从内容分发的角度来说，小红书厉害的是，它把“搜索”这条内容分发路径给做起来了。紧接着，通过搜索获得的关键词输入，再反过来优化推荐的内容。这一点是其他几个内容平台没有的。这点上看，小红书倒是很像拼多多。

打工人的自我修养：因为一个好的方案也想不出来，所以出了三个烂的方案让老板拍板

#自媒体运营频道 #@yunying23

如果你做过社区或内容运营，你可能会有一个刻入骨髓的本能：特别害怕呈现给用户的内容有阅读门槛，要尽量解释成让纯外行小白也能听得懂的方式。

比如世界杯时球迷之间倾向于讨论战术，但如果男友跟不熟悉足球的女友聊世界杯，就会侧重讲球星之间的名利恩怨情仇这种戏剧化故事，哪怕不懂球也能get到乐子。

而很多不常做内容运营的人，不仅缺乏这个本能，甚至反过来，偏要鼓励那些高深专业逼格酷炫的内容，以用户看不懂为荣

对于高管其实在祛魅，本质上都是打工人，都有不得不看的脸色，求而不得的目标，以及在自己层次上的委曲求全。多提醒自己，众生真的平等，别觉得自己高贵，当然也不用觉得自己卑贱。过好自己的生活的人，谁和谁又有太大差别呢。

中国大模型生存战：巨头围剿，创业难熬

“一般来说，新技术出现时，创业公司的逻辑是用更少的资源、更小的团队，依靠更领先的技术洞察，使产品或服务先一步爆发，以对抗大公司的资源优势，让巨头陷入所谓‘创新者的窘境’。”

可惜，中国的大象，真的能跳舞（对，说的就是 ByteDance

面试一个产品新人：
你觉得自己需要提升哪一部分的能力？
沟通协调的能力。
为此你做了哪些努力？
我从小在亲戚的各种吵架中，耳濡目染一直在提高。

TEMU这个切换国家/地区，从字母变成了汉字，也是让人说不清是眼前一亮，还是眼前一黑。

#自媒体运营频道 #@yunying23

在实战参与中对广告优化的5个层级理解

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1️⃣ 第一层级是对于标题、出价、落地页面等多个环节指标优化的理解；

2️⃣ 第二层级是对不同广告组的结构设置，浅层事件、深层事件如何调配、最优设置的理解，对于广告不同阶段数据的观测理解；

3️⃣ 第三层级是对行业信息、竞品的竞争态势，以及该行业的创意方向有基本的洞察，以及如何指导前面两层的动作

4️⃣ 第四层级是对不同国家（发达地区/非发达地区）、不同平台（Google/Bing/FB等）有自己的深度理解，比如这一类产品在哪个平台的各类BenchMark，从而预判整体动作带来的ROI

5️⃣ 第五层级，可能要对市场定位的顶层设计提出构想，然后从上而下落实到具体的行动上，以及市场定位反向影响产品features的发展（SEO/SEM/红人/裂变在不同阶段分别带来的影响）

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小红书的HR 昨天加了我微信 今天加了我旁边产品的微信…合理怀疑 我们组的联系方式她都搞到了 强啊…

写一个老板需求，写出来ppt还不算完，还要我给合作公司的人讲一下……
想死，讲完之后想平地抠个洞钻进去……

中国大模型生存战：巨头围剿，创业难熬

“创业公司可能的出路是：找大厂看不上的、小众的产品方向，或愿意干脏活、累活。”
那创业公司要面临的，或许是无数独立开发者的竞争。

在小红书看到连续3次诈骗同一位网友的套路。先用赚钱领礼品诈骗妈宝学生等缺钱网友一次，等网友反应过来发帖曝光骗子，再换个黑客身份，声称能找回被骗的钱再诈骗一次，网友二次曝光冒充黑客的骗子后，第三个骗子伪装自己是律师能找回前2次被骗的钱，于是第三次诈骗得逞。
3次精准筛选易骗用户真的高效

#自媒体运营频道 #@yunying23

下周出差北京，有大佬约咖啡么？

说一个写长文的好处

今天和一个高管说某产品概念
没有太多提前准备
可以围绕一个主题信手拈来很多思考
并且有理有据

背后是因为每一个关键选题
都花了很多时间去调研
去思考去琢磨去寻找关联

一篇万字长文背后
至少是10万字的内容阅读

每篇文章，都会在大脑中留下一个知识体系
多篇文章，就会串联起一块知识网络

无论从哪个线头进去
都可以串联起一大片

再下一步
这些理解是否正确呢？
做AI产品顾问就是一种
轻量化的验证逻辑

现在每周都会花一天
在公司一起开会/探讨产品方案/看用户行为和数据

同时，也开始找伙伴一起开发产品了

信息搜集-知识萃取-洞察挖掘-实操验证

长文是一切的开始
是复盘总结的循环

要持续写长文！

在互联网仍为 Al 热浪眩晕的当下，@rosicky311_明浩 点出来了内容产业三个垂直市场真正的产业变革：短剧首次行业规模超过电影，小游戏投放首次超过手游app，直播（打赏流水）超过游戏产业，说明抖音和微信正在加速成为基础设施，而今年抖音成为基础设施的加速度正在超过微信。

Al 热是彩色泡沫过于诱人，人人有害怕错过的惶恐，而抖音，微信带动的内容消费迁徙才是实实在在的商业机会，有场景刚需商业模型成熟。

#自媒体运营频道 #@yunying23

没办法，小红书貌似现在也开始向短视频倾斜了，做短视频多平台分发的话，ROI 还蛮高的，但做短视频的工作流又和图文笔记又又又完全不同了，顺势而为吧🤦‍♂️，第一次搞宣传的短视频，蛮好玩的～

AI 教你薅 cloudflare 羊毛：

Cloudflare Pages 的计费和项目限制如下：

## Pages 项目限制

### 免费版（Free）
- ✅ **项目数量**：无限制
- ✅ **每个项目的构建限制**：
- 500 次构建/月
- 1 个并发构建
- 每次构建 20 分钟
- ✅ **所有项目共享的资源**：
- 带宽：无限制
- 部署数：无限制
- 自定义域名：无限制

### 示例场景
```plaintext
账号下可以有：
project1.pages.dev
project2.pages.dev
project3.pages.dev
...
projectN.pages.dev

每个项目都可以绑定自己的自定义域名：
project1.com
project2.com
project3.com
```

## 计费方式

### 合并计费规则
- 🔄 构建次数按**账号**合并计算
```plaintext
项目A: 200次构建/月
项目B: 200次构建/月
项目C: 100次构建/月
总计: 500次构建/月（刚好是免费版上限）
```

### 升级建议
```plaintext
如果总构建次数超过 500次/月，有两个选择：

1. 升级到 Pro 版（$20/月）
- 5000次构建/月
- 所有项目共享这个额度

2. 创建新的 Cloudflare 账号
- 每个账号都有独立的免费额度
- 需要管理多个账号
```

## 最佳实践

### 1. 项目组织
```plaintext
建议按业务类型组织项目：

账号A（个人项目）：
- blog.com
- portfolio.com
- docs.com

账号B（客户项目）：
- client1.com
- client2.com
- client3.com
```

### 2. 构建优化
```yaml:deploy.yml
# 优化构建次数
name: Deploy
on:
push:
branches: [ main ]
paths-ignore: # 忽略不需要触发构建的文件
- '*.md'
- 'docs/**'
- '.github/**'
```

### 3. 监控建议
```typescript:monitor.ts
// 监控各项目构建次数
const projects = {
'project1': {
builds: 0,
lastBuild: null
},
'project2': {
builds: 0,
lastBuild: null
}
}
```

## 总结建议

1. **个人开发者**：
- 一个账号完全够用
- 可以部署多个项目
- 注意控制构建次数

2. **团队/机构**：
- 考虑使用 Pro 版
- 或按业务分配多个账号
- 设置构建次数监控

3. **成本控制**：
- 合理使用预览部署
- 避免不必要的构建
- 定期检查使用情况

4. **扩展策略**：
- 先用一个账号
- 接近限制时再考虑扩展
- 可以平滑迁移项目

实现一个 mcp client 要解决的几个关键问题

1. 给出一个可视化页面，把所有可用的 mcp servers 列出来，可以查看用途，可以搜索
2. 用户安装某个 mcp server，先在用户机器帮他运行这个 mcp server，运行成功再把这个 mcp server 写入到 mcp client 的配置文件
3. 用户提问，从 mcp client config 读取所有已安装的 mcp servers，并行请求进程通信，拿到所有支持的 resources / prompts / tools
4. 带上所有资源的描述信息 + 用户 query，大模型返回需要调用的 mcp server 和对应的参数
5. 并行与本地的 mcp servers 进程通信，拿到响应结果
6. 拿 mcp servers 结果 + 用户 query 做最终的摘要回答

安装 mcp server 需要用户机器有 node 或 python 环境，需要在安装 mcp client 的时候帮用户把环境依赖装好。

感觉这套方案很适合拿来做一个 spotlight 应用，作为个人 PC 的一个超级入口。

#自媒体运营频道 #@yunying23

被小红书官方表扬了🍠

国产AI行业进入阿里字节两家大厂的清场当中

1. 大模型赛道的竞争现状：中国的大模型创业公司面临着来自大型科技公司的激烈竞争，这些大公司在资金、资源和行动力上具有明显优势。
2. 投资环境的变化：曾经备受追捧的大模型创业公司现在遭遇投资人的悲观情绪，他们担心这些公司难以与资金雄厚的大厂竞争。
3. 字节跳动的迅速崛起：字节跳动在大模型领域迅速赶上并超越了一些先行者，其产品“豆包”在日活用户数上成为中国最大的AI产品。
4. 创业公司的挑战：许多大模型创业公司在人员和业务上进行了调整，一些技术人才转向加入大公司。
5. 大公司的策略：阿里巴巴和字节跳动采取了不同的策略，阿里巴巴通过投资来支持大模型公司，而字节跳动则通过内部研发和整合资源来快速推进。
6. 市场竞争的残酷性：大公司在流量获取、产品设计、留存转化和商业化策略等方面具有优势，使得创业公司难以正面竞争。
7. 创业公司的出路：创业公司可能需要寻找大公司不关注的小众产品方向，或者愿意承担更辛苦的工作，同时等待大公司可能的内部张力出现。
8. 技术和市场的成熟度：大模型技术尚未完全成熟，市场也是新的，这为创业公司提供了机会，但同时也意味着风险。
9. 对未来的展望：文章最后提出，大模型领域的竞争结果将取决于新技术能否颠覆原有体验，以及新技术的进入门槛和赛道长度。
整体而言，这是一个竞争激烈、变化迅速的大模型市场，创业公司在这个市场中面临着巨大的挑战，而大公司则利用其资源优势在这一领域占据主导地位。