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#每日一问# 随着整个行业市值的膨胀，大家的财富规模应该也经历了变动。在个人财富增长的旅程中，哪个阶段是您认为最为艰难的？并请分享是什么原因让这一阶段变得如此挑战。

推荐 @MengTo 为设计师和开发者们开源的 Skills MengTo 是 @designcodeio 和 创始人，在设计和开发结合方面有非常深的积累，他的分享必须关注起来，这个开源项目把设计指令、工作流、风格系统、抓取与调试经验都沉淀成了「四大类、75 个 Skills」 1. Codex workflows - 10 个 可复用的 Agent 操作流程（抓取、转 prompt、性能剖析、内容生产） video-to-superprompt、stitched-full-page-capture、html-to-interaction-prompts、daily-ui-inspiration-capture、optimize-web-animations、performance-profiling 2. Media - 2 个 按用途/裁切/比例挑选高质量图片素材 aura-asset-images、unsplash-asset-images 3. UI - 1 个 “像设计系统一样写 prompt”的方法论 design-first-ui-prompting 4. Web design - 62 个 落地页结构、动效系统、WebGL/3D、CSS 处理、布局系统、视觉风格 landing-page、pricing-page、gsap、threejs、tailwindcss、animation-on-scroll、globe-gl、cobejs、vantajs、progressive-blur、css-border-gradient、各种 dark/glass/skeuomorphic 风格包 ... 旗舰工作流：从参考视频到一键 HTML 1. video-to-superprompt —— 输入一段参考视频（设计稿/落地页/动画录屏），用 ffprobe+ffmpeg 抽帧，按“故事 / 布局 / 运动 / 视觉 / 技术重建 / 可访问性”六层分析，输出一个长到不看原视频也能重建的 paste-ready prompt，明确点名 GSAP ScrollTrigger、Lenis、Three.js、video.currentTime scrubbing 等具体机制。 2. html-to-interaction-prompts —— 把已有 HTML 页面（如 Aura Build 产物）拆成“单段/单动画/单按钮/单 hover/单 WebGL 效果”的可复用 prompt 文章。 3. stitched-full-page-capture —— 解决 Framer 等懒加载/滚动动画站点 fullPage 截图发白的痛点：滚动预热 → 视口分步截图 → 垂直拼接 → 用拼接图重切 section crop，并写回 manifest。配套 Playwright + ffmpeg 脚本。 4. daily-ui-inspiration-capture —— 把“浏览 + 抓取 + 参考研究 + prompt 生成”组合成每日自动循环，产出 prompt pack。 两个值得细读的 Skill 范式 1. design-first-ui-prompting 给出了一套固定 prompt 骨架：GOAL → FORMAT → LAYOUT → TYPE SYSTEM → COLOR+MATERIAL → IMAGERY → COPY → CONSTRAINTS → NEGATIVE PROMPT，并强调三个关键技巧： · “Variants > rerolls”：先锁定布局+层级+文案，再每次只改一个变量（角度/强调色/卡片排布/背景调子）。 · 2-pass 字体工作流：模型常拼错字时，先无字生成留出文字安全区，再回 Figma 排版。 · Constraints card：用 FONT / STYLE / MODE 三行小面板像 mini style guide 一样锚定输出。 2. landing-page 则示范了一个“设计 + 转化 + SEO”三合一 SOP：先收集页面目的/受众/证据/约束，再给核心结构（首屏 5 要素 → 中段论证 → 底部异议处理），列出 4 种布局选型、6 条高转化策略、headline/CTA 文案模板、逐节迭代顺序、SEO/AEO 清单和常见坑——典型地体现了“Skill = 操作规程”的写法。

🧙 每日预测 🧐 昨天比分不忍直视 ，不忍直视！好好复盘一下 果然这比赛一多，工作量加大 ，预测难度也变大了🥹 还好让球输赢6中4也还可以 ！整体盈利 。 韩国队可能是担心爆仓 ，球不都不好好踢了 ？ 昨晚很多梭哈韩国赢的 ，应该都亏麻了吧 。 来一起看看今晚的 预测 ： 厄瓜多尔🇪🇨 vs 德国🇩🇪 比分：1-0 2-0 2-1 让球 ：德国-0.5 大小球：小3 库拉索🇨🇼 vs 象牙海岸 比分：0-1 0-2 1-2 (图里的比分写反了 ) 让球 ：库拉索+2.5 大小球：小3.5 日本 🇯🇵vs 瑞典 🇸🇪 比分 : 1-0 1-1 2-1 让球 ：日本-0.5 大小球：小3 突尼斯🇹🇳 vs 荷兰 🇳🇱 比分：0-1 0-2 0-3 让球 ：突尼斯+2.5/3 大小球：小3.5 巴拉圭 🇵🇾vs澳大利亚🇦🇺 比分：1-0 1-1 0-1 让球 ：巴拉圭-0 大小球：小2/2.5 土耳其🇹🇷 vs 美国 🇺🇸 比分：0-1 1-1 1-2 让球 ：美国-0 大小球：小2.5 比赛太多 可以参考我的 然后结合你自己的 ， 选择比较看好的比赛，不建议每场比较都参与 ！ 提示 ：以上纯个人分享，不构成投资建议。 #预测市场# #世界杯# #WorldCupFIFA#

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每日分享渣男语录： “你闺蜜不来的话，我就回去了⋯” 各位王俊凯夫人，王源夫人，易烊千玺夫人，王一博夫人，李现夫人，任嘉伦*夫人，华晨宇夫人，高伟光*夫人，叶航成*夫人，张云雷夫人，黄致列*夫人，张新成*夫人，胡一天*夫人，王凯夫人，徐凯*夫人，邓伦夫人，朱一龙夫人，周震南*夫人，白敬亭夫人，刘宪华夫人，黄明昊*夫人，小鬼夫人，袁昊*夫人，刘昊然夫人，薛之谦夫人，刘耀文*夫人，鹿晗夫人，范丞丞夫人，黄旭熙*夫人，陈立农* 夫人，孙泽源*夫人，黄子韬夫人，张艺兴夫人，宋亚轩夫人，陈学冬夫人，朱正廷*夫人，陈伟霆夫人，李文瀚*夫人，秦霄贤*夫人，白宇夫人，马嘉祺*夫人，李易峰夫人，丁程鑫*夫人，杨洋夫人， 给个赞点个关注吧~

你应该在 Twitter 上关注的 30 个与 AI 相关的账号： 英文： @karpathy，Andrej Karpathy，Eureka Labs创始人，OpenAI早期成员，前Tesla AI负责人，擅长把神经网络、LLM、Agent讲到普通工程师也能听懂。 @fchollet，François Chollet，Keras作者、ARC-AGI提出者，Ndea和ARC Prize联合创始人，长期讨论AGI、抽象推理和「智能到底是什么」。 @ylecun，Yann LeCun，图灵奖得主、CNN/深度学习代表人物，NYU教授，前Meta首席AI科学家，现在做AMI，长期主张开源、世界模型和非纯LLM路线。 @AndrewYNg，吴恩达， Fund、Landing AI创始人，Coursera联合创始人，AI教育和AI落地应用领域最有影响力的人之一。 @rasbt，Sebastian Raschka，LLM研究工程师、作者，写过《Build a Large Language Model From Scratch》，适合看模型原理、训练细节和代码实现。 @dair_ai， Engineering Guide背后的项目，适合看prompt、context engineering、agent相关资料。 @lilianweng，Lilian Weng，Thinking Machines Lab联合创始人，前OpenAI研究与安全VP，Lil’Log作者，agent、RL、AI安全综述写得非常系统。 @jeremyphoward，Jeremy Howard， @simonw，Simon Willison，Datasette作者、Django联合作者，长期追踪LLM工具、开源生态、prompt injection和AI Agent安全问题。 @_akhaliq，AK，AI论文信息流账号，机器学习背景，主要快速转发新论文、新模型、新项目，适合跟踪前沿动态。 @ID_AA_Carmack，John Carmack，id Software创始人、前Oculus CTO，现在在Keen Technologies做AGI，典型硬核工程派。 @gwern，Gwern Branwen，独立研究者和长文作者，写AI scaling、心理学、统计学、理性主义和长期主义相关内容。 @goodside，Riley Goodside，最早出圈的prompt engineer之一，曾在Scale AI和Google DeepMind，常发模型行为、prompt技巧和AI产品边界测试。 @drfeifei，李飞飞，Stanford教授、World Labs联合创始人兼CEO，ImageNet关键推动者之一，长期做计算机视觉、空间智能和human-centered AI。 @demishassabis，Demis Hassabis，Google DeepMind联合创始人兼CEO，AlphaGo、AlphaFold背后的核心人物之一，2024年诺贝尔化学奖得主。 中文： @dotey，宝玉，中文AI圈非常重要的信息源，长期翻译和整理LLM、Prompt Engineering、Context Engineering、AI工程实践内容，也会分享很多一手产品和技术判断。 @op7418，歸藏，AIGC周刊主理人，关注AI、LLM、AI图像视频和设计，适合追踪新工具、新模型和AI创作玩法。 @xiaohu，小互，中文AI新闻和工具资讯号，主打全球前沿科技、AI动态，也做小互AI日报社群。 @WaytoAGI，通往AGI之路，中文AI知识库和社区型账号，适合系统性补AI资料、工具、教程和行业信息。 @Khazix0918，数字生命卡兹克，AI自媒体和热点监控型账号，做了AIHOT这类AI热点监控网站，适合看中文AI圈正在炒什么、什么值得跟。 @Gorden_Sun，Gorden Sun，稳定更新AI资讯日报，适合当每日AI新闻索引看。 @FinanceYF5，Will，偏AI资讯和行业数据整理，会做AI网站流量、产品数据、行业观察，适合看数据型信息差。 @vista8，向阳乔木，关注LLM、Prompt、效率工具和AI产品落地，内容偏实用观察和产品判断。 @shao__meng，meng shao，关注上下文工程、AI智能体、企业AI落地和AI培训，也经常整理中文AI领域账号合集。 @oran_ge，橘子，前MiniMax AI工具产品负责人， @hanqing_me，汗青，AI Talk创始人，重点在AI短视频、AI数字人、AI艺术和内容创作方向。 @jesselaunz，遁一子，关注AI资讯、AI实际应用和Prompt探索，偏实践派，适合看普通人怎么把AI用起来。 @thinkingjimmy，JimmyWong， @xicilion，响马，西祠胡同创始人、老程序员，分享LLM实战、工程判断和开发者视角，对AI工具链的理解比较硬。 @AI_Jasonyu，鱼总聊AI，关注AI、出海、创业、独立开发和副业方向，经常整理AI博主、工具和产品机会。 有哪些我漏掉了？欢迎补充

每日炸裂💥短剧分享： 男主一直与老婆、包臀裙大胸小姨子、情趣内衣大胸丈母娘同住一套房， 一年后备孕成功，丈母娘要带着小姨子搬走， 妻子挽留到：“我现在怀孕了，身体不舒服，妈，你和凝凝繼續留下來” “正好還可以繼續解決林澤的生理問題” ———— 此短剧一直提示“剧情演绎，请勿模仿” TMD俺们屌丝做梦都不敢梦，丈母娘小姨子老婆一起住！ 它居然警示俺们“请勿模仿”， 俺很气愤，为了抗议这部短剧， 俺决定今晚不对它撸🦌！ 俺要找日本老师！

前幾天剛和 Everything 的 CEO Tim 做了一場訪談，聊了快半小時，從他的故事一路聊到 Everything 想做成什麼樣子。幾個讓我印象比較深的點分享給你們 👇 1/ Telegram 上的 All-In-One App Perps + 美股 + 預測市場 + 支付，全部整合在一個 Telegram app 裡。產品優先級是：加密交易對，股票和大宗商品，預測市場，支付 2/ 給大家的積分攻略 現在是公售 Phase 2，Stage 61 到 120 積分雙倍，免費嚕積分的三件事：註冊、每日簽到、邀請朋友。挺好的因為我自己的公售持倉已經在上面 15X 了，現在每天簽到領豬腳飯。熊市還能有這樣的項目真好 3/ 關於幣價 vs 業務以及長期願景 其實我開場就拋了一個比較尖銳的問題，同一波出來的 Perp DEX 表現都不太理想，把整個賽道下限拉低了，有的開盤剩 20M，那 Everything 的差異化在哪？ @timmtsai 第一反應是幣價和業務是兩件事，Amazon 也跌過 90%，但它最後變成了 Amazon。團隊的策略是保持盈利、不靠賣幣撐 Runway，要讓 Token 跟業務分開。在現在這個大部分項目把 Token 當 runway 燒的市場裡，這個選擇其實蠻反共識 而長期要做成什麼，他從第一天就把名字叫 Everything、把願景定在做所有 Trading 的入口 @trdEverything @trdEverythingCN 從一開始就把野心攤開了放在桌上。接下來就看怎麼一步步交付 完整訪談影片 👇 中文 Recap 稍後會發在 @0xmediaco

一、发现竞品的途径 1. G2 软件类产品的对比榜单、用户评分和功能拆解。 2. Product hunt 每日新产品发布，尤其适合发现初创和创新型竞品。 3. Capterra 聚焦企业软件，适合 B2B 竞品调研。 4. Betalist 展示和推广全球早期初创产品的平台，让创业者获得第一批用户和反馈。 5. Techcrunch 专注科技与创业领域的全球知名媒体，报道新创公司、投融资与趋势。 6. AITools 收录和推荐各种 AI 工具的网站，帮助用户发现合适的 AI 应用。 7. AI library 一个集合 AI 资源和工具的库，方便快速检索和学习。 8. SaaS AI Tools 专注 SaaS 场景下的 AI 工具目录，方便企业用户筛选使用。 9. aitools directory 系统化整理 AI 工具的网站，按功能和行业分类。 10. Crunchbase 全球最大的新创公司数据库，提供公司、投融资、创始团队等信息。 11. The SaaS Report 关注 SaaS 行业新闻、分析和榜单的媒体，现已更名为 The Software Report。 12. AIDB 和朋友维护着的一个 AI 产品流量榜 13. Reddit 相关主题社区如 r/Productivity、r/SaaS，有真实用户反馈。 14. LinkedIn 行业动态、专业人士的观点。 15. Mobbin 有各种设计不错的产品的界面分享 16. 订阅竞品的 release notes / blog / newsletter 邮件订阅竞品的 Newsletter 17. App Store、Google Play 输入关键词（如"AI presentation tool"、"团队协作工具"），找到同类产品。 18. Google/ChatGPT 搜索引擎搜索比如 “2025 AI tools ”。 二、分析竞品的途径 1. Gartner、Forrester 报告：偏大型企业软件趋势。 2. SimilarWeb（ 3. App Annie / 4. Crunchbase（ 5. BuiltWith（ 6. Google Trends ( 7. Latka（ 网站通过收集和整理全球SaaS（软件即服务）公司的详细数据，包括收入、增长率、团队规模、盈利情况等，帮助用户快速发现、分析和比较各类SaaS企业。平台的核心特色是基于创始人亲自访谈获得的一手信息，支持按行业、地区、收入等多维度筛选，适合产品经理、投资人、创业者等深入研究SaaS市场和趋势。 8. 国内一些咨询报告机构（艾瑞、腾讯研究院、阿里研究院、CBNData、易观分析、每日报告、知乎…）