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在选要做的产品时，除了常规的分析，我自己往往还会琢磨两件事。

一是产品能做出什么不一样——我不想只是抄，也不想仅仅做了“又一个某某”。

二是我愿不愿意长期做，以及它能不能有长期的迭代进化空间。

就 Slax Note 这个小产品，最初来自自己的需求：我希望能快速记录灵感，并且快速产出可用的内容。

但真的开始做之前，我其实意识到这会是个很卷的市场，比如：

- 传统笔记产品像 Evernote、Notion 都会叠加上语音能力和 AI 能力。

- 新生笔记产品又会觉得这是个可能弯道超车的机会。

- 操作系统内置的笔记——比如 Apple Notes 的能力增强。

- 还有各种会议记录产品、模型公司的全能 ChatBot 对笔记市场的侵蚀。

我当时想的不一样是：

- 简单可靠。就只有一个最核心的能力：语音转文字。让用户打开就会用。且稳定可靠。

- 共创。不同用户对语音转文字会有不同的玩法，做一个广场，让用户玩起来，让用户教用户。

- 连接。创作出来的内容，可以方便地分享到各个地方——我脑子里的想法，应该是从朋友圈、小红书到 Linkedin 都可以一键快速分享。

最近，共创这个功能有了初步的样子，推荐给朋友们。第一个版本还只是一个广场，慢慢会鼓励用户提交自己的玩法。

最新版本很快上架，支持 iOS 和 Android，欢迎下载试试（长按识别下图二维码可以下载），欢迎付费 :)

上周找 Fenng 跟二爷吃饭，想请他们帮忙推荐“敲敲打卡“。大辉二爷以他们亲身体验的付费打卡建议：钱有可能让打卡人认真对待，长期坚持。

后来聊到公益，二爷提到：是不是可以结合公益，用户付费参与打卡，完成后直接以小组名义捐款给公益组织，“敲敲打卡“可以一比一配捐。

但是，用户付费，还得折腾研发，干脆先试试打卡一起捐吧。

请你任意参加下面三个打卡，这三个打卡里，我承诺：

1. 每增加一次打卡，“敲敲打卡“捐出一元钱到腾讯公益。

2. 每月统计和捐款一次，并贴图到打卡小组。

3. 截止 2025-12-31。

打卡一：英语 - 对话或阅读 25 分钟

口语听力，有练有差。一周五次，还不如天天坚持行之有效。坚持一年，应该可以大变样吧？如果特殊原因无法口语，可以用翻倍的听/阅读来换。

打卡二：向 AI 提问

高质量回答的前提是高质量问题。每天解决一个问题，让自己变厉害。

打卡三：夸奖一个人

找机会称赞一个人，亲人、朋友、同事甚至陌生人。面对面、发消息或者朋友圈。让世界充满真诚的夸夸 :)

注：以打卡小组右上角的每月打卡数为准，月末减月初，得到本小组当月打卡总数。

另外：如果有朋友也想组织这样的打卡一起捐，可以在“敲敲打卡“ App 第三个 Tab，“我的“下面进入“吐个槽“，在里面联系我们。我们很愿意支持这样的活动。

欢迎一起打卡一起捐。

用 AI 帮助思考。这是 AI 越来越聪明之后，我最主要的用法。至于效果，前段时间，我和同事们交流，我略带兴奋地告诉他们：我觉得我变聪明了。

但是我也观察到有人掉进陷阱，主要有这么几种情况：

1. 一句话询问。把 AI 当成可以理解语义的搜索引擎。

2. 只用 AI 解决问题。忘记了我们有丰富的工具。

3. 问过当作已消化吸收。比如 AI 做的 Deep Research 报告，我猜很多人只是快速扫一眼，就“放着以后看“，实际上永远不看了。

昨天合伙人 Shotgun 在公司的知识星球里发了篇文章——大语言模型说：我可以提供“高质量的回答“，前提是有“高质量的问题“。他举了好些例子帮助理解：

 原则：

 - 原则一：第一次提问要尽可能开放，只说需求，不说具体解决方案。

 - 原则二：通过问题链，通过学习大语言模型的回答，让自己的提问越来越专业，越来越细致，从而得到更高水平的答案。

 - 原则三：通过事实检查和双重检查，核实推理过程和回答的准确性。

 原因：

 - 大语言模型，我理解其本质是一个预测器：根据用户输入的内容，来从概率上预测随后的内容，由于通用的大语言模型使用大量的文本进行训练，文本质量良莠不齐，所以输出内容质量非常依赖于输入的内容质量，用户输入的内容越专业、越准确，大语言模型预测出来的内容就越“聪明“。

 - 反驳或者让大语言模型重新认真构造答案，本质上是给之前的普通回答进行降权，而给专业回答进行提权，类似于对大语言模型说：“我不希望你用一些科普的东西糊弄我，我希望看到专业的回答”、“你是一名通讯行业的专家，从你专业的角度来看：”，这时大语言模型检索的重点就会进入专业领域，而非科普，当然就更容易得到高质量的回答。

 - 问题链则是更精确进入专业领域的方式，通过提问-学习-再次追问的模式，由提问者和大语言模型共同思考、讨论，来得出更高质量的答案。

 - 问题链能起作用的另一个原因是：很多复杂问题并不存在现成的答案，虽然推理模型一定程度上，也可以组合内容来得到复杂问题的答案，但如果通过分解问题来让提问跟现存的答案更接近，显然可以提高回答的速度和质量。

祝你能在 AI 的帮助下变得更聪明。

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有数据显示：90%的新年flag会在3个月内倒下，但这不是因为缺乏意志力——

我们的大脑天生就是个“即时满足控”，人脑对即时快感的渴求，是长期回报的2.5倍。

当你要做一件“需要努力的事”，大脑前额叶皮质（负责决策）会疯狂耗能——相当于手机同时开10个APP。

于是它自动开启节能模式：“读书30分钟？太累了！还是刷短视频吧。”

所以，想要养成一个好习惯，最重要的不是靠意志力硬撑。首先，你要让大脑乐意。

想每天读书，但一想到要读30分钟就头疼；想坚持运动，但一想到要换上运动服出门就已劝退。

《原子习惯》中提到，人类行为遵循“最小努力原则”——大脑天然会选择阻力最小的路径。如果一个习惯需要你“咬牙坚持”，那它大概率会失败。

坚持一周运动没瘦，你会放弃；早起三天没精神焕发，你会躺回被窝。

这不是你懒，而是大脑需要即时反馈。如果没有正向激励，多巴胺根本懒得开工。

人是社会性动物。

哈佛医学院一项研究指出：当身边有人坚持某个习惯时，你的成功率会提升40%。就像一群人跑步，会比一个人跑步更容易坚持——毕竟，没人想成为“唯一放弃的人”。

想跑步？→ 先穿上运动鞋

要读书？→ 翻开书读1句话

学英语？→ 每天记1个单词

杜克大学实验显示：当行动步骤≤2分钟，执行率提升300%。

“穿上鞋”的人，80%最终会出门跑步；

“翻开书”的人，75%会读超过5页。

每完成一次微小行动，就给自己奖励。即时反馈会激活多巴胺分泌，让大脑主动想重复这个行为。

人类本质是复读机。美国“全民步行计划”中，组队参与者日均步数多走4100步。看到一群人在坚持时，你的大脑会悄悄开启复读模式：“他们能做到，那我也可以？”

① 从1秒钟的“微习惯”开始

敲敲的打卡广场里有很多小习惯：

“每天微笑”：对镜子咧嘴就算成功

“深呼吸”：3秒完成，瞬间放松

“夸奖一个人”：一句话就能让双方开心

启动成本越低，越容易开始。而一旦开始，往往会超额完成——比如，“每天微笑”打卡我已经轻松坚持了93天，最近还开始尝试每周运动、睡够7小时、每天看点书，以及记录小确幸周记。

② 你不是一个人在坚持

在敲敲的社区里，你会发现：

“每天提肛”小组：190个人矜矜业业地“每日一提”，互相督促。

“小确幸周记”：44人在记录生活里的微光，被彼此的快乐相互滋养。

“每周一拍”：晒猴的，遛娃的，展示工位绿植的…… 看看不同人眼里的万紫千红。

看到一群人一起，你会不自觉地被感染，甚至产生一种“我不想掉队”的动力。

③ 我们鼓励夸夸

完成打卡 → 敲木鱼“咚”一声，功德值+3，猫咪也为你鼓掌

今天没做到 → 点“今天没有”，功德值+1，因为诚实面对自己也是一种进步

坚持下来了 → 解锁成就证书，看到社区打卡排名一点点上升

正向反馈不是“必须做到才有奖励”，而是“只要行动就有收获”。

从今天开始一个小改变

扫码下载“敲敲”（应用市场搜“敲敲”也行），找到那个小木鱼图标，你今天就能：

用1秒钟微笑打卡

加入“提肛大队”围观欢乐现场

记录你的第一个小确幸

也许自律并不需要你咬牙切齿——

把开始变得像呼吸一样简单，坚持更有可能长久。

敲敲App里有只镇店胖猫，憨憨的，敲木鱼时不紧不慢。

如果你使劲戳它，它甚至会“宕机”——木鱼敲不动了，鼓励的词儿也不蹦了。

这不是bug，而是我们想说的：

天地很宽，岁月很长，慢慢来会更快。

就算偶尔没做到，也别焦虑。休息好再来，小猫咪依然会等你。

养成习惯很难 [吐] 但如果有一只猫咪天天鼓励（敦促）你 [旺柴] 有一群朋友每天夸夸你 [坏笑] 有一伙人一起坚持一个目标 [加油] 偶尔没做到了还有猫猫安慰“我等你” [害羞] 阁下又当如何应对？[让我看看]

敲敲app的使用方法很简单：

1. 立个小目标。如果一时没有线索，可以看看习惯小灵感。站立1分钟，放下二郎腿都是微小的好习惯啊～或者就逛逛打卡广场，看看大家都在培养什么好习惯。

2. 做到了你就敲一敲（打卡完成），看看猫咪怎么夸你。

3. 打卡攒功德，功德值可以兑换金钟罩，保护你的连胜记录。

4. 今天没做到怎么办？那就点个“今天没有”呗，没做到也能功德值 +1，因为我诚实面对自己了。

5. 如果一个人坚持很难，那就组队打卡。可以邀请朋友参加，也可以直接参与广场已创建的打卡。一起打卡更有劲儿。

6. 最后，app 是免费的，可以创建任意习惯数量哦。

苹果、华为、小米、荣耀、oppo 和 vivo 都上架啦。可以直接到应用市场搜索“敲敲”或者“Easy Habit”，找到图片右上角那个小木鱼图标的 App 就是了。

应该也可以通过链接：https://easyhabit.app.link/USMRBWfB8Kb 访问到应用市场里的 App 下载（不知道会不会有 Bug，试试吧）。