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给大家找到一个创业机会： 欧洲夏天越来越热，很多家庭又没空调。 中国早就有一堆成熟产品：凉席、凉感床单 冰凉坐垫、宠物凉垫、办公室降温小东西 这些东西在中国很普通 但在法国很多人还没怎么见过 机会不是简单把货卖过去 而是帮中国品牌做法国本地化： 法语介绍 法国达人推广 Instagram/TikTok、线下小店渠道 把中国已经成熟的降温产品 用法国人能理解的方式卖给他们 这就是一个很实际的创业机会 前提是你们肉身先要出来啊！

你有看过中国“微短剧”吗？近年这种影片掀起热潮，正吸引美国好莱坞的资金投入，有些知名美国演员和网红看上它的商机，纷纷展开布局，例如喜剧演员凯文．哈特（Kevin Hart）旗下娱乐公司HartBeat正积极开发直式喜剧内容；名媛、实境秀主持人金．卡戴珊（Kim Kardashian）也投资了微短剧平台ReelShort。 所谓的“微短剧”于疫情期间在中国快速兴起，每集仅1至3分钟，以手机直式拍摄，内容多以爱情、复仇、豪门等戏剧化情节为主，通常前几集免费，之后采付费解锁模式。中国国家广电总局统计，光是去年中国就有3.3万部微短剧上线播出，将近有高达7亿用户规模。 如今，美国制片公司也开始产制微短剧，例如今年5月由制作公司Hoorae Media推出的作品“Screen Time”，在TikTok播出首周就有大约7500万点阅。 该公司创办人、演员伊莎．蕾（Issa Rae）认为，微短剧具有建立观众群及培养智慧财产（IP）的潜力。相较传统电影及电视剧，微短剧制作成本更低、周期更短，因此更能尝试新题材，也更容易回应时下热门议题。此外，微短剧让创作者能透过留言即时看到观众的反应，建立更具互动性的观看体验。 Hoorae Media数位部门主管雅多尔（Dzifa Yador）则指出，微短剧降低了好莱坞的制作门槛，创作者不必等待片厂点头，就能自行测试创意、累积观众并保有作品所有权。 在美国，不少独立创作者已藉由微短剧建立观众群。内容创作者德韦恩．柯利（Kountry Wayne）目前每天发布约50集短剧，他表示，自己过去一个月发布的内容在Facebook累积约14亿次观看，在YouTube也有约1亿次观看。但随着好莱坞开始投入直式内容市场，他也拒绝多笔金额高达数千万美元的授权与收购提案，希望保有作品所有权。 市场研究机构Omdia预估，到2026年底，全球微短剧市场营收将达140亿美元。多位业界人士透露，部分大型微短剧平台将高达九成预算投入行销，以在日益竞争的影视产业中博取观众。 不过，微短剧常以“豪门恩怨、霸道总裁、逆袭千金”等题材在中国累积庞大流量，涉及暴力、色情、暴力等内容，存在可能扭曲价值观等争议；中国国家广播电视总局已宣布自6月1日“整顿”微短剧，尤其是炫富拜金、擦边色情、盗版侵权等八大类型内容，并在24日公布《微短剧发展管理办法（征求意见稿）》。 💭你看过/被推送过微短剧吗？哪种题材让你印象深刻？

今わかりやすいように画像まとめる予定なのですがTikTokの「トイストーリー」イベントが参加出来てたので参加したいとおもいます🚀 なので今日夕方ぐらいから長め配信で 今週1週間のイベント参加予定です！！

一名22岁的中国小伙，靠打造两个AI虚拟女生人设做起了副业，短短一个月，净赚24542美元。 而他的全部启动成本，就只花了20美元开通Claude AI权限。 他的操作思路特别简单： 首先在Fanvue平台注册了第一个AI女孩账号，设置9.99美元的月度订阅门槛。 全程不用自己运营、不用自己创作。 他让Claude精准分析全球男性审美偏好，定制出大众最喜欢的理想女生人设。 AI会全自动生成写真、短视频，按照设定好的时间节点定时发布，全程无人值守自动更新。 第一个付费账号，当月直接涨了1265名付费订阅用户，单单订阅收入就赚了12637美元。 紧接着他打造了第二个AI虚拟女孩账号，玩法直接升级： 同步在TikTok、YouTube、Kick三大平台开启AI直播。 最绝的是，直播全程智能可控，Claude可以在直播过程中实时切换虚拟人的外貌、声线，直播效果自然又真实。 这种独一无二的AI直播形式，吸引了大量男性观众，人气居高不下，打赏更是源源不断。 单场最高单笔打赏达到500美元，当月直播打赏总收入11905美元。 两项收益相加，一个月总收益稳稳拿下24542美元。 真正看懂就会发现： 低成本AI工具 + 商业化思维，才是当下最没有上限的搞钱方式。 AI本身不值钱，用好AI的脑子，才是核心财富密码。

我的跨境电商自动化运营日记（二） 最近两个月，我一直在尝试做一个开品分析 Agent。很多时候一个产品做不起来，不是广告没打好，而是产品从一开始就选错了。 而且，我发现大部分卖家的选品流程其实非常低效：打开 Amazon、看 Best Seller、 Helium10、 Jungle Scout、 TikTok，然后凭经验判断能不能做。虽然看起来专业，但本质上仍然是人工分析。 于是我开始想，能不能把整个开品流程拆解成一条数据流水线？让 AI 自动完成。 最近基于 Hermes 做出了第一版系统。 整体流程如下： Amazon Listing → Review Mining → Pain Point Analysis → Demand Validation → 1688 Supplier Scan → Profit Simulation → Go / No-Go 整个流程最重要的一步是评论挖掘。因为销量告诉你什么产品卖得好，而评论告诉你为什么卖得好以及为什么卖得不够好。这是机会所在。 第一层：评论挖掘 我抓取 Amazon 前50个 Listing，累计约 3 万条 Review，然后通过 Hermes 调用分析链路： 先进行 Embedding，再进行聚类，最后提取高频抱怨。 这里有个有意思的发现，很多卖家喜欢分析五星好评，实际上最有价值的是三星评论。 因为一星评论往往是情绪发泄，五星评论往往过于笼统，三星评论反而最容易暴露产品真实缺陷。 比如说我看到有个 Portable Blender 类目。Agent 最终发现：电池续航不足、清洗困难、无法处理冰块。这三个问题占全部负面反馈的 42%。 这时候其实就不用再去分析了，而是要去验证市场上是否已经有人解决这些问题。 第二层：需求验证 很多选品工具喜欢展示搜索量，但搜索量经常会骗人。 真正有价值的是：需求增长是否来自真实购买意图。 所以我让 Hermes 同时分析：Amazon Search Trend、TikTok 视频增长、Reddit 讨论量 如果只有 TikTok 数据上涨。 系统会判定：可能是短期流量驱动。 如果 Amazon 搜索量同步上涨，则说明真实需求正在增长。 这一步帮我过滤掉大量伪需求产品。 第三层：供应链匹配 这是很多 AI 选品项目做得最差的一步。 发现需求很容易，找到能赚钱的供应链很难。 我的做法是：直接抓取 1688 和 Alibaba。 分析工厂数量、MOQ、成本区间、发货周期，然后让 Hermes 自动生成 BOM 风险评估。 比如说：如果一个产品只有两三家工厂能生产。即使需求很好，系统也会降低评分，因为供应链风险太高。 第四层：利润模拟 这一步不是预测销量，而是预测失败。 我给 Hermes 建立了一个利润模型。 默认模拟三种场景： 1.广告成本上涨20% 2.客单价下降10% 3.物流成本上涨15% 如果产品在三种情况下仍然盈利，才会进入推荐列表。 这目前是整个系统最重要的规则，不知道能不能跑通，后面再随机应变 基本思路，先保住本金，再往外延伸利润 因为我发现往往毁了一个卖家的是低估了风险.... 暂时先写这么多

每次有人问我“视频用啥下载”， 我都懒得再解释了， 直接一次性整理好， 你自己存👇 1、X / 推特视频下载 2、 抖音 / TikTok 去水印 3、Instagram / Facebook 视频 4、全平台通用（国内平台） 5、视频去水印 6、图片去水印 7、YouTube 专业下载（开源） 8、懒人桌面工具 全部免费， 够用了。 别再来问我用啥下载视频了。

A 19-year-old turned his phone into the controller for a real drone in 4 hours with Claude The drone was in his hand. The simulator was on his MacBook. The phone bridged them His name is Kai. The drone is a $99 DJI Tello sitting on his desk. The MacBook is running a custom 3D drone simulator with a green wireframe grid. The phone is showing a virtual joystick interface he built that morning The simulator on screen shows the drone hovering above the grid. Kai's thumb is on his phone. The drone on the MacBook tilts forward. The physical drone in his other hand spins its props at the same angle One input. Two drones move. Sim and real, synced. He built all three pieces with Claude Opus 4.8 in one session. He typed three prompts. Total "Build me a 3D drone simulator in the browser. Use Three.js. Quadcopter physics, gravity, drag, motor RPM per axis. Green wireframe environment." "Now add a websocket server so a phone can control the drone in this sim. Phone shows a joystick UI. The drone in the browser reacts in real time." "Now make the same websocket also send the same control values to a real drone over the Tello SDK. Make the sim and the real drone fly in parallel from the same input." Claude wrote the Three.js sim. The websocket server. The mobile joystick UI. The UDP bridge to the physical drone. The drift correction loop. All of it Kai did not write a line of code. Claude told him which files to paste into 4 hours from "I wonder if I could" to a phone flying a real drone through a wireframe world The simulator alone would have been a $4,000 freelance project last year. The control bridge would have been another $6,000. Most senior devs would have quoted 3 weeks Kai shipped it the same Saturday He posted a 28-second clip to TikTok that night 1.9M views in 36 hours 4 drone hardware startups in his DMs by morning. Two offered to fly him out. One offered him equity He is 19. He is still in college. He took the meeting from his dorm room with the same drone hovering behind him His CS professor had told the class that semester that AI would "augment programmers, not replace the discipline." Kai built more shippable software in one Saturday than he had built in 3 semesters of coursework The internet said building real-world hardware control needed embedded engineers and months of firmware work He did it on a school laptop with a model that wrote every line