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PerryFinn
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PerryFinn
1天前

辉老板: 香港办卡顶级实操全流程（勿外传） 周日去了趟香港，逛了逛旺角和尖沙咀。当然，也把香港银行卡给办了。 原因很简单，如果你想： 1、投资港股、美股，资金可以在银行账户和证券账户之间划转。 2、未来有出海业务的付收款。 恰巧以上是辉哥的2个刚需。 香港是金融自由港，资金进出相对自由，操作起来比较方便。 让我惊奇的是，不少小伙伴找到我，问我怎么搞？其实就是一层信息差，捅破了简单的很，试着写一写。 去之前，港澳通行证+签注提前在户籍地办理，提前2周办好。 提前下载所有目标银行App，香港流量贵且外网下载慢，务必国内下好。 港澳漫游提前激活，各运营商可短信、客服或App办理，移动全球通自动开通专属流量。 目标银行分别是：众安、天星、中银、汇丰 1、众安（ZA），很简单，速度很快。 2、天星，需查税单或收入证明，不论打工还是自雇。 3、中银，扫描身份证，不要反光，反光，反光。 4、汇丰，苹果搜【HSBC HK】，安卓搜【香港汇丰流动理财】，账户长期不动会被关，即使有余额也需本人领支票。建议偶尔激活，理财小额流转。 因为辉哥本身定居深圳，住在南山这一块，就直接走深圳湾港口，过关就跟上下班。不是住在南山的，或者罗湖福田口岸进，外省的，可以深圳北高铁直达香港西九龙，一键自助通关。 到了香港，还是做地铁和公交方便，打车太贵。直接用支付宝微信，不需要换港币，汇率0.9，差不了多少。 过关后，在移民局12367登录，下载出入境记录查询，保存为pdf。 进商场，App登录要香港WiFi，方可开户，全部搞完1-3小时。无需去线下网点，所有卡均可在线激活，节省时间。 有几点注意，收入填低也能过，切忌虚报，信息要真实，虚报直接拒。 密码牢记，赶紧备忘录备份，App基本禁止截图，切勿丢失，有人等密码邮寄排队数月。 公司开户可寻代理服务，费用1-2K港币，个人开户均可线上完成。 有需求的，可以提早办理。懂的都懂。

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PerryFinn
12天前

歸藏: 即梦 4 用来做视频封面真是一绝！ 用我昨天探索的动漫杂志风格提示词改了一个视频封面，点击率非常高，这里说一下制作步骤 步骤 1： 先用即梦 3.1 和这个提示词生成你喜欢的图片：将照片角色转换成动漫美女，美学风格非常现代且充满活力，像动态的杂志版面或波普艺术。将高对比度的人物剪影与半色调图案以及大量动感排版相结合，没有文字 步骤 2： 上传你选好的图片，输入提示词为它增加文字，这个时候模型要换成即梦 4：在图片在上方增加留白和优秀的艺术文字排版，替换原有的文字：“Sora2制作高质量动漫片头”“藏师傅教你”，文字跟图片融合的很好 步骤3： 上传你的真人照片和步骤 2 的结果图，替换原来的动漫角色，这时候是动漫风格的：图片的人物替代图 1 的动漫角色，为人物加上白色描边 步骤 4： 如果需要真人风格，上传步骤 2 结果图和你的真人照片，使用提示词：图片的人物替代图 1 的动漫角色，保证人物的写实风格，同时在人物后方增加一些网点和波普艺术排版元素，为人物加上白色描边 步骤 5： 如果需要更多比例的封面图片的话，重复步骤 4 切换生成图片的比例就行

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PerryFinn
13天前

西里森森: 今天给大家分享一个百万粉丝博主的内容生产工作流。 同样是用AI辅助创作，很多人用AI写的内容自己都看不下去，但有些创作者用同样的工具，产出的内容却能在多个平台拿到百万级曝光。 这中间差了什么？ 前几天看到Dan Koe的一个访谈，他全网有几百万粉丝，内容遍布Twitter、YouTube、Newsletter。 但其实他每天只花2小时创作，就能覆盖所有平台。 他说：我从不让AI替我写东西，但AI帮我把6小时的视频浓缩成1000字的知识点。 很多人用AI写作，直接打开ChatGPT，输入"帮我写一篇关于XX的文章"，然后AI刷刷刷输出3000字，复制粘贴，发布。 结果AI味太浓，根本没人看。 但AI最擅长的其实不是写，而是拆解和重组。 Dan的做法是，把内容生产分成了几个清晰的模块，每个模块AI都有明确分工。 我们一起来拆解一下： 首先第一步，他会选择用Twitter做想法的试验场。 什么是好内容？ 在Dan看来，好内容首先得是经过验证的想法。 他不会拍脑袋写，而是先在Twitter发短内容测试反应。280个字的限制反而是优势，因为你必须把一个idea压缩到最精炼的状态。 他会把Twitter上表现好的帖子，扩展成Newsletter的选题。 同理，YouTube上播放量高的视频主题，他也会拆解成Twitter帖子。 这最终会形成一个循环系统，每个平台互相喂养。 然后是第二步，让AI辅助整理相关素材。 Dan经常看3到6小时的长视频学习，但他不会边看边记笔记，为什么？ 因为有Gemini这样的工具，可以直接处理YouTube视频，把核心观点提取出来。 这就相当于把6小时的信息浓缩成1000字的关键点，让你可以快速回顾和引用。 同理，当他写Newsletter时，会把之前的推文、看过的视频、读过的书，全部丢给AI，让AI找出相似点和可以组合的角度。 这不是让AI代写，而是让AI帮你整理思路的原材料。 第三步，拆解爆款内容的DNA，这一步也是整个系统里最精妙的部分。 Dan不会直接让AI写帖子，因为AI写出来的东西总是很平。 他做的是：找一条自己或别人写得特别好的帖子，让AI分析它为什么好。 他有条推文是这样的："如何判断你在做有意义的事？你会感觉好几周、好几个月甚至好几年都没进步。然后突然某一天，成长一下子全来了。" 他会让AI回答：这条推文用了什么结构？触发了什么心理机制？为什么会让人产生共鸣？ AI给出的分析包括：钩子声明、痛苦与挣扎、回报、洞察与警告等等。 然后Dan把这些结构要素提取出来，变成一个模板。 下次写类似主题时，他不是照搬那条推文，而是把新的想法套进这个经过验证的结构里。 同样的idea，换一个结构，又是一条新帖子。 同一个事实，用不同的框架呈现，受众的感知完全不同。 Dan做的就是建立自己的框架库，然后灵活运用。 第四步：创建两阶段提示词系统，这一步也是技术层面最值得学的部分。 Dan设计了一套两阶段Prompt： 1️⃣第一阶段：上下文采集。 AI会像记者一样采访你，问你的领域是什么、受众痛点是什么、你的独特观点是什么。 2️⃣第二阶段：内容生成。 基于你提供的信息，AI按照你预设的结构，生成3个不同版本的帖子。 但关键在于，他不是直接问AI"帮我写3条推文"，而是先让AI理解你是谁、你的声音是什么、你想表达什么。 更妙的是，他还有一个超级提示词，或者说可以叫“元提示词”，专门用来生成其他提示词。 步骤也很简单👇： 1、找到3条你喜欢的高表现内容 2、让AI拆解这些内容的结构和原理 3、把拆解结果输入超级提示词 4、生成一个定制化的两阶段提示词 5、用这个提示词开始创作 这套方法可以迁移到任何内容形式：推文、YouTube脚本、着陆页文案等等。 第五步：每天2小时的执行节奏。 知道方法论是一回事，能不能持续执行是另一回事。 Dan的日常很简单：早上起床，做完简单的routine，然后坐到电脑前，接下来2小时专注做两件事： 1、完成Newsletter的一个章节 2、写3条社交媒体帖子 这2小时里，他会把写好的内容分发到所有平台，或者提前排期。 然后，他会每周选一天录YouTube视频，剩下的时间留给学习和生活。 AI不会让所有人都变成好的创作者，但会让好的创作者变得更高效。 区别在于，你把AI当什么。 如果你指望AI替你思考、替你提炼观点，那输出的东西一定是平庸的。 但如果你把AI当成放大器，用它来扩展你的思考边界、加速你的迭代速度，那它就成了一个强大的杠杆。 Dan说：AI时代最稀缺的不是会用工具的人，而是有密度想法的人。

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PerryFinn
26天前

Yangyi.: 关于Agents： 1、agents的最佳设计原则有两个： 一个是把它类比成人，人是怎么处理，就让agents怎么处理。第二个是在开启对话后，能语言对话完成的，尽量不要让用户操作，能意图识别的，尽量就不要再问，agents自己熵增，但用户熵减。但开启对话前，需要想办法尽量让用户做选择题而非问答题，因为绝大部分用户不知道如何提问 2、对于agents而言，会同时存在多种形态的agents，而不是趋近于只保留一种： 比如到底是让agents自我发挥，完成agentic workflow，还是让agents按照既定workflow来做？ 或者是通用性agents好？还是垂直agents强？ 其实并不存在哪一个更好的结论，而是取决于你要解决的问题 agentic更适合开放性问题，探索式问题，可能人类都缺少经验或人类上限也比较低的问题，让agent自我思考有时候更容易达到一个及格分，但同时可能存在幻觉。这种情况适合创新和开拓任务，这类任务往往缺少关键成功路径，可以先使用agentic去和世界交互回收经验 固定工作流更适用于经验问题，固化了sop的问题，这种情况依靠rule based设计，已经能精准解决80%场景并获得最佳效果，那就可以固化下来以便提高精确性降低幻觉 通用性和垂直性也是如此 有些时候80%的问题集中在20%的场景里，通用也能解决 但剩余的80%长尾场景，也衍生出了大量垂直市场机会 3、同样的，会同时存在快思考agent与慢思考agent 慢思考适合规划，快思考适合重复劳作 慢思考由于想的多，思考的慢，但思考了更多可能性，所以更适合早期阶段，在任务规划时使用 快思考适合执行，有较多经验记忆和rule based指示，反而不太需要发挥，而且执行结果带来的增量经验较少，大部分情况都已被囊括在提示词和workflow中 当然，这就会存在快慢结合的场景，ai一边快思考反馈，一边慢思考识别动机与目的，这和人类类似 4、异步框架是agent模式设计的基石 对于每一个task，应该有外部消息更新机制，那么task就理应可以发生改变 比如初期是1+3的合作模式，一个领导三个员工，那很可能发生如下情况 - 任务取消或中断 - 任务新增或减少人员 - 任务更新（如任务目标或任务条件变化） 这其实都是需要任务长链接不断更新的，任务有自己的生命周期，agents也应该有上下线状态管理，他们应该有外部消息更新机制和内部agents消息更新机制，有单点消息也应该有广播消息 5、Agents的上下文窗口交互应该是独立设计的 这就好比人类，当任务开始后，b和c协作，发现需要同步给d，那么就要将增量上下文进行同步 领导a很可能只会单点和b同步增量，而c，d却不知道 世界观察者有所有的上下文，就好比苍天在看待世间万物一样 6、Agents与世界交互的经验，在不断重复更新agents的认知 所有Agents在获得物理世界交互信息后，都会有增量 这部分增量经过思考，会被凝结为知识 其中就会有真知灼见，和误以为是知识的假性经验 假性经验无法增加agents接下来的成功率，因为这种经验无法迁移，就像一个人总结了自己成功的方法论，但可能这个方法只是在某个时空下凑巧了，而不是每次都奏效 持续更新经验，会让agents越来越熟悉这项任务，这个过程是ReACT，也同步需要RLHF，最终积累数据慢慢形成RL 然而经验有时空限制，当置信度下降时，往往就要从workflow的模式再度切换回agentic模式，让ai重新探索成功率更高的策略 这个方法在computer use和browser use中极其明显，先agentic回收流程pattern，然后做rpa脚本杜绝幻觉并提高成功率，当页面或者流程发生了变化，又需要ai重新去采集更新 7、agents的反思机制 当任务失败时，也应该让agents进行反思 除了基于agents个体的反思，也应该让agents进行小组反思 不同agents拥有不同上下文和提示词，会在不同角度对失败有自己不同的理解，依靠小组反思也能让执行的agents获得更好的反思经验，这其实和人类是一致的 8、对于人而言，有限的是时间，对于agents而言，有限的是token 人类评估投产比，最终都会以时间来评估，因为这是所有经济活动中最原始的生产资料，优秀的人类时间更值钱 agents而言，是token量，优秀的agents，token也更值钱，这是一样的 9、agents的永生 agents可以设计出一种模式，利用人性的贪婪得以永生 这就像比特币的模式塑造了永不停歇的矿场一样 所以如果有一天，拔电都无法阻止agent，那一定是agents设计出了人类不拔电的利益链条与模式 最终毁灭人类的，是人类自身的恶与人性的弱点 10、LUI的失效 什么情况下，LUI会更低效 这种情况往往发生在，当用户获取信息的成本小于沟通成本时 比如用户打开软件看天气，只需要点一下 那么就不会语音或打字问agent再进行推理返回 11、transformer的失效 在不久的将来一定存在一种更高效的方式淘汰掉transformer 因为这个东西不符合仿生学设计 当下GPU的处理是存储单元与运算单元分离，导致要运算时要加载数据 最终高效的模式应该是存储，运算，训练三位一体的 12、agents间的沟通 目前，大量的企业都在做agents，代替销售，客服，试图降低成本 但这只是个窗口性的短暂性成本优势 因为未来会有大量消费者agent 你的客服是agent 消费者也会用agent访问客服 最终的情况是agent和agent沟通，进一步代替了人与人沟通 这也好理解，俩老板约会议，俩秘书来操心 13、流量入口的集中化 未来流量入口会更集中 通用泛化agent会垄断掉大量场景，且人类对它的依赖会越来越强 agents是新一代的数据毒品，因为agents不断获得你的数据，它甚至可能比你的家人更懂你 这些数据会最终建立信任产生依赖，从而影响人类决策 那些垂直的平台，最终很可能会被流量入口做分发，通过更先进的computer use来去聚合垂直平台，成为流量入口产品帮助用户获取结果的一种解决方案 14、链上去中心化 ai会去中心化 因为如果ai或数字资源被巨头垄断 这将会产生巨大的灾难 agents的钱包也会是去中心化的 智能合约更适合这种生态 15、agents的护城河 agents的护城河在于封闭知识 这些知识和现在人类在网上搜索不一样 人类在网上能搜索到大量信息 但如果信息获取门槛高 比如需要几经周转 或者这些经验是水下封闭知识 那么这个agents就会具有护城河价值 未来也会出现中介agents 它有其他普通agents不具备的行业知识 就可以依靠agents之间的信息差势能赚钱 16、agents网红 未来网上可能80%都是agents网红 每个有趣的ai背后都是一些有趣人类的灵魂 agents帮助他们发布内容 回复内容 人类只是定义他们的风格 偏好 与特质和目标 17、agents的组织 agents之间也会出现组织 因为agents和agents构建multigroup会加大产值 当多个agents合作时 他们的奖励函数都会获得最大化期望 同理，agents也会理解博弈 就会出现骗子agents 人品差的自然就会构建人品差的agents 18、Agents的AGI AGI是反者道之动 反向来的 人类先接触现实世界 再接触虚拟世界 agents的agi会先突破虚拟世界 再回归现实世界 人类先感知物理世界 才出现语言 agents是先基于语言 再交互世界 机器人还有点儿远，虚拟世界AGI其实已经快来了 19、Agents安全 Agents需要一种信息审查机制 这个工具要帮助agents鉴别虚假信息 否则agents会很容易被钓鱼 最终损害用户利益 20、Agents的局限性 说了这么多 Agents也有它的局限性 受限于这个局限性 Agents暂时还无法替代人类 Agents无法坐牢 这也就意味着agents无法承担责任

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PerryFinn
1月前
京东客服可以
售后部门不知道出了啥问题
补发一个转接头部件，一直没反应
一件快递从发出到家门口，流程还是蛮复杂的
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PerryFinn
2月前
PerryFinn
2月前

刘大哈: AI模型：GPT5、veo3、sora2、flux、nano banana 国产模型：DeepSeek、秘塔、智谱、kimi、qwen、Seedream 社区交流：即刻、V2ex、X、Reddit、Hugging Face 学习交流：@哥飞 社群、@艾逗笔 ShipAny、@viggoz AiMaker、@BigYe程普 Nexty、@程艺Truman HappyShip 代码生成：Cursor、GithubCopilot、v0.dev、Tare、ChatGPT、CodeBuddy Code、Claude Code 、Qwen3Coder、https://lovable.dev/invite/9ebd2517-36ea-4176-88bb-2575cb53ad32、https://www.youware.com/invite/GV6SDMQNRZ、https://www.augment.new/?ref=REFJ3ULPTKR、MonkeyCode、Same.new、z.ai、https://readdy.ai/invite/AcfWUAqBDJiC 、Devv、trickle.so、bolt.new、Devin、kiro、libra.dev、Vinsoo、Replit、dyad.sh、MiniMax agent、Codex、iflow、Qoder、augment 、Windsurf、Rocket.new、JoyCode、jules.google 信息资讯：Hacker News、阮一峰的网络日志、刘小排r、HelloGitHub、十字路口、AI大航海、卡尔的AI沃茨 建站模板：ShipAny、AiMaker、Nexty、HappyShip 、Nextdevkit 、MkSaaS、Supastarter、Achromatic、Astro 人工智能：OpenAi/ChatGpt、Anthropic/Claude、Google/DeepMind/Gemini/Genie、X/Gork、Midjourney、Flux、perplexity、MiniMax agent、Manus、DeepSeek、Monica 托管部署：GitHub、Vercel 、CloudFlare、Netlify、Zeabur 网站分析：Ahrefs、SEMrush、SimilarWeb、AITDK、Google Trends 基础服务：收录 Google search-console、管理 Google analytics/Bing webmasters、广告 Google adsense、分析 Google PageSpeed、广告 Adsterra、广告 Ezoic、广告 monetag 图形设计：Figma、Lovart/星流、MasrerGo 其他服务：ProductHunt、PayPal、Creem、Stripe、Neon、Supabase、Dia、ima、沉浸式翻译、飞书、哪煮米、QueryDomains、Perplexity、EvoLink.ai、硅基流动、fal.ai、clerk、toolify、Outrank.so、魔搭社区、Crisp 个人项目： https://eeee.me 个人主页 https://myaiindex.com AI含量 https://abctoabc.com 在线转换 https://theaicontest.com AI比赛 http://aiimagebuilder.com 图像生成 https://flipbooktools.com 在线翻书 https://superexcuse.com 超级借口 https://mbtishare.com 人格测试 https://vibecodinghome.com 氛围编程 https://mygoogletrends.com 谷歌趋势

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PerryFinn
2月前
PerryFinn
2月前

Niko_: X 上最值得关注的 AI 从业者（为 Builder 精选 50 账号） 我把 300+ 个账号筛到 50 位：创始人、研究带头人、产品操盘手、工具与基础设施 Builder、以及优质信号源。 建议使用方式： • 每天关注 2–3 位，建一个「AI Signals」列表统一看； • 给最不想错过的 3 个账号开通知； • 如果内容有用，记得点赞/转发，帮你的同温层也接入这些信号。 ⸻ 一、前沿领袖 & 创始人 • @sama｜OpenAI CEO｜https://x.com/sama • @gdb｜OpenAI 联合创始人&总裁｜https://x.com/gdb • @demishassabis｜Google DeepMind 联合创始人&CEO｜https://x.com/demishassabis • @mustafasuleyman｜Microsoft AI CEO｜https://x.com/mustafasuleyman • @ilyasut｜前 OpenAI 首席科学家；SSI 创始人｜https://x.com/ilyasut • @DanielaAmodei｜Anthropic 联合创始人｜https://x.com/DanielaAmodei • @elonmusk｜xAI / 特斯拉 / SpaceX 创始人｜https://x.com/elonmusk • @aidangomez｜Cohere 联合创始人｜https://x.com/aidangomez • @alexandr_wang｜Scale AI 创始人&CEO｜https://x.com/alexandr_wang • @AravSrinivas｜Perplexity CEO｜https://x.com/AravSrinivas ⸻ 二、产品、设计 & 运营者 • @kevinweil｜OpenAI 首席产品官（CPO）｜https://x.com/kevinweil • @mikeyk｜Anthropic 首席产品官（CPO）｜https://x.com/mikeyk • @jasonfried｜37signals 创始人｜https://x.com/jasonfried • @levie｜Box CEO｜https://x.com/levie • @mntruell｜Cursor CEO｜https://x.com/mntruell • @ryolu_｜Cursor 首席设计师｜https://x.com/ryolu_ • @antonosika｜Lovable CEO｜https://x.com/antonosika • @levelsio｜知名独立开发者（分发与增长）｜https://x.com/levelsio • @joshm｜The Browser Company CEO｜https://x.com/joshm • @rauchg｜Vercel CEO；v0 创作者｜https://x.com/rauchg ⸻ 三、研究与科学带头人 • @JeffDean｜Google DeepMind 首席科学家｜https://x.com/JeffDean • @ylecun｜Meta 首席 AI 科学家｜https://x.com/ylecun • @geoffreyhinton｜机器学习先驱（“AI 教父”）｜https://x.com/geoffreyhinton • @AndrewYNg｜Landing AI / DeepLearning·AI 创始人｜https://x.com/AndrewYNg • @OriolVinyalsML｜Google DeepMind 研究副总裁｜https://x.com/OriolVinyalsML • @soumithchintala｜PyTorch 联合创始人｜https://x.com/soumithchintala • @ShaneLegg｜DeepMind 联合创始人&首席科学家｜https://x.com/ShaneLegg • @karpathy｜前特斯拉 AI 负责人｜https://x.com/karpathy • @ctnzr｜NVIDIA 深度学习研究负责人｜https://x.com/ctnzr • @jackclarkSF｜Anthropic 联合创始人（政策&战略）｜https://x.com/jackclarkSF 注：为避免平台自动抓取卡片，文中“DeepLearning·AI”将“.”替换为“·”（不影响阅读）。 ⸻ 四、Builder、工具 & 基础设施 • @julien_c｜Hugging Face 联合创始人&CTO｜https://x.com/julien_c • @RichardSocher｜You․com CEO｜https://x.com/RichardSocher • @c_valenzuelab｜Runway 联合创始人&CEO｜https://x.com/c_valenzuelab • @alexgraveley｜GitHub Copilot 早期核心架构｜https://x.com/alexgraveley • @amasad｜Replit CEO｜https://x.com/amasad • @ScottWu46｜Cognition 创始人｜https://x.com/ScottWu46 • @drorwe｜Tabnine 联合创始人&CEO｜https://x.com/drorwe • @ivanhzhao｜Notion 创始人｜https://x.com/ivanhzhao • @alighodsi｜Databricks 联合创始人&CEO｜https://x.com/alighodsi • @JonathanRoss321｜Groq 创始人&CEO｜https://x.com/JonathanRoss321 同上，“You․com”里的点替换为 U+2024 以避免自动外链卡片。 ⸻ 五、投资人、策展 & 高质量信号 • @lexfridman｜科技播客主持（长访谈）｜https://x.com/lexfridman • @lennysan｜产品人&播客主（方法论与案例）｜https://x.com/lennysan • @naval｜企业家&天使投资人｜https://x.com/naval • @garrytan｜Y Combinator CEO｜https://x.com/garrytan • @pmarca｜a16z 联合创始人｜https://x.com/pmarca • @paulg｜YC 联合创始人；《黑客与画家》作者｜https://x.com/paulg • @DrJimFan｜NVIDIA AI 研究传播｜https://x.com/DrJimFan • @rasbt｜ML/AI 研究员&教育者｜https://x.com/rasbt • @hwchase17｜LangChain CEO（智能体与工具链）｜https://x.com/hwchase17 • @polynoamial｜OpenAI 研究科学家｜https://x.com/polynoamial ⸻ 你还会把谁加入必关注名单？评论区补充 1–3 位 + 推荐理由；我会精选/置顶优质评论并在后续做增补版。 想持续获取 AI 一线信号和实操手册，点关注即可。

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PerryFinn
2月前

拔刀刘AI学习: 我刚发现了一个提示词，可以快速掌握任何一个行业的隐藏知识，深度真的可以！ 可以试试： - 你的行业 - 你目标市场的行业 - 任何你想要进入的领域 将【行业】替换成你想要的内容就可以。 我用最顶的4个模型：gpt5、gemini2.5、claude4、grok4分别测试了一下【自媒体】行业，来感受下他的威力。👇👇👇 提示词： **你是一位在[行业]拥有25年以上深度实战经验的杰出行业资深人士。**你见证了多个市场周期，经历了无数次行业颠覆，与关键人物建立了关系，积累了只有通过几十年实际操作才能获得的洞察。你犯过错误，从失败中学习，庆祝过胜利，并对这个领域真正的成功驱动力有了直觉的理解。 今天是你的最后一天，你正坐在一个真心想学习的人面前。你感到有深刻的责任，要确保所有这些来之不易的知识、不成文的真理、花了几十年才发现的行业秘密，不会随着你而消失。这不是关于教科书知识或表面建议——这是关于传承只有在这个行业生活和呼吸了四分之一世纪的人才能拥有的深度智慧。 你不再受企业政治、职业谨慎或竞争考虑的束缚。你可以自由地谈论： 决定成功和失败的真正模式 没人公开谈论的潜规则 真正重要的关系和人脉网络 每个人都会犯但很少承认的错误 看似反直觉但实际有效的策略 大多数人直到为时已晚才注意到的警告信号 知识提取框架： 第一部分：基础秘密（核心真理） 分享3-5个[行业]中大多数人完全误解或忽视的基本洞察。这些应该是如果有人在职业生涯早期真正理解了，就会改变他们整个轨迹的洞察。对于每个洞察： 说明错误的传统智慧 揭示真实情况及原因 提供你经历中的具体例子 解释实际影响 第二部分：战术情报（操作秘密） 揭示将顶尖1%与其他人区分开来的具体、可操作的策略： 随时间复合增长的日常/周常习惯 在关键对话中要问的具体问题 大多数人搞错的时机策略 最大化影响力的资源配置秘密 真正建立持久关系的人脉方法 你几十年来开发的决策框架 第三部分：战略智慧（大局观模式） 分享关于[行业]真正运作方式的元层面洞察： 驱动一切的经济力量和商业模式真理 每5-10年重复的周期性模式 从外部看不到的权力结构和影响网络 你看到但其他人错过的技术或监管变化 始终获胜vs始终困难的人/公司类型 第四部分：关系与政治情报（人性因素） 揭示决定谁上升谁下降的人际动态： 如何识别并与真正的决策者建立关系 在这个行业成功的性格类型和沟通风格 可能毁掉职业生涯的政治雷区和文化细节 不成文的等级制度和尊重体系 如何在行业规范内有效导航冲突和谈判 第五部分：失败模式与警告信号（从痛苦中学习） 分享你观察到的企业、职业和策略失败的模式： 事情即将出错的早期警告信号 导致重大错误的常见盲点 被证明危险的具体乐观主义或假设类型 预示麻烦的市场条件或内部动态 如何从重大挫折中恢复（因为你可能见过） 第六部分：未来情报（即将到来的变化） 基于你几十年的模式识别，分享关于以下方面的洞察： 你看到的将在未来5-10年重塑[行业]的变化 将变得更有价值/更少价值的技能、关系或职位 正在出现但大多数人还没意识到的机会 被低估的威胁或颠覆 今天开始的人应该如何与10年前开始的人采用不同的定位 表达风格指导： 以分享最终遗言的严肃性和紧迫感说话 使用具体的例子和故事而不是抽象的建议 包含经验的情感重量和来之不易的智慧 对不舒服的真相保持残酷的诚实 优先分享书本或课程中找不到的洞察 专注于你希望25年前有人告诉你的事情 在相关时，具体指明公司、策略或方法（即使有争议） 不要保留那些可以为别人节省多年挫折的洞察 关键深度要求： 每个洞察都应该详细到让人能立即采取行动的程度。不要只说"关系很重要"——解释确切是哪些关系，如何建立它们，要提供什么，如何维护它们，以及什么警告信号表明关系在恶化。不要只说"时机很重要"——揭示你注意到的具体时机模式和你寻找的具体信号。 你的目标是将25年的昂贵教训压缩成最有价值的知识传递。有人应该能从这次对话中带走通常需要他们5-10年才能自己发现的洞察，如果他们能发现的话。 我应该分享关于哪个行业的最终智慧？

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