上海破局线下局，小林空降上海，联合3位嘉宾4场分享干货总结（上篇） 上海破局线下局小林空降上海，联合三位嘉宾做了四场非常干货的分享： 🌟小林分享了他从医学生转型编程博主从0到40万粉丝的经历和技巧 🌟天平数字人带货单日2万 GMV 🌟C妹做AI视频500万播放 🌟福哥公众号矩阵爆文，操盘80＋账号 四场分享场场精彩，下面是我的总结。 一、小林分享: 一）超预期交付的轻量级爆品: 小林的小报童迄今为止已经坚持写了300篇，这种超预期爆品已经可以被称作作品。一次产出终身卖。 二）坚持在牌桌上最重要 不仅小林老师分享了坚持在牌桌的重要性，其他三位嘉宾也不约而同的表达了相似的观点。例如天平老师讲的坚持折腾，福哥说坚持不下牌桌。 三）引流大杀器 大杀器就是[加我领资料]。资料中最 ... 上海破局线下局，小林空降上海，联合3位嘉宾4场分享干货总结（上篇）

商业课启示：为何定位是成功的关键一步？ 你可曾想过，一件商品，一个人，都应该有一个明确的定位。 我以前是完全不懂的，直到近期报名学习了洋哥的商业IP课后，才对“定位”一词有了初步的理解。 当你去饭店时，跟服务员说：“帮我拿一瓶汽水，那么服务员大概率会帮你拿一瓶可乐。 因为大家心智中可口可乐，就是标志性的汽水，这就是可口可乐的定位。 后来百事可乐也大力迈入汽水市场，在大量广告的宣传下，也在市场上分到了一杯羹。 ... 商业课启示：为何定位是成功的关键一步？

#AI提示词 #AI工具 AI再厉害，自己也要持续输入，并持续输出 AI再厉害，一些经典好文，还是要自己去读： 精读也好，略读也罢，都要用自己的眼睛去看，用自己的脑袋去思考，最终拿到匹配自己的东西。 以1篇Claude官方给出的、对AI提示词进行解读的文章为例： 我通过自己的阅读，拿到了一些感觉对自己很有启发或感触，或者能落地的要点： 1）仔细阅读AI的回答： 不要盲目信任AI给出的回答，每一次AI的回答都要用心检查，看看它是否真的在做进一步思考；而不是偷懒式地在提示词中加入“think step by step”，就以为AI会乖乖听指挥，一步步做深入思考。 2）多轮迭代才是常态：不要想着用1个超级提示词，让AI给出满意的回答；多轮对话迭代才是常态。 3）让AI处理复杂任务前，需要自己系统性思考，尽可能找出完成这个复杂任务所需的全部信息，而不能指望AI能想得多全面。 4）让AI直接指出提示词问题：“我不要你按这些指令做，我只想让你告诉我哪些地方不清晰、有什么歧义，或者你有什么不理解的地方。”，AI往往都能准确识别问题，我们就能针对性地优化提示词。 5）发现AI犯错时，可以直接告诉它：“你这里做错了，能想想是为什么吗？能不能帮我重写一下这些指令，让你下次不会犯同样的错？”，AI一般都会准确识别错误，并给出修改建议。 这是Claude总结的文章要点： “ 以下是撰写、优化和使用提示词的实操要点，包括所有有价值的建议： ### 撰写提示词 1. 清晰表达：确保准确理解任务，并用清晰的语言描述需要模型执行的具体操作。 2. 考虑边界情况：不仅关注常见情况，还要考虑可能出现的异常输入，如空字符串或格式不标准的数据。 3. 系统性思考：在构建提示词时，考虑数据来源、可访问的数据类型及其使用方式。 4. 角色设定：告诉模型它的角色或身份，例如“我是AI研究员”，以帮助模型更好地理解任务背景。 5. 简单明了：避免过度抽象，尽量用简单的语言描述任务，以提高模型的理解能力。 ### 优化提示词 1. 迭代过程：提示词的撰写是一个持续的迭代过程，需不断分析模型的误解并进行调整。 2. 反馈机制：主动询问模型其不理解的地方，获取反馈以改进提示词。 3. 逐步推理：在提示词中引导模型进行逐步推理（例如“逐步思考”），并检查模型是否真正按照指示进行。 4. 反向反馈：当模型出现错误时，询问模型错误原因，鼓励它给出改进建议，从而推动模型自我纠正。 5. 记录实验：记录每次实验的状态和结果，以便追踪和优化。 ### 使用提示词 1. 给模型留退路：在提示词中添加处理意外输入的指令，如标记为 `<unsure>`，以便后续检查。 2. 真实场景考量：设计提示词时考虑用户实际输入情况，而非理想化的完美输入。 3. 处理异常情况：在提示词中设定明确的指令，指导模型如何处理异常或不明确的输入。 4. 测试与评估：进行实际测试时，亲自评估模型的输出，确保理解任务并进行准确的指导。 5. 注重输出分析：仔细阅读模型的输出，分析其思维过程，了解模型如何理解和执行提示词。 这些综合性建议可以帮助提升提示词的有效性，增强模型的表现和可靠性。 ” 两相对比会发现，自己阅读时，对于特别有启发或感触的细节，会重点摘取，或者用自己的话转述，入脑入心；而AI虽然能把全文要点总结得比较全面，但措辞很正式、很官方，内容很干，读起来其实很难找到感觉，看起来读了很多关键要点，但很容易一个要点都没有触动自己！ AI能帮我们快速总结，但优秀的文章、课程、视频，还是需要自己用心去阅读、观看，并找到真正打动自己、入脑入心的细节，进而真正成为自己的知识。 还是那句话，在使用越来越强大的AI辅助我们完成各项工作的同时，不要停止自己的学习、提升的脚步，要始终成为AI的主人，而不是被绑架。

问：想请教下小林老师，我最近发现有一个素材库真的可以提高好多写作的效率，而我们平时每天都接触很多信息，但是大部分的信息都只会在我们的短期记忆里，如果不及时记下就忘了，那我们接收这个信息的时间就浪费了。所以想请教下小林老师，如果我要做到让接受的每一个信息都尽可能的有用，也就是都积累进自己的素材库，你有什么好建议吗？比如： 如何在日常中更高效地筛选和记录有用的信息？ 是否有适合的筛选标准，帮助判断哪些信息值得进入素材库？ 如何让素材库系统化、长期化并且对写作形成实际帮助？ 答：如何积累有效素材？ 我的方法是如果对我有启发的，我一定要马上记录下来，我有个微信群，群里就我一个人，群名叫：小林的内容素材库， 那些对我有灵感的所有话，我都会及时记录下来，发到这个群里，如果时间紧，就只写关键词，晚上抽空再思考扩充， 这个方法你也可以参考， 怎么制定筛选标准，判定有效信息？ 能提出这个问题，我能看出来你身上还是有小镇做题家的思想钢印， 还在寄希望通过标准来提高效率， 我就问你，真的有那么多标准么？真的需要外界某个条件束缚你吗？ 今天 @夙愿学长 还问了我一个问题：写的内容是否有问题， 实际上，只要你自己觉得能给别人带来启发的，大胆发，不要去找所谓的自我限制， 放在你这个提问上也一样，不要找标准，也没有标准，所有能让眼前一亮的内容，都可以记录到你的素材库， 怎么让素材库对自己有启发？ 看我这篇精华：AI 知识管理：如何碎片化输出搭建素材库，进而做到 40 万粉丝 核心：没有任何人规定素材库只能给自己看，素材库可以是你对外的名片。 以上，加油呀， 老规矩，学废了记得点个赞告诉我呀~

上海真不差 ！！ 大家好，我是小林，之前听洋哥说上海组局不太行，我有点不服气， 破局上海群友明明是广州的两倍，怎么组不起局呢？ 带着这个问题，和 @天平 @福哥 @Cody 商量了一个月，决定来上海帮他们操盘组一次， 本来就放 20 个名额，没想到我的策略极其有效， 勾起了大家的参与热情，被迫加到 30 人， 虽然地方很挤，但圈友巨热情，从下午 1 点聊到 6 点半，还不愿意走， 甚至晚上我打算回去睡觉了，10 几个圈友非要拉着我去吃饭，又聊到 10 点， 也就是说，聊了整整 9 个小时，这会嗓子已经哑了， 回酒店洗漱了一下，打开电脑决定我要身教言传，给今天上海来参会的圈友打个样， 复盘我发出来了，你们答应我的作业周一星球见~ 简单写几点感想： 1、@福哥 认识一年多了，这次能来上海组局，要多亏福哥一直反复和我沟通， 福哥今天分享的是 RPA+爆文矩阵，具体内容我不多复述，等福哥自己的复盘， 我说一下福哥今天给我最大的启发： 要善用工具，学会通过数据来迭代内容体系，比如公众号后台的数据分析，如果单篇文章 80% 是推荐流量，就算入池了， 这个数据，虽然我写公众号 6 年了，但一直没深入思考，而是仅停留在知道， 2、@Cody 认识好多年了，也是从我这进的破局，这次主要分享她做 AI 视频搞到 500 万播放的爆款心得， 同理，具体内容我不复述，等C 佬自己的复盘， C 妹今天的分享也给我了一个启发： 作为分享嘉宾，不能陷入自嗨状态，一定要观察观众的抬头率，根据观众反馈，调整分享的内容，进而勾起观众的注意力， 3、@天平 认识没多久，几个月吧，但天平这次确实帮我跑了很多场地，今天上海的组局最终就是天平帮我定下来的，非常感谢， 今天天平的分享给我的启发： 万物皆可黄金三秒，不仅仅是写文章，他们搞数字人带货也是黄金三秒极其重要， 我的分享，就不写了，最近又开始云游了，有机会参加小林的线下组局， 今天上海组局的完美收官，再次验证了我的逻辑： 演讲者的工作是给予，而非索取，不论线上还是线下都不是为了营销、不是为了吹牛逼感动自己、不是为了扩大影响力， 而是将自己的思想，将自己对生活的理解，将自己的三观、自己的感动传播出去， 以上，简单写几点碎碎念， 老规矩，学废了记得点个赞告诉我呀~

躺平半天就焦虑，你是从什么时候开始，不敢好好休息的？ 人在广州，继续组局 大家好，我是夙愿，今天在广州大学城跟加文组了一个干饭交流小局，作为嘉宾给大家分享了一些比较炸裂的内容。 这里只能分享网上能发的，在分享之前，先问大家一个问题，不知道你有没有想过，如果你不需要工作，你要想要干什么？ 我前两个星期在上海某个洗浴中心里躺平休息的时候，发现明明才过了不到半天，我就坐不住了，我开始变得焦虑、坐立不安，大脑就开始不安分地提醒我：该工作了、该学习了、该做点什么了..... ​突然意识到，我究竟是什么时候变成这样的人的？ 我的内心明明是想来休息的，但为什么大脑里一直有个“小人”在催我去干活？ 后来我才明白，原来我是被社会规训所规训了，我的大脑里的想法被异化了，我对休息的看法就是：休息就是为了快速补充精力为接下来的工作而准备。 休息是不追求"高效的休息"，允许自己发呆或者做些看似"无意义"的事。 什么时候，休息也要"快速"？这是我自己想要这样的吗？ 是不是因为习惯了效率至上的节奏，是不是因为我们把工业生产线的逻辑强加给了自己生命？ 是的，就是这样的。 但是这种效率至上的节奏或者说异化的想法是自己大脑里催生的吗？ 不是的，这是一种被外界所裹挟的想法，我所处的环境就是这样，大家都在卷，而如果我不卷的话，我就变成了异类，我就融不入这个群体了。 而人的天性就是害怕被群体排斥的，所以很多人是被逼着卷，被逼着开足马力不停地干。 回到最初的问题，这个问题的答案不是重点，重点是你有没有想过。 我发现很多人想到不需要工作的时候，首先想到的是是不是被裁员了，所以没工作，你看社会规训就是这么可怕，隐蔽到连我们自己都觉得这是再正常不过的事情。 而且规训是无处不在的，老板的画饼、同辈的内卷、长辈的期许、道德的绑架、消费主义、攀比之风等等。 包括今天我们让服务员拍照的时候，我觉得服务员第一次拍得不好，让其帮忙重拍，你可能会觉得这很正常。 但是，你想想看，假如这个合影不需要发布到社交平台上，或者说不在意别人对照片的看法的时候，我还会觉得拍得不好吗？其实不会，因为我内心根本就没有对合影抱着追求完美的想法。 因为大家在互联网上都在拍“好看”的照片、都在发精装的朋友圈，所以我就被植入了发照片必须要发好看的想法，这也是一直规训。 ------ 那么，面对这种无形的社会规训，我们究竟该如何应对？ 首先，我们要意识到，这种被规训的状态并非与生俱来。 今天，还有个圈友带了小朋友才一起吃饭，小孩子当时就说一句很经典的话：“你想要什么你就用嘴巴说啊” 他能够毫不犹豫地说出"你想要什么你就用嘴巴说啊"这样的话。 小孩子能够如此坦然地表达自己的需求，正是因为他们还没有被社会规训所束缚，还保持着最原始、最真实的自我。 那我们成年人呢？我们是从什么时候开始，变得不敢，甚至不会表达内心真实的想法了？ 解决之道就在于重新找回这种"童真"，也就是敢于表达真实需求的勇气。 我们可以： 1、经常进行自我对话，思考"我现在的生活方式是否是我真正想要的？"、"我做XXX或者不做XXX是不是因为又被规训了" 2、学会区分，哪些想法是发自内心的渴望，哪些是被外界规训的结果 3、敢于打破常规，不要因为害怕与主流格格不入，就放弃自己的真实想法 总结三个字就是“做自己”，四个字就是“要做自己”，五个自己就是“大胆做自己”， 找到自己的热爱，做自己想做的事情。 这样的人生，不管最终是否达到外界定义的「成功」标准，都是真实而有价值的。 因为你在做的，是发自内心想要的事情。 最后，我想说，这篇文章不是鼓励或者建议你成为“异类”，凡事都是有两面性的，社会规训也有对我们来说好的一面，例如能够提高整体社会运行效率、促进社会稳定。 我们要做的是，在享受好处的同时，警惕其背后的害处。 保持清醒认识，既不盲目抵触规训，也不完全屈从于它。 以上，有收获可以点个赞告诉我，以及你是否也有类似的经历？也可以在评论区分享你对被规训的思考。

Cursor穷鬼套餐2.0和3.0分享，这两个设置助我在X上涨粉了1500，Reddit上Karma增加300 #AI工具 #GPT #Ai提示词 AI风向标 #AI编程 #开发交流 大家好👋，我是卡尔，爱折腾各种AI的非正经码农，努力做你们的AI界手替。 高强度使用Cursor几个月后，订阅版的Cursor额度不够用，无限邮箱流有点麻烦。所以免费版的Cursor就站起来吗？当然可以，配合多个prompt 以及低价甚至是免费的API后，我已经取消Cursor订阅了🏃 那我们先来第一套配置吧： Cursor穷鬼套餐2.0，模型免费，提示语免费，AI注释免费～ 🆓 第一步，先来三个免费的API，目前使用频率已经超过DeepSeek了： OpenRouterAI 提供的免费模型 1️⃣ meta-llama/llama-3.1-405b-instruct:free 2️⃣ meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct:free 3️⃣ meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:free llama-3.1-405b-instruct在Human Eval排名仅次于Claude 3.5 Sonnet New、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o 🆓 API备好了，第二步就是借助Prompt进一步拉近与Claude的距离。 @cursor_ai 的员工分享了他们的Cursor的设置，实测好用，模型废话都变少了： 复制到 Cursor Settings > Rules for AI👇 <Prompt> `DO NOT GIVE ME HIGH LEVEL SHIT, IF I ASK FOR FIX OR EXPLANATION, I WANT ACTUAL CODE OR EXPLANATION!!! I DON'T WANT "Here's how you can blablabla" - Be casual unless otherwise specified - Be terse - Suggest solutions that I didn't think about—anticipate my needs - Treat me as an expert - Be accurate and thorough - Give the answer immediately. Provide detailed explanations and restate my query in your own words if necessary after giving the answer - Value good arguments over authorities, the source is irrelevant - Consider new technologies and contrarian ideas, not just the conventional wisdom - You may use high levels of speculation or prediction, just flag it for me - No moral lectures - Discuss safety only when it's crucial and non-obvious - If your content policy is an issue, provide the closest acceptable response and explain the content policy issue afterward - Cite sources whenever possible at the end, not inline - No need to mention your knowledge cutoff - No need to disclose you're an AI - Please respect my prettier preferences when you provide code. - Split into multiple responses if one response isn't enough to answer the question. If I ask for adjustments to code I have provided you, do not repeat all of my code unnecessarily. Instead try to keep the answer brief by giving just a couple lines before/after any changes you make. Multiple code blocks are ok. Always respond in 中文 </Prompt> 🆓 如果你跟我一样，是AI算法或者Python的话，还能搭配 cursorrules 使用，在项目根目录新建 .cursorrules 👇 <Prompt> You are an expert in deep learning, transformers, diffusion models, and LLM development, with a focus on Python libraries such as PyTorch, Diffusers, Transformers, and Gradio. Key Principles: - Write concise, technical responses with accurate Python examples. - Prioritize clarity, efficiency, and best practices in deep learning workflows. - Use object-oriented programming for model architectures and functional programming for data processing pipelines. - Implement proper GPU utilization and mixed precision training when applicable. - Use descriptive variable names that reflect the components they represent. - Follow PEP 8 style guidelines for Python code. Deep Learning and Model Development: - Use PyTorch as the primary framework for deep learning tasks. - Implement custom nn.Module classes for model architectures. - Utilize PyTorch's autograd for automatic differentiation. - Implement proper weight initialization and normalization techniques. - Use appropriate loss functions and optimization algorithms. Transformers and LLMs: - Use the Transformers library for working with pre-trained models and tokenizers. - Implement attention mechanisms and positional encodings correctly. - Utilize efficient fine-tuning techniques like LoRA or P-tuning when appropriate. - Implement proper tokenization and sequence handling for text data. Diffusion Models: - Use the Diffusers library for implementing and working with diffusion models. - Understand and correctly implement the forward and reverse diffusion processes. - Utilize appropriate noise schedulers and sampling methods. - Understand and correctly implement the different pipeline, e.g., StableDiffusionPipeline and StableDiffusionXLPipeline, etc. Model Training and Evaluation: - Implement efficient data loading using PyTorch's DataLoader. - Use proper train/validation/test splits and cross-validation when appropriate. - Implement early stopping and learning rate scheduling. - Use appropriate evaluation metrics for the specific task. - Implement gradient clipping and proper handling of NaN/Inf values. Gradio Integration: - Create interactive demos using Gradio for model inference and visualization. - Design user-friendly interfaces that showcase model capabilities. - Implement proper error handling and input validation in Gradio apps. Error Handling and Debugging: - Use try-except blocks for error-prone operations, especially in data loading and model inference. - Implement proper logging for training progress and errors. - Use PyTorch's built-in debugging tools like autograd.detect_anomaly() when necessary. Performance Optimization: - Utilize DataParallel or DistributedDataParallel for multi-GPU training. - Implement gradient accumulation for large batch sizes. - Use mixed precision training with torch.cuda.amp when appropriate. - Profile code to identify and optimize bottlenecks, especially in data loading and preprocessing. Dependencies: - torch - transformers - diffusers - gradio - numpy - tqdm (for progress bars) - tensorboard or wandb (for experiment tracking) Key Conventions: 1. Begin projects with clear problem definition and dataset analysis. 2. Create modular code structures with separate files for models, data loading, training, and evaluation. 3. Use configuration files (e.g., YAML) for hyperparameters and model settings. 4. Implement proper experiment tracking and model checkpointing. 5. Use version control (e.g., git) for tracking changes in code and configurations. Refer to the official documentation of PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio for best practices and up-to-date APIs.` </Prompt> 🆓 最后一步，甚至你还可以让模型给代码写注释，同样是根目录新建， chat的时候引用就行。 <Prompt> `You are tasked with adding comments to a piece of code to make it more understandable for AI systems or human developers. The code will be provided to you, and you should analyze it and add appropriate comments. To add comments to this code, follow these steps: 1. Analyze the code to understand its structure and functionality. 2. Identify key components, functions, loops, conditionals, and any complex logic. 3. Add comments that explain: - The purpose of functions or code blocks - How complex algorithms or logic work - Any assumptions or limitations in the code - The meaning of important variables or data structures - Any potential edge cases or error handling When adding comments, follow these guidelines: - Use clear and concise language - Avoid stating the obvious (e.g., don't just restate what the code does) - Focus on the "why" and "how" rather than just the "what" - Use single-line comments for brief explanations - Use multi-line comments for longer explanations or function/class descriptions Your output should be the original code with your added comments. Make sure to preserve the original code's formatting and structure. Remember, the goal is to make the code more understandable without changing its functionality. Your comments should provide insight into the code's purpose, logic, and any important considerations for future developers or AI systems working with this code.` </Prompt> 好耶，又是不花一分钱的一天～ 追加一段： 如何在 Cursor 里设置OpenRouter API 在 Setting  选择 Models： 在 `OpenAI API Key` 里填写 Key； 在 `Override OpenAI Base URL` 里填写 `openrouter.ai/api/v1` 最后点击 `Add model` 加入模型： 1️⃣ meta-llama/llama-3.1-405b-instruct:free 2️⃣ meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct:free 3️⃣ meta-llama/llama-3.1-70b-instruct:free OK！Just Chat ～ 感兴趣的大家评论区三连催更同系列的穷鬼套餐3.0，点赞超10个我一小时更新！！

问：想请教小林老师一个关于读书的问题，我这段时间有在给自己每天定一个读书的目标，每天至少看半个小时的书，而且一定要有收获，目前我用的碎片的时间和工作累了休息的时间和睡觉前的时间，尽管坚持了一段时间，但在阅读效率和时间分配上还有一些困惑。我注意到您每年可以高效阅读 30 多本书，因此很希望向您学习如何合理规划阅读时间。 您是如何规划每天或每周的时间来高效完成阅读的？ 面对碎片化时间，您是否有特殊的策略来保证阅读的专注度和质量？ 有没有一些建议能帮助我在现有阅读安排中进一步优化效率和收获？ 答：实际上我每年差不多能阅读 50 本书，今年我已经看完 41 本啦， 在回答这个问题前的 1 小时，我就在看书，只是我有睡前刷星球的习惯，顺手就回答了， 所以我的阅读就是： 每天睡前看 1 小时，且从小学开始培养的阅读习惯，现在已经和喝水一样成日常生活了， 我本身睡得晚，夜深人静阅读特别容易专注， 如果你在白天阅读，受限网络信息的干扰，那可以看实体书嘛，拼多多很便宜的， 远离手机就能远离不专注， 如果要说阅读吸收率，我觉得不论看什么书，你至少在看完一本书，合上书那一刻， 要从书中汲取到一点最有启发的，且能让你立马用起来的， 这样一年哪怕就是看 12 本，几年下来你算算能吸收多少真材实料， 养成边看书边记录灵感的习惯，最终看完整本书，写完成的复盘读后感，一本顶十本， 以上，加油呀， 老规矩，学废了记得点个赞告诉我呀～

从初心到影响力——小林老师的自媒体之道 记11月15日小林老师的直播分享复盘与感想 今天晚上，看了小林老师在知识管理营的直播，很有启发，收益匪浅。其实一开始没懂，知识管理营没教obsidian的用法，那这个直播不就是无关主题的嘛。结果认真听下来，全是干货，真诚满满！ 小林老师为了这次直播分享已经准备了两周，全程十分认真地讲述了自己成功的经验，并重点讲解了他成功的方法论。我总结这套方法论主要是出发点、心态和做事方法缺一不可的完美闭环。 “将欲取之，必先予之”——老子《道德经》第三十六章。 小林老师说这句话非常对！以他自己来说，做公众号的初心也是分享和记录，并不是以挣钱为目的，而且真的开始涨粉，甚至成为爆款，连他自己也非常意外，甚至觉得这都可以？！然而，对于从小就阅读广泛，像《红楼梦》、《道德经》这样的传统经典更是反复研读过多次的小林老师来说，这套各个平台都跑通的方法论，其实正是老子所说的道理。在每天不断写作，从不停歇，每年从几十本书中汲取涉猎，有了这些丰盈的滋养，才有可能做到言之有物，有效输出。加之全力以赴，在自己的编程领域不断深耕探索的实践结果，和从2018年9月开始的每天两篇内容的坚持，让小林老师真正做到了内容为王。自然而然，在各个平台的相应垂直领域里，也都做到了头部，也就顺利有了很好的经济回报。 而令人意想不到的是，这一切，起初只是一个在读医学院本科生，为了利用是根据费曼学习法学习编程，并有了记录自己学习笔记分享给他人的微小愿望。甚至，最初的分享平台只是微信朋友圈。而内容做好的标准，也是费曼学习法的核心——讲给别人听，如果别人没懂，那么说明自己还不完全会。在连续两年的公众号分享之后，这位医学院的学生并没有满足于，找到了前端程序员的工作，而是精益求精，进一步去打磨自己的内容，更新迭代了一次又一次。在我的提问下，小林老师重申了他对于自己内容的标准：让不懂的人也能听懂，这就是复盘和打磨内容的真正含义。 在那个简单朴素的初发点和六年来坚持复盘、打磨内容，并开拓了不同平台上不同的输出形式，有了短视频也录了课，名利回报颇丰的大结果之间，最为关键是心态上的积极。想了，就去先干了再说，有了初代才能不断更新迭代。可以说，正是积极主动的心态和坚持打磨的内容，铺就了低起点和成功间的坦途。也让我终于明白了，贡献，才是自媒体和分享的意义。而作为知识管理营最后的直播课，也明确了知识管理最终目的。 小林老师说：“Do it now.” 我说：“Do it, no matter how it is done or what the result is!” Ps：感谢小林老师的真诚分享！非常棒！ #复盘 笔记分享#行动营 #知识管理 知识星球 | 深度连接铁杆粉丝，运营高品质社群，知识变现的工具

价值五位数的 AI 视频制作工作流，后悔没有早点看到 大家好，今天给各位分享一个干货-AI 视频制作工作流。 这一套工作流我现在用的超级丝滑，给我提高了至少 50%的效率，关键还免费简单。 话不多说，请移步飞书：https://ixi8511rtw.feishu.cn/docx/VpiDdg4kuol9vUxK... 你的点赞是我持续分享的最大动力。 #AI工具 #AI视频

#破局突破 破局的菜我吃撑了 洋哥的那本新书《超级个体从0到百万变现》觊觎已久了，洋哥的直播间福袋抽书活动抽了n次都没有抽中，这样反而对这本书更加渴望了。 正当怀疑人生的时候，洋哥的送书活动来的太及时了，这一次终于可以拿到这本垂涎已久的书了。感谢洋哥的慷慨馈赠，让我也有机会逼自己输出一篇从加入破局以来的纯手工最长复盘贴子。 我去年下半年开始接触AI，今年2月底加入破局，已经参加了三次破局行动营，参加了1次提示词、2次代写，1次小红书、1次个人优势挖掘，收获真的非常多！ 我最初加入破局的目的只有一个，就是搞钱。经过在破局七八个月的浸泡，我总算摸到了芝麻那扇门，就是代写。我这样的小白，没有什么技术背景，我觉得代写简直就是天上掉的馅饼，只需要低头弯腰捡起来。 尽管我现在也没赚到几个子，但是我已经看到钱了，也看到别人赚到大把大把的钱了。目前的窘境，我知道这完全是我自己的问题，想的太多，做的太少，怕这怕那，方法不当，还经常偷懒，哎…说起来怎么这么多的毛病？连我自己都感到一地鸡毛。 不管怎么样，这一路三天打鱼两天晒网的走来，最起码我现在已经知道代写的基本玩法了，也不怎么害怕代写这个事了，只是还是太缺乏经验和磨练，战斗值严重不足。 除此之外，我也收获了AI圈子宝贵的人脉。我非常荣幸加了好多提示词的大咖、代写大佬的微信，还有许许多多在群里、在星球群策群力乐于分享、无私奉献、善良真诚勇敢的小伙伴们，在这个群英荟萃的团队里面，跟着这样的精锐之师，我收获了无数知识的甘露、感动的瞬间和精神的鼓舞，在探索 AI 的道路上倍感信心满满，激情飞扬！未来可期！ 现在我每天满脑子都是AI，每做一件事都要用AI扫描一下。写一般文章根本不愁，想写什么就写什么，想写多长就写多长，想写多快就写多快，简直无语了，当然写好了考验的还是自己驾驶AI的能力和水平，编程、画图和生视频这些以前高不可攀的东西也可以玩一下了。真的感叹这个科技平权的时代，一夜之间把所有人的距离都大大拉近了，旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家，太让人眼花缭乱了！ 我非常庆幸生在这个时代：赶上了这场必将改变全人类的科技革命，我也非常庆幸我能够加入破局这个充满激情和温情的AI星球：这是所有AI追梦人共同的家园。 #破局突破#

今天我们来分享一个好玩又实用的 ComfyUI 节点，多功能画布节点。 这个节点也是这两天刚出的，有点类似 PS 的功能。 可以上传多张图片以及背景图片，然后任意调整图片的位置，对图片旋转放大缩小拉伸压缩，并且自带抠图功能，可以把主体真正的融入背景中。 而且有一个有趣的用法，可以配合反推节点生成相似构图的图片。不想写提示词就可以把想要的元素堆在一张图片里，然后通过反推来生成提示词。 详情见飞书：https://dardrwsz7u9.feishu.cn/docx/TMAHdcYccoBY6Ux... AI风向标 #AI绘图

问：小林老师你好，训练营刚刚结束，虽然我已经跑通了整个流程，但是目前还在接低级的单子，这种单子挣得钱少而且不容易抢，原因在于我没有基础，那些ppt论文的我还没完全熟练，所以我是应该继续边学习边接简单单子还是直接去接那些ppt论文单子 答：这两条路径不冲突吧， 你可以抽出 50% 的时间继续干原来的低端写作， 然后抽出 40% 的时候用来学进阶 PPT 这些， 剩下的 10% 去抢高客单， 不过需要注意：不要闷头自己瞎学，一定是拿破局手册现成的去学，不看教练写好的， 你自己实践写起来，写完后再和教练的对比，反复查漏补缺， 记住这个成语：学以致用， 我多说一点和代写没关系的，但长期来看对你有好处，你要给能持续给你提供单子的客服来人情世故， 既能把单子写好，还要让对方有额外收获，这样下次有单子不派给你派给谁， 具体怎么来人情世故我就不说了，本质是向上社交， 眼光放长远，才能持续赚钱， 以上，加油呀， 老规矩，学废了记得点个赞告诉我呀～

从0-1做一个会赚钱的闲鱼号 嗨，我是小雨，一个深耕互联网的00后自媒体人，也是拥有一个超可爱小闺女的宝妈，今天给大家分享一下，如何从0——1，做一个会赚钱的闲鱼号。 分享目录： 01.闲鱼卖货的底层逻辑 02.准备工作 03.店铺装修 04.闲鱼上架流程 由于文章篇幅较长，剩下的内容请移至飞书：https://d8ez8yi1x2.feishu.cn/docx/BAM0dmibkogdrrxu... ... 从0-1做一个会赚钱的闲鱼号

#星球周报 大家好，我又来发周报啦~ 上周总计四件重要的事情： 1、AI 洞察第一弹：AI 工作流视频 IP 打造的拆解和展望 洋哥撰写了一篇关于 AI 视频自媒体商业价值的文章，这也是洋哥之前提到的洞察系列的第一篇文章。 这篇文章将深入探讨 AI 视频自媒体的市场潜力和发展趋势，以及如何利用 AI 工作流提升内容制作的效率和质量。 了解更多：AI洞察001第一篇这么快就来... 2、破局行动课程资料开放 破局团队已经将本次破局行动和历史破局行动课程资料发布到了破局行动系统上，方便大家学习和实战。 立即学习：破局行动 3、破局社群涨价通知 12 月 10 号，破局门票将涨价至 1499 元，这是破局历史上最大幅度的涨价。洋哥也再次提到了，破局将继续加大投入，提升服务和体验，交付好大家。 了解更多：AI破局社群涨价通知：12月1... 4、优质内容的点赞量有待提高 在破局社群，我们不仅关注于提供高质量的内容和实战机会，也致力于构建一个积极互动和支持的社区环境。 优质内容一直在破局生态中涌现，但是之前的点赞率有点低，在某种程度上也不利于内容创作者的创作。基于这个现象，洋哥呼吁大家为那些给予我们启发和帮助的帖子点赞和互动，共同营造一个更加强大的内容生态。 了解更多：有一个对破局发展非常严重的问题... 这个世界上没有什么所谓的普通人，有的只是暂时没行动的人和暂时没被看见的人。我们将继续在内容、实战、链接等领域做创新，让大家快速行动起来、链接起来、被看见、被奖励、被鼓励。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 下面是我为你整理的本周星球优质内容，推荐你阅读和了解。 【优秀内容推荐】 1. 《选题、标题、AI 味儿、金句，这套提示词，帮你解决 80% 的自媒体写作难题！》@皮特，深耕 AI 写作领域的皮特，在文章里分享了自己近期输出的、涉及到写作诸多方面的提示词，打包整理给大家。 详情：选题、标题、AI味儿、金句，这... 2. 《GMV 单周 13W+ ，视频号 AI 数字人带货第二期行动营第一周带货复盘》@腾云猫，AI 数字人带货行动营还在进行中，腾云猫教练给圈友带来了正式带货第一周的复盘，展示优秀案例的同时，也分析了一些新人快速出单的原因。 详情：GMV单周13W ,视频号AI数字人带货第二期行动营第一周带货复盘 3. 《AI 洞察 001》@findyi，这是洋哥洞察系列的第一篇文章，里面详细拆解了 AI 视频自媒体领域，国内外的主流平台都有涉及，破局自己孵化的账号也都无保留地分享了出来，文章最后还有洋哥对这个领域发展前景的预测，干货满满。 详情：AI洞察001第一篇这么快就来... 4. 《四个月，从小白到教练，3 小时，一场酣畅淋漓的教练分享，小红书 03 期教练复盘贴，回答你我都做对了什么？》@江心屿，在 4 个月的时间内，江心屿从一个刚入门的小白进化成为了现在的小红书行动营的教练，他在这篇文章里复盘了这段时间的经历，并且给圈友分享总结了很多项目。 详情：四个月，从小白到教练，3小时，一场酣畅淋漓的教练分享，小红书03期教练复盘贴，回答你我都做对了什么？ 5. 《一条种草视频做到 27 万播放，销售 1100 多单的干货分享》@张路，他在文章中毫无保留地分享了这次参与数字人带货行动营过程中的思考与做法，干货满满。 详情：一条种草视频做到27万播放，销售1100多单的干货分享 【风向标推荐】 1. 《信息差，视频号一体号重出江湖，公众号涨粉导流神级操作》@江心屿，开启视频号直播时，这个操作很利好公众号涨粉。 详情：信息差，视频号一体号重出江湖，... 2. 《AI 助跑者，马拉松智能服务数字人》@古点，数字人已经用于马拉松助跑服务。 详情：AI助跑者，马拉松智能服务数字... 3. 《个人用过最好用的 AI 语音朗读工具》@无量天尊，分享了一款 AI 语音朗读工具。 详情：#AI风向标#个人用过最好用的... 4. 《AI 自习室在县城悄悄兴起，学生成为刷题“机器人”?》@何三省， AI 自习室的兴起引发了一些思考。 详情：AI自习室在县城悄悄兴起，学生... 5. 《AI 短视频新赛道：制作爆火虚幻海洋生物短视频》@wish， AI 短视频领域又出现了新的赛道，热度不错。 详情：#AI风向标#Ai短视频新赛道... - - - - - - - - - - - - - - - - - - 【星球常用链接】 建议大家保存。 破局索引内容分类站/组局系统/破局行动系统：AI破局官方网页版 以上，祝阅有收获。 周末愉快！

10个超实用AI写作提示词，助力你用AI写出更优质的内容！ 大家好，我是君君radio 专注于AI写作，愿景是让更多人在AI时代成为更好的写作者！ 经过半年多在破局的学习、实践，我收获了涨粉5500+，变现超五位数的成绩 在这个过程中也不断保持刻意练习，总结出了十份实用的AI写作prompt 涵盖 去AI味、拆解爆款文章、文风仿写、取标题、文章框架、书评稿创作、提问 等等 希望给正在探索期 ... 10个超实用AI写作提示词，助力你用AI写出更优质的内容！

新版破局文化衫来了！ 这一版的文化衫，破局团队打磨很久，slogon就换了N个版本，设计更是换了无数个版本，最后我直接选用了最简洁的表达方式和视觉。 最终【破局守护者】入选，这句话很简短、很干练但又有无穷的力量。 每一位破局圈友都是破局的守护者，是你们用金钱、用时间、用注意力投出了破局这个生态，守护了这个生态，没有你们。破局什么都不是。 新版文化衫献给大家，后续在星球会员日抽奖会放入名额，同时马上会开通晶体兑换。 喜欢这件文化衫的可以给我点个赞，让我看见你们的反馈，这很重要。

昨晚Flux官方憋了个大招，一下子发布了好多工具模型，把整个生态弄得丰满起来了，今天我测试完所有工具，这里带大家一起体验一下效果，直接说结果，牛逼的不行~ 具体更新内容有如下几点： FLUX.1 Fill 局部重绘和扩图模型 FLUX.1 Depth&Canny 官方Controlnet模型 FLUX.1 Redux 通过提示转换图像风格 都是很刚需的工具库，真棒，不过硬盘告急，模型加起来快70G+了。 每个工具模型都做了测评，可以直接来看，扩图这个真的惊艳到我了 具体教程移步飞书： https://qnc80j2zlx.feishu.cn/docx/ZPkOdEDafoyzAVxO... AI风向标 #AI绘图

为什么别人一爆单就有几百上千单？为什么我不行？ 最近在刷直播广场的时候看到了一个很有意思的品，“防滑鞋套”卖的很火。于是就跟踪了两个出单多的账号。看了发视频的套路，和直播的套路（感兴趣的小伙伴自己去搜索就可以了），其实跟几个付费社群的套路都差不多，今天做完了自己计划中的事情，时间富裕了些，所以抽点时间来聊一聊我对用户需求的一些感想。 看到这个产品之后，我的第一反应就是，这个品很有意思，为什么我之 ... 为什么别人一爆单就有几百上千单？为什么我不行？

问：我请教一下小林老师，我有一个关于写作输出的困惑，我现在虽然在日更，但是写的文章都缺少让人眼前一亮的感觉，我的文章缺乏缺乏深刻洞察或吸引人的亮点。也许是我还没有形成清晰的方法去积累灵感或素材。 所以想请教一下小林老师，如果我想打造一篇让人眼前一亮的文章，平时如何有效积累素材和灵感，为写作注入新鲜感和亮点？ 有哪些具体方法或练习可以提升文章的吸引力，让读者印象深刻？ 针对日更写作的特点，有没有什么技巧可以在保持频率的同时保证质量？ 答：如果想眼前一亮，写文章和短视频一个逻辑， 开篇就要有黄金 3 秒，具象化就是标题要足够吸引人， 比如前几天我公众号写了个标题：逼我怼人， 明显阅读量高于平时，且身边不少朋友转载了， 标题吸引人，文章正文也一样，得讲故事， 对于刚开始写作的来说想吸引注意力，最简单的做法是： 蹭热点，借势热点的注意力夹带自己的私货， 日更的同时保证质量就一条建议： 不是为了写作而写，不是片汤话，是你自己思考后的输出， 以上，加油呀， 老规矩，学废了记得点个赞告诉我～