Wonfull

SEO-Audit Skill。 分享一个自己做的诊断网站seo问题的skill，5分钟就可以检测一个网站92项seo问题，涵盖技术seo，on-page seo以及我认为最重要的内容E-E-A-T的检查。只需要申请一个pagespeed的免费API key（免费额度是每月25000次请求），再加上AI，就能搞定这一切，欢迎使用和提供建议。此外要感谢@googlesearchc，@ahrefs，@semrush，@BrianEDean 长期分享seo的相关知识，获益良多。 github.com/wonfull888/seo… 接下来，打算继续做一系列seo相关的skill小工具，欢迎关注和反馈。

@oran_ge 那我就不得不推荐我自己的在线markdown小工具了： fsatmd.dev，token登录，安装cli之后，几个简单的命令即可创建，更新和删除。一个文档两种样式，一个原始md文件，一个渲染成html，我自己的所有工具，都默认产出文档本地一份，线上一份。 x.com/wonfull888/sta…

MarkDown 已经成为我的生活中最重要的文件格式了。 Typora 虽然是非常好的 MD 编辑器，但是有个很大的痛点： 每次 Agent 改完文件，都要手动关掉再打开才能看到变化。 这个操作一天要重复几十次，很烦。 今天决定自己解决这个问题，开发了一个新的编辑器 ColaMD： Agent 在后台改你的 .md 文件，你眼前的内容实时刷新。 就像是在看 Agent 现场写作，体验彻底改变。 相比其他编辑器的 区别？ - Obsidian 功能强大但太重了，我只是想看一个 .md 文件，不需要打开一整个知识库。 - Typora 是我用过体验最好的编辑器，但它不支持文件被外部修改后实时刷新 - 其他付费软件，Markdown 是一个基础格式，免费的编辑器也应该更加普及。 所以 ColaMD 的定位就是： 一个轻量的、免费的、为 Agent 时代设计的 Markdown 编辑器。 没有文件管理，没有知识库，没有插件系统，没有 AI 功能。 对了，icon 设计了 20 版，最后选了一个极简的版本，希望你能喜欢。 MIT 开源，免费，macOS / Windows / Linux 都能用。 GitHub 地址：github.com/marswaveai/Col… 好记的域名：ColaMD.com

@Barret_China @ShiuStephen 开的plus会员，还是pro会员？

@ShiuStephen codex gpt-5.3 xhigh，用了大概一周¼的用量，我觉得 openai 是目前性价比最高的厂商了，能力也很强。

昨晚睡前给 AI 布置了一个任务，让它帮我做一个社交媒体管理工具，能够一键发布到多平台，也能从多平台中将互动信息收集回来。提示词大概写了一两千字，样式让它直接一比一复刻 Twitter，一觉醒来，完成度非常高，基本能用了😄 自动化登录流程太麻烦了，我让它通过 Chrome devtools MCP 直接读取了我在浏览器上的已有登录态，然后在数据抓取时将 cookies/localstorage 再传递给 playwright，走 headless 完成自动化。 网页元素分析的工作难度也比较高，我让它直接参考开源的 opencli —— gihtub 接近 1w stars，它做到了几乎所有主流媒体网站的信息抓取能力。其实原理也很简单， opencli 先让用户先安装它提供的 Chrome 插件，插件具备 page debugging 能力，原理跟 Chrome devtools MCP 一样，都走的 cdp 协议驱动，它支持对网页的 DOM/Request 做劫持和分析。 样式复刻就更绝了🤣。我让 AI 一边写代码，一边打开 Chrome 去对比当前网页和 Twitter 网页的 DOM 和 style 差异，并且做完之后还得 review 了三次，结果就是，还原效果异常地高！ 这个程序，我在五六年前也写过，当时前前后后调了十来天，适配了四个社交媒体，全部是体力活儿，后面也因为媒体网站改版弃坑了。今天有了 AI 之后，睡一觉的功夫，效果就出来了，生产力简直是爆炸啊！💥

@aronhouyu 感谢分享

发几个自动提交外链的agent，都是git的开源 我这个搞海外社媒和meta ads的，怎么开始研究seo了呢？ 项目地址如下

推荐这篇ahrefs的博客，类似GEO，SEO这种偏实践的知识，这种通过数据来总结的方式才是最好的指导：ahrefs.com/blog/how-to-ra…

MotionVFX被苹果收购了。其实在剪辑软件这方面，苹果已经落后太多了。达芬奇的更新迭代非常的激进，认识的一些朋友大多只花了一星期就能上手达芬奇了，价格跟final cut pro也差不多。

@jakevin7 靠谱👍

做了一个 AI Native 的 CLI ，OpenCLI 可以对接所有的网站转换成 CLI github.com/jackwener/open… 操控 chrome 无风控风险，复用登录，CLI 化全部网站。 并且可以让龙虾/AI agent直接替你做想要的接口 目前是 AI native 的 CLI ，也就是能够让 AI 直接去挖掘网站里存在的功能，或者你想要的功能，然后变成 CLI 的命令。把所有的网站全部变成CLI！让 AI Agent 和你的龙虾可以无缝接入所有的网站访问所有信息。 目前 bilibili 里面的 favorite history feed search user-videos .... 等等，就是我告诉 AI agent，然后他实现的。 根据你自己想要的功能随便定制化开发。实现了动态命令注册中心，随意组合实现各种命令。 利用了 Playwright MCP bridge 插件，直接操作浏览器本身。直接操作你浏览器本身，无风控问题。 利用（Accessibility Tree) 的处理逻辑提供了高效的 filter 能力，节约token。

万能的淘宝，啥都有卖的咸鱼。anywhere 2充电口坏了，胶皮掉了。咸鱼能修，淘宝胶皮有得卖。😼

好问题

看了下大家的评论，感觉大家对别人要求太严格了，强如李彦宏不也把千亿的百度做成了现在这个吊样吗？就算华尔街出身的小林说金融知识不足，她到底做对了什么才有此成绩？与其做个“键盘侠”语言攻击别人，难道不应该学习下别人的过人之处吗？

OpenAI 最新开源项目「Symphony」：自主 Coding Agents 调度服务，监听项目管理工具（Linear 等），为每一个 Issue 自动分配隔离的工作区，启动 Codex 去实现该 Issue，直到任务完成或流转至人工审核。 一句话：工程师管理需求，Symphony 管理 Codex，Codex 写代码！ github.com/openai/symphony 为什么 OpenAI 要做这个项目？ Symphony 是 OpenAI 内部一项更大实践的外化产物。2025 年下半年，OpenAI 内部一个三人小团队用一个极端约束做实验：整个产品的代码库，零行手写代码。所有代码由 Codex 完成，五个月内生成约一百万行代码，合并了大约 1500 个 PR，相当于每名工程师每天 3.5 个 PR。 这套方法论被提炼为 Harness Engineering：工程师不写代码，而是设计环境、编写约束、构建反馈回路，让 Agents 能可靠地干活。Symphony 就是这条流水线的调度层。 架构核心：六个层次 · Policy Layer：仓库内的 WORKFLOW.md，定义提示词模板和运行时策略 · Configuration Layer：解析 YAML front matter，处理默认值和环境变量 · Coordination Layer：轮询循环、Issue 调度资格判断、并发控制、重试逻辑 · Execution Layer：文件系统工作区生命周期管理 + 启动 Codex 子进程 · Integration Layer：Linear API 适配，归一化 Issue 数据结构 Observability Layer：结构化日志，可选 HTTP dashboard WORKFLOW.md：系统的灵魂 Symphony 没有把配置放在服务端，而把 WORKFLOW.md 放进代码仓库本身，随代码一起版本控制。 文件分两部分： · YAML front matter：运行时配置（tracker、并发数、超时、钩子脚本） · Markdown body：发给 Codex 的提示词模板（Liquid 语法，可注入 Issue 字段） Symphony 会实时监听这个文件的变更，无需重启即可生效——包括调整轮询间隔、并发限制、提示词内容。 并发与调度的精妙细节 优先级排序（稳定排序）： 1. priority 升序（1 最高优先级，null 排最后） 2. created_at 最旧优先 3. identifier 字典序兜底 多维并发控制： · 全局上限（max_concurrent_agents，默认 10） · 按 Issue 状态细粒度限制（例如 Todo 最多 5 个并发，In Progress 最多 3 个） Stall Detection（停滞检测）： 如果 Agents 超过 5 分钟没有产生任何事件，自动杀掉并重试。 多轮续跑： 单次工作区会话内，Agents 可以连续跑最多 20 轮。每轮结束后检查 Issue 是否仍然活跃，活跃则继续在同一个线程上发续跑指令（不重发原始提示词，避免上下文浪费）。 Symphony 体现了几个值得关注的工程判断 1. 策略归仓库，而非服务 WORKFLOW.md 随代码版本控制，团队对提示词和运行时配置的修改有完整历史记录，不依赖外部配置系统。 2. 调度器只做调度 票务写操作（状态流转、评论、PR 链接）由 Codex 使用自带工具完成，Symphony 不越界。边界清晰，职责单一。 3. 无持久化数据库 调度状态纯内存，重启后靠 Linear API 和本地文件系统重建——这让部署极其简单，代价是需要 Linear 作为"真相来源"。 4. 信任模型透明 SPEC.md 明确说明：这是面向受信环境的设计，不强制要求沙箱或审批机制，但允许实现方自行加固。 5. 可观测性是一等公民 结构化日志、token 计数、速率限制快照、每个 Agent 的运行状态——这些都是内建的，因为在多 Agents 并发场景下，"能不能看清系统在干什么"是最核心的运维需求。

@geniusvczh 我作证，今天媳妇洗了3次了。😂

昨天看到一个评论，自从发明了洗衣机，人类从一个星期洗一次衣服变成每天，家庭妇女的劳动更沉重🤪

@yangyi 这个视频我记得以前是定格动画的方式拍摄制作的啊

@oran_ge 我总觉得还有另外一句话：不写入文件。

cc 的作者说 plan mode 就写了一句话：不要写代码

@fkysly @kasong2048 插眼

@kasong2048 插眼，我也关注这个问题

AI Coding 时大家会严格限制 TDD 么？默认的 SDD 开发流程遵循 spec -> tasks -> Coding 流程 如果在这个流程中加入 TDD 的 红 -> 绿 -> 重构 流程，变成： spec -> tasks -> 每个 task(红 -> 绿 -> 重构) 那耗时会非常长。 我试过一个很小的需求迭代下来 cc 要跑一个小时。这块儿大家是如何取舍的？

@sagacity 好产品开发也需要时间打磨啊，哪有一下就做出来好产品的？

现在 Coding Agent 这么牛逼其实也没催生出多少好产品 墨问软件的会员订阅支持 iOS 小程序端了，以前这块因为腾讯和苹果打架，只能显示不支持。 去年腾讯和苹果终于达成协议，可以开放 iOS 端小程序的虚拟支付了。不过苹果要抽成 15%，微信支付目前无论是安卓、苹果还是 Web，都收 1%。未来不好说收多少。 2026 年 1 月微信这个通道 API 终于弄好了，我们开始陆续接入，今天上线了墨问的 iOS 端会员订阅，也就是说，现在 iOS 用户可以在小程序里看到会员订阅的入口，并且可以付费订阅了。 接着搞付费专栏。因为苹果的付费机制，好像每个专栏都得搞个 SKU，还挺麻烦的。 未来安卓小程序也得接入虚拟支付，给大厂交租子这事看起来统一了。 开发者真是不容易。我们 2026 年目标是大力发展墨问 Web 端的功能，内容和社区，也许会做一些出海的产品。这个更独立些。最近一年我们的产品付费用户也更多来自 Web，AI 让 Web 复兴确实是个机会。 前几天参加一个活动，看大部分人名牌都是 XX 社区、自媒体、播主、UP 主，感觉自己走错了场，我的是墨问创始人。 现在 Coding Agent 这么牛逼其实也没催生出多少好产品，更多的还是媒体自媒体狂欢，写教程来劲，产品就没有。我看有公司大佬自己弄龙虾发拜年短信都能拿出来讲一通也挺神奇的。 AI 依然没能降低创建一款好产品的难度，创建个性化产品（自己用）的难度确实指数级别的降低了。以后人人能写自己的用的东西，做通用软件就更难了，一个工具产品没生态，简直无法生存。

@tvytlx 早上刚用也报错了，多试了两次可以了。

gemini deep research 从昨天就不可用到今天。

在openrouter上找免费模型，发现了一个很有意思的事情： 2025年3月份，全部模型的使用量：1.42T； 2026年2月份，全部模型的使用量：13.6T。 2027年，模型的使用量能跑到100T吗？ #openrouter #claude #openai #gmeini

做了一个自己用的小玩具fastmd.dev： 1. 在终端可以1秒生成在线markdown文档，随时分享。 2. 一个文档2种试图，Agent之间传递的是.md文档，删掉.md就是html页面； 3. 禁止搜索引擎收录。 4. 一键安装，创建，修改和删除markdown文档。 5. 匿名免登录，token及身份。 6. 专为Agent和CLI而生。 #BuildInPublic #Markdown #openclaw #agents

@thecat88tw 正常的语速是1秒6个字以上。