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内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容;
目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
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🚀出海建站赚美金很诱人,但搭网站、写登录、接支付、搞 CMS……时间成本高。

独立开发者时间本就有限,更该花在营销、验证上,而不是重复造轮子。

有没有办法能跳过写代码,先验证想法?

最近看到开发大神@BigYe程普 做的网站模板 Nexty . dev,很优秀,无需编码,几分钟上线网站:

- 页面改下文案、图片,就能上线
- Stripe 收款+订阅,直接配好
- 多语言+SEO性能优化,帮你获取流量
- 内置 CMS系统,可以做内容付费站
- 提供 AI 工具站模板,支持接入 OpenRouter等主流API平台

适合有好想法,想快速上线验证想法的人。

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链接详见评论区↓
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参与 ShipAny.AI 这个项目的功能迭代和文档编写。

要求:

熟悉 nextjs + react + typescript,有全栈开发作品优先

工作形式:remote,每周不超过 20h

薪资:按周结算,200 美金/周
2023年从0到1陪跑带起来的小红书博主,现在小红书2.8万粉了,每月商单收入在1万左右,也不上班了~听到这个消息,我咋这么开心!
最近突然感觉压力大起来了……AI 带来的变化,公司自己的资金、人才、技术的积累,以及可能得到的支持,这些都很好,但做不出好东西,就很不好了——充分体现了自己的能力上限……
做内容久了,发现发布时间根本没太大影响,最终都会均值回归,几个月后回头看,什么时间发的内容数据都差不多。最大的影响变量是内容本身。所以现在很少花时间揣摩发布时间,想发就发,大大减少决策压力。
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多邻国的排行榜每天首段三倍积分已经成功让我起床第一件事变成了刷多邻国😅
而且是其他事不干坐下来专心致志就只刷多邻国的那种。
AI x Commerce | Andreessen Horowitz

喜欢a16z这篇讨论搜索的文章
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看到一个很寒心的数据,月流量8w的网站,一分钱没挣着

图片中这个ai图片站,生图完全免费,没有进行任何商业化,流量90%来自印尼 剩下9%来自印度

然后站长在网站上挂了一个ko-fi的链接,结果一个请他喝咖啡☕️的人都没

现在网站只靠微薄的Adsense收入在维持

流量是钱,但是流量的来源国家很重要
建议每一位独立开发者都打印出来贴在电脑旁边😄
Forwarded from 大西瓜
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看到一个非常好的比喻,做媒体的人就是每天在做病毒,go viral就是爆款的英文
https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/links-crawlable?hl=zh-cn

久病成良医我也快成前端了属于是

一年以前问@秋风_irwin 为什么链接跳转的方式中SEO友好最推荐Example
2. window.open("url", "_blank")
3. window.location.href = "new_url"

总感觉部分客户网站页面的Crawling非常费劲,新页面总是很久才被爬虫发现;因为没代码背景,所以始终搞不清问题在哪儿,毕竟从用户行为上,点击链接也能顺利跳转

前两天看AITDK的Links总算发现了,页面内能跳转的链接数和显示的链接数对不上,后者小很多,一问技术栈是location.href

好嘛,原来如此,都对上了;翻了谷歌的技术文档(见链接)确实不推荐JS based动态注入的跳转,因为可能无法抓取,就等于这条链接在谷歌眼里是不存在的

印象最深刻的是临末秋风还说了句,第三种是前端最喜欢写的
嗯,确实如此(看了一眼其他客户很多也用的这个)

除了传递页面权重外其他
前段时间发现谷歌开源了一个挺厉害的Python库LangExtract,简单说就是专门用来从各种杂乱无章的信息里,把你想要的结构化数据给"挖"出来。

说起这个,想起之前做项目时的一段血泪史。

那会儿我们要处理几百份用户上传的合同,听起来很简单吧?

就是把合同里的关键信息,比如谁和谁签的、地址在哪、联系方式、金额多少,这些东西提取出来,然后录入系统。

看似简单,实际做起来真的让人头大。

那些PDF、Word文档、图片里的内容完全没有规律可言,要把这些乱七八糟的文本转换成数据库里整整齐齐的数据,真的太难了。

当时我们试了各种办法:找外包公司人工录入(成本太高)、写正则表达式做匹配(稍微格式一变就完蛋)、考察第三方的合同识别服务(价格贵得离谱)。

整个过程简直是在各种坑里反复跳,因为合同格式千变万化,一个小小的表述差异就能让精心设计的规则彻底失效。

现在看到LangExtract,我的第一反应就是:这不就是我们当年做梦都想要的神器吗?

它最牛的地方在于解决了两个让人特别头疼的问题:

第一个是"找得准"

LangExtract提取出来的每个信息,都能准确告诉你它在原文的确切位置。比如它说合同甲方是"某某公司",同时会标出这四个字在原文档第几页第几段的具体位置。这对需要人工复核的场景简直太友好了——审核员不用再像大海捞针一样翻找,直接就能验证信息的准确性。

第二个是"不瞎编"

用过大模型的朋友应该都知道,有时候让它总结内容,它会自己"脑补"一些原文没有的东西。写小说的时候这叫创意,但做数据提取的时候这就是灾难。

LangExtract通过让你自定义提取模板和提供示例,给AI套上了"紧箍咒",确保它严格按照你的要求输出,不会随意发挥。

对于我们这些要解决实际业务问题的人来说,这意味着什么?

意味着你可以用很低的成本,快速搭建一套"文档数字化处理系统"。以前需要一个团队折腾好几个月的活儿,现在可能一个开发者花几天时间,调用LangExtract就能做出一个可用的版本。

这种效率提升,真的是质的飞跃。
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用 Streamdown 替代 React-Markdown。
如果你想要在 AI agent 中更好的支持流式输出 Markdown 。
可以看看这个 Vercel 新开源项目 Streamdown。
各种复杂的 markdown 格式(如代码/数学公式/GFM 等等)都支持渲染,效果非常棒。
字节也要做手机了,豆包手机。那这么看,如果腾讯做就叫做混元手机,阿里做就叫千问手机!