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我没投流，纯粹是靠 Agent 每天在 Reddit、Medium、Quora 上发内容。AI 抓取并引用了，客户自然就来了。 这就是 GEO。 现在的逻辑变了：用户不搜 Google，直接问 AI。AI 给答案前会去找高权重的公开语料做参考。你的内容要是能被 AI 读到，你就赢了。 具体怎么搞？ 1. 锁定 AI 的信任圈 AI 最偏爱这几个地方： • Reddit：真人讨论权重极高。AI 认为这里有真人验证过的事实。 • Medium：结构清晰的长文，AI 喜欢从中提取观点做深度回答。 • Quora：问答本身就是最好的语料，AI 会直接拿来当标准答案。 2. 按 AI 的胃口写 AI 抓取的是数据结构，不是散文。 • 结构化：多用表格、列表（1. 2. 3.）。别写大段废话，AI 提取困难。 • 给数据：写“测试 10 次提升 20%"，别写“效果很好”。AI 对具体数字敏感。 • 问答体：把你的业务写成 FAQ（是什么、怎么做），AI 会直接把这一段复制粘贴给用户。 3. 自动化铺量 人工发帖太慢，交给 Agent。 • 频率：每天自动发。AI 爬虫看重持续更新。 • 检查：定期去问各大 AI 你的行业关键词，看它开始引用你的内容没。 只要内容结构对、铺得够勤，AI 自然把你当权威来源。
我把这几天踩的坑和真正能落地的配置都理了一遍。除了基础的一键安装，我最后总结了几项参数： 记忆系统我直接用本地化的 holographic 省心省钱，浏览器自动化试了一圈发现放弃 Docker、改用桌面 Chromium 才彻底不弹人机验证，跑长任务必调压缩阈值防爆内存。 最后还把我修自定义 Provider 识别问题的 PR 分支也放进去了，想少走弯路，直接照着这份配置抄。
订阅费也没法儿退，我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的，有追踪IP地址。 dhh是美国开发者，前段时间来深圳交流，演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法，把Claude code放在海外机器上，用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器，在那台机器上注册和登录claude。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi，跑多subagent，最后再自己看diff，提pr，经常一坐就是一天。 九月底，我工作流改成在手机端用hermes指挥pi，完全解决了久坐电脑前的痛苦，用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型（gpt-6-astra/opus-5.5），pi尽量不装插件，用中端模型（ds-v4.1-flash/sonnet/terra），二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues，拆分成多个小任务，然后给每个小任务创建worktree，并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes，由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点，或一觉醒来十几个pr搞好了，舒服得很。 就是过程太黑盒了，心路历程有点像早期的vibe coding，那会diff至少自己会看一下，现在diff也黑盒，完全交给旗舰模型，属于盒中盒了。 如果没数据焦虑，其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot，开箱即用，里面内置了grok-cli和codex，原生agents通讯。弊端就是数据不在本地，有监管，万一被封号一切归零。
