向阳乔木

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8小时前

强烈推荐发 X 多的朋友下载一份自己的数据。一方面为了备份，另一方面相当构建一个本地资料库，未来可以交给AI读取使用。搜索过往发的信息速度特别快。更多-设置和隐私-你的账号-下载数据输入密码请求获取数据，24小时后会通知你网页端下载。自己三年发的内容累计2个多G。

11小时前

英伟达有点强啊！ CES消费电子展，英伟达发布新一代 Vera Rubin平台，计划下半年发货。 Rubin GPU训练一个10万亿参数的模型，只需要上一代Blackwell芯片四分之一的数量，时间缩短到一个月。推理成本直接降低到十分之一。

12小时前

Django框架联合创始人Simon Willison写的2025年度LLM领域全面回顾，很多人推荐。 AI翻译写了篇，补了一些配图，一共一万多字。原文很多链接，推荐看原文。

21小时前

写了一个新skill，每天自动提醒做计划和回顾。只需要AI语音输入回复，AI自动整理成todo项和内容。除本地Obsidian保存，自动同步flomo

1天前

给文章配图 Skill 增加了几种配图风格。哪个稍微好点呢？

1天前

果然Obsidian才是最棒最灵活的笔记软件！装了Claudian后，随时调用自己的Skill解读论文，生成文章，发公众号，一气呵成。完全可视化界面，小白友好。

2天前

抽空AI解读了几篇Huggingface 的今日热门论文。发现一多半都是中国团队发表的有字节的、腾讯的、商汤的、高德的... 但有篇谷歌的很牛逼。看来以后的AI竞争，真的只有中国和美国两个国家最猛。

2天前

论文地址：

2天前

谷歌发表了一篇论文 "Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architecture"。 AI解读觉很有趣，跟人脑学习和记忆机制做了对比。很新，很有趣的研究方向啊，难道就是HOPE新的构架？摘录部分如下： --- 为什么大语言模型在预训练结束后，就像得了"顺行性遗忘症"? 它能记住训练时见过的知识，也能处理当前上下文的信息，但就是无法把新学到的东西真正"记住"。除非你把新知识塞进它的上下文窗口里。问题的根源，可能不在于我们的模型不够大，而在于我们对深度学习的理解本身就是一种"错觉"。一、人脑给我们的启示先从人脑说起。人脑有个很神奇的特点：它能持续学习，而且不会"灾难性遗忘"。这背后有两个关键机制: 1. 多时间尺度更新人脑不同区域的神经元，更新频率是不一样的: ① Gamma波(30-150 Hz)：处理感官信息,更新最快 ② Beta波(13-30 Hz)：负责主动思考 ③ Delta和Theta波(0.5-8 Hz)：负责记忆巩固和学习,更新最慢人脑是一个多频率协同工作的系统。快的部分负责快速适应，慢的部分负责长期记忆。 2. 统一且可复用的结构更神奇的是，人脑的结构是高度统一的。有个极端的例子：半脑切除术——切掉一半大脑的孩子,长大后认知功能几乎正常。说明大脑的各个部分本质上是可以互相替代的，它们用的是同一套"硬件"。记忆也不是存在某个特定区域，而是分布式存储的。对比现在的深度学习模型: • Transformer的注意力层和MLP层看起来完全不同 • 所有参数在测试时都是固定的 • 预训练时所有层的更新频率都一样这和人脑的设计理念完全相反。二、Nested Learning：一个新的视角谷歌提出了一个叫 Nested Learning(嵌套学习)的新框架。在持续学习任务上: ① 类增量学习：Hope在CLINC、Banking、DBpedia上都是最好的 ② 新语言学习：Hope-3(三层记忆)几乎没有灾难性遗忘 ③ 长上下文理解:在10M token长度上仍然有效 Nested Learning的几个启示: 1. 不要再区分"训练"和"测试" 对于一个神经学习模块来说，没有训练时间和测试时间的区别。它只有两种状态：一接收信息输入，二作为孤立系统运行。 2. 参数比我们想的多模型的参数不只是那些在预训练中优化的权重。动量项、隐状态、记忆状态都是参数,它们存储着重要的知识。 3. 优化器应该是架构特定的因为架构生成梯度，优化器压缩梯度，它们是一个互联系统。不同架构生成的梯度模式不同，所以需要不同的优化器。 4. 灾难性遗忘是压缩的必然结果遗忘不是bug，是feature。当模型容量有限时，必须遗忘一些东西才能学习新东西。但通过多频率设计，我们可以让知识在不同层级间循环，减少彻底遗忘的可能。写在最后回到开头的问题：为什么大语言模型像得了"顺行性遗忘症"? 因为我们一直在用错误的方式堆叠层数。我们以为堆叠更多的Transformer层就能解决问题。但其实我们需要的是堆叠不同频率的学习过程。深度学习的"深度"，不应该只是网络层数的深度，更应该是计算和学习的层级深度。 Nested Learning 不是终点，而是一个路线图。未来的进步，不是来自更深的静态网络，而是来自更好地利用这个新的设计维度：层级和频率。就像爱因斯坦说的: "我们不能用制造问题时的思维方式来解决问题。" 也许，是时候用新的视角重新思考深度学习了。

2天前

Google 正在测试一个叫 "Nano Banana 2 Flash" 的新图像 AI 模型。 Flash 系列的定位很明确——快、便宜。现在市面上最强的是 Nano Banana Pro(也就是 Gemini 3 Pro Image)。能力肯定不如 Pro,但会更快,也更便宜。消息来源是 X 上的 MarsForTech，他之前爆料 Gemini 模型还挺准的。需要精细控制就用 Pro,要快速迭代就用 Flash。什么时候发布没说。估计不会很久。

2天前

读凯文凯利《未来10000天的可能》，记录了一些句子： 1. 未来会有 API 让 AI 助理之间相互连接，会使用专有协议进行沟通，绕过人类最常用的语言或文字。 2. 展望未来，就是看富人正在使用哪些昂贵的服务，想象一下这些服务如何进入普通人的生活。 3. 他认为人与AI的关系是星际迷航中柯克和半瓦肯人史波克的关系是一样，是一对搭档，是指导者和合作伙伴 4. 他认为AGI是瑞士军刀，都能用但都不好用，期待更专业领域的AI。

2天前

想想就觉得折腾，一个老外分享自己如何用手机 Claude Code。核心工具如下：云服务器：用的Vultr 的虚拟机，应该用来运行Claude吧。 Tailscale：把虚拟机接入私有网络。公网 IP 上不开 SSH 端口，所有访问都走 Tailscale 的加密隧道。 Termius + mosh：手机上的终端。mosh 是关键，它能在网络切换时保持连接。从 WiFi 切到 4G，或者手机息屏，连接都不会断。 tmux：会话持久化。关掉 Termius 几小时后再打开，所有窗口还在，Claude 还在跑。 Poke：推送通知服务。Claude 需要你输入时，手机就会震一下。流程大概这样：启动一个任务 → 把手机揣兜里 → 收到通知 → 掏出手机回复 → 继续干别的。推送通知是给 Claude Code 的配置里加了个Hook 用 Git worktree 管理多个分支，分支名做哈希，算出一个确定的端口号，避免冲突。 --- 自己没那么强的需求，就不折腾了，转给需要的朋友。原文地址见评论。

2天前

也是来自HN的帖子，一个在谷歌工作14年的员工写的工作感悟经验帖。这么看，中外大厂工程师遇到的困境和问题都差不多。在 Google 14 年，我学到的 21 条经验我刚进 Google 的时候，以为这份工作就是写好代码。也对，但只对了一部分。待得越久，我越发现，真正做得好的工程师，不一定是编程最厉害的那批人。他们是那些搞清楚了代码之外所有事情的人：怎么和人打交道，怎么应对办公室政治，怎么对齐目标，怎么处理不确定性。下面这些经验，是我希望自己早点知道的。有些能帮我省下几个月的挫折，有些花了好几年才真正理解。它们都和具体技术无关，因为技术变得太快，没什么意义。这些是那些反复出现的模式，一个项目接一个项目，一个团队接一个团队。我写出来，是因为我从其他工程师那里受益很多，算是我的回馈。 1. 最好的工程师，痴迷于解决用户的问题爱上一个技术，然后到处找地方用，这事儿很诱人。我干过，大家都干过。但真正创造价值的工程师反着来：他们痴迷于深入理解用户的问题，然后让解决方案自然浮现。痴迷用户意味着什么？花时间看工单，和用户聊天，看用户怎么卡壳，不停问"为什么"，直到问到底。真正理解问题的工程师，常常发现优雅的解决方案比预想的简单得多。从解决方案开始的工程师，往往会堆砌复杂度，只为给方案找个理由。 2. 正确很便宜，一起找到正确答案才是真功夫你可以赢下每场技术争论，然后输掉整个项目。我见过很多聪明的工程师，总是做屋子里最聪明的人，结果积累了一堆他人无声的怨气。代价会以"莫名其妙的执行问题"和"奇怪的阻力"显现出来。真正的能力不是正确，而是进入讨论时对齐问题，给别人留空间，对自己的确定性保持怀疑。强观点，弱执念。不是因为你缺乏信念，而是因为在不确定下做的决定，不该焊死在身份认同上。 3. 偏向行动。先发出去。烂页面可以改。追求完美会让人瘫痪。我见过工程师花几周时间争论理想架构，但他们从来没真正搭建过。完美方案很少从纯思考中冒出来，它从接触现实中冒出来。 AI 在这方面能帮上不少忙。先做出来，再做对，再做好。把丑陋的原型扔给用户看。写出乱糟糟的设计文档初稿。发布那个让你有点尴尬的 MVP。你从一周真实反馈中学到的，比一个月理论争论学到的多得多。动起来才能看清楚。分析瘫痪什么也产生不了。 4. 清晰是资历的体现。聪明是负担工程师几乎都有写聪明代码的冲动。感觉像是能力的证明。但软件工程是什么？是你加上时间，再加上其他程序员。在这个环境里，清晰不是风格偏好，而是降低运营风险。你的代码是写给陌生人的战略备忘录，他们会在凌晨两点故障时维护它。为他们的理解优化，不是为你的优雅优化。我最尊敬的资深工程师，学会了每次都用清晰换聪明。 5. 新奇是一笔负债，会用故障、招聘和认知负担来还把你的技术选择想象成一个组织，只有少量"创新Token"预算。每次采用非标准的东西，就花掉一个。你花不起太多。重点不是"永远别创新"。重点是"只在你被付钱去创新的地方创新"。其他地方都该默认无聊，因为无聊的东西有已知的失败模式。 "最适合这个任务的工具"，常常是"在多个任务中最不差的工具"。 6. 影响力需要被看见职业生涯早期，我相信好工作会自己说话。我错了。代码静静躺在仓库里。你的经理在会上提到你，或者不提。同事推荐你做项目，或者推荐别人。在大公司里，决策在你没被邀请的会议上做出，用的是你没写的总结，做决定的人只有五分钟时间和十二个优先级。如果没人能在你不在场时说清你的影响，你的影响就是可有可无的。这不完全是自我推销。这是让价值链对所有人可见，包括你自己。 7. 最好的代码是你不用写的代码工程文化里我们庆祝创造。没人因为删代码升职，尽管删除常比添加更能优化系统。你不写的每一行代码，就是你永远不用调试、维护或解释的一行。在你开始搭建之前，先把这个问题问透："如果我们就是……不做，会怎样？" 有时答案是"没什么坏事"，那就是你的解决方案。问题不是工程师不会写代码或不会用 AI 写代码。问题是我们太擅长写了，以至于忘了问该不该写。 8. 规模足够大时，连你的 bug 都有用户用户足够多时，每个可观察的行为都会变成依赖，不管你承诺过什么。有人在爬你的 API，自动化你的怪癖，缓存你的 bug。这带来一个职业级洞察：你不能把兼容性工作当"维护"，把新功能当"真正的工作"。兼容性就是产品。设计你的废弃流程要像迁移一样，给时间、给工具、给同理心。大部分"API 设计"其实是"API 退役"。 9. 大部分"慢"团队，其实是没对齐的团队项目拖延时，本能反应是怪执行：人不够努力，技术不对，工程师不够。通常这些都不是真正的问题。在大公司里，团队是你的并发单元，但协调成本随团队数量几何级增长。大部分慢，其实是对齐失败，人在做错的事，或者用不兼容的方式做对的事。资深工程师花更多时间澄清方向、接口和优先级，而不是"写代码更快"，因为真正的瓶颈在那里。 10. 专注于你能控制的，忽略你控制不了的在大公司里，无数变量在你控制之外：组织变动、管理决策、市场变化、产品转向。纠结这些只会产生焦虑，不会产生行动力。保持理智和高效的工程师，会聚焦在自己的影响范围内。你控制不了重组会不会发生，但你能控制工作质量、你的反应方式、你学到什么。面对不确定性时，把问题拆开，找出你能采取的具体行动。这不是被动接受，而是战略聚焦。花在改变不了的事情上的精力，是从能改变的事情上偷走的精力。 11. 抽象不会消除复杂度，只是把它挪到你on call那天每个抽象都是一个赌注，赌你不需要理解下面是什么。有时你赢了。但总有东西会泄漏，当它泄漏时，你需要知道自己站在什么上面。资深工程师即使技术栈越来越高，也会持续学习"更底层"的东西。不是出于怀旧，而是出于对那个时刻的尊重：抽象失败，凌晨三点你独自面对系统。用你的技术栈。但对它底层的失败模式保持清醒认知。 12. 写作逼出清晰。学得更好的最快方法是试着教它当我向别人解释一个概念时，在文档里、演讲中、code review 评论里，甚至只是和 AI 聊天，我会发现自己理解中的空白。让东西对别人清晰的过程，也让它对我自己更清晰。这不是说你能通过教外科手术学会做手术，但这个前提在软件工程领域基本成立。这不只是慷慨分享知识。这是自私的学习技巧。如果你觉得自己理解了什么，试着简单解释它。你卡壳的地方，就是你理解浅薄的地方。教学是调试你自己的心智模型。 13. 胶水工作很重要，但别让它吞掉你的职业生涯胶水工作——文档、入职培训、跨团队协调、流程改进——很重要。但如果你无意识地做，它会拖慢你的技术轨迹，让你精疲力尽。陷阱是把它当"乐于助人"，而不是当作有意识的、有边界的、可见的影响。给它设时间上限。轮换着做。把它变成产物：文档、模板、自动化。让它作为影响可见，而不是作为性格特征。无价但不可见，对你的职业生涯是危险的组合。 14. 如果你赢下每场争论，你可能在积累无声的阻力我学会了对自己的确定性保持怀疑。当我"赢"得太容易时，通常有什么不对。人们不再和你争，不是因为你说服了他们，而是因为他们放弃了尝试。他们会在执行中表达分歧，而不是在会议上。真正的对齐需要更长时间。你得真正理解其他视角，吸收反馈，有时公开改变主意。短期的"正确"感觉，远不如长期和愿意合作的人一起做事的现实。 15. 当一个指标变成目标，它就不再衡量了你暴露给管理层的每个指标，最终都会被钻空子。不是出于恶意，而是因为人会优化被衡量的东西。如果你追踪代码行数，你会得到更多行。如果你追踪速度，你会得到膨胀的估算。资深做法：对每个指标请求，回应一对指标。一个看速度，一个看质量或风险。然后坚持解读趋势，而不是崇拜阈值。目标是洞察，不是监控。 16. 说"我不知道"是领导力，不是弱点说"我不知道"的资深工程师不是在展示弱点，而是在创造许可。当领导承认不确定性，就是在发信号：这个房间里其他人也可以这样做。反面是什么？一种文化，每个人都假装理解，问题藏到爆炸为止。我见过团队里最资深的人从不承认困惑，也见过造成的伤害。问题不被问出来。假设不被挑战。初级工程师保持沉默，因为他们以为其他人都懂。示范好奇心，你会得到一个真正学习的团队。 17. 你的人际网络比任何工作都长久职业生涯早期，我专注于工作，忽视了建立人际网络。回头看，这是个错误。那些投资关系的同事——公司内外——收获了几十年的回报。他们最先听到机会，能更快搭桥，被推荐做项目，和多年建立信任的人一起创业。你的工作不是永远的，但你的人际网络是。带着好奇心和慷慨去经营它。当离开的时候到了，常常是关系打开了门。 18. 大部分性能提升来自移除工作，不是增加聪明系统变慢时，本能是加东西：缓存层、并行处理、更聪明的算法。有时是对的。但我见过更多性能提升来自问："我们在计算什么不需要的东西？" 删除不必要的工作，几乎总是比更快地做必要工作更有影响力。最快的代码是从不运行的代码。在你优化之前，先质疑这个工作该不该存在。 19. 流程存在是为了减少不确定性最好的流程让协调更容易，让失败更便宜。最差的流程是官僚主义，它存在不是为了帮忙，而是为了在出问题时分配责任。如果你解释不了一个流程如何降低风险或增加清晰度，它可能就是负担。如果人们花在记录工作上的时间比做工作还多，那就出了大问题。 20. 知道你在用什么交换什么职业生涯早期，你用时间换钱，这没问题。但到了某个点，计算会反转。你开始意识到时间是不可再生资源。我看过资深工程师为了追下一个晋升级别而精疲力尽，为了多几个百分点的薪酬优化。有些人得到了。大部分人事后都在想，值不值得付出那些代价。答案不是"别努力工作"。而是"知道你在交换什么，有意识地做交换"。 21. 没有捷径，但有复利专业能力来自刻意练习：稍微超出你当前技能一点，反思，重复。持续多年。没有浓缩版。但这里有希望的部分：学习在创造新选项时会有复利，而不是在积累新琐事时。写东西，不是为了互动量，而是为了清晰。搭建可复用的基础组件，把伤疤组织成手册。把职业生涯当复利而不是彩票的工程师，往往走得更远。最后一点想法 21 条经验听起来很多，但它们其实归结为几个核心想法：保持好奇，保持谦逊，记住工作永远关乎人你为之搭建的用户，和你一起搭建的队友。工程师的职业生涯足够长，可以犯很多错误，最后还是走得很好。我最敬佩的工程师不是把所有事都做对的人，而是从错误中学习、分享发现、持续出现的人。如果你刚开始这段旅程，要知道它会随时间变得更丰富。如果你已经深入其中，希望这些能引起共鸣。

2天前

有网友抓取X信息做了veo3的视频生成提示词聚合站。没有视频创作灵感，可以学习模仿。网址见评论区

3天前

Latent Space年度榜单：2025最值得读的AI论文合集最近经常让AI辅助读论文。不是为了完全搞懂，单纯就想了解AI圈里，那些顶级聪明的人在关注什么问题，如何用他们的奇思妙想解决这些难题的。同时回顾AI发展史上的经典论文，更好了解AI技术的发展路径。巧了，瞌睡就有人递枕头。今天看到 Latent Space的2025年必读论文、资料合集，简直雪中送炭！对 Claude Code说下载文章提到的论文，居然下载了800M论文，共计123篇。上传到飞书文档和Github了，评论区自取。

4天前

试着用Youware写一个前后端一体的网站。先跟Claude对话写好需求和技术文档。都发过去，看能不能一把梭出来。

4天前

Obsidian 的这个 Terminal 插件好用啊！直接把Claude Code搬到Obsidian，也不需要安装Copilot工具了。支持分屏，添加文本URL，跟Claude 对话就行。

4天前

信息过载？写个工具每天只看真正值得的内容。写了一个Claude Skill，每日抓取更新Newsletter，HN、producthunt的新内容。 9点推送一个整理好的文档，点击用Obsidian查看。打✅ 说明阅读完了，删除。打⭐️说明不错，自动归档。后续可以让Skill自动把打星号的写成文章，选择性发公众号。

4天前

Claude Skill案例：论文自动解读+配图，直接发公众号 Skill的好处就是可以持续迭代优化。经过 5 轮优化，一句话解读PDF论文Skill越来越好用。论文自动下载，转Markdown，自动截图，AI理解内容写文章，即梦生图插入配图。然后阅读学习，微调排版，一键发公众号。

4天前

把AI变成新时代的点读机。另外，这个便携手机支架设计不错，就是材料还是有点次，但很小巧方便。

5天前

Peter Diamandis的Moonshots播客第217集，和一些朋友聊天，做了一些2026年的预测，记录下AI相关的。 ① AI模型规模 Dave预测，2026年AI模型的规模会有100倍的提升。背后的秘密是量化技术（quantization）。中国的研究团队因为芯片禁运，被迫在这个方向上疯狂突破，把神经网络的参数压缩到极致，从64位浮点数降到4位，甚至三进制。 ② 数字化转型已死 Salem的预测传统的数字化转型要死了，取而代之的是"AI原生重写"。别再试图把现有的人工流程自动化了，像把广播主持人放到电视上一样荒谬。真正的做法是，在公司边缘建立一个AI团队，用AI优先的方式重建整个业务能力，员工数量可以减少10到20倍。咨询公司不会消失，但业务模式会彻底改变。 ③ 远程图灵测试通过 Imad的预测到2026年底，你在Zoom会议上将无法分辨对面是人类同事还是AI。 1080p分辨率，实时对话，鲜明的个性。所有技术已经就位，视频生成、语音合成、实时推理能力都已经超过人类水平，现在只是把它们组合起来。 Peter开玩笑说，他可以生成几十个"Peterbot"去参加会议，自己就不用去了。 ④ 知识工作的终结 Alex给出了三个相关的预测指标： • GDP-val（经济任务测试）超过90% • Frontier Math Tier 4（博士级数学难题）超过40% • Humanity's Last Exam（人类最后的考试）超过75% 翻译过来就是，2026年，90%的知识工作可以被AI很好地自动化。这会导致大规模裁员吗？他们的看法是：技术进步会增加产能，转变工作性质，而不是消灭工作。 ⑤ 跟AI不相关的一些预测自动驾驶：Imad预测2026年会实现真正的L5级自动驾驶和机器人自主能力。生命科学：David Sinclair的表观遗传重编程技术将在2026年第一季度进入人体试验。用三个山中因子（Yamanaka factors），可以让老细胞变回年轻细胞，不是变成干细胞，而是变年轻。如果成功，这个技术可以应用到全身。 Alex认为，AI会在2030到2032年之间帮助人类达到"长寿逃逸速度"，你活一年，科技能延长你超过一年的寿命。

5天前

在 Manus宣布被Meta收购后的那天。張小珺放出了她访谈 Manus 首席科学家季逸超（Peak）的视频。今天抽空花了几个小时，1.2倍速看完。感受和评论区放多人一样，信息密度太高了，Peak太优秀了。还让 AI 写了一篇长文，强烈推荐看原视频。

5天前

Deepseek 元旦新论文看不懂。唯一感觉DeepSeek这帮人的数学能力太强了。让AI解读了一篇公众号文章。同时把论文解读配图Skill从pdfplumber升级到Markitdown，效果更好了。

6天前

20多块买个懒人支架，反着夹，摄像头对着屏幕或书。打开豆包App，开视频电话，随时提问，陪着一起刷Twitter或读书，哈哈哈。

1周前

别做了！做小红书，方法不对的话，再努力也接不到广告昨天没看老罗直播，因为跟朋友直播聊如何做小红书。看了直播的都觉得干货太多了，让AI总结一篇文章，读完少走很多弯路。陈言老师太牛逼了，坦诚到令人发指，该说的不该说的全讲了，哈哈哈。 ---- 陈言兄做了两年小红书AI账号，10万+粉丝。主要收入来自接广告。他说得很直白：如果你做账号只是为了兴趣，那下面的内容对你没用。这篇文章只讲一件事，怎么做一个能持续接到广告的小红书账号。一、账号定位的四个硬指标大部分人做账号，想的是"我喜欢什么""我擅长什么"。陈言的思路不一样，除了这些，他还会想未来谁会投广告。 1. 你的优势必须可转化陈言做特斯拉账号时，优势是懂智驾、很早买特斯拉股票、是第一批Model Y车主。但这些优势怎么转化成内容？他发现特斯拉车主有两个痛点：不会用车、不知道怎么验车。于是他做用车攻略，怎么调后视镜、怎么设置自动加热、怎么用单踏板模式。还做了一个验车清单PDF，免费送。这就是把优势转化成用户需要的东西。做AI账号也一样。他的优势是2022年下半年公司就开始做AI项目，有大量真实场景。当时大家都在整活，他讲的是"我在公司项目里怎么用AI""我和女儿怎么用AI""我做自媒体怎么用AI"。场景真实，用户信任度就高。 2. 选题空间决定账号寿命陈言统计过，他的AI账号发了600个小红书笔记，只有340多篇是纯AI产品介绍。其他是什么？AI相关的智能硬件、用AI预测天气、用AI调节电网、用AI设计蛋白质。选题空间大，账号才能活得久。他给了一个判断标准，你选的主题，能不能至少做50期内容？大部分人在冷启动阶段坚持不了50期，所以50期的选题空间已经足够了。但如果你选的主题，做10期就没东西可讲了，那就是个死胡同。 3. 必须同时满足用户和商家这是最容易被忽略的一点。很多人做内容，只想着用户喜欢什么，不想商家需要什么。结果账号做起来了，接不到广告。陈言的特斯拉账号，用户是车主，商家是卖特斯拉配件的。车主需要用车攻略，他就做攻略。配件商需要曝光，他就在视频里自然地展示手机支架、杯托、睡垫。用户觉得有用，商家觉得有效，这个账号就有商业价值。 AI账号也一样。用户需要AI工具推荐，品牌方需要曝光新产品。他做的内容，既是工具测评，也是品牌宣传。 4. 时机比努力更重要陈言强调，就算你完全复制他的方法，也不一定能做起来，因为时机变了。特斯拉账号做得早，2021年疫情期间，竞争对手少，特斯拉自带流量。 AI账号赶上了ChatGPT在国内火的时候，2023年12月开始做，正好踩在风口上。现在呢？AI账号已经一大堆了，再做同样的内容，难度大很多。所以做账号之前，要判断：这个领域现在是红海还是蓝海？还有没有机会？二、内容设计的核心：给广告留空间陈言说，很多人的账号接不到广告，不是因为粉丝少，是因为内容没给广告留空间。 1. 场景里必须有商品举个例子，家居账号最容易接广告，为什么？因为家居内容天然有场景。你拍家里的书桌、客厅、卧室，画面里自然会出现各种家居用品。学习类账号也一样。你拍自己学习的场景，桌子上要放台灯、笔记本、咖啡杯、降噪耳机。哪怕这条内容不是广告，也要把商品放进去。这样做有两个好处：一是让粉丝习惯你会推荐东西，不会觉得你接广告就变味了。二是让你的内容流程习惯往里插商品，接广告的时候不会手忙脚乱。 2. 日常内容和广告内容不能割裂陈言说，最失败的账号是：日常更新是一种内容，接广告是另一种内容。为什么失败？因为粉丝想看的是你不接广告时的内容。你接了广告，换成另一种内容，粉丝不买账，数据就差。数据差，品牌方就不愿意再找你。所以你的日常内容，要和广告内容保持一致。 3. 有些内容天生不适合接广告陈言举了个例子：现在很火的AI探班片场视频，比如权力的游戏片场，都是AI生成的。这种视频流量很好，但很难接广告。为什么？因为画面里全是AI生成的场景，你没法自然地插入商品。所以做账号之前，要想清楚：我的内容形式，适不适合接广告？三、冷启动的三个关键动作 1. 用最小成本验证方向陈言做AI账号的时候，同时计划做3个账号：汽车、AI、亲子。三个账号同时发内容，看哪个数据好。结果AI账号在小红书的数据最稳定，点赞几十，对新账号来说很不错。于是他停了另外两个，专注做AI。这就是用最小成本验证方向。 2. 找到你的差异化定位陈言做AI账号之前，画了一个两象限的图。横轴是AI账号的方向：整活、讲技术、科普、讲工具。纵轴是账号体量和核心竞争力。他把所有能看到的AI账号标在图上，找了一个空白地带：AI场景实验室。当时大家做AI账号，要么整活，要么讲技术，要么科普，要么讲工具。陈言做的是场景：我在公司项目里怎么用AI、我和女儿怎么用AI、我做自媒体怎么用AI。所有内容都有场景，场景和人设强相关。这就是他的差异化。 3. 前50条内容可以抄陈言说得很直白：起号阶段，先别考虑原创，去抄爆款。为什么？因为原创成本太高，你不知道什么内容会火。抄爆款，至少能保证内容有基本的流量。怎么抄？找一个爆款，原封不动地复制。如果是口播，就变成你自己播。如果是别人的故事,就结合自己情况改成自己的故事。这是最容易、最大概率出爆款的方法。四、选题的三个底层逻辑 1. 情绪类内容：流量大但不涨粉什么是情绪类内容？能调动某一类人情绪的内容。比如年底年终奖、年终总结这种话题。这类内容的特点是：数据特别好，但不涨粉。陈言说，1000点赞可能只有10个粉丝。为啥？因为情绪类内容，用户是为了发泄情绪，不是为了关注你。 2. 利他类内容：涨粉稳但流量小什么是利他类内容？让用户觉得能学到东西的内容。比如AI工具测评、使用攻略、提示词分享。这类内容的特点是：涨粉稳定，但流量不如情绪类。陈言做的主要是这个方向，因为更稳，更适合长期做。陈言总结了小红书的套路：上来说结果，然后下钩子，用两三句话把事讲清楚，最后留一个行动号召，最好一分钟内搞定。小红书和B站、抖音不一样： B站你不讲明白，会有人骂你。小红书你讲太明白，会有人骂你。 3. 避免被算法限制小红书的算法很刻板。一旦给你打上某一类标签，你再做泛内容，就要做好没流量的准备。陈言的AI账号，他刻意不说自己是AI博主，说是科技博主。所以他的内容，AI只占一半，其他是智能硬件、汽车。虽然会丢掉一些收入，但让账号更多元化，不会被算法限制。五、封面设计：从5%到10%的转化率飞跃陈言说，自从用AI做封面，小红书的点击转化率从5%翻到了10%，现在稳定在8%到9%。这个提升不是偶然的，是他研究了YouTube顶级博主MrBeast的封面逻辑后，用AI实现的。封面的核心原则：夸张但真实。在真实的前提下，做一个夸张的题材。封面一定要夸张，但题材要在真实的前提下夸张。封面上的文字和标题的差异也很重要。封面上的大字给人看的，更吸引用户，直接影响转化率。底部的小标题给算法看的，权重可能最高，影响曝光量。这两个标题的作用完全不同。陈言现在做一个封面只需要15分钟。工具主要是：Gemini纳米Pro、豆包、即梦。几乎不抽卡，只要提示词写清楚，不超过三次就能搞定。六、涨粉的核心：给用户一个关注你的理由陈言在第一年涨了7万粉丝，主要靠稀缺资源引流。特斯拉账号做了验车清单，AI账号做了多维表格，把用过的所有AI工具整理成表格。用户不是为了有用得到一个东西，是为了稀缺得到一个东西。小红书引流很严格：不能贴二维码，不能口播账号，不能放网址。陈言的方法是先把大家引到小红书群里，然后在群里置顶链接和文案，设置自动欢迎语，让新用户自己去看置顶消息。七、商业化的三个阶段第一阶段：进入代理公司的必选名单。每次投放必须有，至少进前五。第二阶段：和品牌方直接合作。代理公司要返点40%、50%，越来越过分。和品牌方直接合作，不让中间商赚差价，收入更高。第三阶段：多元化，不被单一领域限制。把AI内容降到一半，扩展到智能硬件和汽车。虽然会丢掉一些收入，但让账号更多元化，长期稳定性更好。八、合规的三个雷区 1. 玄学类：把算命讲成兴趣 2. 医疗类：不能说疗效，不能说药名 3. 金融类：不能推荐投资品九、图文还是视频？陈言的建议是：优先做视频，但图文也要发。小红书的流量一定是向视频倾斜的，但图文在小红书上也有流量，是长尾流量。所以最好的策略是：视频为主，图文为辅。写在最后陈言的方法论，核心是三个字：商业化。他做账号，从第一天开始就在想：谁会给我钱？看起来功利，但其实是做自媒体的底层逻辑。如果你也想做一个能接广告的账号，记住这几点：定位的时候，想清楚谁是你的用户，谁是你的客户。内容设计的时候，给广告留空间，让日常内容和广告内容保持一致。冷启动的时候，用最小成本验证方向。涨粉的时候，给用户一个关注你的理由，最好是稀缺的东西。封面设计的时候，用AI做夸张但真实的场景。这些方法，陈言用了两年时间验证过，确实有效。但记住，时机比方法更重要。关键是：别犹豫，先做起来再说。

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