湾区日报文章第129辑

前不久一副 AI 生成的画卖了 $43 万。这是三个 25 岁的法国博士生“借鉴了” 19 岁的 Robbie Barrat 开源的代码而生成的画，代码改动极小。本文讨论了功劳该归谁的问题。

主要讲了 Samasource 这家硅谷的公司外包各种 data labeling 的任务到肯尼亚，为那些每天赚$2的人提供每天赚$9的机会。考虑还挺周到：工资不能开太高，不然会扰乱了当地市场经济。
怎么工作的？就是对着桌面电脑，点鼠标，用肉眼识别图中的东西。很多人从没用过桌面电脑。当他们被要求“搜索一下某某东西”的时候，放着面前的桌面电脑不用，而是掏出手机进行搜索。

用 Notion 来做笔记、Wiki；用 Pocket 来收藏文章；用 SnippetStore 来收藏代码片段；到 DevHints 上看 cheat sheet；用 Diigo 来高亮网页里的内容。

传统的社交网络计算 ARPU：每年从每个用户赚多少钱。Apple 建立一个线下的社交网络、提高用户忠诚度，提高 ARPU，忠实粉丝们不断回来花钱。这是比总共卖了多少支 iPhone 更有意义的指标。

前不久经济学人杂志的文章渲染了一条 AI 速成之路，文中提到的“上了fast.ai在线课程、成为Google研究员”的案例。该案例的主人公写此博文驳斥：这不是速成，这是几年积累下来的丰富的经历！

所谓的 code hygiene，就像人要讲卫生（刷牙、洗澡等）对身体健康有好处。何时清理代码、升级各种依赖的库、对代码重构？到哪里去找时间来做这些事情？

所谓的 Drivetrain Approach：定义目标（如商业、盈利目标）、找杠杆（哪些手段可以接近目标）、收集数据（已有哪些数据、还需要哪些数据）、建模。

读历史系、1976年大学毕业后一直在创业。1993年身家缩减到比大学毕业时还低，有三个小孩；靠信用记录很好的老婆申请多张信用卡陆续刷了$5万、开始 Red Hat 的创业历程。当时Linux诞生才两年。
他在十几年前离开 Red Hat 时就把所有 Red Hat 股份都卖了。最近 IBM 大手笔收购 Red Hat，他就少赚了好多好多。后悔吗？不。都是机会成本。这十几年用那些钱也做了很多有意思的事情，如果股票持有到现在是能赚更多，但过去十几年就不会那么有意思了。

在 Amazon 的温哥华 office 做工程师，尽管有 10 年工作经验，职位仅是 SDE1。历数了各种典型的大公司陋习，如邪教组织般的 leadership principles 洗脑文化。酸爽的经历。
Amazon 著名的 Leadership Principles 外人读起来不错，很有道理。在该公司工作时，好事、坏事、决策、前因后果最好都要扯一两条 leadership principle 来作为理论依据。有点像文革时候做点什么事都要来几句毛语录。

来一到面试题：做个网站、一般推荐网址前要加上 www，为什么？凭记忆，你能猜出一些知名网站的网址前到底有没有加 www？
Twitter、Medium 没有 www；Google 与 Facebook 有 www。

不错的应用。Facebook 广告可以推销产品、选总统、传播假新闻，还可以用来发寻人启事。

对 Uber 这三年来在 machine learning 方面的进展（公司内部组织、流程、技术平台）进行了深度总结。Uber 规模有多大？公司内部的ML会议有 500 个员工参加。

有意义的问题：90年代互联网刚兴起，网站长得丑，那是因为技术限制（html、css、js）；现在这些web技术都那么成熟了，怎么网站设计那么千篇一律？

fastlane 的创始人总结了他这一年来没有固定住所的生活经历，与遇到的挑战。在Google纽约办公室上班，多数时间住 Airbnb，不做饭，吃公司食堂与在外面吃。做开源项目，到处开会给talk。

我们每个人一天要看多少个广告（线上+线下+看的+听的）？没有人能对广告完全免疫。今年全世界花在广告投放的钱约有$5600亿（美金）。

创业公司融资的40%都用到Facebook、Google上做广告。Clearbanc的商业模式：借钱给创业公司去做广告；然后创业公司从收入里拿5%还钱，还清后要多还6%。这个商业模式如何？

在 app 内的某种形式的广告？但 WhatsApp 的用户信息太少，targeting 不够好。向 business 收钱、让 business 发消息给用户？反正商家也是要花钱发短信给消费者的。还是移动支付？

数据库某表的 id 数据类型是 32 位整型，他们得到警报数据量已超过32位整型最大值；开始数小时的数据迁移工作、升级big int；升级好后，caching服务器吃不消，连锁反应；最终换了备用机器，搞定。

Siri、Alexa、Google Assistant们多数被用来听歌、听广播、查天气；大公司们期望的“语音购物”用的人还很少，还没到需要竞价排名的程度。这些智能语音助手还不是很智能，有啥独家功能其他平台做不了的？
如果这些智能助手被各种家用电器采用了，会不会出现这种场景：就像互联网广告一样，不管你去哪个网站，同一个产品的广告都跟着你；不管你在家里的哪个地方，同一个产品的语音广告从不同的家用电器里变着花样地播出，强制洗脑。

公司里要不要有专门的 growth team？组队的话各职能（工程师、设计师、pm等）的人归哪个部门管？对某个功能改了代码后要不要承担未来几年的维护任务？

Superhuman 是针对那些“时间比钱贵”的高端人士设计的超快的邮件客户端（网页版+app）。2015年开始做，在硅谷创投圈颇为知名，但至今仍未正式上线。
他们调查早期用户：如果我们停止开发了，你们会很失望吗？如果40%的人非常失望，那就product market fit了。他们对“非常失望”的那部分人做 persona，把目标用户群体锁定在这些人，从他们那里了解到 Superhuman 到底好在哪里。
到底 Superhuman 长什么样？可以看这个视频 demo。主要特点：UI极快、手不用离开键盘各种快捷键、智能的模板化回复。上线后只要有小几十万高端用户、每人每月都付费，这样也可以上市了，吗？

Zapier 网站上 50% 以上的访问量来自搜索引擎。Zapier 上集成的每个外部工具、服务都有一个页面，多个工具之间的集成、各种排列组合又是一堆新页面，又能从工具官网赚取外链，不错。

用Burner生成临时电话号码、打电话给采访对象；大量进行屏幕截图、捕获在网上看到的转瞬即逝的东西；对于保密性极高的采访对话，采用录音笔、不上传到云存储。

好主意：在桌面电脑上“只写”（专注于创作、工作），在手机上“只读”（刷社交网络、娱乐）。

通过 FitBit 提供的 api 获取跟踪自己个人活动的一些数据，然后用pandas、scikit-learn等做一些数据分析，找出白天的哪些活动与高质量睡眠的联系，通过数据分析对健康起到指导作用。不错。
代码在此。

我忍不住标题党了：）Oracle 数据库，2千5百万行C代码。修复个小bug得花2周到2个月，改行代码、跑完测试得等20~30小时，运气好的话1百个测试挂掉，运气不好1千个。上线个小功能得半年到2年。

a16z 的 Benedict Evans 做的 presentation，总结分析了互联网的现状、以及未来。发达国家里互联网渗透率很高，但网上的消费、钱的流动其实还很少，互联网产业才刚刚开始。

Facebook Groups 有 14 亿月活，其中 2 亿用户加入“meaningful Groups”（对每天工作、生活真的有帮助的）。私密的 Groups 靠管理员约束，自我宣传、标题党现象比较少。

一家创业公司做不下去了，该转型（pivot）还是该宣告失败？作者从早期投资人的角度来讲：偏好后者。既然要转型做全新的产品，为什么不宣告失败、从头再来融资、组建团队？
如果是 pivot 的话，原来的投资人、原来的员工可能不会有热情了：我一开始投资（钱、时间）的是上一个产品，现在做新的，我不感兴趣，你却还要拖我下水。

描述得相当的 high level。通过 Elasticsearch 的 script scoring 计算用户在某店下单的概率、然后排序。

文章描述了俩人：一个专门生产假新闻的46岁白左（如前总统克林顿是连环杀手之类的“新闻”），一个专门阅读假新闻并信以为真的川普支持者76岁的老奶奶。这两个世界的人都在一个神奇的平台上：Facebook。
制造假新闻的可是多屏幕操作，很专业。“新闻”内容有点像以前（现在还有没有？）北京地铁里的‘刘x华死了’的“新闻”。

互联网公司内部往往是两大文化造成冲突：hype （忽悠文化、创始人、非手艺人）与 craft（匠人精神、工程师、设计师）。这是2000年1月1日的文章，第一次互联网泡沫即将破灭的前夕。

Bill Gates 也在追剧，做此文力推 Silicon Valley 这部超魔幻现实主义连续剧。剧组也有向 Bill Gates 本人咨询过本行业的历史，但没有给他剧透：）

BuzzFeed 近两年赚钱不给力。都怪社交平台们的算法。怎么办？可以与其他同样做内容的媒体网站合并，这样就有实力跟社交平台们谈判，取得更好的 deal。What could go wrong？

搞笑文章一篇。可怜的 CEO 就像论文答辩一样，想尽快过完看起来很不漂亮的数据、尽快忽悠过去。

Food for thought：应该掌握几门不同技能，80/20法则，good enough 就行，这样看问题比较全面、比较有创造力。只精通一门技术可能找工作比较容易，但发展有限。
多掌握几门技能，这样与别人共事的时候也比较有同理心。在工作中，只专注于自己领域的人往往觉得自己是最重要的、其他人都不重要 — 设计师会觉得设计最重要，工程师觉得编程最重要，产品经理觉得产品最重要，CEO会觉得为什么这么小小一个app、像玩具一样，你竟然没法一个人用一天时间做出来。

学校里的课程都有教学大纲：按某种顺序看一些书、文章，按某种顺序掌握、理解某些概念，按某种顺序做练习。可以做一种通用的“教学大纲”平台，结合最新的网上资源：从第几分钟开始看这个视频，关注某专家的社交账号等。

分析了 YouTube 大网红 Casey Neistat 的视频，总结能爆红、能病毒式传播的东西都有一个（显而易见的）特点：break people’s expectations。人们普遍认为不可能发生的、不会是这样的事情，却真的发生了。

Amazon 仓库里招了很多退伍军人，遵守纪律、服从命令；manager是监工，实时监控每个工人处理包裹的量、工人是否偷懒；年薪$8万，每天工作12小时，年末购物季可达14~18小时。
黑色星期五决不能请假。仓库里工作的一半是高中刚毕业的年轻人，一半是依赖这份工作养家糊口的中老年人。年末购物季结束后，工人的流失率很高，因为压力超大。
工人对包裹进行扫码，就产生实时的数据，进行简单的聚合操作就能知道哪些人效率高（每小时处理多少个包裹），哪些人干活不行，监工通过电脑可以看得一清二楚。

测试代码比实际production的代码多得多；做CI、配置各种工具花的时间甚至超过写代码的时间；写代码只是实际工作的一小部分；15年职业生涯最大贡献：劝别人写测试、劝别人多与其他人沟通。
“That the best technology doesn’t necessarily win. In fact, it often doesn’t.” 同样的，最好的设计、最好的产品也不一定是最成功的（从赚钱能力上来看）。

拖了快一年的side project，重写了代码4次，几次试图放弃，越接近“完成”困难越多。有很多焦虑的地方：若没人用怎么办？项目没意思，换个有意思的做？换个更有前途的市场？
完美主义者 + 爱面子，很纠结。去 archive.org 看一些所有当前知名网站刚上线时的 UI，或许你的自信心会增加一些。

VICE 以前的 CTO 撰文描述了个趋势：以前媒体网站都在不断造轮子，各自做大同小异的CMS；现在一些大的媒体将自己的CMS做成SaaS、卖给其他公司用。

点评 Google 的跨平台手机 app 编程框架 Flutter 的优缺点。得用 Google 的编程语言 Dart 来写，支持 hot reloading，性能比 RN 好。

手机互联网+AI的趋势：打字不多，语音输入增多，隐性的搜索信号（当前地理位置、以前的搜索记录、时间比如是不是感恩节等），知识图谱。搜索的未来其实是减少搜索，根据场景智能地进行提示、推荐。

如何改变一个人的行为？三要素：Motivation（电话来了，看了号码，不想接），Ability（电话来了，在洗澡，接不了电话），Prompt（电话响了，通知你电话来了）。
做产品：Motivation（用户痛点、marketing洗脑），Ability（让产品变得好用、减少各种繁琐的步骤），Prompt（发邮件通知、消息推送）。

“your market entry strategy is often different from your market disruption strategy.”

这篇十年前的文章现在看来还很适用。花很多时间去优化代码以及去修复优化代码而留下的bug（以及修复bug引入的更多bug），或者直接升级服务器？给程序员配置超豪华的电脑（比一个月工资要少得多），大大提高工作效率（如节省等待编译的时间）。

这一年来各种 crypto 币大跌，一直还没见底。作者以 Amazon 为例：当年互联网泡沫破灭后每股$6块，不出十年又涨回来了，近二十年后屡创高峰。泡沫破灭后互联网创业趁机若干年，然后又蓬勃发展起来。币圈会不会也是这样？

Gift Card 是洗钱的常用工具（iTunes、星巴克、PS 等），可以用一个 Gift Card 换其他的卡，这样就难以查到钱的流动了。本文描述了用 Gift Card 交易比特币的实践，中间人赚差价。

正文完

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科技爱好者周刊（第 65 期）：周刊开设"谁在招人"的招聘服务

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