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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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📈 Análisis del canal de Telegram 互联网从业者充电站

El canal 互联网从业者充电站 (@https1024) en el segmento lingüístico de Chino es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 29 396 suscriptores, ocupando la posición 4 644 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 8 469 en la región China.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 29 396 suscriptores.

Según los últimos datos del 20 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 488, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 1.59%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 0.87% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 466 visualizaciones. En el primer día suele acumular 256 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como 6g.com, 充电站, 1000万, claude, 1820036.com.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
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

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 21 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.

29 396
Suscriptores
Sin datos24 horas
+797 días
+48830 días
Archivo de publicaciones
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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。

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🚨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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