NBA季中赛：一场天才的设计

NBA季中赛的首届比赛已经落下帷幕，在这届比赛中，我们看到了很多新星展示了他们自己的实力。比如说哈利伯顿，就展现了自己成为下一个魔术师的潜质。而老将们，像詹姆斯、浓眉，也都展现出了自己的经验以及在关键时刻的控场能力。

而最后，詹姆斯的MVP以及浓眉在决赛统治级的发挥，也都可以说是为这届金融赛划了一个完美的句号。纵观这届比赛，我们可以看到，NBA可以说为整个比赛赛制做了非常充分的准备。也可以相信季中赛能够至少持续很长一段时间，并为NBA带来非常大的关注度。

季中赛的设计可以说是非常天才的。它在不影响正常比赛进度的情况下进行，避免了对已有比赛强度的影响，也不会使运动员变得更加疲惫。这种设计不仅为NBA，甚至为所有北美的职业体育圈提供了一个新的发展方向。

激励运动员的参与

为了让运动员更乐于参与这些比赛，季中赛为冠军每人提供了50万美元的奖金。对于那些非明星球员来说，这是相当可观的。在赛季的前中期阶段，比赛往往较为无聊，因为大家都在进行各种磨合，并没有特别明确的目标。而季中赛让这些选手在赛季前中期就有一个明确的奋斗目标，通过这种有一定激励的比赛方式，也能加速球员之间的化学反应的生成。

给了“流星”们一个展示的舞台

在赛季早期，很多球队由于人员变换或者更换教练、打法，会形成一些让人眼前一亮的队伍。这些队伍在过去往往会由于逐渐被其他球队研究透彻而慢慢掉队，但是他们也丧失了早期能够收获关注的机会。季中赛给了这些球队一个非常亮眼的展示舞台。最明显的例子就是步行者，他们在季中赛中大放异彩，季中赛给了这些较为普通的球队一个吸引眼球的机会。

毫无疑问，对于正在谈判下一份转播合同的NBA来说，能够极大增加它的下一次媒体谈判中的分量，这对于球员和NBA的发展来说都是一个好事，同事也极大地增加了赛季中期比赛的观赏性，可以说是一个有百利而无一害的创举。

参考：

季中赛，赞叹恒久的伟大，也欣赏短暂的风华【嘉宾：肥强】【篮球秀436】

To tag or not to tag, it is a question

最近读到一篇来自 UNTAG 的有趣文章

标签必须死：一条被忽视的标签管理原则

作者在其中对笔记软件中的标签功能提出了质疑。他分享了自己使用标签的经历，

在我有些过于简化的划分中，标签可分为指示性标签和描述性标签，两类标签都是临时的，最终要么随着项目结束而移除，要么在熟悉某个领域后而不再有意义。

然而，他发现这种标签系统总是在不停地变化，实际上并没有起到它所应该有的作用。对我们的笔记管理并没有产生太大的帮助。

这篇文章可能有点极端，几乎完全否定了标签的作用。但这也让我想起了我自己在使用标签时的困扰——记笔记时我可能给笔记打上了很多标签，但是在记完笔记后，却几乎从来没有用上过他们。

标签的真正目的是什么？

那么，标签在笔记软件中的真正目的是什么呢？或者说，在过去这些年里，我们使用标签主要是为了它的哪些特质与功能？我认为主要有以下几个功能：

<aside> 💡 标签可以方便我们检索信息。

</aside>

我们常常给一个笔记打上不同的标签，因为这个笔记并不只属于某一个特定的类别，而是涵盖了多个维度和不同类型的内容。我们希望在不同的场景下都能找到这张笔记，这样就大大增加了检索的便利性。比如，我有一个关于“苹果的设计理念”的笔记，我可能会给它打上“设计”、“原则”、“UI”、“消费品”等标签，这样无论我在哪个场景下，只要我想到这个笔记，我都能通过相关的标签找到它，无论笔记原文里是否含有这些相关的领域。

<aside> 💡 标签可以补充笔记的内容，给笔记提供上下文（context）。

</aside>

比如，当我们写一条笔记时，可能只是描述了一个具体的现象或观点，但它所针对的具体话题或领域并没有在笔记中明确体现出来，或者有时候，并不能体现出我们是在什么场景下记录下了这条笔记。因此我们需要使用标签来补充这个笔记，以便之后和其他笔记产生视觉上的关联。同样是上面的例子，如果我是在读《乔布斯传》的时候记下的这条笔记，我就可以给他打上相应的“阅读/乔布斯传”的标签，以提供上下文的维度。

说到底，标签的主要作用就是方便我们日后重复使用笔记。那么，这个功能是否一定要通过标签来实现呢？

AI 的角色和标签的未来

AI 的引入无疑可以在一定程度上解决这个问题。但是，在实际使用中，我们发现由于向量数据库的特性，很多时候用自然语言检索数据库时，并不能找到所有的笔记，只能找到在它理解之中最相关的一条或几条笔记，这也是 AI 目前固有的缺陷之一。当我们试图检索内容的时候，希望的肯定是所有相关的内容都能被找到，而不是只能找到相对最相关的内容，而这是当前阶段 AI 很难做到的。

在这种情况下，标签就显得尤为重要了。它能保证任何打上这个标签的内容都能被找到，这是一种相对于 MECE 的一种存储方式。我不知道随着 AI 功能的发展之后这个问题是否能得到解决，但至少在短期内，标签仍然有它存在的意义和价值。

除此之外，上文提到的“提供上下文”的能力在很多时候还是 AI 所不能替代的。但是可以很欣喜地看到，像是 Lazy、Rewind 之类的软件在努力给出他们的解法。但是短期内，标签在这方面还是能发挥作用。

总的来说，虽然 AI 在不断发展和改进，但在笔记世界中，标签仍然占有一席之地。作为一种可靠而高效的信息分类和检索工具，可以在一定程度上补充了 AI 的局限性。看来，标签还会在我们的笔记中继续存在，但我也希望能够自由地记笔记而不需要思考标签的那一天。

信息与知识

对 PARA 的误解

对于喜欢研究生产力、知识管理等方面的人来说，Tiago Forte 所提出的第二大脑以及 PARA 的知识管理概念可以说是家喻户晓的。然而，在过去这段时间里，尽管我也按照 PARA 的方法组织过我的笔记系统，无论是在 Notion、Obsidian 等软件中，我都尝试将我的知识和信息划分为不同的类别，如 Inbox、Project、Area 和 Resource。但是，始终感觉有些不顺手。

久而久之，我开始觉得这种知识管理方法相对来说比较僵化，更像是一种哗众取宠，试图在本不应该也无法准确分类的知识中进行分类，以展示自身价值。而在实际生活中，我们可能并不需要如此复杂的分类方法。我在网上也看到过很多对 PARA 方法的批评，认为 Area 和 Resource 这两个区分并不是非常明确，也没有实际意义。

信息等于知识吗？

在过去的这么些年间，我也一直是这么认为的。但是近期随着看过一些博主，比如说 Jtalk、还有少楠他们对于知识和信息的思考，让我对于这种知识管理的方法有了些微更深刻一些的理解。在过去，我一直是把知识和信息这两者混同在了一起。这可能也和我自己喜欢看的东西比较杂有关，从经济学、社会学、心理学、传播学等等方面，我都会吸收不同的信息，并把他们一股脑都塞到了我的笔记系统里，从来不做任何等级上的区分，并且认为这种区分毫无意义。

但是今天少楠在播客里的一句话让我有了一些启示：

💡 信息 和 知识是两个完全不同的概念。

只有当一条信息能够推动我采取行动时，它才能转化为知识，才能对我真正有用。举个例子，我可能会收集很多关于传播学的信息，但这只是出于个人兴趣，更多时候只是为了以后在与他人交谈时有更多谈资。或者说，我阅读了德鲁克的管理学相关文章，其中的概念和思维方式只是被我记录在笔记库中，以后可能某一天想起时再拿出来看一看，然后感到“哇，我好厉害，知道这么多知识”。

但是只有当我真正运用这些东西时，比如在写文章时不由自主地涉及到研究事物的传播方式，或者在实际进行团队管理等工作时，我收集的信息才真正转化为我的知识。这也许是为什么 Tiago Forte 主张区分领域和资源的原因，因为只有真正能让我行动起来的信息才是对我最重要的东西。

区分了知识和信息，然后呢？

不过，这并不意味着在做笔记时要强行区分两种不同的笔记，并添加繁杂的分类过程。这样做可能非常低效。这也是为什么当 Roam Research 在2019年突然火起来时，人们觉得它的输入阻力特别小的原因。它不强调对笔记的组织，而是注重让笔记之间产生联系。

回到我们今天的话题，“知识等于信息吗”，情况也是如此。我们收集到的许多信息可能只是我们从其他地方摘录的，或者来自不同的资源。这些资源很难相互联系。只有当我们真正思考一件事，并发现它与其他事物的联系时，它才会触发我们的行动，从信息变成知识。

因此，了解信息和知识的区别并不在于如何组织我们的笔记系统，而更多地在于指导我们的个人行为。指导我们更多地关注理解信息，使其转化为知识，并有目的地吸收有用的知识。在了解一些信息后，积极地将其与已有知识联系起来，这种思维方式才是最重要的。而具体使用何种方式存储信息和知识并不那么重要。毕竟，随着 AI 的发展，AI 实际上可以替代我们管理知识的许多步骤，甚至直接产生信息。

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正好 Building a Second Brain 要上市了，我也打算买一本来仔细研究，以避免自己成为 Jtalk 所称的“信息肥胖症”患者。

是什么决定了我们旅行时的心境

旅行时候的心情往往并不取决于一个地方的景色在绝对程度上有多美，也不在于一个地方它是否嘈杂或吵闹。实际上，我们的心情往往是由内心为这个旅行所预设的情景，与现实所产生的落差来决定的。

是景点的人太多吗？

举个例子，最近听说南京的明孝陵里面的水杉非常漂亮。在视频里能看到每天清晨，水杉倒映在水里，红黄相间的针叶在晨雾中若隐若现，宛若仙境一般。虽然早在很久之前就在网上听说了，这也算是一个网红景点。但当我早上八点多钟抵达的时候，还是被震惊了。

水杉确实很美，但是在湖边几乎难以找到下脚的地方，到处都是人嘈嘈杂杂在拍照。很有可能好多人排十分钟队，只为了挤到最好的拍照角度。匆匆忙忙地拍完之后，就会出于怕干扰别人的尴尬，不得不赶快离开，完全没有时间来享受这种美景。半个多小时后，我的耐心就已然耗尽。和朋友飞快地逃离了这片区域。

旅行时的不愉快从何而来

往往在旅行的时候，我们会在内心里给自己预设好：我为这个旅行想要达成什么目的，或者想要感受一种什么样的氛围。比如说，我可能会想要在一个安静的地方静静地待一天，安心地享受着美景；又或者我可能不一定追求安静，只想去繁华都市里面感受那嘈嘈杂杂却又充满人味的气氛。

当我们内心所期待的这种场景和现实并无出入的时候，往往我们就能获得内心的愉悦。然而，假如我们到了一个非常漂亮的景点，却发现周围围满了人，摩肩接踵，所有人只是为了能够拍上一张好看的照片；或者说当我们想要去一个热闹的都市，却发现它已经正好恰逢休息日，所有的商店都没有开门。这种时候，这种内心的期待与现实造成的这种落差，就会让人产生一种抽离感。而这种抽离感就是人在旅行时内心不愉悦的根源。

与此相反，假如我在旅行的一开始设定的目标，就是为了去拍出好看的照片。那么，假如我仍然到了一个非常优美但是充满嘈杂的地方，大家仍然挤来挤去只为了找到好的拍摄角度。但这时候我的心境就会和目的是去享受美景时候的心境完全不一样了，因为我的预期与目的和前者完全不同。

做好规划 & 调整心态

因此，我们要不就在旅行开始前做好各种调研准备，确保自己去的地方能够达成自己想要的预设的情境；要么就是能够快速地调整自己的预设，以免遭受这种心情的大起大落。

很多事其实都是如此。我们常常说人的不幸福来源于比较，这种比较有时候是来源于我们把自身的境况和其他人进行对比，而更多时候，是实际发生的情况，与我们自己的预设产生了落差。

旅行是最明显的例子之一。当下次发现心理产生了不愉快的时候，我们可以想一想为什么我会感到不愉快，是来源于落差吗？而这种落差感是否有可能通过更好的规划和更快的调整来得到缓解或避免呢？

AudioPen, 播客, 近期探店

终于订阅了 AudioPen

为何我决定重新订阅 AudioPen，放弃自制的 GPTs？首先，使用便捷性是关键原因。在 ChatGPT 中，每次使用都要繁琐地打开文件夹、启动程序、找到我的 GPTs，并输入指令以加载写作风格。这整个过程至少需要一分钟，而且无法直接听回原音频，只能依赖文字稿，这增加了操作的复杂性。

相比之下，AudioPen 的使用只需简单几步，不超过七秒即可开始录制。它还支持多种输出格式和风格，并能通过 Zapier 自动同步到 Notion，与 Notion AI 的问答功能配合得天衣无缝。经过试用后，我支付了两年费用，并决定至少用一个月决定是否退款。如果满意，AudioPen 将成为我长期进行语音输入的重要工具。

什么情况下会换台？

一般情况下，我们常常通过播客的简介或主播的声音，迅速决定是否开始聆听。那么，什么因素会使我们在收听过程中想要转台呢？

首先，当嘉宾在专业领域知识上有所欠缺时，这种不足便会影响我们的体验。例如，尽管很多中文播客作者的英语能力有限，我们还是能接受。但我最近听的一档硅谷播客中，一个自称硅谷记者的中国人将“意识”（conscious）错说成了“共识”（consensus），且浑然不觉，这让我对其专业性产生了质疑。同样地，专业播主在体育解说或经济政治分析上表现出幼稚，也会促使我寻找其他选项。

其次，播客内容若信息量大却缺乏新意，只是重复陈词滥调，这对于寻求新知的听众来说并不友好。播客虽然是消磨通勤时间的好方式，但我们同样需要有效信息。此外，细节问题如主播声音不好听或频繁抢话等也会令人不适，会让我选择离开。

近期探店

OAAAK Barbeque

吃了传说中南京最好吃的美式烤肉之一的 OAAAK Barbeque （总共貌似也只有两家？），味道实在是太拉胯了。不说跟其他类似的美式烧烤比，比如说 Smoking Pig，就单是跟一般的轻食店里的那些附带的烤肉比，都差了好多。

牛胸肉特别干，就像干切牛肉一样，而且还没有干切牛肉入味。嚼在嘴里味同嚼蜡，甚至于怀疑是不是昨天晚上剩下来的。猪肋排也是类似，手撕猪肉汉堡也很柴。总体感觉这家店名不副实，估计不会再去了。

闲欢汉堡

终于去吃了垂涎已久的闲欢的汉堡。怎么说呢？相比于普通快餐店的汉堡那肯定好吃很多的，而且和其他类似的独立汉堡店相比，它的调味口感还是相当出色，酱汁和里面配菜搭配都非常的均衡，就是他的肉饼的煎制和量上还是差了一些，总体上还是挺值的。

Shortform

  • 视频号并不是抖音的无脑效仿者，相反，在某种意义上它重新定义了视频。视频号实际上把视频原子化了，可以插入在微信生态里的任何部分，公众号，小程序，群组里都可以，而不是把视频作为一个终端产品。 —— 玉伯
  • 当我们不知道写什么的时候，可以放空自己，阅读一些材料，然后不遵从自己的大脑，观察自己身体最本能的反应，比如说什么时候笑了，什么时候心跳加速，什么时候激动了，这些很有可能就是值得写作的材料。
  • 约会的目的是通过找到共同兴趣点来产生联结，工作中的 watercooler (茶水间聊天之类) 的目的事通过产生快速联结来找到共同兴趣点，以方便工作—— Thomas Pueyo
  • 美国的奇数年选举，一般来说投票率很低。这是因为有时故意安排在非常规的选举时间，以避免受到常规选举的影响。然而，这样做也有相应坏处，选民的投票比率一般较低，同时会对州财政造成非常大影响。 ——美轮美换
  • 美国负责创新，中国负责应用，欧洲负责立法
  • 疼痛确实令人难受，但我们得从中寻找信息。记得小时候，不小心触摸到炽热的物品时，那剧烈的疼痛让我们学到了：高温会伤害我们。因此，面对疼痛，我们不应仅仅感到折磨。反思一下：这次的疼痛告诉我了什么？我能学到些什么新知？
  • 灾害面前，人人平等；但灾难响应却不总是这样。以LGBTQ群体为例，他们在避难所这样的救援点往往不得不隐藏自我，以免遭受偏见。如此一来，本就紧缩的生存空间在灾难中更显局促。

如何应对社交平台上的虚假信息（Misinformation）

最近有一篇文章在不同的 newsletter 里都广为流传。在这篇名为  Misinformation Should be Refuted, not Censored 的文章中，作者用做古登堡印刷机例子，阐述了无论正确与否，都应该让言论自由传播。并且说，删除 misinformation 并不会改变人们的想法，展现不同观点和争论才能让人们改变对于 misinformation 的看法。

对于这个观点，在这篇文章里，我会先讨论从不同角度上，虚假信息是否需要被管控，并从实际操作角度探讨虚假信息是否能被管控，以及管控虚假信息是否能达到想要的目的。

需不需要对虚假信息进行管控

个人角度

作者显然是从个人自由主义的角度出发来阐述观点，认为每个人都有权利去辨别接触到的信息。他强调了提升个人知识和辨别能力的重要性，认为这是避免受到虚假信息欺骗的关键。因此，从任何角度来看，每个人都应该拥有获取更多信息的权利，这对于增强个人鉴别力和批判性思维是至关重要的。

信息的自由传播是每个人的权利，无论这些信息是否正确，人们都有权利自己决定阅读什么，人们最不需要的就是什么人或机构来规定他们「允许」拥有哪些信息。 整体的逻辑没有什么问题，在这里也就不做过多展开。

政府角度

对于大多数政府来说，他们有强烈的动力去推动对假信息进行管控。

大部分假信息通常会对政府形象和政策产生负面影响。同时，积极处理假信息可以展示政府的责任感和关心民众福祉的一面。因此，政府通过推进立法等方式督促社交平台对假信息进行管控，这被证明是一种有效策略。

这种策略几乎没有坏处，而且对政府来说，所需投入的资源相对较少，同时还能为更广泛地控制社交平台提供理由和依据。政府采取这样的措施有助于维护社会秩序和公共利益，同时也强化了其在信息管理领域的影响力。

社交平台的角度

社交平台应对假新闻的态度因其性质和目标而异。例如，以娱乐为主的平台如 TikTok，假新闻可能会吸引特定用户群体，从而增加用户基数。但同时，这也可能导致内容调性问题，引发用户极端化，这可能与平台自身目标相冲突。在全球舆论对社交平台监控加强的背景下，特别是那些有外资背景的平台，会面临更严格的审查。因此，这类平台可能会加大事实核查力度，以消除假新闻。

相反，像 Twitter 这样以提供辩论场所为主要目的的平台，假新闻可能反而受欢迎，因为它能激发用户讨论。作为一个公共讨论平台，活跃的讨论内容比无话可说更有价值，所以这类平台可能没有强烈动力去核查事实。

不管是什么平台类型，由于推荐算法的普及，用户越来越容易陷入信息茧房。信息茧房对平台既有利也有弊。一些平台可能会主动打破信息茧房，提供更多样化的内容，而另一些可能会让用户深陷其中，以减少不同团体间的争端并增加用户粘性。这些策略的采用取决于平台自身的判断和目标。

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如何减少社交平台上的虚假信息

对于社交平台来说，遏制平台上假信息传播的方式主要有三种。

首先，平台可以建立内部事实核查团队。这个团队由专业运营人员组成，负责对具有争议的内容进行事实查验。根据核查结果，他们会定期与审核规则团队合作更新审核标准，并将这些新标准下发给审核员，让审核员对此类信息进行细致审查。同时，平台也会结合机器审核方式，通过将相关内容训练成模型，增强召回这类内容的能力，并进行自动审查。对于那些模型识别或人工审核后仍无法确定真伪的内容，平台可能会选择降低其曝光率，以减少争议内容的出现。

第二种方法是合作专门的第三方事实核查团队。与自建团队相比，第三方团队的人力成本可能更低，且具有较强的公信力。他们拥有专家团队，能够产出更有权威性的核查结果。当出现问题时，社交平台可以把责任转嫁给第三方团队，减轻自身压力。但第三方团队的工作量有限，可能只能覆盖最具争议、热度最高的内容。

第三种方法是利用平台内用户的力量。例如，Twitter 和微博采取的做法是，让用户对相关内容进行投票或标注，然后将讨论结果标注在可能的错误信息下方，以减少用户辨别错误信息的难度。这种方法在一定程度上减轻了平台承担价值判断的责任。但这也可能导致功能被某些擅长舆论操作的团体滥用，他们标注的所谓“错误信息”可能并非真正的错误信息。

展现不同观点和争论真的能让人们改变对于虚假信息的看法吗？

💡 并不一定。

原文里提到：

在互联网时代，我们面临的挑战是如何在信息的海洋中找到真理。但是，这个挑战的解决方案并不是通过限制信息的传播来达成，而是一方面，通过促进开放的对话和讨论，另一方面更加谨慎地筛选和评估信息，避免被错误的信息所误导。

当我们遇到错误的信息，我们应该反驳它，或者选择忽略它，而不是试图阻止它的传播。

然而，这里涉及到一个概念是“信息污染”，人们判断一个信息真伪所需要的精力往往是大大超过自己所认为的。假信息比真信息的传播速度和广度会大很多，因为假信息往往关注的是引起人们的情绪，而辟谣则不一样，所以我们经常能听到说“造谣一张嘴，辟谣跑断腿”，而且辟谣的帖子的热度往往不及造谣的内容的百分之一。相较而言，能引起情绪波动的帖子自然而然能获得更多点击，也就更容易被算法青睐。而看的假消息越来越多，人们辨别假消息的精力又有限，久而久之，必然会被这种信息污染所影响。

在文章中，作者通过将古登堡印刷机诞生时的社会情景与现代进行对比，揭示了时代变迁中信息传播方式的巨大转变。在古登堡时代，信息传播虽然不是绝对平等，但不同的内容仍然有机会在一定程度上被一致地展现，即使这是一种中心化的展示方式。在那个时期，无论是积极的信息还是错误的信息，都在同一个层面上得到传播。

然而，在现代社交媒体的市场中，由于各种推荐系统的存在，人们越来越容易陷入信息茧房。这种现象导致他们仅限于自己的社交圈，难以接触到真正多样和全面的信息，甚至不会与他人展开深入的辩论。因此，关于辩论和交流的深层讨论，在现代社会中显得尤为困难。

综上，似乎即使能够取缔平台上大部分的虚假信息，也并不能让“真理越辩越明”。如果 AI 可控的话，似乎由 AI 对信息的正反不同证据进行梳理展示，以帮助用户更轻松地进行鉴别似乎是一个能够对抗信息污染的思路。但是 AI 本身也带有偏见性，需要各家社交平台和政府进行探索。

参考：

Misinformation Should Be Refuted, not Censored

怎么掉进阴谋论的坑

订阅制 vs. 买断制 —— 背刺 or 信任？

相信很多愿意为应用软件或网上服务付费的用户都会经常陷入一对概念的争论之中，即支持订阅制还是买断制。

在过去，我们所使用的许多服务都是基于买断制的，长期以来形成了一种使用习惯。而如今，随着越来越多的 App 或软件服务向订阅制转型，自然也引发了不少争议和反响。今天，我们就来探讨一下订阅制和买断制之间的区别。

SaaS/硬件 的订阅

在最近听的一期播客中，主播们围绕他们订阅的各种服务展开了讨论。其中一位从事 SaaS 业务的主播，详细分析了订阅制和买断制的起源及它们之间的区别。重点是 SaaS 和硬件订阅的内容，而非传统的知识付费订阅。

订阅制和买断制的区别，主要源于分发方式的改变。以前只能通过邮寄拷贝，而网络的发展促进了订阅制的产生（可以说，很久以前厂家就有意向推行订阅制，但条件不成熟）。

在传统的 SaaS 或硬件订阅模式中，常见的商业模式是在大版本更新时一次性收费。这时，通常会推出一些重大的新功能，并对其重新收费，例如 Things、Omnifocus 和 Devonthink 系列。相比之下，订阅服务模式向客户提供长期的服务承诺，保证软件或服务的持续更新和改进。

销售策略上，买断制与订阅制也有显著差异。买断制模式下的公司几乎每年都需要吸引新客户以维持收入，因为现有客户不太可能重复购买，这使得公司面临巨大的 KPI 压力。而订阅模式的公司更关注于维持现有客户关系，因为收入依赖于客户的持续订阅。

这种差异也导致了两类公司在组织架构上的不同。为更有效地维护客户关系，许多公司甚至取消了传统的销售团队，转而设立了专门的“客户成功部门”（Success Team），专注于解决订阅过程中的问题，以及推广订阅服务中的新附加产品，增加附加值。这种做法体现了服务型销售的趋势，即通过提供持续的价值来维持客户忠诚度，而不仅仅是一次性交易。

知识付费的订阅

在知识付费或类似 Newsletter 的内容行业中，订阅制和买断制的讨论有其特殊性。

在一些知识付费平台上，如得到、喜马拉雅等，我们经常看到以买断方式出售的课程。这些内容通常集中于某一专题，属于内容型的知识分发。而订阅制则更倾向于对某些个人 IP 的认可，相信这些 IP 能长期产出高质量的文章，且不特别关注特定主题。

这两种模式对知识付费内容质量的影响有显著区别。

买断式的知识付费要求内容更精练，尤其是在简介和试读文章方面需要极高的质量，以吸引用户订阅。然而，买断制通常也承诺提供特定数量的文章或课程，这对创作者来说既是一种压力，也可能影响创作质量。

相比之下，订阅制则相对更自由。创作者可以基于个人经历创作不同类型的内容。但由于订阅的本质是付费者对创作者的信任，创作者需要定期产出高质量文章以维持这种信任，这样才能保证订阅的持续性。

为什么很多人喜欢买断，而痛恨订阅？

很多人对订阅制持反感态度，更倾向于买断制。一方面，很多人认为自己被厂家“背刺”，更深层的原因在于用户通常对购买的服务已感满足，并认为自己购得的即是产品当前的状态。对于后续的长期更新，他们并不抱有太大期待，甚至认为长期服务应是买断制的附赠品。

人们需要的是确定性，对于未知的可能性则持警惕态度。订阅制建立在一种信任关系之上，而这种信任恰恰伴随着不确定性而来。

通常，用户更倾向于买断制，因为它提供了确定性和一次性的消费体验。而对于开发者或创作者来说，他们则更偏好订阅制。从成本和收益的角度来看，订阅制的收益通常远大于买断制。如前文所述，订阅制可以减轻他们每年创造新收入的压力。

结语

在这个问题上，可能并没有一个绝对的最佳答案。不同的模式适合不同的内容和用户群体。重要的是，开发者需要找到一个平衡点，既能满足用户的需求，又能确保自己的合理收益。

一个值得借鉴的例子是 Agenda。他们采取了订阅制，但取消订阅的用户可以免费享受未来一年的更新，并能一直使用在该更新期间所有的 feature 下的服务。这在某种程度上其实是提供了一个订阅制和买断制之间的切换机会。当然，这种切换方式所带来的收入是否足以维持团队运转，还需要时间来证明。

参考：

科技乱炖：盘点银行账单，订阅刺客让我们发出尖锐爆鸣

订阅：内容的长期主义

又感冒了 & 重新梳理笔记流程

又感冒了，周末躺了两天

上周五一不小心又感冒了，最初有些担心是三阳，但后来测了抗原后，结果显示阴性，所以更可能是普通感冒，当然，也不能排除支原体肺炎的可能性。特别是自从周四的消防演习之后，办公室里倒了一大批人，怀疑其中有病毒作祟。

因此周末在家瘫了两天，享受家人的投喂，然后就吃到了今年最好的螃蟹，一本满足。而且自己还忍不住馋虫，炖了一锅筒子骨排骨藕汤，狠狠补充了一把脂肪，算是把之前治疗四联期间错失的美食给补上了。

重新梳理笔记流程 & 回到 Logseq 快乐老家

也正是因为瘫了这两天，得以有时间静下心来，刷了一遍 JTalk 的频道，看到了 JTalk 的日常笔记方法论，颇觉有趣。

JTalk 将自己的笔记分为三层：

  • 首先，他使用 Telegram 的 Bot 对信息进行初步筛选和快速记录，将信息传输到 Logseq 并打上标签，这一步 80% 在移动端完成。
  • 接着，他会重新梳理内容，在 Obsidian 中进行原子化整理，这是第二层。
  • 最后，第三层是将 Obsidian 中的文章内化吸收并重述，储存在 DevonThink 中作为永久笔记。

这套逻辑感觉颇为流畅，与我当前的思路有共通之处，其中有许多值得学习的地方。

基于他的逻辑，我也打算尝试一下，其实目前的流程已经比较类似，但是可以进一步梳理清晰。

第一步是信息记录，我一开始是计划学习 Telegram 的 Bot，但配置一直没成功。因此，我对之前用过的 Logseq 快捷指令进行了修改，可以自动读取剪切板内容，编辑后通过快捷指令发送到 Logseq。之前和群友笑过，每过一段时间，体验过外面的各种千奇百怪的笔记软件后，我总是会回到 Logseq 的快乐老家，因为这才是最贴合我使用思路的笔记软件，现在果然还是如此。

其实还有另一种思路是使用 Tana Capture，然而虽然 Tana Capture 设计的比较简洁，但操作上不够便捷，需要多点几下屏幕。而且虽然 Tana Capture 的后续管理功能较强，但考虑到这只是初步管理，Supertag 的高级管理功能或许非必须。同时也期待着 Logseq 画的数据库版本的饼，以便进行更深入的管理。同时，近期的梯子波动情况，notion 波动以及语雀宕机事件也让我对在线服务敲起了警钟，感觉更多的内容还是放在本地为好。

其实当前阶段我还是会考虑两者同时使用，毕竟 Tana Capture 的语音输入还是独一份的，作为一个 inbox，两者并不冲突。

信息汇集到 Logseq 后，第二步我打算定期（可能是每周或半周一次）对沉淀的内容进行整理思考，然后系统化地输入到 Heptabase。在 Heptabase 中，可以分门别类地对内容进行存档，变成卡片，并进行卡片写作，输出到自己的 blog 系统中。

这个 blog 系统将成为我的个人笔记的第三层，作为永久笔记存在。

准备尝试一段时间这套新流程，看看是否可行。

OpenAI 开发者大会后如何在 AI 领域生存

如何在 OpenAI 阴影下生存

OpenAI 在 Dev Day 发布的内容，让人感觉有点像 Intel 和微软的结合。它一方面通过大规模的资本投入，形成了一定的市场门槛，这某种程度上是有可能被挑战的。另一方面，它像微软一样推出了自己的“操作系统”，而在这个领域基本上呈现“赢者通吃”的局面。

在这样的背景下，要挑战 OpenAI 的地位，一种方法是为特定领域提供与 OpenAI 截然不同的解决方案和优势。比如说 Character，他们在情感智能上进行了大量投入，使得他们的 AI 与 OpenAI 的产物截然不同。

另一种策略是，在 OpenAI 的基础架构之上构建独特的应用软件。这种软件是 OpenAI 自身不会开发的，同时用户面临较高的转移成本。Adobe 就是一个最佳示例，它开发的专业设计软件的产品力是 OpenAI 难以企及的。我们也注意到，即使是微软，也很难开发出极为优秀的生产力软件。

再有，就是挖掘用户数据的潜在价值，这是一个相对难以捉摸的领域。像过去那些提供滤镜服务的厂商，虽然他们也收集了大量用户数据，但并未形成强大的网络效应。而 Instagram 这类软件，则成功地创造了网络效应。当然，这在一定程度上也取决于运气的成分。

来源：https://m.okjike.com/originalPosts/654b2305dc2460410c56b836

谁能从 GTPs 中获益？- Alchian花生

从 GPTs 这个趋势中能够获益的人主要有以下三类。

首先，那些在某一特定领域有深厚专业知识和经验的人。他们对自己所在的行业或职业有深入的理解，并积累了丰富的数据和认知。他们能够利用这些优势，制作出更优质的 GPTs。例如，如果他们是小红书的资深博主，或者是法律界的专业人士，他们就能够根据自己的专业知识和理解，制作出符合相应行业需求的应用。

其次，那些对用户需求有深刻洞察的人，也就是所谓的真正的产品经理。他们能够准确把握用户面临的问题，并通过 AI 来解决这些问题。

最后，那些逻辑思维能力强且在 AI 实现方面有丰富经验的人。这部分人的存在主要是因为目前的 AI 仍然存在一定的调教门槛。虽然随着 AI 技术的进一步发展，这部分人的优势可能会逐渐降低，但是在一段时间内，他们因为技术优势而产生的优势仍然存在。

总的来说，无论是专业知识、用户洞察还是技术实现，都是从 GPTs 趋势中获益的关键因素。

足球和博彩，开发者陷阱，OpenAI 开发者大会

足球和博彩的关系

关联 UAW罢工，赌球与博彩，过度简化

足球和博彩的密切关联，在于多方面的原因。首先，足球相比其他运动，拥有最广泛的受众群体。然而，足球的观众层次和素质相对较为参差，这使得他们更容易受到博彩业的影响。其次，足球的商业化规模巨大，但高度的商业化并不意味着所有足球俱乐部都有足够的商业赞助。因此，很多中等或中下等水平的足球俱乐部不得不接受博彩公司的投资或广告来维持运营。

除此之外，足球比赛的不确定性很高，这恰恰符合博彩的本质需求。再加上足球比赛中可投注的元素非常丰富，不仅限于进球或比赛结果，这满足了博彩对多样性的需求。这些因素共同作用，造成了足球与博彩业的深度绑定。

拒绝博彩赞助对球队的影响

确实，许多联赛已经开始禁止博彩公司成为球队的胸前赞助商。从短期来看，这可能会对球队的财务收入造成影响，因为他们失去了一笔重要的资金来源。然而从长期角度来看，禁止博彩广告可能有助于提升球队的品牌价值。长期依赖博彩公司的广告可能会让一些粉丝感到不满，这对球队的长期发展和粉丝基础的扩大是不利的。同时，失去这些“快钱”可能会促使球队回归到商业市场中的正常估值，避免过度依赖博彩资金，这可能有助于促进球队朝着更健康、更可持续的方向发展。

来源：足球无双播客

“开发者陷阱”（The Builder’s Trap）

什么是开发者陷阱呢？开发者陷阱指的是在开发过程中过于纠结于技术实现细节，而忽视了产品的核心功能和用户需求的困境。这种陷阱容易让开发者沉迷于技术的探索和优化，最终导致项目进度延迟和功能失去焦点。

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这两天在收到了 Zettelbox 作者 Bear 的最新 newsletter。我之前也用了 Zettelbox 一段时间，觉得作为一个苹果端的原生知识管理工具，有很大的发展空间。但是后来发现，和其他独立开发者或开发团队相比，开发者的更新速度很慢，而且经常拖延，于是也就没有继续使用了。

在他的 newsletter 中，他坦诚自己之前陷入了所谓的 ”开发者陷阱“。例如，他先前不断寻求解决各种设备间通过 iCloud 同步的问题，但研究过程中，他不断发现新了解技术似乎能更好地解决这个问题，于是投入时间去学习，然后又发现新技术。因此，他不断推迟最终的交付时间，几个月过去了，仍未能成功更新。

在这种情况下，采用一种更为敏捷的开发方法可能更为合适，首先交付一个能满足基本需求的 MVP（版本，然后再根据不同的技术进展进行更新。然而，许多开发者常常没能意识到这一点，进而，由于长时间的延迟，导致丢失了现存或潜在的用户。

对于普通人来说，类似的“开发者陷阱”也同样存在。例如，对于那些热衷于生产力或知识管理的爱好者，他们往往会陷入不停地比较不同软件的优势，并深入研究的陷阱中；或者总是想办法在不同的软件间迁移笔记。但他们忽略了最关键的一点，那就是这些工具本应服务于我们自己的记录和创作。这在某种意义上，也是一种“知识管理陷阱”，知识管理爱好者实际上只是在“玩”工具而已。

OpenAI 开发者大会

今日凌晨，OpenAI 的开发者大会如期而至。许多人仿佛回到了 OpenAI 发布插件系统时的情景，纷纷预感着又一次“App Store 时刻”的来临。对此，我的态度既谨慎又乐观。

之所以谨慎，是因为 OpenAI 过往在产品力展现及构建插件系统过程中的一些令人困惑之举，例如插件市场审核的不完善、缺乏有效的宣传和运营策略，这些都让我对它们的运营能力抱有疑虑。

然而，乐观是由于在直觉上，这种就像我们日常使用的 Agent 或 Copilot 一样的形态似乎更适合 ChatGPT。回想我使用 Poe 时，最顺手的便是其中的各种 Bot。而ChatGPT 虽能进行多轮对话，但几轮下来便容易忘记最初的 Prompt，而融合 Bot、文档处理以及集成知识库的 GPTs 模式，则更契合人类的认知模式，也更易融入我们的日常生活和工作中。

目前我只能试用 Assistant 功能，尚未亲手体验具体的 GPT s功能。期待未来能亲自构建一些专门为我写作和其他工作生活服务的 GPTs 应用。