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WhatsApp 贴吧
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Zuckerberg 在收购消费级团队和产品这件事上,几乎是独一档的存在。 Instagram 和 WhatsApp 已经成为传奇案例。如今由 Alexandr Wang 和 Nat Friedman 负责的 Muse,也迎来了非常强劲的开局: - 上线前三周,DAU 有望突破 100 万 - 连续 7 天位居 App Store 第一
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好家伙,Muse 这台云电脑被玩出花了! 刚才发现它的出口是干净的美国家宽,拿去注册 Claude、甲骨文、AWS、谷歌云,四个全过!!! 其实它还有更实用的玩法。 Meta 给每个人配了一台 24 小时不关机的云电脑,带浏览器和终端。 1、定时任务 每天早上自动扒 AI 资讯,顺手写好小红书文案。你睡觉,它上班。 2、WhatsApp 派活 不用开 App,发一句话它就在云端开干,干完回你消息。 3、一句话做小工具 记账表、持仓追踪、行程单,Excel、PDF、网页直接出,还能分享给朋友。 羊毛:注册后 48 小时内,进 Settings 填邀请码,双方各得 10 亿 tokens,不过期。 评论区放码,已经注册的把码贴出来,新来的随便挑一个填👇
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弄了个WhatsApp 有兴趣朋友可以叫我 添加我为 WhatsApp 联系人:
Zuck is a N=1 talent when it comes to buying consumer teams & products. IG and WhatsApp are legendary acquisitions, and Muse is off to a very strong start (under Alexandr & Nat). Will likely cross 1M DAU in the first three weeks and has been #1# in the App Store for 7 days.
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我的 Muse 名叫 Roony ☀️ Meta 的下一个突破口会不会是让你在 WhatsApp 里加别人的 Muse Agent 或者 Agent 加 Agent,想想都很可怕🫠 Agent Network …
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细思,Muse 确实有做成新时代微信的机会。 微信当年最重要的功能,是给人发消息,同时比短信还便宜非常多。想发消息的人在微信上,带来用户吸引,形成了网络效应。有用 + 网络效应 + 运气,成就了微信。不是因为微信有多懂你。 Muse 能帮人处理邮件日历、电话催单等各种杂事,这有点像微信最开始的发消息。Muse 的网络效应会在哪。没有网络效应的话,和 ChatGPT 会是同质化竞争。豆包在国内活成了新时代的百度。 Meta 真正的杀招,可能是 WhatsApp -〉 Muse,类似当年的 QQ 通讯录 -〉 微信。不仅自己的 Muse 能干活,而是我的 Muse 还可以连接 WhatsApp 关系网中的其他人的 Muse,彼此因连接而更强大。如果 Muse 敢往这个方向发展,则就有机会构建网络效应。而且会比微信更厉害:微信通过手机,让人醒着就在线。Muse 通过 agent,让人睡着也在线。 有用 + 有机会构建网络效应,最后就只欠运气了。不期待小扎有这个运气,不期待任何大厂有这个运气。只期待齐俊元、玉伯、马小龙等创业者有这个运气。 有意思的时代,正在开启。
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国内可接GPT验证码和直连海外网络的手机卡 日本乐天卡实体sim卡/esim - 接收海外网站验证码 X,ChatGPT, Whatsapp, Telegram, Tiktok, Google, Signal, Discord,Instagram, Apple, Paypal us/jp, Uber, Lyft - 每月1G高速直连上网,东京原生IP出口 了解详情:
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日本乐天卡 esim上线 🎉🎉🎉 - 接收海外网站验证码,已验证网站 - X,ChatGPT, Whatsapp, Telegram, Google, Signal, Discord - 每月1G高速直连上网,东京原生IP出口 注意这个卡无法接打电话和发短信,可以收短信 了解详情:
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Grok Bot 设计之旅 来自 Grok Bot Design Lead @johnbai 是 Cursor 纽约办公室的第一位设计师,John 在这期访谈中首次公开其幕后设计过程。 # Grok Bot 产品起源:为什么 Cursor 要"另起炉灶"? Cursor 桌面端对非技术用户门槛过高,工程化概念让设计师等群体难以上手。John 入职后长期负责增长与 onboarding,核心命题一直是"降低门槛"。 内部曾有两派:一派主张改造现有产品(John 甚至提过类似 Codex 后来采用的"双模式切换"方案:coding vs. tasks);另一派主张彻底重做。最终共识是:Cursor 品牌技术感太强、包袱太重,对非工程师缺乏吸引力,于是高层自上而下拍板,由几名资深工程师闭门探索全新产品。 Grok Bot 初版是精简版 Cursor Glass(agents 窗口)+ iMessage 式聊天界面。这是关键的"秘密武器"——AI 圈用户习惯了流式输出和思考状态,但普通用户最熟悉的是 iMessage/WhatsApp 的消息形态。这一选择奠定了产品的亲和力。 # 设计探索:从"激进重构"到"回归聊天" John 展示了大量未采用的探索,其演进逻辑值得注意: 1. 质疑范式:他最初质疑"为什么又是左栏列表 + 中间聊天 + 右侧详情的三栏结构",尝试了大量替代形态——任务清单悬浮窗、"Mission Control"多 Agent 监控视图、便签式界面、Raycast 式唤起、常驻桌面的 "Notch(灵动岛)"概念、Clippy 式桌面角落角色等。 2. 用产品打造产品:他用内部原型(代号 Sand,即 Grok Bot 前身)来构建自己理想中的 Notch 形态。亲手使用后他发现:Notch 形态会丢失上下文,而聊天仍是管理 "Agent 舰队" 的正确交互范式。这是本期最重要的认知反转——设计师通过快速原型证伪了自己的激进方案。 3. 收敛逻辑:领导层对"退居后台"的 ambient 方案反应冷淡,因为产品需要品牌存在感;而探索中诞生的碎片(如六边形 Cursor logo 加双眼的像素小人)最终演化为 Grok Bot 的吉祥物。两条设计路线——"给工程版抛光"与"彻底重做"——最终融合为现有形态。 4. 拟人化的来源:早期内部用户自发给 Agent 起名、上传表情包当头像,团队从中捕捉到"用户想赋予 Agent 人格"的信号,遂将角色形象设为默认状态。 # Onboarding 哲学(本期最有方法论价值的部分) John "在 Cursor 的全部时间都在设计 onboarding",其核心原则: 1. 衡量负担的标准是概念数量,而非步骤数量。只要价值传达清晰、过程有吸引力,用户愿意走完多步流程;反之,塞入过多概念(他点名 Buzz 的 onboarding)会让人流失。 2. 不要迷信 Skip 按钮。AI 工具跳过引导后,用户被丢进空白输入框,直接陷入"行动瘫痪"(action paralysis)。先教会用户产品能做什么,比让他们快速进入产品更重要。 3. 最终落地的三步:① 你拥有的是一个 Agent 团队(各有分工);② 每个 Agent 有自己的电脑(嵌入式 computer-use 窗口 + takeover 接管按钮——主持人称这是他的 "aha moment",因为云端电脑的运作首次变得透明可信);③ 任务可自动化运行。 4. 被砍掉的方案及原因:连接 Google 做个性化定制(信任未建立,用户不愿授权);语音引导(跟风 ChatGPT/Claude 语音模式,但新用户"不知道该说什么",时机错误)。 5. 用动效"买时间":信息逐步流入的动画,既表现 AI 在思考,又掩盖了加载延迟。 # Cursor 的设计文化 没有两个设计师流程相同:有人纯代码起手(做 Cloud Agents 的 Maya 甚至没有 Figma 文件,只交付 Vercel 可交互原型),有人用 Paper,John 自己仍以 Figma 起草——但 Figma 的定位已变为"喂给 Agent 的素材与故事板",文件本身是完全一次性的(throwaway)。 Agent 深度参与设计执行:John 把 Notion 文档丢给 Bot,让它在 Figma 里自动布局数十个 logo 变体、填充组件网格——过去需要手动 Google 找 SVG、缩放对齐的重复劳动全部外包。后期他甚至跳过 Cursor,直接让 Agent 在浏览器里生成多个方案。 高保真评审文化:每个想法必须附带可交互原型,crit 时发链接让所有人亲手试用。"静态走查已经不够用了"——这迫使设计师在分享前就验证方案是否成立,避免"给烂方案抛光"。 沙堡心态与 unshipping:设计师不能对自己的概念有执念("can't be precious"),早期探索注定大量被丢弃,但碎片会进入最终产品;公司内部有强烈的"反上线"(unshipping)文化,靠删除来收敛复杂性。 他引用 Colin Dunn 的 "informed simplicity":用户觉得"理所当然"的简洁,来自设计者先极度发散、再极度收敛的过程。 # 团队、招聘与反馈机制 团队:冲刺期共 5 名设计师,按各自强项自然分工(John 做探索与 onboarding,Pong、Keith、Tyler、Mamuso 抛光主壳),品牌团队主导命名与形象迭代。 招聘标准:基本功优先于工具数量、出活速度或"模型优化技巧"。核心考察能否真正 ship 产品、是否有体现 PMF 寻找循环的工作流程——"现在什么都能造,但不是什么都值得造。" 反馈处理:坚持用户研究 + 数据驱动。重视深度用户(如主动向 power user 私信索取详细反馈,再让 Bot 汇编成 Notion 文档同步团队);数据洞见直接指导迭代——用户常用 Bot 少于 5 个(影响信息架构)、授权认证是主要卡点、吉祥物反响强烈(故提升其存在感);同时密切观察用户自发"hack"出的用法(如 iMessage 版 Bot),顺势纳入设计。 # 实际使用场景(产品能力的具象化) John 本人:妻子申请绿卡,让 Bot 扫描邮箱自动找出过去 5 年的租约与账单;租房监控(定时抓 StreetEasy 房源,按"靠近地铁蓝线"等条件排序);跨工具流水线(Slack 反馈频道 → Notion 数据库 → 自动更新 Figma 设计,人只需验收)。 主持人 Rid:梦幻橄榄球 GM Bot(抓取公开交易数据 + 动态竞价模型);QA Bot(每日自动跑完全部产品流程、生成工单,置信度达标即直接派给 Cursor Agent 修复)——他在机场行李提取处用手机修好了此前两次都没修好的 bug。 John 的总结颇具代表性:"我现在默认它什么都能做,因为我还没碰到过墙。"
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