前段时间，飞书上线了 「问问知识库」功能，核心能力是： 基于已有知识库内容进行问答，整体体验上有点类似 NotebookLM。 在看到这个功能时，我第一反应是： 这对长期做内容沉淀的人来说，实在太合适了。 在此之前，我已经在飞书中创建了AI 出海星球知识库，主要用于将我过往写过的出海相关文章进行系统化归档和沉淀。 这些内容分散在不同时间节点，有的是方法论，有的是工具介绍，也有的是阶段性判断。 但问题也逐渐暴露： 文章一多，时间一久，知识只是存储，却很少再被真正使用。 尤其是一些几个月、甚至一年前写的内容，如果不是刚好碰到相关场景，很多细节连我自己都会慢慢遗忘。 想要重新找某个观点，往往要翻半天目录，效率并不高。 而「问问知识库」的出现，刚好解决了这个问题。 通过自然语言提问，就可以直接基于已有文章进行快速检索和总结，相当于把原本静态存档的内容，变成了一个可以随时对话的知识助手。 比如： 想快速回顾某个出海方向的核心判断 想查某篇旧文章里提到过的工具或方法 想在写新内容时，快速调取过去的思路 都可以直接问，而不是再去翻资料。 对我来说，这个功能最大的价值在于提效。 它让长期积累下来的内容，变成了： 👉 随时可被调用、可被复用、可被激活的能力。 这也是为什么我个人非常喜欢这个功能的原因。 它真正放大了长期写作 + 知识沉淀的复利效应。 下面是 AI 出海星球知识库的问答界面示例👇 如果你也对 AI 出海、工具、趋势和实践经验感兴趣，可以直接体验这个知识库，手机浏览器貌似无法正常访问，只能在电脑端访问。 👉 知识库问答地址：问问知识库

PubSpy.io 能帮你解决什么问题？🔥 如果你在做👇这些事，这个工具就是你需要的： 🧠 想知道竞争网站是不是同一个人 / 同一个 AdSense 账号在做 📊 想拆解内容站、工具站、出海站的变现结构 🕵️‍♂️ 想快速判断： 这个网站是单站，还是一整套站群？ 怎么用？3 步就够 🛠 1️⃣ 打开 pubspy.io 然后在 Chrome 安装 PubSpy.io 扩展 2️⃣ 打开你想研究的任意网站 3️⃣ 点击扩展图标 → 立刻看到结果 PubSpy.io 最核心的 5 个功能 🚀 🔎 1. 一键识别网站的 AdSense Publisher ID 自动扫描当前网站 提取正在使用的 AdSense 发布者 ID 🌐 2. 反向查找同一 AdSense 账号下的所有域名 通过同一个 Publisher ID，找出所有关联网站 📊 3. 关联站点流量数据参考 提供相关域名的流量估算 📄 4. ads.txt 扫描 自动检测网站的 ads.txt 判断广告关系类型：DIRECT（直签）、RESELLER（转售） 📥 5. 数据导出（CSV） 支持导出：关联域名、Publisher ID、流量等信息 适合哪些人用？👥 ✨ 内容站 / 工具站 / 出海站站长 ...

Google Pomelli 是一款专注于品牌营销内容生成的 AI 工具，能将原本繁琐、耗时的品牌内容与社交媒体素材制作流程高度自动化。 从品牌理解到内容生成，一步完成。 🚀 如何使用 Pomelli？ Step 1：进入 Pomelli 打开：https://labs.google.com/u/0/pomelli/onboarding 点击 Let’s go Step 2：输入品牌官网 填写你的品牌或产品官网地址。 Step 3：AI 自动分析品牌 Pomelli 会自动扫描并分析你的网站内容。 Step 4：确认品牌理解结果 查看系统生成的品牌风格总结，确认是否符合预期。 Step 5：查看最终效果 一键生成符合品牌调性的内容与设计素材。 🧠 Pomelli 能做什么？ 你只需要提供品牌网址，Pomelli 就会自动： 提取网站中的文字内容、配色、字体、图片风格 构建完整的品牌视觉与语言档案 基于该档案生成高度一致的营销内容，包括： 📱 社交媒体图片 📢 广告视觉素材 ✍️ 文案标题与正文 👉 CTA（行动号召） 生成后的内容可直接在工具内修改，并导出用于发布。 ✨ 使用 Pomelli 的核心价值 不需要设计师，也能做出专业级营销内容 避免风格不统一，保持品牌一致性 大幅节省内容构思与制作时间 非常适合社交媒体与广告快速迭代 🎯 适合谁用？ 👍 没有专业设计师或营销团队的中小企业 👍 需要快速产出一致性内容的品牌方 👍 想用 AI 辅助构思并生成社交媒体 Campaign 的创业者

AI 竞争，最终会一家独大吗？ 在传统互联网行业里，我们已经非常熟悉一家独大的结局。 社交是腾讯，搜索是 Google，云计算是亚马逊，操作系统是微软，移动生态是苹果。 几乎每一个关键赛道，最终都会走向强者恒强。 但人工智能目前似乎还看不到这样的结局。 ChatGPT、Claude、Gemini、MiniMax、千问、豆包、元宝…… 模型越来越多，能力不断接近，甚至同一天里我会打开五六个 AI 工具交替使用。 这让我开始思考一个问题： AI 的终局，也会像互联网一样，最终只剩下一家吗？ 为什么互联网容易一家独大？ 此前我写过未来十年，中国互联网公司只能选择一家投资，你会选谁？，苹果的商业模式，微软的商业模式。 腾讯、苹果、微软这些公司之所以能够垄断某个行业，关键原因在于：网络效应 + 高迁移成本。 以腾讯为例。 微信的价值来自于你所有的同学、朋友、家人、同事、生意伙伴都在上面。 如果想要迁移，必须让自己周围所有人迁移。 而且通讯录上的好友，他们又有自己的同学、朋友。 这是一层巨大的社交链，一层嵌一层，巨大的关系链构成了腾讯几乎难以撼动的护城河。 微软也是同样的逻辑。 Windows 是底层操作系统，在这之上有着数量庞大的应用软件。 用户迁移成本极高，其他系统可能没有各行各业应用软件的生态。 苹果更是通过端到端体验构建封闭生态。 照片、文件、账号、设备深度绑定，用户被牢牢锁在苹果生态。 我自己在 iCloud 上存储了上万张的照片，基本不太可能再迁移到 Android。 为什么 AI 很难复制这套逻辑？ 因为 AI 从底层结构上，就不具备同样的锁定能力。 第一，迁移成本极低。 AI 不掌握你的社交关系，也不控制你的业务入口。 回答不好，用户立刻切换，没有任何成本。 第二，核心生产要素无法被垄断。 黄仁勋曾说，AI 最重要的三要素是：算法、算力、数据。 但这三点，都很难被一家公司长期锁死： 算法来自学术界，Transformer 是公开论文，开源模型正在快速追平闭源模型，典型就如 stable diffusion 大家都用 NVDIA 的卡，显然算力卡大家都能买到，就是谁多谁少的问题。 数据可以公开获取、授权购买、外包标注 这意味着： AI 模型之间，很难拉开数量级差距。 AI 真正的壁垒，不在模型，而在应用 能构成人工智能商业壁垒的因素，我觉得会是：人工智能 + 应用。 白领工作的本质可以高度抽象为两件事：理解业务场景 + 处理数据。 写文档、做表格、分析数据、写代码，本质都是如此。 正因为如此，在 AI 走向生产力工具的过程中，微软、苹果、Google 更可能成为最终承载 AI 价值的平台。 ...

今天询问 ChatGPT 对我的建议，提到了一点： 你对自己要求理性，你在等一个：完整路径、足够确信、风险很低的时刻。 我又问从哪里看出，我在等一个足够确信的时刻。 你不是冲动型行动者，而是高度论证型行动者。 你习惯在确认合理性之后，才允许自己继续下注。 所以你常常把事情做到 70%，然后停下来反复评估。 不是不行动，而是在该加速的时候踩了理性刹车。 你对机会成本异常敏感， 一直在等一个「足够确信、风险很低的时刻」。 但问题在于： 你已经过了大量试错的阶段。 你现在更需要的是： 下注、承受不确定。 理性不是错。 问题是： 在该用概率的地方，你还在追求确定性。 而现实是： 身份跃迁没有完整路径， 复利阶段一定伴随不安， 风险永远不可能降到你满意的程度。 以上是 ChatGPT 对我的评价，以一个客观的三方视角把我骂醒了。 我一直觉得自己喜欢写作，喜欢深度思考是我的优点。 但是深度思考有它的前提，就是当你的财富达到一定的规模时才需要深度思考。 而我之前并没有做成很多成功的事，也没有积累大量的财富。 过度的思考反而会影响我的迭代速度，在成本可控的情况下，应该多尝试多行动，而不是过度追求确定性。

我过去三年犯下的最大一个投资失误，是没有买入 AI 相关的指数。 2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 横空出世。 大约从 2022 年 12 月开始，我便开始使用 ChatGPT，直到现在。 短短三年多时间里，人工智能发生了可以称之为范式级的变化。 它不只是某个技术进步，而是正在重塑几乎所有行业。 随着使用时间的增长，我对人工智能越来越熟悉，也越来越清楚地看到了它的潜力。 但让我至今仍感到遗憾的是：我身处在人工智能应用的第一线，却从未认真想过，把 AI 作为一个长期投资方向，去配置相关的指数或资产。 直到一个月前，我在一位博主的访谈中听到一句话：“普通人其实可以买一些 AI 指数。” 这句话点醒了我，但也让我意识到，自己已经错过了最早、也是最从容的布局阶段。 事后反思时，我发现这并不是第一次犯下类似的错误。 移动互联网时代初期，我同样身处一线，同样深度使用产品，但当时也没有意识到应该去投资那些最优秀的互联网公司，或配置相应的行业指数。 这让我得出一个迟到却清晰的结论： 当一个新的技术范式出现时，如果我们已经能够感知它的力量，那么至少应该主动去观察其中最优秀的公司，并通过个股或行业指数，将这种趋势纳入自己的长期投资标的中。

我是一个非常容易犹豫和纠结的人，哪怕是很小的事情，也常常要反复权衡很久。 比如想去看一部电影，我会犹豫要不要去。 一方面担心电影不值票价，害怕看完后后悔。 另一方面又觉得如果不去，等电影下线了，就再也没有机会了。 再比如线下行业大会，明明非常想参加，可真到提交报名表的那一刻，又开始退缩。 担心去了没有收获，担心没人认识会尴尬，也担心自己从头到尾都不敢和人交流。 每次遇到类似的事情，我的内心都会上演一场心理大戏，把所有最坏的可能性都提前预演一遍，结果就是把自己困在两难之中。 后来我开始认真问自己： 我到底在担心什么？我究竟在害怕什么？ 想来想去，答案其实很简单。 不够自信，缺乏勇气，害怕付出却没有回报，也不敢轻易尝试。 直到某一刻，我想通了一个道理： 在成本可控的小事上，凡是犹豫要不要做的事情，一律去做。 因为这类事情的试错成本很低。 做错了，可以及时止损，还能收获一次经验和教训。 做对了，还可能会带来远超预期的收益。 既然如此，又何必反复纠结呢？ 反而是长期的犹豫，会让自我逐渐变得优柔寡断。 遇到事情总是想得太多，却迟迟不敢迈出第一步。 时间久了，就会陷入自我怀疑。 并非自己真的不行，而是因为从未给过自己行动和验证的机会。 因此，一个更优的策略是： 在可承受的范围内，尽量多做决定和行动，尽快获得真实世界的反馈。 长期来看，这种策略的期望收益，远高于追求每一次都不犯错。

前段时间打网约车，和司机师傅闲聊，记录一些有意思的细节。 我在机场和网约车值班的小哥聊天。 他告诉我，晚上要值班到凌晨 3 点，因为那时有飞往杭州的航班。 我原以为工作日人会少，但他告诉我，周一到周五和周末几乎没差别。 原因在于，很多公司的分公司设在杭州，不少人每半个月或一个月就要来开一次会，出差需求非常稳定。 之后打车离开，遇到一位网约车师傅。 这位师傅之前做过外卖生意，开过奶茶店、炸串店，现在只保留了一家炸串店。 奶茶当初因为选址不好、竞争过于激烈，最终没赚到钱，只能关掉。 他现在还在运营的炸串店，最早也是加盟店，后期在学会运营方法后就没有继续加盟，而是自己做品牌，在美团上独立运营。 核心思路是做流量、评分和排名，主要依靠竞价和评价维护。 如果遇到差评，他会主动联系消费者退款，认真听取意见，再额外给对方重新做一单，尽量让用户删除差评。 所以大家尽量少点外卖，很多看似零差评的店，其实都是这种暗箱操作。 师傅又提到了他朋友的经历。 他朋友是程序员，去年因为年龄偏大被裁，巅峰时期年薪能到 50 万。 失业后找了半年工作，好不容易找了一份工作，月薪直接降到 1 万。 我问师傅，为什么不让朋友一起尝试做点生意？ 师傅说，他朋友失业那段时间状态很差，经常找他倾诉。 他给朋友的建议是别内耗，但现实是，朋友作为大学毕业的程序员，心理上放不下面子，看不上这种在他看来不够体面的工作，总觉得写代码更高级。 师傅的看法其实很直接：程序员这个职业，竞争力往往会随着年龄增长而下降。 很多代码是可以复用的，公司裁掉一两个高薪的资深程序员，再招几个年轻的初级程序员，就能完成同样的工作。 我听完后反而觉得，作为局外人的师傅，看问题比很多身在其中的人更清醒。 长期做生意的人，往往具备更强的综合能力：判断趋势、处理关系、快速试错，而这些能力，未必是单一技术岗位能长期积累的。 师傅还聊到了他和美团区域运营经理的关系。 美团每个区域都有运营经理，负责活动规则和资源分配。 新开的外卖店，如果能和这些人搞好关系，往往能获得一手信息。 平时运营经理来店里吃饭是免费的，还要陪吃、陪玩。 这其实是一种心照不宣的潜规则，但对商家来说，优势非常明显。 师傅还分享了一个接单的细节：不要在早上 8 点去机场接单，因为很多司机前一晚如果没接到活，会不甘心，选择直接睡在高铁站停车场，停车费一晚只要 10 块。 系统第二天会优先给这些就地等单的司机派活。 等到 9 点以后再去机场，一定会有订单。 这些看似不起眼的细节，其实正是长期观察和思考带来的经验价值。

大多数人对工作的理解，是线性的。 投入 1 小时，获得 1 小时的报酬。 停止投入，收入立即归零。 这是一个没有复利、不可积累、对抗时间的系统。 问题在于你是否在构建一个可以随时间增强的资产。 一个羽毛球社群案例 我每周都打羽毛球。 群主每周组织 7 场活动，群规模接近 300 人。 每场活动至少 20 人，收费 40–50 元，球由群主提供。 群主有正式工作，还不是全职搞社群。 每周举办 7 场活动，一年总收入就是 26 万元左右，除去场地费和球费，一年利润 10 万左右。 关键不在羽毛球，而在拥有社群 羽毛球只是一个切入点。 一旦你拥有一个持续活跃的社群，就会出现二阶效应： 商家主动上门 成员之间产生信任迁移 口碑开始自传播 新成员的获取成本逐渐下降 此时，收入不再完全依赖时间投入，而开始依赖社群本身的运转。 这和打工的根本差别在于：你在经营一个会增长的社群，而不只是单纯地出售时间。 为什么多数工作无法跨越周期 绝大多数岗位有几个共同特征： 可替代性强 杠杆率低 影响范围有限 不产生个人品牌资产 你做得再久，系统的所有权依然不属于自己。 从长远角度看，这是一种长期对个人极为不利的博弈。 社交媒体：可叠加的信任账本 很多人误解社交媒体，以为是表达欲或流量焦虑。 从更底层看，它是一种公开、可验证、长期存在的信任账本，好比比特币的公开账本。 内容不可随意篡改 时间会产生复利效应 历史积累会降低未来信任成本 这和简历不同，简历是自我陈述，而公开内容可被第三方公开验证。 为什么一定要做自己的社交媒体？ 短期看，做账号的回报是负的。 这正是大多数人放弃的原因。 但如果一个系统具备以下特征： 边际成本趋近于零 历史内容持续产生影响 单点突破可能带来非线性回报 那么，时间就是杠杆。 建立社交媒体账号很像投资，回报并不是即时性的，可能在多年以后的某个节点带来数十倍的回报。 社交媒体，是最好的社交名片 现实中，很多人喜欢讲自己多厉害、履历多辉煌。 但如果没有公开、长期、不可篡改的公开平台内容记录，这些话其实并不可信。 如果初次见面我遇到夸夸其谈的人，而又没有公开平台上的内容和粉丝佐证，我一般都是怀疑的。 持续在公开平台输出思考，就像不可篡改的哈希加密函数。 它能经得起时间考验， 也能在初次见面时，迅速建立信任。 社交是只吸引，不说服 说服就像销售人员挨个敲客户的门出售产品，效率低且招人厌。 ...

在实际做 Backlink 的过程中，常见的问题包括： 外链资源分散在各处，时间久了找不到。 不同网站提交过哪些 Backlink 没有记录，容易重复提交。 新网站上线时，每次都要重新整理外链资源，效率低。 外链资源无法沉淀，做得越久反而越乱。 通过在飞书中搭建这一套 「资源池 + 提交记录」 的表格结构，可以： 把所有 Backlink 资源统一集中管理。 清楚记录每个网站已经提交过的外链。 新网站只需复制即可快速开始提交。 长期积累，形成一份可复用、可扩展的 Backlink 资源库。 一、创建表格 打开 飞书，新建一个表格，表格命名为：Backlink 资源收集 二、创建第一个 Sheet（主资源池） 将第一个 Sheet 命名为：网址收集 按以下格式设置列名： Backlink - 可提交的外链网址 类型 - 外链类型（如：目录、博客、论坛等） DR - 域名权重（Domain Rating） 备注 - 提交要求、注意事项等 该 Sheet 用于长期收集和沉淀所有可用的 Backlink 资源。 三、创建提交记录 Sheet（按网址区分） 在已有表格基础上，新增 Sheet Sheet 名称：以具体网址命名（如：example.com） 设置列名如下：日期、Backlink。 该 Sheet 用于记录某一个网站已经提交过的 Backlink，避免重复操作。 四、提交新网站时的操作流程 新增一个 Sheet Sheet 名称：目标网址（如：yourwebsite.com） 从 「网址收集」Sheet 中： ...