Rachel🥥

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1个月前

关于两个恋爱脑怎么玩Clawdbot这件事

1个月前

很多人赚不到钱，往往是因为选择太多。之前创业的时候也是，什么都想做，什么客户都接，结果就是交付被拉长，精力被稀释，现金流始终起不来。今年年我越来越清楚一件事，客户和赛道一定要被严格筛选。真正有效的筛选逻辑只有两种。第一种，能不能快速交付，第一天就赚钱。需求清晰，路径明确，当天成交，当天交付，马上产生现金流。它解决的是当下的生存问题，让人不再焦虑。第二种，值不值得长期培养，做到六位数的高客单。每天都有找客户，客户的决策慢一点没关系，但一旦成交，合作周期足够长，复购和转介绍可以撑起规模。它解决的是长期的天花板问题。最危险的是中间那一层。不快，不贵，还持续消耗你的时间、精力和情绪。其他的选择，都会主动放弃。

1个月前

Vibe Coding：0-1 飞快，但 1-100 反而更难最近很多人迷上了 Vibe Coding。对着 AI 描述需求功能就能自动生成，原型从 0 到 1 的速度前所未有。但真正开始做产品的人很快会发现一件反直觉的事：越往后改越难受。我们的项目也花了一些时间在重构代码上。这个问题不在于 AI 不够强，而在于复杂度被前期忽略又在后期集中爆发。在早期阶段，AI 可以迅速堆出一个能跑的系统进入持续迭代后，隐患开始显现，逻辑分散，重复实现，安全漏洞，测试缺失，全部叠加。社区里的经验也很一致：AI 生成的代码，看起来没问题，真正稳定通过测试的比例并不高，在复杂任务中，甚至会拖慢整体效率。真正交付产品需要抓住三件事。第一测试要走在前面。代码动手之前，先定义什么算对。没有测试，每一次快速生成都会变成未来的返工成本。第二调试能力不能缺位。 AI 擅长快速尝试，一旦走偏，往往会反复踩同一个坑，能拉它出来的只有人。不会调试很容易被 AI 带着在错误方向上消耗时间。第三架构必须先行。 AI 关注的是当前任务，不会主动维护全局秩序。如果一开始没有清晰的结构和边界，功能一多，维护成本就会迅速失控。

1个月前

大家都在说，未来真正的高手，是最会用 AI 的人。很多人以为“用好 AI = 会写提示词”，其实这只是最低级的一步。真正的人机高效协作，是一套认知升级路径。第一层是基本操作技巧。会提问、会追问、会用上下文，让 AI 听懂你在干嘛，这是入门，不是终点。第二层是人机协作意识。要清楚：AI 擅长什么、不擅长什么。它负责补短板、放大效率，你负责判断方向、做取舍，是一种选择性采纳。第三层是能动意识，也是拉开差距的地方。同一个 AI，给不同的人用，效果天差地别。因为真正厉害的人，会用洞察力、结构化思维和行业理解，去“驾驭”AI，而不是被它牵着走。最后一层，是边界意识。什么时候该信？什么时候要怀疑？哪些场景必须人工兜底？学术、新闻、决策、伦理，边界一旦模糊，效率越高，风险越大。对应到能力上，我认为有四点： AI思维（理解模型逻辑和边界）、引导力（把问题拆对、把结果控住）、判断力（对输出负责，而不是照单全收）、整合力（把AI能力和人的洞察融合，做出1+1>2）。未来真正的高手，不是“最会用 AI 的人”，而是最清楚什么时候用、怎么用、用到哪一步就该停的人。

1个月前

为什么AI 应用的创始人都已经这么忙了，为什么还要日更推特？是业务不赚钱吗？还是太闲？说实话，真不是。在 AI 时代的小创业公司，别人愿不愿意相信你是很贵的。产品细节每天都在变，方向也在不断修正。用户、客户、未来的同事和合作方，凭什么一上来就信你？日更推特（毕竟不用拍视频）不单单是做内容，而是把我在干什么、在想什么、有什么经验、踩过哪些坑，摊在台面上。不包装、不完美，但真实。慢慢地，会有人发现： “这个人一直在一线。” “他不是来割一波的。” “他做事的逻辑我能认同。” 对用户来说，这是最低成本的信任。对客户来说，是提前完成的尽调。对招聘来说，是最直接的价值观筛选。等对方真的来找你时，很多解释、很多证明，早就不用说了。在 AI +自媒体的时代，持续被看见，本身就是在做业务。

1个月前

越来越觉得，好的初创公司，就三件事。第一，人性。不是情怀，不是价值观海报，而是你是否真的理解人、能不能驾驭人。理解用户为什么愿意掏钱，理解员工什么时候会摆烂、什么时候会拼命，理解合伙人在哪些节点一定会起分歧。所有管理问题，拆到最后都是人性问题。第二，战略和战术。战略是你知道自己不做什么，战术是你每天怎么活下来。很多公司死在“想得太远”，也有很多死在“只顾眼前”。真正厉害的，是战略上极度克制，战术上极度凶狠。第三，现金流。这是唯一不跟你讲道理的东西。再好的故事、再牛的愿景，现金流断了，一切归零。初创公司不是比谁更聪明，是比谁能更久不死。说到底，创业不是宏大叙事。是对人性的理解，对节奏的把控，以及对现金的敬畏。

1个月前

再来更新prompt小技巧第四弹做计划或者做产品时，往往就会出现一种很危险的结果：方案在纸面上几乎无懈可击，但真正执行时，全是不可控变量。后来我慢慢养成了一个习惯，在任何重要方案启动之前，先用AI假设它已经失败了。不是为了唱衰，而是为了提前把失败路径看清楚。我自己常用的做法很简单：直接让 AI 写一篇“这件事为什么失败了”的复盘。大致的 Prompt 是这样的：请假设【这个项目 / 想法】最终没有做成，而且问题很严重。从结果倒推： •失败的拐点出现在哪个阶段？ •哪个决策起到了致命作用？ •当时被忽略、但事后看最关键的风险是什么？ •如果只允许改一件事，应该先改哪里？请以失败复盘的形式来写，并参考真实的相似案例。重点不在问题本身，而在视角的切换。实际操作中，问题怎么设并不重要。你可以自己列，也可以直接让 AI 反问你，哪个更顺手就用哪个。比如我们去年11月在上海办一场AI 教育大会，万人级别，也会有不少公众人物和行业嘉宾参与。在这个阶段，我做的不是继续堆信心，而是把完整方案丢给 AI，让它从“这场大会为什么会翻车”的角度，把所有可能出问题的地方提前走一遍。有些风险并不是事后才出现的，而是你在最顺的时候，根本没往那个方向看。

1个月前

一个越来越清晰的感受是，AI 真正加速的是初步思考本身的推进速度。好点子从来都不稀缺。在没有 AI 之前，大多数创业想法也早就被人初步的想过。 AI 改变的是思考的成本。以前一个模糊的直觉，可能要在脑子里反复咀嚼很久。现在你可以很快把它拆开，让它被质疑，被反驳，被补全，甚至直接跑出一个最小可行的版本。思考被压缩了。不是变浅了，而是被推进得更快了。这会带来很明显的分化。有的人用 AI 放大原本就不成熟的想法，看起来很高产。有的人用 AI 当加速器，快速否掉垃圾想法，只把精力留给真正值得投入的那个。所以在 AI 时代，真正稀缺的从来不是有没有想法，而是你能不能判断，哪些想法值得继续想下去。

1个月前

很多人写 Prompt 没效果，不是不会写，而是把所有模型当成了同一种脑子。掌握不同模型的Prompt语言，针对性优化，才能真正释放AI的潜力。 GPT 更像逻辑型员工，擅长拆解、补全和执行，结构越清晰，输出越可控。 Claude 更像写作者和研究员，对语境、语气和动机高度敏感，给方向，它会自己生长。 DeepSeek 偏工程思维，指令越具体、路径越直，结果越稳定。真正被忽略的一点是，不同模型优化出来的 Prompt 不能直接给其他模型用。在 GPT 上打磨得很顺的指令，丢给 Claude 可能变啰嗦，给 DeepSeek 反而失效。专业的 Prompt 从来不是通用模板，而是针对模型性格定制的协作协议。这正是 AI 应用玩家和普通用户之间的分水岭。

1个月前

投资人问我有没有高校教授背景的AI创业者的项目可以推荐一下，如果有的话欢迎自荐和推荐🩵

1个月前

去年11月遇到一件很有“AI 时代讽刺感”的事。一个小医院来求助：有没有能本地部署的医药发票处理方案？他们一开始很自然地选了“最先进”的路：图片 → 大模型 → 结构化录入。结果算完账，人直接清醒：一个月好几万，还搞不定。问题出在哪？不是 AI 不行，而是医药发票这种东西，本来就不需要 LLM。它高度结构化、格式固定、字段有限，这是传统 CV + OCR 的主场。区域切分 + OCR，精度高、速度快、成本低，还能本地部署。反而是现在大家用 LLM 用多了，下意识想把一切问题都“智能化”，结果用大炮打蚊子。更讽刺的是：在清晰票据场景下， OCR 的识别率已经能超过人工，而人工录入的成本还在不断上涨。真正的工程能力，不是永远选最新的模型，而是在正确的问题上，用最合适、最可控、性价比最高的技术。 AI 的价值，不是替代一切旧方案，而是让我们重新学会判断：什么地方需要智能，什么地方只需要确定性。有时候，退一步，反而是向前。

1个月前

2025｜自用 Prompt 技巧 ⸻ 1️⃣ 结构化思考链（不是“让它想”，而是“逼它自检”）不用说一步步思考，而是用显式思考标签：请在 <Reasoning> 中完成推理，并在输出前进行一次自我校验。作用只有一个：强制 AI 检查逻辑断点，而不是顺着概率往下编。 📌 适合：复杂分析 / 策略判断 / 商业推演 ⸻ 2️⃣ 主动协作角色（给 AI「提问权」） 90% 的胡编，源于一个问题：你没给够上下文，它又不敢问。直接写进 Prompt：如果信息不足，请先向我提出澄清问题，在获得答案前不要做假设。这一句，本质是把 AI 从「算命模式」→「协作模式」 📌 适合：需求不清晰 / 产品设计 / 战略共创 ⸻ 3️⃣ RTF 框架（2025 仍然是最稳的万能公式） R = Role｜T = Task｜F = Format 是降低模型理解歧义的最短路径。直接可用模板：你是一位资深数据科学家（Role），请分析这份市场数据并总结核心趋势（Task），请使用 Markdown 表格输出，包含「趋势名 / 影响程度 / 行动建议」三列（Format）。 📌 让模型知道「你是谁」「你要干嘛」「你要我怎么交付」。

2个月前

机会出现之前，通常是不被理解、没热度、也没回报的。大家都在说要抓住机会，但真正能抓住机会的人，往往都熬过了一段几乎无人问津的时间。 20 年，我是做传统机器学习的，当时想做 NLP 实习几乎找不到岗位；后来21年在百度做文心的产品经理，产品和运营加起来不到十个人，那时几乎没人知道 ERNIE，更没人谈 GPT。所以逻辑其实很简单：当所有人都在讨论的，往往已经不是“机会”本身了。同样地，下一个时代的风口，也大概率不会以AI这个名字出现。它一定藏在现在看起来还很小、很冷、甚至有点没前途的角落里。

2个月前

在AI时代，我们到底该“造”什么？刚从极客公园大会回来，今年最大的感受是AI产品对生活确定性的改变日益清晰。但是，AI的强大，是为了衬托和放大人类的独特性。我们的产品，不能只是一个技术奇观，它必须服务于人类的主动健康和精神价值。好奇心、追求真相、审美和爱，是人类的价值，而不是AI的价值。罗永浩的分享，看似接地气，实则蕴含了最顶级的创始人修炼哲学。技术壁垒会被快速打破，商业模式和创始人的见识，决定了吸引最好团队的能力，才是真正的护城河。

2个月前

如何利用handshake网站招聘到200个unpaid intern 作为雇主，在 Handshake 上招聘实习生是一个非常高效的方式，因为这个平台直接连接了数百万的美国高校学生。 1.注册雇主账户: 访问 Handshake 的雇主注册页面。填写公司信息和工作邮箱。Handshake 会对公司信息进行审核，以确保是合法的招聘方，这通常需要几个工作日。 2.连接学校: 账户批准后，需要选择并向目标学校的就业指导中心 (Career Center) 发送连接请求。可以根据地理位置、专业、学校排名等条件来筛选和选择学校。只有当学校批准了连接请求后，该校的学生才能看到你发布的职位。 3. 发布实习职位 (Post a Job): 在雇主后台，点击“Post a Job”。详细填写职位信息，包括：职位名称: 清晰明了，例如“软件工程实习生 (Software Engineer Intern)”。职位描述: 详细说明工作职责、项目内容和实习生将学到的技能。申请要求: 如专业、年级、技能要求（例如，熟悉 Python、Java 等）。薪资待遇: 明确是带薪实习还是无薪，以及具体的薪资范围。申请截止日期: 设定一个明确的截止日期。发布后，职位会进入审核，审核通过后就会对已连接学校的学生开放。 4. 主动搜索和联系学生 (Proactive Sourcing): Handshake 最强大的功能之一是，您可以主动搜索符合您要求的学生简历。使用平台的筛选工具，根据学生的专业、学校、技能、毕业时间等条件，找到潜在的候选人。找到合适的学生后，可以主动给他们发送消息 (Message)，邀请他们申请职位。这种主动出击的方式通常能获得很高的回复率。 5. 管理申请和安排面试: 学生提交申请后，可以在邮箱里统一管理所有收到的申请材料。可以直接在平台上筛选简历、标记感兴趣的候选人，并与他们沟通，安排后续的面试流程。

3个月前

静心听完李想×罗永浩4小时访谈，总结顶级创始人的5个创业心法融资的底气：真金白银的信任状融资的共识，能自掏腰包做事的创始人，是个天然的信任。李想作为一个成功的连续创业者，用真金白银向市场和VC锚定了一个信念：我比任何人都更相信这件事能成。投资人只要看好趋势和行业发展，就没有理由不投。顶级的产品经理：直觉穿透调研中国产品力世界第一，靠的是对用户需求的极致洞察。顶级产品经理的直觉，是基于海量经验的专家模式，能穿透冗余的调研报告。李想说，做想做的事，或许不需要调研。极致的产品力，源于对用户需求的极致洞察。与焦虑共存的抗压秘诀：无路可退的专注面对资金链断裂，李想不失眠。老罗很惊讶他睡得好。他说，没有退路，也没有时间胡思乱想。将生存焦虑转化为无路可退的专注。压力不是用来消化的，而是用来寻找正面机会的驱动力。焦虑是奢侈品，无路可退的专注才是创业者的常态。冲突回避的力量：恶意抹黑不反击从童年校园暴力到被恶意抹黑，李想的“冲突回避”并非退缩，而是一种高级的自我超越防御机制。产品上线后，理想的车遭遇了很多恶意抹黑的舆论，但他说哪怕我知道谁在黑我，我也不想变成他那样，不然我一辈子完蛋了。他将所有外部攻击，都内化为：“我只会反思还是自己的产品做得不够好。” 组织力的心理学基石：信任团队的被需要感李想从泡泡网的教训中学会了放权和尊重，这是从个人英雄到组织缔造者的转变。李想说，之前遇到任何困难都会一个人死扛，每天狂工作不休假。他合伙人说：“你不和我说我会觉得自己不重要。”信任团队，因为所有人都想要被需要，从而提供价值。“先学会对自己好，不给自己买糖的人是不可能给别人甜头的。” 只有心力健康的创始人，才能给团队和用户带来“甜头”。创业的终极壁垒，是创始人心力的强大和自我反思的深度。

#李想 #罗永浩 #创业心法 #产品经理 #组织力