之前介绍过两个打印网站，分别是一个只让人打印日历的网站，月访问量竟然破 120 万和一个免费打印网站，每月70万流量，它是怎么做到的？。 这次借着日历打印这个切口，聊聊如何系统找到日历之外的打印需求。 一、如何系统挖掘 Printable 需求？ 1️⃣ 关键词法（数据驱动） 以 Printable 作为种子词，利用 Google、Semrush、KWFinder 等工具挖掘相关需求词。 核心思路： 找 “printable + xxx” 找 “template + xxx” 找 “tracker / checklist / planner” 关键词法的优势在于： 直接看真实搜索数据。 如果某个词： 搜索量稳定 竞争不高 季节性不强 就值得测试。 2️⃣ 场景 / 行业法（真实需求驱动） 思考在生活和工作中，哪些东西需要被记录？ 按场景拆分： 家庭类 餐饮计划 习惯打卡 儿童家务表 家庭预算 教育类 单词打卡 拼写练习 阅读记录 学习计划 办公类 Invoice Template Expense Tracker Meeting Notes 工作清单 行业场景类 电梯检查表 医疗随访表 植物养护记录 旅行计划表 场景法的核心是： 只要现实中有人每天在填表，就可能存在 Printable 需求。 3️⃣ Backlink 法（竞争外延挖掘） 去查日历打印网站的 Backlink。 ...

本文是AI 时代，持续写作的一个巨大优势的续篇，介绍如何利用人工智能知识库有效复盘。 打开 NotebookLM https://notebooklm.google.com/ 新建笔记本 点击新建笔记本。 上传文件 点击上传历史文章的 markdown 文件。 不同版本单个笔记本的文件数量有不同的限制。 免费版： 每个笔记本（Notebook）最多可上传 50 个 来源（Sources）。 Plus 版： 每个笔记本最多支持 100 个 来源。 Pro 版： 每个笔记本最多支持 300 个 来源。 Ultra 版： 扩展至 600 个 来源。 我的历史文章超过了 400 篇，我是 Pro 会员，只上传了 300 篇，其他只能舍弃。 上传后效果图。 让人工智能给出客观分析和建议 输入以下提示词让人工智能帮我分析： > 你现在是一名冷静、理性、长期观察型的分析者。 > 我已上传全部历史文章，请基于真实内容，对我进行客观分析。 > 注意： - > 不要讨好我 - > 不要使用安慰性表达 - > 不要泛泛而谈 - > 不要给鸡汤式总结 - > 所有判断都必须基于我文章中的具体表达或行为模式 > 请按以下结构回答： > **一、核心优势（具体行为模式，而非抽象形容词）** - > 我在哪些能力上明显强于普通人？ - > 这些优势是否具有长期复利？ > **二、核心缺点（直接指出，不要缓冲，不要讨好我，不要讨好我，不要讨好我）** - > 我的思维盲区是什么？ - > 我反复暴露的认知偏差有哪些？ - > 我在哪些问题上明显自我合理化？ - > 我的表达习惯中暴露出的性格短板是什么？ > **三、结构性问题** - > 如果这些问题 5 年不改，会带来什么后果？ - > 我最可能失败的路径是什么？ > **四、改进建议** - > 给出 3 条具体、可执行、可量化的改进建议。 - > 每条建议说明背后的逻辑。 我首先问了 Gemini 我是一个什么样的人？ ...

最近我在处理人际关系时，经历了一段让双方都不愉快的经历。 由于表达不当，我和别人产生了矛盾。 事情发生后，我感到困惑，不禁思考：问题出在哪儿？ 于是，我把前因后果完整叙述给 ChatGPT，让它客观分析。 通过不断交流，我逐渐发现了自身的两个重大问题。 1. 情绪回避 + 边界后置 我发现自己在不愿意参与的事情上，往往不会主动拒绝，而是选择等待，希望事情自然冷却。 这是一种典型的冲突回避型处理方式。 我不想伤人，也不愿承担清晰表达的压力，所以选择让事情自己冷掉。 问题是，情绪不会自动消失，它会以某种形式反弹。 2. 过度防御 + 主动退缩 我对他人的靠近会下意识警惕，害怕被期待、害怕失去自由、害怕麻烦别人。 内心想法：不想欠人情、不想打扰别人。 起初，我以为这是一种优点，靠谱、低调、独立。 但是过度时，反而阻碍了关系的自然发展。 这种防御心态的深层原因，我觉得可能是不够自信。 我总觉得自己有很多问题、不够好，不希望被期待。 长期以此自我设限，只会让自己否定自己。 改进的方法 明确边界：在事情的早期就清晰表达自己的想法，而不是等待冷却。 表达真实需求，不等于伤害他人。 适度开放：不要把被他人需要或期待理解成束缚。 可以把别人主动靠近看作被选择、被看重。 适当的接受他人的小人情，被人请咖啡，不用立马算账。 人与人的关系并不是财务报表，必须追求借贷必相等，可以允许关系里有一点未结清账款。 提升自信：承认自己的不足，但同时肯定自己的优点。 把我没那么好转换成：虽然我没那么好，但是我也不差。 我善于倾听，是一个很好的倾听者、喜欢运动、写作、爱分享等等，都是我的优点。 我值得被期待，也值得被更多人看见，同时也可以为他人带来更多价值。 总结 通过这次经历，我意识到人际关系处理中的盲区，也感受到第三方视角的力量。 自身很难觉察到自己的缺点，这是由大脑的机制决定的。 大脑是按照最省力原则运行，过度思考会浪费自身能量，美化自我，自圆其说能够降低能量消耗。 真正的突破来自引入外部视角。 想要看到自身的缺点一定要多交流，通过改变环境，多让他人指出身上的缺陷。 一个好的外部视角不需要情感，只需要：完整的输入、无利益关联、足够的模式识别能力。 AI 恰好满足这三点。 我的建议是：遇到人际关系或决策困境，不要太情绪化，而是先把事件的完整链条、各方行为、时间序列，像写 Incident report 一样陈述给 AI。 你会发现，光是这个结构化输入的动作本身，就已经能消除掉一半的自我欺骗。 ChatGPT 能以客观全局的视角帮我分析问题，给出建设性建议，让我看到自身未觉察的缺点。 能主动利用外部工具校准自我认知的人，长期来看会积累出巨大的复利优势。

AI 时代答案唾手可得，但你有没有想过，当答案变得廉价，真正值钱的是什么？ 是你寻找答案的过程，是你在混沌中一步步理清思路的痕迹。 而这些，只有写作能够留住。 写作是思考的外化 很多时候我们以为自己想清楚了，真正写作时才发现漏洞百出。 写作本身就是一个强迫自己把模糊认知变得清晰的过程。 那些缺乏头绪的思路，往往在写的过程中自然理顺。 写作是对抗遗忘的武器 大脑记忆很像队列(Queue)，遵循 First In, First Out（FIFO）原则。 很多久远的、不重要的事情会被大脑抛弃，以此来节约自身能量。 去年 2 月我做了的事情，如果没有文章记录，现在早已想不起来。 我只需要翻开去年 2 月写下的文字，被遗忘的记忆碎片就会重新浮现。 复盘，才真正有了可能。 写作是喂给 AI 的原材料 人的思维存在大量局限和偏见，来自生活环境、教育背景、知识储备等等。 这些局限极难靠自身察觉，更难靠自身纠正。 这正是 AI 能发挥价值的地方。 我只需要把历史文章打包发给 AI，让它帮我看到自己的盲区。 写作时我采用 Markdown 格式，这本身就是 AI 原生的 Native 数据，上传即用。 AI 基于我的历史文章直接给出我的思维局限，像一位人生导师一样给出最佳建议。 而我只需要平时将自己的思考进行记录，再花 20 美金就能聘请到世界上最聪明的大脑给我传授知识。 写作是最廉价的复利。 每一篇文章都是一个锚点，让你能在时间轴上自由穿梭，看清自己思维演化的轨迹。 而 AI 不过是把这个过程的回报率，放大了十倍。 输入质量决定输出质量。 你喂给 AI 的是经过思考沉淀的文字，它还给你的就是真正有价值的洞见。 你喂给它的是碎片化的问题，它还给你的不过是碎片化的答案。 很多人愿意花几千块钱买一门课，却不愿意花二十分钟把今天的思考写下来。 然后抱怨自己没有成长。 写作，让思考留下痕迹；AI，让痕迹产生价值。

白起是秦昭襄王时期的战神，一生七十几场战役，没有败绩。 伊阙之战、鄢郢之战、华阳之战、长平之战都是著名的改变秦国国运的战役。 长平之战，白起消灭赵国 40 万大军，彻底清除秦国东出障碍。 此时，白起的威望也达到了顶峰。 长平之战后，白起主张趁赵国虚弱，一举灭赵。 但秦廷内部（尤其是丞相范睢）认为此时诸侯尚未彻底分化，不宜孤军深入。 秦国采用了拖延策略。 等再出兵时，赵国已恢复部分元气，加上诸侯援助，秦军受挫。 秦昭襄王再度让白起攻打赵国，但是白起却说：“当初不打，现在再打必败。” 白起称病不出，再加上政治斗争，最终被赐死。 为什么一代战神最终被赐死，这背后非常值得思考。 一. 功高盖主 首先当然是白起功高盖主，长平之战后在军队的威望达到顶峰。 秦昭襄王已经赏无可赏，君主必然开始不安。 与白起形成鲜明对比的是是王翦。 王翦率 60 万秦军攻打楚国，还未打胜仗就写书信给秦始皇要土地，要美女。 秦始皇很高兴，因为这在向君王表明自己对权利没有欲望。 当自己功高盖主时，一定要表现出自己对统治者无法形成威胁。 二、与文臣关系紧张，不擅权谋 白起是武将，擅长带兵打仗，而范睢则是典型的纵横家，擅长权谋。 将在外，离王距离很远。 文臣在王边上要是说两句谗言，自然影响在外带兵打仗的武将。 更好的策略是和文臣搞好关系，可以在关键时刻有人替自己说话。 三、违抗王命 长平之战之后秦军再次攻赵却屡屡失利，秦王想让白起出面收拾残局。 白起出于理性考虑坚持不出战。 这是完全的违抗王命啊，王能接受这种事情吗？ 四、用单一逻辑思考问题，缺乏全局思维 白起是战略天才，但不是权谋家。 一直在用战争逻辑思考问题，而国家运行的逻辑是：战争 + 外交 + 内政 + 权力平衡的复合系统。 忽视其他维度，而采用单一维度思考问题，就会失衡，也会让自己陷入危险境地。 五、教训 这其实是很多战国功臣的宿命。 功臣本质上都是工具人，一旦工具强到影响权力结构，就会被抛弃。 工具的宿命是被使用，被磨损，最终被丢弃。 而拥有多个选项、多条路径，才能真正掌握自己的命运。 给到今天的启示： 建立自己的护城河，而不是作为工具人为别人的城池添砖加瓦。 培养可迁移的能力，而非只在一个平台上只拥有单一技能。 积累属于自己的资源网络，保持多个收入来源。 当你的价值不再依附于任何单一渠道时，才真正拥有选择权。

长平之战，在某种意义上是一场意外引发的战争。 公元前 260 年，韩国不堪秦国压力，将上党郡割让给秦国。 然而上党太守拒绝归秦，转而献给赵国。 这一举动直接触怒秦国，战争随之爆发，这便是历史上的长平之战，这场战争前后持续了 3 年。 战争初期，赵国主将廉颇采取坚守不战、以逸待劳的策略。 秦军久攻不下，战局陷入消耗。 秦国用反间计，使赵王相信秦国更怕赵括。 赵国转而临阵换将，由毫无实战经验的赵括接任主帅。 最终导致赵国 40 万士兵全被坑杀，这让赵国失去了一个时代的青壮年。 从此，赵国再无和秦国对抗的资本，秦国也扫清了东出的障碍。 长平之败，本质其实是用人失误。 这也引出三个值得思考的问题： 如何辨别他人的建议？如何识别他人建议背后的动机？又该如何识人用人？ 一、如何判断建议的价值？ 看建议本身是否合逻辑、有数据支撑，优秀的建议往往有明确目标和可行方案。 以及能够考虑利弊和风险、对策，而不是模糊的、抽象的。 最后，优秀的建议一定能经得起追问。 二、如何识别建议背后的动机？ 每个人都有自己的利益诉求，谨慎看待完全为你好的建议，这是人性使然。 要思考建议背后是否涉及到拉帮结派、打压对手、博取晋升的目的。 历史上很多谗言都是政治工具，而非战略分析。 还需要看建议是否有实证、数据支撑。 赵括的上位，未必只是单纯的判断失误，也可能掺杂了政治博弈。 三、如何真正做到识人用人？ 1. 多方交叉验证 不要只听一家之言。 真正重要的决策，必须听取不同立场的声音。 信息越单一，风险越高。 领导者应当建立自己的人才数据库，给每个人进行历史打分。 对核心人物：记录其决策、记录其结果、复盘其逻辑、标注其失败原因。 很多问题，当时看不清，事后却极为清晰。 当数据积累到一定程度，就会看清一个人的思维模式、风险偏好与能力边界。 建立多信息渠道，不断校准人才数据库，把识人当成一项需要长期收集的数据能力。 数据足够多，一个人的真实水平就会自然显现。 就像基金经理的历史业绩，短期可以靠运气，长期一定回归能力本身。

此前我一直使用的是原生 AI，而很少接触整合式的 AI 工具。 主要原因是，我一直担心很多整合工具是通过 API 转发调用模型，缺乏账号历史数据的沉淀和长期记忆功能，因此用起来不够连贯。 不过最近在朋友推荐下，我开始尝试使用 Monica AI，整体体验比我预想中要好很多。 💡 它能做什么？ 它整合了多种主流 AI 模型，并且内置了大量日常实用的 Agent，例如： ✍️ 写作优化 ✅ 语法检查 🌍 翻译 🎙 播客生成 📄 ChatPDF 文档解析 ⚡ 整合式 AI 工具的优势 整合式 AI 工具最大的优势在于： 可以在同一个界面中快速切换不同模型，对比输出效果，大幅提升效率。 对于经常写作、做研究、处理长文档，或者需要频繁使用不同 AI 能力的人来说，这种一体化体验确实更顺畅。 尤其是当你： 📊 需要快速总结 PDF 或长文档 ✍️ 频繁修改邮件、报告或论文 🤖 希望对比不同模型的回答质量 ⚙️ 想要打造属于自己的工作流 Bot 整合式工具会明显降低试错成本。 📝 我自己的体验 我自己最近在使用，整体感受还不错。 我日常会经常使用不同的 AI 平台，比起来回切换不同平台，在一个界面内统一调用不同 AI，确实更高效一些。 如果你也有类似需求，可以试试看。 🔗 注册体验 🌟 推荐注册链接： Monica AI 📊 支持快速总结长文档、PDF、网页和 YouTube 视频 ✍️ 智能协助邮件回复、报告撰写、论文创作 🤖 零代码创建 GPT-4o 驱动的 Bot，融入工作流程 💎 目前注册还能免费领取 Claude 3.5 & GPT-4o 使用权益。

开立汇丰银行账户后，即可通过手机 App 申请开立投资账户。 具体流程如下： 第一步：修改 App 联系地址 登录汇丰手机 App，将联系地址修改为身份证上的地址。 原因说明： 如果通讯地址与身份证地址不一致，需等待汇丰邮寄开立信后才能注册投资账户，流程会被延迟，且开立信在邮寄过程中可能会丢失。 因此建议提前修改为一致地址。 操作路径： 首页 → 右上角菜单（三横图标）→ 右上角个人头像 → 更新联系信息 第二步：提交投资账户申请资料 在 App 首页进入“投资”页面，根据系统提示完成问答，并上传身份证正反面进行身份验证。 等待审核，提交后需要等待 3 ～ 5 个工作日左右，收到短息通知后就代表成功。 第三步：下载“投资全速易”App 投资全速易是汇丰银行的投资交易 App，所有买卖操作均在该 App 内进行。 苹果手机用户需将 Apple ID 地区切换至香港，才可下载该 App。 下载完成后，需要完成两次信息认证。 系统会再次进行实名认证，相关资料将提交至香港证券交易所备案。 第四步：填写 W-8BEN 表格（如需购买美股） 如计划投资美股，还需填写 W-8BEN 表格，按照系统提示填写即可。 审核完成 所有资料审核通过后，将收到短信及邮件通知，通过后才可以买卖港股、美股。 至此，投资账户开立成功，可以开始进行投资操作。

个人影响力的本质，在于长期积累。 影响力很像人脉，不是你认识多少人，而是有多少人信任你。 它来自于持续不断地构建内容资产。 1. 内容会被传播与引荐 当你在社交媒体上持续输出有价值的内容时，内容会在互联网中被传播、被分享、被引用、。 即使短时间内没有明显传播，也会在未来的某个时间节点，被更多人看到。 相比传统的线下社交，内容传播的效率和规模高出几个数量级。 一篇内容可以触达成千上万的人，而其中的一部分人，又会继续转发给自己的朋友、同学和同事。 这会形成巨大的社交传播链。 只要你的内容有价值、持续输出观点，就会有人愿意为你背书，为你推荐。 随着时间推移，内容不断累积，传播节点不断增加，某个时间节点就有可能迎来数十倍的增长。 2. 信任需要时间沉淀 一切消费和合作的前提，是信任。 回想自己的消费场景，我很少会在一个完全陌生、没有任何了解的商家下单。 信任，不是当下就能建立的。 购买行为其实发生在下单之前。 在社交平台上长期稳定输出内容，本身就是信任机制：真实存在、长期投入，持续表达。 写作就像交朋友。 每天思考、记录、表达，就像每天和朋友交流一样。 时间久了，信任自然累积。 尤其是在公开平台上发布可被验证、不可篡改的内容，这种长期记录，会让自身的表达更具可信度。 3. 吸引同频的人 物以类聚，人与群分。 不同世界的人，犹如鸡同鸭讲。 只有价值观、认知水平、兴趣方向接近的人，才会产生深度连接。 持续输出内容，就是不断的介绍和展示自己。 “我是这样的人，我关注这些问题，我思考这些方向。” 这会自动筛选人群，吸引那些与你同频的人靠近。 长此以往，就会有越来越多的人靠向自己，被吸引。 影响力就像一张内容分发网络 在社交媒体上持续发布内容，就像搭建个人 CDN(内容分发网络)基建。 每一篇文章，都是一个节点。 每一次转发，都是一次 CDN 加速。 每一个读者，都是新的分发入口。 随着节点越来越多，内容可以被世界上任意一个节点快速获取。 当别人需要某种观点、能力或价值时，内容就会被请求，被响应。 而这一切的起点，只是持续构建内容资产。 在社交媒体上持续发布内容，就像是在构建一个去中心化的个人内容分发网络。 这个网络有几个关键特征: 1.节点的指数级增长 每一篇文章都是一个内容节点，每一个读者都是一个潜在的传播节点。 当我写了 100 篇文章、拥有 1000 个读者时，理论上的连接路径是 10 万条。 这些路径虽然大多数时候处于休眠状态，但是会在未来的某个时间节点被唤醒。 2.长尾效应的持续发酵 一篇三年前的文章，可能突然在某个垂直社群被发现、被引用、被激活。 内容不会过期，它只是在等待合适的读者和合适的时机。 这种时间维度上的分发能力，是传统内容传播无法企及的。 3.复利效应的自然涌现 当内容节点足够多，传播路径足够密集，整个网络会进入一个临界状态。 某个触发点出现时，流量会大量涌入，这是长期积累后的必然结果。 4.可组合性带来的意外价值 我两年前写的一篇技术文章，和去年写的一篇认知思考，可能被某个读者同时看到，在他的需求场景中产生了化学反应，创造出我当初完全没有预料到的价值。 这就是为什么持续输出内容，远比追逐单次爆款更有价值。 持续发布内容是在构建一个具有生命力的、自我增强的内容分发网络。 时间越长，这个网络的价值密度越高，触达效率越强。 最终，它会成为我个人影响力的底层基建。 就像 CDN 一样，我的内容资产能够被世界上任意一个节点请求，响应，看见，被需要。

随着 AI 搜索和生成式引擎逐渐成为用户获取信息的重要入口，网站内容不再只面向传统搜索引擎。 如何衡量内容在 AI 场景中的表现，正在成为新的优化课题。 近期，Bing Webmasters 推出了全新的 AI Performance 功能，为站长提供了专门针对 AI 场景的数据监测能力。 这一更新，意味着搜索平台已经开始正式将AI 引用表现纳入可量化评估体系。 该功能提供多项与 AI 引用相关的数据，包括： 被引用数量 平均被引用页面数 关键词查询数据 页面点击量 曝光数据 从目前来看，功能还相对基础，但已经为评估网站在 AI 场景中的表现提供了参考指标。 尤其是在衡量内容被 AI 系统引用情况方面，可以作为 GEO（生成式引擎优化）的重要参考依据。 这也意味着，在进行网站优化时，除了传统的 SEO 之外，还应开始关注 AI 场景下的内容表现。 通过针对 AI 进行结构化优化和内容布局调整，可以让流量来源更加多元化，降低对单一搜索渠道的依赖。 未来，随着 AI 搜索能力的提升，相关数据维度可能会进一步完善。 提前布局，将有助于网站在新一轮流量分配机制中占据更有利的位置。