最近深刻意识到“评价能力”对个人成长的重要性。
无论是对人、还是对事，都要知道什么是好、什么是不好，并能对应建立评价指标。更进一步，结合自己的特点与偏好，生成个人框架下的评价体系。
比如：
什么样特质的合作方是好的？
某个场景下，影响产品体验最关键的要素是什么？评价指标又有哪些？
一个岗位，对应聘者最核心的要求是什么？
什么样的亲密关系是好的？
什么样的组织/老板是适合自己的？
选择工作的优先级是什么？
……
刻意训练一段时间，会发现人生的许多事情都清晰了，这也是我认为的，迎接 ai 时代非常重要的事。
无论是对人、还是对事，都要知道什么是好、什么是不好，并能对应建立评价指标。更进一步，结合自己的特点与偏好，生成个人框架下的评价体系。
比如：
什么样特质的合作方是好的？
某个场景下，影响产品体验最关键的要素是什么？评价指标又有哪些？
一个岗位，对应聘者最核心的要求是什么？
什么样的亲密关系是好的？
什么样的组织/老板是适合自己的？
选择工作的优先级是什么？
……
刻意训练一段时间，会发现人生的许多事情都清晰了，这也是我认为的，迎接 ai 时代非常重要的事。
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我们在 vibe coding 的时候经常会想借鉴一些漂亮网站的 UI 风格和结构，但是这个时候我们又无法很精确的描述这个目标网站的 UI ,因此 Cursor 就不能很好的帮我们复刻。
今天我会介绍 3 种已经经过个人实践且满意的方法来满足这个需求。
我们在 vibe coding 的时候经常会想借鉴一些漂亮网站的 UI 风格和结构，但是这个时候我们又无法很精确的描述这个目标网站的 UI ,因此 Cursor 就不能很好的帮我们复刻。
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Manus 自己给自己搞了个 3D 模型，我帮它打印出来了🤓🤓🤓只做了一点微小工作
❤2
在增长运营的工作中我们经常会遇到需要做数据分析的场景，比如今天上班突然发现昨晚开始线索进量少了，但心会影响今天数据，上午的时间往往就需要开始查问题。
这种时候就需要进行一系列操作，也就是从各种维度去看问题到底出在哪儿了，今天试着总结一下这个过程。我把业务链条数据挖掘分成了 4 个大的模块。
1. 扒趋势，看到底是不是问题
业务中经常遇到的情况是，问题未必是问题，要定位是不是真的问题，就不能完全相信体感，比如之前每天进量是 5000 个线索，今天突然变成了 3000 ，这看起来很低，但真的低吗？
一个合理的做法是，先看历史趋势，快速拉出最近 1～2 年的数据，从波动图里去找有没有相似的节点，比如有可能每个月的月底会低，每一年的某一个节日就是会低，或者是公司用户运营策略到了某个周期性的时候也会低。
如果发现没有过历史类似情况，而它在绝对值上就是低了，这时候才能明确清楚问题就是问题。而且要记住的是，在汇报之前最好自己已经查过了，不然噼里啪啦摇了一堆人过来查数据，查到最后发现没事儿，还挺尴尬的。
2. 再定位问题发生的节点在哪
确认了问题之后，就需要开始确认问题发生的节点在哪了，这一步往往比较简单，你可以拉出 by 小时的趋势，或者 byday 的趋势，去看到底在哪个时间节点开始数据变低了。
比如我上面给的案例，是下班以后晚上 20 点数据开始低了，而且比前一个月的 20 点都要低，那就基本定位到了这个节点。
当然一些数据基建不好的公司，或者业务 leader 的 sense 也不是很强，可能要过好几天才能发现，所以大家也不用把定位节点这事儿看的特别简单- -往往草台班子就是容易在这种地方出问题。
更优秀一点的公司，其实会做播报工具，比如四年前其实我们就做了 by 小时的播报，如果某个数据低了，系统就会发警报，如果你在一家中小公司，也可以发起用第三方工具接入大数据库做这种播报小工具，一方面提效，另一方面也是一个露脸的机会。
3. 无限下钻漏斗，直至找到病因
最有趣的部分就是这里，当你发现昨天晚上 20 点的平均线索进量减少以后，就需要开始挖掘漏斗了。
举个简单的例子，你是私域召回，那你的漏斗应当是：触达率→点击率→落地页转化率。
对吗？——其实不对，我给你挖坑了。
思考问题的时候一定要无比全面，实际漏斗应该是：
1. 系统配置的触达基数
2. 实际发送成功的人数和条数
3. 实际点击页面的点击UV
4. 实际进入落地页的 UV
5. 完成落地页下单的UV
我分别在 1 2 4 都补充了。想要定位问题不做重复功，必须要【全】，这样才不会漏东西。
你的触达率可能很高，但你有可能把人群包配少了；
你的触达率可能很高，但你可能一个人少配了 2 条 sop；
你的点击率可能很高，但落地页可能出 bug，导致进不去；
这都是有可能发生的，所以一定要全。而当你把数据拉全了以后就会发现，几乎不可能找不到问题。一定有某个节点挂了。这时候就进入第四个点。
4. 根据病因再深挖，给出对应的解决方案
这个也是很有趣的部分，还是举例子吧，比如你挖掘到了，是【完成落地页下单的UV】下降了，也就是落地页 UV 没问题，但折在了最后一步，那怎么办呢？
这个例子有点儿好，其实你可能会发现，落地页转化率并不是真正的最底层原因，它是还可以拆的。
【完成落地页下单的UV】下降了，还能怎么拆？给你 5 秒钟思考。
进入落地页的人数没问题，说明人们能看到落地页，对吧，但是人们没下单，是他们不想下单，还是他们下不了单？你需要回到那个场景去思考问题（当然更快的做法是自己去试一下）。
有可能素材挂了，也有可能是下单的产品功能中间挂了，甚至有可能都没挂，只是加载时间变长了，都会影响转化率。
所以你还要继续拆，落地页展示的 UV → 点击下单组件的 UV → 选择授权手机号的 UV → 最后真正完成下单动作的 UV 。
当你拆完了以后，你就会发现，问题又定位的更清晰了。比如就是选择授权手机号的 UV 挂了，那可能是因为你们的资源包不够了，也可能是因为 20 点的时候系统出了 bug，还有可能是因为隔壁组临时上线了一个需求，把你这儿给影响了，让他们修复掉即可。
——
写到这儿再多写两句，其实做用户精细化运营也是一样的逻辑。稍微懂点儿行的知道要用什么 RFM 模型对吧。它是一种抽象思维，但其实当你学会玩数据之后，你就知道回到【场景】去挖掘业务潜力。
比如你的业务链条的关键要素就是【用户】会【消费】【不同的金额】，那当你去试着寻找突破点的时候，就知道：
1. 用户有很多种不同的用户，能不能拉出来找找共性和差异？
2. 消费是一个动作，每个人频次不一样，是不是也能看一看？
3. 消费的金额有区别，谁多谁少，能不能看一看？
4. 消费的时间呢？地理空间呢？心理状态呢？
5. ……
一切有【共性】的地方，都藏着机会。比如你会发现北上广深消费高，武汉西安消费高，唯独杭州不太行，那杭州到底出了什么问题？
再比如你还会发现 30 岁女性消费金额很高，但频次在逐渐降低，到底是为什么？我们能不能把这个数据通过策略来拉高？
这个话题就远了，属于是找【业务杠杆】的逻辑，后续专门聊吧。
这种时候就需要进行一系列操作，也就是从各种维度去看问题到底出在哪儿了，今天试着总结一下这个过程。我把业务链条数据挖掘分成了 4 个大的模块。
1. 扒趋势，看到底是不是问题
业务中经常遇到的情况是，问题未必是问题，要定位是不是真的问题，就不能完全相信体感，比如之前每天进量是 5000 个线索，今天突然变成了 3000 ，这看起来很低，但真的低吗？
一个合理的做法是，先看历史趋势，快速拉出最近 1～2 年的数据，从波动图里去找有没有相似的节点，比如有可能每个月的月底会低，每一年的某一个节日就是会低，或者是公司用户运营策略到了某个周期性的时候也会低。
如果发现没有过历史类似情况，而它在绝对值上就是低了，这时候才能明确清楚问题就是问题。而且要记住的是，在汇报之前最好自己已经查过了，不然噼里啪啦摇了一堆人过来查数据，查到最后发现没事儿，还挺尴尬的。
2. 再定位问题发生的节点在哪
确认了问题之后，就需要开始确认问题发生的节点在哪了，这一步往往比较简单，你可以拉出 by 小时的趋势，或者 byday 的趋势，去看到底在哪个时间节点开始数据变低了。
比如我上面给的案例，是下班以后晚上 20 点数据开始低了，而且比前一个月的 20 点都要低，那就基本定位到了这个节点。
当然一些数据基建不好的公司，或者业务 leader 的 sense 也不是很强，可能要过好几天才能发现，所以大家也不用把定位节点这事儿看的特别简单- -往往草台班子就是容易在这种地方出问题。
更优秀一点的公司，其实会做播报工具，比如四年前其实我们就做了 by 小时的播报，如果某个数据低了，系统就会发警报，如果你在一家中小公司，也可以发起用第三方工具接入大数据库做这种播报小工具，一方面提效，另一方面也是一个露脸的机会。
3. 无限下钻漏斗，直至找到病因
最有趣的部分就是这里，当你发现昨天晚上 20 点的平均线索进量减少以后，就需要开始挖掘漏斗了。
举个简单的例子，你是私域召回，那你的漏斗应当是：触达率→点击率→落地页转化率。
对吗？——其实不对，我给你挖坑了。
思考问题的时候一定要无比全面，实际漏斗应该是：
1. 系统配置的触达基数
2. 实际发送成功的人数和条数
3. 实际点击页面的点击UV
4. 实际进入落地页的 UV
5. 完成落地页下单的UV
我分别在 1 2 4 都补充了。想要定位问题不做重复功，必须要【全】，这样才不会漏东西。
你的触达率可能很高，但你有可能把人群包配少了；
你的触达率可能很高，但你可能一个人少配了 2 条 sop；
你的点击率可能很高，但落地页可能出 bug，导致进不去；
这都是有可能发生的，所以一定要全。而当你把数据拉全了以后就会发现，几乎不可能找不到问题。一定有某个节点挂了。这时候就进入第四个点。
4. 根据病因再深挖，给出对应的解决方案
这个也是很有趣的部分，还是举例子吧，比如你挖掘到了，是【完成落地页下单的UV】下降了，也就是落地页 UV 没问题，但折在了最后一步，那怎么办呢？
这个例子有点儿好，其实你可能会发现，落地页转化率并不是真正的最底层原因，它是还可以拆的。
【完成落地页下单的UV】下降了，还能怎么拆？给你 5 秒钟思考。
进入落地页的人数没问题，说明人们能看到落地页，对吧，但是人们没下单，是他们不想下单，还是他们下不了单？你需要回到那个场景去思考问题（当然更快的做法是自己去试一下）。
有可能素材挂了，也有可能是下单的产品功能中间挂了，甚至有可能都没挂，只是加载时间变长了，都会影响转化率。
所以你还要继续拆，落地页展示的 UV → 点击下单组件的 UV → 选择授权手机号的 UV → 最后真正完成下单动作的 UV 。
当你拆完了以后，你就会发现，问题又定位的更清晰了。比如就是选择授权手机号的 UV 挂了，那可能是因为你们的资源包不够了，也可能是因为 20 点的时候系统出了 bug，还有可能是因为隔壁组临时上线了一个需求，把你这儿给影响了，让他们修复掉即可。
——
写到这儿再多写两句，其实做用户精细化运营也是一样的逻辑。稍微懂点儿行的知道要用什么 RFM 模型对吧。它是一种抽象思维，但其实当你学会玩数据之后，你就知道回到【场景】去挖掘业务潜力。
比如你的业务链条的关键要素就是【用户】会【消费】【不同的金额】，那当你去试着寻找突破点的时候，就知道：
1. 用户有很多种不同的用户，能不能拉出来找找共性和差异？
2. 消费是一个动作，每个人频次不一样，是不是也能看一看？
3. 消费的金额有区别，谁多谁少，能不能看一看？
4. 消费的时间呢？地理空间呢？心理状态呢？
5. ……
一切有【共性】的地方，都藏着机会。比如你会发现北上广深消费高，武汉西安消费高，唯独杭州不太行，那杭州到底出了什么问题？
再比如你还会发现 30 岁女性消费金额很高，但频次在逐渐降低，到底是为什么？我们能不能把这个数据通过策略来拉高？
这个话题就远了，属于是找【业务杠杆】的逻辑，后续专门聊吧。
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不确定性给人最大的挑战，就是怎么从一堆杂乱的信息里找到突破口，然后稳稳地把结果做出来。
一个常见的思维框架，核心就五步：信号 → 猜想 → 信号放大验证 → 行动加杠杆 → 拿到结果。
这个过程，其实就是从一个模糊的苗头，一步步走向可复制的成果。
用2个例子来感受一下。
例子一：河边钓鱼
信号：路过河边，看到有人支着鱼竿在钓鱼。
猜想：这条河鱼不少？或者比较好钓？
信号放大验证：连续几天路过都看见有人钓；或者沿着河岸走一段，发现好几个点都有人。嗯，看来不是偶然，这河鱼情确实不错。
行动加杠杆：自己买好鱼竿、饵料，专门抽时间，也去那个点开钓。
结果：收获不错，每次都能钓上几条。
例子二：自媒体写文章
信号：某篇帖子阅读量/互动量突然比平时高出一大截。
猜想：为啥爆了？标题起得好？选题踩中热点了？内容情绪戳中人了？平台突然给流量了？还是被大V转发了？
信号放大验证：下一篇，用类似的标题风格，或者写同类型选题，或者保持那种情绪浓度。看看数据能不能“复现”之前的盛况？如果其中一种方式反复有效，那很可能就是关键信号。
行动加杠杆：锁定那个有效的方法，后面的文章都重点用上它。
结果：账号整体流量和粉丝量开始稳步增长。
核心逻辑就是：从细微处发现苗头，猜原因，多试几次确认是不是真规律，确认后就全力投入，结果自然水到渠成。
下面展开聊聊
1. 捕捉信号：万事皆有“苗头”
只要你真的在动手做，信号无处不在。可能是积极反馈，比如阅读量涨了、用户夸了一句、某个小测试成功了；也可能是消极预警，比如数据突然暴跌、用户抱怨增多、某个环节总卡壳。
实在找不到明确信号怎么办？
可以“乱打一通，广撒网”。多尝试几个不同方向、小成本试错，目的就是主动去“碰撞”出信号来。乱打不是目的，是为了引出有价值的苗头。
信号 vs 噪声：
- 信号是能被重复验证的规律性现象，比如那条河天天有人钓；
- 噪声则是随机的、不可复现的、或者偏离主流的干扰，比如某天河边突然来了一群拍电影的，那不是钓鱼信号。
过滤噪声，聚焦真信号，是成功的第一步。
2. 大胆猜想：给信号找个“理由”
信号只是“看见”，猜想才是“理解”。
看到信号，比如河边有人钓鱼，别光“觉得”有鱼，得猜猜背后的原因，是鱼多？还是好钓？。
一个靠谱的猜想，必须能“落地”。光有个模糊想法远远不够。要让它变得可衡量、可验证。
钓鱼例子：猜想“这河鱼情好”，那验证方式就是“如果连续几天都有人钓，或者多个点都有人钓，那就坐实了”。
自媒体例子：猜想“是情绪表达戳中了人”，验证方式就是“下篇保持同样情绪浓度，看数据是否还能起来”。“可验证”是猜想是否有价值的金标准。
没有衡量方式的猜想，只是拍脑袋的想法，无法指导后续行动。
3. 信号放大验证：
通过多次尝试，把微弱的、一次性的信号“放大”，看看它是不是稳定可靠的真规律，把“噪声”彻底筛掉。
常用的方式：
- 拉长时间：多看几天、多观察一阵，如连续观察河边钓鱼情况。
- 增加次数：多试几次，如自媒体连续几篇都用相似的情绪表达。
- 做AB实验：如果可能，精准对比，如自媒体同时发两篇内容，只改变标题或情绪，其他不变，看哪个效果好。
这一步就是为了回答——“这个信号代表的规律，能稳定复现吗？” 能，就进入下一步；不能，要么调整猜想，要么回去重新找信号。
4. 行动加杠杆：确认了就all in
一旦验证通过，确认了某个方法/路径有效，就到了投入资源、放大效果的时候了。这就是“加杠杆”——把你有限的精力、时间、金钱、人力，集中押注在已验证有效的方向上。
核心动作就是重复、规模化那个有效动作。
钓鱼的投入时间去钓；自媒体的坚持用已验证的有效方式写文章；做产品的，就把验证成功的核心功能打磨好、推出去。
5. 拿到结果
如果前面的步骤走得对，结果往往是水到渠成的。
不过，这里有两个提醒：
结果也需要衡量和复盘，看看是不是达到了预期。
如果结果不稳定，回到前面步骤重新验证。
分享一些容易踩的坑。
1) 错把噪声当信号：一次偶然的“爆款”就以为掌握了财富密码，盲目加杠杆，结果血本无归。
2) 猜想模糊不可验证：“我觉得这样能行” vs “我认为怎样做，能带来具体可衡量的变化，在多长时间内可观测到新的信号”。后者才有指导意义。
3) 验证阶段偷懒或误读：只试了一次就下结论；看到一点点“似乎有效”就过度解读，忽略了随机性。要严格、多次、客观地验证。
4) 不敢/不会加杠杆：验证成功了，却因为犹豫、资源分散或路径依赖，不敢投入资源放大效果，错失良机。看准了，就要敢于在可控范围内下注。
5）杠杆加错方向：验证的明明是A因素有效，结果加杠杆时却重点投入到了B因素上。行动必须紧密对应已验证的有效点。
6）忽视环境变化：验证有效的方法，可能因为平台规则、市场环境、用户喜好变化而失效。加杠杆过程中也要保持敏感，持续关注信号，必要时调整。
---
总结一下，从信号到结果，其实是一个由浅入深的过程：看见 → 推测 → 验证 → 放大 → 收获。
在这个过程中，最重要的不是一开始就猜得对，而是通过验证一步步逼近真相。
因为，真正可持续的成果，几乎都是在信号被放大、模式被复现之后，才开始稳定出现的。
一个常见的思维框架，核心就五步：信号 → 猜想 → 信号放大验证 → 行动加杠杆 → 拿到结果。
这个过程，其实就是从一个模糊的苗头，一步步走向可复制的成果。
用2个例子来感受一下。
例子一：河边钓鱼
信号：路过河边，看到有人支着鱼竿在钓鱼。
猜想：这条河鱼不少？或者比较好钓？
信号放大验证：连续几天路过都看见有人钓；或者沿着河岸走一段，发现好几个点都有人。嗯，看来不是偶然，这河鱼情确实不错。
行动加杠杆：自己买好鱼竿、饵料，专门抽时间，也去那个点开钓。
结果：收获不错，每次都能钓上几条。
例子二：自媒体写文章
信号：某篇帖子阅读量/互动量突然比平时高出一大截。
猜想：为啥爆了？标题起得好？选题踩中热点了？内容情绪戳中人了？平台突然给流量了？还是被大V转发了？
信号放大验证：下一篇，用类似的标题风格，或者写同类型选题，或者保持那种情绪浓度。看看数据能不能“复现”之前的盛况？如果其中一种方式反复有效，那很可能就是关键信号。
行动加杠杆：锁定那个有效的方法，后面的文章都重点用上它。
结果：账号整体流量和粉丝量开始稳步增长。
核心逻辑就是：从细微处发现苗头，猜原因，多试几次确认是不是真规律，确认后就全力投入，结果自然水到渠成。
下面展开聊聊
1. 捕捉信号：万事皆有“苗头”
只要你真的在动手做，信号无处不在。可能是积极反馈，比如阅读量涨了、用户夸了一句、某个小测试成功了；也可能是消极预警，比如数据突然暴跌、用户抱怨增多、某个环节总卡壳。
实在找不到明确信号怎么办？
可以“乱打一通，广撒网”。多尝试几个不同方向、小成本试错，目的就是主动去“碰撞”出信号来。乱打不是目的，是为了引出有价值的苗头。
信号 vs 噪声：
- 信号是能被重复验证的规律性现象，比如那条河天天有人钓；
- 噪声则是随机的、不可复现的、或者偏离主流的干扰，比如某天河边突然来了一群拍电影的，那不是钓鱼信号。
过滤噪声，聚焦真信号，是成功的第一步。
2. 大胆猜想：给信号找个“理由”
信号只是“看见”，猜想才是“理解”。
看到信号，比如河边有人钓鱼，别光“觉得”有鱼，得猜猜背后的原因，是鱼多？还是好钓？。
一个靠谱的猜想，必须能“落地”。光有个模糊想法远远不够。要让它变得可衡量、可验证。
钓鱼例子：猜想“这河鱼情好”，那验证方式就是“如果连续几天都有人钓，或者多个点都有人钓，那就坐实了”。
自媒体例子：猜想“是情绪表达戳中了人”，验证方式就是“下篇保持同样情绪浓度，看数据是否还能起来”。“可验证”是猜想是否有价值的金标准。
没有衡量方式的猜想，只是拍脑袋的想法，无法指导后续行动。
3. 信号放大验证：
通过多次尝试，把微弱的、一次性的信号“放大”，看看它是不是稳定可靠的真规律，把“噪声”彻底筛掉。
常用的方式：
- 拉长时间：多看几天、多观察一阵，如连续观察河边钓鱼情况。
- 增加次数：多试几次，如自媒体连续几篇都用相似的情绪表达。
- 做AB实验：如果可能，精准对比，如自媒体同时发两篇内容，只改变标题或情绪，其他不变，看哪个效果好。
这一步就是为了回答——“这个信号代表的规律，能稳定复现吗？” 能，就进入下一步；不能，要么调整猜想，要么回去重新找信号。
4. 行动加杠杆：确认了就all in
一旦验证通过，确认了某个方法/路径有效，就到了投入资源、放大效果的时候了。这就是“加杠杆”——把你有限的精力、时间、金钱、人力，集中押注在已验证有效的方向上。
核心动作就是重复、规模化那个有效动作。
钓鱼的投入时间去钓；自媒体的坚持用已验证的有效方式写文章；做产品的，就把验证成功的核心功能打磨好、推出去。
5. 拿到结果
如果前面的步骤走得对，结果往往是水到渠成的。
不过，这里有两个提醒：
结果也需要衡量和复盘，看看是不是达到了预期。
如果结果不稳定，回到前面步骤重新验证。
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1) 错把噪声当信号：一次偶然的“爆款”就以为掌握了财富密码，盲目加杠杆，结果血本无归。
2) 猜想模糊不可验证：“我觉得这样能行” vs “我认为怎样做，能带来具体可衡量的变化，在多长时间内可观测到新的信号”。后者才有指导意义。
3) 验证阶段偷懒或误读：只试了一次就下结论；看到一点点“似乎有效”就过度解读，忽略了随机性。要严格、多次、客观地验证。
4) 不敢/不会加杠杆：验证成功了，却因为犹豫、资源分散或路径依赖，不敢投入资源放大效果，错失良机。看准了，就要敢于在可控范围内下注。
5）杠杆加错方向：验证的明明是A因素有效，结果加杠杆时却重点投入到了B因素上。行动必须紧密对应已验证的有效点。
6）忽视环境变化：验证有效的方法，可能因为平台规则、市场环境、用户喜好变化而失效。加杠杆过程中也要保持敏感，持续关注信号，必要时调整。
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总结一下，从信号到结果，其实是一个由浅入深的过程：看见 → 推测 → 验证 → 放大 → 收获。
在这个过程中，最重要的不是一开始就猜得对，而是通过验证一步步逼近真相。
因为，真正可持续的成果，几乎都是在信号被放大、模式被复现之后，才开始稳定出现的。
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自从每个月把自己的读物更换成《财经》、《销售与市场》，并把里面的数据做成报表表格，疑问划线整理后喂给GPT，最后同步到飞书知识库，一整套下来操作了三个月，感觉自己的智力火速提升。接下来打算做个自动化同步信源到仪表盘，实现所有信息一触发就能自动向我而来。
想起自己之前跟公司新来的应届生说，如果想要快速入门互联网，每天坚持抄新闻，每周做定期收录汇编，坚持3个月，绝对可以帮你打通思维、训练对信息的选择和判断，学会交叉验证，都是非常好的方式。我不是乱说的，p1是大佬真实的经历，p2来自应届生试了一个月后反馈。
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俞军产品军规十二条，每次读都有新体会。
比如第四条，就是 AI 届最近讨论的按效果付费。
比如第三条，会发现 aha moment 是不够的。
比如第五和第八条，会看见哪些 AI 应用在 YY。
比如第九条，是优秀的 Manus 都还远没做好的。
你还有哪些发现呢。
比如第四条，就是 AI 届最近讨论的按效果付费。
比如第三条，会发现 aha moment 是不够的。
比如第五和第八条，会看见哪些 AI 应用在 YY。
比如第九条，是优秀的 Manus 都还远没做好的。
你还有哪些发现呢。
之前我写过一篇文章，说搜索量来自于共识 https://mp.weixin.qq.com/s/EvOmXsY-gX4_Ntxw_PK7aw
今天又写了一篇，继续聊共识，这次标题取得比较大，成功商业模式 = 产品力 × 共识力 × 传播力 × SEO力 × 品牌力 https://mp.weixin.qq.com/s/zvVBqUwzMAeWFoBn-HTaLQ
有位人在六小龙的朋友很心切，觉得公司网站没有做好 SEO，想要推进这件事情，结果刚提出来，就得到了程序员的反对，他希望我能够给出判断，帮助他向老板争取资源。
我看了那个网站，真的很可惜，基础 SEO 都没做好，导致品牌推广市场推广花了钱，却浪费了很多潜力，如果能够做好 SEO，的确是有营收提升的。
但是，我劝他，算了吧，老板都没看清的事情，而且程序员也反对，你就别推进这事了，我能够想象到推进过程会困难重重，别给自己惹事了，多一事不如少一事。
很奇怪是吧，我作为 SEO 鼓励师，居然会劝他放弃这个想法。
因为， SEO 从来都不是一个简单的技术活，而应该是公司商业战略的一部分。
但在国内，很多老板其实是看不上 SEO，也看不到 SEO，如果不是老板要做这事，你就别起头了。
今天又写了一篇，继续聊共识，这次标题取得比较大，成功商业模式 = 产品力 × 共识力 × 传播力 × SEO力 × 品牌力 https://mp.weixin.qq.com/s/zvVBqUwzMAeWFoBn-HTaLQ
有位人在六小龙的朋友很心切，觉得公司网站没有做好 SEO，想要推进这件事情，结果刚提出来，就得到了程序员的反对，他希望我能够给出判断，帮助他向老板争取资源。
我看了那个网站，真的很可惜，基础 SEO 都没做好，导致品牌推广市场推广花了钱，却浪费了很多潜力，如果能够做好 SEO，的确是有营收提升的。
但是，我劝他，算了吧，老板都没看清的事情，而且程序员也反对，你就别推进这事了，我能够想象到推进过程会困难重重，别给自己惹事了，多一事不如少一事。
很奇怪是吧，我作为 SEO 鼓励师，居然会劝他放弃这个想法。
因为， SEO 从来都不是一个简单的技术活，而应该是公司商业战略的一部分。
但在国内，很多老板其实是看不上 SEO，也看不到 SEO，如果不是老板要做这事，你就别起头了。
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梳理了下目前vibecoding工作流：撰写需求文档->撰写任务规划->撰写测试用例->模块化编码->验证测试用例->更新任务规划
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