roc-chiang

前沿技术应用爱好者，产品运营架构，做过游戏、智能硬件、区块链公链、3D数字人，有趣的灵魂，长期价值主义者——做理想主义的思考者，现实主义的行动者；在妥协中守住底线，在坚守中保持灵活（An idealistic thinker and a pragmatic doer — holding the line in com）

[roc-chiang @rocchiang1]

@QingQ77 点星了！

[Fred-New @Fred834567]

观察下来，我对国内年轻人的建议：

如果发现自己不是那种擅长陪酒、搞关系、长期维系人情网络的人，尽量别把职业路线押在 To B 上，最好早点往 To C 靠

国内很多 To B 行业，核心逻辑就是各种“陪”。你能力再��，不会陪，客户就把单子给那个会陪的人。你熬了三年攒下的客户，换一个人过来，三顿饭就能撬走大半。

To C 的逻辑完全不同。你做的是产品、是内容、是服务，用户不看你会不会喝酒，只看你交付的东西有没有用。

你做得好，用户会来；你做得差，再会陪也没用。To B的门槛在关系，To C的门槛在能力。

To B也能赚钱，而且可能赚得更多。但如果你很清楚自己不适合这套玩法，硬撑进去，只会越做越累。你在用自己不擅长的方式，跟一群擅长的人竞争。

尽早看清自己适合什么，比拼命补短板重要。你把短板补到及格，人家已经把长板练到天花板了。

这些能力的好处在于，可迁移、可复用、可放大

它们不只是帮你打一份工，更适合未来自己创业、自己单干，或者成为一个真正能脱离单一平台生存的人。

To C需要创意和爆发力，年轻人容易出头。To B需要行业经验和人脉积累，越老越吃香。

选错了赛道，就是在消耗自己。趁早把职业路线押在能发挥你长板的地方。不是每个赛道都值得你硬撑

[出海去孵化器 @chuhaiqu]

App onboarding 先把第一个结果做出来

新用户刚打开 App，只想确认一件事
这东西能不能马上帮到我

所以 onboarding 别一上来讲功能、要注册、开通知��填资料、推订阅，先把用户带到第一个有感结果

1. 先定 activation moment

activation moment 就是用户第一次真的感到这个 App 有用

健身 App 可能是完成第一次训练
预算 App 可能是连上银行账户
减重 App 可能是拿到第一份计划
屏幕时间 App 可能是看到自己每天到底刷了多少次手机

先找这个动作，再倒推 onboarding
前面的每一屏都要服务它，让用户更快走到第一个结果

如果你还说不清这个 moment，onboarding 很容易变成功能导览
页面做得���漂亮，用户也只是在看介绍，没有进入产品

2. 麻烦步骤往后放

注册、通知权限、健康数据、个人资料、订阅页，都是用户刚进来时不太想做的事

价值还没出现，这些请求就像拦路关卡
先要让用户知道继续用能得到什么，再登录、授权、填写信息，接受度会高很多

比较好的顺序
先给用户看到目标结果
再解释为什么需要某个信息或权限
最后再让用户做授权、注册或付费动作

比如 Screen Time 类 App，可以先告诉用户它会帮你估算一生花在手机上的时间，再请求连接 Screen Time
用户此时知道权限换来的是什么，动作就顺了很多

3. 可以问问题，但每个问题都要能让后面的产品体验更好

问目标，是为了改变推荐内容
问年龄，是为了改变估算结果
问病史、药物、目标体重，是为了生成更安全、更贴近个人情况的计划

如果答案不会影响后面的页面，就尽量删掉
用户能感觉出来自己是在被理解，还是在替产品填表

好的个性化，是让用户马上看到答案被用上了

Didit 先问年龄，再告诉用户同龄人每天查看手机 100 次，并估算用户一生可能会花 6 年在手机上
这个数字变成用户自己的损失感，后面再请求连接 Screen Time 就更自然

4. 每一屏只留一个动作

新手流程里最容易犯的错，是一屏塞太多东西

一段长文案、几个按钮、多个选择、复杂解释同时出现，用户会停下来想
只要开始想，他就可能退出

每一屏最好只回答三件事

这一步要我做什么
为什么现在要做
点完以后会发生什么

按钮也要克制
能用一个主按钮解决，就别同时给用户三种选择
能用短句说明，就别放一整段解释

5. 动效要帮用户理解，但是不要拖慢流程

onboarding 是用户和产品的第一次互动，做成冷冰冰的问卷很浪费

动画、滑动选择、插画、轻微触感、过渡效果都可以用，但它们要帮用户理解当前状态，别只为了显得高级

适合用动效的地方通常有三类
用户刚完成一个选择，需要确认选择已经生效
系统正在生成结果，需要让等待过程更有反馈
用户从问题进入结果页，需要制造一点期待感

如果动效让用户等更久、看不懂、找不到按钮，就删掉

6. 结尾要给一个已经生成的东西

很多 onboarding 最后一屏写的是 You are all set，然后把用户丢到空 dashboard
前面铺了半天，最后没有任何回报

更好的结尾应该给用户一个具体结果，比如
第一份训练计划
第一条个性化建议
预计进度
下一步动作
一张属于他的分析卡片

这个东西越具体，用户越容易继续用

7. 第一版优化不要重整整套视觉���动效，先检查 5 个问题

用户第一个有感结果是什么
前 3 屏有没有把他带向这个结果
注册、权限、订阅是不是出现太早
每个问题的答案有没有改变后续体验
最后一屏有没有给用户一个具体结果

这 5 个问题先过一遍，很多 onboarding 的流失点会直接暴露

尤其是最后一屏
不要让用户完成一堆问题之后只看到空页面
哪怕第一版结果很简单，也要让他感觉刚才的操作已经换回了东西

[roc-chiang @rocchiang1]

以前的累，累在实现。
现在也累，累在持续接收、持续判断、持续验收。
机器一直在输出，我的大脑一直没有真正下班。
#床前token光

[DynamicWang @dynamicwangs]

awplanet 3D导演台正式开源了！
基于 React、Three.js、Vite 与 Electron 构建的 AI 原生 3D 导演工作台与场景创作工具。它将可视化场景编辑、角色控制、骨骼姿势、电影化运镜、 分镜时间轴、地形雕刻、物件布置和手机虚拟拍摄整合在同一套工作流中。

项目提供第三人称游戏视角、FPV 无人机运镜和手机虚拟拍摄三种导演模式，并支持 macOS Apple Silicon 与 Windows x64 ���面端。浏览器版 Phone Pilot 可以通过手机 方向传感器和虚拟摇杆控制电脑端镜头。

awplanet is a source-available, AI-native 3D direction and scene creation studio built with React, Three.js, Vite, and Electron. It combines a visual scene editor, playable character controls, cinematic camera tools, a storyboard timeline, terrain sculpting, object placement, and a browser-based phone pilot.

项目地址：https://t.co/exDfh08rsP

欢迎大家体验及反馈！

[沈彤 @jessyshen]

中国人老爱说，这行业这么好赚，你为啥不做？

告诉你答案：

美国能赚钱的行业成百上千

没有赚不赚，只有喜不喜欢

任何行业都不错，Costco要求供货商必须毛利40%+你见过吗？

乙方利润低了，甲方还不乐意！

别再说这种中国认知傻逼问题

只有中国这鬼地方，没几个赚钱方向，所以只能千军万马卷！

[小互 @xiaohu]

喜欢造神
不尊重客观规律和科学
总幻想着弯道超车
一次性搞个大的

然而Deepseek的核心价值观��是和上面的背道而驰的

Deepseek之所以取得之前的成就，正因为他们是脚踏实地的重客观规律和科学取得的

但是一些人却把幻想弯道超车不切实际的幻想强加在他们身上

��最终没有达到他们预期的时候
这些人肯定会上去再踩几脚

[roc-chiang @rocchiang1]

「怎么念咒语」正在成为一项新的元技能。
咒语的措辞必须精确。在正确的位置给约束。知道什么时候收紧，什么时候放手。出了问题改一个词就掰回来。

大胆预测：懂怎么念咒语的人，将会像十年前懂编程的人一样，吃到最多的时代红利。这个东西没有学校能教。全靠自己摸索。

[田中 聡 ♧ GOKKO_CEO @gokko_ceo]

メッシ、走行距離は618人中618位。得点は618人中1位。

この極端すぎるデータの正体がポジショニング。
90分を60秒に圧縮してみた。

ロナウドはスペースを埋め、メッシはスペースを作る。

ロナウドはゴール前の、最も決められる位置に居続ける。だがそこに居座ることでDFも固定され、味方の飛び込むスペースが消える。

メッシは走らない。歩いて、ペナ外の一見怖くない位置に降り続けるだけ。それでも世界一マークを外してはいけない選手だから、DFは付いていくしかない。結果、ゴール前が空き、味方が生きる。そして90分のどこかで必ずマークが剥がれ、その瞬間に仕留める。

ロナウドからマークは剥がれない。
メッシからは勝手に剥がれていく。

チームプレーを覚えたスーパースターは、最も脅威。
#Messi #Ronaldo #WorldCup2026

[roc-chiang @rocchiang1]

金顶不怕劈，道人不怕劈，有道是身正不怕雷劈

[roc-chiang @rocchiang1]

Of course, if air conditioning is too expensive, they can encourage animal rights activists to seek government subsidies.

[roc-chiang @rocchiang1]

Europeans can sensationalize news reports of their pets getting sick or even dying from heatstroke, thus inciting conflict between animal rights activists and environmentalists.

This way, they can use animal welfare as an excuse to install air conditioning in their homes.

[Luyu Zhang @goocarlos]

个体生产力的提升已经是共识：一个人 + 强大模型 + Agent 网络，能完成过去 5-10 个人的知识工作。

但 Dunbar's Number 揭示了一个残酷的组织真相：
AI 放大了“个体智能”，却没有改变“人类集体协调”的生物上限。

具体张力体现在三个层面：
1. 生产力暴增 vs 协调质量天花板
AI 让小团队产出爆炸式增长，但当组织试图把这些产出整合进更大系统时，信任传递、隐性知识对齐、责任归属、文化凝聚依然受 150 人限制。结果经常是：AI 工具到处都是，组织却更碎片化、silos 更严重。
2. 规模幻觉
很多公司用 GenAI “加速扩张”——招更多人、做更多项目、覆盖更多市场——却在 150-300 人这个老区间依然内耗严重。AI 没有解决人类��会认知的硬伤，反而可能因为增长更快，把问题暴露得更早、更剧烈。
3. 新的组织设计机会（也是挑战）
AI 真正强大的地方，可能不是让组织变得“更大”，而是让组织能保持更小的、更高信任的模块（控制在 15-50-150 层级内），同时通过 AI 层实现跨模块的知识流动和协调。

赢家可能是那些用 Agent 重构社会架构的公司，而不是单纯堆模型、堆人数的公司。

[Geek Lite @QingQ77]

开源的 AI 原生后端平台，提供数据库、认证、存储、静态托管、函数计算、AI 网关、记忆和定时任务八个模块，让 AI 编程助手通过 MCP 直接驱动，几分钟把 AI 生成的应用部署上线。

https://t.co/8ExLOEOWKm

用 Java（Spring Boot）开发的开源后端平台，对标 Supabase 但专为 AI 编程场景设计。

[roc-chiang @rocchiang1]

看吧，人类迟早会跟AI来一场战争，既分高下，也决生死，不是我们这代就是下一代
（办公室3d打印机疯狂输出，电脑上agent疯狂输出，扫地机器人疯狂输出——我是在奴驭他们还是在被他们奴驭？！）

[Arya Li @Aryaccl]

每一个想要和正在海外创业的华人的必看！

强推这篇文章！

反正我自己是打印下来精读的👍

[刘韧 @liuren]

https://t.co/7p1nZTy57e

[bbshare @shadouyoua]

硅谷PayPal帮主彼得·蒂尔认为，AI正终结过去200年，以数学能力为核心的精英体系。工程、量化等“数学型人才”的逻辑优势，正在被AI迅速替���，其职业护城河也正在消失。未来真正的竞争力，在于叙事、社交语境理解，以及把AI嵌入社会系统的语言型人才，这才是人类独特优势。

工业革命让肌肉贬值，AI革命正在让“纯计算的大脑”贬值。未来的胜出者，是那些能用语言驾驭算法、用叙事锚定价值的社会系统操盘手。

作为程序员： 别只埋头代码，而是要多练自然语言描述问题；学产品思维和用户研究，理解非技术需求；开发时优先考虑伦理、社会影响；选领域深耕；把代码变成“能讲故事”的系统。未来你的优势是“代码+叙事”。所以，年轻人别慌着放弃STEM，也别觉得学文科就躺赢了。真正该练的，是用AI思考更深的问、讲出更动人的故事、构建更复杂的社会系统。蒂尔指出了方向，但真正的游戏，才刚刚开始。

说白了，需要文理兼修，才能走得更远。

[小隐新十年（Feng Wang） @wangfeng_0128]

更新/我进入机器人市场前的一些观察
主要是实在看不起去了。目前绝大部分机器人所谓的学���派和走2B路线惦记人家采购三瓜两枣的公司，这样的公司大概九成，都是扯淡，有人根本不打算落地应用，把上春晚秀当成游戏干，这不是刚需，绝大部分创业者毫无商业闭环规划，对模型、数据采集、产品形态和场景定义，没概念。还有大量平庸的地方政府官员，以鼠目的视力水平东张西望，缺乏和企业讨论的能力。

[roc-chiang @rocchiang1]

👍

[刘韧 @liuren]

https://t.co/CmXJT6Fpi5