与「节点推荐」相关的搜索结果

了5年了，把我固定的四家分享出来 👇 🔗 瀚海海（用了5年·速度扛把子） → 🔗 基云科技（稳定之王） → 🔗 v2ny（老牌可靠） → 🔗 一元机场（网红机场·1元起） → 客户端：iOS小火箭 / 安卓v2rayNG / 电脑Clash Verge 多备几家，哪家挂了切另一家 ⚡ #翻墙# #科学上网# #节点推荐# #机场推荐# #小火箭#

听说六月要全面封锁VPN？这是真的吗？ 😱 实情通报 👇 • 2026年4月起，江苏、陕西已发《全面封禁海外流量紧急通知》给企业 • 三大运营商同步收紧，发现VPN流量封IP、无整改期直接停服 • 新修订【网络安全法】已生效，违法罚款最高千万 • 华为等国产手机正在测试系统VPN限制 但是：目前海外节点还没完全封死。 赶快备好几家靠谱的，一家挂了切另一家 ⚡ 🔗 v2ny（老牌可靠）→ 🔗 基云科技（稳定之王）→ 🔗 航海（速度扛把子）→ 🔗 一元机场（网红机场·1元起）→ 转发扩散，需要的人赶快备着 🙏 #翻墙# #VPN封锁# #科学上网# #节点推荐# #大防火墙#

亲测节点延迟，数据拿出来给大家看 👇 🟢 台湾 B01 → 31ms 🟢 新加坡 D01 → 27ms 🟢 日本 B01 → 29ms 🟢 美国 B01 → 29ms 🟢 泰国 D01 → 27ms 🟢 韩国 C01 → 61ms 🟢 英国 C01 → 74ms 全程 Shadowsocks / Trojan 协议，延迟基本压在 30ms 左右，不是我吋的哈哈 🔗 v2ny（老牌可靠）→ 🔗 基云科技（稳定之王）→ 🔗 航海（速度杆朴）→ 🔗 一元机场（网红机场·1元起）→ #翻墙# #科学上网# #节点推荐# #低延迟# #机场推荐#

用了几年的节点，分享一下我的客户端搭配 👇 📱 iOS｜小火箭（Shadowrocket） 🤖 安卓｜v2rayNG / NekoBox 💻 电脑｜Clash Verge / V2RayN ────────────── 🔗 节点推荐（三家都用过，稳） ① v2ny ② 基云科技 ③ 一元机场

聊个最近越来越确定的事：网红营销的价值被严重低估了。 或者说，大部分人到现在还搞错了一个方向。 他们觉得找大V合作就是“花钱买条推”。 但真正的价值根本不是那条推。 是那条推下面，那个KOL替他说的那一句“这个我亲自试过”。 我注意到一个变化。 以前项目方最爱比的是：谁合作的KOL粉丝数大、谁覆盖的账户多。 现在慢慢变了。开始有人问：“这个人和他的社区，是真互动还是刷的？” 为什么？因为AI把内容变成自来水之后，唯一剩下的稀缺资源是信任的传递。 你想，一个AI可以一天写200篇项目介绍。 但它没法替你发一条语音说：“哥们，这个项目我盯了两周，团队没rug，你可以先拿0.1 ETH试试水。” 这句话必须由真人来说。 而且必须是一个已经在某群人心里攒下过“信用分”的真人。 这就是为什么网红营销不再是“可有可无的预算”，而是接下来两年的分发核心。 我的一个判断：未来的品牌壁垒，不是产品多牛，而是有多少人愿意不带合同地替你说话。 逆向思维一下。大多数人还在拼命优化自己的官方账号。 写更精美的文案，做更炫的图表，投更多的流量。 但他们没意识到，官方账号说话的信任成本已经高到离谱了。 你说自己好，别人天然打七折听。 可一个跟你没有任何雇佣关系的KOL说一句“还行”，效果比你十张数据图都好。 这不是忠诚度问题，是媒体环境的结构性变化。 所以聪明的项目方现在做什么？ 不是花时间打磨自己的第50篇周报。 是花时间识别和培养那些“小范围但高信任”的传播节点。 我见过一个例子。 一个只有1200个粉丝的推特账户，基本不做图表，就发自己实盘操作和复盘。 有一次他随口提了一个新项目的测试网体验，说“界面有点卡但套利逻辑成立”。 当天那个项目的测试网交互量翻了四倍。 没有媒体发稿，没有公关稿，就是一个人对一千多个人说了句真话。 这叫信任杠杆。 用AI放大内容，再用人的信任去分发。 前者已经很便宜了，后者会越来越贵。 贵到你会愿意为一个真正有影响力的中腰部KOL，付出比过去高几倍的预算。 预测一下：一年之内，评估KOL价值的方式会彻底改变。 不再是粉丝数×预估曝光。 而是 “铁粉数 × 愿意把他的话转给朋友的意愿系数”。 这个系数怎么测？看他评论区有没有人说“信你，我跟了”。 就这么简单。 最后留一个我认为最值得想的问题： 如果你是一个项目方， 你愿意花5万美元买一个百万粉大V的广告贴（大概率被划走）， 还是花2万美元深度合作一个8000粉的创作者，让他用三天时间真实体验、真实吐槽、真实推荐？ 我选后者。因为前者买的是“看起来很大的声音”，后者买的是“真的有人在听”。 你怎么看？评论区见。

网站测速工具推荐：PageSpeed、Pingdom 与 GTmetrix 怎么选？😭 哪里慢、慢在图片、脚本、服务器，还是 CDN 节点？ 很多网站并不是“完全打不开”，而是慢在一些不容易察觉的地方：图片体积过大、第三方脚本太多、服务器响应慢 或者 CDN 节点没有覆盖到主要访客所在地区。单看一个测速分数，很难判断问题到底出在哪里 主流老牌测速看三个：Google PageSpeed Insights、Pingdom 和 GTmetrix

运营中转站这段时间是真没赚到钱，只能说勉强cover了我自己用ai的消费。 所以目前打算把开中转站的一切全部开源，包含如何建站+营销，门槛最低，让这个行业更卷一点。 首先整个系统由3个部分组成： • 第CN2 回国专线服务器：放在海外但回国速度极快的 VPS，作为运行核心。 • sub2api：核心程序，负责把网页账号转成 API 接口。 • Cloudflare：把流量再绕一道，提升国内访问速度，同时隐藏真实服务器 IP。 你需要准备： • 一台 CN2 GIA 或 CN2 GT 线路的海外 VPS（推荐配置：2 核 CPU、2GB 内存、20GB 硬盘以上）。 普通海外 VPS 在国内晚高峰几乎不可用，而 CN2 GIA 通过专线绕开了拥堵的公网节点，国内访问延迟一般在 150ms 以内。如果你买了不是 CN2 的服务器，国内用户体验会非常糟糕。 • 一个域名（建议在 Cloudflare 或 Namecheap 上购买，便宜的 .top 或 .xyz 也行，几块钱一年）。 • 一个 Cloudflare 账号（免费）。 • 号池：初期可以用 claude code pro 账户+ 注册大量gpt账户，货比三家去找到别的号商卡商，等后期你就可以搞claude code max kiro 反代 aws bedrock（去跟sales聊，基本能搞到7.2折），但是初期只需要保障claude code pro账号稳定即可，因为你需要养号，后期转max。 完整请求路径如下： 国内用户的客户端 → 解析到 Cloudflare 的 IP → Cloudflare 边缘节点 → CN2 专线回源到你的服务器 → 宝塔面板的 Nginx 反向代理 → sub2api 程序 → 你的号池 → ChatGPT 或 Claude 网页 → 数据原路返回。 购买并初始化CN2服务商 CN2 GIA 线路的常见服务商有 BandwagonHost（搬瓦工）、RackNerd、CloudCone、Lisahost。新手推荐搬瓦工的 CN2 GIA-E 套餐，稳定但价格略贵。预算紧的可以看 Lisahost 的香港 CN2 套餐。 如果你懂命令行搭建Nginx，手动部署SSL证书，那你就自己搞，如果你不懂可以使用中国程序员流行的宝塔面板，一键搭建Nginx、一键部署SSL证书、可视化配置反向代理，全程鼠标点击操作，新手也能轻松上手。 安装完Linux + Nginx + MySQL + PHP，就可以开始设置防火墙，够买域名，添加DNS解析。 最后去命令行输入ping.api.你购买的域名，返回服务器ip就行了。 搭建sub2api: sub2api 是一个开源项目，可以把 ChatGPT 网页版、Claude 网页版的 cookie 或者 session 转换成 OpenAI 兼容的 API 接口。 打开sub2api的官方教程，安装流程安装docker，拉取并启动sub2api的容器。 你需要把号池数据放到 /www/sub2api/data 目录下，sub2api 容器会读取这个目录。具体格式参考 sub2api 项目文档。 设置Nginx反向代理 添加完之后目标url是127.0.0.1:8080因为 sub2api 容器监听的就是这个地址。Nginx 收到外部请求后，转给本机的 8080 端口，sub2api 处理完返回给 Nginx，Nginx 再发回给用户。 后面你去问claude code 如何优化Nginx的配置，AI API 调用是流式响应（SSE），需要长连接 + 不缓存才能正常工作。默认 Nginx 配置在这种场景下会出问题，按照claude的提示优化，proxy_buffering 必须关闭，如果不关闭这个，AI 的回答会"卡一阵 → 一次性吐出"，而不是逐字流式输出。客户端会感觉非常慢甚至超时。 申请HTTPS证书： OpenAI 兼容客户端基本只信任 HTTPS。HTTP 明文会暴露 API Key 给中间网络。 申请好Let's Encrypt证书之后，回到 SSL 主界面，把"强制 HTTPS"开关打开。 优化Cloudflare配置 测试HTTPS-开启cloudflare代理-Cloudflare SSL 模式必须设为 Full (strict) AI API 是动态接口，Cloudflare 的某些"优化"会破坏流式响应。 Cloudflare → 你的域名 → 速度 → 优化。 全部关掉以下选项： • Auto Minify（自动压缩 HTML/CSS/JS）：关闭。 • Rocket Loader：关闭。 • Mirage：关闭。 • Polish：关闭。 设置缓存规则： Cloudflare → 缓存 → 配置。 Caching Level 选 Bypass，或者保持 Standard 但是后面用页面规则覆盖。 更彻底的做法：Cloudflare → 规则 → 页面规则 → 创建页面规则。 URL 模式： 设置：Cache Level = Bypass 设置防火墙规 Cloudflare → 安全性 → WAF → 自定义规则 → 创建规则。 规则一：限制单个 IP 频率 字段：IP source address，操作：Rate limiting，每 10 秒最多 30 次请求，超出后挑战或屏蔽 1 小时。 规则二：屏蔽明显恶意爬虫 字段：User Agent，运算符：包含，值：python-requests 启用 Cloudflare Argo Smart Routing，每月 5 美元，能在 Cloudflare 内部用最优路径路由你的流量。对国内用户访问海外服务器有 30% 到 50% 的速度提升。预算够推荐开。 测试上线 用 curl 测试 API，或者打开 CherryStudio 或 ChatBox，填写你的api地址和key做测试 使用Prometheus/Grafana，或者直接用宝塔面板做监控，可以看到 CPU、内存、流量实时数据。如果 sub2api 容器经常吃满 CPU，考虑升级服务器配置。

小姐姐强烈推荐莴笋，95分，比黄瓜🥒好！！！ “天生就有一节一节的这种凸起的节点” “一入口，每一节凸起都能碰撞到你的口腔内壁！” 不信你现在就往“嘴巴”里塞一根！

给本地 Claude Code / Codex / Copilot 装上 Chrome MCP，可以很大程度释放双手，它会直连到你当前打开的浏览器，网页各种登录态和浏览器插件依旧都在，也省却了很多环境配置复杂度。 无论是文档写作、表格处理、资料搜索还是网页开发，甚至是游戏开发、后台运营，它都可以长时间跑下去，20～60min，直到将任务完成。 这些任务，凭借着自己的“眼疾手快”和“经验丰富”，需要的时间其实也差不多，但现在可以交给 AI 了，何乐而不为呢？😄，推荐大家都试一试，把自己的工作流跑通。 我验证下来，让 AI 操作浏览器去解决问题，对 Token 的消耗没有想象中那么大。很多人会直觉认为浏览器自动化一定很重，但只要把链路设计清楚，它就是一种可控的观测系统，关键在于如何做任务拆解。举几个例子： 如果你的 AI 不够聪明或者表现不好，就把下面这段话发给它，让它先学习学习。 第一个是样式验证。 很多人第一反应是截图对比，但 Chrome MCP 更稳定的方式是先做结构确认。先拿页面快照，关注 DOM 结构和可访问性树，确认关键节点是否存在、层级是否正确，再用脚本读取计算样式，例如 getComputedStyle 或直接读 class、style 字段。只有在结构和样式都符合预期的情况下，才做一次截图作为最终确认。这样做的好处是把“视觉问题”拆成“结构问题 + 样式问题”，前两步都是低成本、低 token 的判断，截图只是兜底，用的不多。 第二个是模拟用户操作。 这里的核心不是“点按钮”，而是让每一步都有状态反馈。AI 会先确认当前页面和上下文，再去执行 click、fill、键盘输入等操作，但关键在于它不会连续盲点。每一次交互之后，都会用脚本去读状态，比如页面是否跳转、某个节点是否出现、文本是否变化、某个状态位是否被更新。如果没有变化，它会判定这一步“无效”，进而调整策略，比如重新定位元素、等待异步完成，或者回溯上一步。这其实是在浏览器里构建了一个非常轻量的状态机。 第三个是执行流校验。 人做这件事，往往靠感觉，觉得“好像不对劲”。AI 的方式更偏显式约束。你在一开始就定义好几个关键断点，例如页面标题、URL、关键 DOM、某个接口返回值、甚至是某段文本的存在与否。每走一步，它都会去对齐这些断点。如果某一步之后，断点没有满足预期，它就会认为执行流发生偏移，然后触发排查路径，一般是查看控制台日志、网络请求和当前状态快照。通过这三块信息，它可以定位是前端状态没更新、接口失败，还是页面结构发生了变化。 第四个是接口与数据链路验证。 Chrome MCP 并不直接替你发请求，它更像一个旁观者，去观察真实页面发生的请求。AI 会在关键操作之后抓取网络请求列表，定位到目标请求，再分析请求参数和响应结果。如果发现接口返回异常，它可以把这一步和前面的用户操作串起来看，从而判断问题是在输入阶段、交互阶段，还是后端返回阶段。相比直接写接口测试，这种方式更接近真实用户路径。 从上面四个例子就可以看出来，它为啥不怎么耗 Token：先定位上下文，再读取结构和状态，然后执行最小必要操作，最后用多维信号去验证结果。一旦验证失败，就回到观测层重新判断，而不是继续往下硬跑。 大家可以尝试将自己的工作做经验拆解，定义好清晰节点，配置好显式化的验证规则。剩下的，就交给 AI 吧～😄