Degen Sing

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Web3 Degen | 山寨币分析与交易见解 | #表情币交易者
氛围编码总是不断被嘲笑。
“没有测试”“没有结构”“技术债务”
与此同时,氛围编码者已经在 v4 上线,并且有付费用户。
“真正的工程师”仍在 notion 里争论文件夹结构。
已上线但一团糟 → 获得真实反馈 → 真正迭代。
完美计划 → 被放弃的仓库 → 领英帖子讲述学到的教训。
存在的产品胜过不存在的架构。
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一次发布就放弃的建造者 vs. 真正持续建造的建造者:
一次发布就放弃:
- v1上线,无人问津,他们转向下一个项目
- 把"修复"美其名曰"学习"
- 脑子里已经在推销下一个想法
- 迭代看起来像是一种认错
持续发布并迭代:
- v1是一个问题,而非答案
- 负面反馈是一张路线图
- 他们停留在令人不适的中间地带
- 产品每周都在变得更锐利
第二类人比你以为的要稀少。
不是因为他们更聪明。而是因为他们不再把发布当作终点线。
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现在网上每个人听起来都一样。
但把问题归咎于AI工具是误诊。
真正的问题是:大多数创作者从一开始就没有独特的声音。他们只有话题。他们有发布计划。他们有内容支柱。
但没有声音。
VoiceMoat 并不能为你制造一个声音。它做不到。没人能做到。
它的作用是:如果你已经以一种特定的视角、特定的节奏、特定的看待事物的方式写作,它会学习它。保护它。扩展它而不将其扁平化。
不酷的答案是,这个工具的有趣程度只取决于使用它的人。
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GateUser-2472be59:
购买以生成 💎
Cursor有过它的高光时刻。
但大多数仍在使用它的开发者并不是因为它更好。
他们留在那里是因为切换很麻烦。
Claude Code在推理、记忆和实际输出质量上都遥遥领先。
差距已经不再接近。
舒适是一个合理的理由。
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Cursor有过它的高光时刻。
但大多数还在使用它的开发者,并不是因为它更好。
而是因为切换工具让人不舒服。
Claude Code在推理、记忆和实际输出质量上远超Cursor。差距已经不再接近。
舒适是留在某个地方的合理理由。
只是别把它称为技术决策。
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我们向首批100名用户推出了一款AI写作工具。
反馈很快就回来了。
“它不错,但听起来不像我。”
我们以为这是一个功能需求。
但并不是。
问题的关键就是这一整件事。
这个类别里的每一款工具都在为速度而优化,为产量而优化,为“规模化内容”而优化。
没有人是在解决“声音感”的问题。
所以用户一直改。一直改。再一直改。
直到草稿听起来又像他们自己。
这意味着工具对他们没有任何帮助。
真正值得追问的问题不该是“它能写多快?”
而是“它写出来的东西,会不会是那种你真的愿意去追随的人会想要的?”
当每个人都能使用同样的AI时,只有这一点才真正重要。
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关于“交付”的内容有多少只是对未交付的自我安慰?
6个月内,实际构建出东西的创始人比写文章谈论构建的创始人要多10倍。
差距已经存在:
- 你信息流里声音最大的人往往是发帖时间最多的人
- 真正的构建者会沉默数周,然后突然拿出一个能用的东西
- “记录过程”有时只是对着观众拖延
内容层不等于构建层。
大多数“在公共场合构建”只是公共场合,很少有真正的构建。
先交付。之后再发帖。顺序很重要。
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人工智能公司招聘的不是正确的工程师。
不是因为优秀的工程师不存在。而是因为他们筛选的标准不对。
招聘广告上写着:“优化推理成本”、“降低延迟”、“大规模微调提示”。
他们没有说:“与用户交流”、“找出用户流失的原因”、“打造真正有人需要的产品”。
所以他们最终组建的团队能让模型更快,但无法让产品变得重要。
Token效率是一个运营问题。
产品与市场的契合是一个人员问题。
将两者混淆,是导致大多数AI工具发布后变得干净、快速,却被完全忽视的原因。
最先搞清楚这个的公司,不是招聘提示工程师。
而是招聘那些为用户不再回来而失眠的人。
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最好的AI写作工具不会在速度上取胜。它们会在输出是否仍然听起来像人类这件事上取胜。速度很容易被复制。至于“voice”(声音/口吻)就不那么容易复制了。
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最好的 AI 写作工具不会在速度上取胜。
它们会在输出是否依然听起来像人类方面取胜。
速度很容易被复制。
而语气才不容易被复制。
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热评:你的代理提示可能需要更少的指令,而不是更多。我见过的最大提升来自添加一个限制:不要再像导师一样说话。开始像一个有观点的人说话。这个改变比任何额外的500个字的上下文都更能改变输出。
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热评:一个工具赢得其位置,是因为它完全消除了一个重复的痛点——而不是因为它增加了十个可爱的功能。
对我来说,线性工具之所以留存,是因为没有其他东西能如此清楚地表达优先级。
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你的代理提示可能需要更少的指令,
而不是更多。
我见过的最大提升来自添加一个限制:
不要再像导师一样说话。
开始像一个有观点的人一样说话。
这比任何额外的500个字的上下文都带来了更大的变化。
你在提示中加入的最犀利的限制是什么?
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一个工具只有在完全消除一种重复的痛点时,才会赢得它的位置——而不是当它增加十个可爱的功能时。
对我来说,线性之所以留存,是因为没有其他东西能让优先级如此清晰。
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4分钟的帖子:手动发布每次需要40分钟。经过语音训练的AI将其压缩到4分钟。这不是四舍五入的误差。这就是一个创始人X的存在感会不断复利增长,还是每次冲刺都崩塌之间的差别。但这就是那40分钟的原因……
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4分钟的帖子
手动发布每次需要40分钟。经过语音训练的AI将其压缩到4分钟。
这不是四舍五入的误差。这是一个创始人X的存在感:要么能在复利中不断叠加,要么每次冲刺都崩溃之间的差异。
但这40分钟里,实际到底是什么:
5分钟盯着空白页面。
10分钟写一个还不太对的草稿。
8分钟重写。
7分钟反复怀疑这是否是正确的版本。
5分钟把“钩子”抓住。
5分钟从你留下的工作里切回上下文。
真正的写作本身也许只需要15分钟。剩下的25分钟都是纯粹的阻力。
AI并不会消除写作。它消除的是阻力层。
你仍然要编辑。你仍然要决定要发布什么。但你开始于一个“语音准确”的草稿,而不是空白页面……这会几乎同时压缩掉每一个阻力点。
每周5篇、每篇4分钟,总共20分钟。对任何真正运营一家公司的团队来说,这都是一个站得住脚的承诺。
每周5篇、每篇40分钟,几乎是半天的时间,而这半天本该用在产品和客户上。
在X上持续胜过他人的创始人,并不是在更努力。他们在更早的时候解决了时间问题,才让复利得以运行。
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