Zhongjun Ge

Head of Localization, Founder of Panda Translation Agency, ex-Airbnb

[Zhongjun Ge @shog86]

今天早上，我自己的第一个完整的产品正式发布，专注于随时随地背单词，采纳的正是@turingou web优先的想法，Cloudflare全栈，打磨出了移动端PC端都好用的「只会背单词」

不是APP，点开链接就能背

✅ 无需下载，不占内存
✅ 无需注册，保护隐私
✅ 一次购买，永久使用
✅ 支持手机/平板/电脑，进度实时同步

你也有这些困扰吗？
❌ 广告太多
孩子背单词，弹窗不断，注意力全被带走

❌ 下载繁琐
下载安装占空间，应用越用越大

❌ 注册绑定
手机号、验证码，隐私交出去，单词没记住

❌ 订阅收费
“免费试用”变“自动续费”，忘取消就年年扣钱

❌ 功能臃肿
社交、打卡、排行榜，背单词变成玩APP

所以我做了「只会背单词」—— 只做一件事，简单高效

四大核心卖点

1. 零门槛启动
不是APP，不用下载
点击链接，秒开即用

2. 科学记忆
艾宾浩斯记忆曲线，自动规划复习
「掌握即消失」，越背越有成就感

3. 听说读写全面学
系统真人发音，跟读练听力口语
一键打印词表，纸笔默写练书写

4. 买断制，无套路
一次付费，永久使用
无会员、无年费、无自动续费

谁在用？
👦 小学生家长
“暑假给娃安排上，不用催，他自己主动点开背”

👩 初中生妈妈
“老iPad终于派上用场，点开链接就能学，不卡”

👨 职场家长
“我自己也在用，通勤手机背，回家平板继续，进度自动同步”

使用方式
1. 购买获取专属链接和激活码
2. 点击链接，输入激活码，立马开背
3. 打印默写词表，默写，核对，回到应用标记掌握
4. 背完一批60词，自动进入下一批

[Zhongjun Ge @shog86]

@ixiaowenz 是不是可以叫 token card，哈哈哈

[yihong0618 @yihong0618]

#selected 最近看过最喜欢的网站了。能开心一整天，同样被惊喜的朋友可以来谢谢我！
https://t.co/n4YxDkyU8G

[Zhongjun Ge @shog86]

@ixiaowenz 这样算下来，我那一代蔚来 ES6 已经开了 6 年，35 万，感觉还至少能开 4 年，一年也是三万五（终身免费换电，其他费用基本算没有）

[Zhongjun Ge @shog86]

@JeffreyCalm 为啥断线了？

[朱峰 @zhufengme]

历时半年的大型 AI 落地实践，阶段性总结和复盘。一万多字，不用担心，不是 AI 编的，放心看。

[Zhongjun Ge @shog86]

@ixiaowenz 恭喜恭喜

[Zhongjun Ge @shog86]

@mtrainier2020 @thomasluo1981 想到了你😋

[Zhongjun Ge @shog86]

哦还有，作者郭建龙原来是个程序员……

[Zhongjun Ge @shog86]

读完这本书，对唐朝的了解多了一点点：
唐诗的繁荣是因为科举的驱动，而且繁盛时期始于盛唐开元年间，再加上从盛唐到晚唐国运的衰落，因而唐诗里才记录下了很多个人的感怀，民生的疾苦
很多文坛大家也是朝廷大员，比如颜真卿是安史之乱前后担任要职，而且军事才能也很出众
唐朝君臣互信缺失导致的互害，以及中央财政的长年匮乏导致的节度使权力膨胀和藩镇割据，是五代十国乱世的根源
虽然盛唐为后人怀念，但其实唐朝周边一直危机迭起，吐蕃回纥阿拉伯帝国都一直在威胁着边疆安宁

开始看汴京之围

[Zara Zhang @zarazhangrui]

Introducing the Beautiful Feishu Whiteboard skill:
Your agent can now create EDITABLE SVG graphics in Feishu/Lark docs in 30+ predefined styles

Great for concept visualization, technical architecture diagrams, summarizing meetings/long documents, or even replacing PPTs

The best part is everything is completely editable (can even drag elements around)

Skill link in comment

[Jeffrey.W @JeffreyCalm]

Hello，自荐一下我的新项目——邸报。

这是一个免费、自部署的带推荐算法的 RSS 阅读器。

效果是在你的 RSS 订阅中实现类似今日头条的个性化排序，把你最感兴趣的内容提到前面，如果你的 RSS 收件箱每天有 100 篇以上的文章，可能会非常需要这个。

和 AI 时代兴起的个性化阅读不同，邸报使用的是传统的“推荐算法”。它的效果实际比 LLM 要好很多，而且 API 成本非常低（几近于零）。

它只要本地或接入一个 0.6B 的 Embedding 模型就能使用——如果你用硅基流动那么费用就是 0。如果你在本地部署，那么几乎不耗性能。

它刚刚发布了非常早期 0.1 版本，有任何问题欢迎在 Github 上提 Issue：
https://t.co/7zc9zJ4GQb
官网在这里：https://t.co/Xmdxaeeftu

[空谷 Arvin Xu @arvin17x]

https://t.co/J9M2EfFpZY

[Zhongjun Ge @shog86]

@vista8 国内还得加上 不要动隧道或者 VPN配置

[Zara Zhang @zarazhangrui]

Introducing the Claude Code Lark/Feishu Bridge 🌉 (open-source)

Talk to Claude Code in Lark/Feishu like a colleague
- Use Claude Code on your phone via Lark chat
- Manage multiple CC sessions as group chats in Lark (one chat = one session), say goodbye to messy terminal tabs
- Claude Code can read all your work context in Lark (chat, docs, meeting transcripts, etc) via CLI
- Claude Code can write Lark Docs for you; you can even @ mention it in the comment and it will reply
- Forward any Lark messages to Claude and it can just get the task done
- Claude can send you interactive cards with buttons and UI

Open-source; try it now: https://t.co/V1eRIg87wx

[MultiLingual Media @multilingualmag]

@Nimdzi_Insights has acquired @LocWorld, Ltd., the organization behind the long-running LocWorld conference series for localization and globalization professionals.

Explore more: https://t.co/7eMR5tXbBe

#Localization #Globalization #LocWorld #LanguageIndustry #Nimdzi #TranslationIndustry #MultiLingualMedia

[Zhongjun Ge @shog86]

学习了Cloudflare全栈的知识，马兄牛~

[Dawei Ma @madawei2699]

我一个人、利用业余时间维护 5 个产品，上个月的服务器费用是 $21。

这 5 个产品分别是：AI 投资助手 https://t.co/Jgyyq0L2j3（策引）、无需注册的语音聊天室 https://t.co/MbqHMVKHsA、技术博客 https://t.co/sC8q0deW05、技术社区 https://t.co/C2AIi6PHZC，以及 myinvestpilot 的英文社区 https://t.co/0OrbK6DXZh。

上个月的真实流量（来自 Umami）：策引 17k PV、https://t.co/sC8q0deW05 15k PV、https://t.co/MbqHMVKHsA 2.5k PV、https://t.co/C2AIi6PHZC 1k PV。主要来自中国、美国、香港、新加坡和日本。

$21 是怎么构成的？Workers paid plan $5，R2 对象存储 $1，AI Gateway（代理 OpenAI 和 Gemini 的调用）$10–15。另外 https://t.co/MbqHMVKHsA 用到的 Cloudflare RealtimeKit（托管的 WebRTC 媒体服务）目前还在 beta，免费。

同样的事情放 AWS 上当然也能做，但光是选型就要花时间：API Gateway 还是 ALB？Lambda 还是 ECS？RDS 还是 DynamoDB？每个选择后面都跟着配置、IAM 权限、监控告警要自己搭。Cloudflare 这套组件是有主见的，选择少，但决策成本也低。

这套系统一共用到了 15 个 Cloudflare 组件，分别说说用途：

Workers + Service Binding：策引是微服务架构，网关、认证、用户管理、通知、交易信号、组合管理，每一层都是独立的 Worker。Worker 之间通过 Service Binding 互相调用，延迟接近零，完全不走公网。第一次用的时候感觉挺神奇的。

Queues：发通知邮件这种异步任务不能阻塞主请求流程，触发通知的事件进 Queue，由 consumer Worker 异步消费。定时任务也是同样的模式。

R2：策引每个投资组合的回测结果和分析报告都存在 R2 里，按 portfolio_id 隔离。https://t.co/C2AIi6PHZC 的视频内容也托管在 R2。从 Worker 访问不收出流量费，比 S3 划算很多。

Hyperdrive：之前 Worker 连接 Supabase（PostgreSQL，跨区部署）的时候冷启动延迟很高，用 Hyperdrive 在边缘缓存连接池解决了这个问题，后来直接用 Supabase 提供的连接地址也能跑，所以现在两种方式都可以。

Tunnel：策引的 AI 助手在 Worker 里，需要调用大模型，但大模型对某些地区有访问限制。解决方案是在 https://t.co/GO2zOFDNa9 上跑一个代理服务，统一转发到可用地区，Worker 通过 Cloudflare Tunnel 访问这个代理，不暴露公网 IP。

RealtimeKit：https://t.co/MbqHMVKHsA 的 WebRTC 媒体层，托管的 SFU 服务，语音、文字、文件传输全走这里。之前自己用 Go + Pion、Elixir + Membrane 搭过 SFU，后来迁移到 RealtimeKit，运维成本直接归零。目前 beta 免费。

Workers AI：https://t.co/MbqHMVKHsA 里有个叫 Luna 的 AI 助手，直接跑在 Workers AI 上，不需要单独维护 LLM 服务。

AI Gateway：所有的 LLM 调用（OpenAI、Gemini）都统一走 AI Gateway，一个入口，一张账单，自带限流和缓存。还有个附带好处：在国内直接给 OpenAI 付款需要美国信用卡，走 AI Gateway 就绕开了这个问题。

Durable Objects：https://t.co/MbqHMVKHsA 里每个聊天室都是一个 Durable Object 实例，有状态、单线程、自动路由到离用户最近的数据中心。是我用过最省心的会话服务器。

KV：用在策引 API 网关层，做限流计数和配置缓存。

D1：https://t.co/C2AIi6PHZC 的主数据库，边缘直读，不需要维护单独的数据库服务器。

Email Sending：通知邮件直接从 Worker 发，AWS SES 只做备用 fallback。

Turnstile：策引和 https://t.co/MbqHMVKHsA 都接了，用来防机器人，对真实用户完全无感知。

Zaraz：所有产品的 analytics tag 统一在这里管，一行代码搞定，不影响页面性能，也符合隐私合规要求。

Pages：https://t.co/sC8q0deW05 和几个静态站部署在这里，推代码自动构建部署，CI/CD 开箱即用。

回头看，Cloudflare 真正的价值不只是便宜。Service Binding 让微服务之间的调用像函数调用一样简单，tail consumer 让日志自动路由，不需要自己搭 ELK，Queues 让异步任务有了可靠的基础设施。这些加在一起，让一个人、利用业余时间，能维护这个复杂度的系统。

#CloudflareWorkers #独立开发 #IndieHacker #BuildInPublic
@CloudflareDev

[空谷 Arvin Xu @arvin17x]

LobeHub 新一次 Launch ，我们做了一个 CAO （Chief Agent Operator）🤯

这次 Launch 算是最近 3 个月迭代以来的大版本了，经过这几个月的不断探讨和打磨， LobeHub 的定位变得更加清晰 —— Your Chief Agent Operator 。

一起往下看看：

[Zhongjun Ge @shog86]

@ixiaowenz 这确实是个很大的不足……

[Zhongjun Ge @shog86]

@vista8 可以试试LobeHub的agent群聊，多个机器人在一个群里，为你的一个目标协作

[Zhongjun Ge @shog86]

@taresky 如果不考虑模型问题，我觉得Trae SOLO体验还不错……直连GitHub和远程控制电脑都可以，可以为不同项目配独立的云端环境