所有做 AI 网站出海的都应该学习下 @higgsfield 的营销 要说 Seedance 2.5 上线这个热点最大的赢家，我觉得是 Higgsfield。 33 天无限使用 Seedance 2.5，营销确实做得很好，我也没忍住订阅了个套餐。 但实际上买了就会发现城市套路多，毕竟用正常的思维来看，他这个公司不可能是免费花钱推广来给大家做慈善的对吧？ 所以我自费体验了一下，来给大家分析一下他具体的营销套路： 1. Seedance 2.5 预热活动 Seedance 2.5 上线时大量放出 30 秒连续生成的视频，好看是真的好看，每一个都非常真实、镜头感十足，堪称使用典范，让你觉得你自己也行了。 同步推出 14 天无限Seedance活动（先7天Seedance 2.0，后 7 天再切换到2.5或其他）作为预售诱饵。 2. 公布百万美金创作大赛 宣布百万美金奖金池，一等奖高达 50 万美金，但必须用Higgsfield 账号 + 在 Cinema Studio 里创作，提交 3 分钟以上短片。 直接绑定订阅门槛，把大赛变成了强制付费引流器。想赚钱可以，但是得先花钱。 3. 公布开源电影制作 举办了活动但大部分人觉得自己是普通人，根本做不出这种效果，这百万美金对我也没什么吸引力呀，订阅的人还是不够多怎么办？ 接着官方直接把自家 95 分钟 AI 长片《Hell Grind》（成本约50万美元、曾在戛纳电影市场放映）完整开源。 所有提示词、素材、工作流全部公开。 不会做那就手把手教你怎么做大片，这下总可以掏钱来订阅了吧。 4. Seedance 2.5 无限活动营销 但生视频成本还是很贵，大部分人还是不舍得花这个钱，毕竟能不能赚钱另说，生成视频每分每秒都是钱啊，加上 Seedance 2.5 的定价比 2.0 贵了不少，还是纠结。 OK 最后直接放大招了，Seedance 2.5 正式入驻，推出最高 33 天无限使用Seedance 2.5 活动，再加上付费找一堆 KOL 推广，天天给你刷屏，这你还能忍住？ 直到这里，当你订阅了使用之后，才后知后觉城市套路多，想要回农村： 套路一，限制生成数量。确实可以用，但是你每次只能生成一个视频，不能像扣积分一样，想扣多少就扣多少。 套路二，限制接入渠道。只能通过网页生成，不能通过 API 生成，即使你接受了只能一个个生成的事实，同样不能用 API 还得老实去网页排队。不过目前没感觉出来用积分和用无限模式排队时间的区别，都是 5-10 分钟左右。 套路三，限制生成时间。月度会员最高只能生成单个视频 15s，最新活动里面甚至只有 10s。虽然给你接入了 Seedance 2.5，但却抹掉了 Seedance 2.5 30s 直出这个非常大的亮点。 套路四，限制生成清晰度。最高只能生成 720P 的视频，想要 2K/4K 那是不可能的。 综合来看，Higgsfield 这波营销无疑是成功的，他的营销团队非常强大。 整个路径非常完整： 顶级案例制造欲望 → 百万美元大赛制造话题 → 开源电影降低学习门槛 → KOL 大规模铺量→ 33 天无限生成完成转化 它没有一直跟你讲参数、模型排行榜、Benchmark。反而是一直在告诉你：你可以用这个东西做出什么，然后再一步一步降低你的付费心理门槛。 值得所有做付费订阅 AI 网站的开发者学习。 但从用户体验来说，确实不太厚道，其实大家心里清楚得很他不可能那么大方。大家也不是傻子，总体对比下来如果使用强度比较大的话还是相对划算的。 但很多关键的点例如不能用 API 生成，无法 30s 这种细节。这些设计本质上都在控制用户的实际生成速度，从商业角度完全能够理解。 但对于用户来说，购买之前的期待和购买之后的实际体验存在明显落差。 如果 Higgsfield 能把这部分预期管理做得更好，我觉得这一波除了能收获大量订阅用户，还有机会沉淀一批真正长期付费的忠实用户。 综合来看这波营销对获客和短期收入是教科书级别的成功，但对长期用户体验和口碑则是有意牺牲的。

最近找了蛮多 model researchers 交流，一个共识结论是：数据的重要性再次凸显。 前阵子认识了 ex-kimi，在做数据方向创业的@FanqingMengAI，请他来录了一期播客。 聊出的一个最大非共识，是繁青对国内外模型差异的判断： 原本我们以为，国内更有优势的会是偏工程的 Post-training；但在他看来，国内模型真正有特色的地方，反而是 Pre-training 阶段被资源限制倒逼出来的架构创新。 基于这个认知，我们也得出了一个让人乐观的结论： 很多人会说国模很依赖蒸馏，但繁青认为，蒸馏只是一个加速手段，并不是国内模型变强的决定性因素。就算有一天海外把所有蒸馏通道都封掉，国模依然可以靠预训练的创新能力，构建起自己的竞争力。 这期还解答了我自己的几个问题： 1）合成数据过去一段时间怎么这么赚钱，模型厂为什么不自己搞，大家对第三方数据的需求还能延续多久、或者说会有什么变化； 2）现在“算法就是数据，数据就是 Infra，Infra 就是算法”了吗？ 3）怎么理解最近火起来的 ai for ai、self-evolving、rsi 之类的概念，以及如果这些概念成立，那为什么大家不直接去训更好的基模、未来会变成什么样。

越看越觉得自己看板做的可以，又更新了一版 😀不懂SEO的小白成长记 GEO情况、关键词情况、网站流量、竞品外链缺口、外链收录情况等等 外链+关键词看板完整内部版，9 个板块: 渠道卡片 — GSC 0 / Bing 27 / Ahrefs 49 / 0 / GA引荐 14 🤖 AI 引用监控 — 5 问题 XXX 0 次出现(短板) 🎯 关键词排名 — xxx 9.5,含较上次升降 🌐 站点流量指标 — 66 天(月访问量大概要几千以上才收录) 🚨 有流量未索引域名 — GA 有、外链未收录的 🎯 竞品外链缺口 — 225 个,DR 列已修正为"权重*"(DataForSEO 0-1000) 🆕 本周新增来源域名 📊 覆盖矩阵 — 域名 × 渠道 + DR + SPAM 质量列 📈 各渠道趋势

🎉 Mkdirs 模板开源了 没错，我的第一个商业模板项目，正式开源啦 走过路过不要错过，欢迎点赞收藏和帮忙转发 💕 如果收藏转发数量够多，本周还会开源几个项目 🙋 Mkdirs 模板是什么？ Mkdirs 是一个导航站模板，用它可以快速上线任何类型的导航站。 我在 2024 年 4 月开始做独立开发，8 月 3 日动手写这个导航站模板，10 月 21 日正式上线，当天也拿到了独立开发的第一笔收入。 截至现在，Mkdirs 已累计服务 300+ 客户，支持上线几百个不同风格的导航站。你在网上看到的很多导航站，背后都可能是它。 ☝️ 为什么现在开源？ 1. 风向变了：独立开发刚起势那会儿，导航站是更容易做出来、也更容易变现的方向。但现在对比 AI 工具站，导航站不再吃香，而且更依赖运营，长期坚持的难度更高。 2. 增长停了：Mkdirs 已经连续 2 个月没开单，随着我把精力转向 MkSaaS，Mkdirs 的有效更新减少，竞争力也在下滑，此时将重心放在 MkSaaS 和 TanStarter 上更加合适。 3. 新人起步：对很多新人独立开发者来说，导航站仍是很好的第一款产品：先上线、再接支付、再做社媒运营，同时练习 SEO 和增长，把一整套流程跑通，找到上站的感觉。 🤔 开源的意义 与其让仓库在角落里积灰，不如把它交给社区继续生长。 需要注意的是，Mkdirs模板的技术栈放在 2026 年并不算新：Next.js + Auth.js + Resend + Stripe + Vercel AI SDK + Shadcn UI，中规中矩。而且现在 AI 足够强，几句提示词其实就能复刻出类似网站。 但在2024年要做个导航站还是挺难的，Mkdirs 最大的亮点是对 Sanity CMS 的巧妙利用：用更低门槛解决存储、数据库、身份验证、后台数据管理等核心问题，主打“上手简单”，尽可能接近“10 分钟上线”。 Mkdirs模板配套有完善的文档和视频，这些都是非常不错的入门级别教程，新人朋友们可以根据视频和文档学习如何上线网站，包括接入支付、存储、数据库、邮箱、博客、AI 等，熟练掌握之后，上站飞快。 🌳 开源地址 走过路过不要错过，欢迎点赞收藏和转发 💕 感谢以前支持过 Mkdirs 模板的客户们，没有你们就没有Mk系列产品，如果想要购买其他Mk模板，我将提供专属优惠码，感谢支持。

前日本 AV 女优明日见未来 也在转ai工程师 开发 AI 工具、自动化应用以及 Web 应用 你还有什么借口不努力学习ai和vibe coding 日行一善，转发下

最近在做外链 我做了的基建包括： 1️⃣ 数据源四维度分析日报 2️⃣ 外链周、月看板 目前很多付费导航站其实花钱质量且一般，其实可以看看一些优质免费的 两个list： 1、google表格： 2、哥伦布-AI外链榜单：

NVIDIA 开源了 NOOA 框架，用原生 Python 抽象构建 AI Agent，SWE-bench 跑到 82.2% 核心思路很简洁：方法就是动作，字段就是状态，docstring 就是 prompt，类型注解就是契约，完全复用 Python 开发者已有的知识体系 搭配 GPT-5.5 xhigh 配置只用 28 次模型调用和 1.1M token，对比 Pi 的 78.2% 需要 66 次调用和 2.2M token，效率翻倍 让模型直接写 Python 代替 tool call，省掉中间的序列化开销，Agent 的行动空间从预定义工具列表变成了整个 Python 生态 Agent 框架这么多，你觉得 NOOA 这种"不发明新概念"的路线能跑出来吗？

大厂下场大模型应用场景，OpenAI收购ppt公司 OpenAI 又收了一家：NextSlide，一个做 AI 演示的创业公司 团队已经进 ChatGPT 干活了 NextSlide 干的事很直接：把你的 prompt、笔记、文档、调研，一键变成一份能编辑的漂亮 PPT 现在这套能力，要被搬进 ChatGPT 里 创始人 Ahmed Beshry 也有意思，连续创业者，上一家 Caper AI 做无人结账，2021 年被 Instacart 以 3.5 亿美金收走，这次又带队进了 OpenAI · 前几天 Cognition 刚收了 Poke，今天 OpenAI 收 NextSlide · 大厂在批量收编「应用层和交互层」的团队，把高频场景直接吃进主产品 · 模型平台正从一个对话框，往上长成一个什么都能干的工作台 · 对做 AI PPT 的独立产品来说，头顶这朵云越来越低了

讲讲我对于创作者收益的态度变化吧，先讲个故事 刚开始做 x 的时候是25年10月，那时候开蓝 v，冷启动。一篇自我介绍的故事文跑了50万流量，我当时觉得原来我这种没有任何特长和技能的普通人也能被大家看到。 后来流量就一发不可收拾了，没有泛流量贴，没有转载。纯靠我在半夜涌现出的奇思妙想和灵感。 我发现我最真诚，最纯粹的帖子是我流量最好的，页因此认识了很多朋友。我之前一直属于一个不太敢社交的状态。我是一个自卑自傲的人，也是一个比较敏感的人。跨越社交这一步对我来说是非常大的突破。 后来接到广子，完成了创作者认证，赚到第一笔美金。我当时写了一篇特别长的文章在小号上。我反复观看，我特别开心，也很感动。这个正反馈对我来说来的真的太迟了。 后来我经过了一段很痛苦的时期，大年初一在饭桌上和我妈大吵一架，感情也有问题。我发现我想要的不只是钱而已。 闭关了几个月之后，发现推特把我创作者收益封了。我的首页也变成了小红书，知乎一样的页面。我几乎没有再看推特的理由了。 但是自己还是忍不住偶尔会打卡推特，看看朋友圈发的帖子，我突然发现，诶，感觉也还不错。是我太功利了吧，其实天天给朋友们点赞评论互动一下，发发日常也很有意思。我好像又喜欢上看推了。不是因为有钱拿，是因为有朋友们在。 昨天和我表妹打电话给她讲讲大学要注意什么。我没有草稿，脱口而出的就是，搞清楚那些事情是因为喜欢你才做，那些是因为利益你才做。大学四年你要好好了解你自己。 @Saccc_c 说看我写的内容，感觉我是一个理想主义者，和我有很强的共鸣。我有时候真的觉得，保持天真是一个多难的事情，我也一直在学着平衡。 不管 X 的创作者收益规则变成什么样，我的心态都不一样了。我就想纯粹的表达。想赚钱的话，去成年人的战场吧。

OpenAI 的新款 AI 智能音箱售价将在 300 美元至 400 美元之间 Bloomberg 爆料 OpenAI 正在做一个甜甜圈形状的 AI 硬件，Jony Ive 亲自操刀设计 带摄像头、麦克风阵列、灯光和可动部件，定价 300 到 400 美元，计划 2027 年上市 到底有啥特殊性？OpenAI 的AI 智能音箱

OpenAI 刚发布了 Codex Security Review，可以对 GitHub PR 做全仓库上下文的安全扫描 传统代码审查工具只看单文件，Codex 能理解整个项目的依赖关系和数据流，抓到跨文件的安全漏洞 这个功能直接切入了开发者最痛的点：安全审查耗时长、覆盖率低、高级漏洞靠人眼根本看不出来 当 AI 能比人类更快更全面地发现代码漏洞的时候，安全工程师的角色会怎么变？ 你会把代码安全审查交给 AI 吗？

OpenAI 即将发布的 Astra 模型据传解决了 10 个长期未解的数学和计算机科学难题，并提供了 Lean 形式化证明 这是 GPT-4.5 之后最大规模的预训练，内部代号 mewfour，预计下周上线 如果数学证明经过同行验证属实，这将是 AI 首次在纯数学研究领域产出原创贡献 从解题到出题，AI 在数学领域的角色正在发生根本性转变 你相信 AI 能独立发现新的数学定理吗？

下午和吉光卡片作者小吉@hixiaoji coffee chat 也是网友见面 发现一些观点或者观察挺相似的，很少数字游民会一直游下去 度过探索期后，就会呆一个地方做事情，偶尔出去是可以接受的 👀youmind添了一员大将，正在迈向下一阶段