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大圣一人系统:让系统跑起来 这期开始,我正式带大家进入“大圣一人系统”的实战使用:怎么在 Notion 里跑通一个“最小闭环”,让系统真的开始产出,而不是只停留在模板下载和界面好看。 前面几期我讲过:先下载系统模板,再用提示词把系统修复好。修复完之后,这套系统就能开始运行。为了让你一上手就能理解,我本来用“读书笔记”来走流程,但做完发现对新手来说太复杂,于是我把它废掉了,改用一个更简单、更直观的场景——用“系统修复提示词”来演示它如何一步步变成资产。 流程非常清晰: 第一步:建项目。 打开项目库,新建一个项目页,比如命名为「大圣一人系统系列教程」,把状态设置为“进行中”,你也可以在项目介绍里写清楚这期要达成的目标。 第二步:把原材料放进资产库(Creative Clarity)。 打开资产库,把刚生成的提示词新增进去,命名为「大生意人系统修复提示词」。类型按实际选(这里是 Prompt),身份/场景选择“创作”。关键点来了:状态一定先选“待处理(Queue)”,因为它此刻只是原材料,还没被验证、没被打磨成可复用的东西。然后把“归属项目”关联到刚才建好的项目。 第三步:把内容沉淀为“可复用资产”。 把提示词正文粘贴进页面(用代码块更清晰)。这时它已经形成了一个“乐高块”,但还不算真正的资产——资产的标准是:能复用、能迁移、能被下一次创作直接调用。你需要经历一次验证/处理(哪怕这个验证是在系统外完成的)。当你确认它没问题,就把状态改成「🧱 Asset(已成乐高块)」——从这一刻起,它就进入你的资产体系,未来能反复复利使用。 你会发现,这套系统的重点不是“操作步骤有多花”,而是思维方式的转换:用“闭环”驱动你把内容从灵感/原材料,变成可复用、可积累的资产。先跑通,再迭代。 最小行动指令:别追求一次做完美,先用一个提示词跑通你的最小闭环系统。 #姜胡说 #一人公司 #复利 #内容创作#大圣一人系统
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独立站卖家血泪教训:千万别找不靠谱的码农! 在临近过年,我接到一个特别的求助,这是我见过最奇葩的 TRO 这朋友是属于完完全全被误伤的, 资料如下: 贝宝被冻一万多刀,没有卖任何侵权的商品,原告是 GBC 这个朋友也不存在被告列表里,而且等到案件结案了,他都没有收到任何邮件通知。 但 paypal 就是直接被冻。 而这朋友也找过服务商,很搞笑的是,服务商要这朋友自己拿出证据自证,他自己都一头雾水,也不知道往什么方向自证,然后服务商就拒接这单了。 后面才找到我,然后推了本土律师,后面了解到,是原告冻的那个独立站是确确实实侵权了,但那个独立站其实并不是这个朋友的。 实情是, 他当时这个建网站的时候,找了一个建网站的人儿帮他写代码,写代码的人偷懒,直接照搬了别的网站的源代码,里面有个whatsapp的电话号码,拐弯抹角跟侵权网站有关系,那个侵权网站被缺席了,现在gbc要执行他的paypal 这也是律师研究了好久,才发现这个情况,然后给 gbc说明情况。 做独立站的,你一定要注意一些可以识别的身份信息,比如邮箱,比如电话,还有域名,这些GBC 的人,他们真的无所不用其极,就是上天入地也能把你找出来。 后面这个事情,花了 一千多刀解决了。 cv-09622 #跨境独立站 #跨境电商 #GBC律所 #25CV09622 #paypal
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3月10日,英伟达CEO黄仁勋发表了一篇罕见的关于人工智能的长篇博客文章,这是他自2016年以来发表的第七篇公开长文,文章系统阐释了AI产业的底层逻辑,黄仁勋在文中定义了AI的“五层架构”。他表示,当前AI产业仍处于极早期发展阶段,尽管行业已投入数千亿美元,但AI的真正潜力尚未被完全发掘,未来仍需数万亿美元的持续投资来完善底层基础设施。 黄仁勋指出,AI已成为当今塑造世界的最强大力量之一,它并非单一的聪明应用程序或模型,而是如同电力和互联网一样至关重要的基础设施,运行在真实的硬件、能源和经济基础之上,能够吸收原材料并转化为规模化的智能,未来每家公司都将使用AI,每个国家都将建设AI基础设施。 为了厘清AI产业的底层结构,黄仁勋系统定义了AI“五层架构”,将其形象地比喻为“五层蛋糕”,自下而上依次由能源、芯片、基础设施、模型和应用构成,每一层相互支撑、相互拉动,任何成功的上层应用,都必须完全依赖底层设施乃至发电厂的持续支撑。 1、在AI“五层架构”中,最底层的能源层,被黄仁勋定义为AI基础设施的第一性原理,也是系统能产生多少智能的绝对约束条件,他强调,实时生成的智能需要实时产生的电力,生成的每一个Token(词元)都是电子移动、热量管理以及能源转化为计算能力的结果,不存在任何抽象层,而当前能源供给已成为AI规模化发展的紧迫瓶颈。 2、能源层之上是芯片层,作为算力的物理基础,这也是英伟达的核心领地,黄仁勋指出,AI工作负载需要极其庞大的并行计算能力、高带宽内存以及快速的互连,芯片层的进步直接决定了AI的扩展速度,以及智能成本的下降程度,当前芯片技术的迭代速度,仍难以完全匹配AI算力需求的爆发式增长。 3、芯片层之上是基础设施层,黄仁勋将其定义为“AI工厂。 4、基础设施层之上是模型层,行业对模型的应用仍局限于表面,其深层潜力尚未被挖掘。 5、最顶层的应用层,是AI创造经济价值的核心领域,涵盖药物发现平台、工业机器人、法律助手、自动驾驶汽车等,同样的底层架构,可以支撑不同的应用输出,当前应用层的创新的空间仍十分广阔。他预判,未来几年,传统的软件和APP形态或将消失,一种全新的软件范式AI Agent(智能体)极有可能成为主流。 #黄仁勋 #软件 #APP #智能体 #人工智能
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