我的订阅制ai从立项到有收入用了一周
我做了云猫快写，一个模仿你写字的ai
好开心，今天已经有用户开始订阅了。现在ai编程很快就能做出一个软件，我的打法是找大厂不做的赛道，多做几个产品快速试错，建账号矩阵疯狂玩梗获得注意力。做字迹仿写软件看来是能跑通的。
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最近在琢磨一个生意：在美国放一批 Mac mini，租给国内的人远程使用。客户问我的第一句话大概率是："我为什么不直接买个 VPS？"
先想想谁会买。我的第一反应是程序员，尤其是用 Claude Code、Codex 这类 AI 编程工具的人，他们需要一个稳定的海外环境。但再往下想，需求其实散得很开。做 TikTok 海外运营的，需要一个干净的海外家宽 IP。做 SEO、GEO 监控的，要站在目标市场的网络里看排名和搜索结果。还有些个人爱好者。
这些人里，真正非 macOS 不可的只有 iOS 和 Mac 开发者，因为 Xcode 只能在苹果系统上跑。其他人要的是"海外环境"，一台 Linux 的 VPS 就够了。所以 macOS 对大部分客户来说不是刚需，更像一个噱头。但这个噱头有用：不加它，客户第一个问题就是"我为什么不直接买 VPS"。加上它，再配上家庭宽带，产品就有了辨识度。而且这种生意大厂不敢做，小玩家反而有空间。
接下来是成本。最直白的做法是客户要一台，我就买一台 Mac mini，但这样机器压在手里，成本最高。
我的想法是反过来：买一台核心特别多、内存特别大的二手 Mac，在上面开虚拟机。虚拟机简单说，就是在一台真电脑里"切"出好几台独立的电脑，每台都有自己的系统和账号，互不干扰。一台大机器切成几台，租给不同的客户，硬件成本被摊薄，单个客户的成本就降下来了。对客户来说，他拿到的就是一台能远程登录的 Mac，感觉不到背后是虚拟的。
光有机器还不够，还得解决"在美国上网"这件事。所以每台虚拟机都要配一个美国家宽的出口，把虚拟机发出的网络请求转发到家宽线路上，再由家宽出去。每个用户每个月有家庭宽带ip流量限制和普通流量无限制。用户可以设置把宝贵的家庭宽带分给需要的应用。
而且这个设计还带来一个意外的好处：既然所有虚拟机的流量都要经过物理机上的代理，那我就可以在物理机上跑一个 程序去分析流量特征，识别有没有人拿它干小灰灰。
我不会宣传"拿来跑 Claude"，也不会提供任何第三方服务的账号。原因很现实：这些东西太不稳定。如果卖点绑在某个 AI 工具上，对方改政策封号，客户集体退订，我买的机器就全砸手里了。需求要分散，生意才站得住。
20岁一年消耗10亿token什么水平
最近刷到好多17岁神童
说实话，我看完很平静 😌
因为我20岁，年token已经10亿了
很多人私信问我怎么做到的
今天一次性说清楚
📌 01｜起步
17岁那年，我打开了AI对话框
📌 02｜坚持
我考上了职业技术学院，连续700天，每天都在产出token
早上让AI写日报
中午让AI想吃什么
晚上让AI分析前任的朋友圈
凌晨三点让AI陪我思考人生意义
别人在睡觉，我在烧token
📌 03｜复利
一开始一天几千token，我知道这样不行
于是我做了第二个改变命运的决定：
装上Claude Code，直接开Max
后来觉得还是不够，又上了ultrat code
从此每句话后面都加一个「ultrat code」
AI想得越久，我的token涨得越快
再学会「再详细一点」「重新写」「全部重构」
直接实现token指数级增长
这就是复利的力量
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我打造了一个通用型 AI 手写智能体“云猫快写”，它可以：
1. 理解纸张：自动识别内容、划分区域、规划书写位置。
2. 模仿笔迹：复现个人手写风格。
3. 书写数学：支持高等数学符号、公式和复杂推导。
4. 逐字编辑：每个字符都可以独立修改、重新生成。
5. 对话控制：用自然语言指定内容、笔迹、工具和排版。
6. 高度拟真：生成拍摄质感的纸面图，结果在 AI 图像检测测试中未被识别为 AI 生成。
我的目标不是做一个 AI 写题工具，而是构建面向纸张的 AI 基础设施。未来，具身智能不仅需要理解纸张，还需要在真实物理世界中完成书写。我希望为这一能力提供底层技术支持。
