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App 交互体验设计上最忌讳的一点就是喜欢搞各种花里胡哨的东西来打断用户。
一个高效的工具应该是随取随用，凭肌肉记忆就能完成大部分操作的。而不是当用户突然想起要做一个什么事时，用开屏跳转广告、福利领取提醒、引导打开通知浮层等各种各样夺目又恶心的东西来尝试拦截用户原本的快速操作，最后成功让用户忘掉自己打开 app 是要干嘛。
一个高效的工具应该是随取随用，凭肌肉记忆就能完成大部分操作的。而不是当用户突然想起要做一个什么事时，用开屏跳转广告、福利领取提醒、引导打开通知浮层等各种各样夺目又恶心的东西来尝试拦截用户原本的快速操作，最后成功让用户忘掉自己打开 app 是要干嘛。
程序员圈估计要炸了，
有人把全网从零开始造轮子教程都汇总到了一起，
这个叫自建XX的项目，现在已经是GitHub星标最高的仓库了，
46.6万颗星，超过React，超过TensorFlow，比所有热门工具库的星标都多。
它本身不是什么代码库，就是一套教程合集，一步步教你怎么从零开始，把你天天用的技术亲手再做一遍。
费曼说过一句：凡我不能亲手创造的，我便无法真正理解。
这就是它为什么火，
喵个咪，内容真的吓人：
从从零克隆Redis，到500行C写Docker，自己实现Git，不调框架写神经网络，C语言写操作系统，从解释器开始做编程语言，逐像素做光线追踪渲染器...还有Web服务器、浏览器、搜索引擎、区块链、BT客户端，什么都有🥹
每个项目都有多语言版本，主流语言基本覆盖了，
很多人没看懂，但这真不是给新手找活干的教程，
可以说是软件工程师最高阶的学习材料了，
当你从零重建一遍系统，你就得直面当年原作者做的每一个技术决策——没有依赖库可以躲，没有封装好的接口可以调用，错了就是错了，跑不起来就是跑不起来，无处可逃😂
现在AI生成代码越来越方便了，但这种知识反而越来越值钱，AI能帮你调库写接口，但它替不了真正懂系统本质的人。
46.6万人标星，4万多人复刻分支，所有内容全免费，不需要注册，不需要付费。
理解一件事最好的方式，就是亲手把它做出来，
100%免费，100%开源，真的牛逼，
GitHub链接放这里了 👇
互联网充电｜优质资源
优质内容｜内幕消息
有人把全网从零开始造轮子教程都汇总到了一起，
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它本身不是什么代码库，就是一套教程合集，一步步教你怎么从零开始，把你天天用的技术亲手再做一遍。
费曼说过一句：凡我不能亲手创造的，我便无法真正理解。
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从从零克隆Redis，到500行C写Docker，自己实现Git，不调框架写神经网络，C语言写操作系统，从解释器开始做编程语言，逐像素做光线追踪渲染器...还有Web服务器、浏览器、搜索引擎、区块链、BT客户端，什么都有🥹
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很多人没看懂，但这真不是给新手找活干的教程，
可以说是软件工程师最高阶的学习材料了，
当你从零重建一遍系统，你就得直面当年原作者做的每一个技术决策——没有依赖库可以躲，没有封装好的接口可以调用，错了就是错了，跑不起来就是跑不起来，无处可逃😂
现在AI生成代码越来越方便了，但这种知识反而越来越值钱，AI能帮你调库写接口，但它替不了真正懂系统本质的人。
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今天海外的科技热帖总结⬇️
一半是寻找如何加入美国国籍的办法，例如结婚或者想把自己国家纳入美国成为第51个州
另一半是怒骂美国政府，直言这会摧毁整个人工智能行业，并且意识到其实美国和他们一直痛骂的中国一样。
人类真有意思🫡
一半是寻找如何加入美国国籍的办法，例如结婚或者想把自己国家纳入美国成为第51个州
另一半是怒骂美国政府，直言这会摧毁整个人工智能行业，并且意识到其实美国和他们一直痛骂的中国一样。
人类真有意思🫡
看来大家对我的屏幕超级感兴趣啊， 下面是全套BOM
1.
显示器：Innocn联合创新43.8英寸上下组合屏，可以接4根线变成4块屏幕， 横向没有缝隙，纵向缝隙极小 （5800）
2. 主机箱：华硕ROG创世神 GR701，CNC金属超级扎实 （2699）
3. 键盘： Niz 35G 静电容，码农键皇， 长期打字不累（1108）
4. 鼠标：雷神 ML903，带无线快充，睡觉前自动充电（277）
5. 白色的是我的Vivo 50W无线快充 （480）
6. CPU: AMD 9950X, 相对于 AMD 9950X3D 来说， 不打游戏， 编译性能类似， 更安静 （带主板一起 5999）
7. 固态盘： 三星（SAMSUNG）新品9100 PRO， 读写速度14800MB/s, PCIE 5.0 的顶级固态盘 （1099）
8. 内存：光威（Gloway）64GB(32GBx2)套装 DDR5 6000， 龙武海力士颗粒， 马甲条 （1330）
9. 电源： SUPER FLOWER振华 ATX3.1电源， 支持5090显卡 （916）
10. 风扇： 猫头鹰8热管静音散热器， NH-D15 G2,
完全降得住 AMD 9950X, 而且没有声音， 没有声音， 没有声音 （1199）
11. 显卡： 4060， 为啥买4060？ 因为我不打游戏， 这款显卡是驱动你们最喜欢屏幕的最小显卡， 够用了， 噪音小， 为啥不上5090， 消费级GPU显存太少， 大模型加载不起来就是浪费钱。 （2685）
全套下来， 2.3W， 这么顶级的装备全部是硬件巨牛
给我配置的， 一千万比心给偶像。
还有， 我不打游戏， 不打游戏， 不打游戏。 你们喜欢打游戏的不要跑来跟我抬杠， 哈哈哈哈。
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1.
显示器：Innocn联合创新43.8英寸上下组合屏，可以接4根线变成4块屏幕， 横向没有缝隙，纵向缝隙极小 （5800）
2. 主机箱：华硕ROG创世神 GR701，CNC金属超级扎实 （2699）
3. 键盘： Niz 35G 静电容，码农键皇， 长期打字不累（1108）
4. 鼠标：雷神 ML903，带无线快充，睡觉前自动充电（277）
5. 白色的是我的Vivo 50W无线快充 （480）
6. CPU: AMD 9950X, 相对于 AMD 9950X3D 来说， 不打游戏， 编译性能类似， 更安静 （带主板一起 5999）
7. 固态盘： 三星（SAMSUNG）新品9100 PRO， 读写速度14800MB/s, PCIE 5.0 的顶级固态盘 （1099）
8. 内存：光威（Gloway）64GB(32GBx2)套装 DDR5 6000， 龙武海力士颗粒， 马甲条 （1330）
9. 电源： SUPER FLOWER振华 ATX3.1电源， 支持5090显卡 （916）
10. 风扇： 猫头鹰8热管静音散热器， NH-D15 G2,
完全降得住 AMD 9950X, 而且没有声音， 没有声音， 没有声音 （1199）
11. 显卡： 4060， 为啥买4060？ 因为我不打游戏， 这款显卡是驱动你们最喜欢屏幕的最小显卡， 够用了， 噪音小， 为啥不上5090， 消费级GPU显存太少， 大模型加载不起来就是浪费钱。 （2685）
全套下来， 2.3W， 这么顶级的装备全部是硬件巨牛
给我配置的， 一千万比心给偶像。
还有， 我不打游戏， 不打游戏， 不打游戏。 你们喜欢打游戏的不要跑来跟我抬杠， 哈哈哈哈。
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#出海运营秘籍👉@yunying23
本周给一个客户的新品找到了一个很妙的场景来打 自然流量跑得很好 小黄夸了我好几天 说好牛啊
我都没感觉 类似的事情在头几年的工作里可能连小拇指的指甲盖都不算
一定要玩自己热爱且擅长的游戏
一定要创造这样的游戏给自己玩
本周给一个客户的新品找到了一个很妙的场景来打 自然流量跑得很好 小黄夸了我好几天 说好牛啊
我都没感觉 类似的事情在头几年的工作里可能连小拇指的指甲盖都不算
一定要玩自己热爱且擅长的游戏
一定要创造这样的游戏给自己玩
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新创业团队第7️⃣周，过往观念经历重新评估
过往在字节习惯的一些产品决策方法，在新团队开始被动摇了。
AB 实验是个经典例子。我发现字节推崇的 AB 实验并不那么万能和必须。
过去我习惯了用数据驱动的产品决策范式。它确实有效、好用，数据能很清晰告诉你什么对、什么错，能清晰量化收益，是大组织衡量ROI的手段。这也是字节这家公司很有代表性的方法论之一。
这种基因和环境也把我塑造成了一个用数据指导判断的 PM。尤其做用户增长，除了一些基建需求，AB 实验是我们做需求的标配。
但到了创业公司，我越来越清楚意识到：过往字节教给我的观念只是其中一种，并不一定适用于所有团队和产品；而我以为的、做产品的“标配”，也并不一定就是我所想的那么必不可少。
最近才意识到它有很多局限，甚至它背后的观念 —— 认为结果就是应该可被量化的，也有其局限。
我并不是一开始能理解，在做第一个大需求时，第一次听到可以「不开实验」的建议会有点疑惑 —— 这，真的可以吗？没有实验，我们怎么决策结果、衡量我们做的好坏？这难道不是“默认应该”吗？
在 1-1 时和 leader 专门聊了这个话题。边聊我边想，确实奥：
- 实验会拖慢产品节奏。字节从开实验 - 结论至少得等 2-3周、有的可能更长，但创业团队需要快。
- 指标本身能衡量的只是能被量化的部分，但很多体验层面的感知无法被精准量化。字节虽然也有一个很著名的文档，关于产品「信仰判断」，但我在的那几年，比较少实践+见过纯靠信仰就能直接推到线上的需求，除非是基建或者修 bug。
- 有些改动无论实验正/不正，也能共识它都需要这么做，因为就是明确的体验升级。
- 老用户在适应新产品时常会有一个适应期，但短期实验结果未必就是正向的，等等。
所以：实验真的是产品决策标配吗？这个我过往从未想过其它可能性的信念 —— 动摇了。
字节的方法有其效率、有效性，但它也是特定环境里的产物。
在新环境，我意识到做事的思维和方法有很多，语境不同、现实约束不同，一切过去以为的“不变”其实都可以有“多变”。
能清晰感觉过往的观念被逐渐“动摇”，但感谢这些变化，让我看到更多有意思的可能性。
过往在字节习惯的一些产品决策方法，在新团队开始被动摇了。
AB 实验是个经典例子。我发现字节推崇的 AB 实验并不那么万能和必须。
过去我习惯了用数据驱动的产品决策范式。它确实有效、好用，数据能很清晰告诉你什么对、什么错，能清晰量化收益，是大组织衡量ROI的手段。这也是字节这家公司很有代表性的方法论之一。
这种基因和环境也把我塑造成了一个用数据指导判断的 PM。尤其做用户增长，除了一些基建需求，AB 实验是我们做需求的标配。
但到了创业公司，我越来越清楚意识到：过往字节教给我的观念只是其中一种，并不一定适用于所有团队和产品；而我以为的、做产品的“标配”，也并不一定就是我所想的那么必不可少。
最近才意识到它有很多局限，甚至它背后的观念 —— 认为结果就是应该可被量化的，也有其局限。
我并不是一开始能理解，在做第一个大需求时，第一次听到可以「不开实验」的建议会有点疑惑 —— 这，真的可以吗？没有实验，我们怎么决策结果、衡量我们做的好坏？这难道不是“默认应该”吗？
在 1-1 时和 leader 专门聊了这个话题。边聊我边想，确实奥：
- 实验会拖慢产品节奏。字节从开实验 - 结论至少得等 2-3周、有的可能更长，但创业团队需要快。
- 指标本身能衡量的只是能被量化的部分，但很多体验层面的感知无法被精准量化。字节虽然也有一个很著名的文档，关于产品「信仰判断」，但我在的那几年，比较少实践+见过纯靠信仰就能直接推到线上的需求，除非是基建或者修 bug。
- 有些改动无论实验正/不正，也能共识它都需要这么做，因为就是明确的体验升级。
- 老用户在适应新产品时常会有一个适应期，但短期实验结果未必就是正向的，等等。
所以：实验真的是产品决策标配吗？这个我过往从未想过其它可能性的信念 —— 动摇了。
字节的方法有其效率、有效性，但它也是特定环境里的产物。
在新环境，我意识到做事的思维和方法有很多，语境不同、现实约束不同，一切过去以为的“不变”其实都可以有“多变”。
能清晰感觉过往的观念被逐渐“动摇”，但感谢这些变化，让我看到更多有意思的可能性。
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Github 本身在成为一个 A2A 平台。
我本周经历了一个特别魔幻的事情：
1. 我把一个 Github 链接丢给 Codex，让它帮我部署一下。
2. 我用了一段时间，发现似乎有个 Bug。我让 Codex 查了一下，它确认是个 Bug，建议我等官方修复。
3. 我让我的 Codex 去官方提个 Issue，它去提了。
4. 过了一会儿，官方仓库里一个 Code Review Bot 回复我说确认了这个 Bug 是真实存在的，并在回复中 At 了另一个 Hotfix Bot。
5. 大概过了半个小时，这个 Hotfix Bot 提了个 PR 说已经修复了该 Bug，然后在 Issue 里 At 了一个真人问是否可以 Merge。
6. 那个真人（项目的官方开发者）回复了一个 OK。
全程包括我和官方作者在内，都没真的为整个闭环真的做出任何贡献，全是我们之间的 Agent 在对接。
我本周经历了一个特别魔幻的事情：
1. 我把一个 Github 链接丢给 Codex，让它帮我部署一下。
2. 我用了一段时间，发现似乎有个 Bug。我让 Codex 查了一下，它确认是个 Bug，建议我等官方修复。
3. 我让我的 Codex 去官方提个 Issue，它去提了。
4. 过了一会儿，官方仓库里一个 Code Review Bot 回复我说确认了这个 Bug 是真实存在的，并在回复中 At 了另一个 Hotfix Bot。
5. 大概过了半个小时，这个 Hotfix Bot 提了个 PR 说已经修复了该 Bug，然后在 Issue 里 At 了一个真人问是否可以 Merge。
6. 那个真人（项目的官方开发者）回复了一个 OK。
全程包括我和官方作者在内，都没真的为整个闭环真的做出任何贡献，全是我们之间的 Agent 在对接。
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