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🟨第8話→11月27日(水)22時放送🟨 「神様が人を殺すなんて…」 犯した禁忌　人間の罪×神の暴走 「黄泉送り」「小夢の涙」 次週予告です✨ ⛩️FOD→8話先行&全話配信 ⛩️TVer→7話&1〜3話配信中 ⛩️Netflix→全話配信 🟨 #全領域異常解決室# 🟨

兄弟们，天天看群里有人吹什么信息差，其实说难听点全靠手脚勤快。 只要你梯子不断，脑子里知道怎么让Claude和GPT干活，国内大把人的钱包就是给你敞开的。 我自己花10亿Token让Codex测试下来可以跑通的几个路子,免领👇： 1. 去Hugging Face和Discord各大AI频道扒最新的工作流和Prompt合集，转手丢给DeepSeek洗成保姆级中文教程，挂闲鱼和微信小店，上个月我朋友单靠卖这个睡后收入五位数。 2. 盯紧Product Hunt和X上的独立开发圈子，把海外刚冒头、还没被搬烂的微创新产品，挑有痛点的用可灵做成解说视频，发微信视频号和知乎，哪怕挂个私域咨询都能直接收割一波。 3. 爬海外顶级Newsletter和Substack上的干货，用NotebookLM做成针对垂直行业的落地问答库，打着“行业专家私教”的名头往私域引流，一套打包卖199，买的人根本不管成本是零。 4. 把国内B站和快手上那些解压、木工、非遗手艺视频，稍微掐头去尾换上无版权BGM，直接往Instagram Reels和YouTube发，海外老外就吃这套，赚美金播放分成真的省心。 5. 收集GitHub上开源的各种自动化脚本，自己花两小时测试跑通，做成小白专属配置包，去专门的技术社群当定制服务卖，单子多到你根本接不过来。 全特么是公开的东西，但凡你肯动手倒腾两下，真轮不到你在这天天焦虑。

1 个 Custom Prompt 就能把 AI 的智力边界从普通助手拉升到世界级专家水平。通过设定全领域专家身份、强化逻辑推理深度以及要求提供详尽具体的回答，你可以直接接管 AI 的知识广度与思维深度。 建议收藏这套逻辑：1. 设定全领域专家身份；2. 注入高强度智力与知识规模；3. 强制执行详细、具体、完整的回答流程。这套指令能直接抹平普通用户与专业开发者之间的指令差距。

用这个方法，每天躺家里就能月入12000人民币 推特上一个月赚不到12000r的不是傻逼就是懒逼，按照我这套方法，赚不到找我给你补 最简单的方法就是加入全真社区、灯塔社区给有需要的大KOL互动，因为KOL要发广子周边，这种推文没啥人互动的 ，买点互动推文自然流才能好一点 一个蓝V号灯塔每天能搞70人民币，全真能搞120人民币 你搞两个号一起干一个月就是12000，你搞10个号我都不敢想能赚多少，缺的就是执行力 最重要的还做做帐号放大自己的影响力：粉丝搞上去、流量搞好点，和各个交易所的商务、线下的大kol、有资源的人认识一下，每天单子多的写不完，不少人做帐号一年已经月入1万U了 有工作经验的，英语好的，去dejob找工作，各种客服、运营，多的要死，能进去就能赚到钱，大部分都是一个月1500U，赚钱不要太简单 币圈捞偏门的方法多的要命，很多直播一场50U，一周能直播5次，一个月又是1000U到手 刷alpha，这个月行情不错，一个月单号大概400U，你上4个家人号，又是1200U，ok的boost没那么推荐，经常该规则，坑人的玩意少玩 x赚钱的方法太多了，币圈、AI两大领域全是赚小钱的机会，不要看不起小钱，

10款普通人能买到的“世界级神器”，全是各领域闷声干大事的狠角色：工具类里WD-40除胶去锈、3M双面胶防水不残胶、德国慧鱼膨胀螺丝抗老化、万可端子防虚接，泛达扎带户外能用20年，还有日本TOP扳手、凯尼派克钳子、美沃奇电钻，全是硬核耐用派。日用品也不含糊，东丽眼镜布干擦屏幕不留痕，澳洲爱斯基保温箱配冰袋保冷超持久。总结就一句话：甭管修家电、搞装修还是露营自驾，认准这些牌子，主打一个省心耐用，绝不当耗材。

机械、电气学生最难受的，不是 AI 要抢饭碗，而是眼看着 AI 行业高薪岗位越来越多，自己连入场券都没有。 毕业进工厂，做设备维护、现场调试、生产管理。工资不高，成长有限，想转行却发现招聘要求里全是算法经验、项目经历和名企实习。 我自己也是机械专业毕业，从矿山到消费电子自动化产线，接触过机械机构、PLC、传感器和机器视觉。 但我很清楚： 接触自动化设备，不代表具备自动化研发能力。每天处理设备故障，也不代表掌握了控制算法。 所以我不太认同网上那些建议：机械、电气学生赶紧学 Python、学大模型，就能吃到 AI 红利。 哪有这么容易。 会调用 API，不代表企业愿意给你高薪。会用 AI 写代码，也不代表你能设计一套可靠的控制系统。 但传统工科并不是没有机会。 AI 要进入机器人和真实工厂，最终还是绕不开机械结构、运动控制、传感器、工业通信和设备安全。 这恰好是机械、电气学生可以建立优势的地方。 与其和计算机专业学生硬卷大模型算法，不如往机器人、机器视觉、运动控制、工业软件、Physical AI 这些交叉领域靠近。 但也要认清现实：行业有前景，不代表每个进入这个行业的人都能拿高薪。 对于普通家庭、普通学历、没有名企资源的学生，我觉得最重要的不是追哪个风口，而是判断自己现在做的事，能不能成为进入下一份更高价值工作的筹码。 哪怕第一份工作工资不高，也尽量选择能接触核心技术、积累项目经验的岗位。 如果每天只是重复操作、处理异常、填报表，干了三年，除了熟悉公司的设备，什么能力都带不走，那才是真的危险。 我现在也在面对同样的问题。 想转向更有技术含量、收入更高的岗位，但现实是，知道方向和真正跨过去，中间还隔着很长一段路。 很多传统工科学生不是不知道 AI 代表未来，而是根本没人告诉他们，怎么从现在的位置走到那里。

世界上前20的Skill必装榜！ 1、superpowers（by obra），当时星标 30.2 万 它把开发拆成四步：头脑风暴、写计划、测试驱动、代码审查，串成一套开发流程。做中大型功能之前装上，AI 不会一上来就乱写代码。 2、skills（by mattpocock），当时星标 29.8 万 需求说不清的时候，它会反过来追问你，再帮你理清架构。排查 bug、重构老项目，用它最顺手。 3、andrej-karpathy-skills（by multica-ai），当时星标 22.1 万 一份项目规则：AI 先想清楚再动手，只改该改的地方。放进项目根目录，写代码时就生效。 4、skills（by anthropics），当时星标 18.2 万 官方技能库，Word、PPT、表格和 PDF 都能直接做。想自己写 Skill，照着它的模板改就行。 5、ponytail（by DietrichGebert），当时星标 16.8 万 让 AI 像最懒的资深工程师一样思考：能不加的抽象就不加。代码写完让它过一遍，把过度设计和技术债挑出来。 6、ui-ux-pro-max-skill（by nextlevelbuilder），当时星标 13.8 万 整套配色、字体搭配和交互规范都在里面。做落地页、后台和 APP 界面之前装上，页面更像设计师做的。 7、graphify（by Graphify-Labs），当时星标 12.9 万 把代码、文档和数据库结构转成一张知识图谱。接手陌生项目时先建图，再问"这个函数被谁调用"，一查就清楚。 8、caveman（by JuliusBrussee），当时星标 11.4 万 让 AI 用最少的字回答，啰嗦的铺垫全删掉。长时间跑 agent 的时候装上，能省下一大截 token。 9、agent-skills（by addyosmani），当时星标 10.9 万 谷歌工程师整理的工程规范，覆盖接口设计、上下文管理和质量检查。团队一起写项目，用它统一写法。 10、taste-skill（by LeonxLnx），当时星标 9.9 万 给 AI 补上审美：排版、参考图和动效都有讲究。做官网首页和作品集的时候用，页面不再像套模板。 11、Understand-Anything（by Egonex-AI），当时星标 8.7 万 把代码变成能点开的交互图谱，还会讲清楚业务流程。新人上手项目、读开源代码，最省时间。 12、impeccable（by pbakaus），当时星标 8.3 万 专门提升 AI 的设计能力，会检查间距、层级和细节。页面做完先让它审一遍，再按建议打磨。 13、awesome-claude-skills（by ComposioHQ），当时星标 7.7 万 一份技能合集，按场景收录了八百多个 Skill。不知道该装什么，先来这里挑。 14、last30days-skill（by mvanhorn），当时星标 6.5 万 它会去 Reddit、X 和 YouTube，汇总最近 30 天的讨论。 做选题、追热点、调研同类产品的时候用。 15、humanizer（by blader），当时星标 5.9 万 专门去掉文字里的 AI 痕迹，比如套话和固定句式。公众号、口播稿和邮件写完，都可以让它过一遍。 16、diagram-design（by cathrynlavery），当时星标 5.8 万 支持四十多种图表，直接输出成网页文件。写技术文档、做方案汇报，用它画架构图和流程图。 17、i-have-adhd（by ayghri），当时星标 5.8 万 让 AI 先说结论和下一步，再给细节，不把答案埋在长段落里。问技术问题、想马上拿到结果，就装它。 18、marketingskills（by coreyhaines31），当时星标 5.6 万 覆盖文案、SEO 和数据分析这些营销技能。写推广文案、提升网站搜索排名的时候用。 19、academic-research-skills（by Imbad0202），当时星标 5.3 万 从查文献、写论文到模拟审稿，一条流程串起来。写毕业论文、投期刊之前都能用。 20、scientific-agent-skills（by K-Dense-AI），当时星标 5.3 万 让 AI 变成科研助手，接入生物、化学这些领域的数据库和工具。做实验分析、查专业资料的时候用。

《Claude Code + 接口流水线：跨境电商调研的「免网页」实战》 @gengdaJ 分享了一套把 Claude Code 变成调研流水线的方案，核心点不是「用了什么 AI」，而是「把数据接口变成 Agent 的触手」。他在做家庭厨电出海调研时，全流程没开过一个网页，复现他的思路分五步： 1. 资产盘点：用 Exa 和 TinyFish 搜索目标品牌（如九阳）的公开财报与分析，通过全文解析摸清出海业务占比。这一步是定基调，不看网页直接从分析后的数据里拿结论。 2. 市场锚点：用 Anyapi 调用 TikTok Shop 的商品接口，配合 Exa 查跨境电商政策，选定越南作为主攻市场。逻辑是：不靠「感觉」选市场，靠成交数据和政策窗口重合度选。 3. 品类精选：在 Anyapi 里批量拉取 TikTok Shop 店铺的坚果奶机销售数据，只看增速最快、评价最好的 sku。别人还在浏览网页选品，他已经在按「订单密度」筛选了。 4. 触达通路：用 Tikhub 搜垂类 KOC，筛选近期作品活跃度，再用 Anyapi 拿联系方式，Hunter 验证邮箱有效性。这一步把「人工扫码」变成「数据清洗」。 5. 商务自动跟进：用 AgentMail 接口起草邮件、打标、跟进。邮件分批发送，回复状态自动更新，品牌方只需要最后确认回复意向即可。 核心价值：他把调研从「看网页」变成了「调 API」。 Claude Code 在这里扮演的是「流水线调度员」：帮你写接口调用代码、帮你洗数据、帮你把这一串动作串联起来。 这种思路最值钱的地方在于：你手里的 API 决定了你的触手有多长。当别人还在人工查网页时，你是在用数据覆盖市场。AI Agent 时代，谁能把领域数据库接入到 IDE 里，谁就能直接降维打击。

Gemini 4 Carbon 写作确实牛逼 让它总结了 Next Token 过去 9 期 30 条 AI 领域的核心认知： 1. Token 就是新货币；买一台本地机器跑模型，本质上是在家里铸币。—— 橘子 2. AI 没有泡沫，只有受制于物理基建的供给不足。—— 歸藏 3. 在 AI 时代，别羞于承认自己是卖 Token 的——你不卖 Token，还能卖什么？—— 橘子 4. 好应用不必让用户每次打开都烧 Token；用品味把大量 Token 一次性凝结成无数人能反复消费的作品，边际成本才会降下来。—— 向阳乔木 5. 对大多数人来说，Vibe Coding 不是生产力，而是自由度最高的创造类游戏；充进去的 Token，就是新时代的游戏充值。—— 歸藏 6. 只要 AI 把一件事的起跑线拉到六十分，六十分就是零分。—— 橘子 7. 当一件事靠一句话就能搞定时，凭什么它是你的壁垒，又凭什么它是我的？—— 歸藏 8. 软件和游戏正在网文化：平台不再卡发布，只卡推荐；谁都能上架，但没流量就无人看见。—— 歸藏 9. 按昨天的标准做出来的东西，今天 99% 都只算自用工具；市场扩大了一百倍，但依然只有最头部的 1% 配叫商业产品。—— 杨攀 10. 产品未必是一个 App；只要跑通“发现需求、创作、分发”的闭环，一篇文章、一档播客也是产品。—— 歸藏 11. 当开发只要十分钟、打包签名却要半小时，真正的瓶颈就不再是智能，而是旧世界的交付规则。—— 橘子 12. 过去是软件把 Agent 塞进自己的界面；未来是软件放弃自己做 Agent，主动变成 Agent 调用的插件。—— 杨攀 13. 传统软件思维喜欢把每条路径写死；AI 原生思维只留一个循环，把剩下的交给模型。—— 杨攀 14. 软件上的按钮越少，离 AGI 越近。—— 橘子 15. 面对超级助理，人只该负责说话，不该负责管理会话；需要人手动翻找线程，只说明模型还不够强。—— 橘子 16. 工具随时会换，上下文必须归自己所有——劫持所有 Agent 的记忆，把过程和产物沉淀回自己的仓库。—— 歸藏 17. 人类团队正在向一人闭环演进，别反过来让多 Agent 学人类开会内耗——人类在走向 AI Native，别让 Agent 退回 Human Native。—— 橘子 18. 上一代生成模型在卷“理解”，死磕最后百分之一的物理还原；新一代模型赢在“创造”，一句话把意图编排成完整的故事。—— 歸藏 19. 输出格式不报错，只代表不用重试，不代表判断正确——别把“结构稳定”偷换成“没有幻觉”。—— 杨攀 20. 不能调工具、不能动电脑的所谓 Skill，本质上还是一段提示词润色。—— 歸藏 21. 今天限制模型上限的往往是人自己——你写进提示词里的前提假设，恰恰锁死了模型的发挥空间。—— 杨攀 22. 注意力是今天最稀缺的资源；开源的提示词、Skill 乃至软件，唯一的商业价值都是成为流量入口。—— 橘子 23. 跟模型拼技术注定会输；唯有人与人之间建立的信任与个人品牌，不会被技术进步吃掉。—— 橘子 24. 品牌的本质，是用真名、露脸和沉没成本作抵押，降低别人相信你的成本。—— 向阳乔木 25. 所有生意都在建立信任：To B 让企业信你，To C 让大众信你，To A 让 Agent 信你的信源；三者皆无，就只剩悦己的 To Me。—— 橘子 26. 在公网上主动留下关于自己的真实一手信息；你不定义自己，AI 的幻觉就会替你定义你。—— 歸藏 27. 今天最不缺的就是没有性格的内容；持续输出有变化但一致的“人味”，才是稀缺品。—— 歸藏 28. 还按设计、前后端、QA 切岗位的算不上 AI 原生组织；真正的 AI 原生组织里每个人都是全栈闭环的一人公司，而且它是磨合生长出来的，不是 HR 设计出来的。—— 歸藏 29. 大厂把员工拆成稳定的螺丝钉，也就亲手杀死了长出全局架构师的土壤——架构感是操盘练出来的，不是分工分出来的。—— 歸藏 30. 帮企业做 AI 转型，最该做的不是改造基层流程，而是去培训一号位。—— 向阳乔木 以上内容来自：@oran_ge @op7418 @vista8 @ericyangpan @nexttokentv