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兄弟们，很多人用 Codex 最大的问题，不是不会写代码。 是项目一大，AI直接失忆。 昨天聊了几个小时，今天换个窗口，又得重新解释： 项目干嘛的。 改了什么。 哪里有坑。 最烦的是，你自己都快忘了。 我现在更喜欢让 Codex 先给项目做一个“记忆文件”。 直接丢： 扫描当前项目，生成 SESSION_HANDOFF.md 记录： 1. 当前架构 2. 已完成内容 3. 未完成任务 4. 技术决策 5. 已知问题 只读分析，不修改代码。 以后不管换窗口还是换模型。 先读这个文件。 几十轮聊天压缩成一份项目档案。 这个东西看起来简单。 但项目越大，价值越明显。

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火山哥🕊️

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Codex 5.6 必须养成的习惯：记得给 AI “存档”！节省80%的token 长期vibe coding最怕上下文越来越长，需求、方案、Bug、废弃思路全堆在对话里，AI 不断重复读取和分析历史记录。 大量 Token 都浪费在“回忆过去”，而不是“解决现在”的问题。 正确的做法，直接让 Codex 做一次项目状态压缩，prompt如下，直接拿去用： 「根据当前项目实际状态，检查代码、Git diff、现有 DEV_STATE.md 和测试结果，创建或更新项目根目录下的 DEV_STATE.md。仅记录已确认的信息，不猜测或虚构；用一段简洁、连贯的文字概括当前目标、已完成内容、关键决策、核心文件、测试结果、已知问题、失败方案和下一步任务，删除无效讨论、重复信息和过时内容，不粘贴代码，不记录密码、Token、API Key、私钥、Cookie 等敏感信息，重点让下一次开发能够快速了解“当前做到哪里、为什么这样做、哪些已验证、哪些未完成以及下一步做什么。」 当下一次继续开发时，只需要说这样一句提示词即可： 「读取 DEV_STATE.md文档，继续按照文档中的项目进度进行开发」 这相当于给 Codex 建了一份项目记忆快照。长项目、多人协作、Vibe Coding，必须养成这个习惯。 把上下文压缩成状态文件，省的是 Token，提升的是整个开发循环的速度。
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Codex 5.6 必须养成的习惯：记得给 AI “存档”！节省80%的token 长期vibe coding最怕上下文越来越长，需求、方案、Bug、废弃思路全堆在对话里，AI 不断重复读取和分析历史记录。 大量 Token 都浪费在“回忆过去”，而不是“解决现在”的问题。 正确的做法，直接让 Codex 做一次项目状态压缩，prompt如下，直接拿去用： 「根据当前项目实际状态，检查代码、Git diff、现有 DEV_STATE.md 和测试结果，创建或更新项目根目录下的 DEV_STATE.md。仅记录已确认的信息，不猜测或虚构；用一段简洁、连贯的文字概括当前目标、已完成内容、关键决策、核心文件、测试结果、已知问题、失败方案和下一步任务，删除无效讨论、重复信息和过时内容，不粘贴代码，不记录密码、Token、API Key、私钥、Cookie 等敏感信息，重点让下一次开发能够快速了解“当前做到哪里、为什么这样做、哪些已验证、哪些未完成以及下一步做什么。」 当下一次继续开发时，只需要说这样一句提示词即可： 「读取 DEV_STATE.md文档，继续按照文档中的项目进度进行开发」 这相当于给 Codex 建了一份项目记忆快照。长项目、多人协作、Vibe Coding，必须养成这个习惯。 把上下文压缩成状态文件，省的是 Token，提升的是整个开发循环的速度。

govin.eth | G哥

164,922 views • 1 month ago

Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的，不是 prompt，而是你会不会配置 config.toml 很多人用 Codex 还停留在“打开就聊”，但真正重度使用的人，早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。 现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置： 1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort 别每开一个任务都重新选模型。 把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml，日常任务追求速度，复杂架构任务再提高 reasoning effort。 输入prompt： 请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置，不要猜测或使用已经废弃的参数；然后修改 ~/.codex/config.toml，为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度，并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置，最后验证配置是否成功生效。 2️⃣ 不同任务建立 Profile 写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构，根本不应该用完全相同的配置。 Codex 支持 Profiles，可以针对不同任务切换不同工作模式。 配置用的prompt，直接用： 请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile：fast-dev 用于快速开发和小修改，code-review 用于 PR 和代码审查，deep-architecture 用于复杂系统设计；分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略，不使用已经废弃的配置项，并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。 3️⃣ 给每个项目建立独立配置 全局配置解决“你习惯怎么工作”，项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。 把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml，不要每开新会话都重新解释。 直接输入： 请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具，为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml，只写当前项目真正需要的配置，不覆盖无关的全局设置；完成后解释每项配置的作用，并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。 4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行 最浪费时间的方式，就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。 现在可以直接把这些规则做成 Hooks，在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。 直接用这段： 请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks，并为我建立最精简的一套自动化流程：代码修改完成后运行必要测试和 lint，关键变更执行安全检查，提交前执行最终验证；只配置真正必要的 Hook，避免重复执行和拖慢开发速度，完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。 真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。 赶紧配置试试吧！
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Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的，不是 prompt，而是你会不会配置 config.toml 很多人用 Codex 还停留在“打开就聊”，但真正重度使用的人，早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。 现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置： 1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort 别每开一个任务都重新选模型。 把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml，日常任务追求速度，复杂架构任务再提高 reasoning effort。 输入prompt： 请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置，不要猜测或使用已经废弃的参数；然后修改 ~/.codex/config.toml，为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度，并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置，最后验证配置是否成功生效。 2️⃣ 不同任务建立 Profile 写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构，根本不应该用完全相同的配置。 Codex 支持 Profiles，可以针对不同任务切换不同工作模式。 配置用的prompt，直接用： 请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile：fast-dev 用于快速开发和小修改，code-review 用于 PR 和代码审查，deep-architecture 用于复杂系统设计；分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略，不使用已经废弃的配置项，并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。 3️⃣ 给每个项目建立独立配置 全局配置解决“你习惯怎么工作”，项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。 把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml，不要每开新会话都重新解释。 直接输入： 请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具，为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml，只写当前项目真正需要的配置，不覆盖无关的全局设置；完成后解释每项配置的作用，并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。 4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行 最浪费时间的方式，就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。 现在可以直接把这些规则做成 Hooks，在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。 直接用这段： 请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks，并为我建立最精简的一套自动化流程：代码修改完成后运行必要测试和 lint，关键变更执行安全检查，提交前执行最终验证；只配置真正必要的 Hook，避免重复执行和拖慢开发速度，完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。 真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。 赶紧配置试试吧！

govin.eth | G哥

154,237 views • 1 month ago

Codex 5.6 必装 Obsidian，直接给 AI 装上安全免费的本地永久记忆库！ 很多人想给 AI 增加长期记忆，但又担心云端 Memory 成本、隐私和数据安全问题 今天我找到了正确的解决方法：让 Obsidian 成为 Codex 的外部知识中枢，让Codex 根据当前需求检索相关知识；完成任务后，再把新的经验、结论和变化同步回知识库。 检索知识 → 执行任务 → 沉淀经验 → 优化知识库 直接用下面这段prompt（提示词）： “请将当前 Obsidian 知识库作为我的跨项目长期记忆系统，为所有项目建立统一索引和知识结构。持续整理并维护项目背景、长期偏好、关键决策、已完成内容、当前进度、失败方案、踩坑记录、技术方案和下一步计划。 每次开始新任务前，先检索 Obsidian 中与当前任务相关的笔记，补充必要上下文后再执行任务；任务完成后，将新增的结论、重要决策、代码变更记录和项目进度同步更新到对应文档。 只保留未来有价值的信息，避免记录无关对话、重复内容或临时信息；不要保存密码、api Key、token 等敏感信息。” 还可以创建个自动化流程： “每次完成重要任务后，让 Codex 自动提取本次开发中的关键经验，包括技术决策、解决方案、踩坑原因和可复用方法，沉淀回 Obsidian，持续完善项目知识库。” 随着项目不断推进，Obsidian 不只是存储文件，将逐渐成为属于你的 AI 知识库大脑。
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Codex 5.6 必装 Obsidian，直接给 AI 装上安全免费的本地永久记忆库！ 很多人想给 AI 增加长期记忆，但又担心云端 Memory 成本、隐私和数据安全问题 今天我找到了正确的解决方法：让 Obsidian 成为 Codex 的外部知识中枢，让Codex 根据当前需求检索相关知识；完成任务后，再把新的经验、结论和变化同步回知识库。 检索知识 → 执行任务 → 沉淀经验 → 优化知识库 直接用下面这段prompt（提示词）： “请将当前 Obsidian 知识库作为我的跨项目长期记忆系统，为所有项目建立统一索引和知识结构。持续整理并维护项目背景、长期偏好、关键决策、已完成内容、当前进度、失败方案、踩坑记录、技术方案和下一步计划。 每次开始新任务前，先检索 Obsidian 中与当前任务相关的笔记，补充必要上下文后再执行任务；任务完成后，将新增的结论、重要决策、代码变更记录和项目进度同步更新到对应文档。 只保留未来有价值的信息，避免记录无关对话、重复内容或临时信息；不要保存密码、api Key、token 等敏感信息。” 还可以创建个自动化流程： “每次完成重要任务后，让 Codex 自动提取本次开发中的关键经验，包括技术决策、解决方案、踩坑原因和可复用方法，沉淀回 Obsidian，持续完善项目知识库。” 随着项目不断推进，Obsidian 不只是存储文件，将逐渐成为属于你的 AI 知识库大脑。

govin.eth | G哥

305,481 views • 1 month ago

今天发现 SmartPDFs 这个项目，UI 是我喜欢的风格。 顺手用 Cursor Vibe Coding 一下，结合之前分享的图像移除库快速实现了一个 remove-bg 小工具。 代码已开源，2 个项目链接放在下面帖文了。
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katon

44,135 views • 1 year ago

因为 infofi 问题，Kaito上面许多项目宣发受挫，有些项目方干脆躺平，有些项目却在积极解决。 今天收到了 Inference Labs 项目方的私信，项目方针对 infofi 问题也做了积极调整，并且出台了新的奖励细则，没有说忽视大家付出。 其次 Ferra 也发了对应推文，明确会对参与宣发的成员奖励，但是具体奖励措施制度还没有公布。 我估计应该还有很多项目，也在也在沟通和讨论，怎么解决这个问题。 毕竟这是当下来说最有性价比的宣发模式，大把的项目舍不得放弃。
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墨鱼(:◎)

405,715 views • 8 months ago

兄弟们，用GPT-6 Astra，一定要把这个开关打开。 找到 ~/.codex/config.toml，加上： [features.context_management] experimental_mode = true 保存，再新开一个任务。 以前对话一长，前面的细节容易被压成一坨摘要。 打开以后，Astra会自己记笔记，还能回头搜索同一任务里的历史消息和工具结果。 这才是它真正狠的地方。 不是一轮回答更聪明，是项目做了几天，它还记得你为什么这么干。 长项目不开这个，真有点拿跑车送外卖。
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兄弟们，用GPT-6 Astra，一定要把这个开关打开。 找到 ~/.codex/config.toml，加上： [features.context_management] experimental_mode = true 保存，再新开一个任务。 以前对话一长，前面的细节容易被压成一坨摘要。 打开以后，Astra会自己记笔记，还能回头搜索同一任务里的历史消息和工具结果。 这才是它真正狠的地方。 不是一轮回答更聪明，是项目做了几天，它还记得你为什么这么干。 长项目不开这个，真有点拿跑车送外卖。

火山哥🕊️

120,912 views • 26 days ago

可能有朋友看不懂，简单讲一下。免费进微信企业群后，群负责人根据每人自选的一个时间段，每天会给每个人安排一个项目，项目2-3小时左右。完成之后以一定格式发过来，就结算这个项目。 其实说实话，因为完全合法、0投入这种项目性质，这可能是，唯一的能让普通人跨越阶层的风口项目了。
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可能有朋友看不懂，简单讲一下。免费进微信企业群后，群负责人根据每人自选的一个时间段，每天会给每个人安排一个项目，项目2-3小时左右。完成之后以一定格式发过来，就结算这个项目。 其实说实话，因为完全合法、0投入这种项目性质，这可能是，唯一的能让普通人跨越阶层的风口项目了。

免费进微信认证项目群//赚钱/网赚/挣钱/野路子/搞钱/0成本创业/非黑u搬砖跑分灰产/完全合法副业

13,441 views • 1 year ago

兄弟们今天给大家一个正确打开GPT5.6的方式。 很多人用 Codex，第一步就错了。 上来一句：帮我写个 App。 这不是让 AI 写代码，这是让它烧你的 token。 Codex 5.6 记得接 GitHub 插件，然后先别让它动手写。 直接丢这段： 我要开发某某X。先别创建文件，也别输出代码。去 GitHub 调研同类开源项目，筛出最值得参考的方案，分析架构、依赖、活跃度、坑点和可复用设计。最后给我技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序，等我确认再写代码。 这一步做完，省 token 真的离谱。 先让它抄作业，再让它干活。 兄弟们，这才是 Codex 的正确打开方式。
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火山哥🕊️

105,735 views • 1 month ago

有些朋友不理解，简单讲下。免费进微信企业群后，群负责人根据每人自选的时间段，每天给每个人安排1个项目，项目2-3小时左右。完成之后以一定格式发过来，就结算这个项目。 说实话，因为完全合法、0投入这种项目性质，这可能是，唯一能让普通人跨越阶层的风口项目了。
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唯一合法//赚钱/捞偏门/赚快钱/搞钱/灰产/非跑分/炒币/网赚/挣钱/项目

32,509 views • 1 year ago

有些朋友不懂，简单讲下。免费进微信企业群后，群负责人根据每人自选的时间段，每天给每个人安排1个项目，项目2-3小时左右。完成之后以一定格式发过来，就结算这个项目。 讲真的，因为完全合法、0投入这种项目性质，这可能是，唯一能让普通人跨越阶层的风口项目了。
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28,747 views • 1 year ago

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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Vincent | 信号＞噪音

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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。
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爱丽丝呀！

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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。
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开发者Hailey

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Codex 5.6 能省下 80% 重复 token 的技巧：能缓存的，就别让它重新读第二遍 很多人在用 Codex 进行vibe coding的时候，每次任务都让模型重新读一遍，项目说明、技术架构、测试规范、固定 Prompt 这就是在白烧 Token 正确做法是：动态信息让 Codex 直接看，静态信息让缓存背。 你可以直接丢这段 Prompt： “请先分析当前项目，把长期不变的项目背景、技术架构、编码规范、测试规则、固定业务约束等内容识别并整理成精简的静态上下文，后续任务优先复用这些已有信息，不要重复读取或重新总结；只有出现新需求、代码修改、新文件、报错日志、测试结果或运行结果等动态变化时才重新读取，并且每次执行任务前告诉我本次复用了哪些静态上下文、新读取了哪些动态信息，以及哪些内容无需重复读取，在保证准确性的前提下尽可能减少重复上下文和 Token 消耗。” 这样做的好处很直接： 1️⃣ 少读重复内容，Token 消耗大幅下降。 2️⃣ 上下文更干净，Codex 能把注意力放在真正变化的代码和需求上。
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govin.eth | G哥

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大学生基本都开学了，所以「AI+千校联盟」企业群限时开放！跟另外十二个群一样，所有项目0投入，而且每个项目赚的钱要多一些。 流程一样，免费进企业群后，每人每天安排至少1个项目，项目2-3小时左右。完成后按格式发过来，结算。 完全合法0投入，这可能是时代给当代大学生的，最后一次平等机会。
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免费进微信认证项目群/赚钱合法/创业/邪修网赚/兼职/非跑分黑u黑五类/挣钱/副业/搞钱/项目

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🎁要到大饭了兄弟们freemint！ 抽2个必中白，5个幸运白 关注Hodl & knight_颜开｜二狗🟠BTC 点赞+转发+评论BSC地址 必须加入DC： DC限时密码：ambiguity 这项目AIDOGE创始人王大有明牌做的新项目HODL这几天热度挺高的。 接地气的项目才能做出会玩的社区，没什么明确的规则，全靠社区共建，唱歌，恶搞AMA，好玩到飞起。 项目官推才发了2条推文。 已经15.7k粉了。 DC内现在15000人在线人数3000+这已经属实是很fomo的项目了兄弟们快冲不要钱啊！free！
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knight_颜开｜二狗🟠BTC

11,396 views • 2 years ago

兄弟们，我发现 Codex 改 Bug 最狠的玩法，不是让它直接修。 是先让它亲手证明：这个 Bug 真的存在。 直接把这段丢给它： “先别改源码。写一个最小测试把问题复现出来，运行给我看；找到根因后再修，然后重新跑同一个测试。” 跑完后，红的。 Codex找到问题改完，再跑一次，绿了。 这下codex他就不会嘴硬了。 有时候它会偷懒说“已经修复”，按照这个给他跑。 现在失败和通过全摆在屏幕上，它想嘴硬都不行。 这个对付codex偷懒小秘法我是百试百灵。 别只听它说好了，让它现场证明。
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火山哥🕊️

67,140 views • 1 month ago

最近很多人问我： “怎么快速起号？” “推特怎么做起来？” “有没有什么捷径？” “是不是要天天发项目、天天蹭热点？” 我的答案基本都一样： 你去加入灯塔。 不是因为加入了就自动起飞，也不是进去就有人手把手喂饭，而是你真的想做号，必须先进到一个信息密度足够高、同频的人足够多、每天都有人在跑结果的环境里。 很多人起不来号，不是因为不会写。 而是你根本不知道别人每天在看什么、研究什么、复盘什么、输出什么。 你一个人在外面瞎发，今天蹭个热点，明天转个项目，后天发点鸡汤，发了三个月自己都不知道账号定位是什么。 但你进了灯塔之后，情况就不一样了。 你会看到别人怎么选题，怎么写开头，怎么做观点，怎么把项目研究讲成人话，怎么把一件小事写成有传播感的内容。 最重要的是，你会慢慢知道： 什么内容有人看； 什么话题值得追； 什么项目值得研究； 什么表达像人话； 什么东西只是自嗨。 我一直觉得，起号这件事没有玄学。 核心就三点： 信息源、持续输出、复盘迭代。 灯塔解决的是前两个。 你进去之后，每天认真看，认真研究，认真写，别光潜水，别只想着抄作业。 三个月下来，只要不是太懒，基本都能起号。 因为你会被环境推着走。 别人天天在进步，你不写会慌； 别人天天有新观点，你不研究会落后； 别人一条内容爆了，你自然会去拆它为什么能爆。 这比你一个人在外面闭门造车强太多了。 所以以后再有人问我怎么快速起号，我还是那句话： 去加入灯塔。 进去以后别问太多，自己看，自己研究，自己发，自己复盘。 三个月后你再回头看，大概率已经不是原来那个账号了。
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最近很多人问我： “怎么快速起号？” “推特怎么做起来？” “有没有什么捷径？” “是不是要天天发项目、天天蹭热点？” 我的答案基本都一样： 你去加入灯塔。 不是因为加入了就自动起飞，也不是进去就有人手把手喂饭，而是你真的想做号，必须先进到一个信息密度足够高、同频的人足够多、每天都有人在跑结果的环境里。 很多人起不来号，不是因为不会写。 而是你根本不知道别人每天在看什么、研究什么、复盘什么、输出什么。 你一个人在外面瞎发，今天蹭个热点，明天转个项目，后天发点鸡汤，发了三个月自己都不知道账号定位是什么。 但你进了灯塔之后，情况就不一样了。 你会看到别人怎么选题，怎么写开头，怎么做观点，怎么把项目研究讲成人话，怎么把一件小事写成有传播感的内容。 最重要的是，你会慢慢知道： 什么内容有人看； 什么话题值得追； 什么项目值得研究； 什么表达像人话； 什么东西只是自嗨。 我一直觉得，起号这件事没有玄学。 核心就三点： 信息源、持续输出、复盘迭代。 灯塔解决的是前两个。 你进去之后，每天认真看，认真研究，认真写，别光潜水，别只想着抄作业。 三个月下来，只要不是太懒，基本都能起号。 因为你会被环境推着走。 别人天天在进步，你不写会慌； 别人天天有新观点，你不研究会落后； 别人一条内容爆了，你自然会去拆它为什么能爆。 这比你一个人在外面闭门造车强太多了。 所以以后再有人问我怎么快速起号，我还是那句话： 去加入灯塔。 进去以后别问太多，自己看，自己研究，自己发，自己复盘。 三个月后你再回头看，大概率已经不是原来那个账号了。

初七🍌

10,678 views • 3 months ago

给大家开源一个小项目：一句话用Gemini写个连贯的小故事图集。 使用宝玉的提示词用该程序复现了下，角色改成了小姑娘，效果见评论😊 这个项目的出发点是我女儿最近老喜欢抓别的小朋友，怎么劝都不行，我希望能够通过一个小故事来引导她，这个故事也贴到评论里了 这个项目本来打算参加Gemini hackathon的，但感觉与他们的storybook有点像，就换了个项目投稿。不过我今天对比用下来，比他们的storybook质感要好很多的😊 在线试用地址（可能会消耗你Gemini 每天的免费生图额度）： 开源地址：
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给大家开源一个小项目：一句话用Gemini写个连贯的小故事图集。 使用宝玉的提示词用该程序复现了下，角色改成了小姑娘，效果见评论😊 这个项目的出发点是我女儿最近老喜欢抓别的小朋友，怎么劝都不行，我希望能够通过一个小故事来引导她，这个故事也贴到评论里了 这个项目本来打算参加Gemini hackathon的，但感觉与他们的storybook有点像，就换了个项目投稿。不过我今天对比用下来，比他们的storybook质感要好很多的😊 在线试用地址（可能会消耗你Gemini 每天的免费生图额度）： 开源地址：

岚叔

18,072 views • 9 months ago

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？
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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

51,157 views • 3 months ago