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200多元上车Gemini Ultra 5倍额度的羊毛先别急着冲，避坑指南看这一篇就够 不少开发者盯上了Google Antigravity生态里的算力红利，想通过低价套餐直接拉满Ultra甚至调用Opus 5.5的高阶模型额度。 实际下单最大的门槛在Google账号的底层归属地和支付风控，直接裸连打开很容易直接遭遇地区墙报错拦截。 想要顺利订阅，必须提前准备原生干净的对应地区IP，并确保Google支付资料的国家与代理出口保持严格一致。 建议优先选择支持本地货币绑卡结算的外币虚拟卡，避开高风控节点，避免反复切换网络导致账号被风控锁死。 #AI工具# #独立开发#

很多人翻墙之后，只会刷推特 其实真正的信息差，藏在海外这些网站里。 下面这 10 个地方，建议全部收藏。每天花半小时逛一圈，信息获取能力可能超过身边 90% 的人！ 1、Reddit 互联网最大的兴趣社区之一。AI、投资、编程、创业、科技，几乎任何领域都有专属 Subreddit。真人经验、深度讨论、行业内幕，挖宝圣地！ 2、GitHub 全球最大的开源代码社区之一。AI Agent、LLM、大模型、自动化工具、开发框架，想找宝藏开源项目，这里简直挖不完！ 3、Hacker News 硅谷程序员的情报站。AI、开源项目、技术趋势、创业故事，每天都有高质量讨论，技术信息密度爆表！ 4、Product Hunt AI 工具和 SaaS 产品的发射场。每天都有新产品上线，很多爆火的 AI 项目都能在这里提前发现。 5、LinkedIn 千万别只把它当招聘网站。全球 CEO、投资人、创业者、科技公司高管都在这里分享一手行业动态。 6、Telegram 海外信息集散中心。AI、加密货币、投资、开源工具，各种频道和社群层出不穷，不少一手消息传播速度非常快。 7、Threads Meta 旗下社交平台。海外创作者、开发者、创业者聚集地，氛围比 X 更轻松，经常能看到有意思的新观点。 8、Discord 海外互联网社区的大本营。AI 项目、Web3、游戏、开发者社区都喜欢在这里建群，很多项目的核心讨论和早期动态都在 Discord。 9、Medium 海外技术和商业长文聚集地。AI 技术教程、创业复盘、投资思考、产品分析，适合系统性补充知识。 10、Substack 独立作者和行业专家的内容订阅平台。大量投资人、科技创业者、研究员在这里发布深度报告，有些内容比新闻媒体更有洞察力。 最后说一句： 不要把翻墙后的互联网，只当成一个刷 X 的娱乐工具。 Reddit 找讨论，GitHub 挖项目，Hacker News 看趋势，Product Hunt 找工具，Substack 追踪大佬观点。 这才是打开海外互联网的正确姿势！ 建议收藏，也转发给还在只会刷 X 的朋友。 你还有哪些值得推荐的海外网站？评论区补充！

最近 Mole CLI 有非常多的更新，Mac、Windows 和 Linux 都有很多优化和增强，打算了一起同步给大伙。 首先非常建议使用 CLI 小伙伴看到后，辛苦直接 mo update 更新到最新，因为有可能你本地还是半年前的版本，现在版本相比之前要完善更多，特别是对于一些AI 工具清理的加强和安全的保护上。 首先 Mac 这一块的卸载能力差不多完成了之前 GUI 版本差不多 900 款软件的卸载详细同步，可以享受一样的残留清理效果，然后对于开发工具的清理、以及代码编译过期内容的清理也有很多完善，甚至其实iPhone和Android模拟器工具里面也有非常多的缓存，也可以一起清理了。 然后 Windows 版本补了很多大伙常用的软件，360 极速浏览器、夸克、QQ、飞书、剪映、Trae 这些缓存都能清了，卸载的时候游戏存档、Epic 游戏和 WSL 磁盘会留着，还新加了 mo installer 命令，可以把下载文件夹里放了很久的安装包挑出来让你删除。 最后 Linux CLI 在上线后继续完善，Arch、Omarchy、Debian、Ubuntu 都可以用了，clean、uninstall、analyze、status、purge 这些命令和 Mac 上一样，像 Omarchy 这种会打 btrfs 快照的系统，删掉的旧包要等快照轮换后空间才回来，Mole 也会如实告诉你详细的清理现状。 最后假如你对各个系统的清理、维护、电脑优化、卸载有任何的建议，都可以找我，我来帮你把需要的地方完善好，把 Mole 做成好用易用效果好的电脑优化工具，哈哈，发完这个，我就去看李志去，期待今晚的演出！

用了 AI，感觉干活快了，实际却更慢了？ METR 的一项研究出现了这个反差：16 名资深开源开发者完成 246 项真实任务，每项任务随机决定是否允许使用 AI。 结果是，使用当时的 AI 工具，完成时间增加了约 19%。但实验结束后，开发者仍估计 AI 帮自己节省了约 20% 的时间。 推荐读这篇《Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity》。它提醒我们：初稿出来得快，不代表任务完成得快。等待生成、检查结果、修改返工，都要算进总时间。 不过，别把它概括成“AI 让程序员变慢”。研究针对熟悉成熟项目的开发者，使用的是 2025 年初的工具，不能代表所有编程工作，更不能直接代表今天。 还有个值得一起读的后续：METR 在 2026 年更新中观察到一些加速信号，但也指出参与者选择和计时方式等问题，使新数据难以可靠估计提效幅度。 比起争论 AI 到底提不提效，更实用的办法是：选一项重复任务，记下从开始到真正交付的总用时，再看质量和返工有没有变化。 “用起来很顺”和“确实省了时间”，可以分别记录。

一个相当猛的开源 Skill！往后画流程图、架构图，确实犯不着再扎进 Figma 里死磕了！ 项目：Diagram Design，只要把需求丢过去，Claude Code、Codex、Cursor 这一串 AI 工具便能替你攒出专业级图表。 1、里面裹着 45 种图表类型，时序图、流程图、思维结构图、架构图、甘特图这些统统画得动。 2、网站的配色与字体能读取过来，品牌风格自动就对上了号。 3、Mermaid、 这类图表可以导入进来，排版再重新归置一遍。 4、输出独立 HTML + SVG 文件，浏览器一点便开，图片也能往外导。 拖框、拉线、调配色这些活儿全免了，跟 AI 说一声想画啥便成！ 安装命令： npx skills add cathrynlavery/diagram-design 🔗： ⁠

打不过就加入。 Adobe在年度MAX大会上全面升级AI工具。推出了覆盖全家桶的Creative Agent创意智能体，在Firefly中接入了来自OpenAI、Google、字节跳动、可灵以及Topaz Labs等主流模型，而且还为Photoshop等原生软件开放了本地MCP接口。 用上之后，剪辑视频时点一下就能给整条轨道的所有素材统一调色，画面里乱入的杂物一键就能擦掉并补齐背景，音频里的环境杂音和重叠人声也能自动分离开。修照片时用滑块就能重新给画面打光，闭眼的照片甚至能参考别的照片直接把眼睛修睁开。 官方介绍：

GitHub 上藏着一批免费项目，能力已经能顶掉不少正在月付的软件。 1. TradingAgents AI 多 Agent 量化交易框架 2. LibreChat 一个界面接入 ChatGPT、Claude、Gemini 等多个模型 3. HyperFrames HeyGen 开源的视频生成引擎 4. Fincept Terminal 开源版彭博终端 5. MoneyPrinterTurbo AI 一键生成短视频 6. Agentic Inbox Cloudflare 开源 AI 邮件助手 7. VoxCPM AI 声音克隆工具 8. Flowsint 开源 OSINT 情报分析工具 9. agent-skills Claude Code 技能库 10. Nango 开源 API 集成平台 这些不是玩具项目。很多还在按月付费的软件，GitHub 上已经有人做出了开源平替。 别只收藏 AI 工具网站了，真正能用的东西，不少都在 GitHub 里。

果然，赚钱最快的方法之一，就是当二道贩子。 1、有人专门盯 TikTok Shop、Amazon 的热门商品。 国外什么东西突然火了，就去1688、拼多多找同款货源，再拿到闲鱼、小红书上卖。 2、有人天天研究 Etsy、Gumroad。 看什么数字产品卖得好，比如 Notion 模板、Canva 模板、简历模板、旅行计划表。 研究完国内需求，重新做个中文版，挂到闲鱼、小红书卖。 3、有人每天蹲 Product Hunt、GitHub、Reddit。 发现好用的AI工具、工作流，就立刻整理成中文教程、提示词包、工作流模板，再去国内平台变现。 4、有人在 Fiverr、Upwork 上接单。 Logo设计、PPT、短视频剪辑、翻译。 接到单以后，再找国内自由职业者完成，或者用AI处理大部分工作。 自己只负责对接客户，赚中间差价。 5、有人专门研究 YouTube、Reddit 上的冷门教程。 AI、宠物、摄影、旅行、健身。 把国外已经验证过的内容重新整理成中文，发到抖音、小红书，再通过广告、带货、课程赚钱。 6、有人在拼多多、1688上找冷门高利润商品。 自己根本不囤货，直接挂到闲鱼。 有人下单，再去上家采购。 有时候连商品实物都没见过，差价已经赚到了。 7、有人用AI制作壁纸、海报、贴纸、婚礼邀请函、PPT素材。 整理成数字产品，挂到 Etsy、Gumroad。 一套东西做好以后，可以重复卖几百次、几千次。 8、有人专门研究国外已经跑通的小生意。 国外有人做AI代运营，就在国内给餐饮店、美容店、民宿做。 国外有人卖旅行攻略，就去小红书接定制攻略。 国外有人卖各种模板，就重新做成本土化版本。 你会发现，很多生意根本没有那么神秘。 无非就是： 这里的信息，那里的人不知道。 这里卖得便宜，那里有人愿意高价买。 这里已经验证过，换个平台再做一遍。 普通人想赚钱，很多时候根本不需要发明一个新东西。 只需要发现别人没注意到的信息差。

如何利用AI自学一切？？ 我是写美股的，日常要读财报、盯宏观，碰上完全陌生的新行业也得从头摸。以前这些最费工夫，翻资料、找人问，一轮下来大半天就没了。 这一年多用上 AI Agent，最先变的是我学东西的方式。 1、兴趣和动力是一切的基础 这是不是普遍适用，我不能确定，但起码对我来说，自发的好奇和自驱力能让我坚持更久。或者说我不能用"坚持"这个词，因为我是自然而然地享受这个过程，不需要任何意志力，只是单纯地想学。 如果是外界推着我学，比如考试、比如工作，DDL 一结束我就会迅速放弃，甚至在过程中也只能勉强做到平均线，抱着得过且过的心态。 当然，有兴趣和自驱力不代表万事大吉，也不会一开始就如有神助。学不会的东西本来就学得很慢，但慢慢来，反而会比较快。 2、建立一个正反馈的环境机制 正反馈能让你保持兴趣和动力，不断的小 reward 会给你情绪价值。这时候就该让 AI 来帮忙了，因为 AI 的反馈非常非常快。 比如我想探索一个知识，它可能和 tech 有关，也可能和商业有关，这些都是我完全没在学校受过训练的领域。但是 AI 受过呀。 我可以一遍一遍地说：这个太难了，我不理解，我要举例子，要图解，要通俗易懂，从最最简单的讲起。AI 非常适合干这个。 在现实生活中，其实很难让一个人一遍一遍地给你重复讲同一个东西，但对 AI，我们完全不会有这种顾虑。遇到不懂的，如果没有 AI，就只能等懂行的人给我讲，或者自己慢慢搜。这种极致快速的正反馈，只有 AI 才能给。 而当我让它出题，用自己的话再讲一遍的时候，我就能清楚地知道哪里我没理解、哪些我理解得很好。这时候 AI 也会充分地鼓励我，给我非常多的正反馈。学习的循环就这么建立起来了。 3、所以具体到底怎么利用AI呢？下面我按从简单到进阶，拆解一下具体的方法。 简单版：一个聊天窗口就够了 免费的聊天机器人已经足够强大，只要稍微改改自己的 prompt，就能得到很好的结果。 假设我对某个领域、某个概念完全不了解，比如"什么是 Agent？Agent 有什么用？为什么别人都在用？我能拿它做什么？"，这些就是我第一次接触一个新概念时，脑子里会自然冒出来的问题。 第一，我一般会按"why - what - how"的结构去拆。 第二，一次只问一个问题，不要一下子丢好几个。拿这个例子来说，可以先从"为什么 Agent 这么火"开始。这个问题的答案很简单易懂，你会看到一些有趣的现象，然后再引出 what，也就是它到底是什么。 第三，告诉 AI 你的个人背景。免费的聊天机器人完全不知道你对这个领域了解多少，你让它讲解时，它的回答不会是个性化的，也不会考虑你的背景。所以你要在 prompt 里讲明：我完全不了解，希望讲得通俗易懂，等等。 第四，你同样可以让 AI 用费曼学习法给你出题：根据刚刚讲过的内容出几道题，让你用自己的话再讲一遍。 进阶版：先要一张地图，再把资料喂给 AI 过了简单的关卡，如果我想学得深入一点、系统一点，开始之前我会先让 AI 给我画一张这个领域的"知识树"：主干是什么，分支有哪些，我现在要学的东西长在哪一枝上。 如果这个领域陌生到连树都搭不起来，我就让它从历史讲起。一个东西刚诞生的时候总是简单的，顺着它一步步变复杂的过程往下看，现在的样子也就好懂了。 有了地图，我会让AI去找高质量的书或者视频来探索。在学的过程中，我还会把这些资料喂给它，让它有充分的 context，这样我随时提问，就能随时得到答案。 深度版：搭一个自己的学习系统 我会高强度地把 Agent 工具和 Obsidian（一个个人笔记软件）连在一起用。我有一份写自己个人背景的 markdown 文件，还有一份 Tutor SOP 文件，里面写明我喜欢的教学方式。 每次我要求它讲解某些内容，AI 都会自己去读这些文件、补充上下文，用我最喜欢的方式来教我。 这份 SOP 里的规则，都是一次次"学不下去"之后加进去的。挑几条：第一条就是：keep me motivated, keep me going, increase the curiosity. 一节课最多两个概念。第三个留到下一节，在好奇心还在往上涨的时候结束。还有比较基础的，例如多用例子和图解等等。 当我感兴趣、想深入了解时，我也会让它读取费曼学习法的 Skill 来给我出题。 我还会用 Matt Pocock 写的 teach skill，让它通过写 HTML 代码的方式做网页课。我会 customize 更多的交互、课后习题、课后阅读等等。 它会把一个主题拆成几节课，组成一个小小的 set，比如 4–5 节，学完一整套也非常有成就感。 我曾经有遇到一篇讲AI的论文，可以说我自己几乎看不懂，但神奇的是AI一直鼓励我说我可以，我刚好看见有一段讲到是如何把 Out-of-Distribution（分布外）的东西拆解变成 In-Distribution（分布内）的东西。我心想这不就是现在，我让AI把这一篇完全在我知识分布外的东西通过一步步拆解，变成我可以理解的分布内的东西。 拆了十几轮吧，说实话那篇论文到底讲了什么，我已经要忘记了，但这种去拆解那些我不会的知识，然后一步一步把它们内化的方法论我却一直记得。 总结一下：其实核心很简单，你要喜欢、要有兴趣，利用AI工具，不会就问，不断接受正反馈。自然而然，我们就可以学习任何事情了！ 一段可以直接复制的 prompt： 我是[你的背景，比如：完全没学过编程]，想了解[概念]。请按下面的顺序讲，每次只讲一步，讲完停下来等我回复： 1、为什么：它为什么最近这么火，解决了什么问题 2、是什么：用一个生活里的例子讲，不要术语和公式 3、怎么用：像我这样的人能拿它做什么 如果我说「没懂」，请换一个例子，不要只换个说法。 三步讲完后，出 2 道题让我用自己的话回答，并指出我哪里理解错了。