#出海运营秘籍👉@yunying23
Jorgia 靠零投放跑到几十亿播放的复盘中最印象深刻的一些感受：
千万不要在社媒上生硬地推销产品！
路人只关心自己的痛点，如果内容只为了证明「我的产品牛逼」那必死。
平台只为完播率分配流量，从不在乎产品本身。
先彻底戒掉讲功能的冲动。
前几十秒就要能勾起好奇，刺痛神经 用 hook 强行截断他刷屏幕的动作。
你的产品只应该作为解药在最后出场。
别把发帖当艺术创作，找到管用的 format（比如极强代入感的 POV）就死磕这个框架，换着不同的 hook 反复洗。
很多人发了 10 条视频没动静，就喊有机流量死了。
你的前 100 条内容根本不叫营销，那是在做市场测试。
views 只是虚假的多巴胺。
一条真正把人逼到下载页的连招，必须是 迫停上划 → 极度情绪波动 → 极度好奇。
Jorgia 靠零投放跑到几十亿播放的复盘中最印象深刻的一些感受：
千万不要在社媒上生硬地推销产品！
路人只关心自己的痛点，如果内容只为了证明「我的产品牛逼」那必死。
平台只为完播率分配流量，从不在乎产品本身。
先彻底戒掉讲功能的冲动。
前几十秒就要能勾起好奇，刺痛神经 用 hook 强行截断他刷屏幕的动作。
你的产品只应该作为解药在最后出场。
别把发帖当艺术创作，找到管用的 format（比如极强代入感的 POV）就死磕这个框架，换着不同的 hook 反复洗。
很多人发了 10 条视频没动静，就喊有机流量死了。
你的前 100 条内容根本不叫营销，那是在做市场测试。
views 只是虚假的多巴胺。
一条真正把人逼到下载页的连招，必须是 迫停上划 → 极度情绪波动 → 极度好奇。
{
"codex": {
"type": "acp",
"command": "path-to/codex-acp",
"aliases": ["gpt", "sam", "奥特曼"]
},
"gemini": {
"type": "acp",
"command": "path-to/gemini",
"aliases": ["pichai", "哈萨比斯"],
"args": [
"--acp"
]
}
}
升级到新版本可用👇
weclaw update
https://github.com/fastclaw-ai/weclaw
千问能打车了，随便聊几句。
1、打车是千问必然要做的一个功能。之前千问已经接入了点外卖、订机票酒店、导航、买电影票，打车是这些生活服务场景的衔接器，上了打车，闭环就通了。不过，闭环通了只是起点，真正的考验是打车的体验能不能持续在千问里得到优化，否则用户感知不到为什么要在千问里打车。
2、阿里C端AI的方向很明确，就是要能「办事」。打车在这个方向上是关键一步——容错率比点外卖、买电影票低得多，对履约的及时性和准确性要求非常高。一旦打车跑通了，其他场景理论上会更快。
3、之前chatbot产品普遍卡在同一个问题上：移动互联网生态围墙太高，高频App不开放权限。千问反过来利用了这道墙——阿里自有消费闭环完整，从搜索到支付到履约全链路在体系内。这个优势很实在，值得利用。
4、目前千问只能在阿里体系内办事，这好理解。当前阶段的核心命题不是「全不全」，而是「能不能真的把一件事从头到尾办成」。先把闭环跑通、业务飞轮转起来，再谈扩展。只是难点还是在于，体验。
5、不是因为千问模型最强才先做成了这件事，而是因为阿里同时有模型能力和可调度的服务生态。字节有流量但消费场景还在拓展中，腾讯有社交但交易链路弱，百度有搜索但没有履约能力。在「模型×生态」的乘法里，阿里的乘积确实大。乘法的前提是两个因子都在线——模型与生态是阿里的必争之地，也都会持续有着其他大厂的挑战。
6、把打车变成AI助手的一个Skill，长远看还有继续拓展自然语言交互的机会。这里面空间和挑战并存。说「帮我打个车去虹桥」容易，说「帮我挑一个性价比最高的方案，如果堵车就换高铁」得到好的体验就难了。这是第一步，后面还有 9999 步。其中复杂场景下——比如加价策略、拼车选择、行程分享、投诉维权——这些重度需求，还需要逐步完善，还远不是一句话能搞定的。
7、从另一个角度想，「说句话就能打车」这种交互方式，确实在激活一批移动互联网时代的「沉默用户」——老年人、操作障碍者、部分残障人士等等。对这类人群而言，千问打车不是一种技术创新，而是最原生的使用方式的回归。
8、吴泳铭在内部信里说「当下正处于AGI爆发前夜，大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑」。千问能打车，是这个叙事里的一个注脚。至于这个注脚最终能写成正文的哪一章，将取决于它在真实场景里攒下的口碑。
1、打车是千问必然要做的一个功能。之前千问已经接入了点外卖、订机票酒店、导航、买电影票，打车是这些生活服务场景的衔接器，上了打车，闭环就通了。不过，闭环通了只是起点，真正的考验是打车的体验能不能持续在千问里得到优化，否则用户感知不到为什么要在千问里打车。
2、阿里C端AI的方向很明确，就是要能「办事」。打车在这个方向上是关键一步——容错率比点外卖、买电影票低得多，对履约的及时性和准确性要求非常高。一旦打车跑通了，其他场景理论上会更快。
3、之前chatbot产品普遍卡在同一个问题上：移动互联网生态围墙太高，高频App不开放权限。千问反过来利用了这道墙——阿里自有消费闭环完整，从搜索到支付到履约全链路在体系内。这个优势很实在，值得利用。
4、目前千问只能在阿里体系内办事，这好理解。当前阶段的核心命题不是「全不全」，而是「能不能真的把一件事从头到尾办成」。先把闭环跑通、业务飞轮转起来，再谈扩展。只是难点还是在于，体验。
5、不是因为千问模型最强才先做成了这件事，而是因为阿里同时有模型能力和可调度的服务生态。字节有流量但消费场景还在拓展中，腾讯有社交但交易链路弱，百度有搜索但没有履约能力。在「模型×生态」的乘法里，阿里的乘积确实大。乘法的前提是两个因子都在线——模型与生态是阿里的必争之地，也都会持续有着其他大厂的挑战。
6、把打车变成AI助手的一个Skill，长远看还有继续拓展自然语言交互的机会。这里面空间和挑战并存。说「帮我打个车去虹桥」容易，说「帮我挑一个性价比最高的方案，如果堵车就换高铁」得到好的体验就难了。这是第一步，后面还有 9999 步。其中复杂场景下——比如加价策略、拼车选择、行程分享、投诉维权——这些重度需求，还需要逐步完善，还远不是一句话能搞定的。
7、从另一个角度想，「说句话就能打车」这种交互方式，确实在激活一批移动互联网时代的「沉默用户」——老年人、操作障碍者、部分残障人士等等。对这类人群而言，千问打车不是一种技术创新，而是最原生的使用方式的回归。
8、吴泳铭在内部信里说「当下正处于AGI爆发前夜，大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑」。千问能打车，是这个叙事里的一个注脚。至于这个注脚最终能写成正文的哪一章，将取决于它在真实场景里攒下的口碑。
如果你试过用 Claude Code ，然后让它建一个Agent Team 去做深入主题调研，你会发现它比市面上所有其他的 Deep Research 都要强。并行任务通过疯狂燃烧 TOKEN 换来的高质量报告。
The next level, really
The next level, really
3月2日，一名博主发视频称：那些被压榨的员工，会通过自己的方式来报复企业，比如拧个螺丝拧故意松一点，质量不合格就让你通过。
甚至都不需要主动报复，因为连续高强度的加班后，精力和体力已经耗尽。他们根本做不出高质量的产品。所以尽量不要买那些对员工很差劲企业的产品，因为他们的产品可能从制造的那一刻就带着怨气。
网友回复：“以前做流水线，海信电视不放遥控器”
“你们的车机为什么会死机，因为里面的主板芯片就是我虚焊的啊”
@https1024
甚至都不需要主动报复，因为连续高强度的加班后，精力和体力已经耗尽。他们根本做不出高质量的产品。所以尽量不要买那些对员工很差劲企业的产品，因为他们的产品可能从制造的那一刻就带着怨气。
网友回复：“以前做流水线，海信电视不放遥控器”
“你们的车机为什么会死机，因为里面的主板芯片就是我虚焊的啊”
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自用工具，同时开3个 terminal，完整桌面会话，继承钥匙串、GUI 上下文、不会断线，和坐在电脑前一模一样，不是普通 SSH。
工作和娱乐的界限彻底消失了。任何时候都可以工作，但任何时候也都可以玩，看你怎么理解😹😹
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本文深度解析 Open SWE 开源框架的技术架构与生产实践，探索 Stripe、Ramp、Coinbase 等组织的工程团队如何构建内部编码智能体，以及企业如何定制化部署适合自身业务的 AI 编码智能体。
最近在开发的两个开源项目 | 近期我正在开发的两个开源项目：rockraft (https://github.com/lichuang/rockraft) 和 coredb (https://github.com/lichuang/coredb) 。
其中，coredb 是一个基于 openraft (https://github.com/databendlabs/openraft) 和 RocksDB 构建的强一致性 KV 数据库，且完全兼容 Redis 协议。在我看来，Redis 协议目前已经成为 KV 存储领域的事实标准，它的生态价值不应仅仅局限于传统的内存缓存。通过为其引入强一致性的持久化存储，我们可以赋予它全新的生命力和应用场景——正如 HTTP 协议从早期的网页传输协议，最终演变为无处不在的通信基石一样。
最初，我的构想中只有 coredb。但在开发过程中我意识到，“Raft + RocksDB” 的架构组合具有极高的通用价值。考虑到许多开发者可能也需要这样一套可靠的底层基座，去构建他们自己专属的强一致性存储系统，我便将这部分核心逻辑进行了解耦，单独抽离出了 rockraft 这个基础框架项目。
其中，coredb 是一个基于 openraft (https://github.com/databendlabs/openraft) 和 RocksDB 构建的强一致性 KV 数据库，且完全兼容 Redis 协议。在我看来，Redis 协议目前已经成为 KV 存储领域的事实标准，它的生态价值不应仅仅局限于传统的内存缓存。通过为其引入强一致性的持久化存储，我们可以赋予它全新的生命力和应用场景——正如 HTTP 协议从早期的网页传输协议，最终演变为无处不在的通信基石一样。
最初，我的构想中只有 coredb。但在开发过程中我意识到，“Raft + RocksDB” 的架构组合具有极高的通用价值。考虑到许多开发者可能也需要这样一套可靠的底层基座，去构建他们自己专属的强一致性存储系统，我便将这部分核心逻辑进行了解耦，单独抽离出了 rockraft 这个基础框架项目。
国内外的漫剧公司用无数机器人账号
把免费的生成额度薅秃噜皮了
这可能是这次关停的重要推动力
但我依然觉得关闭Sora对于OpenAI来说是个错误决定
尤其是可能也会把api也关闭了
这不是将市场拱手送给Seedance和kling吗？
