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作者:Terence Xie

简评:「移动互联网」与「传统互联网」的不同到底是哪里不同

简评:「移动互联网」与「传统互联网」的不同到底是哪里不同

从字面意思上讲,「移动互联网」显然是不同于「传统互联网」的。但是究其根本,它们的不同到底是哪里不同?如果这样的「不同」真的是那么明显的话,那么为什么即便是到了现在这样一个「移动互联网」中后期,很多公司对「移动端」产品版本的开发与支持,依旧是非常粗糙甚至是幼稚地将「大屏幕」的内容缩小展示成「小屏幕」的内容?

或许,这个「不同」并没有我们想象中的那么显然。可如果我们稍加仔细分析又会发现,这个「不同」又是那么的显然,甚至有点” 答案就在谜面上 “的感觉。

考察伟大的「公司」,就需要考察它所在的伟大的「时代」。而一个「时代」能够被称之为伟大、能够时势造英雄,那一定是因为那个时代出现了某种「生产要素」的巨大变革。如果一个时代没有重大的生产变革要素,那么,那样的时代一定无法产生伟大的公司。因为伟大的公司需要依赖于能够影响「全民体量」的优质需求,而如果某项需求能够对「全民体量」产生影响,就必然是搭乘在时代的「生产要素变革」的趋势上。

一家公司想要变得伟大,首要需要” 幸运地 “出生在具备「巨大生产要素变革」的伟大时代。然后是这家公司能够识别出那个伟大时代的「巨大生产要素变革」是什么,并能找到具体的「业务」......



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简评:「商业模型」与「财务报表」的辩证统一

简评:「商业模型」与「财务报表」的辩证统一

「商业模型」与「财务报表」任意拿出其一来讨论,都是极其繁复而艰深的话题。但比起各自学习它们本身的艰辛来讲,以什么样的视角来应用它们、又以什么样的方式来组合它们,可能是更为艰难的事情。

对于专业人士来讲,要么容易过分执着于「财务报表」而变成了狭隘的会计,要么容易过分执着于「商业模型」而成为了产品经理或者 PPT 融资小能手。而对于装 X 人士来讲,念叨几句「商业模型」是用来吹嘘自己可以指点江山的气魄与眼界,而蹦出几个「财务报表」的词汇则是用来彰显自己在细节上的专业,而实则可能两者都不大懂,只是在向外界制造光环效应。似乎很少有人对 “如何真正结合二者,脚踏实地洞察出一些不同的东西” 感兴趣。

完整的商业分析至少要包含两方面:定性分析与定量分析。「定性分析」由「商业模型」所包揽,它相当于战略部署、代码实现前的技术设计,用于确定自己是否在做「正确的」事情,可以划归到「方向性」的范畴。而「定量分析」由「财务报表」包揽,它更多的是在充当被动的 check list,用于检验「商业模型」中提到的各种理念是否得到了切实的实施,而不是充当主观的方向判定、战略判定。

也即是:你不该从「财务报表」中去判定一家公司是否走在了正确的方向上,是否在战略部署上有精巧系统的设计;也不该被公司所宣传的理念与战略部署迷惑双眼,而应该在「财务报表」上搜寻是否有具体的数字来体现和支撑对应的商业逻辑。

这同 developer 调试问题是极为相似的:你不该从「日志」中去寻找代码逻辑和代码模块的组织架......



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续:「抖音」的偶然与必然

续:「抖音」的偶然与必然

ByteDance 的偶然与必然》主要分析了 ByteDance 的「今日头条」崛起的原因,而对「抖音」并未做细致的论述。从原理上讲,两者崛起所凭借的方法论都一样:将「增量竞争」暗度陈仓在了「存量竞争」的游戏中。由于原理相同,所以也就在上篇文章中对其一笔带过。但有朋友说还是想看看对「抖音」的梳理,也就有了本文。

虽然「抖音」同「今日头条」的战略方法论有相似之处,但两者所依赖的具体的变革「生产要素」、所凭借的「时势」却并不相同。如果说「今日头条」所处的时间段是「移动互联网」的兴起时期,那么「抖音」出现的时间段则是「移动互联网」开始走向成熟的时期。

相比于「移动互联网」新兴时期的野蛮生长,在走向成熟的时期里攻城略恐怕要更为艰难。面对更加剧烈的行业竞争和更加复杂的竞争格局,选择什么样的产品形态来奠定自己在「移动互联网」时期的坚实地位,则更加考验创始人对时势、方向的判断力。

比起「长视频」来讲,「短视频」领域的增长依赖了更为微妙的变革因素。

首先,在「4G」和「高清手机屏幕」这两个关键性的变革生产要素组合下,其必然会催生的「信息媒介」就是视频。在非 4G、非高清手机的年代,大家只能退而求其次地使用文字、图片来作为承载信息的媒介,无法在手机上流畅地享受视频服务。

而「4G」与「高清手机屏幕」的出现,不得不归功于当时以小米 / OPPO/VIVO 为首的厂商,将物美价廉的高品质手机在全中国疯狂普及。下至最为普通的老百姓,也都能够有条件、有资格享受到「4G」与「高清手机屏幕」的服务。当广大群众的手机同时满足了高网......



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ByteDance 的偶然与必然

ByteDance 的偶然与必然

ByteDance 的如日中天以及对流量的绝对掌控,会让人产生一切都是自然而然的错觉,以至于会让人忘记去仔细梳理它的过往,特别是曾经那个让它起步、带入大众视野的产品「今日头条」。对 ByteDance 的研究,容易简单地将其归因为人性成瘾的迎合、信息分发效率的提高。ByteDance 对流量神一般的操控光环是如此之绚烂,以至于每每提及「今日头条」早期融资各种受挫时,都只是为了凸显投资人的见识浅薄,而忘记去掰扯其中的细节,忘记去追求天人之际的分界线。

对「今日头条」投资受挫、投资人各种悔恨的最传奇描述,当属对红杉中国沈南鹏、徐小平、周鸿祎的一次访谈。各个投资大佬之间相互比惨,相继叙述自己是如何错过了「今日头条」这只独角兽。

这已是好多年前的事情,但依旧抹不去其传奇的独角兽光环。但如果我们稍微剥开那层非理性的独角兽光环,稍微再理性一些,用心去分析一下当初出这些投资大佬们不看好「头条」的理由,就会发现很多有意思的细节。

如果今天有一个人来告诉你,他要创建一款比微信的功能多得多的聊天 App 来创业,你可能会惊讶不已:还有这样的产品初阶选手吗?将商业简单地归因为技术和功能的多寡,这几乎是 PC 时代......



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简评:产品设计之前的工作

简评:产品设计之前的工作

美团的 VP 王慧文在清华的产品课中,将产品经理(PM)分为两大类:创业型 PM 和业务性 PM。创业型的 PM 主要解决产品本身的生死存亡的问题,解决它为什么而存在的问题。而业务性的 PM 则是在已经解决上述问题之后,如何在局部模块中精雕细琢、甚至是按流程搬砖(提供、设计基本的交互流程、提供流畅的使用体验)。

这样的划分方法,其实同 developer 的划分有很高的相似性。对于初 / 中阶的 developer 来讲,其主要重心是放在对一个函数、一个模块的精准实现,掌握基本的软件工程方法和技巧。而到了高阶阶段,则不再仅仅停留于技术的吸收,而是要解决技术为什么而存在(分为纵向的技术底层知识和横向的业务领域知识)、技术选型对未来的生死存亡的问题。如同一位 developer 所说:” 虽然工程师需要具备一些开发者的技能,比如写代码,但从根本上,工程师的能力,和代码无关。

产品的设计,远远早于其着手开始,是从产品经理作为经济学家的实现者开始就已经决定了的,就像成熟的 developer,其写代码的时间占比或许只有 20%,而开头 80% 的准备工作,才是决胜千里之外的胜负手。很多产品的生死与未来规模,早已在着手设计之前就已经决定。这是创业型 PM 真正的胜负手。

产品是为 business 而存在的:通过「产品」这个媒介为用户交付需要的「效用 / 需求」,以此获得相应的报酬。

那么,这里就存在两个问题

  1. 你的产品所服务的 business 盈利前景如何?
  2. 你服务的用户的需求(wants/needs)是什么?......


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简评:finance 存在的意义

简评:finance 存在的意义

Finance 领域多以绚烂、浮夸的方式呈现在世人面前,它似乎是纸醉金迷的代名词、是不劳而获的捷径、是实现 money easy come easy go 的最佳途径。无数人想要投身其中妄图在名利场中分得一杯羹,也有无数人在里面碰得头破血。它是公开的赌场,又是经济建设的重要杠杆。无数矛盾的名词都在刻画这同一个领域,让人雾里看花。我们不禁要问,它到底是什么。

要弄清楚是什么,就必须追溯到它存在的意义。如果它是为了「赌性」而存在,那为什么国家不直接开设赌场?如果它是为了经济建设而存在,那为什么充斥其中的却又是各种赌徒的喧嚣?为什么让大批的民众在里面任人宰割?

要回答这些矛盾而微妙的问题,需要大量细致的讨论与分析。千里之行始于足下,我们不妨从一个小问题开始。

Q1:如果有人告诉你,他有一个很好的、特别赚钱的项目,但他现在没有钱,想让你先帮他干活,等到项目赚钱了(假设 1 年后),再把薪酬支付给你。那么,你很可能会踹他两脚。那么,有没有方法能够完成这样的 mission impossible 呢?

有的,还不止一种方法

  • 最简单粗暴的,莫过于武装压迫,通过武力强迫你付出生产劳力。
  • 再来是 imaginary story 的洗脑,通过灌输各种「信念」「信仰」,让人被「使命」所环绕,以大无畏的革命精神来无私地奉献自己。
  • 较为微妙的就是 print money 的 paper game 了。例如,通过 cen......


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Learning Task Pattern 的分类

Learning Task Pattern 的分类

计算机(computer science,CS)领域的学习之难,不同于数学,会在某条逻辑链上逼到极致,给出极其抽象、繁复、艰深的逻辑推导,而在于那些如蝗虫一般密密麻麻向你涌来的各种知识概念(knowledge node)。如果仅仅是数量繁多,那么其实问题不大,只需要按部就班地将它们一一习得即可。但 CS 的困难,在于这些 knowledge node 之间会相互纠缠、相互依赖,对某个 node A 的理解会依赖于好几个别的 node B/C/D,而 node B/C/D 又可能在经历了好几个 node dependency 的关系之后,如依赖到 node R,这个 node R 的理解又会反过来依赖 node A 的理解,即出现循环依赖的问题。这直接导致「仅掌握单个 knowledge node」对学习者毫无实质性用处,不得不在掌握一片 knowledge network 之后,才能有些许实质性的领悟。

相比起来,作为科学的皇冠的数学,它虽然是大部分人学习生涯中的噩梦,常常被诟病为过分抽象、繁复和艰深。但如果从 learning task pattern 的角度讲,数学的知识体系要直观明了得多。如果按照 learning task pattern 的难度等级来划分的话,我会将其划归到最底层:level 1。

Level

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之所以将数学放在 level 1,是因为它的每一个 knowledge node,都可以被拆解出一条学习链,顺着这条链能够追溯到一组最简单、最直观、且一定正确」的 knowledge nodes,即:公理、定义。你可以很容易地从这组 root nodes 逻辑推演出整个体系。

在这样的 task pattern 之下,无论其知识有多么繁复,你只需要拆解出一条条相互独立的学习链,对每条 learning chain 一步步地向前追溯它的 root task。找到并学会这组 root task 后,你将不仅能习得这条 learning chain 上的所有 knowledge node,还能将一大片的「相关推论」一网打尽,可谓是性价比最高的学习方式。

所......



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综述:理性 / 非理性、投资 / 投机二维平面的比对分析

综述:理性 / 非理性、投资 / 投机二维平面的比对分析

评价 / 分析任何一件事情,其基础是要弄清楚:你需要给出「好」与「坏」的标签,在其根本上所依赖的东西是什么。例如,分析数学的一条分支,就需要知道这条分支所依赖的「定义」与「公理」是什么;要评价一款软件的性能,就需要知道在它在计算机的三大支柱(CPU/Memory/IO)上的操作与体现是什么。

那么,如果要评价、分析一门生意,它所依赖的不变基石,应该是什么呢?这就需要我们回到最原始的出发点,即:我为什么需要关注一门生意?

显然,你关注一门生意的根本出发点,是为了能够从中获得收益,即:你投入资源 A,能够通过 business 这样一台神奇的 machine,换回收益 B,并且你期望的是 (B - A) 越大越好。这是你关心生意的根本出发点。你关心一门生意,不是为了寻找伴侣、不是为了绘制 PPT、不是为何制作艰深的会计报表、不是为了吹嘘炫耀,而就是简单的,能够获取最直接的收益:cash flow。

(你当然可以说你不止关注 cash flow,任何「值钱」的东西你都关注。但本质上讲,如果这个「值钱」的东西不能通过自由交易的市场转换为 cash flow,这个「值钱」就只不过是你自己的一厢情愿或者说信仰。这不在本文对客观 business 的讨论范围内。

如此,评价自己对「生意」的分析是否透彻、是否真的懂得这门生意,其标准就是:自己......



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mmap 和 disk I/O 在不同情形下的性能分析

mmap 和 disk I/O 在不同情形下的性能分析

mmap(memory mapped file)从字面意思来看,似乎是在节省每次同 disk 做 I/O 的巨额开销(expensive overhead),通过把 main memory 作为 cache 来提升 disk I/O 的效率。

但这样的认知完全是错的,因为OS(operating system)已经为 disk I/O 提供了 page cache 这样的机制,来实现上述基于 main memory 的 cache 优化

如此,我们不免要进一步地追问,那 mmap 到底为何而存在?它能提供哪些优化?在什么样的场景下,mmap 会为 program 带来更好的性能?而什么情形下引入 mmap 反而会给 program 带来更大的 overhead ?

如上所述,由于 page cache 的存在,mmap 所提供的 cache 功能并不能作为其 performance 由于 disk I/O 的理由。于是,我们需要分别考察这两种机制的 data pipeline。

对于 mmap 来讲,它通过 system calmmap()将 disk partition 映射为某段 virtual memory address。需要注意的是,mmap 采用了 copy-on-write 的 lazy execution 优化机制,并不会在第一次的 mapping 阶段就分配出 physical memory address。它要等到第一次对这段 virtual memory address 的访问时,通过引发 page fault 这样的 system exception,来间接触发 physical memory address 的分配。

也即是,每一次对新的 disk part 的映射,都会在它第一......



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Notes:对话李录,第十三届哥伦比亚大学中国商业论坛

Notes:对话李录,第十三届哥伦比亚大学中国商业论坛

李录同他的老师 Bruce Greenwald 在「13th Annual Columbia China Business Conference」上做了非常精彩的在线对话,再一次谈到了他的投资哲学以及对当前世界的一些看法。如同李录在谈话中所说,the philosophy is relatively simple. The practice is really hard。虽然其中谈到的 investment philosophy 是老生常谈,但每次谈论这些 philosophy 的视角和示例的不同,都能让人对同样的思想有更为深刻与不同的理解。就像不自欺」是很简单的一句话,但随着岁月的流逝,你会慢慢从「态度」中看到需要培养的「技能」,看到「技能」中需要承载的「反思」。

李录在这次对话中有相当多的真知灼见,我仅摘录我最喜欢的一段,来发表一些个人的 comment。

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1/ 李录在这里的论述极为务实,他两次提到,在这漫长的、经年累月的研究中,大部分他「想要弄清楚的问题」都没有答案。于是,他只能继续坚持去学习、去寻找,直到找到为之。找不到,就绝不投资。

这像极了有追求的 developer 对技术细节的探究,不断地在网络上找答案,在各种 blog post 和 paper 间穿梭,找寻有用的只言片语。有时候,甚至还不得......



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「理性投资」被当做玄学的一个缘由

「理性投资」被当做玄学的一个缘由

理性投资」就是运用逻辑、摆事实讲道理,按照事物运行的客观规律来制定投资策略。那么,最直观和基本的结论便是:不懂不投、收益风险比不高不投。

以理工科从业者的视角来看,这样的方法论是如此的直观和显然,为何很大一部分人都是以嘲讽的眼光在看待这样的方法论呢?长久以来,我一直不得其解。但在最近的一些阅读中,我逐渐意识到,这其中的根本分歧,可能就在于「知道自己不懂」。

对大部分人来讲,「不懂不投」是等价于 gambling 的废话。因为对他们来讲,判断自己「懂不懂」、知道什么是自己不懂的,就像「预测情绪」一般,是玄学、是赌博。以这样的视角来看,表面上「不懂不投」似乎特别有道理、符合逻辑,但如果「判断不懂」这件事情本身就是玄妙的,那后续的工作再怎么理性,这整件事也成了非理性的玄学之事,而不会将其当做是 down to earth 破除迷信的科学方法论。

或许,这是理工科(如数学、计算机科学)从业者的幸运之处,他们所在的专业领域给了他们无数多的机会来清晰地分辨:什么是自己懂得的、什么是自己不懂的;什么情境下、什么特征出现时、什么直观建立时,才可以被划归为「I know I do know」,而在什么情形下又只能被划归为「I know I don’t know」。这些训练,是各种「逻辑题目」与「现实反馈」的残酷鞭笞与训练(如数学中挑剔的 p......



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reverse problem 的不同应用

reverse problem 的不同应用

Charlie Munger 在谈到如何塑造 rationale、如何构建更好的思维方式时,总会拿出他最喜欢的工具:reverse problem(逆向思考 / 反过来想)。I just reverse the problem 是 Charlie 的口头禅。

Reverse problem 的思考方式可以追述到有名的代数学家 Jacobi,他的名言即是:总是反过来想。事实上,对于习惯了「反证法」的数学家来讲,reverse problem 几乎是自己职业所塑造的第二本能。而其实不仅是数学家,大多数喜欢逻辑推理的理科生都会不由自主地应用 reverse problem 来理解各种命题。

以我自己为例,每当遇到「书本」向我 “推荐” 一个领域的结论 / 命题时,我总是会问自己,“我「凭什么」要按照这种说法去做?” 然后开始尝试「反着干」,开始拼命寻找各种「违背」这个命题的规则、但却依旧可以让命题结论成立的方法。

当我尝试了足够多的「反着干」之后,我便能慢慢理解 “提出这个命题所涉及「规则」” 的必然性,理解每一个条件背后所依赖的 motivation、所依赖的「不得不」。挖出这些命题前提条件的逻......



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认知系统的锁死:「象形文字」与「复合概念」

认知系统的锁死:「象形文字」与「复合概念」

“中国的历史,没有科学”,这里的「科学」指的不是「技术」或者「技术成果」,甚至不是「科学成果」。这里的「科学」指的是 science 所带来的整套「思维框架」与「思维体系」,指的是作为「个体」对外界事物的一整套「认知体系」和「评判体系」,指的是能够孕育出 “逻辑三段论”、孕育出 “控制单一变量” 作为实验的评判标准、孕育出 “以可证伪” 作为基石的体系。

如同「数学」并非是「计算」,而指的是由原始的「抽象定义 / 公理」所构筑的公理体系,在中国的历史上,有无数的璀璨绚烂的计算经验材料,如《九章算术》《孙子算经》《缀术》。但,中国的历史没有「数学」,有的只是「计算」,因为无法从各种具体场景的计算剥离出抽象的概念,并以此作为基石来构筑一套抽象的公理体系。

西方的「科学」、「数学」、「逻辑」的根本基石,在于「抽象」、在于能够用符号来谈论「抽象之物」。

那难道中国就没有「符号」?

中国当然有符号,中国最引以为傲的符号,当然就是自己的象形文字:汉字。象形文字,常被作为中华历史繁荣文明的象征。因为我们的符号与文字,不像 “蛮夷之地”,只能用一些看不懂的奇怪符号来表征,我们的象形文字,每一个都是一副缩略图,代表了「智人」的文明繁荣。

但,成也「象形」,败也「象形」。

维特根斯坦说:语言的边界就是世界的边界。人类高明于动物的地方,在于我们有一套基于「语言」和「文字」的高等「信息交换体系」。如果把这套「信息交换体系」从人类身上拿掉,那么人类的精细与大规模的协作将无法......



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去来自由的黄峥

去来自由的黄峥

看到黄峥(Colin Huang)在2021股东信中宣布辞任 pdd 董事长的职务,又一次惊讶、感慨到不行。虽然从理性上讲,他的这个决定一点也没有超出他的做事风格和价值观,但将其做成既定事实的那一刻,还是不免让人惊讶、叹服。

大部分的人想要成功、拼了命、挤破了头也要成功。而成功之后,则是拼了命地要守护、要保护好自己得到的「成果」,在权力和派系的相互对抗中,过完自己的后半生。

而 Colin 的确是得到了段永平的真传,只能用佛学中的一句「去来自由」来形容(去来自由,心体无滞,即是般若)。财富之于他,不是主人、而是他利用的工具。他不会被财富、名利、地位所裹挟,而是「去来自由」地做自己所认同的事情、做自己手头上的事情。

纵观 pdd 的发展历程,竟然是以大部分商业精英都不屑于看一眼的农业起步,并把它当做公共机构、当做改变市场运行规则、改变供需关系的大事来做。甚至,Colin 在这次的股东信所阐释的自己的”退休生活“,也是在农业/生物方面更进一步的深入探索,为 pdd 十年后的发展摸索前行的方向。

作为 leader 来讲,他做了最应该做的事情:为公司找方向,而不是留恋于手头的权力、财富。作为个人来讲......



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简评:操作系统的不同,到底是哪里不同

简评:操作系统的不同,到底是哪里不同

当我们向非 developer 的普通人解释 Windows 系统和 Linux 系统的不同时,我们可能会下意识地将这两个操作系统(operating system,OS)之间「不同」解释为:Windows 系统更注重「图形界面」的交互,以降低普通人的使用门槛;而 Linux 系统更多的则是面向 developer,更注重如何方便 developer 编写 script、调用系统 API(application programming Interface),如何更便捷地组织各种 batch task、构建自动化的环境。

从普通人的角度来看,这个解释似乎是合理的,因为一提到使用 Linux 操作系统,就会不由自主地浮现出那块令人畏惧的冷冰冰的黑色屏幕。很难想象,除了为专业 developer 提供支持外,会有哪个普通人对它产生莫名的好感。但即便如此,这个解释却依然是有问题的!因为仔细推敲起来,这样的解释,阐明的不是 OS 之间的差别,而是 GUI(graphical user Interface)和 shell 之间的差别

而对 OS 来讲,GUI 和 shell 都是通过 OS 自身提供......



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精神资源的管理:祛魅励志的鸡汤与正能量

精神资源的管理:祛魅励志的鸡汤与正能量

乐观不等同于幼稚的鸡汤,悲观不意味着正确的理性

当人们寻求励志的鸡汤与正能量时,其潜意识的目标在于能够「成事」、能够通过”被鼓励“来实现现实世界的成就:一番卓越的事业、一款划时代的产品、一项他人不可能企及的任务/使命。

于是,要讨论「励志」就必须讨论它潜在的目标所指「成事」,而要讨论「成事」就必须讨它本身的性质、发生的充分/必要条件、发生与发展的各种条件制约(另:这里所说的「成事」,只可以通过理性的努力、付出、训练而习得的可见、可测量的事件,而不是完全依靠随机波动的纯赌博事件)。

「成事」本身受制于现实的约束条件,如事物所在领域的特定发展规律,个人学习的认知规律,个体对理性的充分掌握而引导出的反思、总结与推演。技能与知识的学习与掌握,可能是这个方向上最典型案例:通过按部就班的踏实累积,通过将新知不断地拆解与抽象、将其勾连到自己的已有认知体系,来循序渐进地掌握与巩固知识/技能。

例如,对于 developer 来讲,他必须经过两三年的基本操作的熟悉,才能逐步真正开始对相关理论严肃而落地的学习。然后在一本又一本的经典著作的阅读和代码的撰写中,逐步掌握 programming 的精义。任何妄图跳过基本操作的熟悉的初阶 developer 都会走火入魔,而任何妄图省略理论基础学习的多年码农搬运工,都会因此而被限制在低阶的细节中,无法通过理论高屋建瓴的总结与梳理,进入工程师的高阶领域。

对数学研究者来讲,通用的代数、几何、分析、拓扑都是打底的入门材料。自己所在领域的经典著作、paper也是必不可少的阅读材料。在这些厚实的材料下,还必须保持高频的习题练习,才能在岁月的反复积淀下,逐渐看出盘根错节中的脉络......



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产品:存在而又不存在

产品:存在而又不存在

当我们谈论「产品」的时候,到底在谈论什么?是它所展现的漂亮外观或界面吗?还是它提供的特定功能,或者这些特定功能模块的特定组合呢?是它牵连的类似于标题党一般的噱头追风吗?还是它反复不断的营销洗脑呢?

而要回答这个问题,就必须要回溯到它存在的意义,即:它为什么而存在?

「产品」本身无法单独存在,它必须服务于「交易」这项活动。如果不存在「交易」,那事件中所涉及的物品/服务,也就无法被称之为「产品」。这里的「交易」是指广义的交易,而非狭隘的必须涉及金钱交换的交易。一切行为的决策,都可以被看作为「交易」,你付出了时间、精力、注意力、心血,用来交换一次界面点击、一声问候、一次步行。

「交易」是产品存在的基石,也是一切做产品的手段所服务的对象。所以一切对产品设计的某篇布局,都应该是围绕「交易」这根主干而开展的。

从这个意义上讲,「产品经理」是落地经济学概念/规律的、工程师形态的「经济学家」,每一位合格的产品经理的体内,都住着一位老练的经济学家。就像每一位优秀的建筑设计师,其内心都住着一位老练的物理学家。不懂经济学、无法将经济学吃透的产品经理,是只会修剪枝枝蔓蔓、不懂浇水施肥为主干服务的拙劣园丁,只知其表不知......



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为什么好的产品经理极其在意信息的分类

为什么好的产品经理极其在意信息的分类

好的产品经理(product manager, PM),对「整理信息」的极端诉求,几乎是其职业素养的自然推论。作为 PM,「用户调研」虽不是做产品的全部工作,却是绝对绕不开的一项基本功。「用户调研」做不好,根基便不牢实,后面的工作也就无法展开。任你如何做交互设计、运营管理,都起不了大作用。

要做好「用户调研」,其中的一项核心技能便是能够从大量的问卷信息、行为信息、评论信息中,归纳总结出其趋势。这个数量级基本上在三位数,从数字上讲当然远远不及 developer 动则处理上百万的数据量来得吓人。

但 developer 所处理的数量虽然巨大,但一次只会在头脑中维护几个或者几十个(即一到两位数的量级)概念/目标来编写代码,通过代码去分析和归纳数据的模式。

而 PM 不同的地方在于,虽然只有三位数的量级,但这三位数的量级都不得不维护在自己的头脑中,进而总结归纳出其内在的规律和趋势。

如此,虽然 developer 处理的数据量是最多的,但反而他在头脑中所需要处理的数据量反而是最少的。进而成了最不擅长运用头脑,来做统计归纳的人。

产品界的大牛「纯银」曾经写过一篇文章,论述如何入门产品经理

1、把AppS......



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「立志」的算计

「立志」的算计

中国古人会将「立志」作为人生大事,甚至直接说“志不立,天下无可成之事”。但奇怪的又是,古人又从来不推崇将“升官发财”作为人生志向,总是将一些貌似玄妙、空洞的「做圣人」「家国天下」「求真求实」作为立志的备选项。最经典的志向范本,莫过于张载的「横渠四句」:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。

一个问题便是,把这样的东西作为志向,是否太过形而上、太过矫情而不切实际?这又是不是统治阶层的洗脑工具,以便更加轻松地鱼肉百姓?

或许,这都有吧。

但有意思的是,如果我们以极端务实和功利的角度再去考察这样的「立志」行为,却又会发现它可能又是最为精深的现实算计。

「立志」之所以重要,是因为你所定义的「志向」直接决定了你人生的成就感、幸福感来自何处。围绕「志向」是否被满足,你便会收获到「幸福」或「挫败」,「欣喜」或「沮丧」,「充实」或「虚妄」。

如果将「志向」定义为「名」或者「利」,那么这块人生基石一定是脆弱的。首先,这两样东西不像学问,可以通过按部就班的方式,按照确定性的方式来实现。在「认知/眼光+运气+资产」的组合下,你常常会面对两种巨大的挫败情形

  • 自己长年累月的付出,无法换回任何实质性的财富或者权力的增长。......


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祛魅:「不二」的学问

祛魅:「不二」的学问

说明:这里所讨论的「不二」的学问,并非是“不要犯二”的学问,而是“不二法门”中不要用“一分为二”(即“分别心”)来看待世界的学问。

备忘录:数学、玄学与科学》的讨论可知,科学解决的是「可证伪」的问题,数学解决的是形式逻辑问题。剩下的问题大致可分为两类,一类是关于头脑中的精神问题,另一类是现象不可重复、但结果可被观测的社会科学问题。每一类问题,都产生了各自独有的学科和方法论工具。

片面地否定其它领域工具的存在性,或是偏执地使用一个领域的工具去解决其它领域的问题,都不是明智之举。对症下药、因地制宜、不拿着锤子把世界当做钉子的 open mind,才是理性与智慧的身体力行。

精神世界的问题,无法像科学所处理的问题:可观测、可重复再现。它们停留于每个个体的脑海中,无法被证伪,但却可感知。如此,直接使用“是否可被论证”的方式来评判精神领域的学科,是不恰当的。但同样因为这个特性,这些精神学科的东西,很容易被参杂进统治阶级的私货,把用于禁锢民众头脑的法条参杂其中,让你在“时而智慧、时而不解”的模糊中被统治。

考察“精神世界”的工具,其合适的标准在于它是否提供了一个独特的视角,来帮助你化解内心的纠葛。并且,这个作用并非一定需要适用于每一个人,只要它能够对你起到作用就行。

如果这件精神工具不起作用呢?那无非是这项工具不大适合你的头脑,再换其他的精神工具即可。这就像篮球这样需要身高的运动并不适合每一个人,但这并不妨碍你选择其他运动来作为强身健体的工具。通......



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