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 29 436 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 621,并在 中国 地区排名第 8 320 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 29 436 名订阅者。
根据 25 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 448,过去 24 小时变化为 3,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 1.49%。内容发布后 24 小时内通常能获得 0.91% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 439 次浏览,首日通常累积 269 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 26 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。
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芦笋团队招产品经理
芦笋你可能用过——录屏、提词器,百万创作者在用的工具。
现在我们在做一件更大的事:把芦笋从单点工具升级成视频创作者的 All-in-One 工作台。写稿 → 提词 → 录屏 → 剪辑 → 分发 → 变现 → 数据,七个模块串成一条完整的创作链路。
几个核心产品已经上线并且有付费用户,接下来要做的是把它们真正"合体"——这是芦笋下一个阶段最重要的事。
找什么样的人:
能独立负责一个模块从 0 到 1,也能站在套件全局想清楚模块之间怎么串、用户怎么流转。对创作者工具有体感,自己最好就是某个平台的内容生产者。能跟工程师直接对话,不怕手脏,会看数据。
加分项:
做过 SaaS 或工具类产品、有 AI 功能落地经验、自己录过课/做过视频。
关于我们:
原则科技,十几人的团队,已盈亏平衡。给自由职业者和创作者做长期有价值的软件。
感兴趣私信我,推荐朋友也欢迎 🙏
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#出海运营秘籍👉@yunying23
P 人微 J 了。
1. 花了两个多礼拜把今年的产品策略和内容策略敲定做完了。平淡如水的开始执行。
2.谈好一个同行异业项目合作,开心。
3.把 AI 账号的更新提上日程,不知道能怎么变现,但还是先更起来赚点激励再说。
4.用两条短视频的执行,开启个人的短视频元年。
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#出海运营秘籍👉@yunying23
我从种地学到的运营思路
(本篇为从打红警学到的运营思路续)
小时候家里种过地。
零几年,我爸开厂创业失败,为了还债,三个人种了二十多亩。我当时还是个小孩,能帮的忙有限,但该干的活没少干。
那段经历当时觉得苦,现在回过头看,好像还真有点东西。
第一点:脏活没人替你干
我最怕下雨天掰玉米。
玉米地里全是泥,叶子打在脸上又湿又疼,掰下来还得一袋一袋往外扛。没有捷径,就是一趟一趟走。
运营里也有大量这种活。手动打标签、一条条回私信、盯后台截图做周报。大部分时间你就是在地里扛玉米。谁能把脏活干利索了,谁就多一层基本功。
第二点:干不动的时候,把活拆小
二十多亩地,站在地头往里看,根本看不到头。
后来我找到一个很朴素的办法:今天就干一亩。
一亩地就那么大,活就那么多。干完一亩,再看下一亩。二十多亩听着吓人,一亩一亩推,总能推完。
很多人卡在执行力上,其实不是懒,是目标太大,站在地头看不到尽头,就不想动了。
第三点:大部分时间看不到收成
种地最让我茫然的一点,是没有即时反馈。
种下去之后就是日复一日地干活。浇水、施肥、除草、打药。你看不到庄稼在长,看不到钱在进来,只是在干活。
只有到了那个季节,才能看到收成。
运营也是。发了一个月的内容,数据可能没有任何变化。但种地的人不会因为今天看不到麦子就不浇水了。方向对了就别着急,季节到了,活不会白干。
第四点:靠天吃饭,认了就好办了
种地最大的变量是天气。一场冰雹下来,半年白干。
运营最大的变量是平台规则、算法调整、甲方变需求。控制不了的东西太多了。
种地的人早就接受了这个前提:能浇水就浇,能施肥就施,剩下的交给老天。能控制的部分做到最好,控制不了的别较劲。
第五点:规模上去了,管理比勤劳重要
三个人种二十多亩,靠的不是谁更能吃苦,是怎么分工。谁管哪几亩,今天先干哪块,农具怎么分,都得提前想好。
运营也是。人少事多的时候,最重要的不是加班加到死,是想清楚优先级。三个人都去同一块地里挤着干,其他地荒着,效率能高才怪。
写在最后
种地和运营,底层体感是相似的。
都是大量重复的体力活。 都需要把大目标拆小。 都没什么即时反馈。 都得接受控制不了的变量。 都是规模上去之后,管理比勤劳重要。
我现在偶尔还是会想起下雨天在玉米地里扛袋子的画面。当时觉得苦,现在觉得,嗯,还挺值。
至少比看数据报表有意思。
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happy虽然操作claude code丝滑,但缺了tmux就感觉不够自由可控,搜了一圈,发现这个开源项目不错:https://github.com/librae8226/nexus4cc
tmux套了一个移动友好的用于操作的壳子,用cloudflare tunnel映射后就可以浏览器打开了,而且还支持pwa,在iphone safari上点击共享,添加到桌面就变成了移动应用
搭配happy在手机上控制cc真的很丝滑。給大家推荐这个开源项目,也是国人开发的。
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/2025876541188444353?share_code=PEdDUgcAu3kR&utm_psn=2027458078610604649
2026年03月中国AI短剧市场要点(04)
1、新增播放破792亿,流量、主体两极分化加剧。
2、供给达历史高位,日均上新超1200部,行业内卷升级。
3、头部玩家大洗牌,新势力凭爆款突围。
4、AI真人短剧成流量核心,男频爆发力强。
来自:“知乎”- “买量小飞机”
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2026斯坦福AI指数年报:美国AI投资规模是中国的23倍,全球AI算力年增3.3倍,中美AI基本没差距
4月14日消息,今天,一年一度美国斯坦福大学以人为本人工智能研究所的《2026年人工智能指数》正式发布,全文共计423页。
报告指出,AI技术的普及速度空前。过去三年,生成式AI渗透率已经达53%,快于个人电脑与互联网;企业采用率88%,超80%大学生使用生成式AI。
同时,全球处于AI产业主导模型研发。2025年,行业产出超90%顶尖模型,OpenAI、谷歌、阿里为主要贡献者,学术仅占1%。
对于中美AI技术差距,报告认为基本没差距。顶尖模型性能交替领先,截至2026年3月,美国模型仅比DeepSeek等中国模型领先2.7%。其中,中国在论文、专利、工业机器人装机量领先,美国在顶级模型、高价值专利、投资领先。
算力层面,全球AI算力自2022年每年增长3.3倍,英伟达占60%以上份额。从训练角度,美国拥有5427个数据中心,依然排名全球第一。
速度的提升并非没有代价。如今,全球AI数据中心耗电量高达29.6吉瓦,足以满足纽约州高峰期的用电需求。仅运行OpenAI的GPT-4o一年的用水量就可能超过1200万人的饮用水需求。
欢迎打开和关注我的账号
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#出海运营秘籍👉@yunying23
招全职/兼职运营
近期准备开始创业了,需要一个熟悉运营的伙伴负责线上宣传产品、拉新用户、组建&管理内测用户群。宣传主要阵地是小红书,后续会拓展到其他平台
目前产品有小程序版本,可搜【想迹记事本】,App版本在在筹备中。
项目介绍:C端内容平台(类似于小红书)
交付周期:长期
预算方案:5 ~ 8k
支付方式:月付
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Vibecoding小tip,供之前没有代码经验的朋友参考。
场景:有时我们出了一个需求之后,会有好几种方案,尤其是不同的视觉设计,希望找到一个方便的方式预览所有设计。
解决方案:让Cursor“用Console来预览不同的设计”,Cursor会告诉你如何打开控制台,并给你几段代码,复制进去,回车即可。
举例:图里是在试不同的标签样式,我输入了bookmark,flag,outline,最后选了bookmark。
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发现一个让我后背发凉的开源项目 → 给它一个邮箱,它能自动挖出关联域名、数据泄露记录、社交账号,然后画成一张关系图谱。
Flowsint 是一个基于图数据库的 OSINT 调查平台,核心思路是把所有实体(域名/IP/邮箱/手机号/加密钱包/社交账号/组织)建模为节点,通过自动化 Enricher 扩展关联关系,最终形成可交互的调查图谱。
内置 Enricher 覆盖面很广:
→ 域名方向:子域名枚举、WHOIS、反向DNS、历史记录、ASN 关联
→ IP/网络:地理定位、ASN 查询、CIDR 枚举
→ 社交媒体:Maigret 用户名跨平台搜索
→ 邮箱:数据泄露查询、Gravatar 关联
→ 加密货币:钱包交易记录、NFT 持仓
→ 网站:爬虫、链接提取、Tracker 识别
→ 还支持 N8n 工作流对接
技术栈:FastAPI + Neo4j + PostgreSQL + Celery,前端号称千节点不卡。Docker 一键部署,所有数据存本地。
值得注意的点:
→ 2800+ Star、355 Fork,社区活跃度不错
→ 项目明确标注了伦理准则(ETHICS.md),限定用于合法调查/安全研究
→ 仍处于早期开发阶段,README 自己写了 "definitely needs help"
→ Enricher 的数据源质量和覆盖率需要实际测试才知道深度如何
→ 类似工具有 Maltego(商业)和 SpiderFoot(开源),Flowsint 的差异化在于图谱交互体验和模块化架构
适合安全研究员、OSINT 调查员、威胁情报分析师。
⭐ 2,801 | 🍴 355 | TypeScript
🔗 https://github.com/reconurge/flowsint
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