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互联网从业者充电站

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互联网从业者专属 内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容; 目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。 投稿/合作: @inside1024_bot 内容来源网络

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📈 Telegram 频道 互联网从业者充电站 的分析概览

频道 互联网从业者充电站 (@https1024) 中文 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 29 336 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 673,并在 中国 地区排名第 8 508

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 29 336 名订阅者。

根据 15 六月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 501,过去 24 小时变化为 5,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 1.63%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.07% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 477 次浏览,首日通常累积 313 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 1
  • 主题关注点: 内容集中在 6g.com, 充电站, 1000万, claude, 1820036.com 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
互联网从业者专属 内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容; 目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。 投稿/合作: @inside1024_bot 内容来源网络

凭借高频更新(最新数据采集于 16 六月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

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我亲身见过的4个教育卷省 1. 北京:每天全市所有家长都在鸡娃,还着 500 ~ 1000万的房贷,每天把工资的1/3 ~ 1/2用于小孩的补习班,而且2/3的时间还车辆限行,全员挤地铁;所有家长都被海淀的家长鸡娃带疯了。关键是北京,天子脚下,办公环
我亲身见过的4个教育卷省 1. 北京:每天全市所有家长都在鸡娃,还着 500 ~ 1000万的房贷,每天把工资的1/3 ~ 1/2用于小孩的补习班,而且2/3的时间还车辆限行,全员挤地铁;所有家长都被海淀的家长鸡娃带疯了。关键是北京,天子脚下,办公环境每天各种PUA的状态,工作压力也很大。我很多北京的朋友只有少数活的超脱的,大部分人的压力都异常的大 2. 武汉:从学前到小学疯狂鸡娃,特别是女方,不鸡娃就是政治不正确。作业从小学4年级开始就堆成山,初中基本上都是6点起床,12点睡觉。武汉好的是,一半家长到初中就不卷了,不是没钱,主要是看不懂了。所以,在武汉,有时候你从小学超级卷到初中一下子不卷放弃了,还是觉得很好耍,武汉果然是朋克城市 3. 河南:河南的卷主要是农村的娃比较多,从小接受读书是唯一出路的教育理念。河南的卷一般不是家长卷,而是小朋友从小就刻苦学习,所以河南从初中开始、初中、高中都非常卷,5点起床读书到半夜比比皆是。从我的分析看,河南的小朋友自己卷很大原因是每个家庭都要干农活种地,种地不但非常辛苦还不赚钱,自发的激励他们一定要靠读书来突破,长大再也不要去种地了 4. 杭州:杭州的卷是那种土豪的卷,别的省的高考状元在杭州可能还是中等水平。我的天使投资人家的小朋友就非常夸张,前年来武汉我给她娃培训计算机的时候,小学3年级的小朋友,知识视野非常开阔,虽然计算机基础少,但是逻辑思维非常厉害。最牛逼的是化学已经自学到高中化学的水平了,问其原因,是他们家地下室有几百平的化学实验室,老师是妈妈请的中科院院士,配置了非常高标准的化学仪器装备和顶级英伟达GPU,这个老师给小朋友列了一系列配方,这些配方都是组合就会爆炸的,老师让小朋友把这些爆炸配方贴在墙上,然后对小朋友说,只要这些配方以外的化学物品你都可以随意组合玩,非常安全。这个就是土豪的力量,别人小学生的起跑线,可能是很多人一生都很难想象的 互联网充电优质资源 优质内容内幕消息

好工具不是让任何一步都更快,而是让真正卡住价值产生的那一步更强

#出海运营秘籍👉@yunying23 AI 同时在摧毁 organic distribution Google AI Overview(2024 年开始 default)→ 用户不点 organic links → 长尾 SEO 流量崩塌 60-80% (Wordstream/Sistrix 数据)→ AI-native 公司即使想做 SEO 也没有目标可以 captures Reddit / Quora 被 AI 内容 flood → algo 偏向已知大号 → AI-native 公司 organic reach 接近零 X / LinkedIn algo 越来越偏 paid promote → organic post 触达持续衰减 Newsletter / Substack 增长 实际上 60%+ 靠 paid acquisition(cross-promo 也是 paid 形式) 双重夹击的本质:AI 既增加 paid 需求(更多 AI-native 广告主),又同时摧毁 organic 替代品(让所有公司更依赖 paid)。

有人问我,AI PM在用户体验层要注意什么? 我的答案是,把握人与AI协作的尺度。 人的介入过低,比如众多“一键xxx,一句话xxx”会带来惊艳感和易用性,但也会面临意图理解错误,上下文不足,生成结果可控性差的问题。长期下来,AI无法形成稳定可靠的生产力,人也会缺乏参与感而无法获得足够的成就感和价值感。就像有个说法是IKEA让人回去自己组装,反而让用户更喜欢IKEA产品,因为那包含着自己劳动的成果。 人的介入过高,比如需要频繁干预(例如给权限放行),或者工作流中必须有人工审核环节,又或者需要很多的prompt和configuration,都会打破心流体验,削弱AI带来的生产力跃升,提升使用门槛。 AI PM除了关注模型本身,还要理解用户,为用户找到最舒服的effort level。

分享我的学习方法,很简单 1. 每周看一本书:什么书都看,如果遇到好看的可以每天看一本书,比如罗马人的故事。读书的强度一定要很高,才能两边引起质变 2. 看书好的地方:拍照OCR识别,我给团队说了,懒猫微服赶紧加批量OCR的功能,这样下次我的读书笔记可以节省80%的时间。因为有些书很长,你读到最后的时候,忘记了前面讲的啥,你从头到尾梳理一遍,相当于把书读了2遍,书读2遍基本上就学习的很牢 3. 以教代学:书看完了,只是知道了,但是是否学会还要学以致用。最快的学以致用的方法就是,脑袋里对知识再次梳理,当你想给别人分享的时候,你就会像AI大模型那样,找到零散的知识点之间的关联,这些知识点关联组成网状的画面才是真正的知识。当你把故事和逻辑讲清楚的那一刻,你也就彻底学会了运用知识,而不仅仅是知道知识 所以,大佬们,给你们分享知识不是一种利他行为,本质是一种利己行为,我的分享可以让我更快的学习知识 互联网充电站

推荐好文《如何系统的提高视觉设计水平》 建议收藏,写的太好了 https://substack.com/home/post/p-146868919 互联网充电站
推荐好文《如何系统的提高视觉设计水平》 建议收藏,写的太好了 https://substack.com/home/post/p-146868919 互联网充电站

跟@潘乱 聊大公司的创新。 数据驱动和组织细分导致大公司不再有“灵光一闪”类创新的土壤,大公司还能走“谁火我就快速抄一个”的捷径,从ROI的角度,更加没必要自己创新。 后面还有一段,提到如何用Hackathon来对抗一部分创新惰性,在公司内鼓励创新氛围。但没有在这个视频里。 Invalid media: video

DeepSeek-TUI 的界面布局不错。尤其是右边的 Plan 和 Task 分区,一目了然。 缺点是对话区,用户输入,和 AI 输出的对话分界不明显。 但这个设计思路可以学习。
DeepSeek-TUI 的界面布局不错。尤其是右边的 Plan 和 Task 分区,一目了然。 缺点是对话区,用户输入,和 AI 输出的对话分界不明显。 但这个设计思路可以学习。

算法工程师们努力精进自己的AI技术,防止自己被AI淘汰,可这一过程本身,却恰恰在加速他们被淘汰。以“自保”为目标的努力,其过程和结果却恰好构成了“自毁”。 我给这一悖论取名为"伊卡洛斯悖论"。

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推荐一个开源项目 Pixelle-Video,一款 AI 全自动短视频生成引擎。 它的定位很直接:把短视频的生产流程尽可能自动化,从内容生成到视频合成,减少人工介入的环节。适合需要批量产出短视频内容、或者想把 AI 融入视频创作流程的用户。 项目地址:https://github.com/AIDC-AI/Pixelle-Video 在线文档:https://aidc-ai.github.io/Pixelle-Video/zh 互联网充电站

欸,不仅是初阶程序员找不到工作了,AI 直接导致各种职业的初阶岗位需求都在下降。 昨天看到哈佛的一篇论文,和前段时间的一个程序员初阶岗位下降的数据互相印证了。 生成式AI是一场偏向资深员工的技术变革。 关键数据: 招聘:采纳AI的公司在2023年后,
欸,不仅是初阶程序员找不到工作了,AI 直接导致各种职业的初阶岗位需求都在下降。 昨天看到哈佛的一篇论文,和前段时间的一个程序员初阶岗位下降的数据互相印证了。 生成式AI是一场偏向资深员工的技术变革。 关键数据: 招聘:采纳AI的公司在2023年后,平均每季度少招聘了 3.7名 初级员工,这是导致初级岗位净减少的主要原因。这一下降幅度相当于其平均招聘水平的22%。 离职:初级员工的离职率甚至略有下降,说明公司并非在裁掉现有初级员工。 晋升:有趣的是,现有初级员工的晋升率反而有所增加(平均每季度增加0.4人)。这表明公司在减少外部招聘的同时,可能会加速内部有经验初级员工的晋升。 行业数据: 影响最为严重的行业是批发和零售业,采纳AI的公司初级岗位招聘量比未采纳公司减少了约40%。 信息技术、金融和专业服务等行业也出现显著下降。 按教育背景来看: 就业下降最严重的是来自中等偏上水平院校(第2、3梯队)的毕业生。 来自顶级精英院校(第1梯队)和较低水平院校(第4梯队)的毕业生受影响较小。 来自最低水平院校(第5梯队)的毕业生所受影响最小,且在统计上不显著。 简单说,AI正在把新手村的门槛焊死,新人想“上车”是越来越难了。 对刚毕业的年轻人来说,这挑战太大了。 互联网充电站

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郭宇当时居然是和沈振宇一起创业被字节收购

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如果不考虑商业化,把工作这些年学到的技能用来单纯做一些满足自己和家人需求的应用,还是非常沉浸和enjoy的。另,gpt5.5的审美也是好起来了,不需要说太多高级提示词,也能做出不错的效果。也许,以后的产品开发就像今天的木匠活一样,谁拿着工具都能做一做吧

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有些 Github 仓库是神级的,我甚至不需要介绍 互联网充电站
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OpenAI的goal模式搭配GPT Image 2.0模型,已经可以实现自动化开发游戏了😱 我感觉那个强大的openai又回来了 不是说它技术强,而是它重新回到了生产力最大化的正确轨道上,而不是只关注C端体验。 同时我不认为OpenAI投入在多模态上是战略错误。缺乏多模态生成能力,就不可能实现AI生成游戏资产这种用例。 懂的人都知道一键生成带透明通道的图片、游戏精灵图对于生产力有多大的推动作用。 Scaling law依然存在啊