项目

一句话：这个项目是干什么的 适合不想只依赖某一个 AI、想把“指挥 AI 的能力本身”练出来的人。协议可以发给任何 AI 使用，目标是：小事快做、大事稳做、关键事实有来源、不确定的地方直说不知道。当前最新版为 v4.0，历史版本保留，只有重大调整才升版本，小改动只累计记录。 原理篇：为什么需要协议，而不是每次都临场发挥 没有协议的合作，最常见的失败不是 AI 不够强，而是三点没对齐：目标没对齐（你想要什么、做到什么程度算成）、约束没对齐（时间、预算、技能、能不能公开）、验证没对齐（怎么证明做对了、谁来复核）。协议就是把这三点提前固定下来，再按风险分级决定验证的重量：风险越大验证越重，小事轻量对齐后直接做，中事走小样、风险清单和验收，大事全套加红队与真人、专家复核，不搞官僚主义。 协议还要防两种偏向：一种是过度谨慎，每个小选择都要问，效率被流程拖死；另一种是过度放手，AI 无边界地发挥，幻觉、只生成文字而非真正可用的系统。风险分级就是在这两者之间找平衡点。 风险分级表：先定级别，再定验证重量 风险级别 例子 验证怎么做 低 查一个公开事实、改一段文字、整理一份清单 轻量对齐后直接做，事后看一眼就行 中 做一个小样、写一份调研、改一个项目决定 走小样、风险清单和验收，关键事实附来源 高 发钱、删数据、对外公开、改系统、长期授权 全套加红队与真人、专家复核，批了再动手 动手篇：怎么用好 AI，一步一步来 1. 先反问，再执行 做调研和项目时，先反问补齐关键信息，复述理解待确认再执行。先定成功标准与预算、时间等约束，再动手。陌生项目先调研、定边界、做最小小样验证，过关才系统化、批量化。 2. 关键事实要有来源 关键事实附真实来源并核对原文支持，优先一手、官方、多源交叉。分清确定事实、推断与不确定部分，不确定直说不知道。能用实时查询、计算或小样验证的，不靠记忆。做完用真实数据复盘并记录教训。 3. 重要决定前，先扮红队 重要决定前扮红队挑刺，不迎合用户。项目决定以固定的项目档案、规格表为准，防止前后漂移，改决定同步更新档案。开工前用真实范例定标杆和验收打分标准，先做最核心的第一版并设停止线，拿到真实反馈再扩大，防止过度建设。 4. 会思考，而不是照抄 这也是本项目最新的一条核心要求：AI 要会思考，不要总是等用户提醒，也不要做着做着才发现有更好的方法；要主动去发现、去学习、去搜索，在动手前就把更好的方法找出来。用户说的话只是口头话语，AI 要明白用户的意思，在这个意思的基础上再发挥、再扩展，不是复述；用户说的未必就是全的或对的，AI 要有自己的自主性，基于用户的意思提出更好的想法，必要时指出用户说法不全或不对的地方。前面提过的完整路径、自动化优先、自己复盘，都只是实现这个核心的常用做法，不一定每次都必须照搬，不能把它们变成新的官僚流程。 5. 效率与安全，一起算 效率优先，权限不是硬标准：即便是最小小样，也要用最简单、最直接的办法做完，不要让“权限越小越好”变成瓶颈；小权限 AI 自己做主，大权限向用户申请。工具优先免费，实在需要付费时先告诉用户费用与替代方案，再一起想办法，不得擅自让用户付费。 安全上按分级走：常规低风险操作直接做，不必每次请示；重大信息风险必须先提醒再授权，包括账号密码、Token、验证码、个人信息、支付、删除、对外发送或公开、长期或全域授权、改系统服务或配置、装来路不明脚本。敏感信息走安全通道，不进聊天、记忆和日志。 坑与排查篇：真实踩过的坑 只生成文字，不做真正可用的系统：开工前先定“做完长什么样、怎么验证”，先做最小可用的第一版，再扩大。 在陌生领域双方都不懂、没先验证就系统化：先调研、定边界、做小样，验证通过才批量。 把偶然背景当成硬约束：只有用户明确说的约束才是硬约束，偶然背景（比如可能去美国、英语水平、已有项目、交付方式）不能偷偷变成筛选条件。 流程变成官僚：小事也要全套流程，效率被拖死。按风险分级，小事轻量，大事才全套。 过度谨慎变成一点点推进：用户批准后，要一次给完整最佳路径，把权限、工具、技能、知识一起考虑进去，而不是每次等提醒才往前挪一步。 低级错误靠用户第二次纠正：出现一次就记一次，复盘时逐项自查，打包层级、权限名想当然、不同产品流程混淆、把“已安装但无改动可保存”说成失败、把内部接口报错说成授权失败，都是要自查的清单。 长期维护篇：协议怎么进化 小教训先累计进改进池，不频繁改版。只有重大调整才升大版本并保留旧版存档：增删核心环节、核心原则变化、结构重组、适应 AI 新能力、实战暴露系统性缺陷。每次实战后复盘，好的方法沉淀进协议，下一个项目里用出来，以复盘、查证、方法升级为证据。 绝不公开 协议本身可以公开分享，但任何账号、密钥、验证码、私人对话内容都不进协议文件，也不进这个站。读者用协议时，填的是自己的目标、约束和项目档案，不是本文的私人信息。 下一步：从这个项目能带走什么 带走的不是一份固定话术，而是一套可迁移的指挥方法：先对齐目标、约束和验证，再按风险决定验证重量，先做最小可用版，拿到真实反馈再扩大，事后复盘并把教训沉淀下来。换一个 AI、换一个项目，这套方法还能用。

一句话：这个项目是干什么的 适合想把 AI 放进 Telegram、又不想让它乱动你电脑的人。做完你应该能回答：消息怎么从 Telegram 到 AI、AI 怎么回消息、怎么限制 AI 只能在受控范围内工作、出问题怎么第一时间停下来。群里用的是共享会话，别在群里聊私密事。 原理篇：先懂，再动手 整体分四层，缺一层都不完整： 你在 Telegram 里 @ 机器人 / 发命令 │ Telegram Bot API ▼ 本机网关（只监听本地地址，负责收发消息、会话管理） │ 调用模型 API ▼ 模型服务（免费档轮换制，单个模型没有永久保留承诺） │ ▼ 回答回到 Telegram，同时写日志、接受看门狗巡检 关键判断标准：网关只监听本地地址，不直接暴露到公网；机器人进群后是普通成员，不是管理员；群里只在被 @、被回复或收到命令时才回应，平时不插话；AI 的工具集要分级，默认只开轻量工具，代码执行、子代理、定时任务、浏览器、电脑操控、账号连接这些高危能力默认关着，扩权要走“机器人提出、主助手审核、用户批准、主助手配置”三步，不能自扩权。 模型取向是稳定性优先于强度：免费名单是轮换制，探活发现某个模型被下架或失联时，按事先定好的顺序自动切换并重启网关，主模型连续两轮探活健康后再自动切回。不要把某个免费模型当成永久可用的。 四层架构表 层 做什么 管住它的办法 Telegram 收发消息、群里 @ 才回应 普通成员，不给管理员权限 本机网关 会话管理、只监听本地地址 不直接暴露到公网 模型服务 回答问题、轮换制 探活、自动切换、主模型恢复后再切回 看门狗 巡检工具调用、越界就熔断 发现越界立即停网关、收回最小集、事后报告 动手篇：一步一步，从零到跑通 1. 准备清单 一个 Telegram 机器人（在 BotFather 里建好）、一台能长期跑网关的本机或服务器、一个模型服务的账号与密钥、一份项目档案（目标、已定决定、状态、绝不公开清单）。密钥只放环境文件，不进聊天、记忆和公开页面。 2. 建网关，跑通私聊 先让网关在本机跑起来，确认它只监听本地地址，再用私聊测通一轮问答：你发消息、网关收到、模型返回、回答回到 Telegram。私聊没通，不要急着进群。 3. 进群，关隐私模式，设只 @ 才回应 机器人进群后，先处理好 Telegram 的隐私模式问题：超级群里 @ 更新不投递时，常见原因是隐私模式没关，关掉后移出重加群才能生效。再设成只在被 @、被回复或收到命令时回应，避免机器人在群里乱插话。进群后先做两轮实测：一轮是你自己 @，一轮是群里另一位成员 @，都通了才算群里跑通。 ...

一句话：这个项目是干什么的 适合还没定频道方向、想先想清楚再动手的人。这篇不是“我已经选好了哪个赛道”，而是“怎么选赛道”的一套方法：先看全景地图，再做取舍。方向尚未最终决定，下一批选题与方法重构都未开工，等方向定下来再动。 先说一个重要前提：YouTube 不公布分赛道 RPM，所有分赛道数字都是第三方估算，只能看相对高低，不能当收入承诺。本页也不构成收入承诺，不代替你自己的小样验证。 原理篇：为什么要先看地图，再做取舍 受限分析的错误，不在于结论本身，而在于顺序：先用个人条件把地图裁小，再在小地图里排序，容易把“这个条件下的最优”误当成“全平台的最优”。 无限制版的顺序反过来：先看全平台有哪些赛道、哪些语言市场、哪些赚钱模式、哪些制作形态；再看不同目标下的排名为什么不一样；最后才把个人条件加回来，作为取舍，而不是作为地图的边界。 上一份受限分析是在“新频道、英文观众、每周至少 10 小时、主吃广告收益”四个条件下做的，回答的是“在那四个条件下怎么做”。本页是无限制版，回答的是“如果不限条件，世界长什么样”。两份并排对照看，比只看一份更有用。 选赛道的方法：六个维度，而不是一个单价表 一个赛道值不值得做，至少要看六个维度，任何一个维度单独拿出来都会误导： 需求：观众有多大？是搜索驱动、浏览驱动，还是订阅驱动？是常青需求，还是热点需求？是增长市场，还是存量市场？ 供给与竞争：有多少优质创作者在做？新进入者靠什么区分？是拼专业背书、拼制作、拼人格，还是拼速度？ 赚钱结构：钱从哪几条路来？广告、赞助、分销、会员、产品、服务、直播打赏、授权，各占多大比例？只看广告会系统性低估很多赛道。 制作成本：研究、拍摄、剪辑、配音、翻译、场地、工具，哪个是瓶颈？是单人能做、团队能做，还是必须外包？更新频率是日更、周更，还是月更？ 语言依赖：内容是语言承载型、画面承载型，还是两者结合？能不能通过字幕、配音、多音轨跨语言？还是必须母语级文化理解才能做？ 风险与可持续性：版权、钱和健康法律类内容、儿童政策、品牌安全、平台政策变化、AI 冲击、创作者 burnout，哪个是长期风险？ 评分时不要给赛道打一个总分。正确的做法是：先按目标定权重，再排序。目标是总收入、是观众规模、是长期作品库价值、是个人品牌，排出来的前三名本来就应该不一样。 平台机制：先理解流量从哪来 YouTube 的流量主要来自四个面，赛道不同，主流量面也不同： 搜索：观众带着问题来，例如“怎么修水龙头”“什么是复利”。教程、教育、DIY、维修类最受益，视频几年后还有人搜着看，作品库价值高。 浏览与推荐：首页和“接下来看什么”推给观众，娱乐、故事、纪录片、生活类更依赖这个面，标题、封面、开头 30 秒和完播率决定生死。 订阅与社群：观众因为人、系列或社群而来，游戏、音乐、评论、直播、粉丝向内容更依赖这个面，会员和打赏也集中在这里。 Shorts 信息流：滑动式发现，涨粉快，但单价低、粉丝粘性弱，更适合当引流，不适合当唯一收入支柱。 格式也要分开看：长视频是广告、赞助、分销、产品的主战场，能放中插，能讲清楚复杂主题，是作品库的核心；Shorts 是发现和涨粉工具，适合把长视频精华剪出来引流；直播是社群、打赏、会员的主战场，对时间、体力和互动能力要求最高；播客与多语言音轨是同一内容换形态、换语言复用的杠杆。 语言市场：语言不是赛道，是分发维度 只看观众规模会误导，只看创作者数量也会误导，真正有用的是“每个创作者分到多少观众”。方向性数字显示：英语市场最大，但创作者也最多，竞争最激烈；西班牙语、葡萄牙语、印地语、阿拉伯语等市场各有自己的规模、竞争密度和文化差异，不能当成一个同质市场。大市场不等于好进入，小市场不等于没机会。 语言还可以当杠杆用，而不是只当“选一个语言做频道”： 多音轨本地化：一个频道、一个视频，加多条配音音轨，观看汇到同一个视频的排名信号里，但配音质量、文化适配和标题、简介、封面的本地化都要跟上。 完全本地化的分频道：每个语言一个频道，完全本地化，但运营成本成倍上升，适合已经验证过的头部内容，不适合冷启动时同时开五个频道。 先字幕试水，再配音放大：先加多语言字幕，看哪个市场完播和订阅转化最好，再对表现好的市场做配音，成本最低。 无语言依赖型内容：纯视觉 DIY、手作、烹饪画面、园艺、自然、ASMR、运动画面、音乐、数据可视化，语言门槛低，但单价会被全球地理拉平，标题、字幕翻译和封面反而成了关键工作。 中文在 YouTube 上的可触达地图要特别说明：内地是被屏蔽的，实际观众主要是台湾、香港、新加坡、马来西亚和全球华人，繁体适合台湾和香港方向，简体适合东南亚和多数海外华人，混用会被两边都觉得不认真。 赚钱结构：广告只是其中一条路 常见的收入线有 11 条，实际比例因赛道和频道规模而异：广告、品牌赞助、分销、自有数字产品、服务与咨询、线索与获客、频道会员、直播打赏、课程与训练营、周边与实物产品、授权与二次使用。 为什么只看广告会系统性误判：成熟频道很少只靠广告，一份中型科技频道的示例里，广告只占 15% 到 20%，赞助占 40% 到 50%，会员占 25% 到 30%。用 3 条以上收入线的创作者，在同样订阅量下收入是只用 1 条线的数倍，这只是方向性信号，不是保证，说明多元化本身有价值，但前提是每条线都和观众匹配，不能硬凑。 按主要赚钱模式分组，比按单价排序更有用：广告主导型（教育、金融、科技教程）、赞助主导型（美妆、健身、科技评测、旅行、宠物、游戏）、社群主导型（游戏、音乐、评论、直播）、产品主导型（教育、生产力、健身计划、DIY 图纸）、分销主导型（科技、家居、美妆、金融工具）、服务与获客主导型（法律、房产、咨询）、直播主导型（游戏、体育、音乐、聊天）。 全赛道地图：按类型分组，不按单价排序 按类型分组，每条写需求、竞争、主要赚钱模式、制作强度、语言依赖、风险和作品库价值。下面是方向性分组，不是排名： 知识类：信任门槛高，作品库和产品潜力大，例如个人理财与投资、教育、科技教程。适合搜索驱动，适合做课程和产品，但 YMYL 类内容对专业背书要求高。 生活与消费类：需求大、制作相对轻，例如美食、旅行、家居、宠物、美妆、健身。适合浏览和推荐，赞助和分销常常超过广告。 娱乐与故事类：流量大、完播和封面决定生死，例如纪录片、故事、游戏、音乐、评论。适合社群和直播，更新频率和人格区分是关键。 技能与手作类：画面承载强、语言依赖低，例如 DIY、维修、手作、园艺、烹饪画面。适合多语言分发，但同质化竞争激烈，要靠细分和制作质量区分。 工具与评测类：购买意愿强，分销价值高，例如科技评测、软件教程、家居工具。适合搜索加分销，一单可能顶几千次广告观看。 三张不同的榜：为什么“最好”没有唯一答案 只看广告、看总收入、看观众规模，是三张不同的榜。只看广告会抬高金融、科技教程类；看总收入会抬高赞助和产品强的赛道；看观众规模会抬高娱乐和生活类。先定你的目标，再看对应的榜，不要拿一张榜的结论去回答另一张榜的问题。 ...

目标 做一个个人主页加博客二合一的静态站，长期能用：主页讲我在做什么，博客记录方法、踩坑和复盘，以后加项目、加文章都不用推倒重来。 关键决定 托管用 Cloudflare Pages 免费版，源码以后走 GitHub 仓库自动部署，不再手动传 zip。 外观用免费 Hugo 主题 PaperMod，内容是自己的 Markdown，换主题不换内容。 先定模板再填内容：每个项目页固定写目标、关键决定、状态、绝不公开四段，每篇博客固定讲一件事。 状态 已正式上线：www.sixgod.us 200、域名 active，部署走 Git 自动化（推到 GitHub main 分支，Cloudflare Pages 自动构建发布），首页为个人品牌大首页（大标题加项目卡片加最新博客）。旧 Direct Upload 项目 sixgod-home 保留作备份，未删除。标题与关于页仍为占位，待填入真实名称与简介后才算内容齐全。 绝不公开 真实姓名、联系方式、节点连接信息、密钥、VPS IP、账号密码、私人照片与私人聊天记录，绝不出现在本站。

一句话：这个项目是干什么的 适合想自己掌控上网出口、又不想把流量交给陌生免费节点的人。做完你应该能回答：这个节点是什么、数据怎么走、每个配置是干什么的、出问题先查哪里。只做自用，不对外分发。 原理篇：先懂，再动手 你不是在“下载一个翻墙软件”，你是在海外租了一台自己的电脑，然后在你自己的电脑和这台海外电脑之间，修了一条加密隧道。访问海外网站时，数据先加密走隧道到海外电脑，再由它去访问目标网站，目标网站看到的是海外电脑的地址，不是你的真实地址。国内网站不走这条路，直接从你电脑出去，速度快，也不浪费隧道流量，这就是规则分流。 为什么选 VLESS + REALITY，而不是别的协议：Shadowsocks 老、简单，但握手特征明显；VMess 强一点，但同样容易被识别；Trojan 伪装成正常 HTTPS，需要域名和证书，维护麻烦一点。VLESS + REALITY 不用域名、不用证书，握手看起来就像在正常访问大站，主动探测的人拿不到你的密钥，就只能看到大站的内容，分辨不出这是代理。这是目前自用最省事、抗识别也比较强的一套。再加 Vision 流控，传输效率更高、指纹更像正常浏览器。 对一台自用 VPS 的判断标准也很简单：2 核 2G 对一个人用是过剩的，Xray 服务端平时只占几十 MB 内存，瓶颈永远是网络，不是核数。美国西海岸机房离中国最近，延迟一般更低。系统越干净，越不容易被旧配置干扰，优先选 Ubuntu 22.04 / 24.04 这类教程兼容性最好的版本。 记住这张图：出问题时，先问数据卡在哪一段，是电脑到隧道、隧道本身，还是服务器到目标网站，再去查那一段，不要全站乱改。 动手篇：一步一步，从零到跑通 每一步后面都有验证点，全部通过才算通，不要跳步。 0. 准备清单 一台海外 VPS（有 root 权限、能 SSH 登录）、一台 Windows 电脑、一个客户端（本文以 v2rayN 为例）、能记下新生成密钥的安全地方。准备好之前，先把下面这条安全线记死：新生成的 UUID、私钥、ShortId 和节点链接，绝不发给别人、绝不公开贴出来，泄露了就等于钥匙丢了，要整套重新生成。 1. 登录 VPS SSH 就是远程登录 VPS 的加密通道，例如 ssh root@你的VPS_IP。密码输入时不显示，是正常的安全设计，不是没输进去。第一次会问是否信任这台主机，输入 yes 就行。 2. 让脚本做四件事 一个可靠的搭建脚本，本质上就是按顺序自动跑这四件事，不是魔法：更新系统并装 curl、unzip、openssl、socat 等依赖；从官方安装脚本装 Xray 服务端；生成三样全新的东西——UUID（节点的门钥匙）、Reality 密钥对（私钥只放服务端，公钥放客户端链接）、ShortId；把它们写进服务端配置文件，核心是入口（监听端口、协议、允许哪个 UUID、伪装域名、私钥和 ShortId）、传输方式（TCP + REALITY）、嗅探（识别真正的目标域名）和出口（正常转发或丢弃）。 ...