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最近豆包手机爆火，很多人问我，豆包手机的自动操作到底能不能在普通手机上实现。我最近集中测试了三款不同的智能体，它们都能在手机上执行真实动作，完成跨应用的复杂任务。这里按我自己的真实体验整理，方便大家选择。
1. AutoGLM Phone Agent
它用 ADB 控制安卓手机，也是我最早上手成功的智能体。对我来说，它的最大优势是稳定。我第一次测试时，只给它一句指令，让它打开小红书并搜索上海咖啡店。它能判断自己当前在桌面，从桌面启动应用，再定位到搜索框并输入内容。整个过程的动作序列很自然。我又试了淘宝、微信等应用，识别率和执行质量都不错。更重要的是，它支持无线调试，只要电脑和手机在同一个网络里就能直接操作，这一点对我做自动化测试特别有用。
2. MobiAgent
相较于 AutoGLM，它更像是一个“会思考的手机大脑”。我在密集测试中发现，它最大的特点是能进行多任务处理，而且具备一定的偏好记忆和经验检索能力。我给它设计了一个完整流程：先在小红书找畅销牛仔裤，再切到淘宝比价，最后把结果通过微信发给同事。原本以为会中断，但它整个链路都执行下来了。尤其是跨应用跳转时的判断，很接近真实用户操作。用几次之后，它执行同类任务的速度明显更快，这说明经验模块确实在起作用。如果你希望手机自动处理复杂流程，这款的上限更高。
3. PhoneAgent
这是我在 iPhone 上找到的可行方案。因为 iOS 生态限制多，我原本不抱太大希望，但它使用 Xcode 的测试框架获取界面信息，再让模型做规划和动作执行。我第一次试的时候，让它给朋友发消息。它能准确打开信息应用、定位对话框、输入内容并发送。虽然速度比安卓方案略慢，但考虑到无需越狱，这个能力已经非常突破。我后来又试了设置类操作，例如切换某些系统项，也能正常完成。对纯 iPhone 用户来说，它算是真正能执行动作的智能体，而不是只停留在“问答层面”的助理。
4.总结干货
整体体验下来，如果你需要的是稳定、通用、能快速落地的安卓智能体，AutoGLM Phone Agent 足够胜任。如果你追求更强的理解能力、复杂任务规划和持续学习效果，MobiAgent 会更像一个可以培养的数字助理。而如果你是 iOS 用户，目前 PhoneAgent 是最接近豆包手机体验的方案，可以让你的 iPhone 获得基础的自动操作能力。
这段时间的持续测试让我更加确认，手机智能体正在重塑人与手机的交互方式。过去需要手动脚本才能完成的操作，如今模型已经能自己看界面、想步骤、动手执行。前段时间我那篇“解放双手的 AI 读微信”文章之所以爆火，也说明大家已经准备好接受这种新范式。
它的意义不在于自动化本身，而是普通手机也能拥有“代理人”能力，不再依赖特定机型。结合最近豆包手机因自动发微信引发的封号讨论，更能看出行业正处在从“人做事”到“人机协同”的关键过渡期。
#手机智能体 #手机自动化 #豆包手机平替 #AI工具 #安卓自动化 #iOS自动化
#人机协同 #AI实测体验 #工作提效
1. AutoGLM Phone Agent
它用 ADB 控制安卓手机，也是我最早上手成功的智能体。对我来说，它的最大优势是稳定。我第一次测试时，只给它一句指令，让它打开小红书并搜索上海咖啡店。它能判断自己当前在桌面，从桌面启动应用，再定位到搜索框并输入内容。整个过程的动作序列很自然。我又试了淘宝、微信等应用，识别率和执行质量都不错。更重要的是，它支持无线调试，只要电脑和手机在同一个网络里就能直接操作，这一点对我做自动化测试特别有用。
2. MobiAgent
相较于 AutoGLM，它更像是一个“会思考的手机大脑”。我在密集测试中发现，它最大的特点是能进行多任务处理，而且具备一定的偏好记忆和经验检索能力。我给它设计了一个完整流程：先在小红书找畅销牛仔裤，再切到淘宝比价，最后把结果通过微信发给同事。原本以为会中断，但它整个链路都执行下来了。尤其是跨应用跳转时的判断，很接近真实用户操作。用几次之后，它执行同类任务的速度明显更快，这说明经验模块确实在起作用。如果你希望手机自动处理复杂流程，这款的上限更高。
3. PhoneAgent
这是我在 iPhone 上找到的可行方案。因为 iOS 生态限制多，我原本不抱太大希望，但它使用 Xcode 的测试框架获取界面信息，再让模型做规划和动作执行。我第一次试的时候，让它给朋友发消息。它能准确打开信息应用、定位对话框、输入内容并发送。虽然速度比安卓方案略慢，但考虑到无需越狱，这个能力已经非常突破。我后来又试了设置类操作，例如切换某些系统项，也能正常完成。对纯 iPhone 用户来说，它算是真正能执行动作的智能体，而不是只停留在“问答层面”的助理。
4.总结干货
整体体验下来，如果你需要的是稳定、通用、能快速落地的安卓智能体，AutoGLM Phone Agent 足够胜任。如果你追求更强的理解能力、复杂任务规划和持续学习效果，MobiAgent 会更像一个可以培养的数字助理。而如果你是 iOS 用户，目前 PhoneAgent 是最接近豆包手机体验的方案，可以让你的 iPhone 获得基础的自动操作能力。
这段时间的持续测试让我更加确认，手机智能体正在重塑人与手机的交互方式。过去需要手动脚本才能完成的操作，如今模型已经能自己看界面、想步骤、动手执行。前段时间我那篇“解放双手的 AI 读微信”文章之所以爆火，也说明大家已经准备好接受这种新范式。
它的意义不在于自动化本身，而是普通手机也能拥有“代理人”能力，不再依赖特定机型。结合最近豆包手机因自动发微信引发的封号讨论，更能看出行业正处在从“人做事”到“人机协同”的关键过渡期。
#手机智能体 #手机自动化 #豆包手机平替 #AI工具 #安卓自动化 #iOS自动化
#人机协同 #AI实测体验 #工作提效
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前阵子听了一期播客，有句话当场把我砸醒：
在AI时代，做对所有事，也可能是最危险的。
我一开始不信。 但越想越觉得扎心。
因为现在的人，都太想“做对”了： 选对专业、走对路子、说对观点、发对内容…… 甚至连用 AI 都要问一句：“这样是不是最标准的做法？”
可如果“正确”变成生活的主旋律， 我们就会慢慢变成—— 更高效、但更没灵魂的机器。
01 “做对”久了，人就开始变得可替代了 我以前的状态特别典型：
选题做安全的
内容做稳妥的
脑子里只有一个想法：别出错
结果内容是对的、表达是对的、逻辑是对的，
就是没有味道。
那种感觉特别微妙：
你没犯错，但你不鲜活。
这就是回归值人生：
不偏、不冒险、不卡壳、没有惊喜。
你知道最讽刺的是什么吗？
AI 做这种“稳定到没性格”的事，比我们强太多了。
也就是说，
你越追求正确，你越容易被替代。
02 我反而开始用AI，让自己不那么“对” 我现在每天会问 AI 三个问题：
① 今天我是不是又在走老路？
做的事情是不是：
熟悉
确定
安全
可控
这些其实全是回归值。
② 我今天做了一件“可能做错”的事吗？ 新尝试、新表达、新视角都算。
很多灵感就是在“不确定”里冒出来的。
③ 我是不是被信息流牵着走了？
只要手机一刷就半小时没了，
这是在被算法驯化，不是生活。
AI 在这一步很像一面镜子：
照见我是不是活得太稳定、太拟合、太正确。
03 我强迫自己每周制造一点“偏差”
不剧烈，只要一点点：
去不熟悉的地方工作
换一个完全没试过的内容形式
读一本不会上热门推荐的书
做一个没把握的小项目
这些微小的“异常值”，
会让你从算法、舒适区、惯性里跳出来。
你会发现，人只要偏一点点， 整条线都会变得不一样。
04 AI 时代真正危险的不是“做错”
而是：
你的人生太对了，太像机器了。
AI 最擅长“对”。 你最擅长“偏”。
偏向好奇，偏向真实，偏向喜欢的事，
偏向你自己。
这是人类在这个时代最后的护城河。
如果你看到这里，可以问自己一个简单的问题：
我最近做对了很多事，但我有没有做“属于自己”的事？
如果没有， 你可能正在成为一台非常高分、非常没味道的机器。
#AI思考 #成长思维 #反完美主义 #数字生活 #信息过载 #打破舒适区 #自我觉醒 #人生选择
在AI时代，做对所有事，也可能是最危险的。
我一开始不信。 但越想越觉得扎心。
因为现在的人，都太想“做对”了： 选对专业、走对路子、说对观点、发对内容…… 甚至连用 AI 都要问一句：“这样是不是最标准的做法？”
可如果“正确”变成生活的主旋律， 我们就会慢慢变成—— 更高效、但更没灵魂的机器。
01 “做对”久了，人就开始变得可替代了 我以前的状态特别典型：
选题做安全的
内容做稳妥的
脑子里只有一个想法：别出错
结果内容是对的、表达是对的、逻辑是对的，
就是没有味道。
那种感觉特别微妙：
你没犯错，但你不鲜活。
这就是回归值人生：
不偏、不冒险、不卡壳、没有惊喜。
你知道最讽刺的是什么吗？
AI 做这种“稳定到没性格”的事，比我们强太多了。
也就是说，
你越追求正确，你越容易被替代。
02 我反而开始用AI，让自己不那么“对” 我现在每天会问 AI 三个问题：
① 今天我是不是又在走老路？
做的事情是不是：
熟悉
确定
安全
可控
这些其实全是回归值。
② 我今天做了一件“可能做错”的事吗？ 新尝试、新表达、新视角都算。
很多灵感就是在“不确定”里冒出来的。
③ 我是不是被信息流牵着走了？
只要手机一刷就半小时没了，
这是在被算法驯化，不是生活。
AI 在这一步很像一面镜子：
照见我是不是活得太稳定、太拟合、太正确。
03 我强迫自己每周制造一点“偏差”
不剧烈，只要一点点：
去不熟悉的地方工作
换一个完全没试过的内容形式
读一本不会上热门推荐的书
做一个没把握的小项目
这些微小的“异常值”，
会让你从算法、舒适区、惯性里跳出来。
你会发现，人只要偏一点点， 整条线都会变得不一样。
04 AI 时代真正危险的不是“做错”
而是：
你的人生太对了，太像机器了。
AI 最擅长“对”。 你最擅长“偏”。
偏向好奇，偏向真实，偏向喜欢的事，
偏向你自己。
这是人类在这个时代最后的护城河。
如果你看到这里，可以问自己一个简单的问题：
我最近做对了很多事，但我有没有做“属于自己”的事？
如果没有， 你可能正在成为一台非常高分、非常没味道的机器。
#AI思考 #成长思维 #反完美主义 #数字生活 #信息过载 #打破舒适区 #自我觉醒 #人生选择
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最近在研究 Nano Banana Pro，发现一个超强提示词宝库，把最好用、最容易出图惊艳的风格都整理给你们——新手直接套用就能爆量！
🔥 1. 超写实氛围大片
关键词：hyper-realistic、8k、golden rim light
效果：皮肤细节清晰、光影绝美，做封面超强。
✨ 2. 2000 年代数码相机自拍
关键词：early-2000s digital camera、harsh flash、grain
效果：复古 Y2K 风，随便一张都像旧相册翻出来的。
👼 3. 维密后台闪光灯
关键词：Victoria’s Secret、feather wings、crystal beading
效果：闪亮华丽、摄影棚感十足，写真必备。
🐱 4. 无限递归猫图
一句话：recursive image of a cat holding an iPad
效果：无限循环，超级洗脑好玩。
📊 5. 草图秒变麦肯锡流程图
关键词：McKinsey style、vector、strict grid
效果：职场利器，白板涂鸦能直接变 PPT 素材。
🎞️ 6. Portra 电影感人像
关键词：Kodak Portra 400、golden hour、film grain
效果：氛围大片质感，自拍直接拉满故事感。
🧸 7. Pop Mart 3D 头像
关键词：C4D、Q 版、soft lighting
效果：可爱到爆的盲盒风，换头像首选。
#nanobanana #AI绘图 #提示词共享 #AI写真 #Y2K自拍 #3D头像 #小红书AI
这些提示词都是实测最稳的风格，有图需求的可以留言我帮你写。
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✨ 2. 2000 年代数码相机自拍
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👼 3. 维密后台闪光灯
关键词：Victoria’s Secret、feather wings、crystal beading
效果：闪亮华丽、摄影棚感十足，写真必备。
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一句话：recursive image of a cat holding an iPad
效果：无限循环，超级洗脑好玩。
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关键词：McKinsey style、vector、strict grid
效果：职场利器，白板涂鸦能直接变 PPT 素材。
🎞️ 6. Portra 电影感人像
关键词：Kodak Portra 400、golden hour、film grain
效果：氛围大片质感，自拍直接拉满故事感。
🧸 7. Pop Mart 3D 头像
关键词：C4D、Q 版、soft lighting
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这些提示词都是实测最稳的风格，有图需求的可以留言我帮你写。
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最近听了一场闭门分享，我对中国 AI 出海的认知被彻底改写了。原来我们在全球的竞争力，已经悄悄发生了质变。
① Web 端回到主舞台
AI 应用的核心场景在桌面端，Web 上线快、迭代快、不需要审核，比 App 更适合出海测试。很多团队发现：Web 做强了，App 可做可不做。
② 中国团队的体量越来越大
百万级 MAU 应用不断增加，千万级别也在扩张。不是“偶然爆款”，是整体实力在提升。
③ 传统 App 团队 + 原生 AI 团队全线加速
ChatGPT 后，中国团队反应极快：
新团队直接做海外
老团队迅速把产品 AI 化
中国式优势就是：快、落地、能商业化。
④ 视觉赛道是中国天然强项
视频、图片、剪辑类应用几乎占了榜单一半。视觉内容自带传播效应，中国团队又擅长做工具类，增长自然更快。
⑤ AI 虚拟人正在爆发
日均使用时长超过 50 分钟，是我最震撼的数据。虚拟人能建立“情感连接”，而中国团队在虚拟社交方向有多年积累。
⑥ 工具类产品稳、准、能赚钱
视频生成、内容生成、RAG、Workflow…
虽不一定最热，但商业化持续稳定，生态价值很强。
⑦ 字节的打法很典型
不是押一个产品，而是大量实验、快速放大跑出来的。
这也是 AI 应用时代最高效的方法论：试出正确答案，而不是想出答案。
⑧ 出海成功团队都有三个共性
看得懂全球市场
定位清晰
流量能力强
这三点组合，就是中国 AI 的底层优势。
看完这场分享，我越来越确信：
中国 AI 出海的真正增长，才刚刚开始。#AI出海 #中国AI #AIGC #AI应用 #AI趋势 #产品洞察 #出海增长 #AI创业 #AI工具 #虚拟人
① Web 端回到主舞台
AI 应用的核心场景在桌面端，Web 上线快、迭代快、不需要审核，比 App 更适合出海测试。很多团队发现：Web 做强了，App 可做可不做。
② 中国团队的体量越来越大
百万级 MAU 应用不断增加，千万级别也在扩张。不是“偶然爆款”，是整体实力在提升。
③ 传统 App 团队 + 原生 AI 团队全线加速
ChatGPT 后，中国团队反应极快：
新团队直接做海外
老团队迅速把产品 AI 化
中国式优势就是：快、落地、能商业化。
④ 视觉赛道是中国天然强项
视频、图片、剪辑类应用几乎占了榜单一半。视觉内容自带传播效应，中国团队又擅长做工具类，增长自然更快。
⑤ AI 虚拟人正在爆发
日均使用时长超过 50 分钟，是我最震撼的数据。虚拟人能建立“情感连接”，而中国团队在虚拟社交方向有多年积累。
⑥ 工具类产品稳、准、能赚钱
视频生成、内容生成、RAG、Workflow…
虽不一定最热，但商业化持续稳定，生态价值很强。
⑦ 字节的打法很典型
不是押一个产品，而是大量实验、快速放大跑出来的。
这也是 AI 应用时代最高效的方法论：试出正确答案，而不是想出答案。
⑧ 出海成功团队都有三个共性
看得懂全球市场
定位清晰
流量能力强
这三点组合，就是中国 AI 的底层优势。
看完这场分享，我越来越确信：
中国 AI 出海的真正增长，才刚刚开始。#AI出海 #中国AI #AIGC #AI应用 #AI趋势 #产品洞察 #出海增长 #AI创业 #AI工具 #虚拟人
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最近真的被几个朋友疯狂安利 PDF 翻译工具，因为大家最大的痛点就是：
“翻译完排版乱成一锅粥，公式也变表情符号了……”
于是我亲自去试了两个开源工具，结果真的有被震惊到。
📌 1. BabelDOC：一键翻译＋双语对照居然这么丝滑
它主打“英文 PDF → 中文”的高质量翻译，可以直接生成双语版 PDF，原文和译文一左一右，非常适合技术资料、英文手册、学习文献。
亮点包括：
全文一键翻译成中文
支持输出双语对照版 PDF
扫描 PDF 也能处理（内置 OCR）
支持命令行和 API，可接入自己的工具
如果你只是想把资料快速变中文，它真的够用了。
📌 2. PDFMathTranslate：排版完整度惊人（甚至有 Zotero 插件）
这个更偏科研党使用场景，厉害的是：
公式不乱、表格不炸、结构不变。
翻译后文档的可读性非常高。
它支持：
多翻译源（Google、DeepL、OpenAI 等）
GUI、命令行、Docker 等多形态
甚至有 Zotero 插件！读文献时右键直接翻译，超爽
对于论文用户，这种“就在 Zotero 里一键翻译”的体验简直太方便。
📌 怎么选？给你一个最简单建议：
想要快速中文＋对照版 → 选 BabelDOC
想让排版不乱＋公式保留 → 选 PDFMathTranslate
要做自己的翻译服务 → 两个搭配最好用
我现在读英文论文基本不头疼了，这两个工具真的把“翻译 PDF”这件事提升到新高度。
#PDF翻译 #论文翻译 #翻译神器 #双语PDF #科研工具 #BabelDOC #PDFMathTranslate #Zotero
“翻译完排版乱成一锅粥，公式也变表情符号了……”
于是我亲自去试了两个开源工具，结果真的有被震惊到。
📌 1. BabelDOC：一键翻译＋双语对照居然这么丝滑
它主打“英文 PDF → 中文”的高质量翻译，可以直接生成双语版 PDF，原文和译文一左一右，非常适合技术资料、英文手册、学习文献。
亮点包括：
全文一键翻译成中文
支持输出双语对照版 PDF
扫描 PDF 也能处理（内置 OCR）
支持命令行和 API，可接入自己的工具
如果你只是想把资料快速变中文，它真的够用了。
📌 2. PDFMathTranslate：排版完整度惊人（甚至有 Zotero 插件）
这个更偏科研党使用场景，厉害的是：
公式不乱、表格不炸、结构不变。
翻译后文档的可读性非常高。
它支持：
多翻译源（Google、DeepL、OpenAI 等）
GUI、命令行、Docker 等多形态
甚至有 Zotero 插件！读文献时右键直接翻译，超爽
对于论文用户，这种“就在 Zotero 里一键翻译”的体验简直太方便。
📌 怎么选？给你一个最简单建议：
想要快速中文＋对照版 → 选 BabelDOC
想让排版不乱＋公式保留 → 选 PDFMathTranslate
要做自己的翻译服务 → 两个搭配最好用
我现在读英文论文基本不头疼了，这两个工具真的把“翻译 PDF”这件事提升到新高度。
#PDF翻译 #论文翻译 #翻译神器 #双语PDF #科研工具 #BabelDOC #PDFMathTranslate #Zotero
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的确如此，创意与 taste 在 AI 时代 永远是最稀缺的 //@A轩影小飞: 剪辑难得的是怎么把这些垃圾素材，串成故事，需要连续的视频识别，情绪感知，现在ai全在读图片，这些是做不到完美剪辑的结构性原因
Charlii: 🎬 剪映自动化？我用AI实现全流程剪辑！ 做视频最耗时间的，从来不是创意，而是剪辑。 导素材、加字幕、调节节奏、导出成片…… 如果能让AI自动完成这些，我还能多喝几杯咖啡☕️。 于是我开始研究「AI自动剪辑」这一条路， 最后试出了三款神器：pyCapCut、Remotion、OpenCut。 🧩 1️⃣ pyCapCut：剪映的AI外挂 📍GitHub项目：GuanYixuan/pyCapCut 这是一个能用Python直接控制剪映的开源项目。 它可以让你用脚本完成剪映所有操作： 📂 批量导入素材 💬 自动加字幕 🎞 一键生成转场和时间轴 📤 自动导出视频 就像是剪映装上了“自动驾驶系统”。 搭配AI生成脚本、配音、镜头指令，你就能实现全流程无人剪辑。 💻 2️⃣ Remotion：用代码写视频 📍官网：remotion.dev Remotion彻底改变了视频生产的逻辑。 它让你用 React代码生成视频， 想做动态标题、AI生成动画、数据驱动视频？直接写几行JS。 适合程序员、产品经理或AI创作者。 尤其搭配ChatGPT或Claude写脚本， 可以实现“代码控制镜头”的未来感操作。 🎥 3️⃣ OpenCut：AI版Remotion，更聪明的剪辑工厂 📍GitHub项目：OpenCut-app/OpenCut 它在Remotion基础上加入了AI能力。 能根据文字脚本自动生成视频结构、镜头分配、音轨匹配， 甚至一键渲染。 如果你在做AI内容创业、或想打造自己的AI视频产品， OpenCut就像是一套“AI影视工厂系统” 🎯 我的建议： 如果你想快速上手AI剪辑：从 pyCapCut 开始； 如果你想构建自己的AI视频系统：去玩 Remotion 和 OpenCut； 真正的未来，不是“人剪视频”，而是“AI帮人创作”。 🌱 剪辑从来不是门槛，而是流程。 当你让AI帮你完成重复工作， 你的时间，才能真正花在创造上。 #剪映自动化 #AI视频 #AI剪辑 #pyCapCut #Remotion #OpenCut #AI工具 #AI创作 #AI自动化 #AI效率提升
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互联网的脆弱，远超你想象…
大家好，我是 AI 博主 Charlii。
昨天你是不是也遇到这种情况：
👉 页面卡住
👉 登录失败
👉 网站转圈转到怀疑人生
不是你网坏了。
是 Cloudflare 故障导致全球大面积宕机。
而最让我震惊的是：
罪魁祸首竟然是一个小小的系统变更。
🫧 互联网的大厦，有时会被“蝴蝶效应”击倒
Cloudflare 是全球最大的网络基础设施服务之一。
它一旦出问题，成千上万个网站瞬间停摆。
但这次事故并不是黑客攻击、不是大规模故障，
而是一次看似普通的权限调整：
工程师给数据库加了个“更细粒度的表权限显示”，
结果一个查询没指定数据库名，
导致本来只返回一份数据 → 突然变成两份。
这份数据又会被自动打包成“特征文件”，
在反爬虫系统里用来判断“是不是机器人”。
文件变大 → 超过固定上限 → 模块直接崩了。
更要命的是：
这个文件每 5 分钟自动下发一次，全网同步。
于是互联网开始“心跳骤停”：
5 分钟好一次，5 分钟坏一次。
像在坐过山车。
工程师一开始甚至以为遭遇了超大规模 DDoS 攻击。
⚠️ 那几个小时，全世界的网络都在发抖
这次故障影响范围极其广：
CDN 服务大量报 500 错误
Turnstile 验证挂了，很多人登录不了
Workers KV 出现大量异常
Access 身份验证失败
邮件安全部分功能下线
甚至旧版本代理系统虽然没直接报错，
但所有流量突然被判定为“机器人”，
直接把无辜用户拦在门外。
短短 3 个小时，互联网的稳定性被撕开了一条口子。
🌪️ 对我触动最大的，是互联网的“脆弱”
我们习惯了：
网页随时能打开
视频随时能播
支付随时能走
登录随时能成功
但背后其实是：
几十万个服务同时协作、链条超长、依赖极多，
其中任何一个环节出现一个 tiny 变更，
都可能触发蝴蝶效应。
我们以为互联网坚不可摧，
但其实它脆弱得像玻璃——
宏大，却依靠无数细小碎片才拼成完整。
💡 这件事让我重新认识了三个事实：
1️⃣ 稳定是最昂贵的奢侈品
我们觉得“正常”是理所当然的，
但那是无数工程师、架构师的努力撑出来的。
2️⃣ 越依赖网络，我们越需要理解它
不是让你学技术，而是理解：
数字世界同样有风险、脆弱性和极限。
3️⃣ 小改动，也能改变世界
一个查询少写了一个字段，
影响的却是全球数十亿用户的互联网体验。
复杂系统里，永远没有“无足轻重”的改动。
🤍 最后，我想问你：
昨天宕机，你的第一反应是什么？
你有没有因此突然意识到：
数字世界看似稳固，其实一直在被人类拿命维护。
如果你想继续看我拆解：
📌 数字时代的危机
📌 AI 世界的 Bug
📌 科技背后的故事
欢迎点个收藏，我会继续和你一起看懂这个世界。
#Cloudflare #网络宕机 #技术热点 #AI博主Charlii #数字时代 #互联网的脆弱 #工程师日常 #科技科普 #复杂系统 #热点解读 #今日份分享 #冷知识 #数字焦虑 #科技思考 #互联网安全
大家好，我是 AI 博主 Charlii。
昨天你是不是也遇到这种情况：
👉 页面卡住
👉 登录失败
👉 网站转圈转到怀疑人生
不是你网坏了。
是 Cloudflare 故障导致全球大面积宕机。
而最让我震惊的是：
罪魁祸首竟然是一个小小的系统变更。
🫧 互联网的大厦，有时会被“蝴蝶效应”击倒
Cloudflare 是全球最大的网络基础设施服务之一。
它一旦出问题，成千上万个网站瞬间停摆。
但这次事故并不是黑客攻击、不是大规模故障，
而是一次看似普通的权限调整：
工程师给数据库加了个“更细粒度的表权限显示”，
结果一个查询没指定数据库名，
导致本来只返回一份数据 → 突然变成两份。
这份数据又会被自动打包成“特征文件”，
在反爬虫系统里用来判断“是不是机器人”。
文件变大 → 超过固定上限 → 模块直接崩了。
更要命的是：
这个文件每 5 分钟自动下发一次，全网同步。
于是互联网开始“心跳骤停”：
5 分钟好一次，5 分钟坏一次。
像在坐过山车。
工程师一开始甚至以为遭遇了超大规模 DDoS 攻击。
⚠️ 那几个小时，全世界的网络都在发抖
这次故障影响范围极其广：
CDN 服务大量报 500 错误
Turnstile 验证挂了，很多人登录不了
Workers KV 出现大量异常
Access 身份验证失败
邮件安全部分功能下线
甚至旧版本代理系统虽然没直接报错，
但所有流量突然被判定为“机器人”，
直接把无辜用户拦在门外。
短短 3 个小时，互联网的稳定性被撕开了一条口子。
🌪️ 对我触动最大的，是互联网的“脆弱”
我们习惯了：
网页随时能打开
视频随时能播
支付随时能走
登录随时能成功
但背后其实是：
几十万个服务同时协作、链条超长、依赖极多，
其中任何一个环节出现一个 tiny 变更，
都可能触发蝴蝶效应。
我们以为互联网坚不可摧，
但其实它脆弱得像玻璃——
宏大，却依靠无数细小碎片才拼成完整。
💡 这件事让我重新认识了三个事实：
1️⃣ 稳定是最昂贵的奢侈品
我们觉得“正常”是理所当然的，
但那是无数工程师、架构师的努力撑出来的。
2️⃣ 越依赖网络，我们越需要理解它
不是让你学技术，而是理解：
数字世界同样有风险、脆弱性和极限。
3️⃣ 小改动，也能改变世界
一个查询少写了一个字段，
影响的却是全球数十亿用户的互联网体验。
复杂系统里，永远没有“无足轻重”的改动。
🤍 最后，我想问你：
昨天宕机，你的第一反应是什么？
你有没有因此突然意识到：
数字世界看似稳固，其实一直在被人类拿命维护。
如果你想继续看我拆解：
📌 数字时代的危机
📌 AI 世界的 Bug
📌 科技背后的故事
欢迎点个收藏，我会继续和你一起看懂这个世界。
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我为什么开始研究截图 API？
做 AI 技术内容久了，会进入一个状态：写教程要截图、做自动化要截图、跑监控要截图。
我最痛苦的一次，是为了示例图连续重截五小时——不是比例怪，就是清晰度糟，还经常加载不全。
那一刻我意识到：
技术内容能不能高效产出，取决于截图工具选得对不对。
于是我开始系统测试三类方案：Cloudflare Screenshot API、Microlink Screenshot、Headless-try（无头浏览器）。
下面是踩坑后的真实总结。
01｜追求“稳定可控”：Cloudflare Screenshot API
我做 SSR 性能教程时，各种 API 截出来不是半截样式就是半截空白，但 Cloudflare 始终稳定。
优势在于：
支持全页 & 指定元素截图
可注入 JS/CSS
可调 viewport、deviceScaleFactor
基础设施稳，适合长期跑
如果你需要高清、干净、可控的截图，它是最专业的选择。
02｜追求“最快产出”：Microlink Screenshot
赶内容的时候，我只需要一句话：快点给我一张图。
Microlink 就是为这种场景设计的：
传 URL 即可
几乎零配置
十几秒搞定
适合博客封面、预览图、轻量内容制作。
03｜要处理“复杂流程”：Headless-try（无头浏览器）
有些页面必须：
登录
点击
等待渲染
托管服务都搞不定。
无头浏览器的好处是：你可以完全控制页面行为，模拟任意交互，适合自动化测试与复杂任务。
最简单的选型逻辑
别从技术开始想，从需求开始想：
想简单 → Microlink
想稳定 → Cloudflare
要交互 → Headless-try
这套逻辑至今帮我节省了大量时间，也让内容产出效率提升数倍。
希望你能少踩我踩过的坑。
#AI博主charlii #截图API #Cloudflare #Microlink #无头浏览器 #技术工具拆解
做 AI 技术内容久了，会进入一个状态：写教程要截图、做自动化要截图、跑监控要截图。
我最痛苦的一次，是为了示例图连续重截五小时——不是比例怪，就是清晰度糟，还经常加载不全。
那一刻我意识到：
技术内容能不能高效产出，取决于截图工具选得对不对。
于是我开始系统测试三类方案：Cloudflare Screenshot API、Microlink Screenshot、Headless-try（无头浏览器）。
下面是踩坑后的真实总结。
01｜追求“稳定可控”：Cloudflare Screenshot API
我做 SSR 性能教程时，各种 API 截出来不是半截样式就是半截空白，但 Cloudflare 始终稳定。
优势在于：
支持全页 & 指定元素截图
可注入 JS/CSS
可调 viewport、deviceScaleFactor
基础设施稳，适合长期跑
如果你需要高清、干净、可控的截图，它是最专业的选择。
02｜追求“最快产出”：Microlink Screenshot
赶内容的时候，我只需要一句话：快点给我一张图。
Microlink 就是为这种场景设计的：
传 URL 即可
几乎零配置
十几秒搞定
适合博客封面、预览图、轻量内容制作。
03｜要处理“复杂流程”：Headless-try（无头浏览器）
有些页面必须：
登录
点击
等待渲染
托管服务都搞不定。
无头浏览器的好处是：你可以完全控制页面行为，模拟任意交互，适合自动化测试与复杂任务。
最简单的选型逻辑
别从技术开始想，从需求开始想：
想简单 → Microlink
想稳定 → Cloudflare
要交互 → Headless-try
这套逻辑至今帮我节省了大量时间，也让内容产出效率提升数倍。
希望你能少踩我踩过的坑。
#AI博主charlii #截图API #Cloudflare #Microlink #无头浏览器 #技术工具拆解
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这两年研究 AI，我发现一件特别有意思的事：
身边那些突然变厉害的人，并不是努力到极致，而是他们的“世界模型”突然升级了。
成长不是慢慢变强，
而是突然跳到一个新版本——
就像 GPT-4 横空出现的那一刻。
💡真正的差距，不是努力，而是“抽象层级”
我把身边人分成三种“版本”：
🧩 1）任务型：只会解决眼前问题
像早期 GPT，你问啥答啥。
🧩 2）系统型：开始构建规模化方案
已经带点 Agent 的影子，
不是“做事”，而是让“事情自己发生”。
🧩 3）高维型：直接重写规则
他们不会问如何赚钱，而是问：
能不能改变一群人的习惯？
能不能重塑一个行业？
能不能让世界按另一种秩序运行？
这就是“抽象层级”的差别。
🔍 那些身边的“突然开悟者”，本质是模型升级
你会发现，他们：
看问题的角度突然高了
情绪稳定得像换了芯片
判断快到让人跟不上
原来纠结的事，现在根本不在他们的认知里
不是变聪明了，
是看见了更高维度的世界。
✨如果你正在迷茫，请记住：
你缺的不是更多努力，
也不是更多资源。
你缺的，是一次——
认知维度的跃迁。
当它发生时，你会像那几个“突然开悟的身边人”一样：
指数级成长。
#AI博主 #认知跃迁 #抽象思维 #成长进阶 #思维升级 #人生进化论 #AI视角 #普通人的爆发点 #成长焦虑 #自我提升日记 #认知觉醒 #高维思考 #小红书成长类
身边那些突然变厉害的人，并不是努力到极致，而是他们的“世界模型”突然升级了。
成长不是慢慢变强，
而是突然跳到一个新版本——
就像 GPT-4 横空出现的那一刻。
💡真正的差距，不是努力，而是“抽象层级”
我把身边人分成三种“版本”：
🧩 1）任务型：只会解决眼前问题
像早期 GPT，你问啥答啥。
🧩 2）系统型：开始构建规模化方案
已经带点 Agent 的影子，
不是“做事”，而是让“事情自己发生”。
🧩 3）高维型：直接重写规则
他们不会问如何赚钱，而是问：
能不能改变一群人的习惯？
能不能重塑一个行业？
能不能让世界按另一种秩序运行？
这就是“抽象层级”的差别。
🔍 那些身边的“突然开悟者”，本质是模型升级
你会发现，他们：
看问题的角度突然高了
情绪稳定得像换了芯片
判断快到让人跟不上
原来纠结的事，现在根本不在他们的认知里
不是变聪明了，
是看见了更高维度的世界。
✨如果你正在迷茫，请记住：
你缺的不是更多努力，
也不是更多资源。
你缺的，是一次——
认知维度的跃迁。
当它发生时，你会像那几个“突然开悟的身边人”一样：
指数级成长。
#AI博主 #认知跃迁 #抽象思维 #成长进阶 #思维升级 #人生进化论 #AI视角 #普通人的爆发点 #成长焦虑 #自我提升日记 #认知觉醒 #高维思考 #小红书成长类
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谢谢！❤️ //@叔本华分华: 这种排版看起来好干净
Charlii: 以前我练演讲，总是卡： ❌ 不敢开口 ❌ 一紧张就语无伦次 ❌ 不知道怎么组织语言 ❌ 练了很久还是没感觉进步 直到我用“AI 苏格拉底式演讲教练”—— 那一刻我才发现：不是我学不会，是我一直在用“死记硬背式”的错误方法。 🎤 AI 演讲教练最厉害的不是教你，而是“逼你思考” 我让 AI 扮演演讲教练，它不会直接给我一堆讲稿或套路，而是： ① 用苏格拉底式提问逼我想清楚自己在讲什么 比如它会问我： “你这句话的核心观点是什么？” “听众为什么要听你说？” “如果只留一句话，你希望他们记住什么？” “能不能给我一个具体例子？” 这种提问方式非常恐怖（但非常有效）。 它不是灌输，是逼你“真正理解”。 而演讲最怕的就是： 你自己都没讲明白，别人怎么听懂？ ⚡ ② 即时反馈：讲不好，它立刻指出问题 我说一句，它就给一句反馈： “这句话太长了” “情绪太平，可以再有点能量” “逻辑跳跃，再加个过渡” “例子太抽象，换个具体点的” 最关键的是： 卡住了，它会换个角度再解释给我，直到我真的懂 不懂 → 换语言 不懂 → 换例子 不懂 → 换场景 不懂 → 直接示范 这才是真正的“私人教练”。 🔧 ③ 每个概念都有“实战练习”，练一次就能明显变好 比如学“开场吸引力”，它会让我： 用一句话介绍主题 给两个版本：普通版 & 吸引版 它立刻批改并告诉我差在哪 学“逻辑结构”，它会让我： 用 30 秒讲一个观点 用“金字塔结构”重讲一次 给我打分、改进建议 这种“讲 → 被纠正 → 再讲 → 提升”的循环 是演讲提升最快的方式。 ⏱️ 最夸张的是：15 分钟就能看到明显进步 是那种你自己都能听出来差别的进步： ✨ 更有逻辑 ✨ 停顿自然 ✨ 不再乱说话 ✨ 思路更清晰 ✨ 能现场组织语言 真的是“当场见效”的那种。 🎯 想要我用的这段“AI 苏格拉底演讲教练提示词”吗？ #演讲技巧 #表达能力提升 #AI学习法 #用AI提高效率 #苏格拉底式提问 #如何快速学会一个技能 #高效学习 #自我提升日常 #成长记录
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