snap 这个公司真的很有意思,虽然被几家社交大厂压得死死的,但是出走的员工每次都做出一些很有趣,甚至带动短期风潮的社交产品或功能。真的很好奇这家公司的创新文化是什么样的。
#出海运营秘籍👉@yunying23
不少不错的产品,其实是被自己的落地页(landing page)毁掉的。
页面塞得越满,用户反而越抓不到重点。借着最近重构页面,我给自己定了几条原则:
卡片能省则省。
现在很多介绍页铺满带阴影的圆角卡片,但如果去掉边框和底色不影响阅读就别加。
合理的留白和清晰的文字层级,比多余的装饰更有效。
动效要克制。
满屏特效只会让人觉得乱。
整个页面保留两三处作为过渡或引导就够了,动效的作用是引导,不是表演。
首屏不是产品说明书。
一句最核心的文案,一个操作按钮,仅此而已。
有两个简单的自检方法:遮住 Logo,用户能不能一眼看出这是什么产品?
把首屏文案发给陌生人,他们能不能在五秒内说出你解决了什么问题?做不到,就重写。
从一开始就用真实文案。
占位符会骗你,让你以为结构没问题。
真实的文案逻辑会直接暴露页面哪里讲不通,比先套模板再往里填内容,省去很多返工。
每个区块只讲一件事。
不要在同一屏里既讲品牌故事,又罗列功能,还促注册。
标题用最直白的话写,确保用户快速滑过时也能立刻明白这一屏的重点。做不到,就精简,直到做到为止。
最后记住三个字:做减法!
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我靠,快下载 Google Translate!!!
新版本有点好用了,真的有点离谱。
打开APP,直接把你的耳机变成「随身同传」👇
打开翻译 App → 连上任意耳机 → 点「Live Translate」
对面说英语 / 日语 / 西班牙语 / 阿拉伯语
你耳机里直接是中文翻译,而且是实时语音
不用看屏幕,也不用让别人对着你的手机按一下讲,不用等一句一句翻
关键还有几个点:
不挑耳机(有麦就行)
iPhone 可以用
支持 70+ 的语言
本质上就是把同传设备,塞进你的日常耳机里。
优质信息收藏夹
https://t.me/chunse1024
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最近连着出差去见客户,去到客户每次看到密密麻麻的客服跟投手,就感觉投放真是劳动密集型产业,同一个账户,然后设置基本一样,只有素材跟一些人群包策略不一样
大家就在有限的操作和环境里面去不断地竞争抢量
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在 Overleaf 上写学术论文时,频繁在编辑器和 AI 工具之间来回切换,既打断思路,复制粘贴的过程也颇为繁琐。
不妨试下,PaperDebugger 这个开源插件,直接把 AI 助手嵌入到了 Overleaf 编辑器侧边栏。
专为解决学术写作痛点打造,内置了 “研究-评论-修改”的完整工作流,研究、审稿、修订,提供多步推理和结构化修改建议,而不只是简单的对问答。
GitHub:http://github.com/PaperDebugger/paperdebugger
支持上下文对,能直接读取当前项目内容,提供智能建议、修复 LaTeX 语法错误,并一键插入修改后的内容。
提供了 Chrome 插件开箱即用,同时也支持 Docker 私有化部署后端,确保敏感数据的隐私安全。
@https1024
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早期做 Coding Agent 都比较喜欢将本地代码库进行向量化,结合 IDE 上下文,提前构建一份“高质量上下文”,再交给大模型去推理。这种方式延续了很久,为了加速响应,甚至会在本地部署一个小模型,用于做 tab-tab 的决策。
Claude Code 出来之后,整个流派就发生了变化,开始倾向于转到 Terminal 编程,cc 的行为特别像人类工程师 debug 的过程:看代码 → grep → 试改 → 跑命令 → 报错 → 再查 → 再改 → 直到跑通。
它对代码仓库的理解是比较片面的,但这并不影响它解决问题。通过最小试错的方式,一边做任务一边理解全貌,这个操作反而更符合直觉。
一个巨石应用在运转的时候发生了错误,我们不需要对巨石应用有全面了解,只需要根据报错特征,修复当前的报错问题就好了。
有个库叫做 CodeGraph,它支持跟 Claude Code 协作,首先将仓库代码进行向量化,然后提供 MCP 给 cc 调用,以替代 cc 的 grep 操作。它的核心目标是节省 token,从数据看,确实可以节省大概 20%+ 的 token,但效果大概率会有折扣。
CodeGraph 这类方案,存在几个比较难搞定的问题:1)代码是活的,图谱很容易过期,而 grep 永远是新的;2)很多时候并非找不到代码,而是改得对不对,得去改、去执行、去验证,CodeGraph 只解决了查找问题;3)一大堆的图谱数据交给 LLM,它能不能正确消化?要知道 LLM 也是不稳定和有幻觉的。
不过度依赖“看得很准”,才开始动手。 一边做,一边修正,一边逼近答案。这就是 Claude Code 的编程哲学。
Claude Code 出来之后,整个流派就发生了变化,开始倾向于转到 Terminal 编程,cc 的行为特别像人类工程师 debug 的过程:看代码 → grep → 试改 → 跑命令 → 报错 → 再查 → 再改 → 直到跑通。
它对代码仓库的理解是比较片面的,但这并不影响它解决问题。通过最小试错的方式,一边做任务一边理解全貌,这个操作反而更符合直觉。
一个巨石应用在运转的时候发生了错误,我们不需要对巨石应用有全面了解,只需要根据报错特征,修复当前的报错问题就好了。
有个库叫做 CodeGraph,它支持跟 Claude Code 协作,首先将仓库代码进行向量化,然后提供 MCP 给 cc 调用,以替代 cc 的 grep 操作。它的核心目标是节省 token,从数据看,确实可以节省大概 20%+ 的 token,但效果大概率会有折扣。
CodeGraph 这类方案,存在几个比较难搞定的问题:1)代码是活的,图谱很容易过期,而 grep 永远是新的;2)很多时候并非找不到代码,而是改得对不对,得去改、去执行、去验证,CodeGraph 只解决了查找问题;3)一大堆的图谱数据交给 LLM,它能不能正确消化?要知道 LLM 也是不稳定和有幻觉的。
不过度依赖“看得很准”,才开始动手。 一边做,一边修正,一边逼近答案。这就是 Claude Code 的编程哲学。