从初创公司跳到大厂,最难改掉的习惯之一,就是觉得 Coding 越快越牛逼。
初创公司拼速度,大厂拼深度。
初创公司,需求来了,聊几句,AI Coding 搓个 Demo,当天上线,第二天找用户验证。
大厂,需求来了,先把业务流程、数据来源、用户行为、功能规则全部往深了挖,直到真正理解问题,再考虑怎么做。
初创公司,先解决有没有的问题,做出 60 分的产品,能跑就赶紧验证。
大厂,要解决的是凭什么比别人强。一个功能不仅要做到 90 分,还得想清楚剩下的 10 分到底差在哪里。
以前觉得一个功能能跑通就算完成了。
但在大厂,一个看似简单的功能,可能会被反复追问:数据准不准?AI 的分析结果业务认不认?异常情况怎么办?到底省了多少人工?用户为什么非用你不可?
这些问题不解决,做得再快,也只是多了一个 Demo。
初创公司最怕的是还没验证需求,就把产品做得太重。
大厂最怕的是投入了一堆资源,最后做出一堆谁都能搓出来的半成品。
三个人的创业团队,没必要为了一个功能研究半个月。
几十个人的成熟团队,也不该把一天搓出十个 Demo 当成什么值得炫耀的成绩。
什么锅就配什么盖吧,自己掌握好节奏跟打法,在不同公司游龙,累了快
最近几天比较着急汇报AI项目成果,和 GPT 来回改了十几版 PPT。
跟AI不断琢磨着怎么讲得清楚、专业,怎么让汇报更有说服力,毕竟我一直认可一个点,讲得好比做得好更重要,或者说更轻松一点
但是开完会发现,内容还是需要数据,一味着增加多的会显得像流水账。
最终好不容易定稿,上会还是被追问了两件事
你这个结论的判断规则是什么?
你说的数据,到底覆盖了哪些范围?
讲清楚一件事,和真正想清楚一件事,真的完全是两回事。
在AI时代,大家不断地说专业术语黑语,显得自己很专业,但真正让你解释它的定义、依据、边界,未必答得出来。
这次最大的收获,自己到底有没有把问题想明白,在一点在AI时代至关重要。
现在做营销的方向都搞错了
很多人学了一堆营销技能,SEO、投流、AI 自动化,学得一个比一个勤快
最后连人为什么愿意掏钱都没搞明白。
2026 年最被低估的营销技能是什么?
是 Excel 数据分析。是消费者心理、用户研究、产品定位。
这段时间,每个人都忙着追最新的 AI 工具,研究怎么获取更多流量、怎么提高效率。
但用户为什么买?
为什么不买?
钱花出去到底有没有用?
这些最基础的问题反而没人愿意花时间研究。
技术一代比一代先进,工具一年换好几轮。
绕了一大圈,还是那些几十年前就在讲的基本功最有用。
请给我一次机会,我能做的很好🥲
We’re doubling down on video on 𝕏.
Today, we're piloting Video Kickstart Bonus, an invite-only program that rewards creators for posting their video content here.
A few things to know:
• Videos must be vertical, under 3 minutes, and content you’ve created yourself.
• Videos you’ve already shared on other platforms are eligible, as long as they don’t have watermarks.
• You must post at least 15 videos across 15 different days within the 30-day period of the campaign.
Invites are rolling out over the next few days, and enrollment closes October 30. Happy posting!!
翻了一个 SaaS 帖子下面 100+ 条评论,我发现一个挺反常识的地方
大家最爱讨论的营销渠道,和大家真正拿到第一笔钱的渠道,好像是两回事。
平时聊得最多使用的最多的营销渠道是 X、LinkedIn、SEO、内容、个人品牌。
但如果真有人去执行得出结果的时候,就发现一塌糊涂:
Google 搜索等了两个月,拿到第一个付费用户
花 $400 Google Ads,出了 3 个购买
直接去线下活动,拿到前 2 个客户
Reddit Ads 烧了 $200,0 转化
其实0→1 和 1→100,本来就是两套获客逻辑,两套不同打法。
@paulg Graham 很早就讲过一句:
Do things that don’t scale.
0→1 的任务是找答案:
谁会买?
为什么买?
去哪里能找到他?
所以请做一些看起来笨的事情,线下聊、手动 Demo、一个个去找用户
最近在看《金字塔原理》,在尝试里面的理论来辅助自己写作,发现了为什么写出来的那么有AI味
AI 正在把正确写作变得越来越像 AI
结论先行、层层递进、三点展开、最后总结
以前这些结构会让人觉得你写得很专业,现在只要太完整、太工整,第一反应反而是:
这是不是 AI 写的?
哪怕真的是自己一个字一个字写出来的
导致现在我们正常人写作反而开始逃离标准答案。
要将一篇本身结构舒服的文章,改为不均匀的节奏、没完全说完的话,甚至一点点个人的偏执,才显得有人味。
有点荒诞。
最近看《金字塔原理》有个很明显的感受:
AI 时代,读书的方式真的变了。
以前遇到一个概念,基本只能顺着作者的节奏一路往下读,可能几页之后才慢慢拼出它到底在讲什么。
现在完全可以先把这个概念丢给 AI:
用最简单的话解释一下,再拿我的工作场景举个例子。
很多时候几句话,反而比原书更快建立起理解。
最近在学《金字塔原理》,看到一个挺适合拿来做自媒体避坑的东西:
奇妙的数字 7。
简单讲,就是人的大脑一次能处理的信息其实很有限。
你一条长文里:
又讲背景,
又讲原因,
又讲方法,
又塞 8 个案例,
最后再来 10 条总结。
你以为是干货满满,
但读者看到的可能只是一坨东西。
一条内容最好只解决一个问题。
分点3-5 个基本够用了。
最近在学习博弈论,开始理解为什么有些人能力不差,却总是在一些事情上吃亏。
因为总是在做单人决策:
我这么做划不划算?
但博弈论讨论的是另一件事:
我这么做以后,对方会怎么反应?
对方反应以后,我原来的选择还划算吗?
降价、谈薪、合作、竞争,很多事情都不是算完自己这一笔账就结束了。
你在做选择,对面的人也在做选择。






