昨晚直播，和丁香园副总裁初洋连麦，讨论「如何生产专业又有趣的内容」这个话题时，他讲了丁香医生的内部叙事逻辑，我觉得非常有价值。
这个叙事逻辑就是：选题→立意→呈现。
1、选题
就是做什么，不做什么。
虽然丁香园是一个互联网医疗公司，但丁香医生的选题范围是大健康，而不是疾病。道理很简单，健康的受众，比疾病大得多。
大盘天花板足够高，是做大的前提。
2、立意
选题确定后，从哪个角度说、怎么说，是这一步要解决的。
关键在于站在用户的视角，选择大众可能感兴趣的切入点，去讲和健康有关的内容。在这个过程，去做科普。
科普本身不变，讲述视角就决定了成败。
怎么才能站在用户的视角？
丁香医生甚至去研究了那些伪科学的文章。不是为了照搬，不是为了标题党，而是学习用户可能会感兴趣的角度，去找网感。
比如，当下娱乐热点是大S和汪小菲，事件中提到了「思诺思」这个药。那么就可以借着这个热点去科普这个药，作用是什么、什么时候吃等等。
用户不会无缘无故的去读科普内容，强塞硬灌不会有效。
所以从热点中找机会，是特别好的科普思路。既保持了科普内容的调性，又借到了热点的流量。用户在不经意中，就学到了知识点。
这只是其中一个案例。
在立意这件事上，不同的文章分类，有不同的叙事方式。
比如，知识类属于议论文，有几套固定的模式；评论类就要有论点支撑，要摆事实讲道理；故事类相对更散，要做好故事讲述者的角色，等等。
这些都是在多年的实战中，不断总结出来的。
具体的叙事方式是什么？就要说到呈现。
3、呈现
以什么内容形式，提供给用户。
要找到用户体验最好，且最容易看进去、看懂、理解的内容形式，这是关键点。
怎么做到？
一句话：明确这篇文章的知识点，然后让它贯穿全文、反复出现。
用户不需要记住全部内容，只要记住核心的知识点就可以，技巧就是反复出现。这是很有价值的经验点，容易做到，且有效。
为什么贯穿全文和反复出现，就更容易被用户接受呢？
因为用户使用手机的习惯，是上下滑动。
虽然用户是在阅读一篇几千字的长文，但使用方式是不变的，就是不断用拇指上下滑动。
在这个操作习惯下，不仅要求文章的上下文逻辑是清晰的，容易找到主线，而且要求文章的观点更集中、更明确，否则很容易就划丢了。
这个叙事逻辑就是：选题→立意→呈现。
1、选题
就是做什么，不做什么。
虽然丁香园是一个互联网医疗公司，但丁香医生的选题范围是大健康，而不是疾病。道理很简单，健康的受众，比疾病大得多。
大盘天花板足够高，是做大的前提。
2、立意
选题确定后，从哪个角度说、怎么说，是这一步要解决的。
关键在于站在用户的视角，选择大众可能感兴趣的切入点，去讲和健康有关的内容。在这个过程，去做科普。
科普本身不变，讲述视角就决定了成败。
怎么才能站在用户的视角？
丁香医生甚至去研究了那些伪科学的文章。不是为了照搬，不是为了标题党，而是学习用户可能会感兴趣的角度，去找网感。
比如，当下娱乐热点是大S和汪小菲，事件中提到了「思诺思」这个药。那么就可以借着这个热点去科普这个药，作用是什么、什么时候吃等等。
用户不会无缘无故的去读科普内容，强塞硬灌不会有效。
所以从热点中找机会，是特别好的科普思路。既保持了科普内容的调性，又借到了热点的流量。用户在不经意中，就学到了知识点。
这只是其中一个案例。
在立意这件事上，不同的文章分类，有不同的叙事方式。
比如，知识类属于议论文，有几套固定的模式；评论类就要有论点支撑，要摆事实讲道理；故事类相对更散，要做好故事讲述者的角色，等等。
这些都是在多年的实战中，不断总结出来的。
具体的叙事方式是什么？就要说到呈现。
3、呈现
以什么内容形式，提供给用户。
要找到用户体验最好，且最容易看进去、看懂、理解的内容形式，这是关键点。
怎么做到？
一句话：明确这篇文章的知识点，然后让它贯穿全文、反复出现。
用户不需要记住全部内容，只要记住核心的知识点就可以，技巧就是反复出现。这是很有价值的经验点，容易做到，且有效。
为什么贯穿全文和反复出现，就更容易被用户接受呢？
因为用户使用手机的习惯，是上下滑动。
虽然用户是在阅读一篇几千字的长文，但使用方式是不变的，就是不断用拇指上下滑动。
在这个操作习惯下，不仅要求文章的上下文逻辑是清晰的，容易找到主线，而且要求文章的观点更集中、更明确，否则很容易就划丢了。
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聊一个AIGC+Web3的项目，约了半小时，结果听founder喷了一小时拐弯才勉勉强强搞明白。
最后老哥结论是，那啥，这么讲太费劲了，我明天准备个NDA，下次让你看见实验室里真正的怪兽。
最后老哥结论是，那啥，这么讲太费劲了，我明天准备个NDA，下次让你看见实验室里真正的怪兽。
菜鸟提问👀
听说Mac不适合搞机器学习，但我air m1，16g内存，512g ssd，应该不弱呀，除了玩游戏，没烫过
现在只是vscode用jupyter跑些sklearn的教学案例，发热卡顿，正常吗？
数据量行不超万，列不超百
cpu占用率不超50%
内存满载（不知道为啥，一直是满载，平时干啥都满载，但平时不发烫
是什么原因导致的？该怎么排除？
听说Mac不适合搞机器学习，但我air m1，16g内存，512g ssd，应该不弱呀，除了玩游戏，没烫过
现在只是vscode用jupyter跑些sklearn的教学案例，发热卡顿，正常吗？
数据量行不超万，列不超百
cpu占用率不超50%
内存满载（不知道为啥，一直是满载，平时干啥都满载，但平时不发烫
是什么原因导致的？该怎么排除？
之前在小红书上刷到一个账号，很明显是抄我们团队的图文；
但我对他们的商业模式仔细研究一番后，很快就从刚开始的生气，到后面的头皮发麻。。
他们这团队光主IP就有10多个号，另外还有近20个账号，都指路到同一个地方。
我特地加V研究了一下，感觉他们生意应该挺火爆的，因为确实一直有流量。
基本上，他们团队的所有文案都是复制黏贴，只是换了换图，但发10篇就能出一篇爆款；
而且因为真人不出镜，只是纯薅平台羊毛，所以也根本不怕投诉。
他们这样操作有多高效，我都不敢想象。
我们之前没有重视全平台分发，结果我们的文案反而先被他们30多个号洗了一遍。
而说到分发，不得不承认，他们团队能坚持每天定时更30多个账号，是真的很牛逼。
结论是——当今图文生态，已经很难看出谁在原创了。所有重要的认知，都在过去十年被创作得差不多，很难做到完全原创。
但你如果还想坚持走原创精品路线，那一定要做真人出镜+植入个人人设，并且疯狂全网分发，一人开5个号。
否则除了被更高效的团队洗稿，没有第二种命运。
但我对他们的商业模式仔细研究一番后，很快就从刚开始的生气，到后面的头皮发麻。。
他们这团队光主IP就有10多个号，另外还有近20个账号，都指路到同一个地方。
我特地加V研究了一下，感觉他们生意应该挺火爆的，因为确实一直有流量。
基本上，他们团队的所有文案都是复制黏贴，只是换了换图，但发10篇就能出一篇爆款；
而且因为真人不出镜，只是纯薅平台羊毛，所以也根本不怕投诉。
他们这样操作有多高效，我都不敢想象。
我们之前没有重视全平台分发，结果我们的文案反而先被他们30多个号洗了一遍。
而说到分发，不得不承认，他们团队能坚持每天定时更30多个账号，是真的很牛逼。
结论是——当今图文生态，已经很难看出谁在原创了。所有重要的认知，都在过去十年被创作得差不多，很难做到完全原创。
但你如果还想坚持走原创精品路线，那一定要做真人出镜+植入个人人设，并且疯狂全网分发，一人开5个号。
否则除了被更高效的团队洗稿，没有第二种命运。
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最近开始用尝试用 Snippet 工具来管理代码片，以前从来不用这些东西，觉得想写的时候，自然而然就会写出来了。
仔细回顾一下自己写（特别是不常用）代码的过程，发现还是非常缓慢的：要么查文档、要么查 Google/StackOverflow，有些代码片真的复制粘贴了很多遍。
所以，我开始尝试了。
仔细回顾一下自己写（特别是不常用）代码的过程，发现还是非常缓慢的：要么查文档、要么查 Google/StackOverflow，有些代码片真的复制粘贴了很多遍。
所以，我开始尝试了。
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https://axurehub.com/11189.html (author: AxureHub)
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朋友们，细细离职后（预计是12月份）会筹建一个「小红书交流群」👩🏻💻（拖家带猫的女人绝不认输.jpg）
现在做个小小调研，会揪三位认真回答的朋友送进群名额哈🍭🌻✍️
问题：你最想要群里有哪些功能 （可多选）
⒈ 笔记打卡
⒉ 笔记互暖
⒊ 运营问题解答
⒋ 资料分享
⒌ 直播连麦
⒍ 评论区补充
评论区可回复自己的小红书领域+粉丝量+问题选项，方便我收集大家的需求，设计优化小群产品的流程以及边界。
回复示例：细细+自媒体成长领域+1.4w+12345
现在做个小小调研，会揪三位认真回答的朋友送进群名额哈🍭🌻✍️
问题：你最想要群里有哪些功能 （可多选）
⒈ 笔记打卡
⒉ 笔记互暖
⒊ 运营问题解答
⒋ 资料分享
⒌ 直播连麦
⒍ 评论区补充
评论区可回复自己的小红书领域+粉丝量+问题选项，方便我收集大家的需求，设计优化小群产品的流程以及边界。
回复示例：细细+自媒体成长领域+1.4w+12345
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Learning Task Pattern 的分类
对于前端技术的三大基石（html, css, js），CSS 的知识体系显得犹为繁琐且挫败。同 @Canyon. 讨论后终于意识到其原因所在，因为：CSS 的知识体系本身就是一个类似于 computer science 的 knowledge network。
在这样的体系下，没有一棵 perspective tree 可以统领整个知识体系，你必须以一个粗糙且错误的「知识前提」来开始，然后以此为基石开始向外学习其它节点。等到你学习的其它节点足够多后，你会意识到你对「起始节点」的理解是错误的。然后回过头来，修正这个起始节点（这会产生挫败和自我质疑）。如此往复迭代所有其它节点，直到你能对整个 knowledge network 有了宏观且直观的理解。
在这个意义下来看，当你对某个「学习任务」感到极端挫败时，要么是因为你切入的 perspective 不正确，找到正确的 mindset 后便能迎刃而解；要么是因为这个任务本身的知识体系是 network 的，你只能拼命地投入时间、忍受不断往复的挫败，尽可能快地掌握 whole picture。
对于前端技术的三大基石（html, css, js），CSS 的知识体系显得犹为繁琐且挫败。同 @Canyon. 讨论后终于意识到其原因所在，因为：CSS 的知识体系本身就是一个类似于 computer science 的 knowledge network。
在这样的体系下，没有一棵 perspective tree 可以统领整个知识体系，你必须以一个粗糙且错误的「知识前提」来开始，然后以此为基石开始向外学习其它节点。等到你学习的其它节点足够多后，你会意识到你对「起始节点」的理解是错误的。然后回过头来，修正这个起始节点（这会产生挫败和自我质疑）。如此往复迭代所有其它节点，直到你能对整个 knowledge network 有了宏观且直观的理解。
在这个意义下来看，当你对某个「学习任务」感到极端挫败时，要么是因为你切入的 perspective 不正确，找到正确的 mindset 后便能迎刃而解；要么是因为这个任务本身的知识体系是 network 的，你只能拼命地投入时间、忍受不断往复的挫败，尽可能快地掌握 whole picture。