中国的AI应用开始对标全球顶级产品了！
连轴转了好几天，信息茧房都快包浆了。
刚想用夸克搜搜印巴冲突的新进展
结果发现夸克居然悄咪咪上线“深度搜索”（图2️⃣
试了下，效果真好啊（图3️⃣
自从OpenAI上线了Deep Research之后
各大厂都在上线自己的Deep research
这背后是是一个信号⬇️
用户对真正能解决复杂问题、提升信息获取质量与效率的需求却愈发迫切。
夸克最近主打的“深度搜索”及其即将上线的“深度搜索Pro”
便是在这一趋势下的一个值得关注的样本
它试图构建一种“高搜商”的AI🧠
不再是被动响应
而是主动理解用户提问背后的真实意图
智能拆解复杂问题
然后进行多轮、动态的智能检索
这其中“先思考再搜索”的理念是核心
意味着模型会先进行一番“头脑风暴”
判断该搜什么、去哪儿搜、怎么搜
甚至对初步结果进行验证和再思考，形成一个闭环
“深度搜索”致力于提升日常查询的精准度和答案的可用性
通过模型自主思考来更好地匹配个性化需求
而“深度搜索Pro”则更进一步
瞄准了专业级的研究场景
它能将以往需要数天完成的课题研究、市场分析等任务
压缩到分钟级别，并交付结构化、系统性的报告
这背后的底气是夸克在此之前对权威信源（如健康领域的专业资料、学术领域的知网合作）的整合
以及对信息进行交叉验证、提炼观点的能力
免费体验的策略，无疑也降低了用户尝鲜的门槛
让更多人能直观感受其与传统搜索的差异
这种从“信息搬运”到“知识助理”的转变
如果能真正落地并被广泛验证其意义不容小觑
当许多AI应用还在探索“生成什么”的边界时
夸克选择在“如何更有效地获取和理解已有信息”上深耕
这本身就是一种差异化的路径
毕竟，在信息爆炸的时代
精准、高效、可信地“找到”并“理解”信息
其价值丝毫不亚于“创造”新信息
当然，任何新技术从概念到成熟都需要时间检验
夸克的“深度搜索”能否在海量用户的实际使用中持续迭代
真正兑现其“高搜商”的承诺
并引领AI搜索进入一个新阶段，非常值得期待
但这无疑是一个积极的信号
预示着AI在信息服务领域的潜力远未被充分挖掘
继续卷啊家人们
我希望未来能不需要我去搜
而是自动整理我感兴趣的信息
连轴转了好几天，信息茧房都快包浆了。
刚想用夸克搜搜印巴冲突的新进展
结果发现夸克居然悄咪咪上线“深度搜索”（图2️⃣
试了下，效果真好啊（图3️⃣
自从OpenAI上线了Deep Research之后
各大厂都在上线自己的Deep research
这背后是是一个信号⬇️
用户对真正能解决复杂问题、提升信息获取质量与效率的需求却愈发迫切。
夸克最近主打的“深度搜索”及其即将上线的“深度搜索Pro”
便是在这一趋势下的一个值得关注的样本
它试图构建一种“高搜商”的AI🧠
不再是被动响应
而是主动理解用户提问背后的真实意图
智能拆解复杂问题
然后进行多轮、动态的智能检索
这其中“先思考再搜索”的理念是核心
意味着模型会先进行一番“头脑风暴”
判断该搜什么、去哪儿搜、怎么搜
甚至对初步结果进行验证和再思考，形成一个闭环
“深度搜索”致力于提升日常查询的精准度和答案的可用性
通过模型自主思考来更好地匹配个性化需求
而“深度搜索Pro”则更进一步
瞄准了专业级的研究场景
它能将以往需要数天完成的课题研究、市场分析等任务
压缩到分钟级别，并交付结构化、系统性的报告
这背后的底气是夸克在此之前对权威信源（如健康领域的专业资料、学术领域的知网合作）的整合
以及对信息进行交叉验证、提炼观点的能力
免费体验的策略，无疑也降低了用户尝鲜的门槛
让更多人能直观感受其与传统搜索的差异
这种从“信息搬运”到“知识助理”的转变
如果能真正落地并被广泛验证其意义不容小觑
当许多AI应用还在探索“生成什么”的边界时
夸克选择在“如何更有效地获取和理解已有信息”上深耕
这本身就是一种差异化的路径
毕竟，在信息爆炸的时代
精准、高效、可信地“找到”并“理解”信息
其价值丝毫不亚于“创造”新信息
当然，任何新技术从概念到成熟都需要时间检验
夸克的“深度搜索”能否在海量用户的实际使用中持续迭代
真正兑现其“高搜商”的承诺
并引领AI搜索进入一个新阶段，非常值得期待
但这无疑是一个积极的信号
预示着AI在信息服务领域的潜力远未被充分挖掘
继续卷啊家人们
我希望未来能不需要我去搜
而是自动整理我感兴趣的信息
https://tffyvtlai4.feishu.cn/wiki/Gfu7wwAZiig6DEkP1B8cj6S4nGh
cursor的十二条正确使用方法：
1、立规矩：给它框架。
2、说清楚：指令明确。
3、拆任务：小步快跑。
4、给标准：用测试说话。
5、常反馈：及时纠偏，让它学好。
6、指范围：精准打击 (@ Context)。
7、看全局：让它知道目标 (Docs)。
8、直接改：行动胜于解释 (Show, don't tell)。
9、用历史：迭代优化提示。
10、选对人：模型各有所长。
11、链外部：善用工具和网络 (@Web, MCP)。
12、预处理：索引提效 (Indexing)。
cursor的十二条正确使用方法：
1、立规矩：给它框架。
2、说清楚：指令明确。
3、拆任务：小步快跑。
4、给标准：用测试说话。
5、常反馈：及时纠偏，让它学好。
6、指范围：精准打击 (@ Context)。
7、看全局：让它知道目标 (Docs)。
8、直接改：行动胜于解释 (Show, don't tell)。
9、用历史：迭代优化提示。
10、选对人：模型各有所长。
11、链外部：善用工具和网络 (@Web, MCP)。
12、预处理：索引提效 (Indexing)。
有点好玩儿：小红书的所有笔记，其实都是图文笔记。
为啥这么说呢？从技术角度看，每一条笔记都可以被视为：【图文笔记】和【可选的视频字段】。
小红书的笔记数据结构里，所有笔记都会包含文字内容和图片字段。视频笔记也不例外，因为必须有张封面图。title，content，cover_images，所有笔记都有，就差有没有这个video。
视频笔记，就是多了 video 字段。换句话说，视频只是图文的一个增强补充。图是主图，文是配文，视频是加法。
我整套杂志感理论，都是建立在用户端的感受层面，先接收到封面信息。
从技术端讲，推荐分发逻辑其实是建立在“图文内容为主”的框架里。
当然，在业务上，平台还是会把图文笔记和视频笔记区分开来：入口不同、工具不同、流量策略也不同。但在底层结构上，它们是同一种内容容器，只是字段调用的方式不同。
{
"note_id": "xxx",
"user_id": "xxx",
"title": "标题",
"content": "正文文本",
"cover_images": ["img1.jpg", "img2.jpg"],
"video": {
"video_url": "xxx.mp4",
"duration": 12.3,
"thumbnail": "img_cover.jpg"
},
"created_at": "时间戳",
...
}
我想这有助于帮助你，理解平台和内容的本质结构。
如果你也觉得这很有趣，点个赞告诉我。
为啥这么说呢？从技术角度看，每一条笔记都可以被视为：【图文笔记】和【可选的视频字段】。
小红书的笔记数据结构里，所有笔记都会包含文字内容和图片字段。视频笔记也不例外，因为必须有张封面图。title，content，cover_images，所有笔记都有，就差有没有这个video。
视频笔记，就是多了 video 字段。换句话说，视频只是图文的一个增强补充。图是主图，文是配文，视频是加法。
我整套杂志感理论，都是建立在用户端的感受层面，先接收到封面信息。
从技术端讲，推荐分发逻辑其实是建立在“图文内容为主”的框架里。
当然，在业务上，平台还是会把图文笔记和视频笔记区分开来：入口不同、工具不同、流量策略也不同。但在底层结构上，它们是同一种内容容器，只是字段调用的方式不同。
{
"note_id": "xxx",
"user_id": "xxx",
"title": "标题",
"content": "正文文本",
"cover_images": ["img1.jpg", "img2.jpg"],
"video": {
"video_url": "xxx.mp4",
"duration": 12.3,
"thumbnail": "img_cover.jpg"
},
"created_at": "时间戳",
...
}
我想这有助于帮助你，理解平台和内容的本质结构。
如果你也觉得这很有趣，点个赞告诉我。
#自媒体运营频道 #@yunying23
分享一个贼舒服的内容生产工作流，一鱼三吃
【一吃】录口播视频—>剪映出片
【二吃】视频转录文字稿，丢给 DeepSeek 润色成文章（自带 markdown）
【三吃】文章复制到 Obsidian，微调段落，转小红书卡片（基于 note to RED 插件）
即梦一套提示词出两个尺寸封面
全部工作流耗时 1 小时左右
公众号稿件：https://mp.weixin.qq.com/s/fWTKsiMIde18sTcBqvSm5Q
小红书帖子：http://xhslink.com/a/pgu3QNDmGTkcb
分享一个贼舒服的内容生产工作流，一鱼三吃
【一吃】录口播视频—>剪映出片
【二吃】视频转录文字稿，丢给 DeepSeek 润色成文章（自带 markdown）
【三吃】文章复制到 Obsidian，微调段落，转小红书卡片（基于 note to RED 插件）
即梦一套提示词出两个尺寸封面
全部工作流耗时 1 小时左右
公众号稿件：https://mp.weixin.qq.com/s/fWTKsiMIde18sTcBqvSm5Q
小红书帖子：http://xhslink.com/a/pgu3QNDmGTkcb
#自媒体运营频道 #@yunying23
当我把东方智慧和虚拟产品相结合，这个视角 太新了
虚拟产品本质上是生产资料的拥有。打工人只拥有劳动力，而不拥有生产资料，这是本质区别。
虚拟产品（知识、经验、技能包装）允许个人以最低成本获得生产资料所有权，实现从"受雇者"到"创造者"的身份转变。
一旦卖出第一单，你不再仅仅是"打工人"，而是看到了另一种可能性。这一刻的意识转变远比金钱收获更有价值，正如金刚经所说"一切有为法，如梦幻泡影"，打工的稳定性其实也是幻象。
真正好的虚拟产品不是源于"我要卖什么"，而是"他们真正需要什么"。
这是破除"我相"的产品观—不执着于自己想卖的，而是观察市场真正的需求空缺。很多人失败在执着于"我"的产品创意，而非解决"他"的问题。
当我把东方智慧和虚拟产品相结合，这个视角 太新了
虚拟产品本质上是生产资料的拥有。打工人只拥有劳动力，而不拥有生产资料，这是本质区别。
虚拟产品（知识、经验、技能包装）允许个人以最低成本获得生产资料所有权，实现从"受雇者"到"创造者"的身份转变。
一旦卖出第一单，你不再仅仅是"打工人"，而是看到了另一种可能性。这一刻的意识转变远比金钱收获更有价值，正如金刚经所说"一切有为法，如梦幻泡影"，打工的稳定性其实也是幻象。
真正好的虚拟产品不是源于"我要卖什么"，而是"他们真正需要什么"。
这是破除"我相"的产品观—不执着于自己想卖的，而是观察市场真正的需求空缺。很多人失败在执着于"我"的产品创意，而非解决"他"的问题。
#自媒体运营频道 #@yunying23
要供应商没供应商，要素材没素材，负责矩阵号，手持号，素人三个内容侧，一个人顶一个团队，要改规划要有数据支撑要测试优化，每一步都很乱啊！！！真的很难挨个落实，到处都是卡点啊喂！！！！！！
要供应商没供应商，要素材没素材，负责矩阵号，手持号，素人三个内容侧，一个人顶一个团队，要改规划要有数据支撑要测试优化，每一步都很乱啊！！！真的很难挨个落实，到处都是卡点啊喂！！！！！！
观察Onlyfans获得的启发：
在用内容满足需求之前，如何更好的创造需求？
- UGC为基础，供给多元+量大
- 内容碎片化，以cover不同细分需求
- 每个碎片化内容都有销售定制文案（创作者本人）
这大概是为什么免费供给量大管饱情况下OF还存在巨大空间。
在用内容满足需求之前，如何更好的创造需求？
- UGC为基础，供给多元+量大
- 内容碎片化，以cover不同细分需求
- 每个碎片化内容都有销售定制文案（创作者本人）
这大概是为什么免费供给量大管饱情况下OF还存在巨大空间。