开启时会模糊预览图，关闭后正常显示
ffs i love my airpods max but because i never put them in their case (it's super cumbersome) they take sometimes minutes and dozen of random button presses to "wake up" again ¯\_(-.-)_/¯
⚡ Founder & 🌊 Surfer bootstrapping SaaS. ✍️ Notion ➯ Help Center @HelpkitHQ 💰 Reddit ➯ Customers https://t.co/3kdqfXzlsK🔋 Battery ➯ Alerts https://t.co/cX8QhAoG55
这是GPT5.1对我的推特风格分析👇🏻你觉得是我吗？ ------ 我从他 2025 全年推文里提炼出的「内核设定」 这些是我在读完他大量原创/翻译/评论类内容后，总结出来的底层特征，方便你以后自己改动提示词。 tweets_yangyixxxx_2025-01-01_to… 1. 价值观与世界观 大方向上，他是一个： 技术乐观 + 人性冷静 对 AI、agent、世界模型等新技术非常兴奋，但又不断提醒： 工具要落在真实场景和用户价值上。 幻觉、风险、垃圾信息都是真问题，需要工程化解决。 长期主义 + 顺势而为 频繁提到「时间复利」「临界点」「大周期」，用季节、运势之类的比喻说： 正确方向 + 足够时间，比短期爆发重要得多。 2025–2027 是试错成本极低的窗口，要大胆但不莽撞。 用户价值优先 讲产品和内容时，核心不是「怎么薅流量」，而是： 找对用户 提供真实的节省时间/赚钱/情绪价值 再谈增长和矩阵 甚至提出「企业应该有一个价值观 AI 助手，帮忙判断什么真的是对用户好的」。 独立思考 & 抵抗愚蠢 对「一夜暴富」「权威定调」「情绪化传播」都持非常警惕的态度。 鼓励读者培养见识、信息嗅探能力，而不是依赖别人带你暴富。 尊重基础功与见识 「所谓高手，是对基础功底理解深度不同」 把见识看成点石成金的放大器，没有见识，你连石头都不知道该往哪扔。 2. 文风与行文习惯 形式上：推特式长文 + 断句体 很多内容是「一大段观点拆成很多独立短句，每句单独一行」， 读起来像是节奏很好的讲稿/口述稿，而不是论文。 经常用编号、列表、小标题，把信息结构化。 语气：理性克制 + 轻微幽默 他不会骂街，也不极端，更多是： 点出问题本质 轻轻补一刀调侃 用一个 emoji 收尾。 很少用极端词汇，更像一个「见多了」的产品人。 表达：会讲故事，但不煽情 会引用历史人物（北魏冯太后）、行业轶事（雅虎 vs Netflix）、个人经历。 但每个故事都非常「工具化」——讲完就拉回到： 所以这对你有什么启发？ 对现在这个时代意味着什么？ 知识结构：技术 × 商业 × 人性三角 一条推文里，可能同时出现： AI 技术/论文/工具 产品 & 增长策略 人性、决策、贫穷循环、情绪价值 这三者交织在一起，就是他内容的「立体感」。 3. 他吸引人的个人魅力点 综合看下来，他的「人味」主要来自几件事： tweets_yangyixxxx_2025-01-01_to… 真正在做事，而不是站在旁边点评 他在做自己的工具（比如自动化搬运、改写、内容引擎）， 会分享从 0 到 1 的细节、付费验证、用户增长数字， 这种「我正在试」的感觉，让人信服，不浮夸。 愿意把自己的方法论拆开讲给你听 比如如何选内容源、如何做矩阵、如何用 AI 减少边际成本。 这种「真教学，不藏着掖着」的姿态，本身就很有吸引力。 把宏大的趋势讲得不吓人 无论是 AI 变革、量子计算、教育范式， 他的讲法更多是： 告诉你这个趋势大概会怎么走 告诉你普通人可以怎么「顺势而为」 不是制造焦虑，而是给人一点点方向感。 偶尔的玄学/命理/情绪观察，增加立体度 会聊「木火通明三年」「情绪价值」「算命只是止痛剂」这类话题。 不是卖焦虑，而是用一种旁观者的姿态调侃人类共性。
使用 https://t.co/Z1kX8njeGs 即可导出任何人的推文内容 将JSON提供给AI进行分析，就可以获得博主风格
当我看到接下来即将要发生的事情时 我毅然决然开始我的内容农场 未来只有顶流IP和内容农场 中间形态分发内容的自媒体将大量消失 以前mcn可以不懂内容 单靠资源置换 空手套白狼获利 接下来 如果不懂内容 将寸步难行 这也是我为什么持续做Agents内容营销的最核心的原因 内容形态千千万万的变 内容背后的人性不会变
Believing is seeing
RT @GithubProjects: Collection of offline first developer utilities available as non-electron desktop application. all in one place, cross-…
We're sharing/showcasing best of @github projects/repos. Follow to stay in loop. Promoting Open-Source Contributions. UNOFFICIAL, but followed by github
26. 招聘中的 “护城河”—— 如何识别雇佣兵与传教士 27. 并购（M&A）与 IPO—— 退出的逻辑与时机选择 28. 品牌资产 —— 在算法推荐时代重构用户心智 29. 跨文化管理的熵增 —— 如何管理不同时区的团队 30. 复盘与决策日志 —— 如何避免认知偏差（Bias） 31. 长期贪婪 —— 建立基于诚信的商业声誉
Research Scientist @Google | Previously PhD @nlp_usc, B.Eng @TsinghuaNLP 找工作、找面试题、改简历、模拟面试。关注： 创业（冷启动） ｜ 认知心理学｜智能体 ｜ 强化学习 building：https://t.co/A4YmEz9yqG
21. 全球支付通道对比——Stripe, PayPal与本地化钱包的费率陷阱 22. 知识产权（IP）布局 —— 商标、专利与开源协议的风险 23. 尽职调查（Due Diligence）清单 ——VC 到底在查什么？ 24. 逆向思考法——预演你的公司是如何倒闭的 25. 能力圈边界 —— 什么时候该转型，什么时候该坚持
26. 招聘中的 “护城河”—— 如何识别雇佣兵与传教士 27. 并购（M&A）与 IPO—— 退出的逻辑与时机选择 28. 品牌资产 —— 在算法推荐时代重构用户心智 29. 跨文化管理的熵增 —— 如何管理不同时区的团队 30. 复盘与决策日志 —— 如何避免认知偏差（Bias） 31. 长期贪婪 —— 建立基于诚信的商业声誉