🔥🎉OnBoard! 首次线下 Meetup - @High寧 我们的 Board meeting，超级圆满超级充实地结束啦！
🤯周日上午9点到下午3点（没错超时1小时……），100多人的会场里一直满满当当，大家的学习热情真是太感人了！说是 Board meeting, 因为真的是干货满满呀~
🤩5个半小时，2个 Panel, 2个主题分享，1个fireside chat,横跨 研究员、创业者、投资人、产品人的8位嘉宾， 110+卧虎藏龙的观众，线下听友会真是太过瘾了吧！
🤖海外连线真是硬核开场，MIT的研究员解读如何从Sora 中看到三维重建的可能，如何用于具身智能和模拟环境构建，又增加了理解 GenAI 天花板的新视角。
🧠AI Panel 集齐了做大模型的零一联创，做 agent 的OpenDevin 核心贡献者，微软资深AI 产品经理，从 pre-train 到agent 到AI产品设计，从模型评估到应用商业化到数据收集，从技术探讨到落地经验，75分钟真是才开了个头。
💰 @yusen 作为投资人的fireside chat 也是完全不打太极。如何看待当下的历史节点，增长和盈利的balance，中美市场与机会的异同，放在历史和国际的纵横视角中，用纵深消解当下变化的迷茫。
🔧下午的出海专场，从技术转向实战。两个百万用户的产品 Monica.im @和Answer AI 分享在美国市场从0到1 的实战经验， 如何做产品加减法、如何躬身理解用户。从 Dropbox growth desginer 到 logto 产品负责人，开源和开发者工具，因为AI再次回到我们视野，跟pre-GenAI 时代又有那么多异曲同工。
观众的提问质量之高，让主持了50多期播客的我们都汗颜！
💕 不得不说嘉宾和sponsor 都给力，Monica.IM 和 Google 直接在现场群里发了本场观众专属福利（终身VIP和数十万美金 credit 这是我能随便说的？）
🤗难怪有观众说，在这个激荡中又有茫然的市场，这样热烈的现场让人振奋又燃起希望。
🥰真的太感谢今天来倾囊分享的嘉宾们、规格拉满的 Google, 还有到场的每一位听众和小助手们。是你们让这个舞台有了意义，给我们持续前行的力量，你们每个人都闪闪发光，让我们相信未来可期。
🫡OnBoard! 后会有期！
🤯周日上午9点到下午3点（没错超时1小时……），100多人的会场里一直满满当当，大家的学习热情真是太感人了！说是 Board meeting, 因为真的是干货满满呀~
🤩5个半小时，2个 Panel, 2个主题分享，1个fireside chat,横跨 研究员、创业者、投资人、产品人的8位嘉宾， 110+卧虎藏龙的观众，线下听友会真是太过瘾了吧！
🤖海外连线真是硬核开场，MIT的研究员解读如何从Sora 中看到三维重建的可能，如何用于具身智能和模拟环境构建，又增加了理解 GenAI 天花板的新视角。
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💰 @yusen 作为投资人的fireside chat 也是完全不打太极。如何看待当下的历史节点，增长和盈利的balance，中美市场与机会的异同，放在历史和国际的纵横视角中，用纵深消解当下变化的迷茫。
🔧下午的出海专场，从技术转向实战。两个百万用户的产品 Monica.im @和Answer AI 分享在美国市场从0到1 的实战经验， 如何做产品加减法、如何躬身理解用户。从 Dropbox growth desginer 到 logto 产品负责人，开源和开发者工具，因为AI再次回到我们视野，跟pre-GenAI 时代又有那么多异曲同工。
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🤗难怪有观众说，在这个激荡中又有茫然的市场，这样热烈的现场让人振奋又燃起希望。
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🫡OnBoard! 后会有期！
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#自媒体运营频道 #@yunying23
又发现一条AI产品做增长的渠道！
能直接看到各种数据：订阅数，打开率，点击率，用户画像和所在国家，合作方式和对应报价，之前的推广产品和投放数据，这些应该能算出保底ROI
下面的AI产品都用这个渠道做过付费投广
又发现一条AI产品做增长的渠道！
能直接看到各种数据：订阅数，打开率，点击率，用户画像和所在国家，合作方式和对应报价，之前的推广产品和投放数据，这些应该能算出保底ROI
下面的AI产品都用这个渠道做过付费投广
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推荐几个反链的资源
1. backlinkguide
backlinkguide 这个网站主要教如何建立反链，这个网站的 DR 值也有50 多。
网站中列出了许多高权重的反链，并针对每个反链提供了详细的教程，非常适合新手入门。
网址：http://backlinkgui.de/backlink-list
2. Airtable
这个页面来自于某个提供外链服务的免费资源（名字忘了😂）。
网页上列出了许多适合推广产品的网站，包括各种导航站、博客、论坛等。
网址：https://airtable.com/embed/appKfVFM0GdboblU9/shrmyNNiIAIpCkizv/tblFWgjx0wLg9Z24t
3. 1000 User Guide
如果觉得上面网页的资料不够丰富，那么 1000 User Guide 一定可以满足你的需求。
这个网页上至少有上百个可以推广自己产品或是做外链的网站。 网址：https://1000userguide.com
4. Hatena
以下的页面应该有上百个各种反链资源。
网址：https://profile.hatena.ne.jp/nhacaiuytin146com/
不得不说，有些灰黑产的做法真的很特別。
以上就是几个可以做反链的资源，可以参考下。
1. backlinkguide
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网址：http://backlinkgui.de/backlink-list
2. Airtable
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3. 1000 User Guide
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这个网页上至少有上百个可以推广自己产品或是做外链的网站。 网址：https://1000userguide.com
4. Hatena
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网址：https://profile.hatena.ne.jp/nhacaiuytin146com/
不得不说，有些灰黑产的做法真的很特別。
以上就是几个可以做反链的资源，可以参考下。
GitHub近期热门项目分享
1⃣️Fabric
🔗 https://github.com/danielmiessler/fabric
Fabric 是一个 Python 库，主要用来进行远程系统操作以及任务自动化，适合在其他服务器执行命令、文件上传下载和进行各种复杂的系统管理任务。而且 Fabric 的 API 设计简单直观，让开发任务变得更简单，只需要稍微了解一些 Python 和SSH 即可快速上手，然后用户就能用更少的代码去完成复杂的自动化任务。
2⃣️Khoj
🔗 https://github.com/khoj-ai/khoj
Khoj是一个开源的、个人化的AI助手，旨在充当你的第二大脑。它能够帮助你回答任何问题，不论这些问题是在线上的还是在你自己的笔记中。Khoi 支持使用在线AI模型(例如 GPT-4)或私有、本地的语言模型(例如 Llama3)。你可以选择自托管 Khoj，也可以使用官方提供的云实例。
3⃣️SWE-agent
🔗 https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
普林斯顿团队设计出的全新的智能体-计算机接口（ACI）——SWE-agent。SWE-agent能够让大语言模型（比如GPT-4）变身为软件工程AI智能体，并在真实的GitHub仓库里自己修bug。在GPT-4的加持下，debug只需93秒，准确率几乎不相上下。
4⃣️CopilotKit
🔗 https://github.com/CopilotKit/CopilotKit
该项目可以构建自定义AI Copilots，应用内AI聊天机器人、应用内AI代理和AI驱动的文本区域。CopilotKit帮助开发者为用户构建全新的体验，包括SaaS应用程序中的AI助理、AI编辑器助手、AI增强的CRM、自定义AI工作流等。
5⃣️Farfalle
🔗 https://github.com/rashadphz/farfalle
Farfalle 是一款开源的 AI 驱动的搜索引擎（类似 Perplexity）。它支持运行本地大语言模型 (LLM)（如 llama3、gemma、mistral）或使用云模型（如 Groq/Llama3、OpenAI/gpt4-o）。
1⃣️Fabric
🔗 https://github.com/danielmiessler/fabric
Fabric 是一个 Python 库，主要用来进行远程系统操作以及任务自动化，适合在其他服务器执行命令、文件上传下载和进行各种复杂的系统管理任务。而且 Fabric 的 API 设计简单直观，让开发任务变得更简单，只需要稍微了解一些 Python 和SSH 即可快速上手，然后用户就能用更少的代码去完成复杂的自动化任务。
2⃣️Khoj
🔗 https://github.com/khoj-ai/khoj
Khoj是一个开源的、个人化的AI助手，旨在充当你的第二大脑。它能够帮助你回答任何问题，不论这些问题是在线上的还是在你自己的笔记中。Khoi 支持使用在线AI模型(例如 GPT-4)或私有、本地的语言模型(例如 Llama3)。你可以选择自托管 Khoj，也可以使用官方提供的云实例。
3⃣️SWE-agent
🔗 https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
普林斯顿团队设计出的全新的智能体-计算机接口（ACI）——SWE-agent。SWE-agent能够让大语言模型（比如GPT-4）变身为软件工程AI智能体，并在真实的GitHub仓库里自己修bug。在GPT-4的加持下，debug只需93秒，准确率几乎不相上下。
4⃣️CopilotKit
🔗 https://github.com/CopilotKit/CopilotKit
该项目可以构建自定义AI Copilots，应用内AI聊天机器人、应用内AI代理和AI驱动的文本区域。CopilotKit帮助开发者为用户构建全新的体验，包括SaaS应用程序中的AI助理、AI编辑器助手、AI增强的CRM、自定义AI工作流等。
5⃣️Farfalle
🔗 https://github.com/rashadphz/farfalle
Farfalle 是一款开源的 AI 驱动的搜索引擎（类似 Perplexity）。它支持运行本地大语言模型 (LLM)（如 llama3、gemma、mistral）或使用云模型（如 Groq/Llama3、OpenAI/gpt4-o）。
想做一个快速构建出海产品的云套件平台。主要功能和对标产品：
1. 聚合登录。clerk
2. 聚合支付。stripe / lemonsqueezy
3. Landing Page 模板。shipfast
4. UI 组件库。daisyui / nextui
5. 网页客服。intercom
6. 数据分析。ga / umami
7. 营销内容生成。creatify
8. 一键发布。onepub
9. 一键部署。vercel
10. 数据托管。supabase
11. 邮件管理。resend
还有要补充的吗😉
等规划清楚，就要分阶段去落地了。助力独立开发者出海💪⛽️
1. 聚合登录。clerk
2. 聚合支付。stripe / lemonsqueezy
3. Landing Page 模板。shipfast
4. UI 组件库。daisyui / nextui
5. 网页客服。intercom
6. 数据分析。ga / umami
7. 营销内容生成。creatify
8. 一键发布。onepub
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10. 数据托管。supabase
11. 邮件管理。resend
还有要补充的吗😉
等规划清楚，就要分阶段去落地了。助力独立开发者出海💪⛽️
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#自媒体运营频道 #@yunying23
这个璐璐大概重新定义了抄袭
她所谓的没抄袭是因为她所讲的内容都是基于她的个人成长……只是借鉴了结构，不算抄袭
类似于小明考了100分，小红抄了小明的答案也考了100分，因为卷子上是小红的名字，所以不算抄袭
要是这么说，反正平台也不管就是抄呗🤷
这个璐璐大概重新定义了抄袭
她所谓的没抄袭是因为她所讲的内容都是基于她的个人成长……只是借鉴了结构，不算抄袭
类似于小明考了100分，小红抄了小明的答案也考了100分，因为卷子上是小红的名字，所以不算抄袭
要是这么说，反正平台也不管就是抄呗🤷
产品如何带领研发团队？或者更进一步，外行如何领导内行？
一个非常简单的技巧，就是刨根问底。
PM经常会遇到的问题是，提了一个需求，结果研发说做不了，不好做，或者需要好几天。
初阶的PM遇到这种情况往往就没办法了，毕竟自己不懂嘛。然后回过头去跟自己boss讲，被boss问理由是什么也支支吾吾讲不清楚，结果大概率会被喷缺少主动性。
为什么呢？
因为确实就没有发挥主观能动性，尝试弄清楚问题，甚至解决问题呀。只是在简简单单做boss分配的活。
那具体要怎样刨根问底呢？
以曾经非常火的一个段子为例。几年前，移动互联网很火的时候，有个嘲笑产品经理的段子。讲的是PM提了一个根据手机壳颜色自适应调整主题颜色吗需求，然后被研发拒绝，说实现不了。
我们代入一下，假如你是这个PM，为了避免回去汇报时被喷，就需要了解清楚情况。
首先是问为什么实现不了。这时研发可能会说，根本没有判断条件，我上哪儿知道手机壳的颜色去。
这时，作为外行，你就可以天马行空地提一些想法，问研发有没有实现可能。比如，能不能通过调用摄像头，看看人眼或者任何其他会反光的界面里的内容，从而判断手机壳颜色。
这里大概率也会被喷太异想天开，但重点是了解清楚为什么研发会认为异想天开。比如，他们可能会说，人眼神反光，就那么一点像素值，怎么能判断得准？
你看，哪怕仅仅多问一步，就能对技术更加了解，让你拥有更好的判断力。
重复这个步骤，直到得到你想要的全部答案。然后再简单整理后，跟自己boss汇报。这时就是有理有据，还有自己的思考，自然不会被认为缺少主动性了。
除了对研发，还可以对你任何的上下游用刨根问底的方法，比如运营，财务，人事，市场等等。从而更好地了解他们的内行门道，也能更好地推进你自己的工作。
很多时候，只要一个意识的改变，就能给自己的工作带来巨大变化。希望给初阶的朋友一些参考~
一个非常简单的技巧，就是刨根问底。
PM经常会遇到的问题是，提了一个需求，结果研发说做不了，不好做，或者需要好几天。
初阶的PM遇到这种情况往往就没办法了，毕竟自己不懂嘛。然后回过头去跟自己boss讲，被boss问理由是什么也支支吾吾讲不清楚，结果大概率会被喷缺少主动性。
为什么呢？
因为确实就没有发挥主观能动性，尝试弄清楚问题，甚至解决问题呀。只是在简简单单做boss分配的活。
那具体要怎样刨根问底呢？
以曾经非常火的一个段子为例。几年前，移动互联网很火的时候，有个嘲笑产品经理的段子。讲的是PM提了一个根据手机壳颜色自适应调整主题颜色吗需求，然后被研发拒绝，说实现不了。
我们代入一下，假如你是这个PM，为了避免回去汇报时被喷，就需要了解清楚情况。
首先是问为什么实现不了。这时研发可能会说，根本没有判断条件，我上哪儿知道手机壳的颜色去。
这时，作为外行，你就可以天马行空地提一些想法，问研发有没有实现可能。比如，能不能通过调用摄像头，看看人眼或者任何其他会反光的界面里的内容，从而判断手机壳颜色。
这里大概率也会被喷太异想天开，但重点是了解清楚为什么研发会认为异想天开。比如，他们可能会说，人眼神反光，就那么一点像素值，怎么能判断得准？
你看，哪怕仅仅多问一步，就能对技术更加了解，让你拥有更好的判断力。
重复这个步骤，直到得到你想要的全部答案。然后再简单整理后，跟自己boss汇报。这时就是有理有据，还有自己的思考，自然不会被认为缺少主动性了。
除了对研发，还可以对你任何的上下游用刨根问底的方法，比如运营，财务，人事，市场等等。从而更好地了解他们的内行门道，也能更好地推进你自己的工作。
很多时候，只要一个意识的改变，就能给自己的工作带来巨大变化。希望给初阶的朋友一些参考~
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最近在X上看到了一组非常有趣的Kafka用例展示，眼前一亮，迫不及待地想分享给大家。🚀
之前我只知道用Kafka做队列解耦消息，没想到它还有这么多的应用场景！从日志处理到系统监控，Kafka的强大功能在实际应用中展现得淋漓尽致。
之前我只知道用Kafka做队列解耦消息，没想到它还有这么多的应用场景！从日志处理到系统监控，Kafka的强大功能在实际应用中展现得淋漓尽致。