鉴于很多朋友在第一次vibe coding前并没有编程基础/网络安全知识，我在这里做一个必要的提醒：
1.让你的coding agent帮你检查有无任何密码密钥上传公开仓库且泄露
2.做好网站防恶意攻击/爬虫（同样你也可以让你的ai帮你检查）
3.如果你的项目里涉及模型对话、文本音视频生成，请在生成回复前先做一层防模型破解、攻击和污染，以及限制每分钟请求数量，以避免消耗不必要的token。
另外你要注意你的输出文本和图像内容一定要合法（不然会因为未限制模型能力而进橘子，上海已有案例）
其他的，如果你要利用用户数据做二次模型训练，一定要自己先过筛一遍选优质数据，不然你不知道用户往里投了什么 🤦🏻♀️
以上，祝大家安安全全快快乐乐做自己的AI小项目，拿到大结果🏆
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想探讨一个有点反直觉的现象：AI 产品相关的 KOL marketing 视频，单价为什么普遍只有 1000～3000？
AI 明明是当下最热的赛道，品牌预算看起来也不少，但落到创作者身上的报价却低得有点意外。
我想到的一种可能是：很多做 AI 内容的 KOL，本身就不太在乎钱——你不给，我也愿意做，因为我就是喜欢做 AI 视频。那品牌方是不是也清楚这一点，所以预算才越压越低？
但也可能没这么简单。是供给端门槛被 AI 工具拉平了？是品牌更倾向铺量测试而不是重押单条？还是 AI 产品的转化逻辑本来就不太依赖 KOL 的信任背书？
想听听大家的看法，尤其是做过 AI 产品投放或者接过这类商单的朋友。
最近开始做一些早期投资，作为个人资产配置的一部分。
自己看事情的尺度也在慢慢变。过去容易先看短期增长、算回报倍数，现在更愿意先看人：他在乎什么，想把什么做出来，这件事值不值得花很多年。
想用一点真金白银，支持身边认真做事的朋友，陪他们把相信的东西往前推一步。
最近几件投资和股权相关的事，推进得比预想顺利。很大一部分原因，是彼此的价值观足够契合：愿意看长远，也愿意把话说透。坦诚的人坐在一起，很多合作里的消耗，开头就省掉了。
这两天回了一趟学校，也有两件让我很开心的事。
帮一位很不错的学弟对接并拿到了 N1 AI School 的投资。也帮一位对金融和 Web3 很有热情的同学，和福布斯上，现在在做VC的朋友对接了新媒体方向的合作。有一个引路人人生能少做很多试错。近距离看看，一个已经做出成绩的人，是怎么判断机会、做取舍、把事情落地的。
我越来越觉得，年轻的时候，要尽可能和你所能接触到的、最优秀的人一起做事。
有水平的人很多，真正能把事情做成、持续赢下来的人很少。什么问题值得花时间，什么机会应该放弃，什么时候坚持，什么时候承认自己错了。这些东西，待在身边一起做事，才看得清楚。
所以，一笔早期的资金、一次被认真对待的机会、一个愿意带你做事的人，这些财富很多时候能改变一个年轻人的一生。
还有一些牵线和支持，正在安静地发生。有些暂时适合留在几个人之间，等事情长出来，再让它们自己说话。
这些事眼下看起来都不大。但每次收到他们发来的进展和好消息，我都会觉得，自己的时间和资源，放在了值得的地方。
未来还会继续做一些早期投资。优先支持那些我真正了解、认同，也愿意长期同行的朋友。对人有判断，对事有耐心，用合适的配置，让这件事持续下去。
希望兄弟们都能敲钟。真有哪天关门了，也先约顿饭，听听下一个准备干什么。万一下一家更值得投呢。
当然，兄弟情归兄弟情，仓位归仓位。账户里留点余粮，下次才有钱继续表达信任。
我的主线一直很清楚：芯片。绝大部分时间和精力，都会放在这里，扎扎实实做深，也拿最好的标准要求自己。
在这条主线之外，留一小部分资金和时间，支持身边值得的人，有的通过浪前，有的通过个人。自己往前走的时候，也让一些相信的人，更早出发。
很多值得做很久的事，现在就可以开始。
Opus 5.5 让所有设计师不得不接受的事情是，亲手上手操刀设计在生产中的价值已经远小于通过对话来产生一个美丽的界面了。
这意味着设计师之前的基本功无效了吗？并不是。
- 曾经的 LLM 就算找准了 Ref 他们还是会产出垃圾，迄今为止，好的手作 UI 能力还能发挥价值。
- 一个健壮的设计系统的价值变得非常重要，即，你的设计组件最小化了吗？
- 没有亲手做过 UI/UX，你还是不会知道达到那个最优雅的界面的最短路径，没有基本功做任何事情都是开黑盒。
LLM 只是把曾经需要打磨的基本功转化为了：
1. 快速迭代的能力
2. 认识错误的能力
3. 交流沟通的能力
（很遗憾我发现大部分人其实不懂得如何沟通交流）
4. 有钱，买得起强大的模型的订阅
底层架构模块 nano 下放做 jev 判断
有点大炮打蚊子的感觉……
发个Bonjour求 star ★
https://github.com/JUNNYOfficial/nano_jev
这是我花了三天时间，只靠代码与产品设计资产，纯口述产出的官网 ✨
官网：https://lumno.kubai.design
分享下我的心得 ⬇️
1. 用好产品的设计资产：在设计 Lumno 时，我几乎从 0 打造了一套组件库，从功能、内容自适应到样式。这套东西也可以应用在官网上。
2. 拆解，并让 Opus 自己找竞品：Opus 搜刮竞品的能力很强，且大多数时候很能 Get 到竞品的优秀点。比如我想做 Footer，我可以让他直接参考 Racycast，或者去 Product Hunt 上找 10 个 Top Mac 应用，分析其官网的 footer 构成。【不要怕自己没有 Taste，只需要让 AI 逐个去找网站每个部分中最好的参考即可】
3. 引导阅读顺序：首屏提出品牌主张+强 CTA 转化按钮；Section2 放核心卖点。以此类推，补充用户背书、惊喜小功能等，FAQ 聚焦 Github 或用户群里的高频问题，最后 Footer 前再把首屏放一次——好比 PPT 末尾需要再次 call back。
4. 基于优化 SEO 的思想组织内容：如果你不知道网站放哪些内容，就让 Opus 输出一个通用的能满足 SEO 要求的模板，然后再去手动加内容。可以多看看
@loki_yan_seo
老师的推文。
5. 善用 SVG 动画：Opus 5.5 的动画能力很强，可以让它基于产品功能直出演示小动画/截图。
6. 考虑移动端，特别是 iPhone 用户的阅读体验：iOS 的浏览器基本都是 Webkit 套壳，即使是在微信打开，亦是如此。你在 Chromium 浏览器上看到的样式，未必能正常工作。
7. 写“好”文案：Claude 写的 AI 味重，就让他去参考 Apple 的文案。官网首页，让他去学习广告文案怎么写、怎么说明痛点、怎么抖包袱、怎么呼应诉求；Wiki 文案，让他学习专业的组件库、设计规范文档。
8. 做好多语言：让 AI 意译，甚至可以基于目标语言人群的文化志趣、表达习惯、网络热梗来自由修改。
做了个新工具，在手机上方便预览html文件，且移动端自动适配，这里分享给大家一起用。纯前端无后端，纯手机浏览器本地渲染，所以不用担心泄密，见下方链接。
事情是这样的。
作为一个AI native的老师，我越来越多用到html作为内容分发的格式。比如我现在给学生布置作业，就是把一个硬编码了作业题的html文件发给学生，让学生在电脑上打开填表单然后导出pdf发给我。因为我需要学生实际填写的数据，但又不想麻烦搞一个链接（虽然确实也可以用cloudflare host一下）。
这样就遇到一个痛点。如果我手边没有电脑，但想在手机上快速预览任意手机本地的html文件的内容，无论是我发给别人的还是别人发给我的，微信内置的浏览器都不能完整渲染（可能是有加载上限）。而右上角三点用其他应用打开又没有手机上的chrome和Safari浏览器，原因是iOS 没有把 public.html 这个文件类型注册给任何移动端浏览器。iOS系统层面的设计是，HTML文件由 Safari之外的文档类App接管，而Safari/Chrome iOS不声明自己接收.html。所以微信分享面板里用其他应用打开永远不会有 Safari / Chrome。然而文档类app又几乎找不到能直接渲染的。唯一可以查看html的手机浏览器是edge，但edge没有自动移动端适配。
所以我做了一个网页，可以用来在手机浏览器上打开任意html，且自动优化移动端体验。注册了一个域名，把这个工具分享出来。
用 Claude Code / Codex 做东西一段时间后，发现一个问题：
🤔 我虽然每天都在 Vibe Coding，但其实完全不知道自己是怎么写代码的，因为我本身也不懂代码
所以我做了 Coding Wrapped
它会读取你本地的 Coding Agent 记录，把你和 AI 的协作方式做成一个本地 Dashboard，展示：你什么时候最常 Coding、怎么下 Prompt、做了多少项目，以及你正在形成什么样的协作习惯
我想做的不是一个「生产力评分」，而是给 Vibe Coding 加一面镜子。让你第一次真正看到：原来我是这样和 AI 一起工作的
已经开源，Claude Code 和 Codex 都可以用：https://codingwrapped.com/
想分享一个我办过两场线下活动后的观察：
举办过两次大概 20 人左右的线下 Workshop 和黑客松，我发现一个挺普遍的问题——短时间内，大家很难临时就想清楚一个好方向，甚至连产品定位都很难定下来。如果依赖活动方出题，最后做出来的产品质量也普遍很差（不是指UI不好看，或者有BUG，而是产品本身很玩具没价值）。
所以我最近在想：也许需要的不是“现场 build 一个产品”，而是更像 building day 或者 demo day 这样的活动——大家来展示、分享自己做产品的想法和进展，而不是被逼着在几个小时内硬憋出一个东西。
不知道有没有人办过类似形式的活动？或者参加过觉得体验不错的？想听听大家的看法。
一位做了很多年教育的老师问我一个问题：
你们做了大半年帮创业公司招人，企业端到底想要什么样的年轻人？
我愣了一下，按理说应该有个标准答案，但实际很难说出一个清晰的"人才模型"。原因是创业公司变得太快了。
我们服务过一家做模型的团队，前一个月还在帮他们找 C 端增长的人，一个月后融资有变，C 端整条线被砍，增长岗的人要么转去做 B 端销售，要么离开，而且这还不是个例。
所以创业公司想要的人，很难用一份 JD 描述清楚。做内容的要懂一点 marketing，还得能谈合作、对接资源；再往底层挖，是学习力，和会不会借力。但真正卡住年轻人的，是他们大多手里没有一个"必须解决的问题"。
在公司里，这个月用户数据上不来，目标就摆在那，你会被逼着去拆竞品、找最佳实践。做出海的，一定会去研究 Manus 在北美每一步怎么走：产品为什么这样更新，吸引的人群发生了什么变化。学校里没有这种压力，所以很多实习生会觉得某个增长 idea 是自己想出来的，其实市场上早有人做过、验证过，甚至踩过坑。这个时代，愿意踏实拆透一个案例、能把问题问对的人，比能想出 idea 的人更稀缺。
技术岗也差不多一个逻辑。AI coding 普及之后，出现了很多看起来很能写代码的人。不止一个雇主跟我们讲过，追问候选人怎么 review AI 写的代码，得到的回答是"用一个模型写，用另一个模型验"。那到底谁是对的？
创业公司没有大厂那套评审、测试、灰度，代码一上线面对的就是真实用户。企业真正想看的，是你遇到过什么问题、用什么工程思维解决的。如果仓库里全是 AI 生成的东西，对方心里的问题会很直接：那我为什么不给自己的工程师多报销点 token？
收回来看，AI 时代企业于是开始为另一样东西付费——在真实约束下做过判断的痕迹。有目标，有预算，有截止时间，也有可能做砸。
这可能也是为什么黑客松和 workshop 越来越成为大家喜欢的招人场景：给一个真问题，限定时间，谁能拆解、谁能边做边学，很快就看得出来。也是我们做自荐墙时不让大家放简历的原因，比起"我做过什么岗位"，我们更想看你用大白话讲清楚，自己解决过一个什么问题。
如果你还在学校，或者刚工作没多久，也许可以先不急着问"我该学什么工具"，而是给自己找一个真问题，哪怕它很小。
被一个真问题逼过的经历，时至今日依旧很贵。
很多人和我说做产品需要解决以下问题
1. 需求人群定位如何
2. 分发和曝光怎么解决
3. 需求粘性在哪里 竞争态势如何
4. 有没有触及ai的能力边界
5. 有没有商业化空间
以下是本人的部分思考
其实来回就几个问题
怎么找到你的用户
你的用户的问题真的被你解决了吗
你的用户真的有这些问题吗还是你在yy
付费就是另一个故事了（暂不赘述）
本人很坚持要做符合人性和很懒的产品
减少yy的可能性
如果我在日常使用时间里并不想拥有这个产品的槽位
那很难谈及下一步啊
人类使用应用的时长是有限的
有些需求会增加使用时长
有的是抢占了其他应用的时长
一个假期过去某种程度上明白了为什么ai c端应用大多数都变现困难了
因为其实人类能渗透日常的需求是比较有限的 而且随时会被更好的解决方案替代or更新的
拿之前做过的乙女向ai产品来说
很多用户谈了对象之后就会淡游或者退游了 因为有更好的更真实的解决方案了
并且他们访谈中 真实需求都会说 其实我还是希望智能到能帮我洗衣做饭😂
a不ai的实际上对于普罗大众不重要
因为大众大多数希望需求被更好更简单更轻松的解决
听说自荐墙已经上线一段时间了，还有一些社区小伙伴没发现这个宝藏角落🤔
我来带大家认认路！自荐墙是 Bonjour 里一个让大家介绍自己、认识彼此的地方。你可以聊聊做过的项目、正在折腾的事，也可以说说最近想认识什么样的人、寻找什么机会。不一定要有一份“完美履历”，真实地讲讲你做过什么、想做什么就很好。自荐墙指路👉https://bonjour.bio/open
如果你正在找工作、找伙伴，或者只是想让更多人看到你做的东西，都欢迎来发一帖。正在招人的团队，也可以来逛逛，或直接说说你们在找谁 👀
已经发过帖的小伙伴，也欢迎在评论区贴出你的自荐帖，让大家认识一下你！还没发过的，告诉 Bonnie：是什么让你犹豫了？ 想听真话🥹
更多关于自荐墙的介绍，可以点击下方推文解锁哦👇
使用国产agent＋llm会有微弱的焦虑
今年4月份开始vibecoding以来
一直用的国产agent＋llm
4月先用的智谱封装好的autoclaw
5月改用了kimi 网页端agent和code
6月开始用claudecode cli＋国产模型
（小米mimo、火山方舟等等）
7月开始用trae的100次速通
8~9月份在实习，vibecoding的内容基本在：产出各种类型文档图表、html原型、生产级的前端界面、手搓ai小工具等等。还是在用trae＋国产模型
现在10月份了，期间我一直在思考要不要订阅chatgpt，用codex，但总觉得麻烦，还要全球银行卡、中转站等等。
但是又有微弱的焦虑感，觉得自己用的不是最好的产品。至今没用过gpt、opus等等模型，也没用过codex，即使国产模型也已经满足我的大部分需求，但还是会幻想：如果用codex＋gpt我会不会更NB？
想问一下大家国产和国外的ai真的有区别嘛？大家怎么看待这件事呢？
假期和关注很久AI博主约了个咖啡，他之前是大厂程序员，裸辞后做自媒体，大家从行业聊到生活，三观很合，收获挺多的
刚坐下我们就先达成了共识：现在的AI行业还很混沌，主要体现在这些方面
1️⃣对AI没有清楚定位
公司层面，很多老板说要拥抱AI、提高AI浓度，但AI能带来什么变化、团队该用到什么程度，没想清楚
个人层面，AI确实在提效，但提效之后该做多少没有标准，很多人一边用AI，一边被塞进更多事情
2️⃣AI成长很快，职能边界也在变
去年用AI还停在点对点处理任务，今年agent出现，AI开始自动化处理一整段工作
按这个速度，大家的工作边界会被不断拉宽，从做一个工种，变成同时处理好几个工种的事；角色也更像pm，会拆任务、调度工具，比自己做专业工作更重要
3️⃣工作和收入方式在变
越来越多人会觉得单靠一份本职工作的性价比在下降，选择裸辞躺平或找副业，像程序员自己出来做产品/自媒体，已经很常见
以后可能有更多人不再坐班，也不再只靠固定工作获得收入
那混沌期，普通人怎么找机会？
我们的答案很一致，找【专业背景】+【兴趣点】+【能力优势】的交集
因为都清楚自己不是能在专业上卷赢别人的人，所以会去想差异化是什么
他是程序员+内容创作+口语表达：技术背景支撑他理解AI，内容和表达能力让他能讲给更多想转型AI的人听
我是mkter+内容创作+统筹管理：转行进AI后，除了做mkt，也能通过内容连接人、理解行业，再把资源整合到一起
混沌期会让人不安，但也意味着很多岗位和路径还没被定义
不用一味追主流，也不用抗拒变化，学着先找到自己能长期积累的复合能力，再看它能放进哪个新场景
其实吧作为文字创作者我可喜欢 AI 了。
以前写东西搜引用或者一些佐证的话，要么你自己读过很多书过目不忘，要么你自己有一套专用的摘录库并且直到东西放哪，要么就是自己一点一点到网上搜，总之这是个对 AuDHD 非常不友好的事情。
但现在有了 AI，且上下文基本都上百万的时候，我觉得阅读也可以被充新发明了，我称之为「边写边读法」—— 当我创作的时候经常需要找文献或引用，这时候我就可以直接把书和文档喂给 AI 当上下文，只要我写得越多，我能读到的东西就越多。
以前时常觉得一本书想看但没有动力开始，但现在通过某次写作想到书里可能有不错的内容想要引用里面的句子，结果发现书里有些观点和想法还挺有趣，然后真的把整本书读了，Kindle 也终于有了盖泡面之外的用途（不是。
但 AI 帮我写稿这事目前不太可能 hhhh。大语言模型已经变成了大编程模型，Opus 4.6 的时代也一去不复返了。最重要的是 AI 没有我的故事，追不上我的跳脱，学不来我的风格，也没有我那么可爱，嘿嘿。
