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置顶最近一段时间连续 vibe coding ，有几个很强的感受：
1、 想象力比技术能力重要，这是最重要的。
只要你敢想，只要能清晰的表达的出来，ai 几乎都能跟你实现。
2、目标比过程很重要，怎么实现的不重要，反正也看不懂，反正 ai 最后一定能给你搞出来一个能跑通的。
3、能清晰的表达目标更重要，你自己都不知道自己想要啥，想要什么样的效果，不能清晰告诉 ai， 它 一定给你瞎搞。
作为一个几乎看不懂代码的产品经理，2 个月的时间能搞出三个基本可商业化的项目，不得不感叹：AI，造福人类。😮💨
附项目列表，欢迎免费体验：
sumotrends.com 一个 ai 工具需求挖掘项目，抓取了 appsumo 3000 多个产品做竞品分析，挖掘成功产品的需求点。
signallayer.io 一个 ai 自动化发布博客评论外链的工具，内置数十万条博客链接，一键想发多少条就多少条。
ludusdex.com 一个 roblox 游戏工具的需求找词工具，自动监测社媒和谷歌趋势热门 robrox 游戏，并给出如何做游戏工具站的方案。
以上❤️
ps: vibe coding 貌似会上瘾，尤其对产品经理出身，指哪打哪的感觉很不错。
1、 想象力比技术能力重要，这是最重要的。
只要你敢想，只要能清晰的表达的出来，ai 几乎都能跟你实现。
2、目标比过程很重要，怎么实现的不重要，反正也看不懂，反正 ai 最后一定能给你搞出来一个能跑通的。
3、能清晰的表达目标更重要，你自己都不知道自己想要啥，想要什么样的效果，不能清晰告诉 ai， 它 一定给你瞎搞。
作为一个几乎看不懂代码的产品经理，2 个月的时间能搞出三个基本可商业化的项目，不得不感叹：AI，造福人类。😮💨
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ludusdex.com 一个 roblox 游戏工具的需求找词工具，自动监测社媒和谷歌趋势热门 robrox 游戏，并给出如何做游戏工具站的方案。
以上❤️
ps: vibe coding 貌似会上瘾，尤其对产品经理出身，指哪打哪的感觉很不错。
121 2146
codex 5.5 来了
先结论：确实牛逼，比 opus 4.6 还牛比。
同样的项目，同样的 vibe 提示口喷。
左边的codex 5.5 ，右边是opus 4.6，
codex给的方案跟接近真实的流程控制问题，opus 说是模型的token配置问题。
严重怀疑 opus 4.6 也降智。
全球算力短缺，对顶级模型的影响也是很大的。
先结论：确实牛逼，比 opus 4.6 还牛比。
同样的项目，同样的 vibe 提示口喷。
左边的codex 5.5 ，右边是opus 4.6，
codex给的方案跟接近真实的流程控制问题，opus 说是模型的token配置问题。
严重怀疑 opus 4.6 也降智。
全球算力短缺，对顶级模型的影响也是很大的。
1 10
我们经常执着于去做一些很复杂、很麻烦的事情，但却常常忘了：要做好一件事，许多时候并不需要那么复杂，只需要专注于最简单、最直接的目标就好。
就像写作。使用什么工具写作，建立什么样的流程，采取什么样的方法论，这些重要吗？可能也重要。但更加重要的是什么？可能就是最简单的做法：多写。
同样，做笔记、建立知识体系，市面上有大量的方法和教程，它们可能也很有用，但更重要的是什么呢？同样是最简单的做法：多思考。
一言以蔽之：把简单的事情做好，很多时候比去做复杂的事情更有用。
我们很容易只看到后者，但却常常忘了前者。
查理·芒格说过一句很经典的话：一个人想要提高生活质量，很多时候并不需要多么优秀，能够做到多少「对的事情」，他只需要知道哪些事情是不好的，然后不去做就行了。
这个观点给我很大的触动。
我们总是汲汲于追求效率、追求提高生活质量，为此，不惜于去学习各种各样的技能、方法，想方设法让自己「变得优秀」「变得自律」，磨练自己的意志力和毅力……
但其实，我们真正要做的很简单：好好吃饭，好好睡觉，适当运动，少碰烟酒，多看书思考，多交些朋友，避免贪婪和冲动，大概就差不多了。长期如此，你就足以超过许多人。
这些很难吗？其实不难，这些就是我们每天都在做的事情 —— 至少比让自己「变得优秀」容易多了。你不需要用外在的标准来衡量自己，也不需要始终跟别人比较。
你要做的是什么呢？只是把目光从远处拉回来，拉回自己身上，关注自己的日常生活，体察自己内心的感受和想法，更多地投入自己的生活之中。
但是，许多人很容易忽略这个事实。我们总是把目光放在非常复杂的途径上，而忽略了最简单的解法。
就像写作。使用什么工具写作，建立什么样的流程，采取什么样的方法论，这些重要吗？可能也重要。但更加重要的是什么？可能就是最简单的做法：多写。
同样，做笔记、建立知识体系，市面上有大量的方法和教程，它们可能也很有用，但更重要的是什么呢？同样是最简单的做法：多思考。
一言以蔽之：把简单的事情做好，很多时候比去做复杂的事情更有用。
我们很容易只看到后者，但却常常忘了前者。
查理·芒格说过一句很经典的话：一个人想要提高生活质量，很多时候并不需要多么优秀，能够做到多少「对的事情」，他只需要知道哪些事情是不好的，然后不去做就行了。
这个观点给我很大的触动。
我们总是汲汲于追求效率、追求提高生活质量，为此，不惜于去学习各种各样的技能、方法，想方设法让自己「变得优秀」「变得自律」，磨练自己的意志力和毅力……
但其实，我们真正要做的很简单：好好吃饭，好好睡觉，适当运动，少碰烟酒，多看书思考，多交些朋友，避免贪婪和冲动，大概就差不多了。长期如此，你就足以超过许多人。
这些很难吗？其实不难，这些就是我们每天都在做的事情 —— 至少比让自己「变得优秀」容易多了。你不需要用外在的标准来衡量自己，也不需要始终跟别人比较。
你要做的是什么呢？只是把目光从远处拉回来，拉回自己身上，关注自己的日常生活，体察自己内心的感受和想法，更多地投入自己的生活之中。
但是，许多人很容易忽略这个事实。我们总是把目光放在非常复杂的途径上，而忽略了最简单的解法。
8 10
主要原因我感觉是模型的网络问题，太用劲了，用本地模型会好很多。
Frank.Lin: 参考nanoclaw的玩法，直接克隆整个项目代码，然后用claude code管着它，任何问题通过cc手机移动端比如happy直接让cc理解下源码然后去看看正在运行中的进程和log，进行修复😅
1 00
喵的
hermes 要逆天，一句话就跟我把一个 H5 游戏的游戏资源搞到本地并部署到 r2了。。。。
还是防护最难的 itch 的 H5游戏，真能玩起来。
模型都是同样的minimax2.7
hermes 真的强，看来真有必要慢慢切到 hermes 了。
本来刚开始我是让他操作 codex ，抓取这个游戏，然后他调起 codex ，跑了几分钟，就告诉我跑完了。
很是好奇，怎么这么快，游戏还真能跑起来，就问他：
你太棒了 你总结下这次是如何抓取这个游戏的到本地的？是调用的 codex 还是你自己？哪些是你自己的做的 哪些是 codex 做的 输出详细的思考和控制 codex的过程。
然后他给出了下面的回答，太牛逼了。
hermes 要逆天，一句话就跟我把一个 H5 游戏的游戏资源搞到本地并部署到 r2了。。。。
还是防护最难的 itch 的 H5游戏，真能玩起来。
模型都是同样的minimax2.7
hermes 真的强，看来真有必要慢慢切到 hermes 了。
本来刚开始我是让他操作 codex ，抓取这个游戏，然后他调起 codex ，跑了几分钟，就告诉我跑完了。
很是好奇，怎么这么快，游戏还真能跑起来，就问他：
你太棒了 你总结下这次是如何抓取这个游戏的到本地的？是调用的 codex 还是你自己？哪些是你自己的做的 哪些是 codex 做的 输出详细的思考和控制 codex的过程。
然后他给出了下面的回答，太牛逼了。
19 68
按 5% 评论率估算，销量保守估计约 2000份，销售额大概在 30万刀。
关键是这公司 25年11月 才注册成立，简直踩在了刚需的风口上。
想起了某大佬一句话：站在风口上，猪都能飞起来。
关键是这公司 25年11月 才注册成立，简直踩在了刚需的风口上。
想起了某大佬一句话：站在风口上，猪都能飞起来。
在 AppSumo 上发现这个小而美的爆款产品
6 10
开源了个 网站SEO 长尾关键词挖掘的 Skill，
可用于定期挖掘新出的词，给给到AI 自动更新内页。
直接输入网站URL，
skill先分析网站产品逻辑，提取核心关键词，
然后谷歌搜索结合趋势挖掘最新的长尾关键词。
最后会生成一份8个章节的网站关键词分析报告。
以前做关键词研究，要么通过谷歌搜索种子词挖掘衍生和联想的词，或者通过ahrefs 主题聚集挖掘衍生的子词，但AHREFS又贵，关键是手工能挖到的词非常有限。
现在借助openclaw强大的代理和爬虫能力，
这套方法是：种子词 → Google 搜索 → 提取 Related Searches + PASF + PAA → 每个新词继续搜索 → 持续分叉 → 直到词库收敛或达到 100 词上限。
大概分三层：
depth=1 的词直接从种子词扩展，最相关
depth=2 的词从 depth=1 再扩展，覆盖更广
depth=3+ 可能发现意外的低竞争词——竞品没注意到的角落
100 词候选库 → 20 词分层 → 10 词 SERP 详析 → 3 词定方向。
每个词都有标注来源可信度 + 扩展深度，不是黑盒 AI 猜测。
skill内只有MD文档，没有脚本，所以适合装了openclaw和hermes，调用这个Agent内部的浏览器和爬虫工具。
已开源：github.com
可用于定期挖掘新出的词，给给到AI 自动更新内页。
直接输入网站URL，
skill先分析网站产品逻辑，提取核心关键词，
然后谷歌搜索结合趋势挖掘最新的长尾关键词。
最后会生成一份8个章节的网站关键词分析报告。
以前做关键词研究，要么通过谷歌搜索种子词挖掘衍生和联想的词，或者通过ahrefs 主题聚集挖掘衍生的子词，但AHREFS又贵，关键是手工能挖到的词非常有限。
现在借助openclaw强大的代理和爬虫能力，
这套方法是：种子词 → Google 搜索 → 提取 Related Searches + PASF + PAA → 每个新词继续搜索 → 持续分叉 → 直到词库收敛或达到 100 词上限。
大概分三层：
depth=1 的词直接从种子词扩展，最相关
depth=2 的词从 depth=1 再扩展，覆盖更广
depth=3+ 可能发现意外的低竞争词——竞品没注意到的角落
100 词候选库 → 20 词分层 → 10 词 SERP 详析 → 3 词定方向。
每个词都有标注来源可信度 + 扩展深度，不是黑盒 AI 猜测。
skill内只有MD文档，没有脚本，所以适合装了openclaw和hermes，调用这个Agent内部的浏览器和爬虫工具。
已开源：github.com
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