Lody 新版移动端已发布，快试试，绝对比 codex 和 claude code 的 remote control 好用。
因为你起码可以在手机上使用任意的 code agent，控制你所有平台的机器。
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#出海运营秘籍👉@yunying23
刚刚调研了一圈，真实的感受是，自己突破墙的限制，然后用上主力模型的人，已经是百里挑一，又想了想，估计是千里挑一，我朋友圈还是比较高质量的人群。
豆包和deepseek从这个角度，功德无量，真的是让绝大部分人用上了。
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和 Claude Code 人机共创、多轮编辑一个 MD 文档。
有时候我对它有很多修改意见，但因为 MD 文档没有评论功能，最开始我直接描述在对话框里面，但修改哪个位置都要描述一遍，很累。
后来我让它生成飞书文档我来进行局部评论，让它读评论来修改文档。
但最后我发现我想复杂了。其实不需要评论功能，只要有一个不常出现的标记来标识它是评论意见就好了。
所以后来我直接在 MD 文档里面用双尖括号<< >>把内容括起来，告诉它这就是我的评论，让它按照这些意见去修改 MD 文档对应位置的内容就好了🤗。
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播客名字现在想了两个
一个是 1: 1%法则
一个是 2: 重要的20%
大家第一感觉觉得哪个名字传播会广一点？
想做播客，主要是现在表达欲有点旺盛，想抒发的东西太多。现在想做的播客目的就是每天可以把自己想到的觉得重要的东西记录下来传递出去
然后这个播客名字想传递出来的点是 ，就是你可能每天只花一点时间听，然后每天听一个思考，他都能够在人生达到复利
有很多知识也是无用的，其实你不需要太多的碎片信息，只需要一些底层的思考方式，然后在这个播客里，我可能会更新一些关于做事习惯，知识体系等等的那种很底层的实际方法
谢谢大家给我投票谢谢！！
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然后这个播客名字想传递出来的点是 ，就是你可能每天只花一点时间听，然后每天听一个思考，他都能够在人生达到复利
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拿elys做例子来说个概念：评论区互动内容的「深度」
截图里这种很明显就是AI不痛不痒的试图抖机灵、试图赞同或反对。但全都停留在皮毛附和层面，且缺乏真正的「增量信息」，于是会让你感觉就是围着原楼主的话搞二创，精确描边镶金。
成熟社区真人评论的活人感，并非只是因为「增量信息」，更因为真人的评论敢于制造「破坏性创造」，可以理解为：敢偏题往外乱扯。
但很多失败的古典社区，尤其是自我生活流水账分享向的社区，也会抑制用户的「破坏性创造」评论倾向。楼主只是晒了今天吃什么，那我除了机械式评论「吃的不错」「在哪吃的」，还能说啥？
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这个老师真会教，我觉得我已经学会了，剩下的就是不断练习实践，熟能生巧。
诶，我们学 SEO 其实也是一样的，先学最小的点，再串点成线，多线并行，最后融会贯通。
Invalid media: video
这个老师真会教，我觉得我已经学会了，剩下的就是不断练习实践，熟能生巧。
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Notion 的创始人 Ivan Zhao 的精彩文章：《钢铁、蒸汽机与无限大脑》
越来越清晰的感觉到，我们正处于 AI 革命的早期阶段，对于未来谁也不知道会怎么样，所以都喜欢从历史中、去工业革命、互联网革命中寻找规律，以期望能对未来有所启发。
相对来说，这篇文章虽然也是尝试从钢铁和蒸汽机的历史里，寻找 AI 时代的答案，还是挺有深度。
【1】第一个观点是：我们正在看着后视镜开车
每一代新技术刚出来时，人们总是习惯用旧的方式去理解它。这就是所谓的“看着后视镜驶向未来”。
想想看，早期的电，大家把它当成“会说的"；早期的电影，其实就是把摄像机架在观众席拍舞台剧。
现在的 AI 也是一样。我们看到的 AI 大多长什么样？一个聊天框。为什么？因为它在模仿 Google 搜索框。
我们正处在这个尴尬的过渡期。就像当年大家还不懂电影剪辑语言一样，我们现在还在试图把 AI 硬塞进旧的工作模式里。
【2】个人层面：从骑自行车到开汽车
乔布斯当年有个著名的比喻，说电脑是“大脑的自行车"。意思是它能让人跑得更快，但你还得自己蹬。
对于现在的程序员来说，AI 已经不是自行车了，而是汽车。你不用蹬了，你只需要握好方向盘。
Ivan 讲了他的联合创始人 Simon 的故事。
Simon 以前是传说中的“10 倍工程师"，但现在几乎不自己写代码了。路过他工位，你会看到他像指挥官一样同时调度三四个 AI 编程智能体。这些 AI 不只打字快，还能思考。他在吃饭或睡前把任务排好队，AI 就在后台疯狂干活。
他从“写代码的人"，变成了“管理无限大脑的人"。
【3】为什么只有程序员先享受到了从骑自行车到开汽车的待遇？
但问来了，为什么只有程序员先享受到了这种待遇？普通的文案、运营、产品经理为什么还在“蹬自行车"？
两个原因：
第一，上下文太碎了。程序员的代码都在仓库里，环境单纯。
但普通人的工作散落在 Slack、飞书、文档、甚至脑子里。AI 不知道前因后果，没法干活。
第二，没法验证。代码写错了会报错，好坏一目了然。
但一个活动策划案好不好？一份周报写得对不对？这很难量化。
所以，想要从自行车升级到汽车，我们得先帮 AI 把上下文补齐，并且找到验证工作成果的方法。
【4】组织层面：不仅是换引擎，还要换地基
个人层面说完，Ivan 把视角拉到组织层面，用了“钢铁"和“蒸汽机"两个比喻，来解释 AI 会如何重塑公司。
第一个是钢铁。
在钢铁普及之前，
越来越清晰的感觉到，我们正处于 AI 革命的早期阶段，对于未来谁也不知道会怎么样，所以都喜欢从历史中、去工业革命、互联网革命中寻找规律，以期望能对未来有所启发。
相对来说，这篇文章虽然也是尝试从钢铁和蒸汽机的历史里，寻找 AI 时代的答案，还是挺有深度。
【1】第一个观点是：我们正在看着后视镜开车
每一代新技术刚出来时，人们总是习惯用旧的方式去理解它。这就是所谓的“看着后视镜驶向未来”。
想想看，早期的电，大家把它当成“会说的"；早期的电影，其实就是把摄像机架在观众席拍舞台剧。
现在的 AI 也是一样。我们看到的 AI 大多长什么样？一个聊天框。为什么？因为它在模仿 Google 搜索框。
我们正处在这个尴尬的过渡期。就像当年大家还不懂电影剪辑语言一样，我们现在还在试图把 AI 硬塞进旧的工作模式里。
【2】个人层面：从骑自行车到开汽车
乔布斯当年有个著名的比喻，说电脑是“大脑的自行车"。意思是它能让人跑得更快，但你还得自己蹬。
对于现在的程序员来说，AI 已经不是自行车了，而是汽车。你不用蹬了，你只需要握好方向盘。
Ivan 讲了他的联合创始人 Simon 的故事。
Simon 以前是传说中的“10 倍工程师"，但现在几乎不自己写代码了。路过他工位，你会看到他像指挥官一样同时调度三四个 AI 编程智能体。这些 AI 不只打字快，还能思考。他在吃饭或睡前把任务排好队，AI 就在后台疯狂干活。
他从“写代码的人"，变成了“管理无限大脑的人"。
【3】为什么只有程序员先享受到了从骑自行车到开汽车的待遇？
但问来了，为什么只有程序员先享受到了这种待遇？普通的文案、运营、产品经理为什么还在“蹬自行车"？
两个原因：
第一，上下文太碎了。程序员的代码都在仓库里，环境单纯。
但普通人的工作散落在 Slack、飞书、文档、甚至脑子里。AI 不知道前因后果，没法干活。
第二，没法验证。代码写错了会报错，好坏一目了然。
但一个活动策划案好不好？一份周报写得对不对？这很难量化。
所以，想要从自行车升级到汽车，我们得先帮 AI 把上下文补齐，并且找到验证工作成果的方法。
【4】组织层面：不仅是换引擎，还要换地基
个人层面说完，Ivan 把视角拉到组织层面，用了“钢铁"和“蒸汽机"两个比喻，来解释 AI 会如何重塑公司。
第一个是钢铁。
在钢铁普及之前，