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目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
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团队里最近来了一个本硕都北大、硕士在读的实习生,从ta的身上,看到了厉害的的agent的画像😂

1. 理解能力强。你说啥ta都能get,复杂的场景,多给一些context,也懂了
2. 出活。交代完事情,kuku干一会儿,就一堆产出。即使有ai的加持,团队里其他人也没有如此高的单位产出
3. 过程管理好。有明确产出或阻碍性问题了,即时反馈。既不会很打扰,又不会耽误事儿
4. 有自己的思考。做方案时有批判性思考和判断力,也会反驳我,让我更信任
5. 不犹豫有决断。产品方案很多时候各有利弊,容易让人摇摆不定,但ta会果断决策,要么“听话执行”,要么选择一个自己最认可的,不陷入过程中做没有反馈的犹豫

总结,执行力非常强,感觉做啥都不会差。硬挑毛病的话,就是创新力上中规中矩。(但我感觉这两者本身有一点互斥)
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#出海运营秘籍👉@yunying23

最近几个网站都长势喜人,齐头并进。
https://github.com/YuqingNicole/marketing-hooks.git

无意中看到程前的内容,是关于创作者,也是关于如何可以获取相对稳定的流量。
看完之后对自己在marketing hooks上的思考反而加深了一层,分享给朋友们。

好内容之于博主,最重要的莫过于选题~
视频是这么拆对这两个字的理解:
《写作是门手艺》这本书中提到:问题是文章的引擎,好文章是被一个好问题驱动的。

什么是好问题,答曰「谜题」。
当一个视频开头讲完的时候,观众开始思考为什么?这就是一个好的谜题。

how型命题:「如何快速成为有钱人?」「从白牌到品牌?」「怎么做独立站跨境电商?」
why型命题:「为什么可以成为董事长」
what型命题:「什么是供给侧改革?」「什么是CPS?」「私域流量?」

🙌🏻WoW型命题:极具颠覆性的视觉、信息、案例、事件等组合,
观众在wow的反应之后生发了无数的谜题,how, why, what, what if就随之而来

wow的本质是制造概率极低的极端案例,
发现极致 - 获得流量;成为极致 - 成为品牌

人的大脑对非常规信息会本能补全缺失逻辑,从而形成流量黏性。

总结一下,内容的树形结构:问题是树根、观点是树干、理由是树枝、证据是树叶

一篇15min的好内容、一篇证据充足的好文章就是一棵枝繁叶茂的大树。

看完之后,我觉得这难道不是和ugc marketing的底层是一样的吗?从什么角度拆解产品以及怎么把产品带给用户。
对于前段时间还在思考hook分类的我而言,实在是愚蠢。

这里顺手整理了一个我理解的skill,欢迎需要的朋友们随时取用或者提pr,同时上传了clawhub。

https://github.com/YuqingNicole/marketing-hooks.git
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独家|小米“AI才女”罗福莉团队最新突破!自研Agent效率系统使算力成本直降71.2%

罗福莉已经给我的文章亲手点过赞了。

就在刚刚,95后AI“天才少女”、前DeepSeek研究员、小米MiMo大模型负责人罗福莉再度发表重磅论文。

3月16日,罗福莉领导的小米MiMo大模型团队,与北京大学联合研发出统一的资源管理系统ARL-Tangram。

ARL-Tangram采用统一的动作级公式和弹性调度算法,不仅满足异构资源约束,而且最大限度地缩短动作完成时间(ACT),以及实现定制化异构资源管理器。

在真实世界的智能体强化学习任务上的评估表明,ARL-Tangram可以将平均ACT提高高达4.3 分。可将强化学习训练的步骤持续时间缩短至多1.5倍,并节省高达71.2%的外部资源。

这是罗福莉在小米发表的第二份突破性技术成果论文。

就在发布不久,罗福莉就在后台给我点赞了。
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把事情做成该做成的样子。
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滴答清单也出mcp了👏
继flomo之后有一个日常高频软件可以通过AI来管理了hh
#note 总结昨天 2 小时内将 2W 行 Swift 转换成 JavaScript 的经验:

1. 第一次尝试,使用 Spec 驱动,写文档,让 CC 和 Codex 按照任务进行转换。用时整整 5 小时,但转换结果很糟糕,后端逻辑漏了一大坨。

继续让 Codex 继续转换,也于事无补,陷入逻辑极度混乱,代码左右打架,你都能明显感觉到随着任务的执行 Codex 的反应越来越缓慢,就好像老爷车的引擎开始冒烟了。总之,5 小时下来,身心疲惫,比连续打 2 小时羽毛球还累。

2. 第二次尝试,不再使用 Spec 文档驱动,改为让 Codex,将所有文件一比一地翻译成文档。比如,modal.swift 这个文件,翻译后输出 modal.swift.md。文档里注明,函数名,作用,范围,相关,这份代码的运作逻辑。

然后,再输出 Spec 文档,生成任务。此时,Codex 转换变得简单许多,它不再不断阅读源文件,浪费大量的 token。结果是,2小时左右,所有的 Swift 文件都转换完毕,后端逻辑得到比较完整地保留(有一点小问题,但不大),前端细节丢失较多,但基本框架得到了保留。

不管怎么样,新方法完成了这个转换的任务。我觉得这是一个有益的经验,跟大家一起探讨。