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alon
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不困于结构,不限于出身。以系统学习扎根,用认知杠杆破圈。坚持长期主义,构建非线性的人生 long gamma。
alon
00:20
不确定的事情可能会有不对称的巨大收益

命运的拐点可能是因为某个随机事件

重要的事情,可能来不及计划,干中学,随时调整

风巢森淼:

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alon
1天前
测试扣子空间的时候 agent要我登录了小红书和微博账号 这种第一次遇到 有什么风险需要注意的么?
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alon
1天前
时间是最珍贵的 token,不可增发,天然 auto-burn,且随时 rug。AI token 尚可补充,时间一旦消耗,就真的没了。
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alon
1天前
在做6张四格漫画 等我后天放出来

alon: 非程序员,目前用的AI 编程工作流 需求分析/技术方案阶段: 1、gpt需求分析: 首先发散(7个维度):和gpt充分沟通7个维度:用户,场景,当前痛点,当前方案,频度,广度,深度,然后生成尽可能多的功能点需求 其次收敛(33原则):按照每次开发最多只做3个核心需求,每个功能最多只做3个功能点 2、gpt生成文档:prd.md / erd.md / todolist.md(供 Cursor 用) 产品需求文档 prd.md 工程结构和数据结构设计文档 erd.md 开发代办列表 todolist.md 正式开发阶段: 3、Cursor 执行开发任务 1,严格按 todolist.md 开始, 每完成一个任务后同时更新todolist.md 和cursorlog.md 4、Cursor开发过程中,第一次要输入详细prompt,后续可以简化,每个任务开发完成后做2件事情 a,观察todolist和cursorlog是否正常更新,没有就是跑偏了,立刻回滚,然后输入详细prompt重新生成。 b,如果todolist和cursorlog正常更新,则做一下测试,验证当前完成的开发是否符合产品预期,如果符合就继续开发下一个任务,否则就回去改bug。 直到全部完成 5、全部完成后,需要的话,可以把代码打包丢给gpt,让它做code review,再看要不要继续优化下 6、全部跑通后 输出 Changelog + Git 封版 今天回归第一天,看到前面有评论提到这个,正好说下我目前用的办法 还在持续迭代中,如果有更好的方式,求大佬不吝指点

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alon
1天前
不是因为有了好想法才表达,而是因为表达了,所以好想法源源不断地来。
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alon
1天前
* 打工是按部就班的新手村,要研究职场
* 股票是赚趋势的钱,研究行业管理层和情绪
* 交互是赚链上红利,研究交互和防女巫策略
* 交易是赚人性的钱,研究如何抵抗人性
* 套利是赚漏洞的钱,研究规则洞察裂缝
* 独立开发是赚价值的钱,研究用户痛点
* 知识付费是赚焦虑的钱,研究热点包装
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alon
2天前
输出价值 而不是垃圾 没人反馈就是最强的负反馈
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alon
2天前
上次为了让 Cursor 输出质量更高,死命用三三原则,把需求往小了收。
这次因为要做前后端分离,顺便试了下 Lovable,结果发现每天只能改5次😂
既然限制这么厉害,那干脆反着来: 把需求往大了说,每天做5个 demo,顺便训练产品 sense⚡
自然语言描述想法,和 ChatGPT 深入聊一聊,很快就能看到初版界面,也不错

不会写代码?只用自然语言,也能做出自己的App demo!

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