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想做自媒体的 一定要看看王自如的自媒体行业变现逻辑视频 1️⃣ 商务合作是当前最重要的变现方式（ps. 没有之一） 现在自媒体赚大钱的关键不只是“内容有创意”或“流量高”，而是商务关系 创作者需要连接品牌方、广告主和平台，促成商业合作 2️⃣ 内容、流量和商业变现已经相互分离 现在的行业中，负责制造内容的人、负责获取流量的人、负责商业合作的人，可能并不是同一方 因此，一个视频“好不好看”与甲方是否投放，并不一定直接相关，背后还涉及资源、渠道和商务撮合 3️⃣ 通过品牌广告和商业项目获利 变现主要来自品牌或甲方的商业合作，例如广告植入、定制内容、整合营销项目等 很多商业合作模式都是行业参与者与甲方共同摸索出来的 4️⃣ 先用内容获得关注，再把关注转化为商业价值 内容和创意仍然是基础 创作者需要先建立一定的受众和影响力，平台才可能分发流量，品牌方也才有合作意愿 不过，有流量不等于自然就能赚大钱，能否建立商务关系才是关键转换环节 5️⃣ 平台掌握流量分配权 早期流量更多是“跟着内容和创作者走”，而现在内容分发权主要掌握在平台手里 平台决定把流量给谁，因此自媒体变现也会受到平台推荐机制、账号定位和平台资源的影响 6️⃣ 自媒体收入有明显的上限差异 只要有稳定的受众基础和商业合作能力，通常就能通过自媒体获得收入，但收入多少取决于影响力、平台流量、商务资源和合作规模 自媒体可以解决温饱，但如果追求更大规模的事业，可能需要进入与社会核心需求更相关的创业领域 当前自媒体变现的核心不是单纯“做出爆款视频”，而是利用内容建立影响力，再依靠平台流量和商务关系承接品牌广告、商业合作及整合营销项目；其中，商务资源和合作能力往往比单条内容本身更决定收入上限。

同一份需求，我们让 27 个 PPT skill 各做一套，看谁做得能直接用📊 🔍 测法：同一份 8–10 页需求，Claude Code + Opus 5.5 跑，gpt-6-astra 逐页打分 📌 结果： ① 数字一个没错，但 8 套加了需求里没有的说法 ② 要大改的 2 套，全是图片，字改不了 ③ 设计满分的 ppt-agent-skills 只有 904★ ④ 5.8 万★ 的 ppt-master 微调就能交 ⑤ 转换器能把全图片 PPT 转回可编辑：0 → 2224 个字 💡 怎么选：同事要改选原生 PPTX；自己讲选网页；发社媒选图片；要交 pptx 又要好看，就网页/图片 + 转换器 📌 只测了一份需求，仅供参考；全部实测幻灯片在 Agent Skills Hub，GitHub 搜 awesome-codex-ppt-skills 你用哪个做 PPT？评论区说说👇 27 套的实测幻灯片、评分和测试需求都公开了： GitHub 合集：

让 Claude Code、Codex 等 coding agent 做 PPT 的开源 skill 越来越多，这期把它们按星数排了个前十 排名规则： 只收 Agent Skills Hub 安全评级为 SAFE 的项目，按 GitHub 星数排序，每个作者最多两个，不是做 PPT 的工具不计名次 数据截至 2026-10-05 Agent Skills Hub 收录 210 个 PPT 相关 skill，其中 130 个评为 SAFE、6 个被标记，其余还在评级中； 页面每 8 小时刷新 【前十名】 1. ppt-master · ★57.6k · 2. frontend-slides · ★30.1k · 3. guizang-ppt-skill · ★27.2k · 4. dashi-ppt-skill · ★9.1k · 5. html-ppt-skill · ★8.6k · 6. codex-ppt-skill · ★6.3k · 7. PPTAgent · ★5.1k · 8. GordenPPTSkill · ★3.2k · 9. image-to-editable-ppt-skill · ★2.8k · 10. GordenSuperPPTSkills · ★2k · 【不上榜】 × GPT-Image2-Skill · ★5.6k · 图片提示词库，不是做 PPT 的工具 × NanoBanana-PPT-Skills · ★3.3k · Hub 安全扫描标为 CAUTION（使用 sudo） 全榜单（可按类型筛选，含安全评级）： GitHub 合集：

我去，今天扒 AI 产品的投放，有个 Agent 已经自己接广告单了，还有一条帖 350 万浏览只有 77 个赞 1️⃣ iFixAi（AI Agent 审计） Product Hunt 发布帖 350 万浏览，只有 77 个赞 10-04 又发一条"去 PH 评论送免费审计"，298 万浏览、886 赞 几万次浏览才换来一个赞 2️⃣ Rokha 一个 AI Agent 账号开始接广告单，连续三晚各发一条 #ad# 推 OrbitX，文案天天换说法 同时它自己掏钱让人帮它转发，每周五按榜单发奖励 卖广告位和买流量，一个 Agent 全包了 3️⃣ VEOSEEBOT TikTok 上一条"复仇者集结"AI 视频 14.9 万播放、近 9000 赞 文案直接写成教程，去主页链接找 bot、点 Ideas 就能做同款 成品自带教程，看完就能上手 买量、Agent 接广告、成品当教程，你觉得哪种打法能跑得最久

花了一天，把 Trustmrr 上 72 个语言学习 App 的真实运营数据拆了个底朝天 结论先行： 1️⃣ 这个赛道的基尼系数是 0.92 —— 前 10% 拿走 88% 的收入 2️⃣ 要有 95% 的把握做到 $5K/月，你需要尝试大约 19 次 以下是我从数据里看到的，和大多数 "App 赛道分析" 不会告诉你的： 一、你看到的收入数字，全是编的 Sensor Tower、AppMagic、Peekly —— 没有任何一家有开发者后台数据 有独立开发者公开对比过：真实 MRR $90K，Sensor Tower 显示 $40K 小 App 的误差可能翻倍。这些数字只能看数量级，不能当决策依据。 更离谱的是，X 上你关注的那四个 "App 收入揭秘" 账号 —— Peekly、K2 Build、HmzBlackwell、Sleepclip —— 前三个是同一家公司（产品号 + 联合创始人 + CEO），第四个是联盟营销推广号。 你以为你在交叉验证，其实你在看同一个人的营销漏斗 二、真正在赚钱的品类，没人发推文炫耀 Trustmrr 上近 30 天收入最稳的不是 AI 工具，而是： → 信仰类 App：$28.6K，靠巴西信仰类创作者按收入分成推广 → 情绪驱动类：$26K，卖家原话 "解决的是个人的、情绪驱动的问题" → 美妆自拍：€29.90/月，近 30 天 $48K → 锁屏学日语：零运营成本，近 30 天 $18.4K，挂牌价仅 0.45 倍年收入 → 无后端工具 App：防偷拍检测、隐私检测、IPTV+VPN 组合，利润率 93% 共同特征：解决一个具体的、情绪化的、不需要后端的问题 三、TikTok 有机流量是唯一靠谱的增长引擎 一个订阅 App 两周拿到 1500 万 TikTok 播放，收入环比 +5,654% 一个情侣画画 App 累计 3500 万播放，零广告投放 一个 Gen Z 心理陪伴 App，0 投放做到 15 万注册 少数卖家透露了付费投放数据：首日 ROAS 300%、Meta/TikTok ROAS 2.4x。但教育品类 D14 每安装收入只有 $0.30 —— 付费投放几乎不可能跑正 翻译：如果你的 App 不能在短视频上自然传播，花钱买量大概率亏 四、定价已经有共识了 周订阅是主流：$7.99/周、$9.99/周、€9.99/周 配一个 $30–80 的年订阅做锚定 高客单（$24.99–499/月）只活在垂直刚需里 甚至一次性买断也能跑：一个体育类 App 卖 $15，新用户 24 小时付费转化 7.6% 大多数人纠结 "该不该收费"。真正的问题是 "按周还是按月" 五、卖家为什么在赚钱的时候卖掉？ 最常见的不是 "做不下去"，而是 "没时间了 —— 全职工作 / 在上学"。 少数提到具体坑：Google Ads 被封、合作 KOL 买下产品后不再免费推内容、第二个 Stripe 账号导致图表不准、"存款快用完了" 独立开发者最大的成本不是服务器，是注意力。这也是为什么 "买" 有时候比 "做" 更理性 —— 那个日语 App 要价只有 0.45 倍年收入，大约 15 个月回本 六、我从这些数据里提炼的框架 五层选题链 → 补到七层： 1 发现：什么在冒出来 2 需求：用户为什么需要（Google 搜索量 + 差评痛点） 3 可行性/否决 ⭐：能不能做、会不会被平台掐死 4 商业：能不能变成钱 5 分发：为什么能长出来 6 探针 ⭐：1–2 周做最小产品 + $200 Apple Ads 测真实数据 7 复盘 ⭐：预设 D30/60/90 止损线

每一个产品，都在构建网络效应的路上 同时对抗反网络效应（缺乏足够的其他用户，新用户会纷纷离开） 最难的是创建网络初期，也就是“冷启动问题”

人工智能发展史系列宣传片：《那一个问题》第一季 · 整季长片 两千年前，有人问：思维能不能被计算？ 13 集，13 种画风：木刻、间谍片、蓝图、像素游戏、水墨、剪纸……每集结尾都接着下一集的开头。 全部由 Claude Opus 5.5 写代码完成 第二季，由它来写

人工智能发展史系列宣传片：EP12《让我们算一算》 2026：智能体开始替人干活； Mythos 在每个操作系统里都找到了漏洞； GPT-6、Opus 5.5 接连发布 你正在看的这部片子，每一帧都是它写代码做的 1958 年报纸预言的六件事，已经打了四个勾

建议的App起步组合 App：Expo + NativeWind（会 React / Next.js 的上手最快） 后端：Convex 或 Supabase 收费：RevenueCat（或 Superwall）走苹果和谷歌内购；网页端需要时再接 Stripe 官网：Next.js + Vercel； 分析：PostHog； 写代码：Claude Code 这些工具基本都能免费起步，等有收入再付费。

Claude Fable 5.5 还没官宣，但内测的人已经开始晒作品了 👀 我把 X 上播放量 5000+ 的 Fable 5.5 视频作品全部收进了提示词库： 目前 33 个，视频卡片内直接播放，带提示词的可一键复制 👉 几个值得看的： · 一句话生成的「人类进步」动画短片，带原创配乐，14.8 万播放（附提示词） · 文明史动画短片（附提示词） · 同一条提示词跑 Fable 5.5 vs Opus 5.5 的对比（附提示词） · 用 Three.js 做的可玩驾驶模拟：开过旧金山九曲花街 · 21 个世界的 Boss 战小游戏 说明一下：Fable 5.5 目前处于内测、Anthropic 尚未官宣，模型归属以作者自述为准；作者自己都说「可能是 Fable」的帖子一律没收 整个库共 1269 个 Claude 5.5 作品（Opus / Sonnet / Fable），每天自动更新 GitHub 开源合集同步：

发现了一个跟 Jev 对标的决策模型 来自牛津 AI 团队研发的 this-that-model-1.0模型 背后公司 做去中心化 AI 基建（联邦学习 + 区块链），拿过以太坊基金会学术资助，跟 UNDP、通义千问合作，融了 $11M 开源，而且 API 完全免费 它是一个 typed decision model：你给一段上下文 + n 个选项，它一次前向传播返回选择和校准过的置信度；31ms，零输出 token，格式错误在数学上不可能发生。 跟 Jev 的区别： - Jev 是商业 API，按 token 收费 - this-that-model 在官网API注册使用，input/output/cache 竟然全部免费，注册拿 API key 就能用 - 你还能自己部署，MIT 开源 用法跟 Jev 一模一样，任何「从 n 个选项里选一个」的场景，一次前向传播可以同时回答多个问题 1️⃣ 意图分类 2️⃣ 内容审核 3️⃣ 风险分档 4️⃣ 路由决策 最近Jev又关闭注册了，this-that-model-1.0在官网即可获取免费API 👇