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Ana Sayfaya Dön

一个找产品灵感的方法，很多人还不知道： 第一步：去 Flippa Flippa 是一个专门买卖网站和 SaaS 的平台 上面挂着大量正在盈利的项目，而且数据公开 第二步：筛选月收入 $10,000+ 的项目 不用买，只看数据 这些项目已经验证了市场需求 第三步：让 AI 帮你分析 把项目的功能、定价、用户评价丢给 Claude 或 GPT 让它拆解： 核心需求是什么 哪些功能是多余的 哪些痛点没被解决 第四步：用 AI 做一个更好的版本 现在用 Cursor / Claude Code 搭一个 MVP 以前需要一个团队干几个月的事 现在一个人几周就能跑出来 本质上是： 用别人已经验证的需求 + AI 的开发速度 跳过"猜方向"这一步 你有没有在 Flippa 上看到过让你心动的项目？

Vincent_AINotes's profile picture

Vincent

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Benzer Videolar

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑 打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西 具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境 之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了 不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事 用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的
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大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑 打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西 具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境 之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了 不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事 用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的

Vincent | 信号＞噪音

21,388 görüntüleme • 3 ay önce

马斯克的工作方法：第一步：质疑每一项需求；留住本该不存在的东西会让你变得更愚蠢。第二步：删除那些不必要的。第三步：简化和优化。第四步：加速整个流程循环。
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马斯克的工作方法：第一步：质疑每一项需求；留住本该不存在的东西会让你变得更愚蠢。第二步：删除那些不必要的。第三步：简化和优化。第四步：加速整个流程循环。

Morris

279,566 görüntüleme • 2 yıl önce

Codex 5.6 这个 GitHub 插件一定要装，能让你省下90%的token！ 90% 的人都把 Codex 用反了。 一上来就让它： 帮我写一个 App。 分享一条我在用的绝佳省token技巧，先给 Codex 连接 GitHub 插件，然后输入提示词： 我要开发一个 XXX。暂时不要创建文件，也不要输出代码。先在 GitHub 调研同类开源项目，筛选出最有参考价值的方案。分析它们解决了什么问题、采用什么架构、依赖哪些技术、目前是否活跃，以及有哪些设计值得复用或避开。最后结合我的需求，给出技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序。得到我的确认后，再进入实现阶段。 这样 Codex 会先做三件事： 1️⃣ 找到经过真实项目验证的方案 2️⃣ 研究别人已经踩过的坑 3️⃣ 根据你的需求做出技术取舍 等方向确定后，再让它开始写代码。
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Codex 5.6 这个 GitHub 插件一定要装，能让你省下90%的token！ 90% 的人都把 Codex 用反了。 一上来就让它： 帮我写一个 App。 分享一条我在用的绝佳省token技巧，先给 Codex 连接 GitHub 插件，然后输入提示词： 我要开发一个 XXX。暂时不要创建文件，也不要输出代码。先在 GitHub 调研同类开源项目，筛选出最有参考价值的方案。分析它们解决了什么问题、采用什么架构、依赖哪些技术、目前是否活跃，以及有哪些设计值得复用或避开。最后结合我的需求，给出技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序。得到我的确认后，再进入实现阶段。 这样 Codex 会先做三件事： 1️⃣ 找到经过真实项目验证的方案 2️⃣ 研究别人已经踩过的坑 3️⃣ 根据你的需求做出技术取舍 等方向确定后，再让它开始写代码。

爱丽丝呀！

398,284 görüntüleme • 1 ay önce

发现一个适合一人公司的开源神器—MetaGPT，在 GitHub已斩获 6.9w+star 你只需一句话提需求，它就会自动拆解任务 产品经理完善需求、架构师设计结构、项目经理统筹安排、工程师负责出代码、QA给出测试用例，整个研发团队的活全包了 过去需要一个团队花几天甚至几周的开发工作，现在一个人就能快速搞定
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发现一个适合一人公司的开源神器—MetaGPT，在 GitHub已斩获 6.9w+star 你只需一句话提需求，它就会自动拆解任务 产品经理完善需求、架构师设计结构、项目经理统筹安排、工程师负责出代码、QA给出测试用例，整个研发团队的活全包了 过去需要一个团队花几天甚至几周的开发工作，现在一个人就能快速搞定

阿西_出海

16,617 görüntüleme • 1 ay önce

某些“大佬”已经不能用虚伪来形容🤦🏻 我绝不会去转一个项目方，或者某一个币的推文，然后跟大家说：“啊，这不是我背书啊，就是转给大家看一看，看一看就看一看吧” 你自己买了没有？你买了多少？项目方背景你搞清楚没有？ 我不仅要为我发的每一个字负责 我还要为每一个看到这个字的读者负责，对他们有可能产生的思考负责
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某些“大佬”已经不能用虚伪来形容🤦🏻 我绝不会去转一个项目方，或者某一个币的推文，然后跟大家说：“啊，这不是我背书啊，就是转给大家看一看，看一看就看一看吧” 你自己买了没有？你买了多少？项目方背景你搞清楚没有？ 我不仅要为我发的每一个字负责 我还要为每一个看到这个字的读者负责，对他们有可能产生的思考负责

枪十七

14,538 görüntüleme • 1 yıl önce

安装了这个之后，Claude Code 的体验会完全不一样。 Anthropic 悄悄发布了一个官方插件，叫 claude-code-setup，它基本把 Claude Code 从“还不错的工具”变成了一个真正的 AI 开发环境。 它会扫描你的项目，并推荐： → hooks（钩子） → skills（技能） → MCP servers → subagents（子代理） → automations（自动化） 然后一步一步帮你把这些都配置好。 大多数人现在用的都是“原生版”的 Claude Code…… 这也是为什么他们的体验会显得有点混乱。 真正的强大之处，其实来自它周围的生态。 安装方式： /plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official 记得先收藏，免得之后找不到。
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安装了这个之后，Claude Code 的体验会完全不一样。 Anthropic 悄悄发布了一个官方插件，叫 claude-code-setup，它基本把 Claude Code 从“还不错的工具”变成了一个真正的 AI 开发环境。 它会扫描你的项目，并推荐： → hooks（钩子） → skills（技能） → MCP servers → subagents（子代理） → automations（自动化） 然后一步一步帮你把这些都配置好。 大多数人现在用的都是“原生版”的 Claude Code…… 这也是为什么他们的体验会显得有点混乱。 真正的强大之处，其实来自它周围的生态。 安装方式： /plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official 记得先收藏，免得之后找不到。

huangserva

245,778 görüntüleme • 4 ay önce

发现一个能把任何电子书变成Claude Code skill的项目，叫 book-to-skill 解决了看书的痛点：你买了本实用的技术书，认真读完，三个月后就忘了讲了什么。 这个项目把整本书变成Claude Code随时能调用的skill，调用它再加上电子书路径，就能自动拆成核心总览、分章节笔记、术语表、速查表。 拆完后这个skill就会以书名命名，你只需要输入书名，它会给你整本书的核心总结 如果你带着具体问题问，它会自动去对应章节里找答案讲给你听。 而且这些章节都是按需加载的，你不问到的部分不会占用上下文。
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发现一个能把任何电子书变成Claude Code skill的项目，叫 book-to-skill 解决了看书的痛点：你买了本实用的技术书，认真读完，三个月后就忘了讲了什么。 这个项目把整本书变成Claude Code随时能调用的skill，调用它再加上电子书路径，就能自动拆成核心总览、分章节笔记、术语表、速查表。 拆完后这个skill就会以书名命名，你只需要输入书名，它会给你整本书的核心总结 如果你带着具体问题问，它会自动去对应章节里找答案讲给你听。 而且这些章节都是按需加载的，你不问到的部分不会占用上下文。

阿西_出海

11,541 görüntüleme • 2 ay önce

有个事我憋很久了，今天必须说一下。 市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。 所以 AIX 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。 它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。 这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。 我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。 个人分享，非投资建议。
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有个事我憋很久了，今天必须说一下。 市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。 所以 AIX 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。 它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。 这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。 我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。 个人分享，非投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

17,513 görüntüleme • 1 ay önce

兄弟盟，AI 女友真的要来了～ 刚在 GitHub 看到一个挺有意思的 AI 项目，叫 AIRI。 它想做的事情其实很简单： 做一个真正活着的 AI 虚拟角色。 不是普通的聊天机器人， 而是一个 AI 虚拟伙伴 / AI VTuber。 你可以和她： - 语音聊天 - 一起看视频 - 一起玩游戏 - 甚至让她帮你打 Minecraft 关键是这个项目 完全开源，而且可以自己部署。 也就是说，你可以拥有一个： 会聊天、会记住你、还能互动的 AI 数字人。 技术也挺硬核： - WebGPU + WebAssembly - 支持 OpenAI / Claude / Gemini 等大模型 - 还能接 Live2D、VRM 角色模型 未来的 AI Companion，大概率就是这个形态。 如果你在关注： AI Agent AI 虚拟人 AI 陪伴产品 这个项目真的值得去看看。
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兄弟盟，AI 女友真的要来了～ 刚在 GitHub 看到一个挺有意思的 AI 项目，叫 AIRI。 它想做的事情其实很简单： 做一个真正活着的 AI 虚拟角色。 不是普通的聊天机器人， 而是一个 AI 虚拟伙伴 / AI VTuber。 你可以和她： - 语音聊天 - 一起看视频 - 一起玩游戏 - 甚至让她帮你打 Minecraft 关键是这个项目 完全开源，而且可以自己部署。 也就是说，你可以拥有一个： 会聊天、会记住你、还能互动的 AI 数字人。 技术也挺硬核： - WebGPU + WebAssembly - 支持 OpenAI / Claude / Gemini 等大模型 - 还能接 Live2D、VRM 角色模型 未来的 AI Companion，大概率就是这个形态。 如果你在关注： AI Agent AI 虚拟人 AI 陪伴产品 这个项目真的值得去看看。

开发者Hailey

34,171 görüntüleme • 6 ay önce

Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了 数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。
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Notion 今天凌晨发了一个开发者平台, 大家都以为它在追 AI Agent 风口, 但实际方向是有些反过来的, 它要让所有 Agent 来追它, 我盯着它官方文档里那个新的 CLI 工具看了一会儿,才慢慢回过味儿来, 这个 CLI 设计得很奇怪, 它自带 --help,自带 --docs,自带 --spec, 每个命令的元信息都精简到极致,token 占用低到反常, 说实话人类开发者用 CLI 哪需要这些, 熟了就肌肉记忆,谁会反复读自动生成的 spec 呢, 但 Agent 会啊,它进入一个陌生 CLI,要先扫一遍能干嘛,扫的就是这些自描述信息, 也就是说,Notion 这个 CLI, 从设计的第一天起就不是给人用的, 是给 Agent 用的, 他们官方话术更直接：说和你的 coding agents 一起构建, 这一句话翻译过来就是,未来用 Notion 的主力用户, 可能不是你,而是是你的 Agent, 更狠的是这套基础设施的完整度,数据同步,Notion 托管, 工具调用,Notion 托管,Agent 沙盒,Notion 托管, 全跑在 Vercel Sandbox 加 Firecracker microVM 上, 连第三方 Agent 接入都开了, Claude 直接进来,当原生工具用, 数据,工具,编排,上下文,全部在同一个 workspace 里,零损耗, 以前 Agent 最大的痛点,是上下文碎片化,工具调用不稳定,自己还要搭一套 infra, 现在 Notion 把这套东西全包了, 你的 Agent 只需要醒过来,在一个已经布置好的房间里干活, 很多人还在评估 Notion 涨没涨价,还在讨论 Obsidian 迁移和本地优先, 但真正的故事是,Notion 已经在 Agent 时代的操作系统这条赛道上,把第一块地基浇好了 数据是血,Agent 是肌肉,Workers 是骨骼,CLI 是神经, 那些现在就把核心 workflow 搬进去的人, 和还在纠结要不要试用 ntn 的人, 未来 12 个月,差距可能比想象中要大得多。

AYi

19,811 görüntüleme • 4 ay önce

Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品 上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的 这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可 这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～ 我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。 现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员： 以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱 现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！ 同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得： 我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到： 用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？ 不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。 具体怎么做到： 一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。 二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。 三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。 最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。 现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～ 评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：
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Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品 上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的 这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可 这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～ 我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。 现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员： 以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱 现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！ 同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得： 我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到： 用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？ 不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。 具体怎么做到： 一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。 二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。 三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。 最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。 现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～ 评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：

岚叔

18,241 görüntüleme • 4 ay önce

如果你的浏览器经常开大几十个 Tab，然后找不到目标页，给你推荐一个 Chrome 插件：AI Group Tabs， 它会利用 Chrome 的 Tab Group API 帮你一键搞定所有 Tab 的分类和命名，超级实用。目前项目还在持续迭代中，你可以过去给作者提更多需求，或者直接贡献你的代码。
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如果你的浏览器经常开大几十个 Tab，然后找不到目标页，给你推荐一个 Chrome 插件：AI Group Tabs， 它会利用 Chrome 的 Tab Group API 帮你一键搞定所有 Tab 的分类和命名，超级实用。目前项目还在持续迭代中，你可以过去给作者提更多需求，或者直接贡献你的代码。

Barret李靖

88,237 görüntüleme • 2 yıl önce

一个非常有趣的全新的开源脚手架项目 create-better-t-stack 可以关注一下 它的创新之处就可以让你自由的选择你想用的前后端框架，数据库，orm，runtime， addon 等等，然后可以根据你的选择创建出一个独一无二的有最佳实践的 Typescript 项目。 我用了一下，觉得很有意思，未来的项目可以可以试试看，大家可以看看demo，同时而且还能学习到，看看现在流行的框架和工具都有哪些。
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一个非常有趣的全新的开源脚手架项目 create-better-t-stack 可以关注一下 它的创新之处就可以让你自由的选择你想用的前后端框架，数据库，orm，runtime， addon 等等，然后可以根据你的选择创建出一个独一无二的有最佳实践的 Typescript 项目。 我用了一下，觉得很有意思，未来的项目可以可以试试看，大家可以看看demo，同时而且还能学习到，看看现在流行的框架和工具都有哪些。

Viking

39,332 görüntüleme • 1 yıl önce

我不准备把 BerryCode 做成最便宜的中转站。 现在市面上有 0.06 倍、0.1 倍、0.2 倍的渠道，我知道这些价格看起来非常诱人，但我现在只能做到 GPT 官网口径 0.28X，也就是 0.4 折，用 1 M token, 综合下来大约在 0.4~0.6 人民币；换句话说，它不是最低价那一档。 但我能保证一件事：BerryCode 现在只做纯 GPT。 坦诚讲，我的能力还撑不起 Claude 中转。 Claude 封号太严，我承担不起这个风险，也不想为了多卖一个模型，把一个自己都没把握的东西塞给用户。后面我会自己体验一批价格合适、稳定性还不错的 Claude 中转站，如果真的好用，我会直接推荐给大家。 但 GPT 对我来说，是另一回事。 我现在用 Pro 账号做号池，配合一部分补充渠道去填 token 缺口，即便不卷到全网最低价，毛利润率依然能做到 30% 左右，这个数字对我来说已经够了。 我有一个暴论： **你现在能看到的大部分 AI 机会，其实都已经开始走下坡路了。** 中转站最近在推特被骂得很惨，卖数据、掺水、跑路，大家骂得不算冤，因为这个行业确实混进来了太多只想短期收割的人。 而且后面中转站这个生意只会越来越不稳定。 官方会持续封控各种渠道，低价货源会越来越少，成本会越来越高，如果一个站唯一的竞争力就是便宜，那它迟早会遇到一个问题： 成本涨了以后怎么办？ 2C 用户对价格很敏感，你今天用低价把人吸进来，明天成本上升你要涨价，用户凭什么继续用你？ 所以我现在越来越确定一件事： **中转站最后拼的不是谁便宜，而是谁值得被信任。** 信任从哪里来？我有几个思考： 第一，你得有自己的个人 IP。 如果一个完全匿名的站跑路，用户连骂谁都不知道；但我这个账号就在这里，几千个关注我的人也都在这里，BerryCode 真出了问题，我不可能装作没发生过。 第二，你不能什么模型都往上写。 我现在不碰自己没把握的 Claude，不碰我无法承担封控风险的渠道，只做我能解释清楚成本、稳定性和边界的 GPT。 第三，你得承认自己不是万能的。 我不说 BerryCode 永远不出问题，也不说它多便宜，我只能说我会把每一次问题都摊开讲，把修复过程讲出来，把我能做到的稳定性做到极致。 真正长期使用中转站的人，需求和轻量用户是不一样的。 轻量用户可能只看今天谁便宜 20%，但那些每天要跑 Codex、Vibe Coding、自动化任务、长上下文任务的人，他们更关心的是： 会不会突然跑路？ 会不会掺模型？ 会不会偷偷改请求？ 会不会跑到一半没额度？ 出了问题有没有人处理？ 尤其是国内那些真的在用 AI 做业务的人，他们并不只是想省几块钱，他们想要的是一个能长期放在工作流里的入口。 这也是我为什么选择用更稳的方式做 BerryCode。 一个 Pro 账号 1400 左右，我拿它做号池，成本不低，但我心里踏实；我宁愿少赚一点，也不想把整个站建在自己都解释不清楚的便宜渠道上。 坦诚讲，我为什么要做中转站？ 第一，肯定是赚钱。 去年炒币负债以后，我现在确实很需要现金流，这个没什么好装的，来推特的人也不是为了单纯装逼，大家都要吃饭。 第二，我的推特一个月涨了 4200 个粉，但我前阵子很迷茫，不知道该把这些流量导向哪里。 推特上很多商业模式，本质还是拉人头，做应用也好，做服务也好，很多钱来得快，但不一定长久。 中转站当然也不是一个完美的行业，但只要我不赚那些没良心的钱，只要我真的能给用户提供稳定、透明、可用的服务，那这个钱我觉得可以由我来赚。 第三，这一个礼拜搭 BerryCode，我认识了很多以前接触不到的人。 有做政务网站的，有用 AI Vibe Coding 做产品的，有自己搭工作流的，有在公司里偷偷把 AI 引进业务流程的。 我每天通宵改代码、测接口、修登录、修支付、修人机验证，虽然累，但我很久没有这么强烈地感觉到，自己正站在一个还在生长的行业里。 这个感觉有点像早年的币圈。 混乱是真的混乱，但开放也是真的开放；风险是真的风险，但机会也是真的机会。 所以从今天开始，BerryCode 正式进入压力测试和拉新阶段。 活动很简单： 充 20，送 10 平台额度； 充 200，送 100 平台额度； 最高充 2000，送 1000 平台额度。 我需要通过真实用户的使用，知道服务器、号池、支付、监控、客服到底要做到什么程度，才算是一个能长期运营的站。 如果你只是想找全网最低价，那 BerryCode 大概率不是最适合你的。 但如果你想找一个价格不离谱、模型边界讲清楚、出了问题有人处理、愿意长期把信任一点点攒起来的 GPT 中转站，可以来试试。 后面这个群也不叫 BerryCode 交流群了。 我想把它叫做： 才谷和他的朋友们。 欢迎体验，也欢迎挑毛病。 我现在最需要的不是一句“支持”，而是真实用户把问题砸到我脸上，然后我一个一个修掉。
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我不准备把 BerryCode 做成最便宜的中转站。 现在市面上有 0.06 倍、0.1 倍、0.2 倍的渠道，我知道这些价格看起来非常诱人，但我现在只能做到 GPT 官网口径 0.28X，也就是 0.4 折，用 1 M token, 综合下来大约在 0.4~0.6 人民币；换句话说，它不是最低价那一档。 但我能保证一件事：BerryCode 现在只做纯 GPT。 坦诚讲，我的能力还撑不起 Claude 中转。 Claude 封号太严，我承担不起这个风险，也不想为了多卖一个模型，把一个自己都没把握的东西塞给用户。后面我会自己体验一批价格合适、稳定性还不错的 Claude 中转站，如果真的好用，我会直接推荐给大家。 但 GPT 对我来说，是另一回事。 我现在用 Pro 账号做号池，配合一部分补充渠道去填 token 缺口，即便不卷到全网最低价，毛利润率依然能做到 30% 左右，这个数字对我来说已经够了。 我有一个暴论： **你现在能看到的大部分 AI 机会，其实都已经开始走下坡路了。** 中转站最近在推特被骂得很惨，卖数据、掺水、跑路，大家骂得不算冤，因为这个行业确实混进来了太多只想短期收割的人。 而且后面中转站这个生意只会越来越不稳定。 官方会持续封控各种渠道，低价货源会越来越少，成本会越来越高，如果一个站唯一的竞争力就是便宜，那它迟早会遇到一个问题： 成本涨了以后怎么办？ 2C 用户对价格很敏感，你今天用低价把人吸进来，明天成本上升你要涨价，用户凭什么继续用你？ 所以我现在越来越确定一件事： **中转站最后拼的不是谁便宜，而是谁值得被信任。** 信任从哪里来？我有几个思考： 第一，你得有自己的个人 IP。 如果一个完全匿名的站跑路，用户连骂谁都不知道；但我这个账号就在这里，几千个关注我的人也都在这里，BerryCode 真出了问题，我不可能装作没发生过。 第二，你不能什么模型都往上写。 我现在不碰自己没把握的 Claude，不碰我无法承担封控风险的渠道，只做我能解释清楚成本、稳定性和边界的 GPT。 第三，你得承认自己不是万能的。 我不说 BerryCode 永远不出问题，也不说它多便宜，我只能说我会把每一次问题都摊开讲，把修复过程讲出来，把我能做到的稳定性做到极致。 真正长期使用中转站的人，需求和轻量用户是不一样的。 轻量用户可能只看今天谁便宜 20%，但那些每天要跑 Codex、Vibe Coding、自动化任务、长上下文任务的人，他们更关心的是： 会不会突然跑路？ 会不会掺模型？ 会不会偷偷改请求？ 会不会跑到一半没额度？ 出了问题有没有人处理？ 尤其是国内那些真的在用 AI 做业务的人，他们并不只是想省几块钱，他们想要的是一个能长期放在工作流里的入口。 这也是我为什么选择用更稳的方式做 BerryCode。 一个 Pro 账号 1400 左右，我拿它做号池，成本不低，但我心里踏实；我宁愿少赚一点，也不想把整个站建在自己都解释不清楚的便宜渠道上。 坦诚讲，我为什么要做中转站？ 第一，肯定是赚钱。 去年炒币负债以后，我现在确实很需要现金流，这个没什么好装的，来推特的人也不是为了单纯装逼，大家都要吃饭。 第二，我的推特一个月涨了 4200 个粉，但我前阵子很迷茫，不知道该把这些流量导向哪里。 推特上很多商业模式，本质还是拉人头，做应用也好，做服务也好，很多钱来得快，但不一定长久。 中转站当然也不是一个完美的行业，但只要我不赚那些没良心的钱，只要我真的能给用户提供稳定、透明、可用的服务，那这个钱我觉得可以由我来赚。 第三，这一个礼拜搭 BerryCode，我认识了很多以前接触不到的人。 有做政务网站的，有用 AI Vibe Coding 做产品的，有自己搭工作流的，有在公司里偷偷把 AI 引进业务流程的。 我每天通宵改代码、测接口、修登录、修支付、修人机验证，虽然累，但我很久没有这么强烈地感觉到，自己正站在一个还在生长的行业里。 这个感觉有点像早年的币圈。 混乱是真的混乱，但开放也是真的开放；风险是真的风险，但机会也是真的机会。 所以从今天开始，BerryCode 正式进入压力测试和拉新阶段。 活动很简单： 充 20，送 10 平台额度； 充 200，送 100 平台额度； 最高充 2000，送 1000 平台额度。 我需要通过真实用户的使用，知道服务器、号池、支付、监控、客服到底要做到什么程度，才算是一个能长期运营的站。 如果你只是想找全网最低价，那 BerryCode 大概率不是最适合你的。 但如果你想找一个价格不离谱、模型边界讲清楚、出了问题有人处理、愿意长期把信任一点点攒起来的 GPT 中转站，可以来试试。 后面这个群也不叫 BerryCode 交流群了。 我想把它叫做： 才谷和他的朋友们。 欢迎体验，也欢迎挑毛病。 我现在最需要的不是一句“支持”，而是真实用户把问题砸到我脸上，然后我一个一个修掉。

Mr. 才谷

10,554 görüntüleme • 4 ay önce

这个开发者大神动作真快，搞了个第三方 GPTs 市场，能够快速发现目前最新的 GPTs 🐮 目前网站上收录了 114 个GPTs，并且还在不断增加中 🔗链接： 这些 GPTs工 具超级友好，不需要你有编程能力，任何人都可以在界面上点点按钮就定制一个特定功能的 ChatGPT
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这个开发者大神动作真快，搞了个第三方 GPTs 市场，能够快速发现目前最新的 GPTs 🐮 目前网站上收录了 114 个GPTs，并且还在不断增加中 🔗链接： 这些 GPTs工 具超级友好，不需要你有编程能力，任何人都可以在界面上点点按钮就定制一个特定功能的 ChatGPT

千寻｜AI 分享 🌸

165,894 görüntüleme • 2 yıl önce

兄弟们，以前在DEX做流动性方案都是固定死的，想在某个价格区间多放些钱都不行，收益忽高忽低没谱，还得天天盯着调整，纯靠瞎忙活。 行情一波动，好多项目就歇着不干活了Ferra 反一直在优化实在的功能。 不用再用固定方案，想在哪个价格区间多放资金，直接设置就行，琢磨出好办法还能保存分享给别人，不用瞎折腾。 以前费率都是死的，现在行情稳的时候手续费低点，吸引更多人交易；波动大的时候自动调高，既能保护做流动性的人，还能多赚点手续费，挺灵活； 想发币的话，价格能按市场实际需求自动调，不会被科学家一上来就抢光，买卖都是真实的市场情况。 这两天BTC大跌，#Ferra 没躺平LP公会的奖金现在能领了，不是光画饼；还开放了谁都能建池、上币的功能，后续还要优化界面、搞交易协作这些，想让大家来了能留下来一起赚钱。 #Ferra 没搞短期炒作，都是在做实在的改进：普通用户做流动性不用那么累，项目方发币更省心，交易者也能有更好的体验。行情不好还踏实做事的项目，确实值得多留意下。 Ferra #FerraLPGuild #Sui #CetusProtocol #ferraprotocol #ferra Ferra Feeds
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兄弟们，以前在DEX做流动性方案都是固定死的，想在某个价格区间多放些钱都不行，收益忽高忽低没谱，还得天天盯着调整，纯靠瞎忙活。 行情一波动，好多项目就歇着不干活了Ferra 反一直在优化实在的功能。 不用再用固定方案，想在哪个价格区间多放资金，直接设置就行，琢磨出好办法还能保存分享给别人，不用瞎折腾。 以前费率都是死的，现在行情稳的时候手续费低点，吸引更多人交易；波动大的时候自动调高，既能保护做流动性的人，还能多赚点手续费，挺灵活； 想发币的话，价格能按市场实际需求自动调，不会被科学家一上来就抢光，买卖都是真实的市场情况。 这两天BTC大跌，#Ferra 没躺平LP公会的奖金现在能领了，不是光画饼；还开放了谁都能建池、上币的功能，后续还要优化界面、搞交易协作这些，想让大家来了能留下来一起赚钱。 #Ferra 没搞短期炒作，都是在做实在的改进：普通用户做流动性不用那么累，项目方发币更省心，交易者也能有更好的体验。行情不好还踏实做事的项目，确实值得多留意下。 Ferra #FerraLPGuild #Sui #CetusProtocol #ferraprotocol #ferra Ferra Feeds

币自由 🐬

22,093 görüntüleme • 7 ay önce

我尼玛，Claude Fable 5今天把整个软件行业的底层逻辑给击穿了！ 以前做软件要几个月，现在只要15分钟，Claude Fable 5把产品经理和程序员的中间环节，直接干掉了。 也就是说，15分钟的销售电话打完， AI当场做出了客户要的可运行软件原型，喵个咪，这谁受得了啊🤯 Todd Saunders，Dalton Mills AI 的 CEO，做的是 trades 行业的垂直 SaaS——建筑、家政、暖通这些。 他用刚发布的 Claude Fable 5， 在跟一个客户的销售电话里， 让 AI 在后台实时转录通话， 同时自主构建客户刚刚提到的软件功能。 通话结束，他当场演示了一个完全可运行的原型，精确匹配客户 15 分钟前描述的需求。 一个语音报价系统：AI 实时听服务电话，自动匹配价目表，识别 upsell 机会，生成 Good/Better/Best 三档方案，自动发提案短信。整个过程近乎零人工干预。 不是 简单的AI 辅助开发，直接对话即构建，damn！ 平复下激动的心情，这个案例最让我震惊的不只是AI 写代码快，AI 真的能听懂人话了啊啊啊， 然后一个长达几十年的产品开发范式，就这么被直接击穿了，holy sh*t！ 想一想过去几十年我们怎么干活的，客户跟你说工人在现场太乱经常算错钱，你记下来，回去消化，以为懂了， 画原型，约评审，排期，开发，几周后拿出来， 客户摇头说不对不是这么回事， 你一肚子委屈，说我每个字都记了，他说你记的是我说的话，不是我脑子里的东西。 这个循环叫理解-翻译-验证，短则几周长则几个月，整个行业就吃这碗饭的，我们管它叫专业服务。 但是今天，Fable 5 把这个循环干掉了，不是压缩啊兄弟们，直接彻底干掉了， 客户说，AI 听，AI 当场做出来，客户当场看对不对， 没有 PRD，没有你在内部群里发那个需求我回去评估一下，没有一切中间件， 从客户嘴里说出来的那一刻，一个能跑的东西就在屏幕上等着他。 这才是真正要命的地方，这哪是提效啊，简直把整个底层逻辑都改变了。 但我们也必须立刻面对一个最尖锐的问题，就是那客户为什么还需要你？这不就 15 分钟的事吗？ 这个问题必须正面面对，确实是客观存在的， 如果你对自己的定位只是把客户需求翻译成代码的那个人，那你完全可以被这 15 分钟取代，因为 AI 现在翻译得比你快，还不用开评审会。 但如果你做完项目就知道，原型和系统，中间隔着的不是几行代码，还有权限体系里那几十个你不知道为什么会存在的字段， 是客户二十年前的财务系统里藏着的那个没人敢动的数据表，是工人在负二层没信号的地方操作时该怎么缓存，也是某个老小区因为水压问题装不上你方案里那个完美的配件， 又或者是当地监管对报价条款里的某个措辞有特殊要求，这些东西，Fable 5 不知道，你问它它也不知道，它甚至不知道它不知道。 它的原型是乐高模型，系统是能住人的楼，之间的差距，专业术语叫工程判断，也可以叫领域责任，更可以叫为长期可用性兜底。 所以这个案例真正揭示的，不是谁会被替代，是什么在剧烈地变稀缺。 第一样，把 AI 的生成能力锚定在真实世界的复杂约束里， 这一下子就筛掉两种人：只会做原型不会做系统的人，和只会做系统但不懂行业的人。 留下的是那种，你问他这个需求能不能做，他会先问你那边现场平均信号几格、工人习惯左手拿手机还是右手、他们现在用的那个老系统数据库编码是 UTF-8 还是 GBK 的人。 第二样，领域知识， 我说的不是行业报告里那些漂亮话，是那些只有在这个行业干了十年才知道的脏东西。 AI 能生成完美的三档报价界面，但它不知道某个配件的供应商在雨季会涨价 30%，不知道某个话术在北方好使在南方会让客户挂电话，不知道这个工种的师傅脾气大你不能在流程里多加一步确认否则他宁愿不干，这些脏知识才是真正的护城河。 第三样，也是最被低估的一样：把原型变成可信赖系统的治理能力。 评估框架你怎么建，AI 改了这一处你怎么知道没把另一处改坏。 记忆持久化你怎么做，客户上次改的需求下次对话能不能记住。 错误恢复你怎么设计，流程跑到一半 AI 崩了用户看到什么。 多代理协作你怎么编排，一个 Agent 听电话提取意图，一个匹配价目表，一个检查合规，一个生成界面，人类在哪个节点介入裁决。 这些东西不酷，开会聊这些会让人想抽烟，但就是从酷到能用的最后那一公里。 Fable 5 和后续更强的模型，把生成这件事的成本和速度打到了一个新的量级。 这个量级意味着，做出一个看起来能用的东西，以后不再是任何人的竞争力。竞争的分水岭是，谁能把 AI 吐出来的东西，变成一个别人敢在上面跑业务、能长期依赖、出了问题找得到人负责的系统。 扯了这么多，最后一句话给大家共勉： 从今天起，把 80% 的精力，从怎么让 AI 生成得更快，转移到怎么为 AI 生成的东西负责，说白了，酷是给外人看的，稳是给我们自己续命的。
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我尼玛，Claude Fable 5今天把整个软件行业的底层逻辑给击穿了！ 以前做软件要几个月，现在只要15分钟，Claude Fable 5把产品经理和程序员的中间环节，直接干掉了。 也就是说，15分钟的销售电话打完， AI当场做出了客户要的可运行软件原型，喵个咪，这谁受得了啊🤯 Todd Saunders，Dalton Mills AI 的 CEO，做的是 trades 行业的垂直 SaaS——建筑、家政、暖通这些。 他用刚发布的 Claude Fable 5， 在跟一个客户的销售电话里， 让 AI 在后台实时转录通话， 同时自主构建客户刚刚提到的软件功能。 通话结束，他当场演示了一个完全可运行的原型，精确匹配客户 15 分钟前描述的需求。 一个语音报价系统：AI 实时听服务电话，自动匹配价目表，识别 upsell 机会，生成 Good/Better/Best 三档方案，自动发提案短信。整个过程近乎零人工干预。 不是 简单的AI 辅助开发，直接对话即构建，damn！ 平复下激动的心情，这个案例最让我震惊的不只是AI 写代码快，AI 真的能听懂人话了啊啊啊， 然后一个长达几十年的产品开发范式，就这么被直接击穿了，holy sh*t！ 想一想过去几十年我们怎么干活的，客户跟你说工人在现场太乱经常算错钱，你记下来，回去消化，以为懂了， 画原型，约评审，排期，开发，几周后拿出来， 客户摇头说不对不是这么回事， 你一肚子委屈，说我每个字都记了，他说你记的是我说的话，不是我脑子里的东西。 这个循环叫理解-翻译-验证，短则几周长则几个月，整个行业就吃这碗饭的，我们管它叫专业服务。 但是今天，Fable 5 把这个循环干掉了，不是压缩啊兄弟们，直接彻底干掉了， 客户说，AI 听，AI 当场做出来，客户当场看对不对， 没有 PRD，没有你在内部群里发那个需求我回去评估一下，没有一切中间件， 从客户嘴里说出来的那一刻，一个能跑的东西就在屏幕上等着他。 这才是真正要命的地方，这哪是提效啊，简直把整个底层逻辑都改变了。 但我们也必须立刻面对一个最尖锐的问题，就是那客户为什么还需要你？这不就 15 分钟的事吗？ 这个问题必须正面面对，确实是客观存在的， 如果你对自己的定位只是把客户需求翻译成代码的那个人，那你完全可以被这 15 分钟取代，因为 AI 现在翻译得比你快，还不用开评审会。 但如果你做完项目就知道，原型和系统，中间隔着的不是几行代码，还有权限体系里那几十个你不知道为什么会存在的字段， 是客户二十年前的财务系统里藏着的那个没人敢动的数据表，是工人在负二层没信号的地方操作时该怎么缓存，也是某个老小区因为水压问题装不上你方案里那个完美的配件， 又或者是当地监管对报价条款里的某个措辞有特殊要求，这些东西，Fable 5 不知道，你问它它也不知道，它甚至不知道它不知道。 它的原型是乐高模型，系统是能住人的楼，之间的差距，专业术语叫工程判断，也可以叫领域责任，更可以叫为长期可用性兜底。 所以这个案例真正揭示的，不是谁会被替代，是什么在剧烈地变稀缺。 第一样，把 AI 的生成能力锚定在真实世界的复杂约束里， 这一下子就筛掉两种人：只会做原型不会做系统的人，和只会做系统但不懂行业的人。 留下的是那种，你问他这个需求能不能做，他会先问你那边现场平均信号几格、工人习惯左手拿手机还是右手、他们现在用的那个老系统数据库编码是 UTF-8 还是 GBK 的人。 第二样，领域知识， 我说的不是行业报告里那些漂亮话，是那些只有在这个行业干了十年才知道的脏东西。 AI 能生成完美的三档报价界面，但它不知道某个配件的供应商在雨季会涨价 30%，不知道某个话术在北方好使在南方会让客户挂电话，不知道这个工种的师傅脾气大你不能在流程里多加一步确认否则他宁愿不干，这些脏知识才是真正的护城河。 第三样，也是最被低估的一样：把原型变成可信赖系统的治理能力。 评估框架你怎么建，AI 改了这一处你怎么知道没把另一处改坏。 记忆持久化你怎么做，客户上次改的需求下次对话能不能记住。 错误恢复你怎么设计，流程跑到一半 AI 崩了用户看到什么。 多代理协作你怎么编排，一个 Agent 听电话提取意图，一个匹配价目表，一个检查合规，一个生成界面，人类在哪个节点介入裁决。 这些东西不酷，开会聊这些会让人想抽烟，但就是从酷到能用的最后那一公里。 Fable 5 和后续更强的模型，把生成这件事的成本和速度打到了一个新的量级。 这个量级意味着，做出一个看起来能用的东西，以后不再是任何人的竞争力。竞争的分水岭是，谁能把 AI 吐出来的东西，变成一个别人敢在上面跑业务、能长期依赖、出了问题找得到人负责的系统。 扯了这么多，最后一句话给大家共勉： 从今天起，把 80% 的精力，从怎么让 AI 生成得更快，转移到怎么为 AI 生成的东西负责，说白了，酷是给外人看的，稳是给我们自己续命的。

AYi

22,988 görüntüleme • 3 ay önce

前两天用了ChatCut我以为它已经很牛了至少在某些程度上能替代剪映，没想到今天部署的这个开源项目OpenMontage更厉害，只需要接入大模型它就能直接帮你写好提示词分镜脚本，有哪里不对的还可以让它改，我刚就说了一句“帮我生成一个15秒的猫和老鼠的视频”，它就给我做了一个这样的视频出来，自从有了AI各行业的压力是越来越大了，以后动画设计那些我感觉越来越多人要失业了。
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前两天用了ChatCut我以为它已经很牛了至少在某些程度上能替代剪映，没想到今天部署的这个开源项目OpenMontage更厉害，只需要接入大模型它就能直接帮你写好提示词分镜脚本，有哪里不对的还可以让它改，我刚就说了一句“帮我生成一个15秒的猫和老鼠的视频”，它就给我做了一个这样的视频出来，自从有了AI各行业的压力是越来越大了，以后动画设计那些我感觉越来越多人要失业了。

科技俊 | Tech Jun

34,032 görüntüleme • 2 ay önce

xBubble Coding：OPC 时代，小生意也能快速跑起来 DAPPOS xBubble 新推出的 Coding 功能已经开始内测了。 我一开始以为它只是又一个 AI Coding 工具，和 Cursor、Claude Code、Codex 差不多，主要帮程序员写代码、改代码。 但看完后发现，它的方向不太一样。 xBubble Coding 更像是给非技术背景的个人创业者和小团队准备的。它不是只帮会写代码的人提效，而是让普通人也能把一个想法做成网站，先跑起来。 这点很关键。 很多时候，普通人不是没有想法，而是卡在那些很现实的问题上： 服务器怎么配？ 域名怎么接？ API Key 怎么处理？ 网站怎么部署？ 以后要收款，又怎么接支付？ 这些对程序员可能只是日常，但对个人创业者来说，很容易一开始就被劝退。 xBubble 想解决的，就是这个从想法到落地之间的门槛。 它把服务器环境、域名解析、API Key 配置这些技术底层尽量封装起来，用户不需要自己一点点折腾，相关费用也可以通过 xBubble Credit 统一抵扣。 所以我觉得，它不是单纯卖代码，而是更像一个端到端的小生意启动系统。 这次官方案例里提到的 Polymarket 事件监控网站，我觉得挺能说明问题。 一个想法输入进去，Bubble Code 可以把它变成一个可以看数据、可以刷新、可以运行、可以部署的页面。 它不是一个静态 Demo，而是能真正拿来用的工具。 我也顺着这个思路，做了一个世界杯预测网站。 我的想法很简单：让用户看热门比赛、参与预测、记录判断，再用积分和排行榜增加一点互动。 我只是简单说了一句： 我想做一个世界杯预测网站，后面如果有需要，还可以接收款或会员服务。 让我有点惊讶的是，半小时左右，一个能看的 Demo 就已经出来了。 对世界杯这种热点来说，速度非常重要。 热点不等人。 等你慢慢找开发、做页面、调功能、接支付，可能比赛都快结束了。 但如果先用 Vibe Coding 把页面做出来，再一边跑一边改，节奏就完全不一样。 这也是 xBubble Coding 适合 OPC 和小团队的地方。 OPC，也就是 One Person Company。 一个人，或者一个很小的团队，也可以借助 AI、SOP 和全球化支付网络，把过去需要完整团队才能做的事情，先轻量化跑起来。 在 xBubble 里，页面、内容、功能、部署、收款，不再是分散的环节，而是可以尽量用 SOP 串起来。 xBubble 不只是帮你把网站页面做出来，它还把全栈内容生产也 SOP 化了。 比如产品的 3D 渲染图、详情页、投放广告片，这些原本需要设计、文案、剪辑和投放团队一起完成的内容，现在都可以通过内置的成熟 SOP 批量生成。 对普通用户来说，这一点很重要。 因为你不需要面对一个空白对话框反复试 Prompt，也不需要从零摸索每一步该怎么做，系统已经把成熟流程封装好了。 比如内容生成、多平台矩阵宣发、稳定币支付和结算，都可以接进同一条商业链路里。 如果一个小项目后面想做会员、付费数据、社群权益，也可以继续接稳定币收款，面向全球用户更快测试产品和现金流。 这对小团队很实际。 因为很多短平快项目，不是想法不成立，而是冷启动成本太高。 一个机会窗口可能只有几天，甚至几个小时。 谁能更快把页面做出来，谁能更快验证用户反馈，谁就更有机会先跑起来。 我觉得 xBubble 真正有价值的地方，是它抓住了 AI 时代的长尾需求。 标准化 SaaS 解决的是最通用的需求，但很多真实机会，反而藏在那些极度垂直、生命周期短、合规压力高、不断变化的非标场景里。 世界杯预测页、事件监控工具、短期活动页面、社群互动工具，都属于这一类。 这些需求，大公司不一定会专门投入资源做。 但对 OPC 和小团队来说，只要能快速上线、快速收款、快速调整，就可能是一门真实的小生意。 另外，我也挺关注 xBubble 提到的数据和资产主权设计。 服务器、域名等底层基础设施，由生态内第三方服务商直接向用户提供。平台不留后门，数据完全隔离。 对一些跨境业务，或者高合规压力的细分场景来说，这不是概念，而是生存问题。 很多项目最怕的不是没有想法，而是账号、支付、客户数据都压在中心化平台上。 哪天遇到封号、风控、限流，前面积累的东西可能一下子就没了。 所以 xBubble 解决的，不只是技术问题，也是在帮小团队把业务尽量握在自己手里。 还有一点我觉得很重要： xBubble 不是只有固定模板。 面对不断变化的长尾需求和平台规则，单靠一套固定 SOP 肯定不够。 所以它一边有成熟的标品 SOP，另一边 Bubble Engine 还可以持续生成新的专用 SOP。 这才是它真正的付费价值。 不是说用了 AI 就能躺赚，而是当你看到一个真实需求时，可以更快做出来，更快验证，更快调整。 它帮个人和小团队抹平的，是技术雇佣成本、运营试错成本和商业冷启动成本。 这次体验下来，我最大的感受是： AI Coding 不一定只是程序员的提效工具。 它也可能成为普通人做小产品、做小生意、做全球化轻资产创业的启动器。 用抗审查释放长尾刚需。 用 SOP 降低运营风险。 用 Vibe Coding 兜底个性化增长。 在 OPC 经济越来越明显的时代，xBubble Coding 也许会成为小团队和个人创业者获取超额利润的重要商业基础设施。
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xBubble Coding：OPC 时代，小生意也能快速跑起来 DAPPOS xBubble 新推出的 Coding 功能已经开始内测了。 我一开始以为它只是又一个 AI Coding 工具，和 Cursor、Claude Code、Codex 差不多，主要帮程序员写代码、改代码。 但看完后发现，它的方向不太一样。 xBubble Coding 更像是给非技术背景的个人创业者和小团队准备的。它不是只帮会写代码的人提效，而是让普通人也能把一个想法做成网站，先跑起来。 这点很关键。 很多时候，普通人不是没有想法，而是卡在那些很现实的问题上： 服务器怎么配？ 域名怎么接？ API Key 怎么处理？ 网站怎么部署？ 以后要收款，又怎么接支付？ 这些对程序员可能只是日常，但对个人创业者来说，很容易一开始就被劝退。 xBubble 想解决的，就是这个从想法到落地之间的门槛。 它把服务器环境、域名解析、API Key 配置这些技术底层尽量封装起来，用户不需要自己一点点折腾，相关费用也可以通过 xBubble Credit 统一抵扣。 所以我觉得，它不是单纯卖代码，而是更像一个端到端的小生意启动系统。 这次官方案例里提到的 Polymarket 事件监控网站，我觉得挺能说明问题。 一个想法输入进去，Bubble Code 可以把它变成一个可以看数据、可以刷新、可以运行、可以部署的页面。 它不是一个静态 Demo，而是能真正拿来用的工具。 我也顺着这个思路，做了一个世界杯预测网站。 我的想法很简单：让用户看热门比赛、参与预测、记录判断，再用积分和排行榜增加一点互动。 我只是简单说了一句： 我想做一个世界杯预测网站，后面如果有需要，还可以接收款或会员服务。 让我有点惊讶的是，半小时左右，一个能看的 Demo 就已经出来了。 对世界杯这种热点来说，速度非常重要。 热点不等人。 等你慢慢找开发、做页面、调功能、接支付，可能比赛都快结束了。 但如果先用 Vibe Coding 把页面做出来，再一边跑一边改，节奏就完全不一样。 这也是 xBubble Coding 适合 OPC 和小团队的地方。 OPC，也就是 One Person Company。 一个人，或者一个很小的团队，也可以借助 AI、SOP 和全球化支付网络，把过去需要完整团队才能做的事情，先轻量化跑起来。 在 xBubble 里，页面、内容、功能、部署、收款，不再是分散的环节，而是可以尽量用 SOP 串起来。 xBubble 不只是帮你把网站页面做出来，它还把全栈内容生产也 SOP 化了。 比如产品的 3D 渲染图、详情页、投放广告片，这些原本需要设计、文案、剪辑和投放团队一起完成的内容，现在都可以通过内置的成熟 SOP 批量生成。 对普通用户来说，这一点很重要。 因为你不需要面对一个空白对话框反复试 Prompt，也不需要从零摸索每一步该怎么做，系统已经把成熟流程封装好了。 比如内容生成、多平台矩阵宣发、稳定币支付和结算，都可以接进同一条商业链路里。 如果一个小项目后面想做会员、付费数据、社群权益，也可以继续接稳定币收款，面向全球用户更快测试产品和现金流。 这对小团队很实际。 因为很多短平快项目，不是想法不成立，而是冷启动成本太高。 一个机会窗口可能只有几天，甚至几个小时。 谁能更快把页面做出来，谁能更快验证用户反馈，谁就更有机会先跑起来。 我觉得 xBubble 真正有价值的地方，是它抓住了 AI 时代的长尾需求。 标准化 SaaS 解决的是最通用的需求，但很多真实机会，反而藏在那些极度垂直、生命周期短、合规压力高、不断变化的非标场景里。 世界杯预测页、事件监控工具、短期活动页面、社群互动工具，都属于这一类。 这些需求，大公司不一定会专门投入资源做。 但对 OPC 和小团队来说，只要能快速上线、快速收款、快速调整，就可能是一门真实的小生意。 另外，我也挺关注 xBubble 提到的数据和资产主权设计。 服务器、域名等底层基础设施，由生态内第三方服务商直接向用户提供。平台不留后门，数据完全隔离。 对一些跨境业务，或者高合规压力的细分场景来说，这不是概念，而是生存问题。 很多项目最怕的不是没有想法，而是账号、支付、客户数据都压在中心化平台上。 哪天遇到封号、风控、限流，前面积累的东西可能一下子就没了。 所以 xBubble 解决的，不只是技术问题，也是在帮小团队把业务尽量握在自己手里。 还有一点我觉得很重要： xBubble 不是只有固定模板。 面对不断变化的长尾需求和平台规则，单靠一套固定 SOP 肯定不够。 所以它一边有成熟的标品 SOP，另一边 Bubble Engine 还可以持续生成新的专用 SOP。 这才是它真正的付费价值。 不是说用了 AI 就能躺赚，而是当你看到一个真实需求时，可以更快做出来，更快验证，更快调整。 它帮个人和小团队抹平的，是技术雇佣成本、运营试错成本和商业冷启动成本。 这次体验下来，我最大的感受是： AI Coding 不一定只是程序员的提效工具。 它也可能成为普通人做小产品、做小生意、做全球化轻资产创业的启动器。 用抗审查释放长尾刚需。 用 SOP 降低运营风险。 用 Vibe Coding 兜底个性化增长。 在 OPC 经济越来越明显的时代，xBubble Coding 也许会成为小团队和个人创业者获取超额利润的重要商业基础设施。

云淡风轻

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