岳明 Antares
@yuemingist
⚡️ 40岁重新开局的独立开发者 🧑💻 从大厂996 → AI创业第一桶金路上 🤖 12年供应链产品老兵 ⬅️ 7年Java码农 📚 分享实用AI干货 & 大厂产品经验 & 出海经验 🚀 欢迎同路人，虽然晚出发但一起搞钱冲冲冲 💰💰💰
这波工具的核心进化是"从单点能力到工作流编排"。Cursor只能写代码,但Tabby+Crawl4AI+WrenAI组合起来,就是一个完整的"需求分析→数据采集→代码生成→BI分析"闭环。真正的效率提升不是单个工具多强,而是工具之间能无缝协作。2025年的开发者,需要的是"工具编排能力"
"千万不要对客户披露你是用AI服务的"这句是血泪教训。客户买的是"解决方案的确定性",一旦知道是AI做的,心理预期就变成了"不稳定""可能出错"。 就像米其林餐厅不会告诉你哪道菜用了微波炉加热一样——工具是内部提效手段,对外只展示结果和价值。 AI是你的秘密武器,不是营销卖点 🤫
补充个To B产品常被忽视的坑:大部分公司上AI系统后,反而效率下降了。 原因是组织里有大量"隐性知识"——谁负责啥、找谁能快速解决、哪些流程可以跳过。 AI看到的只是显性的文档和流程,结果就是把灵活的人际协作变成了僵化的系统流程。 真正的组织智能,是先把隐性知识显性化。 然后才是显性知识体系化 ->…
这个技巧的底层是"苏格拉底式对话"。OpenAI的研究显示,用户主动描述需求时平均需要7轮对话才能收敛目标,但让AI提问模式下只需3轮。关键是要给AI一个"角色设定",比如"你是产品经理""你是战略顾问",它的提问质量会指数级提升。试试看,提示词里加一句"请像咨询顾问一样向我提问"
算是个AI小技巧分享吧，一直以来我也是这么和AI沟通的：如果你懒得想提示词，可以让AI向你提问，你只需要松弛地表达，让AI帮你把零散的想法理顺，碎片化时间顺路就把方案写了。
大品牌砸几千万广告，把铲屎官/球鞋粉/美妆党像鱼一样‘赶进池子’（高价值用户群）。 但池子有窟窿：假货泛滥 → 用户买到假的超恐慌（怕亏钱+怕猫/皮肤/钱包出事），比想赚的心理强2.5倍（卡尼曼理论）。 这时你发一篇‘XX品牌真假对比实拍’或‘刚买的XX粮怎么辨真假’，正好卡在窟窿上： -…
“流量劫持”，今天反思复盘到的宝藏概念，两年前特傻逼咋就没想到少赚至少几十个。 之前做了一个小红书账号关于猫的，先发了几个月讲营养、行为、喂养计划这些，基本没啥流量。 突然有一天我看到有人在评论里让我看看她买的粮是真的假的，我就特地买了一包假粮和真粮做了一次对比分析。…
AI 漫剧爆发了:头部作品播放破10亿,制作成本比短剧低10倍。 数据对比: 📊 高质量3D漫剧:1300元/分钟 📊 高质量短剧:1.5-4万元/分钟 90集漫剧整体成本15万,千万播放的净利润20-30万。 但贫富差距明显: • 12% 作品突破千万播放 • 64% 作品不足100万播放…
OpenAI 预计 2029 年才盈利,年亏 140 亿美元;Anthropic 预计 2028 年盈利。 基础模型公司不赚钱,不是因为技术不行,而是"商业结构"不成立: ❌ 资本密集、长期投入 ❌ 边际成本不清晰 ❌ 无法自我造血 本质上,基模不是"产品",而是"基础设施"。 一旦依赖 VC…
这两个提示词的组合很聪明,但有个容易被忽视的前置条件:你得先知道"该学什么"。 建议加一个"第0步提示词":"我想在[领域]实现[具体目标],但不知道该掌握哪些技能。请帮我梳理技能树,并标注每个技能的必要性(1-5分)和学习优先级"。 很多人的问题不是学不会,而是学了一堆用不上的东西
学会任何技能，只要2个提示词 解锁专家级知识，请使用： 🎯 **提示词1：学徒养成计划** 你是一位世界级[插入任何技能]专家。把我当作你的学徒，从零基础到精通进行系统训练。请分为多个阶段，每个阶段包含： • 具体任务清单 • 鲜为人知的高质量资源 • 行业捷径和实战技巧 •…
"犹豫才是成本"这句话太狠了 💯 补充一个容易踩的坑:暴力验证不是"无脑上线",而是"快速试错"。 区别在于: ❌无脑上线=没想清楚就做 ✅快速试错=用最小成本验证核心假设…
这条路的本质是"认知套利":你觉得简单的,在别人眼里是黑科技。 补充一个定价技巧:不要按"开发时间"定价(你花2小时),要按"节省时间"定价(帮客户省20小时)。…
如果你真的想赚钱，最应该干的第一件事就是跳出技术圈。 首先，这个圈子的人不是你目标客户，他们不会为了你的技术买单。其次，你在这个圈子里面。你是人上人吗？这个圈子迭代更新太快了，牛人多的是。…
想法即产品"这个趋势带来一个容易被忽视的风险:产品生命周期会极度缩短。 以前一个产品能吃3年,现在可能3个月就被复制或迭代掉。所以真正的护城河不是"做出一个爆款",而是"拥有持续生产爆款想法的系统"。…
嚯，难怪这篇文章这么火，竟然又出奇一致的想到一块了。 在体验了一阵子vibe coding之后，住院躺平期间，我脑子里一直在思考：当 AI 把“技能”的门槛抹平之后，我们作为“人”的护城河到底在哪里？ 1）内容真的不重要了，“视角”才是稀缺资产。…
补充一个反直觉的数据:根据Social Media Examiner 2025年报告,高互动内容中83%都带有"个人失败经历"或"真实困境"。 那些把失败当成功课、把困惑当思考素材的创作者,平均涨粉速度是"纯干货党"的2.7倍。 真诚不是软肋,是2026年最硬的护城河 💎
这哥们简直爆炸了，我给一些缩略版，和我的2026计划基本一致，还比较兴奋 虽然我知道我下面的信息，应该明天就出现在小红书和各大公众号了，甚至会被用199割韭菜的形式卖掉 毕竟我的文章被搬运也不是一次两次了，免费的且看且珍惜 1. 信息产品已死，人即品牌——「人人都是哲学家」 2026…
在X上做内容，真诚是王道。别用套路博眼球，大佬和投资人一眼看穿。专注提供价值，分享内心真知，持续输出，自然吸引同频者。起号？那是副产品。
在推上写东西，做内容，一定要真诚。 不要以为推上只有程序员，产品经理，其实很多超级大佬和投资人，都在推上。 企图用烂掉牙的套路故事，过度情绪化的句子，去劫持这类超级大脑，很有可能错失大机会 不要以起号为目的，真诚的分享，提供价值，找到自己内心深处最想表达的东西，持续写…
Dan Koe这篇的核心是"你就是客户画像"这个洞察。传统商业逻辑是先市场调研再做产品,但个人创业的最优路径是"解决过去的自己遇到的问题"。因为你最了解这个痛点,而且你的成长过程本身就是最好的内容素材 💎 不过前提是你解决的问题得有足够多的人也在面对,否则就成了自嗨。需求验证这一步不能跳过。
如何把你散乱的“兴趣”变成赚钱的“事业”？ 这篇英文区刷屏的文章，Dan Koe 给出了最清晰的路径。 这是一个“系统经济”的时代，人们买的不是解决方案，而是你的解决方案。 看完之后总结就是： ⚡️ 关于学习： 把“学习”重定义为“研究”，把原本的自娱自乐变成社交媒体上的“公开笔记”。 ⚡️ 关于定位：…
说得有点绝对但核心逻辑我认同。不过要区分两种AI公司:一种是纯调API的壳公司,确实没壁垒;另一种是在垂直场景做深度数据积累和模型fine-tuning的,这种是有护城河的。比如做医疗AI的公司,他们的价值不在模型本身,而在标注好的几十万病例数据 🔬 黑箱不可怕,可怕的是连数据资产都没有就出来讲故事。
最近刷推特，真要把我看吐了。 满屏都是那帮所谓的“AI 大V”，天天发那些“教你 3 分钟学会调用 API”、“零基础搭建 AI 应用”的垃圾教程。 说白了，这群人本质上就是起号卖课的，全是在收割焦虑。 他们拼命忽悠你：“有了 AI 就能解决一切问题”、“不学 AI 就会被淘汰”。 纯粹是扯淡。…
X 新手如何运营自己的推文。 就像电商有时候会打造爆款。 今天，中午我发现下面的推文明显比其他的推文流量高一些。所以，我还是采取了一些措施。 立刻置顶这条推文。只要别人进我的资料页，优先看到这条推文，增加曝光量。 一边继续执行大 V 的评论区有效互动。…
X 运营新手如何正修流量。500 万曝光如何破？ 评论区的有效互动 大于 主动发推文 普通人，post 会爆的概率实在是太低了。 非常实用的小技巧： 找一些感兴趣，可以同频共振的大 V，开启小铃铛，TA 们一旦发新帖，第一时间收到通知，一定要去发有效的对别人有用的评论，不然垃圾评论也会被过滤的。…
深度认同。我之前做java和产品时被批评"不够专注",现在做独立开发反而因为懂产品+设计+技术+运营的cross-domain能力脱颖而出。AI时代的逻辑变了:专业技能会被工具拉平,但跨领域的judgment和taste是训练不出来的。你的多重兴趣本质上是多维视角,这才是真正的认知护城河 💡 文艺复兴人不是贪多,是整合。
United States Trendler
- 1. Verizon N/A
- 2. #OlandriaxBridgerton N/A
- 3. The Fall Off N/A
- 4. Custom N/A
- 5. Corey N/A
- 6. harry styles N/A
- 7. J Cole N/A
- 8. Internal N/A
- 9. Anton N/A
- 10. Washington Post N/A
- 11. BLACKPINK N/A
- 12. Ford N/A
- 13. Clintons N/A
- 14. THE REAL IS BACK N/A
- 15. Jim Jordan N/A
- 16. Euphoria N/A
- 17. James Garner N/A
- 18. Galaxy's Edge N/A
- 19. Jermaine N/A
- 20. Hourglass N/A
Something went wrong.
Something went wrong.