#自媒体运营频道 #@yunying23
长期使用美国IP来Google搜索的人应该能感受到，目前AI Overview出现的频率在明显增高，Google应该是先在美国地区做好测试，再全量推广，我自己测试了几个Keywords，AI Overview的引用源跟SERP Top3的重合度并不高。
web网站流量重新洗牌这件事情看来并不遥远。（工具页短期不受影响，影响大的是长文博客板块）
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DeepSite 基于其开源大模型
DeepSeek-V3-0324，我们只需要通过可通过描述一个工具的功能，它就能快速生成应用的代码。
这个基于DeepSeek的工具简直了，一键生成所有功能代码，堪称免费网页版Cursor～
网页地址：https://huggingface.co/spaces/enzostvs/deepsite。
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小红书运营开始大力运营虚拟类目了
运营加我，拉进了一个大群
然后开会定流量KPI，达到KPI发放奖励
😳仿佛入职小红书
内容平台是如何Push内容创作者不断免费生产内容的，在此刻有了答案…
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管理者分类方法很多，我比较认同的一种分类方法是，教练型管理者和家长型管理者，没有好坏高下之分，但是适用于不同业务类型和业务阶段。
家长型管理者，大包大揽，事无巨细，听不得反对意见，朝令夕改，但是面不改色。适合成熟的业务，尤其是人员素质三教九流的业务。
教练型管理者，激发创意，注重成长，民主集中决策，接受明星员工强过自己，毕竟 NBA 教练绝大多数都不如普通球员打球好，成就高。
这是所有成熟业务做大模型降本增效失败的主要原因，因为大多数公司成熟业务，筛选留下来的管理者大多数都是家长型管理者，留下来的员工也大多数习惯了当儿子。
如果你是大模型从业者，而你的管理者是家长型管理者，你就可以考虑看看机会了， TIMING ，是任何事情的最重要的要素。
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别的不说，光cursor一年就已经回本了！
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创建一个substack(dot)com的账号，会有一个个人profile页，在里面的social links中有一个website栏，可以写下你的网站链接，然后将这个profile放到能被索引到的地方✅
比如这是我的：https://substack.com/@coreychiu
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最近使用cursor比较多，感觉整个编程的习惯可能要改变。
最主要的是思维的变化：从AI辅助自己变为自己辅助AI，一切以AI为主。
但是这样切换之后会带来一些新的问题，典型的例子：AI解决问题的角度有无数种，经常会来来回回反复修改，把问题复杂化。
目前我的实践是严格遵循编程范式：
1. 把问题拆小，函数化/类化/模块化。用文档严格限制函数化的定义和输入输出，确保权责单一。辅以单元测试，确保功能可用。
2. 严格遵循架构原则，组织好功能。
3. 每次都是用奥卡姆剃刀原则最小化修改，慢慢搭积木。
以上几乎都不用自己写一行代码，相当于自己是辅助，严格约束AI按照编程范式去编程。尝试之后感觉非常好，接下来试试更大的工程，也许还有更多的心得。
这时候有感慨：有编程哲学的程序员会越来越吃香，技能是可以学习的，哲学是需要悟道的，懂了就是懂了，没懂可能这辈子都不会懂。
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100美刀拿下10款AI工具年订阅
要什么自行车🥹
直接🐛
1️⃣ Cursor
2️⃣ blot ➕ v0
3️⃣ lovable
4️⃣ replit
5️⃣ granola
6️⃣ notion
7️⃣ linear
8️⃣ superhuman
9️⃣ perplexity
注意 ⚠️
1️⃣ 需要教育邮箱，否则是200刀（其实也很便宜了，毕竟cursor一个月就20刀）
2️⃣ 需要新用户
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#自媒体运营频道 #@yunying23
奉劝大家不要都去卷ai深度测评。
ai自媒体是新风口不假，但是对普通人来说，掌握信息实在有限，去搞深度测评，费时费力，可能还没人快、没人好。
我现在有三个认知，可能有点得罪人。
第一个认知，纯靠ai深度测评选题容易枯竭。
第二个认知，靠ai深度测评涨起来粉丝，后面也会转型。
做ai测评积累起来粉丝，势必要转型的。因为现在还是新技术的爆发期，可以借势，借到技术给人新奇感的势能，后面没什么震撼的技术发布了，大家的关注度往往会降低很多，流量也会大大减少。
如果你本身就有很多资源，你去搞ai深度测评，那很不错。
但是如果你是普通人，没什么资源，只有你擅长的领域。那么我建议你，把AI和你擅长的领域结合起来，这才是最有竞争力的方向。
第三个认知，可能更扎心一点：大部分人做AI测评并没有核心竞争力。
想想看，现在做AI测评的人已经不少了，而且很多都是技术背景出身或者有大厂经验的人。他们对AI技术的理解和评测方法更专业，资源也更丰富。普通人如果硬要在这个赛道上卷，很容易陷入内卷困境，费力不讨好。
我见过太多跟风的人，开始热情高涨，结果三个月后就坚持不下去了。原因很简单：没有差异化，没有自己的独特价值。
其实对于普通人而言，最明智的策略是：
1. 找到AI与你专业领域的交叉点。比如你是财务人员，那就研究AI如何应用在财务工作中；你是教师，就研究AI如何改变教育方式。这样你就有了别人无法轻易复制的专业洞见。
2. 做垂直而非宽泛。与其浅尝辄止测评所有AI产品，不如深耕一两个你真正了解的AI应用场景。
3. 关注实用而非技术。普通人很难在技术深度上与专业人士竞争，但在应用层面，你的经验可能更接地气，更有价值。
最后，不要忽视AI技术的学习曲线。现在看似人人都在谈AI，但真正掌握并用好它的人并不多。如果你能在自己的专业领域中成为AI应用的先行者，那么即使AI热度退去，你依然能保持核心竞争力。
与其追风口，不如做风口中的那个有特色的声音。与其做泛泛的AI测评，不如成为特定领域AI应用的实践者和分享者。
这样，当别人都在为内卷焦虑时，你已经在自己的赛道上建立了独特价值，这才是真正的破局之道。
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第二个认知，靠ai深度测评涨起来粉丝，后面也会转型。
做ai测评积累起来粉丝，势必要转型的。因为现在还是新技术的爆发期，可以借势，借到技术给人新奇感的势能，后面没什么震撼的技术发布了，大家的关注度往往会降低很多，流量也会大大减少。
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最后，不要忽视AI技术的学习曲线。现在看似人人都在谈AI，但真正掌握并用好它的人并不多。如果你能在自己的专业领域中成为AI应用的先行者，那么即使AI热度退去，你依然能保持核心竞争力。
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