V2EX 分享:MUSE 30 亿 token 免费领
V2EX 用户发帖分享 MUSE 可免费领取 30 亿 token。帖子未披露领取方式、适用地区或有效期等细节。
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过去 15 年 SEO 一直是最赚钱的渠道,但 Google 自 Helpful Content Update 起持续清理纯 SEO 站点,HouseFresh 搜索流量一度从 2023 年 9 月的每日 4,000+ 访客跌至 2024 年初的 200,Retro Dodo 损失 85% 自然流量,同期 Reddit 增长 190%。
99% 的销售、95% 的 CRO 和 99% 的 CEO 从不问那句能促成换供应商的话:"我们要解决什么问题,你才愿意换过来?" 换供应商的真实成本包括迁移、重新培训、重新集成、买断剩余合同期,以及当初力挺原供应商的人的政治风险,所以"好 20%"根本不够。作者建议创始人自己挑 20 个用竞品的账号,每季度发一轮不带日历链接的邮件,并给出四种回答对应的处理方式。
Craig Hickman 撰文回顾了 Kid Pix 的起源:他 1972 年在 The Evergreen State College 接触编程,1974 年参与创办非营利摄影机构 Blue Sky Gallery,后在华盛顿大学读摄影研究生时因教授 Paul Berger 的 Apple II 重燃编程热情,购入 Atari 400 自学。
一位正在做营销转化工具的开发者,在跑了近 5 周外呼后得出结论:好产品胜过世界级营销。他此前被某外呼工具的营销和案例吸引而付费,用了一个月后发现 LinkedIn 动作只能按天设置、无法细化到小时,首条回复要等 3 周;换工具后第一周拿到的回复就超过此前整月。他认为营销只赢得首次注册,产品才决定续费与 CLTV。
独立开发者认为 AI 已抹平编程门槛,但 Shopify、Meta、Google 等大平台的 API 审批流程无法被 AI 绕过,两个月的审批周期反而成了过滤器,淘汰掉追求快速上线的急躁创始人。他开发 Helm 的经历表明,通过大厂审批的应用不仅能触达其庞大用户群,还形成可防御资产,即便日后在 Acquire 或 TrustMRR 上出售,买家也愿为省去审批麻烦而支付溢价。
V2EX 出现一篇标题为「[OpenAI] 倒也诚实」的帖子,正文仅包含 V2EX 站点页脚信息,未给出 OpenAI 相关的具体内容或数据。
Hacker News 上有人提问:为什么人们说「我做的」而不是「Claude 做的」?有评论认为要分项目类型:一次性生成的项目,提示者几乎没做什么,就像 AI 绘画一样,仅靠提示生成的内容无法获得版权;更复杂的项目仍属人类构建,因为模型需要人来引导,但这种情况在不久的将来也会改变,好的软件设计可以被 RL 进模型。
AllSwap 参与者分享跨链聚合器路线评分思路:不只看预计到账,而是用 output_value 减去 gas_cost、时间惩罚、失败风险、流动性和报价陈旧度等惩罚项。文中举例路线 A 预计到账 100.2 USDT、完成率 91%、P95 18 分钟,路线 B 为 99.9 USDT、99.4%、4 分钟,指出时间惩罚宜分段、成功率需记录未选路线以避免幸存者偏差,大小额权重应动态调整。
作者对比了 Claude Code、OpenAI Codex、xAI Grok、Google Antigravity CLI、GitHub Copilot、OpenCode、Pi 和 DeepSeek 八个 AI Agent 平台,用同一批任务实测各自的 token 账单。
排名追踪公司 Nozzle 的分析称,Google 正向排名追踪工具和 AI 公司返回误导性的搜索结果页,这类结果自 9 月 20 日出现,最高占搜索结果的 25%,10 月 1 日以来每天占 5% 到 11%。
OpenAI 发布新分析,显示智能体 AI 在欧盟企业与小型企业中的采用正在增长,并指出更深入使用可在哪些环节释放更多价值。
一位开发者在 Reddit r/SaaS 询问 10–50 人规模的 B2B SaaS 团队如何应对安全问卷:临近成交时收到 200–300 行的 SIG、CAIQ、HECVAT 或买方自有格式表格,无人专职负责,落到 CTO 或创始人手上,耗时从一整天到两周,交易被迫等待。
中国独立开发者项目列表把历史分册 README-Archive.md 改名为 README-Earlier-Projects.md,措辞由「存档」改为「更早的项目」,郑先生于 2026-10-14 明确要求不用「存档 / Archive / 归档」这类词,以免暗示项目已停止维护。分册内文将写明单独分册只因主列表太长触发 GitHub 渲染上限,不代表项目过时;改名导致外链失效是已知代价。
中国独立开发者项目列表的分册内文删去「不代表过时、失效或不再维护」等辩解性说明,只保留一句「因主列表过长、超出 GitHub 渲染上限而另分一册」。SKILL.md 同步补充措辞纪律:分册不用「存档 / Archive / 归档」,统一叫「更早的项目」,改名遇外链失效是已知代价。
一位 Reddit 用户认为 llms.txt 的争论不值得继续,直接加上即可。SE Ranking 分析约 30 万个域名未发现该文件与 AI 回答引用有关联,Ahrefs 检查 13.7 万个站点发现 97% 的文件从未被请求过。
一位开发者在 Reddit r/SaaS 提问:个人日程规划器(planner/calendar)市场在 AI 之前就已拥挤,AI 让软件开发更简单后竞争只会更激烈。他想知道在这个赛道如何做产品差异化、获取用户,以及如何与成熟应用竞争,并征求相关市场经验。
上周有开发者用 AI 重做了 Adobe 全家桶并开源,名为 ArtCraft,免费提供 Photoshop、Illustrator、Premiere 等七款 Adobe 应用的替代版本。Wispr Flow、CapCut、Grammarly 等应用也已出现开源替代品,而 Lovable 和 Replit 让自建工具变得更容易。发帖者由此发问:如果人人都成为开发者,谁还来当买家?
V2EX 用户 zhangli2946 发帖讨论:当软件研发算力无限量之后,会有什么原因让人从多家供应商中选一家,而不是自己烧 token 做开发。回复者 feather12315 列出三点:维护成本、竞品分析与需求提出、新业务原型。
一位全职做了 3 年开源框架的开发者提出:在 agentic programming 时代,React 已经胜出,Next.js 等元框架占据主流,是否还有必要做新框架。他认为「模型更熟悉 React 所以别换」的流行论调存在逻辑漏洞——如果框架真的不重要,那用 React 也没理由;如果 React 仍有优势,那框架就依然重要。
汉字拼字游戏《字得其乐》发布重大更新,版本号 v6.5.1,卡牌样式整体放大以区分口与囗等易混部件,并新增组合预览面板,无需打开牌堆弹窗即可查看新部件能否组合出有效汉字。五行技能体系得到完善,木火土金水各有成长、摧毁、发育、调整点数与流转触发效果。游戏新增简体中文、繁体中文、英文和日文四种语言支持,Steam 后台显示浏览量大多来自东亚地区。
V2EX 用户发帖称 muse 可免费领取 30 亿词元,并强调真实有效。帖子未给出具体领取方式、适用条件或活动截止时间,正文仅显示 V2EX 站点信息与在线人数等页面内容。
一位从 2017 年起做 SaaS 的独立开发者在 r/SaaS 发帖称,近十年里 9/10 的项目都失败了,只有一个成功,而它靠的是连续 2 年在 Google 等搜索引擎排到第一。他认为在 AI 与反编译工具越来越强的当下,任何值得复制的点子都会被别人以更低价格加更大广告预算抄走,并提问:从 0 开始的人该用什么策略?
WorkBuddy 已在微信、企业微信开始推广,发帖者认为它很像当年的微信,靠占据流量入口让后续 IM 销声匿迹。该帖来自 V2EX 问与答,正文未给出 WorkBuddy 的具体功能、价格或运营数据。
一位开发者在 r/SaaS 指出,AI 让几乎任何人都能做出软件,但产品只是生意的一部分。现有公司同样能用 AI 更快迭代,还握有客户、品牌、渠道和资源,单靠补几个缺失功能或压低价格并不构成商业策略。上线后还要面对获客成本、持续账单和多久能产生有意义收入的问题,建议在花几个月做产品前先想清楚客户是谁、怎么触达、为什么选你。
Hacker News 上有人发起讨论,问 2027 年端侧 AI 会火什么。帖子附带 YC 2027 冬季批次招募信息,申请截止 11 月 2 日。
一位开发者在 Hacker News 发布 Show HN 项目,用页面追踪 AI 领袖的公开言论及其观点随时间的变化,并按周统计每位人物的发言数量。页面已收录 Elon Musk(Tesla、SpaceX CEO,xAI 创始人)等人物,同时开放投票,让用户选出下一个希望建立页面的 AI 人物,每个账号每人一票。
V2EX 用户发帖认为软件工程师不会消失,普通程序员与 AI 时代软件工程师的差距主要在 harness 能力。作者指出,即便用同样的模型,如何组织项目结构、让 AI 写出的代码可维护、可观测、可迭代,以及做好软件外壳,都涉及综合性产品思维。结论是普通程序员应提高驾驭 AI 的能力和用 AI 落地想法的方法论。
一位 Reddit 用户对比了 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Grok 等 10 款 AI 助手,指出多数产品免费版已够日常使用,同时订阅两三个每月要花 $40–$60。他提到 CutGPT 采用广告变现并向用户分享部分广告收入,用户无需订阅还可能赚取少量收益,代价是看广告且奖励不保证。
有 V2EX 用户反馈 GPT-6 Astra 与 6.1 相比 5.6 没有质的飞跃,反而出现额度消耗快、响应延迟变长、理解能力滑坡等问题,从提需求到纠偏让模型正确干活,前置拉扯就要消耗至少 20% 的额度。该用户表示已基本转用 Gemini3.8Flash 开发,因为等 Astra 响应的时间够用 3.8 完成一次开发验证,并询问其他人的主力模型与平替方案。
一位开发者在 Reddit r/SaaS 发问:AI 时代人人都能造应用、抄创意,独立开发者究竟靠什么赚钱?他试过做应用,发现成千上万人在做同样的事,认为真正获利的是已有资金、资源、受众和基础设施的公司,普通人只拿到一个玩具。
AirConsole 与吉利旗下高端电动车品牌 Zeekr 达成合作,成为其首个吉利系合作伙伴,双方在 2026 巴黎车展 Zeekr 7GT 车机上演示了扫码用手机当手柄的 PAC-MAN Championship Edition。
Hacker News 上有人发起两项调研:一是针对让 AI 撰写或改写技术博客文章的人,二是针对在各类专业技术写作中使用过任何程度 AI 辅助的人。两项调研均面向有 AI 参与技术写作经历的开发者征集反馈。
Hacker News 上一位开发者提出,某 bagel 店用 15 美元的杯子提供免费咖啡续杯,他每天花约 4 美元买 bagel 加咖啡,双方都划算。他由此发问:咖啡有成本而软件边际成本为零,若免费送软件,用户会顺带买点什么吗?
Reddit r/SaaS 上有开发者发帖征集 SaaS 创业者至今仍未被软件妥善解决的业务难题,范围涵盖内部流程、客户支持、集成、报表和计费。发帖人特别想了解那些试过现有工具后仍不得不手动处理的环节,以及当时用了什么工具、缺了什么。
正在开发 Maxsa AI 的开发者提出,2026 年做垂直细分 AI 工具是否仍值得。Maxsa AI 是一款聚焦动漫、漫画和动画故事的 AI 创作工具,团队倾向放弃通用路线,专注角色创建与故事创作流程,而非覆盖所有类型的 AI 生成。
HackerNoon 的 TechBeat 日报收录了一篇《Awesome AGENTS.md That Can Be Used on Any Agent and Any Stack》,作者 @khasky 逆向拆解了热门编码 Agent 指令仓库,把其中最好的做法提炼成一份与技术栈无关的 AGENTS.md。
面向 SaaS 官网选型,判断标准是先看发布后由谁改页面、多久改一次:营销团队每周更新落地页、定价和博客时通常选 Webflow,一年只改几次且改的人本来就写代码则用 Git 仓库里的静态站。
Stripe 在 Monetize 大会上汇总了 Replit、Fin、Snowflake、Clay 等公司的 AI 变现实践,指出 Forbes AI 50 中已有三分之二采用某种用量计费。
推荐理由:Stripe 汇总多家 AI 公司的定价实践,呈现订阅、用量与积分混合计费的演进方向。
一位 Hacker News 用户尝试用决策模型挑选"最佳"照片,即最有美感、构图最好的那张。他试了 GPT-6 Astra Decisions,因为它支持多张图片附件,但无法确认模型能否获知附件顺序,也找不到不受图片排列顺序影响的"哪张照片最好"提示词,实验未成功。