内容历史
一篇文章卖了20万，开源CC+Obsidian打造的LLM Wiki 内容创作3.0系统
本文分享了作者从2.0全自动内容生产系统升级到3.0知识编译系统的完整实践。2.0系统虽实现AI自动化写稿、排版、发布，但知识库混乱、信息矛盾频发。作者借鉴Karpathy的LLM Wiki方法，创新提出‘三步编译法’（浓缩→质疑→对标），将原始资料转化为结构化、可迭代的知识资产，构建了以Obsidian为核心的持久化知识Wiki。通过自动化编译、跨文档一致性检查与健康监控，AI持续维护知识的准确性与关联性，使知识库可自我进化。该系统不仅提升内容质量与效率，更开创了‘一个人运营知识公司’的可能性，为AI时代知识资产的沉淀与商业化提供了可复用的范式。
GitHub copilot 爽用一周opus4.6后就用不了了，虽然额度显示只用了39%，但一直报错 Error during execution 查了一下，大概率就是有Claude的隐形限额了 昨晚着急，用了接口，一句话就花了8rmb 而我在copilot用了703次对话，买的35美金的pro+ 折算起来5000元成本了 接下来，重新用另一个号继续爽
听劝上了github copilot 还挺爽，首月甚至还免费试用？ 然后我今早就遇到这个 error during execution的问题，退出重来就会变成说是用户取消了 我以为是没充值，所以买了35刀的套餐 结果现在还是这样，请教一下有没用过的老师，这是什么问题哇
OpenClaw 已死？ 我之前本地 Mac mini 搭了整一套 5 人 AI 员工团队，跨境选品、TikTok UGC、Reddit 种草、亚马逊运营全自动，结果发现调试的精力还大过实际去用，因为环境太原生了。https://x.com/bggg_ai/status/2030123309594259506?s=20 各个大厂也是看到这个问题，陆续出了很多云端 openclaw一站式开箱就能搭起 agent 团队 最近我在看Moxt，它叫 Agent-Native Workspace，就是原生搭 Agent 的。 以前本地 OpenClaw 要折腾飞书路由、workspace 隔离、技能白名单，现在 Moxt 里直接拖拽就行，agent 自己记住上下文、自己调用工具、自己跨任务协作。 最离谱的是效果比本地好太多：不用担心断电、梯子、目录污染。 还有个亮点技能：记忆是是持久且全团队共享的，跑完一次下次直接接上，不用重新喂 prompt。 这个过程中，我发现，真正拉开差距的不是模型，而是 workspace 能不能让这些 AI 同事真正跟你一起长大、一起犯错、一起变聪明。 Moxt 目前让我看到这个方向最清晰的落地。
What if every person on your team had an AI teammate — one that thinks, writes, builds, and remembers everything? Then more show up. AI researchers. AI operators. AI strategists. All working right alongside you. Build your AI team here. This is Moxt. → http://moxt.ai
View quoted post我开发了一个「吃掉」别人Skill来升级的饕餮.Skill，现在免费开源
本文介绍了作者开发的AI驱动技能进化工具‘饕餮.skill’，它能自动分析并融合两个AI技能的优势模式，而非简单复制代码。作者指出当前AI技能生态虽爆发，但多数技能停滞在v1.0，缺乏持续进化能力。饕餮.skill借鉴Voyager、TextGrad、DSPy等项目，提出三大设计铁律：仅在策略层合并、一次只改一个维度、每次注入前自动备份。通过四阶段流程（吞入、对齐、提取、注入），它能在不引入新依赖的前提下，将小红书抓取等能力无缝迁移到目标技能中，10分钟完成手动需数小时的工作。文章强调，未来Skill开发应从‘写完美’转向‘养进化’，把他人技能视为可拆解的零件，通过自动化工具持续优化自身。工具已开源，适用于Claude等AI代理环境。
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一夜之间，全世界的 Agent 能力提高了一个档次
本文分析了Claude Code源码泄漏事件背后的工程价值，指出其51万行代码中99%为‘Harness Engineering’（工具系统、权限管控、上下文压缩、记忆整理、多Agent协调等），而非模型训练代码。文章重点提炼了六大核心工程设计，如禁用工具不暴露Schema、自动上下文压缩、Agent自省式记忆（autoDream）等，并强调模型仅是一次API调用。泄漏后24小时内，GitHub涌现出超1.4万个衍生项目，涵盖洁净室重写、教学课程、插件生态、架构可视化等，形成活跃开源生态。作者认为未来Agent开发的核心在于构建健壮的Harness系统，而非优化Prompt，并推荐学习开源项目learn-claude-code以掌握核心架构。同时指出autoDream、KAIROS、KV缓存分叉合并等方向仍为空白，蕴含巨大机会。
OpenClaw跑假数据的问题，被这个跨境电商Agent解决了
文章批判了通用AI代理（如OpenClaw）依赖网页爬取导致数据造假的问题，指出其在跨境选品分析中可能生成虚假报告，误导决策。作者通过实测对比，推崇LinkFoxAgent和LinkFoxAI等垂直工具，因其直连Keepa、SIF、极目、智慧芽等权威数据源，确保市场分析、VOC差评挖掘、专利排查、Listing文案生成与AI生图全流程数据真实可靠。强调跨境从业者需要的是‘开箱即用’、数据闭环的工具，而非靠编造数据的‘漂亮报告’，并推荐使用LinkFox系列工具实现高效、可信的电商运营。
OpenClaw的最佳省钱攻略：几十块的方舟Coding Plan直接让跨境 AI 团队成本降了 90%
本文介绍了一种基于国产大模型的低成本AI团队架构OpenClaw 2.0省钱版，通过将Kimi、DeepSeek、GLM-4.7、Doubao Seed 2.0和MiniMax M2.5五款国产模型整合至字节跳动的方舟Coding Plan平台，构建多Agent协作系统，实现跨境电商全流程自动化，包括市场调研、竞品网站逆向生成与舆情监控。相比使用Claude等国外模型每月数千元的成本，该方案首月仅需40元，成本降低90%，且在任务完成质量上达到顶尖模型的70%。作者通过三个真实案例验证了系统高效、稳定、可扩展，强调其核心价值在于多模型统一接入、低成本、高效率，适合中小跨境卖家快速落地AI应用。
用AI 48小时速通梅花易数之后，我想通了「学习」的最终解
作者分享了在AI时代如何高效学习的完整框架，强调‘学习=AI负责80%低效环节+人负责20%不可替代环节’。通过AI进行选型决策、认知概览、多模态内容生产（文档、视频、交互练习、错题本）、7×24小时AI陪练Agent和交叉验证，他用48小时从零掌握梅花易数。核心观点是：AI不替代学习，而是重构学习方式——人需提升的是判断力、经验注入与验证能力，而非单纯记忆知识。关键原则包括：用代码替代AI图像生成精确符号、学会发现AI错误、为AI设定严格执行模板。AI时代的学习目标从‘学会知识’转向‘学会验证知识’，人类的核心价值在于高阶判断与场景化应用。
OpenClaw企业落地的5个进阶配置，价值千亿的市场机会
文章探讨了如何将OpenClaw这一AI代理平台应用于跨境电商企业的实际运营中，通过沉淀群聊知识、调度自动化工具、转化SOP为技能、构建决策助理及多Agent协作等场景，实现企业效率提升。作者以 RoofClaw 项目为例，展示其通过MacBook+OpenClaw服务360家屋顶承包商，收入超180万美元，并指出AI Agent在跨境电商管理端存在千亿级市场空白。文章强调企业落地需本地化部署硬件（如HEYI系列服务器）保障数据安全，并提出‘帮企业配置OpenClaw’成为高价值服务模式，目前国内尚无系统性服务商，存在巨大商机。核心观点是：人正成为AI的燃料，企业AI落地的关键在于知识沉淀与系统化交付。
用龙虾模型把跨境电商的业务SOP转成OpenClaw的Skill
本文分享了作者在深圳举办的AI跨境电商活动中，通过OpenClaw平台实现业务自动化落地的实践经验。作者强调，通用Skill无法适配企业个性化流程，真正有效的Skill必须基于自身业务SOP深度定制。通过GLM-5-Turbo这一专为Agent工作流优化的‘龙虾模型’，实现了从青铜（提示词生成）到白银（开发开发Skill的Skill）再到黄金（全自动Skill生命周期管理Agent）的三级进阶。核心在于用‘定场景+立目标+理规则+给示例+划边界’五维框架标准化Skill开发流程，最终由一个具备长期记忆、安全审计和定时巡检能力的Agent完成端到端自动化。文章指出，好用的Skill不是下载来的，而是企业自己调教出来的，且这一过程可工程化、可复制。
我们的GEO服务上315黑榜了？教你用「 骡子 」跑通海外垂直测评站！！
文章作者通过亲身实践，分享了如何利用AI工具MuleRun快速构建海外垂直测评GEO（生成式引擎优化）网站，对比了315晚会曝光的国内‘投毒’GEO乱象，强调真正的GEO应以专业、真实内容为核心。作者用AI完成从人设定位、网站搭建、关键词调研、内容生成到SEO/GEO审计的全流程，无需编程，仅靠对话指令，低成本高效产出高质量英文博客站。文章倡导用‘魔法打败魔法’，反对盲目投入高成本AI模型，主张用智能代理工具提升效率，回归内容本质，做可落地、可复制的跨境数字资产。
来 X 捞一下跨境电商龙虾人线下面基。。 很多人问我各种跨境电商场景到底能不能用 openclaw 来跑。。 我都说是：试试看，成本不大。。。 但可能自己折腾还是太难了点 所以，我打算来搞个线下闭门会！！！一起来干中学！！ 活动形式想做成 AI 跨境电商黑客松的形式，分组交流的形式，有项目的可以来让大家给建议、没项目的现场组队针对一些议题来讨论汇报 最后汇集起来的，就是—套很有价值的方案了。 所以这是个有门槛的小型面基现场！！ 要求： 1. 跨境电商从业，或者是出海相关的 2. 已经成功部署小龙虾，并且用了一段时间 3. 有跑出来一些东西的优先！！ 时间：3 月 15 日 12:00 - 17:00 - 12点-2 点 从午饭聚餐开始相互了解聊一下最近在用龙虾干啥，吃饭的时候就分好组可以先讨论case； - 2点开始，我先做开场分享 15 分钟 - 同步做分组实践&讨论 1小时 - 分组实践的过程，也会邀请朋友来做分享+现场互动。 - 3点开始 各组汇报10分钟 - 4点投票 颁奖。大概 15 分钟 - 剩下时间自由交流讨论 地点📍深圳-龙岗-坂田-雪象地铁站附近，报名成功后拉群发定位 正式人数：20 人 并非先到先得，是审核制，确保是有相关实践经验的，参与讨论与汇报。 费用：150/人，A 午餐、 下午茶等费用。 围观人数： 30 人 只是旁听 & 投票。不参与小组讨论和汇报，适合刚开始接触、或者想了解的。不参与饭局，时间是2点-5点，费用 100/人，含下午茶。 报名链接放评论区了，审核通过我会加你们：
AI内容工厂2.0：我把OpenClaw换成ArkClaw，接管了整个飞书
本文介绍了内容创作工具从1.0（Obsidian + OpenClaw）到2.0（飞书 + ArkClaw）的升级方案，核心是通过飞书生态与ArkClaw智能体实现内容创作全流程自动化：从刷到灵感自动入库、AI推荐选题、生成大纲与初稿、同步云文档，到最终归档知识库，用户只需提供素材和决策。ArkClaw依托火山引擎，无缝对接飞书多维表格、知识库等原生功能，降低部署门槛，提升稳定性与效率。作者还提出3.0构想：让Obsidian专注个人风格与素材沉淀，ArkClaw作为桥梁实现双向同步，构建‘参考书+生产机器’的协同体系，真正实现AI驱动的内容工厂。
90%的亚马逊选品还不如算命，AI选品系统发布！！
作者结合十年跨境电商数据分析经验，指出当前90%的选品决策依赖主观判断而非真正数据驱动。他批判了市面上SaaS工具功能冗余、价格高昂的问题，提出一套基于飞书多维表格的「选品算命」系统，通过需求趋势、竞争强度、利润空间三个核心维度加权计算综合得分，自动输出产品分类与优先级，并嵌入AI对话功能提供决策建议与操作指南。该系统将复杂数据转化为直观的四象限气泡图与排行榜，实现从数据导入到选品结论的全流程自动化，帮助卖家摆脱‘指标瘫痪’，用科学方法替代玄学直觉，提升选品成功率。系统免费开放，扫码即可使用。
Openclaw自己操作Claude code完整开发了TikTok爆款分析系统
本文作者通过实测发现，单独使用OpenClaw进行自动化开发存在进程崩溃、交互阻塞、结果无法回传等严重问题。他提出创新解决方案：让OpenClaw担任项目经理，负责任务调度、进度跟踪和错误处理，而将代码编写任务交给编程能力更强的Claude Code。通过配置PTY模式、后台运行、会话恢复和权限自动接受等关键技术，实现全流程自动化。用户只需在飞书描述产品需求，OpenClaw即可自主完成PRD撰写、项目初始化、功能开发、自动化测试并交付成果，真正实现‘一句话生成产品’的AGI开发范式，彻底解放开发者的技术细节负担。
给OpenClaw开天眼！解决了10个跨境电商网站爬虫难题
本文系统分享了OpenClaw在跨境电商场景下的数据抓取实战方案，覆盖Reddit、Amazon、YouTube、TikTok、GitHub、Twitter等10个高频平台。作者通过真实案例演示如何利用Skill（如Decodo、Agent-Reach、Apify、Firecrawl等）结合AI自动完成反爬绕过、结构化数据提取与多源交叉分析，解决API失效、JS渲染、IP封禁等难题。核心方法包括：使用无认证只读Skill抓取公开数据、部署真实浏览器代理（playwright/browser-use）、集成工业级爬虫（Apify）、配置搜索引擎（Tavily/Brave）提升搜索质量，并构建自动化监控与选品流水线。文章强调Playwright与Apify为两大核心工具，可应对99%的跨境情报需求，为AI驱动的跨境运营提供可复用的技术框架。
用OpenClaw搭跨境电商团队：5个AI员工，跑通全平台矩阵！
本文详细介绍了作者如何在Mac mini上本地部署OpenClaw，构建一个由5个AI数字员工组成的多Agent协作系统，自动化完成跨境电商的选品调研、TikTok视频生成、Reddit引流和亚马逊运营等全流程。每个Agent分工明确，通过飞书实现人机交互与异步任务调度，采用‘异步状态机’架构避免工具幻觉，结合专属工作区、模型分级（决策层用Claude 4.6，执行层用Kimi K2.5）和技能库隔离等策略，显著提升效率并降低成本。文章还提供了飞书配置的保姆级教程、人设文件模板及常见问题解决方案，旨在帮助读者快速复刻这套‘全自动跨境印钞机’。
用Openclaw+Obsidian搭建内容工厂，写100W+阅读爆文，单篇6000元
本文作者分享了从单篇公众号爆文到构建工业化AI内容生产体系的完整经验。最初依靠个人网感打造百万阅读文章后，他通过复盘发现流量红利依赖账号权重，于是用全新账号验证内容工业化逻辑：用AI分析爆款结构、批量生成内容，实现低成本高流量复制。随后升级为基于OpenClaw与Obsidian的智能内容工厂，通过本地知识库、自动化Agent、软链接架构与YAML元数据规范，构建7x24小时自动采集、选题、写作、归档的闭环系统。该体系不仅提升效率，更沉淀可复用的数字资产，作者强调其核心价值在于将创作者角色从执行者转变为系统架构师，实现内容生产的长期复利。
1句话抓100个独立站数据？用第一性原理看懂OpenClaw的架构
本文从第一性原理出发，剖析OpenClaw的底层架构，揭示其如何通过五层硬核系统（通道适配器、网关服务器、智能体运行器、代理执行循环、响应路径）实现本地化、高稳定性的跨境电商自动化任务。文章强调OpenClaw无需云端依赖或向量数据库，仅依赖本地文件系统（如soul.md、user.md等）存储认知与偏好，通过纯文本读写实现持久记忆与自我进化。作者以抓取100个独立站数据为例，展示其如何解决并发污染、工具调用、反爬等难题，并指出其核心逻辑极简——仅需死循环+本地工具调用+文本状态机，甚至可用150行代码复现，为AI智能体落地提供可操作、可手搓的工程范式。
90%跨境电商工作流会被Kimi OpenClaw+Skills替代
文章指出，随着Kimi推出的Kimi Claw（云端OpenClaw智能体），传统基于n8n的跨境电商自动化工作流正被彻底颠覆。Kimi Claw无需编码与服务器，通过一键部署即可实现7x24小时自主执行任务，具备长期记忆、浏览器操作、心跳轮询、反爬伪装和技能内化等能力。作者通过五个实操案例（飞书机器人配置、AI生图、异步视频生成、反爬攻防、Reddit监控、亚马逊Listing优化）证明，过去需复杂流程图和人工维护的自动化任务，现在只需自然语言指令即可完成。Kimi Claw将Agent技术真正落地，使非技术人员也能构建智能数字员工，宣告n8n等传统自动化工具在跨境电商领域已面临全面降维打击，行业进入‘Agent Native’新时代。
7*24小时全栈开发的性价比黑奴：Qwen3.5-plus + Agent Team
本文作者成功构建了一套基于Qwen3.5-Plus的全自动AI编程工作流，实现了连续10小时以上无人干预的全栈开发。系统通过文件状态管理（如feature_list.json、progress.txt）实现AI任务交接，避免上下文丢失，并引入Agent Team架构，由Lead Agent协调后端、前端和测试专家并行工作，大幅提升开发效率。Qwen3.5-Plus凭借MoE架构的高效推理、开源免费的低成本优势及超强的指令遵循与多任务处理能力，成为该系统的核心大脑，成功完成TikTok视频生成平台TKCreator的全部功能开发与生产环境对接，证明了开源大模型已具备替代人类开发团队的潜力，极大降低了AI自治开发的门槛。
用Seed 2.0复刻TikTok UGC视频卖了4 万美金
本文分享了作者团队利用火山引擎的豆包（Doubao）大模型，特别是新上线的Seed 2.0版本，高效复刻TikTok爆款带货视频的实战经验。通过视觉语言模型（VLM）能力，Seed 2.0能精准理解视频中的运镜逻辑、情绪钩子与商业转化意图，生成包含分镜脚本、声音设计与文字元素的完整复刻方案，并能稳定生成25宫格连贯分镜图。更惊人的是，其Code模型可直接编写并跑通Python服务，实现TikTok视频自动下载、分析并录入飞书多维表格的自动化流程。作者强调，Seed 2.0不再只是‘聊天AI’，而是真正具备深度理解、逻辑推理与任务执行能力的‘干活型AI’，正推动内容电商从人工经验走向系统化、自动化生产，提醒从业者必须掌握AI工具以避免被淘汰。
首个「牛马模型」？实测Minimax M2.5搭了个特斯拉股票交易系统
文章通过真实办公场景测试Minimax M2.5模型，揭示AI从‘参数竞赛’转向‘生产力落地’的趋势。作者验证其在文档处理（Word/Excel）、数据分析（Python脚本生成）、全栈开发（React+Supabase交易系统）三大场景中表现出极强的执行效率与任务闭环能力，尤其在结构化任务中达到行业SOTA水平，但PPT审美仍需人工优化。核心价值在于100 TPS的超高推理速度，大幅降低试错成本，使AI能以‘80分初稿+快速迭代’模式真正融入工作流，成为业务人员的‘数字员工’。文章呼吁关注AI的执行惯性而非榜单分数，强调效率即正义。
GLM-5「全栈长任务」实测：3小时复刻TikTok视频生成SaaS
本文通过实测GLM-5大模型构建一个完整的TikTok UGC视频生成SaaS平台，展示了AI编程已进入系统级工程新阶段。作者采用‘规格驱动开发’模式，引导GLM-5自主完成从竞品逆向调研、系统架构设计、数据库建模、后端API开发、异步任务编排到前端复刻的全流程，全程几乎无需人工编码。GLM-5能调用浏览器自动注册Supabase、生成SQL迁移文件、配置行级安全策略、调试代码错误，展现出强大的Agentic能力与长程任务处理能力。作者认为，AI不再只是辅助写代码，而是成为能独立完成企业级系统构建的‘技术总监’，全栈开发门槛被彻底打破，未来开发者的核心能力将转向产品洞察与工程指挥。
我用秒哒做了4个极其抽象的APP，能救回过年的年味吗？
文章讲述作者在2025年忙碌生活中感受到年味淡薄，于是用AI工具‘秒哒’快速开发了四个抽象但治愈的春节主题APP，以应对现代人春节时的焦虑、亲戚社交恐惧、注意力涣散和暴食负罪等痛点。四个应用包括‘小猫许愿灯’‘亲戚计算器’‘电子年兽伴读’和‘赛博猫咪吃烦恼’，通过可爱画风、赛博仪式感和轻松互动缓解精神内耗。作者强调在抽象文化盛行的时代，越‘不正经’的产品越能打动人，并呼吁网友共同完善更多创意，如寒假作业伪装器、凡尔赛文案生成器等，展现AI低门槛开发如何重塑传统节日体验。
1/7 TikTok带货有救了！字节的Seedance2.0击败Sora，画面声音效果甚至更好 最近Sora风控后，真的太难了。 原本几分钱一条的视频，干到3-5毛，最近8毛，到现在已经全网中转都没了，只剩下原生的5元左右的入口。 本来还想找下Google Veo的解决方案。 但没想到今天凌晨，字节突然发布了新的视频模型Seedance 2.0 一早起来，看到群里都在传效果非常离谱。我本来半信半疑，毕竟国产模型之前总差点意思。 我试了一下，整个人瞬间清醒了。 真的可以。2/7 听下视频的声音、看下画面的光线、人物的质感，动作很流畅自然，简直就是 Sora2+Veo3.1的合体啊！！ 而我的提示词就只说了一句话：3/7 01 彻底终结AI视频的一致性噩梦 做跨境电商用AI视频，最大的痛点是什么？ 是一致性。 你上传一张产品图，希望它动起来，结果生成出来的视频里，产品变形了，模特换脸了，这视频根本没法用做广告素材。 以前的模型，你感觉不是在创作，是在碰运气。生成10条，能挑出1条能用的就不错了。 这次Seedance 2.0最大的突破，就是它真的听得懂人话了。 它支持多模态输入。你可以同时给它图片、视频、音频作为参考。4/7 这意味着什么？ 你可以指定一张产品图作为主角，它就能死死锁住这个产品的样貌，不管怎么动，产品都不变形。 你可以上传一段真人实拍的动作视频作为参考，让AI模特完全复刻这个动作，运镜、走位一丝不乱。 看下这个满是字的产品，有问题吗？5/7 再看下这个护肤品： 这解决了我们做TikTok带货视频最核心的难题：货不对板。 现在，你真的可以实现一张图直出高质量的产品展示视频了。6/7 02 以前需要一个团队，现在只需要一句话 很多人还在研究复杂的工作流，搞什么ComfyUI，学什么代码。 只要你不是专门搞技术的，我建议你马上停止这种低效的行为。 真正的技术进步，一定是让操作变得更简单，而不是更复杂。 Seedance 2.0现在能做到什么程度？ 它像一个能听懂指令的导演组。 你不需要写几百字的复杂提示词来描述镜头怎么推拉摇移。你只需要告诉它：参考这段视频的运镜。 对于我们做服装、美妆这类需要强表现力的类目，以前最难的打斗、舞蹈、大范围转移镜头，现在都变成了默认功能。 我试着把我们团队之前的爆款视频脚本丢进去，让它生成一段复杂的运动镜头。出来的效果，动作的力度感、镜头的跟随感，几乎和真人拍摄无异。 更可怕的是声音和画面的同步感。它不是简单的画面配音，而是音画作为一个整体交付。视频里的情绪和声音是完全对得上的。 仔细听下这个乐高玩具视频拼接的声效： 这意味着什么？ 意味着以前你需要摄影师、灯光师、剪辑师配合才能拍出来的片子，现在你一个人，面对一台电脑，一句话就能生成出来。 一个人干掉一个团队，在视频领域真的要实现了。7/7 03 跨境人的生死时速：拼执行力的时候到了 现在TikTok AI视频还是红利期吗？ 是，但老实说，不多了。 Sora封锁了低端玩家的路径，而字节Seedance 2.0的出现，则是给了高端玩家一把重型武器。 现在最大的门槛不是技术，而是认知和执行力。 我看到很多同行还在观望，还在用旧的模型生成那些一眼假的视频。 而敏锐的人，今天凌晨就已经开始用新模型测试新的爆款模版了。 你会发现，整个工作流，整个视频的高效处理，都将全面落地到跨境业务中。 例如这种货场视频也很火，seedance 能直接生成字，效果还贼稳定，直接省去了剪辑的流程
洗牌TikTok视频！字节全新Seedance2.0击败Sora，成UGC首选！！
文章聚焦字节跳动发布的AI视频生成模型Seedance 2.0对跨境电商与TikTok内容创作者的颠覆性影响。作者亲身测试后认为其在画面一致性、动作自然度、音画同步等方面远超此前模型，甚至媲美Sora与Veo的综合能力。该模型支持多模态输入，仅需一张图或一段视频即可生成高质量商用视频，极大降低制作门槛，实现‘一人替代团队’。随着Sora风控收紧，低端AI视频红利消亡，而高质量、高可控的AI视频时代正式开启。作者强调，当前最大红利是认知与执行力的差距，呼吁跨境从业者立即行动，利用Seedance 2.0抢占时间窗口，否则将被时代淘汰。模型需付费使用，入口为字节旗下剪映平台。
AI编程又要洗牌了！！凌晨两点 GPT-5.3与Claude 4.6同时突袭
文章描述了2026年初AI领域重大模型更新带来的行业洗牌：OpenAI发布GPT-5.3-Codex，具备自我构建能力与超强编程执行力，终端操作表现领先；Anthropic推出Claude Opus 4.6，突破百万上下文限制并引入自适应思考，擅长复杂规划与长文本分析；两者形成‘Opus脑+Codex手’的黄金协作模式。Gemini 3 Pro则在编程与推理任务中表现落后，行业期待其后续版本。作者强调AI已从辅助工具进化为可独立执行任务的‘硅基员工’，未来工作流将转向管理AI团队，而非仅编写提示词。
不是 Claude Cowork & Clawdbot玩不起，而是国产 Qoder 更具性价比
文章讲述了作者从疯狂部署开源项目Clawdbot的复杂环境中，转向使用阿里QoderWork后体验到的颠覆性效率提升。QoderWork并非聊天机器人，而是一个桌面端数字员工，能直接执行文件处理、市场调研、视频下载、PPT生成、代码驱动视频制作等复杂任务，无需用户配置环境或编写提示词。它通过原生多模态理解、浏览器状态复用、多步推理与工具链串联等能力，真正融入用户工作流，实现‘你提需求，它交付结果’的极简交互。相比Clawdbot等需用户自行折腾的工具，QoderWork代表AI Agent从极客玩具向实用工业品的转变，强调以用户为中心的效率革命，而非技术炫技。
5w的独立站开发需求，我用Kimi K2.5 一键就生成好了
本文作者分享了创业过程中遭遇的客户需求模糊、沟通成本高的痛点，并通过Kimi K2.5的最新功能（如Agent集群、Code×视觉、Video2Code、Image2Code）演示了AI如何彻底改变前端开发流程。通过视频和图片直接生成高保真、高审美水平的独立站，Kimi将原本需数周沟通开发的工作压缩至半小时，大幅降低技术门槛，让非技术人员也能高效实现复杂需求。作者认为，Kimi的务实创新解决了AI落地的核心瓶颈——需求沟通鸿沟，使生产力从‘实现’转向‘定义’与‘创意’，标志着AI真正进入普世应用时代。
用Kimi2.5 Agent Swarm，解读DeepSeek v4前最新模型，效果意外地好！！
本文记录了作者利用Kimi最新发布的K2.5 Agent Swarm集群功能，自动完成对DeepSeek-OCR2模型的调研、论文解读与图文文章撰写全过程。通过并发调用多个专业子代理（如调研专家、文档生成专家），Kimi成功生成一篇结构完整、配图精准的微信公众号长文，展示了AI在内容生产中的高效协同能力。文章同时对比了Kimi在多模态任务中接近Gemini 3 Pro的性能，并探讨了DeepSeek-OCR2以LLM替代CLIP、实现视觉因果流的创新架构，以及其对AI视觉理解范式的颠覆意义。作者进一步展望了Kimi在视频转图文、替代NotebookLM等场景的潜在应用，凸显国产大模型在Agent生态中的快速崛起。
搭建一个云端Skills系统，随时随地记录TikTok爆款
本文批判了当前AI技能（如Claude Code）局限于开发者本地IDE的‘自嗨’现象，提出真正业务提效应发生在移动端。作者基于OpenHands构建了一套云端AI代理系统，通过iOS快捷指令触发，实现刷TikTok视频后自动下载、分析并入库飞书表格的全链路自动化。该系统利用OpenHands的自主Agent能力，结合Playwright、Gemini和飞书API等Skill，实现跨平台、自修复、异步执行的智能任务编排，突破传统脚本僵化缺陷。文章进一步拓展至跨境电商监控、差评回复、广告生成等场景，强调Agentic Skills的核心是‘目标导向’而非‘步骤固化’，并提出多技能编排、混合云架构与人机回环等高级玩法，描绘了AI代理作为‘数字员工’全天候隐形服务的未来图景。
这个需求我最早是从小红书看到的。 花了可能不到一个下午就弄好了。 我总结了10个获取产品灵感的野路子。 01 卖空气 这是最重要的一条。做AI产品最大的坑就是还没搞清楚有没有人买单，就先花几个月写代码。 你必须学会做Smoke Test，也就是烟雾测试来验证支付意愿。弄个看起来像真的Landing Page落地页，挂上价格，放个支付或预约按钮。如果用户点了Buy Now，哪怕弹窗告诉他正在内测，这也是最硬的实锤需求。如果连个按钮都没人点，立马转型或者放弃，别浪费时间写代码。 02 专找那些正在吐槽的人 想做大估值别去搞伪创新，去Reddit和Twitter的评论区做情绪分析。专门搜那些抱怨现有SaaS难用、太贵、Support缺失的帖子。愤怒不仅代表痛点，还代表了高购买意向。 你要找的是现有解决方案的流失原因，这直接决定了你的切入点。 03 别做Chatbot套壳，要做Agentic Workflow 现在市面上90%的AI产品都是套壳聊天机器人，这种东西没有任何护城河。真正的大估值产品，是把AI藏在业务流程里。用户不需要跟AI聊天，用户只需要AI把活干完。 从Chat-based（基于对话）转变为Task-based（基于任务），这才是去人工化的关键。 也就是Service-as-Software（服务即软件）。你的交付物是Outcome（结果）而不是Output（输出的内容）。 04 哪怕只有几个人用也要敢收高价 很多独立开发者不敢要钱，或者只敢收个9块9。这是找死。AI的算力成本很高，而且低价吸引来的全是没有任何忠诚度的羊毛党。你要做那种能帮企业省掉一个人工资的产品，然后收那个工资10%的钱，也就是按带来的价值定价，而不是按你的成本定价。 核心逻辑是 提升ARPU（每用户平均收入）。只有高客单价才能覆盖CAC（获客成本）并提供高质量服务，这是B2B生意的铁律。 05 盯着那些很土很旧的行业搞 通用大模型赛道是巨头的游戏，我们的机会在垂直行业AI。去搞牙科、物流、装修这些不性感的生意。这些地方还在用纸笔或者Excel，数字化程度极低。因为你需要Industry Know-how（行业认知），这本身就是极高的准入门槛。 但垂直场景的数据飞轮（Data Flywheel）一旦转起来，通用模型根本打不进来。 06 别信用户嘴上说的话，看他以前干了什么 不管你问谁你的AI点子好不好，他们为了礼貌都会说好。这种反馈是毒药。我们必须学会挖掘事实，而不是收集观点。不要问 你会买吗，要问 你上次解决这个问题花了多少钱。 如果他从来没为解决这个问题付过钱，哪怕我的AI再厉害，他也不会买。 07 本地化和隐私是企业级AI的敲门砖 对于想做B2B大估值产品的人来说，云端的大模型是大忌。很多公司特别是医疗、金融、律所，根本不敢把数据传上去。谁能把AI做得既聪明又能完全在本地跑，谁就能拿下这些大客户。 卖的不是AI，卖的是 安全感 和 合规性。 08 用AI替你跑腿做调研，别自己傻干 你做的是AI产品，验证过程也要AI化。别自己一个个去读帖子，用Claude或者GPT去批量分析成千上万条用户评论，让AI告诉你哪里有机会。这能把你的验证速度提高10倍。 直接用ChatGPT或者Gemini的deep research，有惊喜。 09 找不到客户在哪，代码写得再好也是垃圾 技术人员最容易犯的错就是以为好产品自带流量。大错特错！ 在写第一行代码之前，你必须先搞清楚这群人在哪混，你能不能低成本接触到他们。渠道验证（Channel Fit）比产品验证（Product Fit）更重要。 如果你发现获客成本（CAC）比用户终身价值（LTV）还高，那这个生意就是做慈善。所以，必须在做产品前就验证好你怎么把东西卖出去。 10 只有能算出账的才是好生意 千万别为了做AI而做AI。只有当你的AI能清晰地算出ROI（投资回报率）时，企业才会买单。你的产品介绍里不能只有技术名词，必须有数字：省了多少钱、快了多少倍、多赚了多少钱。 以前是卖Token（算力），现在要卖Outcome（业务结果）。 看完这10条建议，你应该明白了，所谓的 护城河 就是对需求的极致洞察。
我去年初AI编程做的「死了么」APP现在估值1千万了 告诉大家一个好消息，一个坏消息。 好消息是，我去年做了一个「死了么」APP，最近上新闻估值1千万了 坏消息是，我只是做了产品设计和UI，并发了文章：《「死了么」APP上线——Claude3.7生成高保真原型UI
💡AI大模型型号里的 Preview 摘掉后，会有什么影响？ 刚刚刷 LMArena 发现一个极具信号意义的细节：文心大模型 ERNIE-5.0 在最新榜单中，悄悄把“Preview”标签摘掉了。 很多人觉得这只是改个名，但在 LLM 模型工程中，从 Preview 到 Release（转正），意味着三个关键的技术质变： 01 跨过了 对齐税（Alignment Tax）的门槛 通常 Preview 版本更像是一个“特长生”，为了刷榜可能保留了较强的 Raw Intelligence（原始智力）。而转正往往意味着经过了高强度的 RLHF（人类反馈强化学习）和安全对齐。 业界公认的难题是：安全对齐通常会牺牲部分逻辑能力（即 Alignment Tax）。 但文心 5.0 恐怖的地方在于，去掉 Preview 后，它不仅稳住了文本榜全球第八（中国第一），还在极度考验逻辑的数学榜（Math）冲到了全球第二 。 这意味着，它在完成了高强度的工程对齐后，逻辑推理能力没有降级，反而更强了。 02 权重的冻结与生产级稳定性 Preview 意味着 weights（权重）还在微调，处于“探索期”，允许有 badcase。但去掉标签变成 ERNIE-5.0-0110，意味着核心权重已冻结，模型进入“生产期”。 对于开发者来说，这意味着 Output 的一致性和稳定性有了 SLA 级别的保障。在 LMArena 这种盲测环境里，它是唯一进入全球 Top 10 的中国模型，这种排名的稳定性比偶尔的爆款更有含金量。 03 全模态逻辑的闭环 之前大家都说国产模型是“偏科生”（文强理弱），但这次数学榜全球第二的数据，证明了原生全模态技术（Native Omni-modal）并非噱头。 当一个模型能同时处理从视觉到复杂数学推理的任务时，它构建的不再是语言概率，而是物理世界的运行逻辑。 📉 总结 结合 1 月 22 日即将召开的文心 Moment 大会，LMArena 上的这次“更名”显然是发布前的最后一次实战验兵。 2026 年的竞争核心，不再是谁发了新 Demo，而是谁敢把 Preview 摘掉，直接把高性能模型推向生产环境。 文心 5.0 这一步，走得很稳。
我宣布，千问是ESTJ的最佳AI伴侣
本文讲述了一位ESTJ性格的用户通过千问App高效完成春节旅行规划、奶茶下单、小微企业购车财务决策等复杂任务的经历，凸显其从‘聊天机器人’升级为‘执行助手’的突破。千问通过深度调用993个网页、274次工具接口，整合高德、飞猪、淘宝、支付宝等阿里生态服务，实现从信息检索到在线支付、政策查询、一键预订的全流程闭环，极大提升效率。作者认为，真正的AI生产力不在于对话能力，而在于连接真实世界服务的‘履约能力’，并指出只有阿里、Google等拥有完整生态的公司才能构建此类AI系统，预示自然语言驱动的智能交互将重塑工作与生活模式。
图解DeepSeek最新论文，GLM-Image的认知型生成太牛了！！！
本文以通俗易懂的图解方式解读DeepSeek最新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》，揭示其核心创新——Engram机制：通过外挂可查表的静态记忆模块，将模型对静态知识的冗余计算转化为O(1)快速检索，从而释放算力、提升推理效率。作者结合国产图像生成模型GLM-Image，生动呈现论文中的核心概念，如‘查算分离’‘75%思考+25%记忆’的黄金比例、腾笼换鸟效应与异步预取硬件设计。文章强调，DeepSeek并非追求参数膨胀，而是通过架构优化实现算力与记忆的平衡，并指出GLM-Image作为首个在国产昇腾芯片上训练的SOTA多模态模型，填补了中文场景下开源图像生成的空白，兼具实用价值与国产技术自主意义。
其实还有个弯道超车的机会就是 AI 硬件 独居 00 后们明天早上打一套八段锦才可以打卡表示还活着
我去年初AI编程做的「死了么」APP现在估值1千万了 告诉大家一个好消息，一个坏消息。 好消息是，我去年做了一个「死了么」APP，最近上新闻估值1千万了 坏消息是，我只是做了产品设计和UI，并发了文章：《「死了么」APP上线——Claude3.7生成高保真原型UI
痛失1千万被群嘲？我用5分钟复刻「死了么」海外版，这次我要拿回属于我的一切
文章作者原本认为AI编程仍需代码基础，但在体验了AI应用生成平台‘码上飞’后，彻底颠覆认知：未来AI编程不再需要写代码，普通人只需用自然语言描述需求，即可一键生成完整APP（含前端、后台、支付、微信小程序等），无需服务器、数据库或技术背景。作者认为‘编程已死’，真正的红利在于创意与产品思维，而非技术实现。他呼吁普通人利用此类工具快速验证想法，从社交平台（如小红书）挖掘未被满足的需求，低成本创业，实现技术平权。
我去年初AI编程做的「死了么」APP现在估值1千万了 告诉大家一个好消息，一个坏消息。 好消息是，我去年做了一个「死了么」APP，最近上新闻估值1千万了 坏消息是，我只是做了产品设计和UI，并发了文章：《「死了么」APP上线——Claude3.7生成高保真原型UI 2.0》，阅读量直接干到了6万多。但我当时就在那里沾沾自喜，觉得这只是个用来博眼球的噱头，是个不错的流量素材。 结果，别人是真的把它做成上架APP STORE了！！！太强了！！ 现在看来，我还是没看懂这个魔幻且抽象的世界。 当时写「死了么」的时候，我还做了另一个「千万估值」的储备——「滴滴代打」阅读量也很大，大家说我要不要上架呢？？？ 《「滴滴打人」APP上线：Claude 3分钟生成原型图，Cursor15分钟完成开发。产品经理要下线了？》 很急！！！
我去年初AI编程做的「死了么」APP现在估值1千万了
作者分享了自己设计的‘死了么’APP原型被他人实际上线并估值千万的意外经历，反思技术门槛已大幅降低，真正决定产品成败的不再是开发能力，而是对真实需求的洞察与验证。他总结了10个获取产品灵感的实战方法，强调应通过烟雾测试、挖掘用户真实痛点、聚焦垂直行业、高价验证付费意愿、AI辅助调研等策略，在写代码前确认产品有市场。核心观点是：AI时代，‘做什么’比‘怎么做’更重要，唯有能算清ROI、解决真实付费需求的产品，才能实现商业价值。
怎么写好一个AI提示词？10个场景与50个技巧+官方100个教程合集
本文作者‘饼干哥哥’反驳了‘提示词工程已死’的错误观点，强调即便AI模型能力增强，对提示词的精准性与结构化要求反而更高。文章指出，用户因缺乏系统方法而陷入焦虑，误以为随意对话即可获得高质量输出，实则需通过分层指令、结构化框架（如七层结构、JSON提示词）和场景化技巧（如视频运镜、生图约束、编程调试等）来控制AI行为。作者整合了10大应用场景的50项提示词最佳实践，并提供官方资源合集，呼吁学习者将提示词视为思维工程，提升定义问题与约束逻辑的能力，方能真正驾驭AI而非被其误导。
卧槽，起猛了，百度的文心大模型直接干到全球TOP10 而且还是可以理解视频的全模态版本。 最近我一直在搭TikTok爆款视频复刻的AI工作流，逻辑很简单：把视频输入给AI后，输出描述，再让sora或者veo去按描述生成就好了。 但说起来容易，做起来很奔溃。 例如一个瑜伽裤的带货视频，输入的视频是在背对镜头拉伸，AI死活说她是在扭屁股，结果出来的都是偏差 也就是说，但这中间有个巨大的坑，如果模型看不懂视频里的物理规律、运镜逻辑和光影变化，它吐出来的提示词就是废的。 视频生成的瓶颈不是生成，而是理解 我一直在用海外的模型来跑，Gemini是最强的毫无疑问，但成本也很高，有时候还不稳定。所以我会经常测不同的模型来做备份。 突然想起来，之前我朋友跟我说文心做视频理解还可以，我就去试了一下，真被惊艳到。 它不仅识别出了人物的动作细节，甚至把那些很难描述的氛围感、镜头推拉的轨迹都精准转换成了文字。我把这段描述喂给视频生成模型，出来的成品还原度极高。 这两天刷推才发现，文心ERNIE-5.0-Preview-1220以1226分的成绩直接杀进了全球前八，是中国第一，也是唯一一个进入全球前十的中国大模型 。在视觉理解方面的能力很强。 老实说，我之前写文章，就一直在「吹」国产模型，尤其是ai编程领域，已经很能打了，但我一直没敢说的是视觉部分的，之前甚至都没这个能力。但现在这样子看，国产模型真的全面了。 硬碰硬打出来的第一梯队 这个排名的含金量在于，对手是谁。在同榜竞技中，它的综合表现超过了Gemini-2.5-Flash和GPT-5-Chat 还有一个细节直接解释了我前面提到的“视频描述精准”。 在LMArena的创意写作细分榜单里，它排到了全球第二，仅次于Gemini-3-Pro。 这意味着它不仅能看懂画面，还能用极高水准的语言把画面逻辑重构出来。难怪在X上我关注的几个海外AI博主都在讨论，中国模型在多模态理解上的差距正在急速消失。 技术逻辑变了，模型才变强了 为什么突然这么强，我去扒了一下背后的技术逻辑。 文心5.0走的是原生全模态统一建模的路子。简单说，这个参数量达2.4万亿的模型，输入输出支持文本、图像、音频、视频等多种信息。它理解的世界是完整的，而不是割裂的。 传统模型往往是把视觉和语言分开处理再拼凑，而它是从底层就把这些打通了。所以它在处理视频理解时，不是在看图说话，而是在模拟物理世界的运行逻辑。 看懂视频，只是2026的序幕 这次文心5.0 Preview在视觉榜的突围，给我最大的信号不是它能看懂视频，而是它在为下一步的大爆发做准备。 大家都在谈2026是大模型落地的关键年，落地的核心是什么？是智能体 。而智能体要干活，首先得像人一样精准地理解环境。文心现在能看懂光影、看懂物理惯性，这意味着它具备了在真实世界里做规划和执行的基础 。 所以我觉得2026年的趋势很残忍：只会聊天的模型会被淘汰，能理解复杂世界并去执行任务的模型才会留下。 国产模型现在把视觉理解这块硬骨头啃下来了，后面智能体的爆发，好戏才刚开始。
🚨 A new update just dropped on LMArena’s Vision Arena, and it’s an interesting one. @Baidu_Inc’s ERNIE-5.0-Preview-1220 has entered the Vision Arena leaderboard as the #1 Chinese model. Vision Arena is a benchmark that evaluates how well models handle multimodal tasks,
用亚马逊Listing智能体，5个人顶2亿大卖团队！！拿捏Rufus和Cosmo要求
本文深入剖析了2026年亚马逊Listing优化的新范式，指出传统关键词堆砌已失效，必须同时满足A9（关键词索引）、COSMO（用户意图场景）和Rufus（AI导购事实驱动）三大AI算法逻辑。作者通过Gemini构建智能体，结合1688产品数据、竞品分析与ABA关键词，自动生成符合AEO（答案引擎优化）标准的Listing文案，并进一步将流程自动化集成至n8n工作流，实现从选品、数据采集、AI撰写到自动上架的全链路无人化操作。该模式可让5人团队效率媲美传统2亿级大卖团队，核心在于用结构化数据喂养AI，取代人工经验，标志着跨境电商进入AI智能体驱动的新时代。
我的 10 个年度观点 2025 版 迟来的 2025 总结。 记录一下目前这个节点我的认知，可能都是错的，主要是为了倒逼自己思考：在这样一个变化的时代，普通人到底该怎么活？ 1、当下环境，风险最大的反而是打工 为了安全起见我不聊宏观经济。我只看我身边发生的真实案例。 现在AI太猛了。光是我自己就已经跑通了 vibe marketing 取代市场部门的流程。 日常生活中，我现在接到的推销电话，对面全是反应极快的AI数字人销售。而我们公司的线下门店反馈，这玩意的投入产出比高得吓人。 既然我的岗位能被替代，既然老板都在用AI降本增效，那我留下来唯一的结局就是被优化。 所以我离职了。既然打工不安全，我决定自己掌握主动权，All In AI赛道。 去年还在X上聊过这个事https://x.com/bggg_ai/status/1985525748984336523?s=20，现在看来，离职是必选项了。 但问题来了，不打工怎么赚钱？ 2、利润来自赛道的选择，而不是别的 上周跟一个连续创业者吃饭。 听到我要创业，他给了我一个最大的忠告：一定要压榨员工，老板的利润就是从员工身上抠出来的。 我当时就懵了。虽然我自己公司已经通过AI工作流把人效拉满了，但如果一家公司还要靠克扣人力来赚钱，那得多寒碜。 我认为真正的利润来自赛道选择。越细分的赛道越有议价权。我去去年初做过AI代写，这个赛道很大，但我聚焦在数据分析这个小切口。虽然需求小，但成交率极高，甚至同行都会来找我做。 随着时间推移，咸鱼上的大学生把价格做烂了。但我预判了这一点，提前升级去做了博士、留学生辅导。同样的AI技术，换个高门槛的人群，利润直接翻倍。 那除了选对赛道，具体怎么落地？ 3、不要先做产品，先做服务活下来 做产品死亡率高达99%。 我见过有人用AI编程做个网站出海，几个月赚了10美金来发帖报喜，要是靠这个不得饿死。 我自己的计划是绝对不先碰产品。产品开发的坑太深了。我过往赚到钱的逻辑全是做服务。 服务虽然天花板低，但门槛也低。你有个专业技能就可以0成本开业，第一天就能收钱。 我在2025年坚持做服务，其实是在用人肉测试垂直行业的真需求。等把需求摸透了，2026年甚至是再未来才考虑产品化。现在做服务，就是为了以后做产品不走弯路。 但对做AI产品，我是有想法的。 4、不要等AI能力到了再去做，先摆桌设宴，然后等风来 2025年初的时候，Manus这类AI应用如雨后春笋般冒出来，其实非常难用。 但到了年底，现在的体验已经丝滑得不行，Meta甚至花了超百亿收购Manus。 背后的逻辑没有别的，就是 AI 大模型能力的突飞猛进。 所以如果你想做的AI业务「只是」卡成本下不去、效果上不来，那恭喜你，2026 的 AI 一定会给你惊喜的。 我的策略是：只要场景和需求是对的，哪怕现在要人工辅助也要先做。等2026年AI成本下来了，我的利润空间就打开了。 但在把业务跑通之前，我靠什么获取第一批客户？ 5、自媒体是我的小绿瓶 《凡人修仙传》里的韩立凭借早期获得的小绿瓶，给他带来了无限资源供给，才能逆势翻盘。 而我的公众号、小红书又何尝不是我的小绿瓶呢？ 今年公众号 3 月的 8k 干到 5 万 小红书 2w+7k 推特 9+9k 微博 3w 给我带来的复利非常巨大： 1 是做 AI 自媒体这个赛道，能直接接商单变现，虽然之前喊商单是毒药 2 是能认识很多大佬 3 是自己做业务的时候，获客成本很低。 不过做了一年自媒体，我发现了一个反直觉的现象。 6、赚钱有时候跟流量成反比 当然这只是我个人能力不足，正经赚到钱的忙得一批就没空去更新内容。 大家看到我3月到5月涨粉最猛，数据最好看。但那恰恰是我上个项目结束、新项目没接上的空窗期。 真的要把一个业务做起来，需要沉浸式去理解和执行，细节非常多。 所以，当你选择了一个业务的时候，就要想清楚我的钱从哪里来？是从业务上赚钱，还是说把这业务跑最佳实践赚知识付费的钱？ 对于后者来说，流量比业务实质赚不赚钱更重要。 但如果是前者，流量有时候是虚荣指标。比起泛流量，我更看重精准内容的转化。 7、2026 甚至 2027，依然是内容为王 2025下半年我转型做Reddit出海营销服务，半年服务了40多个头部品牌。 我们在Reddit上如鱼得水，靠的不是黑科技，而是团队从传统SEO和小红书沉淀下来的内容能力，接下来也会把 GEO 单独打包成产品服务。 2025 我们看到非常多用 AI 批量生产垃圾文骗流量的手法，2026 可能会被流量反噬 2026 一定是回归到内容为王的逻辑，尤其是我们做出海的。海外的谷歌和AI不会喜欢垃圾。 所以为什么我们选择做 Reddit 就是因为这个平台的门槛和难度是很大的，需要我们团队真正理解客户的产品、然后反复去...
我的 10 个年度观点 2025 版
作者以自身经历反思2025年AI浪潮下的个人生存策略，认为传统打工正被AI取代，风险上升，因此决定All In AI赛道。他主张利润源于细分赛道选择与商业模式升级，而非压榨人力；提倡先做服务验证需求，再产品化；强调自媒体是低成本获客与建立信任的‘小绿瓶’，流量不等于收入，精准转化更重要；出海是当前最大红利，但需靠优质内容而非垃圾文案取胜；AI在跨境电商、自动化营销等场景落地空间巨大，但真正懂业务的AI实践者稀缺；最后指出所有红利都有窗口期，唯有果断梭哈才能抓住机遇，2026年将全力投入AI与出海创业。
特斯拉48小时横穿美国零接管？十大汽车AI大模型盘点
文章对比了特斯拉FSD v14.2在跨美长途驾驶中实现零接管的端到端AI技术，指出其依靠纯视觉与海量数据训练形成的类人驾驶能力，区别于传统规则驱动的自动驾驶系统。文章批判国内车企过度宣传L2.9、TOPS算力等概念，实则多仍依赖硬件堆砌与伪智能交互，并通过十大品牌横向对比，划分出激进、追赶、保守三梯队，强调自研芯片、大模型与感知路径的差异。最终提出购车应基于用户场景选择：科技极客选特斯拉/小鹏，安全至上选华为，家庭用户选理想/蔚来，性价比选极氪/魏牌，并预言激光雷达将随AI成熟被淘汰，汽车正从硬件堆砌转向软件定义时代。
2026AI跨境电商卖货：亚马逊「AI图片」工作流要怎么玩？
文章揭示了2026年跨境电商行业将因AI全面渗透而发生剧变，尤其在亚马逊图片运营领域，AI已能自动化完成主图、辅图、A+内容和广告素材的生成与质检，效率提升数十倍。作者通过实战案例展示如何用n8n工作流结合AI工具（如ChatGPT、GPT-4o Vision、Nano Banana等）构建端到端自动化流程，强调必须先掌握30个基于数据的视觉运营规则，再用AI执行，否则只会放大错误。核心观点是：AI是杠杆，业务SOP是支点，从业者需从‘做图’转向‘做策略’，否则将被淘汰。文章最后鼓励读者立即落地一个自动化模块，以提升人效，抢占红利。
国内被骂割韭菜，出海半年就被Meta超百亿收购
Manus是一家曾在国内被质疑为‘割韭菜’、服务不稳的AI公司，但通过果断出海、迁至新加坡并深耕Reddit社区，成功实现口碑逆转。其核心策略包括：利用邀请码制造稀缺感吸引早期讨论、在Reddit上直面用户反馈建立信任、以产品积分激励用户生成高质量使用案例，最终在12个月内实现ARR超1亿美元，并被Meta以超20亿美元收购。文章指出，Manus的成功并非依赖技术本身，而是精准把握了海外社区营销的底层逻辑——用用户内容构建飞轮，证明AI产品出海不再是可选项，而是必选项。
2026年10倍增长的出海红利：AI搭工作流Agent的4.0革命
文章探讨了AI Agent在2026年将爆发的趋势，但指出业务专家与技术开发者之间存在‘懂行不懂技、懂技不懂卖’的悖论。作者认为MuleRun Creator Studio通过降低技术门槛、提供全托管平台、支持自然语言构建Agent并实现商业化闭环，破解了这一难题。平台将工作流升级为可直接销售的AI产品，解决支付、运维、流量等痛点，并推出邀请奖励与内测资格等红利，助力非技术背景者快速入局AI变现。作者呼吁抓住这一‘4.0商业化时代’的首发机遇，从‘卷工具’转向‘做生意’。
基于Reddit+Twitter的AI出海营销的双引擎增长实战
本文分享了在AI时代下，通过Twitter和Reddit构建出海营销双引擎的实战经验。作者以Base44单人6个月获8000万美元收购的案例，揭示AI时代创业无需传统团队与风投的新逻辑。Twitter作为声量放大器，通过Reply Guy策略建立创始人IP与信任；Reddit作为高真实度垂直社区，提供真实用户需求洞察与精准获客。作者提出‘Twitter建信任、Reddit找需求’的闭环路径，并强调在AI搜索（GEO）时代，高质量内容将直接成为大模型的权威信源，预埋未来流量入口。核心理念是：拒绝内卷，以真诚、利他、公开构建赢得全球用户信任。
TikTok上1个跟鬼一样的AI视频，居然卖了13600 单
文章通过真实案例揭示了TikTok跨境电商视频带货的核心并非AI视频的画质或技术精致度，而是创意、素材与产品爆点的结合。作者团队虽已开发出肉眼难辨的AI视频4.0版本，但数据表明，画面粗糙甚至‘鬼畜’的实拍视频反而能实现高销量与高播放量。真正决定转化的是内容是否击中用户情绪、是否具备原生真实感。作者呼吁从业者放弃技术内卷，转向Reddit等平台挖掘素人UGC的真实反馈与梗文化，用低成本、高共鸣的内容赢得流量。2026年，内容能力将超越工具能力，成为跨境电商业绩增长的关键。
历时两周，我线上申请的WISE 香港账户也通过了 网友亲测也能拿来收推特的低保 但是手续费好贵啊？ 如图二，我WISE本来就有300多美金，打算转回香港，结果要收9刀，2.74% 这是对的吗？ 如果不转回到香港的话，还有更好的消费或者投资方式吗？入金美股？ 钱不多，我是在考虑这个渠道以后用不用了？
终于轮到我注册好了香港账户+成功开通推特创作者激励 先说香港账户。评论区放了个保姆级教程。 这里补充一些要点： 推荐汇丰银行、中国银行、众安银行、天星银行，也很多人建议招商永隆，懂的朋友可以评论区说下好处 提前准备好： - 下载好香港银行的app -
1/12 整理了10个批量生成TikTOK带货视频的n8n工作流🧵 先说结论： 现在的跨境电商视频制作，90%的环节已经不需要人了。 也不是说AI就一定比人工好很多，但我们要算帐，一个Sora 2或者Veo 3.1 跑完才几毛钱。 而且我看到好几个新的TikTok账号，起号速度极快，视频质量极其稳定，全是AI跑出来的。2/12 为了让大家不仅“知其然”，还能“知其所以然”。 我从这10个模板里，提炼出了一套万能的“视频生成标准管道”。 看懂了这个管道，不论什么场景、什么模型，你也能一分钟上手。 万能视频生成标准管道 大家记住，工具会变，但逻辑永远不变。 所有的自动化视频工作流，拆解到底，都是这6个步骤的排列组合。 以后你搭建任何流程，直接往这个模子里套： 1. 指令输入 (Trigger) 你是怎么下命令的？是填一个表单、在Telegram里说句话，还是丢一个亚马逊的产品链接？ 2. Prompt 工厂 (The Brain) AI不缺执行力，缺的是好指令。这里用GPT-4o或Gemini，把你的一句话需求，拆解成镜头语言、光影参数和分镜脚本。 3. 视觉锚定 (Consistency Control) 这是过去AI视频最大的痛点：脸变了，产品歪了。 现在通过 NanoBanana Pro 或 Vision API，我们可以强制AI“看着这张图画”，确保模特是同一个人，产品是同一个品。 4. 视频生成 (Rendering Core) 这是发动机。根据预算和质量，选择 Veo 3.1 (谷歌最新，光影强)、Sora 2 (OpenAI出品，逻辑强) 或者 Kling (可灵，动作幅度大)。 5. 全网分发与回馈 (Distribution & Loop) 最后一步，别人工上传。用 Blotato 一键发到TikTok、Reels、Shorts，然后把发布链接和数据填回你的飞书或Google Sheets。3/12 一、 极致的「视觉一致性」（解决AI换脸、产品变形痛点) 这一组工作流，重点解决了电商视频最头疼的问题：如何保证视频里的人和货，始终如一。 1. 角色一致性电影感视频生成 变形逻辑：强化了“视觉锚定”环节。它用GPT-4o写脚本，用NanoBanana生成首尾帧，最后用Veo 3.1来“填空”中间的动作。 实战价值：你可以设定一个专属的品牌模特，让她在100个不同的场景里出现，脸绝对不会崩。非常适合做DTC品牌的人设账号。 核心集成：Veo 3.1 + GPT-4o + NanoBanana 原链接：https://n8n.io/workflows/11594-creating-consistent-character-videos-with-veo-31-gpt-4o-and-google-nanobanana/4/12 2. Telegram 驱动的爆款视频流水线 变形逻辑：简化了“指令输入”。你只需要在Telegram里丢一张产品图+一句话，后面从修图(NanoBanana)到生成(Veo 3.1)再到分发(Blotato)全自动完成。 实战价值：老板或者运营在手机上就能指挥服务器干活。适合快速测试新品素材，所见即所得。 📷 核心集成：NanoBanana 2 PRO + Veo 3.1 + Blotato 原链接：https://n8n.io/workflows/11204-create-ai-viral-videos-using-nanobanana-2-pro-and-veo31-and-publish-via-blotato/5/12 3. 极速电商产品图转视频 (Telegram版) 变形逻辑：这是一个轻量版。专注于把一张死板的白底图，变成有光影、有运镜的8秒竖屏视频。 实战价值：不做剪辑也能发Shorts。适合铺量的铺货型卖家。 📷 核心集成：Nano Banana + Veo 3.1 原链接：https://n8n.io/workflows/9896-product-video-creator-with-nano-banana-and-veo-31-via-telegram/6/12 二、 电商规模化与UGC模拟 (解决素材量产痛点) 这一组是给“走量”的卖家准备的。 4. 亚马逊/独立站落地页视频自动生成 变形逻辑：输入变成了“网址”。它自动抓取你店铺里的商品图，批量生成模特走秀或多角度展示视频。 实战价值：瞬间把你的静态Listing变成动态Listing，大幅提升转化率，且成本极低。 📷 核心集成：Veo 3.1 + Firecrawl (爬虫) 原链接：https://n8n.io/workflows/10063-ai-video-generator-for-ecom...
跨境电商出海的同学有福了！！昨晚饼干哥哥熬夜整理了15个n8n工作流，从内容生产与分发，到邮件营销与外联，再到客服运营，再到市场、竞品与趋势洞察，再到红人营销，最后是AI SEO工作 vibe marketing 一下子就干掉了90%营销相关工作，太牛了！！而且都是开箱即用的工作流模板 🧵
GLM-4.7发布后，n8n就不用学了！搭个AI Skills一键生成工作流
本文作者通过实战验证国产大模型GLM-4.7在自动化工作流生成中的卓越表现，指出传统依赖人工搭建n8n工作流的模式已过时。作者利用GLM-4.7结合上下文学习（Context Learning）技术，自动抓取n8n模板、理解业务需求，并生成完整可运行的自动化工作流JSON文件，无需人工干预。文章强调AI已彻底打破技术壁垒，使复杂自动化能力平民化，直接冲击依赖培训与定制服务的产业生态，宣告‘人类手工搭建工作流的时代结束’。作者呼吁从业者转向AI驱动的思维，拥抱由AI赋能的高阶创造力，而非固守过时技能。
接着是推特的创作者激励，网上有很多大佬分享了 但我一时找不到，而且还怕漏细节、过时。 此时，直接用Grok就好了，实时搜最新方案、整理一批避坑细节，非常靠谱。有新的问题补充提问就好了 可以用我的grok记录：https://x.com/i/grok/share/DFJPCUXhwhuCNjeMkbd3hAJH4 参考提示词： ===== 我是中国人，搜一下近一个月在推特X上分享中推如何成功开通推特创作者激励的经验帖，找30个，每个都要有原地址链接，目前我看到的是： ``` 我记得是要开美国🪜，然后选香港，用身份证，+ 香港众安卡 ZA 先用众安去注册一个stripe，然后再用这个stripe去收推特的钱，再提现到众安的「存款」账户，注意而不是za card ``` 基于找到的30个帖，请帮我验证这个逻辑对不对，同时补全流程、注意事项等，确保我能成功开通。 =====
终于轮到我注册好了香港账户+成功开通推特创作者激励 先说香港账户。评论区放了个保姆级教程。 这里补充一些要点： 推荐汇丰银行、中国银行、众安银行、天星银行，也很多人建议招商永隆，懂的朋友可以评论区说下好处 提前准备好： - 下载好香港银行的app -
终于轮到我注册好了香港账户+成功开通推特创作者激励 先说香港账户。评论区放了个保姆级教程。 这里补充一些要点： 推荐汇丰银行、中国银行、众安银行、天星银行，也很多人建议招商永隆，懂的朋友可以评论区说下好处 提前准备好： - 下载好香港银行的app - 港澳通行证、身份证、过关后支付宝搜移民局12367 下入境记录pdf到本机 - 支付宝搜境外上网流量，花 10元买香港流量包 3G 够用了，手机打开漫游，入境后自动激活。有些茶餐厅没有wifi，所以手机流量很重要 - 确保手机有NFC功能 注册及注意事项： 1. 直接在手机申请即可，没什么太多门槛，跟着说明来操作 2. 一定要预留 3 个小时，并不是所有人都可以完全网上完成的，例如我汇丰收到如图的短信但没有账号密码，就是需要我到线下去处理 所以最好找一个附近有汇丰和中国银行的地方，网上申请完再去线下咨询一下是否已 ok 3. 实体卡是后面通过平邮 再寄的，很容易丢失，建议在填地址的时候最后把自己的手机也填进去提高成功率 回程的时候，如果从西九龙走，一定要提前预留一小时，下午非常多人，我用了 40 分钟才进到候车大厅 其他没什么的了，有疑问的可以留言
深圳跨境老板的账面富贵，都碎在了过程摩擦里
文章通过深圳跨境大卖的案例，揭示了企业在高速增长中利润被低效组织消耗的真相，提出用n8n自动化工作流整合AI工具（如Veo 3、ChatGPT-4o）替代人工操作，实现营销成本的降维打击。以视频制作和竞品情报分析为例，单条视频成本从300美元降至5美元，深度报告成本从2000美元降至3美元，整体营销支出可从每月9万美元降至1.8万美元，年省87万美元。作者强调，AI不是替代人，而是将业务逻辑固化，提升效率与质量，不拥抱AI将被迫缴纳‘低效税’。
第一批用AI 开发应用赚钱的，反而是小白
文章探讨了低代码/无代码工具如何降低AI应用开发门槛，使非技术人员也能快速构建可商业化的产品。作者以n8n的高门槛为对比，重点介绍国内平台‘秒哒’如何通过全栈能力、自然语言交互和百度生态集成，让宝妈等非技术用户也能在短时间内开发出具备用户管理、数据存储和微信小程序发布功能的商业应用。目前秒哒已孵化50万商业应用，创造超50亿价值，并推出‘筑梦计划’扶持开发者。文章强调，在技术成本趋近于零的今天，成功关键不再是编程能力，而是对真实需求的敏锐洞察与快速落地能力。
这10个n8n工作流，直接干死了90%的Tiktok视频生产，一键直出100条
本文深入探讨了AI技术如何彻底改变跨境电商视频制作的生产方式，提出‘万能视频生成标准管道’六步模型（指令输入、Prompt工厂、视觉锚定、视频生成、全网分发与回馈、扩展节点），并详解10个基于n8n自动化的工作流模板，涵盖角色一致性、UGC模拟、多平台自动分发、长视频切片等场景。作者强调，AI视频生成成本极低（单视频仅几毛钱）、效率极高，正重塑电商营销的竞争格局，传统人工制作已难以匹敌。文章呼吁从业者尽快落地AI自动化流程，以应对2026年将全面到来的AI视频革命。
一文看懂GEO｜普林斯顿大学最新论文解析
本文基于ACM KDD 2024年普林斯顿大学与印度理工学院发表的《GEO: Generative Engine Optimization》论文，指出传统SEO在生成引擎（如Perplexity.ai、ChatGPT Search）时代正迅速失效，品牌出海需转向生成引擎优化（GEO）。GEO通过提升内容在AI生成答案中的引用率来获得可见性，核心策略包括添加统计数据、引文和可靠来源，而关键词填充反而有害。研究发现，低排名网站通过GEO可获得更大流量提升，揭示了数字营销的民主化趋势。品牌需重构内容生产流程，结合多语言策略与实时监测体系，将GEO纳入核心战略，以在AI主导的信息获取场景中赢得先机。
感谢大家建议，先说结论，暂时不买了，等明年3月的m5pro，到香港买。 总结一下评论区的建议给更多有需要的人： 1. 价格上，京东/官网+国补+教育优惠+24期免息，是最划算的，香港价格已无优势。 另外有人提到咸鱼找澳门、香港教育优惠代购，或苹果员工/EPP折扣，这个我没对比过，可以看下是否能叠折扣buff 2. 保障上，香港保修只有1年，内地反而有2年；如果走京东的话要小心，京东的是京东保修，不是苹果保，所以要去线下苹果买acc 3. 配置上，AI时代统一内存比CPU更重要，也就是说24GB有点鸡肋，建议至少64GB+ 而且，M5芯片专门针对AI优化，新增了每个GPU核心的Neural Accelerator（神经加速器），AI性能大幅提升（峰值GPU AI计算超M4 4倍+），Neural Engine更快，适合跑本地大模型、图像生成等AI任务 4. 版本上，港行支持完整Apple Intelligence（满血AI），国行硬件限制AI功能（虽然目前没啥用，但要考虑到未来5年） 5. 时间上，预计2026年初（春季）发布M5 Pro/Max版MacBook Pro，大概3月的样子。 总之，等等党永远胜利！！
求教推友们，准备换macbook m4pro了，现在哪里买最划算啊？？ 我看了一下香港的价格，汇率优势的话也就比京东国补便宜不到300 因为周末刚好要去香港办卡，但是如果香港不优惠的话，就没必要专门去买
1/15 开始前，欢迎关注我的公众号，每天更新AI硬核干货: n8n工作流、AI编程、AI生图等玩法2/15 一、内容生产与分发 做跨境，流量是命，内容是血。一套涵盖视频生成分发、Facebook、LinkedIn、Youtube的社媒工作流。 1. 多平台短视频生产与发布流水线 这是个王炸。输入一个创意或脚本，AI自动生成短视频，然后自动分发到 TikTok、Instagram、YouTube Shorts 等平台。 特别适合DTC品牌做铺量打法，或者活动节点冲量。 核心集成：GPT-4 + Veo 3.1 + Blotato 开箱即用：https://n8n.io/workflows/10358-automate-ai-video-creation-and-multi-platform-publishing-with-gpt-4-veo-31-and-blotato/3/15 2、Facebook 爆款帖制造机 你只管给个大概想法，Gemini 负责生成爆款文案，还能自动生成配套的营销图，直接发布。 核心集成：Gemini + AI Image Gen 开箱即用：https://n8n.io/workflows/8756-generate-viral-facebook-posts-with-gemini-20-and-ai-image-generation/4/15 3、Notion 驱动的 LinkedIn 内容发布 用 Notion 做内容排期与素材库，OpenAI 负责产出/润色，按节奏自动发布到 LinkedIn，带反馈闭环。 把 B2B 的“权威内容运营”做成 SOP：可排期、可复用、可追踪。 开箱即用：https://n8n.io/workflows/6979-ai-powered-daily-linkedin-post-creator-with-openai-feedback-loop-and-notion/5/15 4、YouTube 视频情报挖掘 别再傻傻地刷视频找灵感了。这个流能自动抓取竞品视频的文本，输出摘要、核心卖点和用户反馈。 开箱即用：https://n8n.io/workflows/2679-ai-powered-youtube-video-summarization-and-analysis/6/15 二、邮件营销与外联 现在做 EDM 和 Cold Email，拼的是谁更像真人。 5、极度个性化的冷邮件群发 从 Google Sheets 读取客户信息后，让 Gemini 定制邮件，挽救商务BD的头发。 核心集成：Gemini + Google Sheets 开箱即用：https://n8n.io/workflows/6089-automate-cold-outreach-with-email-personalization-using-gemini-and-google-sheets/7/15 6、智能邮件摘要与自动回复 结合 RAG（知识库）技术，对收到的邮件先做摘要，再自动生成专业的回复草稿，甚至直接回复。 把客服和BD邮箱变成一个可规模化处理的队列系统，快、稳、准。 开箱即用：https://n8n.io/workflows/2852-ai-powered-email-automation-for-business-summarize-and-respond-with-rag/8/15 三、客户运营与客服 AI时代，秒回是底线。 7、电商全能客服机器人 面向电商场景设计的 AI 客服，能处理订单咨询、商品推荐，并带有记忆功能（Supabase）。 极大降低人工客服压力，提高夜间时段的转化率，独立站必备。 📷 开箱即用：https://n8n.io/workflows/7256-ai-powered-e-commerce-customer-support-chatbot-with-gpt-4-and-supabase/9/15 四、市场、竞品与趋势洞察（Competitive Intelligence / Trend Radar） 知己知彼，这套系统就是你的“商业雷达”。 8、自动化竞品全网调研 输入一个品牌名，AI 自动去搜集它的产品、评价、新闻，整理成一份 Notion 报告。 让“竞品研究”从一次性的 PPT，变成随时更新的数据资产。 📷 核心集成：http://Exa.ai + Notion + Agents 开箱即用：https://n8n.io/workflows/2354-automate-competitor-research-with-exaai-notion-and-ai-agents/10/15 9、竞品价格变动预警雷达 24小时盯着竞品网...
这15个n8n工作流，直接干掉了90%的跨境电商营销工作
本文分享了作者通过n8n自动化工作流重构跨境电商营销SOP的实战经验，涵盖内容生产、邮件营销、客服运营、竞品监控、KOL筛选和SEO优化等六大模块，共推荐15个可直接复用的AI自动化流程。这些工作流整合了GPT-4、Gemini、Veo、Notion、Slack等工具，实现从短视频自动生成分发、冷邮件个性化发送到AI驱动的SEO诊断与竞品价格预警，大幅降低人力成本，提升运营效率。作者强调，AI时代的核心竞争力在于自动化落地能力，传统手工作坊式运营已被高效流水线取代，并邀请读者参与线下沙龙与交流群深入实践。
还是谷歌大气啊，有问题，申诉一下，就给回我了。 上次着急要用gemini，绑卡开通了一个 搞到我现在有两个gemini了，一时不知用哪个好
求助啊兄弟们，有没有能把跟所有AI交流记录存储在本地的记忆方案？ 我谷歌账号又要被封了，已申诉，等结果中，重要的是里面跟Gemini的会话数据，好不容易调教地很适合我了，要是没了就很可惜。
1/9 AI在出海营销场景下的落地与实践 —— 从 Reddit 信任构建到 GEO 流量终局的 5 步实战全景 周末到上海做了2场分享，看图就知道内容有多硬核。 有些同学因各种原因来不了现场，这里我单独给推友们把关键的框架过一遍 🧵 如果2026你想做出海，而且是一人公司做vibe Marketing，那这篇内容就不要错过了2/9 开始前，先打个广子：如果对Reddit出海感兴趣的，欢迎加入我们专栏，有个配套交流群3/9 先从GEO说起：流量入口已经从搜索框不可逆地转向了 AI 对话框，在2026年这个趋势会更明显。 举个例子，最近很火的「豆包手机」，一句话就能让AI去完成商品搜索比价，最终给出几个商品选项。这个过程直接杀死了传统的搜索排名，连某宝苦心经营多年的千人千面、广告位等都无效了。甚至连ChatGPT都已经能直接下单购物了。 更离谱的是，基于webflow的数据，从AI 搜索过来的用户，转化率是传统搜索的 6 倍。 既然GEO这么牛逼，要怎么做呢？ 大家在用ChatGPT的时候，会发现它在回答的时候会引用很多来源。 而这就是传统搜索排名和AI GEO的逻辑差异： 传统 SEO 抢的是“排名 (Rank)”，赢家通吃；而 GEO 抢的是“认知 (Citation)”，你要做的是在 AI 参考的 10 个信源里，出现 5 次。 也就是说，我们想让AI推荐我们就必须占领AI信任的内容来源。 其中，最重要的就是Reddit了。4/9 于是就有了以下从Reddit到GEO的2026出海营销全景。 我们将整个品牌出海路径拆解为五个阶段，形成了一个严密的闭环： 阶段一：市场洞察 核心是用数据定义产品。别靠猜，要靠 VOC（用户之声）。从海量讨论中挖掘隐性痛点，甚至从竞品的差评里找到商机。 阶段二：信任构建 Reddit 原住民非常抵制硬广。所以，产品定义好后，不要急着发广告。我们要让创始人或产品经理以真实身份入驻，用深度技术分享去换取社区信任。 阶段三：流量引爆 有了信任，才开始谈流量。利用 Reddit 上十几万个垂直子社区，精准锁定你的目标客群，无论是做 Kickstarter 众筹还是独立站引流，都要精准打击。 阶段四：舆情护航 流量变大，负面必然出现。大公司有公关部，小团队就用 AI Agent 做哨兵。确保在负面情绪爆发的 60 分钟内完成阻断。 阶段五：GEO 终局 这是最后一步，也是最关键的一步。把前四个阶段沉淀的高质量问答和好评，通过结构化处理，喂给 AI 搜索引擎。 从市场洞察开始，到 GEO 推荐结束。 这不仅仅是一个营销流程，更是一个将“用户声音”转化为“品牌资产”的数据闭环。5/9 阶段一：市场洞察 —— 听懂用户的“弦外之音” 通常大家做调研，习惯去亚马逊看星级，或者生成一个词云，得到的往往是“太贵了”、“占地大”这种显性痛点，无法在产品研发部分落地，价值不太大。 那我们的VOC 用户洞察分析是怎么做的呢？ 其实我是有搭建一套数据分析agent的，核心只有三步： 1. 舆情挖掘： 24 小时巡逻 Reddit，专门抓取真实买家的长评，剔除无效水贴。 2. 标签结构化（最关键）： 利用大模型给每一条评论打上“人群、场景、功能、体验” 4 维价值标签。把非结构化的吐槽，变成可量化的数据库。 3. 统计标签、做交叉分析： 自动计算相关性。比如它会告诉我们：在“多猫家庭”这个人群里，“异味”是核心痛点；而在“长毛猫”群体里，“粘底”才是退货的第一原因。 （补充阅读：9000字落地实操：AI做用户购后评论洞察分析 https://mp.weixin.qq.com/s/xJJw7Rupf8I3cbof2saxxA ） 产品定义精准了，接下来最大的挑战就是：作为一个陌生的中国品牌，如何让海外用户敢下单？ 这就是阶段二要解决的问题：信任构建。6/9 阶段二：信任构建 很多出海品牌在这一步会陷入一个巨大的误区：拼命包装官网，把创始人包装成西装革履的成功人士，把品牌包装得像一个世界 500 强。 结果呢？发出去的帖子，根本没人在乎。 Reddit的用户并不需要一个完美的 CEO，他们需要的是一个鲜活、真实、有血有肉的人。 大家看 Wooting 键盘 这个教科书级的案例。 这是一家做模拟机械键盘的公司，几乎不投广告，却常年售罄。但这不代表他们没问题，有一次供应链出问题导致发货跳票。 他们做了什么？ 他们没有发那种不痛不痒的公关辞令，甩锅给临时工。而是由创始人在 Reddit 上发了几千字的长文，详细解释了是哪个模具坏了，公差是多少，甚至贴出了残次品的照片。 这种“报忧不报喜” 的极致透明，不仅没有吓跑用户，反而让愤怒的买家变成了死忠粉。 但是，创始人精力有限，不可能 24 小时泡在论坛里写小...
开始紧张了，明天上午在上海GDPS做个分享 总结复盘一下我们给品牌做AI出海营销的落地经验 其实今天在线下组织了一场也是AI出海营销的交流，收获满满 明天加油
AI在出海营销场景下的落地与实践｜加更深圳场
本文作者‘饼干哥哥’分享了其在AI出海营销领域的实战经验，核心提出‘GEO（生成式引擎优化）’概念，强调在AI时代品牌需从传统SEO转向抢占AI推荐信源。通过Reddit等真实社区进行市场洞察、信任构建、流量引爆、舆情护航与GEO终局五大阶段闭环运营，结合n8n AI工作流实现自动化舆情分析、内容生成与品牌认知植入。案例涵盖LitterRobot猫砂盆、DJI无人机等，展示如何用真实极客内容与结构化数据提升AI对品牌的信任度，最终实现6倍于传统搜索的转化率。文章还预告了深圳闭门沙龙，呼吁品牌方深度参与AI出海实践。
推荐关注这位 nano banana 之神
如今人心的险恶，远超过于你的想象。 一个日常免费分享提示词，将自己的创意分享到X上。 让更多的人可以挖掘和拓展使用，却不知道动了哪些人的蛋糕。 今早莫名就给我冻结了账号，心里也是五味杂陈不知道如何说起。 如今，已经提交了申诉，不知道是否可以申诉回来。 所以为了防止失联，先开启小号备用。
千亿总裁替我吆喝卖货？手把手用智谱GLM-TTS复刻「雷神AI营销机」
本文详细介绍了如何利用智谱开源的GLM-TTS语音合成技术，复刻雷军（‘雷神’）的营销话术与声音风格，打造一款名为‘雷神营销机’的AI硬件原型。作者通过提取雷军演讲音频，仅用3秒即可克隆其极具辨识度的湖北口音、情绪起伏和语调节奏，并结合AI生成的营销文案，实现低成本、高还原度的语音营销。GLM-TTS凭借情感表达SOTA、0.89%超低字错误率和极致性价比（成本仅为竞品1/6），成为工业级落地的理想选择。文章还展示了如何通过n8n搭建自动化工作流，实现产品名称输入→文案生成→语音输出的全流程，不仅可用于娱乐模仿，更在教育、客服、数字人等场景具备商业化潜力。
差点忘记这个推特绑定的是这个被封的谷歌邮箱 赶紧到APP绑定手机号，然后通过忘记密码来设置密码 但改后所有设备会被登出，网页端是正常可重新登陆，但手机app端一直报错Attestation Denied 问了grok，手机卸载X后重新安装就好了。
求助啊兄弟们，有没有能把跟所有AI交流记录存储在本地的记忆方案？ 我谷歌账号又要被封了，已申诉，等结果中，重要的是里面跟Gemini的会话数据，好不容易调教地很适合我了，要是没了就很可惜。