新手找 Niche，最常见的误区是非要找一个没人知道的隐秘角落，或者理解成受众要小。

Niche 说的是大市场里的特定场景，或者是某个旧需求换了个包装。

你不用发明新赛道。只需要在一个已经证明有钱赚的地方，找一个大厂看不上、或者反应太慢的缝隙。

怎么找到这种点子？去有需求的地方挖。

最直接的是翻差评。

比如，去 Chrome 商店、App Store、Product Hunt，找你感兴趣领域的头部产品，专门看一星两星的评论。用户在抱怨"缺功能"、"太慢"、"定价离谱"。

用数据做侦察。

用 SEMrush 或 Keyword Everywhere 跑关键词，月搜索量几千、KD 低于 30，说明有人在找，但还没人提供够好的答案。顺着这些词去看竞品，要是排在前面的网站像十年前做的，SimilarWeb 显示流量还挺高——说明有机会。

把自己泡进目标用户的圈子。

建个新的 Twitter 或 Reddit 账号，只关注目标领域的英文社区，潜水一两个月，看大家每天在抱怨什么。愿意为省事掏钱的人，就是你的用户。

有了方向，用 三级下沉 聚焦。

比如，"搜索引擎"没法打？"学术搜索引擎"还是太宽？那 "AI 原生学术搜索引擎"才算聚焦。越细，早期用户画像越清晰。

#出海运营秘籍👉@yunying23

咪万能

一个美国手机号码，一个稳定的梯子，几乎是稳定使用海外产品服务的标配了

1. 2026年后，纯粹的前端、后端、算法、策略岗位会越来越少，活得滋润的都是那种“左手敲代码、右手会让AI干活”的全能构建者。我问了十几个还在一线带团队的大牛，他们现在招人第一条要求就是：你能不能用AI把开发速度干到以前3倍？别再死磕手写一切了，学会借力才是王道
2. 版本控制不会Git的，2026年连面试都不用去了。SVN？那是上古神器，提了别人只会笑你。代码必须上GitHub，Gitee只适合放一些不能见光的小项目。最重要的安全常识：凡是能把你账户搞爆的东西（API Key、私钥、数据库密码），全部写进.gitignore，永远别犯低级错误，不然分分钟被人薅羊毛
3. 云服务器直接选最新版的Ubuntu LTS，Windows Server除非你想天天跟环境配置打架。想省事到极致？前端项目直接丢Vercel，免费额度够用一辈子，git push一下全自动构建部署，10秒上线，爽得飞起。很多百万用户量的独立开发产品到现在还在用Vercel免费版，真的香
4. 域名必须是自己的，越短越好记越好。别再用一堆乱七八糟的https://github.io二级域名了，看起来就廉价。像wquguru这种个人品牌，直接买个短域名，所有产品都挂在子域名下面，用户一看到就知道是“老王家出的东西”，信任感直接拉满。我现在看到好的短域名就跟抢茅台一样下手
5. 部署必须Docker化，不接受反驳。以前最常见的扯皮就是“在我电脑上能跑”，现在直接给别人一个docker-compose.yml，谁都能一键跑起来。参考我自己的项目结构：https://github.com/wquguru/llm-council-zenmux ，根目录干干净净，所有服务都能单独起，别人拿过去改两行就能用
6. 前端铁打的组合：Next.js + Tailwind + Shadcn UI。为啥？因为所有大模型在这套技术栈上训练的数据最多，让Claude Code帮你写组件，90%的情况下直接能用，改两行就完美。想用React + AntD也可以，但你会发现AI吐出来的代码永远差一口气。Python党想快速出demo就Streamlit，但只准做内部工具
7. 后端新手直接上FastAPI，老鸟随便你用啥。逻辑不复杂的全栈项目，直接用Next.js的API Routes就够了，全程TypeScript一门语言吃天下，上下文切换成本为零。性能真到瓶颈了再去搞NestJS、Go、Rust，到那时候你已经有钱请人了
8. 项目文件夹要让人看懂，更要让AI看懂。根目录建议这样分：frontend、backend、agents、docs，再加两个神仙文件夹：.spec（放所有规范和决策记录）+.chat（把跟AI的关键对直接cp进去）。下次你或者别人让AI接手维护，它直接就能看懂前因后果，效率直接起飞
9. 做AI Agent千万别先摸LangChain，那东西就是黑盒子中的黑盒子，调试到崩溃。直接上官方SDK：OpenAI SDK、Claude SDK，代码量少20倍，Token省30%，还100%可控。我现在所有新Agent项目全部原生SDK，调试速度快到飞起
10. 数据库+认证直接Supabase一把梭，开源的Firebase，免费额度离谱地高，后端代码能少写80%。缓存用Upstash，Serverless Redis，跟Vercel无缝打通。一个月几块钱就能扛住几十万日活，独立开发者闭眼冲就对了。省下来的钱和时间拿去喝奶茶不好吗？

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让ChatGPT推演了Manus事件的后续。

按《外商投资安全审查办法》的逻辑，禁止投资后如果已经实施投资，应当限期处分股权或资产，并采取必要措施，恢复到投资实施前的状态，消除对国家安全的影响。 
换句话说，不只是“退钱”，还包括：股权转回、资产转回、技术转让协议终止、IP授权撤回、数据访问切断、代码/模型/产品整合拆开、人员劳动关系重新处理。

这里最难拆的是三样东西：

一是人。
如果创始人、核心工程师已经加入 Meta，理论上劳动合同可以解除或变更，但“人脑里的知识”没法像股权一样物理退回。所以后续可能会出现竞业限制、保密义务、技术边界确认、核心人员是否能继续为 Meta 工作等问题。

二是技术。
如果 Manus 的代码、产品、模型工程、Agent框架、数据资产已经进入 Meta 系统，监管真正关心的可能不是公司壳，而是技术控制权是否已经外移。AP报道称，Manus 是一家有中国根源、目前以新加坡为基地的 AI Agent 公司，Meta去年12月宣布收购，交易随后受到中国方面审查。 

三是钱。
如果 Meta确实已经完成支付，原则上会要求返还交易对价；但具体是否“全额退”、谁承担税费/汇损/违约金，要看交易文件。一般来说，国家安全审查禁止属于强监管事件，合同里通常会有 regulatory approval、hell-or-high-water、reverse termination fee、material adverse effect 等条款。但这种案子政治和监管属性太强，最后大概率不是单纯靠合同条款硬打，而是各方协商出一套“可被监管接受的回滚方案”。

短期：交易大概率会被形式上撤销。
Meta不太可能硬抗中国监管继续完成收购，因为这个案子已经进入国家安全审查口径，不是普通商业纠纷。

中期：会围绕“恢复原状”做一套拆解方案。
包括退钱、转回股权、终止配套协议、隔离中国来源技术与数据、重新安排员工和业务主体。

长期：Manus可能很难再走“境内孵化—新加坡换壳—卖给美国大厂”的路径。
这个案子的信号意义比交易本身更大：AI Agent、核心团队、数据、技术栈，只要与中国境内研发和中国籍核心团队有强关联，即便主体搬到新加坡，也可能被穿透审查。

接着追问了一下实际会发生的步骤。

大概率会分成四步走。

第一步，冻结整合。
Meta 不能继续把 Manus 的代码、模型工程、产品路线、数据、团队进一步揉进自己体系。尤其是技术、IP、数据流，监管真正关心的不是公司壳，而是能力外流。

第二步，提交撤销方案。
要把股权、资产、雇佣关系、IP 授权、技术访问、数据权限、对价支付一项项拆开。中国《外商投资安全审查办法》的处理逻辑是：禁止投资后，若已经实施，应限期处分股权或资产，并采取必要措施恢复到投资实施前状态、消除对国家安全的影响。 

第三步，钱和资产回滚。
如果钱还在 escrow，最好办，直接退。
如果钱已经分给卖方股东，就要卖方股东按比例退回。
如果已经进一步分到基金 LP、GP carry、员工 bonus、税务账户，那就会进入更麻烦的 clawback / indemnity / tax true-up。

第四步，可能出现一个“软着陆版本”。
比如：Meta 放弃收购控制权；Manus 重新独立；部分非敏感海外业务保留；人员做重新安排；IP 和数据做隔离审计。监管要的是“消除影响”，未必要求每个人都回到原公司上班，但会要求控制权、技术权利和数据链路不能继续外流。

二、早期投资人已经拿到的钱，怎么处理？

可能会分三层处理：

1. 基金收到的退出款

如果 Manus 早期投资机构已经把股份卖给 Meta，基金先收到的是 sale proceeds，也就是退出款。

但现在交易被要求撤销，这笔钱很可能会被重新定义成：需要返还的交易对价，而不是最终实现的退出收益。

也就是说，基金不能理直气壮说“我们已经退出成功了”。监管和交易文件大概率会要求卖方按原持股比例返还相应款项。

2. 已经分给 LP 的部分

如果基金已经把钱分给 LP，就会触发 LP giveback / recallable distribution / indemnity 之类机制。

简单说，就是基金可能要求 LP 把之前拿到的一部分分配退回来，用于履行交易撤销或赔偿义务。

但这里会有两个问题：

一是 LP 协议里有没有明确的 giveback 条款。
二是 LP 的返还义务通常有上限、期限和用途限制，不一定能无限追讨。

所以如果 LP 钱已经散出去了，基金管理人会非常头疼。

3. GP 已经拿到的 carry

如果 GP 已经因为 Manus 退出拿到了 carry，后面交易被撤销，原则上这笔 carry 应该被重新计算。

如果交易收益不再成立，GP 拿到的 carry 就会变成 excess carry / improperly received carry，通常要按 LPA 里的 clawback 条款退回。Citco 对 clawback 的解释就是：GP 已经拿了 carried interest，后来基金出现损失或收益不够，GP 需要把钱还给 LP。 

但具体退多少，不一定是“全额毛额退”。常见安排是：

如果 carry 还在 escrow：
最好处理，直接冻结或退回基金。

如果 carry 已经发给 GP 但没发给个人：
GP 层面退回，重新调整 waterfall。

如果 carry 已经发给个人合伙人/员工：
GP 需要按内部 carry plan 去追。很多基金会保留一部分 carry 在 escrow，或要求现任、离任 carry recipient 承担个人 clawback。Davis Polk 引述的做法也提到，GP 常会把一部分 carry 分配扣留在 escrow，以覆盖潜在 clawback 义务。 

如果 carry 已经纳税：
会更麻烦。很多 clawback 是税后口径，LP 不一定能拿回税款部分；但也有协议会要求 GP 先退，再自己去处理退税/税收抵免。Davis Polk 提到，常见 clawback 会把义务限制在不当收到的 carry 扣除已缴或应计所得税后的金额，但具体要看 LPA。 

三、最可能的实际处理方式

真实世界里大概率不是大家一夜之间把钱全退干净，而是这样：

第一，先冻结未分配款。
交易对价里如果还有尾款、托管款、留置款、监管 holdback，先不动。

第二，卖方股东签一个 unwind agreement。
按原交易对价和持股比例，约定返还、扣税、汇兑、费用、违约责任怎么处理。

第三，基金层面做 waterfall reversal。
把 Manus 这笔退出从“已实现收益”调整为“需返还款项/或有负债”。LP 分配和 GP carry 重新计算。

第四，carry 延迟确认。
早期投资人里面，如果有基金已经因为这笔交易确认 carry，后面大概率要么退回，要么冻结，要么在后续基金分配中抵扣。

第五，税务单独谈。
跨境交易里，一旦钱已经走过新加坡、美国、开曼/美元基金账户，再涉及个人 carry recipient，税务和汇兑会非常难看。最后可能是“经济上回滚”，但账面上会通过 indemnity、escrow release、offset、tax gross-up 来解决。

不得不说，这一代GPT太细了。

在GitHub上面发现了一个性压抑程序员做的奇怪项目，利用Mac的加速度传感器实现的，拍打Mac就能发出奇怪的声音。😨😨😨

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今天其实是个很重要的日子：东哥亲自送外卖一周年纪念日🧐

我估计他是兄弟外卖的年活骑手，建议注销账户。

最近日耗token终于干到稳定一亿多了🤔

消耗提升的原因很简单，朋友是我的三倍了，我迫切需要找点场景拉消耗。

顺便又开始了新一轮长程任务和Skill的优化。

人类还是得互相卷啊🤣🤣🤣

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cursor 500次计费模式有个bug
可以用auto模型库的max模式😂
比如sonnet4.5 codex5.3-spark-fast gemini3.1pro

但是！不知道是不是我的错觉
模型质量比较一般 sonnet还很慢

打算取消订阅了😑虽然是500次的老号

PS：我遍历了一下应该有这些可用：
auto, composer-2-fast, composer-2, composer-1.5,
gpt-5.3-codex-spark-preview-low … gpt-5.3-codex-spark-preview-xhigh（4 个）,
gemini-3.1-pro,
gpt-5.4-mini-none … gpt-5.4-mini-xhigh（6 个）,
gpt-5.4-nano-none … gpt-5.4-nano-xhigh（6 个）,
claude-4.5-sonnet, claude-4.5-sonnet-thinking,
gemini-3-flash,
gpt-5.1-codex-mini-low, gpt-5.1-codex-mini, gpt-5.1-codex-mini-high,
claude-4-sonnet, claude-4-sonnet-thinking, gpt-5-mini, kimi-k2.5

今天最让我有“震撼”感觉的网站，还是和地图相关的🏙 你可以输入城市名之后，等待一下，就可以出一个矢量版的地图 非常适合： >设计城市文创 >打印出来挂起来 >完全开源 网址：

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#出海运营秘籍👉@yunying23

感受到了一波X短内容+算法机制的美妙之处。

你可以随便发，不用有什么质量压力，如果写得很烂的内容，反正也没人看，就拉到了。

你有机会去实现无数次的尝试，实现自我进化和迭代。

理论上小红书、抖音、B站也可以，同样有足够强的算法机制，但是有两个问题：
一是内容制作门槛高，你很难那么频繁更新和迭代；
二是在这些平台「主页」和「作品」感要更强一些，尤其是当你粉丝量级稍微提升后，还会均匀地在意每条内容的表现，因为那就是会很影响你是否能接到商单。

终究还是错付了

给了 7 亿。小米很大方。

AI 换脸门槛降到零了
一个开源项目，只要一张照片，就能实时换脸做视频 deepfake
不需要训练，不需要技术，下载就能用
87k star，这玩意传播速度比我想象的快
仓库地址:
https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam

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