[分享发现] 一位做鸭的朋友
多年前，他常常去香港，在某个网站上挂个招嫖广告，就能接迎来很多生意，一去就是一个星期，1 个星期能赚个几万港币，因为他经常在朋友圈那里晒，还晒买了什么什么。几乎每隔一个星期就去那边，甚至有时隔几天就去。起码持续了两年这样，应该是赚了多挺多钱的了，买了房买了车，名牌包包，手机、ipad 经常换，有些是客户送的。
也许你好奇他的长相，长得比较像个泰国人，不算很帅，非肌肉男，但算得上壮，黑溜溜的，典型的成都基佬形象。某一年，他说他要结婚了，是去庙里拜神，一女的看上了他，主动加的联系方式，甚至提亲都是女的主动上门，后来真的结婚了。结婚了大概一年左右吧，他老婆跑了，他说是他跟她吵架跑的，还好一直没去领证，只是摆了酒席，但我估计是被发现他做鸭了。而且，结婚的那一年内，他还有去香港做生意，估计有几个微信号，他老婆一直没发现。
后来，还是一直去香港招嫖赚钱，只是后来，他消失了一段时间，没发过朋友圈，几个月后，他又出现了，经常发一些关于佛经的朋友圈，从那以后再也没有去过香港，我没问他，只是我觉得他应该是被捕过，限制入境了吧？不然，那么好赚，为什么没去过了呢，他那么喜欢去那边购物都再没去过。
直到现在，也没去过，不过，他转为国内了，全国到处飞。他有了个儿子，他说他又结婚了，没摆酒席，只领证，我们是邻居，我都没见过他老婆，他儿子一直是他妈在带。
via V2EX (author: szabc)
多年前，他常常去香港，在某个网站上挂个招嫖广告，就能接迎来很多生意，一去就是一个星期，1 个星期能赚个几万港币，因为他经常在朋友圈那里晒，还晒买了什么什么。几乎每隔一个星期就去那边，甚至有时隔几天就去。起码持续了两年这样，应该是赚了多挺多钱的了，买了房买了车，名牌包包，手机、ipad 经常换，有些是客户送的。
也许你好奇他的长相，长得比较像个泰国人，不算很帅，非肌肉男，但算得上壮，黑溜溜的，典型的成都基佬形象。某一年，他说他要结婚了，是去庙里拜神，一女的看上了他，主动加的联系方式，甚至提亲都是女的主动上门，后来真的结婚了。结婚了大概一年左右吧，他老婆跑了，他说是他跟她吵架跑的，还好一直没去领证，只是摆了酒席，但我估计是被发现他做鸭了。而且，结婚的那一年内，他还有去香港做生意，估计有几个微信号，他老婆一直没发现。
后来，还是一直去香港招嫖赚钱，只是后来，他消失了一段时间，没发过朋友圈，几个月后，他又出现了，经常发一些关于佛经的朋友圈，从那以后再也没有去过香港，我没问他，只是我觉得他应该是被捕过，限制入境了吧？不然，那么好赚，为什么没去过了呢，他那么喜欢去那边购物都再没去过。
直到现在，也没去过，不过，他转为国内了，全国到处飞。他有了个儿子，他说他又结婚了，没摆酒席，只领证，我们是邻居，我都没见过他老婆，他儿子一直是他妈在带。
via V2EX (author: szabc)
[程序员] 拥有超丰富功能的开源截图软件，使用 Qt Widgets + Rust 实现，高性能+低内存+低功耗！
各位佬好，分享一下自己做的开源截图软件 Snow Shot
之前花了一年做了第一版，这次又花了一年，把它从头重写了一遍
老版本基于 Tauri ，平时挂在后台就要占五六百 MB……确实有点夸张
所以这次重写，最先想解决的就是内存占用
先放一个新版的实测结果：初始状态下，初始状态下，私有工作集内存约 9.7 MiB，完整数据和测量条件放在下面
原来的界面风格保留了下来（从 Web 组件库一步一步迁到 Qt ，挺不容易的……），截图响应、选区动画和标注绘制都彻底重做了
这次用了什么技术
主要是 Qt Widgets 、Rust
● 界面和交互： 用 Qt Widgets 尽可能复刻 Ant Design 组件库
● 截图、录屏等底层模块： 用 Rust 实现，通过 C FFI 与 C++ 对接
● 标注绘制： 自己维护的绘图引擎，按截图标注的需求调整
● 图形处理： Windows 和 macOS 分别做适配和优化
界面预览
性能这次认真补课了
同类截图软件的内存实测
在同一台运行 Windows 26H2 的电脑上，用 VMMap 记录了三个软件主进程的内存
测试使用单台 4K 显示器，捕获区域略小于 3840 × 2160
每个软件分别记录初始状态、通过托盘触发截图 10 次后，以及截图并贴图 10 次后的数据
以下均为单次快照，单位为 MiB
私有提交内存、总工作集和私有工作集分别列出，前面提到的 9.7 MiB 对应最后一列
● 部分软件在空闲时会调用 EmptyWorkingSet ，此后的私有工作集数值可能明显降低，不作为这里的比较依据
绘制上主要加了局部重绘和缓存：尽量只更新变化的区域，减少重复计算和绘制，选区过渡动画、拖动和标注响应也重新调整过
笔记本上的功耗也有考虑，这次采用了软件渲染，减少不必要的刷新
录屏则在支持的设备上使用 GPU 处理和硬件编码
之前因为卡顿或者占内存卸载过的佬，欢迎回来再试试
有什么功能
截图和标注
● 矩形、椭圆、箭头、文字、马赛克等常用标注
● 自动识别可能需要打码的区域
● 智能擦除图片里不想保留的内容，尽量保留原来的背景
● 水印模板、标注模板，常用内容直接复用
● 把图像、文本等内容固定到屏幕上，方便边看边操作
文字和表格识别
● OCR 文字提取，可按需要配置识别模型
● 表格提取，尽量保留行列结构
● 借助 AI 视觉模型，把图片内容转成 Markdown 等可编辑内容
屏幕录制
● 划选区域后直接录制
● 鼠标轨迹、按键显示
● 声音录制
● 进度条录制
● 高帧率录制
● 视频裁剪
录屏效果预览
开着 HDR ，也能好好截图
用 HDR 显示器的佬可能遇到过：屏幕上看着正常，截出来却发白、过曝，发图之前还得先去关 HDR
这次重新做了截图和录屏的 HDR 处理，尽量减少过曝、发白的问题，下面放两张开启 HDR 时的截图作对比：
Snipaste HDR 截图 Snow Shot HDR 截图
● 图一为 Snipaste 的截图，图二来自 Snow Shot
通过 MCP 调用截图、OCR 和录屏
Snow Shot 支持 MCP ，可以接入支持 MCP 的 AI 客户端，也可以自己写程序调用，接口包括：
● 截取屏幕、设置选区、添加和修改标注
● OCR 、表格识别、识别结果导出
● 在后台打开图片，处理后保存
● 开始、暂停、停止录屏
● 管理贴图、模板、历史记录和设置
● 查询、取消后台任务，读取处理结果
比如把“截图 → 标出重点 → 保存”串起来，或者批量打开图片、提取文字、导出结果
想简单一点，也有 Snow Shot Mini
如果只是想截个图、画个箭头，上面不少功能确实用不上，所以这次还做了 Snow Shot Mini
Mini 和完整版共用同一套底层，保留截图、标注、贴图、录屏这些日常功能，精简了表格识别、翻译、图片转文档等扩展能力
OCR 入口默认隐藏，需要时可以在设置里开启手动 OCR ，相关模型按需下载
两版可以按使用需求选：
开源、免费范围和平台支持
Snow Shot 和 Mini 的软件功能都免费，源码也公开，下面整理了和 Snipaste 、某 P 在授权和平台支持上的区别：
项目地址
这次重写用到了 Qt 、Rust 、RapidOCR 、FFmpeg 等开源项目，感谢这些项目的维护者，也欢迎大家给 Snow Shot 提 issue 或参与开发
官网：snowshot.top
下载：GitHub Releases
源码：GitHub
OCR 速度问题
重写后的 Snow Shot 在默认配置下会比旧版的识别更慢，可以开启“常驻识别进程”和“模型热启动”以加快 OCR 识别速度。如果是独立显卡的话，还可以尝试开启“DirectML 加速”开启硬件加速。
via V2EX (author: mgchao)
各位佬好，分享一下自己做的开源截图软件 Snow Shot
之前花了一年做了第一版，这次又花了一年，把它从头重写了一遍
老版本基于 Tauri ，平时挂在后台就要占五六百 MB……确实有点夸张
所以这次重写，最先想解决的就是内存占用
先放一个新版的实测结果：初始状态下，初始状态下，私有工作集内存约 9.7 MiB，完整数据和测量条件放在下面
原来的界面风格保留了下来（从 Web 组件库一步一步迁到 Qt ，挺不容易的……），截图响应、选区动画和标注绘制都彻底重做了
这次用了什么技术
主要是 Qt Widgets 、Rust
● 界面和交互： 用 Qt Widgets 尽可能复刻 Ant Design 组件库
● 截图、录屏等底层模块： 用 Rust 实现，通过 C FFI 与 C++ 对接
● 标注绘制： 自己维护的绘图引擎，按截图标注的需求调整
● 图形处理： Windows 和 macOS 分别做适配和优化
界面预览
性能这次认真补课了
同类截图软件的内存实测
在同一台运行 Windows 26H2 的电脑上，用 VMMap 记录了三个软件主进程的内存
测试使用单台 4K 显示器，捕获区域略小于 3840 × 2160
每个软件分别记录初始状态、通过托盘触发截图 10 次后，以及截图并贴图 10 次后的数据
以下均为单次快照，单位为 MiB
私有提交内存、总工作集和私有工作集分别列出，前面提到的 9.7 MiB 对应最后一列
● 部分软件在空闲时会调用 EmptyWorkingSet ，此后的私有工作集数值可能明显降低，不作为这里的比较依据
绘制上主要加了局部重绘和缓存：尽量只更新变化的区域，减少重复计算和绘制，选区过渡动画、拖动和标注响应也重新调整过
笔记本上的功耗也有考虑，这次采用了软件渲染，减少不必要的刷新
录屏则在支持的设备上使用 GPU 处理和硬件编码
之前因为卡顿或者占内存卸载过的佬，欢迎回来再试试
有什么功能
截图和标注
● 矩形、椭圆、箭头、文字、马赛克等常用标注
● 自动识别可能需要打码的区域
● 智能擦除图片里不想保留的内容，尽量保留原来的背景
● 水印模板、标注模板，常用内容直接复用
● 把图像、文本等内容固定到屏幕上，方便边看边操作
文字和表格识别
● OCR 文字提取，可按需要配置识别模型
● 表格提取，尽量保留行列结构
● 借助 AI 视觉模型，把图片内容转成 Markdown 等可编辑内容
屏幕录制
● 划选区域后直接录制
● 鼠标轨迹、按键显示
● 声音录制
● 进度条录制
● 高帧率录制
● 视频裁剪
录屏效果预览
开着 HDR ，也能好好截图
用 HDR 显示器的佬可能遇到过：屏幕上看着正常，截出来却发白、过曝，发图之前还得先去关 HDR
这次重新做了截图和录屏的 HDR 处理，尽量减少过曝、发白的问题，下面放两张开启 HDR 时的截图作对比：
Snipaste HDR 截图 Snow Shot HDR 截图
● 图一为 Snipaste 的截图，图二来自 Snow Shot
通过 MCP 调用截图、OCR 和录屏
Snow Shot 支持 MCP ，可以接入支持 MCP 的 AI 客户端，也可以自己写程序调用，接口包括：
● 截取屏幕、设置选区、添加和修改标注
● OCR 、表格识别、识别结果导出
● 在后台打开图片，处理后保存
● 开始、暂停、停止录屏
● 管理贴图、模板、历史记录和设置
● 查询、取消后台任务，读取处理结果
比如把“截图 → 标出重点 → 保存”串起来，或者批量打开图片、提取文字、导出结果
想简单一点，也有 Snow Shot Mini
如果只是想截个图、画个箭头，上面不少功能确实用不上，所以这次还做了 Snow Shot Mini
Mini 和完整版共用同一套底层，保留截图、标注、贴图、录屏这些日常功能，精简了表格识别、翻译、图片转文档等扩展能力
OCR 入口默认隐藏，需要时可以在设置里开启手动 OCR ，相关模型按需下载
两版可以按使用需求选：
开源、免费范围和平台支持
Snow Shot 和 Mini 的软件功能都免费，源码也公开，下面整理了和 Snipaste 、某 P 在授权和平台支持上的区别：
项目地址
这次重写用到了 Qt 、Rust 、RapidOCR 、FFmpeg 等开源项目，感谢这些项目的维护者，也欢迎大家给 Snow Shot 提 issue 或参与开发
官网：snowshot.top
下载：GitHub Releases
源码：GitHub
OCR 速度问题
重写后的 Snow Shot 在默认配置下会比旧版的识别更慢，可以开启“常驻识别进程”和“模型热启动”以加快 OCR 识别速度。如果是独立显卡的话，还可以尝试开启“DirectML 加速”开启硬件加速。
via V2EX (author: mgchao)
[Codex] codex 反复弹 Couldn’t load workspace settings
今天更新 codex 到 26.1002.52244 后，一直在弹窗 Couldn’t load workspace settings ，导致无法开启新的对话
让 GPT-6 自己分析了下
一直用的一个固定节点，没想到更新完客户端就抽风了。
via V2EX (author: Carver9527)
今天更新 codex 到 26.1002.52244 后，一直在弹窗 Couldn’t load workspace settings ，导致无法开启新的对话
让 GPT-6 自己分析了下
从本机日志看，最直接的原因是：Codex 获取设置的请求反复触发 Cloudflare 安全验证，导致设置加载失败。
今天日志中多次出现：
- /settings/user：用户设置请求失败。
- /accounts/check/...：账户检查请求失败。
- 错误均为 cloudflare_challenge
一直用的一个固定节点，没想到更新完客户端就抽风了。
via V2EX (author: Carver9527)
[推广] 做了一个面向 Amazon Custom 的定制商品 ERP：把重复排版变成商品方案复用
大家好，这里是 XERP 产品方。我们做的是一个比较垂直的工具：把 Amazon Custom 订单里的买家照片、姓名、纪念文字和选项，按预先配置的商品设计方案生成图稿，再接到审图与生产交接。
这个问题有意思的地方在于，每笔订单的内容都不同，制作要求却有很多重复。照片纪念商品的图片区域、文字位置、固定装饰和输出尺寸，常常已经明确，但设计人员仍在一单单打开文件、替换图片、复制文字。
我们没有把“每单让 AI 重新设计”作为主流程，而是分开处理：
● 订单保存这次买家的具体内容；
● 商品设计方案描述图片区域、文字排版和最终构成；
● 匹配规则把实际选项对应到适用画布或装饰；
● 系统按方案合成，人工确认关键结果。
实现上，XERP 使用 Rust/Axum 、React/TypeScript 与 Fabric.js ；图片和文字各有自己的配置区域，不把文字布局附会到图片位置上。方案区分草稿、当前发布与历史版本，生产按当前发布要求执行。
比如同款照片商品，三笔订单换了人物照片与名字，仍能按同一个已经确认的布局生成不同图稿。不同商品则分别配置自己的方案，不是一套模板覆盖所有商品。
AI 是可选图片处理能力，原图结果与人工审图仍保留。系统也不会因为生成了高清文件，就断言低清照片恢复了真实细节，或实体生产已经完成。
适用边界也很明确：当前聚焦 Amazon Custom ；适合有稳定版式和重复要求的商品。如果每单都需要从零创作、反复沟通设计方向，方案复用不能代替全部设计工作。
官网：ionmm.com。如果你做过定制生产、印前工作流或类似的垂直软件，欢迎讨论哪些重复步骤适合系统化、哪些判断必须留给人。
----------------------
本文由 XERP 品牌方整理，使用 AI 辅助编辑；配图为产品说明，不是客户成果。当前业务聚焦 Amazon Custom ，具体适用范围需结合商品样例验证。
via V2EX (author: uion)
大家好，这里是 XERP 产品方。我们做的是一个比较垂直的工具：把 Amazon Custom 订单里的买家照片、姓名、纪念文字和选项，按预先配置的商品设计方案生成图稿，再接到审图与生产交接。
这个问题有意思的地方在于，每笔订单的内容都不同，制作要求却有很多重复。照片纪念商品的图片区域、文字位置、固定装饰和输出尺寸，常常已经明确，但设计人员仍在一单单打开文件、替换图片、复制文字。
我们没有把“每单让 AI 重新设计”作为主流程，而是分开处理：
● 订单保存这次买家的具体内容；
● 商品设计方案描述图片区域、文字排版和最终构成；
● 匹配规则把实际选项对应到适用画布或装饰；
● 系统按方案合成，人工确认关键结果。
实现上，XERP 使用 Rust/Axum 、React/TypeScript 与 Fabric.js ；图片和文字各有自己的配置区域，不把文字布局附会到图片位置上。方案区分草稿、当前发布与历史版本，生产按当前发布要求执行。
比如同款照片商品，三笔订单换了人物照片与名字，仍能按同一个已经确认的布局生成不同图稿。不同商品则分别配置自己的方案，不是一套模板覆盖所有商品。
AI 是可选图片处理能力，原图结果与人工审图仍保留。系统也不会因为生成了高清文件，就断言低清照片恢复了真实细节，或实体生产已经完成。
适用边界也很明确：当前聚焦 Amazon Custom ；适合有稳定版式和重复要求的商品。如果每单都需要从零创作、反复沟通设计方向，方案复用不能代替全部设计工作。
官网：ionmm.com。如果你做过定制生产、印前工作流或类似的垂直软件，欢迎讨论哪些重复步骤适合系统化、哪些判断必须留给人。
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本文由 XERP 品牌方整理，使用 AI 辅助编辑；配图为产品说明，不是客户成果。当前业务聚焦 Amazon Custom ，具体适用范围需结合商品样例验证。
via V2EX (author: uion)
[量化交易] alphaio 专注量化算法打磨，有兴趣的可以一起来聊
alphaio.vip 目前自研了一系列的量化算法，包括智 T ，尾盘，T+1 等等，基于 AI 的能力，我们在一步步将收益最大化，推出更优的量化工具，有兴趣的可以加我的🐧🐧：OTUzMjYyNzEy
via V2EX (author: shunqwang)
alphaio.vip 目前自研了一系列的量化算法，包括智 T ，尾盘，T+1 等等，基于 AI 的能力，我们在一步步将收益最大化，推出更优的量化工具，有兴趣的可以加我的🐧🐧：OTUzMjYyNzEy
via V2EX (author: shunqwang)
[推广] TrueSOTA 批量生图功能预告，想听听大家的使用需求
大家好，我是 TrueSOTA 的站方运营，站点地址：TrueSOTA
看到有评论说：“中转站太多了，想找一个能生图得太难找了。”借这个反馈，和大家说一下我们正在排期的批量生图功能。
目前的设计是一次提交多条提示词，任务完成后统一下载图片结果，并通过批量任务列表查看、筛选任务。对于要准备一组素材，或想试多条提示词效果的用户，我们希望能减少反复提交、逐张下载和查找结果的麻烦。
批量生图已有排期，计划不久后开放使用，目前还没有正式上线。配图先展示界面设计，不代表全部功能都已完成；具体开放时间和支持范围，以后续公告为准。
大家可以先期待一下，也想听听大家希望批量生图优先照顾哪些使用场景？平时一次大概需要多少张，最麻烦的是哪一步？我们会整理这些反馈，作为后续评估的参考。
via V2EX (author: jimmycmh)
大家好，我是 TrueSOTA 的站方运营，站点地址：TrueSOTA
看到有评论说：“中转站太多了，想找一个能生图得太难找了。”借这个反馈，和大家说一下我们正在排期的批量生图功能。
目前的设计是一次提交多条提示词，任务完成后统一下载图片结果，并通过批量任务列表查看、筛选任务。对于要准备一组素材，或想试多条提示词效果的用户，我们希望能减少反复提交、逐张下载和查找结果的麻烦。
批量生图已有排期，计划不久后开放使用，目前还没有正式上线。配图先展示界面设计，不代表全部功能都已完成；具体开放时间和支持范围，以后续公告为准。
大家可以先期待一下，也想听听大家希望批量生图优先照顾哪些使用场景？平时一次大概需要多少张，最麻烦的是哪一步？我们会整理这些反馈，作为后续评估的参考。
via V2EX (author: jimmycmh)
[酷工作] 前端开发工程师（seo 方向）|Ai 产品研发工程师
远程前端开发工程师（ seo 方向）
薪资范围：面议
————
岗位职责
负责站群多主题模板体系：服务端渲染模板的组件化与皮肤化，让同一套结构长出多张不同的脸。
对 Core Web Vitals （ LCP / CLS / INP ）负责：首屏 CSS 拆包、资源哈希与长缓存、图片自适应与懒加载。
HTML 语义化与页面结构：标题层级（单一 H1 、H2–H6 不跳级）、article / section / nav / main 等语义标签用对、图片 alt 、链接可抓取，让爬虫能读懂页面在讲什么。
落地结构化数据（ JSON-LD ）、canonical / hreflang / og 、分页与内链结构，直接影响收录与排名。
支撑多语言站扩张（繁体及多国语言）：多语言 URL 结构与 hreflang 、语言切换、界面文案全量外置、不同语种文案长度差异的布局适配。
运营后台迭代（ Vue3 + Vite + TypeScript + Element Plus ）：内容管理、批量操作、权限菜单、大列表性能。
短剧 App 客户端迭代（ Flutter 安卓 + Web ）：播放器、追剧、会员支付、性能与包体优化。
任职要求
2 年以上前端开发经验，至少一个完整项目从 0 到上线的主力经历。
不限框架（ Vue / React / Svelte / Flutter / 原生 SSR 模板均可），但需具备「 SEO 友好渲染」或「 App 端开发」其中一项硬能力。
熟练使用 AI 编码工具（硬性要求），能用 Agent 批量生产模板与组件并保证质量一致。
能 1:1 像素级还原 Figma 设计稿，这是我们的硬性交付标准。
严格遵守多语言（ i18n ）架构：界面文案一律走词条不写死，布局能容纳不同语种的长度差异——这是我们的团队红线。
懂 SEO 站的前端优化点：HTML 语义化与标题层级、图片 alt 与懒加载对收录的影响、内链与锚文本、rel 属性（ nofollow / sponsored / ugc ）、noindex 的正确用法。我们靠搜索引擎流量吃饭，模板写法直接决定收录。
理解浏览器渲染、缓存与性能指标，能自己定位性能问题。
加分项
有 SEO 站、内容站、站群前端经验，做过收录与排名相关优化并有数据结果。
有服务端渲染（任意技术栈）的深度实践。
有 Flutter 或音视频播放（ HLS 、加密流、自定义播放器）经验。
有多主题、多品牌换肤体系的设计与实现经验。
做过多语言站或国际化项目，处理过 hreflang 、繁简差异、RTL 等问题。
熟悉 Node 工程化，能自己写构建脚本与自动化工具。
---------
远程 ai 产品研发工程师
薪资：20-35K
岗位职责：
负责产品从需求分析、方案设计、前后端开发到上线交付的完整闭环
将模糊需求拆解为清晰的功能方案、页面逻辑和研发任务
负责前端页面搭建、交互实现和基础后端接口开发
熟练使用 AI 工具辅助完成需求整理、文档输出、代码开发、调试优化和测试排查
推动产品快速上线并持续优化
岗位要求：
具备较强的产品思维与研发能力，能够独立承担小产品完整交付
前端能力偏强，熟悉 React / Vue 等主流前端技术栈
具备基础后端开发能力，熟悉 Node.js / Java / Python 中至少一种主流后端技术栈
能完成基础接口开发、业务逻辑实现及前后端联调
能理解业务目标并完成基础 PRD / 功能拆解 / 页面逻辑设计
熟练使用 ChatGPT 、Claude 、Cursor 、Copilot 等 AI 工具提升产研效率
其他要求：
同时具备前后端技术能力
有独立完成 0 到 1 产品上线经验
有 Docker / Nginx / 部署经验
有 AI 协同开发和实际交付经验
---------
更多岗位咨询详细，可直接添加或发简历到 TG：@skyewen20251
有意向投递简历到 Email 邮箱： zygs2151@gmail.com
via V2EX (author: Brand001)
远程前端开发工程师（ seo 方向）
薪资范围：面议
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岗位职责
负责站群多主题模板体系：服务端渲染模板的组件化与皮肤化，让同一套结构长出多张不同的脸。
对 Core Web Vitals （ LCP / CLS / INP ）负责：首屏 CSS 拆包、资源哈希与长缓存、图片自适应与懒加载。
HTML 语义化与页面结构：标题层级（单一 H1 、H2–H6 不跳级）、article / section / nav / main 等语义标签用对、图片 alt 、链接可抓取，让爬虫能读懂页面在讲什么。
落地结构化数据（ JSON-LD ）、canonical / hreflang / og 、分页与内链结构，直接影响收录与排名。
支撑多语言站扩张（繁体及多国语言）：多语言 URL 结构与 hreflang 、语言切换、界面文案全量外置、不同语种文案长度差异的布局适配。
运营后台迭代（ Vue3 + Vite + TypeScript + Element Plus ）：内容管理、批量操作、权限菜单、大列表性能。
短剧 App 客户端迭代（ Flutter 安卓 + Web ）：播放器、追剧、会员支付、性能与包体优化。
任职要求
2 年以上前端开发经验，至少一个完整项目从 0 到上线的主力经历。
不限框架（ Vue / React / Svelte / Flutter / 原生 SSR 模板均可），但需具备「 SEO 友好渲染」或「 App 端开发」其中一项硬能力。
熟练使用 AI 编码工具（硬性要求），能用 Agent 批量生产模板与组件并保证质量一致。
能 1:1 像素级还原 Figma 设计稿，这是我们的硬性交付标准。
严格遵守多语言（ i18n ）架构：界面文案一律走词条不写死，布局能容纳不同语种的长度差异——这是我们的团队红线。
懂 SEO 站的前端优化点：HTML 语义化与标题层级、图片 alt 与懒加载对收录的影响、内链与锚文本、rel 属性（ nofollow / sponsored / ugc ）、noindex 的正确用法。我们靠搜索引擎流量吃饭，模板写法直接决定收录。
理解浏览器渲染、缓存与性能指标，能自己定位性能问题。
加分项
有 SEO 站、内容站、站群前端经验，做过收录与排名相关优化并有数据结果。
有服务端渲染（任意技术栈）的深度实践。
有 Flutter 或音视频播放（ HLS 、加密流、自定义播放器）经验。
有多主题、多品牌换肤体系的设计与实现经验。
做过多语言站或国际化项目，处理过 hreflang 、繁简差异、RTL 等问题。
熟悉 Node 工程化，能自己写构建脚本与自动化工具。
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远程 ai 产品研发工程师
薪资：20-35K
岗位职责：
负责产品从需求分析、方案设计、前后端开发到上线交付的完整闭环
将模糊需求拆解为清晰的功能方案、页面逻辑和研发任务
负责前端页面搭建、交互实现和基础后端接口开发
熟练使用 AI 工具辅助完成需求整理、文档输出、代码开发、调试优化和测试排查
推动产品快速上线并持续优化
岗位要求：
具备较强的产品思维与研发能力，能够独立承担小产品完整交付
前端能力偏强，熟悉 React / Vue 等主流前端技术栈
具备基础后端开发能力，熟悉 Node.js / Java / Python 中至少一种主流后端技术栈
能完成基础接口开发、业务逻辑实现及前后端联调
能理解业务目标并完成基础 PRD / 功能拆解 / 页面逻辑设计
熟练使用 ChatGPT 、Claude 、Cursor 、Copilot 等 AI 工具提升产研效率
其他要求：
同时具备前后端技术能力
有独立完成 0 到 1 产品上线经验
有 Docker / Nginx / 部署经验
有 AI 协同开发和实际交付经验
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更多岗位咨询详细，可直接添加或发简历到 TG：@skyewen20251
有意向投递简历到 Email 邮箱： zygs2151@gmail.com
via V2EX (author: Brand001)
[程序员] 智谱原来真是蒸馏别人的数据
本来问它下载 Zcode 有啥活动，它竟然说 zcode 是啥，是哪家的，然后说自己是 claude
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via V2EX (author: netblue)
本来问它下载 Zcode 有啥活动，它竟然说 zcode 是啥，是哪家的，然后说自己是 claude
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via V2EX (author: netblue)