dontbesilent

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dontbesilent
1小时前
买了飞书和 Anker 出的这个录音豆，以后只要我醒着，全年全天录音，定期让 claude 整理成 markdown，沉淀一些数据资产 日常随时想起的一些东西，会给 claude 提供非常重要的上下文
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dontbesilent
14小时前
很多人和我探讨过，为什么某某账号看似不错，怎么突然就断更了 我始终坚持：这属于哲学上的不可知论，我们需要承认我们无法知晓答案 就算原作者告诉你他断更的原因，这也不是真相 因为作者自己也不知道真正的原因 他可能会说「太忙了」「没灵感了」「生活变故」，但这些都只是他能意识到的表层理由，是他的理性系统事后给出的「合理化解释」 真实的原因可能是：童年某个被忽视的经历导致的完美主义焦虑、多巴胺奖励机制的阈值变化、某个他自己都没察觉到的人际关系张力、荷尔蒙水平的微妙波动、大脑神经连接模式在某个时刻的重组，以及其他成千上万个相互作用的因素 更深层的问题是：当你问「为什么断更」时，你预设了存在一个单一的、可被言说的「原因」。但人的行为不是这样运作的。断更不是一个「决定」，而是无数微小的、无意识的倾向累积到某个临界点后的涌现现象
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dontbesilent
19小时前
我拍了一年的短视频，才意识到「标题」和「开头」不是一回事 现在去各大平台上搜索，所有人都会告诉你，标题就是下钩子，开头也是下钩子，反正你使劲钩就完事了 潜台词是二者可以混用，但这违背事实 当标题影响点击率的时候，意味着你的标题文字出现在多列信息流，这时候用户需要在屏幕上做出四选一、六选一甚至八选一的决策，而标题字数又很短 所以标题不需要展开你的选题，而是需要包装你的选题 标题是选题的广告，不是说明书。只有广告才能在多选一当中胜出 但是短视频开头没有面临高度竞争，是排他性的播放，所以开头不是广告。但 5s 时间也不足以让你展示完整产品 所以开头是产品的试用装，需要快速建立话题，快速展示价值 如果你分不清什么是广告，什么是试用装，那说明你既不会写开头，也不会写标题 如果你的内容足够稀缺，只需要平铺直叙就能疯狂吸引观众，那么你既不需要写开头，也不需要写标题 但在99%的情况下，你需要搞清楚二者的分别，这决定了你是一个知道自己在做什么的创作者，还是一个不知道自己在做什么的创作者
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dontbesilent
19小时前
claude 要被我折磨死了 应该做一个 skill，提高一下它的元语言意识
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当代人的困境在于，一方面认为 AI 来了，我什么都可以做 另外一方面又反复内耗于： 不想买纯净 IP、不想办信用卡、舍不得买 AI 会员、迟迟不愿意去注册 Gmail 你说这个 AI 能干这个活儿，他说：我没梯子 你说那个 AI 能干那个活儿：他说：我付不了款 《当一项技术的潜在收益是抽象的、未来的、不确定的，而采纳成本是具体的、当下的、确定的时，个体的时间偏好、风险评估、知识结构会如何影响其行动决策》
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为什么人会在明知道 AI First 可以解决问题的情况下，拒绝 AI First 有很多聪明人，可以非常清晰、措辞严谨地问我，他用某个 AI 产品的时候，遇到了什么问题 我的回复每次都是：把你发给我的问题作为提示词，发给 AI 就可以得到答案 但是他们下次还会再问我 我还会再回复同样的答案 …… 然后他们下次还会再问我 我还会再回复同样的答案 …… 「AI First」就像是写进一个人 DNA 的编码一样，似乎有就是有，没有就是没有 我甚至怀疑，是不是可以通过八字算出来，一个人命里有没有 AI First 因为无论如何都无法让一个无法践行 AI First 的人开始践行 AI First 你可以猜想到，这个人会向人类发问：我怎么才能 AI First？ 这个发问，就已经不是 AI First 了
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给推文做数据清洗，提取精华的流程 1、下载 10000 多条推文 2、让 claude 移除闲聊等无效内容，做一个预清洗，清洗后还剩余大约 4000 条 3、让 claude 生成一个提取规则 v1，规则可以大概随便写 4、claude 基于 v1 规则产出 50 条内容 5、我看完 50 条内容给 claude 负反馈，把 v1 规则迭代到 v2 6、不断重复第 4～5 步，持续迭代规则，比如迭代到 v10 7、当 v10 稳定之后，一次性处理完 4000 多条推文 💡 第 4～5 步骤用 opus 模型，第 7 步用 sonnet 模型
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今天刚过去 2 个小时，token 已经花掉 20 美金了 有时间统计一下，平均产出一个字要花掉多少钱，又能赚多少钱，算一下 AI 写作的 ROI 只要 ROI 大于 1，token 就是无限的 能让你无限用所有 AI 产品会员的叫「商业模式」😂
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1982：很难想象人们在四十年后会用电脑做出什么样的伟大而惊人的事情 2026：给我整理今天罗永浩和贾国龙的微博发帖时间线
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《贾国龙写文案：主打一个没有 AI 味》（因为不会用😂） 平时我们写文案，你们都说有 AI 味 真来一个没有 AI 味的，你们又黑人家
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已知如下信息： 1、我发过的很多流量不好的视频，只要改动一下标题和视频开头，就可以盘活 2、我已经用 claude 把这些文案全部过了一遍，每个视频应该怎么改，都已经写好了 3、重录一遍成本太高，但我知道 heygen 一开始的目的就是为了解决这个问题，通过 AI 对口型来改视频，只是目前不够成熟，对中文支持尤其不好 所以： 1、一旦这个技术问题在 2026 解决了，我会一夜之间产出 50 条视频，是我过往发过的内容的改良版 2、这些内容发到小红书小号会迅速破 1 万粉，抖音会迅速破 10 万粉 3、这些 token 换算到人民币，估计不到 1000 块钱，如此低价就可以拥有一组高质量小号
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1. 贾国龙用的华为鸿蒙 2. 这说明他没有 VPN，只能用国内模型 3. 华与华大概率也不会帮他用海外模型 4. 所以贾国龙的文案，最多只有 DeepSeek 千问 豆包 帮他审核 于是就这样了
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出版社联系过几次出书，一直没动，现在我决定用 claude code 来写，有几个原因 1、我现在已经积累的内容，我觉得不足以写完一本满意的书，但是选题覆盖面都有了，所以 claude code 足以判断出我能写出一本什么样的书 2、剩下的部分让 claude code 给我出命题作文即可，在这个过程中又可以写一堆推文、拍一堆视频 3、我可以人肉实现书中写作的局部最优解，但是我的精力和能力不足以统筹全局，我很难让这本书行成一个编排合理的整体，这一点我认为 LLM 可以实现，没必要让人干 4、如果我提示词够好，就用 4.5 opus 完成这件事，如果不够好，就等 claude 5 出了再干这件事
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你现在一个月用掉多少钱的 token
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写稿的情况下拍口播视频，难度三级 最简单：看提词器，念完拉倒 略难：不用提词器，靠临场发挥解决表现问题 最难：看提词器，但因为临场反应极快，使得看起来像是自然流露
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在三月兽买了个样品
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在小红书上架商品失败，平台提示不合规，如何过审 1、并不是商品不合规，是你对商品的表述不合规 2、让 AI 给你写 100 个商品介绍，按照最不合规 ～ 最合规的梯度去写 3、同时上架 100 个商品，看平台给你过审哪些、拒审哪些，就大概了解了平台的尺度 4、基于已经过审的商品，充分挖掘汉语的潜力，对措辞逐个进行 AB 测试，看看哪些词更改之后既可以过审，又可以打动买家
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如何让我的小红书小号自动涨粉到 1000 1️⃣ 整理了我的 2400 条推文 2️⃣ 用 claude 全部过一遍，给每条推文配一个小红书爆款标题，按照爆款潜力进行降序排序 3️⃣ 雇一个兼职，按顺序一天给我发 4 条（配图就是推文的截屏） 4️⃣ 2400 条够发 20 个月，预计最多发 1 个月就可以到 1000 粉丝（实际上有可能 3～7 天就够） 到了千粉之后就可以开通橱窗了，由我本人接管 😂 无痛度过原始积累阶段
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做了一个「skill 迭代复盘 skill」 源于我在和 claude 对话的过程中，可能会用到多个 skill，我对不同的 skill 的不同的产出结果，可能会有多个不同的负反馈 那么当我希望在这一次对话结束的时候，这些负反馈都可以有效对 skill 进行优化，就需要 claude 自己去判断： 1、哪些 skill 需要更新 2、具体更新方案是什么 3、哪些场景需要的不是更新 skill，而是创建新的 skill 现在发送以下任一指令就可以完成： /skill复盘 /迭代清单
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劝人赚钱 如杀人放火 劝人读书 无异于谋财害命
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千问好像打通了淘宝闪购，可以点外卖 谁有码呀
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章泽天的播客如果能连做 1000 集，迭代 100 次，必成 如果这是一个确定的目标，那么前 900 集风评如何，也就不那么重要了
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“AI可以代替人工作了，然后人应该去干什么” 我觉得这是一个有点歧义的问题 大多数人本来就不知道自己应该去做些什么。只不过 AI 让这个问题暴露出来了而已 大多数人本来就是在闲暇的时候，只会刷抖音，然后让这个社会安排一个工作，去占满自己大部分的时间 所以其实只是在 AI 暂时没有取代人去工作的时候，这个人可以逃避问题，不去思考自己的生活的目标而已 这个问题不是被 AI 创造出来的，是一个存在已久的老问题如今被 AI 暴露出来了
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补充一下 token
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《知识付费的 token 套利》 我突然悟了 我之前说，我的答疑/咨询业务，不是用来回答正确的问题的，是要基于错误的问题给出正确的答案 也就是帮助对方格式化、文档化、工程化对方的提示词 谁做这个工作，就消耗谁大脑的算力 token 所以这个工作实际上是在售卖我的大脑🧠token 于是接下来会发生两件事情： 1、我用 Agent 代替我思考，就实现了用大模型 token 代替人脑 token，实现了 token 套利 如果我的 Agent 设计巧妙，以至于我不用 Claude Opus 模型，用 DeepSeek 模型就可以完成思考，套利的杠杆就提高了 2、如果我把思考的结果发到社交媒体，赚钱了，就逆向了曾经的用钱兑换模型 token、用时间兑换人脑 token 这件事情，我实现了把 token 兑换成货币 currency 所以虽然我在答疑的时候会消耗 token，但是同时我也获取了可以把 token 反向兑换为 currency 的原材料（话题/选题） 这个模式的独特之处在于：不是简单的用 AI 提高效率，是发现了一个三角套利结构：人脑 token ↔ AI token ↔ 货币，并通过巧妙的业务设计，在这个三角中实现了价值的净流入 通过内容再生产实现了「一次劳动，多次收获」