视频号既有 👍 点赞又有 ❤️ 喜欢,还有 📦 收藏,一度让我很困惑。
小宇宙既有 ⭐️ 收藏又有 ❤️ 喜欢,后来又有了 👍 点赞,也让我很困惑,经常在需要点喜欢的时候误按了点赞。
从语义上理解,点赞和喜欢基本是一回事,可以把其中一个用于社交推荐功能的名称改为「推荐」。从这个角度上看,抖音的做法更符合我理想的形态。
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从语义上理解,点赞和喜欢基本是一回事,可以把其中一个用于社交推荐功能的名称改为「推荐」。从这个角度上看,抖音的做法更符合我理想的形态。
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最近读到的非常通俗易懂的文章,建议假如在玩美股的人都可以看看
《How to Analyze a 10-K 怎样分析一个年度财报》
帖子看起来太麻烦,直接看文章就好:
https://www.appeconomyinsights.com/p/how-to-analyze-a-10-k
用苹果公司的年度财报举例,和之前我买过的一些长篇大论的书不一样,就例举出了一些要关注的key points,对于初学者很受用。
而且它们的图表做到太棒了,特别直观,非常有特色。
@https1024
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Whimsical 是我用过最好用的画原型和流程图的工具,非常 intuitive, 用起来非常舒服,界面简洁美观,我的课程一直用的都是它,最近打开,发现现在免费版好像能创建无限个 board 了,简直是太良心了,一般个人用免费版足足够用了。
http://whimsical.com
@https1024
http://whimsical.com
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Mac 用外接显示器的必须要整一个这个软件:BetterDisplay
https://github.com/waydabber/BetterDisplay
免费功能就够用了,太丰富了,几乎啥都能调,还可以设置快捷键,很方便,界面还挺美观,这 Github 都 17.2K Stars 了。
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https://github.com/waydabber/BetterDisplay
免费功能就够用了,太丰富了,几乎啥都能调,还可以设置快捷键,很方便,界面还挺美观,这 Github 都 17.2K Stars 了。
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这个站长真🐂掰 👍
一套模板搞了好几个roblox和steam游戏数据资源站,其中一个 ARC 站点的 流量估计冲到了20万月访问。
整数据资源的能力太强了。。
膜拜!!!
热门游戏的辅助工具站,真的是个值得搞的子领域,尤其适合新人练手👋
SEO友好,做做数据资源整合和辅助小工具,谷歌就喜欢这种增量价值的站
用户需求刚性,人脑算不过工具,高阶玩家必备。
一套模板,不停的填充数据,AI 出算法。
只要不断的有新的爆款游戏出来,这个模式就能持续蹭流量。
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只要不断的有新的爆款游戏出来,这个模式就能持续蹭流量。
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小米的模式其实就是多说多错。
把其他企业常规的研发手段,当成优势讲出来,但雷军本人又不可能事无巨细了解那么多细节,最后难免会出现偏差和夸张。
小米还有一个很大的问题,就是太抠了。
为啥小米搞车以后,口碑崩的厉害?车圈都是啥人,啥胃口?还指望用打发数码圈大学生 kol 那套方法,送个充电宝,人家能吹你一年?
当你不打算搞媒体关系的时候,你最好有核心技术。别人不报道你不行,不说你好就是不客观,到这份上也行。
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小米还有一个很大的问题,就是太抠了。
为啥小米搞车以后,口碑崩的厉害?车圈都是啥人,啥胃口?还指望用打发数码圈大学生 kol 那套方法,送个充电宝,人家能吹你一年?
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产品经理如何 3 天搞定 SQL?
正好群里有人问,顺手分享我的【SQL 三步速成法】。
- 练中学:千万别一开始就去安装软件,太劝退了!推荐去【SQL之母】这个网站。像玩闯关游戏一样,边练边学,网页点开就能用。
- 粗略学:觉得不够系统?我让 Gemini-3-PRO 搞了个学习计划,Day1 基础概念,Day2 进阶查询,Day3 搞懂JOIN。
- 干中学:学完前两步,SQL 已经入门了,面试记得多要 3K!等入职后再学 Navicat、Tableau 这些工具也不迟。
👉 地址
SQL 之母:https://sqlmother.yupi.icu/#/learn
SQL 学习计划:https://hye5sfvwra.feishu.cn/wiki/EVITwDTu9iuw9Nkbmrqcv3nqnxf
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写产品文档,和 AI 一起迭代的 7 版,最终调整出我想要的效果。我让 AI 帮忙总结我们共同调整的过程,形成一套原则:
1. 先写清“读者要完成的任务”
- 读完之后他要做什么决定/行动:理解、试用、购买、转发、收藏,还是只记住一句话。
2. 先结论,后证据
- 开头先给一个可复述的结论(是什么/给谁/解决什么),再用证据支撑;不要先铺背景再到重点。
3. 以读者的成本为单位组织信息
- 读者最怕的是:学习成本、迁移成本、试错成本、维护成本、失败风险。文案围绕“降低哪一种成本”来写,比围绕“功能列表”更有说服力。
4. 用“可感知的具体”替代抽象词
- 抽象词(高效、极致、优雅、革命)必须落到可感知事实:更少步骤、更少中断、更少重复、更快找到、更少配置、更可预测。
5. 叙事要“真实因果链”,不要“硬观点”
- 让观点从经历/观察里长出来:触发点 → 不适/冲突 → 尝试 → 失败原因 → 新思路 → 结果。避免直接下判断、拉踩、造敌人。
6. 一段只表达一个点(单段单意)
- 每段只回答一个问题:发生了什么/为什么重要/我怎么解决/读者得到什么。读者才能扫读。
7. 给读者“验证路径”
- 任何承诺都配一个最小可验证方式:一个动作、一个场景、一个对比(哪怕是“试用 5 分钟你就会看到…”)。
8. 术语与指标要克制
- 术语只在“省解释”时出现;指标只在“可解释且可验证”时出现。否则用人话表达结果。
9. 一致性优先(语言、命名、语气)
- 全文统一语言、统一名词、统一语气强度;前后一致比“华丽句子”更重要。
10. 结构上先抓人,再展开,再兜底
- Hook(共鸣/反差/问题)→ One-liner(定位)→ Proof(场景/例子)→ Inventory(功能清单/规格)→ Friction(权限/限制/边界)→ CTA(下一步)。
1. 先写清“读者要完成的任务”
- 读完之后他要做什么决定/行动:理解、试用、购买、转发、收藏,还是只记住一句话。
2. 先结论,后证据
- 开头先给一个可复述的结论(是什么/给谁/解决什么),再用证据支撑;不要先铺背景再到重点。
3. 以读者的成本为单位组织信息
- 读者最怕的是:学习成本、迁移成本、试错成本、维护成本、失败风险。文案围绕“降低哪一种成本”来写,比围绕“功能列表”更有说服力。
4. 用“可感知的具体”替代抽象词
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- 任何承诺都配一个最小可验证方式:一个动作、一个场景、一个对比(哪怕是“试用 5 分钟你就会看到…”)。
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9. 一致性优先(语言、命名、语气)
- 全文统一语言、统一名词、统一语气强度;前后一致比“华丽句子”更重要。
10. 结构上先抓人,再展开,再兜底
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#出海运营秘籍👉@yunying23
我之前对AI做市场调研感到困惑,觉得没有生命的AI怎么能代替复杂多变、没有定性的人?但后来我意识到,我们传统做调研,本质上也是在‘抽象化’人——用标签、画像、人格模型把复杂的人简化成可研究的样本。
AI所做的,其实是把这个抽象化的过程反向操作了。它基于海量数据,学习了人类社会的普遍行为模式,然后扮演出这些‘典型用户’。它不是在创造全新的需求,而是在模拟社会的‘平均反应’。
所以,AI调研不是要取代真实的人,而是为我们构建了一个‘数字沙盒’。在这个沙盒里,我们可以快速、低成本地测试产品概念,剔除明显的缺陷,获得宏观的趋势判断。它去除了真实调研中的情绪噪声,提供了一种‘理想化’的用户视角。当然,它无法替代对真实人类深层情感和独特创意的挖掘,但对于指导产品方向和商业决策,它已经是一个极其强大的辅助工具了。
我之前对AI做市场调研感到困惑,觉得没有生命的AI怎么能代替复杂多变、没有定性的人?但后来我意识到,我们传统做调研,本质上也是在‘抽象化’人——用标签、画像、人格模型把复杂的人简化成可研究的样本。
AI所做的,其实是把这个抽象化的过程反向操作了。它基于海量数据,学习了人类社会的普遍行为模式,然后扮演出这些‘典型用户’。它不是在创造全新的需求,而是在模拟社会的‘平均反应’。
所以,AI调研不是要取代真实的人,而是为我们构建了一个‘数字沙盒’。在这个沙盒里,我们可以快速、低成本地测试产品概念,剔除明显的缺陷,获得宏观的趋势判断。它去除了真实调研中的情绪噪声,提供了一种‘理想化’的用户视角。当然,它无法替代对真实人类深层情感和独特创意的挖掘,但对于指导产品方向和商业决策,它已经是一个极其强大的辅助工具了。
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今天HackerNews 上一个比较火的资源:Free Public APIs
https://www.freepublicapis.com/
搜集了总共两百多个免费的 API,涵盖各个领域,它的创新是每天都会爬取这些 API 的结果,给每个API 一个健康评分,保证 API 可用,不像别的那种 list,很多资源有可能都不可用了,还是很值得收藏的一个资源。
@https1024
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