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- 分享个找需求的邪修方法
你的codex/claude套餐用得完吗？我用不完，token剩的多的时候我会开发一些小网站，比如 hourglass.im 是昨天两个小时开发完的。开发小产品的难度已经不在代码实现，在找需求。
我来分享下自己是怎么做的：把词典里的单词全部列出来，加上词频，挨个问AI：
是否值得围绕这个词做个兼具实用性和独特性的网站，0-9打分并说明理由，该0分时就0分，0分时不需要说明理由。其中 1、需要大量人力的减分，线下业务减分 2、技术难以覆盖，完成度低的减分 3、不要把它当做认识某个单词含义的，和认知学习无关 4、不要因为有竞品就想当然的认为没机会，做不出差异性; 5、如果能在两三天完成加分
于是我得到了一个经过AI粗筛的词表，针对七分以上的数据，我可能会进一步问一下 该如何做到独特，两轮筛选后，几万个词 就变成了百十个值得进一步琢磨的待选项目，配合 ahrefs看看关键词难度和google搜索结果，决定自己要不要搞一个。
词表我已经放在 wideseek.ai 了，在客户端里可以直接用，它有各种用法，很好的诠释了 WideSeek 开屏那句话：
🤔智者带着有限命题审视生活
💥邪修抛给 AI 海量问题筛选碰撞
6 13 - 做了一个非非非常好用的跨 AI 上下文工具！
实时备份电脑、网页上的所有 AI 聊天，跨 AI 共享上下文，再也不怕 Claude 封号了
支持 Mac、Windows，特别适合：
1) 经常换 Agent 产品，聊天记录散落各处
2) 跨 AI 聊天接续任务，但不想每次重新口述背景
几个非常棒的亮点：
1️⃣ 实时备份电脑 Agent、网页 AI 对话
2️⃣ 打通不同 AI 间的聊天上下文，同一件事，换个 AI 也能接着聊
3️⃣ 隐私安全，对话只存在你自己的电脑
4️⃣ 秒级查询，记忆召回精准
官网：chatmemo.ai
Chat Memo 的这个版本打磨了很久，也是我自用的产品，内测的朋友一致认为非常好用！
目前处于早期内测阶段，欢迎随时 @ 我提建议、share 你的玩法，也欢迎把它分享给你的朋友们。
142 4183 - 🍎Wanaka Studio 1.0，正式和大家见面了！
一个即使零代码基础，零游戏开发经验，也能做出高质量 3D 多人游戏的 AI 原生游戏引擎。
1️⃣ 零门槛启动，一句话开始创作
无需编程基础，直接说出你的灵感。Wanaka 会自动帮你梳理玩法逻辑、拆解制作计划，灵感哪怕只有一句话，创作也能立即发生。
2️⃣ All-in-one全流程，无需反复切工具
告别在多个 AI 软件之间来回倒腾：从 3D 建模、骨骼绑定、场景搭建，到规则逻辑、环境音效与跨端发布，全流程在一个工作台搞定。
3️⃣ 每个细节都能自己改
随时打开可视化 3D 编辑器亲手精修场景、调整手感，支持本地资产一键导入。
4️⃣ 原生支持多人
打破单机局限，原生支持多人游戏创作。可联机、可互动，把你的脑洞变成大和朋友一块的游乐场。
5️⃣ 一键发布，即点即玩
做完一键生成链接发给朋友，电脑、手机点开就能玩。
地址：studio.wanaka.app
我们不相信未来的游戏，都应该被 AI 瞬间生成成千篇一律的样子。我们相信，AI 应该负责打开那扇门，而创作者始终坐在导演的位置上。
因为一个游戏，不只是某个被“生成”出来的东西。它应该是一个人真正投入心思、不断尝试、不断判断、不断塑造出来的作品。
而那个导演，就是你。
这也正是我们创造 Wanaka 的原因。01:31155 1942 - 这篇小作文的质量还可以，核心说了两个问题：
1. 现在看不到编程之后的下一个巨大落地场景是什么。
2. 预期国产模型和美国前沿 Top2 模型的差距会肉眼可见地拉大，本质原因是算力不够。
落地场景上，目前 coding 已基本榨干，视频生成的体量不够大，下一个场景到底是什么？目前最多的 bet 是 AI 制药，但算力消耗有限，且瓶颈更多在临床等流程上，时间开销太大。具身智能和 general 模型（如 Astra）的融合在最近几个月变得很有想象力，但涉及到硬件，即便能走通同样也有落地时间的问题。企业后训练微调场景还未收敛，更别提 scale；Personal Agent 更多还是切现有电商和旅游的蛋糕；其他场景短期内看不到。再结合 Anthropic 今天刚公布的 Q3 营收数据，看着已经非常平缓的月收入增长曲线，再看看各大厂已经真金白银投入的 capex 开销和堆积如山的芯片内存订单数，让人不禁怀疑：是否现在正站在加德纳曲线的愚昧之巅。
关于国模和海外模型的差距，文章里面列了不少目前国内模型面临的问题，包括蒸馏难度、数据瓶颈、RSI 的威胁、海外竞品在变强变便宜等，但最终还是聚焦到算力差距上。当所有捷径都被堵死的时候，AI 的本质还是算力决胜负。字节和 Deepseek 选择了难而正确的长期道路，或许可以走得更远、更久一点。中国LLM讨论纪要
61 415 - 这个项目前前后后做了两个月，主要特点：
1. 520 万字人类真实语料和同题 AI 生成语料对照；
2. 第一个使用 Jev 来做模型语义检测的 AI 写作特征实验，跑了 50 万次（当然成本很低，非常推荐用 Jev 来做语义判断）
3. 我自己做了大量人工盲评。做了几年记者，可能写作水平一般，但是什么好什么不好还是读得出来。跑完520万字和50万次判断，我搓出了可能是全网最硬核的「去AI味」Skill。
27 26 - 上周末写了一篇文章《AI泡沫破裂的前夜》
为什么一个对 AI 充满信仰的创业者要突然清醒地写一篇这样的文章呢？
在文章里我提出了一个重要的观点：
AI 目前只是在替代人类，从人类原本的工作中抢夺价值。
AI 目前还没有为人类创造增量价值。
我还观察到了四个现象：
1. AI 的数据中心大跃进，各种 AI 基建硬件大涨价，导致消费电子也跟着大涨价。这让人类买不起手机和电脑了。
2. AI 让智能变得廉价可得，让以前很贵的东西变得便宜，但量增价跌，整体并无增量经济价值产生。人类疯狂的创造软件，但不知道卖给谁，不 2A 不 2B 不 2C，只是 2me。
3. AI 是通过答案直接提供智能，消除了智能传递的中间过程，消除了中间商，降低了交易总量大盘，降低了互联网流量大盘。大量的公司会被 AI 吃掉。
4. AI 数据中心的钱不够了怎么办？大公司的选择是裁员。微软、谷歌以及未来更多的公司，都准备把公司的资本投入放在 AI 而不是人类员工上。大量的人类会面临裁员。
总体而言，世界在 All in AI 生产力，甚至加了很多杠杆来押注生产力。
没有人关心生产关系，没有人关心人类受到的冲击，没有人去做任何事情。
人类在激烈的竞争中迷失自我，甚至忘了发展经济的目的是什么。
人类每次技术革命的初期都是这样的。
这就是周期的一部分。
周期就是人性。
但人类有个神奇自我矫正的机制。
以前不可能发生事情会一件一件地发生。
就像德州人民不再考公务员一样。
没人能想到美国从加速 AI 的时间线，切换到禁止 AI 的时间线只需要 2 天。
巨大的技术革命浩浩荡荡，没有人能阻拦，但人类最好能够控制节奏。
AI 最终会给人类带来福祉，特别是医药方面的巨大进展，甚至可能大幅提升人类的寿命。
我们无比期待那一天的到来。
但中间过程可以更人性化一些。
没必要猴急。
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