完整的学习手册，这门生意怎么赚钱:流量变成钱的完整链条：
https://anvil.wiki/zh/landing/docs/how-this-business-works/
最近在研究哪个利用Coding Agent端到端交付PPT的方案比较优秀。我对比了7个主流的公开Skill，最后发现这个 https://github.com/acnlie/open-kimi-ppt-skill 逆向Kimi Slide的Skill做的最好。
Kimi的PPT采用的是声明式的思路（PPTD，D代表Declarative），专门设计了一套Yaml语法来对幻灯片的页面进行描述，并通过编译器来转换成最终的产物（PDF、PPTX、PNG等），一定程度上缓解了目前LLM直出OOXML来编辑PPTX能力欠佳的问题。而原先找到的公开版本需要依赖从官方逆向出来的前端导出器，导出PPTX的功能不可用。
这几天研究了下，找了一个Rust写的公开的PPTD编译器进行二开，并补充了一些符合PPTD规范的功能，附带优化适配后的Skill，可完全离线使用。除此之外，还支持对其他来源的PPTX反向转换成PPTD格式，进行编辑。让Agent安装后，开箱即用，欢迎体验与反馈：
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VibeToken，正牌不掺水，便宜又好用。
Which Me 是一个面向中英文用户的结构化自我探索测评网站。网站围绕人格、价值观、关系模式、认知风格和兴趣倾向等非临床主题，提供趣味测试、日常短测和完整量表。测评在浏览器中作答并生成报告；完整量表的结果由服务端在核对付款后下发。
zerouter的用户托管收益非常高，如果是美国的账号体质，完全不会封号，基本半个月都能赚回来claude的200刀订阅额度，自己也在用，托管出去也能用。等同于不花钱一直用claude
我们正在构建社交智能，但是我们没钱了，你们可以来使用我们的网站吗？它绝对是免费的，我们希望可以有10000名用户，我们要去找红衫去融资，当然任何机构都可以。
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从 Meta 战略到个人行动
1.人才 (人)
Meta 的做法： “人不多、个个顶尖”。Meta 早期以精英团队著称，不追求人数多，而是追求每个人的能力都极强。
你可以怎么做： 在招聘新成员之前，先评估一个选择：是增加一个人，还是“给最强的三个人配备更好的工具和算力”？这提醒我们，优先提升现有核心团队的效率，往往比盲目扩招更有价值。
2.算力 (算力)
Meta 的做法： “AI 整体失败才会亏”。Meta 将算力投资视为战略性投入，只有当整个 AI 战略失败时，这笔投资才算亏损。这是一种着眼于长期未来的风险观。
你可以怎么做： 在进行重大投入前，先问自己两个问题：
“哪几件事同时失败，才会导致我无法承受的损失？”
“即使这笔投资失败了，它还能留下什么价值？”
这有助于我们评估风险，避免毁灭性的决策。
3.模型 (模型)
Meta 的做法： “自己出考卷”。Meta 开发自己的模型，也意味着他们自己制定评估模型性能的标准和测试集，掌握了定义“好”的权力。
你可以怎么做： “开一张试算表，每列一个跑分量不到的小地方，每次改版打分”。这强调的是建立自己的评估体系。不要完全依赖外部标准，而要主动为自己的项目设定明确的、可量化的迭代目标，并持续追踪改进。
4.产品 (产品)
Meta 的做法： “agent 也有账号”。这暗示了未来的产品形态，智能体（Agent）将成为平台上的重要参与者，拥有自己的身份和交互能力。
你可以怎么做： 思考你的产品在未来的定位：“我是被 agent 呼叫的 API，还是会被绕过去的网站？” 这是一个极具前瞻性的问题，迫使我们思考在 AI 时代，如何让自己的产品对 AI 友好，甚至成为 AI 不可或缺的一部分。
5.资金 (钱)
Meta 的做法： “先到十亿人”。Meta 的战略是先通过免费服务（如 Facebook）获取海量用户，建立网络效应，商业变现是后续的事情。
你可以怎么做： 思考一个临界点问题：“免费让多少人用之后，伙伴才会主动来串接？” 这要求我们找到那个关键的“引爆点”，即用户或合作伙伴愿意付费或进行资源交换的转折点，这是商业模式成立的前提。
总而言之，这我们可以像 Meta 一样进行战略性思考，但落脚于具体、可执行的步骤，将宏大的战略分解为日常可以思考和行动的小事。
测试美国地址表单时，一个容易漏掉的问题是 ZIP 前导零。地址能填进去，导出 CSV 再打开，却可能变成了四位数。
我做的 fakeloc 可以生成合成地址测试数据，固定 seed 复现同一组输入，批量导出 CSV、JSON、TXT。五州预设页面保留城市、州和邮编的参考配对，街道与资料属于合成数据。
拿它检查表单、导入和导出的完整流程，再把邮编作为文本核对。希望听听大家还会用哪些边界输入测试地址字段。
EPUB 转成 KEPUB 后，目录还能点吗？封面和脚注有没有变化？只看下载成功，判断不了这些问题。
Kobo Workbench 会检查无 DRM EPUB 的结构，转换后比较正文、封面字节和链接目标。文件留在浏览器，结果可附带报告下载。页面也放了正常书和断链样例，方便先看报告如何解释问题。
文件报告不等于真机测试。复制到 Kobo 后仍要试目录和脚注。欢迎反馈难处理的书籍结构。
照片转拼豆图纸，最难的是取舍：网格太小，眼睛和轮廓会糊；颜色太多，准备珠子又费劲。
我做的 Master the Pixel 可以调整网格尺寸、颜色数量和珠子色板，检查预览后导出图纸与材料清单。先选主体清楚的图片，再看细节，比一上来追求大网格更好判断。
想请做拼豆的朋友看看：图纸可读性、杂色控制、材料统计，哪一项最影响实际制作？
之前用过的低价平台测试，1元1刀的中转站，我还有额度，想着做个测试
一个是我的平台，一个是低价中转站
所以实际上扣费是随机加上去的嘛？还是模型本身就降智的基础上加上去的
果然一分价钱一分货，便宜没好货😡😡
最后欢迎暴力蹬和反馈建议：https://zerouter.ai
最近在读《腾讯传》，每次遇到新人物，都想搜张照片看看大佬长啥样。
于是做了个开源 Skill：Book Illustrator：https://github.com/wavever/book-illustrator-skill。
让 Agent 给电子书配上相关的真实图片：人物、地点、产品，插在对应段落后，附图注和出处。
边读边看，不用再来回切出去搜索。
这个周四，疯狂星期四大连场，换了一个新的场地，开始了第一次 VibeLaunch分享，一共 3 位朋友分享了内容。大连疯狂星期四也迎来了参加人数最多的一次，大家交流与沟通氛围特别好。欢迎在大连的朋友来参加。👏
Moonleaf是一个轻量级的MacOS的壁纸管理软件。最早使用它是因为用惯了Apple自带的壁纸，打算找一些随机的静态壁纸来轮换使用。这个软件挺小巧好用的，可惜前几天原作者宣布正式归档，不再继续维护。我之前提了几个PR来添加多显示器的随机壁纸支持，现在可支持不同显示器的不同桌面随机使用不同壁纸，但比较遗憾没能合并进去。现在我fork的的分支，有前面提到的功能。
如果有用户来用的话，考虑接过原作者的接力棒继续维护。目前加了中文的i18n支持，已经打了开箱即用的Release安装包，欢迎体验。
还不支持上传视频，那就上传个图片。五道口原点社区疯狂星期四的人气🔥 这样的氛围真好，在帝都有这样的氛围太不容易了。感谢组织方一直做这个事情，非常棒。
AI代表先进生产力，AI替我们干活。人需要交流互动以及碰撞。
发布啦
991 — 在浏览器里运行的 fx-991CN X
很多人每天都要用 fx-991CN X，但计算器不一定总在手边。这个项目把它完整地放进了网页。
真正的原机程序。 网页里运行的是计算器自己的固件，靠开源模拟器 CasioEmuNeo 的 nX-U8 指令级 CPU 模拟，编译成 WebAssembly 后在浏览器里执行。每次按键都交给原机程序处理，屏幕上的 192×63 个点都直接读自显存。
适合各种屏幕。 手机上整屏显示完整机身；iPad 和电脑上，写实机身旁边还有一套同步的大按键，SHIFT/ALPHA 会随原机状态亮起。也支持电脑键盘输入。
不懂就查。 内置操作指南，依据 Casio 官方说明书整理了 18 项常用操作：分数、方程、统计、函数表等。点一下键名，就会在面板上标出对应的按键。
数据留在本机。 计算在你的设备上完成，变量和设置自动保存在浏览器里，也可以导出备份。
打开 calculator.weo.asia 即可使用，源码在 GitHub：WENGENG-boop/fx991cnx-web。
独立项目，非 Casio 官方产品。
DeepSeek 转圈圈，DDL 转得更快。
今天别急着怀疑自己的代码：DeepSeek 官方状态页确认，10 月 15 日 08:11 起网页/API 部分中断，09:08 已定位原因、正在修复；截至 10:46 尚未宣布恢复（北京时间）。
我们在 VibeToken 上试了一次 DeepSeek V4.1 Flash，正常收到了回复。想继续干活的朋友，可以先发一条短请求试试。刷新键也该歇歇了。
单次实测，实时状态以实际调用为准。官方进展
