#出海运营秘籍👉@yunying23

学+抄+测+改=打法

采集与分析数据+基于数据去改=数据驱动

数据驱动×AB 测试×以天为单位=快速迭代

聚焦一个×打法×快速迭代=单点突破

单点突破×耐心×时间=成果

这两年来局里局外，所有人都在谈 AI。
这种狂热如昨日重现，只不过比以往来得更猛烈一些。

从早年的移动互联网，到前几年的新能源，再到现在的 AI，资本和情绪总是需要一个出口。

我也承认，AI 的确是猛药。

它把技术迭代的周期极其残忍地压缩了，能把某些行业既有的体系效率推到极致。AI研发，AI创作，AI制造，不一而足。

但越是在这种全员亢奋的“共识”里，我越想聊点别的。

把时间轴拉得够长，人类的技术有两类：
一类是改写“协作效率”的，比如互联网、AI；
一类是改写“能量底座”的，比如蒸汽机、电气化。

前者是杠杆，后者是本金。
前者是从1~10，后者才是从0~1。

AI 是超级加速器，它是典型的“卷”效率工具——在既定的物理规则里，把产出比拉满。

但如果有一天，能源本身的边际成本归零了呢？
这就是我对可控核聚变等物理革命保持更高期待的原因。

它不是在现有的蛋糕上切得更快，它是直接把蛋糕做成无限大。这才是真正的“不对称竞争”。

而且，在可控核聚变赛道上，我们并没有像当年追赶芯片那样狼狈。甚至在可控核聚变的某些技术路线上，我们已经拿到了牌桌上的主动权。

回想当年，杨振宁极力反对中国建超大型对撞机。
很多人骂他阻碍科学，其实是他太懂“资源配置”了。
那个年代的国力，那是无底洞，投不起。金庸说“先让大家有裤子穿”，也是同一个道理——在存量不足的时候，活下去是第一优先级。

但现在不一样了。

这个时代最大的红利，其实是我们终于拥有了“不做选择题”的资格。
我们有资本一边在 AI 的效率战场上厮杀，一边在核聚变的物理底座上下注。

短期看效率，长期看上限。

一边是发动机，一边是燃料库。
不用二选一，才是大国竞争里最奢侈的护城河。

豆包输入法来了

我现在用微信输入法的唯一原因是设备间剪切板同步，希望豆包输入法能尽快支持

有些东西，看似简单，其实复杂，比如优雅的物理和数学。有些东西看似复杂，其实简单，比如地缘政治基本复杂度和八人间女生宿舍差不多。

我有些设计需求尝试直接用 nano banana pro 发现效果极好，然后我又尝试了一下 lovart，发现效果反而不如 banana pro 直出。

不久前，因为图片生成模型水平还不够，所以 agent 工程，例如将用户的 prompt 先用文本大模型转成更适合的图片生成 prompt 等技巧，能够极大提高最终效果，是以 lovart 能够惊艳四方，也确实能够产出比当时的模型水平更高的图。但 nano banana pro ，本身就足够好，而且对自然语言理解极强，所以那些工程化的东西，反而有点变成画蛇添足了？

所以我觉得模型的进化还是挺恐怖的，agent 公司如果没有模型之外的工具调用并形成自己的独特壁垒，感觉还是有点危险

这个仓库太宝藏了，收录了超级多X上火爆的Nano Banana Pro提示词！👉https://github.com/ZeroLu/awesome-nanobanana-pro
所有的提示词都是针对于最新的Pro版本，充分发挥了Pro版本的文本渲染、多主体保持、逻辑推理等等能力！
而且非常实用，都给你分类好了：

1. 写实与美学
2. 教育与知识
3. 电商与虚拟影棚
4. 办公与生产力
5. 图片编辑与修复
6. 室内设计
7. 社交媒体与营销
8. 日常生活与翻译
9. 社交与虚拟形象

没有媒体大佬做一篇选题吗？
《中国通用类 chatgpt 产品的中场休息：一骑绝尘的豆包、波折煎熬的元宝、孟母三迁的千问》

讲讲创新者的窘境、讲讲两代公司对于组织调动能力差异的思考、讲讲用人和用增、讲讲 BU 和风水、讲讲中译中专八、讲讲挂在科学家下面的产品怎么斯德哥尔摩开始以看邪门论文为荣了。

这不妥妥的大爆款。

现在看到一堆非头部互联网公司想做 AI to c 独立端产品的感觉就像，一个全职带了三年孩子的宝妈，突然说：老公存款有 130 万，带孩子几年了不想打工了，有没有什么好的加盟店推荐的？