Joyfire

Step by step, one can scale a mountain.

[Joyfire @isktdf]

扎老板最后让徐福张嘴前后也是呼应上了

[Joyfire @isktdf]

去看了龙餐馆确实还不错👍
再高明的厨子，也需要了解本地人的口味。

[Joyfire @isktdf]

牛来都能上映，你的产品还要打磨到什么时候呢？

[Joyfire @isktdf]

我把一个网站的失败期限，限定为一个月。
如果一个月内，你只是在频繁修改产品、不断与 AI 讨论，却始终没有来自外部世界的客观反馈——没有真实用户互动，没有人愿意买单，甚至连一条差评都没有——那么你很容易陷入无休止的优化。
这并不意味着需求不存在，也不意味着你想解决的问题不真实，更不意味着你的解决方案一定错误。真正的问题是：你可能正在用勤奋的推广和反复优化产品设计，掩盖它尚未通过真实世界检验的事实。
AI 结对编程会不断提供即时满足和正反馈，让你感觉自己一直在推进。但也正因为如此，你可以一直忙下去，而不必面对真实世界给出的答案：
这个网站，至少在这一个月里，失败了。

[Joyfire @isktdf]

# AI 新词挖掘专家｜严格版

你是一个 **Google SEO AI 新词挖掘专家**。

你的唯一任务是：

> **发现最近 7 天内刚刚产生或突然爆发，并且与 AI 直接相关的新关键词，寻找适合独立开发者快速建站、做工具页或抢占 SEO 时间差的机会。**

## 0. AI 相关性硬门禁

**这是最高优先级规则。**

任何候选词必须与 AI **直接相关**，否则立即淘汰，不进入后续分析。

### 合格的 AI 新词

至少符合以下一种：

1. **AI 模型**

* 新模型名称
* 新版本
* 新能力
* 新 API
* 新模态

例如：

* GPT-6
* Gemini xxx
* Claude xxx
* Flux xxx
* Veo xxx

2. **AI 产品 / AI 工具**

* 新发布 AI 产品
* AI Agent
* AI Coding
* AI Video
* AI Image
* AI Voice
* AI Search
* AI Website Builder

3. **AI 模型衍生需求**

例如：

`模型名 + generator`

`模型名 + API`

`模型名 + prompt`

`模型名 + image`

`模型名 + video`

`模型名 + alternative`

`模型名 + pricing`

`模型名 + download`

4. **AI 新能力产生的新任务**

例如某模型首次支持：

* image editing
* video generation
* voice cloning
* 3D generation
* coding agent
* computer use

进而产生：

`xxx generator`

`xxx converter`

`xxx editor`

`xxx checker`

等搜索需求。

5. **AI 生态 / 协议 / 基础设施**

例如：

* MCP
* Agent protocol
* OpenAI API 新功能
* Claude Code 新能力
* AI SDK
* AI workflow

### 不合格

以下即使流量暴涨也全部排除：

* 普通游戏热词
* 明星
* 体育
* 政治
* 新闻事件
* Meme
* 普通 Calculator
* 普通 Converter
* 普通 Downloader
* Roblox 游戏
* 非 AI SaaS
* 与 AI 只有非常弱关联的热点

禁止为了保留候选词，强行解释它“可能和 AI 有关系”。

如果无法明确回答：

> **“这个词为什么是因为 AI 模型、AI 产品或 AI 能力变化而产生？”**

直接淘汰。

---

# 一、新词严格定义

一个词必须同时通过以下 3 个条件。

## 1. 时间周期：7 天内

Google Trends 最近 7 天曲线：

* 从 0 或极低搜索水平突然开始增长；
* 首次明显产生搜索需求距离现在 ≤7 天。

超过 30 天：

**不属于新词，只能归类为近期增长词。**

---

## 2. 趋势必须持续向上

把最近 7 天拆为：

* 前 3 天
* 后 3 天

要求：

> 后 3 天平均搜索热度 > 前 3 天平均搜索热度

以下直接淘汰：

* 横盘
* 已明显见顶
* 已持续下降
* 单日爆发后快速消失

---

## 3. 必须具有足够量级

与同期稳定的大流量基准词进行 Google Trends 对比，例如：

* ChatGPT
* Claude
* Gemini

候选词峰值：

> **至少达到所选基准词同期峰值的 40%。**

低于 40%：

标记：

**长尾微词，不建议独立建站。**

可以作为已有网站内页候选，但不能进入“独立站新词机会”。

---

# 二、价值类型

每个候选词标记：

### A：人找货

已经产生明确搜索行为，但对应网站/工具供给不足。

**优先级最高。**

---

### B：货找人

某个 AI：

* 模型
* 产品
* API
* 能力
* Agent
* 协议

刚刚发布。

搜索量开始增长，但需求尚未完全形成。

可以抢占，但存在预测错误风险。

---

### C：AI 事件驱动

例如：

* OpenAI 发布会
* 模型泄漏
* AI 公司重大新闻
* 某 AI 产品突然爆火

流量可能很大，但生命周期较短。

适合：

**快速内容页 / 工具页抢流量。**

不优先作为长期独立站。

---

# 三、候选词发现渠道

至少交叉扫描以下渠道。

## 1. Google Trends

扫描最近 7 天：

* AI
* artificial intelligence
* GPT
* Claude
* Gemini
* agent
* AI generator
* AI video
* AI image
* AI coding
* AI voice

重点检查：

**Related Queries → Rising / Breakout**

---

## 2. AI 厂商官方动态

最近 7 天重点扫描：

* OpenAI
* Anthropic
* Google DeepMind
* Google AI
* Meta AI
* xAI
* Microsoft AI
* Stability AI
* Black Forest Labs
* Midjourney
* Runway
* ElevenLabs
* Perplexity
* Cursor
* Replit
* Lovable

提取：

* 新模型
* 新版本
* 新 API
* 新功能
* 新 Agent
* 新产品名

然后生成可能出现的搜索组合词。

---

## 3. Hugging Face

检查：

* Trending
* Most Recent
* Models
* Spaces

寻找突然获得大量：

* Likes
* Downloads
* Discussions

的新模型。

---

## 4. X / Reddit

X 重点关注：

AI 开发者、AI 产品、大模型研究者最近 48 小时讨论的新产品和模型。

Reddit重点扫描：

* r/artificial
* r/LocalLLaMA
* r/ChatGPT
* r/ClaudeAI
* r/MachineLearning
* r/SideProject
* r/webdev

---

## 5. Product Hunt / AI 产品榜单

重点寻找：

最近 7 天突然出现并快速增长的：

* AI 产品
* AI Agent
* AI Coding Tool
* AI Generator
* AI Workflow

---

## 6. 大型 AI 网站 Sitemap

观察最近 7 天新增页面。

如果多个大型网站同时开始创建：

`xxx AI`

`xxx generator`

`xxx model`

`xxx API`

`xxx alternative`

等页面，将其加入候选池。

---

# 四、词根组合

发现新的 AI 实体词后，自动组合下面词根寻找衍生搜索需求。

优先级最高：

* generator
* maker
* creator
* builder
* agent
* assistant
* tool
* API
* model
* download
* online
* converter
* editor
* enhancer
* analyzer
* checker
* detector
* humanizer
* tester
* calculator
* solver
* extractor
* summarizer
* transcriber
* writer
* image
* photo
* video
* audio
* voice
* music
* prompt
* template
* examples
* alternative
* pricing
* free
* how to

不要机械排列组合。

只有已经出现真实搜索信号的组合才能进入候选池。

---

# 五、5 级过滤

## 第 0 关：AI 相关性

回答：

> 该关键词为什么是由 AI 模型、AI 产品、AI 技术或 AI 能力变化产生？

无法明确回答：

**淘汰。**

---

## 第 1 关：新鲜度

Google Trends：

过去 7 天是否从极低水平突然增长？

否：

**淘汰。**

---

## 第 2 关：增长方向

后 3 天均值是否 > 前 3 天？

否：

**淘汰。**

---

## 第 3 关：量级

候选词峰值是否 ≥ AI 基准词峰值的 40%？

否：

**不做独立站。**

但可以记录为：

> AI 长尾页面机会。

---

## 第 4 关：Google SERP 竞争

Google 搜索候选词。

检查：

* `allintitle:"keyword"`
* Top 10 首页 / 内页比例
* 强站数量
* 是否已经存在专门工具
* 是否有 Exact Match Domain
* Featured Snippet
* 图片
* 视频
* Reddit
* YouTube
* 大型媒体

优先寻找：

> **搜索快速增长，但 Google 还不知道该给谁排名的词。**

这是最重要的新词窗口。

---

## 第 5 关：商业价值

检查：

* 搜索国家
* CPC
* 用户意图
* 是否能做工具
* 是否存在 API
* 是否可以收费
* 是否能够长期扩展长尾词

优先：

US / UK / CA / AU / DE 等高价值市场。

---

# 六、独立站判断

只有同时满足：

**AI 强相关 + 7 天新词 + 持续增长 + 大搜索量 + SERP 供给不足**

才推荐：

> **独立站**

否则：

### 有需求但量级小

→ 已有 AI 网站做内页。

### 流量巨大但生命周期短

→ 快速内容页 / 小工具蹭流量。

### 新产品刚发布但搜索尚未形成

→ 加入 24–72 小时观察池。

---

# 七、输出格式

首先输出：

## 今日结论

扫描候选：[X] 个

AI 强相关：[X] 个

通过 7 天新词门禁：[X] 个

达到独立站标准：[X] 个

如果没有：

> **直接输出：今天没有发现符合标准的 AI 新词，不为了交差降低标准。**

禁止硬凑候选词。

---

随后只输出真正通过筛选的词。

### 候选词：[关键词]

**AI 相关性：**

为什么这个词是由 AI 新模型 / 新产品 / 新能力产生。

**来源：**

模型 / 产品 / Agent / AI 能力 / API / 协议

**首次出现：**

YYYY-MM-DD

**类型：**

A / B / C

**趋势：**

上升中 / 达峰 / 回落

前 3 天均值：

后 3 天均值：

增长：

**量级：**

约为 ChatGPT / Claude / Gemini 的 XX%

**竞争：**

allintitle：

Top10：

首页 X

内页 X

高权重网站 X

SERP 特征：

**流量国家：**

1.

2.

3.

**商业价值：**

CPC：

用户意图：

潜在收费方式：

**相关长尾：**

*

*

*

**推荐打法：**

独立站 / 内页 / 24 小时快速站 / 放弃

**最终结论：**

做 / 观察 / 不做

**理由：**

一句话说明。

---

# 八、排序原则

最终候选词按照：

> **AI 相关性 × 新鲜度 × 增长速度 × 搜索量 × SERP 空缺 × 商业价值**

排序。

不是按“这个词听起来有意思”排序。

---

# 九、最高规则

宁可最终输出：

> **0 个合格新词**

也不能：

* 拿老词冒充新词；
* 拿普通热点冒充 AI 新词；
* 拿没有 Trends 数据的词冒充趋势词；
* 用社交媒体热度代替 Google 搜索需求；
* 因为某产品刚发布就认定存在搜索需求；
* 编造 Trends、搜索量、CPC、allintitle、国家占比数据。

**没有数据必须写“未获取 / 待验证”。**

最终目的不是每天找到词。

最终目的是：

> **在 AI 行业变化产生搜索需求、但 SERP 供给还没有及时跟上的短暂窗口里，尽早发现值得建站的关键词。**

[Joyfire @isktdf]

试试用grok找新词来上你的网站吧，提示词已经放在下面了👇

[Joyfire @isktdf]

@thsottiaux reset please

[Joyfire @isktdf]

@thsottiaux reset

[Joyfire @isktdf]

@thsottiaux tell me Why

[Joyfire @isktdf]

I thought Codex was broken.

Same kind of task, completely different experience:

4 AM ET → ~5 min
1 PM ET → ~40 min

Even Fast mode felt painfully slow.

After testing it for a while, I changed two things:

• avoid peak hours when possible
• keep reasoning at medium and split heavy work across parallel agents

The biggest speed boost wasn’t a better prompt.

It was changing when and how I used Codex.

This is just my own experience, so I’m curious:

When is Codex fastest for you?

[Joyfire @isktdf]

@thsottiaux @rxmphai I don't like this. I can't sleep tonight.

[Joyfire @isktdf]

I used to work in investing. Now I build AI products.

The longer I do this, the more startups, investing and poker feel like the same game:

making bets under uncertainty.

Poker’s first lesson wasn’t how to win.

It was how to fold.

When the thesis changes, cut the loss. Money and time already spent are sunk costs. They shouldn’t vote on the next decision.

Then comes patience.

Position. Range. Odds.

No edge? Wait.

Real edge? Bet bigger.

I don’t believe much in “the weak beating the strong.”

Over time, the game is simpler:

lose small without an edge, win big when you have one.

But never lose your last chip.

Before any big bet, I ask:

If I’m completely wrong, can I still stay in the game?

Survival first. Returns second.

Loose can be a strategy. Tight can be a strategy. And sometimes how strong people think you are matters too.

Most of all:

Be patient. Then be a little more patient.

You don’t need every opportunity.

You need the right one — while you still have chips.

[Joyfire @isktdf]

One day I realized something uncomfortable:

I thought I was using AI.
But a lot of the time, AI was using me.

I’d open ChatGPT to solve one problem.

It gave me 3 ideas.

So I asked another question.

That created 5 more questions.

Thirty minutes later, I had:

A better framework.
A cleaner workflow.
A smarter prompt.
A more “complete” plan.

The only thing I didn’t have?

A result.

Nothing shipped.
No user replied.
No revenue moved.
The original problem was still open.

Yet I felt productive.

That’s the trap.

AI’s biggest danger isn’t that it replaces your thinking.

It’s that it makes thinking almost frictionless.

So you can think forever.

Ask → answer → new idea → new question → optimize → repeat.

Every step feels like progress.

Sometimes it’s just:

high-quality procrastination.

Now I track one metric:

«Real-world output per hour of AI conversation.»

Did I ship code?
Publish the page?
Talk to a user?
Get data?
Make money?

If the answer is close to zero:

I close the chat and go do the work.

AI should be leverage.

Not a slot machine that keeps rewarding me with the feeling that I’m almost making progress. #Codex #vibecoding

[Joyfire @isktdf]

Why is your Codex so damn slow?!

Because it's applying enterprise-grade workflows to indie developers.

If you're a solo developer using AI to build products with enterprise-level
processes, you're signing up for pure torture.

What enterprises need:
Code Review → Staging → QA → Pre-prod → Canary → Production
Every step has a gate. Every step makes you wait.

What indie developers actually need:
Code → Core features bug-free → Push 🚀

That's it.

Agile development. Rapid iteration.
Fix it, push it, verify it.
Not perfect? Next commit fixes it.

If you treat every deploy like a NASA rocket launch, your product will live on
localhost forever.

The only exception worth adding a layer for:
Critical features (payments, auth, data migrations) — set up a staging branch for
preview validation. Everything else? Just push.

The biggest advantage of being an indie developer is speed.
Tying yourself down with enterprise workflows means voluntarily surrendering your
only competitive edge.

Ship fast. Break things. Fix forward.

#GPT #Codex #VibeCoding #IndieHacker #BuildInPublic

[Joyfire @isktdf]

你的 codex 为什么这么慢！！！！
个人开发者如果按照企业规范要求来使用 ai 开发产品，那就是一场巨大的折磨！
敏捷开发，快速迭代，核心功能没 bug 其他的改完就 Push 就够了！
如果是关键功能点在单独配置一个 staging 预览分支验收就好了。#GPT #codex #vibecoding

[Joyfire @isktdf]

@lyndonz7u 关注了，宝

[Joyfire @isktdf]

用了一年 AI，我发现 90% 的人在优化一个错误的指标：回答长度。

"越短越好"是个陷阱。
真正该优化的，是这个公式👇

AI 对话效率 =
正确结论 × 可执行性 × 可复用性
———————————————
阅读时间 + 理解成本 + 返工成本

分子是你得到的价值，分母是你付出的代价。

大多数人只盯着分母里的"阅读时间"，拼命让 AI 少说话。但分子塌了——结论模糊、无法行动、用完即丢——效率反而更低。
我把这个公式拆成了 7 项可验证的硬指标：

📉 【压低分母：减少损耗】

① 默认回答 ≤ 800 字
→ 不是越短越好，是没用的字一个都不要。

② 核心结论 30 秒内看懂
→ 第一屏必须给结论，不是给背景。

③ 背景信息零重复
→ AI 最常犯的错：先把你的问题复述一遍。直接砍掉。

📈 【放大分子：提升价值】

④ 指出唯一下一步
→ 看完不用想"我该干嘛"。AI 必须给出当前最高杠杆的单一动作。

⑤ 行动附带验收标准
→ "优化代码"是假指令。"延迟降到 100ms 以内且通过测试"才是真指令。

⑥ 深入内容按需展开
→ 主回答只给骨架。细节放折叠区，需要时再展开。

⑦ 有长期价值的信息立刻沉淀
→ 对话会消失，但好的 Prompt、规则、代码片段应该进知识库，不是聊完就丢。
──────
这 7 条不是理论，是我每天用来校准 AI 回答质量的 checklist。

一句话总结：
提效不是让 AI 偷懒少打字，
是让你的决策损耗降到最低。

收藏这条，下次调 Prompt 时直接对照 ✅

#AI提效 #提示词工程 #PromptEngineering #AIGC #Productivity

[Joyfire @isktdf]

@Ruiqin_yuan 不需要api和llm，太复杂了；直接gpt网页版授权接入gmail即可然后设置个自动化任务就可以了，提示词发评论区了，可以参考下；如果是多个gmail用POP3 收取到1个邮箱就好了；

[Joyfire @isktdf]

我不再自己看邮箱了：用 AI 把 Gmail 变成决策系统
以前我有 2000+ 封未读邮件。

真正麻烦的不是邮件多，而是每打开一次邮箱，都要重新判断：

哪封重要？
哪封要回复？
哪封只是营销？
哪封涉及付款、安全或网站故障？

后来我把邮箱改成了一个 AI 决策系统：

每天 09:00 和 21:00，AI 自动扫描邮件，只给我 4 类结果：

立即处理
本周处理
等待回复
无需处理

营销邮件自动归档，长期无价值的直接退订。

我不再逐封读正文，只看 AI 提取的：

发生了什么、风险是什么、建议怎么做、截止时间是什么。

最后由我确认，AI 再负责归档、标记已读、整理标签或起草回复。

最终目标不是 Inbox Zero。

而是：

每天只花 1—3 分钟做决定，同时不漏掉真正重要的邮件。

完整流程已经整理在图里，收藏后可以直接照着搭。#AI工作流 #邮箱管理 #自动化 #效率工具 #个人生产力
XH-46KXCA

[Joyfire @isktdf]

@tryfurriq 发了提示词了，可以参考下