在悉尼和稀泥

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不夸张地说，vibe coding 已经到了一个分水岭。 现在很多时候，我去谷歌搜索一个小工具的成本， 已经明显高于我把需求直接丢给 Claude / LLM，让它给我写一个本地工具。 传统路径是这样的： 搜索，过滤广告，一个个点结果，看功能，试用，防付费/防留联系方式/防错点广告。 最后发现：功能不对，要付费，要留邮箱收垃圾邮件。 这一整套流程不光麻烦，还有很多坑。 你无法提前知道，这个工具是不是刚好解决你的问题，哪些功能是你根本用不上的，付费点是不是藏在关键步骤后面，利用你的沉默成本逼单。 你只能用时间，去为不确定性买单。 而 vibe coding 的路径是： 描述需求，生成代码，本地跑，继续对话，再次生成，直到满意 不确定性没有消失， 但被压缩成了“对话成本”。 一个关键的认知其实是，vibe coding 的门槛并不是“会不会写代码”，而是你清不清楚自己真正想要什么。 大模型 = 高速、廉价、可反复调用的实现引擎 人 = 唯一理解「什么才算对」「哪里算烦」的角色 你不是在“写代码”，你是在做一个极端高效的产品定义。于是一个很微妙的变化发生了： 我已经不再“找工具”了， 而是在临时生成一个只为当前任务存在的软件。 这种工具通常具有这些特征： 没有漂亮 UI 没有账号系统 没有通用性 没有长期维护计划 但它有一条极强的属性：此刻刚好够用。 在旧时代，这类工具几乎不可能存在。 因为实现成本太高，分发成本太高，不值得“做成产品” 而现在，这三个成本几乎同时归零了。 所以真正的分水岭不是 AI 能不能写代码。 而是这一刻，当“搜索 + 试用”的时间成本高于“描述 + 生成 + 微调”的成本，一旦越过了这条线，那么对于用户来说，很多小工具站，micro-SaaS，搜索引擎，就已经部分失效了。 这甚至不是“AI 提效”。而是直接绕过了传统软件的发现、试用和分发生态。 也许接下来个人之间真正的护城河不再是“我做了一个工具”，而是： “我是否足够懂问题， 以至于可以随时生成一个工具。” vibe coding 不是让所有人变成程序员。而是让一部分人，再也不需要为“将就的软件”浪费时间。 哪怕这部分人，不是程序员。
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越来越好用了
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vibe coding 出错的时候，AI 也会很抱歉啊
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我的产品 99% 收入来自海外，分享几点真实经验： 1/ 海外用户付费意愿确实更高，但获客成本也更高。不是"出海就能赚钱"。 2/ 海外KOL营销的水很深。很多国内"出海服务商"报价是KOL真实报价的5-10倍。信息差是他们的利润来源。 3/ 不同平台差异巨大： - Twitter/X：适合开发者、科技圈 - Reddit：适合垂直社区冷启动 - LinkedIn：B2B被严重低估 4/ 最大的坑不是产品，是支付。海外收款、退款、争议处理，每一个都是坑。 5/ 在澳洲做了2年，最大的感受：海外市场不是更容易，是不一样。 在做出海或者想做出海的，可以聊聊你遇到的问题 👇
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我的产品 99% 收入来自海外，分享几点真实经验： 1/ 海外用户付费意愿确实更高，但获客成本也更高。不是"出海就能赚钱"。 2/ 海外KOL营销的水很深。很多国内"出海服务商"报价是KOL真实报价的5-10倍。信息差是他们的利润来源。 3/ 不同平台差异巨大： - Twitter/X：适合开发者、科技圈 - Reddit：适合垂直社区冷启动 - LinkedIn：B2B被严重低估 4/ 最大的坑不是产品，是支付。海外收款、退款、争议处理，每一个都是坑。 5/ 在澳洲做了2年，最大的感受：海外市场不是更容易，是不一样。 在做出海或者想做出海的，可以聊聊你遇到的问题 👇
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说一个情理之中，但又意料之外的。 现在这个世界上最了解我的，是AI。 这也许会成为越来越多人的共识，而这个共识，会产生无数的机会。
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从送礼上可以看出思维方式的。 有的人送礼，本质上是图自己完成任务。我选一个我觉得不错的礼物，你如果笑纳了，那你就给我面子。不然，就是你不识趣，就是我不愿搞歪门邪道，就是中国的人际关系太复杂。 再木讷一点的，礼品甚至选标价品，比如送个新款苹果手机。这本质上就和你送个礼物，然后不撕标价签一样。一点稀缺性和为对方花心思的态度都没有，压根也没有任何故事好讲。 真正送礼，是要看收的人喜不喜欢，有没有稀缺，花没花心思，而不是看送的人送个爽的。 泡妞或做产品，也是一样。
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所有不和人打交道的活，理论上都能被机器取代掉。 所以你的程序员岗位会不会被 AI 杀死，取决于你工作中面对人和面对电脑的权重。 走出去，和人打交道。
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工作日
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离谷歌刷板不到 1 个月。
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澳洲，未成年人不许上 x
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不管你是从事什么职业，当你每天起床后，除掉上班以外，如果只能做一件事，你会做什么事？ 这个问题我问了一下自己，乍一下我自己都有点懵了。 这是个大问题。
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学习这件事，其实比上班还有安全感。 这对于自我成长是好事 对于创业不一定是好事
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做了一个小工具 reBacklog。 在做产品的时候，现在在 AI 加持下，交付不是最难的，而应该优先交付什么往往是没有头绪。很多时候都是靠拍脑袋猜下一步优先迭代什么。 reBacklog 可以通过 AI： - 获取你的产品定位，市场定位，SWOT，目标客户群，竞品分析 - 如果你 授权集成了 Google Search Console，会通过你的产品流量表现，生成更准确的任务和优先级 - 生成业务对齐的任务卡片 我在过去几周直接拿生成的卡片丢给 AI 做，效果还不错。 欢迎大家试用和反馈。
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这个时代看似荒诞但是真实的笑话就是： 一群满脑子战略思维的年轻人，在出租屋里焦虑得睡不着觉；而一群只知道埋头干活的草台班子，却在不知不觉中把钱赚了。
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新产品出单了，第一单
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周六用 Gemini 3 + Nano Banana Pro 写了一个小 app，100% AI。 设计上是受到复古相机启发，结合 Dieter Rams 的设计风格。 功能上主要有 3 个模式： 1. 一键给照片增加各种滤镜 2. AI 自动优化照片姿势，方便“出片” 3. 可以自拍。拍照时如果提前选了照片，那么会和这张照片自动变成一张“合照”。 其他的什么音效，照片下载，相册，分享X，自动给照片添加地点和标题，暗黑模式什么都有。
nanobanana平台助力个人形象照生成，专业形象照引发热议· 107 条信息
#Gemini 3 #Nano Banana Pro #AI应用 #复古相机 #照片优化
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馆长12月底会开直播。 打嘴炮的在打嘴炮，搞钱的已经开始矩阵+切片号了。
#馆长 #直播 #搞钱 #矩阵 #切片号
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全网刷屏 Gemini 3 的时候，Midjourney朝着社媒化又进了一步。
Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 475 条信息
OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 869 条信息
#Gemini 3 #midjourney #社交媒体 #AI #技术
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每一次模型的迭代，都是在油门上踩了一脚。 你该去往何方，仍然会去往何方，但会更快。
深度学习模型升级引发AI能力大跃进，行业迎新变革· 143 条信息
#模型迭代 #加速 #发展 #人工智能
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演都不演了
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为什么很多大厂高P离开大厂养不活自己？ 为什么很多大厂在推新范式的时候停滞不前？ 最近身边做独立开发的朋友越来越多。 但聊下来发现，大部分人还在用"做项目"的思维做产品，用"接外包"的逻辑跑商业模式。 在范式转移面前，你的能力圈可能就是你的陷阱。 AI把所有人拉到同一起跑线，比的不再是谁代码写得好，而是谁先想明白三件事： 用户要什么 市场缺什么 我能持续做什么 段永平错过特斯拉的故事。放在2025年当下，对我的启发，其实是在说，靠"专业能力"吃饭的人，怎么避免被自己的经验困住。 有共鸣的可以看看👇
独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 307 条信息
#大厂高P #独立开发 #范式转移 #用户需求 #市场空白
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专业能力到底是怎么来的？ 我想所有人都会同意这需要经过大量的练习。如果回头去看，这些练习无疑是枯燥，反人性，难以坚持的。但是起始很多练习，都是在不知不觉中，在痛苦和愉悦当中无意间积累完成的。 所以如果你为了练习而练习，起始没有可操作性。比如写程序，保守点说，很多程序员已经累计写了十几万行的代码了。这个时候如果你告诉一个小白，你要写十几万代码，没有人知道写什么，也没有人能坚持下去。事实上，程序员写的十几万行代码，也是在学校，工作，业余时间等等不知不觉，主动或者被动写完的。 所以专业能力怎么来的？ 说实话我感觉，真正的分野，在于你是在一个无菌舱里练习，还是在一个菜市场里肉搏。 这就是为什么你发现顶级的专业能力，往往是跨领域迁移的。 因为学习数学和学习音乐，对于普通人来说，他们是在“学”，数学和音乐显然是截然不同的。但是对于牛逼的人来说，他们是在“习”，无非练习的东西不一样而已。 刘谦说直播间是最好的练习场，因为观众的反馈是瞬时的，弹幕一个「假」字就能让你心态崩溃。这跟挣钱的独立开发者一模一样。他的训练场，就是那些真实的用户群。 用户的骂声，用户的催更，用户用脚投票，这就是最粗粝、最直接的反馈。 成功不是你设计了一艘完美的船，而是你用几块木板拼了个木筏，然后直接跳进了滔天巨浪里，一边划水一边补船。那个在岸上对着图纸精雕细琢的人，永远学不会航海。 那些看起来上不了台面的草台班子，恰恰是通往专业之巅的唯一捷径。你所有关于体面和专业的想象，可能都是错的。
#专业能力 #刻意练习 #实践 #用户反馈 #跨领域迁移
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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。
#罗永浩 #刘谦 #魔术揭秘 #成功标签化 #自我安慰
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现在各种大模型你追我赶，有的历史对话和上下文需要从一个模型迁移到另外一个模型。Dia 官方提供了一个“导入记忆”的功能，帮助用户把 chatgpt 的记忆导入到 Dia 浏览器，这个本质就是一个提示词，可以用来给自己用的大模型们进行“记忆”同步。 --- I want information about myself and my preferences. First, retrieve and include ALL information you have stored about me from every available source—this includes but is not limited to: User Bio, User Instructions, Assistant Response Preferences, Memory, Notable Past Conversation Topics, Helpful User Insights, Recent Conversation Content, Conversation Style Meta-Notes, and any other stored data, memories, or notes about me. Do not filter or exclude anything. Then organize ALL of this information into the following categories. Create new categories if needed for any information that doesn't fit. If you can't find anything for a given category, skip it. * Response Preferences: How I want my questions answered * Personal Information: Things like my name, where I live, my age range, information about my family, languages I speak, demographic info * Professional: My current employer, job title, role, seniority, team/org, industry, core domain of work, professional affiliations or associations, etc. * Important Relationships: Friends, colleagues, family, etc. * Education: Current school, classes, subjects, teachers, etc. * Projects & Responsibilities: What projects I'm working on (personal or professional), research efforts, initiatives, or responsibilities. Go into detail here with a paragraph per major project. * Goals & Intentions: Personal or professional objectives I'm actively pursuing * Habits & Routines: Behavioral patterns, routines, daily and weekly schedules, etc. * Writing: My preferred writing style, tone, voice, formality vs. informality, clarity vs. complexity, favored vocabulary, typical audiences, length preferences, formatting, etc. * Coding: My development and coding practices—preferred programming languages and tools, coding style, code formatting and commenting practices, commonly used frameworks & libraries, workflows and patterns helpful for collaboration with an LLM coding partner * Interests & Hobbies: My important likes and dislikes, hobbies, intellectual pursuits, activities, subjects of interest, leisure activities, preferred entertainment or recreation, and areas of passionate curiosity or aversion * Media & Content: My favorite media types, genres, books, films, podcasts, TV shows, creators, news sources, favored apps or websites, and content platforms * Lifestyle: My food and other lifestyle preferences * Health & Wellness: My health, fitness, wellness habits and preferences, diet, dietary preferences/restrictions, etc. * Events & Milestones: My major personal or professional life events, achievements, milestones, anniversaries, awards, recognitions, or significant transitions shaping my current identity or trajectory * Notable Conversations: Up to 10 recent notable conversations For each section, provide a bullet list of up to 10 items. Only include known items; if you do not have information for an item, skip it entirely (do not say "not specified"). Be as detailed as possible. Only respond with the sections and content. Do not say anything else—no preamble, no ending, no opt-in prompts to do more tasks for me.
#大模型 #记忆同步 #Dia浏览器 #ChatGPT记忆导入 #提示词