中本笨 丨 Lil Satoshi

Tech nerd | Blockchain learner | Occasionally sober
不贩卖焦虑,只记录思考

[曹鹏 @62qoe]

避开有钱的各国学生，避开中美敏感专业，避开高昂的学费。
几万十几万的美国🇺🇸州立大学香到爆！社工，护理，护士，电工，修飞机，什么都可以读！而且没什么中国人，因为中介不推！
就冲着毕业就工作，拿绿卡，不追求进FLAG不追求进什么哈佛耶鲁普林斯顿的普通人！学校普通可不等于钱少。
跟上曹哥的节奏🎶！

[诺鸭船长3 @noahduck283]

10分钟带你玩转AI硬件，破解黑话，看透套路，最后直接抄作业

​1.不水字数2.不制造焦虑3.小学生都能看懂！
​
​那些曾劝退你的代码和术语壁垒，已被 AI 彻底推倒；现在亲手做一个实体 AI 小伙伴的快乐，属于每一个普通人，一切所需只有你的好奇心！ https://t.co/eGxq92MweU

[赛博永生/vct @vctbtc]

孙宇晨的这个采访反响强烈，但是这个视频最大的Alpha其实是主持人。你难道不好奇，是谁让孙哥瞬间变了一个人，收起薄肌黄毛的嬉皮笑脸，这么严肃认真地输出？

他叫金明 William Joy，圈内叫他仙道。很低调，连 X 账号都没有。但他绝对是一个T0级的人类，我觉得能放到一起对标的大概只有谷爱凌了。他的履历第一眼看离谱到像编的：

- 现役自由潜水国家队，世界冠军，两项世界纪录，59 项国家纪录，打破了欧美33年开赛以来对自由潜水所有世界纪录的垄断
- 本科进哈佛学数学计算机，学生时代创业，入驻Harvard Innovation Lab，拿哈佛真理基金投资
- 极链科技创始人，27 岁拿到包括阿里在内的 10 亿元投资
- 湖畔大学四期，最年轻的创一代学员
- 从 2010 年持有特斯拉至今，加拿大持有 Tesla 最早的自然人
- 投资人，掌舵908HOLDING家办，前几天Token2049 Coinbase 全球交易赛获得第三，亚洲第一，为中国队拿到唯一的奖牌

仙道今年7月在本末社群的香港活动上做过一个精彩的压轴演讲，我推荐X上的大家如果没有看过，一定不要错过。覆盖面涉及到投资、卡牌、健康抗衰biohacking、美学、人生哲学、运气、社会责任，信息密度极高。在这个一天薄肌黄毛复读机的时代，已经很少能看到这么有深度+inspiring的内容了。

孙哥对话的视频，我只是2倍速看了一遍而已，仙道的这个视频，我1.5倍速看了两遍，甚至还在不断回去看细节。不要看AI总结，这个视频值得你的时间，看完你会来谢我。

[中本笨 丨 Lil Satoshi @Satoshi2046]

@blackym25 坐飞机都会注意避开东航

[诺鸭船长3 @noahduck283]

不论做X还是做国内，都不容错过！

烤妹儿的文章真的又干又通俗易懂！一下午都刷完了

这篇我都不忍心quote想私藏来着👀

[Denzii 🕊️ @denziideng]

惊呆，用这个克隆音色太像自己了，我妈都信了！🤯

开源免费的声音克隆、声音设计、视频配音、语音听写、转录与有声书创作，支持 646 种语言。

VoiceStudio
🔗 https://t.co/EvMO7XcE8A

全平台支持，有想法的赶紧收！🙂

#开源工具 #声音克隆

[明明 @JohnWmm]

域名查询痛点要被 Cloudflare 终结了：

- 极速 API / CLI：毫秒级一次性并发查询 420+ 个 TLD
- 可以让 Agent 边脑暴创意、边自动筛选未注册域名
- 零加价 & 保护隐私，成本价提供

直接使用 cf cli，交给 agent 结合业务推荐：

[Bojie Li @bojie_li]

2026 年了，让 Agent 访问微信聊天记录仍然是一件很麻烦的事情。我做了一个 CLI 小工具 greenbubbles（绿泡泡），可以让 Agent 随时连上微信桌面版的数据库，实时访问聊天记录。

我也开源了自己用来整理微信聊天记录的 skill，目前已经形成了一个庞大的个人知识库，涵盖个人生活、工作的方方面面，感觉 AI 已经掌握了我的所有经历和小心思（这些信息太敏感了，我都不敢截图）

不知道为什么现在大多数的工具都是把微信数据库拷贝出来，再导出成自己的格式，其实微信本身的数据库 schema 就挺好的，只要用 greenbubbles-acquire 获取到密码，然后直接连上就行了啊。

好像我还没宣传就有了 78 个 star……欢迎 star & 提 issue
https://t.co/Eohbca7jP0

[叫我阿杭 @Astronaut_1216]

继续伟大的开源了！！！最全的抖音生态工具箱ah-skill炸裂更新！！！我终于不用在闲鱼5000块找人帮我批量提取逐字稿了！！！！Codex半小时，就能提取150+视频内容，消耗TOKEN量是5x账号周限额的0.5%

如果说你也需要批量提取逐字稿，以前这件事儿需要大量的时间，现在一个博主主页链接分享给Codex，它就能把所有的逐字稿提取出来，效率奇高

1、给 Codex 一个博主主页，它先采公开作品目录
2、迅速逐条临时保存原片，用本机 Whisper 转机器逐字稿和带时间码的字幕
3、给我一份能搜索的合集和作品索引，自动路由obsidian建文件夹

以前做对标，视频看完就散了。现在要找一个开头、一个选题，或者看同一个博主反复讲什么，我能直接回到对应原片和逐字稿。

v0.4.0 还加了已有资料库按点赞批量整理文件，你要的所有元信息都有，无需get笔记CLI等等等

github仓库在这里：https://t.co/BObnXwyvIU

[Astra @0xAstra]

EPUSDT 其实只是我们做过的一个微不足道的小项目。

18 岁挣到人生第一个 A7，20 岁挣到人生第一个 A8。回头看，我过去几乎所有的资产积累，本质上都来自一件事：做产品。

浏览器插件、机器人、小程序、脚本，以及一些甚至没有名字的小工具。

我一直觉得自己首先是一个 pm，然后才是创业者。

至于这些东西具体怎么做、怎么赚钱，以后有机会再慢慢讲。

去年决定做 GM Wallet，也是从一个非常典型的产品视角出发。

我观察区块链支付和钱包很多年，最大的感受就是：Crypto 对 Web2 用户实在太不友好了。

当时 Gas abstraction 远没有今天普及，很多钱包连最基础的交易历史体验都做不好。用户要理解 Gas、网络、授权、RPC、跨链……一个在 Web2 里可能只需要点两下的操作，到了链上突然变成了一整套专业知识。

所以当时我的判断很简单：

这里一定有巨大的产品优化空间。

于是开始做 GM Wallet。

方向我觉得没看错，但我严重低估了一件事：

Product complexity ≠ Engineering complexity.

在 Figma 里，一个功能可能只是一张页面、一条用户路径。

真正开始工程化以后，它背后可能是 EVM、Solana、TRON，不同 RPC、Indexer、Gas Sponsor、Swap、Bridge、On/Off-ramp、账户体系、安全模块、第三方供应商，再加上几个同时推进的子项目。

每一个模块单独拿出来都不一定特别恐怖。

但当几十个模块开始产生依赖关系以后，复杂度不是相加，而是相乘。

这是我第一次真正管理这么庞杂的工程项目。

然后，毫无意外地——

翻车了

一年下来最大的感受不是代码难写，而是一个复杂产品真正困难的地方，是 Dependency Management、Scope Control、Ownership、Documentation、Milestone，以及如何让几十件互相依赖的事情按照正确的顺序发生。

一个 PM 可以把产品想得很漂亮。

但 Founder 最终要负责的是：

把它交付出来。

这也是我这次最大的复盘。

虽然我自己就是工程系学生，但我确实高估了自己的工程管理能力，也低估了一整套 App Wallet 的工程难度。

我以前更擅长的是：发现一个痛点 → 快速设计产品 → 快速做出来 → 推向市场。

这种打法在 Browser Extension、Bot、Mini App、Script 上非常有效，因为反馈周期足够短。

但当项目复杂度跨过某个临界点之后，Founder 靠脑子记进度、靠聊天推进项目、靠个人审美把控所有细节，这套方法会迅速失效。

小团队可以靠天才和激情，大工程最终只能靠系统。

这是 GM Wallet 给我交的最贵的一笔学费。

但有一件事情还是让我挺欣慰的。

一年后的今天，再看 Trust Wallet、MetaMask 和其他主流钱包，整个行业的 UX 已经比当时好太多了。

Gas abstraction 越来越普遍，钱包开始主动帮用户处理 Gas、Swap、Bridge 和各种链上复杂度，很多过去需要用户自己理解的东西正在逐渐被藏到产品背后。

我们没有成为推动这些变化的那家公司。

但至少，当初看到的那个痛点是真实存在的；当初认为钱包应该变得更简单、更接近 Web2 的判断，也确实正在成为行业共识。

有时候创业失败的不是 Thesis，而是 Execution。

这两件事必须分开看。

接下来 GM Wallet，以及我手上的其他项目，也会逐渐转向那些用户痛点仍然没有被真正解决的领域。

我依然相信一个很简单的产品哲学：

复杂应该留给 Builder，简单应该留给 User。

最后还是想跟过去一年一直关注我、支持 GM Wallet 的推友说声抱歉。

我是产品出身的人，对自己做出来的东西体验上确实有点吹毛求疵。

一个东西如果连我自己都不愿意每天用，我真的很难因为“先发出来再说”就把它端给大家。

结果就是这一年大家看我天天折腾、天天画饼，却一直没有真正吃到饼。

确实挺对不起各位精神股东的。

但至少这次翻车让我真正学会了一件以前只在书上见过的东西：

好的 Product Sense 决定你应该去哪里。

好的 Engineering Management 决定你到底能不能到那里。

前者过去让我赚到了一些钱。

后者，是我接下来要补的课。

继续做产品。

继续交学费。

下一个产品，希望不再让大家等一年。😭

@GMWallet @GMWalletHK

[Dliyang @yiyirats]

写专利这活儿，也被人直接做成了 AI Skill。

这个中国专利skill项目已经 10K Star，把中国专利的一整套流程都塞进了 Agent：从技术材料里挖专利点、查新、写技术交底书，到生成权利要求、说明书、摘要和附图，全都能搞定。

对研发和工程师来说挺实用：代码是你自己写的，专利也别老是卡在"不会写交底书"这一关。

🔗https://t.co/3gnuaANVmR

[Daniel.S @ai_goge]

https://t.co/I36hXXbCoX

[Jarvis｜AI 商业实验室 @jarvis11x]

兄弟们，出海建站还是香阿

9 月份收入 370 刀，虽然没有达到500 刀的目标

但 10 月的第一天，一大早就开了 2 单进账 35 刀

这个月应该可以突破 500 刀收入吧

[旺旺 @TiagerBao]

Claude Code 现在连商业广告片怎么做，都有人直接打包成 Skill 了。

项目叫 motion-video-kit。

它不是让 AI 随便生成几个镜头拼起来，而是给 Claude Code 一套完整的视频制作流程。

作者拆了 28 支专业 SaaS Launch Film，整理出：

动效规则、分镜方法、Three.js 3D 模式、音频规范和质量检查。

制作方式也比较实用：

AI 生成素材 + HTML/GSAP 动效 + Three.js 3D + 代码控制时间线。

比较特别的是它做了一套 Gauntlet 审片流程：

做视频的 Agent 不给自己打分。

每轮渲染后换一个新的 critic 看成片，列问题 → 修改 → 重新渲染 → 再验证。

一般跑 3～5 轮。

它还要求动画必须 deterministic：
跳到同一帧，就必须得到同样的画面。

所以最后交付的不只是 MP4，还包括：

分镜、源文件、素材生成记录、审片记录和修改结果。

我觉得这个方向挺有意思。

以前给 Claude Code 的 Skill，大多是在教它怎么写代码。

现在开始有人把 导演、动效设计和审片流程 也做成 Skill 了。

GitHub：https://t.co/XeOXsEIWix

如果视频制作流程也能被 Skill 化，以后真正拉开差距的会是模型，还是你手里积累的那套制作方法？

#AI #Agent #ClaudeCode #VideoAI #ThreeJS #AIAgent

[xilo @xilo2991]

https://t.co/loAKjljtVn

[观默 @guanmo_ai]

https://t.co/wWZ0F76V1E

[火山哥🕊️ @huoshan007]

兄弟们，说个最适合新手的赚钱模式：

2026 新手做出海，别天天卷X去用AI做小游戏暴力无法想象。

我表弟的第一桶金，就是靠一个很冷门的 H5 游戏词来的，流量超大，他说看着后台跳 $0.几 的感觉，真的比上班发工资还上头。

关键是，小游戏站不需要你多懂产品。

抓新词，堆页面，接广告，能跑起来就有正反馈。

更离谱的是，他这两天用codex 随手搓了几个小游戏，半小时能出可玩的版本。

这东西再配 SEO，直接爆了！

很多人还在研究 做短视频卷X，我反而觉得小游戏站这种土狗模式，才是新手最容易摸到钱的。

所以游戏永不落幕，越土越赚钱。

[王发财 @izjing888]

李彦宏是被下面人蒙蔽的橡皮图章吗？

[Wyong @intentplex]

我原本以为，一个月写十几万行代码并上线已经算快了。直到接触了行业里的真实玩家才发现，他们一天就能上线几个十几万行代码的产品，并且当天开始收费。秘诀在于一个庞大的 app 模板库：聊天、视频生成、数据仪表盘、报告生成、小游戏，应有尽有；运维、运营、登录、支付、订阅，乃至外链和 SEO 打法，也全都是现成的。上线一个新产品，只需要换一层皮。他们一天的工作量，抵得上普通公司几个人月的开发成本。这套玩法在圈内叫"马甲包"或"矩阵打法"，其实各行各业都有：跨境电商铺货测品，短剧批量拍摄投流，手游换皮上线，核心都是"模板化生产 + 投流测款 + 数据赛马"，数据不好就立刻换下一个。真正的壁垒从来不是代码，而是模板库的积累、投放经验和读懂数据的速度。