## 选择你的第一个买家画像
开始使用买家画像时，最好一开始只关注*一个*。本指南将帮助你选择优先考虑的画像，采用三项评估标准：**产品优势**（你的产品与他们需求的契合度）、**市场规模**（确保可行的细分市场）和**分销策略**（如何真实地触达他们）。
首先，列出最多三个不同的潜在画像。然后，使用问卷评估每个画像，为每个标准打分（-2到+2）。虽然量化方法是可行的，但核心建议是**选择你最了解的画像**。
深入的了解能够带来有效的沟通，并避免在无法建立联系的细分市场中浪费精力。考虑你的上市策略与该画像是否一致——如果这并非你的优势，请避免针对需要复杂销售流程的角色。你能否轻松想象出能引起他们共鸣的内容？
一旦选定，将重点转移到构建引人注目的**价值故事**上——你将如何专门向*这个*画像传达益处。
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## 黑客新闻讨论：理想客户画像
最近黑客新闻上进行了一场关于初创公司创建理想客户画像（ICP）的实用性的讨论。虽然链接的文章提出了一份定义该画像的工作表，但评论员警告不要在获得真实客户反馈*之前*过度投入。
许多人同意，从一个狭窄的焦点开始对于获得初始反馈是有价值的，但警告不要“过度拟合”于一个想象中的客户。 几位分享了经验，即过于专注于最初的客户——甚至是一个愿意参与测试的用户——导致构建的产品针对*他们*特定的、最终具有限制性的需求量身定制。
一个关键的收获是**问题导向**的重要性：构建一个产品来解决*你*理解的问题，然后验证付费意愿。 与潜在客户建立真实的联系至关重要，专注于真正的价值而非说服。 有些人甚至认为应该采取更广泛的初始方法，因为最终成功的客户可能是意想不到的。 最终，讨论强调了在初始焦点与现实世界的测试和适应性之间取得平衡的必要性。
## 本地优先 Web 应用与 HTMX 的优势
许多用户觉得网页越来越慢，令人沮丧，原因在于加载广告、AI 摘要以及像 Jira 这样普遍迟缓的应用。一种潜在的解决方案在于一种名为**本地优先**的设计范式，在这种范式中，UI 和数据都驻留在本地，并与远程服务器同步更改——从而带来更流畅的体验。
这种方法与传统的服务器端渲染 (SSR)（如 Github）形成对比，后者需要为每次交互进行持续的服务器往返通信。作者提倡将本地优先原则与 **HTMX** 结合使用，HTMX 是一种轻量级的“反 JavaScript”框架。
其想法是将服务器渲染的代码编译成 WebAssembly (WASM)，并通过服务工作线程直接在浏览器中运行。这使得应用程序能够拥有基于 JavaScript 的速度，同时减少对复杂前端代码的依赖。服务工作线程拦截请求，在本地处理，并在后台同步数据。
本质上，这创造了一种高度响应、本地驱动的体验，同时仍然能够进行服务器同步。具体实现细节和挑战将在后续文章中探讨。
## HTMX 与本地优先应用：摘要
这次 Hacker News 讨论围绕一篇博客文章展开，探讨了 HTMX 与使用 Service Worker 的本地优先方法相结合。HTMX 是一个 JavaScript 库，旨在通过动态功能增强 HTML——例如从任何元素触发 Web 请求——*而无需*完全取代 JavaScript。它通常被视为复杂单页应用程序 (SPA) 的替代方案。
核心思想是使用 Service Worker 在浏览器内直接运行后端（在本例中为 Go WASM 二进制文件），从而实现离线功能并模拟传统的服务器-客户端设置。虽然有人争论 HTMX 是否真的“反 JavaScript”或“本地优先”，但文章展示了一种克服这些限制的方法。
讨论的关键点包括 WASM 二进制文件的大小（示例中为 10MB）、将逻辑卸载到浏览器的好处，以及在客户端环境中重用服务器端代码的潜力。最终，对话突出了 HTMX 的灵活性及其构建更具弹性和高效 Web 应用程序的潜力。
## ChatGPT 泄露与隐私问题
最近的发现显示，ChatGPT可能存在令人担忧的数据泄露。用户发现ChatGPT似乎直接使用用户的完整提示作为搜索查询在Google上搜索信息。例如，关于求婚地点的查询导致ChatGPT搜索用户及其伴侣的未来计划细节。
这种行为是通过Google Search Console (GSC) 观察到的，GSC显示完整的ChatGPT提示作为搜索查询。虽然Google声称会过滤GSC中的敏感数据，但在此案例中，这些过滤器被证明是无效的。最初的报告者，一位GSC从业者，表示他们从未见过如此详细的信息泄露。
这一事件引发了重大的隐私担忧，尤其是在企业或敏感使用场景中。专家建议不要使用你无法完全控制的AI工具。OpenAI声称已经修复了一个导致完整提示被发送的故障，但关于潜在的数据抓取以及将工作有意卸载到外部AI摘要工具的可能性仍然存在疑问。核心问题凸显了与AI服务共享潜在私人信息的风险。
最近一项研究调查了将文本提示转换为图像是否能减少在使用 OpenAI API 时产生的令牌使用量和成本，起因是对图像输入令牌消耗的观察。该实验使用了 Karpathy 关于数字卫生的博客文章，提示 ChatGPT 使用文本和图像输入来总结其中的建议。
结果显示，使用图像时，GPT-5 的提示令牌减少了 **40%**。然而，这种节省在大多数模型中被 **完成令牌的大幅增加** 所抵消。完成令牌的成本更高，这意味着对于除 GPT-5-chat 之外的所有模型，使用图像的总成本都 *更高*。
作者得出结论，虽然节省令牌是可能的，但完成令牌使用量的增加可能会抵消任何财务收益，使得基于图像的方法通常 **不值得**，尽管有可能降低提示成本。仔细考虑模型和令牌定价至关重要。
这个项目是Macintosh Quadra 650/800 / Centris 650安装了68060并使用合适的适配器的ROM修改集合，旨在使其达到最低限度的功能。目前它可以启动未修改的System 7.1安装。很多功能无法正常工作，仍需完成；我不指望完成它。感谢Jockelill提供MMU ROM映射的线索，感谢Aprezbios提供废弃的060芯片用于实验。证明：https://www.youtube.com/watch?v=KXSWiKu-ASA 这只是一个实验性的概念验证，不提供任何明示或暗示的担保。除非你清楚自己在做什么，否则请不要急于复制！构建Retro68或标准的m68K GCC工具链，并将makefile指向它。运行make并祈祷。将生成的镜像刷到Quadra兼容的ROM SIMM上，例如Caymac销售的那些。我声明对该仓库中的任何材料不拥有所有权。请随意使用。参考内容的许可证各不相同，请适当署名原始团队。
## Quadra 650 中的 68060 CPU - Hacker News 讨论总结
一个 Hacker News 讨论围绕着在 Apple Quadra 650 中运行 68060 CPU 的项目，该项目在 GitHub 仓库中展示。对话涉及几个相关话题。
用户欣赏创作者在演示视频中对猫与项目互动的淡定反应。一个关键的讨论点是 PiStorm 加速器整合到经典 Mac 中的可行性，一位用户指出已经存在成功的实现，但它接近于模拟。讨论还探讨了 68k 架构最终衰落的原因，引用了摩托罗拉专注于 RISC 设计，以及由于功能蔓延和众多的寻址模式导致的架构复杂性。
将讨论与英特尔的 x86 演进和摩托罗拉的 ColdFire 处理器进行比较。该帖子还简要提到了替代架构，如 NS32000，以及基于 FPGA 的 68k Mac 的潜力。最终，讨论强调了围绕 68k 系列处理器的历史背景和技术挑战。
Cerebras 代码现已支持 GLM 4.6，速度达 1000 个 token/秒。
Cerebras Code now supports GLM 4.6 at 1000 tokens/sec
20 天前
Cerebras是一家最近估值81亿美元的人工智能技术公司，在完成11亿美元融资后，正通过其“Cerebras Code Pro”服务提供访问GLM-4.6的权限，GLM-4.6是一款性能卓越的开源编码模型。
GLM-4.6在代码生成方面表现出色，在工具调用方面取得了领先的分数，并且在Web开发性能方面与Sonnet 4.5相当，速度超过每秒1000个token。它被设计为通过API密钥与流行的AI代码编辑器（如Cline和RooCode）无缝集成。
Cerebras提供三个等级：免费选项（访问受限）、“Pro”等级（50美元/月，用于中等使用量，每天最多2400万token）和“Max”等级（200美元/月，用于繁重开发工作流程，每天最多1.2亿token）。这使得开发者能够在不破坏现有工具和工作流程的情况下，利用强大的AI编码辅助。
## Cerebras Code 与 GLM 4.6：速度与潜力
Cerebras Code 现在支持 GLM 4.6，实现了高达 1000 token/秒的 впечатляющая скорость. 用户报告生产力显著提升，尤其是在 UI 调整和快速脚本等迭代任务中。 虽然 GLM 4.6 的“智能”程度不如 Claude Sonnet 4.5 等模型，但其速度使其成为一个有吸引力的选择，特别是与 Claude Code Router 或 opencode 等工具结合使用，以实现网络搜索等功能。
许多人发现这种速度能够带来更流畅的编码体验，类似于快速原型设计，但也有人指出需要仔细审查生成的代码。 50 美元/月的套餐被认为很有价值，但关于长期定价和可持续性的问题仍然存在。
许多用户强调了快速模型在 AI 辅助工作流程中的潜力，即使它们需要更多的人工监督。 讨论还涉及“氛围编码”的不断演变定义，以及利用 AI 进行代码生成时测试和质量控制的重要性。
## 丙烯匹配：颜色转换工具 丙烯匹配是一个资源，旨在帮助艺术家和设计师找到与特定十六进制代码或命名的CSS颜色最匹配的丙烯颜料颜色。它提供了一个包含150多种标准网络颜色的综合列表——从常见的色调如“蓝色”和“红色”到更细微的色调如“雾玫瑰色”和“淡金黄褐色”。 本质上，它弥合了数字颜色规范（用于网页设计）与丙烯绘画的物理世界之间的差距。这个工具对任何需要在丙烯艺术作品中准确再现数字颜色的人都有用，确保一致性和期望的结果。它通过提供一个现成的参考点，简化了通常具有挑战性的颜色匹配过程。
## 丙烯颜料颜色匹配工具在Hacker News上讨论
一个新网站[acrylicmatch.com](https://acrylicmatch.com) 旨在帮助用户为任何给定的十六进制颜色代码找到匹配的丙烯颜料。该项目在Hacker News上引发了热烈的讨论，并迅速深入到颜色感知和颜料匹配的复杂性中。
用户指出，由于光照、表面纹理、底漆颜色、光泽度，甚至不同品牌使用的特定颜料等因素，将数字颜色准确转换为物理颜料存在固有的困难。 “变色现象”——颜色在一种光线下看起来匹配，但在另一种光线下却不同——也被强调。
对话还涉及了艺术家级颜料和工艺品店颜料之间的差异，重点是颜料质量、耐光性和粘合剂成分。 几位评论者建议将该工具扩展到包括流行的模型喷涂品牌，如Citadel和Vallejo。 尽管存在挑战，但该项目总体上受到好评，被认为对于艺术家和爱好者来说可能是一个有用的起点。
## 美国人口老龄化：2024年快照 最近美国人口普查局的数据显示，人口老龄化趋势仍在持续。2023年至2024年间，65岁及以上人口增长了3.1%（达到6120万），而18岁以下人口*减少*了0.2%（降至7310万）。 这种转变缩小了这两个年龄组之间的差距——从2020年的超过2000万到2024年的不足1200万。自2020年以来，65岁及以上人口的增长速度明显快于劳动年龄成年人（18-64岁）和儿童。 值得注意的是，老年人数量超过儿童的州数量从2020年的三个增加到2024年的十一个。类似的趋势也出现在都市区，现在有112个都市区的老年人数量超过儿童——几乎占美国所有都市区的30%。这种人口结构变化在人口较少的县份中尤为明显，突显了全国各地社区老龄化日益严重的情况。
这篇博文详细介绍了作者从 Kindle Paperwhite 切换到 Boox Palma 电子阅读器的过程。作为一名长期读者，作者欣赏电子墨水屏的背光、一致的格式、阳光下的可读性和便携性。虽然对 Kindle 满意了六年，但其尺寸、亚马逊关于图书所有权的政策、广告泛滥以及导入非亚马逊电子书的困难，促使作者寻找更方便的选择。 二手购买的 Boox Palma，价格为 140 欧元，被证明是理想的选择。它像手机一样大小且轻巧的设计使其真正可以放进口袋，即使在拥挤的空间里也能舒适地阅读。作者特别看重 Palma 的完整 Android 系统——提供应用自由度——出色的屏幕质量、可定制的锁屏以及专用的翻页按钮。 作者承认 Palma 对于现有的 Kindle 用户来说并非必需品，但对于那些优先考虑便携性和更自由阅读体验的人来说，它是一次显著的升级。作者希望未来能够获得自定义 ROM 的支持，以进一步提升设备性能。
## Boox Palma 电子阅读器：一款流行的袖珍设备
一篇 Hacker News 的讨论强调了 Boox Palma 电子阅读器的吸引力，它因其紧凑的尺寸而备受赞誉——易于放入口袋，不同于较大的 6 英寸+ 型号。用户欣赏它的便携性，使随时随地阅读变得更容易。
虽然一些最初的评论提到了制造质量和性能方面的问题，但许多当前用户报告了快速且愉悦的体验，尤其是在新款 Palma 2 上。它的功能超越了基本的阅读，一些人甚至将其用于 YouTube 和笔记。
对话涉及电子墨水市场，指出其与 LCD 屏幕相比，制造成本更高，从而影响价格。讨论了替代方案，例如更便宜的 Xteink 设备和更大尺寸的 Boox 型号，以及对长期软件更新和潜在电子垃圾的考虑。最终，Palma 似乎与那些寻求专用、便携式阅读设备的人产生共鸣，尽管使用带有磨砂屏幕保护膜的智能手机作为替代方案也是一种选择。
最近的证据强烈表明，OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼存在不诚实的行为。在 2023 年因缺乏透明度而被解雇后——这一事实得到了新书和伊利亚·苏茨克维尔 62 页的证词的证实——奥特曼已经向公众公然撒谎。 最新事件涉及奥特曼否认寻求政府为 OpenAI 数据中心提供贷款担保。然而，证据表明 OpenAI 确实在一周前向白宫提出了这些担保请求，可能与英伟达合作。奥特曼在 X 上的冗长且不寻常的回应未能平息广泛的怀疑，甚至 ChatGPT 也对此表示怀疑。 这不仅仅是误导员工的问题；这是对美国公众和立法者的直接歪曲，引发了政治光谱上的愤怒。这种情况凸显了对奥特曼领导层的深刻不信任，并引发了对其可信度的严重担忧。