Rubriques tendance
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

宝玉
Prompt Engineer, dédié à l’apprentissage et à la diffusion des connaissances sur l’IA, le génie logiciel et la gestion de l’ingénierie.
Le schéma de ce tweet est le suivant : utiliser une véritable grande nouvelle (Amazon a effectivement licencié 16 000 personnes) comme accroche, puis superposer une multitude de "fuites" internes non vérifiées pour créer une propagation de panique.
Le tweet mélange des informations réelles et de nombreuses affirmations sensationnalistes non vérifiées.
Faits confirmés
Amazon a annoncé le 28 janvier qu'il allait licencier environ 16 000 personnes, s'ajoutant aux 14 000 licenciements de l'année dernière en octobre, pour un total d'environ 30 000 postes, ce qui représente le plus grand licenciement de l'histoire de l'entreprise.
Beth Galetti, vice-présidente senior des ressources humaines d'Amazon, a déclaré dans une lettre aux employés que les licenciements visaient à "réduire les niveaux hiérarchiques, accroître la responsabilité et éliminer le bureaucratisme", de nombreuses équipes ayant déjà terminé leurs ajustements en octobre, tandis que d'autres ne les ont terminés que maintenant.
Le PDG Andy Jassy a déclaré publiquement l'année dernière que l'augmentation de l'efficacité apportée par l'IA entraînerait une réduction progressive du nombre total d'employés de l'entreprise. Cependant, Jassy a également précisé que ces licenciements n'étaient pas motivés par l'IA ou des problèmes financiers, mais par un ajustement culturel.
Deux employés seniors anonymes d'Amazon ont déclaré dans un rapport de NPR que la direction s'attendait désormais à ce que les employés utilisent des outils d'IA pour compenser le manque de main-d'œuvre après la réduction des effectifs, et qu'il y avait un tableau de bord dédié pour suivre la fréquence d'utilisation des outils d'IA. Mais Amazon a officiellement nié cette affirmation.
Parties du tweet douteuses ou non vérifiables
Affirmation "Phase One"
Le tweet affirme que 16 000 n'est que la première phase, avec encore 14 000 personnes à licencier au deuxième trimestre. Mais Galetti a clairement écrit que l'entreprise n'avait pas l'intention d'établir un "nouveau rythme" de licenciements tous les quelques mois. Bien sûr, elle n'a pas non plus exclu la possibilité d'ajustements futurs.
Le département Alexa réduit de 847 à 23 personnes
Ce chiffre extrême n'est corroboré par aucun média grand public. Amazon a effectivement présenté une mise à niveau de l'IA d'Alexa+ au CES 2026, il est possible que l'équipe Alexa subisse des ajustements, mais un chiffre aussi précis que "847 à 23" manque de source.
"Le transfert de connaissances a été enregistré et alimenté dans les données d'entraînement"
Aucun rapport crédible ne mentionne cette pratique. Cela relève d'un récit typique de panique sur les réseaux sociaux.
"Économie salariale trimestrielle de 280 millions de dollars"
Sans source. Amazon a rapporté lors de son dernier tour de licenciements environ 1,8 milliard de dollars de dépenses de licenciement, mais le chiffre dans le tweet ne peut pas être vérifié.
"Remplacer toute l'équipe par le flux de travail de Claude Sonnet" "31 à Bangalore utilisant Cursor"
Ces détails sont trop spécifiques et non vérifiables, ce qui est typique de l'écriture des "initiés" sur les réseaux sociaux.

Tech Layoff Trackeril y a 16 heures
Amazon vient de confirmer 16 000 licenciements, mais des sources internes me disent que la véritable histoire est bien pire
Des nouvelles de trois VPs différents : le chiffre de 16K n'est que "Phase Un" - des documents internes montrent qu'un autre 14 000 suppressions sont prévues pour le T2
Un directeur d'AWS m'a expliqué leur nouvelle "matrice d'efficacité" - des équipes entières remplacées par 2-3 ingénieurs seniors gérant des flux de travail Claude Sonnet
La division Alexa a été complètement vidée. 847 ingénieurs il y a deux mois. 23 restants après cette semaine. Tout le développement matériel a été transféré à une équipe de Bangalore de 31 contractuels avec accès à Cursor
Voici la partie dégoûtante : ils obligent les ingénieurs sortants à documenter tout leur processus de prise de décision dans des "sessions de transfert de connaissances" qui sont enregistrées et directement intégrées dans des ensembles de données d'entraînement
Un L7 m'a dit qu'il avait passé ses deux dernières semaines à créer des bibliothèques de prompts détaillées et de la documentation de flux de travail. Il pensait qu'il était utile pour la transition
Il s'avère qu'il formait littéralement l'agent IA qui a remplacé toute son organisation
Les contractuels offshore utilisent ses prompts exacts et expédient des fonctionnalités 40 % plus rapidement que son ancienne équipe de 12 Américains ne l'a jamais fait
Slack interne montre la direction célébrant "l'excellence opérationnelle" pendant que les badges sont désactivés en temps réel
Ils appellent ça "l'ajustement pour l'ère de l'IA" lors des réunions générales
Mais les feuilles de P&L que je vois montrent 280 millions de dollars d'économies salariales rien que ce trimestre
L'extraction de connaissances est complète
Si vous êtes encore chez Amazon et que vous n'avez pas commencé à chercher un emploi, vous êtes déjà mort
90
Ce format d'article est adapté pour être transformé en compétence, afin d'analyser les articles à succès 👍
Le format d'analyse est :
- Point de vue principal
- Points de vue secondaires
- Stratégies de persuasion
- Points de déclenchement émotionnels
- Citations percutantes
- Analyse de la courbe émotionnelle
- Niveaux émotionnels
- Diversité des modes de raisonnement
- Analyse de la transformation de perspective
- Caractéristiques du style linguistique
Extraire toutes les phrases qui créent de la valeur émotionnelle pour le public
Extraire toutes les phrases qui piquent le public

U哥il y a 18 heures
Il y a deux ans, en étudiant les comptes publics, j'ai découvert un blogueur ésotérique qui, sans se fier à l'ésotérisme ni à la vente de produits, se concentre uniquement sur son compte public, avec un revenu annuel de plus de 50 millions. C'est l'argent visible, en privé, une consultation ésotérique coûte 13 000/heure, combien d'argent cela représente, on ne peut pas le calculer.
L'argent visible provient de sa planète de connaissances, je viens de vérifier, cette année, les résultats ne sont pas très bons, un peu plus de 17 millions. (4100+ personnes/4199 ans)
En étudiant cette personne, j'ai fait les choses suivantes :
1. Exporter tous les articles du compte public.
2. Écrire des scripts et des mots-clés, décomposer tous les articles de plus de 100 000 vues, le format de décomposition est :
- Points clés
- Points secondaires
- Stratégies de persuasion
- Points de déclenchement émotionnels
- Citations marquantes
- Analyse de la courbe émotionnelle
- Niveaux émotionnels
- Diversité des méthodes de démonstration
- Analyse de la transformation de perspective
- Caractéristiques du style linguistique
3. Extraire toutes les phrases créant de la valeur émotionnelle pour le public.
4. Extraire toutes les phrases qui piquent le public.
5. Transformer les phrases des points 3 et 4 en fichiers audio avec l'IA.
Voilà donc toutes les méthodes inversées. Et après avoir terminé ce travail, je ne l'ai même pas regardé, je ne l'ai pas pratiqué, c'est mon problème.
Ainsi, les méthodes sont toujours faciles à extraire, les capacités impressionnantes des autres peuvent également être inversées facilement.
Mais pour posséder cette capacité, il faut vraiment travailler dur, c'est extrêmement ennuyeux, aussi très monotone, voire très dégoûtant.
Mais il n'y a pas moyen, c'est la partie la plus difficile, et c'est cette partie la plus difficile qui détermine si vous pouvez réussir et exceller.
C'est aussi pourquoi je n'ai pas encore réussi à gagner des millions par des voies légitimes.
62
Meilleurs
Classement
Favoris
