Yangyi

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9个月前

如果你不知道如何做社交媒体来营销你的产品，可以寻找Claude进行帮忙。试试我的这套提示词，或许会有启发：客户完成购买一个产品，会经历5个阶段: 1. 缺少问题心智: 我还不知道自己有这个问题 2. 已有问题心智: 我意识到存在问题 3. 寻找解决方案: 我知道有解决方案,但不是你的 4. 对比产品选择: 我知道你的企业。为什么你是最佳选择? 5. 充分了解决策: 我想要你的产品。给我一个无法拒绝的报价。请针对前两个阶段(缺少问题心智+已有问题心智)的50个社交媒体内容创意。商业示例: 我是一位内容增长专家,帮助企业获取更多流量,提升业绩收入 ------ 输出结果可以简单浏览图片右侧内容👇🏻

#社交媒体营销 #产品营销 #客户购买阶段 #营销策略 #Claude帮助

1年前

不论是做什么都是要顺势而为独立开发也是一样的比如最近大a火就适合做个和大a相关的小工具可能只需要2-3小时但蹭着热度就起飞比如解套计算器算算你还有多久解套 input 本金，当前帐户市值 output 还需要几个涨停板再带一点儿讽刺味道这种东西cursor做一个两小时都用不了挂个谷歌ads 或者整个什么不如玩港股长桥开户吃开户佣金不也挺好或者弄个股票账户fake截图这玩意指不定还可以卖会员毕竟那么多要靠股民赚钱的人什么热就去蹭什么那至少也要对热点有敏感吧光看大v们发大a又把股民套了在这里看热闹是没有机会的

#大A #解套计算器 #股市 #讽刺 #热点

1年前

推特的钩子好像出现的比较多的是黄神的「卧槽」这里有这么多文案，看情况匹配~

1年前

很多人说，大模型时代创业很容易死。其实这也分怎么做，非要去跟openAI卷，那确实是容易死。 AI时代你只要搞明白，输入端和输出端，至于里面的黑盒技术怎么变化，无关紧要。这就意味着，如果你是从底层往上做，盒子随便换，表现层也可以随便换，但本质从没发生过改变我举个例子，比如invideo AI，他做的事情是： 1、输入一段想法 2、他将想法拆解成了分镜头脚本 3、依靠脚本去视频素材库找素材，然后返回回来 4、拼装在一起，让用户可以进行微调和替换 5、输出视频好了，他这个框架其实很简单，看一眼就知道是通过RAG做的：把一个prompt理解成一个question，然后对这个question做了sub-question，最终通过sub-question的query去检索回片段。那soraAI来了能干死他么？显然不能，因为他的优势在于工程化，而不是AI。他只需要把API从RAG替换到Sora，就能瞬间起飞。因为当其他人还在一个输入框生成一个视频片段的时候，它已经可以定制化生产优质视频了。这个例子就充分说明，Sora是给他赋能的，而非卷死它。那卷死的是谁？或许是Pika和Runway。但Pika怕死吗？它本身就是个资本产物，股票都套现完了，最终收场不了的是持有股票的韭菜，至于Pika，死不死的又能怎样？可这和普通人有什么关系？独立开发者创业，能搞个SVD套壳都已经是大牛了。回归正题，如果你正在做SVD套壳，你要怎么避免灾祸？也简单，把工程化做好。生产流程是符合用户需要的，这就够了，至于说AI能力，谁牛接谁。从深度上讲，抓住底层就是抓住工程化，抓住对用户使用体验的理解。在一个场景不断去深化用户的使用路径和使用体验，而不是优化AI本身，AI交给时间，对用户在意的功能理解把握住就好。从广度上，也可以抓住底层。比如你是做图像生成的。不论你是做什么类型的图像，是头像也好，是证件照也罢，甚至肖像，写真，宠物照片。到头来不也是一个input进一个黑盒，最终给照片吗？那黑盒是谁也不重要。所以你应该想办法封装隔离好生成能力，把工程问题和生成问题拆解开。从这个维度上讲，你应该多做场景，而不是深挖生成能力。因为生成能力永远在不断迭代，但场景依旧还是那样。比如你接了midjourney API，你可以用他做可爱婚纱照，你也可以用他做宠物头像，这些都可以卖钱。那为什么不做广度而是不断去深度优化一个API的提示词呢？从这个意义上讲，底层意味着一套快速搭建业务场景的能力。如果你能快速搭建各类型的生图场景，你就赢在工程上了，哪怕突然有一天，dalle也超越了mj和sd，你依旧可以活的潇洒。

#AI #Sora #工程化 #场景 #用户体验

1年前

如果去做天使投资，你现在会看什么类型的项目？天使投资是最难做的，很多基金DPI都小于1，投不好基本就融不到钱了。所以如果是你，你会怎么选择？我请教了一个朋友，朋友讲了一个技术变革周期的故事。从上一轮苹果开始，先是科研人员有了一些成果，促使底层技术有了革命性进展。然后出现了iphone时刻。之后伴随着一路网络基础设施建设，以及一些底层开发生态的建设，把原来web时代的场景，迁移到了移动终端上。当越来越多的场景迁移完成，开始卷不动了，人们就开始去做新场景的创新，出现了抖音，拼多多这种巨头。应用侧没的卷了，就开始卷内容，无数多的人挤进去做内容创新。这个路线，放到AI上也一样可以借鉴的。新技术变革就像GPT3.5出现时一样，前期也是在卷模型，RAG，infra，所以这种做底层基建的，是会考虑投入的。因为长期来看，生态需要它。在每个赛道总是能跑出1，2个头部并持续发展下去的。然而目前我们还没进入旧场景迁移的时候，目测现在的应用层还远远达不到真正实用的要求，所以暂时也不会考虑投入。很可能技术的势头一到，重新做旧场景迁移，会比现在快的多。那现在创业者做的事情，往往就会成为技术债务，船大难掉头。所以目前不会投这块的项目。我感觉大家思路都差不多，我考量的是AI应用不成熟，所以会选择做AI流量直接变现，或者toB去做服务解决方案，而不是自己做个东西。但其实AI应用里也会拆分，往往也有底层的应用范畴。比如和infra层对接比较紧密的，抽象能力足够强以至于可以应对变化的这种项目，也是值得看的。这个思路其实也适用于visionOS带来的空间计算变革，只是感觉visionOS才刚刚走到新技术变革--->底层基础建设这块.

#天使投资 #AI技术变革 #底层基建 #应用场景迁移 #visionOS