在知识星球这个产品里，可以怎么学习 Duolingo 的连胜机制，鼓励用户连续访问、连续阅读、连续创作——我想请你帮我研究：1. 在社区里，有哪些事可以和连胜挂钩。2. 知识星球应该怎样使用连胜的方法，改进产品，让用户粘性更强。 好的，我将为你研究 Duolingo 的连胜机制，并分析其可如何应用于知识星球，以鼓励用户连续访问、阅读与创作。同时我会从星主与普通用户两个视角出发，全面提出可行方案。完成后我会将建议方案清晰分类，配合示例或推荐机制展示，便于你评估与实施。 Duolingo连胜机制及在知识星球的应用 知识星球中可挂钩“连胜”的用户行为清单 在知识星球社区中，可以针对不同角色设计“连胜”（连续天数坚持）的行为目标，以鼓励持续参与。以下分别列出普通用户和星主可与“连胜”机制挂钩的行为： 普通用户（内容消费者与互动者）的连续行为 每日登录/签到：用户每天打开知识星球APP或网页并登录（相当于完成一次签到）。连续登录天数可被记录为连胜天数之一部分。 连续阅读内容：每日至少阅读社区内的一篇文章、帖子或观看一段分享内容。确保用户每天都有内容消费行为，培养每日浏览的习惯。 连续互动：每日进行至少一次互动行为，例如给帖子点赞、在文章下留言评论，或在群组讨论中发表看法。连续互动鼓励用户天天参与社区讨论，形成黏性。 连续提问或反馈：如果星球有问答板块，用户每天提出一个问题或反馈建议，与星主和其他成员产生交流。持续提问既能满足用户求知欲，又能为社区带来活跃度。 连续分享/邀请（可选）：每日将星球内优质内容分享给好友或社交媒体，或者每天邀请至少一位新朋友加入星球。这类行为频率较低，可作为进阶挑战，用于超级活跃用户的连胜激励。 星主（内容创作者与社区组织者）的连续行为 连续发布内容：星主每天在自己的星球内发布至少一条内容。这可以是长文章、短帖、视频音频或每日心得。坚持日更能保持社区新鲜感，吸引成员天天访问。 连续回应互动：每日抽时间回复用户的评论、回答成员提出的问题，或者参与社群讨论。星主持续积极回应能够带动社区氛围，提升用户忠诚度。 连续登录管理：星主每天登陆后台或管理端查看社区运营情况，执行必要的管理操作（如审核帖子、清理垃圾信息）。确保星主每天关注社区动态。 连续发起活动/话题：星主每天引导一个小活动或话题讨论。例如每日一问、每日话题接龙等，培养成员每天参与的仪式感。 连续数据跟踪（运营相关）：星主每天查看一次社区数据（新增成员数、内容浏览量等）并做出优化调整。这虽非直接对用户可见，但有助于星主养成日常运营的习惯，从而间接提升用户体验。 以上行为清单力求全面涵盖普通用户和星主可能的日常交互。通过将这些行为与“连胜”机制绑定，可以引导两类用户形成持续访问、阅读、创作的习惯。 知识星球的连胜机制设计方案 针对上述行为，需要设计适配知识星球的平台机制来实现“连胜”激励。设计时应考虑连胜记录的展示、奖励反馈、竞争激励，以及中断和恢复机制。 连胜记录的展示方式 个人连胜标识：在用户个人主页或头像旁，显示连续活跃天数的标识。例如以火焰🔥图标加数字表示连胜天数，类似Duolingo以火焰符号显示学习连续天数 (Duolingo - Wikipedia)。普通用户的标识可注明“已连续阅读X天”或“连续签到X天”，星主则标注“已连续创作X天”等。 社区内提示：当用户在某个星球内发言或互动时，其昵称旁可附上连胜天数徽记，供该星球内其他成员查看。这种展示让活跃度高的成员获得认可，也在潜移默化中激励他人参与。 日历视图/进度条：提供“连胜日历”或进度条界面，标记用户过去一段时间内哪些天完成了目标。比如连续打卡的日历上打✅，中断的天打❌。直观的日历进度有助于强化“不要打断链条”的心理暗示（俗称“不破链”法则）。这种方法在习惯培养中被广泛应用，能让用户对自己的坚持有仪式感。 连胜通知：每天用户完成连胜目标后，应用内弹出提示或动画庆祝，如“已连续第N天完成任务！”。这种即时反馈让用户获得成就感，也强化了当天的正向体验。 奖励与反馈机制设计 徽章和成就：为不同连胜里程碑设置徽章奖励。例如连续7天获得“一周达人”徽章，30天获得“月度坚持”徽章，100天“百日之星”，365天“年度恒星”等。这些徽章会显示在用户个人资料中，彰显荣誉。用户达到里程碑时可收到祝贺通知并解锁徽章，实现荣誉激励。 积分与虚拟奖励：结合知识星球的积分或虚拟币体系，给予连胜用户额外积分奖励。例：连续每满7天奖励一定积分，连续天数越长，每日基础积分倍率提升。这种累积奖励机制相当于“利息”，鼓励用户坚持得越久收益越高，同时也作为心理账户的一部分，让用户感觉自己积累的“本钱”在增值。 特权解锁：根据连胜天数给予用户特殊权限或福利。普通用户可能解锁诸如专属头像框、昵称特殊样式，或者有权限优先参加星主举办的活动。星主则可根据坚持更新的天数获得平台资源倾斜，如在连胜达到30天后，星球有机会在推荐板块曝光，或获得官方颁发的“勤奋创作者”称号。这些特权既是对付出努力的回报，也能激发其他用户向往。 物质/实物奖励（运营层面）：对于特别长的连胜（如365天），平台可考虑赠予实物奖励或证书，例如纪念衫、奖状等，营造隆重感。Duolingo有大量用户坚持超过一年 (Duolingo - Wikipedia)（据统计超过一千万用户连续学习超过一年 (Duolingo - Wikipedia)），类似地，知识星球若有用户或星主达成年连胜，可进行专题报道或荣誉奖励，进一步强化榜样效应。 排行榜和公示机制 全球/全站排行榜：制作全站范围的连胜排行榜。例如普通用户连胜榜，展示全平台连续签到或连续阅读天数最多的前若干名；星主连胜榜，展示连续日更天数最多的星主。榜单激发用户的社交比较心理，形成良性竞争 (Duolingo - Wikipedia)。Duolingo通过世界排行和联赛机制让用户与他人竞赛 (Duolingo - Wikipedia)，知识星球也可以利用排行榜刺激用户“再多坚持一天”以提升排名。 社群内榜单：在每个星球社区内部，设立当地的连胜榜。例如该星球普通成员中连续活跃天数排名，或该星球内管理团队（如果有多个管理员）连续登录管理的排名。这种本地榜单更直接相关，鼓励社区成员彼此竞赛，增强凝聚力。 连胜里程碑公示：当用户达到特定连胜里程碑时，在社区动态中公告祝贺。例如“恭喜 @用户A 连续阅读30天，获得‘知识达人’徽章！” 这类公开表扬不仅让当事人有成就感，也向其他成员传递坚持学习的价值观。星主达到里程碑时亦可公告：“本星球已连续更新100天”，提升成员对星主的信任与敬佩。 好友/关注比较：如果知识星球有关注或好友关系，可以增加“好友连胜对比”功能。用户可以查看自己与好友的连胜天数，从而产生轻度竞赛氛围——这类似于Duolingo推出的好友共同连胜（Friend Streak）功能，让好友一起保持连胜并彼此监督 (Duolingo - Wikipedia)。在知识星球中，好友间连胜对比能提供社交激励，看到朋友都在坚持，自己也不想掉队。 连胜中断的影响与惩罚 连胜计数清零：最基本的中断惩罚是连胜天数归零。这意味着之前积累的连续记录被打断，用户需要从头开始重新累积。这种清零本身对用户就是一种心理惩罚：曾经苦心维持的“成绩”消失了，会产生强烈的损失感。正如行为经济学所述，“对损失的痛苦感受要强于获得相应收益的快感” (Loss aversion - Wikipedia)——用户往往非常不愿失去已坚持的天数，这份损失厌恶会督促他们努力不中断连胜。 奖励/特权失效：如果用户的连胜中断，之前因连胜而激活的某些奖励效果可暂时失去。例如，连胜期间拥有的特殊头像框在中断后消失，需要重新连胜一定天数后才可恢复。又如星主因连续更新获得的推荐资格在中断后取消。这种惩罚加强“掉落感”，促使用户珍惜连胜状态。 排行榜名次下降：中断将导致用户从连胜排行榜掉队，名次大幅下降甚至退出榜单。在竞争激烈的社区氛围中，这种名誉上的损失也是有效的威慑。用户会为了不让自己辛苦攀登的排名化为乌有而坚持每日打卡。 提醒与心理落差：一旦中断，系统可以发出消息提醒如“很遗憾，你的连胜中断了”，并显示本次连胜持续了多少天，鼓励用户挑战打破这一记录。适度的“惋惜”提示会让用户感到错失了某种宝贵的东西，但同时引导他们重振旗鼓，开始新的连胜。需要注意措辞不要过于消极，以免挫败感太强而放弃，应该侧重于“你已取得X天的佳绩，可惜中断。要不要重新挑战更长连胜？”这样的语气。 连胜恢复机制 道具保留（Streak Freeze）：借鉴Duolingo的“连胜冻结”道具，当用户预见某天无法完成任务时，可预先使用“连胜保护卡”确保该天不断签。这样即使当天缺席，第二天连胜计数仍然保持。知识星球可引入类似道具，由用户使用平台积分购买或通过参与活动获取。用户会珍惜使用机会，将其视为关键时刻保护连胜的保险。 补签机制：在连胜中断后，允许用户付出一定代价进行“补签”以恢复连胜。例如用户可以在断开后24小时内使用积分购买一次补签，将中断的那天计为已完成，从而继续原有连胜计数。但补签机会应受限（如每月最多一次），以防止滥用。通过补签，用户在特殊情况下（生病、出差等）有补救机会，不至于因一次意外就前功尽弃。 邀请好友协助：一种创新的恢复机制是允许用户通过社交行为恢复连胜。例如连胜中断后，如果能成功邀请一位新用户加入某个星球或让一位已有好友当日登录参与，则可视为“团队协作”弥补中断。这种设计巧妙地将恢复连胜与拉新促活结合起来：用户为了保住连胜，会主动去拉动其他用户参与，实现增长目的。不过需要控制难度和公平性，确保用户体验。 额外任务弥补：当连胜中断后，系统发布一个额外挑战任务，让用户在接下来的一段时间内超额完成目标来换取恢复资格。例如连续3天每天完成功能A和B双倍的量，即可将之前中断的一次忽略不计，恢复原有连胜计数。这样的机制提高了恢复的门槛，保证只有高度投入的用户才能挽回连胜，同时给出努力方向，使用户将懊悔转化为行动动力。 宽限期设置：从产品设计上，可考虑在统计连续天数时引入宽限。例如按自然天24小时计较严格，有时用户可能因时区或作息问题稍过零点才完成任务。可设置“每日任务完成窗口期”延长几小时，或允许每周有一天宽限（比如每连续坚持6天，可“休息”1天不断连）。这种柔性的规则相当于“预防中断”的手段，让真正积极的用户不因技术性原因断档。同时也缓解了用户的心理压力，使连胜机制显得更人性化、可持续。 Duolingo心理激励方式借鉴 Duolingo之所以能让用户对连胜乐此不疲，在于巧妙运用了多种心理学激励原理。知识星球在设计连胜机制时，可以借鉴以下几种Duolingo的最佳实践，并考虑其本地化改造： ...
怎么通过 Youtube 找红人推广
我希望通过找 Youtube 红人，请他们帮我做软件产品营销的方式做我们的软件推广。目前希望了解这种营销方式的方法、成本、沟通方式、如果要每日执行的具体方法和技巧。 是 AI 语音笔记和 AI Read it later 产品 目标市场是欧美 + 东南亚 目前没有明确的预算，但希望从小开始试起 可能是科技、AI、软件等方向的小型博主 最关注的是下载、付费 明白了，我将为你研究如何通过科技、AI 和软件类 YouTube 小型红人来推广你的 AI 语音笔记与 Read it Later 产品，聚焦欧美与东南亚市场，并从小预算起步，目标是促进下载和付费转化。 我会整理出： 合作方式与常见流程 成本结构与报价参考 沟通方式与联系技巧（含模版） 每日执行操作的建议和管理技巧 完成后我会第一时间告诉你！ YouTube小型红人营销操作指南 1. 一般方法与合作流程 与YouTube小型红人（micro-influencers）的合作，是指与粉丝量在数万左右、垂直领域有一定影响力的创作者合作，为您的AI产品做宣传推广。这类红人往往粉丝群体精准、互动率高，尽管粉丝规模不大但能带来良好转化 (Influencer Marketing in Southeast Asia)。一般合作流程如下： **确定目标与预算：**首先明确营销目标（例如提高应用下载量、付费订阅转化）以及可投入的预算。 micro influencer通常性价比高，投入较少即可获得不错的ROI (Influencer Marketing in Southeast Asia)。 **筛选匹配红人：**寻找与您产品定位相关的科技/AI领域YouTuber，确保其受众群体与目标市场（欧美或东南亚用户）契合。优先选择内容风格和主题与您的产品“读后稍候”工具、语音笔记应用相关的创作者，以确保推荐更自然有效。 **提出合作邀约：**通过邮件或私信向红人表达合作意向，简要介绍产品亮点和合作构想（例如请对方试用并制作评测视频）。语气真诚友好，突出产品与其频道内容的契合，说明合作对双方的益处。 协商内容形式：与红人讨论确定推广内容的形式和细节。例如是制作一条专门评测视频，还是在日常视频中集成口播推荐，或制作开箱演示等 (海外TIKTOK/IG/YT网红报价参考（2025）_品牌_帖子_TikTok)。明确视频长度、产品露出时长、要传递的核心信息等，并尊重红人的创意风格以保证内容真实。 商定报酬与机制：根据内容形式和红人影响力谈判合作费用或奖励机制。可以是一次性现金酬劳，或结合按效果付费（例如按照下载量或销售分成），详细见后续谈判技巧部分。双方确认价格、支付方式（如先付定金、视频发布后付尾款）等条款。 提供产品支持：向红人提供您的AI产品的试玩权限或高级账号，方便其深入体验功能。提供必要的使用指南或卖点材料，但避免过度干预创作，以保证评价客观公正。 内容制作与审核：红人制作视频内容。发布前您可请求预览（如合作合同允许），确保关键信息准确且无误导。一般不要强行修改红人独立评价，否则可能影响内容真实性和受众信任。 **发布与推广：**红人在约定时间发布视频。在视频描述中放置您的产品链接或优惠码，方便追踪转化。您也可以通过品牌社媒账号转发该视频以扩大影响。 **效果跟踪与复盘：**持续监测视频的观看量、点击量、下载或订阅转化数等指标。根据红人提供的专属链接下载量等数据评估ROI，记录此次合作的成效。 (Influencer Pricing: The Cost of Influencers in 2025 - Shopify)后续与该红人保持联系（例如感谢对方，反馈成绩），为长期合作打下基础。同时总结经验，不断优化下一轮红人营销策略。 上述流程可视为一个循环迭代：持续发现并尝试新红人，不断优化沟通和合作方法，使您的AI产品在目标市场中通过口碑传播获得更大知名度和用户量。 ...
知识星球 CURR 如何提升
知识星球这样的软件产品（付费知识社区），有什么方法能提升 CURR(current user retention rate)？ 明白了。我将从第一性原理出发，研究如何系统性地提升像知识星球这类付费知识社区平台的 CURR（当前用户留存率），尤其以 7 日留存为重点指标。 我会从用户心理动因、内容策略、产品机制、社群活跃度和激励设计等多个维度出发，结合行业最佳实践和成功案例，整理一套提升 CURR 的方法论和可执行策略方案。 整理好后会第一时间给你看。 提升付费知识社区平台7日留存率的策略指南 引言 在付费知识社区平台（如知识星球）中，提高用户留存率（尤其是7日留存率，即当前用户留存率CURR）是保证社区持续繁荣和商业成功的关键 (Duolingo 如何重新点燃用户增长 | 长亭百川云)。相较于获取新用户，留住已有用户能够带来更高的终身价值，并形成良性循环。本文将从第一性原理出发，系统分析影响用户留存的核心因素，并从多个维度提出提升CURR的策略建议。这些策略涵盖用户心理动因、内容设计、产品机制、社群运营、激励机制等方面，并结合国内外优秀知识社区的案例加以说明，旨在为付费知识社区平台提供一套全面可行的留存提升方案。 用户心理与留存动因 理解用户为何留下，是制定留存策略的起点。只有抓住用户的心理需求和动机，才能“对症下药”提供让用户愿意持续参与的体验： 持续获得价值：用户付费加入知识社区，核心期望是获得有价值的知识和帮助。如果平台能够持续输出高质量内容，解决用户的痛点或满足其求知欲，用户会认为物有所值，从而乐于长期留下。反之，一旦用户感受不到新价值，他们留存的意愿就会降低。 成长与成就感：人在获得成长进步时会产生成就感，这是一种强大的内驱力。知识社区如果能让用户看到自己的知识水平提升（例如通过测验、作业反馈或知识路径完成度），用户会更有动力坚持。例如设置清晰的学习路径或等级，用户完成某阶段内容即可“解锁”新等级或徽章，满足其成就感。 社交归属感：知识社区不仅是获取知识的地方，也是志同道合者社交的平台。用户往往因为社区氛围好、人际连接而留下——他们在这里找到同行者、导师或听众，形成情感纽带。一旦用户在社区中建立了人际关系和归属感，他们会把社区视为“精神家园”而不舍得离开 (8条提高社群留存的实战总结 | 人人都是产品经理)。因此，促进用户之间的互动和情感连接非常重要。 沉没成本与承诺：付费行为本身就产生了一定的沉没成本，用户为了“不浪费”已付出的金钱更可能选择留下。此外，如果用户在社区投入了大量时间精力（例如发表了许多帖子、笔记，参与讨论，完成课程等），就会对自己的投入产生心理依赖，不愿轻易放弃这一切 (两大招数，有效提高小程序的留存率 | 人人都是产品经理)。平台可以通过引导用户多做贡献、积累个人成果来增加这方面的“黏性”。 信任与情感连接：当用户信任社区的专家/创作者，对其产生情感认同（例如某位圈主的人格魅力或专业权威，让用户产生崇拜和依赖），他们会因为这层信任而长期追随社区。培养这种信任可以通过专业权威背书、真诚的互动、及时的答疑帮助等方式来实现。 新鲜感与参与乐趣：如果社区体验单调枯燥，用户容易厌倦离开。反之，多样化的内容形式、有趣的互动活动、适度的游戏化元素都能带来乐趣，激发用户“玩”的心理。用户觉得参与社区本身就很有趣，自然会每天回来看看。 害怕错过 (FOMO)：人都有“错过恐惧症”，担心错过重要信息或精彩讨论。社区如果经常有高价值内容或热点话题讨论，并通过提醒机制让用户感知到这些动态，用户会担心一旦不常来就可能错过某些机会或知识，从而主动保持活跃。 综合以上心理动因，我们应确保平台提供持续的价值供给、让用户体验成长与被认可、营造良好社交氛围，并增加用户对平台的投入。下面将基于这些原则，逐一探讨如何在内容、产品、运营和激励层面落实相应策略。 内容与知识结构设计 内容是知识付费社区的立身之本。优质且精心设计的内容体系能强力驱动用户留存，因为用户留下来最根本是为了持续获得知识收获。 高质量与相关性：确保提供的内容高质量且与用户需求高度相关，这是留存的基础。内容选题应针对目标用户的痛点、兴趣点，提供深度见解或实用价值，让用户每次浏览都有所收获。可以通过调研用户需求、收集反馈不断优化选题方向，保证内容始终“击中”用户关心的问题。 分层次的知识体系：设计系统化的内容结构，满足不同层次用户的需求。比如将内容划分为入门→进阶→高级三个层级，用户加入后可以根据自己的水平按图索骥，持续学习新知识。当新手用户逐步进阶，就能产生显著的成长满足感；而高级用户也有更深入的内容可以探索，不至于“学无可学”。这种循序渐进的知识路径设计，有助于用户长期留下来完成整个成长体系。 连载与持续更新：采用连载形式或固定频率更新内容，培养用户的期待心理和消费习惯。例如每周固定几天发布系列内容（专栏文章、音频课程等），或推出“每日一课”“每周话题”栏目，让用户形成定期查看的习惯。持续稳定的更新频率会让用户将访问社区融入日常节奏，逐步形成留存习惯。特别是连载内容（例如系列教程、分章节输出的长文）会引发用户对剧情走向或知识下文的期待心理，驱使其定期回访追更。 参与式内容：鼓励用户参与内容共创，而非单向接受信息。互动形式的内容设计既增加趣味性，又让用户有主体感，从而提高留存。例如：设置课后作业或挑战，让用户根据所学输出作品，由圈主点评并展示排行榜，用户在参与创作中既巩固了知识又获得成就感 (知识星球产品设计分析——小星球，大宇宙，知识创作者的智慧社群运营指南！ | 人人都是产品经理) (知识星球产品设计分析——小星球，大宇宙，知识创作者的智慧社群运营指南！ | 人人都是产品经理)；定期开展知识问答活动，用户向圈主或嘉宾提问，得到专业解答 (知识星球产品设计分析——小星球，大宇宙，知识创作者的智慧社群运营指南！ | 人人都是产品经理)，这样的双向互动丰富了社区内容，也让用户更有参与感和归属感。 多样化内容形式：不同的内容形式可以满足用户不同场景下的偏好，增加用户粘性。除了图文文章，可以提供音频、视频、直播等形式的内容。例如在通勤时用户可能倾向听音频，在休闲时观看短视频或参与直播讨论。多样形式还能增加新鲜感，避免审美疲劳。同时通过不同媒介传递知识，强化用户对社区的整体依赖。 内容归档与索引：随着时间推移，知识星球这类社区会积累大量优质内容。平台应提供良好的归档分类和搜索功能，帮助用户轻松地查找和回顾过去的内容。这不仅方便用户反复利用已获得的知识，也加强了他们对社区作为“知识库”的认知，进而舍不得离开 (知识星球2年重度使用者——我认为知识星球可以如何优化？ - 少数派)。例如，可以按主题建立知识索引、定期整理精华内容合集，让新老用户都能方便获取；还可以允许用户将喜欢的帖子收藏或标记，日后再次访问。这种内容资产留存机制让用户觉得在平台上的学习成果是累积和有沉淀的，提高长期留存意愿。 定期盘点与反馈：定期总结社区内的知识要点（如月度知识小结、FAQ汇总），向用户展示他们这段时间“学到了什么”，强化价值感知。同时邀请用户反馈想了解的话题，根据反馈调整内容策划。这种良性的内容供需循环可使内容始终贴合用户需要，用户也更愿意留下因为他们的意见被重视、需求被满足。 总之，内容战略要围绕“让用户不停获得新价值”展开。既要有广度（覆盖用户关心的各方面），又要有深度和结构（形成体系、持续更新），还要有互动性和便利性（用户参与和轻松获取）。内容为王，但只有结合用户体验来设计呈现方式，才能真正发挥内容对留存的驱动力。 产品功能机制 产品层面的功能设计和使用体验，是将用户与内容、社区连接起来的媒介。良好的产品机制既能降低用户参与的门槛，又能通过外部触发培养用户习惯，从而提升留存。以下是付费知识社区平台在产品功能上可采取的策略： 卓越的新手引导：用户首次加入社区的体验往往决定了TA是否会留下。因此需要设计清晰友好的新手引导流程。例如首次登录时，通过欢迎页面告知社区的价值主张和主要板块，引导用户浏览精品内容或完成关键动作（如完善兴趣标签、阅读置顶指南帖）。可以设置新手任务（打卡签到、发一条自我介绍、给一篇内容点赞评论等），在用户完成时给予正向反馈（如徽章或欢迎回应），帮助新用户快速融入社区环境。良好的首日激活能让用户触发“原来这个社区这么有用/有趣”的**“啊哈时刻”** (两大招数，有效提高小程序的留存率 | 人人都是产品经理)，为持续留存打下基础。 个性化内容推荐：运用算法和用户画像，实现内容的千人千面展示。根据用户的兴趣、历史浏览和互动数据，推荐TA可能喜欢的帖子或课程。这种个性推荐可以显著提升用户每次打开应用时的收获感——总有新鲜且契合胃口的内容等待着他们，从而增加用户粘性。例如，当用户完成某一系列课程后，系统及时推荐相关主题的进阶内容；或当他们长时间未浏览某板块，推送那板块的热门讨论以重新唤起兴趣。个性化让用户感觉社区“懂我”，从而更乐意经常回来看看。 高频触达的提醒机制：适度且智能的通知是唤醒用户的重要手段。平台应通过各种触达渠道提醒用户社区的新动态，但注意把握频率与内容，让提醒成为有价值的信息推送而非骚扰 (Duolingo 如何重新点燃用户增长 | 长亭百川云)。具体做法包括： ...
敲敲公众号推广
我有一款 App 叫“敲敲”，是一款习惯养成、个人/组队打卡的产品，支持 iOS 和 Android。 我考虑在微信公众号做投放。 请你告诉我，在微信公众号做投放，我应该先做哪些调研，有哪些方向是我需要考虑到的？ 明白了，我会围绕你打算在微信公众号做 KOL 软文投放的需求，整理一份详细的调研建议，包括你在启动前需要评估的方向、考量因素、以及可能的选品策略。 我会尽快整理好相关信息，供你参考和决策。 敲敲 App 微信公众号 KOL 软文投放前调研建议 1. 明确目标用户画像并匹配公众号类型 细分受众特征：首先要深入分析“敲敲”习惯养成 App 的目标用户属性。行业报告显示，习惯养成类App的用户60%以上为女性，且以35岁以下的大学生和白领为主 (习惯养成APP调查报告：好习惯是一种生活方式 | 人人都是产品经理)。他们希望利用空闲时间培养好习惯、提升生活质量。这意味着我们的目标用户主要是年轻群体、学生和职场新人。 兴趣偏好调研：在明确人口属性后，要调研这些用户的兴趣和行为偏好。例如，大学生可能关注学习提升类、公考考研类公众号；职场新人可能关注时间管理、职场技能提升等内容。用户的目标、行为和心理诉求需要与公众号的调性匹配 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。通过问卷、用户访谈或社媒数据分析，细化不同子群体（如考研党、职场新人、自我提升爱好者）的内容偏好。 公众号类型匹配：根据细分人群的兴趣，选择相应类型的微信公众号投放。例如，针对职场新人，可以投放职场技能干货类公众号；针对自律/提升需求强的用户，可投放自我管理类公众号 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。只有明确业务定位和用户画像，才能方便、精准地找到合适的公众号进行投放 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。确保所选公众号的内容风格与目标用户的调性契合，才能提高软文触达的相关性和转化率。 2. 微信公众号KOL分类及典型账号分析 划分KOL类别：在微信生态下，KOL大致分为不同内容领域。针对习惯养成App，可重点关注以下类别的公众号，并分析各类别中的典型账号： 职场提升类：分享职场技能、时间管理、效率工具等干货内容的公众号。这类账号的受众多为职场新人和希望自我提升的白领，契合App中职场习惯培养的需求。例如，一些定位运营干货、职场经验分享的公众号常吸引大量年轻从业者 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。软文可侧重于“工作效率”或“职场成长”角度，与App功能结合。 自律成长类：以自律打卡、个人成长为主题的公众号。这类KOL鼓励读者坚持早起、运动、阅读等好习惯，受众与习惯养成App高度契合。典型账号会发布21天挑战打卡、习惯培养技巧等内容，用户粘性强。投放这类公众号软文时，可让KOL以亲身体验打卡App的形式介绍产品，效果更自然。 心理励志类：聚焦心理学、自我提升和励志鸡汤的公众号。例如情感心理、抗拖延、提升自信等主题。这些账号读者关心自我管理和心理动力，软文可从克服惰性、建立新习惯的心理机制入手，引出App作为解决方案。 读书/知识类：如“十点读书”等读书分享类大号，或知识付费、学习技巧类公众号。其粉丝有主动学习和日常阅读的习惯，接受新工具意愿高。软文可切入“利用App坚持每日阅读/学习”的场景。需注意这类头部大号粉丝基数大、价格高，应评估性价比。 极简生活类：提倡极简主义、效率生活的公众号。受众寻求提升生活品质、精简事务，倾向于使用工具来管理习惯和时间。软文可包装为生活方式建议，将App作为养成简单习惯的辅助神器。此类账号往往调性文艺、用户粘性好。 典型账号数据分析：对各类别挑选出的KOL账号，需要进一步调研其影响力和受众画像。利用第三方公众号数据平台（如新榜、西瓜数据等）查询每个账号的粉丝规模、地域分布、平均阅读量、点赞在看数等。重点分析账号的阅读量走势和内容质量，以评估其真实影响力 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻) (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。例如，查看典型文章阅读量是否稳定、有无异常峰值，以排除刷量嫌疑 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。如果某账号曾多次接到类似习惯App的软文投放且反响良好，可优先考虑。通过这一系列分析，建立各类别优质公众号清单及画像，用于后续投放筛选决策 (7000字破解公众号项目挖掘技巧及投放指南 | 人人都是产品经理)。 3. 确定投放效果评估指标 曝光量（阅读量）：阅读量是衡量软文触达范围的基础指标。调研阶段需明确目标阅读量，并参考所选公众号历史平均阅读数据作为预期值。投放后对比实际阅读数与该号平日平均值，判断内容是否达到预期曝光。如果显著低于平均，可能是选题不够吸引或发布时间不佳，需要总结原因。 互动度（点赞/在看/评论）：用户互动能反映软文内容的共鸣度。调研应关注KOL过往广告软文的互动情况，作为标杆。投放后统计文章底部的点赞和“在看”数量、评论数和质量等。较高的互动量表示内容对读者有吸引力，也有助于二次传播。尤其是读者留言反馈提及App的情况，能提供有价值的用户声音。 转化率（下载/注册转化）：最终要评估软文带来的用户转化效果。需提前设计转化路径，例如在文章中嵌入App下载链接或二维码，或引导读者点击“阅读原文”跳转至下载页面。通过这种独立链接统计点击率和实际下载/注册人数，计算从阅读到安装的转化率。投放前应明确主要考核指标是阅读、粉丝关注还是注册量 (7000字破解公众号项目挖掘技巧及投放指南 | 人人都是产品经理)并设置数据监测手段。比如，如果以App注册为目标，可记录每1万阅读带来的注册量，并由此计算获取每个新用户的成本，以评估投入产出比。 成本与ROI：根据以上数据，计算每次投放的投入产出比 (ROI)。例如，每篇软文花费多少预算，带来了多少新增用户，折合每个用户的获取成本(CPA)。若花费1万元投放最终仅带来8000元收益，则ROI为负，需要优化投放策略 (7000字破解公众号项目挖掘技巧及投放指南 | 人人都是产品经理)。通过对比不同公众号的ROI，找出最具性价比的投放渠道。持续的效果评估有助于及时调整投放计划，集中资源在高转化的账号上。 4. 软文合作形式与市场价位概况 软文投放形式：常见的合作形式包括：①专篇软文：由KOL账号发布一篇以App相关主题为核心的原创文章，将产品功能巧妙融入内容（读者更易接受）。②内容植入：在KOL日常文章中以推荐的形式短段落植入App信息（软性更强，但曝光量依赖该篇主文阅读）。对于习惯养成App，专篇软文效果更直接，可以讲述用户使用App坚持习惯的故事、经验总结等，引发共鸣。需提前与KOL沟通内容角度，由KOL按照其读者口味撰写或润色，以保证文章既有广告诉求又符合公众号调性。 创意活动结合：在软文中结合小活动能提高转化，例如打卡挑战、福利赠送等。比如，让KOL发起“7天好习惯打卡”活动，邀请粉丝使用敲敲App参与，坚持打卡赢取奖品。这种形式将广告转化为互动活动，增加趣味性和用户参与度，有助于拉新和二次传播（粉丝在朋友圈分享打卡进度等）。调研应了解KOL过去是否开展过类似活动型软文及效果，以决定是否采用此形式。 市场价位预估：微信公众号软文投放价格通常以阅读量或粉丝量为参考。行业平均每次有效阅读的费用约为￥1~2元，泛流量号的单次阅读成本约￥0.50.7元 (7000字破解公众号项目挖掘技巧及投放指南 | 人人都是产品经理)。例如，某公众号平均每篇阅读量2万，则报价可能在2万～4万元左右浮动（视内容匹配度和投放位置而定）。头部KOL由于粉丝量大、信任背书强，单篇报价可高达数十万，但其单次曝光成本反而可能较低。中腰部垂直号（例如均阅读500010000）报价可能在￥5千到￥1万不等。建议在调研阶段获取目标KOL的报价卡或历史接单价位，综合考虑其粉丝质量和转化效果。 投放形式与价格的权衡：预算每月10万元，需在投放形式上精打细算。可以优先测试多家中等规模的垂直账号，每家花费1-3万元不等，观察哪家转化最好，再进行复投和加大投入 (7000字破解公众号项目挖掘技巧及投放指南 | 人人都是产品经理) (7000字破解公众号项目挖掘技巧及投放指南 | 人人都是产品经理)。也可尝试与个别头部账号合作一次，获取较大声量。注意有些公众号提供头条和次条等不同位置的报价：头条阅读高但价格贵，次条价格低但阅读量只有头条的30%-50%。调研这些选项的性价比，根据预算灵活搭配投放组合，以在预算范围内最大化拉新效果。 5. 投放渠道与平台选择建议 自主对接 vs 第三方平台：KOL软文投放可选择自行联系公众号主，或通过第三方平台撮合合作。自行找号需要投入大量时间精力筛选账号、逐一沟通 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)，但优点是可以直接议价，发掘一些小而有效的“精品号”资源 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。第三方平台派单（如微播易、新榜旗下服务等）则提供现成的KOL库，广告主提交软文和预算后，让符合条件的号主自主接单 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。平台通常提供数据监测和保障服务，降低沟通成本。劣势是可能错过未入驻平台的小众优质号，且价格相对透明刚性。综合来看，建议两种途径并行：一方面利用平台快速筛选 垂直领域KOL，另一方面主动发掘一些贴合产品调性的中小号。 利用数据工具筛号：无论通过何种渠道获取KOL名单，都必须进行账号质量评估。借助第三方数据工具（如新榜指数、西瓜数据、爱微帮等），根据地域、粉丝画像、内容标签筛选账号 (全渠道广告投放盘点，信息流/平台站内/搜索/KOL，实操SOP、避坑指南)。查看账号的历次阅读量走势及粉丝活跃度，识别刷量和僵尸粉：若阅读量短期大起大落、不符合用户正常作息时段增长，基本可判定有刷量嫌疑 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。通过这些工具的“投前分析”功能，可以评估账号价值，剔除掉数据异常的号源，确保投放预算花在真实有效的流量上。 官方互选广告平台：需要注意微信官方对于公众号商业合作的新规定。自2023年6月30日起，凡公众号与第三方合作的推广内容，原则上都应通过腾讯官方广告平台发布，否则可能被限制流量或处罚账号 (微信出手整顿公众号“私单”：营销软文无所遁形，自媒体直呼越来越难-蓝鲸财经)。这意味着许多KOL现在使用微信“流量主互选”平台来接单，以符合法规。广告主可以考虑通过微信官方的“公众号互选广告”平台来选择KOL并投放软文。官方平台的好处是合规有保障，可避免私下投放被微信检测出违规而影响广告传播 (微信出手整顿公众号“私单”：营销软文无所遁形，自媒体直呼越来越难-蓝鲸财经)。同时，互选平台根据KOL历史数据给出最低报价，交易更透明 (微信出手整顿公众号“私单”：营销软文无所遁形，自媒体直呼越来越难-蓝鲸财经) (微信出手整顿公众号“私单”：营销软文无所遁形，自媒体直呼越来越难-蓝鲸财经)。在调研阶段，应向KOL或第三方了解清楚合作流程是否走官方平台，以及由此产生的服务费或价格变化，以提前规划预算。 媒介代理合作：如果团队投放经验有限，也可以考虑与专业公众号投放代理/MCN合作。这些媒介机构有成熟的KOL资源库和报价单，包含账号粉丝数、平均阅读、报价和档期 (公众号KOL投放避坑指南_腾讯新闻)。代理可以根据我们的目标用户定位，推荐匹配的账号组合并负责沟通协调，从而节省时间。不过也要注意把控，要求代理提供的数据依据和历史投放案例，避免其出于利益偏好推荐效果不佳的账号。调研阶段宜多询价几家代理，了解市场价格和服务内容，再决定是否采用此渠道。 6. 案例参考与竞品投放效果分析 竞品投放情况调研：调查市面上类似功能的产品是否有过公众号软文推广，学习他们的投放策略和成效。可以通过搜狗微信搜索等渠道，检索习惯养成、效率工具类App名称+软文，寻找相关推广文章。对找到的竞品软文，整理其发布时间、所在公众号、阅读/点赞量等信息 (7000字破解公众号项目挖掘技巧及投放指南 | 人人都是产品经理)。尤其关注竞品选择了哪些公众号以及内容角度。如某款App多次在“XX职场”公众号投放，则说明该渠道ROI较好，我们可将其列为优先选项。分析5-10个类似品牌的投放后，汇总出一个参考账号库和选题方向库，以指导我们的软文创作和选号 (7000字破解公众号项目挖掘技巧及投放指南 | 人人都是产品经理)。另外，留意这些软文的用户反馈（评论区）和二次传播情况，以评估用户对此类推广的接受度。 成功案例借鉴：研究业内成功的微信KOL推广案例，从中获取灵感和数据支撑。例如，健康管理类App Feel 曾通过跨平台KOL组合营销迅速崛起：联合微信、微博等多位网红发起打卡活动，在不到半个月内微信及微博粉丝激增，并通过KOL的7天打卡挑战沉淀了近百万用户 (网红自媒体组战队，看健康管理类App Feel如何挑战 Keep！ - 数英)。这一案例表明，借助KOL发起互动式软文活动能大幅提升拉新效果 (网红自媒体组战队，看健康管理类App Feel如何挑战 Keep！ - 数英)。我们可以思考类似的玩法，将敲敲App的功能与KOL内容创作相结合，形成有吸引力的传播事件。 经验教训分析：如果有发现某些竞品投放后反响平平或翻车的案例，也应总结原因。例如软文内容生硬导致阅读量不及预期，或选择的公众号受众与产品不匹配导致转化不佳。这些教训有助于我们避开雷区。调研中可关注一些营销公众号或行业报告对公众号广告案例的评析，从中提炼出适用于本次投放的Dos & Don’ts。 小结行动方案：基于以上调研，最后应形成可执行的投放方案：包括目标用户定位、KOL类别和初步名单、内容选题方向、预期KPI指标、预算分配以及执行排期等。通过深入的投前调研，我们将能更有把握地选择合适的微信公众号KOL，并制定出切实有效的软文投放策略，为“敲敲”App实现最佳的拉新效果。
AI 模型微调
作为一家小科技公司，想要微调自己的小 AI 模型，用于解决特定垂直领域的问题。这类 AI 模型微调，具体需要使用到哪些技术？哪些设备？哪些工具？有哪些文章或者论文对此有详细的入门说明？请帮我做一个从新手入门到成为行业专家的学习清单。 下面这份学习清单，旨在帮助一家小科技公司逐步掌握在特定垂直领域微调“小”AI模型的关键技术和方法。清单从新手入门到资深专家，分阶段涵盖所需的理论知识、工具链、硬件设备和典型的参考文献/文章/论文。希望能帮助你们更系统地规划学习和实践路线。 一、基础阶段：理解核心概念与理论 1.1 机器学习与深度学习基础 目标：掌握神经网络、深度学习的基本概念与常用技巧，为后续的模型微调打好基础。 学习内容： 经典机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等 深度学习基础：前向传播、反向传播、损失函数、优化方法（SGD、Adam 等） 推荐资源： 《Deep Learning》 (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville) Coursera/吴恩达机器学习课程 Fast.ai 深度学习免费课程 1.2 迁移学习与微调 (Fine-tuning) 目标：理解为何要在预训练模型之上进行微调，了解微调的常用方法。 学习内容： 迁移学习的概念：从大规模预训练模型迁移到小规模目标任务 微调方法：全模型微调(Fine-tune Everything)、冻结部分层(Freeze)、增量训练等 参数高效微调方法 (PEFT)：如 LoRA、P-tuning、Adapter、Prefix Tuning 等 推荐资源： Hugging Face 迁移学习官方文档 论文： Howard & Ruder (2018) - “Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification (ULMFiT)” Houlsby et al. (2019) - “Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP” 1.3 常见预训练模型与架构 目标：熟悉市面上主流的预训练语言模型，了解它们的特点与适用场景。 学习内容： BERT、RoBERTa、ALBERT 等编码模型 GPT、GPT-2、GPT-3 等生成模型 T5、BART、GPT-Neo、BLOOM 等开源/大规模 Transformer 推荐资源： 论文： Devlin et al. (2018) - “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” Radford et al. (2019) - “Language Models are Unsupervised Multitask Learners (GPT-2)” Brown et al. (2020) - “Language Models are Few-Shot Learners (GPT-3)” 二、进阶阶段：微调技术与实战 2.1 全量微调与轻量化微调 目标：对比全量微调(更新所有模型参数)与各种轻量化微调(仅更新部分参数或添加小规模参数)。 学习内容： 全量微调 (Fine-tune Everything) 的优缺点：需要更多算力与数据；灵活度高 轻量化微调 (PEFT)： LoRA (Low-Rank Adaptation)：只学习低秩矩阵的更新，显著减少参数量 Adapter：在 Transformer 层插入小型 Adapter 模块 Prefix Tuning：在输入序列中增加可学习的前缀向量 P-tuning / Prompt Tuning：对模型输入的 embedding 层进行可学习的 prompts 推荐资源： Hugging Face PEFT 库 论文： Hu et al. (2021) - “LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models” Lester et al. (2021) - “The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning” 2.2 知识蒸馏与模型压缩 目标：在资源受限的环境中，学习如何将大模型的知识蒸馏到小模型，或进一步对模型进行剪枝、量化。 学习内容： 知识蒸馏 (Knowledge Distillation)：教师-学生网络流程 模型剪枝 (Pruning)：修剪神经网络中不重要的权重 模型量化 (Quantization)：利用定点或低比特来表示权重 推荐资源： 论文： Hinton et al. (2015) - “Distilling the Knowledge in a Neural Network” Han et al. (2015) - “Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks…” 2.3 数据准备与标注 目标：确保微调所需的数据高质量且适合目标领域；掌握必要的数据增强和标签标注方法。 学习内容： 数据清洗、去重、降噪 领域数据收集：特定行业文档、API文档、日志数据、客户问答等 半自动或人工标注工作流程 数据增强(使用同义替换、GPT-based 数据生成等) 实践建议： 使用 Label Studio 等开源标注平台 使用正则表达式或 Python 脚本做批量数据清洗 熟悉 spaCy 或 NLTK 做文本处理 2.4 实战：使用开源工具链 (以 Hugging Face 为例) 目标：掌握从数据预处理、模型训练到部署的完整流程。 步骤： 选择模型：在 Hugging Face Model Hub 上选取适合自己任务的基础模型（语言、规模、开源许可）。 数据准备：根据任务格式(JSON, CSV, TSV)加载，编写 Dataset 类或使用 datasets 库。 微调：使用 transformers 库的 Trainer 或自定义训练脚本；选择合适的微调方式（全量或轻量化）。 验证与评估：指标(准确率、F1、BLEU、ROUGE 等)，注意过拟合现象。 部署：使用 torch.save 或 transformers pipeline / FastAPI / Docker 等进行上线。 推荐资源： Hugging Face 官方教程 Hugging Face Course Hugging Face YouTube 频道 三、高阶阶段：深入理解与优化模型 3.1 高级优化技巧 目标：在算力有限或对时延敏感的场景下，学会调优超参数并加速推理。 学习内容： 超参数搜索：学习率、batch size、梯度累积、权重衰减等 混合精度训练 (FP16 / BF16) 动态图与静态图优化（PyTorch vs TensorFlow） 分布式训练：Data Parallel / Model Parallel / Pipeline Parallel 推荐资源： NVIDIA Developer 博客（Mixed Precision Training） PyTorch Lightning 提供的分布式 / 混合精度工具 3.2 特殊领域与多模态微调 目标：扩展到更复杂的场景，比如图文、语音、音视频等多模态任务。 学习内容： Vision Transformer (ViT) 微调 CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 可用于多模态的微调技巧：Prompt Tuning + 多模态融合 推荐资源： Radford et al. (2021) - “Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (CLIP)” OpenAI Whisper 相关项目（语音转文本） 3.3 针对生成式大模型的微调 (Instruction Tuning / RLHF) 目标：掌握大语言模型(如 GPT 系列)的指令微调与强化学习训练流程。 学习内容： Instruction Tuning：收集指令-回答数据集，对预训练模型进行指令化微调 RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)：通过人类反馈的奖励信号来进行策略优化（以 ChatGPT 为例） 安全性、道德规范、偏见与审计 推荐资源： 论文： Ouyang et al. (2022) - “Training language models to follow instructions with human feedback” (InstructGPT) Deep RL 相关课程 (如 OpenAI Spinning Up) 四、设备与硬件环境 GPU 服务器 / 云平台 ...
AI 与知识星球
知识星球里有大量的有价值的信息，但是因为信息是付费的，因此无法被搜索引擎检索到，甚至开发者（知识星球）也不太容易充分利用这些数据、内容的价值。请你帮我做个脑力激荡，在当前的 AI 时代，知识星球有哪些方式使用这些信息，才能对知识星球公司、对知识星球里的星主、对创造这些内容的作者、对知识星球里的读者、以及对整个社会都有更大的价值？ 举例来说：我模糊地觉得，知识星球可能可以使用 MCP 将内容与 LLM 连接，但是如何做权限管理控制才是合理的？我希望有更清晰的判断。 明白了，我会从多个维度为你调研如何在 AI 时代充分释放知识星球内容的价值，惠及平台、星主、内容创作者、用户及整个社会。 我会覆盖包括内容与大模型连接、权限控制、内容聚合与推荐、AI 问答助手、知识图谱构建、社区增强等方向的创新思路与实践案例。 完成后我会整理成一份全面、结构清晰的报告供你参考。 AI时代知识星球内容价值最大化策略 在人工智能时代，像知识星球这样的平台可以通过引入大模型和智能工具，深度挖掘其优质内容的价值，使平台自身、星主（社区主持人）、内容创作者、订阅用户乃至整个社会都受益。以下将从六个关键角度展开讨论，并结合具体方案、案例和挑战对应的解决思路。 1. 大模型访问、总结与问答星球内容（含多模态）及权限控制 借助**大语言模型（LLM）**的强大自然语言理解与生成能力，知识星球平台可以为订阅用户提供内容的智能检索、总结和问答服务。具体而言： 智能内容问答与摘要：为订阅用户提供一个由LLM驱动的聊天助手，能够基于星球内的历史帖子和资料回答提问，生成总结。例如，用户提问“星主上周提到的X是什么观点？”时，AI助手可检索相关帖子并生成回答或摘要。这类似于Slack推出的ChatGPT集成应用，可以根据聊天记录提供对话总结和即时问答 (Introducing the ChatGPT App for Slack - Salesforce)。这种助手还能针对长文章提供要点总结，方便用户高效获取信息。 多模态内容解析：知识星球的内容常包含文本、图片、视频等多种形式。AI可以结合OCR识别图片中的文字、利用计算机视觉描述图片内容，或将音视频转写为文本，从而让LLM理解这些多模态内容并进行摘要与问答 (Meet the new Notion AI)。例如，Notion AI 已能分析PDF和图片内容，提取要点并回答相关问题 (Meet the new Notion AI)。 上下文动态调用：采用检索增强生成（RAG）技术，让LLM在回答问题时动态检索星球知识库中的相关内容作为“上下文”。这样模型不需要训练包含所有私有内容，而是按需检索，既节省计算又减少泄露风险。 为实现上述功能，必须严格处理内容授权与权限控制： 权限校验与MCP机制：确保只有经过授权的用户和请求才能访问特定星球内容。可以探索Anthropic提出的模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）等机制 (一文读懂MCP与AI工具生态的未来，它会是AI智能体的「万能插头」吗？|AI|智能体|开发者_新浪科技_新浪网)。MCP提供了一个开放标准，让AI模型通过受控接口访问数据源，从而建立安全的双向链接 (Claude 的 MCP (模型上下文协议）有啥用？ - 少数派)。通过MCP，LLM在需要内容时向MCP服务器请求，后者验证用户权限后检索内容提供给LLM。这种设计提升了安全性与可控性，避免了以往直接把数据上传到模型或赋予模型过高权限所带来的风险 (Claude 的 MCP (模型上下文协议）有啥用？ - 少数派)。Slack的ChatGPT应用也强调了细粒度权限控制和数据不用于模型训练，以保护企业私有数据 (Introducing the ChatGPT App for Slack - Salesforce)。在知识星球场景中，MCP或类似方案可确保AI只在用户有访问权限时才获取星球内容，并且不会将这些私密内容用于训练公共模型。 内容版权与合规：平台应与星主和创作者明确数据使用授权范围。AI对订阅内容的访问应遵循版权协议，例如只可用于为该订阅用户提供问答，不会储存或传播给未授权用户。这需要在技术上记录每次AI调用内容的身份，并在法律上更新用户协议，明确AI介入时各方的权责。 挑战： 实现LLM对私有内容的安全调用面临不少挑战，包括模型可能的“幻觉”导致错误回答、对多模态内容理解的准确性、以及海量内容的实时检索性能。还要防止用户利用AI批量导出付费内容，从而损害创作者利益。 ...
公司创新基础建设
创新的基础是什么？我们是一家有 20 年历史的小公司，目前公司只有 50 人，人员的稳定性颇高。我希望公司能够有更强的创造力、创新力，我希望公司可以不依赖创始人、合伙人也可以有新产品、新业务的突破。这种情况下，应该做哪些事情，才能真的具备创新的基础？ 公司是互联网行业。目前的主营业务是知识星球，营收和利润都不错，因此有一个创新的基础：现金流。 目前公司的擅长点在产品和技术，但是运营、业务、综合方向的创新也是很有价值和希望突破的。 目前有 task force 做新项目，有研究小组定期讨论分享，准备尝试内部提案、黑客松。 因为只有 50 人，所以资源是有限的。在这种有限资源下，有预算、时间和人力计划。 明白了，我会针对一家已有稳定主业（知识星球）、以产品和技术见长的小型互联网公司，调研如何在不依赖创始人或合伙人的前提下，构建可持续的创新基础和文化，尤其是在资源有限的背景下。 我会聚焦在适合 50 人规模公司的创新机制、文化建设、激励制度、组织结构建议等方面，并结合你的既有尝试（如 task force、研究小组、黑客松等），提出可行、实践性强的创新体系构建路径。完成后我会尽快反馈给你。 某50人互联网公司持续创新文化与机制建设报告 1. 资源有限条件下的小型科技公司创新文化构建 小型科技公司在人力和资源有限的情况下，也可以通过营造合适的文化和机制，实现可持续的创新。首先，建立创新文化是基础。管理层应当鼓励员工提出新想法，为其提供实现创意的环境和资源，并以身作则强调创新的重要性 (企业如何在不同阶段保持持续创新能力？ - MBA智库问答)。例如，谷歌允许工程师将20%的工作时间用于个人创新项目，据报道正是这一机制催生了AdSense等明星产品（Gmail也被广泛认为源于此类项目） (Side project time - Wikipedia)。这样的做法体现出即使资源有限，也要给予员工一定的自由探索空间。 其次，营造安全试错的氛围。创新伴随风险与失败，管理者应鼓励员工尝试新方法、新思路，容忍并从失败中学习。这意味着建立一种“不惩罚试错”的积极环境，使员工敢于挑战现状 (企业如何在不同阶段保持持续创新能力？ - MBA智库问答)。很多小型互联网公司采取精益创新策略：小步快跑，快速验证和迭代想法，以最低的成本试错，从中学习并改进。 最后，领导支持与参与至关重要。领导者应该主动参与创新活动，亲自主持创新讨论会或头脑风暴，以行动表明公司对创新的重视。这种自上而下与自下而上相结合的文化建设，有助于让创新成为公司日常的一部分，而非额外负担 (企业如何在不同阶段保持持续创新能力？ - MBA智库问答)。例如Facebook的工程师文化中，管理者强调技术快速发展带来的机遇，倡导“黑客”文化和去中心化的开发思路，营造善于争辩的员工思维方式 (探索Facebook大胆创新之谜-InfoQ)。这表明，即便规模小，明确的文化导向和机制支持也能激发员工的创造力。 2. 国内外小公司持续创新的成功案例 不少国内外小型互联网/软件公司，通过机制创新，实现了不依赖核心创始团队的持续创新。一个典型案例是字节跳动在早期发展过程中采用的“赛马机制”。字节跳动鼓励内部多个团队在同一方向上平行开发，通过健康竞争激发创新活力和执行力。这种内部赛马模式促进了产品的快速迭代和技术突破，例如今日头条和抖音等产品的孵化都曾受益于不同团队的竞赛 (字节跳动AI赛道加速跑，豆包引领，内部赛马激发创新火花_产品_应用_市场)。正因如此，公司的新产品不必完全依赖创始人决策，而是在机制驱动下产生 (字节跳动AI赛道加速跑，豆包引领，内部赛马激发创新火花_产品_应用_市场)。 澳大利亚的软件公司Atlassian在只有几十名员工时就推出了著名的“FedEx Day”（现称ShipIt Day）活动，允许员工每季度脱产24小时开发任何与公司产品相关的原型功能 (想创新？不要FedEx它，要交付它！_研发效能_Craig Smith_InfoQ精选文章) (想创新？不要FedEx它，要交付它！_研发效能_Craig Smith_InfoQ精选文章)。所有员工（当时62人）均可自由组队，第二天向全公司展示成果 (想创新？不要FedEx它，要交付它！_研发效能_Craig Smith_InfoQ精选文章)。这一机制产生了500多个创新项目，极大促进了公司持续推出新功能和产品 (想创新？不要FedEx它，要交付它！_研发效能_Craig Smith_InfoQ精选文章)。Atlassian将ShipIt Day的目标定义为：“培养创新、解决问题并享受乐趣”，并将其作为留住聪明人才的重要手段 (想创新？不要FedEx它，要交付它！_研发效能_Craig Smith_InfoQ精选文章)。可见，小团队通过制度化的创新日也能不断涌现创意，而不完全依赖创始人个人的推动。 Facebook虽然如今规模庞大，但在起步阶段也营造了浓厚的黑客文化，鼓励工程师在Hackathon中大胆尝试与主业务无关的新想法。这种文化孕育了诸如React、GraphQL等开源项目，许多工程师自主推动工具类创新项目逐步成长为独立社区 (探索Facebook大胆创新之谜-InfoQ)。Facebook的首位华人工程师赵海平总结其快速发展的原因之一，就是公司从上到下营造了“允许创新试错的Hack文化、去中心化的研发模式以及鼓励争论的氛围”，再加上一批优秀的人才 (探索Facebook大胆创新之谜-InfoQ)。由此可见，机制和文化使得创新不局限于创始团队，而是在全员中发生。 另外，游戏公司Supercell一直维持只有两三百人的规模，却创造出多款现象级游戏（如《部落冲突》）。其秘诀在于小团队自主决策的组织结构：每个游戏由一个独立小组负责，管理层只作为支持而不干预创意决策，甚至项目是否继续由团队自行决定 (The Supercell Culture. Last night, as part of the BAFTA Games… | by Thomas Bidaux | Medium)。这种高度授权的机制确保了创新源泉来自一线团队而非高层意志。腾讯微信的诞生也有类似经验：当年腾讯内部允许多个团队同时开发移动IM产品，最终张小龙带领的广州团队凭借创新的产品定位胜出，催生了微信这一革命性产品。可见，通过内部竞争和授权，小公司也能激发组织各层面的创新潜能。 ...
鼓励年轻人
我们是一家 50 人、20 年的公司，有不少服务了 10 年以上的员工。但是在这个 AI 时代，又希望能让年轻人承担更多责任，而不能是创始人提供创意——毕竟创始人已经接近 50 岁了。我的问题是：团队年轻化的基础是什么？我们应该怎样才能逐步实现让年轻人扛起更重的责任？ 公司是互联网行业。营收稳定，因此有一个创新的基础：现金流。 目前 35 岁以下年轻人的比例估计是一半多一点。 因为人员很少，其实非常扁平。 是的，希望多维度脑力激荡，帮我解决这个问题。 在「AI 时代」「团队年轻化」这样的大背景下，你们公司拥有 20 年的积淀和稳定的现金流，这既意味着充足的资源，也意味着一定的组织惯性和管理挑战。以下从企业文化、组织结构、人才发展与激励等多个维度，提供一些思路和建议，供你参考： 一、企业文化：从“创始人驱动”转向“组织驱动” 创始人角色转变 从“教练+指导者”出发：随着创始人接近 50 岁，要更多地将自己定位为“资源提供者、领航者”，而不再是“核心创意提供者”或“所有决策的参与者”。 塑造文化标杆：你依然是企业文化的“灯塔”和守护者，对价值观和方向有最终决策权，但更多地让年轻人去实践、试错和承担责任。 营造“敢试错、可迭代”的环境 互联网行业竞争激烈，需要快速迭代，因此年轻员工在试错时，如果过度担心失误或惩罚，往往会选择保守。 通过建立内部“Beta 测试”“A/B 测试”的心态与机制，让年轻人更敢于去探索新的想法和解决方案。 自我驱动与共创 大公司常用的管理思维不一定适合 50 人的团队。要强调的更多是共创：年轻人可以随时提出新想法、组织临时项目团队，先小范围验证，再推广。 尝试以项目制、圈子制（例如知识星球中大家都熟悉的社群运营思维）作为创新机制，将所有人纳入到“创业者心态”中来。 二、组织结构：扁平化基础上的“分层授权” 保持扁平，但并非没有层级 公司本身规模不大，已经相对扁平。但“扁平”不代表“无序”，需要在关键业务场景中做出“项目负责人”或“产品负责人”的角色划分，让每个年轻人知道自己“向谁汇报”、又“领导谁完成任务”。 这种“项目负责人”制有利于年轻人快速获得锻炼，也避免在扁平化下出现“谁都可以发号施令，但谁都不用负责”的尴尬。 搭建横向跨部门或跨职能团队 根据项目需求临时组建团队（例如新产品开发、用户增长专项、市场营销活动等）。 让年轻人担任不同方向的项目 Lead，锻炼他们的协调能力和领导力。这样他们在日常工作外能积累更多经验，更快成长。 流程与决策机制简化 保持目前的灵活性，但要明确决策权限和时间节点。例如： 资金在多少范围内，可以由团队/项目负责人拍板？ 超过哪一个预算或涉及到战略层面必须走更高层审批？ 通过清晰的授权和透明的决策流程，让年轻人愿意主动承担并做出决策。 三、人才发展：从“传帮带”到“赋能” 导师制与“内部培训官” 有 10 年以上资深员工，这些人拥有的行业经验和“知识星球”运营思路非常宝贵。 推行正式的导师制：每个资深员工可带 1-2 名年轻人，从专业技能、项目管理到企业文化做系统性的“传帮带”。 同时将部分资深员工转化为“内部培训官”，在公司内部定期开办针对新技术、行业趋势、企业文化等方面的主题分享活动，加速年轻人上手。 强调跨界学习，鼓励外部视野 对年轻员工，尤其在 AI、大数据等领域，让他们走出去参加行业大会、沙龙或线上学习，带回新鲜讯息和观念。 鼓励他们形成自己的研究报告，并在公司内部分享；让他们保持对行业前沿的敏感度，有助于为公司带来新的产品和业务方向。 轮岗与项目历练 年轻人最需要的是快速多维度地理解业务。可以规划一些核心岗位（例如产品运营、市场推广、技术研发等）短期轮岗；或在某些关键项目中，让他们分阶段参与不同工作模块。 这样既能帮助年轻人找到最适合自己的方向，也能让他们在不同维度了解公司业务的全貌，为后续承担更高责任打下基础。 四、激励与考核：用价值和成果说话 弹性薪酬、项目奖金、股权/期权 在互联网领域，尤其对于想要承担创新角色的年轻人，更具吸引力的是和公司增长挂钩的激励。 可考虑在关键项目或新产品上设立专项奖金池，或针对核心骨干提供一定的期权或股权激励。 让他们真切地感受到“年轻人能扛事，也有实打实的好处”。 OKR 或 SMART 目标考核 ...
MCP
MCP 是什么？是为了解决什么问题而生的？有哪些应用场景？目前有哪些产品或者业务使用了 MCP 技术？将来可能会有什么样的发展？ 明白了，你提到的是 Anthropic 推出的 Model Context Protocol (MCP)。我会帮你深入研究 MCP 的背景、目标、应用场景、现有采用它的产品或服务，以及它未来可能的发展方向。 我会尽快整理出一份结构清晰的分析文档与你分享。 Anthropic 模型上下文协议（MCP）深度分析 MCP 是什么？定义与基本原理 模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 是由 Anthropic 于 2024 年11月开源提出的一种开放标准，旨在为大型语言模型（LLM）应用与外部数据源、工具和服务之间建立统一的接口 (MCP协议详解：一文读懂模型上下文协议 - 博客园) (模型上下文协议 - 维基百科，自由的百科全书)。简单来说，MCP 规范了应用程序向 LLM 提供上下文信息的方式，被形象地比喻为 AI 世界的“USB-C 接口” (Introduction - Model Context Protocol)——就像 USB-C 标准统一了设备与外设的连接，MCP 为 AI 模型连接各种数据源与工具提供了标准化途径 (Introduction - Model Context Protocol)。通过 MCP，开发者可以让 AI 模型安全、双向地访问外部系统的数据和功能，而无需为每种数据源单独编写定制集成代码 (Anthropic’s Model Context Protocol (MCP): A Deep Dive for Developers | by Amanatullah | Mar, 2025 | Medium)。 ...
谜底科技
谜底科技这家中国公司有哪些关联公司？帮我了解这些公司的经营状况比如人员数量、营收情况。谜底科技和关联公司发布的软件产品有哪些（我知道的至少有谜底黑胶、谜底时钟、CapWords、Placify 等）？帮我对这些产品做深入调研，了解它们的功能、用户群体、用户评价、业务数据比如下载量收入等等。 中国和海外全都希望了解。 可以考虑从谜底科技创建开始。 我希望全面了解，所以不用特别关注其中的某一个，而是尽量全面完整。 明白了，我会深入调研谜底科技及其关联公司，从公司成立至今的情况，包括中国和海外的业务。重点会涵盖以下几个方面： 谜底科技及其关联公司名称、注册信息、组织结构、员工规模和营收等经营状况。 谜底科技及其关联公司发布的所有软件产品，包括谜底黑胶、谜底时钟、CapWords、Placify 等。 各软件产品的核心功能、目标用户群、用户评价（好评和差评）、业务数据（如下载量、收入、平台排名等）。 我会整理成结构清晰的报告，并尽可能提供图表或表格以便查看对比。请稍等，我会在完成后通知你查看。 谜底科技及关联公司调研报告 公司概览 公司全称与成立：杭州谜底科技有限公司（常称“谜底科技”，英文名 Miidii Tech）成立于2018年4月13日 (杭州谜底科技有限公司 - 启信宝)。公司注册地位于浙江省杭州市西湖区，法定代表人为柳毅，企业类型为其他有限责任公司，注册资本100万元人民币 (杭州谜底科技有限公司 - 启信宝) (谜底科技招聘 - BOSS直聘)。谜底科技由前阿里巴巴员工柳毅与其先生梁逸伦共同创立，是一家专注于移动应用开发的小型创业团队 (最新研究显示 App Store 助力中国小型开发团队在全球市场斩获成功 - Apple (中国大陆)) (当黑胶唱片遇上Widget：谜底科技和它的“桌面组件” 应用江湖)。 组织结构与关联企业：创始人柳毅（昵称“61”）担任CEO，联合创始人梁逸伦负责技术开发，两人以夫妻搭档共同领导团队 (最新研究显示 App Store 助力中国小型开发团队在全球市场斩获成功 - Apple (中国大陆))。截至2022年，谜底科技核心团队仅有5名成员 (苹果大中华区开发者数量达500万，小型开发者近两年收入翻倍|界面新闻 · 科技)；2023年前后公司参保员工人数为8人左右 (「谜底科技产品业务」杭州谜底科技有限公司- 企查查)。公司在发展过程中组建了多个小型开发团队，并通过对外投资设立了关联企业。例如，杭州谜底科技有限公司对外投资成立了杭州浮岛科技有限公司（法定代表人王朝辉） (杭州谜底科技有限公司 - 企知道)。“浮岛团队”目前扩张至6人规模 (X의 Allen Wang님(@creativewang))，是谜底科技内部孵化的新项目团队，负责推出地图应用 Placify 等产品（见下文）。此外，谜底科技的新产品 CapWords 由关联团队 “HappyPlan Tech” 负责开发，其公司主体与谜底科技存在业务联系（CapWords 在 App Store 的开发者名为 HappyPlan Tech ( CapWords: AI Snap Learn Langs on the App Store ) ( CapWords: AI Snap Learn Langs on the App Store )）。这些关联团队的设立标志着谜底科技在原有主体之外构建新的公司架构，以探索不同领域的应用市场 (20250115 - 61’s life)。 ...