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1、鲁乐山麻将透明挂要选好，如果一排也开不了，这局机会就不大了。
2、发了三次牌以后，整个鲁乐山麻将辅助应有点样了，如果还是乱乱的，就是开局没弄好。
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1、一开始要很贪。发第一张牌时尽量鲁乐山麻将外挂，把底下的牌都翻出来，并力求挖一个空位出来。深挖洞广积粮。这样你才能站得高看得远，才能运筹帷幄，才能先发制人，才能暗渡陈仓。
2、后面不要太贪。不要太有洁癖，别看见可以叠的鲁乐山麻将软件透明挂就屁颠屁颠去叠了。要眼观八路耳听四方，多看看，能消的先消掉再说。剩下就会好办一些。贪得无厌只会断送全局。我以前经常把很多牌一队一队的理顺了，但是没法消。
3、要尽量留后路，不要只顾眼前爽快，把各种鲁乐山麻将有辅助的牌都乱七八糟叠一起了，到时候叫你死得好看。
4、无论如何不能让鲁乐山麻将插件这种老大级的牌挡在前面，要把他们解决掉。（消掉或搬到空位上去。）
5、在发最后一张牌之前冷静理牌，切忌悲观绝望轻易放弃。发了最后一张以后，就听天由命了，但仍要相信奇迹。
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鲁乐山麻将中的10万兆豆可能无法通过常规的游戏方式获得。一般来说，在鲁乐山麻将中获得大量欢乐豆，需要打开鲁乐山麻将软件透明挂，然后点开系统里的主线任务领取金豆。
同时，还可以在商场购买。不过，这些方法仅供参考，如需了解更多，可以查阅鲁乐山麻将辅助透视的官网或者鲁乐山麻将辅助挂，以获取最新最准确的信息。
增长玩的很溜，但产品内核呢?
大量创业者涌入 AI 创业时，有一个典型特征，虽然早已经进入移动互联网时代，但更容易出现新气象的平台，却是在 web 端，这体现在教育、图片&视频等多个领域。
原因主要有2个:
一是大多数的 AI 产品，并不直接 toC，最多也就是个人生产力工具，更多在 PC 场景，所以在 web 端会更方便一些;
另一个则主要是增长成本，AI 早期，多数产品都不知道自己有没有找到真正的用户需求，App 端的增长，除非走大运，否则自然量占比极少，需要真金白银去投放广告，风险太大。
这也就导致如果谁能把 AI App 的低成本增长做好，就拥有更多试错机会、也就有更大概率走向成功。这也是为什么我们一个 toB 的账号，之前一篇关于17岁高中生做 AI App 入账百万美元的稿子能有10w+ 阅读量的原因，更详细的信息可参阅之前的选题《17岁高中生做 AI App，不到4个月入账百万美元，独立开发者迎来春天?》。
而如果说年轻创业者还是主要在走社媒上发现趋势+借助网红分发产品的“常规”路子，老一辈创业者的操作则要更骚气一些。
一、Nikita Bier又来了，
把一款AI健康App的CAC降到不足1美元
之前，编辑部同事报产品异动的时候，有一款 App 很会搞噱头，叫做 Death Clock，用 AI 预测死亡时间，但当时我们也没多做他想。后来产品最高到了美国健康类 iOS 下载榜第6，也不是什么了不得的成绩。直到最近，我们刷到产品背后顾问 Nikita Bier 的一些分享，经过他一系列骚操作之后，这款产品的 CAC（用户获取成本）降到了1美元以下，这对健康类 App 来说还是很有难度的，根据行业信息，健康类 App 的获客成本在几美元到几十美元之间。从这个角度，Death Clock 具备了一定的观察价值。
Death Clock 最高排名，iOS 美国健康分类榜下载榜第6位，前后都是月流水百万美元、甚至大几百万美元的产品 | 图片来源:Nikita Bier X分享
“死期预测”撬动自发传播，
AI 健康产品的社交式增长
如果是社交领域的创业者，多少应该有些熟悉 Nikita Bier，他的经历也算成功吧，创业做的2个青少年匿名社交产品 tbh 和 Gas，先后被 Meta 和Discord 收购，tbh 在七八年前就卖了1亿美元，但确实2款产品因为方向比较敏感，被收购后也都以关闭收场。
但结局不论如何，这些经历让 Nikita Bier 对 toC 社交产品构建及增长积累了不少经验，甚至在2024年以 AI 健康产品 Death Clock 顾问的角色，将社交产品的增长经验复用到了增长难度非常高的健康赛道。
在 Nikita 看来，健康类产品是非常难做增长的，因为这类产品的使用场景偏向于个人私下使用、而且偏向年长一些的用户（这里应该是和他之前一直做的产品面向青少年受众对比），这两点特征导致健康类产品很难形成口碑传播，也就是说，每个用户都需要真金白银买来。
而根据我们对于健康类产品的观察，另一个难做的点在于，用户使用这类产品的前提是需要建立很强的信任感。例如我们之前去关注冥想类产品的时候发现，在美国这样的成熟市场，健康类产品的推广，已经上升到品牌向，例如 Calm 请的是詹姆斯来做营销活动，比拼的是高大上。当然，这些高成本对应的是获取用户信任后实现高流水，美国 iOS 健康分榜畅销第18名左右的产品全球月流水都在百万美元级别，这在非游戏 App 里绝对是吸金品类。
而 Nikita 这回则通过一些简单的骚操作，给用户闷头使用的健康类产品赋予了社交互动的体验、引发用户口碑传播，并且借此进入了主流媒体视野实现品牌传播。
具体操作上，首先 Nikita 先把 App 名字改了，之前叫做 Most Days，Nikita 大手一挥改成了 Death Clock。在功能上，对应 App 名字，加入了一个基于调研问卷预测死亡日期的功能。
调研问卷之后，产品给到的
死亡日期预测 | 图片来源:Nikita Bier X
我们去测试了下产品，预测死亡日期，主要是通过年龄、性别、饮食和运动习惯、社会关系、身体检查、和几个常规的身体指标，例如胆固醇、血压等等来进行寿命预测，为了有足够的噱头，预测的死亡日期精准到日，但给用户用来分享的卡片虽然整体色调暗淡、但画风诙谐幽默，对冲了压抑感，在社媒上形成了一波与朋友比拼谁活得更久的“竞赛”。
用 Nikita 自己的话来说，这是一波将 personal data 变成 shared story 的典型操作。
从增长层面，我们结合广大大的投放数据（渠道、展示估值）、以及点点的下载数据，Death Clock 的整体路径大概是先启动 ASA 投放，然后在社媒上(先 TikTok、后 Instagram)推热死亡日期预测的视频，同时继续投放 ASA 拿到下载，两波操作下来拿到一定成绩和一定社媒热度之后，在2024年11月30日被 Bloomberg 最先报道，然后各家媒体跟上。1月份 Nikita 又用个人 IP 再造一波声量。一套组合拳下来，App 从上线至今一共拿下60w 的下载。
