Profile: dc78ed61...

Lex Fridman的播客经常会采访一些大牛,搜到个Kaggle上的数据集,有300多期访谈CSV文件。

https://t.co/sHNLx6neMx

下载后让Claude写个Python程序生成300个txt文件,传到notebookLM使用。

生成文件Python代码:

import csv

import os

import sys

# 增加CSV字段大小限制

csv.field_size_limit(sys.maxsize)

def create_txt_files_from_csv(csv_file_path):

# 确保输出目录存在

output_dir = 'output_txt_files'

os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

# 读取CSV文件

with open(csv_file_path, 'r', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:

csv_reader = csv.DictReader(csvfile)

# 遍历CSV的每一行

for row in csv_reader:

# 获取title和text

title = row['title']

text = row['text']

# 创建安全的文件名(移除不允许的字符)

safe_title = "".join([c for c in title if c.isalpha() or c.isdigit() or c==' ']).rstrip()

# 如果文件名为空,使用id作为文件名

if not safe_title:

safe_title = f"file_{row['id']}"

# 创建文件路径

file_path = os.path.join(output_dir, f"{safe_title}.txt")

# 写入文本文件

with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as txtfile:

txtfile.write(text)

print(f"Created file: {file_path}")

# 使用函数

csv_file_path = 'podcastdata_dataset.csv' # 替换为你的CSV文件路径

create_txt_files_from_csv(csv_file_path)

自己认识的产品经理中,可能是写代码最好的,哈哈哈!

《苏菲的世界》提到的原版雷神故事,跟漫威电影讲的差异还挺大,哈哈哈哈~

类似西游记孙悟空高老庄扮新娘,降服猪八戒的故事。 https://t.co/hVwOyfXrpm

“如果你做了一系列动作 3 次,制作一个清单。” 这句话让我想起《清单革命》这本书。

别看清单只是一个简单的任务列表,实际很有价值。

清单是一种有效的认知辅助工具(认知防护网),特别在高压、高风险的复杂任务中,让人保持专注,避免遗漏关键步骤,有效避免“无能之错”。(无知之错可原谅)

有三种清单:执行清单、核查清单、沟通清单。

清单的四个原则:由执行者定义、简单明了、以人为本、持续改善。

发现自己更多的是列一些执行清单,比如买了一台服务器和域名后,搭建Wordpress网站的步骤,或总结某道菜的制作步骤。很少写核查清单和沟通清单。

记忆真的不靠谱,即使曾经做过几次的事,如果时隔久远,从头开始也会遇到不少坑。

曾有个人好像叫阿禅,创业做过一个让人制作和分享清单的网站,后来失败了。

现在想,非常结构化的清单往往很私人,分享吸引力也不大。反而不如小红书这种经验分享社区内容的丰富多彩,更让人愿意阅读消费。

对我来说,列清单是留给未来自己的经验帖,未来遇到类似场景,不用消耗脑细胞,再次高效执行。

之前在孩子的iPad装过一个scratch应用,直到今天他谷歌发现mit的scratch网站,一边感慨这才是正版,一边玩的不亦乐乎。

https://t.co/MU4P56mdYV

相比自己10岁时玩的东西,现在孩子太幸福了。 https://t.co/6YHZ6kERr6 https://video.twimg.com/amplify_video/1828052400961458176/vid/avc1/1080x1920/nph-vHTzi_QcYMDG.mp4?tag=16

一款Mac下的免费AI重命名软件。

https://t.co/Vjo1mbOKv2

个人使用场景,通义听悟转出播客文本后,用这个工具读取内容生成标题。

否则默认下载都叫transcoded xxx... https://t.co/eOZCQvCmdp

爱好分两种:创造型爱好和享乐型爱好。

创造型爱好强调自我实现和个人成长,如写作、编程、绘画、拍短视频等。

享乐型爱好侧重即时的快感和娱乐,如看电影,吃美食,玩游戏。

运营过网络社区的都知道,发帖人一般占比1%不到。

创造型爱好的副产品,往往还能给他人提供价值,培养爱好算是投资。

为了孩子上学,在天津租房,周末住了两天。

发现天津人民性格真不错,待人热情,乐观幽默。

例如:

1. 小区很大,拿一堆东西搬家,两个老大爷问去哪,热心指路。

2. 住顶层,下雨家门口房顶漏水,一天内两个邻居过来敲门提醒... (虽然已报修)

玩游戏认识几个天津朋友,听他们聊天像听相声。

这两天经常看安争鸣的Youtube频道。

https://t.co/c5qTTaGtmV

解读了不少经典书,也有些以前从没听过的神级作品,视频短小精悍,清晰易懂。

相比《纵横四海》动辄3-4个小时的音频,这个看起来轻松愉快。

什么?升级Chrome就能找AV番号了?!

不用求助杀破狼 哈哈哈 @0xKillTheWolf

1. Chrome重启后升级到128.0.6613.85(正式版本) (arm64)

2. 在任意网页右键选择:“使用 Google 智能镜头搜索”

圈选文字可以OCR识别拷贝文本、翻译或搜索。

圈中图片,可以做谷歌图片搜索。

X网友快速想到的应用场景:“找AV番号😁”

iPhone装了Skinny和联通双卡,Skinny作为副卡,今天看Twitter上有人说这样做可以刷TikTok,试了下果然可以。

也跟科学上网有些关系,质量不好的IP会刷断流,换了一个英国IP就能流畅刷了。

语言建议换成美式英语,这样推荐内容更丰富,如果是中文,会刷到很多中文内容,或老外在中国的旅游视频。 https://t.co/D6pcFUAfEz

CleanShot X是Mac上口碑最好的截屏工具。

不少朋友推荐的必买软件。个人用的比较多的功能:

- 打马赛克

- 自动序号标注

- 给截图加漂亮背景

购买地址:https://t.co/zPH7IZPWfG

AI模型应用仍处于早期,行业共识并未扩散,Prompt engineering的价值被低估。

例子1是AI翻译,使用COT技术就能显著提升翻译质量,但很多人并不知道这么用。

例子2是昨天跟朋友聊天,他给一个千万网红出培训课程。

第一步总结方法论,第二步按方法论写一篇逐字稿。第三步花了两个小时写Prompt。

然后用这个Prompt和逐字稿样例,生成其他课程大纲逐字稿。

客户非常满意效果效果(虽然不知道是AI生成的)。

正常要几个月的工作量,只用了不到3天就全部完成(包含开会沟通的时间)

结合行业需求,用Prompt engineering技术提升工作效率和输出质量,真的会让强者更强。

发现个有趣的网站

https://t.co/SCd4zUZbsH

收集了全网大量RSS订阅,可以下载OPML文件,导入自己的RSS订阅器。 https://t.co/suKCb8JkR9

Ideogram2.0 果然厉害。

https://t.co/FuJPtYKdbW

写一个简单的Prompt:“生成一个网站首页,关于AI笔记软件”。

自动生成4个设计稿,Prompt后台自动帮做了优化。

理论上,如果写特别详细的Prompt,是能生成你要求内容的网页。

下载设计稿,打开v0上传, 要求生成HTML网页。

https://t.co/3kF4F6Dsmg

虽然颜色没按要求写,但页面内容结构大体上还是符合的。

上海乌鲁木齐路57号,等朋友过来一起喝酒。 https://t.co/HbuhEpem32

连滴滴都把汽车图标加上了“悟空”。。。 https://t.co/UMu43xtks2

布赖恩·托尔金 (Bryan Tolkin) 目前是 OpenDoor 的产品&设计主管,曾在 优步 (Uber) 工作了近五年,一个播客中分享的工作经验:

产品优先级:根据不同阶段选技术杠杆最大的领域。例如 Uber 早期发展的重中之重是高效连接乘客和司机,并完成交易。 因此,Uber 将大部分技术资源投入到调度系统和定价系统的开发上。

产品评审:通过深入讨论反馈,找到改进产品的方法。不应该是“批斗会”,创建安全空间,大家坦诚交流。控制在10人以内,但文档(PRD、用研、数据分析)可以广泛分享给团队成员。

产品决策:数据和直觉都很重要,尽可能地用数据来验证假设,但也要相信自己的直觉,必要时果断决策。

“工作待完成框架”:核心是将用户视为“雇佣”产品来完成特定“工作”的个体。 产品开发过程中始终思考“用户想要完成什么任务”。“工作待完成”框架鼓励团队思考用户使用产品的具体场景,以及产品之外的其他因素对用户的影响。 例如,在买卖房屋的过程中,用户可能会与房产经纪人交流、与朋友讨论、亲自去看房等等,这些因素都会影响用户对产品的需求和期望。

推荐的一些书:《鞋狗》、《黑天鹅》、《设计心理学》、《禅与摩托车维修艺术》

推荐播客:《Founders Podcast》

原始播客地址:https://t.co/IHGaU6iv9Q

网上看到个好玩的数据集,马斯克2012-2021年发的所有Twitter,用NotebookLM对话,看能不能发现些有趣的信息。 https://t.co/v5mV3DHhIj