solo engineer 没有 recommendation，我自己就是 recommendation

团队有 recommendation。

Recommendation：推荐系统。Collaborative filtering：协同过滤。Content-based filtering：基于内容的过滤。Matrix factorization：矩阵分解。Embedding-based recommendation：基于 embedding 的推荐。Personalized feed：个性化 feed。$0-$5000 / 月 in RecSys infrastructure.

每 startup 1 个 recommendation + 1 个 collaborative filtering + 1 个 RecSys engineer + 1 个 data scientist。$200K-$500K / 年.

solo engineer 没有 recommendation。

我自己就是 recommendation。

我想 recommend 就 recommend、想 personalize 就 personalize、想 rank 就 rank、想 filter 就 filter。我不需要 recommendation、不需要 collaborative filtering、不需要 content-based filtering、不需要 matrix factorization、不需要 embedding-based recommendation、不需要 personalized feed.

我没 recommendation 的必要——访问量 1000 不需要 recommend。我没 collaborative filtering 的必要——没 collaborative。我没 content-based filtering 的必要——没 content-based。我没 matrix factorization 的必要——没 matrix factorization。我没 embedding-based recommendation 的必要——没 embedding-based。我没 personalized feed 的必要——没 personalized feed。我没 $0-$5000 / 月 的必要——Vercel free + commit log。我没 RecSys engineer 的必要——没 RecSys engineer。我没 data scientist 的必要——没 data scientist。我没 $200K-$500K / 年 的必要——没 recommendation infrastructure.

团队的 recommendation 价值是「让 user 看到相关 content + 提高 engagement + 个性化」。前提是有大量 user、需要 engagement、需要 personalization。solo engineer 没这个问题——访问量 1000、commit log 是 recommend、我我 = engagement.

一人工程的 recommendation = git commit log + 散文。不是 collaborative filtering + matrix factorization $5000/月 + RecSys 团队.

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