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AIRobert@aiRobertDailyOct 17
United States!
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太炸裂了!出海更野的路子:
竟然能从 Stripe 收银台,倒着找出海产品。
有些产品用 Stripe Checkout 收款的。
逆向反查 checkout.stripe.com 的流入引荐,你会发现,能看到哪些网站在往收银台送流量。
操作步骤超级简单:
1. 打开 Similarweb,搜 checkout.stripe.com
2. 进 Referral → Incoming Traffic
3. 看 Referring websites,挑值得研究的产品站
4. 把域名拿去 Semrush,进 Organic Rankings → Positions,看它们靠哪些非品牌词拿搜索流量
这招真的绝了!
小技巧,往后多翻几页,碰到做垂直产品的小站,再去 Semrush 看它有没有搜索流量。
还有把它卖什么,怎么定价,靠什么词获客放在一起看,机会比一张网站名单具体多了。
需要特别注意的是,引荐流量不等于成交,别拿它估收入,拿来筛线索就够,辅助你判断也不错。
最后,祝大家出海稳定出单💰
觉得有帮助的话,请❤️点赞、顺手🔁转发,给更多 x友一点新思路!🙏
AIRobert@aiRobertDailyOct 16United States!
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卧槽,发现了一个出海找新词的野路子:
贼简单,去 vercel.app 下面挖一挖,最近有哪些子域名开始拿到自然搜索流量。
不少人先用 Vercel 的免费子域名快速上线试水的,里面偶尔能挖到值得验证的新需求。
步骤简单:
1. 打开 Similarweb,搜 vercel.app
2. 进"自然落地页",时间选最近 1 到 12 个月
3. 勾上"新发现"
4. 看哪些子域名在拿搜索流量,再把它们的关键词拿去 Trends 验证
别人替你试过一轮,你只用挑了,哈哈。
你学到了吗,记得点赞转发。
之前我分享过一套 OpenClaw 自动发公众号的方案,当时是通过 Telegram 给 AI 发一句话,它就能自动写稿、上传图片,最后把文章推到公众号草稿箱。
最近我又把这套流程搬到了 Claude Code 上,现在文章写完,只要跟 Claude Code 说一句「传到公众号草稿箱」,它就会自动排版、上传图片、设置封面和摘要,直接生成草稿。
需要改稿,告诉它「更新刚才那篇」,还能直接修改原来的草稿。
具体操作就 4 步:
第一步,获取 AppID。 登录公众号后台,在「设置与开发」→「账号设置」里找到 AppID。
第二步,获取 AppSecret。 打开 developers.weixin.qq.com ,管理员扫码登录,找到「我的业务」→「公众号」→「基础信息」→「开发密钥」。重置后记得保存,新密钥只显示一次。
第三步,设置 IP 白名单。 把调用接口的机器公网出口 IP 加进去。我现在直接用一台固定 IP 的云服务器,避免本地代理换 IP 导致接口报错。
第四步,配置 Claude Code。 把公众号 API 的上传流程交给它,包括获取 token、上传正文图片和封面、转换 HTML、创建或更新草稿,最后自动检查上传结果。
这次还有一个很重要的调整:AppSecret 不再直接发给 AI,而是保存在 Mac 系统钥匙串里,通过受控脚本调用,尽量减少密钥泄露的风险。
现在我的完整流程就是:
AI 辅助选题、写稿 → Markdown 修改定稿 → Claude Code 自动排版上传 → 公众号后台预览 → 人工发布。
发布和删除这两个操作,我仍然自己来,避免 AI 误操作。
看完这条新闻有点后背发凉,AI 已经被人拿来批量造“儿子”了。
新京报调查发现,一批“AI 小海”对着镜头喊“姨姨妈妈”,讲自己缺少母爱、被欺负,再用求助的故事引导观众买东西。
记者照着教程,从制作到发布一条视频,只用了十几分钟。采访中,一家阿胶商家给出的带货佣金是 55%。
我觉得这个套路狠就狠在,找到了明确的目标受众,并且它让下单有了另一层意思:帮这个孩子一把。商品贵不贵、需不需要,都可能被心疼挤到后面。
更让人在意的是,报道里不少视频已经标了 AI,评论区照样有人认儿子。
我们做数字人口播,总会关心嘴型准不准、表情自然不自然。这条新闻让我觉得,还得关心屏幕另一头的人,到底把它当成了什么。
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Douyin Downloader 这项目在 GitHub 上已经攒到 9.7K Star,用来批量扒抖音内容确实够猛。
无水印视频、图集、合集、音乐都能下,作者主页的作品也能整批拉走。
断点重试、去重、最高画质选择这些细节都内置了,连直播录制也没落下。
github.com/jiji262/douyin-do…
这周 GitHub 涨得最猛的十个 AI 开源项目,会用 AI 的人手里又多了哪些家伙。
01 REA
github.com/morluto/rea
第一个,REA,全称 Reverse Engineer Anything,逆向一切。
现在二十六万九千颗星。它四月份才建库,光这一周就涨了二十一万四千颗,今天一天又是三万多。
它火在哪?你看到别的 App 里有个功能做得特别好,以前想知道它是怎么实现的,得懂汇编、会用反编译工具,一行一行去啃。
现在装上 REA,跟你的 AI 说一句:帮我搞清楚这个 App 的搜索是怎么做的,把证据给我看,再在我的项目里做一个类似的。
AI 就会自己去拆:网页、桌面应用,一直拆到最底层的二进制。它会调用 Ghidra、IDA 这些逆向工具,顺着调用链一路往下追,每个结论都附上证据。
他们放出来的案例里,AI 把一个老游戏里计算声音左右声道的函数还原成了 C 代码,三千两百多组测试全部对上,编译出来的六十三个字节和原版一模一样。
也就是说,以后你看到任何一个好功能,都可以先让 AI 替你把它拆开、讲明白。
02 skills
github.com/mattpocock/skills
第二个,skills,作者是 Matt Pocock,TypeScript 圈子里很有名的老师。
二十九万二千颗星,二月份建的库,这一周又涨了一万两千多。
它就是他自己每天写代码真在用的一套 AI 技能,直接从他的工作目录里拿出来公开。他说得很直白:这是给真正做工程的人用的,不是 vibe coding。
最火的一个叫 grill-me,拷问我。AI 动手之前,先反过来把你问一遍:你到底要做什么,边界在哪,哪种情况怎么处理。问清楚了,再写。
还有一个是先写测试:AI 先写一个会失败的测试,亮红灯,再改代码让它变绿。每一步都有反馈,不再闭着眼写。
另外还有排查 bug 的流程、定期给代码架构做体检的技能。每个都很小,可以随便改成你自己的。
装上它,你的 AI 就从一个闷头写代码的新人,变成一个先问清楚、再一步步验证的工程师。
03 diagram-design
github.com/cathrynlavery/dia…
第三个,diagram-design,专门教 AI 画图解的技能。
五万五千八百颗星,四月中旬建库,这一周涨了一万零七百。
你让 AI 画架构图,它一般甩给你一张 Mermaid,方框套方框,又挤又丑。这个技能把四十五种图都定好了规矩:架构图、时序图、四象限、流程、时间线,每一种都有明暗两套样式。
你只要用大白话说:给我画一张我这个应用的架构图,前端、后端、数据库、Redis 缓存。AI 自己挑图的类型,排在四像素的网格上,还会检查有没有重叠、有没有出界。
最后给你一个 HTML 文件,双击就能打开,不用装任何东西。
更厉害的是,你给它一个网址,它会把你网站的配色和字体学过来,以后画的每一张图,都是你自己品牌的样子。
以后写方案、做汇报要配图,一句话就有了。
04 OpenMontage
github.com/calesthio/OpenMon…
第四个,OpenMontage,一个开源的 AI 视频制作系统。
六万八千五百颗星,三月底建库,这一周涨了三千三百多。
它做的事,是把你手里的 AI 编程助手,Claude Code、Cursor、Codex 这些,直接变成一个视频工作室。
你说一句:给我做一个六十秒的动画,讲神经网络是怎么学习的。它就自己查资料、写脚本、生成画面和配音、剪辑、合成,最后出成片。
里面有十几条制作流水线,一百多个工具,七百多份技能和制作经验文件。开工之前先给你报价,生成素材之前先给你看分镜,你点了头才开始花钱。
他们有一个示例短片,一根孤独的香蕉和一个猕猴桃交朋友,六十秒,总成本一点三三美元。
你还能扔给它一个你喜欢的视频,它会分析节奏、镜头和风格,照着这个路子,给你做一个新题材的。
05 claude-mem
github.com/thedotmack/claude…
第五个,claude-mem,给 AI 加长期记忆。
十万一千颗星。它是去年八月就有的老项目,这个月涨了七千多,这一周三千三百多。
用 AI 写过代码的都知道,开一个新对话,它就全忘了。昨天修过的 bug,定好的方案,你得从头再讲一遍。
claude-mem 会在后台盯着 AI 每次用了什么工具、改了什么,自动记下来,再用 AI 压缩成一条条摘要,存进本地数据库。
下次开新对话,它不是把所有东西一股脑塞回去,而是先查索引,挑出相关的几条,需要了再取细节。官方说,这样大概能省十倍的 token。
Claude Code、Codex、Gemini、OpenCode 都能装。
装上以后,你的 AI 就像一个一直跟着这个项目的老同事,上次聊到哪,它都记得。
06 free-claude-code
github.com/Alishahryar1/free…
第六个,free-claude-code,免费用上 AI 编程工具。
六万零八百颗星,一月底建库,这一周涨了三千七百多。
Claude Code、Codex 这些编程工具很好用,但是贵。它的做法,是在你电脑上起一个代理,把这些工具发出去的请求,转给别的模型服务商。
它接了六十一家服务商,包括各家的免费额度,合起来一个月有十三亿多免费 token,也能接你本地的模型。默认用的是英伟达 NIM 上的模型。
十一种编程工具共用一个模型目录。某一家服务挂了,它自动切到你排好的下一个模型,这一轮对话不用重来。
你甚至可以在手机上,用 Telegram 或者 Discord 发一段语音,让它去写代码。
要说清楚,它不是 Anthropic 官方的项目,背后跑的也不是 Claude 本身的模型。但如果你想先零成本试试这类 AI 编程工具,这是现在门槛最低的一条路。
07 knowledge-work-plugins
github.com/anthropics/knowle…
第七个,knowledge-work-plugins,这个是 Anthropic 官方出的。
两万九千八百颗星,一月份建库,这一周涨了两千六百多。
前面几个都是给写代码的人用的,这个是给不写代码的人:销售、法务、财务、市场、客服、产品经理、做数据的,还有做生物研究的。
一个岗位一个插件,一共十一个。每个插件里打包了这个岗位的专业知识、常用流程、斜杠命令,还接好了公司里常用的工具,比如 Slack、Notion、HubSpot、Snowflake。
比如装了销售插件,打一个命令,它就帮你把客户电话要准备的东西备好;装了法务插件,可以先帮你过一遍合同和保密协议。
而且整个插件只是一堆 Markdown 和 JSON 文件,没有代码。把你们公司的术语和流程写进去,它就变成你们公司自己的版本。
它主要配合 Claude 的 Cowork 用,在 Claude Code 里也能装。
08 AirLLM
github.com/lyogavin/airllm
第八个,AirLLM,用小显卡跑超大模型。
三万八千八百颗星。这是二零二三年就有的老项目,这周突然又涨了三千二百多,因为它刚支持了一批新的超大模型。
平时跑一个七百亿参数的模型,要好几张大显卡,因为整个模型得一次全塞进显存。
AirLLM 的思路很简单:模型本来就是一层一层算的,那就别全装进去。模型放在硬盘上,算到哪一层,就只把那一层搬进显存,算完扔掉,再搬下一层。
不用量化,不用蒸馏,也不用剪枝。七百亿参数的模型,四个 G 显存就能跑。现在最大的开源模型 Kimi K3,两万八千亿参数,实测只用了三点七二个 G 的显存。
上个月它还支持了训练:一千二百五十亿参数的模型,六个 G 显存以内就能微调。
代价是慢,它是拿时间换显存。但这意味着,你手边一台普通电脑,也能亲手试一试原来只有机房才跑得动的模型。
09 text-to-cad
github.com/earthtojake/text-…
第九个,text-to-cad,一句话做出能加工的零件。
两万零七百颗星,四月下旬才建库,这个月涨了四千八百,这一周将近两千。
以前做一个 3D 零件,得打开建模软件,画草图、拉伸、倒角,一步一步建。
现在你跟 AI 说:给我做一个固定树莓派的支架,四个 M2.5 的螺丝孔,壁厚两毫米。它就在你本地生成 3D 模型,导出 STEP、STL、3MF 这些标准格式。
它还会做可制造性检查,看这个零件到底能不能加工出来,再出一张带尺寸的工程图。
最后还能直接连到 3D 打印、钣金和 CNC 加工服务,下单,把实物做出来。
Claude Code、Codex、Cursor、Gemini 都能装。从一句话到一个拿在手里的零件,中间不需要你会建模。
10 OpenSRE
github.com/Tracer-Cloud/open…
最后一个,OpenSRE,让 AI 帮你值夜班。
一万一千九百颗星,一月份建库,现在还是公开测试版。
SRE 就是负责线上服务稳定的工程师。半夜服务出了问题,证据散在日志、监控指标、调用链路、最近的发布记录,还有一堆聊天消息里,得一个个去翻。
OpenSRE 是一套开源工具,让你搭自己的 AI SRE。告警一来,它自动去拉相关的日志、指标、链路和最近的部署,先把敏感的标识打上码,再交给模型。
模型在你接好的六十多种工具之间来回查,提出假设、验证假设,最后给你一个带证据的结论,建议怎么修,你同意的话还能直接动手修,再把总结发到 Slack。
你也可以在命令行里直接问它:为什么结账接口变慢了?
他们想做的,是 AI 运维的训练场:把成千上万种真实的线上故障做成测试,让 AI 在里面练。
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以假乱真,做出了被认为是官方产品宣传片的skill——Huashu-motion正式开源了!
👇这是它制作的自己的介绍短片,需要的可以自取:github.com/alchaincyf/huashu…
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普通人靠 AI 做自媒体变现,其实只要 3 步。
方法极其朴素,照着做一个月左右,大概率就能拿到正向反馈。
大部分人做自媒体一直不赚钱,总以为是自己文笔差、不会剪辑、或者没有几十万粉丝。其实根本原因就一个:把顺序搞反了。
大部分人做内容,是自己想发什么就发什么,发完之后既不知道谁会看,更不知道谁会买;而真正能靠自媒体赚到钱的人,永远是先看清用户在哪里痛苦、在问什么,然后再围绕他们的具体痛点去提供答案。
赚钱和不赚钱的差距,从来不在粉丝量,而在你有没有真正找到具体的需求。
整个流程拆开来看,其实就三步:
第一步:去同行的爆款评论区“捡需求”。
千万不要坐在家里闭门造车,痛点在哪里,钱就在哪里。先选一个贴近日常生活的细分领域,比如:职场 Excel 技巧、PPT 排版、新手改简历、手机拍照调色、副业记账或者某个软件的使用方法。
去各大平台上找到该领域的头部博主,点开他们最近点赞很高的爆款内容,直接翻到评论区,专门挑带问号的留言。比如:“这个函数老是报错怎么解决?”、“30岁转行简历怎么写才能过初筛?”、“某个功能手机端找不到在哪里”。
这些高频被提及、大家叫苦不迭的具体问题,就是最真实的商业需求。一次挑出 5 到 10 个你能解决或想搞明白的问题,随手记在备忘录里。
第二步:让 AI 先给答案,但你必须亲自上手“排雷”。
大部分人用 AI 做自媒体失败,是因为他们直接复制粘贴 AI 生成的套话,内容空洞无物,读者一眼就能看出来。
用 AI 的正确姿势是把它当成“助理”:
把你搜集到的具体问题喂给 AI(ChatGPT、DeepSeek、Kimi 等都可以),给它清晰的指令:“针对这个具体问题,请给出一步一步、小白照着做也能解决的完整实操教程。”
AI 生成答案后,核心来了:你必须亲自照着步骤完整演练一遍。看看哪里有卡点、界面和按钮是不是一致、哪一步容易出错。在实操过程中随手截图或录屏,把踩坑的地方重点标注出来。最后,把这个经过你亲测有效的完整流程整理进飞书文档或腾讯文档里。
这个过程中,AI 帮你节省了 80% 查资料和写框架的时间,而你最大的价值,在于“帮用户验证过这是真真实实可行的”。
第三步:把验证过程发出去,坐等精准用户主动找你。
不需要多么华丽的特效和复杂的剪辑,越真实、越接地气,用户的信任感反而越强。
把刚才解决问题的实操流程做成一条简单的短视频,或者写成一篇图文发出来。手机直接对着屏幕拍或者直接录屏都可以,开门见山:“最近看到大部分人都在问这个问题,今天花两分钟手把手教大家解决,建议收藏备用。”
接着把刚才踩坑、验证出来的每一步演示清楚即可。
锁定在一个细分赛道,不用贪多,连续发 10 到 15 篇左右。当你的内容全部在解决同一个细分人群的具体麻烦时,评论区和私信自然会有人主动问:“博主能不能发我一份完整资料?”、“能不能帮我看一眼我的情况?”。
这个时候,变现的闭环就自然形成了:因为你在做内容的过程中,手里已经沉淀出了一整套条理清晰、亲测可用的文档包。你可以低价发售这份资料,也可以承接一对一的咨询甚至代操作。
不要总想着一开始就做一个全能大 IP,先从一个具体的“问题解决者”做起。
这个方法没有秘密,只是大部分人懒得去动手验证。只要静下心来选一个小痛点,照着这个闭环跑满一个月,你就会明白自媒体变现到底是怎么一回事。
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Replying to @jinchenma_ai
没问题的金老师,我尽快给大家分享😀其实中小企业的交付内容都是差不多的,sop梳理,Skills,人员培训,内部工具打造,Agent部署等等,难的通常是更高的订单,涉及到内部系统改造
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就这么说吧,下面这个仓库如果让教辅机构拿到,高低得收家长每年上千元
但是今天我把它分享给大家,先声明,商用需要授权,感觉有用可以给仓库上个小星星
开源的初中数学知识图谱,还能顺着它诊断孩子到底卡在哪个知识点上
1.一共 333 个知识点、616 条前置关系,对齐 2022 版课标和人教版七上到九下的教材
2.诊断从目标知识点开始考,答错了就顺着前置知识往回追,直到找到真正没学会的地方,最后给出一条按顺序补的学习路线
3.1407 道题,大部分能自动判分,答案都用程序重新算过一遍
GitHub:github.com/xiaoyang111222/cn…
个人学习、教学可以免费用(CC BY-NC 4.0)
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出海,其实也可以分阶段的
第一阶段:信息出海
翻墙,先让认知国际化,翻墙可以让你在国内偏远农村,同步接受世界最新最先进的信息
成本:200-500人民币/年
第二阶段:金钱国际化,肉身国内
办港卡、境外卡,开美券商、币圈、外汇平台、自媒体
即使肉身在国内也可以享受全球经济增长,不出国就可以赚美元,一个月赚六百刀就可以在小县城活下去;一千刀就超过当地公务员,或者去惠州恒大、碧桂园或着南京郊区,六百元租个两室一厅,实际生活水平直接碾压澳洲PR、香港三万月薪蚁族,欧美白领,而且饮食、生活习惯也不用发愁
润学里的最爽阶段,数字游民人生
成本:2万以内,而且一次性的
第三阶段,东南亚学英语,初级肉身出海
去泰国、马来报个英语班,可以获得三个月到一年的居留签,其水电账单要保存好,趁机开通盈透等一切海外金融户口。虽然可以获得海外临时身份,解决海外券商和银行间地址证明,同时,低成本体验一下海外生活经历,初步感受留学体验
成本:五万起步,丰俭由人,包含中介费、签证费、房租
第四阶段:出国留学
好处不用说了,但绝大数留子混日子,没有把留学签证用到极致,心思全浪费在PR和找海外工作上,跟国内山河四省盲目考公潮一样,太随大流没有任何远见,女留子更是自带小红书信息茧,不看X、不学AI,没有任何海外金融赚钱意识,感染白左文化,黑白杂交走雌竞
男留子一定要关心政治和科技,尤其是当前热点话题,多查相关资料,梳理清楚事务的因果关系,一定要像AI一样,只有灌入的信息多了,推导能力自然就强了,静下心来预判未来,然后在金融市场或者其他风口上狠狠变现
不要让自己忙于课程,不要忙于留在海外,学会钻营,像孙割那样投机
第五阶段:PR、永居
这个就不用说了,但是实际生活并没有想象中那么美好,出海其实也是一个墙,没有出去的,像出去,在海外的想回国
卧槽!还有这么简单的赚钱项目?!我朋友给我分享完,我觉得真的是人就能赚
1、准备一部手机,一张电话卡,注册一个抖音、一个小红薯、一个视频号
2、选择中医、易经、心学等任一国学相关赛道,取一个与赛道匹配的四字以内昵称,头像、资料、背景做相应修改
3、下载微软语音,选择文化解说类音库,语速调整到0.85-0.9区间备用
4、使用赛道关键词在抖音搜索,选择近一周、最高点赞量、一分钟以内的视频,复制链接到轻抖小程序提取文案
5、修改文案中的错别字,部分语句略作优化修改,粘贴到微软语音,合成音频下载
6、打开剪映,导入一张4:3的横屏图片,图片透明度调为100%,背景设置为黑色
7、导入5中合成语音,匹配字幕,把字幕调为居中,选择合适的字体、颜色,并添加动画效果
8、根据赛道属性添加合适的贴纸,贴纸放在左上角
9、如果文案来自于某位历史人物或书籍,则添加该人物图片放于右侧,书籍名置于文字下方
10、添加合适的音乐后将视频导出,分别发布到抖音、小红书、视频号,添加赛道热门话题
11、坚持按照以上步骤制作视频起号,内容选择得当,一到两周可获得一个几千粉的账号
12、3000粉以上开通抖音橱窗、小红书买手,视频号小店,如带货书籍,则在视频中间穿插书籍图片并挂车
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强烈向大家推荐一个英语学习网站Readlang,它可以同时使用app和网站,平时用app搜索要读的内容,再到网页上去学习。
网站上有《名利场》《傲慢与偏见》等名著。所有的字词均有中文翻译,点击单词就可以听英文发音,看到中文解释。
也可以自己到谷歌等网站搜索自己喜欢的小说等作品上传到readlang,它可以把你上传的内容全部翻译成中文,跟之前一样,点击单词就有英语发音和中文解释。生词可以堆起来慢慢练。
我刚下载了梭罗的《缅因的森林》,上传到网站上他们翻译了慢慢读。我可太满意了。新会员年费25美元,非常实惠。👌👌
今天又发现新加坡开公司的一个非常巨大的优势:可以同时做中国和海外的生意。
比如你要上架一个 App,只要里面带了付费、AI 或评论,就必须要 ICP。境外主体是无法获得 ICP 的,你需要额外在中国注册一个 WFOE(外商独资企业),手续非常繁杂,而且要花很多钱。
但是,新加坡跟中国有一个「沪新跨境数字身份认证」,你只要有一个新加坡公司,网上扫个码,两天后你的 WFOE 就办好了,不需要本人到,不需要寄信,全程线上完成,只需要支付 e-Apostille S$10.70 即可。
哦对了,新加坡开公司也全程只需要网上填写,我全程让 Claude 帮我填表,15 分钟,S$300 一个公司就创建成功了。
即使是香港公司,也没有这么快捷的双向数字认证... 新加坡真的是全世界最适合创业的国家。
















































