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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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绝了!刚看到个老外开源的狠东西!!
你有想过如果全世界互联网瞬间消失,你的电脑还能干什么?
有人刚开源了一个断网生存包。
Project N.O.M.A.D。
哪怕所有网线都被人拔了,它照样能跑。
里面打包的是人类文明基础数据——
全套维基百科、全球离线地图、完整的医学参考指南。
5000年人类文明,可汗学院的全套课程,也给你塞进去了。
甚至还内置了一个完全本地运行的AI助手。
没网、没云、没订阅费。
这套系统得配多大机房?
一块太阳能板,一块电池,一台迷你主机,一个无线路由。
就这些。
运行功耗15到65瓦。
扔房车里、帆船上、地下掩体里,它就是你的知识庇护所。
这玩意儿直接送你一个带脑子、能对的离线知识库。
一行命令装完。
只要有电,人类的知识就永远不会下线。
所以ai的尽头还是:电?

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吃饱了大胆一点胡说八道:

- 腾讯 WorkBuddy 近乎对标 Claude Cowork 拿下国内普通白领心智(CodeBuddy 是什么鬼)

- 阿里 Qoder 近乎对标 Claude Code 拿下国内开发者社区口碑(QoderWork 堪称佳作无人)

- 字节的 Trae 和 Coze 呢,我斗胆建议:干脆并到飞书下面、做整体体验吧,别最后真搞成 起大早赶晚集😅
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Mac + Android 用户应该都被 Android File Transfer 折磨过🥲
AndroMeld 可以把 Android 手机直接挂载进 Mac Finder,像管理本地文件夹一样拖拽、预览和整理文件。
还支持:
Finder 挂载 Android 存储
屏幕镜像 + 键盘输入
双向剪贴板同步
USB / 局域网无线 ADB 连接
🧵 Thread:
Mac 访问 Android 文件用什么工具?AndroMeld 支持 Finder 挂载
👉
@https1024
原来央视只采购了世界杯的基础1080p信号
导致国内平台标4K的世界杯直播多为AI上变换的假4K 并非原生4K
@https1024
AndroMeld lets you access Android files directly from Mac Finder, with file transfer, screen mirroring, keyboard input, and clipboard sync in one Mac-friendly workflow.
@https1024
推荐一个开源项目 next-ai-draw-io,已经冲到 30k Stars,还登上过 GitHub 热榜第一。
它最狠的地方是:一句就能生成复杂架构图。
架构图、流程图、思维导图都能一键生成,内容还能继续编辑,做完直接导出。甚至可以上传手绘草图,让 AI 帮你自动变成正式图表。
写方案、做汇报、画系统设计图的人,真的可以省不少时间。
https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io

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#出海运营秘籍👉@yunying23

最近的一些选题思路
1 如何把自己卖贵
2 我老板跟马斯克很相似的点:活在未来,并且不断推演如何达成一件事
3 AI知识库为什么会成为 IP标配
4 成为博主,会成为你的什么资产
5 要去生产端见世面,而不是去消费端
6 李诞说:大胆去做个小博主
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昨天闲逛发现的免费网站: 简直是历史爱好者的福音,通过一个时间线可以显示那个时候的世界地图,国家,区域,还可以选择更多的信息,比如当时的皇帝,战役等等。
做的非常棒,一下就看了很久,还有旧地图搜集,非常有趣的网站,我觉得就是这些有趣的网站让我觉得 web

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#出海运营秘籍👉@yunying23

有的朋友问我怎么做自媒体?我的答案往往是:别问了,想到啥看到啥感兴趣的,马上去写、尽快去拍去发,一定要多发,发多了你自然会有反馈和手感,一直停在观察和思考阶段不会有结果
#出海运营秘籍👉@yunying23

卖自己的核心,就是“大方卖”
把摊子支起来
在朋友圈发了一个塔罗四季牌阵的公益解读(要技能交换)
瞬间就有人来问了
还有人直接问我能不能收费
在实践中学习就是最好的学习方式
跟真实的世界交手
怎么彻底去除文章的 AI 味道?

最近我越来越觉得,很多人去除文章 AI 味道的思路,完全是缘木求鱼。

今天上午,好朋友发过来一篇帖子,说这人洗我的稿了。我完整看了一遍,然后回复说,这玩意一看就是 AI 写的。一堆不是而是的句式,读着特难受。

可能不经常写东西的读者可能看不出来,但我每天都在写,所以对这些还是比较敏感,一眼就觉得这表达 AI 味道实在太浓了。

我自己写文章也会用 AI,说实话,AI 还是极大程度地提高了我的效率。但我的内容 90%肯定是没有 AI 味道的。

而且我也不用什么邪乎的提示词或者 Skill,就用一种非常笨,且朴实的办法,我认为方向是对的。所以今天给大家完整分享一下我的工作流。

先说一个结论。

如果一篇文章本身就是 AI 写的,你再想通过一个提示词把它改得没有 AI 味道,这件事基本上不太可能。

去年有段时间,网上特别流行一个提示词去除 AI 味道。说实话我觉得这是徒劳的。

怎么可能通过一个提示词,把一篇本来就是 AI 写的文章变得没有 AI 味道?AI 能干的顶多是换几个词,调整下表达的语气,改掉一些太明显的 AI 句式。

这玩意也许在写论文这样的场景里部分奏效,但对于写小红书、公众号这类内容,没有什么大用。

后来 Claude Code 火了之后,又有人开始做文风 Skill。大概逻辑是让 AI 去阅读几篇我们之前手工写的、质量不错的文章,然后抽象出文风特征。

之后 AI 在续写或者重写的时候就基于这个文风 Skill 来写,这样 AI 就能融合我们每个人的味道。听起来很美好。

我今年初也试过这个方向,甚至还给大家分享过我的文风 Skill。但说实话,只要用上几次就会发现效果很差。

一是 Context 开销。文风 Skill 本质上就是一个 MD 文件,大概几百上千行,去把一个人的文风总结出来。

这东西塞给模型,会占用很大的 context,影响模型本身的发挥。

二是治标不治本。AI 会照猫画虎,把我们文章里一些表面的东西拿出来。比如喜欢怎么开头,怎么转折,怎么表达情绪。

但一个人的文风不是几篇文章能总结出来的。文风 Skill 生成的内容,一点都不灵动,甚至很刻板,很假。

用这套 Skill 的工作流跑出来的内容,你会发现就会说很多空话套话,但是没有逻辑的递进。

反正是过不了我这一关。所以我后来就不往这个方向折腾了。

我知道很多人说去除 AI 味道,其实是想找一种捷径。可能这篇文章本身就是 AI 写的,或者 AI 参与的比例非常重,然后希望能找到一种办法来消除痕迹。

我觉得这种思路一开始就错了。

现在 AI 可以写代码,也可以帮我们写文章。但 Coding 和写文章完全是两回事。

代码写出来之后,只要能解决问题,能跑通,能构建出一个产品,它就是有效的。

但文章本身就是最终产品。如果一篇文章大部分都是 AI 写的,甚至有人直接把别人的文章喂给 AI,让它重新生成一篇,那这件事的意义就已经变了。

即便最后真的去掉了一些 AI 味道,这篇文章跟你也没有太大关系。

况且其实就目前的技术来看,无论是 Skill 还是提示词,都很难去除 AI 味道。想让 AI 生成一整篇经得住推敲、有观点的文章,几乎不可能。

写作的过程就是写作目的的一部分。这是我的执念。如果你认可这个观点,那继续往后看。

因为我的工作流不是捷径,我从来不相信谁有天大的本事,可以搞几个 Skill,就能把一个观点扩成一篇上等的文章。

不可能,无论哪个 AI,现在都没有这个水准。

我的方法很简单:

要把思考和整理拆开。思考必须由我自己完成,AI 负责帮我整理、提炼、润色,搞定那些耗时但不创造价值的工作。

这样既能保留文章里真正属于我的东西,又能享受到 AI 带来的效率提升。

第一步,形成语音底稿。

我经常写文章,写的都是自己想表达的东西。可能是看了一篇博客,听了一个演讲,或者自己内心有个选题想写。

这时候,我会直接打开飞书,通过语音给飞书里的自己发消息,摁住就开始说,形成一个粗糙的语音底稿。

这个语音底稿有的时候说得磕绊,有的时候表达不清晰。但我发现在说的过程中,有时候会冒出来一些新的灵感,挺有意思的。

有人可能会问,你一下子能记住那么多东西吗?毕竟语音底稿的内容都是直接输出的。

确实有的时候记不住,所以我在听演讲或者看播客的时候,会同时做一些笔记。录语音底稿的时候,就基于这些笔记把自己的想法展开出来。

还有一个我自己的经验,录语音底稿的时候最好边走边录。反正我个人的体感是,人在走路的时候思维特别活跃。

第二步,发给两个模型。

我把语音底稿分别发给 GPT 5.5 和 Opus 4.8(或者 Opus 4.6)。提示词非常简单:

假定你是我的资深编辑。这是我打的语音底稿,你不用大改,只需要把错别字改掉,没有捋顺的逻辑改掉,把特别口水的内容改掉,让它成为一篇逻辑顺畅但是符合我文风没有 AI 味道的文章。

该补充的地方补充,保证交给我的是可读的。

当然,我也希望你能深度思考。看看我的表达哪里不准确。所以,确定的步骤是这样。

第一,你先理解语音底稿,和附件的信息,形成自己的理解和判断。
第二,你再在我的语音底稿的基础上开始修改和优化。但注意,整体的表达要用我的风格,不用改节奏和风格。
第三,不懂的地方问我。不要硬凑句子。

为什么要发给两个模型?因为这两个模型各有优劣。Opus 系列比较遵循指令,不会在我文章的基础上大改。

GPT 5.5 不管怎么调都会改动一些,但它的优点是有时候会给我内容上的启发。

第三步,手工合并优化。

等两个模型都返回结果之后,我基本上以 Opus 的输出为基准,再结合 GPT 5.5 的输出,从头到尾手工优化一遍。

当然有时候我第一次的语音底稿本身也比较乱,那我就在 Opus 优化的基础上,对着这个版本重新讲一次,形成新的语音底稿,然后再走一遍上面的流程。

总之就是要形成一个可以自己直接上手修改的初稿,再在这个基础上手工一步步地修改。

修改的过程中有什么想不清楚的地方,再去跟 GPT 5.5 互动讨论,这样 AI 就可以辅助我深度思考。我经常用的提示词是:

这个地方我没有想透,咱们俩可以再讨论一下,你先说一下你的观点。另外,和 AI 讨论的时候,我会把播客或者演讲的速记文件也一起发过去,当作 Context。

手动修改完之后,紧接着再发给 AI,让它帮我检查错别字、调整不太容易看懂的表达。这过程很简单,大概两三分钟就能搞定。

以上就是我的创作的所有流程。大家有问题,我们可以评论区交流。
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最后买了Nexitally 家的机场, 135个服务器节点, 支持SSH, 延迟超级低, 超级稳定哇。
感谢网友的推荐哇, 果然是顶级机场。

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从 Vercel 迁移不过是点点鼠标,但是从 cf 迁移就要遭老罪了。
如果 all in cf,一定要做好分层,尽量不要跟业务代码耦合,给自己留个出口。