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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 29 318 subscribers, ranking 4 672 in the Technologies & Applications category and 8 507 in the China region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 29 318 subscribers.

According to the latest data from 14 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 506 over the last 30 days and by 13 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 1.62%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.06% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 474 views. Within the first day, a publication typically gains 311 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 15 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.

29 318
Subscribers
+1324 hours
+957 days
+50630 days
Posts Archive
#出海运营秘籍👉@yunying23 明天抽奖吧,感觉需要回归老本行调动下气氛

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李想再被采访时总结,接触过的所有成功的人有三个共性: 1)选的准,用雷军的话说是“顺势而为” 2)选的长,用张磊的话说是“时间的朋友” 3)高速的迭代🔁,他认为在一个长周期的赛道里告诉迭代是一个非常反人性的事情 你可以说选的准和选的长本质上是一样的
李想再被采访时总结,接触过的所有成功的人有三个共性: 1)选的准,用雷军的话说是“顺势而为” 2)选的长,用张磊的话说是“时间的朋友” 3)高速的迭代🔁,他认为在一个长周期的赛道里告诉迭代是一个非常反人性的事情 你可以说选的准和选的长本质上是一样的,但是“高速迭代”,确实是硅谷创业方法论的核心。 所谓资本融资,无非是没跑通的时候,用钱买试错的机会,跑通之后用钱加速狂奔。 而且他不说,我其实没反应过来,高速迭代,多次试错,这个事情是逆人性的。

香港居然可以原生ip用ChatGPT了 好评

#字节离职加入创业团队第3周 已经很久没这么纯粹地做 PM 了:不用准备一周3/4次的周会文档+开会反复同步,不用带 juniors —— 就安安静静做好 PM 应该做的:用户调研,分析数据,看竞品,和研发/设计频繁聊想法和进展,用+debug Claude 等 AI 工具。 想起自己离职前,写交接文档时才第一次有点震惊到:周一小组周会、周二产品线周会、周三大业务双周会、周四大部门双周会、周四晚还有 Agent 周会,周四 + 周五2家外部代理周会... 每个会都要写周报、会后 follow up 结论和推动 todo,有很多隐藏的时间成本。 如果定位是 POC,还要花时间带+教 juniors,每个人安排什么事情、怎么给反馈、遇到问题和卡点,都需要投入时间。当人数增加,投入时间还要翻 x 倍。 这两块事情在新团队减少很多,所以能更专注做产品了。 做产品需要有判断,判断形成前,需要有信息输入和想法灵感。思路无非那么几个:自己用、看用户反馈、分析数据、做竞品调研、看行业变化。 这周最有收获的是做竞品分析,好的调研来自一手体验、AI 很难给。刚开始为了提效,用 Claude 做。收集的信息看似很多,但当自己深入用时,就发现信息大多比较浅层、且时效性未必高。 一开始有点费劲:产品我没那么熟,还要看大量竞品,第一天觉得有些 lost 紧张不多。但第二天忽然进入状态:熟悉 + 拎出来几个关键维度,更有目的和针对性,就很容易发现差距。 看竞品我主要分几个维度:产品交互、效果评估、定价策略。以往做产品看1多,做 AI 产品后 1+2 一起看,但来这里后发现付费策略必须考虑。大量看、多用多体验,逐渐就会形成 sense 和判断。 这周很惊喜有「灵感时刻」 —— 想到一个功能点竞品没做(后来发现1家有类似的)且对用户大概率有用!灵感来源于场景联想和迁移,Notion 始终能给人很多启发:它优雅、简洁、Lego for software 的理念经常浮现在脑海。另外,也观察到自己始终会被一种思维习惯牵引 —— be different、差异化,我不喜欢同质的东西。 做的第一个大项目有点大,大家对它的时间预期很高,我也在适应「做减法」让自己节奏更快。过往写 PRD 习惯做很多准备,等全部 ready、确保方案不大改后再进开发(且字节对 PM 要求也如此)。 现在我发现,为了更快,思路和做事方式要变化。有些功能不需要大量论证,有些方案不用预期一下想得非常完整,研发可以和产品一起调研,设计在 PRD 定稿前就启动 exploration,甚至没有所谓的“定稿” —— 字节做需求的流程固然规范,但追求标准化背后的也会牺牲一些灵活性和速度。 沉浸研究产品有踏实做事的快乐。

在最开始使用 AI 的时候,其实我很担心自己会因为 AI 太好用而变懒。 老实说,变懒倒是没有。但也不完全是原来那个意义上的勤快了。 变化是悄悄发生的。最开始用 AI 就是简单当搜索引擎升级版,后来是写东西的草稿纸,再后来是帮我做 iOS 开发的搭档
在最开始使用 AI 的时候,其实我很担心自己会因为 AI 太好用而变懒。 老实说,变懒倒是没有。但也不完全是原来那个意义上的勤快了。 变化是悄悄发生的。最开始用 AI 就是简单当搜索引擎升级版,后来是写东西的草稿纸,再后来是帮我做 iOS 开发的搭档。 现在有时候我打开它,说的第一句话是:我在想一件事,你帮我理理。 其实这里有一个很重要的关键转变:从帮我做到帮我想。 我是汉语言文学出身,写东西一直是我觉得属于自己的事。所以最早我对 AI 写作是有一点防御的,生怕用多了,自己的表达就钝了。 现在这个担心基本消失了。AI 能顺着你说,但它提不出让你皱眉头的问题。那种等等这里逻辑不对的摩擦感,还是得自己经历。写作的核心是做判断,这个没被替代。 开发上感受更直接。我不是科班程序员,以前做 App 卡在技术细节上会有一种很具体的无力感。现在这个卡顿明显少了。它让我能更快进入真正需要判断的部分:这个功能值不值得做,用户体验对不对,架构上会不会留坑。 开发者最贵的资源是时间和注意力,这方面它实实在在帮了我。 当然也有用得不怎么好的时候。有阵子我把什么都扔给它,连这件事我自己怎么看都懒得先想清楚。产出很快,但总觉得差点意思。像是别人替我说的话。后来我意识到,AI 输出的质量上限,其实卡在你输入时的思考深度。 你想得模糊,它就给你漂亮的模糊。 如果你也在摸索怎么用好它,这三件事我觉得值得试试。 一,把它当一个不会走神的在场者。AI 不会打断你,不会分心,不会觉得你在绕圈子。我现在遇到想不清楚的事,直接开一个对话,像自言自语一样往里说,说着说着自己就清楚了。它在不在都行,但它在让我说得更完整,表达更精确。 二,用它做你不敢开始的事。我以前不写代码,不是不想,是不知道第一步咋干。现在的做法是把想要的结果描述清楚,让它带我走第一步。很多事卡住不是因为难,是因为入口不知道在哪,这个它特别擅长解决。 三,把重要的判断过程存进对话里。AI 会帮你记住上下文,这个能力经常被低估。我做一个决定之前,会把来龙去脉都说给它听,让它帮我整理一遍。这样两周后回头看,能看到自己当时怎么想的,比任何笔记都清楚。 AI 它已经不是工具这个词能描述的东西了。更像是一种工作介质,在我和我要做的事情之间,帮我少走一些弯路。但弯路本身,该走的还是要走。 而有一件事是非常确定的:我已经完全没有办法回到没有 AI 的生活。 你呢?

其实 17 年左右时,我对字节的“推荐算法”并不感冒,因为记得看过一篇文章说,“今日头条”成功主要是靠早期能很廉价的买安卓手机预装。 后来字节彻底以技术形象崛起,就没人提这茬了。今天看到这本书里,正好详细介绍了“买预装”的过程,以前以为就是跟厂商买,
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其实 17 年左右时,我对字节的“推荐算法”并不感冒,因为记得看过一篇文章说,“今日头条”成功主要是靠早期能很廉价的买安卓手机预装。 后来字节彻底以技术形象崛起,就没人提这茬了。今天看到这本书里,正好详细介绍了“买预装”的过程,以前以为就是跟厂商买,没想到竟然是层层买,安卓江湖太魔幻了 😂 互联网充电优质资源 优质内容内幕消息

如果只看美国大模型「御三家」的话,最近一年确实有种你方唱罢我登场、各领风骚几个月的感觉: 去年的这个时候,ChatGPT的文生图引爆市场,「吉卜力画风」创造了史诗级刷屏,直接把本就断崖领先的周活用户打翻倍了; 然后到了下半年的「谷歌主场」,Nano Banana在多模态能力上还以颜色,Gemini 3一举奠定SOTA地位,谷歌的翻盘被媒体大书特书; 再就是从去年年底到今年年初的Claude血洗软件行业,完全专注于B端的Anthropic纯靠模型能力实现了ARR极速涨到全球第一的奇迹; 现在呢,好像OpenAI又醒过来了,GPT-Image-2在文生图领域再次上演王者归来,GPT-5.5 Instant也没翻车,而Codex的口碑和数据甚至隐隐压过Claude Code; 王权永不稳啊。

不知不觉2.1万粉丝了, 感谢友友们的支持。 从第一次工作2005年开始, 今年是工作的第20年。 第一份工作是图书管理员, 第二份是J2ME手机游戏开发, 第三份是自己创建了服装厂, 第四份工作是花了8年时间创建了 Deepin Linux 干到国内第一, 第五份工作是创建了武汉锂钠氪锶做了懒猫微服。 过去的20年是我快速成长, 学习Linux、Emacs和商业的20年, 当年的辛酸现在看起来都是美好的回忆和经历, 感谢过去的困难造就了如今勇敢的我。 大家有啥感兴趣的, 我能分享的东西, 我无偿分享给大家, 欢迎大家访问我的开源博客 https://manateelazycat.github.io/ 距今已经写了10年, 写了421 篇博客 116 万字。 互联网充电优质资源 优质内容内幕消息

哈哈哈哈哈 这个把我眼泪都笑出来了.... 互联网充电优质资源 优质内容内幕消息

我把 SPEC-AGENTS 升到 v3 了。 核心变化:不再让 AI 每次读一堆 spec / plan / task / change log。过去这种纯 SPEC 推动方式,在模型能力弱的时候有用,但现在模型能力变强了许多,不需要过多的硬性约束
我把 SPEC-AGENTS 升到 v3 了。 核心变化:不再让 AI 每次读一堆 spec / plan / task / change log。过去这种纯 SPEC 推动方式,在模型能力弱的时候有用,但现在模型能力变强了许多,不需要过多的硬性约束,也可以规划得很好。因此,如果严格的遵守 SPEC 开发范式,我觉得会更快烧掉上下文和 token。 现在 SPEC-AGENTS 升级到 v3,改成我称之为 EDPP 的开发方式:「证据驱动阶段规划」。 它的不同之处是,先告诉 AI 边界、当前 phase、验收标准,但不些具体的实现方式。一轮开发后,用测试和 evidence 证明结果,通过之后,再基于当前阶段的实现,直接制作下一个的计划。然后在按照计划执行,如此循环。 有点像渐进式开发的感觉。 我做了一个小对比测试:同一个需求下,v2 默认读取约 601 tokens,v3 约 290 tokens,少了 51.7%;需要维护的写入面从 5 个降到 2 个。 EDPP 让大模型“少写文档”,将宝贵的上下文留给真正长期有价值的东西。 https://github.com/yibie/SPEC-AGENTS.md

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甲骨文(ORCL)老板埃里森强调:ChatGPT、Gemini、Grok和Llama等AI模型,都是基于大致相同的公共互联网数据进行训练的。当所有人都使用相同的信息进行训练时,模型必然会趋于一致。这就是AI走向商品化的原因。真正的护城河并非模型本身,而是其背后的专有数据。能够利用独家数据集进行训练的公司,将获得竞争对手无法复制的优势。埃里森(Larry Ellison)是商业策略大师,而AI正在进入下一个阶段。拥有别人没有的数据,就能让你在市场中占据主导地位。 互联网充电优质资源 优质内容内幕消息

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某厂这一波全员及各种矩阵号短视频策略是:让人民淹没在“梦我”的汪洋大海中🤣🤣, 有效的

我虽然用不了Claude,但是今天一整天都待在Claude的直播里……