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     AI高手的5个秘籍:如何更好的在ChatGPT使用提示词 ChatGPT更好的提示词秘籍,我们经常使用AI工具,看到各种提示词,让大家来背诵或翻阅,这是刚开始的一个办法,但是这不是好的办法,授人以鱼不如授人以渔!我们常用的一些方法,非常简单,分享给大家! R-T-F框架 R (Role): 角色。在这个例子中,角色是一个市场营销人员。 T (Task): 任务。任务是设计一场Facebook广告活动来推广一个运动品牌。 F (Format): 格式。展示的是任务的格式,即广告系列的内容包括广告文案、视觉效果和定位策略。 T-A-G框架 T (Task): 任务。任务是评估团队成员的表现。 A (Action): 行动。行动是作为团队经理,评估团队成员的优势和劣势。 G (Goal): 目标。目标是提高团队表现,使得用户满意度分数从6到7.5。 B-A-B框架 B (Before): 之前。状态是目前在SEO排名上看不到我们。 A (After): 之后。目标状态是90天内进入SEO排名前10。 B (Bridge): 桥梁。桥梁是一个详细的计划,包括提到的所有措施,这应该包括前20个关键词的列表。 C-A-R-E框架 C (Context): 背景。背景是我们正在推出新的可持续服装线。 A (Action): 行动。行动是创建一个突出我们对社区承诺的产品广告活动。 R (Result): 结果。结果是增加意识和销量。 E (Example): 例子。例子是Patagonia的"Don't Buy This Jacket"活动,突出了他们对可持续性的承诺。 R-I-S-E框架 R (Role): 角色。角色是内容策略师。 I (Input): 输入。输入是我们目标受众的相关信息,包括他们的兴趣。 S (Steps): 步骤。步骤是提出与我们行业相关的问题,识别我们听众日历上的热门话题等。 E (Expectation): 期望。期望是增加我们博客的月访问量40%并提升我们品牌的位置。 这些使用的方法框架能够帮助你更好地构建ChatGPT的提示语,以便获得更准确、更具体的输出结果。
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    2024年01月21日
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    100 亿美元达成之后,Salesforce 希望到 2034 年达到 600 亿美元目标 Salesforce 一直雄心勃勃,前不久公司达成了 CEO 兼联合创始人 Marc Benioff 设立的100亿美元目标,这条消息已经霸屏,让很多同类型厂商望洋兴叹。而最近,Salesforce CTO 兼联合创始人 Parker Harris 在 Twitter 发布一了一条消息,消息称,Salesforce 有着更大的目标。我们或许都听过 2022年200亿美元,那么2028年400亿美元和2034年600亿美元的目标呢? 随着2018年的到来,Salesforce 开始进入了200亿美元目标的阶段,之后的目标就是每六年增加200亿美元。 这样的数字对任何一家公司都是不小的挑战。本身一个公司达到10亿美元就已经比较困难了,但是设立600亿美元也不是完全不可能。根据 Statista 数据,Oracle 2017年是370亿美元,微软则高达900亿美元,所以600亿美元的目标并不是没有可能。但是 Salesforce 很有可能会像2016年一样大举收购,保持强势劲头,才有可能在接下来的17年达成目标。 现在已经不能简单得去定义 Salesforce,不管什么时候 Salesforce 都能一直站在技术变革的前沿,不管是收购、投资,都能及时在物联网等领先领域布局。 公司在为了保护市场地位而忽略创新的时候往往会陷入困境。Salesforce 正在加强在所有客户体验领域的市场支配地位,至少到目前为止,还没有迹象表明它正处于停滞状态。 没有哪家公司会因为实现了目标而停下脚步,Salesforce也不例外,但这不仅仅是为未来设定目标,而是设定了非常艰难的目标。没有人知道未来会带来什么样的影响,所有一切取决于执行力。 来源:36氪,作者:韩旭。
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    2018年01月08日
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    创业公司要把目标定多高?谷歌创始人:现在的10倍! 编者按:视频播放中出现缓冲几乎无法避免,因为有太多不可控因素。Larry一直把零缓冲作为追求目标,并为团队设置一些疯狂的目标,希望为用户提供更舒畅的用户体验。让我们一看看看本文作者 hunterwalk接下来的介绍。 拥抱10倍因子。 意思就是说,问一问自己,“如果我们试图将收入增加10倍而不是10%,我们需要做出什么改变”,或者 “除了处理能将转化率提高几个百分点的并不起眼的功能,我们需要做什么才能为我们的公司带来量化的提升?“这其实并不难做到。但这也不意味着你的团队能马上取得突破性进展,至少,它也会对你的团队形成挑战,让你们看看是否值得赌一把。 Larry Page作为这个理念的遵循者,一直坚持消除限制,并会设定一些遥远甚至近似疯狂的目标。在刚到谷歌的第一年,我就深切的体会到了这一点。 但随着时间的推移,我开始真正欣赏这一理念。 在刚刚举行的季度会议中,我们审查了由YouTube提议的OKR是否是一个成熟的项目。 Larry特别讨厌视频播放过程中出现缓冲及导致的暂停(我们的用户也讨厌这些)。 我们在播放器和浏览器中跟踪这些事件,尝试分类原因(不稳定的用户带宽、连接中断、过度的客户端CPU等)并且尝试优先解决由我方引起的问题。 我们优秀的工程和基础架构团队不断改进着YouTube的能力,为全球10亿用户提供高质量不间断的视频流。 但是有一天早上,我们与Larry的谈话发生了变化。 “Larry,我们的本季度目标是通过...将缓冲事件从X减少到X的90%,”我们的工程主管在Larry低头看文件时解释道。 “你应该做到零缓冲,”谷歌联合创始人之一说道。 正如我们详细说明的,为什么零缓冲是不可能的,因为我们无法控制所有因素,也无法管理不同用户的不同带宽成本,我看到Larry脸上出现了一个我熟悉的表情。 一半脸好像是很轻松顽皮的说着,“喔?你真的想要和我一起探索一下吗?”而另一半则是半脸的不可思议,怒吼着,“每一天我醒来,都在逐渐意识到,大家不是都像我这么聪明的, 然后这个事实在我的会议期间逐渐得到肯定,你们一个个都是白痴!“ “你应该拿出来一个零缓冲计划。”会议结束。 (嗯,我们确实审查了其余的OKR,但那太无聊了)。 当然,我们在YouTube上从来没有所谓真正的ZERO BUFFERING(零缓冲),但是整个工程团队确实在共同面对一个挑战:如果真的想尝试做到10倍以上的改进,我们能为其做些什么?建立一个完全私人的全球高速互联网?无限免费本地缓存视频?为所有终端用户提供性能最好的电脑?这些也许能让我们离零缓冲的目标更进一步,或者它更多像是一个为我们量身设计的挑战?想象一下,当你按下播放按钮时,立即播放的快速过渡动画似乎听起来像是一个不错的用户体验,但实际上如果我们首先将所有内容事先缓存好,我们就可以不用容忍观看时不时的停顿。我们还讨论了其他十几个载体,也许其中没有一个是所谓正确的计划或最务实的想法,但总的来说它帮助我们确定了一条最好的前进道路。所以,虽然我们从来没有得到一个能够保证零缓冲的计划,Larry向我们保证,接下来几个季度OKRs的进展一定会更积极,而原因则是我们所进行的目标拉伸练习。 所以当我和任何创业公司谈话时,不论规模大小,在头脑风暴和目标设定环节,我所给出最简单的建议就是不要陷入局部优化,要最大程度的拥抱我上文提到的10倍因子。 翻译:虫洞翻翻  译者ID:赵书绮  编辑:郝鹏程 来源:36氪
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    2017年03月15日