湾区日报文章第64辑

DuckDuckGo 的创始人 CEO 总结的数十个 mental models 的清单，用于解释生活中各种现象。给出了 mental model 的名称与简要解释。
有点像写程序调用某个函数一样，俩聪明人交谈，抛出某个 mental model 的名称，无需解释，互相就懂了：）

出现科技泡沫然后破灭；再出现泡沫再破灭，轮回。每个轮回的结尾都有一些共同特点：风投们投资领域变广，自信心爆，认为自己在某领域投资成功的经验可以直接应用在完全不同的领域。

很多公司都在写博客，所谓的内容营销。网民们通过搜索引擎或社交网络进入公司博客，一小部分人被"转化"成用户。内容本身就是产品，博客文章是免费产品，但也要解决别人的问题，创造价值，别人才会买账。
怎样才能赚$100万？你创造远多于$100万的价值的时候，就有可能赚$100万了。欲取之必先予之。

介绍了几个 server-side swift 的开源项目，都还不算 production ready，但看着很吸引人啊：full stack swift！iOS app 与 API server 都用 swift 写，甚至以后 Android app 也能用 swift 开发。

创业需要钱，可以找风投也可以 bootstrap。Indie.vc 的模式是创业者的第三种选择：他们投资你的公司，拿极少股份；你公司的盈利拿出一部分偿还他们的投资，让他们赚回5倍的投资即可。
相比于传统风投的"要嘛成为独角兽要嘛倒闭"的模式，indie.vc的模式鼓励小公司们走可持续发展的盈利之路。确切讲，indie.vc的规则比我描述的稍复杂点：他们拿8%的股份，但如果你4年内能靠盈利偿还他们的投资，让他们收回5倍于投资的钱，他们的持股就减少到4%；他们没法开除你，你也不为他们干活。这比那种希望你给他们赚回成百上千倍回报的风投要人性点。

不错的思考方式：到了要设计创业项目的功能的时候，别急着做 UI，而是先设计 API（可以只是url，如google.com/search?q=wanqu），这样能逼迫你尽量简化，专注于核心竞争力的部分。

本文收集并总结对比了2000年后上市的面向最终用户的互联网公司在上市前后的盈利年增长率，上市前一两年都能有百分之几十到几百的增长率。

有两种决策：1，结果不可逆的；2，可变的。大多数决策属于第二种，所以多数情况下都能进行 A/B 测试挑出好方法。manager 们允许手下们多用 A/B 测试去检验产品 idea，就能在做决策时减少各种旷日持久的争吵。

他租的房子有空房，正好让Reddit俩创始人住。他当时是哈佛物理PhD最后一年，作息规律；经常是早晨起床上Reddit，发现网站挂了，去敲Reddit俩创始人的房门让他们重启机器；后来嫌麻烦，俩创始人教他如何登录服务器自己重启。
然后他晚上从实验室回家后帮着写点程序，算是第一号员工了；相当于打两份工，白天8点到6点去实验室做 research，晚上6点到2点做 Reddit 的事情。他不仅拿到哈佛博士学位，还在那段时间交了女朋友，也就是他后来的老婆。

文章展现了一个简单的 prototype：世界上各种计算设备的浏览器都是 MapReduce 的计算节点，分布式地运行 javascript 写的 map 与 reduce 函数，服务器端复杂分发任务与数据。相当不错的构想。

网民们是在网上看到广告才买某个东西的吗？这是很难准确回答的问题。著名互联网广告公司Google们与Facebook们都得力证他们的广告是有效的，这样其他公司才会在他们平台买广告。个人经历来说，似乎看到其他人的推荐（比如产品页面下的review）后买某产品的可能性比看到广告后去买的要大很多。

本文认为：Python 及其 web 编程框架们虽然方便使用，但要 scale 要分布式地部署大规模代码的时候得自己动手做很多额外工作（如得额外用 Celery 之类的 task queue 系统）；用 Erlang 就很省心，默认配置就很 scalable。
公司如果使用 Erlang 的话，能招得到程序员吗？可以问问著名Erlang爱好者 Whatsapp 当初是如何招人的：）

作者观察到 Instagram，Airbnb，Medium 与 Apple Music 最新版的 app 在 UI 设计上的共同点：少用色彩尽量黑白，让标题更大更醒目，简化图标，更多留白。
这样做是为了更突显内容，减少让用户分心的元素。

采访了微软 CEO Satya Nadella 与陆奇等一众高管，走马观花般地介绍了微软近两年的各种 AI 相关的产品（包括在中国很红的小冰），试图用一个完整的故事将这些产品与所有的努力串起来，这个故事就是基于 AI 的聊天平台。

这是2014年2月份写的，现在Whatsapp的技术可能已经很不一样了。文章前半部分从一个工程师的角度分析到底Whatsapp值不值$190亿；后半部分讲技术，讲用各种工具科学地性能调优的那部分尤其精彩。
Whatsapp 卖给Facebook 时，一个用户值 $40；Instagram 被收购时，一个用户值 $30；Twitter 刚上市那一刹那，一个用户值 $110。
技术人员普遍都有很强的 ego，一方面眼红别人的成功，另一方面又蔑视别人没技术含量－在 "某某公司以某某天价被收购" 的新闻出来后，经常能听到类似 "这东西我用 PHP 一个晚上就能做出来" 之类的语言。这些成功案例里，技术固然重要，但更重要的是非技术的部分，尤其是"有很多人用"的部分是很难做到的。
本文的很多信息是来自 Whatsapp 的工程师 Rick Reed 给的这个 talk。

ECS 是 Amazon 的 docker service。本文描述了使用 ECS 的各种坑，运维自动化方面自己多做很多额外的工作，跑在 EC2 instance 上的 ECS agent 不稳定等问题。
基本与我使用 ECS 的经历类似。他们最终改用 Kubernetes 了。

现在都讲究 data-driven 的产品开发，都说要定义关键指标，要让团队上下一心以提升某个关键的 metric 为目标。问题是，好看的数据能否保证好的用户体验？比如：用户使用你产品的时间变长了，说明你产品更好用了还是更难用了？

每年在 Sun Valley 举行的 Allen & Co. 会议应该是除了各国首脑聚会外逼格最高的会议了。最有钱的那些人，政客，职业运动队教练们带着家人齐聚一堂，有讲座，有论坛，或野营，或划船，在轻松欢乐氛围里谈成生意。
极其神秘，安保工作做得很好，媒体们通常只能在与会者进出 Sun Valley 时拍到照片，如看到两家公司的头头在一起散步，或许能推测可能的合作或并购意向。巴菲特是该会议的常客（详见巴菲特传记），这几年冒出的科技新贵们也开始被邀请出席了。
听一个参加过这个会议的人说，与会者的小孩身上都得戴个跟踪器，防止跑丢了，这些小孩都很值钱：）

好的工程师因为对问题理解透彻，能写出简洁易懂很好维护的代码，实际代码行数一般不多；差的工程师看起来很忙，似懂非懂，刚开始看起来运指如飞写了很多又臭又长的代码，为以后维护这些代码的人埋下各种地雷。
写精简代码往往比写冗长代码要花更多时间；写冗长代码往往是懒惰的表现，懒于思考。类似写作，马克吐温说："I didn’t have time to write a short letter, so I wrote a long one instead."

他是波兰移民，以前在雅虎上班。做了类似delicious的收藏网址的网站，从一开始就收费。用户达1200人时，该项目变成他的全职工作。今年是网站7周年，他公布了这几年的盈利数字。
从第一年的$11.7万，到最近一年的$23.4万。相比于全职去硅谷大公司工作，这些钱看上去不多，但他不用去为别人打工，有足够的时间做自己喜欢做的事，有足够多的时间陪家人，时间是不可再生资源，所以很值。
他的故事显然很振奋人心，引发了 Hacker News 上的大讨论 — Ask HN: Single Person startup/company? 看底下的评论，很多人都是自己一个人为自己干活，或者拉扯了小团队，自给自足地用个人项目养家糊口。很多人都有这个感受：写程序很容易，但营销很难；做东西很容易，让别人肯用很难，哪怕让别人听到你这个东西的名字也极其困难。

2015年愚人节前夕，Amazon 推出一键购物的物理按钮 Dash Buttons，快速购买那种每隔一段时间都要再买一次的东西，比如洗碗的时候发现洗洁精没了，就按一下放在厨房里的按钮下单，免得以后忘了。
采集了这些用户数据后，就能了解用户的购买习惯；不同类别的产品，不同的人，有不同的购买周期。现在有按钮是为了以后不用按钮，智能地发现你该购买某产品了，自动下单？自动推荐其他品牌的同类产品？应该会有不少有意思的应用。

如果没啥突发事件的话，奥巴马的晚上时间安排：6:30与家人吃饭；7:15打台球；然后处理公文直到2点；晚上也会用iPad看ESPN，读报纸，玩游戏，发邮件等。他早上7点起床，睡5个小时。
看来晚上的几小时是能做很多事情的。很少人比美国总统忙吧？很少人白天的工作比美国总统压力大吧？但太多人抱怨下班后太累了，没时间读书，没时间做 side project，没时间做自己想做的事。
不工作的时候，奥巴马用 iPad 玩 Zynga 的 Words With Friends 游戏，同时开着电视听体育比赛；他也喜欢看 Game of Thrones 与 Breaking Bad。

上世纪末的科技泡沫里，公司名字如果是以e开头的或以.com结尾的都很容易拉到风投或得到媒体报道。本次科技泡沫里，如果你声称自己做的东西与AI有关，也能得到相同待遇：）
本文其实是"不懂AI的媒体与风投进城防骗指南"。很多科技公司声称自己做了多么领先的AI技术，但你总得先发表一篇top conference的学术论文吧？

似乎讨厌自己从事的工作是一种很酷的事情；生活是好的，工作是不好的，所有要 balance 这两个东西，不能让工作侵蚀生活。文章觉得这种说法是一派胡言。工作和生活是融为一体的；工作没那么糟，只是自己心理上认为工作很糟，或者只是这个社会逼迫你觉得每个人必须讨厌自己的工作才行。
想起了一句话：Life is ten percent what happens to you and ninety percent how you respond to it.

来自 Sam Altman 的很全面的建议。进入这个阶段的创业公司创始人的注意力应从 build product 转移到 build company 上，尤其在招聘与HR方面要下功夫，要学会放权，学会相信自己招进来的人。
创业最初十年，计划每年拿出3%到5％的公司股权给员工们。在 PR 方面，他建议创始人应要该有几个熟识的记者/编辑，这方面倒要亲力亲为；小有名气后，在网上必然会有负面新闻，要学会忽略 haters。
早期员工很惨，往往一开始领低薪，后来公司壮大了，新招的人工资都很高，但早期员工被忘了涨工资了；而且往往管理岗位都被空降兵占据，早期员工被遗忘；所以创始人们要多多关怀早期员工，与他们一起规划一条他们的晋升道路。

Amazon 是电子商务界的 Google，你已经知道自己想买什么了才在上面买。在不知道读什么的情况下，在 Facebook 上读了文章；然而还没有那种在不知道买什么的情况下却促使你去买了东西的电商平台。
这就是所谓的 demand generation。Amazon的站内产品推荐还太弱，不算；Pinterest 与 Product Hunt 等靠人力手动收集的清单勉强算，但还不成规模。

知名度高的品牌往往成为一类产品的同义词。本文认为打造一个品牌关键在两点：新颖＋重复（如同一个 logo 或同一个广告语在反复出现）。想起了恒源祥与脑白金的广告？hmm …

从 engagement，retention，病毒式传播，以及盈利四个方面分析了当前超火的 Pokémon Go。由于是AR，游戏截图背景是实景，不重样，社交网络疯传；在户外看到有人举着手机玩，出于好奇也会去下载看看，绝佳的营销。

Wealthfront 创始人进行的分析：假设夫妻二人年收入$25万并有两个孩子，到了快40岁时除了房贷外，得开始烦恼小孩大学的学费与自己退休金的问题。到了俩小孩都去大学了，已然无钱退休。几十万资金缺口怎么填？这辈子至少得加入一家靠谱公司拥有一次能变现的股票。

创业公司如果有多个创始人的话，几个人之间的误解与争吵是难免的。本文介绍的经验值得借鉴：每隔一段时间，所有创始人喝点小酒吃个饭，每个人轮流发言如下三个话题：觉得你个人生活如何？工作如何？咱公司该怎么改变？
个人生活中的情绪难免会带到工作中，然后造成其他人的误解；如果大家都有了足够的 context，就能互相体谅了。

再来一篇分析 Pokeman Go 走红的因素的文章。Pokemon 这个品牌本身就很有号召力，经过20年的品牌建设，游戏，动画，电影，玩具等相关产品累计卖了$400亿。当年玩 Gameboy 的青少年都长大了，有购买能力了：）
坚守自己游戏主机而迟迟不肯开发手机游戏的任天堂这下尝到甜头了。对了，Pokemon 的正确中文翻译应该是什么？我记得以前看台湾电视台的时候是神奇宝贝，后来又有听到是口袋妖怪与宠物小精灵？

分析了 65 家规模不等的公司的 2766 个离职员工的资料，中等规模的公司如 Pinterest 平均待2年，大一点的公司如 Uber 与 Airbnb 是1.5年，Facebook 与 LinkedIn 是2年。Pixar 员工留的比较久，平均待8.5年－－有个朋友在 Pixar 上班，他证实了确实流动性不是太大。
但这个分析没考虑在职员工；如果考虑那些加入了公司后一直待了好几年都没走的（比如Google的Jeff Dean之类的），结果会如何。

当年申请 YC 的时候，他们有1500个用户，其中有45人付费，月赚 $280。虽然最后被 YC 拒了，但也坚持做到现在，整体来讲还算不错。
以前有分享过 Dropbox 的 YC 申请表，对比看看，成功进入 YC 的申请文书与被 YC 拒了的有什么区别。

用户在网上主要是通过表单（forms）输入并提交信息，但很多网站与app的表单设计相当糟糕，用户填写到一半就直接放弃了。这篇文章都是图片，对比展示了好的设计和不好的设计。

作者97年加入 Amazon 做工程师。99年 Amazon 仅用3个月就做出了比 eBay 技术更牛逼、功能更全面的拍卖网站，乐观地预期数以千万的Amazon用户们会欢天喜地蜂拥而来。结果没啥人用。
他写了一系列文章，回忆了90年代末在亚马逊工作的经历，文章都不长，了解一下历史。

很多线上媒体都关闭了文章评论功能，因为暴力语言、仇恨式的语言泛滥，删都删不完。开始有很多网站用半自动化的方式审核来自用户的评论，有花俏的AI，也有快糙猛的关键字匹配，也有最精确的纯手工操作。

所谓科技公司、互联网公司用到的技术多是commodity，早期应关注产品快速迭代与招聘。专门投资早期公司的风投们也不用过度关注技术，创业成功与失败，多数情况下与技术关系不大。颇有争议的文章，看看原文底下评论。

今年11月份要对这个法案进行投票了：旧金山科技公司员工额外交税1.5%。把旧金山高房价简单归咎于科技公司是不科学的。科技公司促进了当地就业，也已交了大笔的税，你还想怎样？挑起本地居民对科技公司员工的仇恨？
2016/11/18 更新：实际上这个提案没熬到 11 月份投票就早已被否决了。虽然现在被否决了，但这种仇视科技公司员工的情绪可见一斑，真当这是劫富济贫吗？湾区很多在名公司工作的华人工程师们都喜欢把 badge 挂在显眼位置、招摇过市，看来最近得收敛一点了，小心走在街上被揍啊。

所谓 metaknowledge 就是指具有判断他人到底是不是真懂某些知识的能力。这种 metaknowledge 可以减少你盲目听从多数人意见的概率；真理掌握在少数人手里的事情是常发生的。
应用：一群人认为这道高考选择题选A，少数几个人认为应选B，少数服从多数，所以A是正确答案？但如果我们事先有了 metaknowledge：那群选A的人是幼儿园小朋友，那几个选B的是高考状元，那么，这道题正确答案是？
Metaknowlege 又名 bullshit detector ：）

创始人们各种假大空的忽悠，把自己的创业公司吹得仿佛能拯救全人类，很多创业公司都跟邪教组织一样。但员工、用户、投资人们都不傻，看皇帝新衣一般地看你。也算有争议的文章，reddit下的评论也值得看一下。

上市第一天涨了26.61%，市值$72.8亿。是韩国公司，在2011年日本海啸之后上线；近2500个员工，其中1000个员工在日本。月活2.18亿，月活里的61%的用户每天用Line聊天。
三分之二用户在日本、泰国、台湾与印尼。共推出35个app。盈利里的90%来自日本市场，30%来自广告（包括品牌贴纸，用户免费下载，但想做广告的品牌要掏钱），40%来自手机游戏、25%左右来自卖贴纸。

本文是在讲沉没成本（sunk costs）的。花很多时间精心打造一个产品，上线后达不到预期，但又不忍心放弃，毕竟花那么多时间了，放弃多可惜；如果是花很少时间验证了想法不 work，就不会那么难舍难分了。
前不久也分享过一篇讲沉没成本的：沉没成本谬误

本文是写给『什么都不缺，就缺程序员』的、经常能冒出绝世颠覆性 idea 但就是自己没法实现的人看的。在外面的程序员给出报价以前，你应该提供什么信息以方便他们定价？
文中盖房子的比喻不错：app 功能需求不同，造价当然千差万别；就像盖房子一样，盖小木屋、毛坯房还是总统府？需要抗震8级以上吗？

画图解释了 inner join、left join、right join、outer join 等的区别，文章最后也给出了示例表格，解释得还算清楚。
最近帮公司里的 PM 与 marketer 在 PyCharm 上配好了连接 Redshift，教他们写 SQL，然后他们可以自己导出 csv 文件并上传到 ExactTarget 群发邮件给目标用户；在解释几种不同类型的 join 的时候有点卡壳，好在找出了这篇文章图文并茂，让他们自己阅读：）

本文对纽约科技圈大环境有不错的概述。整体上来讲，也是挺生机勃勃的；一度诞生了不少纸面上估值不错的小独角兽，只是最后没上市就贱卖了或破产了，或者上市了就现原形了。

人类历史上从来没有像现在这样方便地散播谣言与虚假新闻。一方面，网民们转载某条新闻消息前不会先判断一下真伪；另一方面，新闻媒体们也有足够动机去制造似是而非的新闻，甚至假新闻：高点击量带来更多广告收入
"people forward on what others think, even if the information is false, misleading or incomplete, because they think they have learned something valuable."

有很多东西"我以后可能会用到"，所以先买了，买了后一直留着，有的占空间，有的占时间去维护；最后多数是从来再也用不到。生活中的决策可以更简单点：凡是那种"我以后可能会用到"的东西，都可以直接放弃。

Amazon CTO Werner Vogels 写于 2006 年的博客文章。讨论了所谓的分布式系统的 scalability 到底为何物，以及为何很难做到 scalable。
"A service is said to be scalable if when we increase the resources in a system, it results in increased performance in a manner proportional to resources added. Increasing performance in general means serving more units of work, but it can also be to handle larger units of work, such as when datasets grow."

电商们在产品 lookup 上都做得不错：顾客已经知道自己要什么了，就很好找到。但在产品 lookout 上还不行：如果顾客不知自己要买什么，就没辙了。
文章总结了现在4种不算有效的发现产品的渠道：顾客自己瞎逛，个人助理式的服务，社交网络朋友推荐，依赖算法的个性化推荐。

正文完

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湾区日报文章第63辑

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