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在 GitHub 发现一个有意思的项目，AI 自动量化交易机器人 UFund-Me/Qbot，完全本地部署, 文档描述 Qbot = 智能交易策略 + 回测系统 + 自动化量化交易 + 可视化分析工具 的方式，虽然 UI 一般般，但后端思路其实挺值得学习的。
@https1024
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我的第一张美国电话卡，没啥研究，直接淘宝上买了个方便好用的 - Ultra Mobile 紫卡
原生电话卡，实体号码，非虚拟卡，月租 3 美元。
开 Wifi Calling 情况下：
100 分钟的免费通话
100 条免费短信
没有国际流量
我就用来当副卡收个短信，够用了，大家如果有其他更好用的方案，欢迎分享一下。
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#出海运营秘籍👉@yunying23
今天去和在群响认识的一个抖音带货博主见面
帮她梳理现在的业务卡点
她一直以一人公司的形式做短视频带货博主
已经达到了一个非常高的规模
在这基础上想要突破层级
就要切入直播带货，所以必须要有团队
她在几个选项里纠结：
是接受朋友的投资，分出股权、合伙开公司
还是自己当老板组建团队，亲自招人
又或者是签约MCN
她的问题也是很多达人会遇到的问题：
怎么组团队
她自己作为达人
招人培养人对自己的精力消耗实在是太大
而且试错成本高
草台班子的概率非常非常大
尤其是在编导、选品这样的关键岗位上
很难找到满足她要求的人
我给她的建议是：
1. 先从自己能深度信任的朋友里选择
看看是否有聊得来的人能作为你的操盘手
一起尝试搭一个团队把事情做起来
给彼此三个月、半年的试错期
先把事情落地，看看能不能成
不要着急一上来去谈公司、选场地、分股权
太重、太复杂了
2. MCN的优势在于能给达人迅速匹配成熟的团队
这是达人自己单打独斗很难实现的
如果她能接受和MCN合作
那就要集中、密集地和多个MCN见面
各自深入了解比对它们的待遇、合同、优势
多几个选项才能做出最有利于自己的选择
3.至于自己组建团队
我身边有几个成熟的达人做得很好
但是这样的例子太过稀少
我建议她如果想尝试自己搭团队
一定先从轻量化的模式开始启动
别想着一上来搞个公司招四五个人
最核心的就是两个角色
有网感的拍剪、会干活执行的运营
这2个人力就能cover掉80%的业务
相当于一辆车装上了轮子
马力不一定足，但至少先跑起来
达人搭团队确实不容易
身边好的案例凤毛麟角
但是少数的做得好的团队
确实帮达人放大了不少业绩
突破了收入层级
也确实是一门学问
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但是少数的做得好的团队
确实帮达人放大了不少业绩
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也确实是一门学问
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最近思考一个事情，以前秒针最早服务宝洁的时候，客户内部对于所有营销的投资都有一个口号，no measurement，no budget。我发现今天对于ai的投资应该也是适用的，如果做一个ai产品无法衡量其好坏，那这个产品大概率做不好，不应该投资
👍1
FonV1gWyzSOSzcujqdfTOMPXhluPv3.png
1.4 MB
张小龙曾经痴迷于在饭否上发表自己的看法，从2007.6.4首次注册到2012.4，累计发表了 2359 条饭否，目前原平台内容已不可访问，Day1阅览室完整收录了全部内容。
昨天一下发现两个很厉害的爬虫，
第一个是 Jina Reader，
https://jina.ai/reader/
可以将任何 URL 转化为 LLM 友好的格式（比如 Markdown），然后可以再针对这些内容集成不同的模型，支持 API，而且是完全免费（惊了，看了下FAQ，确实写的完全免费），我试了一下效果很不错，爬下来以后做网页的摘要啥的很不错。
第二个就是一个纯纯的将URL 转换为 Markdown 格式的工具，MarkdownDown
https://markdowndown.vercel.app/
并且支持图片的下载，试了一下，效果也很好，点击转换以后以后直接下载为 Markdown 文件。
@https1024
第一个是 Jina Reader，
https://jina.ai/reader/
可以将任何 URL 转化为 LLM 友好的格式（比如 Markdown），然后可以再针对这些内容集成不同的模型，支持 API，而且是完全免费（惊了，看了下FAQ，确实写的完全免费），我试了一下效果很不错，爬下来以后做网页的摘要啥的很不错。
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👍3
给 ShipAny 加了两个 MCP：Ref MCP & Context7 MCP
在开发新项目时随时挂载文档，让 Coding Agent 更高质量地完成新功能开发。配合 Agent Skills，Vibe Coding 更方便了。✌️
MCP 并没有凉，只是定位越来越清晰了。MCP 是原子能力的粘合剂，Agent Skills 是给 AI 写的说明书。
有 SOP 的地方，就应该有 Agent Skills。 用到标准化工具的场景，就应该用 MCP 去粘合。
https://shipany.ai/zh/docs/vibe-coding/mcp
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MCP 并没有凉，只是定位越来越清晰了。MCP 是原子能力的粘合剂，Agent Skills 是给 AI 写的说明书。
有 SOP 的地方，就应该有 Agent Skills。 用到标准化工具的场景，就应该用 MCP 去粘合。
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