Yangyi

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1个月前

这个世界上有一种力量叫聚焦还有一种力量叫聚合开发要聚焦，但搞资源可以聚合不论是100本精选书 100个自媒体副业赚钱方法 1000套英语启蒙动画片都是一个思路把多家的内容，低价盗版整合成一份聚合的新的还记得小霸王的99合一吗？导航站是聚合，你也可以在某一个有需求的场景下，去聚合其他家的数据或服务比如聚合商店数据，你没有没关系，你买个账号套别人的数据就行了但前提是，你得先找到客户，证明他需要钱在手，买东西再交付做个二道贩子吧，分销不丢人

#AI掘金：知识付费新机，流量为王时代· 218 条信息

#聚焦 #聚合 #资源整合 #低价盗版 #二道贩子

1个月前

当AI席卷供给侧的时候，一级市场的投资逻辑就不应该只局限于创业者而是转换思维逻辑，去考虑MCN的方式，把自己看做一个创作者的投资人去撮合创作者以股权置换的形式加入一个初创团队，并源源不断的为其发声，转换用户一个大IP的加持，带动整个项目的早期增长更重要的是，当秤砣从供给侧转向需求侧时，个人IP的能量将被放大很多倍你手里不再只有一个半死不活的企业筹码，还会有另外一个可以发挥价值帮助企业起死回生的工具进行加注我觉得Greg说20%是不太现实了可能提供不了20%，冷启动阶段哪怕只有0.5%，长期来看对于创作者而言都是巨大的财富而且完全可以做永久性利润分红，比如拉来的用户，在整个生命周期内都给创作者分30% 我想如果我是一个youtube大IP，我很乐意接受这种模式，这比每天我去卷一个几千美金的商单，要划算很多商单卷没了，AI热潮一过，就只剩下一地鸡毛但这股权和用户，是有长期价值的资产

#AI #一级市场投资 #MCN #个人IP #股权置换

1个月前

产品开始逐渐变得廉价以前有好的创意，其他人有但是你去下决心实施，去找人，找资源，去执行，去干，在这条路上你已经淘汰了90%的人剩下10%里，又有80%因为各种原因失败了只剩下20%苟活到转机来临一个好的产品是不是能传播，是的，但他也一定要借势甚至造势可AI时代，不缺创意，也不缺执行，每个人每天都有想法，都能落地，甚至还有各种平台在帮他们落地，一个APP里就能造出成千上万个应用，每个人都是开发者所以你需要什么？需要平台分发流量？需要花钱买广告？这个时代是个体时代，是vibe marketing的时代是你手里掌握着流量，私域，或者个人影响力就可以不断叫卖的时代我们要像农民一样，守着一片田地耕作从前田地可能是产品，现在田地是你自己的个人品牌影响力

#产品廉价 #AI时代 #个体时代 #vibe marketing #个人品牌影响力

1个月前

你都用vibe coding做了啥工具或者产品？晒下面一起学习一下

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 996 条信息

#Vibe Coding #工具 #产品 #学习

1个月前

都2025年了还有人不知道小红书API发布限流我都惊了说真的兄弟这都是我几年前干的差事了以前和广东那边的朋友搞机器矩阵获客端和SCRM都干后来平台越来越恶心就不怎么做了但东西还都在这些年不想搞分发就只做内容生产了但就总有人被骗说人家API能发布那API要能发布我们都是傻子吗跑去买手机搞RPA？ API能发只有一种方式就是小红书官方小程序API 我只想说能救一个是一个吧毕竟没干过的总得给人家交学费

#小红书API #限流 #官方小程序API #内容生产 #避坑

2个月前

问：如何评估一个人是不是非常善于使用AI？答：看他在AI上花的钱，每个月是不是能突破个300美金 - 突破300美金，说明订阅了不少AI产品，那他至少都体验过，认为这些产品有效 - 能持续花钱用AI的，说明它从AI身上收获了更高的价值 - AI宕机会感觉自己正常工作受到影响，他的工作模式已经发生转变了，更别说对于有用的AI取消订阅了 - 300美金说明他可能开通了一些高级订阅，这是需求高的极客信号我不相信自己用着20美金甚至白嫖的API套餐，却口口声声说自己用AI用的好，实践的多这种有可能他是在某一个方面了解，但绝对不可能是多方面了解讲真，随便搞个agent跑个账单一个月也得几百刀了

#AI产品订阅 #AI使用评估 #300美金消费 #AI依赖 #高级订阅

2个月前

47条Claude Code使用技巧收藏了就是会了

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 996 条信息

#Claude #Code #技巧 #收藏 #教程

2个月前

我不知道在几十年或者几百年后历史书上会如何记录22年末到现在的时段人们处在这个范式转变的洪流中但大部分人却不自知我打开很久没看的朋友圈看到以前的同学晒着自己和对象甜蜜的二人双排工位电脑里开着powerpoint展示着他的ppt成果他或许还不知道让claudecode使用lucid之类的图库能很快做出这种效果的页面进而去做汇报演示更不要说有很多人在利用ai节约时间，利用ai省钱，甚至利用ai赚钱同期在探讨ai的小伙伴纷纷从厂子里出来现在要么在ai创业要么在ai自媒体许多人利用ai做内容获客赚钱，很多人靠ai完成自己的效率工具，还有人在分享ai的使用方式做培训 23年我接触的那波做套壳的，现在很多开始了第二次创业，还有一些23年的创作者，愿意分享的，也都干上了公司咨询顾问，写了书，什么得到新商学，什么图灵社区，都有他们的影子要么就是辗转在各种大会中，不断分享这两年经过的点点滴滴和经验洞察 GPT已经5了，虚拟网络的AGI我觉得已经近在咫尺了，当然具身智能可能还有点遥远这AI仿佛加速了时间流逝一样，认识向阳的时候还是因为他在群里分享的飞书文档，结识铁锤的时候还是他发github的portal项目，加江树的时候是LangGPT的github，那时候还在默默看宝玉小互藏师傅的分享，就仿佛还都是昨天，却已经是两年前了前几天跟黄叔聊我说我21年做小红书的时候就知道你的号他说从那时候穿越到ai的伙伴真的不多这两年多发生了太多的变化不论是从生产侧还是流量侧产业结构都在发生惊天巨变我在23年末写了24年的预期但如果未经洪流也真的很难体会什么叫巨变或许今天是一个和往常一样平常的周五但如果你意识到身在洪流就算当个咸鱼也可以翻一翻身说不准就跃了龙门时代巨变的时刻机会和风险都是无穷的可不要20年后后悔那个周五当时看见了那条推特我怎么就没想折腾折腾呢折腾折腾万一能有精彩呢？

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 112 条信息

#AI #范式转变 #时代机遇 #个人发展 #焦虑与行动

2个月前

别问我怎么vibe coding了送你们一套prompt拿走不谢

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 996 条信息

#Vibe Coding #Prompt #教程 #分享 #积极

2个月前

想做个东西能被疯传，至少得切中以下几个点 - 慕强：我分享这个东西可以让别人了解我，觉得我牛b有见识 - 有趣：我分享这个东西给别人一起感受快乐 - 社会认同：我分享这个东西对他人有价值，我能获得社会认同 - 实际价值：我分享这个东西，我能赚钱或者获得关注 - 羊群趋同：别人都在分享，我不分享显得格格不入不论是内容，还是产品，命中的元素越多，就越有可能被疯传如果它还能形成利益链条，那就能有更大范围的传播想要曝光和想要分享，是有一些差异的曝光多数靠评论，激发评论的逻辑和激发分享也是有不一样的

#内容传播 #社交分享 #用户心理 #价值认同 #利益驱动

2个月前

距离游戏化的开放世界又进了一步今天第一颁给Genie 什么开源GPT 与我无关

#游戏化 #开放世界 #Genie #开源GPT #无关

2个月前

再分享个打工人失业赚钱的思路用vibecoding搞iOS客户端程序，就搞那种骨架啥是骨架，比如分类图库，比如分类听音频的就是一个列表把内容分类好，方便用户找一个骨架出来，里面不换替换内容就可以了现在vibecoding搞这个很快，而且很容易帮你调整，appstore查重也比较难，相当于AI换皮你只需要做的事情就是整理内容，把内容全部都打包进去然后开个七麦啥的去查查ASO的关键词就往上铺就完了产品免费，里面全是广告，8块钱永久会员去广告你可以做什么这老友记那摩登时代，或者搞点儿什么名人的课程，别觉得盗版，没事的甚至你还可以搞李逵李鬼，去蹭别人的品牌词，下载下来是垃圾也没关系，尽情让他们卸载之前有人vibecoding了appconnect的生成工具，就用它不断做上架内容，这过程也不占啥时间了你第一天搞，可能搞3天上架一个，后面就是3小时就能上架一个新应用，你就这么搞他百八十个应用，总是有能抓到关键词排名的长尾，这东西积少成多，最核心的点是你都打包到本地了，也没任何资源消耗，0成本的资产找到有什么能跑起量的，你再投入认真优化优化 AI时代像这种套利机会实在是太多了，一边干一边学，没啥搞不定的最重要的是相信自己，也相信ai，别自己跟那放大困难干它20个自然会找到门路和经验

#失业赚钱 #VibeCoding #iOS客户端 #AI换皮 #ASO关键词

2个月前

我觉得我这vibecoding的Readdit还挺好用的创建了一个策略组，来收集Reddit上讨论ClaudeCode最佳实践的内容分享这检索+过滤贼好用还能切换subreddit看以后看Reddit更高效了哈哈

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#Readdit #ClaudeCode #Reddit #效率工具 #积极

2个月前

今日vibe coding总结： 1、如果你使用脚手架工具，请在你不需要i18n时尽量移除掉它，否则CC总会忘记，搞到最后就是router混乱，带来很多额外问题 2、如果你是期望做成长期迭代项目，第一步一定是搞好分支和环境，否则就会像我一样每次都推到main然后自动化部署vercel，影响线上用户 3、对于console log这些排除问题时需要用到的日志，一定要在问题解决时及时删除，现在的Claudecode笨的可怜，你让它后续给你删，它就会把代码搞坏 4、环境token/key这些尽量自己手动复制，你让AI给你打印出来所有的kv去创建vercel，很大概率会幻觉……我也不懂为啥，反正它就会给你错的…… 5、记得每个模块都写个PRD，方便追查问题 6、尽早Build到vercel，不然你在本地搞了半天，开始build的时候就会出现大量的问题，修啊修的就会引发各种其他的问题了……

#脚手架工具 #i18n #分支环境 #console log #PRD #Vercel

2个月前

好像没啥变化啊 code is cheap show me the talk

#没啥变化 #code is cheap #show me the talk

2个月前

如果Anthropic有流通股，我会毫不犹豫的大量买入它绝对是一家已经跨越了生产效能拐点，进入了AI增长飞轮的公司

#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体· 59 条信息

#Anthropic #AI增长 #生产效能 #积极 #股票

2个月前

公众号的长尾流量是真的强我老早写的帖子到现在每天还在有人自动加V转化小红书抖音这种平台根本比不了如果是个人IP，真的适合做公众号因为不着急，也不求爆量，就是每篇内容认真的积攒与沉淀同样的，海外newsletter也是流水不争先，争的是滔滔不绝

#公众号 #长尾流量 #个人IP #内容沉淀 #海外newsletter

2个月前

未来可能没有原型软件了因为没有人会浪费时间跑去画图了可以靠嘴遁ClaudeCode直出了胆子再大些 PM直接干工程工程直接修AI代码就完了…

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#原型软件 #ClaudeCode #PM干工程 #AI代码 #软件未来

3个月前

在今天用ClaudeCode连续完成几个项目之后，我有种强烈的感受，23年的时候我们所畅想的那些变化，到今天已经越过了一个杠杆质变时刻了因为对于基础的编程能力，到目前为止，我们可以快速使用Claude Code的Hook来完成一个长流程任务规划与实施这意味着接下来不久就会出现24小时的AI工程队，整个进程将指数级加速两年前我们看到MetaGPT，AutoGPT的时候，只是感觉未来的组织形态会发生巨变，会出现大量阿米巴，但现在它已经正在上演在这个时点上，通才的时代也到来了，你不需要有太过硬的专业能力，相反，你能把跨领域的认知融会贯通，反而能把AI用的更好我感受到的变化如下：产品设计 - 从前的设计大多是静态的，然而因为AI来到，在每个阶段都在动态发生数据改变，所以交互形态也会发生动态变化，当它开始动态变化的时候，也就意味着你的产品可能既存在满足专家用户的状态，也存在满足新手用户的状态，他们可以既个性又统一 - 以前的rule based的封闭式设计模式，开始向约束满足式的半开放式设计进行转变，比如之前都是产品写死某些规则和阶段，展示对应的东西。但现在反而是让AI自己在某一个既定提示词框架下自由发挥，来进行一些字段输出，而它仿佛就是个黑盒，你可能自己都不知道AI会输出a1还是a2还是a3，它无法被穷举，但满足pattern a的既定规范 - 产品和设计更有能力制作mvp，最早只能靠画板，后来靠低代码，靠Framer，再复杂点儿靠low code的webflow，现在靠AI，可能只需要个把小时，就会输出给你一个可用的方案，这使得沟通变高效了，因为人们的理解能更容易获得一致性营销增长 - 从前难以去做VOC（用户之声），这需要投入大量的成本建设。但现在简直不要太容易了。AI捕捉用户评论，拟合用户特征，挖掘用户需求，这些都是AI擅长的信息整理。你能从中寻找到大量未被满足的内容机会 - 紧接着就可以快速改写，你要做的就是理解写作，用户情绪，与平台特性。把提示词优化好，接下来的全部交给模型 - 从内容洞察到分析，再到参考改写原创二创，最终发布，回收数据做迭代优化，这些都可以被AI快速构建 - 以前依赖内容系统，接下来只依赖内容营销人员的脑洞，靠AI来生成这些工具即可 - 对于SEO也是一样，大量的Blog也完全可以通过这种模式自动化发布，从前还依赖程序员，甚至有很多不了解SEO，要跟他们讲清楚SEO规则，现在不需要了，AI的常识知识足够丰富研发与测试 - 普通的研发将被逐步淘汰。研发接下来的工作重点将是更好的框架设计。研发的身份将逐渐从代码民工转向逻辑建筑师，以前依靠产品经理写规则吃饭的开发者，接下来可能就会需要自己强化这些能力了。开发不光关注代码，会更多注意力关注在逻辑与框架上。写好一份给AI的逻辑文档，就能获得好的代码。但如果自己本就逻辑混乱，那么Bug将层出不穷 - 从前的PRD工作，反而慢慢落到研发身上，它需要关注并定义那些边边角角的corner case，想办法处理掉这些异常，因为人都无法提前响应的异常，AI大多也无法处理。所以更多需要Human in the loop搞定这些问题 - 同样的，研发测试将开始变得模糊。研发在逻辑文档输出后，一样也是要构建单元测试，埋点测试，甚至是性能测试。研发将有更多时间去关注性能指标，更好的去打磨每一个小细节。工程化的问题，将通过数字化的形式进行反馈，并借由AI提供修改指导意见以便人类参考这种范式将在这个时间点开始逐渐转变未来，已经来了一部分了

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#AI工程队 #Claude Code #通才时代 #产品设计动态化 #研发逻辑架构

3个月前

如果claude code MAX可以突破请求限制就会出现24小时持续不间断工作的代码机器现在只需要telegram按住语音说话转成文本发给claude code 然后利用claude code sdk就可以嘱咐claude code开始干活自动提git同步到vercel看结果也可以同步supabase自动爬取翻译改写并入库我都不知道我还能帮它做什么可能只需要帮它做做检查工作了几句话交付产品 vibe coding连vibe 都没了已经成了 voice coding了接下来可能需要打通一下指纹浏览器让它把几个平台的流程逐一写完就可以自动发布了 24小时无情机器最终只受限于Claude的服务供给

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#Claude Code #自动化 #语音编码 #AI效率 #服务限制

3个月前

大部分人都说AI写代码只能提效20% 这事儿是搁在23年用github copilot 写一个youtube爬虫，从前1个多月都写不完 ClaudeCode只需要给它代理池和所有要求信息，1个小时之后，代码一个字符没改，直接采集效率飞起想想吧，1小时vibe coding VS 1个月做不出来这就是AI的力量，对于构建一个新东西而言，差的已经不是百倍生产力了说只能提效20%的，绝大部分原因是什么？因为那坨屎山代码，就算换一个人类来，没人讲一遍也很难上手干明白屁文档没有，代码又一坨答辩，耦合着大量业务逻辑，你指望AI能写明白？人类都写不明白，咋指望AI提效…… 甚至还有的代码里有一大堆错字，比如craeted time，这玩意AI写不出Bug就奇了怪了别抱着屎山啃了，人就负责写指导文档，100% AI Native挺好如果你能保证仓库让任何一个实习生来了参考下文档都能上手，那AI绝对能改的飞快

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#AI代码 #生产力提升 #代码质量 #AI native #效率飞起

3个月前

早期如何寻找PMF “我做了产品，该怎么找到目标用户？” “他们不是我的目标客户，我该怎么寻找PMF呢？” “怎么找到愿意认真填写调研问卷，验证PMF的目标用户？” “有什么指标能标明，我找到了真实的PMF？” 找PMF这个话题，大概是每个迈出错误第一步的创业者都会遇到的问题。之所以频繁出现，是因为所有理想主义在改变世界的过程中，都要遭受一波现实毒打才能从失败中收获。睿智的成功者很少，他们之所以能躲避这些问题，原因无非有两个：第一是因为他们的过往经历中深入看到过或经历过他人或自己的失败。所以他们会选择正确的方法。第二是因为他们凑巧做对了方向，是幸运的眷顾，但下一次能否复制成功就又出现了巨大的问号。绝大部分普通人，上来都会和我以前一样，先把自己的想法实现出来，然后拿着锤子找钉子当你做出了一个“锤子”，发现找不到愿意用这个“锤子”砸钉子的人时，就会萌生这个问题：“该怎么寻找PMF” 所以寻找PMF其实也是有两类的：第一类是避免“造锤子找钉子”，而是先进行假设验证，再去造锤子，这样锤子出现时，PMF就有了。绝大多数能迅速走红，快速产生裂变效应的产品，都是如此。第二类是大多数人的做法，先把“锤子”搞了，然后慢慢寻找“钉子”，在这个过程里，不断调整“锤子”，直到用它能更好的解决一个“钉子”，也是找到了PMF 很多产品都是属于第二类，或者说在某些发展阶段中慢慢pivot到第二类的。比如Notion就是。但大部分人没有如此的定力与耐心，可能尝试1-3个月就会放弃。再重新造一把”锤子“，直到恰巧有一次碰上第一类，然后引爆真正想要掌握寻找PMF的方法，在我看来有以下几个关键步骤：第一，发现问题发现问题的方式有很多，比如通过对周边的观察，比如通过甲方真实的付钱订单，比如通过竞品，比如通过自己遇到的困难，比如通过用户发帖提问或者评论区第二、构建假设当你遇到问题后，你会在脑海中构建假设： “会不会有很多人有同类的问题？” “如果我做一个XXXXX，他们会不会喜欢？” “谁会和他们一样，有共同的问题？” 所以第二步需要验证这个假设，这里我建议把所有的假设写在一张表格中： - 理想客户画像： - 他们当下的问题是： - 他们当下是如何解决的： - 我产品中的哪一个功能，能帮助他们带来巨大的体验提升： - 在哪里能找到他们：于是你会获得一个理想客户画像的假设验证表格第三，验证假设紧接着，你应该快速去验证假设验证的方法分为几个阶段：阶段1：验证问题的真实性这里你要验证的是，你设想的问题和理想客户，是否是真实存在的。这验证起来最简单，找到这群人，问他们就好了。每个细分画像问10个人，总能回收到结果。最重要的事情是，你一定要去问他们当下是如何解决的。如果他只跟你说有这个问题，但从未付出过任何成本，那这个问题可能也不值得他们去解决。付出成本是指：花过钱，或者花过时间，比如真正去检索过（问问他们搜的什么关键词，方便你做SEO调研），找朋友问过等等，他们可能寻找过解决方案，但那个解决方案也不令他们满意，找到里面的具体原因，这里或许就是一个新的机会这就算验证问题真实存在了阶段2：验证解决方案匹配度接下来，你把你的方案提供给他们。你可以提供文字，但可能存在对文字理解的不一致你可以邀请他们进行15分钟的在线演示，给他们看你的原型图你可以给他们提供设计稿，或者交互原型，让他们点一点你可以做一个landingpage，让他们申请预约你可以做一个Demo视频，展示你产品独特的价值，吸引他们找你不论你怎么做，请你务必要记得，如果对方认为很好，很感兴趣，你一定要追问一下：你是否愿意先支付20元，这个产品上线后我第一时间向你发放永久会员。只要用户给你付钱，你都可以不收，但至少验证了他的确想解决这个问题。不付钱的，大概率就是不够痛。不要在意用户说什么，一定要看用户做什么。很多人不愿意吐露真相，只是为了保有你脆弱的自尊心。第四，寻找到3-10个付钱的意向用户此时已经证明了几个事情： 1. 问题存在 2. 解决方案有效，有人愿意付费 3. 我明确的知道这些人群，并能寻找到他们，哪怕只有10人这种情况下，就已经找到了最早期的PMF。但距离它能引爆，口口相传，还差一些触发器。这和PMF无关，我就不在此赘述了。不过这已经是一个很好的开端了。如果你找不到PMF，请回顾我说的这些阶段，逐一排查，把自己定位到这几个问题中，看看是哪里没做对，然后尽力去做。相信你也能寻找到PMF。如果你能快速加速这个过程，不断做，不断错，不断扔，就能快速找到一个有潜力引爆的产品。

3个月前

如果用一句话解释如何涨粉当大V 我相信每个人的答案都一样建立一套可以持续输出的机制不论是你洗稿，还是搬运，还是自己原创写。你得能构建一套可以持续输出的机制每天发东西跟喝水一样，甚至自动化，自然就会有粉丝了这世界上所有的质变都是量堆的

3个月前

我看有人说现在产品供给很多但是产品很难传播起来我只想说三件事第一，做的是不是一个足够简单，简单到别人一眼就知道这个产品能干什么的产品？第二，这产品是不是就一个围绕核心人群的核心卖点？足够niche 第三，有没有找对这些客户的聚集地，在那里宣传它？一个产品传不开，就是这三个点，总有至少一个出了问题总把失败归结于没有流量，这是在给自己填充情绪价值，给自己做了个垃圾找理由如果做的是金子，请别把它放在垃圾堆，放到矿场门口去啥流量都有了，还轮得到咱做产品吗？随随便便aff任何一个产品不行么，大不了卖广告再简化一点儿，你就让midjourney给你画个概念图，改吧改吧，用ai做个视频，先去矿场门口问问，有人要这坨金子没就知道自己做的是金子还是垃圾了我之所以说三天vibecoding，是因为很多人三天能vibe出mvp，但vibe不出来一个看起来有卖点的概念视频

3个月前

ai时代创业和以前有巨大的不同最大最大的不同就是构建mvp的成本比以前低了太多太多了我记得我19年20年创业那会儿什么都不懂生生自己花钱招人做demo 搞了小半年做出来了个垃圾产品最后也没持续下去亏了上百万后来学聪明了开始想办法降低成本搞waitlist做概念或者直接逆向人家快速做copycat 开始控制风险，减少功能，降低mvp成本现在这个时代根本不需要纠结这些，还什么想法靠不靠谱，直接ai干一个，最多3天 3天就能验证一个想法，炸不开再来一个就这样一直做，做30个总能发现一个值得投入的想法给自己设个限，3个月做它30个，这个过程里人是会复盘思考的，或许到第7.8个，就引爆了就这要还想人家聊想法靠不靠谱，那实在是太愚蠢了，就别创业了