
个人背景:开发零经验,经常接触 AI 产品。
从选词买域名到正式上线,总计花费 2450.8 元,上站耗时约 1 周。
全栈实战资料:在黑五打折期间拿下。
上站的流程:确定需求——做最小 MVP——开发部署上线
借助模型写代码,vercel 部署上线。上线后,发现每天有 200 左右的曝光,40 左右点击,后续准备加新功能。
发现要用到后端和数据库,改 bug 改 2 天,觉得 AI 可能改不好了,我人也改懵了,其实在你懂代码的基础上,再去让 AI 改 bug ,效果会好很多,不然做的都是美丽的废物,总感觉 AI 使劲了,但不太够,做的产品用不起来。
和前辈们交流,最后重构用模板上站,连忙接入登录、支付。
这时候再看网站数据,接入登录后,流量没了,一个是 SEO 的 TDK 变化了,另一个是接登录导致使用门槛变高。
和其他上站的兄弟们沟通过,有个感悟:现在上站的人越来越多,大佬小白都有,这条路是蓝海吗?我不太清楚,只是觉得在工作之余,开发小工具站,给自己和身边朋友用的便利,就很不错了;如果想靠他赚钱,那更需要的是做好产品,挖需求,做宣传推广。
这个时候全职裸辞出来干 AI 出海工具站,在当下就业环境下,或许挺冒险的,SEO 起效平均 3 个月起步,能否熬过前期的黑暗?
当技术门槛被 AI 抹平,我想个人开发拼的是:上站速度、内容质量、产品体验、宣传推广
希望这段小白视角出发的 Vibe Coding 经历,能给看到的宝子们一点启发。
(末尾留个小尾巴:我做的这个小工具站,是一个有换脸工具站(有免费额度随便用),有默认的最近 TK 上比较火的风格,上传你想换脸的照片,可以一键换脸,也欢迎大家提建议: https://kirkify-ai.net/ )
]]>免费的,只需要 google 登录就可以用了
在想怎么推广比较合适
reddit 发帖? TikTok 发短视频?还是 ins 持续更新?有哪些渠道比较靠谱的?求建议,感谢感谢

HandNet ( HNet ) 是部署在 BNB Chain ( BSC ) 的功能型代币,用于 Telegram 上 @zhenxinhuabot 热门社交互动产品 「漂流瓶」 的核心道具系统。
在漂流瓶生态中,用户可以向海里丢出匿名瓶子,而其他用户可使用 抄网( HandNet ) 来“捞”起瓶子。
👉捞瓶子 消耗 HNet , 👉被捞者 HNet 奖励, 👉形成完整的互动激励闭环。
合约 0xf5152b56fa2ff300fa1531105f79afe08fe9140c
如果不买,也可以来玩玩, https://t.me/piaoliuping_pro 扔瓶子,扔掉烦恼。
]]>无法使用的原因
主要原因是 Google 确实在 2025 年对港澳地区实施了更严格的访问限制,无论是 Web 端还是移动端,Gemini 个人版服务在香港和澳门已经基本无法直接访问。

除此之外,哪怕你能访问了,在充值 google Gemini AI 会员的时候,可能还是会遇到“此帐户不符合 Google AI 计划的资格”这类提示,导致付费失败。所以最佳的方案。
方法一:替代平台
Gemini 在 AI 对话、AI 图片、AI 视频等领域,都非常出色的表现,所以平替平台也得够好用。
1 、iMini AI:拥有 Gemini 的所有功能
该平台拥有谷歌的最新模型,比如 Gemini3.0 、Nano Banana Pro 、Veo3.1 等,整体速度比较快,使用交互体验也非常友好,并且是可以直接访问。
平台入口: https://imini.com


2 、Claude:代码生成的优选
Claude 在 Python 代码生成的准确性上达到了 98%的基础语法正确率,在复杂算法实现方面展现出"断档式领先"的优势。对于程序员和开发者来说,Claude 可能是比 Gemini 更适合的选择。但也可能会遇到无法访问的情况。
方法二:API 中转服务
对于开发者和有持续使用需求的用户来说,API 中转服务这种方式不仅能解决个人访问问题,还能为开发的应用提供可靠的 Gemini API 接入能力,但从技术实现角度来看,对普通用户还是有一定门槛。
]]>全网最低,没有套路,买 1G 也这个价。

aicoding.sh (需要手动输入)
目前支持 • 多模型统一 API (偏工程化设计) • Claude / Codex / Gemini • 适合写代码、跑 agent 、做自动化任务
试用策略 • 注册送 3000 积分 • 入群可开 Claude / Gemini 权限
大概的量级(仅供参考) • Claude ≈ 10M tokens • Codex ≈ 20M tokens • Gemini:已接入,仍在压测与策略调整中
实际消耗与模型类型、prompt 结构、输入输出比例有关
适合 • 想低成本验证想法 / 原型 • 不想为不同模型反复绑卡 • 希望 API 行为尽量稳定、可预期
]]>一款基于 Chrome Manifest V3 开发的浏览器插件,支持保存网站的不同账号 Cookie (包括 httpOnly 类型)和 LocalStorage 数据,并一键切换账号数据,实现多账号快速登录。
项目地址:https://github.com/SoWhatI/Multi-Account-Switcher/tree/main
chrome://extensions/ 并回车。.zip文件)直接拖放到 Chrome 扩展页面,页面会自动识别并安装插件。manifest.json、popup.html、popup.js、icon.png)放入同一个文件夹(如cookie-switcher)。chrome://extensions/ 并回车。很高兴成为目前 150 位大使中的一员。因此我有大使特别的福利给到注册开卡用户,完成首刷可得 5U 首刷奖励!(大使邀请没有首刷金额要求的哦!)
Bitget Wallet Card是 Bitget Wallet 推出的 MasterCard 加密支付卡,支持用户使用 USDT/USDC 等加密货币充值,并在全球 Mastercard 商户消费,可绑定微信、支付宝、Apple Pay 等支付方式。该卡免除常见手续费,每月 400U 内消费零费用,支持人民币支付,200 元以下免手续费。用户通过 KYC 认证即可免费开卡,无年费。
⚠️ 提醒:
- 绑定大使邀请码 + 完成首刷消费,才会有 5U 首刷奖励。普通用户没有,在大使群里向官方求证过了。
- 绑定大使邀请码 j9fH9Y ,已开卡未绑定邀请码的老用户也可以绑定试试。
- 储蓄卡开卡免费,激活卡片是需要往卡里充 10U 作为激活验资!钱还是在自己卡里,没损失!
- 也可找人买 U ,但还是建议您自己充值,毕竟卡不会就用个几次,学会就一劳永逸。
新手可先移步查看Bitget Wallet CardxFiat24 注册申请流程教学 我已经给您准备好了,打不开的,关 VPN 再试试
直达开卡链接:Bitget Wallet Card
希望你可以绑定我的邀请码:j9fH9Y (注意大小写)
不会充值的我们还可以借助 AI,例如:打开 Google 输入 “如何从币安交易所买币充值到 Bitget Wallet Card 的 Arbitrum 链上”,AI 会告诉你具体步骤。注意:一定要是Arbitrum 链上的 USDC。
另外,消费产生的手续费是会返还的,在银行卡-0 手续费页面,定期自己领取即可

常用 U 卡对比图片来源于官方,个人并没有用过这么多 U 卡。

现在国际卡绑定 WX ,首笔交易起 60 天内,每天 1000 元内还免手续费。年底用 U 采购又能省下一点手续费了。 
随便唠嗑唠嗑吧~
有了小孩以后,笔者从 2022 年就和老婆一起离开了深圳回到家乡做起了电商,其实并不是留在深圳不行,而是在深圳的日子,望着高昂的房价再看看自己的余额,考虑到小孩以后读书,落户等问题,感觉一眼望不到头~
电商这几年也是走得磕磕绊绊,所幸大多数时候相对是比较顺利,最开始是每天到广州拿货,但是这些家伙虽说是批发价,但是已经接近了零售价格了,无可奈何尝试了解服装,慢慢接触了工厂、布行、印花等相关工艺,最终在去年和当地一家服装厂达成了合作~
简单来说整个流程就是设计好版型和印花,布料确定以后,剩余的就交由给工厂帮忙加工处理~ 这两年的 AI 发展很快,在 AI 的加持下,市场上各种各样的爆款可以通过文生图和图生图来解决,所以去年年底也很大胆的设计了 40 多个印花款式~
接下来就是确定版型,我也不会画衣服图纸,所以市面上买了几种常规的版型,找咸鱼让人画了图纸,最终把版型数据+印花确定,最终大概就可以做出一件短袖衣服了。 可是量太少,人根本不搭理你,于是每个款又大概做了 100 多件出来,共计 4000 多件~
本来以为很顺利,但是很不幸,今年整个服装行情(观察到不只是服装)异常的差,转眼又冬天了~ 还有一大堆库存,哎。
这边也给大伙送一波福利吧~
万一免五开户就找老倔驴, 聚合几十家券商优惠,连接上百家营业部,已帮助上千人,无一差评,简单实在,负责到底。
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]]>100 刀的 token:sk-kY7qikDHlHm9En5MUD8Kq6nXdGOtVCp11LgEiHXupJKONS5c
模型说明:claude 官方 max200 号池,模型倍率同步官方,用户倍率 1.3 ,充值比例 1 元=1 刀,服务稳定,欢迎来测试!
目前暂停了新用户的注册! 联系客服可以获取 5 刀额度!
]]>最近自己在做一个 AI 接口聚合服务,顺手开放给大家试用:
aicoding.sh (需要手动在浏览器输入)
能做什么 • 注册即送 3000 积分 • 入群后可 开通 Claude 权限 • 支持多模型统一调用(偏开发者友好)
成本大概什么水平?
以目前的积分策略,大致相当于: • Claude:≈ 1000 万 tokens • Codex:≈ 2000 万 tokens • Gemini:还在测试中,暂未完全放开
实际消耗和模型、输入输出比例有关,仅供参考
适合谁 • 想低成本测试 Claude / Codex • 写代码、跑 agent 、做自动化脚本 • 不想频繁绑卡 / 开卡 / 风控
纯工具向 有兴趣可以试试:aicoding.sh(需要手动在浏览器输入)
]]>截图标注 识别窗口、截取屏幕、标注文字、箭头、马赛克、步骤,迅捷方便。
贴图钉图 把任意地方的图片、文本变成便签贴在桌面上,方便查看对比。
文本识别 离线 OCR 算法,迅速提取图片、视频、文档等任何地方中的文字。
滚动截图 滚动中调整方向、区域、横向竖向,选择窗口滚动截图,无比强悍。
元素测量 自动吸附,识别距离、元素、标注屏幕上任何内容的尺寸。
录屏录音 一键录制屏幕区域、窗口、应用,快速分享。

https://longshot.chitaner.com/zh-cn/
规则如下: 回帖即可参与抽奖,不需要留邮箱,截止时间为 2025 年 12 月 26 日 24:00 (本周五晚),奖品共计 5 个 Longshot 买断兑换码。
另: 为了把买断码抽给真正需要的用户,增加如下规则。
截止之后, 在[1 - 楼层总数]之间随机选出 5 个数字,对应楼层的朋友按顺序为次次之中奖者。 对于 1 条件的,再次在整个楼层中随机选择,选中后按顺序为次之中奖者。 对于 2 条件的,再次在整个楼层中随机选择,选中后按顺序为最先中奖者。
抽中的朋友我会 @你,届时「 V2EX > 提醒系统」会通知,请将通知的截图邮件到 office.chitaner@gmail.com 即可,邮件标题为「 v 站抽奖」,收到邮件后,会第一时间回复兑换码,方便的朋友,麻烦在 AppStore 给予一个 5 星好评,多谢支持。
]]>
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以下无优化线路洛杉矶 T1
美西 T1 测速链接 https://lat1.dmitea.com
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活动页(官方):🎄 https://dmitea.com/2025chrismas
活动明细(更多明细):🎄 https://dmitea.com/2025xmas
]]>BoxLite 的方案:
pip install boxlite 直接用import boxlite async with boxlite.SimpleBox(image="python:slim") as box: result = await box.exec("python", "-c", "print('hello')") ]]>核心特点:
主要场景:AI Agent 沙箱、多租户隔离、本地开发
Rust 写的,提供 Python SDK ,pip install boxlite 即可
GitHub: https://github.com/boxlite-labs/boxlite
欢迎 star 和反馈 🙏
]]>特点: • 硬件级隔离,不是容器的 namespace 隔离 • 无 daemon ,嵌入式库 • 兼容 Docker 镜像 • macOS Apple Silicon + Linux • pip install boxlite 开箱即用
GitHub: https://github.com/boxlite-labs/boxlite
刚开源,求 star 求反馈 🙏
]]>BoxLite 试图找个平衡点:
技术栈:Rust + libkrun + virtio + gvproxy
主要场景:
目前 Python SDK 已经可用,Node.js 和 Go 在开发中。
GitHub: https://github.com/boxlite-labs/boxlite PyPI: pip install boxlite
求 star ,欢迎 PR !
]]>今天给大家分享一个开源项目 BoxLite - 专为 AI Agent 设计的安全沙箱执行环境。
BoxLite 是一个开源的沙箱化环境,为 AI Agent 和代码执行提供隔离的运行环境。它能让 AI 在完隔离的环境中安全地运行代码、浏览网页和与应用程序交互。
随着 AI Agent 越来越智能,它们需要能够执行代码、访问网络等能力。但直接给予这些权限存在安全风险。BoxLite 通过沙箱化技术完美解决了这个问。
GitHub: https://github.com/boxlite-labs/boxlite
如果你对 AI Agent 、容器技术或安全沙箱感兴趣,欢迎 star 贡献
期待和大家交流讨论 👋
]]>最近在做 AI Agent 相关的项目,遇到一个老大难问题:你敢让 AI 直接在你的机器上执行代码吗?
不敢。但不让它执行,AI 的能力就被阉割了一半。
试过 Docker ?内核共享,容器逃逸的 CVE 年年有。试过传统 VM ?太重了,而且 orchestration 复杂到想哭。试过云端沙盒?延迟、成本、vendor lock-in 三连击。
于是我们做了 BoxLite 。
BoxLite 是什么
一句话:能嵌入你应用的虚拟机运行时,给 AI Agent 一个完整的"沙盒电脑"。
核心理念
借鉴 SQLite 的哲学:small, fast, reliable, embeddable
import asyncio import boxlite
async def main(): async with boxlite.SimpleBox(image="python:slim") as box: result = await box.exec("pip", "install", "numpy") result = await box.exec("python", "-c", "import numpy; print(numpy.version)") print(result.stdout) # AI 随便折腾,你的机器安全无虞
asyncio.run(main())
就这么简单。没有 Docker daemon ,没有复杂配置,没有 root 权限要求。
为什么不是 Docker ?
Docker 容器共享宿主机内核,一个 CAP_SYS_ADMIN 的容器就能玩出花来。而 BoxLite 的每个 Box 都是独立的 microVM ,有自己的内核,硬件级隔离。
为什么不是传统 VM ?
传统 VM 太重。BoxLite 是嵌入式的,就是个 library:
[dependencies] boxlite = { git = "https://github.com/boxlite-labs/boxlite" }
不需要管理 VM 基础设施,不需要学习复杂的 orchestration 工具。启动一个 Box 就像 new 一个对象。
典型场景
技术细节
现状
路线图
项目地址
GitHub: https://github.com/boxlite-labs/boxlite
如果你也在做 AI Agent 相关的项目,或者需要安全的代码执行环境,欢迎试试。Issue 和 PR 都欢迎。
P.S. 写这个项目的初衷很简单:AI 应该有 freedom to explore ,但你的系统必须 safe 。BoxLite 就是在这两者之间找到了平衡点。
]]>就仨:
套餐比较
环球巴士镜像版:
基础班 全模型 6 小时/30 次 28.88/月 68.88/季
标准版 全模型 6 小时/60 次 48.88/月 128.88/季 468.88/年(我用的这个年付)
专业版 全模型 6 小时/100 次 79.88/月 229.88/季 888.88/年
官网:
全模型 3 小时/160 次 20 美元/月(约 140 元/月)
PS:
我是去年 10 月开始用的,开了一个月会员。 然后去年底邀几个朋友一起拼车开了一年,年费 468 。 然后用了大半年感觉比较稳了,今年也介绍公司开发团队的也在这里买(还开了增值税普通发票,属实报销友好)
PS:问了客服政策不允许多人共用账号,但是实测可以多人同时登录用不会被踢,我们一起三四个朋友用了一年多也没遇到限制。
]]>美元付款方式+英镑收款方式才能应用新客折扣,最低转$50 ,但是有$25 折扣所以还需要付$25 。用银行账户可以免手续费,约 3 天到账。正巧国区 wise 就能开这两种毫无难度,唯一的门槛是给 wise 入金。不用 wise 也可以,比如美区卡头信用卡付款 -> ifast 个人 iban 账户
需要美国手机号验证,注册付款时要美国 ip ,不能用 vpn 否则会被 remitly 封号。我在那位老哥的帖子里当时用 vpn 转账时就被取消了立马被封号,我是提交了信息后给 remitly 客服打回电话去才解封了。头一回用英文交流发现以前都白学了,有一半都听不懂,阿三老外语速一快就跟听天文一样,而且老外稍微一急情不自禁语速就上去了,,,电话时问了下自己名字和出生日期,使用 remitly 的原因并且让自己以后别用 vpn 了违反 TOS
转账时如果提示不能应用新客优惠说明手机号没验证,这时候不要点确认关掉 app 或网页不然拿不到$25 美金了。这一步必须要有个能接码的美国实体手机号
]]>
国内自有算力平台,最低 16 元月,可以享受 100prompt/4hour 的调用额度(滑动窗口),支持 GLM 4.6 / Minimax M2 / Qwen / Gemini-3-Flash 自由选择和切换
感兴趣的话可以走我的 AFF,再打八折,也有不含 AFF 的 = >code.x-aio.com
另外也可以推荐和我的网关项目搭配使用,对于工具调用可以使用 30B 低消耗模型,对于 review 可以使用旗舰模型 https://github.com/sxueck/llm-gateway 做到资源合理最大化
]]>官方网站:👉 点击进入
匿名性:Novproxy 的动态住宅代理 IP 资源来自全球各地的家庭宽带网络。其访问行为与普通用户浏览网页并无二致,有效降低账户风险。
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]]>现在: 直接给个 URL ,AI 自动提取 Axure 原型、字段规则、业务逻辑,支持开发/测试/探索三种分析模式。
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]]>前文: t/1168189
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]]>痛点 1: 看蓝湖需求还要手动截图、复制粘贴给 AI ?
现在: 直接给个 URL ,AI 自动提取 Axure 原型、字段规则、业务逻辑,支持开发/测试/探索三种分析模式。
痛点 2: 每个人的 Cursor/Windsurf 都是孤岛,我的 AI 分析完需求,测试同学的 AI 又重新分析一遍。
现在: 所有 AI 连接同一个 MCP Server ,后端 AI 分析的结果,测试 AI 直接查询用。支持知识库、踩坑记录、 @提醒、飞书通知。
GitHub: https://github.com/dsphper/lanhu-mcp
License: MIT
欢迎 Star ⭐ 和提 Issue/PR 。
]]>做了个工具解决两个痛点:
GitHub: https://github.com/dsphper/lanhu-mcp
基于 Model Context Protocol (MCP)
以前看蓝湖需求文档的流程:
都 AI 时代了,为啥还要手动复制粘贴?直接给个 URL 让 AI 自己去读不香吗?
我的 Cursor AI 分析完需求,花了 5 分钟理清字段规则。
结果:
每个人的 Cursor/Windsurf 是独立的,AI 之间完全不共享上下文。
不需要复制粘贴,直接对 AI 说:
@AI 帮我看下这个需求文档 https://lanhuapp.com/web/#/item/project/product?tid=xxx&pid=xxx&docId=xxx AI 自动完成:
支持 3 种分析模式:
还支持 UI 设计:
@AI 帮我下载"首页设计"的所有切图到 src/assets/ AI 自动识别项目类型( React/Vue ),生成语义化文件名,批量下载。
后端 AI 分析完需求后:
@测试小李 @前端小张 我分析了"用户登录"需求: - 手机号必填,11 位数字 - 密码 6-20 位,必须包含字母+数字 - 验证码 4 位纯数字,5 分钟有效 - 错误 3 次锁定 30 分钟 [类型:knowledge] // 保存到知识库 测试同学的 AI 直接查询:
@AI 查看所有关于"登录"的知识库 → 立即获取后端 AI 的分析结果! 架构图:
┌─────────────────────────────┐ │ Lanhu MCP Server │ │ (统一知识中枢) │ │ │ │ 📊 需求分析结果 │ │ 🐛 开发踩坑记录 │ │ 📋 测试用例模板 │ │ 💡 技术决策文档 │ └──────────┬──────────────────┘ │ ┌────────────┼────────────┐ │ │ │ ┌────▼───┐ ┌───▼────┐ ┌──▼─────┐ │后端 AI │ │前端 AI │ │测试 AI │ │(小王) │ │(小张) │ │(小李) │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ Cursor Windsurf Claude 支持的留言类型:
还能:
以前:
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保守估计,每周能节省团队 5-10 小时。
核心代码 3800+ 行,单文件部署。
最简单方式(让 AI 帮你):
在 Cursor 中对 AI 说:
"帮我克隆并安装 https://github.com/dsphper/lanhu-mcp 项目" AI 会引导你完成所有步骤。
手动安装:
git clone https://github.com/dsphper/lanhu-mcp.git cd lanhu-mcp # Docker 部署(推荐) bash setup-env.sh # 交互式配置 Cookie docker-compose up -d # 或源码运行 bash easy-install.sh # 一键安装并配置 配置 Cursor:
{ "mcpServers": { "lanhu": { "url": "http://localhost:8000/mcp?role=后端&name=张三" } } } ✅ 适合你,如果:
❌ 不适合你,如果:
GitHub: https://github.com/dsphper/lanhu-mcp
License: MIT
文档: 挺详细的,有快速开始、部署指南、Cookie 获取教程
欢迎提 Issue 、PR ,或者在下面讨论。
如果你认可这个想法,或者觉得对你有帮助,给个 Star ⭐ 就是对我最大的鼓励!
GitHub: https://github.com/dsphper/lanhu-mcp
P.S. 代码可能不够优雅( 3800 行单文件),欢迎拍砖和提 PR 。
P.P.S 项目对小白友好,不懂技术也能让 AI 帮你安装,详见 README 。
]]>ColoCrossing 假日特惠 - VPS 每年仅需 10.99 美元或每月仅需 2.57 美元
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1GB 内存 | 1 vCPU | 30GB SSD | 40TB 流量 | 1Gbps 端口 | 1*IPv4 —— $10.99/年 立即订购
2GB 内存 | 2 vCPU | 40GB SSD | 40TB 流量 | 1Gbps 端口 | 1*IPv4 —— $15.99/年 立即订购
有洛杉矶机房: 4GB 内存 | 3 vCPU | 60GB SSD | 40TB 流量 | 1Gbps 端口 | 1*IPv4 —— $20.99/年 立即订购(有洛杉矶机房)
8GB 内存 | 4 vCPU | 80GB SSD | 40TB 流量 | 1Gbps 端口 | 1*IPv4 —— $39.99/年 立即订购
12GB 内存 | 6 vCPU | 100GB SSD | 40TB 流量 | 1Gbps 端口 | 1*IPv4 —— $59.99/年 立即订购
洛杉矶机房脚本测试:
