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I don't remember discussing the proper version of the American Creed with my Uncle Don. But I do remember that he paid with his own money for the hernia surgery that made him I-A and allowed him to fight as an infantryman in Normandy.
«undercover agents breached» Man, these companies really have to improve security onsite. Add guard dogs or something
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
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行道途中。非求速成，惟求通达。 2023 年扎进AI ，打通Know-How，不少赚钱项目，踩过坑，也见过光。 围城里待得够久了，出来聊聊世界，聊聊技术、聊聊赚钱。
现在再回到 PPT，这一步就非常清楚了。 当设计、编辑、再到 PPT 可以在同一个上下文里一路走完， 你会意识到： 这不是功能叠加，交付责任的转移。 更重要的是， Lovart 并不是在某一个点功能上慢慢打磨， 而是在持续、快速地 把能力往整个创作与交付链路外扩。 这种节奏，本身就是在保持领先。 也是为什么我会说： 在“把 AI 变成真实生产力”这条路上， Lovart 跑得非常靠前，而且是一种一骑绝尘式的前进方式。
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现在 AI 产品整体节奏都很快， 但“快”本身已经不构成优势了。 真正让我在意的是： 当我不想再接手细节的时候， 有没有产品能继续把事情往前推。 这是我最近反复在用 Lovart 的原因。 这次我看看它能不能把一件事直接交付完。 如果只是生成图，现在的 AI 已经多到不缺。 我真正关心的是：当我不想接手的时候，它还会不会继续把事情往前做。
我一开始盯的，其实就是 PPT。这也是 Lovart 新上的功能。 因为在真实世界里， 很多工作的终点是要拿去讲、拿去汇报、拿去交付的。 具体怎么做？ 同一个上下文、同一个 prompt， Lovart 先完成设计本身， 再把这些设计直接结构化成一套 PPT。 不是把图片塞进模板， 而是把「设计逻辑」一起带进演示文稿里， 而且生成之后还能继续用同一套方式做视觉编辑。 谁能自然走到这一步， 谁才真的接住了交付。
再讲一点， 结合之前的推文，执行力、不要约束自己、胆子大一点。 然后要去做的就是花大量的精力去研究市场，比如用户规模、潜在的市场价值、存量市场的产品形态， 以及他们80%的收入是由哪些20%的事情来决定的。 先这个层面的事情搞透彻了， 再来判断自己凭什么能做到赚钱的程度，真正赚钱的项目， 要么是解决掉用户「火烧眉毛」的事， 要么就是让用户感觉到价值远远超过产品定价。 真正赚钱的产品业务只有不到20%， 而我们要花掉100%的精力去研究这20%在哪里。
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