〇，本文背景
2021年4月初，算法美食屋的关注用户数达到了10000名。
真的非常感谢各位小伙伴的关注和支持，三年来，给了我许多坚持前进的力量。
在各位小伙伴看来，也许这个公众号是一个不怎么爱说话但特别能吃的程序员偶尔发布算法方向技术文章的七八线小号，偶尔点开瞥一眼。
但是在我这里，这个公众号是自己用心做的一个产品。我是她唯一的产品经理。
众所周知，现在的互联网圈内黑话很多，尤其是产品经理，平时都喜欢讲讲方法论，什么闭环、迭代、赋能、颗粒度、颠覆式创新……
我很少写方法论相关的文章，不多的几篇如下。
1，3句话告诉你学习的方法论
2，3句话告诉你产品经理的方法论
3，从定位理论谈程序员的职业发展规划
这些文章主要是结合自己的阅读和自己的经验思考加工整理的，尽可能做到体系完整和言之有物，我把它们都放到了“程序员的哲学课” 这个关键词类别。
整合之前阅读过的一些产品方面的理论文章，结合自己做公众号的一些思考，我把我比较认可的一些做产品的观念理论整理出来，是我不断提醒自己要身体力行的一些原则，写成了本文，主要是给自己看的，如果大家阅读后有所启发，那是一个美丽的意外。?
本文的内容会按照想清楚、做出来、推出去三个部分进行整理，分别对应着一个公司的CEO、CTO和COO所负责的主要职责。
一，想清楚
想清楚的核心是用户。要看到用户所看到的，想到用户所想要的，并做出用户容易使用的产品。
第一点叫做用户视角。即看到用户所看到的。这一点是很难的，需要具有非常高的同理心和换位思考能力。
“王者荣耀”之父姚晓光曾经讲过一个像“蘑菇”一样思考的故事。有个精神病人，每天什么都不做，就打着一把伞蹲在一个角落里，别人来架走他也不反抗，天天在那儿待着，所有医生都觉得这个病人没救了。一天，一位心理专家拿着一把一模一样的伞蹲在他身边，什么都不说。一个星期后他终于忍不住向专家凑了凑，说了一句话：“难道你也是蘑菇？”
用户视角就是深入蘑菇堆，把自己变成一只蘑菇，像“蘑菇”一样观察，一样思考。只有这样，我们才能看到用户所看到的场景，理解用户所面临的困境。
第二点叫做用户价值。即想到用户所想要的。这一点是所有产品成功的关键，用户只会对他有价值的产品感兴趣。Interest is most interesting.
如何判断一个产品是否具有很大的用户价值呢？一个有趣的角度是看骂她的人多不多。微信之父“张小龙”曾经说过：“产品之路通向两个方向，一个是无人问津，一个是人人痛骂。让我们祈祷我们有智慧做出正确的选择。”
据说，今日资本在2008年左右投资了京东，当时京东只想融一点钱，但他们给了京东很多钱。后来有人问他们：当时怎么判断该押注京东的? 他们说：当时看京东的时候发现了两个信号，一个是销售额快速增长，第二个是网上非常多人骂京东。如果许多人骂还在快速增长，说明需求旺盛，边骂边用。
第三点叫做用户路径。即做出用户容易使用的产品。用户路径不完整，不清晰，使用复杂度高，是许多产品失败的原因。
设计产品的用户交互方式的时候，有一个重要的原则，叫做Don't make me think. 用户在和产品交互的时候，应当是非常自然，无需思考的。想想我们第一次刷朋友圈或者刷抖音的时候，是不是基本不用学习和思考就可以直接上手。有许多方法可以帮助做到这一点，例如线性设计、视觉引导、控制噪声、范例演示等。其中线性设计是许多爆款产品的内容组织逻辑，朋友圈、短视频都是线性设计模式，按照时间轴呈现信息流，非常符合人类的认知习惯。我在写《eat tensorflow2 in 30 days》教程的时候也借鉴了这种基于时间轴的线性设计，给了一条清晰完整的用户学习路径。?
二，做出来
做出来的核心是反馈。在行动过程中，要尽可能地获得密集而有效的反馈信息，以评估和优化我们的行动，这一点是最重要的。在实践过程中，有两种主要的思维方法，一种是自上而下的目标分解方法，另一种是自下而上的迭代演化方法。
第一点叫做反馈驱动。即尽可能获得密集而有效的反馈信息。反馈驱动有两层含义，第一反馈帮助增强或维持我们的动机系统，第二反馈让我们逼近事情真相并帮助我们调整行动。有时候我们在软件开发中会听到测试驱动编码或者指标驱动编码这样的说法，但它们的本质都是反馈驱动。
先说动机系统。有的时候看到知乎上有人问为什么现在的男生都不追女生了？也有人问为什么现在的女生都不追男生了？很明显原因是动机不足，动机不足的原因是缺少密集和有效的反馈。有过经验的朋友都会知道，追一个人是一件非常困难的事情。为什么困难，因为不存在一个类似游戏进度条这样的东西，好像约一次电影亲密度增加2%，送一次花亲密度增加1%，吵一次假亲密度进度条后退5%这样。追求者往往会发现自己很容易进入一个无限游戏，无数的时间和精力砸进去，却得不到一个明确的回声，想坚持却不知道岸在何处，想放弃又舍不得沉没成本。
再说调整行动。如果有人问我最喜欢的代码编辑器是什么？我一定会说是jupyter notebook，没有之一。 为什么呢？原因是它能够给予我最密集的有效反馈，这种密集的反馈是及时纠正编码错误，提升开发效率最重要的保障。无论是用Python做机器学习，还是用Scala写数据挖掘，我都是在jupyter notebook上完成代码设计和测试，然后再跑集群任务。有任何问题插入一个cell写几行代码测试一下，真正是测试驱动编码有木有，真正是人机实时互动有木有？
第二点叫做分而治之。老子说：天下大事，必作于细。自上而下，逐步细化是求解复杂问题，构建奇妙作品的有效方法。有一个脑筋急转弯，如何把大象放进冰箱里？它的答案是这样的：第一步打开冰箱门，第二步，把大象推进冰箱，第三步，关上冰箱门。这个答案非常有趣，巧妙地运用了目标分解的思维方法。我设计的《3小时Python入门》视频课程的时候也使用了这种分而治之的思想方法。如何用3小时做到Python入门呢？答案是这样的：1小时Python敲门，2小时Python开门，3小时Python入门，如果学有余力，还可以4小时Python关门。? 公众号后台回复关键词：入门，可以获得这门课程的链接。
第三点叫做进化迭代。老子说：天下难事，必作于易。由易到难，进化迭代是
解决困难问题，创造伟大作品的通常道路。爱因斯坦说，这个世界最难以理解的地方在于它居然是可以被理解的。生命是这个世界上最难被理解的事物之一，我们常常被鸟的翅膀、蜂的巢穴、鱼的流线型等生命现象中蕴含的智慧震撼不已。但是创造伟大生命奇迹的并非女娲上帝，而是简简单单的进化算法。任何具备遗传、变异、选择三要素的系统，都能够像生命一样在时间轴上进行进化迭代。例如，人类的学习、科学的发展、文化的传播、乃至产品的演化。我们所熟知的windows操作系统、iphone智能手机、微信，乃至众多改变世界的产品都是在许许多多的版本迭代中逐步变得完善和强大。在版本迭代中，沿用上一个版本的功能和特性，构成了进化算法中的遗传要素。在上个版本中添加、删除或者修改功能和特性、构成了进化算法中的变异要素。接受用户意见和市场数据反馈，决定功能和特性的去留，构成了进化算法中的选择要素。
三，推出去
推出去的核心是ROI。投入产出比 (Return on Investment) 决定着我们选择什么样的产品进行推广，以及用什么样的方式进行推广。推广的目的是让好产品获得正向的马太效应。
第一点是产品势能。只有具备产品势能的产品才应该进行推广。
什么是产品势能呢？打个滚雪球的比方。巴菲特说，投资就像滚雪球，关键是要找到足够湿的雪和足够长的坡。推广产品也像是滚雪球，雪球的大小就好像产品的用户规模。初始的这个雪球也许会很小，但是如果这个雪球在一个很好的位置，例如它在一个很高的山顶上，有很湿的雪，很长的坡，只要我们推动它一会儿，这个雪球很容易往下翻滚，越滚越大。我们说，这是一个具有很大势能的雪球。反之，如果这个雪球在一个山谷底部，或者周围雪很少，我们消耗很大的能量也不一定能够把雪球滚大，这就是一个具有很小势能的雪球。一个具有产品势能的产品，就好像那个具有很大势能的雪球一样，具有非常多的潜在用户，并且和竞品相比用户体验高出许多海拔。只有这样的产品，我们才应该使用有限的资源，对它进行推广，让雪球越滚越大。马化腾说，好产品会自己召唤用户。说的就是这种具有产品势能的产品，只要有了种子用户以后，不需要做很多推广，也能够通过用户自传播形成很大的用户体量。
第二点是ROI。应当选择ROI较高的方式进行推广。
推广产品，本质上是一种投资。选择什么样的推广方式，即选择了什么投资策略。投资最关注的指标是ROI，即投资回报率，或者投入产出比。人的时间和精力是有限的，金钱和人际资源也是有限的。推广产品必须要关注ROI。这一点我在推广公众号上感受比较深刻。据我所了解，推广公众号有以下一些方式，第一是通过在朋友圈和相关微信群即微信站内发自己的文章引流，第二是在知乎、csdn等微信站外发自己的文章引流，第三是在github做优质开源项目引流，第四是向相关主题的头部大的公众号投稿让他们转载引流，第五是和其他相关主题的公众号号主互推引流，第六是通过付费广告方式引流 …… 应该还有无穷无尽的方式，以上方式除第六种外，其它方式我都或多或少尝试过一些。在上帝视角中，一定存在着某种推广方式，投入产出比是最高的，但是限于我们的知识，我们并不知道它是什么，我们只有尽可能多地尝试不同方法，并收集反馈数据，结合自己对传播规律的理解，逼近上帝视角。根据我目前有限的知识，第四种和第五种是ROI相对较高的方式，不过目前本号的新增用户主要来自于第三种。
第三点是马太效应。推广的目的是让好产品获得正向马太效应，避免被负向马太效应所侵害。马太效应是我们要重视产品推广的原因。
马太效应是一种在社会学中非常普遍存在的规律。其主要表现是一步领先，步步领先，一步落后，步步落后，强者越强，弱者越弱，最终导致两极分化。圣经中的马太福音说：凡是多的，还要加倍给他，叫他多多益善。凡是少的，就连他所有的，也要夺过来。老子说：天之道，损有馀而补不足。人之道则不然，损不足以奉有馀。这个世界上存在太多马太效应的例子，我们看到富人越富穷人越穷，我们看到互联网巨头赢家通吃、创业公司举步维艰，我们看到朋友多的人会拥有越来越多的朋友而孤独的人会一直孤独下去，我们看到一个用户数量多一些的产品用户数会越来越多、而用户数量较少的产品用户数量会越来越少。
马太效应是一个非常残酷的规律，也是我们要重视产品推广的原因。设想，我们开发了一个用户体验非常好的产品(假设产品的用户体验初始得分为9)，但是我们不进行产品推广。竞争对手开发了一个用户体验较好的产品(假设产品的用户体验初始得分为7)，但是竞争对手进行强力的产品推广。结果会是什么呢？我们的产品最终能够赢得市场吗？几乎不可能。竞品由于其强力的产品推广，可以较快地获得第一批种子用户，实现产品冷启动，有了更多用户后，竞品团队可以获得更多的用户反馈数据，并非常快地对产品进行迭代。当我们的产品通过自然增长刚刚获得了第一批种子用户的时候，竞品可能已经完成了对产品的多轮迭代，用户体验得分接近甚至超过我们，用户规模迎来爆发式增长。这时候，潜在用户出于从众心理，几乎一定会选择竞品产品，我们的产品哪怕在用户体验上有所优势，也几乎不可能翻身，除非竞品产品作死。这就是马太效应，一步领先，步步领先，一步落后，步步落后，强者越强，弱者越弱，非常残酷！
当然，如果产品获得了正向马太效应，就能够给我们带来超出预期的增长。回顾我的项目《eat tensorflow2 in 30 days》的用户增长曲线我能够非常深刻地感受到这一点。在2020年3月多，创作完成《eat tensorflow2 in 30 days》作品的时候，这个项目大概有160多颗星星，当时主要通过公众号，知乎进行发文推广，很荣幸还得到了振哥、晓文、叉烧、SamShare等许多号主大大的帮助推荐。这是我非常用心做的一个项目，非常期待这个作品能够获得1000 stars。后来，新浪微博非常受欢迎的科技博主爱可可爱生活发现了这个项目，并进行了推荐，随后不久，著名的科技媒体机器之心也对这个项目进行了头条报道。许多技术公众号随后跟进转载机器之心的文章，项目的stars数量爆发式增长，几天就突破了2000 stars，并登上了github trending的头条，获得了更多流量，很快就突破了4000 stars，远远超出我的预期。后来，在2020年8月的时候，我又完成这个项目的兄弟版本《eat pytorch in 20 days》,主要自己在公众号和朋友圈做了一些推广，一些关系较好的号主也帮助推荐了一下，很荣幸又获得了爱可可爱生活的推荐，eat-pytorch项目附带着也带来了《eat tensorflow2 in 20 days》项目的stars的增长，该项目的总stars很快突破了7000……
四，多余的话
以上内容是我结合阅读思考和个人经验的一些整理，有可能存在着路径依赖和个人偏见。整体来说，我个人可能在想清楚、做出来方面经验稍多一些，也有比较深入的思考，在推出去方面欠缺经验，没有形成成熟实操的技能体系。
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