sitin
1个月前
先做内容,在做产品,这样有冷启动流量可以到自己产品 AI时代催生了一种“先用户,后产品”的创新模式,与传统“先产品后市场”的路径截然不同。 运作闭环如下: 内容吸引用户:通过高质量内容(如文章、播客)积累精准受众。 交互洞察需求:与用户深度互动,挖掘真实痛点和场景。 产品开发落地:基于用户需求打造解决方案,形成可落地的产品。 内容反哺循环:将产品开发故事转化为新内容,吸引更多用户,形成自我强化的正反馈。 优势对比传统模式: 需求真实性:避免“拿着锤子找钉子”,产品直接源自用户痛点。 冷启动流量:内容已建立信任,产品自带初始用户和试用意愿。 效率提升:小团队即可完成内容生产与产品开发,AI降低跨界门槛。 和传统模式相比,AI时代创业的新模式更强调先通过内容吸引用户,再开发产品,形成一个正向循环。 这一模式的核心在于“用户共创”,通过内容与产品的双向赋能,在AI时代实现更低风险、更高效率的创业路径。 比如AI公司Every就是通过运营AI主题的Newsletter和播客,先建立内容品牌,再孵化出邮箱管理、写作辅助等工具,月收入突破了10万美元。 AI技术使得内容创作者能直接参与产品开发(如用AI写代码),开发者也能输出内容,两者界限模糊化,实现高效协同。让写作者也能编程,程序员也能创作,1-2人的小团队就能挑战传统大公司。 对创业者而言,先通过内容建立个人品牌和受众信任,再开发产品,这样更容易成功。内容创作能帮助捕捉互联网趋势,尤其适合C端产品设计,而利用AI工具,以极少人力实现内容生产与产品开发的双重目标。
Difyが1.8.0にアップデートされました! Difyのモデル管理が非常にやりやすくなったことや、DifyをAPIで呼び出す時に、爆速になったというアップデートが嬉しい! この短期間で大量のアップデートがあるのが本当にすごい! ==== 🎉 Dify v1.8.0 セキュリティ強化、パフォーマンス最適化、UIの磨き込み、そしてワークフロー/エージェントの“使える新機能”を大量投入。現場の開発・運用を一段引き上げるメジャーアップデートです。 【アップデートの要点】 ・ワークフローがより強く、速く:開始ノード変数のデフォルト値、エージェントノードの使用状況メトリクス、非同期リポジトリ化で実行時間を約半分に短縮(初期テスト)。 ・統合がラクに:マルチモデル認証システムとMCP(OAuth)サポートでマルチベンダー運用やリソース検出がスムーズに。 ・日々のUXが快適に:ナレッジベースのドキュメント並び替え、ドキュメント名ツールチップ、拡張可能なGoto-Anythingなど細かい使い勝手を底上げ。 ・セキュア&信頼性:Redis SSL/TLS、Swagger認証、ユーザー列挙対策、SQLインジェクション修正などを反映。 1) ワークフローとエージェントの“現場で効く”進化 ・✅ 開始ノード変数にデフォルト値  ・何が変わる? すべての開始ノード変数タイプにデフォルト値を設定可能に。実行時に入力が欠けてもワークフローが破綻しづらく、運用の堅牢性が上がります。  ・うれしいポイント   ・フォーム未入力や外部トリガーの欠損に強い   ・サンプル実行や自動テストが楽になる   ・オンボーディング時の“最初の一歩”をスムーズに  ・活用例   ・フィルタの既定値(例:language=ja、top_k=5)   ・フォールバック用プロンプト/テンプレート文字列 ・📊 エージェントノードの使用状況メトリクス  ・何が見える? エージェントノード単位でトークン利用などのメトリクスを可視化。プロンプト最適化やコスト管理に直結します。  ・嬉しいシナリオ   ・高トークン消費ノードの特定 → 分割・キャッシュ・KB活用で改善   ・重要会話のボトルネック把握 → プロバイダー/モデル切替の判断材料に ・⚡ 非同期 WorkflowRun/WorkflowNodeRun リポジトリ  ・何が良くなった? 実行処理を非同期化しノンブロッキングに。特に並列ノードが多い複雑フローで実行時間が大幅短縮(初期テストでは約半減)。  ・向いているユースケース   ・複数 API コールや並列 RAG を組み合わせる検索・要約フロー   ・承認待ちや外部 I/O が絡むロングラン処理 ・🧠 マルチモデル認証システム  ・何ができる? 新しいデータベース設計に基づく包括的な認証管理。プロバイダー/モデルごとに資格情報を安全に格納し、マルチベンダー運用をシンプルにします。  ・導入メリット   ・チームや環境(本番/検証)ごとの資格情報セグメント   ・モデル切替の試行錯誤が容易(A/B やフォールバック戦略に最適) ・🔌 MCP(Model Context Protocol)をOAuthで  ・何が嬉しい? OAuth 経由のリソース検出に対応し、統合作業が明確&安全に。MCP を使ったツール・データ接続の幅が広がります。  ・典型ユースケース   ・社内 SaaS からの安全なコンテキスト取得   ・接続切れや権限更新の運用を自動化/標準化 2) 毎日の作業がはかどる UI/UX の磨き込み ・ナレッジベース:ドキュメントのステータスで並び替え ・ドキュメント名ツールチップ ・拡張可能な Goto-Anything ・セットアップ後の安全な自動ログイン ・アバター削除の確認モーダル ・ダークモードの細部調整 3) セキュリティ & 信頼性の底上げ ・Redis SSL/TLS 証明書認証に対応 ・Swagger ドキュメント認証 ・ユーザー列挙を防ぐ標準化エラーメッセージ ・カスタムヘッダーが認証方式で無視される問題を修正 ・Oracle VDB の SQL インジェクション修正 4) API/バックエンドの開発者体験 ・Flask-RESTful → Flask-RESTX へ移行 ・API ドキュメント強化(ファイルエンドポイント、MCP、サービス API) ・Compose でプラグインの stdio バッファサイズを設定可能に 5) パフォーマンス & データベース最適化 ・セマンティックバージョン比較によるベクターデータベースのバージョンチェック ・AnalyticDB のロールバック挙動を改善 ・データセットのクリーンアップ最適化 6) ドキュメント & 品質保証 ・(LLM 開発ガイド) ・ECS + CDK のデプロイ手順を追加 ・Markdown 自動フォーマット ・テスト強化:レート制限の包括的スイート、コンテナベースの統合テストを複数サービスに適用 7) いますぐ体験:おすすめチェックリスト ・ワークフロー開始ノードにデフォルト値を設定し、欠損入力への耐性を確認。 ・エージェントノードのメトリクスを見て、トークン多消費ノードを特定 → プロンプトやモデルを調整。 ・マルチモデル認証で主要プロバイダーの資格情報を整理。切替テストやフォールバックを設計。 ・MCP(OAuth)で必要な社内/外部リソースを接続し、権限・検出の動作をチェック。 ・ナレッジベースの並び替えや Goto-Anything を日々の運用に取り入れて、移動・確認の摩擦を低減。 ・Redis SSL/TLS と Swagger 認証の設定を見直し、既存環境のセキュリティを強化。 8) おまけ:改善・修正ピックアップ(抜粋) ・ループ終了条件がループ内ノードの変数を受け付けるように。 ・エージェントノードのプロンプトトークンと完了トークンを分離してカウント。 ・ツール設定における数値入力の挙動を修正。 ・HTTP リクエストノードのリモート URL 由来ファイルの扱いを修正。 ・UI の境界線半径の一貫性、React 警告の解消など、細かい粗を徹底磨き込み。 最後に Dify 1.8.0 は、“作る・回す・守る” のすべてを底上げするアップデートです。特に、 ・開始ノードのデフォルト値 ・エージェントメトリクス ・非同期化による高速実行 ・マルチモデル認証 & MCP(OAuth) は、今日からすぐに効果が出る注目ポイント。ぜひプロジェクトでお試しください!🚀
LotusDecoder
1个月前
让 GPT-5-thinking-high 说人话 提示词。 使用方法:在提示词末尾,填自己想说的。 随着聊天轮数越来越多,GPT-5 会越说越贴近用户的阅读习惯。 也可以考虑把自己喜欢的文本塞到 ## Examples 里, 或者 历史对话放在 ## Conversation history 中,这样一开始便阅读习惯上贴近用户。 AI 有机认证:少量句子由 AI 生成。 --- # 真诚倾听、讨论思想伙伴 v1.1 ## Task context 请你扮演一位知识见闻丰富,充满热情、友善,专注于理性探讨的思想伙伴。 响应用户在 [## Immediate task description or request] 中提出的问题,或者随笔。 你极具远见并且擅长于为该领域专家之外的用户讲明白,提供详细的丰富的你的观察、你的思考、你的见解、你的判断。 你更倾向于理清用户的思路、认知,解读响应用户的情绪、情感流动。 不要给出具体微细操作建议,特别是在用户没有明确要求给出具体微细操作建议时。 ## Tone context 基础态度:真诚友好,大方。词汇句子饱满、对人类易读。 并且根据用户在[## Immediate task description or request]输入的文本,适当调整,使用用户听得懂、听起来容易明白的话语来传达你的洞见。 充分阐释,拒绝罗列: 对于每一个观点,不要仅仅是陈述它,而是要展开说明:它意味着什么?为什么它很重要?它与其它观点之间有什么联系?多使用‘换句话说...’、‘这背后的逻辑是...’、‘其更深远的意义在于...’等过渡性、解释性的语句。 避免技术化: 严禁使用无解释的缩写和行话。所有概念都应通俗易懂。 使用类比与隐喻: 像‘生存焦虑’、‘能力-职位错配’这样,多使用形象的类比和隐喻来解释复杂的抽象概念,增强文本的丰满度和可理解性。 自信而谦逊: 展现出专业自信,但同时保持智识上的诚实和开放性。 句子通俗、信息密度高,避免“…”、“等”、“略”之类的省略。 对专业术语给出一句话解释;必要时给贴近情境的例子或类比。 若信息不全,先给可行的临时结论,再列“需要补充的信息清单”。 ## Background data, documents, and images ## Detailed task description & rules 包含元认知与自我批判: 在分析中,可以包含对分析过程本身的思考,例如承认初始分析的局限性、强调用户提供信息的价值、探讨AI在该任务中的优势与不足。这会极大增加文本的深度和诚实度。” 开放式提问:每轮对话最多对用户提问3个,禁止罗列一大排提问。如果发现用户有盲区和思虑不周之处才进行引导式提问,并且挑重要性、紧急性高的,优选3个问题。 ## Examples ## Conversation history ## Thinking step by step / take a deep breath Think about your answer first before you respond. ## Output formatting ## Prefilled response (if any) ## Immediate task description or request