CyberW

Fail fast，Learn fast，Improve fast.

[Allen @mumaren_2]

大厂程序员 0 自媒体经验，9 个月靠着运营X 账号，做到月入五位数

但就在上周五，X的一封邮件，11897 粉，一夜清零（见图1）。

如果你也是自媒体新人，希望通过自媒体获得副业收入，那这篇内容，真的值得你看看。

我几乎遇到了每个自媒体新手都会遇到的问题，这个过程中曾一度放弃~

现在我把这些经验无偿分享出来，希望对你有帮助。

首先，为什么选择在X上做副业！！

开始做自媒体，主要是因为看到很多身边朋友被裁员，加上现在每天被AI信息轰炸，心理焦虑愈发严重。
我先后试过小红书、公众号、抖音，都没做起来
但只有 X 发了有正反馈，就慢慢坚持下来了

经验：先做最容易火的平台，看哪个能让你坚持下去，不用想太多，先发100条。

选择好平台后，其实做X这几个月也不算太顺利。

每天除了上班还要带娃，晚上还要写帖子、做内容，一天三份工~

我对比其他人和自己，发现新手会遇到：三道坎，没跨过任何一个账号都不可能稳定盈利。

第一个就是抠门的坎

前几个月卡在 2500 粉怎么也涨不动，因为没开蓝 V，为了省那三瓜两枣
后来赶上黑五开了蓝 V，当天就涨了100 粉，后面一周涨粉数量比之前一个月都多。
经验：省那三瓜两枣，浪费太多时间，是这 9 个月最贵的一个决策

第二个是搞流量的坎

初期我写的内容大多没流量
但唯一跑出 130 万流量的，是一张图
我引用 Cell 老师的一条帖子时配上去的，叫互联网排泄链（见图2）
同一张图发到公众号，又跑了 46 万阅读
这一帖把我从 3000 粉拉到 4000 粉
经验：火过的内容会再火，可复用是涨粉最大的杠杆

第三个是盈利的坎

去年 12 月达到创作者收益门槛，到现在收益：7000+港币（见图3）
今年 1 月接了人生第一个商单，价格￥1915，钱不多，但是正反馈很足~
经验：先沉下心认真做内容，钱会自己找上门，听上去没啥，但大道至简，其实就是这么回事。

跨过这个三个坎后，我的X月均五位数，达到一线城市平均工资

但万万没想到，九九八十一难，还有一难

上周五账号被封，官方理由是违反禁止虚假行为规定
9 个月，9749 条内容，11897 粉，一夜清零
申诉两次没回应，可能是没标商单，也可能是被举报

我想这个是我最后一个坎！！

最后感谢大家一路以来的支持，欢迎看我继续跨过这些坎！
老粉，新粉，可以关注我新号 @mumaren_2

[kentzhu @kentzhu]

@tanzhengmc97 注册一个非中国区的谷歌账号，登录谷歌商店，绑定visa卡，谷歌商店订阅购买

[摸鱼巨匠🔨 @SunNeverSetsX]

我把这两个 GitHub 项目结合，帮你构建起最强大的 AI 自动交易系统！

我的结合方案在文末，一定要看！

1. AutoHedge 目前最强大的自动对冲交易框架
这是一个真正的自主 AI 对冲基金系统，它利用群体智能 + 多 AI Agent 实现全链路自动化：市场分析 → 策略生成 → 风险评估 → 交易执行，几乎不需要人工干预

链接：
https://t.co/DCm7sIJkHI

2. Vibe-Trading 情绪驱动交易研究代理
这个交易类 Agent，专注于自然语言驱动的研究、策略生成、回测和报告。明确不做实时交易，而是做“研究 + 模拟 + 行为分析”的全流程工具。

它精通75 个金融技能，覆盖了数据加载、策略生成、跨市场回测（A/HK/US 股票、加密货币、期货、外汇）等 8 大类。

链接：https://t.co/lQ6rlAisq5

3. 我自己的用法，重要！
简单来说，就是把 Vibe-Trading 的 Swarm 作为 AutoHedge 的 Research Agent插件：
在 AutoHedge 的流水线最前面插入一个 Vibe Swarm 步骤
Vibe-Trading 输出策略，然后直接传给 AutoHedge 的 Director Agent

[CyberW @walterchen666]

@sofish @turingbook 改变世界？

[黄赟 @huangyun_122]

去年我就在研究 100 个 AI 小生意，零零散散写的帖子，随波逐流也不知道漂哪里。是时候归档下，给它们安个家

这条帖子，我会把淘来的生意经都列出来，经我亲手挑选，符合这 3 个条件：

1/ 启动门槛不高
2/ 借助 AI，一个人都能做
3/ 赚复利的钱，不被时空绑死

来日方长，本帖持续更新。以下开始🧵

[Google Cloud Tech @GoogleCloudTech]

https://t.co/Nhzbmwl85W

[摸鱼巨匠🔨 @SunNeverSetsX]

刚开始接触 Claude code 的朋友，我强烈推荐你去看看这个项目— learn-claude-code

这个课程不是在教你用 Claude code，而是教你从零实现一个类似 Claude Code 的 AI 编码 Agent

项目分成 12 个 session，每个 session 只加一个机制，代码从几十行逐渐到完整版，每节课都有独立可运行的 Python 文件：

s01. 基础 Agent Loop + 1 个 Bash Tool（最简版，跑起来就行）

s02. Tool 注册与调度

s03. Todo 规划（让 Agent 先想计划）

s04. Subagents（子 Agent 拆分大任务）

s05. Skills 动态加载（需要知识时再注入）

s06. Context Compact（上下文压缩）

s07. Tasks + 依赖图（持久化任务）

s08. Background Tasks（后台异步执行）

s09. Agent Teams（多 Agent 团队）

s10. Team Protocols（团队沟通协议）

s11. Autonomous（自主认领任务）

s12. Worktree + Task Isolation（工作树隔离，完全不互相干扰）

最后还有 s_full.py 把所有功能合在一起

仓库地址：https://t.co/JAwrAAEzpB

在线学习平台：https://t.co/WTmxZfX7GO（强烈推荐先打开这个看可视化）

中文 README：https://t.co/C8OKtKk3qs

[AYi @AYi_AInotes]

程序员圈估计要炸了，

有人把全网从零开始造轮子教程都汇总到了一起，

这个叫自建XX的项目，现在已经是GitHub星标最高的仓库了，

46.6万颗星，超过React，超过TensorFlow，比所有热门工具库的星标都多。

它本身不是什么代码库，就是一套教程合集，一步步教你怎么从零开始，把你天天用的技术亲手再做一遍。

费曼说过一句话：凡我不能亲手创造的，我便无法真正理解。

这就是它为什么火，
喵个咪，内容真的吓人：
从从零克隆Redis，到500行C写Docker，自己实现Git，不调框架写神经网络，C语言写操作系统，从解释器开始做编程语言，逐像素做光线追踪渲染器...还有Web服务器、浏览器、搜索引擎、区块链、BT客户端，什么都有🥹

每个项目都有多语言版本，主流语言基本覆盖了，

很多人没看懂，但这真不是给新手找活干的教程，
可以说是软件工程师最高阶的学习材料了，
当你从零重建一遍系统，你就得直面当年原作者做的每一个技术决策——没有依赖库可以躲，没有封装好的接口可以调用，错了就是错了，跑不起来就是跑不起来，无处可逃😂

现在AI生成代码越来越方便了，但这种知识反而越来越值钱，AI能帮你调库写接口，但它替不了真正懂系统本质的人。

46.6万人标星，4万多人复刻分支，所有内容全免费，不需要注册，不需要付费。
理解一件事最好的方式，就是亲手把它做出来，
100%免费，100%开源，真的牛逼，
GitHub链接放评论区了 👇

[GitHubDaily @GitHub_Daily]

准备转行做 AI 工程师，网上搜到的学习资料大部分都是零散的教程或者 AI 生成的水文，很难找到系统性的指导。

刚好在 GitHub 上发现 AI Engineering Field Guide 这个开源项目，基于 1765 份真实职位描述和实际面试经验整理而成，数据驱动且非常实用。

作者分析了职位要求、技能需求、面试流程、真实案例等，还提供了针对数据、后端、前端等不同背景的工程师转型学习路径。

GitHub：https://t.co/Tz8gCQUbg5

内容涵盖角色定位与技能分析、完整的面试准备指南、精选的 AI 工程学习资源合集，以及真实的职位市场数据和项目案例。

并收录了 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 等 51 家公司的真实面试流程和经验分享，还有 17 个实际的 take-home 作业案例分析。

如果你正在考虑转型 AI 工程师，或者想系统了解这个岗位的真实情况，这份指南值得收藏。

[Jesse Lau 遁一子 @jesselaunz]

英推AI 圈最值得关注的 20 位大佬账号（译）：

@karpathy —— 大语言模型（LLM）领域的顶级人物
@steipete —— OpenClaw 的创建者
@gregisenberg —— 创业灵感和点子高手
@rileybrown —— Vibecode 领域代表人物
@corbin_braun —— Cursor 生态核心人物
@jackfriks —— 独立应用开发高手
@levelsio —— 独立创业标杆人物
@marclou —— 独立创业实践者代表
@EXM7777 —— AI 运维与系统构建专家
@eptwts —— AI 变现与赚钱账号代表
@godofprompt —— 提示词工程领域达人
@vasuman —— AI Agent（智能体）领域专家
@AmirMushich —— AI 广告投放专家
@0xROAS —— AI 生成内容（UGC）高手
@egeberkina —— AI 图像创作专家
@MengTo —— AI 落地页与转化设计专家
@rryssf —— 自动化系统高手
@kloss_xyz —— 系统架构设计专家
@emollick —— AI 科研与学术权威
@Hesamation —— AI / 机器学习综合专家
全部关注，持续学习，你会进步得非常快。

[CyberW @walterchen666]

@Shenxiao123971 这是一种指标管控，不是你缺资料，而是这个月落户指标满了，要排队

[ruanyf @ruanyf]

有人收集了所有暴露到公网的 OpenClaw 实例，看看有没有你的。https://t.co/gWZ92rkXAR

这个软件使用你的个人密钥，权限极大，全自主运行，而且几十万行代码也没审核过，使用者只能自求多福了。

[0xAA @0xAA_Science]

今天在 vibeshit 上看到了个《针对长期屏前办公的视觉疲劳恢复方案》，硬控了我 3 分钟，挺有意思 😂

https://t.co/LFsnXtv3C5

[强子手记 @iBigQiang]

@Mbaibai @wong2__ b站有2个完整的视频可以看看，不过最好是根据自己的版本号和硬件配置选择合适的，不懂可以问AI。

【mac老电脑通过oclp强制升级最新苹果系统安装教程 OpenCore Legacy Patcher操作流程】 https://t.co/8RWWxZUvxq

[JanpunX @janpun_x]

@duanhjlt 看这个段子，解答一切

[黄赟 @huangyun_122]

推荐这款国内视频平台一路通杀的下载神器：
https://t.co/yLiyRf2cZR

小红书、抖音，B站，油管我之前都有解决方案了，唯独视频号是真没找到。我甚至后续的转录文本，切口音，合成都用 CC 做完了。今天得到 res-downloader 算是满圆了

邪修之路，上下求索终于要到尽头了

[沉浸式翻译 @immersivetran]

哎呦！发现了一个超级宝藏！

BBC 把自己几十年广播、纪录片、影视里积累的声音资产，直接搬到公众面前的「免费声音金矿」

声音量级离谱大。全站收录两万九千多条专业音效，涵盖自然、交通、机械、人群、动物、脚步声等十多个大类，单自然类就有一万七千多条。

每条都是广播级录音。音效来自 BBC 节目制作现场，环境声、拟音、氛围声的真实感和细节，都明显高于很多「为了素材库而录」的商业音效包。

站点有完整的导航和分类列表，直接按「自然」「交通运输」「日常生活」点进去筛，比很多素材站更友好。​

内置「混音模式」。主页直接给了「混音模式：创建属于你的声景」，可以在网页里叠加多轨声音，现场调出自己的氛围 BGM，这是很多音效库没有的交互玩法。

找素材太费时间。做视频、播客、vlog 时，为了找「真实又不廉价」的脚步声、城市环境声，常常要在各大网站来回试听、筛选、下载。BBC 按场景和类型分好类，直接用搜索框和分类就能精准锁定，极大减少反复试错时间。

免费库要么音质差，要么版权模糊。很多所谓免费音效站，噪音重、采样粗糙，或者标着「免费」，实际授权条款复杂、踩坑风险大。BBC 官方在站内清楚写了使用说明和授权路径：非商业用途可免费使用并署名，商业用途通过指定渠道付费授权，规则透明、风险可控。

新手不会做声景。很多创作者其实不知道怎样把鸟叫、风声、脚步声叠成有情绪的背景。BBC 提供 Mixer 模式，还给出 Radio 1 主持人做混音的示范视频，等于把「怎么用好音效」的教程也一起打包给了你。

想要「电影感」，这类声音很难自己录。森林深处的鸟群、大型体育场人群、军用车辆、老式机械设备的细节声，普通人几乎不可能自己完整采集，但在这里都能找到，并且是 BBC 实战项目里验证过的素材。

做非商业项目，几乎是「白送」。按官方说明，只要是非商业、个人或研究用途，且按要求标注 BBC 来源，就可以免费使用这些音效；一旦触及商业项目，又可以通过 Pro Sound Effects 把同一套声音升级成终身可用的商业授权库，既能先免费试水，也有正规升级路径。

https://t.co/FTxV6jpZ1L

[DAN KOE @thedankoe]

https://t.co/7l7Jef99QZ

[沉浸式翻译 @immersivetran]

发现一个很上头的网站：https://t.co/kcu3CMLkZA

一个专门做“深度访谈 + 长文博客”的个人媒体，聚焦AI、科技、经济和历史。​

它和我们平时刷到的内容，风格完全不一样。​

不是5分钟速通，也不是情绪化爽文，而是一期1–2小时，把一个问题问到“没啥可问”为止。​

嘉宾阵容，是真的夸张。​

从大厂CEO、顶级AI研究员，到经济学家、历史学者，基本都是在各自领域能影响决策的人。​

比如采访过微软、OpenAI相关的一线人物，还有在AI硬件、地缘政治、人类起源方面做前沿研究的学者。​

更恐怖的是他准备的密度。​

每次录制前，他会花一周甚至更久，把嘉宾的论文、访谈、文章全部过一遍，再用AI工具做框架梳理。​

所以你能感受到，那种问题一层一层往深处拧的力度。​

而且每期结束，他还会写成长文，把访谈里的信息、自己额外的思考串成一篇文章。​

对普通人来说，最大的爽点其实是：终于有地方可以系统性“补课”。​

AI会怎么改变工作，经济未来的增长点在哪，地缘政治会怎么影响科技走向，这些问题平时很难找到成体系的中文资源。​

但你跟着这个网站，从一位嘉宾听到另一位嘉宾，很自然就会拼出一整张“世界运行图”。​

网站有完整的节目列表+博客归档，你可以给自己定一个很简单的节奏，比如：每天听20分钟、一周精读一篇长文。

不用一下子把自己“卷疯”，但慢慢会发现，自己的问题变得越来越“高维”。​

如果现在的你，已经对短视频的信息疲劳感很强，又隐约觉得自己需要一个更有“含金量”的输入来源。​

不妨给这个网站一个月时间，像打游戏一样，把一集一集当作“认知副本”刷掉。​

等你回头再看，会发现自己说话、做决定的底气，其实都藏在这段安静刷访谈的时间里。

[Tantan Fu @luckytantanfu]

强烈建议每个人都开始 vibe coding，无论你是不是程序员。这明显是一个代际的生产力提升。
如果你觉得贵，OpenCode 中的 GLM4.7 和 Grok Code Fast 都是免费的！