想和大伙分享一下，最近我用自己产品 Mole 遇到的 4 个 Aha Moment，对我使用非常有帮助。 第一个是，有一天下午居然收到了一个消息通知，说我的 Airpods 电量不足要充电了，这个功能惊喜到了我，是当时做电池健康的时候 AI 主动给我加上的，Mole 会提醒和Mac关联的蓝牙带电池的设备低电量充电，但是我一直没有遇到这个场景，直到遇到了，感觉非常贴心，但频繁不打扰。 第二个是，对于每日使用的我居然还可以清理掉 86G，之前有一个版本加上清理项目里面肯定无用的build编译内容，我的 Rust 项目产生了不少 target 内容，一下子清理这么多，非常有满足感。 第三个是，屏幕常亮的功能，经过用户提醒给加上了3种不同的常亮行为，我还是喜欢把屏幕打开的方式，比如周末你突然出门，你的 AICoding 可以用手机客户端很好的控制让他干活，非常稳定，也帮我节约了不少异步的时间。 第四个是，Mole 的电量显示居然也支持展示你的 iPhone 的电量了，之前这一块不是很好实现，但是很巧妙的实现了，现在可以在状态里面很清楚看到与你相关的设备的电量情况，也不打扰，但是很安心。 更神奇的是，以上这4个功能的起源都不是我想到的，是初期使用 Mole 的朋友反馈告诉我要加的功能，我加上后对我帮助非常大，非常感谢！话说你使用 Mole Mac 有惊喜的地方是哪一些，以及你非常建议 Mole 要加的功能，欢迎告诉我。

打开X全是张雪峰，多年前我学习健身考健身教练国职证的时候顺便考了AHA国际急救证，其实就一天时间，上午培训下午考核通过。今天重新找视频温习了一遍，值得认真观看并学会，AED使用也很简单，成为身边人的守护天使。

「间歇性禁食导致心血管疾病死亡率风险大增」 最近有一个坏消息，就是近年来大火的16+8断食法以及清断食导致心血管疾病风险提升。昨天，上海交通大学医学院钟文泽教授团队在美国心脏协会（AHA）2024 年EPI生活方式科学会议上发布一个研究报告（如下图），纳入约2万美国成年人，采用间歇性禁食（16+8日内断食法）的人（包括普通人、心血管疾病患者、癌症患者）心血管疾病死亡风险几乎增加一倍。 具体地说，与正常三餐者比较，将一天的进食时间限制在<8小时的人，心血管死亡风险增加了96%。 在已患有癌症的人中，将一天的进食时间限制在<8小时的人，心血管死亡风险增加了172%。在已经患有心血管疾病的人中，将一天的进食时间限制在8-10小时，心血管疾病死亡风险增加了64%。 这一发现不支持长期使用16:8的时间限制饮食来预防心血管疾病相关死亡。 钟文泽教授表示，在这项研究中，我们惊讶地发现，遵循8小时时间限制饮食计划的人，更有可能死于心血管疾病。尽管这种间歇性禁食因其潜在的短期健康益处而广受欢迎。

一文告诉你护肤品里的秘密： 1. 烟酰胺 - 针对明显毛孔 2. 透明质酸 - 针对强烈保湿 3. 视黄醇 - 针对细纹和皱纹 4. 维生素 C - 针对暗沉、不均匀肤色 5. 水杨酸 - 针对痤疮和堵塞毛孔 6. 神经酰胺 - 针对皮肤屏障修复 7. SPF - 针对日常防晒保护 8. 绿茶 - 针对平静、易发红的皮肤 9. AHA/BHA - 针对温和去角质 10. 肽类 - 针对紧致结实的皮肤 11. 锌 - 针对减少红肿

熊市中对做KOL投放业务的老本行思考了很多也实践了很多，分享一些思考： 1. 投放自动化是很难实现的东西，marketing是要花大预算的方向，AI只能给到“建议”，而且也只能给建议而不是给结果。 AI要替代的是服务本身，大家为结果付费，这个部分本来也是不太重要且可以外包出去的，用AI做的和人做的差不多，但是AI的成本是1/10，值得用AI做。 比如代理报税、帮你商品比价等。可以看YC的这篇文章： 2. 行业里出来了一个Aha Lab，融了两轮，是帮你抓list + 建联的。做的是个工作流自动化，只是kol投放的一小部分，但是已经是各个能做的事情里面最适合ai做的了（但依然做的不好），还是会存在大量的报价不及时、报价信息错误等。 3. 归根结底还是达人投放这个生意太非标了，客户诉求不同、kol当时的状态不同、再加每个人的内容风格不同，这看似可以自动化但实际极难自动化。 4. 达人投放生意没有赚到大钱的（还是标准化问题），赚到大钱的投放公司都是通过刷假量、投大媒体等这些能够标准化，客户看到了你的服务清楚你交付什么的公司。干的累是因为赛道和商业模式本身的问题。 5. 伟大的公司都是顺势而为，好的产品第一天就是大家想要的，然后在此基础上不断打磨。 Google 是先在斯坦福做出一个已经有人疯狂使用的产品，然后才注册公司；Facebook上线两周，harvard 2/3的学生就变成了日活用户。 不能总听信历经艰难险阻的故事，创业的痛苦和产品有没有PMF不是一回事

产品的第一个用户正在从人变成 agent。 这不是预测，是正在发生的事。 Supabase 从 100 万开发者涨到 450 万，只用了不到 12 个月。不是因为销售团队，是因为 Bolt、Lovable、Cursor 这些 coding agent 在代码里默认选了它。 Resend 被 Claude Code 选中的概率是 63%，而老牌竞争对手 SendGrid 只有 7%。 差距不在功能，在可被机器发现和集成的难易度。 ALG 的逻辑和 PLG 完全不同。 PLG 的核心是让人类用户在体验中自己撞到 aha moment。 ALG 的核心是让你的文档、API、免费层成为 agent 能自主消费的原材料。 agent 不看 landing page，不看 pitch deck，不参加 demo call。 它读你的文档，调你的 API，看你的定价页能不能零摩擦启动。 这里有一个容易被忽略的边界条件：ALG 目前只在 developer ecosystem 生效。 agent 被赋予最多自主权的地方，就是开发工具和基础设施层。 CRM、HR、营销自动化这些品类还没发生同样的事，因为 buyer 端的 agent 信任还没建立。 但 developer ecosystem 从零到默认只用了不到 18 个月。 如果你的产品有 API，如果你的 competitor 已经在优化 token-to-value 路径，窗口可能比你想象的短。

关于To B类的公司，一个很重要的销售策略：打造标杆案例还不够，要倾尽所有核心资源，优先打造标杆神级案例 在国内，案例对销售的重要性，可能被低估了 尤其是对于一些新的产品，对目标企业对新的概念、模式或者专业词汇很难理解，沟通教育成本往往很高，销售讲半天，客户可能还是没有体感 但只要讲出一个足够强的神级案例，客户往往就容易理解，也更容易做决策 所谓的神级标杆案例，就是能让人产生aha感觉的商业故事 比如，通过你的产品或服务，一个名不见经传的小公司，从年营收500万，一年后就做到了一亿； 一家上市公司，按照新的模式，核心渠道获客量增加了2倍，但获客成本下降了一半； 这种，都符合神级标杆案例的特征 一个神级案例，胜过100页产品介绍 有一两个这样的案例，团队在之后的销售工作，就会轻松很多，客户也会更容易理解和决策 如何打造神级案例，可以参考这5个步骤： 1、选对适合自己的客户（包括案例潜力巨大、客户配合度高且愿意案例公开化等）； 2、定义尖锐目标； 3、核心团队亲自下场，核心资源全力跟上； 4、记录全过程； 5、案例产品化

目前阶段，AI agent产品还是要找到付费能力强的用户画像，并尝试找到和满足他们的付费需求； 因为AI产品的成本不是规模效应递减，token的模型成本很贵，用户量越大，成本越多； AI产品现阶段的核心服务对象绝对不是屌丝群体。 Anthropic这么赚钱？选对了coding赛道和开发者生态，其次是产品的侧重。这是一个具有最高付费能力的群体。 今天做AI产品，需要从0开始考虑，哪个产品模块具备让用户aha能够掏钱的潜力，不然就不要做了； 其次，今天能让用户愿意为agent掏钱的核心还是agent的功能的强大和最大智能化的解放生产力。