目前使用 Claude Code 存在一个较为普遍的问题：账号容易被封禁，即使付费订阅，也无法完全避免这一风险。 一种更稳定的方式是：通过 Google 的 Antigravity IDE 使用 Claude 模型。 Antigravity IDE 内置了 Sonnet 4.6 Thinking 和 Opus 4.6 Thinking，并且目前提供一定的免费额度。 同时，Claude 与 Google Gemini 的额度是分开的，当 Claude 配额用完后，可以无缝切换到 Gemini 继续使用，提高整体可用性。 在模型选择上： Sonnet 适合作为日常默认模型，具备较强的推理能力、稳定的编程表现，以及更快的响应速度和更高的性价比。 Opus 更适合复杂任务，例如大型代码库重构、高复杂度分析、长上下文处理，以及深度链式推理。 两者均属于当前较新的推理模型，覆盖从日常到高阶的大部分使用场景。 在稳定性方面，Antigravity 中的 Claude 服务是通过 Google 作为企业代理提供的 API 接入。 相比个人直接使用 Claude，依托 Google 账号体系（如 Gmail、Google Docs、Google Play 等），整体账号稳定性通常更高，风险相对更低。 原因在于，Google 账号本身承载了邮箱、文档、应用分发等多项核心服务。 一旦账号被封，影响的不只是单一产品，而是整个账号生态。 因此，这类封禁操作的决策成本更高，平台在处理时通常会更加审慎。

Keywords Trends：让关键词趋势数据真正为你所用 从 Google Trends 的模糊指数，到真实搜索量 一、Keywords Trends 是什么？ 如果你做过 SEO 或内容营销，大概率用过 Google Trends。 输入关键词，看一条折线图，0 到 100 的相对指数，告诉你这个词最近热不热。 但问题在于：这个数字只是相对比较，无法告诉你真实搜索量。 两个词的折线看起来差不多高，实际一个每月有 10 万搜索量，另一个只有 10。 Keywords Trends 正是为了解决这个问题而生。 它是 Keywords Everywhere 旗下的趋势分析功能，通过对 Google Trends 数据的反向工程，将那些模糊的 0–100 指数还原为真实的历史月度搜索量，时间跨度可以追溯到 2004 年。 二、Keywords Trends 有什么用？ 这款工具的核心价值在于：帮你用真实数据做决策，而不是靠相对指数判断趋势。 具体来说，它能解决以下几类场景的问题： 1. 判断关键词真实热度 把趋势图从 0–100 指数转换为每月具体搜索量。 2. 批量分析 1,000 个关键词 一次性输入多达 1,000 个关键词，批量获取历史趋势数据，效率大幅提升，特别适合大规模关键词研究。 3. 覆盖 YouTube 趋势 不仅支持 Google，还包含 YouTube 趋势数据，适合视频内容创作者判断选题热度。 三、Keywords Trends 使用方法介绍 Keywords Trends 有两种使用方式，可以根据场景灵活选择。 方式一：通过浏览器插件 第一步：安装浏览器扩展 ...

很多人觉得，既然 AI 已经可以调研、整理、生成文字，那就没必要再花时间练习写作了，直接把任务交给 AI，效率更高。 但我依然认为：AI 时代，写作和表达不但没有过时，反而变得更重要了。 因为 AI 可以替代一部分文字劳动，却无法替代一个人通过写作和表达建立信任、深化思考、展示真实能力。 长期写作，是在构建信任 长期写作，并持续在公开平台输出，真正有价值的是由内容不断累积起来的信任。 而信任，是任何成交的前提。 一个人愿意长期关注某个博主，背后其实是认可与信任。 就像我是影视飓风的粉丝，因为我喜欢拍照、做视频，我不仅会看他们的内容，也会购买他们的课程和衣服。 这些行为背后，本质上都是信任驱动的结果。 这种信任是靠长期、持续地在公共平台上发布真实、可验证、不可篡改、经得起时间考验的内容，一点点积累起来的。 随着时间和粉丝的积累，这种信任会逐渐沉淀为一种信任资产，并在未来某个时间节点迎来数十倍的增长。 我每天都会看的几个公众号，背后都让我感受到一个真实的人。 我喜欢的不只是信息本身，更是他们的文字、情感和表达方式。 相比之下，如果一个账号的内容由 AI 生成，我可能只会把它当作获取信息的渠道，而不会把它当成愿意长期关注和交流的对象。 AI 时代，内容很多，但真实的人反而更稀缺，也更有价值。 写和说，是比读和听更深的学习方式 很多时候，如果你不能把一个知识点清楚地说出来、写出来，那大概率说明你还没有真正掌握它。 在 AI 时代，答案变得唾手可得。 随时可以得到一个看起来很完整、很清晰的解释。 但问题在于：你得到答案的那一刻，好像理解了，也好像记住了，可过了一天，往往又忘了。 我自己就有过很多次这样的经历。 当时 AI 解释得非常清楚，我也觉得自己懂了，但第二天回头再想，发现忘了。 原因很简单：我只是看懂了，却没有真正把知识重新组织成自己的语言。 而一旦你尝试把它写下来，或者讲给别人听，你就会发现自己到底哪里懂了，哪里还没懂。 这种主动的整理、记录和表达，会显著加深记忆和理解。 相比单纯阅读和听别人讲，写和说往往是更高效的学习方式。 在 AI 时代，表达能力可能比写作能力更重要 在 AI 时代，表达能力可能更能体现一个人的真实水平。 因为很多文字都可以借助 AI 完成，今天我们越来越难仅凭一篇文章判断，它到底是一个人独立写出来的，还是在 AI 的辅助下完成的。 但现场表达、即时交流、面对面沟通，可以判断出一个人的逻辑和表达能力。 一个人的逻辑是否清晰、反应是否迅速、理解是否到位，往往会在表达中直接暴露出来。 所以，当我和别人交流时，我会很看重对方最基本的逻辑表达能力。 如果一个人写得很好，但一开口就混乱、模糊、缺乏条理，我会重新判断他的真实能力。 表达能力不仅影响沟通效率，也会影响别人对你整体能力的评价。 这种能力并不只体现在正式场合。 哪怕是在食堂点菜这样的生活细节里，一个人点菜只会说这个、那个，还是能明确表达：包菜一份、西兰花一份，这些都能看出他是否具备清晰表达的习惯和能力。 表达，看似是小事，背后反映的却是思维方式。 想得到好答案，先要提出好问题 大家都在用 AI，但最后得到的结果可能差别很大。 原因不只是模型能力不同，更重要的是：提问方式不同。 好的答案，往往来自好的问题； 而好的问题，不会凭空出现，它来自一个人长期的思考和积累。 这种思考，又离不开日常的阅读、写作、交流和表达。 这些能力彼此关联，环环相扣。 如果现在给你一个免费和巴菲特共进午餐的机会，并且允许你提三个问题，你会问什么？ 当机会出现时，你是否已经具备提出高质量问题的能力。 没有平时的思考、写作和表达训练，就很难在关键时刻问出真正有深度的问题。 结语 AI 可以帮我们写得更快，但不能替我们思考，也不能替我们建立信任、证明能力、提出好问题。 ...

如果你最近在做 AI 产品，应该会很快发现一个现实问题：模型越来越多，但接入也越来越碎片化。 做图片要找一个平台，做视频要接另一个平台，音乐、对话、计费、回调、鉴权又各有一套。 接入各家模型很费精力。 KIE AI 做的事情，就是把这些常见的 AI 能力聚合到一个平台里，让接入变得更简单。 提供了哪些模型 KIE 提供了 Video、Image、Music、Chat 对应的 API，基本覆盖了日常项目开发需要。 不管你是做图片生成、视频生成，还是聊天类、内容类工具，都可以在一个平台里统一接入，省去分别寻找和对接多个模型平台的成本。 价格 KIE 采用积分计价模式，1 积分 = 0.005 USD。 以图片生成为例，Nano Banana 2 生成一张 1K 图片，大概花费 0.04 USD。 这种按量付费的方式，对前期测试产品、估算成本会更方便一些，也更适合独立开发者小步试错。 如何接入？ 注册 访问官网并注册用户： KIE AI 生成密钥 进入后台后，先创建 API Key。 创建完成后，可以针对密钥增加一些风控限制，比如： 每小时调用上限 每日调用上限 总积分限制 这样可以避免密钥泄露后被滥用，也能更好控制成本。 调用接口 接下来可以直接用 Postman 测试接口。 请求地址： https://api.kie.ai/api/v1/jobs/createTask 请求头： Authorization: Bearer <token> 请求体示例： { "model": "nano-banana-2", "callBackUrl": "https://your-domain.com/api/callback", "input": { "prompt": "一幅高度细致的插画：香蕉造型的未来飞船在夜晚的霓虹城市上空飞行，光影真实、具有电影感效果、4K 质量。", "aspect_ratio": "auto", "resolution": "2K", "output_format": "jpg", "image_input": [] } } 请求成功后，会返回一个 taskId，后续可以通过它查询任务进度。 ...

做产品时，更高效的方式往往不是闭门想点子，而是先去看市场上已经跑起来的业务。 尤其是在 AI 领域，大量现成模型和 API，实际上已经把用户真正关心的问题摆在你面前了。 谁被频繁使用，谁获得了大量点赞，谁的演示效果更容易传播，这些信号本身就是需求存在的证明。 而 Hugging Face Spaces，就是一个非常适合观察这些信号的地方。 打开 Hugging Face Spaces： https://huggingface.co/spaces 这里有很多模型项目，可以按照热度趋势、创建时间、喜爱程度等维度进行筛选。 进入某个模型的详情页后，可以先了解它的大概作用和适用场景。 很多模型都支持直接在线体验，比如 WAMU 就可以直接上传图片，查看生成效果。 如果想进一步了解模型能力，还可以点击进入项目主页，查看 README.md。 这里通常会提供更完整的介绍，包括模型用途、输入输出方式、使用说明以及效果展示。 通过这些信息，不仅能知道这个模型能做什么，还能进一步判断这个能力适不适合被包装成一个产品。 所以，做需求调研时，除了关键词搜索、查看网站、研究竞品之外，也可以通过这种方式，从第三方 API 和模型平台反向挖掘需求。 因为一个模型能被做出来、被传播、被点赞，往往说明它已经切中了某一类真实问题。 对于开发者来说，这些平台不只是模型库，更像是一个公开的需求池。 比如这个 WAMU 模型有 1.3k 的喜欢，说明它已经具备一定的用户关注度和潜在市场。 进一步查看后会发现，它的核心能力是根据图片和提示词生成视频。 这样一来，产品方向其实就很清晰了：完全可以围绕图片生成视频这个能力，做一款更适合普通用户使用的视频生成网站。 从独立开发者的角度来看，根据 API 和模型能力逆向寻找需求是一种非常值得重视的方法。 因为独立开发者最大的风险，往往不是不会开发，而是做了一个没人需要的东西。 与其先拍脑袋想创意，再花时间验证，不如先去观察哪些 API 在被使用，哪些模型在被关注，哪些项目已经获得了真实反馈。 顺着这些已经被市场验证过的业务往前走，开发者更容易找到切入口，也更容易做出能快速上线、快速测试、快速变现的小产品。

张继科曾谈到自己过去的一场比赛：在 0 比 3 落后的情况下，当时心理压力非常大。 因为在这样的局面下，几乎没有人能够轻易把比分追回来，落后的一方往往要承受巨大的心理负担。 可一旦比分慢慢追到 2 比 3，局势就会开始发生变化：原本处于劣势的一方会越打越有气势，而原本领先的一方虽然仍然占优，却会面临越来越大的压力。 张继科提起这段经历，其实是想说明一个道理： 在领先的时候，不能松懈； 在落后的情况下，也不要轻易放弃。 事实上，这个道理不仅适用于赛场，也适用于求学、职场，甚至整个人生。 人生是一个漫长的过程，几十年的道路不可能因为某一个阶段的领先就能决定最终的结果。 一个人在顺境中不能洋洋得意，在逆境中也不必轻易灰心。 很多人年轻时曾经拥有优势，甚至赚到了很多钱，但也可能因为一时的自满、错误的判断和选择，最终失去原本的领先位置。 而另外一些年轻人少年失意，对生活失去信心，导致一直郁郁不得志。 所以，重要的是能否在顺境中保持清醒，在逆境中坚持到底。 此外，张继科还谈到，想要打好比赛，不只是场上发挥要好，比赛前后的身体状态也必须保持稳定。 拉肚子、感冒发烧、肠胃炎、失眠，这些看似和比赛本身无关的问题，实际上都会直接影响竞技状态。 对于真正想拿冠军的运动员来说，不能只盯着比赛本身，还要去多想比赛之外的东西。 所谓兵马未动，粮草先行。 想要拿冠军，首先要做好的，其实是后勤保障：睡眠、饮食、情绪管理，以及身体状态的维持。 这些看似不是和比赛直接相关的内容，往往却对最后的结果有着极大的影响。 一个人如果睡眠不好，第二天没有状态，无法保持百分之百的专注，又怎么去和对手拼这个冠军？ 其实，工作和生活也是一样。 很多人想做出更多成绩，想把工作做好，想赚更多的钱，但前提是先把身体健康管理好。 充足的睡眠、健康的饮食、少吃精致碳水、补充优质蛋白和维生素、多吃粗粮、坚持健身和力量训练，这些都不是可有可无的附属项，而是支撑一个人持续前进的重要条件。 如果忽视这些最基本的健康管理，只是一味透支自己、拼命工作、急于赚钱，其实就像运动员每天盲目训练，却不顾睡眠和身体恢复一样，最后往往得不偿失。 真正高水平的运动员，拼的不只是技术，更是系统性的自我管理。 普通人的工作和生活，其实也是同样的道理。 把身体健康、精力、注意力当成最核心的资产来管理，这才是可持续增长的底层逻辑。 想走得远、走得稳，先把自己的身体、精力和状态管理好，才能赢得自己的人生冠军。

一个人，一台电脑，月访问量 800 万 他用 neal.fun 重新定义了独立开发者能走多远。 如果你时常互联网上玩无聊的小游戏，大概率玩过「花光比尔·盖茨的钱」、「密码游戏」或者「无限合成」。 这些风靡全球的小游戏，全部来自同一个人、同一台电脑、同一个域名：neal.fun。 作者 Neal Agarwal，弗吉尼亚理工大学计算机系毕业，毕业时已能靠这个网站的广告收入全职生活。 他没有团队，没有融资，没有 App Store 上架费，凭借一系列免费的浏览器小实验，把个人网站做成了月访问量百万级的平台。 这篇文章从独立开发者的视角，完整拆解 neal.fun 是什么、数据长什么样、商业逻辑如何运转，以及我们能从中学到什么。 一、先看数据：一个人能做到多大？ 很多人对 neal.fun 的印象停留在有趣的小网站，但查看流量数据，会发现它早已不只是小网站。 月访问量 800 万。 主要用户来自美国。 12% 直接访问，53% 来自自然搜索。 二、爆款简史：每隔一两年，就有一款出圈 Neal 从 2017 年开始在 neal.fun 上发布项目。 八年间，他做了超过 38 个独立页面，其中有几个堪称现象级。 《花光比尔·盖茨的钱》 用户可以在页面上用比尔·盖茨的财富疯狂购物。 游艇、战斗机、汉堡都可以买。 在 Reddit 和 Twitter 上被大量转发，是 neal.fun 第一个真正出圈的项目。 《深海》 一个无限向下滚动的页面，模拟从海面下潜至海沟最深处，每隔一段距离出现对应深度的生物和数据注释。 被水族馆和学校引用为教学资源，甚至出现在实体展览的屏幕上。 《密码游戏》 玩家需要创建一个满足越来越荒诞规则的密码。 从至少 8 位升级到必须包含一道数独题的答案。 大量 YouTube 主播录制实况，成为当年互联网流行文化的一部分。 《无限合成》 从「水、火、土、风」四个元素出发，通过 AI 驱动的组合逻辑，理论上可以合成任何东西。 ...

Hacker News，通常简称 HN，是由 Y Combinator 运营的一个知名技术社区，聚集了大量开发者、创业者、独立开发者以及科技行业从业者。 这里经常讨论编程、产品、创业和互联网趋势等话题，也是很多新产品获取第一波关注的重要渠道。 Hacker News 上有一个专门的板块叫 Show HN，主要用于展示你刚做出来的产品或项目。 如果你的产品刚上线，发到 Show HN 往往能获得不错的曝光，还有机会带来一波初始流量和用户反馈。 发布方式 进入提交页面： https://news.ycombinator.com/submit 标题建议使用下面的格式： Show HN: [YourProductName] – short description 比如：Show HN: Context Gateway – Compress agent context before it hits the LLM 使用这种标题格式后，帖子会被归类到 Show HN 板块： https://news.ycombinator.com/show 注意事项 发帖前建议先看一下官方规则： https://news.ycombinator.com/newsguidelines.html https://news.ycombinator.com/showhn.html Show HN 更鼓励开发者真诚地分享自己做的东西，而不是把它当成营销渠道。 所以发帖时尽量克制宣传语气，重点讲清楚你做了什么、解决了什么问题，以及为什么会去做这个项目。 总的来说，对于一个刚开始的项目来说，Hacker News，尤其是 Show HN，是一个很值得尝试的曝光平台。 只要内容足够真实、产品本身有特点，就有机会获得关注、反馈，甚至吸引到第一批用户。

众安银行新增了指数基金定投功能。 这个功能有两个比较明显的优点。 第一，支持每月自动买入。 开通定投后，系统会按照设定周期自动买入指数基金，不需要再手动操作，更适合长期投资。 第二，支持碎股买卖，投资门槛更低。 此前像标普 500 这类指数产品，最低买入单位通常是 1 股。以约 630 美元/股计算，单次买入大约需要 5000 元人民币。 现在则可以将 1 股拆分为更小的份额进行买卖，类似国内指数基金的方式，用户可以按任意金额进行投资，灵活度高很多。 目前在推广期间，平台费用会以返还形式回赠给用户。 推广时间为 02 月 11 日至 06 月 30 日。 在此期间，用户虽然会看到平台费用，但后续会返还到账。 推广期结束后，则按照官方标准收费。 定投设置方法也比较简单。 打开 ZA，找到自己想要定投的指数产品，例如先锋标普 500。 设置时，可以按照金额或数量来定投： 最低起投金额为 10 美元，最低起投数量为 0.01 股。 定投周期支持三种方式：每个交易日、每周、每月。 确认定投后，计划会即时生效。 一般在当天晚上 23 点左右完成扣款和买入。 由于投资的是美股指数，因此需要提前确保美元账户余额充足。 另外，定投产生的平台费用，通常会在第二天由 ZA 返还到账。

OpenClaw 爆火，当你还在出钱找人安装 OpenClaw 时，已经有人通过 OpenClaw 赚钱了。 数据来源：trustmrr.com/special-category/openclaw TrustMRR 上跑出的一批靠它赚钱的创业项目，收入数据全部经过 Stripe 验证，货真价实。 更有意思的是，这些项目很多都是独立开发者或小团队做的，不是大公司，就是普通人发现了 OpenClaw 的商机，快速包装上线，开始赚钱。 下面我们一个一个来拆解。 Claw Mart — shopclawmart.com 【AI 配置交易市场】 近30天收入 $71,000（约人民币 51 万） 历史总收入 $71,000 它在做什么？ 你可以把它理解成AI 助手的 App Store，里面卖的是各种 AI 的性格包和技能包。 比如你买一个叫「Felix」的配置（$99），装进 Claude 或 ChatGPT 里，它就变成一个会帮你发产品、管代码、处理邮件的 AI CEO。 买「Teagan」（$49），你就有了一个专门写内容营销的 AI，研究、写稿、发布全流程都能跑。 大部分技能包免费，少数收费。 创作者卖出后拿 90% 收入。 OpenClaw Pro — openclaw.new 【一键云部署 SaaS】 近30天收入 $53,000（约人民币 38 万） 历史总收入 $53,000 它在做什么？ OpenClaw 本身是开源的，但自己搭很麻烦——要配服务器、搞 Docker、设置 Telegram/WhatsApp 接入……大多数人根本搞不定。 OpenClaw Pro 就是来解决这个问题的：你不用管任何技术，点一下，一分钟内你就有了一个跑在云上的专属 AI 助手，能在 Telegram、Discord、WhatsApp 上随时和你对话。 ...