#运营
疯传是一本我觉得每个运营都值得看一遍的书。
它的名字就是运营和营销的最终目的——让你的内容在用户的心智里疯狂传播。
这本书的作者分析了几万条在社交媒体中疯狂传播的信息，最后提取出6条高感染力的内容必备的“STEPPS”原则。
1.社交货币（Social Currency）：意思就是人会更愿意分享那些能展示ta的优越性，或者能让ta变得更优秀的东西，比如各种社交软件的会员徽章就是一种社交货币，再比如网易云音乐每次年度报告的截图内容也是一种社交货币。
简而言之，你的内容最好让用户能够在社交关系中有谈资。
2.诱因（Triggers）：指一件事情之所以出现在脑海里，是因为另一件相关联的物品，激活了大脑的记忆，将这种引起关联思维的因素称之为诱因。
比如说，1997年玛氏发现自己旗下的一款产品突然卖爆了，原因是媒体在大量报道宇航员能不能登录火星事件，而火星的英文（MARZ）恰巧和玛氏是同一个词，所以看多了新闻的用户就被勾起了买玛氏的欲望。
这个原则对做内容的启发就是，你要会给自己造梗，埋一些词，比如一提到“篮球、背带裤”，你就能想到某个明星。
3.情绪（Emotion）：情绪可以分为积极情绪和消极情绪。一个好的内容最好能够激起用户的某种情绪，尤其是那种高生理唤醒性的情绪，比如焦虑、愤怒等。最经典的一个帐号就是咪蒙，在对高唤醒情绪的把握上，非常强。
4.公共性（Public）：短视频经常会出现一种现象，就是一个博主的内容火了，其他博主会跟拍。这种模仿的行为被心理学家称之为社会证明，之所以会出现这样的行为有一部分原因是别人给他提供了参考信息，就会更加有安全感。
5.实用价值（Practical Value）：如果你的内容有用，用户就会情不自禁地分享。所以对于做内容的人来说，撰写攻略型或者经验分享型的内容是最保险的，因为这类内容很容易提供实用价值。
6.故事（Stories）：故事的好处就在于人们可能会怀疑带有明显劝说性、推销性的广告，但不会拒绝一个关于产品或服务的好故事，一个具备故事三要素：人物、情节、环境，这样的内容更加容易被传播。
疯传是一本我觉得每个运营都值得看一遍的书。
它的名字就是运营和营销的最终目的——让你的内容在用户的心智里疯狂传播。
这本书的作者分析了几万条在社交媒体中疯狂传播的信息，最后提取出6条高感染力的内容必备的“STEPPS”原则。
1.社交货币（Social Currency）：意思就是人会更愿意分享那些能展示ta的优越性，或者能让ta变得更优秀的东西，比如各种社交软件的会员徽章就是一种社交货币，再比如网易云音乐每次年度报告的截图内容也是一种社交货币。
简而言之，你的内容最好让用户能够在社交关系中有谈资。
2.诱因（Triggers）：指一件事情之所以出现在脑海里，是因为另一件相关联的物品，激活了大脑的记忆，将这种引起关联思维的因素称之为诱因。
比如说，1997年玛氏发现自己旗下的一款产品突然卖爆了，原因是媒体在大量报道宇航员能不能登录火星事件，而火星的英文（MARZ）恰巧和玛氏是同一个词，所以看多了新闻的用户就被勾起了买玛氏的欲望。
这个原则对做内容的启发就是，你要会给自己造梗，埋一些词，比如一提到“篮球、背带裤”，你就能想到某个明星。
3.情绪（Emotion）：情绪可以分为积极情绪和消极情绪。一个好的内容最好能够激起用户的某种情绪，尤其是那种高生理唤醒性的情绪，比如焦虑、愤怒等。最经典的一个帐号就是咪蒙，在对高唤醒情绪的把握上，非常强。
4.公共性（Public）：短视频经常会出现一种现象，就是一个博主的内容火了，其他博主会跟拍。这种模仿的行为被心理学家称之为社会证明，之所以会出现这样的行为有一部分原因是别人给他提供了参考信息，就会更加有安全感。
5.实用价值（Practical Value）：如果你的内容有用，用户就会情不自禁地分享。所以对于做内容的人来说，撰写攻略型或者经验分享型的内容是最保险的，因为这类内容很容易提供实用价值。
6.故事（Stories）：故事的好处就在于人们可能会怀疑带有明显劝说性、推销性的广告，但不会拒绝一个关于产品或服务的好故事，一个具备故事三要素：人物、情节、环境，这样的内容更加容易被传播。
👍5
#程序员
即便是我这样不懂编程和工程技术的人，也觉得这个有点过分了…什么叫“1.0版本很简单，只有“三大功能””，什么叫“必须（代码）原创，将来要申请软著”，什么叫“只有股份没有工资”…
总结一下我和软件工程师打交道的按提醒自己的注意事项吧
1）讨论需求时不说简单或不简单（产品层面的简单和技术层面的简单有时候恰好是相反的）
2）讨论需求时给出用例和场景（不需要复杂的文档，几张用户反馈截图和一个故事一样能说清）
3）理解“不重复造轮子”的原则，无论是流程逻辑还是界面，能复用是又高效又省事儿的，在需求验证了之后，如有必要才有必要去做进一步做体验和 UI层面的优化。
4）检查上线时候至少分两轮，第一轮只看跑的通跑不通（别一拿上手就开始对字号和对齐这些视觉问题，那不重要），第=轮才开始调整非功能性问题
要哄孩子了，先记着，回头再写哈哈哈
即便是我这样不懂编程和工程技术的人，也觉得这个有点过分了…什么叫“1.0版本很简单，只有“三大功能””，什么叫“必须（代码）原创，将来要申请软著”，什么叫“只有股份没有工资”…
总结一下我和软件工程师打交道的按提醒自己的注意事项吧
1）讨论需求时不说简单或不简单（产品层面的简单和技术层面的简单有时候恰好是相反的）
2）讨论需求时给出用例和场景（不需要复杂的文档，几张用户反馈截图和一个故事一样能说清）
3）理解“不重复造轮子”的原则，无论是流程逻辑还是界面，能复用是又高效又省事儿的，在需求验证了之后，如有必要才有必要去做进一步做体验和 UI层面的优化。
4）检查上线时候至少分两轮，第一轮只看跑的通跑不通（别一拿上手就开始对字号和对齐这些视觉问题，那不重要），第=轮才开始调整非功能性问题
要哄孩子了，先记着，回头再写哈哈哈
👍5
2022Q3特斯拉财报要点总结
世界上最聪明的人工智能技术专家们终于明白，特斯拉是最好的公司之一
特斯拉路上行驶车辆一共350万辆
特斯拉可能进行50亿-100亿美金的回购
特斯拉拥有最令人激动的产品组合，有一部分产品，可能在内部运行，还没有公开
美国会规划有1000Gw的电池产能，以垂直整合的方式，阳极，阴极，精炼等建立工厂
储能由于破纪录的销量，创造历史最高的利润率
因为按交付区域建立批次，交付大量集中在季度末的最后几周，然而跨境物流和国内物流压力巨大，准备烫平交付曲线，减少出境物流的高峰需求
4680的电池产量，相当于每周供应1000辆汽车的水平，目前重心从100%产能爬坡，转移到降低成本和进一步扩大北美的生产力
一共需要300Twh可以完成对固定储能和车辆的代替
未来铁基电池的总量，可能会是镍基电池的2倍+
不管经济衰退与否，我们的产量都不会怎么减少
固定式储能业务的每年增长率在150%-200%之间，比汽车业务快非常多
假设2023是非常严重的衰退，我们也能产生足够的现金，因为毛利率非常高，另外FSD和储能会贡献额外的现金流
第二代平台Model 3 和Model Y的成本，是第一代平台Model S和Model X的一半，第三代平台，也就是下一代车型，它的成本可能是Model 3 和 Model Y的一半
第三代平台产品会更小，但它的销量，肯定会超过我们其他产品线的产量总和，并且生产会是一半的损耗，一半的移动路径，一半的工厂楼层空间
特斯拉可能通过成功实现FSD，预估市值，会超过苹果+沙特阿美的市值总额，这一切并没有包含擎天柱（Opitmus）
我们的总运营费用将随着公司的发展而缓慢增加
最聪明的工程师在特斯拉和SpaceX，研发支出是一种现金投资，比如开发的擎天柱
无数的工程师，都比不上一个尼古拉 特斯拉的产出
可以将每千瓦时电池成本做到70美元左右
FSD实现自动驾驶是100%的事情，擎天柱的成功也是100%的事情
Dojo能否与英伟达竞争，还没有定论，虽然团队认为可以在训练神经网络方面胜过英伟达
世界上最聪明的人工智能技术专家们终于明白，特斯拉是最好的公司之一
特斯拉路上行驶车辆一共350万辆
特斯拉可能进行50亿-100亿美金的回购
特斯拉拥有最令人激动的产品组合，有一部分产品，可能在内部运行，还没有公开
美国会规划有1000Gw的电池产能，以垂直整合的方式，阳极，阴极，精炼等建立工厂
储能由于破纪录的销量，创造历史最高的利润率
因为按交付区域建立批次，交付大量集中在季度末的最后几周，然而跨境物流和国内物流压力巨大，准备烫平交付曲线，减少出境物流的高峰需求
4680的电池产量，相当于每周供应1000辆汽车的水平，目前重心从100%产能爬坡，转移到降低成本和进一步扩大北美的生产力
一共需要300Twh可以完成对固定储能和车辆的代替
未来铁基电池的总量，可能会是镍基电池的2倍+
不管经济衰退与否，我们的产量都不会怎么减少
固定式储能业务的每年增长率在150%-200%之间，比汽车业务快非常多
假设2023是非常严重的衰退，我们也能产生足够的现金，因为毛利率非常高，另外FSD和储能会贡献额外的现金流
第二代平台Model 3 和Model Y的成本，是第一代平台Model S和Model X的一半，第三代平台，也就是下一代车型，它的成本可能是Model 3 和 Model Y的一半
第三代平台产品会更小，但它的销量，肯定会超过我们其他产品线的产量总和，并且生产会是一半的损耗，一半的移动路径，一半的工厂楼层空间
特斯拉可能通过成功实现FSD，预估市值，会超过苹果+沙特阿美的市值总额，这一切并没有包含擎天柱（Opitmus）
我们的总运营费用将随着公司的发展而缓慢增加
最聪明的工程师在特斯拉和SpaceX，研发支出是一种现金投资，比如开发的擎天柱
无数的工程师，都比不上一个尼古拉 特斯拉的产出
可以将每千瓦时电池成本做到70美元左右
FSD实现自动驾驶是100%的事情，擎天柱的成功也是100%的事情
Dojo能否与英伟达竞争，还没有定论，虽然团队认为可以在训练神经网络方面胜过英伟达
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#奇妙效果 第八期推荐一个有趣的效果，一般我们想到用 JS 控制的是网页本身，其实还有一个骚操作，你可以去控制浏览器的地址栏内容效果，早上看到一个「URL Animations」的库，使用 setInterval 和 location.replace 来控制 URL 的变化，从而出现如下动画的效果，挺惊喜。
🤖 https://lunarfang416.github.io/url-animations
🤖 https://lunarfang416.github.io/url-animations
#运营
1.最近有个感受是，类目可能是个伪命题，所有的博主本质上都是在聊一个事情，就是生活本身。
2.不管你是知识博主，汽车博主，还是美妆博主，我们之间的差别其实很小，只有在具体聊到如何写简历、某个品牌汽车的性能以及如何挑选一支适合自己的眉笔时才会显现出来。
而当你把时间线拉得足够长就会发现，所有创作者都是在聊人的生活：各种人跟人的关系，人如何变化和成长，某个关键人生节点做出的重大抉择……
3.在我看来，所有的用户最终都会走到同一片广场，而创作者给自己划分的类目只起到指示牌的作用，这能使用户的前进更有方向感，引导着他们打开一扇扇丰富多样的大门。
4.用户期待这扇大门会给他带来收获，但是进来之后就会发现，每个人走进的都是一间名为“生活”的房间，生活才是真正的流量王者。
所有目的最终都通向生活本身，而生活之所以动人，则在于它的真实。所以作为一名创作者，真诚才是永远的必杀技。
——姜Dora的第44条内容IP创作札记
1.最近有个感受是，类目可能是个伪命题，所有的博主本质上都是在聊一个事情，就是生活本身。
2.不管你是知识博主，汽车博主，还是美妆博主，我们之间的差别其实很小，只有在具体聊到如何写简历、某个品牌汽车的性能以及如何挑选一支适合自己的眉笔时才会显现出来。
而当你把时间线拉得足够长就会发现，所有创作者都是在聊人的生活：各种人跟人的关系，人如何变化和成长，某个关键人生节点做出的重大抉择……
3.在我看来，所有的用户最终都会走到同一片广场，而创作者给自己划分的类目只起到指示牌的作用，这能使用户的前进更有方向感，引导着他们打开一扇扇丰富多样的大门。
4.用户期待这扇大门会给他带来收获，但是进来之后就会发现，每个人走进的都是一间名为“生活”的房间，生活才是真正的流量王者。
所有目的最终都通向生活本身，而生活之所以动人，则在于它的真实。所以作为一名创作者，真诚才是永远的必杀技。
——姜Dora的第44条内容IP创作札记
昨天跟朋友聊到小县城过年期间的快速捞钱模式，把我兴奋坏了。
我家所在的十八线小县城这几年虽然人均工资收入没涨，但大家的消费水平提高不少，这两年陆续开了M记、KFC、两家瑞幸，广场也发展了成熟的夜市文化，人流量巨巨巨大。
朋友的朋友去夜市摆摊卖串串，过年期间一晚能赚1w；昨晚问一个卖小鸭的小哥，一晚能赚1k；夜市里什么都卖，卖冰糖葫芦烤肠蛋糕，卖美甲画画，开小花车…
决定了明年提前请假回家，占尽先机，从地摊起步发家致富！
我家所在的十八线小县城这几年虽然人均工资收入没涨，但大家的消费水平提高不少，这两年陆续开了M记、KFC、两家瑞幸，广场也发展了成熟的夜市文化，人流量巨巨巨大。
朋友的朋友去夜市摆摊卖串串，过年期间一晚能赚1w；昨晚问一个卖小鸭的小哥，一晚能赚1k；夜市里什么都卖，卖冰糖葫芦烤肠蛋糕，卖美甲画画，开小花车…
决定了明年提前请假回家，占尽先机，从地摊起步发家致富！
A16Z | 生成式AI的机遇与挑战分析（上）
到底哪里有机会？目前存在哪些问题？光增长还不足以构建强大且可以持续运营的软件公司。关键在于，这种增长必须是有利润的，也就是说，用户和客户一旦注册,公司就可以产生利润（高毛利），并且这种利润还需要能够长期坚持（高留存率）
（欢迎转发！）🙇♀️
到底哪里有机会？目前存在哪些问题？光增长还不足以构建强大且可以持续运营的软件公司。关键在于，这种增长必须是有利润的，也就是说，用户和客户一旦注册,公司就可以产生利润（高毛利），并且这种利润还需要能够长期坚持（高留存率）
（欢迎转发！）🙇♀️
程序员管理学。
技术管理是一个非常耗时的事情，基层实线管理者不脱产的情况下，他能管理的极限是 3 个人。阿里是最典型的基层管理不脱产的组织，但管理的人数又有可能超出 3 人，这种时候，有几种方式：
1. 推动自我管理。通过价值观文化，让每个人自己管理自己，放养半年到一年，如果产出跟不上别人，就背低绩效，或者被辞退。
2. 推动互相管理。通过挑战文化，实现平级之间的相互挑战，相互 PUA，从而实现了每个人都是每个人的老板，降低了实线老板的管理压力。
3. 设立虚线管理者，P7或者P6+，去 own 一个方面或者几个项目，强调补位意识，其实质就是在让虚线管理者，没有实际管理权限的情况下，用劳心劳力的方式管住人，或者管住事。
这样的制度的优点是，基层实线管理者可以不脱离技术，基层同学可以学会自我管理和相互管理，虚线管理者可以先积累管理经验。但是缺点是：
1. 有的人可能天生就不擅长管理，在这种环境下，寸步难行。不能管到别人，反而被平级管和 PUA，过的生不如死。
2. 由于把管理压力平摊到了每个人身上，这个组织事实上是非常高压的，也是非常疲惫的。这就是为什么阿里=996+心累。
3. 这种制度容易助长管理者的惰性。事实上在阿里，这种惰性已经非常普遍了。即，既然基层同学可以自我管理和相互管理，那管理者干脆就不管好了。每天摸摸鱼，管理和执行，同时下移。汇总周报，打打绩效，说几句 PUA 的话，一年就过去了。
当然，也有脱产管理的方式，外企比较多，如微软，国内以百度为代表，其实质就是设立不写代码的经理（manager），为每个程序员做时间管理。
其优缺点正好截然相反，优点是：
1. manager 会把业务分解为非常细致的技术问题。程序员只需要专注于写代码，不需要和业务方、合作方，做太多的沟通，非常适合性格木讷的一些技术人。
2. 平均到每个程序员，不需要耗费太多的心力，只需要关注每周/每天实际的工作量。
3. 管理者可以精确地量化每个人做了哪些工作。
然而缺点是：
1. 会塑造一个与技术完全对立的 manager 阶层，逐渐形成剧烈的矛盾冲突。因为 manager 脱产，所以逐渐不懂技术，无法与程序员形成合理的沟通。加上中国传统的劳心者治人的观念，manager 阶层逐渐趾高气昂，高人一等。
2. 因为 manager 不懂技术，所以对于技术建设，无法做到站在管理者的高度的技术规划和技术指导。事实上，技术领导者对于一个公司的技术建设来说，几乎是致命的重要性。就像梁孟松，做为一个技术领导者，带着三星半导体重回世界巅峰。就像陆奇，带着百度 all in AI。
一点浅见。
技术管理是一个非常耗时的事情，基层实线管理者不脱产的情况下，他能管理的极限是 3 个人。阿里是最典型的基层管理不脱产的组织，但管理的人数又有可能超出 3 人，这种时候，有几种方式：
1. 推动自我管理。通过价值观文化，让每个人自己管理自己，放养半年到一年，如果产出跟不上别人，就背低绩效，或者被辞退。
2. 推动互相管理。通过挑战文化，实现平级之间的相互挑战，相互 PUA，从而实现了每个人都是每个人的老板，降低了实线老板的管理压力。
3. 设立虚线管理者，P7或者P6+，去 own 一个方面或者几个项目，强调补位意识，其实质就是在让虚线管理者，没有实际管理权限的情况下，用劳心劳力的方式管住人，或者管住事。
这样的制度的优点是，基层实线管理者可以不脱离技术，基层同学可以学会自我管理和相互管理，虚线管理者可以先积累管理经验。但是缺点是：
1. 有的人可能天生就不擅长管理，在这种环境下，寸步难行。不能管到别人，反而被平级管和 PUA，过的生不如死。
2. 由于把管理压力平摊到了每个人身上，这个组织事实上是非常高压的，也是非常疲惫的。这就是为什么阿里=996+心累。
3. 这种制度容易助长管理者的惰性。事实上在阿里，这种惰性已经非常普遍了。即，既然基层同学可以自我管理和相互管理，那管理者干脆就不管好了。每天摸摸鱼，管理和执行，同时下移。汇总周报，打打绩效，说几句 PUA 的话，一年就过去了。
当然，也有脱产管理的方式，外企比较多，如微软，国内以百度为代表，其实质就是设立不写代码的经理（manager），为每个程序员做时间管理。
其优缺点正好截然相反，优点是：
1. manager 会把业务分解为非常细致的技术问题。程序员只需要专注于写代码，不需要和业务方、合作方，做太多的沟通，非常适合性格木讷的一些技术人。
2. 平均到每个程序员，不需要耗费太多的心力，只需要关注每周/每天实际的工作量。
3. 管理者可以精确地量化每个人做了哪些工作。
然而缺点是：
1. 会塑造一个与技术完全对立的 manager 阶层，逐渐形成剧烈的矛盾冲突。因为 manager 脱产，所以逐渐不懂技术，无法与程序员形成合理的沟通。加上中国传统的劳心者治人的观念，manager 阶层逐渐趾高气昂，高人一等。
2. 因为 manager 不懂技术，所以对于技术建设，无法做到站在管理者的高度的技术规划和技术指导。事实上，技术领导者对于一个公司的技术建设来说，几乎是致命的重要性。就像梁孟松，做为一个技术领导者，带着三星半导体重回世界巅峰。就像陆奇，带着百度 all in AI。
一点浅见。
👍4