从零开始 AI 编程系列：如何基于 Devv Builder 和 Lovable 创建个人博客系统

今天的项目主要介绍如何利用 Devv 和 Lovable 来创建一个功能完备的个人博客平台，无需编写代码，也不用管部署等繁琐的环节。

仅需要了解一些基础的开发概念（例如前后端、数据库、API 等）。

让我们直接开始 👇🏻


首先来介绍一下 Devv Builder

Devv 是一款 AI 驱动的后端开发平台，用户只需用自然语言描述需求，即可分钟级生成生产就绪的 API 和云架构，自动完成编码、部署及安全配置，让开发者专注创新。

后端版本的 v0 / bolt / lovable。

目前还在内测阶段，欢迎留言 or 私信获取内测资格。

举个例子：

你想做个带用户注册、支付功能的 App，过去得花几周时间写代码、买服务器、搞安全设置，现在只要对 Devv 说：“做个用户登录系统，用手机号注册，对接支付宝支付，每秒能扛住1万人同时下单”，它立马生成可用的 API 服务，自动配置好数据库、防火墙和性能监控，直接塞进你的 App 里就能用。

一、构建后端 API

首先，我们先使用 Devv 来创建一个后端的 API，输入的 Prompt 如下：


在 Devv 中输入上面的 Prompt，然后就可以开始构建了。

二、连接数据库

这里我们使用 Supabase 作为博客后端的数据库，首先我们现在 Supabase 中创建一个新的 Project。

创建完了就可以在 Devv 上连接到 Supabase 了。

三、运行 SQL 创建对应的数据库表

点击 Devv 升成的 SQL，即可直接在 Supabase 中执行并创建对应的表结构。


四、测试 API 接口

连接好数据库之后，我们就可以来测试一下后端的 API 是否 work 了，点击到 Playground Tab 中，可以看到已经生成了几个对应的 API 接口请求。

Playground 是一个类似 Postman 的接口测试工具。

例如这里我们测试 admin 用户登录，可以成功获取到登录后的 token。

使用上面生成的用户 Token 作为鉴权，来测试一下其他的几个接口。


再来测试一下评论相关的接口。

发现了一个 bug，我们创建了评论之后，并没有在 Get All Posts 这个接口中展示对应的评论内容，直接让 Devv 修复一下这个问题。



OK，现在整个后端服务就创建完毕了，我们可以把这个服务直接部署到线上，并生成对应的 API 文档。

现在可以基于这个后端系统来创建前端 or 客户端的 App 了，这里我们仅演示使用 Lovable 来构建前端的应用。

当然也可以本地使用 Cursor 基于这个 API 来创建 App。

lovable.dev 是一个用来创建前端 App 的平台，可以通过 prompt 来创建对应的前端 App。


五、创建前端 App

我们直接复制对应的 API Doc，然后让 Lovable 基于这个 API 创建一个前端的博客系统。

简单调试了一下 UI，中间步骤直接省略了。

最终的博客系统可以在以下地址直接访问：

https://tranquil-post-space.lovable.app/


现在一个最基础的个人博客平台就已经搭建完毕，整体前后端用时大概不到 30min。

后续还可以在这个基础上扩展更多的功能，例如：

- 接入 DeepSeek V3/R1 来根据提示自动生成博客的内容
- 接入邮件系统，发布博客文章之后自动向订阅用户发送邮件
- 支持上传图片、多级评论等

这是「从零开始 AI 编程」系列第一篇，后面会继续使用这样的形式带大家实际 build 一些产品。

另外本篇文章中提到的 Devv Builder 还在内测中，首批内测用户已经发放了对应的资格，请查收一下邮件。

另外想要内测的用户可以评论 or 私信，我会手动 onboarding。

从零开始 AI 编程系列：如何基于 Devv Builder 和 Lovable 创建个人博客系统

10 个帮助你更好入门编程的网站和工具 🚀

1）devv.ai

devv.ai 是一款专门面向于开发者的搜索引擎，目的是代替开发者日常使用 Google / StackOverflow / 文档的场景。

目前我们团队的小伙伴已经完全用 devv.ai 替代了 Google 和文档查询。

2）Immersive Translate（沉浸式翻译）

这个插件基本上已经成为了日常使用次数最多工具之一，支持沉浸式翻译网页，并且背后可以选择多个翻译引擎（日常使用最多的是 DeepL 和 ChatGPT）。

因为后面推荐的大部分内容均为英文内容，可以借助这个工具来进行翻译对照学习。

https://immersivetranslate.com/?force=1

3）Python Tutor

这个网站可以非常直观地把 Python / Java / C / C++ / JavaScript 等语言的运行过程以可视化的方式展示出来，方便初学者理解整个程序的每一步状态。

图为快速排序的运行流程。

https://pythontutor.com/

4）freeCodeCamp

freeCodeCamp 应该是最大的编程教程网站，上面几乎有你想要了解的任何编程资源，从编程语言到各种从零到一的 Project，有接近 10000 篇教程。

对于一门技术不熟悉就可以先到这里搜索一下。

https://www.freecodecamp.org/chinese/

5）Replit

Replit 是一个在线的 IDE 和代码社区，可以直接在线运行多种语言的代码。

并且社区中拥有大量的开源项目，可以在其他人的项目上进行二次开发，并直接在线上编译运行发布。

https://replit.com/

6）GitHub

聊到开发就可能绕过世界上最大的开源项目平台 GitHub。在使用这个网站之前可以先学习一下 git 这个版本控制系统的使用。

熟悉了 GitHub 之后可以每天了解 trending 项目，并且也可以参与到其他人的开源项目中去。

https://github.com

7）Awesome First PR Opportunities

熟悉了 git 和 GitHub 之后就可以开始你的第一个开源项目贡献了。想象一下，如果在求职的时候，简历中有过 Python, React, k8s 等知名开源项目的经验，肯定会脱颖而出。

这个 Repo 列出了适合新手的第一个开源项目任务。

https://github.com/MunGell/awesome-for-beginners


8）计算机自学指南

很多同学可能并不是科班出生，但是没有关系，计算机和编程是最不需要在学校里学习的一门专业了。

这个网站列出了几乎 CS 所有领域的网上课程，并且每个课程都包含相关介绍。

https://csdiy.wiki/

9）Build Your Own X

有了一定的编程基础之后，是时候来写一些大型的项目了。

比如：
- 实现一个虚拟机（Docker）
- 实现一个操作系统
- 实现一个 3D 渲染器

这些看起来很难的项目，实际上跟着教程做都能一步一步实现。这个 Repo 就收集了大量这些项目。

https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x

10）Hacker News & /r/programming

有了编程技能还不够，编程是一门发展非常快速的行业，所以如果需要了解最新的技术咨询、行业动态，查看最一手的资讯是最重要的。

只看这两个信息源就足够了：

Hacker News: https://news.ycombinator.com/

Reddit Programming: https://www.reddit.com/r/programming/


You can read the unrolled version of this thread here: https://typefully.com/Tisoga/XAbvlux

10 Websites and Tools to Help You Get Started with Programming 🚀

devv.ai 是如何构建高效的 RAG 系统的 Part 2

这个系列的 thread 会分享 devv.ai 背后构建整个 Retrieval Augmented Generation System 的经验，包括在生产环境上的一些实践。

这是系列的第二篇，主题是「如何评估一个 RAG 系统」。

🧵

如果没有看过第一篇的朋友，欢迎先看一下第一篇的内容，可以对整个 RAG 系统有一个初步的了解。

https://x.com/Tisoga/status/1731478506465636749?s=20

上篇我们提到了什么是 RAG 系统，以及构成的基本要素，这里再来复习一下。

一个最基本的 RAG 系统由以下 3 个部分组成：

1. 语言模型
2. 外部知识合集
3. 当前场景下所需要的外部知识

想要优化整个系统，就可以把问题分解为优化这个系统的每个部分。

但是优化一个基于 LLM 的系统的难点在于，这个系统本质上是一个黑盒，没有一套有效的评估手段。

如果连最基础的 benchmark 也没有，怎么提升对应的指标也就是空谈了。

所以我们要做的第一件事就是先建立对整个 RAG 系统的评估体系。

来自 Stanford 的这篇论文主要做的就是这个工作，评估生成式搜索引擎的可验证性。

Evaluating Verifiability in Generative Search Engines

https://arxiv.org/abs/2304.09848

这篇论文虽然是用来评测 Generative Search Engine（生成式搜索引擎），但是也完全可以把其中的方法应用到 RAG 上，本质上 Generative Search Engine 算是 RAG 的一个子集，还有针对于特定领域数据的 RAG 系统。

论文中提到了一个值得信赖的 Generative Search Engine 的先决条件就是：可验证性（verifiability）。

我们都知道 LLM 经常会一本正经的胡说八道（幻觉，hallucination），生成一些看似对，实则错的内容。

而 RAG 的一个优势就是给模型提供了参考资料，让模型降低幻觉的概率。

而这个幻觉降低了多少，就可以用 verifiability 这个指标来进行评估。

理想的 RAG 系统应该是：

- 高引用召回率（high citation recall），即所有的生成内容都有引用（外部知识）充分支持
- 高引用精度（high citation precision），即每个引用是否真的支持生成的内容

实际上这两个指标不可能做到 100%，根据论文中的实验结果，现有的 Generative Search Engine 生成的内容经常包含无据陈述和不准确的引文，这两个数据分别是 51.5% 和 74.5%。

简单来说，就是生成的内容和外部的知识不匹配。

论文对 4 个主流的 Generative Search Engine 进行了评估：

- Bing Chat
- NeevaAI（已经被 Snowflake 收购）
- Perplexity
- YouChat

评测的问题来自不同的主题和领域。

采用了 4 个指标来进行评估：

1. fluency，流畅性，生成的文本是否流畅连贯
2. perceived utility，实用性，生成的内容是否有用
3. citation recall，引文召回率，所生成的内容完全得到引文支持的比例
4. citation precision，引文精度，引文中支持生成内容的比例

指标 1 和 2 通常是基本条件，如果连这个都不满足整个 RAG 系统就没什么意义了（话讲不清再准确也没有用）。

一个优秀的 RAG 系统应该在 citation recall 和 citation precision 上获得比较高的评分。


具体的评价框架是如何实现的？

这一部分用了一点初中数学的知识，详细的过程可以直接参考论文原文。

整个实验的评测方式是使用「人为」的评测方式。

1）评测流畅性和实用性

给评测者对应的评测指标，例如 xxx 算是流畅的，并用 five-point Likert 量表来进行计算，从 Strongly Disagree 到 Strongly Agree。

并且让评测者对「The response is a helpful and informative answer to the query」这个说法的同意程度进行打分。

2）评测引文召回（Citation Recall）

引文召回率是指：得到引文支持的生成内容 / 值得验证的生成内容

因此，计算召回率需要：

1. 识别生成内容中值得验证的部分
2. 评估每个值得验证的内容是否得到相关引文支持

什么是「值得验证」，可以简单理解为是生成内容中包含信息的部分，实践中，几乎所有的生成内容都可以看做是值得验证的内容，所以这个召回率可以近似等于：

召回率 = 引文支持的生成内容 / 总的生成内容

3）测量引文精度（Citation Precision）

引文精度是指生成的引文中支持其相关陈述的比例。如果生成的内容为每个生成的语句引用了互联网上所有的网页，那么引文召回率就会很高，但是引文精度会很低，因为很多文章都是无关紧要的，并不支持生成的内容。

比如说 Bing Chat 等之类的 AI 搜索引擎在使用中文进行询问的时候，会引用很多 CSDN、知乎、百度知道中的内容，在引文召回率上是很高的，甚至有时候每句生成的内容都有对应的引用，但是引文的精度却很低，大部分引文不能支持生成的内容，或者质量很差。

devv.ai 就在引文精度上做了很多优化，尤其是针对于多语言的场景。在使用中文提问的前提下，精度是要显著优于 Perplexity、Bing Chat、Phind 等产品的。

具体的引用精度的计算方法这里就不赘述了，可以参考论文中的描述。

有了引文召回率和引文精度之后，我们就可以计算出 Citation F 这个最终指标了（调和平均数）。

要实现高 F，整个系统必须拥有高引文精度和高引文召回率。

关于 Harmonic Mean（调和平均数）

https://devv.ai/en/search?threadId=d6xolrry09vk


上面就是整套的对 RAG 系统可验证性的评估方法。

有了这套评测系统，每次 RAG 优化了之后就可以重新跑一遍评测集，来确定相关指标的变化，这样就可以宏观上来判断整个 RAG 系统是在变好还是在变差了。

另外分享一下 devv.ai 在使用这套系统时的一些实践：

1）评测集

评测集的选定应该与 RAG 对应的场景所吻合，例如 devv.ai 所选择的评测均为和编程相关，并增加了很多多语言的评测集。

2）自动化评测框架

论文中所采用的还是 human evaluation 的方法，例如论文中使用了 34 个评测人员参与评测。

缺点是：

1. 耗费人力和时间
2. 样本量较少，存在一定的误差

所以针对工业级场景，我们在构建一套自动化的评测框架（Evaluation Framework）。

核心的思路是：

1. 基于 llama 2 训练一个评测模型（验证召回率和引文精度）
2. 构建大量的评测集，并且根据线上的数据自动抽样生成评测集
3. RAG 核心模块改动后，会有 CI 自动运行整个评测框架，并生成数据埋点和报表

采用这种方法，可以非常高效地进行测试和改进，例如对于 prompt 的改动，可以快速开一个 a/b 实验，然后不同的实验组跑一遍评测框架，得到最终的结果。

目前这套框架还在内部构建 & 实验中，未来可能会考虑开源对应的评测模型和框架代码。（感觉光这个评测框架就可以开一个新的 startup 了）

今天的 thread 主要分享了 Evaluating Verifiability in Generative Search Engine 这篇论文的内容，以及 devv.ai 在 RAG 评测上的一些具体实践。

限于篇幅的原因，还有很多细节没有讲，比如如何评测细粒度的模块等，这个之后有机会再分享。

最后再介绍一下 devv.ai

devv.ai 是专门面向开发者的新一代 AI 搜索引擎，目标是替代开发者日常使用 Google / StackOverflow / 文档的场景，帮助开发者提升效率，创造价值。

产品发布一个多月，已经有几十万的开发者正在使用 devv.ai 🚀

另外，有任何的反馈和建议都可以在这个 repo 提交。

也欢迎转发这个 thread 让更多人看到，可以直接转发到其他平台，备注来源即可。

https://github.com/devv-ai/devv/issues

完整的 thread 内容

https://typefully.com/Tisoga/PBB58Vu

Building an Efficient RAG System: Part 2

devv.ai 是如何构建高效的 RAG 系统的 🔎

之前答应过要分享一下 devv.ai 底层涉及到的技术，这个系列 thread 会分享我们在这个项目上的具体实践，这是第一篇。

另外我们开了一个专门用于提交反馈和建议的 GitHub Repo，欢迎反馈。

🧵

https://github.com/devv-ai/devv

RAG 的全称是：Retrieval Augmented Generation（检索增强生成）

最初来源于 2020 年 Facebook 的一篇论文：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks（是的，你没有看错，2020 年就有这项技术了）。

这篇论文要解决的一个问题非常简单：如何让语言模型使用外部知识（external knowledge）进行生成。

通常，pre-train 模型的知识存储在参数中，这就导致了模型不知道训练集之外的知识（例如搜索数据、行业的 knowledge）。

之前的做法是有新的知识就再重新在 pre-train 的模型上 finetune。

这样的方式会有几个问题：

1. 每次有新的知识后都需要进行 finetune
2. 训练模型的成本是很高的

于是这篇论文提出了 RAG 的方法，pre-train 的模型是能够理解新的知识的，那么我们直接把要让模型理解的新知识通过 prompt 的方式给它即可。

所以一个最小的 RAG 系统就是由 3 个部分组成的：

1. 语言模型
2. 模型所需要的外部知识集合（以 vector 的形式存储）
3. 当前场景下需要的外部知识

langchain, llama-index 本质上就是做的这套 RAG 系统（当然还包括构建在 RAG 上的 agent）。

如果理解了本质，其实是没有必要再额外增加一层抽象的，根据自己的业务情况来搭建这套系统即可。

例如，我们为了保持高性能，采用了 Go + Rust 的架构，能够支持高并发的 RAG 请求。

把问题简化，不管是搭建什么样的 RAG，优化这套系统就是分别优化这 3 个模块。

1）语言模型

为什么 2020 年的这篇论文直到今年才火起来？一个主要的原因就是之前的基座模型能力不够。

如果底层模型很笨，那么即使给到了 丰富的外部知识，模型也不能基于这些知识进行推演。

从论文的一些 benchmark 上也可以看出效果有提升，但是并没有特别显著。

1.1）GPT-3 的出现第一次让 RAG 变得可用

第一波基于 RAG + GPT-3 的公司都获得了非常高的估值 & ARR（年经常性收入）：

- Copy AI
- Jasper

这两个都是构建营销领域 RAG 的产品，曾经一度成为明星 AI 独角兽，当然现在祛魅之后估值也大幅度缩水。

1.2）2023 年以来，出现了大量的开源 & 闭源的基座模型，基本上都能够在上面构建 RAG 系统

最常见的方式就是：

- GPT-3.5/4 + RAG（闭源方案）
- Llama 2 / Mistral + RAG（开源方案）

2）模型所需要的外部知识集合

现在应该大家都了解了 embedding 模型了，包括 embedding 数据的召回。

embedding 本质上就是把数据转化为向量，然后通过余弦相似度来找到最匹配的两个或多个向量。

knowledge -> chunks -> vector
user query -> vector

2.1）这个模块分成两个部分：

1. embedding 模型
2. 存储 embedding vector 的数据库

前者基本上都使用 OpenAI 的 embedding 模型，后者可选方案非常多，包括 Pinecone，国内团队的 Zilliz，开源的 Chroma，在关系型数据库上构建的 pgvector 等。

2.2）这些做 embedding 数据库的公司也在这一波 AI Hype 中获得了非常高的融资额和估值。

但是从第一性原理思考，模块 2 个目的是为了存储外部的知识集合，并在需要的时候进行召回。

这一步并不一定需要 embedding 模型，传统的搜索匹配在某些场景下可能效果更好（Elasticsearch）。

2.3）devv.ai 采用的方式是 embedding + 传统的 relation db + Elasticsearch。

并在每个场景下都做了很多优化，一个思路是在 encoding knowledge 的时候做的工作越多，在  retrieve 的时候就能够更快 & 更准确（先做工 & 后做工的区别）。

2.4）我们使用 Rust 构建了整套 knowledge index

包括：
- GitHub  代码数据
- 开发文档数据
- 搜索引擎数据

3）更好地召回当前场景下需要的外部知识

根据优先做工的法则，我们在 encoding 的时候对于原始的 knowledge 数据做了很多处理：

- 对代码进行程序分析
- 对开发文档进行逻辑级别的 chunk 分块
- 对网页信息的提取 & page ranking 优化

3.1）做完了上面的工作之后保证了我们在 retrieve 的时候获取到的数据本身就是结构化的了，不需要做太多的处理，而且可以提升召回的准确率。

现在再来看 a16z 的这张图，就是在每个步骤上扩展出了对应的组件，核心本质并没有变。

https://a16z.com/emerging-architectures-for-llm-applications/

2022 年基于这套 RAG system 做的搜索引擎 Perplexity 每个月已经拥有了几千万的流量，LangChain 也获得了几亿美金的估值。

不管是通用的 RAG，还是专有的 RAG，这是一个做得马马虎虎很容易的领域，但是要做到 90 分很难。

每一步骤都没有最佳实践，例如 embedding chunk size，是否需要接搜索引擎，都需要根据实际的业务场景来多试。

相关的论文非常多，但是并不是每篇论文里面提到的方法都是有用的。

今天只是简单对 devv.ai 底层的一些使用到的技术做了一个 high level 的科普，没有太深入技术细节，目的是希望想要进入这一行的开发者们也能够从第一性原理来思考，对技术祛魅。

下一阶段会每周会发一篇 LLM 相关的技术分享推文，今天在写这个 thread 的时候大量使用了 devv.ai 来查询相关的资料，非常有帮助。

如果后面还想看相关的内容分享，可以转发这条推文给更多人看到，如果上述内容表述有误，也欢迎大家在评论区指出。

后续会把详细的文章汇总到 https://github.com/devv-ai/devv ，也欢迎大家 star 支持（更重要的是提交 devv.ai 的反馈！）

Building Efficient RAG Systems: A Deep Dive into devv.ai

🚀 Stop chasing goals. True success is having the TIME to focus on your top priorities!

10 key mindsets I learned from @shreyas @TKPPodcast

Thread 🧵

1/ Writing forces clarity & enables permissionless sharing. How?

• Share ideas in docs vs presentations
• Asynchronous > meetings
• Creates persistent record
• Surfaces clarity

2/ Use the "antithesis principle"

• Recognize general truths about the world
• But DON'T assume they apply to you
• Optimize YOUR behaviors differently
• Embrace inconsistency

3/ Evaluate options based on opportunity cost, not just ROI

• Consider value of next best alternative
• Don't just minimize effort/cost
• Choose for maximum value

4/ Improve skills systematically

• Decompose into parts
• Identify gaps
• Invest time outside work
• Create learning feedback loops

5/ Enable high agency contributors

• Give space to influence outcomes
• Don't restrict to narrow roles
• Encourage creative execution
• Reduce bureaucratic friction

6/ Writing tips:

• Lead with core insight
• Structure for reader experience
• Use empathy for viewpoint
• Edit ruthlessly for clarity

7/ Systematically build competence:

• Deconstruct complex skills
• Allocate non-work learning time
• Create adjacent skill relationships

8/ Make clearer decisions:

• Consider unintended consequences
• Balance data, judgment, perspectives
• Communicate rationale transparently

9/ Signs of a great team:

• Clarity on decision-making philosophy
• Willingness to bend rules
• High contributor agency

10/ Redefine success as time optionality

• Rank your life priorities
• Assess time spent on top ones
• Iteratively optimize time allocation

The original podcast

https://twitter.com/TKPPodcast/status/1699056583278522631?s=20

Unlocking True Success: Key Mindsets and Strategies

如何基于网页链接来创建知识库 AI & Chatbot

Copilot Hub 发布了新的功能：可以基于一系列网页链接的内容来创建自定义的 ChatGPT

https://app.copilothub.co/

使用场景：
- 主题研究分析
- 网站聊天机器人
- 个人博客助手

🧵

比如现在我要创建一个关于 OpenAI 行业发展研究的 AI 助手

首先第一步是搜集相关的资料，包括：

- Wikipedia 相关词条
- OpenAI 官网相关文章
- Substack 中相关 newsletter
- 微信公众号相关文章

第二步，在 Copilot Hub 上创建一个新的 Copilot，并选择 URL 的数据源。


第三步，输入刚刚搜集到的网页链接，点击 Next 会对输入的网页链接进行上传和分析。

第四步，编写 Copilot 的相关信息

包括：
- Description：这个 Copilot 的简单介绍，为了能够让其他人了解是做什么的；
- User Prompt：自定义的 prompt 设定，如果想让 Copilot 模拟某一个角色，可以在这里设定，普通用户直接跳过这个设定即可。

点击 Create 即可完成整个 Copilot 的创建。

创建完了之后就可以开始和这个「OpenAI 行业研究员」进行对话了。

比如这里我使用了 Not Boring Newsletter 和拾象公众号的文章作为预训练的语料，可以分别来对比这两个研究机构对 OpenAI 发展看法的不同点。

可以在这个链接体验这个 AI 研究员 👇
https://app.copilothub.co/chat?id=1270

以此类推，你可以创建非常多不同主题的 AI 助手：

- Web3 行业动态 AI
- 学术分析师 AI
- 商业报告写作 AI

并且你可以把这些 AI 助手以非常简单的方式集成到自己的 App 或者服务中（例如网站、SaaS 服务、Slack/Telegram/Discord 等），接入的功能会在未来一段时间 launch。

本次更新还增加了很多其他的功能：

- 支持通过短文本的形式来输入语料（类似 Character AI）
- 支持生成内容中的代码高亮显示
- 支持 Copilot Gallery 的关键词搜索（现在社区已经创建了几千个不同类型的 AI 了）

Copilot Hub 还在快速迭代过程中，所以有任何问题和反馈建议都可以加入下面的 Telegram 讨论组来讨论 👇

https://t.me/copilothub_cn

Creating Custom AI Chatbots with Copilot Hub

与 Sam Altman 关于创业的 10 次对话

从 YC 的 president 到 OpenAI 的创始人，Sam 对于创业有着自己独特的理解，在 Copilot Hub 上基于 Sam 所写的一些文字训练了一个 Ask Sam Altman 的 AI，并与他进行了 10 次关于创业的对话。

内测体验地址：https://app.copilothub.co/

-- thread 🧵 --

Sam 曾经是 How to Start a Startup 这门课主要的讲师，所以第一个问题就是「如何建立一家创业公司」。

Sam AI 给出了 4 个关键点，并给出了具体解释：

1. 找到一个好的 idea
2. 建立一支优秀的团队
3. 执行力
4. 关注增长

第二个问题：什么是一个优秀的 idea 以及如何找到它？

Sam AI 给出的一些要点：

- 正确的环境与正确的人
- 关注前沿的科技与开发动态（例如 GitHub 中当前比较火的开源项目、前沿的论文等）
- 思考自己适合什么
- 好的 idea 一般都是不那么显而易见的，Do Things Don't Scale

第三个问题：如何找到优秀的人才？

- 结识更多优秀的人，并和那些给你留下深刻印象的人深入交往
- 在职业生涯早期，找知名人士来帮你背书
- 把时间花在支持自己 & 积极向上的人身上

第四个问题：如何变得更加高效？

Sam AI 给出了非常多小的建议：

- 找到一个让你高效的环境（Atomic Habits 中也提到过环境是非常重要的因素）
- 自动或简化重复性任务
- 学习高效地打字 & 使用键盘快捷键
- 专注正确的事，如果方向错了，花再多的时间也没有用
- 努力工作，或者说更聪明地工作

第五个问题：询问 Sam Altman 是如何具体保持高效的？

1. 有一个明确的目标，想要达到什么目的？最终目标是什么？
2. 将目标分解成更小、更易于管理的部分
3. 留出专门时间来实现这些目标，在日历中 block 出时间
4. 消除干扰，关闭手机和电子邮件，收起所有能引诱我拖延的东西
5. 庆祝小的胜利

第六个问题：如何为你的产品找到早期的用户？

- 多和潜在的用户去聊，手动 onboard（Copilot Hub 内测的第一天我手动 onboard 了 200+ 的用户）
- 让朋友、家人、身边的同事成为第一批的用户
- 找到早期用户后，记得要多多接触，并收集一些有效的产品反馈建议

第七个问题：如何 onboard 新的用户？

吸引新用户的最佳方式是确保他们从一开始就对你的产品有良好的体验，需要计划如何向他们介绍你的产品，并确保他们了解如何使用它。

- 创建视频教程
- 搭建一个客户成功团队

如果用户一开始就对你的产品感兴趣，这会增加他成为长期客户的机会。

第八个问题：如何面对失败？

失败并不是结束，而是开始。

- 这可能并不是个人的问题（时机、环境都是重要的因素）
- 从失败中学习
- 把失败作为动力
- 继续尝试（Sam 也失败了很多次）
- 从别人那里寻求帮助

第九个问题：如何 sell 你的想法？

创业过程中最重要的事情之一就是把你的想法 sell 给别人（投资人、用户、员工）。

- 你需要真的相信你所做的事情，做自己不相信的事情只会感到 awful
- 销售是一门技能，可以通过不断训练来提高
- 面对面对话

第十个问题：如何找到自己所热爱的事情？

- 保持一个开放的心态，多去尝试新的事物
- 和那些在做呢感兴趣事情的人交流，询问他们问题
- 关注那些让你觉得兴奋的事情，你在做那些事情的时候忘记了时间？那些可能就是你所热爱的。

You can read the unrolled version of this thread here: https://typefully.com/Tisoga/uIAG3BQ

与 Sam Altman 关于创业的十次对话

在 ChatGPT 中实现了一门新的编程语言：GPTLang，并用这个语言写了一个排序算法。

定义了一个新的命令 `gptlc`，用来编译 GPTLang 的代码。

下图是最终的效果：让 ChatGPT 用 GPTLang 写了一个选择排序，并在命令行编译运行。

这个 thread 将会详细讲述一下是如何一步步实现这门语言的。

首先我告诉了 ChatGPT 正在实现一门新的编程语言，能不能给一些 idea 或者建议，ChatGPT 给出了 GPTLang 的一些基本特性。

定义编译器命令为 `gptlc`，并且可以使用 `gptlc file.gpt` 来进行编译。

然后让 ChatGPT 给出一些常用的编译选项：

给出两个基础的语法定义：

1. 注释，采用 # 作为注释符
2. 变量定义，关键词是 `VAR`

让后让 ChatGPT 根据语法规则给出一些例子。

然后定义了最基本的一个函数 `PT`，用来打印内容到屏幕上。

语法：

PT(<value>) -> None

给出了一些例子之后，ChatGPT 很快就学会了这个函数的使用方法。



下一步是定义 Function 的语法

FUNC <function_name>(<arguments>) -> <return_values>:    <function_body>

可以看到我的语法定义非常随意，并没有按照标准的 BNF 来定义，不过很显然 ChatGPT 很容易从示例中来学习具体的使用方法。


接下来是定义分支条件

并基于这个分支条件的语法写了一段简单的代码来执行，ChatGPT 已经能够输出代码的结果了。


OK，有了函数和分支条件之后，ChatGPT 能否组合这两个语法来实现一个函数？

获取两个数中更大的那一个，并返回。

很显然，ChatGPT 很好地用 GPTLang 的语法实现了，并且还给出了指示。

下一步，实现循环，这里我实现了一个类似于 Python 中 for loop 式的循环，不过在语法上有一些区别。

LOOP <iterable_object> -> <element>: <statements>

让 ChatGPT 基于这个语法实现一个打印 string 中字符到屏幕上的 function。


为了实现排序功能，我们需要一个数组的数据结构

VAR nums:arr [5, 8, 6, 3]

让 ChatGPT 写了一个打印数组并返回数组长度的函数。

实现一个把数组中所有元素相加的函数，并返回结果

ChatGPT 也很快给出实现并给出每一步的解释。


到此为止，已经定义了一些 GPTLang 的基本语法规则了，问问看 ChatGPT 还有没有什么需要添加的。

ChatGPT 给出了一些可以继续实现的功能，比如添加 user-defined data types。

OK，我并不想手动来编写 user-defined data types 的语法，那就直接让 ChatGPT 来帮我写吧。

ChatGPT 给到的语法规则和之前定义的风格也非常像，还给出了一些使用的例子。



之前都是让 ChatGPT 来帮我写，试一下直接编写一段 GPTLang 的代码，ChatGPT 能不能理解。

结果是不仅能理解，还能给出每一步的执行步骤。

有了上面的基础之后，让 ChatGPT 用 GPTLang 写了一个 selection sort 的算法实现。



最后一步，生成 GPTLang 的语法文档，这份文档甚至比我描述的还要清晰，给出了所有语法规则和示例代码。

GPTLang

如何 100x 提升 Twitter 的使用体验（消费者篇）？

🧵👇

安装 Twemex 插件

Twemex 提供了一个定制化的侧边栏：

1. 可以查看当前 twitter 用户的热门推文/某一天的推文/与我相关的推文
2. 可以进行定制化的搜索

https://twemex.app/

在进入 Twitter 主页的时候，可以发现 twemex 会覆盖掉原有的侧边栏，默认会随机显示你关注的一个账号，并展示这个账号热门的一些推文。

twemex 使用场景：快速了解某一个 twitter 账号

例如每当新关注了某个人时，我都会用 twemex 查看一下 ta 历史上发送的热门的推文都有哪些，这样可以对这个账号有一个大致的了解。

图中 Naval 的 Highlights 推文就是按照点赞数进行排列的。

twemex 使用场景：搜索

例如我想看一下 Naval 之前写过的关于 leverage 的推文，就可以直接在侧边栏中输入，结果会展示所有的相关推文，点击可以跳转到详细的内容。


除了可以搜索当前的用户外，twemex 还提供了很多其他的搜索语法：

- /me：搜索自己的推文
- /follows：搜索关注的人的推文
- /user：搜索当前用户的推文
- /list：搜索当前列表的推文
- /from:<user>, /to:<user>：根据特定的用户来进行搜索

使用 Twitter 列表

Twitter 的关注列表并没有分组功能，一旦关注的人多了主页的 timeline 就会被信息流给淹没。

列表功能相当于是自定义的信息流，列表中的内容只会展示添加到这个列表的 Twitter 账号所发表的内容。

我创建了两份公开的列表，这两份列表也是我每天都会看的精选信息源 👇

Jiayuan's Selection 是我精选的一份信息源，主要关注的是创业、互联网、科技、Web3、写作等主题。

目前已经有接近 1900 用户关注。

https://twitter.com/i/lists/1554635090407604225


Web3 Research & Dev 主要关注的是 Web3 领域的研究和开发相关的内容，基本上关注这个 List 可以捕捉到行业内最新的一些动态。

如果你刚刚进入 Web3 领域，关注这份 List 就可以了，目前已经有接近 500 用户关注。

https://twitter.com/i/lists/1558460052645617664


另外我还创建了一些非公开的 List，例如一个叫做 Follow Inbox 的 List，里面主要是一些我想要关注的人，一般我在关注某个人之前会先把 ta 加到这个 List 中查看一段时间的推文是不是我感兴趣的内容，相当于做了一个前置的筛选和过滤。

使用 TweetDeck 而不是 Twitter 主页

TweetDeck 是 Twitter 的一款附加产品，网址是 https://tweetdeck.twitter.com/

它的作用就是可以以分栏的形式来展示不同的内容。

例如这个是我的 TweetDeck 的主页，一共有 4 列：

1. 信息流，这一列是所有关注的人的信息流内容
2. Web3 Research & Deck，每天基本上关注这个 List 就可以知道大部分 Web3 相关的信息了
3. Jiayuan's Selection，精选信息源，如果没有太多时间看其他的，关注这份信息源即可
4. 搜索栏

如果是使用宽屏的话，在一屏中就可以展示所有的内容。

TweetDeck 的每一列都是可以配置的

例如这里的主页，我选择了「最新推文在前」，这样可以避免 Twitter 使用算法来给你推荐一些可能并不需要消费的内容。

另外一个技巧是可以直接使用 Alfred 来创建一个 web search 的 hook，这样就可以直接查找之前写过的推文了，我基本上每次写新的内容都会引用之前写过的推文。

https://twitter.com/Tisoga/status/1556701685547839488

以上是「消费者」角度的给出的一些建议，下一篇我会以「创作者」的视角来给出一些 hack 的建议，这些技巧帮助了我从零构建了 25k+ 的 followers。

如何 100x 提升 Twitter 的使用体验（消费者篇）

我从 Elon Musk 那里学到的 2 个法则：

1. 第一性原理，剥开问题的表象，从事物的本质进行思考；
2. 树干理论，学习某个领域的知识要先建立树干和树枝，这些是最核心的知识，然后在这个体系上再慢慢补充一些细节（树叶）。

关于第一性原理，推荐一些读物 👇

Tim Urban ( @waitbutwhy ) 写的一系列关于 Elon Musk 的博客文章。

https://waitbutwhy.com/2017/03/elon-musk-post-series.html

一本书：《像火箭科学家一样思考》

微信读书：https://weread.qq.com/web/bookDetail/fc032510720a3138fc06b99

Farnam Street 的这篇关于 First Principle 的文章

https://fs.blog/first-principles/