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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）。

• 我隐约觉得，网上无真相——事实固然存在，但大多数人并没有了解意愿，而是直接接受、站队、行动。乌合之众里认为，当个体融入群体时，他们的独立思考能力会减弱，变得更容易受到暗示和情绪的影响。会表现出如冲动、易受暗示、轻信等集体心理特征。从这个角度看，我很不赞成在网上和人争吵，同样也不赞成所谓的“记录事实”然后发布。

• 要做一些决定的时候，有一种思考方法，是模拟十年后的自己，可以作为导师跟自己对话。我现在回顾，十年前很痛的事，现在似乎只留下了淡淡的影子，一些意气之争，一些不平，让时间洗刷一阵，可能就不那么重要了。

• 回忆很痛的事，就想起来了几次很无奈的事件。有一次我们的产品被下架，原因是有一个社群里的内容出问题——里面两个人，A 发帖，B 举报。另一次，在我们遇到内容安全问题被处罚时，有人精准地把一张大半年前的旧截图当新内容做了举报（诬告）。这类事，让人难受更难接受。我尽量保持平常心，把它当成免费的渗透测试，帮我们完善风控策略。现在回顾，当年那些公司，基本黄了——可能心存恶念，不但对对手恶，对同伴也恶，难信任，自然更难做长期有价值的合作。

• 我发现自己往往是抱着吃瓜心态，看网上的争执。而且，以前甚至有种不健康的心理，希望看到翻车，会觉得那样更过瘾（最近确实改了，主要是懒得看了）。如果自己上阵，让看热闹不怕事大的人们吃瓜看戏，我会很难受。

• 回顾自己着急上火的时候，大多不可理喻，面目可憎——我在工作、生活中，但凡脾气上来了，做得判断、说的话都很糟糕，但当时往往觉得自己站在真理一方。

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1. 看到 Manus 演示之后，AI + 电脑 + 权限，AI 开始使用工具——走出了从猿到人的这一步。而且相较 Devin、OpenHands 这些产品，他们做得更简单，一下子让 Agent 易于理解了。虽然我本来就用过 OpenAI 的 Deep Research、Operator，还是觉得有突破。

2. Manus 的完成度很高，而不仅仅是粗糙的 MVP——可能也是因为此前 Monica 做了很多扎实的积累。举一个有助于传播的产品设计例子：学习了 DeepSeek，把思维链、操作链放出来了——以及最后的结果。所以每一次执行，都能有传播可能性。再举个技术的例子：他们的图像搜索做得也不错（相比之下，很多知识库产品的图像理解、搜索都有问题）。

3. 我还挺喜欢比如即刻这家公司（他们还有小宇宙），或者 Monica 这家公司（他们还发布了 Manus），他们怎么创新的？我们怎么才能从机制上、精神上有创新？

4. 我的第一反应是羡慕，或许还有一点点小嫉妒。Manus 离我们更近，我们似乎也能做，但为什么不是我们？什么限制了我们？导火索之一就是 Manus。我们如果想要有一个什么事情是全国第一，全球第一的话，应该是什么？我们缺了什么？想象力？野心？基础能力？算力？资金？热情？全力以赴？年轻？

5. 听了张小珺采访肖弘的播客后，觉得他们确实很优秀，比如：时机抓得很准（对“套壳”的理解和趋势、提前量、时间窗口的理解），敢决策（比如卖掉公司，比如快速收购），产品感非常好（讲到的一些激发他灵感的时刻），找夹缝（清晰地认识到自己的优缺点，寻找同行可能的缝隙），全情投入（只有工作而没有 work life balance，连续几年春节都在工作）。

6. 认真想想，我对通用 Agent 的判断，可能还是不会做——我内心还是觉得它挡在了大厂必经的路上。这里面的时间窗口和夹缝很可能不够。但，也可能这只是我的热情和勇气不够而已。记录一下，让我们看看半年、一年后的发展。

7. 佩服 Manus 团队，祝福。

前段时间，顾小北问我：

有没有想过，知识付费的出路在哪里？

或者都直接AI了，大部分的自媒体是会更多还是更少了？

或者说，付费的人群是更多更少？

这个话题应该也和星球有关系吧？

要怎么升级？

能报名星球的，大部分都是因为个人IP，所以关系是有的。虽然是关系，但是也是内容，如果内容都可以随便拿，再好的关系，也变弱了。过去我们人和人的关系是靠内容，觉得你不错，我就付费。现在我和你关系还是很好，内容却随处可以拿，一旦到真金白银的时候，这个关系是不是弱了很多？

坦率地说，这些问题，我没有答案。最近打算和同事们对齐 2025 年的目标，做准备时，我还提了一嘴：我有些担心 AI 会彻底打翻内容、付费社区产品，所以我们需要加快探索。

这里记录对这个危机感的一些碎片想法：

• 在 ChatGPT 刚刚出来的时候，哪怕去年，我都还没有这种紧迫感。但是 DeepSeek 一下让 AI 普惠、破圈了，让我觉得，AI 进入每个人的手机这件事，正在发生。

• 绝大多数用户分辨不出 AI 创作的内容和人创作的内容的区别——很有可能，一段时间之后，也不再会有区别。我隐约觉得，就像有人觉得胶片拍出来的照片质感好，有人觉得黑胶唱片效果好，有人觉得有价值的画就该画在画布上，但这不妨碍数码照片、数码音乐、电子绘画成为主流。如果这样，是不是很快，AI 内容会成为主流？

• 如果内容创作被 AI 占据，那么用户们是不是就不会追随某个创作者了？更不会为之付费了？皮之不存，毛将焉附——知识星球这样的付费社区，是不是就会有很大危险？

我目前隐约设想的解法是，让知识星球成为真人的，真诚的互动社区。这里有人味。大家付费进来，是跟人交流。

如果仅仅要一个答案，大家会直接问 AI 了。

你有什么解法可以教我？

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这篇是我创业笔记第 810 篇。

这两天的几场聊天，记一些讨论到的信息。

1. “每一次大的收敛，都会带来大的机会。比如手机，把照相机、MP3、打字机、书、手电筒、闹钟、手表、信用卡、DVD、电影院、游戏厅、秘书……都收敛到一起，就是很大的机会。AI 眼看也带来了巨大的收敛。”

2. “能不能让同事们迭代更生猛、讨论更兴奋，不是为了完成任务，而是寻找突破口，努力找到光。”

3. “开会的时候，产品、研发和运营坐在一起讨论产品。我们这次是——面向大模型开发，产研直接数据丢给大模型，大模型根据 prompt 处理成 json 返回，UI 呈现完事。这时改需求，反而是运营急了——需要改写、测试很多 Prompt。我意识到，现在的开发模式变了。”

4. “大模型把世界压缩进了模型。我们需要学习的是怎么调用它，怎么问合适的问题，让它们把合适的答案无损地解压，交还给我们。”

5. “现有的成熟的知识都不该做了，应该做那些 AI 得不到、学不会的东西。AI 压缩世界的过程中，是能腾出更大空间的。比如：是不是大家不用卷，都有钱谈恋爱了，就有很多爱情——这个 AI 应该还学不会”。

6. “现在芯片厂商挣了最多的钱，然后是云计算厂商，然后 Apps 最少。这个结构应该要倒过来，才是健康的，就像云计算那样。Apps 挣最多——解决了真实世界的问题，然后是云计算厂商，然后才是芯片厂商。”

7. “如果你担心模型进化会把你做的东西吞掉，那你大概率做错了。如果你对模型的进化极其兴奋，模型越聪明，你能实现得越好，那你有可能做对了。”

8. “Chatbot 可能不是对的交互模式。想想 Dos 时代的 C:\ 然后一闪一闪的光标——其实就是个对话。然后更自然的是图形界面、鼠标。AI 时代的图形界面会是什么？”

9. “知识星球里，最重要的是人味。我们当然要借助 AI 的力量，但是要能增强互动。都是 AI 之后，真人社区更加珍贵。知识星球必须是真人社区——我们可能要用 AI 帮我们干掉 AI 生产的内容。”

10. “在知识星球里，AI 可以促进内容消费——做更好的推荐。也可以提升星主效率——比如帮助分析转化率最高的星球，分析为什么他们的星球转化率高，帮星主们挣更多钱。”

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这两年，大量 AI ChatBot 涌现。不少人在用 Flutter 做跨平台应用时，想加个简单的 AI 聊天，却被一堆 IM 方案搞得头大——我们就是这样。

所以同事做了一个超轻量的 Flutter 库：simple_chat。

它能让你几行代码就把聊天界面跑起来，通吃 iOS、Android、Web。

之所以叫 simple，是因为它真的是主打简洁。你不用拉一大堆依赖或后端配置，几分钟就能搞定。UI 也很好改，如果想要自己定制聊天气泡、字体、颜色，分分钟就能上手。

有人会问，能用它干什么？

常见的 IM、客服、AI 聊天机器人都能用得上，毕竟它支持消息发送状态、群聊、未读消息指示，还能直接选图、预览图片，算是“麻雀虽小，五脏俱全”。

如果你对那些大而全的 Stream、Sendbird 没什么兴趣，只想要个纯前端的简洁方案，simple_chat 或许就是你想要的。同事 Lawrence 还在不断迭代这个项目，未来计划支持更多自定义选项、多媒体消息、实时打字状态等功能。

项目开源，如果你也想帮忙或者提想法，不妨去看看：

• GitHub https://github.com/Tealseed-Lab/simple_chat

• pub.dev https://pub.dev/packages/simple_chat

simple_chat 能让 Flutter 开发者省去很多麻烦，专注业务逻辑，而不是陷在复杂的聊天框架里。

再上一个 simple_chat 的小应用案例：EatVenture——觅食历险产品，里面嵌了 simple_chat，如图：

我用 EatVenture 解决俩问题：

1. 在海外找餐馆

2. 在餐厅看不懂菜单拍一下识图推荐

EatVenture 更多信息：https://tealseed.com/eatventure/。