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卧槽，真给钱啊 昨天写了Comet 的文章，顺便放了邀请链接，没想到有 598 刀的佣金 要用perplexity 的邮箱在Dub平台上注册就看到后台了 不同国家的人给的佣金不同，美国ip 的给 20 刀，印度的给 2 刀 想参与的可以试下通过我链接获得免费 pro 后再新建自己邀请链接
Perplexity年度会员免费领取活动引发热潮· 30 条信息
#Comet #佣金 #perplexity #Dub平台 #邀请链接
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劝退：n8n等 AI工作流不要学了 因为我已经可以用AI纯自动生成复杂n8n工作流了。 注意，不是那种生成一行几个节点的“玩具”，而是工业级别的复杂工作流。 例如下图 Reddit平台的DJi舆情监控工作流，就是我用AI生成的 我发誓没有新建一个节点，包括里面的备注说明全是AI自己生成的，90% 可用🧵
#AI工作流 #n8n #自动化生成 #舆情监控 #DJI
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我用n8n+飞书监控了100 个AI头部公众号动态，借势解决「选题」困境 🧵 先说下整体的搭建逻辑： 一、采集公众号文章 1. 我在服务器上部署了一个 wechat2rss，订阅了 15 个 ai主题的公众号 2. 在n8n访问它，筛选指定时间的文章，下载保存到飞书，含文章链接 3. 在飞书利用快捷字段的 AI 功能给文章都打上固定的几个类型的标签 二、搭建数据分析模型 4. 在n8n把文章链接传给「极致了」api，抓取文章的数据：阅读量、评论数、转发率、在看数、点赞数、收藏数 5. 在飞书把这些数据做组合指标，例如转发率等 6. 把标签和指标组合做交叉分析 三、AI做选题分析报告 7. 最终得出哪些标签数据好，背后就是建议做什么样的选题 8. 确定选题后，筛选出这些标签的原文，给出具体的选题方向建议、内容结构 9. 形成选题方案报告
#AI公众号 #选题分析 #n8n #飞书 #数据分析
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网上引导大家 build in public 私底下自己 build in shadow #利益最大化
#build in public #build in shadow #利益最大化 #虚伪 #炒作
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在实际应用场景中，二者的差异尤为明显。 对于需求明确的任务，如“参考已有模块 A 实现功能 B”，Codex 能准确理解并模仿风格，只改动必要代码； 而 Claude Code 则可能进行全局分析和重构。 在修复小型 CSS 样式问题时，Codex 修改完即止，而 Claude Code 则可能附带进行一些非必要的优化。 「话少」意味着 Codex 在 Token 消耗上更少，执行任务也更聚焦。
AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息
#Codex #Claude Code #代码生成 #Token消耗 #代码修复
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这是小红书的基操，流量一大就会触发二次审核，然后很多奇怪的违规角度。 没被封过号，不叫做过小红书哈哈哈
#小红书 #二次审核 #违规 #封号 #流量
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30岁之后，我终于感受到了笃定和自由，对未来不再焦虑，脚下的路清晰可见。 但这都来之不易。 我曾是那个“一手好牌打烂”的典型：拒掉家人眼中稳定的“萝卜坑”去做3k的销售，眼看同学在大厂风生水起，自己却在底层瞎折腾。 后来转行数据分析，进了大厂，开始做自媒体博主，和知乎等平台合作做课，还出了书，以为人生终于步入正轨。 结果疫情带来的寒冬，如时代一粒沙，又轻易把我拍回原点。 22年迷茫时，ChatGPT横空出世。我第一次感觉到一种被点燃的兴奋，意识到这可能是我们这代普通人最大的机会。我决定清空过去，all in。 过程很苦，但结果是惊喜的： ✅ 做 AI代写第一个月赚4k，第二个月开始就月入过万 ✅ 用 AI 工作流驱动小红书矩阵做教培项目，16个月从0跑出了7位数营收 ✅ 死磕日更的AI公众号，也冲上了行业榜单Top 5。 那时开始，脚下的路越走越清晰，日常为人处事也变得更松弛、大方。 果然，从0开始的搞钱能力，才是男人最好的春药。 也是在这一刻，我才终于明白，人生最好的牌，不是一开始手里有什么，而是知道自己想去哪，并勇敢地下注。
#30岁 #AI #ChatGPT #逆袭 #搞钱
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🚨 用 Cursor 分析了 2,050 个真实 n8n 工作流，发现大部分自动化项目都在以下环节反复踩坑。 最近在跟阿里合作，这几晚都在熬夜把 n8n 从自用改成「可交付」状态后上架平台。 这 10 个踩坑经验对我帮助很大 ⬇️
#n8n #工作流自动化 #Cursor分析 #阿里合作 #踩坑经验