1. 常见的营销和销售业务，把业务流结构化、把数据关联理清楚，这两步是引入 AI 前最必要、最关键的动作，否则会觉得 AI 没用。带来的核心价值是内部效率提升：信息透明的基础上将可读性大幅提升、决策效率更高（尤其是可以基于经验去做的决策）。成本降低的地方在于让聪明的员工能思考更多问题、优化机械式员工、取消订阅第三方平台/工具（这部分能降多少取决于 token 成本），很显然成本优化不是接入 AI 的出发点，而是接入后自然而然的结果。
2. 似乎不少 so called AI native 硬件都处理不好端侧和云端的协同逻辑，不知道卡点是硬件成本、堆叠受限还是索性就不去区分场景做训练。我买了 AI 硬件之后会认为它很快就会懂我和我的 routine ，所以“关于我”的问题应该是下意识般的即时响应。
3. insta360 Luna Ultra 的头控 gadget 不禁让人想到 VR 的定位校准，不知道长时间使用后姿态会不会漂移。
4. “欲望”和“狠”是驱动组织进步的前后轮，勾勒美好未来+果断是 CEO 最性感的状态。

一直在抽卡的时候一定要反应过来：这绝对是自己的问题。
天天让它往左移1cm，我绝对是个傻子。

ID和平面设计抽卡抽得身心俱疲，恨自己没掌握点设计技能😂

被张雪骗了，淘宝500块做的logo只适合在楼下开个包子店😭

Pocket类相机屏幕可拆屏容易陷入各种悖论：
1. 拆下来当取景器&遥控 - 离远了拍自己的时候，要么对取景构图要求不严格、要么可以通过人物追踪解决
2. 拆下来当麦克风 - 近距离收音靠机内麦克风和算法就足够了；中远距离收音时，屏幕&遥控部分又太大了、无法佩戴也不适合长时间手持
3. 可共享屏幕的图传 - 不需要可拆屏也能实现

想来想去都是niche场景，增加的确是额外的开模、无线传输、电池...希望Luna能给点惊喜

多模态（相对固定且粗颗粒的物理环境+特定语域的自然语言和音频）+计算机视觉（轻SLAM）+AIGC图像/视频

要努力认识这样的朋友💪

真是学到老活到老。
codebuddy+skills，基本跑通了一套自动化AI营销工作流：纯主观对IG KOL进行评分。
特点：
1. 评分结果纯个人主观，所以评分质量取决于自己对KOL的实操深度。你可以自定义不同的评分维度和相应的权重。主观，但如果是业务老炮，那其实有一种“高手传承感”，老板狂喜；
2. 真正具备学习能力的AI，你可以持续给它喂你过往的评分记录，它是真的会拆解你的评分逻辑然后学习。除了喂，当然你也可以跟它进一步讨论你的拆解思路。总而言之就是让它熟悉你的行事逻辑，可以多给点时间，别急；
3. 纯自动化，你唯一要做的就是不断给它发新的KOL，它可以定期帮你评分、也可以立即给你评分，看你怎么设置的指令；
4. markdown格式做输入输出，主要方便编辑、可读性也高，汇报需要的话用其他格式应该也难不倒它（我还没试过）。

营销业务里有很大的想象空间，留好预算、备好人。

投手和SEO就跟prompt一样性感，在黑盒里找规律、挖掘惊喜。

切忌猜测单一群体在不同阶段的状态，应该去定义不同阶段的群体画像。

跟对象说我应该买一副rayban，因为平时老是错过很多值得记录的画面，比如前两天去xxx工作室参观他的军火库、比如去xxx总部参观园区，贼震撼，后来发现啥都忘了拍了。
对象：你能不能先养成用手机拍的习惯？

好！

新能源领域我最佩服的品牌是零跑汽车。
1. 在商战面前，几乎没有品牌洁癖、更不会自视清高，稳扎稳打做产品、讲产品
2. 定位想得非常清楚，市场资源用得合理
3. 悄摸长期稳坐Top5