好久没看过这么感动的电视剧了，画面拍的真好。

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哈哈哈哈，程序员之所以不好找工作的原因恰恰是这里
1. 社会的知识面太窄了：除了计算机，和别人打交道能力太弱，导致无法推销自己。（推销自己第一步就是挑战程序员大声吆喝的能力，大部分程序员觉得推销很丢人）
2. 情商不够：太过于耿直boy的沟通技术细节，导致很多人听不懂他在说什么，只会让别人误解这个人技术不行。（真正让普通人感受到能力的反而是那句话 “你说的问题都没问题，可以搞定”，不要说技术细节）
3. 对赚钱没经验：赚钱的产品不一定是技术最深的领域，反而是信息差，多维度交叉领域，很多需要程序并赚钱的行业现状是，又懂行业痛点又懂技术的人太少 （而交叉领域需要非常丰富的社会经验和洞察力）

@https1024

团队人还怪好的嘞

这段时间观察到一个有趣现象：一些项目的长尾bug和需求都突然被开发者主动解决了。要知道这些遗留的问题都是开发者不愿意花时间去慢慢解决的“脏乱差”活。

今天有了 coding agent，开发者们就非常乐意顺手解决这些问题了。

以此推理，我预测未来需要更多的程序员开发者，他们和 AI 一起散布到各行各业的长尾需求中 （比如可能是一个包子铺）。

AI 将会在今天的大量长尾场景中创造更多的工作机会。

怎样将保存一个完整的网站到本地？
直接使用页面另存为会有非常多的问题，主要是静态资源的问题，比如图片不显示等等。
原帖是一个非常火的讨论：
方案一：找到一个开源库 SingleFile：
https://github.com/gildas-lormeau/SingleFile
提供各种浏览器插件以及 CLI 工具可以很方便的完成站点的一键保存。有 14.9K 个 star。
方案二：原帖中的一段 Gist 代码，https://gist.github.com/markflorkowski/4269bc529324dceb2858c77b7609704c
我看了一下处理：使用FileReader 读取，external css 转换成 inline，并且修改地址到 absolute，图片转换成 base64 images。
这两个方案都是值得收藏看看。大家如果有更好的方案也可以分享一下。

@https1024

正在尝试实现：傅里叶变换过拟合压缩算法

精度：无损
适用范围：百万文字以上的超长文
压缩率目标：原文5%
速度目标：暂无

编码思路：
header存：全长度、定点数精度等
body存：扩展后的傅里叶级数描述[]

不一定可行，值得一试

剑桥大学开发了一款免费的英文写作提高工具「Write & Improve」，可以选择数百种话题进行写作，也有不同难易程度，可以获得需要改进的建议反馈，还可进行提交获得对应认证，适合想提高英语书写表达能力的同学。
🤖

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在AI生成产品的能力极度丰饶之后，大家不再兴奋于“我做（生成）了一个新产品”，而是听到有用户说“我有个新需求”之时，会一拥而上

#出海运营秘籍👉@yunying23

最难评的市场行为，莫过于创造需求…成功的所谓“创造”，其实都是点出了消费者实际存在而未被满足的需求。
消费者难以被改变，更何况被创造…这多么的傲慢

#出海运营秘籍👉@yunying23

目标为女性受众的产品，运营产品和美工也一定尽量选女生。很多时候的决策在数据之外，有些产品真的很吃感觉。

有个产品，前后换了两个运营，都是男生，在总结爆款的时候太直男了硬归类，完全看不出风格是属于日韩还是欧美，这种大多数女生可以一眼识别的，怎么看都看不出来，现在直接放弃让他们选品了😂

从第一性原理来思考产品设计准则的变化

产品价值的第一性原理是什么？
是这个公式：
产品价值=（新体验-旧体验）- （学习成本+迁移成本）

当你是一个新的AI产品时，一方面要思考如何提高体验增量，比如找到10倍好的场景

另外一方面要想办法降低学习成本和迁移成本

---学习成本-----
降低学习成本的一个方法是，将用户的学习成本转移成Agent的调用成本

比如原来一个web2.0界面，用户要走完onboarding去了解如何使用
但现在完全可以Agent来执行Skills（里面封装了API）完成任务

就拿xaicreator的发推文来说
我现在把推文API封装了，就完全可以让Agent代替我操作界面，我不需要再次打开网址自己去创建草稿，编辑推文了，这一切Agent都可以做

Agent在干完事儿之后，只需要返回给我一个草稿分享地址，我点开可以二次编辑，甚至让Agent帮我编辑，然后设定预发布时间发布即可

最终你会发现，用户不需要熟悉新的产品
因为Agent会参考API文档来帮助他熟悉
或者说这个产品本身封装的Skills里面，学习成本成为了黑盒，用户只需要让Agent用就好了

在这种情况下，如果你还在使用传统GUI的策略去建设产品，那么学习成本仍然是攀高的

---迁移成本-----
接下来的问题是，用户的数据中心都在哪里？

可能散落在本地电脑里，可能散落在私有云上，可能散落在一些服务商的数据库里

本地电脑里的最简单，授权访问就可以
私有云的也容易，API访问也能获得，比如存储在google drive或者dropbox的

散落在其他服务商数据库里的，就需要一些转移工具
比如网易云的歌单导入，支持导入其他平台的歌单
比如Beehiiv到Substack的迁移工具

---未来设计-----
从这些角度来看待问题的话
未来绝大部分产品应该是优先toA的，Agent要先了解如何使用
然后才是将GUI降级提供给人类

比如我发推文，只有当Agent写的推文不好的时候，或者我想确认一下Threads样式的时候，我才会打开那个web页面

其余时间可能Agent直接就发布了
根本不再需要软件交互了

以前我们要统计人类的使用数据
未来要统计Agent的采样数据

我们从23年就在思考如何为AI构建工具
在26年，这件事将成为习以为常的普遍共识