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无招一句:我回来了,好久不见。国内最大SaaS创始人出局又杀回来,这个故事也足够精彩。

无招最感慨的事,自己出去创业一段时间真节俭,零度以下才可以开空调。

这波回来4个月,要赶上AI这波浪潮,所以你就知道12点去查工位,一句话总结无招:不为别的,就为争口气,失去的一切,我要自己拿回来!
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如果你想做AI图片站、视频站,但是需要一个国际化多语言的Saas模版,那你一定不能错过HappyShip(https://happyship.app)

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1.填写好默认的英文内容

2.在HappyShip上选择你需要的多语言,比如中文、法语、韩语,然后点击“一键翻译”功能,即可从默认的英语内容自动翻译过去,无需二次填写

3.在HappyShip上配置好AI模型的参数和对应的环境变量

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2025年2月16日,我写下MkSaaS模板的第一行代码,

4月22日,MkSaaS模板发布上线,首日就有出单,

截止到8月26日,已提交1000多次,收获150+客户,

持续半年多时间,几乎做到日更,模板几乎完美了,

9月开始,我将用MkSaaS做个新产品,重启公开构建,

源码将共享给MkSaaS客户,进展在discord群同步
最近播客是越来越火了,前几天 Stripe 的 CEO 在 x 上,贴了一张《金融时报》的报道,报道称,中国播客行业正在蓬勃发展,今年中国的播客听众总数将达到1.5亿,而五年前还不到70万。

今年可能是中国播客的爆发之年,我们话分三头来说。

一是入场名人越来越多,老罗第一期播客访谈李想,制作水平高超,话题真实深入,口碑直接爆炸。

二是 AI 播客发展迅猛,以 NotebookLM 和 ListenHub

为代表的 AI 播客工具,把播客的门槛降低到了会写字就行,极大地增加了播客供给。

三是小红书和B站这样的大平台开始推视频播客。视频播客已经是美国的主流形式,可小宇宙迟迟不支持,播客生态要做大,还是离不开大平台的推动。

每个对播客的理解都不一样,是因为每个人对播客的需求也有所不同。

老罗对访谈播客的理解,可能是通过精心的制作,深入的挖掘,展现嘉宾最真实的过往和心路历程,毕竟这是世界上最独特最珍贵的私域信息。

ListenHub 对 AI 播客的理解,是把人类制作起来重复枯燥的知识信息类播客全部替换成 AI,10倍地提升内容创作者的效率。

小红书对视频播客的理解,是朋友之间的闲聊里,灵挂乍现的时刻,饭桌闲聊,睡前谈心,户外散步。这和小红书最新的slogan「你的生活兴趣社区」不谋而合。

不管大家如何理解播客,播客生态的繁荣,都离不开三个要素:创作者、工具、平台。

只有三方共同发力,方能有播客的广阔天地。

在人们注意力越来越涣散的今天,播客提供了一种静下心来,放松的,舒适的环境。

听完播客,会有吸取知识的满足,倾听故事的情感共鸣,与轻松惬意的小小幸福感。
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抖音不赚钱赛道1:时政,包括国外时政。直播带货跟人设不符,广告客户有顾虑,没顾虑的品牌要么白牌要么很下沉。

2、搞笑,叫好不叫座,用户容易下沉,搞大了卖身MCN直播带货能挣点儿,广告路子很窄。

3、影视综解说同上,且存在侵权反噬风险,人设也不如搞笑强,带货都做不了。

4、资讯播报的,不是几手信息的问题,是新闻事实基本都是一样的,在谁那看都是看,没有关注转化,受众人群很杂,商业价值很弱。就算加点个人观点,无非是白开水里加孜然。

当然如果目标是赚个百十来块流量分成的话,也可以试试。
文章里的评价,也都是我们从用户身上看到的真实反馈,感谢极客公园

好在,很多问题我们找到了解法,接下来一个月的版本迭代,我相信会让体验有不少变化

https://mp.weixin.qq.com/s/v5VXiFkqzxIkaRPFEsp8NA
每9.4次阅读带来一次转发分享,96次划线,都说明这篇@Shurshan 写的分享稿真的很干货
致敬我最爱的餐饮品牌🫡
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回想10年前的“互联网+”,
我只能想起暴风上市的30个连续涨停板,
也不知道这一次的“暴风”花落谁家…
ps:有朋友说是寒武纪…
再ps:也是暴露年纪了,咱这也算是经历过周期的老登了吧…)
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一个有点儿失策的招牌设计

从远了看,就是“不好吃烤鸡架”…

🥹
内容本身又可以是产品又可以是marketing又可以0本金起步,真的是三大杠杆里最强的
成功让 Gemini CLI 作为 Claude Code 的一个 SubAgent 运行了起来。

有种双剑合璧的感觉。

Geimini CLI 强于分析、读取,和其它擅长修改、输出的 LLM 结合,是比较好的。

我现在的体感是,终于不用不停地 Grep 源代码的位置,一次读取即完成任务的比例变高了。

换言之效率得到了提升,感觉受委屈的时间少了。
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Forwarded from 大西瓜
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分享一个我最近刷到的AI在医疗领域非常有价值的案例。

前几天,浙江大学医学院附属第一医院和阿里巴巴达摩院发布了一个急诊AI模型,专门用来识别一种叫急性主动脉综合征的疾病。

这个病的名字如果你是第一次听的话可能不太熟悉,但它其实是急诊室里最让医生头疼的隐形杀手之一。
举个例子,假设一个人因为剧烈胸痛被送进急诊室,医生第一反应可能是心梗,毕竟心梗太常见了。

但如果这个人得的不是心梗,而是主动脉夹层呢?
这两种病的症状几乎一模一样,但治疗方法却完全相反。
心梗是血管堵了,需要用药物疏通;主动脉夹层是血管撕裂了,如果用了抗凝药物,反而会加速血管破裂。

这就是急诊室里每天都在上演的生死博弈。

你可以把主动脉想象成人体内最重要的高速公路,负责把血液从心脏运送到全身各处。
急性主动脉综合征,就是这条高速公路的路面突然出现了裂缝。血液在高压下不断冲击裂缝,就像洪水冲击堤坝的裂口,如果不及时修补,整个堤坝都可能崩溃。

具体来说,这种疾病主要包括三种情况:主动脉夹层、主动脉壁内血肿和主动脉穿透性溃疡。
其中最凶险的A型主动脉夹层,被医生们称为血管里的定时炸弹。每过一个小时,死亡率就增加1%到2%。48小时内如果没有手术,死亡率高达50%!

那为什么这个病会这么容易被误诊呢?
假设凌晨三点,一个中年男性因为剧烈腹痛被送进急诊。他说自己有腰椎间盘突出的病史,现在腰部和腹部都很疼。
值夜班的医生已经连续工作了十几个小时,面对这样的症状,第一反应很可能是:腰椎间盘突出急性发作。

于是安排了平扫CT,片子显示确实有腰椎间盘突出,病人被当作腰椎病患者留院观察。

7个小时后,病情急剧恶化,再做各种检查,才发现是B型主动脉夹层。
但因为耽误了7个小时,他的下肢和双肾已经因为缺血出现了坏死。

这不是个案,根据浙大一院的统计,在13万名胸痛急诊患者中,有48.8%的AAS患者在初诊时被遗漏了。
对急诊医生来说,心梗病人见得太多了,主动脉夹层却相对少见。当看到胸痛症状时,大脑会自动调取最熟悉的诊断模式。

同理,主动脉覆盖范围太广了,从咽喉到尾椎,从腹部到背部,任何地方的疼痛都可能是它在作祟。
一个腹痛的病人,医生更容易想到胆囊结石或肠胃炎;一个背痛的病人,更容易被诊断为腰椎问题。

换句话说,就是这个病太会伪装了!

那AI又是如何破解这个难题的呢?这就要说到达摩院团队的巧思了。

他们发现了一个关键信息:超过50%的胸痛患者在急诊时会做平扫CT。
注意,是平扫CT,不是造影CT。

这两者的区别在哪?
造影CT需要注射造影剂,能清楚看到血管,但有过敏和损伤肾脏的风险,而且很多基层医院没有这个条件。平扫CT就像普通X光的升级版,便宜、快速、无创,县医院都能做。

传统观念认为,平扫CT看不清血管,对心血管疾病诊断价值不大。
但达摩院团队不这么想,他们用了三年时间,训练AI在平扫CT上识别主动脉的细微变化。

具体来说,AI会在几秒内完成三件事:
1. 自动勾画出主动脉和血管腔的轮廓
2. 判断血管壁有没有结构异常
3. 如果发现问题,立即向医生弹窗报警

这个过程就像给医生配了一个永不疲倦的助手,更重要的是,这个助手的视力超乎想象。

在对比实验中,低年资医生的诊断敏感性显著低于AI,即使是高年资医生,在AI辅助下诊断水平也有明显提升。

理论说得再好,关键还是要看实战效果。
团队把AI模型部署在上海一家三甲医院的胸痛中心,进行了两个月的临床测试。
在15584名胸痛患者中,AI精准识别出21例AAS患者,敏感性达到95.5%,特异性达到99.4%。

敏感性95.5%,意味着100个真正的AAS患者,AI能找出95个;特异性99.4%,意味着AI很少会冤枉正常人。

更关键的数据是时间,这21名患者从入院到确诊,平均只用了1.7小时。
而根据国际研究,欧美国家的中位确诊时间是4.3小时,平均缩短2.6小时,意味着死亡率降低了至少5%。

其中有个案例特别典型。
一个43岁的患者因为"上腹部钝痛12小时"入院,医生初步判断是胆囊结石,开了上腹部平扫CT。

就在这个节点,AI从CT影像中发现了主动脉夹层的征兆,立即报警。医生马上安排血管造影确诊,整个过程只用了1.6小时。

如果没有AI,这个患者很可能被当作胆囊结石收治,等到血管破裂才发现真相。

目前,浙江已经有10家医院部署了这个系统,包括浙大一院这样的顶级医院,也包括衢州市柯城区人民医院这样的基层医院。

这里有个细节特别值得关注,浙江推行医共体模式,意思是大医院和基层医院形成联盟,共享医疗资源。
很多乡镇卫生院虽然有CT机,但没有资深的影像科医生。
他们的做法是,病人在乡镇拍片,影像实时传输到上级医院,由那里的医生出报告。

这意味着什么?
意味着部署在10家医院的AI,实际上通过医共体网络,覆盖到了数百家基层医疗机构。
一个农村的大爷,在家门口的卫生院拍个CT,就能享受到和大城市一样的AI诊断服务。

医疗AI的故事,本质上是关于时间的故事。

对AAS患者来说,每一分钟都在与死神赛跑,1.7小时和4.3小时的差别,可能就是生与死的距离。
对急诊医生来说,面对汹涌的患者,时间永远不够用。
对基层医院来说,培养一个能识别疑难杂症的医生,需要十年时间。

而AI改变的,就是这些时间尺度。
它让诊断从小时缩短到秒,让经验积累从十年压缩到瞬间,让先进技术从大城市扩散到乡镇只需要一根网线。

当然,AI也不是万能的,它不能代替医生的临床判断,不能安慰焦虑的家属,不能在手术台上挽救生命。
但它可以成为医生的第二双眼睛,在最容易被忽略的地方,发现最致命的危险。

技术普惠,或许就是这个意思:让每个生命,无论身在何处,都能被同等地珍视和守护。
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拓竹这产品形态天然适合出各种创意推广视频。
国内的白牌光想靠铺些红人做出成绩越来越难了,人才可遇不可求,大部分情况是没有好的懂本地营销的内容团队和执行团队。开发网红很累,带团队很累,搞营销很累。

有个可行的链路是和网红合作,取其所长。商家做好商业化承接、落地,网红专注于内容营销,搞流量,搭私域。至于为什么赚钱的网红会跟你合作?因为挣钱这件事可持续就有吸引力。

签约(形式上但做利益绑定)有价值的网红,带来的收益比单纯的找网红做内容收益大得多。这里的签约谈判就很有门道,怎么做好利益分配、分工、人情打点。中腰部是最好下手的人群,不上不下最难受的,也最有需求。
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为什么独立开发者应该优先考虑 Shopify 生态?

- 年交易额超2000亿美金的电商帝国,其App生态每年为开发者创造数十亿美金的收入
- 与其从零开始艰难获客,不如直接为全球数百万付费商家解决他们最头疼的问题

来看看这6点实战经验(其实对于做自己的产品也基本适用):

1️⃣ 抛弃推销,疯狂对话
目标:每天与10位商家进行有意义的交谈。别推销,去挖掘他们运营店铺时“最令人沮丧”的环节。倾听,寻找重复出现的痛点。

2️⃣ 2周构建MVP
忘掉完美主义。花2-3周时间,专注解决一个核心问题。问自己:“如果必须一周内上线,我会保留哪些功能?”

3️⃣ 找到10个铁粉
初期验证不需要100个用户,而是5-10个认为你的产品“不可或缺”的早期拥护者。他们会成为你最好的产品共创者。

4️⃣ 提供极致支持,立刻索要评价
用分钟级的响应速度对待每一个新用户。当他们体验到价值或被你的支持打动时,立即请求评价。这是获取应用商店曝光最快的方式。

5️⃣ 建立关系网,而非用户数
早期用户不仅是客户,更是你未来的增长引擎。在提供帮助后,可以顺便请求他们推荐给朋友。把他们当成团队的“外部大脑”。

核心理念:如果你没有每天至少和3个用户交流,那你根本还没入局。先启动,再完善。与用户交谈,就是最清晰的成功路径。