直播技术服务,正在变成一门隐秘暴利生意
文章拆解了抖音「异地开播/跳人脸」技术服务的生意链条。作者将这门生意分为四层:卖绕过人脸核验、卖云推流、卖排班与中控、卖合规咨询。指出其暴利源于断播损失远高于服务费用,客户决策快、客单价高。同时警示:跳脸、代刷脸属于黑灰产,面临封号和法律风险。真正可持续的路径是卖合规的远程推流基建、技术值守、数字人补位和咨询服务。文章给出定价、获客方法及三条铁律:分清客户要的是「稳」还是「假」,只卖可审计的交付,把红线当竞品而非业务。
文章拆解了抖音「异地开播/跳人脸」技术服务的生意链条。作者将这门生意分为四层:卖绕过人脸核验、卖云推流、卖排班与中控、卖合规咨询。指出其暴利源于断播损失远高于服务费用,客户决策快、客单价高。同时警示:跳脸、代刷脸属于黑灰产,面临封号和法律风险。真正可持续的路径是卖合规的远程推流基建、技术值守、数字人补位和咨询服务。文章给出定价、获客方法及三条铁律:分清客户要的是「稳」还是「假」,只卖可审计的交付,把红线当竞品而非业务。
本文是一篇 Vibe Coding 网页动效教程(上篇),旨在帮助读者用准确的术语向 AI 描述网页动效。文章先介绍 UI、UX 和 Vibe coding 的概念,提出网页动效的四层结构:技术工具(CSS、Motion、GSAP、Three.js 等)、触发方式、动效类型和 UX 规则。上篇重点讲解触发方式(悬停、焦点、点击、指针、视口、滚动、手势、页面加载、状态变化、定时)及动效类型的基础部分(Easing、Duration 等),每个词条配有可直接使用的提示词示例,帮助读者清晰表达脑中的动效效果。
文章介绍如何用 AI 把学生的错题照片整理成可复用的复习资料,而非让照片沉睡在相册中。作者提出以 10 道题为一份基础包的轻服务模式,包含错因表、知识点卡、7 天复习安排,测试价 9.9-29.9 元。流程强调:拍题前标注学科、原答案、错因三个字段;用豆包、ChatGPT 等工具将错题分为概念、审题、计算、表达四类;AI 解析必须经教材或老师核对;交付以 PDF 题卡加可编辑复习表形式进行,并明确不代写作业、不承诺考试结果。文中还提醒注意版权与隐私边界,建议先从自己的错题跑通全流程再服务他人。
LangChain 分享了其付费媒体 Agent 的构建经验。该 Agent 运行在 Slack 中,每周整合广告平台数据与业务管道数据,自动生成分析报告并提出优化建议。核心设计理念是将 Agent 视为知识工作者:为其提供配备沙箱、软件、业务文档的工作空间;用代码处理计算和规则以保证一致性,用模型专注判断与建议;围绕完整工作流设计,包括提案、人工审批与验证环节。借助 Deep Agents 作为 Agent harness 和 LangSmith 沙箱,六个月内付费媒体贡献了 20% 的营销管道,CPL 下降 30%,报告工作流成本降低 40 倍、速度提升 13 倍。项目已开源。
本文介绍如何在 Google Cloud 的 Gemini Enterprise Agent Platform 上同时配置 Anthropic Claude Fable 5.1 与 Google Gemini 3.8 Flash 两款模型,并通过任务路由优化 token 成本(tokenomics)。作者指出单一模型路由全部任务是错误的:深度规划模型处理日常事务会浪费成本,而快速模型处理不可逆的复杂任务风险很大。文章详细演示了启用 Claude Fable 5.1 所需的数据共享配置(setPublisherModelConfig API)、Gemini 3.8 Flash 的调用方式,并建议先对常规任务做基准测试,以快速模型作为一线协调者、深度规划模型按需升级处理,从而大幅提升任务 ROI。
AI 写代码让 CI 成为新瓶颈。Anthropic 的数据显示:工程师代码产出约为过去 8 倍(约 80% 由 Claude 编写),测试数量增长 10 倍,六个月内 CI 任务量增长 25 倍。团队为此构建测试影响分析服务,基于历史结果和 package 相关性只跑必要的测试子集。服务 v0 采用单进程单写者架构,在负载暴增下滞后严重,团队先后打了三个补丁(换大机器、分片、每日重启),寿命从 70 天递减到不足一天。最终接受 Claude 的建议完成重构:把状态移出进程,用内存数据存储加无状态 worker 实现水平扩展。核心教训:要为指数级增长做设计、把可观测性做成 AI 的眼睛、从一开始就把状态移出进程。
文章介绍了 Mickey 在 Startup Ideas Podcast 上展示的多 Agent 并行开发工作流——'软件工厂'。该方案基于几个 markdown 文件和 agents.md,与模型和工具无关,支持 Codex、Claude Code、Cursor 等。四步流程:1) Isolate:每个新功能在独立 git worktree 分支开发,避免 Agent 相互覆盖;2) Build:用代码结构 skill 规范架构,保证代码可读;3) Prove:要求 Agent 提供前后对比证据(录屏、截图或性能数据),未达标自动回退重做;4) Ship:接入 Greptile 等代码评审 Agent 打分,达到 5/5 才合并。作者强调核心是工作流和领域知识而非模型本身。
本文探讨了AI Agent开发中开放Harness与记忆所有权的重要性。作者引用Harrison Chase的观点——'不拥有Harness就不拥有记忆',并区分了Memory(从上下文窗口记录的事实,如用户偏好、仓库知识)和Intelligence(利用这些事实让会话更智能的机制)。文章详细介绍了Mem0的方案:通过custom_instructions和infer=False控制记忆提取,用语义+BM25+实体搜索进行检索,并借助Dream实现记忆合并、替代与综合。作者主张将记忆层置于Harness之外,存储于SQL、向量数据库和实体存储中,从而实现跨Harness的记忆与智能的可移植性,即使前沿实验室的循环保持封闭。
文章批评当前 AI 产品的两种范式:以任务为中心(如 Codex)和以 Bot 为中心(如 Grok Bot、Muse),认为两者本质相同——都把 AI 的组织工作交给用户,要求用户先分类、判断该找哪个 Bot 或建立哪个 Task。作者指出这一错误的根源是把 AI 当作人,套用人类社会的职业分工逻辑。作者提出 AI 应被理解为全知全能的'唯一神',用户只需持续地向其表达意图,AI 在后台自行理解 Intent、Episode、Project 与 Memory,所有交互应发生在同一个持续的 AI relationship 中。
作者分享了用GPT-6 Astra、群核科技的Aholo Lux3D和Blender设计拍摄间的完整流程。先与GPT对话生成比例平面图和家具尺寸推荐,再用Aholo Lux3D根据商品尺寸图生成精细PBR材质的3D家具模型,然后在Blender中组装完整场景,可切换白天夜晚光照、尝试不同家具布局,还能通过BlendMotion插件用手机沉浸式浏览。此外GPT还顺带给出了吸音方案。作者认为这套AI工作流让空间设计从脑补变成可视验证,还可延伸到游戏场景、线上展厅、3D打印等领域。
花叔开源了Huashu-Report,一个用于让Agent产出高质量报告的Claude Code Skill,比之前的橙皮书skill更强大。文章指出AI写报告的瓶颈不在文笔,而在编造数字、重复叙述、口径不一致。解决方案分三层:先建数据表锁定数字来源,编译器检查正文引用;将可机器判定的规则全部写成函数而非留在手册中;脚本自动检查排版后仍需人工逐页目检。Skill支持六种报告原型:咨询deck、研报、学术综述、论文、调查、科普,并通过对74份顶级机构AI报告的解剖学习最佳设计品味。项目采用MIT协议开源。
作者体验上海人工智能实验室发布的 Atria Dawn Preview Agent 后,首次感到 AGI 临近。该 Agent 能自主检索资料、写代码、跑实验、验证结果并交付可用成品,甚至生成 3D CAD 模型。更令人意外的是,其 96 人核心团队中 65 人为在校学生。作者指出其与 Claude Code 等现有 Agent 的本质区别在于'模型 + Harness + 环境'三层架构,Agent 自己完成验收环节,无需人工逐步盯进度,大幅提升了超级个体能独立交付项目的复杂度上限。
作者结合实际工作经验,整理出一份 AI Harness 开发的 11 条技能清单,涵盖后端与系统设计、RAG 与向量数据库、记忆与上下文管理、工具调用与 MCP、Agent 编排、护栏校验、评测、可观测性、模型路由降级、排队负载均衡以及推理部署引擎。作者指出 Harness 开发是硅谷热门方向(如 YC Demo Day 上大量项目),建议普通开发者从 AI 应用入手,把模型接入具体业务,并给出将清单交给 AI 逐项学习的 prompt 方法。
微信官方开放了个人主体小程序的虚拟支付功能,个人开发者无需等500用户开流量主即可变现。作者以自己的养老金计算器小程序为例,手把手讲解全流程:确认主体符合条件后在微信公众平台开通虚拟支付;借助智能体接入支付接口;创建付费道具(如1元5次计算包)并注意安卓1%与iOS 12%的费率差异及结算周期;配置云函数的7项环境变量;创建保存订单和次数的数据库集合;最后配置消息推送使支付云函数能接收付款通知。全程无需写代码,跟着教程即可完成。
作者基于半年使用经验,整理出 X(Twitter)平台的 40+ 实用技巧,包括:平台算法与隐私规则变革的核心认知(书签与停留时长成为流量核心、点赞默认隐藏);首页时间线管理(钉选 Grok 自定义主题流与私密列表);Grok AI 深度玩法(长推文总结、识图分析、自然语言改图、视频要点提炼);账号安全加固(通话转接防 IP 暴露、Passkey 登录、辨别水军号);18 条高阶布尔搜索指令与 6 个开箱即用搜索公式;以及书签归档、开源工具本地同步 Markdown、无水印视频下载等生产力技巧。
作者以月入1.3万美元的独立开发者身份,客观分析公开构建的利弊。负面影响包括:应用商店差评可能毁掉应用、被抄袭者1:1复制并抢占排名、违反苹果条款导致应用下架、泄露用户PII数据风险、以及社交媒体带来的心理压力和分心。好处包括:获得社交媒体关注(需要出色设计、新颖想法或卓越产品)、建立个人品牌、以及带来投资人、合作伙伴、赞助商等网络机会。作者建议开发者在决定公开分享前充分权衡风险。
作者基于在日近三年的生活观察,反驳中文互联网流行的"日本崩溃论"。文章指出日本确实存在人口减少、老龄化、财政高债务等严重问题,但"增长放缓"、"相对衰退"与"系统性崩溃"是完全不同的概念。作者用"一栋老化但仍在运转的老楼"比喻日本的现状:一个发达经济体在未崩溃的情况下缓慢变老、变小、变慢。文章批评了用GDP增速和汇率简单判断国家兴衰的粗糙逻辑,分析了"日本崩溃论"背后的流量生意逻辑,并指出日本作为东亚首个"后增长社会"样本的真正研究价值:一个社会如何在高速增长结束后保持体面地运转。
文章介绍开源免费的录屏软件 Recordly,可替代每月 29 美元的 Screen Studio,实现录屏中画面随鼠标移动自动缩放的丝滑效果。内容涵盖各系统(macOS/Windows/Linux)的下载安装方式、录制设置(录制源、音频、摄像头气泡、倒计时等)、录制后编辑(时间线裁剪、自动缩放建议、光标美化、背景替换、摄像头气泡微调、标注与音频轨)以及导出为 MP4 或 GIF 的方法,并支持保存 .recordly 项目文件以便继续编辑,让普通人轻松制作高级感演示录屏。
文章介绍开源工具 Last30Days Skill,它能聚合 X、Reddit、YouTube 等平台近30天的社区讨论,过滤低质量噪音,输出带原始来源引用的调研结果。作者列举了8个落地场景:内容选题雷达、热点舆情复盘、投研与行业信号捕捉、市场竞品动态追踪、Prompt/AI 实操案例研究、产品横向对比、开源项目与技术选型、以及 BD 会前尽调,帮助用户快速找到真实热点、避免信息过旧和选题低效问题。
本文讲解 AI 绘图生成多人场景的方法论。指出多人图与单人图是不同的问题,需要回答三个核心问题:谁是第一主角、人物站位如何安排、人物之间是什么关系。文章提出多人图的五层结构(公共层、焦点层、身份卡、站位层、关系层、负面词),强调一张图只能有一个第一主角,信息量应按叙事权重分配而非平均分配。同时给出三角构图与景深分层的站位公式,并通过测骨台三人局、观礼台四人局两个完整案例,演示如何用 Prompt 实现清晰的主次关系与剧情感。
作者在假期热闹后收心,复盘自己上站节奏懈怠的问题,计划集中火力推进 SaaS 订阅站上线。选品来源为各大榜单和哥伦布等独立开发者工具站,原则是找明确有人付费且自己能吃透的需求。作者强调哪怕有 AI 辅助,完全不懂的需求也坚决不碰,因为做出来没人用。他建议每个人坚定自己的打法,尊重内心,做认为正确的事。社群 1 群不再随意加人,2 群仍有位置,鼓励成员多交流分享,共同朝出海赚美刀、过上自由生活的目标努力。
作者零基础(未学过 C# 和 Unity),借助 Codex 和 Cursor 用 AI 开发了一款 Unity 汉堡店经营游戏 Burger Shop 的 Android 原型。游戏采用斜俯视竖屏单指摇杆玩法,包含烤台、取餐、收银、雇员、店铺升级扩建等经营循环。作者采用 AI Native 工作流:自己定方向写规格,AI 写代码和测试,本地 Unity 验证。核心设计理念是让玩家始终觉得下一步就能获得新东西。版本 0.3.0,源码已在 GitHub 公开,这是作者挑战用 AI 开发游戏并盈利的第一步。
作者Ben Cera回顾了自己20多年创业历程:从哥伦比亚大学金融工程毕业后加入华尔街对冲基金和巴克莱,后自学编程并开发应用,先后做过照片消息应用、人物发现应用、室内设计创业公司CTO、加入Uber创始人Travis Kalanick的CloudKitchens等。经历多次失败后,他创立Polsia,用AI构建和运营公司,5个月获得超1万客户、1000万美元年化收入,并以2.5亿美元估值融资3000万美元。他总结:每一次失败都是学费,坚持尝试终会成功。
文章提出'主体性均质化'概念,指不同个体在AI深度参与写作后,表达、品味、判断和构念逐渐趋同的现象。作者分析了AI润色如何抹平个人语气与思考,使创作者'不在场',导致内容产量激增但有效理解成本上升的'内容通货膨胀'。引用Doshi与Hauser的研究及西蒙的注意力经济学说明问题的深层影响。最后作者主张个人建构主义:静下心拉回注意力,不让AI替你思考和写作,在允许AI参与的同时保持个人构念的可渗透性,通过学习、模仿最终超越,坚持为情而造文的创作信条。
本文整理了查理·芒格的访谈实录。芒格强调投资要少赌博多投资,耐心可以后天训练;理性是投资者最重要的品质,需要通过大量阅读和终生努力来保持。他谈到了自己一生只投资了三个公司(伯克希尔、好市多和李录的基金),认为中国资本市场将产生优秀投资者,中国好公司价格比美国便宜。芒格还阐述了儒家思想与价值投资的相通之处,解释了伯克希尔投资苹果等科技股的逻辑:当世界改变时,思想也应随之改变。最后他分享了生活态度:过好每一天,长期阅读,保持理性,价值最终会在时间中显现。
本文是 Nous Research 开源个人 AI Agent Hermes 的深度配置教程。作者从私人助理定位出发,介绍了 Hermes 的核心能力:通过 /learn 学习资料生成技能、后台复盘积累经验、旧会话检索、子任务委派与审阅等。文章对比了 Hermes 与 Grok Bot 的差异,强调 Hermes 在模型自选、数据自主掌控和可迁移性上的优势。教程涵盖各平台安装与模型接入步骤、工作区目录规划、.hermes.md 资料管理约定、工具集按职责开启、Firecrawl 网页服务配置等最优设置,并预告后续将分享 5 个私人助理实用 Skill 及海外玩家的生活场景 AI 用法。
文章探讨了一个 AI 时代的悖论:Codex、Claude 等顶尖 AI 大幅降低了开发门槛,普通人也能做出完整产品,但很多人却依然赚不到钱。作者指出核心问题不是能力而是需求——AI 解决了'怎么做',而商业的关键在于'做什么'以及'谁愿意付钱'。作者将需求分为三级:好奇、麻烦、正在付费的痛点,强调真正稀缺的不是软件,而是有人愿意花钱解决的具体问题。未来人与人的差距将从技术能力转移到发现问题、判断需求和完成交易的能力上。
作者发现 DeepSeek 官方悄悄在 GitHub 仓库中合入了基于 Electron 的 Harness 桌面端应用,未发任何公告。文章介绍了作者自行编译运行官方桌面端的过程:安装 pnpm、克隆仓库、启动开发模式,并测试了对话、文件操作等功能。作者对比官方版与社区桌面端,指出官方版本在安全性和版本管理上更有优势:不开本地端口、使用自定义协议传输数据、整体签名发布与统一更新。官方版目前仍处早期,需自行从源码构建,未来有望正式分发安装包。
文章指出用 AI 赚钱的核心原则是卖结果而非卖工具使用能力。作者总结了普通人可行的 10 种路径:内容代做、短视频制作、视觉设计、翻译本地化、数据分析、客服搭建、流程自动化、网站小工具开发、培训咨询以及数字产品与垂直 SaaS。每种路径配有具体案例、起步建议、交付标准与收费模式。文章强调先做服务积累客户,再沉淀为模板和产品,避免一开始就追求被动收入,实用性强。
文章推荐了 GitHub 上 5 个高 Star 的写作 Skill,覆盖公众号写作全流程:内容调研与写作(7.5万星)、营销文案技能库(5万星)、去 AI 味写作(4.8万星)、宝玉技能合集(2.6万星,含配图排版)和写作套话清理(1.7万星)。作者指出公众号运营最耗时的是找资料、搭结构、写开头、改标题、去 AI 味和转化等环节,建议将通用写作 Skill 与公众号工具组合使用,实现从研究、写作、修改到配图和最终检查的完整工作流。