2015/03/29 第173期

作者在正式开发网站前，在Fiverr之类的地方花很少的钱请人设计图标、做网站设计，然后众筹了一把。众筹了几千块后，在elance.com上请了个工程师帮忙开发。然后，真的网站上线了。 这个套路不错。尽管东西“不是那么有技术含量”，但比起前面介绍的【制定正确的MVP目标】里的团队，手段要高明、灵活得多。

（原链接可能被墙，打印成pdf放在这里：https://nfil.es/w/Ds6FQh/） 这样的文章其实很多，这篇我觉得说得挺清楚的。主要立场是要加入高速发展的牛逼startup，因为在这样的环境中，能优化人脉、个人成长、长期的金钱回报、漂亮的简历等。 但问题是，有多少人能押对宝？ 作者是Elad Gil，前Twitter VP。之前创办的公司被twitter收购而加入twitter。再之前是在google做pm（在google上市前及时加入google）。

作者以前是google的designer，现在google ventures。如何让团队成员对产品设计进行良性地批评？批评与自我批评是让好产品变成伟大的产品的必要步骤，但如何避免情绪化、如何对事不对人，是不容易的。 这篇讲的是对产品设计的批评，对工程、运维方面也有一定指导作用。相关阅读：客观的事故分析

Steve Blank的文章。讲了一个故事，一个斯坦福的创业团队要卖数据给农民，他们打算花钱买无人机、买高清摄像头、买图像处理软件，然后花几个月时间整合起来做一个MVP，以验证他们的idea是可行的。Steve Blank认为这样的MVP是错误的MVP，要验证农民愿不愿意买数据，根本不用花大钱、花那么多时间。工程师有时候就只是为了追求纯粹的动手做东西的快感，而迷失了方向。 搭车推荐一下 Steve Blank 的经典演讲：Secret History of Silicon Valley

Mixpanel联合创始人写的文章。现在做什么都要data-driven，所以公司要有展示与分析各种指标的dashboard，要嘛自己做，要嘛买现成的。不同的dashboard有不同的用户（ceo、pm、工程师、销售等），需求有所不同。 本文总结得不错：好的数据产品应该是能"giving lots of context for the data we display, making that data verifiable, and limiting UI complexity". 其中"making that data verifiable"很关键，数据如果有问题，大家得能方便地debug。