说实话，其实行业现在蛮尴尬的，因为除了 AI 没什么可讲的，90%的产品话题都是 AI ，互联网的其他垂直行业，现在都不入了科技届的法眼

大部分产品经理，程序员，设计师只能眼睁睁的看着 AI 发展，然后工作之余努力花时间学习用上工具，至于什么创业机会，对过去大部分的从业人员，都没有什么机会，这和 2019 年前完全不同，差远了

以前是百花齐放，现在是一枝独秀，但也没办法，行业最爆发的时候已经过了，万事皆有规律，万物皆有定数，希望科技创新越来越好

这个技能画出来的架构图的质量是真的太高了！

https://github.com/Cocoon-AI/architecture-diagram-generator

下面是OpenHarness的架构图，配色很舒服

这款工具在没有高端硬件支持下，将PDF转化为markdown的效率提升到了每秒100页。这并不是效率上的小幅进步，而是大门槛的消失。以前需要重型GPU的任务，现在只要普通CPU即可完成。
这不仅代表着技术的普及，也意味着更多开发者将有机会利用这些工具进行文本处理、数据分析等应用。技术门槛的降低，正在重新塑造信息处理的格局。

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达芬奇重磅更新有望替代 Lightroom？

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从小红书乱审核能学到的一件事

在这个平台，看到的不敢提竞对的像是测评的笔记，很有可能就是恰饭商单。

毕竟水上的商单求稳，都会有意服从平台规则。

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最顶级的时尚单品：游戏引擎

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这个时代下，说话语气表达有人味，显得难能可贵

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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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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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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以前我不理解为啥我卖得贵还是比竞品销量好，最近观察到竞品非常努力但又丑炸天的宣传。我懂了，审美是我的最大的优势。

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。

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预言一波，Token 接下来会普涨

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”

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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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。