这篇文章是全英文的，如果你的阅读能力可以的话，可以自己看看。

如果不行我简单总结下，这个文章介绍了如何通过 QRIES 框架来创建高质量的 SEO 内容，以提升搜索引擎排名。QRIES 代表 Quotes（引用）、Research（研究）、Images（图片）、Examples（示例）和 Statistics（统计数据），通过这五个方面提高内容的吸引力和可信度。文章还提到 Google 如何评估内容质量，介绍了 E-E-A-T（经验、专业知识、权威性、可信度）框架，并强调高质量内容需要满足用户的搜索意图和提供良好的用户体验。

虽然这个内容讲的是 SEO，但是就像 Google 的 EEAT 原则一样，搜索引擎试图找到最符合用户需求的内容。其实自媒体创作者也需要找到如何写出最符合用户需求的内容。

我自己是一个喜欢随心所欲创作内容的写作者。这当然有很多好处，有创意的时候，文思泉涌，激情澎湃。但是有很多时候，不知道该写什么，该怎么写。

其实一个优秀的创作者，需要持续稳定高效地输出内容。这其实就需要方法论。

我认识的一位前著名记者，刘韧老师，曾经发明过一个刘韧体，他的每篇Blog都是1、2、3、4、5这样的段落。听起来，这都不能叫做一个发明。但是，当我们面对空白的稿纸（屏幕），茫然失措不知道怎么开始的时候。我们就知道方法论的重要性了。

新闻写作还有一个著名的，“5W+1H”原则，即：谁（Who）、何时（When）、何地（Where）、何事（What）为何（Why）、过程如何（How），换一种说法就是：人物、时间、地点、事件、原因、发生过程（语文：时间、地点、人物、起因、经过、结果）。如果把这六要素串起来，概括成一句话，就是一句通俗易懂的句子。

听起来也是超级简单，这不是我们小学看图说话的时候，学的东西么？其实不然，你现在打开很多新闻去看，有些新闻看起来就是没头没尾的。

个人的创意、灵感，能够帮你提高你的上限，好的工作方法，原则，可以保持你的提高你的下限，保持你最差的时候的表现，也可以超越同侪。

好，我们现在具体说说QRIES。

很多时候，一句话说的是什么不重要，重要的是谁说的，在什么时候说的。很多名人说的话，你可能也说过，但是只有名人说的才会被人信服。

当然这也是很多写作者精熟的技巧，甚至有些写作者发明了一种方法，就是把一切想说的话，都栽赃给鲁迅。这种现象愈演愈烈，结果甚至出现了这样的梗图：鲁迅说，我没说过这句话。

据说爱迪生说过，

天才是1%的灵感，加上99%的汗水。

我们今天不想讨论这句话本身的真假和含义。但是你搜索一下就会发现，这么一句简单的话，在互联网上有无数的文章讨论。是真是假，如何理解，是否有下半句，这不是这句话本身的魔力，而是说的人的影响力造成的。

创作自己的文章的时候，我们可以搜索下行业专家，业界名人是否表达过类似的观点，或者相反的观点，引用他们的观点，可以引起更多的讨论和传播。

比如，我的一篇讨论自我管理的文章，就引用了刘慈欣的后悔辞职的言论《刘慈欣后悔辞职：大多数人都需要一份工作才能保证创造力》。这个文章里面，还列举了虽然已经是作家富豪榜前列的作家当年明月，出名发财后，继续从政的例子。还有村上春树。当然余华的言论是这个文章主题的反例，但是，余华不断的出好书出新书，创作力惊人，可能也说明他非常自律。这篇文章，仅在公众号平台就有1万4千多的阅读。

R：Research 研究

大家现在都在说信息茧房，信息爆炸，信息过载。到处都可以看到类似的文章。但是，很多文章，很多视频，都是重复的内容，或者是相同文案，稍加修改就当作一篇新的文章，或者换个人读一遍就是一个新的视频。

真正深刻的内容永远都是稀缺的。搜索引擎可以判断你的文章是否是重复的，是否是复制别的网站的，如果是就会给你降权。推荐系统有时候，也会推荐很多重复的内容。但是真正的用户，看到有独特的内容和深度的见解，就会点赞，会分享，会打赏。推荐系统也会根据用户对你的文章的反馈给你更多的流量。

写一篇文章，具体写作，打字，组织文字的时间，应该只占20%的时间，思考和研究的时间应该占80%的时间。

在想讨论一个话题之前，你可以搜索，可以询问 ChatGPT，可以在很多篇文章中筛选，去寻找你自己的定位。还可以在这个过程中找到一两个最好的文章，信源，深入思考。

有了深入的思考和独特的内容，你的文章更容易在搜索引擎和推荐系统里面脱颖而出。

I：Images 图片 ：一图胜千言

不管是微信公众号的信息流，微博推特的信息流，还是 Youtube、抖音的主屏幕，所有自媒体平台的主要界面。封面都是首当其冲的视觉中心点。

特别是微博和推特这样的，有很多人发纯文字内容的平台，有好的封面的内容，更容易在时间线里脱颖而出。

一篇文章也是如此。长篇文章里面的图片是阅读的时候的天然分割点，也是用户视线的焦点。

更重要的是，图片可以承载很多文字无法传达的内容。

下图是我的英语轻松读官网的一部分，文字和图片一起介绍如何用英语轻松读来学习英语。你会发现这个内容，只有文字，很难解释清楚。如果只有截图也显得很干，无法把流程和意图说清楚。图文结合就相得益彰了。

顺便，欢迎大家到App Store搜索“英语轻松读”，我们刚刚更新到了1.25版，继续加入各种实用的功能，建立更闭环的英语学习链条。

图片很多时候的表达能力非常强，比如我曾经写过一篇文章，《我是怎么通过爆款文让我的微信公众号获得大量粉丝》，这个文章洋洋洒洒几千字。其实下面一张图就可以概括。

这就是图像的力量。

再看这张统计图，这是我的爆款演讲《为什么有些人用一年时间获得了你十年的工作经验？》在油管几天之内突破4万播放量的统计图。当时挣了150多美金。

现在又过去了很久，这个视频已经有6万多的播放量，也挣了200多美金了。但是图片上看，还是上图更吸引人。

所以，选择的时间范围，维度也可以揭示出不同的信息来。

写作的艺术，不仅是传达什么样的信息，而且是怎么传达。

E：Example 例子和故事

这个世界从来不缺道理和方法。道理和方法是空洞的。真实的案例和真实发生的故事最能打动人。

就像我的爆款文前妻文一样，如果你说，这篇文章用AI总结成一个道理是什么呢？其实很简单，就是一个人的学历没那么重要，只要肯努力就可以获得自己的成功。但是这样的文章没办法打动人。

而我的这篇文章，包含了一个真实的案例，真实的故事。它是有血有肉，有生命力的故事。所以，很多人看到这篇文章都受到了启发和感染，所以我的订阅数暴涨，所以打赏都达到了3万多。

甚至有很多人写文章讲述自己的故事，他们有可能也是初中毕业的，等等。这就是故事中的细节打动了他们。

有些文章里面的案例和故事可能是虚构的，但是如果写得好，也可以有感染力。

其实写真实的故事比写虚构的更好写，更容易打动人。因为所有细节都存在你心里，你不需要去构建细节，你也不用担心细节看起来太假。一个真实的故事，往往比虚构的更多巧合，更荒谬，但是整体看起来还是更合理的。

在做视频的时候，也是这样，讲述自己亲历的故事，讲述者更有自信，也更能感染你的观众。

S：Statistics 用统计数字支撑你的主张

很多时候，我们自己的举例子，讲故事的能力很强。但是读者还是不够信服。这时候一些第三方的，权威的统计数字，图表可以给我们的观点提供更多的可信度。

比如在我写《写书真是个不挣钱的事情》的时候，是一个专业作家无法养家，51岁去打工，甚至去建筑工地去打零工的故事引发了我去研究这个课题。但是对整个出版行业的情况，我没有整体的把握。所以，我进行了很多搜索。比如，我查到了国家新闻出版署的新闻出版产业分析报告。

从这个数据，我们很容易看到传统出版的增长乏力，数字出版却一直稳步增长。

我个人经验可以验证这个数据，我的微信公众号，前后出了两本书，版税也就是10万左右。但是我从数字渠道，打赏、软文广告，获得的收入远高于此。

我虽然有个人经验，但是如果没有权威统计数据，我是没办法把我的个人经验简单放大，放之四海的。

再比如李禄的书《文明、现代化、价值投资与中国》，开篇就引用了美国宾州大学沃顿商学院的西格尔教授（Jeremy Siegel），整理的一个美国过去各种大类金融资产的表现的图表。

美国从1801年到2014年各大类金融资产回报率表现

这个统计包含了股票（Stocks）、名义GDP（Nominal）、实际GDP（Real）、长期债券（Bonds）和短期政府债券（Bills）、黄金（Gold）和美元（Dollar）。

首先1美金经过这200年，已经只剩0.051了。这个很清晰，就是表面货币有一个基本的通货膨胀率。而黄金200年下来，涨了3倍，你可以说它基本上保值的。

最令人出乎意料的就是200年下来，股票涨了100万倍左右。从这个结果来看，股票一定是最值得投资的东西。李禄的书里面讲了一些理由，我不去重复。

毫无疑问，这样的长期统计结果排除了一切随机因素，展现了无可辩驳的长期趋势，胜过任何一种简单的文字论证。

如何坚持一种方法论？

简单地说坚持是苍白无力的。今天你看到一个方法论，也许会觉得心潮澎湃，我也可以写出来好的文章了。但是记忆会慢慢模糊，人会慢慢懒惰，激情会褪去。

那么我们怎么坚持一种方法论。其实也很简单，这是另外一种方法论，叫做 CheckList，检查表。

做任何自媒体创作，不仅是激情的创作，也应该有详细的流程。

比如我做一个 Youtube 视频，看起来很简单，就是对着摄像头说几十分钟，然后发布，其实不然。

我要做的流程是：

1. 选题，选定几个想要聊的话题
2. 搜索、研究，搜索相关的文章视频，用chatgpt提问，深入话题
3. 写提纲
4. 开始录制
5. 压缩成 youtube 适合的格式（缩短上传时间）
6. 用 TinyStudio 生成中文字幕
7. 用 TinyStudio（内部版，还没发布）把字幕变成全文，生成摘要，关键词
8. 上传
9. 到社交媒体转发我的新视频

说起来很简单的事情，里出来也有9项，没有checklist，经常用那个会忘掉一两个环节。

所以，给大家做一个 QRIES checklist，你可以打印出来贴在墙上，写作前看一眼，做一个规划。写作后看一眼，检查一下是否完成。

对一些经常不知道写什么的初学者，用QRIES方法论和我的检查表，有了结构，也可以帮助你写出内容丰富的文章。

自媒体写作的 QRIES 方法论，初学者如何写出让人信服的好文章最先出现在Tinyfool的个人网站。

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其实未来我还会发很多很多。

为什么？首先，AI对我们未来的所有人的工作流都会有非常大的改变。

在这个时代，你可能要去学的一些东西很有可能马上就变成过时的东西。你会发现你可能精心学会了一个东西，然后它AI化了，然后你可能就要用另一种方式去跟它沟通。所以在这个前提下，你可能更需要了解更多的是AI。所以今天我有三个段落来讲这件事。

第一个讲就是OpenAI和各大公司的合作。在这个合作里头我会给大家讲为什么OpenAI可以跟他们合作，以及这种合作代表了什么样的一种未来。

第二个我想再强调一遍，ChatGPT它到底是什么？它是不是只是一个聊天机器人？

第三个我就在讲更发散一点的，未来到来了，我们还有哪些新的商业机会。

OpenAI和各大公司的合作

StackOverflow遭遇的危机以及Github跟OpenAI的合作

首先就是ChatGPT已经火了很久了，火了几个月了，然后我们不断地看到它的访问量在激增，不断地看到它的用户量的激增。

另外我们最近也看到了一个消息，关于程序员领域最著名的网站StackOverflow的一个消息。

自从有了Google以后，程序员有一个说法叫做Google化编程，我们还有一个词叫StackOverflow化编程。

就是程序员经常会干一件事情，不知道代码怎么写就Google一下，然后复制粘贴用在自己的项目里面。还有很多人喜欢在StackOverflow里面搜索，然后复制粘贴。

然而最近一个新闻就是随着ChatGPT的火爆，StackOverflow的流量最近一直都在下降，就是一直都在下降。那这个下降的趋势就跟ChatGPT的上升趋势是相同的。

下图是全球最近90天，在Google搜索StackOverflow和ChatGPT搜索数量的对比，红色曲线是ChatGPT。

现在我也经常在网上看到有些人说：我现在已经开始ChatGPT写代码了。

就是说，以前他有个功能不会写，会去Google搜索，去StackOverflow搜索。现在直接问ChatGPT了。越来越多的人这么干，因为Google的结果也好，StackOverflow你还需要筛选一下，还需要挨个试一下，而ChatGPT往往给出最简单直接的结果，还带有解释，很多时候你把代码贴到IDE运行就可以了。

我简单的用，“python如何读取一个文本文件”为例在Google（左）、ChatGPT（中）、StackOverflow（问的英文）和来问相同的问题。结果如下：

结果质量差不多，Google需要你打开其中几篇文章，去筛选，哪个更好。StackOverflow先要搜索，然后找到一个问题，也有很多回答，需要你选择一个回答去实验。而ChatGPT直接返回一个说明文件和代码。

所以，很多程序员就发现ChatGPT就已经足够了。当然也有很多人用GitHub推出的代码辅助编写工具Copilot，Copilot其实背后也是OpenAI的技术，可以说跟ChatGPT的代码辅助功能是类似的。

用Copilot你经常只需要只需要写个函数名。然后这个工具就可以帮你把函数写出来，或者你写一个函数的文档，你说我这个函数准备干什么，多少才能把代码帮你写呢？几乎是不用改，有的时候会需要一些修改。

如下视频，Copilot生成代码的步骤就是你写好函数名和注释，Copilot很多时候就自动帮你把代码生成好了：

微软推出New Bing

大家都知道微软基于跟ChatGPT的合作，推出了New Bing。这是我在之前的视频和文章里头预言过的，未来的主流既不是普通的搜索引擎，也不是ChatGPT，而是两者的结合。搜索引擎负责实时更新索引，找到各种各样的信息，ChatGPT负责一个更好的用户界面，把搜索到的内容整合一个简单的文本，让你更方便，而不用像现在那样一个网页一个网页的打开，再去阅读和理解。

Bing本身在搜索市场的份额很低，但是随着new Bing的发布，Bing App的下载量开始暴涨。在美国App Store的办公分类的排名也迅速暴涨到了第2名（如下图）。（1）

其实New Bing用的是OpenAI公司之前发布过的一个论文，叫Web GPT。有兴趣了解远离可以去看看这个论文。

平平无奇的Note App变成了辅助写作工具

我用过两个著名的笔记软件Craft和Notion这两个note软件。这两个笔记软件都已经使用了GPT-3为内核的AI。于是一个简单的笔记工具，就变成了辅助写作工具，下面以Notion为例。

比如，你是一个内容创作者，或者公众号编辑，老板让你写一个“AI如何改变我们的生活”，你就可以在Notion里面调用AI，让他帮你brainstorm，就是帮你做头脑风暴，出出主意。

一会儿结果就出来了，帮你写了一堆提纲。

再比如，你写了一段话，你觉得不满意，你可以让Notion来帮你润色一下，你可以用自己的语言提出要求。

马上你就得到了一个更有意境一些的描写。

或者你写了一个通知，但是写的很随意，领导让你的更正是一点你也可以用Notion来做。

结果是，

你还可以用它实现扩写，缩写，等等文字处理工作。

所以，Craft和Notion就从纯粹的笔记App，马上变成了智能辅助写作工具了。

在我自己的工作流里面，我做视频之前一般在Notion写提纲，我会让它帮我做头脑风暴，帮助完善一些条目。做好了视频以后，我一般会把整个提纲交给AI让它生成关键词列表，这些可以填写在视频网站的标签栏。

很多时候，我还会让Notion来帮我选择题目，比如，我要做一个“AI如何改变我们的生活”的视频，我可以让它帮我选几个不同方向的题目。

结果是

所以你基本上可以看到未来的笔记软件，办公软件都会整合ChatGPT的能力。微软的Office，苹果的iWorks都必须整合。

ChatGPT到底是什么呢？

它只是个聊天机器人吗？

从ChatGPT出现的第一天，我就开始跟大家说的：“它不是一个聊天机器人，它不是一个聊天机器人，它不是一个聊天机器人。” 重要的事情说三次。

它的表现形式当然是个聊天机器人，但是它跟之前所有的聊天机器人都是有非常大的区别。

ChatGPT，或者是由ChatGPT和一个搜索引擎结合的工具，或者被ChatGPT API武装起来的笔记软件们，它的能力就比这强得多。小冰可以陪你聊骚。但是ChatGPT可以改造你的工作流。

未来到来了，我们还有哪些新的商业机会

ChatGPT是一个类似于智能手机级别的发明。

智能手机到底有什么用处？打电话？发短信？其实现在更多时候，打电话发短信对我们用智能手机的人来说，已经越来越不重要了。

今天的手机扮演的其实是一个每个人都能携带的超级电脑的作用。它可以连接网络，让你和天南地北的朋友和合作伙伴交流。它可以帮你订餐，买东西，叫车。它可以帮你消磨时光，排解无聊。它几乎无所不能。

而今天AI是什么东西呢？

首先你把它理解仅仅成一个聊天机器人，你当然不会觉得它有什么意义，怎么跟智能手机的发明去相比。

你要理解ChatGPT的本质，它本质不是聊天，而是用聊天方式去实现交互。它跟小冰完全不是一个级别的东西。

首先，前面我们讲了它可以在Notion里面帮你给文章起标题，润色文章内容，还可以翻译，等等。这些工作在以前都是几个不同的收费的专业软件才能做到的。现在都可以做了。而且你不需要下载多个软件，你也不需要学会各种不同的UI，你只需要知道怎么跟ChatGPT聊天，你就可以让它干这些专业的工作了。

其次，ChatGPT把很多专业的交互降到难度非常低，很多专业的交互难度降到非常低。为什么在ChatGPT火了以后，StackOverflow的搜索量会下降呢？第一个原因是因为StackOverflow虽然能提供很多好的答案，但是它只是把最好的答案放在最前面，它的算法就是大家投票把最好的答案投出来，然后问问题的人也可以再打个勾，表示这是我认可的最好的答案。但是，它不能把答案聚合成一个答案，你还是要自己筛选。但是ChatGPT可以给你一个唯一的答案，大大提升了效率。

其下来，是他不需要你那么懂怎么问问题了。StackOverflow其实核心问题还是你问对问题。有的时候问题如果问错了，你可能搜不到最好的答案。

但ChatGPT，他的强大能力就是他有强大的语言处理能力。所以如果你问的没那么好，他也能帮你解决问题。

他降低了使用的门槛。ChatGPT最大的机会就在这里。

以前有一些互联网的产品和工具对普通人来说他是玩不好的。他能玩，但他玩不好。

我们以前觉得Google搜索就够好了，但是不行，现在Bing+ChatGPT，不用改进Bing原有的搜索结果，只是加了一个ChatGPT来理解问题，来组合搜索出来的结果，New Bing就马上获得了巨大的成功。

所以，你可以想象这种方便的交互能不能用来改造其他的领域的网站和App？

Notion，Craft这种，就是写笔记的软件已经被改造了，变成了辅助写作软件。GitHub做了Copilot，就是说，代码管理工具被改造了，变成了编程辅助工具，已经被改造了。

现在的很多UI普通人用不好，其实是技术局限造成的，比如你现在订飞机票，要做复杂的筛选。

比如，我要订从天津到上海的机票，我需要操作好几个不同的复杂筛选功能。我的需求是，最好是早上11点以后的飞机，晚上9点半前，因为我起不来。最好是越便宜越好，最近三天的都可以，最好是落地虹桥机场，因为我的目的地是浦西。最好是经济舱，但是头等舱如果有特价在1000块钱以内我也要。如果特别便宜，我可以接受稍微晚班飞机。

这个需求你可以跟人说，比如你的秘书，或者助理，它会去操作写成帮你订票。但是你用携程的时候，你需要做非常复杂的筛选，涉及到一堆复杂的UI交互。你要在下面一堆界面里面去选择。其实我还没加入航空公司偏好等等需求。

然而现在有了ChatGPT的语言理解能力，如果后面你接入了航空机票信息系统，这些复杂的操作，可以变成简单的语言交流。而且，这种对话是交互，可以是一步步操作的。

下面是我让ChatGPT按照我的需求模拟输出的航班信息。

你可以像我这样在第一段，就把所有的需求都说出来，也可以一步步的细化你的需求，就像后面我说我只喜欢国航。那么ChatGPT就可以只输出国航的信息。

买火车票也很类似，比方说像我们塘沽就是很复杂。我们自己有一堆火车站，高铁站就有两个，还有在建的。而我们也可以坐地铁去天津市区去坐火车。所以，我们买车票的时候很复杂。你用12306买车票，会发现始发站一堆选择，终点站一堆选择。这还真是看了直达，还没看中转路线。

如果有了ChatGPT，12306就可以变得智能化。

买房租房网站，点餐App，甚至电商App其实都可以加入ChatGPT。

就是说，我们简单的说，今天所有的流行的网站和APP，它都可能会有一个基于ChatGPT或者基于某种新AI的交互界面。这个交互界面会更简单、更方便、更不需要用户有专业知识。

另外一个被忽视的需求，其实是搜索引擎的智能抓取。现在的搜索引擎的互联网内容的抓取还是比较简单的抓取，智能只能体现在非常少数的特定数据领域。因为ChatGPT有非常复杂强大的人类语言理解能力（AI层面，跟人类的理解不是一个意思），所以它非常适合挖掘各种不同内容的互联网内容背后的数据，而不仅仅是文本。

这个用途未来我可以专门撰文阐述。

引用：

• 为ChatGPT疯狂！微软必应APP下载量暴涨10倍 

ChatGPT即将到来的AI新时代以及对我们的改变最先出现在Tinyfool的个人网站。

汽车时代

就像卡尔本茨，也就是奔馳的创始人。卡尔本茨发明汽车的时候，其实世界上很多机械师，都在做类似的事情，在自己家的院子里面捣鼓。当汽车刚刚兴起的时候，创建一家汽车工厂也没今天想象的那么难。但是今天就完全不同了，海量的投资，才能创办一家汽车公司。就算有海量的投资，你也不见得可以成功。

iOS 时代

再比如，09年苹果发布iOS SDK，到12-15 年之前，iOS 程序员都非常紧俏。一个普通学校的大学生毕业在上海，比如可以找到4000-6000的普通文员的工作，会写程序也许可以到8000，毕业前自学 iOS 开发，会写 iOS 底薪就直接12000了。

在这个阶段，我都是大力在推动中国 iOS 开发的一个人。为什么要推动呢，就是因为还有很多人看不到这一点。

虽然当时 iPhone 已经很火了，大家都在买，各种安卓也出来了，大家都在买。但是很多人看不到移动开发的价值，觉得手机开发怎么可能会成为一个非常的重要场景呢？屏幕那么小，打字那么不方便，等等问题，人们真的会在手机上买超过50块钱的东西么？安全么？

但到了今天，你就不会这么说了。

我们打车都离不开滴滴了，我们买东西都离不开美团和饿了么。这些东西其实都是有了手机才会有的。我们就不用再提什么快手、抖音等等等等。

今天程序员都要再重新思考，为什么计算机没有占领这个世界。计算机的保有量和手机的保有量是完全不可比拟的。在中国比如可能有一亿台电脑，但是可能有十几亿台手机。手机是人手一个的，电脑可能是十分之一的人才会有的东西。

在今天这个时间点，当你还在抱怨说 AI 好像没有影响我的生活的时候，其实才是 AI 真正有机会的时候。如果你稍微视角广泛一点，你就应该已经知道 AI 已经在影响我们的生活。

AI 字幕

比如，我们做 YouTube 视频的人，有些人是挂字幕，有些人不挂。

我们之前挂字幕最常见的方法，就是去科大讯飞。讯飞有一个网站叫讯飞听见。在那个平台上，我们可以把我们的视频对应的 MP3 传上去。然后得到一个字幕文件，或者得到一个转写文件。比方说，我有时候会把我自己录的一期视频形成一个转写的文本文件。然后我再把这个文本文件润色一下，然后放到我公众号上，再发一篇文章，做到一鱼两吃。就是有一个视频再变成一篇文章。几十分钟的视频转成文字，可能要收 10-40 块钱，这是 AI 自动识别。如果你要求人工再校对一下，那么就变成了 100-200 块钱了。

PPT 自动布局

再比如，我年轻的时候做 PPT 都是用 Powerpoint ，等到我开始用 Mac 以后，我就用 Keynote。我觉得 Keynote 的风格更加的干净、简洁。

可是前两年，我发现 Powerpoint 推出一个 AI 自动布局工具，叫做设计灵感。我们是不太喜欢在排版上花时间的人。我做的 PPT 往往都很简单，页面往往就是一个标题，然后堆一个列表。

很多人他会做得非常花里胡哨，他会努力的想办法，把一个列表做得活色生香的，用各种各样的模板。我懒得去干这件事情。

但是我发现 Powerpoint 的这个新功能，设计灵感，很对我的胃口。我还是像以前一样，“一个标题，然后堆一个列表”，然后一点设计灵感，在它根据我的内容，模版，等信息推荐的一堆不同花色，样式的布局里面随便选一个就好了。非常方便。

发现了这个功能以后，我基本上就都在用 Powerpoint 了。我就觉得 Keynote 没有这个功能，对我来说非常不好用了。这就是 AI 对我们的改变。

Grammarly 拼写检查、校正

再比如，我有大量写英文邮件的需求。我对语法和拼写没那么在乎。以前写的英文邮件是有大量的语法错误，is、has、名次单复数之类的。当然读邮件的对方都是老外，他们并不在乎，不会回信说你写的语法错误很多，单复数用错了之类的。

但有的时候也会因为写得太过潦草，引起一些误解。结果对方要写邮件来问，某句话，到底是啥意思。遇到这种情况，我只能再认真地写一遍。

后来，三年到五年前，我听说了 Grammarly 。这是基于 AI 的拼写检查软件，比Word里头默认的拼写检查效果好得多。我用 Grammarly 以后，我就发现我写出来的英文邮件还是相当像样子的。它可以提供大量的修改意见。包括标点符号，包括一些用词，单复数，Chinglish的用词，它可能会建议你去掉或者给你换一个。或者你连续用了五个sometime，它可能会给你换一个，这样显得这个句子，这一段话没有那么重复等等。它会做很多这样的工作，对我就很有意义。

ChatGPT 文本润色

最近出了ChatGPT。我自己遇到的一个例子是，我在App Store上提交一个App，被拒绝了。我写了一个大概意思的回复，然后交给 ChatGPT 去润色成更商务，更专业的回信。结果很快我的 App 就通过审核了。

ChatGPT AppStore 文案生成

我最近提交了两个App，第一个App花了我两个月的时间，当然第一个App可能要打样，做很多基础的工作，因为好久没写代码了，包括恢复一些代码习惯。

而第二个App我只花了两天，第一个原因是因为这两个App很接近，所以有很多代码是可以通用的；第二个原因是因为在App Store上填表是非常辛苦的，因为你发一个App，得写App Name、Promote text、Description、keyword有一大堆你要填的文案性的东西，这些都很烦，都费脑子。平时做好一个App还需要一两天才能折腾好文案的问题，这还是只支持单一语言的前提下。

而这次这些工作，我都交给ChatGPT，文案工具十几分钟就全搞定了。

具体做法是，比如我做的这个App是一个Note，Description怎么来？

我就跟ChatGPT说：”I made a iOS note app，name is Easy Note, Please help me generate  App Store description.“（也可以用中文提要求，但是建议都试试，看具体问题，有些时候用中文提效果好。）

然后它光光给你写，输出的时候，你会发现，它会自动根据App name Easy Note，去帮你吹嘘这东西用起来很方便好用:

Make life easier with Easy Note! Keeping track of important information has never been easier. With Easy Note, you can quickly jot down notes, ideas, and to-dos without the hassles of pen and paper. Create, store, and organize notes with just a few taps! Keep your thoughts safe and secure in one easy-to-use app. With Easy Note, you can get organized today!

但是比如，我发现因为我没提，他也没猜到这个 Note 可以用来写日记。那么，我可以修改我的提示，改成”I made a iOS note app，name is Easy Note, you can use it to take note, or write diary, Please help me generate  App Store description.“。

结果如下：

Take control of your notes with Easy Note! Our app makes it easy for you to store, organize, and access all your notes and diary entries. With a clean, intuitive interface and powerful organizational tools, Easy Note is the perfect companion for the busy professional or student who needs to keep their notes organized and accessible. Take control of your notes today with Easy Note!

这个工作我本来可能要花个一两天才能搞定。因为这跟写程序不一样，这没有确定性。用了这个方法一会儿就能搞定了。如果写出来的不合心意，调整下提示，再试试往往就很好了，还可以自己修改一些不喜欢用词。

You are not young… but with age comes wisdom我们不再年轻，年龄的增长带来的是智慧

标题这句话其实是憨豆特工里面的一句台词，师傅告诉憨豆，你已经不再年轻，但是年龄的增长带来的是智慧。于是憨豆走到了比武的师弟身后，用锣棰一击打到师弟，赢得了比武。

这也是引发我的一个思考。

首先，我已经43岁了，我跟我年轻时代最大的区别，就是我年轻的时候，其实也不知道在写什么代码，也不知道写的代码能不能挣钱，但是有无穷无尽的精力。

大学的时候，我天天通宵在写代码，我精力充沛，甚至可以连轴转写一个星期的代码，天天通宵不睡。但我现在43岁了，身体也不是特别好，我是不可能熬夜的。我确实也不熬夜了，到了12点就睡了。每天早晨8点半一定起床。有人可能觉得我起的不够早，但是我是自由职业者，大多数人自由职业以后，无人管束以后，根本不能保证早上按时起床。我可以做到。

我不可能像那么有精力，但又有很多事要干：我得写公众号，我得做视频，我还得写代码。这三样任何一样，干好的人都不多，但是我三样都想干好他，所以我有很多事。

这就是第一个问题：年纪大了，你的精力其实没年轻人那么好。

开源时代

第二个点就是这个时代，我觉得变化非常之大。

不要全部亲力亲为，多用开源组件

我们年轻的时候，总觉得什么都想自己做。但那个时候也是有原因的，那个时间点，开源、AI 都没有现在这么成熟。很多东西都需要自己亲手去做，所以，在我们年强的时候，鄙视链的顶端是什么都能自己做的人。

后来，我发现需要改变思路。因为，我发现，我自认为是个老手了，但是我想做一些事，可是一个月也没能做出来。

但是做类似的事情，一些年轻人做得很快，几天就出产品了。这些年轻人，有些甚至是产品经理，或刚从其他行业转行的年轻人。他们几乎没有多少编程经验，但是做的东西却相当不错。他们大量地使用开源的现成的东西。

我们这种老程序员却有一个执念，感觉大量的用开源的现成的东西不够酷。如果真的要用一个开源库，我能不能给他调整下性能，优化一下，让它速度变快10倍，这样我们才会觉得我们在做事情。

聚焦小问题，控制问题空间不要膨胀

优秀的年轻人，特别是我观察到的一些现在做独立开发的年轻人，他们有一个优点。他们聚焦在某一个小问题上。不像我，我总是想把一个非常复杂的问题解决。所以，我设计的产品就会很复杂，用户用起来也很复杂，但同时它不见得有销量。

比方说，英语轻松读其实是一个非常复杂的APP，我们已经可能有1万几千行的代码了，然后还没有满足我对一个完美的学习英语的APP的一个预期，但实际上可能英语轻松读的非常小的一个功能，单独做成个APP可能还能卖得更好，但是这是未来我们去考虑的问题，但是今天我还没时间去拆解代码。英语轻松读的代码太复杂了。

如何应对 AI 和开源时代，做好独立开发者

这也是一个反思：在AI时代和开源时代，我们怎么去做个独立开发者?

再举个例子，今天比方理解ChatGPT，可能我是稍微还是比较懂行的。从还没有深度学习的时候，我就做过机器学习的学习和研究。我做过很多的探索，但是都没达到我的要求，所以我就没有做产品出来。

我当时在做搜索的时候，其实我对各种机器学习是非常感兴趣的，到了深度学习出来以后，我也做了很多尝试，但是都没形成产品。这两年我一直在考虑这个问题。

到了 GPT3 / ChatGPT 这个时代，我们独立开发者能做什么？

可能很多人理解不了ChatGPT这种东西，它是怎么炼成的？我也曾做过一期视频，写过文章。可能很多人理解不了的就是，这个东西做一个成本之高是不可想象的，它其实非常复杂。

比方说GPT就很复杂，它要收集全世界无数的资料。我记得上次做那个视频的时候，提到过GPT3，它用了1700万亿的词语，这么大的一个语料库是普通人根本就没有能力收集到的，语料库可能就得有几个T。甚至可能要上P。有可能1T、2T的硬盘，可能就要用几千个。就是这样的一个数据规模。

这样的数据规模，我们家用的机器是没办法处理。我有一台游戏本，3060的显卡。它可以跑起来一些比较小的，深度学习的项目。也可以用来训练一些比较简单的AI模型，它的性能是够的。

但是你如果像训练GPT这种东西，家用游戏本远远不够。你可能需要无数的、最先进的NVIDIA的显卡。而且，你还需要几千个、甚至上万个这样的高端下卡的集群，才能去把复杂的AI模型快速的训练出来。这些设备很昂贵，不管你是租云的还是你自己买，OpenAI应该是租云的，我不知道具体租了谁的云，或者是他自己建的服务器，他还要做几个月上，或者半年以上，或者一年的这种训练。 

这些团队，还需要一些性能高手，因为这么复杂的一个任务，只要你能在流程上，性能上做一点点提升，都能省不少的钱。

所以呢，在今天我们会发现，引领AI时代的往往是一些特别大的公司，像OpenAI、苹果、Google、微软，因为他们有财力、物力和人力去做这些事情，去探索这些东西。

那么，我们作为一个普通个人，或者是小的团队，在这个 AI 时代，在这个开源时代，我们能做的事情大量的，就只能利用各种开源的库，开源的 AI 模型来做产品。

但是幸运在于，经过了这么多年积累，有很多开源的AI模型，它们在表现上，甚至比一些收费的API或者收费的模型还要强。

举个例子，OpenAI 公司，在2022年8月，推出了一款叫做Whisper的产品，这个名字很像 George Michael 的一首歌曲叫做Careless Whisper（无声细语），很好听。OpenAI 的 Whisper 实际上是非常厉害，但是使用起来很简单的，开源的字幕和语音识别软件。

使用的时候，你就把一个MP3给它，用一条命令，就可以生成一个带时间戳的字幕，以及一个全文文本。效果到什么程度呢？

Whisper 是一个支持 44 种语言的开源工具，不是给汉语专门优化的产品，但是我测试过，它的中文识别水平是完全不次于科大讯飞的，也就是它的技术潜力是远远超越科大讯飞的。而且它还是开源的，纯免费的。

在我的 M1Max 笔记本上，因为目前官方代码还不支持 苹果的M1 架构加速，只支持 M1 的CPU，所以很慢，生成字幕可能要几十分钟甚至一个小时。但是我还有台 Windows 游戏本，用它只需要几分钟，游戏本是 N 卡支持Cuda。用起来比科大讯飞要慢一点，而科大讯飞用服务器做的，服务器的性能比较好。但是，Whisper 可以让我们用家用电脑，免费获得科大讯飞这种商用产品类似的效果，这非常让人兴奋。

这就是这个时代。

在App Store上，其实已经有用 OpenAI Whisper 做的那种英语的速记软件。这个开源的模型提供了很多模型，Tiny、Small、medium、Big，就是说这个就是模型尺寸，模型尺寸越大效果越好，但是 Small 这种或者 Tiny 这种只能识别英语。到了 medium，它就可以识别英语、中文、各种语言了，多语言识别了。

而只有 Tiny 这样的小模型，才能在 iPhone 这么一个比较小的受限环境运行起来。所以有人拿它的 Tiny 版本，做了英语的速记软件，英语的识别效果相当的不错，不次于很多大公司的类似产品。

这个 App 我应该也写得出来，但那可能是一招鲜的东西。反正你知道，已经有人在干这个事情了。你在 App Store搜索，也会发现很多 ChatGPT 和 GPT 相关的App。

在这个时代，你可能可以用一个收费的API，或者是一个开源的AI模型，去做一个相当不错的商业产品。产品的效果很好，然而不需要你从头研究一切技术细节。

当然这中间，需要你学会去筛选。你可以找到各种开源的库，各种开源或免费的 AI 模型。你能在里面找到最合适的，甚至你可以比较简单的进行一些优化，达到一个产品级的水平，那么你就可以做很多事情。

所以，在今天这个 AI 时代和开源时代，我觉得我也要转变一个思路。

作为一个老年程序员，我们以前总是想自己写，而在这个时代，我有可能要追求不是写代码的乐趣，而是解决问题的乐趣——通过组合各种开源的东西，不光是AI的开源，还有一些别的库和工具包，都在Github上可以找到。

我的开发能力很强，比如我可以通过手写转化的方式，把一些用Python写的开源库，变成一个iOS的库。就像我最早做有道词典的时候，有道词典给了我一个Java的词典内核，于是我写了几天几夜，把它翻译成了iOS的Cocoa代码。

就是要追求多快好省地写程序，首先就要尽量减少开发量，运用开源的东西，AI技术以及胶水代码，可以提高战斗力和执行能力。如果独立开发一年可以达到100万收入，可以考虑雇佣助手或合作伙伴，只要一年可以有几百万收入，我就可以让 Sycx 老师跟自己一起来做事情了。但是在今天，我是没有任何财力去雇个人来帮我的，所以要大量的用 AI 做我的文案助手，我的代码助手。

我为什么不接外包

不接外包的原因，我简单一点说。不是不能接外包，但是在我看来，做外包的事情太浪费时间了，中间最大的问题都在沟通成本上。如果高效的做外包，一是要有稳定的业务来源，二是我认为做外包，你就必须得是非常专业化的。

在某个领域，比如是做财务软件的外包，是做企业管理，是做进销存，你在某个特定的领域去做深耕。

然后，如果第一个客户是做进销存，第二个还做进销存，只不过稍微改吧改改去应对它的需求，或者说你只做某一个大进销存软件的二次开发，这样的外包还可以做。

如果是撒开了，什么外包我都接，是非常痛苦的，我认为是没法做的。当然也有一些很聪明的人，他也是大量用各种开源胶水组合起来，然后去接外包。但是这个不是我想干的事情，就是需要大量的去沟通。

为什么选择自由职业

以我目前的状态来说，如果我去上班，仍旧是可以比我现在做的这些事情挣得更多。

但我一直在追求一个，你叫它退休也好，或者叫它自由状态也好。就是我几乎不需要跟人打交道，也不需要跟一个老板去负责。我只需要自己做事情，就可以挣到钱。这些往往是通过一个市场，比方说App Store是一个市场，通过微信公众号这么一个平台，其实也是一个市场，或者是通过油管这么一个平台。我把作品、App、视频发布上去。平台自动匹配广告，或者中间有一些广告主来找我，我们私下交流，然后，我就可以获得收入。

一年四季，我不需要我在固定的办公室工作，也不需要我遵守任何一个公司的作息要求，也不需要跟老板低声下气。

就是完全是一个自由自在的状态。当然，之前三年，因为疫情，我没有享受到这个自由自在的状态的好处。在未来疫情彻底结束。并且中国旅游和出国旅游都是比较安全的时候，这种自由自在的状态就会表现出它的威力了。

2023年，我准备去日本旅行一个星期或者一个月。上两次，我去日本旅行，都是待了一两个星期。在这段旅行中，白天可以逛街玩，晚上也可以写代码，不影响工作也不影响学习，甚至在日本逛的时候还可以得到更多的灵感，做更多的视频。

前面说过，我做的所有的工作，比方说写作、做独立开发者、做视频，其实都需要满足这件事：就是我只生产一个内容、只生产一个APP、只生产一个视频，然后把它们扔到市场上去给我换钱。只要这样就能满足，我就不去跟人打交道，我也不去给任何一个人打工。这就是我的一个理想。

虽然这样挣的可能会少一些，但是我的成本也低。因为我完全自由职业，我也不需要住在北京、上海了，我可以住在天津这样的二三线城市，房子便宜，生活成本低。

如果有一天我移民到日本，我不一定要住在东京。我想先在东京住上两年，了解一下日本的大城市，然后再跑到京都或者一个很偏远的乡下，地价便宜的地方住下来，这样我的成本就会低很多。虽然挣的钱不多，但是活的更好，生活压力也会更低，存下来的钱一定多。

如何在 AI 时代、开源时代做一个独立开发者最先出现在Tinyfool的个人网站。

我今天就好好的解释一下，如何获得无穷无尽的时间去学习，而且同时感觉快乐，并不会觉得疲倦。

我从三个方面讲起：

1、关键不是时间管理

2、要把我们的娱乐建立在我们的学习基础上

3、我们应该如何战胜空虚无聊寂寞冷

好好的看这一期视频，然后付诸实践，你会发现你会有无穷无尽的时间用来学习，而且感觉到很快乐。

希望我关于英语学习的方法论的视频可以帮助到大家，大家有什么学习和自我成长的问题也欢迎随时在我的视频下面留言。

如果你从我的视频得到启发，请一定记住帮我点个赞，也记得留言分享你的体会和你的经验，谢谢大家。

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【英语学习】为什么学英语总感觉没有时间？ 如何获得无穷无尽的学习时间最先出现在Tinyfool的个人网站。

前言

这本书是我开始严肃的阅读英文书以来，第一本读完的英文畅销书。中国的空气污染让我对这个国家越来越悲观，移民目前是我非常重要的计划，具体方案还没有确定。

在很早之前，我就开始有了以看美剧为主的娱乐习惯。然而，当我开始严肃认真的考虑移民时间表的时候，我觉得如果我看书的习惯不能迁移到英文上的话，我可能没有办法享受在国外的生活。于是上次去香港玩的时候，我特意在诚品书店里面留心了有没有好的英文书，并买了这本《The Power of Habit》。

阅读方法

这本书我先是买了纸质书，然后跟一个最近刚去美国的朋友交流，他说他最近看书的方式是买有声书为主，我觉得很有道理，所以也买了有声书。大概前两个小章节全部是靠读纸书，后面的全部内容都是听的有声书。听有声书有一个非常有利的条件是，我最近经常出门走路，走路的时候，正好没有别的事情可以做，听Podcast也是听，听有声书也是听。此外坐地铁等等，甚至躺在床上关灯后，暂时睡不着的时候，也可以听。

我事后觉得，先看两三个章节的电子书或者纸质书，然后再听纸质书比直接听书应该效果会好。因为这类英文畅销书的一个特点就是一个简单的道理用各种各样的案例翻来覆去的分析，大量的词汇高度重复。如果读前面一两个小章节的时候，可以做到所有不会的单词都查下词典，了解下发音的话。后面全用听的应该信息量损失就很小了，综合考虑起来阅读效率也非常高。

但是有声书也有它的问题，声音这个媒介检索非常不方便，如果一句话两句话，没听清楚，往回倒退几句或者几十秒钟还是容易。但是你听到一个信息，觉得前两章前，哪里讲过一个相关的东西，有声书想检索到具体细节是很难的。但是纸书和电子书都很方便。

我读好的书喜欢多次阅读，所以第一遍实际上就是一个建立索引和分析结构的粗读过程。看纸书和电子书就很容易在第一遍粗读的过程后建立高效的索引，不管想到哪一个细节，都可以轻松的几下翻到，这是图像式记忆的优点。有声书这点很欠缺。所以，我如果做第二遍阅读的话，我可能会选择阅读纸书为主，而不是复习有声书。

警告

本书目前版本写于我对《The Power of Habit》一书的第一遍通读之后，这一遍的目的不是获取完全准确的信息，我写读书笔记的核心也是整理我自己的思路，而不是给大家贡献一个非常完美的内容，所以，这一版本必然含有大量主观认识和不准确的信息。

因为类似书名的书有好几本，所以请认准，我下面给的封面，或者直接用我给的链接购买，以免买错。

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本书的结构

• The Habits of Individuals
  • The habit loop – how habits work
  • The craving Brain – how to create new habits
  • The golden rule of habit change – why Transformation Occurs
• The Habits of Successful Organizations
  • Keystone habits, or the ballad of Paul O’Neill – which habits matter most
  • Starbucks and the habit of success – when willpower becomes automatic
  • The power of a crisis – how leaders create habits through accident and design
  • How target knows what you want before you do – When companies predict (and manipulate) habits
• The Habits of Societies
  • Saddleback church and the montgomery bus boycott – how movements happen
  • The neurology of free will – are we responsible for our habits?

第一章 The Habits of Individuals

这本书最开始在讲个人的习惯。

第一个好玩的例子来自于一个叫做Eugene的人，他的大脑在一个生病后受损，丧失了短期记忆转换为长期记忆的能力。

他大概能保持几十秒钟的短期记忆，所以他可以和人聊天，一句一句的聊的话，对方甚至有可能不能发现他有长期记忆问题。但是，一旦等待一段时间，短期记忆消失后，他就会有些戏剧化的反应。这很像我看过的Adam sandler和Drew BarryMore主演的电影《50 First Dates》，不过，女主角是一天记忆清空一次，Eugene是几十秒一次。

这个人因为不能形成长期记忆，所以生活上有很多不方便的东西。比如，无论老婆带他遛弯走了多少次，他始终不能记得新家周边的情况，所以，他没有自己出门遛弯的能力，甚至更可悲的是，他如果离开了家，哪怕是几个路口的距离，在一条他走过了无数次的道路上，他也找不回家的。

但是，很多年后，有一次，他背着老婆出门了，后来被找到。后来又背着老婆出门了，后来自己回来了。后来他自助出门和回来的次数越来越多。

这激起了科学家和他家人的怀疑和疑惑，难道他有长期记忆了么？经过反复的测试，他仍旧无法认得家周边的任何道路。但是，他可以准确无误的遛弯，并按照遛弯路线回家了。

这个案例的神奇之处，就在于一般情况下我们认为习惯应该是和记忆有关系的，但是Eugene的案例证明一个人可能没有记忆能力，但是仍旧可以养成习惯。

按照书中的说法，后来科学家发现这是因为控制习惯大脑的部分是更早进化出来的，更原始的更接近脑的深层位置的，而控制记忆的部分是后来进化出来的。两者，可以理解为原始生物和现代生物的不同的结构。

这个视角对程序员来说，其实并不陌生。假设我把保存或者生成习惯的区域或者机制，理解为LRU Cache的话，我觉得是可以类比的。LRU是Least Recently Used的简称，就是说，当缓存空间不够的时候，新的缓存项目替换掉“最近使用时间”最久的一个项目，也就是说，谁总也没有人用，谁就淘汰。

用书中提到的另外一个案例来说。科学家把老鼠放在一个T字型的管道里，然后，从长端放入老鼠，顶端的左端放上巧克力，然后响铃。每次都如此，老鼠一开始总是东窜窜西窜窜，尝试无数次才会找到左端的巧克力吃到。后来试验过很多次以后，科学家发现，老鼠的路线越来越清晰，到后来，一旦放入老鼠，他会毫不犹豫的走向左端。甚至，走到左端发现没有巧克力后，下次他仍旧会走向左端。这说明他形成了习惯。而下面两张图来自于，形成习惯前和形成习惯后，老鼠在同一个行为下的脑波阅读程度的对比图表。

从这两张图可以很明显的发现，一旦形成习惯以后做一件事情，就更加的不废脑子了，显然也会更快。这显然是在进化中有利的（这个机制听起来也很像巴普洛夫的条件反射学说）。比如，你可以用培养习惯的方式来训练狗，但是实际上，动物的一些捕食技能可能就是老动物一点一点用培养习惯的方式交给小动物的。

从老鼠的机制来看，也非常像cache的机制，当一个行为习惯成自然后，大脑就不需要活跃了。当一个数据被放入cache后，只要还没有被替换掉的话，取这个数据的值就不需要再进行计算了，直接从cache走就可以了。

我们也可以把习惯类比为计算机语言里面的函数或者子程序，当一段代码反复出现的时候，为了抽象级别和复用，最好把它抽取成函数或者子程序。

习惯三个要素是cue，routine和reward。

cue就是触发条件，routine就是习惯的流程，reward就是养成习惯的过程中，按照routine行事带来的好处。

老鼠的实验里面，cue就是响铃，routine就是老鼠先往前走，然后左转，然后吃巧克力，reward就是吃到了巧克力。

如何养成一个习惯？

了解到了习惯的秘密以后，第一个问题就是怎么利用这样的规律去养成一个习惯。

书里面提到了一个很好玩的例子，当年在美国刷牙不是一个全民的习惯，只有很少数的人刷牙。牙刷和牙膏是一个很小的产业。有一个厂商找到了一个广告大师，希望他能帮他们做广告宣传让刷牙变成全美国人的习惯。

开始广告大师觉得这广告没法做，因为刷牙是一个太麻烦的事情，虽然一定有好处，但是大多数人都是这样的，虽然知道什么是好习惯，仍旧没能力去养成好的习惯。所以，他觉得刷牙的广告全无前途。

这很像我们的互联网产品，很多产品没有前途的原因，大家都说是因为没有刚需，或者违反了用户习惯，或者说，用户不会习惯使用这些新产品。在每一个革命性的新产品出现之前，你去问任何人，他一定会告诉你刚需不存在也不符合用户习惯。

比如，汽车有刚需么？你去问发明汽车前时代的马车夫，富人们，运货的人们，他们会告诉你他们当然需要马跑得更快，但是汽车是什么？凭什么我需要呢？如果你告诉那个时代的人们，汽车还需要加油……他会不会直接骂死你呢？

Google有刚需么？Gmail有么？ICQ有么？iPhone有么？记得iPhone刚发布后，那些最懂手机的人们（黑莓玩家），是怎么评价的么？？？

但是，这肯定也不是说，任何产品都可以大卖。

回到刷牙这个产业来说，最后广告大师还是做了这个广告，其实跟我们现在看到的大多数牙膏牙刷广告差不多，就是告诉你，媒体呐早起，刷一次牙，晚上睡觉刷一次牙，不需要几天你的牙就会白皙无雪，亮晶晶，绽放完美的笑容。（题外话，其实我觉得这些广告最大的效果，就是这么多年下来，我没有了完美的笑容，因为牙么，总是忘了刷，每次笑都觉得自己牙黄，哈哈。）

按照习惯三要素的观点，早起，或者晚上睡觉就是cue，刷牙，就是routine，你的牙白皙美丽就是reward。

这个广告播出以后，几年的时间，刷牙就从一个小众活动变成了半数美国人的习惯，牙膏和牙刷公司自然是赚得盆满钵满，广告大师，当然也发了一笔大横财。

但是反思这个故事的时候，作者发现，其实当时代的其他牙刷牙膏公司也是用的类似的广告策略，为什么这家才是真正的脱颖而出的呢？

原来是，牙膏里面的薄荷，它会造成你刷完牙后，有一种清凉冰爽的感觉。实际上加不加这种成分你的牙都可以刷好，没有任何实质上的意义。但是加了薄荷以后，你每次刷完牙后，都有种牙刷的很干净的感觉。这不是刷牙真正的reward，但是人们会以为这是刷牙的reward。刷牙真正的reward是非常长期的，如果你的牙很不好，需要刷很久才能褪掉黄斑，甚至可能必须洗牙才能褪掉。如果你的牙很好，刷了就更看不出来任何变化。刷牙之前难以形成习惯的原因是，他虽然有reward，但是太难以感觉到，没有reward在习惯培养起的刺激，大脑就不能养成顽固的好习惯。但是薄荷提供了一个假的reward，这个reward，很容易感觉到，每次刷牙都有，这样的刺激容易增强习惯的效果。

了解了这个故事以后，我开始仔细考虑很多产品里面的小佐料，比如香皂里面的香料，有利于洗脸洗的更干净么？比如洗衣粉的淡淡清香呢？很多很多。

再如一些，我们可能会上瘾的互联网产品，比如微博，reward应该是提高我们的知名度，看到好玩的信息，等等。但是什么是淡淡的佐料呢？也许是在手机上点一下刷新，或者下拉一下列表，然后丁零一声，内容刷新了。你想想，有没有在无人更新的半夜，下拉过那个列表？

习惯，某种角度也可以理解为成瘾。

习惯，某种程度上也许是创新产品必须思考的问题。我们的命题往往是，如果用户做点这个，做点那个，然后就UGC了，然后，我们就流量很大了，内容很多了，发大财了。对，如果的前提如果对了，确实有戏，但是用户为什么要做呢？为什么某些产品下，用户养成了习惯，甚至上了瘾，某些产品，只能天天等着如果成真呢？

欢迎阅读下篇《如何改变习惯－我是如何在半个月内减掉20斤的－The Power of Habit读书笔记(2)》。

《The Power of Habit/习惯的力量》读书笔记(1)最先出现在Tinyfool的个人网站。