邱煜庭-avatar-img

邱煜庭

115 位追蹤者

邱煜庭

115 位追蹤者
avatar-img
行銷人才培育基地 ThinkWithBlack
13.5K會員
142內容數
這是一個以電商為主的電商行銷教學基地,希望在這裡能夠透過文章知識的傳遞,能夠建構電商所需要的知識。
全部內容
由新到舊
今天在 Threads 上看看有沒有什麼值得討論的話題可以參與的,看到了一題看起來簡單,但其實相當深刻的問題: 請教各位行銷人們🥺對於行銷4p中的「通路」,我認為的定義是:只要在那邊買得到這個產品(不管實體或線上),那他就是通路之一…這樣有認知錯嗎❓ 關於他對通路的定義有錯嗎? 這個定義在『
Thumbnail
黎星羽-avatar-img
2025/11/28
你寫的方式很柔也很準, 像有把空氣整理過, 讀起來特別順。
vibe coding 玩了一年多了,今天五月又開始重新衝刺做了好幾個「應用」之後,我似乎又開始摸到 AI、或是現在 LLM 的自然邊界了。現在的 LLM 能「解決」的問題,大多數都是「平庸」的問題。除非我們額外灌輸他高級的知識, LLM 才能解決更難的問題,但也可能只限於灌輸知識的那個帳號、 Ge
Thumbnail
黎星羽-avatar-img
2025/11/27
最近也在寫一些新的內容。 如果你路過,很歡迎到我頁面坐坐, 也留下屬於你的那一點光。😊
⬛ 我覺得我設計的 PRD 已經很好了,但我後來又多學到一件事 最近在看幾位朋友的 vibe coding 專案分享,我突然意識到一件事:原來我所設計寫出一份會說話的 PRD 之後,或許還可以再往下一層挖。 我在《打造屬於你的 Vibe Coding 戰隊:從夢想,到可運作的系統(二)好的產品,
Thumbnail
黎星羽-avatar-img
2025/11/19
今天剛好需要這段話,遇到你的文章真好。
邱煜庭-avatar-img
發文者
2025/11/21
黎星羽 謝謝你的喜歡
從文件到生命:PRD 只是起點 寫完第一份 PRD 的那一刻,很多人都會有一種錯覺:「我好像離產品更近了。」但那只是一個幻覺。PRD 讓你的想法有了形狀,卻還沒有生命。它可以被解讀、被評論、被修改,卻還不會自己動。那是一種半完成的狀態,一張等待呼吸的設計圖。這正是大多數創作者卡住的地方。因為他們
Thumbnail
黎星羽-avatar-img
2025/11/21
這篇給我很多靈感,真的寫得很好。
本文分享如何利用 AI 工具 (Gemini) 協作建立產品需求文件 (PRD),作者從自身汲取外部資訊不足的痛點出發,透過與 Gemini 的互動,學到如何讓 AI 協助發掘潛在的熱門主題、找到免費解決方案 (如 Apify),並強調 PRD 中明確技術棧的重要性,以避免開發前期功利敗。
Thumbnail
在 Vibe Coding 的世界裡,「寫出好需求」遠比「寫出好程式」更重要。因為 AI 不會替你思考,它只會忠實放大你的模糊。這句話聽起來有點殘酷,卻是所有使用者最終都會體驗到的現實。 當你第一次讓 AI 幫你開發產品、生成代碼或設計功能時,你會發現一個奇怪的現象,它給出的答案往往「看起來沒錯」
Thumbnail
付費限定
Andromeda 演算法時代下電商廣告投放的高風險操作模式 在 Meta 推出全新的 Andromeda 廣告演算法後,許多電商廣告投手驚覺過去熟悉的操作手法突然失靈,導致 ROAS 出現劇烈波動,常常「昨天回報率4.0,隔天卻掉到1.0」。這次 Andromeda 更新並非小修小補,而是更換了
付費限定
Meta 最新推出的 Andromeda 廣告遞送/檢索演算法正在重塑廣告投放策略,尤其對以電商銷售轉換為目標的投放帶來重大影響。本報告將深入探討 Andromeda 對廣告運營的改變,並針對已使用 Meta Advantage+ 系列產品(如 Advantage+ Shopping)但尚未全面採用
在這個人人都能使用 AI 的時代,「我能不能自己做出一個產品?」這個念頭,變得前所未有地普遍。但當這個問題從想法變成行動,你會很快撞上一堵看不見的牆。那堵牆不是技術本身,而是「誰能幫你實現」。工具不缺、知識不缺、靈感不缺,但缺的是能理解你思維、能轉譯你意圖、能跟你一起把抽象想法變成具體執行的那個人。
Thumbnail
一平-avatar-img
2025/11/01
WindSurf Pro 目前定價是 15 美元才對,請問你工作流圖中的CLI是用哪一個? 還有 Cloudflare 上好像沒有R1資料庫,您圖中是要說D1 還是 R2呢?
邱煜庭-avatar-img
發文者
2025/11/01
一平 我已經修正完畢,感謝你的糾錯還願意指出我的錯誤,再次感謝
<h2> 為什麼是 AI 搜尋理解內容的核心? 在 AEO/GEO 時代,AI 不再以「頁面」為單位理解網站,而是以「chunk」為最小分析單元。每個 <h2> 標題,正是這些 chunk 的起點與語意邊界。 LLM 依靠 <h2> 來切分語意段落,理解每段的主題與關聯。 清晰的 <h2> 結
Thumbnail