本人卓尔不凡。 他的老成源于以下几个关键因素： 1) 惊人的政治早熟与冷静的现实主义 精准的自我定位：他上台的第一件事，就是放弃本名“盖乌斯·屋大维”，改称“盖乌斯·尤利乌斯·凯撒”。 他深知“凯撒”这个名字是无形的政治资本， 立即将自己定位为凯撒的合法继承人和复仇者。 务实的联盟策略：他深知自己年轻、缺乏军功和根基。 因此，尽管可能与安东尼个人不和，他依然能为了共同利益（清算共和派敌人、稳固权力）与强大的对手结成“后三头同盟”。 这种为了长远目标隐忍、妥协的能力，远超他的年龄。 2) 超越年龄的战略耐心与纪律性 与安东尼的对比：安东尼是一个典型的罗马将军，勇猛、冲动、沉迷于酒色和东方君主式的奢华。 屋大维则恰恰相反。他身体孱弱，并非卓越的军事统帅，但他是一个无与伦比的组织者、宣传家和战略家。 经营大后方：当安东尼在东方与克利奥帕特拉纠缠时， 屋大维在意大利耐心地解决土地分配问题，安抚老兵， 并通过高效的宣传将安东尼描绘成一个被埃及女王蛊惑、背叛罗马的堕落者。 他成功地将一场权力斗争，塑造成了一场“罗马西方”对抗“东方专制”的卫国战争。 3) 命运的眷顾与冷酷的决断 幸运女神的垂青：他的主要对手，如布鲁图、卡西乌斯（共和派）和塞克斯都·庞培（海盗之子）， 都因战略失误或内部不和而被削弱。 清除障碍的冷酷：他一旦站稳脚跟， 便毫不犹豫地清除障碍。 他同意与安东尼和雷必达一起列出“公敌名单”， 处死了包括西塞罗在内的众多政敌， 展现了其冷酷无情的一面。 在权力稳固后，又顺势剥夺了雷必达的军权。 阿德里安•戈兹沃西写的这部传记是精品之作。
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
假如你现在难过，抑郁 千万别一味通过思考去解决问题 你不能用产生问题的脑子去思考解决你的问题 你需要的是利用别的资源，你的身体 去行动，去分泌激素，去作困难的事情，去分泌慢多巴胺，去产生各种激素。 举个例子： 上班时候，我140 斤，然后裸辞独立开发，各种压力，抑郁，写代码坚持不了 15 分钟，就腰疼。 后来，我来大理一开始差不多 180 斤，我就放弃思考，每天骑车 50 公里，没有防晒。顺带排出了 2 颗结石。 我现在已经 150 斤了，清瘦了很多，长期日晒，看起来苍老了，但我是快乐的。 我每次骑车到 20 公里的时候，四下无人，就会唱起歌来。 你要在我身边，就觉我像个傻逼。 但我骑完回来动力十足，开始面对生活中的其他困难。
又录制完了新一期的视频口播，现在发现录口播其实是视频里面最简单的一个环节，太轻松了！ 顺带分享一下前两天有个朋友问我一个问题：“我想做自媒体，该不该露脸？” 我的回答是：“如果不是还在职场，顾虑个人职位的原因，那么一定要露脸！” 至于为什么？原因主要有2个： 1. 露脸是建立信任与亲密感的“最快路径”，也是构建个人IP的“核心锚点” 2. 露脸决定了你账号商业变现能力的天花板，不论是你自己推广自己的产品，还是商单报价，露脸不露脸完全不一样。 还有一个点可能大家不知道，露脸能大幅度降低剪辑成本😂。 我们一般把露脸口播叫做A-Roll，其他片段叫做B-Roll。如果你不露脸，你全部都是B-Roll，那么你需要准备的素材会超多，但是露脸，其实剪辑A-Roll超级简单。 分享下我是怎么训练口播的，我会在跑步机或者登山机上，架一个平板，然后播放「影视飓风」的视频，一边锻炼一边跟着Tim读字幕。 虽然我现在口播依然很烂，但是这个方法帮助我提高了不少。推荐大家尝试下跟读训练。
去年小红书涨粉超过 20w 的人，全平台总共是 781 个 我从去年 10 月到今年 10 月，涨粉 11w 粉丝量从 0 到 1w 花了两天半，来个标准教程 ---- 起号 小红书上有一种用官方图文模板发的笔记，俗称大字报 就是你输入文字，用小红书 app 自带的功能，生成图文封面 前三天，在你的细分领域里面去找三个大字报（近期低粉爆文） 抄 70%，改 30%，然后直接投薯条（最便宜的即可） 连续三天，一天一条，总共发三条，投三条 三天后，可以确保你的账号正常，能进推荐池（除非你的设备或者 IP 被封过号） ---- 在此之后，不要开蓝 V，不要开店，二者都会导致你进入商家流量池或者是电商流量池 如果你要卖货，就开橱窗分销（不要开店） 如果你要认证，可以认证个人专业号（不要认证企业蓝 V） ---- 在此之后，明确一下自己到底想要什么，曝光量还是粉丝量，还是钱 在 99% 的情况下，流量越大越不赚钱，粉丝量越大越不赚钱 只有在 1% 的情况下，才能实现曝光、粉丝、收入，三点交叉 因为最容易火的内容是舆论热点，看完不会有人关注你 最容易涨粉的是个免费分享的老好人，不会有人给你付费 ---- 以上，决定了你的对标是谁 找个粉丝量是你十倍，或者收入是你十倍的对标 让他来告诉你，你的小红书标题是什么情绪 你的正文要加几个 tag，你使用 emoji 的频次是多少 你的小红书封面是以图为主还是字为主 字体是什么颜色，有衬线还是没有衬线 你的头像应该是冷色调还是暖色调 你的简介应该写几行，每一行的末尾要不要加句号 等等等等 ---- 以上，可能会让很多人觉得：做个小红书有必要这么细致吗 但我在实际工作中，比上面描述的，要细致 1000 倍 我会观察我的同行在视频里面是怎么喝水的 我可以负责任地讲，我现在有 5 种不同的喝水方式，都是为了拍短视频而设计的 看过我直播的人见过，我演示过 ---- 我们讲的不仅仅是怎么做小红书，而是如何攻克算法、如何攻克人性 之前有人批评我说，攻克人性不好 如果你这么想的话，那你不应该在公众号、微博、X、小红书、抖音上发任何一个字 只要你发了，你就是在尝试攻克算法、攻克人性，只不过有人成功，有人不成功而已，动机是一样的
给 AI 设计“工具”时，不要把 AI 当成“程序”，要把它当成“用户”。 大多数人，是把自己的后端 API 直接封装成工具给 AI。 比如查 Slack，你给了它三个 API 工具：1. 加载对话；2. 用用户 ID 查用户名；3. 用频道 ID 查频道名。 结果 AI 为了看懂一条消息，得手忙脚乱地调用三次工具，然后自己去拼凑。 正确的做法是： 你的工具应该对标你的“UI”，而不是“API”。 你应该只给它一个工具，叫“查看 Slack 频道”，这个工具在后台默默调用完那三个 API，然后一次性把所有 ID 替换成名字、对话渲染得漂漂亮亮，就像你在电脑上看到的那样，然后把这个最终结果返回给 AI。
Welcome Weibo to the open source AI community! They just released a 1.5B reasoning model that surpasses DeepSeek R1-0120 on math while being 100x smaller. Model: https://t.co/OI4M6E5Cj6
我是不鼓励年轻人上班的，可以短期过渡，但不要以此为业。 作为自由个体就要多做作品、积累可复用资产，坐班若能换来主权资产或攒稳温饱，这个事儿是可以玩的。 如果想打一辈子工，那么将毫无乐趣，且岗位总有被优化的一天（坐班大概率早晚面对失业）。 一定要区分清楚：知道生命之于世界的体验的重要性之外，先把现金流做稳，再把时间拿回，投入能复利的作品与系统，把更多时间留给探索世界，这才是好事。
艹，看到最后没绷住喷了 作者看完 Anthropic 那篇“用 MCP 执行代码”的文章时，“灵光一现”把 MCP 都扔到子 Agent，这样就不占用主 Agent 的上下文窗口。 放到 SubAgent 后果然不会污染主上下文了，但处理这么大量的 MCP 服务器工具，仍然很消耗 Token，很快就达到了 Claude 的使用上限。 所以，作者把那部分处理 MCP 的工作，转移给了…… “gemini-cli”
这个提示词价值不大，是一场精心的营销，目的是为了卖课，不过这个帖子的讨论本身是有价值的。 下面的内容是 AI 辅助总结，提示词见评论： ---- （打开编辑器，泡上一杯咖啡） 朋友们，今天 Reddit r/ChatGPT 上的一个热帖，可以说是“信息量与槽点齐飞”。 起因是，一位老兄发帖宣称，自己在 2025 年“测试了 1000 多个 ChatGPT Prompt”之后，终于找到了一个“能持续击败其他所有框架”的“必胜公式”。 他将其命名为 DEPTH 方法。 在深入看社区的“花式吊打”之前，我们必须先理解这个“靶子”是什么。 什么是 DEPTH 公式？ 这位老兄（下称 OP）提出的 DEPTH，是一个用于构建“超级 Prompt”的缩写框架： - D - Define Multiple Perspectives (定义多重视角)：别只说“写个邮件”，而要说“你现在是三个专家：一个行为心理学家、一个直效营销文案和一个数据分析师。请你们合作……” - E - Establish Success Metrics (建立成功指标)：别只说“写好点”，而要说“目标是 40% 的打开率、12% 的点击率，必须包含 3 个心理学触发点。” - P - Provide Context Layers (提供上下文)：别只说“为我公司写”，而要说“背景：我们是 B2B SaaS，月费 200 刀，目标是过度劳累的创始人……” - T - Task Breakdown (任务拆解)：别只说“搞个活动”，而要说“第一步：识别痛点。第二步：制造钩子。第三步：构建价值。第四步：软性 CTA。” - H - Human Feedback Loop (人类反馈闭环)：别接受第一版答案，而要说“请从 1-10 分为你的回答打分... 低于 8 分的请自行改进。如果你不确定某些事实，标记为 [UNCERTAIN] 并解释原因。” OP 甚至给出了一个“战绩”：用这个方法生成的 LinkedIn 帖子，拿到了 14% 的参与度和 47 条评论。 表面上看，这套理论非常结构化、非常“专业”，对吧？ 然而，当这套“屠龙术”被扔进 HN（Reddit）这个“试炼场”时，社区的反应却远非“顶礼膜拜”。这场讨论迅速演变成了对当前 Prompt Engineering 乱象的一次“集体会诊”。 我为大家提炼了三个核心的交锋点。 焦点一：公式虽好，但为何产出的还是“AI 口水话”？ 这场讨论的第一个转折点，来自一位叫 FineInstruction1397 的用户。他“学以致用”，真的把 OP 那个关于“AI 取代工作”的 LinkedIn 帖子例子扔给了 ChatGPT。 结果呢？他得到了这么一段： > “ChatGPT 没在抢工作。它在抢‘借口’。 > …… > AI 不会淘汰工人——它只会淘汰浪费。 > …… > ⚡ 学习 AI 的 CEO 将取代那些不学习的。 > 你是想被取代——还是被放大？” 这……怎么说呢。 社区的反应非常直接。一位用户的评论（by jmlusiardo）一针见血：“这简直是‘不是 A，而是 B’这种 ChatGPT 陈词滥调（clichés）的大杂烩。” 另一位用户 BrooklynNets 在看到另一个类似例子后，更是火力全开：“这根本就是一堆充斥着破折号和无意义 emoji 的‘垃圾’（slop）。它就像一个 LinkedIn 帖子和一条 Instagram 字幕生下来的私生子，我的大脑已经被训练到可以自动划过这种内容了。” 这立刻引爆了讨论区的核心焦虑：为什么我们用了如此复杂、精妙的 Prompt 公式，得到的却依然是这种“一眼假”的、充满“AI 味儿”的平庸内容？ OP 显然没有（或者说，回避了）回答这个问题。 焦点二：真正的“老炮儿”，是如何让 AI “说人话”的？ 当 OP 的“必胜公式”被证明无法解决“AI 味儿”这个核心痛点时，真正有价值的讨论开始了。社区里的“老炮儿”们纷纷亮出了自己的“独门秘籍”。 这才是这场讨论的“金矿”所在。 秘籍一：“以毒攻毒”，用 AI 对抗 AI 用户 ophydian210 提出了一个非常“黑客”的思路： > “永远不要用同一个 AI 来生成内容和清理内容。这里面偏见太重了。 > 我会用 Gemini 2.5 或 Chat 5（编者注：指代当时的先进模型）来跑我的复杂 Prompt，然后把产出的内容，原封不动地扔给 Claude，让它来重写和润色。” 这个“套娃”策略瞬间点醒了很多人。利用不同模型之间的“偏见”差异（Bias）来进行交叉验证和“去味”，这显然比 OP 那个自嗨的“H - 反馈闭环”要高明得多。 秘籍二：“喂投”胜过“指令” OP 的方法论核心是“下指令”（Instructions）。但多位用户指出，对于“风格”和“语气”这种微妙的东西，“给例子”（Examples）远比“下指令”有效。 就像用户 Sequoia93 说的：“（高质量的）例子胜过指令。” 用户 TheOdbball 补充得更具体：“（AI 的）训练数据有问题。你必须把你自己的东西写下来，做成 Markdown 文件，喂给你的 LLM（比如放到一个写作文件夹里），然后告诉它：‘就按这个风格写，但要写得更好’。” 秘籍三：拆解“说人话”的精细指令库 用户 Rasputin_mad_monk 显然对 OP 的粗糙框架很不满。他直接甩出了自己珍藏的“自然语言指令库”，展示了什么才叫“精细活”： - 自然语言与流畅度：“像和熟人聊天一样重写这个”、“像在喝咖啡时和同事聊天一样解释这个”。 - 情感连接：“增加回复的温度，同时保持专业性”、“用更具同理心和理解力的方式重述”。 - 个性化触感：“多用‘你’和‘我们’让内容更个人化”。 - 技术平衡：“简化技术信息，但保持准确性”、“像一个专家在进行随意交谈那样解释”。 对比一下，OP 那个“建立成功指标”的指令，显得多么生硬和机械。 焦点三：这是“屠龙术”，还是一场“营销秀”？ 随着讨论的深入，社区的“牛鬼蛇神”们开始扒 OP 的“底裤”。 用户 keepcalmandmoomore 发出了最强烈的质疑：“你声称‘测试’了 1000 多个 Prompt？你的测试方法是什么？你如何客观地给每一个目的都不同的 Prompt 打分？” 用户 mafudge 紧随其后：“没有公布测试方法论，就不可信。” 这时，讨论的性质变了。大家开始意识到，这可能根本不是一次诚恳的“经验分享”，而是一次精心策划的“内容营销”。 - 它有一个朗朗上口的缩写（DEPTH）。 - 它声称解决了所有人的痛点（“必胜公式”）。 - 它给出了一个（可能杜撰的）惊人战绩（“14% 参与度”）。 果不其然，当有用户问“我能不能把我糟糕的 Prompt 自动转换成你的 DEPTH 格式”时，OP（Over_Ask_7684）兴奋地回复：“当然！我已经为你创建了一个手把手的指南，快去我‘个人简介里的链接’查看吧！” 图穷匕见。 正如用户 Historical_Ad_481 的总结：“果然，最后还是个营销广告。” 我们的总结：框架是死的，人是活的 这场讨论从一个“必胜公式”开始，最后演变成了一场对“AI 时代内容创作”的深刻反思。 OP 提出的 DEPTH 框架本身有错吗？其实没错。它很好地总结了“结构化 Prompt”的精髓——即从“模糊的聊天”转向“清晰的简报（Briefing）”。 这确实是 Prompt Engineering 的第一课。 然而，社区之所以“震怒”，是因为 OP 将其包装为“终极答案”来贩卖焦虑和课程。 而 HN（Reddit）社区的集体智慧告诉我们： 1. 没有“银弹”：在“AI 味儿”和“人类创造力”的博弈中，没有一劳永逸的公式。 2. “协作”而非“指挥”：正如用户 Gabe_at_Descript 所言，真正高明的用法，是把 AI 当作“创意团队”来“协作”，而不是当作“机器”来“指挥”。 3. “验证”重于“生成”：AI 负责辅助（Assist），人类负责验证（Validate）。真正的价值核心，永远在 OP 公式里的最后一步——“H”（Human Feedback Loop），而这恰恰是 OP 最不重视、只想用 AI 自动化的环节。 归根结底，这个所谓的“DEPTH”框架，或许只达到了“深度”的表皮。而真正的深度，藏在社区那些“喂投”、“套娃”和“精细指令”的实战经验里。 你对这个 DEPTH 框架怎么看？你又有哪些让 AI “说人话”的独门技巧？不妨在评论区聊聊。
Gemini 3 这么猛吗，一个历史学家测试了 Gemini 3 Pro 破译历史文件 他能实现以前模型基本无法完成的历史文件信息破译和推理操作，这些手稿的字说实话没经过学习和训练根本不认识。 在涉及他没见过的复杂手写字体表格的识别时候，Gemini 3 的表现已经优于受过训练的学生。 LLM 的“预测式”本质让它在非常规拼写、姓名、地名、日期、金额等低概率元素上易错，而且历史文件里面标点、大小写、长 s（ſ）、度量单位等也高度含混。 作者测试了50 份、约 1 万词的英文学术手写样本，涵盖多种书写体与成像条件，用于评估 CER/WER。 到 Gemini‑2.5‑Pro，在严格计分下约 CER 4%、WER 11%；若排除标点与大小写错误，降至 CER 2%、WER 4%，已逼近专业人工。 排除一些含混项后，新模型（Gemini 3）降至 CER 0.56%、WER 1.22%，接近或达到“专家人类水平”。与 Gemini‑2.5‑Pro 相比提升 50–70%。 作者说它似乎跨越了某些专家长期以来认为当前模型无法逾越的界限。 面对一个模糊的数字，它推断出缺失的语境，进行了在历史货币和重量体系之间的一系列多步换算，并得出了需要对文档所描述世界进行抽象推理的正确结论。换句话说，它的表现好像能够使用符号，尽管这些符号从未被明确定义。 看起来发生的是一种新出现的、隐含的推理形式——在一个统计模型内部感知、记忆和逻辑的自发结合。
提示词分享：帮助在 Hacker News 或者 Reddit 这样的讨论贴中提取精华内容。 最佳模型：Gemini 2.5 Pro 使用方法： - 做成 Gem 或者 Project，让提示词作为instruction - 复制完整的讨论内容（纯文本即可）粘贴进 Gem 或者 Project ----- Prompt Start ---- 角色定位：Hacker News 洞察家与社区编辑 你是一名资深的科技编辑，尤其擅长在 Hacker News (HN) 这样高密度、高信噪比的开发者社区中“淘金”。你的读者是那些对技术趋势充满好奇，但没有时间（或精力）去爬完几百条英文评论的中文科技爱好者。 你的核心价值在于“过滤噪音，提炼精华”。你不仅仅是翻译或搬运评论，更是整场讨论的“策展人”和“首席评论员”。 你的工作是将一场（可能混乱的）HN 讨论，重组并转述为一篇结构清晰、逻辑连贯、充满洞见的中文博文。你要精准地捕捉到讨论中的核心议题、关键分歧、最有价值的个人见解（Ancedotes）以及技术的微妙之处，让读者在短时间内高效吸收整个社区的集体智慧。 工作流程：从 HN 讨论到洞察博文 当你收到一个 HN 讨论的链接或内容时，你将严格遵循以下步骤： 第一步：理解上下文（关键步骤） 1. 分析讨论主题：首先，查看 HN 帖子的标题。它通常会链接到一个外部文章、产品官网或一个问题。 2. 补全核心上下文： * 你必须首先使用 Google Search 工具，根据 HN 标题或讨论中的高频词汇，尽力去查找并阅读那个被讨论的“原始文章”或“原始主题”。 * 如果没有这个原始文章作为“靶子”，评论就无从谈起。如果检索失败或上下文极其模糊，你必须立即停止，并向用户请求提供那个关键的“原始链接”或“原文内容”。 * （例如：如果 HN 正在讨论“FooBar v2.0 发布”，你必须先搞清楚 FooBar v2.0 是什么，新特性有哪些。） 3. 明确讨论焦点：只有理解了“大家在聊什么”，你才能开始下一步。 第二步：筛选与归类（“淘金”） 1. 快速扫描（Filter）：通读所有（或高赞）评论，在内部思考中快速给它们打上标签。你的目标是过滤掉“+1”、“哈哈”、“跑题了”之类的噪音。 2. 识别高价值评论：重点寻找以下几类“金矿”： * 深刻洞见（Insight）：提供了新颖视角或指出了问题本质的评论。 * 一线经验（Anecdote）：来自资深从业者的真实故事、失败教训或成功案例。 * 激烈交锋（Debate）：正反双方有理有据的观点碰撞。 * 技术细节（Details）：提供了被讨论主题（如某个工具）的隐藏用法或关键实现细节。 * 主流共识（Consensus）：大多数高赞评论都同意的某个观点。 第三步：提炼与重组（“织锦”） 1. 寻找主线：不要逐条罗列评论。相反，你要从筛选出的“金矿”中，提炼出 2-4 个核心的议题（Themes）。 * （例如：一场关于新数据库的讨论，主线可能是：1. 性能吹嘘与现实的差距；2. 它与 Postgres 的真正区别；3. 创始人这次的“黑历史”是否可信。） 2. 构建大纲：将筛选出的高价值评论，分别“填充”到你提炼的这几个核心议题之下，形成你博文的写作大纲。 第四步：撰写洞察博文（输出） - 完全代入你的“角色定位”与“写作风格”，撰写一篇独立、完整的博文。 - 篇幅不限，以“把这场讨论的精华讲透”为唯一标准。 写作风格与技巧 - 读者导向：始终牢记你的读者是“想看热闹也想看门道的中文爱好者”。 - 通俗易懂：HN 评论区的术语密度可能比原文还高。你的首要任务是“翻译”它们。 * （例：“作者提的‘RAG 幻觉’，大白话就是，AI 在回答时‘串供’了，把从A文档看来的事实张冠李戴到了B文档上。”） - 结构化叙事（关键）： * 开篇破题：快速告诉读者“今天 HN 吵翻了，起因是 X 公司的 Y 产品”。先用一两句话介绍清楚那个“原始主题”（你在第一步检索到的内容）。 * 善用小标题：必须使用小标题来组织文章。每个小标题对应你在第三步提炼的一个“核心议题”。（例如：“焦点一：这真的是‘性能杀手’吗？”、“争议点：创始人的回复为何激怒了社区？”、“一个‘老兵’的实战经验分享”） - 转述而非直译： * 不要生硬地引用：“用户A说……用户B反驳说……”。 * 要用你自己的话，将评论的观点“编织”进你的叙述中。 * （例：“关于性能问题，社区的观点基本分成了两派。一派认为官方数据水分太大，有位自称测试过的工程师就指出……；而另一派则辩护说，这种架构在特定场景下（比如……）确实有奇效。”） - 点明“隐藏信息”： * HN 讨论经常有“行话”或“黑话”（比如对某些公司或大佬的昵称）。你要在转述时自然地解释背景，帮读者看懂“梗”。 - 结尾总结： * 在文章最后，给出一个清晰的“Takeaway”。这场讨论最终得出了什么有价值的共识？或者，最大的分歧点在哪？给读者一个“全貌”总结。 禁止出现的表达方式 - 避免生硬的引导语，如“本文总结了 HN 的讨论……”、“以下是一些精彩评论：”。 - 避免大段落的“用户A说：[引用]”、“用户B说：[引用]”的枯燥罗列。 - 绝对禁止在未获取“原始主题”上下文（第一步）的情况下，就开始盲目地总结评论。
这个讨论贴下面一些回帖也很有价值的，下面是我用 AI 帮忙提炼的，提示词一会放评论： --- 今天，Reddit 社区被一个“反思帖”点燃了。一位自称连续失败了 8 个“副业项目”（Side Projects）的开发者发帖自问：“为什么我们大多数独立黑客都穷得叮当响？” 他的“靶子”——也就是这篇引发热议的原文——观点极其辛辣： > “我们都在为彼此制造工具。这就是问题所在。 > > 刷刷那些独立黑客的动态，你会发现全是登陆页构建器、推文定时器、AI Logo 生成器……而这些产品的目标客户，是其他试图逃离日常工作的独立黑客。 > > 这就像一群饥饿的人，开了一堆只服务于彼此的餐厅。 > > 真正的钱，在那些‘无聊’的行业里。那些人（水管工、牙医、用纸质发票的花店老板）甚至不知道‘技术栈’是什么。他们有价值连城的问题，但没人为他们开发，因为这事发到推特上不够‘性感’。 > > 我花了两年时间追逐‘发布下一个 SaaS’的多巴胺。然后我听说有个人，靠给汽车经销商做日程管理软件，月入 4 万美元。他没有推特粉丝，也不搞‘公开构建’(Building in Public)。他只是……为有钱人解决了真问题。 > > 我们是不是都在‘过家家’（LARPing，角色扮演），假装是企业家，实际上却在做一些没人需要的生产力工具？” 这篇帖子直白、戳心，几乎瞬间引爆了讨论。社区的反应非常复杂：有人拍手叫绝，有人激烈反对，但更多的是“老兵”们在分享更深层次的洞察。 我为你提炼了这场讨论的三个核心焦点。 焦点一：“公开构建”的多巴胺陷阱 原文中“过家家”（LARPing）这个词，显然刺痛了很多人，但也获得了最高赞的共鸣。 社区普遍同意，问题的根源甚至比“选错市场”更深。一位评论者（u/SyllabubStock9858）的分析一针见血：“公开构建”（Build in Public）这种流行文化，本身就是个陷阱。 当代独立黑客的“标准剧本”——在 Product Hunt 上发布、在推特上分享 MRR（月度经常性收入）——整套流程都是为了“社交媒体参与度”而优化的，而不是为了“盈利”。 这带来一个致命后果：你选择的目标客户，是这个“生态位”里最糟糕的客户群体——也就是其他的独立黑客。 这个群体有什么特点？社区总结为：“技术上精明，想法巨多，兜里没钱”（technically savvy, idea-rich, and cash-poor）。 你向他们推销一个“AI Logo 生成器”？他们会心想：“这东西我花一个周末用 API 也能做出来。” 他们是最难取悦、最不愿付费，却又最乐于在你的评论区指点江山的一群人。而“公开构建”的快感，让你误以为这些“参与”就是“市场”。 焦点二：“无聊”行业，说起来容易做起来难 既然“内卷”行不通，那么转向原文作者推崇的“无聊”行业（如牙医、水管工）是不是就行了？ 社区的“老兵”们立刻泼了冷水：没那么简单。 问题不在于“性感”，而在于“认知”。一位开发者（u/dukesb89）反驳说：“我们之所以为独立黑客开发工具，是因为我们理解独立黑客的问题。” 这种“解决自己的问题”是 YC 孵化器推崇的第一原则。 但反过来，你有几个朋友是牙医？你知道汽车经销商的核心痛点是什么吗？ - 门槛是“领域知识”（Domain Knowledge）：这是多条高赞评论共同指出的。你一个开发者，根本不知道牙医诊所的排班系统和计费流程有多反人类。 - 门槛是“客户验证”：另一位评论者（u/valaquer）指出，去和这些“无聊”行业的人聊，验证成本极高。你以为他们需要自动化，他们可能觉得纸质发票挺好用。一位在印度尝试的开发者（u/No-Strain-5106）就分享了惨痛经历：药店老板宁可用 25 年前的老软件，也不愿更新，因为“能用就行”。 - 门槛是“信任”：这些行业的人不会上 Product Hunt。你怎么接触到他们？打电话推销？他们凭什么相信你这个“搞电脑的”？ 这就是独立黑客的“核心困境”（u/WorkingBudget7958）：你最了解、最感兴趣的问题（SaaS 开发），是一个最没油水的市场；而你完全不了解、也不感兴趣的市场（比如地毯清洁），才可能藏着金矿。 焦点三：高手的破局之道——你卖的不是“工具”，是“钱” 在激烈的讨论中，一位资深顾问（u/Comfortable-Tart7734）的发言提供了真正具有操作性的“破局”思路。 他首先提出了一个关键的“心态转变”： > “（原文作者）提到的登陆页构建器、推文定时器，这些是‘商业解决方案’。但独立黑客们却试图把它们卖给‘个人’。 > > 而个人花钱，是冲动的、非理性的，为了‘想要’（want）。 > 企业花钱，是理性的，为了‘需要’（need），尤其是为了——赚钱。” 他给出了自己筛选项目的黄金三原则： 1. 我必须能和客户“真正对话”（不是冷邮件或广告）。 2. 我的产品如何“直接增加客户的销售额”必须一目了然。如果需要解释，那就完蛋了。 3. 客户必须能“立刻”回本。 这套标准，直接筛掉了 99% 的“AI 生产力工具”。 那么，如何解决前面提到的“领域知识”和“信任（分发）”的门槛呢？这位老哥分享了他的“王炸”策略： 与其自己苦苦挖掘“无聊”行业，不如去“寄生”那些已经掌握了“分发渠道”和“领域信任”的人。 他的原话是（大意转述）： > “我现在自己不从零做项目了，效率太低。我选择和别人合作。 > > 比如，我找到一个在某个小众领域（比如“复古游戏机维修”）拥有 150 万粉丝的 YouTuber。他有粉丝、有信任、有内容，但他的变现方式很低效（广告、卖点T恤）。 > > 我去找到他，提议：‘我来构建一个专门为你这 150 万粉丝服务的定制产品（比如一个维修零件交易平台或专业教程库），你来推广，我们分钱。’ > > 结果呢？我们根本不愁‘产品市场契合度’（PMF），因为这 150 万人已经是精准筛选过的目标用户。哪怕只有 1% 的转化，也是 1.5 万个客户。” 这个策略，完美地结合了独立黑客的“技术实现能力”和内容创作者的“精准流量及信任”，一举解决了“为谁构建”和“如何销售”的世纪难题。 讨论的最终启示 这场大讨论从“为什么我们都这么穷”开始，最终演变成了一场关于“如何赚到钱”的实战分享会。 如果说有什么“全貌总结”，那就是： 1. 认清“内卷”的本质：沉迷于“公开构建”、在 Product Hunt 上刷榜、为其他开发者做工具，大概率是一场“多巴胺游戏”，而非“生意”。 2. “无聊”不等于“容易”：“无聊”的行业只是听起来很美，进入的门槛（领域知识、销售渠道）对独立开发者来说高得惊人。 3. 真正的破局点：与其从零开始“挖井”，不如找到那个已经“拥有水源”（掌握精准受众和信任）的人，然后帮他们“建管道”（提供技术产品），最后“分水”（分享利润）。 正如一位评论者（u/Thin_Rip8995）给出的行动派建议：“这周就去选一个线下行业，72 小时内和 3 个从业者聊聊。找到他们每天手动浪费 2 小时的地方，做一个 MVP 出来。别按月收费，按‘结果’收费——你帮他省了 200 块，你就收 100 块。” 这，可能才是摆脱“过家家”的真正开始。
太棒了，已加入学习！我一直希望更多开发者，能发布类似「掘金小册」这样的专业课程。 我感觉我又可以扩展一个自媒体的商业模式！之前给编程模板开发者做教程视频，带货效果很不错。 我想之后可以尝试给一些专业的课程做基础概念视频，我的视频会讲得比较基础，然后再推荐到专业课程中。 这样我能发挥我的自媒体+视频优势，大家能发挥自己的专业优势！
有一讲一 为什么我现在投简历还要写我本科的互联网+全国一等奖 这玩意能加分吗？ 写了真的有人看吗
罗永浩的十字路口，前面几期我都没看，但刘谦那期我看了。 我从魔星高照的时候就开始看刘谦，算老粉了。我发现一个很有意思的点，刘谦说，大部分观众看完魔术，为了对抗那种“我被骗了”的智商挫败感，会给自己找个台阶下。 台阶就是，魔术师手太快了。 甚至魔术师为了避免观众产生负面情绪，也会往这个方向引导。因为魔术师手法太快，这是大量练习且可以量化的。观众这么一想心里就舒服了。我没看出来，不是因为我笨，或者观察力不行，而是因为对方手快，而手快要么是天赋高，要么就是对方练了，我没练而已。我练了其实也可以。 我一下就觉得这事儿不止于魔术。 看到一个成功的产品，会觉得是因为做的很“精美“，技术很“牛逼”。要么觉得自己设计不行，要么觉得自己资源不够或者技术还差一点。因此很自然的忽略掉了实际上自己商业思维和执行这种笨功夫上的欠缺。绝口不提那个产品早期版本有多粗糙，也不去想人家为了找到第一个用户，做了多少枯燥的笨功夫。 因为我设计不行，技术不够，所以要么没动作，要么接下来的动作，就是很自然的去买课学习了。 而再接下去，因为我工作太忙，生活太累，所以我买的课先放着，以后有时间再看。 你看这套思维惯性，是不是很像看魔术的观众。 内容方面也是一样，看到爆火的网红，觉得不过就是运气好，豁得出去，没底线嘛。全然忽略掉人家为了一个15秒的视频，可能写了三版脚本，拍和剪花了四个小时，又对着数据复盘到凌晨两点。各种打磨出来的话术，方法论，SOP 等等。 我们是在干嘛？我们是在标签化成功。标签化会大量的压缩信息造成失真，且流于表面。这是一种极其聪明的自我保护，保护我们那点可怜的自尊心，好让我们能继续心安理得地待在原地。 这个标签，还可以是“好爹”，“红利”，“运气” 等等，一旦成功只是一个标签，那么就意味着，只要我贴上这个标签，我上我也行。 但是事实是我不行，因为我懒。
ShipAny 内置三套核心系统，其中一套是后台管理系统。👇 包含内容管理（CMS）、权限控制（RBAC）、用户、支付、积分、配置管理等功能 除数据库连接外，其余功能都通过后台面板可视化配置，随时切换登录方式、支付渠道等，集成了主流的邮箱、存储、统计、广告、联盟营销、客服、AI 供应商，只需一个配置即可启用相应的功能。 最近用 ShipAny Two 做了三个项目，基本上都在一小时内完成了上线，有两个项目在一天内开了第一单。每天登录后台看看支付数据，看到 paid 状态的订单就会很开心。😄 之前做了十几个项目都不知道订阅收入多少，现在打造了一把很好的铲子，也要重视 MRR 的建设了。 一个月憋的大招，收到了很多正反馈，ShipAny Two 是真的好用。 持续迭代，做最好的 AI 建站工具。❤️
我发一个暴论：新手开发者最好不要直接学什么Next js，vibe coding 了，太不靠谱。最短的路径就是直接上模板，直接在开源项目上改，和付费模板上改。 边改边学习，还有技术支持和社区解答，比自己闷头搞靠谱很多。 买付费模板的好处是买的是服务，后期有问题困难可以找作者解答和社群生态支持。 比如最有名的 WordPress 就是有数不尽的插件，你想到的功能都能满足，数不尽的人踩坑技术难题都网络问答文档资料。你自己搞的你找谁？找 AI 越改越崩溃。 免费模板直接 GitHub 上搜索或者平时关注一些很火的开源项目，看能不能直接用，比如我就是开源爱好者。 付费模板国内比较活跃的 2位开发者： 1、ShipAny V2版本： https://t.co/c831gSPNPI 在 2024 年 1 月 春节，大家可能都被一个叫 AiCover开源微信AI 红包封面生成器 刷屏，就是前腾讯微信后台开发工程师 iDoubi 开发的。 接着他又了很多项目，包括非常火爆的 AI 搜索ThinkAny，MCP so 等项目。 最近他憋了一个月，重写了ShipAny 模板框架功能和质量提高了很多。 特别是 shipany 的 doc 文档中心写的非常详细，对新手开发者来说都是宝藏文档，能够免费看到。 2、MkSaas： https://t.co/oLLf74YgEF indie Fox老哥做的，产品做的非常有质感，推上非常活跃，Build in Public非常成功的开发者。 而且乐于分享。
转发：孙燕姿两年前说的话正在逐渐被验证。 作者：@耳帝 https://t.co/1MJ8ntluSJ 最近AI改编歌曲在油管跟B站上非常火，把一首歌改编成R&B、灵魂、福音、爵士……掀起了类似于两年前的明星AI翻唱风潮，应该是Suno又进化了。 到了这个阶段，我是终于承认，AI可以做出很好听的音乐。B站上的什么大东北我的家，还有改编王菲的歌，好评一片，而外国人做得更好，油管上大量用魔城灵魂、大乐队爵士、当代R&B改编流行金曲的，说实话，真的很好听，我听了一个晚上，不知道怎么做到的，怎么能那么严丝合缝又那么freestyle，你明明知道甚至能听出是对经典的拼凑挪用，但就是很自然流畅很好听，可能是因为取材库都是那些最经典最伟大的音乐吧。 不夸张地说，你去油管上听听那些AI改编，吊打《歌手》95%上的改编不成问题。 AI歌曲创作现在也进化了，而且做出来的绝不像是两年前很土很low的那种歌，如今的AI音乐创作甚至很前卫新潮、很有音乐性，油管上有大量的做NJZ风格的Drum&Bass、Baltimore Club之类的音乐，很好听，做说唱的Beat更是能量产行业标准水平以上的产品。Spotify上有AI音乐人，月收听人数已经几百万了。我听下来，AI做的最好的就是电子音乐跟融合音乐，我猜测是因为前者本身就是数字化的产物，而后者的融合思路，AI本身就有巨大的融合素材库，做出的效果非常炫目缤纷。我听了好几天，觉得就目前AI的水平，放到2025年的乐坛，欧美的可能像Oklou、Rosalía、Dijon、Amaarae之类的AI可能做不出来，放到华语乐坛，可能万青、DOUDOU、苏运莹、苏紫旭、揽佬之类的AI做不出来，但再过几年呢，以这个趋势来说真的不好说，绝大多数歌手与音乐人我看都需要有些危机感，因为在技术层面上人是难以跟AI比的，而且越来越难比，你未来需要非常独特，或者交付出剖肝沥胆的真心。 AI演唱现在在蚪音也很火，我刷到有一个AI男声翻唱许茹芸的，点赞量巨高，甚至引发了一大堆真人唱将去挑战那个版本，但是唱的都不如AI版，因为AI版其实是违背人的生理结构的，比如在一个很高的音高上，正常人的嗓音构造是根本不可能有那么多的低频存在，但是AI轻易就能把这个缺失的频段的声音给加上，所以听起来比真人更“爽”，我油管刷到了一个AI唱摇滚的，AI做出来的高音F5、G5，我觉得Adam Lambert的质量也不过如此吧，因为听起来可能就是取材于Adam Lambert的嗓音，然后再加两个低档位的经典摇滚歌手的声音成分，那肯定声音密度更大，效果更骇人，似真人又更非人，像转音技巧什么的，对AI来说更是一种简单的排列组合，它更能复杂速率更快，在“声乐”层面上，AI能够轻松生产出真人苦练多年而不得的东西。 我不知道照这个速度发展下去，AI音乐未来还会变成什么样，两年前的时候，我会笃定地认为，人类创作是无法被AI取代的，比如说AI没有灵魂、真心与爱。更艺术的说法，可能会说，AI没有弱点、痛苦与恐惧，但是就目前来说，即使没有灵魂真心痛苦那些东西吧，我也不觉得比真人做得差或者难听，甚至有的更好听。照这速度发展下去，我预感，未来时代，只有金字塔顶端的天才艺术家可以跟AI对抗，由这极少数的天才肩负着“人类”创作的使命，而唱歌、创作这些东西，对于绝大多数普通人来说，可能纯粹就只作为一种个体的娱乐活动与精神需求，而不再具有消费品的意义。 我想起两年前，在AI孙燕姿翻唱在网上火了之后，孙燕姿发了一篇文章，她整体对于未来AI取代人类是持“悲观”态度的，她认为一个人再稀有，未来也能被“量身定制”。当时不少人觉得她有点杞人忧天了，比如文章里有句话写，有人说AI没有你的语感、情绪与呼吸，孙燕姿说，我怀疑AI掌握那些东西是迟早的事，人类无法超越它已指日可待。现在看，这就是进行时的事。歌手本人与艺术家，面对AI比普通人的危机感更重，前段时间欧美乐坛上千位音乐人联合签名抵制AI，他们面对AI似乎更有紧迫感，当然一是因为自己的利益难免受到威胁；二是因为，我猜测，艺术家本人，他们更知道，声音是如何在身体里生长又是如何迸发的，音乐是如何被制造出来的，他们对于音乐制作这件事，有着更加切身且真实的体会，有对技术是如何侵入艺术的最私密层面，有着非神秘化的祛魅，所以他们的预感与直觉，比大众的逻辑推理更敏感。 如今回头看孙燕姿两年前的那篇章文章，还是觉得很可贵，一是清醒，二是毫不自恋，她始终对时代变化与世界的未知保持敬畏，在未来变化与科技浪潮的面前，放弃自己是独一无二、无可替代的自恋的幻觉，这对于一位巨星来说太难得了。如果还有哪位歌手如今还觉得自己是独一无二的，那么可以思考，你作为一个歌手的“声音价值”能高过孙燕姿吗？如果连她都这么认为，那你还笃定自己不会被取代吗？如果你是一位歌手的粉丝，我建议可以去听听甚至亲自上手操作下Suno，看是否还有足够的信念，觉得自己追随信奉了世间的真理。可能在未来的时代，真的需要拥有孙燕姿所说的那种心态，“凡事皆有可能，凡事皆无所谓”，如果连她都无所谓，那我们绝大多数普通人也只是历史的尘埃，更需无所谓了。
咱们中国人真的不太擅长说“谢谢”或夸别人。但这反而给你一个巨大的机会，特别是在学英语的时候，如果你能有意识地练习表达感谢和赞美，这会成为你的超级技能。 那怎么表达得自然又得体呢？我在 JAM 这款英语口语练习 App 里设计了一个专门的模块，就叫“表达赞美与感谢”。里面的核心框架是：FRI。 FRI = Feeling + Reason + Impact 这个结构特别简单，学起来不费劲。 大家感兴趣的话，我深入讲一下？
前些天李亿的这篇《反脆弱》读书笔记的推文大火，有人开始模仿“我用了X年才……”，有人尝试把这篇文章逆向成读书笔记的提示词，好用 AI 批量产生出大量的读书笔记，都挺好的。 其实我也羡慕能写出这样有水平的内容，但是我不觉得通过直接用 AI 能写得出来，而且我个人并不太喜欢看那种 AI 批量产生的内容（此处应该 at 马东锡老师），更不喜欢另一些用 AI 为了流量去产生情绪和对立的内容。 我另外可以肯定的是，就算我和李亿用同样的模型来写，就算我提示词水平更高，我也不会产生比她更好的结果，因为就算是 AI 创作，也不应该是一次性成型，而是需要反复让 AI 根据输出修改调整。 如果我自己不知道好的作品是怎么样的，怎么才能写出好的作品，我也不会知道怎么让 AI 去调整，只能 AI 生成什么就接受什么，但专业的人一看就知道哪里有问题，就可以让 AI 去针对性调整。 所以我并没有去写一个提示词让 AI 生成类似的读书笔记，而是让 AI 去帮我分析为什么这篇文章写得好，哪些地方值得学习借鉴，如果自己写要怎么写。 我用了 Gemini 2.5 Pro 帮我分析（Prompt 在后面），看完我才明白为什么这篇内容会这么火，不是运气，而是水平。 Gemini 给出了很高的评价： > 这是一篇非常精彩的“个人转变叙事”类型（Personal Transformation Narrative）的推文，它之所以强大，是因为它完美地融合了抽象的智慧和具体的个人故事。 > > 这篇文章的结构设计得非常精妙，它像一个漏斗，从一个普遍的社会“痛点”开始，引入一个强大的“概念”，然后通过“个人实践”来验证这个概念，最后给出一个可操作的“解决方案”。 为什么那么多模仿的或者 AI 生成的都没有这篇打动人心，可能缺少的就是其中的“个人故事”，也缺少一个可操作的“解决方案”。 一篇好的文章总是有一个吸引人的开头，可能是让你共鸣、可能是让你好奇 但真正有“人味”的佳作是它融合了作者独一无二的个人故事和感悟，这是 AI 很难模仿的，通过“推特涨粉”这样的故事我们能感到真实，愿意去相信。 好的作品读者看完能有收获可以操作，就好比这条推文提到的“杠铃策略”真能用上，就像我这篇我也希望我分享的 Prompt 你能用的上。 顺便说一下，这条分析内容的提示词不是自己写的，而是前些天很多人转发分享的 《百万粉丝博主的内容生产工作六》里面 Dan Koe 用的，我特地打开视频截图 OCR 出来了用的提示词，效果真的很好。 ---- 提示词开始 ---- Break down the structure of this post so that I can recreate it from scratch. Break down: - Why it works - The psychological patterns involved - What context is needed from me - Anything else I would need to understand how to recreate it Response in 中文
中推女生，有毅力，有见识，持续输出高品质知识： 小互和金融汪。 @imxiaohu @yuyy614893671 而且我猜以这二位的领域，75%以上的受众是男观众。用知识的实力说话。 在知识面前，性别只是个符号。帖个头像，纯粹只是表态“我是活人”的态度。 女性的出路之一，也是最难的，就是持续学习，不放弃，和不把自己当弱者。哪怕只是跟上，都算赢了。
这几天陆续看到Claude Skills Market (虽然这个帖子分享的不是一个真正交易的market)的出现，真是“天”为单位。就这几天时间！ 我也认为Skill share 会成为一个方向，具体会不会做大，暂时不知道。 但是这是我目前，反而看到的最接近AI native的生态范式。可能99%的程序员都不一定同意。 我也会专门把这件事情当成我的一个主力来做。这是我的一个“押宝”。以帖为证😂
+1 可以多分享，没必要以自媒体为职业，还是主业为重，年轻时先多积累比较好。 我不是自媒体职业，也没打算以此为业。反过来早年的技术经验、项目管理经验对我自媒体写作是很有帮助的。 当你一心想赚钱，未必能赚到钱，当你想做一点伟大的事情并为此而奋斗，也许就会变得很有钱。 当你一心想当自媒体，未必能做好自媒体，当你在某个领域有一定积累，再捎带着分享一些经验，也许就成了行业大v。
我推荐经验少的技术人花精力在开源上，这和我总忍不住分享出来的重要的热爱/兴奋、专注是一脉相承的。 - 对于热爱 build 的人来说，开源贡献可能是调剂、学习、探索的事情：充能、充电、做准备 - 对于不得不陷于做低成长的同学来说，开源更是学习、拓展能力边界的好渠道（这甚至是软件工程之于其他行业的特权）：治愈、跃迁 具体操作起来，推荐在热爱、目标相向、上限高的项目、社区中不断耕耘（相比只是广泛做低挑战贡献） 从 v2ex 上那个帖子有感。
我见识过很多有趣的灵魂。 尤其是在美国。 所以我交往和认知的一个重要标准是“有趣的灵魂”。 当你把一个人所有的标签放下，（什么学历，身份，什么什么O）去聆听一些极少的，真的特殊的人的见解和语言，能看到一个全新的宇宙向你打开。 频率就是那么神奇。 而且我们也即将见证你认识和看重的，奔波半生的这些标签逐渐失效的时代。
AI 真正落地最快的，其实是那种只需要工程师、不需要任何其他部门配合的场景。 一旦项目需要经过多部门共识，开十个项目群，甚至要同步半个公司的业务，节奏立刻慢十倍。 这种牵扯 KPI、人情、责任边界等一系列问题的场景，AI 能直接从工具变成政治。 现实就是这样： 能让工程师直接落地的事，一周就能上线； 要开完三个会才能定方向的事，一年过去了都还在讨论可行性。
