最近几天盯着 Google Search Console 的数据优化 SEO。
前几天都是跑去后台手动下载数据，然后丢给 Claude / Codex 分析，再根据结果改进。
今天早上想想这么太累，就问 Claude 有没有 API 可以直接拿到 GSC 的数据，答案是有。然后我们就确定了方案：
1. 在 Google Cloud 上设置好权限，开启 GSC API；
2. 在 GSC 里添加 GCP 里的用户，给定权限；
3. Claude 在本地开发好脚本，部署到 Cloudflare Workers，数据存储到 KV，定时任务用 Cron Triggers。
加上各种调试，前后不过两小时。如何没有 Claude，估计读 GCP / GSC / Claude 的文档都不止两小时。
前几天都是跑去后台手动下载数据，然后丢给 Claude / Codex 分析，再根据结果改进。
今天早上想想这么太累，就问 Claude 有没有 API 可以直接拿到 GSC 的数据，答案是有。然后我们就确定了方案：
1. 在 Google Cloud 上设置好权限，开启 GSC API；
2. 在 GSC 里添加 GCP 里的用户，给定权限；
3. Claude 在本地开发好脚本，部署到 Cloudflare Workers，数据存储到 KV，定时任务用 Cron Triggers。
加上各种调试，前后不过两小时。如何没有 Claude，估计读 GCP / GSC / Claude 的文档都不止两小时。
Forwarded from AwesomeVisa
程序员移民加拿大完整攻略
也许我们已经把 CRS 计算器按到发烫：分数在 4xx 徘徊；另一边又刷到「加拿大分数线又涨了」的帖子，心态一下就崩了。
我们想先把话说得更直白一点：加拿大确实是程序员的热门目的地，但它并不是「会写代码就能拿 PR」。它更像是一套规则相对清晰的系统——只要我们把门槛、时间、成本摊开，选择就会容易很多。
先泼一瓢冷水：加拿大不是「写代码就能拿 PR」
EE 是打分制：热门时期 4xx 往往不够（分数线随政策/类别/批次波动）。
PNP 很香但不一定“随缘就来”：不少省份要求本地雇主 offer、或和省份产生更强绑定。
留学转移民更稳，但更贵更久：时间成本和现金流压力都需要提前算清楚。
https://awesomevisa.com/zh/guides/canada-programmer/
也许我们已经把 CRS 计算器按到发烫：分数在 4xx 徘徊；另一边又刷到「加拿大分数线又涨了」的帖子，心态一下就崩了。
我们想先把话说得更直白一点：加拿大确实是程序员的热门目的地，但它并不是「会写代码就能拿 PR」。它更像是一套规则相对清晰的系统——只要我们把门槛、时间、成本摊开，选择就会容易很多。
先泼一瓢冷水：加拿大不是「写代码就能拿 PR」
EE 是打分制：热门时期 4xx 往往不够（分数线随政策/类别/批次波动）。
PNP 很香但不一定“随缘就来”：不少省份要求本地雇主 offer、或和省份产生更强绑定。
留学转移民更稳，但更贵更久：时间成本和现金流压力都需要提前算清楚。
https://awesomevisa.com/zh/guides/canada-programmer/
Awesomevisa
程序员移民加拿大：EE / 省提名 / 留学转移民完整攻略 | AwesomeVisa
为程序员详解加拿大技术移民三条主流路径：Express Entry、省提名 PNP、留学转移民。包含 CRS 评分拆解、时间线与费用估算、常见问题与行动清单。
DPS Build
刚开心用了 opencode 两天，结果今天早上就碰到 Claude Code 限制第三方平台的使用。GitHub 和 X 上都是骂声一片。很多人都表示要取消 Claude Code 的订阅。 不少模型提供方表示不会做出类似的限制。静待这事如何发酵，看看 Claude 会有什么改变。 https://github.com/anomalyco/opencode/issues/7410
opencode.ai
OpenCode Black | Access all the world's best coding models
Get access to Claude, GPT, Gemini and more with OpenCode Black subscription plans.
最近终于发现了 ChatGPT Atlas 最实用的功能，就是让它分析一个网页，给出简单的 prompt，它就能分析得头头是道，还会自己跟进，问我要不要 figma 或者代码实现。然后把获得的分析或者代码实现丢给 claude，效果非常好。
对比了 Claude 的 Chrome 插件，同样的 prompt，分析结果就很简要。
对比了 Claude 的 Chrome 插件，同样的 prompt，分析结果就很简要。
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让 ChatGPT 找了下微信 DMCA 的漏洞，似乎很容易抗辩：
一、核心立场（一句话版）
本仓库不包含任何腾讯的受版权保护代码，
不规避或绕过任何技术保护措施（TPM），
仅用于对用户自行合法取得的数据进行解析与分析，
因此不构成 DMCA 所定义的侵权或反规避行为。
⸻
二、DMCA 反通知必须抓住的 5 个关键点
1️⃣ 没有版权内容（No copyrighted expression）
明确说明：
• 仓库中 不包含
• 微信 / 腾讯的源代码
• 反编译代码
• 二进制文件
• 资源文件（图片、音频等）
• 仓库内容是：
• 作者独立编写的代码
• 对文件格式 / 数据结构 / 行为的描述
• 对用户数据的解析工具
法律要点
版权法保护“表达”，不保护“事实、格式、功能或逻辑”。
⸻
2️⃣ 不存在技术保护措施规避（No TPM circumvention）
必须正面否认：
• ❌ 没有破解加密
• ❌ 没有绕过登录、鉴权、DRM
• ❌ 没有破坏访问控制
强调事实：
• 工具仅作用于用户已能访问的数据
• 不提升任何访问权限
• 不获取本不应获取的数据
法律要点
没有“规避技术保护措施”，DMCA §1201 就不成立。
⸻
3️⃣ 用户自有数据是关键突破口（Very strong point）
清楚表述：
• 解析的是 用户自己的聊天记录 / 数据文件
• 腾讯 不拥有用户数据的版权
• 用户有权决定如何读取、备份、分析自己的数据
法律要点
版权不赋予平台控制“用户如何读取自己数据”的权力。
⸻
4️⃣ 合法用途（Legitimate purpose）
明确仓库用途属于：
• 数据可携带性（data portability）
• 互操作性（interoperability）
• 备份 / 分析 / 研究
• 安全研究（如适用）
这些都是美国判例中承认的正当用途。
⸻
5️⃣ 腾讯混淆了 ToS 与 DMCA（重要漏洞）
指出但不攻击：
• 腾讯引用的“禁止逆向工程”条款来自 用户协议（ToS）
• ToS 是合同问题
• DMCA 只处理 版权侵权
法律要点
违反 ToS ≠ 构成 DMCA 意义上的侵权。
⸻
三、写反通知时的“用词纪律”（非常重要）
✅ 推荐用词
• 解析（parse）
• 分析（analyze）
• 用户授权数据（user-authorized data）
• 互操作性（interoperability）
• 数据可携带性（data portability）
❌ 避免用词
• 破解 / crack / 破译
• 绕过 / bypass
• 逆向微信
• 解密（除非真的没有加密）
👉 语言选择本身就是法律风险控制。
⸻
四、仓库层面的防御加固（建议但不强制）
• README 增加：
• 法律声明（不含腾讯代码、不规避 TPM）
• 用途说明（仅处理用户数据）
• 如果有数据获取步骤：
• 与“解析工具”分仓库
• 让仓库本身成为：
“一个通用的数据解析器，而非针对微信的攻击工具”
⸻
五、一句话总结（给作者的）
腾讯的 DMCA 论证并不牢固，
他们真正依赖的是 ToS + 威慑力，
而不是纯粹的版权法。
你们的优势在于：
没有代码复制、没有 TPM 规避、只处理用户自有数据。
https://github.com/github/dmca/blob/master/2026/01/2026-01-08-tencent.md
一、核心立场（一句话版）
本仓库不包含任何腾讯的受版权保护代码，
不规避或绕过任何技术保护措施（TPM），
仅用于对用户自行合法取得的数据进行解析与分析，
因此不构成 DMCA 所定义的侵权或反规避行为。
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二、DMCA 反通知必须抓住的 5 个关键点
1️⃣ 没有版权内容（No copyrighted expression）
明确说明：
• 仓库中 不包含
• 微信 / 腾讯的源代码
• 反编译代码
• 二进制文件
• 资源文件（图片、音频等）
• 仓库内容是：
• 作者独立编写的代码
• 对文件格式 / 数据结构 / 行为的描述
• 对用户数据的解析工具
法律要点
版权法保护“表达”，不保护“事实、格式、功能或逻辑”。
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2️⃣ 不存在技术保护措施规避（No TPM circumvention）
必须正面否认：
• ❌ 没有破解加密
• ❌ 没有绕过登录、鉴权、DRM
• ❌ 没有破坏访问控制
强调事实：
• 工具仅作用于用户已能访问的数据
• 不提升任何访问权限
• 不获取本不应获取的数据
法律要点
没有“规避技术保护措施”，DMCA §1201 就不成立。
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3️⃣ 用户自有数据是关键突破口（Very strong point）
清楚表述：
• 解析的是 用户自己的聊天记录 / 数据文件
• 腾讯 不拥有用户数据的版权
• 用户有权决定如何读取、备份、分析自己的数据
法律要点
版权不赋予平台控制“用户如何读取自己数据”的权力。
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4️⃣ 合法用途（Legitimate purpose）
明确仓库用途属于：
• 数据可携带性（data portability）
• 互操作性（interoperability）
• 备份 / 分析 / 研究
• 安全研究（如适用）
这些都是美国判例中承认的正当用途。
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5️⃣ 腾讯混淆了 ToS 与 DMCA（重要漏洞）
指出但不攻击：
• 腾讯引用的“禁止逆向工程”条款来自 用户协议（ToS）
• ToS 是合同问题
• DMCA 只处理 版权侵权
法律要点
违反 ToS ≠ 构成 DMCA 意义上的侵权。
⸻
三、写反通知时的“用词纪律”（非常重要）
✅ 推荐用词
• 解析（parse）
• 分析（analyze）
• 用户授权数据（user-authorized data）
• 互操作性（interoperability）
• 数据可携带性（data portability）
❌ 避免用词
• 破解 / crack / 破译
• 绕过 / bypass
• 逆向微信
• 解密（除非真的没有加密）
👉 语言选择本身就是法律风险控制。
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四、仓库层面的防御加固（建议但不强制）
• README 增加：
• 法律声明（不含腾讯代码、不规避 TPM）
• 用途说明（仅处理用户数据）
• 如果有数据获取步骤：
• 与“解析工具”分仓库
• 让仓库本身成为：
“一个通用的数据解析器，而非针对微信的攻击工具”
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五、一句话总结（给作者的）
腾讯的 DMCA 论证并不牢固，
他们真正依赖的是 ToS + 威慑力，
而不是纯粹的版权法。
你们的优势在于：
没有代码复制、没有 TPM 规避、只处理用户自有数据。
https://github.com/github/dmca/blob/master/2026/01/2026-01-08-tencent.md
GitHub
dmca/2026/01/2026-01-08-tencent.md at master · github/dmca
Repository with text of DMCA takedown notices as received. GitHub does not endorse or adopt any assertion contained in the following notices. Users identified in the notices are presumed innocent u...
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写了两个月，把一个产品的 MVP 写出来了，然后才开始找种子用户。
如果再来一次的话，应该先把 landing page 做出来，好好做 pseo，找到种子用户再写 mvp。
如果再来一次的话，应该先把 landing page 做出来，好好做 pseo，找到种子用户再写 mvp。
Forwarded from C’s Random Collection
"How To Turn the Internet Off to an Entire Country?" Claude Code opus 今晚一个半小时给了我答案 https://as49666-spof.chenxi.dev
as49666-spof.chenxi.dev
AS49666 Single Point of Failure - Iran's Internet Gateway
Interactive visualization showing how AS49666 (TIC) serves as Iran's single point of failure for internet connectivity. Explore 500+ Iranian networks and their sole gateway to the global internet.
Forwarded from DPS Main
Daily Productivity Sharing
Daily Productive Sharing 1377 - Best practices for coding with agents
One helpful tip per day:)
Cursor 团队分享了如何使用 Cursor 的最佳实践，其中不少也适用于其他工具：
1. 一个智能体“执行框架（agent harness）”由三部分组成：
1. 指令（Instructions）：用于引导智能体行为的系统提示与规则
2. 工具（Tools）：文件编辑、代码库搜索、终端执行等能力
3. 用户消息（User messages）：你的提示与追问，用于推动工作
2. 这个框架之所以重要，是因为不同…
Cursor 团队分享了如何使用 Cursor 的最佳实践，其中不少也适用于其他工具：
1. 一个智能体“执行框架（agent harness）”由三部分组成：
1. 指令（Instructions）：用于引导智能体行为的系统提示与规则
2. 工具（Tools）：文件编辑、代码库搜索、终端执行等能力
3. 用户消息（User messages）：你的提示与追问，用于推动工作
2. 这个框架之所以重要，是因为不同…
Forwarded from DPS Main
Daily Productivity Sharing
Daily Productive Sharing 1376 - Lessons From 14 Years at Google
One helpful tip per day:)
Addy Osmani 分享了他在 Google 十四年里学到的经验：
1. 真正能脱颖而出的工程师，未必是最会写代码的人，而是那些搞清楚了代码之外一切的人：人、政治、协同、以及不确定性。
2. 但真正创造最大价值的工程师是倒推思考的：他们痴迷于深度理解用户问题，让解决方案从这种理解中自然浮现。
3. 真正理解问题的工程师，往往会发现：优雅的解决方案比任何人预想的都要简单。
4. 关键技能不是“我对了”，而是走进讨论去对齐问题、为他…
Addy Osmani 分享了他在 Google 十四年里学到的经验：
1. 真正能脱颖而出的工程师，未必是最会写代码的人，而是那些搞清楚了代码之外一切的人：人、政治、协同、以及不确定性。
2. 但真正创造最大价值的工程师是倒推思考的：他们痴迷于深度理解用户问题，让解决方案从这种理解中自然浮现。
3. 真正理解问题的工程师，往往会发现：优雅的解决方案比任何人预想的都要简单。
4. 关键技能不是“我对了”，而是走进讨论去对齐问题、为他…
Forwarded from DPS Main
Daily Productivity Sharing
Daily Productive Sharing 1379 - Your Job Is Still to Prove Code Works
One helpful tip per day:)
Addy Osmani 认为：AI 提高了代码产量，把负担转移到了人类身上：
1. 到 2026 年初，超过 30% 的资深开发者表示，他们交付的代码主要由 AI 生成。
2. 当你是独立开发者，或是在一个需要他人长期维护你代码的团队中工作时，工作流与心态会截然不同。
3. 能以高速度成功使用 AI 的开发者，并不是盲目信任它的人，而是那些构建了验证系统、能在问题进入生产环境前捕获错误的人。
4. 对独立开发者而言，真正的改变来自与语言无关、数据驱动的测试。…
Addy Osmani 认为：AI 提高了代码产量，把负担转移到了人类身上：
1. 到 2026 年初，超过 30% 的资深开发者表示，他们交付的代码主要由 AI 生成。
2. 当你是独立开发者，或是在一个需要他人长期维护你代码的团队中工作时，工作流与心态会截然不同。
3. 能以高速度成功使用 AI 的开发者，并不是盲目信任它的人，而是那些构建了验证系统、能在问题进入生产环境前捕获错误的人。
4. 对独立开发者而言，真正的改变来自与语言无关、数据驱动的测试。…
DPS Build
读了这个帖子，就觉得这个世界还是充满希望的。 不满意现成的搜索引擎，Wilson Lin 直接手搓了一个基于神经网络的搜索引擎： 1. 可以更好地理解搜索意图，而不是简单地匹配关键词 2. 耗时两个月，总花费不超过一千美金 3. 不满意现成的工具，直接写了一个 CoreNN，还开源了 当然这哥们也不是一时之勇，早在几年前就把 HackerNews 的所有帖子都扒了下来，然后做了分析。 另外，他的文笔也很不错，清晰详细。 https://blog.wilsonl.in/search-engine/
X (formerly Twitter)
Wilson Lin (@wilsonzlin) on X
Using Cursor at @cursor_ai