现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
互联网从业者充电站
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互联网从业者专属 内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容； 目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。 投稿/合作： @inside1024_bot 内容来源网络
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频道 互联网从业者充电站 (@https1024) 中文 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 29 290 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 4 672，并在 中国 地区排名第 8 495 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 29 290 名订阅者。
根据 10 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 528，过去 24 小时变化为 27，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 1.65%。内容发布后 24 小时内通常能获得 1.09% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 483 次浏览，首日通常累积 320 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 1。
- 主题关注点： 内容集中在 6g.com, 充电站, 1000万, claude, 1820036.com 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“互联网从业者专属
内容多为技术、产品、设计、运营等不同话题内容；
目标人群为程序员、设计师、产品经理、运营管理等不同职能。
投稿/合作： @inside1024_bot
内容来源网络”
凭借高频更新（最新数据采集于 12 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
29 290
订阅者
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帖子存档
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拿elys做例子来说个概念：评论区互动内容的「深度」
截图里这种很明显就是AI不痛不痒的试图抖机灵、试图赞同或反对。但全都停留在皮毛附和层面，且缺乏真正的「增量信息」，于是会让你感觉就是围着原楼主的话搞二创，精确描边镶金。
成熟社区真人评论的活人感，并非只是因为「增量信息」，更因为真人的评论敢于制造「破坏性创造」，可以理解为：敢偏题往外乱扯。
但很多失败的古典社区，尤其是自我生活流水账分享向的社区，也会抑制用户的「破坏性创造」评论倾向。楼主只是晒了今天吃什么，那我除了机械式评论「吃的不错」「在哪吃的」，还能说啥？
29 301
#出海运营秘籍👉@yunying23
播客名字现在想了两个
一个是 1: 1%法则
一个是 2: 重要的20%
大家第一感觉觉得哪个名字传播会广一点？
想做播客，主要是现在表达欲有点旺盛，想抒发的东西太多。现在想做的播客目的就是每天可以把自己想到的觉得重要的东西记录下来传递出去
然后这个播客名字想传递出来的点是 ，就是你可能每天只花一点时间听，然后每天听一个思考，他都能够在人生达到复利
有很多知识也是无用的，其实你不需要太多的碎片信息，只需要一些底层的思考方式，然后在这个播客里，我可能会更新一些关于做事习惯，知识体系等等的那种很底层的实际方法
谢谢大家给我投票谢谢！！
29 301
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29 301
和 Claude Code 人机共创、多轮编辑一个 MD 文档。
有时候我对它有很多修改意见，但因为 MD 文档没有评论功能，最开始我直接描述在对话框里面，但修改哪个位置都要描述一遍，很累。
后来我让它生成飞书文档我来进行局部评论，让它读评论来修改文档。
但最后我发现我想复杂了。其实不需要评论功能，只要有一个不常出现的标记来标识它是评论意见就好了。
所以后来我直接在 MD 文档里面用双尖括号<< >>把内容括起来，告诉它这就是我的评论，让它按照这些意见去修改 MD 文档对应位置的内容就好了🤗。
29 301
#出海运营秘籍👉@yunying23
刚刚调研了一圈，真实的感受是，自己突破墙的限制，然后用上主力模型的人，已经是百里挑一，又想了想，估计是千里挑一，我朋友圈还是比较高质量的人群。
豆包和deepseek从这个角度，功德无量，真的是让绝大部分人用上了。
29 301
+3
Lody 新版移动端已发布，快试试，绝对比 codex 和 claude code 的 remote control 好用。
因为你起码可以在手机上使用任意的 code agent，控制你所有平台的机器。
29 301
Vibe 了一个局域网 / 线上对战小游戏，以前和同学一起捣鼓的时候，得花一周多的闲暇时间和宝贵的心力才能搞完，现在就是一个 codex 夜间任务，实现 + debug + 部署全都搞定。
这次依旧用的 Bevy，现在的思路越来越坚定了，与其去等 Unity / Unreal / Godot 的 MCP 覆盖，不如直接找一个无编辑器引擎早早的积累自己的模块，所有的预研都可以 agent 端到端的完成。
P.s. 之前的任务 codex 每一轮都会给我视觉反馈，最长的一个已经跑了四百轮的截图了。
29 301
真实Agent迭代案例，真正理解Harness工程
Agent 领域的「原汤化原食」 ——
用 3 组 Claude Code 源码拆解的项目+ 2 场 Harness 直播的逐字稿作为支撑材料，让 Hermes 整理了一个 Harness 工程的实践案例
模拟了一个「迭代写作 Agent 的全过程」，把常规的 Harness 策略用一个一个的问题作为引子，串了一遍。
如果看完这篇文章你还搞不懂 Harness，那你缺的就是产品经理和大模型的基本功了。
