区别信号和噪声是人的顶级能力。

我们每天被大量的信息轰炸，大部分都是噪声。
创造这些噪声的人，往往迎合人性的弱点，
灌输一些错误的观念，夸大一些赚钱的金额。

实际上真实的信号往往不会被算法推荐出来，
因为它可能是反人性的，或者需要细心的人主动挖掘出来。

比如看一个生意是否真的赚钱，
如果有博主在“教你”这件事情，
那大概率赚不了大钱，
因为真正赚钱的商业机会一定是藏着掖着的。

你反而应该看有多少人在投广告。
投的网站越简陋，价格越高，
说明PMF越强，需求痛点越强。

比如看一个内容方向是否真的能爆，
不要去听卖课的人。
去看那些已经跑通方向的博主，
看看他们持续在做哪些方向的视频内容。
这往往可以说明这些视频内容有价值。

永远对别人说的话保持三分警惕，
把七分信任留给自己去分析和推理。

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视频号真的很容易爆，就是用户质量太差了
小红书其实也很容易爆，只是单品类内容连续爆不容易，有流量的内容不一定能有广告位，商业化不好做

来自一个随便发视频但总能时不时爆一下的小卡拉米的运营感想，算了，我根本没有在运营，我只是想到啥发啥

MediaGo， 100MB/s满速下载神器，浏览器能看就下！
很多用户都在使用这个应用，今天录了个视频，大家看看这个好不好哇 : )

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看晚点对豆包的报道，还是挺感慨的
豆包赢下了 AI chatbot 的胜利
只是这场胜利的价值几何，没有人能衡量

一些有趣的点：

朱骏在 2024 年 5 月的演讲中特意提到，豆包已经拥有 800 万个智能体。这次尝试没过多久便失败了。一段时间过后，团队发现除了 “豆包” 这个主智能体以外，其它智能体的用户活跃度都不高。
他们做了一次实验，将豆包以外的智能体全部下架，结果用户活跃、留存没有受到任何影响。

2024 年上半年，豆包的 “多 bot” 尝试受挫后，团队一度陷入迷茫，开始寻找新的突破口。他们曾考虑根据用户在豆包对话中表达的兴趣进行主动的内容推荐，推荐内容包括抖音短视频，类似后来 ChatGPT 做的 Pulse，但最终决定不上线。
一位知情人士说，当时豆包对用户留存不满，所以想借抖音这款公司留存最好的产品来提高数据，“有些病急乱投医”。

抖音的单用户日均使用时长曾经从 30 分钟涨到 120 分钟，而豆包仍稳定在 10 分钟以内，尚不足以对传统的互联网产品造成威胁。

怎么才能建立品牌和信任感，而不是用完即走的无名小工具？

第一步是少讲功能。

客户不关心你的代码多优雅，也不关心按钮多完整。他关心用了之后，自己能不能更省事、更专业、更有结果。

就像马里奥吃蘑菇，大家记住的是变大变强那一刻，很少有人关心蘑菇本身长什么样。

小工具最容易被用完就走，因为它在用户心里只有一个功能位。功能一旦被巨头补上，预算和注意力都会回到巨头那里。能留下来的产品，通常先有一张清楚的脸。

视觉风格、内容方向、更新节奏要稳定。账号别天天碎碎念，持续讲一个领域里的判断和经验。

首页第一屏也别堆功能列表，用一句人话说清楚你帮用户解决什么麻烦。ShipFast 那句「几天内上线，而不是几周」能被记住，就是因为它卖的是结果，不是功能菜单。

如果产品能生成图表、文档、视频，免费版里就该保留品牌水印。用户每分享一次作品，你的名字就多出现一次。

有了辨识度，后面才谈信任。

早期信任感来自透明。把做产品的过程公开出来，开发进度、踩过的坑、收入变化、用户反馈，都可以讲。真实的粗糙感，比一套精修过的营销话术更容易让人相信你。

创始人也别太早把客服外包。亲自回用户的问题，哪怕只是快一点、细一点，用户都会记得屏幕后面有个具体的人。以后遇到 bug，他们也更愿意多给你一次机会。

帮助文档也要写透。技术细节、操作指南、常见问题都写清楚，很多人是搜索问题时认识你的。文档写得越像行业答案，产品越容易变成默认选择。

最后就是去社区里持续露面。Reddit、X、论坛都一样，别只发广告，真去帮别人解决问题。

工具可以被替代，一个被记住的人和一套稳定的判断，没那么容易被替代。

白领的工作中没有长时间任务？

你是否也认为白领的工作都是碎片化的？

纯卖软件在中国就是死路一条，研发的同学不要抬杠哈，我在国内做了很多年 deepin linux, 太了解国内的消费习惯了。
没人愿意为纯软件付费。

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我写的一篇讲 GitHub 上面开源项目的文章，转发率都高达 11% 了，而且项目作者一看就是中国人，微信也不给推流，这到底是为啥？我们创作者写点优质文章容易吗？😭

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最近真的是，做项目好有干劲儿！

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先在基本款上闭环，完胜后来在（想象中的）旗舰款上做到（想象中的）尽善尽美。产品不是一堆道理，它更像是一连串目的明确的实验沉淀下来的结晶。

中日制造业最大的区别是什么？这位博主拆解了两个接线板，一个中国制造，一个日本制造，差距令人震惊。你几乎能从屏幕里感受到“日本制造”的品质感，而“中国制造”的那款看起来廉价又粗糙。这也正是为什么“Made in

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Anthropic 今年三月上线了一个叫 Anthropic Academy 的课程平台。目前一共十八门课，全部免费，每门学完发一张官方证书，可以直接挂到 LinkedIn 上。注册只需要一个邮箱，不需要 Anthropic 账号。

十八门课分五个方向，从完全不写代码的人到做 agent 开发的程序员都能找到对应的内容。按三类人来说。

先说不写代码的人。

AI Fluency: Framework & Foundations 是最值得非技术人员先上的一门。十四节课，大概一小时出头，教的是怎么跟 AI 有效协作。它提了一个 4D 框架：委托、描述、辨别、勤勉。展开讲的是怎么给 AI 布置任务、怎么把你想要的描述清楚、怎么判断 AI 给的结果靠不靠谱、怎么保持对输出质量的把控。如果你天天在用 Claude 但觉得用得不够好，这门课值得花一小时走一遍。

Claude 101 更基础，讲 Claude 的功能和常见用法，适合完全没用过的人。AI Capabilities and Limitations 讲大模型到底能做什么、不能做什么，包括幻觉和上下文长度限制这些常见坑。

另外还有四门按场景细分的版本：给教育工作者的、给学生的、给非营利组织的、给小型企业的，都是在通用框架上叠加了具体行业的用法。还有一门 Teaching AI Fluency 专门教老师怎么在课堂上教 AI 素养，附带了可以直接用的教学材料。

再说开发者。

这部分课程量最大。Building with the Claude API 是整个平台的重头课：八十四节课、八个多小时视频、十个测验，从认证到流式传输到工具调用到检索管道，把用 API 做 Claude 应用的全链路走了一遍。如果只有时间上一门开发课，选这门。

Claude Code 有两门。Claude Code 101 讲基础工作流：探索、规划、写代码、提交，以及怎么在终端、VS Code、JetBrains 这些环境里安装和使用。Claude Code in Action 进一步，十五节课一小时，讲怎么把 Claude Code 融进日常开发，包括文件操作、命令执行和 GitHub 集成。

MCP 协议也是两门。入门课讲 MCP 的架构、用 Python SDK 搭服务端和客户端、调试工具怎么用。进阶课讲生产环境的部署模式：采样、通知、文件系统访问、传输机制。两门都需要 Python 和 JSON 基础。

跟 agent 相关的有三门。Introduction to Agent Skills 六节课半小时，教你在 Claude Code 里写 Skill，就是可复用的 Markdown 指令，Claude 会自动在合适的任务里调用它。Introduction to Subagents 四个动手模块，教怎么把任务拆给子 agent，每个子 agent 有独立的上下文窗口，不会污染主对话。Introduction to Claude Cowork 讲 Anthropic 新出的桌面 agent 工具，用来做文件管理和多步骤任务的自动化。

最后说用云平台的人。

Claude with Amazon Bedrock 和 Claude with Google Cloud Vertex AI 两门课分别讲怎么在 AWS 和谷歌云里接入 Claude。如果你们公司已经在用这两个平台，对应的课会告诉你怎么在现有架构上集成。

有一件事需要提前知道：所有课程目前只有英文，没有中文版。视频有英文字幕但没有翻译。当然这个也很容易，有太多 AI 工具可以翻译了。

怎么选取决于你是谁。非技术人员先上 AI Fluency 再上 Claude 101。开发者想系统学 Claude 开发，直接上 Building with the Claude API。已经在用 Claude Code 的，去看 Agent Skills 和 Subagents。对 MCP 感兴趣的先入门再进阶。