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B2B Planr 将营销规划、预算编制和绩效跟踪整合到一个单一的界面中。告别分散的电子表格和无尽的幻灯片演示。使用专为 B2B 团队打造的专用营销规划软件，做出更好的决策，节省时间。 用户可以记录业务的收入目标，并定义实现该目标的营销策略和目标。每个策略可以分配一个或多个营销项目，每个项目都有其特定的战术或活动。 在每个层面上，可以记录计划和实际预算，以帮助控制支出，实际结果可以自动从连接的客户关系管理系统（CRM）中提取。 营销领导者可以立即查看并与利益相关者分享计划。内置的筛选器和日历视图消除了对多个电子表格版本和重复演示文稿的需求。仪表板显示关键数据，如营销投资回报率（MROI）、计划与实际支出对比，以及哪些项目或策略进展顺利或滞后。 团队可以在一个统一的计划上协作，避免版本控制问题，并保持一致的规划模板。之前营销领导者花费在将计划整合为全球或公司视图的时间，现在可以自动处理。 通过整合计划文档、预算数据和关键绩效指标，营销框架保持一致、透明且易于访问，使团队能够专注于执行计划并推动业务增长。

Envoy 是一个轻量级的后台工具，用于记录你的终端命令。它旨在以简单且不干扰的方式保留你的 Shell 使用历史，这对于调试、跟踪工作或仅仅记住你所做的事情都非常有用。

我使用Claude Code大约三周了，老实说，它在我的软件开发速度上带来了巨大的变化。有一点特别突出：Claude Code没有使用典型的基于RAG的搜索，而是选择了简单的“find”和“sed”命令来进行文件搜索。这种方式出乎意料地有效。 对于那些构建非编码代理的人：你认为放弃RAG而选择简单的文件搜索在查找文件时是一种更好的方法吗？在实际场景中，它是否更有效？

很多人关注巨额投资轮次以及在训练基础模型上烧掉的现金（正如Sam A.提到的数万亿），但很少有分析师解释经济单位，以便理解一个商业模式。如果你想知道为什么投资者仍然认为投资是个好主意，我尝试分析一下经济单位和长期潜力，看看这一切如何能够说得通。 部分总结： - 现金消耗并不能准确代表销售成本（COGS）。OpenAI的支出主要用于研发，类似于制药公司。 - ChatGPT 4o的毛利率可能超过12.8%。 - ChatGPT OSS 120B的毛利率可能达到89%。它的成本比4o-mini便宜90%，推理能力也快3倍。 - ChatGPT 5的毛利率很可能介于12.8%和89%之间。 完整分析请见：https://medium.com/@brenoca/openais-road-to-profitability-8c7231f8494b

我们的客户有兴趣在本地使用我们的SaaS解决方案，以降低服务中断的风险。<p>考虑到这一机会，我正在评估本地部署的成本，并可能部分或完全迁移离开AWS。<p>我们当前的技术栈包括EC2、Lambda、SQS、SNS、Aurora、S3以及一些小型网络设置。AWS的部署是通过`serverless V3`完成的。所有代码都是用Node.js编写的，使用NGINX进行路由。<p>我认为从AWS迁移的主要好处有： 1. 部署简便，只需在所有服务器上执行`rsync`并在分片数据库上运行迁移。 2. 无供应商锁定。 3. 成本节省，目前我们的成本较低，但账单在稳步增加。 而我主要担心的是： 1. 管理服务：SQS、SNS、Lambda、Aurora都是为自动扩展而管理的。从经验来看，这真的有必要吗？还是更大的服务器就能解决问题？ 2. 实际迁移工作：我们是一个精简的团队，但发现从其他服务（Cognito、DynamoDB）迁移比预期的要容易。 3. 服务质量下降：SQS、SNS、Lambda能否在不损失功能的情况下轻松替换？我正在考虑RabbitMQ。<p>如果有人进行过类似的迁移，结果如何？另外，我在谈论本地部署，但这真的是降低服务中断风险的最佳解决方案吗？

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