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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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📈 Analytical overview of Telegram channel 互联网从业者充电站

Channel 互联网从业者充电站 (@https1024) in the Chinese language segment is an active participant. Currently, the community unites 29 396 subscribers, ranking 4 644 in the Technologies & Applications category and 8 469 in the China region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 396 subscribers.

According to the latest data from 20 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 488 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 1.59%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 0.87% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 466 views. Within the first day, a publication typically gains 256 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 1.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as 6g.com, 充电站, 1000万, claude, 1820036.com.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
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

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 21 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.

29 396
Subscribers
No data24 hours
+797 days
+48830 days
Posts Archive
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如果一个死去10多年的人,思维放到当下还很超前,那他能否被称之为神? 1992年,乔布斯生前在MIT的这堂课,其思维超前程度,依然是对今天无数大师课的降维打击。 为什么:你学的管理效率,是失败者的游戏。 为什么:硬件优势只能维持6个月,软件优势可以维持5年? 为什么:管理生产力是陷阱,运营生产力才是金矿? 他在当年演讲里埋了一颗雷,33年后的今天才爆炸, 最恐怖的不是他预测了未来。 最恐怖的是,他33年前就给出了路线图,而我们刚刚才走到起点。 斯人已逝,但他在30多年前看透人性的锐利,今天依然让人直冒冷汗。 所有人,都必须看完它! 互联网充电站

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头条文章 有意思
头条文章 有意思

我记得OpenClaw的创始人说,他一天可以写10万行代码。 我今天冲刺了一下,也只写了4万行纯代码(这个项目难度和OpenClaw近似,还有另外一个项目不到1万行),而且这个状态也不可持续,后面至少还要花一两天测试修改擦屁股。 不知道他是怎么做到的
我记得OpenClaw的创始人说,他一天可以写10万行代码。 我今天冲刺了一下,也只写了4万行纯代码(这个项目难度和OpenClaw近似,还有另外一个项目不到1万行),而且这个状态也不可持续,后面至少还要花一两天测试修改擦屁股。 不知道他是怎么做到的。这些牛逼的人真的太变态了。

🚨这个Python框架能爬取任何网站并在几分钟内提取结构化数据。 它叫Scrapy,可以从任何网站爬取并提取结构化数据,完全在你自己的机器上运行。 无需SaaS爬虫账单。无云API限制。数据不离开你的基础设施。 由Python最经战考验的爬虫引擎提
🚨这个Python框架能爬取任何网站并在几分钟内提取结构化数据。 它叫Scrapy,可以从任何网站爬取并提取结构化数据,完全在你自己的机器上运行。 无需SaaS爬虫账单。无云API限制。数据不离开你的基础设施。 由Python最经战考验的爬虫引擎提供动力,拥有59K星标和15+年生产使用记录。 → 定义一次spider → 获得清洁结构化数据 → 扩展到数百万页面 → 即时导出为JSON、CSV、XML 全部本地运行。零云依赖。 但它不仅仅是爬虫脚本。 它是完整的数据提取框架: → 异步架构用于大规模并行爬取 → 代理、重试、限速的内置中间件 → CSS和XPath选择器,零样板代码 → 可插拔管道用于清理、去重和存储 → 54,800+生产项目已依赖它 100%开源。BSD-3许可证。 现在支持macOS、Windows和Linux。 网页爬虫从SaaS订阅变为按你的方式运行的时刻到了。 链接在首条评论 👇 互联网充电站

最近感受很深的事情:如果自己不是自己产品的用户,确实很难把产品做好,毕竟根儿上可能就歪了。
最近感受很深的事情:如果自己不是自己产品的用户,确实很难把产品做好,毕竟根儿上可能就歪了。

不是,我写公众号,还吸引了初中生朋友的关注。 我看中午他给我发消息,问了一嘴他是不是走读生。结果发现全是buff,b站up主,自学vibe coding,在家自授课,靠可汗学院学会了英语,现在在刷harry pottery原著。 他说还没看过harry potter的电影(10后真的离90后好远好远了) 他说duolingo ceo一个演讲告诉他80%的人都说英语,英语是非常重要的投资。 然后交流了一下各个coding ide和模型,我问是谁影响了他?总不会是刻在福建人的基因吧。 结果的全部在网上自学的。当我把把这个消息分享给一个吹水群,结果群里人也说他的外甥初中生也在让他给配电脑,要跑本地AI。 现在的初中生太屌了,这次不是大厂PR,是自己亲眼所见。聊天也发现一代人有一代人的表情包。 当书本上除了通识教育,职业教育完全和工作接轨,还会难找工作吗? 估计会出来一堆专投初高中vc了吧,从大学生创业向下延伸😂

做了个 GPT Image 2 提示词站,已收录 500+ 条。 · 分类筛选 · AI 搜索 · 参数化模板 之前做的 NBP 站已经是全网最大 / 更新最勤的,这个会做到一样。 即友们可以先马上啦 👇 https://github.com/YouMind-OpenLab/awesome-gpt-image-2

John Ternus成为苹果CEO这件事,让人们意识到了,如果你不准备换工作,领英是不需要装修的。
John Ternus成为苹果CEO这件事,让人们意识到了,如果你不准备换工作,领英是不需要装修的。

#出海运营秘籍👉@yunying23 这个账号很有趣,每个视频20秒左右,短平快,提供的信息对我却很有启发。
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#出海运营秘籍👉@yunying23 这个账号很有趣,每个视频20秒左右,短平快,提供的信息对我却很有启发。

有点不想承认,但现在的事实是: AI写产品PRD的能力远远超给我。 作为 ToB 的AI产品经理,我写 PRD、画原型,基本已经全部外包给 AI 了(主力用 Codex)。 只要上下文给得够完整,它写出来的东西,就是比我更全、更好、更稳。 有时候看他写出来的PRD,我确实想呆坐在椅子上,然后说一句,真tm牛逼。 可能你看到这,会下意识觉得:那产品经理是不是要完了? 不是,只是产品经理的活变了。 以前你是写文档的人,现在你变成两个角色: 一是:喂 AI 的人 二是:审 AI 的人 先说第一个,喂。 很多人用 AI,其实是在许愿。 丢一段 prompt,就想让它自动生成一份完整 PRD,本质上跟“求神拜佛”没区别。 真正有效的方式是: 你得手里有一整套“产品上下文库存”。 包括什么? 你公司的产品定位、功能结构、术语体系、业务背景、用户场景、现有方案、你脑子里的解决思路…… 这些东西,不是一次性整理的,是你和团队长期一点点攒出来的。 说白了,AI写得好不好,是看你喂得有多好。 再说第二个,审。 AI能写,但它不帮你担责。 哪些地方在胡扯,哪些地方逻辑是空的,哪些地方该砍,哪些地方必须你亲自下手改,这些全得你来兜底。 而且这里有个很反直觉的点: 审AI,比你自己写更累。 你可以想象你在审一个下属写的PRD,偶尔还能放点水。 但AI写的东西,你不敢放。 因为它不会背锅,你会。 所以你必须逐字过,反复改,再读一遍,再改。 很多时候,你花在“审+改”的时间, 比你自己从0写一份还长。 所以真正的坑在这: 用AI,不一定更省时间。 你要花时间去: 让它理解你(喂上下文) 再花时间去: 确保它没坑你(审稿) 这两件事,没一件是轻松活。 后面有机会可以专门展开讲讲。

这个人发布了最全面的免费 Vibe Coding 指南。 地址:github.com/2025Emma/vibe-coding-cn
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🤨🤔
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做了这么多年产品,最难的依然是分类(对于我来说)。

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