开通了知识星球圈“程序猿团队管理之道”

Posted 源码工作室

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了开通了知识星球圈“程序猿团队管理之道”相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

本人从事互联网CTO职位10多年,热衷于记录工作点滴,积累经验,并愿意与大家共享知识。

  1. 如果你是一名程序员,怀有往管理岗位发展的想法,我们可以一起探讨基础管理岗应具备的知识和技能。
  2. 如果你已经是一名主管,我们可以共同探讨在研发团队管理中遇到的真实问题,并一起寻找解决方案。
  3. 如果你是一名技术经理或技术总监,我们可以共同探讨研发团队管理方法论和组织能力建设。
    研发团队管理的成长之路,需要我们共同努力和探索。
    互相探讨,解决工作中的实际问题是本群在宗旨。探讨的问题如果在本公司也真实存在,也会尝试落地执行,共享过程和结果。https://t.zsxq.com/0eXaQe9ZW

chatgpt把脉知识星球

昨天开通了chatgpt plus,20美金一个月,试试chatgpt4.0,针对知识星球这个产品,有如下对话,原文摘录(复制粘贴后稍微做了部分版式调整,内容无修饰)

我:知识星球 这个产品,请点评一下

chatgpt:知识星球是一个中文社交学习平台,创立于2016年。该平台致力于连接专业人士和知识分享者,帮助用户提高技能、扩展人脉以及与志同道合的人建立联系。用户可以通过订阅知识星球的付费圈子,获取专家领域的知识、资源和信息。此外,知识星球还提供线上课程、线下活动和一对一咨询服务,以满足用户在不同场景下的学习需求。

以下是对知识星球的一些点评:

优点:

  1. 内容质量较高:知识星球吸引了许多专业领域的专家,他们分享的内容往往具有很高的实用价值和深度。

  2. 社交功能:用户可以在圈子里与其他成员互动,分享经验和建立联系。这有助于形成积极的学习氛围和高效的知识传递。

  3. 专注度高:知识星球的圈子通常专注于特定领域或主题,用户可以根据自己的兴趣和需求选择适合的圈子。

    我:继续

    chatgpt:缺点:

  4. 价格问题:部分知识星球的付费圈子可能对一些用户来说价格较高,可能导致用户犹豫是否要订阅。

  5. 内容差异:虽然知识星球中有很多高质量的内容,但也存在一些圈子的内容质量不一或不符合用户期望的情况。因此,在订阅之前,用户需要仔细评估和了解圈子的价值。

  6. 更新频率:有些知识星球的圈主更新频率可能较低,这可能会影响用户的学习体验。

  7. 社群管理:虽然知识星球的社交功能是一个优点,但如果社群管理不善,可能导致信息混乱、讨论偏离主题等问题。

总的来说,知识星球是一个有潜力的知识分享平台,可以帮助用户获取专业领域的知识和建立人脉。然而,用户需要仔细筛选

我:提一些产品优化的建议,关于知识星球

chatgpt:关于知识星球的产品优化建议:

  1. 优化内容审核机制:加强对圈子内容质量的把控,确保用户订阅的圈子具有高质量和专业性。可引入更严格的审核标准,对圈主的专业背景和知识产出进行评估。

  2. 增加试用机会:为新用户提供试用期,让他们在订阅前能了解圈子内容和质量。这样可以降低用户的购买门槛,提高转化率。

  3. 引入智能推荐系统:根据用户的兴趣、行为和需求,为他们推荐相关的圈子。这可以帮助用户更快地找到适合自己的知识内容。

  4. 提升社群管理:加强对社群讨论的引导和管理,确保讨论氛围积极、健康。可以设立专门的社群管理员,负责维护社群秩序和回答用户问题。

  5. 丰富内容形式:引入多种内容形式,如音频、视频、直播等,满足用户在不同场景

我:继续

chatgpt:下的学习需求。多样化的内容形式可以提高用户的参与度和学习体验。

  1. 提高更新频率:鼓励圈主保持一定的内容更新频率,确保用户可以持续获取新知识。可以设定一定的更新要求,或为活跃的圈主提供奖励。

  2. 优化价格策略:针对不同的圈子和用户需求,提供多种定价方案。例如,可以设立分级订阅,让用户根据需求选择不同级别的服务。同时,可以提供优惠活动和套餐,降低用户的订阅成本。

  3. 建立评价系统:允许用户对圈子进行评价和评论,这有助于其他用户了解圈子的实际价值。评价系统可以增加用户对平台的信任度,并为圈主提供改进的建议。

  4. 增设个性化学习路径:根据用户的学习进度和兴趣,为他们推荐个性化的学习路径。这有助于用户更高效地学习,提高学习成果。

  5. 扩大线下活动:举办更多线下活动,让用户有机会与圈

我:继续

chatgpt:主和其他成员面对面交流。线下活动可以帮助用户建立更紧密的人际关系,提高社群的凝聚力和活跃度。

  1. 引入专家问答环节:定期邀请圈主或行业专家与用户进行在线互动,回答用户的问题。这种实时沟通可以增强用户与圈主之间的联系,提高用户满意度。

  2. 数据可视化:提供用户学习数据的可视化展示,让用户更直观地了解自己的学习进度和成果。数据可视化可以激励用户继续学习,提高用户留存率。

  3. 建立知识库:整理圈子中的精华内容,形成便于查询的知识库。知识库可以方便用户快速查找和复习所需信息,提高学习效率。

  4. 引入学习挑战和激励机制:鼓励用户参与学习挑战,完成任务来获得奖励。激励机制可以提高用户的参与度,让学习变得更有趣。

通过以上优化建议,知识星球可以提高用户满意度、

我:继续

chatgpt:提高用户参与度和留存率,进一步增强平台的吸引力。这些改进措施将有助于知识星球更好地满足用户需求,为用户提供更优质的学习体验和资源。同时,也能提高知识星球的市场竞争力,为平台带来更多的发展机遇。

我:优化内容审核这部分,人力成本比较高,你有什么好的建议

chatgpt:确实,优化内容审核的人力成本可能会较高。为了降低成本并提高审核效率,以下是一些建议:

  1. 利用人工智能技术:开发自动审核机器人,使用自然语言处理(NLP)和机器学习技术来自动筛选低质量内容。虽然这种方法可能不会完全取代人工审核,但可以减轻审核人员的负担,提高审核效率。

  2. 建立审核标准和流程:制定清晰、明确的审核标准和流程,以便审核人员能够快速、准确地判断内容质量。这有助于提高审核速度,降低人力成本。

  3. 社区自我管理:鼓励圈子成员参与内容审核,对不合适的内容进行举报。通过这种方式,可以在一定程度上减轻审核人员的工作压力。

  4. 定期培训审核人员:对审核人员进行定期培训,提高他们的专业水平和判断能力

我:前面提到的引入智能推荐系统,能不能给更具体的范例,甚至代码

chatgpt:引入智能推荐系统可以帮助用户发现与他们兴趣和需求相关的圈子。有许多推荐系统的方法,如基于内容的推荐、协同过滤等。以下是一个基于用户行为的协同过滤推荐系统的简单示例,使用Python编程语言和surprise库实现。

首先,确保您已安装了surprise库。可以通过以下命令安装:

pip install scikit-surprisepip install scikit-surprise

然后,以下是一个简单的协同过滤推荐系统示例:

from surprise import Dataset, Reader

from surprise import KNNBasic

from surprise.model_selection import train_test_split

# 假设有以下用户对圈子的评分数据

data = [

    'user_id': 'A', 'item_id': '圈子1', 'rating': 5,

    'user_id': 'A', 'item_id': '圈子2', 'rating': 4,

    'user_id': 'B', 'item_id': '圈子1', 'rating': 4,

    'user_id': 'B', 'item_id': '圈子3

我:继续

chatgpt:', 'rating': 5,

'user_id': 'C', 'item_id': '圈子2', 'rating': 3,
    'user_id': 'C', 'item_id': '圈子3', 'rating': 4,
    'user_id': 'D', 'item_id': '圈子1', 'rating': 2,
    'user_id': 'D', 'item_id': '圈子2', 'rating': 5,
]
# 加载数据
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(pd.DataFrame(data), reader)
# 划分训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)
# 使用基于用户的协同过滤方法
algo = KNNBasic(sim_options='user_based': True)
# 训练模型
algo.fit(trainset)
# 进行预测
predictions = algo.test(testset)
# 输出预测结果
for prediction in predictions:
    print(f"User: prediction.uid, Item: prediction.iid, Actual Rating: prediction.r_ui, Estimated Rating: prediction.est")

这个示例中,我们首先创建了一个假设的用户对圈子的评分数据集。然后,使用surprise库加载

我:继续

chatgpt:数据,划分训练集和测试集。接下来,选择基于用户的协同过滤方法(KNNBasic),训练模型并进行预测。

在输出的预测结果中,您可以看到每个用户对圈子的实际评分(Actual Rating)和预测评分(Estimated Rating)。基于这些预测评分,您可以为每个用户推荐评分最高的圈子。

需要注意的是,这只是一个简单的示例。在实际应用中,您可能需要调整模型参数以获得更好的预测结果。此外,您还可以尝试使用其他推荐算法(如矩阵分解)或结合多种推荐方法(如基于内容的推荐和协同过滤)以提高推荐系统的性能。


简单点评

1、chatgpt限制了每次回答的内容长度,所以需要频繁使用继续来延申对话。

2、关于优化内容审核,应该还可以继续,没有输出完整,不过不在我的兴趣之内,所以改变了问题。

3、提出泛泛的问题,得到泛泛的答案,思考深度不够,但思考宽度还是比较令人满意。

4、层进式提问是获得深入答案的重要手段,需要针对其答案中感兴趣的条目,深度挖掘,一层层探索,应该可以获得更多有价值的信息。

5、其实针对同一问题重新生成答案也是有意义的,作为辅助信息,人们可以通过生成多次答案来寻找对自己有帮助的建议。

以上内容,是否满意?

此外,题图摘自万维钢精英课插图,感觉他们在AI设计这块还是很有心得的。


前几天文章,没有健康,没有一切,有人火眼金睛的发现,这是一篇广告耶,我觉得某些人的智慧最高体现就是能发现我写的软文了,太了不起了,太天才了,政府没重用这样的天才简直太屈才了。

我其实一点不在乎这些人退订,我就纳闷我之前造了什么孽他们怎么会关注我的。

为了敦促这些天才早日退订,不要在我的评论区浪费才华,今天继续插播广告

-> caoz的知识星球(Update)计划今年年中福利课讲讲拥抱AI时代吧,虽然还没开始备课,先立个flag。

以上是关于开通了知识星球圈“程序猿团队管理之道”的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

欢迎加入我的知识星球:C语言解惑课堂

chatgpt把脉知识星球

GSAuto联盟●报告自动驾驶数据安全白皮书

报告2565G网络架构设计白皮书-中文版(21页可下载)

报告6184汽车电子电气架构设计与评估(33页可下载)

聊聊关于“破圈”的话题