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久病成良医我也快成前端了属于是
一年以前问@秋风_irwin 为什么链接跳转的方式中SEO友好最推荐Example
2. window.open("url", "_blank")
3. window.location.href = "new_url"
总感觉部分客户网站页面的Crawling非常费劲,新页面总是很久才被爬虫发现;因为没代码背景,所以始终搞不清问题在哪儿,毕竟从用户行为上,点击链接也能顺利跳转
前两天看AITDK的Links总算发现了,页面内能跳转的链接数和显示的链接数对不上,后者小很多,一问技术栈是location.href
好嘛,原来如此,都对上了;翻了谷歌的技术文档(见链接)确实不推荐JS based动态注入的跳转,因为可能无法抓取,就等于这条链接在谷歌眼里是不存在的
印象最深刻的是临末秋风还说了句,第三种是前端最喜欢写的
嗯,确实如此(看了一眼其他客户很多也用的这个)
除了传递页面权重外其他
久病成良医我也快成前端了属于是
一年以前问@秋风_irwin 为什么链接跳转的方式中SEO友好最推荐Example
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总感觉部分客户网站页面的Crawling非常费劲,新页面总是很久才被爬虫发现;因为没代码背景,所以始终搞不清问题在哪儿,毕竟从用户行为上,点击链接也能顺利跳转
前两天看AITDK的Links总算发现了,页面内能跳转的链接数和显示的链接数对不上,后者小很多,一问技术栈是location.href
好嘛,原来如此,都对上了;翻了谷歌的技术文档(见链接)确实不推荐JS based动态注入的跳转,因为可能无法抓取,就等于这条链接在谷歌眼里是不存在的
印象最深刻的是临末秋风还说了句,第三种是前端最喜欢写的
嗯,确实如此(看了一眼其他客户很多也用的这个)
除了传递页面权重外其他
前段时间发现谷歌开源了一个挺厉害的Python库LangExtract,简单说就是专门用来从各种杂乱无章的信息里,把你想要的结构化数据给"挖"出来。
说起这个,想起之前做项目时的一段血泪史。
那会儿我们要处理几百份用户上传的合同,听起来很简单吧?
就是把合同里的关键信息,比如谁和谁签的、地址在哪、联系方式、金额多少,这些东西提取出来,然后录入系统。
看似简单,实际做起来真的让人头大。
那些PDF、Word文档、图片里的内容完全没有规律可言,要把这些乱七八糟的文本转换成数据库里整整齐齐的数据,真的太难了。
当时我们试了各种办法:找外包公司人工录入(成本太高)、写正则表达式做匹配(稍微格式一变就完蛋)、考察第三方的合同识别服务(价格贵得离谱)。
整个过程简直是在各种坑里反复跳,因为合同格式千变万化,一个小小的表述差异就能让精心设计的规则彻底失效。
现在看到LangExtract,我的第一反应就是:这不就是我们当年做梦都想要的神器吗?
它最牛的地方在于解决了两个让人特别头疼的问题:
第一个是"找得准"
LangExtract提取出来的每个信息,都能准确告诉你它在原文的确切位置。比如它说合同甲方是"某某公司",同时会标出这四个字在原文档第几页第几段的具体位置。这对需要人工复核的场景简直太友好了——审核员不用再像大海捞针一样翻找,直接就能验证信息的准确性。
第二个是"不瞎编"
用过大模型的朋友应该都知道,有时候让它总结内容,它会自己"脑补"一些原文没有的东西。写小说的时候这叫创意,但做数据提取的时候这就是灾难。
LangExtract通过让你自定义提取模板和提供示例,给AI套上了"紧箍咒",确保它严格按照你的要求输出,不会随意发挥。
对于我们这些要解决实际业务问题的人来说,这意味着什么?
意味着你可以用很低的成本,快速搭建一套"文档数字化处理系统"。以前需要一个团队折腾好几个月的活儿,现在可能一个开发者花几天时间,调用LangExtract就能做出一个可用的版本。
这种效率提升,真的是质的飞跃。
说起这个,想起之前做项目时的一段血泪史。
那会儿我们要处理几百份用户上传的合同,听起来很简单吧?
就是把合同里的关键信息,比如谁和谁签的、地址在哪、联系方式、金额多少,这些东西提取出来,然后录入系统。
看似简单,实际做起来真的让人头大。
那些PDF、Word文档、图片里的内容完全没有规律可言,要把这些乱七八糟的文本转换成数据库里整整齐齐的数据,真的太难了。
当时我们试了各种办法:找外包公司人工录入(成本太高)、写正则表达式做匹配(稍微格式一变就完蛋)、考察第三方的合同识别服务(价格贵得离谱)。
整个过程简直是在各种坑里反复跳,因为合同格式千变万化,一个小小的表述差异就能让精心设计的规则彻底失效。
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它最牛的地方在于解决了两个让人特别头疼的问题:
第一个是"找得准"
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第二个是"不瞎编"
用过大模型的朋友应该都知道,有时候让它总结内容,它会自己"脑补"一些原文没有的东西。写小说的时候这叫创意,但做数据提取的时候这就是灾难。
LangExtract通过让你自定义提取模板和提供示例,给AI套上了"紧箍咒",确保它严格按照你的要求输出,不会随意发挥。
对于我们这些要解决实际业务问题的人来说,这意味着什么?
意味着你可以用很低的成本,快速搭建一套"文档数字化处理系统"。以前需要一个团队折腾好几个月的活儿,现在可能一个开发者花几天时间,调用LangExtract就能做出一个可用的版本。
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用 Streamdown 替代 React-Markdown。
如果你想要在 AI agent 中更好的支持流式输出 Markdown 。
可以看看这个 Vercel 新开源项目 Streamdown。
各种复杂的 markdown 格式(如代码/数学公式/GFM 等等)都支持渲染,效果非常棒。
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最近总被问,超级个体值得做吗,到底一年能赚多少钱。
尤其是35+岁,或职场有危机感的朋友,最关心这个问题,因为要为自己以后做决策。
如果你在职场又痛又爽,每天都能学到东西、见到新世面,薪水也还满意,那就好好上班。
但如果你是这种情况:
35岁+,晋升无望, 眼看自己要被年轻人和AI拍在沙滩。
公司变相降薪,收入逐年下滑, 性价比低到地板。
内心焦虑,天天内耗,每天都干同样的事,不再有任何提升。
这种不如早点出来,这就是早晚的事。与其被动等待,不如主动规划“超级个体”之路。
因为我自己完整经历过。
从大厂出来创业,在决策做什么的时候,也算过能赚多少钱。
但我的逻辑,可能和大多数人不一样。
我不是按订单数和客单价这样的逻辑来算的,而是追求长期价值,追求复利。
短期赚的少没关系,关键是每做一件事都是有价值的,不是重复造轮子。
在职场,受够了「亲手把楼盖起来,又亲手拆掉」的事。
我当时就想,哪怕写一篇只有1000次阅读的公众号、拍一条只有1000次播放的视频,哪怕每个月只接1个客户,都没问题。
短期数据差和收入低,没关系,有长期价值就行。
我相信,这样持续做一年,就能积累认可我的潜在客户,可以转化成交。这也是我过去十几年的逻辑,就是这样过来的。
所以,我选择做超级个体的模式,以及高客单+非标品业务。
我在狮途会分享这个模式的时候,有一个会员问,他的目标是年入200-300万,超级个体能否够得到这个目标?
其实真的不难。
最近一年多的时间,我们很快把营收从几百万到千万级,增速挺快。
关键是你的产品是什么,用了什么组织形式。
为了回答这个问题,我把超级个体的收入模式,分为四个阶段:
第一阶段:技能变现 (从0-0.1起步期,100W以内)
技能变现模式:
本质: 从“服务一个老板”到“服务多个客户”。
核心:找到“离钱近”的、有商业价值的技能。
技能变现的关键点:如何把自己的技能和市场需求结合。
怎么让技能商业化成功概率更高?
---离钱近。
前面我们一直在强调这个逻辑,越前端的技能离钱越近,变现的概率越大。
比如怎么做IP、怎么做流量、怎么做销售、怎么做营销、怎么做获客,这些能直接变成钱。
这些技能市场需求也巨大,尤其是销售,我对这个技能感触很深。
在去互联网大厂之前,我也做了几年销售,当时主要卖IT硬件,赚到人生第一桶金。
我就意识到:越前端、离钱越近的技能越能变现。
你可以盘一盘自己有什么技能,排列一个顺序,越前端的排在越靠前。
那什么叫技能?
你能帮某个人群在某个场景里解决某个问题,并且能收到钱。
比如,你说你会打算盘,这算一个技能吧,抱歉,市场不需要。
但是如果你是一个财务总监,有20年财务、税务的操盘经验,我相信有很多公司都会请你做咨询。
技能可以在市场里变成钱,才有商业价值。
还有一种容易变现的是新技能+传统行业,比如过去的互联网+行业、新媒体+行业,现在的AI+行业。
说一个具体案例:
有个狮途会会员,是一家旅游公司合伙人,最近跑出了用AI+RPA重构了业务流。
从公域发布内容,到私域成交,再到线下交付链路的设计。
不仅提高了人效,还增加了收入。
靠技能变现,还有一个关键点:选大众赛道还是小众赛道。
有个误区:想要赚得多,当然要选大众赛道了。
可你想过没,你拿什么和头部拼。
渠道、产品、内容、营销、资金、人才、技术...这里面哪个你比头部更强,更有优势呢?
肯定没戏,所以我们要切细分行业。
足够细分=蓝海赛道
赛道足够细分,就能找到适合自己的赛道。完全不要担心,太细分就没钱可赚,让超级个体从0到1完全没问题。
比如留学市场,是个大赛道。
但可以做细分,专门做英国留学、美国本科留学、新加坡留学、香港留学、艺术留学等。
有人聚焦美本留学业务,客单价基本上20-30多万,贵的到100万,一年做5单就够了。
再比如,职场赛道。
可以做专门为新兴企业输送高端人才猎头、专门帮金融海龟找投行工作、专门帮人拍三条置顶视频等等...
反而越是小众赛道技能,需求精准、越好变现。
我有个朋友,从投行出来,去了大厂战略投资部。
后来出来做超级个体,专门帮留学生找金融行业的工作,从简历到面试辅导一站式服务,每年也能做两三百万。
虽说都是在存量竞争,但只要足够细分,现在还是有机会。你会发现有很多品类,是没有太多人在做的,产品有稀缺性。
如果单靠技能变现,收入更多是30-100万这个区间。
有了自己的产品,才能突破技能变现的框架,上升到更高层级的赚钱系统。
而想要上升到1000w+的利润框架里,必须要团队化作战+做好品牌IP。
第二阶段::靠产品变现(从1-10发展期,100-1000w)
单靠技能有上限,收入要跃迁,必须把你的经验和解决方案“提炼”成可复制、可销售的产品,
产品落地的关键两点:
1)打造MVP:瞄准细分人群痛点,快速做出60-70分的产品,立刻投入市场验证,别追求完美。
2)让“人民币”投票:用户真金白银的付费,才是唯一可信的反馈。
第三阶段:建团队,会分钱(从10-100扩张期,1000w+)
超级个体≠单打独斗,想突破千万,必须善用团队杠杆。
比如,以IP为核心的新模式,
创始人主导流量: 通过短视频/直播构建影响力和信任,持续吸引精准客资;
销售团队承接转化: 以专业方案、高效响应和深度互动促成交易;
而以IP为中心的新模式,只需小规模专业团队承接流量。
涉及这个阶段的朋友比较少,就不展开了。
我发现,现在身边的朋友们,也越来越实际,不会有那种明显超出自己能力的预期了。
以前很多人想财富自由,现在普遍认为:有个事干,就挺好。
职场越来越不能满足我们,尤其是35岁+的朋友,找个相对自由,又能发挥自己优势,还能赚到钱的事,就挺好的。
尤其是35+岁,或职场有危机感的朋友,最关心这个问题,因为要为自己以后做决策。
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35岁+,晋升无望, 眼看自己要被年轻人和AI拍在沙滩。
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比如,以IP为核心的新模式,
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很多工作流和智能体基本都在自嗨
拿内容领域为例吧,deepseek+多维表格,一键生成500篇笔记,这就自嗨行为
因为从选题到内容发布,这每个卡点都需要人工介入,否则每个节点的不可控的【积分】,导致最后生成的内容根本没有办法用
这其实也是很多人在做AI尝试 对结果物理解的误区
真正有价值的结果物一定是经过市场验证,市场反馈最真实的,不是你做出来就完事了
我以前用AI做内容,不断进行提示词调优
生成的内容 会发给朋友,进行盲测,如果他们都认为写的很好,察觉不出来是AI写的,这才能交给市场去检验
拿内容领域为例吧,deepseek+多维表格,一键生成500篇笔记,这就自嗨行为
因为从选题到内容发布,这每个卡点都需要人工介入,否则每个节点的不可控的【积分】,导致最后生成的内容根本没有办法用
这其实也是很多人在做AI尝试 对结果物理解的误区
真正有价值的结果物一定是经过市场验证,市场反馈最真实的,不是你做出来就完事了
我以前用AI做内容,不断进行提示词调优
生成的内容 会发给朋友,进行盲测,如果他们都认为写的很好,察觉不出来是AI写的,这才能交给市场去检验
🙏1
这周开始校招面试了,本周面试了10个候选人, 均是985高校研究生计算机科班。
发现AI编程在学生群体使用度很低。大部分只用来查资料或进行编程问答,好一点的用来代码补全。 其中有个天大的候选人,我问他平时用AI编程吗? 他回答:“不用, 自己会为啥用AI?”
然而我厂年前已经把AI编程作为重要KPI之一了(AI代码覆盖率要求40%+)
看来高校和社会需求有一定的脱节。
本次面试我增加了AI实战环节, 用AI写一个简单登录功能(前端页面+后端API),至今没有一个人能完成。
发现AI编程在学生群体使用度很低。大部分只用来查资料或进行编程问答,好一点的用来代码补全。 其中有个天大的候选人,我问他平时用AI编程吗? 他回答:“不用, 自己会为啥用AI?”
然而我厂年前已经把AI编程作为重要KPI之一了(AI代码覆盖率要求40%+)
看来高校和社会需求有一定的脱节。
本次面试我增加了AI实战环节, 用AI写一个简单登录功能(前端页面+后端API),至今没有一个人能完成。
❤3
出单的都是来自北美和欧洲的,而且出手大方,订阅价格最高的max,试用几次就走了。
白嫖的都是来自亚洲 非洲,除了薅羊毛,还搞色情。
打算按照地区区分发放免费额度,给真正需要的用户更多的额度,一些地区直接不给额度。
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网站流量上来之后,就要重点优化ui和用户体验了
慢慢体会到了这句话的含义:发外链能把你的网站带进谷歌搜索前10,网站的交互、用户停留时间等,能决定你的网站是否在谷歌排名前三
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