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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
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高德扫街榜的逻辑看似合理,实际上:
1. 经常去的店不会导航;
2. 外地人本地人导航比例;
3. 多人去,去的人口味不一定和你一样;
4. 附近街坊居民不用导航;

又是一个不理解上下文的产品经理意淫的产物。

如果真的理解餐饮品味上下文,应该考虑的重点:
1. 共性 - 单位的品味价值观权重;
2. 朋友 - 单位的关系网络权种;
3. 成本 - 单位的其他可选代价权重;
4. 受贿 - 单位与推荐项的利益相关权重;

这一切都离不开第一手数据的自主采集,自证,信用;与算法权重的自主权。

脱离个人主义的上下文,不对齐的排名;试图用一个万能的权威权重榜单,基本上都可以省省,只会变成民粹贿赂战的土壤。
你有没有遇到过这种情况?

老板发来一张发票照片让你录入报销系统,你只能对着屏幕一个字一个字地敲;收到一份扫描版的合同PDF,想复制里面的文字却发现根本选不中。

这些看似琐碎的小事,其实都指向同一个问题:如何把图片里的文字变成可以编辑的电子文档?

PaddleOCR就是专门解决这个问题的。

你给它任何包含文字的图片、PDF、甚至手写笔记的照片,它都能在几秒钟内把所有文字提取出来,变成你可以直接复制粘贴的文本。

GitHub🔗https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

它认识80多种语言的文字。
不管是中文、英文、日文,还是繁体字、手写体,甚至是那种歪歪扭扭的医生处方,它都能认出来。

准确率也非常高,基本上人眼能看清的文字,它都不会认错。

而且,它不只是把文字提取出来这么简单。

比如你给它一份包含表格的文档,它会保留表格的结构;给它一份带标题、段落的报告,它会维持原有的排版格式。

这意味着你拿到的不是一堆乱七八糟的文字,而是可以直接使用的规范文档。

即使你不是程序员,PaddleOCR也能帮到你。

市面上很多OCR软件都是基于它开发的,比如Umi-OCR这样的桌面工具。你可以用它来:
● 把纸质书籍转成电子书
● 整理家庭档案和老照片上的文字
● 快速提取网页截图里的内容
● 把手写笔记转成Word文档

最重要的是,它完全免费开源!
这意味着你不用花几百块买OCR软件,也不用担心隐私泄露(因为可以完全在自己电脑上运行)。

如果你经常需要处理文档,或者想让工作更高效,PaddleOCR绝对值得了解。

它把"从图片提取文字"这件事,从一个技术难题变成了一个简单操作,这就是技术改变生活的最好例子。
以前团队人少,协作起来也没啥太多规矩,但基本上也都在我掌控之中,大家都舒服,也不耽误事。

现在事多、人多了,协作的线也多了,我居然开始焦虑了。

做过就会知道,在小团队里,不可能有那种清晰的分工和协作,也不会有一个人可以完整的负责某个模块,这不现实。

真实情况是,每个人都是负责几个点,这几个点之间没有啥联系,甚至也没什么逻辑。清晰的分工和目标,并不是最重要的,能快速落地才是第一。

可能每个人都不喜欢混乱,包括我,但对于一个灵活的组织来说,保持一定的混乱状态,才能保持活力。

我可以持续的、试图让目标、路径、协作变得清晰一些,但这就像给一个8岁孩子收拾房间,每天收拾每天乱,一定要做但肯定无法持续。
这个反向的推广帖子也挺有意思的
平时大家都说我赚了10k 20k 50k
这哥们是干了俩月0收入
评论区可就更扎心了 说期望你达到3个月0收入
建议你那时候邀请家人去遛弯庆祝 笑死
看大家在聊CC和Codex
我觉得如果条件允许,就都买吧

CC处理前端比较好,然后处理一些流程性作业也不错,比如做SEO之类的
Codex修bug比较强一些,但前端设计上明显不如CC

都买是取长补短了
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坏消息:阿里很会营销,好消息鸭觅蹭了一波
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最近很多小红书商家都收到了当你年GMV超过10w,让升级自己店铺的事
这是大势所趋,小红书的自然流越来越难有红利了,但是付费投流依旧有很大的想象空间
但是最最最核心,拼的还是内容素材
做好内容,做好种草,做好场景塑品,是核心课题。
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开源一个简单的 CMS, 95% 代码由 Claude Code 完成,代码质量可靠,附开发记录。

一个简单的内容管理系统,可以将多个网站的博客内容集中管理,支持 API 接口读取,支持部署在 Cloudflare 。

为什么要做这个?我之前打算用 React Router 做一个 SSR 的网站,想部署在 Cloudflare Worker 上,但是因为 Edge 环境的诸多限制,导致开发一个支持 markdown 写作的博客功能很困难,比如因为 Edge 环境不支持 fs 等库,导致无法动态读取博客列表。一个替代的方案是部署一个开源的 CMS 系统来管理内容,通过 API 读取,但是开源 CMS 系统都太重了,学习成本很高,维护成本也高。所以就想自己做一个简单的 CMS 系统,仅支持有限的功能。

该 CMS 有两个模块:CLI 前端和后端服务,支持以下功能:

- 支持用 mdx 在本地写作,支持元数据及内容格式校验,支持通过 CLI 上传
- 支持通过 CLI 上传本地图片到 Cloudflare R2
- 支持博客文章创建、列表查询、详情查询接口
- 支持博客多语言
- 支持多个网站及每个网站单独鉴权
- 支持博客列表分页

经过测试,项目部署成功后可正常使用。

开发过程全记录

使用 Claude Code 做个 CMS(一)https://mp.weixin.qq.com/s/PZwiYSFl7tPMcQCcdddsSA

使用 Claude Code 做个 CMS(二)https://mp.weixin.qq.com/s/vfAonJi1d7r3e-YXW6Imsw

使用 Claude Code 做个 CMS(三)https://mp.weixin.qq.com/s/VnN5iH10X3ji7LF1FY0HUg

使用 Claude Code 做个 CMS(四)https://mp.weixin.qq.com/s/Fg62V1mqAYrKp6mRnDyLrg

使用 Claude Code 做个 CMS(五)https://mp.weixin.qq.com/s/I2YwHbs6GvEFNL6mvPIUoA

使用 Claude Code 做个 CMS(六)https://mp.weixin.qq.com/s/Ccy2u1pUNUKDp4TEtDbQmg
这不就小灵通?
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最近我一直在探索做什么副业有机会,但是研究一圈下来,要不就是没需求,要不就是市场太卷,要不就是自己没能力做,很绝望。

靠产品取胜太难了,单枪匹马很难做出市场有竞争力的产品。

所以仔细琢磨下来,对我来说,未来应该是个人 ip 驱动,而不是产品驱动,不是靠产品本身足够优秀赚到钱,而是靠大家认可你这个人,相信你推荐的产品,推啥买啥,

就像小米一样,品牌打出来了,给我的感觉就是体验好,价格便宜,细节设计周到,所以只要我想买个什么东西,小米有,我一定是无脑买。

特别是 AI 时代,机器太强大了,可以帮人类解决太多的东西,功能性的更加不缺,反而会突出有人性有温度的个人ip内容,

所以,未来在产品层面,除非是尖端领域,否则一定是血海一片,杀个头破血流,想要做出点成绩难上加难,

靠产品来驱动是不行的,而是要靠人来驱动,不断地创作内容,分享自己的工作,生活,思考等等,真诚地表达自己的一切,最终靠信任转化为产品的销售,这应该是一条更加适合我这种普通人走的路。

另外,对于个人ip来说,能量比干货重要,干货是功能性的,AI未来几乎都能解决,只有个体表达散发的态度,精神面貌,情绪等等才是个人 ip 应该走的路,是AI没法替代的,就像我们交朋友一样,吸引我们的是身上散发出的能量感,而不是干货。

所以,我创作的都是这种随性的短文,不能让人学到什么知识或深度分析,也不打算这么做,我只想表达当下的情绪,态度,观点,这也是我实实在在的状态,真想学知识,找AI去哈哈哈。

总结一句,未来靠个人ip 驱动而非产品驱动,做个人ip内容,靠能量不靠干货!
👏2
希望我睡醒的时候,CLI已完整地实现了我的程序目标 :)
你知道吗?Claude Code这个产品的诞生纯属意外。

2024年初,Anthropic的工程师Boris只是想更好地理解自家的API,于是顺手写了个小工具。
这个在终端里运行的简陋程序,看起来就像是上世纪的DOS界面,黑底白字,连个按钮都没有。

但奇怪的事情发生了,Boris团队里的其他工程师开始偷偷使用这个工具。
然后是整个技术部门。
再然后,连研究员、数据科学家,甚至产品经理和设计师都开始用了。

在正式对外发布前,这个连名字都还没定的工具,已经在Anthropic内部拥有了近千名用户。

"我当时在做强化学习环境的搭建,发现这个工具能让我的效率提升好几倍,"产品负责人Cat Wu回忆道。
她原本只是兼职帮Boris提产品建议,结果反馈越提越多,最后干脆全职加入了团队。

这种自下而上的产品诞生路径,在硅谷并不罕见。
Gmail是谷歌工程师的20%时间项目,Facebook的News Feed最初也只是个内部实验。

但Claude Code的特别之处在于,它几乎完全依靠口碑传播,没有任何推广,病毒系数却高得惊人。

打开Claude Code,你会觉得自己穿越回了1980年代。
没有花哨的界面,没有炫酷的动画,甚至连个图标都没有。
就是一个光标在那里闪烁,等待你的输入。

这种设计不是因为懒,而是一种刻意的选择。

"终端界面的美妙之处在于,它能访问开发者能访问的几乎所有东西,"Cat解释道。
通过命令行,Claude Code可以调用GitHub CLI、Datadog CLI,或者任何其他命令行工具。

对熟悉终端的开发者来说,上手几乎是零成本的。

但极简不代表简陋。团队在功能设计上遵循一个原则:新功能不需要任何使用说明。
用户看到功能名称和一行描述,就应该立刻明白它是干什么的。

这种"零文档"的设计理念,逼迫团队在每个细节上都要深思熟虑。

比如那个看似简单的待办事项功能。
最初,工程师Sid发现Claude Code在处理大型重构任务时,经常做了前5个步骤就忘记后面的25个。

解决方案出人意料的简单:强制模型写下所有要做的事,就像人类一样列个清单。
结果效果立竿见影,模型的任务完成率大幅提升。

但找到合适的展示形式却花了几个月。
最开始,待办事项只是在终端里一闪而过。后来发现用户需要随时查看进度,于是改成了持久显示。
团队还尝试过把它放在"思考气泡"里,但用户反馈说太碍眼。

最终,他们选择了一个独立的命令,用户可以随时调用查看。

在Anthropic内部,有一个专门的Slack频道,里面聚集了上千名Claude Code的内部用户。
这个频道的消息更新频率惊人:平均每10分钟就有一条新反馈。

"我们特别喜欢负面反馈,"Cat说得很直接,"不要客套话,就告诉我们哪里不好用。"
这种"狗粮测试"(dogfooding)的文化,让Claude Code的迭代速度快得惊人。

一个功能从想法到内部测试,可能只需要几天。如果反响好,一两周后就能推送给外部用户。
如果反响差,直接砍掉,连文档都不用写。

在传统软件公司,产品经理写PRD,工程师写代码,设计师画界面,分工明确,井水不犯河水。
但在Claude Code团队,这些界限几乎不存在。

设计师Megan以前从来不碰代码,用了Claude Code后,她开始向代码库提交PR(Pull Request)。
不是简单的文案修改,而是真正的功能代码。

产品经理Cat自己也经常改bug,甚至独立开发小功能。

这种工作方式的转变,不仅仅是效率的提升,更重要的是,它打破了传统软件开发中的信息传递损耗。
产品经理不用费尽口舌解释需求,设计师不用画详细的标注图,每个人都可以直接把想法变成代码。

AI产品最大的挑战之一,是如何评估产品质量。
传统软件可以用崩溃率、响应时间这些指标,但AI产品的好坏往往很主观。

Claude Code团队采用了两种评估方法。
第一种是端到端评估,类似于跑基准测试,看模型能否完成特定的编程任务。
但这种方法很粗糙,"如果分数变化了,你得读一堆复杂的日志才能搞清楚原因,"Cat坦言。

第二种是触发评估。比如网页搜索功能,什么时候该触发,什么时候不该触发?
团队会设置明确的场景:问"最新的React版本"时应该搜索,问"Python的for循环怎么写"时不应该搜索。
这种评估相对精确,但只能覆盖部分功能。

说到底,最可靠的评估还是用户反馈。团队与10家早期企业用户保持密切联系,要求他们"尽可能挑刺"。
有问题一周内修复,这是团队给自己定的死线。

哲学家卡尔·波普尔说过:"我们的知识只能是有限的,而我们的无知必然是无限的。"
在AI产品开发这个充满未知的领域,Claude Code团队选择拥抱这种不确定性。他们不写冗长的规划文档,不开马拉松式的评审会议,只是不断地构建、测试、迭代。

或许,这才是AI时代产品开发的正确姿势:保持简单,快速行动,让产品自己找到方向。

正如团队内部流传的一句话:代码库就是最好的文档,用户反馈就是最好的指南针。
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