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前几天分享了几种展示内容的网站搭建方案，今天继续分享一个单纯内容呈现的简单方案。 像上面这个项目真的非常简单，就是利用 Markdown 语法，将我们想要呈现的内容用很优美的方式渲染出来。 而 Mar […]

最近 CloudFlare 放开了邮件发送功能，继续丰富了域名邮件的方案，这里简单梳理下。 其实如果不愿意折腾免费方案，打算直接走付费渠道的话，有非常多的方案可供选择。 比如国内的几家互联网大厂都有提

这段时间事情很多，待办事项清单上有些任务都拖很久了。 于是想着赶紧花钱解决掉，免得影响后续的项目进度，期间便花了几笔钱去做这些事。 今天就聊两笔外包交易，重点聊聊买代码的事情。 上图是一份网站数据的分

分享个我们在实际工作中碰到的需求。 一般我们网站搭建起来，会顺势在服务器平台里面注册好对应的域名邮箱，且后续用户询盘进行也会创建对应的业务人员邮箱，由其跟进对应的用户询盘数据。 在网站早期，这种场景下

高铁上，分享个我平时用的比较多的定时任务方案。 当我自己管理的网站多起来之后，是有一个比较迫切的需求，就是要知道每一个网站每一天的运行状态。 毕竟总不能每天花一段时间去逐个检查，这样很浪费精力对吧。

简单分享一个找 Skill 的网站。 两点理由，一是可以通过这个网站找到非常多实用的 Skill，二是这个网站的玩法值得学习。 网站如上图（链接 skills.sh），功能非常简单界面也非常简单。 如

分享几个我觉得挺不错的 AI 工具仓库，完全可以利用这些开源公开的内容信息，来达到优化自己工作流程提升效率的目的。 像上面这个仓库是 Anthropics 官方分享出来的技能库。 这个开源仓库里面的内

我自己的运营工作会使用不少脚本代码，主要目的还是为了优化工作效率。 但这些脚本代码，全部都不是我自己的写的（已经没有这个能力了）。 在 AI 没出现之前，基本都是从开源项目里面复制粘贴，而有了 AI

我自己在网页上浏览信息时，比较不喜欢各种侧边栏广告、浮动的订阅弹窗，以及底部那些没有意义的评论区。 所以过去我一直有使用「阅读模式」的浏览器插件来强化阅读体验，但实际使用下来的效果并不是很好，即便谷歌

昨天在调研信息的时候，发现一个非常欧美风格的网站，那种简约的页面布局我实在是有点喜欢。 看似页面上的元素很少，但基本所有信息要素都有，做的非常自然且看上去很舒服。 于是想着能不能照着这个网站复刻出一个

去年年底在 Hostinger 上买了两台共享主机，当时官方的折扣力度比较大，整体算下来也就是 30 多美金一年。 但在这类平台上买共享主机，一个很明显的痛点就是会限制了账户整体的 Inode 数量。

分享一个实用浏览器插件的聚合仓库，里面的内容还挺全面的。 这个仓库基本相当于一个使用浏览器插件的信息评测，里面按照使用场景对那些使用插件做了分门别类的划分。 比较有特色的点，就是对每一款插件基本都有使

分享一个开源项目，集成在 WordPress 中的 AI Agent。 过去一年我陆续有尝试几种主流页面编辑器的 AI 文案生成功能，说实话做的一般般，没有直接用 AI 工具输出的文案质量高。 可能是

我最近尝试着使用用 Elementor 插件做页面，在设计区块的过程中也使用了一些基础的样式动画。 整个版本做完之后，页面呈现确实活泼很多，简单的动态交互也确实让版面动起来了，但新问题也随之出现了。

今天上午花了点时间尝试了 AI 数据抓取，觉得做起来确实很方便，干脆今天这篇文章聊下我经常使用的内容抓取方法。 假设一个最简单的场景，我现在在电商平台上搜索了某个产品关键词，想获取搜索结果页面上的全部

年前就一直在观察 OpenClaw 这款工具，也在社媒上看了不少人分享的使用经验，确实这款工具的能力非常强大也能做很多很多事情。 但直到现在我自己还是没有部署这款工具，究其原因就是我没有找到这款工具实

一直觉得谷歌脚本绝对是一个被低估的产品，主要是因为这款产品几乎能与所有的谷歌系产品协作，而且还可以在此基础上开发出非常强大的自定义功能。 但我身边使用的朋友并不多，另外我自己的使用深度也不够，不能完全

马年第一天，新年快乐。 今天这篇文章随意分享一个邮件地址检测程序，我自己使用下来还挺不错的。 具体怎么部署、怎么使用，以及使用过程中的注意事项，可以看看上图仓库中的具体信息。 当然有些不懂技术但是对这

上个月看到一条信息，上面讲的是域名被服务商（NameCheap）收回的事情，具体为什么被收回的原因上面也没说的很明白。 恰巧那个服务商还是我一直在使用的服务商，所以自然也有点担心这样的情况后续会不会发

这几天在做一个网站的内容迁移，过程中需要写一些内容抓取爬虫来做信息下载。 在做的过程中比较让我痛苦的，就是虽然都是产品详情页面，但是很多页面的模板不一样，并不规整。 这个页面不是多个区块，就是那个页面

分享下我最近在 AI 规范化输出上的一些实践。 现在有一个最简单的场景，我需要根据产品的参数信息使用 AI 生成产品标题（大约十个词左右），等标题生成后再调用本地的 Python 脚本来下载产品的图片