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又拼了个小盒子，可以装首饰或者小东西，喜欢的兄弟评论区留言想要抽给兄弟们 开始加入 Ferra ，难受的是需要手动上传，开心的是手机就可以传，希望他是好人，毕竟Kaito报废了以后坚持下来的没几个 需要注册 Ferra 的内容，然后按照当前主题创作，可以是 ELI5 科普、Deep Dive 解析 Sui 流动性层、DLMM/CLMM/DAMM 三大 fee printer 机制、Jacuzzi Badges、Feeds Beta 体验，或者任何能 spotlight Ferra 亮点的原创内容，内容必须提到 Ferra、Ferra、带上 campaign keywords，发完直接提交链接点 Yap，审核通过后直接进 Yappers tab 和 My Yaps 页面 他们的Yap Score 公式是公开透明的 Yap Score = Σ (Social Post Score) + 1.5 × Σ (Video Post...

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Ohmann张奥曼

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早安早安！美好的心情又回来啦！今天的晨跑虽然晚了一些，嘿嘿但是还是坚持5公里！我的男神彭于晏太帅啦！这身材我的口水！！！ —— 如果一个 DeFi 项目，会因为 X API 的开关就停摆，那它本质上还是在给中心化平台打工。 Ferra 显然不是这一类。 它做了一件很多人忽略的事： 不是“在 X 上做社交”，而是把社交本身做成协议的一部分。 Feeds 承接的是注意力，LCM 承接的是关系与转化，最终所有行为都能在链上被计量、结算、激励。 这和发帖、互动本身已经没太大关系了， 更像是在搭一套“内容驱动的金融系统”。 有意思的是，Ferra 并没有把 Feeds 做成一个单纯的社区模块，而是很早就给它加上了可持续的现金流结构。 订阅、积分倍率、交易返佣、推荐分成、LP 收益加成 再加上早期创作者的启动资金池 这些设计的核心不是拉情绪，而是让参与者有清晰的经济预期。 一旦社交行为开始和真实收益绑定， 它的价值就不再依附某个外部平台。 所以 X 在这里更像是流量入口，而不是系统支点。 真正重要的，是 Ferra 正在把“社交网络”本身，变成可组合的 DeFi 基础设施。 这条路一旦走通，Ferra 讨论的就不只是 DEX 竞争，而是新的生态层级了。 Ferra Ferra Feeds
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董小姐 |Gate美股0费率

514,213 просмотров • 7 месяцев назад

这是我来到 X 以后，学会的几个新的操作。很多X新手应该都不知道，我也一直踩坑： 1、第一个操作，就是在通知里看到某一条消息之后，打开之后看不到原帖是哪个。这个时候你把页面向上滑动一下，你才能看到他回复的是哪个帖子。 2、第二个操作，怎么发长线程的推文？ 点击发帖，发帖之后，把第一个帖子编辑好之后，就可以点击右下角的一个添加加号，然后就可以添加新的内容，也就是发一个长线程的推文。 3、第三个操作，转发视频。其实有时候你转发其他人的推文的时候，可以不用直接转发推文，而是直接把视频引用过来，看起来像是自己发的视频一样。 怎么操作呢？就是你进入到这个视频的页面，然后长按视频，然后点发布视频。然后就会带入一个链接，然后你在链接的前面输入你的文字，你发布出去之后就会只引用对方的视频，有时候看起来跟你自己发的是一样的。 你学会了吗？没学会的可以👀看视频
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鱼总聊AI

13,479 просмотров • 7 месяцев назад

我用AI在tiktok中截流卖seedance2.0API和帐号给海外用户，比发视频引流轻松多了。 相信大家都听过"私域引流"这个词，如果做的内容不爆是不是很难来粉？ 今天老杨搞一波骚操作"截流"；说大白话就是：直接去同行的热门视频下评论引流； 最近用AI搞了一个叫"快图"的小站主打的就是生图和生视频（已接入seedance2.0） 所以准备去tiktok搞一波精准客户；把我的SD2.0的API卖给老外用，这不香吗？ 懒到出奇的我，不想搞内容，就算搞了视频内容不一定有效果，还特么的特别费时间，哪怎么办？ 这不我找到一个叫Airtap Ai的好东西，居然可以用iMessage/RCS功能，直接发短信遥控手机App干活！ 它不是什么聊天机器人，也不是写脚本让它后台跑， 它的核心就是：你发一条短信，它就在你手机里真实操作App可以让他每天在我自己的手机上跑，搜索指定关键词，找到爆款热门视频；直接先点赞后发评论，然后也可以直接找到有需要的人私信。 老杨直接上操作：视频里有超完整的演示，看完就能动手做。 1、用IOS打开iMessage（或支持RCS的短信手机） 2、给 +1-650-213-7322 发一条消息：Hi Airtap,帮我登录tiktok； 3、如果没有检查到有安装，airtap会自动安装拼按提示帮你搞定注册，我这里已经注册过，我只要在iMessage输入我登录帐号和接受验证码就可以登录完成。 4、回应后再输入你要的提示词： 帮我打开tiktok并搜索更多关于seedance2.0的关键词，找到点赞超过2k的视频，同时关注评论区前10条评论有"想要""收费""问怎么得到"，"怎么做的"，想要的方法、要提示词的用户，直接私信发送给这个用户发送内容：我这里有便宜的帐号和API需要的可以找我。 如果评论区没有相关内容，直接评论内容：我这里有便宜的帐号和API需要的可以找我; 完成一条后，就直接滑到下一条再找，一直重复5次这样的工作。 5、Airtap收到后立刻开始在后台操作tiktok App： • 搜索关键词 • 翻热门视频 • 评论或者发私信给意向客户。 • 有的人肯定会想了，你都是发的中文评论，因为我要让老外知道，我就是中国人，我的帐号和接口才是纯血的。 把截流这活儿丢给AI后，我现在每天躺着都能收到精准私域流量，再也不用熬夜做短视频了。 下一波准备试一下小红书截流，想体验的直接可以来： #justtextit, #textyourapps, #airtap
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老杨啊 | AI产品商业化

18,382 просмотров • 1 месяц назад

Pixverse 发布 R1 实时视频世界模型 藏师傅也试了一下 前几天测试的 Pixverse R1 终于发布了，这是一个可以实时生成并且可以随时通过提示词介入修改后续内容的世界模型。 极限情况下可以实时生成 1080P 的高清视频，感觉成本再下来一点以后 AI 游戏和交互式的影视内容有戏了啊。 ------ 简单介绍一下使用体验，目前他们在一个单独的平台测试需要邀请码。 你可以选择预制的的三个主题进行体验，三个主题分别是巨龙巢穴、二战主题、海底世界，正式版本会增加到 6 个。 也可以创建自己的主题，选择画面比例、风格输入主题相关提示词就可以了。 生成之后主要的互动就是在他播放的过程中输入提示词来改变当前视频生成的剧情走向。 而且这里生成的视频居然还是带音乐、音效混合旁白的，比以前所谓的实时生成的模型强了不少。 ------ 算法和架构上主要的优化有： 这是个原生的多模态模型支持将文本、图像、视频、音频统一为连续的 Token 流，接受任何模态的输入。 PixVerse-R1 改成了非扩散的自回归架构，用来实现无限连续的生成，还使用了增加注意力机制，确保长时间生成的内容一致性。 为了适配实时视频生成的性能，他们将原来的迭代降噪逻辑进行了多项优化，他们叫瞬时响应引擎 (IRE)，主要包括三个优化： Temporal Trajectory Folding：传统模型从噪点到清晰图像需要迭代几十步，他们直接暴力压缩到仅需 1–4 步。 Guidance Rectification：直接将传统的 CFG 逻辑蒸馏到了模型参数内部，节省了时间。 Adaptive Sparse Attention：生成高分辨率的视频的时候让模型学会学会“抓大放小”，自动识别重要区域进行精细计算，大幅降低计算负载。 ------- 目前由于成本问题需要邀请码才能测试，生成的分辨率是 480P，过几天会提高到 720P。
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歸藏(guizang.ai)

16,373 просмотров • 7 месяцев назад

讲真的，现在的提示词网站都还有很大的优化空间： 大部分提示词网站以“堆量”为主，靠着上千上万的提示词数量来堆砌价值，内容很丰富，但也存在大量重复、低质的提示词出现 如果是自动爬取的帖子，还会出现提示词空档的情况，因为并不是每一个作者都会把提示词直接写在正文中，所以识别不到 在这样的网站想要使用提示词，往往需要经历以下几个步骤： 1️⃣翻了很久，终于找到自己想要的图片效果 2️⃣点进去后会出现几种情况 - 没有提示词，只能放弃或者去原帖中找 - 语言不通，看不懂提示词 - 复制的文本里有其他文案，需要手动删除 3️⃣折腾十分钟，终于把提示词处理好了 4️⃣打开gemini/第三方生图网站 5️⃣复制提示词进行生图 6️⃣运气不好，发现提示词效果根本不是作者提供的那样，卒 想要丝滑的把中意的提示词变成图片，基本做不到 直到我用了MeiGen，一个开源的项目，它可能是今年使用体验最丝滑的提示词网站 因为MeiGen不是传统的提示词网站，它不只是收录，而是解决了从提示词源到创作的整条链路 想要什么效果，只需要轻轻拖动画面到右侧，点击生成就结束了，从查看到生成，只需要两步 「拖动-生成」结束 1. 对于AI创作来说，保持心流状态是非常重要的，在MeiGen，你可以先收藏喜欢的提示词，不用担心找不到，在素材收集完成后进行统一的创作 2. 你可以上传参考图，或者把提示词翻译成中文再进行修改，这些都可以在MeiGen中一站式完成 3. 精选热门 AI 图片提示，这些都是已被证实能够生成高质量图片的提示词，由开发者亲自把关 4. 网站采用周更的节奏，保证提示词可用性和质量 想要享受丝滑的创作体验，来试试MeiGen吧：
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骑司Chase

30,759 просмотров • 7 месяцев назад

张咋啦 Zara Zhang 一年之内，把推特从1k粉做到了7w粉~ 我看完后这个视频，深受触发，强烈推荐所有做X的人都要看看~ 课代表笔记省流版： 1. 把 X 当成一个 party，不是舞台 不要只把它当成自己发言的地方，而是先进入别人正在讨论的圈子，听他们聊什么，再自然加入。 2. 先训练你的算法和 feed 你想混哪个圈子，就要主动调教信息流：对标题党、不相关内容点“不感兴趣”；对高质量内容点赞、评论、转发、收藏。好的 feed 会给你持续输入，也会帮你找到可参与的话题。 3. 真诚互动比批量回复重要 反对用 AI 机器人批量回复。真正有价值的回复，尤其是在大 V 或行业人士下面的回复，可能带来点赞、回复、关注，进一步让算法把你的内容推给相关圈层。 4. 高频发帖，要变成条件反射 给自己定个目标，每天发 3 条。关键不是专门空出大块时间，而是把发帖门槛降到很低，让它变成日常动作。 5. 三个保持高频的习惯 1）Learn in public：把看到的好观点、笔记、共鸣内容公开分享，并标注原作者。 2）Give feedback in public：体验 AI 产品后，公开写真实反馈，并 @ 官方账号或创始人。 3）Build in public：把自己做的 demo、原型、录屏、产品进展发出来，尤其是新模型/新工具发布后快速做东西。 6. 先贡献价值，再谈自己想卖什么 不要一上来就推销产品或公司。先让别人觉得你真诚、有价值、有判断力，后面他们才会愿意回应你。 7. 粗糙但真实，胜过精致但空洞 不完全反对 AI 写作，但强调：在你还没有形成判断力和个人 voice 之前，不要依赖 AI。应该先多读、多发，形成自己的风格，再让 AI 辅助，而且输出必须像你自己说的话。 一句话总结：X 增长的本质不是“发爆款”，而是持续出现在正确圈层里，用真实、有价值的表达建立个人品牌和影响力。
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木马人

73,265 просмотров • 2 месяцев назад

现在玩DeFi早不是拼手速了，是拼谁的工具简单高效，Ferra 直接在Sui上整了个一站式交易，把行情、交易、赚收益整合一块，不用跨平台。 不按教科书来搞流动性，零滑点仓位控住交易乱局，动态手续费防着被人薅羊毛，就算热度突然爆了，流动性跟得上，价格也不会直接崩，单边持币的散户也能玩，不用硬凑50/50仓位。 不管是随便整个代币池子，还是做LP拿四位数APR，甚至跟社区组队搞交易赛，在这都能搞，还有实时行情和社交信号，不用再装一堆辅助工具，新手也能直接上手。 背靠Sui的高吞吐低手续费，现在交易量都干到10亿+了，还能对接BTCFi这些赛道，不管是小散随便玩，还是开发者搭应用，都有得搞。 现在链上交易拼的就是效率，少点无效操作，多点踏实赚钱。 #Sui #FerraProtocol Ferra
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Michael 宝塔镇河妖🧙🏿‍♀️

184,450 просмотров • 7 месяцев назад

你的5⭐保安已经上线 保安保安 保护一方平安 以前的流动性池像一个个独立的“死水蓄水池”，钱躺在里面大多在睡觉。 Ferra 正在做的，是修一套全新的**“智能水网”。它不只是加个功能，而是要把金融生态的底层管道彻底重造。 💧 让资金从“死水”变“活水” 自带大脑： 资金不再无所事事，而是会根据市场环境，自动流向最需要它的地方。 底层基建： 就像城市里的自来水管网，它是所有金融应用都能直接接入的底层设施。 🏗️ 用户身份的大转变 过去（被动追息）： 哪里补贴高就去哪，一旦补贴停了，收益瞬间归零。 现在（资本合伙人）： 你的钱有了“导航”，通过 Ferra 协议，你是在进行聪明的资源配置。 📈 带来的核心价值 开发者： 拿到好用的“金融乐高”，能快速组装出适应市场的新应用。 普通用户： 告别“今天发明天没”的短期补贴，换取基于真实流通的持续健康收成。 Ferra 让资金告别闲置，让用户从“薅羊毛”升级为真正的“配置者”。 Ferra #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap
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墨鱼(:◎)

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谢霆锋好帅哦！甜甜的爱情他又来了！🤣激情片段不敢发了！被人怼了！ Ferra 不是另一家 DEX，而是 Sui 的流动性操作系统 很多人在对比 Sui 上的 DEX，其实容易把方向看偏。 大多数 DEX 在竞争的是交易体验与成交量，而 Ferra 解决的是一个更靠前的问题：流动性如何被组织、调度与复用。 视角差异 Cetus / Turbos / Magma 更像交易场所：优化撮合、深度与手续费结构 DeepBook 偏专业交易：订单簿 + AMM Ferra 的出发点是：流动性本身应该长什么样 结构差异 Ferra 同时引入 DLMM、CLMM、DAMM，多引擎并行并非堆功能，而是覆盖资产不同阶段： 冷启动｜稳定期｜高波动期 → 不同引擎承载不同资本效率需求 其它 DEX 多为单一或有限模型，在动态区间与可编排流动性上天然受限 LP 角色差异 传统 DEX：LP 被动吃费率 Ferra：LP 选择引擎、区间与曲线，本质是在选择一条风险—收益路径 流动性从“资金池”升级为“策略单元” 费用与协议层差异 多数 DEX：0.2%–0.5%，几乎全部服务 LP 激励 Ferra：费用被视为协议级资源 基础费率清晰、再分配可治理，可反哺激励、协议收入与生态扩展 开发者与生态定位 Ferra 提供的是一整套可调用的流动性基础设施： API / SDK｜内部聚合路由｜动态曲线｜发行与流动性管理工具 更像 Liquidity Layer，而非单点交易前端 一句话总结 Ferra 不在和其他 DEX 拼谁的交易量更高， 它在解决的是：Sui 上的流动性，能否被模块化、策略化、长期复用。 优势不在短期数据，而在结构选择。 #KaitoYap #Yap Kaito AI 🌊 Ferra
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董小姐

13,277 просмотров • 7 месяцев назад

很多人觉得 AI编程门槛太高，不愿意使用，那么你们有福了！！！ 扣子发布2.0版本 带Skills 功能，非常有幸拿到 Coze Skills 的内测。 试了一下，对于不会用Claude Code，或者惧怕使用的人来说，真是太友好了！ 如果说：Claude的Skills很强，还需要懂一点技术的话，那么扣子把这个门槛降到了零。 对话就能创建 零代码创建 普通人也能拥有AI超能力。 我做了个论文一键转公众号的 Skill，还能自动配图，自动发布！ 1. 支持从论文/文章 PDF 或链接中一键提取核心内容 2. 智能解析：自动提取论文的标题、摘要、核心创新点、实验数据和结论。 3. 文风转换：不是生硬的翻译，而是根据公众号读者的阅读习惯，将晦涩的学术语言转化为通俗易懂的各种文风。 4. AI 自动配图：这是最酷的地方！它会根据论文主题，自动调用绘图模型生成一张吸睛的高清封面图，并且在文章正文中根据段落内容自动插入合适的插图。 5.一键发送草稿箱：连复制粘贴都省了，直接对接公众号 API，生成的图文直接躺在你的公众号草稿箱里，只需要最后确认一下就能发布。 同时扣子也正式推出了 Skills 技能，及技能商店。 我的技能已经免费分享到coze的技能商店！搜索：公众号配图生成技能 就能找到！ 来讲一下如何操作： 技能入口在扣子 2.0 版本的扣子编程这里就可以看到，窗口右上角的“技能”。 在扣子编程中的不需要太多技巧， 直接使用自然语言的方式就可以创建技能，它会完全按照你的意思去生成和调试，非常方便！ 并且支持在线调试预览开发好的技能， 然后还支持一键部署和发布到扣子。 关键是一边预览，左侧还能让它修改 可以打开文件夹，看到 skill 自定义文件、脚本、引用来源等信息。结构和CC非常像，其实我觉得都完全没有必要打开看。 我很多文件，都是从Claude Code里面的skills直接copy过来，上传上去，居然直接能用，省了好多力气，直接可以搬移Claude Skill了！ 技能开发完成后，点击部署，在技能商店中可以看到自己刚刚部署和安装的技能，并支持一键发布到技能商店给所有人使用。 可以发布为免费技能也可以发布为付费技能，想赚钱直接发布成付费就行。 发布完后，所有人都能在技能商店使用你的技能，如果是付费的，用户可以很方便的对技能进行付费，技能开发者也能快速变现。 使用直接 @你的技能 就可以，详细请看视频 Skills 还是太火了，所有的媒体平台都有在讨论 Skills。扣子也第一时间，支持了 Skills 的无代码开发以及技能商店。 目前Coze商店里的技能，我看了一下绝大多数都是免费的，赶紧来找一下你要的？ 用AI工具快两年了，从最开始的"哇，它能写东西"，到后来的"嗯，但还是得我自己改"，再到现在的"它真的能帮我干活了"。 AI不再是一个聊天工具，而是一个真正的同事。 它知道我的工作方式，它能交付我需要的成品，它甚至能主动帮我完成重复性工作。 这才是AI应该有的样子。
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很多人觉得 AI编程门槛太高，不愿意使用，那么你们有福了！！！ 扣子发布2.0版本 带Skills 功能，非常有幸拿到 Coze Skills 的内测。 试了一下，对于不会用Claude Code，或者惧怕使用的人来说，真是太友好了！ 如果说：Claude的Skills很强，还需要懂一点技术的话，那么扣子把这个门槛降到了零。 对话就能创建 零代码创建 普通人也能拥有AI超能力。 我做了个论文一键转公众号的 Skill，还能自动配图，自动发布！ 1. 支持从论文/文章 PDF 或链接中一键提取核心内容 2. 智能解析：自动提取论文的标题、摘要、核心创新点、实验数据和结论。 3. 文风转换：不是生硬的翻译，而是根据公众号读者的阅读习惯，将晦涩的学术语言转化为通俗易懂的各种文风。 4. AI 自动配图：这是最酷的地方！它会根据论文主题，自动调用绘图模型生成一张吸睛的高清封面图，并且在文章正文中根据段落内容自动插入合适的插图。 5.一键发送草稿箱：连复制粘贴都省了，直接对接公众号 API，生成的图文直接躺在你的公众号草稿箱里，只需要最后确认一下就能发布。 同时扣子也正式推出了 Skills 技能，及技能商店。 我的技能已经免费分享到coze的技能商店！搜索：公众号配图生成技能 就能找到！ 来讲一下如何操作： 技能入口在扣子 2.0 版本的扣子编程这里就可以看到，窗口右上角的“技能”。 在扣子编程中的不需要太多技巧， 直接使用自然语言的方式就可以创建技能，它会完全按照你的意思去生成和调试，非常方便！ 并且支持在线调试预览开发好的技能， 然后还支持一键部署和发布到扣子。 关键是一边预览，左侧还能让它修改 可以打开文件夹，看到 skill 自定义文件、脚本、引用来源等信息。结构和CC非常像，其实我觉得都完全没有必要打开看。 我很多文件，都是从Claude Code里面的skills直接copy过来，上传上去，居然直接能用，省了好多力气，直接可以搬移Claude Skill了！ 技能开发完成后，点击部署，在技能商店中可以看到自己刚刚部署和安装的技能，并支持一键发布到技能商店给所有人使用。 可以发布为免费技能也可以发布为付费技能，想赚钱直接发布成付费就行。 发布完后，所有人都能在技能商店使用你的技能，如果是付费的，用户可以很方便的对技能进行付费，技能开发者也能快速变现。 使用直接 @你的技能 就可以，详细请看视频 Skills 还是太火了，所有的媒体平台都有在讨论 Skills。扣子也第一时间，支持了 Skills 的无代码开发以及技能商店。 目前Coze商店里的技能，我看了一下绝大多数都是免费的，赶紧来找一下你要的？ 用AI工具快两年了，从最开始的"哇，它能写东西"，到后来的"嗯，但还是得我自己改"，再到现在的"它真的能帮我干活了"。 AI不再是一个聊天工具，而是一个真正的同事。 它知道我的工作方式，它能交付我需要的成品，它甚至能主动帮我完成重复性工作。 这才是AI应该有的样子。

huangserva

28,909 просмотров • 7 месяцев назад

先洗个头，突然有个想法，为什么好多项目都在和 #Brevis 合作，是因为现在的项目，数据多、链多、格式乱，自己搞验证又麻烦又慢。 #Brevis 把链上的历史数据整理成可以直接用、可以验证的证明。 以前每个项目都得自己建索引、自己算、自己验证，现在直接去 Brevis 要证明就行。 他们的 AVS 节点也比较可靠，有很多大家熟悉的服务商，网络稳定性和去中心化做得还可以。 对于需要链下计算的应用，这点很重要。 想查用户历史操作，直接拿证明就能用。 跨链逻辑也能复用证明，风控、身份、成就系统这些都能用同样的方式搞。 帮开发者少做重复工作，让数据可以直接用，验证也靠谱。 #KaitoAI #Kaito #Yap Kaito AI 🌊 Brevis
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先洗个头，突然有个想法，为什么好多项目都在和 #Brevis 合作，是因为现在的项目，数据多、链多、格式乱，自己搞验证又麻烦又慢。 #Brevis 把链上的历史数据整理成可以直接用、可以验证的证明。 以前每个项目都得自己建索引、自己算、自己验证，现在直接去 Brevis 要证明就行。 他们的 AVS 节点也比较可靠，有很多大家熟悉的服务商，网络稳定性和去中心化做得还可以。 对于需要链下计算的应用，这点很重要。 想查用户历史操作，直接拿证明就能用。 跨链逻辑也能复用证明，风控、身份、成就系统这些都能用同样的方式搞。 帮开发者少做重复工作，让数据可以直接用，验证也靠谱。 #KaitoAI #Kaito #Yap Kaito AI 🌊 Brevis

币自由 🐬

568,327 просмотров • 9 месяцев назад

早上好！！ 男人没钱的时候， 就算你是彭于晏， 那也不敢娶佟丽娅！ $SUI 这波不是情绪拉盘。 从 1.35 到接近 2.0，将近 60% 的涨幅，背后最直接的信号其实是：主链上的真实交易在放量。 这也是为什么最近 Ferra 的数据会被反复提到。 主网上线不到 3 个月，累计成交量已经突破 10 亿美元；而当前 TVL 仍在 1,100 万美元左右。 也就是说，不到 1,100 万的资金，跑出了近百倍的成交规模。 这种「成交量远大于 TVL」的结构，在 DEX 里并不常见。 它意味着资金没有被摊平，而是被集中反复使用——这是 DLMM 设计真正起作用的地方。 进一步看细项数据，也能对得上这个结论： 7 天内 Popularity Index +25%； 当前已部署 154 个 DLMM 池 + 19 个 CLMM 池； USDC、SUI、haSUI、MAGMA 等活跃资产，都在持续产生交易量。 当流量和资金同时进来，问题自然变成： 这些交易，最终由谁来承接流动性？ Ferra 的选择不是让每个 LP 单独做判断，而是通过 LP Guild 把资金聚合到正在被验证的策略中。 成员数量、最近一周真实手续费、流动性规模、对应成交量，这几项数据本身就在筛选哪些策略仍然有效。 如果一个 Guild 有人、有手续费、有成交量， 那它就不是“理论可行”，而是在真实市场里被反复使用。 所以把这些放在一起看，逻辑其实很直： SUI 行情回暖 → 链上交易放量 → Ferra 的高周转结构被放大 → LP 策略开始从「选参数」转向「跟共识」。 这不是情绪推演， 而是数据一步一步推出来的结果。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Ferra
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早上好！！ 男人没钱的时候， 就算你是彭于晏， 那也不敢娶佟丽娅！ $SUI 这波不是情绪拉盘。 从 1.35 到接近 2.0，将近 60% 的涨幅，背后最直接的信号其实是：主链上的真实交易在放量。 这也是为什么最近 Ferra 的数据会被反复提到。 主网上线不到 3 个月，累计成交量已经突破 10 亿美元；而当前 TVL 仍在 1,100 万美元左右。 也就是说，不到 1,100 万的资金，跑出了近百倍的成交规模。 这种「成交量远大于 TVL」的结构，在 DEX 里并不常见。 它意味着资金没有被摊平，而是被集中反复使用——这是 DLMM 设计真正起作用的地方。 进一步看细项数据，也能对得上这个结论： 7 天内 Popularity Index +25%； 当前已部署 154 个 DLMM 池 + 19 个 CLMM 池； USDC、SUI、haSUI、MAGMA 等活跃资产，都在持续产生交易量。 当流量和资金同时进来，问题自然变成： 这些交易，最终由谁来承接流动性？ Ferra 的选择不是让每个 LP 单独做判断，而是通过 LP Guild 把资金聚合到正在被验证的策略中。 成员数量、最近一周真实手续费、流动性规模、对应成交量，这几项数据本身就在筛选哪些策略仍然有效。 如果一个 Guild 有人、有手续费、有成交量， 那它就不是“理论可行”，而是在真实市场里被反复使用。 所以把这些放在一起看，逻辑其实很直： SUI 行情回暖 → 链上交易放量 → Ferra 的高周转结构被放大 → LP 策略开始从「选参数」转向「跟共识」。 这不是情绪推演， 而是数据一步一步推出来的结果。 #KaitoYap Kaito AI 🌊 #Yap Ferra

董小姐

23,675 просмотров • 7 месяцев назад

#认知提高 edgeX🦭 《只需要 #三个月，永久提高 #智商 的方法》 大部分普通人对于自己的处境非常茫然，不知道该做什么！自己的认知也跟不上时代，只会茫然的刷抖音！ 今天分享一下，只需三个月就能永久提高智商和 #认知 的方法！ 看完后，你会知道自己人生中意义，会知道自己应该做什么！ edgeX edgeX🦭 最近的创作者激励活动确实经历了一点小插曲，但这种“宁可停下来也要做对”的态度，反而让我对官方团队更认可了。 前几天排行榜刚上线没多久，官方就发现 SpreadX 的算法在抓取推文和内容质量评估上存在明显偏差，比如有些纯水贴、互助贴被误算高分，而一些真正用心写长文、做分析的创作者反而权重不高。团队当机立断，直接关闭了榜单，公开承认问题并承诺调整后重新上线，这种果断和透明度其实很罕见。 据我了解，edgeX 这次的评判逻辑和大多数项目完全不同。他们不单纯看浏览量、点赞数、转评量这些“表面数据”，而是更看重内容本身是否真正理解项目、是否提供了干货、是否对社区有价值。换句话说，你发十条“冲了”“月亮”的短推，可能还不如一条认真拆解 edgeX 永续 DEX 机制、流动性模型、资金费率设计、收入逻辑的长文得分高。 这套机制对真正做内容的中小创作者非常友好。粉丝量不再是决定性因素，哪怕你现在只有几百个粉丝，只要持续输出围绕 edgeX 核心优势的高质量内容（比如产品体验、实际收益率对比、风险控制、深度书签策略、与传统 DEX 的差异等），权重也会稳步提升，不会被几个大 V 一条推文就彻底压制。 不过也有几个容易踩雷的点，大家一定要注意： 1内容必须和 edgeX 高度相关，单纯蹭热度、发无关生活照、互助贴、抽奖贴，哪怕带了话题标签也会被直接过滤，严重者甚至会被永久排除活动； 2机器人账号、水军账号正在被大规模清理，已发现多批次被直接封禁； 3最最最重要：edgeX🦭 必须出现在前 280 个字符以内！这是硬性技术要求，因为他们的 API 抓取有这个限制，放最后或者超过 280 字，系统直接判定为未参与，等于白发。 总的来说，这次调整其实是在把规则往“真正奖励内容创作者”的方向去矫正。短期看榜单没了有点突然，但长期来看，对所有认真做 edgeX 内容的同学都是重大利好。 所以别灰心，也别急着去刷无意义的数据，踏踏实实研究产品，把你真实的使用体验、策略心得、数据分析写出来，这就是当前阶段最有效的参与方式。等新版算法上线，真正有料的创作者会一下就脱颖而出。 咱们继续输出好内容，把 edgeX 的真实实力讲给更多人听，这波红利才刚刚开始。
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#认知提高 edgeX🦭 《只需要 #三个月，永久提高 #智商 的方法》 大部分普通人对于自己的处境非常茫然，不知道该做什么！自己的认知也跟不上时代，只会茫然的刷抖音！ 今天分享一下，只需三个月就能永久提高智商和 #认知 的方法！ 看完后，你会知道自己人生中意义，会知道自己应该做什么！ edgeX edgeX🦭 最近的创作者激励活动确实经历了一点小插曲，但这种“宁可停下来也要做对”的态度，反而让我对官方团队更认可了。 前几天排行榜刚上线没多久，官方就发现 SpreadX 的算法在抓取推文和内容质量评估上存在明显偏差，比如有些纯水贴、互助贴被误算高分，而一些真正用心写长文、做分析的创作者反而权重不高。团队当机立断，直接关闭了榜单，公开承认问题并承诺调整后重新上线，这种果断和透明度其实很罕见。 据我了解，edgeX 这次的评判逻辑和大多数项目完全不同。他们不单纯看浏览量、点赞数、转评量这些“表面数据”，而是更看重内容本身是否真正理解项目、是否提供了干货、是否对社区有价值。换句话说，你发十条“冲了”“月亮”的短推，可能还不如一条认真拆解 edgeX 永续 DEX 机制、流动性模型、资金费率设计、收入逻辑的长文得分高。 这套机制对真正做内容的中小创作者非常友好。粉丝量不再是决定性因素，哪怕你现在只有几百个粉丝，只要持续输出围绕 edgeX 核心优势的高质量内容（比如产品体验、实际收益率对比、风险控制、深度书签策略、与传统 DEX 的差异等），权重也会稳步提升，不会被几个大 V 一条推文就彻底压制。 不过也有几个容易踩雷的点，大家一定要注意： 1内容必须和 edgeX 高度相关，单纯蹭热度、发无关生活照、互助贴、抽奖贴，哪怕带了话题标签也会被直接过滤，严重者甚至会被永久排除活动； 2机器人账号、水军账号正在被大规模清理，已发现多批次被直接封禁； 3最最最重要：edgeX🦭 必须出现在前 280 个字符以内！这是硬性技术要求，因为他们的 API 抓取有这个限制，放最后或者超过 280 字，系统直接判定为未参与，等于白发。 总的来说，这次调整其实是在把规则往“真正奖励内容创作者”的方向去矫正。短期看榜单没了有点突然，但长期来看，对所有认真做 edgeX 内容的同学都是重大利好。 所以别灰心，也别急着去刷无意义的数据，踏踏实实研究产品，把你真实的使用体验、策略心得、数据分析写出来，这就是当前阶段最有效的参与方式。等新版算法上线，真正有料的创作者会一下就脱颖而出。 咱们继续输出好内容，把 edgeX 的真实实力讲给更多人听，这波红利才刚刚开始。

pandaWL

28,876 просмотров • 9 месяцев назад

OpenLedger ——它正在引领潮流 去中心化人工智能不仅限于模型运行，还需可验证数据、用户数据主权及社区一起推动发展。这正是 Open Ledger 所关注的，它是Web3与AI的结合，开创了信任、所有权和公平的新时代。 ❑AI的未来不仅聪明，还公平。比如我们可以在Openledger 上提交自己对于 Specialized Language Model（专用语言模型）的创意，注意这里是所有人。这是一个真正利于我们所有人的工具，而不是炒作！每个人都能参与开发并从中受益！ ❑相较于传统AI的集中化与潜在剥削性，OpenLedger的DeAI模型倡导用户主导与公平分配的理念，为人工智能的可持续发展提供了新路径。 据说现在 Mint Your Model Madness 已经有超过9999份的提交，我也提交了一个我的模型，我希望它可以成为我Web3最棒的伙伴。 ❑工作原理： >基于我们总结整理的一些关键词+聪明的关注者，多维度筛选分析并自动收集X平台的一些早期项目 >自动去除一些噪音，如很明显的广告，还有一些相似度99%的帖子 >通过项目多维度检测，如突然推文热度激增，聪明关注者数量变多等 >检测到项目再根据Grok、DeepSeek R1分析等生成类似数据，扩充数据集 >最后在给我们推送过来 ❑现在市面上好像有类似的产品，但不是太贵就是不能满足自己的需求，只有自己参与并训练出来的才是最合适的，大家也可以去参加体验一下，提交一下自己的创意，这不仅是参与 FIRST 10K 并创造 AI 历史的机会，还可以拿到测试网积分奖励，来一起~ 传送门： 使用谷歌账号登录，然后点击“Create your model”表单，提交属于你自己的模型 ❑另外在昨天Kaito AI 🌊 公布的数据中，OpenLedger 30 天心智份额排名第一，冲顶我一点没觉得奇怪！他们的社区充满智慧与活力，为项目注入无限可能，未来可期！ 随着更多创造者的加入，分散的所有权将重新定义“拥有”人工智能的含义。无论最初的目标是什么，公平才是最终目标。DeAI的未来属于我们每个人！
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OpenLedger ——它正在引领潮流 去中心化人工智能不仅限于模型运行，还需可验证数据、用户数据主权及社区一起推动发展。这正是 Open Ledger 所关注的，它是Web3与AI的结合，开创了信任、所有权和公平的新时代。 ❑AI的未来不仅聪明，还公平。比如我们可以在Openledger 上提交自己对于 Specialized Language Model（专用语言模型）的创意，注意这里是所有人。这是一个真正利于我们所有人的工具，而不是炒作！每个人都能参与开发并从中受益！ ❑相较于传统AI的集中化与潜在剥削性，OpenLedger的DeAI模型倡导用户主导与公平分配的理念，为人工智能的可持续发展提供了新路径。 据说现在 Mint Your Model Madness 已经有超过9999份的提交，我也提交了一个我的模型，我希望它可以成为我Web3最棒的伙伴。 ❑工作原理： >基于我们总结整理的一些关键词+聪明的关注者，多维度筛选分析并自动收集X平台的一些早期项目 >自动去除一些噪音，如很明显的广告，还有一些相似度99%的帖子 >通过项目多维度检测，如突然推文热度激增，聪明关注者数量变多等 >检测到项目再根据Grok、DeepSeek R1分析等生成类似数据，扩充数据集 >最后在给我们推送过来 ❑现在市面上好像有类似的产品，但不是太贵就是不能满足自己的需求，只有自己参与并训练出来的才是最合适的，大家也可以去参加体验一下，提交一下自己的创意，这不仅是参与 FIRST 10K 并创造 AI 历史的机会，还可以拿到测试网积分奖励，来一起~ 传送门： 使用谷歌账号登录，然后点击“Create your model”表单，提交属于你自己的模型 ❑另外在昨天Kaito AI 🌊 公布的数据中，OpenLedger 30 天心智份额排名第一，冲顶我一点没觉得奇怪！他们的社区充满智慧与活力，为项目注入无限可能，未来可期！ 随着更多创造者的加入，分散的所有权将重新定义“拥有”人工智能的含义。无论最初的目标是什么，公平才是最终目标。DeAI的未来属于我们每个人！

左右🔶BNB

10,364 просмотров • 1 год назад

Phone Harness 最近火了以后，大家开始意识到 Agent 终于可以真的操作手机了。 Phone Harness 的路线过于极客。 它需要 Mac 和本地 iPhone，通过 iPhone Mirroring 把手机画面交给 Claude Code 或 Codex，再通过截图和 OCR 理解屏幕内容，最后模拟点击、滑动和输入去操作这台 iPhone。 但同样是 Phone Agent，我觉得 Airtap 把场景往外扩了一层。 它不只是给 Agent 一个遥控手机的能力，而是真的给 Agent 配了一台完整的云端 Android。 我想看看这台 Android 到底能走多远，就给 Airtap Ai 的公开测试号 +1 (650) 444-9517 发了条 iMessage，让它直接打开 Termux 跑 Python。 这件事有意思的地方在于，Airtap 后面跑的本来就是完整 Android。 所以不只是能打开 TikTok、Amazon、Google 这些 App。 还可以直接装 Termux，Termux 本身就是 Android 上的终端和 Linux 环境。 打开以后运行 pkg install python 就能把 Python 环境装进去。 到这里，这台远程手机就多了一层完全不同的能力。 它不只可以点 App。 还可以直接成为一个远程代码执行环境。 这次我让它用 Python 获取 Hacker News 当前 Top 100 热门帖子，从里面筛出 AI、LLM、Agent、AI Coding 相关内容，再根据 score 和评论数排序，最后生成一份 HTML 报告。 整个过程都发生在远程 Android 里。 Airtap 打开 Termux，跑 Python，获取数据，处理结果，再生成 ai_hn_report.html。 报告完成以后，它还能把 HTML 打开，截图，再直接通过 iMessage 把图片发回来。 这也是我觉得 Airtap 和 Phone Harness 虽然都在做 Phone Agent，但使用边界很不一样的地方。 Phone Harness 更像是让 Claude Code 或 Codex 获得操作本地 iPhone 的能力。 Airtap 更像是直接给 Agent 一台可以自己干活的 Android。 App 是它的 GUI，Termux 是它的命令行，iMessage 是我给这台手机派任务的入口。 它可以去 App 里点，也可以进终端跑 Python。 可以抓数据，可以处理文件，可以生成 HTML，最后还能把图片和结果直接发回消息里。 所以比起 AI 终于会点手机了，我现在更感兴趣的是另一件事。 当 Agent 自己拥有一台完整的手机以后，还有多少原本需要电脑和手机来回切换的工作，可以直接丢给它
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Phone Harness 最近火了以后，大家开始意识到 Agent 终于可以真的操作手机了。 Phone Harness 的路线过于极客。 它需要 Mac 和本地 iPhone，通过 iPhone Mirroring 把手机画面交给 Claude Code 或 Codex，再通过截图和 OCR 理解屏幕内容，最后模拟点击、滑动和输入去操作这台 iPhone。 但同样是 Phone Agent，我觉得 Airtap 把场景往外扩了一层。 它不只是给 Agent 一个遥控手机的能力，而是真的给 Agent 配了一台完整的云端 Android。 我想看看这台 Android 到底能走多远，就给 Airtap Ai 的公开测试号 +1 (650) 444-9517 发了条 iMessage，让它直接打开 Termux 跑 Python。 这件事有意思的地方在于，Airtap 后面跑的本来就是完整 Android。 所以不只是能打开 TikTok、Amazon、Google 这些 App。 还可以直接装 Termux，Termux 本身就是 Android 上的终端和 Linux 环境。 打开以后运行 pkg install python 就能把 Python 环境装进去。 到这里，这台远程手机就多了一层完全不同的能力。 它不只可以点 App。 还可以直接成为一个远程代码执行环境。 这次我让它用 Python 获取 Hacker News 当前 Top 100 热门帖子，从里面筛出 AI、LLM、Agent、AI Coding 相关内容，再根据 score 和评论数排序，最后生成一份 HTML 报告。 整个过程都发生在远程 Android 里。 Airtap 打开 Termux，跑 Python，获取数据，处理结果，再生成 ai_hn_report.html。 报告完成以后，它还能把 HTML 打开，截图，再直接通过 iMessage 把图片发回来。 这也是我觉得 Airtap 和 Phone Harness 虽然都在做 Phone Agent，但使用边界很不一样的地方。 Phone Harness 更像是让 Claude Code 或 Codex 获得操作本地 iPhone 的能力。 Airtap 更像是直接给 Agent 一台可以自己干活的 Android。 App 是它的 GUI，Termux 是它的命令行，iMessage 是我给这台手机派任务的入口。 它可以去 App 里点，也可以进终端跑 Python。 可以抓数据，可以处理文件，可以生成 HTML，最后还能把图片和结果直接发回消息里。 所以比起 AI 终于会点手机了，我现在更感兴趣的是另一件事。 当 Agent 自己拥有一台完整的手机以后，还有多少原本需要电脑和手机来回切换的工作，可以直接丢给它

白骏知识分享

59,190 просмотров • 18 дней назад

一个视频，聊明白四大平台最新的流量密码 同一条内容，抖音有播放，小红书没点击，视频号没人转，发到 X 直接哑火，怎么都没有流量。很多人第一反应：是不是被限流了？ 兄弟们，咱们先别急着甩锅给算法。 真相扎心但更有用：不是你内容不行，是你把同一种"说话方式"，硬塞进了四套完全不同的游戏规则里。今天我用一个视频把这套规则讲透，你看看是不是这个道理？ 四个平台，四种活法： 抖音在赌"注意力"。它根本不管你讲得对不对、有没有道理，先看能不能在前三秒把人按住。停不停得下来，是第一道生死线，完播和互动都是后面的事。 小红书在赌是否"有用"。点开只是入场券，真正的胜负手是能不能被搜到、能不能被收藏。你的内容如果三个月后还能被人翻出来当"攻略"用，才算真的赢了。 视频号在赌"信任"。它看的不是表面热闹，是你的内容值不值得被转发到家庭群、闺蜜群、同学群。能被转发的内容，往往朴实到你都觉得"这也能火"。 X 在赌"关系和真实对话"。你关注谁、谁在跟你互动、评论区聊得怎么样，这些都在悄悄决定内容能传多远。这里奖励的从来不是完美的文案，而是真实的交锋。 所以你发现了吗—— 平台从来就不是四个"发布"按钮。 它们是四款彻底不同的产品，只是长得都像内容而已。 这也是为什么"复制粘贴式"运营几乎注定失败：选题可以复用，但表达必须推倒重写。同一个观点，在抖音要靠一个反差开头，在小红书要变成一份可收藏的清单，在视频号要换成一句能对朋友说出口的大实话，在 X 上要留出能被反驳、被讨论的空间。 我把这四套推流逻辑拆成了一条视频，做内容的朋友建议先看完再决定下一条怎么发，能少走很多弯路。 评论区告诉我：你现在最想先攻下哪个平台？
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一个视频，聊明白四大平台最新的流量密码 同一条内容，抖音有播放，小红书没点击，视频号没人转，发到 X 直接哑火，怎么都没有流量。很多人第一反应：是不是被限流了？ 兄弟们，咱们先别急着甩锅给算法。 真相扎心但更有用：不是你内容不行，是你把同一种"说话方式"，硬塞进了四套完全不同的游戏规则里。今天我用一个视频把这套规则讲透，你看看是不是这个道理？ 四个平台，四种活法： 抖音在赌"注意力"。它根本不管你讲得对不对、有没有道理，先看能不能在前三秒把人按住。停不停得下来，是第一道生死线，完播和互动都是后面的事。 小红书在赌是否"有用"。点开只是入场券，真正的胜负手是能不能被搜到、能不能被收藏。你的内容如果三个月后还能被人翻出来当"攻略"用，才算真的赢了。 视频号在赌"信任"。它看的不是表面热闹，是你的内容值不值得被转发到家庭群、闺蜜群、同学群。能被转发的内容，往往朴实到你都觉得"这也能火"。 X 在赌"关系和真实对话"。你关注谁、谁在跟你互动、评论区聊得怎么样，这些都在悄悄决定内容能传多远。这里奖励的从来不是完美的文案，而是真实的交锋。 所以你发现了吗—— 平台从来就不是四个"发布"按钮。 它们是四款彻底不同的产品，只是长得都像内容而已。 这也是为什么"复制粘贴式"运营几乎注定失败：选题可以复用，但表达必须推倒重写。同一个观点，在抖音要靠一个反差开头，在小红书要变成一份可收藏的清单，在视频号要换成一句能对朋友说出口的大实话，在 X 上要留出能被反驳、被讨论的空间。 我把这四套推流逻辑拆成了一条视频，做内容的朋友建议先看完再决定下一条怎么发，能少走很多弯路。 评论区告诉我：你现在最想先攻下哪个平台？

波妞PONYO

10,518 просмотров • 1 месяц назад

4月22日，环保博主“小符同志”发视频表示：现在我这个账号比较敏感，说的很多都是大实话，很多人可能不敢怕我这个东西给传不出去，所以你们有时候会发现，你刚刚在我评论下面评论或者点赞的内容，隔一段时间再来看就没了（被删除），或者用另一个账号看，发现明明评论过但没有了，还有点赞也看不到了，本来一开始还关注着，突然又自动取关了。他表示自己不清楚抖音官方这到底是什么意思。
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4月22日，环保博主“小符同志”发视频表示：现在我这个账号比较敏感，说的很多都是大实话，很多人可能不敢怕我这个东西给传不出去，所以你们有时候会发现，你刚刚在我评论下面评论或者点赞的内容，隔一段时间再来看就没了（被删除），或者用另一个账号看，发现明明评论过但没有了，还有点赞也看不到了，本来一开始还关注着，突然又自动取关了。他表示自己不清楚抖音官方这到底是什么意思。

李老师不是你老师

75,291 просмотров • 4 месяцев назад

鹤老师对短视频流量的这 19 个认知还是很到位的。 1. 不要记录美好生活 因为大多数人的生活并不美好，流量的核心是让观众爽，而不是让自己爽。 记录“不美好”的内容容易引发观众共鸣，比如明星的“糗事”或反差内容。 2. 不要什么都自己做 普通人要有自知之明，借助热点和评论区的高赞评论来写文案。 评论区没有版权，可以免费获取优质内容。 3. 不要老想着提升作品 流量的提升不一定需要作品质量提升，可以通过扩大受众群体实现播放量增长。 选题决定了播放量的上限。 4. 不要动不动就讲干货 干货的竞争力不如迎合人性的内容，比如搞笑、猎奇、情绪化等。 打败人性的只有另一种人性，内容要顺应观众心理。 5. 不要盲目“养号” 互动点赞等操作对流量没有直接帮助，创作者和观看者的身份是绝缘的。 养号是对智力的侮辱。 6. 不要觉得老师都是对的 短视频创作没有绝对的标准答案，不同老师的建议可能互相矛盾。 独立思考和怀疑精神是最重要的。 7. 不要盲目投抖加 抖加的本质是用钱换流量，但必须以效率为原则（投入产出比）。 如果无法盈利，就不要投放。 8. 不要老追求精准粉 免费玩家就是游戏道具，泛粉丝就是获客工具。 泛粉丝是金矿，通过泛话题吸引更多人，后期再转化为精准粉丝。 9. 不要纠结视频时长 短视频的核心是信息密度，而不是时间长短。 信息量相同的情况下，时长越短越好。 10. 不要挑选发布时间 新手阶段，任何时间都有流量机会，不需要纠结发布时间。 选题和内容的吸引力才是决定性的。 11. 不要过分关注后台数据 数据是多维的，比如时长、进度、领域等，需要综合分析。 完播率的权重随着视频时长增加而指数级提升。 12. 不要纠结横屏竖屏 短视频一律用竖屏，竖屏更符合现代用户的交互习惯。 横屏是上一代的沟通方式，竖屏才是未来。 13. 不要过度关注平台政策 平台规则的核心是“用户当裁判”，用户越喜欢的视频越有流量。 不需要逐条研究政策，只需专注于用户体验。 14. 不要低估最小练习量 短视频创作需要大量练习，1万次练习才能出效果。 创作能力的提升需要时间和积累。 15. 不要掉进专业的诅咒 内容要向下兼容，满足小白需求，比观众高一个维度即可。 太过专业会让普通观众无法理解，导致播放量低。 16. 不要扭扭捏捏变现 变现要果断，不要因为顾虑而错过最佳时机。 黑粉的本质是同类竞争，不需要过度在意。 17. 不要害怕大博主抢流量 平台更倾向于扶持新人，新人更容易获得流量激励。 新人激发平台活力，也能带动老博主保持竞争力。 18. 不要埋怨缺人脉资源 每个新赛道都会抹平旧赛道的优势，关键是抓住当下机会。 强者在新环境中未必有优势，短视频是一个公平的赛道。 19. 不要觉得入场太晚 孕妇效应让人误以为竞争激烈，实际细分领域仍有机会。 找对行业和细分领域，仍然可以脱颖而出。 总结： 这19点认知涵盖了短视频创作、运营、变现和心态调整的方方面面，核心在于理解平台规则、顺应人性、坚持练习，并找到自身定位和优势。
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鹤老师对短视频流量的这 19 个认知还是很到位的。 1. 不要记录美好生活 因为大多数人的生活并不美好，流量的核心是让观众爽，而不是让自己爽。 记录“不美好”的内容容易引发观众共鸣，比如明星的“糗事”或反差内容。 2. 不要什么都自己做 普通人要有自知之明，借助热点和评论区的高赞评论来写文案。 评论区没有版权，可以免费获取优质内容。 3. 不要老想着提升作品 流量的提升不一定需要作品质量提升，可以通过扩大受众群体实现播放量增长。 选题决定了播放量的上限。 4. 不要动不动就讲干货 干货的竞争力不如迎合人性的内容，比如搞笑、猎奇、情绪化等。 打败人性的只有另一种人性，内容要顺应观众心理。 5. 不要盲目“养号” 互动点赞等操作对流量没有直接帮助，创作者和观看者的身份是绝缘的。 养号是对智力的侮辱。 6. 不要觉得老师都是对的 短视频创作没有绝对的标准答案，不同老师的建议可能互相矛盾。 独立思考和怀疑精神是最重要的。 7. 不要盲目投抖加 抖加的本质是用钱换流量，但必须以效率为原则（投入产出比）。 如果无法盈利，就不要投放。 8. 不要老追求精准粉 免费玩家就是游戏道具，泛粉丝就是获客工具。 泛粉丝是金矿，通过泛话题吸引更多人，后期再转化为精准粉丝。 9. 不要纠结视频时长 短视频的核心是信息密度，而不是时间长短。 信息量相同的情况下，时长越短越好。 10. 不要挑选发布时间 新手阶段，任何时间都有流量机会，不需要纠结发布时间。 选题和内容的吸引力才是决定性的。 11. 不要过分关注后台数据 数据是多维的，比如时长、进度、领域等，需要综合分析。 完播率的权重随着视频时长增加而指数级提升。 12. 不要纠结横屏竖屏 短视频一律用竖屏，竖屏更符合现代用户的交互习惯。 横屏是上一代的沟通方式，竖屏才是未来。 13. 不要过度关注平台政策 平台规则的核心是“用户当裁判”，用户越喜欢的视频越有流量。 不需要逐条研究政策，只需专注于用户体验。 14. 不要低估最小练习量 短视频创作需要大量练习，1万次练习才能出效果。 创作能力的提升需要时间和积累。 15. 不要掉进专业的诅咒 内容要向下兼容，满足小白需求，比观众高一个维度即可。 太过专业会让普通观众无法理解，导致播放量低。 16. 不要扭扭捏捏变现 变现要果断，不要因为顾虑而错过最佳时机。 黑粉的本质是同类竞争，不需要过度在意。 17. 不要害怕大博主抢流量 平台更倾向于扶持新人，新人更容易获得流量激励。 新人激发平台活力，也能带动老博主保持竞争力。 18. 不要埋怨缺人脉资源 每个新赛道都会抹平旧赛道的优势，关键是抓住当下机会。 强者在新环境中未必有优势，短视频是一个公平的赛道。 19. 不要觉得入场太晚 孕妇效应让人误以为竞争激烈，实际细分领域仍有机会。 找对行业和细分领域，仍然可以脱颖而出。 总结： 这19点认知涵盖了短视频创作、运营、变现和心态调整的方方面面，核心在于理解平台规则、顺应人性、坚持练习，并找到自身定位和优势。

DinoDeer

134,633 просмотров • 1 год назад

简直太强悍了！ 飞书＋豆包，绝对是自媒体内容生产的王炸组合！！ 多模态豆包+飞书多维表，可塑性真的超级强！ 在飞书里获得Codex一般的体验！！ 我原本以为，飞书里的豆包只是一个聊天助手。 结果它直接在飞书里，帮我搭出了一套能持续“自我进化”的内容生产系统。 自动寻找爆款、拆解内容、沉淀方法、追踪热点、生成图文和视频、管理排期、复盘数据…… 一整套流程，它可以自己跑起来。 🔍 自动检索小红书、抖音等平台的热门内容 📊 自动提取标题、作者、互动数据并写入表格 🧠 拆解文案、节奏与内容结构，沉淀为爆款方法库 🔥 结合实时热点，自动筛选值得跟进的选题 ✍️ 调用已有方法论，批量生成图文或视频内容 🎨 通过 Seedream、Seedance 完成图片和视频生成 📅 统一管理内容修改、审核、排期与发布 📈 定期复盘发布数据，把优质内容重新写入知识库 最关键的是：我几乎没有手动搭建！ 我只是把确定好的流程告诉“书包”，它就直接帮我创建了选题库、爆款案例库、方法论库、内容生产库和数据复盘库。 整个工作台的使用方式也很简单。 只需要告诉它：“帮我做几条关于某个方向的内容。” 最后交付给我的，已经不是一份“创作建议”，而是可以直接发布的成品。 比如小红书，它会一次性给出标题、正文、配图（或视频）、话题标签、发布建议。 我需要做的，只是确认内容，然后发布。 如果接入不同的 Skill，还可以进一步控制文案风格、内容质量、视觉偏好和审核标准。 内容发布以后，这套系统还会定期回收数据，分析点击、互动和转化表现。表现好的内容会被重新拆解，再次沉淀进案例库和方法库，继续影响下一轮创作。 这样一来，整个工作台就形成了一个真正的内容闭环： 发现爆款 → 拆解规律 → 沉淀方法 → 追踪热点 → 生成内容 → 发布管理 → 数据复盘 → 更新知识库 用得越久，对你的账号、用户和内容偏好就越了解。 豆包负责理解、生成和执行， 飞书负责存储、管理、协作与复盘。 这才是我理解的 AI 工作流： 不需要每天从零开始写提示词，也不需要在好几个工具之间反复复制粘贴。 你只需要给出目标。 剩下的事情，它会按照流程一步一步做完。 下面是我搭建这个工作台的思路！
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简直太强悍了！ 飞书＋豆包，绝对是自媒体内容生产的王炸组合！！ 多模态豆包+飞书多维表，可塑性真的超级强！ 在飞书里获得Codex一般的体验！！ 我原本以为，飞书里的豆包只是一个聊天助手。 结果它直接在飞书里，帮我搭出了一套能持续“自我进化”的内容生产系统。 自动寻找爆款、拆解内容、沉淀方法、追踪热点、生成图文和视频、管理排期、复盘数据…… 一整套流程，它可以自己跑起来。 🔍 自动检索小红书、抖音等平台的热门内容 📊 自动提取标题、作者、互动数据并写入表格 🧠 拆解文案、节奏与内容结构，沉淀为爆款方法库 🔥 结合实时热点，自动筛选值得跟进的选题 ✍️ 调用已有方法论，批量生成图文或视频内容 🎨 通过 Seedream、Seedance 完成图片和视频生成 📅 统一管理内容修改、审核、排期与发布 📈 定期复盘发布数据，把优质内容重新写入知识库 最关键的是：我几乎没有手动搭建！ 我只是把确定好的流程告诉“书包”，它就直接帮我创建了选题库、爆款案例库、方法论库、内容生产库和数据复盘库。 整个工作台的使用方式也很简单。 只需要告诉它：“帮我做几条关于某个方向的内容。” 最后交付给我的，已经不是一份“创作建议”，而是可以直接发布的成品。 比如小红书，它会一次性给出标题、正文、配图（或视频）、话题标签、发布建议。 我需要做的，只是确认内容，然后发布。 如果接入不同的 Skill，还可以进一步控制文案风格、内容质量、视觉偏好和审核标准。 内容发布以后，这套系统还会定期回收数据，分析点击、互动和转化表现。表现好的内容会被重新拆解，再次沉淀进案例库和方法库，继续影响下一轮创作。 这样一来，整个工作台就形成了一个真正的内容闭环： 发现爆款 → 拆解规律 → 沉淀方法 → 追踪热点 → 生成内容 → 发布管理 → 数据复盘 → 更新知识库 用得越久，对你的账号、用户和内容偏好就越了解。 豆包负责理解、生成和执行， 飞书负责存储、管理、协作与复盘。 这才是我理解的 AI 工作流： 不需要每天从零开始写提示词，也不需要在好几个工具之间反复复制粘贴。 你只需要给出目标。 剩下的事情，它会按照流程一步一步做完。 下面是我搭建这个工作台的思路！

沐阳

118,896 просмотров • 21 дней назад

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一 此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远 昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向 考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法： 做人与宠物的亲子装 把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售 这并不只是卖一件衣服 它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求 一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签 今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面 看到页面的那一刻，我真的有些难以置信 她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面 更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求 他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索 「我的宠物适合什么颜色」 「它对应什么五行」 「我们适合怎样的亲子穿搭」 这已经不再是一次普通的课堂作业 它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能 供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西： 创始人的个人特质与市场机会之间的契合 已经出现了 那一刻我第一次非常强烈地意识到： 我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目 一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越 这在过去是很难想象的 以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金 但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力 她不需要先准备好，才有资格开始 她是在开始之后，不断变得更强 相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子 她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务 这当然不是他们的问题 传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案 而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力 记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题 但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么 真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品 所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早 不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次： 原来我的想法可以被实现 原来我不需要先成为专家，也可以开始创造 原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界 当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变 而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值 我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性
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今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一 此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远 昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向 考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法： 做人与宠物的亲子装 把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售 这并不只是卖一件衣服 它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求 一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签 今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面 看到页面的那一刻，我真的有些难以置信 她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面 更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求 他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索 「我的宠物适合什么颜色」 「它对应什么五行」 「我们适合怎样的亲子穿搭」 这已经不再是一次普通的课堂作业 它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能 供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西： 创始人的个人特质与市场机会之间的契合 已经出现了 那一刻我第一次非常强烈地意识到： 我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目 一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越 这在过去是很难想象的 以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金 但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力 她不需要先准备好，才有资格开始 她是在开始之后，不断变得更强 相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子 她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务 这当然不是他们的问题 传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案 而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力 记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题 但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么 真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品 所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早 不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次： 原来我的想法可以被实现 原来我不需要先成为专家，也可以开始创造 原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界 当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变 而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值 我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

文硕

11,070 просмотров • 1 месяц назад