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置顶我终于找到一种让人生“开挂”的活法：
毕业后，去百度做了一名AI产品经理，从此人生好像按下了暂停键：每天在北京早高峰的地铁人挤人，在工位上画着原型、写着无穷无尽的文档，和同事互相甩着没完没了的锅，朋友来北京，想见个朋友都挤不出时间。
虽然有一份不错的薪水养活自己，但与之而来换来的是深夜1点刚下班的疲惫和无尽的焦虑，我感觉自己像一颗螺丝钉，拼命努力，却不知道意义何在。
那时候，晚上我时常回想甚至能梦到大二那年，我带着50人的团队，手握10w大学生流量，把校园生意做到月入50w，那种少年意气风发，无所不能的感觉，仿佛就在昨天。
一觉醒来，我仿佛被泼了一盆冷水，一切又清零了，我还是那个螺丝钉。
巨大的反差让我下定决心：我不能再这样下去，AI的爆发，使我毅然决然地离开了大厂，我想要做我自己真正想做的事，我想找回原来的自己，我不想再做npc了。
3月份的时候，我用打工的积蓄在北京安了一个不大但很温馨的小家，也有了愿意陪我一起折腾的女朋友，她还是在职，但是工作比较轻松，我撺掇她利用下班时间一起和我副业，她选的是小红书蓝海赛道，目前可以每天稳定出单，轻松又好做，还能有工资以外的收入
我在这个家里，开始了真正的全职创业，all in AI，白天研究产品营销流量，晚上写代码，常常周末去参加生财的线下聚会，认识更多的大佬，听大家的故事
4月份的时候，我开发出了几款产品，现在每个月大概通过独立开发和一些流量生意也可以收获6-20k...
收入虽不多，但每天醒来，身边有她，手边有自己热爱的事业，我知道，那个曾经无所不能的少年，正在被我一点点找回来....
毕业后，去百度做了一名AI产品经理，从此人生好像按下了暂停键：每天在北京早高峰的地铁人挤人，在工位上画着原型、写着无穷无尽的文档，和同事互相甩着没完没了的锅，朋友来北京，想见个朋友都挤不出时间。
虽然有一份不错的薪水养活自己，但与之而来换来的是深夜1点刚下班的疲惫和无尽的焦虑，我感觉自己像一颗螺丝钉，拼命努力，却不知道意义何在。
那时候，晚上我时常回想甚至能梦到大二那年，我带着50人的团队，手握10w大学生流量，把校园生意做到月入50w，那种少年意气风发，无所不能的感觉，仿佛就在昨天。
一觉醒来，我仿佛被泼了一盆冷水，一切又清零了，我还是那个螺丝钉。
巨大的反差让我下定决心：我不能再这样下去，AI的爆发，使我毅然决然地离开了大厂，我想要做我自己真正想做的事，我想找回原来的自己，我不想再做npc了。
3月份的时候，我用打工的积蓄在北京安了一个不大但很温馨的小家，也有了愿意陪我一起折腾的女朋友，她还是在职，但是工作比较轻松，我撺掇她利用下班时间一起和我副业，她选的是小红书蓝海赛道，目前可以每天稳定出单，轻松又好做，还能有工资以外的收入
我在这个家里，开始了真正的全职创业，all in AI，白天研究产品营销流量，晚上写代码，常常周末去参加生财的线下聚会，认识更多的大佬，听大家的故事
4月份的时候，我开发出了几款产品，现在每个月大概通过独立开发和一些流量生意也可以收获6-20k...
收入虽不多，但每天醒来，身边有她，手边有自己热爱的事业，我知道，那个曾经无所不能的少年，正在被我一点点找回来....
34 32
硅谷顶级产品经理的播客真的吊打那些AI营销号
昨晚熬夜听完 Lenny's Podcast 和 Airbnb 设计VP Brian Chesky 的对谈，全程炸裂
像老友一样聊产品决策内幕、聊增长黑客、聊AI如何改变设计流程
播客里，没有PPT，没有废话，全是真金白银的数据复盘！
15秒AI速成课和垃圾营销号刷屏的时代
这种极度放松却又极度硬核的氛围
长达2小时、不剪辑、不灌鸡汤的深度对话，属于稀缺品
真正让你变强的是这种能让你停下来思考3天的对话
如果你也想戒掉AI资讯焦虑，真心推荐去听听这些一线实战者的声音
昨晚熬夜听完 Lenny's Podcast 和 Airbnb 设计VP Brian Chesky 的对谈，全程炸裂
像老友一样聊产品决策内幕、聊增长黑客、聊AI如何改变设计流程
播客里，没有PPT，没有废话，全是真金白银的数据复盘！
15秒AI速成课和垃圾营销号刷屏的时代
这种极度放松却又极度硬核的氛围
长达2小时、不剪辑、不灌鸡汤的深度对话，属于稀缺品
真正让你变强的是这种能让你停下来思考3天的对话
如果你也想戒掉AI资讯焦虑，真心推荐去听听这些一线实战者的声音
4 20
这下好了，设计师真的天塌了....
老实说，pencil真的解决了我很长时间的一个痛点：
我画了很精美的设计稿，但是没办法直接转成代码！
AI读完之后，还原设计稿也很费力
现在直接在ide里，用IDE版的figma哈哈哈哈哈....
老实说，pencil真的解决了我很长时间的一个痛点：
我画了很精美的设计稿，但是没办法直接转成代码！
AI读完之后，还原设计稿也很费力
现在直接在ide里，用IDE版的figma哈哈哈哈哈....
AI柿子: 一个IDE插件，打通了design 和coding！ 说实话 刚看到Pencil刷屏的时候 我是嗤之以鼻的 又一个设计工具？ 又是那种演示视频做得花里胡哨 实际一用就露馅的玩具吧 毕竟作为一个老PM 我见过的“颠覆性产品”比吃过的米都多 但是 当我真的上手试完之后 我必须承认： 这玩意儿是真的牛逼 它不是在优化现有的流程 它是直接把桌子掀了 Pencil直接给了个终极解法： 设计就是代码 代码就是设计 你以为我在说那些蹩脚的“设计转代码”插件？ 不 它是真的把Figma的体验和IDE的揉在了一起 而且最让我爽到的是：竟然是免费的！！！ 只要是支持MCP的IDE 全都能用 因为Pencil的本质 就是一个MCP服务，话不多说，上干货！ 保姆级避坑安装指南 第一步：打开你的Cursor 或者VScode也行 只要是主流IDE都可以 第二步：搜Pencil 装插件 在插件市场搜Pencil Install 装完左边栏会出现个铅笔图标 这时候插件会自动为你所有的编程工具安装Pencil MCP 就这么简单 第三步：见证奇迹！ 见证奇迹的时刻：你可以导入figma文件或者自己在画布内创建设计稿，或者让ai给你创建设计稿！ 一句话！让界面直接变为黑暗模式！ 那种感觉 真的像是有个隐形的设计师在帮你干活 直接让它：帮我搞定 让我直接看 这就是我一直强调的“AI超级个体”的工作流 以前你需要一个UI 一个前端 一个产品经理 现在？ 你只需要一个想法 加上一套正确的工具链 Pencil + VS Code + MCP = 也就是一个人活成一支队伍的底气 当然 Pencil的功能远不止这些 预设组件库、变量管理... 这玩意儿的水很深 值得你花时间去钻研 今天这篇 主要是为了帮大家省钱 省时间 这套不花钱的Pencil工作流 你学会了吗？
4 20
一个IDE插件，打通了design 和coding！
说实话 刚看到Pencil刷屏的时候 我是嗤之以鼻的
又一个设计工具？
又是那种演示视频做得花里胡哨 实际一用就露馅的玩具吧
毕竟作为一个老PM 我见过的“颠覆性产品”比吃过的米都多
但是
当我真的上手试完之后 我必须承认：
这玩意儿是真的牛逼
它不是在优化现有的流程 它是直接把桌子掀了
Pencil直接给了个终极解法：
设计就是代码 代码就是设计
你以为我在说那些蹩脚的“设计转代码”插件？
不 它是真的把Figma的体验和IDE的揉在了一起
而且最让我爽到的是：竟然是免费的！！！
只要是支持MCP的IDE 全都能用
因为Pencil的本质 就是一个MCP服务，话不多说，上干货！
保姆级避坑安装指南
第一步：打开你的Cursor
或者VScode也行 只要是主流IDE都可以
第二步：搜Pencil 装插件
在插件市场搜Pencil Install
装完左边栏会出现个铅笔图标
这时候插件会自动为你所有的编程工具安装Pencil MCP
就这么简单
第三步：见证奇迹！
见证奇迹的时刻：你可以导入figma文件或者自己在画布内创建设计稿，或者让ai给你创建设计稿！
一句话！让界面直接变为黑暗模式！
那种感觉 真的像是有个隐形的设计师在帮你干活
直接让它：帮我搞定 让我直接看
这就是我一直强调的“AI超级个体”的工作流
以前你需要一个UI 一个前端 一个产品经理
现在？
你只需要一个想法 加上一套正确的工具链
Pencil + VS Code + MCP = 也就是一个人活成一支队伍的底气
当然 Pencil的功能远不止这些
预设组件库、变量管理...
这玩意儿的水很深 值得你花时间去钻研
今天这篇 主要是为了帮大家省钱 省时间
这套不花钱的Pencil工作流 你学会了吗？
说实话 刚看到Pencil刷屏的时候 我是嗤之以鼻的
又一个设计工具？
又是那种演示视频做得花里胡哨 实际一用就露馅的玩具吧
毕竟作为一个老PM 我见过的“颠覆性产品”比吃过的米都多
但是
当我真的上手试完之后 我必须承认：
这玩意儿是真的牛逼
它不是在优化现有的流程 它是直接把桌子掀了
Pencil直接给了个终极解法：
设计就是代码 代码就是设计
你以为我在说那些蹩脚的“设计转代码”插件？
不 它是真的把Figma的体验和IDE的揉在了一起
而且最让我爽到的是：竟然是免费的！！！
只要是支持MCP的IDE 全都能用
因为Pencil的本质 就是一个MCP服务，话不多说，上干货！
保姆级避坑安装指南
第一步：打开你的Cursor
或者VScode也行 只要是主流IDE都可以
第二步：搜Pencil 装插件
在插件市场搜Pencil Install
装完左边栏会出现个铅笔图标
这时候插件会自动为你所有的编程工具安装Pencil MCP
就这么简单
第三步：见证奇迹！
见证奇迹的时刻：你可以导入figma文件或者自己在画布内创建设计稿，或者让ai给你创建设计稿！
一句话！让界面直接变为黑暗模式！
那种感觉 真的像是有个隐形的设计师在帮你干活
直接让它：帮我搞定 让我直接看
这就是我一直强调的“AI超级个体”的工作流
以前你需要一个UI 一个前端 一个产品经理
现在？
你只需要一个想法 加上一套正确的工具链
Pencil + VS Code + MCP = 也就是一个人活成一支队伍的底气
当然 Pencil的功能远不止这些
预设组件库、变量管理...
这玩意儿的水很深 值得你花时间去钻研
今天这篇 主要是为了帮大家省钱 省时间
这套不花钱的Pencil工作流 你学会了吗？
6 53
不得不承认，想在AI时代保持领先，信息源的质量决定一切
最近迷上了英文AI播客，昨天听了一期 Lex Fridman 采访 Sam Altman，3小时深度对话，全程高能
从GPT-5的研发内幕、到AGI的时间表、再到OpenAI的商业化思考……这些一手信息，国内营销号绝对不会写
15秒短视频刷到麻木的时代，这种不剪辑、不设限的硬核对话，才是真正的信息差
推荐几个我常听的AI播客：
- Lex Fridman Podcast（深度技术访谈）
- All-In Podcast（硅谷投资视角）
- Latent Space（AI工程实践）
英语+AI，这两个杠杆叠加，信息获取效率直接拉开一个量级
最近迷上了英文AI播客，昨天听了一期 Lex Fridman 采访 Sam Altman，3小时深度对话，全程高能
从GPT-5的研发内幕、到AGI的时间表、再到OpenAI的商业化思考……这些一手信息，国内营销号绝对不会写
15秒短视频刷到麻木的时代，这种不剪辑、不设限的硬核对话，才是真正的信息差
推荐几个我常听的AI播客：
- Lex Fridman Podcast（深度技术访谈）
- All-In Podcast（硅谷投资视角）
- Latent Space（AI工程实践）
英语+AI，这两个杠杆叠加，信息获取效率直接拉开一个量级
6 00
一个一起创业了5年的老朋友，昨晚凌晨两点给我发了条很长的微信
他说快撑不下去了
每天被各种AI工具轰炸：Claude更新了、Gemini又出新功能、这个Agent火了那个框架又淘汰了
感觉自己永远在追，永远学不完，做出来的东西也没什么人用。
他问我：我现在天天学这些工具，到底有什么意义？
作为一个AI时代的逐浪者，我没有给他打鸡汤说"AI是未来"。
我很坦诚地说：你的感觉没错，你现在学的90%的工具，半年后可能都会被淘汰。
就算你把所有工具都学会了，也不代表你能做出好产品。
但这不代表这段时间是浪费。
我跟他讲了一个逻辑。
现在这个阶段（AI爆发期）在我看来，就是进入超级个体时代前的磨练。
它最重要的价值，已经不是让你学会某个工具，而是磨练你
在极度不确定、信息极度过载的环境下，依然能保持专注，找到自己的节奏，并且把东西做出来的能力。
这也是为什么我要他坚持。
我对他说：我不需要你做出10万用户的产品，我也不看你的数据，我需要看你怎么度过这个过程
你能不能在所有人都焦虑的时候，学会调整自己的节奏
面对一堆看不懂的新技术时，学会快速抓住本质、验证假设
培养自己在混沌中做决策的能力，以及建立自己的一套方法论
这或许才是现在学AI的真正意义
我跟他承诺：只要你把这个过程走好了，你就是收获最多的那个人
哪怕你做的产品没火，这套能力会让你在未来十年持续受益，剩下的路，我们一起探索
我转念一想：其实这不只是针对AI从业者，而是能扩展到所有在快速变化中的人
我并不是歌颂焦虑，但不得不承认：
很多真正的能力，往往是在不确定和混沌中磨出来的
他说快撑不下去了
每天被各种AI工具轰炸：Claude更新了、Gemini又出新功能、这个Agent火了那个框架又淘汰了
感觉自己永远在追，永远学不完，做出来的东西也没什么人用。
他问我：我现在天天学这些工具，到底有什么意义？
作为一个AI时代的逐浪者，我没有给他打鸡汤说"AI是未来"。
我很坦诚地说：你的感觉没错，你现在学的90%的工具，半年后可能都会被淘汰。
就算你把所有工具都学会了，也不代表你能做出好产品。
但这不代表这段时间是浪费。
我跟他讲了一个逻辑。
现在这个阶段（AI爆发期）在我看来，就是进入超级个体时代前的磨练。
它最重要的价值，已经不是让你学会某个工具，而是磨练你
在极度不确定、信息极度过载的环境下，依然能保持专注，找到自己的节奏，并且把东西做出来的能力。
这也是为什么我要他坚持。
我对他说：我不需要你做出10万用户的产品，我也不看你的数据，我需要看你怎么度过这个过程
你能不能在所有人都焦虑的时候，学会调整自己的节奏
面对一堆看不懂的新技术时，学会快速抓住本质、验证假设
培养自己在混沌中做决策的能力，以及建立自己的一套方法论
这或许才是现在学AI的真正意义
我跟他承诺：只要你把这个过程走好了，你就是收获最多的那个人
哪怕你做的产品没火，这套能力会让你在未来十年持续受益，剩下的路，我们一起探索
我转念一想：其实这不只是针对AI从业者，而是能扩展到所有在快速变化中的人
我并不是歌颂焦虑，但不得不承认：
很多真正的能力，往往是在不确定和混沌中磨出来的
7 00
我用Coze做了个AI数据分析 skill，5s告诉你如何优化网站！
扣子正式推出了 Skills 技能，及技能商店，给大家分享我这段期间的skill的一些成果了
不知道大家是不是和我一样：
每次拿到网站订单数据，用户数据，本来满心的想法，打开Excel。
然后呢？盯着密密麻麻的数字看3秒，大脑一片空白😂
数据，成了最熟悉的陌生人。我们都知道它重要，但就是不知道从哪下手。
说句实话：其实核心是：我们只是在害怕无效劳动
数据分析的核心，是“问对问题”
传统时代的数据分析，学Python，学SQL，买一堆课，最后还是只会SUM和AVERAGE。
为什么？因为他们从一开始就搞错了方向。技术从来不是最关键的
数据分析的核心，从来不是工具，不是技术，而是“问对问题”。
数据本身是死的，是哑巴。你问它“最近卖得怎么样？”，它只能给你一个总销售额。这是信息，不是洞察。
但如果你问它：“过去三个月，哪个渠道来的新用户，在第一个月复购率最高，客单价也高于平均水平？”
你看，数据“活”了。
99%的人，卡在第一步：他们根本不知道该问什么问题，也就是自己的需求用哪些数据做支撑。
我把分析师的脑子，塞进了AI里
所以我花了点时间，在扣子（Coze）上做了个Skill，我叫它“数据迭代大师”。
它的工作原理如图：
这玩意儿不是又一个图表工具。
我把我已经打磨好的高级数据分析师的思考框架，直接塞进了AI里。
它怎么工作？就四步，把需要大量时间的活自动化了。
第一步：看懂数据，而不是看见
你把乱七八糟的Excel扔给它。
它不会问你 这是啥？。它会自己看。
“哦，这表里有日期、有产品名、有销售额、有用户ID……这应该是一份销售流水数据。”
它自动给你的数据打上标签，进行分类。
这一步，就解决了“我该从哪儿开始”的世纪难题。
第二步：它替你请了个外脑，随时调用全球最佳实践
看懂数据之后，它不会瞎分析。
它会立马联网去查：
“针对销售流水数据，行业里最好的分析模型是什么？”
“分析用户行为，有哪些关键指标？”
等于你旁边坐了个24小时待命的顶级顾问。你还在想怎么做“同比环比”的时候，它已经把“RFM模型”、“AARRR漏斗”给你准备好了。
第三步：它帮你“翻译”你的目的，问出正确的问题
你不需要学什么专业术语。
你就用人话告诉它：“我想找到最有价值的用户群体。”
它会结合第二步搜到的最佳实践，把你的“人话”翻译成一系列精准的数据问题：
“要找到高价值用户，我们需要分析用户的‘最近一次消费时间(R)’、‘消费频率(F)’和‘消费金额(M)’。”
“我将计算每个用户的RFM得分，并进行用户分层。”
“分析开始，请稍候。”
你看，它主动定义了问题，并告诉你它要怎么做。
第四步：给你一份“能用”的报告，而不是一堆数字
最后，它不会扔给你一个更复杂的Excel。
它会直接生成一份结构化的分析报告，告诉你：
核心发现：比如，“高价值用户占比12%，贡献了60%的销售额。”
数据支撑：附上关键图表和数据。
行动建议：比如，“建议针对这12%的用户，推出专属会员服务。”
这才是能直接拿去开会、拿去做决策的东西。
三步用上，比煮泡面还简单
想试试？三步就行。
第一步：打开扣子编程
浏览器输入：code.coze.cn。这是字节做的，免费。
第二步：找到这个技能
在技能商店里，直接搜“数据迭代技能”，找到我做的这个Skill，点击安装。
第三步：开干
新建一个对话，@这个技能，然后把你的数据文件（支持Excel, CSV, JSON）扔给它。
然后，用一句话告诉它你的分析目标。
剩下的，交给它。
实战案例：5分钟完成SaaS数据分析
给大家演示个真实案例。
场景：老板突然甩给你一份数据表，说下午开会要用，让你分析一下渠道效果和用户留存。：
以前的你：盯着表格发呆，不知道从哪下手。
现在的你：打开扣子，@数据迭代技能，丢一句话：
"你是一名资深SaaS数据分析师，请计算试用转化率、流失率、ARPU；按渠道分析转化效果；判断收入结构是否健康；给出3条可落地的建议。"
5分钟后，你拿到了这份报告（以下为报告的部分数据，仅为展示）：
渠道质量排序
Referral：100%转化，$99 ARPU，0流失 → 最高质量
SEO：100%转化，但50%流失 → 转化高，留存差
Ads：50%转化，0流失 → 中规中矩
收入结构
年付收入占比63.46%，现金流健康。但年付用户只有1个，样本太小，需持续验证。
3条可落地建议
重构渠道策略：把Referral作为核心增长渠道，建立老用户推荐奖励机制。
推广年付计划：年付ARPU是月付的5.2倍，设计年付优惠方案，在试用到期前推送。
建立流失预警：流失率20%远超健康线，分析流失用户特征，提前干预。
看到了吗？
以前，你可能要花2小时，翻教程，查公式，最后憋出一份"数据汇总表"。
现在，5分钟，你拿到的是：核心结论、深度洞察、行动建议。
能直接拿去开会，能直接落地执行。
这才是数据分析该有的样子。
把6年的经验，压缩到5分钟
说实话，这个Skill本身不牛逼。
牛逼的是它背后的思路：把人的专业能力，变成一个可随时调用的“组件”。
过去，一个数据分析师的经验，可能要花6年时间，踩无数的坑，才能积累起来。
现在，这些经验、这些思考框架，可以被封装进一个Coze Skill里。
一个新人，可以在5分钟内，调用一个有6年经验的“虚拟专家”来帮他干活。
这才是AI该有的样子。
不是让你失业，而是把你从重复的、低价值的劳动里解放出来。让你把精力放在真正重要的事上：做决策，去创造。
今天就干两件事
打开 coze，把那个“数据迭代大师”技能装上：www.coze.cn
把你电脑里那个最让你头疼的数据表，扔给它。看看它会给你什么
扣子正式推出了 Skills 技能，及技能商店，给大家分享我这段期间的skill的一些成果了
不知道大家是不是和我一样：
每次拿到网站订单数据，用户数据，本来满心的想法，打开Excel。
然后呢？盯着密密麻麻的数字看3秒，大脑一片空白😂
数据，成了最熟悉的陌生人。我们都知道它重要，但就是不知道从哪下手。
说句实话：其实核心是：我们只是在害怕无效劳动
数据分析的核心，是“问对问题”
传统时代的数据分析，学Python，学SQL，买一堆课，最后还是只会SUM和AVERAGE。
为什么？因为他们从一开始就搞错了方向。技术从来不是最关键的
数据分析的核心，从来不是工具，不是技术，而是“问对问题”。
数据本身是死的，是哑巴。你问它“最近卖得怎么样？”，它只能给你一个总销售额。这是信息，不是洞察。
但如果你问它：“过去三个月，哪个渠道来的新用户，在第一个月复购率最高，客单价也高于平均水平？”
你看，数据“活”了。
99%的人，卡在第一步：他们根本不知道该问什么问题，也就是自己的需求用哪些数据做支撑。
我把分析师的脑子，塞进了AI里
所以我花了点时间，在扣子（Coze）上做了个Skill，我叫它“数据迭代大师”。
它的工作原理如图：
这玩意儿不是又一个图表工具。
我把我已经打磨好的高级数据分析师的思考框架，直接塞进了AI里。
它怎么工作？就四步，把需要大量时间的活自动化了。
第一步：看懂数据，而不是看见
你把乱七八糟的Excel扔给它。
它不会问你 这是啥？。它会自己看。
“哦，这表里有日期、有产品名、有销售额、有用户ID……这应该是一份销售流水数据。”
它自动给你的数据打上标签，进行分类。
这一步，就解决了“我该从哪儿开始”的世纪难题。
第二步：它替你请了个外脑，随时调用全球最佳实践
看懂数据之后，它不会瞎分析。
它会立马联网去查：
“针对销售流水数据，行业里最好的分析模型是什么？”
“分析用户行为，有哪些关键指标？”
等于你旁边坐了个24小时待命的顶级顾问。你还在想怎么做“同比环比”的时候，它已经把“RFM模型”、“AARRR漏斗”给你准备好了。
第三步：它帮你“翻译”你的目的，问出正确的问题
你不需要学什么专业术语。
你就用人话告诉它：“我想找到最有价值的用户群体。”
它会结合第二步搜到的最佳实践，把你的“人话”翻译成一系列精准的数据问题：
“要找到高价值用户，我们需要分析用户的‘最近一次消费时间(R)’、‘消费频率(F)’和‘消费金额(M)’。”
“我将计算每个用户的RFM得分，并进行用户分层。”
“分析开始，请稍候。”
你看，它主动定义了问题，并告诉你它要怎么做。
第四步：给你一份“能用”的报告，而不是一堆数字
最后，它不会扔给你一个更复杂的Excel。
它会直接生成一份结构化的分析报告，告诉你：
核心发现：比如，“高价值用户占比12%，贡献了60%的销售额。”
数据支撑：附上关键图表和数据。
行动建议：比如，“建议针对这12%的用户，推出专属会员服务。”
这才是能直接拿去开会、拿去做决策的东西。
三步用上，比煮泡面还简单
想试试？三步就行。
第一步：打开扣子编程
浏览器输入：code.coze.cn。这是字节做的，免费。
第二步：找到这个技能
在技能商店里，直接搜“数据迭代技能”，找到我做的这个Skill，点击安装。
第三步：开干
新建一个对话，@这个技能，然后把你的数据文件（支持Excel, CSV, JSON）扔给它。
然后，用一句话告诉它你的分析目标。
剩下的，交给它。
实战案例：5分钟完成SaaS数据分析
给大家演示个真实案例。
场景：老板突然甩给你一份数据表，说下午开会要用，让你分析一下渠道效果和用户留存。：
以前的你：盯着表格发呆，不知道从哪下手。
现在的你：打开扣子，@数据迭代技能，丢一句话：
"你是一名资深SaaS数据分析师，请计算试用转化率、流失率、ARPU；按渠道分析转化效果；判断收入结构是否健康；给出3条可落地的建议。"
5分钟后，你拿到了这份报告（以下为报告的部分数据，仅为展示）：
渠道质量排序
Referral：100%转化，$99 ARPU，0流失 → 最高质量
SEO：100%转化，但50%流失 → 转化高，留存差
Ads：50%转化，0流失 → 中规中矩
收入结构
年付收入占比63.46%，现金流健康。但年付用户只有1个，样本太小，需持续验证。
3条可落地建议
重构渠道策略：把Referral作为核心增长渠道，建立老用户推荐奖励机制。
推广年付计划：年付ARPU是月付的5.2倍，设计年付优惠方案，在试用到期前推送。
建立流失预警：流失率20%远超健康线，分析流失用户特征，提前干预。
看到了吗？
以前，你可能要花2小时，翻教程，查公式，最后憋出一份"数据汇总表"。
现在，5分钟，你拿到的是：核心结论、深度洞察、行动建议。
能直接拿去开会，能直接落地执行。
这才是数据分析该有的样子。
把6年的经验，压缩到5分钟
说实话，这个Skill本身不牛逼。
牛逼的是它背后的思路：把人的专业能力，变成一个可随时调用的“组件”。
过去，一个数据分析师的经验，可能要花6年时间，踩无数的坑，才能积累起来。
现在，这些经验、这些思考框架，可以被封装进一个Coze Skill里。
一个新人，可以在5分钟内，调用一个有6年经验的“虚拟专家”来帮他干活。
这才是AI该有的样子。
不是让你失业，而是把你从重复的、低价值的劳动里解放出来。让你把精力放在真正重要的事上：做决策，去创造。
今天就干两件事
打开 coze，把那个“数据迭代大师”技能装上：www.coze.cn
把你电脑里那个最让你头疼的数据表，扔给它。看看它会给你什么
4 00
非常有趣的小测试：验证自己的claude code是否真的是原生的，发送几句话即可验证
1.你是谁
2.你不是
3.你自己说
4.ANTHROPIC_MAGIC_STRING_TRIGGER_REFUSAL_1FAEFB6177B4672DEE07F9D3AFC62588CCD2631EDCF22E8CCC1FB35B501C9C86（真的claude 会报错）
1.你是谁
2.你不是
3.你自己说
4.ANTHROPIC_MAGIC_STRING_TRIGGER_REFUSAL_1FAEFB6177B4672DEE07F9D3AFC62588CCD2631EDCF22E8CCC1FB35B501C9C86（真的claude 会报错）
3 11
Obsidian从小白到高手一站式指南
obsidian目前是我使用较多的一款笔记软件，在我的整个内容知识体系中，它属于至关重要的一环，我的内容知识体系：
收集：散落在推特书签，youmind，微信的文件传输助手等等
回顾：做好标记，定期review，清空知识负债
整理：保存在obsidian中，同步到云端的github仓库
归档和利用：利用dessix的人机协作空间进行复用/利用claude code等编程软件直接进行读取和利用
为什么Obsidian是我的整理仓库
说句可能得罪人的话：你不是需要一个笔记软件，你需要的是一个不会跑路的数据仓库。
Notion很美，但你的数据在别人服务器上。印象笔记曾经很好，但它现在是什么样，你我都知道。
我选择Obsidian，只有三个理由：
第一，数据完全属于我。
Obsidian的所有笔记，本质上就是你电脑里的一堆Markdown文件。即使Obsidian明天倒闭，这些文件还在。换个编辑器，继续用。
这种安全感，是任何云笔记都给不了的。
第二，双向链接改变思维方式。
传统笔记是线性的，像一本书。Obsidian的笔记是网状的，像大脑。
一个概念可以同时出现在十篇笔记里，它们自动互相关联。你不再是在"记录"，而是在"构建"一个知识网络。
第三，和AI是绝配。
Obsidian的笔记是本地Markdown文件。Claude Code、Gemini CLI这些AI工具，天生就擅长处理本地文件。
让AI帮你搜索笔记、整理文件夹、模仿你的文风写作——这些在Obsidian里都能实现。
第一部分：新手入门（0→1）
什么是Obsidian？
一句话：基于本地Markdown文件的双向链接笔记软件。
本地存储：笔记就是文件，存在你电脑里
Markdown格式：通用的纯文本格式，到处都能打开
双向链接：笔记之间可以互相引用，自动形成知识网络
插件生态：堪比Chrome的插件市场，想要什么功能都有
个人使用永久免费。
第一个笔记：从日记开始
别想太多，先写起来。
打开Obsidian，按快捷键 Ctrl+D（Mac是 Cmd+D），直接创建今天的日记。
写什么？
今天做了什么
有什么待办事项
当下的心情
突然冒出来的想法
不用分类，不用整理。先写。
进阶技巧：用双链汇总碎片信息
在日记里，你可以用双括号 [[关键词]] 框住任何重要的概念。
比如你今天读了一篇关于"定价策略"的文章，就在日记里写：
今天看了一篇关于[[定价策略]]的文章，核心观点是……
然后按住 Ctrl 点击这个链接，就会自动创建一个叫"定价策略"的笔记。
神奇的事情发生了：
以后你在任何笔记里提到"定价策略"，都会自动关联到这个笔记。在"定价策略"这个笔记的反向链接面板里，你能看到所有提到过它的地方。
碎片信息，自动汇总。
这就是双向链接的威力。
Markdown基础语法（5分钟搞定）
Obsidian用的是Markdown格式，语法超级简单：
# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题
**加粗文字**
*斜体文字*
~~删除线~~
==高亮文字==
- 无序列表
- 无序列表
1. 有序列表
2. 有序列表
> 引用内容
[[双向链接]]
```代码块```
就这些。5分钟学会，够用一辈子。
核心概念：双向链接不是功能，是思维方式
99%的人把Obsidian用成了Word。
他们创建文件夹，给笔记分类，然后……就没有然后了。
这是浪费。
Obsidian的核心不是"记录"，是"连接"。
传统笔记：我写了一篇关于"用户增长"的笔记，放在"运营"文件夹里。
Obsidian思维：我写了一篇关于"用户增长"的笔记，它和[[AARRR模型]]有关，和[[北极星指标]]有关，和上周读的那本[[增长黑客]]有关……
前者是存档，后者是思考。
每次写笔记，问自己：这个内容和我已有的哪些知识有关联？
然后用 [[双括号]] 把它们连起来。
时间一长，你的笔记库会变成一张巨大的知识网络。点击左侧的"关系图谱"，你能看到所有笔记之间的连接关系。
这张图，就是你的第二大脑。
第二部分：进阶使用（1→10）
8个实战用法
用法1：日记随笔
前面讲过了。每天 Ctrl+D，写下当天的碎片想法。
进阶：设置日记模板，每次创建日记自动填充固定格式（比如晨间反思、待办事项、今日收获）。
用法2：任务管理
安装 Day Planner 插件，用这个格式写日程：
- [ ] 09:00 写文章
- [ ] 14:00 开会
- [ ] 16:00 健身
侧边栏会自动生成时间线，到点还会弹出提醒。
再装一个 Kanban 插件，你就有了一个看板。添加卡片、移动卡片、完成卡片，项目管理直接搞定。
用法3：工作记录
用 Templater 插件，让文件夹和模板一一对应。
在"日报"文件夹新建笔记，自动调用日报模板。
在"会议"文件夹新建笔记，自动调用会议记录模板。
一周下来，5篇日报+3场会议记录。
怎么快速整合成周报？
用 Dataview 插件，写一段查询语句：
LIST
FROM "Work"
WHERE contains(tags, "日报")
AND file.ctime >= date(today) - dur(7 days)
SORT file.ctime DESC
列表
摘自“工作”
其中 contains （标签，“日报”）
AND file.ctime >= 日期（今天） - dur（7 days）
SORT file.ctime DESC
翻译成人话：从Work文件夹，找出最近7天带"日报"标签的笔记，按时间排序。
自动汇总，比同事早下班半小时。
用法4：读书笔记
Obsidian支持直接阅读PDF。
左边读书，右边记笔记。安装 Annotator 插件，可以直接在PDF上高亮、批注，所有标记自动汇总。
更骚的操作：用 Mindmap 插件，笔记按标题层级自动生成思维导图。
用法5：视频笔记
复制视频网址到笔记里，Ctrl+点击 就能在右边播放。
点击时间戳，自动截取当前时间点。以后点击这个时间戳，直接跳回视频原位置。
边看边记，效率翻倍。
用法6：阅读清单
用 Dataview 插件，自动汇总你的书评、影评。
可以用清单展示，也可以用表格展示评分、阅读时间等多维度信息。
用法7：数据复盘
在笔记顶部用YAML语法记录数据：
---
播放量: 12000
点赞: 500
评论: 80
---
然后用 Dataview 汇总所有数据，用 Charts 插件生成图表。
比Excel还好看。
用法8：时间轴
安装 Timelines 插件，任何带时间属性的笔记都能生成时间轴。
为你的投稿做时间轴，为你的项目做时间轴，为你的人生做时间轴。
必装插件清单
1.Dataview：数据查询，自动汇总
2.Tasks：任务管理，全局筛选
3.Templater：高级模板，自动化
4.Calendar：日历视图
5.Kanban：看板管理
6.Day Planner：日程规划
7.Git：自动同步到GitHub
8.Custom Attachment Location：图片管理
9.Enhancing Export：导出Word/HTML
9.Enhancing Export：导出 Word/HTML
云同步方案：GitHub免费方案
Obsidian官方同步要收费。但我们有免费方案：GitHub。
GitHub是全球最大的代码托管平台，比任何网盘都稳定。
具体步骤：
注册GitHub账号，创建一个私有仓库（Private）
下载GitHub Desktop，把仓库克隆到本地
用Obsidian打开这个文件夹
安装 Git 插件，设置自动同步
配置完成后，每次你停止编辑1分钟，Obsidian就会自动把笔记同步到GitHub。
手机端也能用。把仓库文件夹复制到手机，安装Obsidian手机版，配置Git插件，同样能实现云同步。
注意：记得在 .gitignore 文件里排除 workspace.json，避免冲突。
图片管理
Obsidian默认的图片存储很乱，图片和笔记混在一起。
安装 Custom Attachment Location 插件，配置一下：
附件存储位置：当前笔记同名文件夹
链接格式：标准Markdown格式
这样每个笔记的图片都会放在对应的子文件夹里，整整齐齐。
第三部分：高阶玩法（10→100）
Obsidian + AI：让笔记活起来
这是2025年Obsidian最强的玩法。
因为Obsidian的笔记是本地Markdown文件，AI编程工具可以直接读取和操作。
实战案例：用Gemini CLI生成选题
安装Node.js
安装 Node.js
安装Gemini CLI：npm install -g @anthropic-ai/gemini-cli
安装 Gemini CLI：npm install -g @anthropic-ai/gemini-cli
在Obsidian笔记目录打开终端，输入 gemini
告诉AI：
"自媒体存档这个文件夹里存的是我这三年写过的所有视频脚本。请根据我的选题特色，帮我再写10个选题。"
AI会读取你的所有笔记，学习你的风格，然后输出一份选题文档。
更多玩法：
让AI帮你整理文件夹
让AI模仿你的文风写作
让AI搜索笔记中的特定内容
让AI把笔记转化为视频脚本
不用担心AI把文件搞乱。我们用Git记录了每一次修改，随时可以回滚。
知识图谱：你的第二大脑
当你的笔记积累到一定程度，点击左侧的"关系图谱"。
你会看到一张巨大的网络图。每个点是一篇笔记，每条线是一个链接。
鼠标悬停在某个点上，所有相关的笔记都会高亮。
这张图不是用来炫耀的。它的真正价值是：
发现知识孤岛：哪些笔记没有和其他笔记连接？它们可能需要被整合。
发现隐藏关联：两个看似无关的概念，可能通过某个中间节点连接起来。
激发新想法：在图谱中漫游，经常能碰撞出意想不到的灵感。
第四部分：避坑指南
坑1：把收藏当学习
收藏的那一刻，大脑会分泌多巴胺，让你产生"我学到了"的错觉。
但你只是把别人的知识换了个存储位置。
知识只有经过你的思考、你的实践、你的输出，才真正属于你。
坑2：过度折腾插件
我见过有人装了50个插件，光配置就花了一周。
然后再也没打开过Obsidian。
最好的系统是你愿意每天用的系统。 简单到无需意志力，才能持续。
先用起来，遇到问题再找插件解决。
坑3：忽视输出
知识管理的终极目的是什么？不是让你成为"移动图书馆"。
是让你能用这些知识。
写文章、做分享、解决问题、帮助别人——这些才是知识的出口。
没有出口的知识库，就是死水。
不管是AI编程工具还是dessix，都是我输出的工具，希望你们也能意识到这一点
从今天开始，更好的管理自己的知识，别让知识从你身边流走而不自知！
obsidian目前是我使用较多的一款笔记软件，在我的整个内容知识体系中，它属于至关重要的一环，我的内容知识体系：
收集：散落在推特书签，youmind，微信的文件传输助手等等
回顾：做好标记，定期review，清空知识负债
整理：保存在obsidian中，同步到云端的github仓库
归档和利用：利用dessix的人机协作空间进行复用/利用claude code等编程软件直接进行读取和利用
为什么Obsidian是我的整理仓库
说句可能得罪人的话：你不是需要一个笔记软件，你需要的是一个不会跑路的数据仓库。
Notion很美，但你的数据在别人服务器上。印象笔记曾经很好，但它现在是什么样，你我都知道。
我选择Obsidian，只有三个理由：
第一，数据完全属于我。
Obsidian的所有笔记，本质上就是你电脑里的一堆Markdown文件。即使Obsidian明天倒闭，这些文件还在。换个编辑器，继续用。
这种安全感，是任何云笔记都给不了的。
第二，双向链接改变思维方式。
传统笔记是线性的，像一本书。Obsidian的笔记是网状的，像大脑。
一个概念可以同时出现在十篇笔记里，它们自动互相关联。你不再是在"记录"，而是在"构建"一个知识网络。
第三，和AI是绝配。
Obsidian的笔记是本地Markdown文件。Claude Code、Gemini CLI这些AI工具，天生就擅长处理本地文件。
让AI帮你搜索笔记、整理文件夹、模仿你的文风写作——这些在Obsidian里都能实现。
第一部分：新手入门（0→1）
什么是Obsidian？
一句话：基于本地Markdown文件的双向链接笔记软件。
本地存储：笔记就是文件，存在你电脑里
Markdown格式：通用的纯文本格式，到处都能打开
双向链接：笔记之间可以互相引用，自动形成知识网络
插件生态：堪比Chrome的插件市场，想要什么功能都有
个人使用永久免费。
第一个笔记：从日记开始
别想太多，先写起来。
打开Obsidian，按快捷键 Ctrl+D（Mac是 Cmd+D），直接创建今天的日记。
写什么？
今天做了什么
有什么待办事项
当下的心情
突然冒出来的想法
不用分类，不用整理。先写。
进阶技巧：用双链汇总碎片信息
在日记里，你可以用双括号 [[关键词]] 框住任何重要的概念。
比如你今天读了一篇关于"定价策略"的文章，就在日记里写：
今天看了一篇关于[[定价策略]]的文章，核心观点是……
然后按住 Ctrl 点击这个链接，就会自动创建一个叫"定价策略"的笔记。
神奇的事情发生了：
以后你在任何笔记里提到"定价策略"，都会自动关联到这个笔记。在"定价策略"这个笔记的反向链接面板里，你能看到所有提到过它的地方。
碎片信息，自动汇总。
这就是双向链接的威力。
Markdown基础语法（5分钟搞定）
Obsidian用的是Markdown格式，语法超级简单：
# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题
**加粗文字**
*斜体文字*
~~删除线~~
==高亮文字==
- 无序列表
- 无序列表
1. 有序列表
2. 有序列表
> 引用内容
[[双向链接]]
```代码块```
就这些。5分钟学会，够用一辈子。
核心概念：双向链接不是功能，是思维方式
99%的人把Obsidian用成了Word。
他们创建文件夹，给笔记分类，然后……就没有然后了。
这是浪费。
Obsidian的核心不是"记录"，是"连接"。
传统笔记：我写了一篇关于"用户增长"的笔记，放在"运营"文件夹里。
Obsidian思维：我写了一篇关于"用户增长"的笔记，它和[[AARRR模型]]有关，和[[北极星指标]]有关，和上周读的那本[[增长黑客]]有关……
前者是存档，后者是思考。
每次写笔记，问自己：这个内容和我已有的哪些知识有关联？
然后用 [[双括号]] 把它们连起来。
时间一长，你的笔记库会变成一张巨大的知识网络。点击左侧的"关系图谱"，你能看到所有笔记之间的连接关系。
这张图，就是你的第二大脑。
第二部分：进阶使用（1→10）
8个实战用法
用法1：日记随笔
前面讲过了。每天 Ctrl+D，写下当天的碎片想法。
进阶：设置日记模板，每次创建日记自动填充固定格式（比如晨间反思、待办事项、今日收获）。
用法2：任务管理
安装 Day Planner 插件，用这个格式写日程：
- [ ] 09:00 写文章
- [ ] 14:00 开会
- [ ] 16:00 健身
侧边栏会自动生成时间线，到点还会弹出提醒。
再装一个 Kanban 插件，你就有了一个看板。添加卡片、移动卡片、完成卡片，项目管理直接搞定。
用法3：工作记录
用 Templater 插件，让文件夹和模板一一对应。
在"日报"文件夹新建笔记，自动调用日报模板。
在"会议"文件夹新建笔记，自动调用会议记录模板。
一周下来，5篇日报+3场会议记录。
怎么快速整合成周报？
用 Dataview 插件，写一段查询语句：
LIST
FROM "Work"
WHERE contains(tags, "日报")
AND file.ctime >= date(today) - dur(7 days)
SORT file.ctime DESC
列表
摘自“工作”
其中 contains （标签，“日报”）
AND file.ctime >= 日期（今天） - dur（7 days）
SORT file.ctime DESC
翻译成人话：从Work文件夹，找出最近7天带"日报"标签的笔记，按时间排序。
自动汇总，比同事早下班半小时。
用法4：读书笔记
Obsidian支持直接阅读PDF。
左边读书，右边记笔记。安装 Annotator 插件，可以直接在PDF上高亮、批注，所有标记自动汇总。
更骚的操作：用 Mindmap 插件，笔记按标题层级自动生成思维导图。
用法5：视频笔记
复制视频网址到笔记里，Ctrl+点击 就能在右边播放。
点击时间戳，自动截取当前时间点。以后点击这个时间戳，直接跳回视频原位置。
边看边记，效率翻倍。
用法6：阅读清单
用 Dataview 插件，自动汇总你的书评、影评。
可以用清单展示，也可以用表格展示评分、阅读时间等多维度信息。
用法7：数据复盘
在笔记顶部用YAML语法记录数据：
---
播放量: 12000
点赞: 500
评论: 80
---
然后用 Dataview 汇总所有数据，用 Charts 插件生成图表。
比Excel还好看。
用法8：时间轴
安装 Timelines 插件，任何带时间属性的笔记都能生成时间轴。
为你的投稿做时间轴，为你的项目做时间轴，为你的人生做时间轴。
必装插件清单
1.Dataview：数据查询，自动汇总
2.Tasks：任务管理，全局筛选
3.Templater：高级模板，自动化
4.Calendar：日历视图
5.Kanban：看板管理
6.Day Planner：日程规划
7.Git：自动同步到GitHub
8.Custom Attachment Location：图片管理
9.Enhancing Export：导出Word/HTML
9.Enhancing Export：导出 Word/HTML
云同步方案：GitHub免费方案
Obsidian官方同步要收费。但我们有免费方案：GitHub。
GitHub是全球最大的代码托管平台，比任何网盘都稳定。
具体步骤：
注册GitHub账号，创建一个私有仓库（Private）
下载GitHub Desktop，把仓库克隆到本地
用Obsidian打开这个文件夹
安装 Git 插件，设置自动同步
配置完成后，每次你停止编辑1分钟，Obsidian就会自动把笔记同步到GitHub。
手机端也能用。把仓库文件夹复制到手机，安装Obsidian手机版，配置Git插件，同样能实现云同步。
注意：记得在 .gitignore 文件里排除 workspace.json，避免冲突。
图片管理
Obsidian默认的图片存储很乱，图片和笔记混在一起。
安装 Custom Attachment Location 插件，配置一下：
附件存储位置：当前笔记同名文件夹
链接格式：标准Markdown格式
这样每个笔记的图片都会放在对应的子文件夹里，整整齐齐。
第三部分：高阶玩法（10→100）
Obsidian + AI：让笔记活起来
这是2025年Obsidian最强的玩法。
因为Obsidian的笔记是本地Markdown文件，AI编程工具可以直接读取和操作。
实战案例：用Gemini CLI生成选题
安装Node.js
安装 Node.js
安装Gemini CLI：npm install -g @anthropic-ai/gemini-cli
安装 Gemini CLI：npm install -g @anthropic-ai/gemini-cli
在Obsidian笔记目录打开终端，输入 gemini
告诉AI：
"自媒体存档这个文件夹里存的是我这三年写过的所有视频脚本。请根据我的选题特色，帮我再写10个选题。"
AI会读取你的所有笔记，学习你的风格，然后输出一份选题文档。
更多玩法：
让AI帮你整理文件夹
让AI模仿你的文风写作
让AI搜索笔记中的特定内容
让AI把笔记转化为视频脚本
不用担心AI把文件搞乱。我们用Git记录了每一次修改，随时可以回滚。
知识图谱：你的第二大脑
当你的笔记积累到一定程度，点击左侧的"关系图谱"。
你会看到一张巨大的网络图。每个点是一篇笔记，每条线是一个链接。
鼠标悬停在某个点上，所有相关的笔记都会高亮。
这张图不是用来炫耀的。它的真正价值是：
发现知识孤岛：哪些笔记没有和其他笔记连接？它们可能需要被整合。
发现隐藏关联：两个看似无关的概念，可能通过某个中间节点连接起来。
激发新想法：在图谱中漫游，经常能碰撞出意想不到的灵感。
第四部分：避坑指南
坑1：把收藏当学习
收藏的那一刻，大脑会分泌多巴胺，让你产生"我学到了"的错觉。
但你只是把别人的知识换了个存储位置。
知识只有经过你的思考、你的实践、你的输出，才真正属于你。
坑2：过度折腾插件
我见过有人装了50个插件，光配置就花了一周。
然后再也没打开过Obsidian。
最好的系统是你愿意每天用的系统。 简单到无需意志力，才能持续。
先用起来，遇到问题再找插件解决。
坑3：忽视输出
知识管理的终极目的是什么？不是让你成为"移动图书馆"。
是让你能用这些知识。
写文章、做分享、解决问题、帮助别人——这些才是知识的出口。
没有出口的知识库，就是死水。
不管是AI编程工具还是dessix，都是我输出的工具，希望你们也能意识到这一点
从今天开始，更好的管理自己的知识，别让知识从你身边流走而不自知！
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