小红书
上周突然来了兴致，想好好经营一下小红书账号。一方面是前些天没忍住下单了大疆 Pocket 4，想着要不先把号热一热？等后面再拍些 vlog 分享。另一方面是一直有想做一些个人 IP 相关的东西。
但目前看来，结果比较失败。不知道是不是老号没新人流量，还是说这个号已经被我养废了。我主要尝试了一些图文内容，比如分享一些效率工具、或者科技话题，总共发了有 15 篇，但目前为止每篇不到 2 赞，很可怜，直接浇灭了我的创作热情。
分享的内容大概如下：
我找了资料，总结了以下可能的原因：
- 很早就有帐号了，之前一直都是只搜不互动，过了新手期，系统还没对我建立用户画像就打入冷宫
- 发布后频繁修改和二次审核
- 风格漂移，没有聚焦
另外，我顺带研究了一下小红书底层的推荐逻辑，简单整理下，供参考1。
阶梯流量池与 CES 评分
小红书的推荐是阶梯式的赛马机制。笔记在通过机审后，会被放入一个几百曝光的初始流量池测试，只有当初始点击率和互动率高于大盘，系统才会把它推向更大的流量池，逐级放大。
而衡量表现的核心是 CES，也就是社区互动分，计算公式大致为：
CES = 点赞×1 + 收藏×1 + 评论×4 + 转发×4 + 关注×8
显然，评论、转发和关注的权重远高于普通的点赞收藏。平台更看重的是深度互动和转化，随手点赞对于推动笔记进入下一个流量池效果不明显。
当然我可能连那个初始流量池就没进入，后台看了下我的笔记平均曝光在 50 左右，远低于新笔记的平均值 100~200，这还怎么玩。
笔记内容的职责拆解
另外，关于笔记结构也有点说法，它类似于一个层层递进的漏斗：
- 封面 负责停下来
- 标题 负责点进去
- 开头 负责继续看
- 正文 负责拿收藏
- 结尾 负责留评论
- 定位 负责获关注
回头再看下我发的那些笔记，多多少少有点小问题，但也不至于这么差。我怀疑问题主要还是在这个号本身上，大概率是废了，这一块后面再说吧。
普通人用 AI 的思考
不知道大家现在是怎么用 AI 的。就我而言，目前最大的价值还是在辅助学习上，类似一个更聪明的搜索引擎。
遇到不懂的概念，我习惯直接抛给 AI。但也慢慢意识到一个问题，在这个快节奏时代，我们似乎正在慢慢丧失静下心来阅读大段长文的能力，往往只是走马观花地扫两眼，而这完全凭脑子记忆（过目不忘）几乎是不可能的。因此，我还会让 AI 提炼要点、做第一性思考，并随手记录进在线笔记里。
当前采用的方案是基于开源的 Memos，通过 Docker 部署在家里的 NAS 上，再配合 Cloudflared 打通公网，方便随时随地记录和检索。当然还有一些就直接复制粘贴进 flomo 里。相比而言，Logseq 记的是越来越少，目前还是更看重能上云和浏览器访问。
除此之外，我还后台让 AI 辅助阅读英文原版书（尤其是一些技术书籍）。让它按照我提供的结构模板输出整理好的 Markdown 文档，之后借助静态网站发布上线，还是要方便在浏览器里随时翻看。不过就现阶段而言，MiniMax M3 处理出的内容不是很理想，中文排版有时略显杂乱，目前只能先将就着看。
感兴趣的可以看这里 👉 Welcome to Vorlesung
这是我近期除了 vibe 之外，使用 AI 的核心场景了。
关于自动化工作流，我目前还没有搭建出特别满意的定时任务。之前折腾过一阵子 RSS 订阅与自动知识归档，但体验下来总有一种为了做而做的感觉。
或许可以尝试让 AI 每天阅读我的 RSS 订阅列表，从中挖掘一些值得做成小红书选题的方向。
修东西
最近越来越喜欢修东西。
家里的物件出了毛病，首先想到的不是直接扔掉换新，而是先去网上搜搜看有没有可替换的配件，只要能买到，就想办法把它修好继续用。
我发现修东西除了能省钱，最大的好处在于不会带来沉重的「换物心理负担」。不用纠结旧物丢了是否可惜，也不需要承担买新物时重新挑选、接触学习的磨合成本。而且亲手把一件坏掉的物件修好，那种感觉，就像是在维系人与物品之间某种潜在的情感纽带，甚秒！
不知道大家是否也有过类似的体会。
新工具
正如前面说的，我入手了 Pocket 4。其实早些年我就买过 2 代，当时买的时候也是想着要做一名 vlogger，结果买回来大部分时间都在吃灰，不知道这一代会不会重蹈它爷爷的覆辙。
不过这次确实得先熟悉一下基本操作、学学拍摄教程，而不是每次临到要拍的时候，才抓瞎去想这个按键怎么用、那种运镜怎么拍。
仔细想来，自己在对待这些日常物品上其实一直挺敷衍的，需要上点心，把那些随身常伴的器物真真切切地用起来、做到熟能生巧，发挥价值，而不是每次临时临才手忙脚乱。
这让我想起爸妈使用智能手机时的场景。如果我也在不知不觉中丧失了折腾新事物的能力与好奇心，面对未来的技术浪潮，恐怕有朝一日也会像他们一样，在时代的新工具面前不知所措。
推荐算法不一定是最新的，可能有误 ↩︎
