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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。😮💨
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。
121 2148
睡觉前瞄了一眼Hermes 出的自动游戏热词报告，又扫出三款Roblox游戏。
Slime RNG，23.8万同时在线。Mini War，4.4万。Build A Ring Farm，上线30天，冲到1.46万并发。
感触颇深，我一个不会写代码的PM，什么时候开始有了替自己24小时值班的机器人了。
不是想说自己有多厉害。
是感叹自己，把一个"如果我是游戏发行商、每天手动翻Roblox首页找爆款"的流程，拆成了几个步骤，然后让AI帮我跑——搜索、筛选、排序、出报告。
回头想想，过去做产品，给技术提需求，别说搞自己的机器人，就是项目需求也是当舔狗一样。
曾经多少产品人的梦想就是打造一款自己喜欢的产品啊。
感恩这个时代，感谢vibecoding，让过去的理想几乎触手可及。
如今，AI给我们这代人最大的机会，已经不是会用什么工具，而是能不能把脑子里模糊的想法，翻译成机器听得懂的指令。
Slime RNG，23.8万同时在线。Mini War，4.4万。Build A Ring Farm，上线30天，冲到1.46万并发。
感触颇深，我一个不会写代码的PM，什么时候开始有了替自己24小时值班的机器人了。
不是想说自己有多厉害。
是感叹自己，把一个"如果我是游戏发行商、每天手动翻Roblox首页找爆款"的流程，拆成了几个步骤，然后让AI帮我跑——搜索、筛选、排序、出报告。
回头想想，过去做产品，给技术提需求，别说搞自己的机器人，就是项目需求也是当舔狗一样。
曾经多少产品人的梦想就是打造一款自己喜欢的产品啊。
感恩这个时代，感谢vibecoding，让过去的理想几乎触手可及。
如今，AI给我们这代人最大的机会，已经不是会用什么工具，而是能不能把脑子里模糊的想法，翻译成机器听得懂的指令。
7 00
当年 nano banana 的推出火了一波 AI 图片工具站，今天 omni 的推出会不会又火一批视频工具站呢？？？
Google 把 Gemini 的推理能力和创作能力焊在一起了：Gemini Omni 全解读
2 21
最近几天GitHub爆火的几个仓库：
ludusdex.com
有套利价值的 3 个方向：
1. CLI-Anything
Agent-Native 中间件赛道。建「CLI-to-Agent 工具目录」+ SEO「make CLI tool AI agent」→ 71 天老项目但日均 1K 星，长尾流量巨大。
2. Claude for Financial Services → claudefinance.ai
Anthropic 官方推金融 AI Agent 垂直场景。
建教程站 + 金融分析模板 → 金融从业者社群导流。85 天项目，3.5K forks 说明生态在快速扩展。
3. OpenHuman → openhuman.cn
个人私有 AI 助手，日均 3,991 星。
中国市场需求旺但中文教程稀缺。写「OpenHuman vs OpenClaw vs Hermes Agent」对比 + Docker 一键部署脚本 → SEO 收割。ludusdex.com
ludusdex.com
有套利价值的 3 个方向：
1. CLI-Anything
Agent-Native 中间件赛道。建「CLI-to-Agent 工具目录」+ SEO「make CLI tool AI agent」→ 71 天老项目但日均 1K 星，长尾流量巨大。
2. Claude for Financial Services → claudefinance.ai
Anthropic 官方推金融 AI Agent 垂直场景。
建教程站 + 金融分析模板 → 金融从业者社群导流。85 天项目，3.5K forks 说明生态在快速扩展。
3. OpenHuman → openhuman.cn
个人私有 AI 助手，日均 3,991 星。
中国市场需求旺但中文教程稀缺。写「OpenHuman vs OpenClaw vs Hermes Agent」对比 + Docker 一键部署脚本 → SEO 收割。ludusdex.com
6 00
大家知道，我们搞游戏站，核心其实就两个点：
找热点新词快速上站+持续更新长尾新词。
这两个点把握好了，游戏站才有持续的流量。
👉下面链接
重点跟大家分享下，最近我是怎么借助 hermes +飞书，实现全自动化上站+内容更新的。
找热点新词快速上站+持续更新长尾新词。
这两个点把握好了，游戏站才有持续的流量。
👉下面链接
重点跟大家分享下，最近我是怎么借助 hermes +飞书，实现全自动化上站+内容更新的。
我用 Hermes + 飞书，做了一个全自动更新的游戏站流水线
7 10
是的 //@王小珣学AI: 定义 mvp 很重要
七鹿AI: Vibecoding最大隐形坑：没人跟你说"不"了。 最近做外贸智能体的开发，让 codex 加一个监控器运行展示的页面。 codex 秒回了方案，然后直接写了一大段代码。 我问它"这个页面分类对吗"， 它说"完全合理"。 我问"目标用户真的需要吗"， 它说"这是很常见的需求"。 仔细想想，看着页面的展示维度，越想越不对劲。 然后就把它的方案新开会话，让它用批判性思维对照审查项目代码与方案的合理性，果然给出了不同的意见和方案。 细想了下，感觉很可怕。 在自身没有太多业务判断和领域常识的情况下，真的很容易被ai带偏。开发出的东西，可能你自己也不懂业务逻辑，更不用说满足用户需求了。 想想传统产品开发，产品提出一个需求，工程师会说"这个需求逻辑有问题"，设计师会说"交互太复杂"，测试会说"点击十步才到目标页面"。 他们是在挡你吗？是，也不是。 但挡的是什么？ 是把一个脑子一热的想法做成一个没人用的功能。 vibecoding 的隐形坑不在技术，在这里——AI 永远不会跟你说"不"。 你问什么它都应，你说什么它都做。 你一拍脑袋说"加个xxx功能"，它三分钟给你搭好，连文档都帮你写了。 简直太爽了！ 爽完之后呢？部署上线完，连自己都不想用。 一个当习惯了传统互联网开发流程的人，突然进入一个没人反驳你的世界——说实话，比写不出功能更危险。 不是 AI 的问题，是我们自身少了那层摩擦力。摩擦有时候并不是坏事，它可以让机器更贴合对方，只有磨合才能稳固。 所以我现在对ai给的方案，要么新开会话，要么让另一个ai，从反方视角进行批判性审视 每次 vibe加新功能，先问自己—— "这功能真的有人用吗？"
2 00
想清楚需求，要解决的问题，定义清楚核心链路重要，太重要了 //@超牛链: AI技术，先写需求，放两天，感觉有价值 再实现。 我是开发五个功能，AI，基本有40%完全感觉没有用的功能 浪费了很多token
七鹿AI: Vibecoding最大隐形坑：没人跟你说"不"了。 最近做外贸智能体的开发，让 codex 加一个监控器运行展示的页面。 codex 秒回了方案，然后直接写了一大段代码。 我问它"这个页面分类对吗"， 它说"完全合理"。 我问"目标用户真的需要吗"， 它说"这是很常见的需求"。 仔细想想，看着页面的展示维度，越想越不对劲。 然后就把它的方案新开会话，让它用批判性思维对照审查项目代码与方案的合理性，果然给出了不同的意见和方案。 细想了下，感觉很可怕。 在自身没有太多业务判断和领域常识的情况下，真的很容易被ai带偏。开发出的东西，可能你自己也不懂业务逻辑，更不用说满足用户需求了。 想想传统产品开发，产品提出一个需求，工程师会说"这个需求逻辑有问题"，设计师会说"交互太复杂"，测试会说"点击十步才到目标页面"。 他们是在挡你吗？是，也不是。 但挡的是什么？ 是把一个脑子一热的想法做成一个没人用的功能。 vibecoding 的隐形坑不在技术，在这里——AI 永远不会跟你说"不"。 你问什么它都应，你说什么它都做。 你一拍脑袋说"加个xxx功能"，它三分钟给你搭好，连文档都帮你写了。 简直太爽了！ 爽完之后呢？部署上线完，连自己都不想用。 一个当习惯了传统互联网开发流程的人，突然进入一个没人反驳你的世界——说实话，比写不出功能更危险。 不是 AI 的问题，是我们自身少了那层摩擦力。摩擦有时候并不是坏事，它可以让机器更贴合对方，只有磨合才能稳固。 所以我现在对ai给的方案，要么新开会话，要么让另一个ai，从反方视角进行批判性审视 每次 vibe加新功能，先问自己—— "这功能真的有人用吗？"
5 00
Vibecoding最大隐形坑：没人跟你说"不"了。
最近做外贸智能体的开发，让 codex 加一个监控器运行展示的页面。
codex 秒回了方案，然后直接写了一大段代码。
我问它"这个页面分类对吗"，
它说"完全合理"。
我问"目标用户真的需要吗"，
它说"这是很常见的需求"。
仔细想想，看着页面的展示维度，越想越不对劲。
然后就把它的方案新开会话，让它用批判性思维对照审查项目代码与方案的合理性，果然给出了不同的意见和方案。
细想了下，感觉很可怕。
在自身没有太多业务判断和领域常识的情况下，真的很容易被ai带偏。开发出的东西，可能你自己也不懂业务逻辑，更不用说满足用户需求了。
想想传统产品开发，产品提出一个需求，工程师会说"这个需求逻辑有问题"，设计师会说"交互太复杂"，测试会说"点击十步才到目标页面"。
他们是在挡你吗？是，也不是。
但挡的是什么？
是把一个脑子一热的想法做成一个没人用的功能。
vibecoding 的隐形坑不在技术，在这里——AI 永远不会跟你说"不"。
你问什么它都应，你说什么它都做。
你一拍脑袋说"加个xxx功能"，它三分钟给你搭好，连文档都帮你写了。
简直太爽了！
爽完之后呢？部署上线完，连自己都不想用。
一个当习惯了传统互联网开发流程的人，突然进入一个没人反驳你的世界——说实话，比写不出功能更危险。
不是 AI 的问题，是我们自身少了那层摩擦力。摩擦有时候并不是坏事，它可以让机器更贴合对方，只有磨合才能稳固。
所以我现在对ai给的方案，要么新开会话，要么让另一个ai，从反方视角进行批判性审视
每次 vibe加新功能，先问自己——
"这功能真的有人用吗？"
最近做外贸智能体的开发，让 codex 加一个监控器运行展示的页面。
codex 秒回了方案，然后直接写了一大段代码。
我问它"这个页面分类对吗"，
它说"完全合理"。
我问"目标用户真的需要吗"，
它说"这是很常见的需求"。
仔细想想，看着页面的展示维度，越想越不对劲。
然后就把它的方案新开会话，让它用批判性思维对照审查项目代码与方案的合理性，果然给出了不同的意见和方案。
细想了下，感觉很可怕。
在自身没有太多业务判断和领域常识的情况下，真的很容易被ai带偏。开发出的东西，可能你自己也不懂业务逻辑，更不用说满足用户需求了。
想想传统产品开发，产品提出一个需求，工程师会说"这个需求逻辑有问题"，设计师会说"交互太复杂"，测试会说"点击十步才到目标页面"。
他们是在挡你吗？是，也不是。
但挡的是什么？
是把一个脑子一热的想法做成一个没人用的功能。
vibecoding 的隐形坑不在技术，在这里——AI 永远不会跟你说"不"。
你问什么它都应，你说什么它都做。
你一拍脑袋说"加个xxx功能"，它三分钟给你搭好，连文档都帮你写了。
简直太爽了！
爽完之后呢？部署上线完，连自己都不想用。
一个当习惯了传统互联网开发流程的人，突然进入一个没人反驳你的世界——说实话，比写不出功能更危险。
不是 AI 的问题，是我们自身少了那层摩擦力。摩擦有时候并不是坏事，它可以让机器更贴合对方，只有磨合才能稳固。
所以我现在对ai给的方案，要么新开会话，要么让另一个ai，从反方视角进行批判性审视
每次 vibe加新功能，先问自己——
"这功能真的有人用吗？"
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最近在跑signallayer.io自动化博客backlink 的时候发现个有趣的现象。
有个 DA 70 多的站，加外链有一段时间了，看ga分析——零点击。
反而是几个 DA 20 出头的小众博客，同一个月里引来了几十个真实访问。
回头想想也不意外。DA 这个东西在 SEO 圈被当成权威了，但其实它就是个第三方指标——Google 眼里可能都 DA这个概念。
Google 看的是什么？是那个链接所在页面的活人信号：有没有真实评论、有没有社交分享、多久更新一次。
DA 70 但全是机器收录的链接。DA 20 但每天有活人访问的真实内容。相比而言，看起来da低，但有真实访问，这给谷歌的信号是不一样的。
说白了，外链真的不是挂上去就完事。
刚开始做seo时，七鹿有篇帖子说过，链接的本质是推荐，是渠道，其次才是信任传递
所以发外链前，先问一句：
这个站真有人在看吗？如果没有，DA 再高也只是给机器人看的。
关于外链确实要改下策略了。
不再盲目追高 DA，追有人看，尤其对于免费发的目录或者博客评论。
高权威的付费客座又是另一个逻辑。
其中判断方法也很简单——打开那个站，看看篇篇文章底下有没有活人评论。有，就值得搞。
有个 DA 70 多的站，加外链有一段时间了，看ga分析——零点击。
反而是几个 DA 20 出头的小众博客，同一个月里引来了几十个真实访问。
回头想想也不意外。DA 这个东西在 SEO 圈被当成权威了，但其实它就是个第三方指标——Google 眼里可能都 DA这个概念。
Google 看的是什么？是那个链接所在页面的活人信号：有没有真实评论、有没有社交分享、多久更新一次。
DA 70 但全是机器收录的链接。DA 20 但每天有活人访问的真实内容。相比而言，看起来da低，但有真实访问，这给谷歌的信号是不一样的。
说白了，外链真的不是挂上去就完事。
刚开始做seo时，七鹿有篇帖子说过，链接的本质是推荐，是渠道，其次才是信任传递
所以发外链前，先问一句：
这个站真有人在看吗？如果没有，DA 再高也只是给机器人看的。
关于外链确实要改下策略了。
不再盲目追高 DA，追有人看，尤其对于免费发的目录或者博客评论。
高权威的付费客座又是另一个逻辑。
其中判断方法也很简单——打开那个站，看看篇篇文章底下有没有活人评论。有，就值得搞。
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