家里有厂，有稳定库存尾货处理手段（需要厂子周边有完善的产业带），然后尽量不雇人（靠自己或者亲戚），有廉价的房子放库存。
满足这些条件之后，可以试一下，至少能生存下去，这算是第一步。这一步大概淘汰 90%。
比如在浙江的县城下属区镇，有很多这样的小商户，是浙江经济的主力了。

第二步就是在上述的基础上，买流量、刷货刷好评，进一步的扩大。这一步再淘汰 90%了。
最后就是个我们看到可以幸存下来的电商人了。


@jrwang817 几十万是很正常的头批单量，你不可能制作 1 、2 个 sku 的，做十个，每个 50 件，如果不是自己的厂，几十万跑不了。

@freed 小孩子不带也会被罚或者警告的，4 点-5 点接送小孩的被罚的也不少。 后座更需要戴头盔。

现在人人都戴头盔之后，没人偷了。
前几年没有强制要求的时候，我也一直戴，被偷过一次（小牛的，200 多...）

@mohulai 没有后视镜的车子，大概率是上报国家目录的时候，忘记带上了。上牌要求必须一致，所以不能装后视镜，必须拍完人车证照，然后再给你装上后视镜。
后视镜很有用的。

25km/h 真的不慢，杭州有一段自行车骑行的下坡陡路，死了一些人，就是骑车人没带头盔（自行车）。电动车只会更快，更不容易控制。

杭州已经提前一年实行了，现在路上 90%的人都会戴头盔的。

这是为自己的安全，杭州这边实施这个政策之后，还是有几次交通事故因为没有戴头盔伤亡的。戴了头盔（记得要 3C 认证的，不是路边随便买的，更不是安全帽），可以有效保护自己的。

杭州目前会在交通高峰期的热门路口进行不定期执法。这是养成习惯的执行方法。

另外，杭州第一次是警告，第二次罚款。

轨道交通根据营运速度，有不同的等级，最高等级的营运设计，是可以无缝接洽城际铁路的。

首先，跨城市，需要有足够快，预留提速空间。
- 我从事相关行业的时候（ 14 年左右）全自动驾驶的信号系统支持 120 km/h 的时速（这几年应该有更高的理论设计支持了）。当然在交付的时候，一般是按照 60-90-120 这样的阶段逐渐提升的。
- 不到 100+的速度，没有必要跨城市，并不能满足实际的跨城市需求（还是慢了。）

然后，因为是土木施工，都是几个亿的大项目，不同省市的设计、资本投入需要审批
- 根据不同的设计速度和实际营运速度，设计成本、安全成本以及硬投入会有很大的不同，在项目报批设计的时候，需要进行很严格的论证。
- 说到底就是你想到了哪一步，你有没有足够的资本来建设，建设完成后营运成本如何收回

现在可以落地的项目，大多是通过换乘站点来接驳的，从审批和钱的角度上，不太可能两个城市市区对接，也就不太可能有直接对接的跨城市地铁。
大多是后续发展后，通过延长线对接。

老家四线城市，有一个交通十字路口，大家默认的傍晚去摆摊了，开始会很乱。

后来城管介入，划区，晚上禁止机动车进入后就好多了。代价就是收管理费，一个月几百，贵是不算贵。总归是有个人来出面统一处理。

货源基本是本地的义乌商贸城，也就是 1688 之类。卖内衣内裤、衣服、百货的很多，生意不好不坏，能赚个生活费。

杭州商场里现在也会开辟也是的摊位，聊了一下说是收费的，300-500 不等一个月，固定摊位，人流不定。大名鼎鼎的武林夜市，那是要一年十几万的，人流超多。

GPT 一窝蜂上没有啥意义，最后还是得微软整合到 Office 里面去才有前景。
ChatGPT 最近一直在降价，越平民越好用，也就越来越没有后进者的机会。

AI 绘画是真的有意义，但是已经有行业垄断，后进者机会不足了。

一年期的话，请放在余额宝里（隐约记得有个上限是 50 万），那还有招商银行的朝朝宝（上限 5 万），还有 2 号。
这都是 T+0 （招商部分是 T+1 ），收益稳定，比较安全。

这是最优先的选择。

还有一个 3-5 年的保险理财，可以有 3%+的收益（今年上半年卖保险的赚翻了），不过也是随时会停止销售。国家也盯着看呢，不可能银行存款在降息，保险这边收益还高的。
存在灵活性需求的，就不要买了。

什么国债逆回购、股票分红、债券基金，不熟悉不要买入。有很多隐形的坑，不了解这个行业，就不要踏入。

菜鸟柜就在我家单元楼下，所以默认我都释放菜鸟的。
小快递中通多，中通的小哥一般就放菜鸟，如果没柜子、放不下他就上楼放在家门口。和他很默契了。（附近的快递他做了 有三四年了，一直没换）。
顺丰的话，近年体验很好，到家门口打你电话问在不在家（而不是在小区门口问）。


丰巢收费之后我就去拉黑了自己的手机号，都不允许放。最近我们小区的丰巢拖欠物业管理费，被停电了。早倒闭早超生。

友情提醒，天气不太好。

前几年还有兴趣淘宝一些设计感的壳

现在直接首发同时下单一个官方透明壳。

@huxins 内容农场的原理是接近的。针对主流浏览器的这种摘要功能，逆向生成被抓取概率高的直白答案。

在大模型产出风行之前，国内的 AI 差不多都是基于这套玩法来做的。
正向逆向都有做的厂商，技术成熟度颇高。（早起做这方面，涉及评测的时候，客观问题百度基本可以做到 90%以上的准确性了，反作弊的成本也越来越高了。）

对于文本生成式的 Spam 网站，你说它无关吧，它很可能给出了正确的答案的（抄的，它可能比原文整理得更抽象更适合摘要）...比较难鉴别，清理这种属于吃力不讨好的工作了。

这个是浏览器的提取功能，国内的引擎也同样具备，大概是 16 年逐渐流行的

当时还没大模型，主要的技术手段是图数据库（知识图谱）与三元组关系挖掘，通过 NLP 和 NER 来实现的。
谷歌目前背后的技术一共还没有迭代到大模型。