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更新一些文章

Author: xiaolinbenben

my-website/blog/2026-08-15-douyin-sharing-tips.md

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+slug: douyin-sharing-tips
+title: 我做抖音的三个心得
+authors: xiaolinbenben
+tags: [抖音, 推广, 个人成长]
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+经常有人问我："你们产品在抖音上是怎么推广的？"
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+其实没什么套路，就三条，都是自己踩出来的。
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+<!-- truncate -->
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+## 视频要短，还要有内容
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+**抖音上没人有耐心。** 划走一条视频只要一秒钟，开头三秒没抓住人，后面内容再好也白搭。
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+所以我们的视频都很短，一条就讲一件事，讲完就停。
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+短是形式，有内容是底线。光短没内容，就是浪费别人时间。
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+我发之前会问自己一句：这条视频删掉哪句话，意思还在？还在，就删。
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+## 主动露怯，流量自然来
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+一开始我也只想展示好的一面，怕露怯丢人。后来发现，**偶尔露出自己的薄弱点，反而更有效。**
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+比如某一步没搞定、某个地方不太会，发出去以后，评论区就会冒出一堆人"装逼"指点你。
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+看着像抬杠，其实是白送的流量。有人评论，系统就多推一次。
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+## 以分享为主，别引导站外
+
+做产品的人容易把抖音当成广告位，视频里喊"点链接""加微信"，结果没人看。
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+**抖音是分享的地方，不是引流的地方。** 你发的是内容，不是广告。
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+觉得有用的人，自己会去搜。强推反而招人烦。
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+## 其实就一句话
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+做抖音和做产品是一个道理：**先分享真实的东西，别总想着套路。**
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+你用过、你觉得好，就讲出来。剩下的，交给算法。

my-website/blog/2026-08-15-make-product-for-yourself.md

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+slug: make-product-for-yourself
+title: 做产品，先做给自己用
+authors: xiaolinbenben
+tags: [产品, 创业, 个人成长]
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+前几天一个朋友跟我说："我想到一个特别好的点子，肯定能火。"
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+我问他："你自己会用吗？"
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+他愣了半天，说："……不会。"
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+我大概能猜到结局了。
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+<!-- truncate -->
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+## 点子好，不等于有人用
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+很多人做产品：先想一个点子，觉得需求很刚，花几个月做出来，最后没人用。
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+问题出在哪？
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+**需求是想象的，不是真实的。**
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+想出来的需求，和每天遇到的需求，完全是两回事。前者是猜测，后者是事实。
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+## 三个产品，都是先做给自己用的
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+terln.cn 上有三个产品：图灵 API、Terln AI、ChatGPT 助手。
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+这三个都不是先想出来的点子，而是我们自己先用，用着用着才推广出去的。
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+图灵 API，是因为我们自己调用各种 AI 模型很烦，就做了个统一的接入服务；Terln AI，是因为自己批量做图做视频太慢，就做了个批量平台；ChatGPT 助手，是因为自己管理 AI 环境太乱，就做了个桌面工具。
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+现在这三个产品都在盈利。
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+我们不是先想"别人需要什么"，而是先解决"我自己正在烦什么"。
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+## 自己用，好处是天然的
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+做自己用的产品，有几个别人给不了的优势。
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+第一，**需求是真的**。不是猜的，是你每天真实面对的。
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+第二，**你永远有第一个用户**。产品还没推广，你就是用户，用着用着就发现问题、改掉它。
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+第三，**推广是顺便的**。你自己就在用，别人问起来直接讲使用场景就行，比任何广告都真实。具体怎么推广，我写过一篇[《我做抖音的三个心得》](/blog/douyin-sharing-tips)。
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+## 最怕的是"我觉得"
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+做产品最怕的一句话就是："我觉得这个点子很好。"
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+**"我觉得"是最不靠谱的需求来源。** 你觉得好，不代表别人觉得好；你觉得需要，不代表别人需要。
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+那怎么判断一个需求真不真？
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+最简单的办法：你自己是不是天天在用？自己都不用，凭什么指望别人用？
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+## 捕捉需求，才是核心能力
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+说了这么多，核心就一句话：**学会捕捉需求，永远是最重要的。**
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+需求不是想出来的，是碰出来的。你用得多了、烦得多了，自然就知道哪里该被优化。
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+自己做自己的产品，就是在免费获得一个最真实的需求来源——你自己。
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+先做给自己用，用着用着，说不定就成了。

my-website/blog/2026-08-17-model-pricing-cost-per-task.md

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+slug: model-pricing-cost-per-task
+title: 别再只拿 Token 单价比较模型了
+authors: [xiaolinbenben]
+tags: [AI, 大模型, Agent]
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+我们过去比较模型价格，可能一直都算错了。大家习惯拿每百万 Token 的价格横向对比，但问题是，不同模型输出的 Token 根本不是同一种“计量单位”：完成同样一段文本，GPT-5.6 Sol 可能只需要 766 Tokens，Claude Opus 5 却需要 1170 Tokens，前者比后者少了约 34.5%。这意味着，Token 单价看起来更便宜的模型，完成同一个任务时未必真的更省钱。真正值得比较的，不是“一百万 Token 卖多少钱”，而是完成同一个任务究竟要花多少钱。到了 Agent 时代，模型还要连续调用工具、反复推理和自我纠错，单看 Token 价格就更容易失真，最终真正有意义的指标可能只剩一个：**Cost per successful task，也就是每个成功任务的成本**。所以下次再讨论谁家的模型更贵，不妨先问一句：你这一百万 Token，到底能做多少事？模型价格不能只看单价，也得算效率了，家人们。
+
+<!-- truncate -->

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@@ -7,7 +7,7 @@ xiaolinbenben:
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