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Luke Long
@longgge35
不要着急
Joined February 2023
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Luke Long
@longgge35
27 days ago
Great Talk,Thanks Gavin。当基础大模型越来越便宜、越来越相似时,只提供一个“调用大模型的聊天界面”很难建立长期优势。应用公司必须真正融入用户的工作过程,替用户完成任务,未来在各个领域和行业都会产生Cursor、Harvey这样的垂直应用
Gavin Baker
@GavinSBaker
30 days ago
Here is the podcast with timestamps.
Luke Long
@longgge35
27 days ago
接下来的争夺将会在“智能抽象层”,这是企业软件的关键战场。 Microsoft、模型实验室、Databricks、Palantir、推理平台和垂直应用都希望成为组织访问模型、数据与工作流的统一入口
Gavin Baker
@GavinSBaker
30 days ago
Here is the podcast with timestamps.
longgge35
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Gavin Baker
@GavinSBaker
30 days ago
Here is the podcast with timestamps.
Luke Long
@longgge35
3 months ago
1个人在市场里能把以下7点都做到60分就已经秒杀99%的人了: 1、收集足够的信息 2、深入思考 3、洞察场景和需求 4、提出好的假设 5、制定有效的策略 6、高效执行 7、从1开始循环
Luke Long
@longgge35
8 months ago
@MindiAgent
我是第一个
Luke Long
@longgge35
8 months ago
https://t.co/flavbnVMyQ
longgge35
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Peter H. Diamandis, MD
@PeterDiamandis
8 months ago
Learn what's in store for 2026: https://t.co/UGertnuIkM
Luke Long
@longgge35
8 months ago
48分钟这一段对创业公司很有价值 “创业公司的真正担忧 不是模型能力溢出会威胁自己,而是模型没有溢出能力——那才意味着什么都做不了。模型持续进化反而是机会。 创业公司的壁垒与机会 关键在于创造新的交互方式,而非模仿ChatGPT的对话式交互。以Cursor为例: 不是"像人一样对话"的助手 而是代码编写时的copilot式提示和辅助 这种交互方式本身就是护城河 成功的两个必要条件 新的交互界面(interface)——与数字世界互动的新方式 模型持续溢出能力——赋能新交互方式 缺一不可: 1、旧交互方式+新模型 → 容易被ChatGPT取代 2、新交互方式+模型不进化 难以成功 3、大厂的路径依赖困境,拥有Super App是双刃剑: Google有transformer和资源,但自然想法是"提升搜索" OpenAI/ChatGPT的研发会围绕现有的对话式交互 大部分资源会锁定在Super App上,难以探索全新交互”
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longgge35
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张小珺 Xiaojun Zhang
@zhang_benita
about 1 year ago
大家听这期有什么新的收获和感受?https://t.co/9kOJbzXqmb
Luke Long
@longgge35
8 months ago
19世纪起,科学和知识开始爆炸式分化,树桩的知识结构已经开始出现明显的瓶颈,新的智慧必然伴随着新的信息结构开始产生,未���的混合形态更可能是主流: 1、底层保留树状结构 2、上层叠加网络结构
Luke Long
@longgge35
8 months ago
AI时代,信息会进行全新重组,信息的关系价值会越来越高: 1、层级关系 2、关联关系 3、因果关系 4 、时序关系 5、转换关系
Luke Long
@longgge35
8 months ago
整理了X上讨论比较多的Clawdbot案例: 1. 处理邮件和消息:自动分类,生成回复草稿,只需确认发送 比如早上打开手机,看到几十封新邮件和微信,它已经分好“紧急/待办/垃圾”,常见问答的回复都写好了,你扫一眼点发送就行。“以前回邮件要1小时,现在10分钟搞定” 2. 每日信息汇总:早上推送天气、日程、健康数据、当天热点摘要 比如7点准时在Telegram发来:今天下雨记得带伞、日历里有2个会议、Garmin显示你昨晚睡得少、X上AI圈在聊Claude新模型。用它当闹钟+日报,拿来快速抓重点不刷屏浪费时间 3. 购物和订餐:根据描述或照片,比价、下单或推荐并直接操作 比如饿了发句“想吃火锅”或拍冰箱照片,它查附近店、比价、看评价,直接在DoorDash/美团下单付钱;或者“帮买个便宜的无线耳机”,它搜Amazon/eBay比完价加车下单 4. 日历管理:自动安排时间块,处理冲突并提醒调整 比如你说“下周加健身课”,它看日历找空档、避开重要会议、自动加进去;如果撞车了,它挪动低优先级的事或发消息问你“要挪周三的吗” 5. 发票整理:拍照识别,记录账目,生成月度报销表 比如吃饭拍张小票发它,它认出金额、商家、类别,自动加到Google Sheets或Excel;月底一键吐出分类表和报销邮件草稿。创业者报销/记账省事,普通人管家用开支不乱 6. 家庭提醒:定时发送问候消息,并总结回复内容 比如每天中午自动给爸妈发“今天冷,多穿点”,爸妈回消息后晚上汇总给你“爸说腰有点疼,妈在问你周末回不回家” 7. 信息筛选:监控关键词,提取重点并保存到笔记工具 比如设好“AI工具”“比特币”“竞品名字”,它每天从X/新闻抓相关帖,挑重点摘要存Notion或Evernote。创跟踪行业动态不刷屏 8. 健康触发:根据手环数据提醒活动或休息 比如Garmin/WHOOP显示你坐了2小时不动,它Telegram发“起来走走吧,别久坐”;晚上11点看你还没睡,就提醒“明天早会,早点休息” 9. 简单查询:快速���较产品、搜集评测并总结 比如发“iPhone 16和Pixel 9哪个拍照好”,它搜最新评测、用户反馈、价格对比,总结发你“Pixel夜景强但iPhone生态更好,当前便宜200刀” 10. 小型研究:整理资料或监控特定事件 比如“帮我研究下周地震风险”,它监控新闻/数据、总结概率和建议;或者创业者可以“分析竞品上月更新”,它拉网页/帖子整理成报告,提升市场调研效率 还有其他的,大家可以补充
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Luke Long
@longgge35
8 months ago
最后的话 拆解完这个视频,我最大的感受是:AI工具的门槛正在以惊人的速度降低。 两年前,你需要雇一个全栈工程师才能搭建这样的自动化系统。 一年前,你需要花几千块订阅各种SaaS工具。 现在,一行命令 + 20分钟,任何人都能拥有一个24/7工作的AI助手。 对于创业者和一人公司来说,这不是"锦上添花",而是"降维打击"。 你的竞争对手可能还在手动回复客户消息,而你已经在用AI处理90%的重复工作,把时间花在真正创造价值的事情上。 如果这篇文章对你有帮助,欢迎收藏、点赞、转发给需要的朋友
Luke Long
@longgge35
8 months ago
成本分析(算笔账) 传统方案: 客服人员:3000-5000元/月 数据分析师:5000-8000元/月 自动化工具订阅:500-2000元/月 总计:8500-15000元/月 Clawdbot方案: AWS服务器:0元(免费套餐) Claude API使用费:约100-500元/月(按实际使用量) 总计:100-500元/月 节省:95%以上的成本 而且最重要的是: ✅ 24/7不间断工作 ✅ 不会请假、不会离职 ✅ 能力持续升级(跟随Claude模型更新) ⚠️ 注意事项和避坑指南 1. 安全性 不要给Clawdbot访问你的银行账户、支付密码等超敏感信息 API Key要妥善保管 定期检查它执行的操作日志 2. AWS免费套餐限制 每月750小时免费(一个月才720小时,完全够) 超出后会按量收费,记得设置预算提醒 12个月免费期过后,t3.micro大约每月10美元 3. Claude API费用控制 设置每月预算上限 优先用Sonnet模型(性价比高) 避免让它处理过长的上下文 🔗 资源链接 Clawdbot官网: https://t.co/M3ecH7wVOD / https://t.co/9k2D13wWet 官方Discord社区: Friends of the Crustaceans(活跃度极高,24/7有人回答问题) GitHub仓库: 搜索 "clawdbot" 可以找到源码 文档: 持续更新中,越来越完善
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Luke Long
@longgge35
8 months ago
最后说三个最反直觉的认知。 第一,不要急着monetize。等产品好到用户追着要付费,再上线付费。Gamma就是被用户逼着做付费的。 第二,不要追求大influencer。1000个小influencer比10个大V效果好。小的更真诚,性价比更高。 第三,不要快速扩team。30人做1亿ARR远好过300人做1亿ARR。每多一个人都要是10倍的人。 Gamma的故事最震���我的不是增长速度,而是一个被投资人骂"史上最烂idea"的产品,靠着极致打磨用户体验,2年做到1亿ARR,全程盈利。 这证明了AI不是magic,产品体验才是。小团队也能做大事。慢就是快,先做对再做大。 如果你也想通过AI赚钱,别着急追热点。先问自己:我能死磕5到10年的问题是什么?
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Luke Long
@longgge35
8 months ago
团队策略这块特别值得学。30人做1亿ARR,人效极致。他们有四个原则。 第一,招通才不招专才。设计师要会写代码,市场负责人能独立策划无人机show,人人都能跨领域作战。 第二,Player-Coach模型。没有纯管理者,所有leader都要做一线工作。Grant用NFL的例子解释,四分卫可以临场改变战术,不用每个细节都问教练。 第三,设计师占团队的四分之一。AI产品需要新的用户体验,不是技术堆砌,是体验创新。设计密度就是竞争壁垒。 第四,实验文化。早上有idea,下午就跑用户测试。用Voice Panel等工具,20个真实用户快速验证。同时测试20多个AI模型,找最优成本。 关键数字很说明问题:前10个员工,5年后全部还在。人均ARR超过300万美元。保持盈利的同时高速增长。这套打法就是通才加Player-Coach加高设计密度加快速实验。 基于Gamma的完整路径,我总结了一个AI赚钱公式。 第一阶段是找到真问题,大概0到6个月。选你亲身经历过的痛点,AI能提升10倍体验,你愿意死磕5到10年。 第二阶段是死磕PMF,6到18个月。All in前30秒体验,不达到每天自然增长不罢休。标准就是50%以上的增长来自口碑。 第三阶段是验证商业模式,18到24个月。等用户主动要付费,参考行业定价快速上线,立即验证单位经济模型。目标是推出付费几个月内实现盈利。 第四阶段是规模化增长,24个月以后。口碑机器持续运转,规模化微影响者营销,适度付费广告放大,保持小而精的团队。 给几个关键数字节点做参考:6个月找到PMF迹象,12个月日增用户破1000,18个月月收入破10万美元,24个月年收入破1000万美元,36个月冲击1亿ARR。
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