思考

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Amazon致股东信:1998 1-Click Shopping
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Amazon致股东信:1998 1-Click Shopping

Amazon真是一家神奇的公司。十年前,Google和Apple很热,一个是初创没几年,迅速在新市场挑翻了老巨头Microsoft;另一个是创始人被赶走,沉沦了多年之后,终于又在创始人手中戏剧性复兴的。结果几年过去,另一条曲线悄悄地挤过来,令人颇感意外。 那Amazon究竟做对了什么,以致于现在活得这么滋润呢?我想从致股东信来探究一番。 本系列此前的文章: Amazon致股东信:1997 It’s All About the Long Term1998开篇表态客户第一:先客户,再销售额,最后产品。 The last 3½

  • Pei Qing
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Amazon致股东信:1997 It’s All About the Long Term
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Amazon致股东信:1997 It’s All About the Long Term

Amazon真是一家神奇的公司。十年前,Google和Apple很热,一个是初创没几年,迅速在新市场挑翻了老巨头Microsoft;另一个是创始人被赶走,沉沦了多年之后,终于又在创始人手中戏剧性复兴的。结果几年过去,另一条曲线悄悄地挤过来,令人颇感意外。 这公司长期不挣什么钱,但是依旧能越做越大,并且在各种泡沫、危机中存活了。 开年疫情,让不少企业过得战战兢兢,周日看到B站上失踪人口回归的蔡老板发出一期“一名痛苦挣扎的年轻创业者”,回复一位做共享自习室的创业者的咨询。有一句说得极为实在——看似现在的困境是疫情导致的,其实没有新冠还会有其他的各种意外事件,没有准备迟早是这个局面。 那Amazon究竟做对了什么,以致于现在活得这么滋润呢?我想从致股东信来探究一番。 1997 It’s

  • Pei Qing
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缺少了context,我说都不会话了

3月18日看到这么一段 Context 是人与人之间提高带宽的关键,有共同 Context 就可以用熟悉的类比来简化复杂的概念。 -- 李天放这两天连续遇到两个例子,记录一下。 这个还要问来自我和同事的一段微信对话。 A: xxxxxx?我: 这个还要问A: #¥%……&(&……%¥#)(开始解释问题本身)我: 我是说这个还要继续问某某。“这个还要问”,用不同的语气说,还真是不一样。 我一边回某某的邮件,一边跟A聊天,脑子里是个三方会话。 A那时并没有参与邮件往来,是个两方对话。 双方的context不同,就需要多说几个字,把话讲完整。 当沟通从面对面,退化到电话,再退化到文字,丢失了太多信息。这个发现太重要,以至于Albert Mehrabian又因此留名了一个7/38/55法则。 你的眼睛为什么这么大啊周六下午儿子和我的对话。 小笼包:爸爸,你的头为什么这么大啊?我:

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面对谣言
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面对谣言

这几天谣言颇多。 传谣最方便的要数微信,于是腾讯干脆利落地把较真查证平台[1]放在了醒目的位置。 微信看一看里置顶,点开话题又紧跟在备受关注实时数据下方,不可谓不醒目了。但是架不住多数人还是不看的。 早上看到四角切圆的视频《病毒背后的 “谣言” 心理学》[2],其中这张图我觉得挺赞。 于是查了下关于谣言的一些研究,汇总在此供大家参考。 1947年,奥尔波特(Allport)和波斯特曼(Postman)用下面的公式表达谣言强度[3] $$ 谣言的强度 = (信息的)重要性 \times (信息的)含糊性

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2019年终思考

岁末花了不少时间在回顾一年的工作,希望知道哪里做对了,哪里做错了,哪里做得还不够。这个过程中零零散散有些思考,也不知对读者是否有帮助,权且记录下来再说。 以终为始12月16日,我花了大半天时间整理年度考核指标的数据。当天晚上我写了这么一段话 以终为始,在做年度总结的时候体现得尤为明显。如果日常工作时时围绕着这一份报告进行,数据积累时时为了指标而作,今日的事实部分将唾手可得,而不必花我近一天时间来整理归纳。考核指标大多是统计数据,其中一些可以由系统导出的数据用公式计算得到,还有一些是人工判断的结果,例如CI流水线里有没有编译、静态检查、单元测试、测试环境部署等步骤。不是说这些判断无法脚本化,而是在命名、输出未作标准化的条件下,每月一次的检查频率用人工检查比写脚本还省事。 在2020年度考核指标签字生效的那刻起,明年的统计表就已经可以生成了。后面是每个月填数据的工作而已。 这样一来,一年后的数据采集工作,或将从6小时降低到6分钟。 精简指标17日,和上级沟通了今年的指标完成情况和拟定的明年目标后,对方给出的建议是精简指标。 能用YES/NO评价的不用百分比关联的指标只留一个考核和过程脱钩,通过平时对过程的控制,观察指标的变化趋势其实指标多反映的是工作没有重点。一个国家的路线才一个中心两个基本点,一个部门提炼不出两个以内核心指标来反映工作情况,只能说眼里全是what,没有看出why。

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成功之前,你愿意尝试几次?
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成功之前,你愿意尝试几次?

不久前在 warfalcon 的公众号推送里看到这个视频——《当你想放弃时,看看这群鸭子》 原片在腾讯视频找到了。 https://v.qq.com/x/page/m03767obrwd.html warfalcon 发出来的时候说:数一下最后那只鸭子失败了多少次,下次失败时努力这个数值上再多试一次。 不知道你们有没有数啊? 人嘛,就是懒。肯定没数吧? 没关系,我帮你们数了。 在很久前的一期《科技袁人》中,袁岚峰说: 何祚庥和于敏曾私下交换过意见,中国研发氢弹是以美国和苏联已经成功研发为前提的,

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重新审视1.01法则
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重新审视1.01法则

有多少人看过这张图?有多少人被人秀过这张图? 最常见的解释是: 365 次方代表一年的 365 天,1 代表每一天的努力,1.01 表示每天多做 1%,0.99 代表每天少做 1%,365 天后,一个增长到了 37.8,一个减少到 0.03,这就相当于人生的路程,每天多做一点点,积少成多,就会带来巨大的飞跃。常常配有这样的名言以增强说服力:

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你也发愁思维固化?看看我的三招应对
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你也发愁思维固化?看看我的三招应对

图:Genetic Mutation (Getty) 如果把世上最广为人知却又没什么人看的书做个排行榜,达尔文的《物种起源》估计逃不掉。几乎所有人都觉得达尔文这个名字熟悉、觉得进化论这个名词熟悉、觉得“适者生存”这个命题是真理。 起名字真的很重要,牛顿那么有名,只因为《自然哲学的数学原理》名字太长太拗口,记不住,这辈子都成就不了 100W+。反倒是更玄乎的《时间简史》,仿佛是个人都能讲个一二三似的,很多书架上都有,其实谁看过😏所处的时代也有关系,如果牛顿活在今天,虽然数学物理出不了名,但是造币肯定能�

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