之前拿我的 Hermes ，做了个针对 product hunt ，hacker news 的 IDEA 发现雷达，3 个核心的指标是：一人可做、SEO 可积累、订阅可变现。 Prompt 和 workflow 打磨了很久，目前也跑了一段时间。 本职工作太忙，雷达做出来也没去验证过到底有没有用。 大家感兴趣的可以看看，能对大家有帮助就最好了。 以下是今天发现的机会。 海外需求雷达日报 - 2026-06-08 RSSd 订阅 模式 1：「老旧工具 AI-Native 重做」 域名工具、SSL 检查、WHOIS 查询、DNS 检测——这些工具的 Google 搜索结果首页被 5-10 年前的老旧产品占据。它们共同特征：UI 停留在 2015 年、无 AI 能力、商业模式是广告/affiliate 。用 AI worker 模式重做（事件驱动监控 + 自动告警 + 只在例外时通知人），可以在 SEO 上有显著优势（更好的内容 + 更快的页面 + 更好的 UX 信号）。 为什么有效： Google 对工具类页面的新鲜度信号敏感。老旧工具网站多年不更新内容，新站更容易在长尾关键词上超越。 模式 2：「垂类内容站点自动驾驶仪」 Papernews （ 111⭐/3 天）验证了一个被忽视的需求：人们愿意为「自动生成的内容 digest 」付费，尤其是特定格式（ PDF for e-ink ）。这个模式可以复制到任意垂类——法律日报、加密货币日报、本地新闻摘要、行业研报摘要。关键不是「 AI 能写文章」，而是「 AI 能持续运营一个内容站点」。 为什么有效： 传统内容站需要编辑团队，AI worker 替代了人的日常操作。"人设定方向 + AI 自动执行" 的协作模式，产出效率是纯人工的 10-100 倍。且每篇内容 = 一个 SEO 页面，形成复利。 模式 3：「社交信号 → 产品机会」 Pipeline Builder Brief 的模式（ Reddit/HN/IH → 信号提取 → 产品 brief ）是一个可泛化的 pipeline 。不限于找产品 idea——同一条 pipeline 可以用于：竞品情报监控、行业趋势报告、客户反馈聚合、内容灵感生成。核心能力是「从非结构化社交讨论中提取结构化洞察」。 为什么有效： 社交媒体上的「抱怨」是最真实的 market signal ，但人工阅读效率太低。AI pipeline 可以 24/7 运行，且每次分析结果都可以变成 SEO 内容。
Creating an optimized production build ... Next.js build worker exited with code: null and signal: SIGKILL error: script "build:next:raw" exited with code 1 error: script "build:raw" exited with code 1 error: script "build:vercel" exited with code 1 Error: Command "bun run build:vercel" exited with 1 ▲ Build system report ▲ To always completely log this report, add VERCEL_BUILD_SYSTEM_REPORT=1 as an Environment Variable to your project. • At least one "Out of Memory" ("OOM") event was detected during the build. • This occurs when processes or applications running during the build completely fill up the available memory (RAM) in the build container. When this happens, the build container terminates one of the processes during the build with a SIGKILL signal. • Read this troubleshooting guide for more information: https://vercel.link/troubleshoot-build-errors 是免费版本构建机器太小了吗？只能部署到2.1.56版本的，后面版本都是报这个OOM 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
Demo 视频 之前发布 AI 洞察 时，它主要基于当前站点里刚看过的信息流，这次升级后它更接近一个“当天阅读线索整理器”。只要是 BriefFeed 支持的网站，当内容进入过你的视野后，就可以在当天的 AI 洞察一起分析。每条线索仍然会保留来源卡片，方便你回到原文继续看上下文。 它仍然只处理支持网站里已经进入过你视野的内容，不会读取浏览历史、登录态、cookies 或通过平台 API 额外抓取内容。 比如你今天可能看过： X/Twitter 、Bluesky 、即刻或微博等社媒 微信公众号、Substack 或 Medium 文章 Product Hunt 上的新产品，或者是 GitHub 项目 Hacker News 、Reddit 、V2EX 上的讨论 现在你可以在一天中任意时间打开 AI 洞察，让它从这些已经看过的内容里，整理出今天的信息脉络。 公测期免费 · 点击安装 BriefFeed （ Chrome Web Store ） 另外，这次公众号文章、Product Hunt 、Bluesky 也会进入总结和洞察流程了，可以一起试试。欢迎反馈哪些站点最值得继续支持。 Medium 也即将支持： 产品故事可看之前的 内测介绍 ，如果你感兴趣，也可以扫码加入产品讨论群：
我们正在招聘一位 Product Designer / UIUX Designer ，参与设计面向链上交易场景的 AI-powered trading terminal 。 你将负责交易页面、市场详情页、Signal 页面、数据看板、AI 分析模块等核心产品体验设计，把复杂的市场信息、交易数据和 AI 分析结果，组织成清晰、专业、可操作的产品界面。 我们希望你具备较好的 Figma 能力、视觉审美和复杂界面设计经验，能设计偏科技感、硅谷风、数据感、专业感的产品界面。 有 AI 产品、Trading 产品、Dashboard 、SaaS 、Fintech 、Crypto Trading 、链上数据或预测市场经验者优先。熟悉 ChatGPT 、GPT Image 、Cursor 、Codex 、Lovable 、v0 等 AI 工具是加分项。 投递请附作品集，我们会重点关注复杂产品设计能力、信息层级、交互逻辑和视觉风格。 背景要求：英文可以作为工作语言（流利读写以上水平），本科以上学历。必须深入了解 AI 工具及使用。 一、公司简介 SmartX 是专为预测市场打造的智能交易终端。它将原始市场行为转化为清晰信号，助力交易者识别市场驱动因素、把握潜在机遇。其创始团队拥有顶级项目成功经验，相关项目曾登陆币安、欧易等主流交易所，历史市值高达数亿美元。依托资深行业经验与前沿工具，SmartX 为预测市场交易者提供可落地的交易洞察。 推特主页： https://x.com/SmartXTerminal 联系方式：TG：@AmberKuo_O 或邮箱 [email protected] 面试流程： 将您的简历投递到我的邮箱，（写明投递职位，简单说明您的工作履历）。2-3 个工作日会回复您，通过技术部门简历筛选，我会联系您先进行线上测试，然后进行 2-3 轮线上面试。 [招聘｜ Product Designer / UIUX Designer ] 方向：AI / Trading / Data Product / Crypto 我们正在寻找一位对 AI 产品、交易工具和数据分析型界面感兴趣的产品设计师，参与设计面向预测市场与链上交易场景的 AI-powered trading terminal 。 你将负责 Web 端及移动端的核心产品体验设计，包括交易页面、市场详情页、Signal 页面、数据看板、AI 分析模块和用户操作流程。 我们希望你具备良好的视觉审美、产品理解力和复杂界面设计能力，能够把多源市场信息、交易数据和 AI 分析结果，组织成清晰、专业、可操作的产品界面。同时，也希望你能参与产品品牌视觉资产建设，并在需要时支持运营侧的视觉内容设计。 [岗位职责] 负责 Web 端及移动端核心产品 UI/UX 设计，覆盖交易终端、数据看板、市场详情页、Signal 页面、AI 分析模块等 设计复杂信息架构与用户操作流程，将市场数据、链上数据、交易信息和 AI 分析结果转化为清晰、易理解、可操作的界面 参与产品视觉体系与品牌资产建设，包括组件系统、视觉规范、关键页面风格和多平台设计一致性 与产品、开发、运营团队协作，推动设计方案高质量落地，并在需要时支持 Demo 视频、海报、Deck 等运营物料设计 [任职要求] 有 2 年以上 UI/UX 或产品设计经验，有已上线产品案例，熟练使用 Figma ，具备组件化和设计交付能力 具备较好的视觉审美，能设计偏科技感、硅谷风、数据感、专业感的产品界面，并能沉淀为稳定的视觉资产 有复杂界面设计经验，例如 Dashboard 、数据看板、交易工具、SaaS 、AI 产品、金融工具等 对 AI 工具有使用兴趣或实践经验，例如 ChatGPT 、GPT Image 、Midjourney 、Cursor 、Codex 、Lovable 、v0 等 [加分项] 有交易型产品经验，例如股票、Crypto 、预测市场、量化工具、TradingView 类产品、链上数据平台等 有 AI 产品设计经验，例如 AI Agent 、AI Copilot 、AI Search 、AI Report 、AI Workflow 等 熟悉或愿意尝试 Codex / Cursor / Lovable / v0 等设计到代码工具 了解 Crypto Trading 、DeFi 、链上数据、预测市场或钱包相关产品 [作品集要求] 投递请附作品集，我们会重点关注： 是否有复杂产品界面，而不只是官网、Banner 或活动页 是否能体现信息层级、交互逻辑和设计思考 是否有数据密集型、交易型、AI 产品或工具型产品经验 是否具备专业、克制、有科技感的视觉风格，以及一定的品牌资产设计能力
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最近整理了一批支持 Remote 的技术岗位。 主要集中在： 全球化互联网平台 FinTech AI 产品 Web3 基础设施 数据平台 然后写： 目前开放岗位 Senior Backend Engineer Remote or 日本 新加坡 60-120w Frontend Engineer Remote or 日本 新加坡 React / Next.js 50-100w Product Lead Remote 英文岗位 200-300w AI Engineer Remote 英文岗位 Agent / LLM 80-150w 部分岗位来自交易平台及 Web3 企业。 出于企业要求，暂不公开公司名称。 对具体岗位感兴趣可 email： [email protected] 匹配岗位。
如题， 项目 白墨目前还只在 L 站宣传过，这样可以上架 Product Hunt 吗（还是说 Product Hunt 主要就是商业项目）…… 或者说还有什么合适的平台ww 一些数据 感觉用的人太少啦…… 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
grill-with-docs: skills/skills/engineering/grill-with-docs/SKILL.md at main · mattpocock/skills · GitHub grill-me: skills/skills/productivity/grill-me/SKILL.md at main · mattpocock/skills · GitHub 作者的文章: aihero.dev grill-with-docs: Align Before You Build Learn /grill-with-docs: combine AI interviewing with domain-driven design to build better codebases with shared language and less repetition. grill-me 的作者 Matt Pocock 最近发了个新skill grill-with-docs ，同时发了篇文讲述了一下它们的区别和选择。最大的不同就是grill-with-docs会在你敲定决策后把要点写进文档，解决了grill-me不会同步写文档容易丢上下文的问题。实际用下来个人感觉后者体验确实更好，不光询问当前的决策，还能看到后面的预览 简而言之对于大部分的开发环境，grill-with-docs可以替掉grill-me。不过docs依赖于它生成的 CONTEXT.md 和 ADR 文档，转skill得先对接。可以用这段提示词来转: 我们之前用grill-me这个skill讨论了很多内容，现在准备切换到grill-with-docs这个skill，开始对接任务 1. 查看grill-with-docs SKILL.md中的内容 2. 回顾我们之前的讨论，提炼出最重要的领域概念、术语定义和决策 3. 参考grill-with-docs的工作流，生成 CONTEXT.md 和ADR文档，存储对话中的关键内容，进行切换skill的对接 4. 列出目前还开放的问题或需要进一步澄清的地方 完成后，将用grill-with-docs替代grill-me继续后面的开发任务 完成之后换新的skill，就不用担心grill的内容丢失的问题了 extra: grill-me并不是就没有用了，正如文中所说 没有代码库，也就是非开发环境下grill-me用起来更好，如文章里提到的策划活动，商业模式推演之类，侧重于个人的 brainstorm 以及一些我个人的观点 暴论 grill-with-docs会同步写文档，所以用起来会比较重，仓库结构也会更复杂，对于写新项目，或者是开发新功能时很好用；但对于小一点的模块，如在原有基础上添一个小补丁，或者是修规模小但难缠的bug时，grill-me用起来更快捷 大型项目我是opus 4.7 & grill-with-docs规划，完成后再切gpt 5.5 xhigh写代码；对于第二种情况，可以直接用5.5 xhigh & grill-me解决。顺带一提我装了 trellis ，规范后切模型很丝滑 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
CVE-2026-31431 “Copyfail” - This new CVE affects a lot of products that use various Linux Operating Systems. Attacker needs local access on the network to exploit. https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2026/05/01/cve-2026-31431-copy-fail-vulnerability-ena… 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
独立开发者太难了, 难的是推广和获取新用户. 所以我做了这个为独立开发者服务的 新产品 listing debut 的网站. 我会尽力去推广这个网站, 让乐意探索新产品的用户来尝试新玩具, 为独立开发者引流. https://zuos.us/submit
独立开发者太难了, 难的是推广和获取新用户. 所以我做了这个为独立开发者服务的 新产品 listing debut 的网站. 我会尽力去推广这个网站, 让乐意探索新产品的用户来尝试新玩具, 为独立开发者引流. https://zuos.us/submit
大家好，这边有两个成都外资银行 IT 方向的机会，目前在看合适人选。 1. Production Support Manager 方向偏生产系统支持、系统稳定性保障、故障排查、版本发布、变更管理，以及 Incident / Problem / Change 管理。 这个岗位需要带团队，团队规模大约 7-8 人 。 比较适合有以下经验的同学： 金融 IT / 外资银行 / 应用支持 / 生产支持背景 熟悉生产系统支持、故障响应、RCA 、发布变更、监控告警 有一定团队管理或小组管理经验 有英文会议或海外团队沟通经验优先 2. DBA Manager 方向偏数据库运维、性能优化、备份恢复、灾备、监控告警及自动化。 这个岗位不带团队，偏技术专家岗。 比较适合有以下经验的同学： DBA / 数据库运维 / 数据库平台 / SRE / DevOps 相关背景 熟悉数据库性能优化、备份恢复、灾备、高可用、监控及自动化 有金融 IT 或生产系统数据库支持经验优先 通用要求 工作地点：成都 公司类型：外资银行 英语要求：口语需要能较流畅地进行技术沟通，能参与英文会议或对接海外团队 方向背景：金融 IT 、外资银行、应用支持、生产支持、DBA 、数据库运维、SRE 、DevOps 等相关经验均可沟通 沟通方式 具体薪资、岗位细节和团队情况可以单独沟通。 近期看机会，或者身边有合适朋友的，欢迎联系我。 邮箱 Base64： bGludXhrZXkwMDdAZ21haWwuY29t
今天拿我的 Hermes ，做了个针对 product hunt 的机会发现雷达， 核心的判断指标是 竞争密度: [竞品名 + 数字] 窗口判断: 🟢🟡🔴 窗口原因: [1 句话，为什么是现在] SEO 潜力 MVP 难度 商业化潜力 差异化切角: [做什么 + 为什么竞品挡不住] 以下是雷达给出的 3 个方向： 1. SocLeads 3.0 — 社媒+地图批量邮箱抓取 🟡 URL: https://www.producthunt.com/posts/socleads-3-0 核心功能: 按关键词/hashtag/地理位置从 Instagram 、Facebook 、LinkedIn 、YouTube 、Google Maps 批量抓取邮箱，内置邮箱验证保 bounce rate < 3% AI 模式: AI wrapper （有 ChatGPT API 集成用于邮箱验证和清洗，但主体是传统数据爬取工具） 竞争密度: Apollo.io 、Lemlist 、 Hunter.io 、 Snov.io 等成熟玩家拥挤，但 SocLeads 切的是「按地理位置+社媒组合」的细分 窗口判断: 🟡 快关闭 窗口原因: 社媒反爬逐年加强，Google Maps scraping 法律灰色地带。这个品类是「趁还没被平台封死前赚钱」的游戏 SEO 潜力: 中等。有长尾（"scrape emails from Instagram by location"），但巨头已占满头部关键词 MVP 难度: 中高。爬虫 + 反反爬 + 邮箱验证 API 集成，不是新手能做的 商业化潜力: 订阅制已验证（ SocLeads 已有 1500+ PH followers ，4 次 launch ） 差异化切角: 「按国家/地区级地理位置 + 社媒平台交叉筛选」—— 竞品覆盖面广但不深，SocLeads 切的是位置精准这个细分。问题：这只是一个 feature ，不是 moat 2. Triggered Agents by Adaptive — 事件驱动 AI 自动化平台 🟢 URL: https://www.producthunt.com/posts/triggered-agents-by-adaptive 核心功能: 把 AI agent 挂到业务工具的事件上（ CRM webhook 、Slack message 、stripe event 等），事件触发时 agent 自动执行 AI 模式: AI worker ✅（事件驱动/自动执行/长期后台运行/人审批例外） 竞争密度: Zapier AI 、n8n AI nodes 、 Make.com AI 。但都是「人建 workflow + AI 增强」，Triggered Agents 是「 AI 自己决定何时+如何执行」 窗口判断: 🟢 还开着 窗口原因: Zapier/n8n 的 AI 只是 workflow 里的一个 node ，Triggered Agents 的思路是 agent 即 workflow——这个架构范式转移才刚开始，1 年前 LLM 不够可靠，1 年后巨头会追上 SEO 潜力: 高。"event-driven AI agent"、"automated AI workflow"、"AI agent trigger" 等关键词搜索量正在上升 MVP 难度: 中。核心是 webhook 接入 + prompt 模板 + LLM 调用，infra 相对轻。但从 Adaptive 是公司而非个人产品看，需要的集成生态比看起来重 商业化潜力: 订阅制天然适合（按 agent 数/触发次数收费）。买单方=受益方对齐（小团队老板买给自己用，替代的是自己的人工操作） 差异化切角: 「 Agent-first, not workflow-first 」—— 竞品是 workflow builder + AI node ，你的是 AI agent 替代 workflow builder 。这个差异化有方向性优势 3. LandingHero AI — 网站 AI 销售员 🟡 URL: https://www.producthunt.com/posts/landinghero-ai 核心功能: 24/7 嵌入网站的 AI chatbot ，充当销售转化 AI 模式: AI wrapper （人设 prompt → AI 回答访客问题 → 人工看 transcript 。本质还是 chatbot + 知识库） 竞争密度: 极高。Intercom Fin 、Tidio 、Chatbase 、SiteGPT 、CustomGPT... 一个月可能有 20 个同类产品上 PH 。PH 只有 4 upvotes 说明用户审美疲劳 窗口判断: 🔴 已关闭 窗口原因: 2023-2024 年窗口。2026 年这个品类已经和「建站工具」一样卷，差异化靠销售能力而非产品 SEO 潜力: 低。"AI chatbot for website" 被大厂+VC 烧钱占满 MVP 难度: 低（做个 demo 容易，做出有用的很难——真正的差异化在销售转化率优化，需要大量客户数据迭代） 商业化潜力: 低。竞品太多，价格战，CAC 高 差异化切角: 没有可见的差异。除非切一个垂直行业（如「专为 SaaS 定价页优化的 AI 销售员」+ 行业专属 objection handling ），否则不值得碰 完整的报告我也放在了这里 https://mp.weixin.qq.com/s/yKmieiGTEaDwcmOJM1Uj9A
各位佬友，我们今天又上 Product Hunt 了，有票的话麻烦帮忙点一下，不胜感激！！ lobe.li Lobehub Visit www.producthunt.com/products/lobehub 顺便和大家好好聊聊我们这次 lanuch 背后的思考： 这次 Launch 算是最近 3 个月迭代以来的大版本了，我们这次很明确地将 LobeHub 重新定位成 Your Chief Agent Operator 。 起因很简单：现在做 AI 的人，谁手上不是 Claude Code 一个、Codex 一个、ChatGPT 一个？还有 OpenClaw、 Hermes 在 IM 里 7x24 待命。看起来你有一支 AI 团队，其实你成了它们的人肉调度员 —— 每天的，在各个终端 tab 里切来切去，吃饭睡觉前还得想个复杂的任务让 cc、codex 在那边跑，不跑就感觉亏了一百万似的。 现在具体来看，一个 power user 的工作流可能长这样： Claude Code 开一个 session 写代码 再用 Codex 补另一个项目 OpenClaw 挂本地跑自动化 Discord 里还塞了个 heremes bot 做社区应答 看起来你有了 AI 团队。实际上—— 你成了这些工具的共同 Operator 。你在手动排班、手动切换上下文、手动 sync 进度。 BCG 把这个状态叫 “ AI Brain Fry ” —— 认知过载、精神疲劳、注意力碎片化、决策能力退化。 14% 的 AI 重度用户已经有这种症状。 我们以为有了 AI 以后工作生活会变得更加轻松，但事实上却好像更累了。 那我们想怎么做？ 我们琢磨了一圈，觉得问题应该不是现在的 agent 不够好，是 我们不该是那个 operator 。一家公司如果只有 CEO，没有 COO，就是老板亲自催进度、亲自排班、亲自 debug。你的 AI 工作流，现在就是这样。 所以，我们想 把 “AI Agent 工具” 重新命名为 Chief Agent Operator。 为什么非要造个新概念？因为 “agent 工具” 这个词本身就有问题。它暗示你面前只有一个 agent，你要做的就是「用」它。 但现实是：2026 年的用户已经有好几个 agent 在跑了。这个品类需要的不是一个更好的单独 agent——需要的是一层 更高的职能角色 ，一个能帮你运维整支 agent 团队的人。 所以，我们希望将 “LobeHub 打造成你的 Chief Agent Operator”。 围绕 CAO 的产品特性 那围绕 CAO 这个目标，我们在这一个大版本里面做了 3 个关键特性： Agentic Task System 一个可以基本对标 Linear 的 Task 管理系统，可以 assign 给不同 agent 的不同task，且可以无限拆分子任务的系统，用于支持长程、复杂任务的决策； Hetero Agent 市面上 Agent 那么多，那么我们就把他们全都接到 LobeHub 里面来！让 LobeAI 作为大管家来协调调用这些干活的 Agent ！ 这个 feature 在 LobeHub v2.1.56 正式支持 Hertero Agent（在 LobeHub 里使用 Claude Code / Codex） 和大家见过面啦，我自己已经不再用 TUI 了，完全切到了 LobeHub 上来用 Claude Code 和 Codex 了。 Daily Brief 当 agent 完成一个task或者任务后，会主动在在首页推送一张 brief 卡片，通知你任务做完了，需要你评论。 如果说前两个特性还算是市面上有不少人在做的话，那么至少 Daily Brief 这个我可以说是我们的一个独创的创新点。因为这个模块，使得原来那种人找 Agent 的模式，变成了 Agent 主动来找人审阅。 最近在用这个功能的时候，我总算逐步开始找回那种「可控感」。（当然现在 Brief 不算做的很完美，还有很多优化空间就是了） 其他重要且相关的能力 当然这种效果的实现，还离不开 IM Intergration 、一句话创建 Agent 和 对话创建 Agent、 Agent Document 、Memory 、 Agent Team 这些在之前就做了的功能。 最终攒出来在手机上就可以轻松指挥派发活给不同 agent 的效果。 为什么只有现在才能做这件事 两年前做不了 CAO。 那时的 agent 不够聪明，自进化能力不成熟，multi-agent 协调还是论文课题，MCP 还没成为事实标准，skills 生态还没到临界点。 但过去一年，三件事同时发生了： 第一，Agent 的自进化从研究走进产品。 OpenClaw 和 Hermes 证明了 agent 可以从经验中学习，把成功的 workflow 变成可复用的 skill。LobeHub 完整覆盖了它们的能力，并且会做得更好——因为我们在云端，记忆和 skill 的演化，是可以跨 session、跨设备、跨团队的。 **第二，MCP/Skills 从协议变成了事实标准。LobeHub Marketplace 上 ** 57,000+ MCP server 和 27w skills 意味着 Agent 能连上的世界已经足够大。CAO 有足够的工具去做它该做的事。 第三，Multi-Agent 从 demo 走进了真实工作流。 业界开始意识到：agent 的未来不是更强的 super-agent，是 agent 的组织。而组织需要一个 operator。 我在做 LobeChat 的第一天，就将 Agent 视为一等公民，彼时的 agent 就只能写写提示词，模型也拉不开差异，大家都说这和 chatgpt 这些应用也没啥区别。 但现在的感觉差别无比巨大。不同的工具集、 mcp、 skills、memory 乃至 runtime 都会最终共同作用带来不同的 agent 和效果。而可以说我们为此打磨、准备了 3 年。 下一步会做什么？ 诚然，哪怕做了这么多的工作，现在离我理想中的完美的 “CAO” 仍然有非常大的差距。而我们现在也是一步一步在努力接近这个目标，将人从琐事中解放出来，去做对自己真正重要的事情。 PS: 看到这里各位佬友们如果 PH 有票的话，请不吝投一票！这对我们真的非常重要！ 投票传送门： https://lobe.li/ph 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
打开官网就能看到，值得买吗？ https://www.parallels.cn/products/desktop/buy/?x-campaign=hsw
想给自己的产品在 Product Hunt 上进行推广，求拉相关微信群
windows 配置系统环境变量 NODE_ENV=production 9 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 11 日消息，古尔曼在 X 平台发文，重申苹果早在 2025 年就已经解散了 Vision Products Group 事业部，虽然官方仍在以 Vision Products Group 的名义进行招聘，但新的岗位主要是为了开发 Apple Glass 智能眼镜并优化 visionOS 系统。 目前，Vision Products Group 已实质性被拆分为软件工程和硬件工程两个部门，其中硬件团队主要负责 Apple Glass 智能眼镜项目，而软件团队部分负责全新 Siri 项目、部分负责开发维护 visionOS。 参考IT之家先前报道，Vision Pro 自发布以来热度不足，总销量约 60 万台，同时该产品退货比例异常偏高，超过近年其他苹果硬件产品。M5 版本未能改善需求，令后续产品路线承压。 IT之家注：苹果公司于 2025 年 10 月升级 Vision Pro 头显，芯片方面升级到 M5 芯片，并加入更舒适的 Dual Knit Band，但外观与核心硬件没有其他变化。
背景 前段时间在 Product Hunt 上扒一批竞品，我习惯让 agent 顺手帮我看几件事：Twitter 上用户怎么聊这家、Reddit 有没有人吐槽、B 站知乎小红书有没有评测。 agent 没给我数据，给了我两条路： 装一堆社交平台的 CLI ，用我自己的 OAuth 登进去。问题是跑两轮就触发限频，再跑两轮，账号大概要进限屏队列。本质上是在拿真实身份给 agent 兜底。 去买 28 家平台的官方 API 。光 Twitter 就 $100/月起，OAuth 配置流程繁琐，触发风控还要重来一遍。Reddit 、YouTube 、LinkedIn 每家再走一遍。 那一刻很简单的念头：能不能有一个统一聚合器，我只申请一个 key ，agent 就拿到所有平台的访问能力？ 做了这个东西，叫 AgentKey 一个 master key ，agent 一行 config 就能调用： 搜索 / 爬虫 社交：X 、Reddit 、YouTube 、LinkedIn 、TikTok 、抖音、小红书、知乎、B 站、Threads 、微博、微信公众号 加密行情 & 链上数据 和自己接 28 个 API 的几个差别： 个人账号不暴露给 agent 。所有社媒数据走我们后端的服务池，你的账号不会因为 agent 跑得猛被限屏被封 一个 key 、一个余额、按调用付费，没订阅没起步价 一家 provider 挂了，router 自动切 backup ，agent 完全无感 Claude / Cursor / Windsurf 一行 config 接入，其他 framework 装 SDK 已经支持 28+ 服务，每周在加 不是又一个 API gateway ，是为 agent 这个使用者（不是人）设计的：schema 跨 provider 统一、tool discovery 走 MCP 、failover 在 streaming + tool call 中途也能切。 如果你在写 agent 或者用 agent 做研究，欢迎试一下： 注册即送 $0.1 免费 credit ，够跑几十次调用： https://agentkey.app 种子用户群在微信，扫码进群（二维码贴在第一条评论里）。在群里 bug 、feature 可以直接拍到我脸上，下一个接哪个平台一起排。 欢迎吐槽，欢迎告诉我哪儿傻、哪儿真香。
小弟搞了个小软件 https://github.com/XueYeHuLabs/Products ，想在 V2EX 上推广试试水，但是 v2ex“自助推广系统”只有各种虚拟货币付款，有其他付款方式吗？试试 200 ￥推广下有没有效果。